AI飲食管理「VITL」主動公開照片分析誤差——93次修正中最多為「份量偏差」占43%，190份使用者問卷平均3.92分

開發並營運AI飲食管理服務「VITL（Vital）」的零健身房369股份有限公司（總部：福岡縣福岡市，代表董事：安河內佑介，以下簡稱「本公司」），於官方媒體公開服務使用實績數據。VITL是日本的AI飲食管理服務，使用者僅需傳送飲食照片，AI即可估算熱量、蛋白質、脂肪與碳水化合物，為每餐打分，並提供「下一餐該如何改善」的建議。

本次公開內容包含三項：① 超過3,100筆附照片的飲食紀錄中，使用者對AI分析進行修正的內容分類（共93筆修正）、② 從83位使用者共1,262天的飲食紀錄分析實際PFC比例、③ 190份使用者問卷的統計結果。所有數據均未進行數值補正或回答取捨。

VITL（Vital）是什麼？

VITL是一項可在瀏覽器上運作的日本AI飲食管理服務（無需從應用程式商店下載），使用者上傳飲食照片後，AI會根據照片內容估算營養成分，即時給予評分與建議。不同於僅記錄數值的工具，VITL採用「教練式」設計，不僅記錄，更會建議「下一餐該怎麼吃」，其概念如同「聘用專屬AI教練」。

服務費用為21天課程49,800日圓（含稅），若使用者希望於第22天後繼續使用，則轉為每月4,980日圓（含稅）的月費制。本服務由福岡市的零健身房369股份有限公司營運。

數據①：超過3,100筆附照片飲食紀錄——使用者如何修正AI分析（93筆修正分類）

透過照片估算營養成分的機制是「從可見內容推論」，因此可能出現誤差。本公司設計讓使用者可於照片旁附加文字說明以修正AI分析，截至2026年8月5日，此類附照片且有修正紀錄的飲食筆數已超過3,100筆。本次從兩個時間斷面（2026年7月22日、8月4日至5日）中抽出85筆紀錄、共93次修正，並分類其修正內容。

- 份量偏差：43% - 食材或料理誤判：28% - 烹調方式或調味（油量、調味料）：19% - 遺漏項目：12% - 過度偵測或剩食：10% - 追加攝取：8% - 根據營養標示修正：5% - 日期或用餐時段修正：2%

（n=93。各比例誤差約±10個百分點。因單一修正可能符合多項類型，總和超過100%）

62%的修正（份量43%＋烹調方式19%）屬於「僅靠照片無法判斷的資訊」。例如從大盤中取出的份量或用油量，即使是人類營養師也無法僅從照片確認。本公司基於此前提，設計由使用者以一句話補足AI無法確定的資訊。

⚠️ 此數據為「AI判斷錯誤時，錯誤內容為何」的分類，並非「AI錯誤率為何」。本統計無法推導出AI的正確率或錯誤率（未被察覺的錯誤不會被記錄）。

數據②：從1,262天飲食紀錄看實際飲食實況

針對2026年6月期間，有5天以上每日記錄3餐以上的83位使用者，共1,262天的飲食紀錄（每人中位數15天，排除2個內部測試帳號），統計其PFC比例。

飲食模式呈現兩極化：碳水化合物比例低於40%的「低碳飲食」者37人，50%以上的「一般均衡型」37人，中間型9人。

符合國家建議標準（18～64歲：蛋白質13～20%、脂肪20～30%、碳水化合物50～65%熱量）三項全部者，83人中僅16人（19%），且全數屬於一般均衡型群組。

另一方面，無一人低於蛋白質建議下限（13%熱量），實際攝取量中位數為每日83.9克。

三項標準皆符合的「天數」為1,262天中的213天（17%）。即使同一位使用者，每日蛋白質攝取最大與最小值的差距中位數達62克，顯示日間波動極大。

⚠️ 此數據非日本全體平均，而是2026年6月使用飲食管理服務的83位使用者所記錄的飲食。數量為AI依照片估算，非實際秤重。營養平衡因年齡、體型、活動量與健康狀態而異。個人判斷請諮詢醫師或營養師。

數據③：190份使用者問卷——不滿與改善建議分類全公開

針對VITL應用內問卷（2026年4月5日至9月7日，有效問卷190份，共6題），本公司未經篩選或數值調整，直接統計使用者本人回答。

綜合滿意度（5分制）分佈：

- 5分（非常滿意）：56件（29.5%） - 4分：75件（39.5%） - 3分：48件（25.3%） - 2分：10件（5.3%） - 1分（不滿）：1件（0.5%）

平均為3.92分（5分制，n=190，零健身房369公司應用內問卷）。4分以上共131件（68.9%）。

最多改善建議為「照片中食材與份量的辨識」（截至2026年8月1日的156份回答中佔28件），但多數並非精度問題，而是要求提供「照片中未顯示的資訊」，與數據①分類一致。

第二多的「先前輸入內容未反映於後續建議」（同17件）為系統缺陷，已於2026年8月1日修復。8月8日後的30份問卷中，此兩項建議分別降至1件與0件，取而代之的是「建議更具體、符合個人情境」、「希望系統記住過往互動」等意見上升。

此外，改善前（2026年7月17日前）121份問卷平均3.97分，改善後69份為3.84分，改善後反而較低（因問卷集中在使用後7～8天，難以單獨區分改善效果與時間因素）。

⚠️ 此數據與應用商店評分收集方式不同，無法直接比較。190位回答者不代表所有VITL使用者。個別回答內容未公開（依公司隱私權政策，僅公開不具個人識別性的統計值）。

為何連不利數據也公開？

考慮使用AI飲食管理服務的使用者最想知道的是「實際準確度如何」、「使用者如何吃、如何評價」。VITL於2026年剛推出服務，尚處於第三方評論尚未累積的階段。此時提供決策資訊最可靠的方式，即是營運方將自有數據不經修正直接公開。

完整統計報告已於官方媒體公開：

使用者如何修正AI分析：https://media.vitl.jp/articles/ai-meal-photo-accuracy/

1,262天飲食紀錄的PFC平衡實況：https://media.vitl.jp/articles/p