AIGが“保険の常識”を塗り替えた日：エージェント型AI×オーケストレーション層がヤバい

生成AIは”便利ツール”から”仕事の相棒”へ

「保険の手続きって、どうしてこんなに時間がかかるんだろう」
見積もりのために書類を集め、担当者が読み解き、リスクを評価し、条件を整えて、ようやく判断にたどり着く。
途中で情報が足りなければ差し戻し。
電話やメールが行き交い、結局、最初の一歩からゴールが遠く感じます。

そんな”遠さ”を、テクノロジーで縮めようとしているのが、世界的保険大手のAIG（American International Group）です。
AIGは投資家向けの説明の中で、生成AIの活用が想定より早く成果を出していること、そして「エージェント型AI」を動かすための”オーケストレーション層”を整えたことを明らかにしました。

この記事では、ニュースの内容を初心者向けにほどきながら「エージェント型AI」と「オーケストレーション層」が保険の現場をどう変えるのか、そして私たちが学べるポイントをストーリー仕立てで解説します。

AIGが感じた「生成AIの一番の驚き」は何だったのか

AIGのCEOであるピーター・ザフィーノ氏は、以前は生成AIの効果見込みを「理想的な目標（aspirational）」と表現していた一方で、その後の第4四半期決算説明では「能力はもっと大きい」と語り、社内で手応えが強まっていることを示しました。

なかでも驚きとして語られたのは、人を増やさずに、保険の申込み（サブミッション）の処理量を大きく伸ばせた点です。
要するに、仕事が増えても”席を増やさず回せる”感覚。
現場にいる人ほど、この変化の重みが分かるはずです。

ここで登場するのが、AIGの社内ツール「AIG Assist」。
AIGは、これを多くの商業保険ラインで導入し、引受（アンダーライティング）や保険金請求（クレーム）といった中核プロセスに生成AIを埋め込んでいると述べています。

“エージェント型AI”って何？ 生成AIとの違いをやさしく整理

まず用語をかみ砕きます。
生成AIとは、文章の要約・下書き・質問への回答などが得意な「賢い文章作成・理解エンジン」のことです。
一方のエージェント型AI（Agentic AI）は、目的達成のために情報を集め、手順を組み立て、ツールを使い、必要なら人に確認しながら仕事を進める「実務の相棒」です。

たとえるなら、生成AIは”料理のレシピを作ってくれる人”。
一方のエージェント型AIは、”冷蔵庫を見て、買い足しを判断し、調理手順を組み立て、火加減を見ながら完成まで運ぶ人”です。

AIGはAIエージェントを、チームと一緒に動く「companion（相棒）」のような存在だと説明しています。
リアルタイム情報を出し、過去事例を参照し、引受判断に対して異論を投げかける役割も担う、というイメージです。

主役は「オーケストレーション層」：AIの”指揮者”が必要な理由

ここが今回のニュースの核心です。AIGは、AIエージェントを動かすために技術スタック上でオーケストレーション層（orchestration layer）を構築し「よりよい意思決定」と「コスト削減」を狙っていると述べました。

オーケストレーションを直訳すると「編成・調整」。
私はこれを、オーケストラの指揮者にたとえるのが一番しっくりきます。
バイオリンだけ上手でも、全体の曲にはなりません。
打楽器だけ鳴らしても、リズムが暴れます。
それぞれの得意を”今この瞬間”に合わせて指揮する存在が必要なのです。

AIエージェントも同じです。
「書類を要約するエージェント」「リスク要因を洗い出すエージェント」「過去の類似案件を引くエージェント」「判断の根拠を整理するエージェント」など、役割が分かれているほど強い。
けれど、誰がいつ何を動かすかが混乱すると、現場は使えません。

AIGはこのオーケストレーションを、申込み受付からリスク評価、クレーム処理までの「フロントからバックまで（front-to-back）」の流れを圧縮することと結びつけています。
つまり、部署をまたぐ長い道のりを短くする”交通整理”でもあるわけです。

数字で見る現実味：Lexingtonが目指す50万件、その途中経過

AIG傘下のLexington Insurance（エクセス&サープラス領域）は、2030年までに年間50万件のサブミッションを目指しているとされます。
さらにザフィーノ氏は、2025年時点ですでに37万件を超えたと述べています。

ここで大事なのは、「AIを入れたからすごい」ではなく、処理量というKPIで語っている点です。
AI導入が成功する企業ほど、ふわっとした満足感ではなく、処理能力・サイクルタイム・コストのような”現場の体感と一致する数字”に落とし込みます。

AIGは、生成モデルで入力データを抽出・要約しつつ、オーケストレーション層で複数エージェントを束ね、反復的で時間のかかっていた作業を流線形にした、と説明しています。

実戦投入のエピソード1：Everest事業の移管で「更新優先度」を一気に決めた

ニュース内で具体例として語られたのが、Everestのリテール商業ビジネスの移管（conversion）です。
AIGはこの際、更新すべきアカウントの優先順位付けを「ほんのわずかな時間で」行えたと述べています。

ここ、初心者にとっては地味に聞こえるかもしれません。
でも現場目線だと、優先順位付けは”整理整頓”ではなく”延命処置”です。期限が迫る更新業務では、判断が遅れた案件から落ちていく。
つまり、速さは売上と信頼を守る盾になります。

実戦投入のエピソード2：鍵は「オントロジー」だった

さらにAIGは、Everestのポートフォリオのオントロジー（ontology）を作り、自社のものと組み合わせたことで「どう混ぜ合わせるべきか」を優先づけできたと説明しています。

オントロジーは難しく聞こえますが、超かんたんに言うと「言葉の辞書」ではなく「意味の地図」です。
たとえば同じ「製造業」でも、会社Aは”金属加工”を中心に分類し、会社Bは”供給網リスク”で分類しているかもしれない。
辞書としての単語が一致しても、意味の区切り方が違うと、データはうまく統合できません。
そこで、意味のつながりを整理した”地図”を作り、両社の分類を橋渡しする。それがオントロジーの役割です。

記事でも、オントロジーの整合は技術的に難しく、コストが過小評価されがちだと示唆されています。

さらに先へ：Lloyd’s Syndicate 2479と「リスクアペタイト」の照合

AIGは、AmwinsとBlackstoneとのパートナーシップで立ち上げたLloyd’s Syndicate 2479にも、このオントロジー的アプローチを広げたと述べています。

ここで重要な専門用語がもう一つあります。リスクアペタイト（risk appetite）とは、会社が「どのくらいのリスクまでなら取るか」という許容方針のことです。
AIGはPalantirと連携し、LLM（大規模言語モデル）を使って、AmwinsのプログラムポートフォリオがLloyd’s Syndicate 2479のリスクアペタイトに合うかどうかを評価した、という流れです。

たとえるなら、これは”食事制限のある人の献立チェック”。
「糖質は控えめ、でもタンパク質は取りたい」という方針があるのに、献立に甘いデザートが混ざっていないかを、材料レベルで見張る作業です。
人間の目視だと大変ですが、AIが”献立表の全文”を読んで整合性を点検できるなら、現場の安心感は一段上がります。

なぜ保険で「エージェント型AI」が効くのか：3つの理由

1. 情報が多すぎて、人の集中力が先に尽きる

保険の引受判断は、書類、メール、過去事例、規約、外部データなどが混ざります。
AIが要約や抽出を担うだけでも効果はありますが、エージェント型AIは”次に何を確認すべきか”まで提案できるのが強みです。

2. ワークフローが長く、待ち時間が積もる

AIGが語る「front-to-back」の圧縮は、単なる自動化ではなく、部署横断の待ち時間を縮める発想です。
オーケストレーション層は、その交通整理役になります。

3. “判断のクセ”を見える化しやすい

記事では、エージェントが「偏りのない分析」を通じてワークフロー全体でスケールする、という意図が示されています。
もちろん現実には、データや設計次第で偏りは入り得ます。
それでも、少なくとも「どの情報に基づいて、どんな助言が出たか」をログに残し、改善できる余地が生まれるのは大きいポイントです。

企業が学べる実務的ヒント：導入を”PoC止まり”にしないコツ

AIGの話から読み取れるのは「AIを入れる」ではなく「AIが働ける職場を整える」という姿勢です。特に重要なのは次の3点です。

まず、複数エージェントをチームとして動かす前提に立ち、オーケストレーション層を用意すること。
次に、引受とクレームという”本丸”に入れるから効果が数字で出るという考え方のもと、中核業務に埋め込むこと。
そして、データ統合の難所に正面から取り組む意味の統合（オントロジー）を避けないこと、この3つです。

もしあなたが現場側の立場なら、まずは「どの待ち時間が一番つらいか」「どの確認作業が反復的か」を洗い出すのが第一歩になります。
AIは魔法ではありませんが、ボトルネックの場所さえ正しければ、驚くほど効きます。

まとめ：AIは”速くする道具”ではなく、”流れを整える人”になっていく

AIGのニュースをひと言でまとめるなら、こうです。
生成AIを、文章生成の便利機能で終わらせず、エージェント型AIとして現場の流れに参加させた。
しかも指揮者としてオーケストレーション層を置いた。

保険の仕事は、慎重であるほど価値があります。
だからこそ、慎重さを支えるために「速さ」が必要になる場面がある。
速さは雑さではなく、むしろ丁寧さを守るための余裕をつくります。

最後に、今日の話をあなたの日常に置き換えてみてください。
散らかった机の上で、探し物をしながら仕事をするのと、必要なものが手元に揃っていて集中できるのとでは、同じ時間でも”心の疲れ”がまるで違います。

AIGがやったのは、まさに後者です。
AIという新しい同僚を迎えるために、仕事場の動線を整え、役割を割り振り、指揮者を置いた。
これからのAI活用は、きっとこういう「気持ちよく働ける流れ」を作れる企業から、静かに強くなっていきます。

参考：Insurance giant AIG deploys agentic AI with orchestration layer