行動変容を、AIが生み出す ── 「実行基盤」という考え方

企画書は作れる。現実は動かせない

生成AIの普及で、健康施策の企画書やレポートづくりは特別な仕事ではなくなりました。それでも、社員が実際に歩き出すかどうかは別の問題です。AIエージェントは、考えることはできても、現実の処理――歩数の計測、達成の判定、報酬の配分――を自分では実行できません。

いまAIは、MCP(Model Context Protocol、AIが外部システムを呼び出す標準的な接続方式)を通じて、各領域の「実行基盤」を動かし始めています。開発、決済、コミュニケーション、会計。それぞれの領域に、AIの指示を現実の処理へ変える基盤が生まれつつあります。

健康における行動変容でその役割を担うのが、私たちの実行基盤「運動サプリ®」です。

一巡が回ると、行動変容は「生み出せる」ものになる

AIエージェントがこの基盤を呼び出すと、施策は一連のループとして回りはじめます。

1. 指示 ── 担当者が目的・対象・予算を自然言語で伝える
2. 設計 ── AIが施策案・告知・配分ルールを作成する
3. 承認 ── 資金移動・歩数目標は人が確認・承認する
4. 実施 ── 参加者が歩き、歩数を送信する
5. 判定・配分 ── 達成を判定し、事前ルールに沿って報酬を配分する
6. 報告・改善 ── 結果を次回の設計に反映する

前回の結果が次の設計に生きるので、施策は単発で終わりません。同じ報酬額でも配分ルールの設計によって行動変容の効果が変わることは、無作為化比較試験でも報告されています。「配って終わり」ではなく、設計と改善を回し続けられること――それが、行動変容を「生み出す」と言える理由です。

それでも、最後の意思決定は人

AIに運用を任せるほど、2つのものが重要になります。

ひとつは人の承認です。資金移動や運動負荷に関わる要所は、AIが単独で確定しない。「指示はAI、最後の意思決定は人」を明確に分けた AI-operated, human-approved の設計で、本番運用を見据えた形にしています。

もうひとつは根拠の見極めです。施策の設計に組み込む根拠が弱ければ、AIはその弱さごと高速に増幅してしまう。査読論文・公的データから確かなものだけを見極めて実装する規律が、AI活用の土台になります(/evidence)。

最初のターゲットは、健康経営

この実行基盤の最初の適用先として、2026年6月に「健康経営AIエージェントパッケージ」を公表し、共同PoCパートナーを募集しています。企業の健康経営から始めて、健保組合・自治体、保険会社、そして個人(B2C)へ。行動変容を届ける先は、これから広がっていきます。

全体像は /ai、健康経営での具体は /healthcare/ai-agent をご覧ください。