生命保険の知識資産を、
AIが活用できる状態にする。
基幹システムのレガシー解析から、規制対応・業務ナレッジの活用まで。
Jiteraは生命保険会社が抱える「AIに渡せない情報」を、
業務ノウハウごと正しくコンテキスト化します。
Jiteraの概要動画（約30秒）
※ 動画URL未定
CHALLENGES
生命保険会社が直面する3つの課題と、
Jiteraの解決アプローチ
レガシー資産を読み解くAIで、生命保険会社のDXが動き出す。Jiteraは生命保険会社のレガシー資産・業務ノウハウ・規制要件を理解し、CIO/CDIOが推進できるAI Ready基盤を構築します。
※当社実績につき、案件により異なります。
1レガシーシステム
契約管理・保険料計算のレガシーコードが読める技術者が、あと数年でいなくなる
数十年分のCOBOL・PL/SQLが蓄積され、仕様書もなく、担当者の退職で完全にブラックボックス化する。モダナイゼーションの前提となる現状把握すら困難な状態が続く。
レガシーコード解析工数削減
COBOL・PL/SQLをAIが自動解析し、設計書・仕様書を自動生成。内製チームが即座に参照できる状態に。
2規制対応
保険業法・金融庁ガイドライン改正のたびに、改修コストが経営課題になっている
法改正・監督指針変更のたびに大規模改修が発生。影響範囲の特定から実装まで外部依存のサイクルが続き、コンプライアンス対応コストが膨らみ続ける。
規制対応開発工数削減
保険業法・金融庁ガイドライン変更への迅速対応でコストを構造的に削減。
3業務ナレッジ
保険数理・査定・代理店対応の暗黙知が、退職・異動のたびに失われている
ベテラン担当者の経験・判断基準が属人化し、引き継ぎが困難。代理店照会・コールセンター対応の品質にばらつきが生じ、顧客体験と業務効率の両方が損なわれる。
ベテラン社員の暗黙知をAIで継承
保険数理・査定・代理店対応のノウハウをAIが構造化し、次世代担当者がいつでも参照できる知識基盤を構築します。
DEMO VIDEO
Jiteraを3分で理解する
AIコンテキストプラットフォームの仕組みと金融機関での活用イメージをご覧ください。
金融機関向けデモ動画（約60秒）
※ 動画URL未定
USE CASES
生命保険会社でのJitera活用ユースケース
開発AIと業務AIの2軸で、生命保険会社固有の課題を解決します。
保険基幹システムのリバースエンジニアリング
BEFORE
- 契約管理・保全・保険料計算・支払査定のロジックが複雑化
- COBOL・PL/SQL等のコードと設計書に差異・欠落がある
- 仕様確認がベテラン保守担当者の記憶に依存
- 制度改定前の影響範囲調査に長いリードタイム
AFTER
- コード、テーブル、ジョブ、既存資料をAIが横断解析
- 機能一覧・処理フロー・データ関連・外部連携を自動整理
- 契約・料率・査定ロジックの依存関係を可視化
- 現行仕様を組織コンテキストとして継続利用
AIが処理ステップを支援
対象コード・設計書・ジョブ定義を登録
COBOL・PL/SQL・バッチ
構造・データ・処理関係をAI解析
依存関係・ER図
仕様書・フロー・ER図を生成
自動ドキュメント化
保守担当がレビュー・暗黙知補完
修正・承認
現行仕様を検索・再利用可能に
解析工数 大幅削減
商品改定・保険料率変更に伴うシステム改修支援
BEFORE
- 新商品・特約・保障内容の変更が複数システムへ波及
- 保険料計算・責任準備金関連の変更箇所を特定しにくい
- アクチュアリーの数理要件を開発要件へ翻訳する負荷が高い
- 商品改定と制度対応が重なるとレビュー・テストが逼迫
AFTER
- 商品要件、料率表、数理資料、既存コードを横断確認
- 変更候補のプログラム、テーブル、API、帳票を整理
- 要件・設計・テスト観点・回帰対象をドラフト生成
- 商品・数理・法務・ITの認識合わせを効率化
AIが処理ステップを支援
商品改定・料率・約款・数理前提を登録
改定資料・数理モデル
既存商品・計算ロジックとの関係分析
影響範囲の特定
改修候補とテストケースを生成
変更候補の提示
商品・数理・法務・ITでレビュー
修正・承認
開発・検証工程へ一貫して引き継ぎ
改修・テスト工数 大幅削減
支払査定・給付金支払システムの仕様可視化
BEFORE
- 給付金・保険金の支払判定ロジックが複数処理に分散
- 約款・支払基準とシステム判定の対応関係が不透明
- 改修時に支払可否・支払額・必要書類への影響確認が必要
- 例外処理や過去障害の知識が担当者に偏在
AFTER
- コード、約款、査定基準、帳票、データ項目を関連付け
- 支払可否・支払額計算・例外処理のフローを可視化
- 改修候補、境界値、回帰テスト観点をドラフト化
- 査定・商品・ITが同じ根拠を参照してレビュー
AIが処理ステップを支援
査定コード・約款・基準・障害資料を登録
支払基準・判定ロジック
判定条件・計算・例外処理を解析
フロー・依存関係
仕様書・影響範囲・テスト観点生成
ドラフト自動作成
査定担当とIT担当が内容確認
修正・承認
保守・改修で使える共通仕様へ
リードタイム短縮
保険数理モデルと計算ロジックの開発・検証支援
BEFORE
- 数理モデル、前提条件、計算仕様、実装コードが別管理
- 専門的な数理要件を開発仕様へ落とす際に認識差が生じる
- 予定利率・解約返戻金等の変更影響を追いにくい
- モデル検証・監査向け説明資料の作成負荷が高い
AFTER
- 数理モデル、計算式、料率表、コードを一つの文脈で確認
- 数理上の前提と実装処理の対応関係を整理
- 差分、影響範囲、比較検証シナリオをドラフト化
- 数理知識と開発資産を組織知として蓄積
AIが処理ステップを支援
モデル・計算仕様・料率表・コード登録
数理資料・実装コード
数理前提と実装ロジックを関連付け
対応関係の整理
差分・影響・検証シナリオ生成
ドラフト自動作成
アクチュアリー・リスク・ITで確認
修正・承認
モデル変更から検証まで連携
仕様確認工数 大幅削減
保険業法・金融庁ガイドライン対応の影響分析
BEFORE
- 法令・監督指針・ガイドラインを各部門が個別確認
- 契約、募集、保全、支払、帳票への影響を追いにくい
- 対応方針・業務変更・改修箇所が複数資料に分散
- 対応漏れ防止のレビューと証跡作成に時間がかかる
AFTER
- 規制文書、社内規程、業務手順、システム仕様を横断
- 関連業務・画面・帳票・データ・プログラムを整理
- 対応タスク、改修候補、テスト観点をドラフト化
- 法務・コンプライアンスとITのレビュー証跡を集約
AIが処理ステップを支援
法令・監督指針・社内方針を登録
規制文書・通達
関連業務とシステム資産を照合
影響範囲の特定
影響範囲・タスク・テスト観点生成
ドラフト自動作成
法務・コンプラ・業務・ITで承認
修正・承認
対応状況と根拠を一元管理
規制対応工数 大幅削減
代理店・営業担当者向け商品／手続き照会支援
BEFORE
- 商品・特約・引受条件・必要書類の確認先が分散
- 代理店からの問い合わせが本社専門部署へ集中
- 例外対応がベテラン担当者の経験に依存
- 商品改定後に古い資料を参照するリスクがある
AFTER
- 最新の約款・商品資料・事務マニュアル・FAQを横断
- 回答案と参照根拠、適用条件、注意事項を提示
- 代理店ポータルや社内チャットから自然言語で照会
- 回答困難な案件は確認事項を整理して専門部署へ連携
AIが処理ステップを支援
約款・商品・引受・事務資料を登録
最新資料を常時反映
代理店・営業が自然言語で質問
ポータル・チャット連携
回答案・根拠・注意事項を提示
参照根拠付き回答
担当者確認または専門部署へ連携
エスカレーション対応
正確で迅速な照会対応へ
照会工数 大幅削減
コールセンター・デジタル顧客接点の応対支援
BEFORE
- 契約照会、住所変更、解約、給付金請求など質問が多様
- 複数システム・マニュアルを行き来して回答
- 経験差によって回答速度・案内品質にばらつき
- 応対記録・引き継ぎメモの作成に時間がかかる
AFTER
- 手続き、本人確認、必要書類、注意事項を即時提示
- 会話内容から案内候補と追加確認事項を整理
- 応対記録、要約、引き継ぎメモをドラフト生成
- コールセンターとデジタルチャネルの回答を統一
AIが処理ステップを支援
FAQ・事務・本人確認・応対資料登録
ナレッジ統合
顧客の問い合わせ内容を入力・連携
リアルタイム解析
案内候補・必要書類・注意事項提示
根拠付き回答案
担当者が本人確認・契約情報を確認
最終確認・承認
応対と後処理を一貫支援
応対工数 大幅削減
反社チェック・AML対応の調査／報告支援
BEFORE
- 顧客情報・取引・確認記録・社内基準が分散
- 反社会的勢力との関係や疑わしい取引の調査に時間がかかる
- 確認観点・過去事例を探す負荷が大きい
- 判断根拠・エスカレーション理由の記録が属人化
AFTER
- AML規程、反社基準、過去事例、確認フローを参照
- 確認事項、関連情報、追加調査項目を整理
- 判断根拠・調査経緯・報告書のドラフトを生成
- 人による最終判断と承認の証跡を残しやすくする
AIが処理ステップを支援
AML規程・反社基準・事例・様式登録
社内基準・過去事例
対象顧客・取引・確認記録を連携
データ統合・照合
確認観点・類似事例・報告案整理
ドラフト自動作成
コンプラ担当が判断・承認・記録
最終判断・証跡保存
調査品質と記録作成を標準化
報告書作成工数 大幅削減
保全・給付金請求・契約事務のナレッジ活用
BEFORE
- 名義・受取人変更、解約、給付金請求の手続きが複雑
- 契約状態・商品条件ごとに必要書類や処理が異なる
- 例外処理・過去対応が担当者の経験に依存
- 新任担当者の教育とダブルチェック負荷が高い
AFTER
- 商品条件、契約状態、事務規程、事例を横断確認
- 必要書類、確認事項、次のアクションを整理
- 例外案件は確認先と質問事項を提示
- ベテランの対応知識を組織コンテキストとして継承
AIが処理ステップを支援
保全・請求・契約事務・事例を登録
事務規程・過去事例
申出内容・契約条件・手続きを入力
契約情報との照合
必要書類・確認手順・根拠を提示
根拠付き手順案
担当者が本人確認・承認ルール確認
最終確認・承認
契約事務を標準化し知識継承
引き継ぎ工数 大幅削減
SECURITY & COMPLIANCE
生命保険会社が安心して導入できる、
セキュリティ・コンプライアンス体制
顧客情報・機密コードを外部に出さず、生命保険会社のセキュリティ要件に完全対応します。
特許取得済みの独自技術を搭載（特許第7789284号）
セキュリティ認証
ISO/IEC 27001:2022取得済み。SOC2 Type II報告書受領済み。生命保険会社のセキュリティ審査に対応できる体制を整備。
セルフホスト型提供
自社サーバー内に完全インストール。インターネット非接続環境でも動作。顧客情報・機密コードは一切外部に送信されない。
監査ログ完全対応
誰がいつ何にアクセスし、どの権限を変更したかを完全記録。生命保険会社の内部統制・監査要件に対応したログ管理を標準搭載。
コンプライアンス対応
保険業法・金融庁監督指針への対応をドキュメント化。SSO（SAML 2.0 / OIDC）、二段階認証、IPアドレス制限を標準装備。
GETTING STARTED
導入リスクを最小化する、段階的アプローチ
PoC（概念実証）から全社展開まで、貴社の状況に合わせて段階的に導入できます。
PoC（概念実証）
約6ヶ月〜
特定業務・特定システムを対象に効果を検証。セキュリティ審査・社内承認を並行して進めます。
パイロット展開
約3〜6ヶ月
特定部門・チームへの展開。ROIを測定しながら、全社展開に向けた体制・ガバナンスを整備します。
全社・グループ展開
全社展開
子会社・グループ会社を含めた全社展開。AI推進人材の内製育成と継続的な改善サイクルを確立します。
RESOURCES
生命保険会社のAI活用を支援する資料
検討フェーズに合わせた資料をご用意しています。
フロンティアAI時代の金融機関セキュリティ対応ガイド
金融庁通達・Project YATA-Shieldを踏まえ、CIO・CISO層向けにAI活用とセキュリティを両立するフレームワークを解説予定。
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