どの企業の事例か
世界70カ国近くで事業を展開し、約1億2500万人の顧客にサービスを提供する世界有数の保険・金融サービスグループ、Allianz（アリアンツ）の事例です。 同社は、保険業務の中核である保険金請求プロセスの効率化と高度化を目指し、AI技術を積極的に導入しています。
解決したかった課題
従来の保険金請求プロセスは、顧客から提出される多種多様なフォーマットの書類（メール、PDF、スキャン画像など）を人手で確認・入力する必要があり、多くの課題を抱えていました。 特に、自然災害発生時など請求が急増すると、処理に4日以上かかることもあり、顧客を待たせてしまう原因となっていました。 また、手作業による非効率性や人的ミスに加え、巧妙化する不正請求への対策も大きな経営課題でした。
AIをどう使ったか
アリアンツは、複数のAI技術を組み合わせて課題解決にあたりました。まず、Azure AI VisionなどのOCR（光学的文字認識）技術で請求書類からテキスト情報を抽出します。 そして、自然言語処理（NLP）や機械学習モデルを用いて、抽出した情報（請求内容、損害状況、請求額など）を自動で分析・検証します。 さらに、過去の膨大な請求データから不正のパターンを学習したAIモデルにより、不正が疑われる請求を自動で検出し、専門の担当者による調査を促します。 また、2023年9月には、全従業員向けにセキュアな社内生成AIプラットフォーム「AllianzGPT」を導入し、さらなる業務効率化を進めています。
導入効果と見るべきポイント
- ▸**請求処理の大幅な迅速化**: ドイツのペット保険では、2025年に全請求の約半数（49.7%）が完全自動処理され、支払いまでの時間が数時間に短縮されました。
- ▸**不正検知精度の向上**: 機械学習モデルの活用により、従来のルールベースのシステムでは見逃していた巧妙な不正請求の検知率が向上しました。
- ▸**顧客満足度の向上**: 迅速かつ正確な支払いプロセスにより、顧客満足度が大幅に向上しました。
- ▸**従業員の生産性向上**: 従業員は単純なデータ入力作業から解放され、複雑な案件の査定や顧客とのコミュニケーションといった、より付加価値の高い業務に集中できるようになりました。
- ▸**見るべきポイント**: この事例は、単一のAI技術ではなく、OCR、機械学習、生成AIといった複数の技術を戦略的に組み合わせ、業務プロセス全体を改革した点にあります。
日本企業が参考にできること
アリアンツの事例は、保険業界に限らず、請求書処理、契約書管理、顧客サポートなど、大量の定型・非定型文書を扱うあらゆる業界のバックオフィス業務に応用できます。特に、OCRとAIによる文書分類・情報抽出の自動化は、多くの企業で人手不足の解消と生産性向上に直結するでしょう。まずは特定の文書やプロセスに絞ってスモールスタートし、費用対効果を検証しながら適用範囲を拡大していくアプローチが有効です。