人工知能はすでに人間の減量を手助けするのに忙しい

今日はカロリーを消費しましたか？

近年、生活水準の向上や生活習慣の変化に伴い、肥満は徐々に多くの人々を悩ませる問題となってきました。減量という目標を達成するために、スピニング、ヨガ、鍼治療、ダイエット薬、断続的な断食など、さまざまな方法を試してきました。しかし、ほとんどの人にとって、減量は常に将来のことです。 3日間一生懸命働いて、2日間休みましたが、一日が終わってもまだ体重は減っていませんでした。

最近、人工知能の研究に携わる多くの科学者や大企業が、AIを利用して減量の分野に参入し、人工知能の助けを借りて私たちがより多くのカロリーを燃焼できるようにしようとしています。

アメリカの科学者が宇宙から肥満コミュニティを特定するためにAIを使用

肥満は複雑な健康問題です。肥満につながる要因は数多くありますが、その 1 つが私たちが暮らす環境です。研究によると、周囲に太りすぎの友人が多いほど、その人自身が肥満になる確率が高くなるそうです。さらに、都市環境の緑化やインフラなどの要因は、私たちの運動や生活習慣に影響を与え、体重に影響を与えます。そこで、一部のアメリカの科学者は、人工知能とアメリカの都市の衛星画像を利用して、地域社会の肥満率を監視し始めました。

「高解像度の衛星画像から周囲の物理的特徴を抽出することで、成人の肥満率と建築環境の関係を包括的に評価する方法を提示する」とワシントン大学の研究者らはCNN誌に掲載された論文で述べた。研究者らはGoogleマップの高解像度衛星画像15万枚を畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に入力した。CNNは深層学習を使用してデータセット内のパターンを独自に分析・識別するAIの一種である。

データは、ベルビュー、シアトル、タコマ、ロサンゼルス、メンフィス、サンアントニオを含む 6 つの都市の 1,695 の国勢調査区をカバーしています。この場合、研究者が使用したニューラル ネットワークは、約 120 万枚の画像を使用して事前にトレーニングされており、その経験は、道路、建物、樹木、水、土地などの特徴を識別することで、都市全体の構築環境を分析するのに役立ちました。

さらに、研究者らは 500 の都市プロジェクトから得た肥満蔓延率の推定値を使用して、これらの特性 (およびガソリンスタンド、ショッピングモール、公園、ペットショップなどの関心のあるデータポイント) と研究対象地域の肥満蔓延率との関係を評価する新しいモデルを作成しました。科学者がこのようなことを行ったのは今回が初めてではないが、研究者らは、この技術はこれまでで最も包括的な取り組みであると述べている。

彼らの調査結果によると、開放的な緑地は身体活動を促進し、一般的に公衆衛生に良い影響を与えるが、道路に囲まれ緑が乏しい密集した地域ではその逆のことが当てはまる。

ネスレはAIを活用してユーザーにパーソナライズされた食事を提供する

減量の過程において、食生活をコントロールすることは成功への非常に重要なステップです。食品には約50種類の栄養素があり、6つの主要なカテゴリに分類されます。脂肪と炭水化物を除いて、他の栄養素も過小評価すべきではありません。

朝日新聞によると、ネスレ日本は今年5月、日本で新たな無料サービスを開始した。スマートフォンで食事中の料理の写真を撮影し、コミュニケーションソフト「LINE」を使ってネスレ日本の公式アカウントに送信すると、人工知能（AI）が料理のカロリーや栄養成分を分析できるという。さらに、アカウントではユーザーの年齢に基づいて、タンパク質や脂肪などの栄養素の摂取が不足していないかどうかも分析できます。

ネスレ日本も昨年１０月から、個人のニーズに合わせて栄養を補給できるカプセルを販売している。

ネスレ日本の高岡浩三社長は「食と栄養に関する健康問題は大きな課題となっており、ネスレはこの問題に世界的に取り組み、21世紀の使命としなければならない」と考えている。

以前、2017年9月にネスレは、ネスレ初の音声認識スマートファミリー栄養・健康アシスタント「ネスレ リトル AI」をJD.comと共同で発売すると発表しました。ネスレ グレーター チャイナの会長兼 CEO である Markus Rosenberg 氏は、中国市場の変化が速く、ネスレは 2 ～ 3 年ごとに戦略を再構築し、更新する必要があると述べています。この国境を越えたレイアウトでは、ネスレ リトル AI を使用して、家族に娯楽と知識ベースのコンテンツを提供したいと考えています。一方、スマート製品を使用してユーザー情報を収集し、消費者データベースを更新してユーザーのニーズを理解し、製品の革新と改善の基礎を提供し、より多くのソリューションを立ち上げたいと考えています。

GoogleのAIはいつでもそばにいるフィットネスコーチを作りたい

多くの AI 大手企業が AI フィットネス コーチを開発しています。Google を例に挙げてみましょう。Google は Google Coach と呼ばれるウェアラブルな健康およびフィットネス アシスタントを開発しています。

フィットネスの追跡やバイタルサインの監視に役立つフィットネスウェアラブルデバイスはすでに数多くありますが、Google が開発した Google Coach は、さらに一歩進んで、完全なフィットネスコーチのように、ユーザーが常に健康的な生活を送れるようにガイドすることを目指しています。

Google Coach は、ユーザーのフィットネスと生理学的データを分析することで、適切なフィットネス方法を推奨し、ユーザーのフィットネスの進捗状況を追跡できるためです。ユーザーが Google Coach が提供するフィットネス プランを実行できなかった場合、Google Coach はそれを補うための推奨代替ソリューションもユーザーに提供します。

Google Coach のサービスは、ユーザーのさまざまな活動データを監視するだけでなく、ユーザーの体力に基づいて適切な栄養のある食事も推奨します。フィットネスのための「30%トレーニング、70%食事」の原則に従って、ユーザーに次の1週間の食事計画を提供し、フィットネスコーチのように詳細な減量プランをユーザーに提供します。

さらに、Google Coach は、どれくらいの水を飲むべきか、いつ薬を飲むべきか、何歩歩くべきかなど、毎日の健康に関するヒントをユーザーに提供することもできます。

AI+減量は最高か？実際のところ、それは個人の自制心次第だ

減量の分野に人工知能が関与する場合、データ化とインテリジェンスは、AI が減量の目標を達成するのに役立つ前提条件です。初めてジムに行くとき、私たちは全員、フィットネス コーチから全身の身体検査を受けるように求められます。このデータは、フィットネス コーチが将来的にフィットネスの目標を設定するための重要な基礎となります。

しかし、スマートウェアラブルデバイスの普及により、AIを活用して自分の体調を評価し、AIの監視下で運動パフォーマンスをリアルタイムに記録することが可能になりました。

人工知能の時代ではフィットネスコーチは徐々に姿を消すだろうと多くの人が考えています。現在、多くのスマートフィットネスデバイスが、脂肪減少、ボディシェイプ、筋肉増強に適した、ターゲットを絞ったテーマ別トレーニングコースをますます多く開始しています。また、ユーザーの動作の完了と標準化を監視し、音声リマインダーと組み合わせて、ユーザーが科学的、安全、効率的にフィットネスエクササイズを実行するのを効果的に支援します。身体の動きの大きさや効果に関するこのようなデータ判断は、人間のフィットネスコーチの制御の範囲を超えています。

しかし、減量には最終的には自分自身の忍耐が必要です。人工知能ができることは、運動と生活の面で私たちに支援を提供することです。透明性の高いリアルタイムのモニタリングと質問形式を通じて、いつでも自分の運動能力と体調をコントロールできます。しかし、人工知能の助けだけに頼るのは決して十分ではありません。減量の成功に影響を与える要因が多すぎます。粘り強い決意、自制心のある運動、食事管理だけが減量に最も欠かせない要素です。