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第一生命と日立の共同研究(医療ビッグデータ分析)の成果で、高血圧の生命保険加入基準緩和

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■第一生命と日立の共同研究(医療ビッグデータ分析)の成果で、高血圧の生命保険加入基準見直し

第一生命と日立の共同研究第一弾 生命保険のご加入範囲を拡大-医療ビッグデータ分析で、生活習慣病に起因する将来の入院可能性とその日数を予測-
第一生命と日立の共同研究第一弾 生命保険のご加入範囲を拡大-医療ビッグデータ分析で、生活習慣病に起因する将来の入院可能性とその日数を予測-

参考画像:第一生命と日立の共同研究第一弾 生命保険のご加入範囲を拡大-医療ビッグデータ分析で、生活習慣病に起因する将来の入院可能性とその日数を予測-(2017/8/31、日立製作所プレスリリース)|スクリーンショット

第一生命と日立の共同研究第一弾 生命保険のご加入範囲を拡大-医療ビッグデータ分析で、生活習慣病に起因する将来の入院可能性とその日数を予測-

(2017/8/31、日立製作所プレスリリース)

高血圧治療中の方について、本モデルを用いることで、その他に一定程度「健康を阻害する要因」がある場合でも、健康な方の入院可能性・日数との差が小さい場合があることなどが確認できたため、第一生命は該当するお客さまの一部をお引き受けできるように基準を見直しました。

今回のニュースリリースによれば、「糖尿病や血管系疾患など8大生活習慣病(高血圧性疾患、急性膵炎およびその他膵疾患、糖尿病、肝疾患、腎疾患、心血管疾患、脳血管疾患、悪性新生物の8つの生活習慣病)に起因する入院の可能性とその日数」を予測する定量評価モデルを用いることで、高血圧に該当する人でも一部の人は生命保険への加入が引き受けられるように基準の見直しが行なわれたそうです。




■まとめ

第一生命が取り組む「INSTECH」とは?|保険(INSURANCE)とテクノロジー(TECHNOLOGY)|医療ビッグデータの解析・健康な人ほど得をする保険商品の開発では、第一生命保険と日立製作所は「医療ビッグデータ」を生命保険事業に活用するための共同研究を開始し、AIの研究によって医療ビッグデータの高度な解析を目指したり、将来の疾病罹患や予後の状況を予測するモデルの構築を行なったり、これまでのデータから介護や高額な医療費を必要とする病気につながりやすい要因を解析することによって病気予防につながる情報提供や新商品・サービスの開発を行なうというニュースをお伝えしました。

医療ビッグデータ解析の結果、「血圧が高くても保険に加入できるのかな」「健康診断の結果が悪かったが保険に加入できるのかな」というように、これまで持病などにより加入できなかった人でも加入できる可能性があることがわかったそうです。

今後、医療ビッグデータ解析の結果、保険加入基準の見直しが行われるようなケースが増えてくるかもしれません。







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SBI生命保険、健康管理や生活習慣改善のための「FiNC for SBI⽣命」を提供|生保初となる人⼯知能による姿勢分析機能を SBI ⽣命の保険加入者全員に提供




■SBI生命保険、健康管理や生活習慣改善のためのFiNCアプリのサービス対象者を保険加入者全員に拡大

SBI生命保険、健康管理や生活習慣改善のための「FINC FOR SBI⽣命」を提供|生保初となる人⼯知能による姿勢分析機能を SBI ⽣命の保険加入者全員に提供
SBI生命保険、健康管理や生活習慣改善のための「FINC FOR SBI⽣命」を提供|生保初となる人⼯知能による姿勢分析機能を SBI ⽣命の保険加入者全員に提供

参考画像:SBI ⽣命と FiNC、健康管理や⽣活習慣改善のための「FiNC アプリ」の提供を SBI ⽣命の保険加⼊者全員に拡⼤ (2017/6/27、SBI生命保険)|スクリーンショット

SBI ⽣命と FiNC、健康管理や⽣活習慣改善のための「FiNC アプリ」の提供を SBI ⽣命の保険加⼊者全員に拡⼤

(2017/6/27、SBI生命保険)

SBI 生命の保険加入者に対し、「FiNC アプリ」を 1 年間無料1でご提供します。「FiNC アプリ」は、スマートフォンを利用してライフログの蓄積ができる他、栄養士やトレーナー、臨床心理士や薬剤師など専門家への健康相談および一人ひとりの健康状態や生活習慣に合わせた改善ソリューションを、人工知能を活用し提案されます。さらに目標達成などによりポイントが付与される「健康インセンティブプログラム」もご利用いただき、貯まったポイントは、ウェルネス・ヘルスケア商品に特化した EC サイト「FiNC モール」でご利用いただけます。

SBI生命保険は、健康管理や生活習慣改善のためのFiNCアプリのサービス対象者をSBI 生命の保険加入者全員に拡大するそうです。

FiNCアプリではスマホを活用して歩数・体重・食事・睡眠・生理日などのライフログ・生体データを蓄積し、その他各種検査結果などに基づき、人工知能が一人一人に最適化された食事・運動プログラムの提案や栄養士やトレーナー、臨床心理士や薬剤師など専門家への健康相談ができるそうです。

また、目標達成状況に応じたポイントが付与される「健康インセンティブプログラム」も利用でき、貯まったポイントはウェルネス・ヘルスケア商品に特化したECサイト「FiNC モール」で利用できるそうです。

SBI生命と FiNC、人工知能を搭載した健康管理や生活習慣改善が⾏える「FiNC for SBI⽣命」を提供〜生保初となる人工知能による姿勢分析機能を SBI 生命の保険加入者全員に提供〜

(2017/11/30、SBI生命保険)

人工知能による姿勢分析機能が搭載され、睡眠時間・体重等のライフログの記録や、歩数に応じて「FiNCモール」で使えるポイントが貯めることができる、健康管理や生活習慣改善のためのアプリケーション「FiNC for SBI生命」をSBI生命の保険加入者全員を対象に無料で提供するそうです。

気になる機能は「人工知能を活用した姿勢分析機能」です。

姿勢の悪化は、肩こり・腰痛・膝痛などの身体的疾患や呼吸機能悪化の原因となり、気分や抑うつ感などの心理面にも影響を与えることが明らかになっています。また、身体的疾患により運動量が低下することや心理状態の悪化は生活習慣病を引き起こす要因になりえます。

アプリ内で写真を撮るだけで人工知能が姿勢分析を行い、改善アドバイスを行なってくれるそうです。

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なぜ生命保険会社がこうした健康管理や⽣活習慣改善に役立つアプリを提供するのでしょうか?

生命保険会社としては、保険加入者に対しての付帯特典としてのサービスや今後ユーザーの健康状態や生活習慣改善の取組みを考慮した保険料が設計される「パーソナル保険」の開発につながることを期待していると思います。

また、アプリ会社としては、ライフログ・生体データの蓄積ができ、人工知能が提案した食事・運動プログラムによってどれほどの効果が得られるのかというデータをとることにもつながると考えられます。

保険加入者としては、保険に加入した特典として健康管理アプリが利用でき、また「健康インセンティブプログラム」で貯まったポイントをウェルネス・ヘルスケア商品の購入に使えるため、メリットがありますね。

「健康ポイント制度」に医療費を抑制する効果があることが初めて実証されるによれば、運動や検診など健康づくりに取り組んだ人がポイントを受け取って商品券などに交換する「健康ポイント制度」に、医療費を抑制する効果があることが初めて実証されたそうです。

積極的に計画・実行する人はがん・脳卒中・心筋梗塞の死亡リスクが低い|国立がん研究センターで紹介した国立がん研究センターによれば、日常的な出来事に対して、積極的に解決するための計画を立て、実行する「対処型」の行動をとる人は、そうでない人に比べて、がんで死亡するリスクが15%低く、また、脳卒中リスクが15%低く、脳卒中心筋梗塞などで死亡するリスクが26%低いという結果が出たそうです。

その理由としては、日常的な出来事に対して、積極的に解決するための計画を立て、実行する「対処型」の人は、がん検診や健康診断を受診するため、病気の早期発見につながり、病気による死亡リスクが低下して可能性があるようです。

つまり、積極的に健康管理を行うように努力する人は死亡リスクが低いわけですから、保険会社としても、そうした保険加入者に合わせた保険料を設計することにつながるのではないでしょうか。

→ 健康ゴールド免許|定期検診などの予防医療を導入することで、病気による死亡リスクが減少し、医療費の削減にもつながる について詳しくはこちら




■まとめ

保険とIOTを融合した健康増進サービスの開発に注目!|ウェアラブルデバイスをつけて毎日運動する人は生命保険・医療保険の保険料が安くなる!?では、損保ジャパン日本興亜ひまわり生命保険株式会社はFitbitを導入し、健康と運動データとの関係を分析する取り組みを行い、今後の新しい保険商品の開発を検討しているというニュースを取り上げましたが、保険会社各社が健康状態や生活習慣改善の取組みを考慮して保険料が設計される「パーソナル保険」の開発に取り組んでいるようです。

また、第一生命が取り組む「InsTech」とは?|保険(Insurance)とテクノロジー(Technology)|医療ビッグデータの解析・健康な人ほど得をする保険商品の開発では、PHYSIO HEALTH|従業員向けの健康コーチをするモバイルヘルスプラットフォームのような、雇用主の健康保険料に対するコストを減らし、健康奨励プログラムに励む従業員に報酬を与えるシステムを企業と保険会社が組み合わせるということもあるのではないかという予測を紹介しましたが、実際にこうした取り組みが始まったようです。

これからは保険会社の立ち位置が「病気になってからの保険」ではなく、「予防のための保険」というものになっていきそうですね。







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アフラックと日立製作所、尿中代謝物によるがんの識別技術の活用方法、がんの早期発見・早期治療を促進する新しい保険商品・サービスを作り出すための検討を開始




尿中代謝物の網羅的解析により、健常者、乳がん患者および大腸がん患者の尿検体の識別に成功|日立製作所
尿中代謝物の網羅的解析により、健常者、乳がん患者および大腸がん患者の尿検体の識別に成功|日立製作所

参考画像:尿中代謝物の網羅的解析により、健常者、乳がん患者および大腸がん患者の尿検体の識別に成功(2016/6/14、日立製作所ニュースリリース)|スクリーンショット

アフラックと日立が、がんの早期発見・早期治療社会をめざした協創を開始

(2017/7/26、日立製作所ニュースリリース)

1.尿中代謝物によるがんの識別技術の向上に向けた検討

2.がんの早期発見・早期治療社会の構築に向けたがんの識別技術の活用方法を検討

3.新しい保険商品・サービスの創出に向けた検討

アフラックと日立製作所は、日立が持つ尿中代謝物によるがんの識別技術の活用方法、がんの早期発見・早期治療を促進する新しい保険商品・サービスを作り出すための検討を行なっていくそうです。

以前、尿の代謝物で乳がん・大腸がんを識別する世界初の技術開発|日立・住商ファーマ(2016/6/15)では、日立製作所、住商ファーマインターナショナル、住友商事は、尿の中の代謝物の網羅的な解析により、健常者と乳がん患者および大腸がん患者の尿検体を識別する基礎技術の開発に成功したと発表しました。

具体的に言えば、尿から糖や脂質などの代謝物を検出し、そこからがん患者を識別するバイオマーカー候補となる物質を絞り込み、成分の含有量の違いから、健康な人とがん患者の尿を識別することができるようになったそうです。

今回はその技術を活用した取り組みを行なっていくようです。

現在、がんは日本における死因の第1位*2で、生涯のうちに約2人に1人が罹患する*3と推計されています。早期発見での治療ほど治癒する可能性が高いことから、厚生労働省の「がん対策推進基本計画*4」の施策では、積極的ながん検診の受診が促されています。一方、日本のがん検診の受診率は約30%から50%*5と欧米諸国と比較すると低い状況にあり、内閣府の調査*6によると、その理由として、「受ける時間がない」「検査に伴う苦痛に不安がある」といった声があげられています。

*2厚生労働省 「平成28年(2016年)人口動態統計の年間推計 (2016年12月)」
*3国立がん研究センター「最新がん統計(2016年8月)」
*4厚生労働省(2012年6月)
*5厚生労働省 「平成28年 国民生活基礎調査」 性別およびがんの種別ごとにみたがん検診の受診状況のこと。
*6内閣府「がん対策に関する世論調査(平成28年11月)」

がんは早期発見・早期治療を行なうことが大事であるため、がん検診を受けることが大事なのですが、平成28年国民生活基礎調査によれば、日本のがん検診受診率は上昇傾向にあるものの、欧米諸国に比べて低い水準にあります。

その理由として、例えば乳がん検診でいえば、痛みに対する不安のために受診をしないというのが理由として挙げられています。

尿中代謝物解析によるがんの識別技術はこの乳がん検診の前段階として活用されることが期待されます。

例えば、乳がん検診に興味はあるものの、乳がん検診をする時間がない人や痛みに対する不安がある人に対して、尿中代謝物解析によるがんの識別技術を活用したプレスクリーニング検査を行なってもらい、気になる数値が出た場合には、さらに詳しい検査をしてもらうような仕組みにすることができれば、負担が少ない形でのがん検診を受ける流れになっていくのではないでしょうか?




■まとめ

尿でがん検査を行うというのは、患者にとっても肉体的に負担が少ない方法ですので、大変期待されます。

今回のようなアフラックと日立の取り組みによって、がん検診に対するハードルをできるだけ低くしていき、がん検診による肉体的・経済的負担を少なくしていくことによって、少しずつがん検診に関心を持つ人が増えていくと思いますので、頑張ってほしいですね。

それにしても、日立は、尿中代謝物解析によるがんの識別技術によりがん検診を受けてもらうように関心を持ってもらい、360度の方向から計測し高精度の乳がん検診を行うことができる超音波計測技術で乳がん検診を行なうというように乳がん検診に積極的に取り組んでいるように感じます。







【乳がん検診 関連記事】
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Lemonade|保険ビジネスにAIと行動経済学を活用したInsurtechスタートアップ




■Lemonade|保険ビジネスにAIと行動経済学を活用したInsurtechスタートアップ

Introducing The Lemonade App
Introducing The Lemonade App

参考画像:Introducing The Lemonade App|YouTubeスクリーンショット

日本だけでなく世界でもフィンテックが話題です。

FinTechとは金融(Finance)と技術(Technology)を掛け合わせた造語で、銀行・金融ではFintech(フィンテック)というITを駆使して金融サービスを生み出したり、見直したりする動きが起きています。

フィンテックの中でも「保険」の分野、「Insurtech(インシュアテック)」に関心が集まっていることをご存知ですか?

「Insurtech(インシュアテック)」とは、生保や損保という保険ビジネス(Insurance)とテクノロジー(Technology)を組み合わせる取り組みのことです。

このブログは健康に関連したニュースについて取り上げているので、「Insurtech(インシュアテック)」を取り上げるときにも、テクノロジーの側面ではなく、主に医療ビッグデータの解析を活用した新しい保険の形といった側面から紹介しています。

今回紹介するニュースは「Insurtech(インシュアテック)」のテクノロジーの側面から見た記事です。

「Botと話して1分で保険に入った」:スマホD2Cのフィンテック

(2017/7/10、Scrum Ventures)

詳しくは元記事をご覧いただくとして、「Lemonade」という保険スタートアップの特徴を簡単にまとめます。

  • 家具や電気製品などの損害保険
  • 人を介さず、Botとのやりとりだけで、保険の見積もり・加入手続きを行う
  • スマホネイティブな層をターゲットにしているのか、タップやスワイプといったスマホに最適化されたUI/UXが特徴
  • AI・行動経済学を組み込んで詐欺の自動検知を行う

日本でもレモネードへの関心が高まりつつあります。

AI活用 保険手続き迅速 米レモネードCEO ダニエル・シュライバー氏

(2018/1/19、日本経済新聞)

ソフトバンク:フィンテック新興企業レモネードに出資

(2017/12/19、Bloomberg)

ニューヨークを拠点とするレモネードは人工知能(AI)とソフトウエアエージェントを使って住宅保険請求の文書業務を減らし処理を高速化する技術を持つ。

ソフトバンクは1億2000万ドル(約135億円)の出資の主導的役割をするそうです。

The Science Behind Lemonade

Lemonade in 60 Seconds

Introducing The Lemonade App

Dan Ariely Joins Lemonade

【参考リンク】

Lemonadeの動画を見てみると、「予想通りに不合理」「不合理だから全てがうまくいく」の著者であり、TEDの人気スピーカーであり、行動経済学者であるダン・アリエリー(Dan Ariery)氏がLemonadeに参画しています。

The Cost Of Our Dishonesty|Lemonade

ダン・アリエリーさんの考えを私なりに解釈すると次の通りになります。

ダン・アリエリーさんの保険ビジネスにおける役割は、保険加入者と保険会社との信頼をいかに築くかということです。

保険加入者はできる限りの個人情報・建物に関する情報などを記入してもらい、誠実さを伝える一方で、保険会社は、不正行為に対するリスクを補うためとして、少し高めの保険料を保険加入者に請求しています。

簡単に言えば、保険会社は保険加入者に対する信頼が低いため、そのような行動をとってしまっているのです。

そこで、AIや行動経済学を活用して、そもそも不正行為が起こりにくい保険の加入の仕方に変えようということがポイントです。

Oh, Behave!|Lemonade

In one well known study, he and his team of researchers managed to significantly reduce cheating simply by asking people to recall the Ten Commandments.They discovered that introducing moral cues can influence how we behave.

ある有名な研究によれば、十戒を思い起こさせるように人々に尋ねると、不正行為を減らすことができたそうです。

つまり、道徳的なつながりを導入することにより、行動に影響を与えるということを発見したのです。

そもそも不正行為が起こりにくい保険の加入の仕方に変えることができれば、不正による請求をする人が少なくなるとにより、保険加入者の保険料を少なくすることになっていく、両者にとってメリットのある変化となるのです。




■まとめ

「Lemonade」では、AIや行動経済学を活用して、道徳的な行動を促すことにより、保険業界に変化をもたらそうとしています。

ただ、もし、そもそも社会全体が信頼に基づく行動をする世界に変わったとしたらどうでしょうか。

人の信頼度を評価するシステムによって信頼自体がお金(通貨)のような価値をもつ時代になる!?では、「信頼」を通貨のような価値を持つ時代になれば、人は道徳的な行動をとるようになるであろうということを書きました。

中国の「芝麻信用」では、支払い履歴だけでなく、学歴や資産情報、人脈関係などによって信用度が格付けされる仕組みとなっており、この信用点数の評価によって、ホテルに泊まれない人がいたり、結婚や就職に影響しているということが起きているそうです。

「信頼」を通貨のような価値を持つ時代になれば、シェア自転車に対してひどい扱いをした人は、自転車と利用者をつないだデータをもとに信頼性が低いと評価されることによって、そのほかの信頼性をもとにしたサービスが使えなくなるといったことが起こるようになります。

つまり、社会全体が信頼に基づく行動をする世界に変わると、そもそも人は道徳的な行動をとるため、「Lemonade」が保険業界に起こしているような変化は必要なくなるということです。

「信頼」自体が通貨のような価値を持つような時代が近づいていますね。







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国会や生命保険でもAIを活用する動き|人工知能によって人間の仕事は奪われるのか?




■国会や生命保険でもAIを活用する動き|人工知能によって人間の仕事は奪われるのか?

tabletop assistant

by Matthew Hurst(画像:Creative Commons)

ここ1、2年とても注目されているのが「人工知能(AI)」で、様々な分野で活用しようとする動きが見られています。

年末年始のニュースでもAIを活用した業務の効率化や国会答弁の下書きの作成にAIを活用する実験などのニュースが報道されていました。

<富国生命>AI導入、34人削減へ 保険査定を代替

(2016/12/30、毎日新聞)

富国生命保険が、人工知能(AI)を活用した業務効率化で、医療保険などの給付金を査定する部署の人員を3割近く削減する。

富国生命保険は、日本IBMのAI「ワトソン」を使ったシステムを導入し、医師の診断書などから入院給付金支払いなどに必要な情報を自動的に読み取ることで業務効率化を行い、段階的な人員削減に着手していくそうです。

国会答弁、AIが下書き=経産省が実験へ

(2017/1/2、時事通信)

過去5年分の国会会議録をAIに学習させ、政策課題や論点をまとめさせることを想定。

<中略>

例えば「省エネルギー政策を推進すべきか」という質問を入力すると、AIが過去に行われた関連質疑から政策のポイント、課題、論点などを整理して提示する仕組みを想定。

AIやモノのインターネット(IoT)技術を活用する「第4次産業革命」を推進する経済産業省では、過去5年分の国会会議録をAIに学習させ、政策課題や論点をまとめさせ、国会答弁の下書きの作成を行う実験を行うそうです。

前日の深夜や当日の未明までかかることも少なくない国会答弁づくりにAIを活用することで効率化され、長時間労働の是正に役立つことが期待されています。

このほかにも、企業の人材活用やコールセンターで活用される事例などAIを活用した事例が増えてきています。

【関連記事】

その中でもこのブログで最も取り上げてきた「医療×AI」の組み合わせが最も注目されている分野といっても過言ではないと思います。

【参考リンク】




■人工知能やロボットによって代替可能性の高い職業と低い職業

参考画像:人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業|日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能に~ 601 種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算 ~(2015/12/2、野村総合研究所)|スクリーンショット

参考画像:●人工知能やロボット等による代替可能性が低い100種の職業|日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能に~ 601 種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算 ~(2015/12/2、野村総合研究所)|スクリーンショット

人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業|日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能に~ 601 種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算 ~(2015/12/2、野村総合研究所)によれば、野村総合研究所は、英オックスフォード大学のマイケル A. オズボーン准教授およびカール・ベネディクト・フレイ博士との共同研究により、国内 601 種類の職業*2について、それぞれ人工知能やロボット等で代替される確率を試算した結果、10~20 年後に、日本の労働人口の約49%が就いている職業において、それらに代替することが可能との推計結果が得られているそうです。

■まとめ

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参考画像:Why Artificial Intelligence is the Future of Growth – Accenture|スクリーンショット

AIで日本の経済成長率が3倍に?–2035年の成長予測をアクセンチュアが発表

(2016/11/18、cnet japan)

日本では、AIシナリオにおけるGVA成長率が、ベースラインシナリオの場合に比べて3倍以上になる可能性

アクセンチュアが発表した「Why Artificial Intelligence is the Future of Growth」によれば、2035年の各国の経済規模について2つのシナリオで予測を行っており、日本では「AIシナリオ(AIの影響力が市場に浸透した場合に期待される経済成長を示す)」における粗付加価値(GVA)成長率は、「ベースラインシナリオ(従来予想の経済成長を示す)」と比べると3倍以上になる可能性があるそうです。

AIを活用するとどうして経済成長率が高まるという予測が立てられているのでしょうか。

AIで日本の経済成長率が3倍に?–2035年の成長予測をアクセンチュアが発表

(2016/11/18、cnet japan)

こうした先進国市場では、AI技術によって労働生産性が大幅に高まる可能性がある要因として、人間がより効率的に時間を使うことで新たなモノを創造するという、人間が最も得意な仕事に集中できるためだとしている。

ほかの国と比べても日本はAIを活用することによる恩恵が得られるという予測が立てられているのですが、反対に考えると、日本はそれだけ労働生産性が低いとも考えられ、AIを活用することによって、時間が効率化され、最も人間がやるべきことに集中できるようになるのではないでしょうか。

また、人工知能を活用することによって、業務が効率化され、人間がやるべき仕事をする一方で、人工知能が浸透する中で新しく生まれる仕事が出てくるでしょう。

人間が人工知能を道具として使うだけでなく、人間が人工知能に使われるようになるということも出てくるでしょう。(その分野はロボットと人間が行なう役割としてぶつかってしまうこともあるかもしれません。)

【参考リンク】

→ 【人手不足で悩む社長さんへ】求人を増やす方法(給与前払いサービス・AIの活用・ワクワクする仕事をPR) について詳しくはこちら







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