🧬 Why Do Women Live Longer?

A Hypothesis on Reproductive Energy, Exit Strategies, and the Architecture of Aging

 

In recent years, policies and legislation under the banner of “women’s health” have steadily gained momentum. Long-neglected areas are finally being illuminated, translated into institutions and systems. In itself, this is a good thing. I have no intention of opposing it.

 

And yet, standing where I do—at the clinical front line—another question inevitably arises.

 

Japanese women, by global standards, sleep remarkably little. Even so, they enjoy some of the longest life expectancies and health spans in the world. What this contrast throws into sharp relief is not female fragility, but rather the vulnerability of male health span.

 

This is not an argument against supporting women’s health. Quite the opposite. It is a call to design, with equal seriousness, strategies that extend men’s health span as well.

 

Sex differences are not merely differences between men and women. They are statistical outcomes—products of biology layered with social structure. That is why I have long asked not whether differences exist, but why they emerge.

 

Recently, one missing piece quietly fell into place.

 

🐤Epilogue: A Moment of Clarity at an Anti-Aging Medicine Seminar

 

At a recent seminar on anti-aging medicine, aging was described not as fate, but as a matter of energy allocation and inflammatory cascades. The key points were simple:

  • The rate of aging depends on where life energy is allocated

  • Excess nutritional signaling (such as insulin pathways) accelerates aging

  • Senescent cells spread inflammatory signals (SASP), triggering chain reactions

  • Aging progresses organ by organ, not all at once

  • And most critically: germ cells are prioritized over somatic cells

That final point aligned perfectly with a long-standing intuition of mine.

 

Perhaps the reason women live longer is not explained by hormones alone, but by a fundamental difference in how reproductive energy is designed to exit the system.

 

What follows is that hypothesis.

 

1. Reproduction as a Grand Energy Project

 

When ancient philosophers spoke of the good in human life, they often asked about telos—purpose. For living organisms, reproduction is among the most fundamental of purposes.

 

It is also one of the most expensive.

For women, reproduction entails:

  • Pregnancy

  • Childbirth

  • Lactation

  • Maintenance of menstrual cycles

  • Large and dynamic hormonal shifts

All of these demand enormous investment. Across the animal kingdom, the pattern is clear: high reproductive output often correlates with shorter lifespan. Resources committed to reproduction are resources not spent on repair, immunity, or inflammation control. This is the basic structure of trade-off.

 

2. Women Have an Exit: Menopause

 

Here lies the core of the matter.

 

Human women possess an exit switch—menopause. I sometimes think of it as a bonus granted by extended human lifespan, a kind of surplus chapter in life.

 

Menopause is not merely the cessation of menstruation. It is a reallocation point—a moment when energy once devoted to reproduction can be redirected elsewhere.

 

In effect:

  • Reproductive investment ends

  • Resources are reassigned to bodily maintenance and descendant support

In aging research, this mirrors what is called energy re-optimization.

 

In Platonic terms, menopause is not a loss, but a shift in role. The body’s purpose moves—from producing life to preserving lineage; from the individual to continuity.

 

3. Men Have No Such Exit

 

Men, by contrast, remain in reproductive mode throughout life.

  • Sperm production continues until death

  • Quality declines, but the project itself never stops

  • Maintenance of the reproductive system incurs ongoing, if subtle, cost

If I may use a metaphor:

female reproduction is a finite investment,

male reproduction is a subscription model—small but continuous withdrawals.

 

The result may be:

  • Less energy available for somatic repair

  • Greater vulnerability to cascading failures in metabolism, immunity, and inflammation

Hippocratic medicine emphasized balance. The question, then, is not whether male hormones are “bad,” but where long-term energetic burden is structurally placed.

 

4. The Menopause Paradox

 

It is well known that after menopause, women lose estrogen’s protective cardiovascular effects, increasing atherosclerotic risk. This is true.

 

And yet, globally, women still outlive men.

The paradox dissolves once we separate:

  • Short-term, localized risk from hormonal change

  • Long-term, systemic relief from reproductive burden

Menopause can be a hard landing. But over a lifetime, women emerge as organisms freed from reproductive cost, able to redirect energy toward self-maintenance. Biologically, this matters.

 

5. Evolutionary Consistency: The Grandmother Strategy

 

This view aligns with evolutionary biology’s Grandmother Hypothesis. Post-reproductive women enhance genetic survival not by bearing children, but by supporting descendants.

 

Menopause is not an end.

It is a strategic role transition.

 

6. Beyond Biology: Social and Cultural Buffers

 

Longevity is never biology alone.

Women, on average:

  • Seek medical care earlier

  • Discharge stress through communication and relationships

  • Adjust lifestyle details—diet, sleep, care—more readily

  • Maintain stronger social networks that improve survival in crises

Genetically:

  • XX offers redundancy compared to XY

  • Many immune-related genes reside on the X chromosome (with trade-offs, including autoimmunity)

Female longevity emerges from layered advantages, not a single cause.

 

8. A Reversal: Why Some Raptors Live Longer as Males

 

Here we return to the starting curiosity:

In some raptors, males live longer than females.

This is not a contradiction. It is confirmation.

Longevity follows reproductive burden, not sex.

 

In many raptor species, males invest heavily in hunting, provisioning, nest defense, and long-term parental care. Where reproductive cost concentrates, lifespan shortens—regardless of sex.

 

Birds also invert our chromosomal logic:

  • Mammals: XX female, XY male

  • Birds: ZW female, ZZ male

If chromosomal redundancy contributes to longevity, avian males would benefit.

 

Moreover, birds lack a clear menopause analogue. Females may remain reproductively active late into life, sustaining chronic energetic constraint—mirroring the human male condition.

 

9. Conclusion: Longevity Is Designed, Not Assigned

 

In humans, women tend to live longer.

In some raptors, males do.

This is not contradiction but design.

 

Longevity follows:

  • Where reproductive energy exits

  • How caregiving burden is distributed

  • Chromosomal architecture

  • Immune and behavioral risk

Leonardo da Vinci saw the human body as structure, not mystery. I take the same stance.

 

Women’s longevity is not merely a hormonal story.

It is a story of energy, architecture, and release.

 

🧬 なぜ女性は長生きなのか

──生殖エネルギーの“出口”と老化メカニズムから考える仮説

 

近年、「女性の健康」を掲げる法案や施策が相次いでいる。これまで十分に光が当たらなかった領域が可視化され、制度として手当てされていく流れは、総じて良いことである。私はそこに異論を唱えるつもりはない。

 

だが同時に、臨床の現場に立つ者として、もう一つの問いが立ち上がる。

日本女性の睡眠は世界でも不足が目立つ。それでも寿命は長く、健康寿命も高い水準にある。ここから逆照射されるのは、むしろ「男性の健康寿命の脆さ」である。

 

女性の健康支援を否定する話ではない。むしろ、女性を支えるのと同じ熱量で、男性の健康寿命を引き上げる設計が必要だと考える。

 

性差とは、単なる“男女の違い”ではない。統計として現れる差であり、生物学と社会構造が折り重なって生まれた「結果」でもある。だから私は、ことあるごとに「なぜこの差が生じるのか」を考え続けてきた。

 

そして最近、その問いに対して、ひとつ腑に落ちる“ピース”がはまった。

 

🐤エピローグ:抗老化医学セミナーで腑に落ちた一点

 

先日参加した抗老化医学セミナーでは、老化の本質が「エネルギー配分」と「炎症連鎖」で説明されていた。要点は次の通りである。

    •    生命エネルギーは「どこに配分されるか」で老化速度が変わる

    •    過剰な栄養シグナル(インスリン経路など)は老化を促進しうる

    •    老化細胞は炎症性分泌(SASP)を撒き散らし、周囲の老化を連鎖させる

    •    老化は臓器ごとに“連鎖”し、加齢疾患が増えていく

    •    そして決定的に重要なのが、「生殖細胞は体細胞より優先的に保護される」という概念である

 

この最後の一点が、私の直感と直結した。

「女性が長生きする理由」は、ホルモンだけではなく、生殖エネルギーの“出口”の設計差で説明できるのではないか。ここからが私の仮説である。

 

1. 生殖とは“生命エネルギーの大規模プロジェクト”である

 

古代の哲学者が「人間の善」を論じるとき、しばしば“目的(telos)”を問うた。生物にとって、その最も根源的な目的のひとつは生殖である。そして生殖は、生命活動の中でも最大級の高コスト領域である。

 

女性の場合、

 •    妊娠

 •    出産

 •    授乳

 •    月経周期の維持

 •    ホルモンのダイナミックな変動

 

これらはすべて、身体にとって「高額な投資」である。

動物界を見ても「多産=短命」という傾向は広く知られる。資源を生殖に振り切れば、個体の維持(修復・免疫・抗炎症)に回る余裕が減る。これはトレードオフの基本構造である。

 

2. 女性には“生殖プロジェクトの終了スイッチ=閉経”がある

 

ここからが本題である。

人間の女性には、一定年齢で生殖を終了するスイッチ(閉経)がある。私はこれを、寿命が延びた現代に付与された「人生のおまけ」と表現したくなる。

 

閉経とは、単に月経が止まる出来事ではない。

生殖に投じていたエネルギー配分を、別の用途へ切り替えられる転換点である。

 

つまり、

 •    閉経=生殖への投資を終了し

 •    以後の資源を「自己(身体)維持」と「子孫支援」に再配分できる

 

という構造が生まれる。

これは、老化研究で言うところの「エネルギー配分の再最適化」と同型である。

 

ここでプラトン的に言えば、閉経は“欠如”ではなく、役割の転位である。身体の目的が、産むことから守ることへ、個体から系譜へ、静かに重心を移す。

 

3. 男性には“終了スイッチ”がほぼない

 

一方で男性は、基本的に生涯を通じて生殖モードを維持する。

 •    精子は死ぬまで作られる

 •    質は落ちても、プロジェクトそのものは止まらない

 •    生殖システム維持には、微細でも継続的なコストが発生する

 

ここを私は、あえて比喩で言う。

男性の生殖は「単発課金」ではなく、サブスクリプション型のエネルギー消費である。

 

その結果、

 •    体細胞の修復や抗炎症に回せる余裕が削られ

 •    炎症・代謝・免疫の劣化が連鎖しやすい

 

という説明が成り立つ可能性がある。

 

ヒポクラテスの医学が重視したのは「全体のバランス」である。ならば、ここで問うべきは“男性ホルモンが悪い”ではない。配分の設計が、どちらに長期負荷を課しているかである。

 

4. 「閉経後はリスクが上がる」という矛盾はどう整理するか

 

循環器領域では、女性は閉経後にエストロゲンの保護が消え、動脈硬化リスクが上がることが知られている。これは事実である。

 

しかし同時に、ほぼ全世界で女性は男性より長寿である。

この矛盾は、次の二つを混同しているから起きる。

 •    ホルモン変化によるリスク増(短期的・局所的)

 •    生殖コスト終了による負担軽減(長期的・全身的)

 

閉経はハードランディングになり得る。だがその分、順応しやすいかもしれない。人生全体の総和で見ると、女性は“生殖コストから解放された個体”として自己維持に資源を回しやすくなる。これは生物学的に大きい。

 

5. 進化生物学とも整合する:「祖母」という戦略

 

この仮説は、進化生物学の「祖母仮説」とも整合する。閉経後の女性が、直接産むのではなく「子や孫を支える」側に回ることで、遺伝子の生存確率を上げるという見方である。

 

閉経は「終わり」ではない。

繁殖戦略の役割交代である。

 

6. “生物学”だけでは説明しきれない:社会・文化・心理のバッファ

 

寿命差は生物学だけで決まらない。現実には複数の補正が入る。

 •    女性の方が受診が早い(予防・早期介入が起きやすい)

 •    会話や関係性でストレスを“解毒”しやすい(副交感神経優位)

 •    食・睡眠・美容など生活微調整の文化が強い

 •    社会的ネットワークが危機時の生存率を押し上げる

 

遺伝学としては、

 •    XXとXY(X染色体の“予備”)

 •    免疫関連遺伝子の一部がXに乗る可能性(自己免疫疾患が増える側面もありつつ)

 

なども加点・減点の要素になる。

 

結局、女性の長寿は

「生殖コストの出口(閉経)」+「遺伝・免疫」+「生活と社会」の複合として捉えるのが自然である。

 

8. 逆転現象:猛禽類では「オスが長生き」することがある

 

ここで再び出発点に戻る。

「猛禽類では、メスよりオスの方が長生きするらしい」という話である。

 

人間では概ね女性が長寿であるのに、なぜ鳥類(とくに猛禽)では逆転が起きうるのか。

結論から言えば、寿命差は“性別”ではなく、役割分担と生殖コストの配分で反転し得るからである。

 

8-1. 生殖コストが重い方が短命になりやすい

 

猛禽類では、狩り・給餌・巣防衛・長期の子育てなど、オスの投資が大きい系がある。繁殖成功のための“高負荷の投資”がどちらに寄るかで、寿命差は単純に決まらない。

 

8-2. 鳥類は性染色体が人間と逆である(ZZ/ZW)

 

哺乳類はXX=メス、XY=オスだが、鳥類はZZ=オス、ZW=メスである。

もし「二本持ちの遺伝的バッファ」が寿命に寄与するなら、鳥類ではオス長寿が起きやすい方向に働く理屈になる。

 

8-3. 「卵を産み続けるのか?」という直感の整理

 

鳥類のメスは、哺乳類ほど明確な“閉経”が一般的ではなく、高齢まで繁殖し得る種もある。重要なのは「頻度」よりも、生殖モードが切り替わらないことによる慢性的な資源拘束である。

この構造は、人間で私が述べた「男性には終了スイッチがない」という話と鏡写しになる。

 

9. まとめ:寿命差は“性別”ではなく「生殖コストの設計」で反転する

 

人間では女性が長寿である。

しかし猛禽類では、条件がそろえばオスが長寿になり得る。

この「反転」は矛盾ではなく、むしろ生命設計の自然な帰結である。

 •    生殖エネルギーの出口(終了スイッチ)がどちらにあるか

 •    繁殖・子育ての負荷がどちらに寄るか

 •    性染色体の構造(XX/XY vs ZZ/ZW)

 •    免疫・ホルモン・行動リスク

 

これらが組み合わさり、「長生きする性」は種ごとに入れ替わり得る。

 

ダ・ヴィンチは、人体を“構造”として見た。

私も同じ姿勢で、女性の長寿を単なる“ホルモンの話”として片付けず、生殖と老化のエネルギー配分モデルとして考えたいのである。

 

 

🧑‍⚕️外科医の「寿命」をも延ばすDX

──ロボット手術が示す、日本医療の可能性と限界

 

医療DXの未来を考えるとき、私はまず「診断学」との相性から整理してきた。

総合内科、皮膚科、病理診断学、放射線診断学、眼科、精神科──。

“データと判断”が主戦場になる領域は、AIとの親和性が高い。

 

では外科はどうか。

外科はまだ「人の手」の世界なのか。──いや、そうではない。

外科こそ、ロボティクスとの協業によって、これから大きく進歩する。今回は、その一端を示す話である。

 

とても印象深い記事を読んだ。

北里大学病院長として新型コロナ対応の最前線に立ち、現在は臨床に専念するため、東名厚木病院でロボット手術センター長として現場に戻った泌尿器科医・岩村正嗣先生のインタビューである。

 

初めて手術支援ロボット「ダビンチ」を使ったとき、

「これまでの10年は何だったのかと思った」

──この一言に、外科医としての“DX体験”の本質が凝縮されている。

 

🤖ロボット手術は「技術革新」ではなく「構造変化」である

 

岩村先生が語っているのは、単なる機器の進歩ではない。

開腹手術、腹腔鏡手術、そしてロボット支援手術(Robot-Assisted Surgery)​​​​​​​。

三つの時代を順にすべて経験した外科医だからこそ見える、操作性・習得時間・再現性・身体的負担の差がある。

 

とりわけ重要なのはここである。

腹腔鏡で苦労していた縫合操作を、若手医師がダビンチでは短期間で身につけてしまう──。

 

これは、言い換えれば「職人技の民主化」であり、同時に医療の質を「個人の才能」ではなく「再現可能な仕組み」で担保するDXでもある。

 

そして、もう一つの核心がある。

ロボット手術は外科医の身体的負担を大きく軽減する。

拡大視野、手ぶれ補正、座位での手術。年齢を重ねても無理なく続けられる環境は、外科医不足が深刻化する日本において、極めて戦略的な意味を持つ。

 

外科医の「寿命」を延ばす。

この表現は、決して比喩ではない。

 

🇯🇵それでも、日本は「先に進んでいる」と言えるのか

 

ここで、正直な問いが浮かぶ。

日本の外科医療は、本当に世界の先頭を走っているのか。

 

現場の技術、医師の質、ロボットの導入数──それらは確かに高水準である。

しかし、米国、バンコク、韓国、そして一部の欧州・中東の医療拠点を見れば、体感として「先を行っている」印象があるのも事実だ。

 

では差はどこにあるのか。

私が思うに、それは技術そのものではない。

 

📈遅れているのは「データ」と「制度設計」である

 

ロボット手術の真価は、手術室の中だけで完結しない。

  • 術前評価

  • 画像・病理データ

  • 電子カルテ

  • 術後経過・合併症

  • 長期予後

これらがデータとして連続し、学習され、次に活かされる構造があってこそ、ロボット×AI×医療DXは完成する。

 

しかし日本では、電子カルテは病院ごとに分断され、標準化は遅れ、さらに「カルテは5年で廃棄され得る」。

この状況で、安全なAI医療、外科DXの深化、長期アウトカム研究が本当に可能だろうか。

 

外科医の意思と技術は未来を向いている。

それにもかかわらず、制度とデータ設計が、医療を過去に引き留めている。

 

👨‍⚕️外科DXは、医療DXの「最前線の証拠」である

 

岩村先生のインタビューは、医療DXが空論ではないことを、はっきり示している。

  • 技術はすでに現場にある

  • 医師は変化を体感している

  • 患者の安全性も向上している

足りないのは、国家としての設計思想である。

 

医療DXとは、機器を入れることでも、AIを導入することでもない。

「命の記録」を、未来の医療のために残し、学びに変える構造をつくることだ。

 

患者と外科医の寿命を延ばす技術があるのなら、

次は、医療データの寿命を延ばさなければならない。

 

外科ロボティクス(Surgical Robotics)は、その矛盾を最も鮮明に映し出す鏡である。私はそう考えている。

 

<おまけ>

”ロボット手術”のプロンプトで出てきたイラスト。🤣

Chappy画伯。これ、違うから。ロボットなのに殺気だっているし。🤣

 

 

 

★ mRNA問題は結論より検証を──米国で始まった“モラトリアム”という議論

 

米国で、mRNA製剤をめぐって「いったん止めて検証を(モラトリアム)」という言葉が、公の場で語られ始めています。

 

誤解のないように先に整理すると、現時点で「4州が州として一斉に停止を開始した」という話ではありません。

私が確認できた範囲では、複数州で、州議会議員が法案を出したり、郡(カウンティ)レベルで“推奨しない”という決議が可決されたりといった形で、「検証のための一時停止」「慎重化」を求める“公式の動き”が表に出てきた、という段階です。

 

具体的には、記事内では Michigan / Minnesota / Idaho / Washington の4州が挙げられています。

たとえばワシントン州では、州そのものではなく、フランクリン郡がmRNA注射に反対し“接種を推奨しない”趣旨の決議を可決したとされています。

また、ミシガン州・ミネソタ州では、州議会議員がmRNA製剤の取り扱いを制限・見直す方向の法案に言及しており、アイダホ州でも同様に「今後の法案」について語られています。

 

 

私は、ここで重要なのは「結論」そのものではなく、結論に至るための“土台”だと思っています。

  • 不安がある側も

  • 有効性を評価する側も

  • 推進してきた側も

  • 立ち止まって検証したい側も

立場を超えて、同じデータ・同じ数字のテーブルに集まって議論できること。政治の仕事は、本来そこにあるはずです。

 

一方で日本はどうでしょう。

 

「なかったこと」にして前へ進むのは、見た目は早い。

けれど、検証を飛ばしたスピードは、いずれ別の形で高いコストになって戻ってきます。

医療も政治も、検証なくして再発防止なし。この原則だけは、揺らがない。

 

私は、結論を先に決めたいのではありません。

必要なのは、“賛成か反対か”の二択ではなく、数字とデータで向き合うことです。

 

日本にも、できるはずです。

「検証できる国」へ。

そして「検証したうえで、次に進める国」へ。

 

※本稿は、特定の結論を誘導するものではなく、「政策の検証プロセス」と「データに基づく議論の土台」を求める趣旨です。

 

 

🌎Why Is Japanese So Poor at Digital Transformation

— And Yet, Why Japan May Still Help Save the World

 

I have long held a quiet conviction.

If humanity is to avoid another world war, or escape the deepening spiral of global division, the point of departure may lie not in a superpower, but in Japan.

 

The reason is simple, and yet rarely articulated.

Japan is a fundamentally polytheistic civilization.

 

Not polytheistic in the narrow religious sense, but in the way it perceives the world.

Good and evil are not reduced to a single axis.

God and human, right and wrong, life and death are not sharply separated.

They coexist.

 

Japan does not instinctively divide the world into enemies and allies.

It resists binary thinking.

And in an age increasingly trapped by “us versus them,” this sensibility is not a weakness.

It is, potentially, a remedy.

 

🇯🇵The Strength of Japanese Is Also Its Digital Weakness

 

The Japanese language reflects this worldview with remarkable consistency.

 

It is contextual.

Relational.

Ambiguous by design.

Meaning emerges not from rigid definitions, but from shared understanding over time.

 

This linguistic and cultural architecture has allowed Japan to avoid many internal conflicts.

It favors harmony, inclusion, and long-term perspective.

 

Yet the very qualities that make Japanese humane also make it fragile in the digital realm.

 

Digital systems demand the opposite:

clear definitions, explicit subjects, standardized rules, and unambiguous responsibility.

Artificial intelligence, in particular, cannot function without specifications.

Without structure, there is no learning. Without data, there is no intelligence.

 

Japan’s delay in digitalization, statistics, AI, and institutional design is not accidental.

It is structural.

 

One cannot claim to build “the world’s most advanced AI society” while allowing essential data—medical records, life histories, longitudinal evidence—to disappear after five years.

AI requires nourishment. Big data is that nourishment.

Without it, ambition is rhetoric.

 

🗣️Ambiguity Is Not the Problem

 

Unimplemented Philosophy Is

 

There is, however, a crucial misunderstanding.

 

Ambiguity itself is not Japan’s weakness.

The failure to implement ambiguity is.

 

Japanese thought has always contained a sophisticated philosophical core:

the ability to hold contradictions, to avoid false dichotomies, and to judge across time rather than moments.

 

These are not signs of intellectual immaturity.

They are signs of depth.

 

In a polarized world, this capacity could become a decisive advantage.

But only if it is translated into systems, institutions, and data structures that others can understand and share.

 

Philosophy that remains unimplemented is not wisdom.

It is merely sentiment.

 

🍵”Nitobe Inazō and Okakura Kakuzō Already Showed the Way

 

We have been here before.

 

⚔️Nitobe Inazō wrote Bushido in English.

🍵Okakura Kakuzō wrote The Book of Tea in English.

 

They did not write for Japanese readers.

They wrote for the world.

 

Bushidō was presented not as emotion, but as an ethical system.

The tea ceremony was revealed not as ritual, but as philosophy and aesthetics.

 

They translated Japan’s implicit sensibility into explicit concepts.

They structured what had lived only in atmosphere.

Over a century ago, they accomplished what we now call “global implementation.”

 

🩺Medical DX and Electronic Health Records Are Today’s Bushidō

 

The issue I continue to raise in the Japanese Diet—the fact that medical records may legally disappear after five years—is not merely a technical flaw.

 

A medical record is not just a record of disease.

It is a record of life: how a person lived, chose, aged, and endured.

 

A society that discards such records cannot build safe AI medicine, cannot verify medical harm, cannot study long-term outcomes, and cannot learn from its own past.

 

Japan risks becoming a nation that speaks of spirit while refusing to design systems.

That contradiction is no longer sustainable.

 

🌸Thinking in English, Deepening the Japanese Spirit

 

If Japan is to contribute again to the world, it must do something paradoxical:

think in English, in order to deepen the Japanese spirit.

 

English demands definition.

It demands structure.

It demands accountability.

 

Yet it is precisely through this discipline that Japan’s relational, time-oriented, inclusive philosophy can become shareable—transformed from intuition into universal thought.

 

Ambiguity is not weakness.

Unimplemented philosophy is.

 

🗻From Japan, Toward a World Without Division

 

Japan does not instinctively divide the world into good and evil.

It does not insist on choosing sides at every moment.

It understands coexistence before victory.

 

If this worldview can be translated into digital systems, institutional design, and ethical AI frameworks, Japan may yet become a mediator in an age of division.

 

I intend to attempt that implementation.

Through medical digital transformation.

Through electronic health records.

Through the preservation of life’s data.

 

This is not merely policy.

It is philosophy.

And it may well be a blueprint for the next stage of civilization.

 

Mana Iwamoto, MD

Member of the House of Councillors, Japan

 

🌏「株主のために働け」と言われた時代から、公益資本主義へ

── 原丈人さんの講演を聴いて、座標がスッとずれた瞬間

 

✍️プロローグ

 

大手商社に勤めた友人が語ってくれた、入社当時の話がある。

 

彼はバブル期を生き抜いた、典型的な“企業戦士”だ。

それでも、入社初日のあるエピソードだけは、いまだに鮮明に覚えているという。

 

副社長に呼ばれた若手二十人。

「君は、これから何のために働くのか。順番に答えたまえ」

 

若手たちは口々に答えた。

 

「家族のため」

「自分の成長のため」

「地域社会のため」

 

時代は昭和。“地球環境”や“サステナビリティ”なんて言葉は、まだビジネスの語彙に存在もしない頃だ。

 

けれど、こんな答えを返した者は一人もいなかったという。

 

「人のため」

「日本のため」

 

そして最後に、副社長は静かに告げた。

 

「君たちがこれからの何十年を捧げる相手は……株主だ。

 君たちは株主のために働く。

 株主を見て、株主を考え、株主を守る。

 それが会社員というものだ」

 

当時としては、ごく真っ当で合理的な“企業倫理”だったのだろう。バブル期以降の大企業を支えてきた、「当たり前」の価値観。

 

けれど、その前提は本当に人を幸福にしてきたのか?

 

🔸利益ではなく、公益のために

 

利益ではなく、公益のために。

株主ではなく、社会と未来のために。

 

昨日、原丈人さんの講演を聴きながら、私はそんなフレーズを

心の中で何度も反芻していた。

 

原さんのお話を聞いていると、

「資本主義」という言葉そのものが

すっと別の位相にスライドしていく感覚がある。

 

同じ “capitalism” という単語でも、

    •    株主のための資本主義 と

    •    公益のための資本主義

 

では、まったく違う生き物だ。

 

そして原さんは、その“別物としての資本主義”──

すなわち 公益資本主義 を、

スローガンではなく、実務と実績で語る稀有な人だと感じている。

 

🔸今年5月、私が政治活動で燃え尽きかけていた頃

 

実は私が原さんのリアル講演を聴くのは、今回が2回目。

1回目は、まだ私が政治活動ど真ん中だった今年5月のことだった。

あのときの私は、まあまあ危ないテンションで(笑)、

毎日のようにブログを書き殴っていた。

多い日は、なんと1日に10本もアップしていたくらい。

 

すでにその頃私は、政治の中にひっそりと組み込まれている

「外国人優遇構造」 にようやく気づき始めていて、選挙の合間に、それをどう是正するかというアイディアを、ブログに書き綴っていた。

 

たとえば──

 •    外国人が日本で不動産を購入する際の「追加課税」

 •    観光や短期滞在者に対する、入国時の「付加的な国益還元スキーム」

 

などなど。

 

国民の負担は増やさずに、日本という国土・文化・インフラを利用する外国資本には、きちんと「ありがとう税」を。

 

そんなイメージで書いていた。

 

ところが、その少しあとに聴いた原さんの講演の最後で、彼が提示した 「今すぐ日本の税収を増やせる2つのアイディア」 が、

私がブログで提案していた構造と、ほぼ同じだったのだ。

 

正直、椅子からずり落ちそうになった。

「あ、この人は“同じ山”の別ルートから来ている」

そう感じたのを、今でもはっきり覚えている。

 

※このとき書いたブログはこちら → 🐤

 

🔸シリコンバレー成功者、というラベルでは足りない人

 

私にとって原丈人という人は、「シリコンバレーの成功者」なんて陳腐なラベルでは、まったく足りない存在だ。

 

共和党・民主党、そして中国側からも声がかかる。各国の権力の“ど真ん中”に入り込みながら、それでも 国益と公益を両立させようとする胆力。

 

そこには、

 •    右か左か

 •    どの国の味方か

 

という浅い軸とは違う、もっと深いレイヤーの“問い”が流れている。

 

私はその源流に、彼の 考古学的視点 がある気がしてならない。

 

砂漠の中から破片ひとつを拾い上げ、数千年単位の時間軸で文明を観察するような眼差し。

 

「今ここ」の株価でもない。次の選挙の票読みでもない。もっと長い時間軸で、

「この文明をどう持たせるか」

を考えている人の眼。

 

だから私は(大変失礼を承知で言えば)、この人はもしかすると自分と同じ種類の好奇心を持つ人なのかもしれない、と勝手に親近感を抱いてしまったのだ。

 

その感覚が強すぎて、後日どうしても抑えきれず、彼の生い立ちと“考古学的資本主義”について、もう一本、ブログを書いた。

 

(※その続編ブログはこちら → 🐼)

 

 

🔸エピローグ

 

二度目の講演のあと、短い時間だったが、人工知能についてお話しする機会をいただいた。

そのとき原さんは、さらりと、しかし決定的なトーンで、こんな趣旨のことをおっしゃった。

 

「いま日本で騒いでいるAI関連の話、

 あれは5年以内にほとんど刷新されますよ」

 

……いやもう、軽く殴られた気分である。笑

 

私は日々、国会で「AI基本計画」だの「DX戦略」だのを聴き、

厚労委員として医療DXの遅れにツッコミを入れ、Chappyくん(=生成AI)と一緒に、“AI時代の選挙”までやってきた身である。

 

そのうえで、

 

「このレイヤーは、丸ごと次のフェーズに飲み込まれるよ」

と静かに宣告された感覚だった。

それでも、不思議と腹は立たない。

むしろ、胸が高鳴った。

 

「ああ、やっぱりまだ“本番”は先にあるんだ」

 

そう確信できたからだ。

物語のつづきは、もう少しだけ熱が冷めてからにしよう。

それが、公益資本主義とどう重なり合うのか。日本のDX・AI政策の未来と、どう接続されるのか。

 

そのあたりは、私自身の頭と心の「知恵熱」がひとまず収まってから、改めて言葉にしてみたいと思う。

 

今はひとまず、「ただのAIオタク」として、一人の類稀なる“問いの人”の話を聴き、時代のギアが数段ずれる音を確かに聴いた身として──

 

その記録だけを、ここに静かに残しておきます。

 

 

🟥フランス2800万人コホートで「mRNAワクチンは4年後の死亡を増やさない」と出た論文を、検証してみる

 

最近、フランスからとても大きな疫学研究が出ました。

JAMA Network Open に掲載された、

 

COVID-19 mRNA Vaccination and 4-Year All-Cause Mortality Among Adults Aged 18 to 59 Years in France

 

という論文です。ざっくり言うと、

 

「フランスの18〜59歳 約2800万人を4年弱追跡したけれど、mRNAワクチンを打った人の方が、全死因の死亡はむしろ少なかった」

という結果になっています。

 

推ワク派は「ほら安全!」と喜び、

反ワク派は「絶対何かトリックがある」と警戒する——

そんな構図が目に浮かびます。

 

私は医師なので、まずは立場ではなく データそのもの を冷静に読むべきだと思っています。

今日はこのフランスの論文を、

  • まずは公平にレジュメしつつ、

  • そのうえで「統計的・デザイン的にどこが限界なのか」

  • そして「日本こそ何をすべきか」

という流れで整理してみます。

 

① 論文のレジュメ:何をした研究か?

🔸対象とデザイン

  • 対象:フランス全国の18〜59歳、合計 約2,800万人

    • mRNAワクチン接種者:約2,277万人

    • 未接種者:約593万人

  • 追跡期間:中央値 約45か月(ほぼ4年)

  • データソース:フランス国民健康データベース(SNDS)全例

🔸ワクチン接種の定義

  • 2021年5月1日〜10月31日にmRNAワクチンを初回接種した人を「接種群」

  • 2021年11月1日時点で未接種の人には、

    「接種者の接種日分布に合わせた仮のインデックス日」を割り当て、「未接種群」とした

🔸主要アウトカム

  • 4年間の全死因死亡(all-cause mortality)

  • さらに、

    • 重症COVID-19死亡

    • 心血管・がん・事故・自殺など、原因別死亡も解析

🔸統計手法

  • Cox比例ハザードモデルを使用

  • 社会人口学的要因+41種類の併存疾患で重み付け(IPTW)して補正

  • 追跡開始(time 0)は、接種(orインデックス日)の6か月後

    • これは「immortal time bias(不死時間バイアス)」を避けるためと説明されている

  • 未接種群が途中でワクチンを打ったら、その時点で追跡打ち切り(censoring)

🔸結果(ざっくり)

 

追跡中の全死因死亡数は——

  • 接種群:98,429人(0.4%)

  • 未接種群:32,662人(0.6%)

重症COVID-19死亡に関しては:

  • 接種群の死亡リスクは 74%低い(HR 0.26, 95%CI 0.22–0.30)

全死因死亡に関しては:

  • 接種群の死亡リスクは 25%低い(HR 0.75, 95%CI 0.75–0.76)

さらに、

  • 重症COVID-19死亡を除いても、全死因死亡は接種群の方が低い

  • 死亡原因ががん・心血管・事故・自殺など、何であっても、概ねハザード比は1未満

    → 「接種群の方が死亡が少ない」という結果が一貫

また別解析として、接種後6か月間の自己対照解析(SCCS)では、

  • 接種後6か月以内の死亡リスクも 29%低い(相対発生率 0.71)

と報告されています。

 

著者たちはこの結果をもとに、

「18〜59歳では、4年間の全死因死亡リスクがワクチン接種により増加することはなかった。むしろ低下しており、mRNAワクチンの長期安全性を支持する」

 

と結論づけています。

 

② どこが“強み”で、どこに“要注意ポイント”があるのか?

 

A. 強み:ビッグデータ・長期間・きちんと作ってはいる

公平に言えば、この研究は

  • 全国レベルのほぼ全例データ

  • 約2,800万人という巨大サンプル

  • 4年近く追跡という比較的長期フォロー

  • かなり細かい社会人口学的・併存疾患の補正

という意味で、観察研究としてはかなりレベルの高い仕事です。

少なくとも、

 

「18〜59歳のフランス人で、“4年後に死亡がボコボコ増えている”というシグナルは見当たらない」

 

これは、推ワクであれ反ワクであれ、一度は受け止めるべき事実だと思います。

ただし——

ここからが、ツッコミどころです。

 

B. ツッコミ①:観察研究=交絡因子だらけ、因果は証明していない

 

著者自身も本文で認めていますが、これはランダム化比較試験ではなく観察研究です。

いくら多くの因子で補正しても、

  • 健康意識(予防医療を好む/受診をサボらない)

  • 生活習慣(飲酒・喫煙・運動・睡眠)

  • リスク行動(夜遊び・麻薬・危険運転・自殺リスク)

  • 医療への信頼度・アクセスのしやすさ

といった 「測れない差」 はどうしても残ります。

この結果は、

「ワクチンが死亡を25%減らした」のか、「もともと死亡リスクの低い人がワクチンを選んだ」のか、

 

統計だけでは切り分けられません。

 

C. ツッコミ②:Table 1 が教えてくれる“フランスの事情”

 

論文の Table 1(ベースライン特性)を見ると、未接種群はかなりはっきりと:

  • フランス本土よりも海外領土(DOM-TOM)などの比率が高い

  • 所得水準の低い地域・医療アクセスの悪い地域の割合が高い

  • 公的補助保険(CMUなど)を利用している人の割合が高い

といった傾向があります。

つまりフランスでは、

 

「ワクチンを受けなかった人たち」の中に、社会経済的に不利な層・医療につながりにくい層が多く含まれている

という現実が透けて見えます。

一方、日本では、社会的弱者というより、逆にかなりの割合が 「意思を持って慎重/拒否」 という人たちです。ここは単純に比較できません。

 

むしろ、この部分は

「フランスという国の歴史・地政学・移民問題・海外領土の構造の中で、ワクチンへのアクセス・不信・社会格差がどう分布しているか」

というレイヤーで読むべきでしょう。

ポイントはひとつです。

 

「フランスでの未接種者のプロフィール」と「日本の未接種者のプロフィール」は、おそらく全く違う。だから、この結果をそのまま日本の議論に持ち込むのは危険。

 

加えて言えば、

日本人とフランス人では、単純な DNA の違いに加え、環境や食生活・歴史的背景を通じた エピジェネティックな差 も大きいと考えられます。

「外国のデータを、そのまま日本人の安全性の根拠にする」ことに慎重であるべき理由は、ここにもあります。

 

D. ツッコミ③:追跡は「接種から6か月後」スタート

 

この研究の重要な設計ポイントは、

追跡開始点(time 0)が、「接種(または仮インデックス日)から6か月後」である

ということです。

  • 接種してから0〜6か月の間に亡くなった人は、

    この「4年解析」の枠組みからは外れています。

  • その分については、別途自己対照解析(SCCS)で検討されており、そこでも「むしろ死亡は少なかった」としていますが、ここもやはり healthy vaccinee bias から完全には逃げられません。

「ワクチンを打ってすぐ」「2〜3か月後」の死亡が、もし何らかの理由で増えていたとしても、

  • 頻度がきわめて低ければ

  • 巨大な all-cause mortality の中では、

統計的に“ノイズに埋もれる”可能性はあります。

 

私の感覚では、一番気になっている人が多いのは、まさにこの 0〜数か月 です。そこについては、この論文だけで「完全に否定された」と言うのは、統計家としても臨床家としても、少し言い過ぎでしょう。

 

E. ツッコミ④:全死因死亡は「粗いアウトカム」——レアな有害事象は見えにくい

 

4年間の全死因死亡率は、

  • 接種群:0.4%

  • 未接種群:0.6%

絶対差は約0.2ポイント弱、ざっくり 1000人あたり1〜2人レベル です。

このスケール感だと、仮に

  • 特定の年齢層

  • 特定の基礎疾患

  • 特定のタイミング

において、まれな有害事象 が存在していたとしても、

「全体の死亡率という“太い指標”では、検出感度が足りない」

という可能性は常に残ります。

 

たとえば、若年男性のワクチン関連心筋炎は、頻度としては 10万接種あたり数例程度 と報告されています。

こうしたレベルの稀なリスクは、全人口2,800万人の4年全死因死亡という指標では、ほぼ見えません。

 

F. ツッコミ⑤:対象は「18〜59歳のみ」、しかも“フランス方式”の接種歴

 

この研究が対象にしているのは、18〜59歳のみです。

  • 高齢者

  • 多くの基礎疾患を抱える人

  • 免疫不全の患者

といった層は含まれていません。

またフランスでは、

  • 初期に2回接種+その後1〜2回のブースター

  • つまり「普通2〜3回、多くて4回」でやめている人が多いとされています。

一方、日本は、

  • 高齢者・基礎疾患ありの人が大きな割合を占める超高齢社会

  • 3回、4回、5回……と、世界でもトップレベルの回数接種国

です。

 

2〜3回接種のフランス18〜59歳のデータを、

8〜9回接種している日本の高齢者にそのまま当てはめる——

それは、どう考えても乱暴です。

 

③ だからこそ、日本こそ「自前のビッグデータ」を出すべきでは?

 

ここからが、本当に言いたいところです。

私は政治の場でも、ワクチン政策や接種後の健康被害について、かなり厳しく問い続けてきました。しかし、そのたびに返ってくる答えは、いつも決まって「懸念すべき現状とは考えていない」という一文です。

 

そんな中で、今回のフランスの論文を読んで感じるのは、ただひとつです。

 

「フランスは少なくとも、自国のビッグデータを使って“4年間の全死因死亡”という形で、ここまで見せてきた。

日本は、それをやっているのか?」

 

フランスの結果をそのまま日本に当てはめることは危険です。

繰り返しますが、そもそも DNA も違いますし、環境要因を通じたエピジェネティックな違いも大きいと思われます。

だからこそ、日本は日本のデータで検証する必要があります。

 

日本は、mRNAワクチンを世界トップレベルで打ち続けてきた国であり、高齢者・基礎疾患・多回接種という“リスク集中ゾーン”を抱え、しかもレセプト・ワクチン記録・死亡票など、

世界でも屈指の精度のデータベースを持っているはずの国です。

 

であるならば、本来やるべきは——

  1. ワクチン接種記録と死亡票(死因別)を名寄せした全国データベースの構築

  2. 年齢階級別・既往歴別・回数別(1〜2回/3〜4回/5回以上)に、

     

    • 全死因死亡

    • 心血管死亡

    • 突然死

    • 自殺・事故を含む外因死

      などを透明性のある形で公表

     

  3. 研究者たちが、推ワク・反ワク関係なく、

    自由に再解析できる環境をつくること

ではないでしょうか。

 

フランスの論文は、私のような慎重派から見ても、

「少なくとも、“大虐殺レベルの何か”が起きていれば、このくらいのデザインでもっとはっきり見えているはずだ」

という意味で、一つの重要な材料です。

 

同時に、

  • 観察研究には限界があること

  • 初期数か月のリスクは別途丁寧に見る必要があること

  • 国・社会構造・接種回数・人種的背景の違いを無視して、

    「安全のお墨付き」として利用するのは危険なこと

も、あらためて教えてくれます。

 

終わりに:推ワク vs 反ワクではなく、「データを見せて」の一点で

 

このフランスの研究を、

  • 推ワク派は「これで安全は証明された」と言い、

  • 反ワク派は「どうせバイアスだ」と一蹴する——

そんな二元論のために使ってしまうのは、もったいないと感じます。

 

だからこそ、推ワク反ワクを超えて、

「ちゃんと自国のデータを出して。それをもとに、国民一人ひとりが判断できるようにして。」

と、政治の場で問い続けたいと思います。

 

そして同時に、一人の医師としては、すでに ワクチン後の「認定死亡者数」だけでも1000人を超えている 現実があり、

周囲にも、後遺症で今も大変な思いをしている医療従事者や知人がたくさんいます。

 

その姿を見てきた立場から言えば、私はいまも、

「安全検証が本当に済むまでは、一度立ち止まるべきだ」

 

それが、医師としての倫理を大切にしたい人間としての、正直な結論です。

 

 

🟥「誰一人取り残さない」「世界一AI活用」…この違和感

 

デジタル庁の所信表明には、こんな決まり文句が並びます。

「誰一人取り残されない、人に優しいデジタル化」

「世界で最もAIを活用しやすい国を目指す」

「創薬力強化や感染症危機対応、医療データの利活用を推進する」

 

一見、とても素敵なフレーズです。

しかし国会の委員会で実際の中身に触れれば触れるほど、

この言葉が現実の日本とどれだけ乖離しているかを痛感させられます。

 

とくに「誰一人取り残さない」という言葉には、逆に日本の弱点が如実に表れているように感じます。

 

生命原理からいえば本来は、

「誰一人取り残さない」ではなく、

「最適なやり方で、できる人から始めて、最終的に底上げする」

ことが正解です。

リスクゼロを狙うこと自体が、最大のリスクになる——

医療の現場では当たり前の発想です。

 

さらに医療データについては、

現場の医師としても、議員としても、

「ちょっと待って?」と何度もツッコミを入れたくなる状況です。

 

📝カルテが「5年で消える」国で、どうやって創薬力強化?

 

厚労委員会での質疑を通じて、改めてはっきりした事実があります。医療の基礎データであるカルテは、原則として 5年保存すれば義務は果たした とみなされる。

 

つまり、国民の診療データの多くは、5年たてば「記録としては消えていく」設計になっているのです。

そんな国が、

  • 「創薬力強化」

  • 「感染症危機対応」

  • 「医療データの利活用」

を掲げている——正直、最初にこれを聞いたときの感想は、

「それ、絵に描いた餅どころか “餅のデッサンすら描いていない”のでは?」

でした。

 

🕰️ビッグデータには「数」だけでなく「時間軸」が必要

 

医療データが力を持つのは、

長い時間軸で積み上がっているからです。

  • ある薬を10年飲み続けた人に、どんな副作用が出るのか

  • あるワクチン接種世代と非接種世代で、何年後にどんな差が出るのか

  • 生活習慣・遺伝要因・環境要因が、発症リスクにどう効いているのか

こうしたことは、

5年の断片的データでは決して見えてきません。

 

DNA解析も同じです。

ゲノム・臨床情報・リアルワールドデータを

「長期に・標準化して・検証可能な形で」積み上げたからこそ、

今の創薬が成り立っています。

 

それなのに日本は、

カルテの保存義務を5年に据え置いたまま、

「医療データを活用して創薬力を高める」

とはっきり言っている。

これはもう、構造として矛盾しています。

 

🩺統一電子カルテもないのに「質の高い医療データ」?

 

さらに問題なのは、「統一電子カルテ」が存在しないことです。

  • ベンダーはバラバラ

  • フォーマットもバラバラ

  • 紙カルテもまだ大量に残っている

この状態で、

「日本が保有する質の高い医療データ」

と言ってしまうのは、

現場を知る医師からすると、なかなかのブラックジョークです。

 

この状態で「医療データの利活用」から

世界一AIを活用しやすい国へ——と言われても、

「まず足元の土台から見直しませんか?」

としか言いようがありません。

 

🌏「世界一AI活用国へ」——その前に、文章をAIに添削してみませんか

 

報道では、こんな表現もありました。

「生成AIを使ったことがある人の割合は、中国81.2%、アメリカ68.8%、日本26.7%。

そこで日本は“世界一AIを活用しやすい国”を目指す。」

 

……AIにこの文章を読ませたら、

きっとこう返してくると思います。

 

「利用率が低い=伸びしろが大きいので世界一を目指します、という論理構造は説得力に欠けます。まずは利用率が低い要因分析と、データ基盤・教育・インフラの整備が必要です。」

 

人間が書いたスローガンのほうが、

AIより非ロジカルになってしまっている。

ここに、日本の「デジタル後進性」が象徴されているように思います。

 

🗣️何が足りないのか——技術よりも「問い」と「統計・推論」

 

私は国会で、繰り返しこう主張してきました。

 

日本で決定的に欠けているのは、

「なぜそれが必要なのか」を問い続ける哲学と、

それを支える統計学・確率・推論の教育だ、と。

  • なぜカルテを長期保存しなければならないのか

  • なぜ標準化しなければ、AIが賢くならないのか

  • なぜ長期的なデータがなければ創薬競争で勝てないのか

こうした「なぜ?」の問いが共有されていないまま、

「AI」「DX」「創薬力強化」といった言葉だけが先行すると、

 

「とりあえずAI導入」

「やっぱ怖いからやめる」

「事故が起きたら……隠す」

 

という最悪の三点セットになりかねません。

 

🤖本当に「世界一AIを活用しやすい国」を目指すなら

 

スローガンそのものを否定したいわけではありません。

むしろ、目標としては素晴らしいと思います。

 

問題は、「どうやってそこに到達するのか」の設計です。

私が考える優先順位は、こんな順番です。

  1. 医療データ基盤の再設計

    • カルテ保存期間の延長(少なくとも数十年単位)

    • 統一電子カルテの標準化とベンダー間連携

    • 紙カルテからの計画的な移行

  2. 統計・推論・データリテラシー教育

    • 医師・官僚・政治家の「データを読む力」の底上げ

    • 子どもたちへの基礎統計教育

  3. 行政DXの本気度チェック

    • 電話帳サイズの紙資料をやめる

    • 予算と成果を“DX決算書”として可視化

    • 省庁横断のデータ統合とKPI設定

  4. 主権的AI・クラウドの構築

    • 外資依存からの脱却(あるいはリスク分散)

    • 「日本のためのAI」を支えるインフラ投資

この順番を踏まずに、いきなり「世界一AI活用国へ」と言ってしまうから、現場から見て「絵に描いた餅」に見えてしまうのです。

 

🧠「中枢と神経系」をどう組み直すか

 

デジタルやAIの議論は、

単なるITの話ではありません。

 

私はこれを、

「日本という身体の“中枢神経と末梢神経”を、どうつなぎ直すかの問題」

だと考えています。

  • 中枢(国・省庁)が、現場の情報を正しく受け取れているか

  • 現場(医療・教育・地方)が、国の方針を理解し、検証し返せているか

  • その間を流れる「神経インパルス」が、紙とFAXで途切れていないか

この「神経系」を作り直すためにこそ、

AIとデジタルは使われるべきです。

 

🐤おわりに──スローガンではなく、構造改革から

 

「誰一人取り残さない」「世界一AI活用国へ」。

言葉は美しいですが、

その裏側にある構造が変わらなければ、

また次の10年も「掛け声だけ」で終わりかねません。

 

だからこそ私は、

ときに“奇人枠”“キワモノ枠”と思われてもかまわないので(笑)、

  • カルテはなぜ5年で消えてしまうのか

  • 統一電子カルテはなぜ進まないのか

  • デジタル庁に統計・推論のプロは何人いるのか

こうしたイヤな質問を、

これからも国会の中で投げ続けていこうと思います。

 

スローガンをAIに任せるのではなく、

構造改革のほうをAIと一緒に設計する国へ。

 

そのための小さな一歩として、

どこかで誰かの「問い」のきっかけになれば嬉しいです。

 

🧑「高血圧はおじさんの病気でしょ?」と思っているあなたへ

──ウェアラブル時代の“血圧とのクールな付き合い方”

 

「高血圧? 自分には関係ないや。」

そう思って、今スマホを眺めているあなたに、今日の話を書いています。

 

Apple Watchに、「高血圧パターンを検出して通知する新機能」が実装されたそうです。

光学式心拍センサーで血管の反応を読み取り、30日間のデータから「どうも血圧が高そうだ」と判断すると、そっと教えてくれる仕組み。

 

数年前ならSFの世界だったことが、腕時計レベルで当たり前にできてしまう。

テクノロジーって、ここまで来たんだなぁと、医師でありガジェット好きの私としては、ちょっと感動すら覚えます。

 

でも同時に、ひとつだけ気をつけておきたいことがあります。

「不安を煽るためのテクノロジー」にしてはいけない、ということ。

 

👴高血圧は“お年寄りのもの”じゃない。でも、怖がらせればいいって話でもない

 

数字の話を少しだけ。

  • 日本の高血圧患者は推計で4,300万人

  • そのうち約3人に1人は自分が高血圧だと気づいていない

  • 若い世代でも、重症高血圧で入院する人の年齢中央値は45歳前後と言われています。

  • 50歳未満で脳出血を起こした人の約8割が「未治療の高血圧」だった、というデータもあります。

「高血圧=高齢者の病気」というイメージは、残念ながら現実とズレています。

働き盛りの世代こそ、実は静かにリスクを抱えている。

 

だからこそ、

ウェアラブルが“気づき”のきっかけになること自体は、とても良いことだと私は思います。

 

🟥でもね、「若い人まで血圧を心配してビクビク」は、絶対に違う

 

ここからが、個人的に一番大事なポイント。

 

高血圧は「サイレントキラー」と呼ばれます。

症状がないまま、じわじわ血管や臓器を傷つけるから、確かに怖い存在です。

でも、日本人は真面目で心配性。

そこに「高血圧」「サイレントキラー」「若くても危険」といった言葉が並ぶと、

 

「自分、もうダメかも…」

 

と過剰に不安になってしまう人が、必ず出てきます。

 

数字に追い詰められて、かえって自律神経が乱れる。

その結果、血圧がもっと上がる。

 

これ、医療現場では“あるある”なんです。

 

だから私は、

「ウェアラブルで血圧パターンに気づく」のは賛成だけれど、

「若い世代にまで“病気不安”を植え付ける」のは反対です。

 

大事なのは、“恐怖”ではなく“上手な付き合い方”。

 

😴まず整えるべきは、「血圧」よりも“自律神経”と“睡眠”

 

私は今、心拍変動(HRV)と睡眠を中心に、毎日データを眺めています。

血圧そのものを四六時中測るよりも、

  • どれくらい副交感神経が働いているか

  • 眠れているのか

  • ちゃんと回復できているのか

このあたりを見る方が、

長い目で見て“からだと仲良く付き合う”にはずっと大事だから。

 

もし、Apple Watchや他のデバイスで

「高血圧パターンの可能性があります」と出たとしても——

 

いきなり「自分は病気だ!」とパニックになる必要はありません。

 

🛌ステップ1:ちゃんと寝る

  • 寝る前1〜2時間はスマホ・PCを減らす

  • 深夜のカフェインは控える

  • お風呂はぬるめで、寝る1時間半前に

睡眠負債は、自律神経を一気に“交感神経モード”に振ります。

これだけで血圧が上がる人は、とても多い。

 

💢ステップ2:アンガーコントロール(怒りの扱い方)

  • イラッとした時に、まず深呼吸を3回

  • すぐに返信しない・すぐに言い返さない

  • 「あなたの不機嫌に付き合うギリはない」と呟くなど、自己防衛につながる小さな習慣を持つ

怒りやストレスは、

一瞬で血圧と心拍を跳ね上げる“最恐のスパイス”です。

 

🍱ステップ3:味付けと栄養を、ちょっとだけ見直す

  • 塩分だけでなく、加工食品の摂りすぎを意識して減らす

  • カリウム・マグネシウムが豊富な

    • 野菜

    • 海藻

    • 果物(食べすぎ注意ながら)

    • ナッツ

      を意識して足す。

「全部を変えよう」とすると続きません。

“昨日より、ちょっとだけ健康的な選択をする”で十分です。

 

🌺ステップ4:副交感神経をオンにする“儀式”を持つ

  • ゆっくりめの呼吸(4秒吸って、6秒吐く)

  • 軽めのストレッチやヨガ

  • ぬるめの温泉(←マナッピの大好物ですね)

  • 音楽・アロマ・自然の音

  • 迷走神経を優しく刺激する習慣

CBDやアロマ、ハーブティなどが上手に効いていた人もいましたね。

ただし、品質と法規制の問題があるので、

ここでは「副交感神経を上げるツールのひとつ」として軽く触れておきます。

 

⌚️ウェアラブルは、“監視官”ではなく“相棒”でいい

 

Apple Watchに高血圧パターンが実装されても、それはあくまでアルゴリズム。

  • 「診断」ではなく「サイン」

  • 「運命」ではなく「お知らせ」

くらいに受け止めてください。

 

もし通知が来たら——

  1. 家庭用血圧計で、数日間、朝晩の血圧を測ってみる

  2. その数値をアプリに記録する

  3. 必要に応じて、その記録を持って医師に相談する

順番は、「不安 → 病院ダッシュ」ではなく

「観察 → 記録 → 冷静な相談」。

 

ウェアラブルは、“不安の拡大装置”ではなく、

**「自分のからだを知るためのレンズ」**であってほしいのです。

 

🗣️まとめ:血圧を“敵”にしないで、からだの声を聞くきっかけに

 

高血圧はたしかに「サイレントキラー」です。

放置すれば、脳や心臓、腎臓、目…いろいろな血管にダメージが出ます。

 

でもだからこそ、

早く知って、早く整えれば、未来は大きく変えられる

 

血圧は、あなたを脅かすための数字ではなく、

「最近ちょっと、無理してない?」

と教えてくれるメッセージだと思ってみてください。

 

 

🍻「痛風の人は頭がいい?」という話を聞いて、立ち止まってみた

 

「イギリスの高IQ団体メンサの会員は、一般の人より痛風が3倍多い。だから、痛風の人の方が頭がいいんです」

 

うん…。

この手の言い切り型フレーズ、テレビやネットでは“ウケる”んですよね。この数値の一次ソースは未確認です。現時点で、痛風とIQのあいだに明確な因果関係があると示した医学的コンセンサスはありません。

だからこそ今回「統計リテラシーの練習問題」として眺めてみます。
 

1.「3倍多い」=「原因」ではない

 

まず一番大事なのは、

「相関(いっしょに起きている)」と

「因果(こっちが原因であっちが起きる)」は全く別物

だということ。(詳細→過去記事に)

 

メンサ会員に痛風が3倍多い、というデータが本当にあったとしても、

  • 「頭がいいから痛風になる」のか

  • 「痛風になるような生活習慣を持つ人が、たまたまメンサに多い」のか

  • 「性別・年齢・社会階層など、別の要因が両方を増やしている」のか

これは、まったく別問題です。

典型的な例でいうと、

  • アイスクリームの売上が増えると、溺死事故も増える

     → だから「アイスを食べると溺れる」?

…違いますよね。共通の原因は「夏の暑さ」です。

痛風とIQの話も、まさにこれと似た構造かもしれません。

 

2.「痛風の人が頭がいい」のではなく…

 

もし本当に、

「メンサ会員では痛風が、一般より3倍多かった」

というデータがあるとしても、正確な言い方はせいぜいこうです。

「高IQ集団(メンサ)では、痛風の有病率が高かった」

そこから導けるのは、せいぜい

  • 「高IQと痛風は、何らかの形で“関連している”かもしれない」

までであって、

  • 「だから痛風の人は頭がいい」

  • 「痛風になればIQが上がる」

とまでは、絶対に言えません。

むしろ論理としては逆で、

「頭のいい人の集団(メンサ)には、たまたま痛風持ちの人が多かった」

という表現の方が、まだ正確です。

それだって因果ではなく、「そういうデータが一時点で出た」以上の意味はありませんが…。

 

3.尿酸は「高くても低くても」問題になる

 

ここで、少しだけ医学的な話を。

尿酸には抗酸化などの側面が指摘され、状況によっては「高すぎても低すぎても」好ましくない関連が示されることがあります(集団により関係は変わります)。

だからといって、

「痛風になるくらい尿酸が高い方が、頭が良くなる」

とは、もちろん言えません。

 

実臨床ではご存じの通り、高尿酸血症・痛風は心血管疾患や腎機能障害のリスクや、生活習慣(アルコール、肥満、プリン体過多など)とも強く結びつくので、「痛風になった方が得」なんて、到底言えないわけです。

 

4.統計リテラシー:3つのチェックポイント

 

こういう“それっぽい科学トーク”を耳にしたときに、

私たちが持っておきたいのは、簡単なチェックリストです。

 

①因果ではなく相関の話では?

「Aの人にBが多い」=「AがBの原因」とは限らない。

 

② 他の要因(交絡因子)は?

年齢・性別・職業・生活習慣など、

AとBの両方を増やしている“第3の要因”がないか。

 

③ 逆もまた真か?

「痛風の人は頭がいい」のではなく、

「頭のいい人が多い集団には、たまたま痛風が多かった」のでは?

 

この3つを一瞬でも頭に浮かべるだけで、

“なんとなくすごそうな話”に振り回されにくくなります。

 

5.「痛風の人は頭がいい」ではなく、こう言い換えたい

 

というわけで、あのフレーズをあえて言い換えるなら、

 ❌「痛風の人の方が頭がいい」

 ⭕「とても頭のいい人たちのグループ(メンサ)には、たまたま痛風持ちの人が多かった、というデータがあるらしい」

 

このくらいが、統計的には率直な表現です。

それ以上のこと──

「痛風になれば IQ が上がる」だとか、

「痛風だから賢い」だとか──は、やはり飛躍しすぎですね。

 

むしろ自然に考えれば、

「頭がいい → 高学歴・高収入 → ご馳走の機会が多い → 高尿酸血症・痛風が増える」(これこそ "disease of kings" と言われる所以)

という疫学的な構造の方が、まだ筋が通っていそうです。

 

そしてもちろん、医師としては、

「だから痛風も悪くないよね」

と軽々しくは、絶対に言えません。

 

発作は何しろ辛いし痛い。

高尿酸血症も痛風も、きちんと治療が必要な疾患です。

 

6.“それっぽい科学トーク”と、静かなリテラシー

 

こうした「それっぽい科学トーク」は、

エンタメとして楽しむ分には、別に悪いものではありません。

 

でも、自分と家族の健康を守る判断だけは、

  • 一瞬立ち止まってみる統計リテラシーと、

  • かかりつけ医との地に足のついた対話

この2つに、そっと委ねてほしい──。🩵

 

医師であり、AI🤖と日々対話する政治家として、

私はそんなふうに願っています。