深層学習を中心とした最先端技術の研究開発を行うPreferred Networks（PFN。プリファード・ネットワークス）と花王は2月28日、「仮想人体生成モデル」のプロトタイプを共同開発したと発表した。1600以上のデータ項目で構成される人体の統計モデルで、ある項目のデータを入れると、別の項目の推定値が示されるというものだ。
たとえば、健康診断の結果から内臓脂肪量を統計的に推定できる。その他のデータと組み合わせて、その人のライフスタイル、運動や食事の習慣などに合わせた最適な健康管理方法を提案するといった使い方も可能だ。また、今の体重から2kg減ったら他の項目にどれだけの影響があるかを推定するといったこともできる。
1600の項目には、健康診断などで示される身体に関する情報のほか、食事・運動・睡眠などのライフスタイル、性格・嗜好・ストレスの状態・月経といった日常生活で関心の高いものまで多岐にわたって含まれる。これらのいずれかの項目にデータを入力すれば、他の項目の推定値が出力される。この項目も入出力可能だ。
これは、人の身体、心理、生活など多岐にわたって研究を重ねてきた花王の研究資産と、深層学習などPFNの最先端の計算科学技術によって生み出されたものだ。この仮想人体生成モデルは、協業する事業者や研究機関などにAPIで提供されることになっているため、事業者は自社製アプリなどに機能を組み込み、エンドユーザーにサービスを提供することができる。入力されたデータが収集されたり蓄積されることはなく、利用者のデータが二次利用される心配はない。
まだプロトタイプの段階だが、2022年中の実用化を目標に検証を進めてゆくという。2023年初頭にはAPI経由での提供し、新規デジタルプラットフォーム事業を開始する予定。