2022 年度情報処理学会関西支部 支部大会

C-10

AR とナッジを用いた高血糖抑制のための食事行動変容システムの検討
Investigation of a system for changing eating behavior using AR and nudges to control hyperglycemia

1.

道浦 菜々子 †松田 裕貴 †諏訪 博彦 †

安本 慶一 †

Nanako Michiura

Yuki Matsuda

Hirohiko Suwa

Keiichi Yasumoto

はじめに動に影響を与えることができるかを調査する研究が行わ

糖尿病は，生活習慣に起因する慢性疾患の１つで，現れている [7, 8, 9]．ここでいうナッジとは，Thaler らに在世界中で急速に増加している．世界の糖尿病人口はよって提案された行動経済学の概念であり [10]，強制的

2019 年の時点で 4 億 2,500 万人であり，2030 年には 5に導こうとする思想（Paternalism）と自主性に委ねる

億 7,800 万人に増加すると予測されている [1]．我が国で思想（Libertarianism）の融合である．人々の選択の自も，生活習慣の欧米化に伴い，II 型糖尿病の有病率が高由を妨げたり，選択を制限することなく自身にとって最くなっている．II 型糖尿病は，遺伝素因と環境因子が関適な選択へ誘導することを目指している．Arno の研究

与する多因子疾患であり，糖尿病になりやすい遺伝素因[8] では，食事行動の影響を与えるナッジの有効性を調に，肥満，過食，運動不足，ストレスなどの環境因子が査している．参加者による健康的な食事や栄養の選択に加わって発症に至る．現在，日本人の糖尿病患者の 90 ％おいて，平均 15.3 ％増加しており，ナッジは個人の食事以上を II 型糖尿病が占めており，また，厚生労働省から選択の改善に有効であると示唆されている．

2020 年 12 月に発表された「令和元年国民健康・栄養調

そこで本研究では，食事場面における継続的な自己管査」によると [2]，糖尿病が強く疑われる者 (糖尿病有病理を目的として，摂取予定の食事から血糖値の上昇を事者) と糖尿病の可能性を否定できない者 (糖尿病予備軍)

前に予測し，ナッジを用いた高血糖状態を避ける食事行

は，合計約 2,200 万人と推計され，日本国民の 5 人に 1

動変容を促す新たなシステムを構築する．食事行動変容

人が該当するという深刻な状況である．のナッジとして，配膳されている食事に対して摂取量を糖尿病の有効な治療法は現在ないため，糖尿病が発症減らすべき食品をフィードバックする手法を設計する．

する前の段階で防ぐことが必要不可欠である．食事 2 時減らすべき食品の提示は，誰に対しても直感的に把握で間後の血糖値が下がらない状態である「食後高血糖」がきる AR を用いることを基本方針とし，モバイルデバイ

頻繁に起こると，糖尿病を引き起こす可能性が高いと言スの利用を軸としてシステムを構築することで，ユーザわれており，糖尿病予備軍において食後高血糖は重要なの手軽な利用・参加を実現する．

指標となっている．糖尿病予備軍とは，血糖値が正常値以降の章構成は，以下の通りである．第 2 章では血糖より高いが，糖尿病の閾値よりは低い状態のことである．

値予測，糖尿病自己管理システム，ナッジを用いた食事

しかし，通常食事抜きで行われる健康診断では，食後高行動変容に関連した既存研究を概説すると共に，関連研血糖が検知されにくく，糖尿病が進行した状態でなけれ究の課題と本研究の位置づけを述べる．第 3 章では想定

ば，空腹時の血糖値は糖尿病の基準まで上がらないため，されるシナリオとシステム要件を述べ，第４章で問題設診断から漏れてしまう可能性が非常に高い．Zang らの定とアルゴリズムについて述べる．また，第 5 章では提研究 [3] によると，最も健康的なライフスタイルを持つ案システムについて述べ，第 6 章で本稿のまとめと今後人は，最も不健康的な人と比較して糖尿病の発症リスクの展望について述べる．

が 75 ％低い．そのため糖尿病を未病の段階で予防するには，継続的な自己管理が必要であるといえる．糖尿病の自己管理は主に，正常範囲内の血糖値の維持，GI 値の低い食品を中心とした健康的な食事，定期的な運動，そして禁煙が挙げられる．本研究では，血糖値の変動が激しい食事に着目する．

2.

関連研究

本章では，提案システム実現のために，血糖値予測，糖尿病自己管理システム，ナッジを用いた食事行動変容について，既存研究を概観する．

2.1

血糖値予測に関する研究

このような背景から，糖尿病において食事に関する自Li らの研究 [11] では，機械学習を用いた血糖値予測を己管理を支援するシステムの開発 [4, 5, 6] や，行動経行なっている．スマートフォンにより自動収集された糖済学（ナッジ）の利用がどのように食事/自己管理の行尿病患者ら約 70 名の食事，運動，睡眠データやインスリン投与量を手入力したデータ，定期的に測定された血糖†

奈良先端科学技術大学院大学，Nara Institute of Scienceand Technology

値が，クラウド上に自動的にアップロードされる．収集したデータを用いてパーソナライズされた血糖値予測モ

は，皿の絵をマーカーとし，その上に果物やパンのアニデルの構築を行なっている．このモデルは患者の母集団

メーションを合成し，ゲーム形式で様々な食品の炭水化データを利用し，患者の類似性を捉え，SVM，決定木，物（carb）含有量を学習することが可能である．

ランダムフォレストを使用して血糖値予測モデルを構築

2.3している．二乗平均平方根誤差（RMSE）で各モデル精度を評価をしたところ，68.76，41.06，39.73 となり，ランダムフォレストによるモデルが 3 つの中で最も精度が高かった．

Alﬁan らの研究 [12] では，糖尿病患者の慢性的な状態を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行っている．BLE を用いて，血圧，心拍数，体重，血糖値などのバイタルサインデータをセ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，データ収集の度に穿刺が必要である．この研究では，70 名の糖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が行われている．血糖値予測には，LSTM と線形回帰が用いられており，血糖値予測の評価では，LSTM の RMSEは 25.621，線形回帰の RMSE は 44.069 となっている．

Tamaki らの研究 [13] では，血糖値に影響を及ぼす GI値に着目し，RandomForest を用いて各被験者に対する血糖値予測モデルを構築している．血糖値予測モデルには，被験者 4 名の食事中の GI 値や前回の食事時間からの経過時間，睡眠時間から抽出した特徴量を用いている．
また，血糖値データの収集では，血糖値測定用専用センサである Freestyle リブレを用いて，連続的にデータを収集している．構築した血糖値予測モデルの中で，最も精度の高い被験者の RMSE は 10.09，R2（決定関数）は0.82，MAE（平均絶対誤差）は 6.00 となっている．
2.2

糖尿病自己管理システムに関する研究

ナッジを用いた食事行動変容に関する研究

近年，ナッジを用いた食事行動変容に関する研究が数多く行われており，IoT によるセンシング・介入にナッジを取り入れることにより，行動変容効果を高める IoT-Nudge [14] が提案されている．Nakaoka らの研究 [15] では，早食いや偏食傾向にある一人暮らしの若者を対象に，食事と塗り絵のアナロジーに基づいて健康的な食生活を後押しするナッジシステム eat2pic を提案している．加えて，子供の好き嫌いを改善するといった健康的な食事を教育することを目的とした食事支援ゲーム「メシクエ」[16] が提案されている．
糖尿病患者の食事行動変容に関しては，Kwan らは糖尿病管理における成人の健康行動と結果に影響を与えるために用いられるナッジの理論と戦略を調査している[17]．ゲーミフィケーションやリマインダーなどのナッジ手法は部分的に効果があることを示しており，特に食事の行動変容に影響を与える手法として，フレーミングが最も効果的であったと述べている．また，Joachim らの研究 [6] 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．患者用のモバイルアプリは撮影した食事画像をアップロードすることで，食事画像が畳み込みニューラルネットワークを用いて解析されたのち，食品の栄養情報が表示される．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，患者に合わせた食事を提案することができる．患者が食事の栄養情

Pooja らの研究 [4] では，個人特化型の血糖値予測を報や臨床医からの提案内容を確認することで，食事摂取表示するスマートフォンのアプリケーション GlucOracleが改善されることから，この研究はナッジに基づくものを開発している．このアプリケーションは，摂取した食として認識されている．

事に応じた血糖値の変化を予測し，食事時の意思決定を2.4支援することを目的としている．この目的を実現するために，ユーザに食事画像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している．
収集したデータを血糖値予測のための訓練データとして学習し，食後 3 時間以内の血糖値の最低値から最高値までの範囲を予測し，画面上に表示する．また，食事画像から栄養素を推定する機能も搭載してあるため，栄養評価を受けることも可能である．

関連研究の課題

従来の研究では，糖尿病患者の自己管理を目的としたシステムが多く，糖尿病を発病する前の健常者を支援する手法はほとんど存在しない．また，血糖値予測の際に，穿刺性の器具により離散的な血糖値データを用いているため，予測の精度が低い点や，血糖値上昇を考慮して，実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題点として挙げられる．糖尿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るだけでなく，高血Calle-Bustos らの研究 [5] では，約 70 名の 5 歳から糖抑制のため血糖値が上がりやすい食事をしないように14 歳の糖尿病患者を対象に，糖尿病患者の継続的な治促すことで，血糖値の上昇を防ぎ，コントロールする自療教育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 AR で提示する，iOS/Andoroid 端末向けアプリケーションを開発している．このアプリケーション

己管理システムが必要である．
こうした問題点を踏まえて，本研究では，ユーザの摂取した食事履歴，摂取予定の食事情報，リアルタイムで三島は限定された食事だけでなく，自分の嗜好に合った測定した血糖値データから，被験者の血糖値を数分後食事ができるようになり，ストレスなく健康な状態を維から食後数時間後まで予測・提示する．そして，高血糖持できるようになった．

を避けるため摂取量を減らすべき食品をナッジを用いて3.2

フィードバックすることで，高血糖状態を避ける食事行動を促す新たなシステムの実現を目指す．

3.

シナリオとシステム要件

本研究では，ユーザの摂取した食事履歴と血糖値の時系列データで構築された個人ごとの血糖値予測モデルから，摂取予定の食事により血糖値の上昇を事前に予測し，ナッジを用いた高血糖状態を避ける食事の行動変容を可能とする新たなシステムを提案する．提案するシステムの使用を想定したユースケースシナリオは以下の通りで

3.1.1

3.1 節の各ユースケースシナリオが満足するようなシステム要件を下記に示す．

(1) 各食品の適正な摂取量を食前に提示できること(2) 食事予定の品目を画像で入力可能であること(3) ユーザの嗜好と血糖値モデルを反映していること(4) 行動変容の仕組みがあること
なお，システムに与えられる入力情報は，ユーザの現在の血糖値と血糖値予測モデル，嗜好情報，および食事ある．

3.1

システム要件

想定するユースケースシナリオ
シナリオ 1：自己管理の意識が低いユーザ

後藤佑樹は，普段テレワークをしており，いつも子供たちと一緒に食事をしている．糖尿病予備軍である後藤
は，健康的な食品を摂取しなければならないが，子供た予定の食品情報 (候補食品集合) である．この時，ユーザの嗜好や血糖値予測モデルはあらかじめ食事前に収集できているものとする．これらの入力情報をもとに出力すべき情報は，ユーザの嗜好を考慮して決定した，各食品の適正摂取量である．

ちの成長や別メニューを用意する妻の負担を考え，子供

4.

問題設定とアルゴリズムたちと同じ食品を食べている．また，この家族の食事は，

4.1

定式化

大皿に盛られた食品を自分の食べる分だけ取るようなスタイルになっている．そのため，自分に適した食事の分量が分からず，また，後藤は食欲旺盛な子供たちに釣られ，想定よりも多く食べてしまう．そこで，後藤は「食事行動変容支援システム」の導入を決めた．システムは，配膳されている食品にスマートフォンをかざすと食品が画像認識され，食品の組み合わせから，健康に適した摂取量を表示する．このシステムの導入により，後藤は大皿に盛られた各食品の適切な摂取量を把握することが可能となり，健康な状態を維持できるようになった．

3.1.2

シナリオ 2：過剰な食事制限をするユーザ

始めに，ユーザが入力した食事予定の食品集合を X ={x1 , x2 ..., xn }，食事をする直前時の血糖値を b とする．
また，入力後のシステムによって推薦される各品目の摂取量集合を R = {r1 , r2 ..., rn } とする．ここで，各食品の摂取量は，糖尿病予備軍の指標となる食後 2 時間後の血糖値状態が 140mg/dL 以下となるような組み合わせを推薦する．血糖値予測モデル M ，食品集合 X ，食品の摂取量 R，食事直前の血糖値 b に対し，食後 2 時間後の血糖値を LBG (M, X, R, b) と表記する．この時，各品目の適正摂取量 R を算出するための制約は，式 (1) で表すことができる．

三島一平は，定期的に病院に通って主治医に健康状態を見てもらっている．糖尿病は発症していないものの，LBG (M, X, R, b) ≤ 140

糖尿病の予防策として，健康的な食生活をするように主目的関数は，食事の満足度最大化となるため，以下の式治医から言われている．しかし，外食などで定食屋を利(2) のように設定する．
[ n {n (∑∑maximize
S1 (xi , ri ) +S2 (xi , ri , xj , rj )用する際に，配膳された食事に対して，どの食品をどのぐらい食べるのが適しているのか悩んでいる．三島は糖尿病関連の知識が乏しいため，野菜や果物を優先して食i=1

j=1

べているが，好きなものを食べることが出来ていないことにストレスを感じている．そこで，三島は「食事行動変容支援システム」の導入を決めた．システムは配膳さ+n∑

S3 (· · · ) · · ·(1))}

]
(2)

k=1

れた食品にスマートフォンをかざすと，食事予定の各食

上記において，S1 (xi , ri ) はユーザが食品 xi を摂取量品を認識し，三島の嗜好情報を元に食品の組み合わせとri とった場合の満足度である．また，S2 (xi , ri , xj , rj ) は各食品の摂取量を推薦する．このシステムの導入により，ユーザが食品 xi と xj を摂取量 ri と rj の組み合わせでとった場合の追加の満足度である．以降，S3 , S4 , · · · , Sn

アプリケーション

Fleestyleリブレで継続計測

血糖値の推定モデルの構築[13]血糖値予測モデル

サーバ

推薦食品・量をARで表示

血糖値
時系列データ

食事前予測値

実測値

睡眠時間

何をどれだけ食べていいのかを推薦

睡眠情報

身体情報
ユーザ

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

とんかつ味噌汁

ご飯

GI値

25%

7%

68%

糖質量
食事画像

画像から食品の種類・量を推定

80

食後経過時間
40%
60%

91%

80%

50%

90

60%

40

嗜好情報

ユーザ
… 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

フィードバック

図 1: 提案システムの構成図と組み合わせる食品数を増加させた場合の満足度が加算＜ STEP5 ＞

される．制約（式 (1)）を満たしながら，目的関数（式算出結果を返す．

(2)）を最大化するような X, R を求めることが本研究の主題となる．

4.2

アルゴリズム

前節の問題は組み合わせ最適化問題であり，n が大きい場合には厳密解を短時間に求めるのは難しい．よって，以下では，欲張り法に基づいたアルゴリズムの一例を示す．

5.

提案手法

本章では，3 章で述べた要件を満たす提案システムの概要とその構成について述べる．

5.1

提案システムの構成

図 1 に提案システムの構成図を示す．提案システムでは，1) データ収集部，2) データ分析部，3) フィードバッ

事前に入力された n 個の品目に対して，全ての値を足ク部から構成される．データ分析部では，データ収集部

した場合に 100 となる満足度が与えられているとする．

で収集したデータから血糖値の推定モデルを構築後，行＜ STEP1 ＞

動変容に向けた食品・量の推定を行う．

入力した食品を完食する時の X, R に対し制約 (1) が満5.2たされるか調べる．制約条件を満たした場合は STEP4

データ収集

Woldaregay らの研究 [18] では，血糖値には食事の摂に遷移する．

取，BMI (Body Mass Index，ボディマス指数)，ストレ＜ STEP2 ＞

ス，炭水化物摂取量，睡眠時間，病気の有無，投薬，喫各 i(1 ≤ ileqn) に対し，食品 xi の満足度に対する食後煙習慣，アルコール依存症，アレルギーなどが影響を与の血糖値上昇度 (GI 値) を算出する．

えると報告されている．本システムでは，血糖値，食事＜ STEP3 ＞

摂取，睡眠時間，及び BMI などのユーザデータに着目

単位満足度あたりに対する食後の血糖値上昇度が最も高してデータを収集する．データ収集のために開発したアい食品の摂取量 10%を減らす．

プリケーションの UI の一部を図 2 に示す．図 2 の (a)＜ STEP4 ＞

ホーム画面は，アプリ起動時の画面であり，アイコンは新たに算出した各食品の摂取量をもとに制約 (1) が満た左上から順に，食事，睡眠，ユーザデータ，血糖値デーされるか調べる．制約条件を満たさない場合は，STEP3タの収集に対応している．に戻り，条件が満たされるまで繰り返す．

食事のデータ収集では，図 2 の (b) 食事情報入力画面

(a) ホーム画面(b) 食事情報入力画面(c) 食事画像入力画面(d) 睡眠情報入力画面

図 2: アプリケーション UI の一部 (データ収集)
的に取得する．Fleestyle リブレを図 3 に示す．センサに付随している小さな針を皮膚の上層部を刺すことで，血糖値を間接的に測定することが可能である．また，サイズが小さいため，装着時と装着間の際にほとんど痛みを与えずデータを収集することが可能である．通常，リーダや専用のアプリケーションを装着したセンサに近づけ，近距離無線通信（NFC）で読み取ることで，血糖値(a) リブレセンサ(b) 専用アプリ(c) センサ装着時データを表示させる．提案システムでは，センサデータを Bluetooth を介して，スマートフォンに送信可能なデ

図 3: Freestyle リブレ血糖値測定機器

バイスをセンサに被せることで，測定値をスマートフォンに自動的に送信する．と (c) 食事画像入力画面を使用する．画面 (b) では，朝ユーザのデータ収集では，嗜好情報と身体情報を収集

食，昼食，夕食，及び間食の項目を選択することが可能する．嗜好情報は開発したアプリケーションで好きな食である．また，画面 (c) では，撮影ボタンを押すとカメ品を入力し，入力された食品の特徴を分析する．分析しラが起動し，撮影後に保存ボタンを押すと，食事画像とた嗜好の特徴データを他の食品に応用させることで嗜好ともに撮影時刻もサーバにアップロードする．本研究で度合いを算出する．また，身体情報では，個人の身体的は，この撮影時刻をユーザの食事時刻とし，最後の撮影特徴を表す指標として，基礎代謝と BMI を用いる．基した時刻から直前に撮影した時刻の差分から食後経過時

礎代謝は人間が身体を動かさない間も，生命活動の維持間を算出する．また，撮影した食事画像の各食品 (およのために生体内で必要とされるエネルギーであり，BMIびカロリー) を高精度に識別するサービス FoodLog[19]はヒトの肥満度を表す指標である．これらは，性別・年を用いて，画像中の各食品を識別する．識別後，各食品齢・身長・体重の 4 つの情報を用いることで算出できるの糖質量と GI 値を抽出する．

できるため，アプリケーションを介してユーザから収集

睡眠のデータ収集では，図 2 の (d) 睡眠情報入力画面を使用する．起床または就寝するタイミングでアプリする．

5.3

血糖値予測モデルケーション上のボタンを押すことで，ボタンを押した時

図 1（中央上）のデータ分析部では，収集したデー刻がサーバにアップロードされる．就寝時刻と起床時刻

タから任意時刻の血糖値を推定するモデルを構築する．の差分から睡眠時間を算出する．

Tamaki らの研究 [13] では，血糖値に影響を及ぼす GI 値

血糖値のデータ収集では，24 時間連続で収集可能なに着目し，RandomForest を用いた血糖値予測モデルを

Fleestyle リブレを用いて，血糖値の時系列データを継続構築している．本システムも同様の手法を用いて，個人る量が推薦摂取量に近づくにつれて，インジケータを減らすようなゲーミング性を持たせることで，食事行動変容を促すナッジを検討する．

おわりに

6.

本研究では，糖尿病発症を予防するため，食事場面における継続的な自己管理ができることを目的として，摂取予定の食事から血糖値の上昇を事前に予測し，ナッジを用いた高血糖状態を避ける食事行動変容を促すシステ
ムを提案した．血糖値の予測に基づいて，食事の品目と(a) 青色フィルタを表示(b) インジケータを表示

図 4: AR を用いた高糖質食事の抑制のナッジ例の血糖値変化に対応した血糖値予測モデルを構築する．

5.4

食品・量の選定

量をユーザにフィードバックすることで，高血糖を回避することが可能である．また，フィードバックはナッジ手法を用いて自発的かつ継続的に制御することで，食事行動の改善を目指した．
今後の展望としては，提案段階であるアルゴリズムやナッジ手法を検討する．アルゴリズムに関しては，食品

図 1（中央下）のデータ分析部では，行動変容に向けの組み合わせによる満足度や制約に栄養バランスを加えた食品・量を選定する．個人の血糖値予測モデルと入力るなど，食品の減らし方を工夫する必要がある．ナッジされた食事画像データから，食品を全て食べた際に食後手法では，図 4 に示すナッジ例以外も視野に入れ，食事高血糖が発生すると予測した場合，各食品の摂取量を減の行動変容を促す最も効果の高い手法を，実験を通してらすことで，血糖値の上昇を抑える．血糖値に最も影響選定する必要がある．また，実装したシステムを用いて，を与える GI 値に着目し，単位量あたりの GI 値が最もシステムに組み込んだナッジによる被験者の食事行動の多い食品から摂取量を減らす方法や，ユーザの各食品に変化や，食事変容による血糖値への影響を評価し，有効対する嗜好や食品の品目数などを考慮し，満足度あたり性を検証する．の GI 値が最も大きな食品から減らすといった方法（4.2
節のアルゴリズム参照）を設計し，提案システムに組み込む．また，異なる複数の推薦パターンを算出し，推薦の受け入れ率を高める．

5.5

AR とナッジを用いた行動変容

図 1 の右にあるフィードバック部では，食品と量の推定結果を AR を用いて可視化する．AR を用いて可視化する際は，データ収集の際に用いたアプリケーションを使用する．スマートフォンを配膳された食品にかざすことで，データ分析の食品と量の推薦結果をもとに，食後高血糖を回避する各食品の摂取量を，食品に重畳して表示する．
具体例を図 4 に示す．村井らの研究 [20] では，食品に重畳したシースルー型の HMD の青色フィルタを，食事の進行に応じて変化させた際の，食欲と満腹感について調査している．AR で青色フィルタを食品に重畳した状

謝辞
本研究は，JSPS 科研費 JP21K19828 の助成によって行った．

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ことが確認されている．本研究でも，食品・量の算出結000711007.pdf.

果を青色のフィルタを用いて重畳することで，食事行動変容を促す可能性があるため，図 4 の (a) 青色フィルタ表示のようなナッジ案を検討する．また，図 4 の (b) イ
ンジケータ表示では，食後高血糖が見込まれる食品を半透明にし，左上にインジケータを表示している．摂取す[3] Yanbo Zhang, Xiong-Fei Pan, Junxiang Chen,Lu Xia, Anlan Cao, Yuge Zhang, Jing Wang, HuiqiLi, Kun Yang, Kunquan Guo, et al. Combined
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