栄養分野のAI：コンピュータビジョンで健康的な食生活を効率化

健康的な食事をとり、健康を維持することは、多くの人が目指している目標です。調査によると、健康になりたいと考える人は70%に上り、そのうち50%にとって、より健康的な食事をとることが最優先事項です。時には、医師や栄養士のアドバイスを頼ることもあります。しかし、相談には時間がかかり、予約や食事の記録も必要です。特に食事の記録は面倒で、間違いも起きやすくなります。

AIとコンピュータービジョンを活用すると、健康的な食生活をより簡単で身近なものにできます。食べたものの分析や栄養摂取量の追跡に役立つほか、健康目標に合わせたレシピを提案することもできます。また、アレルゲンの特定にも役立ち、食事制限のある人がより簡単かつ安全に食事を計画できるようにします。この記事では、栄養摂取量の追跡やレシピの提案などに、これらの技術をどのように活用できるかを詳しく見ていきます。また、栄養分野でのAIが医療業界にどのような影響を与えているかも確認します。

図1. AIを使って食事のカロリーを算出。

栄養素の記録と食品分析におけるコンピュータービジョン#

不適切な栄養摂取は、さまざまな健康上の問題につながる可能性があります。特定の食品や栄養素を摂りすぎたり、摂取量が不足したりすると、心臓病や脳卒中のリスクが高まることが研究で示されています。そのため、栄養摂取量を追跡することが非常に重要です。従来は、食べたものを手作業で記録し、分量を推定して、栄養情報を調べる必要があり、時間がかかるうえ誤差も生じる可能性がありました。AIとコンピュータービジョン技術により、栄養摂取量をはるかに簡単に追跡できるようになっています。

食事を始めるときに、ボウルや皿の写真を撮ると、コンピュータービジョンモデルが画像を分析して、さまざまな食品を識別できます。その後、AIシステムが分量を推定し、詳細な栄養情報を提供します。たとえば、コンピュータービジョンシステムは物体検知を使って、皿の上の食品を正確に識別できます。Food Recognition 2022などの公開データセットにより、こうしたモデルをトレーニングできます。

図2. Ultralytics YOLOv8コンピュータービジョンモデルによるイチゴの検出。

識別された食品は、栄養情報の大規模なデータベースと照合できます。深度推定などの高度なアルゴリズムを使うと、分量を推定できます。食品を識別して分量を推定した後、システムはカロリー、多量栄養素（タンパク質、脂質、炭水化物など）、微量栄養素（ビタミンやミネラルなど）を計算し、食事の栄養構成を詳しく提示できます。

コンピュータービジョンを活用した食事記録アプリ#

食事記録におけるコンピュータービジョンの代表的な用途の1つは、モバイルアプリです。AIを活用した食事記録の選択肢をいくつか簡単に見ていきましょう。

SnapCalorieは、コンピュータービジョンを使って、写真からカロリー量と主要栄養素を推定するアプリです。5,000種類の食事データで学習し、カロリー推定の誤差を20%未満に抑え、ほとんどの人間を上回る性能を発揮します。結果は食事日記に記録したり、Apple Healthなどのフィットネスプラットフォームにエクスポートしたりできます。

同様に、AIを活用した栄養摂取量の追跡を推進する興味深いイノベーションとして、LogMeal APIがあります。大量の食品画像データセットでトレーニングされたディープラーニングアルゴリズムを使い、食品を正確に検知・認識します。LogMealのモデルは1,300種類の料理で93%の精度を達成し、詳細な栄養分析、食材検知、分量推定を提供します。LogMeal APIはアプリに簡単に統合でき、レストラン、セルフオーダー端末、フードテック系スタートアップ、医療提供者などのための食事記録ソリューションを構築できます。

図3。LogMealを使った食品の識別。

AIを活用したレシピの提案#

AIは、キッチンにある食材をもとに健康的なレシピを提案できます。セグメンテーションなどのコンピュータービジョン技術を使うと、冷蔵庫や食品庫の画像からさまざまな食材を識別できます。これをもとに、ChatGPTのような大規模言語モデル (LLM)が生成AIを使ってレシピを提案できます。LLMにはプロンプトを入力できるため、ビーガン、グルテンフリー、低炭水化物などの食事制限を指定すると、AIシステムが条件に合ったレシピを選んで提案します。

図4。コンピュータービジョンを使用した食材の認識。

ChatGPTをカスタマイズした「Sous Chef」は、この技術の一例です。手元にある食材をもとにレシピを提案できます。食材をプロンプトに入力するか、冷蔵庫にある食材の画像をアップロードできます。

このようなシステムが本当に必要なのかと疑問に思うかもしれません。AIレシピ提案システムには、手元の食材を有効活用して食品廃棄を減らすことや、グルメ料理で食事のバリエーションを増やすことなど、多くのメリットがあります。また、バランスの取れた食事の維持にも役立ちます。たとえば、AIレシピ生成ツールが提案する個別の食事プランは、フィットネスの目標達成をサポートできます。こうしたシステムは、料理をより楽しく、創造的なものにもしてくれます。

栄養業界でAIを活用して革新を進めるスタートアップ#

食品・栄養業界では、AIに関する興味深い取り組みが数多く進められています。毎日の食事にAIを取り入れているスタートアップをいくつか見ていきましょう。

米国を拠点とするスタートアップのJourney Foodsは、新しい包装食品の開発と発売に向けて、原材料に関するインテリジェンスを提供しています。同社のデータサイエンスプラットフォームJourneyAIは、数百万種類の原材料とサプライチェーンのデータを分析し、各製品に最適な原材料を見つけます。化学物質や栄養素に関する膨大なデータを収集・保存し、最適な食品の配合を作成します。また、このプラットフォームを使うと、包装食品メーカーはデータに基づく食品の発見を通じて、製品ライフサイクル全体をより適切に管理できます。

栄養業界のもう1つの革新的なスタートアップがViomeです。Viomeは人工知能とmRNAシーケンシング技術を活用し、個別化された栄養・ウェルネスに関する推奨事項を提供しています。自宅で利用できる検査を提供しており、マイクロバイオームと遺伝子発現を分析して、個人の健康状態に関する正確な知見を得られます。こうした知見は、微生物の不均衡や炎症の根本原因の特定に役立ちます。これらの情報に基づき、Viomeは一人ひとりの固有の生化学的特性に合わせたサプリメントと食事の推奨事項を提供します。慢性疾患の予防と健康問題の根本原因への対処に重点を置くことで、Viomeは高度な健康管理を利用しやすく、個別化されたものにしています。

図5. AIとゲノムシーケンシングに基づく食品の推奨。

AI栄養士のデメリットを考える#

AIを活用した栄養管理システムには多くのメリットがありますが、デメリットについても理解する必要があります。大きな課題の1つは、データのプライバシーとセキュリティです。こうしたシステムは、機密性の高い個人の健康情報や食事情報にアクセスする必要があります。データが十分に保護されていない場合、悪用されたり盗まれたりするおそれがあります。

また、AIアルゴリズムのバイアスも懸念されます。トレーニングデータの多様性が不十分だと、すべての人に正確な推奨事項を提示できず、特定の人々に不適切なアドバイスをしてしまう可能性があります。テクノロジーに過度に依存するリスクもあります。AIは有用な知見を提供できますが、人間の栄養士や医療従事者の専門知識に取って代わるものではありません。

医療業界への影響#

AIを活用した栄養管理・栄養士システムは、医療業界を変革し、人間の栄養士や医療従事者の役割を変えると見込まれています。また、栄養摂取に関するアドバイスを得る際の選択肢を一般の人々に広げます。約40%の人は、日々の習慣にサプリメントを追加する前に医師に相談する必要はないと感じています。AIを使えば専門家の意見を得やすくなり、栄養摂取を変更する前に、より多くの人が意見を求めるきっかけにもなります。

AIは、栄養や食事管理のあり方を根本的に変える可能性があります。ニューヨーク州ウェストチェスターにあるCore Nutritionの管理栄養士であるAlexandra Kaplan氏は、「（AIが）正確であると仮定すれば、とても役立つ可能性があります。皿に盛られた食事の正確な量や、食品に何が含まれているかを把握できるため、患者さんがその食事で何を食べているのかを知るのに役立つでしょう」と述べています。

AIは人間の管理栄養士に取って代わるのではなく、その専門性を補完する強力なツールとして活用できます。AIはデータに基づく知見を提供して臨床上の意思決定を支援し、管理栄養士がより効果的な治療計画を立てられるようにします。たとえば、AIは慢性疾患の一因となっている患者の食習慣のパターンを特定し、管理栄養士がより早く、効果的に介入できるようにします。

栄養分野におけるAIのまとめ#

コンピュータービジョンとAIは、食べたものの記録を大幅に簡単にし、個人の栄養士のような役割も果たします。正確なモニタリングと個別の食事プランを提供して患者の健康改善を支援すると同時に、複雑な栄養士業務の多くを効率化して医療費を抑えるために、これらのテクノロジーを活用できます。AIには精度の問題や人間ならではの温かみの不足などの限界がありますが、AIの革新は人間の専門知識を補完し、栄養ケア全体の質を高めることができます。『スタートレック』に登場する食品複製機の実現にはまだ時間がかかりそうですが、栄養分野のAIは未来を変えつつあります。

一緒にイノベーションを起こしましょう！GitHubリポジトリで、AIへの貢献をご覧ください。製造業や医療などの業界で、私たちがAIをどのように活用しているかをご紹介します。