(57)【要約】【課題】栄養ケア業務の品質及び業務効率を向上させる。【解決手段】ケアプラン管理制御装置１００の被支援者情報データベース１００Ａに、被支援者情報のビッグデータを構築し、時系列で登録される被支援者の栄養カルテ情報（情報１）に基づいて、被支援者の健康状態（栄養カルテ情報の時系列分析による体重やＢＭＩ等の推移状態）を把握し、ビッグデータを用いた解析処理（ディープラーニング）によって、当該被支援者に対して課題を設定し、ケアプランを作成するようにした。このため、熟練した栄養管理者１０の場合は、作業負担を軽減することができ、経験の浅い栄養管理者１０の場合は、経験の浅さをカバーすることができる。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康管理の支援を必要とする複数の被支援者の複数時期の被支援者情報が格納されたデータベースと、
特定の被支援者のケアプランの要求を受け付ける受付部と、
前記受付部で受け付けた特定の被支援者を対象とした健康状態の推移を分析する分析部と、
前記分析部の分析結果と、前記データベースに格納された被支援者情報とに基づいて、前記特定の被支援者が解決するべき課題の設定、及び、前記課題を解決するためのケアプランの作成を含むケアプラン解析処理を実行する実行部と、
前記実行部において作成したケアプランを、前記特定の被支援者を管理する管理者へ提供する提供部と、
を有する被支援者管理制御装置。
【請求項２】
前記管理者が、少なくとも、前記被支援者の栄養面を管理する栄養管理者、及び、前記被支援者の疾病を治療又は看護する医療従事者を少なくとも含み、当該管理者に対する支援として、前記被支援者の健康状態の管理のケアプランを提供することを特徴とする請求項１記載の被支援者管理制御装置。
【請求項３】
前記被支援者は、当該被支援者の健康状態に基づいて、日々の献立を提供する、或いは、前記献立に基づいて調理された食事を提供する献立提供サービスを利用している利用者を含み、
前記献立提供サービスに対して、栄養管理者が提示する被支援者の栄養カルテ情報が、前記被支援者情報として前記データベースに格納される、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の被支援者管理制御装置。
【請求項４】
前記実行部が、人工知能を用いて学習することで、課題の設定及びケアプランの作成のための解析を実行することを特徴とする請求項１〜請求項３の何れか１項記載の被支援者管理制御装置。
【請求項５】
コンピュータを、
請求項１〜請求項４の何れか１項記載の被支援者管理制御装置の受付部と、分析部と、実行部と、提供部として動作させる、
被支援者管理制御プログラム。
【請求項６】
特定の被支援者から、健康状態に関する項目の質問を発信し、かつ当該質問に対する回答を受信する対話形式のインターフェイスを有し、
データベースに格納された、健康管理の支援を必要とする複数の被支援者の複数時期の被支援者情報と、前記回答とに基づいて、人工知能を用いて、前記特定の支援者にケアプランを提供するケアプラン提供部と、
を有するＡＩ支援装置。
【請求項７】
前記被支援者の健康状態を管理する管理者からの情報提供の要求に応じて、前記ケアプランを作成するケアプラン解析処理過程における、健康状態に関する情報を提供することを特徴とする請求項６記載のＡＩ支援装置。
【請求項８】
前記データベースが、ＡＩ支援装置の一部として設けられている、或いは、通信によりアクセス可能なクラウド上に設けられている、ことを特徴とする請求項６又は請求項７記載のＡＩ支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被支援者（患者や要介護者等）に対する医師、栄養管理士の業務を支援する被支援者管理制御装置、被支援者管理制御プログラム、ＡＩ（Artficial Intelligence）支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
被支援者に対する業務支援技術として、特許文献１〜特許文献３等の技術が開示されている。
【０００３】
特許文献１には、生活習慣病予防等のために食行動や運動行動を改善して自己の健康を増進したいと願う個人に対し、カウンセラーが容易に適切な支援を行うことができるようにし、確実にかつ有効にその生活行動改善を達成できるようにした健康管理支援システムが記載されている。
【０００４】
この特許文献１は、外部からの各個人の健康管理用情報を入力する手段と、入力情報を記録し、入力情報を集計するとともに、入力情報を予め設定した基準値または／および各個人または各個人とカウンセラーが設定した目標値と比較・分析する手段と、入力情報およびその集計情報および比較・分析情報の少なくとも一部を、特定の健康管理被支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段とを有することを特徴としている。
【０００５】
また、特許文献２には、診療所のような小規模医療機関にて、患者に合わせた適切な生活指導を容易に実現できる技術が記載されている。
【０００６】
この特許文献２では、生活指導支援装置が、複数の診療所端末装置および複数の患者端末装置と通信で接続される。生活指導支援装置は患者情報を取得し、患者情報データベースに記憶させる。生活指導支援装置が、患者情報を読み出し、外部スタッフ端末装置に送信すると共に、外部スタッフ端末装置にて生成された生活指導の情報を外部スタッフ端末装置から受信する。そして、生活指導の情報が、生活指導支援装置から診療所端末装置へ送信される。このため、専門スタッフの直接指導に近い生活指導を医療機関で実現できる。
【０００７】
さらに、特許文献３には、計測された血糖値を使用者毎にトレンド記憶し、連続日数閾値を越えるとアラーム表示し、医療機関(医療サイト)に自動送信するようにした健康管理システムが記載されている。
【０００８】
この特許文献３は、被検者自身で計測可能で携帯電話の機能も有する血糖測定装置に、計測月日、計測血糖値データ及び携帯電話番号／識別情報を含む被検者情報を医療サイトのコンピュータへと送信可能な通信手段、記憶手段を設け、計測血糖値データを計測月日とともに毎日記憶手段に記憶し、計測血糖値データが連続日数閾値を越えた場合にアラーム表示するとともに医療サイトおよび／または管理栄養士のサイトに計測血糖値のトレンドデータとして自動送信することを特徴としている。
【０００９】
ところで、近年、ＡＩ（人工知能）のロジックのひとつである、ディープラーニング（深層機械学習の一種）の技術が急激に向上し、様々な用途に活用されつつある。
【００１０】
例えば、工業製品の品質検査を現在人が目視で確認しているところを、画像とディープラーニングとにより、人よりも高精度に不良品を検出することができるようになってきている。
【００１１】
同様に、医療分野では大腸検査、自動車製造分野では自動運転にも活用が進んでいる。ディープラーニングが、人工知能の中でも様々な分野の技術として汎用されている。
【００１２】
ディープラーニングでは、大量のデータをパターン化、セグメント化していく技術により、「人間が勘と経験で無意識にパターン化して覚えている属人化した技能」を置き換えることが得意である。
【００１３】
ここで、管理栄養士の栄養ケア業務についても属人化され、各人の経験の中（個人の小さなデータベース）で無意識にパターン化し、栄養ケア業務を行っているのが現実である。
【００１４】
栄養ケア業務フローは、被支援者（患者や要介護者等）への聞き取り、計算、考察・課題設定、栄養ケアプラン作成、実施、効果確認である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特開２００４−３１８４３２号公報
【特許文献２】特開２００５−１０７６２５号公報
【特許文献３】特開２００５−１９８７９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、管理栄養士は、栄養ケア業務フローの内、計算、考察・課題設定、栄養ケアプラン作成に多くの時間を要するという課題がある。また、属人化しているため、そのサービス品質には、ばらつきがあるという課題がある。
【００１７】
このように、現在の栄養ケア業務では、管理栄養士個人という小さなデータベースしか活用できないため、管理栄養士個人では様々な被支援者に適切に対応していくことは困難となってきている。
【００１８】
また、栄養ケア業務は、属人化し、無意識（所謂、職人的な直感）で行っているところも多いため、若手の育成についても適切でない場合が多い（指導を受けている管理栄養士毎に意見が異なる等）。
【００１９】
上記のように、栄養ケアは属人化し、作業も手作業が多く、サービス品質面及び業務効率面で課題が多くなっている。
【００２０】
本発明は、栄養ケア業務の品質及び業務効率を向上させることができる被支援者管理制御装置、被支援者管理制御プログラム、ＡＩ支援装置を得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明に係る被支援者管理制御装置は、健康管理の支援を必要とする複数の被支援者の複数時期の被支援者情報が格納されたデータベースと、特定の被支援者のケアプランの要求を受け付ける受付部と、前記受付部で受け付けた特定の被支援者を対象とした健康状態の推移を分析する分析部と、前記分析部の分析結果と、前記データベースに格納された被支援者情報とに基づいて、前記特定の被支援者が解決するべき課題の設定、及び、前記課題を解決するためのケアプランの作成を含むケアプラン解析処理を実行する実行部と、前記実行部において作成したケアプランを、前記特定の被支援者を管理する管理者へ提供する提供部と、を有している。
【００２２】
本発明によれば、受付部では、特定の被支援者のケアプランの要求を受け付ける。分析部では、受付部で受け付けた特定の被支援者を対象とした健康状態の推移を分析する。例えば、データベースに格納された過去の特定の被支援者の被支援者情報の時系列の変化度合い（一例として、体重やＢＭＩの変化量、変化率等）を分析する。
【００２３】
実行部では、分析部の分析結果と、データベースに格納された被支援者情報とに基づいて、特定の被支援者が解決するべき課題の設定、及び、課題を解決するためのケアプランの作成を含むケアプラン解析処理を実行する。
【００２４】
提供部では、実行部において作成したケアプランを、特定の被支援者を管理する管理者へ提供する。
【００２５】
従来、上記工程は、例えば、被支援者の健康状態を管理する管理者に依存されていたため、ケアを担当する被支援者数が増えれば増えるほど、管理者への作業負担が増大することになる。本発明は、この管理者が行う作業を代行するものであり、栄養ケア業務の品質及び業務効率を向上させることができる。
【００２６】
本発明において、前記管理者が、少なくとも、前記被支援者の栄養面を管理する栄養管理者、及び、前記被支援者の疾病を治療又は看護する医療従事者を少なくとも含み、当該管理者に対する支援として、前記被支援者の健康状態の管理のケアプランを提供することを特徴としている。
【００２７】
管理者は、被支援者の健康状態の管理を支援する者（家族や近親者等）全般であるが、特に、栄養管理者及び医療従事者を含む。栄養管理者は、被支援者の栄養面を管理する重要な役目を有し、医療従事者は、被支援者の疾病を治療又は看護する重要な役目を有し、最優先で管理者になり得る。
【００２８】
本発明において、前記被支援者は、当該被支援者の健康状態に基づいて、日々の献立を提供する、或いは、前記献立に基づいて調理された食事を提供する献立提供サービスを利用している利用者を含み、前記献立提供サービスに対して、栄養管理者が提示する被支援者の栄養カルテ情報が、前記被支援者情報として前記データベースに格納される、ことを特徴としている。
【００２９】
献立提供サービスでは、被支援者の健康状態を得るために栄養カルテ情報が必須である。この栄養カルテ情報は、本発明の被支援者情報として流用することができる。
【００３０】
本発明において、前記実行部が、人工知能を用いて学習することで、課題の設定及びケアプランの作成のための解析を実行することを特徴としている。
【００３１】
課題の設定及びケアプランの作成のための解析を、人工知能を用いて学習させることで、手作業による解析よりも短時間で行うことができる。また、人工知能を用いることで、データベースに格納された被支援者情報の情報量、課題の設定及びケアプランの作成のための解析量が増えれば増えるほど、一般的な解析プログラムに比べて、解析結果の信頼度を高めることができる。
【００３２】
本発明に係る被支援者管理制御プログラムは、コンピュータを、請求項１〜請求項４の何れか１項記載の被支援者管理制御装置の受付部と、分析部と、実行部と、提供部として動作させることを特徴としている。
【００３３】
本発明に係るＡＩ支援装置は、特定の被支援者から、健康状態に関する項目の質問を発信し、かつ当該質問に対する回答を受信する対話形式のインターフェイスを有し、データベースに格納された、健康管理の支援を必要とする複数の被支援者の複数時期の被支援者情報と、前記回答とに基づいて、人工知能を用いて、前記特定の被支援者にケアプランを提供するケアプラン提供部と、を有している。
【００３４】
本発明によれば、インターフェイスにより、対話形式で、特定の被支援者から、健康状態に関する項目の質問を発信し、かつ当該質問に対する回答を受信する。
【００３５】
ケアプラン提供部では、データベースに格納された、健康管理の支援を必要とする複数の被支援者の複数時期の被支援者情報と、前記回答とに基づいて、人工知能を用いて、前記特定の被支援者にケアプランを提供する。
【００３６】
管理者に代わり、常に、被支援者に向き合って対話形式で被支援者の健康状態を認識し、適切なケアプランを提供することができる。
【００３７】
本発明において、前記被支援者の健康状態を管理する管理者からの情報提供の要求に応じて、前記ケアプランを作成するケアプラン解析処理過程における、健康状態に関する情報を提供することを特徴としている。
【００３８】
管理者は、必要に応じて、ケアプランを作成するケアプラン解析処理過程における、健康状態に関する情報を入手することができる。
【００３９】
本発明において、前記データベースが、前記ＡＩ支援装置の一部として設けられている、或いは、通信によりアクセス可能なクラウド上に設けられている、ことを特徴としている。
【００４０】
データベースは、ＡＩ支援装置の一部として設けられていてもよいし、通信によりアクセス可能なクラウド上に設けられていてもよい。
【００４１】
データベースがＡＩ支援装置の一部として設けられる場合は、常にネットワーク通信環境が整っている必要はないが、複数のＡＩ支援装置間で情報を共有し合う必要がある。
【００４２】
一方、通信によりアクセス可能なクラウド上に設けられている場合は、他のＡＩ支援装置と情報を共有する必要はないが、常にネットワーク通信環境が整っている必要がある。
【００４３】
すなわち、一長一短であるため、被支援者の置かれている環境に基づいて設定すればよい。
【００４４】
本発明は、例えば、多くの管理栄養士が様々な被支援者に対して実施した栄養ケアの結果（数千〜数万件）をクラウド上のデータベースに格納、かつ集約し、この集約したデータをディープラーニングによるパターン化、セグメント化し、適切な栄養ケアプランを自動作成するものである。これにより、大量のデータ（個人の小さなデータベースではなく、データベースに集約されたビッグデータ）により、属人的でなく、標準化された信頼度の高い栄養ケアプランを、管理栄養士が個々に行うよりも高速で作成することができ、栄養ケアの品質及び業務効率を向上させることができる。
【発明の効果】
【００４５】
以上説明した如く本発明では、栄養ケア業務の品質及び業務効率を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本実施の形態に係るケアプラン支援システムの概略図である。
【図２】献立自動作成プログラムの実行により栄養カルテ情報を利用してケアプランを作成する処理の流れを示す制御ブロック図である。
【図３】本実施の形態に係る、献立提供管理機能Ａの献立自動作成プログラムのメインルーチンである制御フローチャートである。
【図４】本実施の形態に係るケアプラン管理制御装置１００での動作を機能別に分類したブロック図である。
【図５】分析の一例として、ニューラルネットワークを用いた学習（ディープラーニング）により各パラメータの分析例を示す概念図である。
【図６】本実施の形態に係るケアプラン支援システムＳの実行に基づく、ケアプラン作成制御処理のための制御フローチャートである。
【図７】変形例に係るケアプラン支援システムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
図１には、本実施の形態に係るケアプラン支援システムＳが示されている。ケアプラン支援システムＳは、事前に栄養カルテ情報を含む被支援者情報のビッグデータが必須であり、当該被支援者情報の発信源として献立提供管理機能Ａ（図１において、点線枠Ａで囲んだ構成を主体とした機能）が適用されている。なお、被支援者情報は、栄養カルテ情報に限定されるものではなく、他の情報（栄養カルテ情報から得た課題やケアプラン等）が含まれていてもよい。
【００４８】
図１には、献立提供管理機能Ａと連携されたケアプラン支援システムＳが示されている。
【００４９】
献立提供管理機能Ａは、栄養管理者１０からの依頼により、献立提供管理事業者１２、及び食事宅配サービス事業者１４がそれぞれ連携することで献立を提供している。
【００５０】
一方、ケアプラン支援システムＳは、ケアプラン管理制御装置１００が主体となり、当該献立提供管理機能Ａから得た栄養カルテ情報等を利用して、被支援者の将来に向けたケアプランを作成し、作成したケアプランを、栄養管理者１０（医師、管理栄養士、介護士等）に向けて提供する。以下では、作成したケアプランは、栄養管理者１０に提供することを前提として説明する。
【００５１】
なお、ケアプラン管理制御装置１００におけるケアプラン作成の信頼性が所定以上となった場合には、作成したケアプランを、被支援者（患者、要介護者、及び認知症患者等）に、直接提供してもよい（変形例参照）が、本実施の形態では、ケアプラン管理制御装置１００で作成したケアプランを、栄養管理者１０に提供することを前提として説明する。
【００５２】
ここで、被支援者として、特に、患者、要介護者及び認知症患者を例示したのは、要介護者及び認知症患者は、栄養不足や栄養過多、並びに栄養の偏りになりやすいため、栄養管理者１０（例えば、管理栄養士）による栄養指導の要求度が他の被支援者よりも高いためである。
【００５３】
本実施の形態のケアプラン支援システムＳでは、被支援者情報（特に、過渡期は、ケアプラン成功判定の栄養カルテ情報が好ましい。）を逐次蓄積することで所謂ビッグデータとし、所定条件の成立後、当該ビッグデータを利用して、被支援者のケアプランを作成するものである。
【００５４】
なお、本実施の形態では、１万人の栄養カルテ情報、かつ、それぞれの１年以上の結果観察データが蓄積された時点を、ビッグデータとしての所定条件の成立としている。この所定条件の成立は一例であり、当該数値に限定されるものではない。
【００５５】
被支援者情報の発信源としては、上記献立提供管理機能Ａにおいて利用された情報（栄養カルテ情報等）を流用している。
【００５６】
すなわち、栄養管理者１０は、栄養カルテ情報に基づいて提供した献立によって作られた食事を摂取した被支援者の健康状態（栄養カルテ情報の時系列分析による体重やＢＭＩ等の推移状態）に応じて、当該被支援者に対して課題を設定し、ケアプランを作成して実行する。また、ケアプランに基づく被支援者の健康状態の推移により、ケアプランの成否（成功又は失敗）が決まる。
【００５７】
この一連の流れの作業は、栄養管理者１０に依存されていたため、ケアを担当する被支援者数が増えれば増えるほど、栄養管理者１０への作業負担が増大することになる。
【００５８】
そこで、本実施の形態では、この栄養管理者１０が行う作業を代行するものとして、ケアプラン支援システムＳを構築した。
【００５９】
一方、献立提供管理機能Ａは、ケアプラン支援システムＳ管理におけるケアプラン管理機能に必要なビッグデータを作成するための初期情報（栄養カルテ情報）として適用されるものである。
【００６０】
以下では、ケアプラン管理制御装置１００と献立提供管理機能Ａとを連携させた構成を説明するが、他に栄養カルテ情報を取得する手段があれば、当該他の手段は、献立提供管理機能の代替として適用可能である。
【００６１】
（栄養カルテ情報発信源「献立提供管理機能Ａ」）
【００６２】
まず、献立提供管理機能Ａについて詳細に説明する。
【００６３】
図１に示される如く、本実施の形態に係るケアプラン支援システムＳは、献立提供管理機能Ａを利用して、被支援者の栄養カルテ情報を初期情報とするビッグデータを作成し、当該ビッグデータを人工知能（機械学習、深層機械学習「ディープラーニング」等）を用いて解析し、被支援者の将来に向けたケアプランを作成する、所謂ＡＩ管理栄養士を構築するものである。
【００６４】
本実施の形態の献立提供管理機能Ａは、成人病や生活習慣病対象者（所謂、予備軍を含む）、幼稚園、保育園及び学校等で栄養指導を受ける園児及び学童、並びに、特に介護等が必要のない健常者を被支援者として栄養指導することを否定するものではない。従って、以下では、要介護者及び認知症患者を念頭に置きつつも、「被支援者」として説明し、必要に応じて、患者、要介護者及び認知症患者を例示する。
【００６５】
なお、栄養管理者１０とは、栄養士法（昭和２２年１２月２９日法律第２４５号）に定められる資格を有する管理栄養士を含むが、本実施の形態で言う栄養管理者１０は、有資格者（管理栄養士）に限定されるものではなく、フードコーディネータ、要介護者や認知症患者を自宅で介護している近親者（介護者）、及び、病院や介護施設で食事に関する管理をしている担当者等、被支援者の栄養を管理し、日々の献立を作成する者を含むものとする。また、日々の献立を作成する者は、その献立に基づく調理を兼任する場合もある。
【００６６】
なお、ケアプラン支援システムＳにおいて、ケアプランを利用する栄養管理者１０としては、献立や食事管理に直接従事しない医師等も含むものとする。
【００６７】
本実施の形態の献立提供管理機能Ａでは、食品に含まれる栄養価（エネルギー（カロリー）及び栄養素の含有量）を、被支援者の健康状態等と照合し、食品を選択して日々の献立を作成するようになっている。以下、食品について、概略を説明する。なお、ここで、説明する食品とは、主として調理前の食品及び調理後の食品である。
【００６８】
栄養素のバランス及び総エネルギー（栄養配分）は、健康管理に直接つながるものであるため、被支援者に供する毎日の献立を工夫することが要求される。
【００６９】
特に、被支援者が、要介護者や認知症患者の場合、栄養管理者１０の管理の下、毎日の食生活によって健康を管理することが重要である。
【００７０】
しかしながら、栄養管理者１０が、毎日の献立を考える場合に、単純に栄養配分のみならず、献立が単調にならないように工夫することが要求される。
【００７１】
また、被支援者によって、栄養配分が異なることは当然であり、それ以外に、アレルギーの有無、持病の有無に起因する塩分等の制限、嗜好、嚥下度合い、食事回数等も考慮しなければならず、栄養管理者１０への献立作成管理の負担が大きい。
【００７２】
一方、被支援者側又はその周囲の協力者は、食事を外部の食事宅配事業者に委託する場合、当該食事の提供を受けるための発注手続き、及び費用の支払い（決済）のための負担を強いることになる。
【００７３】
そこで、本実施の形態では、献立提供管理事業者１２の献立管理制御部１６に登録された献立自動作成プログラム１８（図２参照）に基づき、被支援者に必要な日々の献立を、栄養管理者１０に代わり自動的に作成すると共に、必要に応じて、外部の食事宅配サービス事業者１４との連携を図り、被支援者に食事を提供するようにした。
【００７４】
「献立管理制御の概略」
【００７５】
図１に示される如く、栄養管理者１０は、それぞれ通信端末装置２０を所持しており、通信端末装置２０は、被支援者の情報（栄養カルテ情報）の入力源として機能する。栄養カルテ情報は、基本情報及び栄養取得関連情報を含む。
【００７６】
なお、通信端末装置２０は、スマートホン、タブレット端末、及びパーソナルコンピュータ等、ネットワーク２２を介して献立提供管理事業者１２の献立管理制御部１６と通信可能であれば、何れであってもよい。
【００７７】
被支援者の栄養カルテ情報の内、基本情報とは、被支援者が、本実施の形態の献立提供管理機能Ａを利用するために必要な個人情報である。
【００７８】
被支援者の栄養カルテ情報の内、基本情報は、被支援者の住所、氏名、メールアドレス、パスワード、献立に基づく食事の配送を受ける場合はその届け先住所、及び、クレジットカードデータを含む。なお、要介護者や認知症患者等において、食事の配送の代金を支払うのが親族等近親者の場合は、クレジットカードデータ等、支払者の個人情報を含む。
【００７９】
また、被支援者の栄養カルテ情報の内、栄養取得関連情報とは、献立を作成する場合に、食品を取捨選択するために必要な条件情報である。
【００８０】
一例として、栄養取得関連情報は、被支援者の健康管理情報（性別、体重、身長、血圧、脈拍、及び血液検査の一部又は全部を含む）、単位期間（例えば、１日）当たりの運動量、単位期間当たりの必要栄養価（エネルギー（カロリー）、栄養素の含有量等）、アレルギー情報、持病（特に、食事制限が必要な糖尿病、腎臓病、及び高血圧等）、食塩摂取制限量（例えば、１日当たりのグラム数等）、嗜好情報、嚥下度情報、及び１日の食事回数とそれぞれの食事での栄養価配分割合を含む。
【００８１】
以下に、被支援者の栄養カルテ情報（基本情報及び栄養取得関連情報）の一例を表１に示す。この表１に示す栄養カルテ情報が、本実施の形態に係る、ケアプラン支援システムＳに必要なビッグデータを作成するための初期情報となり、ケアプラン管理制御装置１００の大規模記憶装置（被支援者情報データベース１００Ａ）へ格納されるようになっている（詳細後述）。
【００８２】
【表１】
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なお、栄養取得関連情報の内、健康管理情報は、被支援者を管理する施設（介護施設、学校、医療機関等）に設けられたデータベース（図示省略）にアクセスして、取り込むようにしてもよい。
【００８３】
通信端末装置２０は、有線又は無線通信装置２４を介して無線で、ネットワーク２２に接続された献立提供管理事業者１２の献立管理制御部１６とアクセス可能となっている。
【００８４】
献立管理制御部１６には、大規模記憶装置２８が接続されている。大規模記憶装置２８の記憶領域は、被支援者情報データベース２８Ａ、食品情報データベース２８Ｂ及び基本献立データベース２８Ｃとして機能する。なお、前記献立自動作成プログラム１８（図２参照）は、大規模記憶装置２８や、ＵＳＢメモリ等の着脱可能なＩＣメモリ（図示省略）に記憶するようにしてもよい。
【００８５】
ここで、献立管理制御部１６の献立自動作成プログラム１８（図２参照）を利用するに際して、献立管理制御部１６は、通信端末装置２０からの要求に対して、献立自動作成プログラム１８と連携する献立管理アプリケーションプログラム（献立アプリ）を配信する。
【００８６】
通信端末装置２０における、被支援者の情報の入力は、この献立アプリに基づき実行され、入力した被支援者の情報は、献立管理制御部１６の被支援者情報データベース２８Ａに登録され、共有されるようになっている。
【００８７】
食品情報データベース２８Ｂには、調理前の食品及び調理後の加工された食品毎に分類され、かつ当該食品のカテゴリー、分類、栄養素の含有量、エネルギーが記録された食品情報が格納されている。
【００８８】
各食品に関する情報は、被支援者の個別の情報（栄養取得関連情報）と関連付けることが好ましい。
【００８９】
一方、基本献立データベース２８Ｃは、後述する食事宅配サービス事業者１４から提供された献立情報が、基本献立情報として格納されている。献立情報とは、出来上がりを予測し得る名称（例えば、さばの味噌煮定食等）であり、必要に応じて出来上がりの写真やレシピを含む。
【００９０】
なお、基本献立データベース２８Ｃに格納される献立情報は、食品の栄養価に加え、調理に用いられる調味料等の栄養価を含んでいる。
【００９１】
献立情報は、主食、副食（主菜、副菜）、乳製品、飲み物、お菓子、漬け物、及び果物等がバランスよく組み合わされ、例えば、朝昼夜に分類されて、格納されている。
【００９２】
献立情報は、所謂定食のような種々の料理の組み合わせであってもよいし、一品料理（例えば、鶏の唐揚げ、餃子等）であってもよい。一品料理は、調味料等による味付けや、加熱処理等を施した料理を言う。
【００９３】
図１に示される如く、ネットワーク２２には、献立提供管理事業者１２と提携した、複数の食事宅配サービス事業者１４が接続されている。なお、本実施の形態では、複数の食事宅配サービス事業者１４としたが、単一の食事宅配サービス事業者１４であってもよい。
【００９４】
食事宅配サービス事業者１４は、食事作成部門管理制御部３０及び配送部門管理制御部３２を備えている。なお、食事作成とは、食品の調達、調理、及び盛り付け等の一連の作業を含む。
【００９５】
食事作成部門管理制御部３０は、それぞれ作成し得る食事の献立情報を、ネットワーク２２を介して、献立管理制御部１６へ送出する。このため、献立管理制御部１６の基本献立データベース２８Ｃには、各食事宅配サービス事業者１４の献立情報が集約されることになる。
【００９６】
また、食事作成部門管理制御部３０は、献立管理制御部１６から、指定された献立に基づく食事の作成を受注する場合がある。食事作成部門管理制御部３０は、献立に基づく食事の作成を受注すると、料理担当作業者を手配すると共に、配送部門管理制御部３２に対して、配送先情報を通知する。
【００９７】
配送部門管理制御部３２では、作成された食事を配送先情報に基づき、配送先に配送するように、配送作業者を手配する。
【００９８】
ここで、献立管理制御部１６の献立自動作成プログラム１８（図２参照）では、食事宅配サービス事業者１４から受けて基本献立データベース２８Ｃに格納された献立情報（基本献立情報）と、通信端末装置２０から受けた被支援者の個々の情報（特に栄養取得関連情報）とを照合し、食事１商品毎のエネルギー及び栄養素の栄養価（ここでは、栄養価とは、カロリーや含有量の総称を言う）のバランスを解析し、当該被支援者の献立情報（例えば、１週間分の朝昼夜の献立情報）を作成する。
【００９９】
献立情報を作成する手順は、献立自動作成プログラム１８が起動することで実行され、例えば、数理計画法や機械学習法が適用可能である（手順１〜手順４参照）。
【０１００】
（手順１）  まず、献立自動作成プログラム１８が実行されると、栄養管理者１０から被支援者の情報群２０Ａ（基本情報及び栄養取得関連情報）が入力される。
【０１０１】
（手順２）  被支援者の１週間分の献立を、被支援者の栄養取得関連情報の内、健康管理情報、単位期間当たりの運動量、単位期間当たりの必要栄養価量、及び１日の食事回数とそれぞれの食事での栄養価の配分割合に基づき、食品が偏らないように、食事宅配サービス事業者１４から提供され、基本献立データベース２８Ｃに格納されている基本献立情報から選択する。
【０１０２】
なお、食事宅配サービス事業者１４と提携していない場合は、食品情報データベース２８Ｂから食品を選択して、基本献立情報を作成し、基本献立データベース２８Ｃに格納しておくようにしてもよい。
【０１０３】
１日の食事回数は、朝昼夜の最大３回からの選択に限定せず、１〜２回でもよい。また、おやつや夜食等を含むようにしてもよい。また、食事作成を依頼する場合は、食事宅配サービス事業者１４へ委託するためのコストの上限を設定してもよい。
【０１０４】
（手順３）  被支援者の栄養取得関連情報の内、アレルギー情報、持病、食塩摂取制限量、嗜好情報、及び嚥下度情報に基づき、被支援者に適合しない食品を選別し、食品情報データベース２８Ｂに基づき、類似する食品と入れ替える。なお、栄養管理者１０が献立の提供のみを望むのであれば、入れ替える食品に制限はない。一方、入れ替え後の献立に基づき、食事宅配サービス事業者１４に食事の作成を依頼する場合は、入れ替える食品が、基本献立を提供した食事宅配サービス事業者１４において、取り扱うことができる食品であることが好ましい。以下に、入れ替え例を示す。
【０１０５】
アレルギー情報に基づき、アレルギー源となる食品を選別し、アレルギー源とならない類似する食品と入れ替える。
【０１０６】
持病に基づき、持病を悪化させる食品として特記されている食品を選別し、特記されていない類似する食品と入れ替える。
【０１０７】
１食分に定められた合計食塩摂取量が制限範囲内となるために排除するべき食品を選択し、合計食塩摂取量が制限範囲内となる類似する食品に入れ替える。
【０１０８】
嗜好情報に基づき、嫌いな食品を選別し、嫌いな食品ではない類似する食品に入れ替える。
【０１０９】
嚥下度情報に基づき、咀嚼できない食品を選別し、咀嚼できる類似する食品と入れ替える。
【０１１０】
なお、類似する食品とは、主として食品の栄養価が同等であることが第１条件であるが、同一のカテゴリーから入れ替え対象の食品を選択することが好ましい。
【０１１１】
（手順４）  確定した１週間分の献立情報２０Ｂを作成し、栄養管理者１０の所持する通信端末装置２０へ送信する。
【０１１２】
通信端末装置２０で献立情報を受信した栄養管理者１０は、その献立に基づき、食事を作成することで、被支援者の健康管理を維持することができる。
【０１１３】
（食事宅配サービス）
【０１１４】
一方、栄養管理者１０（被支援者）から、食事の配送の要望がある場合は、１週間分まとめて、或いは、個別に、基本献立情報の提供元である食事宅配サービス事業者１４の食事作成部門管理制御部３０へ食事の作成及び配送を依頼する。
【０１１５】
食事宅配サービス事業者１４は、献立提供管理事業者１２に献立情報を提供するのみで、食事の作成及び配送を依頼されない場合があるが、献立提供管理事業者１２に献立情報を提供することで、新規の顧客の確保につながるメリットがある。
【０１１６】
図３は、本実施の形態に係る、献立自動作成プログラムのメインルーチンである制御フローチャートである。
【０１１７】
ステップ５０では、被支援者の情報（基本情報及び栄養取得関連情報）の登録処理が実行される。
【０１１８】
次のステップ５２では、基本献立データの集約処理が実行される。すなわち、献立提供管理機能Ａに参入する食事宅配サービス事業者１４の各々の献立が基本献立として登録される。
【０１１９】
次のステップ５４では、献立自動作成処理が実行される。すなわち、栄養管理者１０が所持する通信端末装置２０から送られてくる自動作成指示により、予め登録された被支援者の情報（基本情報及び栄養取得関連情報）に基づき、献立の自動作成を実行する。
【０１２０】
次のステップ５６では、食事発注処理が実行される。この食事発注処理は、任意であり、献立を受け取った栄養管理者１０（あるいは、被支援者）が自身で食事を作成せずに、食事宅配サービス事業者１４に食事の作成及び配送を依頼する場合に実行される。
【０１２１】
次のステップ５８では、評価反映処理が実行される。評価は、被支援者が実際に、受け取った献立に基づき作成された食事を食した後の評価であり、栄養管理者１０が、被支援者から聞き取りをして、評価点として、献立管理制御部１６へ送信する。
【０１２２】
次のステップ６０では、ステップ５８で実行した評価反映処理に基づく評価点の特定までのプロセス（被支援者情報）を、ケアプラン管理制御装置１００へ送信する。ケアプラン管理制御装置１００では、この被支援者情報を被支援者情報データベース１００Ａに逐次格納され、結果的にビッグデータとなる。
【０１２３】
ここで、評価点の特定までのプロセスとは、ここでは、栄養管理者１０の手作業によって行われるものであり、栄養カルテ情報に基づいて提供した献立によって作られた食事を摂取した被支援者の健康状態（栄養カルテ情報の時系列分析による体重やＢＭＩ等の推移状態）によって、当該被支援者に対して課題を設定し、ケアプランを作成して実行することである。ステップ５８の評価点は、当該ケアプランに基づく被支援者への対応の成否（成功又は失敗）に基づいて特定される。
【０１２４】
（栄養カルテ情報に基づく支援「ケアプラン支援システムＳ」）
【０１２５】
以下に、本実施の形態に係るケアプラン支援システムＳについて説明する。ケアプラン支援システムＳでは、上記で説明した献立提供管理機能Ａを利用している。
【０１２６】
図１及び図２に示される如く、ケアプラン支援システムＳは、ケアプラン管理制御装置１００を備えている。
【０１２７】
通信端末装置２０は、ケアプラン管理制御装置１００に対して、被支援者の情報群２０Ａ（基本情報及び栄養取得関連情報）を栄養カルテ情報（情報１）として発信する。
【０１２８】
ケアプラン管理制御装置１００は、大規模記憶装置を備え、その記憶領域は、被支援者情報データベース１００Ａとして適用される。
【０１２９】
ケアプラン管理制御装置１００では、被支援者情報が必要十分に蓄積されると（ビッグデータ）、以後に受け付けた特定の被支援者の栄養カルテ情報（情報１）の、時系列の健康状態（体重、ＢＭＩ等）を分析することができる（情報２の演算）。
【０１３０】
また、ケアプラン管理制御装置１００では、情報２により、人工知能を用いて、特定の被支援者に対する課題を設定し（情報３の設定）、かつ、人工知能を用いて、当該課題を解決するためのケアプラン（複数のケアプラン候補）を作成する（情報４の作成）。
【０１３１】
情報４は、通信端末装置２０へ送出され、通信端末装置２０では、ケアプラン情報２０Ｃとして、栄養管理者１０の利用が可能となる。
【０１３２】
栄養管理者１０は、情報４の提供を受けて、実際に被支援者に対して適用したケア結果情報を作成する（情報５の作成）。情報５は、被支援者情報として、ケアプラン管理制御装置１００に送出されることで、今後の人工知能による学習のためのファクタとして利用される。
【０１３３】
以下に、情報１〜情報５について、列挙する。
「情報１」  栄養管理者１０が作成した栄養カルテ情報（前述した表１参照）
「情報２」  ビッグデータに基づき、特定の被支援者の時系列の健康状態（被支援者の低栄養傾向「体重傾向やＢＭＩ傾向」、及び低栄養のリスク判定等）の分析情報（表２参照）
「情報３」  情報２及び被支援者情報データベース１００Ａに格納された被支援者情報に基づく、人工知能（ディープラーニング）による課題の設定（表３参照）
「情報４」  情報３及び被支援者情報データベース１００Ａに格納された被支援者情報に基づく、人工知能（ディープラーニング）によるケアプランの作成（表４参照）
「情報５」  情報４のケアプランによるケア後の結果情報（表５参照）
【０１３４】
【表２】
2020173545.tif 000004
【０１３５】
【表３】
2020173545.tif 000005
【０１３６】
【表４】
2020173545.tif 000006
【０１３７】
【表５】
2020173545.tif 000007
なお、栄養カルテ情報に基づくケアプランの抽出の信頼度が所定のレベルに達するまでは、栄養カルテ情報は、ケアが成功と評価される情報に限定することが好ましい。
【０１３８】
複数のケアプラン候補は、そのまま栄養管理者１０へ提供され、栄養管理者１０側で取捨選択や編集等によって、最終的なケアプランを作成することが好ましい。
【０１３９】
すなわち、熟練した栄養管理者１０の場合は、複数のケアプラン候補に基づいて、経験的に最適なケアプランを編集し、作成することが可能であるため、栄養管理者１０の作業負担を軽減することができる。
【０１４０】
一方、経験の浅い栄養管理者１０の場合は、複数のケアプラン候補の中から選択することで、大きく逸脱するケアプランにはならず、所謂合格ラインのケアプランを作成することで、経験の浅さをカバーすることができる。
【０１４１】
図４は、本実施の形態に係るケアプラン管理制御装置１００での動作を機能別に分類したブロック図である。なお、図４の各ブロックは、ケアプラン管理制御装置１００のハード構成を限定するものではない。
【０１４２】
通信端末装置２０は、栄養カルテ情報取得部１０２に接続されている。
【０１４３】
通信端末装置２０からは、情報１としての前述の表１に示した栄養カルテ情報が発信され、栄養カルテ情報取得部１０２で取得する。
【０１４４】
栄養カルテ情報取得部１０２で取得した栄養カルテ情報は、情報蓄積処理部１０３へ送出される。
【０１４５】
情報蓄積処理部１０３では、栄養カルテ情報を被支援者情報データベース１００Ａに格納する。この格納動作を長期に亘り実行することで、被支援者情報データベース１００Ａには、栄養カルテ情報のビッグデータが構築されることになる。例えば、１万人の栄養カルテ情報、かつ、１年以上の結果観察データを収集することで、必要十分なデータとして取り扱うことができる。
【０１４６】
ここで、ケアプラン管理制御装置１００が栄養カルテ情報の収集を継続している期間、通信端末装置２０は、栄養カルテ情報を発信する発信側と、ケアプランの支援を利用する利用側との両側面の機能を有している。
【０１４７】
すなわち、通信端末装置２０では、ケアプランの支援を要求する被支援者の情報（特定の被支援者の栄養カルテ情報）を送出すると、当該栄養カルテ情報がビッグデータとして被支援者情報データベース１００Ａへ格納されると共に、栄養カルテ情報群読出部１０４において、特定の被支援者の栄養カルテ情報が検索されて読み出される。
【０１４８】
栄養カルテ情報群読出部１０４は、時系列分析部１０６に接続されており、読み出した特定の被支援者の栄養カルテ情報群を時系列分析部１０６へ送出する。
【０１４９】
時系列分析部１０６では、取得した栄養カルテ情報群に基づいて、特定の被支援者の健康状態を分析する（情報２の分析）。
【０１５０】
時系列分析部１０６での分析結果（情報２）は、低栄養状態判定部１０８へ送出されるようになっている。
【０１５１】
低栄養状態判定部１０８では、時系列分析部１０６での分析結果（情報２）に基づき、低栄養レベルを判定する。本実施の形態では、低栄養レベルは「小」、「中」、「大」の３種類に分類されるが、この分類段階に限定されるものではない。
【０１５２】
低栄養状態判定部１０８は出力部１１０及び解析部１１２に接続されている。低栄養状態判定部１０８における、判定結果(判定レベル）は、出力部１１０を介して、通信端末装置２０へ送出される。通信端末装置２０では、判定結果がモニタに表示される、或いは、プリンタによって紙媒体に出力されることで、栄養管理者１０に認識される。
【０１５３】
ここで、低栄養状態判定部１０８において、判定レベルが「中」又は「大」の場合、解析部１１２に対して、ケアプランを作成する指示を出力する。
【０１５４】
解析部１１２は、被支援者情報データベース１００Ａに格納されたビッグデータと、時系列分析部１０６で分析した結果情報（情報２）とに基づいて、解析処理（課題設定及びケアプラン作成）が実行される。
【０１５５】
本実施の形態の解析部１１２は、人工知能を搭載しており、当該人工知能を用いたディープラーニングによって、入力される情報に対して、結果情報が出力される。
【０１５６】
図５は、分析の一例として、ニューラルネットワークを用いた学習により各パラメータの分析例を示したものである。
【０１５７】
ニューラルネットワークは、入力層１２０から入った信号（ここでは、情報２又は情報３）が伝搬線１２２（シナプスに相当）により様々なノード１２４（ニューロンに相当）を伝搬して出力層１２６に伝わる仕組みであり、中間層１２８を増やすことでディープラーニングが実行される。出力層１２６には、結果情報（ここでは、情報３又は情報４）が出力される。
【０１５８】
本実施の形態の解析部１１２（図４参照）では、時系列で２回のディープラーニングによる解析が実行される。
【０１５９】
第１の分析は、入力層１２０のファクタとして情報２を適用する。この結果、出力層１２６には、結果情報として情報３である課題が出力される。
【０１６０】
第２の分析は、入力層１２０のファクタとして、第１の分析の結果情報（情報３）を適用する。この結果、出力層１２６には、結果情報として情報４であるケアプラン（複数のケアプラン候補）が出力される。
【０１６１】
なお、第１の分析と第２分析とは、単一の実行パターンとして処理されるため、図４に示される解析部１１２では、時系列分析部１０６から受けた情報２に対して、情報３の設定を経て、情報４を作成し、出力することになる。
【０１６２】
解析部１１２は、出力部１１０に接続されている。出力部１１０では、解析部１１２での解析結果（すなわち、情報４である複数のケアプラン候補）を受け取ると、通信端末装置２０に対して、当該複数のケアプラン（情報４）を送出する。通信端末装置２０側では、受信した複数のケアプランを記憶すると共に、モニタに表示してもよいし、プリンタ等の出力デバイスを用いて紙媒体として出力してもよい。
【０１６３】
また、解析部１１２における解析結果（情報３、情報４）は、被支援者情報データベース１００Ａへフィードバックされ、被支援者の栄養カルテ情報に紐付けされて格納される。
【０１６４】
以下に、本実施の形態の作用を、図６のフローチャートに従い説明する。
【０１６５】
図６は、ケアプラン支援システムＳの実行に基づく、ケアプラン作成制御処理のための制御フローチャートである。なお、このルーチンは、ケアプラン管理制御装置１００の被支援者情報データベース１００Ａに必要十分のビッグデータを確保していることを前提とする。
【０１６６】
ステップ１５０では、特定の被支援者の栄養カルテ情報（情報１）を受け付けたか否かを判断する。このステップ１５０で否定判定された場合は、このルーチンは終了する。
【０１６７】
また、ステップ１５０で肯定判定されると、ステップ１５２へ移行して特定の被支援者の栄養カルテ情報を被支援者情報データベースへ格納する。これは、ビッグデータの拡充にもつながる。
【０１６８】
次のステップ１５４では、被支援者情報データベース１００Ａから、特定の被支援者の過去から現在の栄養カルテ情報を読み出し、次いでステップ１５６へ移行して、時系列分析処理を実行して情報２を取得し、ステップ１５８へ移行する。
【０１６９】
ステップ１５８では、情報２に基づき、低栄養判定を行った結果の判定を確認する。このステップ１５８で、低栄養判定が良好の場合は、ケアプランを作成する必要がないと判断し、ステップ１６０へ移行して、栄養管理者１０へ、低栄養レベルが良好（レベル小）である旨を通知（通信端末装置２０へ送信）し、このルーチンは終了する。
【０１７０】
一方、ステップ１５８で、低栄養判定が不良の場合は、ケアプランを作成する必要があると判断し、ステップ１６２へ移行して、栄養管理者１０へ低栄養レベルが不良（レベル中又はレベル大）である旨を通知（通信端末装置２０へ送信）し、ステップ１６４へ移行する。
【０１７１】
ステップ１６４では、ビッグデータに基づく、課題（情報３）を設定するための解析処理（ディープラーニング）を実行する。
【０１７２】
次いで、ステップ１６６へ移行して、ビッグデータに基づく、ケアプラン（情報４）を作成するための解析処理（ディープラーニング）を実行し、ステップ１６８へ移行する。
【０１７３】
次のステップ１６８では、ステップ１６４で設定した情報３（課題）、及びステップ１６６で作成した情報４（ケアプラン）を、ステップ１５０で受け付けた特定の被支援者の情報１に紐付けて。被支援者情報データベース１００Ａへ格納する。これにより、被支援者情報データベース１００Ａのビッグデータを拡充することができる。
【０１７４】
次のステップ１７０では、栄養管理者１０へケアプランを通知（通信端末装置２０へ送信）して、このルーチンは終了する。
【０１７５】
以上説明したように、本実施の形態では、ケアプラン管理制御装置１００の被支援者情報データベース１００Ａに、被支援者情報のビッグデータを構築し、時系列で登録される被支援者の栄養カルテ情報（情報１）に基づいて、被支援者の健康状態（栄養カルテ情報の時系列分析による体重やＢＭＩ等の推移状態）を把握し、ビッグデータを用いた解析処理（ディープラーニング）によって、当該被支援者に対して課題を設定し、ケアプランを作成するようにした。
【０１７６】
このため、熟練した栄養管理者１０の場合は、作業負担を軽減することができ、経験の浅い栄養管理者１０の場合は、経験の浅さをカバーすることができる。
【０１７７】
なお、本実施の形態では、ケアプラン管理制御装置１００の前提となるビッグデータの構築に際し、献立提供管理機能Ａを流用した。献立提供管理機能Ａでは、栄養管理者１０の手作業による評価点の特定までのプロセスの策定を必須としているが、ビッグデータが必要十分なデータ量が確保できれば、全てのプロセスをケアプラン支援システムＳに委ね、廃止すればよい。
【０１７８】
なお、被支援者情報データベース１００Ａに必要十分なデータ量が蓄積された後は、ケアプラン支援システムＳとして、献立提供管理機能Ａ（献立管理制御部１６、大規模記憶装置２８）は必須ではなくなるが、常に、最新の栄養カルテ情報を取得することで、時系列分析部１０６の分析精度を向上することができるので、連携を継続することが好ましい。
【０１７９】
そこで、ケアプラン支援システムＳのケアプラン作成精度を向上するためにケアプラン支援システムＳの導入後において、自動作成されたケアプランによる評価を含め、図３のステップ６０で実行する被支援者情報転送処理を継続してもよい。
【０１８０】
また、ビッグデータとなり得る情報源は、献立提供管理機能Ａに限らず、例えば、医師や介護士の診断レポート等を用いてもよい。
【０１８１】
（変形例）
【０１８２】
なお、本実施の形態では、所謂人間の栄養管理者１０が所持する通信端末装置２０へケアプランを提供するようにしたが、図７に示される如く、被支援者情報データベース１００Ａに必要十分なデータ量が蓄積された後は、ネットワーク２２に、ＡＩ機能搭載デバイス１３０を接続し、ケアプラン支援システムＳの一部（ケアプラン管理制御装置１００の端末装置）として機能させるようにしてもよい。
【０１８３】
ＡＩ機能搭載デバイス１３０は、ＡＩスピーカ１３０ＡやＰＣ１３０Ｂ等に代表される、所謂ユーザインターフェイスである。
【０１８４】
本実施の形態では、ケアプラン管理制御装置１００で作成したケアプランは、栄養管理者（医師、管理栄養士、介護士等）向けに提供するようにした。これに対して、変形例では、ＡＩ機能搭載デバイス１３０が、ＡＩ栄養管理者という位置付けとして機能する。
【０１８５】
例えば、被支援者がＡＩ機能搭載デバイス１３０に対して、毎日の健康状態（表１の栄養取得関連情報に準ずる）を申告（発話又は入力）することで、ＡＩ機能搭載デバイス１３０は、自動的にケアプラン管理制御装置１００と連携し、当該ケアプラン管理制御装置１００から提供を受けたケアプランに基づいて、音声や文字等で、被支援者に最適なケアプランを進言する。
【０１８６】
これにより、被支援者は、個人で最適なケアプランの提供を受けることができる。また、ＡＩ機能搭載デバイス１３０にセンサ機能を設けることで、被支援者の状態（食事の摂取状態、顔色、及び動作等）を監視して、提供したケアプランとの比較を行い、緊急時には栄養管理者に連絡することができる。
【０１８７】
変形例に係る、ＡＩ機能搭載デバイス１３０による処理の流れは、以下の手順となる。
（１）  ＡＩ機能搭載デバイス１３０が被支援者へ音声などで必要項目を質問していく。
（２）  被支援者が質問に答えていく。
（３）  ＡＩ機能搭載デバイス１３０は回答を記録し、ケアプラン管理制御装置１００と連携して、時系列分析によって情報２を取得し、低栄養判定（良否、レベルの判定）を行う。
（４）  判定が「不良」場合は、ケアプラン管理制御装置１００と連携して、課題を設定し、ケアプランを作成して、被支援者へ提示する。
（５）  被支援者はそのケアプランを実行し、成功したか、どうかの評価を、ＡＩ機能搭載デバイス１３０へ後日入力する。なお、ＡＩ機能搭載デバイス１３０のセンサ機能（被支援者の顔色、動作状態、体温等の検出）によって、自動評価してもよい。
【０１８８】
上記（１）〜（５）を継続し、成功したパターンを蓄積していくことで、ＡＩ機能搭載デバイス１３０の人工知能の対応力および信頼性が向上していく。
【０１８９】
なお、上記変形例において、ＡＩ機能搭載デバイス１３０を、ケアプラン管理制御装置１００の端末装置として位置付けたが、個々のＡＩ機能搭載デバイス１３０が、直接被支援者情報データベース１００Ａにアクセスして処理するように自立させてもよい。
【符号の説明】
【０１９０】
Ａ    献立提供管理機能
Ｓ    ケアプラン支援システム
１０    栄養管理者
１２    献立提供管理事業者
１４    食事宅配サービス事業者
２０    通信端末装置
２２    ネットワーク
２４    無線通信装置
１６    献立管理制御部
１８    献立自動作成プログラム（献立管理制御プログラム）
２８    大規模記憶装置
２８Ａ    被支援者情報データベース
２８Ｂ    食品情報データベース
２８Ｃ    基本献立データベース
３０    食事作成部門管理制御部
３２    配送部門管理制御部
２０Ａ    情報群
２０Ｂ    献立情報
２０Ｃ    ケアプラン
１００    ケアプラン管理制御装置
１００Ａ    被支援者情報データベース（データベース）
１０２    栄養カルテ情報取得部（受付部）
１０３    情報蓄積処理部
１０４    栄養カルテ情報群読出部
１０６    時系列分析部（分析部）
１０８    低栄養状態判定部（分析部）
１１０    出力部（提供部）
１１２    解析部（実行部）
【図１】
2020173545.tif 000008
【図２】
2020173545.tif 000009
【図３】
2020173545.tif 000010
【図４】
2020173545.tif 000011
【図５】
2020173545.tif 000012
【図６】
2020173545.tif 000013
【図７】
2020173545.tif 000014