生成AIが世界の肥満問題を解決する？ 肥満管理上のChatGPTのエビデンスと臨床的意義、潜在的課題
大規模言語モデルを利用した対話型の生成AIの代表的な存在であるChatGPTを、肥満の管理に利用する臨床的な意義や潜在的な課題を総括した論文を紹介する。37件の研究報告のレビューの結果、ChatGPTは生活習慣の改善をはじめとする八つの領域で有用性がみられ、一方でアルゴリズムの偏り、説明責任、過度の依存など六つの領域の課題が浮かび上がったという。
生成AIの急進が世界の肥満人口の急増を抑止するか
肥満人口の増大は世界的な公衆衛生上の長年の課題であり、加速度的に重要性を増している。肥満の管理における障害の一つとして、有用であり包括的かつタイムリーな情報へ容易にアクセス可能な環境が、これまでは整備されていなかったことを挙げることができる。このような課題には、ChatGPTのような対話型生成AIが従来にないツールとして活用でき、解決につながる可能性がある。
ChatGPTは2022年11月にリリースされて以降、急速にユーザー数を増やしており、2025年2月の週間アクティブユーザーは4億人で、その半年後の10月には同8億人と倍増した。医療分野での注目度も高く、さまざまな専門領域でパフォーマンスが評価されてきている。当初は不正確な回答、単純すぎる回答があり実用性が限定的だったが、最近のモデルの評価は高い。肥満関連でも例えば減量目的の食事のメニューを作成させ、それを67人の専門家が評価した結果、57人が臨床的に妥当と判断したことなどが報告されている。
とはいえ、同一のプロンプト（質問・指示）に対して一貫性のない回答が示されたり、時に捏造した参照情報を示したりすることが知られている。今回取り上げる論文の研究は、こうした背景から実施され、先行研究のレビューにより、肥満管理におけるChatGPTのエビデンス、臨床的意義、潜在的課題などをまとめている。
文献検索について
文献検索にはPubMedとWeb of Scienceが用いられた。それらの文献データベースに、2022年12月～25年10月に収載された論文のうち、ChatGPTを肥満管理に用いるというトピックを扱った原著論文およびレビューであり、査読システムのあるジャーナルに英語で掲載された論文を適格とした。研究対象の年齢、国籍などによる制限は設けなかった。一方、エディトリアルや英語以外の論文は除外した。なお、検索対象期間を2022年12月からとした理由は、ChatGPTのリリースが同年11月であるため。
一次検索でヒットした論文と、その参考文献をハンドサーチで追加した計317報について、タイトルと要約に基づくスクリーニング、全文精査を経て、37件の研究報告を適格と判断した。
肥満管理におけるChatGPTの八つの可能性と六つの課題
全体的な評価
37件の研究のうち12件では、ChatGPTの回答を専門家の評価または臨床ガイドラインと比較。12件中9件（75%）は非常に正確に回答したことを報告していたが、他の3件（25%）は精度が低いと評価していた。肥満外科手術に関するChatGPTと専門家または臨床基準との整合性は、10件中5件で高精度、他の5件は低い精度としていた。
37件の研究中、全体的な質の評価として10件（27％）は高い信頼度、24件（65％）は中程度の信頼度、3件（8％）は低い信頼度と評価していた。
肥満管理におけるChatGPTの現在および将来の役割
ChatGPTが肥満管理において担い得る新たな役割として、いくつかのテーマが特定された。
生活習慣の改善と健康教育のサポート：
ChatGPTは、最新の推奨事項に基づく実践的なガイダンスをユーザーに提供することが示された。例えば、運動の頻度や強度、回復戦略などについて、ルーチンに関する詳細な提案とともに、優先すべきことや避けるべきことに関する一般的なヒントを提供する。
栄養面においても有用性がみられた。ChatGPTが作成した食事プランの栄養価は、専門家が作成したプランと同程度であった。ただし、肥満とともに複数の疾患が併存している複雑な症例の場合、回答に一貫性を欠いていた。
肥満管理における臨床医と医療従事者の能力向上：
管理業務の効率化や対象者向け教育資料の作成支援などにより、医療従事者にとってもChatGPTは貴重なツールとして活用できる。
また、ChatGPTの機能は栄養分析にも及ぶ。ChatGPT-3.5、ChatGPT-4は、合計222品目の食品を含む成人向けの8種類のメニューについて、エネルギー量と主要栄養素含有量を正確に推定した。ChatGPT-4はChatGPT-3.5よりわずかに優れているものの、統計的に有意な差はなかった。なお、炭水化物、脂質含有量については栄養士が算出した値と有意差がなかったが、タンパク質含有量の推定値には有意差が認められ、ChatGPT-4は過大評価する傾向があった。
このほかに、「参加促進、継続的なケア、地域社会のサポート」、「薬剤管理と臨床意思決定のサポート」、「評価、遠隔モニタリングの促進」、「肥満外科手術後の患者に対する指導とフォローアップのサポート」、「肥満管理における予測分析」、「肥満研究における科学的手法の強化」という、計8種類のトピックの可能性が見いだされた。
肥満管理におけるChatGPT使用上の課題
一方、留意すべきこととして、「データ品質と信頼性に関する懸念」、「アルゴリズムの偏り」、「文化的な制約」、「透明性と説明責任」、「過度の依存」、「倫理的および法的制約」という6種類の課題が浮かび上がった。
例えば食生活についてユーザーが、人気はあるもののエビデンスが乏しい方法を、先入観をもってChatGPTにプロンプトを入力した場合、ChatGPTはエビデンスの批判的な評価をせずに、ユーザーの期待に沿った情報を示すことがあるという。その結果、誤った行動が促進されたり、適切な医療処置が遅れたりする可能性も考えられるとのことだ。
著者らは、「患者の安全を確保し、肥満管理における有効性を最適化するために、ChatGPTを臨床応用する前段階で、これらの課題に対処することが不可欠だ」と述べている。
文献情報
原典論文のタイトルは、「ChatGPT for obesity management: a review of evidence, potential challenges, and clinical implications」。〔Lancet Digit Health. 2026 May;8(5):100980〕
原文はこちら（Elsevier）
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