投稿者 global-ai-media 
英国の大手価格比較サイトMoneySuperMarketが、ChatGPT上で150社以上の保険・サービス価格を比較できる機能をリリースしました。これは生成AIが単なる情報検索ツールから、複雑な購買意思決定を支援する「対話型インターフェース」へと進化していることを象徴しています。本記事では、この事例をもとに、API連携によるサービス開発の要点と、日本企業が直面する規制・商習慣への適応について解説します。
「検索・フィルタリング」から「対話・相談」へのUX転換
英国のMoneySuperMarket（MONY Group傘下）によるChatGPT向けアプリの提供開始は、これまでのWebサービスの定石であった「検索条件の入力とフィルタリング」というユーザー体験（UX）を、「対話による相談と提案」へとシフトさせる重要な事例です。ユーザーは複雑な検索フォームに条件を入力する代わりに、「初めての車で、予算はこれくらい、補償内容は手厚くしたい」といった自然言語でのリクエストを通じて、150以上のプロバイダーから最適な選択肢を引き出すことが可能になります。
この背景には、LLM（大規模言語モデル）の「Function Calling（機能呼び出し）」や「RAG（検索拡張生成）」といった技術の成熟があります。AIが学習済みデータだけで回答するのではなく、企業の最新データベースやAPIにリアルタイムでアクセスし、正確な数値を提示できるようになったことで、金融商品のような正確性が求められる分野でも活用が進み始めました。
ハルシネーションリスクと金融領域の厳格さ
しかし、生成AIを金融・保険分野に適用する際には、依然として「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが懸念事項となります。保険料や補償内容においてAIが誤った情報を生成することは、顧客の不利益に直結し、企業の信頼を失墜させるだけでなく、法的責任を問われる可能性があります。
今回の事例のように、ChatGPTをインターフェース（窓口）として利用する場合でも、バックエンドでは厳格に管理されたデータベースからの情報取得を行い、LLMの役割を「ユーザーの意図理解」と「取得したデータの要約・提示」に限定するアーキテクチャが必須です。AIにすべてを「考えさせる」のではなく、あくまで「つなぎ役」として機能させることが、実務的な解となります。
日本市場における「商習慣」と「規制」の壁
日本国内で同様のサービスを展開する場合、技術的な実装以上に、法規制や商習慣への適応が大きなハードルとなります。
まず、金融商品取引法や保険業法などの規制対応です。AIによる対話的なリコメンデーションが、単なる「情報提供」の範疇に留まるのか、免許や登録が必要な「助言・勧誘」にあたるのか、その境界線は非常に繊細です。日本の規制当局は消費者保護を重視するため、AIが提示した比較結果の根拠（なぜその商品が選ばれたか）について、透明性のある説明責任（Explainability）が求められます。
また、日本の商習慣として、ユーザーは「AIによる自動回答」に対して、欧米以上に保守的である傾向があります。「本当にこの保険で大丈夫か？」という不安を払拭するためには、AIによる一次対応から、必要に応じて有資格者（人間のアドバイザー）へスムーズにエスカレーションするハイブリッドな動線設計が、日本市場では特に有効に機能するでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の英国の事例は、日本の金融・サービス事業者にとっても多くの示唆を含んでいます。今後の実務に向けて、以下の3点を意識する必要があります。
1. 自社データのAPI整備がAI活用の前提条件
ChatGPTのような外部プラットフォームや、自社開発のAIチャットボットを活用するためには、自社の商品データや価格情報がAPI経由で機械可読（Machine Readable）な状態になっている必要があります。AI戦略の第一歩は、データの整備とAPI化です。
2. 「比較・検討」プロセスの簡略化による機会創出
複雑な商品（保険、不動産、B2B商材など）ほど、対話型AIのメリットが活きます。ユーザーが専門用語を知らなくても、自然な言葉でニーズを伝えれば適切な商品に辿り着ける仕組みは、コンバージョン率の向上に寄与します。
3. ガバナンスとUXのバランス
日本国内で展開する場合、免責事項の明示だけでは不十分なケースがあります。「AIの回答は参考情報であり、最終契約は公式サイトで確認する」といった導線を明確にしつつ、誤情報が出力されないよう、プロンプトエンジニアリングやガードレール（出力制御）の仕組みを徹底するガバナンス体制の構築が不可欠です。