健康情報の真偽を見抜くコスト、高すぎませんか？
いちいち論文を検索するのも手間なので、Geminiに「シニア・ファクトチェッカー」というカスタム指示を実装しました。
URLを投げるだけで、一次情報を特定し、信頼度をS〜Cランクで判定する仕組みです。
Case 1: 「食物繊維＝肥満治療薬」説 判定：CASE B（ミスリード） メカニズムは似ているが、薬のような持続性はない。「万能」という表現は煽りすぎと即座に看破。
Case 2: 「息切れ＝腎機能低下」説 判定：CASE A（正確） 腎性貧血による息切れのメカニズムは医学的に正しく、放置リスクが高いと警告。
ここからが本題です。
このCase 2の結果を、私の専属AI（CPO）に食わせ、私のバイタルデータとクロス分析させました。
すると、恐ろしいパラドックスが浮き彫りになりました。
「VO2Max（最大酸素摂取量）が高すぎるため、腎性貧血による息切れがマスク（隠蔽）されている」
一般人なら階段で息切れするレベルの貧血（Hb 12.3）があっても、心肺機能が強すぎて「動けてしまう」。
結果、腎臓からのSOSに気づくのが遅れるというリスクです。
「数値は嘘をつかないが、感覚は嘘をつく」。
データドリブンな健康管理の重要性を、改めて痛感しました。
（※この「知的探求」の全記録は、本町BBCの公式サイトで公開しています。この「AI創世記」や「N-of-1研究」にご興味のある方は、ぜひ本拠地にもお越しください。）
