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IMD 食事分析APIシステム

自然な日本語で「指導」と「レコメンド」が栄養と食材の両面で実現できる
初の食事分析システムです

評価と「原因」の提示を実現Snapshot
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IMD食品DBの活用により一般的な料理だけでなく、コンビニから外食まで全ジャンルに対応しています

出力文章の部分例
〇〇さん、こんにちは。 昨日の糖質量は 〇〇g でした。 先週と比較して今週は糖質量が 〇〇% 増加しています。 糖質量が増えつつあるようで、注意が必要です。 今週の食事で「カレー」「ラーメン」「炒飯」の順に糖質を含んだ料理でしたので、控えてみましょう。 「カレー」の糖質は「ごはん」が多く占めます。「ごはん」を含む料理は〇〇と〇〇もあります。 最も糖質が少なかったのは「ささみ」でした。「ささみ」のようなものを意識しましょう。 今月で最も食物繊維が多い食事はこんにゃくでしたので、意識して続けましょう。 食物繊維には糖質の吸収を抑える効果が期待できます。 来週は「カレー」の「ごはん」を控えるようにしてみましょう。
本人や通常の栄養指導では気付けないような情報も、AIにより分析できます。
分析対応例一覧
項目内容
今日/昨日/今週/先週/今月/先月の絶対値栄養や食材の期間摂取量
※栄養素は全栄養素について対応可
「今月の野菜摂取量は〇gです」
今日/昨日/今週/先週/今月/先月の平均値栄養や食材の期間平均
※栄養素は全栄養素について対応可
「今月は1日あたり野菜を〇g 食べています」
今日/昨日/今週/先週/今月/先月の平均増減比較栄養や食材の期間内平均差傾向
※栄養素は全栄養素について対応可
「今月は先月より野菜が20%増えています」
今日/昨日/今週/先週/今月/先月の充足率栄養や食材の期間内平均充足率
※充足率定義があるもののみ
「今週はビタミンCが十分補えていますね」
今日/昨日/今週/先週/今月/先月における指定栄養素の最大/最小摂取料理の抽出 指定栄養素の観点で指定期間内で含有量の最大・最小料理の抽出
※標準で上位3種類まで提示対応(全順位対応可)
※栄養素は全栄養素について対応可
「先月で最もグリシンが多かった料理は
ホタテの磯焼でしたね」
「今月で糖質が最も多かったのは『カレー』で、
カレーで糖質が多いのは『ご飯』です。
『ご飯』が含まれる料理は
『炒飯』『牛丼』などもありました。」
今日/昨日/今週/先週/今月/先月における指定食材の最大/最小摂取料理の抽出 指定食材の観点で指定期間内で含有量の最大・最小料理の抽出
※標準で上位3種類まで提示対応(全順位対応可)
※食材は食品標準成分表区分をベースに「鶏肉」「豚肉」など分類化して提供
「先月で最も酢が多かった料理はワカメの酢和えでしたね」
今日/昨日/今週/先週/今月/先月における指定カテゴリ食品の総量 指定カテゴリに属する料理の個数や重量、比率を提示 「先月は中華料理が半分を占めていますね」
今日/昨日/今週/先週/今月/先月における外食・商品・テイクアウト区分毎食品の総量 外食・商品・テイクアウト区分毎料理の個数や重量、比率を提示 「先月は外食が30%を占めていますね」
朝・昼・晩・間食の時間毎指定 全評価において、朝昼晩間食の指定がある食事の限定 「今週の朝食での糖質は、先週の朝食の糖質と比較して 10%減少していますね」

分析ルールや文言は、指導者や指導組織のポリシーで選ぶ・決めることに対応

栄養指導やアドバイスにガイドラインはあっても「定型フォーマット」はありません。 そのため、経験値が低い栄養士さんが、いきなり栄養指導を実施することは意外と難しいものです。 そこで本分析APIは、 そのサポートを実現できるようにも設計されており、 まず「事実」をご用意した上で、 どのような指導フローで、何を主眼に、どのような動機付けで総括するかを、 幾つかのルールとして「選択式」に分析ルール設定でき、 食事内容さえわかれば、指針となる「お手本」指導&アドバイスのメッセージが瞬時に提示されます。 ※本機能は随時アップデート中です 本機能を活用した「セルフ分析パック pro」もご参照下さい。

分析ルールの設定方法

※本ルール設定よりも簡単でシンプルなインタフェースを現在、準備中です。(2020年9月現在) リリースまで少々お待ち下さい。

分析ルール設定の操作イメージ 動画gif最初から
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指定URLから貴社専用IDとパスワードでログインします。 ご契約別に、複数ルールを設定できます。 ルール編集にはオリジナルエディタをご用意していますが、ルールは json で定義されていますので 他のアプリなどで編集して、インポートすることもできます。

全体構成イメージSnapshot
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お客様(アプリご提供社さまなど)のアプリサーバーやクラウドなどから、 弊社「食事分析API」にエンドユーザさま(お客様のシステムをご利用になる方)の食事内容などを送信頂くと、 弊社分析エンジンが「分析ルール」をもとに、分析を実施して、リアルタイムに分析結果(自然な日本語)を返信いたします。
分析ルールは、予め弊社管理栄養士監修のものから選ぶこともできますし、 お客様が設定頂くこともでき、そのためのWeb入力システムなどで構成された一式となります。

全体接続イメージSnapshot
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お客様に関係する箇所については、 概ね json 形式にて連結されたシステム構成となっております。 APIへのアクセスとレスポンス、そしてルール設定についても全て json で記述でき 開発が容易となっております。
分析APIに送信する食事内容については、 分析に必要な情報を毎回送信頂く基本設定となっており、弊社にてエンドユーザさまの識別はできません。 そのため、プライバシー保護を考慮されているお客様でも安心してご利用頂けます。
一方で、より正確な分析に必要なエンドユーザさまの性別や年齢等の属性情報については、 (同情報に基づき、基礎代謝や生活代謝、栄養充足率を自動計算致します) 任意で送信して頂くことで、その情報を加味した分析結果をご提供いたします。

ルール設定とエミュレーターSnapshot
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分析ルールをお客様が新規に作成された場合、 その動作確認についても簡単にできるよう「分析API Webエミュレーター」をご用意しております。

分析API Webエミュレーターの利用例動画gif最初から
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ルール設定も、エミュレーターもWebだけでご利用いただけるので、開発が容易になっております。

シンプルな分析から、高度な分析まで対応Snapshot
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一般的な家庭料理だけでなく、商品や外食まで、その食材構成情報までフォローしたデータベースは 日本で弊社が唯一、ご提供しております。(※弊社調べ)
そして本分析システムでは、栄養成分だけでなく、 約 40 万件の弊社全食品データにおいて「食材構成情報」や、 世界の研究所や公的機関などが定義した「スコア」や「分類」(例:Nutri-score, SV値, 6分類カテゴリコード等) などを 分析の評価基準としてご利用頂くことができます。
そのため、他に類をみない、実現できない「圧倒的な分析力」を、お客様のサービスにご提供致します。

ご利用条件

✅ 弊社食品検索APIをご利用になっているお客様(食事内容の指定に弊社食品識別子が必要です) ※分析エンジンにおいて、ご契約する検索APIを利用しますので、分析できる栄養素等はご契約内容と同じになります

分析APIのクエリ概要(サンプルとコメント)

{
  "ver": 1,	// バージョン指定
  "type": "nutranalyze",	// タイプ指定
  "analyzer": "testrule1",	// ルール設定指定
  "authkey": "password0",	// パスワードキー設定
  "callbackdata": {			// レスポンス連携コールバック設定
    "user-defined-data1": "ABCDEFG",
    "user-defined-data2": "9876543"
  },
  "profile": {				// エンドユーザさまのプロフィール設定
    "type": "profile",
    "data": {
      "name": "エンドユーザーの呼称",
      "age": 25,			// 年齢
      "sex": "male",		// 性別
      "height": 165,		// 身長
      "weight": 60,			// 体重
      "intensity": 1.3		// 生活強度
    }
  },
  "meals": {				// 食事内容
    "type": "meals",		
    "data": [
      {
        "type": "meal",
        "date": "2020/07/22 11:00:00",	// 食事時間
        "data": [
          {
            "type": "food",
            "data": {
              "objectid": "FO7de5bd6a4cec65c8213902c7",	// OID指定
              "quantity": 1.5	// 分量指定(1.0が1食分指定)
            }
          },
          {
            "type": "food",
            "data": {
              "objectid": "FO3cc1bb8745d44ff97ba8c6fe",
              "quantity": 1
            }
          },
          {
            "type": "food",
            "data": {
              "objectid": "FO059f8b254b568c527b27f20f",
              "quantity": 1
            }
          }
        ]
      },
      {
        "type": "meal",
        "date": "2020/07/22 00:00:00",
        "data": [
          {
            "type": "food",
            "data": {
              "objectid": "FO72e2d2744843916e61c28670",
              "quantity": 2
            }
          },
          {
            "type": "food",
            "data": {
              "objectid": "FOec8b491145d44ffb785304ed",
              "quantity": 1
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }
}
				

分析APIのレスポンス概要(サンプルとコメント)

{
  "analyzer": {
    "analyzerid": "testrule1",			// 設定ルール
    "name": "テストデータ",				// ルールの名称
    "comment": "開発用"					// ルールの概説
  },
  "callbackdata": {						// コールバック設定(クエリで設定されたもの)
    "user-defined-data1": "ABCDEFG",
    "user-defined-data2": "9876543"
  },
  "analyze": {
    "steps": 10,						// 分析ステップ数(分析のためのフロー通過回数)
    "text": "ユーザーの名前さんの基礎代謝は1543kcalで、分析スコアは 3.7 でした" // テキスト例 改行は \n
  },
  "result": true						// 正しくレスポンスできたかの確認
}
				

その他

✅ ルール設定については、別途:ルール設定手順書をご確認下さい。 設定ログインはこちらから ※ID等はご契約時にお知らせします ✅ ルール設定及クエリー、レスポンスのフォーマットは変更される場合があります。 ※提供運用中にお客様へご連絡なく突然変更することは当然ありません。 ✅ Webエミュレーターについても、別途:ルール設定手順書をご確認下さい。 ※ログイン先はご契約毎に異なりますので、手順書内にてURLをご確認下さい。 ✅ 今後、グラフ生成用のレスポンスも検討致しておりますので、お客様担当へお問合せ下さい。