本稿では、SnappyMealというAIを利用したフードログアプリケーションのデザインと評価について述べています。フードログは、食事と健康との相関関係を明らかにするために重要ですが、現在の手法は柔軟性が欠け、利用者の遵守率が低いという問題があります。SnappyMealは、マルチモーダルな入力を活用し、ユーザーが食事を柔軟に記録できるように設計されています。特に、目標に応じたフォローアップ質問で必要な情報を補い、ユーザーのレシートや栄養データベースから情報を取得することで精度を高めています。公に入手可能な栄養ベンチマークを通じて評価を行い、3週間の実使用データを収集した結果、ユーザーからは多様な入力方法と高い精度が評価され、マルチモーダルAIがフードトラッキングの柔軟性と文脈認識を向上させる可能性を示唆しています。