マーク・ジョーンズは、シフトテクノロジーの CTO です
数年ごとに、時流を完璧にとらえた新しいテクノロジーが登場します。これらのテクノロジーの中には、その可能性を完全に発揮することができず、「あれはどうなっただろう」と懐かしく思い出されるものもあります。一方で、スマートフォンなど、真の創造的破壊により業界の変化または創造をもたらし、永遠の足跡を世界的に残したものもあります。生成 AI の出現により、またその地点に戻ったかのように感じられます。
"世界を変える" テクノロジーの重要な要素の 1 つは、その影響が及ぶ可能性のある範囲です。たとえばセグウェイは、個人的な移動手段の世界を変えるはずでした。ところが 20 年経ち、今でもセグウェイに乗っている人に出会うことは年々稀になってきています。明らかに、セグウェイの影響はかなり限定的でした。スマートフォンの場合は… 先ほど申し上げたとおりです。そして、この基準を念頭に置くと、生成 AI をセグウェイの領域よりもずっとスマートフォン方面に近づける必要があることは明らかです。
しかし、新しいテクノロジーが真に革新的であると見なされるには、そのテクノロジーが、複数の対象者、業界、垂直市場にわたって応用できるものである必要があります。また、消費者と企業の両方が、安全に使用できなければなりません。さらに、そのテクノロジーは、時間が経っても本当に役立つものである必要があります。生成 AI は、これらの条件を満たしています。
革新的なテクノロジーに求められる特性
革新的なテクノロジーに関する議論においては、そのテクノロジーがあらゆる業界や個人ユーザーに同じように受け入れられるわけではないと理解しておくことが重要です。また、同じ業界内であっても、ビジネス要件が異なれば、ユース ケースもまったく異なる可能性があります。ただし、革新的なテクノロジーの可能性を評価する際に、常に考慮を必要とする要件もいくつかあります。以下は特に重要な要件です。
- セキュリティ - このテクノロジーは、ユーザーを過度のリスクにさらすことなく安全に導入して使用できるか?
- 有効性 - このテクノロジーにより、現状が変化して以前より迅速かつ効率的にユーザーが何かを達成できるようになるか、または従来不可能だった新しいことを達成できるようになるか?
- アクセスのしやすさと拡張性 - このテクノロジーは、使いたい人が使いたいときに使えるか? これらの基本要件を満たしている場合、そのテクノロジーは真のゲーム チェンジャーである可能性が高くなります。では、生成 AI と保険業界には、これがどのように当てはまるのでしょうか。また、保険会社は、これら 3 つの重要なポイントを確実に押さえてテクノロジーを利用するにはどうすればよいのでしょうか。
生成 AI の安全性
生成 AI の使用を検討している保険会社にとって、セキュリティは最も重要な懸念事項の 1 つです。保険会社と契約者の両方を保護するには、セキュリティで保護された安全なソリューションを使用する必要があります。これを確実に行うための最良の方法の 1 つは、セキュリティを最重視したエンタープライズ ソリューションの導入に実績のある、信頼できるパートナーと協力することです。たとえば、シフトはマイクロソフトと提携して同社の Azure OpenAIを取り入れることにより、保険意思決定ソリューションに新しい生成 AI 機能を追加しています。これにより、保険会社に生成 AI を導入する場合の安全性およびセキュリティを容易に確保できます。
生成 AI の安全性を可能な限り高めるには、ソリューションを使用するために取り込むデータも重要になります。データの入手先がどこであり、データにアクセスできるのはだれであるかを知ることが非常に重要です。たとえば、生成 AI ソリューションが企業外部のデータにアクセスできるのか (これはあまり推奨されません)、それとも慎重にクリーニング、ノイズ除去、キュレーションされた企業内のデータのみにアクセスできるのかを明らかにする必要があります。
生成 AI の有効性
他のあらゆる AI と同様、生成 AI の質も、提供されるデータの良さによって決まります。AI に関しては、データが多ければ多いほど良いという意見をよく耳にします。ただし生成 AI の場合、その考え方は最良ではないかもしれません。データ セキュリティの概念と、インターネットやその他の公共ソースからデータを直接収集するよりも、クリーニング、ノイズ除去、キュレーションされたデータの方が安全である理由については既に述べました。生成 AI の有効性についても、このような性質が同じように重要になります。生成 AI の目標は、ユーザーの利益となる成果物を提供することです。
ChatGPT などのテクノロジーを個人的に試しているユーザーは、ビジネス メールなどの文書の草稿を成果物として望んでいるかもしれません。そのような場合は、さまざまなデータにアクセスできることが有益である可能性があります。ただし、保険は非常にきめ細かな配慮を要する業界であり、生成 AI による成果物にはきわめて具体的な業務目的があります。たとえば保険会社は、不正検知機能の強化や請求自動化戦略のサポートという面で、生成型 AI に期待を寄せている可能性があります。その場合、ソリューションにデータを供給するには、さらにきめ細かなアプローチが必要になります。使用する生成 AI ソリューションからアクセスできるデータを慎重に選別することで、より効率的かつ効果的にモデルをトレーニングできます。また、本当に業務への有効性のある応答を適切なコンテキストで生成できます。
生成 AI へのアクセスのしやすさと拡張性
どのようなテクノロジー ソリューションも、そのソリューションにアクセスし、必要に応じて拡張することができなければ、有用ではありません。これは多くの保険会社にとって、従業員が日常的に使用しているソリューションの不可欠な部分として生成 AI を組み込むことを意味します。スタンドアロン ソリューションを導入して理解を従業員に任せるケースとは対照的に、テクノロジーを組み込むと、シームレスに導入しメリットを迅速に得ることができます。既に企業内に導入されている確立されたテクノロジー ソリューション (不正検知や請求自動化ソリューションなど) の一部として、従業員が新しい作業方法を学んだり完成させたりする必要はありません。新しい作業は、日常的に使用しているテクノロジーにシームレスに組み込まれ、より有効な結果を提供します。
結論
生成 AI は、保険業界だけでなく、他の多くの業界にもプラスの影響をもたらす紛れもない可能性を示しています。保険会社にとっては、生成 AI をどのような部分に使用すると最大のメリットにつながるかを理解し、現在の業務にテクノロジーを組み込むために有利な戦略を構築することが重要になります。保険会社が生成 AI を最大限に活用する方法を決定する際には、セキュリティ、有効性、拡張性が成功の鍵となります。
保険業界が直面する特有の課題に対応するために、生成 AI の導入についてシフトが提供できる支援について詳しくは、今すぐお問い合わせください。
