保険・損保のAI活用事例｜東京海上日動・SOMPO AIエージェント徹底解説

保険・損保業界は2026年、生成AIの「検証フェーズ」から「全社導入フェーズ」へ大きく移行しました。SOMPOホールディングスは国内グループ約3万人にAIエージェントを配布し、東京海上ホールディングスはOpenAI・Salesforceと戦略的に提携、コンタクトセンターでは年間9万時間規模の業務削減が見込まれています。

本記事では、公式プレスリリース・金融庁公表資料を一次情報として、国内大手生損保のAI活用事例、業務別の活用マップ、プラットフォーム選定の傾向、規制・セキュリティ上の注意点までをまとめて整理します。

この記事でわかること

• 東京海上日動・SOMPO・三井住友海上・あいおいニッセイ同和損保など国内大手各社の具体的なAI活用事例
• 保険バリューチェーン（商品開発・引受・営業・損害調査・コンタクトセンターなど）ごとのAI活用領域
• 各社が選ぶAI基盤（OpenAI／Google Gemini／Azure OpenAI／Salesforce Agentforce）の違い
• 金融庁「AIディスカッションペーパー」を踏まえた規制・ガバナンス上の論点
• 自社で導入する際のチェックポイントと、向いている保険会社・代理店の条件

誰向けの記事か

• 保険会社（生損保）・共済団体のDX／IT／事業企画部門
• 保険代理店・代理店経営者
• 保険業界向けにSaaS／AIを提供するベンダー・コンサルタント
• 金融業界アナリスト、業界誌メディア

保険業界でAI活用が急速に広がる3つの背景

保険業界でAI活用が急拡大している背景には、業務構造・市場環境・技術成熟度の3つの要因があります。単なるブームではなく、経営指標（事業費率）に直結する取り組みとして、大手各社が数千億円規模の投資を決めているのが2026年時点の実態です。

① 文書・照会・査定など「テキスト中心の業務」が多い

保険業務は、契約書・約款・告知書・診断書・事故報告書・照会応答メールといったテキストデータの処理比率が非常に高い領域です。生成AIが得意とする「要約」「検索」「文書生成」とそのまま噛み合うため、導入インパクトが見えやすく、業界構造との相性が良いと言えます。

② 人口減少・少子高齢化とIT人材不足

保険業界はベテラン社員の退職や営業職員の減少、IT人材獲得競争の激化という構造的課題に直面しています。AIエージェントは「業務ノウハウの継承」「限られた人材の生産性向上」に直接効く手段として評価されています。SOMPOホールディングスが「事業費率30%の早期達成を強力に後押しする」と位置付けていることからも、経営指標を動かす打ち手として認識されていることが分かります。

③ 金融庁・日本銀行が生成AI活用を前提にガバナンス整備を進めている

金融庁は2025年6月から「AI官民フォーラム」を開催し、2026年3月には「AIディスカッションペーパー第1.1版」を公表。AIリスクマネジメント・ガバナンスの取組事例や、規制適用関係の明確化が進んでいます。「守りの規制」ではなく、AI利活用を前提とした枠組みづくりが進んでいることが、金融機関側の導入を後押ししています。

参考：金融庁調査（2024年10〜11月）では、130金融機関の93.1%が従来型AIまたは生成AIを業務利用していることが明らかになっています。

東京海上日動のAI活用事例（OpenAI／Salesforce／コンタクトセンター）

東京海上ホールディングス／東京海上日動は、OpenAI・Salesforce・CTC・PKSHAといった主要プレイヤーと並行して連携し、保険業界で最も多面的にAIエージェント基盤を構築している会社の一つです。

OpenAIとの戦略的連携（2025年9月発表）

2025年9月25日、東京海上ホールディングスはOpenAIとの戦略的連携を発表しました。活用範囲は契約・照会・文書処理など多岐にわたり、ChatGPT EnterpriseおよびGPT-5等を業務基盤に組み込む計画です。

ファーストユースケースとして、東京海上日動の営業戦略立案に「ChatGPT Deep Research」が導入されています。地域ごとの人口動態や課題を自動収集し、保険商品・ソリューション情報と統合してエリア施策を立案する仕組みで、従来は支社・営業課の担当者が手作業で集約していた情報を大幅に短縮できるようになりました。

専務執行役員兼グループCDOの生田目雅史氏は日経取材に対し「AIエージェントが保険選びを担う時代に」と発言しており、将来的にはAIエージェントを中核とする新たな業務基盤の整備を目指す方針です。

Salesforce Agentforceによる営業・代理店・コンタクトセンター基盤の再設計（2025年8月発表）

同じく2025年8月8日には、Salesforceの「Agentforce」を採用し、Financial Services Cloud／Data Cloud上の代理店システム・コンタクトセンターシステムにAIエージェント機能を組み込むことを発表しました。

ポイントは、単なるツール導入ではなく業務プロセス自体の共同設計に踏み込んでいることです。営業課支社、代理店、コンタクトセンターなど主要業務をAI・データ前提で再設計し、保険契約からアフターサービスまで分断のない顧客対応と、Data Cloud上のデータを基にしたパーソナライズ提案を目指しています。

年間約9万時間削減を見込むコンタクトセンターAI（2026年3月運用開始）

2026年3月からは、伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）とPKSHA Technologyの共同開発による業務支援基盤が、東京海上日動コミュニケーションズのコンタクトセンターで稼働を始めました。年間約200万件超の入電が対象で、主な機能は次のとおりです。

• 通話内容のリアルタイムテキスト化
• 問合せ内容の自動認識
• オペレーターへの回答案の即時提示
• 終話後の管理業務支援（要約・応対履歴整理）

期待される効果は、顧客向けで最大約30%（約58,000時間）の応対時間削減、代理店向けで最大約10%（約32,000時間）の応対時間削減。合計で年間約9万時間の業務削減が見込まれています。

その他の既存取り組み

• 2023年10月：全社員向け生成AI「One-AI」を導入
• 2024年：カラクリ社と照会応答領域の高度化を実証し、保険照会応答の応答時間を約4割削減
• 自動車修理見積点検：英Tractable社のAI画像認識で1億枚超の損傷画像を学習、最短数分で点検可能

東京海上日動のAI活用まとめ表

SOMPOホールディングス・損保ジャパンのAIエージェント導入

SOMPOホールディングスは、国内グループ約3万人へのAIエージェント全社導入という、国内単一企業グループとして最大規模の展開を2026年1月から開始しました。AIエージェントを組織の前提とし、業務プロセスと組織構造そのものを再設計するアプローチが特徴です。

SOMPO AIエージェント全社導入（2026年1月運用開始）

2025年12月26日、SOMPOホールディングスは損害保険ジャパンを含む国内グループ会社の約30,000人を対象に、AIエージェントを全社展開することを発表しました。メイン基盤はGoogle Cloudの「Gemini Enterprise」で、一部でMicrosoftの「Copilot Studio」も検証中です。

汎用機能としては、社内文書の検索・要約、デスクトップリサーチ、会議議事録作成支援、データ分析補助などを標準搭載。さらに、保険事業の知見・業務プロセスに特化した業務特化エージェントが順次開発されています。

経営指標としては、国内損保事業の事業費率30%の早期達成を強力に後押しすることを掲げており、併せてAIエージェントとの協働を前提としたアジャイル型・フラット型組織へのリストラクチャリングも進めています。

損保ジャパン「おしそんLLM」：照会回答支援の全国展開

損保ジャパンは2025年7月1日に、代理店⇄営業店、営業店⇄本社間の照会回答業務を効率化するLLM活用型RAG支援ツール「おしそんLLM」を全国営業店へ展開しました。2024年10月から約9か月間のトライアル結果を踏まえた本番展開で、照会応答の回答時間短縮と品質平準化が狙いです。

代理店業務品質評価システム（2026年1月稼働）

2026年1月21日には、2026年度から始まる損害保険業界共通「代理店業務品質評価制度」の運営を見据えた、代理店業務品質評価システムをリリースしました。委託代理店の態勢整備状況をLLMで定性評価し、社員がレビューするワークフローで、判定作業の誤り抑制、結果のバラツキ抑制、作業時間短縮を実現します。

AI insideの「Heylix」による転記業務自動化

2026年には、AI inside社との連携で、生成AIによる転記業務自動化を実装。精度95%を達成しており、査定・申請業務のバックオフィス自動化が進んでいます。

SOMPO／損保ジャパンのAI活用まとめ表

三井住友海上・あいおいニッセイ同和損保のAI事例

MS&ADインシュアランスグループでは、三井住友海上火災保険が業務特化型LLMを内製する戦略、あいおいニッセイ同和損保がテレマティクスデータと生成AIを組み合わせたB2B2Cサービスの開発、と異なるアプローチを取っています。

三井住友海上「MS-Assistant」と業務特化LLM

三井住友海上は、2023年5月から全社員約1.2万人が使う生成AIチャットツール「MS-Assistant」を運用しています。Azure OpenAI Service（日本マイクロソフト）を基盤に、社内情報を安全に扱える生成AIチャット環境を整備しました。

2025年4月には、NECとの協業で業務特化型LLMをMS-Assistantに搭載。約1.2万人分のフィードバックを学習させ、社内ドキュメント検索・要約の精度を高めています。汎用LLMでは拾いきれない社内用語・業務文脈への最適化が狙いです。

MS1 Brain：AIが代理店担当者を支援する営業システム

2020年2月から提供されている「MS1 Brain」は、過去7年間の契約情報・顧客情報をAIで分析し、「どの顧客にどのタイミングでどの商品を提案すべきか」を代理店の営業担当者に提案するシステムです。dotDataの事例として、AIによるパーソナライズ提案で成約率が3倍に伸びたケースも公表されています。

あいおいニッセイ同和損保：運転アドバイスプラットフォーム（2025年11月〜実証）

あいおいニッセイ同和損保は、R&D Lab・Archaic（アルカイック）と共同で、テレマティクス自動車保険の走行データと、データベース化された2,000以上の運転アドバイスを組み合わせた「運転アドバイスプラットフォーム」を開発しています。

生成AIの文章生成能力でドライバー別にパーソナライズされたアドバイスを自動作成し、「優しい／厳しい」などドライバーの好みに合わせた言い回しも制御可能です。企業の安全運転サービスとして、東海東京証券と連携した実証を2025年11月から開始。2026年12月までに本格導入を目指しています。

あいおいニッセイ同和損保：テレマティクス損害サービスシステム（トヨタ共同）

トヨタ自動車との共同開発で、コネクティッドカーデータ、ドライブレコーダー映像、AI動画解析エンジン、判例DBによる過失割合判定エンジンを組み合わせ、事故対応サービスをコネクテッドデータ連動で自動化しています。

MS&AD系のAI活用まとめ表

主要生命保険会社（第一／日本／住友）の生成AI事例

損保だけでなく大手生命保険各社も、生成AIへの投資を本格化させています。特に第一生命は5年で4,000億円規模のデジタル投資、日本生命はAnthropic Claudeを採用するなど、基盤選定にも各社の戦略が表れています。

第一生命：5年4,000億円投資とAIアバター全国展開

第一生命は、2030年度までの5年間でデジタル分野に総額4,000億円規模を投資する方針です。主な取り組みは次のとおりです。

• 社内用「AI活用プラットフォーム」構築（exaBase Studio採用）、オフィス業務の約50%生産性向上を見込む
• 2026年4月下旬から、全国約1,000カ所の営業拠点にAIアバター・対話型AI営業支援ツールを順次導入
• アンダーライティング業務の自動化：診断書・入院証明書をOCR＋自然言語処理でデータ化
• 国産基盤モデル開発企業であるSakana AIへの投資

日本生命：内務職員2万人向け「N-Chat」とClaude採用

日本生命は、内務職員2万人向けの生成AIチャット「N-Chat」を運用しており、約20種類の業務テンプレートが用意されています。2025年1〜2月には米国大手生保とのハッカソンでAnthropic Claudeを採用し、契約約款・事務マニュアルを対象とするRAGで回答精度約90%（目標97%）、業務工数の3割削減を目指しています。

住友生命：営業ロールプレイAIと全社活用

住友生命は2023年から社内生成AIの運用を始めており、現在は約1万人が利用中。週約1,000人が利用し、メッセージ数は週約8,000件に達します。企画書作成で「1週間→数時間」に短縮した事例や、営業職員向けAIロールプレイ相手の本格稼働など、幅広い活用が進んでいます。

業務別に見る保険業界のAI活用マップ

保険業界のバリューチェーンを業務別に切り分けると、AI活用領域はすでに商品開発から不正検知・バックオフィスまで全域に広がっています。ここでは代表的な業務領域とAI活用の組み合わせを整理します。

業務別AI活用一覧表

業務別にみるインパクトの大小

現時点で特に経営インパクトが大きい領域は、コンタクトセンター（定量効果が見えやすい）・代理店支援（業界共通課題への適用）・バックオフィス（全社員が対象で積み上げ効果が大）の3つです。一方で、引受・査定領域は規制・専門判断の壁があり、AIによる完全自動化ではなく一次処理の自動化＋人による最終判断という二段階運用が主流となっています。

保険会社が選ぶAIプラットフォーム比較

各社が選んでいるAI基盤には、事業戦略やグループの既存IT環境と連動した特徴があります。ここでは主要プラットフォーム別に、どの会社が何を選び、どこに強みがあるのかを整理します。

プラットフォーム別まとめ表

プラットフォーム選びの傾向

• OpenAI派（東京海上HD）：最先端モデルの先取りで営業・戦略領域を強化
• Google派（SOMPO）：全社員スケールでの運用・ナレッジ検索を重視
• Azure派（三井住友海上、第一生命）：既存Microsoftスタックとの統合を重視
• エージェント基盤を重ねる派（東京海上＋Agentforce）：基盤LLMとは別に、業務ワークフローに特化したエージェントビルダーを併用

単一ベンダーに寄せるのではなく、LLM基盤・エージェントビルダー・業務特化モデルを組み合わせて使うのが大手の共通方針です。

金融庁規制と生成AIのリスク

保険会社がAIを導入する際、最も注意すべきは金融庁・日本銀行・保険業法などの規制と監督の枠組みです。2026年時点では、規制の方向性は「禁止」ではなく「リスク管理を伴う活用」へシフトしています。

金融庁の公式ドキュメント

• AIディスカッションペーパー 第1.1版（2026年3月3日公表） — 第1.0版（2025年5月）からAI利活用状況・リスクマネジメント・ガバナンス取組事例、規制適用関係の明確化を追加
• 金融庁AI官民フォーラム（2025年6月〜2025年12月、全5回） — 金融機関のガバナンス枠組みを議論
• 日本銀行「金融機関における生成AIの利用状況とリスク管理」 — 金融システムレポート別冊で、生成AI固有のリスクを整理

実務で押さえるべき主なリスク

「AIができないこと／やってはいけないこと」の線引き

• 引受査定の完全自動化は不可。健康状態・特殊傷病は医師判定が残る領域が多い
• 保険商品を直接推奨・成約させる行為は募集規制の論点が残るため、AIは情報提供までで止める
• 照会応答や保険金査定でAI回答をそのまま採用しない。社員レビューが前提

保険会社・代理店がAI導入を検討する際のチェックポイント

大手の事例は参考になりますが、自社の状況に落とし込む際は規模・規制・運用体制の3点を押さえる必要があります。以下のチェックポイントに沿って検討することをおすすめします。

導入前チェックリスト

1. 対象業務を明確化したか
   • まずはコンタクトセンター・代理店照会応答・バックオフィス文書検索など、定量効果が見えやすい領域から着手する
2. 適切なAI基盤を選定したか
   • Azure OpenAI／Google Gemini Enterprise／ChatGPT Enterprise等、テナント隔離された法人向けプランを選ぶ
   • 既存のMicrosoft／Google／Salesforceスタックとの親和性を評価する
3. ガバナンス体制を整備したか
   • 金融庁AIディスカッションペーパーの項目に照らし、AI利用ガイドライン・リスク評価フローを社内に整備
   • 生成AI利用ポリシーと、業務別の利用可否基準を明文化
4. 人によるレビューを業務フローに組み込んだか
   • ハルシネーション対策として、照会応答・査定・募集に関わる領域では必ず最終判断を人が行う設計にする
5. 定量KPIと測定方法を設計したか
   • 時間削減、成約率、回答精度、CS指標など、効果測定できるKPIを初期に設定する
6. 組織構造の見直しを視野に入れたか
   • SOMPOのようにAIエージェント前提のアジャイル・フラット組織化を検討

費用感・ハードル

大手事例の多くは数億〜数千億円規模の投資を伴いますが、代理店や中小保険会社では、まず次のような小さな出発点で十分です。

• 全社員向けChatGPT Enterprise／Microsoft 365 Copilotの導入（1ユーザー数千円〜／月）
• RAGを用いた社内ナレッジ検索（Azure OpenAI + Cognitive Search 等の構成）
• 既存SaaSに組み込まれたAI機能（Salesforce Agentforce、Dynamics 365 Copilot等）の活用

こんな保険会社・代理店に向いている／別のアプローチが合う例

同じ保険業界でも、AIエージェントの本格導入が適する組織と、まだ段階的アプローチが合う組織があります。

AIエージェント本格導入が向いている会社

• 全社員数百人以上で、社内文書・照会応答・議事録など共通業務の総量が大きい
• 金融庁・日本銀行のガバナンス文書に沿ってリスク管理を整備できる
• Microsoft／Google／AWSのいずれかと既に大規模契約があり、テナント隔離環境を構築しやすい
• 経営層がAI前提の業務再設計・組織再編にコミットしている
• 数値KPI（事業費率、応対時間、成約率）で投資対効果を評価する文化がある

段階的アプローチが合う会社・代理店

• 社員数が数十人規模の代理店で、まずは1〜2業務に絞ったAI活用から始めたい
• ガバナンス体制が未整備で、全社展開には社内ルール策定が必要
• 顧客データの扱いに慎重で、最初は社内情報検索・社内文書作成のみに限定したい
• 基幹システムが古く、AIエージェントと連携するAPIを持たない

段階的アプローチ例：

1. 全社員向け生成AIチャット（社内文書での利用に限定）導入
2. 代理店向け照会応答RAGの試験運用
3. 特定部門での業務特化エージェントのパイロット
4. 成果を基に全社展開・組織再設計

よくある質問（FAQ）

Q1. 保険会社はAIエージェントをどこまで使えますか？

保険業法上、AIが「保険商品を推奨して成約させる」直接募集行為には論点が残るため、現時点ではAIエージェントは社員・代理店の支援、情報提供までが安全ラインです。引受査定や保険金査定についても、AIは一次処理に留め、最終判断は社員が行う運用が一般的です。

Q2. 中小の保険代理店でも生成AIは導入できますか？

はい。ChatGPT EnterpriseやMicrosoft 365 Copilotのような法人向け基盤は、1ユーザー月数千円から利用できます。まずは社内文書の要約・検索や提案書ドラフト作成など、顧客データを直接扱わない業務から着手するのが現実的です。

Q3. 東京海上日動のコンタクトセンターAIで本当に9万時間削減できるのですか？

発表時点での見込み値です。年間約200万件超の入電を対象に、顧客向けで最大約30%（約58,000時間）、代理店向けで最大約10%（約32,000時間）の応対時間削減を見込んでいます。実績値は今後の運用で公表されていく可能性があります。

Q4. SOMPOが採用したGemini Enterpriseはなぜ選ばれたのですか？

公式発表では、Google CloudのGemini Enterpriseがメイン基盤として採用され、一部でCopilot Studioも検証されています。公表情報からは全社員スケールでのナレッジ検索・デスクトップリサーチ・会議議事録作成といった汎用ユースケースへの適合性が重視されたと見られます。今後ツール構成が拡張される可能性もあります。

Q5. 生成AIを使う場合、顧客データの扱いはどうなりますか？

各社ともテナント隔離環境（Azure OpenAI、Vertex AI、ChatGPT Enterpriseなど）を採用しており、外部LLMへのデータ学習流用は行わない設計が前提です。個人情報保護法、金融庁ガイドライン、社内ポリシーに基づき、データ連携範囲を明確にしたうえで運用することが求められます。

Q6. 金融庁のAIディスカッションペーパーは必ず読むべきですか？

保険会社・金融関連事業者にとっては事実上の必読文書です。第1.1版（2026年3月3日公表）では、AI利活用状況、リスクマネジメント、ガバナンス取組事例、規制適用関係の明確化が加わっており、社内のAI利用ガイドライン整備のベースになります。

Q7. これから保険業界のAI活用はどう進みそうですか？

現状の大きな流れは、①全社員へのAIエージェント配布、②業務特化エージェントの開発、③コンタクトセンター・代理店支援などバリューチェーン全域への展開、④AIを前提とした組織・業務プロセス再設計、の4軸です。2026年以降は、業界共通インフラ化（代理店業務品質評価のようなケース）が次の焦点になると見られます。

関連記事・まとめ

保険・損保業界におけるAI活用は、2026年を境に「検証」から「事業基盤」へ移行しています。SOMPOの3万人規模AIエージェント、東京海上日動のOpenAI・Salesforce連携、各社のコンタクトセンターAI、生保各社の基盤モデル選定まで、公式情報ベースで動向を押さえておくことが、自社の導入判断に直結します。

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保険業界は半年〜1年で動向が大きく変わる領域です。導入検討段階では、各社の公式プレスリリース・金融庁公表資料を一次情報として参照することを強くおすすめします。