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生活習慣病改善のための嗜好に基づく食事メニュー推奨システム＜平成 30 年度助成＞

生活習慣病改善のための嗜好に基づく食事メニュー推奨システム
福本

文代・鈴木良弥（山梨大学大学院 医工農総合研究部）

グを求めればよい。しかし、CRF は順方向による解1．はじめに析であるため、本研究のように、特定の日に指定し生活習慣病は、現代社会における深刻な病であり、たメニュー（例えば誕生日には、利用者が指定した予備群を含めると 4 人に 1 人が該当すると言われて食事を優先するなど）に対して柔軟に対応することいる。生活習慣病はとりわけ食生活の改善が重要でができない。そこで双方向解析が可能な BiLSTM にある。しかし、健康診断などで医師に食生活を見直より、健康を考慮しつつ、利用者の嗜好を最大限反すよう促されても病に関する危機感が薄いことか映したメニューを提示する手法を新たに提案する。

ら、日々の多忙な生活の中で継続的に改善に取り組むことは困難である。さらに、生活習慣病の改善に2．提案手法は時間を要する。例えば肥満病の場合、標準体重まで減量することが求められる。しかし急激な減量は2.1

健康障害を招くため、月に１～２kg と定められてい

Bi-Directional Long Short-TermMemory（BiLSTM）ることから速やかな改善は困難を伴う。これらの問

Bi-Directional Long Short-Term Memory（BiLSTM）

題を解決するためには日常生活の中で誰もが手軽

は双方向 LSTM と呼ばれる手法である。LSTM は時に、かつ継続的に食生活を見直すことにより、生活系列問題を扱うモデルであり、系列データが長い場習慣病を改善することができるユビキタスシステム

合に、初期に出現したデータを系列の後方においてを開発する必要がある。

も利用できるようにするため、中間部分を隠蔽する

本研究は、生活習慣病の改善・治癒へと導くためことにより初期のデータを系列の後方で用いることの食事メニューを自動的に提示するシステムを開発を可能にしたモデルである。LSTM は系列の左からすることを目的とする。本研究は、利用者の健康を右へ解析するモデルであり、BiLSTM は双方向、す考慮しつつ嗜好を最大限反映したメニューを提示す

なわち左から右、および右から左への双方を取り入ることにより、利用者の主体性と持続性に着目したれた解析モデルである。本研究では、特定の日に指支援環境を構築することを目指す。具体的には、一定したメニュー（例えば誕生日には、利用者が指定定期間のメニュー列を系列ラベリング問題と捉え、した食事を優先するなど）に対して過去のメニュー

1)

Bi-Directional Long Short-Term Memory（BiLSTM）に遡り全体を加味した上で最適なメニューを提示すにより系列を学習した結果を Conditional Random

る必要があるため、BiLSTM を用いたメニュー提示

Fields（CRF） と呼ばれる識別モデルに適用するこを提案する。

2)とにより、最適なメニュー系列を求める手法を提案する。食事メニューは、主食、および副菜などに関

2.2

Conditional Random Fields（CRF）

する各栄養素名とその値から成る。最適なメニュー

Conditional Random Fileds は、系列ラベリング問系列は、必要な栄養素を満たす最適な系列ラベリン

題のための識別モデルであり、正しい系列ラベリン

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浦上財団研究報告書

グを全ラベリングの候補と弁別するような学習を行

Vol.28（2021）

2.3

食事メニュー系列生成手法

う。CRF は、形態素解析や固有表現抽出などの自然本手法は、ユーザの健康診断結果に関するデータ言語処理タスクに適用され、多数の素性が複雑に関と食に関するユーザの嗜好に基づきメニューを提示係するような問題に対しても、最適な系列ラベリンする手法を提案する。最適系列の出力は、系列ラベグが導出可能であり、高い識別精度が報告されていリング問題と捉えることができる。本手法は、系列。 入 力 系 列 を x と し , 出 力 系 列 を y=((m1,t1),

ラベルを食事メニュー系列に置き換え、ラティス構る

3, 4)…,(mn,tn)) の条件付き確率を P (y |x ) とおくと造の各ノードを食事メニューとし、系列間のエッジの重みを献立の類似性と嗜好の度合いにより表現する。本手法の流れを図 1 に示す。
図 1 において、ユーザは、自身の好みのメニュー、Zx は正規化項を示し以下で示される。

および健康診断の結果などを含む身体情報を入力する。本研究では、生活習慣病のうち、肥満症、糖尿病、また、関数 f k は i 番目と i -1 番目の出力ラベルに動脈硬化症、および高血圧症を対象とした健康診断

依存する素性関数を示し、以下の 2 値関数で表現でデータからユーザが一定期間の摂取すべき栄養条件きる。

が一意に定まる。これらの入力、および栄養条件からメニューデータベースに基づき、一定期間のメニ ュ ー 系 列 集 合 が 作 成 さ れ る。 メ ニ ュ ー 系 列 は

本研究では、メニューが各栄養素を満たすときにBiLSTM を適用することにより系列候補が得られる。

1、そうでない場合に 0 となる。λは関数 f k に関す得られた系列候補を入力とし CRF により最適なメる重みパラメータを示す。入力 x に対する最適な出

ニュー系列が出力される。食事メニュー系列の生成

力 y は以下の式で求められる。すなわち、全系列の手法を図 2 に示す。

中で最も低いコストである系列 y を出力する。

食事メニューは、主食、および副菜などに関する各栄養素名とその値から成る。BiLSTM により候補関数 fk に関する重みパラメータλは最尤推定法、系列を求める。得られた候補系列から CRF によりすなわち学習データに関する対数尤度の最大化を行

ユーザの嗜好を最大限反映し、かつ必要な栄養素をうことにより求められる。

満たすメニュー系列を求める。CRF は、メニューの図1

食事メニュー系列生成の処理過程

生活習慣病改善のための嗜好に基づく食事メニュー推奨システム

図2

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食事メニュー系列の生成手法

候補を列挙したラティス構造から最適なメニュー系

3．システム構築

列を出力する。ラティス構造の各ノードとなる食事
メニューは、主食、汁物、主菜、および副菜で構成小規模からなる健康診断データを用い、研究補助されると仮定し、各々は、素性（栄養素）と素性値（栄者の協力を得て、スマートフォン上動作するシステ

養素の値）で表現した。ノード間の連接は、1. 利用ムの構築を行った。システム画面を図 3、および図者の嗜好が強い、2. 前ノードと後続ノードとの類似4 に示す。

性が少ない（類似の内容のメニューでない）ほど高

図 3 は、システム立ち上げ時の画面を示す。性別、くなるように設定した。CRF の素性とし、一日あた身長、年齢、運動活動量、生活習慣病の予備群としりの栄養素（エネルギー、たんぱく質、炭水化物、ての病名を入力する。入力データを基に、一週間で脂質など）を基礎代謝量を考慮した上で算出し、各摂取可能な各栄養素、栄養素のチャート、および、検査項目の改善に必要となる食品の条件を抽出した。例えば、肥満症の場合、肉、魚などは、脂質の少ないものを選ぶ、糖質の多い果実類やイモ類は避けるなどである。これらは最適なメニュー系列を求める際の制約条件として用いた。

2.4

食事メニューの拡充

分 類 問 題 で 広 く 用 い ら れ て い る ConvolutionalNeural Network（CNN）を用い、食事メニュー数の拡充を行った。食材、調理方法、各栄養素が自明であるメニューを利用し、CNN により学習モデルを作成する。メニュー、食材、調理方法からなるテストデータを用い、その栄養素を判別することにより、栄養素が付与された食事メニュー数を得た。
図3

システム画面24

浦上財団研究報告書

Vol.28（2021）

4．おわりに
本研究は、生活習慣病の改善・治癒へと導くための食事メニューを自動的に提示する手法を提案した。利用者の主体性と持続性に着目した支援環境を構築するために利用者の健康を考慮しつつ嗜好を最大限反映したメニューを提示する手法を提案し、システムを構築した。今後の課題として、ユビキタス環境下での定量的な評価とユーザインタフェースの評価が挙げられる。
謝

辞本研究の遂行にあたり、研究助成を賜りました公

図4

推奨メニュー提示画面

益財団法人 浦上食品・食文化振興財団に厚く御礼を申し上げます。

栄養素を基に、ユーザが入力した嗜好から一日、および一週間のメニューが表示される。図 4 の上段は、

参考文献

メニューデータベースを表示し、各メニューとメ

1) M. Schuster and K. K. Paliwal, “Bidirectional
Recurrent Neural Networks”, IEEE Transactions onSignal Processing, Vol. 45, No. 11, pp. 2673-2681,
1997.
2) J. Lafferty and A. McCallum and F. Pereira,“ConditionalRandom Fields Probabilistic Models for Segmentingand Labelling Sequence Data”, Proc. of the 18th
International Conference on Machine Learning,
pp.282-289, 2001.
3) Y. Jiang and C. Hu and T. Xiao and C. Zhang and J.
Zhu, “Improved Differentiable Architecture Searchfor Language Modeling and Named Entity
Recognition”, Proc. of the 2019 Conference on
Empirical Method in Natural Language Processing
and the 9th International Joint Conference on
Natural Language Processing, pp. 3585-3590, 2019.
4) J. Strakova and M. Straka and J. Hajic, “NeuralArchitectures for Nested NER through Linearization”,
Proc. of the 57th Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics, pp. 5326-5331,
2019.

ニューに含まれる各栄養素が表で表示されている。
また下段は、ユーザが入力した情報から BiLSTM,CRF により 1 日分の最適なメニューを表示した結果となる。ユーザはメニューを確認した後、新たに嗜好に沿ったメニューを入力すると、システムは、摂取可能な栄養素に基づき再計算した後、最適なメニュー系列を再表示する。

Menu Recommendation System based on user preference for ameliorating lifestyle-related diseases

25Menu Recommendation System based on user preference
for ameliorating lifestyle-related diseases
Fumiyo FUKUMOTO and Yoshimi SUZUKI
Graduate Faculty of Interdisciplinary Research, University of Yamanashi
Lifestyle-related diseases represent a serious class of diseases in our society,and one of four persons, including those in the preliminary group, will contractsuch a disease. Effectively improving one’s dietary life is a very important step
towards recovery. However, this is difficult to accomplish, as these diseases
usually have no symptoms.
Motivated by the above situation, we are proposing a menu recommendation
system for ameliorating lifestyle-related diseases, with a particular focus on theuser’s menu preferences, in order to promote continuous recovery from suchdiseases. In order to accomplish this, our system integrates Bidirectional Long
Short Term Memory (BiLSTM) and Conditional Random Fields (CRF) to suggest
an optimal menu sequence. BiLSTM is an extension of traditional LSTM that isable to improve model performance for sequence classification problems, while
CRF is a discriminative model used to predict sequences. BiLSTM is widely usedin morphological analysis and named entity recognition in the natural language
processing research field. We applied this approach to menu sequencing toproduce a set of candidate menu sequences. These menu candidates are thenpassed to the CRF, where an opt imal sequence of menus is selected. We
developed a system for implementing this approach, and evaluated it
empirically. The experimental results indicated that our model is both effective
and applicable to users within the preliminary group.