2024年版 保険会社におけるIT活用の傾向分析－各業務における生成AIなどのテクノロジー活用実態－
保険業界においては従来の画像認識や音声認識、自然言語処理のAIに加え、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用、さらにブロックチェーンやメタバース、ノーコード/ローコードなど様々な先端技術を活用した業務効率化を図り始めています。紙からの脱却や業務における省人化を目指す保険業界の事例を取り上げ、技術別・保険業界における特徴、さらに今後の保険業界における先端技術のロードマップのような形でまとめています。
発刊日
2024/04/30
体裁
A4 / 181頁
資料コード
C65133100
PDFサイズ
2.1MB
PDFの基本仕様
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※紙媒体で資料をご利用される場合は、書籍版とのセット購入をご検討ください。書籍版が無い【PDF商品のみ】取り扱いの調査資料もございますので、何卒ご了承ください。
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カテゴリ
調査資料詳細データ
調査概要
調査結果サマリー
資料ポイント
調査目的：保険会社における生成AIなどの技術活用のトレンドを業務領域別に分析し、活用できるシーンや業界ならではの抱える課題、IT活用の今後の方向性を探る。
調査対象：
大手生命保険会社4社
大手損害保険会社4社
調査方法：
（１）公開情報を中心とした文献調査
（２）生命保険会社、損害保険会社とのインタビュー
調査期間：2023年12月～2024年4月
保険会社におけるIT活用動向に関する調査を実施（2024年）
生命保険会社・損害保険会社では業務効率化の側面でIT活用が進む
～特に生保は「既契約者対応」、損保は「保険金支払査定」において積極的にAIを活用～
- 大手保険会社のニュースリリースを中心とした公開情報の集計・分析と保険会社への意見交換をもとに、生命保険会社・損害保険会社の業務フェーズにおけるIT技術の活用度合いの評価表を作成
- 今後の生命保険会社・損保会社におけるIT活用の可能性とITを活用していく上での課題を整理
リサーチ内容
調査結果のポイント
１．保険会社のIT活用の動向
図表 1 業務領域別IT活用動向
２．今後のIT活用の可能性と課題
図表 2 保険業界におけるIT活用の可能性と課題
Ⅰ.保険業界におけるIT活用の傾向分析
1.文献調査の概要
1.1.調査概要
図表 3 本レポートにおいて取り上げた事例の定義
1.2.保険業務の定義
図表 4 保険会社における業務分類の定義
図表 5 保険会社の業務分類と顧客との関係
2.保険会社におけるIT活用の実態と展望
2.1.公開情報をベースとした集計結果の実態
2.1.1.リリースベースでは生保の事例が2割と少ない
図表 6 生保・損保のIT活用の事例数
2.1.2.リリース上は生保と損保で活用領域に違いあり
‐ 生保は「既契約者対応」、損保は「保険金支払査定」のリリースがトップ
図表 7 業務分類別のIT活用取組事例（生保・損保）
2.1.3.顧客に関わる内容はリリースを出す効果が高く、内々の取組は表れにくい
2.2.業務フローでみるIT活用実態
2.2.1.業務分類の傾向
図表 8 業務分類別のIT活用取組事例（生保・損保）※再掲
図表 9 業務分類別のIT活用取組事例件数（生保・損保）
2.2.2.保険業務分類別でのIT活用動向に関する評価結果
図表 10 業務領域別IT活用動向
保険業界共通 ‐ 業務効率の側面でIT活用が進む
生保 ‐ 保険商品開発に対してIT活用は難しいものの、
ヘルスケア関連のサービスにおいてテック企業との提携などの動きを見せる
損保 ‐ 損害調査においてAI・ドローンが活用しやすい
図表 11 AIと生成AIの適用領域の違い
2.3.技術カットでみるIT活用実態
図表 12 業務分類別のIT活用取組事例件数（生保・損保）※再掲
図表 13 IT技術の活用先
AI ‐ チャットボット、音声認識、画像認識を活用し、
コンタクトセンター業務や損害調査を効率化に貢献
生成AI ‐ 書類作成支援など社内業務サポートとして導入、顧客対応には不向き
ドローン ‐ 損害調査で活躍
メタバース ‐ 顧客接点の機会の創出として活用を試みる動きあり
ブロックチェーン ‐ 保険金支払での活用は現状困難、一部損保では貿易保険に活用
量子コンピューター ‐ 高速かつ大量計算を必要とするケースが現状少ない
2.4.今後のIT活用の可能性と課題
図表 14 保険業界におけるIT活用の可能性と課題
2.4.1.今後の可能性
保険業界共通① ‐ 業務効率化によるコストカット＋
顧客への付加価値提供のためのIT活用のさらなる加速
保険業界共通② ‐ 生成AIは社内の事務作業の効率化のために有用、
ユースケース展開がカギ
生保① ‐ 保険申込におけるリスクチェックやリスク細分型保険のに
AIの活用が期待
生保② ‐ 営業職員育成のためのAI活用の可能性
損保 ‐ 保険金支払査定の「不正検知」領域でのIT活用
図表 15 保険金不正検知の種類
2.4.2.課題
保険業界共通① ‐ 古い基幹システムとの共存
保険業界共通② ‐ 対顧客業務における生成AI活用は
ハルシネーションのリスクからまだ非現実的
Ⅱ.保険業界の動向
1.生命保険業界の動向
1.1.個人保険の契約動向
1.1.1.新規契約高・新規契約件数
図表 16 個人保険の新規契約高・新規契約件数推移
1.1.2.保有契約高・保有契約件数
図表 17 個人保険の保有契約高・保有契約件数推移
1.2.顧客の保険加入経路
1.2.1.加入チャネルの傾向
図表 18 直近加入契約（民保）の加入チャネル
1.2.2.今後の加入チャネルの傾向
図表 19 加入意向のあるチャネル
1.3.営業職員チャネルの状況
図表 20 登録営業職員数の推移
1.4.提携などの動き
図表 21 生保における業務提携などに関する動き
2.損害保険業界の動向
2.1.損害保険会社の経営概況
2.1.1.正味収入保険料は火災保険の増収を背景に正味収入保険料増加
図表 22 正味収入保険料の推移
2.1.2.自動車保険の会社別シェア‐大手損保4社が8割強を占める
図表 23 2022年度大手損害保険会社の自動車保険市場のシェア
2.2.損害保険の主な販売チャネル
図表 24 正味収入保険料の推移
2.2.1.損害保険の代理店チャネル－副業代理店が保険販売を支える
図表 25 損害保険の代理店数推移
2.3.損害保険を取り巻く外部環境
2.3.1.国内人口推移
図表 26 人口推移
2.3.2.自動車の保有台数と販売台数－保有台数は横ばい、販売台数は回復傾向
図表 27 自動車保有台数 推移
図表 28 新車・年別販売台数（登録車＋軽自動車） 推移
2.3.3.交通事故発生件数
図表 29 交通事故発生件数・死者数推移
2.3.4.近年の自然災害発生
図表 30 日本付近で発生した主な被害地震
図表 31 地震保険による保険金支払額 （保険金支払額順）
図表 32 主な風水害による被害状況
Ⅲ.注目されるIT技術の動向
1.生成AI
1.1.生成AIの定義
図表 33 AIにおける生成AIの立ち位置
1.2.生成AIの種類
図表 34 生成AIの主な種類
1.3.生成AIの歴史
1.3.1.3度のAIブーム
1.3.2.生成AIの展開
1.4.ユーザーの動向
図表 35 ユーザー特徴
図表 36 ユーザーの生成AI活用予測
1.5.生保会社の取組事例
1.6.損保会社の取組事例
2.メタバース
2.1.メタバースとは
2.2.メタバースの歴史と注目背景
2.3.メタバースの国内市場規模予測（2021～2027年度予測）
図表 37 メタバースの国内市場規模予測
2.4.メタバース市場の将来展望
2.5.生保会社の取組事例
2.6.損保会社の取組事例
3.ブロックチェーン
3.1.基盤技術としてのブロックチェーンの概要
3.1.1.定義
図表 38 パブリック／コンソーシアム／プライベートブロックチェーンの比較
3.1.2.ブロックチェーンに係る3つのレイヤー
図表 39 ブロックチェーンの3つのレイヤー
3.2.ブロックチェーン上で動く主たる技術の概要
3.2.1.DApps(Decentralized Applications）
3.2.2.スマートコントラクト
図表 40 電子契約とスマートコントラクトの違い
3.2.3.DAO
3.3.ブロックチェーンの活用領域
図表 41 金融／非金融におけるブロックチェーンの活用マップ
3.4.ブロックチェーンの市場規模
3.4.1.市場規模推移
図表 42 ブロックチェーン活用サービス市場規模推移(2017年度～2021年度）
3.4.2.市場規模推移予測
図表 43 ブロックチェーン活用サービス市場規模推移(2017年度～2021年度）
3.5.生保会社の取組事例
3.6.損保会社の取組事例
Ⅳ.集計データ結果
1.文献調査の概要（再掲）
1.1.調査概要
図表 44 本レポートにおいて取り上げた事例の定義
1.2.保険業務の定義
図表 45 保険会社における業務分類の定義
図表 46 保険会社の業務分類と顧客との関係
2.全体結果
2.1.約5年間にわたる事例数は大手生保が31事例、大手損保が118事例
図表 47 生保・損保のIT活用の事例数
2.2.時系列では2021年が41事例と最多
図表 48 時系列でみるIT活用の取組事例数（生保・損保合算）
図表 49 時系列でみる生保・損保別のIT活用の取組事例数
2.3.業務分類別 取組事例
2.3.1.保険金支払業務に関わる事例が24.2％
図表 50 業務分類別の取組事例(生保・損保合算）
図表 51 保険会社における業務分類の定義（再掲）
2.4.取組事例のテーマは「オペレーターの業務効率化」が最多の21事例
図表 52 取組テーマ（生保・損保合算）
図表 53 取組テーマのキーワード（生保・損保合算）
2.5.活用されている技術としては「AI」がトップ
図表 54 技術キーワード（生保・損保合算）
3.生命保険会社の業務におけるIT活用
3.1.業務分類におけるIT活用
3.1.1.「既契約者対応」「営業支援」「業務支援」にITを活用
図表 55 業務分類別のIT活用の取組事例（生保）
図表 56 業務分類別の取組事例件数（生保）
3.1.2.IT活用の目的は業務の効率化
図表 57 取組テーマ（生保）
3.2.時系列
図表 58 時系列でみる取組事例数（生保）
図表 59 時系列×業務分類（生保）
図表 60 時系列×取組テーマ（生保）
3.3.技術キーワード
図表 61 技術キーワード（生保）
図表 62 技術キーワード（生保）
図表 63 業務分類別×技術キーワード（生保）
4.損害保険会社の業務におけるITの活用
4.1.業務分野におけるIT活用
4.1.1.「顧客対応」と「営業活動」に注力
図表 64 業務分類別のIT活用の取組事例（損保）
図表 65 業務分類別の取組事例件数（損保）
4.1.2.IT活用の目的は「保険金支払の迅速化」
図表 66 取組テーマ（損保）
図表 67 「防災」に関わる取組事例
4.2.時系列
図表 68 時系列でみる取組事例数（損保）
図表 69 時系列×業務分類（損保）
図表 70 時系列×取組テーマ（損保）
4.3.技術キーワード
図表 71 技術キーワード（損保）
図表 72 時系列×技術キーワード（損保）
図表 73 技術キーワード×業務分類（損保）
Ⅴ.事例データ編
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