こんにちは、ふるきちです。
不思議と、仕事は忙しいときほど舞い込んで来る。忙しいときほど頼まれた仕事をやり遂げるれば次のステージへ進める。
頼まれごとは試されごと。
そんなときほど楽しくて仕方がない。
さて、今回取り上げる記事はこちら。
まず、健康寿命とは健康上の問題がない状態で生活を送ることである。
寿命は死ぬまでの長さ。
だから、健康寿命は寿命とは違うことを抑えておきたい。
ビッグデータの集積と解析はあらゆる分野で活躍している。データはあればあるほど様々な角度から分析調査が出来、新しい課題や解決策が見つかる。
だからこそデータは使わなければ宝の持ち腐れ。
ただデータ量が多いと人間が扱うのは難しい。データ解析は人間よりもAIのほうが遥かに精確で早い。
医療や介護にロボットを導入にしてるのは有名な話。
そしてとうとう、ビッグデータとAIで保健指導までするようになった。
医療や介護は技術だからロボットに任せるのは予測が出来た。
保健指導は提案(アドバイス)だ。コンサルタント力が求められる。そんな仕事にコンピュータがやって来た。
AIが金融資産の運用や提案するようになったのを前の記事にも書いた。
技術や分析、提案までコンピュータが人間を上回る。
もう、今まで人間生活に必要なことの大半は人間がしてたけど、ロボットに任せれる時代になってきた。
筑波大学発のベンチャー企業である、つくばウエルネスリサーチ(TWR)が、
自治体と連携して構築してきた75万人以上の大規模データベース(健診、医療レセプト、介護保険、ライフスタイルデータなどを含むデータベース、以下、健康関連ビッグデータ)と、
筑波大学久野研究室およびTWRがこれまで100以上の自治体の健康施策コンサルをしてきたノウハウを基盤に、
4月に筑波大学に設置された人工知能科学センターとNTTグループの最新AI技術、
さらには見附市・常総市の現場に蓄積された経験知を融合させることにより、
世界初となる自治体の健康政策を支援するAIシステム(データヘルスシステム)、UIを開発するという。
面白いのは、自治体で蓄積されている健診・レセプトデータなどの健康関連ビッグデータを用いて、自治体ごとの地区別・疾病別の健康課題を察知し、その原因候補を特定することだ。
自治体によって年齢層や階級が違うから自治体特有の住民の健康状態の特徴を掴める。
そして、健康関連ビッグデータを用いて課題を発見し、住民の健康状態を施策上重要な疾病別の地区別偏差値ランキングとして見える化する。
医療、介護、保健指導といった命に関わる仕事に人工知能化が進んでいる。
私はもちろん大賛成で大歓迎。
人とロボットの住み分けをはっきりすることで、人はより自分が本当にやりたいことが出来るようになる。
仕事より遊びの時代が来る。
遊びが仕事になる。
遊んで暮らす。
これはもう夢ではない。
すぐそこまで来てる。