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公開番号2025128495
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-03
出願番号2024025181
出願日2024-02-22
発明の名称情報処理システム
出願人花王株式会社
代理人弁理士法人南青山国際特許事務所
主分類G16H 20/00 20180101AFI20250827BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】ユーザの少ない身体情報から当該ユーザの食生活改善又は運動量増加による生体変化量を高精度に予測すること。
【解決手段】情報処理システムは、制御部を有する。制御部は、身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第1学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第1属性の身体情報の値を入力して、当該第1学習済みモデルから、前記各被験者の前記第1属性の身体情報から欠損している第2属性の身体情報の推定値を取得する。そして制御部は、前記第1属性の値と前記第2属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該各被験者の生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測する第2学習済みモデルを生成する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第１学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第１属性の身体情報の値を入力して、当該第１学習済みモデルから、前記各被験者の前記第１属性の身体情報から欠損している第２属性の身体情報の推定値を取得し、
前記第１属性の値と前記第２属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該各被験者の生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測する第２学習済みモデルを生成する、
制御部
を具備する情報処理システム。
続きを表示（約 2,300 文字）【請求項２】
前記制御部は、
前記第１学習済みモデルから、複数の異なる前記第２属性の身体情報の推定値を取得し、
前記複数の第２属性の推定値のうち、前記生体変化の予測精度が高い少なくとも１つの推定値を前記予測に使用する前記説明変数として選択して前記第２学習済みモデルを生成する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記制御部は、
前記第１属性の身体情報の値として、少なくとも前記各被験者の年齢、性別、身長、体重の各値を前記第１学習済みモデルに入力し、
前記生体変化量として前記各被験者の体重減少率を予測する前記第２学習済みモデルを生成する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記第１属性の身体情報の値として、少なくとも前記各被験者の年齢、性別、身長、体重の各値を前記第１学習済みモデルに入力し、
前記生体変化量として前記各被験者の内臓脂肪面積減少率を予測する前記第２学習済みモデルを生成する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記制御部は、
前記各被験者の生活習慣又は健康状態に関する質問票に対する前記各被験者の回答情報を当該各被験者の被験者端末又は当該被験者を代理する代理被験者の代理被験者端末から受信し、前記第１属性の身体情報と、前記回答情報とを前記第１学習済みモデルに入力する
請求項３又は４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記制御部は、前記各被験者の精神的な健康状態に関する前記質問票に対する前記各被験者の前記回答情報を前記第１学習済みモデルに入力して、前記食生活改善又は前記運動量増加による前記生体変化を予測する前記第２学習済みモデルを生成する
請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記制御部は、前記生成された第２学習済みモデルへ、前記任意のユーザのユーザ端末又は当該ユーザを代理する代理ユーザの代理ユーザ端末から受信した前記第１属性の値と、当該第１属性の値を前記第１学習済みモデルへ入力して得られた前記第２属性の値とを前記説明変数として入力し、当該第２学習済みモデルから前記生体変化の予測値を取得し、当該ユーザ端末又は代理ユーザ端末へ送信する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項８】
身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第１学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第１属性の身体情報の値を入力して、当該第１学習済みモデルから、前記各被験者の前記第１属性の身体情報から欠損している第２属性の身体情報の推定値を取得し、前記第１属性の値と前記第２属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該各被験者の生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測するように生成された第２学習済みモデルへ、当該任意のユーザのユーザ端末又は当該ユーザを代理する代理ユーザの代理ユーザ端末から受信した前記第１属性の値と、当該第１属性の値を前記第１学習済みモデルへ入力して得られた前記第２属性の値とを前記説明変数として入力し、
前記第２学習済みモデルから前記生体変化の予測値を取得し、前記ユーザ端末又は前記代理ユーザ端末へ送信する、
制御部
を具備する情報処理システム。
【請求項９】
身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第１学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第１属性の身体情報の値を入力して、当該第１学習済みモデルから、前記各被験者の前記第１属性の身体情報から欠損している第２属性の身体情報の推定値を取得し、
前記第１属性の値と前記第２属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該各被験者の生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測する第２学習済みモデルを生成する、
情報処理装置が実行する情報処理方法。
【請求項１０】
身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第１学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第１属性の身体情報の値を入力して、当該第１学習済みモデルから、前記各被験者の前記第１属性の身体情報から欠損している第２属性の身体情報の推定値を取得し、前記第１属性の値と前記第２属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該各被験者の生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測するように生成された第２学習済みモデルへ、当該任意のユーザのユーザ端末又は当該ユーザを代理する代理ユーザの代理ユーザ端末から受信した前記第１属性の値と、当該第１属性の値を前記第１学習済みモデルへ入力して得られた前記第２属性の値とを前記説明変数として入力し、
前記第２学習済みモデルから前記生体変化の予測値を取得し、当該ユーザ端末又は前記代理ユーザ端末へ送信する
情報処理方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの食生活改善又は運動量増加による生体変化量（ダイエット効果）を予測するための情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザの健康増進を支援するためのシステムが存在する。例えば下記特許文献１には、利用者に問診票、質問票で身体情報、食事情報、生活情報、ニーズ情報などを質問し、さらに体力テストを行って、利用者のニーズに沿って個別に身体状況、食事状況、生活状況に適合した持久力トレーニングおよび筋力トレーニングの２種類を含む健康増進プログラムを作成し、利用者は健康増進プログラムを実行し、そのときの活動量を都度センターに報告し、センターはこの活動量を解析、判定し、その結果に応じてアドバイスを行うことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００４－５４５９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１の技術では、問診票及び質問票によりユーザの様々な身体情報が得られるため、それを用いて健康増進プログラムを作成可能であるが、ユーザから多くの身体情報が得られない場合には適切な健康増進プログラムは作成できない。
【０００５】
本発明の課題は、ユーザの少ない身体情報から当該ユーザの食生活改善又は運動量増加による生体変化量を高精度に予測することが可能な情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供することに関する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一形態に係る情報処理システムは、制御部を有する。制御部は、身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第１学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第１属性の身体情報の値を入力して、当該第１学習済みモデルから、前記各被験者の前記第１属性の身体情報から欠損している第２属性の身体情報の推定値を取得する。そして制御部は、前記第１属性の値と前記第２属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該各被験者の生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測する第２学習済みモデルを生成する。
【０００７】
本発明の他の形態に係る情報処理システムは、制御部を有する。制御部は、身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第１学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第１属性の身体情報の値を入力して、当該第１学習済みモデルから、前記各被験者の前記第１属性の身体情報から欠損している第２属性の身体情報の推定値を取得し、前記第１属性の値と前記第２属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該各被験者の生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測するように生成された第２学習済みモデルへ、当該任意のユーザのユーザ端末又は当該ユーザを代理する代理ユーザの代理ユーザ端末から受信した前記第１属性の値と、当該第１属性の値を前記第１学習済みモデルへ入力して得られた前記第２属性の値とを前記説明変数として入力する。そして制御部は、前記第２学習済みモデルから前記生体変化の予測値を取得し、前記ユーザ端末又は前記代理ユーザ端末へ送信する。
【０００８】
本発明の他の形態に係る情報処理方法は、
身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第１学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第１属性の身体情報の値を入力して、当該第１学習済みモデルから、前記各被験者の前記第１属性の身体情報から欠損している第２属性の身体情報の推定値を取得し、
前記第１属性の値と前記第２属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該各被験者の生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測する第２学習済みモデルを生成する、ことを含む。
【０００９】
本発明のまた別の形態に係る情報処理方法は、
身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第１学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第１属性の身体情報の値を入力して、当該第１学習済みモデルから、前記各被験者の前記第１属性の身体情報から欠損している第２属性の身体情報の推定値を取得し、前記第１属性の値と前記第２属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該各被験者の生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測するように生成された第２学習済みモデルへ、当該任意のユーザのユーザ端末又は当該ユーザを代理する代理ユーザの代理ユーザ端末から受信した前記第１属性の値と、当該第１属性の値を前記第１学習済みモデルへ入力して得られた前記第２属性の値とを前記説明変数として入力し、
前記第２学習済みモデルから前記生体変化の予測値を取得し、前記ユーザ端末又は前記代理ユーザ端末へ送信する、ことを含む。
【００１０】
本発明のまた別の形態に係るプログラムは、情報処理装置に、
身体情報のある属性の値から欠損している属性の値を推定するように複数の属性の身体情報を学習させた第１学習済みモデルに、食生活改善又は運動量増加による生体変化が観察された複数の被験者の第１属性の身体情報の値を入力して、当該第１学習済みモデルから、前記各被験者の前記第１属性の身体情報から欠損している第２属性の身体情報の推定値を取得するステップと、
前記第１属性の値と前記第２属性の推定値とを説明変数として、前記各被験者の食生活改善又は運動量増加による当該ユーザの生体変化量を予測する学習を行うことで、任意のユーザの食生活改善又は運動量増加による当該任意のユーザの生体変化量を予測する第２学習済みモデルを生成するステップと、を実行させる。
（【００１１】以降は省略されています）

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