血糖値予測精度向上に向けたデータ分析と摂食速度の影響調査
道浦 菜々子1

松田 裕貴1

諏訪 博彦1

安本 慶一1

概要：現在の日本では，糖尿病有病者と糖尿病予備軍は 2200 万人にのぼり，日本人の 5 人に 1 人が該当している．食事 2 時間後の血糖値が下がらない状態である食後高血糖は，II 型糖尿病をはじめとする生活習
慣病を引き起こす原因となるため，食事をはじめとした環境素因に対する継続的な自己管理が必要不可欠である．著者らはこれまで，摂取予定の食事から食後高血糖を予測し，各食品の推薦摂取量をフィードバッ
クする自己管理システムを提案してきた．しかし，高血糖領域の予測精度が不十分であることや摂食速度
や順番といった食べ方の影響が考慮されていないという課題がある．そこで，本稿では，血糖値予測モデ
ルの精度向上と摂食速度・順番の影響の解明に向けたデータ分析を行う．具体的には，精度向上に向けた
血糖値予測モデルを構築する実験 1 と，摂食速度の違いによる血糖値への影響を調査する実験 2 を行った．
実験 1 では，血糖値に影響があるとされるデータから抽出した特徴量に加え，食事 30，60，90 分後の予測値を使用した結果，全被験者に対して予測精度が向上した．最も精度の高い被験者で RMSE（二乗平均平方根誤差）が 11.26，MAE（平均絶対誤差）が 7.98 となることを確認した．また，収集したデータおよびモ
デル精度の分析を行った結果，高 GI 食品の摂取や身体活動を新たな特徴量として追加することで，更なる予測精度向上の可能性を示した．実験 2 では，摂食速度と順番を変更して指定した食事を摂取してもらった結果，早い摂食は若年層でも食後高血糖の発生や，一度上昇した血糖値が下がらない傾向を確認した．

1. はじめに状況である．健常者の場合は，血糖値の上昇に伴い適切な量のインスリンが分泌されるため，食事 2 時間程度で血糖

II 型糖尿病は生活習慣に起因する慢性疾患の 1 つであ値の正常範囲内である 70〜140 mg/dl まで低下するが，糖り，世界的な糖尿病人口は 2045 年までに約 7 億人に達す

尿病予備軍の場合，インスリンが分泌されていても正常にると予測されている [1]．II 型糖尿病は一般的に高齢で発働かないことによる「食後高血糖」が発生する．この食後症する病気であるが，近年では，若年層の割合が増加傾向

高血糖が頻繁に発生すると，糖尿病を引き起こす可能性がにある [2]．原因として，不健康な食事の摂取や運動不足の高まるため，糖尿病予備軍にとって糖尿病判定の重要な指増加により，ボディマス指数 (BMI) や空腹時血糖値の上昇標となっている．そのため，食後高血糖の発生を予防するが挙げられる [3]. 症状の悪化に伴い，神経障害や網膜症なような環境素因に対する継続的な自己管理を行い，糖尿病

どの合併症を引き起こし，最悪の場合死に至る可能性があを引き起こさない血糖値へコントロールする必要がある．

る．II 型糖尿病は，一度発症すると寛解しても完治しない

糖尿病の自己管理は主に，正常範囲内の血糖値の維持，健ため，発症する前の段階で予防することが必要不可欠であ康的な食事，定期的な運動，そして禁煙が挙げられる．

るといえる．

著者らは，これまでに血糖値の変動が激しい食事におけ現在の日本では，糖尿病患者の 90 ％以上が遺伝素因とる継続的な自己管理を目的として，リアルタイムに血糖値

環境素因が主な原因となっている II 型糖尿病を発症していを測定しつつ，摂取予定の食事から食後高血糖を事前に予る. 環境素因とは，肥満や過食，運動不足，ストレスといっ

測し，各食品の推薦摂取量をフィードバックすることで血た生活習慣の乱れのことを指す．また，厚生労働省による

糖値のコントロールを可能とする自己管理システムの開発と [4]，糖尿病が強く疑われる者 (糖尿病有病者) と糖尿病のに取り組んできた [5]．専用アプリケーションと持続血糖測可能性を否定できない者 (糖尿病予備軍) は，合計約 2,200定（CGM:continuous glucose monitoring）が可能なセンサ

万人と推計され，日本国民の 5 人に 1 人が該当する深刻なを使用し，血糖値に影響があるとされるデータ（食事情報，
睡眠情報，身体情報）と食後の急峻な血糖値上昇を含む連

1

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology

続的な血糖値データを用いて，食後高血糖を判定するため

に，2 時間後の血糖値を予測するモデルの精度を評価して期間における糖尿病モニタリングの場合は患者への負担がいる. しかし，高血糖領域の予測精度が不十分であること

極めて大きいことや，離散的なデータの使用により血糖値や，血糖値の上昇を促進するとされる摂食速度や順番 [6]の予測精度が低いという問題点がある．

といった食べ方の影響が考慮されていない．
以上の背景から，本稿では，血糖値予測モデルの精度向2.2 糖尿病自己管理システム

上と摂食速度・順番のデータ分析を行うことを目的とし，II 型糖尿病の自己管理のために，主に運動や行動，食事,

2 つの実験設計を行った．実験 1 では，被験者 10 名から血臨床医とのコミュニケーションに焦点を当てたシステムが糖値に影響があるとされるデータ（食事情報，睡眠情報，数多く開発・研究されている [9], [10], [11], [12], [13], [14]．

被験者の身体情報）から抽出した特徴量に加え，食事 30，

特に食事に焦点を当てた糖尿病自己管理システムにおい60，90 分後の予測値を使用した結果，予測精度が向上して，Calle-Bustos らの研究 [9] では，約 70 名の 5 歳から 14た．最も精度の高い被験者で RMSE（二乗平均平方根誤歳の糖尿病患者を対象に，糖尿病患者の継続的な治療教育

差）が 11.26，MAE（平均絶対誤差）が 7.98 となることをを支援することを目的として，食事中に含まれる糖質量を確認した．また，収集したデータおよびモデル精度の分析

AR で提示する，iOS/Andoroid 端末向けアプリケーションをした結果，高 GI 食品の摂取や身体活動を新たな特徴量を開発している．このアプリケーションは，皿の絵をマーとして追加することで，更なる予測精度向上の可能性を示

カーとし，その上に果物やパンのアニメーションを合成し，した．実験 2 では，被験者 4 名を対象に摂食速度と順番をゲーム形式で様々な食品の炭水化物（carb）含有量を学習変更して指定した食事を摂取してもらった結果，早い摂食することが可能である．

は若年層でも食後高血糖の発生や，一度上昇した血糖値が下がらない傾向を確認した．

2. 関連研究
本章では，本研究に関連する血糖値測定・予測，糖尿病
自己管理システムについて，既存研究を概観する．

Joachim らの研究 [14] では，糖尿病患者の継続的な自己管理を目的として，ナッジを用いた自己管理プラット
フォームを開発している．患者はモバイルアプリで撮影した食事画像をアップロードすることで，畳み込みニューラ
ルネットワークを用いて解析され，食品の栄養情報を確認することができる．また，アップロードされた食事画像と患者の血糖値を担当の臨床医が Web アプリケーションを

2.1 血糖値測定・予測

通して確認することが可能であるため，患者に合わせた食Waghmare の研究 [7] では，糖尿病のスクリーニングや事を提案することができる．以上の機能により，患者の食モニタリングへの使用を目的とした自己血糖測定（SMBG:

事摂取が改善されることから，この研究はナッジに基づく

self-monitoring blood glucose）デバイス GlucoScreen を開ものとして認識されている．

発している．このデバイスをスマートフォンに貼り付け，血糖値の改善に不可欠なものとして，（i）コミュニケー

先端に血液を少量垂らすことで，手軽に 1 回分の血糖値

ション，（ii）患者の健康データの収集，（iii）教育，（iv）

測定が可能である．また，市販の血糖試験紙の読み出しにフィードバックという 4 つの重要な機能が挙げられてい携帯電話のタッチスクリーンを利用している点や，エネルる [15]．しかし，既存研究では食後高血糖を考慮して，実ギーの供給には携帯電話のフラッシュから採取しているた

際に食事をする際の摂取量のフィードバックがない点が問

め，機種に依存せずにどのスマートフォンでも使用するこ

題点として挙げられる．

とが利点である．

Alﬁan らの研究 [8] では，糖尿病患者の慢性的な状態を

2.3 本研究の位置付け

自己管理するためのモニタリングシステムで血糖値予測を既存研究では，糖尿病の管理を目的としたシステムが多行っている．BLE（Bluetooth Low Energy）を用いて，血く，健常者を支援する手法はほとんど存在しない．また，

圧，心拍数，体重，血糖値などのバイタルサインデータをセ

SMBG デバイスの使用により，離散的な血糖値データを使

ンサノードからスマートフォンに収集している．血糖値の用している点や患者への負担が大きい点，食事をする際に収集には，穿刺型の血糖値測定機器を用いているため，デー

推薦摂取量のフィードバックがない点が問題点として挙げ

タ収集の度に穿刺が必要である．この研究では，70 名の糖られる．こうした問題点を踏まえて，著者らはリアルタイ

尿病患者からデータを収集し，糖尿病の分類と血糖値予測

ムに血糖値を測定しつつ，摂取予定の食事から食後高血糖が行われている．血糖値予測には，LSTM と線形回帰が用を事前に予測し，各食品の推薦摂取量をフィードバックす

いられており，血糖値予測の評価では，LSTM の RMSEることで，血糖値のコントロールを可能とする自己管理シ

は 25.621，線形回帰の RMSE は 44.069 となっている．

ステムを提案してきた [5]．しかし，高血糖領域の予測精度

しかし，これらの既存研究では，SMBG デバイスの使用が不十分であることや，摂食速度や順番といった食べ方のにより血糖値の収集のたびに穿刺する必要があるため，長影響が考慮されていない．本稿では，提案システムの実現

に向けた第一段階として，血糖値予測モデルの精度向上と標である GL 値を特徴量として使用している．本研究では,

摂食速度・順番のデータ分析に焦点を当てる．データ分析

これらの特徴量に加えて, 食後数十分後の血糖値を予測し，により考慮すべき特徴量を明確にし，食後高血糖を予測す

その予測値を使用する．予測精度は，予測時間が長くなる

る血糖値予測モデルの精度向上を目指す．また，指定したほど困難となるため，より短時間の予測を行い，その値を食事で摂食速度を変更した際の血糖値への影響についても特徴量として使用することで，疑似的に予測時間を短くす

報告する．

ることを考える．本稿では，食事 30，60，90 分後の予測値を使用し，食事 2 時間後の血糖値を予測する手法を提案す

3. 提案手法

る．食事 30，60，90 分後の予測値を使用することで，実3.1 システム構成
本研究では，血糖値の変動が激しい食事における継続的際には 2 時間後を予測するものの，疑似的に 30 分後を予測することとなる．

な自己管理システムの実現を目指し，リアルタイムに血糖値を測定しつつ，摂取予定の食事から食後高血糖を予測し，

3.4 食品・量の選定

各食品の推薦摂取量をフィードバックすることで，血糖値

図 1（中央・下）のデータ分析では，高血糖状態回避のをコントロールすることを目的としている [5]．図 1 に提ための食品・量を選定する．個人の血糖値予測モデルと案する自己管理システムの全体像を示す．

入力された食事画像データから，食品を全て食べた際に提案システムは 1) データ収集，2) データ分析，3) フィー

糖尿病予備軍の指標となる食事 2 時間後の血糖値状態がドバックから構成される．データ分析では，収集したデー

140 mg/dl 以上となると予測した場合，各食品の摂取量をタから血糖値の予測モデルを構築後，行動変容に向けた食減らすことで，血糖値の上昇を抑える．先行研究 [5] では，品・量の選定を行う．

ユーザの嗜好を優先した欲張り法を採用している．この手法では，各食品に対して全ての値を足した場合に 100 とな

3.2 データ収集

る嗜好度が与えられており，各食品の嗜好度に対する食後Woldaregay らの研究 [16] では，血糖値には食事の摂取，血糖値上昇度を算出し，単位嗜好度あたりに対する食後のBMI，ストレス，炭水化物摂取量，睡眠時間，身体活動，

血糖値上昇度が最も高い食品の摂取量を 5%ずつ減らして病気の有無，投薬，喫煙習慣，アルコール依存症，アレルいる．ユーザの各食品に対する嗜好を考慮することで，推ギーなどが影響を与えると報告されている．本システムで薦の受入率向上を図る．

は，データ収集用に開発したアプリケーション [5] を用いて，血糖値，食事情報（食事画像や食事の開始・終了時刻），
睡眠情報（就寝および起床時間），およびユーザ情報（身長・体重）を収集する．
血糖値データの収集において，CGM デバイスである*1

3.5 推薦摂取量のフィードバック
図 1 の右にあるフィードバックでは，食品と量の選定結果をスマートフォン上に可視化する．配膳された食事をスマートフォンで撮影することで，食後高血糖を回避

FreeStyle リブレ およびセンサデータを Bluetooth を介しする摂取量を各食品の画像上に重畳して表示する．先行てスマートフォンに送信可能な BluCon*2 を用いて継続的

研究 [5] では，ナッジ手法を用いて，推薦量の結果とともに取得する．FreeStyle リブレと BluCon を腕に装着したに，「アプリ使用者の 86%は，この推薦摂取量に従ってい時の様子を図 2 に示す．FreeStyle リブレは 24 時間連続でます．」といったメッセージを表示している．Caraban の

2 週間の血糖値データを収集することができる．BluCon

研究によると [17]，ナッジ手法は 23 種類存在し，その中のは FreeStyle リブレの血糖値データを NFC (近距離無線通

Social Inﬂuence に分類される Enabling Social Comarisons

信) で取得し，BLE でデータを送信することができるデバのナッジ手法を採用している．可視化する際は，データ収イスとなっており，5 分単位で自動的にデータ収集が可能

集に使用したアプリケーションを使用し，モバイルデバイ

である．

スの利用を軸とすることで，ユーザの手軽な利用・参加を実現する．

3.3 血糖値予測モデル
図 1（中央・上）のデータ分析では，収集したデータから抽出した特徴量を用いて，食事 2 時間後の血糖値を予測

4. 実験設計
4.1 実験概要

するモデルを構築する．先行研究 [5] では，食品ごとの血本研究では，血糖値予測モデルの構築のための実験（実

糖値の上昇度合い示す指数である GI 値や食事中に摂取す験 1）と，摂食速度による血糖値への影響調査のための実る食材ごとの糖質量に合わせた食後血糖値の上昇を示す指験（実験 2）を設計する．実験 1 では，約 2 週間非糖尿病*1*2

https://www.myfreestyle.jp/
https://cgm.ambrosiasys.com/

患者である成人男性 10 人を対象に，食事情報をはじめとする血糖値に影響のあるデータを収集し，特徴量を抽出す血糖値の予測モデルの構築

アプリケーションを用いてデータ収集

サーバ

予測モデル

血糖値
時系列データFleestyleリブレで継続計測

推薦食品・量を表示

食事前
睡眠情報

各食品の推薦摂取量を提示

行動変容に向けた食品・量の選定
ユーザの各食品に対する嗜好度合い

GI値
GL値
食事画像

予測値

身体情報

ラーメン 焼飯

唐揚げ

ユーザ

実測値

睡眠時間

25%

7%

68%

糖質量

画像から食品の種類・量を推定

食後経過時間
40%

嗜好情報

60%

ユーザ

80%

91%

… 血糖値予測で使用… 食品・量の選定で使用… 双方で使用

…

データ収集

データ分析
図 1

60％

50%

80％

40％

60%

フィードバック

提案システムの概要

表 2

各メニューの GI 値一覧
メニュー

GI 値

マカロニサラダ

71

コーンスープ73

カレーライス (ジャガイモやにんじんを含む)

86

コロッケ

108

4.2 実験 1: 新たな特徴量を使用した血糖値予測モデルの(a) リブレセンサ (b) センサ装着時

評価
実験 1 の目的は，本稿の提案が予測精度の向上に効果が

図 2

装着時の CGM デバイスあることを確認することである．本実験では，先行研究 [5]の実験で収集したデータを使用する．これまでの特徴量に

表 1

機械学習に使用する特徴量一覧

特徴量

内容

血糖値

データを収集した時の血糖値の値

カロリー

各食品のカロリーの総和

加え，新たな特徴量として，食事 30，60，90 分後の予測値を使用し，2 時間後の血糖値を予測するモデルの精度を比較する．各被験者の血糖値予測モデルを構築する際に使用

糖質量

各食品の糖質量の総和

した特徴量を表 1 に示す．血糖値を予測する機械学習アル

GI 値

各食品の血糖値上昇指数の総和

ゴリズムは，回帰的な予測モデルの作成が可能な Random

GL 値

各食品の糖質量に合わせた血糖値上昇指数の総和

Forest で構築し，モデルの汎用性を RMSE と MAE で評

食事経過時間

食事した時間から次の食事までの時間 (分)食後 30 分ごとの予測値

各予測モデルが予測した値

価した．また，先行研究では，モデル評価の際に Hold-out
法を使用したが，本研究では，血糖値データが 15 分間隔
で約 2 週間自動収集されることから，1 日ごとのデータはる．抽出した特徴量を用いて個人ごとの血糖値予測モデル

ほとんど均等であるため，Leave-One-Day-Out 法を用いてを構築し，モデルの精度を評価した．実験 2 では，非糖尿交差検証を行う．

病患者である成人男性 3 人と成人女性 1 人を対象とし，4日間同じ昼食で食事時間と順番を変更する実験を行った．
各食事の血糖値上昇の違いから，摂食速度・順番による血糖値への影響を分析した．

4.3 実験 2: 摂食速度・順番による血糖値への影響調査
実験 2 の目的は，食事時間による血糖値上昇の影響を確認することである．本実験では，各被験者に FreeStyle リ

被験者

A

*

表 3 各被験者の予測モデルの評価
RMSE* MAE*
RMSE**

17.89

12.95

16.54 (-1.35)

MAE**

12.06 (-0.89)

B

14.80

11.55

13.30 (-1.50)

10.49 (-1.06)

C

16.65

12.42

15.69 (-0.96)

11.70 (-0.72)

D

24.19

18.75

23.62 (-0.57)

18.75 (-0.0)

E

24.42

17.80

21.30 (-3.12)

16.35 (-1.45)

F

16.92

12.68

15.08 (-1.84)

11.10 (-1.58)

G

16.33

12.31

15.06 (-1.27)

10.96 (-1.35)

H

12.34

8.85

11.26 (-1.08)

7.98 (-0.87)

I

15.73

12.76

13.77 (-1.96)

10.81 (-1.95)

J

18.71

13.83

18.29 (-0.42)

13.35 (-0.48)

図 4

特徴量の重要度指標:SHAP 値

新しい特徴量を使用しない場合 [5]**新しい特徴量を使用した場合(a) GI 値に対する BGL 最高値 (b) GI 値に対する BGL 最高値に至るまでの時間
図 5

GI 値における各食事の最高血糖値と到達時間の散布図(a) 食事開始から食事 2 時間後ま (b) 食事時間以外のテストデータ

は 7.98 となった．図 3 では，食事開始から食事 2 時間後でのテストデータ
図 3

全被験者の予測モデル評価

までのテストデータを赤点，その他を青点で示すことにより，提案システムで重要視される食事 2 時間後のモデル精ブレを装着してもらい，リアルタイムな血糖値データを 2

度を明示している．血糖値予測モデルの予測値と実測値に週間収集してもらった．また，2 週間のデータ取集期間の相関が見られたが，図 3(a) では，特に高血糖領域である

うち，4 回の昼食について，指定した献立で食事してもらっ

140 mg/dl 以上の実測値に対し，血糖値予測モデルは低い

た．指定した献立と GI 値を表 2 に示す．献立の内容は，値を予測していることがわかる．

マカロニサラダ，コーンスープ，カレーライス，コロッケ

構築した血糖値予測モデルの評価をもとに，収集したである．1 回目から 3 回目は食事の順番を指定せず，1 回

データを分析した結果を図 4, 5 6 に示す．図 4 では，モデ目は 10 分，2 回目は 20 分，3 回目は 30 分と時間を変更しル精度が最も高い被験者 H の各特徴量の寄与度を SHAPて食事してもらった．4 回目は食事時間を 20 分に設定し，値で示した．特徴量の寄与度は上から順に，食事 90 分後

食事の順番を GI 値の低いものから食べてもらうように指の予測値，食事経過時間，GI 値，食事 30 分後の予測値，定した．また，1 回目から 3 回目は食事時間による血糖値

GL 値, 睡眠時間，食事 60 分後の予測値, 食事開始時の血糖への影響調査が目的のため，食事の順番などの他の影響要値，糖質量，カロリーである．この図より，食事 90 分後の因については，できるだけ統一してもらうようにしている．

予測値が予測モデルへの寄与度が大きいことがわかった．

5. 実験結果
5.1 実験 1 の結果

図 5 は収集したデータから GI 値に対する各食事の血糖値の最高値と，GI 値に対する各食事の血糖値が最高値に至るまでの時間を散布図で示している．図 5(a) では，GI新たな特徴量を加え，収集したデータを基に構築した血値に関わらず各食事の血糖値の最高時が 100〜250 mg/dl

糖値予測モデルによる結果を表 3 と図 3 に示す．表 3 でに収まっている．また，図 5(b) では，同じ GI 値の食事には，先行研究 [5] で用いた特徴量を使用したモデルと新た対して血糖値が最高値に至るまでの時間に大きな振り幅がな特徴量を使用したモデルの精度評価とその差分を括弧あることを確認した．

内に示している．各被験者の予測モデルを評価した結果，

図 6 に，食事の品目と血糖値の上昇に関連性のある時系列

全被験者において，新たな特徴量を使用した予測モデルのデータを示す．一般的に食後高血糖の値である 140 mg/dl

方が使用していない場合と比較して精度が向上した．特にを赤色の点線，低血糖の値である 70 mg/dl を黒線の点線,

被験者 H のモデル精度が最も高く，RMSE は 11.26,MAE

被験者が食事をした時間を緑線で示した．白米や食パン，

(a) 被験者 A（5 日目）(b) 被験者 C（4 日目）(c) 被験者 C（11 日目）(d) 被験者 D(4 日目）(e) 被験者 D（10 日目）(f) 被験者 G（10 日目）

図 6

被験者 A，C，D，G の 1 日の血糖値時系列データ

じゃがいも，インスタントラーメンといった高 GI 食品をの結果同様に，一般的に食後高血糖の値である 140 mg/dl

摂取した場合，高血糖領域である 140 mg/dl を超えていと低血糖の値である 70 mg/dl を黒線の点線で示した．

る場合が殆どであり，予測モデルは実測値よりも低く予

食事時間 10 分の時は，他の食事時間と比較して，食後高測していることが，このグラフからも確認した．また，同血糖の発生や一度上昇した血糖値が下がらない被験者が見じ炭水化物でも麺類は中 GI 値食品であるため，血糖値もられた．食事時間 20 分と 30 分を比較すると，30 分の方が140 mg/dl を超えることが少ないという結果が得られた．

血糖値の上昇は遅いが，あまり大きな差は見られなかった．

5.2 実験 2 の結果

回目と比較して，血糖値の上昇が早い被験者もいれば，血4 回目の食事の順番による血糖値は，食事時間が同じ 2
実験 2 の結果を図 7 に示す．折れ線グラフにおいて，赤線は食事時間が 10 分，黄色線は 20 分，緑線は 30 分，青線
は食事時間を 20 分にし，食事の順番を GI 値が低い順番に食べた場合の血糖値の変化を明示している．また，実験 1

糖値が上がらない被験者もいる結果となり，特徴的な傾向は確認されなかった．

(a) 被験者 I(b) 被験者 II(c) 被験者 III(d) 被験者 IV

図 7

各被験者における各昼食摂取後の血糖値の時系列データ

5.3 考察間 20 分と 30 分では大きな差が見られなかったことから，

図 6 の実験 1 の結果より，高血糖領域である 140 mg/dl

過度な摂食速度でなければ，血糖値には大きく影響しない

以上の実測値を血糖値予測モデルは低く予測している．特ことが分かった．同じ食事内容であっても，摂取速度が極に被験者 A,C,D が白米や食パンといった高 GI 食品を摂取端に早い場合（１０分の場合），血糖値が通常よりも上昇す

した場合に大きく外していることがわかる．図 5(a) より，る可能性があるため，食後高血糖を発生させないためには，どの GI 値に関わらず血糖値の分散が変わらない要因とし食事の推薦摂取量だけでなく，摂食速度を抑えるフィードて，糖質量や GI 値が各食品の総和としているため，各食品

バックをシステムに組み込む必要があることがわかった．

の特徴を考慮することができていないことが挙げられる．

また，両実験における Freestyle リブレの誤差による実そのため，高 GI 食品を摂取していると判断できる特徴量験結果への影響について，Freestyle リブレは血液中ではなを使用することが必要である．また，図 6(c) や図 6(f) のく，間質液のグルコース濃度を測定するため，誤差が生じように，被験者 C,G が白米といった高い GI 値食品を摂取る可能性がある. しかし，血液中と間質液のグルコース濃

しているにも関わらず，高血糖領域に達しない日があった．

度には相関があるため，実験やシステムへの応用は十分可

要因として，これらの被験者はこの日，普段よりも過度な能であると考える [18]．

運動をしていたため，急峻な血糖値上昇は見られなかったと考えられる．この結果は，Woldaregay らの研究 [16] で，

6. おわりに

身体活動は血糖値に影響を与えると述べられている通り，

本研究では，血糖値の変動が激しい食事における継続的本実験でも同様の結果が得られた．そのため，高 GI 食品

な自己管理を目的として, 血糖値のコントロールを可能とを摂取していると判断できる特徴量や身体活動の特徴量をする自己管理システムの実現のために，データ分析に焦点新たに考慮することで，よりシステムへの利用可能な精度を当てた．血糖値予測モデルを構築する際に，先行研究でに向上させることができる．

は考慮されてこなかった，食事 2 時間後までの予測値を新

図 7 の実験 2 の結果より，食事時間 10 分の時は，若年

たな特徴量として使用することで，予測の精度が向上した．

かつ非糖尿被験者であっても食後高血糖の発生や，一度上

また，データ分析の結果，摂取した品目の特徴や身体活動昇した血糖値が下がらない傾向を確認した．また，食事時を考慮することで，さらに予測精度が向上する可能性を示した．摂食速度による血糖値への影響では，早い摂食は若年層でも食後高血糖の発生や，一度上昇した血糖値が下がらない傾向が見られた．

[9]

今後は，被験者の規模を拡大し，約 20 名の新たな被験者を対象に，摂取した品目の特徴，身体活動，摂食速度の特徴を加えたデータ収集を行い，更なる予測精度向上を目指す．また，食事におけるフィードバックによる行動変容[10]が目標であるため，示された推薦摂取量に対しての被験者の食事行動の変化や，食事行動の変化による血糖値への影響を評価し，有用性を検証する．
[11]

謝辞
本研究は，JSPS 科研費基盤研究 JP21K19828 の助成を受けたものである．また，本研究の実験に，foo.log 株式会
社提供の API を使用している．ここに記して謝意を示す．
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