ライフネット生命保険 LINE, Facebook Messengerでのボット導入

ライフネット生命保険がLINEでのFacebook Messengerでのボットを使用した自動応答による保険診断と見積もりを実現するサービスを提供とのことです。

ニュースソースはこちら
http://www.trans-cosmos.co.jp/company/news/170123.html

ボットを構築するにあたっては、トランスコスモス提供先のReply, incのボット構築用プラットフォーム「Reply.ai」を使用するのこと。

Reply.ai（https://www.reply.ai/）のページをみてみると、Visual Bot Builder、Analytics、Integrate with your backendといった機能が充実していて便利そうです。

ボットとはいっても、どのように顧客とコミュニケートするのか（どのような質問をなげかけ、また選択肢を示すのか）といった点は最初は人の手で設計する必要があるでしょうし、後からの変更が発生することも考えるとVisual Bot Builderのように、プログラミングレスで変更可能な機能が提供されているのは便利ですね。

また、コアの業務ロジック、ビジネスロジックが必要になる場面でも、Integrate with your backendを使用されば、そのロジックが実装されているシステムからコールできるということでしょうか。（Reply.aiで出来るかどうかはわかりませんが）ボット側に不必要に業務ロジックを実装する必要がないのは、アーキテクチャー上も好ましいデザインなのかなと思います。

他にbot integrationサービスを提供する会社がないかググってみましたが、Gupshup(https://www.gupshup.io)しか見つけられませんでした。ドメインからわかるように、インドの会社です。Reply.aiの"Visual Bot builder"と同様、"Flow Bot Builder for non developers"があります。

保険業界とFinTech 1: FinTechとInsureTech

保険業界とFinTechの関わりについて、3回にわたって考えていきたいと思います。

保険業界とFinTech 1: FinTechとInsureTech
保険業界とFinTech 2: ダイレクト系損害保険会社の財務諸表
保険業界とFinTech 3: AXAグループの取り組み

今回はFinTechとInsureTechについて。保険領域におけるFinTechの動向にて、InsureTechについて説明されています。

InsurTech（Insurance×Technology）と呼ばれる新たなサービスが生まれ始めている。InsurTechは、図表に示す通り、大きく2つの形態に区分することができる。1つは、「テクノロジーに裏付けられた新たな保険商品の提供」。もう1つは「保険に関する新たな価値・経験の提供」である。

2015年頃までは「保険のDigitalization」という表現で表現されていた分野ですね。Digitalizationで議論されたいた頃よりもより注目されている分野としては、「データ分析に基づいた保険商品の提供」及び、「業務の自動化におけるAI」の役割、といったところでしょうか。マーケティングのためのバズワードとしてInsureTechと表現したくなるのもわからないのではないですが、「保険のDigitalization」という表現のままでいいのかなと思います。

　保険業界の中でも生命保険会社よりは損害保険会社がよりInsureTech/Digitalizationの影響をうけることかと思います。過去に何回か「保険におけるInsureTech/Digitalization」というセミナーに参加したことがありますが、保険の商品別でいうと、自動車保険、火災保険等住宅に関する保険、医療保険に関するものがほとんどです。

　生命保険会社としても医療保険には関わるものの、いわゆる生命保険（死亡保険）については、他商品に比べるとInsureTech/Digitalizationのインパクトは少ないかと思います。生命保険（死亡保険）の商品として特徴上、1年更新の自動車保険等と異なり、顧客（保険契約者、被保険者）とコミュニケートする回数、チャネルが少ないのが理由かと思います。

　さて、保険会社のイノベーションの度合いを「顧客が求める新しい保険会社像――顧客中心志向の保険経営とそれを支えるIT」では、事業費率を指標として考察しています。下記が該当の箇所です。

　海外では、すでにデジタル技術などを活用する保険業界のイノベーション企業が出現しています。では、日本の保険会社と海外の保険会社、そしてイノベーターとは何がどの程度異なっているのでしょうか。そこで、コンバインドレシオと呼ばれる保険会社の比較指標を見てみました。コンバインドレシオとは、事業費率（経費／保険料収入）と損害率（保険金支払い／保険料収入）を加えた値ですが、日本の保険会社はグローバル企業に比べ、事業費率が高いのが特徴です。グローバルではどこも30%未満ですが、日本だけは30%を超えています。これは、日本の保険会社における人件費の高さ、オペレーション標準化の遅れ（無駄が多い）、ITシステムの維持費の高さ、マネジメントの意識（必ずしも経営のプロではない）などに起因する部分が多いとのことです。さらに、通販チャネルを活用するイノベーターと比較すると、事業費率は10ポイント以上も差があり、何らかの手を打たねばならないとも付け加えました。

ということで損害保険会社の事業費率について次の「保険業界とFinTech 2: ダイレクト系損害保険会社の財務諸表」で取り上げます。

CSMM.101x: Week 1: Introduction to AI, history of AI, course logistics, and roadmap

edX ColumbiaXのAI（CSMM.101x） Week1のまとめです

Week 1: Introduction to AI, history of AI, course logistics, and roadmap

参考書としてArtificial Intelligence: A Modern Approachが紹介されていますが、中古のpaper backで60ドル以上。。。。購入見送りです。他に読むべきものとして、Is artificial intelligence permanently inscrutable ?が紹介されています。

1.1. Overview of AI
このコースで採用するAIの定義として下記を紹介しています。
"The study and design of intelligent agents, where and intelligent agent is a system that perceives its environment and takes actions that maximize it chances of success. " by Russel and Norvi AI book

その後、AIとは何かと考えるにあたって4つの学説を紹介しており、本コースでは4番目のActing rationallyの考えに則ると説明しています。
1. Thinking humanly
2. Acting humanly
3. Thinking rationally
4. Acting rationally

1.2 Applications of AI
AIが応用されている下記の分野について、具体例とともに説明がされています。
Speech recognition, Handwriting recognition, Machine translation, Robotics, Recommendation systems, Email, Face detection, Face recognition, Detection of breast cancer in mammography image, Chess, Jeopardy, Go, Autonomous driving
囲碁のことGoっていうですね、知りませんでした。

1.3 AI foundation and history
AIの基礎となる諸学問が紹介されています。例：哲学、数学、経済学、脳神経科学、心理学、コンピュータ・エンジニアリング、サイバネティクス、言語学等。その後AIの歴史を4つの区分で説明しています。ポイントは1956年のDartmouth会議で、初めてAIという造語が使用されたということです。

1940-50: Gestation of AI
-Boolean circuit to model of brain
-Turing's Computing Machinery and intelligence

1950-1970: Early enthusiasm, great expectations
- Birth of AI @ Dartmouth meeting 1956: term Artificial intelligence was coined
- MIT Video "The thinking Machine" on Youtube

1970-1990: Knowledge-based AI
- Expert systems
- AI winter

1990-present
- AI becomes "scientific", use of probability to model uncertainty
- AI spring

1.4 Course Overview
本コースで学ぶ内容の概要が説明されています。"How human think is beyond the scope of the course"とし、AIの一分野であるものの、本コースの対象外としています。
人間がどう考えているかどうかは別として、合理的な問題解決をagent(本コースではPythonでのプログラム)にさせるか、そのためにはどのようなアルゴリズム等があるのか、といったことが本コースの学ぶ内容です。

Week 1 Quiz: Introduction to AI
ここまでの講義の内容と書きのarticleをもとにQuizに答えるようになっています。合計100点で、なんとか満点とることができました。正直、書きのarticle特にWhite Houseが出しているものは量も多く読みきれていないです。Quizに関係ありそうなところだけを読みました。時間をみつけておいおい読んでいこうかなと考えています。
1. Preparing for the Future of Artificial Intelligence. Executive Office of the President, National Science and Technology, Council Committee on Technology. October 2016.
2. Computing Machinery and Intelligence. Alan Turing, 1950.

Week 1 Discussion Questions
Question 1: "Should we be concerned about Artificial Intelligence? Is AI a threat to humankind?”

Stephen Hawking: http://www.bbc.com/news/technology-30290540

Bill Gates: https://www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2015/01/28/bill-gates-on-dangers-of-artificial-intelligence-dont-understand-why-some-people-are-not-concerned/?utm_term=.666cb624c9b0

Elon Musk: http://www.theverge.com/2014/8/3/5965099/elon-musk-compares-artificial-intelligence-to-nukes

https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/#2.1