JP7320363B2 - 食品提供システム、食品提供方法及びプログラム - Google Patents
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Description
このようなニーズに対し、外食やデリバリーを利用することで、調理の手間は省けるものの、栄養の偏りが生じたり、一食当たりの単価が高くなったりするという懸念がある。
ここで、情報処理技術を用いることにより、ユーザの喫食を支援する各種技術が提案されている。
例えば、特許文献1には、バイタル情報に基づいた健康管理に適したメニューや食材をユーザに提供する食材提供システムが知られている。
[構成]
図1は、食品提供システム1のシステム形態の一例を示す模式図である。
図1に示すように、食品提供システム1は、ユーザ(ここでは喫食者とする)の自宅、セントラルキッチン及びレストランを対象として設置される。また、食品提供システム1は、ユーザの自宅に設置される端末装置10、システム全体の管理を行うシステム管理サーバ20、セントラルキッチンに設置される、調理指示部としての料理/食材配送装置30、食品製造管理装置40及び食材データベース(食材DB)50、レストランに設置されるレストラン端末60を含んで構成され、食品提供システム1に含まれる各装置は、インターネット等のネットワークを介して接続されている。また、図1において、実線は情報の送受信を表し、破線は人または物品(料理または食材)の移動を表している。
なお、本実施形態において、セントラルキッチンとは、ユーザの選択に応じて、料理の製造または食材の配送を行う施設であり、レストランとは、食事の提供を行う各種施設(飲食施設)である。以下の説明において、食品提供システム1によって提供される料理または食材の基となるレシピを適宜「ベースレシピ」と称する。
料理/食材配送装置30は、システム管理サーバ20から通知されたユーザの選択結果に応じて、食材の在庫情報が記憶された食材DB50を参照し、料理または食材の準備の手配を行う。具体的には、ユーザによって自宅またはレストランへの料理の配送が選択されている場合には、料理/食材配送装置30は、食品製造管理装置40にベースレシピに基づく料理の製造を依頼する。また、ユーザによって自宅への食材の配送が選択されている場合には、料理/食材配送装置30は、ベースレシピに基づく食材を在庫から搬出させる。そして、料理/食材配送装置30は、準備した料理または食材を所定の配送先(自宅またはレストラン)に配送するための手配を行う。なお、在庫からの食材の搬出、及び、料理または食材の配送は、人手または自動で行うことが可能である。
食材DB50は、セントラルキッチンに用意されている食材の在庫に関する情報を記憶している。
レストラン端末60は、システム管理サーバ20から通知される情報(ユーザによって選択されたベースレシピ等)を表示する。
なお、図2においては、端末装置10及びシステム管理サーバ20がプログラムを実行することにより実現される機能的構成を主として示している。
図2に示す各装置は、例えば、PC(Personal Computer)またはサーバコンピュータ等(各端末については、更に、タブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル端末等を含む携帯端末等)の情報処理装置によって構成されてもよい、CPU(Central Processing Unit)等からなる処理部、ハードディスクあるいは半導体メモリ等からなる記憶部、キーボード及びディスプレイ(またはタッチパネル)等からなる入出力部を備えている。なお、これら各装置は、処理部、記憶部及び入出力部の他、不図示のメモリや通信装置等、情報処理装置を構成する各種ハードウェアを備えている。
情報入力部11aは、ユーザインターフェース画面(UI画面)において、ユーザに関する情報、提案されたベースレシピの選択結果、提案された料理提供手段の選択結果等、ユーザによる各種情報の入力を受け付ける。
・ユーザの年齢、性別、病歴
・ユーザのスケジュール
・ユーザの家計状況
・社会的イベント
・ユーザの疲労感
・天候・気温・気圧
・最近のベースレシピの選択履歴
・ユーザのアレルギー情報
・ユーザの遺伝子情報、生体情報及び生活習慣情報
・調理者や家族のスケジュール
・家族構成(家族類型等)
・調理者の疲労感
ベースレシピ選択受付部11cは、UI画面において、提案されたベースレシピに対するユーザの選択を受け付ける。
料理提供手段表示部11dは、UI画面において、システム管理サーバ20から送信された料理提供手段(提案された料理提供手段の候補)を表示する。
料理提供手段選択受付部11eは、UI画面において、提案された料理提供手段に対するユーザの選択を受け付ける。
料理提供手段として「自宅調理」を選択した場合、ユーザは、提示されたベースレシピに基づいてユーザ自身(または家族の調理者)により調理を行う。食材については、原則として、自宅の冷蔵庫に保管している材料を使用するものとし、不足する食材については端末装置10を通じて、手動で、または例えば在庫管理機能を備える冷蔵庫内の在庫情報を使用して自動でシステム管理サーバ20に食材の配送を依頼することができる。
このとき、推定価格は、ベースレシピに必要な食材と、食材の市場価格とに基づいて算出されるが、ユーザの購入履歴に基づいて計算することとしてもよい。また、推定所要時間は、家庭の主婦が当該ベースレシピの調理に要する平均的な時間に基づいて算出されるが、ユーザの過去の調理時間の履歴、調理者の疲労度等に基づいて計算することとしてもよい。
このとき、推定価格は事前に設定されている料理の価格に基づいて算出されるが、注文の混雑具合に応じて価格を変動させることとしてもよい。また、推定所要時間は、調理に要する時間、及び配送に要する時間の合計値とすることができる。
なお、本実施形態においては、ユーザがベースレシピ及び料理提供手段を選択するための参考情報として、「推定価格」及び「推定所要時間」に加え、「推定価格×推定所要時間」として算出される「コスト指数」が提示される(図7参照)。
健康リスクDB22bには、健康上のリスク要因と健康リスクの内容との関係性を示す情報(以下、「健康リスクデータ」と称する。)が記憶されている。
図3に示すように、健康リスクデータは、ユーザ毎に定義されており、健康上のリスク要因(健康リスク要因)として、遺伝子情報、生体情報及び生活習慣情報が列挙され、これらの健康リスク要因に対する健康リスクの内容(関連する疾病名)が対応付けて示されている。
図3に示す例では、健康リスク要因と、健康リスクの内容(関連する疾病名)との対応関係が、関連性の高さを示すリスク指数(1~3)によって示されている。
ベースレシピDB22dには、複数のベースレシピについて、ベースレシピの名称と、そのベースレシピの内容(食材及び調理方法)とが対応付けられて記憶されている。
推定情報DB22eには、各ベースレシピについて、料理提供手段それぞれによって提供された場合の推定所要時間及び推定価格が定義されたテーブル形式のデータ(以下、「所要時間・価格推定テーブル」と称する。)が記憶されている。
図4に示すように、所要時間・価格推定テーブルには、選択可能な各ベースレシピについて、「自宅調理」、「デリバリー」及び「レストラン」が選択された場合の推定所要時間及び推定価格が予め定義されている。
推定価格としては、事前に設定されている料理の価格が定義されるが、レストランの混雑具合等の個別の状況に応じて推定価格を変動させることとしてもよい。また、推定所要時間としては、調理に要する時間に加え、レストランに入るまでの待ち時間等、付加的な所要時間の合計を定義することとしてもよい。
健康リスク算出部21bは、ユーザ情報DB22a及び健康リスクDB22bを参照し、ユーザに関する健康リスク要因に基づいて、ユーザの健康リスクの内容(関連する疾病名)に対するリスク指数を算出する。
例えば、健康リスク算出部21bは、ユーザ情報DB22a及び健康リスクDB22bを参照し、ユーザにおける特定の健康リスクの内容(疾病)について、その健康リスクの内容に対応付けられた健康リスク要因のリスク指数を合計し、当該ユーザのリスク指数を算出する。
例えば、機能性素材選択部21cは、機能性素材DB22cのテーブル形式のデータを参照し、指定された健康リスクの内容と対応付けられた機能性素材を選択する。
一般に、糖尿病にはコロソリン酸、脂質異常症にはEPA・DHA、骨粗しょう症には大豆イソフラボンが有効であることが知られており、例えば、図3に示す例では、リスク指数の合計が第1閾値(ここでは5)以上となる糖尿病、及び脂質異常症の健康リスクについて、対応する機能性素材であるコロソリン酸、EPA・DHAが選択されている。なお、機能性素材の添加量及び添加の頻度は、リスク指数の合計値に応じて決定することができる。機能性素材が選択された場合、ユーザによって選択されたベースレシピに対し、選択された機能性素材が付加された上で、レシピに基づく料理または食材が提供される。
このとき用いられるベースレシピ提案モデルは、ベースレシピ提案部21dが備える機械学習部100で構築される。
図5に示すように、機械学習部100は、状態観測部101と、ラベル取得部102と、学習部103と、出力利用部104と、を備えている。
状態観測部101は、機械学習で用いられる入力情報(特徴量)を取得する。例えば、状態観測部101は、「ユーザの年齢、性別、病歴」、「ユーザのスケジュール」、「社会的イベント」、「ユーザの疲労感」、「天候・気温・気圧」、「最近のベースレシピの選択履歴」、「ユーザのアレルギー情報」等を入力情報(特徴量)として取得する。
学習部103は、状態観測部101によって取得された入力情報(特徴量)及びラベル取得部102によって取得されたラベル情報(ベースレシピに関する情報)を入力として、教師あり学習を行うことで、ベースレシピ提案モデル(機械学習モデル)を構築する。ただし、学習部103は、分類またはクラスタリングを用いて、教師ありあるいは教師なしの機械学習を行うことにより、ベースレシピ提案モデル(機械学習モデル)を構築することとしてもよい。
料理提供手段推定部21fは、ユーザ情報DB22aを参照し、料理提供手段の推定対象となるユーザに関する情報を基に、機械学習によって構築された機械学習モデル(以下、「料理提供手段推定モデル」と称する。)を用いて、そのユーザに適する料理提供手段を推定する。本実施形態において、料理提供手段推定部21fの料理提供手段推定モデルは、ユーザに関する情報において、同一の特徴量を有する複数のユーザが過去に選択し料理提供手段の件数を料理提供手段毎に集計し、合計値で割ることで、各料理提供手段の選択確率を算出するものとしてもよい。即ち、ベースレシピ選択結果取得部21eは、複数のユーザにおける過去の統計から、当該ユーザの入力情報に対する出力(料理提供手段)を確率として出力(確率が高い順に予想される料理提供手段を提示)する。
このとき用いられる料理提供手段推定モデルは、ベースレシピ選択結果取得部21eが備える機械学習部200で構築される。
図6に示すように、機械学習部200は、状態観測部201と、ラベル取得部202と、学習部203と、出力利用部204と、を備えている。
状態観測部201は、機械学習で用いられる入力情報(特徴量)を取得する。例えば、状態観測部201は、「ユーザの年齢、性別、病歴」、「調理者や家族のスケジュール」、「家族構成」、「調理者の疲労感」、「社会的イベント」、「天候・気温・気圧」、等を入力情報(特徴量)として取得する。
学習部203は、状態観測部201によって取得された入力情報(特徴量)及びラベル取得部202によって取得されたラベル情報(料理提供手段に関する情報)を入力として、教師あり学習を行うことで、料理提供手段推定モデル(機械学習モデル)を構築する。ただし、学習部203は、分類またはクラスタリングを用いて、教師ありあるいは教師なしの機械学習を行うことにより、料理提供手段推定モデル(機械学習モデル)を構築することとしてもよい。
出力利用部204は、料理提供手段の提案のための情報が入力された場合に、料理提供手段推定モデルを用いた推論を行い、そのユーザに適する料理提供手段を出力する。例えば、選択確率の最上位の料理提供手段を出力するようにしてもよい。
推定情報生成部21hは、提案されたベースレシピ及び料理提供手段に基づいて、ベースレシピ及び料理提供手段が選択された場合の推定価格及び推定所要時間を算出する。本実施形態において、推定情報生成部21hは、推定価格×推定所要時間として算出されるコスト指数を併せて算出する。
システム管理サーバ20において出力された各種情報は、端末装置10に送信され、提案内容を表示するためのUI画面(以下、「提案画面」と称する。)として表示される。
図7に示すように、システム管理サーバ20から端末装置10に提供される提案画面には、ユーザ及びユーザの家族について、料理提供手段の候補、ベースレシピの候補(おすすめレシピ)、推定所要時間、推定価格及びコスト指数が表示される。
これらのうち、料理提供手段の候補及びベースレシピの候補については、提案された候補のうち、過去に選択された確率が最も高いものが表示され、他の候補はプルダウンメニューによって選択可能となっている。また、推定所要時間及び推定価格については、システム管理サーバ20によって算出された時間及び価格が表示されると共に、これら推定所要時間及び推定価格から算出されたコスト指数が表示されている。
なお、提案画面において、特定のベースレシピが選択された場合には、限られた料理提供手段のみを選択可能にすることとしてもよい。例えば、特殊な調理器具や設備を必要とする料理については、料理提供手段として、レストランのみを選択可能にすることができる。
次に、食品提供システム1の動作を説明する。
図8は、食品提供システム1が実行する食品提供処理の流れを説明するフローチャートである。
食品提供処理は、端末装置10、システム管理サーバ20、料理/食材配送装置30、食品製造管理装置40、食材DB50及びレストラン端末60が連携して実行する処理である。
食品提供処理は、端末装置10において食品提供処理を起動する操作が入力されることにより開始される。
ステップS2において、健康リスク算出部21bは、ユーザ情報DB22a及び健康リスクDB22bを参照し、ユーザに関する健康リスク要因に基づいて、ユーザの健康リスクの内容(関連する疾病名)に対するリスク指数を算出する。
リスク指数が第1閾値以上となる健康リスクの内容が存在しない場合、ステップS3においてNOと判定されて、処理はステップS5に移行する。
一方、リスク指数が第1閾値以上となる健康リスクの内容が存在する場合、ステップS3においてYESと判定されて、処理はステップS4に移行する。
ステップS5において、ベースレシピ提案部21dは、ユーザ情報DB22aを参照し、ベースレシピの提案対象となるユーザに関する情報を基に、機械学習によって構築されたベースレシピ提案モデル(機械学習モデル)を用いて、そのユーザに適するベースレシピを提案する。
ステップS7において、推定情報生成部21hは、提案されたベースレシピ及び料理提供手段に基づいて、ベースレシピ及び料理提供手段が選択された場合の推定価格及び推定所要時間を算出(推定情報を生成)する。
ステップS8において、推定情報生成部21hは、推定情報を付加して構成された提案画面のデータを端末装置10に送信する。
ステップS10において、料理提供手段選択結果取得部21gは、提案画面に表示された料理提供手段の候補において、ユーザが選択した料理提供手段に関する情報を取得する。これらユーザが選択したベースレシピに関する情報及び料理提供手段に関する情報は、配送指示部21iによって料理/食材配送装置30に送信される。なお、機能性素材選択部21cによって機能性素材が選択されている場合、選択された機能性素材がベースレシピに付加されて送信される。
ステップS13において、ベースレシピ提案部21dの機械学習部100及び料理提供手段推定部21fの機械学習部200は、機械学習モデルを更新する。具体的には、ベースレシピ提案部21dの機械学習部100は、入力情報(特徴量)及びラベル情報(ベースレシピに関する情報)を入力として、教師あり学習を行うことで、ベースレシピ提案モデル(機械学習モデル)を構築する。また、料理提供手段推定部21fの機械学習部200は、入力情報(特徴量)及びラベル情報(料理提供手段に関する情報)を入力として、教師あり学習を行うことで、料理提供手段推定モデル(機械学習モデル)を構築する。なお、機械学習モデルの更新は、所定時刻(例えば、午前3時等)に一括して行うこととしてもよい。
ステップS13の後、食品提供処理は終了となる。
そして、ユーザが、提案されたベースレシピ及び料理提供手段それぞれから希望するものを選択すると、選択されたベースレシピに基づく料理または食材が、選択された料理提供手段によってユーザに提供される。
したがって、食品提供システム1によれば、ユーザの食事に関して、より適切な提案を行うことができる。
上述の実施形態において、食品提供システム1は、自宅またはレストランへの配送をより効率的に行うための機能を実現することができる。
即ち、料理/食材配送装置30は、喫食予定時間が所定期間内の注文(ユーザによるベースレシピ及び料理提供手段の選択)をグループ化し、同一グループ内の注文のうち同一のベースレシピに対応する注文をサブグループとして分類を行うことができる。そして、この分類に基づいて、注文された複数の調理のスケジュール調整を行い、喫食予定時間が所定期間内(例えば、15分以内)の注文をまとめて、配送させることができる。
また、料理/食材配送装置30は、提案された各料理提供手段が選択される確率に基づいて、料理または食材の配送に割り当てる人員または車両の配置を予め計画することも可能である。
これらの機能を実現することにより、食品提供システム1による料理または食材の提供をより効率的に行うことが可能となる。
以下、本開示の実施形態を列記する。
(1) 本実施形態によれば、食品提供システム1は、食品の提供対象となるユーザに関するユーザ情報を取得する情報取得部21aと、ユーザ情報に基づいて、ユーザに料理のレシピを複数提案するベースレシピ提案部21dと、ベースレシピ提案部21dによって提案された複数のレシピに対するユーザの選択結果を取得するベースレシピ選択結果取得部21eと、レシピに基づいて提供される料理の料理提供手段について、ユーザの選択結果を取得する料理提供手段選択結果取得部21gと、を備える。
これにより、ユーザの食事に関して、より適切な提案を行うことができる。
これにより、ユーザの健康リスクを低減する料理を提供することが可能となる。
これにより、複数のユーザにおける過去の統計から、ユーザの入力情報に対する出力(ベースレシピ)を推論することができる。
これにより、ユーザの健康におけるリスクの度合いに応じて、機能性素材を選択することができる。
これにより、多様な形態でユーザに食品を提供することが可能となる。
これにより、ユーザが選択する可能性が高い料理提供手段を提案することができる。
これにより、複数のユーザにおける過去の統計から、ユーザの入力情報に対する出力(料理提供手段)を推論することができる。
これにより、レシピに必要な食材と健康リスクに有効な機能性素材とを適切な配送先へ速やかに配送することが可能となる。
これにより、ユーザによって料理の配送が選択された場合に、レシピに基づく食材から速やかに料理を製造し、所定の配送先へ配送することが可能となる。
これにより、食品提供システム1による料理または食材の提供をより効率的に行うことが可能となる。
これにより、食品提供システム1による料理または食材の提供をより効率的に行うことが可能となる。
これにより、ユーザの食事に関して、より適切な提案を行うことができる。
これにより、ユーザの食事に関して、より適切な提案を行うことができる。
例えば、端末装置10及びシステム管理サーバ20が備える機能を1つの情報処理装置に備え、単体の装置において、ベースレシピの推論及び料理提供手段の推論を行う構成としてもよい。
10 端末装置
11,21 処理部
11a 情報入力部
11b ベースレシピ表示部
11c ベースレシピ選択受付部
11d 料理提供手段表示部
11e 料理提供手段選択受付部
12,22,32 ROM
13,23,33 RAM
14,24,34 入力部
15,25,35 表示部
16,26,36 記憶部
17,27,37 通信部
20 システム管理サーバ
21a 情報取得部
21b 健康リスク算出部
21c 機能性素材選択部
21d ベースレシピ提案部
21e ベースレシピ選択結果取得部
21f 料理提供手段推定部
21g 料理提供手段選択結果取得部
21h 推定情報生成部
21i 配送指示部
22 記憶部
22a ユーザ情報データベース
22b 健康リスクデータベース
22c 機能性素材データベース
22d 、ベースレシピデータベース
22e 推定情報データベース
100,200 機械学習部
101,201 状態観測部
102,202 ラベル取得部
103,203 学習部
104,204 出力制御部
30 料理/食材配送装置
40 食品製造管理装置
50 食材データベース
60 レストラン端末
Claims (12)
- 食品の提供対象となるユーザに関するユーザ情報を取得する情報取得部と、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザに料理のレシピを複数提案するレシピ提案部と、
食品の提供手段について、前記ユーザ情報に基づいて、前記提供手段が選択される確率を推定する提供手段推定部と、
前記レシピ提案部によって提案された複数の前記レシピに対する前記ユーザの選択結果を取得するレシピ選択結果取得部と、
前記レシピに基づいて提供される食品の提供手段について、前記ユーザの選択結果を取得する提供手段選択結果取得部と、を備える食品提供システム。 - 前記ユーザ情報に基づいて、健康リスクに有効な機能性素材を選択する機能性素材選択部を備える請求項1に記載の食品提供システム。
- 前記レシピ提案部は、
前記ユーザの年齢・性別・病歴・アレルギー情報、前記ユーザのスケジュール、前記ユーザの疲労感、前記ユーザの遺伝子情報、生体情報及び生活習慣情報、天候・気温・気圧、社会的イベント、最近のレシピの選択履歴のうちの少なくとも1つに係るデータを入力データとして取得する状態観測部と、
過去に選択されたレシピをラベルとして取得するラベル取得部と、
前記状態観測部が取得した入力データと前記ラベル取得部が取得したラベルの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、レシピを提案するための学習モデルを構築する学習部と、を備える請求項1または2に記載の食品提供システム。 - 前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザの健康リスクに対するリスク指数を算出する健康リスク算出部を更に備え、
前記機能性素材選択部は、前記健康リスク算出部によって算出されたリスク指数に基づいて、健康リスクに有効な前記機能性素材を選択する請求項2に記載の食品提供システム。 - 前記提供手段には、少なくとも、食材の自宅への配送、調理済みの料理の自宅への配送、及び飲食施設での料理の提供が含まれる請求項1から4のいずれか1項に記載の食品提供システム。
- 前記提供手段推定部は、
前記ユーザ、前記ユーザの家族及び調理者のスケジュール、社会的イベント、家族構成、前記ユーザの疲労感、天候・気温・気圧、最近の前記提供手段の選択履歴、家計状況のうちの少なくとも1つに係るデータを入力データとして取得する状態観測部と、
選択された前記提供手段をラベルとして取得するラベル取得部と、
前記状態観測部が取得した入力データと前記ラベル取得部が取得したラベルの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記ユーザに対して提案された複数の前記提供手段それぞれが選択される確率を推定するための学習モデルを構築する学習部と、を備える請求項1から5のいずれか1項に記載の食品提供システム。 - 前記ユーザが選択した前記提供手段に基づいて、前記レシピに必要な食材と健康リスクに有効な機能性素材があれば機能性素材とを自宅または料理の製造を行う施設へ配送する指示を行う食品配送指示部を備える請求項1から6のいずれか1項に記載の食品提供システム。
- ユーザが注文した料理の調理を行う食品製造管理装置と、
前記レシピに対応すると共に、前記機能性素材を付加した料理の調理を前記食品製造管理装置に指示する調理指示部と、を備え、
前記食品配送指示部は、ユーザが選択した前記提供手段に基づいて、前記食品製造管理装置で調理された料理を自宅または飲食施設へ配送する指示を行う請求項7に記載の食品提供システム。 - 前記調理指示部は、喫食予定時間が所定期間内の注文をグループ化し、同一グループ内の注文のうち同一のレシピに対応する注文をサブグループとして分類を行い、該分類に基づいて、複数の注文された調理のスケジュール調整を行う請求項8に記載の食品提供システム。
- 前記食品配送指示部は、前記ユーザ情報に基づいて推定された前記提供手段それぞれが選択される確率に基づいて、配送に割り当てる人員または車両の計画を行う請求項8または9に記載の食品提供システム。
- ユーザに食品を提供する食品提供システムで実行される食品提供方法であって、
食品の提供対象となるユーザに関するユーザ情報を取得する情報取得ステップと、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザに料理のレシピを複数提案するレシピ提案ステップと、
食品の提供手段について、前記ユーザ情報に基づいて、前記提供手段が選択される確率を推定する提供手段推定ステップと、
前記レシピ提案ステップにおいて提案された複数の前記レシピに対する前記ユーザの選択結果を取得するレシピ選択結果取得ステップと、
前記レシピに基づいて提供される食品の提供手段について、前記ユーザの選択結果を取得する提供手段選択結果取得ステップと、を含む食品提供方法。 - コンピュータに、
食品の提供対象となるユーザに関するユーザ情報を取得する情報取得機能と、
前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザに料理のレシピを複数提案するレシピ提案機能と、
食品の提供手段について、前記ユーザ情報に基づいて、前記提供手段が選択される確率を推定する提供手段推定機能と、
前記レシピ提案機能によって提案された複数の前記レシピに対する前記ユーザの選択結果を取得するレシピ選択結果取得機能と、
前記レシピに基づいて提供される食品の提供手段について、前記ユーザの選択結果を取得する提供手段選択結果取得機能と、を実現させるプログラム。
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