世界的に出生率の低下が続くなか、妊よう性(妊娠する力)の把握や妊活の管理を支援するとされる健康テクノロジー、いわゆる「HealthTech」への期待が高まっています。スマートフォンアプリ、ウェアラブル端末、自宅でできるホルモン検査、遠隔診療プラットフォームなどがその代表例です。とくに女性に多い健康課題をテクノロジーで支援する分野は「FemTech」と呼ばれ、急速に市場を拡大させています。
こうしたツールは日々何百万人もの人に利用されていますが、実際に価値を持つのは、科学的根拠に基づき、臨床的な意味があり、公平に設計されている場合に限られます。多くの製品は、話題性や人気、投資価値を根拠に市場に投入される一方で、独立した第三者による検証を経ていません。妊活中の人はすでに不安を抱え、傷つきやすく、強い動機を持っていることが多いだけに、この違いは軽視できません。
こうした背景のもと、Reproductive BioMedicine Online誌(2026年)に、妊活・生殖医療分野のHealthTechが持つ可能性と課題を批判的に検証したコメンタリー論文が掲載されました(doi:10.1016/j.rbmo.2026.105819)。生理・排卵予測アプリからAMH(抗ミュラー管ホルモン)検査、データの取り扱い、SNSによる誤情報の拡散まで、幅広い論点が整理されています。
英国で女性の38%が利用──それでも「排卵日」は当たっているか
もっとも普及しているFemTechは、生理周期を記録する生理予測アプリと排卵予測アプリです。最初期の生理予測アプリのひとつであるClueは、「FemTech」という言葉を生み出したIda Tin氏によって開発されました。現在では数百種類の生理予測アプリが存在し、2024年の調査では英国の女性の38%が生理予測アプリを利用していると報告されています。Clue、Flo、Period Trackerの3アプリだけで、全世界で2億5,000万件以上のダウンロードがあるとされています。
こうしたアプリの多くは、基礎体温やLHサージ(黄体形成ホルモンの急上昇)といった排卵の指標を実際に測定するのではなく、生理日のデータのみから排卵日と「妊よう性の高い期間(fertile window)」を予測しています。実際には、生理予測アプリは排卵日を周期の13日目または14日目とすることが多い一方、60万件以上の生理周期データを解析した研究では、排卵は14日目よりも16〜17日目に起こりやすいことが示されています。この差は小さくありません。妊娠を望まない人にとっては、実際より早く排卵したと伝えられることで、最も妊娠しやすい時期に避妊をしない性交につながる可能性があり、妊娠を望む人にとっては、逆に妊よう性の高い期間を見逃してしまう可能性があります。
「妊よう性のバロメーター」と謳われるAMH検査の限界
もうひとつの例として挙げられているのが、AMH検査です。AMHは卵巣内に残る卵子の数の目安となるホルモンで、加齢とともに低下し、閉経に近づくほど値が下がります。この検査は「自分の妊よう性を知って主体的になれる」ものとして強く売り出されていますが、体外受精における卵巣刺激の反応予測など、特定の臨床場面では確かに有用性が認められています。
しかし米国生殖医学会(ASRM)は、AMHをはじめとする卵巣予備能マーカーは、不妊症のない女性における自然な妊よう性の予測因子としては乏しいと指摘しています。米国産科婦人科学会(ACOG)も、不妊症のない女性に対してAMHを妊よう性の説明目的で測定・利用すべきではないとの見解を示しています。AMHの値が正常であることは妊娠を保証するものではなく誤った安心感を与えかねず、逆に低い値であっても、自然妊娠や治療による妊娠が不可能であることを意味するわけではありません。
妊娠中の女性のデータは、一般消費者の約15倍の価値
生殖に関するデータは、個人情報のなかでもとりわけ機微な情報にあたります。にもかかわらず、多くのFemTech製品では、データの保存方法、第三者への提供、商業利用、アルゴリズムによる意思決定の仕組みについて、十分な透明性が確保されていません。利用者は自分のデータがどのように処理され、予測がどう生成され、ツールが誤った結果を出した場合に誰が責任を負うのかを理解できないことが多く、データプライバシー違反を理由とするFemTech企業への訴訟も複数起きています。
この問題の規模は小さくありません。妊娠中の女性のデータは、一般的な消費者データのおよそ15倍の価値があると試算されています。妊娠から子育てへの移行は消費行動に大きな変化をもたらすため、企業にとって生殖に関するデータを収集する強い経済的動機が生まれます。しかし現行の規制枠組みは、生殖に関するデータを独自のカテゴリーとして明示的に保護しておらず、監督体制には大きな空白が残されているとされています。
こうした懸念は、生殖に関する意思決定が政治的な争点となっている地域でとくに深刻です。人工妊娠中絶へのアクセスが制限されている法域では、生理予測アプリに記録された月経の停止に関する情報が、法的手続きの証拠として利用されうるとの懸念が指摘されています。米国のDobbs判決以降、この論点は広く注目を集めるようになりました。
見えやすさは、正しさではない──SNSが増幅する誤情報
科学的根拠が不十分なまま流通する製品情報は、SNSによってさらに増幅されます。個人の体験談やインフルエンサーによる発信、感情に訴えるコンテンツを通じて、製品が確固たる根拠を得るよりも先に市場で広がっていくことが少なくありません。可視性や関与度、フォロワーからの信頼は、情報の正確さを保証するものではないにもかかわらず、しばしば臨床的なガイドラインよりも強く人々の理解を左右しています。
とりわけ問題とされるのは、インフルエンサーだけでなく一部の医療専門家までもが、質の低い研究や誤解に基づく解釈をもとに製品を宣伝し、研究の著者が意図した結論とは正反対の主張がなされる場合があることです。その結果、消費者の信頼や製品の人気が、科学的根拠の質から切り離される「誤情報の増幅サイクル」が生まれ、不安を抱えやすい層、いわゆる「worried well(健康なのに心配しすぎている人々)」がとくに影響を受けやすい状況が作られています。
そのテクノロジーは、誰のために設計されているか
FemTech市場は、依然として異性愛規範を前提とし、欧米の、比較的裕福で健康リテラシーの高い層を主な対象として商業展開されている傾向があります。このことは、少数派、単身者、健康リテラシーが十分でない人々、言語・文化・経済・デジタルアクセスの面で障壁を抱える人々を排除するリスクをはらみ、アルゴリズムの偏りにもつながりかねません。妊活・生殖に関するニーズは、ライフステージや希望する家族の形、健康状態、人間関係、社会的背景によって多様であり、画一的な製品設計はこの多様性を十分に反映できていないと指摘されています。
妊よう性は本来、関係性のなかで生じるものですが、多くのアプリは生殖に関する責任をほぼ女性利用者だけに帰する形で設計されています。男性は女性に比べて妊よう性に関する知識が乏しいことが調査で示されているにもかかわらず、男性を対象としたソリューションのエビデンスは限られたままです。利用者を「力づける」ことを謳うテクノロジーが、実際にはこれまで生殖医療が抱えてきた排除や不公平を再生産してしまう可能性がある点は、注意を要します。
日本の生殖医療現場にとっての意味
日本でも、生理予測アプリや妊活アプリ、ウェアラブル端末は広く普及しており、外来で患者がこれらのアプリの記録を見せながら相談する場面は珍しくなくなっています。しかし今回の総説が指摘するように、生理日データのみから算出される排卵日予測には系統的なずれがある可能性があり、アプリの数値をそのまま妊よう性の高い時期の判断に用いることには注意が必要です。診察の場では、アプリの記録を参考情報として活用しつつ、基礎体温や超音波検査など従来の指標と組み合わせて説明することが引き続き重要と考えられます。
AMH検査についても、日本国内では体外受精を検討していない女性が「妊よう性年齢」を知る目的で単独に受検するケースが見られます。ASRMやACOGの見解が示すように、正常値だから安心、低値だから妊娠は困難、といった単純な説明は誤解を招きかねず、検査の意義と限界を丁寧に伝える必要があります。データの取り扱いについても、日本では個人情報保護法の枠組みのなかで生殖関連データが特別なカテゴリーとして明示的に扱われているわけではなく、今後の制度整備の論点になり得ます。
この総説の位置づけと限界
本稿は系統的レビューではなく、生殖医療・女性の健康分野の研究者2名によるコメンタリー(総説)であり、既存の研究や規制動向を横断的に整理し、批判的な視点から論点を提示することに主眼があります。個々の引用文献の質や範囲は網羅的な系統的検討を経たものではなく、著者らの専門的知見に基づく選択である点には留意が必要です。また、著者の一人はデジタルヘルス関連企業へのコンサルティングを、もう一人はFemTech企業からの有償講演や助言といった利益相反を開示しており、業界との関わりを踏まえて論旨を読む必要があります。とはいえ、生理予測アプリの精度に関する実証研究やAMH検査に関する学会見解など、個別の主張の多くは査読済みの一次研究や公式見解に基づいており、指摘の骨格自体は妥当性が高いと考えられます。
おわりに
今回の総説は、妊活・生殖領域のHealthTechが、生理・排卵の理解を助け、通院へのアクセスを広げ、医師と患者のコミュニケーションを支える可能性を持つ一方で、精度や臨床的意味、実際の便益を十分に検証しないまま市場に投入されている製品が少なくないことを指摘しています。データを集めることと、価値を示すことは同じではない、という指摘は、今後のHealthTechのあり方を考えるうえでの出発点になり得ます。市場投入前の検証基準の強化、アルゴリズムの透明性確保、データ保護制度の見直し、そして多様な利用者を前提とした設計が、今後の課題として挙げられています。世界的な出生率低下という課題は、アプリだけで解決されるものではなく、理解を深めないまま不安だけを増幅させるツールは、むしろ逆効果になりうるとされています。
参考文献
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