「デジタルツイン」が医療を変える日

NBAのある選手が、今シーズン中にアキレス腱を断裂する確率は何パーセントか——そんな問いに、AIが答えを出せる時代が近づいている。

2026年3月、ニューヨークを拠点とするスタートアップ Mantis Biotech が、740万ドル（約11億円）のシード資金調達を発表した。Decibel VC がリードし、Y Combinator や Liquid 2 も参加した。同社が開発するのは、人体の「デジタルツイン」——解剖学・生理学・行動パターンを物理法則に基づいてモデル化した、仮想の人間だ。

AIが苦手な「エッジケース」という壁

大規模言語モデル（LLM）は、医療分野に大きな可能性をもたらしている。臨床記録の効率化、リアルタイム診断支援、創薬の加速——研究者たちはその恩恵を期待してきた。しかし、一つの根本的な問題が立ちはだかる。データが存在しない場合、AIは機能しない。

希少疾患の患者数は定義上少なく、公開データセットへの掲載には倫理的・規制的な制約が伴う。「指が一本欠けた人の手のポーズ推定をしようとしても、ラベル付きの公開データセットは存在しない」と、Mantis の創業者兼CEOである Georgia Witchel 氏はTechCrunchのインタビューで語っている。「でも私たちなら、物理モデルから指を一本取り除いてモデルを再生成するだけで、そのデータセットを簡単に作れる」

これが Mantis のアプローチの核心だ。教科書、モーションキャプチャカメラ、バイオメトリクスセンサー、トレーニングログ、医療画像など、さまざまなソースからデータを収集し、LLMベースのシステムでルーティング・検証・統合する。そして、その情報を物理エンジンに通すことで、高精度な合成データを生成する。物理エンジンの層が重要なのは、生成された合成データが「現実の物理法則に根ざしている」ことを保証するためだ。単なるデータの補間ではなく、人体の動きや生理学的変化を物理的に正確にシミュレートする。

プロスポーツから医療へ——実証されたユースケース

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現時点での主要クライアントはNBAチームだ。選手のジャンプの軌跡が過去一年間でどう変化したか、睡眠時間や上半身の運動量との相関はどうか——こうした多次元のデータを統合し、怪我のリスクや競技パフォーマンスの予測モデルを構築している。

スポーツは、データが比較的豊富で、予測の結果（怪我の有無、パフォーマンスの変化）が短期間で検証できる。いわば「実証実験の場」として機能しており、Witchel 氏はここで得た知見を医療・創薬分野へ展開する計画を持っている。

次のターゲットは二つ。一つは予防医療——プラットフォームを一般公開し、個人が自分の「デジタルツイン」を活用して健康管理を行う世界だ。もう一つは製薬会社とFDA試験——治験における患者の治療反応をシミュレートし、臨床試験のコストと時間を削減することを目指す。

日本社会への接続点：高齢化とデータの倫理

この技術は、日本にとって特別な意味を持ちうる。

日本は世界で最も高齢化が進んだ社会の一つであり、希少疾患や加齢に伴う複合的な疾患のデータが不足しているという課題を抱えている。また、医療データのプライバシー保護に対する意識は高く、患者データを公開AIトレーニングに使用することへの社会的抵抗も強い。Witchel 氏が「人々のデータは搾取されるべきではない」と強調する姿勢は、日本の価値観と一定の親和性を持つ。

一方で、日本の製薬大手（武田薬品工業 や アステラス製薬 など）や医療機器メーカー（オリンパス、テルモ など）にとっては、合成データを活用した創薬加速や手術ロボットのトレーニングは、競争力強化の観点から注目に値する技術だ。ソニー がモーションキャプチャ技術を持ち、スポーツ分野への投資を拡大していることを考えると、こうしたデジタルツイン技術との接点も見えてくる。

ただし、慎重に見るべき点もある。740万ドルはシード段階としては妥当だが、物理エンジンとLLMを組み合わせた高精度なシミュレーションを、医療の規制環境下でスケールさせるには、莫大な計算コストと長い検証期間が必要になる。FDA承認プロセスへの組み込みは、技術的な優位性だけでは乗り越えられない制度的な壁を伴う。

"人形を片足で持って机に叩きつけるような感覚で、デジタルツインを使ってほしい"と Witchel 氏は語る。仮想の人体だからこそ、倫理的制約なしに「壊す」ことができる——その発想の転換が、この技術の本質的な価値かもしれない。