1. はじめに
ChatGPTなどの生成AIの急速な台頭により、AIエージェントは最も注目される技術トレンドの一つとなった。従来のプログラムツールとは異なり、AIエージェントは自然言語を理解し、ユーザーと対話し、意図を解釈し、自律的にタスクを実行する。こうした能力ゆえに、大手テクノロジー企業は業務効率化と組織再設計を推進するためにAIエージェントを導入しており、この動きは業界全体に広がっている。保険業界も例外ではない——保険会社はAIエージェントによって可能となる新たな業務形態やイノベーションの機会を積極的に模索している。では、保険会社は実際にどのように活用しているのだろうか？

2. 保険業界におけるAIエージェント

保険会社は、バリューチェーン全体を自動化・最適化するためAIエージェントを導入している。主な活用事例は以下の通り：
1) 保険金請求処理と自動化
AIエージェントは多様な入力データ（請求報告書、画像、医療記録）を分析し、保険契約条件や規制と照合することで、給付適格性の判定、支払額の算定、不正の可能性の検知を行う。これにより処理時間の短縮、運営コストの削減、顧客満足度の向上が実現される。

2) 顧客エンゲージメントとサービス
NLP（自然言語処理）ベースの対話型エージェントがリアルタイムの問い合わせ対応、保険契約内容の説明、書類提出の案内、更新リマインダーの送信を処理します。これにより、従来はサポート担当者が対応していた反復的な業務負荷を軽減し、顧客体験を向上させます。

3) 価格設定

過去の保険契約データや保険金請求データをインポートし、従来の保険数理手法または機械学習・深層学習技術に基づく保険料算定を行う過程において、AIエージェントは保険料算定結果の説明を提供することで価格設定を支援する。AIエージェントがなければ、保険数理士はリスク変数と保険料の関係を手動で分析し結果を説明する必要があり、このプロセスには通常多大な時間を要する。

AIエージェントがこの分析プロセスを支援することで、アクチュアリーは自身のニーズに応じて変数間の関係分析をより迅速に実行でき、こうしたタスクに必要な時間を大幅に削減できる。その結果、アクチュアリーは反復的で時間のかかる作業から離れ、効率的で付加価値のある中核的なアクチュアリー業務に注力できるようになる。

4) 報告

アクチュアリーが多大な時間を費やして様々な分析を実施した場合でも、その結果を会社の意思決定に反映させるには正式な報告プロセスが不可欠である。報告目的では、分析結果から主要な知見を選定・加工・要約する必要があり、非アクチュアリー関係者が容易に理解できるよう内容を再構成することが往々にして求められる。

AIエージェントを活用することで、保険会社は標準化されたテンプレートに基づくレポートの自動化だけでなく、過去の分析記録の管理改善や説明文の充実といったメリットも得られる。AI利用に関する規制や内部統制がますます厳格化する環境下では、レポート作成は内部文書化だけでなく、外部コンプライアンス管理においても重要な役割を担う。

3. RNAのAI技術
グローバルなアクチュアリーコンサルティング企業であるRNA Analytics 、多様なAIエージェント技術RNA Analytics 、カスタマイズされたサービスを提供しています。同社のソリューションの一つであるGIP（損害保険価格設定）ツールは、AIエージェントと連携することで以下の機能を強化します：

- 自動化されたデータ品質検証：データセット内の異常を検出し、修正提案を生成します。

- 自動化されたモデル実行：複数の機械学習／深層学習モデルを並列に学習・比較する。

- 分析的洞察：データフレームと出力を分析し、より良い意思決定を支援します。

- レポート生成：主要指標とグラフを含むWord形式のレポートを自動生成します。

4. 結論
AIエージェントは、構造化された反復的なアクチュアリー業務を自動化すると同時に、複雑な分析や意思決定を支援し、生産性と正確性の両方を向上させます。保険会社は、人とAIの協働方法を再定義する必要があります。RNAの拡大するAIツール群は、アクチュアリー業務における実用的なデジタル変革に向けた第一歩です。最終的に、AIエージェントはアクチュアリーに取って代わるものではなく、AI同僚として機能し、アクチュアリー能力を拡大し、保険業界の新たな基準を確立するでしょう。

アクチュアリー業務効率化のためのAIエージェント