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    AI in Insurance Market Research Report - Global Forecast till 2035 Infographic

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    AI in Insurance Market

    ID: MRFR/BFSI/6993-HCR
    200 Pages
    Aarti Dhapte
    September 2025

    保険市場調査レポートにおけるグローバルAI：コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、テクノロジー別（機械学習とディープラーニング、自然言語処理（NLP）、マシンビジョン、ロボットオートメーション）、展開別（オンクラウド、オンプレミス）、アプリケーション別（クレーム管理、リスク管理、コンプライアンス、チャットボット、その他）、セクター別（生命保険、健康保険、タイトル保険、自動車保険、その他）、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、南米）-2027年までの予測

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    AI in Insurance Market Research Report - Global Forecast till 2035 Infographic
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    Table of Contents

    世界の保険市場における AI の概要

    MRFR の分析によると、保険市場における AI の規模は 2023 年に 43.6 億米ドルに達すると推定されています。保険市場における AI の業界は、2024 年の 52.9 億米ドルから 2035 年までに 45 億米ドルに成長すると予想されています。保険市場における AI の CAGR (年平均成長率) は、予測期間 (2025 年 - 2035 年) 中に約 21.49% になると予想されています。

    注目の保険市場における AI の主要動向

    効率性と顧客体験の質の向上は、保険市場における AI の現在の動向の主な原動力です。データ分析の利用増加は、保険会社がより良い判断を下し、リスクをより正確に特定するのに役立つため、業界を推進する大きな要因となっています。業界全体でデジタルトランスフォーメーションが急速に進む中、引受プロセスの改善、コスト削減、業務の簡素化を実現する人工知能（AI）ソリューションの導入が保険会社の間でますます広がっています。さらに朗報として、世界中の規制当局がAIとそのリスク管理およびコンプライアンス基準向上への可能性に注目し始めています。これは、テクノロジー統合の未来にとって明るい兆しです。

    AIを活用することで、企業は顧客の習慣や関心をより深く理解できるようになり、顧客に合わせた保険契約やサイバー保険といった新たな可能性を切り開くことができます。AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントを活用し、顧客からの質問や保険金請求処理に対応することで、サービスレベルと業務効率を向上させる大きなチャンスが生まれます。さらに、不正検知におけるAI活用のトレンドが拡大していることから、保険業界はリスク軽減と損失防止戦略の変革を迫られると予想されています。保険業界では、業務プロセスの自動化やトレンド予測のために人工知能への投資を進める企業が増えており、競争が激化しています。

    テクノロジー系スタートアップ企業と従来型の保険会社は協力して、イノベーションと AI を活用したプロセスの導入を促進しています。保険業界がより機敏で対応力の高いものになるためには、このパートナーシップが不可欠です。一般的に、企業は変化する顧客の需要と規制要件を満たすためにテクノロジーを利用しており、これが保険市場における AI の成長につながっています。

    世界の保険市場における AI の概要

    保険市場における AI の推進要因

    保険プロセスにおける自動化の需要増加

    保険市場における AI は、請求処理、引受、顧客サービスなど、さまざまな保険プロセスにおける自動化の需要増加に牽引され、大幅な成長を遂げています。自動化により処理時間が短縮され、運用コストが削減され、サービスの効率が向上します。たとえば、国際保険監督者協会のレポートによると、自動化によって運用コストが最大 30% 削減され、保険業界では年間約 124 億ドルの節約につながることが示されています。

    プログレッシブやオールステートなどの大手企業は、AI を活用した自動化ツールを実装し、サービス提供と顧客満足度を大幅に向上させています。この傾向は、公共サービスの効率化を図るためにデジタル変革イニシアチブを推進する政府によってさらに強調されています。たとえば、欧州連合のいくつかの地域では、国家政策の中でデジタル変革戦略の概要を示し、特に保険を含むさまざまな分野における技術と自動化の進歩を対象としています。

    これらの変化は、業界内で進行中のデジタル化の取り組みに従って、技術の進歩を優先する、より広範な傾向を反映しています。

    リスク評価と引受プロセスの強化

    保険市場業界における AI も、人工知能によって促進されるリスク評価と引受プロセスの強化により、プラス成長が見られます。 AI技術、特に機械学習アルゴリズムを活用することで、保険会社はソーシャルメディアやモバイルアプリケーションなど、様々なソースから膨大なデータを分析し、引受精度を向上させることができます。国際金融協会（IIF）によると、AIを活用した引受業務の改善により、損失率が約10%削減され、保険会社の収益性向上につながるとされています。

    AIGやチューリッヒ保険などの企業は、引受リスク評価に高度なAIツールを活用し、より正確な価格設定モデルとリスク予測を実現しています。この傾向は、保険分野の財務的回復力を高めるために高度なテクノロジーの統合を奨励している規制当局と並行しており、保険市場業界における AI のこの推進力の重要性を強調しています。

    顧客の期待の高まりとパーソナライズされたサービス

    保険市場業界における AI では、顧客の期待の高まりが成長の顕著な原動力となっています。今日の顧客は、よりパーソナライズされたサービスとより迅速な応答時間を要求しており、保険会社はこれらの期待に応えるために AI 主導のソリューションを採用するよう促しています。デジタル アドバイザリ会社 Capgemini が実施した調査によると、保険の顧客の約 67% がパーソナライズされたサービスを好むことが明らかになりました。これは AI テクノロジーで効率的に対応できます。

    State Farm や MetLife などの大手企業は、カスタマイズされたポリシーと積極的なエンゲージメント戦略を通じて顧客体験を向上させるために AI を採用しています。さらに、世界各国政府が保険業界の顧客サービス規制の改善を推進しており、これが AI ソリューションの採用をさらに促進しています。顧客の期待が高まり続けるにつれて、保険会社がサービス提供を強化するプレッシャーが重要になり、これが保険市場業界における AI の全体的な成長の重要な原動力になります。

    保険市場における AI のセグメントの洞察

    保険市場における AI のアプリケーションの洞察

    保険市場における AI は、アプリケーション セグメント内でかなりの成長を示しており、2024 年の評価額は 52 億 9,000 万米ドル、2035 年までに 450 億米ドルに増加すると予測されています。さまざまなプロセスで人工知能を採用する必要性が高まるにつれて、このセグメントは、不正検出、引受、請求処理、顧客サービス、リスク評価など、各アプリケーションが保険サービスの将来を形作る上で重要な役割を果たしているいくつかの重要な分野で大きな可能性を示しています。不正検出は、2024年に初期価値12億5,000万米ドルで際立っており、2035年には102億5,000万米ドルに上昇し、保険会社が多額の金銭的損失につながる可能性のある不正請求に対抗する必要性から、市場の大きな部分を占めています。

    引受も注目すべき位置を占めており、2024年には10億米ドルと評価され、2035年までに76億米ドルに達すると予想されています。引受ではAIを活用してリスク評価機能を強化し、引受プロセスを合理化することで、効率性を高め、ポリシー発行にかかる時間を短縮します。請求処理は、処理時間の短縮と顧客満足度の向上に重要であり、その価値は2024年には14億5,000万米ドルから始まり、2035年には120億米ドルに成長し、AIの統合により請求管理における解決時間が大幅に改善されることを示しています。

    カスタマーサービスも極めて重要であり、2024年には9億5,000万米ドルと評価され、2035年までに85億米ドルに拡大すると予想されています。これは、変化する消費者の期待を反映して、インタラクションとサービスを強化するためにAI駆動型チャットボットと仮想アシスタントを使用する傾向が高まっていることを示しています。最後に、リスク評価は、その重要性が高まっていることが注目されており、2024年には6億4,000万米ドルから始まり、2035年には66億5,000万米ドルに拡大すると見込まれています。このアプリケーションにより、保険会社は高度な分析を適用して潜在的なリスクをより正確に予測できるようになり、意思決定と保険料の設定を改善できます。

    これらのアプリケーションはそれぞれ、AI が従来の保険プロセスを変革し、各機能が持つ固有の課題に対処しながら効率を高め、コストを削減する機会を生み出す可能性を示しています。全体的に、保険市場における AI の収益動向と業界統計からの洞察は、不正検出が大きな評価額でリードしている一方で、すべてのアプリケーションが成長の準備ができていることを示唆しており、これはセクターのデジタル変革とテクノロジー主導のソリューションの採用へのより広範な移行を反映しています。

    保険市場における AI のアプリケーションの洞察

    保険市場における AI テクノロジーの洞察

    保険市場における AI、特にテクノロジー分野は、堅調な成長と革新を経験しており、2024 年までに 52 億 9,000 万米ドルの評価額に達し、2035 年までにさらに 450 億米ドルに増加すると予想されています。このセグメントには、機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョン、ロボティック・プロセス・オートメーションは、保険業界の業務効率を大幅に向上させます。機械学習は、保険会社がリスク評価と不正検出のために膨大なデータセットを分析することを可能にするため非常に重要です。一方、自然言語処理は、自動応答と請求処理を可能にすることで、顧客サービスのやり取りを改善します。

    コンピュータービジョンは、画像分析を通じて損害評価プロセスを合理化し、請求の解決を迅速化することで重要な役割を果たします。ロボティック・プロセス・オートメーションは定型業務を自動化することで、保険会社は時間を節約し、運用コストを削減できます。これらの技術の継続的な進歩は、顧客の期待の高まりと、よりパーソナライズされた保険商品のニーズによって推進されており、市場拡大に大きく貢献しています。保険市場における AI の成長は、進化する業界のニーズを満たすための自動化とインテリジェント システムに対する強い需要を反映しています。

    保険市場における AI の導入タイプの洞察

    保険市場における AI は、オンプレミスとクラウドベースのソリューションで構成される導入タイプ セグメントに関して大きな進展が見られました。2024 年までに市場規模は約 52 億 9,000 万米ドルに達し、堅調な成長を示しています。導入タイプ セグメントは、保険会社が AI テクノロジーを活用して効率性と顧客体験を向上させる方法を決定する上で重要な役割を果たします。クラウドベースのソリューションは、その柔軟性、拡張性、費用対効果の高さからますます人気が高まっており、保険会社は多額のインフラ投資をすることなく高度な AI ツールを導入できます。

    オンプレミス ソリューションは、規制要件によりデータ セキュリティとコンプライアンスを優先する組織にとって依然として重要です。テクノロジーの進歩に伴い、オンプレミスとクラウドベースのソリューションの両方に対する需要が大幅に増加すると予想されます。全体として、導入タイプへの戦略的重点は、保険業界の多様なニーズに迅速に対応するための適応性とイノベーションの重要性を強調しています。

    保険市場におけるAIのエンドユーザーインサイト

    保険市場におけるAIは、生命保険、健康保険、損害保険、自動車保険など、さまざまな最終用途セクターに牽引され、大幅な成長を遂げています。市場全体の規模は2024年に52億9,000万米ドルに達し、2035年までに450億米ドルに達すると予測されており、これらの業界全体でAIソリューションに対する強い需要を示しています。各セクターが重要な役割を果たしています。たとえば、生命保険セグメントは、パーソナライズされたサービスと合理化された請求管理を通じて顧客体験を向上させています。

    健康保険は、予測分析と不正検出にAIをますます活用しており、より優れたリスク管理を確保しています。一方、損害保険は、引受プロセスと損失評価にAIを採用し、業務効率に貢献しています。自動車保険セクターは、高度なテレマティクスと、運転行動に基づいてカスタマイズされた保険料を提供する使用状況ベースの保険モデルを通じて、AIの恩恵を受けています。 2025年から2035年にかけての複合年間成長率は21.49パーセントと予測されており、保険AI市場におけるサービス提供を改善するための自動化のニーズの高まりと技術の進歩に後押しされて、市場は進化し続けると思われます。

    保険AI市場の地域別洞察

    保険AI市場はさまざまな地域で力強い成長を示しており、2024年の市場全体の評価額は52億9,000万米ドル、2035年までに450億米ドルに増加すると予測されており、保険における人工知能技術の急速な導入を反映しています。北米は、2024年に21億2,000万米ドルの評価額で市場をリードし、過半数を占めています。これは主に、技術の進歩と効率的なサービスに対する消費者の需要によるものです。欧州はこれに続き、保険業界におけるデジタル変革とデータ分析に対する規制当局の支援を受け、2024年には13億4,000万米ドルに達すると推定されています。

    一方、南米は2024年に4億2,000万米ドルに達すると推定され、増加するデジタル保険プラットフォームを活用し、徐々に追い上げています。アジア太平洋地域も、テクノロジーに精通した人口の増加とモバイルの普及率の高さに牽引され、2024年には12億1,000万米ドルに達すると推定され、大きな市場となっています。一方、中東・アフリカは依然として最も小規模なセグメントであり、2024年には2億米ドルに達すると推定されていますが、現地市場でデジタルソリューションの導入が進むにつれて、成長の可能性を秘めています。これらの地域は全体として、保険市場における AI テクノロジーの多様な応用と拡張性を例証しており、業界の将来の展望を形作っています。

    AI in Insurance Market Regional Insights

    AI in Insurance Market の主要プレーヤーと競合の洞察:

    AI in Insurance 市場は、人工知能テクノロジーの進歩、顧客の期待の変化、より効率的なリスク評価および請求管理ソリューションの需要に牽引され、堅調な成長を遂げています。競争環境は、AI 機能を活用して業務効率を高め、顧客エクスペリエンスを改善し、革新的な保険商品を生み出している、確立された保険会社とテクノロジー企業が混在していることが特徴です。組織は、予測分析、不正検出、引受の最適化、顧客とのパーソナライズされたインタラクションに AI を活用することが増えており、適応性と技術統合が成功に不可欠なダイナミックな市場を形成しています。企業が革新的な AI アプリケーションを通じて差別化を図りながら、規制上の課題やデータ プライバシーの懸念に対処しようとしているため、この競争は激化しています。

    チューリッヒ保険は、最先端技術を業務に統合するという強い取り組みで評価され、AI 保険市場で重要な地位を占めています。同社は、より正確な引受から迅速な請求処理まで、プロセスを合理化するために AI を活用することに戦略的に重点を置いています。チューリッヒ保険は、リスク管理を強化し、業務をより効率的にするために、多様な顧客ニーズを満たすカスタマイズされたソリューションの提供を重視しています。チューリッヒ保険の強みは、その広範なプレゼンス、多様な商品ラインナップ、そして信用と信頼性に基づく確立された市場での評判にあります。AI テクノロジーを実装することにより、チューリッヒ保険は競争力を維持し、運用パフォーマンスを向上させると同時に、市場環境の変化に対応することができます。

    Hewlett Packard Enterprise は、保険会社のデジタル変革イニシアチブをサポートする高度なテクノロジー ソリューションを提供することで、AI 保険市場において極めて重要な役割を果たしています。同社は、データ処理の最適化と意思決定能力の向上を目的としたAI駆動型分析プラットフォームやインフラストラクチャソリューションなど、幅広い主要製品とサービスを提供しています。HPEのプレゼンスは、保険会社が膨大なデータセットから重要なインサイトを抽出し、リスク評価やパーソナライズされた顧客エンゲージメントに役立てるためのAI導入を支援する能力によって際立っています。戦略的パートナーシップと協業によって強化されたHPEは、保険業界におけるイノベーションへのコミットメントを反映し、市場におけるプレゼンスを継続的に拡大しています。同社はまた、様々な合併や買収に携わり、保険会社に特化したソリューションを提供する能力をさらに強化し、最終的には保険会社の業務効率と顧客満足度の向上につなげています。

    保険分野におけるAI市場の主要企業

    • チューリッヒ保険
    • ヒューレット・パッカード・エンタープライズ
    • オラクル
    • マイクロソフト
    • チャブ
    • IBM
    • コグニザント
    • ゼネラリグループ
    • Google
    • アリアンツ
    • キャップジェミニ
    • エーオン
    • セールスフォース
    • アクセンチュア
    • Amazon

    保険業界におけるAIの発展

    2023年3月、チャブはMicrosoftと提携し、AIを活用して引受プロセスを最適化しました。同時に、チューリッヒ保険はAI主導の保険金請求処理を導入し、決済を迅速化し、業務効率の向上を示しました。

    合併・買収（M&A）に関しては、オラクルは2023年4月に、保険テクノロジーサービスの強化を目指し、小規模なAIアナリティクス企業を買収すると発表しました。さらに、ゼネラリ・グループは2023年7月にデータ分析に特化したスタートアップ企業に投資し、AI機能を拡大しました。

    保険市場におけるAIのセグメンテーションに関する洞察

    保険市場におけるAIの適用展望

    • 不正検知
    • 引受
    • 保険金請求処理
    • カスタマーサービス
    • リスク評価

    保険市場におけるAIの技術展望

    • 機械学習
    • 自然言語処理
    • コンピュータービジョン
    • ロボティック・プロセス・オートメーション

    保険市場におけるAIの導入形態展望

    • オンプレミス
    • クラウドベース

    保険市場におけるAIの最終用途展望

    • 生命保険
    • 健康保険
    • 損害保険
    • 自動車保険

    保険市場におけるAIの地域別展望

    • 北米
    • ヨーロッパ
    • 南米
    • アジア太平洋地域
    • 中東・アフリカ

    目次

    1. エグゼクティブ サマリー
    1.1. 市場概要
    1.2. 主な調査結果
    1.3. 市場セグメンテーション
    1.4. 競合状況
    1.5. 課題と機会
    1.6. 将来展望

     
    2. 市場概要
    2.1. 定義
    2.2. 調査の範囲
    2.2.1. 調査目的
    2.2.2. 前提
    2.2.3. 制限

     
    3. 調査方法
    3.1. 概要
    3.2. データ マイニング
    3.3. 二次調査
    3.4. 一次調査
    3.4.1. 3.4. 一次インタビューと情報収集プロセス
    3.4.1. 一次回答者の内訳
    3.5. 予測モデル
    3.6. 市場規模の推定
    3.6.1. ボトムアップ アプローチ
    3.6.2. トップダウン アプローチ
    3.7. データの三角測量
    3.8. 検証

     
    4. 市場ダイナミクス
    4.1. 概要
    4.2. 推進要因
    4.3. 制約
    4.4. 機会

     
    5. 市場要因分析
    5.1. バリュー チェーン分析
    5.2. ポーターの 5 つの力の分析
    5.2.1. サプライヤーの交渉力
    5.2.2. バイヤーの交渉力
    5.2.3. 5.2. 新規参入の脅威
    5.2.4. 代替品の脅威
    5.2.5. 競争の激しさ
    5.3. COVID-19 の影響分析
    5.3.1. 市場への影響分析
    5.3.2. 地域への影響
    5.3.3. 機会と脅威の分析

     
    6. 保険市場における AI、アプリケーション別（10億米ドル）
    6.1. 不正検出
    6.2. 引受
    6.3. 請求処理
    6.4. カスタマー サービス
    6.5. リスク評価

     
    7. 保険市場における AI、テクノロジー別（10億米ドル）
    7.1. 機械学習
    7.2. 自然言語処理
    7.3. コンピューター ビジョン
    7.4.ロボティック・プロセス・オートメーション

     
    8. 保険市場におけるAI、導入タイプ別（10億米ドル）
    8.1. オンプレミス
    8.2. クラウドベース

    9. 保険市場におけるAI、最終用途別（10億米ドル）
    9.1. 生命保険
    9.2. 健康保険
    9.3. 損害保険
    9.4. 自動車保険

     
    10. 保険市場における AI、地域別（10億米ドル）
    10.1. 北米
    10.1.1. 米国
    10.1.2. カナダ
    10.2. 欧州
    10.2.1. ドイツ
    10.2.2. 英国
    10.2.3. フランス
    10.2.4. ロシア
    10.2.5. イタリア
    10.2.6. スペイン
    10.2.7. その他の欧州
    10.3. アジア太平洋地域
    10.3.1. 中国
    10.3.2. インド
    10.3.3. 日本
    10.3.4. 韓国
    10.3.5. マレーシア
    10.3.6. タイ
    10.3.7.インドネシア
    10.3.8. その他の APAC 諸国
    10.4. 南米
    10.4.1. ブラジル
    10.4.2. メキシコ
    10.4.3. アルゼンチン
    10.4.4. その他の南米
    10.5. MEA
    10.5.1. GCC 諸国
    10.5.2. 南アフリカ
    10.5.3. その他の MEA 諸国
    11. 競合状況
    11.1. 概要
    11.2. 競合分析
    11.3. 市場シェア分析
    11.4. 保険市場における AI の主要な成長戦略
    11.5. 競合ベンチマーク
    11.6. 保険市場における AI の開発件数に関する主要プレーヤー
    11.7.主要な開発と成長戦略
    11.7.1. 新製品の発売/サービスの展開
    11.7.2. 合併と買収
    11.7.3. 合弁事業
    11.8. 主要プレーヤーの財務マトリックス
    11.8.1. 売上高と営業利益
    11.8.2. 主要プレーヤーの研究開発費。2023 年
    12. 企業プロファイル
    12.1. Amazon
    12.1.1. 財務概要
    12.1.2. 提供製品
    12.1.3. 主要な開発
    12.1.4. SWOT 分析
    12.1.5. 主要戦略
    12.2. IBM
    12.2.1. 財務概要
    12.2.2. 提供製品
    12.2.3.主要な開発
    12.2.4. SWOT 分析
    12.2.5. 主要な戦略
    12.3. SAP
    12.3.1. 財務概要
    12.3.2. 提供製品
    12.3.3. 主要な開発
    12.3.4. SWOT 分析
    12.3.5. 主要な戦略
    12.4. Verisk Analytics
    12.4.1. 財務概要
    12.4.2. 提供製品
    12.4.3. 主要な開発
    12.4.4. SWOT 分析
    12.4.5. 主要な戦略
    12.5. Salesforce
    12.5.1. 財務概要
    12.5.2. 提供製品
    12.5.3. 主要な開発
    12.5.4. SWOT 分析
    12.5.5. 主要戦略
    12.6. アクセンチュア
    12.6.1. 財務概要
    12.6.2. 提供製品
    12.6.3. 主要開発
    12.6.4. SWOT 分析
    12.6.5. 主要戦略
    12.7. キャップジェミニ
    12.7.1. 財務概要
    12.7.2. 提供製品
    12.7.3. 主要開発
    12.7.4. SWOT 分析
    12.7.5. 主要戦略
    12.8. グーグル
    12.8.1. 財務概要
    12.8.2. 提供製品
    12.8.3. 主要開発
    12.8.4. SWOT 分析
    12.8.5.主要戦略
    12.9. DST Systems
    12.9.1. 財務概要
    12.9.2. 提供製品
    12.9.3. 主要開発
    12.9.4. SWOT 分析
    12.9.5. 主要戦略
    12.10. Shift Technology
    12.10.1. 財務概要
    12.10.2. 提供製品
    12.10.3. 主要開発
    12.10.4. SWOT 分析
    12.10.5. 主要戦略
    12.11. Cognizant
    12.11.1. 財務概要
    12.11.2. 提供製品
    12.11.3. 主要開発
    12.11.4. SWOT 分析
    12.11.5.主要戦略
    12.12. Microsoft
    12.12.1. 財務概要
    12.12.2. 提供製品
    12.12.3. 主要開発
    12.12.4. SWOT 分析
    12.12.5. 主要戦略
    12.13. Zywave
    12.13.1. 財務概要
    12.13.2. 提供製品
    12.13.3. 主要開発
    12.13.4. SWOT 分析
    12.13.5. 主要戦略
    12.14. CureMetrix
    12.14.1. 財務概要
    12.14.2. 提供製品
    12.14.3. 主要開発
    12.14.4. SWOT 分析
    12.14.5. 主要戦略
    12.15. レモネード
    12.15.1. 財務概要
    12.15.2. 提供製品
    12.15.3. 主要開発
    12.15.4. SWOT 分析
    12.15.5. 主要戦略
    12.16. Oracle
    12.16.1. 財務概要
    12.16.2. 提供製品
    12.16.3. 主要開発
    12.16.4. SWOT 分析
    12.16.5. 主要戦略
    13. 付録
    13.1. 参考文献
    13.2.関連レポート

    表の一覧

    表 1. 前提の一覧
    表 2. 北米における保険 AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 3. 北米における保険 AI 市場規模の推定と予測、テクノロジー別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 4. 北米における保険 AI 市場規模の推定と予測、テクノロジー別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)予測、導入タイプ別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 5. 北米の保険における AI 市場規模の推定と予測、最終用途別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 6. 北米の保険における AI 市場規模の推定と予測、地域別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 7. 米国の保険における AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 8. 米国の保険における AI 市場規模の推定と予測予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表9. 米国の保険市場におけるAIの規模推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表10. 米国の保険市場におけるAIの規模推定と予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表11. 米国の保険市場におけるAIの規模推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表12. カナダの保険市場におけるAIの規模推定と予測カナダの保険市場における AI の規模推定と予測、アプリケーション別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 13. カナダの保険市場における AI の規模推定と予測、テクノロジー別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 14. カナダの保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 15. カナダの保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 16. カナダの保険市場における AI の規模推定と予測、テクノロジー別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)地域別予測、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 17. ヨーロッパの保険における AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 18. ヨーロッパの保険における AI 市場規模の推定と予測、技術別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 19. ヨーロッパの保険における AI 市場規模の推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 20. ヨーロッパの保険における AI 市場規模の推定と予測、予測、最終用途別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表21. ヨーロッパの保険市場におけるAIの規模推定と予測、地域別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表22. ドイツの保険市場におけるAIの規模推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表23. ドイツの保険市場におけるAIの規模推定と予測、技術別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表24. ドイツの保険市場におけるAIの規模推定と予測、予測、導入タイプ別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 25. ドイツの保険における AI 市場規模の推定と予測、最終用途別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 26. ドイツの保険における AI 市場規模の推定と予測、地域別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 27. 英国の保険における AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 28. 英国の保険における AI 市場規模の推定と予測予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 29. 英国の保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 30. 英国の保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 31. 英国の保険市場における AI の規模推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 32. フランスの保険市場における AI の規模推定と予測フランスにおける保険市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 33. フランスにおける保険市場規模の推定と予測、技術別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 34. フランスにおける保険市場規模の推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 35. フランスにおける保険市場規模の推定と予測、最終用途別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 36. フランスにおける保険市場規模の推定と予測、ロシアの保険市場における AI の規模推定と予測、地域別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 37. ロシアの保険市場における AI の規模推定と予測、アプリケーション別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 38. ロシアの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 39. ロシアの保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 40. ロシアの保険市場における AI の規模推定と予測、予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 41. ロシアの保険における AI 市場規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 42. イタリアの保険における AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 43. イタリアの保険における AI 市場規模の推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 44. イタリアの保険における AI 市場規模の推定と予測、予測、導入タイプ別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 45. イタリアの保険における AI 市場規模の推定と予測、最終用途別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 46. イタリアの保険における AI 市場規模の推定と予測、地域別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 47. スペインの保険における AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019～2035 年 (10 億米ドル)
    表 48. スペインの保険における AI 市場規模の推定と予測予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 49. スペインの保険における AI 市場規模の推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 50. スペインの保険における AI 市場規模の推定と予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 51. スペインの保険における AI 市場規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 52. その他のヨーロッパの保険における AI 市場規模の推定と予測アプリケーション別予測、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 53. その他のヨーロッパの保険における AI 市場規模の推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 54. その他のヨーロッパの保険における AI 市場規模の推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 55. その他のヨーロッパの保険における AI 市場規模の推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 56. その他のヨーロッパの保険における AI の市場規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 57. アジア太平洋地域の保険における AI の市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 58. アジア太平洋地域の保険における AI の市場規模の推定と予測、テクノロジー別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 59. アジア太平洋地域の保険における AI の市場規模の推定と予測予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 60. アジア太平洋地域における保険における AI の市場規模の推定と予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 61. アジア太平洋地域における保険における AI の市場規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 62. 中国の保険における AI の市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 63. 中国の保険における AI の市場規模の推定と予測技術別予測、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 64. 中国の保険市場におけるAI 規模の推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 65. 中国の保険市場におけるAI 規模の推定と予測、最終用途別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 66. 中国の保険市場におけるAI 規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 67. インドの保険市場におけるAI 規模の推定と予測予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 68. インドの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 69. インドの保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 70. インドの保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 71. インドの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)地域別予測、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 72. 日本の保険分野におけるAI市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 73. 日本の保険分野におけるAI市場規模の推定と予測、技術別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 74. 日本の保険分野におけるAI市場規模の推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 75. 日本の保険分野におけるAI市場規模の推定と予測、予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 76. 日本の保険市場におけるAI の規模推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 77. 韓国の保険市場におけるAI の規模推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 78. 韓国の保険市場におけるAI の規模推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 79. 韓国の保険市場におけるAI の規模推定と予測、予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 80. 韓国の保険市場における AI の規模推定および予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 81. 韓国の保険市場における AI の規模推定および予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 82. マレーシアの保険市場における AI の規模推定および予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 83. マレーシアの保険市場における AI の規模推定および予測マレーシアの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 84. マレーシアの保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 85. マレーシアの保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 86. マレーシアの保険市場における AI の規模推定と予測、地域別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 87. タイの保険市場における AI の規模推定と予測、タイの保険市場における AI の規模推定と予測、アプリケーション別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 88. タイの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 89. タイの保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 90. タイの保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 91. タイの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)地域別予測、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 92. インドネシアの保険市場におけるAIの規模推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 93. インドネシアの保険市場におけるAIの規模推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 94. インドネシアの保険市場におけるAIの規模推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 95. インドネシアの保険市場におけるAIの規模推定と予測、予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 96. インドネシアの保険における AI の市場規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 97. その他アジア太平洋地域の保険における AI の市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 98. その他アジア太平洋地域の保険における AI の市場規模の推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 99. その他アジア太平洋地域の保険における AI の市場規模の推定と予測予測、導入タイプ別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 100. その他 APAC の保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 101. その他 APAC の保険市場における AI の規模推定と予測、地域別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 102. 南米の保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)南米における保険市場における AI の規模推定と予測、アプリケーション別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 103. 南米における保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 104. 南米における保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 105. 南米における保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 106. 南米の保険市場における AI の規模推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 107. ブラジルの保険市場における AI の規模推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 108. ブラジルの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 109. ブラジルの保険市場における AI の規模推定と予測、予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 110. ブラジルの保険市場における AI の規模推定および予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 111. ブラジルの保険市場における AI の規模推定および予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 112. メキシコの保険市場における AI の規模推定および予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 113. メキシコの保険市場における AI の規模推定および予測メキシコの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 114. メキシコの保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 115. メキシコの保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 116. メキシコの保険市場における AI の規模推定と予測、地域別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 117. アルゼンチンの保険市場における AI の規模推定と予測、アルゼンチンの保険市場における AI の規模推定と予測、アプリケーション別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 118. アルゼンチンの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 119. アルゼンチンの保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 120. アルゼンチンの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 121. アルゼンチンの保険における AI 市場規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 122. その他の南米の保険における AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 123. その他の南米の保険における AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)南米のその他の国における保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年 - 2035 年 (10 億米ドル)
    表 124. 南米のその他の国における保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019 年 - 2035 年 (10 億米ドル)
    表 125. 南米のその他の国における保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019 年 - 2035 年 (10 億米ドル)
    表 126. 南米のその他の国における保険市場における AI の規模推定と予測、地域別予測、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 127. MEA 保険における AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 128. MEA 保険における AI 市場規模の推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 129. MEA 保険における AI 市場規模の推定と予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 130. MEA 保険における AI 市場規模の推定と予測、予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 131. MEA 保険における AI の市場規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 132. GCC 諸国の保険における AI の市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 133. GCC 諸国の保険における AI の市場規模の推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 134. GCC 諸国の保険における AI の市場規模の推定と予測予測、導入タイプ別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 135. GCC諸国の保険におけるAI市場規模の推定と予測、最終用途別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 136. GCC諸国の保険におけるAI市場規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年（10億米ドル）
    表 137. 南アフリカの保険におけるAI市場規模の推定と予測南アフリカの保険市場における AI の規模推定と予測、アプリケーション別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 138. 南アフリカの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 139. 南アフリカの保険市場における AI の規模推定と予測、導入タイプ別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)
    表 140. 南アフリカの保険市場における AI の規模推定と予測、技術別、2019 年～ 2035 年 (10 億米ドル)予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 141. 南アフリカの保険における AI 市場規模の推定と予測、地域別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 142. その他の主要国の保険における AI 市場規模の推定と予測、アプリケーション別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 143. その他の主要国の保険における AI 市場規模の推定と予測、技術別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 144. その他の主要国の保険における AI 市場規模の推定と予測予測、導入タイプ別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 145. その他主要産業の保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)
    表 146. その他主要産業の保険市場における AI の規模推定と予測、最終用途別、2019年～2035年 (10億米ドル)地域別予測、2019年～2035年（10億米ドル）
    表147. 製品の発売／製品開発／承認
    表148. 買収／提携

    図一覧

    図1. 市場概要
    図2. 北米における保険市場におけるAI分析
    図3. 米国の保険市場におけるAI分析（アプリケーション別）
    図4. 米国の保険市場におけるAI分析（テクノロジー別）
    図5. 米国の保険市場におけるAI分析（導入タイプ別）
    図6. 米国の保険市場におけるAI分析（最終用途別）
    図 7. 米国の保険市場における AI 分析 (地域別)
    図 8. カナダの保険市場における AI 分析 (アプリケーション別)
    図 9. カナダの保険市場における AI 分析 (テクノロジー別)
    図 10. カナダの保険市場における AI 分析 (導入タイプ別)
    図 11. カナダの保険市場における AI 分析 (最終用途別)
    図 12. カナダの保険市場における AI 分析 (地域別)
    図 13. ヨーロッパの保険市場における AI 分析
    図 14. ドイツの保険市場における AI 分析 (アプリケーション別)
    図 15.ドイツにおける保険市場における AI の技術分析
    図 16. ドイツにおける保険市場における AI の導入タイプ別分析
    図 17. ドイツにおける保険市場における AI の最終用途別分析
    図 18. ドイツにおける保険市場における AI の地域別分析
    図 19. 英国における保険市場における AI のアプリケーション別分析
    図 20. 英国における保険市場における AI の技術分析
    図 21. 英国における保険市場における AI の導入タイプ別分析
    図 22. 英国における保険市場における AI の最終用途別分析
    図 23. 英国における AI地域別保険市場における AI 分析
    図 24. フランスにおける保険市場における AI 分析 (アプリケーション別)
    図 25. フランスにおける保険市場における AI 分析 (テクノロジー別)
    図 26. フランスにおける保険市場における AI 分析 (導入タイプ別)
    図 27. フランスにおける保険市場における AI 分析 (最終用途別)
    図 28. フランスにおける保険市場における AI 分析 (地域別)
    図 29. ロシアにおける保険市場における AI 分析 (アプリケーション別)
    図 30. ロシアにおける保険市場における AI 分析 (テクノロジー別)
    図 31.ロシアの保険市場におけるAIの導入タイプ別分析
    図32. ロシアの保険市場におけるAIの最終用途別分析
    図33. ロシアの保険市場におけるAIの地域別分析
    図34. イタリアの保険市場におけるAIのアプリケーション別分析
    図35. イタリアの保険市場におけるAIの技術別分析
    図36. イタリアの保険市場におけるAIの導入タイプ別分析
    図37. イタリアの保険市場におけるAIの最終用途別分析
    図38. イタリアの保険市場におけるAIの地域別分析
    図39. スペインの保険市場におけるAI分析（アプリケーション別）
    図40. スペインの保険市場におけるAI分析（テクノロジー別）
    図41. スペインの保険市場におけるAI分析（導入タイプ別）
    図42. スペインの保険市場におけるAI分析（エンドユース別）
    図43. スペインの保険市場におけるAI分析（地域別）
    図44. その他のヨーロッパの保険市場におけるAI分析（アプリケーション別）
    図45. その他のヨーロッパの保険市場におけるAI分析（テクノロジー別）
    図46. その他のヨーロッパの保険市場におけるAI分析（導入タイプ
    図47. 欧州のその他の地域における保険市場におけるAIの分析（最終用途別）
    図48. 欧州のその他の地域における保険市場におけるAIの分析（地域別）
    図49. アジア太平洋地域の保険市場におけるAIの分析
    図50. 中国の保険市場におけるAIの分析（アプリケーション別）
    図51. 中国の保険市場におけるAIの分析（テクノロジー別）
    図52. 中国の保険市場におけるAIの分析（導入タイプ別）
    図53. 中国の保険市場におけるAIの分析（最終用途別）
    図54. 中国の保険市場におけるAIの分析（地域別
    図 55. インドの保険市場における AI 分析 (アプリケーション別)
    図 56. インドの保険市場における AI 分析 (テクノロジー別)
    図 57. インドの保険市場における AI 分析 (導入タイプ別)
    図 58. インドの保険市場における AI 分析 (エンド ユース別)
    図 59. インドの保険市場における AI 分析 (地域別)
    図 60. 日本の保険市場における AI 分析 (アプリケーション別)
    図 61. 日本の保険市場における AI 分析 (テクノロジー別)
    図 62. 日本の保険市場における AI 分析 (導入タイプ別)
    図63. 日本の保険市場におけるAIの最終用途別分析
    図64. 日本の保険市場におけるAIの地域別分析
    図65. 韓国の保険市場におけるAIのアプリケーション別分析
    図66. 韓国の保険市場におけるAIの技術別分析
    図67. 韓国の保険市場におけるAIの導入タイプ別分析
    図68. 韓国の保険市場におけるAIの最終用途別分析
    図69. 韓国の保険市場におけるAIの地域別分析
    図70. マレーシアの保険市場におけるAIのアプリケーション
    図 71. マレーシアの保険市場における AI 分析 (技術別)
    図 72. マレーシアの保険市場における AI 分析 (導入タイプ別)
    図 73. マレーシアの保険市場における AI 分析 (最終用途別)
    図 74. マレーシアの保険市場における AI 分析 (地域別)
    図 75. タイの保険市場における AI 分析 (アプリケーション別)
    図 76. タイの保険市場における AI 分析 (技術別)
    図 77. タイの保険市場における AI 分析 (導入タイプ別)
    図 78. タイ保険市場におけるAIの最終用途別分析
    図 79. タイにおける保険市場におけるAIの地域別分析
    図 80. インドネシアにおける保険市場におけるAIのアプリケーション別分析
    図 81. インドネシアにおける保険市場におけるAIの技術別分析
    図 82. インドネシアにおける保険市場におけるAIの導入タイプ別分析
    図 83. インドネシアにおける保険市場におけるAIの最終用途別分析
    図 84. インドネシアにおける保険市場におけるAIの地域別分析
    図 85. その他のアジア太平洋地域における保険市場におけるAIのアプリケーション別分析
    図 86. その他アジア太平洋地域の保険市場における AI 分析 (技術別)
    図 87. その他アジア太平洋地域の保険市場における AI 分析 (導入タイプ別)
    図 88. その他アジア太平洋地域の保険市場における AI 分析 (最終用途別)
    図 89. その他アジア太平洋地域の保険市場における AI 分析 (地域別)
    図 90. 南米の保険市場における AI 分析
    図 91. ブラジルの保険市場における AI 分析 (アプリケーション別)
    図 92. ブラジルの保険市場における AI 分析 (技術別)
    図 93. ブラジルの保険市場における AI 分析導入タイプ別
    図94. ブラジルの保険市場におけるAI分析（最終用途別）
    図95. ブラジルの保険市場におけるAI分析（地域別）
    図96. メキシコの保険市場におけるAI分析（アプリケーション別）
    図97. メキシコの保険市場におけるAI分析（技術別）
    図98. メキシコの保険市場におけるAI分析（導入タイプ別）
    図99. メキシコの保険市場におけるAI分析（最終用途別）
    図100. メキシコの保険市場におけるAI分析（地域別）
    図101. アルゼンチンのAIアプリケーション別保険市場分析
    図102. アルゼンチン保険市場におけるAIの技術別分析
    図103. アルゼンチン保険市場におけるAIの導入タイプ別分析
    図104. アルゼンチン保険市場におけるAIの最終用途別分析
    図105. アルゼンチン保険市場におけるAIの地域別分析
    図106. 南米その他の国における保険市場におけるAIのアプリケーション別分析
    図107. 南米その他の国における保険市場におけるAIの技術別分析
    図108. 南米その他の国におけるAIの保険市場分析（導入タイプ別）
    図 109. 南米その他の国における保険市場における AI の最終用途別分析
    図 110. 南米その他の国における保険市場における AI の地域別分析
    図 111. MEA における保険市場における AI の分析
    図 112. GCC 諸国における保険市場における AI のアプリケーション別分析
    図 113. GCC 諸国における保険市場における AI の技術別分析
    図 114. GCC 諸国における保険市場における AI の導入タイプ別分析
    図 115. GCC 諸国における保険市場における AI最終用途別分析
    図 116. GCC 諸国の保険市場における AI の地域別分析
    図 117. 南アフリカの保険市場における AI のアプリケーション別分析
    図 118. 南アフリカの保険市場における AI の技術別分析
    図 119. 南アフリカの保険市場における AI の導入タイプ別分析
    図 120. 南アフリカの保険市場における AI の最終用途別分析
    図 121. 南アフリカの保険市場における AI の地域別分析
    図 122. その他の主要国における保険市場における AI のアプリケーション別分析
    図 123. 保険市場におけるその他の MEA AI の技術分析
    図 124. 保険市場におけるその他の MEA AI の導入タイプ分析
    図 125. 保険市場におけるその他の MEA AI の最終用途分析
    図 126. 保険市場におけるその他の MEA AI の地域別分析
    図 127. 保険市場における AI の主要購入基準
    図 128. MRFR の調査プロセス
    図 129. 保険市場における AI の DRO 分析
    図 130. ドライバー影響分析: 保険市場における AI
    図131. 制約の影響分析：保険市場におけるAI
    図132. サプライ/バリューチェーン：保険市場におけるAI
    図133. 保険市場におけるAI、アプリケーション別、2025年（シェア%）
    図134. 保険市場におけるAI、アプリケーション別、2019～2035年（10億米ドル）
    図135. 保険市場におけるAI、技術別、2025年（シェア%）
    図136. 保険市場におけるAI、技術別、2019～2035年（10億米ドル）
    図137. 保険市場におけるAI、 展開タイプ、2025（％share）
    図138。保険市場のAI、展開タイプ、2019年から2035年まで
    図139。保険市場のAI、最終使用、2025（％株）
    図140。 share）
    図142。保険市場のAI、地域、2019年から2035年（数十億米ドル）
    図143。メジャーのベンチマーク競合相手

    保険市場におけるAIのセグメンテーション

    • 保険市場におけるAI：用途別（10億米ドル、2019～2035年）

      • 不正検知

      • 引受

      • 保険金請求処理

      • カスタマーサービス

      • リスク評価

    • 保険市場におけるAI：テクノロジー別（10億米ドル、2019～2035年）

      • 機械学習

      • 自然言語処理

      • コンピュータービジョン

      • ロボティック・プロセス・オートメーション

    • 保険市場におけるAI：導入タイプ別（10億米ドル、2019～2035年）

      • オンプレミス

      • クラウドベース

    • 保険市場におけるAI：エンドユーザー別（10億米ドル、2019～2035年）

      • 生命保険

      • 健康保険

      • 不動産および損害保険

      • 自動車保険

     

    • 地域別保険市場におけるAI活用（10億米ドル、2019～2035年）

      • 北米

      • ヨーロッパ

      • 南米

      • アジア太平洋地域

      • 中東・アフリカ

    保険市場におけるAI活用の地域別展望（10億米ドル、2019～2035年）

    • 北米の展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • 北米の保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

        • 不正検知

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • 北米の保険市場におけるAI活用（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション

      • 北米保険市場におけるAI導入タイプ別

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • 北米保険市場におけるAI導入タイプ別

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • 北米保険市場におけるAI導入タイプ別タイプ

        • 米国

        • カナダ

      • 米国の見通し（10億米ドル、2019～2035年）

      • 米国保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

        • 不正検知

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • 米国保険市場におけるAI活用（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション

      • 米国保険市場におけるAI導入形態別

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • 米国保険市場におけるAI（エンドユーザー形態別）

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険保険

      • カナダの展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • カナダの保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

        • 不正検知

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • カナダの保険市場におけるAI活用（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション

      • カナダの保険市場におけるAI導入タイプ別

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • カナダの保険市場におけるAI導入タイプ別

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険保険

    • 欧州の展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • 欧州の保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

        • 不正検知

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • 欧州の保険市場におけるAI活用（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション

      • 欧州保険市場におけるAI導入形態別

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • 欧州保険市場におけるAI導入形態別

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • 欧州AI保険市場における地域別AI活用状況

        • ドイツ

        • 英国

        • フランス

        • ロシア

        • イタリア

        • スペイン

        • その他ヨーロッパ

      • ドイツ 見通し（10億米ドル、2019～2035年）

      • ドイツ 保険市場におけるAI活用状況（アプリケーションタイプ別）

        • 不正行為検出

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • ドイツの保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

      • ドイツの保険市場におけるAI（導入状況別）タイプ

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • ドイツの保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • 英国の見通し（10億米ドル、2019～2035年）

      • 英国の保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

        • 不正行為検出

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • 英国の保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

      • 英国の保険市場におけるAI（導入状況別）タイプ

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • 英国の保険市場におけるAI活用状況（エンドユーザータイプ別）

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • フランスにおけるAI活用の展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • フランスにおける保険市場におけるAI活用状況（アプリケーションタイプ別）

        • 不正行為検出

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • フランスの保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

      • フランスの保険市場におけるAI（導入状況別）タイプ

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • フランスの保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • ロシアの展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • ロシアの保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

        • 不正行為検出

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • ロシアの保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

      • ロシアの保険市場におけるAI（導入状況別）タイプ

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • ロシアの保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • イタリアの展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • イタリアの保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

        • 不正行為検出

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • イタリアの保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

      • イタリアの保険市場におけるAI（導入状況別）タイプ

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • イタリアの保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • スペインの展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • スペインの保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

        • 不正行為検出

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • スペインの保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

      • スペインの保険市場におけるAI（導入状況別）タイプ

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • スペイン保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • その他欧州地域における展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • その他欧州地域における保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

        • 不正行為検出

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • その他欧州の保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

      • その他欧州の保険市場におけるAI（導入状況別）タイプ

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • その他ヨーロッパ地域 保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

    • アジア太平洋地域（APAC）の展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • アジア太平洋地域における保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

        • 不正行為検出

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • アジア太平洋地域における保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

      • アジア太平洋地域における保険市場におけるAI（導入状況別）タイプ

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • APAC 保険市場における AI 活用状況（エンドユーザータイプ別）

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • APAC 保険市場における AI 活用状況（地域タイプ別）

        • 中国

        • インド

        • 日本

        • 南アフリカ韓国

        • マレーシア

        • タイ

        • インドネシア

        • その他アジア太平洋地域

      • 中国の展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • 中国における保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

        • 不正検知

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • 中国保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

      • 中国保険市場におけるAI（導入タイプ別）

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • 中国保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

        • 生命保険

        • 医療保険保険

        • 損害保険

        • 自動車保険

      • インドの展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • インドの保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

        • 不正検知

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • インドの保険市場におけるAI活用（テクノロジー別）タイプ

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション

      • インドの保険市場におけるAI導入タイプ別

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • インドの保険市場におけるAI導入タイプ別

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険保険

        • 自動車保険

      • 日本市場の展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • 日本の保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

        • 不正検知

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • 日本の保険市場におけるAI活用（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション

      • 日本の保険市場におけるAI導入形態別導入事例

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • 日本の保険市場におけるAI導入形態別導入事例

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険保険

      • 韓国の展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • 韓国の保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

        • 不正検知

        • 引受

        • 保険金請求処理

        • カスタマーサービス

        • リスク評価

      • 韓国の保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

        • 機械学習

        • 自然言語処理

        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション

      • 韓国の保険市場におけるAI導入形態別

        • オンプレミス

        • クラウドベース

      • 韓国の保険市場におけるAI導入形態別

        • 生命保険

        • 健康保険

        • 損害保険

        • 自動車保険保険

      • マレーシアの展望（10億米ドル、2019～2035年）

      • マレーシア保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

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      • マレーシア保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

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        • ロボティック・プロセス・オートメーション

      • マレーシア保険市場におけるAI導入形態別

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        • 機械学習

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      • インドネシア保険市場におけるAI導入形態別

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        • コンピュータービジョン

        • ロボティック・プロセス・オートメーション

      • 導入タイプ別、アジア太平洋地域における保険市場におけるAI導入状況

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        • 生命保険

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        • 損害保険

        • 自動車保険

      • 南米の展望（10億米ドル、 2019年～2035年）

        • 南米の保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

          • 不正検知

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        • 南米の保険市場におけるAI活用（テクノロジータイプ別）

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          • 自然言語処理

          • コンピュータービジョン

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        • 南米の保険市場におけるAI導入形態別

          • オンプレミス

          • クラウドベース

        • 南米の保険市場におけるAI導入形態別

          • 生命保険

          • 健康保険

          • 損害保険

          • 自動車保険

        • 南米の保険市場におけるAI活用（地域別）

          • ブラジル

          • メキシコ

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          • その他南米

        • ブラジルの展望（10億米ドル、2019～2035年）

        • ブラジルの保険市場におけるAI活用（アプリケーション別）

          • 不正検知

          • 引受

          • 保険金請求処理

          • カスタマーサービス

          • リスク評価

        • ブラジルの保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

          • 機械学習

          • 自然言語処理

          • コンピュータービジョン

          • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

        • ブラジルの保険市場におけるAI（導入タイプ別）

          • オンプレミス

          • クラウドベース

        • ブラジルのAI保険市場におけるAI（エンドユースタイプ別）

          • 生命保険

          • 健康保険

          • 損害保険

          • 自動車保険

        • メキシコの見通し（10億米ドル、2019～2035年）

        • メキシコの保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

          • 不正検知

          • 引受

          • 保険金請求処理

          • カスタマーサービス

          • リスク評価

        • メキシコの保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

          • 機械学習

          • 自然言語処理

          • コンピュータービジョン

          • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

        • メキシコの保険市場におけるAI（導入タイプ別）

          • オンプレミス

          • クラウドベース

        • メキシコの保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

          • 生命保険保険

          • 健康保険

          • 損害保険

          • 自動車保険

        • アルゼンチンの展望（10億米ドル、2019～2035年）

        • アルゼンチンの保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

          • 不正検知

          • 引受

          • 保険金請求処理

          • カスタマーサービス

          • リスク評価

        • アルゼンチン保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

          • 機械学習

          • 自然言語処理

          • コンピュータービジョン

          • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

        • アルゼンチン保険市場におけるAI（導入タイプ別）

          • オンプレミス

          • クラウドベース

        • アルゼンチン保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

          • 生命保険保険

          • 健康保険

          • 損害保険

          • 自動車保険

        • 南米その他の地域におけるAIの展望（10億米ドル、2019～2035年）

        • 南米その他の地域における保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

          • 不正検知

          • 引受

          • 保険金請求処理

          • カスタマーサービス

          • リスク評価

        • 南米のその他の地域における保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

          • 機械学習

          • 自然言語処理

          • コンピュータービジョン

          • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

        • 南米のその他の地域における保険市場におけるAI（導入タイプ別）

          • オンプレミス

          • クラウドベース

        • 南米のその他の地域における保険市場におけるAI（エンドユーザー別）タイプ

          • 生命保険

          • 健康保険

          • 損害保険

          • 自動車保険

      • MEA（中東・アフリカ）の展望（10億米ドル、2019～2035年）

        • 保険市場におけるMEA AI（アプリケーションタイプ別）

          • 不正検知

          • 引受

          • 保険金請求処理

          • カスタマーサービス

          • リスク評価

        • 保険市場におけるMEA AI（テクノロジータイプ別）

          • 機械学習

          • 自然言語処理

          • コンピュータービジョン

          • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

        • 保険市場におけるMEA AI（導入タイプ別）

          • オンプレミス

          • クラウドベース

        • 保険市場におけるMEA AI（エンドユーザータイプ別）

          • 生命保険

          • 医療保険保険

          • 損害保険

          • 自動車保険

        • 中東・アフリカ（MEA）の保険市場におけるAI活用（地域別）

          • GCC諸国

          • 南アフリカ

          • その他の中東・アフリカ（MEA）

        • GCC諸国の展望（10億米ドル、2019～2035年）

        • GCC諸国の保険市場におけるAI活用（アプリケーションタイプ別）

          • 不正行為検出

          • 引受

          • 保険金請求処理

          • カスタマーサービス

          • リスク評価

        • GCC諸国における保険市場へのAI導入状況（テクノロジータイプ別）

          • 機械学習

          • 自然言語処理

          • コンピュータービジョン

          • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

        • GCC諸国における保険市場へのAI導入状況タイプ

          • オンプレミス

          • クラウドベース

        • GCC諸国における保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

          • 生命保険

          • 健康保険

          • 損害保険

          • 自動車保険

        • 南アフリカの展望（10億米ドル、2019～2035年）

        • 南アフリカにおける保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

          • 不正行為検出

          • 引受

          • 保険金請求処理

          • カスタマーサービス

          • リスク評価

        • 南アフリカの保険市場におけるAI（テクノロジータイプ別）

          • 機械学習

          • 自然言語処理

          • コンピュータービジョン

          • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

        • 南アフリカの保険市場におけるAI（導入状況別）タイプ

          • オンプレミス

          • クラウドベース

        • 南アフリカの保険市場におけるAI（エンドユーザータイプ別）

          • 生命保険

          • 健康保険

          • 損害保険

          • 自動車保険

        • 中東・アフリカ（MEA）のその他の地域における展望（10億米ドル、2019～2035年）

        • 中東・アフリカ（MEA）のその他の地域における保険市場におけるAI（アプリケーションタイプ別）

          • 不正行為検出

          • 引受

          • 保険金請求処理

          • カスタマーサービス

          • リスク評価

        • 保険市場におけるその他のMEA AI（テクノロジータイプ別）

          • 機械学習

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          • コンピュータービジョン

          • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

        • 保険市場におけるその他のMEA AI（導入状況別）タイプ

          • オンプレミス

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