味の素(株)がアスリート向け献立提案AIアプリ「勝ち飯(R)AI」β版を開発 ユーザテストを開始
味の素(株)の食とアミノ酸の知見を基にしたテクノロジー活用の第一弾、食×スポーツ支援 味の素株式会社（社長：西井孝明 本社：東京都中央区）は、
アスリート向け献立提案AIアプリである、 「ビクトリープロジェクト(R)管理栄養士監修 勝ち飯(R)AI」β版を開発し、 この度ユーザテストを開始しました。
本アプリは当社の持つ食とアミノ酸の分野における先端技術・知見を基盤に、
デジタルテクノロジーを活用して生活者に新たな価値を提供する取り組みの一環として開発したもので、 限定ユーザテストを通してコンセプトの受容性を確認すると共に、
当社では今後さらに多様な領域において生活者への価値を創出、 提案していく予定です。
■開発背景
当社は2018年に生活者解析・事業創造部を立ち上げました。 “食から未来を楽しく"というミッションのもと、
“生活者にとってのさまざまな価値"を実現することをすべての起点とし、 新たな事業を生み出す部署です。 研究機関やパートナーとの連携、
AIなどのテクノロジーやデータの活用、 サービスの開発と運用、 生活者やパートナーからのフィードバックを通して世の中全体で多様な生活者価値を生み出し、
新たな食の楽しい未来を作り上げたいと考えています。
生活者のライフスタイルの多様化、 デジタルテクノロジーの発展に伴い、 個人に最適化されたサービスの提供が求められる中、 当社は"食のパーソナライズ領域"に着目。
生活者へダイレクトに価値を届けられるモデルを検討してきました。
「勝ち飯(R)AI」は、 これまで当社がトップアスリート向けに培ってきた栄養計算や高度なサポートの知見を、
一般のアスリートにも広く提供していくことをコンセプトとして開発された、 自動献立提案アプリです。
開発にあたり生活者へヒアリングやリサーチを実施した結果、 食事によるパフォーマンス向上への関心が高い“一般アスリート・部活生”に、
トップアスリートと同様の食サポートプログラムを提供するサービスのニーズが高いことが判明。 さらに中高部活生を子に持つ親にインタビューを行ったところ、
「子どもの頑張りを親としても食事の面からサポートしたいと思っており、 インターネットや書籍で調べたり講習会に行ったりするが、
自分の子どもに置き換えたときにどう栄養計算をしたらよいか、 どう献立を組み立てたらよいか、 どこまで柔軟性を持たせたらよいかが結局分からない。
子どもたちも自分なりに調べて食べるものに気を付けたり、 コーチに聞いたりしているようだ」といった声が上がりました。
また、 コロナ禍において活動休止・縮小となっている部活動も多く、 「これまでの“たくさん動いて、
たくさん食べよう”といった指導ができなくなっている」といった声も指導者から多く聞かれました。
思うように練習ができない時にどのような食事でカラダ作りをするべきかなど、 食事の内容に対する関心度の高まりを感じ、
このような状況下においてアスリート・部活生や食サポートをする方々の悩みを当社の知見を生かして解決することを本アプリの目標として位置付けました。
■「勝ち飯(R)AI」詳細
本アプリは、 アスリートの厳しい栄養基準を満たしながらも好きなメニューを献立に組み込むなど、 食事を楽しみ、
親子のコミュニケーションを促しながら選手の目標に向けてサポートします。
献立やレシピに関する当社独自のテクノロジーを基盤に、
栄養面では当社トップアスリートへの食サポート活動である「ビクトリープロジェクト(R)」管理栄養士監修のもと開発しました。
「ビクトリープロジェクト(R)」のサポート現場で使用される栄養計算基準をアルゴリズム化し、 ユーザがアプリ上で必要情報を入力すれば、
AIが栄養基準を満たす献立を提案します。 また、 必要栄養価を充たす献立を提案するためのメニューデータベースには、
当社が運営するレシピサイト「AJINOMOTO PARK」のデータを活用。 各々のメニューに対し、 栄養情報に加えジャンル、 季節、
調理時間など様々な情報が紐づけられており、 AIがユーザに適した献立を提案します。
具体的な使用方法として、 “選手"と、 食で選手をサポートする"調理する人"とがアカウント連携することでご利用いただけます。
“選手"は、 性別・体重・体脂肪率などの基礎情報に加え、 種目（瞬発系、 持久系、 球技系、 その他）や目標（体重を減らす、 体重を増やす、
現状維持）を選択し登録。 日々の体組成をアプリに登録し、 食事記録の際に味や食べた量を5段階で評価することでどのくらいの栄養価を摂取したかがわかるとともに、
AIがユーザの好みの味や量を学習し、 使えば使うほど選手に最適化された献立が提案されるようになります。
“調理する人"は、 選手の目標や体組成に応じてAIから提案される献立（10日分、 毎食3パターン）から調理するメニューを選ぶことができます。 その際、
あらかじめ選手が食べられない食材を登録したり、 選手からのリクエストメニューを表示することができます。
今回のβ版にて限定ユーザテストを開始し、 ユーザからのフィードバックを通してサービスの有効性やコンセプトの受容性を確認します。
当社はこれからも様々なパートナーとの連携を視野に入れながら、 “食から未来を楽しく"するプロダクトやサービスの開発に取り組んでいきます。