分析API/栄養分析 分析APIシステムは、フロントエンドとして「実行部(=API)」と「設定部(ルール指定)」で構成されています。 API情報 †
概要 †予め設定されたルールに従って食事データを分析する アクセス手順 †jsonで記述した食事データをリクエストボディに設定し、URLに対してPOSTを行う。 食事データフォーマット †食事データはjsonで記述する。 食事データ †アップロードする食事データを記述する。
プロフィールオブジェクト †分析対象の人物属性を記述する。
食事群オブジェクト †食事の集合を記述する。
食事オブジェクト †食事を記述する。
食品オブジェクト †食品を記述する。
食事データ例 †{ { "ver": 1, "type": "nutranalyze", "analyzer": "testrule1", "authkey": "password0", "callbackdata": { "user-defined-data1": "ABCDEFG", }, "profile": { "type": "profile", "data": { "name": "ユーザーの名前", "age": 25, "sex": "male", "height": 165, "weight": 60, "intensity": 1.3 } }, "meals": { "type": "meals", "data": [ { "type": "meal", "date": "2020/08/21 11:00:00", "daypart": "00", "data": [ { "type": "food", "data": { "objectid": "FO7de5bd6a4cec65c8213902c7", "quantity": 1.5 } }, { "type": "food", "data": { "objectid": "FO3cc1bb8745d44ff97ba8c6fe", "quantity": 1 } } ] } ] } } } レスポンス †レスポンスコードは200を返し、レスポンスはjson形式である。
栄養分析ルール情報オブジェクト †
分析結果オブジェクト †
レスポンス例 †{ { "analyzer": { "analyzerid": "testrule1", "name": "テストデータその2", "comment": "開発用" }, "callbackdata": { "user-defined-data1": "ABCDEFG", }, "analyze": { "steps": 12, "text": "ユーザーの名前 さんの基礎代謝は1543kcalです。生活活動強度は1.3、1日の所要カロリー量は2006kcalです。\n T/U平均スコアは 3.5 でした。\nこの食事の糖質の総摂取量は378gでした。\nこの食事の中で最も糖質摂取量の多い食品は「チャーシューメン」において105.6gでした。\n糖質を最も多く含む素材は「ごはん」に121.3gでした。\n豚肉類を50g以上食べています。食べた量は142.3gでした。\nキャベツを最も多く含む食品は「餃子(5個)」で31.5gでした。\n食事のNutriscoreの加重平均値は3.5でした。\n野菜、海藻、豆製品やコンニャク類など、食物繊維なども意識して積極的に取りましょう。\n今週の津川スコア1の摂取量の平均値は 72.4gです。\n先週の津川スコア1の摂取量の平均値は 199.5gです。\nこの食事の添加糖は7.1gです。\nこの食事の良い脂肪は29354.2mgです。\n" }, "result": true } } バージョン †このドキュメントのバージョン情報
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