万博41万人の健康データをAIで解析 近畿大と阪大が見た顔の赤みとBMIの関係

大阪・関西万博で集まった41万人あまりの健康測定のデータが、AIを使った医学研究に生かされました。近畿大学と大阪大学の研究グループは、BMI(体格の指標)が高い人ほど、AIが顔の画像から出した「赤みスコア」が高い傾向を見つけたと、2026年9月に発表しました。何が分かり、何がまだ言えないのかを、大学の発表(2026年10月4日に確認)から整理します。

研究で分かったこと

研究グループは、成人410,384人のデータで、BMIとAIが出した顔の赤みスコアの関係を調べました。その結果、BMIが高い人の集まりほど、赤みスコアが高い人の割合が大きくなりました。

「見込み」は、統計で使うオッズのことです。ある出来事の起こりやすさをグループどうしで比べる指標で、この研究ではBMI正常の人たちを1としています。年齢の影響を除いて計算しても、同じ傾向が見られました。男女別に見ると、30〜59歳の女性で、BMIと赤みスコアの関係がより強い傾向がありました。

研究グループは、解析の条件を変えた計算でも全体として同じ結果になったとして、結果は安定していると説明しています。

なぜ顔の赤みとBMIを調べたのか

顔の赤みには、皮膚の血の流れ、紫外線、飲酒、ホルモン、皮膚の炎症の病気など、多くの要因が関わります。一方で肥満は、体全体の炎症と関係があることが知られています。

ところが、肥満と顔の赤みの関係は、大きな集団ではこれまで十分に調べられていませんでした。そこで研究グループは、万博で集まった大規模なデータを使って、この関係を調べました。

データの出どころは万博の「カラダ測定ポッド」

使われたのは、2025年の大阪・関西万博で、大阪ヘルスケアパビリオンの「カラダ測定ポッド」が測ったデータです。ポッドでは、来場者の顔の皮膚、血管や脈拍、基本的な体の情報と属性を測っていました。研究では、個人が分からないように加工した匿名化データを使っています。2025年11月のJR西日本などの発表によると、大阪ヘルスケアパビリオンの来館者は553万人を超えました。

BMIは、体重(kg)を身長(m)の2乗で割った数です。体格を比べるときの目安に使われます。

AIの「赤みスコア」とは何か

赤みスコアは、AIを積んだ肌の測定システムが、顔の画像から計算した数値です。画像に写った顔の赤みの程度を数にしたもので、値が高いほど赤みが強いことを表します。

大学の発表は、この指標の位置づけをはっきり書いています。赤みスコアは、皮膚科医が診る「紅斑」(皮膚の毛細血管が広がり、赤く見える状態)の診断を示すものではありません。現時点で、診断や健康の判定に使えるものではないとしています。

この研究で、まだ言えないこと

この研究は「横断研究」です。ある一時点のデータから関係を調べる研究で、原因と結果の順番は決められません。研究グループも、肥満が顔の赤みを引き起こすことを示すものではないと明記しています。

顔の赤みには、ほかにも多くの要因が関わります。発表では、次の要因について十分な調整をしていないと説明しています。

• 飲酒の量と、お酒に強いか弱いかに関わる遺伝子(ALDH2)の型
• 化粧と、もともとの肌の色調
• 紫外線を浴びた量
• 使っている薬
• 酒さ(顔に赤みやぶつぶつが出て、ほてりやかゆみを伴うこともある皮膚の病気。原因が分からない場合が多い)

研究したのはだれか

研究したのは、近畿大学医学部の皮膚科学教室(大阪府堺市)と近畿大学病院、大阪大学大学院医学系研究科(大阪府吹田市)などのグループです。中心は、近畿大学の大塚篤司主任教授、近畿大学病院の飯沼紀実専攻医、大阪大学の森下竜一寄附講座教授らです。

研究グループは今後、皮膚科の専門医による診察の結果や、条件をそろえた撮影と組み合わせて、AIの赤みスコアが臨床で何を意味するのかを検証する予定です。

近畿大学の皮膚科で進むAIの研究

近畿大学医学部の皮膚科学教室は、ほかにもAIを使った研究を進めています。教室のページでは、「しみ」の診断を想定した画像診断の支援ツールの試作を紹介しています。カメラで写した皮膚の画像を、しみの種類ごとに約100件の症例を学んだAIが分析し、医師の判断の参考にする仕組みです。

教室は、これはあくまで研究中の試作品だとしています。医師の診療を支える道具として使えるよう、精度を高める研究を続けている段階です。

同じページでは、研究に関わる医師たちが目標を語っています。

教室のページでは、AIを医師の診療を支える道具として位置づけています。今回の赤みスコアの研究も、皮膚科の診察と組み合わせて意味を確かめる段階にあります。

大阪・関西では、万博のデータが研究の材料に

今回の研究は、大阪で開かれた万博のデータを、大阪の2つの大学が解析したものです。パビリオンで来場者が自分の体を測った結果が、匿名化されたうえで41万人規模の研究に使われました。

測定ポッドは大阪の駅で続いている

カラダ測定ポッドは、万博のあとも大阪の駅などで使えます。BIPROGY、JR西日本、博報堂の3社でつくる「PHRコネクト共同企業体」が、2025年11月27日から「DotHealth カラダ測定サービス」として提供しています。万博の大阪パビリオンの公募で選ばれ、会期中の仕組みを続ける事業です。

2025年11月の発表では、測定データを使う事業者向けの「研究計測サービス」も用意し、健康データは利用者の同意のうえで、個人が特定されない形で使うとしています。なお、今回の論文が解析したのは、万博の会期中にパビリオンで測ったデータです。

今回の研究の特徴は、41万人という人数の多さです。一方で、測ったのは万博の会場で、診察室で撮った画像ではありません。研究グループは今後、撮影の条件をそろえた検証を予定しています。

関西で暮らし働く人にとっては、たとえば次のような場面で、この研究の読み方が役立ちます。

• 駅の測定ポッドなどで肌や体を測ったとき、出てきた数値を診断と混同しない
• 会社の健康診断や自治体の健康アプリで、自分のデータが研究に使われる案内を受けたとき、匿名化の説明を読む
• 健康とAIのニュースを見たとき、「関係がある」と「原因である」を分けて読む

健康とAIのニュースを読むときに、今日からできること

万博の健康データは、AIの研究の材料として使われ始めています。数字の大きさに引っぱられず、研究の限界まで読むのが、健康データとAIのニュースとの付き合い方です。その数字、ほんまに原因の話なんか、いっぺん確かめてみてな。