開発の背景

国内において、糖尿病で治療を受けている総患者数は552万2,000人※1とされており、糖尿病の治療における「血糖値の日常的な自己測定・自己管理」は非常に重要です。一方、血糖値の記録を続ける難しさや、血糖測定と食事管理を別々のツールで管理する手間が、多くの糖尿病をおもちの方の課題となっています。

※1.参考：厚生労働省「令和5年（2023）患者調査の概況」

実際、2025年7月においしい健康とテルモ社が実施したアンケート調査※2（n=391）からも、血糖値の記録の現状とニーズが明らかになっています。本調査によると、血糖値を記録している方は「手書き」での記録が半数以上にのぼりました（調査1参照）。また、血糖測定の実施有無にかかわらず、「おいしい健康アプリに血糖値が表示されたら便利だと思いますか？」の問いに対しては7割以上が好意的に評価しました（調査2参照）。さらに食事と血糖値の一元管理ができると、食事作りや血糖測定のモチベーション向上や行動変容を期待する回答が得られました（調査3参照）。

【調査1：血糖自己測定（SMBGやCGM）の記録の現状】

Q.血糖測定の結果はどのように記録していますか？（ご自身で測定している方：n=177・複数回答）
→血糖値の記録方法は「手書き」が半数以上（59.3%）

【調査2：おいしい健康アプリでの血糖表示ニーズ】

Q.おいしい健康アプリにご自身、またはご家族の血糖値が表示されたら便利だと思いますか？（n=391）

→約7割が「血糖値が表示されると便利だと思う」と回答（70.6%）

【調査3：食事と血糖管理の一元化による生活の変化】

Q.おいしい健康アプリと血糖値を併せて見ることができると、生活はどのように変わるかイメージをお聞かせください。（n=391・複数回答）
→ 食事×血糖の一元管理が、自己管理のモチベーション向上につながる可能性が示唆される

※2.参考：テルモ株式会社×株式会社おいしい健康共同調査「糖尿病のある人における血糖自己測定に関するアンケート」2025年7月実施（n=391）より一部抜粋して作成

開発の経緯

共同調査から、単に血糖値を記録できるだけでなく「食事と血糖値を一緒に振り返りたい」というニーズが強いことが明らかになりました。糖尿病をおもちの方のこうした声をもとに、血糖値管理の領域で豊富な実績を持つテルモ社と連携し、測定から記録・食事管理までをシームレスにつなぐ体験を目指し、本機能を開発しました。

血糖値の記録機能の概要

①テルモ社の「メディセーフデータシェア」とのデータ連携

テルモ社のSMBG機器および血糖値管理アプリ「メディセーフデータシェア」を利用している場合、連携設定によりメディセーフデータシェアの測定データが自動でおいしい健康アプリに反映されます。

︎メディセーフデータシェアについて　https://msds.terumo.co.jp/

テルモ社が提供している血糖値管理アプリ（2021年10月リリース）。糖尿病のある方は、血糖測定器で測定した血糖値をアプリへ直接入力、または血糖測定器からNFC通信でデータを転送することで、スマートフォンやウェブアプリでデータをいつでも、どこでも記録・管理・閲覧することができます。

②血糖値をグラフで見える化 

血糖値の変動を折れ線グラフで表示。食事記録と併せて1画面で管理でき、食事内容と血糖値の関係を把握しやすくなります。

「血糖値の記録・確認方法」画面イメージ

③測定タイミングの通知

​​血糖測定のタイミングや時間に合わせて、記録の通知設定が行えます。たとえば、食事を記録すると、食後2時間に血糖測定のリマインド通知が届くなど、記録の習慣化をサポートします。

「血糖測定の通知」画面イメージ

今後の展開

当社は、今後もテルモ社との連携をさらに深めるとともに、利用者一人ひとりが自身の健康データを食事管理に活かせる、よりシームレスな環境の実現を目指します。

直近では、2026年5月21日（木）〜23日（土）に大阪国際会議場にて開催される「第69回日本糖尿病学会年次学術集会」に出展し、医療従事者の皆さまに向けて、本機能をはじめとするおいしい健康の取り組みをお伝えいたします。

また、今後は併せて、さまざまな医療・ヘルスケアサービスとの連携を通じ、健康管理体験のさらなる拡充を図ってまいります。

開発の背景

健康管理や食事療法において、食事記録は重要な手段のひとつです。しかし実際には、忙しい日常の中で記録を継続することは容易ではなく、記録内容から栄養摂取状況を把握するためには一定の専門知識が必要な場合もあります。

「写真で記録する」という方法は手軽さの点で優れていますが、従来の画像解析では推定結果が実際の食事と完全には一致せず、ユーザーが手動で修正を加える場面も少なくありませんでした。そこで本機能では、LLM（大規模言語モデル）を活用した解析方式を採用し、推定精度の向上と、よりスムーズな記録体験の実現を目指しました。

LLM画像解析の概要

本機能では、LLMが食事写真全体の文脈を踏まえて解析することで、従来よりも自然な形での食事内容の推定を実現します。さらに、iOSアプリでは、栄養成分表示の写真からも推定が可能です。

• 操作の手間を軽減： LLMが画像全体の文脈をもとに食品を推定することで、誤認識や選択し直しの手間が減ります。
• 記録の継続しやすさ： 写真1枚から食事内容を自動で推定するため、テキスト入力などのステップを大幅に簡略化できます。
• 栄養把握の正確さ： 実際の食事により近い内容が記録されることで、エネルギー量や塩分などの栄養価をより実態に近い形で確認できます。

「LLM画像解析」画面イメージ

今後の展望：手間をかけずに栄養管理ができる「家庭のためのAI」へ

おいしい健康では「誰もがいつまでも、おいしく食べられるように」のサービスコンセプトのもと、個別化栄養の実現を目指して食事支援機能のさらなる拡充を進めてまいります。AI活用による食事記録機能の進化は、入力の効率化にとどまらず、一人ひとりの食事を理解し、無理なく続けられる体験の基盤になると考えています。今後も積極的なAI活用により、病気予防や治療、妊娠・出産、介護など、さまざまなライフステージにおける家庭での食の課題解決に取り組んでまいります。