監督指針へのAI準拠性判断は、**LLM（大規模言語モデル）**、**ルールベース（ルール）**、および**RAG（検索拡張生成）**を組み合わせることで実現が検討されています。この複合的なAI活用により、保険代理店の品質管理（コンプライアンス管理）において、金融庁の「保険会社向けの総合的な監督指針」に定められた基準への適合性を判断・支援することが目的とされています。
この3つの要素を組み合わせた判断ロジックと、その具体的な役割分担について、ソースに基づき詳細に解説します。
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### 1. 複合的な判断ロジックの概要
AIによる準拠性判断は、**定量的なチェック**と**定性的な文脈依存の評価**の両方に対応するために、LLM、ルール、RAGのそれぞれの強みを活用します。
| 要素 | 主な役割 | 特徴とメリット |
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| **ルールベース** | 定量的・形式的な基準違反の抽出 | 明確な基準（閾値、期間、件数など）に基づき、機械的に明白な違反を高い精度で検知する。 |
| **LLM** | 定性的データ（テキスト）の分析と柔軟なパターン認識 | メール、チャット、面談記録などの自然言語を解析し、意図や文脈、グレーゾーンの兆候を推測・指摘する。 |
| **RAG** | 判断根拠となる知識検索と引用 | 監督指針、社内規則、ガイドラインなどの権威ある文書を参照・引用し、LLMの判断に客観性と説明責任（エビデンス）を持たせる。 |
### 2. 具体的な組み合わせによる実現方法
監督指針の主要な項目において、LLM、ルール、RAGは以下のように組み合わされます。
#### A. 過度な便宜供与の防止 (例：「過度」という曖昧な基準への対処)
「過度な便宜供与」の判断基準は定量的に一義決定できないため、複合的なアプローチが必要です。
1. **ルールベースの適用:**
* 定量的な基準として、特定の代理店への接待費用が社内基準額を超過した場合や、販売奨励金の支給額が年間〇円以上の場合などにアラートを設定し、明白な基準違反を機械的に抽出します。
2. **LLMによる定性分析:**
* 営業現場のメールやチャット記録をLLMが精読し、「もっと商品を売ってほしいので△△をご提供します」といった、暗に見返りを要求する表現が含まれていないかを検出します。
* 販売シェアの急増などの異常パターンと社内メール内容を関連付け、ルールでは捉えにくいグレーゾーンの兆候を指摘します。
3. **RAGによる根拠提示:**
* 便宜供与が「過度」かどうかを問い合わせた場合、AIはRAGにより**監督指針II-4-2-12の判断基準**や関連する社内ガイドライン条項を引用しながら見解を述べます。
#### B. 保険代理店への出向に関するルール遵守
出向管理では、形式的な条件チェックと、実質的な目的・妥当性の評価が必要です。
1. **ルールベースの適用:**
* 「同一代理店に出向している社員数が一定数を超過」「出向期間が○年を超過」「出向者が募集人業務に含まれる業務を担当」といった客観基準を設定し、不適切な長期・大量出向のケースを洗い出します。
2. **LLMによる目的・妥当性評価:**
* 出向に関する社内文書や稟議書をLLMが解析し、「販売拡大のため」といった販売推進目的が前面に出ていないか、あるいは「業務管理体制強化のための一時的支援」といった正当な目的が述べられているかをチェックさせます。
3. **RAGによる基準照合:**
* RAGを通じて監督指針（II-4-2-13など）や損保協会のガイドラインから「代理店出向の留意事項」を引用し、出向案件の条件をこれらの基準と照らし合わせて評価することが可能です。
* AIは、その根拠として「営業企画部門への出向であっても販売研修への関与により弊害が生じうる」旨の監督指針の記述を提示するなど、具体的な説明を行います。
#### C. 顧客本位の業務運営の評価
顧客の最善の利益を図る販売がなされているかの評価は抽象度が高く、定量・定性の複合的なモニタリングが必要です。
1. **ルールベース/機械学習モデルの適用:**
* 「乗合代理店における特定保険会社への偏重度」や「高齢者契約の比率」などの定量指標を収集し、ルールベースの閾値や機械学習モデルによって総合スコアを算出し、低スコアの代理店を抽出します。
2. **LLMによる販売記録の分析:**
* 保険募集人と顧客との面談記録（会話記録）をLLMに要約させ、提案理由の説明部分から**顧客本位の姿勢**が表れているか（例：「お客様のニーズに合わせて商品Aを提案した」）、または営業都合のセールストークが優先されていないか（例：「今キャンペーン中でお得です」）を判断します。
3. **RAGによる方針・趣旨の提示:**
* RAGで社内の「お客さま本位方針」や金融庁（FSA）の公表資料から関連情報を検索し、判断根拠に引用させます。
* AIは、規制趣旨と絡めて「この提案は顧客意向より代理店都合が優先されている可能性があります。金融庁も過度な偏重を問題視しています」といったフィードバックを自動生成できます。
### 3. 曖昧な基準へのAIの対処と人間の役割
「適切」「過度」といった文脈依存の曖昧な表現が監督指針には多く含まれますが、これらに対しては、AIの判断を補強する手法が取られます。
* **RAGによる文脈参照:** RAG構成により、AIは曖昧な基準（例：「適切な管理態勢」）を問われた際に、監督指針の該当箇所（例：「日常的な教育・管理・指導に加え、代理店監査等で検証」していること）を提示し、自らの判断根拠を補強することで、客観性を持たせます。
* **基準の明文化とプロンプトへの注入:** 企業側で曖昧表現を数値や具体例（例：接待の回数、費用の上限）で可能な限り定義し、それをプロンプトやシステムメッセージ内でAIに教え込むことで、一貫した判断を下しやすくします。
最終的な意思決定や重大な違反認定は、AIの分析結果（リスクスコアや要約）を参考にしつつ、人間のコンプライアンス担当者や経営層が関与して行う体制が現実的です。AIは情報整理・提案までを担い、人間がAIに見えない文脈（例：取引上の特殊事情、倫理的配慮、企業文化）を補完する役割を果たします。
主要行等向けの総合的な監督指針（令和７年10月１日適用）
