2025年最新｜AIで変わる事故対応サービス

2025年現在、自動車保険の事故対応はAI技術の活用によって大きく進化しています。

保険金支払いのスピード向上、オペレーターの負担軽減、顧客体験（CX）の強化など、さまざまな取り組みが進展中です。ここでは、最新動向と代表的な事例を詳しくご紹介します。

AI導入による事故対応体制の変化

● 生成AIによる社員支援（イーデザイン損保）

• 2025年1月リリース：RAG技術を使った生成AI業務支援ツールを導入。
• 社内のマニュアルや過去事例を元に、事故対応スタッフが質問を入力 → 即回答。
• これにより、初期対応から保険金支払いまでの判断が迅速に行えるようになり、顧客体験の向上につながっている

● 生成AIチャットによる受付センター支援（SBI損保）

• 2025年4月開始検証：アルティウスリンクの「Altius ONE for Support」を使用。
• 通話内容を自動要約し、後処理工数を35％削減。
• 顧客の声（VoC）と満足度（CS）との相関を可視化し、対応改善への反映も進行中。

AI解析による映像活用サービス

● ドラレコ映像をAI解析（ソニー損保）

• 2024年10月開始：お客様のドライブレコーダー映像をAIが解析。
• 走行軌跡や速度推移の可視化、簡易レポート化まで対応。
• 結果を画面共有やレポートとして提供し、納得感ある事故解決を実現。

事故対応体制におけるAI活用のメリット

• 対応スピードの高速化：複雑な事例でも即時判断が可能になり、保険金支払いまでの時間が短縮される。
• オペレーターの効率アップ：要約機能やFAQ参照で、オペレーターの業務負担が軽減。
• 顧客満足度の向上：解析映像と丁寧な説明により、事故対応への安心感が強化される。
• コスト削減とサービス改善：業務効率化により、より充実した顧客サービスが提供可能に。

対応スピードの高速化

自動車事故が発生した際、保険会社の初期対応や保険金の支払いスピードは、利用者の満足度に直結します。

近年、AI技術の進歩によって、事故発生から解決までの一連のプロセスが飛躍的にスピードアップしています。以下では、どのようにAIがこの「対応スピード」を高めているのかを詳しく見ていきます。

AIが高速対応を実現するポイント

● 1. 情報処理の自動化

• 電話やチャットで受け取った内容をAIがリアルタイムで要約・分析
• 被保険者の契約内容、過去の履歴、事故状況などを瞬時に把握し、適切な対応フローを提示
• 書類の確認や必要事項の抽出も自動で行われるため、人的確認の工程が大幅に短縮

● 2. 初期対応の即時判断

• 生成AIが、蓄積された事故データや保険金支払いパターンをもとに初期判断を即時提示
• オペレーターが内容を確認しながら、最短で対応策をお客様に案内
• 過去であれば1〜2日かかった初動判断が、10〜20分以内に完了する例も

● 3. 映像・音声データの高速解析

• ドライブレコーダー映像や通話音声をAIがリアルタイムで解析
• 過失割合の推定や走行ルートの可視化が瞬時に行われ、調査段階での時間が短縮
• レポートとしてそのまま顧客に共有可能

具体的な成果（2024〜2025年の事例）

• イーデザイン損保：生成AI導入後、初期対応にかかる社内確認時間を約40％削減
• SBI損保：通話要約AIにより、オペレーターの後処理時間を35％削減
• ソニー損保：AI解析によるドラレコ活用で、事故の過失割合判断時間が半分以下に

オペレーターの効率アップ

自動車事故時の保険対応において、保険会社のオペレーターは重要な役割を担います。これまでは、膨大なマニュアル確認や顧客とのやり取り、報告書作成など、負担の大きい業務が求められていました。

しかし近年、AIの導入により、オペレーターの作業効率は飛躍的に向上しています。以下、その具体的な内容を詳しく解説します。

AI導入によるオペレーター支援の仕組み

● 1. 会話内容の自動要約

• 通話終了後、AIが顧客との会話内容を自動で要約・整理
• 記録作成や報告業務にかかる時間が大幅に短縮
• 手書きメモやマニュアルベースの記録が不要になり、人的ミスも軽減

● 2. FAQやナレッジベースの即時検索

• 質問やトラブル内容をAIに入力するだけで、関連するマニュアルや過去事例を瞬時に提示
• オペレーターが迷わず正確な情報を顧客に案内できる
• 新人オペレーターでも高品質な対応が可能に

● 3. 対応スクリプトの自動生成

• 顧客の属性や事故内容に応じて、AIが最適な「話すべき内容」や「確認すべき項目」をリストアップ
• 会話の流れが整い、対応品質のばらつきが減少
• 一貫した顧客対応が可能に

顧客満足度の向上

自動車保険の事故対応で最も重要な要素の一つが「顧客満足度」です。事故というストレスの多い状況下で、保険会社の対応が迅速かつ丁寧であるかどうかは、顧客の信頼を大きく左右します。

AI技術の導入は、この「顧客満足度」の向上にも大きな役割を果たしています。

AIが顧客満足度を向上させる要素

● 1. 対応スピードの向上

• 顧客からの連絡に対して即時にAIが状況を把握し、迅速な初期対応を実現
• 問い合わせのたびに長時間待たされることが減り、ストレスの軽減につながる

● 2. 情報の正確性と一貫性

• AIはマニュアルや契約内容、過去の事例をもとに常に正確で一貫した回答を提供
• 担当者による対応のばらつきが少なくなり、安心感と信頼感が生まれる

● 3. 可視化と説明力の強化

• ドライブレコーダー映像のAI解析結果をもとに、事故の経緯を分かりやすく説明
• 見える化された情報により、「なぜその判断になったか」が理解しやすく、納得感を得られる

● 4. スムーズな保険金請求・支払い

• 書類の不備や再提出の必要が減り、保険金請求がスムーズに進行
• AIによるチェックと処理の自動化により、支払いまでの期間が短縮

顧客の心理的な効果

• 「不安な時にすぐつながり、的確に対応してもらえた」という安心感
• 「自分の状況を理解し、丁寧に扱ってくれた」という満足感
• 「事故対応がスムーズだったから、次もこの保険会社にしたい」というリピート意向

コスト削減とサービス改善

保険業界では、事故対応にかかるコストと、提供するサービスの質の両立が大きな課題となっています。

従来、人手に依存していた事故処理業務は人件費・時間・教育コストがかかり、対応品質にもばらつきがありました。

しかし、AI技術の導入により、業務コストの削減と同時に、顧客へのサービス水準を高めることが可能になっています。

AIによるコスト削減の具体例

● 1. 業務プロセスの自動化

• 顧客からの問い合わせに対して、AIが自動で初期対応・情報整理を行う
• 書類チェックや保険金計算、マニュアル検索などをAIが担当
• 人件費の削減と対応時間の短縮を同時に実現

● 2. オペレーター支援による教育コストの削減

• AIがFAQやナレッジを提示することで、新人でもベテラン並みの対応が可能に
• 長期的な教育・研修にかかる時間と費用を軽減

● 3. 再対応・クレーム処理の減少

• AIによる正確で一貫した案内により、誤案内やトラブルが減少
• 無駄な再対応の削減は、結果として間接コストの削減につながる

AIによるサービス改善の具体例

● 1. 顧客体験（CX）の向上

• AIによる迅速で正確な応対により、顧客満足度が向上
• ユーザーインターフェースの改善や、事故対応の「見える化」によって信頼感が生まれる

● 2. パーソナライズ対応

• 顧客の履歴や状況に応じた最適な提案・対応が可能に
• AIが蓄積したデータを元に、対応の質を個別最適化

● 3. データ活用による業務改善

• 通話ログや顧客の反応をAIが分析し、VoC（Voice of Customer）として蓄積
• サービス改善に向けたPDCAサイクルの加速が実現