食品データベース大規模投入

2026年2月28日 13:26 更新

📌 一言でいうと

食品データを156品→約28,000品に大幅拡充する

今のメシテロには食品データが156品しか入っていない。「カップヌードル」「おにぎり」「サラダチキン」など、日常で食べるものを検索しても見つからないことが多く、検索ヒット率はわずか10〜15%。

食品が見つからないたびに手入力する必要があり、これがアプリの使い勝手を大きく下げている。データの充実度がUXの満足度を左右するため、3つのデータソースから一気に約28,000品を投入する。

以下の3つのデータソースから食品情報を集めてアプリに投入する。

データソース	品数	特徴
文部科学省食品成分表	約2,500品	ごはん、肉、魚、野菜など自炊系の一般食品。国の公式データで信頼性が高い
Open Food Facts（世界の食品データベース）	約25,000品	コンビニ商品やスーパーの加工食品がメイン。バーコード付きなのでスキャンですぐ見つかる
コンビニ公式サイト	数百品	最新のコンビニ商品。上の2つで足りなければ追加（オプション）

作業は「準備」と「アプリへの接続」の2段階に分かれる。

【準備フェーズ】パソコンで1回だけ実行するスクリプト（自動処理プログラム）

【接続フェーズ】アプリ起動時に自動でデータベースに投入

1 スクリプト基盤の構築

データ準備用のスクリプト環境を作る。アプリ本体とは分離して、お互いに影響しないようにする。

2 データの種類を拡張

アプリ内部で「この食品はどこから来たか」を区別するための分類を追加する。「文部科学省から」「Open Food Factsから」など出典を記録できるようにする。

3 データ投入の仕組みを改良

現在は1ファイルのデータしか投入できない。これをデータソースごとに分けて投入でき、かつトランザクション（まとめ処理）で高速化する。25,000件のデータも数秒で投入完了できるようになる。

4 文部科学省のExcelを解析

国の公式Excelファイルには独特のクセがある（セルが結合されている、「微量」を「Tr」と書くなど）。これらを正しく読み取って、アプリで使える形に変換する。栄養値は100gあたりのまま、名前に "(100g)" を付けて分かりやすくする。

5 文部科学省データをアプリに接続

変換した約2,500品の一般食品をアプリに組み込む。「ごはん」「鮭」「味噌汁」などで検索するとヒットするようになる。

6 Open Food Facts からデータ取得

世界最大の食品データベースから、日本で販売されている商品（バーコード・栄養情報付き）を約25,000品取得する。カップヌードル、ポカリスエット、明治のチョコなど、スーパーやコンビニでおなじみの商品が含まれる。

7 Open Food Facts データをアプリに接続

取得した商品データをアプリに組み込む。バーコードスキャン時にインターネット接続なしで即座に商品が見つかるようになる（今はスキャンのたびに通信が必要）。

8 コンビニ公式サイトからの取得（オプション）

Step 7の結果を見て、コンビニ商品が不足していれば追加で取得する。ローソンが最もデータを取得しやすい。優先度は低め。

9 データの出典表示

設定画面に「このデータは文部科学省とOpen Food Factsから提供されています」という表示を追加する。Open Food FactsはODbL（オープンデータライセンス）なので、出典の明記が必須。

アプリサイズへの影響: 追加されるデータは約5.9MB。通常のアプリが20〜50MBであることを考えると許容範囲。写真1枚分くらいの増加。

既存データとの共存: 今ある156品のデータや、ユーザーが手入力したデータはそのまま残る。新しいデータは「追加」されるだけで、既存データに影響しない。

バーコードの賢い仕組み: 同じ商品が「事前に入れたデータ」と「スキャンで取得したデータ」の両方に存在しても、重複しない仕組みを入れている。一度スキャンした商品は次回から通信不要で即表示される。

コスト: 文部科学省データは完全無料。Open Food Factsも無料。つまり完全無料で28,000品のデータが手に入る。

100gあたりの表記: 文部科学省のデータは100gあたりの栄養値のまま投入する。将来的にはルールベース（ごはん=150g、肉=80gなどの変換テーブル）で1人前に換算できるが、まずはデータを入れることを優先。