■ヘルスケアアプリ「カロミル」において食事画像データを自動的に判別する人工知能（AI）を自社開発｜ライフログテクノロジー
参考画像：「カロミル」｜スクリーンショット
ヘルスケア アプリ「カロミル」において食事画像認識AIを自社開発。8割超えの識別率を確認
（2017/8/8、ライフログテクノロジー PR Times）
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。
ライフログテクノロジーは、日々の食事や運動の記録・管理ができるヘルスケアアプリ「カロミル」のユーザーから取得した食事画像データを自動的に判別する人工知能（AI）を自社開発したと発表しました。
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で、今後は蓄積されたライフログからユーザー一人一人に最適な食事や運動の提案する機能も実装予定なのだそうです。
以前、糖尿病アプリで行動が変化し、空腹時血糖値や収縮期血圧が試験前より改善｜東大病院では、糖尿病患者向けの生活習慣の改善や糖尿病の自己管理のためのアプリ「DialBetics」には、食事の記録に関して、撮影画像を認識して料理を提示し、ユーザーの入力を補助する機能を備えているというニュースをお伝えしましたが、この機能に近いものですね。
【糖尿病予防】ウェアラブルデバイスで健康データを記録し生活習慣を改善するモデル事業｜経済産業省（2016/6/20）では、ヘモグロビンA1c値が高いが腎機能障害がない糖尿病一歩手前の人にウェアラブルデバイスをつけてもらい、心拍数・歩数・消費カロリー・睡眠の深さ・興奮・リラックス状況などのデータを計測し、そして血圧・体重・食事内容などを半年間記録してもらい、状態が悪化すると警告が出て、医師や看護師、管理栄養士が情報を提供し、生活習慣を改善するモデル事業が行われるというニュースを取り上げました。
ただ、こうした記録を続けることは大変であり、食事データを自動判別する機能があると、食事記録をつける上で大変便利でしょうね。
【関連記事】
■まとめ
「#NOOM」｜人工知能（AI）と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ｜特定保健指導プログラムも開始では、人工知能（AI）とトレーニングコーチを組み合わせたアプリを紹介しました。
フィットネスアプリ「Fysta」｜パーソナルトレーナーが監修した運動プログラムの動画＆体重管理・ランニング機能｜キングソフトでは、パーソナルトレーナーの動画と体重のレコーディング機能やランニング機能を搭載した無料フィットネスアプリを紹介しました。
先程紹介したのはレコーディング機能にAIを組み合わせたアプリであり、現在のトレンドとしては、AIとパーソナルトレーニングと動画・レコーディング機能をどのような組み合わせで提供するかというものになっているのではないでしょうか？