Bodilab AI写真AIの体脂肪推定はInBodyとどれくらいズレる？実測で正直に比べた（第1回）
写真AI（Bodilab AI）の体脂肪推定を、同じ人物のInBody実測と実際に比較しました。結果はBodilab 18–20%（中央値19%）に対しInBody 15.6%で、写真AIが約3–4ポイント高め（自社実測・n=1、2026年7月4日と12日測定）。体重換算では脂肪量・除脂肪量ともおよそ2.3kg分のズレです。研究条件下では、スマホ写真の体脂肪推定はDEXA比で平均2〜3ポイント程度の誤差という報告もあり（arXiv smartphone body-composition study）、今回の3〜4ポイントはその目安をやや超えるものの、設定見直しの目安である5ポイントには届いていません。絶対値のズレは較正（実測値の登録）で縮められ、1回の数値より"推移"で使うのが実用的な結論です。数値はいずれも推定であり、医療診断ではありません。
- 実測ではBodilab 18–20% vs InBody 15.6%で写真AIが約3–4ポイント高め（自社実測・n=1）。差の向きは一貫（脂肪高め＝除脂肪低め）。
- 体重68.6kgを内訳に直すと、脂肪量・除脂肪量ともおよそ2.3kgのズレ。どちらの方式でも「脂肪＋除脂肪＝体重」の整合性自体は保たれている。
- 研究条件下の写真AI vs DEXAはDEXA比平均2〜3ポイント程度の誤差（arXiv研究）。今回の3〜4ポイントはこの目安よりやや高いが、"要確認"ラインの5ポイント未満。
- InBodyの実測値をBodilab AIに登録すると較正オフセット（今回は約−3.4ポイント）が反映され、以後の推定を実測へ寄せられる。
- この記録はn=1・8日ズレの初回データ。傾向はつかめても確定はできず、今後ペア測定を重ねて更新する。
体脂肪率とは、体重のうち脂肪が占める割合のことで、測定方式（写真AI／BIA／DEXA）によって推定の仕組みも誤差の出方も異なります。「写真1枚のAIで体脂肪率が分かる」と言われても、本当に当たるの？——気になるところです。作っている本人（北林）が、自分の体でBodilab AIとInBodyを実際に測って正直に並べました。都合の悪い差も隠さず出します。これは1回目の記録で、今後 同条件のペアを重ねて更新していきます。
何を、どう比べた？（条件を正直に）
同一人物（男性・身長172.3cm）の、写真AI（Bodilab AI）と施設BIA（InBody）の実測です。
| 指標 | InBody（BIA・7/4） | Bodilab AI（写真・7/12） |
|---|---|---|
| 体脂肪率 | 15.6% | 18–20% |
| 体重 | 68.6 kg | 68.6 kg （Bodilabへ入力） |
| 除脂肪／筋肉 | 筋肉量 54.7kg（骨格筋） 除脂肪換算 ≈ 57.9kg | 除脂肪量 55.6 kg |
| 参考スコア | InBody 82点 | Bodilab 55点 |
条件：測定は8日あけ（7/4と7/12）。InBodyは微弱電流のBIA、Bodilabは写真1枚からのAI推定で、どちらも"推定"（真値とされるDEXAではない）。体重68.6kgの一致は、体重をBodilabに入力しているため独立の検証ではありません。スコアは基準が別で比較不可（後述）。
体脂肪率は実際何ポイントズレた？
いちばん知りたい体脂肪率は、InBody 15.6% に対し Bodilab 18–20%（中央値≈19%）で、写真AIが約3–4ポイント高めでした。kgに直すとさらにはっきりします。InBody側は脂肪量 68.6kg×15.6%＝約10.7kg、除脂肪 68.6−10.7＝約57.9kg（アプリの換算値57.9kgと一致）。Bodilab側は脂肪量 68.6kg×19%＝約13.0kg、除脂肪 68.6−13.0＝約55.6kg（アプリ表示の除脂肪量55.6kgとほぼ一致）。つまりどちらの方式でも「脂肪＋除脂肪＝体重68.6kg」という内部の整合性自体は保たれており、脂肪量差・除脂肪量差はどちらもおよそ2.3kgで対称になっています。
重要なのは差の向きが一貫していること。体脂肪を高めに読めば、その裏返しで除脂肪（筋肉側）は低めに出ます。バラバラでなく系統的なズレ＝較正で寄せやすいズレです。写真1枚・無較正で、施設BIAと数ポイント差なら、道具なしの手軽さを考えると実用範囲と言えます（ただし正直、やや高めに出ました）。なお参考スコア（InBody 82点・Bodilab 55点）は算出基準が別物のため比較できません。InBodyのスコアは同社独自の体組成バランス評価、Bodilabのスコアは写真AI推定モデル独自の指標で、体脂肪率のような共通単位ではないためです。InBody結果表のどの数字を見ればよいかはInBody数値の見方で整理しています。
このズレ（3–4pt）は大きい？小さい？判断の目安は？
結論から言うと、今回の3〜4ポイントは「よくあるブレ」の目安をやや超えるが、「設定を疑うべき」水準ではありません。研究条件下では、スマホ写真からの体脂肪推定はDEXA比で平均2〜3ポイント程度の誤差という報告があり（arXiv smartphone body-composition study）、この範囲ならブレの範囲内とみなせます。実務的な目安（ルール・オブ・サムであり、厳密な合否ラインではありません）を段階で整理すると次の通りです。
| 差の大きさ | 対応の目安 |
|---|---|
| 0〜2ポイント | 誤差の範囲内。そのまま推移を追ってOK |
| 2〜5ポイント（今回はここ） | 較正を推奨。複数回測って同じ向き・同じ幅か確認する |
| 5ポイント以上 | 身長・体重・性別などアプリ側の入力設定を見直す |
| 差の向きが毎回バラつく | 系統誤差でなく偶然誤差。光・角度・服装など撮影条件を先に揃える |
また、この目安は性別で調整が必要です。「健康的とされる体脂肪率」自体が男女で大きく異なり（ACEの体脂肪率カテゴリの目安で、必須脂肪は女性10〜13%・男性2〜5%など）、BIAや写真AIの推定式は性別を入力として使うため、同じ約3〜4ポイントという差が女性にもそのまま再現される保証はありません。今回は男性1名（n=1）のデータであることを踏まえてお読みください。
なぜズレる？（正直な理由）
- 写真AI側：光・角度・ポーズ・体型で振れます。今回は無較正の初回で、絶対値は高めに出ました。
- InBody側：BIAは体の水分量・食事・時間帯で数値が動きます。InBodyも"基準に近い推定"であって真値ではありません。
- そもそも別方式：写真AIは見た目、BIAは電気抵抗、DEXAはX線。方式が違えば絶対値が数ポイントずれるのは自然です。より精度の考え方を掘り下げたい場合はDEXA vs アプリ｜精度と続けやすさも参考にしてください。
ズレていても較正するとどう使えるようになる？
体組成で本当に見るべきは、1回の絶対値より"推移の向き"——脂肪が減って筋肉が残っているか、です。向きが分かれば、絶対値が数ポイントずれていても判断はできます。そのうえでBodilab AIには較正機能があり、次の手順で実測値へ寄せられます。
- InBodyまたはDEXAで体脂肪率を実測する
- その実測値をBodilab AIの較正設定に入力する
- 実測値と写真AI推定値の差（較正オフセット）が以後の推定に自動で反映される
- 1〜2か月ごとの節目で再度実測し、較正値を更新する
今回の数字で計算すると、Bodilabの無較正値（中央値19%）とInBody実測15.6%の差は約−3.4ポイント。この値を較正として登録しておけば、たとえば翌週の写真AIの生の推定値が18.5%だった場合、較正後は18.5−3.4≒15.1%とInBodyの基準に近づけて読めます。つまり「節目はInBody/DEXAで基準を取り、その値でアプリを較正し、日々は写真で推移を追う」——これが手軽さと精度の両取りになります。InBodyとの使い分けをさらに詳しく知りたい方はInBody vs 写真AIアプリも参考にしてください。
この検証の限界は？（隠さず書く）
- n=1：まだ1回だけ。1点では"傾向"までしか言えません。
- 8日ずれ：同日測定ではないため、その間の変化も差に含まれ得ます。
- 基準も推定：InBodyはBIAで、DEXAのような真値ではありません。
写真1枚に、電極を体に貼るInBody並みの絶対精度を求めるのは、そもそも比較のフェアネスを欠くのかもしれません。大事なのは「約3〜4ポイント高めに出るクセ」を知ったうえで、較正して使うことです。今後、同じ日にInBodyとBodilabをペアで測る回を重ね、「同日で何pt差か」「推移は一致するか」まで、この記事を更新していきます。他の写真AIアプリとの比較まで含めて知りたい方は体脂肪率アプリ 比較もあわせてご覧ください。
絶対値はズレても、"推移"はあなたの味方。毎週おなじ1枚で答え合わせ。
Bodilab AI は撮るだけで体脂肪・除脂肪の変化をAIが推定。InBody/DEXAの実測を登録すれば較正でき、日々は写真で推移を追えます。体組成の数値は推定であり、医療診断ではありません。
Download on theApp Storeよくある質問
写真AIの体脂肪率はInBodyとどれくらい違いますか？
今回の実測（同一人物・男性・身長172.3cm、2026年7月4日と12日測定）では、写真AIのBodilab AIが18–20%（中央値19%）、InBody（BIA）が15.6%で、写真AIが約3–4ポイント高く出ました。差の向きは一貫しており（脂肪が高め＝除脂肪が低め）、写真1枚・無較正としては大きく外してはいませんが、絶対値はやや高めに出る傾向でした。個人差があります。
写真AIとInBody、どちらが正確ですか？
絶対値の基準に近いのはInBody（BIA）ですが、InBodyも推定であり、真値に最も近いとされるのはDEXA（DXA法）です。写真AIは絶対精度では劣る一方、道具なしで毎週続けられ、見た目や推移を追えるのが強みです。用途が違う道具として、節目はInBody/DEXA、日々は写真AI、という使い分けが現実的です。
数値がズレるなら意味がないのでは？
体組成で本当に見るべきは1回の絶対値より「推移の向き」です。脂肪が減って筋肉が残っているか、その向きが分かれば十分に判断材料になります。さらにBodilab AIには較正機能があり、InBodyやDEXAの実測値を登録すると、以後の推定のズレを縮められます。
Bodilab AIの推定は較正できますか？
はい。InBodyやDEXAで測った実測の体脂肪率を登録すると、そのズレを補正して以後の推定に反映します。今回のように系統的に数ポイント高め／低めに出る場合でも、基準を1点入れることで絶対値を実測へ寄せられます。体組成は推定値であり、医療診断ではありません。
体脂肪率の差が何ポイントなら「誤差の範囲」と言えますか？
研究条件下では、スマホ写真の体脂肪推定はDEXA比で平均2〜3ポイント程度の誤差という報告があり（arXiv smartphone body-composition study）、この範囲ならよくあるブレとみなせます。今回の実測は3〜4ポイントでその目安をやや超えていますが、5ポイント以上に広がる場合に疑うべき「入力設定のズレ」の水準ではありません。ルール・オブ・サムであり、厳密な合否ラインではない点に注意してください。
InBodyのスコア82点とBodilab AIのスコア55点はなぜ違うのですか？
採点の基準がそもそも別物だからです。InBodyのスコアは同社独自の体組成バランス評価、Bodilab AIのスコアは写真AIの推定モデル独自の指標で、どちらも「体脂肪率と直接比例する共通の物差し」ではありません。この2つの点数を並べて優劣を語ることはできず、比較できるのは体脂肪率・除脂肪量など単位が共通する指標だけです。
女性が測る場合もこのズレの大きさはそのまま当てはまりますか？
当てはまるとは限りません。今回の実測は男性1名（n=1）のデータで、BIAの推定式や写真AIの学習データの母集団構成は男女で異なるため、同じ約3〜4ポイントがそのまま女性にも再現される保証はありません。また「健康的とされる体脂肪率」の目安自体が男女で大きく異なるため（ACEの目安で必須脂肪は女性10〜13%・男性2〜5%など）、絶対値の見方も性別で調整が必要です。性別を問わず、自分自身の実測値で較正するのが確実です。
この検証はn=1でどれくらい信頼できますか？
n=1（1人・初回1回）のデータなので、「傾向」までは言えても「確定」とは言えません。測定も8日ずれており、その間の体調変化が差に含まれている可能性もあります。今後、同日にInBodyとBodilab AIをペアで測る回を重ね、同日差・推移の一致度までこの記事を更新していく予定です。現時点では「絶対値は数ポイント高めに出やすい」という参考情報として読むのが適切です。