FRONTEOと塩野義製薬のAIが示すヘルスケアの未来:朝日生命が「トークラボKIBIT」を本格導入する意味とは

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会話型AI「トークラボKIBIT」が朝日生命に本格導入

株式会社FRONTEOと塩野義製薬株式会社が共同開発したAI解析による会話型の「あたまの健康度」判定Webアプリケーションサービス「トークラボKIBIT」が、朝日生命保険相互会社に2026年4月より本格導入されることが決定しました。

FRONTEO、SHIONOGI、朝日生命のロゴ

朝日生命は、「一人ひとりの“生きる”を支え続ける」をミッションに掲げ、高齢者の健康、疾病予防や早期発見、発症後のフォロー、さらには家族のケアまでを包括的に支援する「介護・認知症エコシステム」の構築に取り組んでいます。このエコシステムにおける「トークラボKIBIT」の活用を見据え、2025年9月より3カ月間の実証実験を実施しました。実証実験では、朝日生命の営業職員が契約者との面談時などに「トークラボKIBIT」を活用し、サービス案内や利用促進活動を通じて、契約者に対する総合的なアセスメント効果を検証しています。

その結果、「トークラボKIBIT」の有用性および顧客提供価値向上への寄与が確認され、今回の正式導入が決定されました。

「トークラボKIBIT」とは

「トークラボKIBIT」は、FRONTEOが自社開発した特化型AI「KIBIT(キビット)」の自然言語処理技術を用いて、自然会話の中の単語や文章の関係性や特徴を解析し判定結果を提示するWebアプリケーションです。AIが会話中の文脈的つながりと語彙の多様性を解析し、記憶力・言語理解力・情報処理能力を総合的な指標としてスコア化する「あたまの健康度」を判定します。このサービスは疾病の診断を目的としたものではありません。

トークラボKIBITの仕組み

判定結果に基づき、ユーザーに行動変容を促すメッセージや生活習慣の改善につながる情報が提供されます。主な特徴は以下の通りです。

  • 簡単操作: 5〜10分AIと会話するだけで利用できます。

  • 手軽さ: スマートフォンで即時利用可能で、アプリのダウンロードは不要です。

  • 独自のAI技術: ライフサイエンスに特化した信頼性の高い解析技術を活用しており、日本および米国で9件の特許を取得しています。

トークラボKIBITの特徵

利用イメージとしては、ユーザーがお悩みを話すと、AIが会話を解析し、現在の「健康度スコア」と過去の推移を表示します。これにより、自身の「あたまの健康度」を継続的に確認し、行動変容を促すメッセージや生活習慣の改善情報を受け取ることができます。

トークラボKIBITの利用イメージ

紹介動画も公開されています。
トークラボKIBIT 紹介動画

各社の概要

朝日生命保険相互会社

塩野義製薬株式会社

塩野義製薬は、「健やかで豊かな人生への貢献」をマテリアリティ(重要課題)と特定しています。アンメットメディカルニーズが高い精神・神経系疾患に対する早期診断・治療へつなげるソリューション提供に注力しており、外部パートナーとの連携を強化しています。

株式会社FRONTEO

FRONTEOは、自社開発の特化型AI「KIBIT」の提供を通じて、社会課題と向き合う専門家の判断を支援しています。独自の自然言語処理技術(日米欧特許取得)は、教師データの量やコンピューティングパワーに依存せず、高速かつ高精度な解析を可能にします。解析した情報をマップ化する特許技術も活用し、専門家のインサイトに直接働きかけることが可能です。

FRONTEOのAIプラットフォームと連携分野

FRONTEOは、「記録に埋もれたリスクとチャンスを見逃さないソリューションを提供し、情報社会のフェアネスを実現する」理念のもと、以下の各事業で社会実装を推進しています。

FRONTEOは今後も「トークラボKIBIT」の社会実装を進めることで、生活者の健康に関する意識向上を促し、生活習慣改善や健康寿命の延伸、QOL向上に貢献していく方針です。

AI Workstyle Lab編集部コメント

FRONTEOと塩野義製薬が開発した「トークラボKIBIT」が朝日生命に本格導入されることは、保険業界におけるAI活用の一つの大きなマイルストーンと言えるでしょう。高齢者向けサービスにおいて、AIが個人の「あたまの健康度」を継続的にサポートすることで、顧客満足度の向上だけでなく、新たな予防医療やヘルスケアサービスへの道筋を開く可能性を秘めています。これは、保険という枠を超え、顧客の生活全般を支えるビジネスモデルへの変革を促す動きであり、他業界においてもAIによる顧客体験の向上と事業領域の拡大のヒントとなるはずです。AIが日常に溶け込み、人々の健康維持に貢献する未来が着実に近づいていることを示唆しています。

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記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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