なぜ保険会社でAI活用が進まないのか？5つの課題と打開策を徹底解説

他業界ではAIが急速に業務やサービスに浸透し、成果をあげています。製造業では需要予測や品質管理、小売業ではレコメンドや在庫最適化、金融ではリスク管理や不正検知が当たり前のようにAIで行われています。

一方、保険会社に目を向けると、「AIを導入した」というニュースは増えているのに、実際の業務に根づかず、成果に直結していないケースが目立つのが現状です。なぜ保険会社ではAI活用が進まないのか。多くの企業が抱える共通課題を整理すると、浮かび上がるのは業界特有の停滞要因です。

本記事では、保険会社におけるAI活用が進まない理由を5つの視点から解説し、停滞を打破するための具体的な打開策を提示します。

この記事でわかること一覧🤞

・保険会社でAI活用が進まない5要因
・PoC止まりなど典型的な失敗パターン
・他業界と比較した保険業界の遅れ
・活用を加速させる3つの打開ステップ
・SHIFT AI for Bizで解決できる仕組み

さらに、実際の失敗パターンや他業界との比較も交え、保険業界ならではの課題を掘り下げます。

記事の後半では、「PoC止まり」を脱却し、全社的にAIを浸透させるために必要な仕組みや人材育成のステップもご紹介します。自社でのAI活用を本格的に加速させたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

また下記のリンクからは、2025年2月20日開催のカンファレンス「FinTech Journal 金融DX-DAY Industry Forum 2025 Winter」にて説明された「金融機関が知るべき生成AIの戦略」資料をダウンロードいただけます。金融庁・日本政府の考えから、海外の状況、リスク、技術予測、事例などを多面的に整理し、今後取り入れるべき施策までまとめた資料に関心をお持ちの方はお気軽にご覧ください。

＼　金融業界でこれから起こる変化と取るべき施策を多面的に分析　／

「金融機関が知るべき生成AIの戦略」ダウンロード

なぜ保険会社でAI活用が進まないのか？【5つの停滞要因】

「AIを導入したはずなのに成果につながらない」という背景には、保険業界ならではの構造的な課題が存在します。ここでは、代表的な5つの停滞要因を解説します。表面的な「技術不足」ではなく、組織や制度に根ざした壁を明らかにすることで、解決への糸口が見えてきます。

データ活用基盤の未整備

AIの力を引き出すにはデータが不可欠です。しかし保険会社では、顧客情報が紙ベースやレガシーシステムに分散しており、学習可能なデータセットを用意できないケースが多く見られます。
さらに、契約データや事故情報が部門ごとに縦割りで管理されるため、全社横断での活用が難しいのも実情です。

データの標準化が進んでいない
システム間の連携に時間とコストがかかる

こうした事情により、AI導入後も活用が広がらない現象が起こります。

法規制・個人情報保護の壁

保険は高度に規制されたビジネスであり、金融庁の監督指針や個人情報保護法への対応が不可欠です。結果として、「使える技術」と「実際に使っていい技術」の間にギャップが生まれています。
特に海外の先進事例をそのまま持ち込むことは難しく、リスク回避が優先される企業文化も影響しています。

規制順守は業界の信頼を守るうえで重要ですが、過度な慎重さはイノベーションの遅れにつながることも否めません。

現場人材のスキル不足

AIを導入しても、それを現場で使いこなせる人材がいなければ成果は出ません。多くの保険会社では、AI人材が社内に不足しており、ベンダー依存が常態化しています。

その結果、PoC（概念実証）段階で終わり、内製化やスケールに結びつかないケースが頻発しています。

AIモデルの仕組みを理解する社員が少ない
業務への落とし込みが現場任せになりがち

この人材面の課題は、組織全体の学習・教育体制をどう構築するかに直結しています。

既存システムとの統合困難

保険会社の基幹システムは長年使われてきた大型システムであり、変更コストが高いのが特徴です。そこに新しいAIソリューションを接続しようとすると、開発・運用の両面で高いハードルが立ちはだかります。

「システムを止められない」「改修費用が膨らむ」といった理由から、プロジェクトが進んでも途中で停滞してしまうのです。

経営層と現場の温度差

経営層は「AI導入で競争力を高めよ」と号令を出しますが、現場からは「実務でどう役立つのかが見えない」との声が多く上がります。トップダウンの掛け声と現場の実務感覚が乖離していることが、活用浸透の最大の阻害要因になっています。

この乖離が埋まらない限り、AIは「導入したが使われないツール」にとどまってしまいます。

こうした要因を整理すると、単に「技術が未熟だから進まない」のではなく、組織構造や人材、制度の問題が複雑に絡み合って停滞を生んでいることがわかります。より詳しい「失敗パターン」については、当メディアの解説記事（保険会社のAI導入はなぜ失敗する？）も参考になります。

＼　AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を学ぶ　／

「AI活用を成功へ導く戦略的アプローチ5段階の手順」ダウンロード

停滞要因を裏付ける典型的な失敗パターン

ここまで見てきた停滞要因は、現場レベルではどのような形で表れるのでしょうか。実際の保険会社のAI導入プロジェクトを振り返ると、似通った失敗パターンが浮かび上がります。これらは一見異なる問題に見えても、根本は「仕組みや人材が整わないまま導入だけ進めてしまった」ことに起因しています。

PoC止まりで終わる

多くの保険会社では、AI導入はPoC（概念実証）からスタートします。しかし、検証段階でROIが示せず、本格導入に至らないまま終了するケースが後を絶ちません。

例えば、問い合わせ対応AIを検証しても「顧客満足度がどこまで向上するのか」「効率化の成果をどう数値化するのか」が曖昧で、経営層の承認が得られずに止まってしまうのです。

現場に使われない

せっかく導入しても、現場社員が「業務フローに馴染まない」と感じればツールは放置されてしまいます。

操作が複雑で実務の負担が増える
精度が低いと判断され、従来の方法に戻ってしまう

このように、現場が主体的に活用する仕組みを整えない限り、AIは「飾り」と化してしまいます。

ベンダー任せで内製化できない

外部ベンダーに丸投げして導入した結果、社内には知見が蓄積されず、次のプロジェクトを自走できない問題も深刻です。特にカスタマイズや運用改善を行う際に「外注コストが膨らむ」「対応スピードが遅い」といった課題が噴出します。

これらの失敗パターンは一見バラバラに見えても、共通しているのは「社内の準備不足」と「人材育成の欠如」です。つまり、停滞の打開には仕組みと人材の両輪で課題を解決することが不可欠なのです。

詳しい事例や成功要因については、当メディアのまとめ記事（保険会社のAI導入事例15選）を参考にすると具体的なイメージを持ちやすくなるでしょう。

＼　AI導入を成功させ、成果を最大化する考え方を学ぶ　／

「AI活用を成功へ導く戦略的アプローチ5段階の手順」ダウンロード

他業界では進んでいるのに、なぜ保険会社だけ遅れるのか？

AI活用の停滞は保険業界だけの問題ではありませんが、他業界と比べたときの遅れは明らかです。製造、小売、金融（銀行・証券）などの領域では、既にAIが日常的に組み込まれ、ビジネスモデルの変革にまで発展しています。それに対して、保険会社は依然として「導入検証段階」にとどまっている企業が多いのが実情です。

製造・小売業でのAI浸透

製造業では需要予測や不良品検知、小売業では顧客データに基づくレコメンドや在庫最適化が広く導入されています。これらの分野では、データが標準化されていること、顧客行動を数値で把握しやすいことが浸透の背景にあります。結果として、AIのROIを示しやすく、投資判断も加速しました。

銀行・証券業との違い

同じ金融業界でも、銀行や証券は取引データが整備されており、AIによる不正検知やリスク評価が進んでいます。保険業界も同じ金融セクターに属しますが、契約期間の長さや商品設計の複雑さが壁となり、データの収集・分析が一筋縄ではいかないのです。

保険会社特有のハードル

他業界との比較を踏まえると、保険会社が遅れやすい理由はより鮮明になります。

長期契約ゆえに成果がすぐに見えにくい
商品構造や査定プロセスが複雑で、AIへの落とし込みに時間がかかる
規制とリスク管理が優先され、新技術への挑戦が抑制されがち

こうした特性は、単なる技術課題ではなく、業界構造そのものがAI活用を難しくしていることを示しています。

より包括的な業界全体の状況については、当メディアの解説記事（保険会社におけるAI活用の最新動向）も参考になります。

＼　生成AIによる業務効率化の『成功イメージ』が実際の取り組み例からわかる　／

「2,500社の支援から厳選した『17社の成功事例集』」ダウンロード

保険会社がAI活用を加速させるための打開策【3つのステップ】

停滞要因や他業界との違いを理解したら、次に考えるべきは「どうすれば壁を乗り越えられるのか」です。AI活用を形だけで終わらせないためには、小さな成功を積み重ね、規制に備え、全社的な人材育成を進めるという3つのステップが有効です。

ROIが見える小規模領域から始める

いきなり全社導入を狙うと、コストも工数も膨大になり、停滞するリスクが高まります。まずは、短期間で成果を示せる領域（クイックウィン）から着手するのが効果的です。

問い合わせ対応チャットボット
保険金支払いの事務効率化（書類チェックなど）
不正請求検知システム

これらの領域は比較的導入しやすく、成果も可視化しやすいため、経営層の理解を得やすい特徴があります。ここで得た信頼が、次の大規模プロジェクトへの布石になります。

データガバナンスと法務対応を同時に進める

規制や個人情報保護は保険会社にとって避けられない壁です。そこで重要なのは、AI導入と並行してデータガバナンスや法務体制を整備することです。

データ匿名化や利用ルールの策定
規制当局の方針に即した活用プロセス
セキュリティ・リスク管理フレームワーク

こうした仕組みを早い段階で組み込めば、「導入したのに規制対応で止まる」といった事態を避けられます。

社員全体のAIリテラシーを底上げする

最後のステップは、人材育成による組織全体の底上げです。AIを理解する社員が現場にいなければ、導入は形骸化してしまいます。逆に、社員一人ひとりが「AIをどう業務に活かすか」を理解できれば、活用は一気に加速します。

経営層は戦略的視点からAI活用を理解する
現場社員は実務に落とし込むスキルを磨く
全社的に「AIを使いこなす文化」を醸成する

ここで役立つのが、実践型の研修プログラムです。当メディアが提供するSHIFT AI for Bizでは、保険業界特有の課題に即した研修カリキュラムを用意しており、PoC止まりを防ぎ、AIを組織文化として根付かせる支援を行っています。

＼　生成AI研修の選定に必要な考え方がわかる　／

「AI人材育成の方法とAI研修の選び方」ダウンロード

SHIFT AI for Bizが提供できる解決策

ここまで見てきたように、保険会社でAI活用が進まない理由は、データ基盤や規制対応といった仕組みの問題と、現場人材のスキル不足という二重の壁にあります。これを同時に乗り越えるためには、技術導入だけでなく、人材育成を軸にした全社的な取り組みが欠かせません。

SHIFT AI for Bizでは、保険業界特有の事情を踏まえた実践型研修を通じて、この課題にアプローチします。

実務に直結するカリキュラム

単なるAIの基礎知識にとどまらず、査定業務や顧客対応、バックオフィス効率化など、保険会社の実務シーンを題材にしています。研修を受けた翌日から現場で活かせる内容が強みです。

経営層と現場をつなぐ仕組み

経営層向けには投資判断や戦略策定に必要な視点を、現場社員向けには業務フローへの具体的な落とし込み方法を提供。トップダウンとボトムアップのギャップを埋めることができます。

成果を可視化する仕掛け

研修後には習得度や活用度を測定できる仕組みを導入し、「研修で終わらせない」運用改善サイクルを回せるよう設計しています。これにより、PoC止まりではなく、業務浸透へと確実に進めます。

AI活用を「導入で止めない」ためには、組織全体を巻き込む仕組みが必要です。SHIFT AI for Bizは、そのための最短ルートを提供します。