糖尿病管理の標準指標HbA1cは数ヶ月の平均で、食後高血糖や夜間低血糖などの「血糖の乱高下」を隠す。CGMの普及で連続データは得られるが、(1)変動の「型（表現型）」をどう定義するか、(2)どの変動が合併症・低血糖リスクを駆動するか、(3)日本人の食・生活文脈での一般化、は未確立。みんこく非依存・糖尿病は国試頻出で実習でも必ず出会う医学生＝当事者性が効く独立テーマ。
CGMの連続波形に教師なし時系列学習を適用すれば、(1)血糖変動を少数の表現型に自動分類でき、(2)HbA1cでは見えない隠れ低血糖や食後スパイクを定量でき、(3)変動表現型と合併症・低血糖リスクの対応を可視化できる、と仮説。海外で変動クラス（glucotype）の素地はあるが、隠れ低血糖の同定＋日本の食文脈＋cross-datasetの再現性は未確立。
変動パターンは数千点の連続波形に埋もれ、HbA1cなど平均指標では消える。教師なし時系列でしか、人手に依らず再現性ある表現型と隠れリスクを取り出せない。
変動表現型↔合併症・低血糖リスクの対応＋日本人ベンチマーク＝学会発表・論文。加えて隠れ低血糖の警告や食行動フィードバックの土台。Hiroは糖尿病・CGMに実習で出会う医学生＝当事者。