健康データをChatGPTから使えるようになってから、食事や運動だけでなく、いろいろなことを聞くようになった。
その中で、思った以上に面白かった使い方がある。
未来の予測だ。
毎日の体重、体脂肪率、筋肉量。食事、活動量、睡眠。ここまでデータが揃っているなら、この先どうなりそうかも予想できるのではないか。
ある日、「健康相談」にこう聞いてみた。
「今後の予想を1週間単位でやってみて」
1週間後から、その先まで予想
ChatGPTは、その時点までに記録されていた最近のデータを確認し、体重、体脂肪率、筋肉量を1週間単位で予測した。
このときは体重77.19kg、体脂肪率18.1%、筋肉量60.04kg付近からスタートした。最近の傾向をもとに、1週間後、その次の1週間と予測が続いた。
もちろん、これは未来を正確に当てるものではない。体重は水分や食事、飲酒、運動などでも大きく動く。数週間先になれば不確実性はさらに大きくなる。
それでも、**「今の生活を続けたら、どのあたりへ向かいそうか」**を見るのは面白かった。
そして、ここから少し遊び始めた。
ChatGPTだけに予測させるのは面白くない
翌朝の体重も予測するようになった。でも、ChatGPTだけに予測させるのではつまらない。自分も予想することにした。
Taka vs ChatGPT。
例えばある日の予測は、Takaが77.3kg、ChatGPTが77.1kgだった。そして翌朝、Withingsに乗る。
実測は、77.454kg。
この勝負はTakaの勝ちだった。ChatGPTからも、「第5戦は孝さんの勝ち！」と返ってきた。完全に遊びなのだが、これが意外と面白い。
当たったかより、「なぜ外れた？」を見る
やってみて気づいたのは、予測が当たったかどうかだけが面白いわけではなかったことだ。むしろ、外れた日の方が気になる。
この日の答え合わせでも、前日はカロリー収支が大きなマイナスで、歩数も多かった。単純に考えれば、翌朝の体重は下がりそうに見える。ところが実測は予想より重かった。
そこで、前日の食事、炭水化物、塩分、水分、活動量、睡眠、最近の体重変動などをもう一度見て、**「なぜ予想と違ったんだろう？」**と考えるようになった。
もちろん、1日単位の体重変化から原因を断定することはできない。
それでも以前なら、「体重が増えた。昨日頑張ったのになぜ？」で終わっていたところが、「予想より何g違った。その前日は何が違った？」という見方に変わった。
自分の予想も意外と当たる
もう一つ面白かったのは、自分の予想もそれなりに当たることだった。
毎朝体重を測り、前日の食事や運動を見ていると、「今日は数字ほど落ちない気がする」「明日はガツンと落ちそう」といった感覚が少しずつ出てくる。
それをChatGPTの予測と並べて、翌朝答え合わせする。AIの方が常に正しいわけではない。自分の方が近い日もある。
だから、ChatGPTに判断を任せるというより、自分の感覚とデータからの予測を比べる相手として使っている感覚に近い。
予測して、翌朝測って、また考える
この使い方を始めてから、体重計に乗る意味も少し変わった。
以前は、測る → 増えた / 減っただった。
今は、
予測する
→ 翌朝測る
→ 答え合わせ
→ なぜ違ったか考える
→ また次を予測する
という流れになっている。
体重を正確に予言することが目的ではない。予測を置いておくことで、翌日の実測値を「ただの数字」で終わらせず、前日の生活を振り返るきっかけにできる。
そして、これを繰り返すためには、睡眠、活動、体組成、食事などのデータが同じ場所にあることが効いてくる。
ここまでの記事では、普段使っているGoogleスプレッドシートの中身をほとんど見せてこなかった。次は、ChatGPTが実際にどんな健康データを参照しているのか、個人データを除いた形で裏側を紹介したい。