実際のワークフロー
動作デモ動画
[https://youtube.com/shorts/0tvONho3YfA?feature=share]
概要
「食事の記録を毎日続けるのは大変」という課題を、最新のAI（Dify）とGoogleスプレッドシートの連携で解決しました。写真を撮って送るだけで、AIがメニューや分量を分析し、カロリーや栄養素を自動で集計します。
クライアントの課題とご要望
- 食事管理の工数削減： 毎食、品目やカロリーを検索して手入力するのが手間で続かない。
- 精度の柔軟性： AIの解析が間違っている場合、ユーザーがその場でチャット形式で修正したい。
- データの自動蓄積： 最終的な解析結果を、管理用のスプレッドシートに自動で飛ばしたい。
実装した主な機能
- 画像・テキストのマルチモーダル解析 写真を送るだけで「カレーライス：ご飯約200g、ルー約200g」のように品目を分解。そこからカロリー、タンパク質、脂質、各種ビタミンなどの栄養素を即座に計算します。
- 対話型の修正ワークフロー（Human-in-the-Loop） AIの回答に対して「OK」か「修正」を選択可能。例えば「ご飯は300gだった」と入力すれば、AIが再計算を行い、納得したデータだけを保存できる仕組みにしました。
- GASによるスマートなデータ記録ロジック Google Apps Script（GAS）を活用し、**「1時間以内の連続投稿は、同じ食事の修正とみなして上書きする」**という独自ロジックを実装。データの重複を防ぎ、綺麗なログが残るよう工夫しました。
システム構成 / 使用ツール
- AIプラットフォーム： Dify（ワークフロー / チャットボット）
- AIモデル： GPT-4o, Claude-3.5-sonnet
- 連携技術： Google Apps Script (GAS / Webhook)
- データベース： Googleスプレッドシート
開発スピード・コスト
CursorとDifyを駆使したAI駆動開発により、要件定義からプロンプトの精度検証、外部システム連携までを、**実働わずか12時間（約2日間）**で完遂しました。
開発工数の内訳：
- デモ・プロンプト作成：5時間
- Difyワークフロー・精度検証：5時間
- スプレッドシート連携（GAS実装）：2時間