株式会社renue
2026/4/16 公開
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生命保険会社のメディカルアフェアーズ（医務）部門の業務内容｜査定基準の策定から医学的知見の活用まで徹底解説
メディカルアフェアーズ（医務）部門は、生命保険会社において医学的な専門知識を基盤に、引受査定基準の策定・更新、医事照会への対応、医学的知見の社内共有を担う部門です。医師資格を持つ社医（Chief Medical Officer）が在籍し、保険医学の専門家として引受査定部門・保険金支払部門を技術的に支えます。医学の進歩に応じて査定基準を更新し、適切なリスク評価と顧客保護のバランスを維持することが使命です。
本記事では、メディカルアフェアーズ部門の主要業務（査定基準の策定・更新、医事照会・医学判断、医学情報の収集・分析、社内教育・研修、健康増進施策の企画）を具体的に解説します。
メディカルアフェアーズ部門の主要業務
業務1：査定基準の策定・更新
業務の詳細
- アンダーライティングマニュアルの策定：疾病・手術・検査値ごとの引受基準（引き受け可否、条件の内容）を医学的根拠に基づいて策定
- 医学の進歩に応じた基準更新：新しい治療法の登場（例：がん免疫療法の普及）、疾病の予後改善に伴う査定基準の緩和・厳格化
- 疾病統計の分析：死亡率、疾病発生率、手術の成功率等の統計データを分析し、査定基準に反映
- 再保険会社との情報交換：Swiss Re、Munich Re等のグローバル再保険会社が保有する医学データ・査定ガイドラインとの整合性確認
- 商品開発への医学的助言：新商品（特定疾病保険、就業不能保険等）の保障範囲設計に対する医学的観点からの助言
この業務で人間にしかできないこと
- 新しい治療法の長期予後判断（「この治療法で10年後の生存率はどう変わるか」は医師の専門的判断）
- 査定基準の緩和・厳格化の判断（社会的要請と保険数理的妥当性のバランス判断）
業務2：医事照会・医学的判断
業務の詳細
- 医事照会への回答：引受査定部門からの医学的な照会（「この疾病の予後はどうか」「この検査値は問題か」）に対する専門的回答
- 難案件の査定判断：通常の査定基準では判断できない複雑な医学的状態（複数疾患の合併、希少疾患等）の引受可否判断
- 保険金支払部門への医学的助言：給付金請求における治療の妥当性、入院日数の妥当性等の医学的判断
- 訴訟対応の医学的サポート：保険金請求に関する訴訟における医学的見解の提供
この業務で人間にしかできないこと
- 複雑な症例の総合判断（複数の疾患が重なる場合のリスク評価は医師の臨床的直感が必要）
- 希少疾患の引受判断（データが少ない疾患の予後推定は専門家の経験に依存）
業務3：医学情報の収集・分析
業務の詳細
- 医学文献のサーベイ：保険医学に関連する学術論文・ガイドラインの定期的な調査（出典：Swiss Re "AI Predictive Underwriting"）
- 疫学データの分析：国内外の疾病動向（生活習慣病の罹患率推移、感染症の流行動向等）の分析
- ウェアラブルデバイス・健康データの活用検討：スマートウォッチ等から取得できる健康データの査定への活用可能性の検討
- 学会・研究会への参加：日本保険医学会等の学会での情報収集と発表
- 海外動向の調査：欧米の生命保険会社における引受基準の動向調査
この業務で人間にしかできないこと
- 医学文献の解釈と保険への応用判断（「この研究結果は査定基準の変更に値するか」の判断）
- 健康データの活用方針判断（プライバシー・倫理面を考慮した活用範囲の決定）
業務4：社内教育・研修
業務の詳細
- 査定担当者への医学教育：査定部門のスタッフに対する疾病・治療の基礎知識の教育
- 新疾病・新治療の情報共有：医学の進歩に伴う新しい疾病概念や治療法の社内共有
- 支払担当者への医学研修：給付金査定に必要な医学知識（治療の妥当性判断等）の研修
- 営業部門への健康知識研修：保険提案に役立つ健康・医療の基礎知識の提供
この業務で人間にしかできないこと
- 医学知識のわかりやすい伝達（非医療専門家である査定スタッフに医学を教える教育力）
- 臨床経験に基づく実践的な指導（「教科書には書いていないが、実臨床ではこうだ」という知識の伝達）
業務5：健康増進施策の企画
業務の詳細
- 健康増進型保険の企画支援：健康状態の改善に応じて保険料が割引される商品の医学的設計
- 健康サービスの企画：契約者向けの健康相談、セカンドオピニオンサービス、人間ドック割引等の企画
- 予防医学の知見提供：生活習慣病予防、がん検診等に関する医学的知見の提供
この業務で人間にしかできないこと
- 「どの健康行動がリスク低減に有効か」の医学的根拠の判断
- 健康増進型保険の対象行動の設計（科学的エビデンスと実現可能性のバランス判断）
AI化の可能性と限界
AIで効率化できる業務
- 医学文献の自動サーベイ：LLMが学術論文・ガイドラインを自動検索→要約→トレンド分析
- 診断書・医療データのAI読取：マルチモーダルAIが診断書・検査結果を自動読取し、リスクスコアを算出
- 疫学データの自動分析：AIが大量の疫学データからパターンを検出し、リスク要因の変化を可視化
- 研修資料のドラフト生成：新疾病・新治療の情報をLLMが研修スライド形式に自動変換
- ウェアラブルデータの分析：AIがリアルタイム健康データを分析し、リスクスコアを動的に更新
人間にしかできない業務
- 査定基準の更新判断：新しい治療法の長期予後を踏まえた基準変更は医師の専門判断
- 複雑な症例の総合判断：複数疾患が重なるケースのリスク評価は臨床経験に依存
- 医学文献の解釈と保険応用：研究結果を査定基準に反映するかの判断
- 健康データの倫理的判断：プライバシーと活用のバランスは人間の倫理的判断が必要
- 非専門家への医学教育：わかりやすく伝える教育力は人間の能力
まとめ
生命保険会社のメディカルアフェアーズ部門は、査定基準の策定・更新、医事照会・医学判断、医学情報の収集・分析、社内教育、健康増進施策の5つの業務で構成されています。AIは医学文献の自動サーベイや診断書のAI読取、疫学データ分析で効率化に貢献しますが、査定基準の更新判断、複雑な症例の総合判断、医学文献の保険応用判断、健康データの倫理的判断は完全に医師・保険医学専門家の知見の領域です。