Replica Generator（RG-Ⅲ™）は、
少人数の健康データ（バイタル・血液・体組成・他）をベースに
数理統計的に高精度な近似データ（レプリカ）を生成することで、
解析AIに大量の予測データを受け渡すことを可能にし、
エンドレスで膨大なサンプル収集を必要としない
高精度解析／予測推定に貢献します。
Replica Generator（RG-Ⅲ™）（レプリカ ジェネレータ）は、AI解析に必要なサンプルデータを元の実データ群の統計的特徴を維持して数理統計的に増加させることで、有意なサンプル数を概ね10～100倍程度に増加させることができます（データ間の相関性がある場合の誤差はミニマム）。これにより、従来解析用のデータサンプルを収集するために掛かっていた膨大な時間と莫大なコストを大幅に縮減することが可能となります。与えられた全サンプルのXY2軸相関を計算し、集団の特徴量や分散・確率分布を拘束条件として、高精度な目標データのレプリカ生成を実現しています。例えば、生活習慣病の未病状況をグループ化し、集団の特徴量、分散、確率分布を拘束条件として、単なるコピーではなく、実際に収集されたサンプルと同程度に扱える、有効で意味のあるレプリカを生成することができます。（100万人に1人の特殊レプリカ生成が出来るという意味ではありません。）
良く知られている気になる疾患の項目を相対的に分析する事で疾患リスクが可視化出来ます。
高血圧症のリスクがある場合、血圧という項目１つでのリスク予測は精度という点で問題があると考えています。私たちは、診断をする事はありませんが、健康改善・増進にはリスク要因分析は必要と考えています。健康阻害要因は、栄養バランスやストレス、体内で適度に生成されるべき一酸化窒素 / NO の問題から血管内皮の弾力性が年齢以上に失われている可能性もあります。ストレスや心配からの自律神経の乱れの問題かも知れません。血管内皮細胞に部分的に付着生成した脂質が血流の抵抗を大きくしている可能性もありあす。健康データの１つ１つとの相関を偏差値化及びシフトによるグラデュエーションによる可視化を行う事で、考えられる疾患リスク候補とパターンを関連付けて予測推定精度を上げる方式を採用しています。
総合的に疾患に向かう、健康に向かうかを事前に可視化して理解する事で、行動変容を起こして病気のリスクの少ない体、疾患リスクを減らして効率良く科学的に健康の改善・維持・増進の実現が可能です。
疾患リスク・ヒートマップは、性別・年齢・個人差（BMIや自律神経バランス、血液状態・バイタル・他）を各項目の偏差値と相関係数・その他から色によるグラデュエーションを設定しパターン化します。また、良く知られている疾患の傾向を示す情報は、過去、論文や研究結果から膨大に存在しています。
その特徴は、疾患により大きく異なります。同じ健康体であても最終的に病気と診断される迄は、紆余曲折があり、様々な疾患リスクと隣り合わせとなります。私たちは、疾患によってそれぞれの疾患リスクは異なると考えていますが、健康度という場合は、健康を維持する為に体内で機能している細胞や血管、免疫システムがどの程度上手く補完的に機能しているか？を考える必要があります。最近は、高齢化すれば、細胞の代謝も悪くなるし病気のリスクは当然と考える傾向がありましたが、最新の健康科学では、老化を遅らせる・防ぐ生活習慣は可能であり、年齢そのものが支配的では無い事が示される様になっています。遺伝的な問題も同じで、疾患リスクの増大を回避して、健康維持・改善・増進は十分可能だという研究者が増え始めています。私たちは、この考え方を強く支持して、各個人に合う健康改善・維持・増進へ向けたお手伝いをさせて頂きたいと考えています。
健康体のAさんが発病するまでの、各パラメーターの変化を測定
Aさんの各パラメーターの変化を予測し、疾病リスクを推定
これから迎える超健康化社会では、プレシジョン・ヘルスケアの研究、データ解析や健康科学への理解が飛躍的に進み、将来の疾患リスクのより精密な予測が可能となることで、自身のパターンに合わせた方法で疾患へのリスクを軽減・回避し、誰もが健康で明るい社会生活を送ることが常識となることでしょう。もしも疾患リスクが高いとなった場合でも、重篤な治療には至らずに、行動変容での予防が可能となるため、QoL（Quality of Life）の維持は今よりも格段に容易となるはずです。私たちアクシオンリサーチは、そんな未来へ向けて今できることに着実に取り組み、持続可能な社会を実現するための現実的な開発を協力者や皆様と進めていきます。
