生命・医療保険の引受・支払査定におけるAI活用の注目すべき10分野

今日の急速に変化する保険業界において、生命・医療保険の引受および支払査定業務へのAI導入は、もはや遠い将来の可能性ではなく、すでに現実となっています。

現在、保険会社はAIへの投資を進めており、引受および支払査定業務を変革し、効率性と顧客体験の双方を向上させることを期待しています。実際、AIの追い風は非常にタイムリーであると言えます。スイス・リーが実施した2024年の英国における生命・医療保険の引受・支払査定調査では、アンダーライターや支払査定担当者が扱う案件数が増加し続けており、各案件について確認すべきエビデンスも膨大であることが明らかになっています。AIは、文書の要約などの反復的で労働集約的な作業を自動化することで、より効率的な査定を可能にし、複雑で付加価値の高い案件により多くの時間を割けるようにします。

一方で、AIはバイアスやエラーを生み出す可能性もあります。そのため、人間による監視や、AIの利用およびその限界についてユーザーへの透明性のある説明が不可欠です。また、AIを活用して引受や支払査定を支援しようとする保険会社の経営陣は、関連規制の遵守を確保し、透明性・公平性・説明責任といった倫理原則を維持する必要があります。

AI技術への投資には相当な時間とリソースが必要であるため、保険会社はどの分野で、どの段階においてAIが最大の価値を生むのかを慎重に見極める必要があります。

生命・医療保険会社がAI投資の潜在的な活用方法を検討する際に、注目すべき10の活用分野は以下の通りです。

引受および支払査定プロセスにAIを組み込むことで、手作業による業務負荷の軽減や案件の優先順位付けの高度化が期待され、業務フローの効率化と部門間の連携が促進されます。アンダーライターや支払査定担当者は、長文の医療レポートを要約するのに多くの時間を費やしています。英国では、GP（一般開業医）のレポートを要約するのに、シニアアンダーライターや支払査定担当者でも45分から1時間以上かかることもあります。生成AIは、これらの長大なレポートを要点を絞った簡潔なサマリーに要約・構造化することで、この作業時間を大幅に短縮できます。これにより主要なリスク領域が明確になり、アンダーライターや支払査定担当者は意思決定に集中できます。その結果、全体の処理時間が短縮される可能性があるだけでなく、担当者はサマリーを確認・検証するだけで済むため、時間の節約にもつながります。

引受および支払査定マニュアルには、様々な疾患、商品、料率に関する詳細な情報が含まれており、通常、解釈には専門知識が必要です。マニュアルから必要な情報（料率計算などを含む）を抽出するには時間がかかります。Life Guide Scoutは、生成AIにより引受査定マニュアルの内容に対話形式でアクセスできるようにした一例です。¹

航空業界などで既に広く活用されているように、生成AIは、高度なチャットボットを通じて複雑な問い合わせにも対応できます。これにより、より高度で例外的な問い合わせのみを人間が対応すればよくなります。同様の仕組みは、保険申込者からの専門的な問い合わせ対応にも活用できます。簡単な問い合わせはチャットボットが処理し、複雑なものだけを人間が対応することが可能になります。

保険詐欺は業界全体において依然として大きな課題です。AIや機械学習は、大量のデータを迅速に分析することで、不正の兆候となるパターンを検出し、疑わしい支払請求を既知のリスク指標と照合することができます。また、予測モデルにより、高リスクの支払請求を早期に特定し、リスク低減を図ることが可能です。

例えば、AIは過去の不正事例や高額支払案件と類似する引受・支払査定のケースを特定できます。これにより、支払査定チームは、顧客への確認や追加調査など、どのような対応が必要かを検討することができます。

従来の医的引受基準は、年齢や保険金額に依存した一律的なアプローチが一般的でした。しかし、AIや機械学習の進化により、過去の非医的限度額（NML：Non-Medical Limit）の結果から学習し、どの申込者に医証が必要かをより正確に予測できるようになります。この予測機能により、画一的な手法への依存が軽減され、引受プロセスの効率化が図られます。

AIは、検査結果が異常となる確率が高い申込者を事前に特定することで、医証の入手が最も効果を発揮するケースにアンダーライターのリソースを集中させることができます。一方で、リスクが低いと判断される申込者については、追加の医証が不要となる場合もあり、処理時間の短縮と顧客体験の向上につながります。

さらに、喫煙傾向のような特定のリスクを予測することも可能です。これによりコチニン検査などをより対象を絞って実施できるようになり、不必要な検査コストの削減にもつながります。

これまで業界における証券発行後サンプリングは、ランダム抽出に依存してきました。しかし現在、保険業界では、虚偽申告の検出精度を高めるために高度なモデルを活用したターゲット型アプローチへの移行が進んでいます。AIおよび機械学習は、このプロセスをさらに高度化し、告知義務違反リスクの高いケースを正確に特定することで、コスト削減と検出精度の向上を実現します。これらのAIモデルは、過去データを活用して虚偽の告知の可能性を検知し、単純なケースを効率的に振り分けるとともに、人によるより詳細な確認が必要なケースを特定することにより、保険金支払および引受査定の双方でリスク評価をサポートします。これにより、正当な保険金請求の迅速な支払いが実現され、引受の所要時間が短縮されます。

引受査定部門および支払査定部門では、品質維持と堅牢なリスク管理のために、多くのリソースを監査業務に投入しています。これには、意思決定の詳細なレビューを通じて、不整合や既定のプロトコルからの逸脱を特定する作業が含まれます。

リアルタイムの機械学習を導入することで、この作業を効率化し、発生した不一致を即座に検知できるようになります。これにより、業務の効率性と一貫性が向上します。機械学習アルゴリズムは膨大なデータを迅速に分析し、人間の監査では見逃される可能性のある問題を浮き彫りにします。

その結果、品質チェックをリアルタイムで実施できるようになり、より迅速な是正対応が可能となります。また、監査担当者は、より戦略的な取り組み、例えば、リスク管理フレームワークの高度化、支払査定・引受査定プロセスの最適化、規制要件への対応などに集中できるようになります。

アンダーライターや支払査定担当者は、引受・支払査定理念の進化がポートフォリオのパフォーマンスに及ぼす影響を十分に理解するために、異なるシステムやデータソースからの情報を統合・分析する必要があります。

生成AIの登場と統合データレイク (多様なデータを一元的に格納できるデータストレージ ) の導入により、この分野は大きく変革されつつあります。これにより、リアルタイムでの学習と、プラットフォーム間のシームレスなデータ統合が可能になります。

例えば、支払査定から得られた情報を即座に分析し、引受モデルにフィードバックすることで、査定理念や実務の迅速かつ適切な見直しが可能となります。最新のデータに基づいてリスク評価や料率設定戦略を継続的に更新することで、新たなトレンドや異常に対して先手を打って対応できるようになります。

AIシステムは、過去データとベンチマークとの比較、電子健康記録、ウェアラブルデバイスのデータ、過去の保険金請求情報など、さまざまな情報源から得られる膨大な個人データおよび文脈情報を分析することで、個々のリスクレベルに影響を与えるパターンや要因を特定することができます。これにより、個々の状況を反映した評価を行うことが可能となり、よりパーソナライズされたリスク評価を実現します。このアプローチは、精度の向上とエラーの削減を実現するとともに、効率的でスムーズな加入手続きを可能にします。ただし、適用されるAI関連規制への遵守を確保するために、関連する法的枠組みを考慮することは引き続き不可欠です。

AIによって効率化されたプロセスにより、チームはより戦略的で付加価値の高い業務、例えば、強固なリスク管理フレームワークの設計、業務プロセスの最適化、規制要件への適合などにより多くのリソースを投入できるようになります。最終的にこれらの取り組みは、顧客に対して公正な結果を提供するという保険会社の能力を高め、競争優位性を強化するとともに、急速に進化する市場においてイノベーションの最前線に立ち続けることを可能にします。

引受査定部門および支払査定部門は、AIを活用することで、継続的改善の文化を育むことも可能です。例えば、引受査定や支払査定の意思決定をリアルタイムでレビューするAI搭載の監査ツールを導入することが考えられます。このシステムは、不整合やベストプラクティスからの逸脱を検知し、引受・支払査定チームに即座に通知します。

通知された各ケースはチーム内で議論され、そこから学びを得たり、プロセスの改善点を特定したりすることが可能になります。

得られた教訓が継続的に部門内に蓄積され、トレーニングや引受ガイドラインの見直しに活用できます。

このような継続的なフィードバックループは、精度と効率の向上だけでなく、リスク管理に対する積極的な姿勢や、スタッフの専門能力向上も促進します。

AIの次の波はすでに到来しており、引受および支払査定の担当者に大きな効率化をもたらすことが期待されています。これらの業務にAIを統合することで、リアルタイムのデータ分析、個別化されたリスク評価、そしてプロセスの効率化が可能となります。そして、保険会社は品質管理を向上し、トレンドに迅速に対応し、戦略的な取り組みに集中することができるようになります。適切に設計されたAIシステムは、担当者が最も重要なこと、つまり、より良い意思決定と顧客にとってより良い成果を提供することに集中できる環境を実現します。

一方で、こうした技術の進歩の中においても、人間中心の視点を維持することが不可欠です。人間とAIとのワークフローの中に「人間の関与（human-in-the-loop）」を適切に組み込み、専門的な監視と倫理的な意思決定を確保する必要があります。複雑なケースの解釈、AI成果物の検証、そして共感や文脈理解が求められる微妙な判断においては、人間の判断が依然として重要な役割を果たします。また、適用される規制の遵守と責任あるAIの原則を徹底することが、透明性・公平性・説明責任を維持し、顧客および組織を予期せぬリスクから守るうえで不可欠です。

さらに、保険会社はAIへの投資において、どこに・いつ投資するのが最も効果的かを慎重に見極める必要があります。AIの可能性に対してイノベーションと責任のバランスを取りながら思慮深く取り組む企業こそが、急速に進化する業界において主導的な役割を担っていくでしょう。