生理トラッカーアプリの精度はどれくらい？ エビデンスを検証する

独立した検証は一貫した結果を示しています。精度を左右するのはアプリの洗練度ではなく、サイクルの規則性です。学術誌Women's Healthに掲載された2021年の研究では、10種類の人気アプリを、現実的なユーザープロファイルに基づく6回のシミュレーションサイクルでテストしました。完全に一定した28日サイクルのプロファイルでは、すべてのアプリが次の生理を正しく予測しました。それ以外のプロファイルでは、予測は0〜8日のずれがあり、不規則サイクルのプロファイルでは、生理予測は一貫して2〜8日遅れていました。

それ以前の学術的レビューはさらに厳しいものでした。Obstetrics & Gynecology誌に掲載された2016年のレビューは、アプリストアの状況を調査し、無料の月経トラッキングアプリの大半を不正確と判定し、医学文献を引用していたり医療専門家が関与していたりするものはほとんどなかったと指摘しました。関連する2016年の研究では、教科書通りの28日サイクルに対してテストされた33個のアプリのうち、正確な妊娠可能期間を予測できたのはわずか3個でした。

実用的な教訓は「アプリは役に立たない」ということではなく、予測された日付はアプリが通常表示しない誤差幅を伴う推定値だということです。規則的なサイクルであれば、生理予測は1〜2日の誤差内で当たることを期待できます。不規則なサイクルの場合は、予測をおおまかな幅として扱い、その数日前から体が発するサインに頼ってください。

生理予測よりもはるかに不正確です — そしてこれに関する最も優れた研究は率直にそう述べています。2018年、研究者たちは949人の女性を対象に、排卵に先立つホルモンの急上昇を検出する尿中LH（黄体形成ホルモン）検査を1サイクル分にわたって追跡し、ホルモンによって確認された実際の排卵日と、カレンダーベースのアプリが予測する排卵日とを比較しました。アプリが実際の排卵日を特定できた精度は、せいぜい21％にとどまりました。

同じ研究は「14日目」という前提も覆しました。28日サイクルの女性の間で、最も一般的な排卵日は14日目ではなく16日目であり — さらに、自分は28日サイクルだと考えていた女性のうち、実際にそうだったのは約15％にすぎませんでした。2021年の10アプリテストでは、比較的規則的なプロファイルに対する36件の排卵日予測のうち、正確に当たったのはわずか3件であり、3分の2は2〜9日早くずれていました。いくつかのアプリは、ユーザーのサイクルの長さにかかわらず、固定された7日間の妊娠可能期間を表示していました。

その理由は生物学で説明できます。排卵のタイミングを決めるのは卵胞期であり、これはサイクルの中で最も変動する部分です。過去の日付だけでは、将来の排卵日を特定するために必要な情報は含まれていません — だからこそカレンダーは推定はできても、確定することは決してできないのです。

実際のサイクルは、アプリが受け継いでいる教科書的なモデルよりもはるかに変動が大きいからです。これまでに発表されたサイクルデータの最大規模の分析 — Natural Cyclesアプリの約124,000人のユーザーによる600,000件を超える排卵サイクルを対象とし、2019年にnpj Digital Medicine誌に掲載されました — では、平均サイクルは29.3日であり、ちょうど28日のサイクルはわずか13％にすぎないことが分かりました。（注記：この研究はNatural Cycles自身のユーザーデータに基づいています。）

さらに重要なのは、この研究がばらつきの所在を示した点です。卵胞期 — 生理開始から排卵まで — は平均16.9日でしたが、女性間ではおおよそ10日から30日の範囲にわたっていました。排卵後の黄体期ははるかに安定しており、平均12.4日でした。サイクルはまた系統的にも変化します。平均の長さは25歳から45歳にかけてわずかに短くなり、BMIが高いほどばらつきが大きくなる傾向と関連しています。

過去のサイクルの長さから予測するアプリは、実質的に最も変動の大きい部分そのものを平均化しているにすぎません。ストレス、病気、旅行、睡眠の乱れは、いずれもそのサイクルの排卵を遅らせる可能性があり、排卵がずれれば、それ以降のすべてもずれます。これはアプリの不具合ではなく、日付だけのデータが知り得ることの限界なのです。

多少はそうですが、マーケティングが示唆するほどではありません。より多くのサイクルを記録することで、アプリはあなたの個人的な平均とばらつきをより正確に推定できるようになります。2016年の学術的な精度レビューでは、少なくとも3サイクル分の記録に基づく予測を最低基準として用いていました。サイクルがかなり規則的であれば、数ヶ月分のデータは、初日のデフォルト値と比べて予測を確かに引き締めます。

より多くのデータでもできないのは、サイクルごとのばらつきを克服することです。サイクルが26日から34日の範囲にある場合、どれだけ履歴を積み重ねても、日付だけの予測が正確になることはありません — その情報は日付の中に存在しないからです。アプリの主張を検証した研究者たちは、「自己学習アルゴリズム」による改善は、独立して検証された結果というよりも、アプリのマーケティング上の主張にすぎないことが多いと指摘しています。より多くのデータによってカレンダーベースの予測が臨床的な精度に達することを示した公表済みの研究はありません。

正直な捉え方はこうです。一貫して記録することには価値があります — より良い個人的な平均のため、そしてそれ以上に、トラッキングを臨床的に有用にする症状の履歴やパターン検出のためです。ただし、その推定値が保証に変わることは期待しないでください。

エビデンスが示す大きなレバーは1つです。日付に生理学的シグナルを加えることです。排卵は、推定するだけでなく特定することができます — 排卵後に上昇する基礎体温、排卵前の急上昇を検出する尿中LH検査、あるいは頸管粘液の変化によってです。Frontiers in Public Health誌に掲載された2018年の評価では、妊娠可能期間の特定に関するエビデンス基準において、カレンダーのみのアプリは30点満点中0点と評価された一方、現サイクルの兆候を用いるシンプトサーマル法のアプリは30点満点中最大20点を獲得しました。2019年のnpj Digital Medicineの著者たちも同じ結論に達しています。妊娠可能期間を特定するには、サイクルの長さだけでなく生理機能の追跡が必要です。

第2のレバーは、自分自身のばらつきを測ることです。数ヶ月間記録し、実際の範囲を確認してください。サイクルが27〜29日の範囲であれば、アプリの予測はうまく機能します。25〜35日の範囲であれば、予測された日付を締め切りとしてではなく、幅の中心として扱ってください。

第3は、ずれを説明する要因を記録することです — ストレス、病気、旅行、薬の変更などです。原因が分かっている異常なサイクルは、原因不明のパターン変化とは、あなた自身にとっても、履歴を確認する医師にとっても、まったく異なる意味を持ちます。

記録した日付から予測する標準的な生理トラッカーは、妊娠を防ぐ目的で使うべきではありません。理由は上記の数字の通りです。排卵日の予測が当たるのはせいぜい5回に1回程度であり、精子は最大5日間生存し、アプリが表示する妊娠可能期間は、特にサイクルに不規則性がある場合、実際の妊娠可能日を完全に見逃す可能性があります。

これとは別のカテゴリーがあります。避妊法として規制当局に承認されたファーティリティ・アウェアネス・アプリです（Natural Cyclesは、この用途でFDAの承認を最初に得たアプリでした）。これらは仕組みが異なります。毎日の基礎体温測定を必要とし、明確に安全な日と不確実な日を区別するように設計されており、公表されている有効率は一般的な使用で約93％、つまり100人のユーザーのうちおよそ7人が1年間で妊娠を経験することを意味します。この数字は、厳格なプロトコルに従うシンプトサーマル法に属するものであり、汎用トラッカーにおけるカレンダー予測に当てはまるものではありません。

妊娠を防ぐことがあなたにとって重要であれば、その目的のために設計され検証された方法を使用し、トラッカーの妊娠可能期間の表示は参考情報として扱ってください。PinkyBloomは意図的に予測を推定値として提示しており、避妊としての信頼性を主張していません — 正直なカレンダーベースのアプリであれば、それはできないはずです。