プロジェクト概要

料理名や栄養素を提案するアプリの開発

クライアントの課題

料理の写真を分析し、栄養情報を提供するAIソリューションの導入を希望しているクライアントで、栄養分析の手作業を自動化したいと考えていた。具体的に、個別の栄養データに基づいて食事提案を提供するシステムを求めていた。

システム要件

• AIが料理の写真から料理名を認識する機能
• 料理の栄養成分を分析して返答する機能
• 個々の栄養データを日別、週別、月別に統計をとる機能
• 統計データに基づいて食事提案を行う機能

開発システム概要（一般機能・特徴）

基本機能

• 料理の写真を撮影し、料理名を認識する機能
• 各料理の栄養情報を提供する機能
• 日別、週別、月別の栄養統計を生成する機能

オプション機能

• 実際の料理画像からAIが学習し、認識精度が向上する仕様
• 栄養データに基づいた食事提案を行う機能

技術

• バックエンド：PHP・Cordova WebView・Fine-grained・画像による AI Machine Learning
• データベース：MySQL
• サーバー：AWS (EC2, S3, RDS...)・NVIDIA A100 GPUs

体制

フェーズ1

• オンサイト: 1名
• オフショア: 5名
• バックエンドPG 4名
• テスター 1名

フェーズ2

• オンサイト: 1名
• オフショア: 5名
• バックエンドPG 4名
• テスター 1名

プロジェクトの成果

開発したシステムは、料理の認識と栄養分析の機能を満たし、問題なく稼働しています。栄養統計と食事提案機能は高評価を得て、ユーザーの食事管理に大きな効果をもたらしています。

受注範囲

開発範囲	詳細設計、実装、テスト
開発言語	PHP、Cordova WebView、Fine-grained 画像による AI Machine Learning
サーバー	AWS (EC2, S3, RDS,...)、NVIDIA A100 GPUs
データベース	MySQL
開発期間	5ヶ月
体制	PM1名、BRSE1名、PG6名