早期死亡とその性格をAIで予測「life2vec」とは？論文解説

あなたは自分の「早期死亡リスク」が気になったことはありますか？

もしかすると、「自分はまだ若いから関係ない」と思うかもしれません。

でも、最新の研究によると、若い時期の生活習慣が将来の健康に大きな影響を与えるそうです。

そして今、AIを使ってその「早期死亡リスク」を予測する技術が開発されているんです。

デンマークの研究チームが発表した論文「Using Sequences of Life-events to Predict Human Lives」では、大規模な健康・社会経済データを分析することで、個人の死亡リスクや性格特性を高い精度で予測することに成功したそうです。

コンピューターが、私たちの生活習慣や経験から、将来の健康状態を予測する時代が到来しつつあるのかもしれません。

この論文の内容を詳しく見ていくと、あなた自身の将来を考えるヒントが得られるかもしれませんよ。

今回も、性格研究者で悪者図鑑著者のトキワ(@etokiwa999)が解説していきます。

※MBTI診断よりも科学的な性格診断は、こちらのHEXACO（ヘキサコ）診断！ビッグファイブに新しく1つの指標を追加して、性格のダークさ（サイコパスなど）がわかるようになりました。

はじめに – AIで早期死亡リスクを予測する意義

デンマークで収集されている国民のデータ内容

デンマークでは、国民の健康と社会経済に関する詳細なデータが収集されています。
このデータは、以下のような内容を含んでいます。

• 健康状態
• 教育歴
• 職業
• 収入
• 居住地
• 労働時間

これらの情報は、個人の生活のあらゆる側面をカバーしており、非常に貴重なデータソースとなっています。
データの収集は、デンマーク政府によって行われ、国民の同意のもとに実施されています。
個人情報の保護に関しては、厳重な管理体制が敷かれており、安全性が確保されています。
このようなデータを活用することで、国民の健康や福祉の向上に役立てることができると期待されています。
AIを用いた分析は、その有力な手段の一つとして注目を集めています。

データの規模と期間

デンマークのデータは、600万人以上の国民を対象としており、10年以上にわたって収集されています。
これは、世界的に見ても非常に大規模かつ長期的なデータセットであると言えます。
具体的には、以下のような規模と期間を持っています。

• 対象者数: 600万人以上
• 収集期間: 10年以上

データは、個人ごとに時系列で記録されており、長期的な変化を追跡することが可能です。
また、国民全体をカバーしているため、様々な属性を持つ人々の情報を網羅しています。
これにより、年齢や性別、居住地域などによる違いを分析することもできます。
こうした大規模かつ長期的なデータは、AIモデルの学習に非常に適しています。
十分な量と質のデータを用いることで、高い精度の予測結果が得られると考えられています。

プライバシーへの配慮

デンマークでは、国民のプライバシー保護に細心の注意が払われています。
データの収集と利用に際しては、以下のような配慮がなされています。

• 個人情報の匿名化
• データアクセスの制限
• 厳重なセキュリティ管理

個人情報は、氏名や住所などの特定につながる情報を取り除いた上で、匿名化されます。
また、データへのアクセスは、研究目的に限定され、厳格な審査を経て許可されます。
データの保管には、高度なセキュリティ対策が施され、漏洩や不正利用を防いでいます。
このような配慮により、国民のプライバシーが守られながら、有益な研究が進められています。
AIを用いた分析においても、倫理的な配慮は欠かせません。
個人の尊厳を損なうことのないよう、慎重に取り扱われる必要があるでしょう。

AIモデル「life2vec」の仕組み

自然言語処理の手法を応用

life2vecは、自然言語処理の手法を応用したAIモデルです。
自然言語処理とは、人間の言語をコンピュータに理解させる技術のことを指します。
life2vecでは、この技術を用いて、以下のようなアプローチを取っています。

• 個人の生活データを言語データとみなす
• 単語の並びの規則性からパターンを学習する
• 意味の近い単語を近い位置に配置する

通常、自然言語処理では、文章や会話といったテキストデータを扱います。
一方、life2vecでは、個人の生活に関する様々なデータを、一種の言語データとみなします。
そして、そのデータの並びから、パターンを見出だそうとします。
例えば、ある職業に就いている人は、特定の学歴を持っていることが多いといった関連性を見つけ出します。
こうした関連性は、言語データにおける単語の並びの規則性と似ています。
life2vecは、そこから人生のパターンを学習するのです。

個人の人生を時系列データとして表現

life2vecでは、個人の人生を時系列データとして表現します。
時系列データとは、時間の経過に伴って記録されたデータのことを指します。
個人の人生も、以下のような出来事の連続として捉えることができます。

• 出生
• 入学
• 卒業
• 就職
• 結婚
• 出産

life2vecは、このような出来事を時系列に沿って並べ、一つの系列データとして扱います。
そして、その系列データから、個人の人生の特徴を抽出します。
例えば、学校を卒業してすぐに就職する人と、大学院まで進学する人では、人生の歩み方が大きく異なります。
このような違いを、life2vecは学習することができます。
つまり、life2vecは、個人の人生を一連の出来事の流れとしてとらえ、そのパターンを分析するのです。
これにより、個人の特性を理解し、将来の予測に役立てようとしています。

ベクトル空間に圧縮して分析

life2vecは、個人の人生を多次元のベクトル空間に圧縮して分析します。
ベクトルとは、大きさと方向を持つ量のことを指します。
life2vecでは、以下のようなステップでベクトル化を行います。

• 個人の人生を表す時系列データを入力する
• データを多次元の空間上の点として表現する
• 点の位置関係から個人の特性を読み取る

まず、個人の人生を表す時系列データをlife2vecに入力します。
すると、life2vecは、そのデータを多次元の空間上の一つの点として表現します。
この空間は、ベクトル空間と呼ばれます。
ベクトル空間上では、似たような特徴を持つデータ同士が近い位置に配置されます。
つまり、生活パターンが似ている人は、ベクトル空間上で近くに位置するということです。
life2vecは、このベクトル空間上の点の位置関係を分析することで、個人の特性を読み取ります。
こうしたベクトル化により、大量のデータを効率的に処理することが可能になります。

早期死亡リスク予測の精度

従来手法よりも11%精度向上

life2vecによる早期死亡リスクの予測精度は、従来手法よりも11%高いことが示されました。
早期死亡リスクの予測は、以下のような意義を持ちます。

• 予防医療の向上
• 健康格差の是正
• 社会保障費の適正化

従来の予測手法は、年齢や性別といった限られた情報に基づいていました。
一方、life2vecは、幅広い生活データを活用することで、より精緻な予測を可能にしています。
その結果、予測精度が大幅に向上したのです。
この高い精度は、予防医療の分野で大きな意味を持ちます。
早期死亡リスクが高い人を特定し、適切なケアを提供することで、健康格差の是正につなげられます。
また、社会保障費の適正化にも役立つでしょう。
限られた資源を、より必要とする人に配分することができるからです。
life2vecは、こうした社会的な課題の解決に貢献すると期待されています。

35-55歳、230万人のデータで検証

life2vecの予測精度は、35歳から55歳までの230万人のデータを用いて検証されました。
この年齢層は、以下のような理由から選ばれています。

• 早期死亡リスクが相対的に高い
• 予防医療の効果が大きい
• 社会的な影響が大きい

35歳から55歳は、生活習慣病が発症しやすい年齢層です。
そのため、早期死亡リスクも相対的に高くなります。
一方で、この年齢層は、まだ予防医療の効果が期待できる時期でもあります。
生活習慣の改善や早期治療によって、リスクを大幅に下げられる可能性があるのです。
また、この年齢層は、社会の中核を担う世代でもあります。
早期死亡は、家族や職場に大きな影響を与えます。
そのため、この年齢層の早期死亡リスクを予測し、予防することは、社会全体にとって重要な意味を持ちます。
life2vecは、こうした観点から、35歳から55歳のデータに注目したのです。

Matthews Correlation Coefficientは0.41

life2vecの予測精度は、Matthews Correlation Coefficient（MCC）という指標で評価されました。
MCCは、以下のような特徴を持つ指標です。

• 正例と負例のバランスを考慮する
• 予測結果と実際の結果の一致度を測る
• -1から1の範囲の値を取る

早期死亡リスクの予測では、早期に死亡する人（正例）と、そうでない人（負例）がデータ内に混在しています。
MCCは、このようなアンバランスなデータに対して、適切に評価を下すことができます。
life2vecのMCCは0.41という値でした。
これは、予測結果と実際の結果がある程度一致していることを示しています。
完璧な一致ではありませんが、従来手法に比べれば、かなり高い精度だと言えます。
ただし、MCCは1.0が最大値であり、そこまでは達していません。
つまり、予測モデルには、まだ改善の余地があるということです。
今後、更なる精度向上に向けて、研究が進められていくでしょう。

属性群ごとの予測精度の違い

年齢による予測精度の違い

life2vecの予測精度は、年齢によって異なることが明らかになりました。
具体的には、以下のような傾向が見られました。

• 若い年齢層ほど、予測精度が高い
• 高齢になるほど、予測精度が低下する

この結果は、年齢によって早期死亡リスクの要因が変化することを示唆しています。
若い年齢層では、生活習慣や社会経済的な要因が大きな影響を持つと考えられます。
そして、これらの要因は、life2vecが得意とするパターン認識の対象となります。
つまり、若い年齢層の早期死亡リスクは、比較的予測しやすいということです。
一方、高齢になるほど、個人差が大きくなり、予測が難しくなるようです。
高齢者の健康状態は、加齢による影響を大きく受けます。
そして、その影響の現れ方は、人によって千差万別です。
画一的なパターンを見出すことが難しいため、予測精度が下がってしまうのでしょう。
ただし、高齢者でも、ある程度の予測は可能なはずです。
年齢による精度の違いを考慮しながら、モデルを改良していくことが求められます。

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性別による予測精度の違い

life2vecの予測精度は、性別によってもわずかに異なることが分かりました。
具体的には、以下のような違いが見られました。

• 女性の方が、予測精度がやや高い
• 男性の方が、予測精度がやや低い

この違いは、男女の生物学的な差異に起因すると考えられます。
一般的に、女性の方が平均寿命が長いことが知られています。
これは、女性ホルモンの働きや、免疫力の高さなどが関係しているとされます。
つまり、女性は、生物学的に死亡リスクが低い傾向にあるのです。
そのため、早期死亡リスクの予測も、女性の方が精度が高くなったのでしょう。
ただし、この性差は、それほど大きなものではありませんでした。
むしろ、年齢による違いの方が顕著だったと言えます。
性別は、早期死亡リスクを予測する上で、重要な要因の一つではあります。
しかし、それ以上に、生活習慣や社会経済的な要因に注目する必要があるようです。
life2vecは、そうした複合的な要因を考慮することで、性別を超えた予測を可能にしています。

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居住地による予測精度の違い

life2vecの予測精度は、居住地によっても異なる傾向が見られました。
具体的には、以下のような違いが確認されています。

• 都市部の方が、予測精度が高い
• 地方部の方が、予測精度が低い

この違いは、都市部と地方部の生活環境の差を反映していると考えられます。
一般的に、都市部の方が医療機関へのアクセスが良く、健康管理がしやすい環境にあります。
また、教育水準や所得水準も高い傾向にあり、健康リスクは低くなります。

その結果、都市部の人々の早期死亡リスクは、比較的予測しやすくなるのでしょう。

一方、地方部では、医療機関が少なく、健康管理が難しい環境にあります。 また、教育水準や所得水準も相対的に低く、健康リスクが高くなる傾向があります。

こうした地域差が、予測精度の違いにつながったと考えられます。 ただし、都市部と地方部の区分は、一概には言えません。

中には、自然豊かな環境で健康的な生活を送る地方部の人々もいるでしょう。 一方、ストレスの多い都会暮らしが健康を損ねるケースもあります。

居住地は、早期死亡リスクを予測する上で、一つの目安にはなります。 しかし、個人の生活スタイルや価値観なども考慮に入れる必要があるでしょう。

life2vecは、そうした複雑な要因を総合的に分析することで、より正確な予測を可能にしているのです。

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個人の人生のイベントと早期死亡の関連性

健康関連のイベントと早期死亡リスク

早期死亡リスクは、個人の健康関連のイベントと密接に関係していることが明らかになりました。 具体的には、以下のようなイベントが重要な指標となります。

• 生活習慣病の発症
• 精神疾患の罹患
• 事故や怪我の経験

生活習慣病は、不適切な生活習慣が原因で起こる病気の総称です。

例えば、肥満や高血圧、糖尿病などが代表的です。 これらの病気は、放置すると重篤な合併症を引き起こし、早期死亡のリスクを高めます。

life2vecは、生活習慣病の発症を重要なシグナルとして捉えています。 また、精神疾患も早期死亡リスクを高める要因の一つです。

うつ病や不安障害などの精神疾患は、自殺のリスクを高めることが知られています。 life2vecは、精神疾患の罹患歴から、早期死亡リスクを予測しています。

さらに、事故や怪我の経験も見逃せません。 重大な事故や怪我は、その後の健康状態に長期的な影響を及ぼします。

life2vecは、こうした突発的なイベントにも着目し、リスク予測に活用しているのです。

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社会経済的地位と早期死亡リスク

早期死亡リスクは、個人の社会経済的地位とも関連していることが分かりました。 ここでいう社会経済的地位とは、以下のような要素を指します。

• 教育水準
• 職業
• 収入

これらの要素は、健康状態に間接的に影響を及ぼすと考えられています。 例えば、高い教育水準は、健康リテラシーの向上につながります。

健康リテラシーが高い人は、適切な生活習慣を身につけ、病気の予防に努めます。 また、職業や収入は、生活の質を左右します。

経済的に恵まれた人は、栄養バランスの取れた食事を摂ることができます。 一方、貧困層は、不健康な食生活を余儀なくされがちです。

こうした社会経済的な格差が、健康格差を生み、早期死亡リスクの差につながっているのです。

life2vecは、教育歴や職歴、収入データから、社会経済的地位を推定しています。 そして、その情報を早期死亡リスクの予測に活用しているのです。

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ライフスタイルと早期死亡リスク

早期死亡リスクは、個人のライフスタイルとも密接に関係していることが明らかになりました。 ここでいうライフスタイルとは、以下のような要素を指します。

• 食生活
• 運動習慣
• 喫煙・飲酒
• 睡眠

これらの要素は、健康状態に直接的な影響を及ぼします。

例えば、バランスの取れた食生活は、生活習慣病の予防につながります。 一方、過度な喫煙や飲酒は、がんや肝臓病のリスクを高めます。

また、適度な運動は、心血管系の健康を維持する上で重要です。 逆に、運動不足は、肥満や生活習慣病のリスクを高めます。

睡眠も健康に欠かせない要素の一つです。 慢性的な睡眠不足は、免疫力の低下やストレスの増大を引き起こします。

life2vecは、こうしたライフスタイルに関する情報を、早期死亡リスクの予測に活用しています。

食事内容や運動頻度、喫煙・飲酒量、睡眠時間など、詳細なデータを分析することで、個人の健康状態を推定しているのです。

性格特性の予測にも応用

外向性などの性格特性を予測

life2vecは、早期死亡リスクの予測だけでなく、性格特性の予測にも応用できることが分かりました。 ここでいう性格特性とは、以下のような特徴を指します。

• 外向性
• 神経症傾向
• 開放性
• 協調性
• 誠実性

これらは、心理学における「ビッグファイブ」と呼ばれる5つの性格特性です。

life2vecは、個人の行動パターンから、これらの性格特性を推定することができます。

例えば、外向的な人は、社交的な行動を多く取ると考えられます。 life2vecは、そうした行動の頻度や種類から、外向性の度合いを予測します。

また、神経症傾向の高い人は、ストレスに弱い傾向があります。 life2vecは、ストレスに関連する行動や健康イベントから、神経症傾向を推定します。

このように、life2vecは、行動データから性格を読み取ることができるのです。 これは、心理学の分野でも画期的な発見だと言えます。

従来の性格診断は、主に自己報告式の質問紙に頼っていました。 しかし、life2vecは、客観的な行動データから性格を予測する新たな方法を提供しているのです。

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性格と早期死亡リスクとの関連

性格特性と早期死亡リスクとの関連性も明らかになってきました。 具体的には、以下のような傾向が見られます。

• 神経症傾向が高いと、早期死亡リスクが高い
• 誠実性が高いと、早期死亡リスクが低い

神経症傾向の高い人は、ストレスに弱く、不安や抑うつを抱えやすいことが知られています。

そうしたメンタルヘルスの問題は、身体の健康にも悪影響を及ぼします。 実際、神経症傾向の高さは、心血管疾患や癌、事故などの死亡リスクを高めることが報告されています。

一方、誠実性の高い人は、健康的な生活習慣を守る傾向があります。 彼らは、規則正しい生活を送り、医療機関で定期的に健康チェックを受けます。

また、喫煙や飲酒など、健康に悪影響を与える行動を避ける傾向があります。 こうした誠実な態度が、早期死亡リスクの低下につながっていると考えられます。

このように、性格特性は、健康状態と密接に関連しているのです。 life2vecは、性格と早期死亡リスクの関係を明らかにすることで、予防医療に新たな示唆を与えています。

性格特性に応じたアプローチで、一人一人に合ったケアを提供できる可能性があるでしょう。

倫理的な配慮と今後の展望

プライバシー保護の重要性

life2vecを利用する上で、プライバシー保護は非常に重要な課題です。 life2vecは、個人の詳細な行動データを分析することで、高い予測精度を実現しています。 しかし、そのためには、以下のようなプライバシー上の配慮が欠かせません。

• データの匿名化
• データアクセスの制限
• 安全な管理体制

個人の行動データには、センシティブな情報が含まれている可能性があります。

例えば、医療機関の受診歴や、所得水準、家族構成など、プライベートな情報も含まれます。 これらの情報が外部に漏洩すれば、個人の尊厳を損ねかねません。

そのため、データの匿名化は不可欠です。 個人が特定できないよう、データから識別子を取り除く必要があります。 また、データへのアクセスも厳格に制限すべきでしょう。

life2vecの利用は、研究目的に限定し、厳重な審査を経て許可するべきです。 さらに、データの保管・管理体制も重要です。

高度なセキュリティ対策を施し、不正アクセスを防ぐ必要があります。 こうした配慮なくして、life2vecの社会実装は望めないでしょう。

個人の特定には使用しない

life2vecは、あくまでも集団の傾向を予測するためのツールです。 個人を特定し、差別的な扱いをするために使ってはいけません。 例えば、以下のような使い方は倫理的に問題があります。

• 保険加入や融資の可否判断
• 雇用や昇進の可否判断
• 犯罪捜査での容疑者特定

これらの判断を、life2vecの予測結果だけで下すのは危険です。 例えば、早期死亡リスクが高いという予測結果だけで、保険加入を拒否するのは不当です。

また、犯罪傾向が高いという予測だけで、容疑者に仕立て上げるのも問題です。 あくまでも、life2vecの予測は参考情報に過ぎません。

最終的な判断は、総合的な評価に基づいて下すべきでしょう。 life2vecを開発した研究チームも、こうした倫理的な配慮の重要性を認識しています。

個人の特定には使用しないことを明言し、適切な利用を呼びかけています。 life2vecが、社会に受け入れられるツールとなるには、倫理的な議論が欠かせないのです。

社会学や医療分野での応用

life2vecは、社会学や医療分野での応用が期待されています。 特に、以下のような分野での活用が考えられます。

• 公衆衛生政策の立案
• 疾病予防対策の推進
• 健康格差の是正

life2vecは、集団の健康状態を予測することができます。

この情報は、公衆衛生政策の立案に役立つでしょう。 例えば、早期死亡リスクが高い地域や集団を特定し、重点的に対策を講じることができます。

また、生活習慣病の発症リスクが高い人々を早期に発見し、予防策を講じることもできます。 こうした取り組みは、疾病予防対策の推進につながります。

さらに、life2vecは、健康格差の実態を明らかにすることができます。 社会経済的な格差が、健康状態にどのような影響を与えているのか。

そうした知見は、格差是正に向けた政策立案に生かせるでしょう。 このように、life2vecは、社会の様々な課題解決に貢献する可能性を秘めています。

今後、医療や公衆衛生の専門家とのコラボレーションを通じて、更なる応用が進むことが期待されます。

個人の人生のメカニズム解明

life2vecは、個人の人生のメカニズムを解明する手がかりになるかもしれません。

life2vecは、個人の行動パターンと、健康状態や性格特性との関連を明らかにしつつあります。 この知見は、以下のような示唆を与えてくれます。

• 人生の転機となるイベントの特定
• 望ましい行動パターンの解明
• 個人に合ったライフスタイルの提案

例えば、life2vecを通じて、ある特定の経験が人生の転機になりやすいことが分かるかもしれません。 また、長寿と関連する行動パターンが明らかになるかもしれません。

そうした知見は、個人が自分の人生をデザインする上で、重要な指針になるでしょう。 さらに、life2vecを活用することで、一人一人に合ったライフスタイルを提案できるようになるかもしれません。

個人の性格や嗜好、健康状態に応じて、最適な生活習慣をアドバイスできれば、より充実した人生を送ることができるでしょう。

このように、life2vecは、個人の人生のメカニズムを解き明かす鍵になる可能性があります。 ただし、そこには慎重さも求められます。

画一的な「成功モデル」を押し付けるのは、個人の多様性を損ねかねません。 あくまでも、個人の主体性を尊重しつつ、選択肢を提示するのがよいでしょう。

life2vecを通じて、一人一人が自分らしい人生を歩めるようサポートすることが大切だと考えられます。

早期死亡リスクが高い人への予防的介入

life2vecは、早期死亡リスクが高い人を特定し、予防的な介入を可能にします。 これまでの研究で、以下のような傾向が明らかになっています。

• 特定の健康イベントの発生が、早期死亡リスクを高める
• 社会経済的な格差が、早期死亡リスクの格差につながる
• 性格特性によって、早期死亡リスクが異なる

こうした知見を踏まえて、ハイリスク者を早期に発見し、適切なケアを提供することが重要です。

例えば、生活習慣病の兆候が見られる人には、生活指導や医療サポートを強化することができます。 また、社会経済的に不利な立場にある人々には、健康管理の支援を手厚くすることも考えられます。

性格特性に応じても、アプローチを変えることができるでしょう。 神経症傾向の高い人には、ストレス管理のサポートを手厚くするなどの工夫が考えられます。

このように、life2vecを活用することで、早期死亡リスクが高い人を見逃さず、一人一人に合ったケアを提供できる可能性があります。

ただし、介入のあり方には十分な配慮が必要です。 本人の意思を尊重し、強制にならないよう注意しなければなりません。

あくまでも、個人の健康を守るためのサポートであることを念頭に置くべきでしょう。 life2vecを活用した予防的介入は、個人の尊厳を損なわない形で行われるべきだと考えられます。

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まとめ：AIによる早期死亡リスク予測の意義と可能性

life2vecは、個人の健康・社会経済データから、早期死亡リスクや性格特性を高い精度で予測することができます。 この画期的な成果は、以下のような意義を持っていると言えるでしょう。

• 予防医療の高度化
• 健康格差の是正
• 個人に合ったケアの提供
• 人生のメカニズム解明

この情報を活用することで、予防医療を高度化し、疾病の発症を未然に防ぐことができるでしょう。

また、社会経済的な格差が健康状態に与える影響も明らかにすることができます。 格差是正に向けた取り組みにつなげることで、健康の平等を実現する一助となるかもしれません。

さらに、この知見を生かすことで、一人一人に合ったきめ細やかなケアを提供できる可能性があります。

加えて、人生の転機や、望ましい行動パターンが明らかになれば、より充実した人生を送るためのヒントが得られるでしょう。

life2vecは、AIと医療の融合による新たな未来を切り拓く、画期的な一歩だと言えるでしょう。