L3 · フレームワーク
実装フレームワーク：9つの能力
健康寿命PDCAを回すために必要な9つの能力別に、判断枠組み・実装手順・AIプロンプトを提供する。
各能力は独立して参照できるが、能力2（指標選択）→ 能力3（介入選択）→ 能力4（実験設計）の順に読むことでPDCAの流れを体系的に把握できる。
能力 1
目標設定
何を達成したいかを定義し、測定可能な目標に落とし込む。
準備中
能力 2
指標選択
「見るもの（クロック）」と「動かすもの（ターゲット）」を正しく分類する。
2記事公開中
能力 3
介入選択
エビデンスと個人特性に基づいて介入を選択し、優先順位を付ける。
準備中
能力 4
実験設計
n=1試験を科学的に設計する7要素。測定誤差・ウォッシュアウト・中止基準の事前定義。
近日公開
能力 5
データ解釈
測定結果を正しく読み、ノイズと真のシグナルを区別する。
準備中
能力 6
認知バイアス制御
確証バイアス・ノセボ効果・希望的観測を抑制する具体的手法。
準備中
能力 7
意思決定
不確実な情報下で介入継続・中止・変更を合理的に判断する枠組み。
準備中
能力 8
継続
介入とPDCAサイクルを長期にわたって維持するための設計原則。
準備中
能力 9（横串メタ能力）
AI活用
LLMを介入設計・データ解釈・反証視点の獲得に組み込む実践パターン。全能力1〜8に横断適用。
準備中
能力2：指標選択 — 公開記事
公開中指標選択フレームワーク：総論
バイオマーカーを「クロック（見るもの）」と「直接ターゲット（動かすもの）」に分類する3つの問いと決定木。
指標選択フレームワーク：クロックとターゲットの分類原則
エピジェネティッククロック・LDL-C・VO2max等の具体的な分類とGoodhart化リスクの評価。3層実装フレームワーク付き。
実験設計フレームワーク：n=1試験の設計原則
個人での介入検証を科学的に行うための実験設計の7要素。測定誤差・ウォッシュアウト・中止基準の事前定義。