Newsletter · 2026-09-29 · Ashutosh Agarwal

保険AIはパイロットから5分見積もりとエージェントネイティブMGAへ - バーティカル・スポットライト:保険 - 2026年9月29日の週

2026年9月29日の週のスタートアップ&ベンチャー・ニュースレター。保険のバーティカル・スポットライト:Karaを使う代理店が150ドルの保険を5分未満で見積もり・成約し、Gayaは600の保険会社にまたがって住宅保険の見積もりを1時間から20分に短縮し、ConvexはQuotech上でAIネイティブのMGAであるKineticを立ち上げ、アンダーライターはAIが価格設定をより規律あるものにするのか、緩めるのかを議論しました。

バーティカル・スポットライト:保険

2026年9月29日の週:5分見積もりとエージェントネイティブMGA

今週はローテーションが保険に戻ってきました。ポッドキャストは同じ考えに繰り返し行き着きました。保険のAIはパイロット段階を過ぎた、というものです。いまや数字に表れています。150ドルの保険が5分未満で見積もり・成約され、住宅保険の見積もりが1時間から20分に短縮され、新しいMGAが初日からAIエージェントを軸に構築されています。ただし、これがアンダーライティングの規律にとって良いニュースだと誰もが考えているわけではありません。

全体像

2年間、ポッドキャストの保険業界の人々は、AIを「試している」ものとして語っていました。今週、問いが変わりました。The Voice of Insuranceで、ホストのマーク・ゲオゲガン(Mark Geoghegan)はエベレストのジェイソン・キーン(Jason Keen)に率直に尋ねました。

「2年前に話していたら、何を試していますか、と言っていたでしょう。でも最近は、もう試したわけですよね。では、何を導入して、どこで最良の結果を得ていますか?」

答えは業界のあらゆる層から出てきて、驚くほど似通っていました。AIが大きな判断を下すと述べた人はいませんでした。誰もが、AIがそれらの判断を取り巻く事務作業を片付けると述べました。

代理店レベルでは(家庭や小規模事業者に保険を売る地域の店舗)、AIはいまや電話に出て、保険会社が保険料を算出するのに必要な詳細を集め、保険会社のウェブサイトに入力し、並べて比較する見積もりをまとめます。Florida Risk Partnersは、いまや見積もりを「まさに工場のように」回していると述べています。
保険会社レベルでは(実際にリスクを引き受ける保険会社)、エベレストもネイションワイドも、AIが受け付けた申込書類(見積もりを依頼する際にブローカーが送る書類一式)を読み、データを抜き出すと述べました。ネイションワイドでは、農場や農業関連企業の申込み1件に「50の書類、24のデータソース」が関わることがあります。
スタートアップレベルでは、Convexの新しいMGAであるKineticが、「エージェンティックなネイティブ・ファクトリー」を軸にゼロから構築されています。MGA、つまりマネージング・ジェネラル・エージェントは、保険会社に代わって引受を行う専門会社です。「エージェンティック」とは、質問に答えるだけでなく、複数ステップの作業を自力で実行するAIを指します。

キーンが最も明確に語りました。AIの狙いは、「私たちのアンダーライターとクレーム専門家が、価値のないデータの組み立てではなく、判断に集中する時間をより多く持てるようにすること」だと言います。彼は、業界がかつて「何時間もかけて、入ってくる申込書類を洗い出すデータスクラバーを、それも何百人も」雇っていたことを覚えています。なくなりつつあるのは、その仕事です。

2つ目のテーマはより静かですが、同じくらい重要でした。ソフトウェアは、保険会社がすでに使っているシステムの代替ではなく、その上に乗る層になりつつある、ということです。Gayaは、すでにお使いのどの代理店システムの中でも動作するブラウザ拡張機能です。KaraはHubSpotに直接書き込みます。NearmapはGuidewireに航空画像を提供し、査定担当者が「別の画面に移る必要がない」ようにします。QuotechのCEOは、アンダーライターが間もなく、ログインするのではなく主に自社のAIチャットアシスタントを通じて自社のプラットフォームにアクセスするようになると予測しています。契約を勝ち取る創業者は、既存のワークフローに収まる人たちです。

3つ目のテーマは注目すべきものです。AIがあらゆることを加速させるなか、すでに価格が下がっている市場で、それが価格設定の規律に何をもたらすかを心配する人がいます。その議論が、この号の最後にある「論点」です。

知っておきたい企業

Kara (GetKara.ai):営業パイプラインに供給するAI受付係

Karaは、保険代理店向けのAI電話エージェントとワークフローツールを作っています。3人の共同創業者は、約3年間自分たちのデジタル・ブローカレッジを運営し、自分たちのためにソフトウェアを作り、そのブローカレッジをMcGowan Companiesに売却した後、社内ツールを製品化しました。販売を始めて約18か月になります。共同創業者兼CTOのニキル・カンサル(Nikhil Kansal)は、自身の代理店Florida Risk PartnersでKaraを使っているPower Producersのホスト、デビッド・キャロザース(David Carothers)と一緒に出演しました。キャロザースは今週最も詳細な投資対効果の説明をしました。

24時間365日の受付。 Karaは「24-7-365」であらゆる電話に応答し、発信者が個人向けか事業向けの保険を必要としているかを見極め、引受の詳細を集め、HubSpotにコンタクト、会社、案件のレコードを自動で作成します。土曜の夜9時に電話した人は、ウェブサイトのフォームに入力した人と同じ自動フォローアップを受けます。
高圧洗浄のニッチ。 フロリダには高圧洗浄の事業者が多く、保険会社のCoterieが引き受けてくれます。1件の保険の手数料は約150ドルにすぎず、以前は「触れるたびに私にとっては採算が合わない」ものでした。いまでは、顧客の電話から「契約可能な見積もりがメールまたはテキストでスマホに届くまで5分未満」です。この代理店は1日に5~7件を書いており、キャロザースはこれを「たった1つのバーティカルで30万ドル超の収益源」と呼びます。
投資回収。 「Karaを使って2か月半になると申し上げましたよね。そこから得られた手数料に当たるだけの保険料をすでに書いて、Karaの費用を2年分以上支払い終えています」。
見積もり比較。 住宅保険では、代理店は比較レーター(QuoteRush)を走らせ、結果を整理し、その後Karaでブランド入りのPDFを作成します。各オプションを赤、黄、緑で評価し、過誤・欠落(E&O)リスク(代理店がミスで訴えられるリスク)を指摘し、1つを推奨します。典型的な例:年間300ドル高いが水濡れ損害を全額補償する保険と、水濡れ損害を1万ドルに制限した、より安い保険との比較です。キャロザースは、比較を含めるようになってから「成約率が上がった」と述べています。
顧客はAIと話すことを気にしません。 発信者は途中で「あれ、私はAIと話してるんですか?」と尋ねることがよくあります。Karaは「はい」と答え、「それでも彼らは会話を最後までやり遂げます」。

注目に値する小さな詳細:新しい見込み客に、どの方法(メール、テキスト、電話)で連絡してほしいかを尋ねることで、「文字通りおそらくエンゲージメントが3倍になりました」。キャロザースは、代理店で個人向け保険を担当している長男の功績だとしています。

(Power Producers Podcast、「Building an AI-Powered Insurance Agency with Nikhil Kansal」、2026年9月23日)

Gaya:保険会社ウェブサイトのオートフィル、「エージェンティックなブックロール」へ

Gayaは、保険会社の見積もりウェブサイトを自動で入力するブラウザ拡張機能です。共同創業者のカール・ジアデ(Carl Ziadé)は、いまや600の保険会社に対応していると述べています(ホストのジェイソン・キャス(Jason Cass)によれば、約6か月前は約300でした)。売り込みは単純です。キャスは、典型的な自動車と住宅のセット見積もりは「電話が鳴らなくても1時間」かかるが、Gayaなら「20分でできる」と述べます。顧客は見積もり速度で「2~3倍のROI」を報告しています。知っておくべき点:

存在する理由。 比較レーターは、多くの保険会社から一度に価格を引き出すツールです。それは、代理人が入力した内容のみに基づく「レートコール1(rate call one)」(RC1)の価格を返します。実際の契約可能な「レートコール3(rate call three)」(RC3)の価格は、保険会社が運転記録と請求履歴を確認した後に出てきます。ジアデによれば、一部の保険会社は、一覧の上位に入るために意図的に強気のRC1を表示します。そのため、いまやより多くの募集人がレーターを飛ばして各保険会社のウェブサイトに直行しており、これがまさにGayaが自動化する作業です。レーターが苦手とする沿岸部の保険会社や富裕層向け保険会社(Pure、Chubb、Cincinnatiなど)で特に人気があります。
連携。 HawkSoftでは稼働中、Momentumは稼働予定、地域ブローカーのHeffernan Insuranceと構築したApplied Epic SDK連携、そしてAMS360のネイティブな「Send to Gaya」ボタンがあります。
今後。 代理店がGeminiやClaudeに「自分のキーを持ち込める」提案書ジェネレーター、「申込OS」、Gayaがレーターとして機能できるようにする提携、そして約6か月後には、保険会社が「ブックロール」(代理店の保険契約全体をある保険会社から別の保険会社に移すこと)を実行できるツールがあります。たとえば「トラベラーズがGayaを使って、あなたのブックを1日で自社にブックロールするかもしれません」。
保険会社の視点。 ジアデは、保険会社がエージェンティックな見積もりを「少し怖がっている」と述べます。保険会社が適切なデータ接続を構築する前の、旧来の画面スクレイピングのボットを思い出させるからで、「実際にあなたのマシン上に座って、Claudeが作業をしている」からです。AIにより、代理人は一度にすべての保険会社に見積もり依頼を送れるようになり、それは「意図性を減らします」。Gayaの答えは、保険会社とともにガードレールを作ることで、ジアデは「私たちが受けている最大の紹介の多くは保険会社の担当者からです」と述べます。
資金調達の姿勢。 ジアデは、Gayaが黒字で、「VCマネーに依存していない」ことを強調しました。AIバブルが弾けると予想する法人の購入者に対して、それが役立つと彼は考えています。「私たちが裸で泳がされることはないと分かっているので、人々はとても安心します」。

(Agency Intelligence、「Carl Ziadé On What's Next For Gaya, From Proposals To Agentic Quoting」、2026年9月22日)

Kinetic Insurance Services (Convex) + Quotech:初日からAIエージェントを軸に構築されたMGA

バミューダとロンドンの特殊保険会社Convexは、2026年6月にKineticを立ち上げました。これは、半分は保険会社、半分はMGAプラットフォームというハイブリッドです。起業家精神のあるアンダーライターが別個の「セル」として参加し、Convexの引受容量と外部の引受容量を得て、すぐに使える技術スタックを手に入れます。CEOのテオ・バット(Theo Butt)、CTOのアンディ・ロバーツ(Andy Roberts)、QuotechのCEOギヨーム・ボニサン(Guillaume Bonnissent)が、InsTechでその仕組みを説明しました。

構築。 ロバーツは基幹システムの構築に9か月を費やしました。KineticはAWSとシステムインテグレーターのPrefectusと協力して、「エージェンティックなネイティブ・ファクトリーを構築するのを手伝ってもらい」、「最初のメールが入ってくるところから、アンダーライターが十分に主導権を握った状態で見積もりを生成するところまで」をカバーします。目標は、「収益を生まない作業のほとんどすべてが自動化されること」です。その上で、小規模なチームが「スーパーチャージャー」、すなわちアンダーライターが求める「あらゆる面倒な小さな反復作業」のための自動化を構築します。
なぜQuotechか。 Kineticは、「アンダーライティングから請求・回収の部分まで、ただ見栄えの良いアンダーライティング画面の集まりではなく」一貫して動く、保険契約管理システム(基幹の記録管理ソフトウェア)を求めていました。また、API対応であり、「MCP対応に向かっている」ことも必要でした。MCP、つまりModel Context Protocolは、AIアシスタントが外部ソフトウェアに接続できるようにする標準です。ボニサンは、Quotechが新しいアンダーライティングチームのためにプラットフォームを立ち上げる時間を、通常の「3~6か月」から「数日から数週間」に短縮したと述べています。
マイルストーン。 最初のアンダーライターは8月初めにバミューダで参加し、新興産業のセルを立ち上げました。Kineticは2027年1月1日の更改までに「3つか4つのセル」を稼働させ、2027年中に「少なくともさらに2~3のセル」を目指しています。Convex自体は約480人にすぎません。
ボニサンの予測。 アンダーライターは、会社が承認したAIチャット画面で1日を始めるようになり、その画面は、MCPを通じて、夜間に届いた申込み、保留中の照会、アカウントに関する問い合わせを示します。「3か月後でしょうか? 6か月後でしょうか? いいえ、実は今日できます」。彼は、本当の障害は「技術がどこまで来ているかではなく、導入」であり、「すべてのユーザーがバイブ・アンダーライティング、バイブ・コーディングをしているせいで」大きな請求書にならないようコストを管理することだと述べます。

彼はまた、20年前の前職での「Underwriters to Underwrite」というプロジェクトを振り返りました。それは「技術がなかったために、まともに機能することは決してありませんでした」。Kineticは本質的に、技術が存在するいま再び試みている同じ発想です。

(InsTech、「Theo Butt & Andy Roberts: Kinetic Insurance Services and Guillaume Bonnissent: Quotech: Building an AI-native MGA from scratch: inside Kinetic Insurance Services (419)」、2026年9月27日)

Everest (Global Wholesale & Specialty):約40億ドルの規模で4つの事業セグメントにAIを導入

ジェイソン・キーンは、エベレストの非再保険の特殊保険事業のCEOです。保険料は40億ドル近く、26の商品ライン、約1,000人のスタッフ、ウォーレン(ニュージャージー州)、ロンドン、シンガポールにオフィスがあり、保険料は米国が約60%、海外が40%です。この号で具体的なAI導入を述べた最大規模の事業です。

アンダーライティング: AIは「私たちのアンダーライティングのワークフローに組み込まれています。申込みの受付、取り込み、見積もりまでの所要時間。著しい加速を見てきました」。キーンは、時間が主な指標だが、「一貫性があるため、正確性ももう1つの指標です」と述べます。現在は「私たちの事業の4つのセグメント」で稼働しています。
契約とクレーム: 「再保険契約、データ抽出、そして事故の初回通知に使っています」。(初回事故通知は、保険金請求の最初の報告です。)
人員: 彼は直接の答えを避けました。「人員が増えようが減ろうが、最終的に私たちが中核の人材に……望むのは、付加価値のある仕事に時間を使うことです」。彼は、AIが「経費も管理し、それはどんなサイクルでも人々の頭の最優先にあるべきことです」と述べました。

キーンはまた、エベレストが引き受けるリスクとしてのAIについても語りました。彼はそれを「サイレントAI」と呼びました。これは、サイバーが独立した商品になる前の「サイレント・サイバー」のように、名指しされないまま既存の保険に埋もれているAIのエクスポージャーのことです。彼の見解は、「除外するか、含めるか、どちらかでなければなりません」。

(The Voice of Insurance、「Ep317 Jason Keen CEO Wholesale & Specialty Everest Insurance: No time to be stuck in the middle」、2026年9月22日)

ネイションワイド:数千のエージェントと15億ドル予算の20%

Technovationで、ネイションワイドのCTOであるマイケル・キャレル(Michael Carrel)は、大手保険会社規模のAIについて語りました。15億ドルの技術投資の約*20%*がAIに充てられ、3つの枠に分かれています。

「日常AI」:検索、要約、コンテンツ作成、個人用エージェントを作る機能で、全従業員に展開されます。
「旗艦AI」:アンダーライティング、クレーム、保険発行後の契約変更を狙った大型プロジェクトで、主に非構造化文書を理解することが中心です。大規模な農場・農業関連企業のアンダーライティングでは、1件の申込みに「50の書類、24のデータソース、つまり何百ものデータフィールド」が関わることがあります。新しい手法は、従来の予測モデルに生成AIとエージェンティックAIを組み合わせて、必要な時間を短縮します。
全技術系従業員向けのAI支援ソフトウェア開発。

ネイションワイドは「数千」のカスタムエージェントを構築しました。夏のハッカソンには172チーム、約900人の従業員が参加し、そのうち128人は技術部門の外からでした。AIに対する従業員のセンチメントは、年2回の調査で9%上昇しました。あらゆるAIのユースケースは、ネイションワイドが「AIモデルを手がけてきた15年間」使ってきたのと同じリスク委員会の審査を通ります。キャレルは、そのプロセスは「迅速なイエス、迅速なノーを得るためのもの」だと述べます。

(Technovation with Peter High、「How Nationwide CTO Michael Carrel Is Building an AI-Ready Workforce」、2026年9月24日)

Mantas:クラウドが落ちたときのためのパラメトリック保険

バジル・ミミ(Basil Mimi)は、ソフトウェアエンジニアから保険業者になった人物です。彼は、オフィスで昼食を注文しているときにフードデリバリーのアプリがクラッシュしたことをきっかけに、Mantasを思いつきました。そのような障害が自分の会社を襲ったら、「私たちも多くのお金を失うだろう」と考えたのです。AmazonやGoogleは制御できないので、保険を調べました。それがパラメトリック保険につながりました。これは、損害査定人が被害を評価した後ではなく、測定可能な事象が発生したときに自動的に支払われるものです。Mantasはドバイ国際金融センターに拠点を置いています。ライセンスを1年待ち、1月に受け取り、いま販売を開始しました。

アンダーライティングのアプローチ: Mantasは2つのツールを構築しました。1つはクラウドとデータセンターのリスクをリアルタイムで監視するもの、もう1つは「15年以上にわたってデータセンターに起きたすべての過去の事象」を分析するものです。これらが予想損失とカタストロフィ・モデリングを支えます。
市場: ミミは、UAE企業の67%がクラウドに決定的に依存していると述べます。Mantasは、小売ブローカーを通じて中堅・大企業を対象とし、最低保険料は約1万ドルです。リスクの大きさを示すために、彼は「昨年11月」の15時間のAWS障害と、1件30~40ドルの注文を「毎分2万件」処理するデリバリーアプリを挙げました。
ポジショニング: サイバー保険に取って代わるのではなく、並んで機能するよう設計されています。サイバー補償は悪意ある攻撃を必要としますが、Mantasは障害の原因が何であれ支払います。さらに多くのデジタルリスク商品が開発中です。

ホストのジョーイ・カプラン(Joey Kaplan)の余談は、市場について多くを物語っています。「私が行うインタビューの2つに1つは、AIで保険に革命を起こすと主張するAIの創業者です。そして彼らを見分けるのがとても難しくなっています」。Mantasが彼の目に留まったのは、新しいソフトウェアではなく新しい補償だからです。

(Profiles in Risk、「Basil Mimi, Co-Founder & CEO at Mantas - Ep. 865」、2026年9月23日)

Comotion AI:「誰もAIを買わない。彼らは終わるマイグレーションを買う」

ティム・ヴィエイラ(Tim Vieyra)は、アクチュアリーとしての訓練を受けています。彼は13年前に、データとアクチュアリーの会社としてComotionを共同で創業しました。新しいAIプラットフォームは、アクチュアリーやアナリストが保険、金融、住宅ローンのデータに平易な英語で質問できるようにしますが、実際に売っている製品はもっと絞られたものです。データ移行です。つまり、契約ブックを古いシステムから新しいシステムへ、あるいは取引後に取得者のシステムへ移すことです(たとえば、保険会社が企業の年金債務を引き受ける年金リスク移転)。

問題: 従来の移行では、チームは「元データについて、かなり遅くなってから発見し」、通常は新しいシステムでレポートが走って初めて分かります。ComotionのUS市場参入を助言しているダン・グリフィス(Dan Griffith)は、「On Time」という顧客プロジェクトが「About Time」に改名せざるを得なかった話をしました。
解決策: Comotionは、元データが届き次第それを分析するので、「たとえばデータを受け取って2週目か1週目に……皆さん、これがデータの問題です、と言えます」。ヴィエイラは、これがデータを「テントの中で最も長い柱から最も短い柱に」変えると述べます。価格は固定費で、「フォワード・デプロイド・エンジニア」(顧客先に常駐するエンジニアを指すパランティアの用語)とともに、顧客自身のシステム内で稼働できます。
創業者への教訓: グリフィスは、成功するAIベンダーと失敗するAIベンダーの違いは、「ごく特定のユースケースに結びついている」ことだと述べました。ヴィエイラの言い方では、「ソフトウェアの単位コストが下がる一方で……データの価値は上がっています」。

(Insurtech Leadership Podcast、「Nobody Buys AI. They Buy a Migration That Finishes」、2026年9月24日)

Send、いまはThe Creekの一部:パイロットではなく、動くAIを買う

セリーヌ・ティエリー(Celine Thierry)は、自身が「The Creek」と呼ぶ、「30年近く」の歴史を持つベンダーである保険ソフトウェア会社で、再保険、コンプライアンス、決済、損害防止の商品を統括しています。モンテカルロの再保険会議で、彼女はAIファーストのアンダーライティング・プラットフォームSendをなぜ買収したのかを説明しました。顧客は「たくさんのPOC、たくさんの経験」を見てきました。そして「本当にはそこに至っていない」と感じています。(POC、つまり概念実証は、小規模な試験プロジェクトです。)そこで同社は、すでに動いているものを買収し、「具体的なものを直接導入」しようとしました。計画は、アンダーライティング、再保険、損害防止、エクスポージャーのデータをつなぎ、保険会社がデータに溺れる代わりに「厳しい傾向を示しているもの」を見られるようにすることです。現状についての彼女の見立てはこうです。「米国市場は本当にAIを採用する準備ができています。ヨーロッパでは、少し早いという感じがします」。

(The Reinsurance Podcast、「Monte Carlo #65 - Celine Thierry: What Actually Works With AI in Insurance」、2026年9月22日)

Nearmap:AIクレーム・ワークフローに組み込まれた航空画像

デビッド・トビアス(David Tobias)は、保険分析会社Betterviewと合併したNearmapの最高製品責任者です。Nearmapはいま、「超最新で超高精度の画像」を、被害を分類するAIと組み合わせ、Guidewireやその他の基幹システム内で提供しています。トビアスが最も期待しているユースケースは、顧客が屋根のクレームを電話し、AI音声エージェントと話しているときに、Nearmapの物件データがその会話にリアルタイムで流れ込めるというものです。それは「FNOLから支払いまでの時間を短縮」できる可能性があります。彼のまとめは、「技術がデータにやっと追いついた」というものです。

(FNO: InsureTech、「Ep 315: David Tobias, Chief Product Officer, Nearmap」、2026年9月25日)

一言添えておきたいこと

The Reinsurance Podcastで、再保険ブローカーのカーラ・モフェット(Carla Moffett)とサム・スウィーニー(Sam Sweeney)は、自社がAIを使って更改の申込書を作成し、受け取ったデータを処理し、契約をレビューし、自社のSage分析プラットフォームで顧客に助言していると述べました。「私たちはすでにAI対応済みだと主張したいですね」。AI責任について、モフェットは、「サイレントAI」がすでに専門職賠償責任、D&O、一般賠償責任のブックの中にあるため、再保険会社は包括的な免責を急いで追加していないと述べています。

(The Reinsurance Podcast、「Monte Carlo #70 - Carla Moffett & Sam Sweeney: Casualty Isn't Softening Like Property」、2026年9月25日)

ひとつの論点:AIはアンダーライターをより規律あるものにするのか、それとも値下げのより良い口実を与えるのか?

背景は軟化する市場、つまり価格が下がっている状況です。今週のThe Voice of Insuranceのモンテカルロ総括エピソードは、アンダーライターが物件保険の値下げを「残念だ」と呼ぶ声であふれ、エベレストの再保険CEOであるジル・ベッグス(Jill Beggs)は「正常化」という言葉を好みました。明白な問いは、AIが業界が冷静さを保つのを助けるのか、それとも滑り落ちるのを助けるのか、です。

楽観論は、ジェイソン・キーンから出ました。彼の論旨は、アンダーライターはいまや前任者より「30年分多くのデータ」を持っており、「人々が本来あるべき形でデータを使うなら、それはより主観的でなく、はるかにデータ主導で、数字が語ります」というものです。それは「本当に否定しようのない」ベンチマークを生みます。この見方では、AIとより良いデータは、価格が実際に十分かどうかについて自分をごまかすことを難しくします。

懐疑論は、同じ総括エピソードでアポロのジェームズ・スローター(James Slaughter)から出ました。

「誰もがAIのデータなどについて語るでしょう。それは素晴らしい。でも実際にそれがどう使われているか、いくつかの市場で私たちが目にしているものは、人々が提示された事実やデータを無視しているか、あるいは適正水準を下回って引き受けることを可能にする魔法のようなAIツールを見つけたかのどちらかを示唆しています。それはあり得ます。つまり、Claude、Copilot、ChatGPTに同じ質問をすれば、3つの異なる答えが返ってくるということです」。

平たく言えば、モデルをより低い価格を正当化するよう説得できるなら、より低い価格が書かれる、ということです。ホストのマーク・ゲオゲガンはこれをより大きな謎と結びつけ、これは「おそらく、市場が多くの人が予想したよりもはるかに速く軟化した理由を説明している」と示唆しました。

スローターは、同じ話の前向きな版も見ています。これだけのデータがあれば、「CEOがそのすべてのデータを目の前にして座り、傾向を反転させないでいるのは難しい」のです。彼の予測は、サイクルはなくならないが速くなる、というものです。「私たちはより速く下がりますが、適正水準を下回ったときに傾向に気づくはずで、より迅速に反応するはずです」。

同じ緊張が代理店レベルでも現れました。Gayaのカール・ジアデは、エージェンティックな見積もりによって代理人がすべての保険会社に一度に依頼を送れることに、保険会社が不安を抱いていると述べました。以前は、手間がかかるために、代理人は各案件をどこに回すべきかを決めざるを得ませんでした。ですから市場の一方は、AIが価格設定を緩めすぎることを心配し、もう一方は買い物を簡単にしすぎることを心配しています。どちらの場合も、AIはかつて自然なブレーキとして働いていた摩擦を取り除きます。

ゲオゲガンの結論は、締めくくるのにふさわしいものです。「確かなのは、いまやAIが私たちのアンダーライティングの意思決定プロセスに入っている以上、これは今後ずっと続く問いになるということだけです」。ここで構築または投資するなら、AIが価格決定を単に速くするだけでなく、より一貫して監査可能にすることを示せる会社に、真の機会があります。キーンは、エベレストの2つ目の指標として「正確性……一貫性があるため」を挙げたとき、まさにその言葉を使いました。

(The Voice of Insurance、「SpEp The State of (Re)insurance 2026」、2026年9月25日;The Voice of Insurance、「Ep317 Jason Keen CEO Wholesale & Specialty Everest Insurance: No time to be stuck in the middle」、2026年9月22日;Agency Intelligence、「Carl Ziadé On What's Next For Gaya, From Proposals To Agentic Quoting」、2026年9月22日)

来週のバーティカル・スポットライト:フィンテック。