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⼥⼦部 ダイエット体重変化を予測してみた！』 Julia      2021/05/14 『超簡単AI！MatrixFlowで 

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最近は・・・ライター業！ 　☆RPA Community イベントのレポート 　☆社員インタビュー 名前：Julia（中野秀子） 出身：大阪 仕事：AIスタートアップのHR 

はじめに。。。 RPA
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では、、、
『データを作る！』ノウハウが多いですよね？ 

AIで分析しましょう！ そのデータ、どうしてますか？ 

このまま続けてて効果あるの？ どうしたら効果的に痩せれるの？ ダイエットって挫けがち・・・ ダイエットデータを使って、AIで体重の 変化の予測と要因の分析をします！ AIでやること 

使うAIは…？ プログラミング不要のAI構築プラットフォ ーム ドラッグ＆ドロップだけで前処理も含めた 機械学習・深層学習が可能 

準備するもの ダイエットデータ AI 『2018
calorie,
exercise
and weight
changes』
https://www.kaggle.com/chrisbow/2018-calorie- exercise-and-weight-changes


データの中⾝は？ Date：計測をおこなった⽇付

weight_oz：体重をオンスのみで表した際の総重量
calories：各⽇付における摂取カロリーの概算 cals_per_oz：摂取カロリーをオンス単位で表記した体重で割った数値
five_donuts：⾷事のメインが5つのドーナツだった⽇（※1=TRUE,
0=FALSE） walk：20分以上の⾃発的なウォーキングをおこなった⽇ run:2.5マイル（約4キロ）以上のランニングをおこなった⽇ wine:
ラージグラス⼀杯（250ml）以上のワインを摂取した⽇ prot:
⾼プロテインな⾷事をした⽇
weight:
ウェイトトレーニングをおこなった期間 change:
体重の増減 

データの中⾝は？ 

データ（CSVファイ ル）のアップロード c 前処理（データの 整備） ⽋損の削除、変換 レシピ： AIの設計図作成 時系列分析を選択 学習 数分程度 分析のステップ 変化予測 レシピ： AIの設計図作成 ⾃動構築AIの 「AutoFlow]を選択 学習 数分程度 要因分析 

デモ https://ai.matrixflow.net/signin 

結果∼体重変化予測 減少傾向ですね！ 

結果∼要因分析：重要度 cals_per_ozが最も学習に寄与していますね。やはりダイエットにはカロリー摂取（⾷ 事）は重要。続いてrunとwalkとなっています。 

結果∼要因分析：影響度1 cals_per_ozは、カロリーの値が⾼いほど体重が増える傾向にあることがわかります。 run、walkは、実施すれば体重が減っています。 

結果∼要因分析：影響度2 wineを飲んだら増える傾向。 トレーニングやプロテインをとることは減る傾向。 ドーナツは⾷べていても減っているのは注⽬です！⽢いものを我慢しなくてもダイエッ トできる！とも⾔えるのではないでしょうか。 

今のダイエットを続けていれば、減る傾向にあること 体重が減ることがわかっていればダイエットを続ける励みに なりますね！ ⾷事に気をつけながら適度な運動をすること AIも⼈間と同じことを⾔うんだな∼ということと、やっぱり そうだったか！という納得感を得ることができました！ ☆時系列分析 ☆要因分析 結果から⾔えること 

AIで分析しましょう！ 最後にRPAで作ったデータは、、、 画像分析やテキスト分析（⾃然⾔語処理）などもできます！ 

ご静聴ありがとうございました！       AIを気軽に使ってみましょう！