その習慣は今も有効か？僕の一日一食を疑う - Is This Habit Still Working? Questioning My One Meal a Day Routine
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その習慣は今も有効か？僕の一日一食を疑う
昨日まで、僕の食事は一日一回、夕食だけだった。それを15年近く続けてきた。これは OMAD (one meal a day)と言う間欠的断食の手法で、絶食期間を十分に取ることで細胞のオートファジーや成長ホルモンの分泌効率の向上が期待されるといわれていた。実際、この方法を取り入れて僕は体重も血圧も安定して維持し、数千キロに及ぶ過酷な自転車旅や徒歩旅を成功させてきた。63歳になった今でも、UberEatsなどの配達業務で毎日70kmを自転車で走り回り、1日30kmの徒歩旅を平然と計画している。肉体は老年を迎えているが、頭の中は未だに40代のままだからだ。この「夕食一食のみ（OMAD）」のスタイルこそが、僕の最強のエンジンだと考えていた。
断っておくけど、ここに書いているのは僕個人の感想で、実際に何が何を引き起こしていたのか、正確な因果関係まではわからない。
しかし、最近ブログでも時折書いているように、身体の回復力の衰えを自覚するケースが増えてきた。そんな今日、ふとおすすめに流れてきたYouTubeビデオ（ https://youtu.be/NcT-Qj7bjgQ?si=jYfuL4QNvdGzzyyQ ）を見て、ハッとさせられた。そこには、年齢による身体機能（体内時計や筋肉の反応）の変化と、Fastingの悪影響が論じられていたのだ。加齢による身体機能の低下傾向は、個別の知識としては知っていた。しかし、それを「長年実践してきた自分のFasting」と結びつけて考えてはいなかったのだ。
まさに、AIが「データベースに知識として持っているのに、コンテキストが繋がらずに正しい出力ができない」のと同じ状態に陥っていたわけだ。
もちろん僕はこの動画の内容を鵜呑みにするわけではない。しかし、40代向けのプロトコルを60代の体に適用し続けることに、疑いの目を向けなければならないことは理解できる。
そこで、ただちに Gemini DeepResearch にこの問題を調査させた。結果はこちら（ https://share.gemini.google/XExVqBr1ZFqt ）に共有してある。レポートの冒頭で指摘されたのは、僕の運動量が同年代の基準から大きく逸脱した「過剰（異常値）」であるということだ。これだけの運動量をこなし、さらに食事の窓を極端に狭めることは、筋肉の減少側に大きなバイアスをかける。しかも僕がヴィーガンなので尚更だ。確かに、自分で考えているより筋肉が増えないとは感じていた。それにしても、こうして「個人の特殊な状況に合わせた」調査が瞬時にできるのだから、AIさまさまである。
そうなると、ここからやるべきことは一つ。自分の身体を使った「検証」だ。今までもそうしてきたし、これからも同じ。特に生理的な反応は、一般的な統計データに従うだけではうまくいかないことを、経験上よく知っている。幸い、僕の日常の運動量は一定して高負荷だし、体重、疲労度、足の太さ、血圧、心拍数など、家庭で計測できるパラメータは豊富にある。自炊メインだから変数のコントロールも容易だ。
よし、決めた。今日から長年親しんだ夕食のみの習慣を捨てる。朝8時前に朝食、午後6時頃に夕食という朝夕食へのシフトだ。日中の激しい運動時には、水だけでなくプロテインをこまめに摂取する。「ヴィーガン食でいかにして毎食十分なタンパク質を確保するか」という新たな課題については、うちのAIエージェントチームにメニューを設計させよう。これで数ヶ月システムを稼働させてログを観察し、良ければ継続、悪ければパッチを当てて修正すればいいだろう。
ところで、この実験は最初から最後までAIに頼っている。問題に気づかせてくれた動画。すぐに調べさせたDeepResearch。これからメニューを設計させるエージェントチーム。
僕がここでやったような、AIを使ったカスタム健康相談は、これから確実に増える。だが、AIも専門家も万能ではない。この記事のテーマであるFastingにしても、当初は年齢差が十分に意識されていたとは言いがたい。細かい条件が見えてくるのは、いつも後になってからだ。そしてそこには必ず「このAIや専門家の知識はどこから来たのか、どんなバイアスを持っているのか」という問題がついて回る。
さらに重要なのは、その知識が、自分の年齢、運動量、食事、生活リズムという「僕自身の文脈」に正しく接続されているかどうかだ。僕がつまずいたのも、これからAIを使う誰もがつまずくのも、同じこの一点だ。
だから、AIを使うときに本当に必要な技能は、プロンプトの書き方でもシステムの使い方でもない。これらの技能はAIや専門家の答えが正しいという前提の上にある。その前提を期待するのではなく、出てきた結果を、自分の文脈に接続して評価する方が重要で、これはAIがどれだけ進歩しても変わらない。
トレーラーの改善も、身体の調整も、AI調査の評価も、結局同じ手順を踏んでいる。観察して、仮説を立てて、試して、ログを見て、直す。AIの答えも専門家の答えも、この手順に入ってくる入力データの一つに過ぎない。それをそのまま採用するか、自分の文脈に接続して評価し直すかは、いつも僕の側の仕事だ。
道具。身体。情報。
エンジニアリングはどこにでも使える。
エンジニア万歳！
Is This Habit Still Working? Questioning My One Meal a Day Routine
Until yesterday, I ate just one meal a day: dinner. I had kept that up for nearly fifteen years. It is an intermittent fasting method called OMAD (one meal a day), and it was said to support cellular autophagy and growth hormone secretion by keeping a long enough fasting window. In practice, by adopting this method I have kept my weight and blood pressure stable and completed grueling bicycle and walking journeys spanning thousands of kilometers. Even now, at 63, I ride around 70 km every day on delivery work for services like UberEats, and I calmly plan 30 km walking trips. My body has entered old age, but my head is still in its forties. I thought of this "dinner only" (OMAD) style as my strongest engine.
To be clear, what I write here is only my personal impression. I do not know what actually caused what, or whether there was a precise causal relationship at all.
But lately, as I have occasionally written on this blog, I have noticed more and more cases where my body's ability to recover has weakened. Then today, a YouTube video that happened to drift into my recommendations ( https://youtu.be/NcT-Qj7bjgQ?si=jYfuL4QNvdGzzyyQ ) gave me a jolt. It discussed how bodily functions change with age—the body clock and muscle response—and the adverse effects of fasting. I had known the general tendency of physical decline with age as an isolated piece of knowledge. But I had never connected it with "my own fasting, the one that had succeeded for so many years."
This was exactly the state an AI falls into when it "holds the knowledge in its database, yet cannot connect the context and produce the right output."
Of course, I do not take the video's claims at face value. But I can understand that I need to cast a doubtful eye on continuing to apply a protocol meant for someone in their forties to a body in its sixties.
So I immediately had Gemini DeepResearch investigate the matter. The result is shared here ( https://share.gemini.google/XExVqBr1ZFqt ). The first thing the report pointed out was that my activity level deviates far from the norm for my age group—an "excess," an outlier. Handling this much activity, and on top of that narrowing my eating window to an extreme, pushes the system heavily toward muscle loss. And since I am vegan, all the more so in my case. Indeed, I had felt that my muscle was not growing as much as I assumed it would. Still, the fact that I can now run an investigation "tailored to my own particular situation" in an instant—thank goodness for AI.
That being the case, there is only one thing to do from here: a "verification" using my own body. I have always done this, and I will keep doing it. I know well from experience that physiological responses in particular do not go well if you simply follow general statistical data. Fortunately, my daily activity level is consistently high, and I have an abundance of parameters I can measure at home—weight, fatigue, leg circumference, blood pressure, heart rate. Since I mostly cook for myself, controlling the variables is easy too.
All right, it is decided. From today I abandon the long-cherished habit of eating only dinner. I shift to a morning-evening eating pattern: breakfast before 8 a.m., dinner at 6 p.m. During intense daytime exercise, I take in not just water but also protein, little and often. As for the new challenge of "how to secure enough protein at every meal on a vegan diet," I will have my AI agent team design the menu. I will run this system for a few months, observe the logs, keep what works, and simply patch and fix what does not.
By the way, this experiment relies on AI from start to finish. The video that made me aware of the problem. The DeepResearch I immediately set to work investigating. The agent team that will design the menu from here.
The kind of AI-assisted custom health consultation I did here is certain to increase from now on. But neither AI nor experts are infallible. Take fasting, the very theme of this article. Early discussions often did not give enough weight to age. The finer conditions tend to become visible only later. And there will always be the question of where this AI's, or this expert's, knowledge came from, and what biases it carries.
What matters even more is whether that knowledge is correctly connected to "my own context"—my age, activity level, diet, and daily rhythm. The single point where I stumbled, and where anyone who uses AI from now on will stumble, is exactly this one.
So the skill people really need when using AI is not how to write prompts or how to operate the system. Those skills rest on the premise that the AI's or the expert's answer is correct. Instead of assuming the answer is right, the more important skill is to connect it to one's own context and evaluate it. That will not change no matter how far AI advances.
Improving the trailer, tuning my body, evaluating an AI's research—in the end, they all follow the same procedure. Observe, form a hypothesis, test, look at the logs, and fix. An AI's answer or an expert's answer is no more than one piece of input data entering that procedure. Whether to adopt it as is, or to reconnect it to my own context and re-evaluate it, is always my job.
Tools. The body. Information.
Engineering applies everywhere.
Long live engineering!
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