AIのドッペルゲンガーが私に食事を指示

The Verge のシニアレビュアー Victoria Song が、代謝の「デジタルツイン」を100日ほど使った体験を書いている。これは体のデータを集めて仮想の分身を作り、食べ物を口にしたときの血糖値の反応をAIが予測する仕組みだ。Twin Health というプログラムで、筆者は連続血糖測定器（CGM）、スマート体重計、血圧計、Apple Watch を使い、起床後の記録を毎日入れ続けた。食事は赤（避けたい）、橙（まあまあ）、緑（理想）の色で判定される。たとえばプロテイン入りのシリアルと牛乳は単独では橙だが、食後に散歩をすると緑になる。筆者は分身に相談してから朝食を決める生活を送っている。

面白いのは、AIが食事を決める主役ではなく、毎朝データを入れ続ける人間が実行の主役になっている点だ。AIは判定を出すだけで、記録し、判定に従い、その結果をまた入力するのは本人である。ここが引っかかる。デジタルツインという言葉は医療の未来として語られがちだが、この体験が示しているのは、サービスの正体が「毎日の入力を習慣にさせる仕組み」だということだ。筆者の血液検査では、肝臓の炎症、中等度の非アルコール性脂肪肝、インスリン抵抗性が見つかっている。AIが食事の正解を示す前に、体の数値が語る現実があるという点が、この記事の本音だろう。また、このサービスはまだ誰でも気軽に買える段階ではなく、企業や民間の健康保険経由で、慢性的な代謝の問題を抱える人が主な対象になっている。

中小企業の経営者にとっての一言はこうだ。健康施策の成果は、AIの予測精度より、記録と振り返りを誰が毎日回せるかで決まる。社員の健康に投資するなら、ツールを入れる前に、データを入力する担当と振り返りの場を決めておくほうが効く。道具は後からでも買えるが、習慣は後から作りにくい。