AINOW（エーアイナウ）編集部です。介護業界におけるAI技術の革新的な活用について、基本的な概念から具体的な実装事例、さらには導入プロセスや費用対効果まで、幅広く詳細に解説します。高齢化が進む現代社会において、介護分野でのAI導入は人手不足の解消やサービスの質向上に大きく寄与する可能性があり、今後の業界動向において重要性を増すと考えられます。
さらに、生成AIの基本やChatGPTの活用、企業の生成AI活用事例、RAG技術などの先進的技術とも連動した最新の取り組みについても言及し、導入事例とともにその詳細なメリット・デメリットに触れていきます。この記事を通して、介護分野におけるAI技術の現状と未来、そして実践的な導入戦略を学んでいただける内容となっています。
近年、介護業界は急速な高齢化に伴い、介護サービスの質と効率性を同時に向上させるためのソリューションが求められています。特に、AI技術の活用が急務となる中、介護ロボットや健康管理システム、コミュニケーション支援ツールなど、さまざまな先端技術が実用化されています。筆者自身も実際に介護施設を訪問し、AIシステムの効果を確認する中で、その可能性の大きさと導入に伴う課題の両面を強く感じました。
今後、生成AIの基本やStable Diffusion、Azure生成AI、Microsoft生成AI、さらにはNVIDIA AI技術といった多様な技術との融合により、介護業界は大きな転換期を迎えているのです。
この記事のまとめ
- 介護分野におけるAI技術は、業務効率化とサービス改善の両面で大きな役割を持ち、介護ロボットや健康管理システムなどの実用例が存在します。
- AI導入のメリットには、職員の業務軽減や個別ケアプラン作成の支援がある一方、初期投資や従業員のトレーニングといったデメリットも存在します。
- 今後の介護業界では、AI技術の進化と他先端技術との連携により、より多様かつ高度なサービス展開が期待されます。
介護におけるAI技術の基本概念
介護分野においてAI技術は、データ解析や機械学習、自然言語処理などの先進技術を活用し、業務効率化とサービスの質向上に寄与しています。例えば、介護ロボットは利用者の移動補助や物理的なサポートを行い、健康管理システムは利用者の体調やバイタルサインをリアルタイムにモニタリングすることで、異常を迅速に検知します。こうした技術は、利用者と職員双方に安心感と効率性をもたらすとともに、介護現場の負担を大幅に軽減します。
さらに、AIは過去の医療記録や生活パターンを分析し、利用者一人ひとりに合わせたケアプランを自動生成する能力を持っています。これにより、従来の画一的なケアからパーソナライズされた支援へと進化し、質の高い介護サービスが実現されています。こうした技術革新は、業界内での競争力向上とともに、新たな介護スタイルの確立にもつながっているのです。
また、詳細な背景や応用事例については、生成AIの基本の記事も参考になります。
- AI技術は介護業務の効率化とサービス向上に大きく貢献する
- 介護ロボット、健康管理システム、コミュニケーション支援など多様な応用
- 個別のケアプランを自動生成し、利用者に最適なサービスを提供
AI技術とは？介護での役割
AI技術とは、コンピュータが高度なアルゴリズムを用いて膨大なデータを解析し、学習する仕組みです。介護現場では、この技術が介護ロボットによる直接的な身体支援や、健康モニタリングシステムによる利用者の状態把握、更には個別ケアプランの自動生成など、幅広い場面で活用されています。たとえば、利用者が転倒リスクを抱える場合、リアルタイムのセンサー情報を基に警告を発するシステムが導入され、迅速な介入が可能です。
また、AIは介護利用者の生活リズムや行動パターンを学習し、日々のケアの質を向上させるための情報を蓄積します。これにより、介護職員はより戦略的にケア計画を立てることができ、従来の人手による記録管理の負担が大幅に削減されます。こうした技術は、ChatGPTの活用など、他の先端AIツールとも連携しながら、介護現場全体の効率向上に寄与しています。
介護分野におけるAIの重要性
介護現場でAI技術が果たす役割は今後ますます重要性を増すでしょう。高齢化の進行とともに、介護を必要とする人々の数は増大し、職員の人手不足が深刻化しています。AIが導入されることで、従来の業務負担が軽減され、職員はより利用者との対話やきめ細かいケアに時間を充てることができるのです。
これにより、業務の効率化はもちろん、利用者一人ひとりの満足度向上にもつながります。
さらに、AIによる健康管理システムは、利用者の体調の微妙な変動に気付きやすくし、早期介入を可能にします。たとえば、体温や心拍数などのデータをリアルタイムで監視し、異常値を検知した際には即座にアラートが発せられ、医療スタッフと連携して迅速な対応が行われる仕組みです。こうしたシステムは、介護施設の運営効率を改善し、専門職員のスキル向上にも直結しています。
また、業界全体としては、NVIDIA AI技術など、他分野と連携した最先端技術の応用によって、介護の未来像が大きく変わりつつあります。これにより、介護現場でのAI利用は、今後新たな価値創出の鍵となるでしょう。
介護業界でのAIの活用事例
介護業界では、AI技術の実装事例が急速に広がっており、その多様性は現場の大きな変革を示しています。ある介護施設では、リアルタイムで利用者の健康状態を監視する健康管理システムが導入され、異常が検知された場合に迅速なアラートを発することで、緊急対応の体制が整備されています。このシステムは、従来の手動記録に比べ大幅な精度向上を実現し、利用者の安全性向上に大きく貢献しています。
また、現場においてはロボット介護の導入が進んでおり、移動支援や介護補助ロボットによって、介護職員の身体的負担が軽減されるとともに、利用者の在宅生活の質が向上しています。これにより、施設だけでなく在宅介護でも安心して過ごせる環境が整いつつあります。
その他にも、コミュニケーション支援システムを利用した事例では、利用者の発話や表情をAIが解析し、最も適切なコミュニケーション方法を提案することで、利用者と職員の間に信頼性の高い関係が構築されています。こうした成功事例は、業界全体におけるAI活用の広がりを強く示しています。
- 健康管理システムによるリアルタイムモニタリング
- ロボット介護による移動および生活サポート
- コミュニケーション支援システムの導入事例
実際の介護現場でのAI導入事例
実際の現場では、AIの導入により安全面と効率の両立が実現されています。例えば、ある介護施設では、最新の見守りシステムを導入し、センサーが利用者の動きを常時監視、夜間の見守り体制が強化されています。異常が検知されると即座に介護職員に通知される仕組みは、従来の手動チェックに比べ大幅な精度と迅速性を実現しています。
また、他施設では、AIを活用した食事管理システムの導入により、利用者の栄養状態や食事の嗜好が自動的に分析され、最適な食事プランの提供が行われています。これにより、個々の利用者の健康状態の改善に繋げるとともに、介護職員の業務負担の軽減にも寄与しています。
さらに、介護施設内の教育システムとしてAIを導入する事例も見られ、職員が最新技術を習得するためのトレーニングプログラムが充実してきました。これにより、現場でのAI活用効果が定量的に評価され、より一層のサービス向上につながっています。
AIを活用した介護サービスの成功事例
特に注目すべきは、介護ロボットの運用による成功事例です。ある地域の施設では、移動支援ロボットが導入され、利用者がベッドから車椅子へ安全に移動できるよう支援されています。これにより、介護職員の肉体的負担が大幅に軽減されるとともに、利用者側も安心して介護サービスを受ける環境が整備されました。
また、健康管理システムの導入により、リアルタイムで利用者の状態が把握され、個別のケアプランが自動生成される事例も成功しています。こうしたシステムの効果は、介護施設全体で業務効率の向上や医療費削減にもつながっており、導入効果が明確に示されています。
これらの成功事例は、今後の介護業界が抱える様々な課題を克服するための有力な手段となるだけでなく、他分野でのAI技術の導入と連携することで、さらなる発展が見込まれる分野でもあります。
介護AIが提供するサービスの種類
介護AIが提供するサービスは多様で、施設内外の介護環境に対して包括的なアプローチが可能となっています。たとえば、健康管理システムは利用者の体調をリアルタイムに把握し、異常時に速やかに介入できる体制を整えています。さらには、介護ロボットによる物理的な移動支援や、コミュニケーション支援ツールが、利用者のQOL（生活の質）向上に大きな影響を与えています。
介護現場では、これらのサービスが互いに連携し、全体として最適なケア体制を実現する仕組みが構築されています。たとえば、健康管理システムと介護ロボットの連携により、利用者の状態に応じた柔軟な対応が可能となり、従来の人的ケアでは難しかった細やかな対応が実現されています。
さらに、これらのサービスは各施設のニーズに合わせたカスタマイズが可能であり、介護の効率化とサービス向上の両立を支援します。各種ツールの導入事例やその詳細は、Azure生成AIなどの先端技術との連動も注目されています。
- 健康管理システムによる利用者の体調モニタリング
- 介護ロボットによる移動支援と生活補助
- コミュニケーション支援ツールによる対話の最適化
介護支援に特化したAIサービス
介護支援向けに特化したAIサービスは、利用者の安全と健康維持を主眼に設計されており、具体的にはバイタルサインの常時監視や緊急時の自動通報機能を備える健康管理システムが代表例です。こうしたシステムにより、介護職員は万が一のトラブルにも迅速に対応でき、利用者のリスクが大幅に低減されます。
また、介護ロボットは、利用者の移動や日常生活のサポートを実現するために導入され、施設内での移動安全性を確保するだけでなく、職員の作業負担も大幅に軽減します。さらに、AIを活用した食事プランの提案や個々の嗜好に合わせたケアが実現されることにより、栄養管理や精神的な安心感にも寄与します。
これらのサービスは、現場の具体的なニーズに合わせてカスタマイズ可能であり、現場での迅速な意思決定をサポートします。こうした取り組みは、企業の生成AI活用事例や最新のMicrosoft生成AIの技術とも密接に関連しています。
AIによる健康管理とモニタリング方法
AIを用いた健康管理は、介護サービスの現場において極めて重要な役割を果たします。具体的には、各利用者の健康状態をリアルタイムでモニタリングし、体調の変化や異常を早期に捉える仕組みが整備されています。これにより、利用者ごとのリスクを低減するとともに、迅速な医療介入が可能になります。
例えば、センサーが常時計測したデータを基に、AIが自動的に異常値を検知し、職員に通知するシステムが好例です。
さらに、過去の健康記録と連動することで、利用者一人ひとりの傾向を把握し、パーソナライズされたケアプランを自動生成することが可能です。こうした仕組みは、利用者の健康維持と生活の質向上に直結し、現場での迅速な対応と長期的な健康管理を実現しています。
また、利用者の日常生活のパターンや行動履歴も学習対象となり、潜在的な健康リスクの予測にも寄与します。こうした高度なデータ解析技術は、今後の介護AIの拡張性と可能性を示すものであり、実際の運用面では継続的な改善に基づく評価体制も整えられています。
介護AI導入のメリットとデメリット
介護AIの導入は多くのメリットをもたらす一方、その実装にはいくつかの課題も伴います。まず、導入のメリットとしては、作業の自動化による業務効率の向上が挙げられます。AIは事務処理や記録管理、健康モニタリングなどの日常業務を自動化し、職員がより利用者とのコミュニケーションや直接ケアに集中できる環境を整える効果があります。
また、健康管理システムを通じたリアルタイムなデータの収集と解析により、異常検知や迅速な介入が可能となり、利用者の安全性が飛躍的に向上します。ただし、一方でAI技術の導入には初期投資が高額である点や、システムを運用するための専門的な知識が求められるため、職員の教育やトレーニングが不可欠です。
さらに、AIが全ての介護業務を自動化できるわけではなく、人間による判断や対人ケアの重要性は依然として高いため、AIと人間職員との協働が求められます。こうした点は、導入前の詳細な計画策定と継続的な運用評価によって克服すべき課題です。
- 業務自動化による効率向上と負担軽減
- 高額な初期投資と教育によるコストの増加
- AI技術に対する職員の理解不足と抵抗感
介護現場におけるAI導入の利点
介護現場では、AIの導入により業務の効率が向上し、介護の質そのものが改善されます。たとえば、健康管理システムによってリアルタイムに利用者の状態を把握することで、万が一の異常時にも迅速な対応が可能となります。これにより、介護利用者の安全が格段に守られるだけではなく、職員の精神的・身体的負担も大幅に軽減されます。
また、AIが集約したデータに基づくケアプランの自動生成は、利用者ごとのニーズに即した個別支援を実現し、サービスの質の向上に直結しています。さらに、職員の負担軽減により、より多くの時間を利用者との対話や臨機応変な支援に充てることが可能となるため、介護現場全体の生産性が向上します。
このような利点は、従来の手法では実現が難しかった部分を補完し、介護現場における新たな業務モデルの確立へとつながっています。特に、利用者の安全確保と職員の働きやすさを両立させるための戦略として、AIの導入は有効なソリューションとなります。
AI導入に伴うリスクと課題
AIシステムを導入する際には、初期費用の高さや、技術を正しく運用できる体制の構築といったリスクが存在します。ハードウェア、ソフトウェア、さらにはその保守運用のコストが嵩むため、十分な資源と計画が必要です。例えば、大規模なシステム導入に伴う初期投資が経営に与える影響を慎重に評価する必要があります。
また、職員がAIツールを十分に理解し使いこなすためには、定期的な研修やトレーニングが欠かせません。AIに対する抵抗感や操作ミスが、導入の効果を低減させる可能性があるため、現場全体での理解促進が求められます。こうした課題は、導入前の綿密な計画と、運用開始後の定期的な評価により、段階的に対策を講じることが重要です。
さらには、AIと人間職員が協働するための効果的な業務フローの再設計も不可欠です。これにより、AIが支援する分野と人間の判断が補完しあう仕組みを整える必要があります。
介護AI利用時の注意点
介護現場でAI技術を利用する際は、特にプライバシー保護とデータ管理の徹底に注意が必要です。大量の個人情報や健康データが蓄積されるため、これらのデータが不正にアクセスされるリスクを未然に防ぐ仕組みを導入しなければなりません。データアクセスの権限管理や暗号化の実施、さらには定期的なセキュリティチェックが求められます。
また、適切なAI技術を選定する際には、導入目的や現場の特性に合わせた評価が不可欠です。市場には多様なソリューションが存在するため、各技術のメリット・デメリットをしっかり比較検討し、長期的な視点での効果検証が必要です。そして、導入後も定期的にシステムのパフォーマンスを評価し、必要に応じて改善策を講じる体制を整えることが重要です。
こうした注意点を踏まえ、利用者の安全とプライバシーを最優先にするためのルールと教育が、AI利用の成功には不可欠です。
- 個人情報と健康データの厳重な管理
- 市場のAI技術の比較と選定基準の明確化
- 利用者の安全を第一に考えた運用体制
プライバシーとデータ管理の重要性
介護AIの運用において、プライバシーとデータ管理は最も重要なポイントの一つです。利用者の個人情報、健康状態に関するデータは、外部への漏洩や不正利用がないよう厳重に管理される必要があります。具体的には、データへのアクセス権限を限定し、必要最低限の職員のみが扱える環境を整備することが重要です。
また、データの保存期間の設定や定期的なデータの更新、不要なデータの削除を徹底することで、セキュリティリスクの低減に努める必要があります。利用者には、どのようなデータを収集し、どのように利用するのかについて明確に説明し、理解と信頼を得ることが不可欠です。
このような取り組みが、介護AIシステムの導入を円滑に進め、利用者と施設双方の安心・安全に寄与するための基盤となります。
AI技術の選定基準と評価ポイント
介護現場に適したAI技術を選定する際は、導入目的を明確化した上で、必要な機能と実用性を十分に検討することが求められます。例えば、健康管理システムであればリアルタイムモニタリングや異常検知機能が必須であり、介護ロボットであれば安全な移動補助機能や耐久性が評価の対象となります。
さらに、導入後の効果を定量的に評価するための指標設定も重要です。業務効率の向上、利用者の健康状態の改善、人件費の削減など、具体的な成果をもとに評価し、定期的な改善策を講じる体制が整っているかどうかを見極める必要があります。
こうしたプロセスは、導入効果を最大限に引き出すための鍵となり、計画段階から運用後の評価まで一連のサイクルを確実に回していくことが求められます。
介護AIの導入プロセスとステップ
介護AIの導入プロセスは、事前の計画と現場の声をしっかり反映させた上で進めることが重要です。まずは、導入目的を明確にし、現行の介護業務や施設内で見られる課題を徹底的に洗い出します。これにより、現場に最も適したAIソリューションの選定が可能になります。
次に、市場に出回っているさまざまなAI技術を比較検討し、施設の目的やニーズに最も合致するものを選定します。ここでは、ハードウェアやソフトウェアだけでなく、運用後のサポート体制や、職員のスキル向上に資するトレーニングプログラムも重要な評価要素となります。
導入が決定した後は、実際のシステム構築と並行して、職員への教育を徹底するとともに、試験運用を通してシステムの有用性を評価するプロセスが求められます。これにより、システムが安定稼働し、日常業務にスムーズに溶け込むよう、段階的な改善が図られます。
- 導入目的の明確化と現状の課題把握
- 最適なAI技術の慎重な選定
- 職員への教育と試験運用による運用体制の整備
介護施設におけるAI導入の流れ
介護施設でのAI導入は、計画から実施、評価までの一連のプロセスを経て、円滑に進める必要があります。初期段階では、施設内の業務フローや利用者のニーズについて、職員と利用者双方からの意見を取り入れながら詳細な計画を策定します。
次に、導入するAIソリューションを複数検討し、機能やコスト、運用サポートなどを総合的に評価して最適なシステムを選定します。システム選定後は、必要なインフラの整備と並行して、職員向けのトレーニングを実施し、実際に運用を開始する流れとなります。
導入後は、定期的な評価とフィードバックを行い、システムと業務フローの両面で継続的な改善プロセスを回すことで、介護現場全体の効率とサービス品質が向上していきます。
導入後の運用と評価方法
AIシステムを導入した後は、その効果を定期的に運用評価し、必要な改善策を導入していくことが不可欠です。運用初期には、利用者の反応、職員のフィードバック、システムエラーの発生状況などを綿密にモニタリングし、実際の効果を数値化するための評価指標を設定します。
評価の結果を踏まえ、システムの機能改善やトレーニングプログラムの見直しを行い、さらに業務全体の効率化を図るサイクルを確立します。こうしたプロセスにより、AI導入後の持続的な効果向上と、介護サービスの質の継続的な向上が実現されます。
また、具体的な評価項目としては、利用者の健康状態の改善度、業務の効率化率、職員の業務時間削減などが挙げられ、これらの数値を基にしたフィードバックが、今後のシステム改善の大きな指標となります。
介護AIの費用対効果を考える
介護AIの導入においては、初期投資や運用コストといった経済的側面と、効率化によるコスト削減効果の両面をしっかりと評価する必要があります。まず、システム導入に伴うハードウェア、ソフトウェア、職員教育、保守運用にかかる費用を詳細に見積もることが求められます。
さらに、業務の効率化による人件費削減や、早期の健康管理によって医療費が削減される効果など、定量的な指標を設定して費用対効果を評価することが重要です。こうした取り組みは、将来的な投資回収の見通しを明確にし、経営判断の材料としても活用されます。
また、これらの評価は、継続的なモニタリングとフィードバックによって精度を高め、実際の運用効果を最大限に引き出すための改善策として活用されます。
- 初期投資費用の詳細な見積もり
- 運用・保守コストの継続的な評価
- 効率化、医療費・人件費削減効果の定量的評価
AI導入にかかるコストの見積もり
介護AIシステム導入時のコスト見積もりは、初期投資額としてハードウェアやソフトウェアの購入費用、システムライセンス、サーバー設備の導入費用などが含まれます。また、これに加え、システムの安定運用のための定期メンテナンスやサポート体制の構築費用、職員向けのトレーニングや外部講師による教育プログラムの実施費用も考慮する必要があります。
これらの各要素を詳細に洗い出し、トータルの初期コストを把握することが、導入の可否判断やROI（投資収益率）の評価に直結します。具体的な事例や業界の平均値を参考にしながら、現実的な金額を算出することが求められます。
さらに、導入後の運用に必要な継続費用まで見据えたトータルコスト評価を実施し、長期的な費用対効果に基づいた経営戦略が策定されるべきです。
費用対効果を測るための指標
導入したAIシステムの効果を評価するためには、業務効率向上率や、利用者個々の健康状態改善、そして介護職員の業務時間の短縮など定量的な指標が不可欠です。これらの数値は、システム導入前と導入後で比較し、その改善効果を明確にするための基礎データとなります。
また、医療費の削減や、人件費の削減効果など、経済的側面も数値化して評価することで、AI導入のROIを具体的に示すことが可能です。定期的にこれらの評価を行い、必要に応じてシステムの調整や改善を図ることで、長期的な成功を収めることができます。
このような定量的な評価指標は、介護業界全体が今後のシステム改善のための指標として活用し、次世代のAIソリューション開発にも大きな影響を与えると考えられます。
介護におけるAI技術の今後の可能性
介護におけるAI技術は、今後さらなる技術革新に支えられ、利用者一人ひとりにカスタマイズされたサービス提供が可能となるでしょう。最新のデータ解析技術と、ディープラーニングを活用することで、利用者の健康状態の予測や個別ケアプランの最適化が一層進化し、従来のサービスを凌駕する新たなサービス提供が期待されます。
さらに、AI技術の進歩に伴い、介護ロボットも高度化し、より精密で安全な移動支援や介護作業が可能となります。これにより、在宅介護や施設介護のどちらにおいても、利用者の自立支援や安心安全な生活環境の提供が実現される見通しです。
また、利用者とのコミュニケーション面においても、AIが自然言語処理技術を用いて、より臨場感のある対話を実現することで、心のケアや精神的サポートにも寄与する可能性があります。こうした技術は、介護業界全体の再定義と新たな価値創出に大きく寄与すると考えられます。
- 高度なデータ分析技術による健康状態予測
- 次世代の介護ロボットによる支援機能の進化
- AIを活用した自然なコミュニケーションの実現
介護AI技術の進化と展開
介護AI技術は、急速に進化するデジタル技術の恩恵を受け、従来の介護サービスの概念を大きく変えつつあります。機械学習や深層学習の手法を用いることにより、利用者の状況に応じた最適なケアが提供できる仕組みが実現され、常に最新の分析が行われるようになっています。これにより、健康状態の即時評価や異常に対する早期警告が現実のものとなりました。
一方で、介護AIの活用範囲は日常の健康管理や移動支援にとどまらず、認知症ケアや心理的な支援といった新たな側面にも展開が期待されています。こうした技術の進化は、介護分野において従来の枠組みを超えたサービスの提供を可能にし、利用者の生活の質を飛躍的に向上させるでしょう。
さらに、AI技術の進化とともに、介護業界内だけでなく、生成AIや他の先端技術との連携により、産業全体のエコシステムが再編されつつあります。こうした取り組みの一例として、Stable Diffusionとの連動により、視覚的なコミュニケーションの支援が進んでおり、今後の展開が非常に楽しみです。
介護業界におけるAIの役割の変化
従来の介護業務は、人間職員が利用者と直接コミュニケーションを取り、手作業でケアを提供する形態が中心でした。しかし、AIの導入により、これまで自動化が困難とされていた部分が補完され、業務プロセス全体が変革しつつあります。特に、健康情報のリアルタイム解析や自動的なケアプランの生成は、職員がより戦略的な対応に集中できる環境を作り出しています。
また、AIが提供するデータ分析結果を利用することで、利用者一人ひとりに合わせたケアプランが策定され、従来以上に高度で個別化されたサービス提供が実現しています。こうした変化は、職員の役割自体を再定義し、より質の高いケアへのシフトを促すとともに、介護業界全体の未来像を大きく塗り替える可能性を秘めています。
このように、AI技術の進展に伴い、介護分野における人間と機械の協働体制は、今後ますます進化し、利用者の安心と職員の働きやすさを両立させる新たなサービスモデルを構築する基盤となるでしょう。
まとめ
介護AIの導入は、従来の介護の枠組みを大きく変革する技術として、業界が抱えるさまざまな課題解決の鍵となっています。最新のデータ解析や機械学習技術を活用することで、介護職員の業務負担の軽減、利用者への個別ケアの質向上が実現され、安心安全なサービス提供が可能となります。
今後の介護業界では、AI技術のさらなる進化と他先端技術との連携が進む中で、多様なサービスが次々と展開されることが期待されます。施設内での業務効率化に留まらず、在宅介護や地域包括ケアの分野でも、AIを活用した新たな支援モデルが確立されるでしょう。これにより、利用者の生活の質が向上し、介護職員もより安心して働ける環境が実現されます。
このように、未来の介護サービスを形作る上で、AI技術の導入は極めて重要です。技術革新の波に乗り、現場実践とともに常に改善を進めていくことで、より良い介護サービスの実現に貢献することが求められます。各施設が導入計画をしっかりと策定し、評価・改善を続けることで、介護AIは確固たる実績として業界に浸透していくでしょう。