近年取得できるパーソナルなバイオデータや、そこから説明できる情報が増加しつつある。これらの情報は変数が多く、直接理解することは困難であるため、消費者が日常生活に活用するためには、解析・提供コストの問題から、変数を選択し、アドバイスの抽象度を上げざるを得ないという課題がある。この課題を解決するためにRAGシステムを活用し、食事領域において、ユーザーの年齢・体質・遺伝等のバイオデータのみならず、好みや利用可能な食材等も踏まえたデータを元に真にパーソナライズされた食事アドバイス出力を行う技術の事業化を目指す。
