AI×レシピ 生活をもっと豊かに
今日何を食べようか
人によってはこれを考えるのが楽しみになってる人がいるかもしれません。かくいう自分もわりと何を作ろうかなぁーとぼーっと考えることで少しリフレッシュしたりしています。
ですが、一日中働いて疲れきって帰っているなか、何を食べようか考えることすら億劫になってしまい、気づいたら牛丼屋やハンバーガーを買っていたりしてませんか？一人暮らしの人には特にありがちかもしれません。
食生活は身体にそのまま反映されます。厚生労働省によると男性の30%、女性の20%が肥満、そして男性の男性の4%、女性の11%が痩せ型に当たるそうです。つまり、日本人の3人に1人の割合で健康的な体を維持できていないことになります！
何を食べたら体型を維持できるのでしょうか…
人工知能が献立提案！
そこで今回の研究は人工知能がダイエットに合わせてレシピ推薦するためにはどうするかというものです！
ユーザのスケジュールに柔軟に対応するダイエットのためのレシピ推薦www.jstage.jst.go.jp
カロリー計算
ダイエットで重要なのは、消費カロリーよりも摂取カロリーと言われてます。ライザップは一人一人に合わせたハードなトレーニングでも有名ですが、実はトレーナーによる徹底的な食事管理もしています。だからこそ結果にコミットするんですね。
400kcal に相当する脂肪は約 45g，体重に与える影響は約 80g と言われている
これに則り、いつまでに（期間）とどのくらい（量）痩せるか、太るかを計算していくみたいですね。
ちなみに、この研究では夕飯のレシピだけの提案になってます。1週間の夕飯の平均カロリーとの比較で摂取すべきカロリーをレシピ評価値として計算してくれるみたいです。
イベントのカロリー計算
日常生活の中での活動によって摂取すべきカロリーを変化します。
ここではカロリーに基づきイベントごとにイベント評価値を算出しています。基本的に1時間あたり100kcal消費するイベントの評価値が1で計算されます。逆にランチで200kcal取ると-2となるようです。
その他の考慮
カロリーだけでなく塩分や野菜の摂取量もこのような計算ルールを作るとレシピ推薦の時に考慮してくれるようです。この研究でも塩分と野菜摂取量をデータとして入れることで栄養バランスを計算できるようにしているようです。
システムと使用例
システムはこのようになってるみたいです。
必要なカロリー，実際のイベント評価値と目標の評価値，そしてレシピデータを学習させて推奨レシピを出力させるようです。
このようなスケジュールだとイベント評価値と一緒に推奨されるレシピの評価値も出てきます。これを入力し，14日間で1.5kg痩せることを目標と設定すると...
こんな感じに出てくるようです!
こばなし
AIってすごいですね！AIを使うことでちょっと疲れた時に忙しいときにもちゃんとしたものを食べれる気がします。ただ、後は出てきたレシピがそのまま食卓に出てくるといいんですけどね...
Uber eatsとかと連携してオススメを運んできたりとかしないんでしょうか!?
面白そうじゃないですか？
今回の研究も結構省いて紹介していたりします。やっぱり自分の目で元をたどるといいと思います。私の読み違いも多々あるのでぜひ読んでみてください!
