JP7374579B2 - 買い物支援システム、買い物支援サーバ、プログラム及びユーザ端末。 - Google Patents
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Description
まず、本実施形態にかかる買い物支援システムのシステム構成について説明する。図1は、本実施形態にかかる買い物支援システムの全体構成を示す図である。図示するように、本実施形態にかかる買い物支援システムは、サーバ装置1と、複数の店舗端末2(2-1~2-m)と、複数のユーザ端末3(3-1~3-n)とから構成されている。サーバ装置1と店舗端末(もしくは、店舗サーバ)2と、サーバ装置1とユーザ端末3とは、それぞれインターネットなどの通信回線を介して接続されている。
<発展形:健康状態への対応>
さらに、ユーザの健康状態に基づく処理が可能である。以下、更に説明する。
ユーザ情報DB11には、健康DB11Aが含まれている。
そして、この健康DB11Aには、後述する、ユーザ端末から送られてくるユーザ端末健康情報や、健康記録情報サーバ4内にある健康情報DB41からの健康情報が、ユーザ毎に記憶される。
ここで、健康情報サーバ4の健康情報DB41には、例えば健康診断による結果、指先採血の結果、尿検査による結果、DNA調査による結果、その他ありとあらゆるユーザ端末から提供される情報による検査結果等が該当する。
<本実施形態の概要の説明>
図2のように、図1における基本形は、買い物等情報から、栄養評価部1Aにおいて英必要な栄養評価を行い思考特定部1Bにおいて、嗜好を特定してお勧めの食材やレシピを抽出して、ユーザにお勧め等する。なお、嗜好の特定は、過去の買い物情報から特定することも可能であるし、ユーザへのアンケート結果、その人の属性(男性・女性の別、年齢、住居地、同居の家族の構成等)、レシピサイトの閲覧・調理状況等からも特定可能である。なお、買い物情報以外の情報の重みづけなどは、適切に設定可能である。具体的には、買い物情報をメインにしつつ、その他の情報による補正をしても良い。逆に、レシピサイトの調理状況をメインにすることも可能である。
そして、買い物等情報と体状態の評価結果に基づいて、栄養評価部1Aにおいて栄養評価を行う。
より具体的には、現在の買い物等情報と、体状態の評価結果に基づいて、必要な栄養素、過剰な栄養素などに基づいて、購入(=食べる)するべき食材又は作るレシピのリストを作成する。
更に、そのリストの中から、そのユーザの嗜好により合致するものを更に、抽出してユーザにお勧めの食材・レシピとして提案を行う、
<販売商品情報のデータ構成>
図4は、電子レシート情報のデータ構成を示す図である。電子レシート情報210は、店舗ID211と、ポイントカード種別212aと、ポイントカードID212bと、電子レシート種別213aと、電子レシートID213bと、購入日時214と、商品コード251及び数量252からなる商品情報(1)215と、同様の構成の商品情報(2)216~商品情報(l)21lとからなっている。
ユーザ端末3-1では、ユーザの各種情報が集められる。
具体的には、ユーザ端末3-1からのユーザ端末健康情報は、例えば、睡眠情報(睡眠時間、睡眠の質(寝返り状況、いびき音情報等))、バイタルメータ(血圧、脈拍等)、各種運動情報(ランニング、歩数、フィットネスセンターでの情報等)、毎食毎の食事のデータ(ユーザの入力によるもの、写真などから解析するもの等)が含まれる。
これら以外にも、ユーザ端末で集めることができる物は、すべて収集して、サーバ装置1に送ることが可能である。今後、技術の進歩、又は、ユーザ端末3-1に取り付けることができ、各種の情報を集めることができるアタッチメントなどが開発されれば、さらに増やすことができる。
例えば、毎度のユーザのトイレで排出されたものの分析情報、ユーザの息の分析結果、ユーザの声の情報等が現在のところ考えられる。
図5は、ユーザ情報データベース11のデータ構成を示す図である。ユーザ情報データベース11の各レコードは、ユーザID110と、メールアドレス111と、パスワード112と、ポイントカード種別113aと、ポイントカードID113bと、電子レシート種別114aと、電子レシートID114bと、ECサイト(オンラインショップ)種別と、ECサイト(オンラインショップ)会員ID(以上、図示なし)と、性別115と、年齢116と、身長117と、体重118と、健康志向119と、図示しない健康診断情報(身長、体重等の身体測定結果や血液検査結果等)、フィットネス情報(ウォーキングやランニング等のアクティビティ情報)からなっている。なお、ユーザ情報データベース11のレコードに家族構成情報(家族の年齢や性別)、ニックネームを登録するようにしてもよい。なお、同じユーザが複数のポイントカードを所持している場合は、複数のポイントカード種別とポイントカードIDを、このユーザ情報データベース11に登録することができる。同様に、同じユーザが複数の電子レシートサービスに登録している場合は、複数の電子レシート種別と電子レシートIDを、このユーザ情報データベース11に登録することができる。
図6は、ユーザ別履歴情報データベース12のデータ構成を示す図である。ユーザ別履歴情報データベース12の各レコードは、店舗端末2から送信されてきた電子レシート情報210から抽出されたデータからなるものであり、ユーザID121と、店舗ID122と、購入日時123と、食材名124と、数量125とからなっている。
図7は、食材別栄養価データベース13のデータ構成を示す図である。食材別栄養価データベース13の各レコードは、食材名131と、成分1含有量132と、成分2含有量133と、…成分k含有量13kとからなっている。ここで、成分1、成分2、…、成分kとは、炭水化物、脂質、タンパク質などの三大栄養素や、各種のビタミンやミネラルなどの栄養素のことである。
図8は、所要量データベース14のデータ構成を示す図である。所要量データベース14の各レコードは、性別141と、年齢区分142と、成分1についての性別及び年齢区分に応じて摂取すべき量(成分1所要量)1431、標準偏差1432、及び補正式1433と、…成分kについての成分k所要量14k1、標準偏差14k2、及び補正式14k3とからなっている。
図9は、効能データベース15のデータ構成を示す図である。効能データベース15の各レコードは、成分名150と、効能1評価値151と、効能2評価値152と、…効能j評価値15jとからなっている。効能1、効能2、…、効能jとは、「腸の働きを助ける」、「血圧を下げる」、「血糖値を下げる」といった各成分(栄養素)がもつ働きをいう。
図10は、摂取食材モデルデータベース16のデータ構成を示す図である。摂取食材モデルデータベース16の各レコードは、性別161と、年齢区分162と、食材1についての標準的な摂取量(食材1摂取量)1631、及び標準偏差1632と、食材2についての食材2摂取量1641、及び標準偏差1642と、…食材iについての食材i摂取量16i1、及び標準偏差16i2とからなっている。
図11は、レシピデータベース17のデータ構成を示す図である。レシピデータベース17の各レコードは、レシピ名171と、食材1含有量1721~食材i含有量172iと、成分1含有量1731~成分k含有量173kと、作り方174と、材料詳細175と、関連する他のレシピに関する情報176とからなっている。なお、このレシピデータベース17のレコードに、各レシピ名を識別するためのレシピIDを登録するようにしてもよい。
以下、本実施形態にかかる買い物支援システムにおいて実行される処理について説明する。図12は、本実施形態にかかる買い物支援システムにおける全体的な処理の流れを示す図である。ここでは、サーバ装置1において行われる処理を中心に説明するが、サーバ装置1に情報を送信する際には、店舗端末2またはユーザ端末3において必要な処理(例えば、店舗端末2における情報入力やユーザ端末3における情報入力)が行われ、サーバ装置1から情報が送信された際には、店舗端末2またはユーザ端末3において必要な処理(例えば、店舗端末2における情報表示やユーザ端末3における情報表示)が行われているものとする。
図13は、栄養評価部1Aが行う栄養評価処理を示すフローチャートである。栄養評価部1Aは、当該ユーザのユーザID121に対応づけてユーザ別履歴データベース12に登録されている購入日時123を読み出す。購入履歴123が過去1ヶ月以内ものものである場合には、食材名124が同じもの毎に数量125を加算していき、食材の種類毎の1ヶ月間の摂取量(実際には購入量であるが、摂取量と同じと仮定する)を求める。ここで、数量125には、電子レシート情報200の数量252と販売商品情報200の単位数量206とから換算された値が登録されているので、食材の摂取量はより正確に計算される。
図14は、嗜好特定部1Bが行うユーザ別嗜好特定処理を示すフローチャートである。嗜好特定部1Bは、当該ユーザのユーザID121に対応づけてユーザ別履歴データベース12に登録されている購入日時123を読み出す。購入履歴123が過去1ヶ月以内ものものである場合には、食材名124が同じもの毎に数量125を加算していき、食材の種類毎の1ヶ月間の摂取量(実際には購入量であるが、摂取量と同じと仮定する)を求める(ステップS201)。ここでも、数量125には、電子レシート情報200の数量252と販売商品情報200の単位数量206とから換算された値が登録されているので、食材の摂取量はより正確に計算される。
図15は、おすすめ食材抽出部1Cが行うおすすめ食材抽出処理を示すフローチャートである。おすすめ食材抽出部1Cは、まず、ステップS104において栄養評価部1Aが当該ユーザに不足していると、或いはやや不足していると判定した栄養素を特定する(ステップS301)。なお、ここで不足またはやや不足している栄養素の特定には、上述したステップS103における補正式による補正で、当該ユーザの健康志向の考慮は既になされている。
図16は、おすすめレシピ抽出部1Dが行うおすすめレシピ抽出処理を示すフローチャートである。おすすめレシピ抽出部1Dは、栄養評価部1Aの栄養評価処理で生成されたページの栄養評価画面においてユーザが栄養素を選択したことが通知されたのか、おすすめ食材抽出部1Dのおすすめ食材抽出処理で生成されたページのおすすめ食材画面においてユーザが食材を選択したことが通知されたのかを判定する(ステップS401)。
以下、本実施形態にかかる買い物支援システムの利用例を、図17~図21のユーザ端末3における表示画面例に基づいて、具体的に説明する。図17は、トップ画面を示す図である。図18は、ユーザ登録画面を示す図である。図19は、栄養評価画面を示す図である。図20は、おすすめ食材画面を示す図である。図21は、おすすめレシピ画面を示す図である。なお、表示部32のサイズに収まらない画面であっても、スクロールして表示できるものは1画面として表している。
上記の実施の形態では、嗜好特定部1Bは、摂取食材モデルデータベース16に記憶されている性別や年齢区分に応じた単位期間当たりにおける各食材の標準的な摂取量と各ユーザが過去1ヶ月間に購入した食材の種類及び量との比較により、各ユーザが比較的好んで摂取している食材を特定するものとしていた。これに対して、どのような味覚を有する食材をユーザが購入しているかに応じて、各ユーザが比較的好んで摂取している食材を特定するものとしてもよい。この場合、サーバ装置1は、摂取食材モデルデータベース16の代わりに、食材別味覚情報データベースを備えるものとなり、嗜好特定部1Bが行う処理が変わるものとなる。
図23は、この変形例において、嗜好特定部1Bが行うユーザ別嗜好特定処理を示すフローチャートである。嗜好特定部1Bは、当該ユーザのユーザID121に対応づけてユーザ別履歴データベース12に登録されている購入日時123を読み出す。購入履歴123が過去1ヶ月以内のものである場合には、食材名124が同じもの毎に数量125を加算していき、食材の種類毎の1ヶ月間の摂取量(実際には購入量であるが、摂取量と同じと仮定する)を求める(ステップS501)。
そして、図15を用いて上述したおすすめ食材抽出部1Cが行うおすすめ食材抽出処理のフローチャートにおけるステップS302の処理は、以下のように変更される。
次に、おすすめ食材抽出部1Cは、食材毎に、食材別栄養価データベース13に登録されている成分1含有量132と、成分2含有量133と、…成分k含有量13kを読み出す。おすすめ食材抽出部1Cは、ステップS301で不足またはやや不足していると特定された栄養素を多く含む食材を、ステップS302で読み出した成分1含有量132、成分2含有量133、…成分k含有量13kに従って判定する。そして、判定の結果抽出された食材のうち、上述したユーザ別嗜好特定処理により特定されたユーザが嗜好する味覚に近い(もしくは、同じ)、1または複数の食材を当該ユーザへのおすすめ食材として抽出する(ステップS302)。なお、おすすめ食材が1つだけである場合は1つしか抽出されないが、おすすめ食材が2つ以上ある場合は2つ以上抽出されることもある。
そして、図16を用いて上述したおすすめレシピ抽出部1Dが行うおすすめレシピ抽出処理のフローチャートにおけるステップS403とステップS404の処理は、以下のように変更される。
食材が選択された場合には、おすすめレシピ抽出部1Dは、レシピデータベース17の食材1含有量1721~食材i含有量172を参照して、ステップS302で当該ユーザの嗜好する味覚に近い(もしくは、同じ)食材として特定された食材を含むレシピを抽出する(ステップS403)。なお、このステップS403においておすすめレシピ抽出部1Dは、ユーザが嗜好する味覚に近い食材の数が比較的多いレシピ(例えば、嗜好する味覚に近い食材を1種類含むレシピよりも2種類含むレシピ)を抽出したり、ユーザが嗜好する味覚に近い食材のなかでも、嗜好する味覚のマッチング度が高い食材順にレシピ(例えば、マッチング度第1位の食材を含むレシピ、マッチング度第2位の食材を含むレシピ等)を抽出したりする。
おすすめレシピ抽出部1Dは、さらに、レシピデータベース17の食材1含有量1721~食材i含有量172を参照して、おすすめ食材抽出部1Cで抽出されたおすすめ食材を多く含むレシピに絞り込んで抽出する(ステップS404)。なお、おすすめ食材画面においてユーザが選択した食材は、当該ユーザへのおすすめ食材であることから、当該ユーザに不足している栄養素を多く含むものであり、かつ、ユーザの嗜好する味覚に近い(もしくは、同じ)ものである。つまり、最終的に抽出されるおすすめレシピは、当該ユーザの嗜好する食材を多く含みつつ、当該ユーザが嗜好する(もしくは嗜好する可能性が高い)味覚に近い(もしくは、同じ)ものであり不足している栄養素も多く含む食材、を含むものとなる。なお、このステップS404の処理を行わず、ステップS403によるレシピの抽出処理のみでもよい。
2 店舗端末
3 ユーザ端末
4 販売商品情報
5 電子レシート情報
11 ユーザ情報データベース
12 ユーザ別履歴情報データベース
13 食材別栄養価データベース
14 所要量データベース
15 効能データベース
16 摂取食材モデルデータベース
17 レシピデータベース
18 店舗別販売商品データベース
1A 栄養評価部
1B 嗜好特定部
1C おすすめ食材抽出部
1D おすすめレシピ抽出部
Claims (8)
- ユーザが所有するユーザ端末と、該ユーザ端末と通信可能なサーバ装置とを備える買い物支援システムであって、
前記ユーザ端末は、
前記サーバ装置が前記ユーザを識別するための情報、ユーザの購入食品情報、並びに、ユーザの家族の年齢及び性別の情報を少なくとも含むユーザ情報を前記サーバ装置に送信するユーザ情報送信手段と、
前記サーバ装置から送信されたユーザの嗜好に基づく情報を受信し、該受信したユーザの嗜好に基づく情報を出力する情報出力手段と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記ユーザ情報送信手段から送信された前記ユーザ情報を受信するユーザ情報受信手段と、
前記ユーザ情報受信手段が受信した前記ユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶手段と、
前記ユーザの購入食品情報を記憶する購入食品情報記憶手段と、
前記購入食品情報記憶手段に記憶された前記ユーザの前記購入食品情報に基づいて、該ユーザの嗜好を特定する嗜好特定手段と、
前記嗜好特定手段により特定された前記ユーザの嗜好に基づく情報を、前記ユーザ端末に送信する情報送信手段と、を備え、
前記購入食品情報記憶手段に記憶された前記ユーザの購入食品情報から特定される食品が有する栄養素の種類別の栄養価に関する食品栄養情報を解析し、前記ユーザ及び前記ユーザの家族の年齢及び性別から家族全体での栄養素の偏りを示す栄養偏向情報を生成する栄養偏向情報生成手段と、
前記栄養偏向情報生成手段により生成された栄養偏向情報と、前記嗜好特定手段により特定された前記ユーザ及び前記ユーザの家族の嗜好に応じて、前記ユーザ及び前記ユーザの家族に摂取を推奨する食品を抽出する推奨食品抽出手段と、をさらに備え、
前記情報送信手段は、前記推奨食品抽出手段により抽出された食品に関する情報を前記ユーザ端末に送信する、
ことを特徴とする買い物支援システム。 - ユーザが所有するユーザ端末と通信可能な買い物支援サーバであって、
前記ユーザ端末から、前記ユーザを識別するための情報、ユーザの購入食品情報、並びに、ユーザの家族の年齢及び性別の情報を少なくとも含むのユーザ情報を受信するユーザ情報受信手段と、
前記ユーザ情報受信手段が受信した前記ユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶手段と、
前記ユーザの購入食品情報を記憶する購入食品情報記憶手段と、
前記購入食品情報記憶手段に記憶された前記ユーザの前記購入食品情報に基づいて、該ユーザの嗜好を特定する嗜好特定手段と、
前記嗜好特定手段により特定された前記ユーザの嗜好に基づく情報を、前記ユーザ端末に送信する情報送信手段と、
を備え、
前記購入食品情報記憶手段に記憶された前記ユーザの購入食品情報から特定される食品が有する栄養素の種類別の栄養価に関する食品栄養情報を解析し、前記ユーザ及び前記ユーザの家族の年齢及び性別から家族全体での栄養素の偏りを示す栄養偏向情報を生成する栄養偏向情報生成手段と、
前記栄養偏向情報生成手段により生成された栄養偏向情報と、前記嗜好特定手段により特定された前記ユーザ及び前記ユーザの家族の嗜好に応じて、前記ユーザ及び前記ユーザの家族に摂取を推奨する食品を抽出する推奨食品抽出手段と、をさらに備え、
前記情報送信手段は、前記推奨食品抽出手段により抽出された食品に関する情報を前記ユーザ端末に送信する、
ことを特徴とする買い物支援サーバ。 - 前記ユーザ端末から、前記ユーザの健康の志向に関する健康志向情報を受信する健康志向情報受信手段と、
前記健康志向情報受信手段が受信した健康志向情報を記憶する健康志向情報記憶手段と、をさらに備え、
前記栄養偏向情報生成手段は、前記健康志向情報記憶手段に記憶された前記健康志向情報に従って前記栄養偏向情報を生成する、
ことを特徴とする請求項2に記載の買い物支援サーバ。 - 前記推奨食品抽出手段は、前記ユーザに摂取を推奨する食品を、前記嗜好特定手段によ
り特定された前記ユーザの嗜好に基づき抽出する、
ことを特徴とする請求項2または3に記載の買い物支援サーバ。 - 前記推奨食品抽出手段により抽出された食品を材料として含む料理に関する料理情報を抽出する料理情報抽出手段を、さらに備え、
前記情報送信手段は、前記抽出された前記料理情報を前記ユーザ端末に送信する、
ことを特徴とする請求項2乃至4の何れか1項に記載の買い物支援サーバ。 - 前記料理情報抽出手段は、前記推奨食品抽出手段により抽出された食品を材料として含むとともに、前記嗜好特定手段により特定された前記ユーザの嗜好に基づく食品を材料として含む料理に関する料理情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項5に記載の買い物支援サーバ。 - 前記購入食品情報は、購入された食品毎の購入量を示す購入量情報を含み、
前記栄養偏向情報生成手段は、前記購入食品情報記憶手段に記憶された前記購入量情報に基づいて、前記栄養偏向情報を生成する
ことを特徴とする請求項2乃至6のいずれか1項に記載の買い物支援サーバ。 - ユーザが所有するユーザ端末と通信可能なコンピュータ装置を、
前記ユーザ端末から、前記ユーザを識別するための情報、ユーザの購入食品情報、並びに、ユーザの家族の年齢及び性別の情報を少なくとも含むユーザ情報を受信するユーザ情報受信手段と、
前記ユーザ情報受信手段が受信した前記ユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶手段と、
前記ユーザの購入食品情報を記憶する購入食品情報記憶手段と、
前記購入食品情報記憶手段に記憶された前記ユーザの前記購入食品情報に基づいて、該ユーザの嗜好を特定する嗜好特定手段と、
前記嗜好特定手段により特定された前記ユーザの嗜好に基づく情報を、前記ユーザ端末に送信する情報送信手段と、として機能させ、
前記情報送信手段は、前記推奨食品抽出手段により抽出された食品に関する情報を前記ユーザ端末に送信し、
前記購入食品情報記憶手段に記憶された前記ユーザの購入食品情報から特定される食品が有する栄養素の種類別の栄養価に関する食品栄養情報を解析し、前記ユーザ及び前記ユーザの家族の年齢及び性別から家族全体での栄養素の偏りを示す栄養偏向情報を生成する栄養偏向情報生成手段と、
前記栄養偏向情報生成手段により生成された栄養偏向情報と、前記嗜好特定手段により特定された前記ユーザ及び前記ユーザの家族の嗜好に応じて、前記ユーザ及び前記ユーザの家族に摂取を推奨する食品を抽出する推奨食品抽出手段と、をさらに備え、
前記情報送信手段は、前記推奨食品抽出手段により抽出された食品に関する情報を前記ユーザ端末に送信する、
ることを特徴とするプログラム。
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