電子はかりの改造とは？食事管理のAIエージェントに記録する仕組み

出典: 【これが最先端のAI活用】これまでなら数億かかる開発が1ヶ月で！上場社長がハードウェアを魔改造して実演

食べたものを、毎回どう記録していますか？写真で撮るか、手で打つか、それとも残さないままか。動画は前置きなしに、結論の実演から始まりました。

秋好さんは、置くだけで食事の全てが管理される、という結論から話します。使うのは、コーヒー豆を量る電子はかり。オープンソースでLinuxが入っています。プログラムを書き込める作りなんですね。

秋好さん（動画の中で・0:00〜）

置くだけで食事の全てが管理されるっていうのはま、結論ね。

置けば、記録まで済む仕組みなんです。食事を載せます。グラムもカロリーも自動で出ます。

画面には、あと1141kcal食べていい、と出ました。食事管理のAIエージェントには、玉ねぎ、と記録されます。

一方で、何グラムかはAIでも予想できず、推論はできても結構ずれる、と秋好さんは話します。

秋好さん（動画の中で・0:05〜）

唯一AIが正確に測れない容量。どんだけ食ったか。だべたものだけ測れば完璧です。

AIが正確に測れないのは、どれだけ食べたかなんですね。だから、食べた分だけ測れば、記録はずれません。

聞き手は、会社でAIを使い込む秋好さんが、私生活ではハードウェアまで触っている、と話を振ります。会社でできることには制限があります。プライベートの方が進みが速いんですね。

これまでに筋トレと車の管理のAIエージェントを作ってきました。今回は食事。ソフトウェアではなく、ハードに手を出した話です。

運動や消費カロリー、目標まで連動させる理由もあります。冷蔵庫の中身は、レシートで管理済みなんですね。マグロの刺身は、30gか100gかでその日のカロリーが変わります。

PFC（たんぱく質・脂質・炭水化物）のバランスは、全ての人にとって大事だ、とも話していました。

測れない量だけをはかりに渡し、記録と計算はAIに任せる。この分け方は、私が手放したい手間の向きに近いです。

私なら、AIが得意な所と、人や道具でしか測れない所を、先に分けます。人間は縦に掘って、AIは横に広げる役ですから。

写真だけでカロリーが出るAIの話は、2024年11月7日の朝LIVEでしていました。そのときの言葉です。

私の記事より（ダイエットも子育ても、自分だけのAIが支えてくれる時代・写真でカロリーが出るAIの話）

写真撮るとね、PFCバランスとかもね、出てきたりとか多分するのかなと思って、精度90ってことでね、すごいなと思って、本当かなと思って。

精度90と聞いて、本当かなと思った、とLIVEで話しています。動画の、何グラムかはAIでも予想できずに結構ずれる、という話。あの日の本当かなに、ひとつの答えを返している話です！

食べる前の記録に、毎日どれだけの手数をかけていますか？写真、グラム、文字入力の3つ。動画の次の話は、以前のやり方の振り返りから始まりました。

以前は、写真を撮って、グラムを測って、LINEに登録する3手でした。まとめて測ると、イカ、タコ、マグロの順番が混乱するんですね。朝はとても忙しい、とも話します。

秋好さん（動画の中で・2:17〜）

今までは写真に撮ってグラム測ってLINEにこう登録してやってたんです。

写真、グラム、LINEへの登録を、毎食こなしていたという振り返りです。通勤中に音声で順番を伝える方式もありますが、グラムは写真や音声から正確には出せません。

調理方法でも重さの見え方は変わり、修正の作業がとても多かった、と続けます。

そこで、LINEの操作の回数と時間を数えました。一番のボトルネックは、写真を撮る、グラムを測る、修正する、の繰り返し。修正が1日20回、タップが1日40回でした。

秋好さん（動画の中で・3:12〜）

1番のボトルネックポイントは写真を撮るグラム測る修正する修正するに1日40タップとかしてたこれは無駄だと

1日40回のタップは無駄だ、と見たわけです。だから、食べる前に使う道具として、はかりに置き換えました。

実演の1つ目は、好物のモズク。モズクは測りにくいので、専用のアプリに登録した項目を押します。57gと出て、はかり側にも連動して表示されました。

写真をLINE（PCならNotion）に送る、前からの仕組みも残しています。写真を送ると、たぶん玉ねぎ、と返ってきて、玉ねぎ1個66gでした。はかりだけでも、LINEと組み合わせても使えます。

実演の2つ目は鶏むね肉です。置くと94.9g。LINEを打つのも面倒。すぐ食べたい時は、AI推定ボタンを押します。

候補に出るのは、直近30日の同じ時間帯に食べた物のうち、重さが近い物です。特にレシートに載っていた物が出てきて、107kcalの鶏むねを押せば確定でした。

記録の手間を数えて、一番大きい所から道具に置き換える進め方。自動化できることは自動化して、人にしかできないことに集中する。私が大事にしている向きです。

私なら、候補が出たら、理屈より先に、違和感がないか、腑に落ちるかを自分の目で確かめます。最後の確定は、人の手に残したいんですよね。

2026年5月25日の朝LIVEでも、自分専用のアプリを作る話の中で、カロリーの困りごとを話しました。5月25日の朝LIVEの記事から引きます。

私の記事より（Codex App Serverで「目の前の困った」を即アプリ化｜朝LIVE 5/25・5月25日の朝LIVEの発話）

100gあたりって書いてあるけど、枚数15枚入りと書いてあって何グラムなのか分からない

100gあたりの表示だけで、15枚入りの1枚が何カロリーか分からない、という困りごと。それを検索して調べ、1枚のカロリーを返してくれる自分専用のアプリとして話し、最後に、できた、と言っています。

日常の困りごとを自分専用の道具にする。ここは、動画の話と同じ向きです。

2024年11月7日の朝LIVEでは、食べた量はあとで忘れてしまう、という話もしていました。

私の記事より（ダイエットも子育ても、自分だけのAIが支えてくれる時代・食べた量を忘れてしまう話）

よく朝ごはん食べれなかったから昼飯に取り戻そうとか。でも、取り過ぎた部分は全部忘れちゃうわけですよね。

LIVEでは、取りすぎた分は全部忘れてしまう、と話しました。運動したからとご褒美を食べると、プラスが増えている、とも。

動画の、まとめて測ると順番が混乱する、朝は忙しい、という話は、食べた量が後で曖昧になる所で近いんです。

秋好さんは、手で打つ記録を、置くだけの動作に変えました。私がLIVEで話したのは、食べた量を後で思い出せない、という気づき。

電子はかりの中身は、どこまで変えられるのでしょう？次の話は、改造の中身です。買ったままの状態から、何を足して何を止めたのか。

最初に買った時は、グラムしか出ませんでした。そこでWi-Fiで通信できるパーツを足しました。Bluetoothの機能はオフに。

画面は本来、英語の表示です。それを日本語で表示できるようにして、本来ないアニメーションも動くようにしました。確定の動作の決め方も、プログラムで書いています。

聞き手からは、手元で見ながら開発したのか、という質問。開発はClaudeで、シミュレーターを置き、どんな画面にしたいかを決めながら進めた、と答えます。

途中からアニメーションを足しました。最近は自動のAI予想も入れました。最初はシンプルだったものが、いろんなパターンに育っています。

秋好さん（動画の中で・5:33〜）

ここにあるプログラムをアップデートしてコンパイルしてやってるだけ。基本リラックスが入ってるものだったら何でもアップデートできる。もうもはや何でもできる。

Linuxが入っている機械なら、何でもアップデートできる、という話です。中のプログラムを更新します。コンパイルし直すだけなんですね。

秋好さん（動画の中で・5:48〜）

今って数字のデータをつなげてるけど思考のデータで繋がってくると全部自動化するなって思ってんだよね。

今つないでいるのは、数字のデータ。考えのデータまでつながれば、全部が自動化すると見ています。

発展の例として、いつも同じ物を食べるなら自動で買う形を挙げます。真空パック機で、30秒で真空にする話も出ました。

最初はシンプルに作って、見ながら画面を足していく進め方。

私なら、最初の版は小さく出して、使いながら足します。完璧を待つより、動く物を先に手に取りたいんですよね。分身AIを育てるのと似ていて、使う私も一緒に育ちますから。

秋好さんは、パーツを足して画面を育てました。私なら、最初の版を小さく出し、使いながら足していく順番を選びます。

同じはかりを、5年前の秋好さんが作ろうとしたら、どれだけかかったでしょう？動画はハードウェアの話をいったん締めて、ここから本題に入ります。

秋好さんは、5年前の自分にはこれができなかったと話します。Linuxを入れること自体が分からず、仮に入れられても、買ってからこの状態まで3カ月。

秋好さん（動画の中で・6:31〜）

買ってからこの状態になるのにたったの2週間。しかも飽き時間。しかも食事の前の使いにくいのを食べながら言ってるだけ。

今回は、買ってからこの形になるまで2週間でした。それも空き時間だけ。食事の前に、使いにくい所を食べながら話していただけ、と振り返ります。

ここまで簡単に進みます。アイデアがすぐ浮かび、改善もすぐ回ります。

秋好さん（動画の中で・6:44〜）

FDEってこういうことだと思ってて

秋好さんの説明では、FDEは、企業の経営の現場に入る働き方です。これまで半年かかる、できないとされてきた開発。それを現場の横で、会社のハードウェアも経営の材料と見立てて、業績を上げるAIエージェントとして作ります。

今の姿と、こうなりたい姿。その間をつなぐ仕事は、これまで大きな仕事でした。今は短い期間でできる世界だ、と話します。

3カ月かかったものが、自分の暮らしの道具で2週間。この実感があるから、現場の横で作る話がまっすぐ届きます。

私なら、現場の横で作る側に立ちます。AIは横に広げる役。人は、五感で感じた現場からしか縦に掘れないからです。

秋好さんは、自分の暮らしの道具の話から、企業の現場の話へ進みました。私が見るのは、その手前の順番。まず自分の現場で縦に掘ることです。

改造できるとは思っていなかった物を、どうやって改造する対象に変えたのでしょう？話は、聞き手の問いから始まります。

聞き手が、はかりを改造する発想はどこから出てきたのか、と尋ねます。秋好さん自身も、最初は改造できるとは思っていなかった側。

秋好さん（動画の中で・7:41〜）

自分も測りを改造できるとは思ってないわけ。

自分でも、はかりの中身をいじれるとは考えていなかった、という言葉。

その思い込みを壊したのは、自分のプロンプト。前提条件に、それができるようにするために1000万円使えるとしたらどんなアイデアがあるか、何でもいいから出して、と入れたと話します。

秋好さん（動画の中で・7:45〜）

そこを破壊したのは自分のプロンプトで前提条件に何でもいいからそれができるようにするために1000万与えるとしたらどういうアイデアができるか何でもいいか出してくれて

何でもいいから、という広い頼み方。返ってきたアイデアの中に、このはかりの改造が1つありました。ほかにもとんでもない案が並び、その中でこれが一番良かった、と話します。

日本では売っていません。ドイツかオランダのAmazonで買いました。説明は全部英語。普通なら、いいなと思っても買わない所です。

秋好さん（動画の中で・8:16〜）

1回失敗してもいいやみたいな。買う勇気っていうのは一方大事かもね。

1回くらい失敗してもいい、という構えで買った一台。秋好さんはそれを買う勇気と呼びます。大事なものだと話します。

秋好さん（動画の中で・8:20〜）

どういう画面になるかっていうのは買う前にめっちゃ指名しました。

ただし、買う前にはClaudeへ細かく質問していました。タイプCか、パソコンからつなげるか。届いてタイプCでつなぐと、いきなりファームウェアが更新され、使える状態になったと話します。

前提を外して広げる思いつきと、買う前の質問で固める準備。秋好さんの順番は、この2つをきちんと分けています！

思いつきだけで走れば、届いてから慌てる羽目に。準備ばかりなら、そもそも買わずに終わる話です。

私なら、1回の失敗は怖がりません。失敗は財宝。ただ、作る前や買う前には、使う場面を細かくすり合わせます。

魂磨きの回答を載せた、私の過去の記事から1文。

私の記事より（完璧主義をやめなくても、60点で出す線を先に決めればAIで進められる・魂磨きの回答）

私も魂磨きで、長い時間をかけてAIアプリを開発したのに、使うことなくボツになった、と答えました。

この答えには続きがあります。そのおかげで、事前設計とすり合わせの大事さを学べて、次の開発に活かせる、と答えました。

1回失敗してもいい、でも買う前には細かく質問する、という動画の順番とは、同じ向きの話です。

秋好さんは、買う前の質問で、失敗の幅を小さくしました。私の答えは、ボツになったあとで事前設計に戻る話。

20年続く大規模システムは、本当にいじれないのでしょうか？話は、はかりから経営のAIエージェントへ広がります。

経営のAIエージェントも同じ、と秋好さんは話します。絵空事ではなく、会社のデータとシステムに入り、横でプログラミングした時に初めて見えてくるもの。

例に挙がるのは、どんなAPIで動いているか、会議体、意思決定の階層、事業部、売上。全部をシミュレーションし、しっかり使える物に仕上げます。

聞き手は、AIを使っていても一段上の思考の外し方ができていない企業が多いのでは、と投げかけます。返ってきたのは、何がしたいかは何でもいい、という答え。事業部の売上でも、工場のラインの生産性でも、新薬の開発速度でも。

秋好さん（動画の中で・9:56〜）

明りも大規模システムの開発も結局一緒かなと構造は今まではいじれないと思ってたとこはいじれるっていうのがねエージェントのすごいところ。

測りも大規模システムの開発も、結局は構造が同じ。今までいじれないと思っていた所がいじれる、それがエージェントの力だ、と話します。

秋好さん（動画の中で・10:05〜）

20年続く大規模システムなんかいじれない。いやいやいじれますと。

20年続く大規模システムは、いじれない物の代表。そこも、いじれますと言い切ります。結びは、前提条件を取っ払うことにAIを使ってほしい、という呼びかけでした。

小さな道具で試した前提の外し方を、そのまま大きなシステムへ。ここが、この動画のいちばんの主張です。

私なら、いじれないと決めている前提ほど、一度外して見ます。普通という物差しで人や可能性を丸めてしまうのは、AIが手を抜く時と同じ構造。

秋好さんは、はかりから企業のシステムへ話を広げました。私が持ち帰るのは、前提を疑う順番を自分の仕事にも当てる、という一点。

秋好さんの日本語の動画は、6つの話で組まれていました。置くだけで食事が管理される電子はかりの実演。写真・グラム・LINEの手間の置き換え。改造の中身とClaudeでの開発。5年前との違いとFDE。前提を外す発想と買う勇気。そして、小さな道具も大きなシステムも構造は同じという結びです。

AIが測れないのは、どれだけ食べたか。測れない所だけを道具に渡し、記録と計算はAIに任せるという分け方があります。私なら、毎日の記録のどこで手が止まるのかを先に数えます！

買う前や作る前には、細かく質問してから動く順番で。1回の失敗は怖がらずに。小さな道具で前提を外す練習をしておくと、同じやり方を大きな仕事にも使えます！

動画の結びにあったのは、前提条件を取っ払うことにAIを使ってほしい、という秋好さんの呼びかけ。私なら、いじれないと決めている所ほど、先に一度外して見ます。

毎日の食事の記録や仕事の面倒な作業のうち、手で打たずに済む形にできる物と、いじれないと決めてしまっている物は、どこで分かれていますか？