投稿者 global-ai-media 
英国エクセター大学を中心とするGEMINI共同研究は、肥満の解消が主要な疾患予防にどの程度寄与するかを定量化し、治療の「個別化」を目指す重要な事例です。このアプローチは医療分野に限らず、複雑な要因が絡み合うビジネス課題において、AIを用いて「誰に」「どのような介入を行えば」「どれだけの効果が出るか」を予測・最適化するためのヒントに満ちています。本記事では、この研究を起点に、日本企業が目指すべきデータドリブンな意思決定とAIガバナンスについて解説します。
データの力が解き明かす「複合的な要因」と「介入の価値」
エクセター大学が主導するGEMINI（Genetic Evaluation of Multimorbidity towards INdividualisation of Interventions）プロジェクトは、遺伝的評価に基づき、複数の疾患（マルチモビディティ）に対する介入の個別化を目指しています。ここでのキーワードは「定量化（Quantify）」と「個別化（Individualisation）」です。
従来、医療やビジネスの現場では、「なんとなく効果がありそうだ」という経験則や、大まかな平均値に基づいた施策が取られがちでした。しかし、この研究が示すように、膨大なデータ（遺伝情報、健康状態、生活習慣など）を解析することで、「体重をこれだけ減らせば、特定の疾患リスクが具体的に何％下がる」といった精緻な予測が可能になります。
これをビジネス文脈、特にAI活用に置き換えると、マーケティングにおける「チャーン（解約）予測」や、人事領域における「ハイパフォーマー分析」などと同義です。AI、特に機械学習モデルは、人間には処理しきれない多次元の変数を扱い、複雑に絡み合った要因の中から、成果に直結する「レバー（介入点）」を特定することに長けています。
「相関」を超えて「因果」に迫る重要性
この種の研究やAI活用において重要なのは、単なる「相関関係」ではなく、可能な限り「因果関係」に迫ろうとする姿勢です。AIはデータの中からパターンを見つけるのは得意ですが、「AだからBが起きた」という因果を証明するのは苦手な場合があります。
しかし、近年の「因果推論（Causal Inference）」技術の進展により、AIは単なる予測マシンから、意思決定支援ツールへと進化しつつあります。日本企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める際、「AIを導入したが、結局何をすればいいかわからない」という壁に直面することがよくあります。GEMINI研究のように「介入の効果を定量化」する視点を持つことで、AIプロジェクトは「精度の追求」から「具体的なアクションの最適化」へと昇華されます。
センシティブデータと日本独自のガバナンス
GEMINIプロジェクトが扱う遺伝情報は、究極の個人情報です。日本国内において同様の高度なパーソナライゼーション（個別化）をAIで行う場合、個人情報保護法や、近年の生成AIガイドラインへの準拠が不可欠です。
特に日本では、プライバシーに対する消費者の意識が高く、企業には「法的に問題ないか」だけでなく「社会的受容性（Social Acceptance）があるか」が問われます。ヘルスケア、金融、人事などの領域でAIによる「選別」や「個別化」を行う場合、その判定根拠がブラックボックス化することはリスクとなります。
したがって、説明可能なAI（XAI）の技術や、人間が最終判断に関与する「Human-in-the-Loop」の体制構築が、技術実装と同じくらい重要になります。欧州のAI規制（EU AI Act）の動向を注視しつつも、日本の商習慣に合わせた「信頼されるAI」の設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
GEMINI研究のアプローチは、AIを実務に適用しようとする日本のリーダー層に以下の示唆を与えています。
- 「平均」から「個」へのシフト：
マス向けの画一的な施策ではなく、AIを用いて顧客や従業員一人ひとりの文脈に合わせた「個別化された介入」を設計することで、ROI（投資対効果）を最大化できます。 - 目的変数の明確化と定量化：
「AIで何か新しいことを」ではなく、「何を減らせば（あるいは増やせば）、どのようなビジネス成果につながるか」という仮説を立て、それを定量的に検証するためにAIを活用すべきです。 - ガバナンスを競争力にする：
センシティブなデータを扱う際、セキュリティとプライバシー保護をコストとしてではなく、「顧客の信頼を獲得するための競争力の源泉」と捉え、安全なデータ基盤への投資を行うことが長期的利益につながります。