拓海先生、お時間よろしいですか。部下から医療保険のコストをAIで予測できると聞いて、投資する価値があるのか判断に困っております。要するに保険料の見積りを機械に任せて大丈夫なのか、そこが知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って説明しますよ。今回は「予測精度」と「説明可能性」を両立させる研究で、投資判断に必要な判断材料が得られる可能性がありますよ。
説明可能性という言葉は聞き慣れません。要するにブラックボックスで出た数字をどう説明するんですか？現場やお客様に見せられる形にできるんでしょうか。
噛み砕くと、説明可能性はExplainable Artificial Intelligence (XAI、説明可能な人工知能)に関する話です。具体的には予測結果がどの要因でどう影響したかを示す手法を使うため、現場向けに理由を提示できるようになりますよ。要点を三つにまとめると、精度向上、理由提示、運用への落とし込みが可能かという点です。
それはありがたい。ただ、うちの現場はデジタルが苦手でして。導入してみて現場が使えないと意味がありません。現場に負担をかけずに説明できる実例はありますか。
はい、現場に渡す形式は工夫できます。例えばSHAP (SHapley Additive exPlanations、SHAP値)という手法で個々の顧客について「この要素がどれだけコストに影響したか」を図や短い自然言語で示すことが可能です。現場には図と一文で示すだけで十分な場合が多く、説明のために高度なITスキルは不要にできますよ。
なるほど、図と一文ですね。ところで、そもそもどの程度精度が上がるものなんですか。投資対効果で見て採算が合うのかが重要です。これって要するに投資すれば保険料の見直しで20%くらい改善する可能性があるということ？
その見立ては概ね正しいです。研究では既存モデルに対して二割前後の性能改善が報告されることがあり、改善分を適正に反映できればコスト削減や適正価格設定につながります。要点を三つにすると、期待される改善幅、説明可能性の付与、実運用での検証が必要です。
それなら導入を前向きに検討してもいい気がしてきました。ただ、データ準備や運用は素人でもできるのでしょうか。費用対効果試算はどの段階でどうやってやるべきか教えてください。
費用対効果は段階的に評価すると良いです。第一段階は小規模・短期間のパイロットでデータ整備の手間とモデル性能を測ること、第二段階は説明可能性を現場で検証すること、第三段階は運用化のコストを見積もることです。これを踏まえれば初期投資を抑えつつ効果を定量化できますよ。
分かりました。最後に一つだけ確認です。これって要するに、適切なデータと説明手法を組めば、現場が納得できる形で保険コストをより正確に見積れるようになるということで間違いないですか。
そのとおりです！現場で受け入れられる説明を付けつつ精度を高めることができれば、保険の価格設定やリスク管理の質が向上します。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
では私の言葉でまとめます。要は、データを整え、説明可能な機械学習を小さく試して現場に説明できる形を作れば、保険料見直しで実利が取れる可能性がある、ということですね。よく分かりました、ありがとうございます。
