JP6295072B2 - Food intake situation analysis system, food intake situation analysis method - Google Patents

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Description

本発明は、食物の摂取状況を分析する食物摂取状況分析システム、食物摂取状況分析方法に関するものである。   The present invention relates to a food intake status analysis system and a food intake status analysis method for analyzing food intake status.

従来から、個人の食事を管理するための様々な技術がある。例えば、特許文献1では、食行動検知分析手段が、ユーザによって撮像された食事内容の画像を解析し、食行動適正判定手段が、解析された画像から摂取カロリー等の食行動内容に基づいて、ユーザの食行動が適正であったか否かを判定し、不適正と判定された場合、食行動を抑制するシグナルを生成してユーザに提示する技術が開示されている。   Conventionally, there are various techniques for managing personal meals. For example, in Patent Document 1, the eating behavior detection / analysis unit analyzes the image of the meal content captured by the user, and the eating behavior appropriateness determination unit, based on the eating behavior content such as intake calories from the analyzed image, A technique is disclosed in which it is determined whether or not a user's eating behavior is appropriate, and when it is determined to be inappropriate, a signal for suppressing the eating behavior is generated and presented to the user.

特開2011−107768号公報JP 2011-107768 A

特許文献1では、食事内容を解析して個人一人ひとりの食行動が適正か否かを判定することにより、その個人の食行動を改善させることはできる。しかしながら、特許文献1に記載された技術は、個人の食行動にのみターゲットをあて、いかにその個人の食生活を改善させるかを主眼とするものであり、様々な個人の食物の摂取状況を横断的に管理し、分析するものではない。したがって、例えば、複数の個人に食中毒が発生した場合には、食中毒を発症した個人の一人ひとりにヒアリングし、どの食物が食中毒を生じさせたのかを確認する等して、多大な調査時間を要してその原因を究明しなければならなかった。また、そのような管理や分析を行っていないため、例えば、市場で現在食されている食物の食材状況をリアルタイムに把握することができないという問題があった。   In patent document 1, an individual's eating behavior can be improved by analyzing a meal content and determining whether each individual's eating behavior is appropriate. However, the technique described in Patent Document 1 focuses only on an individual's eating behavior and focuses on how to improve the individual's eating habits. It is not intended to be managed and analyzed. Therefore, for example, when food poisoning occurs in multiple individuals, it takes a lot of investigation time by interviewing each individual who has developed food poisoning and confirming which food caused food poisoning. I had to investigate the cause. Moreover, since such management and analysis are not performed, there existed a problem that the foodstuff condition of the food currently eaten in the market could not be grasped in real time, for example.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、食物の摂取状況を横断的に管理し、分析することが可能な食物摂取状況分析システム、食物摂取状況分析方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a food intake situation analysis system and a food intake situation analysis method capable of managing and analyzing food intake situations across the board. To do.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる食物摂取状況分析システムは、複数の利用者が摂取した食物を分析する食物摂取状況分析システムであって、利用者それぞれの携帯端末は、利用者が摂取した食物の画像を撮像する撮像部と、前記食物の画像と、前記食物の品目を示す摂取品目と、前記食物の摂取日時とを対応付けた摂取データを生成する端末制御部と、生成された前記摂取データをサーバに送信する端末通信部と、サーバは、前記摂取品目に含まれる食材成分を記憶する食材テーブルと、それぞれの前記携帯端末から受信した摂取データを記憶する食事テーブルと、前記食事テーブルに記憶された摂取データのうち分析対象期間の摂取データを記憶する分析テーブルと、前記利用者が前記摂取日時に摂取した食物の食材成分とその構成確率とを対応付けて記憶する摂取テーブルと、それぞれの利用者に共通に摂取した食材成分とその構成確率と対応付けて記憶する共通摂取テーブルとを記憶する記憶部と、前記端末通信部から受信したそれぞれの前記摂取データを前記食事テーブルに記憶するサーバ通信部と、前記食事テーブルの中から分析対象期間の摂取データを抽出して前記分析テーブルに格納し、格納した前記分析テーブルと前記食材テーブルとに基づいて前記摂取テーブルを生成し、生成した利用者それぞれの前記摂取テーブルから分析対象期間にそれぞれの利用者が摂取した食物に共通する食材成分の構成確率を算出して前記共通摂取テーブルに記憶する成分分析部と、前記共通摂取テーブルに記憶された前記共通する食材成分およびその構成確率と、利用者のそれぞれが分析対象期間に摂取した摂取した食物の画像とを表示部に表示する表示制御部と、を備えることを特徴とする食物摂取状況分析システムとして構成される。   In order to solve the above-described problems and achieve the object, a food intake situation analysis system according to the present invention is a food intake situation analysis system that analyzes food ingested by a plurality of users. The terminal generates ingestion data in which an imaging unit that captures an image of food ingested by a user, the image of food, an ingestion item indicating the item of food, and an intake date and time of the food A control unit; a terminal communication unit that transmits the generated intake data to the server; and the server stores an ingredient table that stores an ingredient component included in the ingested item, and intake data received from each of the portable terminals. A meal table, an analysis table storing intake data of an analysis target period among intake data stored in the meal table, and the user ingested at the intake date and time A storage unit for storing a food ingredient component and its constituent probability in association with each other, and a storage unit for storing a food ingredient component commonly ingested by each user and a common intake table for storing the constituent probability in association with each other; A server communication unit for storing each of the intake data received from the terminal communication unit in the meal table, and extracting intake data of the analysis target period from the meal table, storing the extracted intake data in the analysis table, and storing The ingestion table is generated based on the analysis table and the food table, and the composition probability of the food ingredient common to the food ingested by each user in the analysis target period is calculated from the ingestion table of each of the generated users And a component analysis unit stored in the common intake table, the common ingredient component stored in the common intake table, and The configuration probabilities configured as food intake situation analysis system comprising: the display control unit, the each of the users displayed on the display unit an image of ingested food ingested in the analysis period.

また、本発明は、上記食物摂取状況分析システムで実行される食物摂取状況分析方法としても把握される。   Moreover, this invention is grasped | ascertained also as the food intake condition analysis method performed with the said food intake condition analysis system.

本発明によれば、食物の摂取状況を横断的に管理し、分析することが可能となる。   According to the present invention, it is possible to manage and analyze food intake status across the board.

本実施の形態における食物摂取状況分析システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the food intake condition analysis system in this Embodiment. 摂取データ登録処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of an ingestion data registration process. 摂取テーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of an intake table. 会員テーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a member table. 食事テーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a meal table. 摂取区分、摂取品目、摂取場所のプルダウンメニューの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the pull-down menu of an intake classification, an intake item, and an intake place. 図2に示した摂取データ登録処理によって食事テーブルに登録された様子を示す図である。It is a figure which shows a mode that it registered into the meal table by the intake data registration process shown in FIG. 分析対象抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of an analysis object extraction process. 対象テーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of an object table. データ抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of a data extraction process. 食事テーブルの構成例を示す図である(複数会員)。It is a figure which shows the structural example of a meal table (multiple member). 分析テーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of an analysis table. 共通食材抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of a common foodstuff extraction process. 会員摂取テーブル作成処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of a member intake table preparation process. 食材テーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a foodstuff table. 摂取内容記録処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of an ingestion content recording process. 摂取テーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of an intake table. 共通摂取テーブル作成処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of a common intake table preparation process. 共通摂取テーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a common intake table. 画面表示処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of a screen display process. 表示画面に表示される分析結果画面の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the analysis result screen displayed on a display screen. 分析結果とともに、会員に関する情報や病状に関する情報の表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of the information regarding a member, and the information regarding a medical condition with an analysis result.

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる食物摂取状況分析システム、食物摂取状況分析方法の実施の形態を詳細に説明する。   Exemplary embodiments of a food intake situation analysis system and a food intake situation analysis method according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.

図1は、本実施の形態における食物摂取状況分析システム1000の構成例を示す図である。図1に示すように、食物摂取状況分析システム1000は、複数のユーザ端末100と、分析サーバ200とを有している。また、ユーザ端末100と分析サーバ200とは、一般的な通信網であるネットワークNを介して無線通信により接続されている。   FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a food intake situation analysis system 1000 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the food intake situation analysis system 1000 includes a plurality of user terminals 100 and an analysis server 200. The user terminal 100 and the analysis server 200 are connected by wireless communication via a network N that is a general communication network.

ユーザ端末100は、携帯電話やスマートフォン等の一般的な携帯端末であり、撮像部101と、入力表示部102と、制御部103と、通信部104と、記憶部105とを有して構成されている。なお、以下では、ユーザ端末100は携帯端末である前提で説明しているが、例えば、企業や家庭内にある一般的なデスクトップPC(Personal Computer)等の固定端末であってもよい。また、以下では具体的な記載は省略しているが、ユーザ端末100の各機能は、実際には、例えば、CPU(Central Processing Unit)がROM(Read Only Memory)に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。   The user terminal 100 is a general mobile terminal such as a mobile phone or a smartphone, and includes an imaging unit 101, an input display unit 102, a control unit 103, a communication unit 104, and a storage unit 105. ing. In the following description, it is assumed that the user terminal 100 is a mobile terminal. However, the user terminal 100 may be a fixed terminal such as a general desktop PC (Personal Computer) in a company or home. Although specific description is omitted below, each function of the user terminal 100 actually executes, for example, a program stored in a ROM (Read Only Memory) by a CPU (Central Processing Unit). It is realized by doing.

撮像部101は、携帯端末に搭載される一般的なカメラであり、利用者の操作によって、食事の内容(例えば、ごはん、おかず等)を撮像する。入力表示部102は、携帯端末に搭載される一般的なタッチパネルであり、利用者からのタッチ操作(例えば、撮像操作、ユーザIDやパスワード等の各種情報の入力操作)を受け付けたり、タッチ操作によって処理された結果を表示する。   The imaging unit 101 is a general camera mounted on a mobile terminal, and captures the contents of a meal (for example, rice, side dishes, etc.) by a user operation. The input display unit 102 is a general touch panel mounted on a portable terminal, and accepts a touch operation (for example, an imaging operation, an input operation of various information such as a user ID and a password) from a user, or by a touch operation. Display the processed result.

制御部103は、携帯端末100の各部の動作を制御するほか、入力された各種情報に対する処理を行う。通信部104は、入力表示部102から入力された各種情報、制御部103によって処理された各種情報を、ネットワークNを介して分析サーバ200に送信する。記憶部105は、一般的な記憶装置や記憶媒体であり、利用者が摂取した食事の内容を示す摂取テーブル1051を記憶する。摂取テーブル1051の構成例については、フローチャートを用いて後述する。   The control unit 103 controls the operation of each unit of the mobile terminal 100 and performs processing on various types of input information. The communication unit 104 transmits various types of information input from the input display unit 102 and various types of information processed by the control unit 103 to the analysis server 200 via the network N. The storage unit 105 is a general storage device or storage medium, and stores an intake table 1051 indicating the content of meals that the user has ingested. A configuration example of the intake table 1051 will be described later using a flowchart.

分析サーバ200は、PCサーバやブレードサーバ等の一般的なサーバ装置であり、通信部201と、記憶部202と、ユーザ確認部203と、成分分析部204と、表示制御部205と、表示部206とを有して構成されている。分析サーバ200は、例えば、自治体や保健所等、食物の摂取状況を分析する様々な機関、施設、企業に設置されている。なお、本実施の形態では、分析サーバ200が表示部206を有している前提で説明しているが、分析サーバ200とは別にディスプレイ装置が設けられていてもよい。また、以下では具体的な記載は省略しているが、分析サーバ200の各機能は、実際には、例えば、CPUがROMに記憶されているプログラムを実行することにより実現される。   The analysis server 200 is a general server device such as a PC server or a blade server, and includes a communication unit 201, a storage unit 202, a user confirmation unit 203, a component analysis unit 204, a display control unit 205, and a display unit. 206. The analysis server 200 is installed in various institutions, facilities, and companies that analyze food intake conditions such as local governments and health centers. In this embodiment, the description is given on the assumption that the analysis server 200 includes the display unit 206. However, a display device may be provided separately from the analysis server 200. Although specific description is omitted below, each function of the analysis server 200 is actually realized by, for example, the CPU executing a program stored in the ROM.

通信部201は、携帯端末100から送信された各種情報を受信する。記憶部202は、一般的な記憶装置や媒体であり、図1に示すように、会員テーブル2021と、食事テーブル2022と、食材テーブル2023と、分析テーブル2024と、共通摂取テーブル2025とを有している。   The communication unit 201 receives various information transmitted from the mobile terminal 100. The storage unit 202 is a general storage device or medium, and includes a member table 2021, a meal table 2022, a food table 2023, an analysis table 2024, and a common intake table 2025, as shown in FIG. ing.

会員テーブル2021は、本システムの利用者が登録されたテーブルである。食事テーブル2022は、会員ごとに摂取した食事の内容を示す情報を時系列に履歴で記憶するテーブルである。食材テーブル2023は、食事を構成する食材に関する情報を記憶するテーブルである。分析テーブル2024は、分析対象となる会員がある期間で摂取した食事の内容を示す情報を食事テーブル2022から抽出したテーブルである。共通摂取テーブル2025は、会員が共通に摂取した食材の内容を示す情報を記憶するテーブルである。これらの各テーブルの構成例については、フローチャートを用いて後述する。   The member table 2021 is a table in which users of this system are registered. The meal table 2022 is a table that stores information indicating the contents of meals ingested for each member in a time series as a history. The food table 2023 is a table that stores information related to food that constitutes a meal. The analysis table 2024 is a table obtained by extracting information indicating the contents of meals ingested during a certain period by the member to be analyzed from the meal table 2022. The common intake table 2025 is a table that stores information indicating the contents of foods that are commonly consumed by members. A configuration example of each of these tables will be described later using a flowchart.

ユーザ確認部203は、携帯端末100を用いた本システムの利用者を認証し、摂取テーブル1051に記録されている情報を分析サーバ200内に格納する。ユーザ確認部203が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。   The user confirmation unit 203 authenticates the user of this system using the mobile terminal 100 and stores the information recorded in the intake table 1051 in the analysis server 200. Specific processing performed by the user confirmation unit 203 will be described later with reference to a flowchart.

成分分析部204は、利用者が摂取した食事の内容からその食材を分析するとともに、会員に共通に摂取された食材の構成を分析する。成分分析部204が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。   The component analysis unit 204 analyzes the ingredients from the contents of the meals consumed by the user and analyzes the composition of the ingredients commonly consumed by the members. Specific processing performed by the component analysis unit 204 will be described later using a flowchart.

表示制御部205は、成分分析部204による分析結果を表示部206に表示する。表示制御部205が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。   The display control unit 205 displays the analysis result by the component analysis unit 204 on the display unit 206. Specific processing performed by the display control unit 205 will be described later using a flowchart.

図2は、利用者が摂取した食事の内容を示す情報が分析サーバ200に記憶されるまでの処理(摂取データ登録処理)の処理手順を示すフローチャートである。図2に示すように、まず、携帯端末100は、撮像部101が利用者からの操作によって食事(摂取物)の画像を撮像し(ステップS201)、入力表示部102が利用者から摂取品目、摂取日時、摂取場所の入力を受け付ける(ステップS202〜S204)。このように入力された各情報は、制御部103によって摂取テーブル1051に記憶される。   FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure of processing (ingestion data registration processing) until information indicating the content of the meal ingested by the user is stored in the analysis server 200. As shown in FIG. 2, first, in the mobile terminal 100, the imaging unit 101 captures an image of a meal (ingestion) by an operation from the user (step S201), and the input display unit 102 receives an ingested item from the user, The input of the intake date and time and the intake location is accepted (steps S202 to S204). Each piece of information input in this way is stored in the intake table 1051 by the control unit 103.

図3は、摂取テーブル1051の構成例を示す図である。図3に示すように、摂取テーブル1051は、利用者が食事を摂取した年月日および時刻と、その摂取場所と、その食事の内容を示す摂取写真と、摂取した食事のタイミングを示す摂取区分と、そのときの食事における摂取品目とが対応付けて記憶されている。図3では、例えば、ある利用者が、2013年1月1日の朝8時に、東京で、A−1.jpgに示される写真のカツ丼を朝食として摂取したことを示している。   FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the intake table 1051. As shown in FIG. 3, the intake table 1051 includes a date and time when the user took a meal, a place where the user took the meal, an intake photograph showing the content of the meal, and an intake category showing the timing of the taken meal. And the ingested item in the meal at that time are stored in association with each other. In FIG. 3, for example, a user is in Tokyo on January 1st, 2013 at 8:00 A.1. It shows that the katsudon pictured in jpg was taken as breakfast.

携帯端末100の入力表示部102は、さらに利用者のユーザIDおよびパスワードの入力を受け付けて、通信部104がこれらの情報を分析サーバ200に送信する(ステップS205)。   The input display unit 102 of the portable terminal 100 further accepts input of the user ID and password of the user, and the communication unit 104 transmits these pieces of information to the analysis server 200 (step S205).

分析サーバ200は、携帯端末100から上述した各種情報を受け付け可能な状態で待機し(ステップS206)、携帯端末100からユーザIDおよびパスワードを受信すると、ユーザ確認部203は、これらの情報を利用者本人のものであることを確認するため、会員テーブル2021と突き合わせて本人認証を行う(ステップS207)。   The analysis server 200 stands by in a state where the above-described various information can be received from the mobile terminal 100 (step S206). When the user ID and password are received from the mobile terminal 100, the user confirmation unit 203 receives the information. In order to confirm that the user belongs, the user is authenticated against the member table 2021 (step S207).

図4は、会員テーブル2021の構成例を示す図である。図4に示すように、会員テーブル2021は、利用者の会員Noと、ユーザIDおよびパスワードと、生年月日と、性別と、居住地域とが対応付けて記憶されている。図4では、例えば、会員AのユーザIDおよびパスワードは、それぞれID1およびPass1であり、生年月日が1980年1月23日、茨城県に居住する男性であることを示している。これらの情報は利用者が本システムを利用する前にあらかじめ会員テーブル2021に記憶されている。   FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the member table 2021. As shown in FIG. 4, the member table 2021 stores a member number of a user, a user ID and password, a date of birth, a gender, and a residential area in association with each other. In FIG. 4, for example, the user ID and password of member A are ID1 and Pass1, respectively, indicating that the date of birth is a man who lives in Ibaraki Prefecture on January 23, 1980. These pieces of information are stored in advance in the member table 2021 before the user uses this system.

ユーザ確認部203は、携帯端末100から受信したユーザIDおよびパスワードと、会員テーブル2021に記憶されているユーザIDおよびパスワードが一致したと判断して本人認証すると、通信部104が、摂取テーブル1051に記憶された情報を分析サーバに送信し(ステップS208)、携帯端末100側の処理が終了する。   When the user confirmation unit 203 determines that the user ID and password received from the mobile terminal 100 match the user ID and password stored in the member table 2021 and authenticates the user, the communication unit 104 displays the ingestion table 1051. The stored information is transmitted to the analysis server (step S208), and the processing on the portable terminal 100 side ends.

分析サーバ200の通信部201は、携帯端末100から送信された摂取テーブル1051に記憶された情報を受信すると(ステップS209)、食事テーブル2022にその情報を格納する(ステップS210)。このステップS210の処理が終了すると、図2に示した摂取データ登録処理が終了する。   When the communication unit 201 of the analysis server 200 receives the information stored in the intake table 1051 transmitted from the mobile terminal 100 (step S209), the communication unit 201 stores the information in the meal table 2022 (step S210). When the process of step S210 is finished, the intake data registration process shown in FIG. 2 is finished.

図5は、食事テーブル2022の構成例を示す図である。図5に示すように、食事テーブル2022は、会員NOと、摂取テーブル1051と同様に、その会員が食事を摂取した年月日および時刻と、その摂取場所と、その食事の内容を示す摂取写真と、摂取した食事のタイミングを示す摂取区分と、そのときの食事における摂取品目とが対応付けて記憶されている。食事テーブル2022の各項目の内容は、図3に示した摂取テーブル1051と同様であるため、ここではその説明を省略する。   FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the meal table 2022. As shown in FIG. 5, the meal table 2022 is an ingestion photograph showing the member NO and the intake table 1051, the date and time when the member ingested the meal, the ingestion location, and the content of the meal. And an intake category indicating the timing of the ingested meal and an ingested item in the meal at that time are stored in association with each other. Since the contents of each item of the meal table 2022 are the same as those of the intake table 1051 shown in FIG. 3, the description thereof is omitted here.

なお、携帯端末100の入力表示部101から入力される摂取区分、摂取品目、摂取場所は、利用者の操作性を良くするため、例えば、プルダウンメニューから選択された項目を、入力表示部101が受け付けることとしてもよい。図6は、摂取区分、摂取品目、摂取場所のプルダウンメニューの例を示す図である。図6では、例えば、摂取区分として、朝食、昼食、夕食等のメニューが表示され、利用者がこれらのメニューの中から1つの摂取区分を選択することができる。同様に、摂取品目については、焼き魚、ハムエッグ、カツ丼等のメニューが表示され、利用者がこれらのメニューの中から1つの摂取品目を選択することができ、摂取場所については、北海道、青森等のメニューの中からの中から1つの都道府県を選択することができる。なお、以下では摂取場所を都道府県単位に設定しているが、より詳細な地域を把握したい場合には、市区町村を設定してもよい。   In addition, in order to improve the user's operability, the input display unit 101 selects items selected from the pull-down menu, for example, in order to improve the user's operability. It may be accepted. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of pull-down menus of intake categories, intake items, and intake locations. In FIG. 6, for example, menus such as breakfast, lunch, and dinner are displayed as the intake categories, and the user can select one intake category from these menus. Similarly, for ingested items, menus such as grilled fish, ham eggs, and cutlet bowls are displayed, and the user can select one ingested item from these menus, and for ingestion locations in Hokkaido, Aomori, etc. You can select one prefecture from the menu. In the following, the ingestion location is set for each prefecture, but a city may be set if a more detailed region is desired.

図7は、図2に示した摂取データ登録処理によって、分析サーバ200が様々な会員の携帯端末100から摂取テーブル1051を受信して、その情報が食事テーブル2022に登録された様子を示す図である。図7に示すように、複数の会員、あるいは一人の会員から任意のタイミングで受信された摂取テーブル1051が、食事テーブル2022に記憶されている。続いて、分析サーバ200の成分分析部204で行われる成分分析処理の中の分析対象抽出処理について説明する。分析対象抽出処理は、本システムで分析対象となるデータを抽出する処理である。   FIG. 7 is a diagram showing a state in which the analysis server 200 receives the intake table 1051 from the mobile terminals 100 of various members and the information is registered in the meal table 2022 by the intake data registration process shown in FIG. is there. As shown in FIG. 7, an intake table 1051 received from a plurality of members or one member at an arbitrary timing is stored in the meal table 2022. Next, the analysis target extraction process in the component analysis process performed by the component analysis unit 204 of the analysis server 200 will be described. The analysis target extraction process is a process for extracting data to be analyzed in this system.

図8は、分析対象抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。図8に示すように、分析対象抽出処理では、登録されている会員の中から、摂取された食物の分析対象となる会員の会員NOおよび分析対象となるデータを抽出するための期間(分析対象期間)が、分析サーバ200が有する不図示の入力装置から受け付けられると、成分分析部204が、これらの情報を、処理対象となる利用者を記憶する一時的な対象テーブル8001に記憶する(ステップS801、S802)。   FIG. 8 is a flowchart showing the processing procedure of the analysis target extraction process. As shown in FIG. 8, in the analysis target extraction process, the member NO of a member to be analyzed for ingested food and a period for extracting data to be analyzed from the registered members (analysis target) Period) is received from an input device (not shown) of the analysis server 200, the component analysis unit 204 stores these pieces of information in a temporary target table 8001 that stores users to be processed (steps). S801, S802).

図9は、対象テーブル8001の構成例を示す図である。図9に示すように、対象テーブル8001は、分析対象となる会員NO(分析会員NO)と、分析対象期間(分析対象開始年月日および分析対象終了年月日)とが対応付けて記憶されている。図9では、例えば、会員NO「A」の会員について、2013年1月1日〜2013年1月3日までの摂取テーブル1051(すなわち食事テーブル2022)に記憶されたデータが分析対象として抽出されることを示している。   FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of the target table 8001. As shown in FIG. 9, the target table 8001 stores a member NO (analysis member NO) to be analyzed and an analysis target period (analysis target start date and analysis target end date) in association with each other. ing. In FIG. 9, for example, the data stored in the intake table 1051 (ie, the meal table 2022) from January 1, 2013 to January 3, 2013 is extracted as an analysis target for the member of member NO “A”. Which indicates that.

成分分析部204は、対象テーブル8001に記憶された分析会員NOと分析対象期間をキーとして、分析対象データを食事テーブル2022の中から抽出するための分析対象データ抽出処理を行う(ステップS803)。データ抽出処理については、図10を用いて後述する。   The component analysis unit 204 performs an analysis target data extraction process for extracting analysis target data from the meal table 2022 using the analysis member NO and the analysis target period stored in the target table 8001 as keys (step S803). The data extraction process will be described later with reference to FIG.

そして、成分分析部204は、さらに分析対象となる会員が対象テーブル8001に記憶されているか否かを判定し(ステップS804)、さらに分析対象となる会員が対象テーブル8001に記憶されていると判定した場合(ステップS804;Yes)、ステップS801に戻って、以降の処理を繰り返す。一方、分析対象となる会員が対象テーブル8001に記憶されていないと判定した場合(ステップS804;No)、分析対象抽出処理を終了する。このように、対象テーブル8001に記憶されている全会員を対象に、分析対象抽出処理が行われる。   The component analysis unit 204 then determines whether or not a member to be analyzed is stored in the target table 8001 (step S804), and further determines that a member to be analyzed is stored in the target table 8001. If so (step S804; Yes), the process returns to step S801 and the subsequent processing is repeated. On the other hand, if it is determined that the member to be analyzed is not stored in the target table 8001 (step S804; No), the analysis target extraction process is terminated. In this way, the analysis target extraction process is performed for all members stored in the target table 8001.

図10は、データ抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。図10に示すように、成分分析部204は、対象テーブル8001を参照し、分析会員NOと分析対象期間を読み込み、分析会員NOおよび分析対象期間が一致するレコードを抽出し、分析テーブル2024に格納する(ステップS1001)。   FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of data extraction processing. As illustrated in FIG. 10, the component analysis unit 204 refers to the target table 8001, reads the analysis member NO and the analysis target period, extracts a record in which the analysis member NO matches the analysis target period, and stores the record in the analysis table 2024. (Step S1001).

データ抽出処理では、成分分析部204は、例えば、図11に示すような食事テーブル2022の中から、図9に示した分析会員NOが「A」、「B」の会員、および分析対象期間が2013年1月1日〜2013年1月3日のレコードのみを抽出し、図12に示すような分析テーブル2024に格納する。分析テーブル2024の各項目の内容については、食事テーブル2022と同様であるため、ここではその説明を省略する。   In the data extraction process, the component analysis unit 204, for example, from the meal table 2022 as shown in FIG. 11, the members whose analysis member NOs are “A” and “B” shown in FIG. Only records from January 1, 2013 to January 3, 2013 are extracted and stored in an analysis table 2024 as shown in FIG. Since the contents of each item of the analysis table 2024 are the same as those of the meal table 2022, the description thereof is omitted here.

そして、成分分析部204は、分析対象抽出処理が終了すると、会員に共通に摂取された食材を抽出するための共通食材抽出処理を行う。   And the component analysis part 204 will perform the common food material extraction process for extracting the food material ingested in common by the member, after an analysis object extraction process is complete | finished.

図13は、共通食材抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。図13に示すように、成分分析部204は、まず、対象テーブル8001の中から比較対象となる会員(比較会員)のレコードを取得する(ステップS1301)。   FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of the common food material extraction processing. As illustrated in FIG. 13, the component analysis unit 204 first acquires a record of a member to be compared (comparison member) from the target table 8001 (step S1301).

次に、成分分析部204は、対象テーブル8001に記憶されている会員全員について処理を行ったか(EOFとなったか)否かを判定し(ステップS1302)、EOFとなったと判定した場合には(ステップS1302;Yes)、ステップS1307に進む。   Next, the component analysis unit 204 determines whether or not all members stored in the target table 8001 have been processed (becomes EOF) (step S1302). Step S1302; Yes), the process proceeds to Step S1307.

一方、成分分析部204は、EOFとなっていないと判定した場合には(ステップS1302;No)、分析テーブル2024を参照し、その中に含まれる比較会員と同じ会員NOの会員(当該会員)のレコード1件を取得し(ステップS1303)、ステップS1302の場合と同様に、EOFとなったか否かを判定する(ステップS1304)。   On the other hand, when the component analysis unit 204 determines that the EOF has not been reached (step S1302; No), the analysis table 2024 is referred to, and the member having the same member NO as the comparison member included therein (the member) Is obtained (step S1303), and it is determined whether or not EOF has occurred (step S1304), as in step S1302.

成分分析部204は、EOFとなったと判定した場合(ステップS1304;Yes)、ステップS1306に進む。一方、成分分析部204は、EOFとなっていないと判定した場合(ステップS1304;No)、当該会員の摂取テーブル1301を作成する(ステップS1305)。   If the component analysis unit 204 determines that EOF has occurred (step S1304; Yes), the process proceeds to step S1306. On the other hand, if the component analysis unit 204 determines that the EOF has not been reached (step S1304; No), it creates the intake table 1301 for the member (step S1305).

図14は、ステップS1305における当該会員の摂取テーブル1301を作成する処理(会員摂取テーブル作成処理)の処理手順を示すフローチャートである。図14に示すように、成分分析部204は、分析テーブル2024の中から当該レコードの摂取品目を取得する(ステップS1401)。そして、成分分析部204は、食材テーブル2023を参照し、取得した当該摂取品目の食材成分と構成確率を取得する(ステップS1402)。   FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure of processing for creating the member intake table 1301 (member intake table creation processing) in step S1305. As shown in FIG. 14, the component analysis unit 204 acquires the ingested item of the record from the analysis table 2024 (step S1401). Then, the component analysis unit 204 refers to the food table 2023, and acquires the food component and the composition probability of the acquired ingested item (step S1402).

図15Aは、食材テーブル2023の構成例を示す図である。図15Aに示すように、食材テーブル2023は、食事の品目ごとに、食材構成とその構成確率とが対応付けて記憶されている。図15では、例えば、品目「カツ丼」については、「たまご」、「豚肉」、「たまねぎ」、「ごはん」等の食材から構成され、これらがその品目に含まれる確率が、それぞれ「0.8」、「0.8」、「0.5」、「0.9」等であることを示している。   FIG. 15A is a diagram illustrating a configuration example of the food table 2023. As shown in FIG. 15A, the food table 2023 stores the food composition and the composition probability in association with each item of the meal. In FIG. 15, for example, the item “katsudon” is composed of ingredients such as “egg”, “pork”, “onion”, “rice”, and the probability that these items are included in the item is “0. 8 ”,“ 0.8 ”,“ 0.5 ”,“ 0.9 ”, and the like.

成分分析部204は、食材テーブル2023から当該摂取品目の食材成分と構成確率を取得すると、摂取品目および食材成分を摂取した年月日の列と摂取品目および摂取した食材成分ごとの行とによって構成される当該会員の摂取テーブル1301を作成し、摂取年月日ごとに、摂取品目および食材成分ごとの構成確率を記録する(ステップS1403)。当該会員の摂取テーブル1301の構成例については、図16を用いて後述する。そして、成分分析部204は、当該会員の摂取テーブル1301を作成すると、その摂取テーブル1301に摂取内容を記録するための処理(摂取内容記録処理)を行う。   When the ingredient analysis unit 204 acquires the ingredient component and the composition probability of the ingested item from the ingredient table 2023, the ingredient analysis unit 204 includes the ingested item and a column of the date of ingestion of the ingredient component and a row for each ingested item and the ingested ingredient component. The member intake table 1301 is created, and the composition probability for each ingested item and each ingredient component is recorded for each intake date (step S1403). A configuration example of the member intake table 1301 will be described later with reference to FIG. And the component analysis part 204 will perform the process (ingestion content recording process) for recording an ingestion content in the ingestion table 1301, if the ingestion table 1301 of the said member is produced.

図15Bは、摂取内容記録処理の処理手順を示すフローチャートである。図15Bに示すように、成分分析部204は、まず、当該会員の摂取テーブル1301を読み込み(ステップS1501)、さらに、当該会員が摂取した食材成分の構成確率についてOR計算を実行し、その計算結果を当該摂取テーブル1301の摂取内容の行に記録する(ステップS1502)。ここで行われるOR計算は、例えば、A=1−(1−a1)(1−a2)…(1−ai)のような算式を用いることができる。例えば、摂取品目「たまご」については、成分分析部204は、カツ丼に含まれている確率「0.8」(a1)、幕の内弁当に含まれている確率「0.6」(a2)…等を上記計算式に当てはめ、当該会員について、ある期間の食事に、少なくとも「たまご」が含まれている確率を求め、摂取テーブル1301にその値を記録する。   FIG. 15B is a flowchart showing the processing procedure of the intake content recording processing. As shown in FIG. 15B, the component analysis unit 204 first reads the member's intake table 1301 (step S1501), and further performs OR calculation on the composition probability of the ingredient component consumed by the member, and the calculation result Is recorded in the row of the intake content of the intake table 1301 (step S1502). For the OR calculation performed here, for example, an equation such as A = 1- (1-a1) (1-a2) (1-ai) can be used. For example, for the ingested item “egg”, the ingredient analysis unit 204 has a probability “0.8” (a1) included in the cutlet bowl, a probability “0.6” (a2) included in the inner lunch box, and so on. Etc. is applied to the above calculation formula, and the probability that at least “egg” is included in the meal for a certain period is obtained for the member, and the value is recorded in the intake table 1301.

図16Aは、摂取テーブル1301の構成例を示す図である。図16Aに示すように、摂取テーブル1301は、摂取品目に含まれる食材成分と、その摂取品目を摂取した日付と摂取内容とが対応付けて記憶されている。図16Aでは、成分分析部204は、例えば、図14に示した会員摂取テーブル作成処理で摂取品目(例えば、カツ丼)とその食材成分(例えば、たまご)のレコードを生成し、食材テーブル2023を参照して、摂取品目に含まれる各食材成分の構成確率(例えば、カツ丼に含まれるたまごの構成確率「0.8」)を、摂取年月日ごとに記録する。   FIG. 16A is a diagram illustrating a configuration example of the intake table 1301. As shown in FIG. 16A, the intake table 1301 stores food ingredient components included in an ingested item, the date of ingesting the ingested item, and the ingested content in association with each other. In FIG. 16A, for example, the ingredient analysis unit 204 generates a record of ingested items (eg, pork cutlet) and its ingredients (eg, eggs) in the member intake table creation process shown in FIG. Referring to, the composition probability of each ingredient component included in the ingested item (for example, the composition probability “0.8” of the egg included in the cutlet bowl) is recorded for each intake date.

成分分析部204は、図13に示したステップS1305における当該会員の摂取テーブル1301の作成が終了したと判定し(ステップS1304;Yes)、ステップS1306における摂取内容の記録が終了すると、ステップS1301に戻って、対象テーブル8001を参照し、以降の会員について、ステップS1301〜S1306までの各処理を繰り返す。   The ingredient analysis unit 204 determines that the creation of the member intake table 1301 in step S1305 shown in FIG. 13 has been completed (step S1304; Yes), and when the intake content recording in step S1306 ends, the process returns to step S1301. Then, with reference to the target table 8001, the processes from step S1301 to S1306 are repeated for the subsequent members.

そして、成分分析部204は、対象テーブル8001に記憶されている会員全員について処理を行った(EOFとなった)と判定した場合(ステップS1302;Yes)、ステップS1307に進み、対象テーブル8001に記録されている全会員について共通して摂取された食材成分を記憶する共通摂取テーブル2025を作成する共通摂取テーブル作成処理を実行する(ステップS1307)。   If the component analysis unit 204 determines that all members stored in the target table 8001 have been processed (becomes EOF) (step S1302; Yes), the process proceeds to step S1307 and is recorded in the target table 8001. A common intake table creation process is executed to create a common intake table 2025 that stores the ingredients that have been ingested in common for all members who have been in operation (step S1307).

図16Bは、共通摂取テーブル作成処理の処理手順を示すフローチャートである。図16Bに示すように、共通摂取テーブル作成処理では、成分分析部204は、会員摂取テーブル作成処理および摂取内容記録処理で作成された全ての会員についての摂取テーブル1301を読み込み、共通摂取テーブル2025に会員ごとに列を作成するとともに、会員ごとの食材成分ごとに行を設け、該当する会員の食材成分を書き込む(ステップS1601)。   FIG. 16B is a flowchart illustrating a processing procedure of a common intake table creation process. As shown in FIG. 16B, in the common intake table creation process, the component analysis unit 204 reads the intake table 1301 for all the members created in the member intake table creation process and the intake content recording process, and stores them in the common intake table 2025. A column is created for each member, a row is provided for each ingredient component for each member, and the ingredient component of the corresponding member is written (step S1601).

図17は、共通摂取テーブル2025の構成例を示す図である。図17に示すように、共通摂取テーブル2025は、食材成分と、会員のそれぞれとが対応付けて記憶されている。例えば、食材成分「たまご」については、会員Aが摂取した食事には「0.92」の確率で含まれ、会員Bが摂取した食事には「0.84」の確率で含まれていることを示している。   FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration example of the common intake table 2025. As shown in FIG. 17, the common intake table 2025 stores food ingredient components and members in association with each other. For example, for the ingredient “egg”, the meal consumed by member A is included with a probability of “0.92”, and the meal consumed by member B is included with a probability of “0.84”. Is shown.

そして、成分分析部204は、共通摂取テーブル2025の食材成分ごとに構成確率のAND計算を行って、その結果を共通摂取テーブル2025の共通摂取欄に記録する(ステップS1602)。例えば、成分分析部204は、会員Aが摂取した食事に食材成分「たまご」が含まれる確率「0.92」と、会員Bが摂取した食事に食材成分「たまご」が含まれる確率「0.84」とをAND計算し、他の会員についても同様にAND計算し、その結果「0.77」を共通摂取欄に記憶する。AND計算式については、例えば、X=xa×xb×…×xiを用いることができる。   And the component analysis part 204 performs AND calculation of a structure probability for every food ingredient of the common intake table 2025, and records the result in the common intake column of the common intake table 2025 (step S1602). For example, the component analysis unit 204 has a probability “0.92” that the meal component “Tamago” is included in the meal ingested by the member A, and a probability “0. 84 ”and the other members in the same manner, and the result“ 0.77 ”is stored in the common intake column. For the AND calculation formula, for example, X = xa × xb ×... Xxi can be used.

このステップS1602の処理が終了すると、図16に示した共通摂取テーブル作成処理が終了し、図13に示した共通食材抽出処理も終了する。共通食材抽出処理が終了すると、続いて、表示制御部205は、処理結果を入力表示部102に表示するための画面表示処理を実行する。   When the process of step S1602 ends, the common intake table creation process illustrated in FIG. 16 ends, and the common food extraction process illustrated in FIG. 13 also ends. When the common food extraction process ends, the display control unit 205 subsequently executes a screen display process for displaying the processing result on the input display unit 102.

図18は、画面表示処理の処理手順を示すフローチャートである。図18に示すように、画面表示処理では、表示制御部205は、分析テーブル2024および共通摂取テーブル2025を取得し(ステップS1801)、共通摂取テーブル2025に登録されている会員数(例えば、テーブルの列数)と食材成分の数(例えば、テーブルの行数)をそれぞれ算出し、表示画面206に分析結果画面として表示する(ステップS1802)。この表示画面206の例については、図19を用いて後述する。   FIG. 18 is a flowchart showing the processing procedure of the screen display processing. As shown in FIG. 18, in the screen display process, the display control unit 205 acquires the analysis table 2024 and the common intake table 2025 (step S1801), and the number of members registered in the common intake table 2025 (for example, the table The number of columns) and the number of ingredients (for example, the number of rows in the table) are calculated and displayed as an analysis result screen on the display screen 206 (step S1802). An example of the display screen 206 will be described later with reference to FIG.

そして、表示制御部205は、共通摂取テーブル2025に記録されている食材のうち、共通摂取欄の数値が大きい順に、その食材成分とその数値とを対応付けた一覧を作成し、表示画面206に表示する(ステップS1803)。   Then, the display control unit 205 creates a list in which food ingredients are recorded in the common intake table 2025 in ascending order of numerical values in the common intake column, and the numerical values are associated with the numerical values on the display screen 206. It is displayed (step S1803).

図19は、表示画面206に表示される分析結果画面の構成例を示す図である。図19に示すように、分析結果画面では、画面左上部分(図19(1))に、ステップS1801で算出された会員数と食材成分の数が表示され、画面中央上部分(図19(2))に、ステップS1802で作成された一覧(共通食材の分析結果一覧)が表示されている。図19では、共通食材の中で食材成分「たまご」の数値が最も大きいため、最初の行L1に表示されている。   FIG. 19 is a diagram illustrating a configuration example of an analysis result screen displayed on the display screen 206. As shown in FIG. 19, in the analysis result screen, the number of members and the number of ingredients calculated in step S1801 are displayed in the upper left part of the screen (FIG. 19 (1)), and the upper center part of the screen (FIG. 19 (2) )), The list (analysis result list of common ingredients) created in step S1802 is displayed. In FIG. 19, since the numerical value of the ingredient component “egg” is the largest among the common ingredients, it is displayed in the first row L1.

そして、表示制御部205は、対象テーブル8001および食事テーブル2022を取得し(ステップS1804)、対象テーブル8001から1レコードを取得する(ステップS1805)。   The display control unit 205 acquires the target table 8001 and the meal table 2022 (step S1804), and acquires one record from the target table 8001 (step S1805).

表示制御部205は、対象テーブル8001から取得するレコードがなくなった(EOFとなった)か否かを判定し(ステップS1806)、EOFとなったと判定した場合(ステップS1806;Yes)、ステップS1809に進んで処理を終了し、表示画面206でのスクロール指示イベントが受け付けられるまで待機する(ステップS1809)。   The display control unit 205 determines whether or not there are no more records to be acquired from the target table 8001 (becomes EOF) (step S1806). If it is determined that EOF is obtained (step S1806; Yes), the display control unit 205 proceeds to step S1809. The process is terminated to wait until a scroll instruction event on the display screen 206 is accepted (step S1809).

一方、表示制御部205は、EOFとなっていないと判定した場合(ステップS1806;No)、対象テーブル8001の会員および分析開始年月日をキーとして食事テーブル2022にアクセスし、対象テーブル8001の各会員がその年月日に摂取した食事の摂取写真を、その年月日よりも1つ前の年月日から分析対象期間を含めて複数(例えば、4日分)連続して取得する(ステップS1807)。表示制御部205が、摂取写真を分析開始年月日よりも少し前の年月日から取得する理由は、分析対象期間内における食事の摂取内容と、分析対象期間よりも少し前の期間における食事の摂取内容とを比較して、その違いを分析するためである。なお、本実施の形態では、分析対象期間よりも少し前の期間における食事の摂取写真を取得しているが、表示制御部205は、あらかじめ任意に設定された日数(例えば、1日ではなく1週間等)について表示することも可能である。さらには、分析対象期間よりも少し前の期間ではなく、分析対象期間よりも少し後の期間における食事の摂取写真(例えば、1日、1週間等)を取得し、画面上に表示させてもよい。   On the other hand, if the display control unit 205 determines that the EOF is not set (step S1806; No), the display control unit 205 accesses the meal table 2022 using the members of the target table 8001 and the analysis start date as keys, and each of the target table 8001 A plurality of (for example, four days) consecutive acquisition images including the period to be analyzed from the date one month before the date that the member took on the date that the member took on that date (step) S1807). The reason why the display control unit 205 acquires the ingestion photograph from the date a little before the start date of analysis is that the food intake content within the analysis target period and the meal during the analysis target period This is to compare the intake content and analyze the difference. In the present embodiment, a meal ingestion photograph is acquired in a period slightly before the analysis target period. However, the display control unit 205 arbitrarily sets the number of days (for example, 1 instead of 1 day). Week etc.) can also be displayed. Furthermore, a meal intake photograph (for example, one day, one week, etc.) in a period slightly later than the analysis target period rather than a period prior to the analysis target period may be acquired and displayed on the screen. Good.

そして、表示制御部205は、取得した当該会員についての食事の摂取写真のうち、分析対象期間となる分析対象開始年月日から分析対象終了年月日までの摂取写真に対してマーキング処理(例えば、図19に示す会員Aについて食事の摂取内容を表示した行L2において、(3)−1のように食事の摂取写真Pの上側にマークTを表示する)とともに、分析対象期間前後の摂取写真よりも明るいトーンで画面表示する(ステップS1808)。このように、表示制御部205が、分析対象期間とその前後の期間とで明るさを変えて表示することによって、分析対象期間における食事の摂取内容が一目瞭然となる。   Then, the display control unit 205 performs a marking process (for example, for the ingestion photographs from the analysis target start date to the analysis target end date, which is the analysis target period, of the acquired meal ingestion photographs for the member. In addition, in row L2 displaying the contents of meal intake for member A shown in FIG. 19, mark T is displayed on the upper side of meal intake picture P as shown in (3) -1), and intake pictures before and after the analysis target period The screen is displayed with a brighter tone (step S1808). In this way, the display control unit 205 displays the meal contents in the analysis target period at a glance by changing the brightness between the analysis target period and the periods before and after the analysis target period.

そして、表示制御部205は、分析対象テーブル8001に登録されている全ての会員について処理が終了するまでステップS1805〜S1808までの処理を繰り返す。なお、表示制御部205は、摂取写真が画面上に収まらない場合には、フリップにより画面を上下、左右にスクロールさせる画面を表示したり、あるいは画面内に摂取写真が納まるよう縮小表示させてもよい。   The display control unit 205 repeats the processing from step S1805 to S1808 until the processing is completed for all members registered in the analysis target table 8001. If the ingestion photo does not fit on the screen, the display control unit 205 may display a screen that scrolls the screen up and down, left and right by flipping, or may display the ingestion photo in a reduced size so that the ingestion photo fits in the screen. Good.

このように、本システムでは、上記各処理を行うことにより、食物の摂取状況を横断的に管理し、分析することが可能となる。また、それぞれの会員にとっても、自らの食生活において摂取された食材成分を把握することができ、生活改善等の健康管理に役立てることができる。さらに、それぞれの会員の食事の摂取内容が、データとして時系列に履歴で蓄積されているので、例えば、潜伏期間がある疾病が発病した場合であっても、各会員の過去の摂取物の追跡が可能となる。   In this way, in this system, it is possible to manage and analyze the food intake situation in a cross-sectional manner by performing each of the above processes. In addition, each member can also grasp the ingredients of the ingredients taken in his / her own eating habits, which can be used for health management such as life improvement. In addition, since each member's dietary intake is stored in a time-series history as data, for example, even if a disease with a latent period occurs, the past intake of each member can be tracked. Is possible.

なお、本実施の形態では、摂取写真を画面に表示することとしたが、さらにその摂取写真がクリックされた場合に、表示制御部205が、分析テーブル2024および食材テーブル2023にアクセスし、図15Aに示したように、摂取写真に撮像された食事の摂取品目に含まれる食材およびその構成確率を表示させてもよい。このように食材成分とその構成確率とを画面に表示させることにより、摂取された食事がどのような構成であるかを確認することができる。   In this embodiment, the ingestion photo is displayed on the screen. However, when the ingestion photo is further clicked, the display control unit 205 accesses the analysis table 2024 and the food table 2023, and FIG. As shown in the above, foods included in the ingestion item of the meal imaged in the ingestion photograph and the composition probability thereof may be displayed. In this way, by displaying the ingredients and their composition probabilities on the screen, it is possible to confirm the composition of the ingested meal.

また、本実施の形態では、表示画面206に分析結果をそのまま表示することとしたが、例えば、分析対象とされた会員の会員データや、各会員の病状に関する情報等とともに画面上に表示してもよい。図20は、分析結果とともに、会員に関する情報や病状に関する情報の表示例を示す図である。図20では、例えば、分析結果と共に、会員の年齢、性別、居住地域が表示され、病状に関する情報(発症情報)として、その病気が発症した日時、症状、体温が表示されている。なお、会員に関する情報は会員テーブル2021にあらかじめ登録されている情報であり、病状に関する情報は、例えば、会員が診察を受けた病院や診療所等の医療機関から取得し、表示制御部205が、分析結果や会員に関する情報とともに画面上に表示する。このように、分析結果とともに会員に関する情報や病状に関する情報を表示することにより、多面的な分析が可能となる。   In this embodiment, the analysis result is displayed as it is on the display screen 206. For example, the analysis result is displayed on the screen together with member data of the analysis target, information on the medical condition of each member, and the like. Also good. FIG. 20 is a diagram illustrating a display example of information on members and information on medical conditions together with analysis results. In FIG. 20, for example, the age, gender, and residential area of the member are displayed together with the analysis result, and the date and time when the disease developed, the symptom, and the body temperature are displayed as information on the medical condition (onset information). The information about the members is information registered in advance in the member table 2021, and the information about the medical condition is obtained from, for example, a medical institution such as a hospital or clinic where the member has been examined, and the display control unit 205 It is displayed on the screen together with the analysis results and information about members. Thus, by displaying information on members and information on medical conditions together with analysis results, multifaceted analysis is possible.

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、本実施の形態では、分析サーバ200の表示制御部205が分析結果を表示することとしたが、分析結果をユーザ端末100に送信し、入力表示部102に表示させることとしてもよい。分析結果をユーザ端末100側で表示させることにより、任意の位置で分析結果を確認することが可能となる。   In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, in this embodiment, the display control unit 205 of the analysis server 200 displays the analysis result, but the analysis result may be transmitted to the user terminal 100 and displayed on the input display unit 102. By displaying the analysis result on the user terminal 100 side, the analysis result can be confirmed at an arbitrary position.

1000 食物摂取状況分析システム
100 ユーザ端末
101 撮像部
102 入力表示部
103 制御部
104 通信部
105 記憶部
1051 摂取テーブル
200 分析サーバ
201 通信部
202 記憶部
203 ユーザ確認部
204 成分分析部
205 表示制御部
206 表示部
2021 会員テーブル
2022 食事テーブル
2023 食材テーブル
2024 分析テーブル
2025 共通摂取テーブル
N ネットワーク。
1000 Food intake status analysis system 100 User terminal 101 Imaging unit 102 Input display unit 103 Control unit 104 Communication unit 105 Storage unit 1051 Intake table 200 Analysis server 201 Communication unit 202 Storage unit 203 User confirmation unit 204 Component analysis unit 205 Display control unit 206 Display unit 2021 Member table 2022 Meal table 2023 Food table 2024 Analysis table 2025 Common intake table N Network.

Claims (8)

複数の利用者が摂取した食物を分析する食物摂取状況分析システムであって、
利用者それぞれの携帯端末は、
利用者が摂取した食物の画像を撮像する撮像部と、
前記食物の画像と、前記食物の品目を示す摂取品目と、前記食物の摂取日時とを対応付けた摂取データを生成する端末制御部と、
生成された前記摂取データをサーバに送信する端末通信部と、
サーバは、
前記摂取品目に含まれる食材成分を記憶する食材テーブルと、それぞれの前記携帯端末から受信した摂取データを記憶する食事テーブルと、前記食事テーブルに記憶された摂取データのうち分析対象期間の摂取データを記憶する分析テーブルと、前記利用者が前記摂取日時に摂取した食物の食材成分とその構成確率とを対応付けて記憶する摂取テーブルと、それぞれの利用者に共通に摂取した食材成分とその構成確率と対応付けて記憶する共通摂取テーブルとを記憶する記憶部と、
前記端末通信部から受信したそれぞれの前記摂取データを前記食事テーブルに記憶するサーバ通信部と、
前記食事テーブルの中から分析対象期間の摂取データを抽出して前記分析テーブルに格納し、格納した前記分析テーブルと前記食材テーブルとに基づいて前記摂取テーブルを生成し、生成した利用者それぞれの前記摂取テーブルから分析対象期間にそれぞれの利用者が摂取した食物に共通する食材成分の構成確率を算出して前記共通摂取テーブルに記憶する成分分析部と、
前記共通摂取テーブルに記憶された前記共通する食材成分およびその構成確率と、利用者のそれぞれが分析対象期間に摂取した摂取した食物の画像とを表示部に表示する表示制御部と、
を備えることを特徴とする食物摂取状況分析システム。
A food intake situation analysis system for analyzing food consumed by a plurality of users,
Each user ’s mobile device
An imaging unit that captures an image of food ingested by a user;
A terminal control unit that generates ingestion data in which the image of the food, the ingestion item indicating the food item, and the intake date and time of the food are associated;
A terminal communication unit for transmitting the generated intake data to a server;
The server
Ingredient table for storing ingredients contained in the ingested items, a meal table for storing ingestion data received from each portable terminal, and ingestion data for the analysis target period among the ingestion data stored in the meal table. An analysis table to be stored, an intake table for storing the food ingredient component and the composition probability of the food ingested by the user at the intake date and time, and an ingredient component and the composition probability ingested in common to each user A storage unit for storing a common intake table stored in association with
A server communication unit for storing each intake data received from the terminal communication unit in the meal table;
Extracting intake data of the analysis target period from the meal table and storing it in the analysis table, generating the intake table based on the stored analysis table and the food table, and generating each of the generated users A component analysis unit that calculates the composition probability of the ingredient component common to the food ingested by each user during the analysis target period from the intake table and stores it in the common intake table;
A display control unit for displaying on the display unit the common food ingredient stored in the common intake table and the composition probability thereof, and an image of the food ingested by each of the users during the analysis target period;
A food intake situation analysis system comprising:
前記表示制御部は、前記成分分析部が算出した前記食材成分のうち構成確率の大きい順に前記表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項1に記載の食物摂取状況分析システム。
The display control unit displays on the display unit in descending order of composition probability among the ingredients calculated by the component analysis unit.
The food intake state analysis system according to claim 1.
前記成分分析部は、分析対象期間の前後の日時を含めて前記摂取データを抽出し、前記食材成分の構成確率を分析対象期間の前後の日時を含めて算出し、
前記表示制御部は、分析対象期間の前後の日付で摂取された食物の画像と、前記共通する食材成分および分析対象期間の前後の日時を含めて算出された構成確率とを表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の食物摂取状況分析システム。
The component analysis unit extracts the intake data including the date and time before and after the analysis target period, calculates the composition probability of the food ingredient including the date and time before and after the analysis target period,
The display control unit displays, on the display unit, images of food ingested on dates before and after the analysis target period, and composition probabilities calculated including the common ingredients and dates before and after the analysis target period. ,
The food intake status analysis system according to claim 1 or 2.
前記表示制御部は、表示部に表示した食物の画像が指定された場合に、前記分析テーブルおよび前記食材テーブルに基づいて、指定された食物の食材成分とその構成確率とを表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の食物摂取状況分析システム。
When the image of the food displayed on the display unit is designated, the display control unit displays the ingredient component of the designated food and the composition probability on the display unit based on the analysis table and the ingredient table. ,
The food intake situation analysis system according to any one of claims 1 to 3.
複数の利用者が摂取した食物を分析する食物摂取状況分析方法であって、
携帯端末の撮像部が、利用者が摂取した食物の画像を撮像する撮像ステップと、
前記携帯端末の端末制御部が、前記食物の画像と、前記食物の品目を示す摂取品目と、前記食物の摂取日時とを対応付けた摂取データを生成する生成ステップと、
前記携帯端末の端末通信部が、生成された前記摂取データをサーバに送信する端末通信ステップと、
サーバのサーバ通信部が、前記携帯端末から受信したそれぞれの前記摂取データをそれぞれの前記携帯端末から受信した摂取データを記憶する食事テーブルに記憶するサーバ通信ステップと、
前記サーバの成分分析部が、前記食事テーブルの中から分析対象期間の摂取データを抽出して前記食事テーブルに記憶された摂取データのうち分析対象期間の摂取データを記憶する分析テーブルに格納し、格納した前記分析テーブルと前記摂取品目に含まれる食材成分を記憶する食材テーブルとに基づいて前記利用者が前記摂取日時に摂取した食物の食材成分とその構成確率とを対応付けて記憶する摂取テーブルを生成する摂取テーブル生成ステップと、
前記サーバの成分分析部が、生成した利用者それぞれの前記摂取テーブルから分析対象期間にそれぞれの利用者が摂取した食物に共通する食材成分の構成確率を算出してそれぞれの利用者に共通に摂取した食材成分とその構成確率と対応付けて記憶する共通摂取テーブルに記憶する成分分析ステップと、
前記サーバの表示制御部が、前記共通摂取テーブルに記憶された前記共通する食材成分およびその構成確率と、利用者のそれぞれが分析対象期間に摂取した摂取した食物の画像とを表示部に表示する表示ステップと、
を含むことを特徴とする食物摂取状況分析方法。
A food intake state analysis method for analyzing food consumed by a plurality of users,
An imaging step in which the imaging unit of the mobile terminal captures an image of food taken by the user;
A generation step for generating ingestion data in which the terminal control unit of the mobile terminal associates the image of the food, the ingestion item indicating the item of food, and the intake date and time of the food;
A terminal communication step in which the terminal communication unit of the mobile terminal transmits the generated intake data to a server;
A server communication step in which the server communication unit of the server stores each intake data received from the mobile terminal in a meal table that stores the intake data received from each mobile terminal;
The component analysis unit of the server extracts the intake data of the analysis target period from the meal table and stores it in the analysis table that stores the intake data of the analysis target period among the intake data stored in the meal table, Ingestion table for storing the food ingredient component ingested by the user at the ingestion date and the composition probability thereof in association with each other based on the stored analysis table and the ingredient table for storing the ingredient component contained in the ingested item. An intake table generation step for generating
The component analysis unit of the server calculates the composition probability of the ingredient component common to the food consumed by each user during the analysis target period from the generated intake table of each user, and ingests the same for each user. A component analysis step for storing in a common intake table for storing in association with the ingredients and their constituent probabilities;
The display control unit of the server displays, on the display unit, the common food ingredient stored in the common intake table and the composition probability thereof, and an image of the food taken by each user during the analysis target period. A display step;
A food intake situation analysis method comprising:
前記表示ステップでは、前記サーバの表示制御部が、前記成分分析ステップで算出した前記食材成分のうち構成確率の大きい順に前記表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項5に記載の食物摂取状況分析方法。
In the display step, the display control unit of the server displays the ingredients on the display unit in descending order of the composition probability calculated in the component analysis step.
The method for analyzing food intake status according to claim 5.
前記摂取テーブル生成ステップでは、前記サーバの成分分析部が、分析対象期間の前後の日時を含めて前記摂取データを抽出し、
前記成分分析ステップでは、前記サーバの成分分析部が、前記食材成分の構成確率を分析対象期間の前後の日時を含めて算出し、
前記表示ステップでは、前記サーバの表示制御部が、分析対象期間の前後の日付で摂取された食物の画像と、前記共通する食材成分および分析対象期間の前後の日時を含めて算出された構成確率とを表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項5または6に記載の食物摂取状況分析方法。
In the intake table generation step, the component analysis unit of the server extracts the intake data including dates before and after the analysis target period,
In the component analysis step, the component analysis unit of the server calculates the composition probability of the food component including dates and times before and after the analysis target period,
In the display step, the display control unit of the server calculates a configuration probability calculated by including images of food taken on dates before and after the analysis target period, and the common food ingredients and dates before and after the analysis target period. Is displayed on the display,
The food intake status analysis method according to claim 5 or 6, wherein
前記表示ステップでは、前記サーバの表示制御部が、表示部に表示した食物の画像が指定された場合に、前記分析テーブルおよび前記食材テーブルに基づいて、指定された食物の食材成分とその構成確率とを表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項5〜7のいずれか1項に記載の食物摂取状況分析方法。
In the display step, when an image of food displayed on the display unit is designated by the display control unit of the server, the ingredient component of the designated food and its composition probability based on the analysis table and the ingredient table Is displayed on the display,
The food intake situation analysis method according to any one of claims 5 to 7, wherein
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