JP6978143B1 - 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】本実施形態に係る情報処理システムは、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する情報処理システム等を提供する。【解決手段】本実施形態に係る情報処理システムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、を備える。【選択図】図1

Description

本開示は、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムに関する。
従来、血糖値の測定は、ユーザから血液を採取する侵襲測定方法によって行われていたが、血液採取を伴うために日常的に血糖値を測定して健康状態を把握するにはユーザの負担が大きかった。
そこで、血糖値の測定を非侵襲で測定する方法が検討されている。例えば、特許文献1及び特許文献2においては、ユーザから測定した脈波情報に基づき血糖値を算出する方法が開示されている。
特許第6851664号公報 特許第6544751号公報
しかしながら、単に血糖値が測定されるだけではユーザが得られる利益は十分ではなく、特に日常的に装着する測定装置(例えば、いわゆるウェアラブル装置)で取得した膨大な経時的な血糖値情報の有効な利用方法については、さらなる検討が求められている。
そこで、本開示では、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムについて説明する。
本開示の一態様における情報処理システムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、を備える。
本開示によれば、測定データに基づき生成される血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。
本開示の一実施形態に係る情報処理システムを示すブロック構成図である。 図1の管理サーバ100のハードウェア構成を示す図である。 図2の記憶部120および制御部130の機能を例示したブロック図である。 図3の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。 図1の情報処理システム1の処理の例を示すフローチャートである。
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態によるシステムは、以下のような構成を備える。
[項目1]
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理システムであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
[項目2]
前記食事関連情報が、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報を含む場合、
前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報からピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事タイミング情報または食事回数情報の少なくともいずれかを生成する、
ことを特徴とする項目1に記載の情報処理システム。
[項目3]
前記食事関連情報が、ユーザの食事タイミング情報を含む場合、
前記食事タイミング情報は、前記ピーク値情報に含まれる時間情報が示す時間から所定時間前に遡った時間を示す時間情報である、
ことを特徴とする項目2に記載の情報処理システム。
[項目4]
前記食事関連情報が、食事回数情報を含む場合、
前記食事回数情報は、前記ピーク値情報が検出された回数を示す情報である、
ことを特徴とする項目2または項目3のいずれかに記載の情報処理システム。
[項目5]
前記食事関連情報生成部は、前記食事タイミング情報または食事回数情報の少なくともいずれかに基づき、食事タイミングまたは食事回数の少なくともいずれかの変更に関する通知情報を生成する、
ことを特徴とする項目2ないし項目4のいずれかに記載の情報処理システム。
[項目6]
前記食事関連情報が、さらに摂取推定値情報を含む場合、
前記摂取推定値情報は、前記ピーク値情報により判定された食事における、少なくともGI値、糖質量、カロリー値のいずれかの摂取推定範囲である、
ことを特徴とする項目2ないし項目5のいずれかに記載の情報処理システム。
[項目7]
前記食事関連情報が、食事タイミング情報及び食事期間情報を含む場合、
前記食事期間情報は、前記食事タイミング情報を基準として設定される食事検出期間内において、少なくとも動作情報を含む前記生体データに基づき食事行動情報が判定された期間である、
ことを特徴とする項目2ないし項目6のいずれかに記載の情報処理システム。
[項目8]
前記食事関連情報が、食事期間傾向情報を含む場合、
前記食事期間傾向情報は、前記食事期間情報と基準食事期間とを比較して判定される、
ことを特徴とする項目7に記載の情報処理システム。
[項目9]
前記食事関連情報生成部は、前記食事期間傾向情報に基づき、食事期間の変更に関する通知情報を生成する、
ことを特徴とする項目8に記載の情報処理システム。
[項目10]
前記食事関連情報生成部は、ユーザ情報に関連付けられ、ユーザの血糖値の傾向に関する情報を示す血糖値傾向情報に基づいて前記食事関連情報を生成する、
ことを特徴とする項目1ないし項目9のいずれかに記載の情報処理システム。
[項目11]
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行うサーバであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、
を備えることを特徴とするサーバ。
[項目12]
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理方法であって、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成するステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
[項目13]
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成するステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各実施形態で示される特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。
<構成>
図1は、本開示の実施の形態に係る情報処理システム1を示すブロック構成図である。この情報処理システム1は、例えば、ネットワークNWを介して測定装置300からユーザの測定データを管理サーバ100にて所定の周期的なタイミングで受信し、当該測定データに対して所定の演算を行うことで生体データを生成し、当該生体データに基づき少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成するシステムである。
情報処理システム1は、管理サーバ100と、ユーザ端末装置200と、測定装置300と、ネットワークNWと、を有している。管理サーバ100と、ユーザ端末装置200とは、ネットワークNWを介して接続される。ネットワークNWは、インターネット、イントラネット、ブロックチェーンネットワーク、無線LAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)、BLE(Bluetooth Low Energy)等により構成される。
管理サーバ100は、例えば、ネットワークを介して測定装置300からユーザの測定データを、ユーザ端末装置200を経由して所定の周期的なタイミングで受信して測定データから生体データへ演算を行う装置であり、例えば各種Webサービスを提供するサーバ装置により構成されている。
ユーザ端末装置200は、ユーザが所持する、例えばパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン、スマートウォッチ、携帯電話、PHS、PDA等の情報処理装置であり、例えば、管理サーバ100で演算を行った生体データを波形グラフ等により表示させたり、生体データに基づき生成された少なくともユーザの食事タイミング情報(詳細は後述)を含む食事関連情報を表示させたりなどをするために利用される。ユーザ端末装置200には、予めユーザの識別番号、生年月日、性別、身長、体重、歩幅等のユーザ情報が登録されており、生年月日から算出した年齢等も含めたユーザ情報を測定データに関連付けてネットワークNWを介して管理サーバ100へ送信する。
また、ユーザ端末装置200は、ユーザが測定装置300によりデータを取得する状態を、タッチパネル等を用いて入力するようにしてもよい。ユーザ端末装置200は、「データを取得する状態」を、例えば、走っている場合には「ランニング中」など、タグ情報として入力することができる。この場合、ユーザ端末装置200は、測定装置300から所定の周期的なタイミングで受信した測定データを、タグ情報と関連付けてネットワークNWを介して管理サーバ100へ送信する。
測定装置300は、ユーザの生体データを測定する装置であり、ユーザが自己の手首や腕等の身体に装着して利用される、いわゆるウェアラブル装置である。この測定装置300は、既知の手法により、例えばユーザの心電、脈波、皮膚温度(体温)、加速度、角速度のデータを所定の周期的なタイミングで測定するための装置である。当該所定の周期は、予め設定されているものであってもよいし、ユーザが任意に設定可能であってもよい。より具体的には、例えば秒単位の時間的周期が設定されていてもよいし、周波数により同様に設定されていてもよい。
測定装置300の具体的な構成の例としては、2つの電極を皮膚に接触させ、検出電位の差の時間変化より心電を心電波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、心電波形は、ガルバニック皮膚反応により取得されたデータでも良い。また、緑、赤、赤外の発光を行うLEDから各光を皮膚に照射し、フォトダイオードで受光した光の強度の時間変化により、ユーザの心臓の心拍により生ずる血管の容積変化により脈波を脈波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、この方式で検出を行うことができる脈波形は光電式容積脈波形である。また、ユーザの皮膚に接触させる温度センサによりユーザの皮膚温度をデータとして取得する装置で構成しても良い。また、直交するXYZ軸それぞれの変異状態を検出する3軸加速度センサにより構成しても良く、ユーザの動作を加速度データとして取得し、例えば測定装置300がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置300は、手首や腕等の振りと、全身の動きが合成された加速度として加速度データの取得をする。さらに、直行するXYZ軸それぞれにおける回転角速度を検出するジャイロセンサ(角速度センサ)により構成しても良く、ユーザの動作を角速度データとして取得し、例えば測定装置300がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置300は、手首や腕等の回転と、全身の動きが合成された角速度として角速度データの取得をする。
ユーザ端末装置200と測定装置300との間は、Bluetooth(登録商標)、近距離無線通信(Near Field radio Communication=NFC)、Afero(登録商標)、Zigbee(登録商標)、Z−Wave(登録商標)、又は無線LAN等を用いて接続されている。なお、このような無線接続の代わりに有線で接続を行っても良い。また、ユーザ端末装置200と測定装置300とは一体の機器であっても良く、例えば測定装置300にSIMを搭載するなどして通信機能を持たせたり、BLE(Bluetooth Low Energy)などにより管理サーバ100と直接通信可能に構成しても良い。
ユーザ端末装置200は、1または複数台あり、測定装置300を利用するユーザ数分ネットワークNWに接続されている。測定装置300は、1または複数台あり、1人のユーザが利用する台数分のユーザ端末装置200に接続されている。1人のユーザが複数の測定装置300を利用している場合は、1つのユーザ端末装置200に複数の測定装置300が接続されている。
<管理サーバ100>
図2は、管理サーバ100のハードウェア構成を示す図である。図3は、記憶部120および制御部130の機能を例示したブロック図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。
管理サーバ100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130と、入出力部140とを備える。これらの機能部は、管理サーバ100用の所定のプログラムを実行することにより実現される。
通信部110は、ユーザ端末装置200と通信を行うための通信インタフェースであり、例えばTCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)等の通信規約により通信が行われる。
記憶部120は、各種制御処理や制御部130内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等から構成される。また、図3に示されるように、記憶部120は、測定装置300による測定データをユーザ情報と関連付けて記憶する測定データDB121と、測定データから演算されて生成される生体データをユーザ情報と関連付けて記憶する生体データDB122と、生体データに基づき生成された少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報をユーザ情報と関連付けて記憶する食事関連情報DB123と、ユーザ識別番号を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報DB124と、を記憶する。また、ユーザ情報は、データ管理部131により生成されたアカウント情報を含み、ユーザ情報DB124は、アカウント情報が他のユーザ情報と関連付けられて記憶するようにしてもよい。さらに、記憶部120は、ユーザ端末装置200と通信を行ったデータを一時的に記憶する。なお、DBのデータ構造は、これに限られるものではなく、上述のDBの一部をユーザ端末装置200または測定装置300に記憶するようにしてもよい。
制御部130は、管理サーバ100の全体の動作を制御するものであり、CPU(Central Processing Unit)等から構成される。また、図3に示されるように、制御部130は、データ管理部131、生体データ生成部132、食事関連情報生成部133、データ出力部134といった機能部を含む。
データ管理部131は、測定装置300を利用するユーザごとに、アカウント情報を生成する。このアカウント情報生成は、測定装置300を利用するユーザがユーザ端末装置200でアカウント情報を登録すると行われる。そのため、データ管理部131は、ユーザのユーザ端末装置200や他の端末装置に対してアカウントごとに記憶部120内の各種DBへのアクセスの可否の制御を行う。データ管理部131は、測定データや生体データ、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報などの各種データを対応するDBにユーザ情報に関連付けて記憶する。また、このとき、データ管理部131は、測定データに所定のタグ情報の関連付けを行って記憶させることが可能である。
図4は、図3の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。図4に示すデータD1は、測定装置300の測定データである。タグT1は、データD1に関連付けされたタグ情報であり、例えば、測定装置300がデータD1を測定した時刻情報、またはデータD1が測定装置300からユーザ端末装置200へ送信された時刻情報が時系列データとして記憶される。もしくは、測定した時刻情報と送信された時刻情報との両方について関連付けを行っても良い。例えば、図4に示すタグT1の1行目では、「20180620120746144」が格納されているが、2018年06月20日12時07分46秒144ミリ秒を示している。このような時刻情報は通信ログより取得可能である。これにより、測定データがどの時間帯のものか把握することが可能である。
なお、このようなタグ情報による測定データ及び生体データの関連付けは、時刻情報に限られず、ユーザの身体状態や行動状態を示す身体情報や行動情報を自由記載で記入させてタグ情報として記憶しても良く、所定の選択肢から選択させ(例えば、「現在の体調は如何ですか?」という質問に対して、「1:良い、2:普通、3:悪い」のいずれかを選択させる、等)、その選択した回答を記憶するようにしても良い。または、ユーザが所定行動(例えば、坐位、立位、歩行、走行、睡眠、運転、安静時など)をとった場合に、ユーザにより計測データや生体データのタグ情報として記録する(例えば、選択肢形式であったり、自由記載であったりする)ようにしてもよい。さらには、上述のユーザによる記録に代えて、または、併用して、例えば計測データや生体データ(例えば歩行速度情報や歩幅情報、装着部位の動作情報、姿勢情報、重心の位置情報、心拍情報など)に基づき、所定行動(例えば、坐位、立位、臥位、歩行、走行、睡眠、起床、就寝、運転、安静時など)を既知の方法により推定するようにして生体データ等にタグ情報(行動情報)として関連付けてもよい。この時、例えば、教師用計測データに基づき学習された学習モデルにより推定してもよいし、さらに、上述のユーザによる記録の結果により追加学習を行うことで、学習モデルをパーソナライズしてもよい。これにより、制御部150にて生体データを生成する際に、当該タグ情報と生体データとを対応付けすることで、より精度の高い生体データを生成可能となると共に、それ自体も行動情報として用いることが可能となる。
また、例えばデータ管理部131は、データD1をタグT1の時刻順に並べ替え(ソート)を行ったり、所定の身体情報や行動情報だけを抜き出したりなど、タグ情報に基づくデータ管理が可能である。
生体データ生成部132は、測定データDB121に記憶された測定データに対して所定の演算を行い、生体データを生成する。この生体データは、測定データから算出可能なものであればどのような情報であってもよく、例えばユーザの血糖値情報、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、心電情報、呼吸数、体温情報、歩数情報、歩幅情報、重心の位置情報、姿勢情報、ストレス情報、運動量情報、運動負荷情報、移動距離情報、移動速度情報、活動量情報、手または脚等の装着部位の動作情報などのデータであり、既知の手法により測定データから算出されるものである。演算により生成された生体データは、生体データDB122に記憶される。
また、既知の学習器などにより、例えば測定データと、当該測定データに基づき生成された生体データ(例えば心拍情報や血圧情報など)と正の生体データ(例えば、既知の医療機器等に基づく心拍情報や血圧情報など)との対応関係(例えば、誤差の程度や範囲を示す情報などが含まれていてもよい)により対応付けた教師データを基に学習モデルを予め作成し、生体データ生成部132は、当該学習モデルを用いた判定を上述の所定の演算(解析)として生体データを生成してもよい。
食事関連情報生成部133は、例えば、ユーザが日常的に装着している測定装置300により所定の周期的なタイミングで受信した測定データから生成された血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する。
ここで、従来の測定装置300及び関連するアプリケーションにおいては、食事に関する食事関連情報を残す場合に、ユーザが入力することを前提(さらには別なアプリケーションで別途管理することを前提)としており、ユーザが日常的に装着している測定装置300から得られる測定データに基づき、血圧等の種々の生体データを生成して管理していることを鑑みれば、健康状態に大きく関わる食事に関する食事関連情報についても測定データまたは生体データから生成され、ユーザ入力が不要となることがユーザにとって有用である。
そこで、本実施の形態においては、食事後に血糖値が大きく上昇し、上昇から下降に折り返すピーク値が食事後の所定時間後(例えば約1時間後)に現れることに着目し、食事関連情報生成部133は、血糖値情報に基づく血糖値推移情報からピーク値情報を検出及び生成し、当該ピーク値情報に基づき食事タイミング、食事回数などを含む食事関連情報を生成する。ピーク値情報は、例えば、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合の最大値における血糖値情報及び時間情報であり得る。食事回数情報は、ピーク値情報に基づき算出され、例えばピーク値情報が検出された回数を示す情報としてもよい。食事タイミング情報は、ピーク値情報に含まれる時間情報に基づき算出され、例えば、当該ピーク値情報に含まれる時間情報が示す時間から所定時間前(例えば1時間前)に遡った時間を示す時間情報を食事タイミング情報としてもよい。また、ユーザが「正常者」であるか「血糖値スパイクが出やすい者」であるか「糖尿病の可能性がある者(予備軍含む)」であるかによって、血糖値推移情報の傾向が大きく異なることを鑑み、いずれの者であるかというような、ユーザの血糖値の傾向に関する情報を示す血糖値傾向情報としてユーザ情報に関連付けられていてもよく、血糖値傾向情報に応じて上述の所定期間や差分値に対する基準値を設定可能に構成されていてもよい。なお、血糖値傾向情報は、例えばアプリケーション上におけるユーザの入力操作(選択操作)によって設定されてもよいし、血糖値情報の所定期間単位(例えば1日単位)ごとの平均値や最大値などにより設定されてもよく、例えば、平均値が所定の血糖値以上だと「糖尿病の可能性がある者(予備軍含む)」と設定され、平均値が所定の血糖値よりも低いが最大値が所定の血糖値よりも高いと「血糖値スパイクが出やすい者」と設定され、それ以外は「正常者」として設定される、などであってもよいが、これらに限定されない。
このように、ユーザの血糖値推移情報から生成されるピーク情報に基づいて、食事回数や食事タイミングに関する食事関連情報を生成することが可能となる。また、食事関連情報生成部133により、血糖値の最大値情報が基準血糖値情報と比較して高い場合には、少なくとも食事タイミング情報や食事回数情報のいずれかに基づき、食事回数(間食を含む)を増やしたり、複数の食事タイミング情報における時間間隔が所定値よりも大きいところに食事(特に間食)を入れるように促したり、これらの必要性を注意喚起したりといった食事タイミングや食事回数の変更に関する通知情報(特にアラート情報やアドバイス情報など)を食事関連情報として生成してもよく、これらをアプリケーション上でユーザに示す構成としてもよい。ここでいう通知情報の生成は、何れの通知を食事関連情報とするかを決定することを含み、例えば所定の条件に従ってどのような内容の通知を食事関連情報とするかを食事関連情報DB123内の通知情報群における各種通知の中から決定することを含み、以下同様である。
また、血糖値の上昇傾向に対して、GI(glycemic index)値や糖質量、カロリー値が高いほど上昇量が大きい傾向が知られていることを踏まえ、事前に各値と血糖値上昇率との対応関係を記憶しておくことで、食事関連情報生成部133は、ピーク情報により判定された食事において、どれくらいのGI値や糖質量、カロリー値が摂取されている可能性があるかを推定し、その摂取推定範囲を食事関連情報に含まれる摂取推定値情報として生成するように構成されていてもよい。さらに、上述の上昇傾向は血糖値の傾向やユーザの特徴(特に身長、体重、年齢など)によっても異なるので、例えば血糖値傾向情報ごとやユーザ情報(特に身長情報、体重情報、年齢情報など)の所定範囲ごとに各値と血糖値上昇率との対応関係を記憶しておくことで推定の精度を向上させるようにしてもよい。
また、測定装置300の装着部位を手とした時の手の動作情報や姿勢情報などから「食事」という行動情報を推定することは原理的に可能ではあるものの、1日中の全ての動作情報の中からピンポイントに精度よく判定するには相当量の機械学習が必要となる。そこで、食事関連情報生成部133は、上述の食事タイミング情報を基準とする食事検出期間(例えば、食事タイミング情報が示す時間情報から前後1時間など)を設定し、食事検出期間内における少なくとも動作情報に基づき「食事」を示す行動情報(食事行動情報)を判定する。これにより、例えば学習モデルにより「食事」を示す行動情報を判定する際の判定精度を向上させることが可能となる。さらに、食事関連情報生成部133は、「食事」を示す行動情報が判定された期間情報に基づき、ユーザが食事していた期間を示す食事期間情報を食事関連情報として生成してもよい。そして、例えば一以上の食事期間情報をアプリケーション上でユーザに示す構成とすることで自分の食事時間に関する傾向を客観的に把握することが可能となり、さらに食事関連情報生成部133により各食事期間情報と基準食事期間とを比較して、食事期間傾向情報(例えば、「早食い」、「遅食い」など)や当該食事期間傾向情報に対応する食事期間の変更に関する通知情報(例えば「早く食べないように気を付けましょう」といったアラート情報や「よく噛むように心がけましょう」といったアドバイス情報など)を食事関連情報として生成してもよく、これらをアプリケーション上でユーザに示す構成とすることで、より詳細に自分の食事時間に関する傾向を把握可能としてもよい。
データ出力部134は、生体データや上述した各種の食事関連情報をユーザ端末装置200へ出力する。ユーザ端末装置200においては、出力データを例えば専用のアプリケーションを介して画面に表示するなどしてユーザが容易に確認可能としてもよい。
入出力部140は、キーボード・マウス類等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。
<処理の流れ>
図5を参照しながら、情報処理システム1が実行する情報処理方法の処理の流れについて説明する。図5は、図1の情報処理システム1の処理の例を示すフローチャートである。
ステップS101の処理として、データ管理部131では、測定装置300を利用するユーザごとにアカウント情報が生成され、ユーザ端末装置200等から所定のユーザ情報を取得する。登録されたユーザ情報は、データ管理部131により、ユーザ情報DB124に記憶される。ステップS101の処理は、ユーザが測定装置300を利用するための前処理として行われてもよいし、ユーザが測定装置300を初めて利用する際に行われてもよい。
ステップS102の処理として、ユーザが測定装置300を利用すると、測定データが所定の周期で測定装置300からユーザ端末装置200を介して管理サーバ100へ送信され、通信部110を介して受信される。データ管理部131により、記憶部120の測定データDB121内においてユーザ情報に関連付けられて測定データが記憶される。
ステップS103の処理として、生体データ生成部132により測定データが読み取られ、所定の演算等により生体データの生成が行われる。生成された生体データは、データ管理部131により、生体データDB122に記憶される。
ステップS104の処理として、食事関連情報生成部133により生体データが読み取られ、所定の演算等により少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報の生成が行われる。生成された少なくともユーザの食事タイミング情報は、データ管理部131により、食事関連情報DB123に記憶される。
ステップS105の処理として、データ出力部134により生体データおよび/または少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報が読み取られ、ユーザ端末装置200へ出力される。
<効果>
以上のように、本実施形態に係る情報処理システムは、食事関連情報生成部133を介して、測定データに基づき生成される血糖値情報から、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する。これにより、ユーザは、例えば少なくともユーザの食事タイミング情報などを把握することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。
以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。
1 情報処理システム
100 管理サーバ
200 ユーザ端末装置
300 測定装置
NW ネットワーク

Claims (17)

  1. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び食事タイミング情報の生成を行う情報処理システムであって、
    前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成する生体データ生成部と、
    前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記食事タイミング情報を生成する食事関連情報生成部と、
    を備え、
    前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報から、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合であって、上昇から下降に折り返す最大値である血糖値情報及び時間情報であるピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事タイミング情報を生成し、
    前記食事タイミング情報は、前記ピーク値情報に含まれる時間情報が示す時間から所定時間前に遡った時間を示す時間情報である、
    ことを特徴とする情報処理システム。
  2. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び食事回数情報の生成を行う情報処理システムであって、
    前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成する生体データ生成部と、
    前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記食事回数情報を生成する食事関連情報生成部と、
    を備え、
    前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報から、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合の最大値における血糖値情報及び時間情報であるピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事回数情報を生成し、
    前記食事回数情報は、前記ピーク値情報が検出された回数を示す情報である、
    ことを特徴とする情報処理システム。
  3. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び摂取推定値情報の生成を行う情報処理システムであって、
    前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成する生体データ生成部と、
    前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記摂取推定値情報を生成する食事関連情報生成部と、
    を備え
    前記摂取推定値情報は、GI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかを含み、
    前記食事関連情報生成部は、事前に記憶されたGI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかと血糖値上昇率との対応関係を参照し、前記血糖値情報からGI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかを推定する、
    ことを特徴とする情報処理システム。
  4. 前記食事関連情報生成部は、前記血糖値の最大値情報が基準血糖値情報と比較して高い場合には、前記食事タイミング情報における時間間隔が所定値よりも大きいところに食事を入れるように促す通知、または、前記食事タイミング情報における時間間隔が所定値よりも大きいところに食事を入れる必要性を注意喚起する通知情報を生成する、
    ことを特徴とする請求項に記載の情報処理システム。
  5. 前記食事関連情報生成部は、前記血糖値の最大値情報が基準血糖値情報と比較して高い場合には、前記食事回数情報を増やすように促す通知、または、前記食事回数情報を増やす必要性を注意喚起する通知情報を生成する、
    ことを特徴とする請求項に記載の情報処理システム。
  6. 前記生体データ生成部は、前記測定装置の装着部位を手とした時の手の動作情報を生成し、
    前記食事関連情報生成部は、前記食事タイミング情報が示す時間情報を基準に設定される食事検出期間内において、前記手の動作情報を含む動作情報および当該動作情報から食事を示す行動情報を学習した学習モデルに基づき食事行動情報が判定された期間を食事期間情報としてさらに生成する、
    ことを特徴とする請求項1または4のいずれかに記載の情報処理システム。
  7. 前記食事関連情報生成部は、前記食事期間情報と基準食事期間とを比較し、食事の早さに関する食事期間傾向情報をさらに生成する
    ことを特徴とする請求項に記載の情報処理システム。
  8. 前記食事関連情報生成部は、前記食事の早さに関する食事期間傾向情報に基づき、前記食事の早さに基づくアラート情報またはアドバイス情報を含む通知情報を生成する、
    ことを特徴とする請求項に記載の情報処理システム。
  9. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び食事タイミング情報の生成を行うサーバであって、
    前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成する生体データ生成部と、
    前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記食事タイミング情報を生成する食事関連情報生成部と、
    を備え、
    前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報から、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合であって、上昇から下降に折り返す最大値である血糖値情報及び時間情報であるピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事タイミング情報を生成し、
    前記食事タイミング情報は、前記ピーク値情報に含まれる時間情報が示す時間から所定時間前に遡った時間を示す時間情報である、
    ことを特徴とするサーバ。
  10. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び食事回数情報の生成を行うサーバであって、
    前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成する生体データ生成部と、
    前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記食事回数情報を生成する食事関連情報生成部と、
    を備え、
    前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報から、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合の最大値における血糖値情報及び時間情報であるピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事回数情報を生成し、
    前記食事回数情報は、前記ピーク値情報が検出された回数を示す情報である、
    ことを特徴とするサーバ。
  11. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び摂取推定値情報の生成を行うサーバであって、
    前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成する生体データ生成部と、
    前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記摂取推定値情報を生成する食事関連情報生成部と、
    を備え
    前記摂取推定値情報は、GI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかを含み、
    前記食事関連情報生成部は、事前に記憶されたGI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかと血糖値上昇率との対応関係を参照し、前記血糖値情報からGI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかを推定する、
    ことを特徴とするサーバ。
  12. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び食事タイミング情報の生成を行う情報処理方法であって、
    生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成するステップと、
    食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、ユーザの前記食事タイミング情報を生成するステップと、
    を含み、
    前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報から、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合であって、上昇から下降に折り返す最大値である血糖値情報及び時間情報であるピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事タイミング情報を生成し、
    前記食事タイミング情報は、前記ピーク値情報に含まれる時間情報が示す時間から所定時間前に遡った時間を示す時間情報である、
    ことを特徴とする情報処理方法。
  13. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び食事回数情報の生成を行う情報処理方法であって、
    生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成するステップと、
    食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記食事回数情報を生成するステップと、
    を含み、
    前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報から、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合の最大値における血糖値情報及び時間情報であるピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事回数情報を生成し、
    前記食事回数情報は、前記ピーク値情報が検出された回数を示す情報である、
    ことを特徴とする情報処理方法。
  14. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び摂取推定値情報の生成を行う情報処理方法であって、
    生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成するステップと、
    食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記摂取推定値情報を生成するステップと、
    を含み、
    前記摂取推定値情報は、GI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかを含み、
    前記食事関連情報生成部は、事前に記憶されたGI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかと血糖値上昇率との対応関係を参照し、前記血糖値情報からGI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかを推定する、
    ことを特徴とする情報処理方法。
  15. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び食事タイミング情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
    前記情報処理方法は、
    生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成するステップと、
    食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、ユーザの前記食事タイミング情報を生成するステップと、
    を含み、
    前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報から、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合であって、上昇から下降に折り返す最大値である血糖値情報及び時間情報であるピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事タイミング情報を生成し、
    前記食事タイミング情報は、前記ピーク値情報に含まれる時間情報が示す時間から所定時間前に遡った時間を示す時間情報である、
    ことを特徴とするプログラム。
  16. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び食事回数情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
    前記情報処理方法は、
    生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成するステップと、
    食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記食事回数情報を生成するステップと、
    を含み、
    前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報から、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合の最大値における血糖値情報及び時間情報であるピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事回数情報を生成し、
    前記食事回数情報は、前記ピーク値情報が検出された回数を示す情報である、
    ことを特徴とするプログラム。
  17. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから血糖値情報及び摂取推定値情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
    前記情報処理方法は、
    生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記血糖値情報を生成するステップと、
    食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、前記ユーザの前記摂取推定値情報を生成するステップと、
    を含み、
    前記摂取推定値情報は、GI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかを含み、
    前記食事関連情報生成部は、事前に記憶されたGI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかと血糖値上昇率との対応関係を参照し、前記血糖値情報からGI値、糖質量、カロリー値の少なくともいずれかを推定する、
    ことを特徴とするプログラム。
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