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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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