グローバル・ジェネラティブAIインシュアランス市場、展開モデル（オンプレミスおよびクラウド）、アプリケーション（詐欺検知とクレジット分析など）、テクノロジー（機械学習、自然言語処理など）、地域および企業-業界セグメント見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および予測2032年まで

レポート概要

グローバルジェネレーティブAI保険市場の規模は、2032年までに 5,543.1百万米ドルに達する見込みであり、2022年の 346.3百万米ドルから成長し、2023年から2032年の予測期間中に 32.9%のCAGRで成長する予定です。

保険業界における人工知能技術の採用は、業務効率の向上、リスク評価の向上、個別の顧客体験の提供を目的としており、グローバルジェネレーティブAI保険市場の大規模な拡大をもたらしています。 AIベースの技術により、保険会社はプロセスを自動化し、業務効率を向上させ、コストを削減することができます。自動化された請求処理、保険契約、顧客サービスは、保険プロセスを合理化し、スピードアップすることにより、業務を改善します。保険会社は、ジェネレーティブAIを使用して、消費者データ、好み、行動を分析することで、カスタマイズされた保険商品やサービスを提供することができます。その結果、保険業界は顧客を満足させることができ、顧客の維持率を向上させ、専門の保険選択肢を提供することができます。

ドライビングファクター

オートメーションと効率性

保険のバリューチェーンにおいて、生成AIは手作業や繰り返しのプロセスを自動化することが可能です。保険会社は、アンダーライティング、クレーム処理、および顧客サービスなどの手続きを自動化することで、業務効率を向上させ、コストを削減し、意思決定のスピードと正確性を向上させることができます。

データの複雑さとボリュームの増加

保険業界は、クライアント情報、クレーム履歴、市場トレンド、外部の影響など、膨大な量のデータと取り組んでいます。生成AIアルゴリズムによるこの複雑なデータの分析と処理は、リスク評価、アンダーライティング、およびクレーム管理に役立つ洞察を提供する場合があります。

リストレイニング ファクターズ

データ プライバシー アンド セキュリティ コンサーンズ

データ プライバシー アンド セキュリティ に関する懸念は、特に保険業界において重要です。なぜなら、保険業界は個人情報を取り扱うからです。クライアント情報を安全に保護するために、保険会社はデータ保護法を遵守し、厳格なセキュリティ対策を講じる必要があります。生成型 AI の使用により、データの倫理的な使用と保護に関する懸念が増える可能性があり、これが採用の障壁となる場合もあります。

実装および統合の複雑さ

保険業界の現行システムに生成型 AI ソリューションを実装および統合することは複雑です。技術的な課題やレガシーシステムの制約、データ統合の問題などが、保険会社によって克服される必要があります。一部の保険会社にとって、AI モデルやアルゴリズムの実装には時間と費用、経験における大きな投資が必要となる場合があります。

バイ デプロイメント モデル アナリシス

2022年の世界の保険業界におけるジェネレーティブAIの収益シェアで、クラウドベースのセグメントが最大でした。

デプロイメントモデルに基づいて、保険業界のジェネレーティブAI市場はオンプレミスとクラウドにセグメント化されています。これらのタイプの中で、クラウドは世界のジェネレーティブAI保険市場で最も収益性の高いものとされており、最大の収益シェアを60%占めます。スケーラビリティ、適応性、アクセシビリティ、コスト効率性は、クラウドベースのジェネレーティブAI技術が提供する利点の一部です。これらの技術により、保険業者はクラウドコンピューティングとストレージリソースを活用し、大量のデータと複雑なAIアルゴリズムをより効果的に管理することができます。

クラウドソリューションはまた、インターネット接続があればどこからでも簡単に技術の統合情報やアプリケーションにアクセスすることができます。オンプレミスソリューションは特定の状況でまだ重要ですが、クラウドベースのソリューションはその固有の利点から人気が高まっています。より速い展開、低コストのインフラ、自動更新、およびクラウドサービスプロバイダが提供する高度な人工知能ツールとフレームワークの使用は、クラウドの利点です。これらの要素が、保険業界のクラウドベースのジェネレーティブAI技術への依存度の増加に寄与しています。

バイアプリケーション分析

2022年、詐欺検出とクレジット分析セグメントがグローバルジェネレーティブAI保険市場の最大の収益シェアを占めました。

アプリケーションに基づいて、ジェネレーティブAI保険市場は詐欺検出とクレジット分析、顧客プロファイリングとセグメンテーション、製品とポリシーデザイン、保険契約と請求評価、チャットボット、その他のアプリケーションに分割されています。これらのアプリケーションの中で、詐欺検出とクレジット分析がグローバルジェネレーティブAI保険市場で最も利益を上げると予想されています。保険業界では、詐欺検出とクレジット分析のような重要な領域でジェネレーティブAIが頻繁に活用されています。

詐欺による金融損失の削減と信用保証のリスク評価の向上は、ジェネレーティブAIモデルが複雑なデータパターンを分析し詐欺行為を検出する能力から利益を得ています。保険業界では、ジェネレーティブAIは顧客プロファイルとセグメンテーションにますます使用されています。ジェネレーティブAIモデルは、顧客データを分析することで、顧客の好み、行動、要求について重要な洞察を提供することができます。その結果、保険会社はカスタマイズされた製品とサービスを提供し、顧客との対話を増やし、マーケティングと顧客維持戦略を強化することができます。

バイ テクノロジー アナリシス

マシン ラーニング セグメント がグローバル ジェネラティブ AI イン インシュランス マーケット 2022 年 の最大の収益シェアを占めていました。

テクノロジーに基づいて、ジェネラティブ AI イン インシュランス マーケット は、マシン ラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョン、その他のテクノロジーにセグメント化されています。ジェネラティブ AI のグローバルな保険セクターは、マシン ラーニングによって支配されています。保険アプリケーションは、大規模なデータセットに基づいて分析し予測を生成するために、ますます ML アルゴリズムとモデルを利用しています。マシン ラーニングの手法は、詐欺検出、リスク評価、クライアントセグメンテーション、クレーム予測など、さまざまな活動に適用されています。

機械が人間の言語を解釈し処理することは、NLP テクノロジーによって可能になります。NLP は、保険業界でポリシー文書、顧客レビュー、クレームの説明分析などの活動を実行し、関連データを抽出し、感情を特定し、ドキュメント処理を自動化するために使用されています。

バイエンドユーザー分析に基づいて

エンドユーザーに基づいて、保険市場の生成的AIは個人保険契約者と法人保険契約者に分割されます。生成的AIは、個人保険契約者のデータ（人口統計データ、請求履歴、保険の詳細など）を分析することで、リスクプロファイル、カバーの必要性、行動パターンに基づいて消費者をセグメント化することができます。このセグメンテーションにより、保険業者は専門的な顧客ケア、ターゲットマーケティング、パーソナライズされた保険を提供することができます。

商業保険のために法人保険契約者を分類するために、生成的AIは業種、収益、請求履歴、リスク指標などのビジネス関連データを調査することができます。さまざまな業種や企業の特定の要件に基づいて、このセグメンテーションは保険業者が専門的なカバレッジ、リスク管理サービス、価格設定方法を提供するのに役立ちます。

ジェネラティブAI in Insurance Key Market Segments

デプロイメントモデルに基づく

• オンプレミス
• クラウド

アプリケーションに基づく

• 詐欺検出と信用分析
• 顧客プロファイリングとセグメンテーション
• 製品とポリシーデザイン
• 保険契約とクレーム評価
• チャットボット
• その他のアプリケーション

技術に基づく

• マシンラーニング
• 自然言語処理
• コンピュータビジョン
• その他の技術

エンドユーザーに基づく

• 個人保険契約者
• 法人保険契約者

グロース チャンス

マーケット拡大と製品イノベーション

ジェネレーティブAIは、保険会社に市場探索や革新的な保険製品の開発の新たな機会を提供します。保険会社はAIの能力を活用することで製品の提供を増やし、新たな市場セグメントに進出し、顧客の期待の変化に対応することができます。これにより、保険会社は競争上の優位性を持ち、新たな顧客を惹きつけ、ビジネスの拡大を促進することができます。

業務効率化

ジェネレーティブAI技術の導入は、保険業界内の業務効率を大幅に向上させる可能性があります。保険提供業者は、手続きの自動化、ワークフローの改善、データ駆動型の洞察を活用することにより、業務を効率化し、管理コストを削減し、全体的な効果を高めることができます。これにより、保険会社は戦略的な目標に集中し、リソースをより効率的に配分することができます。

インシュアテックスタートアップとの協力

インシュアテックスタートアップは、ジェネレーティブAI技術を活用して、確立された保険手続きに挑戦し、新たな修正を行っています。確立された保険会社とインシュアテックスタートアップの協力により、相互に利益をもたらす協力関係が確立され、ジェネレーティブAIの採用を加速させることが可能です。

ラテスト トレンズ

クレーム プロセッシング アンド フラウド ディテクション

インシュランス セクターでは、ジェネラティブ AI がクレーム プロセッシングとフラウド ディテクションを革新しています。保険会社は AI アルゴリズムを使用してクレームの処理を加速し、クレームの検証を自動化し、フラウドを検出します。異常検知とパターン認識は、保険会社が疑わしいクレームを特定し、フラウド損失を削減し、オペレーショナルな効率を向上させるための高度な AI アプローチです。

パーソナライズド プライシング アンド プロダクト カスタマイゼーション

ジェネラティブ AI により、保険会社はパーソナライズドな価格設定とカスタマイズされた保険パッケージを提供することができます。保険会社は、消費者の行動、人口統計データ、リスク変数をすべて検討し、専門の価格プランと個別の保険オプションを生成することができます。このトレンドの助けを借りて、保険会社は顧客満足度を向上させ、顧客のロイヤリティを高め、競争力を得ることができます。

リージョナル・アナリシス

2022年において、北米が保険業界における生成型AIの最大の収益シェアを占めました。

保険業界における生成型AIの市場は、北米が主導権を握っています。この地域は、信頼できる保険提供者の存在、革新的な技術インフラ、そして革新への強い重視によって特徴づけられています。AI技術への大規模な投資を行っているアメリカ市場が特に世界的にリードしています。北米の保険会社は、保険契約の自動化、詐欺検出、請求処理、リスク評価などに生成型AIを活用しています。

もう一つ重要な地域は、ヨーロッパにおける保険業界における生成型AIです。イギリス、ドイツ、フランス、スイスなどの国々がAI技術の実装の先頭を走っています。ヨーロッパの保険会社は、カスタマイズされた価格設定、自動化された顧客サービス、詐欺検出、および業務効率化のために生成型AIを活用しています。この地域ではデータセキュリティと法的なコンプライアンスも重視されており、生成型AI技術の開発と使用に影響を与えています。

主要地域

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 西ヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • スペイン
  • イタリア
  • ポルトガル
  • アイルランド
  • オーストリア
  • スイス
  • ベネルクス
  • ノルディック
  • その他の西ヨーロッパ
• 東ヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • チェコ共和国
  • ギリシャ
  • その他の東ヨーロッパ
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • インド
  • オーストラリアとニュージーランド
  • インドネシア
  • マレーシア
  • フィリピン
  • シンガポール
  • タイ
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • コロンビア
  • チリ
  • アルゼンチン
  • コスタリカ
  • その他のラテンアメリカ
• 中東およびアフリカ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • イスラエル
  • クウェート
  • ナイジェリア
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • トルコ
  • アラブ首長国連邦
  • その他の中東およびアフリカ

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

グローバルな保険業界の生成的AIの市場シェアはいくつかの主要プレーヤーに分散されています。市場シェアは、市場の状況、製品の技術的進歩、およびビジネス手続きの競争などの要素によって、プレーヤーごとに時間とともに変動する可能性があります。

市場の主要プレーヤー

• データロボット株式会社
• トラクタブル
• グーグル合同会社
• IBM
• オールステート
• レモネード
• マイクロソフト株式会社
• アマゾンウェブサービス
• その他の主要プレーヤー

レポートの範囲