睡眠トラッカーは、「昨夜どう眠ったか」を記録する製品が中心です。Fullive.aiの初製品 Somni（ソムニ） が掲げるのは、その一歩先です。画面もウェアラブルも使わず、ベッドサイドで睡眠時の状態と室内環境を捉え、音・光・香りを調整。その結果として現れる反応を次の夜の設定に生かす――同社はこの考え方を「response learning（反応学習）」と呼んでいます。410

Somniは何をするデバイスか

Somniは、接触せずに使う画面なしのベッドサイドシステムとして説明されています。報道されているハードウェアには、ミリ波レーダー、マイクアレイ、環境センサーが含まれます。これらを通じ、呼吸、心拍、体動、寝室の環境条件といった信号を把握する設計です。47

人の身体に直接作用する機器ではなく、介入の手段は寝室環境に限定されます。

• 音：入眠時や夜間のサポート
• 光：就寝前の落ち着き、夜間の調整、穏やかな起床
• 香り：ほかの環境要素と連動した演出 410

Fullive.aiは、入眠しやすさ、睡眠維持、より自然な目覚めを支援することを目標に掲げています。ただし、これは製品が意図する到達点であり、不眠症などを治療できることを示す臨床的根拠とは別です。10

核心は「状態→介入→反応」

Fullive.aiが示す閉ループは、次のような流れです。

1. 状態を観察する：睡眠中の生理的信号と室内環境の文脈を取得する。
2. 範囲を限定して介入する：音や照明などを調整する。
3. 反応を測る：その後の生理的・行動的な信号を確認する。
4. 次の夜の計画を更新する：観察された反応を基に、継続または変更を判断する。56

同社は、毎晩を小さな実験と位置付けています。ある音と光の組み合わせで期待した反応が見られなければ、翌晩のプランを変える。役立ったように見えれば、その身体のフィードバックを将来の選択材料にする、という考えです。5

このとき蓄積したいデータは、単なる睡眠履歴ではなく 「状態 → 介入 → 反応」 です。目標は、その人の普段の睡眠傾向を把握するだけではありません。ある生理状態にある個人が、睡眠環境の変化にどう反応する可能性があるかを推定することにあります。56

「反応モデル」からBio-OSへという構想

Fullive.aiはSomniを、AI4Bio（AIと生物・健康領域の融合）における最初の実装拠点と位置付けています。同社が示すアーキテクチャーは 「センサー × 基盤モデル × Bio-OS Harness」 です。6

• センサーが、人体と室内の信号を収集する。
• 基盤モデルが、生理的な文脈を踏まえて個別化した方策を提案する。
• Bio-OS Harnessが、センシングと物理的な出力を閉ループで統括する。6

ここから二つのモデル構想が導かれます。

• 反応モデル：特定の生理状態にある個人が、範囲を限定した介入にどう反応し得るかを予測することを目指すモデル。
• 生理学的ワールドモデル：文脈や介入の下で生理状態が時間とともにどう変化するかを表現する、より長期的な構想。6

後者は、現時点でSomniが実証済みの機能ではなく、研究開発上の大きな目標です。生物医学AIでいう「ワールドモデル」は一般に、外部からの変化、治療、環境変化などを受けて状態がどう推移するかを表現するモデルを指します。1

資金調達と事業の進捗

Fullive.aiは2026年に北京で設立され、「モデル × 身体（ハードウェア）」のアプローチを掲げるAI4Bio企業です。AIの健康モデルと、現実空間でセンシング・介入できるハードウェアを組み合わせる方針を示しています。6

報道によれば、同社は設立から1年未満で3回の資金調達を完了し、Hillhouse Capitalは全ラウンドに参加しました。後のラウンドはChina Merchants Venture Capital主導と伝えられています。資金はSomniの研究開発、量産への移行、長期的なAI4Bio研究に充てる方針です。116

AI、ハードウェア、事業化にまたがる人材を擁するとも報じられていますが、詳細な人員構成については、企業・メディアによる紹介情報であり、独立監査された裏付けではない点には留意が必要です。

寝室で使うからこそ、安全性とプライバシーが重要

寝室内で音を拾い、環境を変える製品には、明確な運用境界が求められます。Fullive.aiは、Somniの介入を音・光・香りという低侵襲の環境要素に限定し、モデルによる動作もあらかじめ定めた範囲内に制約すると説明しています。6

プライバシーについては、デバイスとクラウドを組み合わせる方式を採用し、レーダーの生波形は優先的にローカルに保持する方針です。クラウドに送る情報は暗号化し、最小限に抑えることで、個人情報への露出を減らすとしています。6

同時に、まだ確立されていないことも明確です。報道では、Somniは小規模な試験を終え、2026年中の量産と、より大規模な臨床検証に向けて進んでいる段階とされています。46 提供された情報からは、大規模臨床試験の完了、医療機器としての承認、不眠症への治療効果の実証までは確認できません。

なぜ最初の対象が睡眠なのか

睡眠は、長時間にわたり受動的に観察でき、毎晩の習慣も繰り返されやすく、操作できる環境要素も比較的限られた場面です。そのため、「観察する→介入する→測定する」というループを試す最初の環境としては扱いやすいと考えられます。

Fullive.aiは将来、同じループを睡眠以外にも広げ、回復、ストレス、日中の場面へ展開する構想を示しています。69 ただし、これらは現時点では企業のロードマップです。Somniがまず問われるのは、接触不要のベッドサイド機器が、現実の生活空間で安全に睡眠環境を個別最適化し、その改善を夜ごとのフィードバックから学べるかどうかです。

睡眠トラッカーは、「昨夜どう眠ったか」を記録する製品が中心です。Fullive.aiの初製品 Somni（ソムニ） が掲げるのは、その一歩先です。画面もウェアラブルも使わず、ベッドサイドで睡眠時の状態と室内環境を捉え、音・光・香りを調整。その結果として現れる反応を次の夜の設定に生かす――同社はこの考え方を「response learning（反応学習）」と呼んでいます。410

Somniは何をするデバイスか

Somniは、接触せずに使う画面なしのベッドサイドシステムとして説明されています。報道されているハードウェアには、ミリ波レーダー、マイクアレイ、環境センサーが含まれます。これらを通じ、呼吸、心拍、体動、寝室の環境条件といった信号を把握する設計です。47

人の身体に直接作用する機器ではなく、介入の手段は寝室環境に限定されます。

• 音：入眠時や夜間のサポート
• 光：就寝前の落ち着き、夜間の調整、穏やかな起床
• 香り：ほかの環境要素と連動した演出 410

Fullive.aiは、入眠しやすさ、睡眠維持、より自然な目覚めを支援することを目標に掲げています。ただし、これは製品が意図する到達点であり、不眠症などを治療できることを示す臨床的根拠とは別です。10

核心は「状態→介入→反応」

Fullive.aiが示す閉ループは、次のような流れです。

1. 状態を観察する：睡眠中の生理的信号と室内環境の文脈を取得する。
2. 範囲を限定して介入する：音や照明などを調整する。
3. 反応を測る：その後の生理的・行動的な信号を確認する。
4. 次の夜の計画を更新する：観察された反応を基に、継続または変更を判断する。56

同社は、毎晩を小さな実験と位置付けています。ある音と光の組み合わせで期待した反応が見られなければ、翌晩のプランを変える。役立ったように見えれば、その身体のフィードバックを将来の選択材料にする、という考えです。5

このとき蓄積したいデータは、単なる睡眠履歴ではなく 「状態 → 介入 → 反応」 です。目標は、その人の普段の睡眠傾向を把握するだけではありません。ある生理状態にある個人が、睡眠環境の変化にどう反応する可能性があるかを推定することにあります。56

「反応モデル」からBio-OSへという構想

Fullive.aiはSomniを、AI4Bio（AIと生物・健康領域の融合）における最初の実装拠点と位置付けています。同社が示すアーキテクチャーは 「センサー × 基盤モデル × Bio-OS Harness」 です。6

• センサーが、人体と室内の信号を収集する。
• 基盤モデルが、生理的な文脈を踏まえて個別化した方策を提案する。
• Bio-OS Harnessが、センシングと物理的な出力を閉ループで統括する。6

ここから二つのモデル構想が導かれます。

• 反応モデル：特定の生理状態にある個人が、範囲を限定した介入にどう反応し得るかを予測することを目指すモデル。
• 生理学的ワールドモデル：文脈や介入の下で生理状態が時間とともにどう変化するかを表現する、より長期的な構想。6

後者は、現時点でSomniが実証済みの機能ではなく、研究開発上の大きな目標です。生物医学AIでいう「ワールドモデル」は一般に、外部からの変化、治療、環境変化などを受けて状態がどう推移するかを表現するモデルを指します。1

資金調達と事業の進捗

Fullive.aiは2026年に北京で設立され、「モデル × 身体（ハードウェア）」のアプローチを掲げるAI4Bio企業です。AIの健康モデルと、現実空間でセンシング・介入できるハードウェアを組み合わせる方針を示しています。6

報道によれば、同社は設立から1年未満で3回の資金調達を完了し、Hillhouse Capitalは全ラウンドに参加しました。後のラウンドはChina Merchants Venture Capital主導と伝えられています。資金はSomniの研究開発、量産への移行、長期的なAI4Bio研究に充てる方針です。116

AI、ハードウェア、事業化にまたがる人材を擁するとも報じられていますが、詳細な人員構成については、企業・メディアによる紹介情報であり、独立監査された裏付けではない点には留意が必要です。

寝室で使うからこそ、安全性とプライバシーが重要

寝室内で音を拾い、環境を変える製品には、明確な運用境界が求められます。Fullive.aiは、Somniの介入を音・光・香りという低侵襲の環境要素に限定し、モデルによる動作もあらかじめ定めた範囲内に制約すると説明しています。6

プライバシーについては、デバイスとクラウドを組み合わせる方式を採用し、レーダーの生波形は優先的にローカルに保持する方針です。クラウドに送る情報は暗号化し、最小限に抑えることで、個人情報への露出を減らすとしています。6

同時に、まだ確立されていないことも明確です。報道では、Somniは小規模な試験を終え、2026年中の量産と、より大規模な臨床検証に向けて進んでいる段階とされています。46 提供された情報からは、大規模臨床試験の完了、医療機器としての承認、不眠症への治療効果の実証までは確認できません。

なぜ最初の対象が睡眠なのか

睡眠は、長時間にわたり受動的に観察でき、毎晩の習慣も繰り返されやすく、操作できる環境要素も比較的限られた場面です。そのため、「観察する→介入する→測定する」というループを試す最初の環境としては扱いやすいと考えられます。

Fullive.aiは将来、同じループを睡眠以外にも広げ、回復、ストレス、日中の場面へ展開する構想を示しています。69 ただし、これらは現時点では企業のロードマップです。Somniがまず問われるのは、接触不要のベッドサイド機器が、現実の生活空間で安全に睡眠環境を個別最適化し、その改善を夜ごとのフィードバックから学べるかどうかです。