AI Agent Pitch Day – 生成 AI による保険業界の業務課題解決【セミナーレポート】
2025 年 4 月 25 日（金）、日本マイクロソフトは品川本社にて、生成 AI による保険業界の業務課題解決をテーマにしたセミナー「AI Agent Pitch Day」を開催しました。
セミナーでは、パートナー企業7社が保険業界の業務課題を生成 AI で解決するソリューションについてプレゼンテーションを実施しました。セミナー終了後には、ネットワーキングが開催され、各パートナー企業がブースを構え、質疑応答・意見交換を行いました。本稿では、当日のセミナーでの各社のプレゼンテーションの様子を紹介します。
「保険業界ならではの AI エージェント活用方法」
はじめに、日本マイクロソフト執行役員常務金融サービス事業本部長の荒濤 大介が次のように挨拶をしました。
「半年ほど前、『AI エージェント』という概念が登場したばかりのころ、銀行業界向けに同様のセミナーを開催いたしました。パートナー企業の取り組みの中には、マルチエージェントを組み合わせたソリューション提案もあり、大変学びの多い内容となりました。今回は保険業界向けにセミナーを行わせていただき、新たな気づきや学びを得られる場になればと考えています。本日足を運んでくださった方たちの中には、AI エージェントによって『具体的にどのように業務を変えられるのか』『顧客接点がどのように変化するのか』を知りたい方もいらっしゃると思います。本日のセミナーでは、パートナー 7 社にご登壇いただき、AI エージェントによって具体的にどのように業務変革が期待できるかを発表していただきます」（荒濤）。
続いて、日本マイクロソフト金融サービス事業本部 保険・地域金融本部長の長町 浩史よりセミナーの概要について説明がありました。
「本日のセミナーの目的は、保険業界に特化して、生成 AI の活用可能性を探ることです。パートナー企業 7 社に、『① 保険会社の査定業務における生成 AI 活用』『② 顧客視点からの生成 AI 活用』『③ 保険の営業提案活動の高度化』の 3 つのテーマから選択した内容をプレゼンテーションしていただきます。デモンストレーションを交えながら、実際にどのように活用しているのかをご説明いただきますので、生成 AI を業務に活用するためのヒントを得られる機会になると思います。セミナー後は、本日登壇してくださったパートナー企業 各社がブースを構え、直接会話していただけるネットワーキングの場を設けました。不明な点があれば直接質問をして、本セミナーで生成 AI 活用に対する疑問点を残さずお帰りいただければと思っております」（長町）。
その後、パートナー企業 7 社が登壇。選択したテーマに沿って、最新の AI ソリューションや保険業界での活用事例を発表しました。
【テーマと発表企業】
＜保険会社の査定業務における生成 AI 活用＞
- 株式会社ACES
- 株式会社ヘッドウォータース
- 日本アイ・ビー・エム株式会社
＜顧客視点からの生成 AI 活用＞
- 日本電気株式会社
＜保険の営業提案活動の高度化＞
- 株式会社PKSHA Workplace
- 株式会社野村総合研究所
- 株式会社ブレインパッド
1. 株式会社ACES
（テーマ：保険会社の査定業務における生成 AI 活用）
最初に登壇した株式会社ACESは、生命保険業界における引受査定業務に特化した「リアルタイム引受査定支援 AI」を紹介しました。生命保険の査定プロセスは年々複雑化しており、特に営業担当者と査定担当者間の情報共有の遅れや、属人的な判断に起因する手戻りの多さが課題となっていることを説明。それに対し、同社のソリューションは、営業担当者と連携した AI エージェントが顧客に対して必要な情報をその場でヒアリングし、データを収集、即時に最適な査定結果を提示します。過去の面談記録や診断書などの非定型な情報と、商品ガイドラインをスムーズに連携させた上で判断結果を出力する点が特徴です。同社は、「今まで熟練者によって属人的に行われていた業務の簡略化を実現した点」を強調しました。
さらに、査定判断のために不足している情報を AI エージェントが自動的に判断するため、抜け漏れのないヒアリングが可能になり、スムーズな引受査定を実現します。デモンストレーションでは、健康診断書をもとに AI エージェントが追加質問を行い、引受判断の結果が出るまでの一連の流れが紹介されました。
2. 株式会社ヘッドウォータース
（テーマ：保険会社の査定業務における生成 AI活用）
株式会社ヘッドウォータースが紹介したのは、生命保険業界の引受け査定業務の作業負担軽減を目指す「引受け査定 AI エージェント」です。引受け査定には多くの項目や判断の分岐があるため人手と時間を要し、担当者ごとに判断基準がばらつくという問題があると説明。さらに、既存の AI システムでは複雑なケースに対応しきれず、現場で導入するレベルに至っていないという課題を提示しました。同社のソリューションでは、引受け査定の処理をプロセスごとに分け、それぞれを担う AI エージェントを複数配置。各エージェントに専門領域を持たせ、必要に応じた AI モデルや RAG 技術を搭載することで、複雑なケースへの対応を可能にし、処理の精度の向上に成功したと説明しました。
加えて、査定業務の履歴を蓄積・分析し、フィードバックすることで引受ルールの見直しの自動提案も可能になるとのことです。また、引受け査定前の事前チェックツールを搭載した本エージェントを営業担当者が利用することで、営業担当者と査定担当者間での手戻りを削減できる可能性も示しました。
3. 日本アイ・ビー・エム株式会社
（テーマ：保険会社の査定業務における生成 AI 活用）
続いて、日本アイ・ビー・エム株式会社が登壇し、企業向け火災保険のアンダーライティング業務に特化した「保険引受 AI アシスタント」を紹介しました。同社は、企業向け火災保険の引受査定においては、情報収集・整理の煩雑さ、判断基準の属人化、人材育成コストの高さが課題になると分析しています。
保険引受 AI アシスタントは、アンダーライティング業務を「1. 顧客とのやりとりの要約・記録」「2.課題抽出」「3. 過去の類似事例検索」「4. 引受判断支援」「5. 追加提案」「6.承認書作成」の 6 つに分解し、それぞれを AI エージェントが分担します。アンダーライターの指示に従い、AI エージェントが自立的に必要なタスクを判断することで、ベテランアンダーライターの知見を可視化・標準化し、業務負担を軽減できることを紹介しました。加えて、引受判断の後、追加の営業提案の可能性の有無を分析・提案してくれる機能も搭載しています。
4. 日本電気株式会社
（顧客視点からの生成 AI 活用）
日本電気株式会社は、生命保険業界における顧客体験向上を叶える生成 AI を用いたチャットアプリ「アフィちゃん」を提案しました。生命保険加入時における顧客の契約の断念や営業担当者の工数の増加は、顧客の保険への理解不足・営業担当者の説明不足が原因のケースも少なくないと解説しました。
アフィちゃんは顧客に対し、契約書や保険の内容をわかりやすく要約・注意点も伝達した上で、顧客の疑問を適宜解消し、ファイナンシャルプランの視点で回答します。それにより、顧客の満足度が向上する上、営業担当者の業務効率化を実現できると強調しました。さらに、営業担当者向けに、事前に想定される質問事項を生成し商談準備を支援する機能も実装。商談の結果を記録した日報などを自動的に読み込ませれば、蓄積したデータからトレンドを把握し自動アップデートも可能だと解説しました。
5. 株式会社PKSHA Workplace
（保険の営業提案活動の高度化）
株式会社PKSHA Workplaceは、保険業界における営業活動の高度化を目指し、ナレッジを組織資産化する AI エージェントソリューションを 4 つ発表しました。同社は社内ナレッジが偏在し営業ノウハウが共有されにくいことが、保険営業を担当する組織の成長を阻害する原因になっていると分析しています。
同社が提供する「AI 理解度チェック」は、商品マニュアルや研修マニュアルを読み込ませることで、AI が理解度チェック用の問題を自動生成。スタッフの商品に対する理解度・スキルが可視化され、組織としてトレーニングすべき箇所を明らかにします。
「 AI ロープレ」では AI がシナリオに応じて顧客役となり、ロールプレイ形式で模擬商談を実施します。各スタッフの学習状況を管理しつつ、実践力を高めながらスキルの標準化を実現できると解説しました。
さらに、「 AI イネーブルメント」を、商談記録や営業担当者の質問事項に対する AI や有識者の回答をもとに、ナレッジを蓄積・可視化ができる機能として紹介されました。「AI 議事録 YOMEL」は、会議の内容を自動音声認識・記録、話者識別、要点の自動リストアップによって情報共有を促進し、営業担当者の負荷軽減に期待できるとプレゼンしました。
6. 株式会社野村総合研究所
（保険の営業提案活動の高度化）
野村総合研究所は、営業現場における AI 活用の定着を目指し、機械学習と生成 AI を組み合わせた新たな営業支援ソリューションを提案しました。保険業界における AI 利用の課題として、アウトプットが悪く、データが収集できず、ノウハウもナレッジもたまらない傾向があると解説しました。
同社のソリューションでは、成約見込みの高い顧客を機械学習で抽出した上で、生成 AI を使って「成約率を押し上げた／押し下げた要因」をわかりやすく定量的に言語化します。そのアウトプットを営業担当者が理解することで、顧客に対して説得力のある提案ができると紹介しました。その上で、営業担当者一人ひとりに合った精度の高いプロンプトを作成するためには、社内に偏在しているナレッジの集約・経験豊富な営業担当者のノウハウの蓄積・顧客に対する積極的なアウトプットが必要だと説明しています。さらに、「小規模拠点から段階的に導入し、AI を用いた営業担当の成功者を作り、そのノウハウを共有することで、営業の属人化を防ぐことにつながる」と、ソリューションのさらなる可能性も提示しました。
7. 株式会社ブレインパッド
（保険の営業提案活動の高度化）
株式会社ブレインパッドは、生成 AI 活用の課題である「ビジネス文脈の理解」と「出力品質の担保」に対する手段として、「保険業界のデータ活用を支えるアノテーション技術」を提案しました。
保険商品情報に対して生成 AI が自動でタグ付けを行い、ベテラン担当者による簡易なフィードバックをもとに、AI がタグ付けルールを自己学習して精度向上を図れると解説。その結果、各商品に対するベテラン担当者の知見が蓄積され、ハイパフォーマンスな営業技術の横展開につながり、組織資産に変えられる点を強調しました。アノテーションを繰り返すことでルールが明文化されるため、基準の明確化も可能になります。「営業活動の基盤を整えることで、売り上げや成約向上のための施策の策定・実行に貢献できる」とプレゼンしました。
クロージング
最後に、パートナー発表セッションの締めくくりとして、日本マイクロソフト株式会社業務執行役員パートナー事業本部エンタープライズパートナー統括本部長木村 靖が次のように述べ、AI Agent Pitch Day を締めくくりました。
「今回は、保険業界に知見を持つパートナー様が具体的なエージェント開発を進めた上で発表してくださり、とても有意義な内容になりました。会場には保険業界のお客様約 50 名にご参加いただき、さらにオンラインでは 200 名超のパートナー様にもご聴講いただいています。この取り組みを通じて、皆で学び合い、市場を拡張しお客様に対する利便性や標準化、生産性向上の支援ができましたら幸いです。本プログラムは、生成 AI 事業化プログラムの一環で行っているものです。2 年前に 20 社で始めましたが、今では約 10 倍の 220 社にご参加いただけるようになりました。生成 AI や生成 AI エージェントを活用し、お客様の課題解決にどう役立てるかを、パートナー様とともに継続的に検討してきました。今回は保険業界を対象としていますが、毎月異なる業種で同様の取り組みを実施しており、来月は教育業界、6 月以降は Copilot の活用や小売業界向けの課題解決に取り組んでいく予定です。今後も継続的に発信していきますので、ぜひ引き続きご参加いただきたいと思います」
その後、1 時間のネットワーキングが行われ、各ブースでは活発な質疑応答・意見交換が行われ、AI Agent Pitch Day は盛況のうちに幕を閉じました。
