JP2006331461A - コンサルトメニューシステム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明はユーザの端末機器と管理センタをインターネット等のネットワークを利用して結び、食事を中心とする健康情報をユーザに供給するコンサルトメニューシステムに関する。
【解決手段】本発明は端末機器４から個人データを入力し、予めサーバ２に個人データテーブルを作成し、サーバ２はユーザの食事メニュー等を上記個人データに対応して送信し、例えばユーザが大会出場等の目標を持つ場合、当該目標に合わせた食事メニューの提供、及び適切なアドバイスをユーザの端末機器４に送ることができ、ネットワークを使用して効率良く食事メニュー等のコンサルタントを行うことができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザの端末機器と管理センタをインターネット等のネットワークを利用して結び、食事や運動に関する管理情報や食事メニューをユーザに提供するコンサルトメニューシステムに関する。

従来、食事や運動を中心とする健康管理は個人の判断で行っている。例えば、外食する場合嗜好だけで判断するのではなく、健康にも配慮してメニューを選び、運動を行う場合でも自分の健康や体調に合ったスポーツを選択する。

この場合、外食メニューに表示されるカロリー値を頭で計算し、又は菓子等の嗜好品であれば袋に表示されるカロリー値を参考にする。また、スポーツも含め、雑誌や本、インターネットのホームページ等の情報を参考にして食事メニューの決定を行う。

従来の手法では、上記のようにマスメディアの情報やホームページの配信情報を参考に、カロリー計算や食事メニューの決定を行っている。したがって、過去の食事メニューや運動履歴も、頭の中に残る記憶の範囲内でしか参考にすることができず、極めて限られた範囲の情報である。

また、従来の手法ではシステム的に食事メニューや食事時間、スポーツ大会に参加する場合等において適切なアドバイスを受けることができない。
そこで、本発明は自己の食事履歴や運動履歴を入力し、ネットワークを使用してサーバに送ることにより、サーバ側では得られた情報から食事メニューや各種アドバイスを作成し、適切な情報をユーザに送り、食事管理を中心とするユーザの健康管理を可能にするメニューシステムを提供するものである。

上記課題は請求項１記載の発明によれば、管理センタのサーバとユーザの端末機器がネットワークを介して接続されたメニューシステムであり、前記サーバは前記ユーザの基礎情報を記憶する個人データテーブルと、該個人データテーブルの情報から前記ユーザの食生活に関する診断を行う診断手段と、該診断結果を前記ユーザの端末機器に送信する送信手段とを有するコンサルトメニューシステムを提供することにより達成できる。

ここで、上記ユーザの基礎情報は、例えば請求項２に記載する身体数値、生活動作強度の情報であり、身体数値は体重、身長、体脂肪率等の情報であり、生活動作強度は運動内容と運動時間等の情報であり、当該ユーザの生活における運動レベルの情報である。

このように構成することにより、ユーザの食生活の診断を行い、例えば体脂肪とＢＭＩによる１６区分の評価を行い、ユーザの生活改善に役立てることができる。また、標準体重への目標設定を行い、毎日の調整体重を数値によって端末機器に表示する。

請求項３の記載は、前記請求項１又は２の記載において、前記個人データテーブルには、前記ユーザの目標入力が可能であり、該目標入力がスポーツ大会への参加であれば、該大会の開催期日までのトレーニング方法、及び食事内容等に関するアドバイスを生成する。

このように構成することにより、大会の開催期日までの残り日数から必要な栄養素情報、トレーニング方法のアドバイスを行い、より容易に目標の達成を図る。
請求項４の記載は、前記請求項１又は２の記載において、前記サーバは食事履歴テーブルを有し、該食事履歴テーブルは前記個人データテーブルにリンクし、前記大会情報から当日の食事メニューの生成を行う構成である。

ここで、前記食事履歴テーブルには過去の食事メニューに基づき、ユーザが摂取した栄養素の情報やカロリーの履歴が記録され、この履歴に基づいて当日の食事メニューが生成される。

このように構成することにより、例えば大会への参加期日に併せて食事メニューを調整し、本例で作成した食事メニューに従って食事を行うことによって無理なく、自動的に目標達成に導く。

請求項５の記載は、前記請求項４の記載において、前記食事メニューの生成は、前記ユーザの嗜好に基づいて生成される。
上記ユーザの嗜好は、例えば丼物、和食、洋食等の食事のカテゴリーの嗜好と、卵焼き、肉じゃが、湯豆腐等のメニュー単品の嗜好の双方を含み、ユーザの嗜好を考慮して無理のない食事メニューによって目標達成、又は健康管理を行うシステムとする。

請求項６の記載は、前記請求項４の記載において、前記食事メニューの生成は、食事の時期及び内容に基づいて生成される。
上記食事の時期は、朝食、昼食、夜食の別であり、食事の内容は主食、間食、アフター５の別である。このように食事の時期及び内容に基づいて食事メニューを生成し、ユーザに分かり易い食事メニューを提供する構成である。

請求項７の記載は、前記請求項４の記載において、前記食事メニューの生成は、個人基本栄養基準値と栄養所要量履歴テーブルを参照し、各素材の栄養素及びカロリー値に基づいて行う。

このように構成することにより、基準を明確とし、信頼性と汎用性のあるメニューシステムを構築するものである。
請求項８の記載は、前記請求項７の記載において、前記個人データテーブルの身体数値、生活動作強度、目標に基づいて異なる日単位の個人基本栄養基準値が生成される。

請求項９の記載は、前記請求項４、５、６、７、又は８の記載において、前記食事メニューの生成は、遺伝的アルゴリズムを使用して生成する構成である。
このように食事メニューの生成に遺伝的アルゴリズムを使用することによって、より容易に食事メニューの生成を行うことができる。

請求項１０の記載は、前記請求項４、５、６、７、８、又は９の記載において、生成された前記食事メニューは、当日の食事履歴テーブルに記録され、次の日の食事メニューの生成資料となる。

このように構成することにより、順次自動的に参照データが蓄積され、容易に個人データテーブル、及び食事履歴テーブルの作成を行うものである。
請求項１１の記載は、前記請求項１記載の発明において、前記個人データテーブルから得られる情報に基づいて、就寝所定時刻及び睡眠時間を基準として、生活時間帯の生活行動基準を生成し、各時間帯毎の食事タイミングのアドバイス及び生活行動のアドバイスを前記ユーザの端末機器に送信する構成である。

上記送信は、例えば電子メールで行い、ユーザは端末機器に表示される情報を見て、例えば食事を制限し、又はアドバイスに従った食事を行い、食生活上及び健康管理上極めて有効な情報となる。

請求項１２の記載は、前記請求項１記載の発明において、前記ユーザの端末機器は、携帯電話、又はパーソナルデジタルアシスタンツ（ＰＤＡ・personal digital assistants ）、又はパーソナルコンピュータである。

このように構成することにより、各種端末機器によって食事メニュー等の情報をサーバから受信することができ、ユーザの生活条件によって端末機器を使い分け、より容易に情報の送受信を行うことができる。

以上説明したように、本発明によれば、インターネット等のネットワークを使用してユーザの食事メニューを有効にコンサルトすることができ、極めて有用なメニューシステムとすることができる。

また、スポーツ大会への参加、ダイエット等の目標を設定した場合、当該目標に対して食事メニューや栄養素等のアドバイスを適切に行うことができ、無理なく目標を達成することができる。

さらに、一定の条件によってアラームを発し、規則正しく食事を取り、生活リズムの改善を図ることができる。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
図１は、本例のメニューコンサルトシステムのシステム構成図である。同図において、１は本システムの管理センタであり、サーバ２を有する。また、当該サーバ２はインターネット等のネットワーク３を介して登録したユーザの端末機器４に接続されている。尚、本例においては、端末機器として携帯電話４ａ、４ｂ、４ｃ、・・・ＰＤＡ４ｍ、・・・パーソナルコンピュータ４ｒ等の各端末機器が使用され、それぞれユーザの所有する端末機器である。また、ネットワーク３は、インターネットや、専用回線、公衆回線等を含む概念である。

図２は上記管理センタ１のサーバ構成を模式的に示す図である。同図において、サーバ２はＣＰＵ２ａ、ＲＯＭ２ｂ、ＲＡＭ２ｃで構成され、ＣＰＵ２ａはＲＯＭ２ｂに登録されたシステムプログラムに従って処理を行い、必要に応じてサーバ２に接続された記憶装置５に後述する情報を書き込み、記憶装置５から情報を読み出す。

また、記憶装置５は５ａ、５ｂで構成され、記憶装置５ａには後述する個人データテーブルや、食事履歴テーブル等の情報が記録され、記録装置５ｂには後述する栄養所要量テーブル、栄養素基準値マスターファイル、負荷別のタンパク質加重マスターファイル、トレーニング・食事内容コンサルテーションマスターファイル等のテーブルやファイルが予め登録されている。

尚、サーバ２のディスプレイ２ｄには必要な情報が表示され、通信回線を介して情報の授受が行われる。また、本例の処理は上記ＲＯＭ２ｂに記憶されたプログラムに従って実行されるが、図２に示すようにサーバ２に配設されたメディアドライバ２ｅにフレキシブルディスク６やＣＤ−ＲＯＭ７等の記録媒体を装着し、当該記録媒体から上記プログラムを読み出して使用する構成としてもよい。

図３は上記記憶装置５ａのデータ構成を説明する図である。同図において、記憶装置５ａには上記ネットワーク３に接続されるユーザのＩＤや、ユーザの身長、体重、年齢、性別、体脂肪率等の個人情報を記憶する個人データテーブル２５、及びこの個人データテーブル２５にリンクする食事履歴テーブルが構築される。

例えば、同図に示すようにユーザＡについて、記憶エリア８ａには、「ユーザＩＤ」が登録され、記憶エリア８ｂには、「身長（例えば、１５３ｃｍ）」が登録され、記憶エリア８ｃには、「体重（例えば、５１Ｋｇ）」が登録されている。さらに、記憶エリア８ｄには「年齢（例えば、４５歳）」が登録され、記憶エリア８ｅには「性別（例えば女性、female）」が登録され、記憶エリア８ｆには「体脂肪率（例えば、２６％）」が登録されている。

以下、個人データテーブル２５には同図に示す各情報、例えば就寝時刻や、日常活動等の「生活動作強度」を含む情報等が記憶される。また、個人データテーブル２５はリンク先アドレスを記憶し、当該ユーザＡの食事履歴テーブルにリンクする。

尚、上記説明はユーザＡについてであるが、ユーザＢ、ユーザＣ、・・・についても同様であり、ユーザＩＤ、身長、体重、年齢、性別、体脂肪率等の個人情報、及びリンクする食事履歴テーブルが構築される。この食事履歴テーブルは前日の食事履歴テーブル、及び当日の食事履歴テーブルで構成され、必要に応じて参照され、当日の食事履歴テーブルには後述する食事メニューが書き込まれる。

以上の基本構成において、本発明は入力診断処理、大会に向けての各種アドバイス、食事メニューの提案等の各種処理を行う。以下、場合を分けて説明する。

＜第１の実施形態＞
先ず、入力診断処理について説明する。

図４は本例の処理を説明するフローチャートである。先ず、ユーザは自己の端末機器４（例えば、携帯電話４ａ）を使用し、「身体数値」、「生活動作強度」、「目標内容」、「達成期間」の各データを入力する（ステップ（以下、図４においてＳで示す）１）。ここで、「身体数値」のデータとして、年齢、身長／体重、性別、体脂肪率を入力する。また、「生活動作強度」のデータとして、就寝時刻、日常活動の強度、１週間の動作強度別スポーツ時間を入力する。

尚、上記日常活動の強度、及び動作強度は、実行する日常活動、スポーツによって異なり、例えば図５に示す基準に基づく。例えば、動作強度１〜３は散歩や洗濯、掃除、電車等の乗り物の中で立つ、家庭菜園、草むしり、９人制バレーボール、ボーリング、野球等を行うことである。また、動作強度４はキャッチボールやダンス、所定ペースの徒歩、ハイキング等の同図に示す運動を行うことであり、更に動作強度５以上についても、同図に示す通りである。

具体的な入力処理は、図６に示すように、携帯機器４のディスプレイに「今日どれだけ運動したの。」という表示を行い、運動記録を行動記録の一環として入力する。また、入力したデータは運動履歴テーブル３３に記録する。

例えば、動作強度１の散歩を１時間行い、動作強度４のキャッチボールを３０分行った場合、運動履歴テーブル３３には（１×６０＋４×３０）の運動実績のデータが記録される。

一方、「目標内容」の設定は、ユーザの達成目標を設定するものであり、例えば健康づくり、標準体重に戻す、市民マラソンやフルマラソンへの参加等である。また、「達成期間」としては、実現目標期日のデータであり、例えば２００１年８月１０日や、２００１年１０月８日等の日付データを入力する。

次に、以上のデータを入力した後、ＢＭＩを算出する（Ｓ２）。このＢＭＩは身長及び体重から計算する。この計算式は（体重（ｋｇ）÷（身長（ｍ））² ＝ＢＭＩ値）である。次に、上記ＢＭＩと体脂肪率のデータからタイプ分類と肥満度を判定する（Ｓ３）。この判定結果は１６タイプの診断結果に分類される（Ｓ４）。

次に、負荷別のタンパク質加重マスターファイル２２を検索し、更に年齢・性別による栄養素基準値マスターファイル２３を検索する。ここで、負荷別のタンパク質加重マスターファイル２２は、タンパク質の所要量を体重kg単位に変換したテーブルを作成し、スポーツ栄養学の実績から負荷別の倍率を決定し、ファイル化したものである。このファイル２２と上記栄養素基準値マスターファイル２３から栄養素量比率代謝量、タンパク質所要量を決定する（Ｓ５）。

次に、設定した「目標内容」を判断する（Ｓ６）。ここで、目標が設定されていなければ（Ｓ６がＮＯ）、上記判定結果のみをネットワーク３を介して端末機器４（例えば、携帯電話４ａ）に送り、端末機器４のディスプレイに表示する。また、前述の図３に示す個人データテーブルを参照し、対応するユーザのエリアに保存する。

一方、目標が設定されていれば（Ｓ６がＹＥＳ）、以下の処理を行う。すなわち、「目標内容」（例えば、一般スポーツ競技会への参加、市民マラソンやフルマラソンへの参加、トライアスロンへの参加等）を確認し、当該「目標内容」の開催期日の情報を入力する（Ｓ７）。例えば、ユーザが目標にしている大会が２００１年８月１０日に開催されるのであれば、当該日付のデータを端末機器４から入力する。また、今年の体育の日に催されるイベントに出場するのであれば、２００１年１０月８日のデータを入力する。

次に、サーバ２は上記「目標内容」及び「目標大会時期」のデータから目標達成までのスケジュールを生成する（Ｓ８）。このスケジュールの生成は、トレーニング・食事内容コンサルテーションマスターファイル２４を参照しながら作成する（Ｓ８）。

このようにして、作成された目標達成の為のスケジュールは、個人データテーブル２５に保存される。また、当該スケジュールはネットワーク４を介して端末機器（例えば、携帯電話４ａ）に送られ、ディスプレイに表示される。

図７はこの時の表示項目を示す図である。同図に示すように、例えば身長から見た評価（図７に示す1)の項目）、体脂肪から見た評価（同図に示す2)の項目）、１６区分の評価（同図に示す3)の項目）、必要カロリー量（同図に示す4)の項目）、目標達成のために調整したい体重（同図に示す5)の項目）、等を表示する。

さらに、体重の変更がある場合、図８に示すように目標達成までの体重変化を設定目標として、ユーザの端末機器４に送信する。例えば、４月２９日の６８．９Ｋｇ〜７月２９日の６７．３Ｋｇまでの体重変化を、端末機器４のディスプレイに表示する。

以上のように、本実施例の処理によれば、体重、身長、体脂肪率等の「身体数値」データ、就寝時刻、日常活動の強度等の「生活動作強度」データをベースにして、目標大会に向けて体重調整や食事調整を容易に行うことができる。

尚、図９はある目標大会に向けて、あるユーザに配信されるカウンセリング情報であり、端末機器４のディスプレイに表示される。例えば、目標の大会期日が２００１年８月１０日であり、目標体重が××Ｋｇとした例である。この場合、大会に向けて調整を開始した２０日間程（６月１５日〜７月６日）は、同図の1)に示すように「体づくりを目標に、体重調整、基礎体力、時間走、ＬＳＤ走を中心に体力養成トレーニング。目標体重へのアプローチをし、筋肉を補強するタンパク質とミネラル、ビタミンのバランスを考えた食事を実行してください。」とのアドバイスを配信する。尚、この情報はテキストデータとして記録されている。

その後、序々に大会当日へ向けて実質的なアドバイスを配信し、例えば８月４日（同図に示す2)）には、「カーボンロード期間の開始、いつも食べなれたもので、燃料になる炭水化物を中心に十分食べます。高タンパク質低脂肪の主菜と併せて、便通を良くする食物繊維もとりましょう。ゆっくりと眠りましょう。トレーニングは、ストレッチ程度にすべきで、昨日の疲労をとりましょう。」とのアドバイスを配信する。そして、大会当日（８月１０日）は、同図3)に示すように、「朝、十分な食事をとりたければ、スタート８時間前には起きて食事をしましょう。スタートが午前中ならば無理な食事を避け、炭水化物とミネラル豊富なバナナやコーンフレークなどを軽く食べます。また、十分な水をのみましょう。」との実践的なアドバイスを送る。

以上のように処理することによって、個人の基礎的な診断と共に目標大会に合わせた体重の調整、栄養バランスの調整等をネットワーク４を利用して管理サーバ２から配信することができ、ユーザは困難な調整をシステム的に行うことができる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施例について説明する。

図１０は本例の処理を説明するフローチャートである。先ず、ユーザは端末機器４（例えば、携帯電話４ａ）を操作して管理センタ１のサーバ２に接続し、コンサルトメニューのウェブ（Ｗｅｂ）サイトを立ち上げる。次にメニュー選択を行い、日付チェックを行う（ステップ（以下、図１０においてＳＴＰで示す）１）。この処理は、端末機器４から送られる情報によって当該ユーザの個人データテーブル２５を参照し、更に前述のリンク先アドレスの指示する食事履歴テーブルを調べる。

先ず、当日食事履歴テーブル３０を参照し、当該テーブル３０が前日状態であり、且つ個人データテーブル２５を参照し、就寝時刻から８時間が経過していれば、前日の食事履歴を更新するか判断する（ＳＴＰ２）。

ここで、前日食事履歴を更新する場合、前日の食事履歴を理想の栄養バランス状態で更新処理する（ＳＴＰ３）。尚、理想の栄養バランス状態による更新は、栄養所要量テーブル３１を参照して決定する。

尚、食事履歴テーブルが更新されていない場合、確認のため以下のメッセージを当該ユーザの端末機器４に送信し、注意を促す。すなわち、「ひょっとして、昨日「今日の終わり」のボタンを押し忘れていませんか。もしそうなら、次のボタンを押すと、「昨日の記録」を登録し、“今日”をスタートします」とのメッセージを表示する。

一方、上記日付チェック（ＳＴＰ１）において、食事履歴が更新されている場合、次に食事時刻のチェックを行う（ＳＴＰ４）。この食事時刻のチェックは、上記就寝時刻を基に朝、昼、夜の各食事時間を計算するものであり、例えば前日の就寝時刻が午後１１時であれば、睡眠時間８時間を加算し、午前７時に起床するものとして朝食を８時に設定し、昼食を１２時に設定し、夕食を７時に設定する。

この食事時刻のチェックにおいて、食事が済んでいれば問題はないが、済んでいるはずの食事が済んでいない場合、食事履歴の更新を行うか判断する（ＳＴＰ５）。この処理は、就寝時刻から逆算した食事時刻範囲を過ぎたにも関わらず、未だ対応する食事メニューが登録されていない場合である。かかる場合、「理想の栄養バランスで食事をしたことにする」自動履歴更新ボタンを用意し、例えば「朝食が未だ済んでいませんが、忙しくて登録できませんでしたか。もしそうならば、次のボタンを押すと、理想的な食事を済ましたことにします。」とのメッセージを表示し、食事履歴を更新する（ＳＴＰ６）。尚、この場合も栄養所要量基準テーブル３１を参照して理想の栄養バランスで更新処理を行う。

一方、上記食事時刻のチェック（ＳＴＰ４）において、対応する食事（例えば、昼食、夕食）の時刻に達していない場合、就寝時刻から逆算した食事に関する注意や、ワンポイントのコメントを生成する（ＳＴＰ７）。ここで、食事に関する注意、又はワンポイントのコメントとして、図１１に示すテーブルが用意されている。これらのコメントもテキストデータの形式で記録されている。

例えば、就寝前注意として、UpperLim4,LowerLim3 の場合、「寝る前の食事は、そろそろ終わりの時刻に近づきました」とのコメントが端末機器４に送信され、ユーザに注意を促す。また、UpperLim3,LowerLim2 の場合、「寝る時刻まであと２時間余り。もう食べないほうがいいですよ」とのコメントが端末機器４に送信され、ユーザに注意を促す。以下、UpperLim,LowerLim のレベルによって、同図に示す各コメントが用意されている。

したがって、上記食事時刻の情報から対応するコメントが読み出され、ディスプレイに表示される（ＳＴＰ８）。この表示によって、ユーザは食事の内容を決定する際の有力な資料とすることができる。例えば、図１１に示す「食事傾向」（UpperLim24,LowerLim13 ）のコメント「起きてから間もない時間帯ですから、比較的脂肪の多い食事でも１日の活動で消費されるので大丈夫です」が出力された場合、刺身類や肉類の多い食事を選ぶことができる。

一方、同図に示す「就寝前注意」（UpperLim2,LowerLim1 ）のコメント「寝る時刻まであと１時間余り。胃にも負担になるし、脂肪が増えてしまいます」とのコメントが出力された場合、逆に肉類等の食事を止め、例えばお茶付け等の軽い食事を選択することができる。

次に、サーバ２は当日摂取実績カロリーの読み込み処理を行う（ＳＴＰ９）。この処理は、当日摂取した食事内容からカロリー計算を行い算出する。すなわち、朝食、昼食、夕食、更には間食、アフター５に食べた食事のカロリー計算を行う。

次に、当日の目標カロリーを算出し、適正範囲であるか判断する（ＳＴＰ１０、ＳＴＰ１１）。ここで、当日の目標カロリーは前述の入力処理によって設定した目標（大会出場、標準体重への復帰等）達成の為のカロリー値である。例えば、当日摂取実績カロリーが２７００カロリーであり、当日の目標カロリーが２５００カロリーであれば２００カロリーのオーバである。また、当日摂取実績カロリーが３０００カロリーであり、当日の目標カロリーが２５００カロリーであれば５００カロリーのオーバである。

ここで、カロリーの適正値をUpperLim100,LowerLim85とすれば、図１２に示すテーブルから対応するコメント「ちょうどいい量です」が読み出され、ユーザの端末機器４に送信される。一方、カロリーオーバであれば、同じ図１２に示すテーブルからオーバ量に従って対応するコメントが送信される（ＳＴＰ１１がＮＯ、ＳＴＰ１２）。例えば、カロリーオーバ（UpperLim120,LowerLim110 ）の場合、「少しオーバしています」とのコメントが送信され、カロリーオーバ（UpperLim150,LowerLim120 ）の場合、「今日は食べ過ぎですよ！」とのコメントが送信される。

また、目標値を越えた場合、割り当てるカロリーを再計算し、以後の食事の目標値に設定する（ＳＴＰ１３）。
上記処理の後、予想体重、大会前の調整コメント、状況のコメントをユーザに送信する（ＳＴＰ１４）。例えば、前述の図８に示すような調整体重が設定されている場合、“当日の予想体重を”を送信し、端末機器４のディスプレイに表示する。また、一般スポーツ競技会への参加、又は市民マラソンやフルマラソンの完走、又はトライアスロン参加を目標としている場合、大会予定日までの残期間に応じて、当日のトレーニングのポイントと食事の留意点を送信する。

以上のように処理することによって、ユーザの食事管理を行うことができ、目標大会に合わせた日々の体重の調整、栄養バランスの調整をサーバ２から送られる情報によって容易に行うことができる。

＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態について説明する。

図１３は本例の処理を説明するフローチャートである。本例は、朝食、昼食、夜食、間食、アフター５における各食事メニューの生成を説明するものである。
先ず、ユーザが選択すると内部処理として、共通前処理モジュールを実行する（ステップ（以下、図１３においてＵで示す）１）。サーバ２は、当日の食事履歴テーブル３０から履歴情報を読み出し、実績カロリーを計算し、ユーザの端末機器４に送信する（Ｕ２）。また、当日の目標カロリー値、及び当日の目標カロリーの達成率も送信し、表示する。

次に、朝／昼／夜／間食／アフター５の選択、定食（セット）メニューか否かの選択、丼物／パスタ／麺類などの主副併せた単品中心か否かの選択を行う（Ｕ３）。
次に、上記情報に従ってメニュー選択を行い、プロセスを分岐する（Ｕ４）。例えば、朝／昼／夜の食事の場合、処理（Ｕ５）に移行し、オプション要素、定食又は丼物の指定から対応する推論モジュールを起動する。また、間食を選択した場合、及びアフター５を選択した場合も対応する推論モジュールを起動する（Ｕ６、Ｕ７）。

図１４は上記推論モジュールの処理を説明するフローチャートである。先ず、オプション要素、朝／昼／夜／間食／アフター５、食事場所、定食、丼物の各情報を読み出す（ステップ（以下、図１４においてＶで示す）１）。

次に、前日食事履歴テーブル２９、栄養所要量テーブル３１、個人データテーブル２５を参照し、
（前日までの栄養摂取量の過不足/７）−（１日の栄養所要量）＝（１日の理想所要量補正値）
とする（Ｖ２）。さらに、
（補正された１日のカロリー量）−（当日の食事実績カロリー量）＝（残りカロリー量）
を計算する（Ｖ３）。尚、上記計算は、当日の食事履歴テーブル３０を参照して行う。

次に、上記計算結果から目標カロリーを決定する（Ｖ４）。例えば、
1)もし朝食ならば、（補正された１日のカロリー量）＊０．３＝目標カロリー量とする。
2)もし昼食ならば、（残りカロリー量）＊０．５＝目標カロリー量とする。
3)もし夜食ならば、（残りカロリー量）＝目標カロリー量とする。
4)さらに、もし間食ならば、（残りカロリー量）＊０．０５＝目標カロリー量とする。
5)もしアフター５ならば、（残りカロリー量）＝目標カロリー量とする。

このように処理することによって、１日の目標摂取カロリーを正確に設定することができる。
次に、候補メニューテーブル３５から検索フィルターにより、食事場所の情報を得る（Ｖ５）。ここで、感覚的に理解し易い食事場所の区分として、家庭、和食、洋食、中華、コンビニ・テイクアウト系、バーガー・コーヒーショップ系、牛丼系、すし系、そば屋系（立ち食い含む）、ラーメン系、ファミレス系、居酒屋系、洋風呑み屋系、その他の呑み屋系が登録されており、この中から選択される。

次に、初期メニュー候補の選択を行う（Ｖ６）。この処理は、上記選択した食事場所の情報から初期メニュー候補を選択する。例えば、食事場所としてファミレス系が選択されていれば、以下の処理を行う。すなわち、もし定食ではなく、且つ丼物でもない場合、主菜、副菜１、副菜２、汁もの、デザートＸの５セットとし、目標カロリーの７０％を目標値に設定し、３０％を主食に設定する。そして、メニュー推論に移行する。

また、もし定食ではない（丼物である）場合、主菜（丼物）、副菜１、副菜２、汁もの、デザートＸの５セットとし、目標カロリーの１００％を目標値に設定し、メニュー推論に移行する。尚、もし定食であれば、推論せずに定食一覧表示に移行する。

図１５は上記メニュー推論を説明するフローチャートであり、遺伝的アルゴリズムに基づいて食事メニューの設定を行う。ここで、上記推論は５セットメニューの組み合わせを基本とし、前日の食事履歴テーブル２９、及び栄養所要量テーブル３１を参照して、先ずカロリー合計のみによって適合性の予備審査を行う（ステップ（以下、図１５においてＴで示す）１、Ｔ２）。具体的には、誤差最小の候補セットが目標カロリー数±１０％の範囲に含まれるか否かによって予備審査を行う。

尚、上記予備審査における適合性判断の対象栄養素は、代謝量（カロリー）以外に、タンパク質、脂質、食物繊維、カルシウム、鉄分、ナトリウム、カリウム、マグネシウム、亜鉛、銅、ビタミンＡ抗力、ビタミンＥ抗力、ビタミンＢ１、ビタミンＢ２ナイアシン、ビタミンＣ、ビタミンＤである。

ここで、上記基準に適合しない場合（Ｔ２がＮＯ）、主菜、副菜１、副菜２、汁もの、デザートのそれぞれの量を１人前と、０．５人前にして５セットのカロリーの合計を計算する（Ｔ３）。

一方、上記基準に含まれる場合（Ｔ２がＹＥＳ）、各栄養素の合計を計算し、各栄養素と目標値の栄養素量の差を計算する（Ｔ４、Ｔ５）。そして、上記差／目標値の全ての標準偏差を計算し、この標準偏差が指定する値以下か判断し（Ｔ６、Ｔ７）、この標準偏差が指定する値以下であれば（Ｔ７がＹＥＳ）、メニューセット候補の決定表示を行う（Ｔ８）。一方、標準偏差が指定する値以下でなければ（Ｔ７がＮＯ）、処理したセットの中で最良のセットを保存する（Ｔ９）。

次に、指定回数の世代を越えていないか判断し、越えていれば（Ｔ１０がＹＥＳ）、保存された最良のセットを選択し、メニューセット候補の決定表示を行う（Ｔ１１、Ｔ８）。一方、越えていなければ（Ｔ１０がＮＯ）、前述の主菜、副菜１、副菜２、汁もの、デザートの５セット間で１メンバーを交換し（Ｔ１２）、指定回数毎にメンバーの１メニューを入れ替え（Ｔ１３）、上述の処理を繰り返す（Ｔ１〜１３）。

以上の処理によって、最適な食事メニューを生成でき、ユーザの端末機器４に送られ、表示される。図１６はこの時の表示例であり、同図に示すように、今日の目標カロリー、今食のカロリーの目安、主菜、副菜１、副菜２、汁物、デザートの各要素が表示される。

また、代替えリストメニューについては選択できる。すなわち、類似の栄養バランスを備えたメニューを用意し、利用者が自分の好みで栄養バランスのよい別なメニュー候補を選択可能である。具体的には、事前にテーブルとして１メニューに対して、類似の栄養バランスをもつメニューを選択保存し、その中の適合性の検討を行う。この検討は以下の方法による。

先ず、類似候補メニューの栄養素と、類似元となるメニューの栄養素の差を計算し、次に（差）／（類似元となるメニューの栄養素）の計算を行い、％割合とする。そして、上記％割合の標準偏差を計算し、小さい順に偏差の大きさが一定値以下のものが選択される。また、例えばグループテーブルとして、上記部分は独立したプログラムでテーブル化しておく。

一方、丼物のオプションが選択されていない場合、同図に示すように内容が変わる。また、同図に示すＸＸ人分の量は、ユーザが実数で入力できる。
以上のようにして生成した食事メニューは、メニュー項目と量を入力設定することで、図１７に示す栄養状態確認画面として表示できる。ここで、同図に示す◎は適正範囲であることを示し、

は下限を下回ることを示し、△は上限を上回ることを示す。
尚、不図示の「確認ボタン」を押すことによって、前述の当日の食事履歴テーブル３０に登録される。

一方、定食オプションがチェックされた場合の処理は、図１８に示すフローチャートによる。尚、この処理は前述の図１４に示す処理に対応し、上記処理と同様、推論モジュールを読み出し（Ｖ１）、前日食事履歴テーブル２９、栄養所要量テーブル３１、個人データテーブル２５を参照して、前述と同様の計算を行い（Ｖ２〜Ｖ４）、定食一覧メニューの表示を行う（Ｖ７）。また、上記食事メニューのリスト表示は、食事場所のデータも加味されたものである（Ｖ５、Ｖ７）。

ユーザは上記メニューから希望する定食メニューを選択し（Ｖ８）、目標カロリーに該当する摂取量を算出する（Ｖ９）。また、カロリ摂取量に対応する各栄養量も算出する（Ｖ１０）。また、栄養素の摂取量リスト表示の上、算出量を任意に入力可能であり（Ｖ１１）、設定が完了すると登録する（Ｖ１２）。

一方、間食オプションが選択された場合、上記定食オプションと同様、推論処理は行わず、食事場所の分類に該当する間食メニューリストを表示し、ユーザによるメニューリストの選択処理を行う。そして、ユーザの好みによって選択された間食メニューの登録処理を行う。但し、上記定食の例と異なる構成は、複数回の選択処理ができること、及び同日に２回以上選択すると、注意メッセージを表示し、間食に関する注意を促すことである。

さらに、アフター５の食事メニューの場合、推論処理を行い、結果を表示する。また、異なる特徴は複数回の選択処理ができること、主食、デザート、汁物の推論選択は行わないこと、及び主従の区別はなく、主菜、副菜を４種組み合わせて選択表示する点である。

＜第４の実施形態＞
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。

本例は、メニューの自由登録を説明するものである。図１９は本例の処理を説明するフローチャートである。
先ず、ユーザはメニュー選択を行い、共通前処理モジュールを実行する（ステップ（以下、図１９においてＳＴで示す）１）。サーバ２は、当日の食事履歴テーブル３０、及び個人データテーブル２５を参照し、当日の食事の履歴を読み出し、実績カロリーを計算し、ユーザの端末機器４に送信し、表示する（ＳＴ２）。また、当日の目標カロリー値の表示、及び当日の目標カロリーの達成率も送信し、表示する。

次に、朝／昼／夜／間食／アフター５の選択、定食（セット）メニューか否かの選択、丼物／パスタ／麺類などの主副併せた単品中心か否かの選択を行う（ＳＴ３）。この処理は端末機器４のキー操作を行って設定する。この時、ユーザは上記表示を見て、食事履歴から算出された実績カロリーを知り、また同時に当日の目標カロリー値、及び目標カロリーの達成率も知っている。したがって、適切な食事メニューを選択することが期待できる。

次に、サーバ２はユーザが指定した条件に合う食事メニューを検索する（ＳＴ４）。そして、候補メニューのリストを端末機器４に送信し、ディスプレイに表示する。ユーザは上記リストの中から希望する食事メニューを選択する（ＳＴ５）。

すなわち、図２０に示すフローチャートに従って、推論モジュールを読み出し（Ｚ１）、前日食事履歴テーブル２９、栄養所要量テーブル３１、個人データテーブル２５を参照して、前述と同様の計算を行い（Ｚ２〜Ｚ４）、食事メニューリストの表示を行い（Ｚ７）、表示されたメニューリストから希望するメニューを選択する（Ｚ８）。そして、目標カロリーに該当する摂取量を算出し（Ｚ９）、カロリ摂取量に対応する各栄養量を算出する（Ｚ１０）。さらに、栄養素の摂取量リスト表示の上、算出量を任意に入力可能であり（Ｚ１１）、設定が完了すると登録する（Ｚ１２、ＳＴ６、ＳＴ７）。また、上記食事メニューのリスト表示は、食事場所と食材分類のデータも加味されたものである（Ｚ５、Ｚ７）。

上記のように自由登録処理においても、予めユーザは実績カロリー値や、目標カロリー値、目標カロリーの達成率等を知った状態で食事メニューを選択でき、ユーザの嗜好も加味した食事メニューを選択することができる。

＜第５の実施形態＞
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。

図２１は本実施例を説明するフローチャートである。先ず、処理（ステップ（以下、Ｘで示す）１）において、当日の食事履歴テーブル３０、前日食事履歴テーブル２９、栄養所要量テーブル３１、及び個人データテーブル２５を参照して各栄養過不足量、及び各栄養過不足割合を計算する。ここで、各栄養過不足量は前日までの栄養摂取量の過不足量に当日の食事の過不足量を加算して算出する。この場合、前日までの栄養摂取量の過不足量は前日食事履歴テーブル２９から読み出し、当日の食事の過不足量は当日の食事履歴テーブル３０から読み出して使用する。

また、各栄養過不足割合は各栄養不足量を個人の一日の栄養理想量で割り算して求める。この場合、各栄養不足量は栄養所要量テーブル３１から読み出し、個人の一日の栄養理想量は個人データテーブル２５から読み出す。

次に、上記各栄養過不足量、及び上記各栄養過不足割合の計算結果をユーザの端末機器４に送信し、ディスプレイに表示する（Ｘ２）。図２２は上記計算結果の一例を示すものであり、累積過不足量（いままでの過不足量）を示す。

また、上記計算結果から食事の過不足割合に応じたコメントの作成し、又運動量実績を加味したコメントの作成を行う（Ｘ３）。この場合、勿論前述の運動履歴テーブル３３を参照して行う。図２３は運動量についてのコメント、及び栄養バランスについてのコメントの例である。

上記コメントはユーザのディスプレイに表示され、ユーザに食事改善の方針を提示し、運動要素を加味した方針を提示する（Ｘ４）。例えば、図２３に示すように先週１週間で不足した運動量を具体的な運動例で示す。すなわち、徒歩・通勤ならば３時間、ウォーキングならば１．５時間、エアロビクスならば４５分というように、具体的な運動例で指示し、ユーザにとって具体的に分かり易くアドバイスする。

また、栄養バランスについても、図２３に示すように、「カルシウム・亜鉛が不足気味なのが気になります。ミネラルの摂取は、・・・」と表示され、具体的なアドバイスを行う。

したがって、ユーザの身体状態に合ったコメントを提示し、食事の改善を図り、運動不足を解消し、健康な生活リズムを取り戻す方向にユーザを導く。

＜第６の実施形態＞
次に、本発明の第６の実施形態について説明する。

本例は、１週間のおすすめメニューサービスについて説明するものである。図２４は１週間のおすすめメニューサービスの処理例である。先ず、当日の食事履歴テーブル３０、前日食事履歴テーブル２９、栄養所要量テーブル３１、及び個人データテーブル２５を参照して各栄養過不足量、及び各栄養過不足割合を計算する（ステップ（以下、Ｙで示す）１）。この処理は、前述と同様、前日までの栄養摂取量の過不足量に当日の食事の過不足量を加算して各栄養過不足量を算出する。また、各栄養不足量を個人の一日の栄養理想量で割り算し、各栄養過不足割合を求める。

次に、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）モジュールによる１週間分のメニュー生成を行い（Ｙ３）、候補メニューテーブル４０を参照してメニュー毎のレシピの生成を行う（Ｙ４）。そして、依頼のあったユーザに対してＥメール、又はファクシミリで当該メニューやレシピのレポートを送信する（Ｙ５）。

このように処理することにより、ユーザは１週間のメニューを知ることができ、より長い期間の有用な食事メニューを取得できる。

＜第７の実施形態＞
次に、自動通報機能について説明する。

図２５は自動通報機能について説明する図である。この機能は、就寝直前の食事を避けるため、例えばＥメールによってアラームを送信する処理である。この処理は、サーバ２の自動処理によって実行され、例えば毎日夕食が終わる午後９時以降に処理を実行する。先ず、当日の食事履歴テーブル２０を参照し、夕食が終了していないユーザを選択する（ステップ（以下、図２５においてＷで示す）１）。

次に、上記ユーザの個人データテーブル２５に保存された就寝時間のデータを読み出し、現在時刻と就寝時間のデータを比較する（Ｗ２）。そして、例えば就寝時間まで３時間以内であればアラームメールを送信する（Ｗ２がＹＥＳ、Ｗ３）。この時のメールの文面は、例えば「そろそろ就寝まで３時間です。夕食を済ませて、このあとはあまりたくさん食べないようにしたほうがいいですよ」である。

上記アラームメールが届くと、夕食の時間を忘れていたユーザも気づき、例えば仕事や遊びに集中していても、上記アラームメールによって気づき、規則正しい食事を取ることができる。

本例のコンサルトメニューシステムのシステム構成図である。 管理センタのサーバ構成を模式的に示す図である。 記憶装置のデータ構成を説明する図である。 第１実施例を説明するフローチャートである。 スポーツによって異なる動作強度の基準を示す図である。 運動履歴テーブルへの記録処理を模式的に示す図である。 評価を説明する表示項目を示す図である。 目標達成までの体重変化を示す図である。 大会期日までのアドバイス例を示す図である。 第２実施例を説明するフローチャートである。 食事に関する注意、又はワンポイントコメントが記録されたテーブル例を 示す図である。 カロリオーバのコメント例が記録されたテーブル例を示す図である。 第３実施例を説明するフローチャートである。 共通前処理モジュールの処理例を示すフローチャートである。 具体的な推論処理を説明するフローチャートである。 食事メニューの表示項目例を示す図である。 食事過不足の表示例である。 定食の場合の推論モジュールの処理例を示すフローチャートである。 第４実施例を説明するフローチャートである。 第４実施例を説明するフローチャートである。 第５実施例を説明するフローチャートである。 計算結果の一例を示す図である。 運動量についてのコメント、及び栄養バランスについてのコメントの例を 示す図である。 第６実施例を説明するフローチャートである。 第７実施例を説明するフローチャートである。

符号の説明

１ 管理センタ
２ サーバ
３ ネットワーク
４ 端末機器
５ 記憶装置
６ フレキシブルディスク
７ ＣＤ−ＲＯＭ
８ 記憶エリア
２２ 負荷別のタンパク質加重マスターファイル
２３ 栄養素基準値マスターファイル
２４ トレーニング・食事内容コンサルテーションマスターファイル
２５ 個人データテーブル
２９ 前日の食事履歴テーブル
３０ 当日の食事履歴テーブル
３１ 栄養所要量テーブ
３３ 運動履歴テーブル

Claims (12)

1. 管理センタのサーバとユーザの端末機器がネットワークを介して接続されたメニューシステムであり、
   前記サーバは前記ユーザの基礎情報を記憶する個人データテーブルと、該個人データテーブルの情報から前記ユーザの食生活に関する診断を行う診断手段と、該診断結果を前記ユーザの端末機器に送信する送信手段とを有することを特徴とするコンサルトメニューシステム。
2. 前記個人データテーブルは、前記ユーザの端末機器から送信される身体数値、生活動作強度によって構築されることを特徴とする請求項１記載のコンサルトメニューシステム。
3. 前記個人データテーブルには、前記ユーザの目標入力が可能であり、該目標入力が大会への参加であれば、該大会の開催期日までのトレーニング方法、及び食事内容に関するアドバイスを生成することを特徴とする請求項１、又は２記載のコンサルトメニューシステム。
4. 前記サーバは食事履歴テーブルを有し、該食事履歴テーブルは前記個人データテーブルにリンクし、前記大会情報から当日の食事メニューの生成を行うことを特徴とする請求項３記載のコンサルトメニューシステム。
5. 前記食事メニューの生成は、前記ユーザの嗜好に基づいて生成されることを特徴とする請求項４記載のコンサルトメニューシステム。
6. 前記食事メニューの生成は、食事の時期及び内容に基づいて生成されることを特徴とする請求項４記載のコンサルトメニューシステム。
7. 前記食事メニューの生成は、個人基本栄養基準値と栄養所要量履歴テーブルを参照し、各素材の栄養素及びカロリー値に基づいて設定されることを特徴とする請求項４記載のコンサルトメニューシステム。
8. 前記個人データテーブルの身体数値、生活動作強度、目標に基づいて異なる日単位の個人基本栄養基準値が生成されることを特徴とする請求項７記載のコンサルトメニューシステム。
9. 前記食事メニューの生成は、遺伝的アルゴリズムを使用して生成することを特徴とする請求項４、５、６、７、又は８記載のコンサルトメニューシステム。
10. 生成された前記食事メニューは、当日の食事履歴テーブルに記録され、次の日の食事メニューの生成資料となることを特徴とする請求項４、５、６、７、８、又は９記載のコンサルトメニューシステム。
11. 前記個人データテーブルから得られる情報に基づいて、就寝所定時刻及び睡眠時間を基準として、生活時間帯の生活行動基準を生成し、各時間帯毎の食事タイミングのアドバイス及び生活行動のアドバイスを前記ユーザの端末機器に送信することを特徴とする請求項１記載のコンサルトメニューシステム。
12. 前記ユーザの端末機器は、携帯電話、又はパーソナルデジタルアシスタンツ（ＰＤＡ・personal digital assistants ）、又はパーソナルコンピュータであることを特徴とする請求項１記載のコンサルトメニューシステム。

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