東京海上日動が生成AIでプログラミング工数44％削減

2025年06月20日 13:272024年10月08日 00:59

エンジニア

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東京海上日動火災保険が、生成AI技術を活用してシステム開発の効率化を実現しました。

基幹システムの新規アプリケーション開発や仕様変更において、設計からコーディングまでの工程でGPT-4oを導入し、プログラミング工数を44%削減することに成功しました。

この取り組みは、保険業界におけるAI活用の先駆的事例として注目を集めています。

AROUSAL Techの代表を務めている佐藤（@ai_satotaku）です。

今回もChatGPTを活用した成功事例をまとめましたが、より具体的な成果や取り組みが見えるかと思います。

そしてもちろん生成AIを活用して業務効率化や生産性向上を目指すことは重要なのですが、より大切なことは「人間が創造的な業務に集中することができるようになる」ことだと思っています。

今あるものの改善をした上で、いかに新しいものを生み出していけるかをイメージしながら、生成AIの活用に取り組んでいければと思います。

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東京海上日動のAI活用戦略

東京海上日動は、システム開発の効率化を目指し、生成AI技術の導入を積極的に推進してきました。

同社は、基幹システムの新規アプリケーション開発や仕様変更において、設計からコーディングまでの工程でGPT-4oを活用することで、大幅な工数削減を実現しました。

この取り組みの背景には、保険業界全体が直面している課題があります。

保険商品の複雑化や規制の変更に伴い、システム開発の需要が増加する一方で、IT人材の確保が困難になっています。

そのため、東京海上日動は生成AIを活用することで、限られた人材リソースを最大限に活用し、効率的なシステム開発を実現することを目指しました。

同社のAI活用戦略は、単なる作業の自動化にとどまらず、開発プロセス全体の最適化を目指しています。

GPT-4oの導入により、開発者はより創造的な業務に集中することができ、結果として高品質なシステムの開発が可能になりました。

また、AIの活用により、人為的ミスの削減やコーディングの標準化も進み、システムの信頼性向上にも寄与しています。

GPT-4oの具体的な活用方法

東京海上日動がGPT-4oを活用した具体的な方法は、以下の通りです。

要件定義の支援
顧客のニーズや業務要件を分析し、システムの仕様を明確化する際にGPT-4oを活用。
コード生成
基本的なプログラム構造やアルゴリズムの生成をGPT-4oに依頼し、開発者が細部を調整。
テストケースの作成
システムの動作を検証するためのテストケースをGPT-4oが自動生成。
ドキュメント作成
システムの仕様書や操作マニュアルなど、各種ドキュメントの下書きをGPT-4oが作成。
コードレビュー
人間の開発者が作成したコードをGPT-4oがチェックし、改善点を提案。

これらの活用方法により、開発者は反復的な作業から解放され、より高度な設計や問題解決に注力できるようになりました。

また、GPT-4oの提案を参考にすることで、若手開発者のスキル向上にも寄与しています。

44%の工数削減を実現した要因

東京海上日動が44%という大幅な工数削減を実現できた要因は、単にGPT-4oを導入しただけではありません。

同社は、AIの活用を最大化するために、以下のような取り組みを行いました。

まず、GPT-4oの使用方法に関する社内トレーニングを実施し、開発者がAIツールを効果的に活用できるようにしました。

また、AIの出力結果を適切に評価し、必要に応じて修正を加えるプロセスを確立しました。

これにより、AIの強みを活かしつつ、人間の専門知識や経験を組み合わせた最適な開発プロセスを構築することができました。

さらに、東京海上日動は、過去のプロジェクトデータや業界固有の知識をGPT-4oに学習させることで、より精度の高い出力を得ることに成功しました。

これにより、保険業界特有の要件や規制に対応したコード生成が可能になり、カスタマイズの手間を大幅に削減することができました。

また、同社は継続的な改善プロセスを導入し、GPT-4oの活用方法を常に最適化しています。

開発者からのフィードバックを収集し、AIの使用方法や設定を調整することで、工数削減効果を徐々に高めていきました。

生成AI活用による品質向上と課題

東京海上日動の取り組みは、単なる工数削減にとどまらず、システム開発の品質向上にも貢献しています。

GPT-4oの活用により、コーディングの一貫性が向上し、バグの発生率が低下しました。

また、AIによる自動生成されたテストケースにより、より網羅的なテストが可能になり、システムの信頼性が向上しました。

さらに、GPT-4oを活用することで、開発者はより創造的な業務に集中できるようになりました。

複雑な問題解決や新機能の設計など、人間の知識と経験が必要な業務に多くの時間を割くことができるようになり、結果としてより革新的なシステム開発が可能になっています。

一方で、生成AIの活用には課題も存在します。

AIが生成したコードの品質管理や、セキュリティリスクの管理が重要な課題となっています。

東京海上日動は、AIの出力結果を人間が必ずレビューするプロセスを確立し、品質とセキュリティの確保に努めています。

また、AIへの過度の依存を避けるため、開発者のスキル維持・向上も重要な課題です。

同社は、AIを補助ツールとして位置づけ、人間の専門知識や創造性を重視する方針を明確にしています。

保険業界におけるAI活用の将来展望

東京海上日動の成功事例は、保険業界全体にAI活用の可能性を示しました。今後、他の保険会社も同様の取り組みを加速させることが予想されます。

AI技術の進化により、保険商品の開発から顧客サービス、リスク評価まで、業務全般でAIの活用が進むと考えられています。

特に、保険金支払いプロセスの自動化や、AIを活用したリアルタイムのリスク分析など、顧客サービスの向上につながる分野でのAI活用が期待されています。

また、AIによる自然言語処理技術の進化により、保険約款の自動生成や、顧客とのコミュニケーションの効率化も実現可能になるでしょう。

一方で、AI活用の拡大に伴い、データプライバシーやAIの判断の透明性確保など、新たな課題も浮上しています。

保険業界は、これらの課題に適切に対応しながら、AIの恩恵を最大限に活用する方法を模索していく必要があります。

まとめ

東京海上日動のGPT-4o活用事例は、生成AIが保険業界のシステム開発に革新をもたらす可能性を示しました。

44%の工数削減という成果は、AIの潜在力を明確に示しています。

今後、AI技術の進化とともに、保険業界全体でのAI活用がさらに加速することが予想されます。

引用元

日経クロステック「東京海上日動が生成AIでプログラミング工数44％削減、GPT-4oを活用」