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「#Noom」|人工知能(AI)と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ|特定保健指導プログラムも開始




■「#Noom」|人工知能(AI)と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ|特定保健指導プログラムも開始

「Noom」|人工知能(AI)と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ
「Noom」|人工知能(AI)と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ

参考画像:世界4500万DLのヘルスケアアプリNoomが、AIと専門のコーチによる新プログラムをリリース(2016/5/25、Noom Japan株式会社プレスリリース)|スクリーンショット

世界4500万DLのヘルスケアアプリNoomが、AIと専門のコーチによる新プログラムをリリース

(2016/5/25、Noom Japan株式会社プレスリリース)

NY発のヘルスケアアプリを運営するNoomはこれまでのAI(人工知能)による行動学習システムに加えて、正しい健康習慣を身につけるために構成された16週間のカリキュラムと、オンライン上のコーチングを行なう新プログラムをリリースしました。




◆特徴その1 行動変容を促す、16週間のカリキュラム

成功するプログラムをステージごとに分けて考えているようです。

Noomのサイトを参考に紹介します。

ステージ1 意識を変えよう

まず、今の自分の状態を知り、正しい食事・運動・睡眠などの知識を知るのが最初のステップです。

ステージ2 行動を変えよう

課題を見つけ、動機づけを行いながら、具体的な行動を実行に移していきます。

ステージ3 習慣を変えよう

健康習慣を身につけて、プログラム終了後も継続できるようにしていきます。

「習慣の力」(著:チャールズ・デュヒッグ)によれば、

デューク大学の学者が2006年に発表した論文によると、毎日の人の行動の、じつに40%がその場の決定ではなく習慣

なのだそうです。

習慣の力 The Power of Habit

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また、「スイッチ 変われないを変える方法」(著:チップ・ハース ダン・ハース)によれば、セルフ・コントロールは消耗資源であり、例が挙げられています。

スイッチ! ──「変われない」を変える方法 (ハヤカワ・ノンフィクション文庫)

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例:ウェディングレジストリ(アメリカで結婚時に新郎新婦が作る結婚祝儀のほしいものリスト)の作成やコンピュータの購入など複雑な選択や検討をさせられた人々はさせられていない人々よりも集中力や問題解決能力が落ちる事が分かっている。

例:ある研究によると、感情を抑えるように支持された被験者は、自由に涙を流した被験者と比べて、その後の身体持久力が低下することがわかった。

私たちはあらゆる場面でセルフ・コントロールを消耗するものであり、一つ一つの行動をいちいち決定してしまうと疲れてしまうため、人は習慣として自動化された行動をしてしまうのです。

つまり、反対に考えると、変化を起こしたいときには、自動化された行動=習慣を変えなくてはならないのです。

では、どのようにすれば習慣を変えることができるのでしょうか?

「習慣の力」(著:チャールズ・デュヒッグ)によれば、人間の心理には、2つの基本原則があるそうです。

1.シンプルでわかりやすいきっかけを見つけること

2.具体的な報酬を設定すること

新しい習慣作りには、「きっかけ」と「報酬」が重要です。

「習慣の力」(著:チャールズ・デュヒッグ)では、「きっかけ」と「報酬」についての具体的な例が紹介されています。

新しい運動習慣を身につけるのに成功した人々の研究では、職場から帰宅した直後にジョギングに行くといった特定のきっかけと、罪悪感から解放された夜のテレビ鑑賞やビールといった具体的な報酬を設定した人のほうが続きやすいことがわかっている。

食餌療法についての研究では、挫折せずに新しい食習慣をつくり上げるのには、前もってメニューを作成しておくなど、事前にきっかけを決め、シンプルな報酬を設定する必要が有ることも判明した。

あるグループでは、92%の人が、気持ちが良いから習慣的に運動すると話している。運動で分泌されるエンドルフィン等の神経伝達物質を期待し、求めるようになるのだ。

毎朝、走りたければ、シンプルなきっかけと明確な報酬を選ぶ必要がある。

しかし、その後の無数の研究によって、きっかけと報酬そのものには新しい習慣を長続きさせる力はないとわかった。脳が報酬を期待するようになってはじめて、つまりエンドルフィンや達成感を求めるようになってはじめて、毎朝、ジョギングシューズのヒモを無意識のうちに結ぶようになるのだ。きっかけはルーチンを生み出すだけでなく、その先の報酬への欲求を生み出すものでなくてはならない。

「きっかけ」と「報酬」は新しい習慣を作るうえで欠かせないものですが、「きっかけ」と「報酬」そのものには新しい習慣を長続きさせる力はなく、「〇〇したい」「〇〇がほしい」というような明確な欲求が習慣のための原動力となるのです。

そのため、このプログラムにおいては、変わりたいという感情をいかに生み出すのか=「動機づけ」をいかに行うかがポイントになってくるのではないでしょうか?

どのような目標を立てるのかも大変重要です。

『スイッチ!「変われない」を変える方法』(著:チップ・ハース&ダン・ハース)によれば、

「いかに小さな成功であってもそれを積み上げることで自信につながる」

NFLコーチ ビル・パーセルズの言葉を紹介しています。

手の届く範囲の目標を掲げて、それを達成することにより、小さな成功を感じることは、その人にとっての自信になるはずです。

◆特徴その2  学習機能により、一人ひとりに最適化

世界4500万DLのヘルスケアアプリNoomが、AIと専門のコーチによる新プログラムをリリース

(2016/5/25、Noom Japan株式会社プレスリリース)

食事や運動の記録をアプリが学習し、一人ひとりの食生活にあわせて最適化されていく。ユーザの1日の食事内容は、健康度に応じて緑、黄、赤に分けた3色グラフに分けられ、自分の食事の健康度を知ることもできる。

人工知能(AI)を活用して、食事や運動の記録を学習し、最適化していくそうです。

最適化とは具体的にどのようなものかはわかりませんが、明確でわかりやすい方法を示すことが重要だと考えられます。

◆特徴その3 コーチングサポートと、仲間とのコミュニケーションの場

世界4500万DLのヘルスケアアプリNoomが、AIと専門のコーチによる新プログラムをリリース

(2016/5/25、Noom Japan株式会社プレスリリース)

コーチがユーザのやる気を引き出し、継続をサポートする。アプリ内では、Noom のトレーニングを受けた専門コーチと一対一のコミュニケーションを行い、コーチは生活の記録から「何をどう改善していけばいいか」をアドバイスする。

これまでにも備わっていたNoomのグループ機能をうまく用いて、同じ健康目標をもつ利用者同士のコミュニケーションを促し、コーチや仲間と一緒に減量ができるようにしている。認知行動療法など、心理学的なアプローチを組み込んだプログラムとなっている。

新しい習慣に変える上で重要なのが、習慣になるまでが大変だということで、そのモチベーションをいかに保たせるかということです。

そこで、Noomでは、コーチによるアドバイスや利用者同士のコミュニケーションを行うことでモチベーションを維持しようという取り組みを行うそうです。

ダイエットは仲間と一緒に取り組むと成功しやすい!?によれば、ダイエットのモチベーションを保つのは一人では難しいようで、女性の場合には、一緒にダイエットをしてくれる仲間を探すことがダイエット成功の近道なのだそうです。

女性の脳の特徴を活かしてダイエット|ためしてガッテン(NHK)によれば、友達と一緒に運動をしたり、ダイエット情報(体重グラフ分析)の交換をすると、楽しくダイエットが出来るそうです。

また、女同士のウラの顔|ホンマでっかTV 4月25日によれば、女子にはグループで目標を立てて皆で協力した方が成績が伸びやすいそうです。

NASAの男女混成チームを見ると、成功の要因はチームのコミュニケーションがとれていること。

コミュニケーションを円滑にする女性特有の能力。

そして、目標を達成しようという男性が得意な能力。

それらがうまく組み合わさるとき、最強の力を発揮するチームが生まれるのではないか。

男性だけだと、競争が優先されるため、より遠くまで探査できるが、人命救助がおろそかに。

女性だけだと、お互いを気遣うあまり、探査が思うように進まない。
(「だから、男と女はすれ違う」より)

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社会的な「つながり」をダイエットに活用する|社会的な絆が強い人の影響を人は受けやすいによれば、近くに住んでいる人よりも社会的な絆が強い人の影響を人は受けやすいので、ダイエットを一緒に努力しているメンバーが時にはライバルとして、時には応援する人として、社会的絆が強くなればそれだけダイエットへの影響を強く与えることができるということではないでしょうか。

■まとめ

健康のためにはバランスの良い食事と運動が重要とよくいわれますが、そういわれたからといって、人は習慣を変えないものです。

『スイッチ!「変われない」を変える方法』(著:チップ・ハース&ダン・ハース)によれば、「もっと健康的な食生活を送る」といった総括的な目標は、不明瞭であり、その曖昧さが感情に言い逃れの余地を与え、失敗を正当化しやすくしてしまうそうです。

つまり、「健康のためにはバランスの良い食事と運動をしましょう」というメッセージは、受け取る側としてはわかりづらいもので、結果どうしたらよいかわからず、今まで通りの生活をしてしまうことになってしまいます。

ではどのようにしたらよいのでしょうか?

『スイッチ!「変われない」を変える方法』(著:チップ・ハース&ダン・ハース)ではこのような提案がされています。

例:アメリカ人に健康的な生活をさせるには?
「もっと健康的に行動しよう」と訴えるのではなく、「次にスーパーの乳製品コーナーに立ち寄ったら、ホールミルクではなく低脂肪乳に手を伸ばしなさい」というべきなのだ。
飲食行動を変える必要でなく、購入行動を変える。
「もっと健康的に行動しよう」と伝えても、解釈の仕方はいくらでもある。

よくテレビで紹介されているような、○○の不足が病気の原因となる恐れがあるので、△△を食べましょうというのは、見ている人に伝わりやすく、行動を変えやすいということなんですね。

デザインとアイデアでカンボジアの人を貧血から救った鉄製の魚「LUCKY IRON FISH」によれば、カンボジアでは鉄分不足による貧血によって極度の倦怠感やめまいで悩まされている人が多かったそうです。

しかし、カンボジアの食生活は魚と米から成り立っていて、鉄分の摂取が不足していたそうです。

「魚は幸運の印である」という地元の俗説を利用して、カントロップという魚の形に成形した鉄の塊(Lucky Iron Fish)を調理中の料理にしたところ、Lucky Iron Fishを使っている地域では鉄欠乏性貧血が50%減少したそうです。

普段食べている食事にLucky Iron Fishという鉄の塊を入れるだけで鉄欠乏性貧血が解消するというのは実にわかりやすい方法です。

「健康のためにはバランスの良い食事と運動をしましょう」というのは最も正しいメッセージですが、最も伝わりづらいメッセージでもあります。

もし、Noomを改善するとしたら、人工知能(AI)を活用して、様々な人の生活習慣をデータとして読み込ませ、個人のユーザーのデータと比較し、比較したデータの中から、最も変化を与えるのに効果的な生活習慣1つを提案するように変えてみてはどうでしょうか。







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ゲノム解析が一般的なものになった時、AIが過去の文献や医学論文、データベースを探索するようになる!?




■ゲノム解析が一般的なものになった時、AIが過去の文献や医学論文、データベースを探索するようになる!?

Dictionary

by Dave Worley(画像:Creative Commons)

製薬業界の丸ごとAI化を目指す取り組みが日本でスタート – VINAS Users Conference 2017

(2017/10/13、マイナビニュース)

抗がん剤は高価で、かつ副作用の生じることから、薬が効かない患者に副作用のリスクを負わせ、高額な医療を施す必要があるのか、という話になり、そこでゲノム情報を活用して、どの薬が効果を発揮できるのか、ということを事前に調べて投与する「プレシジョン・メディシン(Precision Medicine)」に注目が集まることとなっている。

京都大学大学院医学研究科の奥野恭史教授によるスーパーコンピューターや人工知能(AI)を活用した創薬の現状と可能性についての発表についてのレポートは興味深いものでした。

現在では、抗がん剤を使用する前に、ゲノム情報を活用してどのような薬が効くのかを事前に調べて投与する「Precision Medicine」に注目が集まっており、京大病院でも、がん患者の遺伝子を調べて、その薬で対応できるのかを判断してから投与するという流れになっているのですが、過去の文献や関連データベースなどから、効果があるかどうかといった調査は人間が行なっているそうです。

「ゲノム解析は10年以内には数万円で可能になる。そうすると、何でもかんでもゲノムを調べよう、という流れになり、蓄積されるゲノムの量が一気に増加。併せて文献も増加の一途となり、これまでのマニュアルでやってきたことが追いつかなくなる。しかし、病気の進行は待ってくれない。そうしたデータの増加に追いつくために、AIが人の代わりにデータベースや文献からマイニングを行う必要がでてくる」(同)とし、詳細は明らかにしなかったが、日本人のゲノム情報を元にした最適な薬を探索する技術の開発も進めているとした。

テクノロジーと医療分野のトレンド|ウェアラブルデバイス・健康アプリ・医学研究|メアリー・ミーカー(MARY MEEKER)レポートで紹介したレポート(スライド300)によれば、インプットのデジタル化の増加によって、医療データは年間成長率は48%となっているそうです。

また、レポート(スライド302)によれば、インプットされるデータ量が増えていくことで、科学論文引用が増加しており、医学研究・知識は3.5年ごとに倍増しているそうです。

以前取り上げたIBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

現在でも様々ながんの治療法(外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など)があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、がんと立ち向かうことは、時間との闘いなのですが、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうのが現状です。

Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

今後は、ゲノム解析が低価格で行われるようになることによって、蓄積されるゲノムデータの量が増え、またそれに合わせて医学論文などの文献も飛躍的に増加するため、コンピュータの力を活用することが重要になってきます。

【参考リンク】




■まとめ

データ数が少なくて進んでいなかった研究が、医療に役立つデータが増加し、医学研究が加速していることにより、これまで正しいと思っていた常識が覆ることも出てくるのではないでしょうか。

「世界をつくった6つの革命の物語 新・人類進化史」(著:スティーブン・ジョンソン)

世界をつくった6つの革命の物語 新・人類進化史

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ヨーロッパでは中世から二〇世紀になるまでほぼ一貫して、水に体を浸すのは明らかに不健康どころか危険であるというのが、衛生についての社会通念だった。毛穴を土や油でふさぐことによって、病気から身を守るとされていたのだ。「水浴びをすると頭が蒸気でいっぱいになる」と、一六五五年にフランス人医師が助言している。

体を清潔に保つということは現代人からすればさも当然なことであっても、当時の人、それはたとえ医師であっても「きれいにする」ことは当然ではなかったのです。

人々がセンサーが付いたウェアラブルデバイスなどを今まで以上に活用するようになったり、ゲノム解析が一般的なものになれば、これまで以上に医療に役立つデータが増加し、医学研究が進むとなると、昨日まで常識だった医学知識が次の日には非常識になってしまうようになることが予想されます。

おそらくそのスピードは日単位ではなく、時間単位になっていくことでしょう。

もし昨日まで常識だった医学知識が次の日には非常識になってしまうような時代が来た時には、医療機関が提供するサイトでさえも誤った情報を提供してしまうこともありえます。

そう考えると、人が医療に関する情報を提供するということは事実上不可能になる時がいつかくることになり、研究者の論文発表やニュースリリースをもとにAI(人工知能)が情報を精査し、すべての情報を更新していくしか医療情報の正確性を担保する方法はないのではないでしょうか。







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#Intel はヘルスケア分野でどう取り組んでいくか?|#インテル の5つの重点分野(#AI #IoT #5G #自動運転 #ヘルスケア)




■インテルの5つの重点分野(AI・IoT・5G・自動運転・ヘルスケア)

What is 5G? | Intel Business
What is 5G? | Intel Business

参考画像:What is 5G? | Intel Business|YouTubeスクリーンショット

なぜIntelはヘルスケアに注力するのか

(2018/1/3、マイナビニュース)

Intelが将来の重点分野として掲げているのが「AI・機械学習」「IoT」「5G」「自動運転」「ヘルスケア(ライフサイエンス)」の5つです。

それぞれの分野は別の分野のように見えて、それぞれが結びついています。

ヘルスケア分野についても、AIが医師に疾病に対する知見を提供したり、画像やゲノムのスクリーニングデータから疾病の早期発見を可能とするといった動きや、新薬開発の効率化、といった取り組みなども進められるなど、活用が進むほか、ウェアラブル機器によるバイタルサインの取得や、そのデータを5Gを用いて送信といったように、ほかの重点分野の技術をも内包する形で、事業強化が図られている。

ヘルスケア分野でいえば、「AI」が医師に対して病気に対する支援を行なったり、画像や遺伝子のデータから病気の早期発見を目指していたり、「IoT」においてはウェアラブルデバイスでバイタルサインを取得し、病気の治療・予防に活かす研究がおこなわれていたり、「5G」では、センサーを活用し、リモート環境での心拍数や血圧値のモニタリングによって健康を管理したり、映像を活用して遠隔診断をするといった遠隔医療が可能になるだけでなく、映像配信やロボティクス、AR/VRを使用して、外科医が離れた場所から手術を行う遠隔手術に活用される可能性が期待されます。




■Intelはヘルスケア分野でどう取り組んでいくか?

インテルがヘルスケア分野の課題解決に貢献する事業展開をPR

(2017/12/11、innavinet)

インテルでは,このほかにもプレシジョン・メディシンに向け,医療データや日常生活から得られる健康データなどのビッグデータをクラウド上で管理し,個人が自ら健康管理を行ったり,予防医療や創薬などにデータを活用できる基盤にも技術を提供していく。

ゲノム解析が一般的なものになった時、AIが過去の文献や医学論文、データベースを探索するようになる!?によれば、現在では、抗がん剤を使用する前に、ゲノム情報を活用してどのような薬が効くのかを事前に調べて投与する「Precision Medicine(プレシジョンメディシン)」に注目が集まっていますが、インテルでは、プレシジョン・メディシンのために、医療データや健康データなどのビッグデータを管理したり、予防医療や創薬などに活用できる基盤にも技術を提供していくそうです。

What is 5G? | Intel Business

Intelによれば、世界的に医療費の支払いが問題になっていることが背景として挙げられるそうです。

背景には、世界的に医療費の支払いが問題になってきており、変革が求められるようになっていることが挙げられる。例えば、米国合衆国保健福祉省(United States Department of Health and Human Services:HHS)は、ヘルスケアに関する資源利用として、高齢者および障害者向け公的医療保険制度であるメディケアの支払いを、量ではなく、質へと転換していこうという流れを示している。これは、患者の入院に関して、定められた品質計測方法で計測したヘルスケアデータとして、The Centers for Medicare & Medicaid Services(CMS)に提供することともに公表することと引き換えに、若干高めの支払いを受ける、というもので、簡単に言うと、医療報酬を1回あたりの診療に支払うのではなく、そこで生み出されたトータルのエピソードに対して支払うというモデルとなっている。

2016年度(平成28年度)の医療費は41.3兆円|診療報酬改定で薬価が引き下げられたことやジェネリック医薬品の使用割合が増えたことが医療費減少の要因によれば、高齢化や医療技術の高度化は年々進んでいるため、今後も医療費の増加が予想されます。

年齢階級別一人当たり医療費(平成25年度)
国民医療費の約2割が80歳以上の医療費であり、その多くを入院費用が占めている。(年齢階級別一人当たり医療費(平成25年度))

参考画像:不安な個人、立ちすくむ国家~モデル無き時代をどう前向きに生き抜くか~|経済産業省PDF

国民皆保険による医療、医師の半数「持続不能」|「#健康格差」を広げないために私たちができることにで紹介した厚生労働省「人口動態調査」, 「医療給付実態調査報告」, OECD Health Data 2014 OECD Stat Extractsによれば、国全体医療費の23%(9.2兆円)が80歳以上の医療費であり、その多くを入院費用が占めているそうです。

このように考えると、ある業界だけ、自治体だけが医療費の減少のために取り組むのではなく、社会全体で医療費の減少に取り組む時が来ていると思います。

そのことが「AI・機械学習」「IoT」「5G」「ヘルスケア(ライフサイエンス)」の分野に多くの企業が取り組無ことにつながっているのではないでしょうか。

『サードウェーブ 世界経済を変える「第三の波」が来る』(著:スティーブ・ケース)では、第三の波(あらゆるモノのインターネット)によって、あらゆるモノ・ヒト・場所が接続可能となり、従来の基幹産業を変革していく中で、企業や政府とのパートナーシップが重要になると書かれています。

サードウェーブ 世界経済を変える「第三の波」が来る (ハーパーコリンズ・ノンフィクション)

第二の波では、インターネットとスマートフォンの急速な普及によってソーシャルメディアが激増し、盛況なアプリ経済が誕生した。その中でもっとも成功を収めたスナップチャットやツイッターのような企業は、小規模なエンジニアリング・チームからスタートして一夜にして有名になり、第一の波の特徴であったパートナーシップをまったく必要としなかった。しかし、こうしたモデルは現在がピークであり、新たな時代は第二の波とはまったく違う―そして最初の波とよく似た―ものになることを示す証拠が増えている

この第三の波には「インパクト投資」も含まれているそうです。

社会的インパクト投資(ソーシャルインパクトボンド)とヘルスケア分野(認知症・がん)の可能性|#サキドリ↑(NHK)によれば、「社会的インパクト投資(ソーシャルインパクトボンド、SIB)」とは、障がい者支援や低所得者(貧困)支援、難民、失業、引きこもりの人の就労支援などの社会問題の解決と収益の両立を目指す社会貢献型の投資のことです。

「IoT」や「インパクト投資」といった「第三の波」で社会は大きく変化をしていきますが、社会問題を解決する手段として、一人の力ではなく、これからますますいろんな人たちとのパートナーシップが重要になってくるでしょう。

インテルはおそらくヘルスケア分野のキープレイヤーになると思いますので、これからもインテルの動きには注目しましょう!







P.S.
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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。







【関連記事】
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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】

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