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公開番号2025058664
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-09
出願番号2023168738
出願日2023-09-28
発明の名称食べ方パターン分析システム、方法及びプログラム
出願人KDDI株式会社
代理人個人,個人
主分類G16H 50/20 20180101AFI20250402BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】食事者が飲食する食物を撮影したカメラ画像に基づいて、食事指導に役立つ食べ方パターンを定量的に計測、分析できるシステム、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】食事者集団の食べ方パターンを分析する食べ方パターン分析システム1は、食事者集団の食事者毎に摂取中の食物を撮影する撮影部10と、撮影した映像に映った各食物を当該食物の属性に基づいて複数種の食事アイテムに区分する分類部20と、撮影した映像に基づいて食事者毎に各食事アイテムの残存率を時系列で推定する残存率推定部30と、各食事者の残存率の時系列を複数の代表的な食べ方パターンで類型化する類型化部40と、類型化した食べ方パターンから特徴的な食べ方パターンを抽出する食べ方パターン抽出部50とを具備する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
食事者集団の食べ方パターンを分析する食べ方パターン分析システムにおいて、
食事者集団の食事者毎に摂取中の食物を撮影する手段と、
前記撮影した映像に基づいて食事者毎に各食物の残存率を時系列で推定する手段と、
各食事者の残存率の時系列を複数の代表的な食べ方パターンで類型化する手段と、
前記類型化した代表的な食べ方パターンから特徴的な食べ方パターンを抽出する手段とを具備したことを特徴とする食べ方パターン分析システム。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記類型化する手段は、
食事者毎に残存率の時系列の時間スケールを食事時間で正規化する手段と、
食事者集団の前記正規化した残存率の時系列に基づいて食物毎に複数の代表的な食べ方パターンを抽出する手段とを具備し、
各食事者の残存率の時系列を食物毎に前記代表的な食べ方パターンのいずれかで代表させることを特徴とする請求項１に記載の食べ方パターン分析システム。
【請求項３】
前記特徴的な食べ方パターンを抽出する手段は、前記類型化した代表的な食べ方パターンの主成分分析の因子負荷量から当該食事者集団に特徴的な食べ方パターンを抽出することを特徴とする請求項２に記載の食べ方パターン分析システム。
【請求項４】
前記特徴的な食べ方パターンを抽出する手段は、前記類型化した代表的な食べ方パターンから食物毎に一部の代表的な食べ方パターンを選出し、当該選出した代表的な食べ方パターンを網羅的に組み合わせて特徴的な食べ方パターンを抽出することを特徴とする請求項２に記載の食べ方パターン分析システム。
【請求項５】
前記撮影した映像に映った各食物を当該食物の属性に基づいて複数種の食事アイテムに区分する手段を具備し、
前記推定する手段は、前記残存率の時系列を前記食事アイテムごとに推定し、
前記類型化する手段は、各食事者の残存率の時系列を前記食事アイテムごとに代表的な食べ方パターンで代表させることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の食べ方パターン分析システム。
【請求項６】
前記区分する手段は、各食物をその栄養素、味覚、用途、単位重量当たりの熱量及び食品群の分類のいずれか又は組み合わせを属性として区分することを特徴とする請求項５に記載の食べ方パターン分析システム。
【請求項７】
前記区分する手段は、炭水化物が相対的に豊富な食物を一の食事アイテムに区分し、たんぱく質が相対的に豊富な食物を他の一の食事アイテムに区分し、食物繊維及びビタミンが相対的に豊富な食物を更に他の一の食事アイテムに区分することを特徴とする請求項６に記載の食べ方パターン分析システム。
【請求項８】
コンピュータが食事者集団の食べ方パターンを分析する食べ方パターン分析方法において、
食事者集団の食事者毎に摂取中の食物を撮影し、
前記撮影した映像に基づいて食事者毎に各食物の残存率を時系列で推定し、
各食事者の残存率の時系列を複数の代表的な食べ方パターンで類型化し、
前記類型化した代表的な食べ方パターンから特徴的な食べ方パターンを抽出することを特徴とする食べ方パターン分析方法。
【請求項９】
前記類型化では、食事者毎に残存率の時系列の時間スケールを食事時間で正規化し、食事者集団の前記正規化した残存率の時系列に基づいて食物毎に複数の代表的な食べ方パターンを抽出し、各食事者の残存率の時系列を食物毎に前記代表的な食べ方パターンのいずれかで代表させることを特徴とする請求項８に記載の食べ方パターン分析方法。
【請求項１０】
食事者集団の食べ方パターンを分析する食べ方パターン分析プログラムにおいて、
食事者集団の食事者毎に摂取中の食物を撮影する手順と、
前記撮影した映像に基づいて食事者毎に各食物の残存率を時系列で推定する手順と、
各食事者の残存率の時系列を複数の代表的な食べ方パターンで類型化する手順と、
前記類型化した代表的な食べ方パターンから特徴的な食べ方パターンを抽出する手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする食べ方パターン分析プログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、食べ方パターン分析システム、方法及びプログラムに係り、特に、食事者が摂取する食物を撮影したカメラ画像に基づいて食べ方パターンを分析するシステム、方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
野菜を先に食べる食べ方が健康的と言われているが、これを実証したのは介入研究であって食べ方の指示がある。また、対象者は糖尿病患者で臨床的な指導を受けている人であることが多い。
【０００３】
しかしながら、実生活での食事者は様々な食品を、異なる量、それぞれの食べ方で摂取する。このような一般的な食事者における食事シーンにおいて、どのような食べ方が存在していて、どのような食べ方が疾病リスクや健康に対してどのように影響するのかは明らかでない。
【０００４】
実生活での健康的な食べ方のパターンを明らかにできれば、食事指導の幅が大きく広がるなど社会的意義が大きい。具体的には、食事の内容だけでなく、食べ方のパターン、食べる速さ、咀嚼の回数等と組み合わせて食事者の食行動を評価できれば個別化した詳細な食事指導が可能となる。
【０００５】
また、栄養疫学研究では、食品・栄養素摂取量と疾病リスクとの関連を研究しているが、観察研究において食べ方や食べる速さを客観的に測定して疾病リスクとの関係を評価した研究はない。そのため、食べ方のパターンを類型化できれば栄養疫学研究の発展にも大きく貢献する。
【０００６】
なお、食べ方を分析する先行技術として特許文献1及び非特許文献1がある。特許文献1には、食事者の視覚などを刺激することにより、食事者に食事の楽しみを体感させることができる食事システムおよび分析システムが開示されている。非特許文献2には、食事中に飲食物が減っていく様子をカメラで撮影し、映像分析により食べ方を解析する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開2021-049337号公報
【非特許文献】
【０００８】
リアルタイム食事管理システム（京セラ株式会社）（https://www.kyocera.co.jp/ceatec/#anc11：令和5年9月17日確認）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
個人の食べ方を明らかにするためには実際の食事場面を観察・測定する必要があり、日本国民を最大母集団とする一般集団に存在する食べ方のパターンを明らかにするためには多数の食事者の実際の食べ方を観察・測定する必要がある。
【００１０】
しかしながら、食事者集団の食べ方を観察・測定する手法は確立されておらず、食事者毎に食事にかかる時間や食事内容が異なるために多数の食事者の実際の食べ方を同一条件で定量的に測定し、統計処理することは困難である。
（【００１１】以降は省略されています）

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