(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザの食事時間を推定する装置を提供する。【解決手段】ユーザの咀嚼の傾向を示す咀嚼特徴量を算出する算出部３、算出された一日毎の咀嚼特徴量に係る最大値およびその近傍の値と、咀嚼特徴量に係る最小値およびその近傍の値との差を強調することにより、ユーザの食事に係る咀嚼の傾向を示す食事特徴量を決定する決定部４、および、食事特徴量に基づいてユーザの食事時間を推定する推定部５を備える。【選択図】図１
2016064078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの咀嚼に係る身体状態を検出する検出手段と、
上記検出手段により検出された上記ユーザの身体状態を示す計測データに基づいて、上記ユーザの咀嚼の傾向を示す咀嚼特徴量を算出する算出手段と、
上記算出手段により算出された一日毎の上記咀嚼特徴量に係る最大値およびその近傍の値と、上記咀嚼特徴量に係る最小値およびその近傍の値との差を強調することにより、上記ユーザの食事に係る咀嚼の傾向を示す食事特徴量を決定する決定手段と、
上記決定手段により決定された上記食事特徴量に基づいて上記ユーザの食事時間を推定する推定手段と、を備えることを特徴とする食事時間推定装置。
【請求項２】
上記決定手段は、一日毎の上記咀嚼特徴量のうち、第１閾値未満の上記咀嚼特徴量を低減させることにより、上記差を強調することを特徴とする請求項１に記載の食事時間推定装置。
【請求項３】
上記推定手段は、特定の日における所定時刻に係る上記食事特徴量を、他の日における上記所定時刻に係る上記食事特徴量と足し合わせることで重畳食事特徴量を求め、当該重畳食事特徴量を用いて上記ユーザの食事時間を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の食事時間推定装置。
【請求項４】
ユーザの咀嚼に係る身体状態を検出する検出ステップと、
上記検出ステップにて検出された上記ユーザの身体状態を示す計測データに基づいて、上記ユーザの咀嚼の傾向を示す咀嚼特徴量を算出する算出ステップと、
上記算出ステップにて算出された一日毎の上記咀嚼特徴量に係る最大値およびその近傍の値と、上記咀嚼特徴量に係る最小値およびその近傍の値との差を強調することにより、上記ユーザの食事に係る咀嚼の傾向を示す食事特徴量を決定する決定ステップと、
上記決定ステップにて決定された上記食事特徴量に基づいて上記ユーザの食事時間を推定する推定ステップと、を含むことを特徴とする食事時間推定方法。
【請求項５】
請求項１から３のいずれか１項に記載の食事時間推定装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、コンピュータを上記各手段として機能させるための制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの食事時間を推定する食事時間推定装置、食事時間推定方法、および制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生活習慣病の発病および進行には、運動習慣、食生活、休養の取り方、嗜好などの生活習慣全般が大きく関与している。生活習慣病を予防するために、運動習慣をサポートする機能を主とする様々なウェアラブル機器が広く普及している。また、食生活については、食事などにより咀嚼回数を多くすることが健康に有益であることが知られており、例えば、特許文献１には、顎関節、下顎頭の動きを外耳孔や耳孔周囲の軟組織を介して検知し、咀嚼運動を検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−４８７９１号公報（２００８年３月６日公開）
【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、上記特許文献１に記載のような咀嚼回数を検出する技術のみでは、食生活の改善に役立てることは不十分であるという問題がある。例えば、生活習慣病を予防するためには、食生活において「食べるもの」および「食べる速度」以外にも、「食事を摂る時間が規則的であること」は重要である。
【０００５】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザの食事時間を推定する装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る食事時間推定装置は、ユーザの咀嚼に係る身体状態を検出する検出手段（検出部２）と、上記検出手段により検出された上記ユーザの身体状態を示す計測データに基づいて、上記ユーザの咀嚼の傾向を示す咀嚼特徴量（ｄｐ）を算出する算出手段（算出部３）と、上記算出手段により算出された一日毎の上記咀嚼特徴量に係る最大値およびその近傍の値と、上記咀嚼特徴量に係る最小値およびその近傍の値との差を強調することにより、上記ユーザの食事に係る咀嚼の傾向を示す食事特徴量（ｆｐ）を決定する決定手段（決定部４）と、上記決定手段により決定された上記食事特徴量に基づいて上記ユーザの食事時間を推定する推定手段（推定部５）と、を備える。
【０００７】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る食事時間推定方法は、ユーザの咀嚼に係る身体状態を検出する検出ステップと、上記検出ステップにて検出された上記ユーザの身体状態を示す計測データに基づいて、上記ユーザの咀嚼の傾向を示す咀嚼特徴量を算出する算出ステップと、上記算出ステップにて算出された一日毎の上記咀嚼特徴量に係る最大値およびその近傍の値と、上記咀嚼特徴量に係る最小値およびその近傍の値との差を強調することにより、上記ユーザの食事に係る咀嚼の傾向を示す食事特徴量を決定する決定ステップと、上記決定ステップにて決定された上記食事特徴量に基づいて上記ユーザの食事時間を推定する推定ステップと、を含む。
【０００８】
上記の構成または方法によれば、ユーザの咀嚼の傾向を示す一日毎の咀嚼特徴量について、最大値およびその近傍の値と最小値およびその近傍の値との差が強調されることにより、ユーザの食事に係る咀嚼を示す食事特徴量が決定され、食事特徴量に基づいてユーザの食事時間が推定される。このため、一日毎の食事特徴量において、ユーザの継続的な咀嚼の傾向を示すデータを強調することが可能となる。それゆえ、ユーザの食事時間を精確に推定するという効果を奏する。
【０００９】
本発明の一態様に係る食事時間推定装置では、一日毎の上記咀嚼特徴量のうち、第１閾値（Ｔ１）未満の上記咀嚼特徴量を低減させることにより、上記差を強調することが好ましい。
【００１０】
上記の構成によれば、上記食事時間推定装置は、一日毎の上記咀嚼特徴量に係る最大値およびその近傍の値と、上記咀嚼特徴量に係る最小値およびその近傍の値との差を、第１閾値以下にある上記咀嚼特徴量を低減させることにより強調する。このため、一日毎の食事特徴量において、簡易な処理でノイズによる影響を小さくするとともに、咀嚼の強度による個人差の影響を小さくすることができる。それゆえ、ユーザの食事時間を精確に推定することが可能となる。
【００１１】
本発明の一態様に係る食事時間推定装置では、上記推定手段は、特定の日における所定時刻に係る上記食事特徴量を、他の日における上記所定時刻に係る上記食事特徴量と足し合わせることで重畳食事特徴量（ｈｐ）を求め、当該重畳食事特徴量を用いて上記ユーザの食事時間を推定することが好ましい。
【００１２】
上記の構成によれば、上記食事時間推定装置は、特定の日における所定時刻に係る食事特徴量と、他の日における上記所定時刻に係る食事特徴量とを足し合わせた重畳食事特徴量を用いて、ユーザの食事時間を推定する。このため、通常規則正しい時間に食事をするユーザが、何らかの事情で通常とは異なる特異な時間に食事をしたとしても、当該特異な食事時間がユーザの習慣的な食事時間であると推定されることを防止できる。また、不規則な時間に食事をとるユーザにおいては、不規則な食事時間を精確に推定することができる。それゆえ、様々なユーザの習慣的な食事時間を精確に推定することが可能となる。
【００１３】
本発明の各態様に係る食事時間推定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記食事時間推定装置が備える各手段として動作させることにより上記食事時間推定装置をコンピュータにて実現させる食事時間推定装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、一日毎の食事特徴量においてユーザの継続的な咀嚼の傾向を示すデータを強調することが可能となるため、ユーザの食事時間を精確に推定するという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る食事時間推定装置を備えた電子機器、およびウェアラブル機器の要部構成の一例を示すブロック図である。
【図２】上記食事時間推定装置の利用方法を示す概要図である。
【図３】入力部を備えるウェアラブル機器をユーザが装着している一例を示す図である。
【図４】上記食事時間推定装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】上記食事時間推定装置の処理に用いられるデータを示したグラフである。
【図６】ユーザの実際の食事時間と、本発明の一実施形態に係る食事時間推定装置により推定された１週間の食事時間とを比較した棒グラフである。
【図７】図６の（ｃ）に示す被験者について、７日目における実際の食事時間および咀嚼特徴量を示したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図２は、本発明に係る食事時間推定装置の利用方法を示す概要図である。図２に示すように、ユーザ３０はウェアラブル機器２０を装着しており、ウェアラブル機器２０は電子機器１０と（無線または有線）通信可能となっている。ウェアラブル機器２０は、ユーザの咀嚼に係る身体状態を計測する機能を備えている。本発明に係る食事時間推定装置は、ウェアラブル機器２０により計測されたユーザの身体状態を示す計測データに基づいて、ユーザの食事時間を推定する。なお、食事時間推定装置は、ウェアラブル機器２０に備えられてもよいし、電子機器１０に備えられてもよい。
【００１７】
また、食事時間推定装置は、ユーザの運動習慣をサポートする機能を有するウェアラブル機器に設けられてもよい。上記の構成によれば、ユーザの運動習慣のみならず食生活を含む生活習慣全体をサポートすることが可能となる。それゆえ、ユーザの健康について多面的に捉えることができ、ユーザの生活習慣病を予防することが可能となる。
なお、以下の説明において、食事時間推定装置は電子機器１０に備えられているものとして説明する。
【００１８】
〔実施形態１〕
図１は、本発明の一実施形態に係る食事時間推定装置１を備えた電子機器１０、およびウェアラブル機器２０の要部構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、電子機器１０はウェアラブル機器２０と通信可能となっている。なお、通信方式は既存の技術を用いるものとする。
【００１９】
（ウェアラブル機器２０の要部構成）
ウェアラブル機器２０は、入力部２１および通信部２２を備える。ウェアラブル機器２０は、ユーザの咀嚼に係る身体状態を計測可能な位置（例えば、ユーザの耳、こめかみ、顎）に装着される。入力部２１はユーザの咀嚼に係る身体状態を計測し、通信部２２は入力部２１により計測された計測データを電子機器１０に送信する。入力部２１は、ユーザの咀嚼に係る身体状態を計測する各種センサにより構成され、例えば、光学式距離センサ２１ａ、マイク２１ｂ、圧力センサ２１ｃおよびひずみセンサ２１ｄを備える。
【００２０】
光学式距離センサ２１ａは、光（例えば赤外線）を発光し、ユーザの皮膚で反射された光を受光することにより、ユーザの咀嚼に係る皮膚の動きを計測する。例えば、光学式距離センサ２１ａはフォトリフレクタで構成され、使用される赤外線は約９４０ナノメートルの波長である。また、光学式距離センサ２１ａは、ユーザの咀嚼に係る皮膚の動きを計測できる機器であれば、ウェアラブル機器２０に備えられることに限定しない。例えば、電子機器１０、またはウェアラブル機器２０とは異なる機器に備えられていてもよい。
【００２１】
マイク２１ｂは、ユーザの咀嚼に伴って発生する音を計測する。マイク２１ｂは、ユーザの咀嚼に伴って発生する音を適切に集音できるように、指向性を有していてもよい。また、マイク２１ｂは、ウェアラブル機器２０に備えられることに限定しない。例えば、電子機器１０、またはウェアラブル機器２０とは異なる機器に備えられていてもよい。
【００２２】
圧力センサ２１ｃは、ユーザの咀嚼に伴って発生する圧力を計測する。例えば、静電容量の変化やひずみゲージを用いて圧力を計測する。
【００２３】
ひずみセンサ２１ｄは、ユーザの咀嚼に伴って変化するユーザの皮膚のひずみを計測するものであり、ひずみゲージである。
【００２４】
（電子機器１０の要部構成）
電子機器１０は、食事時間推定装置１、通信部１１、および蓄積部１２を備える。電子機器１０は、例えば、スマートフォン、タブレットなどのような携帯型の電子機器であってもよいし、据え置き型の電子機器であってもよい。
【００２５】
食事時間推定装置１は、検出部（検出手段）２、算出部（算出手段）３、決定部（決定手段）４、および推定部（推定手段）５を備える。検出部２は、ウェアラブル機器２０から通信部１１を介して、ユーザの咀嚼に係る身体状態を示す計測データａｉ（ｉ＝１，２，３，…，ｎ）を取得する。
【００２６】
算出部３は、抽出部３１、変化量算出部３２、および咀嚼特徴量算出部３３を備えており、検出部２により検出された計測データａｉに基づいて、ユーザの咀嚼の傾向を示す咀嚼特徴量ｄｐを算出する。なお、算出部３の詳細について図４および図５にて後述する。
【００２７】
決定部４は、算出部３により算出された一日毎の咀嚼特徴量ｄｐに係る最大値およびその近傍の値と、算出部３により算出された一日毎の咀嚼特徴量ｄｐに係る最小値およびその近傍の値との差を強調することにより、ユーザの食事に係る咀嚼の傾向を示す食事特徴量ｆｐを決定する。なお、決定部４の詳細について図４および図５にて後述する。
【００２８】
推定部５は、決定部４により決定された食事特徴量ｆｐに基づいて、ユーザの食事時間を推定する。例えば、特定の日における所定時刻に係る食事特徴量ｆｐを、他の日における上記所定時刻に係る食事特徴量ｆｐと足し合わせることで重畳食事特徴量ｈｐを求め、重畳食事特徴量ｈｐを用いてユーザの食事時間を推定する。なお、推定部５の詳細について図４および図５にて後述する。
【００２９】
通信部１１は、ウェアラブル機器２０と通信を行うものであり、例えば、ウェアラブル機器２０から送信された計測データａｉを受信し、食事時間推定装置１に通知する。
【００３０】
蓄積部１２は、食事時間推定装置１から通知される各種データを蓄積するものである。例えば、蓄積部１２には、検出部２により検出されたユーザの咀嚼に係る身体状態を示す身体状態情報１２ａ、算出部３により算出されたユーザの咀嚼の傾向を示す咀嚼特徴量情報１２ｂ、決定部４により決定されたユーザの食事に係る咀嚼の傾向を示す食事特徴量情報１２ｃ、後述する重畳食事特徴量情報１２ｄ、推定部５により推定された食事時間を示す推定食事時間情報１２ｅが、必要に応じて蓄積される。なお、蓄積部１２に身体状態情報１２ａを蓄積せず、咀嚼特徴量情報１２ｂを蓄積する構成としてもよい。この構成により、蓄積部１２に蓄積される情報量を低減させることが可能となる。
【００３１】
（入力部の計測）
図３は、入力部２１を備えるウェアラブル機器２０をユーザが装着している一例を示す図である。図３に示すように、光学式距離センサ２１ａがユーザの耳に装着される場合、光学式距離センサ２１ａは、ユーザの外耳（耳介、外耳道または鼓膜）で反射された光を受光することにより、耳介の形状、外耳道の形状および鼓膜の位置の変化を計測する。耳介の形状、外耳道の形状および鼓膜の位置の変化は、ユーザの顔の表情の変化と連動している。このため、ユーザの顔の表情に大きな変化（例えば、咀嚼）がない場合、ユーザの外耳の動きは小さく、光学式距離センサ２１ａにより計測される電圧差は小さい。また、ユーザの顔の表情に大きな変化がある場合、ユーザの外耳の動きは大きく、光学式距離センサ２１ａにより計測される電圧差は大きい。
【００３２】
なお、本実施形態にて後述する計測データ（図５の（ａ）参照）は、光学式距離センサ２１ａにより、所定時間（例えば、１／１０秒）毎に、外耳道の形状および鼓膜の位置の変化を計測したものである。また、光学式距離センサ２１ａが計測する所定時間は、例えば、ウェアラブル機器２０に備えられたＰＩＣ（Peripheral Interface Controller）（不図示）により決定される。計測間隔の設定には、ＰＩＣの内部クロックを用いてもよいし、ＰＩＣの外部クロックを用いてもよい。ＰＩＣの内部クロックを用いた場合、回路の部品数を減らすことが可能であり、ＰＩＣの外部クロックを用いた場合、計測間隔をより正確に設定することが可能である。また、咀嚼に係る運動は、開口筋と閉口筋とが１．１〜１．７Ｈｚの範囲内の一定した周期で交互に収縮を繰り返すリズミカルな運動であるため、サンプリング定理から、咀嚼に係る運動を計測する光学式距離センサ２１ａのサンプリング周波数は、３．４Ｈｚ以上であればよい。
【００３３】
（算出部３の処理）
図４の（ａ）および図５の（ａ）を参照しながら、算出部３による咀嚼特徴量の算出処理について説明する。図４の（ａ）は、咀嚼特徴量の算出処理の一例を示すフローチャートである。図４の（ａ）に示すように、検出部２は、ウェアラブル機器２０から通信部１１を介して、一日分のユーザの咀嚼に係る身体状態を示す計測データａｉ（ｉ＝１，２，３，…，ｎ）を取得する（Ｓ１１、検出ステップ）。
【００３４】
例えば、図５の（ａ）は、光学式距離センサ２１ａが計測した信号の電圧値について時間変化の一例を示すグラフである。なお、計測データａｉは、光学式距離センサ２１ａが計測する度に取得されてもよいし、一日単位で一括して取得されてもよいし、所定時間毎に一括して取得されてもよい。また、検出部２が検出する計測データａｉは、身体状態情報として、任意のタイミングで蓄積部１２に蓄積されてもよい。以下の説明において、計測データａｉは、一日単位の計測データとする。
【００３５】
次に、抽出部３１は、許容範囲内［Ｓｈ，Ｓｌ］内にある計測値（ａｉ）を抽出する（Ｓ１２）。ただし、上限値Ｓｈは、計測データａｉの全体平均の１３０％とする値とし、下限値Ｓｌは、計測データａｉの全体平均の７０％とする値とする。そして、抽出部３１は、Ｓ１２にて抽出した計測値（ａｉ）を、計測された時刻の順に、抽出値ｂｊ（ｊ＝１，２，３，…）として各々設定する（Ｓ１３）。
【００３６】
Ｓ１３の後、変化量算出部３２は、式（２）に基づいて、抽出値ｂｊの変化量ｃｋ（ｋ＝ｊ−１）を算出する（Ｓ１４）。
ｃｋ＝｜ｂｊ＋１−ｂｊ｜          ・・・式（２）
Ｓ１４の後、咀嚼特徴量算出部３３は、Ｓ１４にて算出された変化量ｃｋを用いて、式（３）に基づいて、咀嚼特徴量ｄｐを算出する（Ｓ１５、算出ステップ）。咀嚼特徴量ｄｐは、所定時間（例えば５分間）における変化量ｃｋについて、平均値と分散σ２との和とする。
【００３７】
【数１】
2016064078.tif 000003
・・・式（３）
なお、Ｓ１５にて算出される際に用いられ変化量ｃｋにおける所定時間（例えば５分間）は、蓄積部１２に蓄積するデータ量が多くなり過ぎず、かつ後述する推定食事時間の結果が粗大とならない程度の時間であればよい。
【００３８】
（決定部４の処理）
図４の（ｂ）および図５の（ｂ）〜（ｃ）を参照しながら、決定部４による食事特徴量の決定処理について説明する。
【００３９】
Ｓ１５後、決定部４は、Ｓ１５にて算出された咀嚼特徴量ｄｐについて、一日におけるユーザの咀嚼頻度を示す咀嚼リズムＲ１を作成する（Ｓ２１）。例えば、図５の（ｂ）は、Ｓ１５にて算出された咀嚼特徴量ｄｐについて時間変化を示した咀嚼リズムＲ１のグラフである。
【００４０】
Ｓ２１後、決定部４は、一日の咀嚼リズムＲ１を基に第１閾値Ｔ１を算出する（Ｓ２２）。第１閾値Ｔ１は、一日の咀嚼リズムＲ１の最大値および最小値を用いて算出される。例えば、第１閾値Ｔ１は、式（４）に示すように、一日の咀嚼リズムＲ１の最大値ｄＭＡＸと最小値ｄｍｉｎとの差の５０％の値である。
Ｔ１＝（ｄＭＡＸ−ｄｍｉｎ）／２          式（４）
次に、決定部４は、Ｓ１５にて算出された各咀嚼特徴量ｄｐとＳ２２にて算出された第１閾値Ｔ１とを比較する（Ｓ２３）。決定部４は、第１閾値未満の咀嚼特徴量ｄｐについて（Ｓ２３にてＹＥＳの場合）、咀嚼特徴量ｄｐの値を、例えば５０％の値に低減させ（Ｓ２４）、Ｓ２４にて低減された咀嚼特徴量ｄｐの値を、食事特徴量ｆｐとして決定する（Ｓ２５）。また、決定部４は、第１閾値以上の咀嚼特徴量ｄｐについては（Ｓ２３にてＮＯの場合）、咀嚼特徴量ｄｐの値を食事特徴量ｆｐとして決定する（Ｓ２６、決定ステップ）。
【００４１】
そして、決定部４は、Ｓ２５およびＳ２６にて決定された食事特徴量ｆｐについて、一日のユーザの食事時間を示す食事リズムＲ２を作成する（Ｓ２７）。例えば、図５の（ｃ）は、Ｓ２５およびＳ２６にて算出された食事特徴量ｆｐについて時間変化を示した、一日の食事リズムＲ２のグラフである。
【００４２】
以上のことから、食事時間推定装置１は、一日毎の食事特徴量において、簡易な処理でノイズによる影響を小さくするとともに、咀嚼の強度による個人差の影響を小さくすることができる。
【００４３】
（推定部５の処理）
推定部５の処理は、所定期間における食事リズムＲ２が作成された場合に行われる。当該所定期間とは、ユーザの食事時間を推定するために必要な期間であり、例えば１週間である。なお、所定期間における食事リズムＲ２が作成されていない場合、図４の（ａ）〜（ｂ）にて示した処理が繰り返し行われるものとする。以下では、所定期間を１週間として、図４の（ｃ）および図５の（ｄ）を参照しながら、推定部５によるユーザの食事時間の推定処理について説明する。
【００４４】
推定部５は、１週間（所定期間）における食事リズムＲ２について、同時刻の食事特徴量ｆｐを足し合わせ（Ｓ３１）、Ｓ３１にて足し合わせた食事特徴量ｆｐを、重畳食事特徴量ｈｐに設定する（Ｓ３２）。そして、推定部５は、Ｓ３２にて設定した重畳食事特徴量ｈｐについて、１週間（所定期間）の食事リズムＲ３を作成する（Ｓ３３）。例えば、図５の（ｄ）は、Ｓ３２にて設定された重畳食事特徴量ｈｐについて時間変化を示した１週間の食事リズムＲ３のグラフである。
【００４５】
Ｓ３３後、推定部５は、１週間の食事リズムＲ３を基に第２閾値Ｔ２を算出する（Ｓ３４）。第２閾値Ｔ２は、１週間の食事リズムＲ３の最大値および最小値を用いて算出される。例えば、第２閾値Ｔ２は、式（５）に示すように、１週間の食事リズムＲ３の最大値ＭＡＸと最小値ｍｉｎとの差の５０％の値である。
Ｔ２＝（ＭＡＸ−ｍｉｎ）／２          式（５）
次に、推定部５は、Ｓ３２にて設定された各重畳食事特徴量ｈｐとＳ３４にて算出された第２閾値Ｔ２とを比較し、重畳食事特徴量ｈｐ≧第２閾値Ｔ２を満たす食事リズムＲ３における時間を、ユーザの１週間（所定期間）の食事時間として推定する（Ｓ３５、推定ステップ）。
【００４６】
（推定した食事時間の考察）
図６は、ユーザの実際の食事時間と、食事時間推定装置１により推定された１週間の食事時間とを比較した棒グラフである。図６に示す黒色の棒グラフは、ユーザの自己申告によって得られたユーザの実際の食事時間であり、１週間における各日の食事時間を（１）〜（７）にて示している。図６に示す灰色の棒グラフは、食事時間推定装置１により推定された１週間における食事時間である。
【００４７】
図６の（ａ）は、規則正しい時間に食事をとる被験者Ａについての棒グラフである。被験者Ａについて推定された１週間における食事時間は、１２時１１分〜１２時３０分の間であり、実際の食事時間を反映したものとなっている。
【００４８】
図６の（ｂ）は、規則正しい時間に食事をとる被験者Ｄについての棒グラフである。被験者Ｄについて推定された１週間における食事時間は、１２時６分〜１２時２０分の間であり、６日目における実際の食事時間を除いて、実際の食事時間を反映したものとなっている。食事時間推定装置１により推定された食事時間が、６日目における実際の食事時間と大きな誤差が生じている理由として、被験者Ｄは、６日目において、何らかの事情で通常とは異なる特異な時間に食事をとっていると考えられる。
【００４９】
以上のことから、通常規則正しい時間に食事をするユーザが、何らかの事情で通常とは異なる特異な時間に食事をしたとしても、当該特異な食事時間がユーザの習慣的な食事時間であると推定されることを防止できる。
【００５０】
なお、通常とは異なる特異な食事時間を、食事時間推定装置１により推定される推定時間に反映させることが必要な場合には、食事時間推定装置１の推定処理に用いるデータを、比較的短期間（例えば、３日間または４日間）におけるデータとすればよい。
【００５１】
図６の（ｃ）は、不規則な時間に食事をとる被験者Ｅについての棒グラフである。被験者Ｅについて推定された１週間における食事時間は、１１時３６分〜１１時５５分、１２時１分〜１２時４０分、および１２時５１分〜１２時５０分の間であり、実際の食事時間をほぼ反映したものとなっている。なお、被験者Ｅについての考察を、図７にて詳細に後述する。
【００５２】
図６の（ｄ）は、不規則な時間に食事をとる被験者Ｆについての棒グラフである。被験者Ｆの実際の食事時間は、互いに重なる時間が少なく、約１時間において全体的にばらついている。被験者Ｆについて推定された１週間における食事時間は、１１時４１分〜１２時５０分の間であり、実際の食事時間を反映したものとなっている。
【００５３】
以上のことから、食事時間推定装置１は、まんべんなく食事時間がずれているユーザについて、咀嚼の強度による個人差の影響を小さくするとともに、食事時間を精確に推定することが可能である。
【００５４】
図６の（ｅ）は、不規則な時間に食事をとる被験者Ｇについての棒グラフである。被験者Ｇの実際の食事時間は、互いに重なる時間がある一方、約１時間において二分化している。被験者Ｇについて推定された１週間における食事時間は、１２時１１分〜１２時１５分、１２時２１分〜１２時３０分、および１２時４１分〜１２時５５分の間である。
【００５５】
図６の（ｅ）に示すように、被験者Ｇの２日目、５日目および７日目における実際の食事時間（図６の（ｅ）における（２）、（５）および（７））と、被験者Ｇの１日目、３日目、４日目、および６日目における実際の食事時間（図６の（ｅ）に示す（１）、（３）、（４）および（６））とに、分化している。被験者Ｇの２日目および７日目における実際の食事時間については、互いに重なる時間があるため、推定時間に反映されている。被験者Ｇの１日目、４日目、および６日目における実際の食事時間についても、互いに重なる時間があるため、推定時間に反映されている。
【００５６】
被験者Ｇの５日目における実際の食事時間は、他の日における実際の食事時間との重なりがないにも関わらず、推定時間に反映されている。５日目における食事特徴量が、「咀嚼の強さ」、「咀嚼のペース」等に起因して、他の日における食事特徴量よりも大きな値を示したためである。
【００５７】
以上のことから、食事時間推定装置１は、食事時間が分化しているユーザについて、咀嚼の強度による個人差の影響を小さくするとともに、食事時間を精確に推定することが可能である。
【００５８】
また以上のことから、食事時間推定装置１は、まんべんなく食事時間がずれている場合（例えば被験者Ｆの場合）と、食事時間が分化している場合（例えば被験者Ｇの場合）とを区別して食事時間を推定することが可能である。このため、食事時間推定装置１は、ユーザの食事時間を推定するだけでなく、ユーザの間食の時間も推定することが可能である。間食は肥満の原因となり得、肥満は生活習慣病を誘発する虞がある。それゆえ、食事時間推定装置１が間食時間を推定できることは、生活習慣病を予防することに有益である。
【００５９】
図７は、図６の（ｃ）に示す被験者Ｅについて、７日目における実際の食事時間および咀嚼特徴量を示したグラフである。破線は、被験者Ｅの自己申告による実際の食事時間の有無を示し、実線は、被験者Ｅの咀嚼特徴量を示す。図７に示すように、１２時付近における咀嚼特徴量は、比較的小さい値であり、被験者Ｅは１２時付近において咀嚼をしていないことを示す。他の日における咀嚼特徴量についても、比較的小さい値であった。被験者Ｅが認識している実際の食事時間中に、日常的に咀嚼しない時間（図７では１２時付近）があるため、日常的に咀嚼しない時間は、推定食事時間に反映されていない（図６の（ｃ）参照）。
【００６０】
実験後の被験者アンケートによると、被験者Ｅは日常的に動画を視聴しながら食事をしていたことが判明した。これらのことから、食事時間推定装置１は、食事とは異なる用事をしながら食事をとる（ながら食い）ユーザについて、食事とは異なる用事をしている時間を反映させず、かつユーザが実際に食事している時間を反映させて、食事時間を推定することが可能である。言い換えると、ユーザのながら食いを発見することが可能である。食事と異なる用事をしながら食事をとることは、摂取カロリーの増加の原因となりうる。このため、食事と異なる用事をしながら食事をとることを発見することは、生活習慣病を予防することに有益である。
【００６１】
また、図７に示すように、被験者Ｅが食事時間中であると認識していない時間（１２時１０頃以降）において、１２時５０分前後の咀嚼特徴量は、実際の食事時間における咀嚼特徴量と比較すると小さい値であるが、全体的に大きな値となっている。他の日における１２時５０分前後の咀嚼特徴量についても、同様に比較的大きい値であった。このため、図６の（ｃ）には、１２時５０頃に推定食事時間が示されている。このことから、食事時間推定装置１は、被験者Ｅが食事を終了した後に、被験者Ｅの日常的に何らかの継続的な咀嚼を検出することが可能である。
【００６２】
〔実施形態２〕
本実施形態は、図４の（ｂ）にて上述したＳ２４における処理の変形例である。実施形態２において、決定部４は、第１閾値未満の咀嚼特徴量ｄｐについて（Ｓ２３にてＹＥＳの場合）、咀嚼特徴量ｄｐの値を０（０％の値）に低減させ（Ｓ２４）、Ｓ２４にて低減された値０を、食事特徴量ｆｐとして決定する（Ｓ２５）。また、決定部４は、第１閾値以上の咀嚼特徴量ｄｐについては（Ｓ２３にてＮＯの場合）、値１として食事特徴量ｆｐに決定してもよい（Ｓ２６）。
【００６３】
上記の構成によれば、１日毎の食事特徴量を明確に示すことが可能となる。
【００６４】
〔ソフトウェアによる実現例〕
食事時間推定装置１の制御ブロック（特に検出部２、算出部３、決定部４および推定部５）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【００６５】
後者の場合、食事時間推定装置１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明は、ユーザの咀嚼に係る身体状態を検出するセンサを備えたウェアラブル機器、および電子機器に利用できる。
【符号の説明】
【００６７】
１  食事時間推定装置
２  検出部（検出手段）
３  算出部（算出手段）
４  決定部（決定手段）
５  推定部（推定手段）
３１  抽出部、  ３２  変化量算出部、  ３３  咀嚼特徴量算出部
１０  電子機器
１１  通信部
１２  蓄積部
１２ａ  身体状態情報、  １２ｂ  咀嚼特徴量情報、  １２ｃ  食事特徴量情報、  １２ｄ  重畳食事特徴量情報、  １２ｅ  推定食事時間情報、
２０  ウェアラブル機器
２１  入力部
２２  通信部
２１ａ  光学式距離センサ、  ２１ｂ  マイク、  ２１ｃ  圧力センサ、  ２１ｄ  センサ
３０  ユーザ
ａｉ  計測データ、  ｂｊ  抽出値、  ｃｋ  変化量
ｄｐ  咀嚼特徴量、  ｆｐ  食事特徴量、  ｈｐ  重畳食事特徴量
Ｔ１  第１閾値、  Ｔ２  第２閾値
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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