井上 昌洋

遺伝子検査は、私の前職でもあるヤフーなどが10年前から取り組んでおり、 現状でも日本国内は10年前と同じ手法を使っています。 ヤフーは遺伝子検査サービスを2019年に終了しましたが、 一方でアメリカは、23andmeやAncestryなど多くのサービスが新しい手法を常に取り入れながら進化しながらすでにユーザーは3000万人を超えています。 現状のままでは、いつか海外勢にこの分野を席巻されてしまう危惧があり、エビデンスデータも人種のデータがとても大事になっています。 幸い日本はゲノム以外の医療データは比較的豊富にそろっているものの、医療外でのデータ活用、特にヘルスケアやプレゼンティズムの分野ではなかなかデータが増えていない状況です。 その多くは企業が保持していますので、健診などの応用が日本型のDTC遺伝子検査が重要になるため 企業と組んで日本のDTC遺伝子検査2.0の幕開けを進めていきたいと思います。

このような機会をいただきありがとうございます。インターネット事業者としてヘルステックの分野を担当しています。 今回のプロピッカーはこの分野にお詳しい方ばかりで、大変勉強になります。 ヘルスケア分野はIT分野でも大きな可能性がある一方で、影響が身体に及ぶため慎重な情報管理や倫理が必要だと感じています。 今後は機械学習など、ビッグデータ処理が不可逆的にこの分野に入っていくと思います。実際事業として行う場合、どのような問題があるのかという一面をご紹介できればと思います。

生命保険会社が中心となって作られる健康アプリです。 顔の経年変化などの機能は以前からアプリとして各社提供していますが成功したケースは少ないと思います。 どのように差別化して日常利用してもらうかが気になります。 データを活用するのか興味があったので、アプリをいれて規約を読んでみましたが、 あまり活用を想定しているわけではないようなので、研究利用や他社とのデータ循環型サービスではなさそうです。 個人的にはこのアプリにゲノム解析からわかる体質傾向を入れて欲しいですね。

5月に施行される改正個人情報保護法の目玉はEUとのパーソナルデータ流通基準を満たすことでした。 個人情報保護法がEUの「adequate level of protection」（十分な保護基準）を満たしているかはまだ未知数でしたが、 今回のプレスステートメントで、日本の基準がEUに適合する可能性が確定ではないものの一歩前進したかと思います。 今後も引き続き経済産業省の動きには注目したいです。

日本では少し状況が異なりそうです。 日本は遺伝的多様性が比較的少ないです。 そのため、遺伝的多様性を考慮しないのでサンプル数が少なくてすむので遺伝研究が進みやすいです。 また、アメリカでのコンセンサスはまだできていないとありますが、日本では少し異なります。 改正個人情報保護法が5月に施行され、情報の取り扱い方が明確になります。 これにより、AI時代を見据えた情報の活用が進むと思います。 改正案の詳細は書ききれませんが、基本的には「許諾」をしっかりとって、「名前、住所を外したから非個人情報（匿名化）にはならない」という原則さえ押さえれば、あとはルール（セキュリティ）を守る事が大事になります。 今後、情報活用の鍵は一般利用者の理解になるのではないでしょうか

2017年度、日本のAI関連予算は924億円だそうです。 中国は桁が違いますね。 このまま、グローバルなAI時代に、次世代の情報技術の育成で負けないよう、人材育成に是非とも力を入れてほしいですね。

興味深い取り組みです。 行政機関が持っているデータは多種多様で、民間では持っていないデータばかりだと思います。 今後、行政機関のデータを活用するには、データのオープン化を推進するか、今回の様な業務委託にするという2通りありそうです。 業務委託は、個人情報の取り扱いも比較的簡単なので今回の手法は上手く回るといいですね。 残念なのはこういった取り組みが市町村単位で行われていることです。 情報サービスは横展開が可能なので全ての市を集めて、ビッグデータとして開発してほしいですね。

今後はこういった、特定の健康データ解析は増えていきそうですね。 特に波形データは読むのが難しいため専門医が見ていますが、見落としやサジェストとしてはAIが有効に働くのではないでしょうか。 一方問題として、血液検査でも各解析機関による、測定基準は異なり、統一して数値化するのが難しいとよく言われています。 そのため、各社のデバイス特性などの標準化の議論がよく起こっています。 AIという観点から見ると、その問題は各社の測定機器をパラメーターとして入れておけば各社の誤差を最小化するのはアルゴリズムで吸収できるのではないかと思います。 もし、今後、健康データを集めるのであれば、数値情報だけではなく、デバイスや解析会社などのメタ情報も同時に保存しておく必要がありそうですね。

糖尿病と遺伝子の関連性を探る研究が開始されるそうです。 糖尿病は疾患人数が多く、よく研究されてる分野です。 すでに多くの遺伝子多型（個人の遺伝子の違い）が糖尿病の発病と相関していることが解明されています。 しかし、一卵性双生児を対象にした双子研究から推測させる遺伝的な要因を説明するには、まだまだ研究が必要です。 現在の糖尿病と遺伝子の関連性研究では、双子研究で予測される遺伝的影響度の数パーセントしかわかっていません。 さらなる大規模研究や生活習慣などの情報が必要です。 生活習慣は、遺伝と環境が複雑に絡んでいるので、今後の進展に期待しています。

市場全体としては2桁成長を続けていますが、実際大きく伸ばしているのはXiomiなどの廉価版モデルです。 Jawboneが一般向けから撤退して医療用に特化するなど、その難しさも表面化していますね。 「なんのために」つけるかを明確化し、短期報酬としてインセンティブを作り出す仕組みが必要ですね。 経済産業省も、ウェアラブルの実証実験（※参考）を行っていましたが、大きな行動変容を促すエビデンスとはなっていないようですので、 まだまだトライアンドエラーが必要な分野だと言えるかもしれません。 【参考】 次世代ヘルスケア産業協議会 健康投資ワーキンググループ 企業保険者等が有する個人の健康・医療情報を活用した行動変容に向けた検討会（平成28年度第3回）‐配布資料（METI/経済産業省） http://www.meti.go.jp/committee/kenkyukai/shoujo/jisedai_healthcare/kenkou_toushi_wg/kenkou_iryou_joho/h28_03_haifu.html

マシュマロテストを起点としてヘルスケアにいたるまで面白い内容でした。 「マシュマロを我慢できる」ことと「SATの平均スコアが210点高い」事は単なる相関で、 このような結果を見て「子供に我慢させると成績が高くなる」と誤解をしている人は意外と多いとおもいます。 これは単なる擬似相関の可能性が高いだけので、子供に我慢を押し付ける科学的な理由にはならないのは注意しなければいけないと思います。 教育でも、因果関係を無視した相関だけで介入（教育）が行われているのをしばしば見かけています。 教育も医療も、介入が一番の目的なのでダブルブラインドテストをしっかり科学的に検証する必要があるのではないでしょうか。 即時報酬が持続性に対して有効である点も、とても示唆に富む内容だとおもいます。 こちらはダブルブラインドテストで検証されたことなので科学的なエビデンスがあるため「即時報酬→持続性」の因果関係は成立しています。 ヘルスケア分野でも、持続報酬の有効性をもっと活用できそうです。 生活習慣改善を続けるためには危機感を煽るのではなく、短期的なインセンティブを重視するサービスが継続率も高くなるのではないでしょうか。