保険分野での AI 導入を進める動きは加速していますが、多くの組織はテクノロジースタックの間違った層を近代化しています。規制上の期待が進化し、AI のユースケースが拡大するにつれて、保険会社にはスピードが求められています。しかし、急ぐあまり短期的な勢いは生むものの、長期的なレジリエンスを弱める判断に至ってしまうことがあまりにも多いのです。
よくあるアプローチは、脆弱で古いレガシーシステムの上に AI 機能を追加することです。単独で見ると、これらの取り組みは成功しているように見えます。自動化によって改善が起き、ワークフローは速くなり、初期の成果も指摘しやすいのです。ですが、レガシーシステムは急速な変化のために設計されていません。密結合で変更が難しく、保守コストも高くつきます。それらの上に AI を追加すると、複雑性とコストが増える一方で、将来の変更はより難しくなり、簡単になるわけではありません。
問題は、保険会社が AI を導入すべきかどうかではありません。導入する必要があります。問題は、その土台となるインフラが、規制が変わり、データ要件が増え、ビジネスニーズが変化しても適応できるかどうかです。システムが壊さずには進化できないのであれば、あらゆる新しい取り組みが、本来よりも遅く、そして高くつきます。
保険 AI におけるモジュラーシステムのための論拠
だからこそ、保険における AI についての議論は論点を外しています。導入は避けられません。残るのは任意であり、しばしば見落とされがちなのは、コンプライアンス規則が変わり、データソースが拡大し、ユースケースが変わっても、土台となるインフラが適応できるかどうかです。モジュラーシステムがないと、たとえ意図が良くても AI の取り組みは遅く、コストもかかります。モジュラーシステムがあれば、保険会社は、すでに機能しているものを壊さずに、より速く動けます。
Agile by Design: 保険業界における成功するAI導入の背後にあるインフラ
Jason Pedone は Aspida の CTO です。
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保険分野での AI 導入を進める動きは加速していますが、多くの組織はテクノロジースタックの間違った層を近代化しています。規制上の期待が進化し、AI のユースケースが拡大するにつれて、保険会社にはスピードが求められています。しかし、急ぐあまり短期的な勢いは生むものの、長期的なレジリエンスを弱める判断に至ってしまうことがあまりにも多いのです。
よくあるアプローチは、脆弱で古いレガシーシステムの上に AI 機能を追加することです。単独で見ると、これらの取り組みは成功しているように見えます。自動化によって改善が起き、ワークフローは速くなり、初期の成果も指摘しやすいのです。ですが、レガシーシステムは急速な変化のために設計されていません。密結合で変更が難しく、保守コストも高くつきます。それらの上に AI を追加すると、複雑性とコストが増える一方で、将来の変更はより難しくなり、簡単になるわけではありません。
問題は、保険会社が AI を導入すべきかどうかではありません。導入する必要があります。問題は、その土台となるインフラが、規制が変わり、データ要件が増え、ビジネスニーズが変化しても適応できるかどうかです。システムが壊さずには進化できないのであれば、あらゆる新しい取り組みが、本来よりも遅く、そして高くつきます。
保険 AI におけるモジュラーシステムのための論拠
だからこそ、保険における AI についての議論は論点を外しています。導入は避けられません。残るのは任意であり、しばしば見落とされがちなのは、コンプライアンス規則が変わり、データソースが拡大し、ユースケースが変わっても、土台となるインフラが適応できるかどうかです。モジュラーシステムがないと、たとえ意図が良くても AI の取り組みは遅く、コストもかかります。モジュラーシステムがあれば、保険会社は、すでに機能しているものを壊さずに、より速く動けます。
モジュラーなシステム設計は、特定のフレームワークというよりも、規律の問題です。システムは、特にデータ所有の面で、責任が明確で境界がきれいであるときに最もよく機能します。プラットフォームの各部分が「1 つの仕事をうまくやること」に集中していれば、意図しない結果を他の場所に生まずに、その部分を変更しやすくなります。
実務上これは、すべての変更を基幹システムのイベントとして扱うのではなく、保険会社が価格ロジック、レポーティング要件、またはデジタルのワークフローを独立して更新できることを意味します。この分離こそが、リスクを下げながら前に進むことを可能にし、その一方を取り替えるようなことはさせません。
この構造は、近代化の経済性を根本的に変えます。大規模でモノリシックなシステムは、高額で高リスクな変革プログラムを必要とします。モジュラーシステムなら、保険会社は段階的に近代化でき、まずは最も制約が大きい、または最もコストのかかる領域を狙えます。時間とともに、運用コストは下がり、技術的負債は減り、投資と成果のギャップも短くなります。
競争上の含意は、金融サービス全体でより明確になってきています。レガシーインフラに依存し続ける機関は、AI 導入が加速するにつれて、より高いコスト、より遅い実行、そして拡大する競争上の不利に直面します。保険は、この力学から免れてはいません。
持続可能なシステムは、時間をかけてお金を節約します。保守の手間を減らし、繰り返し大規模なアップグレードを行う必要を抑え、最初からやり直すことなく規制や市場の変化に対応できるようにします。さらに重要なのは、それが盤石な競争優位を生み出すことです。迅速かつ確実に適応できる保険会社は、新しい機能をより速く導入でき、より効率的に運用できます。
脆弱で古いシステムに頼り続けるところは、より多く支払ってより少ないことをすることになります。そして長い目で見れば、遅れを取ることになるでしょう。迅速な導入は進歩しているように見せることはありますが、持続的な優位を生むのは適切な土台だけです。
著者について
Jason Pedone は、プラットフォーム開発における実績と、モダンで柔軟なテクノロジー・アーキテクチャを確立してきた実証済みの実績を持つ、熱心で手を動かすテクニカルリーダーとしての豊富な経験をチームにもたらします。
Aspida に入社する前、彼は Truist Financial にて SVP 兼 デジタルおよびコンシューマー・チャネル エンジニアリング部門のヘッドを務めていました。そこで彼は、10 百万人を超える顧客を支えるデジタルプロダクト群のエンジニアリングと提供を担う、40 のアジャイル開発チームを率いました。
最高技術責任者として、プロダクト、ビジネス、テクノロジーを整合させる彼の専門性は、Aspida が保険業界におけるデジタルリーダーとしての地位をさらに強固にすることを可能にします。