跳出思维框架
第2回 10月03日
Food x IT マルチメディア食事記録
评价内容(最新2件 / 35)
- 2018年10月04日 12:11 reply
FoodLogのアプリを使うことで、食事の写真を撮ってカロリーなどを出して食事記録ができるということは非常に便利で手軽だと思う一方で、調味料がどれほど入っているのかなど写真だけでは判断しにくいような情報への対処はできるのだろうかと思った。見た目だけではカロリーの計算も大雑把なものになってしまうのではないかとも思った。同時に、食事名を切り取り抽出して候補を絞ったりするなどの技術を見て、ITを使った認識から候補の選出までの過程の難しさを知った。GoogleTrendでの食事名とFoodLogでの食事名の出現頻度の関係性は興味深かった。Wikipediaやその他メディアでの検索回数や出現回数との関係を表すデータも詳しく調べて、そのメディアの使われ方やどのメディアが他にどう影響したのか、あるいはさせられたのかを調査できたら面白いと思った。
- 2018年10月04日 12:33 reply
自分の食事を記録しておくのはおもしろそうだと思ったのでやってみる。データの統計的読み取りや言葉の問題になる所が興味深かった。
- 2018年10月04日 12:52 reply
個人の食生活の傾向も解析できるようにしていくようですが、どうせエネルギー摂取を管理するなら、個人の傾向を使って普段食べていない食品や足りていない栄養を補うような献立を組んでくれたり、外食で夜食が決まってるときは朝昼でバランスをとってくれるような献立を個人の好き嫌いも考慮して組んでくれたりしたら、食後的にエネルギー消費やバイタルサインをチェックするまでもないから便利だと思いました。日本の年代ごとの肥満率はいつの時代も50歳くらいまで加齢とともに増えていたが、そこからは減っていくのは、肥満の人は生活習慣病とかで比較的死にやすいからなんだろうなと思った。
- 2018年10月04日 15:09 reply
apple watchに代表されるように生活習慣を記録する製品、とくにアクティビティーをトラッキングする製品は広く活用されており、健康管理に一定の効果をあげているようである。一方で生活習慣の中心を担う”食”のトラッキングはどうであろうかということをこの講義で学ぶことができた。
写真から料理を推定し、そのおおよその栄養成分を算出するのは機械学習の技術発展により更なる高精度化が図れそうである。
しかし、一般消費者がわざわざ毎回の食事の写真をとってアップロードするであろうか、という疑問を禁じ得なかった。
- 2018年10月05日 11:41 reply
今回の授業は僕にとって、ITと食ということを考える良い機会となりました。レシピやレストランの検索や栄養指導、食品購入など、１つ１つの技術は日常生活に根ざしたもので、特に意識したことはありませんでしたが、改めて並べてみるとITが様々な部分で食を支えているということに気づきました。ITやメディアの影響といったある意味間接的な視点から食を考えてみるのも面白いと思いました。
また、食記録アプリの存在は知っていましたが、食事かどうかの判定を始め、その食事の種類や量などをどのように行っているのかが不明で、気になっていたので、今回アプリの仕組みや現時点での限界、将来的な可能性まで様々なお話が聞けて、ためになりました。
- 2018年10月05日 16:55 reply
写真を撮っただけで食事管理ができるアプリがあることは以前にも耳にしたことがありましたが、利用したことはありませんでした。写真を分析して料理名を検索し、おおよそのカロリー計算をしてくれるという仕組みは知っていたけれど、今回はさらに踏み込んだ詳しい仕組みや集まったデータに関するお話を聞けました。
「ポークカレーとビーフカレーとチキンカレーは見た目では区別できない」という部分でもあったように、画像認識には幾らかの限界があるでしょうが、なんらかの工夫によって精度が高まれば、より手軽かつ正確な食事管理が可能になるだろうと思います。現状でも実験的に導入されているようではあるけれど、そうすれば医療の現場でもさらなる活躍が期待できるのではないでしょうか。
また、最後におっしゃっていましたが、個人の「食べたもの」の記録だけでなくレシピ紹介や食料品の販売、外食産業など他分野との繋がりを拡大すれば、現代人の「食」を全体的にカバーすることができるようになる未来も近いのではないかと思います。テレビCM等でも頻繁に耳にしますが、現代人の食生活は乱れがちです。近頃は毎日忙しく働く人から中高生、場合によっては小学生もスマートフォンなどのデバイスを使っているので、先に述べたように、誰でもより手軽に食事管理ができれば、健康管理に加え、食育の推進にも繋がるかもしれないと感じました。
- 2018年10月06日 12:33 reply
今回の講義のメインとなったFOODLOGはツイッターで話題となっていたのを知っていたので、その詳しい話を聞けてとても興味深かったです。人々の健康管理を目的として作られたものということでしたが、人がより面倒でなくそれでいて正確なデータを収集することができるためにはどのような工夫をしたらいいかということがよく練られていて面白かったです。私は、記録するのがとても面倒くさいという質なので、写真で楽しく管理できて、他の人のものも見ることができるという、インスタやツイッターのように気軽にできるところにとても魅力を感じました。このシステムを採用するのに様々な試行錯誤があったことを考えると、私は文系ですが、IT産業に興味を持てました。また、ただ食事管理するだけでなく、実際に東大病院で糖尿病患者向けに運用され始めているという話や、これからアスリートの管理にも運用できるかもしれないという話を聞いて、一つのアプリケーションが多様な働きを果たすことに驚きを感じました。さらに、GoogleTrendやWikipedia、Twitterなど他のツールとの相関性もあるというところに一番惹かれました。それは、ダイエットアプリが、社会のあり方を観察する際にも大いに役立つ可能性があるということだと考えました。そう考えると、「食」というのは文化と切り離せないものであり、「食」から、健康だけでなく様々な分野を把握することができるということだと思い、面白く感じました。今まで、FOODLOGはダイエットに役立って、ツイッターでちょっと話題になっているもの、というイメージしか持っていなかったので、その製作や運用の裏側を聞けてよかったです。
- 2018年10月07日 15:31 reply
先生が人気のあるアプリ、FoodLogの開発に携わっていたことを初めて知って驚いた。
私の祖父母や曽祖母は病院から渡される記入シートに手書きでその日の食事を書いているが、いつ文字が書けなくなる日が来るか分からない。高齢化が急速に進む現在、そのようなアプリなどのデジタル処理の利用は多くなっていくと推測できる。それらを使用することで、偏ったものばかりを食べていないかどうかなど今まで可視化できていなかった部分に注目することができる。だが、食事でないものを誤って認識してしまうことについては、まだまだ改善が必要であるとみられる。
- 2018年10月07日 23:50 reply
食事管理の手間をテクノロジーを用いていかに省くか、という問題に対し、ご自分の開発されたアプリケーションを例にして話を展開されていた。機械学習を用いた高度な画像処理技術と、得られたビックデータを用いることで、高精度のカロリー計算を簡単に済ませられることがわかった。
- 2018年10月08日 12:35 reply
日常的なヘルスケアのための技術について、エネルギー消費・バイタルサインの面ではデジタル化、数値化が進んでいるが、エネルギー摂取の面ではあまり進歩せず未だアナログ的であるという先生のお言葉が印象的だった。データの信頼性についての説明で、FoodLogデータと検索エンジンやSNSのデータとの間に強い相関が見られるという例を幾つか見て、FoodLLogのデータが栄養学的に重要であることは勿論のこと、ビッグデータの必要性がますます高まる現在、産業・経済的にも重要になってくると思った。
- 2018年10月08日 16:56 reply
FoodLogの紹介を通じて世界の肥満問題や情報処理の仕組みについて知ることができ興味深い講義だった。
- 2018年10月08日 17:46 reply
Foodlogに関して耳にしたことはあったが画像判定機能などについては初めて知り、驚いた。また今後の計画の中でアスリートの食事習慣を分析する試みがあると聞き、自身も部活動でスポーツをしているため興味がわいた。
- 2018年10月08日 18:14 reply
相澤先生が、私たちの日常生活の中で最頻の問いは「何を食べよう？」というものではないか、とおっしゃったとき、私は非常に深く共感した。私にとって、食べること、それも誰かと一緒に食卓を囲んで食べることは、人生の中で最も大切にしたいことの一つだからだ。もちろんそうでなくとも、私たちは食べなければ生きていけないわけだが、毎日行っている「食べる」という行為の中身、すなわち何を食べたのかを覚えておくことは非常に難しい。先生が行っていらっしゃる、FoodLogを活用した食事記録の蓄積は、そのままにしておけば流れていってしまう「食事」の記憶を保持するという点において大変有効であると思う。
相澤先生は食とITとのかかわりについて話してくださったが、今回の講義を聞くまで、私は食とITが密接な関係を持っているということに気づかなかった。というより、その事実を目にはしていたのだが、まったく意識していなかった。例えば、cookpadなどのレシピサイトや食べログなどのレストラン検索サイト、あるいは食品・食材の通販サイトなどは、食とITの関わりの場と言える。私も日常的にこれらのサイトを使用しているが、今回先生の指摘を受けて初めて、「そうか、これがITと食が共演しているということなのか」と気づいた。
他にも、先生が紹介してくださったアメリカのボストンで活動しているグループ、Spyceは、Robotic Kitchenと銘打って、機械が食材を調理して供する店を開いている。物価が高いボストンにおいて、7ドル50セントという比較的安い値段で、野菜を豊富に含んだ栄養価の高い一皿提供できることがメリットだという。私の中では、このような食事提供の機械化には多少の疑問符もつく。人が作ってくれたものだからこそ、その誰かに対する感謝の気持ちを持ったり、その誰かが食事を作りながら考えていたことに思いをはせたりすることができるのだ。このように生活の根幹にあって、人の温かさを感じさせてくれるものが食事だと私は思っているので、昨今のコンビニ弁当食の増加や食事提供の機械化を諸手をあげて歓迎することはできない。が、ボストンでの取り組みの「手ごろな値段で栄養にとんだ食事を」というコンセプトは非常に面白いと思う。
相澤先生は今後、それぞれの人がどんなものをどのくらいの頻度で食べているのかを視覚化して把握できるプログラムもFoodLogに取り入れていくとおっしゃっていた。それが実現した暁には、私もFoodLogで自分の食の傾向を見てみたいと思う。
また、情報収集アプリとしてのFoodLogは、TwitterやFacebookなどのSNS、あるいはTVが私たちの食に関する行動にどのような影響を及ぼしているのかをモニタリングする際に非常に高い精度を発揮しているようだというお話だった。そちらの方面で、例えばコンビニやスーパー、飲食店にそのような情報を提供することで、消費者の動向を把握しやすくし、それによって過剰発注を減らすことができれば、フードロスの削減等にもつながっていくのではないだろうか。
私たちが食べるものは私たちの体を作り、ひいては私たちの精神状態にも影響してくる。健康と食の関係性を可視化する、という点において、相澤先生の行っていらっしゃることは大変有意義なことだと思う。健康な食生活は、健康な社会的生活の基礎である。ITを使用している、ということが私たちの意識にも上らないほど、ITが生活の中に浸透している昨今だからこそ、ITをうまく活用し、健康な食生活、ひいては社会的に健康な生活を実現することが可能になってきているということを感じた。
- 2018年10月08日 22:49 reply
今回の講義は、僕が学習したことがない分野である統計やデータ解析などが含まれており、正直に言うと難解な部分があった。しかし、そのことでもっと多くのことを学ぶべきだと実感できたのはとてもよかったと思う。
講義内容のうち興味を持ったものは２つある。１つは、アプリ使用者がFoodlogに入力した食べ物が、データ解析によって、頻度順に大きいサイズになって直感的に直視できるということである。このように傾向が直感的に見やすくなるというのは、とても面白いと感じた。また、個人と全体で同様に解析を行うと、前者では個人の食事の偏りが見られ、後者では一般的に人気のある・食べられている食べ物が現れるという違いが見られるのは、解析の対象を変えることでも結果に大きな変化が現れるという点で面白かった。
興味を持ったもののうちもう１つは、Foodlogのデータを他のメディアと比較することである。こうすることで、食事とメディア、人間の行動様式の関わりがデータとして現れるのはすごいと思った。また、食という切り口から人間の動向を知ることができるのは、前回の授業のことも思い出しつつ、食というものが人間に深く関わっているためだと気づくことができた。
個人的には、教授が最後に仰っていた、Foodlogデータのアスリートへの応用が今後どのようになるか楽しみである。
- 2018年10月08日 23:09 reply
アプリによって食事の写真をとるだけで食事を記録することができるということに驚いた。これから技術が発展すればより食事を判別する精度が高くなりますます便利になるだろうと感じた。食事をデータとして記録するということが定着すれば、食事もビッグデータになりうるのだということを感じた。食のビッグデータを解析することは、個人の食習慣を知ることにつながるが、その活用方法はヘルスケアとしてだけではなく、例えば飲食店がその人の嗜好にあった料理を提案するなど様々な活用法が考えられ、とても可能性を感じた。
- 2018年10月09日 00:34 reply
情報処理技術を食に応用するという考え方はとても新鮮だった。文系の私には正直情報処理技術に関する説明は難しいと感じたが、料理の画像からその料理名を推測できるようにするために、カテゴライズしたり、過去のデータから推測したりと様々な工夫をしていることがわかった。FoodLogにはまだまだ改善点も多いと思うが、これから普及していけば、ダイエットをしている人や肥満に悩む人に適切な栄養素がバランスよくとれた食事を食べていくことに役立っていくと思う。
- 2018年10月09日 07:39 reply
私自身、食事記録をつけるダイエットを試したものの長くは続かなかった経験があるので、FoodLogというアプリは魅力的に感じました。健康維持において、自分の体内に入れるものを管理することが大切であるということはよく知られたことですが、自分で継続的に行うのは難しいです。それを、このアプリは食事の写真を撮るだけで何を食べたのか記録しくれるというので、非常に便利であると思います。技術面では、画像から何の食品かを判断するという人間でも間違えうるほど難しいことをこなしてくれるというのがすごいと思いました。また、同じ食べ物でも人によってトッピングや撮影の仕方が大きく異なることがありますが、そのような場合でも正確にカテゴライズすることができるというのは驚きました。しかし、まだ認識の間違いは起こるということなので、精度はこれから上げていって欲しいです。継続的に利用している人だけでも２０００人以上いるという事実が、このアプリの素晴らしさを物語っていると思います。これからも私たちの健康維持に役立っていって欲しいと思います。
- 2018年10月09日 08:53 reply
運動やバイタルはウエラブル端末や体重計、血圧計で測定できるのに、食事摂取は正確に計測する方法がないことに驚きました。BMIや身長、体重、基礎代謝から自分に必要な摂取カロリーが手軽にわかるようになりましたが、それが実際にはどんな食事でどれくらいの量なのか知るのはとても難しいです。だからこそ、スマートフォンで写真をとるだけで料理や食事量を認識してくれるFood x ITはこれからとても需要が高まるのではないかと思います。
- 2018年10月09日 11:12 reply
世界的に肥満が問題となっており、また自分自身も肥満気味であることから今回の講義は非常に興味深いものとなりました。食事を記録し、分析することが健康に不可欠であることは分かってはいたものの、記録帳に手書きで材料などを記入する煩わしさなどからそういった作業を敬遠していました。しかし、今回紹介していただいたFoodLogは写真を撮るだけで食事を管理できるということで、非常に便利なツールを知ることができました。精度などの観点で発展途上のようですが、将来的に食事を通した健康の増進に寄与するのではないかと期待しています。
- 2018年10月09日 12:56 reply
今回のテーマは前回とは打って変わって，「食事記録」に関する技術のお話でしたが，「食」は文系範囲だと思っていた私は工学部という学部で「食」に関する研究が行われていることが驚きでした。そして，食事記録アプリを作る上での難しさについてのお話はとても興味深かったです。なぜなら私もあすけんと言う食事記録アプリを入れていますが，毎日毎日手入力で食事を記録するのが面倒になってしまい，三日坊主でやめてしまったからです。「手入力のめんどくささ」を解決するために画像認識技術の開発がなされているということで，一部SNS上で悪用されながらも，かなり正確な判断ができるようになってきたと言うのは純粋にすごいなと思いました。また，食事の頻度が高い食品を大きな文字で表示するなど，視覚的にもわかりやすい食事記録技術の研究が進んでいると言うことで，これからどんな新しい技術が出てくるのか，そしてどれだけ正確に判定できるようになるのか，これからの発展がとても楽しみな分野だなと感じました。この学術フロンティア講義の目的の１つでもあると思いますが，「食」と言う１つのテーマに対して，本当に色々な分野からのアプローチの仕方があるんだなと気づく良いきっかけになりました。
- 2018年10月09日 16:53 reply
自分の食生活を把握することは面倒で、長期間続けるのは難しいという問題を解決すべく開発されたアプリFoodLogは、従来の食生活把握に伴う煩雑さを技術で省いていて便利だと思いました。予測変換などのシステムは、技術だけでなく、開発者の柔軟な発想があったということに感動しました。このアプリを使うことが習慣化しさえすれば、食事調整の手助けになると思いますが、それまでに多くの人が辞めてしまうということが問題だと思いました。自分の摂取したカロリーなどがグラフ化されるとさらに面白いと思います。
- 2018年10月09日 18:12 reply
食事管理についてのサービスをよく知ることができた。画像から食事を認識し、カロリーも含めてデータとして出力する技術にはすごいものがあると感じた。食とITを組み合わせるという斬新なアイデアは、食事管理の守備範囲を超えさまざまなものに応用できるものであると個人的に感じた。例えば、利用者の母数も多く、サービスの利用層もある程度分散していると考えられるので、画像から認識した食事の種類をビッグデータとして処理し、何が人気の食事なのかを動向として知ることができるので、それらのデータを市場動向として、農業界、食品加工業界、食品販売業界に売ることができる、というものである。まさに、食のIT化への可能性の大きさが実感できたと感じる。
- 2018年10月09日 21:11 reply
我々の体をつくる毎日の食事を記録するツールとして、写真を1枚撮りさえすればカロリーまで計算してログを取ってくれるというこのアプリには非常に可能性を感じた。個人的な利用という面では各人が自分の食生活のクセを把握・改善するだけでなく、バランスのとれた食事へと補正できるようなアドバイスを提供するサービスへの展開もできるかもしれない。またビッグデータとして全体の食生活の傾向を捉えることで、国をあげた健康促進運動をより効率的に行ったり、地域ごとの食文化の違いを調査したりできるようにもなるかもしれないだろう。
- 2018年10月09日 21:23 reply
日常生活の中で当たり前のごとくこなしている食事。その内容を事細かに管理するよりも、やはり好きなもの、おいしいものをたらふく平らげたいという気持ちが勝ってしまうのが人間の性であろう。
一方で、年齢を重ねるにつれて、食生活へのケアが重要度を増すことは、幾多の先行研究が示すとおりである。
だが、テレビや雑誌等のマス・メディアを通して得られる食に関する知識や情報はやや断片的であり、自身の食生活や嗜好に直結しない部分も散見される。
その中で、Foodlogは食事の記録を写真という映像媒体によって記録し、精緻な分析を可能たらしめている点で、従来の食事データ管理には欠如しがちであった視覚性と緻密性を併せ持つ有用なシステムとして機能しうると思われる。もし同ソフトの研究開発が進み、医療分野に導入されたならお世話になることがあるかもしれない。（もちろんかかる恩恵にあずからずに天寿を全うするのが本望ではあるが。）
ともかく、このような万人の健康に資する可能性を秘めたソフトの開発は大いに注目すべきであり、また自身も、将来何らかの分野でインスピレーションを発揮できるよう、知見とイマジネーションを高めておく必要があると実感した1コマであった。
- 2018年10月09日 21:42 reply
画像認識機能という技術を栄養計算に用いることができるという発想さえ抱いていなかった私にはとても新鮮な講義でした。この技術により先進国中心にある肥満の問題がこれまでよりも大幅に簡単な方法で対策できるように思え、今後の進歩をとても楽しみに思います。
- 2018年10月09日 22:16 reply
食がこういう面でそれに伴う記録技術の技術の発展を促しているという視点は新鮮であった。FoodLogは、個人のカロリー計算では（私は名前がついていない創作料理を作ることがあるので）正確さに欠けるが、最近どのような食べ物がよく食べられているかという全体の流れをつかむのには非常に優れていると思う。
- 2018年10月09日 22:24 reply
僕は最近筋トレにはまっており、自分の食事を記録、管理する目的ですでにテキスト入力による食事管理アプリを入れていたのですが、やはりテキスト入力は面倒に感じてしまい、入力を後回しにしていくうちに数日間そのアプリを開かないということもあったので、写真を撮るだけで食事だけでなくカロリーまで計算出来るというのは非常に画期的に感じました。もうfoodlogのアプリを入れ、まだまだ使いこなせてはいないですが、長く活用して行きたいと思っています。
- 2018年10月09日 22:35 reply
今回の講義を通じて、ある種原始的なものである食事と最先端技術であるITとの関わり合いについて考察する機会となりました。
現在、世界的に肥満が大きな問題となっており、食料供給者側の努力のみならず消費者自身の食事管理が健康にとって非常に重要なファクターとなっています。その状況下で「FoodLog」は大きな可能性を持つ技術であると感じました。今後時間経過に伴ってデータ母数が膨大化していくことでより高精度なものとなるのではないでしょうか。自分自身としても昨日の食事すら記憶にないという日もあり、食事記録を習慣化することはその行為のみならず、食事そのものに向き合う姿勢をも変化させてくれるような気がいたします。貴重なお話ありがとうございました。
- 2018年10月09日 23:25 reply
栄養指導に不可欠な食事内容の記録にITの補助を用い、記録の負担を下げつつ入力情報の質もある程度に保つという方法を聞いて非常に面白いと思いました。メニューの写真の画像認識とメニュー名の重み付け学習によって手軽に、そして高い精度で栄養素の計算が行われるようになっていると聞いたのには驚きました。機械学習を効果的に利用した、食事というビッグデータの分析はやはり現代でこそのやり方だなあと感じます。しかし最も興味を惹かれたのは分析後のデータでした。人の食生活の傾向がありありとわかるようになり、また他のビッグデータ（Googleの検索トレンドやテレビでの露出頻度）との組み合わせによって食品の人気度や健康意識の変化などまでわかってくるようになるとは、本当に面白いデータです。食事状況からその人に最適なメニューをオススメとして上位に提示したり、食品、特に流行のある嗜好食品などの流行パターン、物価の変化に伴う食生活の変化など、さまざまに分析可能な夢のデータの宝庫となるでしょう。毎日毎食の食事という大量のデータが、ビッグデータとしても機械学習の学習用データとしても非常に適していることもあって、食事記録とITの組み合わせの分野はまだまだ成長すると感じさせられました。食事記録がそのまま栄養指導への使用に留まらず、どのような活用がなされていくのか期待して注目していきたいと思います。
- 2018年10月09日 23:29 reply
日常の「何を食べたか？」という疑問に着目し、日々の食事を管理記録するFoodLogのシステム。その驚くべき点は他産業との多様なかかわりであると思われる。システムを正常に作動させ、適切にデータをとるためのIT産業とのかかわりにとどまらず、FoodLogは健康・医療産業やスポーツ産業に利用者のデータを提供して適切な健康管理を可能にしたり、食品産業に利用者の食事の実態に相当するデータを提供し、より安価でかつ需要のある食品開発に貢献したり、はたまた管理栄養士や料理研究家に消費者がよく食べているものからより手ごろでおいしい献立を考案させたり、そのデータの提供元は多岐にわたる。
しかしながら、FoodLogのシステムにも改善点はあるだろう。何より問題なのは、FoodLogシステムでの食事の入力がテキスト入力になっており、手間を惜しむ利用者にとっては負担が大きいというところだと思う。FoodLogと似たようなサービスで勉強時間を記録するアプリケーションや日々の支出を記録するアプリケーションがあるが、それらでもやはり入力の手間というのは同様の問題となっている。食事の記録に関して難しいのは、扱う食材や調理法によってカロリーなどの数値が変わってしまうことにある。現在は写真を分析し、誤りがある場合テキスト修正、という形式で運用されているが、より一層の利用者拡大のためにも利用者の負担をいかに減らしていくか、というのはこれからの大きな課題のように感じた。
- 2018年10月09日 23:35 reply
本講義を受けて私が最初に興味を持った点は、「Food x IT」という組み合わせの意外性である。スマートフォンや家電などを通して生活のいたるところにITが入り込むようになった現代においても、「食事」という行為においてはその過程に（特に調理ではなく食べる段階において）電子機器が介在する余地がないためITと組み合わされることは難しいのではないかと考えていた。しかし、食事記録が、単なる手動入力ではなく写真を用いて行われていること、さらにその分析の正確さに驚いた。食事記録管理はスポーツや医療の分野では必須であると言えるが、それに比べ需要があるものの必須とまでは言えない一般的な生活における健康管理としての食事記録は、その煩雑さ故に私自身もなかなか続けることができなかった。しかし、写真の解析に加え、入力したワードの組み合わせが異なっても同じ料理であると判別するアルゴリズムを知り、食事分野におけるITの可能性が自分の予想を超えるものであると知った。特に、食事記録においては単にそれを記録するのみならず、記録するというプレッシャーからくる自発的な健康志向が生まれるため、記録作業が簡易化されることの意義は非常に大きいものであると考える。
FoodLogの発展としては、記録内容の分析精度のさらなる向上が喫緊のものであろうが、さらに言えば記録にとどまらず、日々の栄養摂取状況から導き出した「献立の提案」までしてくれる機能があれば、さらに活用の幅が広がるのではないかと考える。実際に、冷蔵庫の中身から献立を考案するスマホアプリやIoT冷蔵庫は開発されているようだが、中長期的な栄養状態から献立を出すサービスはあまり存在していないように思われる。食事をそのように管理することができ、作業がさらに簡易化されれば、さらにこのサービスは浸透するという感想を持った。
- 2018年10月09日 23:52 reply
体重・健康管理に必要な、エネルギー消費量やバイタルサインは機器で計測可能なのに対し、食事・摂取カロリー量計測の決定的な技術はなく、それをいかにするか、という話を大変興味深く聴いた。
自分も、食べたものをテキストでスマホに入力して記録することをしばらくしていたことがあったが、なかなか大変で続けられなかったし、ましてやカロリー計算なんてやろうとも思わないほど面倒であった。
一方、写真中心で食べたものを記録するFoodLogは、たとえ一度に食べたものの種類が多くても一瞬で記録できるし、その精度も割と高い。(実際にアプリをダウンロードしてやってみたところ、一度に5品撮ってそのうち4品は正しく認識されていた。)さらにカロリー計算まで一瞬でやってくれる。
もちろん、実際に量をはかるわけではないからカロリーは概算に過ぎないのだが、それでも一瞬でおおよその目安がつくというのは画期的なことだと思った。
講義ではデータ解析について触れられていたが、データ解析するにあたって生じた問題(食品名と実際の食べ物との隔たりや、猫の画像を読み込んで遊ぶ例)についての話も、データ解析によって分かった面白い結果(湯豆腐などのワードの頻度がGoogle Trendとリンクしているなど)についての話も、とても面白く聴かせていただいた。
この技術の今後の展望として、スポーツ選手のサポートに活かしていくことなども挙げられており、食の管理が様々な分野に繋がっていくという話にもとても興味を持った。
- 2018年10月09日 23:55 reply
食とITを結びつける動きが近年加速していることは、普通に生活しているだけで自然と感じられるようになってきました。クックパッドは数年前に話題になりましたが、最近では、スマホのアプリとして、DELISH KITCHENやクラシルなど、たくさんの料理アプリが出ており、私も日頃活用しています。また、以前見たテレビでは、「出前館」の特集をやっておりました。配達員は朝日新聞の新聞配達員に委託して、値段の上昇を抑え、かつ雇用口を作ることもできているようでした。こうして普通は出前を取ることができないようなお店から出前をとり、少し値は張りますが、出来立ての美味しい料理をすぐに手軽に食べることができる、ということで一人暮らしや共働きの家庭に人気があるそうです。速やかな配達のために、出前館は積極的にIT技術を駆使しているとのことでした。食に関するサービスが加速すると同時に、食とITの結びつきも加速しているように感じていました。そんな中で今回の講義はとても興味深かったです。
忙しい人が増えると、共働きの推進で家庭に専従する人が少なくなると、また、高齢で自分で材料を購入して料理を作ることが難しくなると、人々は自分たちの栄養管理が難しくなります。
今回紹介された「Food log app」は、こうした事態にも役立ちそうだと思いました。写真による食事の検出は手軽で良いなと思いました。写真による物品の判別も、現在注目されている技術の一つですよね。フリマアプリや、名刺登録のアプリで見たことがありました。
私たちに身近な食と、最近加速しているIT技術を駆使した新しい試みについて、試行錯誤の段階を今回の講義で聞くことができてよかったです。とても楽しむことができました。
- 2018年10月10日 00:29 reply
実際にアプリをダウンロードしてみました！今後使ってみたいと思います。講義では、関連度合いの強い言葉の視覚的表示が特に興味を引かれました。ビッグデータの大まかなジャンル分けの方法も面白かった。食べ物の履歴から人となりがすけて見えるという話からは、最近始まったレシートのデータをビッグデータとして収集するために買い取るという話を思い出した。たかがレシートと侮っていたが、食の履歴だけであそこまで人となりが推測できるのを見て、プライバシーの問題との兼ね合いも問題になってきそうな気がした。出す期限をすぎてしまいました、申し訳ございません。何卒よろしくお願いします。
评价内容
- 参见其他课程
IT技術を活用して食事管理をして、健康管理をする、特に写真を撮るだけでカロリーがわかるというアプリは画期的であると思うし、画像認識の深層学習は本当に進んだなと感嘆している。同時に、人間が目で見て「これはなんだ？」とわかるプロセスについて気になった。
現代社会の深刻な健康問題として、飢餓よりも肥満が挙げられるのは、世界が豊かになったことの現れでもあるが、実際に飢餓に苦しむ人々も同時にいることを考えると、食料の世界的な分配ということも考えなければならないと思われる。
課題としては、アプリを実際に医療行為目的でインストールして、栄養士が管理できる、といったソフト面での日本の医療シーンへの浸透が挙げられる。このアプリの浸透により、肥満や糖尿病患者の数が減っていったらということを期待している。