AI活用例

近い将来、AIによるカメラ技術を用いて、以下の業務への適用による生活の質向上が期待される。
・セルフチェックアウトでの不正防止
  ・消費者の動きと実際のスキャン数を比べ、スキャン漏れや不正を検知
  ・バナナトリックを検知
・年齢確認の実施
 ・お酒等の年齢制限商品購買時のチェック機能
 ・消費者の購買体験の向上(消費者側への問いかけが不要となる)
 ・コンプライアンス改善

医療分野での課題とデータ活用

現代においては、平均寿命がますます延びている一方で、健康寿命との乖離が鮮明になってきている。
・この50年間で、65歳時点の平均余命が大幅に延伸(OECD加盟国平均:14.2年→19.9年)
・ただし、65歳時点の平均余命に対し、健康寿命は半分以下(OECD加盟国平均:女性9.8年、男性9.7年)

これらのギャップの解消、課題解決に向けては、ヘルスケアデータをより詳細に分析し、最適な健康活動を送れるような新たな取り組みに繋げていく必要があると考える。

そのためにはやはり、
医療機関ごとに分断されている患者情報(医療データ、健康データ、活動ログ等)を関係者間で共有し、患者一人ひとりに寄り添った最適な医療の提供の実現が必須と考える。

また、新薬開発には10年の開発期間と1000億円以上の開発費を要し、そのうえ成功率は2~3万分の1と言われており、このため製薬会社等の前向きな取り組みが難しくなり、新薬開発が遅れている現状がある。これらの課題に対しては、
・研究プロセスの自動化
・AIなどを活用し、研究アイデアの創出や研究のスピードアップ
・研究データ、試験データの共通管理、情報交換
・在庫管理
・シミュレーションモデルの構築(データサイエンティストの育成、活用)
などに向けた一層の取り組みが必要となる。

超高齢社会が到来し、健康や寿命に関する様々な要望やリスクが起きる中で、この医療分野においても様々なデータとテクノロジーを最大限に活用する取り組みが必要となっている。