(57)【要約】【課題】レストランや居酒屋等の飲食店において飲食した顧客に対して、その摂取した栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適なサプリメントを通知する。【解決手段】入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計し、集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析し、乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との連関性を予めデータベースに記憶しておき、このデータベースに記憶されている連関性を参照し、上記分析された乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、
上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、
上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースと、
上記連関サプリメントデータベースに記憶されている連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするサプリメント探索システム。
【請求項２】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、
上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、
上記分析手段により分析された乖離傾向と予め類型化された診断結果との第１連関性、並びに上記類型化された診断結果と補充すべきサプリメントの種類との第２連関性が記憶されている連関サプリメントデータベースと、
上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第１連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向と連関性の高い１以上の診断結果を探索すると共に、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするサプリメント探索システム。
【請求項３】
複数種のサプリメントが収容されている自動販売機を備え、
上記自動販売機は、上記探索手段により探索されたサプリメントに関する情報を取得し、当該情報に基づいてその探索されたサプリメントを搬出すること
を特徴とする請求項１又は２記載のサプリメント探索システム。
【請求項４】
上記探索手段は、人工知能により制御されること
を特徴とする請求項１〜３のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項５】
サプリメントの評価結果が反映された評価データを抽出する評価データ抽出手段を更に備え、
上記探索手段を制御する人工知能は、上記評価データ抽出手段により抽出された評価データを上記各連関性に反映させること
を特徴とする請求項４記載のサプリメント探索システム。
【請求項６】
上記探索手段により探索されたサプリメントを表示し、印刷し、又は顧客の携帯端末に送信するサプリメント通知手段を更に備えること
を特徴とする請求項１〜５のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項７】
顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、
上記分析手段は、上記属性情報入力手段により入力された属性情報を栄養素の摂取量の理想値に反映させること
を特徴とする請求項１〜６のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項８】
顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、
上記連関サプリメントデータベースは、上記類型化された診断結果及び属性情報と、補充すべきサプリメントの種類との第２連関性が記憶され、
上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果及び上記属性情報入力手段により入力された属性情報と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする請求項１〜６のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項９】
飲食物のオーダーが入力される注文端末を更に備え、
上記集計手段は、上記注文端末を介して入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した摂取量を集計すること
を特徴とする請求項１〜７のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項１０】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計ステップと、
上記集計ステップにより集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析ステップと、
上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースに記憶されている連関性を参照し、上記分析ステップにより分析した乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索ステップとを有すること
を特徴とするサプリメント探索方法。
【請求項１１】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計ステップと、
上記集計ステップにより集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析ステップと、
上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースに記憶されている連関性を参照し、上記分析ステップにより分析した乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とするサプリメント探索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レストランや居酒屋等の飲食店において飲食した顧客に対して最適なサプリメントを通知する上で好適なサプリメント探索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の健康志向への高まりから、塩分やカロリーを抑えた健康食の研究が進んでおり、このような健康食のみを提供する健康食レストランも出店が続いている。この健康食レストランでは、塩分を３グラムに抑えた野菜中心の主菜や副菜、汁物、ご飯等のメニューからなり、１食当たり５００kcal前後まで抑えている。このため、肥満や高血圧を改善したい顧客や、ダイエット中の女性にとっては非常に好適なメニューといえる。
【０００３】
しかしながら、このような中には味の薄さや、量の少なさに物足りなさを感じる顧客も少なからず存在する。特にレストランで食事をするときには、塩分やカロリー等を気にすることなく、コクのある風味を醸し出す好みのメニューを好きなだけ食べたいとと思う顧客は数多く存在するはずである。但し、レストラン等の外食で出される飲食物は、保存性、安全性、嗜好性、おいしさなどの追及のため、加熱調理が多く、加工度が高く、味付けを濃くする傾向にある。このため、栄養バランスが悪く、油分、糖分、塩分が多く、過酸化脂質や添加物が多いのが一般的である。また保存のために冷凍された野菜等は、栄養素が壊れており、本来の栄養素としての機能を発揮することができない場合が多い。このため、外食をし続けることは、ダイエット中の顧客や血圧の高い顧客にとって有害なものとなる場合もある。また特に身体的には健康だった者も外食に頼ると無駄な贅肉が付いてしまう場合も多い。このため、レストランや居酒屋等の飲食店において、顧客に好きなものを好きなだけ食べてもらう一方、摂取しすぎた塩分や脂肪、カロリーを消費しつつ、足りない栄養素を補充することができるサービスが従来より望まれていた。これにより、外食を楽しむ場合においても、味覚の面と、健康面とを両立させることができる。
【０００４】
一般的にこのような栄養素の補充はサプリメントを摂取することで実現することができる。サプリメントは、健康の維持増進、疾病予防、美容、アンチエイジング、栄養成分補強等を主目的として特に近年において急激に普及している。サプリメントは、不足している栄養素を摂取し、或いは余分な栄養素を消費することにより、健康状態を維持し、不健康状態を改善するための物質であり、通常は錠剤やカプセル、顆粒の状態で市販される。一方、一般食品に分類されるサプリメントは、効果効能表示が景品表示法等によって禁止されているため、この種のサプリメントの摂取者は、自身の知識や判断に基づいて、摂取目的に見合った商品を選択し、購入するのが一般的な傾向である。
【０００５】
このため顧客は、飲食店において好きなものを好きなだけ食べた後、自身の健康状態や不足している栄養素、過剰な栄養素が何であるかを自己分析した上で、摂取すべき最適なサプリメントの成分が何であるかを検討しなければならないが、これを実際に定量的に検討するためには様々なデータを参酌して計算を行わなければならず、飲食の都度これを行うのは通常困難である。
【０００６】
従来において、顧客にとって必要なサプリメントを決定し、その上でサプリメントを分包機により自動的に分包して提供することが可能なサプリメント調合システムが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。このサプリメント調合システムでは、ユーザの症状や摂取目的、摂取したい栄養素等を入力することにより、各種データベースのデータに基づいてユーザに必要なサプリメントを決定する。また特許文献２には、利用者の個人データを長時間蓄積した蓄積データを予め記憶しておくと共に、サプリメントの購入時に当日データを入力し、蓄積データ及び当日データに基づいてサプリメントを調合するシステムが開示されている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００７】
また特許文献３には、サプリメントの調合に限定した技術ではないが、ＩＴ技術を利用してレシピや献立を個人の状況や属性に応じてカスタマイズする食情報支援情報装置が開示されている。
【０００８】
しかしながら、この特許文献１−３の開示技術によれば、飲食店における飲食で摂取した栄養素を相補的に補充又は消費することで健康状態を維持する上で最適なサプリメントを選び出すことができないという問題点があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００４−２７２６１８号公報
【特許文献２】特開２００４−８６６６０号公報
【特許文献３】特開２０１４−２４１０４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、レストランや居酒屋等の飲食店において飲食した顧客に対して、その摂取した栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適なサプリメントを通知することが可能なサプリメント探索システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１発明に係るサプリメント探索システムは、入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースと、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
第２発明に係るサプリメント探索システムは、入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、上記分析手段により分析された乖離傾向と予め類型化された診断結果との第１連関性、並びに上記類型化された診断結果と補充すべきサプリメントの種類との第２連関性が記憶されている連関サプリメントデータベースと、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第１連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向と連関性の高い１以上の診断結果を探索すると共に、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
第３発明に係るサプリメント探索システムは、第１発明又は第２発明において、複数種のサプリメントが収容されている自動販売機を備え、上記自動販売機は、上記探索手段により探索されたサプリメントに関する情報を取得し、当該情報に基づいてその探索されたサプリメントを搬出することを特徴とする。
【００１４】
第４発明に係るサプリメント探索システムは、第１発明〜第３発明の何れかにおいて、上記探索手段は、人工知能により制御されることを特徴とする。
【００１５】
第５発明に係るサプリメント探索システムは、第４発明において、サプリメントの評価結果が反映された評価データを抽出する評価データ抽出手段を更に備え、上記探索手段を制御する人工知能は、上記評価データ抽出手段により抽出された評価データを上記各連関性に反映させることを特徴とする。
【００１６】
第６発明に係るサプリメント探索システムは、第１発明〜第５発明の何れかにおいて、上記探索手段により探索されたサプリメントを表示し、印刷し、又は顧客の携帯端末に送信するサプリメント通知手段を更に備えることを特徴とする。
【００１７】
第７発明に係るサプリメント探索システムは、第１発明〜第６発明の何れかにおいて、顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、上記分析手段は、上記属性情報入力手段により入力された属性情報を栄養素の摂取量の理想値に反映させることを特徴とする。
【００１８】
第８発明に係るサプリメント探索システムは、第１発明〜第６発明の何れかにおいて、顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、上記連関サプリメントデータベースは、上記類型化された診断結果及び属性情報と、補充すべきサプリメントの種類との第２連関性が記憶され、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果及び上記属性情報入力手段により入力された属性情報と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【００１９】
第９発明に係るサプリメント探索システムは、第１発明〜第７発明の何れかにおいて、飲食物のオーダーが入力される注文端末を更に備え、上記集計手段は、上記注文端末を介して入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した摂取量を集計することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
上述した構成からなる本発明によれば、レストランや居酒屋等の飲食店において飲食した顧客に対して、その摂取した栄養素に基づき、健康状態を向上させる上で摂取すべき最適なサプリメントを通知することができる。
【００２１】
即ち、レストランや居酒屋等の飲食店において、顧客に好きなものを好きなだけ食べてもらう一方、その飲食した飲食物の栄養素を分析することで、摂取しすぎた塩分や脂肪、カロリーを消費しつつ、足りない栄養素を補充することができる。その結果、顧客には、飲食店にて飲食する際に、味覚の面で満足感を満たすと共に健康面も両立させることができる。しかも、１回の飲食の都度、このような栄養素の分析、最適なサプリメントの探索並びにその顧客への通知を行うことができる。このため、顧客は、飲食店において好きなものを好きなだけ食べた後、自身の健康状態や不足している栄養素、過剰な栄養素が何であるかを自己分析した上で、摂取すべき最適なサプリメントの成分が何であるかを食事の都度検討する必要も無くなる。またこのような味覚の面で満足感を満たすと共に健康面も両立させるサービスを提供する飲食店も他店との差別化を図ることで売上を向上させることが可能となる。また、本発明によれば、飲食店において摂取した飲食物に基づく栄養素に加え、それよりも事前に摂取した飲食物の栄養素も加味した上で、その日摂取した飲食物から総合的に最適なサプリメントを探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明を適用したサプリメント探索システム１の全体構成を示すブロック図である。
【図２】中央制御端末２の具体的な構成例を示す図である。
【図３】この参照すべき栄養素データの例を示す図である。
【図４】栄養素の集計値と栄養素の摂取量の理想値との差分を求めてその傾向を鳥瞰する例を示す図である。
【図５】乖離傾向と予め類型化された診断結果との第１連関性を参照しつつ探索を行う例を示す図である。
【図６】探索した１以上の診断結果と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する例を示す図である。
【図７】診断結果を探索することなく、乖離傾向から直接サプリメントを探索する例を示す図である。
【図８】飲食店内に設置されたサプリメントバーにおいてサプリメントを自由に取る例を示す図である。
【図９】類型化された診断結果及び属性情報と、補充すべきサプリメントの種類との第２連関性を参照しつつ探索を行う例を示す図である。
【図１０】単一の成分からなるサプリメントを選択する例を示す図である。
【図１１】診断結果を探索することなく、乖離傾向から直接的に単一成分からなるサプリメントを探索する例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明を適用したサプリメント探索システムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【００２４】
図１は、本発明を適用したサプリメント探索システム１の全体構成を示すブロック図である。このサプリメント探索システム１は、レストラン、居酒屋、回転寿司屋、ファーストフード店、喫茶店、ラーメン店、フードコート等を始め、あらゆる飲食店を対象として設置可能されている。サプリメント探索システム１は、注文端末３と、この注文端末３との間で無線又は有線により通信可能な中央制御端末２と、この中央制御端末２に接続された店舗用ＰＯＳシステム７と、店舗用ＰＯＳシステム７に接続されているサプリメント自動販売機８とを備えている。
【００２５】
また中央制御端末２は、公衆通信網４に接続され、この公衆通信網４は、サーバ５と、本部システム６とに接続されている。
【００２６】
公衆通信網４は、中央制御端末２、サーバ５、本部システム６が通信回線を介して接続されるインターネット網等である。公衆通信網４につきいわゆる光ファイバ通信網で構成してもよい。また、この公衆通信網４は、有線通信網に限定されるものではなく、無線通信網で実現するようにしてもよい。
【００２７】
中央制御端末２は、飲食店内に設置され、基本的には店員のみが操作可能な端末であり、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等を始めとした電子機器で構成されているが、ＰＣ以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。
【００２８】
図２は、中央制御端末２の具体的な構成例を示している。この中央制御端末２は、中央制御端末２全体を制御するための制御部２４と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部２５と、店内にある店舗用ＰＯＳ７、厨房通知部９との間で有線通信又は無線通信を行うための店内通信部２６と、顧客に対して最適なサプリメントを探索する探索部２７と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部２８とが内部バス２１にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス２１には、通信Ｉ／Ｆ２９と、実際に情報を表示するモニタとしての表示部２３が接続されている。
【００２９】
制御部２４は、内部バス２１を介して制御信号を送信することにより、中央制御端末２内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部２４は、操作部２５を介した店員の操作に応じて各種制御用の指令を内部バス２１を介して伝達する。
【００３０】
操作部２５は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、店員によりプログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部２５は、上記実行命令が店員により入力された場合には、これを制御部２４に通知する。この通知を受けた制御部２４は、探索部２７を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。
【００３１】
探索部２７は、店内にて飲食物を飲食した顧客に対して最適なサプリメントを探索する。この探索部２７は、サプリメントを探索するに当たり、必要な情報をとして注文端末３から送信されてくる注文情報や、記憶部２８に記憶されている各種情報を読み出す。この探索部２７は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
【００３２】
表示部２３は、制御部２４による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等によって実現される。
【００３３】
記憶部２８は、ハードディスクで構成される場合において、制御部２４による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部２８には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部２４により読み出されて実行されることになる。
【００３４】
通信Ｉ／Ｆ２９は、公衆通信網４と接続するための回線制御回路や、他の端末装置との間でデータ通信を行うための信号変換回路等が実装されている。通信Ｉ／Ｆ２９は、内部バス２１からの各種命令に変換処理を施してこれを公衆通信網４側へ送出するとともに、公衆通信網４からのデータを受信した場合にはこれに所定の変換処理を施して内部バス２１、或いは制御部２４、探索部２７等へ送信する。
【００３５】
店内通信部２６は、注文端末３、店舗用ＰＯＳ７、厨房内の店員に注文情報を通知するための厨房通知部９との間で有線通信又は無線通信を行うための回線制御回路、信号変換回路等が実装されている。この店内通信部２６は、注文端末３からは顧客がオーダーした飲食物に関する注文情報が送信されてきた場合、これを制御部２４へ送信するとともに、必要に応じて通信Ｉ／Ｆ２９を介して公衆通信網４へと送信する。この店内通信部２６は、制御部２４による制御の下で、この注文情報を厨房通知部９へ送信する。更にこの店内通信部２６は、店舗用ＰＯＳ７に対して注文情報に基づく会計情報と、探索部２７において探索されたサプリメントの配合、構成、量等の各種情報を含むサプリメント情報を送信する。
【００３６】
サーバ５には、所定のデータベースが構築されている。このデータベースには、公衆通信網４を介して送られてきた情報が蓄積される。また、このサーバ５は、中央制御端末２からの要求に基づいて、この蓄積した情報を公衆通信網４を介して中央制御端末２へと送信する。また、このサーバ５は、本部システム６からの要求に基づいて、この蓄積した情報を公衆通信網４を介して本部システム６へと送信する。
【００３７】
本部システム６は、例えば飲食店がフランチャイズチェーンに属す場合には、そのフランチャイズチェーンを統括する本部に設置されるシステムである。この本部システム６も、例えばＰＣ等を始めとする電子機器により構成される。この本部システム６の構成は、中央制御端末２における探索部２７の機能が実装されていてもよく、この探索部２７が行うべき処理動作を本部システム６が代替して行うものであってもよい。
【００３８】
注文端末３は、飲食店に来店した顧客が所望の飲食物を注文するためのデバイスである。この注文端末３は、店員が所持し、顧客から注文を聞き取り、それを入力するための店員入力型端末で構成されていてもよいし、座席近傍に設置され、商品画像が表示されたオーダー画面を見ながら顧客が容易に商品を注文することができるような、いわゆるセルフオーダー端末で構成されていてもよい。
【００３９】
この注文端末３は、店員入力型端末で構成される場合には、店員が操作しやすいようなボタンやタッチパネルが配列させてなり、携帯又は所持しやすいように軽量かつ小型の端末で構成されている場合が多い。店員が顧客から聞き取ったオーダーを注文端末３に入力することで飲食物の注文情報が生成されることとなる。
【００４０】
一方、この注文端末３は、セルフオーダー端末で構成される場合、オーダー画面の視認性を向上させるために比較的画面サイズの大きいタブレット型端末で構成されている場合が多いが、これに限定されるものではない。セルフオーダー端末としての注文端末３のオーダー画面には複数の商品画像が表示されていて、顧客がいずれかの商品画像を指でタッチすると、タッチされた商品画像に対応する商品の注文情報が生成されることとなる。
【００４１】
注文端末３は、この生成した注文情報を有線通信又は無線通信を通じて中央制御端末２へ送信する。なお、この注文端末３の構成は省略するようにしてもよい。かかる場合には、この注文端末３を設ける代わりに、店員が顧客から聞き取ったオーダーを直接的に中央制御端末２における操作部２５を介して入力することで注文情報が生成されることとなる。即ち、注文端末３の機能を中央制御端末２に全て実装することで、中央制御端末２を注文端末３と兼用としてもよい。
【００４２】
店舗用ＰＯＳ７は、店内における会計スペースに設置される会計端末である。この店舗用ＰＯＳ７には、中央制御端末２の店内通信部２６を介して注文情報に基づく会計情報、サプリメント情報が顧客毎、又はテーブルナンバー毎に送られてくる。この店舗用ＰＯＳ７は、レジ精算を選択した顧客が店内のレジに移動してテーブルナンバーを告げ、店員が店舗用ＰＯＳ７にテーブルナンバーを入力すると、店舗用ＰＯＳ７は、中央制御端末２から受信した会計情報に基づいて顧客への請求額を算出することができ、客は飲食代金を決済することができる。また店員が店舗用ＰＯＳ７にテーブルナンバーを入力すると、店舗用ＰＯＳ７は、中央制御端末２から受信したサプリメント情報に基づいて顧客が摂取すべきサプリメントの詳細を通知するための役割も担う。
【００４３】
この店舗用ＰＯＳ７が顧客に通知するサプリメント情報の通知方法は、いかなる方法で実現されていてもよい。店舗用ＰＯＳ７は、印刷するレシートにサプリメント情報を印字するようにしてもよいし、顧客の所持する携帯端末にサプリメント情報を送信するようにしてもよい。
【００４４】
また店舗用ＰＯＳ７は、顧客が摂取すべきサプリメントの詳細を通知する代わりに、これをサプリメント自動販売機８に送信するようにしてもよい。これにより、顧客は、サプリメント自動販売機８から搬出されるサプリメントから、自らが摂取すべきサプリメントを認識することが可能となる。
【００４５】
厨房通知部９は、厨房スペースに設置される電子機器である。厨房通知部９には、中央制御端末２の店内通信部２６を介して注文情報が顧客毎、又はテーブルナンバー毎に送られてくる。厨房通知部９は、この注文情報を、厨房で調理作業を行う店員に通知する。この厨房通知部９による注文情報の通知方法はいかなる方法で具現化されるものであってもよく、例えば注文情報を印刷することにより、厨房の店員に通知するようにしてもよいし、電光掲示板や表示パネルに表示することにより通知するようにしてもよい。また厨房通知部９は、自動音声を通じて注文情報を通知するようにしてもよい。
【００４６】
サプリメント自動販売機８には、市販の各種サプリメントを現金の投入又は電子マネーによる支払いに応じて自動的に搬出される装置である。サプリメント自動販売機８には、複数種の市販のサプリメントが予め装入されており、顧客側に対してその装入されているサプリメントの瓶、缶、袋、ペットボトルが視認可能な状態で陳列され、或いはその装入されているサプリメントの画像が表示パネル上に表示されている。顧客は、購入を希望するサプリメントのボタンを押圧することで、サプリメント自動販売機８からそのサプリメントが搬出されることとなる。ちなみに、このサプリメント自動販売機８の構成は、従来における周知の自動販売機の構成をそのまま適用するようにしてもよい。
【００４７】
サプリメント自動販売機８は、店舗用ＰＯＳ７と通信可能とされていてもよい。この店舗用ＰＯＳ７からサプリメント自動販売機８にはサプリメント情報が送信されてくる。店舗用ＰＯＳ７は、この受信したサプリメント情報に対応したサプリメントを搬出するようにしてもよい。
【００４８】
なお、サプリメント自動販売機８の構成は省略するようにしてもよい。つまり、サプリメント自動販売機８を設置する代わりに、飲食店内にサプリメント販売コーナーを設けて店員が直接サプリメントを販売するようにしてもよいし、店内における会計スペースにて顧客が精算をする際において一緒にサプリメントを販売してもよい。また店内において複数種のサプリメントを陳列させておき、顧客が希望するサプリメントを自由に買い取るようにしてもよい。サプリメントの顧客への提供を有償又は無償にするかは店舗側が自由に設定してもよいことは勿論である。
【００４９】
次に、本発明を適用したサプリメント探索システム１の動作について説明をする。
【００５０】
図１に示すように、飲食店内において、好みの飲食物がオーダーされる。顧客によりオーダーされた飲食物は、上述したとおり、注文端末３に入力されることとなる。この注文端末３は、注文されたオーダーに基づいて注文情報を生成し、これを中央制御端末２へと送信する。中央制御端末２へ送信された注文情報は、店内通信部２６を介して記憶部２８へ一端記憶されることとなる。制御部２４は、この記憶部２８に記憶された注文情報を読み出すことにより、顧客によりオーダーされた飲食物に関する情報を取得することが可能となる。ちなみに注文端末３を介さない飲食物のオーダーが行われた場合には、店員により操作部２５を介して入力されたオーダーの内容に基づいて注文情報が生成され、これが記憶部２８に一端記憶されることとなる。
【００５１】
制御部２４は、この記憶部２８に一時的に記憶されている注文情報を、店内通信部２６を介して厨房通知部９に対して、顧客毎又はテーブルナンバー毎に送るように制御する。厨房通知部９から注文情報を通知された厨房の店員は、これに基づいてオーダーされた飲食物が何であるかを理解することができる。その結果、厨房からオーダーに沿った飲食物を顧客に提供することが可能となる。
【００５２】
また、居酒屋や回転寿司屋においては、通常は一回のみのオーダーで終了することは稀であり、通常は何回かに分けて飲食物をオーダーする場合が多い。かかる場合も同様に注文端末３を介してオーダーが行われ、注文端末３はその都度注文情報を顧客毎又はテーブルナンバー毎に生成して中央制御端末２へと送信することとなる。
【００５３】
このようにして顧客毎、又はテーブルナンバー毎に、全てのオーダーが終了するまで注文情報を記憶部２８へ蓄積していくこととなる。そして顧客毎、又はテーブルナンバー毎に、全てのオーダーが終了した段階において、探索部２７は、顧客に対して提供すべきサプリメントを探索する作業を顧客毎、又はテーブルナンバー毎に行うこととなる。
【００５４】
先ず探索部２７は、一の顧客が注文した注文情報に記載されている飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する。その一の顧客が摂取した栄養素の総合計値を求める。その一の顧客が注文した全ての飲食物のオーダーが、例えば、牛肉コロッケ１つ、つくね１本、出し巻き玉子、ナスの味噌煮、鳥の唐揚げを２個であった場合には、牛肉コロッケ、つくね、出し巻き玉子、ナスの味噌煮、鳥の唐揚げに関する栄養素データを参照し、摂取した栄養素の総合計値を算出する。
【００５５】
図３において、この参照すべき栄養素データの例を示す。この栄養素データは牛肉コロッケの例であるが、総カロリーと三大栄養素、ビタミン、ミネラル、その他（食物繊維の総量、食塩相当量等）、脂肪酸、アミノ酸の各項目についての詳細なデータにより構成される。なお、これら栄養素の成分の項目は、図３に示す分類に限定されるものではなく、他のいかなる分類で構成されるものであってもよい。これら参照すべき栄養素データは、記憶部２８に記憶されていてもよいし、本部システム６又はサーバ５に記憶され、それを公衆通信網４を介して取得されるものであってもよい。
【００５６】
探索部２７は、これら参照した栄養素データに基づいて、摂取した栄養素の総合計値を算出した場合、栄養素の成分の項目毎に総合計値が集計されることとなる。それが、飲食店にて顧客が摂取した飲食物の栄養素の総合計の摂取量（以下、集計値という。）となる。
【００５７】
次に探索部２７は、栄養素の摂取量の理想値を読み出す。この栄養素の摂取量の理想値は、一人あたりが摂取する理想的な栄養素の摂取量であり、年齢別、男女別等に類型化されて記憶部２８に予め記憶される。探索部２７は、記憶部２８からこの栄養素の摂取量の理想値を読み出す。ちなみに、この栄養素の摂取量の理想値が、本部システム６又はサーバ５に記憶されている場合には、それを公衆通信網４を介して取得するようにしてもよい。
【００５８】
探索部２７は、このようにして取得した栄養素の摂取量の理想値と、栄養素の集計値とを比較することにより、栄養素の集計値について、栄養素の摂取量の理想値に対する乖離傾向を分析する。この乖離傾向の分析を行う際には、いかなる周知の統計的手法を用いて解析を行うようにしてもよい。その一例として、図４に示すように、栄養素の集計値と栄養素の摂取量の理想値との差分を求めてその傾向を鳥瞰するようにしてもよい。
【００５９】
図４は、栄養素の集計値−栄養素の摂取量の理想値を表中に示している。この表中の「＋」は、栄養素の集計値が栄養素の摂取量の理想値よりも多い場合を示しており、表中の「＋」は、栄養素の集計値が栄養素の摂取量の理想値よりも少ない場合を示している。探索部２７は、このような図４に示す状況を俯瞰することで、栄養素の集計値について栄養素の摂取量の理想値に対する乖離傾向を分析する。
【００６０】
次に探索部２７は、乖離傾向と連関性の高い１以上の診断結果を探索する。この診断結果の探索は、図５に示すような乖離傾向と予め類型化された診断結果との第１連関性を参照しつつ行うようにしてもよい。この第１連関性は、各診断結果が、乖離傾向の各項目とどの程度連関しているかの度合を示すものであり、いわゆるニューラルネットワークで構成されていてもよい。例えば鉄不足に関する診断結果については、エネルギーの差分値並びにその正負、鉄の差分値並びにその正負、亜鉛の差分値並びにその正負、銅の差分値並びにその正負との第１連関性が規定されている。この第１連関性は、単に連関しているか否かの２値で定義されていてもよいし、アナログ的な表現方法で定義されていていてもよい。第１連関性のアナログ的な表現方法としては、鉄不足に関する診断結果については、鉄が負の差分値が大きくなるにつれて、連関度の％が上昇するようにしてもよい。例えば、鉄の差分値が−１であれば５０％、−２であれば５５％、−１０であれば７５％等のように設定されているようにしてもよい。鉄不足に関する診断結果は、このような連関度が各栄養素毎に紐付けられており、例えば「エネルギー」が連関度６５％、「鉄」が連関度９４％、「亜鉛」が連関度５９％、「銅」が連関度８３％等のように設定されている。仮に探索部２７が人工知能により制御されるものである場合に、これら連関度がいわゆる教師あり学習を行う場合における重み付け係数となる。
【００６１】
また、鉄不足の診断結果の連関性が高いか否かは、鉄以外の他の栄養素（亜鉛、銅等）の連関度の大小に基づくようにしてもよい。かかる場合には、例えば鉄、亜鉛、銅毎に閾値がそれぞれ設定され、全ての閾値を超えた場合に連関性が高い旨を判別するようにしてもよいし、これらのうち何れかが閾値を超えた場合に連関性が高い旨を判別するようにしても良い。
【００６２】
また鉄不足の診断結果の連関性が高いか否かは、鉄以外の他の栄養素（亜鉛、銅等）の連関度の他の栄養素との関係に基づいて判断するようにしてもよいことは勿論である。かかる場合には、上述した第１連関性において、乖離傾向の差分値及びその正負は、栄養素毎に重み付けが設定されていてもよい。即ち、探索部２７は、その診断結果に該当するかを判断する際において、連関度が高い栄養素のウェートをより高く、また連関度が低い栄養素のウェートをより低く参照することとなる。仮に上述の例において「エネルギー」が連関度６５％、「鉄」が連関度９４％、「亜鉛」が連関度５９％、「銅」が連関度８３％等のように設定され、何れも乖離傾向が負（即ち、差分値がマイナス）の場合、この「鉄」の差分値のマイナス分が多いほど、診断結果「鉄不足」に該当する可能性が高くなる。この診断結果「鉄不足」に該当するか否かの判断は、この「鉄」以外の「エネルギー」、「亜鉛」、「銅」の差分値並びにその正負をも参照するが重み付けが低いことから、「鉄」の差分値ほど判断のウェートは、高くない。
【００６３】
他の栄養素との関係は、例えば鉄が＋の差分値となっているため鉄が摂取過多となっている場合であっても、鉄分を消化する他の栄養素も多く含まれている場合は、結果として人体に吸収される鉄の量は少なくなる。このため、鉄分を消化する他の栄養素の量によっては、鉄不足の診断結果とは連関性が低いものと判断する場合もある。鉄分を消化する他の栄養素と、「鉄」のそれぞれ乖離傾向の連関度の正負をそれに見合うように設定しておくことで、そのような判断を行うことが可能となる。
【００６４】
また一の栄養素が複数の診断結果と第１連関性が高くなるように設定されていてもよいし、一の診断結果が複数の栄養素との間で第１連関性が高くなるように設定されていてもよい。
【００６５】
他の診断結果（野菜不足、コレステロール多い、成人病のおそれ等）についても同様に乖離傾向と予め類型化された診断結果との第１連関性を参照しつつ判断を行う。そして、今回分析した乖離傾向が、いかなる診断結果と連関性が高いかを判別する。この連関性が高いか否かの判断は、診断結果毎に設定された閾値を超えたか否かに基づいて絶対評価する場合に限定されるものではなく、相対評価するものであってもよい。かかる場合には、例えば各診断結果の中で、分析した乖離度との連関度が高いものを上から１以上選択するようにしてもよい。
【００６６】
このようにして乖離傾向の差分値及び正負を連関度で重み付けすることを栄養素毎に行い、例えばその栄養素毎に行った重み付け後の値の総合計を求めて、所定の閾値を超えている場合に、その診断結果に該当するものと判断し、所定の閾値以下の場合にはその診断結果に該当しないものと判断するようにしてもよい。また、これ以外には、栄養素の乖離傾向の差分値及び正負について、周知の演算式に代入して演算を行い、その演算結果の数値に基づいて連関性の高低を判別するようにしてもよい。
【００６７】
なお、今回分析した乖離傾向と連関性の高い診断結果は、１つを選択する場合に限定されるものではなく、２以上選択するものであってもよい。つまり、一回の探索で「コレステロール多い」、「糖尿病のおそれ」の２つが選択される場合もある。
【００６８】
次に探索部２７は、この連関性の高いものと判断した診断結果からサプリメントを探索する。この診断結果の連関性が高いか否かの判断は、２値で、換言すれば真偽で表されるものであってもよいし、３段階以上で判断されるものであってもよい。
【００６９】
図６は、探索した１以上の診断結果と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する例を示している。このサプリメントの探索は、左列に配列している、探索した１以上の診断結果と、右列に配列しているサプリメントとの連関性（以下、第２連関性という。）を参照しながら行う。この第２連関性は、各サプリメントが、診断結果とどの程度連関しているかの度合を示すものであり、いわゆるニューラルネットワークで構成されていてもよい。サプリメントＡについては、野菜不足、コレステロール多い、の第２連関性が規定されている。この第２連関性は、単に連関しているか否かの２値で定義されていてもよいし、アナログ的な表現方法で定義されていていてもよい。第２連関性のアナログ的な表現方法としては、サプリメントＡに対して野菜不足が８４％、コレステロール多いが、６０％、鉄不足が３５％、糖尿病のおそれが多いが２６％等のように連関度が定量的に規定されていてもよい。仮に探索部２７が人工知能により制御されるものである場合に、これら連関度がいわゆる教師あり学習を行う場合における重み付け係数となる。
【００７０】
探索部２７は、このような第２連関性を参照し、サプリメントを探索していくこととなる。例えば、探索した診断結果が鉄不足である場合、第２連関性を参照した場合、その「鉄不足」と連関性の高いのはサプリメントＥである。このため、探索すべきサプリメントとしてサプリメントＥを探索解として選択することとなる。
【００７１】
また例えば、探索した診断結果が野菜不足である場合、第２連関性を参照した場合、その「野菜不足」と連関性の高いのはサプリメントＡである。このため、探索すべきサプリメントとしてサプリメントＡを探索解として選択することとなる。また、探索した診断結果が「野菜不足」、「コレステロール多い」、「糖尿病のおそれが多い」の３つである場合、これらに何れも効き目のあるサプリメントとして、サプリメントＢが第２連関性が高いため、当該サプリメントＢを探索解としてもよい。
【００７２】
また、探索した診断結果が「糖尿病のおそれが多い」である場合、第２連関性を参照した場合に、「糖尿病のおそれが多い」と連関性が高いサプリメントＢ、Ｃ、Ｅの２つを探索するようにしてもよいし、連関度（重み付け係数）が定量的に規定されている場合は、その連関度の高い方を探索するようにしてもよい。仮にサプリメントＣがサプリメントＥよりも連関度が低い場合であっても、予め規定したルールに基づいて連関度の低いサプリメントＣを探索解として選択する場合もあり得る。ここでいう予め規定したルールとは、図５に示すある栄養素の乖離傾向の差分値や正負を参照し、これが所定の傾向又は所定の値を超えている場合には、サプリメントＣを探索解とするようにしてもよいし、ある栄養素の乖離傾向の差分値や正負を重み付けして連関度に反映させるようにしてもよい。このようにして第２連関性は、サプリメントと診断結果の連関性のみを規定する場合に限定されるものではなく、更に乖離傾向との関係を連関性に反映させるようにしてもよい。
【００７３】
また、連関度（重み付け係数）が定量的に規定されている場合において、これに基づいた教師あり学習を介して判断する場合の例として、診断結果「野菜不足」、「コレステロール多い」、「糖尿病のおそれが多い」に対するサプリメントＢの第２連関性を挙げる。即ち、「野菜不足」の連関度が５５％、「コレステロール多い」の連関度が８９％、「糖尿病のおそれが多い」の連関度が２３％である場合、「野菜不足」に該当している場合には、よりサプリメントＢが探索される可能性が高くなる。一方、「野菜不足」に該当していない場合には、他の「コレステロール多い」、「糖尿病のおそれが多い」が該当している場合であっても、サプリメントＢが探索される可能性が低くなる。
【００７４】
このようにして診断結果を連関度で重み付けすることを診断結果毎に行い、例えばその診断結果毎に行った重み付け後の値の総合計を求めて、総合計が所定の閾値を超えている場合に、そのサプリメントに該当するものと判断し、総合計が所定の閾値以下の場合にはそのサプリメントに該当しないものと判断するようにしてもよい。また、これ以外には、診断結果について、周知の演算式に代入して演算を行い、その演算結果の数値に基づいてそのサプリメントに該当するか否か判断するようにしてもよい。
【００７５】
上述した例では、あくまで診断結果に該当するか否かの２値で表される場合を例にとり説明をした。診断結果が３段階以上で表現される場合においても同様に、判断されるものであってもよい。かかる場合において、３段階以上でランキングされた診断結果のランクと、この連関度とを考慮してサプリメントを決定するようにしてもよい。
【００７６】
また、第２連関性を参照した探索の結果、各サプリメントに該当するか否かの２値で判断される場合に限定されるものではなく、該当するサプリメントの量についても探索されるものであってもよい。係る場合には、第２連関性と各サプリメントの量について予め教師データとして取得しておき、これに基づいて単にサプリメントに該当するか否かのみならず、具体的なサプリメントの量に至るまでを探索することとなる。
【００７７】
また探索部２７は、乖離傾向から第１連関性を介して診断結果を探索し、診断結果から第２連関性を介してサプリメントを探索する場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。つまり図７に示すように、診断結果を探索することなく、乖離傾向から直接サプリメントを探索するようにしてもよい。即ち、第１連関性がそのまま第２連関性に繋がることとなる。これらを総称して、連関性と定義する。実際の探索方法は、第１連関性、第２連関性に基づく場合と同様であるが、その都度診断結果を求めることなくストレートにサプリメントを探索する。
【００７８】
即ち、この探索部２７は、このような連関性を参照し、分析した乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索することとなる。この探索されたサプリメントは、飲食店において実際に顧客が飲食した飲食物に基づき、不足している栄養素や過剰な栄養素を分析した診断結果に基づき、当該顧客が摂取すべき最適なサプリメントにあたるものである。探索部２７により探索されたサプリメントの種類、量に関する各種情報を、以下、サプリメント情報という。探索部２７は、このサプリメント情報を生成した上でこれを制御部２４による制御の下、記憶部２８へ記憶させると共に、店内通信部２６を介して店舗用ＰＯＳに送信する。
【００７９】
店舗用ＰＯＳ７は、この店内通信部２６を介してサプリメント情報を受信する。この店舗ＰＯＳ７は、受診したサプリメント情報に基づいて、その顧客が補充すべきサプリメントの情報を記述したレシートを印刷する。
【００８０】
顧客は、飲食店における飲食後、図１に示す矢印に示す経路で帰ることとなるが、店舗ＰＯＳ７にて清算を行うこととなる。このとき、この摂取すべきサプリメントが印刷されたレシートを受け取ることができ、顧客は、受け取ったレシートに記載されているサプリメント情報を見て、自らが摂取すべきサプリメントの種類、量を理解することができる。
【００８１】
レシートを受け取った顧客は、サプリメント自動販売機８に行き、レシートに記載されているサプリメントを購入する。これにより、顧客は飲食店内にて、自らが摂取すべきサプリメントを入手することが可能となる。このときレシートに、摂取すべきサプリメントに応じたバーコードを印刷しておき、当該バーコードをサプリメント自動販売機８に実装されたバーコードリーダーに読み込ませることで、その摂取すべきサプリメントを搬出するようにしてもよい。また、そのバーコードリーダーの代替として、ＩＣタグをレシートに印刷し、そのＩＣタグに摂取すべきサプリメント情報を記憶させ、これをサプリメント自動販売機８側において読み取らせるようにしてもよい。また店舗ＰＯＳ７から顧客の所持する携帯端末にサプリメント情報を送信した場合には、この携帯端末とサプリメント自動販売機８との間で無線通信をすることにより、サプリメント自動販売機８側にサプリメント情報を送信するようにしてもよい。
【００８２】
また店舗用ＰＯＳ７は、顧客が摂取すべきサプリメントの詳細を通知する代わりに、これをサプリメント自動販売機８に送信するようにした場合、顧客は、サプリメント自動販売機８に進むことで、自らが摂取すべきサプリメントが自動的に搬出されることとなる。
【００８３】
なお、このサプリメント自動販売機８を載置する代わりに、店内にて店員がサプリメントを販売するようにしてもよい。かかる場合には、顧客がレシートを店員に見せることで店員がいかなるサプリメントを販売すればよいか理解することができる。或いは顧客がレシートに記載されているサプリメントの種類、量を店員に告げることで、これを購入するようにしてもよい。
【００８４】
また、このサプリメントの提供、販売は、顧客が帰る段階で行う場合に限定されるものではない。少なくとも注文情報を得ることができれば、その顧客にとって最適なサプリメントを選択することができるため、顧客によるメニューオーダー時にサプリメントを配布するようにしてもよい。このとき、探索したサプリメントを配布する代わりに、飲食物にサプリメントと同一の成分を混合して顧客に給仕するようにしてもよい。
【００８５】
このとき、顧客によるメニューオーダー時にサプリメントを配布する代わりに、顧客の所有するスマートフォンや携帯端末にサプリメント情報を送信し、或いは伝票にサプリメント情報が記載された伝票を顧客に渡し、顧客は店内にあるサプリメント販売所、又はサプリメントを自由に取ることができる、いわゆるサプリメントバーに行き、所望のサプリメントを得るようにしてもよい。図８に示すようにサプリメント情報として、不足している栄養素と、補充すべきサプリメントからなるサプリメント情報が記載された伝票１１９を顧客に渡し、顧客はその伝票に記載されているサプリメント情報を確認し、図８に示すように補充すべきサプリメント１２１をサプリメントバー１２０から自由に選んで取得することとなる。
【００８６】
また、注文端末３は、セルフオーダー端末で構成される場合、このセルフオーダー端末の画面上に探索したサプリメント情報を表示するようにしてもよい。顧客は、このセルフオーダー端末の画面上の表示から自ら摂取すべきサプリメントを知ることができ、例えば店内にあるサプリメントバーにて所望のサプリメントを得ることが可能となる。
【００８７】
このようにして、本発明を適用したサプリメント探索システムでは、レストランや居酒屋等の飲食店において、顧客に好きなものを好きなだけ食べてもらう一方、その飲食した飲食物の栄養素を分析することで、摂取しすぎた塩分や脂肪、カロリーを消費しつつ、足りない栄養素を補充することができる。その結果、顧客には、飲食店にて飲食する際に、味覚の面で満足感を満たすと共に健康面も両立させることができる。しかも、１回の飲食の都度、このような栄養素の分析、最適なサプリメントの探索並びにその顧客への通知を行うことができる。このため、顧客は、飲食店において好きなものを好きなだけ食べた後、自身の健康状態や不足している栄養素、過剰な栄養素が何であるかを自己分析した上で、摂取すべき最適なサプリメントの成分が何であるかを食事の都度検討する必要も無くなる。またこのような味覚の面で満足感を満たすと共に健康面も両立させるサービスを提供する飲食店も他店との差別化を図ることで売上を向上させることが可能となる。
【００８８】
なお、本発明では、更に図９に示すように、類型化された診断結果及び属性情報と、補充すべきサプリメントの種類との第２連関性を取得するようにしてもよい。この属性情報とは、例えば顧客の年齢、性別、職業、国籍、住所といった一般的な個人情報のみならず、その顧客に関する身体、精神、持病に関する情報として、肥満体形、痩せ型、妊娠中、ダイエット中、高血圧、糖尿病、虚弱体質、お酒に弱い、不整脈等を含むものである。またこの属性情報は、その飲食をする時点における体調として、頭痛、胃腸の調子が良くない、欝状態、風邪気味等を含むものであってもよいし、疲労度や体温、血圧等のデータが含まれるものであってもよい。このような属性情報は、来店時に顧客又は店員が操作部２５を介して入力するようにしてもよいし、顧客が事前に携帯端末やＰＣを介して入力した属性情報を公衆通信網４を介して取得するようにしてもよい。
【００８９】
属性情報は、診断結果と互いに関係しあって、サプリメントと連関性が設定される場合が多い。診断結果が「脂肪多い」である場合には、脂肪を分解する上で最も威力を発揮し得るものがサプリメントＡであるとした場合、更に肥満体形である顧客は、サプリメントＡが高い確率を以って選択されるようにするために、この「肥満体形」と「サプリメントＡ」との第２連関性が高くなるように設定されていることが好ましいといえる。同じく高血圧の顧客については、高血圧に効き目のあるサプリメントが高い確率を持って選択されるように第２連関性が設定されている。これ以外に、男女別、年齢等、あらゆる属性情報に応じて最適なサプリメントが選択される可能性が高くなるように第２連関性が設定されていてもよい。その結果、男女別、年齢別に合わせた最適なサプリメントを選択することができる。
【００９０】
このように第２連関性が、診断結果に加え、属性情報が含められていることで、顧客の健康状態や体調、持病等を考慮しつつ、その飲食において摂取した栄養素との関係で最適なサプリメントを探索することが可能となる。
【００９１】
また、この属性情報が入力された場合には、上述した第２連関性に含める以外に、当該属性情報を栄養素の摂取量の理想値に反映させるようにしてもよい。即ち、属性情報が「肥満体形」である場合、例えば図５の「脂質」の理想値が低めになるように改変する。これにより、実際に摂取した脂質が理想値よりも高めに乖離するケースが多くなり、脂質を摂取し過ぎによる診断結果として例えば「脂肪多い」が選ばれやすくなり、これと第２連関性の高いサプリメントが選ばれやすくなる。
【００９２】
また本発明によれば、探索部２７が人工知能により制御される場合には、この第１連関性、第２連関性を学習により更新するようにしてもよい。上述したように、診断結果は、第１連関性に基づく教師あり学習により、またサプリメントは、第２連関性による教師あり学習に基づいて探索されるものである。このような第１連関性、第２連関性につき、サプリメント摂取者の評価が反映された評価データをそれぞれ反映させるようにしてもよい。この評価データは、サプリメントにつき、各種官能基センサを介して検出されたデータや、体温、血圧、血液、体重、心電図等の身体の一時的又は長期的な検査データ等も含まれる。
【００９３】
ここでいう評価データは、実際に飲食店にて飲食をし、更に本発明を適用したサプリメント探索システム１により通知されたサプリメントを摂取した顧客による感想や口コミ等が反映されたデータである。この評価データは、サプリメント探索システム１により通知されたサプリメントを摂取した顧客が、「体調が良くなった」、「体重が低下した」、「夜ぐっすり眠れるようになった」、「朝の目覚めが爽快だった」、「肩こりが治った」という肯定的な評価もあれば、「体調が良くならない」、「体重が増加した」、「不眠症が治らない」、「吐き気がする」等の否定的な評価も含まれる。
【００９４】
また評価データが身体の一時的又は長期的な検査データである場合には、血液検査の結果、コレステロール値が所定の閾値以上の場合は否定的な評価とし、所定の閾値未満の場合は肯定的な評価とするようにしてもよい。また体重の増加分が所定の閾値以上の場合は否定的な評価とし、所定の閾値未満の場合は肯定的な評価とするようにしてもよい。
【００９５】
評価データは、例えば飲食店が実施するアンケート調査や、インターネット上のサイトへの書き込み、Twitter（登録商標）、ＬＩＮＥ（登録商標）等の書き込み等から公衆通信網４を介して取得するようにしてもよい。アンケート調査に基づく評価データは、アンケート票に基づいて店員が操作部２５を介して入力されることとなり、公衆通信網４からの評価データは、通信Ｉ／Ｆ２９を介して取得することとなる。
【００９６】
ちなみに、この評価データは、感想等を述べた顧客がその飲食店にて飲食した飲食物が少なくともサプリメント探索システム１側において特定できることが前提となる。アンケート調査では、アンケート票に顧客の氏名又はテーブルナンバーを書いてもらえば、そのテーブルナンバーを介して容易に特定ができる。また公衆通信網４から評価データを取得する場合には、同じくテーブルナンバー、氏名、又はその飲食店が会員制である場合は会員番号等を介して特定することが可能となる。
【００９７】
探索部２７は、このような評価データを取得し、これを解析する。この解析は、一般的な周知のテキストマイニング技術に基づくものであってもよい。テキストマイニング技術を介して、肯定的な評価か、否定的な評価かを特定することとなる。
【００９８】
探索部２７は、評価データの発信元、生成元となる顧客の飲食物から、記憶部２８に記憶されている注文情報を参照することで、当該顧客が摂取した栄養素を特定するとともに、上述した探索を通じて、第１連関性、第２連関性の何れの連関度を介して、いかなるサプリメントが探索されたかを特定する。また、その特定した評価データが肯定的か、否定的かを判別する。
【００９９】
仮にこの特定した評価データが肯定的であれば、探索部２７により探索して顧客に通知したサプリメントが顧客にとって適切であったことが分かる。かかる場合に、探索部２７は、この第１連関性、第２連関性の連関度につき、特に何もしないか、或いは実際にそのサプリメントを提案するに当たり、当該サプリメントに帰結する矢印で結ばれる連関度を高くするように更新する。図５、６の例でいえば、診断結果が「糖尿病の恐れが高い」であり、選択したサプリメントがサプリメントＥであった結果、実際にサプリメントＥを摂取した顧客から肯定的な評価データを得た場合は、第２連関性において、このサプリメントＥと「糖尿病の恐れが高い」との連関度をより高くし、また第１連関性において「糖尿病の恐れが高い」に繋がる栄養素の連関度を高くするように更新を行う。
【０１００】
仮にこの特定した評価データが否定的であれば、探索部２７により探索して顧客に通知したサプリメントが顧客にとって不適切であったことが分かる。かかる場合に、探索部２７は、この第１連関性、第２連関性の連関度につき、実際にそのサプリメントを提案するに当たり、当該サプリメントに帰結する矢印で結ばれる連関度を低くするように更新する。図５、６の例でいえば、診断結果が「野菜不足」であり、選択したサプリメントがサプリメントＢであった結果、実際にサプリメントＢを摂取した顧客から否定的な評価データを得た場合は、第２連関性において、このサプリメントＢと「野菜不足」との連関度をより低くし、また第１連関性において「野菜不足」に繋がる栄養素の連関度を低くするように更新を行う。
【０１０１】
人工知能による制御される探索部２７は、このようにして評価データに基づいて第１連関性、第２連関性を更新することで学習を行う。このような学習を繰り返し行うことにより、第１連関性、第２連関性が、より顧客にとって適切なサプリメントが選ばれるように適正化させることが可能となる。
【０１０２】
なお、上述した実施の形態においては、評価データが肯定的か、否定的かの２段階によってランク付けされ、これに応じて第１連関性、第２連関性の連関度を変化させる場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。例えば、この評価データが３段階以上にランク付けされ、その３段階以上のランクに応じて第１連関性、第２連関性を変化させるようにしてもよい。
【０１０３】
上述の実施の形態においては、選択するサプリメントが何れも複数の成分を含むいわゆる混合型サプリメントとする場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。図１０に示すように単一の成分からなるサプリメントを選択するようにしてもよい。かかる場合においても同様に単一成分からなるサプリメントとして例えば、ビタミンＣ、コラーゲン、カルニチン、ミネラル、コエンザイム等があるものとし、これらと診断結果についての第２連関性を予め取得しておく。そして、実際に顧客が摂取した飲食物の栄養素から特定された診断結果から、この第２連関性に基づき、単一成分からなるサプリメントを選択することとなる。そして、評価データに基づき、この第２連関性が更新されていくこととなる。
【０１０４】
また、図示はされていないが、診断結果が「食欲を減らし、カロリーの過剰摂取を抑える」であれば、第２連関性において、テアニン、ギャバ、マテエキス等が連関度が高いものとされている。また診断結果が「腸における糖の吸収を阻害する」であれば、第２連関性においてギムネマ、サラシア等が連関度が高いものとされている。診断結果が「腸における脂肪の吸収を阻害する」であれば、第２連関性において「キトサン、サポニン」が連関度が高いものとされている。診断結果が「脂肪排泄を促進する」であれば、第２連関性において「レシチン」が連関度が高いものとされている。
【０１０５】
同様に図１１に示すように、診断結果を探索することなく、乖離傾向から直接サプリメントを探索する場合においても、単一の成分からなるサプリメントを選択するようにしてもよいことは勿論である。
【０１０６】
また上述のサプリメントバーやサプリメント自動販売機８を通じて顧客にサプリメントを提供する際においても同様にこの選択された単一成分からなるサプリメントを提供するようにしてもよい。
【０１０７】
また、上述した実施の形態では、サプリメントの探索を、全て店内に設置された中央制御端末２内の探索部２７が行う場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。このような中央制御端末２と同様の構成要素からなる本部システム６内において、サプリメントの探索を行い、これを公衆通信網４を介して中央制御端末２が取得して顧客又は店員に通知するようにしてもよい。またこの探索部２７で行うサプリメントの探索は、その他公衆通信網４に連結する何れの電子機器を介して行われるものであってもよいし、クラウド側においてこれらの処理を全て行うようにしてもよい。
【０１０８】
また、注文情報やサプリメント情報、第１連関性、第２連関性等の記憶も記憶部２８にて行う場合に限定されるものではなく、サーバ５に記憶させるようにしてもよい。そして、このサーバ５に記憶されている第１連関性、第２連関性を、公衆通信網４を介して接続されている他の飲食店内にある他の中央制御端末２におけるサプリメント探索に利用するようにしてもよい。
【０１０９】
更に本発明によれば、テイクアウトの場合も同様に適用することができる。かかる場合には、注文情報の入力により、上述した探索を通じて最適なサプリメントを即座に選択することができ、上述と同様の方法で顧客にそれを通知することができる。このとき、テイクアウトの弁当の栄養素や過不足の栄養素、顧客が摂取すべきサプリメントの種類を、顧客の所持する携帯端末やスマートフォン等に転送するようにしてもよい。顧客は、係る情報に基づいて店内のサプリメントバーでサプリを購入するようにしてもよい。
【０１１０】
本発明によれば、デリバリーや出前型の飲食物の提供も同様に適用することができる。かかる場合においても、注文端末３を介して注文情報が生成され、実際の飲食物の配達時において、選択されたサプリメント情報を領収書や、納品書等に添付するようにしてもよいし、そのサプリメントも一緒に配達するようにしてもよい。
【０１１１】
またデリバリー型の飲食物の提供において、顧客の携帯端末等から公衆通信網４を介して直接的に飲食物がオーダーされた場合には、これを中央制御端末２が受信し、上述のアルゴリズムに基づいてサプリメントを選択するようにしてもよい。
【０１１２】
また、本発明では、注文情報やサプリメント情報を記憶部２８やサーバ５に記憶させておき、週単位、月単位等の期間単位での管理データを顧客毎に管理するようにしてもよい。上述した例では一回の飲食単位で、最適なサプリメントを選択したが、週単位、月単位等の期間単位で最適なサプリメントを選択することも可能となる。
【０１１３】
また、本発明によれば、回転寿司店や居酒屋のように、顧客席にセルフオーダー式の注文端末３が設置され、顧客がこの注文端末３に直接オーダーを入力する場合において、追加オーダー毎に過不足の栄養素、並びにそれに対して摂取すべきサプリメントを表示するようにしてもよい。また、この注文端末３に表示されている過不足の栄養素やサプリメント情報を顧客の携帯端末やスマートフォン等に転送するようにしてもよい。
【０１１４】
また、複数の顧客が同一のテーブルで飲食する場合は、その注文情報もテーブル単位で管理されることとなるが、顧客個人毎に摂取した栄養素、過不足の栄養素、摂取すべきサプリメントを表示するようにしてもよい。また注文情報を構成するオーダー毎に摂取した栄養素、過不足の栄養素、摂取すべきサプリメントを表示するようにしてもよい。
【０１１５】
更に本発明によれば、飲食店にて飲食を行う前に摂取した飲食物の情報を、顧客の携帯端末から中央制御端末２に対して送信するようにしてもよい。このような情報を受信した中央制御端末２は、顧客が摂取した栄養素を集計する際において、例えば事前に摂取した朝食等の飲食物の栄養素のデータも加えるようにしてもよい。この事前に摂取した飲食物の栄養素データは、その飲食物の名称を取得することで、これに見合う栄養素のデータを中央制御端末２内の記憶部２８に記憶されている中から読み出すようにしてもよいし、公衆通信網４を介して取得するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１６】
１  サプリメント探索システム
２  中央制御端末
３  注文端末
４  公衆通信網
５  サーバ
６  本部システム
７  店舗用ＰＯＳシステム
８  サプリメント自動販売機
９  厨房通知部
２１  内部バス
２３  表示部
２４  制御部
２５  操作部
２６  店内通信部
２７  探索部
２８  記憶部
【図１】
2017191579.tif 000003
【図２】
2017191579.tif 000004
【図３】
2017191579.tif 000005
【図４】
2017191579.tif 000006
【図５】
2017191579.tif 000007
【図６】
2017191579.tif 000008
【図７】
2017191579.tif 000009
【図８】
2017191579.tif 000010
【図９】
2017191579.tif 000011
【図１０】
2017191579.tif 000012
【図１１】
2017191579.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成28年8月24日(2016.8.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、
上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、
上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースと、
上記連関サプリメントデータベースに記憶されている連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするサプリメント探索システム。
【請求項２】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、
上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、
上記分析手段により分析された乖離傾向と予め類型化された診断結果との３段階以上の連関度を含む第１連関性、並びに上記類型化された診断結果と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む第２連関性が記憶されている連関サプリメントデータベースと、
上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第１連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向と連関性の高い１以上の診断結果を探索すると共に、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするサプリメント探索システム。
【請求項３】
複数種のサプリメントが収容されている自動販売機を備え、
上記自動販売機は、上記探索手段により探索されたサプリメントに関する情報を取得し、当該情報に基づいてその探索されたサプリメントを搬出すること
を特徴とする請求項１又は２記載のサプリメント探索システム。
【請求項４】
上記探索手段は、人工知能により制御されること
を特徴とする請求項１〜３のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項５】
サプリメントの評価結果が反映された評価データを抽出する評価データ抽出手段を更に備え、
上記探索手段を制御する人工知能は、上記評価データ抽出手段により抽出された評価データを上記各連関性に反映させること
を特徴とする請求項４記載のサプリメント探索システム。
【請求項６】
上記探索手段により探索されたサプリメントを表示し、印刷し、又は顧客の携帯端末に送信するサプリメント通知手段を更に備えること
を特徴とする請求項１〜５のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項７】
顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、
上記分析手段は、上記属性情報入力手段により入力された属性情報を栄養素の摂取量の理想値に反映させること
を特徴とする請求項１〜６のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項８】
顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、
上記連関サプリメントデータベースは、上記類型化された診断結果及び属性情報と、補充すべきサプリメントの種類との第２連関性が記憶され、
上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果及び上記属性情報入力手段により入力された属性情報と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする請求項２記載のサプリメント探索システム。
【請求項９】
飲食物のオーダーが入力される注文端末を更に備え、
上記集計手段は、上記注文端末を介して入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した摂取量を集計すること
を特徴とする請求項１〜７のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項１０】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計ステップと、
上記集計ステップにより集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析ステップと、
上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースに記憶されている連関性を参照し、上記分析ステップにより分析した乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索ステップとを有すること
を特徴とするサプリメント探索方法。
【請求項１１】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計ステップと、
上記集計ステップにより集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析ステップと、
上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースに記憶されている連関性を参照し、上記分析ステップにより分析した乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とするサプリメント探索プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
第１発明に係るサプリメント探索システムは、入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースと、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
第２発明に係るサプリメント探索システムは、入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、上記分析手段により分析された乖離傾向と予め類型化された診断結果との３段階以上の連関度を含む第１連関性、並びに上記類型化された診断結果と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む第２連関性が記憶されている連関サプリメントデータベースと、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第１連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向と連関性の高い１以上の診断結果を探索すると共に、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
第８発明に係るサプリメント探索システムは、第２発明において、顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、上記連関サプリメントデータベースは、上記類型化された診断結果及び属性情報と、補充すべきサプリメントの種類との第２連関性が記憶され、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果及び上記属性情報入力手段により入力された属性情報と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正書】
【提出日】平成29年1月12日(2017.1.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、
上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、
上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースと、
上記連関サプリメントデータベースに記憶されている上記連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするサプリメント探索システム。
【請求項２】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、
上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、
上記分析手段により分析された乖離傾向と予め類型化された診断結果との３段階以上の連関度を含む第１連関性、並びに上記類型化された診断結果と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む第２連関性が記憶されている連関サプリメントデータベースと、
上記連関サプリメントデータベースに記憶されている上記第１連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向と連関性の高い１以上の診断結果を探索すると共に、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている上記第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするサプリメント探索システム。
【請求項３】
複数種のサプリメントが収容されている自動販売機を備え、
上記自動販売機は、上記探索手段により探索されたサプリメントに関する情報を取得し、当該情報に基づいてその探索されたサプリメントを搬出すること
を特徴とする請求項１又は２記載のサプリメント探索システム。
【請求項４】
上記探索手段は、人工知能により制御されること
を特徴とする請求項１〜３のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項５】
サプリメントの評価結果が反映された評価データを抽出する評価データ抽出手段を更に備え、
上記探索手段を制御する人工知能は、上記評価データ抽出手段により抽出された評価データを上記各連関性に反映させること
を特徴とする請求項４記載のサプリメント探索システム。
【請求項６】
上記探索手段により探索されたサプリメントを表示し、印刷し、又は顧客の携帯端末に送信するサプリメント通知手段を更に備えること
を特徴とする請求項１〜５のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項７】
顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、
上記分析手段は、上記属性情報入力手段により入力された属性情報を栄養素の摂取量の理想値に反映させること
を特徴とする請求項１〜６のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項８】
顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、
上記連関サプリメントデータベースは、上記類型化された診断結果及び属性情報と、補充すべきサプリメントの種類との第２連関性が記憶され、
上記連関サプリメントデータベースに記憶されている上記第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果及び上記属性情報入力手段により入力された属性情報と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする請求項２記載のサプリメント探索システム。
【請求項９】
飲食物のオーダーが入力される注文端末を更に備え、
上記集計手段は、上記注文端末を介して入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した摂取量を集計すること
を特徴とする請求項１〜７のうち何れか１項記載のサプリメント探索システム。
【請求項１０】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計ステップと、
上記集計ステップにより集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析ステップと、
上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースに記憶されている上記連関性を参照し、上記分析ステップにより分析した乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索ステップとを有すること
を特徴とするサプリメント探索方法。
【請求項１１】
入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計ステップと、
上記集計ステップにより集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析ステップと、
上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースに記憶されている上記連関性を参照し、上記分析ステップにより分析した乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とするサプリメント探索プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
第１発明に係るサプリメント探索システムは、入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、上記乖離傾向と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む連関性が予め記憶されている連関サプリメントデータベースと、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている上記連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向に基づき、１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
第２発明に係るサプリメント探索システムは、入力された飲食物のオーダーに基づいて摂取した栄養素の摂取量を集計する集計手段と、上記集計手段により集計された摂取量の集計値と、予め取得してある摂取量の理想値との乖離傾向を分析する分析手段と、上記分析手段により分析された乖離傾向と予め類型化された診断結果との３段階以上の連関度を含む第１連関性、並びに上記類型化された診断結果と補充すべきサプリメントの種類との３段階以上の連関度を含む第２連関性が記憶されている連関サプリメントデータベースと、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている上記第１連関性を参照し、上記分析手段により分析された乖離傾向と連関性の高い１以上の診断結果を探索すると共に、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている上記第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
第８発明に係るサプリメント探索システムは、第２発明において、顧客の属性情報が入力される属性情報入力手段を更に備え、上記連関サプリメントデータベースは、上記類型化された診断結果及び属性情報と、補充すべきサプリメントの種類との第２連関性が記憶され、上記連関サプリメントデータベースに記憶されている上記第２連関性を参照し、その探索した１以上の診断結果及び上記属性情報入力手段により入力された属性情報と連関性の高い１以上のサプリメントを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。