近年、ChatGPTなどの生成AIの登場・普及が世界的に話題となっているように、AIは人々の暮らしや仕事をより便利に・効率的にするツールとして大きな注目を集めています。

近年では、保険業界でも、保険審査の自動化や保険料の最適化、不正請求の検知など、様々な用途でAIが活用されています。

本記事では、AI活用を検討している保険業界の方が参考にすべき保険業界でのAI活用事例20選を、失敗しないためのポイントとともにわかりやすくご紹介します。

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保険業界でAIを活用する６大メリット

保険業界でAIを活用するメリットとして、主に以下の6つが挙げられます。

• ①データ分析による正確な審査の実施
• ②データ分析による保険料の最適化
• ③データ分析による効果的な営業の実施
• ④各種文書作成の自動化・効率化
• ⑤チャットボットによる顧客対応の自動化
• ⑥不正な保険請求の検知

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①データ分析による正確な審査の実施

AIのデータ分析能力は公平で正確な保険審査にも活用することができます。

被保険者の生活習慣や過去の病歴等のデータをもとに疾病リスクを予測して生命保険の対象とするかを判断したり、類似の事故の事例などを分析して自動車保険事故の保険金支払いの判断を行うなどの活用方法が考えられます。

②データ分析による保険料の最適化

費用対効果の見合う最適な保険料の算出は、保険業務において最も重要なプロセスの一つです。適切な保険料の算出のためには、被保険者の属性や過去の保険事例など様々な要因を考慮しなければならず、全て人の手で行うのは相当な手間がかかります。

AIに被保険者のデータや過去の膨大な保険事例を学習させることで、各被保険者に合った最適な保険料を正確かつ迅速に算定できるようになります。

③データ分析による効果的な営業の実施

AIのデータ分析方法を活用することで、成約率を高める効果的な保険営業を行うことができるようになります。

例えば、AIが、顧客の年齢・性別・生活習慣など様々なデータを分析することで、各顧客に合った最適な保険商品をレコメンドしたり、過去の営業記録を分析して成約に繋がるパターンを見つけ出し、営業方法を改善したりすることができます。

④各種文書作成の自動化•効率化

AIの中でも、生成AIは、様々な文章を自動で作成することができます。生成AIを活用することで、見積書や申込書など、保険業務に必要な様々な文書の作成を自動化・効率化し、担当者の負担軽減やコスト削減を図ることができます。

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⑤チャットボットによる顧客対応の自動化

AIによるチャットボットは、本物の人間のような自然な会話が可能であり、顧客からの問い合わせ対応のチャットボットとして利用することができます。

AIチャットボットは、24時間365日対応可能であり、品質も一定に保たれるため、顧客満足度の向上につながります。

⑥不正な保険請求の検知

AIのデータ分析能力は、不正な保険請求の検知にも役立てることができます。過去の膨大な保険金請求事例をAIに学習させることで、保険請求が不正・虚偽のものかどうかを自動で判断できるようになります。

保険業界でのAI活用事例２０選

保険業界でのAIの活用事例として、以下の20事例が挙げられます。

＜データ分析による正確な保険審査の実施＞

• ①SBI日本少短：AIに保険金支払事例を学習させ、保険金支払判断をアシスト
• ②楽天生命保険：AIが入院リスクを予測し、引受査定を自動化・効率化
• ③三井住友海上火災保険：AIによる自動車ローンスコアリングサービスを実装
• ④東京海上日動：AIが自動車の修理見積書を点検して修理の妥当性を判断

＜データ分析による保険料の最適化＞

• ⑤あいおいニッセイ：被災建物の損害額算出を自動化し、早期の生活再建支援へ
• ⑥三井住友海上火災保険：AIが災害時の被害推定を可視化する防災ダッシュボードを提供
• ⑦東京海上日動火災：AI×ドローンで損害調査～修理費算出の効率化へ

＜データ分析による効果的な営業の実施＞

• ⑧第一生命：AIが顧客の意向を分析し、最適な保障プランを提示
• ⑨明治安田生命：AIで営業トレーニングができるアプリを導入
• ⑩NTTドコモ：AIが最適な保険商品をレコメンドするアプリを提供
• ⑪アクサダイレクト：AIが最適な補償内容を提案し、導入後1か月で成約率が5％向上

＜各種文書作成の自動化・効率化＞

• ⑫東京海上日動：生成AIで事故対応時の顧客応対文面作成業務を5割省力化
• ⑬損害保険ジャパン：生成AIで固定資産台帳の転記を精度95％で自動化
• ⑭アフラック：生成AIを活用したシステムで15％の業務効率化に成功
• ⑮日本生命：AI-OCRで契約申込書類の処理にかかるコストを50％削減

＜チャットボットによる顧客対応の自動化＞

• ⑯太陽生命：生成AIのアバターによる生命保険募集の実証実験を実施
• ⑰損保ジャパン：対話型AIが災害時の保険金請求電話を受け付ける体制を構築
• ⑱三井住友海上火災保険：損保業界で初めてAIチャットボットによる顧客対応を実施
• ⑲SBI生命保険：AI電話自動応答システムで控除証明書の再発行を完全自動化

＜不正な保険請求の検知＞

• ⑳東京海上日動：AIが不正な自動車事故の保険金請求を検知するシステムを導入

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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＜データ分析による正確な保険審査の実施＞

①SBI日本少短：AIに保険金支払事例を学習させ、保険金支払判断をアシスト

SBI日本少短は、業務効率化実現のため、生成AI（GPT-4）とMicrosoft Teamsを活用した対話型社内FAQシステムの運用を開始しました。

FAQシステムでは、様々な家財保険事故ケースの保険金支払い事例を匿名化し、AIに学習させることで、各家財保険商品において保険金支払い対象となり得るかをアドバイスできるようにしたものです。

これにより、社内でエスカレーションを行うことなく保険金支払い事例に関する回答を得ることができるようになるほか、過去の事故事例から参考となる資料を探す工数を削減することが可能になります。

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②楽天生命保険：AIが入院リスクを予測し、引受査定を自動化・効率化

楽天生命保険は、保険加入希望者の健康状態をAIが分析して、将来の入院リスクを予測し、保険の引受査定を自動化するシステムを構築しました。

保険加入希望者が申込時に通知する健康状態や過去の病歴情報をAIが分析し、入院リスクを予測することで、正確な引受査定を行うとともに、申込手続きの迅速化による業務負担の軽減や顧客満足度の向上を図ります。

今後は、自動査定を通じて取得したデータを分析することで、査定基準の見直しに活用し、査定審査の高度化・精緻化を目指していくとのことです。

③三井住友海上火災保険：AIによる自動車ローンスコアリングサービスを実装

三井住友海上火災保険は、AIを活用して自動車ローンやリース分野における個人の信用力を評価するスコアリングサービスを構築しました。

被保険者の属性情報をもとにAIがデフォルト予測や最適な貸付額の算出などの与信審査を行います。

これにより、公正かつ迅速な保険審査が可能となり、保険審査の質の向上や保険収益の増加を実現することができます。

④東京海上日動：AIが自動車の修理見積書を点検して修理の妥当性を判断

東京海上日動火災保険は、自動車事故の修理見積書の点検業務にAIを活用する取り組みを開始しました。

自動車修理工場等から提出された修理見積書の写真をAIの画像認識技術で読み込ませることで、AIが損傷箇所や損傷の程度を確認し、最適な修理方法の提案や修理方法の妥当性を判断できるかを検証します。

これにより、担当者の業務負担の軽減や修理費用の早期確定による迅速な保険金支払いが可能になると期待されています。

＜データ分析による保険料の最適化＞

⑤あいおいニッセイ：被災建物の損害額算出を自動化し、早期の生活再建支援へ

あいおいニッセイは、台風などにより被災した建物の損害額をAIで自動算出するシステムを業界で初めて導入します。

顧客がスマートフォンやPCから被災した建物の写真を送信するだけで、AIが損害箇所を自動で解析し、瞬時に保険金を算出します。

迅速な保険金支払いが可能となることで、顧客に対して早期の生活再建を支援できるとともに、支払までのプロセスの自動化・効率化による業務負担の軽減を図ることができます。

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⑥三井住友海上火災保険：AIが災害時の被害推定を可視化する防災ダッシュボードを提供

三井住友海上火災保険は、自治体向けに、AIが災害リスク時の被害推定を予測して可視化する防災ダッシュボードを提供しています。

リアルタイムの気象データや洪水予測データなどの各種データをもとに、AIが災害発生時の被害推定をダッシュボード上にわかりやすく可視化することで、地域社会の防災対策を支援します。

今後は、自治体だけでなく企業向けにも幅広いリスクに対する防災ソリューションの提供を目指していくとのことです。

⑦東京海上日動火災：AI×ドローンで損害調査～修理費算出の効率化へ

東京海上日動火災は、自然災害の現場をドローンで撮影した画像をAIで解析することで、損害調査や修理費の算出を自動化・効率化する取り組みを開始しました。

ドローンとAIの組み合わせにより、損害状況の調査から修理費の算出までのスピードと正確性が格段に向上し、被災者への迅速な保険金付与を実現します。

現時点では企業が保有する工場や倉庫で発生した損害が対象となっていますが、今後は個人の住宅などにも拡大していくとのことです。

＜データ分析による効果的な営業の実施＞

⑧第一生命：AIが顧客の意向を分析し、最適な保障プランを提示

第一生命は、AIが顧客の意向を分析し、最適な保障プランを提示するレコメンドシステムを開発しました。

第一生命の保険設計デザイナーが過去に作成した約1700万件の保障設計データをAIに学習させ、契約情報や顧客の意向を踏まえて最適な保障プランを自動で作成します。

このシステムの導入により、保険コンサルティングの質の向上や成約率の増加といったメリットが期待されています。

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⑨明治安田生命：AIで営業トレーニングができるアプリを導入

明治安田生命は、全国約32,000人の営業職員が保有する業務用スマートフォンに、AIを活用した営業トレーニングアプリを導入しました。

様々な表情を出せるように練習できる機能や営業トークの採点機能など、効果的な営業を実施するために役立つトレーニング機能が多数搭載されています。

これにより、緊張しがちな商談の場でも自信をもって臨めるようになり、営業力の強化とそれに伴う成約率の向上を実現することができると期待されています。

⑩NTTドコモ：AIが最適な保険商品をレコメンドするアプリを提供

NTTドコモは、顧客の個人データとAIを活用して、各顧客に合った最適な保険商品を提案するサービスを提供しています。

顧客に簡単な質問に回答してもらい、その回答をAIが分析して、10種類の保険から最適な保険商品の組み合わせをレコメンドします。

傷病保険、損害賠償保険、医療保険などの一般的な保険のほか、弁護士保険やゴルフ保険などの特殊な保険もカバーしている点が特徴です。

⑪アクサダイレクト：AIが最適な補償内容を提案し、導入後1か月で成約率が5％向上

アクサダイレクトは、ダイレクト型自動車保険の補償内容をAIが提案する補償おすすめ機能を提供しています。

100万件以上の過去の契約データと、顧客が入力した情報をもとに、AIがリアルタイムで分析を行い、最適な補償を提案します。補償内容の詳細や金額をイラスト付きでわかりやすく説明するなど、補償を受けることに慣れていない顧客にも利用しやすい工夫が施されています。

これにより、どの補償内容を選べばよいかわからない顧客の悩みを解消し、導入後わずか1か月で成約率が5％向上しました。

＜各種文書作成の自動化・効率化＞

⑫東京海上日動：生成AIで事故対応時の顧客応対文面作成業務を5割省力化

東京海上日動火災保険は、事故対応における顧客応対業務に生成AIを活用する検証を実施しました。

物損事故と人身事故のお問い合わせに対し、人間のみで回答を作成した場合と生成AIによるドラフトを元に回答を作成した場合の回答作成時間の平均値を比較した結果、応対文面の作成業務において約50%の省力化に成功しました。

顧客が直接閲覧する文書には高い精度が要求されますが、生成AIによるドラフトと人間によるダブルチェックにより、大幅な業務効率化が期待できます。

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⑬損害保険ジャパン：生成AIで固定資産台帳の転記を精度95％で自動化

損害保険ジャパンは、生成AIを活用し、顧客の固定資産台帳の確認・転記作業を精度95％で自動化しました。

AIが自律的に文書の構造を認識し、必要な情報のみを抽出して確認・転記作業を行うことができます。

今後、企業向け火災保険に関わる業務プロセス全体のトランスフォーメーションをはじめ、さらなる業務効率化・高度化を図るとしています。

⑭アフラック：生成AIを活用したシステムで15％の業務効率化に成功

アフラックは、社内の業務効率化を目的に、生成AIを活用した業務支援システム「Aflac Assist powered by GPT-3.5/4」の本格運用を開始しました。

「営業活動アシスト」メニューや「商品・事務問い合わせアシスト」メニューなどのように、日々利用する社員の目的や業務内容に合わせた複数のメニューを実装しています。

システムの活用により、平均15％の業務効率化を実現したほか、業務マニュアルの検索時間を30％削減することに成功しており、幅広い業務での効率化が期待されています。

⑮日本生命：AI-OCRで契約申込書類の処理にかかるコストを50％削減

日本生命は、AIによる文字読み取り技術OCRを活用して、保険商品の契約申込書類の処理業務の効率化に取り組んでいます。

これまでは、何百枚もの契約申込書類を一つ一つ手作業で入力し、目視で点検していました。AI OCRを導入することで申込書の要確認項目の読み取りと入力を自動化し、一日約120件も送られてくる新契約申込書類の処理業務を大幅に効率化しました。

これにより、新契約処理業務にかかるコストを約40～50％削減することに成功したことに加え、在宅しながらでも契約処理ができるようになり、従業員の負担軽減・働き方改善にも繋がっています。

＜チャットボットによる顧客対応の自動化＞

⑯太陽生命：生成AIのアバターによる生命保険募集の実証実験を実施

太陽生命は、生成AIを活用したAIアバターによる生命保険募集の実証実験を実施しました。

営業現場での対話を想定した対話モデルを構築し、AIアバターがお客様と会話応対できるのか、また生命保険の募集に必要となる情報を収集できるのかの検証が行われました。

実験の結果、実業務における顧客接点としてAIアバターを活用できる可能性が示されました。

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⑰損保ジャパン：対話型AIが災害時の保険金請求電話を受け付ける体制を構築

損保ジャパンは、対話型AIをコールセンターに導入し、保険金請求の連絡を受け付ける体制を構築しました。

対話型AIが、保険金請求手続きに必要な情報を顧客から聞き取り、システムにデータとして投入します。クラウドサービス上で実装することで、災害時に急増する電話件数にも耐えられるキャパシティを確保しました。

これにより、災害時の電話応対人員の不足を防止し、迅速な災害対応による保険サービスの質の向上やオペレーターの負担軽減を目指しています。

⑱三井住友海上火災保険：損保業界で初めてAIチャットボットによる顧客対応を実施

三井住友海上火災保険は、損保業界で初めてAIチャットボットによる顧客問い合わせ応答サービスを開始しました。

AIチャットボットが24時間265日、顧客からの問い合わせに即時に応答するとともに、保険料控除証明書再発行等の手続きにも対応します。

今後は、AIチャットボットの問い合わせ対応の結果をAIに学習させることで、応対精度の向上を図るとともに、チャットボットで対応できる業務の範囲を拡大していくとのことです。

⑲SBI生命保険：AI電話自動応答システムで控除証明書の再発行を完全自動化

SBI生命保険は、生命保険料控除証明書の再発行受付に対応するAI電話自動応答システムを導入しました。

AIシステムが自動でヒアリングして書き起こした会話内容をロボティックスプロセスオートメーション（RPA）と連携し、生命保険料控除証明書の再発行を受付から後処理まで完全に自動化しました。

今後は、AIシステムが対応できる範囲を拡大し、電話集中時にオペレーターに繋がらない事態の解消や営業時間外の問い合わせ対応による顧客満足度の質の向上を目指していくとのことです。

＜不正な保険請求の検知＞

⑳東京海上日動：AIが不正な自動車事故の保険金請求を検知するシステムを導入

東京海上日動は、自動車保険において、AIが不正な保険金の請求を早期に検知するシステムの導入を開始しました。

過去の膨大な保険金支払データをAIが分析することで、不正請求と関連性が高い要素を検知・抽出することができるようになります。契約内容や事故の申告状況等の情報から不正請求に繋がる可能性がある要素を見つけ出し、スコアリングすることで、慎重な判断が可能となります。

これにより、不正請求の疑いがない請求を早期に見分け、迅速に保険金支払いを行うなど、保険サービスの質の向上が期待できます。今後は、火災保険や傷害保険など他の保険商品にも随時導入していくとのことです。

保険業界でAI活用を成功させるための５つのポイント

保険業界でのAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

保険業界でのAI導入を進めるための４つのステップ

保険業界でのAI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。