投稿者 global-ai-media 
生成AIの実装が進むにつれ、サイバーリスクは複雑化し、従来の画一的な保険商品ではカバーしきれない領域が生まれています。本稿では、テクノロジーへの深い理解を武器に柔軟な保険設計を行う「MGA（Managing General Agent）」という存在に焦点を当て、AIリスクに対する新たなリスク転嫁の在り方と、日本企業が留意すべき実務的ポイントを解説します。
加速するAI導入と変容するサイバーリスク
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の企業導入が急ピッチで進む中、セキュリティ担当者や経営層が直面するリスクの性質が変化しています。従来のランサムウェアや情報漏洩に加え、AIモデルへの敵対的攻撃（プロンプトインジェクションやデータ汚染）、AIによるハルシネーション（もっともらしい嘘）に起因する業務過誤、あるいはAIが生成したコードの脆弱性など、新たな脅威領域が拡大しています。
こうした「AI特有のリスク」は、過去の統計データに基づく伝統的な保険数理モデルでは評価が難しく、既存のサイバー保険の標準的な約款では免責事項に該当したり、カバー範囲が不明瞭であったりするケースが少なくありません。ここで注目されているのが、特定の技術領域に特化し、機動的な商品開発を行うMGA（Managing General Agent：総代理店）の存在です。
サイバー保険の新たな担い手「MGA」とは何か
MGAとは、保険会社（キャリヤー）と被保険者（企業）の間に立ち、保険会社から「引受審査（アンダーライティング）」や「商品設計」などの権限を委譲された専門事業者を指します。日本では単なる販売代理店と混同されがちですが、MGAは自らリスクを評価し、保険料を算出し、証券を発行する権限を持つ点で、より保険会社に近い機能を持ちます。
欧米を中心に、サイバーセキュリティ領域では「テック系MGA」が台頭しています。彼らは保険の専門家であると同時に、エンジニアリングの専門家集団でもあります。AIやクラウドセキュリティに関する深い知見を持ち、従来の大手保険会社では引き受けが難しかった最新技術のリスクに対しても、技術的な裏付けを持って保険商品を組成できるのが強みです。
AIによる「動的なリスク評価」と保険の進化
MGAがサイバー保険市場にもたらしている大きな変化の一つが、リスク評価の高度化です。従来の保険審査は、年に一度の質問票ベースで行われる静的なものでした。しかし、AI技術を活用するMGAは、API連携や外部からのスキャニングを通じて企業のセキュリティ態勢を継続的にモニタリングし、「動的なリスク評価」を行います。
これはAI開発・導入企業にとってもメリットがあります。例えば、MLOps（機械学習基盤の運用）におけるセキュリティ対策や、AIガバナンスのガードレール機能（不適切な入出力を防ぐ仕組み）を適切に実装している企業であれば、それを技術的に評価できるMGAを通じて、より適正な保険料やカバレッジを享受できる可能性があるからです。
日本市場における現状と課題
日本においては、大手損害保険会社が市場の大部分を占めており、独立系MGAの存在感は欧米ほど大きくはありません。しかし、グローバル展開する日本企業や、海外の先端的なAIサービスを組み込む企業においては、国内の標準的なサイバー保険だけではリスクヘッジとして不十分な場合があります。
また、日本の商習慣として、付き合いのある代理店に「お任せ」で更新するケースが多く見られますが、AIというブラックボックス性の高い技術を扱う以上、契約内容（特にAI起因の損害賠償や、ソーシャルエンジニアリング詐欺の扱いなど）を技術的な観点から精査する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AI導入を進める日本企業のリーダーは、技術検証（PoC）だけでなく、リスクファイナンス（保険）の観点も含めた包括的なガバナンスを構築する必要があります。実務的には以下の3点が重要となります。
- 「AI特約」と免責事項の再確認：既存のサイバー保険や賠償責任保険が、生成AIの出力に起因する権利侵害（著作権など）や情報漏洩をカバーしているか、法務・知財部門と連携して約款を確認すること。
- セキュリティ投資と保険料の連動：AIシステムに対するセキュリティ対策（レッドチーミングの実施やAI専用ファイアウォールの導入など）が、保険加入の条件や保険料低減の交渉材料になる時代が来ています。技術的な対策状況を可視化し、説明できる状態にしておくことが重要です。
- 専門性の高いパートナー選び：AIリスクは技術的難易度が高いため、単なる保険代理店ではなく、サイバーリスクやAI技術に詳しいブローカーやコンサルタント、あるいはテック系MGAの知見を活用し、自社の技術スタックに合ったリスク転嫁戦略を策定することが推奨されます。