「答えるAI」ではなく「エビデンスで伴走するAI」を作った話 — 健康メディア hintl

健康・ウェルネス系の情報は、ネットだと「効く」と言い切るものばかりで、実際の研究で何がどこまで分かっているのかが見えづらい。
自分が成分や習慣を調べるたびにそう感じていたので、公開研究を根拠にエビデンススコアを算出して紹介するメディア「hintl」を一人で作りました。

• 7日間の自己実験トラッカー

技術的に面白かったところ

• 研究の取得〜抽出〜スコアリングはPubMed/OpenAlexのAPI + ローカルLLM(Ollama)のパイプラインで、verbatim-quote gate(モデルが引用した一文が元論文に実在するかを機械的に検証)を通さないと公開できない仕組みにしています。
• Next.js(App Router) + Cloudflare Workers/D1 構成。記事はビルド時にJSONへエクスポートして配信、広告リンクはクリック時にサーバー側で分類するところまで一人で実装。
• 一番こだわったのは「エビデンススコアと広告の分離」。商品掲載があってもスコアの計算式には一切影響しないように、UIとデータの両方で分離しています。

学んだこと

AIで生成・実装のスピードは上がる一方、「根拠が弱いものを弱いと正直に書く」判断は最後まで人間(自分)がやる必要がある、というのが一人で運用していて一番強く感じたことです。

※ 情報提供が目的で、医療アドバイスではありません。

注意: 薬機法・景表法に沿って効能の断定表現は入れていません（既存のhintl公式コピーに合わせています）。
文字数制限や必須項目はizanami側のログイン後フォームでしか見えないため、貼る前に調整してください。
私の方では認証が必要なそのフォームを直接操作できないので、投稿自体は操作して頂く必要があります。

よくある質問

Q. hintlは何のサービスですか？
A. 公開されている研究をもとに、成分・習慣ごとのエビデンススコアを算出して紹介する、健康情報メディアです。睡眠・メンタル・栄養・脳/集中・美容・仕事の6ジャンルを扱っています。

Q. エビデンススコアはどこから来ていますか？
A. PubMed・OpenAlexなど公開されている研究データベースです。取得した研究の引用文が元論文に実在するかを機械的に検証するゲート（verbatim-quote gate）を通さないと公開しません。

Q. 広告とエビデンススコアの関係は？
A. 完全に分離しています。商品掲載の有無はスコアの計算式に一切影響しません。商品カードには「広告」と明記し、記事本文のエビデンス情報とは区別しています。

Q. hintlは医療アドバイスになりますか？
A. なりません。研究との付き合い方を手伝う情報提供ツールであり、治療や診断の代わりにはなりません。持病がある方・薬を服用中の方は医師・薬剤師にご相談ください。

Q. どうやって開発・運用していますか？
A. 研究の取得〜抽出〜スコアリングはAPI + ローカルLLMのパイプラインで自動化し、「根拠が弱いものを弱いと正直に書く」判断だけは人間が最後に見る、という分担で運用しています。