画像認識技術で食事管理:食事画像から料理を識別し栄養素を計算するアプリ
課題
日々の健康管理において食事は大変重要ですが、カロリー・脂質・糖質・栄養成分等の様々な項目を記録することは大変です。
この問題に対して、ライフテクノロジー株式会社は、食事画像からを品目名を識別して栄養計算するヘルスケアアプリ「カロミル」を提供してユーザの食事管理を支援します。
解決方法
2017年8月時点では,アプリケーションを通してユーザーから取得したデータと、ライフテクノロジー社が保有する食事画像を合わせた約20万件を用いて学習を行い、約1,000品目の識別において82%の分類精度でした。
そこで、それらのデータに加えて、大手飲食チェーンやメーカー商品の画像データを用いて学習を行い、精度や適用範囲を拡大しました。
どうなったか
今回の改善で、約5,200品目の識別が可能になりました。この品目カバー率は、ユーザーが記録した食事の90%以上となりました。
さらに、品目数をシステマティックに増やす開発ラインも構築しており、今後は短期的に識別品目数を1,000単位で増やす見込みで、今年の秋ごろには10,000品数を達成する予定だそうです。
まとめ
カロミルはアプリ以外にも、カロミルのLINEアカウントに画像を送ると、識別された品目名および7栄養成分値を判定する機能を提供しています。
今回紹介したカロミル以外にも、食事画像の認識を行うアプリとして、糖質AI(あい)ちゃん、ネスレ ウェルネス アンバサダー、DeepCalorieCamなどが公開されています。
紹介したアプリのように、人工知能技術を日常生活に活用していくことは重要です。アプリやLINEアカウントでの試用のように、手軽に人工知能技術を利用する機会も増えるでしょう。
参考資料
(宮澤和貴)