# ＪＭＤＣ（4483） JMDC・オムロン・筑波大学、レセプト・健康診断・ライフログデータを活用した睡眠時無呼吸症候群（SAS）リスクの高精度予測モデルを開発

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/4483/disclosure/20260622575354
種別: その他開示
開示日: 2026-06-24
Komoriの読み（0-100）: 71
企業ページ: https://komori.app/company/4483

## 何が変わったか

JMDC、オムロン、筑波大学が、レセプト・健診データにPep Upのライフログを組み合わせ、治療が必要な睡眠時無呼吸症候群（SAS）のリスクを予測するAIモデルを開発した。研究成果は学術論文として公開され、今後は予測サービスへの活用を目指す。

## 会社が挙げた理由

自覚症状が乏しく見逃されやすいSASについて、特別な検査や追加負担を抑えながら高リスク者を見つけ、適切な検査・治療につなげるため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: Pep Up（ペップアップ）、睡眠時無呼吸症候群（SAS）リスク予測AIモデル、予測サービス（将来展開）
- 相手先: オムロン株式会社、国立大学法人筑波大学
- 相手先の概要: オムロン株式会社：本社 京都市下京区、代表取締役社長 CEO 辻永順太。制御機器、ヘルスケア、社会システム、電子部品、データソリューション事業を展開。1933年創業、全世界で約2.6万人、130ヶ国以上で事業展開。、国立大学法人筑波大学：所在地 茨城県つくば市、学長 永田恭介。総合大学。1973年10月発足。
- 当社との関係: JMDC、オムロン、筑波大学による共同研究グループ。JMDCと筑波大学の間に共同研究契約があり、オムロンはデバイスデータ連携と臨床的助言を担当。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: 共同研究契約の期間：2025年4月1日～（契約締結日の明記なし）
- 提供開始日: not_disclosed
- 適用分野: 睡眠時無呼吸症候群（SAS）のスクリーニング、予防医療、精密検査・治療への誘導、脳心血管イベント・生活習慣病・メンタル疾患への将来展開
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: 対象：約186万人のPep Upユーザー、延べ約1,869万レコード（2022年1月～2024年7月の11時点）
- 定量的な効果: AUROC 0.898（95%信頼区間：0.895–0.901）、予測スコア上位1%のうち28.3%が実際にCPAP治療を受けているSAS患者、予測スコア上位10%のうち10.3%が実際にCPAP治療を受けているSAS患者、予測項目数：279項目
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: 予測サービスの社会実装や事業共創を目指すと記載されているが、業績への具体的な影響額はnot_disclosed
- 出典: 国際学術誌『Sleep and Breathing』、PubMed（論文URL記載）、AMED ムーンショット型研究開発事業（JP21zf0127005）

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「睡眠時無呼吸症候群（SAS）のリスクを高精度に予測するAIモデルを開発しました」」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 基本合意まで（原文: 「「国立大学法人筑波大学と株式会社JMDCとの間の共同研究契約『日本の新しい医療リアルワールドデータを用いた臨床疫学研究』（2025年4月1日～）に基づいて実施」」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 年月日まで（原文: 「「公開日 2026年6月9日」」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 初出（原文: 「「JMDC・オムロン・筑波大学、…予測モデルを開発」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「開発したAIモデルは…予測できることが確認されました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 概ね断定的（原文: 「「開発しました」「確認されました」「社会実装を目指していきます」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 官公庁・公的機関（原文: 「「国立大学法人筑波大学」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 共同で行う相手（原文: 「「3者の役割」「共同研究グループ」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「オムロン株式会社（本社：京都市下京区、代表取締役社長 CEO：辻永順太）」「国立大学法人筑波大学（茨城県つくば市、学長：永田恭介）」」）
- 相手先が当社の子会社・グループ会社・役員・大株主など、既存の関係先だと書かれているか。: なし（原文: 「相手先との既存の資本・人的関係を示す記載なし」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「顧客・導入先の記載なし」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 効果の実測値（原文: 「「AUROC…0.898」「上位1%…28.3%」「上位10%…10.3%」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 期間の実績（原文: 「「2022年1月～2024年7月」「予測性能を示すAUROCは0.898」」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「Sleep and Breathing」「https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42262410/」「DOI 10.1007/s11325-026-03725-9」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値と時期あり（原文: 「「AUROC…0.898」「2022年1月～2024年7月」「公開日 2026年6月9日」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「データサービス事業を加速する重要な取り組みの一つ」「予測サービスを社会に還元していきます」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響額・軽微性に関する記載なし」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「本成果を活かした予測サービスの社会実装」「予防医療ソリューションなどの事業共創」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 連結全体（原文: 「「約186万人規模のデータ」「脳心血管イベントやその他の生活習慣病、メンタル疾患等への発展が可能」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存領域の新製品（原文: 「「SASリスクの高精度予測モデル」「予測サービスの社会実装」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 他社との共同（原文: 「「3者による共同研究グループ」「3者の役割」」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「冒頭に「株式会社JMDC」「オムロン株式会社」「国立大学法人筑波大学」と記載」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 優位性の主張なし（原文: 「「高精度に予測」「国内最大規模の医療データ」」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 国内広域（原文: 「「国内最大規模の医療データ」「国内のSAS潜在患者」」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 件数のみ（原文: 「「約186万人のPep Upユーザー」」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「「従来のSASリスクの把握は…精密検査…専用のウェアラブルデバイス…」」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「機械学習（LightGBM）」「Pep Up」「DOI 10.1007/s11325-026-03725-9」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「「本件に関するお問い合わせ先」「株式会社JMDCについて」「オムロン株式会社について」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「高精度予測モデル」「高い予測精度を実現」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「「以下のような未来が期待されます」「社会実装を目指していきます」「発展が可能です」」）