近年は健康維持や生活習慣の見直しを目的に、食事内容の記録が注目されています。しかし、手動での記録は手間がかかり、継続が難しい点が課題です。そのため、料理の画像を撮影するだけで内容を自動で記録できる食材認識技術への需要が高まっています。個人の栄養バランスの把握や継続的な食事分析が効率化され、より良い食生活を実践しやすくなります。
料理画像の分類では、1枚の画像に写る複数の料理を識別・分類する能力が求められます。AIの画像認識技術では、画像から特徴を抽出し、それぞれの料理の種類を識別することが可能です。たとえば、ご飯、味噌汁、魚料理、副菜などを同一画像内で分類し、個別に表示します。また、料理の写真をもとに、レシピを自動生成する技術もあります。
飲食店、セルフサービスやビュッフェ形式の店舗では、料理の識別および会計の効率化に画像認識技術が活用されています。店員が行っていた料理の確認作業をAIが代行することで、人的ミスの削減やレジ対応の効率化が期待されています。また、盛り付けや品質の管理にも応用が進んでおり、業務効率の向上とサービス品質の維持に直結しています。
画像認識AIが正確に食材を判別するためには、膨大な学習データと、さまざまな条件下でも精度を保てる柔軟性が必要です。実際の料理には見た目が似ているものが多く、盛り付け方や撮影環境による違いも精度を下げる要因です。また、誤認識の防止や、境界が曖昧な食材の判定には、継続的なモデル改良と評価が求められます。現時点では、技術的に克服すべき課題が多く残されています。
料理の写真を撮るだけで、食材やメニュー名を自動識別し、食事内容を記録できるアプリが提供されています。栄養バランスや食事傾向を可視化でき、日々の健康管理を手軽に行える点が利点として挙げられます。なお、食事量と食材の認識機能は特許を取得済みとされています。
参照元：PR TIMES（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000088.000018672.html）
AI画像認識を活用し、食材の画像からレシピを自動提示するサービスの開発が進んでいます。食材をカメラで撮影すると、その食材を使ったレシピが自動で表示されます。画像認識に加えて、文字起こし機能も活用されている点が他のサービスとの違いといえます。
参照元：ニュースイッチ（https://newswitch.jp/p/17289）
AI画像認識を活用した判定サービスが提供されています。良品と不良品の判別に加え、良品画像のみを学習させて不良品を検出する機能を備えています。原料の受け入れ工程や包装工程などでの活用が見込まれています。
参照元：IT media（https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2208/29/news052.html）
AI画像認識技術は食品分野でも複数の活用例があります。用途に応じたサービス導入により、業務効率化や精度向上が期待できるため、導入を検討する一案として挙げられます。
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