Yoko Yamakata 研究室

主宰者：Yoko Yamakata
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、食事の記録と栄養管理を支援するための情報技術の開発に取り組んでいます。研究の中心は、スマートフォンで撮影した食事画像から栄養情報を自動で抽出する技術にあります。具体的には、深層学習やコンピュータビジョンの手法を用いて、食事画像に含まれる食材や調理段階を認識し、栄養価やカロリー、タンパク質などの栄養素を推定するモデルを構築しています。さらに、画像に基づくレシピ検索システムや、栄養と食材の類似性を組み込んだ情報検索モデルの開発も進めています。 一方、実用的な栄養管理を実現するため、ユーザーが食事を記録する際の利便性向上にも力を入れています。標準的なレシピを複製・編集することで短時間に個人の食事記録を作成する手法や、動的に変化する食材の外観を段階的に認識する技術を開発しました。また、行動科学の理論に基づいて、ゲーミフィケーション機能を組み込んだアプリケーションを用いて、ユーザーの健康的な食習慣形成を促進する方法も検証しています。 さらに本研究室は、これらの技術基盤を支えるため、大規模な料理画像・レシピデータセットの構築にも取り組んでいます。調理過程の各段階における食材アノテーション付きのマルチメディアレシピデータセットを作成し、学術界で活用できるリソースを提供しています。これらの成果は、より正確で実用的な栄養管理システムの実現に貢献することを目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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