AIエージェント能力アトラス › 仕事ごとの一覧 › 個人の生活 › 健康・運動・食事・睡眠

食事記録・栄養プランニング

Nutrition tracking & meal planning

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

管理栄養士の個別指導には及ばないが、代謝適応を織り込んだ継続的なカロリー・マクロ再計算は多くの独学者より精緻

できること

検証済み食品データベースを用いたカロリー・栄養素計算（誤差4%程度）、体重推移に基づく目標の自動再調整

まだできないこと

写真からの自動食事記録は主要アプリでも未対応（手動入力が前提）、個々の疾患に応じた食事療法の医学的判断

なぜそうなのか

食品データベースの検証精度は向上したが、画像認識による自動ログや医療連携は開発途上

これからの予測の根拠

画像認識×LLMの食事記録自動化は2027年以降に主要アプリへ実装が進むと見込まれる

いま使える主な道具

Cronometer、MacroFactor

根拠

• MacroFactor vs Cronometer: Which App Wins in 2026? 2026
  Cronometerはカロリー値が基準データの4.1%以内、MacroFactorは体重トレンドに基づく適応的TDEE再計算が強み。両アプリともAI写真ログには未対応

同じ分野のほかの仕事（健康・運動・食事・睡眠）

• フィットネス・トレーニング負荷のコーチング
• 睡眠トラッキング・改善提案
• 症状相談・受診要否の判断（診断そのものはprofessional領域）

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。