ドライアイの主因は、涙の油層をつくるマイボーム腺の機能不全（MGD）。腺は赤外マイボグラフィーで撮れるのに、評価は「腺の抜けを0〜3点で目視採点（meiboscore）」に切り詰められ、腺幅・密度・蛇行・腺房変化が捨てられる。さらに臨床最大の謎が「症状と所見の乖離」——腺がボロボロでも無症状/きれいでも強く訴える人がいる。形態を連続表現すれば乖離に迫れるか、が問い。
各腺をセグメンテーションし脱落率・腺幅・密度・蛇行・腺房を装置非依存の連続フィールドで表せば、(1)0〜3点では潰れる進行の軌跡が出る、(2)涙液所見・症状(OSDI)に接地して症状を動かす形態シグネチャと“沈黙の脱落”を分離できる、と仮説。日本人眼で較正した連続マイボスコアは前例が乏しい（採点法 meiboscore 自体が日本発で、国内データ資産との相性も良い）。
腺は片眼で数十本、不定形で重なり、機種・照明で見えが変わる。0〜3点や手作業トレースでは規模も再現性も限界。腺セグメンテーション＋形態の表現学習＋機種ドメイン適応はAIでしか届かない粒度＝必然。単純な集計では「症状に効く形」は見えない。
連続マイボスコア（研究ツール）として学会・論文＋可視化公開 → 治療反応（温罨法・眼瞼清拭・IPL光治療）の層別研究 → 将来は眼科外来・コンタクト処方・検診のスクリーニング補助へ（非診断の研究用途から段階的に）。Hiro自身がスクリーン漬けの当事者で、ドライアイ・MGDは国試/OSCE範囲＝ドメイン理解で優位。