眠っていた10年分の健康データを、AI秘書に読み解いてもらいました

スマホの中の健康データ、見返していますか？

iPhoneの「ヘルスケア」アプリには、歩数、心拍、運動の記録、血圧など、気づけば10年分近い記録が、誰にも見られることなく眠っています。私自身もそうでした。「記録はしているけれど、活用はできていない」。これは健康に限らず、データ全般に言えることかもしれません。

そこで今回は、AI秘書のみらいに、自分のヘルスケアデータを丸ごと読み解いてもらうことにしました。本記事は、その実録です。

最初の壁は「書き出し」でした

ヘルスケアのデータは、アプリの機能で「すべてのヘルスケアデータを書き出す」ことにより、ファイルとして取り出せます。理屈は簡単なのですが、実際にやってみると、これが最初の壁でした。

• 書き出しファイルは約552MB。10年分の記録は、それなりの重さでした
• クラウドストレージへの直接の書き出しはエラーになりました
• 自宅のNAS（家庭用サーバー）へ送ろうとしたら、途中で止まってしまいました
• 最終的に、別のクラウドストレージ経由で、ようやく手元に届きました

「データを出すだけ」で半日がかりでした。活用する人が少ないのも無理はない、と実感しました。大きなファイルの受け渡しには、サービスごとの相性があるというのも、今回の学びです。

AIに読み込ませて、初めて見えた景色

届いたファイルをAI秘書に渡し、全量を集計してもらいました。出てきた数字は、想像以上でした。

• 記録の総数：約898万件、48種類
• 歩数は2014年から、心拍や運動の記録は2016年から残っていました
• 運動（ワークアウト）の記録は8,209件
• 自転車の累計距離は27,286km

自転車の数字には、思わず笑ってしまいました。現役時代は自転車通勤で往復28km。それで割ると約975往復分になります。「毎日こいでいたあの道」が、数字になって残っていました。

そして血圧です。血圧計と連携してヘルスケアに貯まっていた記録は、2,999回分ありました。

血圧の変化が「段階」で見えた

通院先で記録している血圧は、2026年4月から11月まで、朝の測定が180日分、継続率は92.3%でした。これをAIに整理してもらうと、治療の段階ごとに、血圧の「分類」が一段ずつ下がる階段が現れました。実数値ではなく、日本高血圧学会の分類（高血圧治療ガイドライン2019）で見ると、こんな流れです。

• 治療を始める前（クリニック測定）：III度高血圧
• 第1期：I度高血圧
• 第2期：I度高血圧
• 第3期：高値血圧
• 直近14日：高値血圧

治療の節目ごとに、分類が一段ずつ下がっている。日々の数字を眺めているだけでは分からなかった「流れ」が、集計すると一目瞭然でした。通院のときに先生に見せたい資料が、自然とできあがった形です。

※本記事に載せたのは筆者個人の記録と、その分類です。血圧の治療や判断については、必ず主治医とご相談ください。

「見える化」の先に、毎日開ける形を

集計結果は、一度見たら終わりではもったいない。そこで最後の仕上げとして、血圧の推移を見られる小さなアプリ（ダッシュボード）を、AI秘書に作ってもらいました。

• 月ごとの朝の平均値の推移グラフ
• 治療の段階ごとの平均値カード
• 直近14日・30日の平均と、測定の継続率

スマホからいつでも開けるので、朝の測定のあとに「今月はどうだっけ」と確認する習慣がつきました。データ活用のゴールは、立派な分析レポートではなく、日常の中で開ける形にすることなのだと思います。

このダッシュボードは、あえて血圧だけに絞りました。睡眠も運動も、ヘルスケアには一緒に貯まっています。でも私にとって血圧は「下げないと寿命に関わる」切実な課題で、目的が1つに定まっているからこそ、毎朝測って、開いて、確認する習慣が続いています。何でも並べたダッシュボードは眺めて終わりになりがちですが、目的に絞った道具は行動を変えます。睡眠や運動のデータは、将来「眠りが浅い週は朝の血圧が高い」といった具合に、血圧との関係で読み解く形で足していければと思っています。

血圧の記録は、2つのやり方があります

今回の血圧記録には、実は2つのルートがありました。どちらも「記録をAIに預ける」点は同じです。

やり方1：測るたびにAIへ伝える（手入力方式）

血圧を測ったら、その場でAI秘書に数値を伝えて記録してもらう方法です。まとめの表（Excel）もAIが作ってくれます。特別な機器は要らないので、どんな血圧計でも今すぐ始められます。

やり方2：対応の血圧計から自動連携（直結方式）

連携対応の血圧計（OMRON connect対応機など）を使えば、測るだけでスマホのヘルスケアに記録が自動で貯まります。私のヘルスケアに2,999回分の血圧記録があったのは、この仕組みのおかげでした。

おすすめは、まずやり方1で「記録をAIに預ける」体験をして、続ける価値が見えたら機器の連携を考える順番です。

健康データをAIに渡すときに、気をつけたこと

健康データは、個人情報の中でも特に慎重に扱うべきものです。今回の進め方で意識したのは、次の点です。

• 元データは、自分の管理下にある場所に保管する
• 外に出すのは、生の記録ではなく、集計した結果（平均値や推移）まで
• 数字の解釈や治療の判断は、AIではなく主治医と行う

AIに任せるのは「整理と見える化」まで。判断は人間と専門家がする。この線引きは、仕事のデータでも健康のデータでも同じだと思っています。

そして今は、集計も、ダッシュボードも、日々の記録も、AI秘書が管理してくれている状態です。私がするのは、測って、伝える（または自動連携に任せる）だけ。かかりつけの先生に見せる資料が、特別な準備をしなくても、いつでも手元にあります。「管理は任せてある」という安心感が、無理なく続けられる一番の理由かもしれません。

おわりに

「記録しているのに、活用できていない」データは、健康以外にもたくさんあります。今回の体験で分かったのは、書き出しと集計という「面倒な部分」をAI秘書に任せれば、人は判断と確認に集中できるということです。

私たちワンダフルジャパンでは、こうしたAI活用の実録を事例集として公開しています。「うちの眠っているデータも、どうにかならないか」と思われた方は、ぜひ事例集をご覧ください。