AIが検出
ポキ丼560kcal
34g
たんぱく質
62g
炭水化物
18g
脂質
数字で見る
写真でのカロリー計算の精度は、数字で見るとどのくらい？
写真でのカロリー計算のベンチマーク目標は、管理栄養士との差8%以内で、リリースのたびに確認し直しています。査読済みの研究が示す5〜15%の範囲に収まります。食事の種類ごとの内訳と、手入力の記録との比較をまとめました。
いちばん大きな違い
AIの写真記録と手入力、どちらが正確？
写真でのAIカロリー推定（公表された研究）
誤差5〜15%
食品データベースへの手入力（一般的なユーザー）
誤差20〜30%
手入力による過少申告の数値は、Stubbs et al.（2014）と、Schoeller（1990）をはじめとする一連の食事記録の検証研究によるものです。AIの写真推定の誤差は、査読済み研究の総意である5〜15%の範囲です。私たちのベンチマーク目標は8%以内です。
食事の種類ごとの精度
食事の種類で、誤差はどう変わる？
| 食事の種類 | 一般的な誤差 |
|---|---|
| チェーン店の外食（ひと皿） | 3〜6% |
| 家庭料理（具材がはっきり見える） | 4〜8% |
| ラベルが見えるパッケージ食品 | 2%未満 |
| 数えられる間食 | 5〜10% |
| 具だくさんのスープや煮込み | 10〜20% |
| ビュッフェのお皿（小皿がたくさん） | 8〜15% |
| 作り方で差が大きい揚げ物 | 10〜20% |
どの推定値にも信頼度が表示され、難しい種類の料理にはしるしがつきます。ワンタップで調整できます。
誤差はどこから生まれるか
いちばんの誤差は、
どこで生まれる？
食べ物の識別は、たいてい正確です。データベースとの照合は、決まった計算にすぎません。1枚の写真から分量を推定するところでは、どうしても情報が欠けます。8%というベンチマーク目標は、このことを反映しています。作り方による差が小さく、写真がきれいなほど、実際の値に近づきます。
精度は、使うほど上がります。ワンタップでの調整がフィードバックになり、ふだんの分量の見え方をシステムが学びます。モデル自体もリリースごとに改善しています。管理栄養士のベンチマークで平均誤差が悪化した場合は、リリースしません。
精度 · よくある質問
さらに気になる点に、お答えします。
ベンチマーク目標は、管理栄養士が手で計算した値との差8%以内です。リリースのたびに、管理栄養士が採点した食事のセットと比べて再テストしています。
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