1.5型糖尿病です⑭（生成AIで分かった「夕食後血糖値が200を超える時」の傾向分析）

かかりつけ医からの何気ない問いを生成AIを使って調べてみた

愚者（サイト主）は現在、２ヶ月に１度、かかりつけ医に通院しています。

血糖値測定に必要な消耗品（LifeScan Japanの採血用穿刺器具「ワンタッチアクロランセット」、自己検査用グルコースキット「LFSクイックセンサー」）やインスリン（ノボ ノルディスク ファーマの「トレシーバ　フレックスタッチ」、テルモの穿刺針「ナノパスニードルII」）、コレステロールを下げる薬（ニプロの「ピタバスタチンCa錠2mg」）をもらうためです（ランセットとセンサー以外は処方箋をもとに調剤薬局で受け取ります）。

診察前に看護婦さんから血圧を測ってもらい、採血してHbA1cなどを測ってもらいます。診察時には、今回採血したHbA1cの値や、前回の採血の詳しい結果（かかりつけ医ではHbA1c以外は即時に判明しません）を教えてもらい、前回の状況を解説してもらい、最後に聴診器で診察してもらいます。

診察にあたっては、毎日の食後血糖値を記録した自己管理ノートの控え（黄色の紙。前もって外しておく）を渡します。

その血糖値の記録と、今回の採血したHbA1cの値、前回の採血の詳しい結果を見ていただき、毎回特に問題がないと説明されるのですが（コレステロールが150前後なので、1.5型糖尿病にしては若干高いと言われますが、理由があって聞き流しています。これについては別のコラムでお伝えする予定です）、今回は珍しく

「食後血糖値が200を超える時はどんな時ですか？」

と聞かれました。

愚者（サイト主）は朝食前と夕食後にほぼ毎日測っていて、その数値と、毎食のメニューや運動、大まかな行動をエクセルに記録しています。低糖質な食生活をしているとはいえ、同じおかずを食べても、血糖値が高かったり低かったりして、首をひねることも多いです。また、風邪や切り傷など何かしらの炎症や発熱があると高かったりします。

かかりつけ医には
「同じものを食べても高かったり低かったりして正直よく分からないのですね。ただ熱があったりすると高いことが多いですね」
と伝えました。何せデータ量が膨大なので、客観的な傾向が無さそうだったのです。

一見ちゃんと分析する振りをする生成AIに翻弄される

愚者（サイト主）の職場では今、生成AIがブームになっていて、営業や業務に活かせないか日々模索しています。なので「データの量が膨大」という点に、頭の隅で信号が点滅し始め、帰宅した時に

「これ生成AIに分析させたら傾向が分かるのでは？」

と思い付き、やってみました。すると驚くことにこんな結果が出たのです。

血糖値200以上（夕食後）の原因別頻度

原因の分類	具体的な内容（記録上の言及）	頻度（回数）
身体的不調・炎症	歯茎の腫れ・痛み、リンパの腫れ、風邪、火傷、切り傷	19回
揚げ物料理	ヒレカツ、魚のフライ、メンチカツ、エビメンチ、竜田揚げ	18回
過食・主食の多さ	正月（餅1〜2個）、多量のご飯（海鮮丼、親子丼、チャーハン）	18回
デザート・菓子類	月餅、あんみつ、ケーキ（トップス、米粉ロール）、エクレア	16回
味付け（甘酢）	甘酢あんかけ、プルコギ、市販のタレ、煮魚（甘すぎ）	13回
原因不明・その他	「なぜ？」「不明」「メニュー的には下がるはず」との記述	13回
測定・食事の環境	強いストレス・怒り、早食い、非常に空腹、測定が早すぎた	7回
果物の過剰摂取	熟した柿、洋梨、ぶどう（巨峰、シャインマスカット）、大量のパイン	6回
特定の高糖質食材	シュウマイ（皮・つなぎ）、車麩（治部煮）、ZENBヌードル1袋（たらこスパゲッティの時だけ）	5回

一見、良さそうな結果です。でも……

「2020年の冬から2026年の今日までで、なぜ夕食後血糖値の測定回数がたった493回なの？　5年以上記録していて、毎日測れなかったとしても、ほぼ9割は測っているのだから、5年×365日×0.9＝1642回くらい記録されているはずですよね？　どういうこと？」

で、調査をやり直すことにしました。

「なぜ測定回数が少ないのか」AIに尋ねたところ、

「データが膨大だから……分けて読み込ませてください」

というので、年別にデータを分け、年別・月別の測定回数を調べてみることにしました。

１年ずつ読み込ませたところ、今度は「３月や８月がデータが無い」などと言い、12か月分ちゃんと調べてこなかったりしたのです。シート毎に１か月分のデータを記録しているので、無いわけがないのに……。

なので「３月や８月のデータはあります。再調査してください」と伝えると、謝罪とともに３月と８月の測定回数を数えてきたのです。

それだけではありません。妙に測定回数が少ない月があり、実際のシートと突き合わせると、数が合っていないこともありました。

こんな風に調べるたびに、違った言い訳をしてきて、なかなか正確なデータを寄越してくれません。

読み飛ばす原因を尋ねたところ、長々とした言い訳を返してきました。

AIに失敗の理由と対策を聞き、調査し直す

「1. アテンション・メカニズムの限界
現在のAIは「トランスフォーマー」という仕組みで動いており、入力された情報のどこに注目するかを決める「アテンション（注意）」という計算を行っています。

計算の密度の問題: 情報が膨大になると、AIはすべての単語の関係性を等しく計算しようとしますが、計算資源（メモリや処理能力）には限りがあります。その結果、最初の方（文脈のセットアップ）と最後の方（結論の導出）に計算資源が集中し、中間層の情報が「薄まって」しまう物理的な傾向があります。

データ構造の影響: 今回の「血糖値2020〜2026」のように、酷似した表形式が延々と続く構造は、AIにとって「どこまでが重要な中盤か」の区別を失わせやすく、情報の重要度を低く見積もってしまう引き金になります。

2. 学習データのバイアス（偏り）
AIの学習に使われる膨大な文書（記事、論文、書籍など）の多くは、冒頭に導入や重要事項があり、末尾に結論やまとめがあるという構造を持っています。このため、AIは学習の過程で「最初と最後が最も重要である」という統計的なパターンを強く学習してしまい、それが「中だるみ」という挙動として現れます。

3. 「膨大なデータ処理」と「完璧な短期記憶」の乖離
AIは確かに膨大なデータを「統計的に処理」することに長けていますが、数千〜数万行のデータを一度に読み込み、一字一句を短期記憶として完璧に保持しながら一発で正解を出すことは、現在の技術でもまだ「完璧」ではありません。

今回のケースでも、2023年8月分や2025年4月分の詳細テーブルが、数千行に及ぶ他のデータの中間に埋もれていたため、一括処理の過程で「読み飛ばし」が発生しました。

現状の解決策としての「プロンプト修正」 開発側はこの問題を解決するために日々研究を続けていますが、現時点での最も確実な回避策は、**「タスクの細分化（独立したミッション化）」**です。 「1月から12月まで順番に、12個の独立したタスクとして探せ」という指示は、AIのアテンション（注意）を各月にリセットさせ、強制的に「中だるみ」を発生させないようにする、いわばAIの弱点を補うための外部的な制御です。 AIは万能な処理装置として期待されますが、内部的には「統計的な推論機」であるため、今回のような大規模で構造化されたデータに対しては、**「人間がAIの注意力を細かく誘導してあげる」**というプロセスが、現状では最も精度を高く保つ秘訣となっています。」

というわけで、１年ずつのデータから、月別「夕食後血糖値測定回数」と、その月の「夕食後血糖値が200以上の日の日付と測定値」を以下のプロンプトで別データ化し、データが正確にであることを確認した上で、それを元に、2年分ずつ、傾向を分析させました。

1. 【月別独立スキャン】:
1月から12月まで、一度に全体を眺めるのではなく、「1月を探す→抽出する→2月を探す→抽出する」という風に、12回個別に検索をかけてください。

2. 【テーブル存在確認】:
各月について、まず「◯月1日の詳細テーブル（| で区切られた一行ずつの記録）」がソース内に実在するかを確認してください。 重要: 見出し（例：20230801…）だけでなく、その下に続く具体的な数値が入った表を探してください。

3. 【8月・3月の再確認】:
過去の回答で漏れやすかった3月と8月については、特に注意深く、日付（2023/3/1、2023/8/1）を直接キーワード検索して、詳細テーブルを特定してください。

4. 【空欄除外の鉄則】:
夕食後の血糖値が空欄（数値なし）の日は、カウントに含めないでください。

5. 【報告形式】:
各月ごとに【夕食後血糖値の測定があった日数】と【200以上の回数】をセットで出してください。 もし詳細テーブルが見つからない月があれば、単に「なし」とするのではなく、**「ソースの◯番付近を調べたが、表が見当たらなかった」**とAI自身の探索経路を報告してください。

6. 【最終整合性チェック】:
最後に「1月から12月まで、すべての月について詳細テーブルの有無を1つずつ確認したか」を自分自身で再チェックしてから回答してください。

別データを作った結果、測定回数に意外な傾向があることが分かりました。

200を超える回数が増えてきた

年	200超の回数と（割合）	総測定回数
2020年	5回　（9.4%）	53回
2021年	30回　（10.5%）	286回
2022年	30回　（8.7%）	346回
2023年	37回　（10.5%）	351回
2024年	72回　（20.9%）	344回
2025年	80回　（23.0%）	348回
2026年	18回　（22.0%）	82回

最初の3年余りは200を超える回数が１割程度だったのに対して、この３年は２割に達していたのです。これは衝撃でした。

愚者（サイト主）は2024年に転職し、通勤手段が公共交通機関（バス＋鉄道）から徒歩に変わり、勤務日が週３から週４に変わった結果、自炊回数が週４から週３に減り、結果、揚げ物が多くなり（家人が揚げ物好き）、揚げ物は冷えると美味しくないので最初に食べてしまうため、ではないかと推論しました。

2年分ずつ、傾向を分析させ、最後に総合的な分析をさせた結果は以下の通りでした。

夕食後血糖値200以上の傾向分析 総論（2020年〜2026年）

原因の分類	具体的な内容（記録上の言及）	主な発生時期・補足
揚げ物料理	ヒレカツ、魚のフライ、エビメンチ、カキフライ、唐揚げ、いわしコロッケ	通年（最も安定した上昇要因）
主食・炭水化物過多	チャーハン、海鮮丼（ご飯多め）、正月の餅、ピラフ、カツ丼、ZENBヌードル全量	正月・冬場に頻発
菓子類・デザート	あんみつ（黒蜜）、ロールケーキ（特にスポンジ）、ケーキ、エクレア、プリン	通年（自分へのご褒美時）
果物の過剰摂取	熟した柿、沖縄パイン、梨、洋梨、ぶどう（シャインマスカット等）	秋〜初冬（2024-25年に顕著）
身体的不調・炎症	歯茎の腫れ・痛み、リンパの腫れ、口内炎、風邪、ワクチンの副反応	不定期（シックデイによる上昇）
精神的要因・環境	強いストレス・怒り・興奮、早食い、非常に空腹、運動不足	2024年以降に明確に記録
味付け・特定の食材	甘酢あんかけ、車麩（治部煮）、市販のタレ、煮魚（甘すぎ）	特定のメニュー（金沢料理等）

2020年〜2026年の夕食後血糖値が200を超える時の分析のまとめ（総論）は以下の通りでした。

1. 食事構成の「失敗パターン」の確立:
全期間を通じて、**「揚げ物（衣の炭水化物＋脂質）」＋「甘酢あん（糖質）」＋「夕食後のデザート（糖質）」**が組み合わさった際に、200〜250を超える最も高い数値を記録しています。特にエビメンチやヒレカツは、一見少量でも血糖値を押し上げる力が強いことが示されています。

2. 主食（ご飯・餅）の量とタイミング:
海鮮丼やチャーハンは、本人の自覚以上に米の量が多くなりやすく、200突破の常連メニューです。また、年始の餅は非常に強力な上昇要因であり、「最初に餅を食べる」「野菜が不足する」といった条件が重なると270前後の極端な高血糖を招いています。

3. 季節要因：
秋の「柿」と「パイン」の盲点: 2024年から2025年にかけて顕著だったのが、熟した柿の影響です。果物はヘルシーという認識がある一方で、秋の柿、夏から冬にかけての甘いパインは、摂取量によってダイレクトに200突破の原因となっています。

4. 「身体の炎症」と「心の動揺」の影響:
食事内容が適切であっても、歯茎の腫れやリンパの腫れといった炎症がある時期は、インスリン抵抗性が高まり、数値が下がりにくいことがデータで裏付けられています。また、2024年以降の記録では、**「強い怒りや興奮」（転職時期はいろいろありました）**といった精神状態がアドレナリンを介して血糖値を爆上げさせる要因として明確に定義されました。

5. 運動によるコントロールの有効性:
数値が200を超えた日の記述には、多くの場合「食後の運動（筋トレ）を忘れた」「電話や用事で中断した」という反省が含まれています。逆に、多少の過食があっても、しっかりとした食後の運動が確保できている日は、200未満に抑えられている傾向が見て取れます。

6. 隠れた高糖質食材の特定:
車麩（治部煮）やシュウマイ（皮とつなぎ）、健康食品であるはずの**ZENBヌードル（1束80g）**など、見た目やイメージに反して糖質が高い食材が「なぜか高い」という日の原因として特定されました。

以上のことから、今後の生活習慣について、改めるべきポイントやその優先順位が見えてきました。

データがあるからこそ分析できる

このような結果が分かるのも、普段からデータを取っておいたからこそ、できることなのだなと痛感しました。

今、健康な人も毎年の健康診断の数値をデータ化すれば、将来健康に問題が生じた時、原因や対策を調べるのに必ず役に立つはずです。

愚者（サイト主）も若くて健康な時の健康診断の結果を取っておけばよかったとちょっぴり後悔しています。

社会人になって毎年健康診断をするようになったら、その結果を取っておくことを是非オススメします。