投稿者 global-ai-media 
米大手信用情報機関Experianが、ChatGPT上で自動車保険の比較・見積もりサービスを開始しました。この動きは、従来の「検索して比較サイトを見る」というユーザー体験が、「AIと対話しながら最適な提案を受ける」形へとシフトしつつあることを象徴しています。本記事では、この事例を端緒に、金融・保険分野における生成AI活用の可能性と、日本企業が留意すべきガバナンスや実装のポイントを解説します。
静的な「入力フォーム」から、動的な「対話」へ
Experianの事例における最大の特徴は、ユーザーインターフェース（UI）の根本的な転換です。これまで保険の見積もりといえば、Webサイト上の複雑な入力フォームに車種や年齢、運転歴などを一つひとつ入力し、結果一覧が表示されるのを待つというフローが一般的でした。しかし、ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）をインターフェースにすることで、ユーザーは「今の保険料が高いから見直したい」「家族が増えたので条件を変えたい」といった自然言語での相談からスタートできます。
これは、単なるチャットボットによるFAQ対応とは一線を画します。ユーザーの曖昧な意図をAIが汲み取り、裏側のデータベースやAPIと連携して具体的な「提案」と「見積もり提示」までを行う、いわゆる「エージェント型」の動きです。日本の金融・サービス業界においても、DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環としてWeb完結型のサービスが増えていますが、今後はこの「対話型コマース」への対応が、顧客体験（UX）の差別化要因となっていくでしょう。
ハルシネーション対策と正確なデータ連携
金融・保険商品において最も懸念されるリスクは、AIが事実に基づかない回答をする「ハルシネーション（幻覚）」です。Experianのようなデータ企業がLLMを活用する場合、LLMが持つ学習データだけで回答を生成させることはまずありません。
実務的な実装としては、LLMをあくまで「ユーザーとの対話窓口（翻訳機）」として利用し、具体的な保険料や条件については、自社の信頼できるデータベースや計算エンジンにAPI経由で問い合わせるアーキテクチャ（RAG：検索拡張生成やFunction Callingなど）を採用するのが一般的です。日本企業が同様のサービスを検討する場合も、「AIに考えさせる領域」と「確定的なロジックで処理する領域」を明確に分離する設計が、コンプライアンス遵守の観点からも不可欠です。
プラットフォーム依存と自社チャネルのバランス
今回の事例で興味深いのは、Experianが自社サイトにAIを埋め込むだけでなく、ChatGPTという「外部プラットフォーム」上にサービスを展開した点です。これは、OpenAIの「GPT Store」のようなエコシステムを活用し、ユーザーが既に利用している場所に自社サービスを出張させる戦略と言えます。
日本では、LINEが生活インフラとして定着しており、LINE公式アカウントとAIチャットボットを連携させる事例が多く見られます。しかし、プラットフォーム側に過度に依存することは、顧客接点の主導権やデータガバナンスの観点でリスクも伴います。特に個人情報保護法や金融商品取引法などの規制が厳しい日本国内においては、外部プラットフォームでどこまでの情報を扱わせるか、プライバシーポリシーとセキュリティ設計を慎重に行う必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Experianの動きは、AIが単なる「業務効率化ツール」から「収益を生むチャネル」へと進化していることを示しています。日本の企業、特に規制産業における意思決定者は、以下の3点を意識してプロジェクトを推進すべきです。
1. 「検索」から「相談・実行」へのUX転換
ユーザーは情報を探すこと自体が目的ではなく、課題を解決（保険料を安くする、適切な商品を選ぶなど）することが目的です。AIを活用して、検索行動をスキップし、直接的な課題解決（アクション）に導く導線設計が求められます。
2. 堅牢なAPI基盤の整備
生成AIを顧客接点に使うためには、AIが叩くためのAPIが整備されていることが前提となります。レガシーな基幹システムを抱える多くの日本企業にとって、AI導入の前段階として、社内データや計算ロジックをAPI化し、疎結合な状態にしておくことが、AI活用の成功鍵となります。
3. リスクベース・アプローチによる段階的導入
金融領域では100%の精度が求められますが、生成AIにそれを保証させるのは困難です。まずは「商品の比較・推奨」や「約款の解説」といったアドバイザリー領域から始め、契約締結などの法的拘束力を持つプロセスは従来の手堅いシステムに遷移させるなど、AIと既存システムの役割分担を明確にしたハイブリッドな設計が現実解となるでしょう。