AI食事管理「VITL」、写真解析が外した中身を自ら公開——訂正93件の最多は「分量のズレ」43%、利用者アンケート190件は平均3.92点

AI食事管理サービス「VITL（バイタル）」を開発・運営するゼロジム369株式会社（本社: 福岡県福岡市、代表取締役: 安河内佑介、以下「当社」）は、サービスの利用実績に関する数字を公式メディアで公開しました。VITLは、食事の写真を送るだけでAIがカロリー・たんぱく質・脂質・炭水化物を推定して食事を採点し、「次の食事をどうすればよいか」まで毎食提案する、日本のAI食事管理サービスです。

今回公開したのは、①写真つき食事記録3,100件超のうち利用者がAIの解析を訂正した内容の内訳（93件）、②食事記録1,262日分（83人）から見たPFCバランスの実態、③利用者アンケート190件の集計の3点です。いずれも数値の補正・回答の取捨選択は行っていません。

VITL（バイタル）とは

VITLは、食事の写真を送るとAIが写っているものから栄養を推定し、その場で採点とアドバイスを返す、ブラウザで動く日本のAI食事管理サービスです（アプリストアからのインストールは不要）。数値を記録するだけのツールではなく、「じゃあ次の食事をどうすればいいか」まで提案するコーチング型の設計で、「専属AIトレーナーを雇う」という発想で作られています。

料金は21日間のプログラム49,800円（税込）で、22日目以降も続けたい方だけが月額4,980円（税込）に進みます。運営はゼロジム369株式会社（福岡市）です。

数字①: 写真つき食事記録3,100件超——利用者はAIの解析をどう訂正したか（93件の内訳）

写真からの栄養推定は「写っているものから推論する」仕組みであり、外すことがあります。当社は、利用者が写真に一言添えて解析を訂正できる設計を採っており、写真つきで訂正が記録された食事記録は3,100件超（2026年8月5日時点）にのぼります。このうち2つの断面（2026年7月22日／8月4〜5日）から85件・訂正93件を抽出し、訂正の中身を分類しました。

分量のズレ: 43%

食材・料理の取り違え: 28%

調理法・調味（油や味付け）: 19%

見落とし: 12%

過検出・食べ残し: 10%

追加摂取: 8%

成分表示による訂正: 5%

日付・食事帯の訂正: 2%

（n=93。各割合の誤差はおよそ±10ポイント。1件の訂正が複数の型に該当するため合計は100%を超えます）

訂正の62%（分量43%＋調理法・調味19%）は「写真だけでは決めきれない情報」でした。大皿から取り分けた量や使った油の量は、人間の管理栄養士が写真を見ても確定できない情報です。当社はこの前提に立ち、AIが確定できない部分を利用者が一言で補う設計を採っています。

⚠️ この数字は「AIが外したとき、その中身は何だったか」の内訳であり、「AIが何%外すか」ではありません。本集計から「AIの正解率・誤り率」は導けません（気づかれなかった間違いは記録に残らないため）。

数字②: 食事記録1,262日分から見た、実際の食べ方の実態

2026年6月に1日3食以上を記録した日が5日以上ある利用者83人・1,262日分（1人あたりの記録日数の中央値15日。社内テスト用アカウント2件を除外）のPFCバランスを集計しました。

食べ方は二極化していました。炭水化物の割合が40%未満の「糖質を抑える食べ方」が37人、50%以上の「一般的なバランス寄り」が37人、中間が9人。

国の目安（18〜64歳: たんぱく質13〜20%・脂質20〜30%・炭水化物50〜65%エネルギー）に3つとも収まった人は83人中16人（19%）で、全員が一般的なバランス寄りの群でした。

一方、たんぱく質の目安下限（13%エネルギー）を下回った人は83人中0人でした（実量の中央値83.9g/日）。

3つとも目安に収まった「日」は1,262日中213日（17%）。同じ人でも、たんぱく質の1日最大と最小の差は中央値62gあり、日ごとのばらつきが大きいことがわかりました。

⚠️ 本数字は日本人全体の平均ではなく、食事管理サービスを自分で使っている83人が2026年6月に記録した食事です。量は写真からのAI推定値であり、秤で量ったものではありません。栄養バランスは年齢・体格・活動量・健康状態によって変わります。個別の判断は医師・管理栄養士にご相談ください。

数字③: 利用者アンケート190件——不満・改善要望の内訳まで開示

VITLアプリ内に表示するアンケートフォームに利用者本人が回答したもの（2026年4月5日〜9月7日・有効回答190件・設問6問）を、回答の取捨選択・数値の補正なしで集計しました。

総合満足度（5点満点）の分布:

5点（大変満足）: 56件（29.5%）

4点: 75件（39.5%）

3点: 48件（25.3%）

2点: 10件（5.3%）

1点（不満）: 1件（0.5%）

平均は3.92点（5点満点・n=190・ゼロジム369株式会社によるアプリ内アンケート）。4点以上が131件（68.9%）でした。

改善要望として最も多かったのは「写真からの食材・分量の読み取り」（2026年8月1日までの回答156件中28件）でしたが、その多くは精度の問題ではなく「写真に写っていない情報」を求められているケースで、数字①の内訳と一致します。

2番目の「伝えた内容が次に反映されない」（同17件）は不具合であり、2026年8月1日に修正済みです。8月8日以降の回答30件では、この2項目への要望はそれぞれ1件・0件に減り、代わりに「アドバイスをもっと具体的に・自分の文脈を踏まえて」「過去のやり取りを覚えていてほしい」といった要望が上位に入っています。

なお、改善（2026年7月17日以降）より前の121件の平均は3.97点、以降の69件は3.84点で、改善後のほうが低くなっています（回答が開始7〜8日目に集中しているため、改善の効果と回答時期の違いをこの数だけでは切り分けられません）。

⚠️ この数字はアプリストアの評価とは収集方法が異なるため直接比較できません。回答者190名はVITL利用者の全体ではありません。個々の回答の文面は公開していません（当社プライバシーポリシーに基づき、個人が特定されない集計値のみを公開しています）。

なぜ不利な数字まで公開するのか

AI食事管理サービスを検討する方が最も知りたいのは「実際どのくらい当たるのか」「使っている人はどう食べ、どう評価しているのか」です。VITLは2026年にサービスを開始したばかりで、第三者のレビューがまとまって蓄積される前の段階にあります。この段階で判断材料を提供する最も確実な方法は、運営元が保有するデータを補正せずそのまま開示することだと考えています。

集計の全文は公式メディアで公開しています:

AIの解析を利用者がどう訂正したかの内訳: https://media.vitl.jp/articles/ai-meal-photo-accuracy/

食事記録1,262日分で見たPFCバランスの実態: https://media.vitl.jp/articles/p