編集部より:
2023年の初頭より、生成AIは業界や一般の間で話題となっています。生成AIについては、その利点を称賛する未来派とリスクについて懸念を表明する現実派の両方の想像力を掻き立てました。しかし、生成AIにスポットライトが当たっているにもかかわらず、生成AIとは何なのか、このイノベーションが自社の技術計画にどのように適合するのかを理解しようとする企業にとって何を意味するのかについて、まだ多くの疑問があることも明らかになっています。我々は、このエキサイティングな技術と、保険業界にとっていかなる意味を持つものか、その視点を得るために、当社のチームサイエンティストであり、製品最高責任者のエリック・シボニーに話を伺いました。
シフト：一体何が起こっているのか、あるいはその領域についてあまり知らない人にどのように生成AIを定義しますか？
エリック・シボニー：生成AIの核心は、新しいタイプのシステム、より具体的には、与えられたプロンプトに基づいて明確な結果を生成するように特別に設計された新しいタイプのモデルです。回りくどい定義をしたことに気づいたので、生成AIが実際にどのように機能するのか、より詳しく見ていきましょう。生成AIは、アートや音楽を含むさまざまな結果を生成するために使用できることを理解した上で、ここではテキストに焦点を当てることにします。
私たちの視点から見ると、生成AIの魅力は、テキスト、特に自然言語にどのように取り組むことができるかにあります。そのため、生成AIは、アクセス可能なテキストであれば、事実上あらゆる種類のテキストを処理することができます。ニュース記事や記事、ビジネス文書や法律文書、財務サマリーやレポートなどを分析することができます。本当に、生成AIが分析できるテキストの種類は、ここに挙げるにはあまりにも多すぎます。そしておそらく、生成AIが取り込めるテキストの種類よりも重要なのは、その量です。生成AIに関わる科学技術コミュニティは、モデルが膨大な量、本当に膨大な量のデータを取り込むできる方法を発見しました。まさに数十億のデータポイントということです。
生成AIで最も興味深いのは、例えばOpenAIのGPTモデルやMETAのLLaMAモデルといった単一のモデルが、こうした膨大な量のデータから学習できることでしょう。生成的AIの基本原理である自動学習は、数十年前からAIに関連して使用されてきましたが、このような規模で適用されたことはありませんでした。これらのモデルは、何十億、何十億ものデータソースで学習され、訓練されてきています。
非常に興味をそそるのは、導入時にすでに訓練され、多くのことを行う方法をすでに知っているモデルがあるということです。これが最初の出発点であり、従来のAIアプローチとは根本的に異なる。標準的なAIの機械学習ベースのアプローチでは、解決したい問題があります。データセットを集め、集めたデータセットについて何かを予測しようとします。しかしその前に、手動でデータにラベルを付ける必要があります。そうして、ラベル付けされたデータセット、傾向、そして解決したい特定の問題に関連するアルゴリズムが出来上がります。そして、取り組むべき別の問題があれば、またこのプロセスを繰り返すのです。
生成AIでは、モデルは多くのタスクをこなすことができます。そしてその本当の素晴らしさは、モデルが特別に訓練したタスクではないということです。何百万ものタスクがトレーニングされていません。これらの新しい大規模言語モデル（LLM）は、私たちが彼らに尋ねたどんな種類の質問にも答えることができ、私たちが持っているどんな種類の問題も解決することができます。本当に何でも尋ねることができます！
シフト：生成AIが保険業界に提供できるメリットにはどのようなものがありますか？
エリック・シボニー：保険の具体的な話に入る前に、業界を超えて受け入れられそうな良い例があると思います。生成AIはすでに、電子メールやその他の文書通信の初稿を作成するのに非常に長けていることが証明されつつあります。近い将来、この能力がプレゼンテーションやその他のコンテンツにも応用されるようになるでしょう。もし生成AIが、人によってはコミュニケーションで最も難しい部分である、真っ白な画面を前にして取り掛かるということをなくすことができれば、従業員は会社にとってはるかに大きな価値を生み出す活動に時間を費やすことができるようになるでしょう。これが生成AIの真価と言えます。
しかし私は、保険会社にとってコンテンツ生成は始まりに過ぎないと考えています。保険の専門家は毎日、さまざまな文書を調べ、業務に必要な特定の情報を抽出しなければなりません。これらの文書は、引受プロセス、保険金請求プロセス、更新プロセス、あるいは保険事業の運営に不可欠な数多くのプロセスのいずれかに関連しているかもしれません。
時間をかけ、生成AIへの投資から何を達成したいのか、どのプロセスをサポートさせたいのかを理解します。例えば、保険契約者向けのチャットボットは、申込者向けのチャットボットとは異なるデータセットを必要とします。あなたが効果的にあなたが達成しようとしているものにあなたのデータセットを一致させる場合は、潜在的な頭痛の種を避けることができます。
シフト：どのようにシフトの技術は、保険業界が生成AIを採用するのに役立っていますか？
エリック・シボニー：シフトは2020年からLLMに取り組んでおり、今四半期末までにAzure OpenAI Serviceを我々のソリューションで稼働させる予定です。これまで議論してきたように、生成AIの真のパワーは、自然言語を分析し、基本的にすぐに使える結果を生成する能力から生まれます。しかし、生成AIには文脈がないため、生成された結果が与えられたプロンプトに対して「正しい」のか「間違っている」のかは必ずしもわかりません。
電子メールやメモの初稿を作成する場合、これはそれほど重要ではありません。保険の専門家が請求や保険契約の申請で何をすべきかに関する意思決定の支援について話している場合、別の話です。そこでシフトが役に立つのです。
まず第一に、当社は保険契約や請求のライフサイクル全体にわたる意思決定に付随する特定の課題にAIを適用した実績があります。私たちは、生成AIモデルで使用できるように、クリーニングされ、マッピングされた保険データセットを作成する専門家です。さらに、生成AIが生み出す結果に信頼性を与える保険業界のコンテクストを提供することもできます。しかし、おそらくより重要なことは、私たちが卓越した保険データ・セットを作成する専門家であるだけでなく、お客様固有のニーズに特化したデータ・セットを作成する専門家であるということです。すべての保険会社が同じではありませんから、データに画一的なアプローチを提供しても意味がありません。
保険会社向けにどのように生成AIが活用できるかについては、こちらからお問い合わせください。
