生成AIの導入は加速しており、保険会社の65%がすでにこれを活用していますが¹、その取り組みの大部分は概念実証の段階にとどまっています。この隔たりはほとんどの場合、モデルの能力によるものではなく、実行部分にあります。すなわち、適切な業務プロセスを選定し、ドメインの専門家とともにそれを再設計し、適切なプラットフォーム上で拡張し、ガバナンスとチェンジマネジメントを通じて定着を進めることです。

これは、ミリマンのウェビナー「保険のための人工知能―現実世界における成功事例」における実務的なメッセージでした。このウェビナーは、スペインおよびポルトガルにおけるミリマンのコンサルティングチームの責任者であるJosé Silveiroと、フランスを拠点とするミリマンのプリンシパルAlexandre Boumezouedが主導しました。Boumezouedが指摘したように、AIの試行導入のうち、測定可能な事業成果に結びつくものは少数にとどまっており、成功事例と停滞プロジェクトとの間に生成AIをめぐる格差が生じています。

このウェビナーでは、具体的な事例に基づいて議論が行われました。身分証明書、署名済み文書、その他の非構造化文書といった大量のPDFを取り扱う保険金支払業務について、ミリマンは、特化型の視覚モデルと大規模言語モデルを組み合わせることで、高い信頼性でデータを構造化しました。署名検出や文書の切り分けといった業務には特定のモデル設計を用い、その後、抽出された関連コンテンツのみに別のモデルを適用することで、ミリマンの専門家は、計算コストを抑制しながら精度を向上させることができました。その結果、情報抽出は10件中8件で正確に行われ、手作業によるデータ収集から、対象を絞った検証へと移行したことで、業務処理時間は3分の1に短縮されました。

不正管理もまた、高い効果が見込まれる領域でした。特に、写真や証拠の改ざんが容易になる中で、その重要性は高まっています。提案されたアプローチでは、AIを保険金支払ワークフローに組み込みます。具体的には、保険契約の引受開始時点のデータと請求内容との整合性を確認し、コミュニケーション内容を分析して異常を検出し、視覚モデルを用いて損害が申告された事故内容と一致するかを評価し、さらに修理見積額を市場ベンチマークと比較します。家財保険の水濡れ損害請求の事例では、請求コストを市場ベンチマークと比較した結果、25%を超える過大見積もりが特定されたため、その請求だけを追加審査に回し、正当な請求まで一律に遅らせることはしませんでした。

Silveiroは、その目的を次のように明確に総括しました。「不正検知は、保険業界におけるAI統合の中でも、最も大きなインパクトを持つ領域の一つです。目標は、より高い精度と業務効率を実現するだけでなく、不審なパターンの検知が、誠実な顧客に対する摩擦や遅延を生じさせないようにすることでもあります。」

3つ目のケーススタディでは、数理・財務報告に焦点が当てられました。報告の複雑性が増し、各種期限がより厳しくなっている銀行窓販の生命保険会社において、エージェントベースのシステムが分析を自動化し、経営陣向けのPowerPoint資料を生成しました。従来5日を要していた作業が、短時間の検証工程を含めても約15分で完了し、対象ファンドの範囲も拡大するとともに、これまで把握されていなかった要因も明らかになりました。

これら3つの事例すべてに共通していたのは、設計段階から組み込まれたガバナンスでした。すなわち、人による監督、説明可能性、アクセス管理、モニタリング、監査可能性です。Boumezouedによる実務重視の視点は、あらゆる経営陣にとって有用な判断基準となります。「現在のお客様との取り組みにおいて、私たちは3か月以内に具体的な利用場面を提供しており、それにより、お客様がより広範な統合に踏み切る前に、ROIを正確に評価することが可能となっています。」

¹ European Insurance and Occupational Pensions Authority. (2025, February 1). Generative AI market survey: Outlook, use cases and risk management. Retrieved 11 May 2026 from https://www.eiopa.europa.eu/document/download/bec886e2-dea0-4bbe-9624-d5f23f85700a_en?filename=EIOPA-BoS-25-679-GenAI-Report.pdf.