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公開番号2025150477
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-09
出願番号2024051364
出願日2024-03-27
発明の名称情報処理装置、学習装置及びプログラム
出願人KDDI株式会社
代理人個人,個人
主分類G16H 20/60 20180101AFI20251002BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】簡素に栄養素の濃度を評価する情報処理装置を提供する。
【解決手段】ユーザの食事を構成する1つ以上の食事品目を受け取り、前記食事品目を喫食したユーザからの当該食事品目における所定の栄養素の味覚の強弱評価を受け取り、前記強弱評価に対して予め学習されたモデルを適用することで、前記食事品目における前記栄養素の濃度を推定する濃度推定部51を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザの食事を構成する１つ以上の食事品目を受け取り、
前記食事品目を喫食したユーザからの当該食事品目における所定の栄養素の味覚の強弱評価を受け取り、
前記強弱評価に対して予め学習されたモデルを適用することで、前記食事品目における前記栄養素の濃度を推定する濃度推定部を備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 870 文字）【請求項２】
前記受け取った１つ以上の食事品目の中から、前記濃度推定部において濃度を推定する対象となる食事品目を、当該濃度の規定値が閾値以上に該当するものとして選別する振分部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記振分部で選別されなかった食事品目について、前記ユーザが前記栄養素を含む調味料を追加したか否かと、当該追加したものに関しては当該追加した調味料の量と、を前記ユーザに質問してその回答を受け付けることで、当該追加した調味料における前記栄養素の量を推定する追加分推定部をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記追加推定部では、前記追加した調味料の量を前記ユーザに質問する際の画面インタフェースとして、調味料の計量器具を、当該計量器具の大きさを視認可能なように表示することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記栄養素は、塩分、糖分、脂質、酸味、苦味または辛味に関するものであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
食事品目を喫食したユーザからの当該食事品目における所定の栄養素の味覚の強弱評価と、当該食事品目における栄養素の濃度と、を学習データとして読み込み、前記濃度推定部で用いる前記モデルを構築する学習部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
食事品目を喫食したユーザからの当該食事品目における所定の栄養素の味覚の強弱評価と、当該食事品目における前記所定の栄養素の濃度と、を学習データとして読み込み、前記強弱評価を入力として前記食事品目における前記所定の栄養素の濃度を出力するモデルを構築することを特徴とする学習装置。
【請求項８】
コンピュータを請求項１ないし６のいずれかに記載の情報処理装置または請求項７に記載の学習装置として機能させることを特徴とするプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、食事に関するデータ処理を行う情報処理装置、学習装置及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
食事記録アプリ等では画像撮影により栄養素が解析されており、こうした方針に即した特許文献１では例えば、食事画像と塩分濃度計の計測結果をAI（人工知能）で学習して、食事画像から塩分を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開2023-031486号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術では、画像から塩分等の栄養素を推定しており、料理等の食事の種類ごとに塩分などの栄養素が一定となる前提のもとで推定が可能となる。しかしながら、同じ料理で画像上は同じ見た目であったとしても、栄養素の濃淡が違っている状況が起こることも想定され、従来技術ではこのような状況に対処することができないという問題があり、この問題は、食事内容を画像解析で取得する場合に限らず発生する。一方で、この解決のために食事について各種の化学分析を行うことで栄養分析をその都度、行うようにすることはコストの観点から現実的ではない。画像解析等と同様な簡素な手法で栄養素の濃淡を評価することが望まれる。
【０００５】
以上の従来技術の課題に鑑み、本発明は、簡素に栄養素の濃度を評価する情報処理装置を提供することを第１の目的とする。また、当該情報処理装置が用いるモデルを学習する学習装置を提供することを第２の目的とする。また、当該情報処理装置及び学習装置に対応するプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記第１の目的を達成するため、本発明は、ユーザの食事を構成する１つ以上の食事品目を受け取り、前記食事品目を喫食したユーザからの当該食事品目における所定の栄養素の味覚の強弱評価を受け取り、前記強弱評価に対して予め学習されたモデルを適用することで、前記食事品目における前記栄養素の濃度を推定する推定部を備えることを第１の特徴とする。また、前記第２の目的を達成するため、本発明は、学習装置であって、食事品目を喫食したユーザからの当該食事品目における所定の栄養素の味覚の強弱評価と、当該食事品目における前記所定の栄養素の濃度と、を学習データとして読み込み、前記強弱評価を入力として前記食事品目における前記所定の栄養素の濃度を出力するモデルを構築することを第２の特徴とする。また、本発明は、当該情報処理装置及び学習装置に対応するプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
前記第１の特徴によれば、予め学習したモデルにより栄養素の味覚に関する強弱評価から食事品目の栄養素の濃度を推定するので、簡素に推定が可能となり、前記第1の目的が達成される。前記第２の特徴によれば、前記モデルを学習することで、前記第２の目的が達成される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
実施形態に係る情報処理装置の動作のフローチャートである。
モデル用データ取得部で取得するデータの模式的な例を示す図である。
多数のデータを得るためにユーザに提示するユーザインタフェースの模式的な例である。
ステップS2の処理内容について模式的な例を表として示すものである。
追加推定部がユーザから対話的に情報を得る際の画面インタフェースの模式例を示す図である。
一般的なコンピュータにおけるハードウェア構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、実施形態に係る情報処理装置100の機能ブロック図であり、情報処理装置100は、モデル用データ取得部11、モデル構築部12、モデル保存部13、撮影部21、認識部22、振分部23、食品DB(データベース)24、濃度推定部31、追加分推定部41、ユーザDB(データベース)42及び結果出力部51を備える。
【００１０】
なお、情報処理装置100は図１の全ての機能ブロックを備える構成であってもよいし、その任意の一部分のみを備える構成であってもよい。例えば、モデル用データ取得部11、モデル構築部12及びモデル保存部13はモデルを学習する学習装置10（学習部10）を構成するが、情報処理装置100とは別途の外部のサーバ装置（不図示）に備わるものとして構成され、当該サーバ装置からモデル（後述）を情報処理装置100において読み込むようにしてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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