_**ジェイソン・ペドーン**はAspidaのCTOです。_* * ***トップのフィンテックニュースやイベントを発見しましょう！****FinTech Weeklyのニュースレターに登録しましょう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの幹部が読んでいます*** * *保険業界におけるAI導入の推進は加速していますが、多くの組織は技術スタックの誤った層を近代化しています。規制の期待が進化し、AIのユースケースが拡大する中、保険会社は迅速に動く必要に迫られています。あまりにもその緊急性が先行すると、一時的な勢いを生む決定を下す一方で、長期的な耐性を弱めてしまうことがあります。一般的なアプローチは、壊れやすく時代遅れのレガシーシステムの上にAI機能を追加することです。孤立して見ると、これらの努力は成功しているように見えることもあります。自動化が進み、ワークフローが高速化し、初期の成果も簡単に示せます。しかし、レガシーシステムは迅速な変化を前提に設計されていません。密接に結合されており、変更が難しく、維持コストも高いです。それらの上にAIを追加すると、複雑さとコストが増大し、将来の変更がより困難になります。問題は、保険会社がAIを採用すべきかどうかではありません。採用は避けられません。問題は、その基盤となるインフラが規制の変化、データ要件の拡大、ビジネスニーズの変化に適応できるかどうかです。システムが壊れることなく進化できない場合、新しい取り組みは遅くなり、コストも高くなる一方です。**保険AIにおけるモジュール式システムの重要性**------------------------------------------------だからこそ、保険におけるAIの議論は本質を見失いがちです。採用は避けられません。残る選択肢であり、多くの場合見落とされがちなのは、コンプライアンスルールの進化、データソースの拡大、ユースケースの変化に応じて、基盤となるインフラが適応できるかどうかです。モジュール式システムがなければ、善意のAIイニシアチブさえも遅く、コストがかさむものになります。これらを備えれば、既存の仕組みを壊すことなく、より迅速に動くことが可能です。モジュール式システム設計は、特定のフレームワークというよりも、規律の問題です。システムは、責任範囲と明確な境界、特にデータ所有権を明確にすることで最も効果的に機能します。プラットフォームの各部分が一つの役割に集中していると、その部分を変更しても、他の部分に意図しない影響を与えにくくなります。実際には、保険会社は価格設定ロジックや報告要件、デジタルワークフローを独立して更新できるため、すべての変更をコアシステムのイベントとして扱う必要がなくなります。その分離こそが、リスクを抑えつつ迅速に動くことを可能にします。この構造は、近代化の経済性を根本的に変えます。大規模でモノリシックなシステムは高コストでリスクの高い変革プログラムを必要としますが、モジュール式システムは段階的に近代化を進め、最も制約の多いまたはコストのかかる部分から優先的に改善できます。これにより、運用コストの削減、技術的負債の軽減、投資と効果のギャップ短縮が実現します。金融サービス全体で競争の構図も明らかになりつつあります。レガシーインフラに依存し続ける企業は、コスト増、実行の遅れ、AI採用の加速による競争優位の喪失に直面しています。保険も例外ではありません。持続可能なシステムは、長期的にコストを節約します。メンテナンス負担を軽減し、大規模アップグレードの繰り返しを抑え、規制や市場の変化に対応しながらやり直す必要を減らします。何よりも、持続的な競争優位性を生み出します。迅速かつ確実に適応できる保険会社は、新しい機能をより早く導入し、より効率的に運営できるのです。壊れやすく時代遅れのシステムに依存し続ける企業は、コストを増やしながら少ない成果しか得られず、やがて遅れをとることになります。迅速な採用は進歩の幻想を生むかもしれませんが、真の優位性を築くのは正しい土台だけです。* * *### **著者について**ジェイソン・ペドーンは、プラットフォーム開発と現代的で柔軟な技術アーキテクチャの確立において実績のある、積極的で実践的な技術リーダーとして豊富な経験を持っています。Aspidaに参加する前は、Truist Financialのデジタルおよび消費者チャネルエンジニアリング部門のSVP兼責任者を務め、1,000万人以上の顧客を支えるデジタル製品ポートフォリオのエンジニアリングと提供を担当する40のアジャイル開発チームを率いていました。最高技術責任者（CTO）として、製品、ビジネス、技術の連携における彼の専門知識は、Aspidaが保険業界におけるデジタルリーダーとしての地位をさらに強固にするのに役立つでしょう。
設計によるアジャイル：保険業界における成功するAI導入の背後にあるインフラ
ジェイソン・ペドーンはAspidaのCTOです。
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保険業界におけるAI導入の推進は加速していますが、多くの組織は技術スタックの誤った層を近代化しています。規制の期待が進化し、AIのユースケースが拡大する中、保険会社は迅速に動く必要に迫られています。あまりにもその緊急性が先行すると、一時的な勢いを生む決定を下す一方で、長期的な耐性を弱めてしまうことがあります。
一般的なアプローチは、壊れやすく時代遅れのレガシーシステムの上にAI機能を追加することです。孤立して見ると、これらの努力は成功しているように見えることもあります。自動化が進み、ワークフローが高速化し、初期の成果も簡単に示せます。しかし、レガシーシステムは迅速な変化を前提に設計されていません。密接に結合されており、変更が難しく、維持コストも高いです。それらの上にAIを追加すると、複雑さとコストが増大し、将来の変更がより困難になります。
問題は、保険会社がAIを採用すべきかどうかではありません。採用は避けられません。問題は、その基盤となるインフラが規制の変化、データ要件の拡大、ビジネスニーズの変化に適応できるかどうかです。システムが壊れることなく進化できない場合、新しい取り組みは遅くなり、コストも高くなる一方です。
保険AIにおけるモジュール式システムの重要性
だからこそ、保険におけるAIの議論は本質を見失いがちです。採用は避けられません。残る選択肢であり、多くの場合見落とされがちなのは、コンプライアンスルールの進化、データソースの拡大、ユースケースの変化に応じて、基盤となるインフラが適応できるかどうかです。モジュール式システムがなければ、善意のAIイニシアチブさえも遅く、コストがかさむものになります。これらを備えれば、既存の仕組みを壊すことなく、より迅速に動くことが可能です。
モジュール式システム設計は、特定のフレームワークというよりも、規律の問題です。システムは、責任範囲と明確な境界、特にデータ所有権を明確にすることで最も効果的に機能します。プラットフォームの各部分が一つの役割に集中していると、その部分を変更しても、他の部分に意図しない影響を与えにくくなります。
実際には、保険会社は価格設定ロジックや報告要件、デジタルワークフローを独立して更新できるため、すべての変更をコアシステムのイベントとして扱う必要がなくなります。その分離こそが、リスクを抑えつつ迅速に動くことを可能にします。
この構造は、近代化の経済性を根本的に変えます。大規模でモノリシックなシステムは高コストでリスクの高い変革プログラムを必要としますが、モジュール式システムは段階的に近代化を進め、最も制約の多いまたはコストのかかる部分から優先的に改善できます。これにより、運用コストの削減、技術的負債の軽減、投資と効果のギャップ短縮が実現します。
金融サービス全体で競争の構図も明らかになりつつあります。レガシーインフラに依存し続ける企業は、コスト増、実行の遅れ、AI採用の加速による競争優位の喪失に直面しています。保険も例外ではありません。
持続可能なシステムは、長期的にコストを節約します。メンテナンス負担を軽減し、大規模アップグレードの繰り返しを抑え、規制や市場の変化に対応しながらやり直す必要を減らします。何よりも、持続的な競争優位性を生み出します。迅速かつ確実に適応できる保険会社は、新しい機能をより早く導入し、より効率的に運営できるのです。
壊れやすく時代遅れのシステムに依存し続ける企業は、コストを増やしながら少ない成果しか得られず、やがて遅れをとることになります。迅速な採用は進歩の幻想を生むかもしれませんが、真の優位性を築くのは正しい土台だけです。
著者について
ジェイソン・ペドーンは、プラットフォーム開発と現代的で柔軟な技術アーキテクチャの確立において実績のある、積極的で実践的な技術リーダーとして豊富な経験を持っています。
Aspidaに参加する前は、Truist Financialのデジタルおよび消費者チャネルエンジニアリング部門のSVP兼責任者を務め、1,000万人以上の顧客を支えるデジタル製品ポートフォリオのエンジニアリングと提供を担当する40のアジャイル開発チームを率いていました。
最高技術責任者（CTO）として、製品、ビジネス、技術の連携における彼の専門知識は、Aspidaが保険業界におけるデジタルリーダーとしての地位をさらに強固にするのに役立つでしょう。