保険業界では、保険金の査定や顧客対応、営業支援といった幅広い業務で生成AIを取り入れる動きが、大手生保・損保を中心に急速に広がっています。

本記事では、保険業界で生成AIが使える6つの業務領域、実名企業の活用事例8選、導入のメリットと課題、成功させる5ステップを解説します。

読み終えるころには、自社のどの業務から生成AIに着手すべきかを判断でき、情報漏洩などのリスクを抑えたスモールスタートで一歩を踏み出せる状態になります。まずは保険業界で活用が進む背景から確認していきましょう。

保険業界で生成AIの活用が進む3つの背景

保険業界で生成AIの導入が加速している背景には、業界が抱える3つの事情があります。

査定や問い合わせなど定型業務の負荷が大きい

保険会社の業務は、保険金の査定や契約書類の確認、問い合わせ対応など、書類と文章を扱う定型業務が大きな割合を占めています。

これらは件数が多く、担当者の確認やテキスト化に多くの時間を要します。文章の要約や下書き作成を得意とする生成AIは、こうした業務の負荷を直接軽減できる手段として注目されています。

人にしかできない判断業務へ人員を振り向けられる点が、保険業界で期待が高まる理由です。

顧客対応の高度化とパーソナライズが求められている

保険商品は内容が複雑で、顧客一人ひとりのライフイベントに合わせた提案や、わかりやすい説明が求められています。

従来の画一的な対応では、顧客の満足度を高めにくく、解約や乗り換えにつながりかねません。生成AIは顧客データをもとに最適な提案や回答案を示し、対応の質とスピードを底上げします。

限られた人員でも一人ひとりに合った対応を実現できる点が、導入を後押ししています。

競合各社が導入を加速し取り組み件数が増えている

大手生保・損保を中心に、生成AIの導入を公表する保険会社が年々増えています。

野村総合研究所の調査では、国内保険会社における生成AIの取り組み件数は2023年の11件から2024年には26件へ増加したとされています（出典：野村総合研究所「保険の2030年アジェンダ」）。

競合が活用を進めるなかで様子見を続けると、業務効率や顧客対応で差が開くおそれがあります。早期に自社の活用方針を固めることが重要です。

保険業界で生成AIが活用できる6つの業務領域

生成AIは、保険の商品開発から募集、引受、支払、契約者対応までのバリューチェーン全体で活用できます。ここでは代表的な6つの業務領域を紹介します（参考：電通総研「生成AIの保険業務における活用領域の可能性」）。

保険金の支払査定

保険金の支払査定では、診断書や事故報告書など多くの書類を読み解き、支払いの可否を判断します。

生成AIは、書類のテキスト化や要点の抽出、約款との照合を補助し、査定担当者の確認作業を効率化します。複雑で時間のかかる査定ほど、効果を発揮しやすい領域です。

契約の引受査定

引受査定（アンダーライティング）は、加入希望者の健康状態やリスクを評価し、引受の可否や条件を決める業務です。

生成AIは、提出書類を社内のリスク選好の指針と照合し、判断材料を整理して査定担当者に提示します。経験の浅い担当者でも、一定の基準に沿った判断を下しやすくなります。

不正請求の検知

保険金の不正請求は、保険会社の収益と公平性を損なう深刻な課題です。

生成AIは、過去の不正事例の特徴を学習し、請求内容の不自然な点や類似パターンを洗い出します。人手では見つけにくい兆候を早期に検知し、調査の優先順位づけを支援します。

顧客対応とコンタクトセンター

コンタクトセンターには、契約内容や支払いに関する問い合わせが日々数多く寄せられます。

生成AIは、24時間対応のチャットボットとして基本的な質問に答えるほか、オペレーターへ最適な回答案をリアルタイムで提示します。通話内容の自動要約により、対応後の記録作成の手間も減らせます。

営業職員と代理店の支援

保険の営業では、顧客に合った商品提案と、商談後の記録作成に多くの時間がかかります。

生成AIは、顧客データから最適な提案内容を示したり、商談の音声から課題や面談メモを自動生成したりします。営業職員や代理店は、提案そのものに集中できるようになります。

社内文書の作成と要約

企画書や報告書、議事録の作成といった内部業務も、保険会社の負担になりがちです。

生成AIは、たたき台の作成や長文の要約を短時間でこなし、職員は内容の検討や仕上げに注力できます。全社員が日常的に使える、もっとも着手しやすい領域でもあります。

生成AIの保険業界における活用事例8選

ここからは、生命保険・損害保険の大手各社が公表している生成AIの活用事例を8つ紹介します。自社で取り入れる際の参考にしてください。

損害保険ジャパン：照会回答支援システムで営業店の負荷を軽減

損害保険ジャパンは、2025年7月から生成AIを活用した照会回答支援システムを全国の営業店で利用開始しました。

社内の照会窓口「教えて！SOMPO」には年間67万件もの照会が寄せられており、回答業務の負荷軽減が課題となっていました（出典：損害保険ジャパン プレスリリース）。さらに固定資産台帳の転記業務では、生成AIの活用で精度95％の自動化を実現しています（出典：AIsmiley）。

第一生命：対話型AI「ICHI-to-Chat」で顧客接点を強化

第一生命は、生成AIを活用したチャットサービス「ICHI-to-Chat」のビジネス実証を実施しました。

LINE公式アカウントを通じて約1万人が利用し、雑談を通じて将来の備えを考えるきっかけを提供する取り組みです。参加者へのアンケートでは約73％が会話に「満足」「やや満足」と回答しました（出典：第一生命 ニュースリリース）。

日本生命：内務職員向けAIで業務量の削減を目指す

日本生命は、内務職員が使える生成AI「N-Chat」を展開し、業務効率化を進めています。

複数案件で実証を重ねており、2029年度までに内勤職の業務量を最大30％削減する計画を掲げています（出典：ニュースイッチ）。約5万人規模の職員の業務効率化を見据えた取り組みです。

明治安田生命：営業職員約3.6万人へデジタル秘書を展開

明治安田生命は、生成AIを活用したデジタル秘書「MYパレット」を導入しています。

顧客の年齢や過去の契約などのデータを分析し、最適な提案やコミュニケーションの助言を行うもので、営業職員約3.6万人が利用します。生成AIなどの先端技術を活用した全社的なDXに、約300億円規模の投資を見込んでいます（出典：IT Leaders）。

三井住友海上：事故対応の通話要約で大幅な時間削減を見込む

三井住友海上は、NECと共同で事故対応業務に生成AIによる文章要約技術を導入しました。

顧客との通話内容を自動でテキスト化し、生成AIが要約することで、対応後の記録作成を効率化します。全国235拠点の事故対応センターで導入した場合、年間で約29万時間の削減を見込んでいます（出典：NEC プレスリリース）。

住友生命：約1万人に生成AIを展開し企画書作成を短縮

住友生命は、自社専用に構築した生成AIチャット「Sumisei AI Chat Assistant」を職員約1万人に開放しました。

独自のプロンプト雛形を整えることで、これまで1週間を要していた企画書の作成を1日に短縮するなどの成果を上げています（出典：住友生命 ニュースリリース）。スキル認定制度や利用ガイドラインの整備も進めています。

東京海上日動：「マーケットインナビ」で商談から課題を抽出

東京海上日動は、中小企業向けの営業サポートツール「マーケットインナビ」を開発しました。

顧客との商談の音声データから、生成AIが経営課題やニーズを自動で抽出し、保険商品やソリューションの提案までを支援します。約110種類の質問集と組み合わせ、経験の浅い社員の営業活動を後押しします（出典：東京海上日動 プレスリリース）。

イーデザイン損保：生成AIアバターで顧客接点を高度化

イーデザイン損保は、NTTコミュニケーションズと共同で、生成AIを搭載したアバターによる顧客接点の高度化に関する実証実験を実施しました。

アバターが顧客と自然に対話しながら案内を行うことで、Webサイト上での顧客体験の向上を目指す取り組みです（出典：AIsmiley）。チャットだけでは伝わりにくい安心感を提供する狙いがあります。

保険業界が生成AIを導入する5つのメリット

保険業界が生成AIを導入することで得られる代表的なメリットは、以下の5つです。

査定や事務の定型業務を自動化し人手不足を補える

生成AIは、書類のテキスト化や要約、転記といった定型業務を自動化します。

担当者は確認や判断といった付加価値の高い業務に集中でき、限られた人員でも処理量を維持できます。少子高齢化で人材確保が難しいなか、人手不足を補う現実的な手段になります。

顧客対応の品質とスピードが向上する

生成AIは、問い合わせに24時間対応し、オペレーターへ最適な回答案を提示します。

顧客は待たされることなく適切な案内を受けられ、満足度の向上につながります。担当者ごとの対応のばらつきも抑えられ、サービス品質の標準化を図れます。

不正請求の検知精度が上がり収益を守れる

生成AIは、過去の不正事例を学習し、請求内容の不自然な点を洗い出します。

人手では見落としがちな兆候を早期に検知することで、不正な支払いを抑え、会社の収益と契約者間の公平性を守れます。調査リソースを優先度の高い案件へ集中させられる点も利点です。

ベテランの査定ノウハウの属人化を解消できる

査定や引受の判断は、ベテラン担当者の経験に依存しがちです。

生成AIに過去の判断基準を学習させれば、経験の浅い担当者でも一定の基準に沿った判断を下しやすくなります。退職による知識の流出を防ぎ、組織全体で対応品質を保てます。

新商品開発やリスク分析のスピードが上がる

生成AIは、市場動向や顧客データの分析、企画書のたたき台作成を短時間でこなします。

商品開発やリスク分析の初動が速くなり、変化する市場ニーズへ迅速に対応できます。検討に充てる時間が増えることで、企画の質そのものを高める効果も期待できます。

保険業界が生成AIを導入する際の4つの課題

生成AIの導入には、保険業界ならではの注意点もあります。代表的な4つの課題を押さえておきましょう。

顧客情報の漏洩リスクへの対応が必要になる

保険会社は、健康状態や資産といった機微な個人情報を大量に扱います。

こうした情報を外部の生成AIに不用意に入力すると、情報漏洩につながりかねません。入力データが学習に使われない法人向けサービスを選び、社内の利用ルールを整える必要があります。

ハルシネーションが査定や説明の誤りにつながる

生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしく出力するハルシネーションを起こすことがあります。

査定の判断や顧客への説明でこの誤りをそのまま使うと、誤支払いや説明義務違反を招きます。出力内容は必ず人が確認する運用を前提に、補助ツールとして使うことが欠かせません。

金融規制やコンプライアンスへの配慮が欠かせない

保険業は、保険業法をはじめとする規制やコンプライアンスの要請が厳しい業種です。

生成AIを募集や説明の場面で使う際は、不適切な表示や説明にならないよう注意が必要です。法務やコンプライアンス部門を巻き込み、利用範囲とチェック体制をあらかじめ定めておきましょう。

現場が使いこなせず定着しない

ツールを導入しても、現場が使い方をイメージできなければ定着しません。

とくに保険業務では、どの場面でどう使えば効果が出るかが分かりにくいケースもあります。プロンプトの雛形や研修を用意し、成功事例を共有しながら活用を後押しすることが重要です。

保険業界で生成AIの導入を成功させる5ステップ

生成AIの導入は、小さく始めて段階的に広げるのが成功の近道です。以下の5ステップで進めましょう。

ステップ1 解決したい業務課題を特定する

はじめに、生成AIで解決したい業務課題を明確にします。

「査定の確認作業に時間がかかる」「問い合わせ対応の負荷が高い」など、現場の困りごとを具体的に洗い出します。目的が曖昧なまま導入すると、効果を実感できずに頓挫しがちです。

ステップ2 スモールスタートで対象業務を絞る

最初から全社展開を狙わず、効果が見えやすい業務に絞って始めます。

文書作成や議事録の要約など、機微な情報を扱わない身近な業務が適しています。小さく始めることで、リスクを抑えながら社内に成功体験を積み上げられます。

ステップ3 セキュリティ要件を満たすツールを選ぶ

対象業務が決まったら、保険会社の要件を満たすツールを選定します。

入力データが学習に使われないこと、アクセス管理ができることなど、セキュリティ要件を必ず確認します。機微情報を扱う業界だからこそ、法人向けの安全なサービスを前提に選びましょう。

ステップ4 効果を検証し運用ルールを整える

試験導入の結果を、削減できた時間や処理件数などの数値で振り返ります。

あわせて、出力内容のチェック方法や情報管理のルールを整えます。運用ルールが曖昧だと、情報漏洩や誤情報の利用といったトラブルを招きかねません。

ステップ5 全社へ段階的に展開する

試験導入で効果を確認できたら、対象業務や部署を少しずつ広げていきます。

展開時は、研修やプロンプトの雛形整備で現場の定着を支えます。成功事例を社内で共有しながら段階的に広げることで、組織全体の生産性を底上げできます。

保険業界の生成AIに関するよくある質問

生成AIと保険業界に関する質問は以下の3つです。
・生成AIと従来のAIは保険業務で何が違うのですか
・生成AIの導入で査定担当者の仕事はなくなりますか
・中小の保険代理店でも生成AIを活用できますか
質問に対する回答を確認して、自社での導入検討の参考にしてみてください。

生成AIと従来のAIは保険業務で何が違うのですか

従来のAIは、データの分類や予測、画像認識を得意とし、不正検知やリスク評価で力を発揮します。

一方で生成AIは、文章の作成や要約、対話による回答といった新しいコンテンツを生み出す作業を得意とします。保険の実務では、両者を組み合わせて使う場面が増えています。

生成AIの導入で査定担当者の仕事はなくなりますか

現時点では、査定担当者の仕事がそのままなくなる可能性は低いといえます。

生成AIは書類の確認や整理を補助しますが、最終的な支払いの判断は人が担う必要があります。担当者は定型作業から解放され、複雑な判断や顧客対応により集中できるようになります。

中小の保険代理店でも生成AIを活用できますか

中小の保険代理店でも、生成AIの活用は十分に可能です。

大規模なシステムを一から作らなくても、提案資料の作成や問い合わせ対応の下書きなど身近な業務から低コストで始められます。まずは安全な法人向けツールで効果を試し、段階的に広げていくのがおすすめです。

生成AIを保険業界の競争力につなげよう

保険業界では、査定や顧客対応、営業支援など幅広い業務で生成AIの活用が進み、業務効率と顧客満足度の向上を後押ししています。

損害保険ジャパンや第一生命、三井住友海上の事例が示すように、適切な業務から導入すれば定型業務の削減と対応品質の向上を実現できます。まずは自社でもっとも負担の大きい業務を1つ選び、スモールスタートで効果を確かめることから始めましょう。

とはいえ、規制業種ならではのリスクをどう抑え、どのツールを選んで社内へ定着させるかは、自社だけで判断するのが難しい部分でもあります。導入の進め方に迷ったときは、生成AIの活用ノウハウを体系的に学べる機会を活用し、確かな一歩を踏み出してみてください。