Google・Manyika氏「科学を加速し生活を良くするAI」の棚卸しAlphaFoldは190か国400万人、乳がん検診で見逃し25%を検出、結核X線2.5万件・糖尿病網膜症115万件、Flood Hubは150か国超20億人、山火事警報7,500万人、Planetary Prediction Engineはエボラの新規ホットスポット83%を事前特定、研修10億ドルで1億人超

2026年9月18日・日本時間時点の情報です。 GoogleのJames Manyika氏（SVP, Research, Labs, Technology & Society）の文書（9月15日）を読んだ。同日の300言語とAI & Economy ATLASに添えられた「全体の棚卸し」で、個別記事で追った数字が一か所に並ぶので、数字だけ抜いて残す。

3行まとめ

1. 健康。 AlphaFoldは既知の2億種のタンパク質構造を予測し、190か国400万人の研究者が使う（シャーガス病・リーシュマニアといった顧みられない病気にも）。AlphaMissense、AlphaGenome Atlasがその上に載る。Imperial College LondonとNHSとの乳がん研究では、17.5万人のマンモグラフィで見逃されていた中間期がんの25%を検出。結核の胸部X線（Nexus Intelligenceが使用）は6か国40拠点で2.5万件超、咳の音から検出する試みも。糖尿病網膜症モデルは115万件超の検診で、10年で600万件へ。スマホと装着機器で心血管疾患・インスリン抵抗性・高血圧・脈の消失を早期検出する研究、Co-Scientist、AMIEの全国規模の実地試験。
2. 災害と気象。 WeatherNext 3は1日以上先の降水予報が50%正確になり、昨年ジャマイカ当局がハリケーン・メリッサの進路予測に使って早期の災害資金を確保。地震警報は数か月前にベネズエラで数百万人へ。2025年のモンスーン予測はインドの3,800万農家に、Flood Hubは河川と鉄砲水を含め150か国超20億人を対象、山火事の境界予測は米国と33か国、2025年の検索の山火事警報は520件超で7,500万人。Planetary Prediction Engineはコンゴ民主共和国のエボラで新規ホットスポットの83%を事前に特定し、ナイジェリアの食料安全保障予測の精度を地区レベルで2倍に、米国ではCDCの21指標で脆弱な地域の特定で従来モデルを上回った。
3. 学習・経済・言語。 世界の学習成果は過去20年で81か国で低下、という前提に対し、Guided Learningや学生向け無償提供、ISTE+ASCDと米国の教育者600万人へのAIリテラシー研修。経済側は「AIの便益は自動でも保証でもない」として、研修・技能に10億ドル超、1億人超、AI & Economy ATLAS。言語は300言語・70億人（86%）、10億人超が月に約1兆語を翻訳、アフリカ27言語の音声データセット、インド109言語のProject Vaani。

「25%」の意味と数字の出所

• 数字はすべてGoogleの申告で、各項目のリンク先（研究論文やパートナー発表）に個別の根拠がある形。本記事はそれらを開いていない
• 「25%の見逃し検出」は「中間期がん（検診の間に見つかるがん）のうちAIが拾えた割合」で、検診全体の精度ではない
• 同じ週にショウジョウバエ脳の全結線図も出ており、Googleは「AI for Science」を9月中旬に束ねて出している
• 日本に関する言及はない

確認したのは棚卸し記事の数字まで

この記事の下調べで、筆者は9月18日にGoogleのThe Keywordを取得し、上の数字（2億・190か国400万人・17.5万人・25%・2.5万件・115万件・600万件・50%・3,800万・20億人・150か国超・520件超・7,500万人・83%・600万人・10億ドル・1億人・300言語・70億人・86%・1兆語）がその原文にあることを確認した。各項目の一次資料は開いていない。

測定時期・日本展開・収益は未記載

• 各数字の測定時期（「2025年」「最近」などまちまち）
• 日本での展開
• 費用や収益との関係

出典はGoogleのThe Keyword

• Building AI to accelerate science and improve lives（Google・James Manyika・2026年9月15日）

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