栄養失調と不健康な食生活は、毎年数兆ドルの損失をもたらす、世界的な健康と経済の危機を生み出しています。
AIは、個別化された栄養管理、データに基づく洞察、拡張可能なイノベーションを通じて解決策を提供します。
成功させるためには、これらの技術は、すべてのコミュニティにおいて、倫理、アクセス、手頃な価格を最優先しなければなりません。
世界は、栄養に起因する健康と経済の危機の瀬戸際にあります。栄養失調はあらゆる形態において、もはや単なる健康問題ではなく、世界的な影響を伴う経済的緊急事態です。現在、25億人を超える成人が過体重または肥満で暮らしており、5歳未満の子どもの1億4,900万人が発育阻害に苦しんでいます。これは、世界の食料システムにおける深刻な不平等と構造的な欠陥を浮き彫りにしています。
経済的負担は計り知れません。世界の農業・食品システムにかかる見えないコストは、毎年12兆ドルに上り、その70％（8.1兆ドル）は、不健康な食生活と非感染性疾患（NCD）に関連しています。栄養不足は、生産性の損失を通じて毎年少なくとも1兆ドルを失わせており、一方で、過体重と肥満がさらに2兆ドルを加えています。2035年までに、肥満だけによる世界の経済的影響は、毎年4.32兆ドルに達すると予測されており、これは世界のGDPのほぼ3％に相当します（COVID-19の影響に匹敵します）。
これは遠い将来の脅威ではありません。現在の課題であり、医療システムを弱体化させ、労働力を損ない、公共予算を圧迫しています。次のグローバルな健康と経済の大惨事を回避するためには、栄養分野におけるAIのようなイノベーションを活用した、迅速かつ協調的な行動が不可欠です。
従来のアプローチではもはや不十分なのはなぜでしょうか。
ブラジルは、ボルサ・ファミリア、母親への教育、医療の拡充といったプログラムを通じて子どもの発育阻害を減少させ、一方で、ネパールのビタミンA補給プログラムは、従来型の介入が実際の進展をもたらし得ることを示しました。これらの成功は、統合的な政策が機能することを証明すると同時に、その限界も明らかにしています。従来のアプローチは、画一的であることが多く、適応に時間がかかり、拡大が困難であるため、急速に変化する食料と健康の状況において、ギャップを残しています。
テクノロジーは、これらのギャップを埋めることができます。例えばAIは、遺伝、ライフスタイル、環境に合わせた個別化された栄養指導を可能にし、画一的な介入をはるかに超えるものを提供できます。デジタルモニタリングツールはリアルタイムのデータを提供し、より迅速な政策対応を可能にします。一方、モバイルプラットフォームは、最も遠隔地のコミュニティにまで教育と支援を届け、その到達範囲を広げることに役立ちます。
従来のシステムは基盤を築きました。しかし、今日の栄養危機の規模と緊急性に対応するためには、AIとデジタルイノベーションと組み合わせて、より迅速で、賢く、かつ公平な解決策を構築しなければなりません。
世界経済フォーラムは、医療システムの改善に向けて何に取り組んでいますか。
健康・ヘルスケアセンターは、世界中の医療システムが直面する課題（アクセス、公平性、レジリエンス、備えを含む）を理解するために、リーダーたちをつなぎます。
信頼に基づく対話と官民連携を通じて、センターはパートナーが共通の優先事項に沿って連携し、健康outcomesの改善に向けた集団的行動を推進できるよう支援しています。
AIを活用した栄養分野における経済的機会
AIは、ゲノム、食物摂取量、健康指標といった大規模データセットを分析し、超個別化された食事指導を提供するとともに、糖尿病や心血管疾患などの慢性疾患のリスクを予測する、変革的な道筋を提供します。中国では、例えば、AIを活用したライフスタイル介入により、肥満の妊婦が、個別化されたリアルタイムのフィードバックを通じて健康行動を改善しました。
経済的な根拠も同様に強力です。AIを活用した栄養市場は急成長し、2022年の16億ドルから2024年には36.6億ドルに拡大し、2028年までにほぼ再び倍増して85.1億ドルに達すると予測されています。この急増は、投資の拡大、製品ラインナップの拡充、そして生活習慣病の増加に伴う導入の拡大を反映しています。食事に起因する疾病を予防することで、AIは長期的な医療費を削減しつつ、労働生産性を向上させることができ、健康と世界経済の双方にとって一石二鳥となります。
すでに大規模なイノベーションが生まれています。SamsungのビジョンAIを搭載したAI駆動型のFood Plusアプリは、4万種類の食材を認識し、スマート家電と連携して、8か国語、104か国で16万件以上のレシピを提供しています。同様に、Twin Healthのデジタルツイン技術は、血糖値調整のためのリアルタイムで個別化されたアドバイスを提供しており、AIが栄養を実践的かつ深く個別化されたものにできることを示す好例です。
2025年に入ってから、この分野では次のような注目すべき動きが複数ありました。
Fay（米国）は、個別化された栄養のためのAI活用を拡大するため、デジタル栄養療法スタートアップとして、シリーズBの資金調達ラウンドで5,000万米ドルを調達しました。
Bevel（米国）は、AIを活用した栄養管理機能を提供開始し、LibreやDexcomなどの血糖値モニターと連携できるようにし、食事が与える影響についてリアルタイムの洞察を提供しています。
Fitterfly Healthtech（インド）は、Nutrition 360 Suiteを提供開始しました。これは、fitterfly klik（AIによる写真記録）、食事のスコアリング、fitterfly talk（音声による多言語記録）、AI食事プラン生成機能を統合した、最先端のAPIベースのソリューションです。Fitterflyは現在、インド全土で、4万種類以上の食品について、5種類の主要栄養素と50種類以上の微量栄養素の値を提供しています。
倫理、公平性、アクセシビリティの障壁を乗り越える
栄養分野におけるAIの可能性は計り知れませんが、公平性と倫理を無視すれば、そのリスクも同様に大きくなります。主に欧州の食事で学習されたAIモデルがアフリカやアジアで使用される場面を想像してください。その推奨内容は的外れであり、有害でさえあり得ます。あるいは、NHS（英国国民保健サービス）とGoogleのケースを考えてみてください。適切な同意を得ずに、機微な患者データが共有されたケースです。一度失われた信頼は、取り戻すことが困難です。
手頃な価格とアクセスも同様に緊急の課題です。AIを活用した栄養アプリや遺伝子検査が高額なままであったり、農村地域でインターネット接続の整備が遅れ続けたりすれば、これらのツールを最も必要とする人々が取り残されてしまいます。これを防ぐためには、協力が不可欠です。政府、企業、そして世界経済フォーラムのようなグローバルなプラットフォームが、倫理基準を策定し、手頃な価格のモデルを構築し、デジタル格差を解消しなければなりません。
前進のための道筋
栄養失調と食事に起因する疾病は、すでに世界に毎年8.1兆ドル超の負担をもたらしており、緊急の対策がなければ、次のグローバルな健康危機を引き起こすおそれがあります。AIは前進への道筋を示しています。疾病を減らし、医療費を削減し、労働生産性を強化することです。この可能性を実現するためには、解決策は倫理的で、手頃な価格であり、かつ包摂的でなければなりません。AIを活用した栄養分野への投資は、単なる健康政策ではなく、差し迫るグローバルな危機に対する経済的な防衛策なのです。
