尿を採るだけで「身体の年齢」を知る。そんな発想を実際のサービスに近づけたのが、Craif株式会社のエイジング検査「miAge（マイエイジ）」です。2026年9月17日に先行販売が始まりました。
注目したいのは検査の手軽さだけではありません。尿中のマイクロRNAを機械学習で解析し、実年齢に関連する分子パターンを推定する技術です。一方で「年齢の推定」と「健康寿命や病気の予測」は区別して考える必要があります。
この記事の要点
- miAgeは尿中マイクロRNAとAIを利用して生物学的年齢の指標を算出する検査
- 査読論文の6,331人と商品発表の18,698検体は別の検証段階の数値
- 年齢推定の誤差が小さいことだけで疾病予測や寿命予測の有用性は証明できない
miAgeで何がわかるのか
生物学的年齢は、暦の上での年齢とは別に身体の加齢に関連する状態を捉えようとする指標です。miAgeは尿に含まれるマイクロRNAの情報をもとに、年齢の推定値と実年齢との差「ΔAge」を表示します。
企業発表によれば、脳・心血管代謝・筋骨格・肝臓・腎臓という5領域のスコアも示します。ただし、領域別の数値はその臓器の疾病を確定する検査結果ではありません。診断や健康診断の代替として読まないことが重要です。
尿中マイクロRNAをAIで解析する仕組み
マイクロRNA（miRNA）は遺伝子の働きを調節する短いRNAです。尿中にも存在し、加齢やさまざまな生理状態との関連が研究されています。DNAそのものを直接測る検査とは異なります。
原著研究では尿中の細胞外小胞に関連するマイクロRNAの発現情報を解析し、LightGBMという機械学習手法で年齢を推定しました。学習の基準は参加者の実年齢です。したがってモデルが示す年齢は、寿命を直接測定したものではありません。
これはChatGPTのように文章を作る生成AIとは異なり、既存データから数値を推定する予測モデルです。医療で使われるAIを理解するには、AIという言葉だけでなく何を入力し何を予測しているかを確認する必要があります。
研究データと精度の読み方
miAgeに関連する数値には、査読済み論文に掲載された研究モデルと、製品化に向けて拡大したモデルの公表値があります。両者は区別して読む必要があります。
査読済み研究｜2025年12月公開
6,331人｜独立検証で平均絶対誤差 約4.4歳｜R² 約0.79
日本人成人の尿中マイクロRNAを用いて年齢推定モデルを開発・検証。研究の検証用データで実年齢との対応を調べました。原著論文
製品モデル｜2026年9月企業発表
18,698検体｜平均絶対誤差 約3.2歳｜R² 約0.90
対象データを拡大したモデルに関する企業公表値です。上記の査読論文で示された6,331人の結果と同じ検証結果ではありません。Craif公式発表
平均絶対誤差（MAE）は予測した年齢と実年齢のずれの平均を示します。例えば3.2歳という値は寿命や将来の病気を3.2歳の精度で予測できるという意味ではありません。
原著論文は査読済みですが、拡大した商品モデルの詳しい評価方法や臨床的有用性まで、同じ論文だけで確認できるわけではありません。
5つの領域別スコアとは
miAgeは生物学的年齢だけでなく、企業が定めた5領域のスコアを示すと説明されています。脳・心血管代謝・筋骨格・肝臓・腎臓という分類から、身体の状態を複数の視点で捉えようとする設計です。
ここで「スコアが悪い領域＝その臓器に病気がある」とは判断できません。領域別指標が将来の発症や生活機能の変化をどの程度説明するのかは、個別の臨床評価が必要です。
期待と限界を分けて考える
尿から採取できることは、採血を伴わない検査手段として大きな利点です。一方で研究の精度を読む際には、対象集団や測定条件を確認する必要があります。
- 原著研究の参加者は日本人成人であり、他の集団への一般化には検証が必要
- 原著では25歳未満と80歳超の推定精度に注意が必要と記載
- 尿の濃度は水分摂取や採取時刻などの影響を受けるため前処理と品質管理が重要
- 糖尿病と推定年齢のずれに関連が見られたが、糖尿病が推定値を変化させた原因と断定できない
さらに原著研究のデータは商用検査の受検者を含む集団に由来し、併存疾患は自己申告に基づいています。研究者と企業との利益相反も論文に開示されています。
重要な区別 年齢の統計的な推定精度、病気の予測性能、生活習慣の改善につながる臨床的有用性は、それぞれ別の評価課題です。
販売条件と受検前の確認点
Craifが2026年9月17日に公表した先行販売価格は19,800円（税込）です。ただし、この金額は「マイシグナル・スキャン」と組み合わせる追加オプション検査の価格です。miAge単体を19,800円で受けられるという発表ではありません。
企業は将来的な単独提供も予定すると説明しています。受検を検討する場合は、最新の販売条件、検体の取扱い、個人情報・検査データの利用目的、結果の説明体制を公式案内で確認することが適切です。
※価格・提供条件は2026年9月17日の公式発表を基準に記載。公開時点の販売状況を保証するものではありません。
医療と健康管理への示唆
今回の技術が示すのは、AIの対象が文章や画像から身体の分子データへ広がっているという流れです。ただし、指標を数値化できることと、その数値に基づく判断が健康上の利益を生むことは同義ではありません。
K-Brainの考察として重視したいのは、次に取る行動をどう決めるかという視点です。医療職なら再現性や適用対象を確認し、一般の利用者なら結果だけに一喜一憂せず、必要に応じて医療機関の助言や従来の健康診断と併せて判断することが重要です。
新しい検査の価値は「若い数値が出たか」ではなく、検査によって得られた情報が適切な行動や健康上の成果につながるかという点から評価されるべきでしょう。
参考資料と確認範囲
- Havelka M, et al. A urinary microRNA aging clock accurately predicts biological age. npj Aging. Online published 15 Dec 2025; volume 12, article 14 (2026). DOI: 10.1038/s41514-025-00311-3｜本文・方法・結果・限界・利益相反を確認
- Craif株式会社「エイジング検査miAgeを新発売」2026年9月17日｜公式ニュースリリース｜製品仕様・拡大モデルの公表数値・価格条件を確認
- PubMed PMID 41398323｜原著の書誌情報と抄録を確認
研究論文の数値と企業発表の数値を区別して記載しています。個々の検査結果の医学的解釈や診断を提供する記事ではありません。
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