明治安田生命がAIモデルを内製化、顧客データから「健活年齢」を算出する新サービス

リスク予測の結果を「健活年齢」という年齢の形に置き換えた設計が、この取り組みの起点にあります。疾病や死亡の確率をそのまま示されても、受け取った側は自分の生活と結びつけにくいものです。年齢という誰もが日常的に使っている物差しに翻訳することで、予測は社内の内部指標にとどまらず、顧客が健康づくりに向かうきっかけとして働く余地が生まれます。予測モデルの出口を顧客との接点に置いた判断と言えます。

ツール選定の基準を、モデルの作りやすさと運用管理機能の充実の両方に置いた点も効いています。AIモデルは一度作れば終わりではなく、データが増え、前提が変わるたびに作り直しと監視が要ります。採用理由に運用管理の充実が並んでいることは、新サービスを一度立ち上げるためではなく、モデルを継続的に回し続ける前提で基盤を選んでいることを示しています。

自社でモデルを構築する体制を目指しながら、プロジェクト管理と問い合わせ対応を日鉄ソリューションズが引き受ける分担も、現実的な組み立てです。内製化は、すべてを自前でこなすことと同義ではありません。モデルの中身という譲れない部分に自社の力を集中させ、進行管理や技術的な問い合わせの受け皿は経験のあるパートナーに預ける。この切り分けが、初めての基盤導入でつまずきやすい部分を吸収したと考えられます。