AI保険の実証実験の場として急速に台頭するキャプティブ

現在、キャプティブ保険をめぐって最もよく聞かれるのは、AIデータセンターは規模が大きすぎて、従来の保険市場では引き受けきれないという見方だ。世界最大の保険ブローカー兼キャプティブ管理会社であるMarshは、データセンターのリスクを引き受ける自社保険会社を設立する企業が急増すると予想している。信用格付け機関のS&P Global Ratingsは、Metaのある施設について、十分な保険を付けられる限度を超えていると述べている。Captive Reviewによると、現在、世界には6,000社を超えるキャプティブがあり、保険料収入はおよそ2,400億ドルに上る。これは2年前からほぼ2割の増加だ。

キャプティブとは、通常、顧客が単一（親会社自身）で、引き受ける保険の範囲が限られ、個人向け販売を行わない保険会社だ。それでも、保険引受、保険数理に基づく準備金の積み立て、法定会計、監査、法務審査、規制当局への届出が必要になる。一方で、40年にわたるメインフレームの蓄積も、誰も手を触れたがらない保険金請求システムも、長年の慣習に縛られた1,000人もの保険引受担当者も抱えていない。だからこそ、ソフトウェアで業務全体を運営できるかどうかを確かめるには、保険業界で最も適した環境となる。

企業とそのキャプティブ向けにAIアクチュアリーを開発するHuscarlのCEO、Alexandre Musyは、その意味するところを率直に語る。「キャプティブは、小規模で簡素化された保険会社です」と同氏は述べた。「AIを活用したキャプティブが稼働すれば、次にAIを活用した保険会社が登場するのは間違いありません」

MusyとCTOのPaulien Jeunesseは以前、Descartes Underwritingで、企業向けとして世界初だとHuscarlが説明するパラメトリック型サイバー保険商品を開発した。Musyはその商品を欧州全域で商業展開し、アクチュアリー兼AI研究者のJeunesseは基盤となるモデルを構築した。

業界を動かしているのはPDF

Captive.comが8月に報じたところによると、キャプティブにおけるAIの活用は、依然として単一業務向けのツールが中心だ。文書からのデータ抽出、記録の照合、保険証券の文言確認、報告書の作成、保険金請求事務の支援などに使われている。

リスク移転プラットフォームRYSKEXのCEO、Marcus Schmalbachは、障壁は技術ではなく、業務モデルとデータにあると同誌に語った。

キャプティブは高度なリスクファイナンス手段でありながら、親会社、ブローカー、フロンティング保険会社、管理会社、保険金請求管理会社、アクチュアリー、再保険会社、監査人から、それぞれ異なる形式のデータを異なる頻度で受け取り、スプレッドシートやメール、手作業で照合するPDFに頼っていることがある。商業保険会社に比べて取引量が少ないため、システムを統合する経済的な圧力はこれまでほとんどなく、キャプティブごとに仕組みも少しずつ異なるため、標準化も難しい。Schmalbachによれば、業務プロセスが手作業のままなのは、そもそも自動化を前提に設計されていなかったからだ。

DICEUSのCEOであるIllia Pinchuk氏は、組織間の引き継ぎに課題が集中しているとCaptive.comに語り、100社のキャプティブと200件の保険証券を対象としたプログラムを例に挙げた。このプログラムでは、管理業務を一元化することで更新手続きを一括処理でき、証明書も必要に応じて発行できた。

Musyは、共通のデータ基盤がなかなか実現しない理由を、さらに具体的に説明する。

「業界にとって大きなメリットになるでしょう」と同氏は述べた。しかし、キャプティブにはアクチュアリー、監査人、会計士、弁護士、投資運用担当者、第三者管理会社が関わり、「参加者が増えるほど、導入は難しくなります」。

同氏によれば、失敗の原因は技術ではなく、人にある。「高度なシステムを使えない、あるいは使おうとしない人は必ずいます」と述べ、市場は結局「PDFとExcelファイル」に逆戻りするという。

この指摘には商業的な含意もあり、単なる二者間の競争ではなく、三つ巴の争いが起きていることを示している。ソフトウェアベンダーは、既存のキャプティブ管理会社にデータ基盤を売り込んでいる。これとは別に、AIを前提に設立されたキャプティブ管理会社の一群が、すでにデータ基盤を備えた状態で既存企業と競い合っている。Huscarlは第三の立場にあり、既存の管理会社に取って代わるのではなく、チャネルを通じて保険数理とデータの基盤を提供する。同社は提携するキャプティブ管理会社やブローカーのネットワークを拡大しており、リスク保有グループや、売上高が20億ドルを超える企業の単独親会社型キャプティブとも、すでに協業している。

「現時点では、どの道が成功につながるかは明らかではありません」とMusyは述べる。ただし、混乱そのものが参入障壁になり得るとも考えている。同氏によれば、AIは「扱いにくいデータワークフローをつなぐ優れた接着剤」であり、Huscarlは「創業以来、エンジニアリング業務の50％を、おそらくその対応だけに費やしてきました」。その結果、業界がどのように変化しても、「扱いにくいPDFやスプレッドシートを完全に自動化して処理できる」と同氏は語った。

つまり、ある保険スタートアップでは、他の人々が送り続けるのをやめようとしなかった文書を読み取るために、エンジニアリングの労力の半分が費やされた。

まだ自動化できない領域

構想の分かれ目は判断を要する部分にあり、その限界を最も明確に示しているのは、あるベンダーの見解だ。

SchmalbachがCaptive.comに語った原則は、システムが提案し、専門家が判断するというものだ。

ソフトウェアは、準備金に変動があったこと、保険金請求に異常が見られること、エクスポージャーが悪化していることを検知できる。しかし、それが何を意味するのか、補償が適用されるのかを判断するには、資格を持つ人間が依然として必要だ。

エージェントは、報告基準を超えた保険金請求を検知して通知を準備することはできる。しかし、独断で請求を却下したり、準備金を変更したり、多額の支払いを承認したりしてはならず、定められた承認管理の範囲外で資金を移動できないようにすべきだ。

すべての行動を記録して検証可能にし、責任を負う人物を明確にすべきだ。AIは意思決定を支援するものであり、気づかれないうちに意思決定そのものを担うべきではない。

Musyの目標は、その段階を超えたところにある。目指すべき姿は「AIが究極のオーケストレーターとなり、あらゆる意思決定に引受、数理計算、会計、法務、財務の観点が関わること」だと彼は語った。それは、「キャプティブ保険会社を導き、所有者にとっての価値創出を高める企業の頭脳」に近いものだ。

Huscarlによると、すべての調査は資格を持つ人間の保険数理人が審査し、署名している。また、キャプティブの所在法域では通常、いずれにせよ署名入りの年次保険数理意見書が求められる。自動化されるのは作業だ。判断を下す責任と、それに伴う専門家としての賠償責任は、人間に残る。Schmalbachも別の観点から同じ審査について触れ、キャプティブのデータを親会社の業務に結びつければ、年次保険数理審査に表れる前に損失のパターンを見つけられる可能性があると主張する。年次審査はこれまでどおり続く。問題は、誰がその審査に情報を提供するかだ。

ニッチ市場の枠を超えて重要な理由

資本を呼び込んでいるのは、経済的なメリットだ。AM Bestは米国のキャプティブ約150社を評価しており、保険料が外部に流出せず貸借対照表にとどまるため、過去5年間に80億ドルを超える節約が生じたと推計している。Marshの集計によると、2025年に設立された新たなキャプティブは118社で、前年の92社から増加した。この年、商業保険料率は約4％下落していた。保険料が安くなる一方で、企業は自家保険を選んでいる。このことは、こうした動きが保険市場の逼迫に対する反応ではなく、構造的な変化であることを示唆している。

投資家もこの動きに注目している。9月には、キャプティブ管理会社のLuzern Riskが4,500万ドルを調達し、HuscarlもFRSTとY Combinatorから560万ドルを調達した。一方、かつてはFortune 500企業に限られていたキャプティブが、売上高1,000万ドルの企業にも売り込まれている。

Musyが狙っているのは、キャプティブ管理会社ではなく、商業保険市場そのものだ。資金調達を発表した際に彼が語った目標は、企業のリスク管理担当者が自ら最高引受責任者として行動できるようにすることだ。「自家保険が標準となり、商業保険が例外となる未来」を目指している。

これによってキャプティブ市場が大きくなるわけではない。市場の実態が見えやすくなるのだ。

何千もの小規模で簡素な、少人数体制の保険会社が、主流の保険市場では引き受けられないリスクを担う。この業界は、ソフトウェアによる引受、準備金の設定、照合、報告を認めるうえで、金融業界で最も規制の緩やかな場だ。そこで機能するものは、次に、100万人の契約者を抱え、インターネット普及前から同じやり方で業務を続けてきた保険数理部門を持つ企業にも導入される。