シンガポールの国民予防医療プログラムにおけるエージェンティックAIを用いた個別化ヘルスプラン開発：パイロット研究

なぜ今、スマートヘルスコーチが重要なのか

人々の寿命が延びるにつれ、多くの国で糖尿病や心疾患などの慢性疾患を抱える高齢者の増加に対応するのが難しくなっています。シンガポールも例外ではありません。Healthier SGプログラムは重篤な病気が発症する前に住民の健康維持を支援することを目的としていますが、医師や看護師には個々人に対して詳細な生活習慣アドバイスを作成する時間が限られています。本研究は、高度な人工知能（AI）が個別のデジタルコーチとして機能し、医師の大まかな助言を実際に人々が実行したくなる具体的な日々の食事・運動プランに変換できるかを検証しています。

日常の選択を支えるデジタルヘルパー

研究チームはHealthGuide@Homeというシステムを構築しました。これは「エージェンティック」と呼ばれる大規模言語モデルを核とした対話型デジタルアシスタントです。単発の質問に答えるだけでなく、このAIは構造化されたプロセスで動作します。住民の目標、健康状態、食の嗜好、運動習慣を尋ね、慢性疾患に関する公式の国家ガイドラインと組み合わせて、食事と身体活動の「基本プラン」を作成します。住民はその後、代替案の提示、文化的嗜好に合わせた調整、より実行しやすい選択肢の要求など、対話を通じてプランを洗練できます。裏側では、嗜好収集、個別化の詳細化、新しい選択肢の提案、フィードバック収集のいずれに焦点を当てるかを判断するルーティング機構が使われています。

AIエンジンの仕組み

HealthGuide@Homeを支えるために、チームは最先端の2つの言語モデルといくつかのマルチエージェントフレームワークを比較しました。指示遵守、ツール使用、柔軟で一貫した応答の生成でより良い評価を得たモデルを選び、複雑なタスクを小さなステップに分解できるグラフベースのエージェントフレームワークと組み合わせました。アシスタントは信頼できる情報源を参照します：シンガポール保健省とヘルスプロモーションボードの公式資料に加え、筋肉群や運動種目に関する精査されたオープンな資源です。たとえば利用者が運動ルーティンを求めた場合、システムはまず健康状態と安全ルールを確認し、これらの知識ベースから関連する動作を取得して、さらにカスタマイズ可能な週間プランを組み立てます。

住民と臨床医の評価

パイロットには40〜59歳のシンガポール在住者20名と、プライマリケア医や政策専門家を含む臨床医7名が参加しました。参加者は、作成されたプランがどれほど適切で、有用で、実行可能で、個別化されているかを5段階で評価しました（中央値は「中立」）。住民と臨床医の双方が、ほとんどの評価項目でこの中立レベルを大きく上回る得点を付けました。住民の中央値は、適切さ4.0、有用さ3.75、実行可能性4.0、個別化4.0でした。住民は特に、明確なステップごとの提案、レシピ形式の食事ガイダンス、運動のデモへのリンクを好みました。臨床医は「安全第一」の志向を評価し、特に管理の行き届いた慢性疾患を持つ人々に対する自身の助言の実用的な補助としてこのツールを有用と見なしました。

個別感のある詳細な指導、信頼への懸念は少数

得点だけでなく、チームは住民の書面によるコメントも分析しました。多くの意見は、人々が高度に個別化された食事・運動プランを求め、詳細な指導を評価していることを支持していました。住民はさらに多くのカスタマイズ、視覚資料、外食時の具体的なアイデアを頻繁に求めていました。しかし、AI助言に不安を抱くだろうという期待は大部分で裏付けられませんでした。住民のうち大きな懸念を示したのは4分の1に過ぎず、彼らの問いは助言を完全に拒否するというよりも、推奨がどのように作られたかに関するものが中心でした。フィードバックの感情分析では、運動指導や住民がアシスタントとの対話を通じてプランを洗練した後の総合的なプランに対する肯定的反応が特に目立ちました。既往症はあるが良好に管理されている人々は特に好意的に反応する傾向があり、そうした人々は動機づけがあり、このレベルの支援を必要としている可能性が示唆されます。

日常的な健康支援の可能性と今後の課題

一般読者への結論としては、AI搭載アシスタントが一般的な医療助言を多くの人にとって関連性があり実用的で励みとなる、具体的な日々の行動に変換することは実行可能であるという点です。本研究は小規模であり、長期的な健康効果を証明するには至りませんが、国民予防医療プログラムの住民と臨床医がこうしたツールに協力する意欲を示し、多くの場合その詳細で個別化された指導を評価していることを示しています。将来の研究で、これらのデジタルプランが持続的な習慣変化をもたらし、安全性、最新性、公平性が維持されることが確認されれば、HealthGuide@Homeのようなシステムは医療従事者への負担を軽減しつつ、個人に対してより明確な健康への道筋を提供する助けとなる可能性があります。

引用: Goh, H.L., Sancenon, V., Chu, B.M.X. et al. Personalised health plan development using agentic AI in Singapore’s national preventive care programme: a pilot study. npj Digit. Med. 9, 332 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02514-8

キーワード: 予防医療, 個別化ヘルスプラン, AIヘルスアシスタント, ライフスタイルコーチング, Singapore Healthier SG