【AI×健康管理】AIを活用した食事画像分析で楽に健康管理出来る時代に!

この記事を他の人にもお裾分けしましょう!

Photo by Sai Kiran Anagani on Unsplash

皆さんこんにちは、Kentaroです。

僕は普段Fitbit Charge2を活用して日々の運動、睡眠の量と質を管理しています。Fitbitを使用し始めてから自分のカロリー消費量は見える様になったのですが、それだけでは片手落ちで、摂取カロリーと比較しなければ意味が無いと常々思っていました。

しかし、先日ついにヘルスケアアプリを運営するカロミルが、AIを活用して、写真を撮るだけでその食品が何なのか分析、自動でカロリー計算を行ってくれるという機能の追加を発表しましたので、今日はそれについての記事を書こうと思います。

Amazon.co.jp: Fitbit フィットビット 心拍計 フィットネスリストバンド Charge2 心拍 睡眠 VO2max 健康管理 活動量計 アクティブトラッカー Blue ブルー Lサイズ 【日本正規品】 FB407SBUL-JPN: 家電・カメラ
スポンサーリンク
rectangle1




Fitbitでカロリー消費量は捕捉、摂取カロリーは?

上で書いたとおり、僕はFitbitで自分の運動量・カロリー消費量(睡眠量も)は捕捉出来ています。後はカロリー摂取量を取得出来ればライフログとしてはほぼ完璧なのですが、これまでそこには踏み出せていませんでした。

手入力では続かない

実はFitbitにも食べた食品を管理する機能は搭載されています。しかし、食べた食品を一つ一つアプリで検索して登録していくのは本当に骨が折れる作業で、僕も一時期はトライしてみましたが、早々に挫折してしまいました。

毎日コンビニ弁当を食べている人が対象

毎日コンビニで買ったものしか食べない様な(不健康な)生活をしている人は、バーコードを読み取る事で自動でカロリー情報を取得して登録してくれる機能を使う事で非常に楽にカロリー摂取量を登録することが出来ます。

しかし、自分の食事全体の内、コンビニ等で購入した食品の量が殆どという人はどれだけいるのでしょうか。。。少なくとも我が家は自炊をしますのでこの機能を使う機会は殆どありませんでした。

カロミルが食事画像認識AIを開発

かくしてスマホ上で完璧に近い健康管理を実現する事は道半ばで断念していたのですが、先日カロミルが食事画像認識AIを開発したと発表し、「写真を撮るだけならずぼらな僕でも続けられるかも知れない」と非常に期待感を持っている状況です。

20万件の画像を機械学習、82%の識別率を達成

プレスリリースによれば、カロミルは過去ヘルスケアアプリの運営を通じて得た食事画像を使って機械学習を行ってきた様で、20万件という膨大なデータを集められたが為に今回のAI開発が実現できた様です。

写真を撮るだけで82%が正確に認識されるのであれば、食事の登録が一気に楽になりますよね。

サービス開始以降、ヘルスケア アプリ「カロミル」を通してユーザーから取得した食事画像と、当社で保有する食事画像を合わせた約20万件を用いて、機械学習を開発してきました。
今回、ユーザーから収集した食事画像のうち、機械学習に用いていない写真をテストデータとして無作為に15,000件を選び、開発した食事画像認識AIに料理判定(食製品を含む)させたところ、その識別率は82%となりました。

プレスリリースより引用

Fitbit、Appleとの連携も可能

食事画像認識AIを活用した機能の提供は8月下旬からですが、試しに「カロミル」をダウンロードしてみたところ、Fitbitアプリ・Appleヘルスケアともデータ連携可能の様で、更に期待が高まりました。

タニタやオムロン等の既存事業を持っている大企業は基本的に自社のアプリからデータを外に連携させない戦略を採っています。(最近Appleヘルスケアには一部連携するようになりましたが)

この戦略は本当にイケてなく、多くの顧客を失っていることに何で気付かないんだろうと常々思っていましたが、「カロミル」はベンチャー企業が運営していることもあり、データ連携については非常にオープンにやれるようです。

同じ会社が、体重計も歩数計も食事記録アプリも、、、と全てを提供するのは正直非常に難しいでしょうし、顧客にとっても全て同じ会社の製品で揃えることはあまり現実的ではありません。一方で、同じアプリ内で運動情報、睡眠情報から摂取カロリーの情報までを一元的に認識できないと、アプリを跨いで分析する必要があり、使い勝手が悪くて仕方が無いので、「カロミル」の方針は歓迎したいと思います。

8月下旬に「カロミル」へ実装予定

8月以降にアプリに実装開始とのことで、これから楽しみに待ちたいと思います。実装されましたら実際に使ってみてレビューをしたいと思います。

なお、今回開発した食事画像認識AIのヘルスケア アプリ「カロミル」への実装は8月下旬を予定しており、ユーザーの食事記録のステップがこれまで以上に短縮化される見込みです。さらに、蓄積されたライフログからユーザーひとりひとりに最適な食事や運動の提案を自動的におこなう機能も実装予定となっており、ユーザーのライフスタイルにあったデータに基づく提案が可能になります。

プレスリリースより引用

2013年にも東大の技術を使ったアプリが開発

因みに、2013年にサービスを開始したFoodlogは東京大学での研究成果を元に作られたアプリで、同様に写真を撮るだけで食品を認識して候補を出し、2タップ(食品選択、数量選択)で自分の食べた食品のカロリーを登録することが出来ます。

こちらはあまり最近更新されていないアプリの様で、確かに画像認識の品質は高いのですが、他アプリへの連携が出来ない事から、あまり実用的では無いかも知れませんね。

自炊した焼きそばで試してみたところバッチリ認識してくれました。

まとめ

いかがだったでしょうか。

写真を撮るだけで食べた食品のカロリー登録が出来るのであれば、日常の健康管理がぐっと楽に、そして分析が深みを増すこと間違いなしですよね。

先ずは8月の「カロミル」へのAI食事画像認識機能の実装を楽しみに待ちましょう。

したっけまたねー