AI導入のきっかけは、顧客満足度向上という綺麗な言葉よりも、もっと切実な「現場の疲弊」でした。
電話対応のひっ迫: 代理店や募集人からの「このケースは支払対象か？」という電話が殺到し、SV（スーパーバイザー）やベテラン社員の手が塞がり続ける。
ナレッジの散逸: ベテラン社員の頭の中にしかない「暗黙知」が多く、新人が育たない。
手作業の限界: 訪問営業や紙の事務処理に加え、電話対応が重なり、残業が常態化している。
まずは「外（顧客）」ではなく「内（職員）」の負担を減らさなければ、組織が回らない。これがAI導入のスタート地点でした。
「保険の約款解釈をAIに任せて大丈夫か？」
その懸念に対し、技術的な信頼性の根拠となるのが、阪急電鉄様をはじめとする鉄道インフラでの導入実績です。
鉄道の運送約款やリアルタイム運行情報は、保険の「支払基準」や「重要事項説明」と同様に、1つのミスが大きなトラブルに発展するミッションクリティカルな領域です。 本事例で採用されたAIエンジン（AIさくらさん）は、これらインフラ業界の複雑なデータを正確に処理するRAG（検索拡張生成）技術を搭載しています。
この技術により、AIはインターネット上の不確かな情報ではなく、「社内で承認された約款・マニュアル」のみを根拠（ソース）として回答を生成します。これにより、保険業界に不可欠な「コンプライアンス遵守」を実現しました。
いきなり顧客向けに公開するのではなく、以下の3ステップで段階的に導入することで、ハルシネーションリスクをゼロに抑えつつ、劇的な成果を上げました。
まず、約款・規定集・FAQなど約10,000ページのドキュメントを「法的に正しいか」という基準で再整備し、AIに学習させました。
成果: ベテラン社員でも20分かかっていた複雑な特約の確認が、AI検索により平均1分で完結するように。回答のバラつき（属人化）も解消されました。
職員や代理店向けの問い合わせ窓口としてAIを稼働させました。
成果: 代理店からの電話攻勢をAIが吸収。電話問い合わせ件数が前年比30%減少し、社内全体で月間約3,000時間の工数削減を達成しました。
社内運用で回答精度を高めた後、満を持して顧客向けチャットボットとして公開。
成果: 現場に余裕が生まれたことで、AIで解決できない「複雑な相談」や「寄り添いが必要な案件」に対し、人間が時間をかけて丁寧に対応できる体制が整いました。
多くの企業がChatGPTなどの「汎用AI」を検討しますが、保険業務では以下の理由から専用のカスタマイズが必要です。
現場担当者は、AIのさらなる進化に期待を寄せています。
それは、AIが単に回答するだけでなく、「その回答が法的に妥当か」の根拠提示能力を高めることです。
「弁護士が行うリーガルチェックのように、『約款の第〇条および過去の支払事例に基づき、本件は支払対象外と考えられます』といった論理構成をAIが提示できれば、人間による確認作業は最終承認のみになります」
コンプライアンスチェックの一次判断を担うAIこそが、保険業界DXの最終形と言えるでしょう。
保険業界のDXは「守り（コンプライアンス）」と「攻め（効率化）」のバランスが難題です。
しかし、鉄道業界で実証された「正確なRAG技術」を活用し、「社内から社外へ」と段階的に導入することで、リスクを最小限に抑えながら大きな成果を上げることができます。
まずは、最も負荷の高い「代理店対応」や「社内FAQ」から、AIによる自動化を検討してみませんか？
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AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
