JP5891265B2 - 摂食動作解析装置、摂食動作解析システム、摂食動作解析方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、摂食動作解析装置、摂食動作解析システム、摂食動作解析方法、およびプログラムに関する。

近年、健康管理のために摂食動作についての情報を収集することが行われている。摂食動作とは、食物を保持する動作や食物を口へ運ぶ動作などのことである。摂食動作の収集方法としては、金属製の箸を用いた電気的な摂食動作検知手法が提案されている（例えば、非特許文献１）。

箸の先端で食物を挟んだ状態では、２本の箸の一方と、２本の箸を把持する手と、２本の箸の他方と、２本の箸が挟む食物とが、常に閉じた電気回路を形成する。箸の先端を口に入れた状態では、２本の箸の一方と、２本の箸を把持する手と、２本の箸の他方と、口（唇、舌、唾液など）とが、常に閉じた電気回路を形成する。電気的な摂食動作検知手法では、２本の箸を電源および電圧計に接続し、閉じた電気回路の形成による電圧の変化を検出することにより、食物を保持する動作や食物を口に運ぶ動作が検出される。

山岸勇貴、雨宮寛敏、金田重郎、「箸を用いた導電性による摂食動作検知手法の提案」、第７４回全国大会講演論文集、一般社団法人情報処理学会、２０１２年３月、ｐ．１７１−１７３

しかしながら、電気的な摂食動作検知手法では、摂食動作が行われていない場合にも回路が形成される場合がある。例えば、蕎麦などの麺類を接触する場合、麺を口に入れて啜っているときに麺に橋が触れると、回路が形成される。このとき、箸の先端を口に入れた状態が誤検出されることがあった。このため、摂食動作を正確に解析できないことがあった。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、摂食動作の解析精度を向上させる摂食動作解析装置、摂食動作解析システム、摂食動作解析方法、およびプログラムを提供する。

（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、カトラリの位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを示す位置姿勢情報を含むセンサデータを受信する受信部と、前記受信部が受信したセンサデータが含む位置姿勢情報に基づいて、前記カトラリを用いた摂食動作に係るセンサデータを抽出する摂食動作抽出部と、を備えることを特徴とする摂食動作解析装置である。

（２）また、本発明の一態様は、上記（１）の摂食動作解析装置が、記摂食動作抽出部が抽出したセンサデータに基づいて、前記カトラリを用いるユーザによる前記摂食動作の傾向を表す摂食パターンを判定する情報解析部、を備えることを特徴とする。

（３）また、本発明の一態様は、上記（１）、（２）の摂食動作解析装置において、前記情報解析部は、前記カトラリを用いた食事のメニューごとの判定条件に基づいて、前記カトラリを用いるユーザの摂食パターンを判定する、ことを特徴とする。

（４）また、本発明の一態様は、上記（１）〜（３）の摂食動作解析装置において、前記受信部は、時間を表す時間情報と対応付けられた前記位置姿勢情報を含むセンサデータを受信し、前記情報解析部は、前記摂食動作抽出部が抽出したセンサデータが含む時間情報に基づいて、単位時間当たりの前記センサデータの数について経時変化を解析し、解析した当該経時変化に基づいて前記カトラリを用いた食事における食べ残しの有無を判定する、ことを特徴とする。

（５）また、本発明の一態様は、位置姿勢情報検出装置と摂食動作解析装置とを備えるシステムであって、前記位置姿勢情報検出装置は、カトラリの位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを示す位置姿勢情報を検出する検出部と、前記検出部が検出した位置姿勢情報を含むセンサデータを送信する送信部と、を備え、前記摂食動作解析装置は、前記位置姿勢情報検出装置が送信したセンサデータを受信する受信部と、前記受信部が受信したセンサデータが含む位置姿勢情報に基づいて、前記カトラリを用いた摂食動作に係るセンサデータを抽出する摂食動作抽出部と、を備えることを特徴とする摂食動作解析システムである。

（６）また、本発明の一態様は、摂食動作解析装置が、カトラリの位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを示す位置姿勢情報を含むセンサデータを受信する受信過程と、摂食動作解析装置が、前記受信過程において受信したセンサデータが含む位置姿勢情報に基づいて、前記カトラリを用いた摂食動作に係るセンサデータを抽出する摂食動作抽出過程と、を含むことを特徴とする摂食動作解析方法である。

（７）また、本発明の一態様は、コンピュータに、カトラリの位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを示す位置姿勢情報を含むセンサデータを受信する受信手順、前記受信手順において受信したセンサデータが含む位置姿勢情報に基づいて、前記カトラリを用いた摂食動作に係るセンサデータを抽出する摂食動作抽出手順、を実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、摂食動作の解析精度を向上させることができる。

本発明の第１の実施形態に係る摂食動作解析システムの概略構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る位置姿勢情報検出装置を箸に取り付けた状態を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る摂食動作解析装置の概略機能構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るセンサデータの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る摂食スタイルデータの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る分単位回数データの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る摂食パターン判定条件データの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る実行管理データの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るセンサデータが示す時系列の加速度情報の一例を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態に係る平滑化処理後のセンサデータが示す時系列の加速度情報の一例を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態に係る分単位回数データの一例を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態に係る摂食動作解析装置による処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る摂食動作解析装置による受信処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る摂食動作解析装置による摂食動作抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る摂食動作抽出処理の概要を説明するための図である。 本発明の第１の実施形態に係る摂食動作解析装置による情報解析処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る摂食動作解析装置によるピークデータ解析処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る摂食動作解析装置による摂食パターン推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る表示装置による表示態様の第１例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る表示装置による表示態様の第２例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る摂食動作解析システムの概略構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る摂食動作解析装置の概略機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る摂食動作解析装置による標準判定条件取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。

［第１の実施形態］
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る摂食動作解析システム１の概略構成を示すブロック図である。
本実施形態に係る摂食動作解析システム１は、加速度センサ付きカトラリ１０と、摂食動作解析装置３０と、端末装置２０と、表示装置４０と、を含んで構成される。
端末装置２０、摂食動作解析装置３０、および表示装置４０は、ネットワークＮＷに接続される。端末装置２０と摂食動作解析装置３０とは、ネットワークＮＷを介して互いに通信する。同様に、摂食動作解析装置３０と表示装置４０とは、ネットワークＮＷを介して互いに通信する。

ネットワークＮＷは、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）およびＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んで構成される情報通信ネットワークである。ＷＡＮは、例えば、携帯電話網、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）網、ＰＳＴＮ（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ；公衆交換電話網）、専用通信回線網、およびＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んで構成される。ネットワークＮＷは、有線回線および無線回線を含んでよい。

加速度センサ付きカトラリ１０は、図３に示すように位置姿勢情報検出装置１２が柄に取り付けられたカトラリ１１である。以下では、図３に示すように、カトラリ１１の柄側の端部に位置姿勢情報検出装置１２が取り付けられた加速度センサ付きカトラリ１０を用いて説明する。
カトラリとは、そのユーザによって把持される柄を備え、食物を保持または切断することによりユーザの摂食動作を補助する器具全般である。カトラリとは、例えば、箸、スプーンなどの匙、フォーク、およびナイフなどであり、これらに類するものであってもよい。以下では、一例としてカトラリ１１が箸である態様について説明するが、カトラリ１１は、箸以外のカトラリであってもよい。その場合、位置姿勢情報に基づく摂食動作抽出処理（後述）のための抽出条件は、それぞれのカトラリ１１の使用方法に応じて適宜変更されてもよい。
以下では、ユーザとは、加速度センサ付きカトラリ１０を用いて摂食動作を行う使用者のことを指す。
また、以下では、摂食動作とは、食物を保持し、口へ運ぶ一連の動作を指す。

位置姿勢情報検出装置１２は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、図示せず）や記憶装置（図示せず）を備えた電子機器であり、当該カトラリの位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを表す位置姿勢情報を検出する。位置姿勢情報検出装置１２は、検出した位置姿勢情報と時間を表す時間情報とを対応付けたセンサデータを生成する。すなわち、センサデータとは、位置姿勢情報の時系列データである。位置姿勢情報検出装置１２が位置姿勢情報に対応付ける時間情報は、例えば、当該位置姿勢情報が検出された時間（日時）を示す。以下では、この時間情報を記録日時情報と呼ぶ。位置姿勢情報検出装置１２は、有線または無線により端末装置２０と通信を行い、生成したセンサデータを端末装置２０に送信する。位置姿勢情報検出装置１２の詳細については、後述する。

端末装置２０は、例えば、ＣＰＵ（図示せず）や記憶装置（図示せず）を備えた電子機器であり、パーソナルコンピュータ、携帯電話、タブレット、スマートフォン、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）端末装置、またはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などである。また、端末装置２０は、通信用インターフェイス（図示せず）を備え、位置姿勢情報検出装置１２から受信したセンサデータを、ネットワークＮＷを介して、摂食動作解析装置３０に送信する。このとき、端末装置２０は、センサデータにユーザを識別する利用者識別情報および位置姿勢情報検出装置１２を識別する端末識別情報を対応付けて送信する。

このように端末装置２０がユーザごとの利用者識別情報を付与することで、加速度センサ付きカトラリ１０をユーザごとに管理しなくても、センサデータに係るユーザを特定することができる。これにより、加速度センサ付きカトラリ１０がユーザに貸出される場合であっても、貸出元は、加速度センサ付きカトラリ１０と貸出先のユーザとを対応付けて管理する必要がなく、管理稼動を削減することができる。これに対し、例えば、ユーザが加速度センサ付きカトラリ１０を個人で所有する場合などでは、位置姿勢情報検出装置１２に利用者識別情報を予め記憶させてもよい。そして、位置姿勢情報検出装置１２は、利用者識別情報を対応付けたセンサデータを生成し、生成したセンサデータを端末装置２０に送信してもよい。これにより、端末装置２０によるセンサデータへの利用者識別情報の対応付けの処理を省略してもよい。

摂食動作解析装置３０は、例えば、ＣＰＵ（図示せず）や記憶装置（図示せず）を備えた電子機器であり、サーバ装置である。摂食動作解析装置３０は、端末装置２０から受信したセンサデータに基づいて、当該センサデータが含む位置姿勢情報に係るカトラリ１０のユーザの摂食動作を解析する。摂食動作解析装置３０は、解析した摂食動作に基づいて、その摂食動作の傾向を表す摂食パターンを推定する。摂食動作解析装置３０は、解析した摂食動作および判定した摂食パターンに基づく情報を表すデータを、例えば、表示装置４０から受信するデータの取得要求に応じて、当該取得要求の送信元の表示装置４０に送信する。摂食動作解析装置３０の詳細については、後述する。

なお、摂食動作の傾向とは、例えば、早食い、１回の摂食動作で口に含む食事の量が多い（大口咀嚼）、小食、食事の速度が遅い（のんびり）、および食事の中断（休憩）が多い、（意識分散）など、摂食動作から推定されるユーザの食事方法における特徴のことである。

表示装置４０は、例えば、ＣＰＵ（図示せず）や記憶装置（図示せず）を備えた電子機器であり、パーソナルコンピュータ、携帯電話、タブレット、スマートフォン、ＰＨＳ端末装置、またはＰＤＡなどである。表示装置４０は、例えば、加速度センサ付きカトラリ１０のユーザや当該ユーザの健康状態を分析する医療関係者などの管理者によって所有される。
表示装置４０は、通信用インターフェイス（図示せず）を備え、摂食動作解析装置３０に対して、ユーザの摂食動作および摂食パターンに基づくデータの取得要求を送信する。表示装置４０は、当該データの取得要求に応じて摂食動作解析装置３０から送信されたデータを取得する。表示装置４０は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどの表示部（図示せず）を備え、当該表示部に、摂食動作解析装置３０から取得したデータが表す情報を表示する。表示装置４０は、例えば、Ｗｅｂブラウザソフトウェアを実行することにより、これらの機能を実行する。

このように、加速度センサ付きカトラリ１０は、そのユーザによるカトラリの操作を示す位置姿勢情報を収集する。次に、摂食動作解析装置３０は、収集された位置姿勢情報に基づいて、ユーザの摂食動作および摂食パターンを解析する。そして、表示装置４０は、摂食動作解析装置３０による解析結果に基づく情報を表示する。

なお、表示装置４０によるデータの取得要求には、例えば、ユーザを識別する利用者識別情報などのユーザを特定するための情報やユーザが食事した日付および時間帯など食事を特定するための情報が含まれてもよい。また、データの取得要求には、例えば、ユーザの所在地や摂食パターンを識別する摂食パターン識別情報などのユーザ群を特定するための情報が含まれてもよい。そして、摂食動作解析システム１は、当該取得要求に含まれる情報に基づいて、ユーザや食事、ユーザ群を特定して、特定したユーザや食事、ユーザ群に対応する摂食動作および摂食パターンに基づくデータを表示装置４０に送信してもよい。

次に、摂食動作解析システム１に含まれる各種装置の概略構成について説明する。
まず、位置姿勢情報検出装置１２について説明する。
位置姿勢情報検出装置１２は、例えば、ＯＮ／ＯＦＦスイッチ（図示せず）と、加速度センサ（図示せず）と、制御部（図示せず）と、を備える。

なお、位置姿勢情報検出装置１２は、ジャイロセンサ（角速度センサ、図示せず）を備えてもよい。また、位置姿勢情報検出装置１２は、地磁気センサ（図示せず）を備えてもよい。加速度センサ、ジャイロセンサ、および地磁気センサが検出する加速度、角速度、および地磁気などの情報は、位置姿勢情報の一例である。

ＯＮ／ＯＦＦスイッチは、加速度センサのＯＮ状態（加速度センサに通電している状態）とＯＦＦ状態（加速度センサに通電していない状態）とを切り替えるスイッチである。ＯＮ／ＯＦＦスイッチとしては、例えば、スライドスイッチや光センサスイッチなど、公知の構成を用いることができる。ユーザは、食事の開始時にＯＮ／ＯＦＦスイッチをＯＮ状態にし、食事の終了時にＯＮ／ＯＦＦスイッチをＯＦＦ状態にする。
以下では、ＯＮ状態からＯＦＦ状態までの間に、加速度センサが測定する加速度に係るセンサデータを一連のセンサデータと称する。

加速度センサは、例えば、３軸センサであり、Ｘ軸と、Ｙ軸と、Ｚ軸との直交する３軸の加速度を測定する。加速度センサのレンジは、摂食動作を検知するのに十分な範囲であり、例えば、±２［ｇ］である（［ｇ］は重力加速度）。加速度センサによる位置姿勢情報のサンプリング間隔は、個々の摂食動作が行われる時間のスケールに比べて十分短い時間間隔である。加速度センサは、例えば、１００［ｍｓｅｃ］ごとに加速度情報を検出する（［ｍｓｅｃ］はミリ秒）。

以下、カトラリ１１に対する加速度の相対座標を、次のようにとる。まず、図２に示すように、Ｙ軸を、カトラリ１１の柄の長手方向に平行に、柄の後端部から先端部へと向かう向きに設定する。次に、Ｙ軸に直交する方向に、Ｘ軸およびＺ軸を設定する。Ｘ軸およびＺ軸の向きは、Ｙ軸周りの回転自由度を反映して、任意に設定可能である。例えば、位置姿勢情報検出装置１２が備える加速度センサが、Ｙ軸と平行に設けられた平板状のチップである場合には、チップの面に垂直にＺ軸を、Ｙ軸およびＺ軸と直交する方向にＸ軸をとる。これにより、加速度センサが検出した加速度の情報を、カトラリ１１の動きの方向と簡明に関連付けることができる。

なお、上述の例では、Ｙ軸に直交する方向の加速度として、Ｘ軸方向の加速度を測定したが、測定する方向はこれに限られない。例えば、加速度センサとして、３軸センサを用いて、Ｘ軸方向の加速度とＺ軸方向の加速度とを同時に測定してもよい。これにより、カトラリの位置および姿勢をより正確に知ることができるため、ユーザが食物を口に運ぶ動作を、より正確に同定することができる。

制御部は、加速度センサが測定した各軸の加速度を表す加速度情報（位置姿勢情報）に対して、例えば、時計部（図示せず）が出力する時間情報（記録日時情報）を対応付け、センサデータを生成する。制御部は、生成したセンサデータを、通信部（図示せず）を介して、端末装置２０に送信する。

なお、位置姿勢情報と記録日時情報との対応付けは、位置姿勢情報検出装置１２ではなく、端末装置２０が行ってもよい。例えば、位置姿勢情報検出装置１２は、食事の終了時に、検出した位置姿勢情報を当該位置姿勢情報が検出された順に端末装置２０に送信する。端末装置２０は、位置姿勢情報を受信すると、食事ごとの位置姿勢情報のうち、最初に受信した位置姿勢情報に、例えば、受信日時を示す記録日時情報を対応付ける。そして、端末装置２０は、食事ごとの位置姿勢情報のうち、２つ目以降に受信した位置姿勢情報に対して、１つ前に受信された位置姿勢情報に対応する日時に、位置姿勢情報検出装置１２による位置姿勢情報の検出時間間隔（上述の例では、１００［ｍｓｅｃ］）を加算した日時を示す記録日時情報を対応付ける。このように端末装置２０は、位置姿勢情報と記録日時情報とを対応付けたセンサデータを生成し、生成したセンサデータを摂食動作解析装置３０に送信してもよい。

次に、摂食動作解析装置３０について説明する。
図３は、摂食動作解析装置の概略機能構成を示すブロック図である。
摂食動作解析装置３０は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３と、を含んで構成される。
通信部３１は、通信用インターフェイスを備え、ネットワークＮＷを介して、端末装置２０および表示装置４０と通信する。通信部３１は、端末装置２０および表示装置４０から各種データを受信する受信部３１２と、表示装置４０に各種データを送信する送信部と、を含んで構成される。

記憶部３２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、またはＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒy）などを備える。また、記憶部３２は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリなどの外部記憶装置を備えてよい。記憶部３２は、摂食動作解析装置３０が備えるＣＰＵが実行するための各種プログラムやＣＰＵが実行した処理の結果などを記憶する。

記憶部３２は、センサデータＤＢ３２１と、摂食動作ＤＢ３２２と、摂食スタイルＤＢ３２３と、分単位回数ＤＢ３２４と、判定条件記憶部３２５と、実行管理ＤＢ３２６と、を含んで構成される。
記憶部３２に含まれる各構成と、当該構成が記憶するデータとについて説明する。
センサデータＤＢ３２１は、センサデータを記憶するデータベースである。
図４は、センサデータの一例を示す図である。
この図に示される例において、センサデータは、利用者識別情報（利用者ＩＤ）、端末識別情報（端末ＩＤ）、記録日時情報（記録日時）、Ｘ軸加速度情報（加速度Ｘ値）、Ｙ軸加速度情報（加速度Ｙ値）、およびＺ軸加速度情報（加速度Ｚ値）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。

利用者識別情報は、加速度センサ付きカトラリ１０のユーザを識別する識別情報である。
端末識別情報は、端末装置２０の識別情報である。
記録日時情報は、位置姿勢情報に対応付けられている時間情報であり、位置姿勢情報検出装置１２によって加速度が検出された日時または端末装置２０によって演算された日時を示す。
Ｘ軸加速度情報、Ｙ軸加速度情報、およびＺ軸加速度情報は、位置姿勢情報検出装置１２により検出された位置姿勢情報である。Ｘ軸加速度情報、Ｙ軸加速度情報、およびＺ軸加速度情報は、それぞれ、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、およびＺ軸方向の加速度を示す。

この図に示される例において、第２段目に登録されているセンサデータは、利用者識別情報「０００１」、端末識別情報「Ａ＿００１」、記録日時情報「２０１４．０４．２５ １２：１６：１０．２」、Ｘ軸加速度情報「０．２１５０９」、Ｙ軸加速度情報「０．７６９２９」、およびＺ軸加速度情報「０．７５６５９２」を対応付けている。すなわち、このセンサデータは、利用者識別情報「０００１」が示すユーザの摂食動作に係るセンサデータであり、端末識別情報「Ａ＿００１」が示す端末装置２０から送信されたことを示す。また、このセンサデータは、日時「２０１４．０４．２５ １２：１６：１０．２」において、Ｘ軸方向の加速度「０．２１５０９」［ｇ］、Ｙ軸方向の加速度「０．７６９２９」［ｇ］、およびＺ軸方向の加速度「０．７５６５９２」［ｇ］が検出されたことを示す。

摂食動作ＤＢ３２２は、ピークデータを記憶するデータベースである。
ピークデータとは、後述する摂食動作抽出部３３２により抽出されたセンサデータであって、摂食動作に係るセンサデータである。すなわち、ピークデータの数は、摂食動作が行われた回数を示す。

摂食スタイルＤＢ３２３は、摂食スタイルデータを記憶するデータベースである。
摂食スタイルデータは、食事ごとの摂食動作に係る情報を対応付けたデータである。
図５は、摂食スタイルデータの一例を示す図である。
この図に示される例において、摂食スタイルデータは、利用者識別情報（利用者ＩＤ）処理番号情報（処理Ｎｏ）、開始時間情報（食事開始日時）、終了時間情報（食事終了日時）、所要時間情報（所要時間）、摂食動作回数情報（摂食動作回数）、摂食動作間隔情報（平均摂食動作間隔）、食べ残し推定情報（食べ残し推定）、休憩回数情報（休憩回数）、および摂食パターン識別情報（摂食パターン）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。

処理番号情報は、利用者ごとの食事を識別する情報である。
開始時間情報は、その食事の開始日時を示す情報である。食事の開始日時には、例えば、（ａ）位置姿勢情報検出装置１２のＯＮ／ＯＦＦスイッチがＯＮになった日時、および（ｂ）位置姿勢情報検出装置１２のＯＮ／ＯＦＦスイッチがＯＮになってから最初に抽出されたピークデータが含む記録日時情報が示す日時、がある。
終了時間情報は、その食事の終了日時を示す情報である。食事の終了日時には、例えば、（ｃ）位置姿勢情報検出装置１２のＯＮ／ＯＦＦスイッチがＯＦＦになった日時、および（ｄ）位置姿勢情報検出装置１２のＯＮ／ＯＦＦスイッチがＯＦＦになる直前に抽出されたピークデータが含む記録日時情報が示す日時、がある。

所要時間情報は、その食事の開始から終了までの時間を示す情報である。食事の開始から終了までの時間は、例えば、開始時間情報が示す日時から終了時間情報が示す日時までの時間長である。
摂食動作回数情報は、その食事において検出された摂食動作の回数を示す情報である。摂食動作の回数は、例えば、その食事に係るピークデータの数である。
摂食動作間隔情報は、その食事における摂食動作の時間間隔を示す情報である。摂食動作の時間間隔は、例えば、その食事に係るピークデータに含まれる記録日時情報が示す日時の間隔の平均値である。

食べ残し推定情報は、その食事において、食べ残しがあったか否かを示す情報である。食べ残し推定情報は、例えば、「１」または「０」の２値で表され、「１」は、食べ残しがあったことを示し、「０」は、食べ残しがなかったことを示す。
休憩回数情報は、その食事における休憩（摂食の中断）の回数を示す情報である。
摂食パターン識別情報は、摂食パターンを識別する情報である。すなわち、摂食スタイルデータにおける摂食パターン識別情報は、その食事におけるユーザの摂食パターンを示す情報である。

この図に示される例において、第２段目に登録されているセンサデータは、利用者識別情報「０００１」、処理番号情報「１」、開始時間情報「２０１４．０４．２５ １２：１６：１１．５」、終了時間情報「２０１４．０４．２５． １２：２５：４３．８」、所要時間情報「９：３２．３」、摂食動作回数情報「６６」、摂食動作間隔情報「８．６」、食べ残し推定情報「０」、休憩回数情報「０」、および摂食パターン情報「２」を対応付けている。すなわち、この摂食スタイルデータは、利用者識別情報「０００１」が示すユーザの処理番号情報「１」が示す食事に係る摂食スタイルデータであることを示す。また、この摂食スタイルデータは、日時「２０１４．０４．２５ １２：１６：１１．５」から日時「２０１４．０４．２５． １２：２５：４３．８」までの間、食事が行われ、その食事に９分３２．３秒を要したことを示す。また、この摂食スタイルデータは、その食事において、摂食動作が「６６」回行われ、各摂食動作の時間間隔は、平均「８．６」秒間であったことを示す。また、この摂食スタイルデータは、その食事において、食べ残しはなく、食事の間の休憩はなかったことを示す。また、この摂食スタイルデータは、その食事の摂食パターンが、摂食パターン情報「２」が示す摂食パターンであったことを示す。

分単位回数ＤＢ３２４は、分単位回数データを記憶するデータベースである。
分単位回数データは、食事ごとに、単位時間当たりの摂食動作回数に係る情報を示すデータである。本実施形態において、単位時間は、１分間であり、この値は、後述する情報解析部３３３による食べ残しの推定処理において経験的に適していた値である。単位時間は、任意の値であってもよい。

図６は、分単位回数データの一例を示す図である。
この図に示される例において、分単位回数データは、利用者識別情報（利用者ＩＤ）、処理番号情報（処理Ｎｏ）、繰り返し回数情報（繰り返し回数）、および単位時間回数情報（１分、２分、３分、…、１５０分）を含み、これらが対応付けられて構成される。
繰り返し回数情報は、単位時間回数情報の数を示す情報である。

単位時間回数情報は、単位時間当たりの摂食動作の回数を示す情報である。本実施形態では、当該単位時間は１分間であるため、単位時間当たりの摂食動作の回数は、各１分間に対応するピークデータの数を示す。すなわち、単位時間当たりの摂食動作の回数は、単位時間当たりの摂食動作の回数を示す。
なお、この図に示される例では、「１分」から「１５０分」までの各分に対応する単位時間回数情報が記録可能に示されているが、「１５１分」以上に対応する単位時間回数情報を記録可能としてもよいし、「１５０分」未満の単位時間回数情報までを記録可能としてもよい。また、その食事における最後の摂食動作に対応するピークデータ以降は、単位時間回数情報は、記録されないものとする。

この図に示される例において、第２段目に登録されている分単位回数データは、利用者識別情報「０００１」、処理番号情報「１」、繰り返し回数情報「１０」、「１分」に対応する単位時間回数情報「３」、「２分」に対応する単位時間回数情報「４」、「３分」に対応する単位時間回数情報「６」、…、を対応付けている。すなわち、この分単位回数データは、利用者識別情報「０００１」が示すユーザの処理番号情報「１」が示す食事に係る分単位回数データであることを示す。また、この分単位回数データは、その食事における最後の摂食動作が９分〜「１０」分の間に行われたことを示す。また、この分単位回数データは、その食事において、食事開始から「１分」までの間、１分から「２分」までの間、２分から「３」分までの間、…、に、それぞれ、摂食動作が「３」回、「４」回、「６」回、…、行われたことを示す。

判定条件記憶部３２５は、摂食パターン判定条件データを記憶する。
摂食パターン判定条件データは、後述する摂食パターン推定処理において参照されるデータであり、摂食パターンごとの判定の条件を示すデータである。
図７は、摂食パターン判定条件データの一例を示す図である。
この図に示される例において、摂食パターン判定条件データは、摂食パターン名称情報（摂食パターン）、摂食パターン識別情報（設定値）、判定条件情報（条件）を含み、これらが対応付けられて構成される。また、判定条件情報は、所要時間条件情報（所要時間）、摂食動作間隔条件情報（平均摂食動作間隔）、食べ残し条件情報（食べ残し推定）、摂食動作回数条件情報（摂食動作回数）、および休憩回数条件情報（休憩回数）を含み、これらが対応付けられて構成される。

摂食パターン名称情報は、その摂食パターンの名称を示す情報である。
判定条件情報は、その摂食パターンであるか否かを判定するための情報である。
所要時間条件情報は、その摂食パターンであるか否かを判定するための所要時間情報についての条件を示す情報である。
摂食動作間隔条件情報は、その摂食パターンであるか否かを判定するための摂食間隔情報についての条件を示す情報である。
食べ残し条件情報は、その摂食パターンであるか否かを判定するための食べ残し推定情報についての条件を示す情報である。
摂食動作回数条件情報は、その摂食パターンであるか否かを判定するための摂食動作回数情報についての条件を示す情報である。
休憩回数条件情報は、その摂食パターンであるか否かを判定するための休憩回数情報についての条件を示す情報である。

この図に示される例において、第２段目に登録されている摂食パターン判定条件データは、摂食パターン名称情報「標準」、摂食パターン識別情報「０」、所要時間条件情報「標準時間範囲内」、摂食動作間隔条件情報「標準間隔範囲内」、食べ残し条件情報「無」、摂食動作回数条件情報「（データ無し）」、および休憩回数条件情報「０回」を対応付けている。すなわち、この摂食パターン判定条件データは、摂食パターン識別情報「０」が示す摂食パターン「標準」であるか否かの判定に係る条件を示す。また、この摂食パターン判定条件データは、判定対象の食事において、所要時間情報が示す時間が「標準時間範囲内」（予め定められた標準時間の範囲内）であり、摂食動作間隔情報が示す時間間隔が「標準間隔範囲内」（予め定められた摂食動作の標準時間間隔の範囲内）であり、食べ残し推定情報が食べ残しの「無」いことを示し、かつ、休憩回数情報が示す休憩の回数が「０回」である場合、摂食パターン「標準」であると判定することを示す。また、この摂食パターン判定条件データは、摂食動作回数情報が示す摂食回数については、摂食パターン「標準」の判定条件とはしないことを示す。

なお、この図に示される例において、「標準時間範囲」は、所要時間条件情報が示す所要時間情報の判定条件において、当該条件に基づく判定における比較対象の値の範囲を示す。この値の範囲は、例えば、各食事における食事時間として適した時間範囲、すなわち、標準的な食事時間の範囲を示す。
「標準間隔範囲」は、摂食動作間隔条件情報が示す摂食動作間隔情報の判定条件において、当該条件に基づく判定における比較対象の値の範囲を示す。この値の範囲は、例えば、各食事における摂食動作の時間間隔として適した時間範囲、すなわち、標準的な摂食動作の時間間隔の範囲を示す。
「標準摂食動作回数」は、摂食動作回数情報が示す摂食動作回数の判定条件において、当該条件に基づく判定における比較対象の値の範囲を示す。この値の範囲は、例えば、各食事における摂食動作の回数として適した回数の範囲、すなわち、標準的な摂食動作の回数の範囲を示す。
以下では、「標準時間範囲」、「標準間隔範囲」、および「標準摂食動作回数」など、各判定条件情報に基づく摂食パターンの判定において、参照される標準的な値の範囲を示す情報を標準判定条件情報と呼ぶことがある。

実行管理ＤＢ３２６は、実行管理データを記憶するデータベースである。
実行管理データは、ユーザごとのセンサデータの解析状況を示すデータである。
図８は、実行管理データの一例を示す図である。
この図に示される例において、実行管理データは、利用者識別情報（利用者ＩＤ）、最終実行データ時間情報（最終実行データ記録日時）、および処理カウンタ情報（処理カウンタ）を含み、これらが対応付けられて構成される。

最終実行データ時間情報は、そのユーザに係るピークデータのうち、後述する情報解析処理が完了したピークデータと未完了のピークデータとを区別するための情報である。最終実行データ時間情報は、例えば、情報解析処理が完了しているピークデータの記録日時情報のうち、最も遅い日時を示す記録日時情報である。
処理カウンタ情報は、処理番号情報を摂食スタイルデータごとに新規に付与するための情報である。処理カウンタ情報は、食事ごとのピークデータに対する情報解析処理が完了し、摂食スタイルデータを生成する度に更新され、新しい数値を示す。本実施形態では、摂食スタイルデータの生成後に、処理カウンタ情報の値には１が加算され、当該加算された処理カウンタ情報が示す数値が、次に生成された摂食スタイルデータの処理番号情報として採番される。

この図に示される例において、第２段目に登録されている実行管理データは、利用者識別情報「０００１」、最終実行データ時間情報「２０１４．０４．２５． １２：２５：４３．８」、および処理カウンタ情報「１」を対応付けている。すなわち、この実行管理データは、利用者識別情報「０００１」が示すユーザの食事に係るセンサデータのうち、日時「２０１４．０４．２５． １２：２５：４３．８」以前に対応するセンサデータへの情報解析処理が完了していることを示す。また、この実行管理データは、そのユーザに係る未処理のセンサデータに基づいて、新たに摂食スタイルデータを生成するときに、「１」が処理番号情報として採番されることを示す。

次に、制御部３３（図３）について説明する。
制御部３３が備える構成の一部または全ては、例えば、摂食動作解析装置３０が備えるＣＰＵが記憶部３２に記憶されているプログラムを実行することにより機能する。
制御部３３は、通信処理部３３１と、摂食動作抽出部３３２と、情報解析部３３３と、を含んで構成される。

通信処理部３３１は、通信部３１を介した外部装置とのデータの送受信を処理する。通信処理部３３１は、センサデータ登録部３３１１と、Ｗｅｂサーバ部３３１２と、を含んで構成される。
センサデータ登録部３３１１は、受信処理を実行する。受信処理において、センサデータ登録部３３１１は、端末装置２０から送信された一連のセンサデータを、通信部３１を介して受信する。センサデータ登録部３３１１は、受信した一連のセンサデータをセンサデータＤＢ３２１に登録する。登録後、センサデータ登録部３３１１は、受信した一連のセンサデータのうち、その記録日時情報が示す日時が最初の日時であるセンサデータを記録開始情報として摂食動作抽出部３３２に出力する。

Ｗｅｂサーバ部３３１２は、表示装置４０が実行するＷｅｂブラウザソフトウェアとの間のデータの送受信を制御するＷｅｂサーバ機能を持つ。Ｗｅｂサーバ部３３１２は、表示装置４０からデータの取得要求を受信すると、当該データの取得要求に含まれるユーザ、食事、およびユーザ群などを特定するための情報を検索条件として、摂食スタイルＤＢ３２３から摂食スタイルデータを抽出する。Ｗｅｂサーバ部３３１２は、抽出した摂食スタイルデータが含む各種情報および当該各種情報に対応する情報を、表示装置４０が実行するＷｅｂブラウザソフトウェアが表示可能なデータ形式に変換する。Ｗｅｂサーバ部３３１２は、変換後のデータを、通信部３１を介して、データの取得要求の送信元である表示装置４０に送信する。また、Ｗｅｂサーバ部３３１２は、例えば、表示装置４０からの要求に応じて、センサデータやピークデータを、同様に変換して送信してもよい。

摂食動作抽出部３３２は、摂食動作抽出処理を実行する。摂食動作抽出処理において、摂食動作抽出部３３２は、センサデータ登録部３３１１から記録開始情報（センサデータ）を取得すると、取得した記録開始情報に基づいて、未処理のセンサデータをセンサデータＤＢ３２１から取得する。具体的には、摂食動作抽出部３３２は、その記録日時情報が示す日時が、取得した記録開始情報が示す日時以降である全てのセンサデータを、センサデータＤＢ３２１から取得することにより未処理のセンサデータを取得する。摂食動作抽出部３３２は、取得した未処理のセンサデータが含む加速度情報が示す加速度を平滑化する。

加速度の平滑化において、摂食動作抽出部３３２は、まず、時系列の加速度情報のうち時間的に連続する所定数の加速度情報を取得する。例えば、１００００個の時系列の加速度情報があり、その記録日時情報が古い順に＃１〜＃１００００であるとする。ここから、摂食動作抽出部３３２は、例えば、１回目は加速度情報＃１〜＃５、２回目は加速度情報＃２〜＃６、３回目は＃３〜＃７というように、昇順に５つの加速度情報を取得する。なお、情報解析部３３３は、これとは逆に、降順に加速度情報を取得しても構わない。そして、情報解析部３３３は、取得した５つの加速度情報が示す加速度の移動平均値を算出する。以下では、この移動平均値を平滑化加速度と呼ぶ。
なお、所定数を５つとしたのは一例であり、摂食動作抽出部３３２は、任意の数の加速度情報から移動平均値を算出してよい。また、加速度の平滑化は、単純移動平均以外の手法により行われてもよい。例えば、摂食動作抽出部３３２は、他の統計量を算出することにより加速度の平滑化を行ってもよい。

摂食動作抽出部３３２は、平滑化加速度を示す加速度情報を、その算出に用いたセンサデータが含む他の情報、すなわち、利用者識別情報、端末識別情報、および記録日時情報と新たに対応付ける。摂食動作抽出部３３２は、例えば、１回目は加速度情報＃１〜＃５の移動平均値を、加速度情報＃５に対応するセンサデータが含む他の情報と対応付け、２回名は加速度情報＃２〜＃６の移動平均値を、加速度情報＃６に対応するセンサデータが含む他の情報と対応付けるというように、順に加速度情報の移動平均値とセンサデータが含む他の情報とを対応付ける。なお、平滑化加速度情報に対応付ける情報を含むセンサデータは、その算出に用いたセンサデータのいずれであってもよい。例えば、１回目は加速度情報＃１〜＃５の移動平均値を、加速度情報＃１に対応するセンサデータが含む他の情報と対応付け、２回名は加速度情報＃２〜＃６の移動平均値を、加速度情報＃２に対応するセンサデータが含む他の情報と対応付けるようにしてもよい。

図９は、センサデータが示す時系列の加速度情報の一例を示すグラフである。また、図１０は、平滑化処理後のセンサデータが示す時系列の加速度情報の一例を示すグラフである。これらの図の縦軸は加速度［ｇ］を示し、横軸は時間［ｍｓｅｃ］を示す。これらの図には、一例として、Ｘ軸方向の加速度情報の経時変化が破線により示され、Ｙ軸方向の加速度情報の経時変化が実線により示されている。これらの図に示されるように、平滑化処理により加速度のばらつきが抑制される。これにより、後述するピークデータの抽出において、より精度良くピークデータを抽出することができる。

摂食動作抽出部３３２は、この対応付けにより生成したセンサデータに基づいて、摂食動作に係るピークデータの抽出を行う。ピークデータの抽出のための処理の詳細は、後述する。摂食動作抽出部３３２は、抽出したピークデータを摂食動作ＤＢ３２２に登録する。

情報解析部３３３は、例えば、所定の時間間隔で、情報解析処理を実行する。情報解析処理において、情報解析部３３３は、摂食動作ＤＢ３２２に記憶されているピークデータから、全ての利用者識別情報を取得する。情報解析部３３３は、取得した利用者識別情報のうち、実行管理ＤＢ３２６に記憶されている実行管理データに含まれない利用者識別情報がある場合は、当該利用者識別情報に対応する実行管理データを生成する。実行管理データの生成時、その処理番号情報の値は、任意の値としてよく、例えば「１」とする。情報解析部３３３は、生成した実行管理データを実行管理ＤＢ３２６に登録する。

情報解析部３３３は、実行管理ＤＢ３２６に記憶されている実行管理データを順に取得して、その全てについて以下の処理を実行する。情報解析部３３３は、取得した実行管理データの利用者識別情報を検索条件として、摂食動作ＤＢ３２２からピークデータを抽出する。さらに、情報解析部３３３は、抽出したピークデータのうち、その記録日時情報が示す日時が、取得した実行管理データが含む最終データ時間情報が示す日時以降であるピークデータを抽出する。このとき、ピークデータは、食事ごとに抽出され、その後の処理が行われる。以下では、この食事ごとに抽出されたピークデータを、分割ピークデータ系列と称する。分割ピークデータ系列の抽出処理については、後述する。

情報解析部３３３は、抽出した分割ピークデータ系列に対してピークデータ解析処理を実行する。ピークデータ解析処理において、情報解析部３３３は、分割ピークデータ系列のピークデータに含まれる記録日時情報が示す日時のうち、最初の日時と最後の日時とを示す２つの記録日時情報を、それぞれ、その食事に係る摂食スタイルデータの開始時間情報および終了時間情報として保持する。
情報解析部３３３は、開始時間情報が示す日時から終了時間情報が示す日時までの時間長を算出し、算出した時間長を示す情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの所要時間情報として保持する。

情報解析部３３３は、分割ピークデータ系列が含むピークデータの数をカウントして、カウントした数を示す情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食動作回数情報として保持する。
情報解析部３３３は、分割ピークデータ系列が含むピークデータの数をその記録日時情報に基づいて、単位時間ごとにカウントする。例えば、分割ピークデータ系列が示す５０個の時系列の加速度情報があり、その記録日時情報が示す日時が古い順に、それぞれ＃１〜＃５０であるとする。情報解析部３３３は、加速度情報＃２〜＃５０に対応する日時から、加速度情報＃１に対応する日時を差し引いて、加速度情報＃２〜＃５０の相対時刻を算出する。情報解析部３３３は、算出した相対時刻に基づいて、０分〜１分、１分〜２分、２分〜３分など、順に１分刻みに含まれるデータの数をカウントする。情報解析部３３３は、カウントした各分ごと（単位時間ごと）のデータの数を分単位回数データの単位時間回数情報として保持する。情報解析部３３３は、保持した単位時間回数情報の数をカウントする。情報解析部３３３は、カウントした数を分単位回数データの繰り返し回数情報として保持する。情報解析部３３３は、保持した単位時間回数情報、繰り返し回数情報、分割ピークデータ系列のピークデータが含む利用者識別情報、および実行管理データの処理番号情報を対応付けて分単位回数データを生成する。情報解析部３３３は、生成した分単位回数データを分単位回数ＤＢ３２４に登録する。

情報解析部３３３は、生成した分単位回数データが示す時系列の単位時間回数情報に基づいて、その食事の終了前の所定期間に摂食動作回数の増加が見られるか否かを判定することにより、その食事において食べ残しがあると判定する。この判定処理において、情報解析部３３３は、例えば、時系列の単位時間回数情報が示す数の平均値を算出する。次に、情報解析部３３３は、時系列の単位時間回数情報のうち、最後から３つ（食事終盤の３分間）の単位時間回数情報の値が、算出した平均値に対して、顕著に大きいか否かを判定する。顕著に大きいとは、例えば、２倍以上などである。情報解析部３３３は、平均値に対して顕著に大きい値がある場合、摂食動作回数の増加が見られると判定する。情報解析部３３３は、摂食動作回数の増加が見られると判定した場合、摂食スタイルデータの食べ残し推定情報の値として「０」を保持する。また、情報解析部３３３は、摂食動作回数の増加が見られないと判定した場合、その食事に係る摂食スタイルデータの食べ残し推定情報の値として「１」を保持する。

なお、平均値との比較対象を最後から３つの単位時間回数情報としたのは一例であり、情報解析部３３３は、時系列データの終盤の任意の数の単位時間回数情報について、値の増加を判定してもよい。また、情報解析部３３３は、平均値との比較以外にも、例えば、所定の閾値との比較により摂食動作回数の増加が見られるか否かを判定してもよい。

図１１は、分単位回数データの一例を示すグラフである。
この図に示される例において、縦軸は、ピークデータ数［個］を示し、横軸は、時間［分］を示す。また、この図に示される例において、食事の所要時間は、１２分間である。この図に示される例において、単位時間ごとのピークデータの数は平均的に５個前後で推移している。しかし、食事終了前の１０分頃において、ピークデータの数に顕著な増加が見られる。このように、食事の終了前には、摂食動作の回数が増加する傾向にあることが経験的に分かっている。これは、食事が残り少なくなると１回に口に運ぶ量が少なくなり、咀嚼に時間がかからないため、次の摂食動作への移行が早いためと考えられる。これに対し、食事の終了前に摂食動作の回数に増加が見られない場合、食事が多く残っている状態で食事を終了したこと、すなわち、食べ残しがあることが推定される。

情報解析部３３３は、分割ピークデータ系列が示す時系列の加速度情報について、時間的に連続する２つの加速度情報の時間間隔を算出する。例えば、分割ピークデータ系列が示す５０個の時系列の加速度情報があり、その記録日時情報が示す日時が古い順に、それぞれ＃１〜＃５０であるとする。情報解析部３３３は、１回目は加速度情報＃１と＃２とに対応する日時の時間間隔を、２回目は加速度情報＃２と＃３とに対応する日時の時間間隔を、加速度情報＃３と＃４とに対応する日時の時間間隔をというように、昇順に各ピークデータの時間間隔を算出する。なお、情報解析部３３３は、降順に各ピークデータの時間間隔を算出してもよい。情報解析部３３３は、算出した時間間隔のうち、例えば、５分など所定の閾値よりも大きい時間間隔の数を、その食事に係る摂食スタイルデータの休憩回数情報として保持する。

情報解析部３３３は、判定条件記憶部３２５が記憶する判定条件データを参照する。情報解析部３３３は、参照した判定条件データが示す摂食パターンの判定条件と、その食事に係る摂食スタイルデータの情報として保持した所要時間情報、摂食動作回数情報、食べ残し推定情報、摂食間隔情報、および休憩回数情報の各値とを比較する。情報解析部３３３は、比較の結果判定条件と合致する摂食パターン判定条件データの摂食パターン識別情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食パターン識別情報として保持する。

情報解析部３３３は、利用者識別情報と、実行管理データの処理カウンタ情報に基づく処理番号情報と、その食事に係る摂食スタイルデータの情報として保持した開始時間情報、終了時間情報、所要時間情報、摂食動作回数情報、食べ残し推定情報、摂食動作間隔情報、休憩回数情報、および摂食パターンの識別情報と、を対応付けて摂食スタイルデータを生成する。情報解析部３３３は、生成した摂食スタイルデータを、摂食スタイルＤＢ３２３に登録する。その後、情報解析部３３３は、そのユーザに係る実行管理データの処理カウンタ情報の値に１を加算する。

次に、摂食動作解析装置３０の動作について説明する。
図１２は、摂食動作解析装置３０が備える制御部３３（図３）による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）まず、制御部３３の通信処理部３３１は、端末装置２０からの接続要求があるか否かを判定する。端末装置２０からの接続要求がある場合（ＹＥＳ）、通信処理部３３１は、ステップＳ１０２に処理を進める。端末装置２０からの接続要求がない場合（ＮＯ）、通信処理部３３１は、ステップＳ１０４に処理を進める。
（ステップＳ１０２）次に、通信処理部３３１は、受信処理（図１３）を実行する。その後、制御部３３は、ステップＳ１０３に処理を進める。
（ステップＳ１０３）次に、制御部３３の摂食動作抽出部３３２は、摂食動作抽出処理（図１４）を実行する。その後、制御部３３は、ステップＳ１０４に処理を進める。

（ステップＳ１０４）次に、制御部３３は、前回の情報解析処理から２４時間が経過したか否かを判定する。前回の情報解析処理から２４時間が経過したと判定した場合（ＹＥＳ）、制御部３３は、ステップＳ１０５に処理を進める。前回の情報解析処理から２４時間が経過していないと判定した場合（ＮＯ）、制御部３３は、ステップＳ１０１に処理を戻す。なお、２４時間は、一例であり、当該時間は任意であってもよい。また、制御部３３は、摂食動作抽出処理に続けて、情報解析処理を実行するようにしてもよい。
（ステップＳ１０５）次に、制御部３３の情報解析部３３３は、情報解析処理（図１６）を実行する。その後、制御部３３は、ステップＳ１０１に処理を戻す。

図１３は、制御部３３の通信処理部３３１（図３）による受信処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ２０１）まず、通信処理部３３１は、端末装置２０との通信を確立するための接続処理を実行する。このとき、確立される通信は、例えば、ソケット通信である。その後、通信処理部３３１は、ステップＳ２０２に処理を進める。
（ステップＳ２０２）次に、通信処理部３３１は、一連のセンサデータを受信する。その後、通信処理部３３１は、ステップＳ２０３に処理を進める。
（ステップＳ２０３）次に、通信処理部３３１は、一連のセンサデータのうち、その記録日時情報が最も古いセンサデータを記録開始情報として保持する。その後、通信処理部３３１は、ステップＳ２０４に処理を進める。

（ステップＳ２０４）次に、通信処理部３３１は、受信した各センサデータについて、ステップＳ２０５の処理を実行する。通信処理部３３１は、未処理のセンサデータがなくなるまで、ステップＳ２０５の処理を繰り返す。その後、通信処理部３３１は、ステップＳ２０６に処理を進める。
（ステップＳ２０５）次に、通信処理部３３１は、センサデータをセンサデータＤＢ３２１に登録する。
（ステップＳ２０６）次に、通信処理部３３１は、端末装置２０との通信を切断するための処理を実行する。そして、通信処理部３３１は、ステップＳ２０３の処理において保持した記録開始情報を摂食動作抽出部３３２に出力する。その後、通信処理部３３１は、この図に示される処理を終了する。

図１４は、制御部３３の摂食動作抽出部３３２（図３）による摂食動作抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
以下では、一例として、Ｙ軸方向の加速度情報の経時変化（図１５）に基づいて、ピークデータを抽出するとして説明する。
（ステップＳ３０１）まず、摂食動作抽出部３３２は、通信処理部３３１から記録開始情報を取得する。摂食動作抽出部３３２は、未処理のセンサデータを、取得した記録開始情報（センサデータ）に基づいてセンサデータＤＢ３２１から取得する。その後、摂食動作抽出部３３２は、ステップＳ３０２に処理を進める。

（ステップＳ３０２）次に、摂食動作抽出部３３２は、未処理のセンサデータの各センサデータについてステップＳ３０３の処理を実行する。摂食動作抽出部３３２は、未処理のセンサデータがなくなるまでステップＳ３０３の処理を繰り返す。その後、摂食動作抽出部３３２は、ステップＳ３０４に処理を進める。
（ステップＳ３０３）次に、摂食動作抽出部３３２は、加速度情報が示す加速度を平滑化する。加速度の平滑化において、摂食動作抽出部３３２は、まず、処理中のセンサデータに基づいて、時間的に連続する所定数の加速度情報を取得する。次に、摂食動作抽出部３３２は、取得した所定数の加速度情報が示す加速度の移動平均値を算出する。次に、摂食動作抽出部３３２は、算出した移動平均値を示す加速度情報、処理中のセンサデータの利用者識別情報、端末識別情報、および記録日時情報と対応付けて、新たにセンサデータを生成する。

（ステップＳ３０４）次に、摂食動作抽出部３３２は、生成した平滑化処理後の各センサデータについて、ステップＳ３０５、Ｓ３０６の処理を実行する。摂食動作抽出部３３２は、未処理のセンサデータがなくなるまで、ステップＳ３０５、Ｓ３０６の処理を繰り返す。その後、摂食動作抽出部３３２は、ステップＳ３０７に処理を進める。
（ステップＳ３０５）次に、摂食動作抽出部３３２は、時間的に連続する加速度情報を
比較して前後の加速度情報よりも加速度の値が大きいセンサデータを抽出する。具体的には、例えば、摂食動作抽出部３３２は、処理しているセンサデータの加速度情報を、時間的にその１つ前の加速度情報と比較する。同様に、摂食動作抽出部３３２は、処理しているセンサデータの加速度情報を、その１つ後の加速度情報と比較する。摂食動作抽出部３３２は、処理しているセンサデータの加速度情報が示す加速度が、１つ前の加速度情報が示す加速度および１つ後の加速度情報が示す加速度に比して大きい場合、処理しているセンサデータを、加速度のピーク値を示すピークデータ候補として抽出する。その後、摂食動作抽出部３３２は、ステップＳ３０６に処理を進める。また、処理しているセンサデータの加速度情報が示す加速度が、１つ前の加速度情報が示す加速度または１つ後の加速度情報が示す加速度に比して大きくない場合、摂食動作抽出部３３２は、処理しているセンサデータについての処理を終了する。

（ステップＳ３０６）次に、摂食動作抽出部３３２は、図１５の（Ａ）に示される処理を実行する。具体的には、摂食動作抽出部３３２は、抽出したピークデータ候補（センサデータ）の加速度情報が示す加速度を、第１の閾値（上限閾値）と比較する。ピークデータ候補の加速度情報が示す加速度が第１の閾値に比して大きい場合、当該ピークデータ候補のセンサデータを保持する。また、ピークデータ候補の加速度情報が示す加速度が第１の閾値に比して大きくない場合、当該ピークデータ候補のセンサデータをピークデータ候補から除外する。

（ステップＳ３０７）次に、摂食動作抽出部３３２は、各ピークデータ候補のセンサデータについて、ステップＳ３０８の処理を実行する。摂食動作抽出部３３２は、未処理のピークデータ候補のセンサデータがなくなるまで、ステップＳ３０８の処理を繰り返す。その後、摂食動作抽出部３３２は、ステップＳ３０９に処理を進める。
（ステップＳ３０８）次に、摂食動作抽出部３３２は、図１５の（Ｂ）に示される処理を実行する。具体的には、摂食動作抽出部３３２は、処理しているセンサデータの記録日時情報が示す日時に基づいて、その日時から所定時間内の日時を示す記録日時情報を含むピークデータ候補のセンサデータを取得する。次に、摂食動作抽出部３３２は、取得したピークデータ候補のセンサデータのうち、その加速度情報が示す加速度が最も大きいセンサデータのみをピークデータ候補として保持し、それ以外のセンサデータをピークデータ候補から除外する。

（ステップＳ３０９）次に、摂食動作抽出部３３２は、各ピークデータ候補のセンサデータについて、ステップＳ３１０の処理を実行する。摂食動作抽出部３３２は、未処理のピークデータ候補のセンサデータがなくなるまで、ステップＳ３１０の処理を繰り返す。その後、摂食動作抽出部３３２は、ステップＳ３１１に処理を進める。
（ステップＳ３１０）次に、摂食動作抽出部３３２は、図１５の（Ｃ）に示される処理を実行する。具体的には、摂食動作抽出部３３２は、処理しているピークデータ候補と、時間的に１つ前のピークデータ候補との間の日時を示す記録日時情報を含むセンサデータを取得する。次に、摂食動作抽出部３３２は、取得したセンサデータの加速度情報が示す加速度を、第２の閾値（下限閾値）と比較する。取得したセンサデータの加速度情報に、第２の閾値に比して小さい加速度を示す加速度情報がある場合、摂食動作抽出部３３２は、処理しているセンサデータをピークデータとして保持する。取得したセンサデータの加速度情報に、第２の閾値に比して小さい加速度を示す加速度情報がない場合、摂食動作抽出部３３２は、処理しているセンサデータをピークデータ候補から除外する。
（ステップＳ３１１）次に、摂食動作抽出部３３２は、保持したピークデータをその食事に係る摂食動作を示すピークデータとして、摂食動作ＤＢ３２２に登録する。そして、摂食動作抽出部３３２は、この図に示される処理を終了する。

なお、摂食動作抽出部３３２は、摂食動作抽出処理において、Ｘ軸方向またはＺ軸方向の加速度情報を参照してピークデータを抽出してもよい。また、摂食動作抽出部３３２は、複数の軸の加速度情報を参照してピークデータを抽出してもよい。例えば、図１０に示されるように、Ｙ軸方向の加速度が大きくなるとき、Ｘ軸方向の加速度が減少する傾向が見られる。摂食動作抽出部３３２は、Ｘ軸方向やＺ軸方向の加速度の減少をピークデータの抽出条件として用いてもよい。また、摂食動作抽出部３３２は、位置姿勢情報検出装置１２がジャイロセンサや地磁気センサを備える場合、これらのセンサが検出する情報をピークデータの抽出条件として用いてもよい。

図１６は、制御部３３の情報解析部３３３（図３）による情報解析処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ４０１）まず、情報解析部３３３は、摂食動作ＤＢ３２２から、摂食動作ＤＢ３２２に記憶されているピークデータの全ての利用者識別情報を取得する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ４０２に処理を進める。
（ステップＳ４０２）次に、情報解析部３３３は、取得した各利用者識別情報について、ステップＳ４０３、Ｓ４０４の処理を実行する。情報解析部３３３は、未処理の利用者識別情報がなくなるまでステップＳ４０３、Ｓ４０４の処理を実行する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ４０５に処理を進める。

（ステップＳ４０３）次に、情報解析部３３３は、利用者識別情報を検索条件として、実行管理ＤＢ３２６に記憶されている実行管理データを参照する。利用者識別情報に対応する実行管理データがある場合（ＹＥＳ）、情報解析部３３３は、その利用者識別情報に対する処理を終了する。利用者識別情報に対応する実行管理データがない場合（ＮＯ）、情報解析部３３３は、ステップＳ４０４に処理を進める。
（ステップＳ４０４）次に、情報解析部３３３は、その利用者識別情報を含む実行管理データを生成する。情報解析部３３３は、生成した実行管理データを実行管理ＤＢ３２６に登録する。

（ステップＳ４０５）次に、情報解析部３３３は、実行管理ＤＢ３２６に記憶されている各実行管理データについて、ステップＳ４０６〜Ｓ４０８の処理を実行する。情報解析部３３３は、未処理の実行管理データがなくなるまで、ステップＳ４０６〜Ｓ４０８の処理を繰り返す。その後、情報解析部３３３は、この図に示される処理を終了する。
（ステップＳ４０６）次に、情報解析部３３３は、摂食動作ＤＢ３２２から、実行管理データの最終実行データ時間情報が示す日時以降の全てのピークデータを取得する。次に、情報解析部３３３は、取得したピークデータを食事ごとに分け、分割ピークデータ系列を取得する。分割ピークデータ系列は、例えば、以下の処理により取得される。

まず、情報解析部３３３は、取得したピークデータの記録日時情報が示す記録日時の時間間隔を時系列に算出する。情報解析部３３３は、算出された時間間隔が、例えば、１時間など所定の時間より長い場合に、当該時間間隔を食事の区切りであると推定し、分割ピークデータ系列を特定する。例えば、摂食動作ＤＢ３２２から取得したピークデータが示す２００個の時系列の加速度情報があり、その記録日時情報が示す日時が古い順に、それぞれ＃１〜＃１５０であるとする。情報解析部３３３は、１回目は加速度情報＃１と＃２とに対応する日時の時間間隔を、２回目は加速度情報＃２と＃３とに対応する日時の時間間隔を、加速度情報＃３と＃４とに対応する日時の時間間隔をというように、昇順に各ピークデータの時間間隔を算出する。なお、情報解析部３３３は、降順に各ピークデータの時間間隔を算出してもよい。次に、情報解析部３３３は、算出した時間間隔のうち、所定の時間より長い時間間隔を抽出する。次に、情報解析部３３３は、例えば、加速度情報＃５０と＃５１との間、＃１１０と＃１１１との間が所定時間より長い場合、ピークデータ＃１〜＃５０、＃５１〜＃１１０、＃１１１〜＃１５０とを分割して、分割したピークデータそれぞれを、異なる食事に係る分割ピークデータ系列として特定する。その後、情報解析部３３３は、取得した分割ピークデータ系列ごとに、ステップＳ４０７の処理を実行する。

（ステップＳ４０７）次に、情報解析部３３３は、ピークデータ解析処理（図１７）を実行する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ４０８に処理を進める。
（ステップＳ４０８）次に、情報解析部３３３は、ステップＳ４０７における処理に用いたピークデータの記録日時情報のうち、最も新しい日時を示す記録日時情報を、処理している実行管理データの最終実行データ時間情報として、実行管理ＤＢ３２６に登録する。

図１７は、制御部３３の情報解析部３３３によるピークデータ解析処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ５０１）まず、情報解析部３３３は、分割ピークデータ系列のピークデータが含む記録日時情報のうち、最初の日時および最後の日時を示す記録日時情報を、それぞれ、その食事に係る摂食スタイルデータの開始時間情報および終了時間情報として、保持する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ５０２に処理を進める。
（ステップＳ５０２）次に、情報解析部３３３は、ステップＳ５０１の処理で保持した終了時間情報が示す日時と開始時間情報が示す日時との差（時間長）を示す情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの所要時間情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ５０３に処理を進める。

（ステップＳ５０３）次に、情報解析部３３３は、分割ピークデータ系列が含むピークデータの数をカウントして、カウントした値を示す情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食動作回数情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ５０４に処理を進める。
（ステップＳ５０４）次に、情報解析部３３３は、分割ピークデータ系列が含むピークデータの数を１分単位でカウントして、分単位回数データを生成する。情報解析部３３３は、生成した分単位回数データを分単位回数ＤＢ３２４に登録する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ５０５に処理を進める。

（ステップＳ５０５）次に、情報解析部３３３は、分単位回数データが示す分単位回数情報の時系列データに基づいて、食事終了前の所定期間に摂食動作回数の増加が見られるか否かを判定する。食事終了前の所定期間に摂食動作回数の増加が見られる場合、情報解析部３３３は、その食事において食べ残しがないと推定する。食事終了前の所定期間に摂食動作回数の増加が見られる場合、情報解析部３３３は、その食事において食べ残しがあると推定する。情報解析部３３３は、食べ残しについての推定結果を示す情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの食べ残し推定情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ５０６に処理を進める。

（ステップＳ５０６）次に、情報解析部３３３は、分割ピークデータ系列が示す時系列の加速度情報について、時間的に連続する２つの加速度情報の時間間隔を算出する。次に、情報解析部３３３は、算出した時間間隔が所定の時間以上である回数をカウントし、カウントした値を示す情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの休憩回数情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ５０７に処理を進める。
（ステップＳ５０７）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン推定処理（図１８）を実行する。この処理により、情報解析部３３３は、その食事に係る摂食パターン情報を保持する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ５０８に処理を進める。

（ステップＳ５０８）次に、情報解析部３３３は、処理している実行管理データの利用者識別情報と、処理している実行管理データの処理カウンタ情報に基づく処理番号情報と、保持した各種情報（開始時間情報、終了時間情報、所要時間情報、摂食動作回数情報、食べ残し推定情報、摂食動作間隔情報、および休憩回数情報）とを対応付けて、その食事に係る摂食スタイルデータを生成する。情報解析部３３３は、生成した摂食スタイルデータを摂食スタイルＤＢ３２３に登録する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ５０９に処理を進める。
（ステップＳ５０９）次に、情報解析部３３３は、処理している実行管理データが含む処理カウンタ情報の値に１を加え、その処理カウンタ情報を更新する。その後、情報解析部３３３は、この図に示される処理を終了する。

図１８は、制御部３３の情報解析部３３３（図３）による摂食パターン推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ６０１）まず、情報解析部３３３は、摂食パターン名称情報が「標準」を示す摂食パターン判定条件データを、判定条件記憶部３２５から取得する。次に、取得した摂食パターン判定条件データの判定条件情報が含む各種情報と、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報とを、それぞれ、比較する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ６０２に処理を進める。
（ステップＳ６０２）次に、情報解析部３３３は、ステップＳ６０１の比較処理の結果、判定条件情報が含む各種情報が示す条件に、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報が合致すると判定した場合（ＹＥＳ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６０３に処理を進める。合致しないと判定した場合（ＮＯ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６０４に処理を進める。
（ステップＳ６０３）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン「標準」を示す摂食パターン識別情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食パターン識別情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、この図に示される処理を終了する。

（ステップＳ６０４）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン名称情報が「早食い傾向」を示す摂食パターン判定条件データを、判定条件記憶部３２５から取得する。次に、取得した摂食パターン判定条件データの判定条件情報が含む各種情報と、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報とを、それぞれ、比較する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ６０５に処理を進める。
（ステップＳ６０５）次に、情報解析部３３３は、ステップＳ６０４の比較処理の結果、判定条件情報が含む各種情報が示す条件に、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報が合致すると判定した場合（ＹＥＳ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６０６に処理を進める。合致しないと判定した場合（ＮＯ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６０７に処理を進める。
（ステップＳ６０６）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン「早食い傾向」を示す摂食パターン識別情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食パターン識別情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、この図に示される処理を終了する。

（ステップＳ６０７）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン名称情報が「大口咀嚼傾向」を示す摂食パターン判定条件データを、判定条件記憶部３２５から取得する。次に、取得した摂食パターン判定条件データの判定条件情報が含む各種情報と、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報とを、それぞれ、比較する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ６０８に処理を進める。
（ステップＳ６０８）次に、情報解析部３３３は、ステップＳ６０７の比較処理の結果、判定条件情報が含む各種情報が示す条件に、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報が合致すると判定した場合（ＹＥＳ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６０９に処理を進める。合致しないと判定した場合（ＮＯ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６１０に処理を進める。
（ステップＳ６０９）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン「大口咀嚼傾向」を示す摂食パターン識別情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食パターン識別情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、この図に示される処理を終了する。

（ステップＳ６１０）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン名称情報が「小食傾向」を示す摂食パターン判定条件データを、判定条件記憶部３２５から取得する。次に、取得した摂食パターン判定条件データの判定条件情報が含む各種情報と、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報とを、それぞれ、比較する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ６１１に処理を進める。
（ステップＳ６１１）次に、情報解析部３３３は、ステップＳ６１０の比較処理の結果、判定条件情報が含む各種情報が示す条件に、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報が合致すると判定した場合（ＹＥＳ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６１２に処理を進める。合致しないと判定した場合（ＮＯ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６１３に処理を進める。
（ステップＳ６１２）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン「小食傾向」を示す摂食パターン識別情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食パターン識別情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、この図に示される処理を終了する。

（ステップＳ６１３）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン名称情報が「のんびり傾向」を示す摂食パターン判定条件データを、判定条件記憶部３２５から取得する。次に、取得した摂食パターン判定条件データの判定条件情報が含む各種情報と、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報とを、それぞれ、比較する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ６１４に処理を進める。
（ステップＳ６１４）次に、情報解析部３３３は、ステップＳ６１３の比較処理の結果、判定条件情報が含む各種情報が示す条件に、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報が合致すると判定した場合（ＹＥＳ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６１５に処理を進める。合致しないと判定した場合（ＮＯ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６１６に処理を進める。
（ステップＳ６１５）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン「のんびり傾向」を示す摂食パターン識別情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食パターン識別情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、この図に示される処理を終了する。

（ステップＳ６１６）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン名称情報が「意識分散傾向」を示す摂食パターン判定条件データを、判定条件記憶部３２５から取得する。次に、取得した摂食パターン判定条件データの判定条件情報が含む各種情報と、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報とを、それぞれ、比較する。その後、情報解析部３３３は、ステップＳ６１７に処理を進める。
（ステップＳ６１７）次に、情報解析部３３３は、ステップＳ６１６の比較処理の結果、判定条件情報が含む各種情報が示す条件に、その食事に係る摂食スタイルデータの各種情報として保持した各種情報が合致すると判定した場合（ＹＥＳ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６１８に処理を進める。合致しないと判定した場合（ＮＯ）、情報解析部３３３は、ステップＳ６１９に処理を進める。
（ステップＳ６１８）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン「意識分散傾向」を示す摂食パターン識別情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食パターン識別情報として保持する。その後、情報解析部３３３は、この図に示される処理を終了する。
（ステップＳ６１９）次に、情報解析部３３３は、摂食パターン「無」を示す摂食パターン識別情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食パターン識別情報として保持する。摂食パターン「無」は、例えば、それまでの判定に当てはまらなかった場合の摂食パターンである。その後、情報解析部３３３は、この図に示される処理を終了する。

次に、表示装置４０（図１）による表示態様について説明する
図１９は、表示装置４０による表示態様の第１例を示す図である。
この図に示される例において、表示装置４０が備える表示部（図示せず）は、加速度センサ付きカトラリ１０のユーザ向けの情報５０を表示している。ユーザ向けの情報５０は、例えば、表示対象の期間情報５０１、アドバイス情報５０２、および食事状況情報５０３を含む。

表示対象の期間情報５０１は、この表示態様において情報を表示させる食事の期間を示す。表示装置４０は、表示対象の期間情報５０１が示す期間を、ユーザにより指定可能としてよく、ユーザによる期間の指定に応じて、アドバイス情報５０２および食事状況情報５０３の内容を遷移させてもよい。
アドバイス情報５０２は、例えば、その食事の摂食パターンに応じ、ユーザの食事方法に対するアドバイスを示す。このアドバイスの内容は、例えば、医療関係者など、食事に基づく健康管理の専門家により作成される。この図に示される例では、摂食パターン情報が「早食い傾向」である場合のアドバイス情報５０２が示されている。

食事状況情報５０３は、例えば、表示対象の期間情報５０１が示す期間における食事時間を示す。この図に示される例において、食事状況情報５０３は、各日における３食の食事時間を示している。また、食事状況情報５０３は、当該３食の摂食パターンをアイコンにより示している。例えば、「４／２７」の「１２時」頃の食事は「早」、すなわち、摂食パターン「早食い傾向」であったことを示す。また、例えば、「４／２５」の「１２時」頃の食事は「良」、すなわち、摂食パターン「標準」であったことを示す。

図２０は、表示装置４０による表示態様の第２例を示す図である。
この図に示される例において、表示装置４０が備える表示部（図示せず）は、ユーザの健康状態を分析する医療関係者などの管理者向けの情報５１を表示している。管理者向けの情報５１は、例えば、絞込み条件情報５１１、検索結果情報５１２を含む。

絞込み条件情報５１１は、この表示態様において情報を表示させるユーザおよび食事などを特定するための条件を示す。表示装置４０は、絞込み条件情報５１１が示す条件を、管理者により指定可能としてよく、管理者によるユーザの居住地、食事の期間、ユーザの摂食パターンなどの指定に応じて、検索結果情報５１２の内容を遷移させてもよい。
なお、摂食動作解析装置３０または表示装置４０は、ユーザの属性に基づいて、ユーザを絞り込むためのデータベースを備えてもよい。この場合、当該データベースには、例えば、利用者識別情報と、ユーザの属性情報が対応付けられて記憶される。ユーザの属性情報は、例えば、ユーザの居住地、ユーザの年齢、ユーザの性別など、ユーザに係る各種情報を含んでよい。そして、表示装置４０は、管理者により入力されたユーザの属性情報を検索条件として、当該データベースから利用者識別情報を抽出することにより、ユーザを絞り込んでよい。
検索結果情報５１２は、例えば、絞込み条件情報５１１により特定されたユーザおよび食事などの情報を示す。

［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
図２１は、本発明の第２の実施形態に係る摂食動作解析システム１ａの概略構成を示すブロック図である。
本実施形態に係る摂食動作解析システム１ａは、摂食動作解析システム１（図１）において摂食動作解析装置３０に代えて摂食動作解析装置３０ａを含んで構成される。また、摂食動作解析システム１ａは、配食事業者注文サーバ６０をさらに含んで構成される。

摂食動作解析装置３０ａは、ユーザの食事のメニューに応じて、摂食パターン推定処理における摂食パターンの判定条件を変更するための構成を含む。
配食事業者注文サーバ６０は、例えば、ＣＰＵ（図示せず）や記憶装置（図示せず）を備えた電子機器であり、例えば、サーバ装置である。配食事業者注文サーバ６０は、例え、場例えば、配食（宅食）事業者によって所有され、ユーザからの食事の注文を管理する。配食事業者注文サーバ６０は、ユーザから食事の注文を受け付けると、当該受け付けた食事のメニューに係るメニューデータを摂食動作解析装置３０ａに送信する。
なお、メニューデータは、ユーザや管理者が端末装置２０や表示装置４０を介して入力し、摂食動作解析装置３０ａに送信してもよい。この場合、摂食動作解析システム１ａは、配食事業者注文サーバ６０を含まなくてもよい。メニューデータの詳細については後述する。

次に、摂食動作解析装置３０ａの概略構成について説明する。
図２２は、本実施形態に係る摂食動作解析装置３０ａの概略機能構成を示すブロック図である。
摂食動作解析装置３０ａは、摂食動作解析装置３０（図３）において、記憶部３２、制御部３３に代え、記憶部３２ａ、制御部３３ａを備える。
記憶部３２ａは、記憶部３２（図３）の各機能部に加え、メニューマスタＤＢ３２７および食事内容ＤＢ３２８を含んで構成される。制御部３３ａは、通信処理部３３１（図３）においてＷｅｂサーバ部３３１２に代えてＷｅｂサーバ部３３１２ａを含み、情報解析部３３３に代えて情報解析部３３３ａをさらに含んで構成される。

メニューマスタＤＢ３２７は、メニューマスタデータを記憶するデータベースである。メニューマスタデータは、例えば、メニュー名情報、メニュー識別情報、および標準判定条件情報を含み、これらを対応付けて構成されるデータである。また、標準判定条件情報は、標準所要時間範囲情報、標準間隔範囲情報、および標準摂食動作回数情報を含む。
メニュー名情報は、メニューの名称を示す情報である。
メニュー識別情報は、メニューを識別する情報である。
標準判定条件情報は、摂食パターン判定条件データの判定条件情報において、そのメニューの食事における標準的な摂食動作に係る値の範囲を定める情報である。
標準所要時間範囲情報は、摂食パターン判定条件データの所要時間条件情報において基準とする標準的な食事の所要時間の範囲を定める情報である。
標準間隔範囲情報は、摂食パターン判定条件データの摂食動作間隔条件情報において基準とする標準的な摂食動作の時間間隔の範囲を定める情報である。
標準摂食動作回数情報は、摂食パターン判定条件データの摂食動作回数条件情報において基準とする標準的な摂食動作の回数の範囲を定める情報である。
なお、メニューマスタデータの各情報には、例えば、予め固定値が入力されていてもよいし、ユーザの摂食動作の解析結果を定期的に統計処理した結果が入力されてもよい。

食事内容ＤＢ３２８は、食事ごとのメニューを示すメニューデータを記憶するデータベースである。
メニューデータは、例えば、利用者識別情報、食事日付情報、食事帯情報または食事時間情報、およびメニュー名情報を含み、これらを対応付けて構成されるデータである。
食事日付情報は、その食事の日付を示す情報である。
食事帯情報は、その食事の時間帯を示す情報である。時間帯を示す情報は、例えば、朝、昼、夜、または間食などの値で表される。
食事時間情報は、その食事の時間を示す情報である。食事の時間を示す情報は、例えば、食事の開始時間や配食事業者が食事を配膳した時間などである。
メニュー名情報は、その食事のメニューの名称を示す情報である。メニュー名情報は、例えば、可変長の文字列からなる情報である。

Ｗｅｂサーバ部３３１２ａは、Ｗｅｂサーバ部３３１２（図３）が持つ機能に加え、以下に説明する機能を持つ。
Ｗｅｂサーバ部３３１２ａは、通信部３１を介して、配食事業者注文サーバ６０からメニューデータを受信すると、受信したメニューデータを食事内容ＤＢ３２８に記憶させる。
また、Ｗｅｂサーバ部３３１２ａは、配食事業者注文サーバ６０に対して、メニューデータの入力支援用画面を表示させるためのデータを送信してもよい。

情報解析部３３３ａは、情報解析部３３３（図３）と同様の機能を持つ。ただし、情報解析部３３３ａは、以下に説明するように、摂食パターン推定処理における処理が情報解析部３３３とは一部異なる。
情報解析部３３３ａは、分割ピークデータ系列の解析において、その食事に係るメニューデータを食事内容ＤＢ３２８から取得する。具体的には、情報解析部３３３ａは、例えば、分割ピークデータ系列が含むピークデータのうち、その記録日時情報が最初の日時を示すピークデータを選択する。情報解析部３３３ａは、選択したピークデータの利用者識別情報を検索条件として、食事内容ＤＢ３２８からメニューデータを特定する。情報解析部３３３ａは、特定したメニューデータのうち、その食事日付情報と、食事帯情報または食事時間情報とが示す日時が、選択したピークデータの記録日時情報が示す日時と最も近い日時であるメニューデータを取得する。これにより、情報解析部３３３ａは、分割ピークデータ系列に対応するメニューデータを取得する。

情報解析部３３３ａは、取得したメニューデータのメニュー名情報を検索条件として、メニューマスタＤＢ３２７からメニューマスタデータを取得する。
なお、メニューデータのメニュー名情報が示すメニューに対応するメニューマスタデータがメニューマスタＤＢ３２７に登録されていない場合、情報解析部３３３ａは、そのメニューに類似するキーワードによりメニューマスタデータの取得を試みてもよい。また、情報解析部３３３ａは、当該類似キーワードに対して優先順位を設定し、その順位に応じてメニューマスタデータの取得を試みてもよい。また、情報解析部３３３ａは、メニュー名情報が示すメニュー名の文字列を、例えば、形態素解析などにより分解して、当該分解した文字列を検索条件としてメニューマスタデータの取得を試みてもよい。

情報解析部３３３ａは、取得したメニューマスタデータの標準所要時間範囲情報、標準間隔範囲情報、および標準摂食動作回数情報と、判定条件記憶部３２５が記憶する摂食パターン判定条件データとに基づいて、その食事の摂食パターンを推定する。
なお、情報解析部３３３ａは、例えば、その食事に複数のメニューが含まれ、複数のメニューマスタデータが取得された場合、当該取得された複数のメニューマスタデータの標準判定条件情報各々を統合してもよい。

この標準判定条件情報の統合処理は、例えば、以下のように行われる。情報解析部３３３ａは、例えば、複数の標準所要時間範囲情報が示す値の範囲の下限値および上限値を、それぞれ合計することにより、標準的な食事時間の範囲を定める。また、情報解析部３３３ａは、例えば、複数の標準間隔範囲情報が示す値の範囲の下限値および上限値について、それぞれの平均値を算出することにより、標準的な摂食動作の時間間隔を定める。また、情報解析部３３３ａは、例えば、複数の標準摂食動作回数情報が示す値の範囲の下限値および上限値を、それぞれ合計することにより、標準的な摂食動作の回数の範囲を定める。

次に、摂食動作解析装置３０ａの動作について説明する。
図２３は、本実施形態に係る摂食動作解析装置３０ａによる標準判定条件取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。
以下に示される処理は、ステップＳ６０１の処理の直前に行われる。
（ステップＳ７０１）まず、情報解析部３３３ａは、ピークデータの記録日時情報が示す日時に最も近い日時に対応するメニューデータを食事内容ＤＢ３２８から取得する。その後、情報解析部３３３ａは、ステップＳ７０２に処理を終了する。

（ステップＳ７０２）次に、情報解析部３３３ａは、取得したメニューデータが示すメニューごとの標準判定条件を含むメニューマスタデータをメニューマスタＤＢ３２７から取得する。具体的には、情報解析部３３３ａは、取得したメニューデータのメニュー名情報を検索条件として、メニューマスタＤＢ３２７からメニューマスタデータを取得する。その後、ステップＳ７０３に処理を進める。
（ステップＳ７０３）次に、情報解析部３３３ａは、メニューデータが複数のメニューを示し、例えば、その食事に複数のメニューが含まれ、複数の標準判定条件情報が取得された場合、当該取得された複数の標準判定条件情報を統合する。その後、情報解析部３３３ａは、この図に示される処理を終了する。

以上のように、上述した各実施形態に係る摂食動作解析装置３０、３０ａは、カトラリ１１の位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを示す位置姿勢情報を含むセンサデータを受信する受信部３１２と、受信部３１２が受信したセンサデータが含む位置姿勢情報に基づいて、カトラリ１１を用いた摂食動作に係るセンサデータを抽出する摂食動作抽出部３３２と、を備える。
これにより、摂食動作解析装置３０、３０ａは、カトラリ１１の位置や姿勢に基づいて、摂食動作を検出するため、食事のメニュー（汁物、麺類など）に依存せずに、摂食動作を解析することができる。従って、摂食動作解析装置３０、３０ａは、摂食動作の解析精度を向上させることができる。

また、摂食動作解析装置３０、３０ａは、摂食動作抽出部３３２が抽出したセンサデータに基づいて、カトラリ１１を用いるユーザによる摂食動作の傾向を表す摂食パターンを判定する情報解析部３３３、３３３ａを備える。
これにより、摂食動作解析装置３０、３０ａは、カトラリ１１のユーザの摂食パターンを判定するため、摂食動作解析装置３０、３０ａは、ユーザごとの食事方法の癖などを医療関係者などに提示することができる。そして、医療関係者などは、提示されたユーザごとの摂食パターンに基づいて、食事方法に関して、ユーザごとに適切にアドバイスすることができる。また、摂食動作解析装置３０、３０ａは、摂食動作の履歴からユーザの食事方法の変化を検出することが可能となり、医療関係者などにユーザの健康状況についての情報を提示することができる。

また、情報解析部３３３ａは、カトラリ１１を用いた食事のメニューごとの判定条件に基づいて、カトラリ１１を用いるユーザの摂食パターンを判定する。
これにより、情報解析部３３３ａは、メニューに応じて摂食パターンの判定条件を変更することができる。従って、摂食動作解析装置３０ａは、摂食パターンの判定精度を向上させることができる。

また、受信部３１２は、時間を表す時間情報と対応付けられた位置姿勢情報を含むセンサデータを受信し、情報解析部３３３、３３３ａは、摂食動作抽出部３３２が抽出したセンサデータが含む時間情報に基づいて、単位時間当たりのセンサデータの数について経時変化を解析し、解析した当該経時変化に基づいてカトラリ１１を用いた食事における食べ残しの有無を判定する。
これにより、摂食動作解析装置３０、３０ａは、ユーザによる食べ残しの有無を判定することができるため、摂食パターンの解析精度を向上させることができる。

また、表示装置４０は、摂食動作解析装置３０、３０ａによる解析結果を表示する。
これにより、表示装置４０は、ユーザの摂食動作や摂食パターンについての情報を表示することができる。例えば、表示装置４０は、健康管理のサポートを必要とする高齢者などのカトラリ１１のユーザについて、民生委員や介護者などに、ユーザの食事方法についての情報を提供するため、民生委員や介護者などは、当該高齢者の健康についての情報を確認することができる。

なお、摂食パターン判定条件データは、上述した以外のパラメータに関する条件を示す情報を含んでもよい。摂食パターン判定条件データは、摂食パターンの判定条件として、例えば、食事の開始時間、終了時間、摂食動作の回数について、ユーザごとの標準的な値を複数含んでもよい。情報解析部３３３、３３３ａは、当該標準的な値との比較に基づいて、標準的な摂食行動とは異なる摂食行動の有無を判定条件としてもよい。

なお、摂食パターンの分類は、上述したものに限らない。例えば、判定条件記憶部３２５には、食事行動が不安定であるとする摂食パターン「食事行動不安定傾向」を判定するための摂食パターン判定条件データを登録されていてもよい。
摂食パターン「食事行動不安定傾向」の判定において、情報解析部３３３は、例えば、それまでの食事に係る摂食スタイルデータを複数取得し、取得した摂食スタイルデータの開始時間情報および終了時間情報が示す食事時間の変化を時系列に比較する。また、摂食動作解析装置３０は、各日ごとの食事に係る摂食パターンを比較する。情報解析部３３３は、この比較において、各日ごとの食事時間に所定時間以上のずれが発生しており、また、各日ごとの食事に係る摂食パターンの種類が所定数以上であるか否かを判定する。情報解析部３３３は、例えば、この判定条件に合致する場合、摂食パターン「食事行動不安定傾向」を示す摂食パターン識別情報を、その食事に係る摂食スタイルデータの摂食パターン識別情報として保持する。

なお、上述した各実施形態における摂食動作解析装置３０、３０ａの一部、例えば、制御部３３、３３ａなどをコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、摂食動作解析装置３０、３０ａに内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

また、上述した実施形態における摂食動作解析装置３０、３０ａの一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）などの集積回路として実現してもよい。摂食動作解析装置３０、３０ａの各機能部は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。

１、１ａ…摂食動作解析システム、１０…加速度センサ付きカトラリ、２０…端末装置、３０、３０ａ…摂食動作解析装置、４０…表示装置、６０…配食事業者注文サーバ、ＮＷ…ネットワーク、１１…カトラリ、１２…位置姿勢情報検出装置、３１…通信部、３１１…送信部、３１２…受信部、３２、３２ａ…記憶部、３２１…センサデータＤＢ、３２２…摂食動作ＤＢ、３２３…摂食スタイルＤＢ、３２４…分単位回数ＤＢ、３２５…判定条件記憶部、３２６…実行管理ＤＢ、３２７…メニューマスタＤＢ、３２８…食事内容ＤＢ、３３、３３ａ…制御部、３３１、３３１ａ…通信処理部、３３１１…センサデータ登録部、３３１２、３３１２ａ…Ｗｅｂサーバ部、３３２…摂食動作抽出部、３３３、３３３ａ…情報解析部

Claims (5)

1. カトラリの位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを示す位置姿勢情報を含むセンサデータを受信する受信部と、
   前記受信部が受信したセンサデータが含む位置姿勢情報に基づいて、前記カトラリを用いた摂食動作に係るセンサデータを抽出する摂食動作抽出部と、
   前記摂食動作抽出部が抽出したセンサデータに基づいて、前記カトラリを用いるユーザによる前記摂食動作の傾向を表す摂食パターンを判定する情報解析部と、
   を備え、
   前記受信部は、時間を表す時間情報と対応付けられた前記位置姿勢情報を含むセンサデータを受信し、
   前記情報解析部は、前記摂食動作抽出部が抽出したセンサデータが含む時間情報に基づいて、単位時間当たりの前記センサデータの数について経時変化を解析し、解析した当該経時変化に基づいて前記カトラリを用いた食事における食べ残しの有無を判定する
   ことを特徴とする摂食動作解析装置。
2. 前記情報解析部は、前記カトラリを用いた食事のメニューごとの判定条件に基づいて、前記カトラリを用いるユーザの摂食パターンを判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の摂食動作解析装置。
3. 位置姿勢情報検出装置と摂食動作解析装置とを備えるシステムであって、
   前記位置姿勢情報検出装置は、
   カトラリの位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを示す位置姿勢情報を検出する検出部と、
   前記検出部が検出した位置姿勢情報を含むセンサデータを送信する送信部と、
   を備え、
   前記摂食動作解析装置は、
   前記位置姿勢情報検出装置が送信したセンサデータを受信する受信部と、
   前記受信部が受信したセンサデータが含む位置姿勢情報に基づいて、前記カトラリを用いた摂食動作に係るセンサデータを抽出する摂食動作抽出部と、
   前記摂食動作抽出部が抽出したセンサデータに基づいて、前記カトラリを用いるユーザによる前記摂食動作の傾向を表す摂食パターンを判定する情報解析部と、
   を備え、
   前記受信部は、時間を表す時間情報と対応付けられた前記位置姿勢情報を含むセンサデータを受信し、
   前記情報解析部は、前記摂食動作抽出部が抽出したセンサデータが含む時間情報に基づいて、単位時間当たりの前記センサデータの数について経時変化を解析し、解析した当該経時変化に基づいて前記カトラリを用いた食事における食べ残しの有無を判定する
   ことを特徴とする摂食動作解析システム。
4. 受信部が、カトラリの位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを示す位置姿勢情報を含むセンサデータを受信する受信過程と、
   摂食動作抽出部が、前記受信部が受信したセンサデータが含む位置姿勢情報に基づいて、前記カトラリを用いた摂食動作に係るセンサデータを抽出する摂食動作抽出過程と、
   情報解析部が、前記摂食動作抽出部が抽出したセンサデータに基づいて、前記カトラリを用いるユーザによる前記摂食動作の傾向を表す摂食パターンを判定する情報解析過程と、
   を含み、
   前記受信過程において、前記受信部は、時間を表す時間情報と対応付けられた前記位置姿勢情報を含むセンサデータを受信し、
   前記情報解析過程において、前記情報解析部は、前記摂食動作抽出部が抽出したセンサデータが含む時間情報に基づいて、単位時間当たりの前記センサデータの数について経時変化を解析し、解析した当該経時変化に基づいて前記カトラリを用いた食事における食べ残しの有無を判定する
   ことを特徴とする摂食動作解析方法。
5. コンピュータに、
   カトラリの位置または姿勢のうちの少なくともいずれかを示す位置姿勢情報を含むセンサデータを受信する受信手順、
   前記受信手順において受信したセンサデータが含む位置姿勢情報に基づいて、前記カトラリを用いた摂食動作に係るセンサデータを抽出する摂食動作抽出手順、
   前記摂食動作抽出手順において抽出したセンサデータに基づいて、前記カトラリを用いるユーザによる前記摂食動作の傾向を表す摂食パターンを判定する情報解析手順と、
   を実行させ、
   前記受信手順において、時間を表す時間情報と対応付けられた前記位置姿勢情報を含むセンサデータを受信し、
   前記情報解析手順において、前記摂食動作抽出手順において抽出したセンサデータが含む時間情報に基づいて、単位時間当たりの前記センサデータの数について経時変化を解析し、解析した当該経時変化に基づいて前記カトラリを用いた食事における食べ残しの有無を判定する
   ためのプログラム。

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