損保ジャパンのAI・ITツール活用事例
1888年に創業した日本の損害保険会社。国内に支店や営業所を持ち、海外では29の国と地域に拠点を置く。
金融・保険従業員1,000人以上東京都非上場
損保ジャパンは、どう変わったか
報道AI導入
ITの方針
生成AIの利用の権限は全従業員に無条件では与えず、AIリテラシーのテストに合格した人だけを利用者として登録する
データの見える化BigQuery（Google Cloud）
全社に入れた生成AIの利用状況を分析している（2026年6月時点で、平日の1日の利用者は50%超、1週間の利用者は約80%）
報道は各媒体から、記録は公開情報から、techtech.club が集めたものです。
損保ジャパンが仕事で使っているAI・ITツール
公開情報をもとに、techtech.club が仕事ごとに整理しています。
ITの方針
生成AIの利用の権限は全従業員に無条件では与えず、AIリテラシーのテストに合格した人だけを利用者として登録する
2026年10月の報道の時点
業務用のAIエージェントを作って社内に共有できるのは、研修に合格した従業員だけにする。機能を一律に禁止したり制限したりはしない
2026年9月の報道の時点
社内の手続き
社内の問い合わせ
おしそんLLM（自社で作った照会回答の支援の仕組み。社内の検索に大規模言語モデルを組み合わせた）
代理店と営業店、営業店と本社のあいだの照会に生成AIが回答案を作り、2024年度の試しでは生成AIが回答できる照会（全体の約6割）で業務時間が約4割減った
2025年7月の報道の時点 · 2025年6月から · 対象：全国の営業店（2025年6月から）
TASUKI Annotation（ソフトバンクの生成AI用のデータ構造化の代行サービス）
社内の照会に答える生成AIのチャットに読み込ませる規定集の図表やフローチャートを外部のエンジニアに構造化してもらい、社内の工数を大きくかけずに検索の精度を上げた
2024年7月の導入事例の時点 · 対象：DX推進部
数字を見る
データの見える化
全社に入れた生成AIの利用状況を分析している（2026年6月時点で、平日の1日の利用者は50%超、1週間の利用者は約80%）
2026年10月の報道の時点
現場の仕事
損害の調査
AI Review（Tractable）
自動車事故の修理見積の査定にAIを使い、2025年までに車両の損害調査の事案のうち4割をAIで自動化することを目指している（損害調査の事案は年間100万件）
2023年2月の導入事例の時点 · 対象：アジャスター（損害調査の担当者）
出典損害調査分野で「仕事の本質的な変化」を促すTractable AI - 損害保険ジャパン株式会社 保険金サービス企画部 損害グループリーダー 亀井義之
ITの土台
アカウントの管理
自社で作った利用者を毎日更新する仕組み（製品名の記載なし）
生成AIの利用者の登録を、人事の社員名簿と研修の合格者名簿を毎日突き合わせて合格者だけを利用者の一覧に反映する形で自動にしている
2026年10月の報道の時点 · 対象：約2万人
セキュリティ
社員が生成AIに入れる指示文とAIの回答を点検して、不適切な使い方や情報の漏れのリスクを防いでいる
2026年10月の報道の時点 · 対象：Gemini Enterprise の利用者（約2万人）
作る
監視
全社に入れた生成AIの仕組みの異常を見張っている
2026年10月の報道の時点
業務アプリを作る
Gemini Enterprise（Google Cloud）
研修に合格した従業員が、2026年1月に全従業員へ入れた生成AIの基盤で、自分の業務に合わせたAIエージェントを作って社内に共有している
2026年9月の報道の時点 · 2026年1月から · 対象：全従業員約2万人（エージェントの作成と共有は研修の合格者だけ）
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