(57)【要約】【課題】  多くのユーザーがモチベーションを維持することが可能なようにアドバイスを行うことを可能とさせる。【解決手段】  サーバ１０は、ユーザーから自身についてのユーザー情報を入力するユーザー情報入力部１２と、入力されたユーザー情報に基づいてユーザーに対するアドバイスの候補を生成するアドバイス候補生成部１３と、生成されたアドバイスの候補をサポーターに対して出力するアドバイス候補出力部１４と、出力されたアドバイスの候補に応じたアドバイスをサポーターから入力するアドバイス入力部１５と、入力されたアドバイスをユーザーに対して出力するアドバイス出力部１６とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アドバイスを受けるユーザーである被アドバイスユーザーから自身についてのユーザー情報を入力するユーザー情報入力手段と、
前記ユーザー情報入力手段によって入力されたユーザー情報に基づいて、前記被アドバイスユーザーに対するアドバイスの候補を生成するアドバイス候補生成手段と、
前記アドバイス候補生成手段によって生成されたアドバイスの候補を、アドバイスを行うユーザーであるアドバイスユーザーに対して出力するアドバイス候補出力手段と、
前記アドバイス候補出力手段によって出力されたアドバイスの候補に応じたアドバイスを、前記アドバイスユーザーから入力するアドバイス入力手段と、
前記アドバイス入力手段によって入力されたアドバイスを、前記被アドバイスユーザーに対して出力するアドバイス出力手段と、
を備えるアドバイス支援システム。
【請求項２】
前記ユーザー情報入力手段は、ユーザー情報としてテキストを入力して、
前記アドバイス候補生成手段は、前記ユーザー情報入力手段によって入力されたテキストから食べ物を示す情報を抽出して、抽出した情報に基づいてアドバイスの候補を生成する、請求項１に記載のアドバイス支援システム。
【請求項３】
前記アドバイス候補生成手段は、抽出した情報に基づいて栄養成分毎の量を算出して、算出した量に基づいてアドバイスの候補を生成する、請求項２に記載のアドバイス支援システム。
【請求項４】
前記ユーザー情報入力手段は、ユーザー情報としてユーザーの特徴を示す情報を入力する請求項１〜３の何れか一項に記載のアドバイス支援システム。
【請求項５】
前記アドバイス入力手段は、アドバイスの候補に対して修正が行われたアドバイスを入力し、
前記アドバイス候補生成手段は、アドバイスの候補の生成以前に前記アドバイス入力手段によって入力された前記修正が行われたアドバイスにも基づいて、当該アドバイスの候補を生成する、請求項１〜４の何れか一項に記載のアドバイス支援システム。
【請求項６】
前記アドバイス出力手段によって出力されたアドバイスに応じた被アドバイスユーザーからの応答を入力する応答入力手段を更に備え、
前記アドバイス候補生成手段は、アドバイスの候補の生成以前に前記応答入力手段によって入力された応答にも基づいて、当該アドバイスの候補を生成する、請求項１〜５の何れか一項に記載のアドバイス支援システム。
【請求項７】
アドバイス支援システムの動作方法であるアドバイス支援方法であって、
アドバイスを受けるユーザーである被アドバイスユーザーから自身についてのユーザー情報を入力するユーザー情報入力ステップと、
前記ユーザー情報入力ステップにおいて入力されたユーザー情報に基づいて、前記被アドバイスユーザーに対するアドバイスの候補を生成するアドバイス候補生成ステップと、
前記アドバイス候補生成ステップにおいて生成されたアドバイスの候補を、アドバイスを行うユーザーであるアドバイスユーザーに対して出力するアドバイス候補出力ステップと、
前記アドバイス候補出力ステップにおいて出力されたアドバイスの候補に応じたアドバイスを、前記アドバイスユーザーから入力するアドバイス入力ステップと、
前記アドバイス入力ステップにおいて入力されたアドバイスを、前記被アドバイスユーザーに対して出力するアドバイス出力ステップと、
を含むアドバイス支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザーに対する健康等についてのアドバイスを支援するアドバイス支援システム及びアドバイス支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に示されるように、従来から、ユーザーと管理栄養士とが、食事情報の共有やコメントのやり取りを通じてコミュニケーションを図るシステムが提案されている。このシステムを通じて、管理栄養士は、ユーザーに対して食事指導を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１９１４７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように、従来から、遠隔での栄養指導又は健康相談の仕組みは提供されている。しかしながら、栄養指導又は健康相談に従事可能な医師及び管理栄養士をはじめとした医療スタッフの数は限られている。そのため、それらの医療スタッフによって、アドバイスを必要とする大多数のユーザーにアドバイスを行うことは困難である。
【０００５】
大多数のユーザーにアドバイスを行うため、システムによる自動的なアドバイスを行うことが考えられる。しかしながら、システムによる自動的なアドバイスには、栄養指導等の本来の重要な要素であるコミュニケーションの要素が欠如しており、対人と比較した場合のモチベーション維持に対する効果は薄い。生活習慣の改善には、栄養指導のような指導技術も重要な要素の一つであるが、同時に健康的な生活を目指すユーザーにとって、健康的な生活を目指すためのモチベーション維持継続が最も大きな課題である。上述した従来の技術等をはじめとして、周囲からの励ましや、健康に関わるアドバイスを潤沢にもらえるような取り組みはこれまで行われていない。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、多くのユーザーがモチベーションを維持することが可能なようにアドバイスを行うことを可能とさせる管理システム及び管理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために、本発明に係るアドバイス支援システムは、アドバイスを受けるユーザーである被アドバイスユーザーから自身についてのユーザー情報を入力するユーザー情報入力手段と、ユーザー情報入力手段によって入力されたユーザー情報に基づいて、被アドバイスユーザーに対するアドバイスの候補を生成するアドバイス候補生成手段と、アドバイス候補生成手段によって生成されたアドバイスの候補を、アドバイスを行うユーザーであるアドバイスユーザーに対して出力するアドバイス候補出力手段と、アドバイス候補出力手段によって出力されたアドバイスの候補に応じたアドバイスを、アドバイスユーザーから入力するアドバイス入力手段と、アドバイス入力手段によって入力されたアドバイスを、被アドバイスユーザーに対して出力するアドバイス出力手段と、を備える。
【０００８】
本発明に係るアドバイス支援システムでは、アドバイスユーザーに対してアドバイスの候補を提示することができる。これにより、管理栄養士等の専門家でない一般のユーザーが、アドバイスユーザーとなることができる。これにより、ユーザー間のアドバイスを活性化することができる。即ち、本発明に係るアドバイス支援システムによれば、多くのユーザーがモチベーションを維持することが可能なようにアドバイスを行うことを可能とさせることができる。
【０００９】
ユーザー情報入力手段は、ユーザー情報としてテキストを入力して、アドバイス候補生成手段は、ユーザー情報入力手段によって入力されたテキストから食べ物を示す情報を抽出して、抽出した情報に基づいてアドバイスの候補を生成する、こととしてもよい。この構成によれば、ユーザー間において、例えば、ユーザーの食事に基づく適切なアドバイスが行われる。
【００１０】
アドバイス候補生成手段は、抽出した情報に基づいて栄養成分毎の量を算出して、算出した量に基づいてアドバイスの候補を生成する、こととしてもよい。この構成によれば、ユーザー間において、ユーザーの食事の栄養成分に基づく適切なアドバイスが行われる。
【００１１】
ユーザー情報入力手段は、ユーザー情報としてユーザーの特徴を示す情報を入力することとしてもよい。この構成によれば、ユーザー間において、例えば、ユーザーの性格に基づく適切なアドバイスが行われる。
【００１２】
アドバイス入力手段は、アドバイスの候補に対して修正が行われたアドバイスを入力し、アドバイス候補生成手段は、アドバイスの候補の生成以前にアドバイス入力手段によって入力された修正が行われたアドバイスにも基づいて、当該アドバイスの候補を生成する、こととしてもよい。この構成によれば、アドバイスユーザーにアドバイスの候補を修正可能とすると共に、修正されたアドバイスに応じて適切なアドバイスの候補を提示することができる。
【００１３】
アドバイス支援システムは、アドバイス出力手段によって出力されたアドバイスに応じた被アドバイスユーザーからの応答を入力する応答入力手段を更に備え、アドバイス候補生成手段は、アドバイスの候補の生成以前に応答入力手段によって入力された応答にも基づいて、当該アドバイスの候補を生成する、こととしてもよい。この構成によれば、被アドバイスユーザーからの応答に応じて適切なアドバイスの候補を提示することができる。
【００１４】
ところで、本発明は、上記のようにアドバイス支援システムの発明として記述できる他に、以下のようにアドバイス支援方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。
【００１５】
即ち、本発明に係るアドバイス支援方法は、アドバイス支援システムの動作方法であるアドバイス支援方法であって、アドバイスを受けるユーザーである被アドバイスユーザーから自身についてのユーザー情報を入力するユーザー情報入力ステップと、ユーザー情報入力ステップにおいて入力されたユーザー情報に基づいて、被アドバイスユーザーに対するアドバイスの候補を生成するアドバイス候補生成ステップと、アドバイス候補生成ステップにおいて生成されたアドバイスの候補を、アドバイスを行うユーザーであるアドバイスユーザーに対して出力するアドバイス候補出力ステップと、アドバイス候補出力ステップにおいて出力されたアドバイスの候補に応じたアドバイスを、アドバイスユーザーから入力するアドバイス入力ステップと、アドバイス入力ステップにおいて入力されたアドバイスを、被アドバイスユーザーに対して出力するアドバイス出力ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、管理栄養士等の専門家でない一般のユーザーが、アドバイスユーザーとなることができる。これにより、ユーザー間のアドバイスを活性化することができる。即ち、本発明によれば、多くのユーザーがモチベーションを維持することが可能なようにアドバイスを行うことを可能とさせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係るアドバイス支援システムであるサーバの構成を示す図である。
【図２】記憶部に記憶される情報を示す図である。
【図３】クライアント端末において表示される画面の例を示す図である。
【図４】クライアント端末において表示される画面の例を示す図である。
【図５】クライアント端末において表示される画面の例を示す図である。
【図６】学習データ及び送信アドバイス候補データの具体例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係るアドバイス支援システムであるサーバで、ユーザーからコメントが入力される際に実行される処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態に係るアドバイス支援システムであるサーバで、サポーターにアドバイスの候補が出力されると共にサポーターからアドバイスが入力される際に実行される処理を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態に係るアドバイス支援システムであるサーバで、ユーザーにアドバイスが出力される際に実行される処理を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施形態に係るアドバイス支援システムであるサーバで、アドバイスの候補が更新される際に実行される処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面と共に本発明に係るアドバイス支援システム及びアドバイス支援方法の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１９】
図１に、本実施形態に係るアドバイス支援システムであるサーバ１０を示す。サーバ１０は、ユーザーの健康に関する情報を管理する装置である。サーバ１０は、特に、ユーザーの健康に関する情報として、ユーザーの食事に関する情報を管理する。また、サーバ１０は、それ以外にも、運動に関する情報や、体重等のユーザーによって測定された情報を管理してもよい。ユーザーは、クライアント端末２０を用いて、サーバ１０にアクセスし、健康に関する情報をサーバ１０に登録する。ユーザーは、サーバ１０の機能を自身の健康管理に用いることができる。
【００２０】
サーバ１０を介して、ユーザーは、別のユーザーの情報を参照して当該別のユーザーに対して健康に関するアドバイスを行うことができる。具体的には、ユーザーは、別のユーザーに開示する自身についてのユーザー情報をサーバ１０に登録する。例えば、ユーザー情報として、ユーザーは、自身の食事内容を示すテキスト（文章）であるコメントをサーバ１０に登録する。ユーザーは、別のユーザーが登録したコメントを参照してコメントに応じたアドバイスを行う。例えば、あるユーザーが、「今日はラーメンと餃子を食べました。食べ過ぎでしょうか？」とのコメントを登録すると、別のユーザーがそのコメントに対して、「野菜を食べた方がいいですよ。炭水化物の摂りすぎには注意しましょう。明日から頑張りましょう！」といったアドバイスを行う。
【００２１】
本実施形態におけるサーバ１０では、別のユーザーにアドバイスを行う際にアドバイスの候補が提示される。従って、別のユーザーへのアドバイスを行う際に、必ずしも健康に関しての専門知識を必要としない。これにより、ユーザー間でのアドバイスが活発に行われる。これがユーザーのモチベーションとなり、サーバ１０の機能を用いた健康管理が継続的に行われる。
【００２２】
なお、サーバ１０では、サーバ１０に登録されている全てのユーザーを、アドバイスを受けるユーザーである被アドバイスユーザーとすることができる。あるいは、予め設定された一部のユーザーのみを被アドバイスユーザーとすることとしてもよい。また、サーバ１０では、サーバ１０に登録されている全てのユーザーを、アドバイスを行うユーザーであるアドバイスユーザーとすることができる。あるいは、予め設定された一部のユーザーのみをアドバイスユーザーとすることとしてもよい。本実施形態では、被アドバイスユーザーを単にユーザーと呼び、アドバイスユーザーをサポーター（アドバイスを行うことで別のユーザーをサポートする）と呼ぶ。
【００２３】
サーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリ、通信モジュール等のハードウェアを備えるＰＣ（Personal Computer）やサーバ装置等のコンピュータにより実現される。これらの構成要素がプログラム等によって動作することによって、後述するサーバ１０の機能が発揮される。なお、サーバ１０は、複数の装置からなるコンピュータシステムによって実現されていてもよい。
【００２４】
クライアント端末２０は、サーバ１０の機能を利用するための装置であり、ユーザーによって用いられる。クライアント端末２０は、サーバ１０との間で情報を送受信する機能及び情報の入出力を行う機能を有している。クライアント端末２０としては、従来のスマートフォン等のモバイル端末又はＰＣ等が用いられる。サーバ１０と、クライアント端末２０とは、インターネット等の通信網を介して、互いに情報の送受信を行うことができる。
【００２５】
引き続いて、本実施形態に係るサーバ１０の機能について説明する。図１に示すようにサーバ１０は、記憶部１１と、ユーザー情報入力部１２と、アドバイス候補生成部１３と、アドバイス候補出力部１４と、アドバイス入力部１５と、アドバイス出力部１６と、応答入力部１７とを備えて構成される。
【００２６】
記憶部１１は、サーバ１０における処理に必要となる情報を記憶する記憶手段である。記憶部１１によって記憶される情報を図２に示す。これらの情報がどのような情報であり、どのように利用されるかは後述する。
【００２７】
ユーザー情報入力部１２は、ユーザーから自身についてのユーザー情報を入力するユーザー情報入力手段である。ユーザー情報入力部１２は、ユーザー情報としてテキストを入力する。
【００２８】
当該テキストは、例えば、上述した自身の食事内容を示すテキスト（文章）であるコメントである。ユーザー情報入力部１２は、ユーザーのクライアント端末２０から送信されたコメントを受信することで入力する。クライアント端末２０からのコメントの送信は、ユーザーのクライアント端末２０への操作に応じて行われる。
【００２９】
例えば、ユーザーのクライアント端末２０がサーバ１０にアクセスすると、クライアント端末２０では、図３（ａ）に示すユーザートップ画面が表示される。当該ユーザートップ画面において、ユーザーの操作によって「入力する」と表示されたボタンＢ１が押下されると、図３（ｂ）に示すコメントを入力するための画面が表示される。この画面には、コメントを入力するためのフォームＦ１が設けられている。ユーザーの操作によって、フォームＦ１にコメントが入力されて、「保存する」と表示されたボタンＢ２が押下されると、コメントがクライアント端末２０からサーバ１０に送信される。また、この際、コメント以外の情報、例えば、食事した食べ物の画像等があわせて送信されてもよい。
【００３０】
各ユーザーには、ユーザーを特定するための情報であるユーザーＩＤが予め付与されている。なお、ユーザーＩＤは、サポーターを特定するための情報でもある。クライアント端末２０からサーバ１０にコメントが送信される際には、ユーザーＩＤとあわせて送信される。ユーザー情報入力部１２は、受信したコメントを図２（ａ）に示すアドバイス待ちデータとして記憶部１１に記憶させる。図２（ａ）に示すようにアドバイス待ちデータは、コメントＩＤ、ユーザーＩＤ及び投稿コメント等が対応付けられた情報である。コメントＩＤは、ユーザーから入力されたコメントを特定するための情報であり、例えば、ユーザー情報入力部１２が記憶部１１にアドバイス待ちデータを記憶させる際に付与する。ユーザーＩＤ及び投稿コメントは、クライアント端末２０から受信されたユーザーＩＤ及びコメントである。
【００３１】
ユーザー情報入力部１２は、ユーザー情報としてユーザーの特徴を示す情報を入力する。ユーザーの特徴を示す情報は、例えば、アドバイスに係るユーザーの性格を示す情報である。具体的には、「厳しいアドバイスを好む」、あるいは「優しいコメントを好む」等の情報である。ユーザーの特徴を示す情報も、アドバイスに用いられる。
【００３２】
ユーザー情報入力部１２は、アドバイス対象のコメントに先立って、ユーザーの性格を示す情報である性格名を入力する。例えば、ユーザー情報入力部１２は、ユーザーがサーバ１０に登録される際のアンケートに基づいて、当該ユーザーの性格を判定して性格名を入力する。あるいは、ユーザー情報入力部１２は、クライアント端末２０から送信された性格名を受信して性格名を入力してもよい。ユーザー情報入力部１２は、入力した性格名をユーザーＩＤに対応付けて記憶部１１に記憶させる。
【００３３】
アドバイス候補生成部１３は、ユーザー情報入力部１２によって入力されたユーザー情報に基づいて、ユーザーに対するアドバイスの候補を生成するアドバイス候補生成手段である。アドバイスの候補は、以下のように、３つのアドバイス区分毎に生成される。
【００３４】
１つ目のアドバイス区分であるユーザーが食べた料理に応じたアドバイス（料理別アドバイス）の候補は、以下のように生成される。アドバイス候補生成部１３は、ユーザー情報入力部１２によって入力されたコメントから食べ物を示す情報を抽出して、抽出した情報に基づいてアドバイスの候補を生成する。具体的には、アドバイス候補生成部１３は、ユーザー情報入力部１２によって入力されて記憶部１１に記憶されたアドバイス待ちデータを、記憶部１１から読み出す。
【００３５】
アドバイス候補生成部１３は、アドバイス待ちデータに含まれるコメントから料理（食べ物の種別）を示す記載である料理名を抽出する。例えば、アドバイス候補生成部１３は、コメントに対して形態素解析を行う。コメントが「今日はラーメンと餃子を食べました」というものであれば、形態素解析によって「今日」「は」「ラーメン」「と」「餃子」「を」「食べ」「ました」という形態素が得られる。得られた形態素と、料理名とを比較して、形態素が料理名と一致していたら、当該料理名を抽出する。上記の例では、「ラーメン」及び「餃子」が料理名として抽出される。料理名は、予め記憶部１１に記憶されている。例えば、図２（ｂ）に示す料理マスタの情報が料理毎に記憶されている。
【００３６】
図２（ｂ）に示すように料理マスタは、料理ＩＤ、料理名、料理区分、栄養成分及び優先順位が対応付けられた情報である。料理ＩＤは、当該料理を特定する情報である。料理名は、当該料理の名称である。料理区分は、当該料理の分類を示す情報である。例えば、「焼きおにぎり」との料理に対しては、「おにぎり」という料理区分となる。栄養成分は、当該料理の栄養成分毎の量を示す値である。栄養成分は、例えば、炭水化物、タンパク質、脂質等である。優先順位は、当該料理についての料理間での順位を示す情報である。例えば、アドバイスが有効な料理ほど高い優先順位が設定される。「ラーメン」と「ご飯」とを食べた場合、「ご飯」より「ラーメン」に対するアドバイスが有効であるため、「ラーメン」の優先順位が高く設定される。料理マスタの情報は、サーバ１０の管理者等によって、予め記憶部１１に記憶されている。
【００３７】
アドバイス候補生成部１３は、記憶部１１から料理マスタを読み出して、料理名の抽出に利用する。なお、形態素解析は、従来の方法を用いることができる。形態素解析において、料理名が１つの形態素として得られるように独自のカスタマイズを行うこととしてもよい。
【００３８】
記憶部１１には、料理名毎にアドバイス候補が予め記憶されている。例えば、図２（ｃ）に示す料理アドバイスデータの情報が料理名毎に記憶されている。図２（ｃ）に示すように料理アドバイスデータは、料理名及びアドバイス候補が対応付けられた情報である。アドバイス候補は、アドバイスの候補となるテキストである。料理アドバイスデータは、サーバ１０の管理者等によって、予めサーバ１０に記憶されている。但し、後述するように料理アドバイスデータは変更され得る。
【００３９】
アドバイス候補生成部１３は、料理アドバイスデータとして、抽出した料理名に対応付けられて記憶部１１に記憶されたアドバイス候補を読み出す。複数の料理名が抽出された場合には、そのうち優先順位が最も高い料理名に対応付けられたアドバイス候補を読み出す。上記の例では、「ラーメン」及び「餃子」が料理名として抽出されており、このうち高い優先順位を有する「ラーメン」に対応付けられたアドバイス候補「野菜を食べた方がいいですよ。」が読み出される。アドバイス候補は、１つの料理名に複数（例えば、４つ）対応付けられていてもよい。その場合、アドバイス候補生成部１３は、複数のアドバイス候補から一つのアドバイス候補をランダムで読み出す。読み出されたアドバイス候補が、料理別アドバイスの候補である。コメントから料理名が抽出されなかった場合には、アドバイスの候補の生成は行われない。あるいは、この場合には、料理を問わず汎用的なアドバイスの候補を生成することとしてもよい（以下の２つ目のアドバイス区分についても同様）。
【００４０】
２つ目のアドバイス区分であるユーザーが食事によって摂った栄養成分に応じたアドバイス（栄養成分別アドバイス）の候補は、以下のように生成される。アドバイス候補生成部１３は、抽出した情報に基づいて栄養成分毎の量を算出して、算出した量に基づいてアドバイスの候補を生成する。アドバイス候補生成部１３は、抽出した料理名の料理についての栄養成分毎の量を示す値を記憶部１１の料理マスタから読み出す。複数の料理名が抽出された場合には、アドバイス候補生成部１３は、栄養成分毎にそれらの値の和を取る。上記の例では、「ラーメン」の栄養成分の量の値と「餃子」の栄養成分の量の値との和が取られる。この値が、ユーザーが１食で摂った栄養成分の量であるとみなされる。
【００４１】
記憶部１１には、サーバ１０の管理者等によって、栄養成分毎の摂取目安の量を示す値が予め記憶されている（図示せず）。アドバイス候補生成部１３は、当該値を記憶部１１から読み出して、コメントに基づく栄養成分毎の値と、摂取目安の値とを比較する。なお、摂取目安の値は、ユーザーの性別や年齢等に応じた値であってもよい。アドバイス候補生成部１３は、コメントに基づく栄養成分の値が特徴的な栄養成分を、アドバイスの候補の生成に用いる栄養成分として選出する。例えば、アドバイス候補生成部１３は、それらの値が最も乖離している（例えば、摂取目安に対するコメントに基づく値の割合（％）が最も１（１００％）から離れている）栄養成分をアドバイスの候補の生成に用いるものとする。
【００４２】
記憶部１１には、栄養成分毎にアドバイス候補が予め記憶されている。例えば、図２（ｄ）に示す栄養成分アドバイスデータの情報が栄養成分毎に記憶されている。図２（ｄ）に示すように栄養成分アドバイスデータは、栄養成分名及びアドバイス候補が対応付けられた情報である。アドバイス候補は、アドバイスの候補となるテキストである。栄養成分アドバイスデータは、サーバ１０の管理者等によって、予めサーバ１０に記憶されている。但し、後述するように栄養成分アドバイスデータは変更され得る。栄養成分アドバイスデータのアドバイス候補は、当該栄養成分が過剰である場合、不足している場合毎に記憶されていてもよい。また、過剰又は不足の度合い毎にアドバイス候補が設けられていてもよい。
【００４３】
アドバイス候補生成部１３は、栄養成分アドバイスデータとして、特定した栄養成分に対応付けられて記憶部１１に記憶されたアドバイス候補を読み出す。上記の例では、「炭水化物」についてのアドバイス候補「炭水化物の摂りすぎには注意しましょう。」が読み出される。栄養成分に基づくアドバイス候補についても、料理名の場合と同様に複数のアドバイス候補から一つのアドバイス候補をランダムで読み出すこととしてもよい。読み出されたアドバイス候補が、栄養成分別アドバイスの候補である。
【００４４】
３つ目のアドバイス区分であるユーザーの性格に応じたアドバイス（性格別アドバイス）の候補は、以下のように生成される。アドバイス候補生成部１３は、アドバイス待ちデータに含まれるユーザーＩＤに対応付けられて記憶部１１に記憶されている性格名を読み出す。
【００４５】
記憶部１１には、ユーザーの性格毎にアドバイス候補が予め記憶されている。例えば、図２（ｅ）に示す性格アドバイスデータの情報がユーザーの性格毎に記憶されている。図２（ｅ）に示すように性格アドバイスデータは、性格名及びアドバイス候補が対応付けられた情報である。アドバイス候補は、アドバイスの候補となるテキストである。性格アドバイスデータは、サーバ１０の管理者等によって、予めサーバ１０に記憶されている。但し、後述するように性格アドバイスデータの情報は変更され得る。
【００４６】
アドバイス候補生成部１３は、性格アドバイスデータの情報として、読み出した性格名に対応付けられて記憶部１１に記憶されたアドバイス候補を読み出す。上記の例では、「厳しいアドバイスを好む」性格についてのアドバイス候補「明日から頑張りましょう！」が読み出される。性格に基づくアドバイス候補についても、料理名の場合と同様に複数のアドバイス候補から一つのアドバイス候補をランダムで読み出すこととしてもよい。読み出されたアドバイス候補が、性格別アドバイスの候補である。
【００４７】
上記のように生成された各アドバイス区分のアドバイスの候補が繋げられて、アドバイス待ちデータに含まれるコメントに対するアドバイスの候補となる。上記の例では、「野菜を食べた方がいいですよ。炭水化物の摂りすぎには注意しましょう。明日から頑張りましょう！」がコメントに対するアドバイスの候補となる。なお、各アドバイス区分の候補が繋げられた部分には、改行を含んでいてもよい。アドバイス候補生成部１３は、生成したアドバイスの候補を図２（ｆ）に示すアドバイス候補データとして記憶部１１に記憶させる。
【００４８】
図２（ｆ）に示すようにアドバイス候補データは、コメントＩＤ、候補ＩＤ、アドバイス区分及び候補文が対応付けられた情報である。コメントＩＤは、アドバイスの対象となるコメントのコメントＩＤである。候補ＩＤは、アドバイスの候補を特定するための情報であり、例えば、アドバイス候補生成部１３が記憶部１１にアドバイス候補データを記憶させる際に付与する。アドバイス区分は、上記の３つのアドバイス区分の何れかである。また、アドバイス候補データのアドバイス区分には、アドバイスの候補の生成に用いられた詳細な区分、上記の例では、「ラーメン」「炭水化物」「厳しいアドバイスを好む」が含まれていてもよい。候補文は、アドバイス候補生成部１３によって生成されたアドバイスの候補のテキストである。
【００４９】
アドバイス候補生成部１３によって生成されるアドバイスの候補は、それ以前のサポーターによるアドバイス及びユーザーからの応答に応じたものとされ得る。具体的には、後述する。
【００５０】
アドバイス候補出力部１４は、アドバイス候補生成部１３によって生成されたアドバイスの候補をサポーターに対して出力するアドバイス候補出力手段である。アドバイス候補出力部１４は、サポーターのクライアント端末２０にアドバイスの候補を送信することで出力する。クライアント端末２０へのアドバイスの候補の送信は、サポーターのクライアント端末２０への操作に応じて行われる。
【００５１】
例えば、サポーターのクライアント端末２０がサーバ１０にアクセスすると、クライアント端末２０では、図４（ａ）に示すサポータートップ画面が表示される。当該サポータートップ画面には、アドバイス待ちのユーザーの一覧が表示される。この表示は、例えば、アドバイス待ちデータに基づいて行われる。この一覧には、ユーザー名、ユーザーについての情報（年齢、職業、身長、体重等）及びコメント等が表示される。この一覧は、例えば、新着順、投稿順、未返答限定、ランダム等のものであってもよい。サポータートップ画面において、サポーターの操作によって、何れかのユーザー（コメント）が選択されると、図４（ｂ）に示す選択されたユーザーについての画面が表示される。当該画面において、サポーターの操作によって「アドバイスする」と表示されたボタンＢ３が押下されると、表示されたコメントのコメントＩＤがクライアント端末２０からサーバ１０に送信される。
【００５２】
アドバイス候補出力部１４は、当該コメントＩＤを受信する。アドバイス候補出力部１４は、受信したコメントＩＤを含むアドバイス候補データを記憶部１１から読み出す。アドバイス候補出力部１４は、読み出したアドバイス候補データの候補文をアドバイスの候補として表示させる図５（ａ）に示す情報を生成して、サポーターのクライアント端末２０に送信する。クライアント端末２０では、当該情報が受信されて表示が行われる。この情報が表示された画面には、アドバイスの候補を既定値として表示すると共にアドバイスを入力するためのフォームＦ２が設けられている。
【００５３】
アドバイス入力部１５は、アドバイス候補出力部１４によって出力されたアドバイスの候補に応じたアドバイスを、サポーターから入力するアドバイス入力手段である。アドバイス入力部１５は、アドバイスの候補に対して修正が行われたアドバイスを入力する。アドバイス入力部１５は、サポーターのクライアント端末２０から送信されたアドバイスを受信することで入力する。クライアント端末２０からのアドバイスの送信は、サポーターのクライアント端末２０への操作に応じて行われる。
【００５４】
上述したように、サポーターのクライアント端末２０では、図５（ａ）に示す、アドバイスの候補を表示すると共にアドバイスを入力するためのフォームＦ２が設けられた画面が表示される。当該フォームＦ２に表示されたアドバイスの候補は、サポーターの操作によって書き換えられ得る（書き換えられなくてもよい）。当該画面において、サポーターの操作によって「投稿する」と表示されたボタンＢ４が押下されると、フォームＦ２に記載されたテキストがクライアント端末２０からサーバ１０に送信される。クライアント端末２０からサーバ１０にアドバイスが送信される際には、サポーターのユーザーＩＤとあわせて送信される。
【００５５】
アドバイス入力部１５は、受信したアドバイスを図２（ｇ）に示す送信アドバイスデータとして記憶部１１に記憶させる。図２（ｇ）に示すように送信アドバイスデータは、アドバイスＩＤ、コメントＩＤ、アドバイス区分、アドバイス文及び修正有無フラグが対応付けられた情報である。アドバイスＩＤは、サポーターから入力されたアドバイスを特定するための情報であり、例えば、アドバイス入力部１５が記憶部１１に送信アドバイスデータを記憶させる際に付与する。コメントＩＤは、サポーターから入力されたアドバイスの対象となるユーザーのコメントのコメントＩＤである。アドバイス区分及びアドバイス文は、サポーターから入力されたアドバイスに含まれるテキストのアドバイス区分及び当該テキスト自体である。このように、送信アドバイスデータには、サポーターから入力されたアドバイスがアドバイス区分毎に格納される。アドバイス区分は、アドバイス入力部１５によって以下に示すように判断される。修正有無フラグは、アドバイスがアドバイスの候補から修正されたか否かを示す情報である。また、サーバ１０では、アドバイスが、どのサポーターから入力されたものが、上記のサポーターのユーザーＩＤ等により把握できるようになっている。
【００５６】
アドバイス入力部１５は、以下のように入力したアドバイスを構成するテキストについてアドバイス区分を判断する。即ち、アドバイス入力部１５は、テキストについて（１）料理別アドバイス、（２）栄養成分別アドバイス、（３）性格別アドバイスの何れに該当するか、あるいは何れにも該当しないかを判断する。
【００５７】
記憶部１１には、サーバ１０の管理者等によって、文章を区切る区切文字が予め記憶されている（図示せず）。区切文字は、例えば、改行、「。」、「！」、絵文字、及び「（＾＾）」等のテキストによる顔文字である。アドバイス入力部１５は、記憶部１１から区切文字を読み出して、入力したアドバイスを区切文字で複数のテキストに区切る。なお、連続する区切文字は１つの区切りとみなす。また、区切文字は、区切った前後のテキストのうち、区切った前の末尾部分を構成するものとする。
【００５８】
アドバイス入力部１５は、記憶部１１から区切文字を読み出す。アドバイス入力部１５は、まず、アドバイスに含まれる改行の数が、アドバイス区分の数−１（３−１）の２に一致するか否かを判断する。即ち、アドバイス入力部１５は、改行によってアドバイスが３つのテキストに区切られるか否かを判断する。アドバイスに含まれる改行の数が２であると判断した場合、アドバイス入力部１５は、改行によってアドバイスが区切られたテキストを前から順に（１）料理別アドバイス、（２）栄養成分別アドバイス、（３）性格別アドバイスであると判断する。
【００５９】
アドバイスに含まれる改行の数が２でないと判断した場合、アドバイス入力部１５は、改行以外を含む区切文字によって、アドバイスが３つのテキストに区切られるか否かを判断する。アドバイスが３つのテキストに区切られると判断した場合、アドバイス入力部１５は、アドバイスが区切られたテキストを前から順に（１）料理別アドバイス、（２）栄養成分別アドバイス、（３）性格別アドバイスであると判断する。
【００６０】
アドバイスが３つのテキストに区切られないと判断した場合、アドバイス入力部１５は、区切られた各テキストについて、各アドバイス区分のアドバイスの候補と一致するか否かを判断する。アドバイス入力部１５は、アドバイスの候補と一致したテキストについて、当該アドバイス候補のアドバイス区分であると判断する。
【００６１】
上記によってアドバイス区分が判断できなかったテキストについては、以下のようにアドバイス区分に応じたキーワードに基づく判断を行う。記憶部１１には、サーバ１０の管理者等によって、アドバイス区分毎にキーワード（単語）と点数とを対応付けた情報が予め記憶されている。このキーワードは、各アドバイス区分におけるテキストで出現が予想されるものである。出現する度合いが高いと考えられるキーワードほど、高い点数が付けられている。例えば、（１）料理別アドバイスについては、アドバイスの先頭に設けられるため、挨拶に係るキーワード（例えば、「こんにちは」）を高い点数とする。また、（２）栄養成分別アドバイスは、アドバイスの中間の位置に設けられるため、なるべくこの区分に分類されないように点数を設定する。
【００６２】
アドバイス入力部１５は、記憶部１１から上記の情報を読み出す。アドバイス入力部１５は、テキストに各キーワードが含まれているか否かを判断して、当該キーワードが含まれていた場合には、当該キーワードの点数を当該テキストの点数とする。点数は、アドバイス区分毎に算出される。また、複数のキーワードが含まれていた場合には、テキストの点数はそれらの和とする。
【００６３】
アドバイス入力部１５は、各テキストについて、最も高い点数のアドバイス区分を、当該テキストのアドバイス区分であると判断する。もし、同一のテキストで、複数のアドバイス区分についての点数が同じとなった場合には、（１）料理別アドバイス、（３）性格別アドバイス、（２）栄養成分別アドバイスの順でアドバイス区分を振り分ける。また、複数のテキストが同一のアドバイス区分と判断された場合、それらが連続していた場合には、それらを結合する。それらが連続していない場合には、前半のテキストを当該アドバイス区分とし、後半のテキストはアドバイス区分なしとする。アドバイス入力部１５は、上記により判断ができないテキストをアドバイス区分なしとする。また、アドバイス入力部１５は、アドバイスが１つのテキストであった場合、即ち、アドバイスが区切れなかった場合には、当該テキストについて、（１）料理別アドバイスであると判断してもよい。
【００６４】
例えば、入力されたアドバイスが、「少し食べ過ぎかもしれませんね。＜改行＞炭水化物の摂りすぎには注意しましょう。＜改行＞明日から頑張りましょう！」というものであった場合、「少し食べ過ぎかもしれませんね。＜改行＞」「炭水化物の摂りすぎには注意しましょう。＜改行＞」「明日から頑張りましょう！」との３つのテキストに区切られて、前から順に（１）料理別アドバイス、（２）栄養成分別アドバイス、（３）性格別アドバイスであると判断する。
【００６５】
また、入力されたアドバイスが、「こんにちは！＜改行＞少し食べ過ぎかもしれませんね。＜改行＞炭水化物の摂りすぎには少し注意しましょう。＜改行＞頑張りましょう！」というものであった場合、「こんにちは！＜改行＞」（文１）「少し食べ過ぎかもしれませんね。＜改行＞」（文２）「炭水化物の摂りすぎには少し注意しましょう。＜改行＞」（文３）「頑張りましょう！」（文４）との文１〜文４の４つのテキストに区切られる。この場合、各テキストについて、各アドバイスカテゴリについての点数が算出される。例えば、文１＝（１）料理５点、（２）栄養０点、（３）性格０点、文２＝（１）料理３点、（２）栄養１点、（３）性格０点、文３＝（１）料理１点、（２）栄養５点、（３）性格０点、文４＝（１）料理０点、（２）栄養０点、（３）性格５点というように点数が算出される。それぞれのテキストについて、最も高い点数のアドバイスカテゴリと判断される。文１及び文２については（１）料理別アドバイス、文３については（２）栄養成分別アドバイス、文４については（３）性格別アドバイスとされる。
【００６６】
アドバイス入力部１５は、記憶部１１からアドバイス候補データを読み出して、各テキストについて、各アドバイスカテゴリについてのアドバイスの候補から変更が行われているか否かを判断する。アドバイス入力部１５は、上記の判断に基づき、図２（ｇ）に示す送信アドバイスデータを記憶部１１に記憶させる。送信アドバイスデータのアドバイス区分については、上記の３つの区分に加えて、アドバイスの候補に対応する更に詳細な区分の情報を格納する。（１）料理別アドバイスであれば、アドバイスの候補に対応する料理名、（２）栄養成分別アドバイスであれば栄養素名、（３）性格別アドバイスであれば性格名の各情報を格納する。これらの情報は、アドバイスに係るアドバイスの候補の生成に用いられた詳細な区分から得られる。
【００６７】
アドバイス出力部１６は、アドバイス入力部１５によって入力されたアドバイスを、ユーザーに対して出力するアドバイス出力手段である。アドバイス出力部１６は、ユーザーのクライアント端末２０にアドバイスを送信することで出力する。クライアント端末２０へのアドバイスの送信は、ユーザーのクライアント端末２０への操作に応じて行われる。
【００６８】
例えば、ユーザーのクライアント端末２０がサーバ１０にアクセスすると、アドバイス出力部１６は、当該ユーザーのコメントに対する（当該コメントのコメントＩＤを含む）図２（ｇ）に示す送信アドバイスデータを記憶部１１から読み出す。アドバイス出力部１６は、読み出した送信アドバイスデータのアドバイス文を表示させる図５（ｂ）に示す情報を生成して、ユーザーのクライアント端末２０に送信する。クライアント端末２０では、当該情報が受信されて表示が行われる。
【００６９】
応答入力部１７は、アドバイス出力部１６によって出力されたアドバイスに応じたユーザーからの応答を入力する応答入力手段である。応答入力部１７は、ユーザーのクライアント端末２０から送信された応答を受信することで入力する。クライアント端末２０からの応答の送信は、ユーザーのクライアント端末２０への操作に応じて行われる。
【００７０】
図５（ｂ）に示す、ユーザーのコメントに対するアドバイスが表示される画面には、「ありがとう」と表示されたボタンＢ５が設けられている。このボタンＢ５は、ユーザーからの応答をサーバ１０に送信するためのボタンである。このボタンＢ５は、例えば、ユーザーが、アドバイスがいいアドバイスであると思う等、アドバイスを行ったサポーターに対して感謝の気持ちを表す際に押下される。例えば、当該応答が受信されたアドバイスを行ったサポーターに対しては、ポイントが付与される。当該ポイントを貯めることで、サポーターは何らかの利益、例えば、サーバ１０の管理者から商品やサービスを受け取れたり、それらの割引を受けたりすることができる。このように、よいアドバイスを行ったサポーターに対して報酬を与えて、アドバイスを行うことに対してのインセンティブとすることができる。
【００７１】
応答入力部１７は、応答の受信に基づき、記憶部１１に記憶されたデータを更新する。応答入力部１７は、受信された応答に係るアドバイスのテキストについて、記憶部１１に記憶された図２（ｇ）に示す送信アドバイスデータを参照して、アドバイス区分毎に修正有無フラグの情報を参照して、アドバイスの候補から変更されたものであるか判断する。応答入力部１７は、アドバイスのテキストがアドバイスの候補から変更されたものであると判断した場合、記憶部１１に当該アドバイス区分及び当該テキストについての学習データが記憶されているか否かを判断する。
【００７２】
学習データは、以降に生成されるアドバイスの候補の更新に用いられる情報である。図２（ｈ）に学習データを示す。図２（ｈ）に示すように学習データは、候補ＩＤ、アドバイス区分、修正文及び報酬カウントが対応付けられた情報である。候補ＩＤは、学習データのレコードを特定するためのＩＤであり、例えば、応答入力部１７が記憶部１１に学習データを記憶させる際に付与する。アドバイス区分及び修正文は、図２（ｇ）のアドバイス区分及びアドバイス文に相当する情報である。報酬カウントは、当該修正文を含むアドバイスに「ありがとう」との応答がなされた回数である。
【００７３】
図６（ａ）に学習データの具体例を示す。一番左の列がアドバイス区分である。この例では、アドバイス区分は、（１）料理別アドバイスの料理名が「ラーメン」の区分である。次の列が修正文である。一番右の列が報酬カウントである。
【００７４】
応答入力部１７は、アドバイスのテキストがアドバイスの候補から変更されたものであると判断した場合、当該アドバイス区分及び当該テキストが、アドバイス区分及び修正文となっている学習データが記憶部１１に記憶されているか否かを判断する。当該学習データが記憶部１１に記憶されている場合、応答入力部１７は、記憶部１１に記憶されている当該学習データの報酬カウントを１増加させる。なお、テキストと修正文とが、完全に一致していない場合にも、報酬カウントを１増加させることとしてもよい。例えば、アドバイスにユーザーの名称が付け加えられた場合を考慮して、修正文の全体とテキストの一部とが一致している場合に、報酬カウントを１増加させることとしてもよい。
【００７５】
当該学習データが記憶部１１に記憶されていない場合、応答入力部１７は、当該アドバイス区分及び当該テキストを、アドバイス区分及び修正文とした学習データを、記憶部１１に新たに記憶させる。その学習データの報酬カウントは１とする。
【００７６】
応答入力部１７は、アドバイスのテキストがアドバイスの候補から変更されたものではないと判断した場合、記憶部１１に記憶されている当該アドバイス区分及び当該テキストについての送信アドバイス候補データを更新する。
【００７７】
送信アドバイス候補データも、学習データと同様に、以降に生成されるアドバイスの候補の更新に用いられる情報である。図２（ｉ）に送信アドバイス候補データを示す。図２（ｉ）に示すように送信アドバイス候補データは、候補ＩＤ、アドバイス区分、候補文及び報酬カウントが対応付けられた情報である。候補ＩＤは、送信アドバイス候補データのレコードを特定するためのＩＤであり、予め設定されている。アドバイス区分及び候補文は、図２（ｇ）のアドバイス区分及びアドバイス文に相当する情報である。報酬カウントは、当該候補文を含むアドバイスに「ありがとう」との応答がなされた回数である。なお、候補文は、図２（ｃ）〜図２（ｅ）の料理アドバイスデータ、栄養成分アドバイスデータ及び性格アドバイスデータのアドバイス候補の何れかと一致する。アドバイス候補が新たに設定される際に、当該アドバイス候補についての送信アドバイス候補データが新たに生成される。新たに生成された送信アドバイス候補データの報酬カウントは０とされる。
【００７８】
図６（ｂ）に送信アドバイス候補データの具体例を示す。一番左の列がアドバイス区分である。この例では、アドバイス区分は、（１）料理別アドバイスの料理名が「ラーメン」の区分である。次の列が候補文である。一番右の列が報酬カウントである。
【００７９】
応答入力部１７は、記憶部１１に記憶されている送信アドバイス候補データのうち、受信された応答に係るアドバイスのテキスト及び当該テキストのアドバイス区分が、候補文及びアドバイス区分となっているものの報酬カウントを１増加させる。
【００８０】
アドバイス候補生成部１３は、アドバイスの候補の生成以前にアドバイス入力部１５によって入力された修正が行われたアドバイスにも基づいて、当該アドバイスの候補を生成する。アドバイス候補生成部１３は、アドバイスの候補の生成以前に応答入力部１７によって入力された応答にも基づいて、当該アドバイスの候補を生成する。
【００８１】
具体的には、アドバイス候補生成部１３は、上述したようにアドバイスの候補からの修正及び応答が反映された学習データ及び送信アドバイス候補データに基づいて、図２（ｃ）〜図２（ｅ）の料理アドバイスデータ、栄養成分アドバイスデータ及び性格アドバイスデータを更新する。アドバイス候補生成部１３は、例えば、予め設定した時刻毎（例えば、数時間毎）に以下の処理を行う。
【００８２】
アドバイス候補生成部１３は、記憶部１１に記憶されている学習データから、報酬カウントが２以上になっている学習データを特定する。当該学習データの修正文が、新たなアドバイス候補とされる。報酬カウントが２以上になっている学習データは、サポーターによって複数回サポーターによって入力（修正）されて、ユーザーによって応答されたアドバイスのテキストである。従って、今後もアドバイスとして利用される可能性があるため、今後アドバイス候補とされる。なお、上記の閾値である２は、他の値（例えば、３以上の値）であってもよい。また、これ以外の本実施形態における具体的な数値についても、態様に応じて適宜変更されてもよい。
【００８３】
アドバイス候補生成部１３は、記憶部１１に記憶されている送信アドバイス候補データから、当該学習データのアドバイス区分と同じアドバイス区分の送信アドバイス候補データを特定する。アドバイス候補生成部１３は、特定した記憶部１１に記憶されている送信アドバイス候補データのうち、報酬カウントの値が最も小さい送信アドバイス候補データを特定する。当該送信アドバイス候補データが、入れ替え対象のアドバイス候補となる。なお、報酬カウントが２以上になっている学習データが複数ある場合には、報酬カウントの値が小さい方からその数の分の送信アドバイス候補データが特定される。
【００８４】
アドバイス候補生成部１３は、特定された学習データ及び送信アドバイス候補データを削除する。また、特定された学習データのアドバイス区分及び修正文を、アドバイス区分及び候補文とした送信アドバイス候補データを新たに生成する。この送信アドバイス候補データの報酬カウントは、０としてもよいし、学習データの報酬カウントの値を引き継いでもよい。
【００８５】
また、アドバイス候補生成部１３は、特定された送信アドバイス候補データのアドバイス区分及び候補文に対応する図２（ｃ）〜図２（ｅ）の料理アドバイスデータ、栄養成分アドバイスデータ又は性格アドバイスデータを削除する。また、アドバイス候補生成部１３は、特定された学習データのアドバイス区分及び修正文に対応する図２（ｃ）〜図２（ｅ）の料理アドバイスデータ、栄養成分アドバイスデータ又は性格アドバイスデータを新たに生成する。即ち、アドバイス候補生成部１３は、当該アドバイス区分でのアドバイス候補が修正文である上記のデータを生成する。これにより、アドバイス候補生成部１３は、今後アドバイスの候補を生成する際に、上記の修正文であったテキストが利用され得る。
【００８６】
図６に示すデータの場合、「ラーメン」のカテゴリについてのアドバイスの候補の入れ替えが行われる。図６（ａ）に示すように「少し食べ過ぎかもしれませんね。」は、２回サポーターによって入力（修正）されて、ユーザーによって応答されたアドバイスに含まれるテキストである。また、図６（ｂ）に示すように「食べるな！」は、現時点のアドバイスの候補のうち、ユーザーによって応答された回数が最も少ない（１回）テキストである。従って、このカテゴリについては、「少し食べ過ぎかもしれませんね。」が、「食べるな！」と入れ替えられてアドバイスの候補となる。以上が、本実施形態に係るサーバ１０の機能である。
【００８７】
引き続いて、図７〜図１０のフローチャートを用いて、本実施形態に係るサーバ１０で実行される処理（サーバ１０の動作方法）であるアドバイス支援方法を説明する。まず、図７のフローチャートを用いて、ユーザーからコメントが入力される際の処理を説明する。
【００８８】
ユーザーのクライアント端末２０からコメントが送信されると、ユーザー情報入力部１２によって当該コメントが受信されて入力される（Ｓ０１、ユーザー情報入力ステップ）。続いて、アドバイス候補生成部１３によって当該コメントの形態素解析が行われる（Ｓ０２、アドバイス候補生成ステップ）。続いて、アドバイス候補生成部１３によって、形態素解析の結果に基づいて、料理別アドバイスの候補が生成される（Ｓ０３、アドバイス候補生成ステップ）。また、アドバイス候補生成部１３によって、形態素解析の結果に基づいて、栄養成分別アドバイスの候補が生成される（Ｓ０４、アドバイス候補生成ステップ）。また、アドバイス候補生成部１３によって、ユーザーの性格に基づいて、性格別アドバイスの候補が生成される（Ｓ０５、アドバイス候補生成ステップ）。生成されたアドバイスの候補は、記憶部１１に格納される（Ｓ０６）。以上が、ユーザーからコメントが入力される際の処理である。
【００８９】
続いて、図８のフローチャートを用いて、サポーターにアドバイスの候補が出力されると共にサポーターからアドバイスが入力される際の処理を説明する。サポーターのクライアント端末２０からサーバ１０にアクセスがあり、アドバイス対象のコメントＩＤがクライアント端末２０からサーバ１０に送信されると、アドバイス候補出力部１４によって当該コメントＩＤが受信される。続いて、アドバイス候補出力部１４によって、受信されたコメントＩＤに対応するアドバイスの候補が記憶部１１から読み出されて、サポーターのクライアント端末２０に送信される（Ｓ１１、アドバイス候補出力ステップ）。
【００９０】
アドバイスの候補の送信に応じてサポーターのクライアント端末２０から、アドバイスが送信されると、アドバイス入力部１５によって当該アドバイスが受信されて入力される（Ｓ１２、アドバイス入力ステップ）。受信されたアドバイスは、アドバイス区分及びアドバイスの候補からの変更が判断された上で記憶部１１に格納される（Ｓ１３）。以上が、サポーターにアドバイスの候補が出力されると共にサポーターからアドバイスが入力される際の処理である。
【００９１】
続いて、図９のフローチャートを用いて、ユーザーにアドバイスが出力される際の処理を説明する。ユーザーのクライアント端末２０からサーバ１０にアクセスがあると、アドバイス出力部１６によって、当該ユーザーのコメントに対するアドバイスの候補が記憶部１１から読み出されて、ユーザーのクライアント端末２０に送信される（Ｓ２１、アドバイス出力ステップ）。アドバイスの候補の送信に応じてユーザーのクライアント端末２０から、「ありがとう」との応答が送信されると、応答入力部１７によって当該応答が受信される（Ｓ２２のＹＥＳ、応答入力ステップ）。この場合、続いて、応答入力部１７によって、記憶部１１のアドバイス区分毎に学習データ又は送信アドバイス候補データの更新が行われる（Ｓ２３）。アドバイスの候補の送信に応じてユーザーのクライアント端末２０から、「ありがとう」との応答が送信されない場合、上記の処理は行われない。以上が、ユーザーにアドバイスが出力される際の処理である。
【００９２】
続いて、図１０のフローチャートを用いて、アドバイスの候補が更新される際の処理を説明する。予め設定された時刻になると、アドバイス候補生成部１３によって、記憶部１１に記憶された学習データと送信アドバイス候補データとが読み出されて、それらに基づくアドバイスの候補の入れ替えが行われる（Ｓ３１、アドバイス候補生成ステップ）。以上が、アドバイスの候補が更新される際の処理である。
【００９３】
上述したように本実施形態では、サポーターに対してアドバイスの候補を提示することができる。これにより、管理栄養士等の専門家でない一般のユーザーが、サポーターとなることができる。また、アドバイスの候補をサポーターに提示することで、サポーターのアドバイスを行うための負担を減らすことができる。
【００９４】
本実施形態によれば、アドバイスを貰いたい、相談したい、励まされたいという健康的な生活を目指すユーザーに対し、アドバイザーの数が不足している課題を解決する。また、健康に興味があり、誰かの役に立ちたいという思いを持った人々をサポーターとして参加させることができる。また、最終的にはアドバイスはサポーターから送信されるため、人間味のあるコミュニケーションを担保することができる。これにより、ユーザー間のアドバイスを活性化することができる。即ち、本実施形態によれば、健康管理等において、多くのユーザーがモチベーションを維持することが可能なようにアドバイスを行うことを可能とさせることができる。
【００９５】
また、本実施形態のようにコメントから食べ物に関する情報である料理名を抽出して、アドバイスの候補を生成することとしてもよい。更に、栄養成分毎の量に基づいて、アドバイスの候補を生成することとしてもよい。また、ユーザーの性格等のユーザーの特徴を示す情報に基づいて、アドバイスの候補を生成することとしてもよい。これらの構成によれば、サポーターに対して適切なアドバイスの候補を提示することができ、ユーザー間において適切なアドバイスが行われる。但し、アドバイスの候補の生成は、上述したものに限られず、ユーザーについてのユーザー情報に基づいて行われるものであればどのようなものでもよい。上述したように本実施形態では、（１）料理別アドバイス、（２）栄養成分別アドバイス、（３）性格別アドバイスの３つのアドバイス区分でのアドバイスの候補を生成したが、それ以外のアドバイス区分でのアドバイスの候補を生成することとしてもよい。また、アドバイス区分の数は、本実施形態のように必ずしも３つにする必要はなく、４つあるいは５つというように増加させてもよい。
【００９６】
また、上述したようにサポーターからのコメントの修正にも基づいて、アドバイスの候補の生成が行われてもよい。この構成によれば、サポーターにアドバイスの候補を修正可能とすると共に、修正されたアドバイスに応じて適切なアドバイスの候補を提示することができる。
【００９７】
また、ユーザーからの応答にも基づいて、アドバイスの候補の生成が行われてもよい。この構成によれば、ユーザーからの応答、即ち、アドバイスが有益だったかどうか等のユーザーの反応に応じて適切なアドバイスの候補を提示することができる。
【００９８】
このようにアドバイスの候補を学習的に更新することで、適切なアドバイスの候補を継続的に生成することができる。但し、アドバイスの候補の更新を行わない構成としてもよい。
【００９９】
なお、上述した本実施形態では、サーバ１０の機能として、アドバイスに係る機能を説明したが、サーバ１０は、アドバイスに係る機能以外の健康管理に係る機能を有していてもよい。また、本発明に係るアドバイス支援システムは、上述した健康管理以外の分野でのアドバイスに係るものであってもよい。
【符号の説明】
【０１００】
１０…サーバ、１１…記憶部、１２…ユーザー情報入力部、１３…アドバイス候補生成部、１４…アドバイス候補出力部、１５…アドバイス入力部、１６…アドバイス出力部、１７…応答入力部、２０…クライアント端末。
【図１】
2017211852.tif 000003
【図２】
2017211852.tif 000004
【図３】
2017211852.tif 000005
【図４】
2017211852.tif 000006
【図５】
2017211852.tif 000007
【図６】
2017211852.tif 000008
【図７】
2017211852.tif 000009
【図８】
2017211852.tif 000010
【図９】
2017211852.tif 000011
【図１０】
2017211852.tif 000012