「BodyCompositionLogger」開発中
■ 導入
アナログ機器や旧型設備に残されたデータを、人手を介さずデジタル化・蓄積できないか？
本プロジェクトは、
Bluetoothなどの通信機能を持たない既存旧機器から、カメラ＋AIによって数値データを自動取得し、業務データとして活用可能にする仕組みの検証・実装です。
■ 概要
オムロン製旧型体組成計（液晶表示）を対象に、
iPhoneのカメラで表示を読み取り、AIで解析し、CSVとして記録します。
👉 他の表示機器にも応用可能な構成
👉 機器の改造・通信接続は不要
👉 既存設備をそのまま活用可能
■ 仕組み
- 画面を撮影（約15秒／15枚）
- 必要領域を自動切り出し、前処理（二値化）
- AI（OCR）で画像解析し数値化（約20秒）
- 歩数など外部データと統合しCSVとして蓄積
👉「目視 → 手入力」の工程を完全自動化
iPhoneで連続読み取り → AIで解析 → 結果表示 → CSV出力 → グラフ化アプリ連携
■ 主な機能
- 対応機種：HBF-701/702、HBF-256T、HBF-215、HBF-252F、汎用モード
- OCRエンジン：Google Gemini 2.5 Flash Lite（Vision APIによる画像解析）
- 読み取り項目：体重・体脂肪率・内臓脂肪レベル・骨格筋率・体年齢・基礎代謝・BMI（7項目）
- 撮影方式：ボタン長押しで最大15フレームを約1秒間隔で自動キャプチャ、離すと一括AI解析開始ガイド枠の右60%のみをクロップしてGeminiに送信（左側の前回表示データを除外）
- AI解析中も認識済み数値をリアルタイム表示、解析完了後に確認・手動修正が可能
- 信頼度の低い項目はオレンジ色の「?」マークで警告表示
- 保存先：iCloud Documents優先、非対応端末はローカルDocumentsにフォールバック
- ファイル形式：CSV（weight_log.csv）、Excel・Numbers・Googleスプレッドシートで直接開ける
- 歩数記録：CoreMotion（CMPedometer）で当日の歩数を取得しCSVに同時保存
- API使用量：Gemini無料枠（1日1,500リクエスト）で1日約40〜50回の測定が可能
- デバッグモード：クロップ済み画像をFiles appに保存してOCR精度を目視確認可能
- 必要な権限：カメラ、モーション（歩数）、iCloud（オプション）
■ 導入効果
- 手入力作業：完全削減（0化）
- 転記ミス：排除
- データ蓄積：自動化
- 分析：即時可能（CSV＋グラフ）
■ 応用可能な領域
本仕組みは以下の用途に応用可能です：
- 工場設備の表示値ログ取得
- 点検・検査結果の自動記録
- 医療・ヘルスケア機器のデータ蓄積
- 手書き・目視業務のデジタル化
■ 技術構成（今の内容を整理）
- OCR：Vision API（Gemini 2.5 Flash Lite）（注1）
- フロント：Swift / SwiftUI
- データ：CSV出力（Excel等連携可）
- センサー連携：CoreMotion（歩数）
- 対象機器：iPhone（iOS 17以降）必要権限：カメラ、モーション（歩数）、iCloud（オプション）
- 開発環境：Xcode 15以降、Claude 4.6 拡張
（注1) Gemini -2.5-lite のAPI課金登録しAPIキーを取得必要
課金限度を１円に設定することで無償限度まで使用可能
現在、ジム通いでダイエットを兼ねてテストを重ね、鋭意開発中。リリースをお楽しみに！
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