Claude3シリーズです。今チャットgptでDXビジネス検定の問題を作っていますが、Claude3が気になって仕方ありません。休憩時間にちょこちょこやっています。私は生命保険会社のデジタルオフィサーで生成AIの導入を考える立場にあり、この便利なものを使って会社や世の中を良くしたいと思っています。一方で生命保険会社特有の問題※もあり、生成AI活用は特に既存業務で道半ばという状況です。

※生命保険の特徴の記事(著者)

このことは私だけではなく業界全体やコンサルティング会社でも良く話される内容です。そこでClaude3はどう言ってくれるのかを聞きました。

結果はやはりやばい。年収8000万のコンサルレベルです。もう相棒としか思えません。

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生命保険業界における生成AIの活用は、大きな可能性を秘めつつも、様々な課題にも直面しています。生命保険会社にとって、最大の関心事は顧客のニーズに適切に応え、安心と信頼を提供し続けることです。契約内容や重要事項の説明は、的確でわかりやすいものでなければなりません。

しかし、生成AIを利用してこうした情報を自動生成した場合、不適切な表現や誤解を招く記述が含まれていれば、甚大な問題となります。顧客からの信頼を裏切ることになりかねず、保険会社のブランド価値を大きく損なうリスクにもつながるのです。

そのため、生命保険会社では生成AIの出力結果を1つ1つ人手で検証する必要があり、そのための体制構築が急がれます。しかしながら、この作業には多大なコストがかかることから、生成AIの本格的な活用が進んでいないのが実情です。さらに、生命保険契約は長期にわたる債務を伴うものです。AIが自動生成したコンテンツに法的に問題があれば、会社は将来的に巨額の賠償責任を負うリスクがあります。

第三者の知的財産権を侵害するような出力があれば、信頼性が著しく損なわれてしまいます。長年の歴史で培ってきた保険会社のブランドイメージを守るためにも、生成AIの活用には最大限の慎重さが求められます。

一方で、生命保険会社の業務には多くの定型的な作業が含まれており、生成AIの活用によって大幅な効率化が期待できます。申請書類の自動作成や、顧客からの問い合わせへの標準的な回答文の生成など、AIが得意とする分野は少なくありません。

しかし、既存の業務フローに生成AIを無理に組み込もうとすると、トラブルの発生も避けられません。そこで重要になるのが、組織内での理解と受け入れです。生命保険業界の従業員の間で、生成AIの機能とリスクに対する正しい認識が共有されていなければ、抵抗勢力が根強く残ってしまいます。

全社的な教育活動が不可欠なのですが、そのための体制づくりには時間がかかります。加えて、生命保険会社では顧客の機密情報を非常に重視しており、それらのデータを生成AIの学習に活用することへの懸念もあります。顧客のプライバシーを守りつつ、どのようにして質の高い学習データを確保するかが課題となっています。

さらに、生命保険という事業の性質上、AIの公平性やアカウンタビリティの確保が極めて重要です。生成AIの出力がバイアスに影響されていれば、保険金支払いの判断に重大な問題が生じかねません。そのため、AI倫理の面での体制整備も急がれています。

このように、生命保険業界では様々な側面から、生成AIの活用に対して慎重姿勢を取らざるを得ない状況があります。しかし、一方でAIの可能性は無限と言えるでしょう。長期的な視野に立ち、段階を踏んだ取り組みを進めることで、いずれは業務効率の飛躍的な改善や、高度なサービスの提供が実現できると期待されています。

まずは限定的な範囲でのパイロットプロジェクトから着手し、そこで得られた知見を生かしながら、社内教育やガイドラインの整備、優秀な技術者の確保などを図っていく必要があります。既存の業務プロセスや基盤システムとの統合にも十分な注意を払いながら、生成AIとうまく付き合っていく術を、着実に身につけていくことが肝心なのです。

生命保険会社が、その長年の歴史と伝統を生かしつつ、新しい技術の可能性も柔軟に取り入れていくことができれば、業界全体の大きな価値向上につながるはずです。生成AIへの対応は、単なる技術的課題ではなく、従来の事業モデルを生き残らせるための重要な経営課題なのです。

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凄く的確で生命保険会社の苦しみを表現してくれています。さすがです。