AIを活用して保険業務を自動化する"Liberate"がSeries Bで$50Mを調達し評価額は$300Mに拡大

Liberateは、Battery Venturesがリードし、Canapi Ventures、Redpoint Ventures、Eclipse、Commerce Venturesも参加したSeries Bで$50Mを調達し、設立3年の同社の評価額は$300Mとなりました。同社のこれまでの資金調達総額は$72Mに達し、従業員数は約50人になりました。

2022年に設立されサンフランシスコに拠点を置くAIを活用して保険業務を自動化するスタートアップLiberateは、損害保険会社向けにAIシステムを構築しています。主に営業、カスタマーサービス、保険金請求に焦点を当てています。フロントエンドでは、音声AIアシスタントのNicoleが、受電・発信の両方の通話を処理し、保険商品の販売やサービスリクエストへの対応を支援します。バックエンドでは、推論ベースのAIエージェントが保険会社の既存システムと接続され、文脈を収集し、Nicoleが応答を生成・提供します。これらはすべて人手を介さずに行われます。

保険業界は、運営コストの増加、レガシーシステムの制約、顧客の期待の高まりといった課題に直面しています。特に損害保険分野では、競争激化、料率上昇の鈍化、新たなコスト圧力（関税など）により、2026年までに世界的な保険料の成長が鈍化すると、Deloitteの最近のレポートは指摘しています。これまで一部の保険会社はAIを試験的に導入してきましたが、データの分断や柔軟性のないワークフローにより、多くの取り組みが行き詰まりました。しかし現在では、AIを業務の中核に組み込む形で全面的な導入へとシフトが進んでおり、Liberateはこの変化に正面から対応しようとしています。

LiberateのAIエージェントは、問い合わせへの対応やチケットのエスカレーションだけでなく、保険の見積もり、請求処理、変更申請の更新など、エンドツーエンドの業務を実行できるよう設計されています。

また、これらのAIエージェントはSMSやEメールにも対応しており、保険会社は複数のチャネルで顧客とやり取りしながら、日々の業務をさらに自動化することが可能です。

Liberateの共同創業者兼CEOは、車両保険会社Metromile（現在はLemonade傘下）で約4年間、バックオフィス業務とテクノロジーの両方に従事した後、Liberateを共同創業しました。

LiberateのAIシステムは、平均で売上を15%増加させ、コストを23%削減したと同社は述べています。同社は現在60社以上の顧客を持ち、米国の損害保険市場の70〜80%を占めるトップ100の保険会社・代理店に注力しています。

この技術は、長時間かつ規制のある保険の会話に特化した強化学習を用いています。すべてのやり取りは監査可能で、人間による介入（human-in-the-loop）機能も備えており、コンプライアンス要件に対応しているとしています。

過去1年間で、Liberateは月間自動化件数を10,000件から130万件へと拡大させました。これには音声AIによる顧客対応に加え、保険会社の基幹システムに統合されたAIエージェントによるバックオフィス業務も含まれます。

AIシステムは依然として誤りを起こす可能性があるため、LiberateはSupervisorという社内ツールを使用して、エージェントと顧客間のすべてのやり取りを監視しています。このソフトウェアは問題や異常を検知し、AIの応答が的外れな場合には人間にエスカレーションします。

「一つの業界、そしてその中でも3つの特定のユースケースに集中する利点は、非常に多くの安全策を設けられることです」とLiberateのCEOは述べています。

顧客名は非公開ですが、あるケースではハリケーンによる保険金請求の応答時間が30時間から30秒に短縮されたとしています。

このAIエージェントにより、24時間365日の営業体制が可能となり、深夜や早朝など、通常であれば人間の営業担当者が不在の時間帯でも保険を購入できるようになりました。

今回のラウンド以前には、Liberateは昨年のSeries Aで$15Mを調達しており、音声AIを活用したオムニチャネル体験や、既存システムへの統合による完全自動化能力が、より大規模な投資を呼び込む要因となりました。

「プロセスをマッピングし、それをモデル化し、すべてのシステム連携が適切に設計・テストされていることで、単なる会話にとどまらず、業務を完遂できるようになる。これがLiberateのやっていることです」と、Battery VenturesのGeneral PartnerでLiberateの取締役に参加するMarcus Ryuは述べています。