【保険代理店】更新案内をClaude Code/Codexで自動化する方法
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この記事の内容
保険代理店の更新案内(満期案内)は、満期日・補償内容・前年からの変更点を一件ずつ突き合わせ、顧客ごとに分かりやすい案内文へ落とし込む仕事です。とくに変更点の拾い出しと案内文づくり — どの改定を顧客に伝え、どの順番で・どの温度感で書くか — は経験に依存しやすく、ベテラン募集人1人に集中しがちです。AIは更新の可否や乗換・増額の提案そのものを決めるものではありませんが、満期データの整理、前年契約との差分抽出、案内文の下書きを先に作る補助として使えます。
更新案内の作成・突合にかかる工数 (みなと総合保険サービスのモデル事例)
本記事では、AI鬼管理 が支援を想定する みなと総合保険サービス (神奈川県横浜市港北区・損保中心の乗合代理店・有効契約約2,400件) をモデル事例に、Claude Code/Codex で更新案内を「満期リスト+前年差分+案内文ドラフト」まで半自動化する手順を解説します。更新業務をベテランの戸沢さん(募集歴12年)が実質1人で抱え、月の更新案内づくりに18時間かかっていた代理店が、入社2年目の芹沢さんも案内文の初稿を起こせるようになり、満期落ち(失効)の取りこぼしを減らした流れです。
代表菅澤
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、
- 更新案内で募集人が抱えている負荷(満期突合・前年差分の拾い出し・案内文づくり)が分かる
- Claude Code/Codexで自動化できる3項目(満期リスト整理/前年差分の抽出/案内文の下書き)が理解できる
- 5ステップでのPoC〜運用の進め方が分かる
- 満期日・補償内容・前年変更点を3点照合する型が分かる
- 顧客区分(個人/法人/等級ダウン/未更新)別に案内文を出し分ける方法が分かる
01 PROBLEM 更新案内の現場で起きていること 満期突合・前年差分・案内文づくりのトリレンマ
問題1: 満期突合と案内順がベテラン1人に集中する。「今月どの契約が満期で、どの順に案内を出すか」を判断する作業は、みなと総合では実質、戸沢さん1人しかできませんでした。損保各社の代理店システムごとに満期データの形が違い、満期管理表との突合も手作業。若手の芹沢さんは「どの契約を優先するか」の勘所がつかめず、結局は戸沢さんの確認待ちになり、戸沢さんがボトルネックになります。
問題2: 前年からの変更点を拾うだけで時間が消える。更新案内でいちばん手間なのは、前年契約と今回の継続条件を見比べて「何が変わったか」を拾うことです。保険料の改定、補償内容の見直し、無事故による等級アップや事故による等級ダウン、特約の自動付帯・廃止 — これらを1件ずつ証券と見比べていると、案内文を書き始める前に消耗します。
問題3: 案内文の温度感・厚みが募集人によってバラつく。保険料が上がる更新、等級ダウンを挟む更新、長期契約の満期 — 同じ「更新案内」でも、伝え方を変える必要があります。ベテランは顧客の事情に合わせて文面を調整できますが、若手は「どこまで書いてよいか」が分からず、当たり障りのない案内になりがちです。みなと総合でも、更新の山が重なる月ほど、案内文の品質が安定しませんでした。
02 WHAT Claude Code/Codexで何を自動化するか 商品推奨ではなく、満期整理と差分・下書きを自動化
📚 用語解説
満期突合：満期管理表・各保険会社の代理店システム・前年の証券を突き合わせ、「今月どの契約が満期を迎え、どの条件で継続になるか」を確定させる作業。データの形が会社ごとに違うため手作業になりやすく、案内順や優先度の判断が担当者の経験に依存する、属人化の主因になりやすい工程。
処理1: 満期リストの整理。各社の代理店システムから出した満期データ(CSV)と満期管理表をAIが読み取り、満期日・契約者・証券番号・商品・継続条件を1枚の確認用リストに揃えます。「今月満期・来月満期」「未案内・案内済」など、募集人が見たい切り口で並べ替えます。
処理2: 前年契約との差分抽出。前年証券(または前年の継続データ)と今回の継続条件をAIが見比べ、「保険料の増減」「補償・特約の変更」「等級の変動」「自動付帯/廃止された特約」を差分候補として一覧化します。募集人は、その差分が顧客に説明すべき重要なものか・軽微なものかを確認するところから始められます。
処理3: 顧客向け案内文の下書き。満期日・主な補償・前年からの変更点を反映した更新案内文を、顧客区分や更新の性質(値上がり/等級ダウン/長期満期)に合わせてトーンを変えて下書きします。この下書きがあるだけで、案内文の品質が募集人によらず安定し、若手も初稿を起こせます。
| 入力情報 | AIが整理すること | 人(募集人)が確認・判断すること |
|---|---|---|
| 満期データ(各社CSV) | 満期日・契約者・商品・継続条件の一覧化 | 案内順・優先度、顧客の連絡可否 |
| 前年証券・前年契約 | 保険料/補償/特約/等級の差分候補 | 説明すべき変更か、提案の要否 |
| 顧客カルテ・対応履歴 | 前回要望・連絡手段・注意事項の抽出 | 顧客の事情、最終的な提案内容 |
| 案内文テンプレート | 区分別の文面下書き(トーン調整) | 表現の妥当性、募集コンプラ確認 |
AIの役割は満期リスト整理・差分候補の抽出・案内文の下書きまでです。「乗り換えるべきか」「特約を外す/増やすか」「いくらに増額するか」といった商品の選定・推奨・募集に関わる判断は、必ず募集人(有資格者)が行います。AIの出力をそのまま顧客へ提案として送ることはしません。更新案内は保険業法上の募集行為に関わるため、この線引きを最初に決めておくことが重要です。
満期データや証券には契約者の氏名・住所・契約内容など個人情報が含まれます。初回の検証は匿名化・サンプルデータで行い、本番運用の前に「どの情報をAIに渡してよいか」「保存場所」「アクセス権限」を代理店の個人情報保護方針に沿って決めます。保険会社との委託契約や情報管理規程に反しない範囲で使うことが前提です。
03 HOW 具体的な進め方 5ステップ 小さくPoCし、直した理由を案内ルールへ戻す
更新案内AI化の5ステップ
自動車保険など件数の多い1商品の、翌月満期分だけを対象にして小さく始める
「値上がり時は理由を添える」「断定的な推奨はしない」など、戸沢さんの頭の中と募集コンプラ上のNGを文章化する
満期リスト・前年差分・案内文を、確定提案ではなく確認用ドラフトとして出す
募集人が直した案内文と「直した理由」をCLAUDE.mdへ戻し、差分抽出と文面の精度を上げる
案内文の初稿づくりを若手に任せ、ベテランは確認と提案に回る。うまくいった商品から横展開する
5ステップで最も大切なのは、STEP 4の「直した理由」を残すことです。AIが出した案内文を募集人が直した場合、「なぜその表現にしたのか」を残さないと、次回も同じ直しが発生します。逆に、その理由をCLAUDE.mdへ戻せば、AIの初稿は少しずつ、みなと総合の案内基準と募集コンプラのルールに近づきます。
04 RESULT 導入後の変化と数値効果(みなと総合保険サービスの事例) 更新案内の工数 月18時間→6時間、属人化の解消
- 各社の代理店システムと満期管理表を手作業で突合し、戸沢さんが案内順を組んでいた(月約18時間)
- 前年証券と今回の継続条件を1件ずつ見比べ、保険料・補償・等級の変更点を拾っていた
- 案内文の温度感・厚みが募集人ごとにバラつき、若手は当たり障りのない文面になりがち
- 更新の山が重なる月は案内が遅れ、満期落ち(失効)の取りこぼしが発生していた
- AIが各社CSVと満期管理表から満期リストを整理、突合と並べ替えが先に終わる(工数は月約6時間に)
- 前年契約との差分候補(保険料/補償/等級/特約)を一覧化、募集人は確認から始められる
- 区分別の案内文ドラフトで文面が安定し、若手の芹沢さんも初稿を起こせるように
- 案内の前倒しで満期落ちの取りこぼしが減り、ベテランは説明と提案に集中できた
AI鬼管理山崎
05 PITFALL よくある落とし穴3つ 推奨・流用・コンプラの扱いを誤らない
「乗り換え」「特約の増減」「増額」といった提案は、顧客の意向確認と適合性の判断を伴う募集行為です。AIは満期整理・差分候補・案内文の下書きまで。商品の選定と推奨は、保険業法・各社の募集ルールに沿って募集人(有資格者)が確認・判断します。
保険料改定・補償改定・等級変動があれば、伝えるべき内容は毎年変わります。前年の案内文は「参考」にとどめ、今回の差分(値上がりの有無・補償の変更・等級)を必ず確認してから送ります。コピー&差し替えだけで送ると、変更の伝え漏れが顧客トラブルにつながります。
満期データには契約者の個人情報が含まれます。入力してよい情報・保存場所・権限を決めずに使うのは危険です。また、案内文に「絶対に得」「他社より必ず安い」などの断定的・誤認を招く表現が混じっていないか、募集コンプライアンスの観点で人が最終確認します。AIの下書きは便利ですが、表現の妥当性の責任は募集人にあります。
06 METHOD 満期日・補償内容・前年変更点を整理する3点照合の型 更新案内の土台は「満期・補償・差分」の3点を揃えること
更新案内の品質は、案内文の上手さよりも前段の「整理」で決まります。みなと総合では、AIに渡す前提として、満期日・補償内容・前年変更点の3点を照合する型をCLAUDE.mdに書いています。この3点が揃っていれば、案内文のトーンが多少違っても、伝えるべき事実は外しません。
照合点1: 満期日と継続の段取り
照合点2: 補償内容(今回の継続条件)
照合点3: 前年からの変更点(差分)
| 3点照合の観点 | AIが出す候補 | 募集人が確認・判断すること |
|---|---|---|
| 満期日 | 満期日順の案内リストと着手期限 | 優先順位、連絡手段、顧客都合 |
| 補償内容 | 主な補償・特約・引受条件の抜き出し | 実態との整合、見直し提案の要否 |
| 前年変更点 | 保険料/補償/等級の差分候補 | 説明すべき重要度、提案内容の決定 |
上の3点照合の確認項目と「抜けやすい点」をCLAUDE.mdに書いておくと、AIが満期データと前年契約から、3点に沿った確認候補を出すようになります。商品ごとに抜けやすい点は違うので(自動車なら等級、火災なら評価額・地震付帯など)、商品別に観点を分けて登録するのがコツです。
07 SEGMENT 顧客区分別に更新案内文を出し分ける 同じ更新でも、区分で伝え方を変える
更新案内は、全員に同じ文面を送ると刺さりません。みなと総合では、顧客区分ごとに案内文の型をCLAUDE.mdに持たせ、AIに下書きを出し分けさせています。いずれの型も、商品の推奨や募集判断は募集人が確認したうえで送る前提です。
区分1: 個人(変更が軽微・保険料据え置き)
前年と大きく変わらない継続は、安心して継続いただける案内が基本です。「満期日・主な補償・継続手続きの期限」を簡潔に伝え、無事故での等級アップがあればプラスの情報として添えます。AIには「変更が軽微な場合は短く・要点のみ」というルールを持たせます。
区分2: 個人(保険料が上がる・等級ダウンを挟む)
値上がりや等級ダウンを伴う更新は、理由を添えないと不信につながります。「なぜ上がるのか(制度改定・事故有係数など)」を事実として丁寧に説明し、見直しの相談ができる旨を案内します。ただし、断定的に乗換や減額を勧める表現はAIに書かせず、提案の有無と内容は募集人が判断する設計にします。
区分3: 法人(複数契約・担当者経由)
法人契約は、満期の異なる複数証券を抱えていることが多く、担当者の手間を減らす案内が喜ばれます。「満期一覧・各契約の主な補償・更新時の確認事項」を1通にまとめ、窓口担当者がそのまま社内稟議に使える形にします。AIには「法人は一覧性重視・実務的に」というトーンを持たせます。
区分4: 未更新・反応なし(リマインド)
初回案内に反応がない顧客には、満期落ち(失効)を防ぐためのリマインドが必要です。催促ではなく「手続きの締切が近いこと・連絡手段」を中心に、短く・行動しやすい文面にします。AIには「リマインドは事務的かつ簡潔に・連絡先を明記」というルールを持たせます。
どの区分でも、「絶対に得」「必ず安くなる」などの誤認を招く表現は使いません。区分2や区分4で減額・乗換を勧めるトーンになりやすいので、提案にあたる部分は募集人が確認し、比較や推奨が必要な場合は各社・各商品の募集ルールに沿って行います。AIはあくまで区分別の下書きまでで、最終的な送信判断は人が行います。
08 RELATED 関連記事: 保険代理店の自動化事例10選(全業務マップ) 更新案内以外の9業務も含めた事例集
本記事は保険代理店の自動化事例10選のうち、事例1「更新案内」を深掘りした内容です。見積比較・事故受付・顧客フォロー・募集コンプライアンス確認など他の業務もあわせてご覧ください。→ 保険代理店の自動化事例10選(全業務マップ)
09 ABOUT AI鬼管理について - 更新案内の伴走サービス 属人化した更新案内を、確認中心の運用へ
本記事を発信している AI鬼管理 は、保険代理店のAI業務自動化をClaude Code/Codexで設計から伴走するサービスです。更新案内は、満期整理と案内文の属人化を解くことで、継続率と若手育成に効く打ち手です。商品推奨や募集判断は募集人が担う前提で、保険業法・募集コンプライアンス・個人情報保護に配慮した設計を一緒に作ります。
代表菅澤
属人化した更新案内、いっしょに軽くしませんか?
本記事のみなと総合の例は、損保中心・有効契約約2,400件・更新業務がベテラン1人に集中というモデルケースです。貴店の取扱商品の構成や担当体制によって、最適な進め方は変わります。まずは今の更新案内の作り方をうかがって、貴店に合った設計をご提案します。
代表菅澤
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よくある質問
Q. AIに更新の提案(乗換・増額)まで出させてもよいですか?
A. おすすめしません。乗換や増額の提案は顧客の意向確認と適合性判断を伴う募集行為です。AIは満期整理・前年差分・案内文の下書きまでにし、商品の選定と推奨は保険業法・各社の募集ルールに沿って募集人(有資格者)が確認・判断する設計が現実的です。
Q. 各社の代理店システムが違っても使えますか?
A. 使えます。各社システムから出力した満期データ(CSV)や帳票をもとに整理する形が現実的です。システムを直接操作するのではなく、出力ファイルを突合・整理する使い方なら、複数社の乗合でも運用できます。
Q. 個人情報(契約者情報)はどう扱いますか?
A. 初回は匿名化・サンプルデータで検証し、本番前に入力してよい情報・保存場所・アクセス権限を代理店の個人情報保護方針と各社の委託契約に沿って決めます。機微な情報を不用意に渡さないルールづくりが前提です。
Q. 前年の証券や契約データはどのくらい用意すべきですか?
A. 最初は対象商品の翌月満期分(10件程度)があれば十分です。前年の継続条件が分かるデータと今回の継続条件を突き合わせ、差分の拾い出し精度を見るところから始めます。
Q. 料金やプランを教えてください
A. 料金やサポートプランは AI鬼管理のサービスページをご覧ください。貴店向けの個別ご提案は本記事末尾のNEXT STEPからお問い合わせください。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
