健診結果をAIに読ませ腎機能リスク指摘

筆者の出発点は、眼圧・脂質代謝・腎機能という三つの領域の問題を同時に指摘された健康診断と、食生活を自分で管理したり栄養の専門書を読んだりする規律が自分には欠けているという自覚だった。その隙間をAIに託したのだ。一般的な健康術の助言ではなく、自分の数値に基づいて動いてもらう依頼である。

この記録が際立つのは、その順序にある。Geminiはまず診断結果を、将来の透析の可能性を含むリスク像に翻訳し、次にそれを「塩分と脂質を抑える」という単純なルールに落とし込み、最後にそのルールを実際の店頭の棚に適用した。野菜売り場を撮影すれば理由付きの具体的な品が返り、菓子売り場を撮影すればきっぱり拒否された。筆者はその効果を、厳しい専属健康コーチに見張られているようだと表現し、自分の決意よりもAIによる客観的で根拠に基づく制止のほうが受け入れやすかったと語る。

筆者が特に取り上げるのが干し芋の場面だ。単に「だめ」と言うのではなく、Geminiは低脂質・高食物繊維の選択肢で欲求に折り合いをつけ、筆者は当初欲しかった菓子ではなくそれを手に店を出た。このリアルタイムの後押しこそ実験で最も有用だった部分かもしれないと位置づけ、AIへの見方はコードのデバッグや文章要約の仕事道具から、よりパーソナルコーチに近いものへ変わったと述べる。食生活の変化はまだ始まったばかりだが、AIがそばにいれば、いつもの不精な自分でも自炊を続けられそうだと付け加えている。