保険業界のAI活用事例12選！営業支援や不正検知、効率化などを達成

近年、保険業界ではAI（人工知能）の導入が急速に進んでいます。従来は人手に頼っていた営業活動や顧客対応、不正検知などの業務において、AIを活用することで大幅な効率化と品質向上を実現している企業が増加。

本記事では、実際に成果を上げている保険会社の具体的なAI活用事例を紹介し、どのような効果が得られているのかを詳しく解説します。

営業支援・売上向上を実現した事例

以下の3つの事例を紹介します。

• 第一生命保険のチャット型生成AIアバター導入事例
• 住友生命保険の営業支援AI活用事例

第一生命保険が営業効率を大幅改善した「ICHI-to-Chat」事例

保険業界におけるAI革新！最新事例をわかりやすく紹介

項目	内容
企業名	第一生命保険
業界	生命保険
ビフォー	営業職員による顧客対応メモや提案内容記録が属人的・時間消費が多い状態
アフター	AIチャットアバターによる社内対応メモ自動作成＋提案支援で業務効率UP

第一生命保険では、営業担当者の記録負荷と帳票作成時間の肥大化が大きな課題となっていました。特に営業品質が担当者の経験やスキルに左右されやすく、新人とベテラン間の差が顧客満足度に影響していた状況です。

この課題を解決するため、同社はチャット型生成AIアバター「ICHI-to-Chat」を導入。このシステムは対話型AIアバターが営業職員との会話を通じて、顧客対応メモを自動生成する仕組みとなっています。ExaWizardsとの協業により、exaBase Studioの社内クラウド環境上でセキュアな運用を実現。

導入効果として、AIによる応対メモ自動生成により記録時間を大幅削減しました。さらに重要なのは営業品質の均質化で、新人からベテランまでの提案レベルの差が縮小されたことです。プライベートクラウド環境での運用により、機密性の高い顧客情報も安全に扱えるようになっています。

住友生命保険がAzure OpenAIで営業品質を向上させた事例

240911.pdf

項目	内容
企業名	住友生命保険
業界	生命保険
ビフォー	営業職員の顧客フォロー管理に属人差、作業負荷が高い
アフター	AIチャットで顧客リマインドや提案文言などを支援、営業品質向上

住友生命保険では約3万人の営業職員を抱える中で、業務品質の属人差と作業負荷の高さが課題でした。顧客フォローのタイミングや提案内容が個人のスキルに依存し、全社的な営業力向上が困難な状況にありました。

同社はMicrosoft Azure OpenAI Serviceを活用した生成AIチャットシステムを導入。このシステムでは、顧客リマインドの最適なタイミング提案や、個別顧客に応じた提案文言の生成支援を行っています。特徴的なのは社内認定プロンプトの整備で、AIの回答品質を標準化し、導入効果を最大化している点です。

導入により、リアルタイムでの提案支援が可能となり、営業体制の均質化を実現。全国展開を進めており、将来的には代理店向けの展開も予定されています。約3万人規模での展開により、営業力の底上げと育成支援の両面で効果を発揮しています。

---

業務効率化・コスト削減を実現した事例

以下の6つの事例を紹介します。

• 東京海上日動火災保険の修理見積書点検AI事例
• 楽天生命保険の入院リスク予測AI事例
• あいおいニッセイ同和損保の災害損害額自動算出AI事例
• 日本生命保険のAI-OCR契約書処理事例
• 東京海上日動火災保険のドローン画像AI事例
• 三井住友海上火災保険の防災ダッシュボードAI事例

東京海上日動火災保険が画像認識AIで見積査定を効率化した事例

保険業界でのAI活用事例20選｜保険審査自動化～不正検知まで – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援

項目	内容
企業名	東京海上日動火災保険
業界	損害保険
ビフォー	手作業による見積チェックで人件費と判断時間が膨大
アフター	AIが画像認識で損傷を分析し、妥当性を判断 → 業務負担軽減・支払迅速化

従来、事故後の修理見積書確認は人手による目視チェックが中心で、膨大な工数と時間を要していました。特に保険金支払いのスピードが遅れることで、顧客満足度にも影響が出ていた状況です。

同社はTractableと連携した画像認識AIを導入し、損傷写真から自動的に損害程度を分析する仕組みを構築。AIが画像を解析して修理費見積の妥当性を判断し、必要に応じて人間の専門家に引き継ぐハイブリッド運用を実現しています。

導入効果として、自動画像処理により作業時間が大幅短縮され、修理費見積の精度も向上。リアルタイムでの支払い判断が可能となり、顧客への迅速な対応を実現しました。AIと人のスムーズな判断引き継ぎにより、複雑なケースにも柔軟に対応できる体制を構築しています。

楽天生命保険がリスク予測AIで審査業務を自動化した事例

保険業界でのAI活用事例20選｜保険審査自動化～不正検知まで – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援

項目	内容
企業名	楽天生命保険
業界	生命保険
ビフォー	人手審査で病歴・リスク評価が主観的、ばらつきが発生。審査期間も長め
アフター	AIで入院リスクを自動評価し迅速・安定した査定を実現

加入申込の審査において、過去の病歴を人手で判断する従来の方法では、審査員の経験や解釈によってばらつきが生じやすく、審査期間の長さも顧客にとってストレスとなっていました。

同社は機械学習モデルを活用した入院リスク予測AIを引受審査部門に導入。申込者の健康状態や過去の病歴データから、将来の入院リスクを高精度で自動評価するシステムを構築しました。

導入により、高精度なリスク分析と審査時間の大幅短縮を実現。手続きスピードの向上で顧客満足度が向上し、データドリブンな審査により公正性も強化されました。審査基準の透明化により、継続的な基準見直しも効率的に行えるようになっています。

あいおいニッセイ同和損保が災害時の損害算出を自動化した事例

保険業界でのAI活用事例20選｜保険審査自動化～不正検知まで – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援

項目	内容
企業名	あいおいニッセイ同和損害保険
業界	損害保険
ビフォー	災害時の損害調査が手作業中心で遅延。被災者の生活再建が遅れる原因に
アフター	顧客からの写真送信に基づきAIが損害額を即時算出し迅速な支払いを実現

自然災害発生時の建物損害調査は従来、現地への専門家派遣や詳細な目視確認が必要で、時間と人的リソースを大量に消費していました。この遅延が被災者の生活再建の妨げとなるケースも多く見られました。

同社は画像認識AIを活用した損害額自動算出システムを導入。顧客がスマートフォンで撮影した被害写真をAIが解析し、即座に損害額を算出する仕組みを構築しました。

導入効果として、顧客は自宅からの申請だけで手続きが完結し、保険金支払いまでのリードタイムが大幅短縮。災害時の迅速な復旧支援が可能となり、被災者の早期生活再建に大きく貢献しています。調査業務の効率化により、より多くの被災者への迅速対応も実現しました。

日本生命保険がAI-OCRでペーパーレス契約を推進した事例

約40～50%のコスト削減を実現。AI-OCRが遠い存在から身近な存在へ

項目	内容
企業名	日本生命保険
業界	生命保険
ビフォー	紙契約書処理・手入力作業でミス・遅延が多発
アフター	AI-OCRによるデータ抽出→入力自動化・エラー削減

従来の紙ベースの契約書処理では、膨大な手入力作業が必要で、人的ミスによる再確認作業が頻発していました。処理時間の長さも顧客満足度に影響を与える要因となっていました。

同社はAzureベースのAI-OCR（光学文字認識）システムに独自の補正AI技術を組み合わせた契約書処理システムを導入。紙の契約書から必要な情報を自動抽出し、システムへの入力を自動化しています。

導入により、入力精度95％以上を達成し、契約処理スピードが大幅向上。紙削減によるコスト削減と環境負荷抑制も実現しました。顧客の契約手続き体験も向上し、ペーパーレス化の推進にも貢献しています。

東京海上日動火災保険がドローン・画像AIで災害調査を革新した事例

保険業界でのAI活用事例20選｜保険審査自動化～不正検知まで – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援

項目	内容
企業名	東京海上日動火災保険
業界	損害保険
ビフォー	自然災害後の損害調査に現地派遣の手間と時間がかかる
アフター	ドローン撮影＋画像AIで空撮被害を解析し即座に損害把握

自然災害発生後の損害調査では、危険な現場への人員派遣や広域にわたる被害状況の把握に多大な時間とリスクが伴っていました。災害多発による現場調査の遅延や人的リソースの逼迫も深刻な課題でした。

同社はドローンによる空撮と画像解析AIを組み合わせたシステムを導入。ドローンで撮影した被災地の映像をAIが解析し、建物の損傷程度や被害範囲を自動的に算出する仕組みを構築しています。

導入効果として、24時間体制での撮影・解析が可能となり、被災範囲を広域かつ定量的に可視化できるようになりました。現地訪問の削減により安全性が向上し、支払いリードタイムの大幅短縮も実現。高精度な被害推定により、より適切な保険金処理対応が可能となっています。

三井住友海上火災保険が防災ダッシュボードで災害予測を強化した事例

三井住友海上の火災保険｜予想外も補償内

項目	内容
企業名	三井住友海上火災保険
業界	損害保険
ビフォー	防災対策情報が点在し、全社・顧客向けに活用しづらい
アフター	AIによる気象・災害予測分析結果をダッシュボードで一元提供

従来は気象情報や災害リスクデータが各所に分散しており、防災対策に即座に活用する仕組みが整備されていませんでした。自治体や企業顧客への情報提供も断片的で、総合的なリスク評価が困難な状況でした。

同社はクラウドベースの防災ダッシュボードシステムを構築し、AIによる気象・災害予測分析結果を一元的に可視化。多様なデータソースを統合し、異常検知機能も組み込んだ包括的な防災支援システムを実現しています。

導入により、リアルタイムでの警戒情報提供が可能となり、自治体や企業パートナーとの連携も強化。可視化による迅速な意思決定支援を実現し、予防的な防災対応の促進に貢献しています。RAG（検索拡張生成）技術の活用により、過去の災害データも効果的に活用できるようになりました。

顧客対応品質向上を実現した事例

以下の4つの事例を紹介します。

• SBI日本少短の支払いFAQチャットAI事例
• 損保ジャパンのコールセンター応対支援AI事例
• 明治安田生命保険の電話応対メモ自動化事例
• アフラック生命保険の業務支援システム事例

SBI日本少短がGPT-4で支払い判断業務を効率化した事例

SBI日本少短、生成AIを活用した社内事故対応業務の効率化を実現(SBI日本少額短期保険)－ PR情報｜SBIホールディングス

項目	内容
企業名	SBI日本少額短期保険
業界	少額短期保険
ビフォー	支払い判断FAQの属人化・時間遅延。社内ナレッジが断片化し対応にムラ
アフター	GPT-4＋Teams活用で即時回答・資料検索が可能に。社内QA工数削減

従来、事故や保険金支払いに関する社内FAQは担当者の知識に依存しており、エスカレーションや確認作業に多くの時間を要していました。社内ナレッジが断片化し、対応品質にばらつきが生じる問題もありました。

同社はGPT-4を活用したFAQチャットシステムをMicrosoft Teamsと連携して導入。過去事例を匿名化して学習済みのAIが、社員からの問い合わせに即座に回答し、関連資料への直接リンクも提供しています。

導入により、AIチャットでナレッジが可視化され、社員のQA対応工数が大幅削減。担当者の負担軽減と同時に、属人化の排除により対応品質の均一化を実現しました。即時回答システムにより、顧客対応のスピードと正確性も向上しています。

損保ジャパンが生成AIでコールセンター業務を高度化した事例

損保ジャパンがコールセンターにNTT Comの対話型AIを導入、1時間あたり最大3000件の受付を可能に – クラウド Watch

項目	内容
企業名	損害保険ジャパン
業界	損害保険
ビフォー	通話応対メモの手書き・手動履歴で属人化・非効率
アフター	生成AIで要約・FAQ生成 → 対応品質向上・担当者負荷軽減

コールセンターでは大量の通話履歴の分析リソースが不足し、顧客対応品質にばらつきが生じていました。手動での応対メモ作成は時間がかかり、新人オペレーターの育成にも課題がありました。

同社はAzure OpenAIと社内データベースを連携させたRAG（検索拡張生成）システムを導入。通話内容の自動要約やFAQ生成支援により、対応品質の向上と業務効率化を同時に実現しています。

導入効果として、AI要約によるナレッジ蓄積が進み、FAQ生成支援が返答精度向上に大きく貢献。新人研修時間の短縮も実現し、オペレーター全体のスキル底上げにつながっています。対話AIの活用により、より高度な顧客対応が可能となりました。

明治安田生命保険が電話対応メモの自動化で業務効率を向上させた事例

明治安田生命、生成AIをデータ作成業務に適用、顧客応対メモや社内Q&Aのデータを自動生成 | IT Leaders

項目	内容
企業名	明治安田生命保険
業界	生命保険
ビフォー	コールセンターでの通話録音やメモ管理が手動・属人的
アフター	生成AIで応対メモとQ&Aの自動生成により作業を30〜40%削減

コールセンターでの電話問い合わせ対応において、通話録音の文字起こしやメモ作成が手動で行われており、対応品質にばらつきが生じていました。年間55万件という膨大な応対件数の処理に多大なリソースを要していました。

同社はELYZAやカラクリと連携し、生成AI技術とRAG技術を組み合わせたシステムを導入。通話内容から自動的に応対メモを生成し、Q&A作成支援も行う包括的なシステムを構築しています。

導入により、年間55万件の応対メモ自動生成で処理時間を30%削減し、Q&A作成支援により対応精度と速度が向上。メモ自動化により対応品質の均一化も実現し、オペレーターはより付加価値の高い業務に集中できるようになりました。

アフラック生命保険が「Aflac Assist」で総合的な業務支援を実現した事例

生成AIを活用した社員向け業務支援システム「Aflac Assist powered by GPT-3.5/4」の本格運用開始について

項目	内容
企業名	アフラック生命保険
業界	生命保険
ビフォー	コールセンターや営業資料作成に時間とリソースが必要
アフター	生成AIで資料検索・作成・応対支援 → 30〜40%の業務時間削減

営業資料作成やコールセンター業務において、社内ナレッジの活用が非効率で、営業・事務負担が高い状況が続いていました。資料検索や提案準備に多くの時間を要し、業務効率化が急務でした。

同社はBCGと共同開発した生成AI業務支援システム「Aflac Assist」を2024年12月に本格導入。資料検索・作成の自動支援、コールセンターの応対サポート、営業資料支援を包括的に行うシステムを構築しています。

導入により、資料検索と提案準備の自動支援で30〜40%の業務時間削減を実現。社員の50%に展開し、継続可能な業務支援体制を構築しました。コールセンターの応対品質向上と営業活動の効率化を同時に達成し、全社展開を視野に入れた包括的なAI活用を実現しています。

不正検知・リスク管理を強化した事例

以下の2つの事例を紹介します。

• イーデザイン損保・セゾン自動車火災保険の不正請求検知AI事例
• AIG損保の営業支援・不正検知統合AI事例

イーデザイン損保・セゾン自動車火災保険が不正請求検知AIで精度向上を実現した事例

イーデザイン損保、自動車保険の不正請求を早期検知するAIを開発！ | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」

項目	内容
企業名	イーデザイン損保／セゾン自動車火災保険
業界	損害保険（通販型中心）
ビフォー	高度な不正請求を人手で検知 → 多大な時間と見逃しリスク
アフター	AIで請求パターン解析とネットワーク可視化→高精度スクリーニング

不正請求手口の巧妙化が進む中、人手による従来の検知方法では見落としが多数発生し、属人的な判断による精度のばらつきも課題となっていました。大量の請求データから不正パターンを見つけ出すには、膨大な時間と専門知識が必要でした。

両社はPKSHA TechnologyおよびShift Technologyと提携し、不正検知専用のAIモデルを導入。請求者間の関係性をネットワーク図で可視化し、不正請求のパターンを高精度で検知するシステムを構築しています。

導入により、請求パターンの解析精度が大幅向上し、請求者間の関係性も可視化できるようになりました。人の判断を支援する形でAIが活用され、継続的な機械学習により検知精度が向上し続けています。国内通販型損保での先行導入により、業界全体の不正対策レベル向上にも貢献しています。

AIG損保が「AI_Grip」で営業支援と不正検知を統合した事例

営業支援ツール「AI_Grip」を本気で使うと起きること（AIG損保） | AIG損保

項目	内容
企業名	AIG損害保険
業界	損害保険
ビフォー	営業活動・不正請求検知が個別対応、属人的
アフター	AIが営業先予測・不正パターン検出 → 成約率向上・リスク削減

従来は営業活動の予測と不正請求検知が個別のシステムで運用されており、データの相互活用や統合的な分析が困難でした。営業部門と監査部門の連携も限定的で、総合的なリスク管理体制の構築が課題となっていました。

同社は「AI_Grip」というクロスユース（複数用途活用）AIシステムを導入。営業先予測と不正パターン検出を統合したダッシュボードにより、営業から監査まで一貫した支援を提供しています。

導入効果として、ダブルユースAIによりROI（投資対効果）を最大化し、営業成約率向上とリスク削減を同時実現。営業部門と監査部門の連携強化により、総合的なリスク管理体制を構築しました。モデル改善サイクルの確立により、継続的な精度向上も実現し、学習型AIとして進化し続けています。

---

---

保険業界でAI活用を成功させるポイント

保険業界でAI導入を成功に導くためには、以下の5つのポイントが重要です：

専任チームの設置と社内体制整備が成功の鍵

AI導入を成功させるには、まず社内の推進体制を整備することが不可欠です。多くの成功事例では、AI専任チームや推進委員会を設置し、経営層からの明確なコミットメントを得ています。

特に重要なのは、IT部門だけでなく業務部門との連携体制の構築。実際の業務を理解している現場担当者がプロジェクトに参画することで、実用性の高いAIシステムを構築できます。

KPIを設定して効果測定を継続的に実施

AI導入の効果を正確に把握するため、事前に明確なKPI（重要業績評価指標）を設定することが重要です。単純な作業時間短縮だけでなく、顧客満足度向上や売上増加など、ビジネス成果につながる指標を含めて評価しましょう。

定期的な効果測定により、AI活用の成果を可視化し、必要に応じてシステムの改善や運用方法の見直しを行います。

スモールスタートで失敗リスクを最小化

大規模な全社展開から始めるのではなく、限定的な部門や業務から小規模にスタートすることが成功の秘訣です。PoC（概念実証）や試験導入を通じて、技術的な課題や運用上の問題を事前に洗い出し、本格導入時のリスクを最小化できます。

信頼できる外部パートナーとの連携が重要

AI技術の専門性や開発リソースを考慮すると、適切な外部パートナーとの連携が成功要因となります。技術力だけでなく、保険業界の業務理解や規制対応の経験を持つパートナーを選定することが重要です。

現場への教育と変革管理で定着を促進

AI導入後の定着には、ユーザーとなる現場社員への教育が欠かせません。AIの基本的な仕組みの理解から、具体的な操作方法、活用のベストプラクティスまで、段階的な教育プログラムを実施します。

変革管理の観点から、AI導入による業務変化への不安を解消し、積極的な活用を促進する取り組みも重要です。

【2025】保険業界におけるAI活用の最新動向

保険業界におけるAI活用は急速に進化しており、以下の5つの領域で注目すべき動向があります：

ChatGPTをはじめとする生成AIが業務変革を加速

2023年以降、ChatGPTに代表される生成AI技術の急速な普及により、保険業界でも新たな活用領域が拡大しています。従来のデータ分析や予測だけでなく、文書作成、要約、翻訳などのクリエイティブな業務への適用が進んでいます。

特に営業資料の自動生成、契約書の要約、顧客対応メールの下書き作成など、知的労働の効率化において大きな成果を上げている企業が増加しています。

自然な対話を実現する次世代チャットボット

従来のルールベースチャットボットから、自然言語処理技術を活用した高度な対話型AIへの進化が進んでいます。顧客の複雑な質問にも柔軟に対応し、まるで人間のオペレーターと会話しているような自然な体験を提供できるようになりました。音声認識技術との組み合わせにより、電話での自動応対も実現しています。

機械学習とネットワーク分析で不正検知精度が向上

不正請求検知の分野では、従来の統計的手法に加えて、深層学習やネットワーク分析を活用した高度な検知システムが導入されています。請求者間の関係性やパターンを多角的に分析することで、巧妙化する不正手口にも対応可能となりました。

リアルタイム検知技術の進歩により、請求受付と同時に不正リスクを評価し、迅速な対応判断を支援するシステムも普及してきています。

欧米保険会社のAI活用が日本市場に影響

欧米の大手保険会社では、AIを活用したインシュアテック（保険×テクノロジー）の取り組みが先行しており、その成功事例が日本の保険会社にも参考にされています。特にパーソナライゼーション（個人最適化）やリスク評価の高度化において、先進的な活用事例が報告されています。

グローバル保険会社の日本法人を通じて、海外で実証済みのAI技術が国内に導入されるケースも増加してきています。

金融庁による保険業界AI活用ガイドラインの整備

金融庁では保険業界におけるAI活用に関するガイドラインや監督指針の整備を進めており、適切なガバナンス体制の構築が求められています。AI活用における透明性、公平性、説明可能性の確保が重要な論点となっています。

業界団体との連携により、ベストプラクティスの共有や課題解決に向けた取り組みも活発化しています。

保険AI導入ならニューラルオプト

保険業界でのAI導入をお考えなら、課題解決から運用定着まで総合的に支援する合同会社ニューラルオプトにお任せください。世界的生成AIであるChatGPTの開発に携わるAI開発企業として、日本で展開されているChatGPTの裏側にも関わっており、最新のAI技術と豊富な実装経験を有しています。

単なる開発会社ではなく、コンサルティングから対応可能な体制により、お客様の課題起点での解決策提案を実現。「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、組織への定着支援から運用しつつ主体的に改善していく継続的なサポートまで、一貫したサービスを提供します。

データサイエンス領域でも豊富な知見を持ち、データマイニングやテキストマイニングなどの高度な分析にも対応。ECサイト「eBay」の価格自動設定AIや手書き文字のAI認識・要約システムなど、多様な業界での実績を活かし、保険業界特有の課題にも最適なソリューションをご提案いたします。