【2024年最新】保険審査に革命をもたらすAI審査とは？AI-OCRから生成AI（ChatGPTなど）への進化を解説

生成AIによるAI保険審査とは？

生成AIは、従来のAI-OCR技術からさらに進化した技術であり、保険審査の分野でも今後大きな変革をもたらすと期待されています。

従来のAI審査では、被保険者の過去の病歴や生活習慣、事故の事例などのデータを分析し、リスク評価や保険金支払いの判断に利用されてきました。生成AIは、これに加えて高度な自然言語処理能力を活かし、より複雑な判断やリスク評価を行えるようになります。

保険審査の効率化だけではなく、より正確で公平な判断が可能となり、保険会社にとっても被保険者にとってもメリットが大きいとされています。

今後、生成AIの導入が保険審査業務のさらなる自動化と高度化を進め、業界に革命をもたらすでしょう。

AI-OCRの限界と生成AIの台頭

AI-OCRは、手書きや画像データから文字情報を抽出する技術として保険業務に広く導入されていますが、限界があります。たとえば、複雑な文章や文脈を理解することができず、正確な判断が必要な場面で誤認識が生じる可能性があります。

一方、生成AI（ChatGPTなど）は文脈や意味を理解し、より高度な審査をサポートする技術として注目されています。今後、保険審査業務における生成AIの活用が進むことで、業務の効率化と精度向上が期待されます。

AI-OCRの概要と限界

AI-OCRは、人工知能技術を活用して手書き文書やフォームを読み取り、デジタル化するツールです。深層学習の進歩により、文字認識精度とレイアウト解析能力が大幅に向上し、多様な業務での活用が可能になりました。

しかし、AI-OCRにも課題があります。写真データの処理では、角度のズレによる表の歪みが頻繁に発生し、修正作業が増加します。また、大量のデータ処理時には人為的ミスのリスクが高まります。

たとえば、通帳1冊分のデータを会計ソフトに取り込む際、1行のズレが全体に影響を及ぼし、修正に多大な時間を要する可能性があり、AI-OCRだけでは完全な自動化は困難です。

人間の介入が依然として必要であり、効率化の目的が十分に達成されていない現状があります。

生成AI（ChatGPTなど）の登場背景と技術的進歩

生成AIは、学習データを基に新たなコンテンツを創造する革新的な技術です。従来のAIが既存データから回答を選択するのに対し、生成AIは「0から1を生み出す」能力を持ちます。

特にChatGPTの登場は、生成AIの可能性を広く示しました。2022年11月の公開後、わずか2ヶ月でユーザー数1億人を突破し、その汎用性と高度な対話能力が注目を集めました。

Microsoft社によるChatGPTを手がけるオープンAIへの100億ドル規模の投資は、生成AI技術の将来性を裏付けているといえるでしょう。

API機能のリリースにより、ChatGPTを活用した新しいアプリケーションが次々と開発されています。生成AIは様々な業界で革新をもたらし、従来のAI技術の限界を超える可能性を示しています。

生成AI（ChatGPTなど）が保険審査に適した理由

生成AIは、保険審査業務においてAI-OCRよりも適している理由が多くあります。特に、データ解析能力と文脈理解の優位性が大きな強みです。

生成AIは単なるデータの読み取りにとどまらず、過去の事例やデータをもとに、複雑な判断を自動化できる点が保険審査に適しています。AI-OCRでは対応が難しかった抽象的なリスク判断や、被保険者の病歴・生活習慣などの複合的なデータの解釈に強みを発揮します。

たとえば、生命保険審査では被保険者の過去の病歴や生活習慣から疾病リスクを予測し、保険対象とするかどうかを判断するプロセスがあります。生成AIは、多様な情報を学習し、リスク評価を自動で実施することが可能です。加えて、過去の事故データを解析することで、自動車保険における保険金支払いの決定も精度が向上するでしょう。

生成AIのメリットとアプリケーション

生成AIがもたらすメリットとアプリケーションには様々な種類があります。

メリット

生成AIは膨大なデータを瞬時に処理し、保険審査における判断の精度を向上させます。保険審査では、被保険者の過去の病歴や生活習慣に基づいたリスク分析が不可欠ですが、生成AIは分析を迅速かつ正確に行うことで、人間のミスを減少させます。また、AIの分析結果は一貫性が高く、公平な判断が求められる保険審査に適しているといえるでしょう。

たとえば、生成AIは、生命保険の審査において被保険者の過去の病歴や健康データを瞬時に解析し、将来の疾病リスクを予測します。また、自動車保険においては、類似の事故データをもとに適切な保険金支払い判断を支援するなど、データに基づいた審査が可能なため、効率化と公平性が両立できます。

生成AI（ChatGPTなど）の技術解説

生成AIは、自然言語処理技術をベースに、膨大な量のデータを分析し、判断を下す能力を持ちます。たとえば、ChatGPTなどの生成AIは、保険審査で必要な書類やデータをAI-OCR技術で読み取り、詳細なリスク評価を行います。生成AIの持つ技術により、従来の手作業による審査では不可能だった迅速な判断が可能となり、審査プロセスの精度向上が期待できるでしょう。

また、生成AIは被保険者の過去の健康データをもとに、将来の疾病リスクを予測し、そのリスクに基づいて保険の引き受け可否を判断することができます。交通事故に関する自動車保険の支払いに関しても、AIは過去の類似事故のデータを参照して、迅速かつ公平な支払い判断をサポートできるでしょう。

保険審査に適している生成AIの技術には下記が挙げられます。

技術名称	詳細
テキスト生成	大量のテキストを自動生成し、保険審査業務における書類作成やレポート作成を迅速化
言語翻訳	多言語間の正確な翻訳を提供し、保険契約書や重要な資料の翻訳に貢献
プログラミング支援	保険審査用のソフトウェア開発をサポートし、システム構築やエラーの修正を迅速に行える環境を提供
教育支援	社員研修や学習サポートを通じて、AI審査の理解を深め、保険業務の効率化を促進
ビジネス支援	メールや資料作成をサポートし、保険審査に必要な各種業務を効率化

生成AIは、複雑なデータ処理をスムーズに行うことで、保険審査を効率化し、ミスを減らす効果があります。保険業界において、その活用は今後ますます重要となるでしょう。

機械学習の役割と生成AIの精度向上

機械学習（Machine Learning）とは、コンピューターに大量のデータを読み込ませ、データ内に潜むパターンを学習させることで、未知のデータを判断するためのルールを獲得することを可能にするデータ解析技術です。

機械学習は、保険審査業務において大量のデータを分析し、従来の審査方法では見逃されがちなリスクを発見する役割を果たしています。

機械学習の基本とAI審査への応用

機械学習の導入により、保険審査は従来よりも精度が高く、リスクを見逃さずに迅速かつ正確に対応できるようになるでしょう。

保険審査は多くのデータを必要とし、過去の保険金支払いデータや被保険者の健康状態などが主な判断材料となります。機械学習は、データをもとにリスクを予測し、正確かつ迅速な判断をサポートします。

特に、従来の手法では検知が難しいリスクパターンや傾向も分析できるため、審査の公平性と精度が向上するでしょう。

たとえば、生命保険における健康状態や病歴データ、また自動車保険における運転履歴や過去の事故データなどを機械学習モデルが分析し、事故や疾病リスクを高精度に予測します。保険会社は適切な保険料設定や保険金支払いの判断を行うことが可能になるのです。

生成AIによるデータ処理の精度と効率

生成AIは膨大なデータを効率的に処理し、精度の高い分析結果を提供することで、保険審査の質を飛躍的に向上させます。

従来のデータ処理は手作業やシンプルな自動化に依存していたため、時間がかかり、誤りが発生しやすいものでした。対して生成AIは過去の膨大なデータからパターンを見つけ出し、精度の高い予測が可能です。

特に、生活習慣や病歴などの個々のデータを精査し、疾病リスクを予測する能力が保険業界において大きな価値をもたらします。

たとえば、生成AIを利用して、ある被保険者が過去にどのような病気を経験したか、その病気が将来のリスクにどのように影響するかを瞬時に評価し、その結果に基づいて保険の適用範囲や保険料を決定することができます。

保険審査の効率と公平性が飛躍的に向上し、迅速な判断が可能になります。生成AIの活用は保険審査業務におけるデータ処理の精度を大幅に向上させ、業務の効率化と正確性を高めてくれるでしょう。

リアルタイムデータ解析の可能性

リアルタイムデータ解析とは、収集されたデータが即時に分析用データとして提供されている状態を意味します。タイムラグがないことが大きなメリットです。

現在、保険審査では、顧客データや事故情報を迅速に処理することが求められています。リアルタイムデータ解析により、最新の情報を即座に反映した判断が可能になり、顧客対応のスピードや満足度の向上が期待されます。

また、生成AIと組み合わせることで、さらに精緻なリスク分析や保険金の支払い判断が行えるようになるでしょう。

たとえば、自動車保険において、交通事故が発生した際に、リアルタイムデータ解析を通じて、事故現場の状況や車両の損傷状態を瞬時に把握し、過去の類似事故のデータと照らし合わせて迅速に保険金支払いの判断を行うことが可能です。

保険業界のAI導入事例

COMITXの事例をもとに保険業界のAI導入について解説しましょう。

AI技術の進化により、保険業界ではさまざまな業務が効率化されています。ある損害保険会社では、COMITXのAI-OCRやビジネスプロセスマネジメントシステム（BPMS）を活用し、契約申込書や保険請求書の仕分けからデータエントリーまでを自動化しています。

導入により、人為的ミスが減少し、業務の標準化と効率化が実現しました。さらに、過去の事故データや申込者の生活習慣、病歴などのビッグデータをAIが分析することで、リスク予測が正確になり、保険金支払いや契約審査の精度が向上しています。

AIの導入は、従来の手動作業からの脱却を図り、保険業務の全体的なパフォーマンスを飛躍的に向上させました。

AI導入による最大のメリットは、業務の効率化とコスト削減です。

具体的には、下記の効果を実現しています。

• オペレーションの可視化と標準化により、30％のコスト削減を達成
• 紙ベースの手作業を削減し、オペレーションコストを削減
• 多拠点展開と情報一元管理で業務効率を向上

導入内容には、COMITXの契約計上システムと損査処理管理システムが含まれ、情報を一元管理し、全体の進捗や生産性を可視化することが可能になりました。拠点間での人員調整や業務の効率化が実現し、多拠点展開も実現しています。

また、業務の進捗状況や生産性・品質の状況が可視化され、以前では把握しきれなかった担当者や案件ごとの問題点が明確になり、有効な改善策を打てるようになりました。

AI保険審査の将来展望

AI技術の急速な進化により、保険業界は大きな変革期を迎えています。AI保険審査は、より公平で効率的な審査プロセスを実現し、顧客満足度の向上と業務効率化を同時に達成する可能性を秘めています。

特に、生成AIのデータ分析能力の向上は、被保険者の生活習慣や過去の病歴などの複雑なデータを瞬時に分析し、精度の高いリスク予測が実現可能です。また、類似事故の事例分析により、自動車保険での支払い判断も迅速化されるでしょう。

アメリカの保険会社Statefarmでは、スマートフォンで撮影した損害画像をAIが分析・評価し、保険金支払手続きを自動化しています。また、Allstate社は機械学習モデルを活用し、不正請求の可能性を高精度で判断します。

AIの進化に伴い、保険業務における透明性と精度はさらに高まっていくでしょう。

技術進化の今後の予測

AI保険審査技術は今後、さらなる進化を遂げると予測されています。特に注目されるのは下記のとおりです。

• パーソナライズされたサービスの拡大
• データセキュリティの強化

パーソナライズされたサービスの拡大

将来は、顧客の個々のニーズに適合し、パーソナライズされた保険サービスへの需要が高まると予想されます。たとえば、チャットボットの活用により、顧客とのコミュニケーションが効率化され、より迅速な対応が可能になるでしょう。

データセキュリティの強化

AI技術の導入に伴い、データセキュリティとプライバシーへの対応が市場の成長を左右する重要な要素となります。

AI保険審査の技術進化は、より効率的で個別化された保険サービスの提供を可能にすると同時に、データの安全性確保という新たな課題にも取り組む必要があります。

また、保険会社の役割が今後「予想と予防」にシフトすることが考えられます。将来の市場および顧客の変化を十分に考慮する必要があるでしょう。

保険業界における生成AIの潜在的影響

生成AIは保険業界に大きな業務効率をもたらす可能性があるでしょう。生成AIによる自動化が進むことで、保険金請求処理や引受業務が大幅に効率化されると予想されます。

たとえば、損害保険分野では請求処理の合理化により従業員の生産性が向上し、生命保険分野では最適な引受やプライシングが可能です。また、団体保険ではカスタマイズされたプランの提案が容易になり、新たな収益源の創出につながる可能性が考えられます。

一方で、データのバイアスによる不公平な判断やセキュリティ上の脆弱性、規制への対応など、慎重に対処すべき課題も多くあるのが現状です。

まとめ

保険審査におけるAIの活用は、業務効率化と顧客満足度向上の両面で大きな可能性を秘めています。AI-OCRから生成AIへの進化は潜在力をさらに高めるでしょう。

COMITXでは、AI-OCRとBPOを組み合わせた独自のサービスを提供し、企業のDXをサポートしています。AIデータ入力や火災保険金算定、24時間対応のAiCallなど、多様なニーズに応える先進的なソリューションをご用意しています。

AI技術の導入をお考えの企業様は、ぜひCOMITXのサービスをご検討ください。