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)