背（身長）の場合は“推測力”が高いことが実証され、その平均的な絶対誤差は4.9㎝に過ぎなかった。一方、体重は精度が低く、平均絶対誤差が15.6㎏となった。肥満には環境が大きな影響を及ぼすと考えると、ある意味、合理的な結果だという。次いで、年齢の場合、平均絶対誤差は8年だった。年齢は、テロメア（染色体の末端部にある構造）の長さと、X染色体（女性）またはY染色体（男性）の損失程度を分析・推測した。年齢を重ねるほどテロメアが短くなり、性染色体の損失部位が多くなるからだ。
研究者はまた、ゲノムデータによって当該人物を発見できる確率も調査した。AIプログラムに当該人物が含まれた10名の身体データを提示した際、言い当てる確率は74％だったそうだ。サンプル数を10倍に増やし100人のデータを人工知能に提示した際も、正解率が30％と高い数値を示したという。
研究者らは論文で「1061人という『小さな』データサイズによる統計分析能力の制限にもかかわらず、かなり良い予測力を見せた（中略）より多くのデータが蓄積され分析手法が向上すれば、予測精度がさらに高くなるだろう」と、研究の将来性について見通しを語っている。
今後、ゲノム解析とAIという先端テクノロジーが掛け合わさった時、どのようなイノベーションが生まれてくるのだろうか!?
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