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2017.01.04  2017年はAI元年になるかもしれない

 「富国生命がAI(人工知能)を導入し、保険査定部署の人員3割(34人)削減」という記事(毎日新聞)が年末に掲載されました。その削減人数もさることながら、AIが“保険査定業務”を担うことに驚きました。

 

 なぜなら、医療系の情報は自由度がかなり高いのです。診断書(レセプト)はほぼ電子化されていますが、お医者さんによってその記載内容はバラバラです。

 

 さらに病名。正式名称のほかに様々な通称があったり、症状を組み合わせて創作されていたり、その医療分野のエキスパートでないと判断できないものもあります。

 

 これほど自由度が高い専門情報をテキストマイニングし、複雑な判断を下せるのはスゴイと思いました。

 

※テキストマイニングとは、通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法(出典:Wikipedia)

 

 少し前にも「新日本監査法人がAIを使った次世代監査システム開発に乗り出す」という記事(日本経済新聞)がありました。

 

 しかし、こちらは企業の数字データを分析して異常な取引を抽出したり、財務諸表の数字から過去に不正があった企業との類似点を見つけ出したりを想定しています。文字や文章も多少扱うでしょうが、数字中心のデータマイニングです。

 

 大学やシンクタンクがよく「将来AIやロボットに代替される職業」を予測していますが、そこには一定の傾向が見てとれます。

 

 ・数字を扱う事務仕事

 ・最低限の会話で成り立つ単純労働

 

 「数字」と「文章・会話」では、「数字」のほうが圧倒的に情報の取得・整理・意味付けが簡単です。経験値に基づく仕事上の判断も機械学習で代用できます。会計士も無くなる職業候補の筆頭ですが、この条件によく当てはまります(笑)。

 

 テキストマイニングも日進月歩で進化していますが、ファジーな文章や会話を認識し、AIが業務を取って代わるまではもう少し時間がかかるだろうと思っていました。

 

 しかし、そうではなさそうです。

 

 文章や会話が必要なホワイトカラーの仕事のほうがずっと多いわけです。AIでできるなら数字系よりずっとニーズはあります。

 

 コストも投資検討の範囲内です。富国生命は34人の人員削減で2年弱でコスト回収できます。AIのクラウドサービスもすでにあり、ハードルは低いでしょう。

 

 2017年は酉年ですが、AIに「100匹目のサル現象」が起きそうな予感がします。

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