食の健康志向の高まりを背景に，食事における栄養管理に対する需要が増加しており，料理の写真からカロリー量を推定するアプリケーションが数多く公開されている．これらの多くは料理名を推定したうえで平均的なカロリー値を参照するため，使用食材や量といった同一カテゴリ内での多様性を十分にカロリー量推定へ反映させることが困難である．本研究では，カロリー量に加え，料理内の食材および質量を同時に学習するマルチタスク学習モデルを構築し，空間アテンションを導入することでカロリー量推定精度の向上を目指す．