「AIdea Suite」が示した近未来の可能性
生命保険募集プロセスの実証実験

生成AIを活用した生命保険募集プロセスの実証実験を始めた背景を教えてください。

増井様：当社は既にインターネットチャネルの「スマ保険」というサービスを展開しています。本サービスをご利用いただくことでお客様は24時間、365日、保険加入が可能です。お客様のタイミングで即座に対応できる利便性の高いサービスですが、それが最良のカタチかというと、当社ではそれだけではないと考えています。あくまで営業職員チャネルがメインであり、営業職員が保険を勧めるのが一番大切だと考えています。

井村様：営業職員チャネルでは、お客様が保険を検討する中で出てきた疑問や保険プランの修正要望などを受け止めた上で、営業職員が保険のプロとして最適な保険商品を提案します。それに比べて営業職員が不在の「スマ保険」では、お客様ご自身で必要な保証の内容をホームページなどで確認し、判断しなければなりません。それでは保険に対する気づきに欠ける可能性や、説明文の見落としに気が付かないまま、購入に至るケースも考えられます。

増井様：営業職員がお客様の状況を把握して本当に必要だと考えるプランを提案し、そこからプランを再調整しながら保証内容や保険料を設定していく。そのような過程を経て、お客様に納得して加入していただくのが保険会社の責務だと考えています。理想はすべてのお客様が営業職員に相談し、多様化するニーズに一つひとつ応えていくサービスの提供です。そのためには、生成AIをはじめとした最新技術を用いた保険募集の実現が必要だという結論に至りました。

井村様：生成AIの技術進歩は目覚ましく「人間じゃなければできないよね」と今まで諦めていた領域も、可能になる未来が見えてきました。営業職員と同様の知識を持つAIが、営業職員の代わりに保険募集を行えるサービスが実現できないか？ という思いから今回の実証実験が始まっています。

ネオスとの進行の様子を教えてください。

井村様：今回の試みは太陽生命としても初めてだったので、初動の議論を特に重視していました。ネオスさんはAIアバターが営業職員のようにふるまえるプロンプトの設定方法や操作方法についての提案に加えて、「実際にシステムを活用する上で欠かせない機能」についてもさまざまな視点でアドバイスを提示してくれました。中でも大きかったのは外部システムとの連携です。

増井様：今回は実証実験なのでお客様からの情報を収集するだけでミッションはクリアです。しかし、実際に保険募集のシステムを開発するなら当然、保険プランの設計をはじめ、収集した情報を基に外部システムと連携してお客様へ最適のサービスを提供していくことになります。スムーズな連携は重要となるため、最初から機能として入れ込んで実験を進めましょうと提案いただきました。

井村様：プロジェクト自体はアジャイル開発で改善を加えながら進行しました。毎週、１週間分の成果を共有いただき、我々の意見をフィードバックして、次週にブラッシュアップした結果を見せてもらうというのが基本の流れです。さらに、関連技術や仕様についても説明をわかりやすく資料にまとめていただいたことで、我々の理解も深まり、迅速かつ正確な意思決定ができたと感じています。

増井様：ネオスさんは保険募集のプロセスや、実際の生命保険募集での会話応答をよく理解してくれました。その姿勢は、成果物にもよく表れていたと我々は評価しています。我々の要望に対する回答も迅速で、毎週の進捗の打ち合わせが楽しみになるほど、理想的なアジャイル開発を実現できたと思います。

実証実験を終えての評価をお聞かせください

井村様：ネオスさんは期待に対して100点で応えてくれました。常に少し先を見ながら資料や成果物をつくってくれた印象があります。生成AIの最新技術はこうだが、数か月後にはまた違った技術が出てくるだろうと予測を立てて開発してくれました。実際、実験が始まった当初はGPT-4を使っていましたが、実験中にGPT-4oが登場しました。すると、どちらが良いかを比較するための資料も作成してくれ、私達はそれを見ながら状況の判断ができたんです。

増井様：良い意味でネオスさんは遠慮がなく、専門家として対等な立場と視点でプロジェクトを進めてくれていて、その姿は当社の保険営業と似ている部分もあると感じました。プロジェクト進行では状況に応じて、アプローチの優先順位を柔軟に見直し、時に大胆な変更 を提案してくれています。また、計画段階では「実現できれば良いな」程度に考えていた、入出力するテキストの音声化も、最新の音声認識・変換技術を調査して実装してくれました。これにより実験範囲が広がり、より多くの評価を得ることができています。

井村様：今回の実証実験では、保険募集の一部工程に対する課題を検証したにすぎませんが、今後は初期接触から最終契約まで、一連のプロセスを網羅的に検証する必要があります。それに今回の実験では悪意のある質問やイレギュラーな問いかけに、ハルシネーション（※2）を含む上手く回答できない課題が発見されました。まだまだ課題はありますが、今回の実証実験で我々が思い描く理想の姿は実現不可能ではないという感触を得られたのは大きかったと考えています。

増井様：今回の実証実験を経て、生成AIを用いれば情報収集だけではなく、その後の保険のプランニングやその説明や交渉、調整まで活用できる可能性があると考えるようになりました。単に情報収集のミッションだけをこなして、その結果を表示する画面を納品されただけでは、今回のような次回以降の構想につながるヒントは得られなかったでしょう。進化し続ける生成AIの最新技術のキャッチアップを含めて、ネオスさんにはAIによる保険募集の実現に向け、引き続き伴走者として力を貸してもらいたいと考えています。

※2 ハルシネーション：生成 AI が事実に基づかなかったり、事実に反する回答を生成してしまうこと。