管理栄養士・栄養士 · 業務ごと

何を食べているかを評価する

アプリはいまや写真の中の食品を認識できるが、認識することは量ることではない。AIによる写真認識を備えた七つのアプリを比べた研究では、最もよいものが食品の構成要素の97%を、最も劣るものが46%を識別し、著者たちは自動のエネルギー推定が不正確だと結論した。

少数の画像で消費者向けアプリを調べた一つの研究であり、栄養士の評価や臨床上の結果は測っていない。

医学的栄養療法

モデルは教科書を知っているが、患者は知らない。GPT-4oは米国の登録栄養士試験の問題1,050問の約92%に正答し、日本の管理栄養士国家試験の599問では最もよいモデルが83.5%を得たが、計算問題での成績は限られていた。

試験問題は患者ではない。どちらの研究も、実在の人のための計算や指導を試していない。

個人の献立を書く

下書きはAIには易しいが、数字を正しくするのは易しくない。五つのAIモデルが思春期の子どものために三日分の献立を60件書いたとき、すべての栄養素にわたって栄養士の基準の献立に一貫して近かったものはなく、著者たちは、専門家の監督なしにその献立を使うのは適切でないと述べている。英国のある病院チームの栄養士たちは、病状に応じた献立を、その地域の食品を使い、患者の言語で、AIに求めていると述べている。

特定の人物像についての実験室での比較と、一つのチームの報告である。どちらも実務での献立を測っていない。

栄養相談と教育

書かれた回答では、AIはすでによく答えている。ある盲検化された研究では、八人の登録栄養士が、フォーラムの質問100問へのChatGPT-4oの回答を、栄養士自身のフォーラムでの回答よりも、質（5点満点で4.48対2.56）と共感の点で高く評価した。それが示していないのは、行動を変える長い関係である。

フォーラムの回答は栄養相談の面接ではなく、評価者が判断したのは文章であって、結果ではない。

施設の献立作成

これは最も規則に縛られた業務であり、ソフトウェアが下書きを引き取りつつある。AI献立プランナーを試験導入した日本の給食事業者は、管理栄養士が献立を確認したうえで、献立作成業務の約70%を削減できると見込んでいる。このサービスは2026年5月に介護施設と保育所向けに発売された。日本の健康増進法は、指定された特定給食施設に管理栄養士を置くことをなお求めている。

70%は一つの事業者自身の見込みであり、製品が対象とするのは一般食だけで、ベンダーが自社製品を説明したものである。

記録、手紙、書類

ここは栄養士がすでにAIを使っている場所である。台湾の栄養士497人への調査では、59.8%がChatGPTを使ったことがあり、主に事務の書類作成のためだった。英国のある病院の糖尿病担当の栄養士三人は、AIスクライブによって記録と手紙にかける時間が減り、それが90%の場合に正確で適切だと感じていること、そして臨床家がなおすべての出力を確認しなければならないことを書いている。

便宜的標本による調査と一つのチームの印象である。どちらも、節約された時間や誤りを測っていない。