BULLTZのダイエットプラン生成は、ニュートリゲノミクスの原理を応用しており、まずユーザーの健康診断データや自己申告の指標（例：体脂肪率28%）に基づいて基礎代謝を計算し、トレーニング消費量と組み合わせて動的カロリーモデルを構築する。システムのデータベースには、6000以上の食材の栄養成分と200の食事パターン特性が含まれており、インテリジェントなマッチングは、マクロ栄養比率（例えば、炭水化物を5%未満に抑えるケトジェニックダイエット）を考慮するだけでなく、ユーザーの食事ログに記録された嗜好（例えば、乳糖不耐症マーカー）も学習する。ソリューションの出力は、3つの革新的な形式を提示する：ビジュアル栄養時計（時間帯別の推奨栄養素摂取比率）、スマート食品代替（赤身肉を鶏もも肉のローズマリーローストに置き換える）、およびシナリオベースの購入リスト（3日間の摂取量で推奨）。
実際には、微量栄養素の摂取状況、食物繊維の遵守状況、食後の血糖値変動予測など、10の主要指標を継続的に追跡する。ユーザーは外食の際、メニューの写真をアップロードするだけで、AIが3秒以内に最適な選択肢を提案してくれる（例：「おすすめの選択肢は3品目の焼き鮭で、タンパク質の質スコアは92/100」）。臨床データによると、このプログラムを12週間使用した結果、通常のカロリー計算機と比較して、ユーザーの食事構造の最適化が2.3倍になった。
この答えは記事から得たものである。BULLTZ: 人工知能パーソナルフィットネスアプリケーションについて
