JP6364634B1 - 食事履歴蓄積システム - Google Patents

Abstract

【課題】
食事内容の記録に当たり、店舗の情報端末からの食事情報を必要とせずにユーザの手間を軽減することができる食事履歴蓄積システムを提供する
【解決手段】
食事履歴蓄積システムは、ユーザの食事履歴を蓄積する食事履歴蓄積サーバ１０と、持ち運び可能なユーザ端末３０とを有する。
食事履歴蓄積サーバ１０は、ユーザが食事をしたと推定された場合に、少なくともユーザの位置から食事履歴情報に基づいて対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定する。
料理特定情報を推定できない場合には、前記食事履歴情報と前記カテゴリ情報とに基づいて前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定しユーザ端末３０に送信する。
そして、食事履歴蓄積サーバ１０は、ユーザ端末で選択又は入力された料理特定情報を食事履歴データベース１１に蓄積する。
【選択図】図５

Description

本発明は、栄養指導における食事履歴の記録等に利用される食事履歴蓄積システムに関する。

食習慣の改善に資することを目的として、食事の購買情報を分析し実際に喫食した食事に関する情報を正確かつ簡便に記録するための購買履歴分類装置を含む購買履歴分類システムが提案されている（例えば、特許文献１）。

ＷＯ２０１５／１５５８８５

特許文献１の技術では、店舗の情報端末から食事の情報が購買履歴分類装置へ送信され、その食事の情報と対象ユーザが食べた料理の食材、調理法などの情報とに基づいてユーザの喫食メニューを推定し、当該推定された喫食メニューをユーザ端末に送信し、ユーザ端末に推定された喫食メニューを表示することにより、喫食内容の記録に当たりユーザの手間を軽減できるように構成されている。

このような技術においては、店舗の情報端末から食事の情報を受信することが必要となるので、対応した機器を有している店舗でないと利用できないという問題があった。

本発明は、従来技術の問題に鑑みなされたものであり、食事内容の記録に当たり、店舗の情報端末からの食事情報を必要とせずにユーザの手間を軽減することができる食事履歴蓄積システムを提供することを目的とする。

本発明に係る食事履歴蓄積システムは、
ユーザの食事履歴を蓄積する食事履歴蓄積サーバと、
食事履歴蓄積サーバと接続する持ち運び可能なユーザ端末とを有し、
前記食事履歴蓄積サーバは、
複数の料理のそれぞれに対し、各料理の概略的な栄養素を特定するために十分な情報を含む料理特定情報と各料理のカテゴリとを含むカテゴリ情報を記憶する料理カテゴリデータベースと、
ユーザごとに、過去に食べた料理の前記料理特定情報を含む食事履歴情報を蓄積する食事履歴データベースと、
前記ユーザ端末から、前記ユーザが食べた料理の前記料理特定情報又は当該ユーザが食べた料理の前記カテゴリ情報を受信する情報受信部と、
前記ユーザ端末から受信した前記料理特定情報を前記食事履歴データベースに追加する食事履歴蓄積部と、
前記ユーザの位置と日時とを含む位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記位置情報に基づいて当該ユーザが食事したかどうかを推定する食事有無推定部と、
前記食事有無推定部により当該ユーザが食事をしたと推定された場合に、少なくとも当該ユーザの位置から前記食事履歴情報に基づいて対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定し、
前記対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定できない場合に、前記食事履歴情報と前記カテゴリ情報とに基づいて前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定する料理推定部と、
推定された前記料理特定情報又は推定された料理のカテゴリを含む情報を前記対象のユーザの端末に送信する情報送信部と、
を備える。

ユーザは、それぞれ食事に関する嗜好又は習慣を有していると考えられる。このため、対象のユーザの食事の傾向又は食事履歴情報の蓄積具合によっては、対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を精度よく推定できることもあれば、対象のユーザが食べた料理の料理特定情報の推定が難しいこともある。

なお、料理特定情報とは、料理の概略的な栄養素を特定するために十分な情報を含む情報であって、例えば料理名、料理を表す写真、イラストなどの静止画像又はビデオ映像、アニメーションなどの動く画像又はこれらの組み合わせなどの情報である。

また、料理の概略的な栄養素とは、ユーザに対する栄養指導等をするうえで十分な確からしさを持つ情報である。

しかし、対象のユーザが食べた料理の料理特定情報の推定が難しい場合でも、より大まかな区分である料理のカテゴリであれば、推定ができる可能性がある。

このような点に鑑みて構成された本発明の食事履歴蓄積システムによれば、食事履歴蓄積サーバは、少なくともユーザの位置から前記食事履歴情報に基づいて対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定する。

また、前記対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できない場合は、前記食事履歴情報と前記カテゴリ情報とに基づいて前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定する。

推定された料理特定情報又はカテゴリ情報を含む情報は、前記対象のユーザのユーザ端末に送信される。

その後、ユーザ端末から、ユーザが食べた料理の料理特定情報又はユーザが食べた料理のカテゴリ情報を受信する。

さらに、食事履歴蓄積部により、ユーザ端末から受信した料理特定情報が前記食事履歴情報に追加され、対象のユーザの食事内容が記憶される。

以上の通り、本発明の食事履歴蓄積システムによれば、過去の食事履歴から料理特定情報又は料理カテゴリが推定され、推定された料理特定情報又は料理のカテゴリが対象のユーザの端末に送信されるので、本発明の食事履歴蓄積システムによれば、食事内容の記録に当たり、店舗の情報端末からの食事情報を必要とせずにユーザの手間を軽減することができる。

本発明の食事履歴蓄積システムにおいて、
前記料理推定部は対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定できない場合に、前記ユーザ端末から受信した前記カテゴリ情報に基づき当該対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定するように構成されていることが好ましい。

当該構成の食事履歴蓄積システムによれば、前記対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できない場合には、ユーザ端末から受信したカテゴリ情報に基づいて推定された料理の料理特定情報が対象のユーザの端末に送信されるので、食べた料理の料理特定情報を対象のユーザに入力させるにあたり、対象のユーザの手間を軽減することができる。

本発明の食事履歴蓄積システムにおいて、
前記料理推定部は対象のユーザが食べた料理の料理特定情報及び前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定できない場合に、前記料理カテゴリデータベースに記憶されているすべてのカテゴリ情報を前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリと推定するように構成されていることが好ましい。

当該構成の食事履歴蓄積システムによれば、前記対象のユーザが食べた料理の料理特定情報及び前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定できない場合には、前記料理カテゴリデータベースに記憶されているすべてのカテゴリ情報を含む情報が、前記対象のユーザの端末に送信され、食べた料理のカテゴリを対象のユーザに入力させるにあたり、対象のユーザの手間を軽減することができる。

本発明の食事履歴蓄積システムにおいて、
前記料理推定部は、前記食事履歴情報に基づいて、前記対象のユーザの同一の種類の料理を食べる頻度が所定の閾値以上か否かを判定することにより、当該対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できるか否かを判定するように構成されていることが好ましい。

同一の料理の頻繁に食べるユーザについては、料理特定情報の推定が比較的容易であると考えられる。

当該構成の食事履歴蓄積システムによれば、同一の料理を頻繁に食べるユーザについてのみ、料理特定情報の推定ができると判定されるので、料理特定情報の推定精度の向上が図られる。

本発明の食事履歴蓄積システムにおいて、
前記料理推定部は、前記食事履歴情報に基づいて、前記対象のユーザの食事履歴が所定の期間以上蓄積されている場合に、当該対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定できると判定するように構成されていることが好ましい。

比較的長期間にわたって対象のユーザの食事履歴が蓄積されていれば、対象のユーザが食べる料理特定情報も比較的高精度に推定できる。

当該構成の食事履歴蓄積システムによれば、対象のユーザの食事履歴が所定の期間以上蓄積されている場合にのみ、対象のユーザが食べた料理の料理特定情報が推定できると判定するので料理特定情報の推定精度を向上させることができる。

本発明の食事履歴蓄積システムにおいて、
前記食事履歴情報は、ユーザが食べた料理の前記料理特定情報と、当該料理を食べた日付又は曜日とを含む情報であり、
前記料理推定部は、処理時点の日付又は曜日と前記食事履歴情報に含まれる料理を食べた日付又は曜日とに基づいて、前記ユーザが食べた料理の前記料理特定情報又は料理のカテゴリを推定するように構成されていることが好ましい。

一般に、曜日替わりで異なる料理を出したり、特定の日付（例えば５の付く日）には割引を行ったりするなどのサービスが行われている。そのため、ユーザが食べる料理又は料理のカテゴリは曜日又は日付と関連する可能性がある。

当該構成の食事履歴蓄積システムによれば、日付又は曜日と、食事履歴情報に含まれる料理を食べた日付又は曜日とを勘案してユーザが食べた料理の料理特定情報又は料理のカテゴリを推定するので、ユーザが食べた料理の料理特定情報または料理のカテゴリの推定精度が向上する。

本発明の食事履歴蓄積システムにおいて、
前記カテゴリ情報は、料理名に代えて又は加えて、料理の画像を含み、
前記対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できると判定された場合、推定された料理特定情報の料理名に代えて又は加えて料理の画像を含む情報を前記対象のユーザ端末に送信する情報送信部を備えるように構成されていることが好ましい。

料理名が同一であっても、ユーザが実際に食べた料理の材料、各材料の量のバランス、料理全体の量の程度などが大きく変わる可能性がある。カツカレーを例に挙げれば、脂身の多いロースカツであるか赤身の多いヒレカツカレーであるか（材料）、カツが非常に大きいもの又は緑黄色野菜がたくさん入ったもの（材料の量のバランス）、大盛りかミニカレーか（全体の量）などの様々なレパートリーが考えられる。

しかしながら、これらの様々なレパートリーを正確に文字であらわそうとした場合、料理名が非常に長くなり、ユーザがその中から自分が食べた料理を選択するうえで不便である。

このような点に鑑みて構成された当該構成の食事履歴蓄積システムによれば、料理カテゴリデータベースが記憶するカテゴリ情報は料理名に代えて又は加えて、料理の画像を含んでいる。

料理の画像とは、料理を表す写真、イラストなどの静止画像又はビデオ映像、アニメーションなどの動く画像又はこれらの組み合わせなどの情報である。

また、情報送信部は、前記対象のユーザが食べた料理の料理名を推定できると判定された場合、推定された料理名に代えて又は加えて料理の画像を含む情報を前記対象のユーザ端末に送信するように構成されている。

これにより、ユーザ端末は、当該推定された料理の画像を選択可能な形式で出力し、対象ユーザは、料理の画像を見て直感的に自身が食べた料理に最も近いものを選択することができるので、より簡便に、より正確な食事内容の蓄積が可能となる。

本実施の形態による食事履歴蓄積システムの一構成例を示す機能ブロック図。 本発明における食事履歴蓄積システムの食事履歴データベースの一例を示すリスト図。 本発明における食事履歴蓄積システムの料理カテゴリデータベースの一例を示すリスト図。 本発明における食事履歴蓄積システムのユーザ属性データベースの一例を示すリスト図。 本発明における食事履歴蓄積サーバの動作の概略を説明するフロー図。 本発明におけるユーザ端末の動作を説明するフロー図。 本発明における食事履歴蓄積システムの食事有無判定処理の動作を説明するフロー図。 本発明における食事履歴蓄積システムの第１料理推定処理の動作を説明するフロー図。 本発明における食事履歴蓄積システムの第１料理推定処理の動作の変更例を説明するフロー図。 本発明における食事履歴蓄積システムのカテゴリ推定処理の動作を説明するフロー図。 本発明における食事履歴蓄積システムの第２料理推定処理の動作を説明するフロー図。 本発明における食事履歴蓄積システムの食事履歴蓄積処理の動作を説明するフロー図。 本実施形態のカテゴリ情報入力画面の構成図。 本実施形態のカテゴリ情報入力画面の構成図。 本実施形態の料理特定情報入力画面の構成図。

以下、本発明の一実施の形態について食事履歴蓄積システムを例にして図面を参照して説明する。

食事履歴蓄積システムは、例えば対象ユーザの位置情報を分析し、当該ユーザが食事をしたと推定される場合には、食した料理の料理特定情報の入力を補助することにより、ユーザの食事履歴を蓄積するシステムである。蓄積された食事履歴は、例えば、ユーザに対する栄養指導、ユーザに対する診療、ユーザ自身による健康管理の他、各ユーザの食事履歴又はその傾向の分析等に使用されうる。

対象ユーザは、例えば、糖尿病患者もしくは高血圧患者等の生活習慣病患者、定期健診などで血糖値もしくはコレステロール値等が比較的高いと診断等された将来的に生活習慣病を患う危険性のある方、栄養管理に関心を持つ方等に適している。

［食事履歴蓄積サーバ］
図１は、本実施の形態による食事履歴蓄積システムの一構成例を示す機能ブロック図である。

図１において、ユーザ端末３０は、通信ネットワーク２０とは図示していないが無線基地局を介して接続され、食事履歴蓄積サーバ１０と通信ネットワーク２０とはＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等で通信可能に構成されている。

食事履歴蓄積サーバ１０は、通信ネットワーク２０を介して、複数のユーザの通信端末（図１では３０，３１，３２のみを例示する）との間でデータ通信を行うことにより、当該ユーザの食事履歴情報の更新に使用される。なお、以下の説明では、説明の便宜のため、食事履歴の更新対象のユーザの通信端末をユーザ端末３０と表し、「対象のユーザ」と異なるユーザの通信端末をユーザ端末３１、ユーザ端末３２と表す。

［食事履歴蓄積サーバ］
食事履歴蓄積サーバ１０は、ＣＰＵとメモリを含むサーバ制御部１０ｎと、食事履歴データベース１１と、料理カテゴリデータベース１２とを備える。

また、食事履歴蓄積サーバ１０は、ユーザ属性データベース１３を備える。

食事履歴蓄積サーバ１０のサーバ制御部１０ｎは、ＣＰＵがメモリに展開された所定プログラムを実行することにより、ＣＰＵが位置情報取得部１４、食事有無推定部１５、料理推定部１６、情報送信部１７、情報受信部１８、食事履歴蓄積部１９として機能する。

また、食事履歴蓄積サーバ１０はハードウエアのネットワーク接続部ＮＩＣを含む。ネットワーク接続部ＮＩＣは各種データをユーザ端末３０へ送信し、ユーザ端末３０から各種データを受信する。

食事履歴データベース１１は、ユーザごとの食事履歴情報を蓄積する。食事履歴情報は、図２に示されるように、リスト形式で、ユーザＩＤ１１１と、位置１１２と、時刻１１３とを含み、さらに料理特定情報として、料理名１１４を含んでいる。

また、食事履歴情報は、日付１１５と、曜日１１６とを含むように構成することが好ましい。

ユーザＩＤ１１１は、食事履歴蓄積サーバ１０の利用者である各ユーザに関連付けられた識別情報である。位置１１２は、ユーザが料理を食した場所である。ユーザ端末から受信した緯度及び経度をそのまま記憶してもよいし、当該緯度及び経度から導き出される住所を記憶することとしてもよい。時刻１１３は、ユーザが料理を食した時刻である。これに代えて、時刻１１３は、例えば、朝方の６時〜９時、昼前の９時〜１２時、などのそれぞれの時間帯で表されてもよい。かかる食事時間帯の各間隔は適宜設定できる。料理名１１４は、例えば、ラーメン、寿司、アイスクリーム等の具体的な料理の名前である。日付１１５は、ユーザが料理を食した年月日である。曜日１１６は、日付１１５から導き出される、ユーザが料理を食した日の曜日である。

料理カテゴリデータベース１２は、料理のカテゴリとそのカテゴリに含まれる料理の料理特定情報とを対応付ける料理カテゴリ情報を蓄積する。

料理カテゴリ情報は、図３に示されるように、リスト形式で、料理カテゴリ１２１を含み、また料理特定情報として、料理名１２２と画像１２３とを含んでいる。

料理カテゴリ１２１は、おやつ、和食、中華、カレー、肉料理、魚料理等の料理の大まかな区分である。例えば、和食と魚料理のように、一のカテゴリが他のカテゴリと重複していてもよいし、又は一のカテゴリが他のカテゴリに包含されてもよい。料理カテゴリは、例えば、和食等のように比較的抽象的な分類であってもよい。また、第１層「和食」第２層「麺類」第３層「そば」「うどん」のように、料理カテゴリが階層的に表現されてもよい。

また、料理カテゴリ１２１は、上記分類に代えて又は加えて、食べるタイミング（朝食、昼食、夕食、おやつ等）、食べる季節（春の料理、夏の料理等）、地域、文化、調理法、調理者、味、又は材料によって分類された料理の区分であることが好ましい。

これは、料理のカテゴリの推定に当たり、ユーザの食事の嗜好又は習慣と強く結びづいた事項が勘案されるので、料理のカテゴリの推定の精度が向上すると推察されるためである。

ユーザ属性データベース１３は、ユーザごとの属性情報を蓄積する。属性情報は、図４に示されるように、リスト形式で、ユーザＩＤ１３１と、性別１３２と、年齢１３３とを含んでいる。性別１３２は、ユーザが男性であるか、女性であるかを示す情報である。

年齢１３３は、ユーザの年齢を表す情報である。なお、年齢の代わりに、生年月日を記憶し、生年月日から、当該ユーザの年齢を認識することとしてもよい。

位置情報取得部１４は、ユーザ端末３０からネットワーク接続部ＮＩＣを介してユーザの位置と日時とを含む位置情報を受信して取得する。

食事有無推定部１５は、位置情報取得部１４が取得したユーザの位置情報に基づいて、当該ユーザが食事をしたがどうかを推定する。

この推定は、例えばユーザが一定箇所に一定時間以上滞在したか否かにより行われる。

料理推定部１６は、食事有無推定部１５により当該ユーザが食事をしたと推定された場合に、食事履歴情報に基づいて当該ユーザが食べた料理の料理特定情報を推定する。

当該ユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できる場合は、料理推定部１６は、ユーザの位置から前記食事履歴情報に基づいて対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定する。

当該ユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できない場合は、料理推定部１６は、前記食事履歴情報と前記カテゴリ情報とに基づいて前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定する。

情報送信部１７は、推定された料理特定情報を含む情報を、ネットワーク接続部ＮＩＣを介して当該ユーザの端末に送信する。

一方、対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できないと判定された場合には、情報送信部１７は、推定された料理のカテゴリを含む情報を、ネットワーク接続部ＮＩＣを介して当該ユーザの端末に送信する。

情報受信部１８は、対象のユーザの端末から、当該ユーザが入力した料理特定情報又はカテゴリ情報を含む情報を、ネットワーク接続部ＮＩＣを介して受信する。

食事履歴蓄積部１９は、情報受信部１８が受信した料理特定情報を、当該ユーザのユーザＩＤ、位置及び時刻と対応付けて食事履歴データベース１１に蓄積し、当該ユーザの食事履歴情報を更新する。

［ユーザ端末］
次に、本実施形態のユーザ端末３０は、図１に示すように、ユーザが食事履歴の記録をすべく使用するスマートフォン又はタブレット端末等の通信機器である。例えば、ユーザ端末３０のスマートフォンは、音声通話又はデータ通信に用いられる通信部３０ａ、ユーザに食べた料理を特定する料理特定情報又は食べた料理のカテゴリを選択させる料理選択部であるタッチパネル３０ｂ、時計３０ｃ、位置検出用のＧＰＳ機能部３０ｄ等の作動装置並びにこれら作動装置を制御する制御部３０ｎを備えている。

制御部３０ｎは、ＣＰＵとフラシュメモリ等のＲＯＭ，ＲＡＭの記憶部（図示せず）を含み、記憶部に格納された種々のプログラムに従うＣＰＵによって通信端末の処理を含む全体動作を制御する。ＧＰＳ機能部３０ｄがＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）信号を受信し、制御部３０ｎにより、ＧＰＳ信号に基づいてユーザの位置を検出する。現在時刻を計時する時計はＧＰＳ機能部３０ｄによる測位の計算にＣＰＵにより利用される。

ＧＰＳ機能部３０ｄは、例えばＧＰＳ信号を利用して定期的にユーザの位置を算出し、日時とともに位置情報としてＲＡＭに蓄積する。ユーザの位置は、緯度及び経度により表される。そして、制御部３０ｎは、一定時間分の位置情報が蓄積されるごとに上記蓄積された位置情報をＲＡＭから読み出して食事履歴蓄積サーバ１０へ周期的に送信する。

制御部３０ｎは、ＲＡＭに展開された画像表示用の食事履歴記録アプリ３３のプログラムを実行することにより、各ユーザが食事履歴記録アプリ３３を介して食事履歴蓄積サーバ１０によるサポートを享受可能な状態とする。

［食事履歴蓄積サーバにおける履歴蓄積処理］
図５〜図１３を参照して、かかる食事履歴の蓄積処理を説明する。

まず、ユーザ端末３０は、食事履歴記録アプリ３３の起動に応じて、ＧＰＳ機能部３０ｄによって蓄積された位置情報を周期的に取得し（図６／ＳＴＥＰ１０１）、ユーザ端末３０に記憶された対象ユーザのユーザＩＤを付与して、通信部３０ａを介して食事履歴蓄積サーバ１０に送信する（図６／ＳＴＥＰ１０２）。

食事履歴蓄積サーバ１０の位置情報取得部１４は、ネットワーク接続部ＮＩＣを介して位置情報を受信したか否かを判定する（図７／ＳＴＥＰ２０１）。

当該判定結果が否定的である場合はＳＴＥＰ２０１の処理を再度実行する。

当該判定結果が肯定的である場合、食事履歴蓄積サーバ１０の位置情報取得部１４は、処理時の時刻、日付、曜日を認識し（図７／ＳＴＥＰ２０２）、位置情報に含まれる位置及び日時と、対象ユーザのユーザＩＤと、処理時の時刻、日付、及び曜日とをメモリに記憶する（図７／ＳＴＥＰ２０３）。

次に、食事履歴蓄積サーバ１０の食事有無推定部１５は、メモリに記憶された位置及び日時に基づいてユーザが一定箇所に一定時間以上滞在したかを判定し（図７／ＳＴＥＰ２０４）、当該ユーザが食事したかどうかを推定する。

ユーザが一定箇所に一定時間以上滞在するとは、ユーザが一定時間以上にわたってほぼ同一とみなせる範囲（例えば５ｍ以内のような範囲）にいる場合に食事有無推定部１５は、ユーザが一定箇所に一定時間以上滞在したと判定してもよい。

当該判定結果が否定的である場合、ＳＴＥＰ２０１の処理を再度実行する。

当該判定結果が肯定的である場合、食事履歴蓄積サーバ１０の料理推定部１６は、食事履歴情報に基づいて当該ユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できるか否かを判定する（図５／ＳＴＥＰ３００）。

料理推定部１６は、例えば食事履歴情報に基づいて、対象となるユーザが同一の種類の料理を食べる頻度が所定の閾値以上か否かを判定することにより当該ユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できるか否かを判定する。

料理推定部１６は、対象となるユーザが同一の種類の料理を食べる頻度が所定の閾値以上か否かを、例えば対象となるユーザが同条件で特定の一の料理を食べる確率が所定確率以上であるかにより判定する。

同条件とは、例えば位置、あるいは位置と処理時点の時刻から導き出される時間帯とを組み合わせた情報が一致することである（以下同様）。

例えば料理推定部１６は、ユーザ端末３０から受信した対象ユーザのユーザＩＤ、位置及び時間帯と一致する食事履歴情報を食事履歴データベース１１から抽出し、当該抽出された食事履歴情報を料理特定情報ごとに集計し、料理特定情報ごとの食事回数を合計した値を、当該ユーザの総食事回数で除して料理特定情報ごとに百分率で表した値が最も大きい料理特定情報の値が、所定の閾値以上（１０％以上、３０％以上、６０％以上など。かかる値は、適宜変更可能である。以下同様。）である場合には、料理特定情報の推定が可能であると判定する。

あるいは、料理推定部１６は、対象となるユーザが同一の種類の料理を食べる頻度が所定の閾値以上か否かを、例えば対象となるユーザが同条件で特定の複数の料理を食べる確率が所定確率以上であるかにより判定することとしてもよい。

また、料理推定部１６は、食事履歴情報に基づいて、ユーザの食事履歴が所定の期間以上蓄積されている場合に、あるいはこれに加えて当該ユーザが当該期間中に一定の料理を食べる確率が所定以上である場合に、対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できると判定するように構成されている。

比較的長期間にわたって対象のユーザの食事履歴が蓄積されていれば、対象のユーザが食べる料理特定情報も比較的高精度に推定できる。

一方で、上述したこれらの条件に合致する食事履歴情報が食事履歴データベース１１にない場合には、料理推定部１６は、当該ユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できないものと判定する。

料理推定部１６は、料理特定情報の推定が可能であると判定された場合には（図５／ＳＴＥＰ３００・・ＹＥＳ）、後述する第１料理推定処理（図５／ＳＴＥＰ４００）を実施する。

一方、対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できないと判定された場合には（図５／ＳＴＥＰ３００・・ＮＯ）、料理推定部１６は、料理のカテゴリの推定が可能であるか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ５０１）。

料理推定部１６は、料理のカテゴリの推定が可能であるか否かの判定を、例えば食事履歴データベース１１を参照し、当該ユーザの過去の食事履歴情報から、当該ユーザが過去に食べたことのある料理特定情報を抽出し、さらに料理カテゴリデータベース１２を参照し、当該抽出された各料理特定情報が属する料理のカテゴリを取得できるか否かにより行う。

例えば、料理推定部１６は、ユーザ端末３０から受信した対象ユーザのユーザＩＤ、位置及び時間帯と一致する食事履歴情報を食事履歴データベース１１から抽出して、当該抽出された食事履歴情報を料理特定情報ごとに集計し、さらに料理カテゴリデータベース１２を参照して、当該集計された各料理特定情報のカテゴリを取得する。

あるいは、料理推定部１６は、例えば食事履歴情報に基づいて、対象となるユーザが同一のカテゴリの料理を食べる頻度が所定の閾値以上か否かを判定することにより、当該ユーザが食べた料理のカテゴリを推定できるか否かを判定する。

料理推定部１６は、対象となるユーザが同一のカテゴリの料理を食べる頻度が所定の閾値以上か否かを、例えば対象となるユーザが同条件で特定の一のカテゴリの料理を食べる確率が所定確率以上であるかにより判定する。

例えば料理推定部１６は、ユーザ端末３０から受信した対象ユーザのユーザＩＤ、位置及び時間帯と一致する食事履歴情報を食事履歴データベース１１から抽出し、当該抽出された食事履歴情報を料理特定情報ごとに集計し、さらに料理カテゴリデータベースを参照し、当該集計された各料理特定情報の料理カテゴリ１２１を取得して、カテゴリごとの食事回数を合計した値を、当該ユーザの総食事回数で除して料理カテゴリごとに百分率で表した値が最も大きい料理カテゴリの値が、所定の閾値以上である場合には、料理カテゴリの推定が可能であると判定する。

このような処理の結果、料理特定情報のカテゴリを取得できた場合には、料理推定部１６は対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定できると判定し、取得できない場合には、対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定できないと判定する。

料理のカテゴリの推定ができないと判定された場合には、料理推定部１６は、図９／ＳＴＥＰ５０２〜ＳＴＥＰ５０３を行わずに、図９／ＳＴＥＰ５０４を実施する。

料理のカテゴリの推定が可能と判定された場合には、料理推定部１６は、食事履歴データベース１１を参照し、当該ユーザの過去の食事履歴情報から、処理時と同一の日付及び同一の曜日の両方又は一方において当該ユーザが食べたことのある料理特定情報を抽出して、さらに料理カテゴリデータベース１２を参照し、当該抽出された料理特定情報に基づいて、当該ユーザが食べる頻度の高い料理のカテゴリを認識する（図９／ＳＴＥＰ５０２）。

処理時と同一の日付とは、例えば処理時が２０１７年１２月２５日である場合、日だけに着目することとすれば、過去の毎月の２５日となるし、月及び日に着目することとすれば、過去の１２月２５日となる。あるいは、完全に同じ日又は月日でなく、例えば日の一ケタ目だけに着目し、毎月５のつく日（つまり、５日、１５日及び２５日）としてもよい。

続いて、料理推定部１６は、ユーザ属性データベース１３を参照し、当該ユーザのＩＤに基づいて、当該ユーザの性別、年齢などの属性情報を取得し、さらに食事履歴データベース１１を参照し、処理時の時間帯において、当該ユーザと同属性の人が食べたことのある料理特定情報を抽出した後に、料理カテゴリデータベース１２を参照し、抽出された料理特定情報に基づき、当該ユーザと同属性の人が食べる頻度の高い料理カテゴリ１２１を選択して認識する（図９／ＳＴＥＰ５０３）。

当該ユーザと同属性の人が食べる頻度が高いか否かは、例えば上記で抽出された当該ユーザと同属性の人が食べたことのある料理特定情報を集計し、さらに料理カテゴリデータベース１２を参照して、各料理特定情報の料理カテゴリ１２１を認識し、当該カテゴリごとの食事回数を合計した値を、当該ユーザと同属性の人の総食事回数で除してカテゴリごとに百分率で表した値が、所定の閾値以上であるか否かにより判定する。

その後、料理推定部１６は、推定された料理のカテゴリを含む情報である、料理カテゴリ候補群データを作成する（図９／ＳＴＥＰ５０４）。

料理カテゴリ候補群データは、対象のユーザが食べたと推定された料理のカテゴリのリストである。

料理推定部１６は、料理のカテゴリの推定が可能と判定されている場合には、上記ＳＴＥＰ５０２及びＳＴＥＰ５０３にて抽出された料理カテゴリ１２１を含む料理カテゴリ候補群を決定し、当該決定した料理カテゴリ候補群を含む情報を、料理カテゴリ候補群データとする。

一方、料理のカテゴリの推定ができないと判定されている場合には、料理推定部１６は、例えば料理カテゴリデータベース１２を参照し、料理カテゴリデータベース１２に登録されているすべての料理カテゴリ１２１を含む料理カテゴリ候補群を決定し、当該決定した料理カテゴリ候補群を含む情報を、料理カテゴリ候補群データとする。

これは、ユーザが実際に食べた料理のカテゴリを推定できない場合であっても、カテゴリ情報を選択可能な形式で出力するので、対象のユーザに実際に食べた料理のカテゴリを入力させるにあたり、対象のユーザの手間を軽減することができる。

情報送信部１７は、当該料理カテゴリ候補群データを当該ユーザの端末に送信する。

ユーザ端末３０において、その制御部３０ｎは、食事履歴蓄積サーバ１０から料理カテゴリ候補群データを受信したか否かを判定する（図６／ＳＴＥＰ１０４）。

当該判定結果が否定的である場合は、ユーザ端末３０は、ＳＴＥＰ１０５〜１０８を行わずにＳＴＥＰ１０９を実行する。

一方、当該判定結果が肯定的である場合は、ユーザ端末３０は、料理カテゴリ候補群データに基づき、ユーザにカテゴリ情報入力画面をタッチパネル３０ｂに表示する（図６／ＳＴＥＰ１０５）。

本実施形態のカテゴリ情報入力画面には、図１２Ａに示されるように、「中華料理」「魚料理」「おやつ」その他のように料理の各カテゴリを示すボタンと、食事をしていない旨を示すボタンとが含まれている。

一方、料理推定部１６により、料理のカテゴリの推定ができないと判定されている場合には、ユーザ端末３０の制御部３０ｎは、受信したデータを図１２Ｂに示されるカテゴリ情報入力画面をタッチパネル３０ｂに表示する。本実施形態のカテゴリ情報入力画面には、図１２Ｂに示されるように、「肉料理」「魚料理」「野菜料理」「朝食」などのように料理カテゴリデータベース１２に記憶されているすべての料理のカテゴリを示すボタンと、食事をしていない旨を示すボタンとが含まれている。あるいは、材料等の一つの観点によって分類されたカテゴリが表示されてもよいし、材料、食事をするタイミング等の複数の観点それぞれによって分類されたカテゴリが表示されてもよい。

次に、ユーザ端末３０の制御部３０ｎは、ユーザによりカテゴリ情報入力画面において入力された料理のカテゴリを認識し（図６／ＳＴＥＰ１０６）、入力されたカテゴリを示す情報を、通信部３０ａを介して食事履歴蓄積サーバ１０に送信する（図６／ＳＴＥＰ１０７）。

食事履歴蓄積サーバ１０の情報受信部１８は、料理のカテゴリを示す情報を受信したか否かを判定する（図１０／ＳＴＥＰ６０１）。

当該判定結果が否定的である場合、料理推定部１６は、図１０／ＳＴＥＰ６０１の処理を再度実行する。

当該判定結果が肯定的である場合、料理推定部１６は、ユーザ属性データベース１３を参照し、対象となるユーザの属性（性別、年齢など）を認識し（図１０／ＳＴＥＰ６０２）、処理時の時間に基づいてユーザが食事をした時間帯を認識（図１０／ＳＴＥＰ６０３）する。

次に、料理推定部１６は、料理カテゴリデータベース１２を参照し、ユーザ端末３０から受信した料理のカテゴリに合致する料理特定情報を抽出し、さらに、食事履歴データベース１１を参照し、当該抽出した各料理特定情報のうち、当該ユーザの位置及び上記ＳＴＥＰ６０３で認識されたユーザが食事をした時間帯において、当該ユーザが食べる頻度の高い料理特定情報を認識する（図１０／ＳＴＥＰ６０４）。

続いて、料理推定部１６は、食事履歴データベース１１を参照し、ＳＴＥＰ６０４にて抽出したユーザ端末３０から受信した料理のカテゴリに合致し、処理時と同一の日付及び同一の曜日の両方又は一方において当該ユーザが食べたことのある料理特定情報を抽出し、抽出された料理特定情報の中から、当該ユーザが食べる頻度の高い料理特定情報を認識する（図１０／ＳＴＥＰ６０５）。

さらに、料理推定部１６は、食事履歴データベース１１を参照し、処理時の時間帯において、ユーザ端末３０から受信した料理のカテゴリに合致し、当該ユーザと同属性の人が食べる頻度の高い料理特定情報を認識する（図１０／ＳＴＥＰ６０６）。

次に、料理推定部１６は、ＳＴＥＰ６０４〜ＳＴＥＰ６０６で認識された料理特定情報を所定の優先順位に従って並び替える（図１０／ＳＴＥＰ６０７）。

この場合の優先順位付けは、例えば、ユーザ端末３０から受信した対象となるユーザの位置及び処理時点の時間帯において当該ユーザが各料理を食べる頻度の高さ、同一の日付及び同一の曜日の両方又はいずれか一方において対象となるユーザが各料理を食べる頻度の高さ、当該ユーザと同属性の人が各料理を食べる頻度の高さなどに基づき行われる。

本構成により優先順位付けを行う際には、まず、料理推定部１６は、ユーザ属性データベース１３を参照し、対象となるユーザの属性（性別、年齢など）を認識する。

次に、料理推定部１６は、食事履歴データベース１１を参照し、例えばユーザ端末３０から受信した対象となるユーザの位置及び処理時点の時間帯において当該ユーザが各料理を食べる頻度の高さに基づき優先順位付けを行った際に、頻度が同一の料理が複数ある場合、さらに食事履歴データベース１１を参照し、項目（属性、日付、曜日）を変えながら食べられる頻度の高い料理特定情報を抽出し、どの項目の場合に最も当該ユーザが食べた料理特定情報の持つ傾向と近似するかを認識し、ユーザが食べた料理特定情報と最も近似する項目を最も相関の高い項目であると認識する。

そして、上記の頻度が同一の料理について、最も相関の高い項目として認識された項目（例えば曜日）において対象となるユーザが各料理を食べる頻度の高さで優先順位付けをする。また、当該優先順位付けを行ってもなお頻度が同一の料理が複数ある場合は、最も相関の高い項目であると認識された項目の次に相関の高い項目（例えば日付）を認識し、当該項目において対象となるユーザが各料理を食べる頻度の高さでの優先順位付けをさらにすることとしてもよい。

続いて、料理推定部１６は、推定された料理特定情報を含む情報である、料理候補群データを、上記の優先順位付けをして作成する（図１０／ＳＴＥＰ６０８）。

料理候補群データは、対象のユーザが食べたと推定された料理のリストである。

情報送信部１７は、当該料理候補群データを当該ユーザのユーザ端末３０に送信する（図１０／ＳＴＥＰ６０９）。

ユーザ端末３０において、その制御部３０ｎは、食事履歴蓄積サーバ１０から料理候補群データを受信したか否かを判定する（図６／ＳＴＥＰ１０８）。

当該判定結果が否定的である場合は、ユーザ端末３０は、図６／ＳＴＥＰ１０８の処理を再度実行する。

一方、当該判定結果が肯定的である場合は、ユーザ端末３０は、料理候補群データに基づき料理特定情報入力画面を作成し、タッチパネル３０ｂ表示する（図６／ＳＴＥＰ１０９）。

この際、ユーザ端末３０の制御部３０ｎは、受信したデータを図１３に示される料理特定情報入力画面をタッチパネル３０ｂに表示する。本実施形態の料理特定情報入力画面には、図１３に示されるように、「ラーメン」「寿司」「ピザ」「刺身」その他のように各料理特定情報を示すボタンと、食事をしていない旨を示すボタンとが含まれている。

なお、料理特定情報入力画面には、これらに加えて又は代えて、料理特定情報の入力ボックスが含まれていてもよい。

次に、ユーザ端末３０の制御部３０ｎは、料理特定情報入力画面において料理特定情報の選択又は入力があったか否かを判定する（図６／ＳＴＥＰ１１０）。

当該判定結果が否定的である場合は、ユーザ端末３０は、図６／ＳＴＥＰ１１０の処理を再度実行する。

一方、当該判定結果が肯定的である場合は、ユーザ端末３０は、入力された料理特定情報を、通信部３０ａを介して食事履歴蓄積サーバ１０に送信する（図６／ＳＴＥＰ１１１）。

食事をしていない旨を示すボタンが押下された場合には、ユーザ端末３０の制御部３０ｎは、食事をしていない旨を示す情報を食事履歴蓄積サーバ１０に送信するとともに、ＳＴＥＰ１０１の処理を実行する。食事をしていない旨を示す情報を受信した食事履歴蓄積サーバ１０は、ＳＴＥＰ２０１の処理を実行する。

食事履歴蓄積サーバ１０の情報受信部１８は、ネットワーク接続部ＮＩＣを介し料理名特定情報を受信したか否かを判定する（図１１／ＳＴＥＰ７０１）。

当該判定結果が肯定的である場合は、食事履歴蓄積部１９は、対象となるユーザのユーザＩＤ、位置、処理時の日付、時刻、曜日及び料理特定情報を食事履歴データベースに追加し（図１１／ＳＴＥＰ７０２）、処理を終了する。

当該判定結果が否定的である場合は、情報受信部１８は、図１１／ＳＴＥＰ７０１の処理を再度実行する。

［食事履歴蓄積サーバにおける第１料理推定処理］
図８Ａを参照して、食事履歴蓄積サーバ１０における第１料理推定処理を説明する。

まず、料理推定部１６は、ユーザ属性データベース１３を参照し、対象となるユーザの属性（性別、年齢など）を認識し（図８Ａ／ＳＴＥＰ４０１）、処理時の時間に基づいてユーザが食事をした時間帯を認識（図８Ａ／ＳＴＥＰ４０２）する。

次に、料理推定部１６は、食事履歴データベース１１を参照し、当該ユーザの位置及び上記ＳＴＥＰ４０２で認識されたユーザが食事をした時間帯において、当該ユーザが食べる頻度の高い料理特定情報を認識する（図８Ａ／ＳＴＥＰ４０３１）。

当該ユーザが食べる頻度が高いか否かは、例えば対象となるユーザのユーザＩＤ、当該ユーザの位置及びユーザが食事をした時間帯を組み合わせた情報が一致する食事履歴情報を食事履歴データベース１１から抽出し、当該抽出された食事履歴情報を集計し、その集計結果に基づき判定する。

続いて、料理推定部１６は、食事履歴データベース１１を参照し、処理時と同一の日付及び同一の曜日の両方又は一方において当該ユーザが食べたことのある料理特定情報を抽出し、抽出された料理特定情報の中から、当該ユーザが食べる頻度の高い料理特定情報を認識する（図８Ａ／ＳＴＥＰ４０３２）。

当該ユーザが食べる頻度が高いか否かは、例えば対象となるユーザのユーザＩＤ並びに処理時と同一の日付及び同一の曜日の両方又は一方が一致する食事履歴情報を食事履歴データベース１１から抽出し、当該抽出された食事履歴情報を集計し、その集計結果に基づき判定する。

さらに、料理推定部１６は、食事履歴データベース１１を参照し、処理時の時間帯において、当該ユーザと同属性の人が食べる頻度の高い料理特定情報を認識する（図８Ａ／ＳＴＥＰ４０３３）。

次に、料理推定部１６は、図８Ａ／ＳＴＥＰ４０２、ＳＴＥＰ４０３１〜ＳＴＥＰ４０３３で認識された料理特定情報を所定の優先順位に従って並び替える（図８Ａ／ＳＴＥＰ４０４）。

この場合の優先順位付けは、例えば、ユーザ端末３０から受信した対象となるユーザの位置及び処理時点の時間帯において当該ユーザが各料理を食べる頻度の高さ、同一の日付及び同一の曜日の両方又はいずれか一方において対象となるユーザが各料理を食べる頻度の高さ、当該ユーザと同属性の人が各料理を食べる頻度の高さなどに基づき行われる。

続いて、料理推定部１６は、上記優先付された料理特定情報を含む料理候補群データを作成し（図８Ａ／ＳＴＥＰ４０５）、当該データをユーザ端末３０に送信する（図８Ａ／ＳＴＥＰ４０６）。

次に、図８Ｂを参照して、食事履歴蓄積サーバ１０における料理推定処理の変更例を説明する。

本変更例においては、対象となるユーザの属性（年齢、性別など）、位置、日付、時間帯などの項目のうち、当該ユーザの食べた料理特定情報との相関の高い項目を認識し、当該認識された相関の高い項目に基づいて当該ユーザが食べる料理特定情報を推定する。

ユーザによっては、どの項目が、当該ユーザの食べる料理特定情報との相関が高くなるかは異なる場合がある。

例えば、当該ユーザは年齢が９０歳で、性別が男性で、現在位置が東京都新宿区であり、これらの項目に基づいて食事履歴データベースから当該ユーザと同属性の人が食べる頻度の高い料理特定情報を認識すると、一般的に魚料理などのさっぱりした高年齢者向けの料理が食べられた頻度が圧倒的に高い傾向にあったとして、一方で、当該ユーザはむしろハンバーガー及びパニーニなどの若者が好む料理店に近接する地域に居住しており、これらの料理を高い頻度で食べる傾向にある場合、例えば年齢を含めて料理特定情報の推定を行うと、推定の精度が下がる可能性がある。

このようなユーザについては、料理推定部１６は、料理特定情報の推定を行う際には、年齢は、ユーザが食べた料理特定情報との相関が低いものとして除外し、それ以外の相対的に相関が高い項目に基づいて、料理特定情報を推定することにより、料理特定情報の推定の精度を高める。

そのため、本構成により料理特定情報の推定を行う際には、まず、料理推定部１６は、ユーザ属性データベース１３を参照し、対象となるユーザの属性（性別、年齢など）を認識する（図８Ｂ／ＳＴＥＰ４０１）。

次に、料理推定部１６は、食事履歴データベース１１を参照し、当該ユーザが食べる頻度が高い料理特定情報を抽出するとともに、さらに食事履歴データベース１１を参照し、項目を変えながら食べられる頻度の高い料理特定情報を抽出し、どの項目の場合に最も当該ユーザが食べた料理特定情報の持つ傾向と近似するかを認識し、ユーザが食べた料理特定情報と最も近似する項目を最も相関の高い項目であると認識する（図８Ｂ／ＳＴＥＰ４０３４）。

続いて、当該最も相関の高い項目により抽出された料理特定情報から、当該相関の高い項目に対するユーザが食べる頻度の高い料理特定情報を認識する（図８Ｂ／ＳＴＥＰ４０３５）。

当該ユーザが食べる頻度が高いか否かは、例えば対象となるユーザの最も相関の高い項目の組み合わせが一致する食事履歴情報を食事履歴データベース１１から抽出し、当該抽出された食事履歴情報を集計し、その集計結果に基づき判定する。

次に、料理推定部１６は、図８Ｂ／ＳＴＥＰ４０３４〜ＳＴＥＰ４０３５で認識された料理特定情報を所定の優先順位に従って並び替える（図８Ｂ／ＳＴＥＰ４０４）。

この場合の優先順位付けは、例えば、ユーザが食べた料理特定情報と最も相関の高い項目に対してユーザが食べる頻度の高さなどに基づき行われる。

続いて、料理推定部１６は、上記優先付された料理特定情報を含む料理候補群データを作成し（図８Ｂ／ＳＴＥＰ４０５）、当該データをユーザ端末３０に送信する（図８Ｂ／ＳＴＥＰ４０６）。

以上により、食事履歴の記録処理が終了する。

上記構成の食事履歴蓄積システムによれば、当該推定された料理特定情報を選択可能な形式で出力するなどすることができるので、対象のユーザに実際に食べた料理の料理特定情報を入力させるにあたり、対象のユーザの手間を軽減することができる。

以上、本発明の一実施例について説明したが、かかる実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、実施例においては食事履歴蓄積サーバ１０がとユーザ端末３０と通信をして処理を実行しているが、ユーザ端末３０が必要な情報を食事履歴蓄積サーバ１０から取得し、位置情報取得部１４、食事有無推定部１５、料理推定部１６の機能の全部又は一部を行ってもよい。

また、図６／ＳＴＥＰ３００、図９／５０１〜５０３が省略され、代わりにユーザの過去の食事の履歴からユーザが食べたことのあるカテゴリが認識され、当該カテゴリを含む情報が図６／ＳＴＥＰ５０４以降の料理カテゴリ候補群データとして扱われてもよい。また、料理候補群を抽出できる限りで、任意のステップが省略されてもよい。

１０…食事履歴蓄積サーバ、１１…食事履歴データベース、１２…料理カテゴリデータベース、１３…ユーザ属性データベース、１４…位置情報取得部、１５…食事有無推定部、１６…料理推定部、１７…情報送信部、１８…情報受信部、１９…食事履歴蓄積部、２０…通信ネットワーク、３０…ユーザ端末、３０ａ…通信部、３０ｂ…タッチパネル、３０ｃ…時計、３０ｄ…ＧＰＳ機能部、３１、３２…ユーザ端末、３３…食事履歴記録アプリ。

Claims (9)

1. ユーザの食事履歴を蓄積する食事履歴蓄積サーバと、
   前記食事履歴蓄積サーバと接続する持ち運び可能なユーザ端末とを有し、
   前記食事履歴蓄積サーバは、
   複数の料理のそれぞれに対し、各料理の概略的な栄養素を特定するために十分な情報を含む料理特定情報と各料理のカテゴリとを含むカテゴリ情報を記憶する料理カテゴリデータベースと、
   ユーザごとに、過去に食べた料理の前記料理特定情報を含む食事履歴情報を蓄積する食事履歴データベースと、
   前記ユーザ端末から、前記ユーザが食べた料理の前記料理特定情報又は当該ユーザが食べた料理の前記カテゴリ情報を受信する情報受信部と、
   前記ユーザ端末から受信した前記料理特定情報を前記食事履歴データベースに追加する食事履歴蓄積部と、
   前記ユーザの位置と日時とを含む位置情報を取得する位置情報取得部と、
   前記位置情報に基づいて当該ユーザが食事したかどうかを推定する食事有無推定部と、
   前記食事有無推定部により当該ユーザが食事をしたと推定された場合に、少なくとも当該ユーザの位置から前記食事履歴情報に基づいて対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定し、
   前記対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定できない場合に、前記食事履歴情報と前記カテゴリ情報とに基づいて前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定する料理推定部と、
   推定された前記料理特定情報又は推定された料理のカテゴリを含む情報を前記対象のユーザの端末に送信する情報送信部と、
   を備えることを特徴とする食事履歴蓄積システム。
2. 請求項１記載の食事履歴蓄積システムにおいて、
   前記料理推定部は対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定できない場合に、前記ユーザ端末から受信した前記カテゴリ情報に基づき当該対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定するように構成されていることを特徴とする食事履歴蓄積システム。
3. 請求項１又は２記載の食事履歴蓄積システムにおいて、
   前記料理推定部は対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報及び前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定できない場合に、前記料理カテゴリデータベースに記憶されているすべての前記カテゴリ情報を当該対象のユーザが食べた料理のカテゴリと推定するように構成されていることを特徴とする食事履歴蓄積システム。
4. 請求項１〜３の何れか１項に記載の食事履歴蓄積システムにおいて、
   前記料理推定部は、前記食事履歴情報に基づいて、前記対象のユーザの同一の種類の料理を食べる頻度が所定の閾値以上か否かを判定することにより、当該対象のユーザが食べた料理の料理特定情報を推定できるか否かを判定するように構成されていることを特徴とする食事履歴蓄積システム。
5. 請求項１〜４の何れか１項に記載の食事履歴蓄積システムにおいて、
   前記料理推定部は、前記食事履歴情報に基づいて、前記対象のユーザの食事履歴が所定の期間以上蓄積されている場合に、当該対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定できると判定するように構成されていることを特徴とする食事履歴蓄積システム。
6. 請求項１〜５の何れか１項に記載の食事履歴蓄積システムにおいて、
   前記食事履歴情報は、ユーザが食べた料理の前記料理特定情報と、当該料理を食べた日付又は曜日とを含む情報であり、
   前記料理推定部は、処理時点の日付又は曜日と前記食事履歴情報に含まれる料理を食べた日付又は曜日とに基づいて、前記ユーザが食べた料理の前記料理特定情報又は料理のカテゴリを推定するように構成されていることを特徴とする食事履歴蓄積システム。
7. 請求項１〜６の何れか１項に記載の食事履歴蓄積システムにおいて、
   前記カテゴリ情報は、料理名に代えて又は加えて、料理の画像を含み、
   前記対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定できると判定された場合、推定された当該料理特定情報の料理名に代えて又は加えて料理の画像を含む情報を当該対象のユーザ端末に送信する情報送信部を備えることを特徴とする食事履歴蓄積システム。
8. 複数の料理のそれぞれに対し、各料理の概略的な栄養素を特定するために十分な情報を含む料理特定情報と各料理のカテゴリとを含むカテゴリ情報を記憶する料理カテゴリデータベースと、
   ユーザごとに、過去に食べた料理の前記料理特定情報を含む食事履歴情報を蓄積する食事履歴データベースと、
   ユーザ端末から、前記ユーザが食べた料理の前記料理特定情報又は当該ユーザが食べた料理の前記カテゴリ情報を受信する情報受信部と、
   前記ユーザ端末から受信した前記料理特定情報を含む前記食事履歴情報を前記食事履歴データベースに追加する食事履歴蓄積部と、
   前記ユーザの位置と日時とを含む位置情報を取得する位置情報取得部と、
   前記位置情報に基づいて当該ユーザが食事したかどうかを推定する食事有無推定部と、
   前記食事有無推定部により当該ユーザが食事をしたと推定された場合に、少なくとも当該ユーザの位置から前記食事履歴情報に基づいて対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定し、
   前記対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定できない場合に、前記食事履歴情報と前記カテゴリ情報とに基づいて前記対象のユーザが食べた料理のカテゴリを推定する料理推定部と、
   推定された前記料理特定情報又は推定された料理のカテゴリを含む情報を前記対象のユーザの端末に送信する情報送信部と、
   を備えることを特徴とする食事履歴蓄積サーバ。
9. 請求項８記載の食事履歴蓄積サーバにおいて、
   前記料理推定部は対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定できない場合に、前記ユーザ端末から受信した前記カテゴリ情報に基づき当該対象のユーザが食べた料理の前記料理特定情報を推定するように構成されていることを特徴とする食事履歴蓄積サーバ。