# BP Meal Coach — プロダクト仕様

## コア機能

### 1. 血圧スクショOCR
- 家庭用血圧計(オムロン/テルモ/A&D等)の液晶を撮影 → AI OCRで収縮期/拡張期/脈拍を自動抽出
- 手動入力も可能だが、90%のユーザーはスクショを利用する想定
- 読み取り精度 99%以上(主要機種対応)
- 測定日時・朝晩・腕位置もメタ情報として記録

### 2. 食事AI分析
- 食事写真 1枚 → 3秒でAIが以下を推定
  - 塩分相当量 (g)
  - カロリー (kcal)
  - タンパク質/脂質/糖質 (g)
  - カリウム・マグネシウム等 血圧関連栄養素
- 信頼度スコア表示、ユーザー修正可能
- 複数品目(定食等)は自動で品目分解
- バーコードスキャンで加工食品も対応

### 3. パーソナライズ提案エンジン
- ユーザーの血圧推移 × 食事履歴 × 生活データ(歩数・心拍)から、次の一食を提案
- 例: 「昼にラーメンで塩分6g摂取 → 夕食は魚の塩焼きと野菜で塩分1.5g以下に」
- 1日の塩分上限を動的に調整(血圧が高い日は厳しめ)
- 外食時の「この店ならコレ」の推奨メニュー(飲食店DB連携)

### 4. ウェアラブル連携
- Apple Health / Google Fit / Fitbit API経由でデータ取得
- 心拍変動・歩数・睡眠・体重を統合ダッシュボードに表示
- 運動量と血圧・塩分の相関も可視化

### 5. 週次/月次レポート
- AIが自動でサマリー生成: 「今週は平均塩分5.8g、目標達成。血圧は収縮期128で安定」
- PDFエクスポートで医師への共有も可能(Familyプランのみ)

## 技術スタック

### フロント
- iOS: Swift + SwiftUI
- Android: Kotlin + Jetpack Compose
- 共通UI: Figma → 独自実装

### バックエンド
- API: Python (FastAPI) + PostgreSQL
- AIモデル:
  - OCR: Google Cloud Vision + ファインチューニング
  - 食事分析: カスタム画像認識モデル(YOLO + 栄養DB)
  - 提案エンジン: GPT-4o + RAG(医学ガイドライン)
- インフラ: AWS(ECS, RDS, S3)

### セキュリティ・コンプライアンス
- 医療情報扱い: HIPAA/個人情報保護法 準拠
- データ暗号化(AES-256)
- 医師監修(循環器内科医 2名契約)
- 「診断」は行わない(ヘルスケア、医療機器非該当で申請)

## UX原則
1. **3タップで記録完了**(血圧・食事どちらも)
2. **Push通知は最小限**(測定忘れ・食事後の30分のみ)
3. **罪悪感を与えない**: 塩分オーバーでも「明日で調整しよう」と前向きに

## 画面構成(MVP)
1. ホーム(ダッシュボード)
2. 血圧記録
3. 食事分析
4. AIコーチ(提案・週次レポート)
5. 設定・プロフィール