[1Win4] Poster session 1

[1Win4-96] An Automated Meal Menu Generation System to Support Nutritionists

〇NORIYUKI OKUMURA¹, Yasushi Kami², Chie Mizunuma¹, Mari Ishida¹ (1. Kobe Shoin Women's University, 2. Kobe College)

Keywords:meal, Generative AI, nutritionist

本研究では，提携企業が開発した国立病院機構監修のバランスの取れた栄養食を提供する献立を活用し，献立を自動生成するAIシステムを構築している．栄養バランスの保証のある献立を自動生成するためには，ChatGPTやGemini，Claudeといったシステムに問い合わせるだけでは不十分であり，エビデンスのある献立と連携することによって，信頼性を高める必要がある．本システムでは，国立病院機構に勤務する延べ700名もの管理栄養士によって作成された献立データベースをベクトルデータベースへと変換しRAGを構築している．例えば，「魚中心のメニューにしたい」などの要求分を解析し，使用する食材やレシピを参照することで，ユーザの求める献立を指定期間分作成することが可能である．また，調理の問題から，同一の調理法の重複の排除していたり，同じ系統のメニューが連続して提供されないよう最適化したりするなど，管理栄養士の業務負担を軽減するシステムとして構築している．管理栄養士が1ヶ月分の献立を同様の条件で作成するためには1週間から2週間を要するが，本システムにより数分で完了することが確認されている．