AI関連

AI(人工知能)を活用したアレルギー対策

人は何らかの苦手なものや不得意があります。

〇〇アレルギー(ITアレルギーやAIアレルギー、男性(女性)アレルギーなど)という日常でもよく使われることがあります。

このような社会性や心理性を帯びたアレルギーは今回の対象から外し、
主に生理学的・病理学的な免疫反応に対する現象(過敏性・過剰性)についてとりあげます。

アレギーのしくみを知り、その対応策にAIがどのように有効か、事例と将来性を整理してみましょう。

アレルギーの原因

アレルギーは、クレメンス フォン ピルケ(Clemens Freihcr von Pirquet)というオーストリア小児科医が、
“Allergie”と題する論文の中で初めて使っています。(出典:「免疫とアレルギー説明図」東京都福祉保健局)

アレルギー(独:allergy)という言葉はギリシア語のallos(英語のother)とergo(英語のaction)を
組み合わせてつくられたもので過剰な免疫反応が身体に害を与えてしまう状態をさしています。

ドイツの小児科医が使い始めているのが、「アレルギー=赤ちゃん=かわいそう」という連想をさせるところに
行き着くことなのかもしれません。アレルギーは赤ちゃんだけでなく大人も大変な思いをして「かわいそう」なのは共通ですね。

では、アレルギーはなぜ起こるのでしょうか?

一言で言えば「免疫の誤動作」によるものです。東京都福祉保健局の図がわかりやすいので、そのしくみをみてみましょう。

免疫の形成される過程とアレルギーの発祥の過程がよく似ています。
作られる抗体が違うがために、再度、抗原が体内に入ってきた時に生体反応がちがってしまうわけです。
そうであれば、対策が必要になります。

見逃せないアレルギー対策

アレルギー対策はいくつか考えられます。

一つは、体内に入れないこと。もう一つは、入ってしまった抗原が悪さをしないようにすることです。そのためには、何がアレルギーの元(アレルゲン)になっているかを特定することが必要です。

アレルギー対策に決めてはないようですが、予防策では個々人のアレルゲンを特定して、
それが体内に入らないように対策を講じることは有効です。

花粉症のように空気と一緒に吸い込んでしまうものは、大変に厄介ですが食品アレルギーのように
摂取しなければ発症しないものは注意さえすれば効果的な対策が期待できます。

そのためには、情報入手と提供が鍵となります。

人によって、アレルギー反応が違うので一律な情報提供では意味がありません。

個々人の興味・関心・行動に合わせて情報提供を最適化するパーソナライズまたはパーソナライゼーションが必要です。
これはOne to Oneマーケティングの基本でもあるので、Webマーケティングツールや
CMS(Content Management System)のツールも活用できますのでシステム構築はさほど難しくありません。

課題はパーソナライゼーションするための個人データの取得です。個々人のアレルゲン情報がないと
対策すべき物質のアドバイスができないので、当面はユーザーが自分で入力してあげる必要があります。
将来、医療機関とのネットワーク化がすすめばアレルギー検査をした医療機関や病院のデータベースと結合して
学校給食のメニューと子どもの体質にあわせてレコメンデーションやアラートをすることも可能になるでしょう。

AIによるアレルギー情報提供

現在では、アレルゲン情報の取得はユーザーの地道な努力に任されますが、
それも食品成分データなどの情報提供がないと進みません。
これを個別に入手するのはほぼ不可能なので行政機関や企業に頼らざるを得ません。

花粉症

ほぼ「国民病」となった花粉症については、日本気象協会から花粉飛散予測なども出始めました。
この予測にAIが使われはじめました。

AIの活用によって従来、花粉が「非常に多い」「多い」「少ない」「非常に少ない」などアバウトな予報を、
「いつ・どこで・どのぐらいの花粉が飛ぶのか」という制度の高いものにすることが可能になっています。

食品アレルギー

安心して食べられることはとても幸せなことです。2015年に現在のアレルギー表示に品目が変更されています。
表示義務のある7品目と任意表示の品目が20ほどあります。

アレルギーを持つ子どもの家庭では、毎日の献立を考える主婦(主夫)には必須の表ですね。

(出典:消費者庁「アレルギー表示について」より抜粋)

家庭でもレストランでもこれらの品目が含まれているかどうかを見分けるのは至難の技です。家庭で料理を作る時には、
素材や加工食品を購入する際に成分チェックを小まめにし、外食の場合はメニューにアレルギー表示のある、
お店を選ぶしか自己防衛手段がありませんでした。

これがAIの利用によって、もっと簡便に正確に行うことができるようになってきました。

メニューに掲載しきれないアレルギー情報もデータベースへAIが照会し情報提供をしてくれます。
レシピ情報の提供もできるので料理の過程でのアレルゲンの混入リスクの判断に役立ちます。
チャットボットやAIサイネージと組み合わせれば、対話型での質問にも答えてくれます。

海外からの旅行者向けには同時に多言語サービスで英語や中国語・韓国語などにも対応してくれるのでインバウンド対応も可能です。

まとめ

人によっては命にもかかわるアレルギー。その対策にAIの活用がはじまっています。

東京都が2016年度に実施した患者の実態調査で、都民のスギ花粉症の推定有病率は48.8%だったと発表しています。
年代別では、15歳〜29歳では61.6%の有病率で若者の3人に2人が花粉症と言う現実です。

アレルギーに限らず病気の辛さや苦しさはほかの人にはなかなか理解してもらえないものです。
しかしアレルギーについては、誰もが人ごとではなく、自分の身近な問題として対応が求められています。
何としてもAIに活躍してもらって平穏な日々を送りたいものですね。

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