血糖値コントロールシステムの実現に向けたデータ分析
玉置 理沙1

藤本 まなと1

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1

概要：近年，糖尿病患者のための血糖値コントロール支援が盛んに行われている．しかし，糖尿病患者ではない成人を支援する手法はほとんど存在しない．血糖値の高すぎるピークや長時間に及ぶ食後高血糖は，
2 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り，糖尿病患者と診断される前の未病の段階で予防することが重要である．そのためには，血糖値コントロールが必要であり，リアルタイムで血糖値を把握しながら血糖値を予測できることが望ましい．本研究では，摂取予定の食事を撮影すると，事前に予測血糖値を提示し，また，血糖値の高いピークが生じる可能性が高い場合には摂取して良い食べ物と摂取すべきでない食べ物を提示することで，血糖値をコントロールするシステムを提案する．本研究では，
血糖値コントロールシステムへの実現に向けた第一段階として，血糖値推定モデルの作成と検証を目的としたデータ分析を行った．具体的には，4 名の被験者から血糖値推定を目的とし，食事中の GI 値や前回の食事時間からの経過時間，睡眠時間のデータを収集・特徴量を抽出し，各被験者に対する血糖値推定モデ
ルをランダムフォレストを使って構築した．その結果，最も精度の高い被験者の RMSE（二乗平均平方根誤差）は 10.09，R2（決定関数）は 0.82，MAE（平均絶対誤差）は 6.00 であった．この結果から，提案シ
ステムの実現可能性が示された．

1. はじめに後高血糖」は，糖尿病判定において重要な指標となっている．しかし，通常，食事抜きで行われる健康診断では，食近年，我が国では，生活習慣の欧米化に伴い，生活習慣後高血糖が検知されにくく，糖尿病が進行した状態でなけに起因する疾患である２型糖尿病の有病率が高くなってれば空腹時の血糖値は病気のレベルまで上がらない．そのいる．２型糖尿病は，遺伝素因と環境因子が関与する多因ため，糖尿病予備軍や糖尿病初期の場合，診断から漏れて子疾患であり，糖尿病になりやすい遺伝素因に，肥満，過しまう可能性が非常に高い．

食，運動不足，ストレスなどの環境因子が加わって発症にまた，大塚らの研究 [3] は，早い摂食速度は，血糖値を下至り，日本人の糖尿病患者の 90 ％以上を 2 型糖尿病が占げるインスリンの感受性を低下させ，糖尿病を引き起こす

めている．

可能性があると指摘している．現在，食後 2 時間後の血糖2019 年 3 月 1 日に厚生労働省から発表された「2017 年

値を把握するには，定期的に穿刺を行い血糖値を測定する

患者調査の概況」によると，糖尿病の通院患者数は，2014

方法があるが，極めて負担が大きい．穿刺の必要ない連続

年の前回調査と比較して，約 12 万人程度増加し，328.9 万血糖値測定機器もあるが，食後 2 時間後の血糖値を把握す人となった [1]．2017 年 9 月に発表された「平成 28 年国民るのみで，食後高血糖を避けられるわけではない．食後高

健康・栄養調査」によると，「糖尿病を強く疑う者」は約血糖を回避するには，血糖値の把握のみならず，血糖値が1,000 万人と，前回調査が行われた 2012 年から約 50 万人

過度に上昇しないような食事をする必要があり，そのため増加している [2]．「糖尿病の可能性を否定できない人」ものコントロールシステムが必要である．

約 1,000 万人に達し，糖尿病及び糖尿病予備軍を合わせる

既存手法である杉田らの研究 [4] では，食事・行動履歴と，日本国民の 5 人に 1 人がこれに該当することから，糖から血糖値と空腹度を推定している．しかしながら，この尿病の発症予防が必要不可欠といえる．

研究では，推定モデルの構築において，従来の穿刺型の血糖尿病になる前の段階である「糖尿病予備軍」において，糖値測定器を用いるため，定期的な穿刺により，離散的な食事から 2 時間後の血糖値が下がらない状態である「食データしか取得できないという点と，食事情報をカロリーのみで考慮している点で血糖値の正確な推定が難しい．さ12奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
理化学研究所
RIKEN, Center for Advanced Intelligence Project AIP

らに，Pooja らの研究 [5] では，摂取した食事に応じた血糖値の変化を予測し，食事時の意思決定を支援することを目⾷前 何をどれだけ食べたらいいのかを

Freestyleリブレ

パーセンテージで表示

⾎糖値
⾷事画像

GI値

デ
"
タ
収
集

⾎糖値予測モデルの構築

糖質量

⾷
食事開始数分後から数時間後
前 までの血糖値を予測・表示

⾷後経過時間
睡眠時間

睡眠時間

スマート
フォン
サーバ

加速度センサ付箸

⾷事
中

⾷事スピード

ある⼀定の速度を上回る
速度で⾷事すれば警告⾳

データ収集

データ分析

フィードバック：特徴量

図1

提案システムの全体像的とするアプリケーションを開発している．しかし問題点

すよう提示する（図 1 では，おかずと味噌汁は 100%食べとして，予測モデルの精度が不明であるため，実際の値とても良いが，ごはんは 45%に減らすべきであることが提示かけ離れている可能性がある点や，食事の栄養の手入力にされている）．また，食事中に加速度センサ搭載の箸を使よりユーザが調べる必要があるという点がある．

用することで摂食速度を検知し，ある一定の速度を上回れこのような問題を解決するため，我々は，連続的に血糖値データの収集が可能な血糖値測定用専用センサであるば食事中に警告音を発する等を行うことで，ユーザに血糖値の急激な上昇を抑えるよう促すような工夫も行う．

Freestyle リブレを一定期間（約 2 週間）にわたって非糖

本稿では，上記で述べたシステムの実現に向けた第一段尿病患者である被験者に装着してもらい，食事履歴を記階として，データ分析に焦点を当て，血糖値推定モデル構

録したところ，食事のカロリーに比べて GI 値（Glycemic

築するための実験を行った．実験の目的は，収集するデー

Index:食品そのものの血糖値の上昇度合いを示す．）の方がタ項目から実際にシステムに利用できる精度を持つ血糖値

血糖値に影響を及ぼしていることが判明した [6]．本研究

推定モデルを構築できるかを検証することである．実験ででは，リアルタイムで血糖値を測定し，最終的にユーザのは，4 名の被験者から血糖値を推定するため，食事中に含摂取した食事履歴と血糖値データから，被験者の血糖値をまれる GI 値，前回の食事時間からの経過した時間，睡眠時

数分後から食後数時間後まで予測・提示し，高血糖を避け間のデータを収集し，これらを特徴量として各被験者に対るために摂取すべきでない食品をフィードバックすることする推定モデル作成をランダムフォレストを用いて試み，で，血糖値のコントロールを可能とするシステムの開発を提案システムに利用可能なモデルであるかを検証した．そ行うことを目標とする．

の結果，被験者 D の RMSE が 10.09，R2 が 0.82，MAE が

具体的には，図 1 に示すように，24 時間連続で血糖値データを収集できる Freestyle リブレを使用し，被験者から血糖値を収集すると共に，スマートフォンを用いて食事を撮影する．その後，アプリケーション上で食事の撮影画
像から自動的に GI 値や糖質量を抽出し，前回の食事から

6.00 となり，提案システムに利用可能な血糖値推定モデルの構築が可能であることが示唆された．

2. 関連研究2.1 食事・行動履歴に基づく空腹度推定

経過した時間，血糖値データ，睡眠時間に関するデータと杉田らの研究 [4] では，単一の被験者に対して約一週間穿一緒にサーバにアップロードする．最後に，それらデータ

刺型の血糖値測定器を用いて定期的に測り，主観的な空腹から抽出した特徴量から構築した回帰予測モデルを用いて度と関連付け，食事・行動履歴をもとに血糖値を予測する

血糖値を予測することで，食前に食後数分後から数時間後モデルを作成することで空腹度を予測する手法を提案してまでの予測血糖値を表示する．予測血糖値の最高値が 140

いる．単一被験者を対象としたこの実験では，食事・行動

mg/dL といった高い数値を上回ると予測した場合，食事予情報の記録に合わせて 1 日に計 4 回の測定を行っている．

定のメニューの中から高血糖が見込まれる食事の量を減ら計測した実際の血糖値をグラウンドトゥルースとし実験におけるパラメータとの比較を行っており，また，食事・行
動情報の記録は記録シートを用意し適宜シート上に記入している．実験においては食事情報・行動情報の他に，計測時の空腹感の強さの 5 段階評価値し，摂取した食事のカロ
リーや，計測時の体調の良さの 5 段階評価値をパラメータとして取り入れている．しかし，この研究では，食事量は考慮しているが食事の糖質量までは考慮していないため，
血糖値の測定に一定の誤差が生じるといった問題がある．
また，穿刺型の血糖値測定値を用いたことにより，血糖値測定のため，数時間ごとに穿刺が必要であり，被験者への負担が大きいといった問題もある．

図 2 糖尿病自己管理のためのアプリケーション

2.2 BLE センサを使った糖尿病モニタリングシステム
Alﬁan らの研究 [7] では，BLE ベースのセンサデバイス，
リアルタイムデータ処理，機械学習アルゴリズムを利用しデータ同化により GlucOracle は食後 3 時間以内の血糖値て，糖尿病患者の慢性的な状態を自己管理するためのヘルの最低値から最高値までの範囲を予測し，画面上に表示すスケアモニタリングシステムを提案している．BLE を用る．その後，ユーザは，食事を登録し直すことが可能であいて，血圧，心拍数，体重，血糖値などのバイタルサイン

り，食事を追加あるいは削除する度に予測血糖値が更新

データをセンサノードからスマートフォンに収集し，連続される．また，アプリケーションに栄養素を入力すること的に生成される大量のセンサデータを管理するため，リアで，図 2 のような栄養評価を受けられる．しかし，この研

ルタイムデータ処理を利用している．この研究では，70 人

究の問題点として，予測モデルの精度が不明であるため，の糖尿病患者からインスリン投与量，BG 測定値，食事摂取

実際の値とかけ離れている可能性がある点や，食事の栄養量，運動活動などのデータを収集し，糖尿病の分類と血糖の手入力によりユーザが調べる必要があるという点が挙げ

値予測が行われた．分類にはランダムフォレスト，ナイー

られる．

ブベイズ，SVM， ロジスティック回帰，MLP が用いら
れ，予測には LSTM と線形回帰が用いられている．その結

2.4 本研究の位置付け

果，ランダムフォレスト, ナイーブベイズ，SVM，および，従来の研究では，糖尿病管理を目的とした血糖値のモニ

ロジスティック回帰で，それぞれ 73.046 ％，76.6927 ％，タリングシステムが主流であり，1) 穿刺性の器具の使用に

76.562 ％，および 76.0417 ％を示し，MLP が 77.083 ％とより離散的なデータしか得られない点，2) データ収集の際最も高い精度となった．LSTM による血糖値予測では，得に食事の情報として食事時間とカロリーのみしか考慮されられた二乗平均平方根誤差（RMSE）は 25.621 であり，線ていないことにより予測モデルが高精度でない点，3) アプ

形回帰では RMSE が 44.069 であった．この研究では，血リケーション開発時に食事の栄養素の手入力が必要な点が糖値測定機器として穿刺型の血糖値測定機器を用いている問題点として挙げられる．モニタリングに止まらず，糖尿ためデータ収集の度に穿刺が必要な点が課題である．加え病の発症そのものを防ぐには，血糖値予測の精度を向上すて，長期間における糖尿病モニタリングの際には負担が極るだけでなく，血糖値をあげやすい食事を制限することでめて高い点，さらには食事摂取量のみでは糖質量や GI 値

血糖値の上昇を防ぎ，コントロールするシステムが必要でといったといった血糖値への大きな影響を与える要素が考ある．本研究では，このような血糖値コントロールシステ

慮されていないため RMSE が低くない点も課題となる．

ムの開発を目標としており，特に本稿では，血糖値コント
ロールシステム実現に向けた第一段階として，データ分析

2.3 糖尿病自己管理のためのアプリケーションに焦点を当てる．具体的には，4 名の被験者から食事情報

Pooja らの研究 [5] では，個人特化型の血糖値予測を表示

や食事中の GI 値，前回の食事時間からの経過した時間，睡するスマートフォンのアプリケーション GlucOracle を開発

眠時間のデータを収集し，これらを特徴量，血糖値の推定している．このアプリケーションは，摂取した食事に応じを目的として各被験者に対する推定モデル作成を行い，シた血糖値の変化を予測し，食事時の意思決定を支援するこ

ステムに利用可能なモデルであるかを検証する．

とを目的としている．これを実現するために，GlucOracle
は，ユーザに食事の写真とその内容のテキスト入力，さらに食前と食後 2 時間後の血糖値データを収集する．これらのデータを血糖値予測のための訓練データとして学習し，

3. 提案手法
本章では，提案するシステムの概要とその構成について述べる.

Freestyleリブレ

Bluetooth

データ送信
写真撮影・
箸の加速度

計算結果提⽰スマホアプリ

⾷事サーバー

睡眠時間の⼊⼒
睡眠(a) リブレセンサ(b) リブレリーダ

図 4 Freestyle リブレ血糖値測定機器
図3

システム構成投薬，喫煙習慣，アルコール依存症，アレルギーなどが影

3.1 提案システムの概要
本研究では，糖尿病でない成人の糖尿病発症を予防するため，スマートフォンを用いた新たな血糖値コントロール
システムを提案する．提案システムを実現するには，以下の要件を満たす必要がある．
要件 1

長期的にシステムを利用するため，定期的な痛みの負担なく連続的に血糖値データを収集できること
要件 2

以外のデータ収集項目として，食事情報と睡眠時間を収集する．食事情報とは，具体的には最後の食事を摂取してか
らどのくらいの時間が経過したのか，糖質量，さらに食事そのものの血糖値のあげやすさを示す GI 値のことであり，考慮することで関連研究よりも血糖値予測モデルの精度向上を目指す．ここで，GI 値は以下の式で表される．

食事内容の GI 値を特徴量として予測モデルに組み込むことができること
要件 3

響を与えると報告されている．提案システムでは，血糖値摂取すべき/すべきでない食品を食前に提示でき

ること

GI =

AU C ′ ×100
AU C

(1)

ここで，AU C ′ は検査飼料を糖質 50g 摂取した時の血糖値曲線下面積を示し，AU C は基準食を糖質 50g 分摂取しこれらの 3 つの要件を満たすことで，ユーザは負担を感じた時の血糖値曲線下面積を示す．上記より，GI 値とは食品ることなくシステムを利用できる．本研究では，Freestyle

そのものの血糖値の上昇度合いを示す．一般的に，GI 値

リブレを装着した状態で食事をし，スマートフォンのアプが高いほど血糖値が上昇しやすいとされているが，Foster

リケーションを利用して食事の摂取をコントロールするこらの研究 [9] によると，肉類，魚類，や芋類を除く野菜にとで血糖値の過度な上昇を防ぐ．

は，炭水化物はほとんど含まれないため，GI 値が極めて少ないとされている．食事情報の収集方法は，スマートフォ

3.2 システム構成

ンで食事の画像を撮影し，撮影したデータから GI 値を抽

図 3 にシステム構成を示す．提案システムは，1）デー

出し，最後に食事画像を撮影した時間から食後経過時間を

タ収集，2）アプリケーション，および，3）サーバから構算出する．また加速度センサ搭載の箸を使用し加速度デー成される．以下に，具体的に述べる.

タとで箸の動作の連続性の有無により食事スピードの速さ

3.2.1 データ収集を検出する．最後に，睡眠時間をテキスト入力することで本システムでは，血糖値データおよび食事・睡眠データを収集する．

提案手法のデータ項目を収集する．

3.2.2 アプリケーション

血糖値：本研究では，24 時間連続で血糖値のデータ収集

本研究では，スマートフォンのアプリケーションを利用が可能な Freestyle リブレを使用する．このセンサは 500

して食事の摂取をコントロールすることで，血糖値の過度

円玉サイズと小さく，装着時と装着間にほとんど痛みがな

な上昇を防ぐ機能を持つシステムを提案する．提案システ

い．その上耐水性もあるため，従来の穿刺型センサよりもムでは，収集した血糖値，食事情報，睡眠時間をスマート

負担なく，かつ生活に支障をきたすことなくデータ収集

フォンを介してサーバにあげ，サーバ上で血糖値予測モデできる．通常，リーダをセンサに近づけて近距離無線通信

ルを構築し，アプリケーションに返すことでユーザは食前（NFC）で読み取り，リーダに表示する．提案システムではに予測血糖値を知ることができる．また，ユーザの摂取予

センサデータを Bluetooth を介してスマートフォンに送信

定の食事から予測される血糖値から高いピークが予想され，可能なデバイスをセンサにかぶせることで測定値をスマー

食後も高い血糖値が予測される場合には食事に含まれる高トフォンに自動的に送信する．

い GI 値の食品の摂取量を減らすようにフィードバックす

食事・睡眠データ：Woldaregay らの研究 [8] によれば，

る．フィードバックの際には，どの食品をどのくらい食べ

血糖値には食事の摂取状況，ボディマスインデックス，ス

たら良いかを食品ごとにパーセント表示をすることで，図トレスレベル，炭水化物摂取量，睡眠時間，病気の有無，

1 の提案システム図のように摂取量を提示する．上記は食前にフィードバックするが，食事中のフィードバックとしては，加速度センサ搭載の箸を使用した際に一定の速度を上回る速さで箸を動かした場合，もしくは，短期間で連続して箸を動かした場合には警告音が出るようにする．

表1

機械学習における特徴量

特徴量

内容

食事後経過時間

GI 値

食後の血糖値上昇を考慮
食事に含まれている血糖値上昇指数を考慮

睡眠データ

就寝時間と睡眠時間

3.2.3 サーバ
食事記録や睡眠時間をはじめとするデータをアプリケー
ションを介してサーバ上に保存する．アプリケーション上
で食事の撮影画像から自動的に GI 値や糖質量を抽出し，前回の食事から経過した時間，血糖値データ，睡眠時間に関するデータと一緒にサーバにアップロードする．最後に，サーバ上で機械学習で血糖値予測モデルを作成し，アプリ
ケーションに計算結果をフィードバックする．

3.3 血糖値予測手法
本節では，食事の開始前に予測血糖値を表示するための血糖値予測手法を提案する．本研究では，スマートフォン
を通じて収集したデータをサーバにあげ，サーバ上で機械

図5

血糖値の平均値 [6]

学習での血糖値予測モデルを構築する．また，機械学習の手法としては回帰的な予測モデルの作成が可能な Random

Forest を用いる．Random Forest は，教師データセット内の学習データから回帰モデル作成するデータをランダムに選択することで，教師データのノイズの影響を受けにくい学習器である．ブートストラップによるデータの抽出，
バギングにより作成された多数の決定木を組み合わせる
ことで入力データから血糖値を予測する．本研究では，入力データから食事開始数分後から食後 2 時間後の血糖値の波形を予測し，食事開始前のタイミングでスマートフォン上に表示するシステムを提案するが，本稿では Random

Forest を用いて血糖値推定モデルを作成し，RMSE，R2 ，

図 6 被験者の平均 GI 値摂取

MAE にてその精度を評価する．

4. 実験
4.1 実験概要

み込んだ．具体的には，各被験者に Freesyle リブレを装着してもらい，食事時間と食事の内容，睡眠時間をエクセル
ファイルにテキスト入力してもらいながら，通常通りの生本研究では，倫理審査委員会での承認（承認番号 2019-

活を約 2 週間送ってもらった．Freesyle リブレは，2 週間M-2）のもと，血糖値予測モデルの構築にあたっての実験

24 時間連続でデータ収集が可能であり，センサ装着間 15を行なった．本実験では，約 2 週間糖尿病患者でない成人

分単位で血糖値が自動収集される．また，記録してもらっ4 名（男性：3 名，女性：1 名）を対象に，血糖値データやた食事情報に含まれる食事内容をシドニー大学の Search

食事情報，睡眠データを収集し，収集したデータが実際にfor the Glycemic Index[10] を用いて推定 GI 値に変換しシステムの実現に必要なデータであるのか，加えてシステ

た．本実験では，食事中に含まれる各食品の最高 GI 値をム実現に向けた血糖値推定モデルの作成が可能かどうかを

その食事の GI 値とみなした．収集したデータから，食後検証するため，個人ごとの血糖値の推定モデルを構築した．

経過時間，GI 値，睡眠時間を特徴量として抽出し，各被験また，推定値と実測値との間の相関値と相対誤差の値を基者に対する血糖値推定モデルを構築した．表 1 に，使用し準として，推定モデルの有用性を評価する．

た特徴量一覧に示す．本実験では，データセット中の食事情報として GI 値を考慮し，糖質量は考慮していない．GI4.2 実験方法

値は，血糖値の上昇指数であり，GI 値が特徴量として有効

本稿では，血糖値推定を行った実験方法を述べる．デー

であるかを確認するため，本実験では，糖質量を考慮しな

タ分析のため，血糖値と食事時間，食事の内容，睡眠時間をいデータセットを作成した．実験で収集した 2 週間分の血収集し，これらから特徴量抽出し，血糖値推定モデルに組

糖値データを推定した結果を次節に示す．

表2
RMSE = 15.4317
140

R^2 = 0.54112

MAE = 11.6325
120

100

RMSE

MAE = 9.25899

140

Estimated Value

Estimated ValueRMSE = 12.86632

160

R^2 = 0.20888

100
80
80
80

100

120

140

True Value

80

100

(a) 被験者 A

120

True Value

140

160

A

B

C

D

15.41

12.84

10

10.09

2

0.21

0.54

0.75

0.82

MAE

11.64

9.232

6.44

6.00

R
120

推定モデルの評価

Pn
2(yi − ybi )R2 = 1 − Pi=1n2i=1 (yi − ȳ)(3)1X|yi − ŷi |n(4)(b) 被験者 B

n

MAE =
160

RMSE = 9.99045
160

R^2 = 0.75335
MAE = 6.46193

120

ここで，n は全予測対象値，yb は推定値，y は実測値を示

R^2 = 0.82475
MAE = 6.02295

140

Estimated Value

Estimated Value

140

i=1

RMSE = 10.09554

している．表 2 に, これらを計算した結果をまとめた. モデ

120

ルを評価した結果，被験者 D のモデル精度が最も高い結果

100

となった.

100
80
80

60
80

100

120

True Value

140

160

60

(c) 被験者 C

80

100

120

True Value

140

160

4.4 考察図 5 より，平均の差はほとんど見られなかったが，図 6(d) 被験者 Dと比較したところ，血糖値の平均値と GI 値の平均にある

図 7 各被験者のモデル評価

程度の相関が見られた．最も平均値が低い被験者 D は，実験期間中の GI 値の平均摂取量も被験者の中で最も低い結

4.3 結果果となった．また，本実験では被験者が少なく，平均の差

本実験で測定したデータと，収集したデータを基に構築に性差が生じるのか十分に検討できなかったため，今後はした血糖値推定モデルによる結果を図 5 から図 11 に示す．

女性の被験者を増やし，統計的検定手法を用いて調べる必

図 5 に，各被験者の血糖値の平均値と標準偏差値を示す．

要がある．本実験では，4 人の被験者からデータを収集し，血糖値の平均については，被験者 B が最も高く，標準偏差

血糖値推定モデルを構築したが，被験者 A と B からは睡については，被験者 D が最も大きい．図 6 に被験者の摂眠時間のデータが得られなかった．そのため，4 人の被験取した食事の平均 GI 値を示す．被験者 A から C は，血者の中で上記の 2 名が最も RMSE が大きく，R2 が低い結糖値の平均値に大きな差はみられなかったが，実際の食生果となった．また，被験者 C と D のモデルの評価より，こ活には差が見られ，朝食に GI 値の高い食品を摂取する被れらの結果はシステムへの利用可能な精度を示しているこ

験者や昼食に GI 値の高い食品を摂取する被験者が見られとがわかった．図 7 より，各被験者の血糖値推定モデルのた．図 7 に，構築した各被験者のモデルに対する評価を示

120mg/dL から 140mg/dl の範囲の推定血糖値と実測値とす．また，図 8 から図 11 に，約 2 週間測定した血糖値の実の相関が弱いようにみえるが，この原因として，食品の GI

際のデータと血糖値推定モデルによる結果を示す．ここで値換算に原因があると考えられる．GI 値換算の際に使用は，一般的に食後高血糖時の値である 140 mg/dL を赤線，したシドニー大学の Search for the Glycemic Index[10] に低血糖時の 70mg/dL を黒線で示すことにより，実験期間

は和食に関する情報が少なく，麺類などの詳細な分類がさ

中の血糖値の変化を明示した．各被験者の血糖値データよれていないため，被験者が摂取した食事の GI 値が正確にり，被験者全員が食後一時的に 140mg/dL を超えていると反映されていないという点が挙げられる．本実験では，血いう結果が得られた．また，GI 値の平均摂取値が最も高糖値は自動的に 2 週間分収集できるが，その他のデータはかった被験者 C が最も血糖値が 140 mg/dL を超える頻度

手入力で行われたため，被験者ごとのデータ収集数に差がが高いことがわかった．また，図 7 には構築したモデルの生じた．血糖値は食事と密接な関係にあり，通常，食事終RMSE（二乗平均平方根誤差）と R2 （決定係数），MAE

了から約 1 時間にピークを迎えるという特徴がある．その（平均絶対誤差）を示している．これらは，以下の数式で計ため，食事時間や間食時間をはじめとする詳細な食事情報

算される．

と睡眠データ数不足により被験者ごとのモデルの精度に大

v
u n
u1 X
2
RM SE = t(ybi − yi )ni=0

幅な差が生じたと考えられる．したがって，提案システム(2)のように，撮影した画像から自動的に GI 値を抽出し，各食事の撮影した時間の間隔を特徴量として組み込むことで，被験者のデータ入力の負担を極限まで減らすシステムが必

175
150
125
100
75

bgl(mg/dL)

trueestimated

0

50

100
time

150

200

図 8 被験者 A の血糖値データと推定データ

175
150
125
100
75

bgl(mg/dL)

trueestimated

0

50

100
図9

time

150

200

250

被験者 B の血糖値データと推定データ

175
150
125
100
75

bgl(mg/dL)

trueestimated

0

50

100
図 10

150

200

time

250

300

被験者 C の血糖値データと推定データ

175
150
125
100
75

bgl(mg/dL)

trueestimated

0

50

100
図 11

150

time

200

250

被験者 D の血糖値データと推定データ

要不可欠であることがわかった．

糖値コントロールシステムを提案した．本稿では，一般に食事の摂取状況，ボディマスインデックス，ストレスレベ

4.5 今後の課題

ル，炭水化物摂取量，睡眠時間，病気の有無，投薬，喫煙

本実験では，被験者が 4 名で個人ごとの血糖値推定モデ

煙習慣，アルコール依存症，アレルギーなどが血糖値に影ルを作成した．今後身体的特徴別，または，性別ごとの予響を与える要因とされるなか，血糖値，食事情報と睡眠時

測モデル作成が可能であるかを検証するため，被験者の性間を収集しデータ分析した．推定モデル作成の際に食事情別をある程度偏りなく，20 名程度の新たな被験者を募集す

報として関連研究で考慮されていなかった GI 値を特徴量る予定である．また，予測モデルの精度向上のため，新たとして追加したところ，ある程度の相関が得られ，システなデータ収集が必要であり，その際には WEB API を介しムへの応用の可能性を示した．また，頻繁に高い血糖値のて食事情報から GI 値の抽出が自動的に行われ，入力負担

ピークを迎える被験者も見られたことから血糖値をコントの少ないインターフェースを用意するとともに，糖尿病でロールするシステムは有用性が高いといえる．今後は 20はない成人が血糖値をコントロールするためのシステムの名程度の新たな被験者を募集し，モデルの精度向上のた実現を目指す予定である．

め，糖質量をはじめとする新たなデータ収集を入力負担の5. まとめ
生活習慣病の一種とされる糖尿病の予備軍は 1000 万人
程度おり，このような社会問題を解決するため，本研究では現段階で健康な成人が糖尿病予備軍とならないための血少ないインターフェースを通じて行う予定である．これにより，糖尿病ではない成人が血糖値をコントロールするためのシステムの実現を目指す．
謝辞

本 研 究 の 一 部 は ，科 研 費 基 盤 研 究（B）

（No.20H04177）の助成によって行った．

参考文献
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