私が繰り返し犯していた食事ログUXのミス

Dev.to / 2026/6/3

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要点

著者はiPhone向けのAI栄養トラッカーを開発する中で、写真→カロリー/マクロ推定→保存という単純な流れでは、食事ログの本当の難しさである「修正のしやすさ」を捉えきれていないと気づいた。
ユーザーは「チキンボウル」という名前だけでは不十分で、量の調整、ソースの削除、追加のご飯、残した分の反映などの細かな修正が必要であり、修正ループが遅いと推定精度が良くても体験全体が損なわれる。
教訓は、AI機能を“魔法の瞬間”としてだけ設計してはいけず、素早く抜け出せる「エスケープハッチ」が必要だという点。
入力手段として写真（食事が明確なとき）、バーコード（市販品のとき）、テキスト（内容を把握しているとき）を用意し、AIがほぼ当たっている場合でもすぐに編集できるようにすることで、ログまでの判断回数を減らすべきだと提案している。
AIプロダクトで重要な問いは「モデルは当てられるか？」ではなく「ユーザーは当て推量をどれくらい速く修正できるか？」だと位置づけている。

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