(57)【要約】      （修正有）【課題】食事のリコメンデーションにおける精度向上のために、ワークアウトおよび当該ワークアウトに対応する食事のそれぞれに係るデータの収集／活用を、高度化する。【解決手段】ワークアウトデータの登録を受け付けるステップと、複数の食事メニューを含む第１の食事データより、第２の食事データを決定するための条件データの入力を受け付け、第２の食事データを決定処理するステップと、第３の食事データを決定するために、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付けるステップと、前記第３の食事データに基づき、リコメンドする食事メニューの表示処理を行うステップと、前記条件データ、第２の食事データに関する情報、第３の食事データに関する情報および前記ワークアウトデータを含むリコメンドデータを格納するステップと、をコンピュータのプロセッサに実行させる。【選択図】図９
2020140670.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
食事のリコメンド方法であって、
ワークアウトデータの登録を受け付けるステップと、
複数の食事メニューを含む第１の食事データより、第２の食事データを決定するための条件データの入力を受け付け、第２の食事データを決定処理するステップと、
第３の食事データを決定するために、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付けるステップと、
前記第３の食事データに基づき、リコメンドする食事メニューの表示処理を行うステップと、
前記条件データ、第２の食事データに関する情報、第３の食事データに関する情報および前記ワークアウトデータを含むリコメンドデータを格納するステップと、をコンピュータのプロセッサに実行させる食事のリコメンド方法。
【請求項２】
前記条件データは、カロリー摂取量、栄養量および食事提供元のそれぞれを示す情報を含み、
前記食事データに含まれた食事メニューは、前記カロリー摂取量、栄養量および食事提供元のそれぞれを示す情報を含む請求項１に記載の食事のリコメンド方法。
【請求項３】
前記ワークアウトデータは、ワークアウト実施場所、ワークアウト指導者およびワークアウト内容のそれぞれを示す情報の少なくとも１つを、含み、
前記ワークアウト内容を示す情報は、ウエイトレベル、負荷時間およびセット数を示す情報の少なくとも１つを含む請求項１または２に記載の食事のリコメンド方法。
【請求項４】
過去のワークアウトデータが存在する場合、格納される前記リコメンドデータは、過去複数回分のワークアウトに関するデータを含む請求項１〜３のいずれかに記載の食事のリコメンド方法。
【請求項５】
前記リコメンドデータは、ドキュメント指向データベースに格納され、数値、真偽値および文字列の少なくとも１つに対応するデータ型のそれぞれを記述するためのデータ記述言語に基づき、記述される請求項１〜４のいずれかに記載の食事のリコメンド方法。
【請求項６】
前記指定を受け付けるステップにおいて、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付ける為の食事メニュー絞り込み画面を表示処理するステップを、更にコンピュータのプロセッサに実行させる請求項１〜５のいずれかに記載の食事のリコメンド方法。
【請求項７】
前記食事メニュー絞り込み画面において一覧表示される食事メニューは、カロリー摂取量に基づくソートがなされている請求項６に記載の食事のリコメンド方法。
【請求項８】
前記決定処理するステップにおいて受け付ける前記条件データは、前記第２の食事データの決定に用いられない追加情報を含む請求項１〜７の何れかに記載の食事のリコメンド方法。
【請求項９】
食事のリコメンドシステムであって、
ワークアウトデータの登録を受け付ける手段と、
複数の食事メニューを含む第１の食事データより、第２の食事データを決定するための条件データの入力を受け付け、第２の食事データを決定処理する手段と、
第３の食事データを決定するために、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付ける手段と、
前記第３の食事データに基づき、リコメンドする食事メニューの表示処理を行う手段と、
前記条件データ、第２の食事データに関する情報、第３の食事データに関する情報および前記ワークアウトデータを含むリコメンドデータを格納する手段と、を備えた食事のリコメンドシステム。
【請求項１０】
食事のリコメンドプログラムであって、
コンピュータを、ワークアウトデータの登録を受け付ける手段と、
複数の食事メニューを含む第１の食事データより、第２の食事データを決定するための条件データの入力を受け付け、第２の食事データを決定処理する手段と、
第３の食事データを決定するために、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付ける手段と、
前記第３の食事データに基づき、リコメンドする食事メニューの表示処理を行う手段と、
前記条件データ、第２の食事データに関する情報、第３の食事データに関する情報および前記ワークアウトデータを含むリコメンドデータを格納する手段と、として機能させる食事のリコメンドプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、食事のリコメンド方法、リコメンドシステムおよびリコメンドプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ワークアウトは、個々が実施する運動の内、体型、体重または筋肉量を含む肉体的特徴を維持／改善するためのフィジカルトレーニングを、指す。ワークアウトにおいて、個々が設定する肉体的特徴の維持／改善の目標は多様であるため、実施される運動は当該目標と対応し多様化する。また、カロリー／栄養素摂取のプロセスとしての食事の改善は、カロリー消費／負荷設定のプロセスとしての運動と対をなし、ワークアウトの効果を最大化する上で最も重要な課題の１つである。例えば、ワークアウトが負荷設定に重きを置いたウェイトトレーニングにより主だって構成される場合、炭水化物、タンパク質、脂質、ビタミンおよびミネラルを含む栄養素を過不足なく摂取することが、推奨される。
【０００３】
食事の勧告（リコメンデーション）は、個々のワークアウトに応じて最適化した食事を実施させる観点において、また、ワークアウトに従事している個々のカロリー／栄養素摂取の状況を管理する観点において、効果的な手法の１つである。ワークアウトにおける食事のリコメンデーションは、ワークアウトによる効果を最大化する観点で設定された、カロリー／栄養素の推奨摂取量に基づき、行われることが、望ましい。
【０００４】
特許文献１によると、ユーザが操作する端末装置に、複数の料理からなる献立のレシピ情報を提供するレシピ情報提供装置であって、レシピ情報を、当該料理に含まれる、少なくともエネルギー、炭水化物、たんぱく質、脂質、塩分を含む複数種類からなる栄養価の値と、料理種別とに紐付けて記憶するレシピ情報記憶部と、ユーザの体格及び健康状態を含む属性が入力され、属性に基づくユーザの属性情報を記憶する属性情報記憶部と、属性情報記憶部に記憶された属性情報に基づき、ユーザが摂取すべき栄養価の値を算出する栄養価算出部と、ユーザが摂取すべき栄養価の値に基づき、異なる料理種別の複数の料理のレシピ情報を、レシピ情報記憶部に記憶されたレシピ情報からリコメンドするレシピ情報リコメンド部と、を備える、レシピ情報提供装置に関する発明が、報告されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第６４１００６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の発明では、食事（レシピ情報）のリコメンド先であるユーザ属性が、生年月日、性別、体格および健康状態の情報を含むに留まっている。そのため、特にワークアウトメニューに応じたスケーラブルなデータと、ユーザに応じた食事の趣向を反映させたスケーラブルなデータと、を含むデータ群を、食事（レシピ情報）以外のユーザ属性として格納できない恐れがある。これにより、ワークアウトにおける食事のリコメンデーションを高精度にするための、例えば、機械学習の活用が困難となり得る。
【０００７】
また、カロリー／栄養素の推奨摂取量を設けた食事制限化において、ワークアウト・食事制限に対する個々のモチベーション維持のために、リコメンドされる食事の内容は極めて重要となる。ワークアウト及び食事指導を行うトレーナーは、カロリー／栄養素の推奨摂取量以外に、ワークアウトに従事している個々の性質やコンディション、モチベーション等を加味して、適切な食事のリコメンドを実行することができる。理想的には、トレーナーの知見を持った食事のリコメンドが、所在、時間などの制約なく、ワークアウト従事者に対して提供されることが好ましい。
【０００８】
本発明は、上記のような実情に鑑みてなされたものであり、食事のリコメンデーションにおける精度向上のために、ワークアウトおよび当該ワークアウトに対応する食事のそれぞれに係るデータの収集／活用を、高度化すること、を解決すべき課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、食事のリコメンド方法であって、
ワークアウトデータの登録を受け付けるステップと、
複数の食事メニューを含む第１の食事データより、第２の食事データを決定するための条件データの入力を受け付け、第２の食事データを決定処理するステップと、
第３の食事データを決定するために、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付けるステップと、
前記第３の食事データに基づき、リコメンドする食事メニューの表示処理を行うステップと、
前記条件データ、第２の食事データに関する情報、第３の食事データに関する情報および前記ワークアウトデータを含むリコメンドデータを格納するステップと、をコンピュータのプロセッサに実行させる。
【００１０】
また、本発明は、食事のリコメンドシステムであって、
ワークアウトデータの登録を受け付ける手段と、
複数の食事メニューを含む第１の食事データより、第２の食事データを決定するための条件データの入力を受け付け、第２の食事データを決定処理する手段と、
第３の食事データを決定するために、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付ける手段と、
前記第３の食事データに基づき、リコメンドする食事メニューの表示処理を行う手段と、
前記条件データ、第２の食事データに関する情報、第３の食事データに関する情報および前記ワークアウトデータを含むリコメンドデータを格納する手段と、を備える。
【００１１】
また、本発明は、食事のリコメンドプログラムであって、
コンピュータを、ワークアウトデータの登録を受け付ける手段と、
複数の食事メニューを含む第１の食事データより、第２の食事データを決定するための条件データの入力を受け付け、第２の食事データを決定処理する手段と、
第３の食事データを決定するために、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付ける手段と、
前記第３の食事データに基づき、リコメンドする食事メニューの表示処理を行う手段と、
前記条件データ、第２の食事データに関する情報、第３の食事データに関する情報および前記ワークアウトデータを含むリコメンドデータを格納する手段と、として機能させる。
【００１２】
本発明によると、食事のリコメンデーションにおける精度向上のために、食事に対応するユーザの要望と、食事提案に対するユーザの回答とに係るデータのそれぞれを、活用する基盤を実現できる。
【００１３】
本発明の好ましい形態では、カロリー摂取量、栄養量および食事提供元のそれぞれを示す情報を含み、
前記食事データに含まれた食事メニューは、前記カロリー摂取量、栄養量および食事提供元のそれぞれを示す情報を含む。
また、本発明の好ましい形態では、前記決定処理するステップにおいて受け付ける前記条件データは、前記第２の食事データの決定に用いられない追加情報を含む。
本発明によると、カロリー摂取量、栄養量、食事区分および食事提供元のそれぞれを示すデータの好適な活用が実現できる。
【００１４】
本発明の好ましい形態では、前記ワークアウトデータは、ワークアウト実施場所、ワークアウト指導者およびワークアウト内容のそれぞれを示す情報の少なくとも１つを、含み、
前記ワークアウト内容を示す情報は、ウエイトレベル、負荷時間およびセット数を示す情報の少なくとも１つを含む。
また、本発明の好ましい形態では、過去のワークアウトデータが存在する場合、格納される前記リコメンドデータは、過去複数回分のワークアウトに関するデータを含む。
本発明によると、ワークアウト実施場所、ワークアウト指導者およびワークアウト内容のそれぞれを示すデータの好適な活用が実現できる。
【００１５】
本発明の好ましい形態では、前記リコメンドデータは、ドキュメント指向データベースに格納され、数値、真偽値および文字列の少なくとも１つに対応するデータ型のそれぞれを記述するためのデータ記述言語に基づき、記述される。
本発明によると、データフォーマットのスケーラビリティを確保し、食事データにおけるデータ追加を、データ記述言語におけるデータ型への依存度を減らしながら、実現できる。
【００１６】
本発明の好ましい形態では、前記指定を受け付けるステップにおいて、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付ける為の食事メニュー絞り込み画面を表示処理するステップを、更にコンピュータのプロセッサに実行させる。
また、本発明の好ましい形態では、前記食事メニュー絞り込み画面において一覧表示される食事メニューは、カロリー摂取量に基づくソートがなされている。
トレーナーは、特にカロリー摂取量に注目して食事メニューのリコメンドを実施する。本発明によると、食事メニューのリコメンドを、トレーナーの視点からも効果的に実現することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によると、食事のリコメンデーションにおける精度向上のために、ワークアウトに対応するカロリー消費量、食事に対応するカロリー摂取量／栄養量、および、食事に対応するユーザの趣向に係るデータのそれぞれを、活用する基盤を、実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係るリコメンドシステムのハードウェア構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係るリコメンドシステムの機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る食事メニューサーチ画面の一例である。
【図４】本発明の実施形態に係る食事メニューサーチ結果画面の一例である。
【図５】本発明の実施形態に係るリコメンドデータの概略図である。
【図６】本発明の実施形態に係るリコメンドデータの有する条件データの一例である。
【図７】本発明の実施形態に係るリコメンドデータの有する食事データの一例である。
【図８】本発明の実施形態に係るリコメンドデータの有するワークアウトデータの一例である。
【図９】本発明の実施形態に係る食事メニューのレコメンドを行う際の処理手順である。
【図１０】本発明の実施形態に係る食事メニュー絞り込み画面の一例である。
【図１１】本発明の実施形態に係るボディデータ管理画面の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本実施形態では、リコメンドシステムＳ０の構成、動作などについて説明するが、同様の構成のリコメンド方法、リコメンドプログラム、記録媒体なども、同様の作用効果を奏する。リコメンドプログラムは、記録媒体に記憶させてよい。当該記録媒体を用いれば、一例として、コンピュータ装置に当該リコメンドプログラムをインストールすることができる。ここで、当該リコメンドプログラムＰ０を記憶した記録媒体は、一例として、光ディスクやフラッシュメモリなどの、非一過性の記録媒体である。また、当該リコメンドプログラムは、ソースコードまたはバイナリを含み、適宜、暗号化される。
【００２０】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態に係るリコメンドシステムＳ０について説明する。本実施形態では、トレーナー（ユーザ）がウェブブラウザを介して各種画面を表示させ、対象のワークアウト従事者についてのワークアウトデータの登録並びに、食事の勧告を行うためにリコメンドシステムＳ０を利用する場合について説明する。なお、以下に示す実施形態は本発明の一例であり、本発明を以下の実施形態に限定するものではなく、様々な構成を採用できる。また、本発明の実施形態に係るリコメンドシステムＳ０の適用先である業態やサービスの種別に、制限はない。
【００２１】
図１に示す通り、リコメンドシステムＳ０は、ユーザ端末１と、サーバ装置２と、を備える。ユーザ端末１は、演算装置（ユーザ）１１と、主記憶装置（ユーザ）１２と、補助記憶装置（ユーザ）１３と、入力装置（ユーザ）１４と、出力装置（ユーザ）１５と、通信装置（ユーザ）１６と、相互接続のためのバスインターフェース（ユーザ）と、を含む。
【００２２】
サーバ装置２は、演算装置（サーバ）２１と、主記憶装置（サーバ）２２と、補助記憶装置（サーバ）２３と、通信装置（サーバ）２６と、相互接続のためのバスインターフェース（サーバ）と、を含む。ユーザ端末１およびサーバ装置２は、ネットワークＮＷを介して、相互通信できる。
【００２３】
演算装置（ユーザ）１１および演算装置（サーバ）２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を一例とする、プロセッサコアを、備える。
【００２４】
主記憶装置（ユーザ）１２および主記憶装置（サーバ）２２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）を一例とする、揮発性デバイスを、備える。補助記憶装置（ユーザ）１３および補助記憶装置（サーバ）２３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などの、不揮発性デバイスを、備える。補助記憶装置（ユーザ）１３は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）およびウェブブラウザプログラムを、有する。補助記憶装置（サーバ）２３は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、リコメンドプログラムＰ０およびデータベースＤＢを、有する。補助記憶装置（ユーザ）１３および／または補助記憶装置（サーバ）２３は、プライマリストレージおよび１以上のセカンダリストレージを、備えてよい。
【００２５】
ユーザ端末１および／またはサーバ装置２は、当該プロセッサコアやＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などが集約されたＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ−ｏｎ−Ｃｈｉｐ）を、備えてよい。当該プロセッサコアを含むプロセッサは、プログラマブルデバイスであってよい。当該ＡＳＩＣは、例として、ハードウェアエンコーダ／デコーダなどのＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）やＭＬ（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）専用プロセッサを、指す。ユーザ端末１および／またはサーバ装置２は、揮発性を有するキャッシュ領域および不揮発性を有するデータ領域を有するメモリデバイスを、備えてよい。
【００２６】
入力装置（ユーザ）１４は、リコメンドシステムＳ０に係るデータの入力のために用いられる。入力装置（ユーザ）１４は、キーボード、タッチパネル、マイクロフォンおよびイメージセンサーの少なくとも１つを含む。このとき、当該入力の方式に、制限はない。
【００２７】
出力装置（ユーザ）１５は、リコメンドシステムＳ０の表示のために用いられる。出力装置（ユーザ）１５は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）を一例とするディスプレイデバイスやプロジェクションデバイスなどの視覚表示装置と、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を一例とする、グラフィックコントローラと、を含む。当該グラフィックコントローラは、ＳｏＣに含まれてよい。出力装置（ユーザ）１５は、ヘッドマウントディスプレイを一例とする、身体の少なくとも一部に接触する装置であってよい。
【００２８】
通信装置（ユーザ）１６および通信装置（サーバ）２６は、ネットワークＮＷを介したデータ送受信を含む通信処理のために、用いられる。通信装置（ユーザ）１６および通信装置（サーバ）２６は、Ｗｉ−Ｆｉなどに基づく無線通信、および／または、Ｅｔｈｅｒｎｅｔなどに基づく有線通信に対応する。通信装置（ユーザ）１６および通信装置（サーバ）２６は、電波または光波を用いる電気通信を行うための送受信機を含み、その波長帯に制限はない。リコメンドシステムＳ０におけるネットワークＮＷの通信プロトコルは、ＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などである。
【００２９】
ネットワークＮＷは、光回線やＣＡＴＶ（Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  Ａｎｔｅｎｎａ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ）回線などの有線回線や、外出体通信網、航空通信網、衛星通信網などの無線回線を利用でき、回線に応じて、適宜、パケット交換機を含む。なお、以下の説明では、不明確にならない限りネットワークＮＷの介在を省略する。
【００３０】
ユーザ端末１は、ラップトップコンピュータ、ワークステーション、スマートフォン、タブレット端末およびウェアラブルデバイスなどのデータ端末装置の態様をとる。サーバ装置２は、サーバなどの中央管理装置の態様をとる。
【００３１】
図２に示す通り、リコメンドシステムＳ０は、入力手段１０１、表示手段１０２、決定処理手段２０１、指定手段２０２、格納処理手段２０３および表示処理手段２０４を、有する。ユーザ端末１は、入力手段１０１および表示手段１０２を、有する。サーバ装置２は、決定処理手段２０１、指定手段２０２、格納処理手段２０３および表示処理手段２０４を、有する。
【００３２】
データベースＤＢは、スケーラビリティの確保が容易であるＮｏ  ＳＱＬ系であり、好ましくは、オブジェクトデータモデルの態様をとる。データベースＤＢは、トレーナーによる食事のリコメンドの結果得られるリコメンドデータを格納する。リコメンドデータは、好ましくは、オブジェクト指向のデータ記述言語に基づき、記述される。当該データ記述言語は、一例として、数値、真偽値、文字列および配列のデータ型のそれぞれを記述できる、ＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｎｏｎａｔｉｏｎ）である。
【００３３】
また、データベースＤＢには更に、トレーナー情報、トレーナーが働く店舗情報、ワークアウト従事者の情報（顧客情報）が含まれる。
【００３４】
食事データベースＭＤＢは、第１の食事データＤＭ１を格納したデータベースである。本実施形態では、食事データベースＭＤＢは第三者機関が提供するサーバ装置であり、サーバ装置２からＡＰＩによって利用される。第１の食事データＤＭ１は、複数の食事メニューを含み、各食事メニューは、食事メニューの名称、読み仮名、食事メニュー識別子、カロリー摂取量、栄養量、食事の分類および食事提供元を含む。分類は、弁当などの食事提供方法や、外食、加工食品、持ち帰りなどの食事メニュー属性情報を、含む。食事提供元に係る情報は、食事提供元の名称を含み、本実施形態では、コンビニエンスストアおよび外食チェーンのものを含む。
【００３５】
入力手段１０１は、リコメンドシステムＳ０に係るデータの入力のために用いられる。入力手段１０１は、入力装置（ユーザ）１４およびネットワークＮＷを介して、各種画面表示のリクエストの送信と、後述するリコメンドデータＤ０として格納される情報の少なくとも一部の入力を、行う。表示処理手段２０４は、入力手段１０１を介して入力された画面の表示リクエストを受け取ると、画面の表示処理を行い、ユーザ端末１に表示処理結果を返送する。
【００３６】
表示手段１０２は、リコメンドシステムＳ０に係る画面の表示処理結果を受け取り、出力装置（ユーザ）１５を用いて、画面表示を行う。当該表示は、データの入力用のユーザインタフェースの提供（画面表示）を、含む。表示手段１０２は、食事メニューサーチ画面Ｗ１、食事メニューサーチ結果画面Ｗ２、食事メニュー絞り込み画面Ｗ３およびボディデータ管理画面Ｗ４を表示する。
【００３７】
決定処理手段２０１は、第１の食事データＤＭ１と、入力手段１０１により入力された条件データＤＡと、に基づき、第２の食事データＤＭ２を決定処理する。本実施形態では、決定処理手段２０１による第２の食事データＤＭ２の決定は、食事メニューサーチ画面Ｗ１において入力された条件データＤＡに含まれるデータの少なくとも一部を検索クエリとして、ＡＰＩを介して食事データベースＭＤＢに対する検索リクエストを送信する処理と、返送された検索結果（第２の食事データＤＭ２）を受け取る処理と、を含む。
【００３８】
図３に示す通り、食事メニューサーチ画面Ｗ１は、カロリー摂取量入力部Ｗ１Ａ、栄養量入力部Ｗ１Ｂ、食事提供元選択部Ｗ１Ｃ、食事区分選択部Ｗ１Ｄおよびサーチ確定意思入力部Ｗ１Ｅを、有する。カロリー摂取量入力部Ｗ１Ａおよび栄養量入力部Ｗ１Ｂで、リコメンドする食事メニューのカロリー摂取量および各栄養素について、上限および下限がそれぞれ入力される。
【００３９】
食事提供元選択部Ｗ１Ｃおよび食事区分選択部Ｗ１Ｄは、食事メニューと対応する提供元（よく利用するコンビニ、よく利用する外食）、リコメンドする食事の区分（朝食、昼食および夕食）の指定を行うために用いられる。入力されたカロリー摂取量および栄養量の上限下限並びに、提供元が、条件データＤＡとして、決定処理手段２０１による第２の食事データの決定に利用される。条件データＤＡにて設定される栄養量の種別、検索条件の種別は、第１の食事データＤＭ１に含まれた栄養量の種別、データに応じて、適宜設定される。
【００４０】
条件データＤＡは、第２の食事データの決定に利用されない追加情報を含んでよい。食事の区分は、本実施形態では、食事メニューの決定処理には用いられないが、リコメンドデータに付加され、データ活用を行うために指定される追加情報である。
【００４１】
指定手段２０２は、第３の食事データを決定するために、前記第２の食事データに含まれる食事メニューの指定を受け付ける。本実施形態では、指定手段２０２は、食事メニューサーチ結果画面Ｗ２において、入力手段１０１を介してユーザ操作により指定された、食事メニューの真偽値を受け付けることで、第３の食事データＤＭ３を決定する。
【００４２】
図４に示す通り、食事メニューサーチ結果画面Ｗ２は、第２の食事データＤＭ２に含まれる１以上の食事メニューのそれぞれを一覧として示すサーチ結果表示部Ｗ２Ａおよび、絞り込み確定意思入力部Ｗ２Ｂを有する。トレーナーは、サーチ結果表示部Ｗ２Ａにおいて表示処理される食事メニューの少なくとも一部を指定して、絞り込み確定意思入力部Ｗ２Ｂを押下し、ワークアウト従事者に対して最終的にリコメンドする１又は複数の食事メニュー（第３の食事データ）を決定する。絞り込み確定意思入力部Ｗ２Ｂが指定されることで、指定手段２０２は対応する食事メニューの真偽値を決定する。
【００４３】
格納処理手段２０３は、入力手段１０１を介して入力された、ワークアウト従事者のワークアウトデータＤＷを格納する。また更に、指定手段２０２が食事メニューの指定を受けつけると、条件データＤＡ、第２の食事データＤＭ２に係る情報、第３の食事データに係る情報（本実施形態では、食事メニューの真偽値）および、ワークアウトデータＤＷを含むリコメンドデータＤ０を、データベースＤＢ上に格納する。格納処理手段２０３は、更に、リコメンドデータＤ０に、タイムスタンプおよび顧客情報と対応付ける。加えて、過去のワークアウトデータＤＷが存在する場合、格納処理手段２０３は、リコメンドデータＤ０に、複数回分のワークアウトに関するワークアウトデータを含める。複数回分のワークアウトデータＤＷは、トレーニング開始から現在に至るまでの全データであってもよいし、例えば所定回数や所定期間のワークアウトデータＤＷであってもよい。
【００４４】
図５は、リコメンドデータＤ０の概略図である。図５に示す通り、リコメンドデータＤ０は、条件データＤＡ、第２の食事データＤＭ２に係る情報、第３の食事データに係る情報、ワークアウトデータＤＷおよびタイムスタンプに係る情報を有する。
【００４５】
図６〜８を用いて、格納されるリコメンドデータＤ０の具体例について説明する。図６に示す通り、リコメンドデータＤ０として格納される条件データＤＡは、入力手段１０１を介して入力された、カロリー摂取量および栄養量に係る情報と、食事提供元に係る情報と、食事区分に係る情報と、を含む。図示例における条件データＤＡは、カロリー摂取量および栄養量のそれぞれの上限および下限に係る情報を、有する。栄養量は、１以上の種別の栄養についての栄養量を、含み、本実施形態では、一例として、炭水化物、脂質およびビタミンについての栄養量を含む。
【００４６】
食事提供元は、店舗の営業形態などに基づき、１以上の種別のそれぞれで分類される。例として、コンビニエンスストアやレストランなどである。選択された食事提供元が、“ｔｒｕｅ”として記録される。登録される。
【００４７】
図７に示す通り、リコメンドデータＤ０として、条件データＤＡと共に格納される食事データは、１以上の食事メニューに係る情報を含んだ第２の食事データＤＭ２に関する情報と、当該１以上の食事メニューのそれぞれと対応する真偽値により特定される第３の食事データＤＭ３に関する情報と、を含む。
【００４８】
本実施形態では、格納される食事メニューは、名称、読み仮名、食事メニュー識別子、カロリー摂取量、栄養量、分類、食事提供元に関する情報および指定された食事データを示すリコメンドフラグと、を有する。ここで、分類は、弁当などの食事提供方法や、外食、加工食品、持ち帰りなどの食事メニュー属性情報を、含む。食事提供元に係る情報は、食事提供元の名称を含む。リコメンドフラグは、当該食事メニューに係る第２の食事データＤＭ２としての決定履歴などと対応する。当該真偽値は、入力手段１０１による入力と、指定手段２０２による更新と、に基づき、適宜、決定されるものである。
【００４９】
図８に示す通り、リコメンドデータＤ０として、条件データＤＡおよび食事データと共に格納されるワークアウトデータＤＷは、図示しないワークアウトデータ入力画面を介して、入力手段１０１により入力される。１回のワークアウトに関するデータが、セッションデータとして登録され、過去に複数回のワークアウトを実施している場合には、複数のセッションデータを含むワークアウトデータＤＷが格納される。
【００５０】
ワークアウトデータＤＷに含まれる各セッションデータは、ワークアウト実施日時、ワークアウト実施場所に係る識別子情報、ワークアウト実施場所に係る名称、ワークアウト指導者に係る名称、ワークアウト時に計測したワークアウト従事者の体重、身長、内蔵脂肪レベル、ＢＭＩ及び血圧、目標体重、目標内臓脂肪レベル並びに目標ＢＭＩを、含む。１以上のワークアウトのそれぞれは、ワークアウトメニューに係る名称、ウエイトレベル、負荷時間およびセット数を示す情報と、対応する。
【００５１】
図９を用いて、食事メニューのレコメンドを行う際の手順について説明する。一例として、例えば、ワークアウト従事者の体重、身長、内蔵脂肪レベル、ＢＭＩ及び血圧を測定し、更に、トレーナーの指導の下、ワークアウトを実施した後、ワークアウト従事者に対して、この後の食事にて摂取すべき食事メニューの勧告を行う場合について説明する。
【００５２】
図９に示す通り、リコメンドシステムＳ０を利用したリコメンドの実施は、複数のステップからなる処理フローチャートに従って、実現される。ステップＳ１では、処理が開始される。ステップＳ２では、入力手段１０１を介して、ワークアウトデータＤＷを入力する。ステップＳ３では、表示処理手段２０４が食事メニューサーチ画面Ｗ１を表示処理し、表示手段１０２が表示を行う。
【００５３】
ステップＳ４では、入力手段１０１および食事メニューサーチ画面Ｗ１を介して、条件データＤＡを入力する。ステップＳ５では、決定処理手段２０１が、第２の食事データＤＭ２を決定する。ステップＳ６では、表示処理手段２０４が食事メニューサーチ結果画面Ｗ２を表示処理し、表示手段１０２が表示を行う。
【００５４】
ステップＳ７では、入力手段１０１および食事メニューサーチ結果画面Ｗ２を介して、１以上の食事メニューを指定する。ステップＳ８では、指定手段２０２が、指定された１以上の食事メニューの真偽値を受け取り、第３の食事データＤＭ３が決定される。ステップＳ９では、表示処理手段２０４が食事メニュー絞り込み画面Ｗ３を表示処理し、表示手段１０２が表示を行う。これにより、ワークアウト従事者に対して食事のリコメンドが実施されるとともに、トレーナーの知見を含んだレコメンドデータが、データベースＤＢに格納される。ステップＳ１０では、処理が終了する。
【００５５】
図１０に示す通り、食事メニュー絞り込み画面Ｗ３は、第２の食事データＤＭ２に含まれる１以上の食事メニューの内、指定手段２０２により真偽値が正または負に指定された食事メニューが表示処理される、リコメンド結果表示部Ｗ３Ａを、有する。このとき、食事メニューと対応する、カロリー摂取量および栄養量は、グラフ、プロットおよびテキストの少なくとも１つの態様で、表示処理される。
【００５６】
図１１に示す通り、ボディデータ管理画面Ｗ４では、ワークアウトデータＤＷに基づき、ユーザの体重などを含む肉体的特徴の経時変化に関する情報が、グラフまたはプロットの態様で、表示処理される。体重の経時変化がグラフの態様で表示処理される場合、当該経時変化の一部が、外観上、区別され、表示処理されてよい。ボディデータ管理画面Ｗ４は、リコメンド要求意思入力部Ｗ４Ａを、有する。リコメンド要求意思入力部Ｗ４Ａが指定された場合、食事メニューサーチ画面Ｗ１が表示処理される。ここで、格納処理手段２０３が、過去に入力した条件データを顧客情報と対応付けてデータベースＤＢに格納しておき、２回目以降の条件データの初期値を、条件データに基づいて設定してもよい。
【００５７】
格納されたリコメンドデータＤ０の少なくとも一部は、トレーナーの知見を含んだ食事のリコメンデーションに係る推論処理を行うための学習モデル決定に、活用される。具体的には、回帰モデルを含む学習モデルの訓練データとして、リコメンドデータＤ０の少なくとも一部は、用いられる。
【００５８】
当該回帰モデルは、好ましくは、深層学習モデルである。当該深層学習モデルは、多層パーセプトロンモデル、放射基底関数などを、指す。当該回帰モデルは、サポートベクターマシンやランダムフォレストであってよい。当該回帰モデルでは、リコメンドシステムＳ０に係る食事のリコメンデーションの精度を担保できる予測モデルが、適宜、採用される。
【００５９】
本発明によると、食事のリコメンデーションにおける精度向上のために、ワークアウトに対応するカロリー消費量、食事に対応するカロリー摂取量／栄養量、および、食事に対応するユーザの趣向に係るデータのそれぞれを、活用する基盤を、実現できる。
【符号の説明】
【００６０】
Ｓ０  リコメンドシステム
Ｐ０  リコメンドプログラム
１  ユーザ端末
２  サーバ装置
１１  演算装置（ユーザ）
１２  主記憶装置（ユーザ）
１３  補助記憶装置（ユーザ）
１４  入力装置（ユーザ）
１５  出力装置（ユーザ）
１６  通信装置（ユーザ）
２１  演算装置（サーバ）
２２  主記憶装置（サーバ）
２３  補助記憶装置（サーバ）
２６  通信装置（サーバ）
１０１  入力手段
１０２  表示手段
２０１  決定処理手段
２０２  指定手段
２０３  格納処理手段
２０４  表示処理手段
ＮＷ  ネットワーク
ＤＢ  データベース
Ｄ０  リコメンドデータ
ＤＡ  条件データ
ＤＭ１  第１の食事データ
ＤＭ２  第２の食事データ
ＤＷ  ワークアウトデータ
Ｗ１  食事メニューサーチ画面
Ｗ２  食事メニューサーチ結果画面
Ｗ３  食事メニュー絞り込み画面
Ｗ４  ボディデータ管理画面
Ｗ１Ａ  カロリー摂取量入力部
Ｗ１Ｂ  栄養量入力部
Ｗ１Ｃ  食事提供元選択部
Ｗ１Ｄ  食事区分選択部
Ｗ１Ｅ  サーチ確定意思入力部
Ｗ２Ａ  サーチ結果表示部
Ｗ２Ｂ  絞り込み確定意思入力部
Ｗ３Ａ  リコメンド結果表示部
Ｗ４Ａ  リコメンド要求意思入力部
【図１】
2020140670.tif 000003
【図２】
2020140670.tif 000004
【図３】
2020140670.tif 000005
【図４】
2020140670.tif 000006
【図５】
2020140670.tif 000007
【図６】
2020140670.tif 000008
【図７】
2020140670.tif 000009
【図８】
2020140670.tif 000010
【図９】
2020140670.tif 000011
【図１０】
2020140670.tif 000012
【図１１】
2020140670.tif 000013