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AIを活用したカロリー計算アプリを使ってみたが、予想以上にひどかった

351日前原文(lifehacker.com)

概要

AI搭載のカロリー計算アプリは、写真を撮るだけで摂取カロリーを自動計算する便利さを謳うが、実際には多くの問題点が存在。 複雑な料理や正確な量の認識に失敗し、手動入力の手間も省けない現実。 誤ったカロリー推定は健康被害や誤解を招くリスクも。 直感的な食事管理やバランス重視の食生活が、数字管理よりも有効な場合が多い。 従来の手法や自分の体の声を聞く重要性を再認識する必要性。

AIカロリー計算アプリの魅力と現実

  • Cal AI、 Lose It!、 MyFitnessPal などのアプリが「写真を撮るだけでカロリー自動計算」を提案
  • 手動入力や分量の推測不要 を売り文句に、カロリー管理の効率化をアピール
  • AIは色や形、サイズ などの視覚情報から食品と量を推定する仕組み
  • 初期設定は簡単 で、アカウント作成や目標設定を案内
  • 例： Cal AI は「10ポンド減量が現実的」と一律表示し、個人差を考慮しない問題点

写真ベースのカロリー計算手順と限界

  • 料理を明るい場所で撮影 し、全食材を見せる必要
  • スケール用の参照物 （コインや手）を一緒に写す指定
  • AIが自動判別後、ユーザーが修正・確認 する流れ
  • 照明・構図・隠れ食材 など注意点が多く、現実の食事シーンには不向き
  • カメラは 2次元画像で3次元物体を判定 するため、量の推定が困難

実際のテスト結果と問題点

  • 単純なリンゴ でもAIは「tikka masala」と誤認識
  • バーコードや重さを追加 してもカロリー推定が33%低く表示
  • 複雑なサラダ では、豆やドレッシングを無視し、実際の半分程度のカロリーしか算出できない
  • 小分けした料理 では、全体の25%未満の量に55%以上のカロリーが割り当てられるなど、計算が破綻
  • 食材認識や分量推定の精度不足 が顕著

他アプリの比較

  • SnapCalorie は推定カロリーや目標設定がやや現実的
    • 「add note」機能で食材情報を手動補足できるが、結局は手動入力の手間
    • 部分量のカロリー計算も不正確で、写真だけでは精度に限界
  • Calorie Mama はAI認識が極めて低精度
    • 写真をアップロードしても「tofu」としか判定されず、他の食材を無視
    • 結局、分量や食材をすべて手動で入力する必要があり、写真分析の意味がない

AIカロリー計算の本質的な問題

  • 自動化による効率化 を謳うが、実際は 手動修正や確認作業が増加
  • AIの推定を鵜呑みにすると誤ったデータ となり、健康被害や誤解につながるリスク
  • カロリー過小評価は減量希望者への悪影響、過大評価は不必要な制限や不安を助長
  • 食事管理における「数値主義」への依存 が精神的健康を損ねる可能性

直感的な食事管理の重要性

  • 直感的な食事法（Intuitive Eating） は、数字ではなく満腹感や体調を重視
  • バランスの良い食事 （野菜中心、全粒穀物、適切なタンパク質摂取）が長期的な健康に寄与
  • 強迫的なカロリー管理よりも、食事との健全な関係構築 が重要

結論

  • AIカロリー計算アプリは、理論上の利便性に反し、現実では精度や効率に大きな課題
  • 正確な摂取量を知りたい場合は、従来のスケール計測や手動入力が依然有効
  • 多くの人にとっては、数値管理よりも直感的な食事法やバランス重視が健康的
  • 「体の声を聞く」従来のアプローチが、アルゴリズムよりも信頼できる選択肢となる場合が多い

Hackerたちの意見

面白いことに、数日前にHNでこれについて話してたんだよね。写真を見ただけじゃ答えられない食べ物の栄養素に関する質問がたくさんあるよね。「これは全乳のグラスなのか、無脂肪乳なのか」とか、「その野菜は湿ってるからツヤツヤなのか、それともバターがかかってるからなのか」とか。AIの魔法でも解決できないことだよ。

└

そのうち、人間のようにそういう質問をすることができるようになるんじゃないかな。今のところ、これらのツールはまだそこまで行ってないけど、モデルはもう十分に良いと思う。

parrotpalの創設者（テキストと写真の両方に対応した別のAIカロリー追跡アプリ）が、写真を使うのが食べ物を追跡する最も不正確な方法の一つだと指摘してるよ。ユーザーも食べ物の追跡にはテキストより写真を使うのがあまり好きじゃないみたい。この記事の著者もカロリー計算の概念に反対してるみたいだけど、カロリー計算は多くの人にとってはうまく機能するんだよね。直感的な食事法を代替案として挙げてるけど、直感的な食事法は減量を目的としてないから、カロリー追跡とは目的が違うんだよね（ただし、維持や増量には使えるけど）。個人的には、MyFitnessPalを数年使った後、ParrotPalに切り替えたらカロリー計算がすごく楽になった。ちょっとしたテキスト（または音声）で説明するだけで、意外と正確に推定してくれるんだ。調整が必要な時もあるけど、ほとんどは多めに見積もるようにしてる。完璧に正確ではないけど、成功裏に体重を減らして維持できるだけの精度はあるよ。

└

カロリー計算の概念に反対しているみたいだけど 人々はカロリー計算についてどんな批判をしてるの？それがないと体重が増えちゃうんだよね。考えなしに食べると、カロリー密度の高い食べ物が簡単に入ってきちゃうから。 （20歳の頃のライフスタイルに戻りたい :( ）

└

個人的には、MyFitnessPalを数年使った後、ParrotPalに切り替えたらカロリー計算がすごく楽になった。 まだParrotPalを使ったことがないけど、MyFitnessPalより何が楽なの？

ずっとこれらはひどいものだと思ってた。写真には情報が足りなすぎて、世界的なカロリー計算の専門家でもカロリーの内容を合理的に推定するのは難しいと思う。マクロ栄養素に関してはさらにそうだよ。視覚もまだまだクソだから、誰かがこれにお金を払ってるなんて信じられない冗談だよ。

└

@onionweigherならできるかもね、もし食べるのが玉ねぎだけなら。

└

Lose ItのAI機能使ったことあるけど、結構感心したよ。カロリーの推定はあんまり役に立たなかったけど、朝食のブリトーの写真を見せたら、ちゃんと構成要素に分けてくれたんだ。そこから、自分が作る料理の分量を簡単に調整できるし、毎回材料を手動で探さなくてもいいのが楽。追加ツールとしてはすごくいい。ただ、新しいアプリはAI画像に特化してるから、レストランの料理の写真だとソースや追加の砂糖の量が見えないし、パンやパスタの中身を正確に推測するのは難しい。一般的な食材のボリュームを把握するのも、サイズの基準がないと無理だよね。

└

どんなにこのアルゴリズムが悪くても（かなり広い不確実性の範囲で話してるけど）、サイズの基準を求めるだけで視覚・ボリューム計算の部分はすぐに改善できるよ。「お皿の横に通貨の単位を置いて、異なる角度からお皿の写真を2枚以上撮って」ってやれば、かなり正確なボリュームが得られる。これすらやってないなら、正確さにはあんまり興味がないってことだね。

└

MLが画像からカロリーを推定できると信じてるよ。以下の条件が整えばね：

  • 食べ物が標準サイズの容器に入っていること。モデルが体積の基準として使えるから。
  • 最適なのは透明なプラスチック容器で、深さの推定がしやすい。
  • 食べ物が均一、またはほぼ均一であること。いろんな材料が混ざった料理は、私には手に負えない問題に思える。 今、この能力が役立つかどうかは、あなたの食生活に大きく依存すると思う。
└

面白いのは、ツールが本来の問題に対してひどくても、価値を提供できること。ダイエットをしている人たちが得る結果は「単なる測定」に過ぎないと思う。例えば、もっと考えるようになったり、教育を求めたりする手助けになるとか。だから、ツールの価値は彼らを引きつけて希望を持たせる能力にあるんだよね（明言されていないニーズ）。実際のメカニズムが本来のニーズに対してそれほど良くなくても大丈夫なんだ。

└

どこかに、体重を減らしたいと思ってカロリーを追跡しただけの人たち（減らそうとしなくても）が、何もしなかった人たちよりも体重が減ったという研究があった気がする。意識するだけでも価値があるんだよね。これかな？ https://today.duke.edu/2019/02/tracking-food-leads-losing-po...

数年前にMyFitnessPalを使って15kg減量したんだけど、カロリー計算をする行為（つまり、計算してアプリに入力する手間）が、うまくいく理由の重要な部分だと思ってる。何かを食べるのが少しだけ面倒になるから、立ち止まって考えるようになるんだよね。簡単にすると、もっと食べやすくなると思う。

└

注意と集中が効果を生むんだよね。ちゃんと「やる気」を持ってないと、うまくいかないよ。

└

予算管理アプリでも似たようなことを感じる。手動で追跡するのは手間がかかるし、買い物のたびに考え直さなきゃいけない。一方で、銀行と自動で取引を同期させると、あんまり考えなくても済むよね。ダイエットやカロリー計算の場合は、考えずに済ますのは難しいと思う、特に推定が不正確だと。

└

そうだね。確か、制限があればどんなダイエットでも効果があるって聞いたことがある。たとえその制限が「パッケージに青が入っているものは食べない」でも。

└

100ポンド（約45kg）近く減量した者として、カロリー計算と運動は大きな要素だった。自分の悪い食習慣にも気づかせてくれたし、何かを無意識にスナックして、記録しようとしたときに「今、なんでこれ食べてるんだろう？」って考えて止めることができた。習慣を通じて栄養について学ぶのは大事だよ。

└

そうそう！！2年前にWaistlineというアプリを使って、厳しいダイエットを続けてた。 1日1500カロリー未満で2ヶ月間やって、9kg減った。 同じ洞察を得たよ：細かく追跡する手間が抑制に役立つんだ。

カロリー追跡は、特定の食べ物がどれくらいカロリーがあるかを学ぶことでもあるから、より良い選択ができるようになる。例えば、油はすごくカロリーが高くて、知らず知らずのうちに何百カロリーも追加しちゃうけど、野菜を食べ過ぎるのはほぼ不可能。これを学ぶと、追跡は自分を正直に保つためのものになる。脳は何をすべきか知ってるけど、ルールを曲げたいときには嘘をつくから、その小さなごまかしが積もってダイエット全体を崩しちゃうんだよね。

└

カロリーを一貫して追跡していると、食べ物のカロリー感覚が養われるよ。約6ヶ月間、細かく食事日記をつけてたけど、だんだん合計を見積もるのが上手くなってきて、もう必要ないなって気づいた。プロのアドバイス：ほとんどの人はアルコールのカロリーを過小評価してるよ。

└

100%同意だよ。食べ物のカロリーについて再教育することが大事だと思う。 自分の体重には満足してなかったけど、決して「肥満」ではなかった。身長5フィート8インチで、体重は187ポンドだった。 去年の11月にCronometerというアプリでカロリーを追跡し始めた。今朝の時点で、35ポンド以上減って151ポンドになったよ。 「比較的健康な」男としても、自分のカロリーやマクロに対する認識がどれだけ悪かったかを実感した。だから、完全に同意する。

└

そういうのって、実際に食べてると気づくのが2、3種類の食べ物だけだよね。私の場合はピーナッツバターとソーセージ（別々にね…）。カロリーがめっちゃ多いのに、どっちもそんなに気にしてなかったのに。

└

これがウェイトウォッチャーズの大きな利点だった。何百人もの人が、ほんの少しの甘いものや脂っこいものと同じ「ポイント」（カロリー/50）で、文字通り山のようなサラダが食べられることに驚いてた。彼らは本当にそのことを知らなくて、人生が変わったんだよね。

└

若い頃に一度ウェイトウォッチャーズをやったことがある。あの時は続かなかったけど、健康的な食事や運動習慣を身につけるための視点を得ることができた。あの頃はバーンズ＆ノーブルで働いていて、グランデフラペチーノが「不健康」なだけじゃなくて、すごいポイント数だって気づいたんだ。それからラベルを読むようになった。結局、あなたが言うように「教育して…より良い選択をする」ことが大事だってわかった。試したダイエットはどれも、秘密のソースはただ自分が知っていることを実行すること、つまり、無駄なものを食べるのをやめてもっと動くことだった。ダイエットをしているのではなく、意識的にサラダを選んだり、デザートをパスしたり、ジャンクフードを買わないようにすることができるようになったのは、難しいけど解放感があった。衝動を抑えるためにADHDの薬も役立ったから、全てが意志の力だけではなかったけどね。ある意味、禁酒するような感じだった。知識はあったけど、やめたいと思う気持ちも必要だった。

毎日のマクロを追跡するためにChatGPT（4oモデル）を使ってるよ。特にカロリー、タンパク質、脂肪、炭水化物をね。マクロの目標と、普段食べるか家にある食べ物のリストを含むプロンプトを用意してる。 一日中、例えば大きな卵5個、発芽小麦トースト2枚、バターを少し乗せたほうれん草1カップを食べたら、その内容を報告するんだ。 それぞれの食事のマクロを計算して、合計を記録してくれるから、自分の進捗が分かる。めっちゃ簡単で、タイプする必要もなくて、iOSアプリのChatGPTのTTS機能を使ってる。 もし予想外のものを食べたら、その日の残りの必要な量を再計算してもらう。 例えば、夕食に鶏肉8オンスを予定してたけど、計画外のおやつを食べたら、今は6オンスで足りるって言われるかも。そうすると、もっと脂肪を入れる余裕ができるから、チーズを追加できる。 これに関してはかなり正確だと思う。ただ、時間が経つと精度が落ちるんだ。 たとえ一日だけに集中しても、コンテキストウィンドウが大きくなると累積の合計が間違ってることがある。出てきた数字を頭の中で足し算して確認してる。 もし数字が変だと思ったら、新しいチャットを開く。 それに、複数日を振り返ったり、長期的なパターンを追跡するのには信頼性がない。 外食の時に食事の写真を撮ると、すごくうまくいく。皿の内容をリストアップしてもらって、間違ってるところを修正するんだ。 修正後のマクロは大体5%の精度内に収まることが多い。材料の質やレストラン全体の評価も教えると、少し役立つことがある。

└

これ、従来のカロリー追跡アプリでバーコードをスキャンするより簡単だと思う？

└

たまにその精度を確認した？正直、ちょっと警戒してるんだけど。

└

私も全く同じことをやってるよ。自分でも小さなアプリを作ったけど、シンプルなAIを使うのも好き。

└

AIに対して否定的な人たちが理解できない。ある会社が、私たちがプロとしてやってることを置き換えられるツールを持ってるんだ。 このアプリは、個人が作るのに数ヶ月かかるものなのに、ほとんど思いつきでここにある。 これからの10年はすごいことになるだろうね。みんな、レベルアップしてこの波に乗る計画を持ってるといいな。 今はLLMが複雑なことをできなくても、それは関係ない。 私の直感では、今の形のままでは私の高給の仕事は将来なくなるだろうって思ってる。 全体的に見て、私たちのやってる仕事は、LLMが市場シェアや人間の経済分野、注意経済をもっと食べるにつれて、そんなに難しくも需要もなくなるだろう。 LLMはソフトウェアの需要を増やすだろうけど、その分市場シェアを奪っていく。 ZIRP、セクション174、業界全体のレイオフ、オフショアリング、そして今これ。計画を立てておこう。 成功のグラデーションはたくさんあると思うけど、多くの人にはフィットネスが減少するだろうね。

└

このコメントに対して、私のAI検出器が警告を鳴らしてるのは皮肉だよね（全体のリズムもそうだし、特に不必要なエムダッシュの使い方も）。

└

こういうのを見るといつも気になるんだけど、例えば皿の写真を送ったら、どうやってその料理がオリーブオイルじゃなくてバターで調理されたってわかるの？それとも、脂肪が1杯じゃなくて2杯だった場合は？

└

すごいね、10年前のマイフィットネスパルの機能を置き換えられるけど、逆に劣化してる。革命的だね。

https://snapcalorie.com の創設者で、元GoogleのAI研究者です。この記事、実際の価格を間違えてるんだけど、SnapCalorieは完全に無料で使えるんだ。79.99ドルは研究を支援するための寄付で、みんなに最高のツールを無料で提供し続けるためのもの。私たちはトップの査読付き学会で発表してるし、私たちのアルゴリズム（他のアプリについては言えないけど）は、実際に視覚的にポーションサイズを推定しようとする人よりも正確なんだ。ただ、どちらもかなり不正確なのが現実。ほとんどの人は追跡に時間をかけないから、写真で記録するのが早くて簡単な近似になる。もっと正確な記録をしたいなら、音声記録機能とキッチンスケール（これもアプリ内で完全に無料）を使うべきだよ。多くの人が言ってるように、目標は学ぶことであって、すべてを細かく追跡することじゃないから。自分にとって持続可能で、健康やフィットネスの目標を達成するのに役立つことをやればいいんだ。

└

それじゃあ、カロリーを大幅に過小評価されて人が諦める時はどうなるの？それとも、カロリーを大幅に過大評価されて摂食障害になる人は？学ぶことが目標なら、正確な情報が重要だよね。ただ、VCから資金を得るのは難しいかもしれないけど。

└

iPhoneのLiDARスキャナーを使って予測してる？

私もこの分野でアプリを作ってるんだけど、食品追跡にAIを責任を持って使う方法を探るのにかなりの時間を費やしたよ。私の結論は、AIは追跡体験を補完するのには優れているけど、まだ主な追跡方法としては信頼性が足りないってこと。食品追跡で成功するためには一貫性が重要で、AIはユーザーが食事を抜いてモメンタムを失うという一般的な問題を避けるのに役立つけど、1日あたり100〜200カロリーずれてるような不正確さは、特に低カロリーダイエット（1200〜1500カロリー/日、これは多くの女性に一般的）をしている人には大きな影響を与える可能性がある。FitBeeでは、これらは推定値であり、カロリー追跡の主な方法として使うべきではないとユーザーに伝えることにしたよ。 [1] https://fitbee.app

カロリー計算アプリにAIがあるのはめっちゃ便利だけど、最初は手動でいろいろ記録しないとその良さがわからないよね。特に、レストランの食事にAIを使うのは便利なスタート地点だけど、そこから自分の経験を活かして、重さやカロリー密度を調整していく必要がある。今のところ、完全にAIに頼ったカロリー計算アプリは全然信用できないな。

└

その通りだね。自分の食事追跡アプリ（FoodNoms）でのAIはすごく役立ってるけど、単独で頼るのは無理だよ。結果を自分の感覚と合わせて調整する必要がある。面白いことに、コードにAIを使うのと似たような状況だよね。出力を盲目的に信じるべきじゃないけど、やるべきことがわかっていれば、かなりの時間を節約できる。

└

100%同意。写真ベースのカロリー追跡は信用すべきじゃなくて、他に現実的な選択肢がないときだけ使うべき（例えば外食の時）。特に、アルゴリズムの精度について調査してないアプリや「常に正確」と主張してるアプリは信じるべきじゃない。実際、これらのアルゴリズムは長期的に平均を取ると正確になる可能性があるけど、料理ごとに見ると時々めちゃくちゃ不正確な結果が出ることもある。

これの基準を確立するのは簡単じゃないよね。食品に表示されているカロリーは、n=1のボンバーカロリーメトリー試験に基づいていて、かなり不正確なことが多い。ラベルに表示されるカロリーが実際よりも低くなるインセンティブもあるし。