Ultra-Processed Analyzer-無料のNOVAフレームワーク分析

AIで食品ラベルを解読する

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Ultra-Processed Analyzerの概要

Ultra-Processed Analyzerは、食品製品の画像を分析し、成分をNOVAフレームワークに従ってカテゴリ分けする専用ツールです。 このフレームワークは食品を4つのカテゴリに分類します: 未加工/最小限に加工された食品、加工された調理成分、加工食品、超加工食品。 このアナライザの主な役割は、食品ラベルに記載されている成分を評価し、その加工レベルを判断して、それに応じて分類することです。 具体的なシナリオは、シリアルボックスのラベル画像を分析し、全粒穀物(最小限に加工)や高フルクトースコーンシロップ(超加工)などの成分を特定し、構造化された形式でカテゴリ分けすることです。 これにより、その製品の全体的な健康への影響を理解するのに役立ちます。 Powered by ChatGPT-4o

Ultra-Processed Analyzerの主な機能

  • 成分のカテゴリ分け

    Example Example

    スナックバーのラベルを評価し、ナッツ(未加工)や人工香料(超加工)などの成分をカテゴリ分けする。

    Example Scenario

    栄養士がクライアントへの食事選択について教育するためにこのツールを使用する。

  • 健康への影響分析

    Example Example

    食品中の優勢なNOVAカテゴリを判断し、その全体的な健康への影響を結論付ける。たとえば、製品を超加工食品が支配的と識別する。

    Example Scenario

    健康意識の高い買い物客が、食料品ショッピング時に情報に基づいた決定を下すためにこのツールを使用する。

  • 食事アドバイス

    Example Example

    製品の成分を分析した後、NOVA文書に基づいて超加工食品を避けるアドバイスを提供する。

    Example Scenario

    食生活を改善したい個人が、異なる食品製品を分析するためにこのツールを使用し、カスタマイズされたアドバイスを受け取る。

Ultra-Processed Analyzerの対象ユーザーグループ

  • 栄養士

    これらの専門家は、クライアントの食事計画と教育を強化するために、このツールを使ってさまざまな食品製品の健康への影響を簡単にカテゴリ分けし、説明することができます。

  • 健康意識の高い消費者

    健康的な食生活に注力している個人は、食品中の成分の処理レベルを理解することで、情報に基づいた選択を行うためにこのツールを利用できます。

  • 教育者と研究者

    このグループは、栄養学の授業で食品加工の影響を示したり、食生活パターンと公衆衛生に関する研究を行ったりするための教育目的で、このツールを活用できます。

Ultra-Processed Analyzerの使用方法

  • 1

    サインアップ不要の無料トライアルはyeschat.aiをご利用ください。ChatGPT Plusも必要ありません。

  • 2

    食品製品のラベルのはっきりした画像をUltra-Processed Analyzerにアップロードしてください。

  • 3

    Analyzerが画像を処理し、各成分をNOVAフレームワークに基づいてカテゴリ分けするのを待ってください。

  • 4

    Analyzerが提供する構造化された表を確認してください。成分名、種類、カテゴリ、説明が含まれます。

  • 5

    Analyzerの結論を使用して、製品の全体的なカテゴリ分けを理解し、情報に基づいた食事選択を行ってください。

Ultra-Processed Analyzerに関するQ&A

  • Ultra-Processed Analyzerが使用するNOVAフレームワークとは?

    NOVAフレームワークは、食品を加工の程度と目的に基づいて分類します。食品を未加工/最小限に加工されたもの、加工された調理成分、加工食品、超加工食品の4つに区分します。

  • Ultra-Processed Analyzerは、食品ラベルのすべての成分を識別できますか?

    このアナライザは、特定可能なすべての成分を分類することを目指しています。ただし、成分のカテゴリが不明確であるか、画像品質が悪い場合は、その成分を「不明」とラベル付けします。

  • Ultra-Processed Analyzerは、あらゆる食事法に適していますか?

    はい、詳細な食品加工レベルの情報を提供することで、様々な食事法で個人を支援し、情報に基づいた食事選択を助けることができます。

  • Ultra-Processed Analyzerは、成分のカテゴリ分け精度がどの程度ですか?

    画像がはっきりしていて、成分が認識できる場合、このアナライザの精度は非常に高いです。NOVAフレームワークを使用することで、成分のカテゴリ分けの信頼性が確保されます。

  • Ultra-Processed Analyzerは製品の栄養価を理解するのに役立ちますか?

    加工レベルに焦点を当てていますが、栄養価については直接的には対応していません。ただし、これらのレベルを理解することで、製品の全体的な健康性に関する洞察を間接的に得ることができます。