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(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】
(24)【登録日】2024-09-09
(45)【発行日】2024-09-18
(54)【発明の名称】要因推定装置、要因推定方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 50/30 20180101AFI20240910BHJP
【ＦＩ】
G16H50/30
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2020136126
(22)【出願日】2020-08-12
(65)【公開番号】P2022032400
(43)【公開日】2022-02-25
【審査請求日】2023-07-14
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100109313
【弁理士】
【氏名又は名称】机 昌彦
(74)【代理人】
【識別番号】100149618
【弁理士】
【氏名又は名称】北嶋 啓至
(72)【発明者】
【氏名】郡司島 亮
【審査官】吉田 誠
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－０７８３７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－１２２９０１（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ１６Ｈ １０／００ － ８０／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得する血糖値データ取得手段と、前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出する検出手段と、
前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定する推定手段と、
推定された前記要因を出力する出力手段と、
を備える要因推定装置。
【請求項2】
前記推定手段は、前記複数の要因候補の各々の状態を表す状態値の分布と、前記スパイクが検出される前の所定期間における前記複数の要因候補の状態値とに基づいて、前記複数の要因候補から前記要因を推定する請求項１に記載の要因推定装置。
【請求項3】
前記推定手段は、前記要因候補の前記状態値の、前記要因候補の前記分布の基準値からの乖離の度合いを表す指標の値に基づいて、少なくとも１つの前記要因候補を選択する請求項２に記載の要因推定装置。
【請求項4】
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の運動の状態を表す請求項１乃至３のいずれか１項に記載の要因推定装置。
【請求項5】
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の睡眠の状態を表す請求項１乃至４のいずれか１項に記載の要因推定装置。
【請求項6】
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の食事の状態を表す請求項１乃至５のいずれか１項に記載の要因推定装置。
【請求項7】
コンピュータが、
対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得し、
前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出し、
前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定し、
推定された前記要因を出力する、
要因推定方法。
【請求項8】
コンピュータが、
前記複数の要因候補の各々の状態を表す状態値の分布と、前記スパイクが検出される前の所定期間における前記複数の要因候補の状態値とに基づいて、前記複数の要因候補から前記要因を推定する
請求項７に記載の要因推定方法。
【請求項9】
コンピュータが、
前記要因候補の前記状態値の、前記要因候補の前記分布の基準値からの乖離の度合いを表す指標の値に基づいて、少なくとも１つの前記要因候補を選択する
請求項８に記載の要因推定方法。
【請求項10】
対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得する血糖値データ取得処理と、前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出する検出処理と、
前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定する推定処理と、
推定された前記要因を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、要因を推定する技術に関し、特に、血糖値の測定値の推移に検出される急激な変化の要因を推定する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、例えば、ＦＧＭ（Ｆｌａｓｈ Ｇｌｕｃｏｓｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）やＣＧＭ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｇｌｕｃｏｓｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）などの血糖値測定デバイスによって、血糖値の推移を定常的に把握することが可能になっている。
【0003】
特許文献１には、１つ以上のアクティビティのアクティビティレベル（例えば歩数等）と、夜間グルコースレベルの測定値との関係に基づいて、アクティビティレベルに対する夜間グルコースレベルの応答の情報を出力するシステムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特表２０１８－５２７６５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
血糖値の急激な変動は、血糖値スパイク（または、グルコーススパイク）と呼ばれる。最近の医学的研究により、この血糖値スパイクが、糖尿病やその他の合併症（例えば、動脈硬化や心筋梗塞など）のリスクを高めることが分かってきている。さらに、たとえ血糖値の上昇の要因が同じであっても（例えば同じ量の同じ食材を摂取したとしても）、血糖値の上昇の大きさには、大きな個人差があることが、別の研究によって分かっている。
【0006】
すなわち、血糖値スパイクが発生した場合、その血糖値スパイクの要因は、個人ごとに様々である。血糖値スパイクの真の要因を特定することは容易ではない。特許文献１の技術では、アクティビティレベルに対する夜間グルコースレベルの応答を得ることはできるが、発生した血糖値スパイクの要因を特定することはできない。
【0007】
本開示の目的の１つは、検出された血糖値スパイクの真の要因として考えられる要因を推定できる要因推定装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本開示の一態様に係る要因推定装置は、対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得する血糖値データ取得手段と、前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出する検出手段と、前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定する推定手段と、推定された前記要因を出力する出力手段と、を備える。
【0009】
本開示の一態様に係る要因推定方法は、対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得し、前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出し、前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定し、推定された前記要因を出力する。
【0010】
本開示の一態様に係るプログラムは、対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得する血糖値データ取得処理と、前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出する検出処理と、前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定する推定処理と、推定された前記要因を出力する出力処理と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0011】
本開示には、検出された血糖値スパイクの真の要因として考えられる要因を推定できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下では、本開示の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【0014】
＜第１の実施形態＞
まず、本開示の第１の実施形態について説明する。
まず、本開示の第１の実施形態について説明する。
【0015】
図１は、本実施形態に係る要因推定システム１の構成の例を表すブロック図である。
【0016】
＜構成＞
図１に示す例では、本実施形態に係る要因推定システム１は、要因推定装置１００と、センサ付端末２００とを含む。要因推定装置１００は、センサ付端末２００と、例えば無線回線を介した通信を行えるように接続されている。
図１に示す例では、本実施形態に係る要因推定システム１は、要因推定装置１００と、センサ付端末２００とを含む。要因推定装置１００は、センサ付端末２００と、例えば無線回線を介した通信を行えるように接続されている。
【0017】
＜＜概要＞＞
まず、要因推定システム１の概要を説明する。センサ付端末２００は、対象者の状態を示すデータを取得し、取得したデータを要因推定装置１００に送信する。要因推定装置１００は、センサ付端末２００からデータを受け取り、受け取ったデータから、複数の要因候補の値を得る。複数の要因候補の各々は、血糖値スパイクの要因の候補である。要因推定装置１００は、複数の要因候補の各々の分布を生成する。センサ付端末２００は、更に、対象者の血糖値を例えば定期的に測定し、測定した血糖値を要因推定装置１００に送信する。要因推定装置１００は、血糖値の測定値の推移から血糖値スパイクを検出する。血糖値スパイクが検出された場合、要因推定装置１００は、血糖値スパイクが検出される前の所定期間内の複数の要因候補の値と、複数の要因候補の値の分布とに基づいて、複数の要因候補から検出された血糖値スパイクの要因を推定する。
まず、要因推定システム１の概要を説明する。センサ付端末２００は、対象者の状態を示すデータを取得し、取得したデータを要因推定装置１００に送信する。要因推定装置１００は、センサ付端末２００からデータを受け取り、受け取ったデータから、複数の要因候補の値を得る。複数の要因候補の各々は、血糖値スパイクの要因の候補である。要因推定装置１００は、複数の要因候補の各々の分布を生成する。センサ付端末２００は、更に、対象者の血糖値を例えば定期的に測定し、測定した血糖値を要因推定装置１００に送信する。要因推定装置１００は、血糖値の測定値の推移から血糖値スパイクを検出する。血糖値スパイクが検出された場合、要因推定装置１００は、血糖値スパイクが検出される前の所定期間内の複数の要因候補の値と、複数の要因候補の値の分布とに基づいて、複数の要因候補から検出された血糖値スパイクの要因を推定する。
【0018】
＜＜センサ付端末２００＞＞
センサ付端末２００は、対象者の状態を示すデータを取得し、取得したデータ（以下、要因データと表記）と、その要因データが得られた時刻を表すデータを要因推定装置１００に送信する。
センサ付端末２００は、対象者の状態を示すデータを取得し、取得したデータ（以下、要因データと表記）と、その要因データが得られた時刻を表すデータを要因推定装置１００に送信する。
【0019】
センサ付端末２００は、対象者の血糖値を例えば定期的に測定し、測定によって得られた血糖値とその血糖値が測定された時刻を表すデータとの組み合わせ（以下、血糖値データと表記）を要因推定装置１００に送信する。センサ付端末２００が血糖値を測定する間隔（以下、測定間隔と表記）は、持続的、連続的であるとみなしうる間隔である。センサ付端末２００が血糖値の測定間隔は、例えば、数秒～十数分の範囲で定められた間隔である。測定間隔は、必ずしもこの範囲に含まれる必要はない。血糖値の測定間隔は、測定された血糖値を送信する間隔と異なっていてよい。本実施形態では、センサ付端末２００は、定期的に、前回の血糖値データの送信以降に得られた血糖値データ（すなわち、血糖値とその血糖値が測定された時刻を表すデータとの組み合わせ）を要因推定装置１００に送信する。
【0020】
以下の説明では、測定した順序を特定可能な複数の血糖値を、血糖値の推移と表記する。血糖値の推移を表すデータは、例えば、血糖値とその血糖値が測定された時刻を表すデータと、の複数の組み合わせ（言い換えると、複数の時点において測定された血糖値データ）である。センサ付端末２００は、血糖値の推移を表すデータを、要因推定装置１００に送信する、と言える。
【0021】
本実施形態では、対象者の状態を示すデータは、対象者が食事をしている状態を撮影した映像、食事を撮影した画像、対象者の食事の順番を示すデータ、対象者の睡眠の状態を示すデータ、及び、対象者の運動の状態を示すデータである。
【0022】
センサ付端末２００は、上述の対象者の状態と血糖値との少なくともいずれかを測定するセンサから、又は、そのようなセンサと対象者の状態の少なくともいずれかが入力される入力部とから、対象者の状態と血糖値とを取得する。センサは、センサ付端末２００に含まれるか、センサ付端末２００に接続される。入力部は、センサ付端末２００に含まれるか、センサ付端末２００に接続される。センサ付端末２００は、少なくとも１つの装置の組み合わせとして実装される。
【0023】
具体的には、センサ付端末２００は、例えば、スマートフォンなどの携帯端末装置と、ウェアラブル端末と、血糖値センサとの組み合わせとして実装される。携帯端末装置は、通信機能とカメラとタッチパネルとを備える。ウェアラブル端末は、対象者の活動状態を測定するセンサと対象者の睡眠状態を測定するセンサとを備え、その携帯端末装置と通信可能であるように実装されている。ウェアラブル端末は、センサによって測定した測定値を携帯端末装置に送信する。血糖値センサは、定期的に対象者の血糖値を測定するセンサである。血糖値センサは、血糖値センサが測定した血糖値のデータをその携帯端末装置が読み取れるように実装されている。
【0024】
以下では、センサ付端末２００は、複数のセンサを備えた１つの装置として説明する。センサ付端末２００が上述のような複数の装置の組み合わせとして実装されるセンサ付端末２００の具体例については、後で詳細に説明する。
【0025】
＜＜要因推定装置１００＞＞
要因推定装置１００は、要因データ受付部１１０と、要因データ解析部１２０と、要因データ記憶部１３０と、血糖値データ取得部１４０と、検出部１５０と、推定部１６０と、出力部１７０とを含む。
要因推定装置１００は、要因データ受付部１１０と、要因データ解析部１２０と、要因データ記憶部１３０と、血糖値データ取得部１４０と、検出部１５０と、推定部１６０と、出力部１７０とを含む。
【0026】
＜＜要因データ受付部１１０＞＞
要因データ受付部１１０は、対象者の状態を示すデータ（上述の要因データ）と、その要因データが得られた時刻を表すデータ（時刻データ）とを、センサ付端末２００から受け取る。要因データ受付部１１０は、受け取った要因データと時刻データとを、要因データ解析部１２０に送出する。
要因データ受付部１１０は、対象者の状態を示すデータ（上述の要因データ）と、その要因データが得られた時刻を表すデータ（時刻データ）とを、センサ付端末２００から受け取る。要因データ受付部１１０は、受け取った要因データと時刻データとを、要因データ解析部１２０に送出する。
【0027】
上述のように、本実施形態では、対象者の状態を示すデータ、すなわち、要因データは、対象者が食事をしている状態を撮影した映像、食事を撮影した画像、対象者の食事の順番を示すデータ、対象者の睡眠の状態を示すデータ、及び、対象者の運動の状態を示すデータである。要因データ受付部１１０の詳細については、後で説明する。
【0028】
＜＜要因データ解析部１２０＞＞
要因データ解析部１２０は、要因データ受付部１１０から要因データと時刻データとを受け取る。要因データ解析部１２０は、受け取った要因データを解析する。要因データ解析部１２０は、解析の結果として、要因データから複数の要因候補の値を抽出する。要因データ解析部１２０は、抽出した要因候補の値と、その要因候補の値が抽出された要因データが得られた時刻を表す時刻データとを関連付け、互いに関連付けられている要因候補の値と時刻データと、要因データ記憶部１３０に格納する。
要因データ解析部１２０は、要因データ受付部１１０から要因データと時刻データとを受け取る。要因データ解析部１２０は、受け取った要因データを解析する。要因データ解析部１２０は、解析の結果として、要因データから複数の要因候補の値を抽出する。要因データ解析部１２０は、抽出した要因候補の値と、その要因候補の値が抽出された要因データが得られた時刻を表す時刻データとを関連付け、互いに関連付けられている要因候補の値と時刻データと、要因データ記憶部１３０に格納する。
【0029】
要因候補は、例えば、食事に係る情報（例えば、食事中の栄養素の量及び食事中の行動等）、運動に係る情報、睡眠に係る情報などである。要因データ解析部１２０は、例えば、対象者が食事をしている状態を撮影した映像、食事を撮影した画像、対象者の食事の順番を示すデータから、食事に係る情報を抽出する。要因データ解析部１２０は、例えば、対象者の睡眠の状態を示すデータから、睡眠に係る情報を抽出する。要因データ解析部１２０は、例えば、対象者の運動の状態を示すデータなどから、運動に係る情報を抽出する。
【0030】
要因データ解析部１２０の詳細と、要因候補のさらに具体的な例については、後で詳細に説明する。
【0031】
＜＜要因データ記憶部１３０＞＞
要因データ記憶部１３０は、互いに関連付けられている、要因候補の値と時刻データとを記憶する。
要因データ記憶部１３０は、互いに関連付けられている、要因候補の値と時刻データとを記憶する。
【0032】
＜＜血糖値データ取得部１４０＞＞
血糖値データ取得部１４０は、センサ付端末２００から、血糖値の測定値と、その血糖値が測定された時刻を表すデータと、の組み合わせ（以下、血糖値データとも表記）を受け取る。血糖値データ取得部１４０は、血糖値の推移を、検出部１５０に送出する。上述のように、本実施形態では、血糖値の推移は、測定された順序を特定可能な複数の血糖値を表す。血糖値の推移を表すデータは、例えば、血糖値とその血糖値が測定された時刻を表すデータとの複数の組み合わせである。言い換えると、血糖値データ取得部１４０は、血糖値の推移を表すデータをセンサ付端末２００から受け取り、受け取った血糖値の推移を表すデータを、検出部１５０に送出する。
血糖値データ取得部１４０は、センサ付端末２００から、血糖値の測定値と、その血糖値が測定された時刻を表すデータと、の組み合わせ（以下、血糖値データとも表記）を受け取る。血糖値データ取得部１４０は、血糖値の推移を、検出部１５０に送出する。上述のように、本実施形態では、血糖値の推移は、測定された順序を特定可能な複数の血糖値を表す。血糖値の推移を表すデータは、例えば、血糖値とその血糖値が測定された時刻を表すデータとの複数の組み合わせである。言い換えると、血糖値データ取得部１４０は、血糖値の推移を表すデータをセンサ付端末２００から受け取り、受け取った血糖値の推移を表すデータを、検出部１５０に送出する。
【0033】
＜＜検出部１５０＞＞
検出部１５０は、血糖値の推移を表すデータを血糖値データ取得部１４０から受け取り、受け取った血糖値の推移を表すデータにおいて、血糖値スパイクを検出する。血糖値スパイクは、一般に、血糖値が急上昇し、その後、急降下することを表す。検出部１５０は、例えば、血糖値の推移において、単位時間当たりの血糖値の上昇量が所定値（スパイク閾値と表記）を超える血糖値の上昇を、血糖値スパイクとして検出する。単位時間は、例えば要因推定装置１００のユーザにより、適宜定められていてよい。スパイク閾値も、例えば要因推定装置１００のユーザにより、適宜定められていてよい。
検出部１５０は、血糖値の推移を表すデータを血糖値データ取得部１４０から受け取り、受け取った血糖値の推移を表すデータにおいて、血糖値スパイクを検出する。血糖値スパイクは、一般に、血糖値が急上昇し、その後、急降下することを表す。検出部１５０は、例えば、血糖値の推移において、単位時間当たりの血糖値の上昇量が所定値（スパイク閾値と表記）を超える血糖値の上昇を、血糖値スパイクとして検出する。単位時間は、例えば要因推定装置１００のユーザにより、適宜定められていてよい。スパイク閾値も、例えば要因推定装置１００のユーザにより、適宜定められていてよい。
【0034】
血糖値スパイクが検出された場合、検出部１５０は、血糖値スパイクが検出されたことを推定部１６０に通知する。具体的には、血糖値スパイクが検出された場合、検出部１５０は、血糖値スパイクが検出されたことを表すデータを推定部１６０に送出する。
【0035】
検出部１５０は、さらに、受け取った血糖値の推移を表すデータを、血糖値データ記憶部１８０に格納する。
【0036】
＜＜推定部１６０＞＞
推定部１６０は、血糖値スパイクが検出されたことが検出部１５０によって通知された場合、すなわち、血糖値スパイクが検出されたことを表すデータを検出部１５０から受け取った場合、複数の要因候補から、血糖値スパイクの要因を推定する。言い換えると、血糖値スパイクが検出された場合、推定部１６０は、複数の要因候補から、血糖値スパイクの要因を推定する。
推定部１６０は、血糖値スパイクが検出されたことが検出部１５０によって通知された場合、すなわち、血糖値スパイクが検出されたことを表すデータを検出部１５０から受け取った場合、複数の要因候補から、血糖値スパイクの要因を推定する。言い換えると、血糖値スパイクが検出された場合、推定部１６０は、複数の要因候補から、血糖値スパイクの要因を推定する。
【0037】
具体的には、推定部１６０は、要因データ記憶部１３０に格納されている複数の要因候補の値から、複数の要因候補の各々の値の分布を生成する。推定部１６０は、要因候補の分布の各々の、代表値を算出する。代表値は、例えば、平均値、中間値、又は、中央値等である。本実施形態では、推定部１６０は、代表値として平均値を算出する。推定部１６０は、要因候補の各々の測定値のうち、測定値が測定された時刻と、検出された血糖値スパイクが生じた時刻との関係が基準を満たす測定値の、代表値からの乖離の大きさを表す指標を算出する。
【0038】
血糖値スパイクが生じた時刻は、例えば、上昇量がスパイク閾値を超えた血糖値が測定された時刻である。上述の基準は、例えば、測定値が測定された時刻が、血糖値スパイクが生じた時刻から所定時間前の時刻から、血糖値スパイクが生じた時刻までの間に含まれることである。この所定時間は、あらかじめ、例えば要因推定装置１００のユーザ等によって、定められていてよい。上述の基準は、必ずしもこの例に限られない。代表値からの乖離の大きさを表す指標は、例えば、測定値と代表値との差の大きさの、分布の標準偏差に対する比である。代表値からの乖離の大きさを表す指標は、必ずしもこの例に限られない。
【0039】
推定部１６０は、乖離指標に基づいて、複数の要因候補から、血糖値スパイクの要因を推定する。具体的には、推定部１６０は、測定値の代表値からの乖離の大きさを表す指標（以下、乖離指標と表記）が所定の選択基準を満たす要因候補が、血糖値スパイクの要因であると推定する。以下の説明では、乖離指標が大きいほど、測定値の代表値からの乖離が大きい。
【0040】
選択基準は、例えば、乖離指標の値が、算出された乖離指標の値の中で、大きい方から所定個数以内に含まれることである。選択基準は、例えば、乖離指標の値が、所定の閾値よりも大きいことであってもよい。選択基準は、これらの例に限られない。
【0041】
推定部１６０は、血糖値スパイクの要因を表す情報を、出力部１７０に送出する。
【0042】
＜＜出力部１７０＞＞
出力部１７０は、血糖値スパイクの要因を表す情報を推定部１６０から受け取り、血糖値スパイクの要因を表す情報を、例えば、要因推定装置１００の、ディスプレイなどの出力装置に出力する。出力部１７０は、血糖値スパイクの要因を表す情報を、例えば、センサ付端末２００、又は、他の端末に送信してもよい。血糖値スパイクの要因を表す情報を受け取った端末は、血糖値スパイクの要因を表す情報を表示する。出力部１７０は、血糖値スパイクの要因を表す情報を、記憶装置等に格納してもよい。
出力部１７０は、血糖値スパイクの要因を表す情報を推定部１６０から受け取り、血糖値スパイクの要因を表す情報を、例えば、要因推定装置１００の、ディスプレイなどの出力装置に出力する。出力部１７０は、血糖値スパイクの要因を表す情報を、例えば、センサ付端末２００、又は、他の端末に送信してもよい。血糖値スパイクの要因を表す情報を受け取った端末は、血糖値スパイクの要因を表す情報を表示する。出力部１７０は、血糖値スパイクの要因を表す情報を、記憶装置等に格納してもよい。
【0043】
＜動作＞
次に、本実施形態の要因推定装置１００の動作について、図面を参照して詳細に説明する。
次に、本実施形態の要因推定装置１００の動作について、図面を参照して詳細に説明する。
【0044】
図２は、本実施形態の要因推定装置１００の動作の例を表すフローチャートである。
【0045】
図２に示す例では、まず、要因データ受付部１１０が、センサ付端末２００から要因データを受け取る（ステップＳ１０１）。要因データ解析部１２０は、要因データを解析する（ステップＳ１０２）。要因データ解析部１２０は、要因データの解析によって、要因候補の値を得る。要因データ解析部１２０は、要因データの解析によって得られた要因候補の値を、要因データ記憶部１３０に格納する（ステップＳ１０３）。
【0046】
血糖値データ取得部１４０は、センサ付端末２００から、複数の時点の測定によって得られた、血糖値データを受け取る（ステップＳ１０４）。この血糖値データは、血糖値とその血糖値が測定された時刻を表すデータとの組み合わせを表すデータである。血糖値データ取得部１４０は、受け取った血糖値データを検出部１５０に送信する。
【0047】
検出部１５０は、血糖値データを受け取り、受け取った血糖値データにおいて、血糖値スパイクを検出する（ステップＳ１０５）。検出部１５０は、例えば、受け取った血糖値データと、血糖値データ記憶部１８０に格納されている血糖値データとによって表される血糖値の推移にのうち、受け取った血糖値データにおける血糖値スパイクを検出する。検出部１５０は、さらに、受け取った血糖値データ記憶部１８０に格納する。
【0048】
図２に示す例では、血糖値スパイクが検出されなかった場合（ステップＳ１０６においてＮＯ）、要因推定装置１００の動作は、ステップＳ１０１に戻る。
【0049】
血糖値スパイクが検出された場合（ステップＳ１０６においてＹＥＳ）、推定部１６０は、要因候補の値の分布を生成する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７において、推定部１６０は、複数の要因候補の各々の値の分布を生成する。推定部１６０は、生成された分布の代表値を算出する。
【0050】
推定部１６０は、要因候補から、血糖値スパイクの要因を推定する（ステップＳ１０８）。具体的には、まず、推定部１６０は、要因候補の各々の測定値のうち、測定値が測定された時刻と、検出された血糖値スパイクが生じた時刻との関係が基準を満たす測定値の、代表値からの乖離の大きさを表す指標（すなわち乖離指標）を算出する。推定部１６０は、乖離指標が所定の選択基準を満たす要因候補が、血糖値スパイクの要因であると推定する。
【0051】
出力部１７０は、推定された要因を出力する（ステップＳ１０９）。
【0052】
要因推定装置１００は、図２に示す動作を繰り返し行う。また、要因推定装置１００は、ステップＳ０１０１からステップＳ１０３までの動作を、ステップＳ１０４の前ではなくステップＳ１０４～ステップＳ１０９までの動作と独立で並列に行ってもよい。
【0053】
＜効果＞
本実施形態には、検出された血糖値スパイクの真の要因として考えられる要因を推定できるという効果がある。その理由は、検出部１５０によって血糖値スパイクが検出された場合、推定部１６０が、要因候補の各々の測定値のうち、測定値が測定された時刻と、検出された血糖値スパイクが生じた時刻との関係が基準を満たす測定値の、代表値からの乖離の大きさを表す乖離指標を算出するからである。そして、推定部１６０が、算出された乖離指標に基づいて、複数の要因候補から、血糖値スパイクの要因を推定するからである。
本実施形態には、検出された血糖値スパイクの真の要因として考えられる要因を推定できるという効果がある。その理由は、検出部１５０によって血糖値スパイクが検出された場合、推定部１６０が、要因候補の各々の測定値のうち、測定値が測定された時刻と、検出された血糖値スパイクが生じた時刻との関係が基準を満たす測定値の、代表値からの乖離の大きさを表す乖離指標を算出するからである。そして、推定部１６０が、算出された乖離指標に基づいて、複数の要因候補から、血糖値スパイクの要因を推定するからである。
【0054】
＜要因候補の具体例＞
要因候補の１つは、例えば、食事に含まれる複数の栄養素の各々の量（すなわち摂取量）である。要因候補の１つは、例えば、食事のカロリーである。要因候補の１つは、例えば、炭水化物の摂取量の指標である。炭水化物の摂取量の指標は、例えば、グリセミックロード値（Ｇｌｙｃｅｍｉｃ Ｌｏａｄ値；ＧＬ値）である。要因データ解析部１２０は、食事を撮影した画像から、これらの要因候補を抽出する。
要因候補の１つは、例えば、食事に含まれる複数の栄養素の各々の量（すなわち摂取量）である。要因候補の１つは、例えば、食事のカロリーである。要因候補の１つは、例えば、炭水化物の摂取量の指標である。炭水化物の摂取量の指標は、例えば、グリセミックロード値（Ｇｌｙｃｅｍｉｃ Ｌｏａｄ値；ＧＬ値）である。要因データ解析部１２０は、食事を撮影した画像から、これらの要因候補を抽出する。
【0055】
要因候補の１つは、例えば、一口当たりの咀嚼の回数である。要因データ解析部１２０は、対象者の食事の状態を撮影した映像から、一口当たりの咀嚼の回数を抽出する。要因候補の１つは、例えば、食事の間隔（すなわち、食事の開始時刻の、前回の食事の終了時刻からの経過時間）である。要因データ解析部１２０は、例えば、対象者の食事の状態を撮影した映像に基づいて、食事の開始時刻と終了時刻とを特定し、特定した開始時刻と終了時刻とに基づいて、食事の間隔を算出する。
【0056】
要因候補の１つは、例えば、食事の順番を表すデータ（具体的には、食事の順番がベジファーストであるか否かを表す値）である。要因データ解析部１２０は、センサ付端末２００によって送信された食事の順番を表すデータを、要因データ受付部１１０を介して受け取る。
【0057】
要因候補の１つは、例えば、睡眠に係る状態の時間である。睡眠に係る状態の１つは、例えば、睡眠時間の合計である。睡眠に係る状態の１つは、例えば、就寝時刻から起床時刻までの間における覚醒状態の時間の合計である。睡眠に係る状態の１つは、例えば、レム睡眠の合計時間である。睡眠に係る状態の１つは、例えば、ノンレム睡眠の時間の、睡眠の深さ毎の合計である。要因データ解析部１２０は、睡眠の状態を示すデータから、これらの睡眠に係る状態の時間を算出する。
【0058】
要因候補の１つは、例えば、運動の量（例えば歩数）の合計である。要因データ解析部１２０は、対象者の運動の状態を示すデータから、運動の量を算出してよい。要因候補の１つは、例えば、直前の食事と運動との間の時間である。要因データ解析部１２０は、対象者の運動の状態を示すデータによって特定される運動の開始時刻と、その運動の開始時刻に最も近い食事の終了時刻と、から、直前の食事と運動との間の時間を算出する。
【0059】
要因データ解析部１２０については、後でさらに詳細に説明する。
【0060】
＜第１の実施形態の詳細例＞
以下では、第１の実施形態の詳細な構成の例（すなわち詳細例）について説明する。
以下では、第１の実施形態の詳細な構成の例（すなわち詳細例）について説明する。
【0061】
本詳細例では、対象者の状態を示すデータ、すなわち、要因データは、対象者が食事をしている状態を撮影した映像、食事を撮影した画像、対象者の食事の順番を示すデータ、対象者の睡眠の状態を示すデータ、及び、対象者の状態を示すデータである。
【0062】
また、上述のように、要因候補は、例えば、食事に係る情報（例えば、食事中の栄養素の量及び食事中の行動等）、運動に係る情報、睡眠に係る情報などである。食事に係る情報は、例えば、複数の栄養素の各々の量、一口当たりの咀嚼の回数、食事の最初に摂取した野菜の量、前回の食事からの経過時間などである。運動に係る情報は、例えば、運動の量（歩数など）、直前の食事から運動までの時間などである。睡眠に係る情報は、睡眠の合計時間（就寝から起床までの時間）、就寝から起床までの間の覚醒状態の時間、睡眠の状態ごとの睡眠時間などである。睡眠の状態は、睡眠の深さごとに複数の状態に分けられていてよい。例えば、睡眠の状態は、レム睡眠とノンレム睡眠とに分けられる。ノンレム睡眠は、さらに、睡眠の深さに応じて複数の状態に分けられていてよい。
【0063】
以下では、主に、上述の要因データを取得するセンサ付端末２００の詳細な構成と、要因推定装置１００の、要因データを受け取る要因データ受付部１１０と、要因データから要因候補の値を抽出する要因データ解析部１２０の詳細な構成について説明する。
【0064】
＜＜センサ付端末２００の詳細＞＞
図３は、センサ付端末２００の構成の一例を表すブロック図である。図３に示す例では、センサ付端末２００は、画像センサ２１０と、入力部２２０と、活動状態センサ２３０と、睡眠状態センサ２４０と、血糖値センサ２５０とを含む。図３に示す例は、センサ付端末２００に含まれるセンサ及び入力部の例と、センサ及び入力部の各々によって得られたデータの送信先を表す。センサ付端末２００のさらに具体的な実装例については、後で詳細に説明する。
図３は、センサ付端末２００の構成の一例を表すブロック図である。図３に示す例では、センサ付端末２００は、画像センサ２１０と、入力部２２０と、活動状態センサ２３０と、睡眠状態センサ２４０と、血糖値センサ２５０とを含む。図３に示す例は、センサ付端末２００に含まれるセンサ及び入力部の例と、センサ及び入力部の各々によって得られたデータの送信先を表す。センサ付端末２００のさらに具体的な実装例については、後で詳細に説明する。
【0065】
＜＜＜画像センサ２１０＞＞＞
画像センサ２１０は、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者が食事をしている状態を撮影した映像（すなわち動画像）を取得する。動画像のデータには、少なくとも、撮影の開始時刻と終了時刻とが含まれる。動画像のデータは、例えばフレームごとに、撮影された時刻の情報を含んでいる。画像センサ２１０は、さらに、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者が摂取する食事を撮影した画像（動画像又は静止画像）を取得する。静止画像のデータには、撮影の時刻が含まれる。対象者は、画像センサ２１０により、食事に含まれる個々のメニューを特定できるように、食事を撮影する。また、対象者が、画像センサ２１０により、対象者が食事をしている状態を撮影する。言い換えれば、画像センサ２１０は、対象者の操作により、これらの映像及び画像を取得する。
画像センサ２１０は、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者が食事をしている状態を撮影した映像（すなわち動画像）を取得する。動画像のデータには、少なくとも、撮影の開始時刻と終了時刻とが含まれる。動画像のデータは、例えばフレームごとに、撮影された時刻の情報を含んでいる。画像センサ２１０は、さらに、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者が摂取する食事を撮影した画像（動画像又は静止画像）を取得する。静止画像のデータには、撮影の時刻が含まれる。対象者は、画像センサ２１０により、食事に含まれる個々のメニューを特定できるように、食事を撮影する。また、対象者が、画像センサ２１０により、対象者が食事をしている状態を撮影する。言い換えれば、画像センサ２１０は、対象者の操作により、これらの映像及び画像を取得する。
【0066】
画像センサ２１０は、センサ付端末２００の通信機能を介して、対象者が食事をしている状態を撮影した映像（すなわち食事中の対象者の映像）、及び、対象者が摂取する食事を撮影した画像（すなわち食事の画像）を、後述する要因データ受付部１１０の食事データ受付部１１１に送信する。
【0067】
＜＜＜入力部２２０＞＞＞
入力部２２０は、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者によって入力された、対象者の食事の順番を示すデータを受け付ける。対象者の食事の順番を示すデータは、例えば、食事の順番が、野菜類を最初に摂取する「ベジファースト」を行ったか否かを示す情報である。
入力部２２０は、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者によって入力された、対象者の食事の順番を示すデータを受け付ける。対象者の食事の順番を示すデータは、例えば、食事の順番が、野菜類を最初に摂取する「ベジファースト」を行ったか否かを示す情報である。
【0068】
入力部２２０は、センサ付端末２００の通信機能を介して、対象者の食事の順番を示すデータを、後述する要因データ受付部１１０の食事行動情報受付部１１２に送信する。
【0069】
＜＜＜活動状態センサ２３０＞＞＞
活動状態センサ２３０は、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者の運動の状態を示すデータを取得する。運動の状態を示すデータは、運動の開始時刻と運動の継続時間とを特定できるデータを含む。運動の開始時刻と運動の継続時間とを特定できるデータは、例えば、運動の開始時刻と運動の継続時間との組み合わせである。運動の開始時刻と運動の継続時間とを特定できるデータは、例えば、運動の開始時刻と運動の終了時刻との組み合わせである。運動の状態を示すデータは、運動の負荷を表すデータを含む。運動の負荷を表すデータは、例えば、歩数を表すデータである。
活動状態センサ２３０は、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者の運動の状態を示すデータを取得する。運動の状態を示すデータは、運動の開始時刻と運動の継続時間とを特定できるデータを含む。運動の開始時刻と運動の継続時間とを特定できるデータは、例えば、運動の開始時刻と運動の継続時間との組み合わせである。運動の開始時刻と運動の継続時間とを特定できるデータは、例えば、運動の開始時刻と運動の終了時刻との組み合わせである。運動の状態を示すデータは、運動の負荷を表すデータを含む。運動の負荷を表すデータは、例えば、歩数を表すデータである。
【0070】
活動状態センサ２３０は、センサ付端末２００の通信機能を介して、運動の状態を表すデータを、後述する要因データ受付部１１０の活動データ受付部１１３に送信する。
【0071】
＜＜＜睡眠状態センサ２４０＞＞＞
睡眠状態センサ２４０は、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者の睡眠の状態を示すデータを取得する。睡眠の状態を示すデータは、例えば、就寝時刻と起床時刻との組み合わせを含む。睡眠の状態を示すデータは、例えば、睡眠の深さを示すデータと、その深さの睡眠の開始時刻及び継続時間の長さを示すデータと、の組み合わせをさらに含む。睡眠の深さを示すデータは、例えば、覚醒状態、レム睡眠、及び、ノンレム睡眠のいずれか１つを示す。言い換えると、睡眠の状態を示すデータは、就寝時刻から起床時刻までの間の、覚醒状態、レム睡眠、及び、ノンレム睡眠の各々の長さを表す。睡眠の状態を示すデータは、例えば、睡眠の深さを示すデータと、その深さの睡眠の開始時刻及び終了時刻を示すデータと、の組み合わせをさらに含んでいてもよい。睡眠の状態を示すデータは、例えば、就寝時刻から起床時刻までの間の、睡眠の状態が変化した時刻と、変化後の睡眠の状態と、の組み合わせを、時系列で複数含むデータであってもよい。睡眠の状態を示すデータは、他の形式のデータであってもよい。なお、ノンレム睡眠は、複数の深さ（以下、段階と表記する）に分けられていてもよい。段階の数は、２つであってもよい。段階の数は４つであってもよい。ノンレム睡眠が複数の深さに分けられている場合、睡眠の状態を示すデータは、覚醒状態の時間、レム睡眠の時間、及び、ノンレム睡眠の各段階の時間のデータを含む。睡眠状態センサ２４０として、人間の睡眠の状態を測定できる既存の様々なセンサのいずれかを使用することができる。
睡眠状態センサ２４０は、対象者の状態を示すデータとして、例えば、対象者の睡眠の状態を示すデータを取得する。睡眠の状態を示すデータは、例えば、就寝時刻と起床時刻との組み合わせを含む。睡眠の状態を示すデータは、例えば、睡眠の深さを示すデータと、その深さの睡眠の開始時刻及び継続時間の長さを示すデータと、の組み合わせをさらに含む。睡眠の深さを示すデータは、例えば、覚醒状態、レム睡眠、及び、ノンレム睡眠のいずれか１つを示す。言い換えると、睡眠の状態を示すデータは、就寝時刻から起床時刻までの間の、覚醒状態、レム睡眠、及び、ノンレム睡眠の各々の長さを表す。睡眠の状態を示すデータは、例えば、睡眠の深さを示すデータと、その深さの睡眠の開始時刻及び終了時刻を示すデータと、の組み合わせをさらに含んでいてもよい。睡眠の状態を示すデータは、例えば、就寝時刻から起床時刻までの間の、睡眠の状態が変化した時刻と、変化後の睡眠の状態と、の組み合わせを、時系列で複数含むデータであってもよい。睡眠の状態を示すデータは、他の形式のデータであってもよい。なお、ノンレム睡眠は、複数の深さ（以下、段階と表記する）に分けられていてもよい。段階の数は、２つであってもよい。段階の数は４つであってもよい。ノンレム睡眠が複数の深さに分けられている場合、睡眠の状態を示すデータは、覚醒状態の時間、レム睡眠の時間、及び、ノンレム睡眠の各段階の時間のデータを含む。睡眠状態センサ２４０として、人間の睡眠の状態を測定できる既存の様々なセンサのいずれかを使用することができる。
【0072】
睡眠状態センサ２４０は、センサ付端末２００の通信機能を介して、対象者の睡眠の状態を示すデータを、後述する要因データ受付部１１０の睡眠データ受付部１１４に送信する。
【0073】
＜＜＜血糖値センサ２５０＞＞＞
血糖値センサ２５０は、対象者の血糖値を定期的に測定する。血糖値センサ２５０は、ＦＧＭやＣＧＭなどの血糖値測定デバイスによって実現される。血糖値センサ２５０は、測定した血糖値の推移を表すデータを、センサ付端末２００の通信機能を介して、後述する血糖値データ取得部１４０に送信する。
血糖値センサ２５０は、対象者の血糖値を定期的に測定する。血糖値センサ２５０は、ＦＧＭやＣＧＭなどの血糖値測定デバイスによって実現される。血糖値センサ２５０は、測定した血糖値の推移を表すデータを、センサ付端末２００の通信機能を介して、後述する血糖値データ取得部１４０に送信する。
【0074】
＜＜要因推定装置１００＞＞
以下では、要因推定装置１００に含まれる、要因データ受付部１１０及び要因データ解析部１２０の、詳細な構成の例について説明する。
以下では、要因推定装置１００に含まれる、要因データ受付部１１０及び要因データ解析部１２０の、詳細な構成の例について説明する。
【0075】
＜＜＜要因データ受付部１１０＞＞＞
図４は、要因データ受付部１１０の詳細な構成の例を表すブロック図である。図４に示す例では、要因データ受付部１１０は、食事データ受付部１１１と、食事行動情報受付部１１２と、活動データ受付部１１３と、睡眠データ受付部１１４とを含む。
図４は、要因データ受付部１１０の詳細な構成の例を表すブロック図である。図４に示す例では、要因データ受付部１１０は、食事データ受付部１１１と、食事行動情報受付部１１２と、活動データ受付部１１３と、睡眠データ受付部１１４とを含む。
【0076】
＜＜＜食事データ受付部１１１＞＞＞
食事データ受付部１１１は、センサ付端末２００の画像センサ２１０から、食事中の対象者の映像、及び、食事の画像を受け取る。食事データ受付部１１１は、受け取った、食事中の対象者の映像、及び、食事の画像を、後述する要因データ解析部１２０の食事データ解析部１２１に送出する。
食事データ受付部１１１は、センサ付端末２００の画像センサ２１０から、食事中の対象者の映像、及び、食事の画像を受け取る。食事データ受付部１１１は、受け取った、食事中の対象者の映像、及び、食事の画像を、後述する要因データ解析部１２０の食事データ解析部１２１に送出する。
【0077】
＜＜＜食事行動情報受付部１１２＞＞＞
食事行動情報受付部１１２は、センサ付端末２００の入力部２２０から、対象者の食事の順番を示すデータを受け取る。食事行動情報受付部１１２は、受け取った、対象者の食事の順番を示すデータを、後述する要因データ解析部１２０の食事データ解析部１２１に送出する。
食事行動情報受付部１１２は、センサ付端末２００の入力部２２０から、対象者の食事の順番を示すデータを受け取る。食事行動情報受付部１１２は、受け取った、対象者の食事の順番を示すデータを、後述する要因データ解析部１２０の食事データ解析部１２１に送出する。
【0078】
＜＜＜活動データ受付部１１３＞＞＞
活動データ受付部１１３は、センサ付端末２００の活動状態センサ２３０から、対象者の運動の状態を表すデータを受け取る。活動データ受付部１１３は、受け取った運動の状態を表すデータを、後述する要因データ解析部１２０の活動データ解析部１２２に送出する。
活動データ受付部１１３は、センサ付端末２００の活動状態センサ２３０から、対象者の運動の状態を表すデータを受け取る。活動データ受付部１１３は、受け取った運動の状態を表すデータを、後述する要因データ解析部１２０の活動データ解析部１２２に送出する。
【0079】
＜＜＜睡眠データ受付部１１４＞＞＞
睡眠データ受付部１１４は、センサ付端末２００の睡眠状態センサ２４０から、対象者の睡眠の状態を示すデータを受け取る。睡眠データ受付部１１４は、受け取った睡眠の状態を示すデータを、後述する要因データ解析部１２０の睡眠データ解析部１２３に送出する。
睡眠データ受付部１１４は、センサ付端末２００の睡眠状態センサ２４０から、対象者の睡眠の状態を示すデータを受け取る。睡眠データ受付部１１４は、受け取った睡眠の状態を示すデータを、後述する要因データ解析部１２０の睡眠データ解析部１２３に送出する。
【0080】
＜＜要因データ解析部１２０＞＞
図５は、要因データ解析部１２０の詳細な構成の例を表すブロック図である。図５に示す例では、要因データ解析部１２０は、食事データ解析部１２１と、活動データ解析部１２２と、睡眠データ解析部１２３と、アクセス部１２４とを含む。
図５は、要因データ解析部１２０の詳細な構成の例を表すブロック図である。図５に示す例では、要因データ解析部１２０は、食事データ解析部１２１と、活動データ解析部１２２と、睡眠データ解析部１２３と、アクセス部１２４とを含む。
【0081】
＜＜＜食事データ解析部１２１＞＞＞
食事データ解析部１２１は、食事データ受付部１１１から、食事中の対象者の映像、及び、食事の画像を受け取る、食事データ解析部１２１は、さらに、食事行動情報受付部１１２から、対象者の食事の順番を示すデータを受け取る。
食事データ解析部１２１は、食事データ受付部１１１から、食事中の対象者の映像、及び、食事の画像を受け取る、食事データ解析部１２１は、さらに、食事行動情報受付部１１２から、対象者の食事の順番を示すデータを受け取る。
【0082】
食事データ解析部１２１は、受け取った映像および画像に基づいて、食事の情報を解析する。具体的には、食事データ解析部１２１は、食事中の対象者の映像に基づいて、画像処理により、一口当たりの咀嚼の回数を、要因候補の１つの値として判定する。食事データ解析部１２１は、食事の画像から、栄養素ごとの量を、要因候補の１つの値として推定する。食事データ解析部１２１は、対象者の食事の順番を示すデータが、対象者が野菜類を最初に摂取したことを示している場合、最初に摂取した野菜の量を、要因候補の１つの値として推定する。食事データ解析部１２１は、対象者の食事の順番を示すデータが、対象者が野菜類を最初に摂取したことを示していない場合、要因候補の１つの値としての最初に摂取した野菜の量が０であると推定する。
【0083】
食事データ解析部１２１は、最も新しい食事（前回の食事）の終了時刻を保持する。食事データ解析部１２１は、食事中の対象者の映像、及び、食事の画像を受け取ると、その映像および画像によって記録された食事（以下、今回の食事と表記）の開始時刻及び終了時刻を特定する。食事データ解析部１２１は、保持している、前回の食事の終了時刻から、今回の食事の開始時刻までの時間を、要因候補の１つの値として算出する。そして、食事データ解析部１２１は、保持している前回の食事の終了時刻を、特定した今回の食事の終了時刻によって更新する。言い換えると、食事データ解析部１２１は、特定した今回の食事の終了時刻を、前回の食事の終了時刻として保持する。
【0084】
食事データ解析部１２１は、前回の食事の終了時刻を、活動データ解析部１２２に送出する。食事データ解析部１２１は、得られた要因候補の値と、その要因候補の値が得られた時刻との組み合わせを、アクセス部１２４に送出する。食事データ解析部１２１は、要因候補の値が得られた食事の時刻を、要因候補の値が得られた時刻をとする。食事データ解析部１２１は、例えば食事の開始時刻、または、食事の終了時刻等の、あらかじめ定められた食事に関する時刻を、食事の時刻とする。
【0085】
食事データ解析部１２１については、後で詳細に説明する。
【0086】
＜＜＜活動データ解析部１２２＞＞＞
活動データ解析部１２２は、活動データ受付部１１３から、運動の状態を表すデータを受け取る。活動データ解析部１２２は、食事データ解析部１２１から、前回の食事の終了時刻を受け取る。
活動データ解析部１２２は、活動データ受付部１１３から、運動の状態を表すデータを受け取る。活動データ解析部１２２は、食事データ解析部１２１から、前回の食事の終了時刻を受け取る。
【0087】
活動データ解析部１２２は、運動の状態を表すデータから、運動の量を表す情報（例えば、歩数）を、要因候補の１つの値として抽出する。活動データ解析部１２２は、運動の状態を表すデータから、運動の開始時刻を抽出する。活動データ解析部１２２は、運動の開始時刻に最も近い食事の終了時刻から、運動の開始時刻までの時間を、要因候補の１つの値として算出する。活動データ解析部１２２は、食事データ解析部１２１から受け取った、前回の食事の終了時刻を、運動の開始時刻に最も近い食事の終了時刻として扱う。
【0088】
活動データ解析部１２２は、得られた要因候補の値と、その要因候補の値が得られた時刻と、の組み合わせを、アクセス部１２４に送出する。活動データ解析部１２２は、要因候補の値が抽出された運動の時刻を、その要因候補の値が得られた時刻とする。活動データ解析部１２２は、例えば、運動の開始時刻又は運動の終了時刻などの、あらかじめ定められた運動に関する時刻を、その運動の時刻とする。
【0089】
＜＜＜睡眠データ解析部１２３＞＞＞
睡眠データ解析部１２３は、睡眠データ受付部１１４から、睡眠の状態を示すデータを受け取る。
睡眠データ解析部１２３は、睡眠データ受付部１１４から、睡眠の状態を示すデータを受け取る。
【0090】
睡眠データ解析部１２３は、受け取った睡眠の状態を示すデータから、睡眠の合計時間、覚醒状態の時間、及び、深さごとの睡眠時間の各々を、要因候補の１つの値として算出する。
【0091】
睡眠データ解析部１２３は、得られた要因候補の値と、その要因候補の値が得られた時刻と、の組み合わせを、アクセス部１２４に送出する。睡眠データ解析部１２３は、要因候補が算出された睡眠の時刻を、その要因候補の時刻とする。睡眠データ解析部１２３は、例えば、睡眠の開始時刻又は睡眠の終了時刻などの、あらかじめ定められた睡眠に関する時刻を、その睡眠の時刻とする。
【0092】
＜＜＜アクセス部１２４＞＞＞
アクセス部１２４は、食事データ解析部１２１、活動データ解析部１２２、及び、睡眠データ解析部１２３の各々から、要因候補の値とその要因候補の値が得られた時刻と、の組み合わせを受け取る。アクセス部１２４は、受け取った、要因候補の値とその要因候補の値が得られた時刻と、の組み合わせを、要因データ記憶部１３０に格納する。
アクセス部１２４は、食事データ解析部１２１、活動データ解析部１２２、及び、睡眠データ解析部１２３の各々から、要因候補の値とその要因候補の値が得られた時刻と、の組み合わせを受け取る。アクセス部１２４は、受け取った、要因候補の値とその要因候補の値が得られた時刻と、の組み合わせを、要因データ記憶部１３０に格納する。
【0093】
＜＜＜食事データ解析部１２１の詳細＞＞＞
次に、食事データ解析部１２１について詳細に説明する。
次に、食事データ解析部１２１について詳細に説明する。
【0094】
【0095】
＜＜＜栄養分析部１２１１＞＞＞
栄養分析部１２１１は、メニュー判定部１２１２と、栄養素情報推定部１２１３と、炭水化物指標算出部１２１４と、合計部１２１５とを含む。
栄養分析部１２１１は、メニュー判定部１２１２と、栄養素情報推定部１２１３と、炭水化物指標算出部１２１４と、合計部１２１５とを含む。
【0096】
メニュー判定部１２１２は、食事データ受付部１１１から、食事の画像を受け取る。メニュー判定部１２１２は、食事に含まれる個別のメニューとその量（例えば重量）とを判定する。メニュー判定部１２１２は、例えば、あらかじめ機械学習によってトレーニングされた判別器によって、食事に含まれる個別のメニューとその量とを判定する。メニュー判定部１２１２は、例えば、以下の参考文献１に記載されている技術を使用して、食事に含まれる個別のメニューを判定してもよい。
【0097】
（参考文献１）特許第４９８９２４０号公報
また、メニュー判定部１２１２は、例えば、メニューごとの単位重量当たりの使用されている食材の量をあらかじめ保持している。メニュー判定部１２１２が保持しているメニューごとの単位重量当たりの食材の量は、例えば、あらかじめ求めておいたメニューごとの典型的な食材ごとの使用量（例えば重量）である。
また、メニュー判定部１２１２は、例えば、メニューごとの単位重量当たりの使用されている食材の量をあらかじめ保持している。メニュー判定部１２１２が保持しているメニューごとの単位重量当たりの食材の量は、例えば、あらかじめ求めておいたメニューごとの典型的な食材ごとの使用量（例えば重量）である。
【0098】
メニュー判定部１２１２は、受け取った食事に含まれるメニュー及びそのメニューの重量と、あらかじめ保持しているそのメニューの単位重量当たりの食材ごとの使用量と、に基づいて、そのメニューに使用されている個別の食材の使用量（例えば重量）を算出する。
【0099】
メニュー判定部１２１２は、食事に含まれる個別のメニューごとの、使用される食材の情報とその食材の重量の情報と（以下、食材情報と表記）を、栄養素情報推定部１２１３に送出する。
【0100】
メニュー判定部１２１２は、各食材の分類（少なくとも、野菜に分類される食材の情報）を保持している。そして、メニュー判定部１２１２は、事に含まれる個別のメニューごとの、使用される食材のうち、野菜に分類される食材を特定する。
【0101】
メニュー判定部１２１２は、食事に含まれる個別のメニューごとの、使用される、野菜に分類される食材の情報と、その食材の使用量（例えば重量）の情報とを、野菜量推定部１２１６に送出する。
【0102】
栄養素情報推定部１２１３は、メニュー判定部１２１２から、食材情報を受け取る。栄養素情報推定部１２１３は、例えばメニューごとに、メニューのカロリーと、メニューに含まれる栄養素とを推定する。
【0103】
栄養素情報推定部１２１３は、更に、食材ごとのカロリーと栄養素の含有量とをあらかじめ保持している。栄養素情報推定部１２１３が保持しているカロリー及び栄養素の含有量は、例えば、あらかじめ求めておいた食材ごとの典型的なカロリー及び栄養素の含有量である。
【0104】
栄養素情報推定部１２１３は、さらに、食事に含まれる個別のメニューに使用されている個別の食材の使用量と、あらかじめ保持している食材ごとの単位授受量当たりのカロリー及び栄養素の含有量に基づいて、食事のカロリー及び栄養素の含有量を推定する。栄養素情報推定部１２１３は、例えば、食事に含まれる個別のメニューに含まれる食材ごとに、食事のカロリー及び栄養素の含有量を推定する。栄養素の含有量の単位は、栄養素ごとに定義されている単位である。含有量が推定される栄養素の種類は、あらかじめ定められている。また、含有量が推定される栄養素の一つは、炭水化物である。
【0105】
栄養素情報推定部１２１３は、例えば、上記参考文献１に記載されている技術を使用して、食事ごとの栄養素の量を推定してもよい。
【0106】
栄養素情報推定部１２１３は、食事に含まれる個別のメニューに使用される食材ごとのカロリーと栄養素の含有量とを、合計部１２１５に送出する。栄養素情報推定部１２１３は、食事に含まれる個別のメニューに使用される食材ごとの炭水化物の量を、炭水化物指標算出部１２１４に送出する。
【0107】
炭水化物指標算出部１２１４は、栄養素情報推定部１２１３から、食事に含まれる個別のメニューに使用される食材ごとの炭水化物の量を受け取る。
【0108】
炭水化物指標算出部１２１４は、食材ごとに、炭水化物の含有量の合計を算出する。炭水化物指標算出部１２１４は、食材ごとのグリセミックインデックス値（Ｇｌｙｃｅｍｉｃ Ｉｎｄｅｘ値；ＧＩ値）をあらかじめ保持している。炭水化物指標算出部１２１４は、食材ごとの含有量とＧＩ値に基づいて、食材ごとのＧＬ値を算出する。ＧＬ値は、含有量とＧＩ値の積を１００で割ることにより得られる値である。具体的には、炭水化物指標算出部１２１４は、食材ごとに、含有量とＧＩ値の積を１００で割ることにより、ＧＬ値を算出する。炭水化物指標算出部１２１４は、食材ごとのＧＬ値を、合計部１２１５に送出する。
【0109】
合計部１２１５は、栄養素情報推定部１２１３から、食事に含まれる個別のメニューに使用される食材ごとのカロリーと栄養素の含有量とを受け取る。合計部１２１５は、炭水化物指標算出部１２１４から、食材ごとのＧＬ値を受け取る。合計部１２１５は、受け取ったカロリーの合計と、受け取った栄養素ごとの含有量の合計と、受け取ったＧＬ値の合計とを算出する。
【0110】
合計部１２１５は、受け取ったカロリーの合計と、受け取った栄養素ごとの含有量の合計と、受け取ったＧＬ値の合計とを、要因候補の値としてアクセス部１２４に送出する。
【0111】
＜＜＜野菜量推定部１２１６＞＞＞
野菜量推定部１２１６は、食事行動情報受付部１１２から、対象者の食事の順番を示すデータを受け取る。対象者の食事の順番を示すデータは、例えば、最初に野菜を摂取したか否かを表す情報である。
野菜量推定部１２１６は、食事行動情報受付部１１２から、対象者の食事の順番を示すデータを受け取る。対象者の食事の順番を示すデータは、例えば、最初に野菜を摂取したか否かを表す情報である。
【0112】
野菜量推定部１２１６は、さらに、メニュー判定部１２１２から、メニュー判定部１２１２は、食事に含まれる個別のメニューごとの、使用される、野菜に分類される食材の情報と、その食材の使用量（例えば重量）の情報とを受け取る。
【0113】
野菜量推定部１２１６は、さらに、後述の食事動作検出部１２１８から、最初に摂取したメニューの情報を受け取る。
【0114】
対象者の食事の順番を示すデータが、最初に野菜を摂取していないことを示している場合、野菜量推定部１２１６は、最初に摂取した野菜の量を０に設定する。
【0115】
対象者の食事の順番を示すデータが、最初に野菜を摂取したことを示している場合、野菜量推定部１２１６は、あらかじめ定められている方法で、最初に摂取した野菜の量を推定する。野菜量推定部１２１６は、例えば、最初に摂取したメニューに含まれる、野菜に分類される食材の使用量に、所定係数を掛けることによって得らえる重量を、最初に摂取した野菜の量とする。所定係数は、あらかじめ定められている値である。所定係数は、例えば、あらかじめ実験的に得ておいた、最初に摂取されるメニューが最初に摂取される割合の統計値（例えば平均値、中央値、又は、中間値等）である。所定係数は他の方法によって定められていてもよい。所定係数は、１に設定されていてもよい。
【0116】
野菜量推定部１２１６は、最初に摂取した野菜の量を、要因候補の１つの値として、アクセス部１２４に送出する。
【0117】
＜＜＜食事動作解析部１２１７＞＞＞
食事動作解析部１２１７は、食事動作検出部１２１８と、食事動作情報算出部１２１９とを含む。
食事動作解析部１２１７は、食事動作検出部１２１８と、食事動作情報算出部１２１９とを含む。
【0118】
食事動作検出部１２１８は、食事データ受付部１１１から、食事中の対象者の映像を受け取る。食事中の対象者の映像には、例えばフレームごとに、撮影された時刻の情報が含まれる。
【0119】
食事動作検出部１２１８は、受け取った映像において、食事の開始時刻と食事の終了時刻とを特定する。食事動作検出部１２１８は、例えば、映像の撮影の開始の時刻を、食事の開始時刻とする。食事動作検出部１２１８は、例えば、映像の撮影の終了の時刻を、食事の終了時刻とする。食事動作検出部１２１８は、映像において、既存の画像認識の技術を使用して、食事が開始されたフレームを決定し、特定したフレームが撮影された時刻を、食事の開始時刻としてもよい。食事動作検出部１２１８は、映像において、既存の画像認識の技術を使用して、食事が終了したフレームを決定し、特定したフレームが撮影された時刻を、食事の終了時刻としてもよい。
【0120】
また、食事動作検出部１２１８は、既存の画像認識の技術を使用して、食事中の対象者の映像において、対象者が食事を摂取する回数（すなわち、対象者が食物を口に運ぶ回数）と、対象者が咀嚼する回数とを判定する。
【0121】
食事動作検出部１２１８は、食事の開始時刻及び終了時刻と、食物を口に運ぶ回数と、咀嚼の回数とを、食事動作情報算出部１２１９に送出する。
【0122】
食事動作検出部１２１８は、既存の画像認識の技術を使用して、食事中の対象者の映像において、対象者が最初に摂取したメニューを判定する。
【0123】
食事動作検出部１２１８は、対象者が最初に摂取したメニューの情報を、野菜量推定部１２１６に送出する。
【0124】
食事動作情報算出部１２１９は、食事動作検出部１２１８から、食事の開始時刻及び終了時刻と、食物を口に運ぶ回数と、咀嚼の回数とを受け取る。受け取った食事の開始時刻を、今回の食事の開始時刻と表記する。受け取った食事の終了時刻を、今回の食事の終了時刻と表記する。また、食事動作情報算出部１２１９は、前回の食事の終了時刻の情報を保持している。
【0125】
食事動作情報算出部１２１９は、食事の間隔を、要因候補の値の１つとして算出する。食事動作情報算出部１２１９は、保持している前回の食事の終了時刻と、受け取った食事の開始時刻（すなわち、今回の食事の開始時刻）との間の時間を、食事の間隔として算出する。
【0126】
食事動作情報算出部１２１９は、食物を口に運ぶ回数（言い換えると、一口の回数）と、咀嚼の回数とから、一口当たりの咀嚼の回数を、要因候補の値の１つとして算出する。
【0127】
食事動作情報算出部１２１９は、食事の間隔と、一口当たりの咀嚼の回数とを、要因候補の値として、アクセス部１２４に送出する。食事動作情報算出部１２１９は、さらに、保持している、前回の食事の終了時刻を、活動データ解析部１２２に送出する。
【0128】
前回の食事の終了時刻を活動データ解析部１２２に送出した後、食事動作情報算出部１２１９は、保持している前回の食事の終了時刻を、今回の食事の終了時刻によって置き換える。言い換えると、食事動作情報算出部１２１９は、今回の食事の終了時刻を、前回の食事の終了時刻として保持する。
【0129】
＜センサ付端末２００の実装例＞
次に、上述のセンサ付端末２００の実装例について説明する。
次に、上述のセンサ付端末２００の実装例について説明する。
【0130】
図７は、第１の実施形態に係るセンサ付端末２００の実装例を表すブロック図である。図７に示す例では、センサ付端末２００は、携帯端末２０１と、ウェアラブル端末２０２と、血糖値センシング装置２０３とを含む。携帯端末２０１は、ウェアラブル端末２０２及び血糖値センシング装置２０３の各々と、例えば近距離無線通信によって通信することができる。上述のように、センサ付端末２００は、要因推定装置１００と、例えば無線通信によって通信することもできる。図7に示す画像センサ２１０、入力部２２０、活動状態センサ２３０、睡眠状態センサ２４０、血糖値センサ２５０は、それぞれ、図3に示す、これらの構成要素と同じ名称及び符号が付与されている構成要素と同じである。
【0131】
＜＜携帯端末２０１＞＞
携帯端末２０１は、画像センサ２１０と、入力部２２０と、制御部２６０と第１通信部２８０と、第２通信部２９０とを含む。携帯端末２０１は、例えば、スマートフォンである。画像センサ２１０は、例えば、スマートフォンに搭載されているカメラである。入力部２２０は、例えば、タッチパネルである。
携帯端末２０１は、画像センサ２１０と、入力部２２０と、制御部２６０と第１通信部２８０と、第２通信部２９０とを含む。携帯端末２０１は、例えば、スマートフォンである。画像センサ２１０は、例えば、スマートフォンに搭載されているカメラである。入力部２２０は、例えば、タッチパネルである。
【0132】
＜＜制御部２６０＞＞
制御部２６０は、画像センサ２１０から映像および画像を受け取り、受け取った第１通信部２８０を介して要因推定装置１００に送信する。制御部２６０は、入力部２２０によって入力された、野菜を最初に摂取したか否かを表す情報を、第１通信部２８０を介して要因推定装置１００に送信する。
制御部２６０は、画像センサ２１０から映像および画像を受け取り、受け取った第１通信部２８０を介して要因推定装置１００に送信する。制御部２６０は、入力部２２０によって入力された、野菜を最初に摂取したか否かを表す情報を、第１通信部２８０を介して要因推定装置１００に送信する。
【0133】
制御部２６０は、活動状態センサ２３０によって取得された対象者の運動の状態を表すデータを、後述のウェアラブル端末２０２のインタフェース部２７２と第２通信部２９０とを介して受け取る。制御部２６０は、運動の状態を表すデータの要求を、ウェアラブル端末２０２に送信し、要求に応じて送信された運動の状態を表すデータを受け取ってもよい。制御部２６０は、運動の状態を表すデータの要求なしに、ウェアラブル端末２０２から送信された運動の状態を表すデータを受け取ってもよい。制御部２６０は、受け取った運動の状態を表すデータを、第１通信部２８０を介して要因推定装置１００に送信する。
【0134】
制御部２６０は、睡眠状態センサ２４０によって取得された対象者の睡眠の状態を表すデータを、後述のウェアラブル端末２０２のインタフェース部２７２と第２通信部２９０とを介して受け取る。制御部２６０は、睡眠の状態を表すデータの要求を、ウェアラブル端末２０２に送信し、要求に応じて送信された睡眠の状態を表すデータを受け取ってもよい。制御部２６０は、睡眠の状態を表すデータの要求なしに、ウェアラブル端末２０２から送信された睡眠の状態を表すデータを受け取ってもよい。制御部２６０は、受け取った睡眠の状態を表すデータを、第１通信部２８０を介して要因推定装置１００に送信する。
【0135】
制御部２６０は、血糖値センサ２５０によって測定された対象者の血糖値のデータを、インタフェース部２７３と第２通信部２９０とを介して血糖値センシング装置２０３から受け取る。制御部２６０は、血糖値のデータの要求を、血糖値センシング装置２０３に送信し、要求に応じて送信された血糖値のデータを受け取ってもよい。制御部２６０は、血糖値のデータの要求なしに、血糖値センシング装置２０３から送信された血糖値のデータを受け取ってもよい。制御部２６０は、受け取った対象者の血糖値のデータを、第１通信部２８０を介して要因推定装置１００に送信する。
【0136】
制御部２６０は、要因推定装置１００の出力部１７０から、血糖値スパイクの要因の情報を受け取り、血糖値スパイクの要因の情報を、入力部２２０としても動作するタッチパネルに表示してもよい。なお、図１に示す例では、出力部１７０とセンサ付端末２００との間の線は省略されている。
【0137】
＜＜第１通信部２８０＞＞
第１通信部２８０は、例えば制御部２６０の制御に従って、無線通信によって要因推定装置１００との通信を行う通信インタフェースである。
第１通信部２８０は、例えば制御部２６０の制御に従って、無線通信によって要因推定装置１００との通信を行う通信インタフェースである。
【0138】
＜＜第２通信部２９０＞＞
第２通信部２９０は、例えば制御部２６０の制御に従って、近距離無線通信などの無線通信によってウェアラブル端末２０２及び血糖値センシング装置２０３との通信を行う通信インタフェースである。
第２通信部２９０は、例えば制御部２６０の制御に従って、近距離無線通信などの無線通信によってウェアラブル端末２０２及び血糖値センシング装置２０３との通信を行う通信インタフェースである。
【0139】
＜＜ウェアラブル端末２０２＞＞
ウェアラブル端末２０２は、活動状態センサ２３０と、睡眠状態センサ２４０と、インタフェース部２７２とを含む。
ウェアラブル端末２０２は、活動状態センサ２３０と、睡眠状態センサ２４０と、インタフェース部２７２とを含む。
【0140】
＜＜インタフェース部２７２＞＞
インタフェース部２７２は、携帯端末２０１（具体的には、第２通信部２９０）との間で、例えば近距離無線通信によって通信を行うインタフェースである。
インタフェース部２７２は、携帯端末２０１（具体的には、第２通信部２９０）との間で、例えば近距離無線通信によって通信を行うインタフェースである。
【0141】
インタフェース部２７２は、活動状態センサ２３０が取得した、対象者の運動の状態を表すデータを、携帯端末２０１に（具体的には、第２通信部２９０を介して制御部２６０に）送信する。インタフェース部２７２は、携帯端末２０１からの要求に応じて、対象者の運動の状態を表すデータを携帯端末２０１に送信してもよい。インタフェース部２７２は、対象者の運動の状態を表すデータが得られた場合に、その対象者の運動の状態を表すデータを携帯端末２０１に送信してもよい。インタフェース部２７２は、例えばあらかじめ定められているタイミングで、得られている対象者の運動の状態を表すデータを携帯端末２０１に送信してもよい。
【0142】
インタフェース部２７２は、睡眠状態センサ２４０が取得した、対象者の睡眠の状態を表すデータを、携帯端末２０１に（具体的には、第２通信部２９０を介して制御部２６０に）送信する。インタフェース部２７２は、携帯端末２０１からの要求に応じて、対象者の睡眠の状態を表すデータを携帯端末２０１に送信してもよい。インタフェース部２７２は、対象者の睡眠の状態を表すデータが得られた場合に、その対象者の睡眠の状態を表すデータを携帯端末２０１に送信してもよい。インタフェース部２７２は、例えばあらかじめ定められているタイミングで、得られている対象者の睡眠の状態を表すデータを携帯端末２０１に送信してもよい。
【0143】
＜＜血糖値センシング装置２０３＞＞
血糖値センシング装置２０３は、血糖値センサ２５０とインタフェース部２７３とを含む。
血糖値センシング装置２０３は、血糖値センサ２５０とインタフェース部２７３とを含む。
【0144】
＜＜インタフェース部２７３＞＞
インタフェース部２７３は、携帯端末２０１（具体的には、第２通信部２９０）との間で、例えば近距離無線通信によって通信を行うインタフェースである。
インタフェース部２７３は、携帯端末２０１（具体的には、第２通信部２９０）との間で、例えば近距離無線通信によって通信を行うインタフェースである。
【0145】
インタフェース部２７３は、血糖値センサ２５０が取得した、対象者の血糖値のデータを、携帯端末２０１に（具体的には、第２通信部２９０を介して制御部２６０に）送信する。インタフェース部２７３は、携帯端末２０１からの要求に応じて、対象者の血糖値のデータを携帯端末２０１に送信してもよい。インタフェース部２７３は、例えばあらかじめ定められているタイミングで、得られている対象者の血糖値のデータを携帯端末２０１に送信してもよい。
【0146】
＜第２の実施形態＞
次に、本開示の第２の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
次に、本開示の第２の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【0147】
＜構成＞
図８は、本実施形態に係る要因推定装置１０１の構成の例を表すブロック図である。
図８は、本実施形態に係る要因推定装置１０１の構成の例を表すブロック図である。
【0148】
図８に示す例では、要因推定装置１０１は、血糖値データ取得部１４０と、検出部１５０と、推定部１６０と、出力部１７０と、を備える。血糖値データ取得部１４０は、対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得する。検出部１５０は、前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出する。推定部１６０は、前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定する。出力部１７０は、推定された前記要因を出力する。血糖値のスパイクは、第１の実施形態の血糖値スパイクを表す。推定部１６０は、第１の実施形態の推定部１６０と同様の方法で、血糖値スパイクの要因を推定する。その場合、要因推定装置１０１（具体的には、例えば、推定部１６０又は図８には示されない記憶部）が、複数の要因候補の各々の分布と、要因候補の各々の最新の値とを保持している。推定部１６０は、第１の実施形態の推定部１６０と同様の方法で、要因候補の最新の値の、その要因候補の値の分布（具体的には、分布の代表値）からの管理の大きさを表す指標に基づいて、複数の要因候補から血糖値スパイクの要因を推定する。
【0149】
＜動作＞
図９は、本実施形態に係る要因推定装置１０１の動作の例を表すフローチャートである。
図９は、本実施形態に係る要因推定装置１０１の動作の例を表すフローチャートである。
【0150】
図９に示す例では、血糖値データ取得部１４０が、血糖値データを受け取る（ステップＳ１０４）。検出部１５０が、血糖値データにおいて、血糖値のスパイク、すなわち、血糖値スパイクを検出する（ステップＳ１０５）。血糖値スパイクが検出されなかった場合（ステップＳ１０６においてＮＯ）、要因推定装置１０１の動作は、ステップＳ１０４に戻る。
【0151】
血糖値スパイクが検出された場合（ステップＳ１０６においてＹＥＳ）、推定部１６０が、血糖値スパイクの要因を推定する（ステップＳ２０８）。上述のように、推定部１６０は、第１の実施形態の推定部１６０と同様の方法で、血糖値スパイクの要因を推定する。推定部１６０は、ステップＳ２０８において、あらかじめ保持している、複数の要因候補の各々の分布と、要因候補の各々の最新の値とに基づいて、図２に示すステップＳ１０８と同様の動作を行ってもよい。
【0152】
出力部１７０は、血糖値スパイクの、推定された要因を出力する（ステップＳ１０９）。
【0153】
＜効果＞
本実施形態には、第１の実施形態と同じ効果がある。その理由は、第１の実施形態の効果が生じる理由と同じである。
本実施形態には、第１の実施形態と同じ効果がある。その理由は、第１の実施形態の効果が生じる理由と同じである。
【0154】
＜他の実施形態＞
本開示の実施形態に係る要因推定装置１００及び要因推定装置１０１は、記憶媒体から読み出されたプログラムがロードされたメモリと、そのプログラムを実行するプロセッサとを含むコンピュータによって実現することができる。要因推定装置１００及び要因推定装置１０１は、専用のハードウェアによって実現することもできる。要因推定装置１００及び要因推定装置１０１は、前述のコンピュータと専用のハードウェアとの組み合わせによって実現することもできる。
本開示の実施形態に係る要因推定装置１００及び要因推定装置１０１は、記憶媒体から読み出されたプログラムがロードされたメモリと、そのプログラムを実行するプロセッサとを含むコンピュータによって実現することができる。要因推定装置１００及び要因推定装置１０１は、専用のハードウェアによって実現することもできる。要因推定装置１００及び要因推定装置１０１は、前述のコンピュータと専用のハードウェアとの組み合わせによって実現することもできる。
【0155】
図１０は、本開示の実施形態に係る要因推定装置を実現することができる、コンピュータ１０００のハードウェア構成の一例を表す図である。図１０に示す例では、コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、記憶装置１００３と、Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース１００４とを含む。また、コンピュータ１０００は、記憶媒体１００５にアクセスすることができる。メモリ１００２と記憶装置１００３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクなどの記憶装置である。記憶媒体１００５は、例えば、ＲＡＭ、ハードディスクなどの記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、可搬記憶媒体である。記憶装置１００３が記憶媒体１００５であってもよい。プロセッサ１００１は、メモリ１００２と、記憶装置１００３に対して、データやプログラムの読み出しと書き込みを行うことができる。プロセッサ１００１は、Ｉ／Ｏインタフェース１００４を介して、例えば、センサ付端末２００にアクセスすることができる。プロセッサ１００１は、記憶媒体１００５にアクセスすることができる。記憶媒体１００５には、コンピュータ１０００を、本開示の実施形態に係る要因推定装置として動作させるプログラムが格納されている。
【0156】
プロセッサ１００１は、記憶媒体１００５に格納されている、コンピュータ１０００を、本開示の実施形態に係る要因推定装置として動作させるプログラムを、メモリ１００２にロードする。そして、プロセッサ１００１が、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行することにより、コンピュータ１０００は、本開示の実施形態に係る要因推定装置として動作する。
【0157】
要因データ受付部１１０、要因データ解析部１２０、血糖値データ取得部１４０、検出部１５０、推定部１６０、及び、出力部１７０は、例えば、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行するプロセッサ１００１により実現することができる。また、要因データ記憶部１３０、及び、血糖値データ記憶部１８０は、コンピュータ１０００が含むメモリ１００２やハードディスク装置等の記憶装置１００３により実現することができる。あるいは、要因データ受付部１１０、要因データ解析部１２０、要因データ記憶部１３０、血糖値データ取得部１４０、検出部１５０、推定部１６０、出力部１７０、及び、血糖値データ記憶部１８０の一部又は全部を、各部の機能を実現する専用の回路によって実現することもできる。
【0158】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【0159】
（付記１）
対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得する血糖値データ取得手段と、
前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出する検出手段と、
前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定する推定手段と、
推定された前記要因を出力する出力手段と、
を含む要因推定装置。
対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得する血糖値データ取得手段と、
前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出する検出手段と、
前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定する推定手段と、
推定された前記要因を出力する出力手段と、
を含む要因推定装置。
【0160】
（付記２）
前記推定手段は、前記複数の要因候補の各々の状態を表す状態値の分布と、前記スパイクが検出される前の所定期間における前記複数の要因候補の状態値とに基づいて、前記複数の要因候補から前記要因を推定する
付記１に記載の要因推定装置。
前記推定手段は、前記複数の要因候補の各々の状態を表す状態値の分布と、前記スパイクが検出される前の所定期間における前記複数の要因候補の状態値とに基づいて、前記複数の要因候補から前記要因を推定する
付記１に記載の要因推定装置。
【0161】
（付記３）
前記推定手段は、前記要因候補の前記状態値の、前記要因候補の前記分布の基準値からの乖離の度合いを表す指標の値に基づいて、少なくとも１つの前記要因候補を選択する
付記２に記載の要因推定装置。
前記推定手段は、前記要因候補の前記状態値の、前記要因候補の前記分布の基準値からの乖離の度合いを表す指標の値に基づいて、少なくとも１つの前記要因候補を選択する
付記２に記載の要因推定装置。
【0162】
（付記４）
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の運動の状態を表す
付記１乃至３のいずれか１項に記載の要因推定装置。
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の運動の状態を表す
付記１乃至３のいずれか１項に記載の要因推定装置。
【0163】
（付記５）
前記運動の状態は、運動の量、又は、食事と運動との間の時間である
付記４に記載の要因推定装置。
前記運動の状態は、運動の量、又は、食事と運動との間の時間である
付記４に記載の要因推定装置。
【0164】
（付記６）
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の睡眠の状態を表す
付記１乃至５のいずれか１項に記載の要因推定装置。
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の睡眠の状態を表す
付記１乃至５のいずれか１項に記載の要因推定装置。
【0165】
（付記７）
前記睡眠の状態は、睡眠の深さと当該深さにおける睡眠の時間の長さとの組み合わせである
付記６に記載の要因推定装置。
前記睡眠の状態は、睡眠の深さと当該深さにおける睡眠の時間の長さとの組み合わせである
付記６に記載の要因推定装置。
【0166】
（付記８）
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の食事の状態を表す
付記１乃至７のいずれか１項に記載の要因推定装置。
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の食事の状態を表す
付記１乃至７のいずれか１項に記載の要因推定装置。
【0167】
（付記９）
前記食事の状態は、食事によって摂取された栄養成分の量、又は、食事の行動の情報である
付記８に記載の要因推定装置。
前記食事の状態は、食事によって摂取された栄養成分の量、又は、食事の行動の情報である
付記８に記載の要因推定装置。
【0168】
（付記１０）
対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得し、
前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出し、
前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定し、
推定された前記要因を出力する、
要因推定方法。
対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得し、
前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出し、
前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定し、
推定された前記要因を出力する、
要因推定方法。
【0169】
（付記１１）
前記複数の要因候補の各々の状態を表す状態値の分布と、前記スパイクが検出される前の所定期間における前記複数の要因候補の状態値とに基づいて、前記複数の要因候補から前記要因を推定する
付記１０に記載の要因推定方法。
前記複数の要因候補の各々の状態を表す状態値の分布と、前記スパイクが検出される前の所定期間における前記複数の要因候補の状態値とに基づいて、前記複数の要因候補から前記要因を推定する
付記１０に記載の要因推定方法。
【0170】
（付記１２）
前記要因候補の前記状態値の、前記要因候補の前記分布の基準値からの乖離の度合いを表す指標の値に基づいて、少なくとも１つの前記要因候補を選択する
付記１１に記載の要因推定方法。
前記要因候補の前記状態値の、前記要因候補の前記分布の基準値からの乖離の度合いを表す指標の値に基づいて、少なくとも１つの前記要因候補を選択する
付記１１に記載の要因推定方法。
【0171】
（付記１３）
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の運動の状態を表す
付記１０乃至１２のいずれか１項に記載の要因推定方法。
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の運動の状態を表す
付記１０乃至１２のいずれか１項に記載の要因推定方法。
【0172】
（付記１４）
前記運動の状態は、運動の量、又は、食事と運動との間の時間である
付記１３に記載の要因推定方法。
前記運動の状態は、運動の量、又は、食事と運動との間の時間である
付記１３に記載の要因推定方法。
【0173】
（付記１５）
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の睡眠の状態を表す
付記１０乃至１４のいずれか１項に記載の要因推定方法。
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の睡眠の状態を表す
付記１０乃至１４のいずれか１項に記載の要因推定方法。
【0174】
（付記１６）
前記睡眠の状態は、睡眠の深さと当該深さにおける睡眠の時間の長さとの組み合わせである
付記１５に記載の要因推定方法。
前記睡眠の状態は、睡眠の深さと当該深さにおける睡眠の時間の長さとの組み合わせである
付記１５に記載の要因推定方法。
【0175】
（付記１７）
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の食事の状態を表す
付記１０乃至１６のいずれか１項に記載の要因推定方法。
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の食事の状態を表す
付記１０乃至１６のいずれか１項に記載の要因推定方法。
【0176】
（付記１８）
前記食事の状態は、食事によって摂取された栄養成分の量、又は、食事の行動の情報である
付記１７に記載の要因推定方法。
前記食事の状態は、食事によって摂取された栄養成分の量、又は、食事の行動の情報である
付記１７に記載の要因推定方法。
【0177】
（付記１９）
対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得する血糖値データ取得処理と、
前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出する検出処理と、
前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定する推定処理と、
推定された前記要因を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
対象者の血糖値の推移を表す血糖値データを取得する血糖値データ取得処理と、
前記血糖値データから血糖値のスパイクを検出する検出処理と、
前記スパイクが検出された場合、前記対象者の状態をそれぞれ表す複数の要因候補から、前記複数の要因候補の各々の値の、当該値の分布からの乖離の大きさに基づいて、前記スパイクの要因を推定する推定処理と、
推定された前記要因を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【0178】
（付記２０）
前記推定処理は、前記複数の要因候補の各々の状態を表す状態値の分布と、前記スパイクが検出される前の所定期間における前記複数の要因候補の状態値とに基づいて、前記複数の要因候補から前記要因を推定する
付記１９に記載のプログラム。
前記推定処理は、前記複数の要因候補の各々の状態を表す状態値の分布と、前記スパイクが検出される前の所定期間における前記複数の要因候補の状態値とに基づいて、前記複数の要因候補から前記要因を推定する
付記１９に記載のプログラム。
【0179】
（付記２１）
前記推定処理は、前記要因候補の前記状態値の、前記要因候補の前記分布の基準値からの乖離の度合いを表す指標の値に基づいて、少なくとも１つの前記要因候補を選択する
付記２０に記載のプログラム。
前記推定処理は、前記要因候補の前記状態値の、前記要因候補の前記分布の基準値からの乖離の度合いを表す指標の値に基づいて、少なくとも１つの前記要因候補を選択する
付記２０に記載のプログラム。
【0180】
（付記２２）
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の運動の状態を表す
付記１９乃至２１のいずれか１項に記載のプログラム。
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の運動の状態を表す
付記１９乃至２１のいずれか１項に記載のプログラム。
【0181】
（付記２３）
前記運動の状態は、運動の量、又は、食事と運動との間の時間である
付記２２に記載のプログラム。
前記運動の状態は、運動の量、又は、食事と運動との間の時間である
付記２２に記載のプログラム。
【0182】
（付記２４）
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の睡眠の状態を表す
付記１９乃至２３のいずれか１項に記載のプログラム。
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の睡眠の状態を表す
付記１９乃至２３のいずれか１項に記載のプログラム。
【0183】
（付記２５）
前記睡眠の状態は、睡眠の深さと当該深さにおける睡眠の時間の長さとの組み合わせである
付記２４に記載のプログラム。
前記睡眠の状態は、睡眠の深さと当該深さにおける睡眠の時間の長さとの組み合わせである
付記２４に記載のプログラム。
【0184】
（付記２６）
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の食事の状態を表す
付記１９乃至２５のいずれか１項に記載のプログラム。
前記複数の要因候補の少なくともいずれか１つは、前記対象者の食事の状態を表す
付記１９乃至２５のいずれか１項に記載のプログラム。
【0185】
（付記２７）
前記食事の状態は、食事によって摂取された栄養成分の量、又は、食事の行動の情報である
付記２６に記載のプログラム。
前記食事の状態は、食事によって摂取された栄養成分の量、又は、食事の行動の情報である
付記２６に記載のプログラム。
【0186】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【0187】
１ 要因推定システム
１００ 要因推定装置
１０１ 要因推定装置
１１０ 要因データ受付部
１１１ 食事データ受付部
１１２ 食事行動情報受付部
１１３ 活動データ受付部
１１４ 睡眠データ受付部
１２０ 要因データ解析部
１２１ 食事データ解析部
１２２ 活動データ解析部
１２３ 睡眠データ解析部
１２４ アクセス部
１３０ 要因データ記憶部
１４０ 血糖値データ取得部
１５０ 検出部
１６０ 推定部
１７０ 出力部
１８０ 血糖値データ記憶部
２００ センサ付端末
２０１ 携帯端末
２０２ ウェアラブル端末
２０３ 血糖値センシング装置
２１０ 画像センサ
２２０ 入力部
２３０ 活動状態センサ
２４０ 睡眠状態センサ
２５０ 血糖値センサ
２６０ 制御部
２７２ インタフェース部
２７３ インタフェース部
２８０ 第１通信部
２９０ 第２通信部
１０００ コンピュータ
１００１ プロセッサ
１００２ メモリ
１００３ 記憶装置
１００４ Ｉ／Ｏインタフェース
１００５ 記憶媒体
１２１１ 栄養分析部
１２１２ メニュー判定部
１２１３ 栄養素情報推定部
１２１４ 炭水化物指標算出部
１２１５ 合計部
１２１６ 野菜量推定部
１２１７ 食事動作解析部
１２１８ 食事動作検出部
１２１９ 食事動作情報算出部
１００ 要因推定装置
１０１ 要因推定装置
１１０ 要因データ受付部
１１１ 食事データ受付部
１１２ 食事行動情報受付部
１１３ 活動データ受付部
１１４ 睡眠データ受付部
１２０ 要因データ解析部
１２１ 食事データ解析部
１２２ 活動データ解析部
１２３ 睡眠データ解析部
１２４ アクセス部
１３０ 要因データ記憶部
１４０ 血糖値データ取得部
１５０ 検出部
１６０ 推定部
１７０ 出力部
１８０ 血糖値データ記憶部
２００ センサ付端末
２０１ 携帯端末
２０２ ウェアラブル端末
２０３ 血糖値センシング装置
２１０ 画像センサ
２２０ 入力部
２３０ 活動状態センサ
２４０ 睡眠状態センサ
２５０ 血糖値センサ
２６０ 制御部
２７２ インタフェース部
２７３ インタフェース部
２８０ 第１通信部
２９０ 第２通信部
１０００ コンピュータ
１００１ プロセッサ
１００２ メモリ
１００３ 記憶装置
１００４ Ｉ／Ｏインタフェース
１００５ 記憶媒体
１２１１ 栄養分析部
１２１２ メニュー判定部
１２１３ 栄養素情報推定部
１２１４ 炭水化物指標算出部
１２１５ 合計部
１２１６ 野菜量推定部
１２１７ 食事動作解析部
１２１８ 食事動作検出部
１２１９ 食事動作情報算出部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】