はじめまして。 (株)AI予防医学研究所CEOの酒谷薫（さかたにかおる）と申します。本プロジェクトをご覧いただき、ありがとうございます。私は 医師（脳神経外科医）として研究者（医学博士・工学博士）として、長年にわたり 脳とカラダの健康、特に認知症などの高齢者疾患の予防 をテーマに、研究開発や社会実装に取り組んできました。
私たちの研究グループは、東京大学との連携のもと、一般的な健診データ（血液検査、血圧、BMIなど）をAIで解析し、将来の脳と体の健康リスクを可視化する医療AI「AICOG」を開発・運用しています。
AICOGの原理は、医学的知見「認知症は脳に限定された疾患ではなく、代謝、循環、栄養、炎症といった全身性の生理機能の破綻が複合的に関与する全身性病態として理解される」という考えに基づいています。AICOGは、この「脳と全身の連関（Brain-Body Axis）」を数理モデル化したものです。具体的には、大規模データを用いて、血糖値や脂質プロファイル、血圧、肝機能値など、カラダの状態を反映する多項目の健診データと、認知機能変化との複雑な関係を機械学習（AI）によって学習。健診データから、将来の認知症発症リスクを高い精度で推定し、リスクの程度や主要な要因を分かりやすく可視化します。この技術により、症状が現れるはるか前に、健診という日常的な機会を通じて認知症リスクを早期に発見し、生活習慣改善などの予防的介入に繋げることが可能となります。AICOGは、日本国内の自治体や医療機関で実証され、市民向けセミナーや医師会での報告会においても、その科学的根拠と予防医療への実用性に対して、高い理解度を得ています。
私は、「病気になってから治す医療」だけでなく、病気になる前に気づき、行動を変えるための医療が、これからの社会に不可欠だと考えています。「医療は国境を越えて、人と人をつなぐ力を持っている」と信じています。 本プロジェクトは、日本発の医療AIを通じて、アジアの未来の健康と信頼関係を育てる挑戦です。
プロフィール写真
▼プロジェクトを立ち上げたきっかけ
日本は世界でも有数の長寿国であり、医療・健康分野において多くの知見と技術を蓄積してきました。 一方で、フィリピンをはじめとするアジア諸国では、
・糖尿病
・高血圧
・肥満
といった 生活習慣病が若い世代から深刻化しています。 私はこれまでの研究と国際的な交流を通じて、 「健康の格差は、将来の社会不安や分断にもつながり得る」 という現実を強く意識するようになりました。
現在、日本は国としても アジアとの関係を重視し、自由で開かれたインド太平洋（FOIP） の考え方を掲げています。 その中で、軍事や経済だけでなく、医療・健康という人道的で持続可能な分野で信頼関係を築くことは、極めて重要な意味を持つと考えています。
「日本で生まれた医療AIを、アジアの健康と未来につなげたい」 この思いが、本プロジェクトを立ち上げた原点です。
▼プロジェクトの内容
本プロジェクトでは、日本で開発・実証されてきた医療AI AICOG を活用し、フィリピンにおいて以下の取り組みを行います。
① 医療AI「AICOG」による健康リスクの可視化
脳はカラダと一体化しています。Brain-Body Axisと呼ばれます。
認知症は脳だけでなく、生活習慣病などのカラダの病気なのです。そこで、私たちはカラダの状態を反映する健康診断をAIで解析し、認知症の発症リスクを早期に発見するAICOGを開発しました。
Brain–Body Health Index（脳と体の健康指標；BBHI）として、将来の健康リスクをわかりやすく示します。
※AICOGは診断を目的とした医療機器ではなく、予防と行動変容を支援するツールです。
AICOG概念図
認知症のリスクとなる全身性代謝障害には生活習慣病及びそれ以外の内臓機能障害（肝腎機能霜害、栄養障害、貧血など）が含まれる。
これらは一般の健診データに反映されているので、健診データをAI（ディープラーニング）により解析することにより、認知症リスクを定量的に推定できる。また個人ごとのリスク因子も分析できるので個別化された生活指導を行うことが可能となる。
Sakatani K, Oyama K, Hu L. Deep Learning-Based Screening Test for Cognitive Impairment Using Basic Blood Test Data for Health Examination. Front Neurol. 2020 Dec 14;11:588140. doi: 10.3389/fneur.2020.588140. PMID: 33381075; PMCID: PMC7769169.
特許第6845716号
特許第6702836号
AICOGレポートサンプル
上段に認知症リスク（0～100）、下段に認知所リスクを下げる生活習慣が記載されている。
② フィリピンでの実証プロジェクト
・現地医療関係者・検査機関との連携
・生活習慣病予防を目的としたAI活用モデルの検証
・現地文化
・生活習慣に配慮した運用設計
③ 健康を通じた国際連携・人材交流
本プロジェクトは、単なる技術導入ではなく、
「健康を軸にした日本とアジア諸国の協力関係づくり」を目指します。
▼プロジェクトの展望・ビジョン
このプロジェクトの本質は、フィリピン一国にとどまりません。
🌏 アジアの将来につながるビジョン
・フィリピンでの実証を起点に、アジア各国へ展開
・医療・予防・教育を通じた長期的な信頼関係の構築
・若い世代が「健康に向き合う文化」を育てる土壌づくり
医療や健康は、対立を生まない、安全で持続可能な国際協力の基盤です。
日本とアジア諸国が、健康という共通の価値を通じて結ばれることは、
結果として 地域の安定や将来世代の安心にもつながると信じています。
🤝 支援者の皆さまへ
皆さまからのご支援は、
・フィリピンの健康課題への具体的な貢献であると同時に
・アジアの将来を支える「静かな国際協力」への参加でもあります。
あなたの支援が、アジアの未来の健康、そして将来の安心につながります。
１）法令上の取扱い
本サービスの結果は、医行為や診断に該当するものではありません。 本サービスは、将来の健康リスクを可視化して提示するものであり、 その理解を通じて、生活習慣の見直しや行動変容を促すことを目的としています。
２）個人情報の取扱い
取得した個人情報および検査データは、 氏名等の直接的な個人識別情報を除いた形で管理し、 アクセス権限を限定した安全な環境で厳重に管理します。 データは研究および予防支援目的のみに使用し、 本人の同意なく第三者へ提供することはありません。
３）検査のメカニズム、エビデンス
AICOGは、年齢、血圧、血液検査などの一般的な健診データを入力とし、 既存の疫学研究や統計解析に基づいて 健康状態に関する傾向や将来リスクの可能性を示す指標を算出します。 これにより、生活習慣の見直しや健康意識の向上に活用されることを目的としています。
４）品質・精度
本サービスは統計的手法を用いた解析であるため、 結果には一定の誤差（偽陽性・偽陰性）が含まれる可能性があります。 また、自己採取や入力情報のばらつきにより、 精度が影響を受ける場合があることをご理解ください。