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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-12 09:50 食習慣理解に向けた大規模レシピを用いた食事記録の解析 ○川原田美雪・唐澤弘明（東大）・坂本美沙子（DAH）・天野宗佑（foo.log）・山肩洋子・相澤清晴（東大）  LOIS2019-70 |
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| 抄録 | （和） | スポーツ選手にとって栄養管理は非常に重要であるが, 管理栄養士による指導を受けないアマチュアや学生のアスリートにとって, 食事内容の自己管理は困難である. 昨今では写真やバーコードを用いて簡単に食事を管理するアプリケーションも登場しているが, 得られるデータには限りがあり, アスリートにとって十分な食事管理ができているとは言えない. そこで本章では, アスリートが記録した食事データを自動的に食事カテゴリに分解し, 正確な食物摂取頻度調査票を作成することで, 食習慣解析を行う手法を提案する. 我々が提案する手法では, まずテキストベースの食事記録から類似のレシピを探索して使用されている食材を抽出し, 階層型のクラスタリング法を実施することで食材カテゴリの分類を行った. 評価実験の結果から十分な推定精度で食事カテゴリ予測ができることを示した一方で, どこまで詳細な食材をFFQの回答に含めるべきかという新たな課題が明らかになった. また, 本手法によってアスリートの食事カテゴリに基づく食傾向の可視化が可能であることを実験によって確認した. |
| （英） | Nutrition management is very important for athletes, but difficult for amateur athletes who are not supervised by a dietitian. In recent years, applications that can easily manage meals using photos and barcodes have appeared, but the data obtained is limited, and athletes are not able to manage meals adequately. In this paper, we propose a method for analyzing eating habits by automatically classifying meal records into meal categories and creating an accurate food intake frequency questionnaire. In our proposed method, we first searched for recipes similar to text-based meal records, extracted the ingredients used, and classified the ingredients categories by hierarchical clustering. While the results of the evaluation experiments showed that the food category could be predicted with sufficient estimation accuracy, new issues were clarified as to how much detailed ingredients should be included in the FFQ answer. Experiments have also confirmed that the proposed method can visualize eating habits based on the athlete's diet category. |
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| キーワード | （和） | ライフログ / アスリート / 栄養管理 / レシピ検索 / / / / |
| （英） | Lifelog / Athlete / Nutrition Management / Recipe search / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 477, LOIS2019-70, pp. 79-84, 2020年3月. | |
| 資料番号 | LOIS2019-70 | |
| 発行日 | 2020-03-04 (LOIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | LOIS2019-70 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
| 開催期間 | 2020-03-11 - 2020-03-12 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館（石垣島） |
| 開催地（英） | Nobumoto Ohama Memorial Hall |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2020-03-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 食習慣理解に向けた大規模レシピを用いた食事記録の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of meal records for understanding eating habits using large-scale recipe dataset |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ライフログ / Lifelog |
| キーワード(2)（和/英） | アスリート / Athlete |
| キーワード(3)（和/英） | 栄養管理 / Nutrition Management |
| キーワード(4)（和/英） | レシピ検索 / Recipe search |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川原田 美雪 / Miyuki Kawarada / カワラダ ミユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 唐澤 弘明 / Hiroaki Karasawa / カラサワ ヒロアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂本 美沙子 / Misako Sakamoto / サカモト ミサコ |
| 第3著者 所属（和/英） | ドームアスリートハウス (略称： DAH) DOME ATHLETE HOUSE (略称： DAH) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 天野 宗佑 / Sosuke Amano / アマノ ソウスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | foo.log株式会社 (略称： foo.log) foo.log Inc (略称： foo.log) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山肩 洋子 / Yoko Yamakata / ヤマカタ ヨウコ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa / アイザワ キヨハル |
| 第6著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-12 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2019-70 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.477 |
| ページ範囲 | pp.79-84 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-04 (LOIS) |
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