大阪・関西万博に来場した41万人超の健康測定データをAIで解析　BMIが高いほど顔面の「赤みスコア」が高いことを発見

近畿大学医学部（大阪府堺市）皮膚科学教室主任教授　大塚篤司、近畿大学病院（大阪府堺市）皮膚科専攻医・近畿大学大学院医学研究科医学系専攻博士課程　飯沼紀実、大阪大学大学院医学系研究科（大阪府吹田市）寄附講座教授　森下竜一らの研究グループは、令和7年（2025年）に開催された大阪・関西万博の「大阪ヘルスケアパビリオン」来場者の健康測定データを用い、成人410,384人を対象に、ボディマス指数（BMI※1）とAI判定による顔面の「赤みスコア※2」との関連を調べました。解析の結果、BMIが高い群ほど、AIが算出した顔面の赤みスコアが高い傾向が明らかになりました。ただし、本研究は横断研究※3 であり、肥満が顔面の赤みを引き起こすことを示すものではありません。今後、皮膚科診察と組み合わせることで臨床への応用が期待できます。

本件に関する論文が、令和8年（2026年）8月6日（木）に暫定版、同9月11日（金）に最終版が、エルゼビア社が米国皮膚科学会（AAD）とともに発行する皮膚科学の国際的な学術雑誌"JAAD International"に掲載されました。

本件のポイント

大阪・関西万博で取得された41万人超の匿名化健康測定データをAIで解析

BMIが高い群ほど、AIが算出した顔面の赤みスコアが高い傾向が明らかに

●本研究は画像解析を用いた横断研究で、今後、皮膚科診察と組み合わせることで臨床応用が期待できる成果

本件の背景

顔面の赤みには、皮膚血流、紫外線、飲酒、ホルモン、炎症性皮膚疾患など多くの要因が関わります。一方、肥満は全身性の炎症と関連していますが、顔面の赤みとの関連は、大規模な集団では十分に検討されていませんでした。

令和7年（2025年）に開催された大阪・関西万博の「大阪ヘルスケアパビリオン」の「カラダ測定ポッド」では、来場者の顔の皮膚に関するデータ、血管や脈拍に関するデータ、および基本的な身体・属性情報を測定していました。研究グループは、この匿名化健康測定データを用いて、AIが顔画像から算出した顔面の「赤みスコア」とBMIが相関しているかを調査しました。

本件の内容

研究グループは、大阪・関西万博「大阪ヘルスケアパビリオン」の「カラダ測定ポッド」を利用した成人484,462人から、BMIまたは赤みスコアが欠測した人を除き、410,384人（女性250,318人、男性160,066人）について解析しました。対象者の平均年齢は44.4歳、平均BMIは22.3でした。

本研究では、AI搭載の肌測定システムが顔画像から算出した「赤みスコア」を用いて解析を実施しました。赤みスコアは、画像上の顔面の赤みの程度を数値化した指標であり、値が高いほど赤みが強いことを示します。なお、この指標は皮膚科医による紅斑※4 の診断を示すものではなく、現時点で診断や健康判定に利用できるものではありません。

解析の結果、高い赤みスコアを示した人の割合は、BMI正常群で2.1％、肥満1度で6.5％、肥満2度以上で11.4％と、BMIが高くなるほど増加しました。さらに、年齢の影響を調整した解析においても同様の傾向が認められ、BMI正常群と比較すると、高い赤みスコアを示すオッズ※5 は肥満1度で約3倍、肥満2度以上では約6倍となりました。

また、男女別の解析では、30～59歳の女性においてBMIと赤みスコアとの関連がより強い傾向が認められました。さらに、解析条件を変更した感度分析においても、全体として同様の結果が得られ、本研究結果の頑健性が確認されました。一方で、本研究は一時点のデータを解析した横断研究であるため、肥満と顔面の赤みとの因果関係を示すものではありません。また、飲酒量やALDH2遺伝子多型、化粧、肌の色調、紫外線曝露、薬剤、酒（しゅ）さ※6 など、顔面の赤みに影響を及ぼす可能性のある要因について十分な調整は実施していません。

今後は、皮膚科専門医による診察結果や標準化した撮影条件を組み合わせることで、AIが算出する赤みスコアの臨床的意義や背景因子について、さらに検証を進める予定です。