72歳の小児科医がAIを学び、学会発表へ。40年近く蓄積してきた健診データを生かした挑戦

長年の健診データから、AIを学び始めた理由

——受講当時は、どのようなお仕事をされていましたか。

小児科専門医として、民間病院の副院長を務めながら、外来で子どもたちの診療に当たっていました。診療のほかにも、地域の子どもたちを対象とした小児生活習慣病予防健診に長年携わっています。

うちの小児科では、1987年から小児生活習慣病予防健診を続けています。地元で対象となる子どもの9割ほどが受診してくれていて、生活習慣や体格、血液検査など、40年近くにわたるデータが蓄積されているんです。私はこれまで、統計解析ソフトを使ってデータを分析し、保護者の方も交えて生活習慣の指導をしてきました。2017年には統計コンテストでグランプリもいただきました。

——そこからAIを学ぼうと思われたのはなぜですか。学び始める前に不安はありましたか。

統計解析の経験は積んできましたが、長年集めてきたデータを、これまでとは違う方法でも生かしてみたかったんです。分析の結果をもっと早い段階での予防に結びつけるには、まだできることがあるんじゃないか。ここまでやってきたから、次はAIだろう。それが学び始めた理由です。

不安だったのは、勤務時間と年齢です。帰宅が22時、23時になることもあったので、講義をきちんと聴けるのか心配でした。年齢的なことも気になっていました。

最初に見たのは、キカガクの学習サービス「キカガクラーニング」で無料公開されているeラーニング「脱ブラックボックスコース」でした。AIをただ使うのではなく、なぜそう動くのかを原理から教えてくれる。その説明が丁寧で、ここならしっかり学べそうだと思ったんです。

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多忙な診療とAI学習の両立

——副院長としてのお仕事と、受講をどのように両立されていたのでしょうか。

講義は外来の机にスマホを置いて聞いていました。その場で先生と同じ操作はできませんから、まずライブで話を聞き、あとから自分で手を動かしていました。限られた時間で全部を完璧にこなそうとするのではなく、まず講義に参加し、あとで実践する。仕事と両立するためには、そのやり方が現実的だったんです。録画でも学べますが、先生に質問できて、みんなと同じ時間に学ぶライブには独特の集中感があります。

学習時間を確保するため、生活リズムも変えました。それまでは夜型でしたが、帰宅後は早めに休み、朝3時か4時に起きて勉強するようになったんです。平日も休日も朝の時間を活用し、仕事と学習を両立していました。だらだら仕事をする癖もなくなり、その習慣は今も続いています。この生活リズムになって、人生が変わったなと思っています。

受講中もeラーニングに戻って、わからない部分を辞書を引くように調べていました。仕事の合間に何度でも学び直せる点も、自分に合っていましたね。

肥満予測モデル構築への挑戦

——学習や成果物づくりで、つまずいたところはありましたか。

修了成果物では、小学4年生の健診データから、中学1年生の肥満度を予測するモデルを作りました。これまでは、小学4年生の時点ですでに肥満の子どもを中心に生活習慣の指導をしてきました。しかし、指導によって改善する子どもがいる一方で、中学1年生になると新たに肥満になる子どももおり、地域全体の肥満の割合はあまり変わらなかったんです。そこで、小学4年生の時点では肥満ではない子どもについても、将来的なリスクを予測できないかと考えました。問題が起きてから指導するだけでなく、起きる前に働きかけたい。それがモデルの出発点です。

苦労したのはデータの前処理でした。欠損のあるデータを除くと、分析に使える件数が大きく減ってしまう。そこで講師や、卒業生として講義をサポートするチューターの方に相談し、分析に利用できるデータを増やす方法も教わりながら試行錯誤しました。モデルのまとめ方についても助言をいただけたのは心強かったですね。医療のデータを持っていることと、それをAIの学習に使える形に整えることは別の話です。長年扱ってきたデータでも、新しい分析方法に挑戦すると知らないことがたくさんありました。

当初は、予測結果をスマートフォンで確認できるアプリも構想していました。しかし、受講期間内にアプリまで完成させるのは難しく、データ分析と予測モデルの構築に集中することにしました。最終成果物として、自分の研究課題に使える形までまとめられたことが、その後の学会発表につながったんです。

分析を通じて、食べる速さや運動習慣、テレビゲームの時間など、日常の生活習慣と肥満度の予測との関係も見えてきました。長年集めてきた健診データを、新しい視点から分析できたと感じています。

修了成果物から学会発表、健康教育へ

——学んだことは、今のお仕事でどのように生かされていますか。

2025年の日本小児科学会では、AIに関する演題を3つ提出し、口頭発表1件とポスター発表2件が採択されました。そのうち口頭発表では、キカガクで作った肥満予測モデルを発展させた研究を紹介しました。発表を見ていた医学雑誌『小児科』の編集者から、AIの使い方について寄稿を依頼され、2026年3月には地元の医師会でセミナーも行いました。

修了後もキカガクの講師との交流は続いており、雑誌の原稿を執筆する際にも相談しました。共著で発表する機会もあり、受講中に生まれたつながりが、その後の研究活動にも生きています。

子どもたちへの健康教育にも生成AIを使っています。子どもたちに難しい説明を文章で渡しても、なかなか伝わりません。そこで、音楽生成AIサービス「Suno」で生活習慣病予防の歌を作ったり、動画生成AIサービス「NoLang」で解説動画を制作したり、内容に合わせて図解資料を作成したりしています。町内の小中学校の昼休みの校内放送で、予防の歌を流すようにしたところ、先生から「子どもたちが覚えて口ずさんでいますよ」と教えてもらいました。

真面目な内容をそのまま伝えても、みんな聞いてくれません。耳に残ること、口ずさめることが大事なんです。

——AIを基礎から学んだことは、今振り返ってどのように役立っていますか。

医療分野でAIを使うなら、なおさら仕組みの理解が必要です。特に論文を書くときは、どんなデータを使い、どのような方法で結果が出たのかを説明しなければなりません。セキュリティも説明責任も大切ですから、原理が腹に落ちているかどうかは大きいと思います。

挑戦することの価値

——最後に、受講を迷っている方へメッセージをお願いします。

伝えたい言葉が2つあります。ひとつは、キカガクでお世話になった先生から教わった「知識はコピーできるが、経験はコピーできない」という言葉です。私自身、会社員から医師になり、70代になってからAIを学びました。自分で手を動かして学んだからこそ、長年取り組んできた健診データの研究や、子どもたちへの健康教育にもAIを活用できるようになったんだと思います。

もうひとつは、師と仰ぐ先生から教わった「幸運の女神には前髪しかない」という言葉です。チャンスは目の前に来たときに掴まなければ、後から追いかけても手に入りません。

AIは今、まさに前髪の時期です。迷ったら、勇気を持って飛び込んでみてください。

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