ロバート・クラークは、保険インテリジェンスソリューションの大手プロバイダーであるCloverleaf Analyticsの創業者兼CEOである。
業界のあらゆる規模の保険会社で次のような光景が繰り広げられている：アンダーライター（保険引受人）のチームはデスクトップにAI搭載ツールを持っているが、依然として時代遅れのスプレッドシート、洪水マップ、検査レポートに頼っている。一部の保険会社は機械学習や生成AIに数百万ドルを投資しているが、最も重要な場面では、新しい技術は画期的なものというよりも、見栄えのする計算機のように見える。
業界の多くは、より賢い個々のAIモデルの構築に注力するあまり、より大きな全体像を見失っている。真のブレークスルーは、単一の超システムやモデルからではなく、AIエージェントの群れ（人間の監視付き）—専門家たちが議論し、意見を戦わせ、最終的に数日ではなく数分で意思決定を行う—からもたらされる可能性が高い。
保険会社にとって現在のAIが不十分な点
不都合な真実はこうだ：ほとんどのAI引受は、本当の知能ではなく、高度なパターンマッチングにすぎない。確かに、多くの保険会社は現在AIを使用していると言うが、先駆者と言えるのはほんの一部だ。残りは私が「AIシアター」と呼ぶもの—実世界の複雑さの前に崩壊する派手なデモ—に足止めされている。
したがって、2025年のキャップジェミニのレポートによると、保険会社の88%が先進的な引受の将来的な重要性を認識しているにもかかわらず、成熟した能力を持つのはわずか17%にすぎないという結果は驚くべきことではない。モデルが平易な英語で自身を説明できない場合、規制当局はアルゴリズムの言葉のサラダを受け取り、アンダーライターは手作業での調査に戻ることになる。
スウォームの登場：協調的意思決定インテリジェンス
すべてを知っていると主張する一人の「天才」を雇うことと、専門家の作戦会議室を組み立てることの違いを考えてみよう。スウォームモデルでは、AIエージェントがそれぞれ異なる領域—財務、環境、運用、行動—に焦点を当てる。
彼らは単に数字を処理するだけではない。議論し、協力する。互いの分析のギャップを指摘する。前提に疑問を投げかける。そして、構造化されたコンセンサスを通じて、単一のリスクプロファイルを提供する。
保険業界外では、生成AI時代の前から、スウォームアプローチはすでに測定可能な成果をもたらしている。例えば、スウォーム・ディシジョン・インテリジェンスは研究調査において、財務予測で28ポイントの改善をもたらした。保険業界では、同じ協調的アプローチにより、より効率的で、より深く、バイアスの少ない引受が可能になるだろう。
実世界の保険会社への影響：より速く、よりスマートに、より公平に
スウォーム・ディシジョン・インテリジェンスがどのように機能するかの例を挙げよう。保険の空白期間があるが、完璧な運転記録を持つ19歳のドライバーは、通常、手動レビューの対象となる。スウォーム・ディシジョン・インテリジェンスでは、複数のエージェントが同時に意見を述べ—運転履歴、テレマティクスデータ、近隣地域、車に搭載されている技術、その他の重要な要素を分析する。数秒以内にコンセンサスに達し、規制当局が追跡できる監査証跡を完備する。
これはダイナミック保険とどのように関連するのか？
私のダイナミック保険に関する記事では、リスク価格設定と保険条件が行動、環境、使用状況、その他の進化する要因によってリアルタイムでどのように変化しているかを説明した。ダイナミックポリシーは継続的に適応し、安全運転、健康的なライフスタイル、低リスク行動が発生した時点で報酬を与える。この変化により、保険はより応答性が高く、公平で、変化する実際のリスクに合わせたものになる。
スウォーム・ディシジョン・インテリジェンスはその基盤の上に構築される。スウォーム・ディシジョン・インテリジェンスは、どのデータポイントが最も重要か、それらがどのように重み付けされるか、そして特定のシグナルが価格設定や補償範囲の変更をどのように促進するかを決定する。簡単に言えば、ダイナミック保険はポリシーを柔軟にし、スウォームシステムはそれらをよりスマートにする。これらを組み合わせることで、リアルタイムで調整されるだけでなく、より高い精度、透明性、信頼性を持って調整されるポリシーへの道が開かれる。
私たちを妨げているもの
マルチエージェントシステムは計算処理が重く、調整が複雑で、レガシープラットフォームや断片化されたデータアーキテクチャに後付けするのが難しい。規制当局は明確な監査証跡を要求し、アンダーライターはマシン間の「ブラックボックス」議論に抵抗するかもしれない。
しかし、恐れることは何もない。スウォーム・ディシジョン・インテリジェンスは人間の専門知識を脇に追いやるのではなく、それを強化する。アンダーライターは自動化の犠牲者ではなく、AIオーケストラの指揮者となる。
前進するためのロードマップ
ダイナミック保険の現実に向けて進むために保険会社に提供したステップに加えて、保険キャリアがスウォーム・ディシジョン・インテリジェンスの道に乗るための大まかな青写真を以下に示す。
• 0〜6カ月：スウォーム・ディシジョン・インテリジェンスのタスクフォースを作り、2〜3のパイロットプログラムを立ち上げ、現在のAI成熟度を監査する。
• 6〜18カ月：すべてのスウォームアクションを明確に文書化、分析、説明するためのインフラを構築し、アンダーライターにオーケストレーションのトレーニングを行い、より多くの保険種目に拡大する。
• 18カ月以降：完全展開を達成し、エージェントの専門化を継続的に洗練させ、市場リーダーシップを確立する。
リードするか、取り残されるか
保険業界は常に私たちの集合知によって繁栄してきた。すでにデータを統合し、強化された知恵を提供している保険会社は、エンジンとしてレガシーシステムを持つキャリアよりも先行している。
スウォーム・ディシジョン・インテリジェンスは、保険顧客の利益のために、人間の運用上の限界を超えてその知恵を拡大する機会を業界に与える。私の見解では、今それを受け入れる企業は次の10年の引受を定義するだろう。一方、残りの企業は、なぜ彼らの大規模で高価なAI実験が、スウォーム・ディシジョン・インテリジェンスを搭載した小さくても十分に装備されたアンダーライティングチームに匹敵できなかったのか、疑問に思うことになるだろう。
