米国立衛生研究所（NIH）傘下の研究チームは、食事写真をAIで解析して栄養価を推計するアプリの精度調査結果を、7月25日から28日にかけてメリーランド州ナショナルハーバーで開催された「NUTRITION 2026」で発表した。NIH臨床センターの厳密な管理厨房にて調製された102品の食事写真を対象に、MyFitnessPal、LoseIt!、CalAI、Appedietの4アプリを評価した。 解析結果、全アプリがカロリーを平均250〜345キロカロリー、脂質を約30グラム過小評価する傾向が確認された。炭水化物の推計は比較的一貫して正確だったが、脂質の多い低炭水化物食では誤差が大きかった。研究責任者はアプリが実際の摂取量より低く表示されるため、ユーザーは結果を鵜呑みにせず特に脂質分に注意が必要だと指摘する。 本研究はAI画像認識の限界を示し、健康管理目的でのアプリ利用における誤差リスクを明確にした。研究者らは、リアルワールドでの精度向上には写真認識機能に従来の手動計測や標準栄養評価を組み合わせたハイブリッド手法が有効だと提言している。これにより、デジタルヘルス分野でのツール設計とユーザー教育の重要な指針が示された。