私のキャリアの大半において、睡眠は健康領域のなかで奇妙な位置に置かれていた。医師は睡眠を無視するか、患者に「寝て治しなさい」と伝えるだけだった。多くのウェルネスブランドが睡眠について語ってはいたものの、それでも睡眠は選択可能なライフスタイルの問題、つまり重要ではあるが、血圧や血糖値、心血管リスク、メンタルヘルスなどと比べれば、どこか「軽い」ものとして扱われていた。
そうした見方は、急速に時代遅れになりつつある。睡眠はウェルネスの周辺領域から、予防医学の中心へと移行している。何らかの形で睡眠シグナルを収集するデバイスを身につけて眠りにつく人が増え、私たちはついに睡眠を大規模に測定し始めようとしている。また、AIの登場により、10年前には目に見えなかった生理学的データのパターンを可視化することが可能になった。
この2つの組み合わせは、私たちが健康リスクをどう捉えるかを変える可能性を秘めている。しかし同時に、業界がまだ十分に直面していない問題も生み出している。
睡眠データの可能性、そして警戒の必要性
学術誌『Nature Medicine』に掲載されたスタンフォード大学の研究は、その機会の大きさを物語っている。研究チームは、約6万5000人の参加者から得た58万5000時間以上の臨床睡眠データで訓練されたAI基盤モデル「SleepFM」を開発した。同研究によれば、睡眠データ単体で、130の疾患カテゴリーにわたるリスクの予測に役立てられるという。このような知見があるからといって、一晩の睡眠がすぐに診断ツールになるわけではない。しかし、それは私たちの根底にある健康状態をのぞく潜在的な窓となる。これははるかに大きな考え方である。
このことは、この分野に携わるすべての人々に楽観をもたらすはずだが、同時に慎重さも求められる。あるシグナルが価値を持つようになると、それを過大に表現したくなる誘惑に駆られるからだ。コンシューマー・ヘルス（一般消費者向けヘルスケア）の分野では、私たちはすでに同じ展開を見てきた。新しいカテゴリーが登場し、消費者が急速にそれを取り入れる。企業は注目を奪い合い、マーケティングがエビデンスを追い越す。そして最終的に、企業のバイヤー、臨床医、規制当局、そして消費者が、より厳しい問いを投げかけ始めるのだ。
睡眠は現在、まさにこの段階に入りつつあると私は考えている。消費者はすでに動き出している。多くの人は、もはや睡眠が重要だと説得される必要はない。彼らは睡眠を記録し、就寝前の習慣を変え、関連製品を購入し、時にはウェアラブルデバイスのデータチャートを持って医師の診察室を訪れている。認知の高まりは前進である。
米国睡眠医学会（AASM）は、一般消費者向けの睡眠技術は適切な検証や規制当局の承認が不足していると明確に指摘している。わかりやすく言えば、消費者向けデバイスは役に立つものの、それが臨床的な睡眠検査と同等であるかのように振る舞うべきではないということだ。
この区別は今や、さらに重要性を増している。なぜなら睡眠データは、もはや単なる好奇心を満たすためだけに広く使われているわけではないからだ。雇用主は、睡眠不足が生産性や欠勤率、そして安全性に影響を及ぼすために関心を寄せている。保険支払者は、睡眠が心血管・代謝の健康や慢性疾患の負荷、そしてメンタルヘルスと結びついているために関心を寄せている。医療機関は、睡眠障害がしばしば診断されないまま放置され、多くの高額な費用がかかる疾患を引き起こす要因になり得るために関心を寄せている。そして政府は、最終的な医療費の負担者になり得るために関心を寄せている。
デジタルヘルスの次なる「主戦場」
そして今、AIが加わることで、事態はいっそう重大になっている。AIは与えられたデータをどのようなものであれ増幅させる。もし基になる測定データが浅く、偏っており、または検証が不十分であれば、出力される結果もそれらの欠点を引き継ぎ、時にはそれがより説得力のあるものに見えてしまうのだ。
これこそが、次なる主戦場になると私は考えている。
デジタルヘルスの未来は、自社のデータの質、測定の妥当性、インサイトの信頼性、そして実際に測定可能な成果を証明できる者が制することになるだろう。ヘルスケア分野における「信頼」は、他のカテゴリーとは異なる形で蓄積される。優れたインターフェースや大規模モデルは「参加資格」にすぎず、持続的な科学的根拠（エビデンス）こそが強力な参入障壁（モート）となる。
睡眠においては、その傾向が特に顕著だ。
睡眠はきわめて個人的なものである。2人の人間が同じ時間だけ眠ったとしても、生理学的な体験は全く異なる場合がある。同じ人が何日も同じ時間に就寝したとしても、アルコール、ストレス、旅行、病気、服薬、気温、回復度といった要因によって、非常に異なるパターンを示すことがある。真のパーソナライズを実現するには、同一人物のなかで経時的に何が変化しているかを理解する必要がある。現在「パーソナライズ」と呼ばれているものの多くは、人口統計（デモグラフィックス）や自己申告による目標に基づいたコホート分類（集団への割り当て）に近い。それは有用な出発点ではあるが、不完全な答えにすぎない。
AIに対する盛り上がりがある一方で、ヘルスケア業界が「過大評価」に対して厳しい姿勢を崩さないのは至極当然のことだ。睡眠やデジタルヘルスの分野で16年間働いてきたなかで、私は法人パートナーたちがこの点についてより精緻になっていくのを見てきた。彼らの質問は鋭くなっている。具体的に何を測定しているのか。基準となる指標は何か。どの母集団を対象にしているのか。どの程度の精度なのか。睡眠データがヘルスケアの有用な一部になるのか、それとも単なる新たなウェルネスダッシュボードに終わるのかを決めるのは、まさにこうした質問である。
業界リーダーへの教訓
もし業界が予防医学において睡眠を活用したいのであれば、業界のリーダーたちはいくつかの事項を考慮すべきである。
• すべての主張の土台となるため、まずはゴールドスタンダード（標準的な基準測定法）に対するより優れた検証から始めること。
• ウェルネスのガイダンス、リスクのスクリーニング、および医学的診断の違いについて、消費者に対してより明確に説明すること。
• 個人の経時的な変化を捉える継続的な縦断的測定を優先すること。
• データに含まれる不確実性を率直に認めること。
• 一晩よく眠れなかっただけで健康に恐怖を感じるような状況に陥らせることなく、消費者が有用なパターンに気づくのを助けるように製品を設計すること。
この最後のポイントは極めて重要だ。コンシューマー・ヘルスのリスクの1つは、インサイトを提供するという名目のもとに不安を煽ってしまうことにある。業界の役割は、人々が意味のあるパターンに気づくのを手助けし、必要に応じて適切な解決策や臨床の経路へとつなげることだ。消費者をアマチュアの睡眠技師にしてしまうことは、設計段階で避けるべき失敗パターンである。
私は楽観的だ。なぜなら、目指すべき方向性は正しいからだ。科学はますます強化され、測定はより身近になり、AIが新たな可能性を切り開き、医療経済システムは早期発見や予防へと舵を切っている。
5年後あるいは10年後にこの時期を振り返ったとき、私たちはここが転換点だったと気づくのではないだろうか。すなわち、睡眠が単なるライフスタイルの選択肢として扱われるのをやめ、心身がどのように機能しているかを示す豊富なシグナルとして理解されるようになった瞬間だったと。
そのような未来は目の前にあるが、業界はまず信頼を獲得しなければならない。
