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未来の幸福な健康社会をともにデザインし、その課題と解決のアプローチを学び、
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2024年5月より『東北大学ヘルステックカレッジ』第2期が開講!
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SAC東京4期コースⅠ 第1回月例会 参加者の声

4月11日開催 SAC東京コースⅠ第1回月例会 参加者の声

4月11日、SAC東京4期 第1回月例会が開催されました。講師は、東北大学 加齢医学研究所 所長 スマート・エイジング学際重点研究センター所長川島隆太教授。講義テーマは「スマートエイジング概論」でした。

第4期最初の月例会では、スマート・エイジングの考え方と社会的背景、これまでの研究活動や、「食とスマート・エイジング」をテーマに、脳にとっての食事の意味、朝食習慣が仕事や生活に与える影響などを研究データを基にお話しがありました。また、「身近なところにあるアンチ・スマート・エイジング」と題して、テレビやスマホの長時間利用の脳への弊害についての最新研究動向のお話しもありました。

参加された皆様からいただいたご意見やご感想を掲載します。

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SAC東京4期コースⅡ 第1回月例会 参加者の声

4月11日、SAC東京4期 第1回月例会が開催されました。講師は、東北大学 加齢医学研究所 所長 スマート・エイジング学際重点研究センター所長川島隆太教授。講義テーマは「脳科学を応用して新産業を創設する」でした。

第4期最初の月例会では、まず、「脳の機能と加齢現象」をおさらいし、「頭の回転速度のトレーニング」「記憶の量のトレーニング」の二つ面で脳のスマート・エイジングを解説していただきました。

次に「脳トレ研究の歴史」では「脳トレ批判」やlumosityの「脳トレ訴訟」など最近の話題に触れ、「認知症ケア」への応用とその経済的効果の最新成果について解説、最後に「脳トレ効果をさらに促進させる方法」についてニューロフィードバックの応用など最新研究に基づく話で講義を締めくくりました。

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SAC東京4期 コースⅠ第1回月例会 事務局レポート

超高齢社会における加齢観「スマート・エイジング」

4月11日(水)開催のコースⅠ第1回月例会講義の事務局レポートです。

講師は加齢医学研究所長、スマート・エイジング学際重点研究センター長である川島隆太教授、講義テーマは「スマート・エイジング概論」です。

なぜ大学がこのテーマに向き合わなければならないのか?と川島教授は切り出しました。超高齢社会に備えるために、加齢は人間の発達であるという考え方を持つ個人、社会を作り上げるためにスマート・エイジングを提唱しました。

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異業種60社の「エイジング・サイエンティスト」養成~4月11日にスマート・エイジング・カレッジ東京 第4期開講~

東北大学プレスリリース 4月5日

東北大学スマート・エイジング学際重点研究センター(センター長:川島隆太教授)は、4月11日、東北大学スマート・エイジング・カレッジ(SAC)東京第4期で、シニア向け事業企業内専門家「エイジング・サイエンティスト」を養成するプログラムを開始します。

このSAC東京第4期にはシニア事業に取り組んでいる大手・中堅異業種企業60社(4月3日現在)の新事業開発担当者が参加します。多くの企業では拡大するシニア向け健康支援市場に対応するために、エビデンスに基づく科学的アプローチで事業が構築できる人材が求められています。

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SAC東京3期コースⅡ第12回月例会 参加者の声

3月22日開催 SAC東京コースⅡ第12回月例会 参加者の声

3月22日、SAC東京3期 第12回月例会が開催されました。講師は、小川利久スマート・エイジング・カレッジ東京 事務局長。講義テーマは、「これからの介護ビジネスはどうなるのか?」でした。

日本の介護保険システムは、 3年に一度の制度改定を繰り返しながら 団塊世代が全員後期高齢者となる 2025年をめどに地域包括ケアシステムの 構築を目指しています。本年4月には第7回目の改定となり、 診療報酬との同時改定と なっています。

今回の改定では「科学的介護」を重要視し、 エビデンスに基づく成果評価型へ シフトしていくことが示されました。これまで以上に研究機関とも連携し、 AIの導入等による労働の効率化を計り、 介護の成果を具体化する必要があります。

第12回では1年間を振り返りながら、 これから必要とされる介護ビジネスの 方向性を議論しました。

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SAC東京3期コースⅠ第12回月例会 参加者の声

3月22日開催 SAC東京コースⅠ第12回月例会 参加者の声

3月22日、SAC東京3期 第12回月例会が開催されました。講師は、東北大学 経済学研究科 吉田浩 教授。講義テーマは、「シルバーマーケットの将来と自社の未来を予想する」でした。

シニア向けビジネスを検討する際、自社製品の今後の市場の伸びしろがどの程度あるのか、また別分野の市場へ新規参入する際に、どの程度の市場可能性があるのか、数値で確認したい時があります。

今回はそのような場面で活用できる公開データを元に市場推計をする手法を演習を通じて習得しました。

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