人間の体の健康を会社の財務体質などと比較しても結構面白いですね。会計でBSを重視する人もいれば、PLを重視する人もいると思います。自分の場合にはバランスシートを重視して、長年経営してきている会社の健全度を単年度の損益で一喜一憂するのではなく、中長期で見ることができます。
また、最近流行っている再生エネルギーなども、自然由来のものは発電と消費のバランスが重要です。そのような業界でも数理モデルを活用して再生エネルギー周りの計算をします。弊社もしばらく実務でそうしたエネルギーの現場での計算を預かる機会がありました。基本的には消費側は生活のパターンはそう人間の場合に変わらないので、発電は天候などの自然の状況によるので予想は難しいのではないでしょうか。
人間の健康も、摂取するエネルギーと消費するエネルギーのバランス（我々の先生によるご指導。。。）によって中長期で人間の健康に影響すると考えると、そうした厳密な管理やシミュレーションが大きく健康に影響すると思われます。最終的には病気にかかりにくかったり、老化を防止するという意味でも寿命を数理モデルで伸ばせるのではないかと考えられます。
最近最適化や機械学習の現場でもバイオや医療からの要望が高まっています。自社でできることは量子やGPUを利用した数理モデルの構築と運用なので、分類をしたり予測をしたりを行うことができます。
すでにビネット＆クラリティーの安田くんが行っている通り、数理モデルを仮定してパラメータを割り振ることで、シミュレーションできます。
摂取カロリーと運動カロリーによる体重変化の数理モデルとシミュレーション
また、そのようなシミュレーションの数理モデルの構築が難しい場合には、構造が未知のものとして、機械学習で分類や回帰計算を実行することもできるでしょう。どちらにしろ、健康状態を把握し、日々の活動を可視化し、数々の数理シミュレーションと組み合わせることでアンチエイジングに貢献できるものと思われます。
予防医療などの実行はかなりの予算と啓蒙活動を通じた働きかけに時間がかかります。高齢化社会で健康に対して興味を持つ人も増えてきていると思います。テクノロジーも予防に大きく貢献することができます。予防は成果がわかりづらく、縁の下の力持ちになりがちですが、みんなが健康ならそれに越したことはないのではないでしょうか。
ということで、今後はデータを集めながら数理モデルをより洗練させていきたいと思います。以上です。
例：Pythonシミュレーションによる代謝と体重の変化
