数日前に Google の Pixel イベントでたくさんの AI が登場したのには驚きませんでした。同社はそのことで知られています。
ヘッドフォンに入れます
しかし、ショーが終わって騒ぎが静まるほど、驚くべきことに、Google が発表した最もエキサイティングな機能は、AI ヘルスコーチの約束だったことがわかりました。そして、私はそのように感じるとは予想していませんでした。
スポーツウォッチの AI はこれまでのところ、「少し役に立つ」に「完全に無視できる」。
しかしGoogleは、これとは異なる計画を発表した。それは、最近のランニングの背中をたたくだけではない、包括的なAIヘルスコーチだ（これは事実上、AppleがWatchOS 26で大々的に宣伝している新機能「Workout Buddy」の定義だ）。
Google は、数か月、場合によっては数年にわたって蓄積されたデータを使用して、最近のトレーニングや長期的な健康パターンを理解するのに役立つ実際に役立つものを構築しようとしています。ここからが興味深いところです。
実際の価値のあるワークアウトの概要
まず、ワークアウト後のサマリーは単なる刺激ではありません (あなたは非生産的なGarmin のぞき見は私がここで何を意味するかを知っています）または、すでに自分で確認した時計データを要約するだけの 2 つの文。いいえ、代わりに、実際に役立つ内容が含まれた長い段落のテキストが表示されます。
推奨読書:Wear OS スマートウォッチには、Apple Watch の上にこの脚がありません。
この新しい Fitbit AI ヘルスコーチは野心的であり、データに非常に飢えています。
自分のデータが使用されている（さらに悪いことに、健康データです！）と聞くとすぐにパニックに陥る人を何人か知っていますが、私に言わせれば、健康に関する有益な洞察を得るには、データを減らすのではなく、より多くのデータを分析する必要があります。
そして、洞察の欠如がスマートウォッチの最大の問題であり、Googleはそれを一挙に発見した。
はい、大量のデータを入手できますが、ほとんどの人はそれをどう扱えばよいのかわかりません。毎晩 Apple Watch で得られる「1 分あたりの呼吸数」の数値が、私の人生においてどのように重要であり、意味があるのか、私にはまだ理解できません。
同様に、睡眠中の手首の温度傾向を教えてくれてありがとう。しかし、繰り返しになりますが、この情報を実際にどうすればよいでしょうか?
健康、睡眠、フィットネスは、逸話によるアドバイスや意見がたくさんある分野です。本物の科学のノイズの中で疑似科学を区別するのは非常に困難です。そこで、適切にトレーニングされた AI が、ユーザーが騒音の中でも聞こえるように支援できるのです。
Google は「1 回で完了」タイプのアドバイスを提供するだけでなく、AI コーチに相談したり、AI コーチがデータを見てワークアウトを調整したりして、常に「もう 1 回!」と強要するのではなく、「1 回で終わり」タイプのアドバイスを提供します。
上の例では、睡眠コーチングが 2 つの異なる日に適応していることがわかります。
あなたの体重と血糖値のデータも把握している AI コーチを想像してみてください。
AI コーチが本当に役に立つためには、全体像を知る必要があります。
それがこの新しい取り組みのリスクであり、大きな期待でもあります。
Health Connect と HealthKit を通じて、Fitbit AI コーチは時計のデータだけでなく、他のさまざまな健康データやウェルネス データにもリンクできます。お気に入りのスマート体重計からの体重や、連続血糖値モニターからの血糖値データを想像してみてください。
これは高血圧者の血圧データも対象となるのでしょうか？あるいは、完全な研究室データを使ってさらに進めることもできるでしょうか?
Google が検査データをそこまで扱うつもりはないと思いますが、毎年の検査で得られた数十の紛らわしい数値が実際に何を意味するのかを AI に教えてもらいたいと思っています。まさに、健康に関する知識を民主化しましょう。
睡眠とフィットネスのコーチングのためのパーソナルヘルス大規模言語モデル (PH-LLM)
イベントの直前に、Google は PH-LLM に関する取り組みに関する論文を Nature 誌に発表しました。
冒頭の引用では、この利点がよく説明されています。
PH-LLM は、集約された日次解像度の数値センサー データに適用された場合に、テキストの理解と推論ができるように微調整された Gemini LLM のバージョンです。私たちは、睡眠とフィットネスの複数の相補的な側面を評価するために 3 つのベンチマーク データセットを作成しました。つまり、専門分野の知識、パーソナライズされた洞察と推奨事項の生成、長期的なデータからの自己報告による睡眠の質の予測です。 PH-LLM は、睡眠医学 (79% 対 76%) とフィットネス (88% 対 71%) の多肢選択式検査で人間の専門家のサンプルを上回るスコアを達成しました。
Nature 誌に掲載された Google の論文
この特定の LLM を持つ人間の専門家を上回るパフォーマンスを発揮する個人の健康やフィットネスなど、重要かつデリケートなテーマへの素晴らしいスタートのように思えます。もちろん、これは Google 自体からの引用なので、これについて多少の疑問があっても問題ありません。すべてが実際に動作するのを見るには 10 月まで待つ必要があります。
また、これに取り組んでいるのは AI 科学者だけではなく、Google がバスケットボールのスーパースター、ステフィン カリーと彼のパフォーマンス チームからも意見を得ていることも心強いです。
そしてこれは、カリーと彼のチームが一度だけ洞察を提供するだけではありません。このスターと彼のチームは、Google の健康専門家や AI エンジニアと緊密に連携して、今後の製品やエクスペリエンスをテストしていきます。カリー氏はまた、携帯電話、時計、ヘッドフォンなどの Pixel ポートフォリオを積極的に使用する予定です。これは単なるマーケティング活動ではなく、実際の実践的な経験です。
あなたの健康についてこれほど壮大なスケールで考えている企業を他に見たことがありますか? Apple についてはすでに触れましたが、Apple は Workout Buddy を開発しました。これはクールだと思いますが、非常に限定的でもあります。
AI Health コーチは、米国の Fitbit Premium 加入者向けにプレビューとして 10 月に提供されます。実際に見るのが待ちきれません。
