1 / 17 Lecture · 老化と健康
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顔は嘘をつかない?

AIが見抜く「老化の速さ」と職業の話

Király, Fejes, Kerepesi (2025) bioRxiv

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問い

同窓会で会う同級生。
若く見える人」と「老けて見える人」。

本当に「年齢」が違うのかも?
同じ20歳、同じ50歳でも、体の中の老化スピードは違うかもしれない。

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「歳の取り方」には2種類ある

暦年齢 と 生物学的年齢

📅暦年齢

カレンダーで決まる。
誕生日が来れば+1歳。
みんな同じスピード。

🧬生物学的年齢

体の中の「老化具合」。
運動・睡眠・遺伝で変わる。
個人差が大きい。

この研究で扱うのは 生物学的年齢 のほう。

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これまでの測定方法

生物学的年齢を測るには?

でも、課題がある

高い1サンプル数万円〜遅い結果まで数日特殊研究機関でしか測れない

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研究のアイデア

スマホの自撮りで
できないかな?

顔写真は:誰でも撮れる、即時、安い、大量にある。
もしAIが顔から「生物学的年齢」を当てられるなら?

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研究方法

有名人の顔写真44万枚でAIを訓練

442,110
使った顔写真の枚数
20,284
登場した有名人の数
VGG-16
使ったAIモデル

IMDB と Wikipedia から自動収集した「年齢付き顔写真データセット」を使用。
AIに「写真→年齢」を学習させた。

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結果 ①

「加齢加速」という概念

加齢加速 = AIが見た年齢 − 本当の年齢

😩 老けて見える人
+10歳
🙂 平均的な人
±0歳
😊 若く見える人
−10歳

同じ実年齢でも、加齢加速には大きな個人差があった。

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結果 ②

老けて見える人ほど、早死リスクが高い

顔の加齢加速が +1歳 増えるごとに、
その後の死亡リスクが約 0.8% 増加※ 45歳以上を対象 / Cox比例ハザード分析 / p < 0.001

つまり、「見た目が老けて見える」というのは単なる印象ではなく、
体の中で実際に何かが起きている可能性が高い。

注:若い人(45歳未満)では関連が見られなかった。
若いうちは生活習慣の改善でまだ巻き返せる、と著者らは推測している。

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結果 ③

そして、
職業によって
大きな差があった。

スポーツ選手、芸術家、研究者、ビジネス…
それぞれの職業で、加齢加速のスピードが違った。

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じゃあ、みんなで予想

どんな職業が
若く見えたと思う?

📱 スマホで予想に参加

https://aging-jobs-quiz.pages.dev/student.html?room=...
room: -

→ 30個の職業から「若く見える上位5個」「ふけて見える下位5個」を選んでね

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予想中…

教員ダッシュボードで、みんなの回答状況を見てみよう。

全員提出後、教員が「正解を公開」 → スマホ画面が答え合わせに切り替わる

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答え合わせ

📚 研究で分かった「老ける順」

🏆 若く見える上位5位

  • 1🏸バドミントン選手
  • 2🏓卓球選手
  • 3🏐バレーボール選手
  • 4サッカー選手
  • 5🏀バスケットボール選手

💀 ふけて見える下位5位

  • 26🤔哲学者
  • 27📝編集者
  • 28📜歴史家
  • 29💰金融家
  • 30📑文芸評論家

スポーツ選手が圧倒的に若く見えた。文芸・学術系が老けて見えた。

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考察 ①

なぜスポーツ選手は若く見える

運動が老化を遅らせる、は別の研究でも確認済み

+ 規則正しい生活

体型管理、十分な睡眠、節制された生活習慣 — プロ選手の必須条件。

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考察 ②

なぜ文芸・学者は老けて見える

長時間の集中・座位中心の仕事

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考察 ③ ― ただし注意

有名人」サンプルだから出た結果

一般人の調査だと結果は違うかも

他の研究:一般人では「低収入の肉体労働」が最も老けやすかった(清掃員・工場労働者など)。

でも、IMDB・Wikipedia に載るような「有名人」の中には:

→ サンプルが偏っているので、「文芸・学者が老ける」は「有名人の中で」という限定条件付き。

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何が言えるのか

老化スピードは、変えられるかもしれない

若いうちの生活習慣が、10年後・20年後の「顔」をつくる。 ― この研究の含意

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まとめ

今日の3つの持ち帰り

  1. 顔写真AIで 「生物学的年齢」を低コストで推定できる
  2. 老けて見える中年は、その後の死亡リスクが高い(45歳以上)
  3. 職業ごとに大きな差。スポーツが最も若く、文系学者が最も老けて見えた(有名人サンプルでの話)
出典 / Reference:
Király, B., Fejes, I., & Kerepesi, C. (2025). Face photo-based age acceleration predicts all-cause mortality and differs among occupations. bioRxiv 2025.04.16.649078.
論文: https://doi.org/10.1101/2025.04.16.649078
デモ: https://photoage.sztaki.hu/
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