對著手機30秒,AI就能來場小健檢?日本新創讓臉變健康感測器,補上健檢後的364天
對著手機30秒,AI就能來場小健檢?日本新創讓臉變健康感測器,補上健檢後的364天

熟悉日本動漫或輕小說的人,或許看過這樣的黑色幽默:主角因為長期過勞而倒下,醒來後轉生到異世界,成為勇者或惡役令孃;又或者有人疲勞駕駛,一不小心把別人「強制送往異世界」。

動漫可以拿轉生開玩笑,現實中的過勞卻可能造成無法挽回的健康傷害。「如何在員工真的倒下之前,提早發現身體發出的警訊」,是日本企業長年面對的問題。

日本《勞動安全衛生法》相關規定要求企業原則上每年為員工安排一次健康檢查;台灣也有類似制度,依年齡不同,在職勞工需每1年、3年或5年接受一次一般健康檢查。

定期健檢可以發現許多重要的健康風險,卻主要提供特定時間點的檢測結果,未必能呈現工作壓力、睡眠或身體狀態每天的波動。那麼,一年剩下的364天呢?

日本一家2024年成立的公司Femshin,就想用一個很簡單的方法補足日常紀錄:每天拿起手機,對著自己的臉30秒。

手機對著臉30秒,就能測出健康數據?

Femshin開發出一款名為「wellmirAi」的AI健康管理App,使用方式很簡單,員工只要打開App,將手機鏡頭對準臉部約30秒,系統便會分析影像中的生理訊號。

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使用者將手機鏡頭對準臉部約30秒,系統便會分析影像中的生理訊號。
圖/ Femshin

根據Femshin公開資料,wellmirAi可呈現心率、心率變異度(HRV)、呼吸數,以及與壓力、自律神經狀態相關的參考指標。

wellmirAi背後使用的技術稱為rPPG(remote Photoplethysmography,遠端光體積描記法)。技術原理是:人的心臟每跳動一次,血液就會流入、流出皮膚下方的微血管,使臉部皮膚產生肉眼幾乎看不見的細微顏色變化。手機攝影機捕捉這些變化後,便能透過演算法估算心率等生理訊號。

這項技術並不是Femshin獨有。近年已有不少研究探索利用一般攝影機或手機鏡頭,非接觸式估算心率、呼吸率與HRV等資訊。

對使用者來說,它最大的優點是不用戴智慧手錶、不必貼感測器,只需要一顆鏡頭。

Femshin表示,wellmirAi可以利用HRV等資訊,提供壓力、自律神經狀態等參考指標,並宣稱自行驗證的部分量測精度可達90%至97%。

因此,比起把它想成「手機幫你看病」,更接近的理解可能是:把每天的身體變化記錄下來,讓使用者更容易發現自己和平常不一樣。

不過,wellmirAi背後的創辦人既不是醫師,也不是AI工程師,而是從整骨與小臉美容起家。一個原本研究如何「改變一張臉」的創業者,為什麼後來轉而思考,能不能從一張臉提早看見健康變化?

從「小臉美容」跨到AI健康管理

兼國慈陵(又名兼國治郎)1974年出生於日本大阪府箕面市,長大後拜師進入整骨業界,21歲就當上了針灸整骨院長,並開始學習運用行銷學在市場闖出一番名號。之後在28歲獨立開業,創設日本美容整骨學院,據兼國本人及相關協會過去公布的資料,採用其美容整骨體系的加盟或會員沙龍一度超過700家。

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創辦人兼國治郎最初是美容整骨師,因為公司內爆發的健康危機,才讓他決定投入健康管理領域。
圖/ 全国ヘルスケアサービス産業協会

真正把他從美容整骨推向AI健康管理的,是一場發生在自己公司裡的意外。

據兼國本人回憶,幾年前,他經營的另一家公司有一名重要主管因急性心肌梗塞突然倒下。雖然保住性命,卻無法再回到原來的工作崗位。關鍵主管突然離開,也讓原本的團隊受到巨大衝擊。

這件事讓他開始思考:如果能更早發現員工身體狀態正在改變,有沒有可能避免事情一路走到無法挽回的地步?

於是在2024年8月,他成立Femshin,理念是打造「讓健康工作成為理所當然的社會」,並推出企業健康管理服務。這個構想,後來誕生了AI健康管理App「wellmirAi」。

AI不只看今天,還想猜「下周的你」

隨著AI的快速發展,2026年7月,Femshin宣布替wellmirAi加入「Wellness AI Agent」。這一次,公司想做的事情從「現在的身體怎麼樣」,往前推到「接下來可能會怎麼樣」。

日本常以「氣象病」描述氣壓、溫差或季節變化伴隨的身體不適。有些人在天氣劇烈改變時,可能出現頭痛、疲勞或其他症狀。Femshin的構想,是把使用者過去累積的量測結果,與天氣、氣壓預報等資料交給AI分析。

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wellmirAi還能根據過去的健康數據、天氣預報及行程來判斷健康風險。
圖/ Femshin

根據公司提出的使用情境,如果系統發現某位使用者過去每逢低氣壓時,壓力相關指標容易出現變化,AI便可參考未來的天氣預報,提醒使用者留意睡眠、休息或補充水分。

比方使用者輸入「我下週二要去大阪出差」,Wellness AI Agent便會回覆「根據氣象預報,大阪下週的氣壓會大幅下降,根據您過去的資料,您在遇到低氣壓的日子時,常出現壓力值增加與自律神經紊亂的傾向,建議您在出發前務必補充水分,出發前一晚也要有充足的睡眠。」

目前這項功能仍屬於Femshin正在推動與驗證的健康管理應用,不能視為醫療上的疾病預測。它真正值得觀察的地方,在於wellmirAi正嘗試從單次量測,進一步結合「長期資料+外部環境+個人歷史」,發展個人化的健康提醒。

年度健檢之外,企業開始想知道「每天發生什麼」

相對於傳統企業健康管理比較像「拍照」:定期透過健檢,在特定時間點確認員工的身體狀況;wellmirAi想做的更像錄影。如果每天只花30秒留下資料,一個月就是30個觀測點,一年則可能累積數百次紀錄。單次數字未必能說明什麼,但長時間累積之後,「今天和平常不一樣」這件事,就可能變得更容易被看見。

Femshin成立至今約兩年,wellmirAi的量測準確度、企業實際導入規模,以及這些健康指標最終能在多大程度上改善員工健康,目前也還缺乏足夠的第三方資料證明。

但兼國的創業動機,確實點出企業健康管理的一個盲點:我們已經習慣定期檢查身體,卻很少留下兩次健檢之間的日常變化。

從小臉美容跨到AI,兼國想為解決的是,為「下周的自己」提早做好準備,實現「透過AI邁向更好的未來」。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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