特許 6962854 水処方システム及び水処方プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6962854

(24)【登録日】2021年10月18日

(45)【発行日】2021年11月5日

(54)【発明の名称】水処方システム及び水処方プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/22 20180101AFI20211025BHJP

   C02F 1/461 20060101ALI20211025BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/22

   C02F1/461 Z

【請求項の数】8

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2018-76031(P2018-76031)

(22)【出願日】2018年4月11日

(65)【公開番号】特開2019-185419(P2019-185419A)

(43)【公開日】2019年10月24日

【審査請求日】2019年11月1日

(73)【特許権者】

【識別番号】591201686

【氏名又は名称】株式会社日本トリム

(74)【代理人】

【識別番号】100104134

【弁理士】

【氏名又は名称】住友 慎太郎

(74)【代理人】

【識別番号】100156225

【弁理士】

【氏名又は名称】浦 重剛

(74)【代理人】

【識別番号】100168549

【弁理士】

【氏名又は名称】苗村 潤

(74)【代理人】

【識別番号】100200403

【弁理士】

【氏名又は名称】石原 幸信

(72)【発明者】

【氏名】森澤 紳勝

【審査官】 樋口 龍弥

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２０１６／１６８１２０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００７−２９５８８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１６／０２８４００４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２０１８−０４５４１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１８／０００４９１３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００ − ９９／００

Ｃ０２Ｆ １／４６１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザーを含む複数の人間ごとに、体質及び健康状態に関する状態変数を記憶する状態記憶部と、
前記状態変数に基づいて、前記ユーザーに適する水の処方箋を作成する処方部と、
水を電気分解することにより、電解水を生成する電解水生成装置と、を備え、
前記処方箋には、前記電解水のｐＨ値、溶存水素濃度及び酸化還元電位のうち、少なくとも１つが含まれ、
前記状態記憶部及び前記処方部は、インターネットを介して接続可能なサーバー内に設けられ、
前記電解水生成装置は、前記サーバーに接続され、前記処方箋に基づいて前記電解水を生成する、水処方システム。

【請求項2】

前記状態変数には、前記各ユーザーの年齢、身長、体重、腹囲、体温、血圧、血液検査結果、体脂肪率、内臓脂肪量、基礎代謝量、病歴、運動歴、アルコール摂取量、たばこ摂取量及び遺伝情報のうち、少なくとも１つが含まれる、請求項１記載の水処方システム。

【請求項3】

前記処方部は、前記状態変数に適合する前記電解水の前記処方箋を作成するための学習モデルを記憶するモデル記憶部を有し、前記各ユーザーの前記状態変数を前記学習モデルに適用して、前記処方箋を作成する、請求項１又は２に記載の水処方システム。

【請求項4】

前記状態記憶部は、前記処方箋に基づいて前記水を摂取した後の、前記ユーザーの前記状態変数の推移を記憶し、
前記処方部は、
前記状態変数の推移に基づいて、前記水が前記状態変数に及ぼす影響に関する価値関数を計算する価値計算部と、
前記価値関数に基づいて、前記処方箋を更新する更新部を有する、請求項１乃至３のいずれかに記載の水処方システム。

【請求項5】

前記処方部は、前記状態変数の推移に基づいて、報酬を計算する報酬計算部をさらに有し、
前記価値計算部は、前記報酬に基づいて前記価値関数を更新する、請求項４記載の水処方システム。

【請求項6】

前記報酬計算部は、
前記各ユーザーの前記状態変数が良好に推移したときにプラスの前記報酬を与え、
前記各ユーザーの前記状態変数が不良に推移したときにマイナスの前記報酬を与える、請求項５記載の水処方システム。

【請求項7】

前記学習モデルは、ニューラルネットワークを含む、請求項３記載の水処方システム。

【請求項8】

前記サーバーに接続され、前記状態変数を前記サーバーに送信する送信手段をさらに備える、請求項１乃至３のいずれかに記載の水処方システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ユーザーに適する水を処方するための水処方システム及び水処方プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、健康志向の高まりに伴い、水素分子が水に溶け込んだ溶存水素水の需要が高まっている。溶存水素水は、例えば、水を電気分解する電解水生成装置によって生成される。電解水生成装置は、例えば、電気分解のための電解電流を制御することにより、様々な溶存水素濃度及びｐＨ値の電解水を生成可能に構成されている（例えば、特許文献１参照）。

【0003】

ところで、電解水生成装置を使用するユーザーの体質や健康状態等は様々であり、ユーザー毎に適する水も異なる。しかしながら、ユーザーは、自身の身体に適する水を気軽に知ることが困難であり、医師や専門家の指導を仰ぐ必要があった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１６−１６５６６７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明は、以上のような実状に鑑み案出されたもので、ユーザーに適する水を処方するための水処方システム及び水処方プログラムを提供することを主たる目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明は、ユーザーを含む複数の人間ごとに、体質及び健康状態に関する状態変数を記憶する状態記憶部と、前記状態変数に基づいて、前記ユーザーに適する水の処方箋を作成する処方部と、を備える、水処方システムである。ここで、ユーザーとは、現に水処方システムを利用している人間のみならず、将来において利用する予定及び可能性がある人間も含んでいてもよい。また、状態記憶部は、ユーザーのみの状態変数を記憶する構成であってもよい。

【0007】

前記水処方システムにおいて、前記状態変数には、前記各ユーザーの年齢、性別、身長、体重、腹囲、体温、血圧、血液検査結果、体脂肪率、内臓脂肪量、基礎代謝量、病歴、運動歴、アルコール摂取量、たばこ摂取量及び遺伝情報のうち、少なくとも１つが含まれる、ことが望ましい。

【0008】

前記水処方システムにおいて、前記処方箋には、前記水のｐＨ値、溶存水素濃度、酸化還元電位、温度、ミネラル成分及び摂水量のうち、少なくとも１つが含まれる、ことが望ましい。

【0009】

前記水処方システムにおいて、前記処方部は、前記状態変数に適合する水の処方箋を作成するための学習モデルを記憶するモデル記憶部を有し、前記各ユーザーの前記状態変数を前記学習モデルに適用して、前記処方箋を作成する、ことが望ましい。

【0010】

前記水処方システムにおいて、前記状態記憶部は、前記処方箋に基づいて前記水を摂取した後の、前記ユーザーの前記状態変数の推移を記憶し、前記処方部は、前記状態変数の推移に基づいて、前記水が前記状態変数に及ぼす影響に関する価値関数を計算する価値計算部と、前記価値関数に基づいて、前記処方箋を更新する更新部を有する、ことが望ましい。

【0011】

前記水処方システムにおいて、前記処方部は、前記状態変数の推移に基づいて、報酬を計算する報酬計算部をさらに有し、前記価値計算部は、前記報酬に基づいて前記価値関数を更新する、ことが望ましい。

【0012】

前記水処方システムにおいて、前記報酬計算部は、前記各ユーザーの前記状態変数が良好に推移したときにプラスの前記報酬を与え、前記各ユーザーの前記状態変数が不良に推移したときにマイナスの前記報酬を与える、ことが望ましい。

【0013】

前記水処方システムにおいて、前記学習モデルは、ニューラルネットワークを含む、ことが望ましい。

【0014】

前記水処方システムにおいて、前記状態変数記憶部及び前記処方部は、インターネットを介して接続可能なサーバー内に設けられている、ことが望ましい。

【0015】

前記水処方システムにおいて、水を電気分解することにより、電解水を生成する電解水生成装置をさらに備え、前記電解水生成装置は、前記サーバーに接続され、前記処方箋に基づいて前記水を生成する、ことが望ましい。

【0016】

前記水処方システムにおいて、前記サーバーに接続され、前記状態変数を前記サーバーに送信する送信手段をさらに備える、ことが望ましい。

【0017】

また本発明は、ユーザーを含む複数の人間ごとに、予め記憶されている体質及び健康状態に関する状態変数に基づいて、前記ユーザーに適する水の処方箋を作成するステップをコンピューターに実行させるための、水処方プログラムである。ここで、ユーザーとは、現に水処方プログラムを利用している人間のみならず、将来において利用する予定及び可能性がある人間も含んでいてもよい。

【0018】

前記水処方プログラムにおいて、前記処方箋に基づいて前記水を摂取した後の、前記ユーザーの前記状態変数の推移を記憶するステップと、前記状態変数の推移に基づいて、前記水が前記状態変数に及ぼす影響に関する価値関数を計算するステップと、前記価値関数に基づいて、前記処方箋を更新するステップと、をコンピューターにさらに実行させるための、水処方プログラムが望ましい。

【発明の効果】

【0019】

本発明の水処方システムは、ユーザーを含む複数の人間ごとに、体質及び健康状態に関する状態変数を記憶する状態記憶部と、この状態変数に基づいて、ユーザーに適する水の処方箋を作成する処方部とを備える。従って、医師や専門家の診断等を受けることなく、ユーザーは処方部によって自動的に作成された処方箋によって、自身の身体に適する水を容易に知ることが可能となる。これにより、ユーザーの健康が容易に維持・促進される。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】本発明の一実施形態の水処方システムの概略構成を示す図。

【図2】図１のサーバーの構成を示すブロック図

【図3】状態変数を示す図。

【図4】処方箋を示す図。

【図5】学習モデルを示す図。

【図6】図１のサーバーの変形例の構成を示すブロック図。

【図7】図６のサーバーが処方箋を作成する処理を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、本発明の実施の一形態が図面に基づき説明される。
図１は、本実施形態の水処方システム１の概略構成を示している。水処方システム１は、ユーザーにサービスを供給するサーバー２を備えている。サーバー２には、コンピューター装置が適用されている。

【0022】

図２は、サーバー２の構成を示すブロック図である。サーバー２は、状態変数を記憶する状態記憶部２１と、処方箋を作成する処方部２２とを備えている。状態記憶部２１及び処方部２２は、複数のコンピューター装置に分散して設けられていてもよい。

【0023】

図３は、状態変数を示している。状態変数とは、体質及び健康状態に関する情報（データー）であり、ユーザーを含む複数の人間ごとに収集されている。状態変数には、例えば、各人の年齢、性別、身長、体重、腹囲、体温、血圧、血液検査結果、体脂肪率、内臓脂肪量、基礎代謝量、病歴、運動歴、アルコール摂取量、たばこ摂取量及び遺伝情報のうち、少なくとも１つが含まれる。状態変数には、他の変数が含まれていてもよい。状態変数は、例えば、データーベースによって管理・運用されている。

【0024】

血液検査結果には、例えば、AST（GOT）、ALT（GPT）、γ-GTP、HDLコレステロール、LDLコレステロール及び血糖値のうち、少なくとも１つが含まれる。血液検査結果には、他の変数が含まれていてもよい。

【0025】

水処方システム１においては、後述する処方箋の作成にあたって、大量の状態変数が収集され、状態記憶部２１に記憶されることが望ましい。従って、状態記憶部２１には、ユーザー以外の人間の状態変数が記憶されていてもよい。このような状態記憶部２１には、大容量のデーター格納手段、例えば、ハードディスク装置やＳＳＤ（Solid State Drive）が好適に用いられる。

【0026】

図４は、処方箋を示している。処方箋とは、水処方システム１の各ユーザーに適する水の処方データーである。処方箋には、例えば、水のｐＨ値、溶存水素濃度、酸化還元電位、温度、ミネラル成分及び摂水量のうち、少なくとも１つが含まれる。処方箋には、他の処方データーが含まれていてもよい。処方箋は、紙面に印刷される形態に限られず、例えば、液晶ディスプレイ等に表示可能な、電子的なデーターであってもよい。処方箋は、処方部２２によって状態変数に基づいて、ユーザー毎に作成される。処方箋は、例えば、データーベースによって管理・運用されている。

【0027】

処方部２２は、例えば、各種の演算処理、情報処理等を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＣＰＵの動作を司るプログラム及び各種の情報を記憶するメモリ等を有している。プログラムは、ハードディスク装置等に格納されていてもよい。すなわち、ＣＰＵ及びメモリ等は、メモリ又はハードディスク装置等に記憶されているプログラムによって、処方部２２として機能する。なお、処方部２２には、ＣＰＵに加えて又はＣＰＵに替えて、画像データーの処理に秀でたＧＰＵ（Graphics Processing Unit）が適用されていてもよい。

【0028】

処方部２２は、状態記憶部２１に記憶された状態変数に基づいて、経験則を含む医学的知見を拠り所として、ユーザー毎に処方箋を作成する。処方部２２によって作成された処方箋は、サーバー２のハードディスク装置等に記憶される。

【0029】

医学的知見には、医師の知識、見識、論文等が含まれる。例えば、年齢、性別、身長、体重、血糖値、運動量、アルコール摂取量、たばこ摂取量等に応じた摂水量が提案される。また、体温、性別、基礎代謝量に応じた温度が提案される。また、病歴に応じたミネラル成分が提案される。より具体的には、腎臓病を煩っているユーザーには、フィルター等によりカリウムを制限した水が提案される。さらにまた、血圧、血糖値、体脂肪率、内臓脂肪量、基礎代謝量、病歴、運動歴、アルコール摂取量、遺伝情報に応じたｐＨ値、溶存水素濃度、酸化還元電位が提案されてもよい。これらの医学的知見に基づく状態変数と推奨される水との関係は、サーバー２のハードディスク装置等に予め記憶され、処方部２２が処方箋を作成する際に参照される。

【0030】

本水処方システム１によれば、処方部２２が、状態記憶部２１に記憶された状態変数に基づいて、ユーザーに適する水の処方箋を作成する。従って、医師や専門家の診断等を受けることなく、ユーザーは処方部２２によって自動的に作成された処方箋によって、自身の身体に適する水を容易に知ることが可能となる。これにより、ユーザーの健康が容易に維持・促進される。

【0031】

処方部２２は、状態変数に適合する水の処方箋を作成するための学習モデルを記憶するモデル記憶部２３を有するのが望ましい。

【0032】

図５は、学習モデル３を示している。学習モデル３は、例えば、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）を用いたディープラーニング（深層学習）によって生成される。本実施形態では、学習モデル３は、水処方システム１を構成するサーバー２の演算によって生成され、サーバー２のハードディスク装置等に記憶されている。学習モデル３は、例えば、水処方システム１の外部の他のコンピューター装置の演算によって生成され、サーバー２に入力されるものであってもよい。

【0033】

学習モデル３は、状態変数３１ａ、３１ｂ、３１ｃ、・・・を入力層３１として、処方箋３３ａ、３３ｂ、３３ｃ、・・・を出力層３３として、機械学習によって生成された中間層３２によって定義される。

【0034】

入力層３１の状態変数３１ａ、３１ｂ、３１ｃ、・・・は、医学的知見に基づいて、出力層３３のいずれかの処方箋３３ａ、３３ｂ、３３ｃ、・・・と紐付けられている。すなわち、状態変数３１ａ、３１ｂ、３１ｃ、・・・は、いずれかの処方箋３３ａ、３３ｂ、３３ｃ、・・・と紐付けられた状態でハードディスク装置に記憶されており、ディープラーニングの教師データーとして利用可能である。

【0035】

中間層３２は、多段階に階層化された複数のニューロン（ノード）３４と最適化された重み付け係数３５（パラメーター）との組み合わせを含んでいる。各ニューロン３４は、重み付け係数３５によって接続されている。このような中間層３２は、ニューラルネットワークと称される。すなわち、本実施形態の学習モデル３は、ニューラルネットワークを含んでいる。

【0036】

重み付け係数３５は、例えば、各ニューロンについて、入力ｘが入力されたときの出力ｙと真の出力ｙ(教師データー)との差分を小さくするように、それぞれの重み付け係数３５を調整することにより学習される。このような学習手法は、誤差逆伝搬法(Backpropagation)と称される。各ニューロン３４と各重み付け係数３５が定められることにより、学習モデル３が生成される。

【0037】

処方部２２は、各ユーザーの状態変数を上述のごとく生成された学習モデル３に適用して、各ユーザーに適する水の処方箋を作成する。これにより、各ユーザーの体質、病歴、体調等に適合する水の処方箋が自動的に作成される。また、処方箋の作成にあたって、人工知能によって膨大な数のデーターを処理することにより生成された学習モデル３が用いられるので、医師の過去の経験のみに頼ることなく、各ユーザーに適する水が容易に処方されることとなる。

【0038】

処方部２２は、ユーザーが処方箋に基づいて水を摂取した後においても、継続的な深層学習により学習モデル３を更新するように構成されているのが望ましい。この場合、状態記憶部２１は、処方箋に基づいて水を摂取した後に得られたユーザーの状態変数を記憶する。そして、処方部２２は、水を摂取した後に得られた各ユーザーの状態変数に基づいて、深層学習により学習モデル３を更新する。この深層学習では、教師なし学習によって学習モデル３を更新してもよい。

【0039】

図６は、サーバー２の変形例であるサーバー２Ａを示している。サーバー２Ａは、処方部２２が価値計算部２４、更新部２５及び報酬計算部２６を有している点で、上記サーバー２とは異なる。サーバー２Ａのうち、以下で説明されてない部分については、上述したサーバー２の構成が採用されうる。

【0040】

サーバー２Ａでは、価値関数を導入した強化学習によって処方箋が更新され、ユーザー毎に最適化される。

【0041】

「強化学習」とは、コンピューター装置が行動を学習することにより、行動が環境に与える相互作用を踏まえて、適切な行動を学習する手法である。本実施形態において、「行動」とは、ユーザーがサーバー２Ａによって作成された処方箋に基づく水を摂取することである。また、「環境」とは、処方箋に基づいて水を摂取した後の、各ユーザーの状態変数である。サーバー２Ａでは、学習モデル３によって処方箋が作成された状態を初期状態として、強化学習が開始されるが、医師や専門家等によって作成された処方箋が存在する状態を初期状態として、強化学習が開始されてもよい。

【0042】

「価値関数」とは、行動が環境に与える相互作用を表す関数である。価値関数は、状態、行動、報酬を変数とする関数で表される。価値関数によって最も価値が高くなる行動を選択することができる。本実施形態における価値関数は、処方箋に基づいて摂取された水が状態変数に及ぼす影響に関する関数が相当する。

【0043】

サーバー２Ａを含む水処方システム１では、処方箋に基づいて水を摂取した後の、各ユーザーの状態変数の推移がサーバー２Ａに入力される。状態変数の推移は、水処方システム１のユーザー又は管理者によって入力され、状態記憶部２１に記憶される。

【0044】

価値計算部２４は、状態記憶部２１に記憶されている状態変数の推移に基づいて、価値関数を計算する。更新部２５は、価値関数に基づいて、処方箋を更新する。より具体的には、更新部２５は、価値関数が最大となるように、処方箋を更新する。これにより、ユーザーは、自身の身体により一層適する水を摂取できるようになる。なお、更新部２５は、図５に示される学習モデル３を更新することにより、処方箋を更新する構成としてもよい。この場合、学習モデル３の精度がより一層高められる。

【0045】

サーバー２Ａにおいて、処方部２２は、状態変数の推移に基づいて、報酬を計算する報酬計算部２６をさらに有しているのが望ましい。報酬計算部２６は、例えば、各ユーザーの状態変数が良好に推移したときにプラスの報酬を与え、各ユーザーの状態変数が不良に推移したときにマイナスの報酬を与える。報酬の度合いは、例えば、予め定められた各状態変数の重み付けや状態変数の変動量に応じて、報酬計算部２６によって計算される。これにより、状態変数の推移に応じて報酬が適切かつ容易に計算される。

【0046】

報酬計算部２６によって計算された報酬は、価値計算部２４に入力される。そして、価値計算部２４は、報酬に基づいて価値関数を更新する。そして、更新部２５は、価値関数が最大となるように学習し、処方箋を更新する。これにより、状態変数の推移が適切に反映された処方箋を作成することが可能となる。

【0047】

図１に示されるように、水処方システム１において、サーバー２、２Ａは、インターネット７に接続されているのが望ましい。この場合、水処方システム１のユーザー又は管理者によって所有・管理され、インターネット７に接続可能な携帯情報端末７１やパーソナルコンピューター７２等の端末機器も水処方システム１に含めることができる。すなわち、ユーザー又は管理者は、自身が所有・管理する携帯情報端末７１やパーソナルコンピューター７２等の端末機器からインターネット７を介してサーバー２、２Ａにアクセスして状態変数等を送信し、状態記憶部２１に記憶させることができる。この場合、携帯情報端末７１やパーソナルコンピューター７２等の端末機器は、送信手段として機能する。

【0048】

処方部２２によって作成された処方箋は、サーバー２、２Ａのハードディスク装置等に格納される。各ユーザーは、例えば、携帯情報端末７１やパーソナルコンピューター７２等を操作することにより、インターネット７を介してサーバー２、２Ａにアクセスしてハードディスク装置等に格納されている処方箋を受信し、閲覧することができる。この場合、携帯情報端末７１やパーソナルコンピューター７２等の端末機器は、受信手段として機能する。

【0049】

処方箋に提示された水は、電解水生成装置によって容易に生成できる。すなわち、ユーザーは、処方箋を参照しながら電解水生成装置を操作することにより、自身の身体に適する水を容易に摂取できるようになる。

【0050】

水処方システム１は、インターネット７に接続可能な電解水生成装置８をさらに備えているのが望ましい。電解水生成装置８は、水を電気分解することにより、電解水を生成する。

【0051】

本実施形態の電解水生成装置８は、インターネット７を介してサーバー２、２Ａに接続され、サーバー２、２Ａのハードディスク装置等に格納されている処方箋を取得する。これにより、電解水生成装置８は処方箋に基づいてユーザーに適する水を自動的に生成することが可能となり、電解水生成装置８のユーザーは、煩雑な操作を行うことなく、自身の身体に適する水を容易に摂取できるようになる。

【0052】

なお、電解水生成装置８の電解槽等の主要な構成については、例えば、特許文献１に開示された装置と同様とすることができる。本実施形態の電解水生成装置８は、インターネット７に接続可能な通信手段を備えているのが望ましい。電解水生成装置８は、携帯情報端末７１等を介してインターネット７に接続可能に構成されていてもよい。

【0053】

図７は、サーバー２Ａが処方箋を作成する処理手順を示している。図７における各ステップは、水処方プログラムの実行により実現される。すなわち、水処方プログラムは、各ステップをコンピューター装置に実行させるためのプログラムであり、例えば、ハードディスク装置の磁気ディスク、光ディスク、不揮発性メモリ等のコンピューター装置で読み取り可能な各種の記憶媒体に記憶されている。サーバー２Ａは、記憶媒体に記憶されている水処方プログラムを読み出して各ステップを実行することにより、各種の機能が実現される。

【0054】

図７において、第１ステップＳ１では、処方部２２が、状態変数に基づいて、ユーザーに適する水の処方箋を作成する。状態変数は、ユーザーを含む複数の人間ごとに、記憶されている体質及び健康状態に関する情報である。状態変数は、第１ステップＳ１の実行前に予め状態記憶部２１に記憶されている。状態変数は、サーバー２Ａがプログラムを実行することにより状態記憶部２１に記憶されてもよく、水処方システム１の管理者等の手動によって状態記憶部２１に記憶されてもよい。

【0055】

第１ステップＳ１には、各ユーザーの状態変数を学習モデル３に適用するステップが含まれていてもよい。なお、第１ステップＳ１の実行により、サーバー２の動作は終了する。

【0056】

第２ステップＳ２では、処方箋に基づいて水を摂取した後の、ユーザーの状態変数の推移が、状態記憶部２１に記憶される。第２ステップＳ２には、状態変数の推移の入力を、画像又は音声等により、ユーザー又は管理者に促すステップが含まれていてもよい。

【0057】

第３ステップＳ３では、価値計算部２４が状態変数の推移に基づいて、価値関数を計算する。第３ステップＳ３には、報酬計算部２６が、状態変数の推移に基づいて、報酬を計算するステップが含まれていてもよい。この場合、価値計算部２４が報酬に基づいて、価値関数を計算する。

【0058】

第４ステップＳ４では、更新部２５が価値関数に基づいて、処方箋を更新する。これにより、状態変数の推移が適切に反映された処方箋を作成することが可能となる。

【0059】

以上、本発明の水処方システム及び水処方プログラムが詳細に説明されたが、本発明は上記の具体的な実施形態に限定されることなく種々の態様に変更して実施される。すなわち、水処方システムは、少なくとも、ユーザーを含む複数の人間ごとに、体質及び健康状態に関する状態変数を記憶する状態記憶部２１と、状態変数に基づいて、ユーザーに適する水の処方箋を作成する処方部２２と、を備えていればよい。

【0060】

また、水処方プログラムは、少なくとも、ユーザーを含む複数の人間ごとに、予め記憶されている体質及び健康状態に関する状態変数に基づいて、ユーザーに適する水の処方箋を作成する第１ステップＳ１をコンピューターに実行させるために構成されていればよい。

【符号の説明】

【0061】

１ ：水処方システム
２ ：サーバー
２Ａ ：サーバー
３ ：学習モデル
７ ：インターネット
８ ：電解水生成装置
２１ ：状態記憶部
２２ ：処方部
２３ ：モデル記憶部
２４ ：価値計算部
２５ ：更新部
２６ ：報酬計算部
３１ａ ：状態変数
３１ｂ ：状態変数
３１ｃ ：状態変数
３３ａ ：処方箋
３３ｂ ：処方箋
３３ｃ ：処方箋
７１ ：携帯情報端末
７２ ：パーソナルコンピューター

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】