AIのミスに、保険を。
AI Trust Underwriting ─ AIエージェント時代の信用インフラ
金融チーム 辻 晃輔 / 土橋 由佑愛 / 渡邊 玲子 / 夫馬 悠介
01 ─ 課題
現場は使いたい。でも、誰も責任を取れない。
企業のAI導入を止める最大の要因は、性能でもコストでもなく「ミスが起きたとき誰が責任を取るか」が答えられないこと。
02 ─ 課題の実在性
AIの誤りは、すでに企業の賠償責任になっている。
人間のミスならE&O保険が効く。AIのミスは約款の隙間に落ちる。
03 ─ 解決策
認証 × 保険 × 監視。安全な運用を「儲かる」ようにする。
安全に運用するほど保険料が下がる。自動車保険が安全運転を広めたのと同じ市場メカニズム。
04 ─ なぜ保険が成立するか
既存保険の約款は「人間の過失」を前提に書かれている。
05 ─ なぜAIなら解けるか
全操作がログに残る。火災保険より検証しやすい保険。
- 改ざん不可ログの保存を認証条件にする = 証拠が必ず残る
- 不自然な設定変更・誘導プロンプトはAIが検知して免責
06 ─ デモ
事故発生から支払いまで、
実際の流れをお見せします。
(シナリオデモ画面へ切り替え)
07 ─ ビジネスモデル
エージェント従量課金。顧客を増やさなくても売上が増える。
08 ─ 市場
米国で150億円超の資金が検証済み。日本は空白。
09 ─ 実現可能性
当社 = 査定脳とデータ。損保 = 引受と資本。
| 損保側の課題 | 当社が提供するもの |
|---|
| 国内保険市場の飽和（自動車保険は縮小傾向） | AI保険という新規保険料市場 |
| AIリスクを査定するノウハウ・データがない | 認証基準と行動ログデータ（引受判断の根拠を丸ごと供給） |
| 事故データ不足で商品設計ができない | 監視SaaSが集める事故データ。先に組んだ1社が独占 |
保険引受は提携損保が担う設計のため、保険業法のライセンス問題を回避。
10 ─ 成長計画
6年で売上100億円。前提は大企業1万社の7%。
ARPU約1,400万円 × 約700社。エージェント数が1社50体に増えれば約300社・4〜5年に前倒し。
責任の不安をなくし、
日本のAI導入速度を世界水準に。
保険料率がAIの信用スコアになる。
私たちはAIエージェント経済の「信用インフラ」を握ります。
Ask: シードラウンド 3億円
使途: 認証基準v1策定 / 査定エンジン開発 / 損保提携・PoC 5社