WO2023013722A1 - プログラム、情報処理方法及び情報処理装置 - Google Patents

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WO2023013722A1
WO2023013722A1 PCT/JP2022/029902 JP2022029902W WO2023013722A1 WO 2023013722 A1 WO2023013722 A1 WO 2023013722A1 JP 2022029902 W JP2022029902 W JP 2022029902W WO 2023013722 A1 WO2023013722 A1 WO 2023013722A1
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WO
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information
user
advice
intake
score
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PCT/JP2022/029902
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English (en)
French (fr)
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幹也 岸
翔 石井
凱寛 土屋
淳一郎 井原
功 中西
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mizkan Holdings Co Ltd
Original Assignee
Mizkan Holdings Co Ltd
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/60—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets

Definitions

  • the present invention relates to a program, an information processing method, and an information processing apparatus.
  • This application claims priority to Japanese Patent Application No. 2021-128356 filed in Japan on August 4, 2021, and the contents thereof are incorporated herein.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and its object is to provide users with information on food intake patterns that give a mid- to long-term experience over a certain period of time. It is to provide programs and the like.
  • a program causes a computer to acquire intake information about food ingested by a user, and one or more of emotional information, biological information, and behavioral information of the user and/or derived from the information. and one or more of the acquired intake information, emotion information, biological information, and behavior information and/or the actual score information and the user identification information derived from the acquired information.
  • the advice information including information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information is output to the processing unit and acquired from the information processing unit.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen of a user terminal;
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen of a user terminal;
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen of a user terminal;
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen of a user terminal;
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of an advice provision processing procedure;
  • FIG. FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen of a user terminal;
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing a configuration example of a learning model;
  • 10 is a flow chart showing an example of a user information registration processing procedure according to the second embodiment.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen of a user terminal;
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen of a user terminal; It is a schematic diagram which shows the structural example of target quantity DB.
  • FIG. 13 is a schematic diagram showing an example of a registration screen according to the third embodiment; It is a schematic diagram which shows the input screen example of target information.
  • FIG. 13 is a flow chart showing an example of an advice provision processing procedure according to the third embodiment;
  • FIG. FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen of a user terminal;
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen of a user terminal;
  • the user terminal 20 is a terminal of a user who consumes food, is an information processing device (computer) such as a smart phone, a tablet terminal, or a personal computer, and may be configured by a dedicated terminal.
  • the information processing system 100 of this embodiment also includes a wearable device 30 used by each user, and the corresponding user terminal 20 and wearable device 30 are capable of wireless communication.
  • the wearable device 30 measures the user's biological information such as body temperature, blood pressure, heart rate, pulse, perspiration, brain waves, emotional hormones, stress hormones, exercise information such as number of steps, distance traveled, travel time, and sleep information such as sleep time. configured to allow The wearable device 30 is preset with the user terminal 20 of the communication partner, and transmits various kinds of measured information to the user terminal 20 of the communication partner.
  • the wearable device 30 may be configured in a wristwatch type as shown in FIG. 1, or may be configured in a spectacle type, a ring type, or the like.
  • the information processing system 100 of the present embodiment may be configured by a blockchain (distributed ledger technology or distributed network) using a plurality of user terminals 20 as nodes without including the server 10 .
  • the user terminal 20 performs various types of information processing, such as processing for receiving various information about the user input by the user and processing for transmitting the received information to the server 10 .
  • the server 10 performs various types of information processing, such as a process of registering user information received from the user terminal 20 and a process of providing advice to each user based on the registered information.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the server 10 and the user terminal 20.
  • the server 10 includes a control section 11, a storage section 12, a communication section 13, an input section 14, a display section 15, a reading section 16, etc. These sections are interconnected via a bus.
  • the control unit 11 includes one or more processors such as a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro-Processing Unit) or GPU (Graphics Processing Unit).
  • the control unit 11 appropriately executes the control program 12P stored in the storage unit 12, thereby executing various information processing and control processing that the server 10 should perform.
  • the storage unit 12 includes RAM (Random Access Memory), flash memory, hard disk, SSD (Solid State Drive), and the like.
  • the storage unit 12 stores in advance a control program 12P executed by the control unit 11 and various data necessary for executing the control program 12P.
  • the storage unit 12 also temporarily stores data and the like generated when the control unit 11 executes the control program 12P.
  • the storage unit 12 also stores a product information DB (database) 12a, a member information DB 12b, an advice DB 12c, and the like, which will be described later.
  • the product information DB 12a, the member information DB 12b, and the advice DB 12c may be stored in another storage device connected to the server 10, or may be stored in another storage device with which the server 10 can communicate.
  • the communication unit 13 is an interface for connecting to the network N by wired communication or wireless communication, and transmits and receives information to and from other devices via the network N.
  • the input unit 14 includes, for example, a mouse and a keyboard, receives operation inputs from an administrator who manages the server 10 , and sends control signals corresponding to the operation contents to the control unit 11 .
  • the display unit 15 is a liquid crystal display, an organic EL display, or the like, and displays various information according to instructions from the control unit 11 .
  • the input unit 14 and the display unit 15 may be a touch panel integrally configured.
  • the user terminal 20 includes a control unit 21, a storage unit 22, a communication unit 23, an input unit 24, a display unit 25, a reading unit 26, a camera 27, etc. These units are interconnected via a bus. Since the units 21 to 26 of the user terminal 20 have the same configuration as the units 11 to 16 of the server 10, detailed description of the configuration will be omitted.
  • the storage unit 22 of the user terminal 20 is a program of the present disclosure in addition to the control program 22P executed by the control unit 21, and includes information on foods ingested by the user (hereinafter simply “intake information” or “user ingestion information”).
  • information specifying the user's emotion hereinafter simply referred to as “emotional information” or “user emotion information”
  • information specifying the user's biometrics hereinafter simply referred to as “biological information” or “user biometric information”
  • biometric information information specifying user behavior
  • user perception score information information derived from (user ingestion information and one or more of user emotion information, user biometric information, and user behavior information)
  • user perception score information information derived from (user ingestion information and one or more of user emotion information, user biometric information, and user behavior information)
  • user perception score information hereinafter simply referred to as “user perception score information” or “user perception score information”
  • It stores an advice application program 22AP hereinafter referred to as an advice application 22AP for performing a process of obtaining appropriate advice from the server 10 according to the request.
  • the "user feeling score information” is the correlation between the "user emotion information", the “user biometric information”, and the “user behavior information” and medium- to long-term feelings (feelings) over a certain period of time. It represents the score derived from information with high probability.
  • the "user feeling score information” has a high correlation with medium- to long-term emotions over a certain period of time among "user emotion information,""user biometric information," and "user behavior information.” It may be the data obtained by scoring the information itself, or it may be a total score derived by multiplying one or more of the data by a coefficient according to the correlation.
  • the storage unit 22 of the user terminal 20 stores score information for each item of "user emotion information", “user biometric information”, and “user behavior information” when acquiring "user feeling score information”, Stores points, conversion coefficients, and charts (biorhythm chart, radar chart, color chart, etc.) for conversion from item score information to user feeling score information.
  • An example of the user feeling score is one or more of the user emotion information, user biometric information, and user behavior information input to the input unit 24 of the user terminal 20, and the emotion information, biometric information, and Based on the keywords in each piece of behavior information, a numerical value of positive points or negative points is selected, the selected numerical values are arithmetically averaged by the control program 22P, and the results of arithmetical averaging are summed. be.
  • the selected numerical value may be multiplied by a correction coefficient specified for each user.
  • a method of calculating a feeling score by multiplying a numerical value selected from any of the acquired "user emotion information", "user biometric information", and “user behavior information” by a correction coefficient It may be a neural network-like calculation method in which the actual score is calculated via a plurality of temporary scores obtained by multiplying the numerical value by a correction coefficient, and furthermore, the temporary score is calculated in multiple stages.
  • a method such as deep learning may be used to calculate the actual feeling score.
  • the numerical value, positive points, and negative points of each item may be plotted on a radar chart, and the area value of the radar chart obtained by plotting may be calculated.
  • An example of the user perception score is calculated for each explanatory variable (user emotion information, user biometric information, user behavior information) through multivariate analysis using medium- to long-term emotion (perceived) scores over a certain period of time as objective variables. It is derived by calculating and using the value multiplied by the correlation coefficient.
  • explanatory variables with strong correlations whose absolute values of correlation coefficients are equal to or greater than a certain value may be used.
  • a questionnaire survey was conducted when vinegar was ingested for ⁇ days every day. (Lunch, snack, dinner), ⁇ I ate XX mL for breakfast (lunch, snack, dinner),'' and so on.
  • the correlation between the user's emotion information “increased concentration” and “stretching” as the user behavior information is stored in the storage unit as a positive point, etc., after XX days from the start of intake.
  • analysis using a decision tree model e.g., XGBoost, LightGBM, RandomForest
  • explanatory variables with high importance are selected from the explanatory variables obtained as a result of logistic regression analysis and the decision tree model regression analysis.
  • the user who uses the advice in the present embodiment can continue the action information "running" without overdoing it, while also "taking XX mL of vinegar every day” and “stretching.” You can do it, and you can get the effect of "improving concentration”.
  • a user who does not use the advice according to the present embodiment cannot improve his concentration even if he continues "running", or cannot improve his concentration even if he stops "running".
  • each causal relationship is unknown, it is possible to promote behaviors and eating habits that adversely contribute to multiple emotional elements without forcibly recommending specific behaviors for each user and encouraging them to continue. By skillfully combining them to increase the overall perceived score, the unexpected effect of enhancing emotional information can be obtained.
  • the accuracy is calculated from data obtained from users who use advice other than the target of this questionnaire, and if the value is less than a predetermined value, logistic regression is performed again using all the data obtained up to that point.
  • the accuracy is calculated from the user data that followed the proposal and the user data that did not follow the proposal, and when the numerical value is equal to or less than a predetermined value, logistic regression is performed again using all the data obtained up to that point.
  • a program, an information processing method, or an information processing device for newly performing information processing using the actual feeling score information derived from the information, and new advice information including information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information are included.
  • colors that can be selected from a color chart or illustrations including colors are displayed on the display unit 25, and the colors selected by the user are numerically represented by a data string that digitizes each color stored in the storage unit 22.
  • emotional information negative points, positive points, and other numerical values of each of user's emotional information, user's biometric information, and user's behavior information are obtained by positions represented by three-axis coordinates of x-axis, y-axis, and z-axis. It may be calculated using the numerical values obtained, or the position represented by the three-axis coordinates may be represented as a vector.
  • coordinates for expressing effects such as “reference”, “model”, “target”, “ideal”, “expectation”, “assumed”, and “improvement” are set, and the user's current It may be calculated as an approximation rate between the coordinates and the coordinates such as the "reference”.
  • a vector obtained from set coordinates may be obtained, and the rate of approximation between the user's current vector and the "reference" vector may be calculated.
  • the correlation with the user perception score information obtained (in the present embodiment, this may be referred to as "information on the correlation between the user intake information and the user perception score information") is obtained. That is, the ⁇ information about the correlation between the intake information and the actual score information (sometimes referred to as ⁇ information about the correlation between the intake information and the actual score information'') is the Information related to the correlation between intake information obtained from an assumed user (sometimes simply referred to as a "user") and user feeling information scheduled to be provided to the user may be sufficient, and may not necessarily be information obtained from the user.
  • the "information about the correlation between the intake information and the actual score information" may be information about the correlation based on data obtained from a user group including assumed users who use the advice. Information related to the correlation based on data obtained from a user group that does not include the assumed users may also be used.
  • the storage unit 22 may also be configured to store user intake information, user emotion information, user biometric information, and user behavior information input via the input unit 24, for example.
  • the communication unit 23 of the user terminal 20 has an interface for wireless communication with the wearable device 30 in addition to an interface for connecting to the network N. Note that the communication unit 23 may be configured to communicate with the wearable device 30 by wired communication via a cable.
  • the camera 27 has a lens, an imaging element, etc., and acquires image data by photoelectrically converting light incident through the lens with the imaging element.
  • the camera 27 takes an image according to an instruction from the control unit 21 , and sequentially sends acquired image data (photographed image) to the storage unit 22 to store the data in the storage unit 22 .
  • the user terminal 20 may be configured to include a camera connection unit capable of connecting to an external camera, in addition to the configuration in which the camera 27 is built-in, or may be configured to include a camera communication unit that performs wireless communication with the external camera. It's okay.
  • the camera connection unit or camera communication unit accepts input of image data acquired by the external camera, and sequentially sends the input image data to the storage unit 22 for storage.
  • FIG. 3 to 5 are schematic diagrams showing configuration examples of the DBs 12a to 12c stored in the server 10.
  • FIG. 3 shows the product information DB 12a
  • FIG. 4 shows the member information DB 12b
  • FIG. 5 shows the advice DB 12c.
  • the product information DB 12a stores information on products.
  • the product information DB 12a shown in FIG. 3 includes a product ID column, a type column, a product name column, an ingredient column, an allergy information column, a nutrient component column, a price column, an inventory status column, etc., and information on the product is associated with the product ID.
  • the product ID column stores identification information (product ID) assigned to each food product to be sold.
  • the type column stores the types of products classified according to the form of food, ingredients, manufacturing method, etc.
  • the product name column stores the name given to the product
  • the ingredients column stores the names of ingredients contained in the product
  • the allergy information column stores the names of allergenic ingredients (ingredients that may cause allergies) contained in the product. memorize
  • the nutrient component column stores energy obtained by ingesting the product and component names and intake amounts of the nutrient components in association with each other.
  • the intake for energy and nutritional components for example, for stick-shaped food, the intake for one stick is used, and for paste-shaped food, the intake for 100 g is used. You can use it.
  • the price column stores the price of the product
  • the inventory status column stores the number of products in stock.
  • the product ID stored in the product information DB 12a is issued and stored by the control unit 11 when information on a new product to be sold is registered.
  • the types, product names, raw materials, allergy information, nutritional ingredients, and price information stored in the product information DB 12a are stored in the control unit 11 via, for example, the communication unit 13 or the input unit 14. is stored by the control unit 11 when is acquired.
  • the member information DB 12b stores information on users who have registered as members in order to receive various kinds of advice from the server 10.
  • FIG. The member information DB 12b shown in FIG. 4 includes a member ID column, a password column, a name column, an email address column, an address column, an age column, a gender column, a hometown column, an ideology/belief column, a vegetarian degree column, a preference information column, and a thinking tendency.
  • column biometric information column, exercise information column, sleep information column, purchase history column, intake history column, emotion history column, biological history column, action history column, etc. memorize
  • the member ID column stores identification information (member ID) assigned to each user registered as a member
  • the password column stores a password set by the user when or after member registration.
  • the name column, e-mail address column, address column, age column, gender column, hometown column, and thought/belief column are attribute information entered (designated) by the user when registering as a member, or after registering as a member, respectively.
  • Address, address, age, gender, place of birth (country of birth, region or home country), beliefs (eg religion) are stored.
  • the date of birth may be stored instead of the age
  • the gender recognized by the user may be stored as the gender
  • the birthplace may be the country of birth (or region or home country or its PDI (Power distance index) value). ), the country (or region or nationality or its PDI value), etc., can be used, and thought/belief can be used, for example, the religion one believes.
  • PDI Power distance index
  • the vegetarian degree column, preference information column, thought tendency column, emotional history column, biometric information column, exercise information column, and sleep information column are respectively the vegetarian degree, preference information, and preference information specified by the user at the time of member registration or after member registration.
  • thinking tendencies, emotional information, biological information, behavior information (exercise information, sleep information) are memorized.
  • the degree of vegetarianism is information indicating the degree of vegetarianism of the user. For example, vegan indicates a complete vegetarian who does not eat animal products, lactovegetarian who eats dairy products, ovovegetarian who eats eggs, and the like.
  • Preference information is information that indicates the user's preferences (likes and dislikes) regarding foods, ingredients, etc.
  • the type that does not consume gluten (gluten-free), the type that does not consume animal foods (vegetable foods only), and the type that does not contain additives.
  • the thinking tendency is information indicating the tendency of thinking in the user's daily life or lifestyle.
  • Emotion information includes information specifying the emotion when the user eats the product. Examples of information that identifies emotions are user impressions (including free text responses and methods for selecting emotions using checkboxes, radio buttons, icons, etc.), and information that can directly estimate emotions such as user facial expressions. Alternatively, it may be information from which the emotion can be indirectly estimated, such as sentences, remarks, and tone of voice.
  • the specific types of emotional information include, in addition to emotions, overt emotions such as “satisfaction”, “anxiety”, “happiness”, and “fulfillment”, “appetite”, “purchase desire”, etc. , subconscious thoughts such as “want to lose weight”, “want to rejuvenate”, and “want to recommend to others”.
  • overt emotions such as “satisfaction”, “anxiety”, “happiness”, and “fulfillment”, “appetite”, “purchase desire”, etc.
  • subconscious thoughts such as “want to lose weight”, “want to rejuvenate”, and “want to recommend to others”.
  • medium- and long-term emotional information may be calculated by recording the emotional information over time as an emotional history string.
  • the biometric information includes various types of information about the user's physical condition, such as height, weight, body fat percentage, body temperature, blood pressure, heart rate, pulse, perspiration, brain waves, emotional hormones, stress hormones, and the like.
  • test results of various tests including urinalysis, test results of various tests obtained in health checkups or complete medical checkups, etc., life expectancy (especially healthy life expectancy), number of teeth, joint pain, medical history, results of complete medical checkups, hospitalization history , bedridden period, independent walking, whether daily activities (eating, dressing, excreting, bathing, etc.) can be performed without assistance.
  • the exercise information is information related to exercise performed by the user, and includes, for example, the type (content) of exercise and exercise time.
  • the sleep information is information about the user's sleep, and includes, for example, sleep time, bedtime (sleep start time), wake-up time (sleep end time), pulse information during sleep, and the like.
  • the behavior information includes various behaviors in the user's daily life, such as the amount and frequency of smoking, the amount and frequency of evening drinks, the presence or absence of marriage, the frequency and intensity of marital quarrels, Information related to user behavior such as the frequency of masturbation and sexual intercourse, the presence or absence of menopausal symptoms and dementia for the elderly, the timing and frequency of menstruation and ovulation for women, the presence or absence of pregnancy and the number of months of pregnancy, and the presence or absence of menopause May contain information.
  • each information measured over time in relation to emotional information is classified into positive and negative, each is weighted by time and item, and comprehensively medium- to long-term over a certain period of time
  • information that has a high correlation with such emotion information as information from which the emotion can be potentially estimated from the user's unconscious expression phenomenon when deriving the user feeling score information.
  • the purchase history column stores purchase information in which information on products purchased by the user and dates of purchase are associated with each other.
  • the ingestion history column stores ingestion information in which information on a product eaten by the user among the products purchased by the user is associated with the date and time of eating (ingestion date and time).
  • the biometric history column stores information specifying the biometrics of the user when he or she ate the product.
  • the action history column stores information specifying actions when the user ate the product. Note that the intake information may include information on energy and nutritional components ingested by the user eating the product, instead of information on the product eaten by the user.
  • the member ID stored in the member information DB 12b is issued and stored by the control unit 11 when information of a user who newly registers as a member is registered.
  • Other information stored in the member information DB 12b is stored by the control unit 11 when the control unit 11 acquires user information via the communication unit 13 or the input unit 14, for example. It is changed by the control unit 11 when a change instruction is acquired via 14 .
  • the attribute information, biological information, exercise information, sleep information, purchase history, intake history, emotional history (emotional information), biological history, behavior history, and user feeling score information stored in the member information DB 12b are each stored in the control unit.
  • FIG. 11 acquires each piece of information from the user terminal 20 via the communication unit 13, the information is accumulated (added and stored) in the member information DB 12b by the control unit 11.
  • FIG. The contents stored in the member information DB 12b are not limited to the example shown in FIG. 4, and various information related to users who have registered as members may be stored for each user. For example, the user's family structure, user's place of residence (the country name or PDI value), user's occupation, information on foods or ingredients that cause allergic reactions of the user, hobbies, goals in daily life, etc. may be stored in the member information DB 12b. good.
  • biological information exercise information, sleep information, intake history, emotional history (emotional information), biological history, action history, user feeling score information, etc.
  • each of the biological information column, the exercise information column, the sleep information column, the intake history column, the emotional history column, the biological history column, and the action history column is information for reading each information (for example, a file indicating the storage location of the data). first name).
  • the member information DB 12b is not limited to one DB, and may be divided into a plurality of DBs to store each piece of information.
  • the advice DB 12c stores information on advice to be provided to the user (user terminal 20).
  • the advice DB 12c shown in FIG. 5 includes an advice ID column, a provision condition column, an advice content column, and the like, and stores the advice provision conditions and advice content in association with the advice ID.
  • the advice ID column stores identification information (advice ID) assigned to each piece of advice.
  • the provision condition column stores the provision conditions under which advice should be provided, for example, conditions related to information related to the correlation between intake information and the actual feeling score information, conditions related to nutritional components, conditions related to emotions, conditions related to living organisms, conditions related to behavior, It stores conditions and the like regarding the timing (season, time zone, etc.) of providing advice.
  • the information regarding the correlation between the intake information and the actual feeling score information stored in the advice DB 12c may be information regarding the correlation based on the knowledge of an expert, and may be information regarding the current or past experience of the assumed user who uses the advice. It may be information about the correlation obtained by the data-based learning model, and further information about the correlation obtained by the learning model based on the current or past data obtained from the user group optionally including the assumed user or information on the correlation obtained by a model combining these.
  • Generating the advice information using the "information about the relationship" is preferable because the advice to the user can be quickly given using the data for which correlation analysis has been completed in advance.
  • by generating advice information using "information on the correlation between ingestion information and actual score information" obtained by a learning model based on current or past data obtained from a user group including the assumed user is preferable because it becomes advice with a high self-fulfilling effect.
  • the correlation between arbitrary intake information e.g., intake of food "vinegar”
  • the actual feeling score information e.g., a certain group gathers a large amount of emotional information such as "good body movement” and has a high actual feeling score.
  • users who are judged to be highly relevant on the intake information side based on Advice including information on the correlation between intake information and actual score information (“It is said that ingesting vinegar improves body movement”, “ Vinegar in ramen is said to improve the movement of the body”, and “Vinegar in sweet and sour pork is said to improve the movement of the body”).
  • Advice containing information on the correlation between the intake information and the actual score information for users who are judged to have a high body movement can be output. Furthermore, more effective advice can be given by using member information, attribute information, etc. when judging provision conditions. For example, since users in countries with relatively low PDI values place importance on word-of-mouth information, intake information such as "In XX countries, vinegar is said to improve physical movement.” By outputting advice including information on the correlation between the actual score information and the actual score information, the self-fulfilling effect of the present invention can be exhibited more strongly. In addition, users in countries with relatively high PDI values place importance on information provided by experts. By outputting advice including information about the correlation between the information and the actual score information, the self-fulfilling effect of the present invention can be exhibited more strongly.
  • the ⁇ advice information including information about the correlation between the intake information and the actual score information'' specifies the user intake information that has a positive or negative correlation with the ⁇ perceived score'', It represents the information itself about the correlation between the specified user intake information and the "actual feeling score" or the advice information using the correlation.
  • intake information that has a positive or negative correlation with medium- to long-term emotions (feelings) over a certain period of time (food type, amount, intake timing, season, eating together, cooking method, intake mode such as ingredients) , and provide the information itself on the correlation between the identified intake information and the "feeling score" or advice information using the correlation, so that the user is not given momentary pleasure but is above a certain level It is possible to provide the user with information on the food intake mode that gives a mid- to long-term feeling during the period of .
  • the "information on the correlation between the ingestion information and the actual score information” may be information on the correlation based on expert knowledge, and is obtained from a user group including assumed users who use the advice.
  • the effect of this embodiment can be obtained by providing the user with information about the correlation. A user who ingests the food along with this information is expected to have an effect of increasing the user feeling score more than in the case of simply ingesting the food.
  • the information itself that ⁇ the perceived score is high in a certain region'' or ⁇ the perceived score is high in a certain group'' is valuable. This is because the user's self-awareness that "the user is acting in a positive manner" has the effect of increasing the actual feeling score in a self-fulfilling manner. That is, in the present embodiment, by specifying food intake information that increases the user perception score in a specific region and means, and not only providing the food but also providing information that there is a correlation with the perception score, The provided information can enhance the efficacy of the food itself, and is expected to be used to realize food intake that enhances the user's quality of life.
  • the information that "a certain region has a high perceived score" or "a certain group has a high perceived score” is information for a group with the same attribute as yourself, it can be expected to have the effect of increasing the value of food and increasing the perceived score.
  • the PDI value described later is relatively close to the country to which the user who receives the information belongs, or that the information is based on data obtained in the same country, more specifically, the PDI value is plus or minus 20.
  • the information is based on data obtained in countries within This is because the information in these same-attribute groups tends to cause the so-called placebo effect and the user's self-awareness that he or she is "behaving healthily.” . It is preferable to provide information on these homogenous populations, especially to countries with relatively low PDI values, which tend to value word-of-mouth information highly.
  • the food intake information that increases the user perception score is information obtained in a country belonging to the same category as the country to which the user who receives the information belongs. Information is preferred. The information in these groups of the same attribute tends to cause the so-called placebo effect and the user's awareness that they are "having good health behavior". A higher effect can be obtained.
  • the food intake information is information obtained in a country with a relatively low PDI value (0 or more and less than 30) or a medium PDI value (30 or more and less than 60).
  • the food intake information with a high user perception score is information obtained in a country with a middle PDI value (30 or more and less than 60).
  • the so-called placebo effect and "behaving in a healthy way" This is preferable because the effect of increasing the actual score in a self-fulfilling manner is more strongly exhibited by the user's self-awareness.
  • the users in this embodiment are preferably users in countries with low power differentials.
  • the "power disparity" in this embodiment is the extent to which the people accept inequality of power in a nation, and the greater the degree of acceptance of the inequality of power by the people, the higher the percentage.
  • Users in countries with high power disparity tend to value trust in corporate experts, while users in countries with low power disparity (Japan, the United States, the United Kingdom, Germany, etc.) value a sense of familiarity with other users. Since there is a high tendency to place importance on it, the value of information derived from users with the same attribute as themselves, such as "a high perceived score in a certain region" or "a high perceived score in a certain group", is highly valued, and it has a self-fulfilling effect.
  • Countermeasurery with low power disparity refers to the "Hofstead Index,” which Geert Hofstead quantitatively measures the culture (national character) of various countries and expresses the culture and national character of the country numerically. It can be defined that the numerical value of the Power distance index (sometimes simply referred to as PDI or PDI value) is below a certain value (for example, https://geerthofstede.com/research-and-vsm/dimension-data- matrix/ or "6-dimensions-for-website-2015-08 -16.xls" data).
  • PDI Power distance index
  • the PDI value in "low power disparity countries” is 80 or less, more preferably 75 or less, particularly 70 or less, or 65 or less.
  • a PDI value may also be defined by being less than or equal to the arithmetic mean value for all countries for which data are available (59 for 78 countries in the file above).
  • the lower limit is not particularly limited, it is 0 or more.
  • countries with low power disparities include Japan (54), the United States (40), Germany, the United Kingdom (35), Finland (33), Norway, Sweden (31), Switzerland (German-speaking countries) (26), New Zealand (22), Austria (11) and others.
  • the advice content column includes an advice message to be proposed to the user regarding lifestyle habits such as meals, a message to notify the user regarding the contribution of eating food to the global environment, and intake information for increasing the user's perceived score per unit time.
  • a message or the like including virtual user action information, which is action information for increasing the number of virtual users, is stored.
  • Dietary advice includes, for example, the amount of intake of various nutritional components such as dietary fiber and protein, the effect of the intake, and the advice of proposing a menu to obtain a certain effect.
  • the exercise-related advice includes advice suggesting the type of exercise and exercise time, messages that make the user want to exercise, and the like.
  • messages regarding contributions to the global environment include messages regarding the global environment that can be protected according to the amount of food consumed (the amount eaten). Contains a message notifying the amount.
  • the advice message includes various kinds of advice on lifestyle habits including diet and exercise from experts such as doctors, nurses, pharmacists, nutritionists, sports trainers, and researchers.
  • the advice ID stored in the advice DB 12c is issued and stored by the control unit 11 when new advice is registered.
  • Other information stored in the advice DB 12c is stored by the control unit 11 when the control unit 11 acquires each piece of information regarding new advice via the communication unit 13 or the input unit 14, for example.
  • the storage contents of the advice DB 12c are not limited to the example shown in FIG. 5, and advice messages of various contents may be stored, and various information regarding advice can be stored.
  • FIGS. 8A to 10B are schematic diagrams showing screen examples of the user terminal 20.
  • the following processing is executed by the control unit 21 according to the control program 22P and the advice application 22AP stored in the storage unit 22 of the user terminal 20, and performed by A part of the following processing may be realized by a dedicated hardware circuit.
  • the control unit 11 acquires personal information necessary for member registration, such as the user's name, password, email address, and address, from the user terminal 20, and acquires it.
  • Each information obtained is registered in the member information DB 12b.
  • the control unit 11 issues a member ID and stores each piece of information in association with the member ID.
  • the user when a user wishes to register or change information about himself/herself (user information), the user inputs the user information using the user terminal 20, transmits the user information to the server 10, and causes the server 10 to register the user information. .
  • the user displays a user information input screen (registration screen) on the user terminal 20, and inputs user information via the input screen.
  • the user terminal 20 stores a web browser for browsing the website via the network N in the storage unit 22, the user activates the browser on the user terminal 20 to access the server 10 and access the server. 10, an input screen (registration screen) for user information may be acquired.
  • FIG. 8A shows a first screen example of an input screen (registration screen) for inputting user information.
  • the screen shown in FIG. 8A is a selection screen for accepting selection of the type of user information to be input (registered). be.
  • the screen shown in FIG. 8A is configured so that any of user profile, physical information, exercise/sleep information, meal information, and feeling information can be selected as user information to be input (registered).
  • the control unit 21 instructs to input the selected user information. accept.
  • the control unit 21 determines whether or not an input instruction for any of user information such as profile, physical information, and exercise/sleep information has been received (S12).
  • the control unit 21 displays an input screen for the selected user information on the display unit 25 (S13).
  • the control unit 21 displays a profile input screen as shown in FIG. 8B.
  • the input screen shown in FIG. 8B includes attribute information including the user's age and gender, user's hometown, ideological beliefs, degree of vegetarianism, preference (taste) for meals (food and ingredients), principle and way of thinking (thoughts), and the like.
  • the age entry field is provided with a pull-down menu from which one can be selected from a predetermined age or a predetermined age group, and any age or age group can be entered using the pull-down menu.
  • the gender entry field is provided with radio buttons for selecting male or female, and gender can be entered using the radio buttons.
  • a pull-down menu is provided in the place of birth entry field to allow selection of any one of predetermined places of birth (country or region), and any place of birth can be entered using the pull-down menu.
  • a pull-down menu is provided in the ideological/belief input field to allow selection of any one of predetermined ideological/belief (for example, religion), and any ideological/belief can be input using the pull-down menu.
  • the vegetarian degree entry field has a pull-down menu that allows you to select any one of the predetermined information indicating the vegetarian degree (vegan, lacto vegetarian, etc.), and you can enter any vegetarian degree using the pull-down menu. is.
  • An arbitrary comment can be input via the input unit 24 in the input fields for preferences and thoughts about meals.
  • the control unit 21 performs processing for extracting the user's food preferences and ideas from, for example, the browsing history of a website (for example, a cooking recipe site) browsed by the user using the user terminal 20 via the network N. good too.
  • the information extracted from the viewing history by the control unit 21 is input to the input fields for preferences and ideas about meals.
  • the profile input screen is not limited to the configuration shown in FIG.
  • a pull-down menu may be provided so that the
  • the control unit 21 displays a body information input screen as shown in FIG. 9A.
  • the input screen shown in FIG. 9A includes the user's height, weight, blood pressure (systolic blood pressure, diastolic blood pressure), heart rate, body fat percentage, pulse, body temperature, number of bowel movements, blood sugar level, perspiration, brain waves, emotional hormones, stress hormones, etc.
  • Each has an input field for inputting biometric information (information about the state of the body) including An arbitrary numerical value can be entered in each biometric information input field via the input unit 24, but each input field may be provided with a pull-down menu from which one can be selected from predetermined options. .
  • the user terminal 20 can acquire from the wearable device 30 the measured values of biometric information that can be measured by the wearable device 30, and on the input screen shown in FIG.
  • the measured data of the biometric information obtained is input. Specifically, measured values such as body temperature, blood pressure, heart rate, pulse, intraoral sensor values, etc. that can be measured by the wearable device 30 are entered and displayed in the input fields.
  • the user terminal 20 may be configured to acquire measured values from a measuring device other than the wearable device 30. In this case, the measured values acquired from the measuring device are displayed in corresponding input fields.
  • a height scale for measuring height a weight scale for measuring weight, visceral fat and body fat percentage, a pulse meter for measuring pulse, a blood glucose meter for measuring blood glucose level, a skin sensor, etc.
  • the physical information input screen is not limited to the configuration shown in FIG. It may have input fields for test results of various tests including urinalysis, test results of various tests obtained in health checkups, complete medical checkups, and the like.
  • the inspection result data may be acquired by photographing the paper on which the inspection results are written with the camera 27 .
  • the user terminal 20 reads the inspection result by photographing the paper on which the inspection result is written with the camera 27 and generating text data from the obtained photographed image by OCR (Optical Character Recognition).
  • OCR Optical Character Recognition
  • the user terminal 20 can acquire the user's biological information by extracting various data from the read test results.
  • the process of generating text data by OCR from the photographed image of the inspection result sheet may be performed by a device other than the user terminal 20 (for example, the server 10).
  • the control unit 21 displays an input screen for exercise/sleep information as shown in FIG. 9B.
  • the input screen shown in FIG. 9B includes input fields for inputting exercise content (exercise information) including exercise type, exercise amount or exercise time, and sleep information including sleep time, bedtime and wake-up time. and an input field for A pull-down menu is provided in the input field for the type of exercise from which one can be selected from predetermined types, and any type of exercise can be input using the pull-down menu.
  • An arbitrary numerical value can be input via the input unit 24 in the input field for the exercise amount or exercise time.
  • the exercise/sleep information input screen is not limited to the configuration shown in FIG. 9B. good. Further, the exercise/sleep information input screen may be configured to input information (behavior information) about various actions in the user's daily life in addition to information about exercise and sleep.
  • the user enters each piece of information that can be entered in each entry field on the entry screens shown in FIGS. 8B to 9B.
  • the control unit 21 of the user terminal 20 receives each piece of information (user information) input by the user via the input unit 24 (S14), and displays each piece of received information in the corresponding input field.
  • the user terminal 20 may store previously input information in the storage unit 22 .
  • the control unit 21 displays the input information in the corresponding input fields.
  • each information displayed in the input fields can be corrected via the input unit 24, and the user can not only input information in each input field, but also information may be amended accordingly.
  • the input screens shown in FIGS. 8B and 9B include a registration button for instructing the execution of processing for registering each piece of input information (user information) in the server 10, and a registration button for instructing the end (cancel) of the registration processing. and a cancel button.
  • the control unit 21 determines whether or not an instruction to execute the user information registration process (registration instruction) has been received according to whether or not the registration button has been operated via the input unit 24 (S15). If it is determined that the request has not been received (S15: NO), the process of step S14 is repeated.
  • the control unit 21 associates each piece of information (user information) input via the input screen with the member ID of the user and transmits the information to the server 10 (S16). ), instructing the server 10 to register the user information.
  • profile information user attribute information, preference information, and thinking tendency
  • the profile information and member ID are transmitted to the server 10 .
  • the physical information is input via the input screen shown in FIG. 9A
  • the physical information biological information
  • the member ID are transmitted to the server 10
  • exercise/sleep information is transmitted via the input screen shown in FIG. 9B.
  • the user's member ID is set, for example, in the advice application 22AP.
  • the control unit 11 After storing the user information acquired from the user terminal 20 in the member information DB 12b, the control unit 11 notifies the user terminal 20 of the end of registration of the user information (S18).
  • the control unit 21 of the user terminal 20 displays a screen indicating the end of registration of the user information on the display unit 25 (S19). Note that instead of displaying the user information registration completion screen, the control unit 21 may return the display to the initial screen of the input screen (registration screen) by causing the display unit 25 to display the screen shown in FIG. good.
  • step S12 when the control unit 21 determines that an input instruction for any user information has not been received on the screen shown in FIG. 8A (S12: NO), the processing of steps S13 to S19 is skipped.
  • the control unit 21 determines whether or not an input instruction for meal information (user information) has been received on the screen shown in FIG. 8A (S20).
  • the control unit 21 displays a meal information input screen as shown in FIG. 10A on the display unit 25 (S21).
  • the input screen for meal information shown in FIG. 10A has input fields for inputting information (user intake information) on foods eaten (ingested) by the user.
  • the input screen for meal information includes input fields for inputting the product name of the product eaten by the user, the amount eaten (intake), the date of eating (date), and the time period of eating. have.
  • a pull-down menu for selecting any one of the products to be sold is provided in the input field for the product name of the eaten food, and the user can input any product name using the pull-down menu.
  • the control unit 21 reads the list of product names from the storage unit 22, and displays a pull-down menu displaying the list of read product names.
  • the control unit 21 causes the storage unit 22 to store a list of product names of foods owned by the user and stored in a food storage device such as a refrigerator.
  • the control unit 21 deletes the information related to the food actually ingested by the user from the list of product names of foods stored in the storage unit 22, so that the list of product names of the products stored in the storage unit 22 is changed to Among the foods owned by the user, the information is updated to the information about the foods that the user has not actually taken.
  • the control unit 21 acquires the above-described product name list from the server 10, and displays a pull-down menu displaying the acquired product name list. It may be provided in the first name input field. Further, as shown in FIG. 10A, a pull-down menu provided in the product name input field may display a list of product names of foods that the user has purchased but not yet eaten. In this case, if the user's food purchase history and food intake history are stored in the storage unit 22, the control unit 21 identifies unconsumed (not yet eaten) food based on the purchase history and food intake history. , a list of product names of unconsumed foods may be generated and displayed in the pull-down menu.
  • the control unit 21 may specify the remaining amount of unconsumed food based on the purchase history and the intake history, and display the list of product names of the unconsumed food and the remaining amount of each food in a pull-down menu. . If the user's food purchase history and food intake history are not stored in the storage unit 22, the control unit 21 acquires the purchase history and food intake history from the member information DB 12b of the server 10, and stores the acquired purchase history and food intake history. may be generated and displayed in the pull-down menu. Note that the control unit 11 of the server 10 may generate a list of product names of unconsumed foods and specify the remaining amount of each food based on the purchase history and intake history stored in the member information DB 12b. good.
  • control unit 21 may display the list of product names acquired from the server 10 and the remaining amount of each food in the pull-down menu.
  • the product names of foods that the user has already eaten or that have not been purchased may be displayed in the pull-down menu so that they cannot be selected, or may not be displayed in the pull-down menu.
  • the user can easily select the product that the user has eaten, and the input operation is facilitated.
  • the remaining amount of each food is displayed as shown in FIG. 10A, the user can easily grasp the remaining amount of the food.
  • the input field for the amount eaten has a pull-down menu that allows you to select any number from multiple numbers, and you can enter any number using the pull-down menu.
  • the pull-down menu is configured so that the number of grams (weight) can be selected when, for example, a paste-like food is input as the product eaten, and the number can be selected when a stick-like food is input.
  • the input fields for the date and time of eating are provided with pull-down menus that allow selection of an arbitrary date and time from multiple dates and times. and time zone can be entered.
  • the input screen for meal information is not limited to the configuration shown in FIG.
  • the user inputs each piece of information such as the product name of the food that the user ate, the amount of food eaten, and the date and time (date, time period) in each input field.
  • the control unit 21 of the user terminal 20 receives each piece of information (meal information) input by the user via the input unit 24 (S22), and displays each piece of received information in the corresponding input fields.
  • the input screen shown in FIG. 10A includes a registration button for instructing the execution of processing for registering each piece of input information (meal information) in the server 10, and a cancel button for instructing the end (cancel) of the registration processing.
  • the control unit 21 determines whether or not an execution instruction (registration instruction) for registering meal information has been received according to whether or not the registration button has been operated via the input unit 24 (S23). is not accepted (S23: NO), the process of step S22 is repeated. If it is determined that the registration instruction has been received (S23: YES), the control unit 21 associates each piece of information (meal information, user intake information) input via the input screen with the member ID of the user, and sends the information to the server 10. (S24), and instructs the server 10 to register the meal information (user information).
  • registration instruction registration instruction for registering meal information has been received according to whether or not the registration button has been operated via the input unit 24 (S23). is not accepted (S23: NO), the process of step S22 is repeated. If it is determined that the registration instruction has been received (S23: YES), the control unit 21 associates each piece of information (meal information, user intake information) input via the input screen with the member ID of the user, and sends the information to the server 10.
  • the control unit 11 acquires the meal information (user intake information) transmitted by the user terminal 20, and registers the acquired meal information in the member information DB 12b (S25). Specifically, the control unit 11 acquires the member ID and meal information from the user terminal 20, and stores the acquired meal information in the intake history stored in the member information DB 12b in association with the acquired member ID.
  • the control unit 11 adds and stores the meal information acquired from the user terminal 20 to the intake history already stored in the member information DB 12b. After storing the meal information acquired from the user terminal 20 in the member information DB 12b, the control unit 11 notifies the user terminal 20 of completion of registration of the meal information (S26).
  • the control unit 21 displays a screen indicating the end of registration of meal information on the display unit 25 (S27).
  • the control unit 21 may display the screen shown in FIG. 8A on the display unit 25 to return the display to the initial screen of the registration screen. good.
  • step S20 when the control unit 21 determines that an input instruction for meal information has not been received on the screen shown in FIG. 8A (S20: NO), the processing of steps S21 to S27 is skipped.
  • control unit 21 determines whether or not an input instruction for actual feeling information has been received on the screen shown in FIG. 8A (S28). If it is determined that an input instruction for actual information has been received (S28: YES), the control unit 21 displays an input screen for actual information on the display unit 25 as shown in FIG. 10B (S29).
  • the actual feeling information input screen shown in FIG. 10B has an input field for inputting the information felt by the user (user feeling score information). Specifically, the actual feeling information input screen has input fields for inputting the user's emotion information, the user's biometric information, and the user's action information.
  • the user's emotion information input field is provided with a pull-down menu from which any one of the user's emotions can be selected, and any emotion can be input using the pull-down menu.
  • the control unit 21 reads out the list of information specifying emotions from the storage unit 22, and uses a pull-down menu displaying the list of information specifying the read emotions. can be provided in the user's emotion information input field.
  • the control unit 21 acquires the list of information specifying the emotions described above from the server 10, and stores the information specifying the acquired emotions.
  • a pull-down menu displaying a list may be provided in the emotion information input field.
  • a list of methods for acquiring the user's emotion may be displayed in a pull-down menu provided in the user's emotion information input field.
  • a pull-down menu is provided in the input field for the method of acquiring the user's emotion, and an arbitrary acquisition method can be entered using the pull-down menu.
  • the information about the user's emotions may be obtained from user biometric information regarding the user's biological body, or may be obtained from user behavior information regarding the user's behavior.
  • the information on the user's emotion may be time-series data on the user's emotion.
  • the user's emotion information may include time-series data of the user's emotion before and/or after the user ingests the food.
  • the information on the user's emotions may include at least one of user emotion information per unit time and information specifying emotional fluctuations.
  • the unit time may be one day or more, one week or more, one month or more, three months or more, one year or more, or three years or more. It may include two or more unit times in the same season.
  • the user's emotion information is an average value per unit time over a period of one month or more, it is possible to provide information related to food intake mode that does not give the user momentary pleasure but gives the user a medium- to long-term experience over a certain period of time. It is preferable because it can be provided to the user. Furthermore, it is preferable to include a food intake mode in which the emotional information undulations in a short unit time (for example, one hour) is less than a certain level (that is, the emotional undulations are small) and the average value of the user's emotional information is high.
  • emotional information increases in a relatively short period of time (e.g., one hour) like sugar confectionery
  • the average value of emotional information decreases over a relatively long period of time (e.g., one year or longer) due to weight gain, etc.
  • emotional information in a relatively short (e.g., one hour) unit of time such as vegetables with sweetness
  • a food with a relatively high emotional information average value per unit time can be selected as a preferred mode for increasing the feeling score information.
  • the user's biometric information input field is provided with a pull-down menu from which any one of the user's biometrics can be selected, and any biometric can be input using the pull-down menu.
  • the control unit 21 reads out the list of information specifying the living body from the storage unit 22, and uses a pull-down menu displaying the list of information specifying the read living body. can be provided in the user's biometric information input field.
  • the control unit 21 acquires the list of information specifying the living body described above from the server 10, and obtains the information specifying the acquired living body.
  • a pull-down menu displaying a list may be provided in the biometric information input field. Further, as shown in FIG. 10B, a list of methods for obtaining the user's biometrics may be displayed in a pull-down menu provided in the user's biometric information input field. A pull-down menu for selecting an arbitrary acquisition method from a plurality of acquisition methods is provided in the input field for the method for acquiring the user's biometrics, and an arbitrary acquisition method can be input using the pull-down menu. Also, the user's biometric information may be time-series data of the user's biometrics. A pull-down menu is provided in the user action information input field to allow selection of any one of the user actions, and any action can be input using the pull-down menu.
  • the control unit 21 acquires the information list specifying the behavior described above from the server 10, and the acquired information specifying the behavior
  • a pull-down menu displaying a list may be provided in the action information input field.
  • a list of methods for acquiring the user's behavior may be displayed in a pull-down menu provided in the user's behavior information input field.
  • a pull-down menu is provided in the input field for the acquisition method of the user's behavior, and an arbitrary acquisition method can be input using the pull-down menu.
  • the user's behavior information is based on the information on the correlation between the user intake information and the user perception score information, and the user perception score is relatively low. may contain.
  • the actual information input screen is not limited to the configuration shown in FIG.
  • the user inputs one or more pieces of emotional information, biological information, and behavioral information in each input field on the input screen shown in FIG. 10B.
  • the control unit 21 of the user terminal 20 receives each piece of information (actual feeling information) input by the user via the input unit 24 (S30), and displays each piece of received information in the corresponding input fields.
  • the input screen shown in FIG. 10B includes a registration button for instructing the execution of processing for registering each piece of input information (actual information) in the server 10, and a cancel button for instructing the end (cancel) of the registration processing. and
  • the control unit 21 determines whether or not an execution instruction (registration instruction) for registering meal information has been received according to whether or not the registration button has been operated via the input unit 24 (S31).
  • step S30 is repeated. If it is determined that the registration instruction has been received (S31: YES), the control unit 21 associates each piece of information (emotional information, biological information, behavioral information) input via the input screen with the member ID of the user. and transmits it to the server 10 (S32), and instructs the server 10 to register the meal information (user information).
  • the control unit 21 associates each piece of information (emotional information, biological information, behavioral information) input via the input screen with the member ID of the user. and transmits it to the server 10 (S32), and instructs the server 10 to register the meal information (user information).
  • the control unit 11 acquires the emotional information, the biological information, and the behavioral information (actual information) transmitted by the user terminal 20, and acquires the acquired emotional information, the biological information, and the behavioral information.
  • the information is registered in the member information DB 12b (S33).
  • the control unit 11 acquires the member ID and emotion information from the user terminal 20, and stores the acquired emotion information in the emotion history stored in the member information DB 12b in association with the acquired member ID.
  • the control unit 11 adds and stores the emotion information acquired from the user terminal 20 to the emotion history already stored in the member information DB 12b.
  • the control unit 11 acquires the member ID and biometric information from the user terminal 20, and stores the acquired biometric information in the biometric history stored in the member information DB 12b in association with the acquired member ID.
  • the control unit 11 adds and stores the biometric information acquired from the user terminal 20 to the biometric history already stored in the member information DB 12b.
  • the control unit 11 acquires the member ID and action information from the user terminal 20, and stores the acquired action information in the action history stored in the member information DB 12b in association with the acquired member ID.
  • the control unit 11 adds and stores the action information acquired from the user terminal 20 to the action history already stored in the member information DB 12b.
  • the control unit 11 After storing the emotion information, biological information, and behavior information acquired from the user terminal 20 in the member information DB 12b, the control unit 11 notifies the user terminal 20 of completion of registration of the actual feeling information (S34).
  • the control unit 21 of the user terminal 20 displays on the display unit 25 a screen indicating the end of registration of the real feeling information (S35). Also here, instead of displaying the actual information registration end screen, the control unit 21 may display the screen shown in FIG. good.
  • step S28 when the control unit 21 determines that an input instruction for actual feeling information has not been received on the screen shown in FIG. 10B (S28: NO), the processing of steps S29 to S35 is skipped.
  • the information processing system 100 of the present embodiment uses the user terminal 20 to obtain user attribute information, profile information, information on physical condition (biological information), information on exercise, information on sleep, and information on what the user eats.
  • User information such as the type, amount (ingestion amount), timing of ingestion, and feeling of the food is input and registered in the server 10 .
  • the control unit 11 creates predetermined information such as information used in product development based on the registered user intake information, user experience score information, and user identification information, and outputs the created predetermined information.
  • the control unit 11 determines the type, amount (ingestion amount), and intake timing of the food related to the user's actual feeling score, or the nutritional value of the food, based on the relationship between the user's actual feeling score information and the user's intake information, which is relatively high. Ingredients, active ingredients, nutritional ingredients, or useful ingredients containing active ingredients are entered, and the type, amount (ingestion amount) and intake timing of the entered food, or the nutritional ingredients, active ingredients, or nutritional ingredients of the food, or You may make it register the useful foodstuff containing an active ingredient.
  • the control unit 11 may create predetermined information such as information used for product development including the registered information, and output the created predetermined information.
  • control unit 11 determines the type, amount (ingestion amount), and timing of food required by the user, or the intake timing of the food, based on the relationship between the relatively low user perception score information and the user intake information.
  • a nutritional component, an active ingredient, or a useful ingredient containing a nutritional component or an active ingredient is input, and the type, amount (ingestion amount) and intake timing of the input food, or the nutritional component, active ingredient, or nutrition of the food Useful ingredients containing ingredients or active ingredients may be registered.
  • the control unit 11 may create predetermined information such as information used for product development including the registered information, and output the created predetermined information.
  • the user information includes the degree of vegetarianism of the user, information on food preferences or principles (preference information), thinking tendencies in daily life (awareness), and the like.
  • the user information may also include information (behavioral information) related to lifestyle habits (habitual behaviors) in daily life, including exercise and sleep.
  • the user attribute information may be time-series data of the user attribute information.
  • the food eaten by the user is based on the information on the correlation between the user intake information and the user perception score information, and the user perception score is relatively low, but the user preference and/or lifestyle demand is strong. May contain food.
  • the food is a food that contains more than an effective amount of any nutritional component described later, or if it is a food that contains nutritional components and useful ingredients, the nutritional components or useful ingredients, or the nutritional ingredients and useful ingredients This is preferable because it allows advice to be given based on health functions that can be expected by both.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of an advice provision processing procedure
  • FIG. 12 is a schematic diagram showing a screen example of the user terminal 20.
  • the processing performed by the user terminal 20 is shown on the left side
  • the processing performed by the server 10 is shown on the right side.
  • the following processing is executed by the control unit 21 according to the control program 22P and the advice application 22AP stored in the storage unit 22 of the user terminal 20, and performed by A part of the following processing may be realized by a dedicated hardware circuit.
  • the user when the user wishes to receive advice from the server 10, the user activates the advice application 22AP on the user terminal 20 and requests advice from the server 10 via the advice application 22AP.
  • the user can display a home screen (startup screen) on the user terminal 20 and request advice via the home screen.
  • the control unit 21 of the user terminal 20 When receiving an instruction to activate the advice application 22AP from the user via the input unit 24 , the control unit 21 of the user terminal 20 activates the advice application 22AP and displays the home screen on the display unit 25 . After that, when receiving an advice request instruction via the input unit 24 , the control unit 21 requests the server 10 for advice. Note that the control unit 21 may request the server 10 for advice without receiving a request instruction from the user when the advice application 22AP is activated.
  • the user only needs to perform an operation to activate the advice application 22AP, and does not need to perform an operation regarding an advice request instruction.
  • the control unit 21 After starting the advice application 22AP (that is, while the advice application 22AP is running), the control unit 21 periodically or each time a preset time arrives, requests the server 10 for advice.
  • the control unit 21 of the user terminal 20 determines whether or not the timing for requesting advice from the server 10 has arrived (S41). For example, when receiving an advice request instruction via the home screen, the control unit 21 determines that the timing for requesting advice has arrived. The control unit 21 may determine that the timing for requesting advice has arrived when the advice application 22AP is activated, and when a predetermined time has elapsed or a preset time has come, the control unit 21 may determine that the advice application 22AP is activated. It may be determined that the request timing of has arrived. If the controller 21 determines that the advice request timing has not arrived (S41: NO), it waits while performing other processes.
  • the controller 21 determines that the advice request timing has arrived (S41: YES), it requests the server 10 for advice (S42). Specifically, the control unit 21 transmits the member ID of the user and a request signal for requesting advice to the server 10 .
  • the control section 11 of the server 10 reads the user information stored in the member information DB 12b in association with the member ID received from the user terminal 20 (S43). Then, the control unit 11 (information processing unit) generates appropriate advice information for the read user information based on the content stored in the advice DB 12c (S44).
  • the control unit 11 generates advice information to be provided in consideration of at least part of the user information stored in the member information DB 12b and the time zone (time) when the advice is requested. For example, based on the intake history of the user read from the member information DB 12b and one or more of the emotional history, biometric history, and action history, the control unit 11 determines the intake amount of the nutritional component taken by the user, the emotional history, A correlation with one or more of biometric history and behavior history is obtained.
  • User perception score information calculated each time may be used, or user perception score information calculated each time may be used. Specifically, among the user's ingestion history, emotional history, biological history, and action history for a certain period of time, those with large fluctuations are selected, and a point set in advance according to the magnitude of the fluctuations is used as a real feeling score. Further, another history highly correlated with the history selected from the learning model stored in the storage unit is selected, and the score predicted from the learning model of the other history is added to the selected score, or It can be accumulated and used as a feeling score.
  • the control unit 21 converts the keywords and numerical data in each of the emotional information, biological information, and behavioral information stored in the storage unit 22 into numerical values of positive points or negative points. Arithmetic average of the calculated values is calculated, and the total value of the arithmetic average results is derived. Alternatively, the control unit 21 arithmetically averages the numerical values calculated by multiplying the numerical values of the positive points or the negative points by the correction coefficients specified for each user, and derives the total value of the results of the arithmetical averaging. You may do so.
  • any statistical value may be derived and the derived statistical value may be used without being limited to the arithmetic average.
  • control unit 21 may use data obtained from the biorhythm chart, such as the maximum value, minimum value, and chart area of the peak. By plotting, it may be represented by an area value of a radar chart.
  • a method of calculating a feeling score by multiplying a numerical value selected from any of the acquired "user emotion information", "user biometric information", and “user behavior information” by a correction coefficient It may be a neural network-like calculation method in which the actual score is calculated via a plurality of temporary scores obtained by multiplying the numerical value by a correction coefficient, and furthermore, the temporary score is calculated in multiple stages. A method such as deep learning may be used to calculate the actual feeling score.
  • the control unit 11 uses a color chart to let the user select a color from the color chart to express the emotion, and converts the color selected by the user into a numerical value. It is also possible to use the one obtained by converting the converted colors into positive points and negative points, quantifying them, averaging the numerical values obtained by the conversion, and deriving the total value of the arithmetic average results. .
  • any statistical value may be derived and the derived statistical value may be used without being limited to the arithmetic average.
  • the control unit 21 obtains the negative points, positive points, and other numerical values of each of the user emotion information, user biometric information, and user behavior information from positions represented by three-axis coordinates of the x-axis, the y-axis, and the z-axis. It may be calculated using the numerical values obtained, or the position represented by the three-axis coordinates may be represented as a vector.
  • the control unit 11 sets coordinates for expressing effects such as "reference”, "model”, “target”, “ideal”, “forecast”, “assumed”, “improvement”, etc. with respect to emotion information. , may be calculated as an approximation rate between the user's current coordinates and the "reference” coordinates.
  • the control unit 11 may obtain a vector obtained from the set coordinates, and calculate the approximation rate between the user's current vector and the "reference" vector.
  • the control unit 11 is derived from the user's ingestion history, one or more information among the emotional history, biological history, and behavioral history and/or the information (one or more information among the emotional history, biological history, and behavioral history). A correlation with the user feeling score information is obtained.
  • the control unit 11 may use data such as specific date and time, morning/evening/night, day of the week, etc., as data relating to one or more information histories out of emotional history, biological history, and action history. , specific days, every other day, week, month, year, etc. may be used by summing, averaging, or integrating for continuous data.
  • control unit 11 controls that the data related to one or more information histories out of the emotional history, the biological history, and the behavioral history is specified for each user as numerical values of a period such as a specific time, specific days, every other day, week, month, year, or the like. A numerical value calculated by multiplying by a correction coefficient may be used.
  • the control unit 21 determines the correlation between the user's ingestion history and one or more of the emotional history, biological history, behavioral history, or user feeling score information derived from these (emotional history, biological history, behavioral history). , one or more of the food ingested by the user and/or the nutritional components contained in the food and/or the intake amount thereof may be specified.
  • one example of changes in the emotional history is that the feeling of anxiety about one's own health has decreased and the "happiness level" has increased (1).
  • One example of a change in biologic history is that a decrease in blood pressure brought the high blood pressure closer to a normal value (2).
  • One example of a change in behavior history is that the motivation to exercise has increased (3).
  • the control unit 21 determines positive factors and negative factors. Discriminate between factors. For example, the control unit 21 determines each of (1) to (3) as positive factors. The control unit 21 extracts one or more of the emotional history, biological history, and action history identified as positive factors, or user feeling score information derived from these (emotional history, biological history, and action history). The control unit 21 performs analysis processing such as multivariate analysis on the basis of the extracted information and the amount of nutritional components ingested by the user to determine the foods and/or Alternatively, a causal relationship with one or more of the nutrients contained in the food and/or its intake is derived.
  • analysis processing such as multivariate analysis on the basis of the extracted information and the amount of nutritional components ingested by the user to determine the foods and/or Alternatively, a causal relationship with one or more of the nutrients contained in the food and/or its intake is derived.
  • the control unit 21 Based on the derived causal relationship, the control unit 21 outputs advice information based on one or more of the causally related food and/or the nutritional component contained in the food and/or the intake amount thereof. For example, the control unit 21 performs analysis processing such as multivariate analysis based on the extracted information and the amount of intake of nutritional components taken by the user to determine whether the user normally consumes vinegar in the daily meals. Advisory information is output based on the vinegar when a causal relationship with ingesting 10 mL more is derived. Alternatively, the control unit 21 determines the change in the user perception score information based on the correlation between the user's intake history and the user perception score information derived from one or more pieces of information of the emotional history, the biological history, and the action history.
  • analysis processing such as multivariate analysis based on the extracted information and the amount of intake of nutritional components taken by the user to determine whether the user normally consumes vinegar in the daily meals.
  • Advisory information is output based on the vinegar when a causal relationship with ingesting 10 mL
  • At least one of a nutrient ingested by a user and an intake of the nutrient may be identified.
  • an example of the user-perceived score information is that, regarding emotional history, anxiety about one's own health has decreased and the "happiness level" has increased; It is at least one of the fact that I felt that I became better and that my motivation to exercise increased about my behavior history.
  • the discrimination between the above-mentioned positive factors and negative factors is performed by logistically analyzing the results of questionnaires on the user's intake history of vinegar, etc., emotional history, biometric history, and action history, for example, for a specific period (for example, 30 days or more).
  • Information generated by regression analysis analysis using a decision tree model (eg, XGBoost, LightGBM, RandomForest) can be used, and information generation can be constructed by machine learning or deep learning.
  • analysis using a decision tree model e.g., XGBoost, LightGBM, RandomForest
  • XGBoost XGBoost, LightGBM, RandomForest
  • explanatory variables with high importance are extracted from the explanatory variables obtained as a result of logistic regression analysis and the decision tree model regression analysis.
  • the control unit 21 selects attribute information, biological information, behavior information, or intake information (for example, food and/or Advisory information can be output based on one or more of the nutrient components and/or the intake thereof).
  • the action information "running history” has a positive correlation with the first emotion information “daily vitality", but has a positive correlation with the second emotion information "can concentrate” or "bright mood”.
  • the second emotional information "can concentrate” is increased.
  • Advice is given to increase the frequency, or to exercise for about 10 minutes a day in order to increase the primary emotional information, daily vitality, while suppressing the behavioral information, running history. can be issued. Also, it is possible to provide the user with predicted emotion information calculated from attribute information and the like before the user's advice is executed, as advice information.
  • the control unit 21 distinguishes between positive factors and negative factors based on changes in the user feeling score information. For example, the control unit 21 determines that the feeling of anxiety about one's own health has decreased and the "happiness level" has increased (1) for the emotional history, and that the blood pressure has decreased and the high blood pressure has become close to the normal value for the biological history. (2) and (3) increased motivation to exercise based on the action history are determined as positive factors.
  • the control unit 21 derives user feeling score information from one or more pieces of information among the emotional history, biological history, and action history determined as positive factors.
  • the control unit 21 performs analysis processing such as multivariate analysis based on the derived user feeling score information and the intake amount of the nutritional component taken by the user.
  • the control unit 21 Based on the derived causal relationship, the control unit 21 outputs advice information based on at least one of the causally related nutrient component and the intake amount of the nutrient component. For example, the control unit 21 performs analysis processing such as multivariate analysis based on the extracted information and the amount of intake of nutritional components taken by the user to determine whether the user normally consumes vinegar in the daily meals. Advisory information is output based on the vinegar when a causal relationship with ingesting 10 mL more is derived.
  • the control unit 21 can determine one or more of the emotional history, biological history, and behavioral history. At least one of the nutrient taken by the user and the amount of intake of the nutrient taken by the user with the change in the information of is specified.
  • the control unit 21 discriminates between positive factors and negative factors based on changes in one or more of emotional history, biological history, and action history.
  • the control unit 21 extracts one or more pieces of information among the emotional history, biological history, and action history determined as positive factors.
  • the control unit 21 performs analysis processing such as multivariate analysis based on the extracted information and the amount of intake of the nutritional components taken by the user, thereby determining the nutritional components and A causal relationship with at least one of the intake of the nutrient is derived.
  • the control unit 21 derives the correlation between the user's ingestion history and the user perception score information derived from one or more pieces of information among the emotional history, biological history, and action history. For example, the control unit 21 converts the keywords and numerical data in each of the emotional information, biological information, and behavioral information stored in the storage unit 22 into numerical values of positive points or negative points, and arithmetically averages the converted numerical values. and derive the total value of the arithmetic mean results. The control unit 21 calculates user feeling score information based on the derived total value. The control unit 21 acquires the correlation between the user's ingestion history such as ingestion of vinegar and the calculated user feeling score information.
  • the control unit 21 classifies explanatory variables based on the calculated correlation coefficients. For example, the control unit 21 classifies the correlation coefficients by classifying explanatory variables with correlation coefficients equal to or greater than a certain value as positive factors and those with correlation coefficients equal to or lower than a certain value as negative factors. Based on the results of classifying the correlation coefficients, the control unit 11 reads out the advice content registered in the advice DB 12c, which includes information about the correlation, and uses the read advice content to generate advice information to be provided.
  • control unit 11 creates virtual user ingested information for increasing the user feeling score per unit time based on the obtained information about the correlation, and generates advice information including the created virtual user ingested information. You may In addition, for example, based on the information about the obtained correlation, the control unit 11 may determine the user perception per unit time while including foods with relatively low user perception scores but strong user preference and/or lifestyle demands. Virtual user intake information for increasing the score may be created, and advice information including the created virtual user intake information may be generated. Further, for example, the control unit 11 creates virtual user ingestion information for increasing the user feeling score per unit time based on the obtained information about the correlation without changing the behavior information, and creates the created virtual user intake information.
  • Advisory information may be generated that includes user-ingested information.
  • the control unit 11 creates virtual user behavior information for increasing the user feeling score per unit time based on the obtained information about the correlation, and generates advice information including the created virtual user behavior information. You may Further, for example, the control unit 11 creates information specifying a method for improving the user feeling score without changing either one or both of the information related to the preference and the lifestyle based on the information related to the obtained correlation. Then, advice information including information specifying how to improve the generated user perception score may be generated.
  • control unit 11 may generate advice information using advice contents registered in the advice DB 12c in association with the user's age, sex, hometown, beliefs, etc. , the advice information may be generated using the advice content registered in the advice DB 12c in association with the thinking tendency or the like. In this case, it is possible to generate advice information that takes into account the user's attributes, tastes, principles, ideas, etc. regarding ingredients and foods. Further, the control unit 11 generates advice information using the advice content registered in the advice DB 12c in association with the physical condition indicated by the user's biological information, the amount of exercise indicated by the exercise information, the amount of sleep indicated by the sleep information, and the like.
  • advice information can be generated in consideration of the user's physical condition, amount of exercise, amount of sleep, and the like. Further, when using time-series information (time-series data) such as a user's intake history, biological information, exercise information, sleep information, etc., the control unit 11 can specify from information over an arbitrary time point or an arbitrary period. Advice information may be generated according to the user's physical condition, amount of exercise, amount of sleep, and the like. The control unit 11 can also generate advice information according to the user's food consumption tendency for the user who continues to consume food based on the user's food intake history.
  • control unit 11 freely selects a population of users, and the user intake information, user emotion information, user biometric information, user behavior information, user attribute information (hometown or PDI value in hometown, etc.) may be acquired. Also, the control unit 11 may change the selected user. Regarding the user who received the advice information, the control unit 11 may acquire various user information of the user after receiving the advice information. The control unit 11 may specify meals and behaviors that are assumed to have a high correlation with the actual feeling score, and output advice recommending the specified meals and behaviors.
  • information on the correlation between the ingestion information stored in the advice DB 12c and the actual feeling score information for example, information on the correlation based on expert knowledge, current or past data of the assumed user who uses the advice
  • the correlation Appropriate advice can be given to users who are highly relevant on the intake information side or the perceived score information side of the relationship or to randomly selected users.
  • the correlation between arbitrary intake information e.g., intake of food "vinegar”
  • the actual feeling score information e.g., a certain group gathers a large amount of emotional information such as "good body movement” and has a high actual feeling score.
  • Advice including information on the correlation between intake information and actual score information (“It is said that ingesting vinegar improves body movement”, “ Vinegar in ramen is said to improve movement of the body,” and “Vinegar contained in sweet and sour pork is said to improve movement of the body.”
  • Generating the advice information using the "information about the relationship" is preferable because the advice to the user can be quickly given using the data for which correlation analysis has been completed in advance.
  • by generating advice information using "information on the correlation between ingestion information and actual score information" obtained by a learning model based on current or past data obtained from a user group including the assumed user is preferable because it becomes advice with a high self-fulfilling effect.
  • more effective advice can be given by using user attribute information and the like when judging provision conditions.
  • the control unit 11 controls user's actions in daily life such as eating, exercising, and sleeping based on advice information including information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information, for example, user information.
  • the control unit 11 provides the user who is consuming the food with advice information corresponding to the user's environment information based on the user environment information, which is information specifying the user's environment when the user ingested the food. may be generated.
  • the user environment information is temperature, humidity, etc., and may be time-series data.
  • An example of advice information may include advice for relieving one or both of anxiety and stress information.
  • an example of the advice information may include one or both of advice for improving lifestyle habits and advice for resolving one or both of the user's behavioral change anxiety and stress information.
  • the control unit 11 generates advice information regarding actions (lifestyle habits) in the user's daily life, such as eating, exercising, and sleeping, based on the user environment information.
  • the foodstuffs of this embodiment are mainly general foodstuffs, and include foodstuffs manufactured including not only the edible parts of foodstuffs but also the inedible parts thereof.
  • the "non-edible part" of the food material in the present disclosure refers to the part of the food material that is not suitable for normal eating and drinking and the part that is discarded in normal eating habits. Revised)” (food composition table established by the Ministry of Health, Labor and Welfare).
  • the ingredients used in the food of the present embodiment are foods that are provided for human consumption (foods listed in "Japanese Food Standard Ingredients Table 2015 Edition (7th Edition)").
  • the plant is preferably a plant, that is, an edible plant, and the plant includes beans, nuts, seeds, vegetables, grains, Fruits, potatoes, mushrooms, algae, etc. can be used.
  • the "edible part" of the food material indicates the part of the whole food material excluding the discarded part (non-edible part).
  • the non-edible parts of foodstuffs have poor edibility or compatibility with other foodstuffs, and are generally discarded without being used for eating. However, when the food of this embodiment contains the non-edible portion of the food, the amount of waste of the food can be reduced.
  • the food of the present embodiment preferably contains both edible parts and inedible parts of the food material, and more preferably contains both edible parts and non-edible parts derived from the same type of food material, It is most preferable to contain both edible and non-edible parts derived from the same kind and the same individual food material.
  • advice information to be provided to the user is generated according to at least part of the user information.
  • the control unit 11 may select all of the generated pieces of advice information as advice information to be provided.
  • the information may be advisory information to be provided.
  • advice information with a high priority can be used as advice information to be provided. good.
  • the content of any nutrient component is an effective amount or more (for example, a reference value or more that allows nutrition labeling under the Food Labeling Act).
  • the food preferably contains one or more useful ingredients.
  • useful ingredients are, for example, ingredients other than nutritional ingredients specified in Appended Table 9 of the Food Labeling Standards (Cabinet Office Ordinance No. 10, 2015), and are useful for maintaining and improving health, exercise function, beauty, etc. Specific examples include polyphenols, carotenoids, chlorophyll, vitamin U, and the like.
  • the content of nutritional ingredients specifically, there are labeling to the effect that supplementation is possible, labeling to the effect that appropriate intake is possible, labeling to the effect that no food is added, absolute labeling (expensive, included), absolute labeling (including It is preferable that the amount is such that it is possible to make relative labeling (enhancement, reduction), additive-free labeling (sugars, sodium salts, etc.). More specifically, the dietary fiber content (especially insoluble dietary fiber content) in the food is 3% by mass or more, more preferably 4% by mass or more, more preferably 5% by mass or more, more preferably 6% by mass or more.
  • the amount of dietary fiber (especially the amount of insoluble dietary fiber) contained per product is 1 g or more, more preferably 2 g or more, and more preferably 3 g or more. Since the food contains such nutritional components, it is possible to collect from the user the intake of nutritional components contained in the food within a specific period along with the date and time of consumption. It is possible to know the effective ingestion timing and ingestion method of the nutritional component, and furthermore, it is possible to propose to the user more effective ingestion timing and ingestion method of the nutritional component than in the past, which is preferable.
  • the food of the present embodiment is preferably a useful food containing the above-mentioned nutritional ingredients or active ingredients, and furthermore, it is preferable that dietary fiber (in particular, it is preferably derived from the localized site of dietary fiber, and the non-edible part of the food) (more preferably derived from) is preferably a food (dietary fiber-containing food) produced using a food material containing, insoluble dietary fiber (especially insoluble dietary fiber is preferably derived from the localized site , more preferably derived from the non-edible portion of the food) (insoluble dietary fiber-containing food) produced using a food.
  • Insoluble dietary fiber localized site means a site where insoluble dietary fiber is localized in the whole food material, specifically, a site with a higher insoluble dietary fiber content rate than the insoluble dietary fiber content rate in the edible part. do.
  • the insoluble dietary fiber localized site in the present disclosure refers to a site where insoluble dietary fiber is localized in the entire food material, specifically, a site having a higher insoluble dietary fiber content than the edible part of the food material, and is in a dry state.
  • insoluble dietary fiber Represents a site with a proportion.
  • the content of insoluble dietary fiber in the insoluble dietary fiber localized site is more than 10% by mass, more preferably more than 11% by mass, more preferably more than 12% by mass, and more preferably more than 12% by mass in terms of dry mass.
  • dry mass conversion in the present disclosure refers to a mass conversion value at a water content of 0% by mass. The water content in the sample can be measured according to the Standard Tables of Food Composition in Japan 2015 (7th revision).
  • the localized site of dietary fiber or the localized site of insoluble dietary fiber in the present disclosure is a part of the "edible part" of the aforementioned food material (for example, the seed coat portion of vegetables, grains, beans or fruits, particularly the seed coat portion of beans). ) or a “non-edible part”, but the localized site of insoluble dietary fiber is preferably a “non-edible part”.
  • the content of the localized site of dietary fiber or the localized site of insoluble dietary fiber (especially the non-edible part) is preferably 1% by mass or more, more preferably 3 It is preferably at least 5% by mass, more preferably at least 5% by mass.
  • the upper limit is not usually limited, but it may be preferably 70% by mass or less, more preferably 60% by mass or less, and furthermore 50% by mass or less.
  • the content of the entire food material containing the localized site of dietary fiber or the localized site of insoluble dietary fiber (especially the non-edible part) with respect to the total mass of the entire food of the present disclosure is preferably 3% by mass or more, It is more preferably 5% by mass or more, further preferably 9% by mass or more.
  • the upper limit is not usually limited, but it may be preferably 70% by mass or less, more preferably 60% by mass or less, and furthermore 50% by mass or less.
  • the non-edible portion of the food material contains a large amount of dietary fiber or insoluble dietary fiber.
  • the food of the present embodiment is a food that enables efficient ingestion of nutritional components such as dietary fiber and reduces the amount of waste.
  • the control unit 11 of the server 10 may generate advice information according to each user's user information using a learned model learned by machine learning or deep learning.
  • a learned model learned by machine learning or deep learning For example, at least part of the user information stored in the member information DB 12b and the time zone (time) when the advice was requested are input, and the optimal advice information is calculated based on the input information, A trained model that has been trained to output the result of calculation (advice information) can be used.
  • Such trained models can be constructed by, for example, CNN (Convolution Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), and the like.
  • FIG. 13 is a schematic diagram showing a configuration example of a learning model.
  • An example of the learning model shown in FIG. It is a learning model that has learned to identify advice to be provided when score information is input.
  • the learning model shown in FIG. 13 is composed of an input layer, an intermediate layer, and an output layer.
  • the input layer has three input nodes. The amount and consumption of vegetable paste and the user's actual score information are input.
  • FIG. 13 exemplifies a configuration in which actual score information is input to one input node.
  • An input node is provided into which the information of is input.
  • Each piece of information (each numerical value) input to the input node may be information for one day, or may be time-series information over a predetermined period such as one week. For example, the history of food intake over a period of one week, changes in actual score information over a period of one week, and the like may be input.
  • advice can be specified in consideration of various histories and changes during a predetermined period.
  • the intermediate layer has multiple (three layers in FIG. 13) fully connected layers, and the nodes of each layer calculate the output value based on the input data using the weighting coefficients and functions between each layer, and the calculated output Input values to nodes in later layers.
  • the intermediate layer sequentially inputs the output values of the nodes of each layer to the nodes of the succeeding layer, and finally gives each output value to each output node of the output layer.
  • the output layer has a plurality of output nodes, and each output node outputs a discrimination probability for each piece of advice stored in the advice DB 12c.
  • the first output node outputs the discrimination probability for advice with an advice ID of A001 stored in the advice DB 12c
  • the second output node outputs the discrimination probability for advice with an advice ID of A002.
  • the discrimination probability output by each output node indicates the possibility that the advice of the advice ID associated with each output node is appropriate for the data input to the input layer.
  • the output value of each output node in the output layer is, for example, a value of 0 to 1.0, and the sum of the discrimination probabilities output from all output nodes is 1.0.
  • the number of input nodes in the input layer, the number of intermediate layers, and the number of output nodes in the output layer are not limited to the example shown in FIG.
  • the learning model is not limited to a neural network (deep learning) with multiple intermediate layers as shown in FIG. 13, and a learning model constructed by various machine learning algorithms may be used. Furthermore, it may be a learning model based on current or past data of the assumed user who uses the advice, and a learning model based on data obtained from a user group optionally including the current or past assumed user. Alternatively, a model combining these may be used.
  • the "correlation between ingestion information and actual score information" obtained by a learning model based on data obtained from a user group that does not include the assumed user in the past (preferably a group with the same attribute as the user) Generating the advice information using the "information about the relationship" is preferable because the advice to the user can be quickly given using the data for which correlation analysis has been completed in advance.
  • the "intake Generating advice information using "information about the correlation between information and actual score information” is preferable because the self-fulfilling effect of the present invention is enhanced.
  • the control unit 11 acquires the output value of the intermediate layer (information on the correlation between the user intake information and the user perception score information, or advice information including information on the correlation), and includes the acquired output value in the advice information. Further, the obtained output value may be stored in the advice DB 12c.
  • optimal advice for arbitrary user information can be obtained.
  • a different learning model may be used for each timing of providing advice.
  • advice may be specified according to user information using a learning model that differs for each season, a learning model that differs for each time zone, or the like. In this case, it is possible to generate optimal advice that also considers the timing of providing advice (season, time zone, etc.).
  • the learning model as described above learns using teacher data in which user information to be input and an advice ID of advice corresponding to this user information are set as one set.
  • learning is performed using teacher data in which a set of food intake information, actual feeling score information, and an advice ID corresponding to this intake information and actual feeling score information is set.
  • the advice used for the teacher data can be advice recommended by an expert such as a doctor for the corresponding user information, or advice that the user related to the user information felt was effective.
  • an output value of 1.0 is output from the output node corresponding to the advice ID included in the teacher data. learned to output an output value of 0.0 from other output nodes.
  • the learning model is learned so as to optimize the weighting coefficients and functions that connect the nodes of each layer in the intermediate layer.
  • the learning process of the learning model may be performed by the server 10, may be performed by another device, or may be used after the learning process has been completed in advance.
  • the control unit 11 performs the above-described process using the learning model obtained by performing the learning process on the other device. conduct.
  • the output value of the intermediate layer of the learning model (information on the correlation between the user intake information and the user perception score information) may be acquired by another device.
  • the control unit 11 uses the output value of the intermediate layer acquired by the other device to perform the above-described processing. conduct.
  • the control section 11 transmits (outputs) an advice screen displaying the advice information as shown in FIG. 12 to the user terminal 20 (S45).
  • the control section 21 of the user terminal 20 displays the received advice screen on the display section 25 (S46).
  • the advice screen shown in FIG. 12 displays an advice message regarding meals, and the advice message shown in FIG. 12 is generated based on, for example, the correlation between the user's meal content (ingestion information) and user perception score information. content. Note that the advice message shown in FIG.
  • the advice screen has a save button for instructing saving of the displayed advice information, and a cancel button for instructing termination of display without saving.
  • the control unit 21 stores the displayed advice information in the storage unit 22 in association with, for example, date and time information at this time. Thereby, the user terminal 20 can store the advice provided from the server 10 in association with the provided date and time.
  • control unit 21 uses a learned model in which various sensor information is learned in advance by machine learning or deep learning, and the wearable terminal or the like worn by the user causes the sensor included in the wearable terminal or the like to sense the user.
  • a user perception score may be specified based on the sensor information obtained by
  • a learning model trained to receive sensor information as an input and output a user perception score including one or more of user emotion information, user biometric information, and user behavior information for the input sensor information. should be used.
  • the sensor information and the user intake information are input, and the sensor information and the user intake information are input, and the information relating to the correlation between the user intake information and the user perception score information is learned to be output.
  • a learning model may be used.
  • Such a trained model can be constructed by CNN, for example.
  • the server 10 can generate and provide appropriate advice to be provided to the user based on the user information registered in the member information DB 12b.
  • the advice provided by the server 10 is generated based on at least part of the user information registered in the member information DB 12b, and the content varies depending on the advice provision timing (time or time zone). may be
  • the server 10 can generate a , advice on lifestyle habits in the user's behavior, including diet, exercise and sleep, and advice on contributions to the protection of the global environment.
  • the user terminal 20 can also be configured to generate advice information according to user information.
  • the control unit 21 can specify advice content corresponding to the user information based on the content stored in the advice DB 12c.
  • the control unit 21 can specify the advice content according to the user information using the learning model.
  • one or more intake information food type, amount, intake timing, Ingestion mode such as season, food pairing, cooking method, contained ingredients
  • usefulness and relevance are estimated from the correlation, such as users with similar intake information or users who require improvement of the actual feeling score information.
  • An advice containing information about the correlation can be generated or specified and provided to the user who receives the information.
  • the server 10 is not limited to a configuration that generates and provides advice to be provided to the user in response to an advice request from the user terminal 20 .
  • the server 10 may generate and provide advice to be provided to the user periodically or when a preset time arrives.
  • the control unit 11 of the server 10 when a predetermined time has passed or when the set time has come, based on the user information of each user registered in the member information DB 12b, each Advice information to be provided to users is generated, and the advice information is stored in the storage unit 12 in association with the member ID of each user.
  • the control section 11 may also store the date and time when the advice information was generated in the storage section 12 .
  • the user terminal 20 may be configured to access the server 10 to acquire advice information when the advice application 22AP is activated, and display the acquired advice information on the home screen (startup screen).
  • startup screen When advice information is displayed on the home screen, the user can check the advice on the home screen simply by starting the advice application 22AP on the user terminal 20 .
  • the server 10 may push notification of the generated advice information to the user terminal 20 instead of storing it in the storage unit 12 .
  • the user terminal 20 can display on the display unit 25 that new advice information has been received, so that the user can be notified of the presence of new advice information.
  • the user terminal 20 may be configured to receive the user's evaluation of the advice content acquired from the server 10 .
  • the user's evaluation can be fed back to the advice content, and effective advice for the user can be prepared by updating the advice content with a low evaluation.
  • an evaluation button (Like button) is provided for inputting that the displayed advice was useful, and advice whose content should be updated is selected according to the content of the evaluation by the evaluation button. good too.
  • the evaluation of the advice may be received, for example, on a scale of five, and the content of the advice with the lowest evaluation may be updated. Note that the content of the user's evaluation of the advice may be transmitted to the server 10 and stored in the member information DB 12b.
  • the advice provided to the user of the user terminal 20 is not limited to being generated by the server 10, and may be generated by the user terminal 20 and displayed on the display unit 25, for example.
  • the user terminal 20 stores various pieces of user information and the advice DB 12d input via the input unit 24 in the storage unit 22, and the control unit 21 (information processing unit) performs the following operations based on the stored contents of the advice DB 12d.
  • the advice information corresponding to at least part of the user information stored in the storage unit 22 can be generated.
  • the user terminal 20 not only accepts the intake information of the food eaten by the user, but also photographs the food eaten by the user with the camera 27 according to the input from the input unit 24. performs processing for receiving intake information. Further, when the server 10 acquires a photographed image of the food eaten by the user from the user terminal 20, the server 10 analyzes the photographed image to obtain information on the food eaten by the user or information on the nutritional components ingested by the food eaten by the user. Perform processing to identify the In addition to the configuration performed by the server 10, the configuration performed by the user terminal 20 may also be used for the processing of identifying the information on the food eaten by the user or the information on the nutritional components taken by the user from the photographed image. In this case, the user terminal 20 analyzes the image captured by the camera 27 to identify information on the food eaten by the user or information on nutritional components ingested by the user, and transmits the identified intake information to the server 10.
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of a user information registration processing procedure according to the second embodiment
  • FIGS. 15A and 15B are schematic diagrams showing screen examples of the user terminal 20.
  • FIG. The process shown in FIG. 14 is obtained by adding steps S51 to S53 between steps S22 and S23 and steps S54 to S55 before step S25 in the processes shown in FIGS. Description of the same steps as in FIGS. 6 and 7 will be omitted. Also, in FIG. 14, illustration of each step in FIG. 6 and steps S28 to S35 in FIG. 7 is omitted.
  • the user terminal 20 and the server 10 perform the same processes as steps S11 to S22 in FIGS.
  • the user terminal 20 receives user information (profile information, body information, exercise information, and sleep information) input via the input screens of FIGS. 8B to 9B, the received information to the server 10, and the server 10 registers the user information received from the user terminal 20 in the member information DB 12b.
  • the user terminal 20 of the present embodiment displays a meal information input screen as shown in FIG. 15A on the display unit 25 in step S21.
  • the meal information input screen shown in FIG. 15A has the same configuration as the input screen shown in FIG.
  • the input screen shown in FIG. 15A may have an input field for inputting the details of the meal eaten by the user or the details of the nutritional components taken from the meal eaten, for example, as text data.
  • the control unit 21 can receive the content of the meal eaten by the user or the content of the nutritional component ingested by the user through the input field.
  • the control unit 21 of the user terminal 20 receives the food intake information (meal information) input by the user (S22). Note that the control unit 21 displays each received information in the corresponding input field.
  • the user wants to take a picture of the general food (meal) that he or she has eaten with the camera 27 , the user selects and operates the picture taking button via the input unit 24 .
  • the control unit 21 determines whether or not an execution instruction (a photographing instruction) to photograph the meal eaten by the user with the camera 27 has been received, depending on whether or not the photographing button has been operated via the input unit 24 ( S51).
  • the control unit 21 activates the camera 27 again, acquires the photographed image again in response to the photographing instruction via the input unit 24, and converts the acquired photographed image to the meal information. Display on the input screen.
  • the registration button is operated on the input screen shown in FIG. 15B, that is, when the control unit 21 receives the registration instruction (S23: YES), the control unit 21 receives the meal information ( The intake information and the photographed image input through the input fields are associated with the user's member ID and transmitted to the server 10 (S24).
  • the control unit 11 of the server 10 of the present embodiment acquires meal information from the user terminal 20, it determines whether or not a photographed image is included (S54). If it is determined that the photographed image is included (S54: YES), the control unit 11 analyzes the photographed image and identifies the content of the meal eaten by the user (S55). The control unit 11 identifies the types of foods, ingredients, and dishes appearing in the photographed image by, for example, template matching. In this case, a template indicating image feature amounts extracted from photographed images of foods, ingredients, and dishes is stored in advance in the storage unit 12, and the control unit 11 detects an area that matches the template from the photographed image. In this case, the detected area is identified as the area of the food, ingredients, or dish corresponding to the template.
  • the control unit 11 identifies all foods, ingredients, and dishes included in the captured image. Note that instead of specifying the food, ingredients, and dishes included in the photographed image, the control unit 11 specifies the types and amounts of nutrients taken in by eating the food, ingredients, and dishes included in the photographed image. may be configured. Also, the control unit 11 may specify the types of foods, ingredients, and dishes in the captured image using trained models that have been learned in advance for various foods, ingredients, dishes, and the like by machine learning or deep learning. In this case, a learning model may be used that has been trained to input a photographed image and output the type and amount of food, ingredients, or cooking in the inputted photographed image. The learning model is a model that has learned to output the types and amounts of nutritional components taken in by eating the foods, ingredients, and dishes shown in the photographed image when the photographed image is input. There may be. Such a trained model can be constructed by CNN, for example.
  • control unit 11 determines that the captured image is not included in the meal information acquired from the user terminal 20 (S54: NO), it skips the process of step S55. After that, the control unit 11 registers the meal information acquired from the user terminal 20 and the meal information specified from the photographed image in the member information DB 12b (S25). As a result, not only the intake information input through the input fields in the input screen on the user terminal 20, but also the details of the meal (intake information) captured by the camera 27 of the user terminal 20 are registered in the member information DB 12b. . After that, the control unit 11 of the server 10 and the control unit 21 of the user terminal 20 execute the processes after step S26.
  • the user terminal 20 transmits to the server 10 an image of the meal eaten by the user, and the server 10 transmits the image of the meal (food, ingredient, dish) shown in the captured image received from the user terminal 20.
  • You can get the contents of Therefore, in the present embodiment as well, user attribute information, profile information, information on the physical state of the user (biological information), information on exercise, information on sleep, types of food eaten by the user, Information (user information) such as intake amount and intake timing can be input and registered in the server 10 .
  • the shooting date and time can be used as the meal intake date and time, so the meal intake timing (ingestion date and time) can be automatically acquired from the shooting date and time.
  • the user terminal 20 and the server 10 of this embodiment can perform the same processing as the processing shown in FIG. Therefore, by the user terminal 20 and the server 10 performing similar processing, the user terminal 20 is provided with advice information corresponding to the user information registered in the server 10 .
  • the same effects as in the first embodiment described above can be obtained.
  • the user not only inputs information on the meals (general foods) eaten by the user through the input unit 24 of the user terminal 20, but also photographs the meals by the camera 27. Meal information can be entered. Further, in the present embodiment, it is possible to provide advice according to the intake information of general foods eaten by the user. Also in the information processing system 100 of the present embodiment, it is possible to apply the modified examples appropriately described in the first embodiment.
  • Embodiment 3 An information processing system that proposes food intake to a user based on the user's target intake of predetermined nutritional components or the user's target contribution to the global environment will be described.
  • the food to be proposed to the user is identified based on the target intake or target contribution over a predetermined period of time, such as one month, but the predetermined period is not limited to one month.
  • the target value in the present invention is a target that is difficult to achieve
  • the food and its combination suitable for achieving the target are adopted, multiple intermediate targets are set, and the user's target can be achieved.
  • the information processing system of the present embodiment can be realized by the same device as the information processing system 100 of the first embodiment, so the description of the configuration is omitted.
  • the storage unit 12 of the server 10 of the present embodiment stores a target amount DB 12d in addition to the DBs 12a to 12d shown in FIGS. 3A to 5.
  • FIG. 1 A target amount DB 12d in addition to the DBs 12a to 12d shown in FIGS. 3A to 5.
  • FIG. 16 is a schematic diagram showing a configuration example of the target amount DB 12d.
  • the target amount DB 12d stores the user's target amount of intake and amount already ingested for a predetermined period of time for a predetermined nutritional component, and the user's target amount of contribution and amount already contributed to the global environment for a predetermined period of time.
  • the target amount DB 12d shown in FIG. 16 includes a member ID column, a target intake amount column and an ingested amount column of nutritional components, a target contribution amount column and a contributed amount column for the global environment, and the like.
  • a target amount (target intake amount and target contribution amount) set by the user and an achieved amount (ingested amount and contributed amount) with respect to the target amount are stored.
  • the member ID column stores member IDs of users who have registered as members.
  • the target intake column of nutritional components stores the target intake and target calorie intake (target calorie intake) set by the user for a given nutritional component.
  • the predetermined nutrient component can be a nutrient component whose deficiency affects the maintenance and promotion of health, and a nutrient component whose excess intake affects the maintenance and promotion of health.
  • the nutrition labeling handbook Published in August 2019 by the Food Inspection Division, Health Safety Department, Bureau of Social Welfare and Public Health, Tokyo Metropolitan Government).
  • labeling that supplementation is possible can include nutritional ingredients corresponding to Specifically, "nutrients whose deficiency affects maintenance and promotion of health” include protein, dietary fiber, zinc, potassium, calcium, iron, copper, magnesium, niacin, pantothenic acid, biotin, and vitamin A. , vitamin B1, vitamin B2, vitamin B6, vitamin B12, vitamin C, vitamin D, vitamin E, vitamin K, folic acid and the like.
  • the target intake amount column of the nutrient component stores the target intake amount set by the user for at least one of the nutrient components as described above, and the ingested amount column of the nutrient component stores the target intake amount as described above.
  • the amount of ingredients that the user has already taken is stored for each of the nutritional ingredients.
  • the target contribution amount column for the global environment stores the target contribution amount set by the user for the contribution to the global environment.
  • the global environment in the present invention refers to the totality of external things such as home, society, and nature surrounding people and living things on the earth, and includes not only the natural environment such as the marine environment and the atmospheric environment, but also the social environment. It is an environmental concept in a broad sense, and has the same meaning in this embodiment. More specifically, as a representative example of the goals for the global environment in the present invention, by 2030 described in the "2030 Agenda for Sustainable Development" adopted at the United Nations Summit in September 2015 One or more of 17 goals, 169 targets, and 232 indicators in the Sustainable Development Goals (SDGs), which are international goals aiming for a sustainable and better world.
  • SDGs Sustainable Development Goals
  • the target contribution amount column of the global environment stores the target contribution amount set by the user for at least one of the items as described above, and the contributed amount column of the global environment stores the item as described above.
  • the contribution amount (reduction amount) that the user has already contributed is stored for each of the .
  • the registered member ID is stored by the control unit 11 as the member ID stored in the target amount DB 12d.
  • the target amounts (target intake amount and target contribution amount) stored in the target amount DB 12 d are stored by the control unit 11 when the control unit 11 acquires each target amount via the communication unit 13 .
  • the control unit 11 acquires information about the food (general food) ingested by the user through the communication unit 13
  • the achieved amount (the amount of ingested and the amount of contribution) stored in the target amount DB 12d is the amount the user has ingested.
  • the control unit 11 specifies and stores the amount achieved by the food product.
  • the storage contents of the target amount DB 12d are not limited to the example shown in FIG. 16, and the items related to nutritional components and contributions to the global environment stored in the target amount DB 12d are not limited to the examples described above.
  • the user terminal 20 and the server 10 perform user information registration processing similar to the processing shown in FIGS.
  • the user terminal 20 can receive user information such as user attribute information, profile information, biological information, exercise information, sleep information, intake information (meal information), and actual feeling information.
  • User information input via the user terminal 20 can be registered in the member information DB 12b.
  • the user terminal 20 receives the user's target intake of nutrients and the user's target contribution to the global environment, and registers them in the server 10 (target amount DB 12d). process.
  • the user's target intake amount for the nutritional component may be information shared with other users (shared information). Therefore, in this embodiment, the user information input screen (registration screen) is slightly different from the configuration of the first embodiment shown in FIG. 8A, and the user information registration process is slightly different from the processes shown in FIGS. .
  • Each of the target intake input field and the target contribution input field is provided with a pull-down menu from which one can be selected from numerical values (amounts) set in advance for each nutrient component or item contributing to the global environment. ing. Note that each selectable numerical value may be determined based on, for example, the user's eating habits or lifestyle habits. Alternatively, the food can be selected and determined from the nutritional components contained in the food.
  • the target intake input field and the target contribution input field may be configured so that arbitrary numerical values can be input.
  • the registered contents may be displayed for the target amounts that have already been registered by the user.
  • the user can check the target amount that has already been registered (or can check the registration history in chronological order), and can change it if he/she wants to.
  • a set period for achieving the target amount can be selected, and multiple target amounts and set periods can be selected.
  • a daily intake target amount is set, and it is possible to set breakfast, lunch, dinner, snacks, etc., or to set a time period.
  • a weekly target amount of intake for each day of the week it is also possible to set a weekly target amount of intake for each day of the week, and set the target amount for each day of the week repeatedly. Furthermore, it is possible to make individual settings such as setting special days in conjunction with the user's schedule table or the like.
  • On the target information input screen shown in FIG. 17B "above” or “below” is displayed in association with the target intake input field for the nutritional component.
  • it is also possible to set a period for achieving the target intake amount set a plurality of the set periods, and select, for example, in stages. Specifically, “or less” is displayed for calories, fats, and sugars, and “more than” is displayed for dietary fiber and protein.
  • the lower limit value is entered in the input field, and the value above the entered value is accepted as the target intake. be done.
  • the upper limit value is entered in the input field, and the value below the entered value is the target intake. is accepted as In addition, "more than” or "less than” for each nutritional component may be changeable.
  • a lower limit value is entered in the input field, and a value equal to or greater than the entered value is accepted as the target contribution amount.
  • the user selects the nutrient component or the contribution item to the global environment for which he or she wishes to set a target, and inputs the target amount in the corresponding input field.
  • the control unit 21 of the user terminal 20 displays the target information (target intake amount for nutritional components or target contribution amount for contribution items of the global environment) input via the input screen. ) and the member ID of the user are transmitted to the server 10, and the server 10 is instructed to register the target information.
  • the control unit 11 (target intake acquisition unit, target contribution acquisition unit) of the server 10 acquires target information from the user terminal 20, associates the acquired target information with the member ID, and stores the target intake DB 12d (target intake storage). section, target contribution amount storage section).
  • the target intake amount for the nutritional component or the target contribution amount for the contribution item to the global environment, which the user has input via the user terminal 20 is registered in the server 10 (target amount DB 12d).
  • the server 10 when the server 10 receives the intake information (meal information) from the user terminal 20, the intake amount (ingested amount) of each nutritional component from the food ingested by the user and the contribution to the global environment are calculated.
  • the amount (contributed amount) is specified, and the specified intake amount and contribution amount are registered in the target amount DB 12d.
  • the control unit 11 of the server 10 based on the information about the meal acquired from the user terminal 20, Identify contributions (achievements). For example, the amount of nutrient components that can be achieved by eating food (general food) and the amount of contribution (achieved amount) to the global environment are registered in advance in the storage unit 12 or another server.
  • the control unit 11 extracts foods contained in the user's meal content, and acquires the amount of nutritional components and the amount of contribution to the global environment corresponding to each of the foods from the storage unit 12 or another server.
  • the control unit 11 stores the acquired achievement amount in the target amount DB 12d in association with the member ID.
  • the control unit 11 adds the acquired achieved amount to the ingested amount and the contributed amount already stored in the target amount DB 12f and stores the result in the target amount DB 12f.
  • a predetermined period of time for example, one month.
  • the server 10 is set with a target amount of nutritional component intake and a target amount of contribution to the global environment for each user.
  • the amount of nutrient intake achieved by the user through meals and the amount of contribution to the global environment are accumulated in the server 10.
  • the server 10 of the present embodiment for example, when the user selects food displayed on the website while browsing the website provided by the server 10, the selected food and the Based on the determined target amount, a process of suggesting (advising) a more suitable food to the user is performed.
  • FIG. 18 is a flowchart showing an example of an advice provision processing procedure according to the third embodiment
  • FIGS. 19A and 19B are schematic diagrams showing screen examples of the user terminal 20.
  • FIG. In FIG. 18, the processing performed by the user terminal 20 is shown on the left side, and the processing performed by the server 10 is shown on the right side.
  • the following processing is executed by the control unit 21 according to the control program 22P and the advice application 22AP stored in the storage unit 22 of the user terminal 20, and performed by A part of the following processing may be realized by a dedicated hardware circuit.
  • the user for example, while viewing a website published by the server 10 via the network N using the user terminal 20, selects foods that are displayed on the website that the user is interested in. is selected by the input unit 24. For example, as shown in FIG. 19A, a user selects an arbitrary food on a website displaying multiple types of food.
  • the control unit 21 of the user terminal 20 determines whether or not any food item has been selected via the website being displayed (S111). Wait while doing other processing. When it is determined that any food item has been selected (S111: YES), the control unit 21 transmits the product ID of the selected food item and the member ID of the user to the server 10 (S112). Note that the product ID is described, for example, on the website, and the member ID is set, for example, in the advice application 22AP.
  • the control unit 11 of the server 10 receives the product ID and the member ID from the user terminal 20, the target information stored in the target amount DB 12f in association with the member ID (the target intake amount of nutrients and the target for the global environment). Contribution amount) and the achieved amount (nutritional intake amount and global environment contribution amount) are read out (S113). Note that the control unit 11 may read the target amount and the achieved amount for the nutrient component and the item contributing to the global environment for which the target amount (target intake amount or target contribution amount) is registered. Next, the control unit 11 acquires the achievable amount of nutritional components and the amount of contribution to the global environment (achievable amount) by eating the food selected by the user (S114).
  • the achievable amount of nutritional components and the amount of contribution to the global environment by eating each food item are pre-stored, for example, in the product information DB 12a. read out.
  • the achievable amount corresponding to each food item may be stored in another server, and in this case, the control unit 11 may acquire the achievable amount corresponding to each food item from the other server. .
  • control unit 11 identifies foods to be proposed to the user based on the target information and the achieved amount read in step S113 and the achievable amount obtained in step S114 (S115). For example, the control unit 11 (achieved intake amount acquisition unit, achieved contribution amount acquisition unit) acquires the achievable amount of nutritional components and the amount of contribution to the global environment (achievable amount) by eating each of the foods to be sold. . Also here, the control unit 11 acquires the achievable amount corresponding to each food item from the product information DB 12a or another server.
  • control unit 11 calculates the remaining target intake amount by subtracting the amount already ingested by the user from the user's target intake amount for the nutritional components, and determines foods to be ingested in order to achieve (realize) the remaining target intake amount. Identify.
  • the control unit 11 extracts foods with a higher achievable nutritional component amount than the food selected by the user from among the foods to be sold. and identify the foods that should be proposed.
  • foods to be suggested may be identified if the remaining target intake is greater than the nutrient content achievable by the user-selected foods.
  • the control unit 11 selects foods with a smaller achievable nutritional component amount than the food selected by the user, among the foods to be sold. Extract and identify foods that should be proposed.
  • foods to be suggested may be identified if the remaining target intake is less than the nutrient content achievable by the user-selected foods.
  • the control unit 11 calculates the remaining target contribution amount by subtracting the user's already contributed amount from the user's target contribution amount to the global environment, and calculates the remaining target contribution amount. identify. For example, the control unit 11 extracts, from among the foods to be sold, foods that have a greater amount of achievable contribution than the foods selected by the user, and specifies the foods to be proposed.
  • foods to be suggested may be identified if the remaining target intake is greater than the contribution achievable by the user's selected foods.
  • control unit 11 specifies foods that are closer to the respective target amounts as foods to be proposed.
  • the control unit 11 may also consider the user's preference information (dietary preferences) and specify foods suitable for the user's preference as foods to be proposed.
  • the content of the food in the present embodiment is such that it can be emphasized that the ⁇ nutrient component whose deficiency affects the maintenance and promotion of health'' is ⁇ high'', ⁇ containing'', or ⁇ enhanced''. and/or content to the extent that it is possible to emphasize that "nutritional ingredients whose excessive intake affects the maintenance and promotion of health" are "low,” “not included,” or “reduced.” If so, it is possible to identify foods that provide adequate amounts of nutritional ingredients that are highly acceptable to users.
  • the control unit 11 (generating unit) generates advice information as shown in FIG. 19B based on the food specified in step S115 (S116).
  • FIG. 19B shows an example of an advice screen displayed when the user selects the vegetable stick [beets] on the screen shown in FIG. 19A.
  • the target amount of intake of dietary fiber and the target amount of reduction in water consumption are displayed as target information set by the user, and the amount of dietary fiber already ingested and the amount of reduction in water consumption are displayed as achievement information. Is displayed.
  • a message is displayed that suggests a vegetable paste [beetroot] that allows more efficient ingestion of dietary fiber than the selected vegetable stick [beetroot].
  • Information is presented comparing the amount of dietary fiber obtained from the vegetable paste [beetroot] with the amount of dietary fiber obtained from the proposed vegetable paste [beets]. If the food to be proposed contributes more to the global environment than the food selected by the user, a message suggesting another food that contributes more to the global environment than the selected food is displayed on the screen shown in FIG. 19B. is displayed. At that time, information comparing the amount of contribution to the global environment of the food item selected by the user and the amount of contribution to the global environment of the proposed food item may be displayed. In addition, on the screen shown in FIG. 19B, a link for displaying a menu using the proposed food (how to eat and how to cook) is set. provided. In addition, a menu may be displayed on the screen shown in FIG. 19B using the proposed food.
  • the control unit 11 transmits an advice screen displaying the generated advice information to the user terminal 20 (S117).
  • the control unit 21 of the user terminal 20 receives the advice screen from the server 10 and displays the advice screen as shown in FIG. 19B on the display unit 25 (S118).
  • the user terminal 20 displays the advice screen received from the server 10 superimposed on the display screen shown in FIG. 19A, but the configuration is not limited to this.
  • the same effects as those of the above-described embodiments can be obtained.
  • the user selects any food via the browsed image, it is possible to receive advice for achieving the user's target information. At that time, it is possible to provide an achievable amount for the user's goal in the food item selected by the user and the suggested food item.
  • users can consider the degree of achievability of their goals when considering food purchases and consumption.
  • the configuration of the present embodiment can also be applied to the information processing system 100 of the second embodiment, and similar effects can be obtained even when applied to the information processing system 100 of the second embodiment.
  • the information processing system 100 of the present embodiment it is possible to apply the modified examples appropriately described in each of the above-described embodiments.
  • the configuration is not limited to the configuration in which the user himself/herself sets the target information.
  • information such as age, gender, place of birth (country or region), religion, degree of vegetarianism, dietary preference trends (preference information), target intake for each nutrient component and goals for contribution items to the global environment
  • the amount of contribution may be registered in advance in the storage unit 12 or another server.
  • the control unit 11 of the server 10 may acquire the target amount according to the user's information described above from the storage unit 12 or another server, and set it as the user's target information. Further, the control unit 11 may acquire and set target information according to the user from a web server that publishes such information.
  • the target intake for dietary fiber is based on "Table 2 Dietary fiber content” of "II Specifics, 1 Energy and nutrients", “1-4 Carbohydrates, 4 Dietary fiber” in “Dietary Reference Intakes for Japanese (2020 edition)”.
  • the intake (median value) described in "Values (g/day) referred to for calculating the target amount” can be used.
  • the target amount according to the user's hometown or place of residence may be acquired from intake standards for each nutritional ingredient published in each country and used as the target information. With such a configuration, the target amount can be automatically set according to the user's situation. In addition, it is possible to automatically set the target amount according to the user's eating habits or lifestyle habits, such as when the user is on a diet.
  • the intake amount described in the intake standard selected by the system is shown in "Appendix 7.
  • Nutritional Goals for Age-Sex Groups Based on Dietary Reference Intakes & Dietary Guidelines Recommendations in "2015-2020 Dietary Guidelines for Americans", “Table A7-1.
  • the intake described in "Dietary Fiber, g" corresponding to the user's age and sex can be used.
  • the target intake for dietary fiber can be found in the "Age group" corresponding to the user's age from the list of "Dietary Fiber” in "Nutrition Requirements_Revised August 2019".
  • a recommended intake can be selected and used.
  • the intake standards for each nutritional component published in each country are not limited to the above, and data stored in the storage unit, or information such as the websites of government agencies and research institutions in each country published via network N can be obtained from
  • the server 10 provides the user terminal 20 with target information acquired from another server or the like based on the user information, and the user terminal 20 displays the target information input screen shown in FIG. 17B.
  • the target information (each target amount) provided by the server 10 may be displayed.
  • the user can grasp general target information in his or her situation (age, gender, hometown, religion, etc.), and can appropriately set his or her target information. Therefore, the user can set target information within an achievable range.
  • the control unit 11 of the server 10 when generating advice information to be provided to the user, the control unit 11 of the server 10 adds user information stored in the member information DB 12b to Food items not purchased or consumed by the user may also be considered. As a result, for example, it is possible to generate advice information that recommends the purchase of foods that the user has never purchased or consumed. Note that information on foods that the user has not purchased or taken may be input by the user via the user terminal 20 and registered in the server 10 . Moreover, the server 10 may identify foods other than the foods that the user has already purchased from among the foods to be sold, and treat the identified foods as foods that the user has not purchased or taken.
  • the destination to which the server 10 provides advice is not limited to the user terminal 20. ).
  • the advice information can be provided to the user's guardian or the like. Therefore, by providing advice information in addition to the user himself/herself, it is possible to share various kinds of information regarding the user's diet, exercise, sleep, etc. expected to lead to
  • the processing realized by the user terminal 20 executing the advice application 22AP may be divided into a plurality of application programs.
  • the user terminal 20 acquires information about the user (user information) via the input unit 24 or the like and stores it in the server 10, and acquires advice from the server 10 according to the user information stored in the server 10. and processing may be implemented by separate application programs.
  • the control unit 21 of the user terminal 20 by executing a program for accumulating user information, through the input unit 24 or the like user attribute information, profile information, biological information, exercise information, sleep information, User information such as the type of food eaten by the user, the amount and timing of intake (user intake information), and information on actual feeling is received and processed to be transmitted to the server 10 .
  • the control unit 21 sends the member ID (identification information) of the user to the server 10 to request advice, and sends advice according to the user information of the user to the server. 10 and display it on the display unit 25.
  • the same processing as in each embodiment described above is possible, and the same effects can be obtained.
  • the user information accumulated in the server 10 may be input via an application program stored in the user terminal 20, or input via a predetermined website open to the public via the network N. . Further, if the user information is stored in another storage device, the server 10 may be configured to acquire it from the other storage device.
  • the processing performed by the server 10 may be distributed to a plurality of servers.
  • the process of accumulating user information acquired by the server 10 from each user terminal 20 and the process of providing each user terminal 20 with advice according to the user information accumulated by the server 10 may be performed by separate servers. good.
  • the storage server that stores user information acquires various types of information (user information) about the user input using the user terminal 20, and performs processing for storing the information in the member information DB 12b as shown in FIG. .
  • the providing server that provides advice acquires user information of the user corresponding to the user terminal 20 from the storage server in response to a request from the user terminal 20, for example, and provides advice according to the acquired user information.
  • the providing server acquires, for example, the member ID (identification information) of the user from the user terminal 20 and accepts the request for advice, acquires the user information corresponding to the accepted member ID from the storage server, and acquires the acquired member ID. Generate advice according to user information.
  • the user terminal 20 that has acquired the advice generated in this way can provide the user of the user terminal 20 with advice corresponding to the user information by displaying the acquired advice on the display unit 25 .
  • a sales company that sells food accumulates user information in an accumulation server, and an advice providing company uses the accumulated user information to provide advice suitable for each user through the provision server. can do.
  • the user intake information is an example of intake information
  • the user emotion information is an example of emotion information
  • the user biometric information is an example of biometric information
  • the user behavior information is behavior information.
  • User feeling score information is an example of feeling score information
  • user attribute information is an example of behavior information
  • user taste is an example of taste
  • user environment information is an example of environment information
  • virtual User behavior information is an example of virtual behavior information.
  • the server 10, the user terminal 20, and the wearable device 30 included in the information processing system 100 described above may be realized by a computer.
  • a program for realizing the function of each functional block is recorded in a computer-readable recording medium.
  • the program recorded on this recording medium may be loaded into the computer system and executed by the CPU.
  • the "computer system” here includes hardware such as an OS (Operating System) and peripheral devices.
  • a “computer-readable recording medium” refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, and a CD-ROM.
  • a “computer-readable recording medium” includes a storage device such as a hard disk built into a computer system.
  • the "computer-readable recording medium” may include those that dynamically retain the program for a short period of time. For a short period of time, a program is dynamically stored in a communication line for transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line.
  • the "computer-readable recording medium” may also include a medium that retains the program for a certain period of time, such as a volatile memory inside a computer system that serves as a server or client.
  • the program may be for realizing part of the functions described above.
  • the above program may be one capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in a computer system.
  • the program may be implemented using a programmable logic device.
  • a programmable logic device is, for example, an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • the above embodiment includes the following aspects.
  • [1a] Cause a computer to acquire intake information related to foods ingested by a user, and acquire one or more of the user's emotional information, biological information, and behavioral information and/or actual feeling score information derived from the information. outputting to the information processing unit one or more of the obtained ingestion information, the emotion information, the biological information, and the behavior information and/or the feeling score information derived from the obtained information and the identification information of the user;
  • a program, and a recording medium recording the program, for obtaining from the information processing unit advice information including information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information.
  • [2a] The program according to [1a] and a recording medium recording the program, wherein attribute information relating to attributes of the user is acquired, and the acquired attribute information and the identification information of the user are output to the information processing unit. .
  • [3a] The program according to [1a] or [2a], wherein the user is a user in a country or region with a power distance index (PDI value) of 80 or less, and a recording medium recording the program.
  • PKI value power distance index
  • [4a] Recording the program and the program according to any one of [1a] to [3a], wherein the information regarding the correlation between the intake information and the actual feeling score information is information in a group having the same attributes as the user. recording media.
  • the information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information is information based on data obtained in a country with a PDI value within ⁇ 20 of the country to which the user belongs, [3a] ] or [4a], and a recording medium recording the program.
  • [6a] When the information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information categorizes countries by PDI values of 0 or more and less than 30, 30 or more and less than 60, 60 or more and less than 90, and 90 or more and less than 120, The program according to any one of [3a] to [5a], which is information based on data obtained in countries belonging to the same category, and a recording medium recording the program.
  • [7a] Recording the program and the program according to any one of [2a] to [6a], for outputting time-series data of attribute information about attributes of the user and the identification information of the user to the information processing unit. recording media.
  • [8a] Any one of [2a] to [7a], wherein the attribute information about the attributes of the user is one or more selected from nationality, residence, address, gender recognized by the user, and occupation.
  • a recording medium recording the program and the program described in .
  • [9a] The program and the program according to any one of [1a] to [8a], wherein the ingestion information includes information about foods actually ingested by the user among the foods owned by the user. recoding media.
  • [10a] The program and the program according to any one of [1a] to [9a], wherein the ingestion information includes information about foods that the user has not actually ingested, among the foods held by the user.
  • a recording medium that records [11a] The program and the recording medium recording the program according to any one of [1a] to [10a], wherein the food is mainly general food.
  • a recording medium recording the program and the program described in the paragraph.
  • the food items ingested by the user include foods that have a relatively low actual feeling score but are highly demanded by preferences and/or lifestyle habits.
  • the program according to any one of [1a] to [12a] and a recording medium recording the program.
  • the actual score information includes actual score information obtained from behavior information related to the behavior of the user.
  • [16a] The program according to any one of [1a] to [15a], wherein the feeling score information includes time-series data of the emotion information, and a recording medium recording the program.
  • [17a] The program and the recording medium recording the program according to [16a], wherein the time-series data includes data before and after the user eats food.
  • [18a] The program and the recording medium recording the program according to any one of [1a] to [17a], wherein the feeling score information includes one or more of emotion information, biological information, and behavior information.
  • the advice information includes virtual intake information for increasing the actual feeling score per unit time based on information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information.
  • the advice information is based on the information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information, and includes foods with relatively low actual feeling scores but strong demands from preferences and/or lifestyle habits.
  • the advice information includes virtual intake information for increasing the actual score per unit time without changing the behavioral information based on the information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information.
  • [25a] The program and the recording medium recording the program according to any one of [19a] to [24a], including two or more unit times in the same season of different years.
  • [26a] Based on the learning model obtained by machine-learning the relationship between the sensor information and the information specifying the actual feeling score, the sensor information obtained by sensing the user by the sensor is subjected to the learning The program according to any one of [1a] to [25a], and a recording medium recording the program, for acquiring information specifying the actual feeling score output by the model.
  • [27a] The program according to any one of [1a] to [26a], and a recording medium recording the program, wherein the intake information includes information specifying the intake amount and intake timing of the food ingested by the user. .
  • the advice information according to any one of [1a] to [27a], wherein the advice information includes a method for improving the perceived score without changing one or both of information related to preferences and lifestyle habits.
  • program and a recording medium that records the program.
  • a recording medium recording the program and the program according to item 1.
  • the program according to [29a] and a recording medium recording the program, which outputs the time-series data of the environment information and the identification information of the user to an information processing unit.
  • [31a] The program and the recording medium recording the program according to any one of [1a] to [30a], wherein the advice information includes advice for relieving one or both of anxiety and stress information.
  • the advice information includes advice for relieving one or both of anxiety and stress information.
  • [32a] According to any one of [1a] to [31a], acquiring behavior information related to the behavior of the user, and outputting the obtained behavior information and the identification information of the user to the information processing unit.
  • the behavior information is based on information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information, and includes behaviors with relatively low actual feeling scores but strongly demanded by preferences and/or lifestyle habits.
  • to [32a] and a recording medium recording the program.
  • the advice information includes one or both of advice for improving lifestyle habits, and advice for resolving one or both of the user's behavioral change anxiety and stress information
  • a program and a recording medium that records the program.
  • the program according to [35a] and a recording medium recording the program, for outputting the time-series data of the biometric information and the identification information of the user to an information processing unit.
  • [37a] The program and the program according to any one of [1a] to [36a], which acquire shared information about the food item shared with other users and output the acquired shared information to the information processing unit. Recorded media.
  • the shared information includes information specifying a target intake for a given nutrient, and the advice information includes methods for eating and cooking food to achieve the target intake for the given nutrient.
  • the program of [38a] wherein the predetermined nutritional component is a nutritional component whose deficiency affects maintenance and promotion of health or a nutritional component whose excess intake affects maintenance and promotion of health;
  • [40a] According to any one of [1a] to [39a], obtaining a target contribution amount of the user to the global environment, and outputting the obtained target contribution amount and identification information of the user to the information processing unit.
  • program and a recording medium that records the program.
  • the program and the recording medium recording the program according to [40a], wherein the target amount of contribution to the global environment includes a target amount in Sustainable Development Goals (SDGs).
  • SDGs Sustainable Development Goals
  • the target contribution to the global environment is a reduction in greenhouse gas emissions, a reduction in industrial waste disposal, a reduction in food loss, a reduction in water usage, or a reduction in emissions.
  • the program of [40a] or [41a] and a recording medium recording the program including at least one of [43a]
  • the advice information includes information for realizing the target amount of contribution to the global environment.
  • the information processing unit creates predetermined information from the intake information, the feeling score information, and the user's identification information, and outputs the created predetermined information.
  • [47a] Based on the acquired validation information, one or more of emotional information, biometric information, and behavioral information and/or the information regarding the emotions of the user who followed the advice information or the user who did not follow the advice information.
  • the information processing method according to [1b] wherein attribute information about attributes of the user is acquired, and the acquired attribute information and the identification information of the user are output to the information processing unit.
  • [6b] When the information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information categorizes countries by PDI values of 0 or more and less than 30, 30 or more and less than 60, 60 or more and less than 90, and 90 or more and less than 120, The information processing method according to any one of [3b] to [5b], wherein the information is based on data obtained in countries belonging to the same category. [7b] The information processing method according to any one of [2b] to [6b], wherein time-series data of attribute information about attributes of the user and the identification information of the user are output to the information processing unit.
  • the information processing method described in . [9b] The information processing method according to any one of [1b] to [8b], wherein the ingestion information includes information about foods actually ingested by the user among foods owned by the user.
  • the ingestion information includes information about foods that the user has not actually ingested, among foods held by the user.
  • [11b] The information processing method according to any one of [1b] to [10b], wherein the food is mainly general food.
  • [15b] The information processing method according to any one of [1b] to [14b], wherein the actual score information includes actual score information obtained from behavior information regarding the behavior of the user.
  • the feeling score information includes time series data of the emotion information.
  • the time-series data includes data before and after the user eats food.
  • the feeling score information includes one or more of emotion information, biological information, and behavior information.
  • [30b] The information processing method according to [29b], wherein the time-series data of the environment information and the identification information of the user are output to an information processing unit.
  • [31b] The information processing method according to any one of [1b] to [30b], wherein the advice information includes advice for relieving one or both of anxiety and stress information.
  • [32b] According to any one of [1b] to [31b], acquiring behavior information about the behavior of the user, and outputting the obtained behavior information and the identification information of the user to the information processing unit.
  • the behavior information is based on information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information, and includes behaviors with relatively low actual feeling scores but strongly demanded by preferences and/or lifestyle habits, [1b The information processing method according to any one of ] to [32b].
  • the advice information includes one or both of advice for improving lifestyle habits, and advice for resolving one or both of the user's behavioral change anxiety and stress information, [1b] The information processing method according to any one of [33b].
  • [35b] According to any one of [1b] to [34b], wherein biometric information related to the biometric of the user is obtained, and the obtained biometric information and the identification information of the user are output to the information processing unit.
  • Information processing methods are described by the user's behavioral change anxiety and stress information.
  • Method. [40b] According to any one of [1b] to [39b], wherein the user's target contribution to the global environment is acquired, and the acquired target contribution and identification information of the user are output to the information processing unit. information processing method. [41b] The information processing method according to [40b], wherein the target amount of contribution to the global environment includes a target amount in Sustainable Development Goals (SDGs).
  • SDGs Sustainable Development Goals
  • the target contribution to the global environment is a reduction in greenhouse gas emissions, a reduction in industrial waste disposal, a reduction in food loss, a reduction in water usage, or a reduction in emissions.
  • [46b] After outputting advice information at an arbitrary timing, one or more of emotional information, biometric information, and behavioral information and/or the information relating to the feelings of the user who followed the advice information or the user who did not follow the advice information one or more of the obtained intake information, emotion information, biological information and behavior information, and/or the actual score information and the user's identification information derived from the information to an information processing unit, and obtaining from the information processing unit validity verification information of information relating to the correlation at the time of outputting the advice information, the information processing method according to any one of [1b] to [45b].
  • [2c] The information processing apparatus according to [1c], wherein the acquisition unit acquires attribute information about attributes of the user.
  • [3c] The information processing apparatus according to [1c] or [2c], wherein the user is a user in a country or region with a Power distance index (PDI value) of 80 or less.
  • PKI value Power distance index
  • [4c] The information processing device according to any one of [1c] to [3c], wherein the information about the correlation between the intake information and the actual feeling score information is information about a group having the same attribute as the user.
  • the information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information is information based on data obtained in a country with a PDI value within ⁇ 20 of the country to which the user belongs, [3c] ] or the information processing apparatus according to [4c].
  • [6c] When the information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information categorizes countries by PDI values of 0 or more and less than 30, 30 or more and less than 60, 60 or more and less than 90, and 90 or more and less than 120, The information processing device according to any one of [3c] to [5c], which is information based on data obtained in countries belonging to the same category.
  • [7c] The information processing apparatus according to any one of [2c] to [6c], wherein the acquisition unit acquires time-series data of attribute information about attributes of the user and the identification information of the user.
  • [8c] Any one of [2c] to [7c], wherein the attribute information about the attributes of the user is one or more selected from nationality, residence, address, gender recognized by the user, and occupation.
  • the information processing device according to .
  • [9c] The information processing apparatus according to any one of [1c] to [8c], wherein the ingestion information includes information about foods actually ingested by the user among foods owned by the user.
  • the information processing apparatus according to any one of [1c] to [9c], wherein the ingestion information includes information about foods that the user has not actually ingested, among foods held by the user. .
  • the information processing apparatus according to any one of [1c] to [10c], wherein the food is mainly general food.
  • the information processing device according to any one of [1c] to [11c], wherein the acquisition unit acquires the user's food preferences or preference information about principles.
  • the food items ingested by the user include foods that have a relatively low actual feeling score but are highly demanded by preferences and/or lifestyle habits.
  • the information processing apparatus according to any one of [1c] to [12c].
  • the actual feeling score information includes actual feeling score information obtained from action information related to actions of the user.
  • the time-series data includes data before and after the user eats food.
  • the information processing apparatus according to any one of [1c] to [17c], wherein the actual feeling score information includes one or more of emotion information, biological information, and behavior information.
  • the advice information includes virtual intake information for increasing the actual score per unit time based on information on the correlation between the intake information and the actual actual score information. or the information processing device according to claim 1.
  • the advice information is based on information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information, and includes foods with relatively low actual feeling scores but strong demands from tastes and/or lifestyle habits, The information processing device according to [19c], including virtual intake information for increasing a hit feeling score.
  • the advice information includes virtual intake information for increasing the actual score per unit time without changing the behavioral information based on the information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information.
  • the information processing device according to [19c] or [20c].
  • [22c] The information processing apparatus according to any one of [1c] to [21c], wherein the advice information includes virtual action information for increasing the realization score per unit time.
  • [23c] The information processing apparatus according to any one of [1c] to [22c], wherein the emotional information includes at least one of emotional information per unit time and information specifying emotional undulations.
  • the information processing device according to item 1.
  • [25c] The information processing apparatus according to any one of [19c] to [24c], including two or more unit times in the same season of different years.
  • the acquisition unit acquires the sensor information acquired by the sensor sensing the user based on a learning model obtained by machine learning the relationship between the sensor information and the information specifying the actual feeling score.
  • the information processing apparatus according to any one of [1c] to [25c], which acquires information specifying the actual feeling score output by the learning model.
  • [27c] The information processing apparatus according to any one of [1c] to [26c], wherein the intake information includes information specifying an intake amount and an intake timing of the food ingested by the user.
  • the advice information includes a method of improving the perceived score without changing either one or both of information related to preferences and lifestyle habits. information processing equipment.
  • the information processing apparatus according to [29c] which outputs time-series data of the environment information and the identification information of the user to an information processing unit.
  • [31c] The information processing apparatus according to any one of [1c] to [30c], wherein the advice information includes advice for relieving one or both of anxiety and stress information.
  • the advice information includes advice for relieving one or both of anxiety and stress information.
  • the information processing device according to any one of [1c] to [31c], wherein the acquisition unit acquires behavior information about behavior of the user.
  • the behavior information is based on information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information, and includes behaviors with relatively low actual feeling scores but strongly demanded by preferences and/or lifestyle habits, [1c The information processing apparatus according to any one of [32c] to [32c].
  • the advice information includes one or both of advice for improving lifestyle habits, and advice for resolving one or both of the user's behavioral change anxiety and stress information, [1c] The information processing apparatus according to any one of [33c] to [33c]. [35c] The information processing apparatus according to any one of [1c] to [34c], wherein the acquisition unit acquires biological information related to the user's biological body. [36c] The information processing device according to [35c], which outputs the time-series data of the biometric information and the identification information of the user to an information processing unit. [37c] The information processing device according to any one of [1c] to [36c], which acquires shared information about the food item shared with other users, and outputs the acquired shared information to the information processing unit.
  • the shared information includes information specifying a target intake for a given nutrient, and the advice information includes methods for eating and cooking food to achieve the target intake for the given nutrient.
  • the information processing device including information about [39c]
  • Device [40c]
  • any one of [1c] to [39c] wherein the user's target contribution to the global environment is acquired, and the acquired target contribution and identification information of the user are output to the information processing unit. information processing equipment.
  • the information processing apparatus according to [40c], wherein the target amount of contribution to the global environment includes a target amount in Sustainable Development Goals (SDGs).
  • SDGs Sustainable Development Goals
  • the target contribution to the global environment is a reduction in greenhouse gas emissions, a reduction in industrial waste disposal, a reduction in food loss, a reduction in water usage, or a reduction in emissions.
  • the information processing apparatus of [40c] or [41c] comprising at least one of the quantities.
  • the information processing apparatus according to any one of [40c] to [42c], wherein the advice information includes information for achieving the target amount of contribution to the global environment.
  • the information processing apparatus according to any one of [1c] to [43c], wherein the biological information includes brain waves and stress hormones.
  • the obtaining unit obtains one or more of emotional information, biometric information, and behavioral information regarding the user who followed the advice information or the user who did not follow the advice information, and / Or the information processing device according to [46c], which newly performs information processing using the actual feeling score information derived from the information.
  • the acquisition unit newly acquires advice information including information on the correlation between the intake information and the actual feeling score information.

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Abstract

ユーザが摂取した食品に関する摂取情報と、ユーザの感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報とに基づいて、ユーザに適切なアドバイスを提供することが可能なプログラム等を提供する。コンピュータは、摂取情報と、実感スコア情報とを取得し、取得した摂取情報、感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及びユーザの識別情報を情報処理部へ出力する。そして、コンピュータは、出力した摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を情報処理部から取得し、取得したアドバイス情報を表示部に表示する。

Description

プログラム、情報処理方法及び情報処理装置
　本発明は、プログラム、情報処理方法及び情報処理装置に関する。
　本願は、２０２１年８月４日に日本に出願された特願２０２１－１２８３５６号について優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　インターネットの普及に伴い、インターネットを介して各種の情報が提供されている。インターネットを介して各種の情報を提供する技術に関して、ユーザが行動支援のための情報をより受け入れやすい状況を生成できる技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０２０－１７０２１７号公報
　しかし、特許文献１に開示されたような従来のシステムでは、日常ユーザが食べた食品（食事内容）や行動などが複雑に絡み合ったインプット情報に関して、どのインプット情報がユーザに効果があった、もしくは効果が無かった等という実感に影響を与えた要因であるかを正確に把握することは難しい。さらにそれら要因の与える効果がユーザに刹那的な快楽を与えるものではなく一定以上の期間における中長期的な実感を与える効果であるかは、それら要因の地域ごと、集団ごとの調査によらなければ検証が難しいという問題がある。
　また、食品の健康効果を検証するために従来行われてきた臨床試験においては、禁酒禁煙など被試験者の条件を揃えた非日常の環境において、特定の食品について摂取期間と非摂取期間を設けて効果を検証する必要がある。従来の臨床試験は、対象となる食品を選抜する方法ではなく、そもそもユーザの生活満足度のような長期に亘る実感スコアを高める効果を検証する方法ではなかった。
　本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、一定以上の期間における中長期的な実感を与える食品摂取態様に関する情報をユーザに提供することが可能なプログラム等を提供することにある。
　本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、ユーザが摂取した食品に関する摂取情報を取得させ、前記ユーザの感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得させ、取得させた前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を情報処理部へ出力させ、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得させる。
　本発明の一態様にあっては、一定以上の期間における中長期的な実感を与える食品摂取態様に関する情報をユーザに提供することができる。
情報処理システムの構成例を示す模式図である。 サーバ及びユーザ端末の構成例を示すブロック図である。 サーバに記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。 サーバに記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。 サーバに記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。 ユーザ情報の登録処理手順の一例を示すフローチャートである。 ユーザ情報の登録処理手順の一例を示すフローチャートである。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 アドバイスの提供処理手順の一例を示すフローチャートである。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 学習モデルの構成例を示す模式図である。 実施形態２におけるユーザ情報の登録処理手順の一例を示すフローチャートである。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 目標量ＤＢの構成例を示す模式図である。 実施形態３の登録画面例を示す模式図である。 目標情報の入力画面例を示す模式図である。 実施形態３におけるアドバイスの提供処理手順の一例を示すフローチャートである。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。 ユーザ端末の画面例を示す模式図である。
　以下に、本開示のプログラム、情報処理方法及び情報処理装置について、その実施形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施形態１）
　図１は、本実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施形態の情報処理システム１００は、サーバ１０及び複数のユーザ端末２０等を含み、サーバ１０及びユーザ端末２０はインターネット等のネットワークＮを介して接続されている。サーバ１０は、種々の情報処理及び情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばサーバコンピュータ又はパーソナルコンピュータ等である。サーバ１０は、複数台設けられてもよいし、１台のサーバ装置内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されてもよい。
　ユーザ端末２０は、食品を摂取するユーザの端末であり、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置（コンピュータ）であり、専用の端末によって構成されていてもよい。また本実施形態の情報処理システム１００は、各ユーザが使用するウェアラブルデバイス３０を含み、対応するユーザ端末２０及びウェアラブルデバイス３０は無線通信が可能である。
　ウェアラブルデバイス３０は、体温、血圧、心拍数、脈拍、発汗、脳波、感情ホルモン、ストレスホルモン等のユーザの生体情報、歩数、移動距離、移動時間等の運動情報、睡眠時間等の睡眠情報を計測できるように構成されている。ウェアラブルデバイス３０は、通信相手のユーザ端末２０が予め設定されており、計測した各種の情報を通信相手のユーザ端末２０へ送信する。ウェアラブルデバイス３０は、図１に示すような腕時計型に構成されていてもよく、眼鏡型、指輪型等に構成されていてもよい。なお、本実施形態の情報処理システム１００は、サーバ１０を備えずに、複数のユーザ端末２０をノードとするブロックチェーン（分散型台帳技術又は分散型ネットワーク）によって構成されていてもよい。
　本実施形態の情報処理システム１００では、ユーザ端末２０は、ユーザによって入力されたユーザに関する各種の情報を受け付ける処理、受け付けた情報をサーバ１０へ送信する処理等種々の情報処理を行う。サーバ１０は、ユーザ端末２０から受信したユーザに関する情報を登録する処理、登録した情報に基づくアドバイスをそれぞれのユーザに提供する処理等種々の情報処理を行う。
　図２は、サーバ１０及びユーザ端末２０の構成例を示すブロック図である。サーバ１０は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、入力部１４、表示部１５、読み取り部１６等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の１又は複数のプロセッサを含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐを適宜実行することにより、サーバ１０が行うべき種々の情報処理及び制御処理等を実行する。
　記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等を含む。記憶部１２は、制御部１１が実行する制御プログラム１２Ｐ及び制御プログラム１２Ｐの実行に必要な各種のデータ等を予め記憶している。また記憶部１２は、制御部１１が制御プログラム１２Ｐを実行する際に発生するデータ等を一時的に記憶する。また記憶部１２は、後述する商品情報ＤＢ（データベース）１２ａ、会員情報ＤＢ１２ｂ、アドバイスＤＢ１２ｃ等を記憶する。商品情報ＤＢ１２ａ、会員情報ＤＢ１２ｂ及びアドバイスＤＢ１２ｃは、サーバ１０に接続された他の記憶装置に記憶されてもよく、サーバ１０が通信可能な他の記憶装置に記憶されてもよい。
　通信部１３は、有線通信又は無線通信によってネットワークＮに接続するためのインタフェースであり、ネットワークＮを介して他の装置との間で情報の送受信を行う。入力部１４は、例えばマウス及びキーボード等を含み、サーバ１０を管理する管理者による操作入力を受け付け、操作内容に対応した制御信号を制御部１１へ送出する。表示部１５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等であり、制御部１１からの指示に従って各種の情報を表示する。入力部１４及び表示部１５は一体として構成されたタッチパネルであってもよい。
　読み取り部１６は、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＤ（Secure Digital）カード等を含む可搬型記憶媒体１ａに記憶された情報を読み取る。記憶部１２に記憶される制御プログラム１２Ｐ及び各種のデータは、制御部１１が読み取り部１６を介して可搬型記憶媒体１ａから読み取って記憶部１２に記憶してもよい。また、記憶部１２に記憶される制御プログラム１２Ｐ及び各種のデータは、制御部１１が通信部１３を介して他の装置からダウンロードして記憶部１２に記憶してもよい。
　ユーザ端末２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、入力部２４、表示部２５、読み取り部２６、カメラ２７等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。ユーザ端末２０の各部２１～２６は、サーバ１０の各部１１～１６と同様の構成であるので、構成についての詳細な説明は省略する。なお、ユーザ端末２０の記憶部２２は、制御部２１が実行する制御プログラム２２Ｐに加えて、本開示のプログラムであり、ユーザが摂取した食品に関する情報（以下単に「摂取情報」または「ユーザ摂取情報」と称する場合がある）と、ユーザの感情を特定する情報（以下単に「感情情報」または「ユーザ感情情報」と称する場合がある）、ユーザの生体を特定する情報（以下単に「生体情報」または「ユーザ生体情報」と称する場合がある）およびユーザの行動を特定する情報（以下単に「行動情報」または「ユーザ行動情報」と称する場合がある）のうち１以上の情報及び／又はその情報（ユーザ摂取情報と、ユーザ感情情報、ユーザ生体情報およびユーザ行動情報のうち１以上の情報）から導出される情報（以下単に「実感スコア情報」または「ユーザ実感スコア情報」と称する場合がある）に応じた適切なアドバイスをサーバ１０から取得する処理を行うためのアドバイスアプリケーションプログラム２２ＡＰ（以下ではアドバイスアプリ２２ＡＰという）を記憶する。本発明において説明のために用いられる「ユーザ○○情報」とは、○○情報の由来を表す意味ではなく、「ユーザの特性情報である〇〇情報」といった程度の意味を表し、単なる「〇〇情報」と同義である。
　本実施形態において「ユーザ実感スコア情報」は、「ユーザ感情情報」と、「ユーザ生体情報」と、「ユーザ行動情報」とのうち一定以上の期間における中長期的な感情（実感）との相関性が高い情報から導出されるスコアを表す。本実施形態において「ユーザ実感スコア情報」は、「ユーザ感情情報」と、「ユーザ生体情報」と、「ユーザ行動情報」とのうち一定以上の期間における中長期的な感情との相関性が高い情報をスコア化したデータそのものであってもよく、１以上のそれらデータに相関性に応じた係数を掛けることで導出される総合スコアであってもよい。
　また、ユーザ端末２０の記憶部２２は、「ユーザ実感スコア情報」を取得する際の「ユーザ感情情報」と、「ユーザ生体情報」と、「ユーザ行動情報」との各項目のスコア情報、各項目のスコア情報からユーザ実感スコア情報に変換するポイント、換算係数、チャート（バイオリズムチャート、レーダーチャート、カラーチャート等）を記憶する。
　ユーザ実感スコアの一例は、ユーザ端末２０の入力部２４に入力されたユーザ感情情報、ユーザ生体情報及びユーザ行動情報のうち１以上の情報と、記憶部２２に記憶された感情情報、生体情報および行動情報の其々におけるキーワードとに基づいて、ポジティブポイント、或いはネガティブポイントの数値を選択し、制御プログラム２２Ｐによって、選択した数値を相加平均し、相加平均した結果を合計することによって導出される。ここで、選択した数値にユーザ毎に特定される補正係数を乗じるようにしてもよい。また、取得した「ユーザ感情情報」と、「ユーザ生体情報」と、「ユーザ行動情報」のうちいずれかから、選択した数値に補正係数を乗じて実感スコアを算出する方法であってもよく、当該数値に補正係数をかけて求められる複数の仮スコアを経由して実感スコアを算出するニューラルネットワーク的な算出方法であってもよく、さらに多段階に亘って仮スコアを算出する段階を経由して実感スコアを算出するディープラーニング的な方法であってもよい。また、各項目の数値、ポジティブポイント、ネガティブポイントをレーダーチャートにプロットし、プロットすることによって得られたレーダーチャートの面積値を算出してもよい。
　ユーザ実感スコアの一例は、一定以上の期間における中長期的な感情（実感）スコアを目的変数とした多変量解析によって各説明変数（ユーザ感情情報、ユーザ生体情報、ユーザ行動情報）ごとに算出した相関係数を乗じた値を算出して用いることによって導出される。ここで、必要に応じて相関係数の絶対値が一定以上の相関が強い説明変数のみを用いるようにしてもよい。
　具体的には、お酢を毎日○○日間摂取した時のアンケート調査を実施し、ユーザの属性情報として「年齢」「性別」「職業」「病歴」等、摂取情報として「お酢を朝食（昼食、間食、夕食）に○○ｍＬ摂取した」「朝食（昼食、間食、夕食）に○○を摂取した」等、ユーザ感情情報として「集中力が高まる」「気分が明るいと感じる」「活力を感じる」等、ユーザ生体情報として「毎日○○ｍＬ摂取した時のユーザ感情情報」「体重」「ＢＭＩ」「体脂肪率」「血圧」等、ユーザ行動情報として「ランニングを夜に○○ｋｍ」「ウォーキングを○○分」「ストレッチを早朝に○○分」等の情報を取得し、得られた情報をロジスティック回帰分析する。その結果、例えば摂取開始○○日後のユーザ感情情報「集中力が高まる」「気分が明るいと感じる」に対してユーザ行動情報として「ランニング」との相関関係がネガティブポイントに、摂取開始○○日後のユーザ感情情報として「活力を感じる」に対してユーザ行動情報として「ランニング」との相関関係がポジティブポイントに、等として記憶部に記憶される。一方、摂取開始○○日後のユーザ感情情報「集中力が高まる」に対してユーザ行動情報として「ストレッチ」との相関関係がポジティブポイントに、等として記憶部に記憶される。また、同一のデータから決定木モデルを用いた解析（例えばＸＧＢｏｏｓｔ、ＬｉｇｈｔＧＢＭ、ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ）を行い、ロジスティック回帰分析の結果得られた説明変数と決定木モデル回帰分析とで共に重要度が高い説明変数を用いることで、より精度の高い解析を行うことができる。
　次に、本アンケートを実施した対象以外の本実施形態においてアドバイスを利用するユーザの行動情報として「ランニングを朝に１０ｋｍ」、ユーザの感情情報として「仕事の業務開始時に集中力が上がらない」として取得し、記憶部に出力する。続いて、同記憶部から上記アンケートによる解析結果の情報により感情情報「集中力が高まる」に対し、摂取情報「お酢を毎日○○ｍＬ摂取する」、及びネガティブポイントである行動情報として「ランニング」、ポジティブポイントとして「ストレッチ」を選択し、アドバイスＤＢ１２ｃにおいて「朝の１０ｋｍのランニングを朝に５ｋｍにした後、ストレッチを５分した後、１５０ｍＬのお酢ドリンクを飲むと集中力が高まる実感ポイントが○○上昇します」のアドバイスを選択、或いは生成し、取得し、ユーザ端末に出力し、ユーザ端末に表示することができる。上記のように、本実施形態においてアドバイスを利用するユーザは、これまでの行動情報「ランニング」を無理することなく継続しながら、「お酢を毎日○○ｍＬ摂取する」「ストレッチ」も行うことができ、「集中力が高まる」に効果が得られる。一方、本実施形態であるアドバイスを利用しないユーザは、「ランニング」を継続しても集中力を高めることができない或いは「ランニング」を中断し集中力も高められない。このように、一つ一つの因果関係等は不明ではあるが、ユーザ毎に特定の行動を無理に推奨し継続を促すことなく、複数の感情要素に逆方向に寄与する行動や食生活を、うまく組み合わせて総合的な実感スコアを高めることで、感情情報が高められる予期せぬ効果が得られる。
　また、本アンケートを実施した対象以外のアドバイスを利用するユーザから取得したデータからａｃｃｕｒａｃｙを算出し、当該数値が所定値以下となった場合にはそれまで得られた全データを用いて再度ロジスティック回帰分析を行うことで、回帰分析精度を評価し、常に予測精度の高い分析結果を採用することができる。得に、提案に従ったユーザデータと、提案に従わなかったユーザデータから、ａｃｃｕｒａｃｙを算出し、当該数値が所定値以下となった場合にはそれまで得られた全データを用いて再度ロジスティック回帰分析を行うことで、より統計解析モデル（例えばロジスティック回帰分析モデル）や学習モデル的に均質性の高い恣意的に選ばれたグループにおいてモデルの検証を行うことでき、ランダムにテストサンプルを選定する場合と比べ、より精緻に回帰分析精度を評価することができる。
　すなわち、本実施形態には、任意のタイミングでアドバイス情報を出力した後に、アドバイス情報に従ったユーザ及び／又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得し、取得した前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を情報処理部へ出力し、前記アドバイス情報出力時の相関関係に関する情報の妥当性検証情報を情報処理部から取得するプログラム、情報処理方法または情報処理装置が含まれる。
　また、本実施形態には、取得した妥当性検証情報に基づいて、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を用いて新たに情報処理を行うプログラム、情報処理方法または情報処理装置、さらに新たに摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を情報処理部から取得するプログラム、情報処理方法または情報処理装置が含まれる。
　感情情報に関しては、カラーチャートにより選択できる色、又は色を含むイラスト等を表示部２５に表示させ、ユーザが選択した色を、記憶部２２に記憶された各カラーを数値化したデータ列により数値に変換する。或いは、感情情報に関しては、ユーザ感情情報、ユーザ生体情報及びユーザ行動情報の其々のネガティブポイント、ポジティブポイント、その他数値をｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の３軸座標で表される位置によって得られる数値によって算出するようにしてもよいし、３軸座標で表される位置をベクトルとして表すようにしてもよい。例えば、感情情報に関しては、「基準」、「モデル」、「目標」、「理想」、「予想」、「想定」、「改善」等の効果を表すための座標を設定し、ユーザの現時点の座標と「基準」等の座標との近似率として算出するようにしてもよい。或いは、感情情報に関しては、設定した座標から得られるベクトルを求め、ユーザ―の現時点のベクトルと「基準」等のベクトルとの近似率として算出するようにしてもよい。
　このように取得された複数ユーザにおける摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報及び／又は該情報（感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報）から導出されるユーザ実感スコア情報との相関関係（本実施形態において「ユーザ摂取情報と、ユーザ実感スコア情報との相関関係に関する情報」と称する場合がある）が求められる。すなわち、「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報（「摂取情報と、実感スコア情報との相関関係に関する情報」と記載する場合がある）」とは、本実施形態においてアドバイスを利用する想定ユーザ（単に「ユーザ」と称する場合がある）から取得された摂取情報と、当該ユーザに提供される予定のユーザ実感情報との相関関係に関する情報であればよく、必ずしも当該ユーザから得られたデータに基づく情報である必要はない。
　例えば、当該ユーザを含まない他のユーザ（ユーザ集団）において食品から不溶性食物繊維を所定量摂取した場合に、特定の「（長期的に感情情報に高い値が得られるユーザが多くなることによって）実感スコア情報が高まる」という相関関係に関する情報が得られた場合、摂取情報が類似するユーザ（例えば不溶性食物繊維を摂取するユーザ）又は実感スコア情報の改善が求められるユーザ（例えば長期的に感情情報が低いユーザ）など、当該相関関係から有用性や関連性が推測されるユーザに対して「実感スコア情報が高い集団は、不溶性食物繊維を所定量摂取している」「不溶性食物繊維を所定量摂取することで感情情報が高まる」という相関関係に関する情報や当該情報を含むアドバイスを提供することで、本実施形態の効果が奏される。すなわち、本実施形態において「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報」は、アドバイスを利用する想定ユーザを含んだユーザ集団から得られたデータに基づく相関関係に関する情報であってもよく、想定ユーザを含まないユーザ集団から得られたデータに基づく相関関係に関する情報であってもよい。
　また記憶部２２は、例えば入力部２４を介して入力されたユーザ摂取情報、ユーザ感情情報、ユーザ生体情報、ユーザ行動情報を記憶する構成であってもよい。また、ユーザ端末２０の通信部２３は、ネットワークＮに接続するためのインタフェースに加えて、ウェアラブルデバイス３０と無線通信するためのインタフェースを有する。なお、通信部２３は、ケーブルを介した有線通信によってウェアラブルデバイス３０と通信するように構成されていてもよい。
　カメラ２７は、レンズ及び撮像素子等を有し、レンズを介して入射した光を撮像素子にて光電変換して画像データを取得する。カメラ２７は、制御部２１からの指示に従って撮影を行い、取得した画像データ（撮影画像）を逐次記憶部２２へ送出して記憶部２２に記憶させる。なお、ユーザ端末２０は、カメラ２７が内蔵された構成のほかに、外部カメラの接続が可能なカメラ接続部を備える構成でもよく、外部カメラとの間で無線通信を行うカメラ通信部を備える構成でもよい。この場合、カメラ接続部又はカメラ通信部は、外部カメラにて取得された画像データの入力を受け付け、入力された画像データを逐次記憶部２２へ送出して記憶させる。
　図３～図５は、サーバ１０に記憶されるＤＢ１２ａ～１２ｃの構成例を示す模式図である。図３は商品情報ＤＢ１２ａを、図４は会員情報ＤＢ１２ｂを、図５はアドバイスＤＢ１２ｃをそれぞれ示す。
　商品情報ＤＢ１２ａは、商品に関する情報を記憶する。図３に示す商品情報ＤＢ１２ａは、商品ＩＤ列、種別列、商品名列、原材料列、アレルギー情報列、栄養成分列、価格列、在庫状況列等を含み、商品ＩＤに対応付けて商品に関する情報を記憶する。商品ＩＤ列は、販売対象の食品のそれぞれに割り当てられた識別情報（商品ＩＤ）を記憶する。種別列は、商品を食品の形態、原材料、製造方法等によって区分した種別を記憶し、例えば野菜スティック、野菜ペースト、ヌードル、果物スティック、果物ペースト等を記憶する。商品名列は商品に付けられた名称を記憶し、原材料列は商品に含まれる食材の名称を記憶し、アレルギー情報列は商品に含まれるアレルギー食材（アレルギーを引き起こす可能性のある食材）の名称を記憶する。栄養成分列は商品を摂取することによって得られるエネルギー及び栄養成分の成分名及び摂取量を対応付けて記憶する。
　なお、エネルギー及び栄養成分の摂取量は、例えばスティック状の食品については１本での摂取量を用い、ペースト状の食品については１００ｇでの摂取量を用いる等、所定量の商品に対する摂取量を用いればよい。価格列は商品の価格を記憶し、在庫状況列は商品の在庫数等を記憶する。
　商品情報ＤＢ１２ａに記憶される商品ＩＤは、新たな販売対象の商品の情報が登録される際に、制御部１１によって発行されて記憶される。商品情報ＤＢ１２ａに記憶される種別、商品名、原材料、アレルギー情報、栄養成分及び価格の各情報は、制御部１１が例えば通信部１３又は入力部１４を介して新たな販売対象の商品の各情報を取得した場合に、制御部１１によって記憶される。
　商品情報ＤＢ１２ａに記憶される在庫状況は、例えば制御部１１が通信部１３又は入力部１４を介して商品の製造数を受け付けた場合に、制御部１１によって製造数が加算され、例えば制御部１１が通信部１３又は入力部１４を介して商品の販売数を受け付けた場合に、制御部１１によって販売数が減算される。商品情報ＤＢ１２ａの記憶内容は図３に示す例に限定されず、販売対象の食品に関する各種の情報を記憶することができる。例えば、食品の保存方法、賞味期限、製造会社及び製造工程に関する情報等を商品情報ＤＢ１２ａに記憶してもよい。
　会員情報ＤＢ１２ｂは、サーバ１０から各種のアドバイスを受けるために会員登録したユーザに関する情報を記憶する。図４に示す会員情報ＤＢ１２ｂは、会員ＩＤ列、パスワード列、氏名列、メールアドレス列、住所列、年齢列、性別列、出身地列、思想信条列、ベジタリアン度列、嗜好情報列、思考傾向列、生体情報列、運動情報列、睡眠情報列、購入履歴列、摂取履歴列、感情履歴列、生体履歴列、行動履歴列等を含み、会員ＩＤに対応付けて、会員であるユーザの情報を記憶する。
　会員ＩＤ列は、会員登録したユーザのそれぞれに割り当てられた識別情報（会員ＩＤ）を記憶し、パスワード列は、会員登録する際に又は会員登録した後にユーザが設定したパスワードを記憶する。氏名列、メールアドレス列、住所列、年齢列、性別列、出身地列及び思想信条列はそれぞれ、会員登録する際に又は会員登録した後にユーザが入力（指定）した属性情報である氏名、メールアドレス、住所、年齢、性別、出身地（生まれた国、地域又は母国）、思想信条（例えば宗教）を記憶する。
　なお、年齢の代わりに生年月日が記憶されてもよく、性別としてユーザが認識する性別が記憶されてもよく、出身地は生まれた国（又は地域又は母国又はそのＰＤＩ（Ｐｏｗｅｒ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｉｎｄｅｘ）値）、育った国（又は地域又は国籍又はそのＰＤＩ値）等を用いることができ、思想信条は例えば信仰している宗教等を用いることができる。
　ベジタリアン度列、嗜好情報列、思考傾向列、感情履歴列、生体情報列、運動情報列、睡眠情報列はそれぞれ、会員登録する際に又は会員登録した後にユーザが指定したベジタリアン度、嗜好情報、思考傾向、感情情報、生体情報、行動情報（運動情報、睡眠情報）を記憶する。ベジタリアン度はユーザのベジタリアンの程度を示す情報であり、例えば動物性の食品を食べない完全菜食主義者を示すビーガン、乳製品は食べるラクトベジタリアン、卵は食べるオボベジタリアン等がある。嗜好情報は食品及び食材等に関するユーザの好み（好き嫌い）の傾向を示す情報であり、例えばグルテンを摂らないタイプ（グルテンフリー）、動物性食品を摂らないタイプ（植物性食品のみ）、添加物を摂らないタイプ等がある。思考傾向はユーザの日常生活又は生活習慣における考え方の傾向を示す情報であり、例えば残飯等のゴミの削減を意識しているタイプ（エコ意識が高い）、高価であっても品質の良いものを購入したいタイプ、価格を優先するタイプ等がある。
　感情情報は、ユーザが商品を食べたときの感情を特定する情報を含む。感情を特定する情報の一例は、ユーザ感想（文章による自由回答や、感情をチェックボックス、ラジオボタン、アイコン等で選択する方式も含む）、ユーザ表情などの直接的に感情が推定できる情報であってもよいし、文章、発言、声色など間接的に感情が推定できる情報であってもよい。
　また、感情情報の具体的な種別は、喜怒哀楽の他、「満足」、「不安」、「幸福」、「達成感」等の顕在的な感情、「食欲」、「商品購入欲」等の要求、「痩せたい」、「若返りたい」、「人にすすめたい」等の潜在的な意識が挙げられる。さらに、感情履歴列としてそれら感情情報を経時的に記録して中長期的な感情情報を算出しても良い。
　生体情報はユーザの身体の状態に関する各種の情報を含み、例えば身長、体重、体脂肪率、体温、血圧、心拍数、脈拍、発汗、脳波、感情ホルモン、ストレスホルモン等を含んでもよく、また身体の状態に関する情報（単に「身体の情報」と称する場合がある）として服用中の薬の種類及び量、既往歴（病歴）、喫煙及び飲酒の頻度及び量、医療機関等で行った血液検査及び尿検査を含む各種の検査の検査結果、健康診断又は人間ドック等で得られた各種の検査の検査結果等、寿命（特に健康寿命）、歯の数、関節痛、病歴、人間ドックの結果、入院歴、寝たきり期間、自立歩行の可否、日常行動（食事、更衣、排泄、入浴など）を介助なしで行えるかなどを始めとするユーザ生体に関する情報を含んでもよい。
　さらに、生体情報のうち、感情情報との関係で経時的に測定した各情報をポジティブとネガティブとに分類し、それぞれを時間別項目別に重みづけをし、総合的に一定以上の期間における中長期的な感情情報との相関性が高いものを、ユーザ無意識下の表出現象から潜在的に感情が推定できる情報としてユーザ実感スコア情報を導出する際に用いるようにしてもよい。例えば、一定以上の期間における中長期的な感情（実感）との相関性が高い脳波、感情ホルモン、ストレスホルモン、身体に関する情報などを用いることが好ましい。
　運動情報はユーザが行った運動に関する情報であり、例えば運動の種類（内容）と運動時間とを含む。睡眠情報はユーザの睡眠に関する情報であり、例えば睡眠時間、就寝時刻（睡眠開始時刻）、起床時刻（睡眠終了時刻）、睡眠中の脈拍の情報等を含む。
　行動情報は、運動量や頻度及び睡眠時間や質などの情報に加え、ユーザの日常生活における各種行動として例えば喫煙量や頻度、晩酌の量や頻度、婚姻の有無、夫婦げんかの頻度や激しさ、自慰や性交渉の頻度、高齢者であれば更年期症状や認知症の有無、女性であれば生理や排卵の時期や頻度、妊娠の有無や妊娠月数、閉経の有無を始めとするユーザ行動に関する情報を含んでもよい。さらに、行動情報のうち、感情情報との関係で経時的に測定した各情報をポジティブとネガティブに分類し、それぞれを時間別項目別に重みづけをし、総合的に一定以上の期間における中長期的な感情情報との相関性が高いものをユーザ無意識下の表出現象から潜在的に感情が推定できる情報としてユーザ実感スコア情報を導出する際に用いるようにしてもよい。例えば、一定以上の期間における中長期的な感情（実感）との相関性が高い運動量や頻度、睡眠時間や質、（負の相関性が高い）喫煙量や頻度、晩酌の量や頻度などを用いることが好ましい。
　購入履歴列は、ユーザが購入した商品の情報と購入日とが対応付けてある購入情報を記憶する。摂取履歴列は、ユーザが購入した商品のうちで食べた商品の情報と食べた日時（摂取日時）とが対応付けてある摂取情報を記憶する。
　生体履歴列は、ユーザが商品を食べたときの生体を特定する情報を記憶する。行動履歴列は、ユーザが商品を食べたときの行動を特定する情報を記憶する。
　なお、摂取情報は、ユーザが食べた商品の情報の代わりに、ユーザが商品を食べたことによって摂取されたエネルギー及び栄養成分の情報を含んでもよい。例えば商品情報ＤＢ１２ａに記憶される栄養成分情報の他、商品を販売する企業が提供するＷＥＢサイト等から得られる情報、「日本食品標準成分表２０１５年版（七訂）」に基づく情報、または「日本人食事摂取基準（２０１５年版）」に基づく情報が挙げられる。
　会員情報ＤＢ１２ｂに記憶される会員ＩＤは、新たに会員登録するユーザの情報が登録される際に、制御部１１によって発行されて記憶される。会員情報ＤＢ１２ｂに記憶される他の情報は、制御部１１が例えば通信部１３又は入力部１４を介してユーザの各情報を取得した場合に、制御部１１によって記憶され、通信部１３又は入力部１４を介して変更指示を取得した場合に、制御部１１によって変更される。なお、会員情報ＤＢ１２ｂに記憶される属性情報、生体情報、運動情報、睡眠情報、購入履歴、摂取履歴、感情履歴（感情情報）、生体履歴、行動履歴、ユーザ実感スコア情報のそれぞれは、制御部１１が通信部１３を介してユーザ端末２０から各情報を取得する都度、制御部１１によって会員情報ＤＢ１２ｂに蓄積される（追加して記憶される）。
　会員情報ＤＢ１２ｂの記憶内容は図４に示す例に限定されず、会員登録したユーザに関する各種の情報をユーザ毎に記憶するようにしてもよい。例えばユーザの家族構成、ユーザの居所（その国名、又はＰＤＩ値）、ユーザの職業、ユーザがアレルギー反応を起こす食品又は食材の情報、趣味、日常生活における目標等を会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してもよい。また、生体情報、運動情報、睡眠情報、摂取履歴、感情履歴（感情情報）、生体履歴、行動履歴、ユーザ実感スコア情報等は、会員情報ＤＢ１２ｂに記憶されるほかに、記憶部１２の所定領域又は他の記憶装置に記憶されてもよい。
　また、ユーザ実感スコア情報（あるいは導出のために用いるユーザ感情情報、ユーザ生体情報及びユーザ行動情報）は会員情報として情報処理されたデータを登録してもよいし、導出のために用いるユーザ感情情報、ユーザ生体情報及びユーザ行動情報を含むデータを登録し、都度算出してもよい。この場合、生体情報列、運動情報列、睡眠情報列、摂取履歴列、感情履歴列、生体履歴列、行動履歴列のそれぞれは、各情報を読み出すための情報（例えばデータの記憶場所を示すファイル名）を記憶する。会員情報ＤＢ１２ｂは１つのＤＢである構成に限定されず、複数のＤＢに分割して各情報を記憶する構成であってもよい。
　アドバイスＤＢ１２ｃは、ユーザ（ユーザ端末２０）に提供するアドバイスに関する情報を記憶する。図５に示すアドバイスＤＢ１２ｃは、アドバイスＩＤ列、提供条件列、アドバイス内容列等を含み、アドバイスＩＤに対応付けてアドバイスの提供条件及びアドバイス内容を記憶する。アドバイスＩＤ列は、アドバイスのそれぞれに割り当てられた識別情報（アドバイスＩＤ）を記憶する。提供条件列は、アドバイスを提供すべき提供条件を記憶し、例えば摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報に関する条件、栄養成分に関する条件、感情に関する条件、生体に関する条件、行動に関する条件、アドバイスを提供するタイミング（季節、時間帯等）に関する条件等を記憶する。これにより、ユーザの食生活及びユーザの実感に応じて、またアドバイスの提供タイミングに応じて、異なるアドバイス内容をアドバイスＤＢ１２ｃに登録することができる。また、アドバイスＤＢ１２ｃに保管される摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報は、専門家の知見に基づく相関関係に関する情報であっても良く、アドバイスを利用する想定ユーザの現在又は過去のデータに基づく学習モデルによって得られた相関関係に関する情報であっても良く、さらに当該想定ユーザを任意で含むユーザ集団から得られた現在又は過去のデータに基づく学習モデルによって得られた相関関係に関する情報であっても良く、これらを組み合わせたモデルによって得られた相関関係に関する情報であっても良い。特に、過去の当該想定ユーザを含まないユーザ集団（特にユーザと同属性の集団であることが好ましい）から得られたデータに基づく学習モデルによって得られた「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報」を用いてアドバイス情報を生成することで、あらかじめ相関関係に関する分析を済ませたデータを用いてユーザへのアドバイスが速やかに行えるため好ましい。また、当該想定ユーザを含むユーザ集団から得られた現在又は過去のデータに基づく学習モデルによって得られた「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報」を用いてアドバイス情報を生成することで、自己成就効果が高く奏されるアドバイスとなるため好ましい。
　例えば、任意の摂取情報（例えば食品である「食酢」の摂取）と前記実感スコア情報（例えばある集団で「体の動きが良い」との感情情報が多く集まり実感スコアが高い）との相関関係に基づいて、摂取情報側で関連性が高いと判断されるユーザ（例えば「食酢の摂取量が少ない／多い」、「食酢が使用可能な料理であるラーメンを好む」、「食酢と関連性が高い料理である酢豚の摂食経験がある」）に対して摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス（「食酢を摂取すると体の動きが良くなると言われています」、「ラーメンに入れる食酢は体の動きが良くなると言われています」、「酢豚に含まれる食酢は体の動きが良くなると言われています」）を出力することができ、実感スコア情報側で関連性が高いと判断されるユーザ（例えば「最近体の動きが悪い」）に対して摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス（「食酢を摂取すると体の動きが良くなると言われています」）を出力することができる。
　さらに、提供条件の判断時に会員情報や属性情報などを使用することで、より効果の高いアドバイスを行うことができる。例えば、ＰＤＩ値が比較的低い国におけるユーザは口コミの情報を重視するため、これらユーザに対して「〇〇の国において、食酢を摂取すると体の動きが良くなると言われています」といった摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイスを出力することで、本発明の自己成就効果をより強く奏させることができる。また、ＰＤＩ値が比較的高い国におけるユーザは専門家による情報を重視するため、これらユーザに対して「専門家は、食酢を摂取すると体の動きが良くなると言っています」といった専門家による摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイスを出力することで、本発明の自己成就効果をより強く奏させることができる。
　本実施形態における、「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報」とは、「実感スコア」との間で、正または負の相関関係を有するユーザ摂取情報を特定し、特定したユーザ摂取情報と「実感スコア」との間の相関関係に関する情報そのものまたは当該相関関係を用いたアドバイス情報を表す。すなわち、一定以上の期間における中長期的な感情（実感）に正または負の相関がある摂取情報（食品の種類、量、摂取タイミング、季節、食べ合わせ、調理方法、含有成分などの摂取態様）を特定し、特定した摂取情報と「実感スコア」との間の相関関係に関する情報そのものまたは当該相関関係を用いたアドバイス情報を提供することによって、ユーザに刹那的な快楽を与えるものではなく一定以上の期間における中長期的な実感を与える食品摂取態様に関する情報をユーザに提供することができる。
　ここで、「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報」は、専門家の知見に基づく相関関係に関する情報であっても良く、アドバイスを利用する想定ユーザを含んだユーザ集団から得られたデータに基づく相関関係に関する情報であってもよく、想定ユーザを含まないユーザ集団から得られたデータに基づく相関関係に関する情報であってもよい。すなわち、任意で当該ユーザを含むユーザ集団において高い（又は低い）実感スコア情報が呈される場合、その実感スコア情報の要因となる１以上の摂取情報（食品の種類、量、摂取タイミング、季節、食べ合わせ、調理方法、含有成分などの摂取態様）を特定し、当該摂取情報が類似するユーザ又は当該実感スコア情報の改善が求められるユーザなど、当該相関関係から有用性や関連性が推測されるユーザに対して、相関関係に関する情報を提供することで本実施形態の効果を得ることができる。
　この情報と共に食品を摂取したユーザは、単に食品を摂取する場合よりも、ユーザ実感スコアが高まる効果が期待できる。ユーザにとって「ある地域で実感スコアが高い」、「ある集団で実感スコアが高い」という情報自体に価値があり、同じ食品を同じ摂取態様で摂取する場合であっても、いわゆるプラセボ効果や「健康に良い行動をとっている」とのユーザ自覚によって自己成就的に実感スコアが高まる効果が奏されるためである。
　すなわち本実施形態は、特定の地域、手段でユーザ実感スコアが高まる食品摂取情報を特定し、単にその食品を提供するのみならず実感スコアとの相関があるという情報と合わせて提供することで、食品自体の効能を提供情報によって高めることができ、ユーザのクオリティオブライフを高めるような食品摂取を実現するといった活用が期待される。ここで、従来の臨床試験のように短期間で対比試験的に効果検証する試験系においては、生体に影響を与える食品（または食品中の有効成分）については検証できても、ユーザ実感につながる食品摂取態様を特定することはできておらず、ましてや食品のユーザ実感を相乗的に高めるような情報提供については全く行われていなかった。
　また、「ある地域で実感スコアが高い」、「ある集団で実感スコアが高い」という情報が自分と同属性の集団における情報であることで食品の価値を高め、実感スコアを高める効果が期待できる。例えば、情報を受け取るユーザの所属する国に対して、後述するＰＤＩ値が比較的近い又は同じ国で得られたデータに基づく情報であることが好ましく、より具体的にはＰＤＩ値がプラスマイナス２０以内の国で得られたデータに基づく情報であることが好ましい。これら同属性の集団における情報はいわゆるプラセボ効果や「健康に良い行動をとっている」とのユーザ自覚を引き起こしやすく、本発明における自己成就的に実感スコアが高まる効果がより奏されるためである。特に口コミ情報を高く評価する傾向があるＰＤＩ値が比較的低い国に、これら同属性の集団における情報を提供することが好ましい。
　また、後述するＰＤＩ値が比較的低い国（０以上３０未満）、中程度の国（３０以上６０未満）、比較的高い国（６０以上９０未満）、高い国（９０以上１２０未満）で国をカテゴリ分けした場合において、ユーザ実感スコアが高まる食品摂取情報が、情報を受け取るユーザの所属する国と同一カテゴリに属する国で得られた情報であることが好ましく、特に同一の国で得られた情報であることが好ましい。これら同属性の集団における情報は、いわゆるプラセボ効果や「健康に良い行動をとっている」とのユーザ自覚を引き起こしやすく、本発明における自己成就的に実感スコアが高まる効果がより奏されるため、より高い効果を得ることができる。
　また、食品摂取情報が、ＰＤＩ値が比較的低い国（０以上３０未満）または中程度の国（３０以上６０未満）で得られた情報であることが好ましいが、データの得られやすさの観点からは、ユーザ実感スコアが高まる食品摂取情報が、ＰＤＩ値が中程度の国（３０以上６０未満）で得られた情報であることが好ましい。さらにこれら情報をＰＤＩ値が比較的低い国（０以上３０未満）または中程度の国（３０以上６０未満）におけるユーザに提供することで、いわゆるプラセボ効果や「健康に良い行動をとっている」とのユーザ自覚によって自己成就的に実感スコアが高まる効果がより強く奏されるため好ましい。
　さらに驚くべきことに、摂食情報の対象となる食品が有効成分を高めたような高機能食品である場合に比べ、摂食情報の対象となる食品が一般食品やその調理メニューである場合に上記の実感スコアをより高める効果がある。その原理は定かではないが、当該情報に接したユーザがその作用機序が理解しにくい一般食品やその調理メニューに対して、「ある地域で実感スコアが高い」、「ある集団で実感スコアが高い」という情報の価値を高く評価し、自己成就的な効果が強く発現されるためと考えられる。
　さらに、本実施形態のユーザは、権力格差が低い国家におけるユーザであることが好ましい。本実施形態における「権力格差」とは、国家において国民が権力の不平等を受け入れている程度であり、国民が権力の不平等を受け入れる度合いが大きいほどその割合が高くなる。そして、権力格差が高い国におけるユーザは企業の専門家に対する信頼を重視する傾向が高い一方、権力格差が低い国におけるユーザ（日本、アメリカ、イギリス、ドイツなど）は他のユーザとの親近感を重視する傾向が高いため、自らと同属性のユーザに由来する「ある地域で実感スコアが高い」、「ある集団で実感スコアが高い」という情報の価値を高く評価し、自己成就的な効果が強く発現されるためと考えられる。
　本実施形態における「権力格差が低い国」とは、ヘールト・ホフステッドが様々な国の文化（国民性）を定量的に測定し、その国の文化と国民性を数値で表した「ホフステッド指数」におけるＰｏｗｅｒ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｉｎｄｅｘ　（単にＰＤＩ又はＰＤＩ値と称する場合がある）の数値が一定以下であると規定することができる（例えば、https://geerthofstede.com/research-and-vsm/dimension-data-matrix/またはhttps://web.archive.org/web/20180222070021/http://geerthofstede.com/research-and-vsm/dimension-data-matrix/における「6-dimensions-for-website-2015-08-16.xls」のデータを参照）。具体的には、「権力格差が低い国」におけるＰＤＩ値が８０以下、更には７５以下、特に７０以下、又は６５以下であることが好ましい。また、ＰＤＩ値が、データが得られた全ての国における相加平均値（上記ファイルでは７８か国平均値が５９）以下であることによって定義してもよい。その下限は特に制限されないが、０以上である。具体的には権力格差が低い国として、日本（５４）、アメリカ（４０）、ドイツ、イギリス（３５）、フィンランド（３３）、ノルウェー、スウェーデン（３１）、スイス（ドイツ語圏）（２６）、ニュージーランド（２２）、オーストリア（１１）などが挙げられる。
　一方、権力格差が高い国におけるユーザに対しては、専門家のコメントと合わせて情報をフィードバックすることで、本実施形態の効果が高まるため好ましい。本実施形態における「権力格差が高い国」とは、前述の「権力格差が低い国」以外の国をあわわし、具体的には権力格差の高い国として、マレーシア、スロバキア（１０４）、グアテマラ、パナマ（９５）、フィリピン（９４）、ロシア（９３）などが挙げられる。
　アドバイス内容列は、食事等の生活習慣に関してユーザに提案すべきアドバイスメッセージ、食品を食べることによる地球環境に対する貢献に関してユーザに通知すべきメッセージ、単位時間当たりのユーザ実感スコアを増大させるための摂取情報である仮想ユーザ摂取情報を含むメッセージ、ユーザ実感スコアは相対的に低いがユーザ嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含みつつ、単位時間当たりのユーザ実感スコアを増大させるための摂取情報である仮想ユーザ摂取情報を含むメッセージ、行動情報の変更を伴わずに単位時間当たりのユーザ実感スコアを増大させるための摂取情報である仮想ユーザ摂取情報を含むメッセージ、単位時間当たりのユーザ実感スコアを増大させるための行動情報である仮想ユーザ行動情報を含むメッセージ等を記憶する。
　食事に関するアドバイスとしては、例えば食物繊維及びタンパク質等の各種栄養成分の摂取量と、摂取したことによる効果、ある効果を得るためにメニューを提案するアドバイスが含まれる。運動に関するアドバイスとしては、運動の種類及び運動時間を提案するアドバイス、ユーザが運動したくなるようなメッセージ等が含まれる。
　また、地球環境に対する貢献に関するメッセージとしては、食品の摂取量（食べた量）に応じて保護できる地球環境に関するメッセージが含まれ、例えば食品の摂取量に応じて削減できるＣＯ2の排出量の削減量を通知するメッセージが含まれる。なお、アドバイスメッセージは、医師、看護師、薬剤師、栄養士、スポーツトレーナ、研究者等の専門家による、食事、運動等を含む生活習慣に関する各種のアドバイスを含む。アドバイスＤＢ１２ｃに記憶されるアドバイスＩＤは、新たなアドバイスが登録される際に制御部１１によって発行されて記憶される。アドバイスＤＢ１２ｃに記憶される他の情報は、制御部１１が例えば通信部１３又は入力部１４を介して新たなアドバイスに関する各情報を取得した場合に、制御部１１によって記憶される。アドバイスＤＢ１２ｃの記憶内容は図５に示す例に限定されず、様々な内容のアドバイスメッセージが記憶されていてもよく、また、アドバイスに関する各種の情報を記憶することができる。
　以下に、本実施形態の情報処理システム１００において、ユーザがユーザ端末２０を用いてユーザに関する情報（ユーザ情報）をサーバ１０に登録する際に各装置が行う処理について説明する。図６及び図７はユーザ情報の登録処理手順の一例を示すフローチャート、図８Ａ～図１０Ｂはユーザ端末２０の画面例を示す模式図である。図６及び図７では左側にユーザ端末２０が行う処理を、右側にサーバ１０が行う処理をそれぞれ示す。以下の処理は、ユーザ端末２０の記憶部２２に記憶してある制御プログラム２２Ｐ及びアドバイスアプリ２２ＡＰに従って制御部２１によって実行され、サーバ１０の記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐに従って制御部１１によって実行される。以下の処理の一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。以下の処理において、ユーザは、サーバ１０からアドバイスを取得するために予め会員登録しているユーザであり、自身の会員ＩＤ及びパスワードを用いてサーバ１０に対してログイン処理を行っているものとする。なお、サーバ１０の制御部１１（登録部）は、ユーザが会員登録する場合に、ユーザ端末２０からユーザの氏名、パスワード、メールアドレス、住所等の会員登録に必要な個人情報を取得し、取得した各情報を会員情報ＤＢ１２ｂに登録する。その際、制御部１１は、会員ＩＤを発行し、会員ＩＤに対応付けて各情報を記憶する。
　本実施形態の情報処理システム１００において、ユーザは、自身に関する情報（ユーザ情報）を登録又は変更したい場合、ユーザ端末２０を用いてユーザ情報を入力してサーバ１０へ送信し、サーバ１０に登録させる。なお、ユーザは、アドバイスアプリ２２ＡＰをユーザ端末２０に起動させることによってユーザ情報の入力画面（登録画面）をユーザ端末２０に表示させ、入力画面を介してユーザ情報を入力する。またユーザ端末２０が、ネットワークＮ経由でウェブサイトを閲覧するためのウェブブラウザを記憶部２２に記憶している場合、ユーザは、ブラウザをユーザ端末２０に起動させることによってサーバ１０にアクセスし、サーバ１０からユーザ情報の入力画面（登録画面）を取得してもよい。
　ユーザ端末２０の制御部２１は、入力部２４を介してユーザからアドバイスアプリ２２ＡＰの起動指示を受け付けた場合、アドバイスアプリ２２ＡＰを起動させる。その後、制御部２１は、入力部２４を介してユーザ情報の登録又は変更の指示を受け付けた場合、図８Ａに示すような登録画面を表示部２５に表示する（Ｓ１１）。図８Ａは、ユーザ情報を入力するための入力画面（登録画面）の最初の画面例を示しており、図８Ａに示す画面は、入力（登録）するユーザ情報の種類の選択を受け付ける選択画面である。図８Ａに示す画面は、入力（登録）するユーザ情報として、ユーザのプロフィール、身体の情報、運動・睡眠の情報、食事の情報、実感の情報のいずれかを選択できるように構成されている。図８Ａに示す画面において、プロフィール、身体の情報、運動・睡眠の情報、食事の情報のいずれかが入力部２４を介して選択された場合、制御部２１は、選択されたユーザ情報の入力指示を受け付ける。
　まず制御部２１は、図８Ａに示す画面において、プロフィール、身体の情報、運動・睡眠の情報のいずれかのユーザ情報に対する入力指示を受け付けたか否かを判断する（Ｓ１２）。いずれかのユーザ情報に対する入力指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、制御部２１は、選択されたユーザ情報の入力画面を表示部２５に表示する（Ｓ１３）。なお、図８Ａに示す画面においてプロフィールが選択された場合、制御部２１は、図８Ｂに示すようなプロフィールの入力画面を表示する。図８Ｂに示す入力画面は、ユーザの年齢及び性別を含む属性情報、ユーザの出身地、思想信条、ベジタリアン度、食事（食品及び食材）に対する好み（嗜好）、主義及び考え方（思考）等を含むプロフィール情報を入力するための入力欄をそれぞれ有する。
　年齢の入力欄には所定の年齢又は所定の年齢層から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の年齢又は年齢層の入力が可能である。性別の入力欄には男性又は女性を選択できるラジオボタンが設けられており、ラジオボタンを用いて性別の入力が可能である。
　出身地の入力欄には所定の出身地（国又は地域）から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の出身地の入力が可能である。思想信条の入力欄には所定の思想信条（例えば宗教）から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の思想信条の入力が可能である。
　ベジタリアン度の入力欄にはベジタリアン度を示す所定の情報（ビーガン、ラクトベジタリアン等）から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意のベジタリアン度の入力が可能である。食事に対する好み及び考え方の入力欄には入力部２４を介して任意のコメントの入力が可能である。なお、制御部２１は、例えばユーザがユーザ端末２０を用いてネットワークＮ経由で閲覧したウェブサイト（例えば料理のレシピサイト）の閲覧履歴から、ユーザの食事に対する好み及び考え方を抽出する処理を行ってもよい。この場合、食事に対する好み及び考え方の入力欄には、制御部２１が閲覧履歴から抽出した情報が入力される。プロフィールの入力画面は、図８Ｂに示す構成に限定されず、各入力欄は、任意の情報が入力部２４を介して入力できるように構成されていてもよく、所定の選択肢から任意の１つを選択できるようにプルダウンメニューが設けられていてもよい。
　また図８Ａに示す画面において身体の情報が選択された場合、制御部２１は、図９Ａに示すような身体の情報の入力画面を表示する。図９Ａに示す入力画面は、ユーザの身長、体重、血圧（最高血圧、最低血圧）、心拍数、体脂肪率、脈拍、体温、排便数、血糖値、発汗、脳波、感情ホルモン、ストレスホルモン等を含む生体情報（身体の状態に関する情報）を入力するための入力欄をそれぞれ有する。それぞれの生体情報の入力欄には入力部２４を介して任意の数値の入力が可能であるが、各入力欄に所定の選択肢から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられていてもよい。また、ユーザ端末２０はウェアラブルデバイス３０で計測可能な生体情報の計測値をウェアラブルデバイス３０から取得することができ、図９Ａに示す入力画面において、生体情報の各入力欄にはウェアラブルデバイス３０から取得された生体情報の計測データが入力される。
　具体的には、ウェアラブルデバイス３０で計測可能な体温、血圧、心拍数、脈拍、口腔内センサ値等の計測値が各入力欄に入力されて表示される。なお、ユーザ端末２０は、ウェアラブルデバイス３０以外の計測器による計測値を取得するように構成されていてもよく、この場合、計測器から取得した計測値がそれぞれ対応する入力欄に表示される。なお、計測器としては、身長を計測する身長計、体重、内臓脂肪及び体脂肪率を計測する体重計、脈拍を計測する脈拍計、血糖値を計測する血糖計測器、肌センサ等を用いることができる。
　身体の情報の入力画面は、図９Ａに示す構成に限定されず、服用中の薬の種類及び量、既往歴（病歴）、喫煙及び飲酒の頻度及び量、医療機関等で行った血液検査及び尿検査を含む各種の検査の検査結果、健康診断又は人間ドック等で得られた各種の検査の検査結果等の入力欄を有していてもよい。なお、検査結果のデータは、検査結果が記載された用紙をカメラ２７で撮影することによって取得するように構成されていてもよい。
　この場合、ユーザ端末２０は、検査結果が記載された用紙をカメラ２７で撮影し、得られた撮影画像からＯＣＲ（Optical Character Recognition）にてテキストデータを生成することによって検査結果を読み取る。そしてユーザ端末２０は、読み取った検査結果から各種のデータを抽出することにより、ユーザの生体情報を取得することができる。なお、検査結果の用紙を撮影した撮影画像からＯＣＲにてテキストデータを生成する処理は、ユーザ端末２０以外の装置（例えばサーバ１０）が行う構成でもよい。
　更に図８Ａに示す画面において運動・睡眠の情報が選択された場合、制御部２１は、図９Ｂに示すような運動・睡眠の情報の入力画面を表示する。図９Ｂに示す入力画面は、運動の種類と、運動量又は運動時間とを含む運動内容（運動情報）を入力するための入力欄と、睡眠時間、就寝時刻及び起床時刻を含む睡眠情報を入力するための入力欄とを有する。運動の種類の入力欄には所定の種類から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の運動の種類の入力が可能である。
　運動量又は運動時間の入力欄には入力部２４を介して任意の数値の入力が可能である。また、ユーザ端末２０はウェアラブルデバイス３０で計測可能な運動情報に関する計測値をウェアラブルデバイス３０から取得することができ、図９Ｂに示す入力画面において、ウェアラブルデバイス３０から取得した運動情報に関する計測値が各入力欄に入力される。
　また、図９Ｂに示す画面は、運動情報の入力欄を追加するための追加ボタンが設けられており、追加ボタンが操作された場合、新たな運動内容の入力欄が表示される。睡眠情報の各入力欄には入力部２４を介して任意の数値の入力が可能であるが、所定の数値から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられていてもよい。また、睡眠情報の各入力欄にも、ユーザ端末２０がウェアラブルデバイス３０から取得した睡眠情報に関する計測値が入力されてもよい。運動・睡眠の情報の入力画面は、図９Ｂに示す構成に限定されず、例えば運動情報及び睡眠情報として、入力部２４を介して任意のコメントの入力が可能な入力欄が設けられていてもよい。また、運動・睡眠の情報の入力画面は、運動及び睡眠に関する情報に加え、ユーザの日常生活における各種行動に関する情報（行動情報）が入力される構成であってもよい。
　ユーザは、図８Ｂ～図９Ｂに示すような入力画面において、入力可能な各情報をそれぞれの入力欄に入力する。ユーザ端末２０の制御部２１は、ユーザによって入力された各情報（ユーザ情報）を、入力部２４を介して受け付け（Ｓ１４）、受け付けた各情報をそれぞれ対応する入力欄に表示する。なお、ユーザ端末２０は、以前に入力された情報を記憶部２２に記憶しておいてもよい。この場合、制御部２１は、図８Ｂ～図９Ｂに示すような入力画面を表示部２５に表示した際に、入力済みの情報をそれぞれ対応する入力欄に表示する。入力済の情報が表示された入力画面において、入力欄に表示された各情報は、入力部２４を介して修正可能であり、ユーザは、各入力欄に情報を入力するだけでなく、入力済みの情報を適宜修正することができる。また、図８Ｂ～図９Ｂに示すような入力画面において計測器から取得可能な情報については、制御部２１は、定期的に又は入力画面を表示部２５に表示させた際に計測器から各情報を取得し、取得した各情報をそれぞれ対応する入力欄に表示する。
　図８Ｂ～図９Ｂに示す入力画面は、入力された各情報（ユーザ情報）をサーバ１０に登録する処理の実行を指示するための登録ボタンと、登録処理の終了（中止）を指示するためのキャンセルボタンとを有する。制御部２１は、入力部２４を介して登録ボタンが操作されたか否かに応じて、ユーザ情報の登録処理の実行指示（登録指示）を受け付けたか否かを判断し（Ｓ１５）、登録指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ１５：ＮＯ）、ステップＳ１４の処理を繰り返す。登録指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、制御部２１は、入力画面を介して入力された各情報（ユーザ情報）とユーザの会員ＩＤとを対応付けてサーバ１０へ送信し（Ｓ１６）、サーバ１０にユーザ情報の登録を指示する。具体的には、図８Ｂに示す入力画面を介してプロフィール情報（ユーザの属性情報、嗜好情報、思考傾向）が入力された場合、プロフィール情報と会員ＩＤとがサーバ１０へ送信される。また図９Ａに示す入力画面を介して身体の情報が入力された場合、身体の情報（生体情報）と会員ＩＤとがサーバ１０へ送信され、図９Ｂに示す入力画面を介して運動・睡眠の情報が入力された場合、運動・睡眠の情報と会員ＩＤとがサーバ１０へ送信される。なお、ユーザの会員ＩＤは、例えばアドバイスアプリ２２ＡＰに設定されている。
　サーバ１０の制御部１１は、ユーザ端末２０が送信したユーザ情報を取得し、取得したユーザ情報を会員情報ＤＢ１２ｂに登録する（Ｓ１７）。具体的には、制御部１１は、ユーザ端末２０から会員ＩＤ及びユーザ情報を取得し、取得した会員ＩＤに対応付けて、取得したユーザ情報の各情報を会員情報ＤＢ１２ｂに記憶する。なお、既に会員情報ＤＢ１２ｂに記憶されている情報については、ユーザ端末２０から新たに取得した各情報を追加して記憶させてもよく、上書きで記憶させてもよい。
　また、ユーザ情報に含まれる各情報を現在日時（更新日時）に対応付けて記憶させてもよい。ユーザ端末２０から取得した各情報を逐次追加して記憶させる場合、サーバ１０は、ユーザ端末２０から時系列のユーザ情報を取得することができ、時系列のユーザ情報を蓄積できる。また、各情報を上書きで記憶させる場合、サーバ１０は、最新のユーザ情報を保持することができる。
　制御部１１は、ユーザ端末２０から取得したユーザ情報を会員情報ＤＢ１２ｂに記憶した後、ユーザ情報の登録終了をユーザ端末２０に通知する（Ｓ１８）。ユーザ端末２０の制御部２１は、サーバ１０から登録終了を通知された場合、ユーザ情報の登録終了を示す画面を表示部２５に表示する（Ｓ１９）。なお、制御部２１は、ユーザ情報の登録終了画面を表示する代わりに、図８Ａに示す画面を表示部２５に表示させることによって、入力画面（登録画面）の最初の画面に表示を戻してもよい。ステップＳ１２において、制御部２１は、図８Ａに示す画面においていずれかのユーザ情報に対する入力指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、ステップＳ１３～Ｓ１９の処理をスキップする。
　次に制御部２１は、図８Ａに示す画面において、食事の情報（ユーザ情報）に対する入力指示を受け付けたか否かを判断する（Ｓ２０）。食事の情報に対する入力指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、制御部２１は、図１０Ａに示すような食事の情報の入力画面を表示部２５に表示する（Ｓ２１）。図１０Ａに示す食事の情報の入力画面は、ユーザが食べた（摂取した）食品の情報（ユーザ摂取情報）を入力するための入力欄を有する。具体的には、食事の情報の入力画面は、ユーザが食べた商品の商品名、食べた量（摂取量）、食べた日（日付）、食べた時間帯を入力するための入力欄をそれぞれ有する。食べた食品の商品名の入力欄には、販売対象の商品から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の商品名の入力が可能である。
　例えば、食品の商品名一覧が記憶部２２に記憶されている場合、制御部２１は、記憶部２２から商品名一覧を読み出し、読み出した商品名一覧を表示したプルダウンメニューを、商品名の入力欄に設けることができる。例えば、制御部２１は、冷蔵庫などの食品を保管する装置に保管されているユーザが所有する食品の商品名一覧を記憶部２２に記憶させる。制御部２１は、記憶部２２に記憶させた食品の商品名一覧のうち、ユーザが実際に摂取した食品に関する情報を削除することによって、記憶部２２に記憶されている商品の商品名一覧を、ユーザが保有する食品のうち、ユーザが実際には摂取しなかった食品に関する情報に更新する。
　また、上述したような商品名一覧が記憶部２２に記憶されていない場合、制御部２１は、上述した商品名一覧をサーバ１０から取得し、取得した商品名一覧を表示したプルダウンメニューを、商品名の入力欄に設けてもよい。
　また、図１０Ａに示すように、商品名の入力欄に設けられるプルダウンメニューに、ユーザが購入してまだ食べていない食品の商品名一覧を表示してもよい。この場合、ユーザの食品の購入履歴及び摂取履歴が記憶部２２に記憶されていれば、制御部２１は、購入履歴及び摂取履歴に基づいて、未消費の（まだ食べていない）食品を特定し、未消費の食品の商品名一覧を生成してプルダウンメニューに表示してもよい。このとき制御部２１は、購入履歴及び摂取履歴に基づいて、未消費の食品の残量を特定し、未消費の食品の商品名一覧と共に各食品の残量をプルダウンメニューに表示してもよい。
　また、ユーザの食品の購入履歴及び摂取履歴が記憶部２２に記憶されていない場合、制御部２１は、購入履歴及び摂取履歴をサーバ１０の会員情報ＤＢ１２ｂから取得し、取得した購入履歴及び摂取履歴に基づいて、未消費の食品の商品名一覧を生成してプルダウンメニューに表示してもよい。なお、サーバ１０の制御部１１が、会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してある購入履歴及び摂取履歴に基づいて、未消費の食品の商品名一覧の生成、及び各食品の残量の特定を行ってもよい。
　この場合、制御部２１は、サーバ１０から取得した商品名一覧及び各食品の残量をプルダウンメニューに表示すればよい。なお、ユーザが既に食べた食品又は購入していない食品の商品名は、選択できないようにプルダウンメニューに表示してもよく、プルダウンメニューに表示されないようにしてもよい。このような構成により、ユーザは自身が食べた商品を容易に選択することができ、入力操作が容易となる。また、図１０Ａに示すように各食品の残量を表示した場合には、ユーザは食品の残量も容易に把握できる。
　食べた量の入力欄には複数の数値から任意の数値を選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の数値の入力が可能である。なお、プルダウンメニューは、例えば食べた商品としてペースト状の食品が入力された場合、グラム数（重さ）を選択できるように構成され、スティック状の食品が入力された場合、個数を選択できるように構成されている。食べた日及び食べた時間帯（摂取タイミング）の入力欄にはそれぞれ複数の日付及び時間帯から任意の日付及び時間帯を選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の日付及び時間帯の入力が可能である。食事の情報の入力画面は、図１０Ａに示す構成に限定されず、各入力欄は、任意の情報が入力部２４を介して入力できるように構成されていてもよい。
　ユーザは、図１０Ａに示すような入力画面において、自身が食べた食品の商品名、食べた量及び日時（日付、時間帯）の各情報をそれぞれの入力欄に入力する。ユーザ端末２０の制御部２１は、ユーザによって入力された各情報（食事の情報）を、入力部２４を介して受け付け（Ｓ２２）、受け付けた各情報をそれぞれ対応する入力欄に表示する。図１０Ａに示す入力画面は、入力された各情報（食事の情報）をサーバ１０に登録する処理の実行を指示するための登録ボタンと、登録処理の終了（中止）を指示するためのキャンセルボタンとを有する。制御部２１は、入力部２４を介して登録ボタンが操作されたか否かに応じて、食事の情報の登録処理の実行指示（登録指示）を受け付けたか否かを判断し（Ｓ２３）、登録指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ２３：ＮＯ）、ステップＳ２２の処理を繰り返す。登録指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、制御部２１は、入力画面を介して入力された各情報（食事の情報、ユーザ摂取情報）とユーザの会員ＩＤとを対応付けてサーバ１０へ送信し（Ｓ２４）、サーバ１０に食事の情報（ユーザ情報）の登録を指示する。
　サーバ１０の制御部１１（取得部）は、ユーザ端末２０が送信した食事の情報（ユーザ摂取情報）を取得し、取得した食事の情報を会員情報ＤＢ１２ｂに登録する（Ｓ２５）。具体的には、制御部１１は、ユーザ端末２０から会員ＩＤ及び食事の情報を取得し、取得した会員ＩＤに対応付けて会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してある摂取履歴に、取得した食事の情報を記憶する。ここでは、制御部１１は、既に会員情報ＤＢ１２ｂに記憶されている摂取履歴に、ユーザ端末２０から取得した食事の情報を追加して記憶させる。制御部１１は、ユーザ端末２０から取得した食事の情報を会員情報ＤＢ１２ｂに記憶した後、食事の情報の登録終了をユーザ端末２０に通知する（Ｓ２６）。ユーザ端末２０の制御部２１は、サーバ１０から登録終了を通知された場合、食事の情報の登録終了を示す画面を表示部２５に表示する（Ｓ２７）。なお、ここでも、制御部２１は、食事の情報の登録終了画面を表示する代わりに、図８Ａに示す画面を表示部２５に表示させることによって、登録画面の最初の画面に表示を戻してもよい。ステップＳ２０において、制御部２１は、図８Ａに示す画面において食事の情報に対する入力指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ２０：ＮＯ）、ステップＳ２１～Ｓ２７の処理をスキップする。
　更に制御部２１は、図８Ａに示す画面において、実感の情報に対する入力指示を受け付けたか否かを判断する（Ｓ２８）。実感の情報に対する入力指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ２８：ＹＥＳ）、制御部２１は、図１０Ｂに示すような実感の情報の入力画面を表示部２５に表示する（Ｓ２９）。図１０Ｂに示す実感の情報の入力画面は、ユーザが実感した情報（ユーザ実感スコア情報）を入力するための入力欄を有する。具体的には、実感の情報の入力画面は、ユーザの感情の情報、ユーザの生体の情報、ユーザの行動の情報を入力するための入力欄をそれぞれ有する。
　ユーザの感情の情報の入力欄には、ユーザの感情から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の感情の入力が可能である。例えば、感情を特定する情報一覧が記憶部２２に記憶されている場合、制御部２１は、記憶部２２から感情を特定する情報一覧を読み出し、読み出した感情を特定する情報一覧を表示したプルダウンメニューを、ユーザの感情の情報の入力欄に設けることができる。
　また、上述したような感情を特定する情報一覧が記憶部２２に記憶されていない場合、制御部２１は、上述した感情を特定する情報一覧をサーバ１０から取得し、取得した感情を特定する情報一覧を表示したプルダウンメニューを、感情の情報の入力欄に設けてもよい。また、図１０Ｂに示すように、ユーザの感情の情報の入力欄に設けられるプルダウンメニューに、ユーザの感情を取得した方法の一覧を表示してもよい。ユーザの感情を取得した方法の入力欄には複数の取得方法から任意の取得方法を選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の取得方法の入力が可能である。
　また、ユーザの感情の情報が、ユーザの生体に関するユーザ生体情報から取得されてもよいし、ユーザの行動に関するユーザ行動情報から取得されてもよい。また、ユーザの感情の情報が、ユーザの感情の時系列データであってもよい。この場合、ユーザの感情の情報が、ユーザが食品を摂取する前と後とのいずれか一方又は両方におけるユーザの感情の時系列データを含んでいてもよい。また、ユーザの感情の情報が、単位時間当たりのユーザ感情情報と感情の起伏を特定する情報との少なくとも一方を含んでいてもよい。ここで、単位時間は、１日以上、又は１週間以上、又は１か月以上、又は３か月以上、又は１年以上、又は３年以上であってもよいし、単位時間が異なる年の同じ季節における２以上の単位時間を含んでいてもよい。特にユーザ感情情報が１か月以上の単位時間あたりにおける平均値であることで、ユーザに刹那的な快楽を与えるものではなく一定以上の期間における中長期的な実感を与える食品摂取態様に関する情報をユーザに提供することができるため好ましい。さらに短い（例えば１時間）単位時間における感情情報の起伏が一定以下であり（すなわち感情の起伏が小さい）ユーザ感情情報の平均値が高い食品摂取態様を含むことが好ましい。例えば、砂糖菓子のように比較的短い（例えば１時間）単位時間における感情情報が高まるものの、体重増加などによってその後比較的長い（例えば１年以上）単位時間における感情情報平均値は低下する食品よりも、甘みを有する野菜のように比較的短い（例えば１時間）単位時間における感情情報が前者と比べると低いものの、食物繊維の効果による体調調整効果などによってその後比較的長い（例えば１年以上）単位時間における感情情報平均値が比較的高い食品を、実感スコア情報が高まる好ましい態様として選択することができる。
　ユーザの生体の情報の入力欄には、ユーザの生体から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の生体の入力が可能である。例えば、生体を特定する情報一覧が記憶部２２に記憶されている場合、制御部２１は、記憶部２２から生体を特定する情報一覧を読み出し、読み出した生体を特定する情報一覧を表示したプルダウンメニューを、ユーザの生体の情報の入力欄に設けることができる。また、上述したような生体を特定する情報一覧が記憶部２２に記憶されていない場合、制御部２１は、上述した生体を特定する情報一覧をサーバ１０から取得し、取得した生体を特定する情報一覧を表示したプルダウンメニューを、生体の情報の入力欄に設けてもよい。また、図１０Ｂに示すように、ユーザの生体の情報の入力欄に設けられるプルダウンメニューに、ユーザの生体を取得した方法の一覧を表示してもよい。ユーザの生体を取得した方法の入力欄には複数の取得方法から任意の取得方法を選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の取得方法の入力が可能である。また、ユーザの生体の情報が、ユーザの生体の時系列データであってもよい。
　ユーザの行動の情報の入力欄には、ユーザの行動から任意の１つを選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の行動の入力が可能である。例えば、行動を特定する情報一覧が記憶部２２に記憶されている場合、制御部２１は、記憶部２２から行動を特定する情報一覧を読み出し、読み出した行動を特定する情報一覧を表示したプルダウンメニューを、ユーザの行動の情報の入力欄に設けることができる。
　また、上述したような行動を特定する情報一覧が記憶部２２に記憶されていない場合、制御部２１は、上述した行動を特定する情報一覧をサーバ１０から取得し、取得した行動を特定する情報一覧を表示したプルダウンメニューを、行動の情報の入力欄に設けてもよい。また、図１０Ｂに示すように、ユーザの行動の情報の入力欄に設けられるプルダウンメニューに、ユーザの行動を取得した方法の一覧を表示してもよい。ユーザの行動を取得した方法の入力欄には複数の取得方法から任意の取得方法を選択できるプルダウンメニューが設けられており、プルダウンメニューを用いて任意の取得方法の入力が可能である。ユーザの行動情報は、ユーザ摂取情報とユーザ実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、ユーザ実感スコアは相対的に低いがユーザ嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い行動を特定する情報を含んでいてもよい。実感の情報の入力画面は、図１０Ｂに示す構成に限定されず、各入力欄は、任意の情報が入力部２４を介して入力できるように構成されていてもよい。
　ユーザは、図１０Ｂに示すような入力画面において、感情の情報、生体の情報、行動の情報のうち、１以上の情報をそれぞれの入力欄に入力する。ユーザ端末２０の制御部２１は、ユーザによって入力された各情報（実感の情報）を、入力部２４を介して受け付け（Ｓ３０）、受け付けた各情報をそれぞれ対応する入力欄に表示する。図１０Ｂに示す入力画面は、入力された各情報（実感の情報）をサーバ１０に登録する処理の実行を指示するための登録ボタンと、登録処理の終了（中止）を指示するためのキャンセルボタンとを有する。制御部２１は、入力部２４を介して登録ボタンが操作されたか否かに応じて、食事の情報の登録処理の実行指示（登録指示）を受け付けたか否かを判断し（Ｓ３１）、登録指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ３１：ＮＯ）、ステップＳ３０の処理を繰り返す。登録指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ３１：ＹＥＳ）、制御部２１は、入力画面を介して入力された各情報（感情の情報、生体の情報、行動の情報）とユーザの会員ＩＤとを対応付けてサーバ１０へ送信し（Ｓ３２）、サーバ１０に食事の情報（ユーザ情報）の登録を指示する。
　サーバ１０の制御部１１（取得部）は、ユーザ端末２０が送信した感情の情報、生体の情報、行動の情報（実感の情報）を取得し、取得した感情の情報、生体の情報、行動の情報を会員情報ＤＢ１２ｂに登録する（Ｓ３３）。具体的には、制御部１１は、ユーザ端末２０から会員ＩＤ及び感情の情報を取得し、取得した会員ＩＤに対応付けて会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してある感情履歴に、取得した感情の情報を記憶する。ここでは、制御部１１は、既に会員情報ＤＢ１２ｂに記憶されている感情履歴に、ユーザ端末２０から取得した感情の情報を追加して記憶させる。
　制御部１１は、ユーザ端末２０から会員ＩＤ及び生体の情報を取得し、取得した会員ＩＤに対応付けて会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してある生体履歴に、取得した生体の情報を記憶する。ここでは、制御部１１は、既に会員情報ＤＢ１２ｂに記憶されている生体履歴に、ユーザ端末２０から取得した生体の情報を追加して記憶させる。制御部１１は、ユーザ端末２０から会員ＩＤ及び行動の情報を取得し、取得した会員ＩＤに対応付けて会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してある行動履歴に、取得した行動の情報を記憶する。ここでは、制御部１１は、既に会員情報ＤＢ１２ｂに記憶されている行動履歴に、ユーザ端末２０から取得した行動の情報を追加して記憶させる。
　制御部１１は、ユーザ端末２０から取得した感情の情報、生体の情報、行動の情報を会員情報ＤＢ１２ｂに記憶した後、実感の情報の登録終了をユーザ端末２０に通知する（Ｓ３４）。ユーザ端末２０の制御部２１は、サーバ１０から登録終了を通知された場合、実感の情報の登録終了を示す画面を表示部２５に表示する（Ｓ３５）。なお、ここでも、制御部２１は、実感の情報の登録終了画面を表示する代わりに、図８Ａに示す画面を表示部２５に表示させることによって、登録画面の最初の画面に表示を戻してもよい。ステップＳ２８において、制御部２１は、図１０Ｂに示す画面において実感の情報に対する入力指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ２８：ＮＯ）、ステップＳ２９～Ｓ３５の処理をスキップする。
　上述した処理により、本実施形態の情報処理システム１００では、ユーザ端末２０を用いてユーザの属性情報、プロフィール情報、身体の状態に関する情報（生体情報）、運動に関する情報、睡眠に関する情報、ユーザが食べた食品の種類、量（摂取量）及び摂取タイミング、実感の情報等のユーザ情報が入力されてサーバ１０に登録される。サーバ１０において、制御部１１は、登録したユーザ摂取情報、ユーザ実感スコア情報及びユーザの識別情報に基づいて、商品開発に活用する情報などの所定の情報を作成し、作成した所定の情報を出力するようにしてもよい。例えば、制御部１１は、相対的に高いユーザ実感スコア情報とユーザ摂取情報との関係から、当該ユーザの実感スコアに関係する食品の種類、量（摂取量）及び摂取タイミング、或いは上記食品の栄養成分、有効成分、若しくは栄養成分又は有効成分を含有する有用食材が入力され、入力された食品の種類、量（摂取量）及び摂取タイミング、或いは上記食品の栄養成分、有効成分、若しくは栄養成分又は有効成分を含有する有用食材を登録するようにしてもよい。制御部１１は、登録した情報を含む商品開発に活用する情報などの所定の情報を作成し、作成した所定の情報を出力するようにしてもよい。
　また他の例では、制御部１１は、相対的に低いユーザ実感スコア情報とユーザ摂取情報との関係から、当該ユーザに必要な食品の種類、量（摂取量）及び摂取タイミング、或いは上記食品の栄養成分、有効成分、若しくは栄養成分又は有効成分を含有する有用食材が入力されて、入力された食品の種類、量（摂取量）及び摂取タイミング、或いは上記食品の栄養成分、有効成分、若しくは栄養成分又は有効成分を含有する有用食材を登録するようにしてもよい。制御部１１は、登録した情報を含む商品開発に活用する情報などの所定の情報を作成し、作成した所定の情報を出力するようにしてもよい。
　なお、ユーザ情報には、ユーザのベジタリアン度、食品に関する嗜好又は主義に関する情報（嗜好情報）、日常生活における思考傾向（意識していること）等が含まれる。また、ユーザ情報は、運動及び睡眠を含む日常生活における生活習慣（習慣となっている行動）に関する情報（行動情報）を含んでもよい。ユーザの属性情報は、ユーザの属性情報の時系列データであってもよい。ユーザが食べた食品（摂取した食品）が、ユーザ摂取情報とユーザ実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、ユーザ実感スコアは相対的に低いがユーザ嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含んでいてもよい。
　また、ユーザが食品を食べることによって発信された、体調及び気持ちの変化に関するコメント、他のユーザにお勧めしたい食品又は食品を使った料理のレシピ等に関する情報（共有情報）を含んでもよい。
　更に、上述した処理により、本実施形態の情報処理システム１００では、食品に関してユーザが摂取した食品の摂取量及び摂取タイミングに関する情報に加えて、前述した入力情報（実感の情報）を組み合わせることで、ユーザへのより適切なアドバイス（現在又は将来の疾病リスクや後述する各種の基準に基づくスコアに応じたアドバイス等）の提供を実施することができる。また、食品が後述する任意の栄養成分を有効量以上含有する食品である場合、または栄養成分、及び有用成分を含有する食品である場合、当該栄養成分、若しくは有用成分、又は栄養成分及び有用成分の両方によって期待できる健康機能に基づいてアドバイスを行うことができるためより好ましい。
　上述したようにサーバ１０は、ユーザに関する各種の情報を逐次登録し、登録した情報に応じて、ユーザに適切なアドバイスを提供する。次に、情報処理システム１００において、サーバ１０が各ユーザのユーザ情報に応じたアドバイスを提供する際に各装置が行う処理について説明する。図１１はアドバイスの提供処理手順の一例を示すフローチャート、図１２はユーザ端末２０の画面例を示す模式図である。図１１では左側にユーザ端末２０が行う処理を、右側にサーバ１０が行う処理をそれぞれ示す。以下の処理は、ユーザ端末２０の記憶部２２に記憶してある制御プログラム２２Ｐ及びアドバイスアプリ２２ＡＰに従って制御部２１によって実行され、サーバ１０の記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐに従って制御部１１によって実行される。以下の処理の一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。
　情報処理システム１００において、ユーザは、サーバ１０からアドバイスの提供を受けたい場合、アドバイスアプリ２２ＡＰをユーザ端末２０に起動させ、アドバイスアプリ２２ＡＰを介してサーバ１０に対してアドバイスを要求する。なお、ユーザは、アドバイスアプリ２２ＡＰをユーザ端末２０に起動させることによってホーム画面（起動画面）をユーザ端末２０に表示させ、ホーム画面を介してアドバイスの要求を行うことができる。
　ユーザ端末２０の制御部２１は、入力部２４を介してユーザからアドバイスアプリ２２ＡＰの起動指示を受け付けた場合、アドバイスアプリ２２ＡＰを起動させてホーム画面を表示部２５に表示する。その後、制御部２１は、入力部２４を介してアドバイスの要求指示を受け付けた場合、サーバ１０に対してアドバイスの要求を行う。なお、制御部２１は、アドバイスアプリ２２ＡＰを起動させた時点で、ユーザからの要求指示を受け付けることなく、サーバ１０に対してアドバイスの要求を行ってもよい。この場合、ユーザは、アドバイスアプリ２２ＡＰを起動させる操作を行えばよく、アドバイスの要求指示に関する操作を行う必要がない。また制御部２１は、アドバイスアプリ２２ＡＰを起動させた後（即ち、アドバイスアプリ２２ＡＰの動作中に）、定期的に又は予め設定された時刻が到来する都度、サーバ１０に対してアドバイスの要求を行ってもよい。
　ユーザ端末２０の制御部２１は、アドバイスアプリ２２ＡＰを起動した場合、サーバ１０にアドバイスを要求するタイミングが到来したか否かを判断する（Ｓ４１）。例えば、制御部２１は、ホーム画面を介してアドバイスの要求指示を受け付けた場合、アドバイスの要求タイミングが到来したと判断する。また制御部２１は、アドバイスアプリ２２ＡＰの起動処理を行った場合にアドバイスの要求タイミングが到来したと判断してもよく、所定時間が経過した場合、又は予め設定された時刻が到来した場合にアドバイスの要求タイミングが到来したと判断してもよい。制御部２１は、アドバイスの要求タイミングが到来していないと判断した場合（Ｓ４１：ＮＯ）、他の処理を行いつつ待機する。
　制御部２１は、アドバイスの要求タイミングが到来したと判断した場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、サーバ１０に対してアドバイスを要求する（Ｓ４２）。具体的には、制御部２１は、ユーザの会員ＩＤとアドバイスを要求する要求信号とをサーバ１０へ送信する。サーバ１０の制御部１１は、ユーザ端末２０からアドバイスの要求を受け付けた場合、ユーザ端末２０から受信した会員ＩＤに対応付けて会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してあるユーザ情報を読み出す（Ｓ４３）。そして制御部１１（情報処理部）は、読み出したユーザ情報に対する適切なアドバイス情報を、アドバイスＤＢ１２ｃの記憶内容に基づいて生成する（Ｓ４４）。制御部１１は、会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してあるユーザ情報の少なくとも一部、及びアドバイスが要求された時間帯（時刻）等を考慮して、提供すべきアドバイス情報を生成する。
　例えば、制御部１１は、会員情報ＤＢ１２ｂから読み出したユーザの摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上とに基づいて、ユーザが摂取した栄養成分の摂取量と、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上との相関関係を求める。すなわち、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上に基づいて得られる情報として、予め登録されたユーザ感情情報、ユーザ生体情報及びユーザ行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出されるユーザ実感スコア情報を使用してもよいし、都度算出されたユーザ実感スコア情報を使用してもよい。
　具体的には、一定期間でのユーザの摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち変動の大きいものを選択し、変動の大きさによってあらかじめ設定された点数を実感スコアとする。また、更には、記憶部に記憶された学習モデルから選択された履歴と相関性の高い他の履歴を選択し、他の履歴の学習モデルから予測される点数を選択されたスコアに加算、或いは積算し実感スコアとすることができる。
　ユーザ実感スコアの算出方法として、制御部２１は、記憶部２２に記憶された感情情報、生体情報、行動情報の其々におけるキーワード、数値データをポジティブポイント、或いはネガティブポイントの数値に変換し、変換した数値を相加平均し、相加平均した結果の合計値を導出する。或いは、制御部２１は、ポジティブポイント、或いはネガティブポイントの数値にユーザ毎に特定される補正係数を乗じて算出した数値を用いて、相加平均し、相加平均した結果の合計値を導出するようにしてもよい。ここで、相加平均に限らず、任意の統計値を導出し、導出した統計値を使用してもよい。
　或いは、制御部２１は、バイオリズムチャートから得られるピークの最大値、最小値、チャート面積などのデータを使用してもよい、或いは、制御部２１は、各項目の数値とポイントとをレーダーチャートにプロットすることによって、レーダーチャートの面積値で表すようにしてもよい。また、取得した「ユーザ感情情報」と、「ユーザ生体情報」と、「ユーザ行動情報」のうちいずれかから、選択した数値に補正係数を乗じて実感スコアを算出する方法であってもよく、当該数値に補正係数をかけて求められる複数の仮スコアを経由して実感スコアを算出するニューラルネットワーク的な算出方法であってもよく、さらに多段階に亘って仮スコアを算出する段階を経由して実感スコアを算出するディープラーニング的な方法であってもよい。
　感情情報に関しては、制御部１１は、カラーチャートを使用し、ユーザに感情をカラーチャート中からカラーを選択させて、ユーザが選択したカラーを数値に変換する、或いは制御部１１は、ユーザが選択したカラーをポジティブポイント、ネガティブポイントに変換して数値化し、変換して得られた数値を相加平均し、相加平均した結果の合計値を導出することにより得られるものを使用してもよい。ここで、相加平均に限らず、任意の統計値を導出し、導出した統計値を使用してもよい。あるいは、制御部２１は、ユーザ感情情報、ユーザ生体情報及びユーザ行動情報の其々のネガティブポイント、ポジティブポイント、その他数値をｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の３軸座標で表される位置によって得られる数値によって算出するようにしてもよいし、３軸座標で表される位置をベクトルとして表すようにしてもよい。例えば、制御部１１は、感情情報に関しては、「基準」、「モデル」、「目標」、「理想」、「予想」、「想定」、「改善」等の効果を表すための座標を設定し、ユーザの現時点の座標と「基準」等の座標との近似率として算出するようにしてもよい。或いは、制御部１１は、感情情報に関しては、設定した座標から得られるベクトルを求め、ユーザ―の現時点のベクトルと「基準」等のベクトルとの近似率として算出するようにしてもよい。
　制御部１１は、ユーザの摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報及び／又は該情報（感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報）から導出されるユーザ実感スコア情報との相関関係を求める。制御部１１は、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報履歴に関するデータは、特定の日時、朝夕夜、曜日等のデータを使用してもよいし、特定の期間、例えば特定時間、特定日数、隔日、週、月、年等の期間の数値を合計、平均、又は連続データの場合は積分することによって得られたデータを使用してもよい。或いは、制御部１１は、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報履歴に関するデータは、特定時間、特定日数、隔日、週、月、年等の期間の数値にユーザ毎に特定される補正係数を乗じて算出した数値を用いるようにしてもよい。
　制御部２１は、ユーザの摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴、またはこれら（感情履歴、生体履歴、行動履歴）から導出されるユーザ実感スコア情報のうち１以上の情報との相関関係に基づいて、当該ユーザが摂取した食品および／又は食品に含有される栄養成分および／又はその摂取量のうち一以上を特定するようにしてもよい。ここで、感情履歴の変化の一例は、感情履歴について、自身の健康に対する不安感が低下し、「幸福度」が高まったことである（１）。生体履歴の変化の一例は、生体履歴について、血圧が低下することで高めの血圧が正常値に近くなったと感じたことである（２）。行動履歴の変化の一例は、行動履歴について、運動する意欲が高まったことである（３）。
　制御部２１は、感情履歴、生体履歴、行動履歴、またはこれら（感情履歴、生体履歴、行動履歴）から導出されるユーザ実感スコア情報のうち１以上の情報の変化に基づいて、ポジティブ因子とネガティブ因子とを判別する。例えば、制御部２１は、（１）から（３）の各々をポジティブな因子として判別する。制御部２１は、ポジティブな因子として判別した感情履歴、生体履歴、行動履歴、またはこれら（感情履歴、生体履歴、行動履歴）から導出されるユーザ実感スコア情報のうち１以上の情報を抽出する。制御部２１は、抽出した情報と、ユーザが摂取した栄養成分の摂取量とに基づいて、多変量解析等の解析処理を行うことによって、ユーザが一日の食事の中で摂取した食品および／又は食品に含有される栄養成分および／又はその摂取量のうち一以上との因果関係を導出する。制御部２１は、導出した因果関係に基づいて、因果関係のある食品および／又は食品に含有される栄養成分および／又はその摂取量のうち一以上に基づいて、アドバイス情報を出力する。例えば、制御部２１は、抽出した情報と、ユーザが摂取した栄養成分の摂取量とに基づいて、多変量解析等の解析処理を行うことによって、ユーザが一日の食事の中で食酢を普段より１０ｍＬ多く摂取したこととの因果関係を導出した場合に、食酢に基づいて、アドバイス情報を出力する。
　或いは、制御部２１は、ユーザの摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報から導出されるユーザ実感スコア情報との相関関係に基づいて、ユーザ実感スコア情報の変化のあるユーザが摂取した栄養成分とその栄養成分の摂取量との少なくも一方とを特定するようにしてもよい。ここで、ユーザ実感スコア情報の一例は、感情履歴について自身の健康に対する不安感が低下し、「幸福度」が高まったこと、生体履歴について血圧が低下することで高めの血圧が正常値に近くなったと感じたこと、行動履歴について運動する意欲が高まったこととの少なくとも一つである。
　具体的には、上記のポジティブ因子とネガティブ因子との判別は、例えば特定期間（例えば３０日間以上）のユーザの食酢などの摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴のアンケート回答結果をロジスティック回帰分析、決定木モデルを用いた解析（例えばＸＧＢｏｏｓｔ、ＬｉｇｈｔＧＢＭ、ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ）によって生成した情報を用いることができ、情報の生成においては機械学習又は深層学習によって構築することができる。特に、同一のデータから決定木モデルを用いた解析（例えばＸＧＢｏｏｓｔ、ＬｉｇｈｔＧＢＭ、ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ）を行い、ロジスティック回帰分析の結果得られた説明変数と決定木モデル回帰分析とで共に重要度が高い説明変数を用いることで、より精度の高い解析を行うことができる。更に、特定ユーザから取得した摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴からポジティブ因子とネガティブ因子とを判別する場合には、下記に示すＣＮＮ（Convolution Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）、ランダムフォレスト、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ニューラルネットワーク等のアルゴリズムを利用することができる。
　また、制御部２１は、導出した因果関係のうち、複数の感情情報に対して逆方向に因果関係のある属性情報、生体情報、行動情報、又は摂取情報（例えば食品および／又は食品に含有される栄養成分および／又はその摂取量のうち一以上）に基づいて、アドバイス情報を出力することができる。例えば行動情報である「ランニング履歴」は、第一の感情情報「日常の活力」に対しては正の相関を有するが、第二の感情情報「集中できる」又は「明るい気分」に対しては負の相関を有する。この場合、第一の感情情報と第二の感情情報を共に高めるため、例えば行動情報「ランニング履歴」を高めつつ、第二の感情情報「集中できる」を高める食事摂取情報である「食酢の摂取頻度」を高めるように助言を出したり、行動情報「ランニング履歴」を抑制しつつ、第一の感情情報「日常の活力」を高めるように「一日１０分程度の運動」を行うよう、助言を出したりすることができる。また、ユーザのアドバイス実行前の属性情報等から算出された予測感情情報をアドバイス情報としてユーザに提供することもできる。
　制御部２１は、ユーザ実感スコア情報の変化に基づいて、ポジティブ因子とネガティブ因子とを判別する。例えば、制御部２１は、感情履歴について自身の健康に対する不安感が低下し、「幸福度」が高まったこと（１）、生体履歴について血圧が低下することで高めの血圧が正常値に近くなったと感じたこと（２）、行動履歴について運動する意欲が高まったこと（３）の各々をポジティブな因子として判別する。制御部２１は、ポジティブな因子として判別した感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報からユーザ実感スコア情報を導出する。制御部２１は、導出したユーザ実感スコア情報と、ユーザが摂取した栄養成分の摂取量とに基づいて、多変量解析等の解析処理を行うことによって、ユーザが一日の食事の中で摂取した栄養成分とその栄養成分の摂取量との少なくも一方との因果関係を導出する。制御部２１は、導出した因果関係に基づいて、因果関係のある栄養成分とその栄養成分の摂取量との少なくも一方に基づいて、アドバイス情報を出力する。例えば、制御部２１は、抽出した情報と、ユーザが摂取した栄養成分の摂取量とに基づいて、多変量解析等の解析処理を行うことによって、ユーザが一日の食事の中で食酢を普段より１０ｍＬ多く摂取したこととの因果関係を導出した場合に、食酢に基づいて、アドバイス情報を出力する。
　具体的な例として、ユーザが一日の食事の中で食酢を普段より１０ｍＬ多く摂取した摂取履歴が得られている場合について説明する。仮に、生体情報において血圧が低下することで高めの血圧が正常値に近くなったと感じポジティブ因子が増加し、感情情報において血圧低下によって自身の健康に対する不安感が低下し「幸福度」が高まったとする。つまり、食酢を飲むことによる効果を感じる或いは健康に対する意識が高まった場合に、前者がネガティブ因子の低下、後者のポジティブ因子が増加することに該当する。また行動情報として運動する意欲が高まった場合には、ポジティブ因子が増加することに該当する。
　このような場合、制御部２１は、ユーザの摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報との相関関係に基づいて、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報の変化のあるユーザが摂取した栄養成分とその栄養成分の摂取量との少なくとも一方を特定する。制御部２１は、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報の変化に基づいて、ポジティブ因子とネガティブ因子とを判別する。制御部２１は、ポジティブ因子として判別した感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報を抽出する。制御部２１は、抽出した情報と、ユーザが摂取した栄養成分の摂取量とに基づいて、多変量解析等の解析処理を行うことによって、ユーザが一日の食事の中で摂取した栄養成分とその栄養成分の摂取量との少なくも一方との因果関係を導出する。
　或いは、制御部２１は、ユーザの摂取履歴と、感情履歴、生体履歴、行動履歴のうち１以上の情報から導出されるユーザ実感スコア情報との相関関係を導出する。例えば、制御部２１は、記憶部２２に記憶された感情情報、生体情報、行動情報の其々におけるキーワード、数値データをポジティブポイント、或いはネガティブポイントの数値に変換し、変換した数値を相加平均し、相加平均した結果の合計値を導出する。制御部２１は、導出した合計値に基づいて、ユーザ実感スコア情報を算出する。制御部２１は、食酢を摂取するなどのユーザの摂取履歴と、算出したユーザ実感スコア情報との相関を取得する。
　例えば一定以上の期間における中長期的な感情（実感）スコアを目的変数とした多変量解析によって各説明変数（ユーザ感情情報、ユーザ生体情報、ユーザ行動情報）ごとに算出した相関係数を求めることで、目的変数と各説明変数間の相関係数を算出することができる。制御部２１は、算出した相関係数に基づいて説明変数を分類する。例えば、制御部２１は、相関係数が一定以上の説明変数をポジティブ因子、一定以下の説明変数をネガティブ因子とすることで、相関係数を分類する。制御部１１は、相関係数を分類した結果に基づいて、相関関係に関する情報を含むアドバイスＤＢ１２ｃに登録してあるアドバイス内容を読み出し、読み出したアドバイス内容を用いて、提供すべきアドバイス情報を生成してもよい。
　また、例えば、制御部１１は、求めた相関関係に関する情報に基づき、単位時間当たりのユーザ実感スコアを増大させるための仮想ユーザ摂取情報を作成し、作成した仮想ユーザ摂取情報を含むアドバイス情報を生成してもよい。また、例えば、制御部１１は、求めた相関関係に関する情報に基づき、ユーザ実感スコアは相対的に低いがユーザ嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含みつつ、単位時間当たりのユーザ実感スコアを増大させるための仮想ユーザ摂取情報を作成し、作成した仮想ユーザ摂取情報を含むアドバイス情報を生成してもよい。
　また、例えば、制御部１１は、求めた相関関係に関する情報に基づき、行動情報の変更を伴わずに、単位時間当たりのユーザ実感スコアを増大させるための仮想ユーザ摂取情報を作成し、作成した仮想ユーザ摂取情報を含むアドバイス情報を生成してもよい。また、例えば、制御部１１は、求めた相関関係に関する情報に基づき、単位時間当たりのユーザ実感スコアを増大させるための仮想ユーザ行動情報を作成し、作成した仮想ユーザ行動情報を含むアドバイス情報を生成してもよい。また、例えば、制御部１１は、求めた相関関係に関する情報に基づき、嗜好と生活習慣に関係する情報とのいずれか一方又は両方を変えることなくユーザ実感スコアを改善する方法を特定する情報を作成し、作成したユーザ実感スコアを改善する方法を特定する情報を含むアドバイス情報を生成してもよい。
　また制御部１１は、ユーザの年齢、性別、出身地、思想信条等に対応付けてアドバイスＤＢ１２ｃに登録してあるアドバイス内容を用いてアドバイス情報を生成してもよく、ユーザのベジタリアン度、嗜好情報、思考傾向等に対応付けてアドバイスＤＢ１２ｃに登録してあるアドバイス内容を用いてアドバイス情報を生成してもよい。この場合、ユーザの属性、食材及び食品に関する嗜好、主義、考え方等を考慮したアドバイス情報を生成できる。
　また制御部１１は、ユーザの生体情報が示す身体の状態、運動情報が示す運動量、睡眠情報が示す睡眠量等に対応付けてアドバイスＤＢ１２ｃに登録してあるアドバイス内容を用いてアドバイス情報を生成してもよい。この場合、ユーザの身体の状態、運動量、睡眠量等を考慮したアドバイス情報を生成できる。また、ユーザの摂取履歴、生体情報、運動情報、睡眠情報等のように時系列の情報（時系列データ）を用いる場合、制御部１１は、任意の時点又は任意の期間に亘る情報から特定されるユーザの身体の状態、運動量、睡眠量等に応じたアドバイス情報を生成してもよい。
　また制御部１１は、ユーザの食品の摂取履歴に基づいて、継続して食品を消費しているユーザに対して、ユーザの食品の消費傾向に応じたアドバイス情報を生成することもできる。
　また制御部１１は、ユーザの母集団を自由に選定し、選定したユーザの母集団に含まれるユーザのユーザ摂取情報、ユーザ感情情報、ユーザ生体情報、ユーザ行動情報、ユーザ属性情報（出身地又は出身地におけるＰＤＩ値など）等を取得してもよい。また、制御部１１は、選定したユーザを変更してもよい。制御部１１は、アドバイス情報を受けたユーザに関しては、そのアドバイス情報を受けた後のユーザの各種ユーザ情報を取得するようにしてもよい。制御部１１は、実感スコアと相関性が高いと想定される食事、行動を特定して、特定した食事、行動を薦めるアドバイスを出力してもよい。より具体的には、アドバイスＤＢ１２ｃに保管される摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報（例えば専門家の知見に基づく相関関係に関する情報、アドバイスを利用する想定ユーザの現在又は過去のデータに基づく学習モデルによって得られた相関関係に関する情報、当該想定ユーザを任意で含むユーザ集団から得られた現在又は過去のデータに基づく学習モデルによって得られた相関関係に関する情報）に基づいて、当該相関関係の摂取情報側または実感スコア情報側で関連性が高いユーザまたは無作為に選択されたユーザに対して適切なアドバイスを行うことができる。例えば、任意の摂取情報（例えば食品である「食酢」の摂取）と前記実感スコア情報（例えばある集団で「体の動きが良い」との感情情報が多く集まり実感スコアが高い）との相関関係に基づいて、摂取情報側で関連性が高いと判断されるユーザ（例えば「食酢の摂取量が少ない／多い」、「食酢が使用可能な料理であるラーメンを好む」、「食酢と関連性が高い料理である酢豚の摂食経験がある」）に対して摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス（「食酢を摂取すると体の動きが良くなると言われています」、「ラーメンに入れる食酢は体の動きが良くなると言われています」、「酢豚に含まれる食酢は体の動きが良くなると言われています）を出力することができ、実感スコア情報側で関連性が高いと判断されるユーザ（例えば「最近体の動きが悪い」）に対して摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス（「食酢を摂取すると体の動きが良くなると言われています」）を出力することができる。
　特に、過去の当該想定ユーザを含まないユーザ集団（特にユーザと同属性の集団であることが好ましい）から得られたデータに基づく学習モデルによって得られた「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報」を用いてアドバイス情報を生成することで、あらかじめ相関関係に関する分析を済ませたデータを用いてユーザへのアドバイスが速やかに行えるため好ましい。また、当該想定ユーザを含むユーザ集団から得られた現在又は過去のデータに基づく学習モデルによって得られた「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報」を用いてアドバイス情報を生成することで、自己成就効果が高く奏されるアドバイスとなるため好ましい。
　さらに、提供条件の判断時にユーザ属性情報などを使用することで、より効果の高いアドバイスを行うことができる。例えば、ＰＤＩ値が比較的低い国におけるユーザは口コミの情報を重視するため、これらユーザに対して「〇〇の国において、食酢を摂取すると体の動きが良くなると言われています」といった摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイスを出力することで、本発明の自己成就効果をより強く奏させることができる。また、ＰＤＩ値が比較的高い国におけるユーザは専門家による情報を重視するため、これらユーザに対して「専門家は、食酢を摂取すると体の動きが良くなると言っています」といった専門家による摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイスを出力することで、本発明の自己成就効果をより強く奏させることができる。
　このように、制御部１１は、摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報、例えばユーザ情報に基づいて、食事、運動、睡眠等のユーザの日常生活での行動（生活習慣）に関するアドバイス情報を生成する。
　また制御部１１は、ユーザが食品を摂取したときのユーザの環境を特定する情報であるユーザ環境情報に基づいて、食品を消費しているユーザに対して、ユーザの環境情報に応じたアドバイス情報を生成するようにしてもよい。ここで、ユーザ環境情報は、温度、湿度などであり、時系列データであってもよい。アドバイス情報の一例は、不安とストレス情報とのいずれか一方又は両方を解消するアドバイスを含んでいてもよい。また、アドバイス情報の一例は、生活習慣改善のためのアドバイスと、ユーザの行動変容の不安とストレス情報といずれか一方又は両方を解消するアドバイスとのいずれか一方又は両方を含んでいてもよい。このように、制御部１１は、ユーザ環境情報に基づいて、食事、運動、睡眠等のユーザの日常生活での行動（生活習慣）に関するアドバイス情報を生成する。
　なお、本実施形態の食品は主に一般食品であり、食材の可食部だけでなく非可食部も含めて製造された食品を含む。本開示における食材の「非可食部」とは、食材の通常飲食に適さない部分及び通常の食習慣では廃棄される部分を示し、具体的には例えば「日本食品標準成分表２０１５年版（七訂）」（厚生労働省が定めている食品成分表）に記載されている廃棄部位である。
　また、本実施形態の食品に使用される食材は、ヒトの飲食に供される食品（「日本食品標準成分表２０１５年版（七訂）」に掲載されている食品）であればどのようなものでもよいが、植物、即ち食用植物であることが好ましく、植物としては「日本食品標準成分表２０１５年版（七訂）」に記載されている分類のうちの豆類、種実類、野菜類、穀類、果実類、イモ類、きのこ類、藻類等を用いることができる。なお、食材の「可食部」とは食材全体から廃棄部位（非可食部）を除いた部分を示す。食材の非可食部は、摂食性又は他の食材との相性が悪く、一般的に喫食に用いられずに廃棄されることが多い。
　しかし、本実施形態の食品に食材の非可食部を含有する場合、食材の廃棄量を削減することができる。よって、本実施形態の食品を食べることによって、食材（非可食部）の廃棄処理による地球環境への負荷を軽減することができ、地球環境の保護に寄与できる。従って、制御部１１は、ユーザの摂取履歴に基づいて食事及び栄養成分に関するアドバイスだけでなく、地球環境の保護に対する貢献についてのアドバイス情報を生成してもよい。この場合にも、制御部１１は、それぞれの食品及び食品の摂取量に対応付けてアドバイスＤＢ１２ｄに登録してあるアドバイス内容を用いて、地球環境の保護に対する貢献についてのアドバイス情報を生成することができる。更に、本実施形態の食品に食材の可食部及び非可食部を共に含有することが好ましく、同一種類の食材に由来する可食部及び非可食部を共に含有することが更に好ましく、同一種類かつ同一個体の食材に由来する可食部及び非可食部を共に含有することが最も好ましい。
　上述したように、本実施形態では、ユーザ情報の少なくとも一部に応じて、ユーザに提供すべきアドバイス情報が生成される。なお、アドバイスＤＢ１２ｃの記憶内容に基づいて、複数のアドバイス情報が生成された場合、制御部１１は、生成した全てのアドバイス情報を、提供すべきアドバイス情報としてもよく、ランダムに選択した１つのアドバイス情報を、提供すべきアドバイス情報としてもよい。また、アドバイスＤＢ１２ｃに記憶してある各アドバイスに対して優先度を設定しておくことにより、複数のアドバイス情報が生成された場合に、優先度の高いアドバイス情報を、提供すべきアドバイス情報としてもよい。
　なお、本実施形態の食品は、任意の栄養成分の含有量が有効量以上（例えば食品表示法における栄養強調表示が可能な基準値以上）であることが好ましい。また、食品は一種、又は二種以上の有用成分を含有することが好ましい。上記において有用成分とは、例えば食品表示基準（平成２７年内閣府令第１０号）の別表第９に定められている栄養成分以外の成分で、健康、運動機能、美容等の維持や改善に有用であって、具体的には、ポリフェノール、カロテノイド、クロロフィル、ビタミンＵ等が挙げられる。栄養成分の含有量に関して、具体的には、補給ができる旨の表示、適切な摂取ができる旨の表示、添加していない旨の表示、絶対表示（高い旨、含む旨）、絶対表示（含まない旨、低い旨）、相対表示（強化された旨、低減された旨）、無添加強調表示（糖類、ナトリウム塩等）ができる程度の量であることが好ましい。
　更に具体的には、食品中における食物繊維含有量（特に不溶性食物繊維含有量）が３質量％以上、より好ましくは４質量％以上、より好ましくは５質量％以上、より好ましくは６質量％以上、より好ましくは７質量％以上、より好ましくは８質量％以上、更に好ましくは９質量％以上であることが好ましく、１サービングサイズ（食品を通常１回分として食べる量に該当し、例えば食べきりサイズの製品であれば１個が該当する）当たりに含有される食物繊維量（特に不溶性食物繊維量）が１ｇ以上、より好ましくは２ｇ以上、より好ましくは３ｇ以上であることが好ましい。このような栄養成分を含有する食品であることで、特定期間内におけるユーザの当該食品に含有される栄養成分摂取量を消費日時と共にユーザから収集することができ、従来知ることができなかった当該栄養成分の効果的な摂取タイミング、摂取方法を知ることができ、ひいてはユーザに従来よりも効果的な栄養成分の摂取タイミング及び摂取方法を提案できるため好ましい。
　また、本実施形態の食品は、上記栄養成分又は有効成分を含有する有用食材であることが好ましく、更には食物繊維（特に食物繊維局在部位に由来することが好ましく、食材の非可食部に由来することが更に好ましい）を含有する食材を用いて製造されている食品（食物繊維含有食品）であることが好ましく、不溶性の食物繊維（特に不溶性食物繊維局在部位に由来することが好ましく、食材の非可食部に由来することが更に好ましい）を含有する食材を用いて製造されている食品（不溶性食物繊維含有食品）であることが更に好ましい。
　不溶性食物繊維局在部位とは、食材全体において不溶性食物繊維が局在する部位であり、具体的には、可食部における不溶性食物繊維含有割合よりも高い不溶性食物繊維含有割合を有する部位を意味する。本開示における不溶性食物繊維局在部位とは、食材全体において不溶性食物繊維が局在する部位、具体的には、食材における可食部よりも高い不溶性食物繊維含有割合を有する部位を表し、乾燥状態において、より好ましくは可食部の１．１倍以上、更に好ましくは１．２倍以上、更に好ましくは１．３倍以上、更に好ましくは１．４倍以上、更に好ましくは１．５倍以上、更に好ましくは１．６倍以上、更に好ましくは１．７倍以上、更に好ましくは１．８倍以上、更に好ましくは１．９倍以上、最も好ましくは２．０倍以上の不溶性食物繊維含有割合を有する部位を表す。
　また、不溶性食物繊維局在部位（特に非可食部）における不溶性食物繊維含有割合が、乾燥質量換算で１０質量％超、更に好ましくは１１質量％超、更に好ましくは１２質量％超、更に好ましくは１３質量％超、更に好ましくは１４質量％超、更に好ましくは１５質量％超、更に好ましくは１６質量％超、更に好ましくは１７質量％超、更に好ましくは１８質量％超、更に好ましくは１９質量％超、更に好ましくは２０質量％超であることが好ましい。
　また、食物繊維局在部位についても上記と同様である。なお、本開示における「乾燥質量換算」とは、水分が０質量％における質量換算値を指す。なお、試料中の水分量の測定は、日本食品標準成分表２０１５年版（七訂）に準じて測定することができる。本開示における食物繊維局在部位又は不溶性食物繊維局在部位は、前述する食材の「可食部」の一部（例えば野菜類、穀類、豆類又は果実類の種皮部分、特には豆類の種皮部分）であっても「非可食部」であってもよいが、不溶性食物繊維局在部位が「非可食部」であることが好ましい。
　また、本開示の食品全体の合計質量に対する、食物繊維局在部位又は不溶性食物繊維局在部位（特に非可食部）の含有量は、１質量％以上であることが好ましく、より好ましくは３質量％以上、更には５質量％以上であることが好ましい。一方、上限は通常限定されないが、好ましくは７０質量％以下、より好ましくは６０質量％以下、更には５０質量％以下としてもよい。また、本開示の食品全体の合計質量に対する、食物繊維局在部位又は不溶性食物繊維局在部位（特に非可食部）を含む食材全体の含有量は、３質量％以上であることが好ましく、より好ましくは５質量％以上、更には９質量％以上であることが好ましい。
　一方、上限は通常限定されないが、好ましくは７０質量％以下、より好ましくは６０質量％以下、更には５０質量％以下としてもよい。一般的に食材の非可食部は食物繊維又は不溶性の食物繊維を多く含んでいるので、本実施形態の食品のように食材の可食部だけでなく非可食部も含めて食品を製造することにより、食材の栄養成分を無駄なく摂取することが可能な食品を提供できるためより好ましい。よって、本実施形態の食品は、食物繊維等の栄養成分を効率よく摂取することができると共に、廃棄量を削減できる食品である。
　サーバ１０の制御部１１は、機械学習又は深層学習によって学習させた学習済みモデルを用いて、各ユーザのユーザ情報に応じたアドバイス情報を生成してもよい。この場合、例えば会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してあるユーザ情報の少なくとも一部、及びアドバイスが要求された時間帯（時刻）等を入力とし、入力された情報に基づいて最適なアドバイス情報を演算し、演算した結果（アドバイス情報）を出力するように学習された学習済みモデルを使用することができる。このような学習済みモデルは例えばＣＮＮ（Convolution Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）等で構築することができる。
　図１３は学習モデルの構成例を示す模式図である。図１３に示す学習モデルの一例は、ユーザ情報のうちの食品の摂取情報と、感情情報、生体情報、行動情報のうち１以上を含む実感スコア情報とを入力とし、食品の摂取情報と、実感スコア情報が入力された場合に、提供すべきアドバイスを特定するように学習した学習モデルである。図１３に示す学習モデルは、入力層、中間層及び出力層から構成されており、入力層は３個の入力ノードを有し、それぞれの入力ノードには、食品の摂取情報として野菜スティックの消費量及び野菜ペーストの消費量とユーザの実感スコア情報とが入力される。なお、図１３では１つの入力ノードに実感スコア情報が入力される構成を例示しているが、感情情報、生体情報、行動情報等の複数種類の情報が入力されるように構成した場合、それぞれの情報が入力される入力ノードが設けられる。また、入力ノードに入力される各情報（各数値）は、１日分の情報であってもよく、１週間等の所定期間に亘る時系列の情報であってもよい。例えば１週間に亘る食品の摂取履歴、１週間の実感スコア情報の変化等を入力するように構成してもよく、この場合、所定期間における各種の履歴及び変化を考慮したアドバイスを特定できる。
　入力ノードに入力された各データは中間層に入力される。中間層は複数（図１３では３層）の全結合層を有し、各層のノードは、各層間の重み付け係数や関数を用いて、入力されたデータに基づく出力値を算出し、算出した出力値を後の層のノードに入力する。中間層は、各層のノードの出力値を順次後の層のノードに入力することにより、最終的に出力層の各出力ノードにそれぞれの出力値を与える。出力層は複数の出力ノードを有し、それぞれの出力ノードは、アドバイスＤＢ１２ｃに記憶してあるアドバイスのそれぞれに対する判別確率を出力する。例えば第１の出力ノードはアドバイスＤＢ１２ｃに記憶してあるアドバイスＩＤがＡ００１のアドバイスに対する判別確率を出力し、第２の出力ノードはアドバイスＩＤがＡ００２のアドバイスに対する判別確率を出力する。それぞれの出力ノードが出力する判別確率は、それぞれの出力ノードに対応付けられたアドバイスＩＤのアドバイスが、入力層に入力されたデータに対して適切である可能性を示す。出力層の各出力ノードの出力値は例えば０～１．０の値であり、全ての出力ノードから出力される判別確率の合計が１．０となる。入力層の入力ノードの数、中間層の層数、出力層の出力ノードの数は図１３に示す例に限定されない。学習モデルは、図１３に示すように中間層が多層に構成されたニューラルネットワーク（深層学習）に限定されず、種々の機械学習のアルゴリズムによって構築された学習モデルを用いてもよい。さらに、アドバイスを利用する想定ユーザの現在又は過去のデータに基づく学習モデルであっても良く、さらに現在又は過去の当該想定ユーザを任意で含むユーザ集団から得られたデータに基づく学習モデルであっても良く、これらを組み合わせたモデルであっても良い。特に、過去の当該想定ユーザを含まないユーザ集団（特にユーザと同属性の集団であることが好ましい）から得られたデータに基づく学習モデルによって得られた「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報」を用いてアドバイス情報を生成することで、あらかじめ相関関係に関する分析を済ませたデータを用いてユーザへのアドバイスが速やかに行えるため好ましい。また、当該ユーザを含むユーザ集団から現在又は過去に得られたデータに基づく学習モデル（特にユーザと同属性の集団であることが好ましい）から得られたデータに基づく学習モデルによって得られた「摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報」を用いてアドバイス情報を生成することで、本発明の自己成就効果が高まるため好ましい。
　制御部１１は、中間層の出力値（ユーザ摂取情報と、ユーザ実感スコア情報との相関関係に関する情報又は当該相関関係に関する情報を含むアドバイス情報）を取得し、取得した出力値をアドバイス情報に含めるようにしてもよく、さらに、取得した出力値をアドバイスＤＢ１２ｃに保管してもよい。
　なお、ユーザの年齢、性別、出身地、思想信条等のユーザ情報に応じたアドバイス情報を生成する場合、ユーザの年齢、性別、出身地、思想信条の情報を入力とし、これらの情報が入力された場合に、提供すべきアドバイスを特定するように学習した学習モデルを用いればよい。また、ユーザのベジタリアン度、嗜好情報、思考傾向等のユーザ情報に応じたアドバイス情報を生成する場合、ユーザのベジタリアン度、嗜好情報、思考傾向の情報を入力とし、これらの情報が入力された場合に、提供すべきアドバイスを特定するように学習した学習モデルを用いればよい。
　更に、ユーザの運動情報、睡眠情報等のユーザ情報に応じたアドバイス情報を生成する場合、ユーザの運動情報、睡眠情報の情報を入力とし、これらの情報が入力された場合に、提供すべきアドバイスを特定するように学習した学習モデルを用いればよい。このように、アドバイス情報を特定する際に考慮すべきユーザ情報を入力とし、入力されたユーザ情報に適したアドバイス内容を特定するように学習させることにより、任意のユーザ情報に対して最適なアドバイスを特定することができる。このような学習モデルを用いてアドバイスを特定することにより、ユーザの身体の状態（体調）等を考慮したアドバイスを生成できる。また、学習モデルを用いる場合、アドバイスを提供するタイミング毎に異なる学習モデルを用いてもよい。例えば、季節毎に異なる学習モデル、時間帯毎に異なる学習モデル等を用いてユーザ情報に応じたアドバイスを特定してもよい。この場合、アドバイスを提供するタイミング（季節、時間帯等）も考慮した最適なアドバイスを生成できる。
　上述したような学習モデルは、入力すべきユーザ情報と、このユーザ情報に対応するアドバイスのアドバイスＩＤとを１セットとする教師データを用いて学習する。図１３に示す学習モデルでは、食品の摂取情報と、実感スコア情報と、この摂取情報と、実感スコア情報に対応するアドバイスＩＤとを１セットとする教師データを用いて学習を行う。教師データに用いるアドバイスは、対応するユーザ情報に対して医師等の専門家が勧めるアドバイス、ユーザ情報に係るユーザが効果を得られたと感じたアドバイス等とすることができる。学習モデルは、教師データに含まれるユーザ情報（入力すべき情報）が入力ノードのそれぞれに入力された場合に、教師データに含まれるアドバイスＩＤに対応する出力ノードから１．０の出力値が出力され、他の出力ノードから０．０の出力値が出力されるように学習する。
　なお、学習モデルは、中間層における各層のノードを結合する重み付け係数及び関数を最適化するように学習する。学習モデルの学習処理は、サーバ１０で行ってもよく、他の装置で行ってもよく、あらかじめ学習処理が完了したものを用いてもよい。学習モデルの学習処理が他の装置で行われた場合に、サーバ１０において、制御部１１は、他の装置で学習処理が行われることによって得られた学習モデルと使用して、前述した処理を行う。また、他の装置で、学習モデルの中間層の出力値（ユーザ摂取情報と、ユーザ実感スコア情報との相関関係に関する情報）が取得されてもよい。他の装置で、学習モデルの中間層の出力値が取得された場合に、サーバ１０において、制御部１１は、他の装置で取得された中間層の出力値を使用して、前述した処理を行う。
　制御部１１（出力部）は、ユーザ情報に応じたアドバイス情報を生成した場合、図１２に示すようにアドバイス情報を表示したアドバイス画面をユーザ端末２０へ送信（出力）する（Ｓ４５）。ユーザ端末２０の制御部２１は、サーバ１０からアドバイス画面を受信（取得）した場合、受信したアドバイス画面を表示部２５に表示する（Ｓ４６）。図１２に示すアドバイス画面は、食事に関するアドバイスメッセージを表示しており、図１２に示すアドバイスメッセージは、例えばユーザの食事内容（摂取情報）と、ユーザ実感スコア情報との相関関係に基づいて生成された内容である。
　なお、図１２に示すアドバイスメッセージは、ユーザの食事内容と、ユーザ実感スコア情報との相関関係に加えて、ユーザの血糖値の情報（生体情報）も考慮して生成されてもよい。アドバイス画面は、表示されたアドバイス情報の保存を指示するための保存ボタンと、保存せずに表示の終了を指示するためのキャンセルボタンとを有する。制御部２１は、アドバイス画面において、入力部２４を介して保存ボタンが操作された場合、表示されていたアドバイス情報を、例えばこの時点の日時情報に対応付けて記憶部２２に記憶する。これにより、ユーザ端末２０は、サーバ１０から提供されたアドバイスを、提供された日時に対応付けて蓄積することができる。
　また制御部２１は、機械学習又は深層学習によって各種のセンサ情報について予め学習させた学習済みモデルを用いて、ユーザが装着しているウェアラブル端末等によって、ウェアラブル端末等が備えるセンサが、ユーザをセンシングすることによって取得したセンサ情報に基づいて、ユーザ実感スコアを特定してもよい。この場合、センサ情報を入力とし、入力されたセンサ情報に対して、ユーザ感情情報、ユーザ生体情報およびユーザ行動情報のうち１以上の情報を含むユーザ実感スコアを出力するように学習された学習モデルを用いればよい。また、センサ情報とユーザ摂取情報とを入力とし、入力されたセンサ情報とユーザ摂取情報とに対して、ユーザ摂取情報と、ユーザ実感スコア情報との相関関係に関する情報を出力するように学習された学習モデルを用いるようにしてもよい。このような学習済みモデルは例えばＣＮＮで構築することができる。
　上述した処理により、本実施形態の情報処理システム１００では、サーバ１０は、会員情報ＤＢ１２ｂに登録してあるユーザ情報に基づいて、ユーザに提供すべき適切なアドバイスを生成して提供することができる。なお、サーバ１０が提供するアドバイスは、会員情報ＤＢ１２ｂに登録してあるユーザ情報の少なくとも一部に基づいて生成された内容であり、またアドバイスの提供タイミング（時刻又は時間帯）に応じて異なる内容であってもよい。これにより、サーバ１０は、ユーザの属性情報、プロフィール情報、身体の情報、運動の情報、睡眠の情報、食べた食品の情報等のユーザに関する情報と、ユーザ実感スコア情報との相関関係に基づいて、食事、運動及び睡眠を含むユーザの行動における生活習慣に関する各種のアドバイス、地球環境の保護に対する貢献に関するアドバイスを提供できる。なお、アドバイスの内容に応じて、アドバイスの提供条件を適切に設定しておくことにより、ユーザに関する各種の情報に応じてユーザに提供すべき適切なアドバイスを生成することができる。
　本実施形態の情報処理システム１００において、ユーザ端末２０が、ユーザ情報に応じたアドバイス情報を生成するように構成することもできる。例えば、ユーザ端末２０がユーザ情報及びアドバイスＤＢ１２ｃを記憶部２２に記憶する場合、制御部２１がユーザ情報に応じたアドバイス内容をアドバイスＤＢ１２ｃの記憶内容に基づいて特定できる。また、ユーザ端末２０がユーザ情報及びアドバイスＤＢ１２ｃに加えて学習モデルを記憶部２２に記憶している場合にも、制御部２１は、ユーザ情報に応じたアドバイス内容を、学習モデルを用いて特定できる。例えば、アドバイスＤＢ１２ｃに記憶された摂取情報と実感スコア情報との相関関係に関する情報及び／またはアドバイスを利用する想定ユーザを任意で含む集団における現在または過去の摂取情報と実感スコア情報との解析によって得られた相関関係に関する情報に基づいて、ある集団において高い（又は低い）実感スコア情報が呈される場合、その実感スコア情報の要因となる１以上の摂取情報（食品の種類、量、摂取タイミング、季節、食べ合わせ、調理方法、含有成分などの摂取態様）を特定し、当該摂取情報が類似するユーザ又は当該実感スコア情報の改善が求められるユーザなど、当該相関関係から有用性や関連性が推測されるユーザに対して、相関関係に関する情報を含むアドバイスを生成または特定して提供することができる。
　本実施形態の情報処理システム１００において、サーバ１０は、ユーザ端末２０からのアドバイス要求に応じて、ユーザに提供すべきアドバイスを生成して提供する構成に限定されない。例えば、サーバ１０は、定期的に又は予め設定された時刻が到来した場合に、ユーザに提供すべきアドバイスを生成して提供してもよい。このような構成の場合、例えばサーバ１０の制御部１１は、所定時間が経過した場合、又は設定時刻が到来した場合に、会員情報ＤＢ１２ｂに登録してある各ユーザのユーザ情報に基づいて、各ユーザに提供すべきアドバイス情報を生成し、各ユーザの会員ＩＤに対応付けてアドバイス情報を記憶部１２に記憶しておく。なお、制御部１１は、会員ＩＤ及びアドバイス情報に加えて、アドバイス情報を生成した日時も記憶部１２に記憶しておいてもよい。
　一方、ユーザ端末２０は、アドバイスアプリ２２ＡＰを起動した際にサーバ１０にアクセスしてアドバイス情報を取得し、取得したアドバイス情報をホーム画面（起動画面）に表示するように構成されていてもよい。ホーム画面にアドバイス情報を表示した場合には、ユーザはアドバイスアプリ２２ＡＰをユーザ端末２０に起動させるだけで、ホーム画面においてアドバイスを確認することができる。なお、サーバ１０は、各ユーザに提供すべきアドバイス情報を生成した場合、記憶部１２に記憶する代わりに、生成したアドバイス情報をユーザ端末２０へプッシュ通知してもよい。この場合、ユーザ端末２０は、新しいアドバイス情報を受信したことを表示部２５に表示できるので、新しいアドバイス情報があることをユーザに通知できる。
　本実施形態の情報処理システム１００において、ユーザ端末２０は、サーバ１０から取得したアドバイス内容に対して、ユーザによる評価を受け付けるように構成されてもよい。このような構成によれば、ユーザの評価をアドバイス内容にフィードバックさせることができ、評価の低いアドバイス内容を更新することにより、ユーザにとって有効なアドバイスを用意することができる。例えば図１２に示す画面において、表示されたアドバイスが役に立ったことを入力する評価ボタン（いいねボタン）を設け、評価ボタンによる評価内容に応じて、内容を更新すべきアドバイスを選別するようにしてもよい。またアドバイスに対する評価を例えば５段階評価で受け付け、評価の低いアドバイスの内容を更新するようにしてもよい。なお、アドバイスに対してユーザが行った評価の内容は、サーバ１０へ送信されて会員情報ＤＢ１２ｂに記憶されてもよい。
　本実施形態の情報処理システム１００において、ユーザ端末２０のユーザに提供されるアドバイスはサーバ１０で生成される構成に限定されず、例えばユーザ端末２０が生成して表示部２５に表示してもよい。この場合、ユーザ端末２０は、入力部２４を介して入力された各種のユーザ情報及びアドバイスＤＢ１２ｄを記憶部２２に記憶しておき、制御部２１（情報処理部）がアドバイスＤＢ１２ｄの記憶内容に基づいて、記憶部２２に記憶してあるユーザ情報の少なくとも一部に応じたアドバイス情報を生成するように構成することができる。
（実施形態２）
　本実施形態の情報処理システム１００では、ユーザ端末２０は、入力部２４からの入力によって、ユーザが食べた食品の摂取情報を受け付ける処理だけでなく、ユーザが食べた食品をカメラ２７で撮影することによって摂取情報を受け付ける処理を行う。またサーバ１０は、ユーザ端末２０から、ユーザが食べた食品の撮影画像を取得した場合、撮影画像を解析してユーザが食べた食品の情報、又はユーザが食べた食品によって摂取した栄養成分の情報を特定する処理を行う。なお、撮影画像からユーザが食べた食品の情報、又は摂取した栄養成分の情報を特定する処理は、サーバ１０が行う構成のほかに、ユーザ端末２０が行う構成でもよい。この場合、ユーザ端末２０は、カメラ２７で撮影した画像を解析することにより、ユーザが食べた食品の情報、又は摂取した栄養成分の情報を特定し、特定した摂取情報をサーバ１０へ送信する。
　図１４は、実施形態２におけるユーザ情報の登録処理手順の一例を示すフローチャート、図１５Ａ及び図１５Ｂはユーザ端末２０の画面例を示す模式図である。図１４に示す処理は、図６及び図７に示す処理において、ステップＳ２２，Ｓ２３の間にステップＳ５１～Ｓ５３を追加し、ステップＳ２５の前にステップＳ５４～Ｓ５５を追加したものである。図６及び図７と同じステップについては説明を省略する。また、図１４では、図６中の各ステップ及び図７中のステップＳ２８～Ｓ３５の図示を省略している。
　本実施形態の情報処理システム１００において、ユーザ端末２０及びサーバ１０は、図６及び図７中のステップＳ１１～Ｓ２２と同様の処理を行う。これにより、ユーザ端末２０は、図８Ｂ～図９Ｂの入力画面を介して入力されたユーザの情報（プロフィール情報、身体の情報、運動の情報及び睡眠の情報）を受け付けた場合に、受け付けた情報をサーバ１０へ送信し、サーバ１０は、ユーザ端末２０から受信したユーザ情報を会員情報ＤＢ１２ｂに登録する。
　本実施形態のユーザ端末２０は、ステップＳ２１で、図１５Ａに示すような食事の情報の入力画面を表示部２５に表示する。図１５Ａに示す食事の情報の入力画面は、図１０Ａに示す入力画面と同様の構成を有し、更にユーザが食べた食事及び食品をカメラ２７で撮影するための写真撮影ボタンを有する。なお、図１５Ａに示す入力画面は、ユーザが食べた食事の内容、又は食べた食事によって摂取した栄養成分の内容を、例えばテキストデータで入力するための入力欄を有していてもよい。この場合、制御部２１は、入力欄を介して、ユーザが食べた食事の内容、又は摂取した栄養成分の内容を受け付けることができる。
　ユーザは、図１５Ａに示す入力画面において、自身が食べた食品、食べた日及び時間帯の各情報をそれぞれの入力欄に入力する。これにより、ユーザ端末２０の制御部２１は、ユーザが入力した食品の摂取情報（食事の情報）を受け付ける（Ｓ２２）。なお、制御部２１は、受け付けた各情報をそれぞれ対応する入力欄に表示する。またユーザは、自身が食べた一般食品（食事）をカメラ２７で撮影したい場合、入力部２４を介して写真撮影ボタンを選択操作する。制御部２１は、入力部２４を介して写真撮影ボタンが操作されたか否かに応じて、ユーザが食べた食事のカメラ２７による撮影の実行指示（撮影指示）を受け付けたか否かを判断する（Ｓ５１)。撮影指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ５１：ＮＯ）、制御部２１は、ステップＳ２３の処理に移行する。撮影指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）、制御部２１は、カメラ２７を起動し（Ｓ５２）、入力部２４を介した撮影指示に応じて撮影を行って撮影画像を取得する（Ｓ５３）。
　制御部２１は、食事の撮影画像を取得した場合、例えば図１５Ｂに示すように撮影画像を食事の情報の入力画面に表示する。図１５Ｂに示す入力画面には、食事の撮影をやり直すための「撮り直す」ボタンが表示されている。「撮り直す」ボタンが操作された場合、制御部２１は、再度カメラ２７を起動し、入力部２４を介した撮影指示に応じて再度撮影画像を取得し、取得した撮影画像を食事の情報の入力画面に表示する。図１５Ｂに示す入力画面において登録ボタンが操作された場合、即ち、制御部２１が登録指示を受け付けた場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、制御部２１は、入力画面を介して入力された食事の情報（入力欄を介して入力された摂取情報及び撮影画像）とユーザの会員ＩＤとを対応付けてサーバ１０へ送信する（Ｓ２４）。
　本実施形態のサーバ１０の制御部１１は、ユーザ端末２０から食事の情報を取得した場合、撮影画像が含まれるか否かを判断する（Ｓ５４）。撮影画像が含まれると判断した場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）、制御部１１は、撮影画像を解析してユーザが食べた食事の内容を特定する（Ｓ５５）。制御部１１は、例えばテンプレートマッチングによって撮影画像中に写っている食品、食材、料理の種類を特定する。この場合、食品、食材及び料理を撮影した撮影画像から抽出された画像特徴量を示すテンプレートを予め記憶部１２に記憶しておき、制御部１１は、撮影画像からテンプレートに一致する領域を検知した場合、検知した領域が、テンプレートに対応する食品、食材又は料理の領域であると特定する。制御部１１は、撮影画像に含まれる全ての食品、食材及び料理を特定する。なお、制御部１１は、撮影画像に含まれる食品、食材及び料理を特定する代わりに、撮影画像に含まれる食品、食材及び料理を食べることによって摂取される栄養成分の種類及び摂取量を特定する構成でもよい。
　また制御部１１は、機械学習又は深層学習によって各種の食品、食材、料理等について予め学習させた学習済みモデルを用いて、撮影画像中の食品、食材及び料理の種類を特定してもよい。この場合、撮影画像を入力とし、入力された撮影画像中の食品、食材又は料理の種類及び量を出力するように学習された学習モデルを用いればよい。なお、学習モデルは、撮影画像が入力された場合に、撮影画像に写っている食品、食材、料理を食べることによって摂取される栄養成分の種類及び摂取量を出力するように学習されたモデルであってもよい。このような学習済みモデルは例えばＣＮＮで構築することができる。
　制御部１１は、ユーザ端末２０から取得した食事の情報に撮影画像が含まれないと判断した場合（Ｓ５４：ＮＯ）、ステップＳ５５の処理をスキップする。その後、制御部１１は、ユーザ端末２０から取得した食事の情報と、撮影画像から特定した食事の情報とを会員情報ＤＢ１２ｂに登録する（Ｓ２５）。これにより、ユーザ端末２０で入力画面中の入力欄を介して入力された摂取情報だけでなく、ユーザ端末２０のカメラ２７で撮影された食事の内容（摂取情報）が会員情報ＤＢ１２ｂに登録される。その後、サーバ１０の制御部１１及びユーザ端末２０の制御部２１は、ステップＳ２６以降の処理を実行する。
　上述した処理により、ユーザ端末２０は、ユーザが食べた食事を撮影した画像をサーバ１０へ送信し、サーバ１０は、ユーザ端末２０から受信した撮影画像に写っている食事（食品、食材、料理）の内容を取得することができる。よって、本実施形態においても、ユーザ端末２０を用いてユーザの属性情報、プロフィール情報、ユーザの身体の状態に関する情報（生体情報）、運動に関する情報、睡眠に関する情報、ユーザが食べた食品の種類、摂取量及び摂取タイミング等の情報（ユーザ情報）が入力されてサーバ１０に登録できる。また、ユーザが食べる直前に食事を撮影する場合、撮影日時を食事の摂取日時とすることができるので、撮影日時から食事の摂取タイミング（摂取日時）を自動で取得することができる。
　本実施形態のユーザ端末２０及びサーバ１０は、図１１に示す処理と同様の処理を行うことができる。よって、ユーザ端末２０及びサーバ１０が同様の処理を行うことにより、サーバ１０に登録されたユーザ情報に応じたアドバイス情報がユーザ端末２０に提供される。
　本実施形態では、上述した実施形態１と同様の効果が得られる。また本実施形態では、ユーザ端末２０において、ユーザは入力部２４を介して、自身が食べた食事（一般食品）の情報を入力するだけでなく、カメラ２７で撮影することによって、自身が食べた食事の情報を入力することができる。また本実施形態では、ユーザが食べた一般食品の摂取情報に応じたアドバイスの提供が可能となる。本実施形態の情報処理システム１００においても、上述した実施形態１で適宜説明した変形例の適用が可能である。
（実施形態３）
　所定の栄養成分に対するユーザの目標摂取量、又は、地球環境に対するユーザの目標貢献量に基づいて、ユーザに食品の摂取を提案する情報処理システムについて説明する。本実施形態では、例えば１ヶ月のような所定期間における目標摂取量又は目標貢献量に基づいて、ユーザに提案すべき食品を特定するが、所定期間は１ヶ月に限定されない。特に本発明における目標値が達成困難な目標である場合、本発明によればその目標達成のために適した食品とその組み合わせを採用し、中間目標を複数設定し、使用者の目標達成を可能とするため好ましい。特に食事は毎日継続的に行うという特性上、そのバリエーションを確保しなければ飽きられてしまい継続が難しいが、達成困難な目標に寄与度が高い公知の食品（例えばサプリメント）は総じて味のバリエーションに乏しく、その食品を用いたメニューも類似したものになりがちであるという問題が存在した。
　しかし、本発明によって、消費者が興味を有している食品と関連性が高く、且つ目標寄与度の高い食品を採用することができ、消費者が飽きにくく継続性のある達成方法とすることができる。特に、主食として用いられる麺類、パン類、人造米等の食品で目標寄与度の高い食品、具体的には豆類加工品であるそれら主食食品を重点的に採用して調理方法や摂取方法を始めとする達成方法を出力することで、多様性を確保しつつ継続性のある達成方法を提示できるためより好ましい。本実施形態の情報処理システムは、実施形態１の情報処理システム１００と同様の装置にて実現可能であるので、構成についての説明は省略する。なお、本実施形態のサーバ１０の記憶部１２は、図３Ａ～図５に示すＤＢ１２ａ～１２ｄに加えて目標量ＤＢ１２ｄを記憶する。
　図１６は目標量ＤＢ１２ｄの構成例を示す模式図である。目標量ＤＢ１２ｄは、所定の栄養成分に対して所定期間におけるユーザの目標摂取量及び摂取済み量、並びに、地球環境に対して所定期間におけるユーザの目標貢献量及び貢献済み量を記憶する。図１６に示す目標量ＤＢ１２ｄは、会員ＩＤ列、栄養成分の目標摂取量列及び摂取済み量列、地球環境の目標貢献量列及び貢献済み量列等を含み、会員ＩＤに対応付けて、各ユーザが設定した目標量（目標摂取量及び目標貢献量）と、目標量に対する達成量（摂取済み量及び貢献済み量）とを記憶する。
　会員ＩＤ列は、会員登録したユーザの会員ＩＤを記憶する。栄養成分の目標摂取量列は、所定の栄養成分に対してユーザが設定した目標摂取量及び目標摂取熱量（目標摂取カロリー）を記憶する。所定の栄養成分は例えば、欠乏が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分、及び過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分を用いることができる。本実施形態における「欠乏が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分」（又は「過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分」）の例として、栄養成分表示ハンドブック（令和元年８月東京都福祉保健局健康安全部食品監視課発行）において「その欠乏や過剰な摂取が国民の健康の保持増進に影響を与えている栄養成分等」として規定されている栄養成分のうちで、「補給ができる旨の表示（栄養成分の量が多いことを強調）」（又は「適切な摂取ができる旨の表示（栄養成分の量又は熱量が少ないことを強調）」）に該当する栄養成分を挙げることができる。
　具体的には、「欠乏が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分」には、タンパク質、食物繊維、亜鉛、カリウム、カルシウム、鉄、銅、マグネシウム、ナイアシン、パントテン酸、ビオチン、ビタミンＡ、ビタミンＢ１、ビタミンＢ２、ビタミンＢ６、ビタミンＢ１２、ビタミンＣ、ビタミンＤ、ビタミンＥ、ビタミンＫ、葉酸等が挙げられる。
　また、「過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分」には、熱量、脂質、飽和脂肪酸、トランス脂肪酸、コレステロール、糖類、ナトリウム等が挙げられる。よって、栄養成分の目標摂取量列には、上述したような栄養成分の少なくとも１つに対してユーザが設定した目標摂取量が記憶され、栄養成分の摂取済み量列には、上述したような栄養成分のそれぞれに対してユーザが摂取済みの成分量が記憶される。
　地球環境の目標貢献量列は、地球環境に対する貢献に対してユーザが設定した目標貢献量を記憶する。本発明における地球環境とは、地球において人、生物を取り巻く家庭・社会・自然などの外的な事の総体を指し、海洋環境や大気環境に例示される自然環境のみならず、社会環境まで含まれる広義の環境概念であり、本実施形態でも同様の意味を有する。より具体的には、本発明における地球環境に対する目標の代表的な例として、２０１５年９月の国連サミットで採択された「持続可能な開発のための２０３０アジェンダ」にて記載された２０３０年までに持続可能でよりよい世界を目指す国際目標である、持続可能な開発目標（Sustainable Development Goals：ＳＤＧｓ）における１７のゴール、１６９のターゲット、２３２の指標のうちのいずれか又は複数が挙げられる。より具体的には、温室効果ガスの排出量の削減量（特に二酸化炭素の削減量、更にはカーボンフットプリントの削減量）、産業廃棄物の廃棄量の削減量（ゼロエミッション率、リサイクル率、再資源化率の向上）、フードロスの削減量（特に廃棄物の削減量、更には食品非可食部の廃棄量の削減量）、水資源の有効活用（特に水使用量の削減量、排水量の削減量）等の項目が挙げられ、本実施形態でもこれらの目標を地球環境に対する貢献目標項目として用いることができ、各目標項目に対する目標数値についても同項目における目標値を採用することができる。
　よって、地球環境の目標貢献量列には、上述したような項目の少なくとも１つに対してユーザが設定した目標貢献量が記憶され、地球環境の貢献済み量列には、上述したような項目のそれぞれに対してユーザが貢献済みの貢献量（削減量）が記憶される。目標量ＤＢ１２ｄに記憶される会員ＩＤは、例えば会員情報ＤＢ１２ｂに新たな会員が登録された場合に、登録された会員ＩＤが制御部１１によって記憶される。目標量ＤＢ１２ｄに記憶される目標量（目標摂取量及び目標貢献量）は、制御部１１が通信部１３を介して各目標量を取得した場合に、制御部１１によって記憶される。目標量ＤＢ１２ｄに記憶される達成量（摂取済み量及び貢献済み量）は、制御部１１が通信部１３を介してユーザが摂取した食品（一般食品）に関する情報を取得した場合に、ユーザが摂取した食品による達成量を制御部１１が特定して記憶する。目標量ＤＢ１２ｄの記憶内容は図１６に示す例に限定されず、目標量ＤＢ１２ｄに記憶される栄養成分及び地球環境に対する貢献に関する項目は、上述した例に限定されない。
　本実施形態の情報処理システム１００では、ユーザ端末２０及びサーバ１０は、図６及び図７に示す処理と同様のユーザ情報の登録処理を行う。これにより、ユーザ端末２０は、ユーザの属性情報、プロフィール情報、生体情報、運動情報、睡眠情報、摂取情報（食事の情報）、実感の情報等のユーザ情報を受け付けることができ、サーバ１０は、ユーザ端末２０を介して入力されたユーザ情報を会員情報ＤＢ１２ｂに登録することができる。なお、本実施形態では、ユーザ端末２０は、上述したユーザ情報に加えて、栄養成分に対するユーザの目標摂取量及び地球環境に対するユーザの目標貢献量を受け付けてサーバ１０（目標量ＤＢ１２ｄ）に登録する処理を行う。ここで、栄養成分に対するユーザの目標摂取量は、他のユーザとの間で共有される情報（共有情報）であってもよい。従って、本実施形態では、ユーザ情報の入力画面（登録画面）が、図８Ａに示す実施形態１の構成とは若干異なり、ユーザ情報の登録処理が図６及び図７に示す処理とは若干異なる。
　図１７Ａは実施形態３の登録画面例を示す模式図、図１７Ｂは目標情報の入力画面例を示す模式図である。本実施形態の登録画面は、図８Ａに示す構成に加えて、入力（登録）するユーザ情報として、ユーザの目標情報を選択できるように構成されている。図１７Ａに示す画面において、目標情報が選択された場合、ユーザ端末２０の制御部２１は、図１７Ｂに示すような目標情報の入力画面を表示部２５に表示する。図１７Ｂに示す目標情報の入力画面は、予め設定された栄養成分に対する目標摂取量を入力するための入力欄と、予め設定された地球環境に対する目標貢献量を入力するための入力欄とを有する。目標摂取量の入力欄及び目標貢献量の入力欄にはそれぞれ、予め各栄養成分又は地球環境に対する貢献項目に対して設定された数値（量）のうちのいずれかを選択できるプルダウンメニューが設けられている。なお、選択可能な各数値は、例えばユーザの食習慣又は生活習慣等から決定してもよい。或いは、食品を選択し、当該食品中に含有される栄養成分から決定することもできる。
　また、目標摂取量の入力欄及び目標貢献量の入力欄は任意の数値が入力できるように構成されていてもよい。なお、目標情報の入力画面において、ユーザが既に登録済みの目標量については登録内容が表示されていてもよい。このような構成の場合、ユーザは既に登録済みの目標量を確認できる（或いは登録履歴を時系列に確認することが可能である）と共に、変更したい場合には変更することができる。或いは、目標量を達成する設定期間を選択することができ、上記目標量、設定期間を複数選択することもできる。具体的には、一日の摂取目標量を設定し、朝食、昼食、夕食、間食などの設定、或いは時間帯での設定を可能とする。或いは一週間の摂取目標量を曜日ごとに設定し、曜日ごとの設定は、前記一日の摂取目標量の繰り返し設定も可能である。更には、ユーザのスケジュール表等と連動し、特別日の設定を行う等個別設定も可能とする。
　図１７Ｂに示す目標情報の入力画面では、栄養成分に対する目標摂取量の入力欄に対応付けて「以上」又は「以下」が表示されている。或いは、目標摂取量の達成期間を設定し、上記設定期間を複数設定し、例えば段階的に選択することも可能である。具体的には、熱量、脂質及び糖類に対して「以下」が表示され、食物繊維及びタンパク質に対して「以上」が表示されている。これにより、食物繊維及びタンパク質のように、欠乏が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分については、入力欄に下限値が入力され、入力された値以上の値が目標摂取量として受け付けられる。一方、熱量、脂質及び糖類のように、過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分については、入力欄に上限値が入力され、入力された値以下の値が目標摂取量として受け付けられる。なお、各栄養成分に対する「以上」又は「以下」は変更可能であってもよい。また、地球環境に対する貢献項目については、入力欄に下限値が入力し、入力された値以上の値が目標貢献量として受け付けられる。
　ユーザは、図１７Ｂに示す入力画面において、自身が目標を設定したい栄養成分又は地球環境に対する貢献項目を選択し、対応する入力欄に目標量を入力する。ユーザ端末２０の制御部２１は、目標情報の入力画面において登録ボタンが操作された場合、入力画面を介して入力された目標情報（栄養成分に対する目標摂取量又は地球環境の貢献項目に対する目標貢献量）とユーザの会員ＩＤとを対応付けてサーバ１０へ送信し、サーバ１０に目標情報の登録を指示する。サーバ１０の制御部１１（目標摂取量取得部、目標貢献量取得部）は、ユーザ端末２０から目標情報を取得し、取得した目標情報を会員ＩＤに対応付けて目標量ＤＢ１２ｄ（目標摂取量記憶部、目標貢献量記憶部）に記憶する。これにより、ユーザがユーザ端末２０を介して入力した栄養成分に対する目標摂取量又は地球環境の貢献項目に対する目標貢献量がサーバ１０（目標量ＤＢ１２ｄ）に登録される。
　また本実施形態では、サーバ１０は、ユーザ端末２０から摂取情報（食事の情報）を受信した場合に、ユーザが摂取した食品による各栄養成分の摂取量（摂取済み量）と、地球環境に対する貢献量（貢献済み量）とを特定し、特定した摂取量及び貢献量を目標量ＤＢ１２ｄに登録する処理を行う。具体的には、図７中のステップＳ２５の処理後、サーバ１０の制御部１１は、ユーザ端末２０から取得した食事の情報に基づいて、この食事によってユーザが摂取した栄養成分量及び地球環境に対する貢献量（達成量）を特定する。例えば食品（一般食品）を食べた場合に達成できる栄養成分量及び地球環境に対する貢献量（達成量）を予め記憶部１２又は他のサーバに登録しておく。そして制御部１１は、ユーザの食事内容に含まれる食品を抽出し、それぞれの食品に対応する栄養成分量及び地球環境に対する貢献量を記憶部１２又は他のサーバから取得する。制御部１１は、取得した達成量を会員ＩＤに対応付けて目標量ＤＢ１２ｄに記憶する。なお、制御部１１は、既に目標量ＤＢ１２ｆに記憶してある摂取済み量及び貢献済み量に、取得した達成量を加算して目標量ＤＢ１２ｆに記憶する。これにより、所定期間（例えば１ヶ月）において、ユーザが達成した栄養成分量及び地球環境に対する貢献量を逐次更新して記憶することができる。
　上述したように本実施形態では、ユーザ毎に、栄養成分に対する目標摂取量及び地球環境に対する目標貢献量がサーバ１０に設定される。また、ユーザの摂取情報（食事の情報）がユーザ端末２０からサーバ１０へ送信される都度、食事によってユーザが達成した栄養成分の摂取量及び地球環境に対する貢献量がサーバ１０に蓄積される。上述した構成において、本実施形態のサーバ１０は、例えばユーザがサーバ１０から提供されるウェブサイトを閲覧中にウェブサイトに表示された食品を選択した場合に、選択された食品と、ユーザが設定した目標量とに基づいて、ユーザにより適した食品を提案（アドバイス）する処理を行う。
　図１８は、実施形態３におけるアドバイスの提供処理手順の一例を示すフローチャート、図１９Ａ及び図１９Ｂはユーザ端末２０の画面例を示す模式図である。図１８では左側にユーザ端末２０が行う処理を、右側にサーバ１０が行う処理をそれぞれ示す。以下の処理は、ユーザ端末２０の記憶部２２に記憶してある制御プログラム２２Ｐ及びアドバイスアプリ２２ＡＰに従って制御部２１によって実行され、サーバ１０の記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐに従って制御部１１によって実行される。以下の処理の一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。
　本実施形態の情報処理システム１００において、ユーザは、例えばサーバ１０がネットワークＮ経由で公開しているウェブサイトを、ユーザ端末２０を用いて閲覧中に、ウェブサイトに表示された食品のうちで興味を持った食品を入力部２４にて選択する。例えば図１９Ａに示すように、複数種類の食品が表示してあるウェブサイトにおいて、ユーザは任意の食品を選択する。ユーザ端末２０の制御部２１は、表示中のウェブサイトを介していずれかの食品が選択されたか否かを判断しており（Ｓ１１１）、選択されていないと判断した場合（Ｓ１１１：ＮＯ）、他の処理を行いつつ待機する。いずれかの食品が選択されたと判断した場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、制御部２１は、選択された食品の商品ＩＤ及びユーザの会員ＩＤをサーバ１０へ送信する（Ｓ１１２）。なお、商品ＩＤは例えばウェブサイト中に記載されており、会員ＩＤは例えばアドバイスアプリ２２ＡＰに設定されている。
　サーバ１０の制御部１１は、ユーザ端末２０から商品ＩＤ及び会員ＩＤを受信した場合、会員ＩＤに対応付けて目標量ＤＢ１２ｆに記憶してある目標情報（栄養成分の目標摂取量及び地球環境の目標貢献量）と、達成済み量（栄養成分の摂取済み量及び地球環境の貢献済み量）とを読み出す（Ｓ１１３）。なお、制御部１１は、目標量（目標摂取量又は目標貢献量）が登録してある栄養成分及び地球環境に対する貢献項目について、目標量及び達成済み量を読み出せばよい。次に制御部１１は、ユーザが選択した食品を食べることによって達成可能な栄養成分量及び地球環境に対する貢献量（達成可能量）を取得する（Ｓ１１４）。それぞれの食品を食べることによって達成可能な栄養成分量及び地球環境に対する貢献量は、例えば商品情報ＤＢ１２ａに予め記憶されており、制御部１１は、商品ＩＤに対応する達成可能量を商品情報ＤＢ１２ａから読み出す。なお、それぞれの食品に対応する達成可能量は、他のサーバに記憶されていてもよく、この場合、制御部１１は、各食品に対応する達成可能量を他のサーバから取得してもよい。
　次に制御部１１は、ステップＳ１１３で読み出した目標情報及び達成済み量と、ステップＳ１１４で取得した達成可能量とに基づいて、ユーザに提案すべき食品を特定する（Ｓ１１５）。例えば制御部１１（達成摂取量取得部、達成貢献量取得部）は、販売対象の食品のそれぞれについて、食べることによって達成可能な栄養成分量及び地球環境に対する貢献量（達成可能量）を取得する。ここでも制御部１１は、それぞれの食品に対応する達成可能量を商品情報ＤＢ１２ａ又は他のサーバから取得する。そして制御部１１は、栄養成分に対するユーザの目標摂取量からユーザの摂取済み量を差し引いた残りの目標摂取量を算出し、残りの目標摂取量を達成（実現）するために摂取すべき食品を特定する。
　例えば目標摂取量として所定量以上の値が設定されている栄養成分について、制御部１１は、販売対象の食品の中で、ユーザが選択した食品よりも達成可能な栄養成分量が多い食品を抽出し、提案すべき食品に特定する。ここでは、残りの目標摂取量が、ユーザが選択した食品によって達成可能な栄養成分量よりも多い場合に、提案すべき食品を特定してもよい。また、目標摂取量として所定量以下の値が設定されている栄養成分について、制御部１１は、販売対象の食品の中で、ユーザが選択した食品よりも達成可能な栄養成分量が少ない食品を抽出し、提案すべき食品に特定する。ここでは、残りの目標摂取量が、ユーザが選択した食品によって達成可能な栄養成分量よりも少ない場合に、提案すべき食品を特定してもよい。
　同様に制御部１１は、地球環境に対するユーザの目標貢献量からユーザの貢献済み量を差し引いた残りの目標貢献量を算出し、残りの目標貢献量を達成（実現）するために摂取すべき食品を特定する。例えば制御部１１は、販売対象の食品の中で、ユーザが選択した食品よりも達成可能な貢献量が多い食品を抽出し、提案すべき食品を特定する。ここでも、残りの目標摂取量が、ユーザが選択した食品によって達成可能な貢献量よりも多い場合に、提案すべき食品を特定してもよい。なお、複数の栄養成分又は複数の地球環境に対する貢献項目に対して目標量が設定されている場合、制御部１１は、それぞれの目標量により近づくような食品を、提案すべき食品に特定する。また制御部１１は、ユーザの嗜好情報（食事の好み）も考慮して、ユーザの好みに適した食品を、提案すべき食品に特定してもよい。
　また、本実施形態における食品が「欠乏が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分」が「高い旨」、「含む旨」又は「強化された旨」を強調表示できる程度の含有量を有する場合、及び／又は、「過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分」が「低い旨」、「含まない旨」又は「低減された旨」を強調表示できる程度の含有量を有する場合、ユーザ受容性が高い栄養成分を適切な量摂取できるような食品を特定することができる。例えば、タンパク質及び／又は食物繊維に対して高い目標摂取量が設定され、熱量に対して低い目標摂取量が設定されている場合、タンパク質及び／又は食物繊維が「高い旨」、「含む旨」又は「強化された旨」を強調表示できる程度の含有量を有する食品であり（より具体的には、食物繊維を８質量％以上含有する食品であることが好ましく、更には糖質に対する食物繊維含有割合が０．１５以上である食品であることが好ましく、豆類加工品を主たる原料とする食品（特に主食として用いられる麺類、パン類、人造米）であることが好ましい）、且つ、熱量が「低い旨」、「含まない旨」又は「低減された旨」を強調表示できる程度の含有量を有する食品を特定することが好ましい。
　制御部１１（生成部）は、ステップＳ１１５で特定した食品に基づいて、図１９Ｂに示すようなアドバイス情報を生成する（Ｓ１１６）。図１９Ｂは、図１９Ａに示す画面において野菜スティック［ビーツ］がユーザに選択された場合に表示されるアドバイス画面例を示す。図１９Ｂに示すアドバイス画面では、ユーザが設定した目標情報として食物繊維の目標摂取量及び水使用量の目標削減量と、達成済み情報として食物繊維の摂取済み量及び水使用量の削減量とが表示される。また、図１９Ｂに示す画面では、選択された野菜スティック［ビーツ］よりも食物繊維を効率良く摂取できる野菜ペースト［ビーツ］を提案するメッセージが表示されており、ユーザが選択した野菜スティック［ビーツ］による食物繊維量と、提案する野菜ペースト［ビーツ］による食物繊維量とを比較する情報が表示されている。なお、提案する食品が、ユーザが選択した食品よりも地球環境に対する貢献量が多い場合、図１９Ｂに示す画面に、選択された食品よりも地球環境に対する貢献量が多い他の食品を提案するメッセージが表示される。その際、ユーザが選択した食品による地球環境に対する貢献量と、提案する食品による地球環境に対する貢献量とを比較する情報が表示されてもよい。また、図１９Ｂに示す画面では、提案する食品を用いたメニュー（摂取方法及び調理方法）を表示するためのリンクが設定されており、このリンクを介して、提案された食品を用いたメニューが提供される。なお、図１９Ｂに示す画面に、提案するク食品を用いてメニューが表示されてもよい。
　制御部１１は、生成したアドバイス情報を表示したアドバイス画面をユーザ端末２０へ送信する（Ｓ１１７）。ユーザ端末２０の制御部２１は、サーバ１０からアドバイス画面を受信し、図１９Ｂに示すようなアドバイス画面を表示部２５に表示する（Ｓ１１８）。図１９Ｂに示すように、ユーザ端末２０は、図１９Ａに示す表示画面の上に重ねて、サーバ１０から受信したアドバイス画面を表示するが、このような構成に限定されない。上述した処理により、ユーザがユーザ端末２０を用いてウェブサイトを閲覧中に任意の食品を選択した場合、サーバ１０は、ユーザの目標情報をより達成できる食品を特定し、ユーザにアドバイスを提供することができる。これにより、ユーザは、自身が設定した目標を達成するためのアドバイスの提供を受けることができる。
　本実施形態では、上述した各実施形態と同様の効果が得られる。また本実施形態では、ユーザが閲覧画像を介して任意の食品を選択した場合に、ユーザの目標情報を達成するためのアドバイスを受けることができる。その際、ユーザが選択した食品と、提案する食品とにおいて、ユーザの目標に対する達成可能量を提供することができる。よって、ユーザは、食品の購入及び摂取を検討する際に、自身の目標に対する達成可能度合を考慮することができる。更には、ユーザが設定した任意の期間における達成計画における達成度合いを確認し、達成計画を実現するためアドバイスを受け考慮することができる。本実施形態の構成は実施形態２の情報処理システム１００にも適用でき、実施形態２の情報処理システム１００に適用した場合であっても同様の効果が得られる。また、本実施形態の情報処理システム１００において、上述した各実施形態で適宜説明した変形例の適用が可能である。
　本実施形態において、ユーザ自身が目標情報を設定する構成に限定されない。例えば、年齢、性別、出身地（国又は地域）、宗教、ベジタリアン度合、食事に関する好みの傾向（嗜好情報）等の情報に応じて、各栄養成分に対する目標摂取量及び地球環境の貢献項目に対する目標貢献量を予め記憶部１２又は他のサーバに登録しておいてもよい。この場合、サーバ１０の制御部１１は、ユーザの上述した情報に応じた目標量を記憶部１２又は他のサーバから取得し、ユーザの目標情報に設定してもよい。また制御部１１は、このような情報を公開しているウェブサーバから、ユーザに応じた目標情報を取得して設定してもよい。
　例えば、食物繊維に対する目標摂取量は、「日本人の食事摂取基準（2020年版）」における「ＩＩ　各論，１　エネルギー・栄養素」の「１－４　炭水化物，４　食物繊維」の「表２食物繊維の目標量を算定するために参照した値（ｇ／日）」に記載された摂取量（中央値）を用いることができる。また、各国で公開されている各栄養成分の摂取基準から、ユーザの出身地又は居住地に応じた目標量を取得して目標情報に用いてもよい。このような構成の場合、ユーザの状況に応じた目標量を自動的に設定できる。
　また、ユーザがダイエット中である等のようにユーザの食習慣又は生活習慣に応じた目標量を自動的に設定することが可能となる。具体的には、ユーザＩＤに関連付けられた出身国又は居住地に応じた摂取基準がシステムによって選択され同摂取基準に記載された摂取量を用いることができる。例えば米国における、食物繊維に対する目標摂取量は、「2015-2020 Dietary Guidelines for Americans」における「Appendix 7. Nutritional Goals for Age-Sex Groups Based on Dietary Reference Intakes & Dietary Guidelines Recommendations」の「Table A7-1. Daily Nutritional Goals for Age-Sex Groups Based on Dietary Reference Intakes & Dietary Guidelines Recommendations」の一覧から、ユーザの年齢、性別に対応した「Dietary Fiber, g」に記載された摂取量を用いることができる。
　或いは、ユーザの出身地又は居住地が英国であれば、食物繊維に対する目標摂取量は、「Nutrition Requirements_Revised August 2019」における「Dietary Fibre」の一覧から、ユーザの年齢に応じた「Age group」に記載された摂取量を選択し用いることができる。各国で公開されている各栄養成分の摂取基準は、上記に限定されず、記憶部に記憶されたデータ、或いはネットワークＮ経由で公開されている各国の行政機関、研究機関のウェブサイト等の情報から取得することができる。
　また、上述したようにユーザの情報に基づいて他のサーバ等から取得した目標情報を、サーバ１０がユーザ端末２０へ提供し、ユーザ端末２０が、図１７Ｂに示す目標情報の入力画面を表示する際に、サーバ１０から提供された目標情報（各目標量）を表示してもよい。この場合、ユーザは、自身の状況（年齢、性別、出身地、宗教等）における一般的な目標情報を把握することができ、自身の目標情報を適切に設定することが可能となる。よって、ユーザは達成可能な範囲での目標情報の設定が可能となる。
　上述した各実施形態の情報処理システム１００において、サーバ１０の制御部１１は、ユーザに提供するアドバイス情報を生成する際に、会員情報ＤＢ１２ｂに記憶してあるユーザ情報に加えて、食品の中でユーザが購入又は摂取していない食品も考慮してもよい。これにより、例えばユーザが購入又は摂取したことがない食品の購入をレコメンドするアドバイス情報の生成が可能となる。なお、ユーザが購入又は摂取していない食品の情報は、ユーザがユーザ端末２０を介して入力してサーバ１０に登録してもよい。また、サーバ１０が、販売対象の食品から、ユーザが購入済みの食品以外の食品を特定し、特定した食品を、ユーザが購入又は摂取していない食品としてもよい。
　上述した各実施形態の情報処理システム１００において、サーバ１０がアドバイスを提供する提供先は、ユーザ端末２０に限定されず、例えばユーザの保護者、家族、友人、介助者等の端末（ユーザ端末２０）であってもよい。この場合、アドバイスの提供先の端末を予めサーバ１０に登録しておくことにより、サーバ１０がユーザに対するアドバイス情報を生成した場合に、ユーザの保護者等にアドバイス情報を提供することができる。よって、ユーザ自身のほかにもアドバイス情報を提供することにより、ユーザの食事、運動、睡眠等に関する各種の情報をユーザと保護者等との間で共有することができ、ユーザの生活習慣の改善につながることが期待される。
　上述した各実施形態の情報処理システム１００において、ユーザ端末２０がアドバイスアプリ２２ＡＰを実行することによって実現する処理を複数のアプリケーションプログラムに分けて構成してもよい。例えば、ユーザ端末２０が入力部２４等を介してユーザに関する情報（ユーザ情報）を取得してサーバ１０に蓄積させる処理と、サーバ１０に蓄積されたユーザ情報に応じたアドバイスをサーバ１０から取得する処理とを各別のアプリケーションプログラムで実現するように構成してもよい。この場合、ユーザ端末２０の制御部２１は、ユーザ情報を蓄積するためのプログラムを実行することにより、入力部２４等を介してユーザの属性情報、プロフィール情報、生体情報、運動情報、睡眠情報、ユーザが食べた食品の種類、摂取量及び摂取タイミング（ユーザ摂取情報）、実感の情報等のユーザ情報を受け付けてサーバ１０へ送信する処理を行う。
　また、制御部２１は、アドバイスを取得するためのプログラムを実行することにより、ユーザの会員ＩＤ（識別情報）をサーバ１０へ送信してアドバイスを要求し、ユーザのユーザ情報に応じたアドバイスをサーバ１０から取得して表示部２５に表示する処理を行う。このような構成とした場合であっても、上述した各実施形態と同様の処理が可能であり、同様の効果が得られる。なお、サーバ１０に蓄積されるユーザ情報は、ユーザ端末２０に記憶されたアプリケーションプログラムを介して入力されてもよく、ネットワークＮ経由で公開されている所定のウェブサイトを介して入力されてもよい。また、ユーザ情報が他の記憶装置に記憶されている場合に、サーバ１０が他の記憶装置から取得するように構成されていてもよい。
　また、上述した各実施形態の情報処理システム１００において、サーバ１０が行う処理を複数のサーバに分散させてもよい。例えば、サーバ１０が各ユーザ端末２０から取得するユーザ情報を蓄積する処理と、サーバ１０が蓄積したユーザ情報に応じたアドバイスを各ユーザ端末２０に提供する処理とを各別のサーバで行ってもよい。この場合、ユーザ情報を蓄積する蓄積サーバは、ユーザ端末２０を用いて入力されたユーザに関する各種の情報（ユーザ情報）を取得して、図４に示すような会員情報ＤＢ１２ｂに蓄積する処理を行う。
　一方、アドバイスを提供する提供サーバは、例えばユーザ端末２０からの要求に応じて、ユーザ端末２０に対応するユーザのユーザ情報を蓄積サーバから取得し、取得したユーザ情報に応じたアドバイスを、例えば図５に示すようなアドバイスＤＢ１２ｄの記憶内容に基づいて生成してユーザ端末２０へ出力する処理を行う。このとき、提供サーバは、例えばユーザ端末２０からユーザの会員ＩＤ（識別情報）を取得してアドバイスの要求を受け付けており、受け付けた会員ＩＤに対応するユーザ情報を蓄積サーバから取得し、取得したユーザ情報に応じたアドバイスを生成する。このように生成されたアドバイスを取得したユーザ端末２０は、取得したアドバイスを表示部２５に表示することにより、ユーザ端末２０のユーザに、ユーザ情報に応じたアドバイスを提供できる。例えば、食品を販売する販売会社が蓄積サーバによってユーザ情報の蓄積を行い、蓄積されたユーザ情報を用いて、アドバイスを提供する提供会社が提供サーバによって各ユーザに適したアドバイスを提供するように構成することができる。
　前述した実施形態１から実施形態３において、ユーザ摂取情報は摂取情報の一例であり、ユーザ感情情報は感情情報の一例であり、ユーザ生体情報は生体情報の一例であり、ユーザ行動情報は行動情報の一例であり、ユーザ実感スコア情報は実感スコア情報の一例であり、ユーザ属性情報は行動情報の一例であり、ユーザ嗜好は嗜好の一例であり、ユーザ環境情報は環境情報の一例であり、仮想ユーザ行動情報は、仮想行動情報の一例である。
　以上、実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合せを行うことができる。これら実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
　なお、上述した情報処理システム１００に含まれるサーバ１０と、ユーザ端末２０と、ウェアラブルデバイス３０とは、コンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、各機能ブロックの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録する。この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、ＣＰＵが実行することで実現してもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ(Operating System)や周辺機器などのハードウェアを含むものとする。
　また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭなどの可搬媒体のことをいう。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置を含む。
　さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、短時間の間、動的にプログラムを保持するものを含んでいてもよい。短時間の間、動的にプログラムを保持するものは、例えば、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線である。
　また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」には、サーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。また、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。また、上記プログラムは、プログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。プログラマブルロジックデバイスは、例えば、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)である。
　なお、以上の実施形態は、以下の態様を包含する。
［１ａ］コンピュータに、ユーザが摂取した食品に関する摂取情報を取得させ、前記ユーザの感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得させ、取得させた前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を情報処理部へ出力させ、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得させる、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２ａ］前記ユーザの属性に関する属性情報を取得させ、取得させた前記属性情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、［１ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３ａ］前記ユーザが、Power distance index (ＰＤＩ値)が８０以下の国または地域におけるユーザである［１ａ］又は［２ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４ａ］前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ユーザと同属性の集団における情報である、［１ａ］から［３ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［５ａ］前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ユーザの所属する国に対して、ＰＤＩ値がプラスマイナス２０以内の国で得られたデータに基づく情報である、［３ａ］又は［４ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［６ａ］前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ＰＤＩ値が０以上３０未満、３０以上６０未満、６０以上９０未満、９０以上１２０未満で国をカテゴリ分けした場合における、同一カテゴリに属する国で得られたデータに基づく情報である、［３ａ］から［５ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［７ａ］前記ユーザの属性に関する属性情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、［２ａ］から［６ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［８ａ］前記ユーザの属性に関する属性情報は、国籍、居所、住所、前記ユーザが認識する性別、職業から選ばれる１種又は２種以上である、［２ａ］から［７ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［９ａ］前記摂取情報は、ユーザが所有する食品のうち、前記ユーザが実際に摂取した食品に関する情報を含む、［１ａ］から［８ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１０ａ］前記摂取情報は、ユーザが保有する食品のうち、前記ユーザが実際には摂取しなかった食品に関する情報を含む、［１ａ］から［９ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１１ａ］前記食品が、主に一般食品である、［１ａ］から［1０ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１２ａ］前記ユーザの食品に関する嗜好又は主義に関する嗜好情報を取得させ、取得した前記嗜好情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、［１ａ］から［１１ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１３ａ］前記ユーザが摂取した食品が、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含む、［１ａ］から［１２ａ］いずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１４ａ］前記実感スコア情報は、前記ユーザの生体に関する生体情報から取得される実感スコア情報を含む、［１ａ］から［１３ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１５ａ］前記実感スコア情報は、前記ユーザの行動に関する行動情報から取得される実感スコア情報を含む、［１ａ］から［１４ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１６ａ］前記実感スコア情報は、前記感情情報の時系列データを含む、［１ａ］から［１５ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１７ａ］前記時系列データが、ユーザが食品を摂食する前後におけるデータを含む、［１６ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１８ａ］前記実感スコア情報は、感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上を含む、［１ａ］から［１７ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１９ａ］前記アドバイス情報が、前記摂取情報と前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、［１ａ］から［１８ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２０ａ］前記アドバイス情報が、前記摂取情報と前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含みつつ、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、［１９ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２１ａ］前記アドバイス情報が、前記摂取情報及び前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、行動情報の変更を伴わずに、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、［１９ａ］又は［２０ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２２ａ］前記アドバイス情報が、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想行動情報を含む、［１ａ］から［２１ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２３ａ］前記感情情報は、単位時間当たりの感情情報と感情の起伏を特定する情報の少なくとも一方を含む、［１ａ］から［２２ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２４ａ］前記単位時間が１日以上、又は１週間以上、又は１か月以上、又は３か月以上、又は１年以上、又は３年以上である、［１９ａ］から［２３ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２５ａ］前記単位時間が異なる年の同じ季節における２以上の単位時間を含む、［１９ａ］から［２４ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２６ａ］センサ情報と実感スコアとを特定する情報との関係を機械学習することによって得られた学習モデルに基づいて、センサが前記ユーザをセンシングすることによって取得したセンサ情報に対して、前記学習モデルが出力した実感スコアを特定する情報を取得させる、［１ａ］から［２５ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２７ａ］前記摂取情報は、前記ユーザが摂取した食品の摂取量及び摂取タイミングを特定する情報を含む、［１ａ］から［２６ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２８ａ］前記アドバイス情報は、嗜好と生活習慣に関係する情報とのいずれか一方又は両方を変えることなく実感スコアを改善する方法を含む、［１ａ］から［２７ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［２９ａ］前記ユーザが前記食品を摂取したときの環境情報を取得させ、取得した前記環境情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、［１ａ］から［２８ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３０ａ］前記環境情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を情報処理部へ出力させる、［２９ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３１ａ］前記アドバイス情報は、不安とストレス情報とのいずれか一方又は両方を解消するアドバイスを含む、［１ａ］から［３０ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３２ａ］前記ユーザの行動に関する行動情報を取得させ、取得した前記行動情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、［１ａ］から［３１ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３３ａ］前記行動情報は、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い行動を含む、［１ａ］から［３２ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３４ａ］前記アドバイス情報は、生活習慣改善のためのアドバイスと、前記ユーザの行動変容の不安とストレス情報といずれか一方又は両方を解消するアドバイスとのいずれか一方又は両方を含む、［１ａ］から［３３ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３５ａ］前記ユーザの生体に関する生体情報を取得させ、取得した前記生体情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、［１ａ］から［３４ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３６ａ］前記生体情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を情報処理部へ出力させる、［３５ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３７ａ］前記食品に関する他のユーザとの共有情報を取得させ、取得した前記共有情報を前記情報処理部へ出力させる、［１ａ］から［３６ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３８ａ］前記共有情報は、所定の栄養成分に対する目標摂取量を特定する情報を含み、前記アドバイス情報は、前記所定の栄養成分に対する目標摂取量を実現するための、食品の摂取方法及び調理方法に関する情報を含む、［３７ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［３９ａ］所定の前記栄養成分は、欠乏が健康の保持増進に影響を与える栄養成分または過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分である、［３８ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４０ａ］地球環境に対する前記ユーザの目標貢献量を取得させ、取得した目標貢献量及び前記ユーザの識別情報を前記情報処理部へ出力させる、［１ａ］から［３９ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４１ａ］前記地球環境に対する目標貢献量は、持続可能な開発目標（Sustainable Development Goals：ＳＤＧｓ）における目標量を含む、［４０ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４２ａ］前記地球環境に対する目標貢献量は、温室効果ガスの排出量の削減量、産業廃棄物の廃棄量の削減量、フードロスの削減量、水使用量の削減量、又は、排出量の削減量の少なくとも１つを含む、［４０ａ］又は［４１ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４３ａ］前記アドバイス情報は、前記地球環境に対する目標貢献量を実現するための情報を含む、［４０ａ］から［４２ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４４ａ］前記生体情報には、脳波、ストレスホルモンが含まれる、［１ａ］から［４３ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４５ａ］前記情報処理部が、摂取情報、実感スコア情報及びユーザの識別情報から、所定の情報を作成し、作成した所定の情報を出力する、［１ａ］から［４４ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４６ａ］任意のタイミングでアドバイス情報を出力させた後に、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得させ、取得させた前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を前記情報処理部へ出力させ、前記アドバイス情報出力時の相関関係に関する情報の妥当性検証情報を前記情報処理部から取得させる、［１ａ］から［４５ａ］のいずれか一項に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４７ａ］取得させた妥当性検証情報に基づいて、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を用いて新たに情報処理を行わせる、［４６ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［４８ａ］新たに摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得させる、［４７ａ］に記載のプログラム及びプログラムを記録した記録媒体。
［１ｂ］コンピュータが実行する情報処理方法であって、ユーザが摂取した食品に関する摂取情報を取得し、前記ユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得し、取得した前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を情報処理部へ出力し、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得する、情報処理方法。
［２ｂ］前記ユーザの属性に関する属性情報を取得し、取得した前記属性情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、［１ｂ］に記載の情報処理方法。
［３ｂ］前記ユーザが、Power distance index (ＰＤＩ値)が８０以下の国または地域におけるユーザである［１ｂ］又は［２ｂ］に記載の情報処理方法。
［４ｂ］前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ユーザと同属性の集団における情報である、［１ｂ］から［３ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［５ｂ］前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ユーザの所属する国に対して、ＰＤＩ値がプラスマイナス２０以内の国で得られたデータに基づく情報である、［３ｂ］又は［４ｂ］に記載の情報処理方法。
［６ｂ］前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ＰＤＩ値が０以上３０未満、３０以上６０未満、６０以上９０未満、９０以上１２０未満で国をカテゴリ分けした場合における、同一カテゴリに属する国で得られたデータに基づく情報である、［３ｂ］から［５ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［７ｂ］前記ユーザの属性に関する属性情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力する、［２ｂ］から［６ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［８ｂ］前記ユーザの属性に関する属性情報は、国籍、居所、住所、前記ユーザが認識する性別、職業から選ばれる１種又は２種以上である、［２ｂ］から［７ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［９ｂ］前記摂取情報は、ユーザが所有する食品のうち、前記ユーザが実際に摂取した食品に関する情報を含む、［１ｂ］から［８ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［１０ｂ］前記摂取情報は、ユーザが保有する食品のうち、前記ユーザが実際には摂取しなかった食品に関する情報を含む、［１ｂ］から［９ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［１１ｂ］前記食品が、主に一般食品である、［１ｂ］から［1０ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［１２ｂ］前記ユーザの食品に関する嗜好又は主義に関する嗜好情報を取得し、取得した前記嗜好情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力する、［１ｂ］から［１１ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［１３ｂ］前記ユーザが摂取した食品が、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含む、［１ｂ］から［１２ｂ］いずれか一項に記載の情報処理方法。
［１４ｂ］前記実感スコア情報は、前記ユーザの生体に関する生体情報から取得される実感スコア情報を含む、［１ｂ］から［１３ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［１５ｂ］前記実感スコア情報は、前記ユーザの行動に関する行動情報から取得される実感スコア情報を含む、［１ｂ］から［１４ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［１６ｂ］前記実感スコア情報は、前記感情情報の時系列データを含む、［１ｂ］から［１５ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［１７ｂ］前記時系列データが、ユーザが食品を摂食する前後におけるデータを含む、［１６ｂ］に記載の情報処理方法。
［１８ｂ］前記実感スコア情報は、感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上を含む、［１ｂ］から［１７ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［１９ｂ］前記アドバイス情報が、前記摂取情報と前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、［１ｂ］から［１８ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［２０ｂ］前記アドバイス情報が、前記摂取情報と前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含みつつ、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、［１９ｂ］に記載の情報処理方法。
［２１ｂ］前記アドバイス情報が、前記摂取情報及び前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、行動情報の変更を伴わずに、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、［１９ｂ］又は［２０ｂ］に記載の情報処理方法。
［２２ｂ］前記アドバイス情報が、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想行動情報を含む、［１ｂ］から［２１ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［２３ｂ］前記感情情報は、単位時間当たりの感情情報と感情の起伏を特定する情報の少なくとも一方を含む、［１ｂ］から［２２ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［２４ｂ］前記単位時間が１日以上、又は１週間以上、又は１か月以上、又は３か月以上、又は１年以上、又は３年以上である、［１９ｂ］から［２３ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［２５ｂ］前記単位時間が異なる年の同じ季節における２以上の単位時間を含む、［１９ｂ］から［２４ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［２６ｂ］センサ情報と実感スコアとを特定する情報との関係を機械学習することによって得られた学習モデルに基づいて、センサが前記ユーザをセンシングすることによって取得したセンサ情報に対して、前記学習モデルが出力した実感スコアを特定する情報を取得する、［１ｂ］から［２５ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［２７ｂ］前記摂取情報は、前記ユーザが摂取した食品の摂取量及び摂取タイミングを特定する情報を含む、［１ｂ］から［２６ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［２８ｂ］前記アドバイス情報は、嗜好と生活習慣に関係する情報とのいずれか一方又は両方を変えることなく実感スコアを改善する方法を含む、［１ｂ］から［２７ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［２９ｂ］前記ユーザが前記食品を摂取したときの環境情報を取得し、取得した前記環境情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力する、［１ｂ］から［２８ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［３０ｂ］前記環境情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を情報処理部へ出力する、［２９ｂ］に記載の情報処理方法。
［３１ｂ］前記アドバイス情報は、不安とストレス情報とのいずれか一方又は両方を解消するアドバイスを含む、［１ｂ］から［３０ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［３２ｂ］前記ユーザの行動に関する行動情報を取得し、取得した前記行動情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力する、［１ｂ］から［３１ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［３３ｂ］前記行動情報は、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い行動を含む、［１ｂ］から［３２ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［３４ｂ］前記アドバイス情報は、生活習慣改善のためのアドバイスと、前記ユーザの行動変容の不安とストレス情報といずれか一方又は両方を解消するアドバイスとのいずれか一方又は両方を含む、［１ｂ］から［３３ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［３５ｂ］前記ユーザの生体に関する生体情報を取得し、取得した前記生体情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力する、［１ｂ］から［３４ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［３６ｂ］前記生体情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を情報処理部へ出力する、［３５ｂ］に記載の情報処理方法。
［３７ｂ］前記食品に関する他のユーザとの共有情報を取得し、取得した前記共有情報を前記情報処理部へ出力する、［１ｂ］から［３６ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［３８ｂ］前記共有情報は、所定の栄養成分に対する目標摂取量を特定する情報を含み、前記アドバイス情報は、前記所定の栄養成分に対する目標摂取量を実現するための、食品の摂取方法及び調理方法に関する情報を含む、［３７ｂ］に記載の情報処理方法。
［３９ｂ］所定の前記栄養成分は、欠乏が健康の保持増進に影響を与える栄養成分または過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分である、［３８ｂ］に記載の情報処理方法。
［４０ｂ］地球環境に対する前記ユーザの目標貢献量を取得し、取得した目標貢献量及び前記ユーザの識別情報を前記情報処理部へ出力する、［１ｂ］から［３９ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［４１ｂ］前記地球環境に対する目標貢献量は、持続可能な開発目標（Sustainable Development Goals：ＳＤＧｓ）における目標量を含む、［４０ｂ］に記載の情報処理方法。
［４２ｂ］前記地球環境に対する目標貢献量は、温室効果ガスの排出量の削減量、産業廃棄物の廃棄量の削減量、フードロスの削減量、水使用量の削減量、又は、排出量の削減量の少なくとも１つを含む、［４０ｂ］又は［４１ｂ］に記載の情報処理方法。
［４３ｂ］前記アドバイス情報は、前記地球環境に対する目標貢献量を実現するための情報を含む、［４０ｂ］から［４２ｂ］のいずれか一項に記載のプログラム。
［４４ｂ］前記生体情報には、脳波、ストレスホルモンが含まれる、［１ｂ］から［４３ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［４５ｂ］前記情報処理部が、摂取情報、実感スコア情報及びユーザの識別情報から、所定の情報を作成し、作成した所定の情報を出力する、［１ｂ］から［４４ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［４６ｂ］任意のタイミングでアドバイス情報を出力した後に、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得し、取得した前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を情報処理部へ出力し、前記アドバイス情報出力時の相関関係に関する情報の妥当性検証情報を前記情報処理部から取得する、［１ｂ］から［４５ｂ］のいずれか一項に記載の情報処理方法。
［４７ｂ］取得した妥当性検証情報に基づいて、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を用いて新たに情報処理を行う、［４６ｂ］に記載の情報処理方法。
［４８ｂ］新たに摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得する、［４７ｂ］に記載の情報処理方法。
［１ｃ］ユーザを登録する登録部と、登録した前記ユーザの端末から、前記ユーザが摂取した食品に関する摂取情報と、前記ユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報とを取得する取得部と、取得した前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を対応付けて記憶する記憶部と、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記ユーザの前記端末へ出力する出力部とを備える情報処理装置。
［２ｃ］前記取得部は、前記ユーザの属性に関する属性情報を取得する、［１ｃ］に記載の情報処理装置。
［３ｃ］前記ユーザが、Power distance index (ＰＤＩ値)が８０以下の国または地域におけるユーザである［１ｃ］又は［２ｃ］に記載の情報処理装置。
［４ｃ］前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ユーザと同属性の集団における情報である、［１ｃ］から［３ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［５ｃ］前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ユーザの所属する国に対して、ＰＤＩ値がプラスマイナス２０以内の国で得られたデータに基づく情報である、［３ｃ］又は［４ｃ］に記載の情報処理装置。
［６ｃ］前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ＰＤＩ値が０以上３０未満、３０以上６０未満、６０以上９０未満、９０以上１２０未満で国をカテゴリ分けした場合における、同一カテゴリに属する国で得られたデータに基づく情報である、［３ｃ］から［５ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［７ｃ］前記取得部は、前記ユーザの属性に関する属性情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を取得する、［２ｃ］から［６ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［８ｃ］前記ユーザの属性に関する属性情報は、国籍、居所、住所、前記ユーザが認識する性別、職業から選ばれる１種又は２種以上である、［２ｃ］から［７ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［９ｃ］前記摂取情報は、ユーザが所有する食品のうち、前記ユーザが実際に摂取した食品に関する情報を含む、［１ｃ］から［８ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［１０ｃ］前記摂取情報は、ユーザが保有する食品のうち、前記ユーザが実際には摂取しなかった食品に関する情報を含む、［１ｃ］から［９ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［１１ｃ］前記食品が、主に一般食品である、［１ｃ］から［1０ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［１２ｃ］前記取得部は、前記ユーザの食品に関する嗜好又は主義に関する嗜好情報を取得する、［１ｃ］から［１１ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［１３ｃ］前記ユーザが摂取した食品が、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含む、［１ｃ］から［１２ｃ］いずれか一項に記載の情報処理装置。
［１４ｃ］前記実感スコア情報は、前記ユーザの生体に関する生体情報から取得される実感スコア情報を含む、［１ｃ］から［１３ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［１５ｃ］前記実感スコア情報は、前記ユーザの行動に関する行動情報から取得される実感スコア情報を含む、［１ｃ］から［１４ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［１６ｃ］前記実感スコア情報は、前記感情情報の時系列データを含む、［１ｃ］から［１５ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［１７ｃ］前記時系列データが、ユーザが食品を摂食する前後におけるデータを含む、［１６ｃ］に記載の情報処理装置。
［１８ｃ］前記実感スコア情報は、感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上を含む、［１ｃ］から［１７ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［１９ｃ］前記アドバイス情報が、前記摂取情報と前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、［１ｃ］から［１８ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［２０ｃ］前記アドバイス情報が、前記摂取情報と前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含みつつ、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、［１９ｃ］に記載の情報処理装置。
［２１ｃ］前記アドバイス情報が、前記摂取情報及び前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、行動情報の変更を伴わずに、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、［１９ｃ］又は［２０ｃ］に記載の情報処理装置。
［２２ｃ］前記アドバイス情報が、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想行動情報を含む、［１ｃ］から［２１ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［２３ｃ］前記感情情報は、単位時間当たりの感情情報と感情の起伏を特定する情報の少なくとも一方を含む、［１ｃ］から［２２ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［２４ｃ］前記単位時間が１日以上、又は１週間以上、又は１か月以上、又は３か月以上、又は１年以上、又は３年以上である、［１９ｃ］から［２３ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［２５ｃ］前記単位時間が異なる年の同じ季節における２以上の単位時間を含む、［１９ｃ］から［２４ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［２６ｃ］前記取得部は、センサ情報と実感スコアとを特定する情報との関係を機械学習することによって得られた学習モデルに基づいて、センサが前記ユーザをセンシングすることによって取得したセンサ情報に対して、前記学習モデルが出力した実感スコアを特定する情報を取得する、［１ｃ］から［２５ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［２７ｃ］前記摂取情報は、前記ユーザが摂取した食品の摂取量及び摂取タイミングを特定する情報を含む、［１ｃ］から［２６ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［２８ｃ］前記アドバイス情報は、嗜好と生活習慣に関係する情報とのいずれか一方又は両方を変えることなく実感スコアを改善する方法を含む、［１ｃ］から［２７ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［２９ｃ］前記取得部は、前記ユーザが前記食品を摂取したときの環境情報を取得する、［１ｃ］から［２８ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［３０ｃ］前記環境情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を情報処理部へ出力する、［２９ｃ］に記載の情報処理装置。
［３１ｃ］前記アドバイス情報は、不安とストレス情報とのいずれか一方又は両方を解消するアドバイスを含む、［１ｃ］から［３０ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［３２ｃ］前記取得部は、前記ユーザの行動に関する行動情報を取得する、［１ｃ］から［３１ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［３３ｃ］前記行動情報は、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い行動を含む、［１ｃ］から［３２ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［３４ｃ］前記アドバイス情報は、生活習慣改善のためのアドバイスと、前記ユーザの行動変容の不安とストレス情報といずれか一方又は両方を解消するアドバイスとのいずれか一方又は両方を含む、［１ｃ］から［３３ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［３５ｃ］前記取得部は、前記ユーザの生体に関する生体情報を取得する、［１ｃ］から［３４ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［３６ｃ］前記生体情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を情報処理部へ出力する、［３５ｃ］に記載の情報処理装置。
［３７ｃ］前記食品に関する他のユーザとの共有情報を取得し、取得した前記共有情報を前記情報処理部へ出力する、［１ｃ］から［３６ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［３８ｃ］前記共有情報は、所定の栄養成分に対する目標摂取量を特定する情報を含み、前記アドバイス情報は、前記所定の栄養成分に対する目標摂取量を実現するための、食品の摂取方法及び調理方法に関する情報を含む、［３７ｃ］に記載の情報処理装置。
［３９ｃ］所定の前記栄養成分は、欠乏が健康の保持増進に影響を与える栄養成分または過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分である、［３８ｃ］に記載の情報処理装置。
［４０ｃ］地球環境に対する前記ユーザの目標貢献量を取得し、取得した目標貢献量及び前記ユーザの識別情報を前記情報処理部へ出力する、［１ｃ］から［３９ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［４１ｃ］前記地球環境に対する目標貢献量は、持続可能な開発目標（Sustainable Development Goals：ＳＤＧｓ）における目標量を含む、［４０ｃ］に記載の情報処理装置。
［４２ｃ］前記地球環境に対する目標貢献量は、温室効果ガスの排出量の削減量、産業廃棄物の廃棄量の削減量、フードロスの削減量、水使用量の削減量、又は、排出量の削減量の少なくとも１つを含む、［４０ｃ］又は［４１ｃ］に記載の情報処理装置。
［４３ｃ］前記アドバイス情報は、前記地球環境に対する目標貢献量を実現するための情報を含む、［４０ｃ］から［４２ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［４４ｃ］前記生体情報には、脳波、ストレスホルモンが含まれる、［１ｃ］から［４３ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［４５ｃ］前記出力部が、摂取情報、実感スコア情報及びユーザの識別情報から、所定の情報を作成し、作成した所定の情報を出力する、［１ｃ］から［４４ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［４６ｃ］前記取得部は、前記出力部が任意のタイミングでアドバイス情報を出力した後に、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得し、取得した前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報に基づいて、前記アドバイス情報出力時の相関関係に関する情報の妥当性検証情報を取得する、［１ｃ］から［４５ｃ］のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［４７ｃ］前記取得部は、取得した妥当性検証情報に基づいて、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を用いて新たに情報処理を行う、［４６ｃ］に記載の情報処理装置。
［４８ｃ］前記取得部は、新たに摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を取得する、［４７ｃ］に記載の情報処理装置。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　１００　情報処理システム
　１０　　サーバ
　１１　　制御部
　１２　　記憶部
　１３　　通信部
　２０　　ユーザ端末
　２１　　制御部
　２２　　記憶部
　２３　　通信部
　２５　　表示部
　２７　　カメラ
　３０　　ウェアラブルデバイス
　１２ａ　商品情報ＤＢ
　１２b　会員情報ＤＢ
　１２c　アドバイスＤＢ

Claims (56)

  1. 　コンピュータに、
    　ユーザが摂取した食品に関する摂取情報を取得させ、
    　前記ユーザの感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得させ、
    　取得させた前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を情報処理部へ出力させ、
    　前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得させる、
    　プログラム。
  2. 　前記ユーザの属性に関する属性情報を取得させ、
    　取得させた前記属性情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、
    　請求項１に記載のプログラム。
  3. 　前記ユーザが、Power distance index (ＰＤＩ値)が８０以下の国または地域におけるユーザである、
    　請求項１又は請求項２に記載のプログラム。
  4. 　前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ユーザと同属性の集団における情報である、
    　請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のプログラム。
  5. 　前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ユーザの所属する国に対して、ＰＤＩ値がプラスマイナス２０以内の国で得られたデータに基づく情報である、
    　請求項３又は請求項４に記載のプログラム。
  6. 　前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報が、ＰＤＩ値が０以上３０未満、３０以上６０未満、６０以上９０未満、９０以上１２０未満で国をカテゴリ分けした場合における、同一カテゴリに属する国で得られたデータに基づく情報である、
    　請求項３から請求項５のいずれか一項に記載のプログラム。
  7. 　前記ユーザの属性に関する属性情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、
    　請求項２から請求項６のいずれか一項に記載のプログラム。
  8. 　前記ユーザの属性に関する属性情報は、国籍、居所、住所、前記ユーザが認識する性別、職業から選ばれる１種又は２種以上である、
    　請求項２から請求項７のいずれか一項に記載のプログラム。
  9. 　前記摂取情報は、ユーザが所有する食品のうち、前記ユーザが実際に摂取した食品に関する情報を含む、
    　請求項１から請求項８のいずれか一項に記載のプログラム。
  10. 　前記摂取情報は、ユーザが保有する食品のうち、前記ユーザが実際には摂取しなかった食品に関する情報を含む、
    　請求項１から請求項９のいずれか一項に記載のプログラム。
  11. 　前記食品が、主に一般食品である、
    　請求項１から請求項1０のいずれか一項に記載のプログラム。
  12. 　前記ユーザの食品に関する嗜好又は主義に関する嗜好情報を取得させ、
    　取得した前記嗜好情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、
    　請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載のプログラム。
  13. 　前記ユーザが摂取した食品が、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含む、
    　請求項１から請求項１２いずれか一項に記載のプログラム。
  14. 　前記実感スコア情報は、前記ユーザの生体に関する生体情報から取得される実感スコア情報を含む、
    　請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載のプログラム。
  15. 　前記実感スコア情報は、前記ユーザの行動に関する行動情報から取得される実感スコア情報を含む、
    　請求項１から請求項１４のいずれか一項に記載のプログラム。
  16. 　前記実感スコア情報は、前記感情情報の時系列データを含む、
    　請求項１から請求項１５のいずれか一項に記載のプログラム。
  17. 　前記時系列データが、ユーザが食品を摂食する前後におけるデータを含む、
    　請求項１６に記載のプログラム。
  18. 　前記実感スコア情報は、感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上を含む、
    　請求項１から請求項１７のいずれか一項に記載のプログラム。
  19. 　前記アドバイス情報が、前記摂取情報と前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、
    　請求項１から請求項１８のいずれか一項に記載のプログラム。
  20. 　前記アドバイス情報が、前記摂取情報と前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い食品を含みつつ、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、
    　請求項１９に記載のプログラム。
  21. 　前記アドバイス情報が、前記摂取情報及び前記実感スコア情報の相関関係に関する情報に基づき、行動情報の変更を伴わずに、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想摂取情報を含む、
    　請求項１９又は請求項２０に記載のプログラム。
  22. 　前記アドバイス情報が、単位時間当たりの実感スコアを増大させるための仮想行動情報を含む、
    　請求項１から請求項２１のいずれか一項に記載のプログラム。
  23. 　前記感情情報は、単位時間当たりの感情情報と感情の起伏を特定する情報の少なくとも一方を含む、
    　請求項１から請求項２２のいずれか一項に記載のプログラム。
  24. 　前記単位時間が１日以上、又は１週間以上、又は１か月以上、又は３か月以上、又は１年以上、又は３年以上である、
    　請求項１９から請求項２３のいずれか一項に記載のプログラム。
  25. 　前記単位時間が異なる年の同じ季節における２以上の単位時間を含む、
    　請求項１９から請求項２４のいずれか一項に記載のプログラム。
  26. 　センサ情報と実感スコアとを特定する情報との関係を機械学習することによって得られた学習モデルに基づいて、センサが前記ユーザをセンシングすることによって取得したセンサ情報に対して、前記学習モデルが出力した実感スコアを特定する情報を取得させる、
    　請求項１から請求項２５のいずれか一項に記載のプログラム。
  27. 　前記摂取情報は、前記ユーザが摂取した食品の摂取量及び摂取タイミングを特定する情報を含む、
    　請求項１から請求項２６のいずれか一項に記載のプログラム。
  28. 　前記アドバイス情報は、嗜好と生活習慣に関係する情報とのいずれか一方又は両方を変えることなく実感スコアを改善する方法を含む、
    　請求項１から請求項２７のいずれか一項に記載のプログラム。
  29. 　前記ユーザが前記食品を摂取したときの環境情報を取得させ、
    　取得した前記環境情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、
    　請求項１から請求項２８のいずれか一項に記載のプログラム。
  30. 　前記環境情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を情報処理部へ出力させる、
    　請求項２９に記載のプログラム。
  31. 　前記アドバイス情報は、不安とストレス情報とのいずれか一方又は両方を解消するアドバイスを含む、
    　請求項１から請求項３０のいずれか一項に記載のプログラム。
  32. 　前記ユーザの行動に関する行動情報を取得させ、
    　取得した前記行動情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、
    　請求項１から請求項３１のいずれか一項に記載のプログラム。
  33. 　前記行動情報は、前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報に基づき、実感スコアは相対的に低いが嗜好及び／又は生活習慣からの要請が強い行動を含む、
    　請求項１から請求項３２のいずれか一項に記載のプログラム。
  34. 　前記アドバイス情報は、生活習慣改善のためのアドバイスと、前記ユーザの行動変容の不安とストレス情報といずれか一方又は両方を解消するアドバイスとのいずれか一方又は両方を含む、
    　請求項１から請求項３３のいずれか一項に記載のプログラム。
  35. 　前記ユーザの生体に関する生体情報を取得させ、
    　取得した前記生体情報及び前記ユーザの前記識別情報を前記情報処理部へ出力させる、
    　請求項１から請求項３４のいずれか一項に記載のプログラム。
  36. 　前記生体情報の時系列データ及び前記ユーザの前記識別情報を情報処理部へ出力させる、
    　請求項３５に記載のプログラム。
  37. 　前記食品に関する他のユーザとの共有情報を取得させ、
    　取得した前記共有情報を前記情報処理部へ出力させる、
    　請求項１から請求項３６のいずれか一項に記載のプログラム。
  38. 　前記共有情報は、所定の栄養成分に対する目標摂取量を特定する情報を含み、
    　前記アドバイス情報は、前記所定の栄養成分に対する目標摂取量を実現するための、食品の摂取方法及び調理方法に関する情報を含む、
    　請求項３７に記載のプログラム。
  39. 　所定の前記栄養成分は、欠乏が健康の保持増進に影響を与える栄養成分または過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養成分である、
    　請求項３８に記載のプログラム。
  40. 　地球環境に対する前記ユーザの目標貢献量を取得させ、
    　取得した目標貢献量及び前記ユーザの識別情報を前記情報処理部へ出力させる、
    　請求項１から請求項３９のいずれか一項に記載のプログラム。
  41. 　前記地球環境に対する目標貢献量は、持続可能な開発目標（Sustainable Development Goals：ＳＤＧｓ）における目標量を含む、
    　請求項４０に記載のプログラム。
  42. 　前記地球環境に対する目標貢献量は、温室効果ガスの排出量の削減量、産業廃棄物の廃棄量の削減量、フードロスの削減量、水使用量の削減量、又は、排出量の削減量の少なくとも１つを含む、
    　請求項４０又は請求項４１に記載のプログラム。
  43. 　前記アドバイス情報は、前記地球環境に対する目標貢献量を実現するための情報を含む、
    　請求項４０から請求項４２のいずれか一項に記載のプログラム。
  44. 　前記生体情報には、脳波、ストレスホルモンが含まれる、
    　請求項１から請求項４３のいずれか一項に記載のプログラム。
  45. 　前記情報処理部が、摂取情報、実感スコア情報及びユーザの識別情報から、所定の情報を作成し、作成した所定の情報を出力する、
    　請求項１から請求項４４のいずれか一項に記載のプログラム。
  46. 　任意のタイミングでアドバイス情報を出力させた後に、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得させ、
    　取得させた前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を前記情報処理部へ出力させ、
    　前記アドバイス情報出力時の相関関係に関する情報の妥当性検証情報を前記情報処理部から取得させる、
    　請求項１から請求項４５のいずれか一項に記載のプログラム。
  47. 　取得させた妥当性検証情報に基づいて、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を用いて新たに情報処理を行わせる、
    　請求項４６に記載のプログラム。
  48. 　新たに摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得させる、
    　請求項４７に記載のプログラム。
  49. 　コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    　ユーザが摂取した食品に関する摂取情報を取得し、
    　前記ユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得し、
    　取得した前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を情報処理部へ出力し、
    　前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得する、
    　情報処理方法。
  50. 　任意のタイミングでアドバイス情報を出力した後に、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得し、
    　取得した前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を情報処理部へ出力し、
    　前記アドバイス情報出力時の相関関係に関する情報の妥当性検証情報を前記情報処理部から取得する、
    　請求項４９に記載の情報処理方法。
  51. 　取得した妥当性検証情報に基づいて、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を用いて新たに情報処理を行う
    　請求項５０に記載の情報処理方法。
  52. 　新たに摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得する、
    　請求項５１に記載の情報処理方法。
  53. 　ユーザを登録する登録部と、
    　登録した前記ユーザの端末から、前記ユーザが摂取した食品に関する摂取情報と、前記ユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報とを取得する取得部と、
    　取得した前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を対応付けて記憶する記憶部と、
    　前記摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記ユーザの前記端末へ出力する出力部と
    　を備える情報処理装置。
  54. 　前記取得部は、前記出力部が任意のタイミングでアドバイス情報を出力した後に、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を取得し、取得した前記摂取情報、前記感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報及び前記ユーザの識別情報を情報処理部へ出力し、前記アドバイス情報出力時の相関関係に関する情報の妥当性検証情報を前記情報処理部から取得する、
    　請求項５３に記載の情報処理装置。
  55. 　前記取得部は、取得した妥当性検証情報に基づいて、アドバイス情報に従ったユーザ又はアドバイス情報に従わなかったユーザの感情に関する感情情報、生体情報及び行動情報のうち１以上の情報及び／又は該情報から導出される実感スコア情報を用いて新たに情報処理を行う
    　請求項５４に記載の情報処理装置。
  56. 　新たに摂取情報と前記実感スコア情報との相関関係に関する情報を含むアドバイス情報を前記情報処理部から取得する、
    　請求項５５に記載の情報処理装置。
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