(57)【要約】【課題】ユーザの食事に関して、より適切な提案を行うこと。【解決手段】食品提供システムは、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レシピ提案部と、レシピ提案部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レシピ選択結果取得部と、レシピに基づいて提供される食品の提供手段について、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。【選択図】図１
2020160544.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、
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。
【請求項２】
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。
【請求項３】
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。
【請求項４】
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。
【請求項５】
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。
【請求項６】
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を更に備える請求項１から５のいずれか１項に記載の食品提供システム。
【請求項７】
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６に記載の食品提供システム。
【請求項８】
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７のいずれか１項に記載の食品提供システム。
【請求項９】
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８に記載の食品提供システム。
【請求項１０】
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９に記載の食品提供システム。
【請求項１１】
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９または１０に記載の食品提供システム。
【請求項１２】
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、
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。
【請求項１３】
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、
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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、食品提供システム、食品提供方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、共働き家庭の増加等により、料理にかける手間や時間をできるだけ軽減したいというニーズが高まっている。
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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１５７９８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ユーザに対して食事のメニュー等を提案する場合、ユーザの嗜好やスケジュールあるいは家族構成等、多様な観点を考慮して、そのユーザにとってより適切な提案内容とすることが望まれる。
【０００５】
本発明の課題は、ユーザの食事に関して、より適切な提案を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本開示の一態様は、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、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に関する。
【０００７】
（２）  また、本開示の一態様は、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、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に関する。
【０００８】
（３）  また、本開示の一態様は、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、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に関する。
【発明の効果】
【０００９】
一態様によれば、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。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】食品提供システムのシステム形態の一例を示す模式図である。
【図２】食品提供システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図３】健康リスクＤＢに記憶された健康リスクデータの一例を示す模式図である。
【図４】所要時間及び推定価格が定義された所要時間・価格推定テーブルの一例を示す模式図である。
【図５】ベースレシピ提案部における機械学習部の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】料理提供手段推定部における機械学習部の機能的構成を示すブロック図である。
【図７】システム管理サーバから端末装置に提供される提案画面の一例を示す模式図である。
【図８】食品提供システム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。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
［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。
【００１２】
図１において、ユーザの自宅に設置された端末装置１０とシステム管理サーバ２０との間で入出力情報（例えば、後述するユーザに関する情報、提案されるベースレシピ、ユーザによるベースレシピ及び料理提供手段の選択結果等）を送受信することにより、ユーザが希望するレシピの料理または食材及びその提供手段（料理を自宅に配送／食材を自宅に配送／料理（または食材）をレストランに配送してレストランで料理を提供）が決定される。なお、本実施形態のレストランは、セントラルキッチンに併設されているものとし、ユーザがレストランでの料理の提供を選択した場合、セントラルキッチンで製造された料理がレストランに配送される。ただし、レストランにベースレシピの食材を配送し、レストランで調理を行って料理を提供することとしてもよい。
【００１３】
システム管理サーバ２０は、セントラルキッチンに設置された料理／食材配送装置３０にユーザの選択結果（ベースレシピ及び料理提供手段）を通知する。
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。
【００１４】
食品製造管理装置４０は、料理／食材配送装置３０からの依頼に応じて、ユーザによって選択されたベースレシピの料理を製造する。食品製造管理装置４０は、例えば調理器、ロボット等を備え、ベースレシピに基づいて当該料理を製造するようなものとしてもよい。
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。
【００１５】
図２は、食品提供システム１の機能的構成を示すブロック図である。
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。
【００１６】
図２に示すように、端末装置１０は、処理部１１と、入出力部１２とを備え、機能的構成として、処理部１１は、情報入力部１１ａと、ベースレシピ表示部１１ｂと、ベースレシピ選択受付部１１ｃと、料理提供手段表示部１１ｄと、料理提供手段選択受付部１１ｅと、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。
【００１７】
本実施形態において、情報入力部１１ａを介して入力されるユーザに関する情報としては、例えば、以下のものが挙げられる。
・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
【００１８】
これらのうち、ユーザ及び調理者の疲労感及び天候・気温・気圧については、例えば各種センサによりリアルタイムに測定された値（測定値）を入力するようにしてもよい。また、それ以外については、事前に入力されている値（事前情報）を用いるようにしてもよい。また、社会的イベント、天候・気温・気圧等、ユーザ個人に限られない情報については、システム管理サーバ２０が外部サーバ等から適宜取得することとしてもよい。
【００１９】
ベースレシピ表示部１１ｂは、システム管理サーバ２０から送信されたベースレシピ（提案されたベースレシピの候補）をＵＩ画面に表示する。
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。
【００２０】
本実施形態において、ユーザは、料理提供手段として、「自宅調理」、「デリバリー」、「レストラン」が選択可能となっており、それぞれのケースにおいて、料理の提供のための「推定価格」及び「推定所要時間」がシステム管理サーバ２０から提示される（図７参照）。
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。
【００２１】
料理提供手段として「デリバリー」を選択した場合、選択したベースレシピに基づいて調理済みの料理が自宅まで配送される。
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。
【００２２】
料理提供手段として「レストラン」を選択した場合、選択したベースレシピに基づいて調理済みの料理がレストランまで配送されてユーザに提供される。なお、複数のレストランからユーザが希望するレストランを選択できるようにしてもよい。
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）。
【００２３】
システム管理サーバ２０は、処理部２１と、記憶部２２とを備えている。また、システム管理サーバ２０において、機能的構成として、処理部２１は、情報取得部２１ａと、健康リスク算出部２１ｂと、機能性素材選択部２１ｃと、レシピ提案部としてのベースレシピ提案部２１ｄと、レシピ選択結果取得部としてのベースレシピ選択結果取得部２１ｅと、提供手段推定部としての料理提供手段推定部２１ｆと、提供手段選択結果取得部としての料理提供手段選択結果取得部２１ｇと、推定情報生成部２１ｈと、食品配送指示部としての配送指示部２１ｉと、を備え、記憶部２２は、ユーザ情報データベース（ユーザ情報ＤＢ）２２ａと、健康リスクデータベース（健康リスクＤＢ）２２ｂと、機能性素材データベース（機能性素材ＤＢ）２２ｃと、ベースレシピデータベース（ベースレシピＤＢ）２２ｄと、推定情報データベース（推定情報ＤＢ）２２ｅと、を備えている。
【００２４】
ユーザ情報ＤＢ２２ａには、ユーザの氏名、年齢、性別、家族構成、スケジュール、病歴、アレルギー情報、嗜好性等のユーザの属性に関する情報、及び、ユーザのベースレシピ及び料理提供手段の選択履歴等、ユーザに関する各種情報が記憶されている。
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。
【００２５】
図３は、健康リスクＤＢ２２ｂに記憶された健康リスクデータの一例を示す模式図である。
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。
【００２６】
機能性素材ＤＢ２２ｃには、健康リスク要因と、その健康リスク要因に有効な機能性素材とが対応付けられたテーブル形式のデータが記憶されている。
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。
【００２７】
図４は、所要時間及び推定価格が定義された所要時間・価格推定テーブルの一例を示す模式図である。
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。
【００２８】
情報取得部２１ａは、端末装置１０に入力されたユーザに関する情報を取得する。また、情報取得部２１ａは、取得した情報を、ユーザを識別する情報と対応付けて、ユーザ情報ＤＢ２２ａに記憶する。
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。
【００２９】
機能性素材選択部２１ｃは、ユーザ情報ＤＢ２２ａ及び機能性素材ＤＢ２２ｃを参照し、リスク指数の合計が第１閾値（例えば５）以上となった健康リスクの内容について、その健康リスクの内容に有効な機能性素材を選択する。
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。
【００３０】
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機械学習モデル（以下、「ベースレシピ提案モデル」と称する。）を用いて、そのユーザに適するベースレシピを提案する。本実施形態において、ベースレシピ提案部２１ｄのベースレシピ提案モデルは、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たベースレシピの件数をベースレシピ毎に集計し、合計値で割ることで、各ベースレシピの選択確率を算出するものとしてもよい。即ち、ベースレシピ提案部２１ｄ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（ベースレシピ）を確率として出力（確率が高い順に予想されるベースレシピを提示）することができる。
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。
【００３１】
図５は、ベースレシピ提案部２１ｄにおける機械学習部１００の機能的構成を示すブロック図である。
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。
【００３２】
ラベル取得部１０２は、機械学習で教師データとして用いられるラベル情報を取得する。例えば、ラベル取得部１０２は、同一の入力情報（特徴量）を有するユーザが過去に選択したベースレシピに関する情報（ここではベースレシピの名称とする）を取得する。このとき、選択された頻度が最上位のベースレシピ、または、選択された頻度が上位所定数のベースレシピについて、ベースレシピに関する情報を選択することができる。なお、ベースレシピに関する情報として、前述したように同一の入力情報（特徴量）を有するユーザの各ベースレシピの選択確率を用いるようにしてもよい。そうすることで、同一の入力情報（特徴量）を有するユーザの各ベースレシピの選択確率を出力する学習モデルを学習することができる。
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。
【００３３】
出力利用部１０４は、ベースレシピの提案のための情報が入力された場合に、ベースレシピ提案モデルを用いた推論を行い、そのユーザに適するベースレシピを出力する。例えば、選択確率の最上位のベースレシピを出力するようにしてもよい。なお、「最近のベースレシピの選択履歴」を入力情報として取得しているため、出力利用部１０４において、過去の所定期間内における提案内容と重複したベースレシピを避けて提案することも可能である。
【００３４】
ベースレシピ選択結果取得部２１ｅは、ベースレシピ提案部２１ｄによって提案されたベースレシピの候補において、ユーザが選択したベースレシピに関する情報を取得する。
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。
【００３５】
図６は、料理提供手段推定部２１ｆにおける機械学習部２００の機能的構成を示すブロック図である。
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。
【００３６】
ラベル取得部２０２は、機械学習で教師データとして用いられるラベル情報を取得する。例えば、ラベル取得部２０２は、同一の入力情報（特徴量）を有するユーザが過去に選択した料理提供手段に関する情報（ここでは料理提供手段の具体的内容とする）を取得する。このとき、選択された頻度が最上位の料理提供手段、または、選択された頻度が上位所定数の料理提供手段について、料理提供手段に関する情報を選択することができる。なお、料理提供手段に関する情報として、前述した同一の入力情報（特徴量）を有するユーザの各料理提供手段の選択確率を用いるようにしてもよい。そうすることで、同一の入力情報（特徴量）を有するユーザの各ベースレシピの選択確率を出力する学習モデルを学習することができる。
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。
【００３７】
料理提供手段選択結果取得部２１ｇは、料理提供手段推定部２１ｆによって提案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。
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。
【００３８】
配送指示部２１ｉは、ユーザによる提案されたベースレシピの選択結果及び提案された料理提供手段の選択結果が取得された場合、これらの選択結果に基づくベースレシピ及び料理提供手段を料理／食材配送装置３０に送信する。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、配送指示部２１ｉは、選択された機能性素材をベースレシピに付加して送信する。これにより、料理／食材配送装置３０に対する配送指示が完了する。
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。
【００３９】
図７は、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の一例を示す模式図である。
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。
【００４０】
図７に示す提案画面において、ユーザ及び各家族が希望する内容をプルダウンメニューから選択し、選択結果を確定させる「決定」ボタンを操作することで、ユーザ及び各家族に提供される料理または食材と、その提供手段が確定する。ここで確定された選択結果は、端末装置１０からシステム管理サーバ２０に送信される。
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。
【００４１】
［動作］
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。
【００４２】
食品提供処理が開始されると、ステップＳ１において、システム管理サーバ２０の情報取得部２１ａは、端末装置１０のＵＩ画面に入力されたユーザに関する情報を取得する。このとき取得された情報は、ユーザを識別する情報と対応付けて、ユーザ情報ＤＢ２２ａに記憶される。
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。
【００４３】
ステップＳ３において、機能性素材選択部２１ｃは、リスク指数が第１閾値（ここでは５）以上となる健康リスクの内容が存在するか否かの判定を行う。
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。
【００４４】
ステップＳ４において、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、リスク指数が第１閾値以上となっ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。
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。
【００４５】
ステップＳ６において、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料理提供手段推定モデル（機械学習モデル）を用いて、そのユーザに適する料理提供手段を推定する。
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。
【００４６】
ステップＳ９において、ベースレシピ選択結果取得部２１ｅは、提案画面に表示されたベースレシピの候補において、ユーザが選択したベースレシピに関する情報を取得する。
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。
【００４７】
ステップＳ１１において、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、料理／食材配送装置３０は、ユーザによって選択されたベースレシピの料理の製造を食品製造管理装置４０に依頼する。これに応じて、食品製造管理装置４０は、依頼されたベースレシピの料理を製造する。また、ユーザが選択した料理提供手段が食材の配送である場合、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。
【００４８】
ステップＳ１２において、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。このとき、端末装置１０及びレストラン端末６０には、料理または食材が配送される旨が通知される。これにより、食品提供システム１における料理または食材の提案結果が確定する。
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。
【００４９】
このような処理により、食品提供システム１においては、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を用いて、そのユーザに適するベースレシピが提案される。また、食品提供システム１においては、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料理提供手段推定モデルを用いて、そのユーザに適する料理提供手段が提案される。食品提供システム１では、ユーザに関する情報として、ユーザの年齢や性別の他、スケジュール、社会的イベント、疲労感、天候・気温・気圧等、多様な観点が勘案される。このように提案されるベースレシピ及び料理提供手段は、ユーザに関する情報と一致する特徴量を有する複数のユーザが過去に選択した確率が高いものである。
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。
【００５０】
［変形例１］
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。
【００５１】
＜本実施形態の効果＞
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。
【００５２】
（２）  （１）に記載の食品提供システム１は、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２１ｃを備えることとしてもよい。
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。
【００５３】
（３）  （１）または（２）の食品提供システム１において、ベースレシピ提案部２１ｄは、ユーザの年齢・性別・病歴・アレルギー情報、ユーザのスケジュール、ユーザの疲労感、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１０１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１０２と、状態観測部１０１が取得した入力データとラベル取得部１０２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１０３と、を備えることとしてもよい。
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。
【００５４】
（４）  （２）の食品提供システム１は、ユーザ情報に基づいて、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２１ｂを更に備え、機能性素材選択部２１ｃは、健康リスク算出部２１ｂ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機能性素材を選択することとしてもよい。
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。
【００５５】
（５）  （１）から（４）の食品提供システム１において、料理提供手段には、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こととしてもよい。
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。
【００５６】
（６）  （１）から（５）の食品提供システム１は、ユーザ情報に基づいて、料理提供手段が選択される確率を推定する料理提供手段推定部２１ｆを更に備えることとしてもよい。
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。
【００５７】
（７）  （６）の食品提供システム１において、料理提供手段推定部２１ｆは、ユーザ、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、ユーザの疲労感、天候・気温・気圧、最近の料理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２０１と、選択された料理提供手段をラベルとして取得するラベル取得部２０２と、状態観測部２０１が取得した入力データとラベル取得部２０２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、ユーザに対して提案された複数の料理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２０３と、を備えることとしてもよい。
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。
【００５８】
（８）  （１）から（７）の食品提供システム１は、ユーザが選択した料理提供手段に基づいて、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配送指示部２１ｉを備えることとしてもよい。
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。
【００５９】
（９）  （８）の食品提供システム１は、ユーザが注文した料理の調理を行う食品製造管理装置４０と、レシピに対応すると共に、機能性素材を付加した料理の調理を食品製造管理装置４０に指示する料理／食材配送装置３０と、を備え、配送指示部２１ｉは、ユーザが選択した料理提供手段に基づいて、食品製造管理装置４０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こととしてもよい。
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。
【００６０】
（１０）  （９）の食品提供システム１は、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こととしてもよい。
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。
【００６１】
（１１）  （９）または（１０）の食品提供システム１において、配送指示部２１ｉは、ユーザ情報に基づいて推定された料理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こととしてもよい。
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。
【００６２】
（１２）  本実施形態によれば、ユーザに食品を提供する食品提供システム１で実行される食品提供方法は、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ステップと、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レシピ提案ステップと、レシピ提案ステップにおい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レシピ選択結果取得ステップと、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提供手段選択結果取得ステップと、を含む。
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。
【００６３】
（１３）  本実施形態によれば、コンピュータが実行するプログラムは、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機能と、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レシピ提案機能と、レシピ提案機能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レシピ選択結果取得機能と、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提供手段選択結果取得機能と、を実現させる。
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。
【００６４】
なお、本発明は、上述の実施形態及び変形例に限定されるものではなく、種々の変更及び変形等が可能である。
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。
【００６５】
また、上述の実施形態において、端末装置１０及びシステム管理サーバ２０等の機能の一部または全部を、ネットワークを介して通信可能な他の装置やクラウド上に生成される仮想サーバに備え、複数の装置全体として、食品提供システム１の機能を実現する構成としてもよい。
【００６６】
以上説明した実施形態の食品提供システム１の機能の全部または一部は、ハードウェア、ソフトウェアまたはこれらの組合せにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、プロセッサがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。ハードウェアで構成する場合、食品提供システム１の機能の一部または全部を、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）等の集積回路（ＩＣ）で構成することができる。
【００６７】
食品提供システム１の機能の全部または一部をソフトウェアで構成する場合、食品提供システム１の動作の全部または一部を記述したプログラムを記憶した、ハードディスク、ＲＯＭ等の記憶部、演算に必要なデータを記憶するＤＲＡＭ、ＣＰＵ、及び各部を接続するバスで構成されたコンピュータにおいて、演算に必要な情報をＤＲＡＭに記憶し、ＣＰＵで当該プログラムを動作させることで実現することができる。
【００６８】
これらのプログラムは、様々なタイプのコンピュータ可読媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。コンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。コンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、これらのプログラムは、ネットワークを介してユーザのコンピュータにダウンロードされることにより配布されてもよい。
【００６９】
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、前述した実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体例を示したに過ぎない。本発明の技術的範囲は、前記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であり、それらも本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００７０】
１  食品提供システム
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
【図１】
2020160544.tif 000003
【図２】
2020160544.tif 000004
【図３】
2020160544.tif 000005
【図４】
2020160544.tif 000006
【図５】
2020160544.tif 000007
【図６】
2020160544.tif 000008
【図７】
2020160544.tif 000009
【図８】
2020160544.tif 000010