データベースに頼らない、外食のカロリー計算アプリ。
外食は従来のカロリー計算アプリを機能させなくします。データベースは間違っていて、量はお店ごとにバラバラ、バーコードもありません。Nommieは外食のためのカロリー計算アプリです。写真からお皿を直接読み取ります。
外食こそ、多くのカロリー計算アプリがひっそりと失敗する場面です。チェーン店の「チキンパスタ」のデータベース項目は、たいてい見つからないか、間違っているか、100gもずれています。量は店舗によって違います。バーコードもありません。Nommieは、まさにこういう料理に対応するために作られました。AIが、あなたが実際に食べている料理を見て、検索結果ではなく画像からカロリーとマクロを推定します。
Nommieがほかと違うところ
実際の外食メニューで学習
ビジョンモデルは、パッケージの栄養表示だけでなく、パスタ、タコス、サラダ、丼もの、ハンバーガーなど、盛り付けられた料理で学習しています。外食の料理は例外ではなく、標準のケースです。
画像から分量を推定
外食の量はお店によって大きく違います。Nommieは見た目の手がかりからお皿の実際の量を推定するので、大盛りの丼が普通盛りとして記録されることはありません。
バーコードがなくても大丈夫
外食の料理のほとんどには、バーコードも栄養成分表示も、信頼できるデータベース項目もありません。写真での記録なら、この3つをすべて飛ばせます。
混ざった料理にも対応
ごはんと豆を添えたタコス、トッピング5種のサラダ、ソースのかかった麺の丼。AIが要素をまとめて識別し、1回の食事として記録します。
昔ながらのカロリー計算アプリで外食を記録すると、たいていこうなります。料理を検索しても、データベースにはその店舗のメニューがない。仕方なく、今いるお店ではないチェーン店の「似たような」項目を選ぶ。お皿と合っているかわからない標準の分量をそのまま受け入れて、数字が50%以内に収まっていることを祈りながら次へ進む。外食が多い1週間でこれを繰り返せば、記録は測定というより作り話に近くなります。
写真ベースのアプローチは、この問題をひっくり返します。AIにはメニューもチェーン店の一致も必要ありません。見ているのは、あなたの目の前にある実際のお皿です。近所のお店のトマトソースパスタも、全国チェーンのものと同じように記録できます。モデルが読み取るのはお店ではなく料理だからです。週に何度も外食する人にとって、これは記録が機能するかどうかの分かれ目です。
これが重要になる、よくある場面はこちら。お店によって量が大きく違うパスタ料理。注文ごとに具が変わるタコスやブリトー。材料を自由に組み合わせる丼やサラダ。シェアする料理や大皿料理。そして、データベースに何週間も載らない日替わりメニュー。どれも写真1枚で対応できます。
よくある質問
普通のカロリー計算アプリは、なぜ外食が苦手なのですか？+
従来のアプリはデータベースの項目に頼っていますが、その項目は見つからなかったり、古かったり、今食べているお店とは違う特定のチェーン店に結びついていたりします。量はバラバラで、外食のほとんどにはバーコードも栄養成分表示もありません。結局は推測になり、その誤差が食事ごとに積み重なっていきます。
Nommieは小さな個人店でも使えますか？+
はい。写真ベースの記録がいちばん強みを発揮するのが、まさにここです。AIが読み取るのはお店の名前ではなくお皿なので、個人店のパスタもチェーン店のものと同じように記録できます。メニュー項目や栄養成分表示は必要ありません。ほとんどの個人店はそういったものを用意していないからです。
お店での分量はどうやって推定しますか？+
モデルはお皿の大きさ、カトラリー、グラスなどの見た目の基準を使って量を推定します。外食の量はとてもバラバラなので、実際に出されたものの半分や2倍かもしれない標準の分量を前提にするより、目の前のお皿から推定することが大切です。
シェアする料理や大皿料理はどうすればいいですか？+
シェア用の大皿ではなく、自分のお皿に取った分を撮影してください。タパスや大皿料理なら、取り分けるたびに記録しましょう。Nommieは写真1枚を1回の食事として扱うので、長いディナーでは何枚かに分けて撮るのがいちばんきれいに記録できます。
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写真を撮るだけで、栄養情報がすぐにわかります。手入力は不要です。