【保険代理店】顧客ヒアリングをClaude Code/Codexで自動化する方法
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この記事の内容
保険代理店の顧客ヒアリングは、面談の前後で家族構成・資産・事業内容・既契約を整理し、その方に合った確認項目を組み立てる作業です。とくに面談前の準備 — 何を聞き、どの既契約と重ねて確認し、どの保障の過不足を論点として挙げるか — 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は商品の推奨や意向の最終確認を代わりに行うものではありませんが、バラバラの顧客情報を整理し、確認項目の抜け漏れ候補を出し、面談メモを記録の下書きにする補助として使えます。
ヒアリング1件あたりの準備+情報整理 (みらい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 みらい保険サービス (神奈川県横浜市・生損保の乗合代理店・法人と個人を扱い、年間およそ600件のヒアリング) をモデル事例に、Claude Code/Codex で顧客ヒアリングを「事前準備シート+確認項目候補+面談記録の下書き」まで半自動化する手順を解説します。法人と個人を兼ねる複雑な案件のヒアリング準備をベテランの辻本さん(募集人歴12年)が抱え、1件あたり準備と整理に約50分かかっていた代理店が、若手の小柳さん(入社2年目)も同じ品質で準備を起こせるようになり、面談あたりの提案精度と記録の質を底上げした流れです。
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、
- 顧客ヒアリングで募集人が抱えている負荷(情報の散在・確認項目の組み立て・記録)が分かる
- Claude Code/Codexで自動化できる3項目(事前準備シート/確認項目候補/面談記録の下書き)が理解できる
- 5ステップでのPoC〜運用の進め方が分かる
- 家族構成・資産・事業内容・既契約を整理する4分類の型が分かる
- 保険業法の意向把握義務に沿った提案根拠の記録の残し方が分かる
01 PROBLEM 顧客ヒアリングの現場で起きていること 情報の散在・確認項目の組み立て・記録のトリレンマ
問題1: 顧客情報が散らばり、整理だけで時間が消える。みらい保険サービスでは、ある法人オーナー個人の相談1件でも、会社の決算概要、役員構成、個人の家族構成、住宅ローン、既加入の生命保険・損害保険・共済が別々の場所に保管されていました。これを面談前に突き合わせるだけで30分以上かかり、肝心の「何を提案するか」を考える時間が削られていました。
問題2: 確認項目の組み立てがベテラン1人に集中する。「この家族構成なら就業不能と遺族保障の重複を確認」「事業者なら事業保障と個人保障の線引きを確認」といった確認項目の勘どころは、実質、辻本さん1人しか組み立てられませんでした。若手の小柳さんは聞くべき項目を立てきれず、面談で聞き漏らして再連絡になり、顧客の手間と信頼の取りこぼしにつながっていました。
問題3: 面談記録と意向把握の経緯が後回しになる。保険の募集では、お客様の意向をどう把握し、なぜその保障を提案したのかの経緯を残すことが求められます。ところが面談中は会話とメモに追われ、記録は後日まとめて書き起こすことになりがちです。みらい保険サービスでも、繁忙期ほど記録が薄くなり、後で「なぜこの提案にしたか」を本人しか説明できない状態が生まれていました。
02 WHAT Claude Code/Codexで何を自動化するか 商品推奨ではなく、情報整理と確認項目の準備を自動化
📚 用語解説
顧客ヒアリング：保険の提案・見直しに必要な情報(家族構成、収入・資産、事業内容、既契約、将来の希望など)をお客様から聞き取り、保障の過不足を確認する作業。何を聞くか・どの既契約と重ねて確認するかが募集人の経験に依存しやすく、聞き漏らしや確認項目のばらつきが起きやすい工程。
処理1: 事前準備シートの作成。申込書控え、過去のメモ、証券のコピーから読み取れる情報をAIが1枚に整理します。家族構成・資産・事業内容・既契約を同じ並びにまとめ、「分かっていること」と「面談で確認すべきこと」を分けて提示します。
処理2: 確認項目の候補出し。整理した情報から、その方に対して確認すべき項目をAIが一覧化します。「就業不能時の生活費」「遺族保障と既契約の重複」「事業の借入に対する保障」など、プロフィールに応じて確認漏れが起きやすい論点を候補として並べます。どの項目を実際に確認し、どう提案につなげるかの判断は募集人が行います。
処理3: 面談記録の下書き。面談中の箇条書きメモから、お客様の意向、確認した内容、次回までの宿題を整理した記録の下書きを作ります。この下書きがあると、意向把握の経緯や提案の根拠を後から整える負担が大きく減ります。
| 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 |
|---|---|---|
| 申込書控え・証券コピー | 家族構成・既契約の補償内容を一覧化 | 事実の正誤、最新の契約状況、解約返戻の扱い |
| 過去の面談メモ | 前回の意向・宿題・ライフイベント候補 | 今回の状況変化、優先順位、顧客の真意 |
| 事業情報(法人案件) | 事業内容・借入・役員構成の整理 | 事業保障の要否、決算の読み方、税務との関係 |
| 面談中のメモ | 意向・確認内容・次回宿題の記録下書き | 意向の最終確認、提案理由、記録としての妥当性 |
AIの役割は情報整理・確認項目の候補出し・記録の下書きまで。どの商品を勧めるか、その提案がお客様の意向に本当に合っているかの最終確認は、必ず募集人が行います。この線引きを最初に決めておくと、コンプライアンスを守りながら安心してAIを使えます。
03 HOW 具体的な進め方 5ステップ 小さくPoCし、聞き漏らした項目をヒアリング基準へ戻す
顧客ヒアリングAI化の5ステップ
個人(子育て世帯/シニア/単身)、法人オーナー、事業者など、確認項目の型が違うタイプを先に分けて対象を1つ選ぶ
「子育て世帯なら遺族保障と就業不能を必ず確認」など、辻本さんの頭の中の確認の勘どころを文章化する
家族構成・資産・事業内容・既契約を整理し、確認項目候補を「確定提案ではなく準備用ドラフト」として出す
募集人が面談で実際に使い、「足りなかった確認項目」「不要だった項目」の理由をCLAUDE.mdへ戻す
準備を若手に任せ、ベテランは対話と判断に回る。うまくいったタイプから横展開する
5ステップで最も大切なのは、STEP 4の「足りなかった確認項目の理由」を残すことです。AIが出した確認項目を募集人が面談で使い、「この家族構成なら介護の確認も要った」「この項目は今回は不要だった」と気づいたら、その理由をCLAUDE.mdへ戻します。そうすることで、AIの準備シートは少しずつみらい保険サービスのヒアリング基準に近づいていきます。
04 RESULT 導入後の変化と数値効果(みらい保険サービスの事例) ヒアリング準備50分→18分、属人化の解消
- 申込書控え・証券コピー・過去メモを突き合わせ、辻本さんが手作業で顧客情報を整理(1件約50分)
- 確認項目の組み立てが辻本さん頼みで、若手は聞くべき論点を立てきれなかった
- 面談中はメモに追われ、意向把握の経緯や提案根拠の記録が後回しになりがち
- 繁忙期は聞き漏らしによる再連絡が増え、顧客の手間と信頼の取りこぼしが起きていた
- AIが家族構成・資産・事業内容・既契約を1枚に整理し、準備と情報整理は約18分に
- 確認項目候補を先に提示し、若手も同じ品質で面談準備を起こせるように
- 面談メモから記録の下書きを作り、意向と提案根拠を整える負担が減少
- 聞き漏らしによる再連絡が減り、面談あたりの提案精度と顧客の納得感が向上
AI鬼管理山崎
05 PITFALL よくある落とし穴3つ 商品推奨・情報の扱い・記録の正確性を誤らない
どの商品が合うか、その提案がお客様の意向に沿っているかは、保険業法上、募集人が確認すべき事項です。AIは確認項目の候補出しと整理まで。商品の最終提案と意向の最終確認を任せると、顧客の真意とずれた提案や、説明義務の不足につながります。
家族構成・資産・健康・事業情報は、いずれもセンシティブな個人情報です。どの情報をAIに入力してよいか、保存場所と権限、保存期間を先に決めずに始めると、個人情報保護や監督指針上のリスクになります。初回は匿名化データで検証してください。
AIの整理や記録下書きには、読み取り違いや古い情報が混じることがあります。意向把握の経緯と提案根拠は後の説明の土台になるため、事実関係と表現は募集人が必ず確認します。AIの下書きはあくまで時短のための叩き台です。
06 FRAMEWORK 家族構成・資産・事業内容・既契約を整理する4分類の型 4つの箱に分けると確認項目が機械的に出せる
AIの準備シートの精度を上げる近道は、ヒアリングで集める情報を家族構成・資産・事業内容・既契約の4分類に分け、それぞれ「確認する項目」と「そこから派生する論点」をCLAUDE.mdに書いておくことです。みらい保険サービスが使っている4分類の型を紹介します。
分類1: 家族構成
分類2: 資産・収入
分類3: 事業内容(法人・事業者の場合)
分類4: 既契約
上の4分類の確認項目と派生論点、聞き漏らし注意をCLAUDE.mdに書いておくと、AIが顧客タイプに応じて確認項目候補を出すようになります。個人だけ・法人だけで型を当てると漏れるので、「個人」「法人オーナー」「事業者」などで分けて登録するのがコツです。なお、ここで集めるのはいずれも機微な個人情報です。入力範囲は事前に決めたルールの中に限定してください。
07 COMPLIANCE 意向把握と提案根拠を記録する — 保険業法に沿った残し方 「何を聞き、なぜ提案したか」を後から説明できる形に
📚 用語解説
意向把握義務：保険業法では、保険の募集にあたり、お客様の意向を把握し、その意向に沿った提案を行い、提案内容がなぜその意向に合っているかを説明することが求められています(意向把握・確認義務)。AIはこの義務を肩代わりするものではなく、把握した意向や提案根拠を「記録として残しやすくする」補助にとどまります。
保険のヒアリングは、聞いて終わりではなく「お客様の意向をどう把握し、なぜその保障を提案したか」を後から説明できる形で残すところまでが業務です。みらい保険サービスが面談記録に必ず入れている、記録の型を紹介します。
型1: 把握した意向を、お客様の言葉に近い形で残す
「子どもが独立するまでの生活費を最優先で確保したい」「保険料は月◯万円以内に抑えたい」のように、お客様が口にした優先順位や条件を、こちらの解釈に置き換えすぎず残します。AIは面談メモからこの意向部分を抽出して下書きにできますが、本当にその意向で合っているかの最終確認は募集人が対話の中で行います。
型2: 提案した保障と、その根拠を紐づけて残す
「遺族保障◯◯万円を提案 ← 末子独立まで◯年・既契約と団信を差し引いた不足額に対応」のように、提案の一つひとつに「なぜそうしたか」を紐づけて記録します。この紐づけがあると、後日の見直しや引き継ぎでも提案の理由が誰にでも分かります。
型3: 確認しきれなかった点と次回宿題を残す
「健康状態の詳細は次回確認」「勤務先の団体保険の補償内容は資料を取り寄せて確認」のように、当日に確定できなかった点を先に記録しておきます。AIは面談メモから「未確認」「次回確認」のキーワードを拾って宿題リストの下書きを作れます。
上の3つの型をCLAUDE.mdに例文付きで書いておくと、AIが面談メモから意向・提案根拠・次回宿題を整理した記録の下書きを作ります。記録の質が募集人によらず安定し、意向把握義務に沿った記録を残しやすくなります。ただし、記録として確定する前に、事実関係と表現は必ず募集人が確認してください。
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) 顧客ヒアリング以外の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5「顧客ヒアリング」を深掘りした内容です。更新案内・見積比較・事故受付・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 - 顧客ヒアリングの伴走サービス 属人化したヒアリング準備を、対話中心の運用へ
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。顧客ヒアリングは、事前準備の属人化を解くことで、提案精度と若手育成、そして記録の質に効く打ち手です。
代表菅澤
属人化したヒアリング準備、いっしょに軽くしませんか?
本記事のみらい保険サービスの例は、生損保乗合・法人と個人を兼ねる・準備がベテラン1人に集中というモデルケースです。貴社の取扱種目や顧客層、体制によって、最適な進め方は変わります。まずは今のヒアリングの進め方をうかがって、貴社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に商品の提案まで出させてもよいですか?
A. おすすめしません。どの商品を勧めるか、その提案がお客様の意向に合っているかの最終確認は、保険業法上、募集人が行うべき事項です。AIは情報整理・確認項目の候補出し・記録の下書きまでにとどめる設計が現実的です。
Q. 顧客の家族構成や資産などの個人情報をAIに入力して大丈夫ですか?
A. そのまま入れるのは避けてください。初回は匿名化データで検証し、本番前に「入力してよい情報の範囲・保存場所・権限・保存期間」を決めます。家族構成・資産・健康・事業情報はいずれも機微な個人情報のため、扱いのルール化が前提です。
Q. 意向把握義務との関係はどうなりますか?
A. AIは意向把握義務を肩代わりしません。把握した意向や提案根拠を記録として残しやすくする補助です。意向の最終確認と、記録の事実関係・表現のチェックは必ず募集人が行います。
Q. 法人と個人が混ざる案件にも使えますか?
A. 使えます。むしろ情報量が多い法人案件ほど効果が出やすい領域です。「個人」「法人オーナー」「事業者」で確認の型を分けて登録すると、抜け漏れ候補の精度が上がります。
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。貴社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
