AIを活用したSnapCalorieが200万ドルを調達、視覚認識でカロリー計算に革命を起こす

カロリー計算を変革し、公衆衛生にポジティブな影響を与えようと、元グーグル社員のウェイド・ノリスと航空宇宙システムエンジニアのスコット・バロンは、その専門知識を結集して、 SnapCalorieという 名の健康に特化したスタートアップを立ち上げた。最近、このAIを活用した取り組みは、Accel、Index Ventures、元CrossFit CEOのEric Roza、Y Combinatorなどの投資家から200万ドルという驚くべき資金を確保した。

SnapCalorieは、スマートフォンから撮影した1枚の写真を使って食事の正確なカロリー計算とマクロ栄養素分析を提供する最先端のモバイルアプリを開発することで、食事のトラッキングを簡素化し、視覚的な分量推定を強化することを目指している。AIと先進技術を導入することで、このアプリは写真ベースの食事追跡の領域で競合他社を凌駕しようとしている。

類似のアプリケーションとは異なり、SnapCalorieは対応デバイスの深度センサーを統合してポーションサイズの推定を向上させ、熟練した人間のレビュアーチームを活用して品質を高めていることをノリスは強調している。その結果、カロリー計算の精度が大幅に改善され、誤差が20％以下になった。競合アプリは食事トラッキングにAIを採用しているかもしれないが、SnapCalorieほど効果的にポーションサイズの推定に対処しているものはない。

こうした特徴的な機能とは別に、ノリスは同社独自のアルゴリズムを強調している。このアルゴリズムは、人間よりも食品のカロリー含有量を推定するのに優れていると言われている。このアルゴリズムを使って、SnapCalorieは写真に写っている食品の種類を識別し、分量を計算してカロリーを推定することに成功している。ユーザーは、SnapCalorieのフードジャーナルに結果を簡単に記録したり、Apple Healthのような広く使われているフィットネストラッキングプラットフォームにエクスポートしたりできる。

さらに、SnapCalorieのアルゴリズムの強力な性能は、5,000食からなる独自のトレーニングデータセットに起因している。ノリスはさらに、このデータセットは多様な食事タイプで構成されており、実世界の条件や課題を確実にカバーするために、ロボットリグを使って精密に測定されたと説明する。

SnapCalorieのアルゴリズムは現在アメリカ料理を好んでいるが、初期のトレーニングデータがアメリカで収集されたため、同社はトレーニングデータを拡大し、海外のユーザーからの写真や社内データを取り入れて、幅広い文化的料理に対応する予定だ。このアプリは100％の正確性を保証するものではないが、ノリスは、パーソナライズされた食事を推奨するChatGPT搭載のチャットボットのような他の便利なツールと並んで、より広範な栄養学的イメージの不可欠な構成要素であると考えるべきだと示唆している。

SnapCalorieは、資金調達の成功、好調なユーザー増加、競合他社に対する明らかな優位性によって示されるように、食生活をよりよく理解したいと願う健康志向の消費者の心を打った。現段階では収益化よりも事業拡大に主眼を置いているが、SnapCalorieは、人々がより多くの情報に基づいた選択を行い、より健康的なライフスタイルを取り入れるのを支援するのに有利な立場にある。

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