スマートフォンの日常使いから、フレイルリスク（虚弱リスク）を「見える化」し、行動変容につなげる実証実験が東京都のウェルネス事業における事業化促進プロジェクトに選定^※1

プロジェクトの内容については、大きく2点を検討していく予定です。

1. 普段の生活の中で、フレイルリスクの推定およびリスク対象者の見える化
2. フレイルリスクが高い方への効果的な介入^※4と行動変容の確認

具体的に検討している内容は、次の通りです。まず、プロジェクト参加に同意いただいたスマートフォンを保有する参加者に通常の生活を送ってもらい、スマートフォンのログを収集した後、フレイルを自動で解析する「フレイル推定AI」に情報を送ります。「フレイル推定AI」がフレイルのリスクを推定し、リスク推定の結果を本人へお返しすることで、QOLの向上や取り巻く家族などへの安心感の提供について検討します。そして、見える化による介護予防のサービスの活用促進、スクリーニング^※5の効率化を検討します。

また、行動経済学^※6に基づいた「人間情報データベース^＊」^※7を活用したクラスタ分析^※8などの実施を通じて、住民それぞれの思考や行動の傾向に寄り添いながら、個々のフレイルリスクの要因に効果的な介入方法の開発および行動変容を確認します。「人間情報データベース」は、約5万人分の個人の性格、文化、認知バイアス^※9などの人間特性を把握したデータベースです。

プロジェクトの実施後は「フレイル推定AI」を高齢者施設や健康食品会社、健康機器メーカーへ提供するなど、ヘルスケア企業との協創を検討します。将来的には、参加者の健康診断のデータや気候情報などのオープンデータを収集し「フレイル推定AI」に集約することでAIの精度を上げていきます。

フレイルは本人が気づかないうちに進行することから、健康状態からフレイルになる手前でフレイルのリスクを提示することで気づきを与え、健康的な行動に誘導する必要があります。従来のフレイル判定方法は、定期的な健康診断時に、握力測定やフレイルチェックリストへの回答などで推定するものでした。そのため、診断頻度が少なく、健康診断参加者のみのリスク把握しかできないことが課題となっていました。また、リスク把握後の健康状態を改善するために行われる治療や提案、アドバイスをお伝えする方法が限定されるため、効果的な行動変容につなげにくいことも課題となっていました。本実証を通じて、課題の解決を検討します。

今後もＮＴＴデータ経営研究所とドコモは、AI技術をスマートフォンアプリと連携させ、普段の生活の中で自然と人々が健康になれる世界観を実現していきます。そして、医療、ヘルスケア領域における課題解決に貢献していきます。