JP6715501B1 - お勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法、お勧め提示プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な操作で利用者の嗜好性を学習してお勧めを提示するお勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法及びお勧め提示プログラムを提供すること。【解決手段】本発明のお勧め提示装置は、利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事情報を提示するお勧め提示装置であって、２以上の食事情報が格納された第１データベースを参照し、前記食事情報を提示させる第１提示部と、前記第１提示部により提示された食事情報に対する前記利用者の嗜好性を、複数段階の指標により受け付ける嗜好性受付部と、前記嗜好性受付部により受け付けられた嗜好性に応じて、前記利用者の嗜好性を学習する学習部と、を備え、前記第１提示部は、前記学習部で学習された利用者の嗜好性に応じて、お勧めの食事情報を提示させることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、お勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法及びお勧め提示プログラムに関し、特に、食事に関するお勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法及びお勧め提示プログラムに関する。

近年、健康意識の高まりを受けて、通信ネットワークなどを介して、レシピ等の調理データを提供するサービスが提案されている。しかしながら、従来のこのようなサービスは、人数や調理器具による加熱時間等といった画一的な基準に基づいてしか分量の調整を行うことができず個々人に応じた食事管理を行うことはできないものであった。

そこで、利用者の健康状態に応じて分量がパーソナライズされた料理情報を提供することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。本提案では、利用者の健康情報に基づいて目標栄養量を設定し、料理メニュー、当該料理メニューに含まれる栄養、当該料理メニューを構成する素材及び当該素材の分量に関する料理情報を少なくとも含む料理情報データベースから、利用者の求めに応じた料理情報を取得して、この取得した料理情報に含まれる分量及び栄養を目標栄養量に基づいて補正する補正部した料理情報を提示している。

特開２０１８−０６７２８５号公報

しかしながら、従来の手法では、利用者の嗜好性が反映されておらず、更なる向上の余地がある。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、簡易な操作で利用者の嗜好性を学習してお勧めを提示するお勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法及びお勧め提示プログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決すべく、本発明のお勧め提示装置は、利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事情報を提示するお勧め提示装置であって、２以上の食事情報が格納された第１データベースを参照し、前記食事情報を提示させる第１提示部と、前記第１提示部により提示された食事情報に対する前記利用者の嗜好性を、複数段階の指標により受け付ける嗜好性受付部と、前記嗜好性受付部により受け付けられた嗜好性に応じて、前記利用者の嗜好性を学習する学習部と、を備え、前記第１提示部は、前記学習部で学習された利用者の嗜好性に応じて、お勧めの食事情報を提示させることを特徴とする。

本発明によれば、簡易な操作で利用者の嗜好性を学習してお勧めを提示するお勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法及びお勧め提示プログラムを提供することができる。

実施形態に係るお勧め提示システムの概略構成図である。 実施形態に係るサーバのハード構成図である。 実施形態に係るサーバの記憶装置に格納されているデータベースの一例である。 実施形態に係るサーバの記憶装置に格納されているテーブルデータの一例である。 実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。 実施形態に係るユーザ端末のハード構成図である。 実施形態に係るユーザ端末の機能ブロック図である。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（登録画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（嗜好性学習用画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（嗜好性学習用画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（嗜好性学習用画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（嗜好性学習用画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（嗜好性学習用画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（嗜好性学習用画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（第１お勧め提示画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（第２お勧め提示画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である（第３お勧め提示画面）。 実施形態に係るお勧め提示システムの処理の一例を示すフローチャートである（利用者登録処理）。 実施形態に係るお勧め提示システムの処理の一例を示すフローチャートである（第１学習処理）。 実施形態に係るお勧め提示システムの処理の一例を示すフローチャートである（第２学習処理）。 実施形態に係るお勧め提示システムの処理の一例を示すフローチャートである（第１お勧め提示処理）。 実施形態に係るお勧め提示システムの処理の一例を示すフローチャートである（第２お勧め提示処理）。 実施形態の変形例３に係るお勧め提示システムのユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である。 実施形態の変形例７に係るお勧め提示システムの特徴を説明する図である。 実施形態の変形例８に係るお勧め提示システムで提示される画面の一例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の各実施形態を説明する。

[実施形態]
初めに、図１を参照してお勧め提示システム１の構成について説明する。お勧め提示システム１は、サーバ２（お勧め提示装置）と、このサーバ２とネットワーク４を介して接続された複数のユーザ端末３とを備える。なお、図１に示す例では、お勧め提示システム１は、１台のサーバ２及び複数のユーザ端末３を備える構成となっているが、お勧め提示システム１が備えるサーバ２及びユーザ端末３の数は任意である。従って、お勧め提示システム１は、１台のサーバ２と１台のユーザ端末３とを備えるように構成してもよいし、複数のサーバ２と複数のユーザ端末３とを備えるように構成してもよい。

「サーバ２」
図２Ａは、実施形態に係るサーバ（お勧め提示装置）の構成図である。図２Ａは、サーバ２の主なハード構成を示しており、サーバ２は、通信ＩＦ２００Ａ、記憶装置２００Ｂ及びＣＰＵ２００Ｃを備える。通信ＩＦ２００Ａは、他の装置（実施形態では、ユーザ端末３）と通信するためのインターフェースである。記憶装置２００Ｂは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体記憶装置（ＳＳＤ(Solid State Drive)）である。なお、記憶装置２００Ｂに格納された情報の詳細については後述する。ＣＰＵ２００Ｃは、実施形態に係るサーバ２（お勧め提示装置）を制御するものであり、図示しないＲＯＭ及びＲＡＭを備えている。

実施形態では、図２Ａに示すように、サーバ２が記憶装置２００Ｂを備える構成となっているが、サーバ２とネットワーク４を介して接続された他のサーバが備えていてもよい。また、後述するように、実施形態では、記憶装置２００Ｂにお勧め提示プログラムが格納されているが、サーバ２とネットワーク４を介して接続された他のサーバからお勧め提示プログラムをダウンロード可能に構成されていてもよい。

図２Ｂは、実施形態に係るサーバ２（お勧め提示装置）の記憶装置に格納されているデータベースの一例である。記憶装置２００Ｂには、図２Ｂに示すように、食事情報ＤＢ１（第1データベース）、属性ＤＢ２、店舗ＤＢ３（第２データベース）、栄養成分量算出用ＤＢ４（第３データベース）、学習ＤＢ５及びお勧め提示プログラムが格納されている。

食事情報ＤＢ１には、食事情報が格納されている。食事情報は、料理、食材、調味料及び飲料など情報であり、それぞれ名称、画像データ、分類情報などの情報を有する。分類情報は、「料理」、「調理方法」、「主食材」、「調味料」などその食事の特徴を表す1以上のタグで構成される。例えば、食事が「とんかつ」の場合、「料理」、「調理方法」、「主食材」、「調味料」のタグはそれぞれ「とんかつ」、「揚げる」、「豚肉」、「からし（ソース）」となる。また、食事情報ＤＢ１には、食事毎に、使用している食材（調味料を含む）の種類、各食材の分量、栄養成分量及び調理方法などが関連付けて格納されている。

属性ＤＢ２には、利用者Ｕの属性情報、例えば、ユーザＩＤ、パスワード（以下、ＰＷともいう）、氏名、住所、性別、生年月日、身長、体重、アレルギー食材（例えば、「エビ」、「カニ」、「小麦」、「蕎麦」、「卵」、「乳」、「落花生」、「オレンジ」、「リンゴ」、「キウイ」など）が利用者Ｕごとに格納されている。

店舗ＤＢ３には、後述の提示部２０８により提示される料理、食材、調味料及び飲料の１以上を提供可能な店舗情報が、その店舗の位置情報に関連付けて格納されている。

栄養成分量算出用ＤＢ４には、属性情報（例えば性別）ごとに、複数の栄養成分について所定期間（実施形態では１食）当たりの必要量が栄養成分毎に関連付けられており、利用者に必要な１日の栄養成分量を算出する際に参照される。栄養成分は、例えば、カロリー（Ｋｃａｌ）、タンパク質（ｇ）、脂質（ｇ）、炭水化物（ｇ）、塩分（ｇ）、食物繊維（ｇ）、ビタミン（ｍｇ又はμｇ）、ミネラル（ｍｇ又はμｇ）などである。ビタミンは、例えば、ビタミンＡ、ビタミンＢ１、ビタミンＢ２、ビタミンＢ６、ビタミンＢ１２、葉酸、ビタミンＣ、ビタミンＤ、ビタミンＥなどである。

また、上記栄養成分は、体重への依存性が高いために１食に必要な栄養成分量が単位体重（例えば、１ｋｇ）当たりに換算した値で栄養成分量算出用ＤＢ４に格納されている第１栄養成分群と、体重への依存性が低いために１食に必要な栄養成分量がそのままの値で栄養成分量算出用ＤＢ４に格納されている第２栄養成分群とに分類されている。例えば、カロリー、タンパク質、脂質、炭水化物などの体重への依存性が高い栄養成分は、第１栄養成分に分類される。また、塩分、食物繊維、ビタミン、ミネラルなどの体重への依存性が低い栄養成分は、第２栄養成分に分類される。

学習ＤＢ５には、後述の学習部２０５により学習された利用者Ｕの食事の嗜好性（好き嫌い）が利用者Ｕ毎に格納されている。食事の嗜好性（好き嫌い）は、複数のタグと、各タグに対して付与された値（嗜好性を数値化した値）とで構成される。ここで、複数のタグは、分類情報のタグと同じ項目が使用されているため、利用者Ｕの嗜好性から、利用者Ｕの好きな食事情報や嫌いな食事情報を推定することができる。

図２Ｃは、利用者Ｕの嗜好性のテーブルデータの一例である。図２Ｃは、食事が「とんかつ」の場合の嗜好性（好き嫌いを１０段階の点数で評価。好きはプラスの点数、嫌いはマイナスの点数となる）を示したものである。図２Ｃからは、利用者Ｕは、食事として「とんかつ」は好きでも嫌いでもなく、調理方法として「揚げる」ことがどちらかといえば好きであること、食材として「豚肉」は好きでないこと、調味料として「からし」は食べることができないほど嫌いなことがわかる（嫌いであっても食べることが可能な場合はフラグが「False」、嫌いで食べることもできない場合や利用者Ｕのアレルギー食材である場合はフラグが「True」に設定される）。学習ＤＢ５には、嗜好性を示す図２Ｃの情報が食事毎に利用者Ｕに関連付けて格納されている。

また、学習ＤＢ５には、後述の図４Ｈを参照して説明する利用者Ｕがキープ及びパスした食事情報が利用者Ｕごとに関連付けて格納されている。具体的には、後述の図４Ｈにおいて提示された食事情報をキープする操作を利用者Ｕが行った場合、該食事情報にキープのタグが付与され、利用者Ｕは、キープ後、いつでも該食事情報を呼び出すことが可能となる。また、後述の図４Ｈにおいて提示された食事情報をパスする操作を利用者Ｕが行った場合、該食事情報にパスのタグが付与され、パス後、該食事情報は、利用者Ｕにお勧めの食事情報として提示されなくなる。

図２Ｄは、実施形態に係るサーバ２（お勧め提示装置）の機能ブロック図である。図２Ｄに示すように、サーバ２は、受信部２０１、送信部２０２、記憶装置制御部２０３、嗜好性受付部２０４、学習部２０５、栄養成分量算出部２０６、充足率算出部２０７及び提示部２０８（第1から第３提示部）を備える。なお、図２Ｄに示す機能は、ＣＰＵ２００Ｃが、記憶装置２００Ｂに格納されているお勧め提示プログラムを実行することで実現される。

受信部２０１は、ネットワーク４を介してユーザ端末３から送信される情報を受信する。

送信部２０２は、ネットワーク４を介してユーザ端末３へ情報を送信する。

記憶装置制御部２０３は、記憶装置２００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部２０３は、記憶装置２００Ｂへの情報の書き込みや読み出しを行う。

嗜好性受付部２０４は、後述の提示部２０８により提示された食事情報に対する利用者Ｕの嗜好性を、方向性の異なる複数段階の指標により受け付ける。具体的には、嗜好性受付部２０４は、「すごく好き（Super Like）」、「好き（like）」、「好きでない（Do not like）」、「食べれない（Cannot Eat）」、「キープ」や「パス」、星マーク「☆」の数など、食事情報に対する利用者Ｕの嗜好性を複数段階の指標で受け付ける。なお、指標については、後述の図４Ｂから図４Ｈでより詳細に説明する。なお、方向性が異なるとは、「好き」、「嫌い」、「食べれない」など、嗜好の方向が異なることをいう。

学習部２０５は、嗜好性受付部２０４により受け付けられた嗜好性に応じて、利用者Ｕの食事の嗜好性を学習する、具体的には、学習部２０５は、嗜好性受付部２０４により受け付けられた嗜好性（利用者Ｕによる「すごく好き（Super Like）」、「好き（like）」、「好きでない（Do not like）」、「食べれない（Cannot Eat）」、「キープ」、「パス」、「星マーク「☆」の数」などの指標）に応じて、図２Ｃに示す各タグに対して嗜好性の数値を付与・更新する。なお、学習部２０５は、受け付けられた嗜好性に応じて、図２Ｃに示す各タグに対して嗜好性の数値を付与・更新するが、受け付けられた嗜好性に応じて、各タグに対してどれだけの数値を付与・更新するかは任意である。

栄養成分量算出部２０６は、利用者Ｕの属性情報（性別）に応じて、利用者Ｕが所定期間（実施形態では１食）に必要な栄養成分量を栄養成分毎に算出する。具体的には、栄養成分量算出部２０６は、栄養成分量算出用ＤＢ４（第３データベース）を参照し、利用者Ｕの属性情報（体重など）に応じて、１食に必要な栄養成分量を栄養成分毎に算出する。ここで、栄養成分量算出部２０６は、第１栄養成分群については、利用者の体重を乗算して１日に必要な栄養成分量を算出し、第２栄養成分については、１食に必要な栄養成分量の値をそのまま利用する。

なお、実施形態では、栄養成分量算出部２０６は、利用者Ｕが１食に必要な栄養成分量の範囲を栄養成分毎に算出しているが、この期間は適宜設定可能である。例えば、期間を１日に設定すると栄養成分量算出部２０６は、利用者Ｕが１日に必要な栄養成分量を栄養成分毎に算出し、期間を１週間に設定すると栄養成分量算出部２０６は、利用者Ｕが１週間に必要な栄養成分量を栄養成分毎に算出する。

充足率算出部２０７は、提示部２０８により提示されたメニューの栄養成分量が、栄養成分量算出部２０６で算出された栄養成分量を充足する充足率を、提示部２０８により提示された食事情報ごとに算出する。なお、実施形態では、充足率算出部２０７は、複数の栄養成分のうち生命維持に重要な第１栄養成分（例えば、カロリー、タンパク質、脂質、炭水化物、塩分）の充足率と、第１栄養成分よりも重要度の低い第２栄養成分量の充足率（例えば、食物繊維、ビタミン、ミネラル）とに応じて、メニューに含まれる栄養成分量が、栄養成分量算出部２０６で算出された栄養成分量をどれだけ充足しているかを算出する。

提示部２０８は、食事情報が格納された食事情報ＤＢ１を参照して、食事情報を利用者Ｕに提示させる。また、提示部２０８は、学習部２０５が学習したお勧めの食事情報を利用者Ｕに提示させる。また、提示部２０８は、店舗ＤＢ３を参照し、学習部２０５で学習された利用者Ｕの嗜好性に応じて、店舗情報を利用者Ｕに提示させる。さらに、提示部２０８は、充足率算出部２０７で算出された充足率を提示させる。提示部２０８は、食事情報をユーザ端末３へ送信するよう送信部２０２へ指示し、送信部２０２は、提示部２０８の指示に基づいて食事情報をユーザ端末３へ送信する。

「ユーザ端末３」
図３Ａは、実施形態に係るユーザ端末３のハード構成図である。ユーザ端末３のハードウェア構成図である。ユーザ端末３は、ＰＣ（Personal Computer）や携帯端末（例えば、スマートフォンやタブレット端末）などである。図３Ａに示すように、ユーザ端末３は、通信ＩＦ３００Ａ、記憶装置３００Ｂ、入力装置３００Ｃ、表示装置３００Ｄ及びＣＰＵ３００Ｅを備える。

通信ＩＦ３００Ａは、他の装置（実施形態では、サーバ２）と通信するためのインターフェースである。

記憶装置３００Ｂは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体記憶装置（ＳＳＤ(Solid State Drive)）である。記憶装置３００Ｂには、ユーザ端末３の識別子及びお勧め提示プログラムなどが格納されている。なお、識別子は、サーバ２がユーザ端末３に対して新たに付与してもよいし、ＩＰ（Internet Protocol）アドレス、ＭＡＣ（Media Access Control）アドレスなどを利用してもよい。

入力装置３００Ｃは、例えば、キーボード、タッチパネルなどであり、利用者Ｕは、入力装置３００Ｃを操作して、提示システム１の運用に必要な情報を入力することができる。

表示装置３００Ｄは、例えば、液晶モニタや有機ＥＬモニタなどである。表示装置３００Ｄは、実施形態に係る提示システム１の利用に必要な画面を表示する。

ＣＰＵ３００Ｅは、実施形態に係るユーザ端末３を制御するものであり、図示しないＲＯＭ及びＲＡＭを備えている。

図３Ｂは、実施形態に係るユーザ端末３の機能ブロック図である。図３Ｂに示すように、ユーザ端末３は、受信部３０１、送信部３０２、記憶装置制御部３０３、操作受付部３０４及び表示装置制御部３０５を備える。なお、図３Ｂに示す機能は、ＣＰＵ３００Ｅが、記憶装置２００Ｂに格納されているお勧め提示プログラムを実行することで実現される。

受信部３０１は、サーバ２から送信される情報を受信する。

送信部３０２は、入力装置３００Ｃを利用して入力された情報に識別子を付与してサーバ２へ送信する。

記憶装置制御部３０３は、記憶装置３００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部３０３は、記憶装置３００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。

操作受付部３０４は、入力装置３００Ｃでの入力操作を受け付ける。

表示装置制御部３０５は、表示装置３００Ｄを制御する。具体的には、表示装置制御部３０５は、表示装置３００Ｄを制御して実施形態に係るお勧め提示システム１の利用に必要な画面を表示させる。

「表示画面例」
図４Ａから図４Ｇは、実施形態に係るユーザ端末３の表示装置３００Ｄに表示される画面の一例を示す図である。以下、図４Ａから図４Ｇを参照してユーザ端末３の表示装置３００Ｄに表示される各画面について説明する。なお、以下の説明では同一の構成には同一の符号を付して重複する説明を省略する。

（ログイン画面）
初めに、図４Ａを参照してログイン画面について説明する。本画面では、利用者Ｕがユーザ端末３の入力装置３００Ｃを操作して、入力ボックス１００１内にログインＩＤとしてメールアドレスもしくは携帯電話番号を入力し、入力ボックス１００２内にパスワードを入力し、ログインボタン１００３をクリックまたはタップ操作などすることで、お勧め提示システムへのログインが可能となる。

また、他のＳＮＳ等のサービス（例えば、Facebook（登録商標）、Google（登録商標）、Yahoo（登録商標）など）とＡＰＩ連携することで他のＳＮＳ等のサービスログインＩＤ及びパスワードを利用してログインすることも可能である。また、図４Ａに示す画面では、利用者Ｕがユーザ端末３の入力装置３００Ｃを操作して利用者登録を行うこともできる。利用者Ｕは、新規会員登録ボタン１００４をクリックまたはタップ操作などすることで、新規会員登録の画面へ遷移する。

（嗜好性学習用画面）
次に、図４Ｂから図４Ｇを参照して、利用者Ｕの食事の嗜好性の学習画面について説明する。本画面では、サーバ２の提示部２０８は、食事情報が格納された食事情報ＤＢ１を参照して、食事情報を利用者Ｕに提示させる。具体的には、提示部２０８は、参照した食事情報をユーザ端末３へ送信するように送信部２０２へ指示する。サーバ２の送信部２０２は、提示部２０８の指示に基づいて、食事情報をユーザ端末３へ送信する。ユーザ端末３へ送信された食事情報は、受信部３０１で受信され、表示装置制御部３０５により表示装置３００Ｄに表示される。

利用者Ｕが表示装置３００Ｄの画面に設けられたタッチパネル（入力装置３００Ｃ）を異なる方向にスワイプ操作又は所定の位置をタップ操作することで、画面に表示された食事情報に対する嗜好性が受け付けられる。利用者Ｕのスワイプ操作又はタップ操作は、操作受付部３０４により受け付けられ、送信部３０２からサーバ２へと送信され、嗜好性受付部２０４で受け付けられる。実施形態では、図４Ｂの紙面に向かって上方向（以下、単に上方向ともいう）にスワイプ操作又は領域Ｐ１位置へのタップ操作を行うと「すごく好き（Super Like）」、図４Ｂの紙面に向かって右方向（以下、単に右方向ともいう）にスワイプ操作又は領域Ｐ２位置へのタップ操作を行うと「好き（like）」、図４Ｂの紙面に向かって左方向（以下、単に左方向ともいう）にスワイプ操作又は領域Ｐ３位置へのタップ操作を行うと「好きでない（Do not like）」、図４Ｂの紙面に向かって下方向（以下、単に下方向ともいう）にスワイプ操作又は領域Ｐ４位置へのタップ操作を行うと「食べれない（Cannot Eat）」となっている。

しかしながら、スワイプ操作の方向又はタップ操作の位置と嗜好性の対応関係は、必ずしも図４Ｂに示す例に限られない。利用者Ｕの嗜好性をより詳細に分類して表示装置３００Ｄの画面上下左右及び画面四隅の８方向に対応させるようにしてもよい。また、利用者Ｕの嗜好性を「好き」「嫌い」の２分類とし、表示装置３００Ｄの画面上下２方向へのスワイプ操作又は画面上下の位置のタップ操作に対応させるようにしてもよい。

また、実施形態では、上方向へのスワイプ操作又は領域Ｐ１位置へのタップ操作が受け付けられるとハートマークＭ１（以下、第１画像ともいう）が表示される。なお、「すごく好き（Super Like）」であることを表すため、ハートマークＭ１は赤色であることが好ましい。また、右方向へのスワイプ操作又は領域Ｐ２位置へのタップ操作が受け付けられるとハートマークＭ２（以下、第２画像ともいう）が表示される。なお、「好き（like）」であることを表すため、ハートマークＭ２はピンク色であることが好ましい。また、左方向へのスワイプ操作又は領域Ｐ３位置へのタップ操作が受け付けられるとバッドマークＭ３（以下、第３画像ともいう）が表示される。また、下方向へのスワイプ操作又は領域Ｐ４位置へのタップ操作が受け付けられると落胆した顔のアイコンＭ４（以下、第４画像ともいう）が表示される。なお、これら第１から第４画像の表示は任意であり、表示しても表示しなくともよい。

実施形態では、嗜好性を学習するための食事情報として、料理、食材、調味料、飲料及び調理方法などが提示部２０８により提示される。このため、利用者は、料理、食材、調味料、飲料及び調理方法などについてスワイプ操作又はタップ操作により、嗜好性を入力することとなる。なお、図４Ｂでは、料理として「とんかつ」を、図４Ｃでは、食材として「ピーマン」を、図４Ｄでは、調味料として「からし」を、図４Ｅでは、飲料として「牛乳」を、それぞれ例示している。また、各画面に提示された食事情報の嗜好性が判別できないときは、画面の「Refresh」をタップ操作すると別の食事情報が提示される。

また、嗜好性学習用画面では、好きな食べ方の入力画面（図４Ｆ）及び嫌いな食べ方の入力画面（図４Ｇ）が提示される。利用者Ｕが表示装置３００Ｄの画面に設けられたタッチパネル（入力装置３００Ｃ）の所定の位置をタップ操作することで、画面に表示された食事情報（図４Ｆ、図４Ｇでは「とんかつ」）の好きな食べ方及び嫌いな食べ方が受け付けられる。図４Ｆ及び図４Ｇに示すように実施形態では、主に調味料が提示され、利用者Ｕは、図４Ｆでは、「とんかつ」を食べる際に好む調味料（図４Ｆでは、ハッチングのかかった「マヨネーズ（タルタル）」と「ポン酢（おろしポン酢）」が選択されている）を入力し、図４Ｇでは、「とんかつ」を食べる際に嫌いな調味料（図４Ｇでは、ハッチングのかかった「からし」と「わさび」が選択されている）を入力する。利用者Ｕのタップ操作は、操作受付部３０４により受け付けられ、送信部３０２からサーバ２へと送信され、嗜好性受付部２０４で受け付けられる。

なお、通常、お勧めを提示させる際は、利用者Ｕに好きなもの（好み）を入力させることが多いが、実施形態では、利用者Ｕの「好きでない」、「嫌い」など否定的な項目があるように、利用者Ｕのどちらかいうと食べれない、食べられない嗜好性の学習に注力している点に特徴を有する。

（第１お勧め提示画面）
次に、図４Ｈを参照して、第１お勧め提示画面について説明する。図４Ｈは、図４Ｂから図４Ｇを参照して説明した利用者Ｕの嗜好性に応じて提示されるお勧めの食事情報の提示画面である。本画面では、利用者Ｕへのお勧めの食事情報が一覧で提示される。利用者Ｕは、スワイプ操作又はタップ操作により画面に一覧に提示された食事情報に対する嗜好性（具体的には、パスするかキープするか）を入力することができる。実施形態では、右方向へのスワイプ操作又は画像右側位置へのタップ操作が受け付けられるとキープされる（学習ＤＢ５にキープされた食事情報として登録される）。また、左方向へのスワイプ操作又は画像左側位置へのタップ操作が受け付けられるとパスされ、同じ食事情報が提示されなくなる（学習ＤＢ５にパスされた食事情報として登録される）。

なお、本画面おいても図４Ｂから図４Ｅと同様に、右方向へのスワイプ操作又は画像右側位置へのタップ操作が受け付けられるとハートマーク（以下、第１画像ともいう）が表示される。なお、キープされたことを表すため、ハートマークは赤色であることが好ましい。また、左方向へのスワイプ操作又は画像左側位置へのタップ操作が受け付けられるとバッドマーク（以下、第３画像ともいう）が表示されるが、これら第１，第３画像の表示は任意であり、表示しても表示しなくともよい。また、スワイプ操作の方向又はタップ操作の位置と嗜好性の対応関係は、必ずしも図４Ｈに示す例に限られないのは、図４Ｂから図４Ｅで説明したのと同様である。また、本画面では、利用者Ｕは、画面に表示された星マーク「☆」Ｍ５の数を変更することで嗜好性を修正することもできる。

（第２お勧め提示画面）
次に、図４Ｉを参照して、利用者Ｕへのお勧め食事情報の提示画面（第２お勧め提示画面）について説明する。図４Ｉは、図４Ｈにおいて一覧に提示された食事情報の一つを選択した際に表示される画面の一例である。本画面では、提示部２０８は、食事情報（図４Ｆの例では「トマトパスタ」）に加えて、充足率算出部２０７により算出された各栄養成分量の充足率をレーダーチャートＭ６で提示させる。具体的には、提示部２０８は、充足率算出部２０７により算出された各栄養成分量の充足率の情報をユーザ端末３へ送信するように送信部２０２へ指示する。サーバ２の送信部２０２は、提示部２０８の指示に基づいて、充足率の情報をユーザ端末３へ送信する。ユーザ端末３へ送信された充足率の情報は、受信部３０１で受信され、表示装置制御部３０５により表示装置３００Ｄにレーダーチャート形式で表示される。

（第３お勧め提示画面）
次に、図４Ｊを参照して、利用者Ｕへのお勧め食事情報の提示画面（第３お勧め提示画面）について説明する。図４Ｊは、サーバ２の学習部２０５が学習したお勧めの食事情報に含まれる料理、食材、調味料及び飲料の１以上を提供可能な店舗情報の提示画面の一例である。本画面では、提示部２０８は、学習部２０５が学習したお勧めの食事情報を提供できる店舗情報を提示させる。具体的には、提示部２０８は、店舗ＤＢ３を参照し、学習部２０５が学習したお勧めの食事情報を提供可能な店舗情報及び位置情報をユーザ端末３へ送信するように送信部２０２へ指示する。サーバ２の送信部２０２は、提示部２０８の指示に基づいて、店舗情報及び位置情報をユーザ端末３へ送信する。ユーザ端末３へ送信された食事情報は、受信部３０１で受信され、表示装置制御部３０５により表示装置３００Ｄに表示される。

「お勧め提示システム１の処理」
図５Ａ〜図５Ｅは、実施形態に係るお勧め提示システム１の処理の一例を示すフローチャートである。以下、図５Ａ〜図５Ｅを参照して、実施形態に係るサーバ２の処理について説明するが、図１〜図４Ｇを参照して説明した構成と同一の構成には同一の符号を付して重複する説明を省略する。

（利用者登録処理）
図５Ａは、実施形態に係るお勧め提示システム１の利用者登録処理の一例を示すフローチャートである。以下、図５Ａを参照して、お勧め提示システム１の利用者登録処理について説明する。

（ステップＳ１０１）
初めに、利用者は、ユーザ端末３の入力装置３００Ｃを操作してサーバ２へアクセスし、ユーザ端末３の表示装置３００Ｄにログイン画面（図４Ａ参照）を表示させる。利用者は、ユーザ端末３の入力装置３００Ｃを操作して、新規会員登録ボタン１００４をクリックまたはタップ操作などすることで、新規会員登録の画面へ遷移する。利用者Ｕは、ユーザ端末３の入力装置３００Ｃを操作して属性情報を入力する。入力された属性情報は、操作受付部３０４で受け付けられる。受け付けられた属性情報は、送信部３０２からサーバ２へと送信される。なお、利用者Ｕの属性情報については、属性ＤＢ２で説明したので重複する説明を省略する。

（ステップＳ１０２）
サーバ２の受信部２０１は、ユーザ端末３から送信された属性情報を受信する。受信部２０１で受信された属性情報は、記憶装置制御部２０３により、ユーザＩＤに関連付けて記憶装置２００Ｂの属性ＤＢ２に格納される。

なお、既に会員登録（利用者登録）がされている場合、利用者Ｕは、ユーザ端末３の入力装置３００Ｃを操作して、ログインＩＤおよびパスワードを入力して、ログインボタン１００３をクリックまたはタップ操作などすることで、入力したログインＩＤ及びパスワードがユーザ端末３の送信部３０２からネットワーク４を介してサーバ２へと送信され、ログインすることができる。

（第１学習処理）
図５Ｂは、実施形態に係るお勧め提示システムの第１学習処理の一例を示すフローチャートである。以下、図５Ｂを参照して、お勧め提示システム１の第１学習処理について説明する。図５Ｂの第１学習処理では、図４Ｂから図４Ｇを参照してしたように、初めてお勧め提示システム１を利用する利用者の嗜好性を学習する。

（ステップＳ２０１）
サーバ２の提示部２０８は、食事情報が格納された食事情報ＤＢ１（第１データベース）を参照し、食事情報ＤＢ１に格納されている食事情報を利用者Ｕに提示させる。具体的には、提示部２０８は、食事情報ＤＢ１に格納されている食事情報を所定の順序で読み出して、送信部２０２にユーザ端末３へ送信するように指示する。送信部２０２は、提示部２０８の指示に基づいて、食事情報をユーザ端末３へ送信する。

（ステップＳ２０２）
ユーザ端末３の受信部３０１が食事情報を受信すると、表示装置制御部３０５は、受信部３０１で受信した食事情報を表示装置３００Ｄに表示させる。利用者Ｕは、表示装置３００Ｄの画面に設けられたタッチパネル（入力装置３００Ｃ）を異なる方向にスワイプ操作又は所定の位置をタップ操作して画面に表示された食事情報に対する嗜好性を入力する。利用者Ｕのスワイプ操作又はタップ操作は、操作受付部３０４により受け付けられ、送信部３０２からサーバ２へと送信され、サーバ２の受信部２０１で受信された後、嗜好性受付部２０４で受け付けられる。また、利用者Ｕは、表示装置３００Ｄの画面に設けられたタッチパネル（入力装置３００Ｃ）の所定の位置をタップ操作して好きな食べ方、嫌いな食べ方を入力する。利用者Ｕのタップ操作は、操作受付部３０４により受け付けられ、送信部３０２からサーバ２へと送信され、サーバ２の受信部２０１で受信された後、嗜好性受付部２０４で受け付けられる。

（ステップＳ２０３）
学習部２０５は、嗜好性受付部２０４で受け付けられた情報に基づいて、利用者Ｕの食事の嗜好性を学習する。具体的には、学習部２０５は、嗜好性受付部２０４により受け付けられた嗜好性に応じて、図２Ｃに示す各タグに対して嗜好性の数値を付与する。

（ステップＳ２０４）
学習部２０５は、利用者Ｕの嗜好性の学習が終了したか否かを判定する。利用者Ｕの嗜好性の学習が終了していない場合（ステップＳ２０４のＮＯ）、提示部２０８は、ステップＳ２０１の処理へ移行し、次の食事情報を提示させる。また、利用者Ｕの嗜好性の学習が終了している場合（ステップＳ２０４のＹＥＳ）、サーバ２は、第１学習処理を終了する。なお、第１学習処理の終了の判断は、第１学習処理において予め決めておいた食事情報を提示し、この予め決めておいた食事情報の全てについて嗜好性の学習が終了すれば、利用者Ｕの嗜好性の学習が終了したと判定してもよい。

なお、ステップＳ２０１の処理において、食事情報ＤＢ１に格納されている食事情報を読み出す所定の順序は、任意であり、食事、食材、調味料、飲料の順に読み出してもよいし、食事、食材、調味料、飲料をランダムに読み出して提示させるようにしてもよい。また、上述したように第１学習処理において提示する食事情報を予め決めておいてもよい。

（第２学習処理）
図５Ｃは、実施形態に係るお勧め提示システムの第２学習処理の一例を示すフローチャートである。以下、図５Ｃを参照して、お勧め提示システム１の第２学習処理について説明する。図５Ｃの第２学習処理では、図４Ｈを参照してしたように、第１学習処理で学習部２０５が学習したお勧めの食事情報を利用者Ｕに提示して、利用者の嗜好性（主にキープとパス）を学習する。

（ステップＳ３０１）
サーバ２の提示部２０８は、食事情報が格納された食事情報ＤＢ１（第１データベース）を参照し、第１学習処理で学習部２０５が学習したお勧めの食事情報を利用者Ｕに提示させる。具体的には、提示部２０８は、学習ＤＢ５に格納されている利用者Ｕの食事の嗜好性のテーブルデータを参照し、各タブの合計点数の高いもの、換言すると好きと推測されるものから食事情報を送信部２０２にユーザ端末３へ送信するように指示する。送信部２０２は、提示部２０８の指示に基づいて、食事情報をユーザ端末３へ送信する。ユーザ端末３の受信部３０１が食事情報を受信すると、表示装置制御部３０５は、受信部３０１で受信した食事情報を表示装置３００Ｄに表示させる。

（ステップＳ３０２）
ユーザ端末３の受信部３０１が食事情報を受信すると、表示装置制御部３０５は、受信部３０１で受信した食事情報を表示装置３００Ｄに表示させる。利用者Ｕは、表示装置３００Ｄの画面に設けられたタッチパネル（入力装置３００Ｃ）を操作して画面に表示された食事情報に対する嗜好性を入力する。具体的には、利用者Ｕは、画面に表示された食事情報に対してキープ操作、パス操作又は星マーク「☆」Ｍ５の数を変更する操作を行う。利用者Ｕによる操作は、操作受付部３０４により受け付けられ、送信部３０２からサーバ２へと送信され、サーバ２の受信部２０１で受信された後、嗜好性受付部２０４で受け付けられる。

（ステップＳ３０３）
学習部２０５は、嗜好性受付部２０４により受け付けられた情報がキープ操作を行った情報であるか否かを判定する。キープ操作を行った情報である場合（ステップＳ３０３のＹＥＳ）、ステップＳ３０５の処理へ移行する。なお、このキープ操作は、サーバ２の学習部２０５での学習にも利用される。また、キープ操作を行った情報でない場合（ステップＳ３０３のＮＯ）、ステップＳ３０４の処理へ移行する。

（ステップＳ３０４）
学習部２０５は、嗜好性受付部２０４により受け付けられた情報が、パス操作を行った情報であるか否かを判定する。パス操作を行った情報である場合（ステップＳ３０４のＹＥＳ）、ステップＳ３０５の処理へ移行する。なお、このパス操作は、サーバ２の学習部２０５での学習にも利用される。また、パス操作を行った情報でない場合（ステップＳ３０４のＮＯ）、ステップＳ３０６の処理へ移行する。

（ステップＳ３０５）
学習部２０５は、嗜好性受付部２０４で受け付けられた情報（キープ又はパス）に基づいて、キープ又はパスの操作を受け付けた食事情報にキープ又はパスのタグを付与して学習ＤＢ５へ記憶させる。食事情報へキープ又はパスのタグを付与することで、利用者Ｕがキープ又はパスした食事情報の呼び出しが可能となる。

（ステップＳ３０６）
学習部２０５は、嗜好性受付部２０４で受け付けられた情報（ステップＳ３０３，Ｓ３０４でのキープ操作やパス操作、図４Ｈの星マーク「☆」Ｍ５の個数）に基づいて、利用者Ｕの食事の嗜好性を学習する。具体的には、学習部２０５は、嗜好性受付部２０４により受け付けられた嗜好性（ステップＳ３０３，Ｓ３０４でのキープ操作やパス操作、星マーク「☆」の個数）に応じて、図２Ｃに示す各タグに対して嗜好性の数値を付与する。

（ステップＳ３０７）
学習部２０５は、利用者Ｕの嗜好性の学習が終了したか否かを判定する。利用者Ｕの嗜好性の学習が終了していない場合（ステップＳ３０７のＮＯ）、提示部２０８は、ステップＳ３０１の処理へ移行し、次の食事情報を提示させる。また、利用者Ｕの嗜好性の学習が終了している場合（ステップＳ３０７のＹＥＳ）、サーバ２は、第２学習処理を終了する。

（第１お勧め提示処理）
図５Ｄは、実施形態に係るお勧め提示システムの第１お勧め提示処理の一例を示すフローチャートである。以下、図５Ｄを参照して、お勧め提示システム１の第１お勧め提示処理について説明する。図５Ｄの第１お勧め提示処理では、学習部２０５で学習したお勧めの食事情報を提示させる。

（ステップＳ４０１）
提示部２０８は、学習ＤＢ５を参照する。具体的には、提示部２０８は、学習部２０５により学習された利用者Ｕの食事の嗜好性のテーブルデータ（図２Ｃ参照）を参照し、各タブの合計点数が高いもの、換言すると前記合計点数が所定値以上である利用者Ｕが好きと推定される食事情報を一覧に提示させる。提示部２０８は、提示させる食事情報をユーザ端末３へ送信するよう送信部２０２へ指示し、送信部２０２は、提示部２０８の指示に基づいて食事情報をユーザ端末３へ送信する。ユーザ端末３の受信部３０１が食事情報を受信すると、表示装置制御部３０５は、受信部３０１で受信した食事情報を表示装置３００Ｄに一覧に表示させる。

（ステップＳ４０２）
ステップＳ４０２では、利用者Ｕが表示装置４００Ｄに一覧に表示された食事情報のいずれかを選択する操作（例えば、タップ操作など）を行ったか否かを判定する。ユーザ端末３の操作受付部３０４で一覧に表示された食事情報のいずれかを選択する操作が受け付けられると、受信部３０１で受け付けられた操作内容をサーバ２へと送信する。

（ステップＳ４０３）
サーバ２の受信部２０１で一覧に表示された食事情報のいずれかを選択する操作が受け付けられた操作内容が受信されると（ステップＳ４０２のＹＥＳ）、栄養成分量算出部２０６は、栄養成分量算出用ＤＢ４（第３データベース）を参照し、利用者Ｕの属性情報（指定メソッド及び体重）に応じて、１食に必要な栄養成分量を栄養成分毎に算出する。

（ステップＳ４０４）
充足率算出部２０７は、提示部２０８により提示された食事情報の栄養成分量が、栄養成分量算出部２０６で算出された栄養成分量を充足する充足率をステップＳ４０２で選択された食事情報について算出する。

（ステップＳ４０５）
提示部２０８は、充足率算出部２０７で算出された充足率を提示させる。ユーザ端末３の受信部３０１が充足率を受信すると、表示装置制御部３０５は、受信部３０１で受信した充足率を表示装置３００Ｄに表示させる（図４ＩのレーダーチャートＭ６を参照）。

（第２お勧め提示処理）
図５Ｅは、実施形態に係るお勧め提示システムの第２お勧め提示処理の一例を示すフローチャートである。以下、図５Ｅを参照して、お勧め提示システム１の第２お勧め提示処理について説明する。図５Ｅの第２お勧め提示処理では、学習部２０５で学習したお勧めの食事情報に含まれる料理、食材、調味料及び飲料の１以上を提供可能な店舗情報を提示させる。

（ステップＳ５０１）
提示部２０８は、学習ＤＢ５を参照する。具体的には、提示部２０８は、学習部２０５により学習された利用者Ｕの食事の嗜好性のテーブルデータ（図２Ｃ参照）を参照し、各タブの合計点数の高いもの、換言すると前記合計点数が所定値以上である利用者Ｕが好きと推定される食事情報を抽出する。

（ステップＳ５０２）
提示部２０８は、学習部２０５が学習したお勧めの食事情報を提供できる店舗情報を提示させる。具体的には、提示部２０８は、店舗ＤＢ３を参照し、ステップＳ５０１で抽出された食事情報を提供可能な店舗情報及び位置情報をユーザ端末３へ送信するように送信部２０２へ指示する。サーバ２の送信部２０２は、提示部２０８の指示に基づいて、店舗情報及び位置情報をユーザ端末３へ送信する。ユーザ端末３へ送信された食事情報は、受信部３０１で受信され、表示装置制御部３０５により表示装置３００Ｄに表示される。なお、店舗ＤＢ３に店舗で提供されるメニューや料金を店舗毎に登録し、店舗情報として提示させるようにしてもよい。

以上のように、実施形態に係るサーバ２は、利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事情報を提示するお勧め提示装置である。サーバ２は、２以上の食事情報が格納された食事情報ＤＢ１を参照し、食事情報を利用者Ｕに提示させる提示部２０８と、提示部２０８により提示された食事情報に対する利用者Ｕの嗜好性を、複数段階の指標により受け付ける嗜好性受付部２０４と、嗜好性受付部２０４により受け付けられた嗜好性に応じて、利用者Ｕの食事の嗜好性を学習する学習部２０５と、提示部２０８は、学習部２０５で学習された利用者Ｕの嗜好性に応じて、お勧めの食事情報を利用者Ｕに提示させる。このため、簡易な操作で利用者Ｕの嗜好性を学習して、お勧めの食事情報を提示することができる。

サーバ２の嗜好性受付部２０４は、食事情報が提示される画面に対するスワイプ操作の向きに応じて、食事情報に対する利用者Ｕの嗜好性を受け付ける。このため、利用者Ｕは、簡易な操作で嗜好性を入力することができる。

サーバ２の嗜好性受付部２０４は、食事情報が提示される画面に対するタップ操作の位置に応じて、食事情報に対する利用者Ｕの嗜好性を受け付ける。このため、利用者Ｕは、簡易な操作で嗜好性を入力することができる。

また、食事情報には、料理、食材、調味料、飲料及び調理方法などに関する１以上の情報が含まれているため、料理だけでなく、食材、調味料、飲料及び調理方法に関する利用者の総合的な嗜好性を学習することができ、お勧めの精度が向上する。

また、サーバ２の提示部２０８は、食事情報と、食事情報に含まれる料理、食材、調味料及び飲料の１以上を提供可能な店舗情報とが関連付けて格納された店舗ＤＢ３を参照し、学習部２０５で学習された利用者Ｕの嗜好性に応じて、店舗情報を利用者Ｕに提示させる。このため、利用者Ｕは、お勧めの食事をレストランで外食したり、食材などをスーパーで購入して自炊したりすることができる。

また、サーバ２は、食事情報に含まれる栄養成分量が栄養成分毎に関連付けて格納された栄養成分量算出用ＤＢ４を参照し、提示部２０８が提示した食事情報に含まれる栄養成分量を前記栄養成分毎に算出する栄養成分量算出部２０６と、栄養成分量算出部２０６で算出された各栄養成分量の利用者Ｕが必要な栄養成分量に対する充足率を算出する充足率算出部２０７とを備える。そして、提示部２０８は、充足率算出部２０７で算出された各栄養成分量の充足率を提示させる。このため、利用者Ｕは、提示されたお勧めの食事情報が必要な栄養成分をどれだけ充足しているかを確認することができる。

また、実施形態では、食事情報には、該食事情報を分類するための分類情報が関連付けて食事情報ＤＢ１に格納されている。また、学習部２０５は、嗜好性受付部２０４により受け付けられた嗜好性に応じて、分類情報に対する利用者Ｕの評価を付与することにより、利用者Ｕの食事の嗜好性を学習する。また、属性情報には、料理及び調理方法の少なくとも一方が含まれる。このため、利用者Ｕの嗜好性を詳細に学習することができる。

また、ユーザ端末３は、食事情報が表示される画面を有する表示装置３００Ｄと、スワイプ操作の向き又はタップ操作の位置を検知する入力装置（タッチパネル）３００Ｃとを備える。このため、利用者Ｕは、簡易な操作で嗜好性を入力することができる。

[実施形態の変形例１]
上記実施形態では、サーバ２に、記憶装置２００Ｂ、記憶装置制御部２０３、嗜好性受付部２０４、学習部２０５、栄養成分量算出部２０６、充足率算出部２０７及び提示部２０８（第1から第３提示部）を備えているが、これら記憶装置２００Ｂ、記憶装置制御部２０３、嗜好性受付部２０４、学習部２０５、栄養成分量算出部２０６、充足率算出部２０７及び提示部２０８（第1から第３提示部）をユーザ端末３へ備え、ユーザ端末３単体（スタンドアロン状態）で利用者Ｕの嗜好性を学習してお勧めの食事情報を提示させるようにしてもよい。この場合、ユーザ端末３がお勧め提示装置となる。

[実施形態の変形例２]
学習した嗜好性に応じて食事情報を提示させる際に、提示させる食事情報の分類（例えば、外食、中食、自炊など）に応じて食事情報を提示させるようにしてもよい。この場合、食事情報ＤＢ１に格納された食事情報毎に外食、中食、自炊などのタグを付与し、利用者Ｕが外食のお勧めを希望した場合には、外食のタグが付与された食事情報からお勧めを提示させ、利用者Ｕが中食のお勧めを希望した場合には、中食のタグが付与された食事情報からお勧めを提示させ、利用者Ｕが自炊のお勧めを希望した場合には、自炊のタグが付与された食事情報からお勧めを提示させるようにすればよい。

また、この場合、店舗ＤＢ３の店舗情報毎に外食、中食、自炊などのタグを付与し、利用者Ｕが外食のお勧めを希望した場合には、外食のタグが付与された店舗情報からお勧めの店舗情報を提示させ、利用者Ｕが中食のお勧めを希望した場合には、中食のタグが付与された店舗情報からお勧めの店舗情報を提示させ、利用者Ｕが自炊のお勧めを希望した場合には、自炊のタグが付与された店舗情報からお勧めの店舗情報を提示させるようにすればよい。

[実施形態の変形例３]
また、複数の利用者Ｕに対するお勧めの食事情報を提示させるように構成してもよい。例えば、近くに存在するユーザ端末３を連携させて、連携されたユーザ端末３の利用者Ｕに共通するお勧めの食事情報を提示させるようにしてもよい。この場合、連携されたユーザ端末３の利用者Ｕそれぞれの（学習ＤＢ５に格納された）食事の嗜好性に共通する食事情報を提示させるようにしてもよいし、「食べれない（Cannot Eat）」ものや嫌いなもの以外の食事情報を提示させるようにしてもよい。なお、近くに存在するユーザ端末３の検出は、ユーザ端末３にＧＰＳを備え、ユーザ端末３の位置情報を利用して検出するようにしてもよいし、Bluetooth通信により近くに存在するユーザ端末３の検出するように構成してもよい。また、図６に示すようにユーザ端末３に赤外線通信機能を備え、近くにいる利用者Ｕ同士で赤外線通信機能を利用してユーザ端末３を連携させるようにしてもよい。

[実施形態の変形例４]
また、利用者Ｕの位置情報に基づいて、店舗情報を提示させるようにしてもよい。ここで、位置情報とは、利用者Ｕの位置情報である。利用者Ｕの位置情報は、ユーザ端末３にＧＰＳセンサを備え、該ＧＰＳセンサから位置情報を取得し、該取得された位置情報の近くに位置する店舗を提示させるようにしてもよい。また、利用者Ｕの行動スケジュール（例えば、グループウェアのスケジュール機能を利用して入力された利用者の予定）から利用者Ｕの旅行先や出張先の位置情報を取得し、該取得された位置情報の近くに位置する店舗を提示させるようにしてもよい。

なお、ＧＰＳセンサ以外にも、ユーザ端末３の通信に利用している基地局の位置情報を利用するようにしてもよい。また、加速度センサ、ジャイロ、地図とのマッチングなどの技術によって、自律的に位置を推定する機能を有するようにしてもよい。その他、ＩＰアドレスによる位置推定やＷｉ−Ｆｉを利用した位置推定を利用するようにしても良い。ＩＰアドレスによる位置推定の場合、各プロバイダが利用者向けに提供しているＩＰアドレスとプロバイダの所在地情報を対応付けるデータベースを構築することで、ＩＰアドレスから現在地を大まかに推定することが可能である。また、無線ＬＡＮ搭載機器では、認証を行わずとも、周囲の無線ＬＡＮ機器のＭＡＣアドレス情報や電波の強度が取得できる。そこで、この情報と既知の位置を関連付けるデータベースを構築することで、Ｗｉ−Ｆｉの電波を利用した位置推定が可能となる。また、利用者Ｕが、表示装置３００Ｄに表示される地図上の位置を指定すると、該指定した位置に応じて店舗情報を提示させるようにしてもよい（例えば、指定した位置の近くの店舗情報を提示させるなど）。

[実施形態の変形例５]
また、利用者Ｕの属性情報に目的（例えば、「栄養バランスよく」、「ダイエット」）を加えるようにしてもよい。利用者Ｕの属性情報に「栄養バランスよく」が関連付けられている場合、提示部２０８は、お勧めの食事情報の中から栄養バランスのよい食事情報から提示させる。また、利用者Ｕの属性情報に「ダイエット」が関連付けられている場合、提示部２０８は、お勧めの食事情報の中からカロリーの低い食事情報から提示させる。栄養バランスのよい食事であるか、カロリーの低い食事であるかなどは、栄養成分量算出部２０６により栄養成分毎に算出される栄養成分量を参照することで判定することができる。

なお、「栄養バランスよく」、「ダイエット」以外にも、病状（腎不全、高血圧、糖尿病など）の治療、改善、進行の抑制など医療目的だけでなく、なんとなく体がだるい、疲れるといった病気ではないが症状がある場合（いわゆる未病状態）、及び「体力アップ」、「糖尿病」。「腎不全」といった目的（メソッドともいう）などを利用者Ｕの属性情報に加えるようにしてもよい。このように利用者Ｕの属性情報に目的を加える場合、目的毎に各栄養成分量の範囲（上限と下限）を決めておき、提示部２０８が、学習部２０５で学習された利用者Ｕの嗜好性に応じて食事情報を提示させる際に、目的毎に決められた各栄養成分量の範囲（上限と下限）内となる食事情報を提示させるようにすればよい。

また、目的に応じて栄養成分毎に重みづけを行い、該重みづけに応じて各栄養成分の下限及び上限を算出するとよい。例えば、基本条件（年齢、ＢＭＩ、体重など）、既往症（血糖値が高い、腎機能低下、血圧が高い、コレステロール値が高いなど）、生活習慣（飲酒量、喫煙の有無、偏食、暴飲暴食気味など）、日々の症状（例えば、寝つきが悪い、疲れやすい、風邪をひきやすいなど）、願望（痩せたい、太りたい、筋量をアップしたい、免疫力をアップしたいなど）など目的に応じて複数のグループに分類し、この分類したグループごとに重みづけを行い、各栄養成分の下限及び上限を算出してもよい。

[実施形態の変形例６]
また、ユーザ端末３からお勧めされた食事情報に含まれる料理、食材、調味料、飲料などを発注・決済（予め登録したクレジットカードでの決済や口座引き落としなど）できるように構成してもよい。また、レストランなど外食用店舗の予約ができるように構成してもよい。

[実施形態の変形例７]
なお、上記実施形態では、学習部２０５は、分類情報を構成する各タグに対して嗜好性の数値を付与・更新することで、利用者Ｕの好みを学習しているが、以下のようにして利用者Ｕの好みを学習し、学習した嗜好性に応じてお勧めの食事情報や店舗情報などを提示するようにしてもよい。

例えば、食事情報ごとに、味（例えば、甘い、辛い、酸っぱい、苦い、塩味、旨味、青臭いなど）、食感（例えば、みずみずしい、のどごし、かみごたえ、ジューシー、柔らかさなど）、オノマトペ（擬音語化された食感のこと。例えば、ふわふわ、とろとろ、もちもち、ほくほくなど）など、各食事情報の特性を点数化した数値属性（図７（ａ）参照）を関連付けて食事情報ＤＢ１に格納する。

また、各利用者Ｕにも、利用者Ｕの嗜好性を示す数値属性を持たせ、学習ＤＢ５に格納する。そして、学習部２０５は、学習ＤＢ５に格納された各利用者Ｕの数値属性（味、食感、オノマトペの値）を、嗜好性受付部２０４で受け付けた内容に応じて付与・更新する。

また、利用者Ｕの好みの食事情報を提示する際には、提示部２０８は、食事情報のもつ数値属性と、利用者Ｕの数値属性との距離（例えば、ユークリッド距離）を求め（図７（ｂ）参照）、この距離が所定距離にある食事情報をお勧めとして利用者Ｕへ提示する。距離が近いほど利用者Ｕの好みに近く、距離が遠いほど利用者Ｕの好みではない。このようにしても、利用者Ｕの嗜好性を学習してお勧めを提示することができる。図７（ｂ）は、「とんかつ」のもつ数値属性と、利用者Ｕのもつ数値属性とを示したものである。なお、図７（ｂ）では、説明のために味（甘い、辛い、酸っぱい、苦い）だけを示している。

[実施形態の変形例８]
また、図８に示すように、利用者Ｕの嗜好性をどの程度学習したか（以下、学習度ともいう）をユーザ端末３の表示装置３００Ｄに表示させるようにしてもよい。この場合、サーバ２に、学習部２０５での学習度を利用者Ｕごとに算出する学習度算出部を備えるようにし、この学習度算出部で算出された利用者Ｕごとの学習度を提示させる。なお、学習度の算出には、種々の手法を利用することができる。例えば、食事情報ＤＢ１に格納されている食事情報の何％に対して利用者Ｕの嗜好性が受け付けられたかに応じて学習度を算出してもよいし、お勧めとして提示した食事情報に対して受け付けられた利用者Ｕの嗜好性の正答率、お勧めとして提示した食事情報を利用者Ｕがキープする割合（％）などに応じて学習度を算出してもよい。なお、図８では、学習度を算出する項目として「料理」、「食材」、「飲料」、「調理方法」、「アレルギー食材」を例示しているが、これに限られず他の項目、例えば、図７（ａ）に例示した味、食感、オノマトペなどの項目について学習度を算出して利用者Ｕへ提示するようにしてもよい。なお、「好みの精度を上げる」をタップ操作すると図５Ｃの第２学習処理を実行するように構成してもよい。第２学習処理を実行する場合、学習度の低い項目を優先して学習するようにしてもよい。

以上説明したように、本発明は、簡易な操作で利用者の嗜好性を学習してお勧めを提示するお勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法及びお勧め提示プログラムを提供することができる。

１ お勧め提示システム
２ サーバ（お勧め提示装置）
２００Ａ 通信ＩＦ
２００Ｂ 記憶装置
２００Ｃ ＣＰＵ
２０１ 受信部
２０２ 送信部
２０３ 記憶装置制御部
２０４ 嗜好性受付部
２０５ 学習部
２０６ 栄養成分量算出部
２０７ 充足率算出部
２０８ 提示部（第1から第３提示部）
３ ユーザ端末
３００Ａ 通信ＩＦ
３００Ｂ 記憶装置
３００Ｃ 入力装置
３００Ｄ 表示装置
３００Ｅ ＣＰＵ
３０１ 受信部
３０３ 送信部
３０３ 記憶装置制御部
３０４ 操作受付部
３０５ 表示装置制御部
ＤＢ１ 食事情報データベース（第１データベース）
ＤＢ２ 属性データベース
ＤＢ３ 店舗データベース（第２データベース）
ＤＢ４ 栄養成分量算出用データベース（第３データベース）
ＤＢ５ 学習データベース

Claims (13)

1. 利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事を提示するお勧め提示装置であって、
   食事と、前記食事の調理方法とが関連付けて格納された第１データベースを参照し、前記食事を提示させる第１提示部と、
   前記第１提示部により提示された食事に対する前記利用者の嗜好性を、複数段階の指標により受け付ける嗜好性受付部と、
   前記嗜好性受付部により受け付けられた複数段階の指標に応じて、前記食事に関連付けられた食事の調理方法に対して前記利用者の評価を付与することにより、前記利用者の嗜好性を学習する学習部と、を備え、
   前記第１提示部は、
   前記学習部で学習された前記利用者の嗜好性に応じて、前記利用者にお勧めの食事を提示させることを特徴とするお勧め提示装置。
2. 前記第１データベースには、
   前記食事と、前記食事に利用される調味料とが関連付けて格納され、
   前記学習部は、
   前記嗜好性受付部により受け付けられた複数段階の指標に応じて、前記食事に関連付けられた食事に利用される調味料に対して前記利用者の評価を付与することにより、前記利用者の嗜好性を学習することを特徴とする請求項１に記載のお勧め提示装置。
3. 前記第１データベースには、
   前記食事と、前記食事の食感とが関連付けて格納され、
   前記学習部は、
   前記嗜好性受付部により受け付けられた複数段階の指標に応じて、前記食事に関連付けられた食事の食感に対して前記利用者の評価を付与することにより、前記利用者の嗜好性を学習することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のお勧め提示装置。
4. 前記第１データベースには、
   前記食事と、前記食事の味とが関連付けて格納され、
   前記学習部は、
   前記嗜好性受付部により受け付けられた複数段階の指標に応じて、前記食事に関連付けられた食事の味に対して前記利用者の評価を付与することにより、前記利用者の嗜好性を学習することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のお勧め提示装置。
5. 前記嗜好性受付部は、
   前記利用者の嗜好性を方向性の異なる複数段階の指標により受け付け、
   前記学習部は、
   前記嗜好性受付部により受け付けられた前記嗜好性の方向性に応じて、前記評価を増減することにより、前記利用者の嗜好性を学習することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載のお勧め提示装置。
6. 前記方向性には、
   前記食事の好き嫌いが含まれることを特徴とする請求項５に記載のお勧め提示装置。
7. 前記嗜好性受付部は、
   前記食事が提示される画面に対するスワイプ操作の向きに応じて、前記食事に対する前記利用者の嗜好性を受け付けることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載のお勧め提示装置。
8. 前記嗜好性受付部は、
   前記食事が提示される画面に対するタップ操作の位置に応じて、前記食事に対する前記利用者の嗜好性を受け付けることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載のお勧め提示装置。
9. 前記食事と、前記食事を提供可能な店舗情報とが関連付けて格納された第２データベースを参照し、前記学習部で学習された前記利用者の嗜好性に応じて、前記店舗情報を提示させる第２提示部を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載のお勧め提示装置。
10. 前記店舗には、位置情報が関連付けて前記第２データベースに格納され、
    前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得部を備え、
    前記第２提示部は、
    前記位置情報取得部で取得された前記利用者の位置情報に応じて、前記店舗を提示させることを特徴とする請求項９に記載のお勧め提示装置。
11. 前記食事に含まれる栄養成分量が栄養成分毎に関連付けて格納された第３データベースを参照し、前記第１提示部が提示した食事に含まれる前記栄養成分量を前記栄養成分毎に算出する栄養成分量算出部と、
    前記栄養成分量算出部で算出された各栄養成分量の前記利用者が必要な栄養成分量に対する充足率を算出する充足率算出部と、
    前記充足率算出部で算出された各栄養成分量の充足率を提示させる第３提示部を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれかに記載のお勧め提示装置。
12. 利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事を提示するお勧め提示方法であって、
    第１提示部が、食事と、前記食事の調理方法とが関連付けて格納された第１データベースを参照し、前記食事を提示させる工程と、
    嗜好性受付部が、前記第１提示部により提示された食事に対する前記利用者の嗜好性を、複数段階の指標により受け付ける工程と、
    学習部が、前記嗜好性受付部により受け付けられた複数段階の指標に応じて、前記食事に関連付けられた食事の調理方法に対して前記利用者の評価を付与することにより、前記利用者の嗜好性を学習する工程と、
    前記第１提示部が、前記学習部で学習された前記利用者の嗜好性に応じて、前記利用者にお勧めの食事を提示させる工程と、
    を有することを特徴とするお勧め提示方法。
13. 利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事を提示するお勧め提示プログラムであって、
    コンピュータを、
    食事と、前記食事の調理方法とが関連付けて格納された第１データベースを参照し、前記食事を提示させる第１提示部、
    前記第１提示部により提示された食事に対する前記利用者の嗜好性を、複数段階の指標により受け付ける嗜好性受付部、
    前記嗜好性受付部により受け付けられた複数段階の指標に応じて、前記食事に関連付けられた食事の調理方法に対して前記利用者の評価を付与することにより、前記利用者の嗜好性を学習する学習部、として機能させ、
    前記第１提示部を、前記学習部で学習された前記利用者の嗜好性に応じて、前記利用者にお勧めの食事を提示させるように機能させることを特徴とするお勧め提示プログラム。

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