双極性障害の再発（躁・うつ）は外来と外来の「間」に起こり、気づいた時には手後れになりやすい。だが再発の前には睡眠・活動・対人リズムの乱れ＝前駆期がある。再発はどんな日常の行動のゆらぎとして現れ、どれだけ前から読めるのか——が問い。
スマホの受動データ（睡眠・活動・タイピング動態・対人リズム・画面利用）に個人ベースライン＋系列モデルを当てれば、再発に先行するデジタル行動シグネチャと相転移直前の早期警告シグナル（分散増大・自己相関上昇＝critical slowing down）を抽出できる。先行（BiAffect等）は個人特化・小コホートで一般化が弱い。新規は①個人較正×個人横断汎化②説明可能な前駆期の構造化③臨床再発アウトカムへの紐づけ。"世界初"は名乗らない。
多変量・欠測の多い長期時系列から「再発前の微細なゆらぎ」を読むには、変化点検出＋早期警告指標＋系列モデルが要る。単純な閾値監視では個人差と日内変動に埋もれる＝AIでしか届かない粒度。
前駆期を可視化し「外来の間」を埋める早期警告として、本人・主治医への受診/服薬調整トリガーにつなぐ。確定診断・治療は精神科医、本企画は前駆期シグネチャの構造化と早期警告に限定。既存のデジタルメンタルヘルス基盤への実装が出口。Hiroは医学生×エンジニアで臨床と信号処理の両面が効く。