Name: AIは保険業界をどう変えるか - Insurance Trends (How AI Is Changing The Insurance Industry - Insurance Trends)
Uploaded: 2025-08-21T06:18:42.000Z
Duration: 4 min 27 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

In an industry built on data, like insurance, it's no surprise that the rise of AI-powered tools will have drastic implications.

保険のようにデータの上に成り立っている業界では、AIを搭載したツールの台頭が劇的な影響を及ぼすのは当然だ。

様態の副詞

But what, specifically, are the biggest likely impacts of AI on insurance?

しかし、具体的にAIが保険に与える最大の影響とは何だろうか？

Well, for one, AI will help insurers improve accuracy in risk assessment.

ひとつは、AIは保険会社がリスク評価の精度を高めるのに役立つということだ。

Insurance, ultimately, is all about recognizing patterns of risks and predicting their likelihood to occur in the future.

保険とは結局のところ、リスクのパターンを認識し、将来発生する可能性を予測することにある。

The more accurately an insurer interprets and analyzes risks, the better they can price that risk.

保険会社がリスクをより正確に解釈し、分析すればするほど、そのリスクに対してより良い価格をつけることができる。

In other words, they can set the policy premiums based on the likely policy costs, covering both claim payouts and other costs.

言い換えれば、保険会社は、保険金支払いとその他の費用の両方をカバーするために、予想される保険費用に基づいて保険料を設定することができる。

Machine learning is a major lever for helping insurers continuously improve their risk models.

機械学習は、保険会社がリスクモデルを継続的に改善するための主要な手段である。

Insurers have long chased after the underlying predictors of risk.

保険会社は長い間、リスクの根本的な予測要因を追い求めてきた。

Data about who you are, what you do, and what you own are like clues to the puzzle.

あなたが誰なのか、何をしているのか、何を所有しているのかというデータは、パズルを解く手がかりのようなものだ。

AI is simply supercharging this, helping make sense of an even longer tale of factors.

AIはこれをさらに加速させ、さらに長い物語を理解する手助けをしている。

Many people have heard that red cars are more expensive to insure.

赤い車は保険料が高いと聞いたことがある人は多いだろう。

Actually, that's a total myth, but it's very much in the spirit of the type of pattern finding AI can help with.

実際のところ、それは全くの作り話だが、AIが手助けできるパターン発見のタイプの精神には非常に合致している。

For example, insure-tech providers like Relativity6 use AI tools to help insurers get a better profile on businesses they insure.

例えば、Relativity6のようなインシュアテック・プロバイダーは、保険会社が保険対象企業のプロフィールをより良く把握できるようにAIツールを使用している。

By scanning data from sources like company websites, news reports, and customer reviews, they can produce a very granular assessment of risks.

企業のウェブサイト、ニュースレポート、カスタマーレビューといった情報源からデータをスキャンすることで、非常にきめ細かなリスク評価を行うことができる。

Say, a scan of a restaurant's menu reveals several flambéed dishes.

レストランのメニューを見ると、フランベ料理がいくつかある。

火災の危険性を予測できるかもしれない。

All of this helps the insurer decide if they want to insure that customer, called risk selection, and if they do, to set the right price.

これらのことはすべて、保険会社がその顧客に保険をかけるかどうかを決めるのに役立ち、リスク選択と呼ばれる。

Another way AI can improve accuracy, in addition to risk assessment, is loss assessment, which happens during the claims process.

リスク評価に加えてAIが精度を向上させるもう一つの方法は、保険金請求プロセスで発生する損害評価である。

AI can quickly make an initial assessment of damages, say by using image recognition tools.

AIは、画像認識ツールを使うなどして、損害の初期評価を迅速に行うことができる。

これはフォトエスティマティクスと呼ばれる。

A photo-estimatic assessment can help the insurer set aside just the right amount of reserves and avoid setting aside too much, a poor use of capital.

フォト・エスティマティック・アセスメントは、保険会社が適切な額の準備金を確保し、資本の有効活用に反する過大な準備金の確保を避けるのに役立つ。

Another benefit of photo-estimatics is that it can help the insurer identify claims that may benefit from proactive intervention.

フォトエスティマティクスのもう一つの利点は、保険会社が積極的な介入によって利益を得る可能性のあるクレームを特定するのに役立つことである。

Say, after the accident, the insurer hasn't been notified of any passenger or driver injuries, but the pictures suggest a high likelihood of internal bodily damage.

事故後、保険会社には同乗者や運転手の負傷は報告されていないが、写真から人体内部に損傷がある可能性が高いとする。

The best action may be for the insurer to proactively coordinate medical treatment rather than waiting around to receive bills afterward.

保険会社としては、後から請求書が届くのを待つのではなく、積極的に治療をコーディネートするのがベストかもしれない。

Aside from improving accuracy, another important application of AI is making sure claims are genuine, claims validation.

精度の向上もさることながら、AIのもう一つの重要な応用は、クレームが本物であることを確認すること、つまりクレーム・バリデーションである。

Fraudulent claims cost insurers billions of dollars every year.

不正請求は保険会社に毎年数十億ドルの損害を与えている。

But insurers can't investigate every claim in exhaustive detail.

しかし、保険会社はすべてのクレームを詳細に調査することはできない。

The cost would be prohibitive, and it would delay payouts on genuine claims.

そのコストは莫大なもので、真正な請求に対する支払いを遅らせることになる。

So, many turn to technology companies for assistance.

そこで、多くの人がテクノロジー企業に支援を求める。

One provider is Shift, whose AI-powered solution detects fraud by analyzing claims across many different insurers.

そのプロバイダーのひとつがシフト社で、AIを搭載したこのソリューションは、さまざまな保険会社のクレームを分析することで不正を検知する。

For example, a criminal group submitting fraudulent auto insurance claims might be hard to detect by any one insurer, but by aggregating shareable, say anonymized, claims data from many different insurers, they can better spot patterns of suspicious behavior.

例えば、自動車保険の不正請求を行っている犯罪グループは、一つの保険会社では発見が難しいかもしれないが、多くの異なる保険会社から共有可能な（匿名化された）請求データを集約することで、疑わしい行動のパターンをより的確に発見することができる。

A final application of AI is one common to almost all sectors – using AI to automate tasks, boosting productivity and reducing overhead costs.

AIの最後の用途は、ほぼすべての分野に共通するもので、AIを使って作業を自動化し、生産性を高めて間接費を削減することである。

Increasingly, customers can simply speak with an agent – human or even possibly AI-based – and skip filling out forms.

顧客は、人間またはAIベースのエージェントと話すだけで、フォームへの記入を省略できることが増えている。

AI tools can process information from the conversation directly.

AIツールは会話からの情報を直接処理できる。

Claims processing and new policy pricing can be streamlined in this way.

クレーム処理と新契約の価格設定は、この方法で合理化できる。

Of course, AI can be applied to a wide range of tasks – for example, the generation of initial drafts of coverage letters, which can then be reviewed by a human and sent to the customer.

もちろん、AIはさまざまな業務に応用できる。たとえば、保険金支払いの手紙の初稿を作成し、それを人間が確認して顧客に送付するといったことも可能だ。

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