人の反応を、
Lumo は、生体情報からからだの反応を読み解き、研究とプロダクトの意思決定に使える指標へ翻訳する、研究主導のヘルスサイエンス・スタジオです。
I.観察するという姿勢
North Star
生成AIが世界を理解して動く知能なら、Lumoは、その動きが人に何を起こしたかを理解する知能をつくる。
Lumo は、生体情報から感情を当てる会社でも、健康スコアを出すアプリでもありません。人が音楽・映像・会話・AI・空間から何を受け取り、その後、からだ・主観・行動がどう変わるかを時間軸で理解する ―― Human Response Intelligence をつくります。
Lumo は、身体信号から感情を当てるのではなく、刺激・文脈・身体・主観・行動をつなぎ、人間の反応の軌道を読み解き、本人の目的に沿って安全に支える知能をつくります。
Lumo が最後につくるのは、人を監視して最適化する機械ではありません。人が自分の状態を理解し、環境や AI の影響を確かめ、望む状態を自分で選ぶための知的インフラです。
寄り添うということ
Lumo は、人を「測る」会社ではありません。人に「寄り添う」会社です。
集めたデータは、点数をつけたり、誰かと比べたりするためではありません。自分では気づけない小さな変化に、そっと気づくためのものです。
だから「あなたは悪い状態です」とは言いません。「今日は少し負荷がかかっているかも。無理しなくていい」── そんなふうに、となりにいます。
この「寄り添う」という姿勢が、これからご紹介するすべてのプロダクトに息づいています。
こころの調律を見守る、毎朝の相棒。
眠っている間に Apple Watch が読む心拍・HRV から、毎朝ひとつの「整い度（0〜100）」を。くらべるのは他人ではなく、あなた自身の“いつも”。気分を当てるのではなく、自律神経の調律をそっと見守ります——すべて端末の中だけで、広告もアカウントもいりません。
- Step 01
つけて、眠る
Apple Watch をつけたまま、いつもどおり眠るだけ。特別な操作はいりません。
- Step 02
朝、ひらく
夜のあいだの心拍と HRV を、端末の中だけで静かに読み解きます。
- Step 03
整い度を、受け取る
今日のあなたの「整い度」を、6 人の仲間と、そっと寄り添うひとことで。
6 人の仲間が、毎朝そばに。
その日の整い度を、6 つの表情に翻訳して。
げんきよく整っている朝の風
おだやか静かな川のような時間
ふつういまのままで、十分
ふあん少し早足になる心臓
ぱんく抱えすぎている合図
つかれ休むことを、許してください
- 端末の中で完結
- 広告なし
- アカウント不要
- データを外に送らない
A continuous, non-invasive digital biomarker for autonomic regulation.
ウェアラブル由来の生体情報を、研究とプロダクトで扱える非侵襲・連続型のデジタルバイオマーカーへ。採血や来院に頼らず、自律神経の調律を日々の身体コンテキストとして記録します。
私たちが測るのは、行動変容そのもの。介入の前後で、からだの調律・回復がどう動いたかを、再現可能な解析で残します。
生体信号を、言語のように読み解ける時代が来ています。Lumo は心拍・HRV から身体の状態を読む基盤を、慶應との共同研究から育て、較正と検証を最優先に実装します。
Biomarker Translation
生体情報から指標へ
ウェアラブル由来の心拍変動や生体情報を、再現可能な解析パイプラインで 0–100 の Regulation Score へ。SDNN と HF_norm（高周波正規化成分）を中心に、自律神経の調律と回復の変化を連続的に記録します。
Evidence Generation
バイオマーカー・エビデンス
介入、製品、環境の前後で、デジタルバイオマーカーがどう変化したかを統計的に比較。研究、PoC、製品検証で使えるレポートとして、効果量と再現性を残します。
Stimulus–Response Modeling
刺激と反応をつなぐ
音楽・映像・会話・AI などの刺激と、身体の反応を同じ時系列でつなぎます。何を受け取ると、からだ・主観・行動がどう動くか ―― 体験と反応の関係を、再現可能なかたちで解析します。
「夜の調律度が、翌日のストレスを予測する。」
Tonight’s regulation predicts tomorrow’s stress.
※ Lumo および Feelmo は医療診断を行うものではありません。
Research
学術パートナーと連携し、ウェアラブル由来の HRV や生体情報を、研究・製品検証で扱える非侵襲・連続型のデジタルバイオマーカーへ発展させています。さらに、刺激・身体・反応を共通のトークンとして学習し、LLM のように人間の反応を予測・理解する基盤モデルの構築も進めています。自律神経の調律、回復、適応の変化を、日々の身体コンテキストとして読み解きます。
Let's find the rhythm of your research.
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