特開 2024-63597 健康食品摂取促進装置、健康食品摂取促進システム、健康食品摂取促進装置の制御方法、およびコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024063597

(43)【公開日】2024-05-13

(54)【発明の名称】健康食品摂取促進装置、健康食品摂取促進システム、健康食品摂取促進装置の制御方法、およびコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/60 20180101AFI20240502BHJP

【ＦＩ】

G16H20/60

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022171675

(22)【出願日】2022-10-26

(71)【出願人】

【識別番号】000226976

【氏名又は名称】日清食品ホールディングス株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】308032699

【氏名又は名称】日清食品株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100190621

【弁理士】

【氏名又は名称】崎間 伸洋

(74)【代理人】

【識別番号】100212510

【弁理士】

【氏名又は名称】笠原 翔

(72)【発明者】

【氏名】安藤 徳隆

(72)【発明者】

【氏名】杉田 憲治

(72)【発明者】

【氏名】仲村 太志

(72)【発明者】

【氏名】川瀬 徹也

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

(57)【要約】

【課題】ユーザが健康食品を継続して購入・摂取することを促進する。
【解決手段】健康食品摂取促進装置は、ユーザの健康食品の摂取を促進するための健康食品摂取促進装置であって、前記健康食品の喫食を通じて前記ユーザへ提供されるベネフィットを分析する分析手段と、分析された前記ベネフィットを出力する出力手段と、を有する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの健康食品の摂取を促進するための健康食品摂取促進装置であって、
前記健康食品の喫食を通じて前記ユーザへ提供されるベネフィットを分析する分析手段と、
分析された前記ベネフィットを出力する出力手段と、
を有する健康食品摂取促進装置。

【請求項2】

前記ベネフィットは、前記健康食品の喫食を通じて前記ユーザへ提供される、健康維持に必要な時間または費用に関するベネフィットである、
請求項１に記載の健康食品摂取促進装置。

【請求項3】

前記ベネフィットを算出するための換算式を記憶する記憶手段をさらに有し、
前記分析手段は、前記換算式に基づいて、前記時間または費用に関するベネフィットを分析する、
請求項２に記載の健康食品摂取促進装置。

【請求項4】

前記記憶手段は、ユーザの属性情報と、ユーザにおける健康食品の摂取履歴情報と、過去にユーザに提示したベネフィット情報とを教師データとした機械学習により予め生成された学習モデルを記憶し、
前記ユーザの属性情報、前記ユーザのバイタル情報、および前記ユーザにおける健康食品の摂取履歴情報を取得する取得手段と、
前記学習モデルを用いて、前記取得手段が取得した前記属性情報および前記摂取履歴情報に基づいて、健康食品摂取促進に有効なベネフィットの中から、有効度が所定の値より高いベネフィットを選択する選択手段と、をさらに有する、
請求項３に記載の健康食品摂取促進装置。

【請求項5】

前記ベネフィットは、前記ユーザのバイタル改善度に基づいて算出される健康維持に必要な時間または費用に関する推定ベネフィットを含む、
請求項２に記載の健康食品摂取促進装置。

【請求項6】

前記ベネフィットは、前記ユーザが得ることが予測される健康維持に必要な時間または費用に関する予測ベネフィットを含む、
請求項２に記載の健康食品摂取促進装置。

【請求項7】

請求項１から６のいずれか一項に記載の健康食品摂取促進装置と、
前記健康食品摂取促進装置と通信可能に接続され、前記健康食品摂取促進装置より送信されるベネフィットに関するデータを受信する通信手段を備えた端末装置と、
を有する健康食品摂取促進システム。

【請求項8】

ユーザの健康食品の摂取を促進するための健康食品摂取促進装置の制御方法であって、
前記健康食品の喫食を通じて前記ユーザへ提供されるベネフィットを分析する分析ステップと、
分析された前記ベネフィットを出力する出力ステップと、
を有する健康食品摂取促進装置の制御方法。

【請求項9】

ユーザの健康食品の摂取を促進するための健康食品摂取促進装置の制御方法をコンピュータによって実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記健康食品の喫食を通じて前記ユーザへ提供されるベネフィットを分析する分析ステップと、
分析された前記ベネフィットを出力する出力ステップと、
をコンピュータによって実行させるためのコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、健康食品摂取促進装置、健康食品摂取促進システム、健康食品摂取促進装置の制御方法、およびコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、高齢化に伴う医療費や介護費の増加が問題となっており、健康上の理由で日常生活が制限されることなく過ごせる健康寿命を伸ばすことが、医療費抑制や豊かな老後を過ごす上で重要な課題となっている。

【0003】

健康の保持増進を図る食品として、「特定保健用食品」、「栄養機能食品」、「機能性表示食品」、一般食品に含まれるいわゆる「健康食品」等が広く販売されている。これらの食品は、通常、飲食物の形態をとる他、粉末や錠剤、カプセルなどの形態をとることもある。

【0004】

これらのような食品の購入を促進する技術として、例えば、特許文献１には、遺伝子検査の結果等の遺伝子情報、健康診断の結果等の生体情報、および利用者の生活習慣アンケート結果等の生活習慣情報に基づいて、健康リスクを指数化し、リスク指数に応じて機能素材を選択し、ユーザの嗜好性に合致した食品を提供する技術が記載されている。また、特許文献１には、健康リスクが減少している場合には、提供する機能素材を含む食品の購入を促進するために割引ポイントを付与することが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１９－２１２０５９号公報

【非特許文献】

【0006】

【非特許文献1】K Ohkawara, S Tanaka, M Miyachi, K Ishikawa-Takata and I Tabata, “A dose-response relation between aerobic exercise and visceral fat reduction: systematic review of clinical trials”, International Journal of Obesity, 2007, Vol 31, p.1786-1797

【非特許文献2】船山和志，飛田ゆう子，東健一，段木登美江，佐藤世津子，小林すずろ，水野哲弘，“特定健診結果とレセプトデータを利用した腹囲と平均年間医療費の関係について”，第６３巻，第２号，「厚生の指標」，２０１６年２月，ｐ．２０－２５

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

ここで、ユーザが健康食品の摂取を通じて健康改善効果を実感するには、一定の期間を要するため、健康改善の効果や価格以外に健康食品を継続して購入・摂取することを促進する仕組みが求められている。

【0008】

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、ユーザが健康食品を継続して購入・摂取することを促進するための技術を提案することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記目的を達成するため、本発明の一態様は、
ユーザの健康食品の摂取を促進するための健康食品摂取促進装置であって、
前記健康食品の喫食を通じて前記ユーザへ提供されるベネフィットを分析する分析手段と、
分析された前記ベネフィットを出力する出力手段と、
を有する健康食品摂取促進装置である。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、ユーザが健康食品を継続して購入・摂取することを促進することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本実施形態の概要を示す図である。

【図2】健康食品摂取促進システムの構成の概略を示す図である。

【図3】健康食品摂取促進装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】健康食品摂取促進装置の機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図5】健康食品摂取促進処理の動作を示すフローチャートである。

【図6】健康食品摂取促進処理の動作を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

（実施形態）
＜概要＞
以下、図面を参照しながら本発明に係る健康食品摂取促進装置、健康食品摂取促進システム、および健康食品摂取促進方法等を実施するための実施形態について詳しく説明する。なお、本発明は、以下の実施形態および実施例に限定されるものではない。

【0013】

図１は、本実施形態に係る健康食品摂取促進システムの概要を示す図である。
従来、ユーザが、自身の健康を促進しようとする際、ランニング等の運動が行われていたが、このような運動による健康改善効果は効果的である一方で、運動を行う時間の捻出が難しいことが多く、持続して行うことが困難である場合が多かった。
近年では、喫食（摂取）によって健康改善を図ることができる健康食品が広く販売される。例えば、普段の食事に変えて、健康食品を喫食すればよいので、いつでも手軽に健康促進を図ることができる。

【0014】

健康食品は、継続的な摂取を通じて、健康診断の結果や生化学検査値等、何らかのバイタルについて改善効果を得ることが可能な食品のすべてを含み、その種類は１つに限定されない。例えば、健康食品は、食材を「生」、「焼く」、「煮る」、「蒸す」、「揚げる」などの方法により調理した食事であって、必要に応じて調味料等により味付けされた栄養食や、当該栄養食のうち、「日本人の食事摂取基準」などの公的な基準に基づいて栄養計算された完全栄養食をも含むものである。

【0015】

完全栄養食は、例えば、「日本人の食事摂取基準」など各国において定められている食事摂取基準において規定されている、たんぱく質、脂質、炭水化物、ビタミン（ビタミンＡ、ビタミンＤ、ビタミンＥ、ビタミンＫ、ビタミンＢ１、ビタミンＢ２、ナイアシン、ビタミンＢ６、葉酸、ビタミンＢ１２、ビオチン、パントテン酸、ビタミンＣ等）、ミネラル（ナトリウム、カルシウム、鉄、リン、マグネシウム、カリウム、銅、ヨウ素、セレン、亜鉛、クロム、マンガン、モリブデン等）の摂取基準を満たす栄養食である。
本実施形態では、健康食品が完全栄養食に該当する例について説明するが、健康食品の種類は限定されず、完全栄養食の栄養基準を満たしていれば、例えば、和食や洋食、中華料理等、どのような種類の料理であってもよい。

【0016】

ここで、ユーザが健康食品の摂取を通じて健康改善効果を実感するには、一定の期間を要するため、健康食品を継続して購入・摂取することを促進することが重要である。
そこで、本実施形態に係る健康食品摂取促進システムは、ユーザが健康食品を継続して購入・摂取することを促進するため、所定のベネフィットをユーザへ提示する。

【0017】

ベネフィットは、本実施形態では、健康食品の喫食を通じてユーザへ提供される、健康維持に必要な時間（例えば、運動時間、調理時間等）または費用（例えば、医療費、薬剤費等）に関するベネフィットである。また、本実施形態では、ベネフィットは、推定ベネフィットと、予測ベネフィットのうち少なくとも一方を含むものとする。
健康食品の喫食を通じてユーザへ提供されるベネフィットを、バイタルの改善だけではなく、運動時間、医療費等に換算して提示することで、ユーザの健康促進へのモチベーションを高めることができる。

【0018】

推定ベネフィットは、ユーザが健康食品を摂取することにより得られたベネフィットである。例えば、推定ベネフィットは、健康食品摂取をユーザが摂取した結果得られたバイタル改善を、ユーザのバイタルデータと論文データを参照し、運動時間、医療費等に換算された値である。

【0019】

予測ベネフィットは、健康食品を摂取することで期待されるベネフィットである。例えば、予測ベネフィットは、健康食品をユーザが摂取することで期待されるバイタル改善を、ヒト試験の結果や喫食ログとバイタルデータに関するデータベース等、および論文データや、統計データ、調査データ等を参照し、運動時間、医療費等に換算された値である。

【0020】

バイタル改善は、バイタル情報（生体情報；生化学検査値またはその推定値、および健康診断の結果）における改善度を示す値である。

【0021】

なお、本実施形態では、上述のベネフィットの提示による行動変容（購買等）を学習した学習モデルを用いて、ユーザへ提示するベネフィットの種類を選択する。これにより、ユーザの嗜好に応じたベネフィットを提示することができる。

【0022】

なお、ヒト試験の測定バイタルと、換算が可能な項目としては、例えば、以下のものがある。
［バイタル改善］～［運動時間換算］
ＢＭＩ～固定自転車／トレッドミル／ウォーキング
ＨｂＡ１ｃ～固定自転車
ＨＤＬ－Ｃ～有酸素運動
ＬＤＬ－Ｃ～有酸素運動
体脂肪率～トレッドミル／固定自転車／ウォーキング／ジョギング
体重～トレッドミル／固定自転車／ウォーキング／ジョギング／有酸素運動
中性脂肪～固定自転車
内臓脂肪面積～固定自転車／トレッドミル／ジョギング
腹囲～トレッドミル／固定自転車／ウォーキング／ジョギング
［バイタル改善］～［医療費換算］
ＢＭＩ～医療費
腹囲～平均年間医療費
［バイタル改善］～［労働生産性］
プレゼンティーズム～労働生産性（プレゼンティーズムについては、例えば、所定の設問に対する回答に基づいて測定される、生産性を測る指標であるため、厳密にはバイタル情報ではないが、バイタル改善に伴いプレゼンティーズムも改善すると考えられるため、本実施形態では、バイタル情報に含まれるものとして説明する。）
［バイタル改善］～［健康リスク改善］
ＡＬＴ～肝がんリスク／死亡リスク
ＡＳＴ～肝がんリスク／死亡リスク
ＨｂＡ１ｃ～心疾患リスク
骨密度～骨折リスク
収縮期血圧～心疾患リスク／末期腎不全リスク／中高年認知症発症リスク
拡張期血圧～心疾患リスク／末期腎不全リスク

【0023】

＜システム構成＞
図２は、本実施形態に係る健康食品摂取促進システムのシステム構成の概要を示す図である。本実施形態に係る健康食品摂取促進システムは、健康食品摂取促進装置１（情報処理装置）、端末装置２、非侵襲デバイス３、医療機関サーバ４が、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されることで構成される。

【0024】

≪健康食品摂取促進装置１≫
健康食品摂取促進装置１は、端末装置２、非侵襲デバイス３、医療機関サーバ４の各動作と協働して各種処理を実行する。各種処理の詳細については、後述する。

【0025】

≪端末装置２≫
端末装置２は、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（ＰＣ）等の通信可能な、いかなる情報端末であってもよい。
また、端末装置２は、本実施形態では、健康食品の購入者または購入予定者であるユーザの所有する端末装置である例について説明するが、健康食品を提供する社員食堂、スーパーマーケット等、複数のユーザが共同で利用する備え付けの端末装置であってもよい。
端末装置２は、健康食品摂取促進装置１からの求めに応じて、またはユーザの操作により、ユーザの属性情報（ユーザＩＤ，氏名、年齢、性別等）、および健康食品の摂取履歴情報を、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、健康食品摂取促進装置１へ送信する。
なお、健康食品の摂取履歴は、ユーザにより端末装置２へ記録されるものとするが、健康食品の購入履歴を摂取履歴とみなしてもよい。

【0026】

≪非侵襲デバイス３≫
非侵襲デバイス３は、本実施形態では、ユーザの生体情報を非侵襲に計測して、健康食品摂取促進装置１または端末装置２に対して、生体情報を送信するウェアラブル端末を想定する。なお、非侵襲デバイス３は、血液検査等により得られる生化学検査値を非侵襲に測定または推定可能な装置であればいかなるものであってもよく、ウェアラブル端末または備え付け装置の態様が考えられる。

【0027】

≪医療機関サーバ４≫
医療機関サーバ４は、ユーザの健康診断の結果や血液検査等により得られた生化学検査値を蓄積する医療機関のサーバである。医療機関サーバ４は、ユーザからの求めに応じて、生化学検査値をインターネット等の所定のネットワークＮを介して、健康食品摂取促進装置１へ送信する。

【0028】

生化学検査値としては、例えば、血糖値、ＨｂＡ１ｃ、ＨＤＬ－Ｃ、ＬＤＬ－Ｃ、体脂肪率、中性脂肪、ＡＬＴ、ＡＳＴ、γ－ＧＴ、クレアチニン、尿酸値等が挙げられる。
健康診断の結果としては、例えば、身長、体重、ＢＭＩ、血圧（収縮期／拡張期）、体脂肪率、内臓脂肪面積、腹囲、骨密度、プレゼンティーズムの質問票等が挙げられる。

【0029】

なお、非侵襲デバイス３および医療機関サーバ４は必須の構成ではない。この場合、例えば、生化学検査値、健康診断の結果に関するデータは、ユーザ自身によって、端末装置２に入力されるか、または外部端末から取り込まれるとよい。そして、生化学検査値、健康診断の結果に関するデータは、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、健康食品摂取促進装置１へ送信されるとよい。

【0030】

＜ハードウェア構成＞
図３は、本実施形態に係る健康食品摂取促進装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。健康食品摂取促進装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０と、を備えている。

【0031】

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。

【0032】

入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。出力部１６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、各種情報を画像や音声として出力する。入力部１７は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置との間で通信を行う。

【0033】

ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア２１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア２１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。また、リムーバブルメディア２１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。

【0034】

なお、図示はしないが、端末装置２、非侵襲デバイス３、医療機関サーバ４は、図３に示す健康食品摂取促進装置１のハードウェア構成と同様の構成を有するものとする。

【0035】

＜機能構成＞
図４は、本実施形態に係る健康食品摂取促進装置１における機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。

【0036】

健康食品摂取促進装置１のＣＰＵ１１においては、動作する際に、取得部３１、分析部３２、推定部３２ａ、予測部３２ｂ、推論部３３、選択部３４、出力部３５等が機能する。

【0037】

取得部３１は、ユーザの属性情報、ユーザのバイタル情報、ユーザにおける健康食品の摂取履歴情報を取得する。各情報は、インターネットを含むネットワークＮを介して、端末装置２、非侵襲デバイス３、医療機関サーバ４等から取得される。
属性情報は、ユーザの個人情報であって、例えば、ユーザＩＤ，氏名、年齢、性別等である。
バイタル情報は、例えば、ウェアラブル端末等によって取得された生化学検査値またはその推定値、健康診断の結果等である。
健康食品の摂取履歴情報は、例えば、ユーザが健康食品を喫食した回数である。
取得部３１は、取得した各種データを、記憶部１８のユーザ情報ＤＢ４１に格納する。
また、取得部３１は、取得した各種データを、ユーザのベネフィット分析に用いるために、後述する分析部３２へ出力する。
さらに、取得部３１は、ユーザの属性情報、健康食品の摂取履歴情報を、後述する推論部３３へ出力する。

【0038】

分析部３２は、取得部３１によって取得されたユーザの属性情報、バイタル情報に基づいて、健康食品の喫食を通じてユーザへ提供されるベネフィット（推定ベネフィットおよび予測ベネフィット）を分析する。具体的には、分析部３２は、後述する推定部３２ａを用いて、推定ベネフィットを算出する。また、分析部３２は、後述する予測部３２ｂを用いて、予測ベネフィットを算出する。
なお、分析部３２は、推定ベネフィットまたは予測ベネフィットのいずれか一方のみを算出してもよい。
また、本実施形態では、分析部３２は、取得部３１によって取得されたユーザの属性情報、バイタル情報に基づいて、ベネフィットを分析する例について説明するが、これに限定されない。例えば、後述する予測部３２ｂについては、健康食品の摂取履歴情報、およびバイタル情報の取得は不要である場合が想定されるためである。

【0039】

推定部３２ａ（推定器）は、健康食品の喫食によるユーザのバイタル改善度に基づいて算出される、健康維持に必要な時間または費用に関する推定ベネフィットを算出する。推定ベネフィットは、健康食品の喫食によって、節約された時間または費用であると捉えることもできる。
本実施形態では、推定部３２ａは、ユーザのバイタル情報に基づいて、所定期間の前後で改善したバイタル情報を特定する。特定されたバイタル情報は、記憶部１８の改善情報ＤＢ４３に格納されるものとする。
そして、推定部３２ａは、改善したバイタル情報、および所定の換算式（または換算テーブル）を用いて、推定ベネフィットを算出する。
換算式は、本実施形態では、換算ＤＢ４２（ベネフィット換算式データベース）に予め格納されているものとする。

【0040】

時間に関する推定ベネフィットは、例えば、健康維持に必要な時間である。
健康維持に必要な時間としては、例えば、健康食品の再現時間（調理時間）、シナリオを予測した場合の時間（病気になった場合の通院時間）、代替時間（カロリーを減らすための運動時間、栄養分を購入するための時間）、運動時間（スポーツジムに通うための時間）等が挙げられる。
これにより、例えば、健康食品を所定回数摂取することで内臓脂肪面積（バイタル情報）が減少した場合、同様に内臓脂肪面積を減少させるのに必要なジョギングに要する時間をユーザに提示することで、健康食品を摂取し続けるモチベーションを維持することができる。

【0041】

費用に関する推定ベネフィットは、例えば、健康維持に必要な費用である。
健康維持に必要な費用としては、例えば、健康食品を再現した場合の食材費、上述のシナリオを予測した場合の医療費または薬剤費、スポーツジム等を利用した場合の施設費用、労働生産性（プレゼンティーズム）等が挙げられる。
これにより、例えば、健康食品を所定回数摂取することで内臓脂肪面積（バイタル情報）が減少した場合、同様に内臓脂肪面積を減少させるのに必要なスポーツジムに要する費用をユーザに提示することで、健康食品を摂取し続けるモチベーションを維持することができる。

【0042】

予測部３２ｂ（予測器）は、健康食品の喫食によりユーザが得ることが予測される健康維持に必要な時間または費用に関する予測ベネフィットを算出する。予測ベネフィットは、健康食品の喫食によって、節約されると期待される時間または費用であると捉えることもできる。
本実施形態では、予測部３２ｂは、当該健康食品の喫食を通じて他のユーザ（一般的なユーザ）が得ることができたバイタルの改善度の平均値に基づいて算出する。
例えば、予測部３２ｂは、端末装置２のメニュー画面に表示されている各健康食品について、ヒト試験または他ユーザによる摂取により改善が見られたバイタル情報の統計データ（平均、標準偏差等）及び対応する摂取回数を取得する。
そして、予測部３２ｂは、改善したバイタル情報、および所定の換算式（または換算テーブル）を用いて、予測ベネフィットを算出する。
換算式は、本実施形態では、換算ＤＢ４２（ベネフィット換算式データベース）に予め格納されているものとする。
上述のように、予測ベネフィットは、健康食品をすでに継続して摂取しているユーザに対してのみならず、過去に健康食品を購入したことのない新規ユーザに対しても提示することが可能である。

【0043】

推論部３３は、分析部３２によって算出されたベネフィットに対して、所定の学習モデルを用いて、スコアリングを行う。具体的には、推論部３３は、学習モデルを用いて、取得部３１によって取得された属性情報および摂取履歴情報に基づいて、スコアリングを行う。
ここで、本実施形態における学習モデルは、ユーザの属性情報と、ユーザにおける健康食品の摂取履歴情報と、過去にユーザに提示したベネフィット情報とを教師データとした機械学習により予め生成された学習モデルである。学習モデルは、記憶部１８の学習モデルＤＢ４４に格納されているものとする。

【0044】

選択部３４は、上述のスコアに基づいて、ベネフィットに対して優先順位を設け、当該優先順位が所定の順位以上のベネフィットを選択する。
ユーザの行動変容（健康食品の購買）に寄与するベネフィットについては、人によって様々であると考えられる。そのため、複数のベネフィットから、ユーザの行動変容に大きく寄与するベネフィットを選択することで、健康食品を継続して購入・摂取することをより促進することができる。

【0045】

出力部３５は、算出（選択）されたベネフィットを、端末装置２の所定の表示部等に対して出力する。

【0046】

＜処理内容＞
≪推定ベネフィットの算出処理≫
図５は、本実施形態に係る健康食品摂取促進処理の一例を示す図である。

【0047】

ステップＳ１１において、取得部３１は、ユーザの属性情報、ユーザにおける健康食品の摂取履歴情報を取得する。

【0048】

ステップＳ１２において、取得部３１は、ユーザのバイタル情報を取得する。

【0049】

ステップＳ１３において、推定部３２ａ（分析部３２）は、ステップＳ１２で取得されたバイタル情報と、前回取得したバイタル情報（例えば、ユーザ情報ＤＢ４１から取得）を比較して、改善したバイタル情報を特定する。

【0050】

ステップＳ１４において、推定部３２ａは、改善したバイタル情報に対応する換算式を、換算ＤＢ４２から取得する。

【0051】

ステップＳ１５において、推定部３２ａは、改善したバイタル情報、および換算式に基づいて、推定ベネフィットを算出する。バイタル情報は健康食品の摂取以外の方法でも改善することは可能であるが、これを推定ベネフィットとしてユーザへ提示することで、健康食品の摂取以外の方法でバイタルを改善させることの大変さを実感してもらうことができる。

【0052】

ステップＳ１６において、選択部３４は、分析部３２から出力される推定ベネフィット、および／または予測ベネフィットが複数ある場合、学習モデルを用いてこれらに優先順位を付与し、当該優先順位が所定の値以上の推定ベネフィットまたは予測ベネフィットを選択する。優先順位の付与については、上述のとおりである。
なお、選択部３４によるベネフィットへの優先順位の付与は必須ではなく、分析部３２により算出された推定ベネフィット、および／または予測ベネフィットのすべてが、端末装置２に送信されてもよい。

【0053】

ステップＳ１７において、出力部３５は、選択部３４より出力された推定ベネフィット、および／または予測ベネフィットを、端末装置２に対して出力する。

【0054】

≪予測ベネフィットの算出処理≫
図６は、本実施形態に係る健康食品摂取促進処理の一例を示す図である。

【0055】

ステップＳ２１において、取得部３１は、ユーザの属性情報、ユーザにおける健康食品の摂取履歴情報を取得する。

【0056】

ステップＳ２２において、取得部３１は、ヒト試験（例えば、臨床試験）または他ユーザによる摂取において改善が見られたバイタル情報の統計データ（平均、標準偏差等）及び対応する摂取回数を取得する。

【0057】

ステップＳ２３において、分析部３２は、ユーザにおける健康食品の摂取履歴情報に基づいて、ヒト試験または他ユーザによる摂取を通じて健康改善効果が確認されている摂取回数まで到達するのに必要な摂取回数を計算する。

【0058】

ステップＳ２４において、分析部３２は、ヒト試験または他ユーザによる各健康食品の摂取により改善が見られたバイタル情報に対応するベネフィットに換算する換算式を、換算ＤＢ４２から取得する。

【0059】

ステップＳ２５において、ユーザが健康食品の摂取履歴を有する場合には、バイタル情報として、生化学検査値またはその推定値、健康診断の結果と、健康食品の喫食回数の組み合わせを取得する。

【0060】

ステップＳ２６において、予測部３２ｂは、ステップＳ２２で取得したバイタル情報の統計データ、およびステップＳ２４で取得したベネフィットに換算する換算式に基づいて、健康食品をユーザが継続して摂取することで期待される予測ベネフィットを算出する。
なお、ユーザが健康食品の摂取履歴を有する場合（既に摂取している場合）には、予測ベネフィットの算出基準となる、期待されるバイタルの改善度について、実際に得られたユーザのバイタルを用いて補正してもよい。すなわち、一度も喫食していないユーザより、喫食履歴を有するユーザの方が、期待されるバイタル改善度の値を低くするとよい（既に改善が見込まれているため）。

【0061】

ステップＳ２７において、選択部３４は、上述のステップＳ１６と同様に、優先順位が所定の値以上の推定ベネフィットまたは予測ベネフィットを選択する。
なお、ユーザにおける健康食品の摂取履歴情報が存在しない場合は、ベネフィットへの優先順位の付与は任意の順番であってもよい。また、優先順位を付与せずに、分析部３２により算出された推定ベネフィット、および／または予測ベネフィットのすべてが端末装置２に送信されてもよい。

【0062】

ステップＳ２８において、出力部３５は、選択部３４より出力された推定ベネフィット、および／または予測ベネフィットを、端末装置２に対して出力する。

【0063】

＜推定ベネフィットの例：運動時間換算＞
推定ベネフィットの一例として、喫食回数およびバイタルに基づいて、内臓脂肪の改善を運動時間（推定ベネフィット）に換算する例について説明する。
例えば、健康食品の喫食回数がひと月１０回であって、このひと月で内臓脂肪が２％減少した場合、本実施形態に係る健康食品摂取促進装置１は、端末装置２に対して、下記の文言を表示させるとよい。
「あなは健康食品を今月１０食摂取しました。その結果、内臓脂肪が２％減少しました。これは毎日約１６分間ジョギングしたことに相当します。」

【0064】

なお、内臓脂肪の減少率Ｖｗと運動量Ｍｗとの換算式は、例えば、以下の式（１）のような既存の換算式を用いることができる。
Ｖｗ［％／週］＝－０．０４×Ｍｗ［メッツ・時／週］＋０．０５ ・・・（１）
ここで、１週間の内臓脂肪の減少率Ｖｗは、約－０．４７［％／週］（＝－２［％］×７［日］／３０［日］）となるため、式（１）を用いると、１週間の運動量Ｍｗは、約１３［メッツ・時／週］（＝（０．０５－Ｖｗ）／０．０４）である。
よって、１日の運動量Ｍｄは、１．８６［メッツ・時／日］（＝１３［メッツ・時／週］／７［日］）である。
ここで、１分間のジョギングは、約７メッツとされていることから、１日の運動量Ｍｄは、約１６分間（＝１．８６［メッツ・時／日］×６０［分］／７［メッツ］）のジョギング時間（分）に換算することができる。

【0065】

＜推定ベネフィットの例：医療費換算＞
また、推定ベネフィットの一例として、喫食回数およびバイタルに基づいて、腹囲の改善を医療費（推定ベネフィット）に換算する例について説明する。
例えば、健康食品の喫食回数がひと月２０回であって、このひと月で腹囲が１．２ｃｍ減少した場合、本実施形態に係る健康食品摂取促進装置１は、端末装置２に対して、下記の文言を表示させるとよい。
「あなは健康食品を今月２０食摂取しました。その結果、腹囲が１．２ｃｍ減少しました。これは年間医療費推計値が３２４０円減少したことに相当します。」

【0066】

なお、年間医療費Ｆｙと腹囲Ａｇとの換算式は、例えば、以下の式（２）のような既存の換算式を用いることができる。
Ｆｙ［万円］＝２７００×Ａｇ［ｃｍ］－８００００ ・・・（２）
よって、腹囲が１．２ｃｍ減少した場合、年間医療費が３２４０円減少したことに相当する。

【0067】

＜予測ベネフィットの例：運動時間換算＞
予測ベネフィットの一例として、想定喫食回数に基づいて、想定される内臓脂肪の改善を、運動時間（予測ベネフィット）に換算する例について説明する。
例えば、ヒト試験の結果、健康食品の喫食回数が４０回の場合に、内臓脂肪が１３．３％減少したというデータが得られた場合、本実施形態に係る健康食品摂取促進装置１は、端末装置２に対して、下記のいずれかの文言を表示させるとよい。
「健康食品をあと４０食摂取した場合、内臓脂肪面積が平均１３．３％減少したというデータがあります。これは毎日９６分間ジョギングしたことに相当します。」
「健康食品を４週間で４０食摂取すれば、毎日９６分間ジョギングの運動することに相当する可能性があります。」
なお、すでに２０食摂取していれば、「あと２０食摂取すれば、毎日９６分間ジョギングの運動することに相当する可能性があります。」との表現も想定される。

【0068】

なお、内臓脂肪の減少率Ｖｗと運動量Ｍｗとの換算式は、上述の式（１）を用いることができる。
ここで、１週間の内臓脂肪の減少率Ｖｗは、約－３．１［％／週］（＝－１３．３［％］×７［日］／３０［日］）となるため、式（１）を用いると、１週間の運動量Ｍｗは、約７８．８［メッツ・時／週］（＝（０．０５－Ｖｗ）／０．０４）である。
よって、１日の運動量Ｍｄは、１１．２５［メッツ・時／日］（＝７８．８［メッツ・時／週］／７［日］）である。
ここで、上述のとおり、１分間のジョギングは、約７メッツとされていることから、１日の運動量Ｍｄは、約９６分間（＝１１．２５［メッツ・時／日］×６０［分］／７［メッツ］）のジョギング時間（分）に換算することができる。

【0069】

＜予測ベネフィットの例：医療費換算＞
また、予測ベネフィットの一例として、想定喫食回数に基づいて、想定される腹囲の改善を、医療費（予測ベネフィット）に換算する例について説明する。
例えば、ヒト試験の結果、健康食品の喫食回数が４０回の場合に、平均２．５ｃｍ減少したというデータが得られた場合、本実施形態に係る健康食品摂取促進装置１は、端末装置２に対して、下記のいずれかの文言を表示させるとよい。
「健康食品を４週間で４０食摂取した場合、腹囲が平均２．５ｃｍ減少したというデータがあります。これは年間医療費６７５０円減少したことに相当します。」
「健康食品を４週間で４０食摂取すれば、年間医療費６７５０円を削減できる可能性があります。」
なお、すでに２０食摂取していれば、「あと２０食摂取すれば、年間医療費６７５０円を削減できる可能性があります。」との表現も想定される。

【0070】

なお、年間医療費Ｆｙと腹囲Ａｇとの換算式は、上述の式（２）を用いることができる。
よって、腹囲が２．５ｃｍ減少した場合、年間医療費が６７５０円減少したことに相当する。

【0071】

＜本実施形態の有利な効果＞
本実施形態によれば、ユーザが健康食品の摂取により得られた、または期待されるバイタルの改善度に加えて、当該バイタルの改善度を得るのに必要となる運動時間や医療費等を推定ベネフィットまたは予測ベネフィットとしてユーザへ提示することで、ユーザが健康食品を摂取する動機付けを高め、継続摂取を促進することができる。
また、ユーザによる健康食品の摂取を促進する効果の高いベネフィットを、学習モデルを用いて提示することで、さらに継続効果を高めることも可能となる。

【0072】

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。

【0073】

（その他）
また例えば、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。換言すると、上述の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に上述の例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も、特に限定されず、任意でよい。例えば、サーバ等の機能ブロックを他の装置等に移譲させてもよい。逆に他の装置の機能ブロックをサーバ等に移譲させてもよい。また、一つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

【0074】

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。

【0075】

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザ等にプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザ等に提供される記録媒体等で構成される。プログラムはネットワークを介して配信可能であることから、記録媒体は、ネットワークに接続された、或いは接続可能なコンピュータに搭載、或いはアクセス可能なものであってもよい。

【0076】

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。

【符号の説明】

【0077】

１：健康食品摂取促進装置 ２：端末装置 ３：非侵襲デバイス
４：医療機関サーバ １１：ＣＰＵ １８：記憶部
１９：通信部 ３１：取得部 ３２：分析部
３２ａ：推定部 ３２ｂ：予測部 ３３：推論部
３４：選択部 ３５：出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】