健康アプリ初！食事写真から複数の栄養素・食品群含量を推計する機能の妥当性を検証
従来の食事調査法と同等レベルで栄養素・食品群量を推定できる可能性を確認
株式会社リンクアンドコミュニケーション（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：渡辺 敏成、以下 当社）は、東邦大学 医学部 社会医学講座衛生学分野の朝倉敬子准教授の監修のもと、AI健康アドバイスアプリ「カロママ」に搭載されている食事の画像認識技術により推定された栄養素および食品群含量が、どの程度正確に推定されているかの妥当性研究を行った結果、従来の食事調査方法と比較し、ほぼ同等レベルであることが立証されました。日常的に使われる健康アプリとして、食事画像認識技術で複数の栄養素・食品群含量が推定できるかを科学的に検証したのは当社アプリが初（※１）であり、この研究の学術論文が「JMIR Formative Research」に掲載されました。
クリニックや医療機関など食事指導の現場で当社アプリを活用することで、長期での食事モニタリングや、個人の生活状況に適したアドバイスの提供ができるなど、健康アプリの活用の幅がより広がる可能性が示唆されました。
※１：当社調べ
背景
昨今、様々な健康アプリが開発・提供されており、特に、簡単に食事記録ができる画像認識技術が搭載されたアプリは、栄養素や食事量を測定するためのツールとして期待されています。しかし、画像認識技術がどの程度の性能なのかは、十分に評価されていないことがほとんどです。
当社が提供するAI健康アドバイスアプリ「カロママ」は、ユーザーがアプリに入力した食事や運動などのライフログデータをもとに、よりパーソナルなアドバイスをAIが提供することで健康維持・増進を促進するアプリとなっており、食事画像認識技術が搭載されています。この技術を活用した健康づくりを推進するためには、どの程度正確に栄養素や食品群含量が推定できるのかを科学的に検証する「妥当性研究」が必要だと考え、検証することといたしました。
研究の結果（サマリー）
１．栄養素について
各種栄養素について、比較基準と比べた際の栄養素含量の推定誤差は、自動推定データで-25～+4%、手動修正データで-11～+13%と、自動推定データ・手動修正データともに比較基準に近い値が得られました。
２．食品群について
検討した15の食品群のうち、自動推定では4食品群（27%）が、手動修正では10食品群（67%）が、統計学的な検定を行うと、比較基準に近い値をうまく推定できていました。従来の食事調査法で食品群摂取量を見積もり、妥当性を検討した研究では、40～50%程度の食品群をうまく推定できたという結果があります。
その結果と比べると、カロママの自動推定・手動修正の妥当性は劣らず、特に手動修正データではうまく推定できていると考えられる結果となりました。
研究の詳細について
■研究の目的
AI健康アプリ「カロママ」の食事画像認識技術が、どの程度正確かを検証しました。
■AI健康アプリ「カロママ」の食事記録方法について
「カロママ」の食事画像認識は、下記の流れで行われます。
１.ユーザーが撮影した食事の写真がクラウドサーバーに送信されます。
２.画像認識システムが料理や食材・サイズを識別し、その結果に基づいて栄養素量・食材重量などを予測します。
３.料理名および料理重量、栄養素量、食品群含有量が、認識された食事の結果として、アプリに表示されます。
ユーザーは、画像認識結果として表示された料理や分量などの情報を変更することができます。
変更する場合は、アプリに予め登録されている約15万点のメニューデータベースから適切な食品や料理を検索したり、分量を手動で変更して、記録することができます。
■研究の方法
120の食事献立（※2）を用意し、これを比較基準としました。
比較基準を100％としたときの自動推定データ（画像認識機能で判定したデータ）と、手動修正データ（画像認識機能で判定した後、アプリに予め登録されているメニューデータベースを用いて手動で修正したデータ）の、それぞれの割合を算出しました。
※２：各献立に含まれている料理は、アプリの食事データベースに登録されている、栄養素や食品の含量がわかっている料理としました。
