エヴァン・シューマン
世界で最も規制が厳しい2つの業界、医療と金融の上級管理職が、業務の改善、利益率の向上、そして高いROIでこれらすべてを実現する方法を模索する際、彼らが頼りにする計画はテクノロジーの推進に重点を置いています。
しかし、山積するグローバルなコンプライアンス要件は、特に複数の規制当局の規則が矛盾する場合は、困難を極めます。しかし、人工知能（AI）とその派生技術である機械学習（ML）は、特に人間を戦略的に組み込むことで、業務改善のための最良の手段の一つとなります。
AIに関する規制当局の懸念は、ほとんどが誤解によるものです。欧州連合（EU）のGDPR（一般データ保護規則）の要件、「データ主体は、プロファイリングを含む自動化された処理のみに基づく決定の対象とされない権利を有する。その決定は、データ主体に不利な法的効果をもたらすか、または同様にデータ主体に重大な影響を及ぼすものである。」という点を考えてみてください。これは、人間の関与や監督が伴わないAIの取り組みにのみ言及しています。AIが人間のより良い意思決定を支援するツールとして使用される場合には、EUのこの問題は意味をなさなくなります。
米国の医療分野において、HIPAA（1996年制定の医療保険の携行性と責任に関する法律）は、患者のプライバシー保護と個人情報（PII）データのセキュリティ確保を主な目的としています。AIは、この方針を損なうことなく、人間が検索できない場所に隠れているデータの検索を自動化することで、コンプライアンスへの取り組みを容易にします。
これは、医療分野において、無数の医療機関から収集された膨大な検査結果データウェアハウスを活用し、AIを活用して検査結果の異常やパターンを検出できることを意味します。このAIプロセスは医師の判断を覆すことは決してなく、医師が当初疑う理由がなかった可能性のある診断の可能性を警告することになります。COVID-19の世界的なパンデミックは、残念ながら、世界中の医療機関に、病気がいかに急速に蔓延し、変異するかを思い知らせました。AIは、シカゴ、東京、ムンバイなどの患者だけを診る経験豊富な医師でさえ、そのような異常を検出する可能性がはるかに高いのです。
金融の世界では、スプレッドシートで計算された既知の要素の分析から、投資や株式の6ヶ月後のパフォーマンスを予測するなど、多層的な未知の変数に基づく予測や推測まで、意思決定は多岐にわたります。医療上の判断が医師に委ねられるべきであるように、金融上の判断もトレーダーやその他の金融専門家に委ねられるべきです。とはいえ、考慮すべき要素の数は膨大であり、データ集約の自動化や感情分析の解釈など、人工知能を活用する絶好の機会となっています。
ヘルスケアと金融の経営幹部や専門家には、共通する重要な特性があります。それは、人間の意思決定者がAIアルゴリズムがどのようにしてその推奨に至ったかを、効率的かつ迅速に理解する必要があるということです。そうすることで、90ページにも及ぶ説明を読み進めなくても済むのです。意思決定者がより迅速に、より自信を持って、何をすべきかを決定できるよう、最も顕著で重要な要素を迅速に詳細に説明する説明可能性機能が不可欠です。ブラックボックス内で動作し、文脈のない推奨を行うAIは、ほとんど役に立ちません。
この説明可能性の側面の多くは、多くの人がノーコード・プラットフォームと呼ぶものに関係しています。実務上、ノーコードはコードが存在しないということではなく、コードの可視性の欠如を意味します。実際、コードが隠されたプラットフォームの方がより明確かもしれません。いずれにせよ、これはCFOやCOOだけでなく、プログラマーや専門家にとっても直感的に理解しやすい、分かりやすい英語の説明を意味します。AIのトレーニングにはある程度のプログラミングスキルが必要になるかもしれませんが、AIの推奨事項とその根拠を理解するために必ずしも必要ではありません。
[tc_unified_video コード=”0feb9f0b-f9de-3c5e-a1b2-6a5005eadc4f”]
さらに素晴らしいことに、Beyond Limitsでは、これらの説明の詳細な内容は完全にカスタマイズ可能です。つまり、システムは意思決定者が選択した設定に基づいて、異なる技術レベルで意思決定者に説明することができます。例えば、心臓専門医が提示する説明は、病院の弁護士や財務専門家が確認する説明とは大きく異なります。
新型コロナウイルス感染症の流行後、医療分野全体に急速に広まったもう一つの患者診察手段が遠隔医療セッションでした。当初の構想は、医師、医師助手、看護師が患者と安全にやり取りできる手段を見つけることでしたが、技術の限界がそれを困難にしました。現在でも依然としてそうですが、初期の大きな課題は機密性の確保でした。言い換えれば、多くの医師が使用していた間に合わせの通信手段はどれほど安全だったのでしょうか？HIPAAで保護された極めて機密性の高いデータは、なりすまし犯に傍受される危険性があったのでしょうか？
医療診断に関して言えば、ほとんどの患者は医師に基本的な情報を提供するためのツールを持っていませんでした。医師が聴診器、血圧計、体重計などを用いて身体情報を得るために行っていた日常的な行動は、はるかに困難になりました。AIは遠隔医療のビデオ伝送を分析し、肉眼では得られないより多くの情報を医療従事者に提供できます。つまり、医療専門家は問診を通じてより多くの情報を収集する必要がありましたが、当局が医師に対し1日にできるだけ多くの患者を診察するよう求めているため、問診の時間が短縮され、これは困難な場合があります。
患者の自宅で、酸素飽和度や血圧から心拍数、心拍パターン、さらには脳波パターンまで、あらゆるデータをモニタリングできる機器が登場しています。AIを活用することで、こうしたシステムは24時間365日、これらのデータを分析することが可能になり、ソフトウェアは医師が設定した基準（「血圧がXXXに達したらメッセージを送信してください」など）や機械学習によって検出された異常を迅速に検知し、報告できるようになります。
医療検査は歴史的に、結果を見る医療専門家の経験レベルの違いによって、様々な解釈がなされてきました。法的過失の観点から見ると、こうした解釈の違いは後々（裁判で）悪夢のような事態を引き起こす可能性があります。AIは、専門家とその弁護士が信頼できる一貫性を提供します。
AIに特に適したグローバルな機能も存在します。例えば、特定の医薬品を必要とするコミュニティと、その資源が過剰供給されている地域を相関させるといった機能です。これは、Beyond Limitsが米国のトップクラスの医療施設と緊密に協力し、COVID-19モデル研究で実現したものです。
24時間365日の対応能力は、金融セクターにとっても重要な要素です。例えば、銘柄選定の複雑さを考えてみましょう。ウォール街のアナリストが24時間365日、状況を追跡しなければならないという考え方は新しいものではありませんが、実際には、彼らは一日を始める前に必要なシステムを利用して最新情報を入手しています。AIシステムは、これらのフィードや発表を確認するだけでなく、分析を完了し、行動を推奨することもできます。そして、その推奨結果は、アナリストが設定した非常に具体的な基準に基づいて行動する権限を持つ夜勤チームと共有できます。
どちらの重要な業界においても、AIをより高度かつ頻繁に活用することで、今日直面する厳しい課題の解決に大きな変化をもたらすことができます。すぐに理解でき、実践可能な形で迅速に推奨事項や回答が得られることは、回答が容易に得られない困難な環境において大きな違いを生み出します。遠隔診療中に聴診器を使用できない医師であれ、業務開始前に19,000ものデータソースを分析する必要がある金融アナリストであれ、AIは大きな変化をもたらすことができます。
