2 0 2 4 年（令和 6 年）2 月 2 8 日（水曜日） （10）
（第三種郵便物認可）

アイリックコーポレーション（ＩＲＲＣ）
フェロー％」への期待と現実

保険・ヘルスケアＤＸ担当 畔柳 主税

ＡＩ—ＯＣＲの「読取精度以上参加して、保険会社の実態を熟知している弊る学習の方ＡＩに対すのである。

性を決める

学習の方向

し、ＡＩの傾向を分析

低い項目、せ、精度のを突合さの抽出結果よるデータ用し、できるだけ多くのめられたデータのみを利て匿名加工情報として認め、当社では契約においるわけではない。そのた全ての項目を網羅していためのハードルは高く、ＣＲベンダーに提供する扱い上、当社のようなＯしかし、個人情報の取り解として保持している。になる項目については正精度向上における全体最適ある。

応につながっているのでの複雑な帳票における対が、健康診断書などの他で培った仕組みや体制「正解データ」作成業務て い る が、 保 険 証 券 の「正解データ」を作成しテキスト抽出したうえでＯＣＲによって効率的にっている。ＯＣＲエンジーティングを定期的に行ジニアよる精度改善のミ共同で営業・ＳＥ・エン社のインフォディオ社と開発元であり、当社子会

当社はＡＩ―ＯＣＲの掛けている。

丁寧に説明することを心分析や対応方法についてマイナポータルによる医療データ活用との共存ることが期待される。

全体精度が大きく向上す

結果を利用することで、得て、信頼度が高い方のる。同時に二つの結果を利用することも可能であれていく。

り、ＡＩの学習が強化さることによ

習に利用す

い帳票を学

複数の新したうえで、向性を決めータを取り扱う人的リソ作成となる。専門的なデ果表の画像データからのの作成はＰＤＦなどの結いため、「正解データ」連携ができるわけではな

然、各医療機関とデータ作 成 を 行 っ て い る。 当

項目の「正解データ」の定性表現の違い（「異常番の違い、西暦と和暦、「今回」の検査結果の順も あ れ ば、「 前 回 」 との順番や実施有無の違いが、その違いは検査項目が異なることを述べた

療機関ごとにレイアウト

関が発行する帳票は、医健康診断書など医療機社の取り組みを紹介した仕組みや体制について当ここまで、精度改善のユーザーで学習させるＡＩ―ＥＸの開発を図っている。

しての継続的な精度向上

ＡＩ―ＯＣＲ製品全体と票の部分的な精度改善と影響も議論し、特定の帳ンのバージョンアップのなるまでは、これまでどでの連携ができるように契約者にマイナポータルができるようになり、本ータル上で参照すること

果においても、マイナポの医療機関で受診した結書などは将来的には、ど健康診断書や診療明細ている。これらの帳票にどの非定型帳票に対応し断結果表、診療明細書なＲは、保険証券や健康診社が提供するＡＩ―ＯＣ用方法が重要となる。当のではなく、複数人体制るチェックをゼロにする

保険会社からは、人によのため、ユーザーとなるは、精度が低下する。そウトや項目を含む場合の画像や、特殊なレイア度に影響し、低い解像度もそも、ＡＩ―ＯＣＲはの一部を紹介したい。そ善の取り組みについてそ

ＡＩ―ＯＣＲの精度改

健康診断の結果表は全しさをお伝えしたい。

健康診断書を例にその難ることに関わってくる。

果の分析スピードを上げ縮できるかが、ＯＣＲ結とで、お客さまが分かり預かりしデータ化するこ入している保険証券をおつ。多くのお客さまが加ードしてきた仕組みをもわたり生命保険業界をリジネスによって、長年に当社は、保険代理店ビによって精度のばらつき不得手があるため、帳票終的な結果抽出にも得手ＡＩ―ＯＣＲによる最ざまである。

記事項無し」）などさまなし」「問題なし」「特大を行っていく予定であり、今後も対象帳票の拡も、 提 供 を は じ め て おできる仕組みについてな、ＡＩによる自動学習

客さまが想像するようが、冒頭にあるようなおり続けるであろう。日々用のニーズはしばらくあどでＡＩ―ＯＣＲでの利マホを使った写真撮影な用されると考えられ、スの提出を求める運用が併おり健康診断結果の写し学習してくれるのか？」は 項目程度から多いもなっている。検査項目数によってレイアウトが異だ。保険証券のデータ化

ビジュアル化するもの

やすく理解できるために票の精度改善にＡＩの学る。特殊な傾向を持つ帳注力してしまう傾向にあ立ち、その帳票の改善に度が低い特定の帳票が目を求めるユーザーは、精が出てしまう。精度改善

険会社が利用するようないては実績があるが、保る請求書などの帳票におすでに一般に業務利用す「ＡＩ―ＥＸ」であり、フォディオ社が開発したる。その仕組みは、インぎ・ちから）氏のプロフ【 畔 柳 主 税（ あ ぜ や なり組んでいきたい。

るサービス開発に一層取と時代のニーズに適合すしながら、新技術の活用の製品改善の取り組みをしかし、全ての保険のは、多様なレイアウトやどこにＡＩを活用してい国の各医療機関が利用し組みが整いつつある。

社の査定に利用できる仕人の承認を得れば保険会「正解データ」を作成ースが必要となる。

記載項目が存在し、そののデータ化における工数る の か。 お 客 さ ま か らている健診管理システム

精度向上に関わる正解データ作
成の取り組みする工程をいかに時間短複雑性をＡＩが解決するを減らす手段としての相は、「ＯＣＲを使っていついて、その経験をもとにレポートしてもらう。

ＡＩ―ＯＣＲ技術の導入は、保険会社のデジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）の進展に大きく貢献する可能性を持つ。その効果を最大限に引き出すためには、技術ことにより、業務効率化るうちにＡＩが自動的にというご質問をいただく

Ｏ Ｃ Ｒ 結 果 の「 信 頼談をいただいている。

度」を使った効率化のごことが多い。このご質問る。

・生産性向上が期待され要望に応える場合もある

保険会社の業務部門がを期待することになる。

が、「信頼度」自体の信まへの利便性（ＣＸ）の頼性はどのように担保すが、ＡＩが自動的に学習してはそのようになるの答えとして、「理屈とる。同じ医療機関でも医表現の表記ゆれも存在する場合もある。定性的なのでは２００項目を超えデータ化に注力してきた

客さまに喜ばれるための必要とするが、当社はおにおいては多くの時間を体最適が保てないことがてしまうこともあり、全の帳票の精度を低下させ習を振り分けた場合、他「ＡＩ―ＥＸ」はユーいと考えている。

用を順次拡大していきた

特殊な帳票においても利Ｔ部門から２００８年よ

東工大卒。石油会社のＩ

ィル】

向上と査定業務の効率化「正解データ」
でＡＩの学習方向性決める
ＡＩ―ＯＣＲ導入の評価

ユーザーの場合、お客さにおいては、人による手作業で処理、目検確認のるかが問題となる。つまするための準備が必要で％は常に完全ではないの方もあるが、その１００省略できる、という考えと を お 伝 え し て い る。

が必要になる」というこの『正解データ』の作成あり、そのためには多く社は、査定において必要ユーザーである保険会異なることがある。

をしている場合は表現が師が診察時に手打ち入力は、保険証券についてもっている。現在において入力する専門チームをもら必要なデータを探してことから、複雑な帳票かユーザーに対してはそのを要することもあるが、と分析が必要になり時間行うためには十分な調査ある。そのため、改善を学習させたＯＣＲと同時るが、従来からの事前に習に活用することができ画面上で直接ＯＣＲの学ザーのフィードバックを（毎月第４水曜日掲載）

味は企業コラボ。

画・営業に携わる。持ちリューション・ＤＸの企り保険業界向けのＩＴソ

静岡県富士市生まれ・代替となり得るか、といあれば、人のチェックをり、信頼度が １００ ％で％の時もある精度は１００％の時もがＡＩ活用の現実であ「正解データ」とＡＩに執筆時点の技術においる。例えば、画像の鮮明る。

あ れ ば、ては、ＡＩ―ＯＣＲによさ、罫線の有無などが精80の正確な理解と適切な活精度改善イメージ図う点が重要である。

50（プロジェクト）に会社もある。保険会社向けのＡＩ―ＯＣＲのＲＦＰへの参加・導入ＰＪＣＲの限界を理解して、現実的な解決策を作り、現場で上手に活用するプロジェクトが延期になるケースも増えている。その一方で、ＡＩ―Ｏている。そんな中で、最近は、ＡＩ―ＯＣＲに過大な期待をし過ぎて、保険会社からＡＩ―ＯＣＲの活用の相談・ＲＦＰへの参加打診が続い100社の諸吉に、保険会社におけるＡＩ―ＯＣＲ導入の成功のポイント等に

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インフォディオ社と共同で精度改善ミーティング（右が諸吉）

連載第３弾

AI-OCR 活用 から生成AI(ChatGPT)との共生まで⑤インシュアテックイノベーション