Lumo Core
解析アルゴリズム
Lumo Research と Feelmo の心臓部となる独自のアルゴリズム。
心拍の細かなゆらぎから自律神経の整い具合を読み取り、0–100のスコアへ翻訳します。複雑な生体信号を、人間やAIが理解できる「明確なコンテキスト」へと変換する、Lumoすべての土台です。
LumoScience-as-a-Service
心拍のリズムに、
Questions Lumo turns into body context.Lumo が身体コンテキストへ変える、8 つの問い。
Q.01
Is your intervention working?
介入の効果は出ているか。
Q.02
When did the body recover?
回復は、いつ起きたか。
Q.03
Why is today different?
なぜ、いつもとちがうのか。
Q.04
Did sleep actually change?
睡眠の質は、本当に変わったか。
Q.05
Is the product reaching the body?
製品は、本当にからだに届いているか。
Q.06
Has the body begun to respond?
からだは、反応しはじめているか。
Q.07
What state is the person in?
その人は、いまどんな状態にあるか。
Q.08
Which environment helps the body regulate?
どんな環境が、からだを整えるか。
Partners & Affiliations
Keio University
慶應義塾大学 · 学術連携
Coming soon
Coming soon
Coming soon
Lumo は、生体情報からからだの微細な変化を読み解き、研究とプロダクトに使える身体コンテキストへ翻訳する、研究主導のスタジオです。
I.観察するという姿勢
Products
Translating the body,powering the future.
生体情報の解析から、AI時代のコンテキスト基盤、そして個人のウェルビーイングまで。Lumoは、身体の静かなゆらぎを確かなエビデンスへと翻訳し、ビジネスとテクノロジーの最前線を支えます。
Lumo Research
生体情報のビジネス活用 Science-as-a-Service
生体情報を使った研究・商品開発・PoCを、ノーコードで設計・解析・レポート化する SaaS。
目的や測定スケジュールを入力するだけで、生体データを事業判断に直結するエビデンスへと変換。企業が自らデータ検証を回すための統合プラットフォームです。
Lumo Layer
AIと身体を繋ぐコンテキスト基盤 (MCP)
AI時代の「身体コンテキスト」を担う統合的な技術インフラ。
エッジ推論やクラウドAPI、MCPサーバーを包括し、生体情報をAIが理解できる「説明可能な自然言語（BCP）」へ変換。プライバシーと同意を厳密に管理しながら、AIアシスタントと人間の身体を安全に接続します。
Feelmo
こころの調律度を見守るアプリ
6 人のこころの仲間とともに、毎日の自律神経の整いを優しく観察。
気分を当てるのではなく、調律を見守る、新しいウェルビーイング体験。
げんきおだやかふつうふあんぱんくつかれ
Enterprise Solutions
エンタープライズ・ソリューション
生体情報や自律神経指標を活用し、企業のプロダクトやサービスの価値を共に創り上げるパートナープログラム。
Lumoの解析技術と学術的知見をベースに、検証デザインの策定から専用アルゴリズムの構築まで、プロフェッショナルチームが事業化に伴走します。
Use Cases
Fifteen placesLumo Research fits.
Lumo Research は、研究仮説を測定設計、比較対象、デジタルバイオマーカーのエンドポイントへ落とし込みます。代表的な 15 の検証シーン。
II.検証が起きる現場
Endpoint validation.
製薬・サプリメント
サプリメント介入の前後で、夜間 Regulation Score と HRV 指標の変化量を観察。事前定義した主要・副次評価項目、共変量、効果量をもとに、探索研究から検証研究までの設計を支えます。
Study signal主要/副次評価項目 · 効果量 · 共変量調整
Q.01介入の効果は出ているかSleep endpoint sensitivity.
睡眠・回復
寝具導入前後の睡眠中 HRV と調律度を、個人内ベースラインと比較。睡眠日誌、装着データ、起床時主観を合わせ、睡眠関連エンドポイントとしての感度と再現性を評価します。
Study signal個人内ベースライン · 睡眠日誌 · AB/クロスオーバー
Q.04睡眠の質は変わったかContinuous digital endpoint.
臨床試験
介入群と対照群の調律度を、欠測率、装着遵守率、日内変動とともに縦断解析。電子記録と監査ログに紐づけ、連続型デジタルエンドポイントとしての実装可能性を検証します。
Study signalEndpoint feasibility · 監査ログ · 欠測率
Q.02回復はいつ起きたかLongitudinal response signal.
メンタルヘルス医療
投薬、心理介入、生活介入の開始後に、調律度、睡眠、活動量の変化を縦断観察。PRO や臨床尺度との関連、反応群・非反応群の特徴量を探索します。
Study signal縦断 HRV · PRO 相関 · Responder analysis
Q.06からだは、反応しはじめているかRisk model validation.
生保アンダーライティング
長期コホートで、個人内ベースラインからの調律偏差と健康アウトカムの関連を検証。因果判定ではなく、リスク層別化モデルの妥当性、較正、公平性を評価します。
Study signal90 日ベースライン · Cohort linkage · Model calibration
Q.03なぜ、いつもとちがうのかAcute response study.
機能性飲料・R&D
GABA、テアニン、CBD、ノンアル、リカバリー系飲料の摂取前後で、自律神経応答を無作為化・二重盲検・クロスオーバー設計で評価。プラセボ差、時間反応、主観尺度との関連を検証します。
Study signalRCT/クロスオーバー · 摂取後 30-120 分 · プラセボ差
Q.01介入の効果は出ているかClaim substantiation.
化粧品・R&D
化粧品や香り、スキンケア体験の使用前後で、HRV、気分尺度、皮膚計測を並行取得。対照条件との差分から、「リラックス」「鎮静」などの感性訴求を検証可能な指標へ変換します。
Study signalHRV 軌道 · 主観尺度 · 対照条件
Q.05製品は、本当にからだに届いているかWear-condition evaluation.
機能性アパレル・R&D
リカバリーウェア、機能性パジャマ、コンプレッション、温冷感素材を、着用条件と対照条件で比較。着用中・睡眠中の HRV、温熱環境、主観疲労を合わせ、素材介入の効果量を推定します。
Study signal着用条件 · 温熱文脈 · HRV/睡眠エンドポイント
Q.04睡眠の質は、本当に変わったかPerinatal longitudinal cohort.
周産期メンタル
妊娠後期から産後 6 ヶ月まで、調律度、睡眠、症状尺度を縦断的に観察。ホルモン変動や育児負荷を共変量として扱い、産前産後の個人内変化パターンを研究します。
Study signal縦断コホート · 症状尺度 · 個人内ベースライン
Q.02回復はいつ起きたかNutrition response profiling.
栄養・機能性食品
食事、プロテイン、機能性食品の摂取前後で、HRV、睡眠、血糖、活動量を同じ時系列に統合。N-of-1 やクロスオーバー設計で、栄養介入への個人差と反応窓を推定します。
Study signalN-of-1/クロスオーバー · 食事ログ · HRV/血糖
Q.05製品は、本当にからだに届いているかReadiness model validation.
スポーツ・パフォーマンス
トレーニング負荷、睡眠、夜間 HRV、主観的疲労を統合し、翌日の readiness 指標を検証。パフォーマンステストや session RPE との関連から、回復判定モデルの妥当性を評価します。
Study signalTraining load · session RPE · 回復エンドポイント
Q.02回復はいつ起きたかProgram evaluation.
職域ウェルビーイング
職域ウェルビーイング施策を、介入前後比較や対照群設計で評価。集計・匿名化した生体情報、PRO、参加継続率を用い、組織単位の変化を多層モデルで検証します。
Study signalPre-post/control · 集計生体情報 · PRO
Q.01介入の効果は出ているかHormonal-context modeling.
更年期・ホルモン変動
更年期や月経周期に伴う睡眠、ほてり、気分変動を、症状日誌、夜間 HRV、体温・活動量とともに観察。周期やホルモン文脈を考慮した個人内モデルを構築します。
Study signal症状日誌 · 周期ステージ · 夜間 HRV
Q.03なぜ、いつもとちがうのかMultimodal state estimation.
ニューロテック・認知状態
EEG、HRV、課題成績、主観ラベルを同じ時間軸で取得し、集中、休息、過負荷の状態推定モデルを検証。交差検証と外部妥当性の確認を通じて、ニューロテック製品の評価指標を設計します。
Study signalEEG/HRV fusion · 課題ラベル · Model validation
Q.07その人は、いまどんな状態にあるかComfort-state validation.
モビリティ・車内快適性
ドライビングシミュレータや実車環境で、HRV、EEG、車内環境、主観尺度を並行取得。空調、照明、音、香り、シート条件が快適性や覚醒度に与える影響を検証します。
Study signalCabin exposure · 気分尺度 · Multimodal model
Q.08どんな環境が、からだを整えるか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。
01
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、RMSSD、LF/HF、DFA-α1 などを統合し、調律・回復・適応の変化を連続的に記録します。
02
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、臨床研究で使えるレポートとして、効果量と再現性を残します。
03
Research-Grade Context
研究利用できる身体コンテキスト
時系列データ、同意、解析条件、レポート生成までを一貫して管理。身体の変化を、個人の記録ではなく、研究とプロダクト判断に使えるデジタルバイオマーカーの文脈へ整えます。
Biomarker stackWearable-derivedNon-invasiveEncrypted at restAudit-ready
「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."
24h · A day in regulation夜のピークが、翌日の調律ベースを決めている。
30d · Trend over a month30 日の調律推移。+14 ポイント、介入の効果が傾向線で見える。
※ Lumo Research および Feelmo は医療診断を行うものではありません。
Research
臨床・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・臨床研究で扱える非侵襲・連続型のデジタルバイオマーカーへ発展させています。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。
III.共同研究の現場
R-00身体コンテキスト基盤の構築
R-00Aウェアラブル生体情報の標準化
R-00B非侵襲・連続型バイオマーカー設計
R-01デジタル・バイオマーカー開発
R-02連携先：慶應義塾大学
FAQ
Common questions.
よくいただくご質問にお答えします。
Q.01HRV（心拍変動）とは何ですか？
HRV (Heart Rate Variability) は、心拍と心拍の間隔（R-R 間隔）が時間とともに揺らぐ度合いです。この揺らぎは自律神経のバランスや回復力を反映するとされ、Lumo は HRV から複数の指標（SDNN・RMSSD・LF/HF・DFA-α1）を統合し、0–100 のスコアに翻訳して可視化します。
Q.02医療診断との違いは何ですか？How is this different from medical diagnosis?
Lumo Research および Feelmo は、医療診断や治療を行うものではありません。自律神経の調律度を観察・記録するための研究／ウェルビーイングツールです。診断や治療判断には、必ず医療専門家にご相談ください。
Q.03データはどのように守られますか？How is my data protected?
Lumo Research は HIPAA-ready 設計、保存時暗号化（encrypted at rest）、21 CFR Part 11 監査準拠の基盤上で運用されます。個人を特定する情報の扱いはオプトイン形式で、研究目的での二次利用には別途明示的な同意を取得します。
Q.04Apple Watch 以外でも使えますか？Does this work with devices besides Apple Watch?
はい。R-R 間隔データを生成する主要なウェアラブル（Polar、Garmin、Fitbit 等）と、CSV 形式でのインポートに対応します。Lumo Core は HealthKit を含む 16 種類のデータ形式を読み込めるよう設計されています。
Q.05Lumo Research と Feelmo はどう違いますか？What's the difference between Lumo Research and Feelmo?
Lumo Research は、生体情報を用いた研究や PoC を、ノーコードで設計・解析・レポート化する Science-as-a-Service（B2B SaaS）です。企業が自らデータ検証を回すためのプラットフォームを提供します。独自の研究開発や伴走が必要な場合は「エンタープライズ・ソリューション」としてプロフェッショナルチームがサポートします。Feelmo は同じ Lumo Core アルゴリズムを使ったコンシューマ向け iOS アプリで、毎日の調律度を優しく見守ります。
Contact
Let's find the rhythm of your research.
Lumo Research の導入相談、共同研究、Feelmo のメディア掲載まで。お気軽にご連絡ください。
contact@lumo.tokyo↗— 組織情報
- 商号
- Lumo
- 創業
- 2026
- 所在地
- 〒252-0816 神奈川県藤沢市遠藤4489番105 慶應藤沢イノベーションビレッジ
- 研究開発拠点
- 愛知県豊橋市
Made carefully, by a small studio.