マネージド AI による保険業界における AI 活用ソリューション: 保険業界が最大の転換点を迎えている理由。

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公開日: 2025年12月10日 / 更新日: 2025年12月10日 – 著者: Konrad Wolfenstein

マネージド AI による保険業界における AI 活用ソリューション: 保険業界が最大の転換点を迎えている理由。

マネージドAIによる保険業界におけるAI活用ソリューション：保険業界が最大の転換期を迎えている理由 – 画像：Xpert.Digital

生き残り戦略としての AI: アリアンツ、ミュンヘン再保険、チューリッヒ & Co. - 保険業界は歴史的な転換点にあります。

「デジタル麻痺」の終焉：マネージドAIが保険業界を救う

数十年にわたり、リスク集約と漸進的なイノベーションに基づく安定したビジネスモデルとして機能してきたものが、今や技術的負債、コストの爆発的増加、そして規制圧力という悪循環に直面しています。数字がそれを物語っています。保険金詐欺による損害額は世界中で年間約1,220億ドルに上りますが、皮肉なことに、従来型企業のIT投資の最大90%は、時代遅れのシステムの維持に費やされています。これはイノベーションを阻害する「デジタル麻痺」です。

しかし、停滞の代償はもはや単なる効率性の低下ではなく、存在そのものを脅かすものになりつつあります。不正行為のパターンがより動的になり、顧客がリアルタイムの体験を期待する時代において、単に保険契約を管理するだけではもはや不十分です。業界が求める答えは、マネージドAIソリューションの戦略的導入にあります。これらのテクノロジーはもはやオプション的な仕掛けではなく、巨大な「レガシートラップ」を克服し、保険金請求処理などのプロセスを劇的に加速させ、これまで以上に正確なリスク評価を行うための重要な手段です。

以下の分析では、この変革の経済的側面を詳細に検証します。アリアンツのような業界大手におけるITモノリスの歴史的背景から、EUの新しいAI法の落とし穴まで、保険会社が厳格な規制と必要な自動化のバランスをどのように取っているかを探ります。マネージドAIが単なるソフトウェアではなく、未来の競争力を支えるインフラである理由、そして今後10年間の勝者と敗者を決定づける戦略について学びます。

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保険会社はいかにして自動化によって未来を奪い、あるいは巧みに未来を形作っているのか

保険業界は、技術、経済、規制の力が融合し、根本的な変化を迫られる重大な転換期を迎えています。数十年にわたり、手作業によるプロセス、分散型データ構造、そして漸進的なイノベーションの上に築き上げられてきた保険ビジネスモデルは、ますます大きなプレッシャーにさらされています。現実は明白です。保険業界は現在、損害保険詐欺によって年間約1,220億ドルの損失を被っており、ドイツだけでも年間60億ユーロを超える損失に直面しています。同時に、保険会社のIT予算の70%は、複雑化によって崩壊しつつある旧式のシステムの維持に費やされています。世界の保険会社の3分の2は、これまでのところ、人工知能（AI）をパイロットプロジェクトの段階から拡張し、日常業務に統合できていません。

この状況は、単なる効率性のギャップではなく、生き残りをかけた課題を物語っています。保険業界におけるマネージドAIソリューションは、単なる技術的な仕掛けやオプションの近代化ではなく、保険会社の競争力、収益性、そして最終的には長期的な市場での存続を左右する戦略的必須要件です。本レポートでは、この変革プロセスの背景にある経済的推進要因、機関投資家、そして市場メカニズムを分析します。統合ソリューションプラットフォームとしてのマネージドAIシステムが、保険会社がレガシーシステムを克服し、不正をリアルタイムで検知・防止し、保険金請求プロセスを迅速化し、パーソナライズされた顧客体験を拡大することをどのように可能にするかに焦点を当てています。

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電気機械データ処理からデジタル麻痺へ

保険業界の現状を理解するには、その技術発展を振り返る必要があります。例えば、アリアンツは1956年にヨーロッパで初めてIBM 650メインフレームコンピュータを導入しました。これはデータ処理に革命をもたらし、保険会社が数百万件もの保険契約を効率的に管理することを可能にし、画期的な出来事でした。その後数十年にわたり、これらのシステムは継続的に拡張され、新たな要件に合わせて適応されました。それぞれの新しい機能は統合されておらず、むしろ階層化されていました。保険事務、保険金請求処理、請求処理、顧客管理といったシステムは、部分的に独立し、部分的に絡み合ったシステムとして誕生しました。

これは歴史的に見ても理解可能であり、経済的にも健全でした。20世紀末まで、こうしたモノリシックシステムは、保険会社だけでなく、事実上すべての主要金融機関において標準的なビジネスモデルでした。当時、モノリシックシステムは拡張性と収益性を実現していました。しかし、これらのシステムは柔軟性、迅速な反復、外部との統合を主眼に置いて設計されたわけではなく、安定した予測可能なプロセスに最適化されていました。

2000年代初頭から20年を経て、これらの決定の弊害が明らかになりました。合併、新たな規制、そしてインシュアテックの台頭により、世界中の金融サービスが圧力にさらされるにつれ、保険会社はもはや自らも十分に理解していないシステムへの依存度をますます高めていきました。場合によっては、技術的な依存関係があまりにも複雑になり、保険会社の誰も自社のソフトウェアアーキテクチャの全体像を把握できていないほどです。システムに2つ目のメールアドレスを追加するといった些細な変更でさえ、システム内の数百箇所の調整が必要となるため、6桁ユーロ規模のコストが発生することもあります。

IT投資は、この問題の規模の大きさを如実に物語っています。ドイツの保険会社だけでも、2024年にはIT投資を過去最高の62億ユーロに増加させましたが、これは主に既存の問題への対応であり、将来のイノベーションへの投資には当てられていません。これらの資金の大部分、推定70～90%は、レガシーシステムの維持に費やされています。これは経済的な非効率性の典型的な例です。企業は競争力が低下する一方で、同じ機能レベルを維持するために、ますます多額の費用を支払っています。技術的負債は指数関数的に増加し、イノベーションと成長への投資は抑制されています。

主要要因の分析：システムの非効率性と変革のインセンティブ構造

保険事業は、非対称情報、リスク集約、そして保険料算出ロジックに基づいています。保険会社はリスクに関するデータを収集し、リスクを評価し、その評価に基づいて保険料を算出します。この評価では、過去のデータ、外部情報、そして確立された計算モデルを組み合わせます。従来、これらは手作業または半自動のプロセスで行われていました。アンダーライターがこれらの評価を一貫して実施するには、長年の経験が必要でした。保険金請求処理も同様で、保険金査定担当者は書類を読み、事実と保険証券を照合し、不正行為の潜在的な兆候を特定した上で、判断を下す必要がありました。

この文脈において、マネージドAIソリューションは触媒的な変圧器のような役割を果たします。これらの認知タスクをより高速に、より正確に、よりスケーラブルに処理することを可能にします。しかし、経済的な効果はさらに深まります。

まず、不正防止が最も重要です。世界的に定量化された損害保険における保険金詐欺による損失は、年間約1,220億ドルに上ります。ドイツでは、推定で年間60億ユーロを超えており、この数字は常に増加しています。従来の不正検出はルールセットに依存しています。つまり、疑わしいパターンは専門家によって定義され、システムにハードコードされています。問題は、詐欺師が既知のパターンに適応し、新しい手法を開発し、より創造的になることです。機械学習ベースの不正検出は異なる仕組みで動作します。これは、人間がこれまで説明したことのない異常なパターンを認識します。マッキンゼーの分析によると、最先端の不正検出により検出率が15～20％向上し、同時に誤検出が20～50％減少します。これはすぐに経済効果をもたらします。不正が減れば保険金の支払いが減ります。誤検出が減れば不必要な調査が減り、誠実な保険契約者の確認が速くなります。

第二に、保険金請求処理の効率が大幅に向上しました。オランダの大手保険会社は、AIベースの保険金請求処理を導入し、対象となる自動車保険請求の91%を自動化しました。請求1件あたりの平均処理時間は46%短縮され、顧客満足度（ネットプロモータースコア）は9ポイント向上しました。また、ドキュメントインテリジェンスソリューションを導入した北欧の保険会社は、受信文書の70%について、これまで手作業で遅延が生じていたデータの抽出と解釈をリアルタイムで正確に行えるようになりました。これは技術的な意義だけでなく、経済的な変革ももたらしました。保険金請求担当者は定型業務から解放され、人間の専門知識が真に価値を付加できる複雑で高価値な案件に集中できるようになりました。

第三に、AIによる動的なリスク評価は、価格設定の精度を飛躍的に向上させます。従来の引受査定は、年齢、運転歴、郵便番号といった少数の変数に基づいていましたが、AIモデルは数百、数千のデータポイントをリアルタイムで分析・統合することができます。これにより、顧客ベースの大部分を補填する平均保険料ではなく、実際のリスクを反映したより正確な保険料を実現できます。アリアンツのケーススタディでは、AIシステムBRIAN（Underwriter Guidance Tool）がデータ統合とセマンティック分析を用いて、リスクに基づく推奨事項を提示し、引受査定人に迅速かつ効果的に情報を提供する方法を実証しています。

第4に、AIを活用したパーソナライゼーションは、顧客獲得と維持を大幅に向上させます。生成AIと大規模言語モデルにより、保険顧客との自然言語でのコミュニケーション、自動化されたセルフサービスソリューションの提供、そして個別化された商品推奨が可能になります。通常、1日あたり100件の問い合わせに対応するカスタマーアドバイザーは、AIアシスタントを活用することで、この処理能力を2倍、3倍に高め、同時にアドバイスの質を向上させることができます。

しかし、これらの手段は特定の制度的条件下でのみ機能します。多くの保険会社は、既存のシステムが迅速な統合に対応できるほど柔軟ではないため、これらの効果を実現できていません。従来の保険会社におけるAIプロジェクトは、新しいインターフェースを追加するたびに数百もの既存の依存関係が生まれるため、何年もかかることがあります。これが、世界中の保険会社の3分の2が、まだパイロットプロジェクトを超えてAIを拡張していない主な理由です。

現状：データ駆動型在庫管理と課題

保険分野におけるAI市場は、世界的に驚異的な成長を遂げています。2024年には、保険分野におけるAI市場は、情報源によって異なりますが、約64億4,000万ドルから113億3,000万ドルと評価されました。今後10年間の予測は劇的で、2031年から2035年までに457億4,000万ドルから2,460億ドルにまで拡大し、年平均成長率は32～33%になると予測されています。

これらの数字は数学的な抽象概念ではなく、現実の経済変革を如実に表しています。世界中の保険会社は、AI技術、人材獲得、そして変革プロジェクトに巨額の投資を行っています。アリアンツ、ミュンヘン再保険、チューリッヒといった大手保険会社は、投資部門、研究所、そして研究パートナーシップを設立しています。チューリッヒは、ザンクト・ガレン大学およびスイス連邦工科大学チューリッヒ校と共同で、保険ビジネスモデルそのものの変革を目指し、2025年に新たなAIラボを開設すると発表しました。アリアンツは、あらゆるソースからのデータを統合し、AIアプリケーションを可能にするための、企業全体のデータプラットフォームを構築しています。

しかし、これらの投資は無制限ではありません。リソースは通常、レガシーシステムに縛られています。ドイツの保険会社は年間約59億～62億ユーロをITに費やしていますが、その70～90%は既存インフラの維持に充てられています。つまり、真のイノベーションと将来の投資に充てられるのは、この金額のわずか10～30%に過ぎないのです。中小規模の保険会社は、リソースがさらに限られています。そのため、単一のソースから迅速かつ統合的にAIソリューションを提供できることは、大きなメリットとなります。

最も差し迫った課題は次のとおりです。まず、統合の技術的な複雑さ：保険会社はそれぞれ独自のAPI、データ構造、ビジネスロジックを持つ、独自のレガシーシステムランドスケープを持っています。真のソリューションプロバイダーは、AIアルゴリズムだけでなく、この多様性に適応する構成可能なコネクタフレームワークも提供する必要があります。次に、規制の複雑さ：2024年8月に施行され、2026年5月から完全適用されるEU AI法により、特にリスク評価と価格設定のための高リスクAIシステムには、ガバナンス、ドキュメント、透明性、バイアス最小化に関する厳格な要件が適用されます。3つ目に、データ保護と信頼性の問題：機密性の高い顧客データ、健康情報、財務詳細は、最高レベルのセキュリティで処理する必要があります。保険会社は、規制リスクを負うことなく、これらのデータを外部のクラウドプロバイダーに単純にアウトソーシングすることはできません。オンプレミスまたは管理された環境で実行され、監査証跡と完全な透明性を提供するソリューションが必要です。

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実践からのケーススタディ：さまざまな変革戦略の比較分析

この分析の実際的な意味合いを説明するには、さまざまなアプローチによるケーススタディが役立ちます。

AIベースのドキュメントインテリジェンスを導入した北欧の保険会社は、段階的かつプロセスに特化した展開の軌跡を具体的に示しています。同社は、請求処理において紙文書とデジタル文書を数十年にわたって活用してきました。手作業によるプロセスは非常に複雑で、請求が届くと、外部文書を写真撮影またはスキャンし、従業員がそれを手作業で読み取り、データを様々なシステムにコピーしていました。エラー率も非常に高かったのです。EY Fabric Document Intelligenceの導入により、このワークフローは変革されました。現在では、文書の70%がリアルタイムで正しく解釈され、データは自動的に抽出されてバックエンドシステムに転送されます。このソリューションは全く新しい開発ではなく、既存の請求管理システム上に構築された統合コンポーネントです。その結果、請求処理の大幅な高速化、エラーの削減、そして従業員がより分析的で顧客中心の業務に集中できる環境が整いました。

オランダの大手保険会社は、従来の保険金請求の決定を完全に自動化するという、さらに革新的なアプローチを実証しています。この会社は非常に明確な仮説を立てていました。自動車保険請求の約91%は標準化された決定ロジックに従っており、システムがこのロジックを学習すれば完全に自動化できるというものです。そこで、経験豊富な保険金請求査定人の決定パターンをモデル化したAIエージェントをトレーニングしました。エージェントは、請求を分類し、請求条件を確認し、単純なケースを自動的に承認するように設計されました。この実装は、数十ものレガシーシステムを接続する必要があったため、技術的に困難でした。しかし、ビジネスケースは非常に魅力的であったため、投資は正当化されました。完全実装後、平均請求処理時間は46%短縮され、対象となるすべての自動車保険請求の91%が自動化され、顧客満足度はNPSポイントで9ポイント向上しました。ただし、これは人間の労働の完全な自動化ではなく、むしろスマートな分業でした。つまり、エージェントが定型的なタスクを処理し、人間が複雑な作業を引き受けたのです。

グローバル企業であるアリアンツは、全社的なデータ統合とAI戦略アプローチを推進しています。同社は、AIプロジェクトの持続的な成功は、データ品質の高さと組織全体でのデータアクセスの容易さにかかっていることを認識しています。そのため、アリアンツはアリアンツ・データ・プラットフォーム、データガバナンス、そして各事業部門における最高データ責任者（CDO）の設置に多額の投資を行っています。これは長期的な変革への道筋ですが、核心的な課題への対応にもつながります。優れたAIには優れたデータが必要であり、優れたデータには組織構造と文化が不可欠です。

対照的に、チューリッヒは新設のAIラボを通じて、研究とイノベーションのアプローチを追求しています。チューリッヒは、既存のAI技術を単に適用するだけでは、真のビジネスモデル変革を実現するには不十分であると認識しました。同社は、有力大学と提携し、新たなAI技術と手法の開発に取り組んでいます。このラボは、より自律的に動作し、複雑な意思決定を行うことができるエージェントベースのAIシステムに重点を置いています。これは、今日の効率性向上を目指すものではなく、未来を見据えた取り組みです。

この比較から、いくつかの重要な洞察が明らかになりました。第一に、万能のアプローチは存在しません。プロセスに特化したAIソリューション（Document Intelligenceなど）、完全なプロセス自動化（オランダの保険会社など）、企業全体のデータ戦略（アリアンツ）、そして基礎研究（チューリッヒ）は、いずれも有効であり、それぞれ異なる経済課題に対応しています。第二に、導入のスピードは重要な競争要因です。数年ではなく数か月で導入できるシステムは、経済的な優位性をもたらします。第三に、既存システムとの統合が不可欠です。AIを単独のプロジェクトとして推進する保険会社の成功は限定的です。既存のテクノロジー環境にAIを統合する保険会社は、より効果的に拡張できます。

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将来の発展の道筋と潜在的な混乱

これまでに行われた分析に基づいて、いくつかの可能性のある開発パスを概説することができます。

最も可能性の高いシナリオは、保険業界の漸進的な細分化です。アリアンツ、ミュンヘン再保険、チューリッヒ保険といったリソースを有する大手企業は、AIとデータ統合を成功裏に展開し、競争優位性を強化するでしょう。また、コンプライアンスのためのリソースも保有しているため、規制当局の監視下でも革新的な取り組みを維持できるでしょう。一方、中規模および小規模の保険会社は、AIと近代化に多額の投資を行うか（短期的には収益性が低下する）、技術的に後れを取り市場シェアを失うかというジレンマに直面するでしょう。多くの保険会社は、アウトソーシングやAIプラットフォーム（マネージドAIソリューションプロバイダーなど）との戦略的提携を選択するでしょう。この結果、大手保険会社が優秀なAI人材を獲得し、中小規模の保険会社が販売代理店に頼ったり、ニッチな戦略を追求したりするといった統合が進む可能性があります。

2つ目の可能性の高いシナリオは、AIとデータ分析を基盤とした新たな保険モデルの出現です。保険業界に参入する新しいインシュアテック、つまりテクノロジー企業（保険業界におけるGoogleなど）は、技術的負債が少なく、AIを基盤から自社のアーキテクチャに統合することができます。彼らはニッチな垂直市場を急速に支配する可能性があります。これは、既存の保険会社に既存のプロセスを最適化するだけでなく、ビジネスモデルを見直すプレッシャーを与えます。チューリッヒはこの点を認識し、新たなビジネスモデルの研究に投資しています。

3つ目のシナリオは、AI標準の段階的な規制と正式化です。現在のEU AI法はほんの始まりに過ぎません。説明可能性、バイアスの最小化、AIシステムの信用力など、今後さらに規制が強化されると予想されます。その結果、真のセキュリティとコンプライアンス認証を取得し、高度に規制された専門性の高いAIソリューションプロバイダーだけが成功する状況につながる可能性があります。テクノロジー大手が提供する汎用的なAIツールは、保険などの規制産業には不向きになる可能性があります。

4つ目のシナリオは、可能性は低いものの、あり得ないわけではない。保険業界におけるAI自動化への反発が、雇用喪失や差別に関する世論の議論をきっかけに起こるというものだ。これは、特定の状況下でAIを制限または禁止するよう求める政治的圧力につながる可能性がある。しかし、経済的メリットがあまりにも大きいため、その可能性は低いだろう。

これらの経路をひっくり返す可能性のある潜在的な混乱:

大手保険会社の大規模データ侵害はAIシステムへの信頼を根本的に損なう
高リスクのケース（Amazonの採用スキャンダルのようなケースだが、保険業界におけるもの）におけるAIシステムの差別的影響を実証し、規制の反発を引き起こした。
保険モデルをさらに変革するエージェントベースAIまたは自律AI意思決定システムのブレークスルー
気候変動とAIによるリスク評価の向上の相乗効果により、市場の大きな歪みが生じる（例えば、AIが特定の地域が以前の想定よりもはるかにリスクが高いと認識した場合など）。

戦略的影響：協調的な変革の必要性

実証分析は明確な事実を示しています。保険会社にとって、マネージドAIソリューションはオプションではなく、必須です。現状の非効率性は極めて深刻で、競争は激しく、規制要件も明確であるため、何もしないことは競合他社に競争優位性を与えることに等しいのです。

政策立案者にとって、これは規制枠組み（EU AI法、GDPR、各国の保険法）の強化だけでなく、中小規模の保険会社への実務的な支援も併せて実施する必要があることを意味します。支援がなければ、保険業界の二層構造が生まれ、大手保険会社がイノベーションを維持し、中小規模の保険会社は買収か市場からの撤退を迫られる可能性があります。

保険会社の経営幹部にとって、戦略的な意味合いは明らかです。個々のAIプロジェクトを試験的に導入するだけでは不十分です。保険会社は以下の点に留意する必要があります。

データを重要な資産として扱う全社的なデータ戦略を策定します。
レガシーシステムを段階的に解体または最新化し、パッチを無限にインストールしないでください。
AI は独立したプロジェクトとしてではなく、運用アーキテクチャの不可欠なコンポーネントとして捉える必要があります。
ガバナンスとコンプライアンスを、後からではなく最初からプロジェクトの実装に統合します。
製造、購入、パートナーに関する戦略的意思決定: 独自の AI ソリューションを開発することが適切なのはどのような場合で、マネージド AI ソリューションプロバイダーが適切な選択となるのはどのような場合でしょうか。

投資家やステークホルダーにとって根本的な洞察は、この変革をうまく乗り越えた保険会社は、競争優位性、収益性の向上（不正行為の削減、コスト効率の向上、価格設定精度の向上による）、そして顧客関係の強化を期待できるということです。これに失敗した保険会社は、競争と規制がますます激化する環境において、存在感を失うことになります。

したがって、本分析の中心的な論点は、AIが単なる技術的な選択肢ではなく、今後10年間の保険会社の存続を左右する戦略的必需品であるという点です。適切に構成され、ガバナンスに根ざしたマネージドAIソリューションは、この必需品を現実のものにするための経済的手段となります。