複雑な領域でAIを適用する方法
本記事は、Fastcompanyによって翻訳されたものです。
人工知能（AI）の応用に対する懐疑的な見方は、特に複雑な規制の枠組みや厳格な業務上の境界線を持つ業界において、この1年で急激に広まりました。AIは大きな可能性を秘めていますが、ヘルスケア、金融、税務申告などの分野での応用には特有の課題が伴います。コンプライアンス、正確性、リスク管理は最優先事項であり続けなければならないため、AIの導入は技術の進歩と規制遵守の間で慎重にバランスを取る必要があります。
このような厳しい環境では、AIへの2つのアプローチが即座に効果を発揮します。すなわち、反復作業を自動化して業務効率を向上させることと、生成AIをコラボレーション・ツールとして使用し、専門家の副操縦士とすることである。これらの戦略により、企業は複雑な規制要件を乗り越えるために必要な人間の監視を維持しながら、AIの可能性を活用することができます。
業務効率化のための自動化
規制産業では、日常業務のかなりの部分が反復的で管理集約的であるため、自動化が適しています。こうした定型業務をAIが担うことで、業務効率を高め、人的ミスを減らし、コストを削減することができます。医療分野だけでも、マッキンゼーとハーバードの調査によると、AIがより広く採用されれば、年間最大3600億ドルのコスト削減につながると試算されており、その応用範囲は医薬品開発のタイムライン短縮から臨床医の燃え尽き症候群の緩和まで多岐にわたります。
しかし、自動化は、特にAIが人間の監督なしに複雑な決定を下すことを任された場合、独自のリスクももたらします。現在、メディケア・アドバンテージ・プランでAIを使って請求を拒否したとされ、複数の集団訴訟に巻き込まれているユナイテッド・ヘルスケアとヒューマナの例を見てみよう。これらのAI駆動システムは、過去のデータパターンに基づいて自動的に請求を処理し、拒否しました。この状況は、AIによる自動化の重大な欠陥を物語っています：人間の監視なしに過去のデータのみに基づいて判断された場合、AIは、特に個別の判断が必要とされる重大なシナリオにおいて、エラーを再現したり増幅したりする可能性があります。
問題はAIアルゴリズムそのものだけでなく、それを訓練するためのデータにもあります。規制された業界では、過去のパターンが、現実の状況で求められる微妙なケースバイケースの判断を説明できないことがあります。慎重なデータ選択、人間による監視、継続的な改良がなければ、自動化されたAIシステムは過去の過ちを解決するどころか、むしろ悪化させる危険性があります。
コラボレーションAI：専門家のための副操縦士
定型的な作業を自動化することは業務の効率化には不可欠ですが、AIは真空の中で作動すべきではありません。特に、専門知識と文脈に基づく判断が重要な分野ではそうです。ジェネレーティブAIは、異なる価値モデルを提供します：AIは副操縦士として、人間の専門家が膨大な量のデータを分析し、意思決定を強化するための洞察を生み出すのをサポートすることができます。
例えば税務業界では、aprilはAIを使用して、Tax-to-Codeと呼ぶシステムを通じて税務分析文書からのコード生成を自動化しています。当社独自のバックエンド技術では、複雑な税制を解釈してコードに直接適用するように訓練された大規模言語モデル（LLM）を活用しており、人間のエンジニアが手作業でコードを記述する必要はありません。これにより、税法の変更を取り入れる能力が劇的に加速し、製品のアップデートに必要な時間が短縮されます。しかし、AIが生成したコードは、当社の税務エンジニア・チームによってレビューされ、規制基準に合致し、当社のビジネス要件を満たしていることが確認されます。この協力的なアプローチにより、規制の厳しい税務領域で不可欠な正確性とコンプライアンスを維持しながら、AIのスピードを活用することができます。
データはAI成功の基盤
規制領域におけるAIの有効性は、モデルの能力だけでなく、AIが処理するデータの質と信頼性にも依存します。例えばウェルス・マネジメントでは、納税申告書はあまり活用されていないデータ・ソースであることが多いですが、収入、投資、ライフ・イベント、退職金拠出に関する貴重な洞察を得ることができる300以上のデータ・ポイントを提供します。AIを活用したツールはこの情報を分析し、節税効果の高い投資戦略や今後の納税額の予測など、顧客によりパーソナライズされた財務ガイダンスを提供することができます。
しかし、このようなデータをうまく活用できるかどうかは、AIが人間の専門知識と注意深く統合されるかどうかにかかっています。データに欠陥があると不当な請求拒否につながりかねないヘルスケア分野と同様に、資産管理AIも高品質なデータを備え、人間の洞察力によって洗練されたニュアンスのアドバイスを提供する必要があります。このような保護措置がなければ、AIは断片的で不完全な推奨を生み出す危険性があり、データの正確性と情報に基づく監視の両方が、大きなリスクを伴う分野で必要であることを浮き彫りにしています。
技術戦略とリスク管理の整合
規制産業で責任を持ってAIを活用するためには、企業は技術戦略を積極的なリスク管理のフレームワークと整合させる必要があります。規制の変化を常に把握し、AIの導入に継続的なモニタリングを組み込むことは極めて重要です。例えば税務業界では、規制は絶えず進化しており、現在では75,000ページを超える税法が存在します。aprilのTax-to-CodeシステムはLLMを活用し、規制の更新を継続的に処理してコード案を生成し、すべての出力を税務専門家がレビューしてコンプライアンスと正確性を確保しています。
効果的なリスク管理のために、コンプライアンスチームは技術開発と調和する厳格なガバナンス基準を確立すべきである。このアプローチは、法的リスクと風評リスクを軽減し、AIアプリケーションに説明責任のレベルを組み込むことで、効果とコンプライアンスの両方を維持します。
業界関係者との緊密な連携を維持する
AI技術が進歩し、規制の枠組みが複雑化するにつれ、企業は監督機関や業界関係者とのオープンなチャネルを維持することが不可欠となります。金融、ヘルスケア、税務申告などの分野の企業は、規制当局と緊密に連携し、自社のAIアプリケーションがコンプライアンス基準に沿っていることを確認する必要があります。aprilでは、税務当局と協力し、NACTP（National Association of Computerized Tax Processors）に積極的に参加しています。この関与により、当社のAI主導の税務ソリューションを現行の規制と整合させ、規制機関との明確な対話を維持することができます。
複雑な規制のある業界でAIをうまく活用する鍵は、効率化のための自動化と、正確さと判断のための人間の監視を組み合わせたバランスの取れたアプローチです。領域の専門家に権限を与え、データ基盤の堅牢性を確保するコラボレーションAIを統合することで、企業はリスクを最小限に抑えながらAIの可能性を引き出すことができ麻ます。このような分野の創業者や経営幹部は、規制プロトコルに沿ったAI戦略を構築し、イノベーションが持続可能で責任ある差別化要因として機能するようにしなければなりません。
以上、複雑な領域でAIを適用する方法について紹介しました。AIが発展している中、どうやってその力を合理的に利用できるのかはあらゆる業界にとって同じ課題ですね。最後、最新のAI技術に興味を持つ方に、画像の高画質化、鮮明化、ノイズ除去、背景透過に努めるAI画像加工専門家VanceAI、そして、AIアルゴリズムを利用して、動画・音声の品質向上の解決ソリューション、今全世界で一流的な処理効果を示している動画の画質を良くするソフトーーUniFabシリーズを試すのをお勧めします。
Discussion