■iPhone用アプリ「FeedLog」
ペットの「食」を記録&分析
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■ペットにゴハンをあげるとき

どんなペットにも、多かれ少なかれ「好き嫌い」があります

ゴハンをあげても

「それじゃない…」

とか

「これはもう飽きたよ…」

みたいな顔をして

「他のやつちょうだい」

って飼い主を見つめ返したりしますよね

「コイツめっ!ワガママに育ちやがって!

と思ってもウチの子はウチの子です。

なんとかしてゴハンを食べてもらおうと躍起になります

「いったい、どれだったら食べるんだよ…」

ちなみにネコを多頭飼いしている私は、3回くらいフードをチェンジして、よーやく食べてくれたという経験が何度もあります。

いくつもの気に入らないフードが無駄になりました…

翻弄されています。

そんなとき思うのは

「最初の一発目で食べてくれるフードを当てられたらいいのになぁ…」

そこで考えたのが

「そうだ!食をデータ分析すれば、高い確率でお気に召すフードを選べるんじゃないだろうか?」

そうして作り始めたのがこの

FeedLogフィードログ

というアプリです

■FeedLogでフード選びをレベルアップ
あなたは今まで、自分の記憶や勘に頼って「なんとなく」フードを選んでいませんでしたか?

そこで、このアプリではまず、ペットの毎日の食事を記録します

そして、そのデータを活用して、フード選びの能力をレベルアップしようという作戦です。

データを積み重ねるほど、その子の食の傾向が見えてくるはずです。

それではさっそく、このアプリの使い方をご案内します。

■食事の記録をつける

初期設定でペットの名前を登録したら、今日からゴハンの記録をつけていきましょう。

記録をつけるといっても難しいことはありません。

ゴハンのときにスマホでフードのバーコードを読み取って、食べっぷりを選ぶだけです。。

さっそくやってみましょう。

「記録をつける」ボタンをタップします

バーコードを読み取り画面になりますので、フードのバーコードを読取ります。

すると商品情報が表示され、その下にペットの食べっぷりを選択するボタンが表示されますので

・よく食べた
・ふつうに食べた
・あまり食べなかった
・まったく食べなかった

などから実際の食べっぷり選んでタップします。

食べっぷり選択はOKを押すまでは何度でも変えられます。

良ければOKを押しましょう

 

これで簡単にログを記録することができました。

できるだけ毎食こんな感じでログを記録してもらえたら、

データが蓄積されて、どんどん食の傾向が見えてくるようになります。

■ゴハンの時のフード選び

ペットのゴハンの時間です。

家には今からあげるフードの候補がいくつかあります。

さて、どのフードが一番食べてくれる可能性が高いでしょう?

こんな時はフード分析の
「バーコードから情報を見る」
が役に立ちます

 

候補のフードを手にとって、バーコードを読み取ってみましょう

 

すると、日頃つけているログデータから集計されて、

このフードとペットとの相性を「食べっぷりグラフ」で確認することができます

また、同じフードを頻繁にあげると飽きられてしまうので、

「前回あげたのは何日前だった?」というのも確認すると良いでしょう。

別のフードを読み込むときは、右上の☓ボタンで閉じて、再度、「バーコードでフード情報を見る」ボタンをタップして、次のフードを確認してください

家にある在庫フードの中から、なるべく「よく食べる久しぶりのフード」を選ぶのがコツです

 

■店頭でのフード選び
ペットフードを買いにお店に行ったとき、

棚には色んな種類のフードがたくさん並んでいて、

どのフードを買ったら良いのか悩んでしまいますよね?

 

そんな時もフード分析の

「バーコードでフード情報を見る」

を活用しましょう。

気になった商品を手に取ってバーコードを読み取ると

今までのデータから、食べっぷり率が表示されますので、

購入する時のヒントにしましょう

また、色々な商品のバーコードを読んでいると、今まであげたことのないフードを新発見することもあります。

未体験のフードは、もしかすると大好物になるかもしれないですし、逆に全然食べない可能性もあります。

一度、試しに買ってみて、しっかり食べっぷりデータを記録しておけば、次回購入の時に「買う・買わない」の判別に役立てることができますね

 

■ね、フード選びに役立ちそうでしょ?

ペットにゴハンをあげるときも買うときも、アプリを使えばフード選びがレベルアップするはずです

そのためにはバーコードで簡単にゴハンの記録をつけるだけ

家族のように大切なペット

ゴハンを喜んで食べる姿は、何よりも幸せを感じますよね

「勘よりもデータ分析」

ぜひ、この「FeedLog」を活用してみてください

重宝してくれたら嬉しい限りです