JPWO2018016082A1 - 情報処理装置、消化率推定方法、情報処理システムおよび消化率推定プログラム - Google Patents

Abstract

摂食した食べ物の消化率に応じたサービスをリアルタイムでユーザに提供することができる情報処理装置、消化率推定方法、情報処理システムおよび消化率推定プログラムを提供する。ユーザが摂食した食物の消化率を推定する情報処理装置は、前記ユーザが所持する心拍信号測定装置から所定の時間間隔で測定された複数の心拍数情報を受信する第１受信部と、前記ユーザの食事開始時刻および食事終了時刻の情報を受信する第２受信部と、前記複数の心拍数情報が示す、食事終了後において心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記傾向を近似する一次近似直線を算出する直線算出部と、前記複数の心拍数情報が示す、食事中に心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記一次近似直線を補正する補正部と、補正された前記一次近似直線と、前記食事開始時刻における心拍数とに基づいて、前記食物の消化が終了する時刻を示す消化終了時刻を特定する時刻特定部と、前記食事終了時刻と、特定された前記消化終了時刻とに基づいて、現在時刻における消化率を推定する消化率推定部と、を有する。

Description

本発明は、情報処理装置、消化率推定方法、情報処理システムおよび消化率推定プログラムに関する。

近年では、ユーザの状況または行動をセンシングし、その状況または行動に応じた情報をユーザに配信するサービスが、サービス提供業者によって行われている。

例えば、摂食した食べ物の消化率に応じて、有益な情報をユーザに提供するサービスが開示されている（非特許文献１）。このサービスでは、呼気からアセトン濃度を計測し、アセトン濃度から消化率（空腹度）を推定する技術が用いられている。ユーザは、推定された空腹度の程度に応じて、食事や運動に適したタイミングを、携帯情報端末を通じて知ることができる。

特表平１０−５０４７３９号公報 特開２００４−１３８号公報 特開２００９−２０１８０５号公報 特開２０１１−１１５５０８号公報 特開２００８−６１７９０号公報

「食事写真のカロリーを表示、息を吹きかけて空腹度を測定−ドコモのダイエット支援サービス」、[online]、アイティメディア株式会社、[平成２７年７月６日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.itmedia.co.jp/mobile/articles/1110/06/news128.html＞

上述のアセトン濃度を計測するための装置は、常時装着できるほど小さいものではない。また、計測を行う度に、装置中に残留するアセトンを除去する作業も発生する。このため、アセトン濃度を監視し、摂食した食べ物の消化率に応じたサービスをリアルタイムでユーザに提供することは困難である。

本発明の１つの側面では、摂食した食べ物の消化率に応じたサービスをリアルタイムでユーザに提供することができる情報処理装置、消化率推定方法、情報処理システムおよび消化率推定プログラムを提供することを目的とする。

発明の一観点によれば、ユーザが摂食した食物の消化率を推定する情報処理装置であって、前記ユーザが所持する心拍信号測定装置から所定の時間間隔で測定された複数の心拍数情報を受信する第１受信部と、前記ユーザの食事開始時刻および食事終了時刻の情報を受信する第２受信部と、前記複数の心拍数情報が示す、食事終了後において心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記傾向を近似する一次近似直線を算出する直線算出部と、前記複数の心拍数情報が示す、食事中に心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記一次近似直線を補正する補正部と、補正された前記一次近似直線と、前記食事開始時刻における心拍数とに基づいて、前記食物の消化が終了する時刻を示す消化終了時刻を特定する時刻特定部と、前記食事終了時刻と、特定された前記消化終了時刻とに基づいて、現在時刻における消化率を推定する消化率推定部と、を有する情報処理装置が提供される。

一実施態様によれば、摂食した食べ物の消化率に応じたサービスをリアルタイムでユーザに提供することができる情報処理装置、消化率推定方法、情報処理システムおよび消化率推定プログラムを提供することができる。

図１は、実施例１における情報処理システム１００の一例を示す図である。 図２は、実施例１における情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、食事前から食事後までの心拍数の時間変化の一例を示す図である。 図４は、情報処理装置１０によって実行される消化率推定方法の一例を示すフローチャート（その１）である。 図５は、心拍数管理テーブル１２ａの初期状態の一例を示す図である。 図６は、心拍数管理テーブル１２ａに情報を格納した例を示す図である。 図７は、食事時刻管理テーブル１２ｂの初期状態の一例を示す図である。 図８は、Ｓ１０２において、食事時刻管理テーブル１２ｂに情報を格納した例を示す図である。 図９は、特徴量管理テーブル１２ｃの初期状態の一例を示す図である。 図１０は、Ｓ１０３において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。 図１１は、Ｓ１０４において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。 図１２は、一次近似直線を用いて消化率を推定する方法を説明するための図である。 図１３は、Ｓ１０５において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。 図１４は、Ｓ１０７の処理の背景を説明する方法を説明するための図（その１）である。 図１５は、Ｓ１０７の処理の背景を説明する方法を説明するための図（その２）である。 図１６は、実施例１におけるＳ１０７の処理の具体例を示すフローチャートである。 図１７は、第１の波の波形から抽出された図形の面積を算出する方法を説明するための図（その１）である。 図１８は、第１の波の波形から抽出された図形の面積を算出する方法を説明するための図（その２）である。 図１９は、第１の波の波形から抽出された図形の面積を算出する方法を説明するための図（その３）である。 図２０は、一次近似直線管理テーブル１２ｄの初期状態の一例を示す図である。 図２１は、Ｓ２０１において、一次近似直線管理テーブル１２ｄに情報を格納した例を示す図である。 図２２は、補正値管理テーブルの一例を示す図である。 図２３は、Ｓ２０２において、一次近似直線管理テーブル１２ｄに情報を格納した例を示す図である。 図２４は、Ｓ２０３において、一次近似直線管理テーブル１２ｄに情報を格納した例を示す図である。 図２５は、Ｓ１０８において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。 図２６は、Ｓ１０９において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。 図２７は、情報処理装置によって実行される消化率推定方法の一例を示すフローチャート（その２）である。 図２８は、消化率推定管理テーブル１２ｆの初期状態の一例を示す図である。 図２９は、Ｓ１１１において、消化率推定管理テーブル１２ｆに情報を格納した例を示す図である。 図３０は、消化率推定管理テーブル１２ｆに情報を複数回格納した例を示す図である。 図３１は、補正値管理テーブルを生成する方法の一例を示すフローチャートである。 図３２は、補正値αの算出例を示す図である。 図３３は、実施例２における情報処理システム２００の一例を示す図である。 図３４は、実施例２における一次近似直線の補正方法を説明するための図である。 図３５は、実施例２におけるＳ１０７の処理の具体例を示すフローチャートである。 図３６は、実施例２における補正値管理テーブルの一例を示す図である。 図３７は、一次近似直線管理テーブル１２ｇの初期状態の一例を示す図である。 図３８は、Ｓ２０２ａにおいて、一次近似直線管理テーブル１２ｇに情報を格納した例を示す図である。 図３９は、Ｓ２０３ａにおいて、一次近似直線管理テーブル１２ｇに情報を格納した例を示す図である。 図４０は、実施例３における情報処理システム３００の一例を示す図である。 図４１は、実施例３における、情報処理装置１０ｃによって実行される消化率推定方法の一例を示すフローチャート（その１）である。 図４２は、実施例３における、情報処理装置１０ｃによって実行される消化率推定方法の一例を示すフローチャート（その２）である。 図４３は、実施例４における情報処理システム４００の一例を示す図である。 図４４は、推薦する飲食店の情報の表示方法の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図１乃至図４２を参照して具体的に説明する。
（実施例１）
図１は、実施例１における情報処理システム１００の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１００は、情報処理装置１０と、心拍信号測定装置２０とを有している。

情報処理装置１０は、摂食した食物の胃における消化率に応じたサービスを受けるユーザが所持するコンピュータである。情報処理装置１０は、心拍信号測定装置２０から受信した心拍（脈拍）数から消化率を推定し、推定結果に基づいて、ユーザにサービスを提供する装置である。情報処理装置１０は、例えばスマートフォン、携帯電話機、タブレット端末、ノートＰＣ（Personal Computer）、ウェアラブルコンピュータなどのコンピュータである。ウェアラブルコンピュータは、利用者が身に着けて持ち歩くことができるコンピュータであり、例えば腕時計型の装置である。

心拍信号測定装置２０は、心拍（脈拍）数を測定するための機器であり、例えば腕時計型の心拍計である。心拍信号測定装置２０は、所定の時間間隔で、心拍信号測定装置２０を装着したユーザの心拍数を測定することができる。心拍信号測定装置２０は、測定した心拍数の情報を、情報処理装置１０に送信することができる。

情報処理システム１００は、情報処理装置１０と、心拍信号測定装置２０とを内蔵したウェアラブルコンピュータとして実現することもできる。ウェアラブルコンピュータによって実現することにより、容易に常時装着することができる。

以下、情報処理装置１０を構成する各部の機能について説明する。

図１に示すように、情報処理装置１０は、入力部１１と、記憶部１２と、受信部１３と、特徴量算出部１４と、消化率推定部１５と、判定部１６と、補正部１７と、情報提示部１８と、テーブル生成部１９とを備えている。

入力部１１は、ユーザから各種情報の入力を受け付ける機能を有している。

記憶部１２は、情報処理装置１０が実行する処理に用いられるデータおよびプログラムを格納するハードウェアである。例えば、記憶部１２には、情報処理装置１０が実行する処理に用いられる、心拍数管理テーブル１２ａ、食事時刻管理テーブル１２ｂ、特徴量管理テーブル１２ｃ、一次近似直線管理テーブル１２ｄ、補正値管理テーブル１２ｅ、および消化率推定管理テ−ブル１２ｆなどを格納することができる。各テーブルの詳細については後述する。

記憶部１２は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、またはＲＯＭ（Read Only Memory）であり、これらのいずれかの組み合わせであっても良い。例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＲＡＭおよびＮＡＮＤ型フラッシュメモリは、データの格納用に用いることができる。一方、ＮＯＲ型フラッシュメモリおよびＲＯＭは、プログラム（消化率推定プログラムなど）の格納用に用いることができる。記憶部１２は、用途または必要とする記憶容量などに応じて複数の記憶装置によって構成することもできる。

受信部１３は、第１受信部１３ａと第２受信部１３ｂとを備えている。第１受信部１３ａは、心拍信号測定装置２０から所定の時間間隔で測定された複数の心拍信号情報を受信する。心拍信号情報は、ユーザの心拍数と、心拍数を測定した時刻とが対応付けられた情報である。第２受信部１３ｂは、ユーザから食事開始時刻および食事終了時刻の情報を、入力部１１を介して受信する。食事開始時刻は、ユーザが食事を開始した時刻である。食事終了時刻は、ユーザが食事を終了した時刻である。

特徴量算出部１４は、心拍信号測定装置２０から受信した複数の心拍信号情報、およびユーザの食事開始時刻および食事終了時刻の情報に基づいて、消化率の算出に用いられる各種のパラメータを算出する。以降では、各種のパラメータを「特徴量」と総称する。各種の特徴量の詳細および算出方法については後述する。さらに、特徴量算出部１４は、算出した特徴量を用いて一次近似直線を算出する直線算出部としての機能と、一次近似直線を用いて消化終了時刻を特定する時刻特定部としての機能も有している。一次近似直線の詳細および消化終了時刻の特定方法についても後述する。

消化率推定部１５は、特徴量算出部１４によって算出された各種の特徴量に基づいて、消化率を推定する。消化率の推定方法については後述する。

判定部１６は、情報処理装置１０によって実行される処理の中で、各種の判定処理を実行する。

補正部１７は、補正値管理テーブル１２ｅを用いて、一次近似直線の傾きを補正する処理を実行する。補正する処理の詳細については後述する。

情報提示部１８は、判定部１６によって、ユーザに消化率に関連する情報を提示すると判定した場合に、ユーザに情報を提示する。具体的には、情報提示部１８は、例えば提示する情報に関する文字または画像を、後述の表示装置６６に表示させる。あるいは、情報提示部１８は、ユーザが所持する装置に対して、情報提示を行う旨の指示信号を送信する。

テーブル生成部１９は、複数の特徴量の一つである一次近似直線の傾きを補正する際に用いられる補正値管理テーブル１２ｅを生成する処理を実行する。補正値管理テーブル１２ｅの詳細および生成方法については後述する。

次に、情報処理装置１０のハードウェア構成について説明する。

図２は、実施例１における情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６１、ＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３、ストレージ装置６４、入力装置６５、表示装置６６、ネットワークインタフェース６７および可搬型記憶媒体用ドライブ６８等を備えている。

ＣＰＵ６１は、情報処理装置１０の処理を管理または実行するハードウェアである。ＭＰＵ（Micro Processing Unit）もＣＰＵ６１の一例である。ＣＰＵ６１は、受信部１３、特徴量算出部１４、消化率推定部１５、判定部１６、補正部１７、情報提示部１８およびテーブル生成部１９の一例である。

ＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３およびストレージ装置６４は、ＣＰＵ６１が実行する処理に用いられるデータおよびプログラムを格納するハードウェアである。ストレージ装置６４は、例えばＨＤＤである。ＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３およびストレージ装置６４は、図１に示す記憶部１２の一例である。

入力装置６５は、ユーザが各種情報を入力する際に用いられるハードウェアである。入力装置６５は、例えばタッチパネル、キーボード、マウス等である。入力装置６５がタッチパネルである場合、タッチパネルは後述の表示装置６６の上に重なるようにして配置される。入力装置６５は、図１に示す入力部１１の一例である。

表示装置６６は、文字または画像を表示する装置である。表示装置６６は、音声を出力する機能を有していても良い。表示装置６６は、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイまたは有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等である。

ネットワークインタフェース６７は、外部装置とネットワークを介して通信するためのハードウェアである。

情報処理装置１０の構成各部は、バス７０に接続されている。情報処理装置１０では、ＲＯＭ６２あるいはストレージ装置６４に格納されているプログラム（消化率推定プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ６８が可搬型記憶媒体６９から読み取ったプログラム（消化率推定プログラムを含む）をＣＰＵ６１等のプロセッサが実行することにより、情報処理装置１０の機能が実現される。なお、当該プログラムは、ＲＡＭ６３にロードされ、ＣＰＵ６１等のプロセッサによって実行されてもよい。

次に、情報処理装置１０によって実行される消化率推定方法について説明する。発明者は、食事前から食事後までの心拍数の変化を測定し、心拍数の変化のプロファイルに特有の傾向があることを見出した。

図３は、食事前から食事後までの心拍数の時間変化の一例を示す図である。縦軸（ｙ軸）は心拍数、横軸（ｘ軸）は食事が終了した時刻を０分としたときの時間軸を示している。また、食事開始時刻は、食事を開始する時刻を示しており、食事終了時刻は、食事を終了する時刻を示している。なお、以降の説明の中で、心拍数の時間変化のプロファイルを「心拍数プロファイル」と呼称することがある。図３に示すように、心拍数は、食事を開始すると同時に急激に上昇し、その後、下降して、食事終了時刻で極小値を示している。この極小値は、食事開始時刻における心拍数よりも僅かに高いレベルである。このような食事中の心拍数の変化は、食べ物の摂食時の咀嚼行動または嚥下行動によるものであると推察される。

その後、心拍数は、食事が終了した時点から再び上昇し、ある時刻でピークを迎えた後、緩やかな勾配で下降している。そして、心拍数は、食事開始時刻における心拍数に戻り、やがて一定となる。このような食事後の心拍数の変化は、体内の胃などにおける消化活動によるものであり、消化活動が終了したことによって、心拍数が食事前のレベルまで回復したものと推察される。図３の例では、食事終了時刻から２４０分後に心拍数が食事前のレベルまで回復しているが、心拍数が食事前のレベルまで回復する時刻は、食事の内容（種類または量など）や食事の速度などによって異なる。本実施形態では、上述の心拍数の変化の傾向を利用して、リアルタイムで消化率を推定する。

次に、情報処理装置１０によって実行される、消化率を推定し、推定結果に基づいてユーザに情報を提示する処理のフローについて説明する。

図４は、情報処理装置１０によって実行される消化率推定方法の一例を示すフローチャート（その１）である。

まず、第１受信部１３ａは、心拍信号測定装置２０から複数の心拍信号情報を受信する（Ｓ１０１）。Ｓ１０１において、第１受信部１３ａは、例えば無線通信により所定の時間間隔で心拍信号測定装置２０から複数の心拍信号情報を取得する。そして、第１受信部１３ａは、取得した複数の心拍信号情報を記憶部１２の中の心拍数管理テーブル１２ａに格納する。

図５は、心拍数管理テーブル１２ａの初期状態の一例を示す図である。心拍数管理テーブル１２ａは、心拍数と、心拍数を測定した時刻である測定時刻の項目とを有している。

図６は、心拍数管理テーブル１２ａに情報を格納した例を示す図である。図６の例では、「１２：００」は１２時００分を示しており、１分間隔で測定された心拍数の情報が格納されている。心拍数管理テーブル１２ａに格納される情報は、１日毎に管理され、例えば、毎日０時００分から測定を開始し、日が変わるたびに消去するようにしても良い。この方法によれば、記憶部１２内の心拍数管理テーブル１２ａのために使用される記憶領域が増大しないように抑制することができる。

図４に戻り、Ｓ１０１の処理の後、第２受信部１３ｂは、心拍信号測定装置２０から心拍数情報を順次受信しているときに、食事開始時刻および食事終了時刻の情報を取得する（Ｓ１０２）。Ｓ１０２では、例えばユーザが、入力部１１を用いて食事開始時刻および食事終了時刻の情報を入力する。これにより、第２受信部１３ｂは、食事開始時刻および食事終了時刻の情報を受信することができる。

あるいは、情報処理装置１０は、食事開始時刻および食事終了時刻の情報を取得する別の方法として、食物を摂食する際に行う下腕の動作を加速度センサで検出することにより、食事開始時刻および食事終了時刻を特定する方法（特許文献４参照）を用いることもできる。あるいは、情報処理装置１０は、体内音マイクを用いて咀嚼特有の周波数パターンを検出することにより、食事開始時刻および食事終了時刻を特定する方法（特許文献５参照）を用いることもできる。

Ｓ１０２において、第２受信部１３ｂは、取得した食事開始時刻および食事終了時刻の情報を、記憶部１２の中の食事時刻管理テーブル１２ｂに格納する。

図７は、食事時刻管理テーブル１２ｂの初期状態の一例を示す図である。図７に示すように、食事時刻管理テーブル１２ｂは、食事のイベントを特定する識別子を示す食事ＩＤ（identifier）、食事開始時刻、および食事終了時刻の項目を有しており、食事ＩＤ毎に食事開始時刻および食事終了時刻の情報を管理する。第２受信部１３ｂは、食事開始時刻および食事終了時刻の情報を受信する度に、新たな食事ＩＤを付与して食事時刻管理テーブル１２ｂに登録する。

図８は、Ｓ１０２において、食事時刻管理テーブル１２ｂに情報を格納した例を示す図である。図８の例では、食事ＩＤ＝１が付与された食事に関し、食事開始時刻として１２：０２、食事終了時刻として１２：０７が登録されている。以降では、これらの情報を用いて処理の流れを説明する。

Ｓ１０２の処理の後、特徴量算出部１４は、食事開始時刻における心拍数を特定する（Ｓ１０３）。具体的には、図６の心拍数管理テーブル１２ａを参照し、図８の食事時刻管理テーブル１２ｂに登録されている食事開始時刻に対応付けられている心拍数を特定する。例えば、図８によれば、食事ＩＤ＝１に対応する食事開始時刻は１２：０２であるので、図６を参照すると、１２：０２に対応する心拍数は８０ｂｐｍ（beats per minute）であることがわかる。そこで、特徴量算出部１４は、特定した心拍数８０ｂｐｍの情報を、特徴量管理テーブル１２ｃに格納する。

図９は、特徴量管理テーブル１２ｃの初期状態の一例を示す図である。図９に示すように、特徴量管理テーブル１２ｃには、食事ＩＤ毎に、特徴量１から６までの６種類の特徴量を格納することができる。本実施形態の説明では、食事開始時刻における心拍数を「特徴１」と呼称し、食事後における心拍数の最大値を示すピーク値を「特徴量２」と呼称する。更に、ピーク値が測定された時刻以降の心拍数プロファイルの一次近似直線を「特徴量３」と呼称し、消化終了時刻を「特徴量４」と呼称する。更に、食事終了時刻からピーク値が測定された時刻までの時間を「特徴量５」と呼称し、ピーク値が測定された時刻から消化終了時刻までの時間を「特徴量６」と呼称する。なお、特徴量２乃至６の詳細については後述する。

図１０は、Ｓ１０３において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。図１０に示すように、特徴量算出部１４は、Ｓ１０３の処理によって特定した心拍数８０ｂｐｍの情報を、食事ＩＤ＝１に対応する「特徴量１」の項目の欄に格納する。

続いて、特徴量算出部１４は、食事終了後における心拍数のピーク値を特定する（Ｓ１０４）。例えば、図８に示すように食事終了時刻が１２：０７で、図６がＳ１０４の処理開始時における心拍数管理テーブル１２ａの格納状態を示す場合、特徴量算出部１４は、図６の心拍数管理テーブル１２ａを参照する。そして、特徴量算出部１４は、食事終了後の時間帯における心拍数のピーク値が、時刻が１２：２５のときに測定された１００ｂｐｍであることを特定する。

図１１は、Ｓ１０４において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。図１１に示すように、特徴量算出部１４は、特定したピーク値１００ｂｐｍの値を、食事ＩＤ＝１に対応する「特徴量２」の項目の欄に格納する。

続いて、判定部１６は、一次近似直線の算出が可能か否かを判定する（Ｓ１０５）。ここで、Ｓ１０５の処理の背景について説明する。

図３を用いて説明したように、心拍数プロファイルは、食事が終了した時点から再び上昇してピークに到達した後、食事開始時刻の心拍数に戻るまで緩やかに下降する形状を有している。しかし、消化活動が行われているときは、その時点までに取得した複数の心拍数情報によって描かれる心拍数プロファイルはまだ食事開始時刻の心拍数には到達していないため、消化活動が終了する時刻（消化終了時刻）は明らかになっていない。そこで、本実施形態では、食事開始時刻の心拍数に到達していない心拍数プロファイルを用いて消化終了時刻を特定するため、一次近似直線が用いられている。

図１２は、一次近似直線を用いて消化率を推定する方法を説明するための図である。図１２では、第１受信部１３ａによって取得された心拍数情報によって描かれたプロファイルが実線で示されている。縦軸（ｙ軸）は心拍数、横軸（ｘ軸）は、食事が終了した後に心拍数のピーク値が測定された時刻を０分としたときの時間軸を示している。また、実線のプロファイルの右端が、現在時刻において測定された心拍数の大きさを示している。そして、第１受信部１３ａによってまだ取得されていない未知の心拍数情報によって描かれたプロファイルが破線で示されている。

図１２に示すように、情報処理装置１０は、食事終了後に心拍数のピーク値が測定された時刻以降の所定の時間帯における心拍数の変化を、一次近似直線で近似する。時間軸をｘ軸、心拍数の大きさを示す座標軸をｙ軸とすると、一次近似直線はｙ＝ａｘ＋ｂと表すことができる。ここで、ａは、心拍数のピーク値が測定された時刻以降に下降傾向を示す心拍数プロファイルの傾きを示している。ｂは、後述するように、心拍数のピーク値が測定された時刻における心拍数を示している。食事開始時刻における心拍数の値をｃとし、食事後に心拍数がｃの値に回復した時刻を消化終了時刻と仮定すると、消化終了時刻は、ｙ＝ａｘ＋ｂおよびｙ＝ｃの交点のｘ座標の値を求めることによって算出することができる。本実施形態では、例えば、現在時刻よりも前で、且つピーク値が測定された時刻以降の約１０分〜２０分程度の時間帯を、上述の「所定の時間帯」としている。そして、情報処理装置１０は、当該時間帯における心拍数の情報が取得されている場合に、ピーク値が測定された時刻以降の心拍数の変化を直線で近似することによって、一次近似直線を算出する。Ｓ１０５は、一次近似直線を算出するために必要な心拍数の情報が既に取得されているか否かを判定するための処理である。

Ｓ１０５において、判定部１６はまず、ピーク値が測定された時刻からの経過時間として、例えば２０分を設定時間として設定する。

続いて判定部１６は、図６の心拍数管理テーブル１２ａを参照し、ピーク値が測定された時刻から２０分後までの時間帯における心拍数の情報が全て格納されているか否かを判定する。心拍数の情報が全て格納されていない場合は、一次近似直線を算出するために必要な心拍数の情報が不足しているため、一次近似直線の算出が可能でないと判定する（Ｓ１０５：Ｎｏ）。Ｓ１０５：Ｎｏと判定された場合、判定部１６は、ピーク値を示す時刻から２０分後が経過し、一次近似直線を算出するために必要な心拍数の情報が取得されるまで待機する。すなわち、判定部１６は、Ｓ１０５の処理を繰り返し実行する。

一方、対象心拍数情報が全て格納されている場合は、一次近似直線を算出するために必要な心拍数の情報が取得されていることとなる。このため、一次近似直線の算出が可能であると判定し（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、特徴量算出部１４は、一次近似直線を算出する（Ｓ１０６）。Ｓ１０６において、特徴量算出部１４は、心拍数管理テーブル１２ａから、ピーク値が測定された時刻から所定の時間帯における複数の心拍数の情報を抽出する。そして、特徴量算出部１４は、特徴量管理テーブル１２ｃの「特徴量２」の項目の欄に格納されているピーク値の情報と、抽出した複数の心拍数の情報とを用いて、時間を変数とした心拍数の関数である一次近似直線を算出する。

例えば、図１２に示すように、食事終了後に心拍数のピーク値が測定された時刻を時間軸（ｘ軸）上の原点とすると、特徴量２、すなわち心拍数のピーク値１００ｂｐｍが、一次近似直線のｙ切片の値となる。一方、図６の心拍数管理テーブル１２ａを参照すると、ピーク値１００ｂｐｍが測定された時刻は、１２：２５である。そこで、特徴量算出部１４は、Ｓ１０５で設定した設定時間が２０分である場合、１２：２５の２０分後である１２：４５までの複数の心拍数の情報を抽出する。そして、特徴量算出部１４は、抽出した複数の心拍数の値に基づいて、心拍数の一次近似直線の傾きを算出し、−０．１の値を得る。その結果、特徴量算出部１４は、ピーク値が測定された時刻からの経過時間をｘ分とすると、心拍数の一次近似直線としてｙ＝−０．１ｘ＋１００を得ることができる。

図１３は、Ｓ１０５において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。図１３に示すように、特徴量算出部１４は、算出した一次近似直線−０．１ｘ＋１００の情報を、食事ＩＤ＝１に対応する「特徴量３」の項目の欄に格納する。

図４に戻り、Ｓ１０６の処理の後、補正部１７は、Ｓ１０６で取得された一次近似直線を補正する（Ｓ１０７）。ここで、Ｓ１０７の処理の背景について説明する。

発明者は、食事内容が同一であっても、得られる心拍数の変化のプロファイルが食事の摂食速度によって異なることを見出した。具体的には、ユーザが、ある料理に対して摂食速度が一般的な速度よりも早い、所謂「早食い」を行った場合、食事中の心拍数がより高くなり、食後の心拍数の回復がより遅くなる傾向にあった。一方、ユーザが、当該料理に対して摂食速度が一般的な速度よりも遅い、所謂「遅食い」を行った場合、食事中の心拍数がより低くなり、食後の心拍数の回復がより早くなる傾向にあった。

図１４は、Ｓ１０７の処理の背景を説明する方法を説明するための図（その１）である。図１４は、ユーザが一般的な速度で摂食した場合における心拍数の時間変化のプロファイルであり、図１２と同様の傾向のプロファイルを例示している。食事開始時刻から食事終了時刻までの間における、心拍数が時間とともに上昇した後に下降する変化を「第１の波」と定義し、食事終了時刻から消化終了時刻までの間における、心拍数が時間とともに上昇した後に下降する変化を「第２の波」と定義する。図１４において、ベクトルＢ０は、ユーザが一般的な速度で摂食した場合における一次近似直線ｙ＝ａｘ＋ｂに重なるベクトルを示している。

ユーザが「早食い」を行った場合、食後の心拍数の回復がより遅くなるため、第２の波の時間軸方向の幅は、一般的な速度で摂食した場合よりも長くなる。その結果、第２の波のピーク後の変化方向は、ベクトルＢ０よりむしろベクトルＢ１の方向に近くなる。一方、ユーザが「遅食い」を行った場合、食後の心拍数の回復がより早くなるため、第２の波の時間軸方向の幅は、一般的な速度で摂食した場合よりも短くなる。その結果、第２の波のピーク後の変化方向は、ベクトルＢ０よりむしろベクトルＢ２の方向に近くなる。

図１５は、Ｓ１０７の処理の背景を説明する方法を説明するための図（その２）である。図１５において、実線は、ユーザが一般的な速度で摂食した場合における第１の波のプロファイルの一例を示している。破線は、ユーザが「早食い」を行った場合における第１の波のプロファイルの一例を示している。点線は、ユーザが「遅食い」を行った場合における第１の波のプロファイルの一例を示している。

図１５に示すように、ユーザが「早食い」を行った場合、食事時間は一般的な速度で摂食した場合よりも短くなる。しかし、食事中の心拍数は、食事時間は一般的な速度で摂食した場合よりも高くなる。一方、ユーザが「遅食い」を行った場合、食事時間は一般的な速度で摂食した場合おける心拍数よりも長くなる。しかし、食事中の心拍数は、食事時間は一般的な速度で摂食した場合における心拍数よりも低くなる。

以上の傾向を鑑みると、消化率の予測精度をより向上させるためには、食事の摂食速度を考慮することが望ましい。そこで、本実施形態では、第２の波のピーク後の変化を推定するために用いる一次近似直線を、第１の波の変化の傾向に基づいて補正することとした。具体的には、第１の波が「早食い」を示す場合では、一次近似直線の傾きの大きさを小さくすることによって、一般的な速度で摂食する場合よりも消化率が１００％になるまでの時間が長くなるように補正することとした。一方、第１の波が「遅食い」を示す場合では、一次近似直線の傾きの大きさを大きくすることによって、一般的な速度で摂食する場合よりも消化率が１００％になるまでの時間が短くなるように補正するこことした。ここで、Ｓ１０７の処理の具体例について説明する。

図１６は、実施例１におけるＳ１０７の処理の具体例を示すフローチャートである。

まず、特徴量算出部１４は、心拍数プロファイルを用いて摂食活動エネルギーを算出する（Ｓ２０１）。摂食活動エネルギーは、摂食活動のエネルギーの程度を示す特徴量である。摂食活動エネルギーは、例えば、第１の波の波形から抽出された図形の面積を算出し、算出した面積の値を摂食活動エネルギーの指標値とする。

図形の面積を算出する第１の例として、例えば、第１の波の形状を三角形で近似し、第１の波に包含される三角形の面積を算出する方法を採ることができる。

図１７は、第１の波の波形から抽出された図形の面積を算出する方法を説明するための図（その１）である。図１７の中の、点線と斜線で示された図形が、第１の波に包含される三角形を示している。

具体的には、図８の食事時刻管理テーブルによれば、食事ＩＤ＝１に対応する食事開始時刻は１２：０２であり、食事終了時刻は１２：０７である。また、図６の心拍数管理テーブルによれば、食事中、すなわち１２：０２から１２：０７までの時間帯における最大心拍数は１２０ｂｐｍであり、食事開始時刻における心拍数は８０ｂｐｍである。よって、時間の変化量を三角形の底辺とし、食事中の最大心拍数と食事開始時刻における心拍数との差分を三角形の高さとすると、摂食活動エネルギーは、以下の式により算出することができる。なお、摂食活動エネルギーの単位は任意単位であるため、以降の説明では摂食活動エネルギーの単位の表記を省略することがある。
（摂食活動エネルギー）
＝［（食事終了時刻−食事終了時刻）×（食事中の最大心拍数−食事開始時刻における心拍数）］÷２
＝５［ｍｉｎ］×（１２０−８０）［ｂｐｍ］÷２＝１００［ｍｉｎ・ｂｐｍ］
図形の面積を算出する第２の例として、例えば、第１の波を包含する四角形の面積を算出し、算出した面積の値を摂食活動エネルギーの指標値とすることもできる。

図１８は、第１の波の波形から抽出された図形の面積を算出する方法を説明するための図（その２）である。図１８の中の、点線と斜線で示された図形が、第１の波を包含する四角形を示している。この四角形は、時間の変化量を底辺とし、上述の差分を四角形の高さとする四角形である。よって、四角形の面積は、時間の変化量と、食事中の最大心拍数と食事開始時刻における心拍数との差分との積を算出することによって求めることができる。この方法によれば、三角形の面積を算出する方法よりも算出ステップが１つ少ないため、処理速度の向上を図ることができる。

図形の面積を算出する第３の例として、例えば、第１の波を食事開始時刻から食事終了時刻までの区間で時間積分することによって、第１の波を輪郭の一部として含む図形の面積を算出し、算出した面積の値（積分値）を摂食活動エネルギーの指標値とすることもできる。

図１９は、第１の波の波形から抽出された図形の面積を算出する方法を説明するための図（その３）である。図１９の中の、点線と斜線で示された図形が、時間積分される領域を示している。時間積分は、例えば食事開始時刻から食事終了時刻までの時間帯に測定された全ての心拍数の値を加算することによって行うことができる。この方法によれば、面積の算出に心拍数プロファイルの曲線および心拍数の実際の値が考慮されるため、三角形または四角形で近似する方法よりも高い精度で摂食活動エネルギーを算出することができる。

また、摂食活動のエネルギーを算出する別の例として、食事中に心拍数が時間とともに上昇する際の上昇率を算出し、算出した上昇率の値を摂食活動のエネルギーの指標値とすることも可能である。

上昇率が大きいほど第１の波が大きくなる傾向がある。この方法によれば、面積を算出する方法よりも簡易的に摂食活動のエネルギーを算出することができる。また、第１の波を輪郭の一部として含む図形の形状が三角形から乖離し、三角形で近似することが困難な場合であっても、摂食活動のエネルギーを算出することができる。

図２０は、一次近似直線管理テーブル１２ｄの初期状態の一例を示す図である。図２０に示すように、一次近似直線管理テーブル１２ｄは、食事ＩＤ、摂食活動エネルギー、補正値α、および補正後の一次近似直線ｃｘ＋ｂの項目を有している。一次近似直線管理テーブル１２ｄには、食事ＩＤ毎に摂食活動エネルギー、補正値α、および補正後の一次近似直線（ｃｘ＋ｂ）の情報が格納されることとなる。

図２１は、Ｓ２０１において、一次近似直線管理テーブル１２ｄに情報を格納した例を示す図である。図２１に示すように、特徴量算出部１４は、Ｓ２０１の処理によって算出した摂食活動エネルギー１４０の情報を、特徴量管理テーブル１２ｃと同様の食事ＩＤ＝１に対応する「摂食活動エネルギー」の項目の欄に格納する。

Ｓ２０１の処理の後、補正部１７は、補正値管理テーブル１２ｅを参照し、算出した摂食活動エネルギーに対応する補正値を抽出する（Ｓ２０２）。

図２２は、補正値管理テーブルの一例を示す図である。図２２に示すように、補正値管理テーブル１２ｅは、摂食活動エネルギーの値の範囲と、当該範囲に対応する補正値αとの対応関係を示している。補正値管理テーブル１２ｅの生成方法については後述する。Ｓ２０２では、例えば、摂食活動エネルギーの値が１４０である場合、補正値管理テーブル１２ｅを参照すると、この値は摂食活動エネルギーの値が１３１から１５０までの範囲に属することがわかる。そこで補正部１７は、当該範囲に対応する補正値αとして、補正値管理テーブル１２ｅから０．８を抽出する。

図２３は、Ｓ２０２において、一次近似直線管理テーブル１２ｄに情報を格納した例を示す図である。図２３に示すように、特徴量算出部１４は、Ｓ２０２の処理によって算出した補正値α＝０．８の情報を、食事ＩＤ＝１に対応する「補正値」の項目の欄に格納する。

Ｓ２０２の処理の後、補正部１７は、Ｓ２０２で抽出した補正値αを用いて、Ｓ１０６で算出した一次近似直線の傾きを補正する（Ｓ２０３）。具体的には、補正部１７は、一次近似直線の傾きに補正値αを乗算することによって、一次近似直線の傾きを補正する。例えば、一次近似直線がｙ＝−０．１ｘ＋１００であり、補正値がα＝０．８である場合、一次近似直線の傾き−０．１に０．８を乗算すると、−０．０８の値が得られる。この傾きの値を適用し、一次近似直線ｙ＝−０．０８ｘ＋１００が新たに生成される。

図２４は、Ｓ２０３において、一次近似直線管理テーブル１２ｄに情報を格納した例を示す図である。図２４に示すように、特徴量算出部１４は、Ｓ２０３の処理によって新たに生成された一次近似直線の右辺の情報「−０．０８ｘ＋１００」を、一次近似直線管理テーブル１２ｄの、食事ＩＤ＝１に対応する「補正後の一次近似直線」の項目の欄に格納する。

以上のようにして、Ｓ１０７の処理が実行される。Ｓ１０７の処理の後、Ｓ１０８に移る。

図４に戻り、特徴量算出部１４は、Ｓ１０３で特定した食事開始時刻における心拍数と、Ｓ１０７で補正した一次近似直線とを用いて、ピーク値測定時刻から消化終了時刻までの時間を算出し、消化終了時刻を特定する（Ｓ１０８）。

特徴量算出部１４は、心拍数の下降時のプロファイルを近似した一次近似直線を用いて、食事開始時刻における心拍数に回復する時刻に対応するｘの値を算出する。この方法により、特徴量算出部１４は消化終了時刻を特定することができる。

図１３の特徴量管理テーブル１２ｃの「特徴量１」の項目を参照すると、食事開始時刻における心拍数は８０ｂｐｍである。そこで、特徴量算出部１４は、一次近似直線管理テーブル１２ｄに格納されている補正後の一次近似直線に基づいて、８０＝−０．０８ｘ＋１００を満足するｘの値を算出する。その結果、ｘ＝２５０が得られ、特徴量算出部１４は、ピーク値が測定された時刻から２５０分後に消化活動が終了すると特定することができる。ピーク値が測定された時刻は、図６の心拍数管理テーブル１２ａによると１２：２５である。よって、特徴量算出部１４によって、消化終了時刻は、１２：２５の２５０分後、すなわち１６：３５と算出される。

図２５は、Ｓ１０８において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。図２５に示すように、特徴量算出部１４は、特定した消化終了時刻１６：３５の情報を、食事ＩＤ＝１に対応する「特徴量４」の項目の欄に格納する。さらに、特徴量算出部１４は、特定したピーク値測定時刻から消化終了時刻までの時間である２５０分の値を、食事ＩＤ＝１に対応する「特徴量６」の項目の欄に格納する。以上のように、特徴量算出部１４は、ピーク値が測定された時刻から所定の時間帯における心拍数の情報を用いて一次近似直線を算出することにより、所定の時間帯が終了した時点で消化終了時刻を特定することができる。これにより、所定の時間帯以降において、リアルタイムに消化率の推定を行うことが可能となる。

図４に戻り、Ｓ１０８の処理の後、特徴量算出部１４は、食事終了時刻からピーク値測定時刻までの時間を算出する（Ｓ１０９）。具体的には、特徴量算出部１４は、ピーク値が測定された時刻と、図８の食事時刻管理テーブル１２ｂに格納されている食事終了時刻との差分を求めることにより、食事終了時刻からピーク値測定時刻までの時間を算出する。ピーク値が測定された時刻（ピーク値測定時刻）は、図６の心拍数管理テーブル１２ａによると１２：２５である。また、図８の食事時刻管理テーブル１２ｂによると、食事終了時刻は１２：０７である。したがって、食事終了時刻からピーク値測定時刻までの時間は、１８分と算出される。

図２６は、Ｓ１０９において、特徴量管理テーブル１２ｃに情報を格納した例を示す図である。特徴量算出部１４は、特定した食事終了時刻からピーク値測定時刻までの時間１８分の情報を、食事ＩＤ＝１に対応する「特徴量５」の項目の欄に格納する。以上のようにして、Ｓ１０８の処理が実行される。以下、Ｓ１０９の後に実行される処理について説明する。

図２７は、情報処理装置によって実行される消化率推定方法の一例を示すフローチャート（その２）である。

Ｓ１０９の処理の後、判定部１６は、消化率の推定タイミングであるか否かを判定する（Ｓ１１０）。本実施形態では、消化率の算出を予め設定した時間間隔で行うため、判定部１６は、Ｓ１１０の判定処理を実行する。記憶部１２には、消化率の算出結果を格納し、管理するための消化率推定管理テーブル１２ｆが用意されている。

図２８は、消化率推定管理テーブル１２ｆの初期状態の一例を示す図である。消化率推定管理テーブル１２ｆは、消化率の項目と、消化率を算出した時刻を示す算出時刻の項目とを有している。図２８の例では、消化率を算出する時間間隔を１０分としており、複数の算出時刻が１０分間隔で予め設定されている。なお、時間間隔は、１分または１秒のオーダで設定することもできる。

図２７に戻り、Ｓ１１０において、判定部１６は、現在時刻の情報を読み出した上で、予め設定された複数の算出時刻のうちのいずれかの時刻になったか否かを判定することにより、消化率の推定タイミングであるか否かを判定する。消化率の推定タイミングでないと判定された場合（Ｓ１１０：Ｎｏ）、再びＳ１１０の処理を実行する。一方、消化率の推定タイミングであると判定された場合（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、消化率推定部１５は、現在時刻における消化率を算出する（Ｓ１１１）。

消化率推定部１５は、前提として、食事終了時刻を、胃における消化活動を開始した時刻（消化開始時刻）とし、食事終了時刻のときの消化率を０％、消化終了時刻のときの消化率を１００％とする。そして、消化率推定部１５は、食事終了時刻からの経過時間に基づいて、現在時刻における消化率を算出する。具体的には、消化率推定部１５は、食事終了時刻から消化終了時刻までの時間の長さ、すなわち消化時間に対する、食事終了時刻から現在時刻までに経過した時間の長さの割合を算出することによって消化率を算出する。

消化時間の長さは、図１２に示すように、特徴量管理テーブル１２ｃの「特徴量５」と「特徴量６」の和を算出することによって求めることができる。よって、現在時刻における消化率は、以下の式により算出することができる。
（消化率）＝［（現在時刻−食事終了時刻）／（消化時間）］×１００％
＝［（現在時刻−食事終了時刻）／（特徴量５＋特徴量６）］×１００％
例えば、現在時刻を１２：３０とする。食事終了時刻は、図８の食事時刻管理テーブル１２ｂによると１２：０７であるので、現在時刻と食事終了時刻との差分は２３分と算出される。また、図２６の特徴量管理テーブル１２ｃによると、「特徴量５」は１８分、「特徴量６」は２５０分である。よって、現在時刻１２：３０における消化率は、上述の式を用いて、（消化率）＝［２３／（１８＋２５０）］×１００％≒９％と算出される。消化率推定部１５は、算出した消化率９％の値を、算出時刻と対応付けて消化率推定管理テーブル１２ｆに格納する。

図２９は、Ｓ１１１において、消化率推定管理テーブル１２ｆに情報を格納した例を示す図である。図２９に示すように、例えば、消化率の項目の、算出時刻１２：３０に対応する位置に、算出された９％の値が格納される。

続いて、判定部１６は、算出した消化率の値に基づいて、情報処理装置１０のユーザにサービスに関する情報を提示するか否かを判定する（Ｓ１１２）。サービスの例として、例えば、ユーザの空腹になった頃に、お奨めのレストランなどの飲食店を提示して推薦するサービスや、ダイエットをしているユーザに、適切な食事摂食時刻を提示してアドバイスするサービスを挙げることができる。または、消化能力に不安を抱えるユーザに、消化が終った、または終わりそうなタイミングで食事を勧めるサービスや、高齢のユーザに、適切な食事時刻をアドバイスするサービスを挙げることができる。Ｓ１１２では、消化率が所定の消化率に達した場合に、ユーザにサービスに関する情報を提示すると判定される。所定の消化率は、サービスの内容によって設定が異なるが、例えば９５％〜１００％の範囲にある消化率である。

ユーザにサービスに関する情報を提示しないと判定した場合（Ｓ１１２：Ｎｏ）、判定部１６は、ユーザに対するサービスを継続中か否かを判定する（Ｓ１１３）。Ｓ１１３では、例えば情報処理装置１０が、当該サービスに関するアプリケーションの利用を継続しているか否かを判定することによって、ユーザに対するサービスを継続中か否かを判定する。ユーザに対するサービスが継続中であると判定した場合（Ｓ１１３：Ｙｅｓ）、Ｓ１１０に戻り、Ｓ１１０以降の処理を再び実行する。ユーザに対するサービスが継続中でないと判定した場合（Ｓ１１３：Ｎｏ）、一連の処理を終了する。

図３０は、消化率推定管理テーブル１２ｆに情報を複数回格納した例を示す図である。図３０に示すように、Ｓ１１２で：Ｙｅｓ判定されるまで、すなわちユーザに情報提示を行うと決定されるまでＳ１１２の処理が繰り返し実行される。すると、１０分ごとに消化率が算出され、算出結果が消化率推定管理テーブル１２ｆに徐々に蓄積されていく。１４：３０の時点では消化率５３％を示しており、所定の消化率に達するまで消化率の算出と蓄積が繰り返されることとなる。

Ｓ１１１において、ユーザにサービスに関する情報を提示すると判定した場合（Ｓ１１２：Ｙｅｓ）、情報提示部１８は、表示装置６６を用いてユーザに情報を提示する（Ｓ１１４）。ユーザに提示する情報が、飲食店などの店舗、または施設の情報などを含む場合は、例えばネットワークを通じて、関連する情報を格納するデータベース（ＤＢ）を有するサーバなどの外部装置から、ユーザに提示する情報を取得する。その他の方法としては、関連する情報を格納するＤＢを情報処理装置１０の記憶部１２に格納しておき、記憶部１２から必要とする情報を読み出す方法を採ることもできる。Ｓ１１４の処理の後、一連の処理を終了する。

以上のようにして、情報処理装置１０による消化率推定処理が実行される。

このように、本実施形態によれば、情報処理装置１０は、心拍信号測定装置２０から受信した複数の心拍数情報が示す、食事終了後において心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向と、食事開始時刻における心拍数とに基づいて、食事終了後に心拍数が食事開始時刻の心拍数に戻る時刻を消化終了時刻として特定する。そして、情報処理装置１０は、第２受信部１３ｂが取得した食事終了時刻の情報と、消化終了時刻とに基づいて、現在時刻における消化率を推定する。この方法によれば、逐次受信する最新の心拍数情報をもとに最新の消化率を推定できるため、推定した消化率に応じたサービスをリアルタイムでユーザに提供することができる。例えば、ユーザが消化率に応じた飲食店の情報提供サービスを受けている場合は、飲食店を検索する手間を省くことができる。

次に、Ｓ１０７の処理で用いられる補正値管理テーブル１２ｅの生成方法について説明する。

本実施形態では、消化率を推定する処理を実行する前に、事前処理として、一次近似直線の補正に用いる補正値管理テーブル１２ｅを生成し、記憶部１２に格納する処理が行われる。

図３１は、補正値管理テーブルを生成する方法の一例を示すフローチャートである。

まず、消化率推定部１５は、図４および図２７に示す、Ｓ１０１からＳ１１１までのフローチャートにしたがって、現在時刻における消化率を算出する（Ｓ３０１）。

続いて、ユーザは、消化率が１００％になったと感覚的に判断したときに、１００％になったことを知らせるための情報の入力を入力部１１に対して行う。そして、第２受信部１３ｂは、入力部１１からその情報を受信する（Ｓ３０２）。受信した情報には、ユーザが入力を行った時刻の情報が含まれている。本実施形態では、この時刻における消化率を１００％として仮定している。なお、ユーザは、消化率が１００％になったと判断するまでは、情報入力を行わずに待機する。

続いて、特徴量算出部１４は、摂食活動エネルギーを算出する（Ｓ３０３）。具体的には、特徴量算出部１４は、Ｓ３０１の処理の中で取得した心拍数プロファイルを用いて、図１６のＳ２０１の処理と同じ方法で摂食活動エネルギーを算出する。

続いて、補正部１７は、Ｓ３０１で算出した消化率と、Ｓ３０２で取得した実際の消化率との差分を算出する（Ｓ３０４）。

続いて、判定部１６は、Ｓ３０４で算出した消化率の差分が零であるか否かを判定する（Ｓ３０５）。消化率の差分が零であると判定された場合（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）、Ｓ３０７に移る。Ｓ３０７の処理については後述する。一方、消化率の差分が零であると判定されなかった場合（Ｓ３０５：Ｎｏ）、補正部１７は、一次近似直線の傾きの補正値を算出する（Ｓ３０６）。具体的には、まず補正部１７は、Ｓ３０１の処理の中で取得した心拍数プロファイルから、食事終了後に心拍数のピーク値が測定された時刻における心拍数プロファイル上の点を特定する。そして、補正部１７は、特定された点と、現在時刻における食事終了時刻の心拍数に相当する位置の点とを通過する一次近似直線を算出する。この一次近似直線が、ユ−ザの感覚に基づいて算出された実際の一次近似直線である。そして、補正部１７は、算出した一次近似直線の傾きを、Ｓ３０１で推定した一次近似直線の傾きで割ることによって、傾きの補正値αを算出する。

図３２は、補正値αの算出例を示す図である。図３２（ａ）は、算出した摂食活動エネルギー毎に、Ｓ３０１で算出した一次近似直線の傾きと、消化率１００％とＳ３０１で算出した消化率との差分とを示したものである。図３２（ａ）に示すように、摂食活動エネルギーが１２０の場合では、差分は発生していない。これは、算出した消化率が実際の消化率と一致したことを示している。一方、摂食活動エネルギーが１００および１４０の場合には消化率の差分が発生していることがわかる。これは、算出した消化率が実際の消化率と一致しなかったことを示している。図３２（ｂ）は、算出した摂食活動エネルギーの値毎に、実際の一次近似直線の傾きと、実際の一次近似直線の傾きをＳ３０１で算出した一次近似直線の傾きで割ることによって算出された補正値αとを示したものである。図３２（ｂ）に示すように、図３２（ａ）で差分が発生しなかった摂食活動エネルギーが１２０の場合では、補正値αは１．０と算出され、Ｓ３０５で肯定判定される。差分が発生した摂食活動エネルギーが１００および１４０の場合には、補正値αがそれぞれ０．８、１．２と算出され、Ｓ３０５で否定判定される。このように、補正によって差分が零になるような補正値αを摂食活動エネルギーの値毎に算出すると、摂食活動エネルギーと補正値αとが対応付けられたデータを複数得ることができる。

Ｓ３０６の後、テーブル生成部１９は、蓄積された複数のデータをもとに、所定の摂食活動エネルギーの範囲毎に、対応する補正値を決定する（Ｓ３０７）。この処理によって、テーブル生成部１９は、図２２に示すような補正値管理テーブルを生成することができる。

なお、図３２の例では、３つの摂食活動エネルギーの値に対して補正値αを算出しているが、データの数は多いほど好ましい。テーブル生成部１９は、データの数が多いほど、より正確な補正値管理テーブルを生成することができる。

テーブル生成部１９は、例えば、複数のユーザから取得した情報をもとに補正値管理テーブルを生成し、生成したテーブルを複数のユ−ザが共同で利用することができる。この方法によれば、上述のデータの数を容易に増やすことができるため、前者と同様に、一次近似直線の傾きを補正する精度の向上を図ることができる。

一方、一般的に、消化能力や心拍数プロファイルには個人差がある。このため、テーブル生成部１９は、ユーザ毎に異なる補正値管理テーブルを各々生成する方法を用いることもできる。この方法によれば、消化能力や心拍数プロファイルが異なるユーザから得られるデータを排除することができるため、一次近似直線の傾きを補正する精度の向上を図ることができる。

さらに、テーブル生成部１９は、例えば年齢、心拍数、またはこれらの組み合わせに基づいて複数のユーザを複数のグループに分類し、複数のグループの各々について補正値管理テーブルを生成することもできる。この方法は、心拍数プロファイルの傾向が類似する、同じタイプの複数のユーザから得られるデータを用いて一つの補正値管理テーブルを生成するものである。この方法によれば、心拍数プロファイルの傾向が異なるユーザから得られるデータを排除することができるだけでなく、ユーザ毎に異なる補正値管理テーブルを各々生成する方法よりも、データの数を容易に増やすことが可能となる。この方法によっても、一次近似直線の傾きを補正する精度の向上を図ることができる。

実施例１によれば、食事中の心拍数プロファイルに基づいて一次近似直線の傾きを補正することによって、心拍数が食事開始時の心拍数に戻る推定時刻を、実際に心拍数が食事開始時の心拍数に戻る時刻に近づけることができる。これにより、算出される消化率がより正確になり、消化率の推定精度の向上を図ることができる。
（実施例２）
次に、実施例２について説明する。実施例１では、食事中の心拍数プロファイルに基づいて、一次近似直線の傾きを補正することを特徴としている。これに対して実施例２では、食事中の心拍数プロファイルに基づいて、一次近似直線のｙ切片の値を補正することを特徴としている。

図３３は、実施例２における情報処理システム２００の一例を示す図である。図１に示す機能ブロックと同一の機能を有する機能ブロックについては、図１の当該機能ブロックと同一の符号を付し、説明を省略する。図３３に示すように、情報処理システム２００の記憶部１２には、一次近似直線管理テーブル１２ｇと、補正値管理テーブル１２ｈとが格納されている。なお、情報処理装置１０ａのハードウェア構成図は、実施例１と同様であるので、説明を省略する。

図３４は、実施例２における一次近似直線の補正方法を説明するための図である。図３４は、図１２と同様の傾向の心拍数の時間変化のプロファイルを示している。直線Ｌ０は、ユーザが一般的な速度で摂食した場合の一次近似直線ｙ＝ａｘ＋ｄを示している。

ユーザが「早食い」を行った場合、食後の心拍数の回復がより遅くなるため、第２の波の時間軸方向の幅は、一般的な速度で摂食した場合よりも長くなり、消化終了時刻がより遅くなる。そこで、一次近似直線のｙ切片の値を増加させることによって、一次近似直線をＬ０からＬ１にシフトさせる。これにより、推定される消化完了時刻は後にシフトするため、実際の消化完了時刻における心拍数の値を通過する直線に近づけることができる。

一方、「遅食い」の場合は、食後の心拍数の回復がより早くなるため、第２の波の時間軸方向の幅は、一般的な速度で摂食した場合よりも短くなり、消化終了時刻がより早くなる。そこで、一次近似直線のｙ切片の値を減少させることによって、一次近似直線をＬ０からＬ２にシフトさせる。これにより、推定される消化完了時刻は前にシフトするため、実際の消化完了時刻における心拍数の値を通過する直線に近づけることができる。

そこで、本実施形態では、一次近似直線のｙ切片を、第１の波の変化の傾向に基づいて補正することとした。具体的には、第１の波が「早食い」を示す場合では、一次近似直線のｙ切片の値を増加させることによって、一般的な速度で摂食する場合よりも消化率が１００％になるまでの時間が長くなるように補正することとした。一方、第１の波が「遅食い」を示す場合では、一次近似直線のｙ切片の値を減少させることによって、一般的な速度で摂食する場合よりも消化率が１００％になるまでの時間が短くなるように補正するこことした。

次に、実施例２における、情報処理装置１０によって実行される処理のフローについて説明する。実施例２における処理のフローチャートは、図４に示す実施例１のフローチャートと概ね同様である。但し、実施例２では、Ｓ１０７の処理の内容が実施例１と相違している。

図３５は、実施例２におけるＳ１０７の処理の具体例を示すフローチャートである。

まず、特徴量算出部１４は、心拍数プロファイルを用いて摂食活動エネルギーを算出する（Ｓ２０１ａ）。Ｓ２０１の処理は、実施例１におけるＳ２０１の処理と同様である。

続いて、補正部１７は、補正値管理テーブル１２ｈを参照し、算出した摂食活動エネルギーに対応する補正値を抽出する（Ｓ２０２ａ）。

図３６は、実施例２における補正値管理テーブルの一例を示す図である。図３６に示すように、実施例２の補正値管理テーブル１２ｈは、摂食活動エネルギーの値の範囲と、当該範囲に対応する補正値βとの関係を示している。Ｓ２０２ａでは、例えば、摂食活動エネルギーの値が１４０である場合、補正値管理テーブル１２ｈを参照すると、この値は摂食活動エネルギーの値が１３１から１５０までの範囲に属することがわかる。そこで補正部１７は、当該範囲に対応する補正値βとして、２０を抽出する。なお、補正値管理テーブル１２ｈは、摂食活動エネルギーの値の数値範囲の幅を図３６に示すテーブルよりも狭くして、摂食活動エネルギーの値の数値範囲と補正値βとの関係を設定することもできる。

図３７は、一次近似直線管理テーブル１２ｇの初期状態の一例を示す図である。図３７に示すように、一次近似直線管理テーブル１２ｇは、食事ＩＤ、摂食活動エネルギー、補正値β、および補正後の一次近似直線ａｘ＋ｄの項目を有している。一次近似直線管理テーブル１２ｇには、食事ＩＤ毎に摂食活動エネルギー、補正値β、および補正後の一次近似直線ａｘ＋ｄの情報が格納されることとなる。

図３８は、Ｓ２０２ａにおいて、一次近似直線管理テーブル１２ｇに情報を格納した例を示す図である。図３８に示すように、補正部１７は、Ｓ２０２ａで抽出した補正値β＝２０を一次近似直線管理テーブル１２ｇに格納する。

続いて、補正部１７は、Ｓ２０２ａで抽出した補正値βを用いて、Ｓ１０６で算出した一次近似直線のｙ切片ｄを補正する（Ｓ２０３ａ）。具体的には、補正部１７は、一次近似直線のｙ切片の値に補正値βを加算することによって、一次近似直線のｙ切片ｄを補正する。例えば、一次近似直線がｙ＝−０．１ｘ＋１００であり、補正値としてβ＝２０が抽出された場合、一次近似直線のｙ切片１００に２０を加算すると、１２０の値が得られる。このｙ切片の値を適用し、一次近似直線ｙ＝−０．１ｘ＋１２０が新たに生成される。

図３９は、Ｓ２０３ａにおいて、一次近似直線管理テーブル１２ｇに情報を格納した例を示す図である。図３９に示すように、補正部１７は、Ｓ２０３ａの処理によって新たに生成された一次近似直線の右辺の情報「−０．１ｘ＋１２０」を、一次近似直線管理テーブル１２ｇの、食事ＩＤ＝１に対応する「補正後の一次近似直線ａｘ＋ｄ」の項目の欄に格納する。

以上のように、Ｓ１０７の処理が実行される。Ｓ１０７に続いて、図４に示すＳ１０８の処理が実行される。Ｓ１０８以降の処理は、実施例１と同様であるので、説明を省略する。

実施例２によれば、食事中の心拍数プロファイルの変化の傾向に基づいて一次近似直線のｙ切片を補正することによって、心拍数が食事開始時の心拍数に戻る推定時刻を、実際に心拍数が食事開始時の心拍数に戻る時刻に近づけることができる。これにより、算出される消化率がより正確になり、消化率の推定精度の向上を図ることができる。
（実施例３）
次に、実施例３について説明する。実施例１および実施例２では、消化率に応じたサービスを受けるユーザが所持する情報処理装置が、消化率を推定する処理を実行している。これに対して実施例３では、ユーザが携帯している情報処理装置と異なる別の情報処理装置が、消化率を推定する処理を実行することを特徴としている。

図４０は、実施例３における情報処理システム３００の一例を示す図である。図４０に示されている、図１に示す機能ブロックと同一の機能を有する機能ブロックについては、図１の当該機能ブロックと同一の符号を付し、説明を省略する。図４０に示すように、情報処理システム３００は、情報処理装置１０ｂと、情報処理装置１０ｃと、心拍信号測定装置２０とを備えている。図４０中の破線は、無線による通信を示している。

情報処理装置１０ｂは、図１の情報処理装置１０と同様に、ユーザが携帯している情報処理装置である。情報処理装置１０ｂは、例えばスマートフォン、携帯電話機、タブレット端末、ノートＰＣ、ウェアラブルコンピュータなどのコンピュータである。

情報処理装置１０ｃは、ユーザの消化率を推定する、情報処理装置１０ｂと異なる別の情報処理装置であり、ユーザから離れた場所に設置されている。情報処理装置１０ｃは、例えばサーバまたはデスクトップ型ＰＣなどのコンピュータである。情報処理装置１０ｃは、図１の情報処理装置１０と同様に、入力部１１と、記憶部１２と、受信部１３と、特徴量算出部１４と、消化率推定部１５と、判定部１６と、補正部１７と、情報提示部１８と、テーブル生成部１９とを備えている。

次に、情報処理装置１０ｃによって実行される、消化率を推定し、推定結果に基づいてユーザに情報を提示する処理のフローについて説明する。

図４１は、実施例３における、情報処理装置１０ｃによって実行される消化率推定方法の一例を示すフローチャート（その１）である。

まず、受信部１３は、心拍信号測定装置２０から複数の心拍信号情報を取得する（Ｓ４０１）。Ｓ４０１の処理は、実施例１における図４のＳ１０１の処理と略同様であるので、説明を省略する。

続いて、受信部１３は、食事開始時刻および食事終了時刻の情報を情報処理装置１０ｂから取得する（Ｓ４０２）。具体的には、情報処理装置１０ｂを携帯するユーザが、入力部１１に食事開始時刻および食事終了時刻の情報を入力する。そして、情報処理装置１０ｂは、入力部１１に入力された情報を情報処理装置１０ｃの第２受信部１３ｂに送信する。これにより、情報処理装置１０ｃは、食事開始時刻および食事終了時刻の情報を取得することができる。あるいは、ユーザが装着している加速度センサまたは体内温マイクを使ってユーザの動作を検出することによって、食事開始時刻および食事終了時刻を特定し、特定した情報を情報処理装置１０ｃの受信部１３に送信する。これにより、情報処理装置１０ｃは、食事開始時刻および食事終了時刻の情報を取得することができる。

Ｓ４０３からＳ４０９までの処理は、実施例１における図４のＳ１０３からＳ１０９までの処理と略同様であるので、説明を省略する。

図４２は、実施例３における、情報処理装置１０ｃによって実行される消化率推定方法の一例を示すフローチャート（その２）である。

Ｓ４１０からＳ４１２までの処理は、実施例１における図２７のＳ１１０からＳ１１２までの処理と略同様であるので、説明を省略する。Ｓ４１２でユーザに情報提示を行わないと判定された場合（Ｓ４１２：Ｎｏ）、判定部１６は、ユーザに対するサービスを継続中か否かを判定する（Ｓ４１３）。Ｓ４１２では、例えば情報処理装置１０ｃは、情報処理装置１０ｂによる当該サービスに関するアプリケーションの利用を停止した旨の信号を受信したか否かを判定することによって、ユーザに対するサービスを継続中か否かを判定する。ユーザに対するサービスが継続中であると判定した場合（Ｓ４１３：Ｙｅｓ）、Ｓ４１０に戻り、Ｓ４１０以降の処理を再び実行する。ユーザに対するサービスが継続中でないと判定した場合（Ｓ４１３：Ｎｏ）、一連の処理を終了する。

一方、Ｓ４１２でユーザに情報提示を行うと判定された場合（Ｓ４１２：Ｙｅｓ）、情報提示部１８は、ユーザに情報提示を行う旨の指示信号を情報処理装置１０ｂに対して、送信する（Ｓ４１４）。なお、ユーザに提示する情報が、飲食店などの店舗、または施設の情報などを含む場合、情報処理装置１０ｃは、例えばネットワークを通じて、関連する情報を格納するＤＢを有するサーバなどの外部装置から、ユーザに提示する情報を取得する。取得した情報とともに指示信号を送信することもできる。その他の方法としては、関連する情報を格納するＤＢを情報処理装置１０ｃの記憶部１２に格納しておき、記憶部１２から必要とする情報を読み出す方法を採ることもできる。情報処理装置１０ｃ自身がＤＢを備えることにより、サービス情報を取得するために行う外部装置との通信が不要となる。Ｓ４１４の処理の後、一連の処理を終了する。

なお、補正値管理テーブルの生成も、ユーザから離れた場所に設置されている情報処理装置１０ｃの中で実行される。具体的には、情報処理装置１０ｃの第２受信部１３ｂが、無線通信により複数のユーザから心拍数に関するデータを受信し、テーブル生成部１９が、受信したデータに対して統計処理を行うことによって、補正値管理テーブル１２ｅを生成する。

実施例３によれば、消化率を推定するための処理、および消化率の推定に用いる各種テーブルの格納を、ユーザが携帯している情報処理装置１０ｂでなく、ユーザから離れた場所に設置されている情報処理装置１０ｃが担う。このため、ユーザが所持する情報処理装置のプロセッサの負荷を軽減させることができ、その情報処理装置が有するメモリ内の記憶領域の使用を軽減させることができる。
（実施例４）
次に、実施例４について説明する。実施例１乃至３では、消化率を推定する処理に用いる各種テーブルが、ユーザが所持する情報処理装置内に格納されている。これに対して実施例４では、各種テーブルが、ユーザが所持する情報処理装置でなく、外部の記憶装置に格納されていることを特徴としている。

図４３は、実施例４における情報処理システム４００の一例を示す図である。図１に示す機能ブロックと同一の機能を有する機能ブロックについては、図１の当該機能ブロックと同一の符号を付し、説明を省略する。図４３に示すように、情報処理システム４００は、情報処理装置１０ｄと、心拍信号測定装置２０と、記憶装置３０と、無線装置４０と、無線装置５０とを備えている。図４３中の破線は、無線による通信を示している。

情報処理装置１０ｄは、実施例１の情報処理装置１０と同様に、ユーザが所持するコンピュータである。すなわち、情報処理装置１０ｄは、情報処理装置１０と同様に、消化率を推定し、推定結果に基づいて、ユーザにサービスを提供する装置である。情報処理装置１０ｄは、例えばスマートフォン、携帯電話機、タブレット端末、ノートＰＣ、ウェアラブルコンピュータなどである。情報処理装置１０ｄは、心拍信号測定装置２０を内蔵したウェアラブルコンピュータとして実現することもできる。情報処理装置１０ｄは、図１の情報処理装置１０と同様に、入力部１１と、受信部１３と、特徴量算出部１４と、消化率推定部１５と、判定部１６と、補正部１７と、情報提示部１８と、テーブル生成部１９とを備えている。なお、図４３には図示していないが、情報処理装置１０ｄは、プログラム（消化率推定プログラムなど）の格納に用いる不揮発性メモリ、および当該プログラムを実行するためにデータを一時的に格納するキャッシュメモリを備えている。

記憶装置３０は、情報処理装置１０ｄが実行する処理に用いる各種情報のＤＢとして用いられ、例えばストレージ装置またはサーバによって実現される。情報処理装置１０ｄは、記憶装置３０から適宜データを読み出したり、データを格納したりすることによって、処理を実行することができる。情報処理装置１０ｄは、記憶装置３０に様々な情報を蓄積しておくことにより、クラウドサーバとして記憶装置３０を使用することができる。

また、心拍信号測定装置２０には無線装置４０が接続され、記憶装置３０には無線装置５０が接続されている。無線装置４０、５０は、例えば無線インタフェースによって実現される。無線装置４０、５０は、それぞれ心拍信号測定装置２０および記憶装置３０内に内蔵されていてもよい。

心拍信号測定装置２０は、所定の間隔で測定した心拍数の情報を、測定周期毎、または所定のバッチタイミングで無線装置４０、５０を介して無線通信により記憶装置３０に送信する。記憶装置が受信した心拍数の情報は、時間の経過とともに心拍数管理テーブル１２ａに蓄積されていく。

情報処理装置１０ｄによって実行される、消化率を推定する処理は、図４のＳ１０２の処理から開始される。情報処理装置１０ｄは、記憶装置３０に格納されている各種テーブルから処理に必要な情報を読み出したり、あるいは各種テーブルを参照したりしながら、Ｓ１０３以降の処理を実行する。各処理の内容は、実施例１と略同様であるので、説明は省略する。

実施例４によれば、消化率の推定に用いる各種テーブルの格納を、ユーザが所持する情報処理装置でなく、外部装置である記憶装置が担う。このため、ユーザが所持する情報処理装置のメモリ内の記憶領域の使用を軽減させることができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は特定の実施例に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、本実施形態では、消化率を推定しているが、消化率を空腹率や満腹率などの言葉に置き換えることもできる。

また、例えば実施例１の説明では、ピーク値が測定された時刻から設定時間が経過した後の時刻までの間に測定された複数の心拍数情報を用いて、一次近似直線を算出するとしているが、現在時刻が設定時間を経過した後である場合には、ピーク値が測定された時刻から現在時刻までの間に測定された複数の心拍数情報を用いて、一次近似直線を算出するようにしても良い。この方法によれば、設定時間を経過した後の時間が長くなればなるほど一次近似直線の算出に用いる心拍数情報の数が増加するため、一次近似直線の精度が向上し、消化終了時間をより正確に特定することが可能となる。

また、実施例１乃至４では、一次近似直線を用いて消化終了時刻を特定しているが、二次曲線などの高次曲線を用いて消化終了時刻の特定を行うことも可能である。例えば、消化率が５０％〜１００％の範囲にあると推定された場合は、心拍数情報が十分蓄積されているため、高次曲線を用いることにより消化終了時刻をより高精度で特定することができる。

また、例えばお奨めの飲食店を推薦するサービスを行う場合に、算出した摂食活動エネルギーの値に応じて、推薦する飲食店の情報の表示方法を異ならせることも可能である。図１に示す情報処理装置１０の機能ブロック図を参照しながら一例を説明する。

図４４は、推薦する飲食店の情報の表示方法の一例を示す図である。まず、判定部１６は、摂食活動エネルギーを所定の閾値と比較し、摂食活動エネルギーが閾値よりも小さいか否かを判定する（Ｓ５０１）。この判定処理は、前回の食事が軽食であったか否かを判定するために行うものである。このため、閾値は、本来時間をかけて摂食する料理に対して遅食いを行った場合の摂食活動エネルギーの値よりも小さい値になるように設定することが望ましい。

Ｓ５０１において、摂食活動エネルギーが閾値よりも小さいと判定された場合（Ｓ５０１：Ｙｅｓ）、情報提示部１８は、例えばレストランなど、時間をかけて食事ができる飲食店を優先的に画面に表示する（Ｓ５０２）。具体的には、情報提示部１８は、複数の飲食店の候補を表示する際に、時間をかけて食事ができる飲食店が上位になるように、飲食店ごとに順位を割り当て、当該順位の順序で画面に表示していく。

一方、摂食活動エネルギーが閾値以上であると判定された場合（Ｓ５０２：Ｎｏ）、情報提示部１８は、ファストフード店などの短時間で食事ができる飲食店を優先的に画面に表示する（Ｓ５０３）。具体的には、情報提示部１８は、複数の飲食店の候補を表示する際に、短時間で食事ができる飲食店が上位になるように、飲食店ごとに順位を割り当て、当該順位の順序で画面に表示していく。

以上のようにして、情報処理装置１０は、推薦する飲食店の情報の表示することができる。この方法によれば、ユーザの活動に応じたサービスをユーザに提供することができる。

なお、前述した携帯端末装置および制御方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム、およびそのプログラムを記録した、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＳＤメモリカードなどのメモリカードである。なお、前記コンピュータプログラムは、前記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。

１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ：情報処理装置
１１：入力部
１２：記憶部
１２ａ：心拍数管理テーブル
１２ｂ：食事時刻管理テーブル
１２ｃ：特徴量管理テーブル
１２ｄ：一次近似直線管理テーブル
１２ｅ：補正値管理テーブル
１２ｆ：消化率推定管理テーブル
１２ｇ：一次近似直線管理テーブル
１２ｈ：補正値管理テーブル
１３：受信部
１３ａ：第１受信部
１３ｂ：第２受信部
１４：特徴量算出部
１５：消化率推定部
１６：判定部
１７：補正部
１８：情報提示部
１９：テーブル生成部
２０：心拍信号測定装置
３０：記憶装置
４０，５０：無線装置
６１：ＣＰＵ
６２：ＲＯＭ
６３：ＲＡＭ
６４：ストレージ装置
６５：入力装置
６６：表示装置
６７：ネットワークインタフェース
６８：可搬型記憶媒体用ドライブ
６９：可搬型記憶媒体
７０：バス
１００，２００，３００，４００：情報処理システム

Claims (10)

1. ユーザが摂食した食物の消化率を推定する情報処理装置であって、
   前記ユーザが所持する心拍信号測定装置から所定の時間間隔で測定された複数の心拍数情報を受信する第１受信部と、
   前記ユーザの食事開始時刻および食事終了時刻の情報を受信する第２受信部と、
   前記複数の心拍数情報が示す、食事終了後において心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記傾向を近似する一次近似直線を算出する直線算出部と、
   前記複数の心拍数情報が示す、食事中に心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記一次近似直線を補正する補正部と、
   補正された前記一次近似直線と、前記食事開始時刻における心拍数とに基づいて、前記食物の消化が終了する時刻を示す消化終了時刻を特定する時刻特定部と、
   前記食事終了時刻と、特定された前記消化終了時刻とに基づいて、現在時刻における消化率を推定する消化率推定部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記消化率が閾値を超えるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部によって、前記消化率が前記閾値を超えると判定された場合に、サービスに関する情報を前記ユーザに提示する情報提示部と、
   を更に有することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記補正部は、
   食事中に心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向から、摂食活動のエネルギーを示す指標値を算出し、
   前記指標値と補正値との対応関係を示す補正値管理情報から、前記直線算出部によって算出された前記指標値に対応する補正値を抽出し、
   前記補正値を用いて前記一次近似直線を補正する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置
4. 前記指標値は、食事中に心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向を示す波形を用いて生成される図形の面積であることを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
5. 前記指標値は、食事中に心拍数が時間とともに上昇する際の上昇率であることを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
6. 前記補正部は、前記一次近似直線の傾きに前記補正値を乗算することによって、前記一次近似直線を補正することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記補正部は、前記一次近似直線の、心拍数を示す座標軸上の切片に前記補正値を加算することによって、前記一次近似直線を補正することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 心拍信号測定装置を所持したユーザが摂食した食物の消化率を推定する情報処理装置によって実行される消化率推定方法であって、
   前記心拍信号測定装置から所定の時間間隔で測定された複数の心拍数情報を受信し、
   前記心拍信号測定装置と異なる装置から、前記ユーザの食事開始時刻および食事終了時刻の情報を受信し、
   前記複数の心拍数情報が示す、食事終了後において心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記傾向を近似する一次近似直線を算出し、
   前記複数の心拍数情報が示す、食事中に心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記一次近似直線を補正し、
   補正された前記一次近似直線と、前記食事開始時刻における心拍数とに基づいて、前記食物の消化が終了する時刻を示す消化終了時刻を特定し、
   前記食事終了時刻と、特定された前記消化終了時刻とに基づいて、現在時刻における消化率を推定する、
   ことを特徴とする消化率推定方法。
9. ユーザが摂食した食物の消化率を推定する情報処理システムであって、
   心拍信号測定装置と、
   前記心拍信号測定装置と通信可能に接続される情報処理装置と、
   を有し、
   前記情報処理装置は、
   前記ユーザが所持する心拍信号測定装置から所定の時間間隔で測定された複数の心拍数情報を受信する第１受信部と、
   前記ユーザの食事開始時刻および食事終了時刻の情報を受信する第２受信部と、
   前記複数の心拍数情報が示す、食事終了後において心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記傾向を近似する一次近似直線を算出する直線算出部と、
   前記複数の心拍数情報が示す、食事中に心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記一次近似直線を補正する補正部と、
   補正された前記一次近似直線と、前記食事開始時刻における心拍数とに基づいて、前記食物の消化が終了する時刻を示す消化終了時刻を特定する時刻特定部と、
   前記食事終了時刻と、特定された前記消化終了時刻とに基づいて、現在時刻における消化率を推定する消化率推定部と、
   を有することを特徴とする情報処理システム。
10. 心拍信号測定装置と携帯端末装置とを所持したユーザの消化率を推定する情報処理装置に、
    前記心拍信号測定装置から所定の時間間隔で測定された複数の心拍数情報を受信し、
    前記心拍信号測定装置と異なる装置から、前記ユーザの食事開始時刻および食事終了時刻の情報を受信し、
    前記複数の心拍数情報が示す、食事終了後において心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記傾向を近似する一次近似直線を算出し、
    前記複数の心拍数情報が示す、食事中に心拍数が時間とともに上昇した後に下降する傾向に基づいて、前記一次近似直線を補正し、
    補正された前記一次近似直線と、前記食事開始時刻における心拍数とに基づいて、前記食物の消化が終了する時刻を示す消化終了時刻を特定し、
    前記食事終了時刻と、特定された前記消化終了時刻とに基づいて、現在時刻における消化率を推定する、
    処理を実行させるための消化率推定プログラム。

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