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AIとエビデンス / 行動変容 / ヘルスケアをめぐる読み物を、不定期にお届けします。
- AI & Evidence
「賢いAI」と「助けられた人」のあいだ ── ベンチマークが測れないもの
医療シナリオの病態特定で9割超の成績を出すLLMが、それを使う人の判断を改善できていない ── 事前登録RCTと系統的レビューから「知識と実践のギャップ」を読み解く。
- Behavior Change
効く仕組みほど、選ばれない ── デポジット契約のジレンマと設計の解き方
自分のお金を賭けるコミットメントは行動を強く動かす一方、9割近くの人が入口で選ばない。効果と受容率のトレードオフを、フレームと提示タイミングの設計から読み解く。
- Behavior Change
インセンティブが終わった日から、本番が始まる ──「残る介入」と「消える介入」の分水嶺
現金インセンティブの効果は、終了とともに消える ── この減衰を正面から確かめたうえで、それでも終了後に「残った」介入に共通する設計を、一次研究から読み解く。
- Healthcare
7,071歩の現在地 ── 公的統計で読む、日本人の運動のリアル
国の推奨も目標も明確で、77.0%が運動不足を自覚している。それでも運動習慣がある人はおよそ3人に1人──.go.jp の一次統計だけで、日本人の運動の現在地と「続かない構造」を読む。
- Healthcare
健康関連コストの64%は「出勤しているのに落ちる生産性」── 認定2.7万法人時代の次の一手
日本の従業員データでは、健康関連総コストの64%を「出勤しているのに生産性が落ちる」プレゼンティーズムが占めると報告されている。認定約2.7万法人まで広がった健康経営の、次の課題を一次エビデンスから読む。
- Healthcare
「配って終わり」の健康施策は、なぜ効かなかったのか ── 3万人規模RCTのnull結果を読む
米国の大規模RCTは、一律提供・任意参加型の職場ウェルネスが臨床指標・医療費・欠勤をほとんど動かさなかったと報告した。null結果を曲げずに読み、「設計の不在」という教訓を取り出す。
- Behavior Change
行動変容を、AIが生み出す ── 「実行基盤」という考え方
AIエージェントは企画書やレポートは作れても、自分だけでは現実を動かせない。AIが現実の健康行動を生み出すために足りないもの――それが「実行基盤」です。私たちがこの言葉に込めている考え方を説明します。
- AI & Evidence
AIが“偽の出典”をつくる時代に、エビデンスはどう効くか
生成AIの「信頼性ギャップ」を、研究・プレプリントと公的ガイドラインから読み解く保存版。
- Behavior Change
三日坊主を設計で支える ── 当社が重視する3つの原則
損失回避・コミットメント・利他性を、当社の設計原則として活用する。
