ウィル・ロス氏とウィリアム・スティーンバーゲン氏は、スタンフォード大学でそれぞれ気候・大気モデリングと強化学習に取り組んでいたAI研究者でした。当時、2人は保険業界向けの山火事モデリングとハリケーンモデリングの取り組みで共同研究を始めました。ロス氏によると、2人はデータが保険会社に指示する行動と、実際に保険会社が行っている行動との間に大きな乖離があることに驚きました。この問題を研究した後、スティーンバーゲン氏とロス氏は、保険会社がリスクを選択し、価格設定するための情報を統合的に提供するFederatoを設立しました。
フェデラートは現在、事業拡大のため新たな資金調達を進めている。エマージェンス・キャピタルが主導した1500万ドルのシリーズAラウンドは、カフェインネイテッド・キャピタルやペアを含む投資家の参加を得て最近完了した。ロス氏はTechCrunchへのメールで、調達資金の一部は人員増に充てられると述べ、フェデラートの従業員数は現在の23名から年末までに50名に増やす予定だ。
ロス氏の見解では、保険業界は現在、3つの大きな課題に直面している。気候変動に関連した自然災害の増加、国家主導のサイバー攻撃やランサムウェアを含む保険リスクにおける「損失の不確実性」、そして訴訟環境における保険会社への判決による保険金インフレである。ロス氏は、ロシアが米国企業を標的としたサイバー攻撃を支援していることを指摘した。これはサイバー保険に典型的に含まれる「戦争除外」条項の対象となるかどうかは定かではない。また、オピオイド危機、商用トラックの事故、アスベストに関する最近の判決は、企業によるリスク移転を認めるべきかどうかという疑問を提起している。
「多くの保険会社が、業務効率化を支援するツールを求めてフェデラートに来られます。このプラットフォームの統合引受ワークフロー機能は、まさにその点を非常にうまく実現しています」とロス氏は述べています。「実際、保険会社が最終的にフェデラートを選ぶのは、ポートフォリオ管理における強化学習主導型アプローチの価値を理解したからです。このアプローチは、ポートフォリオリスクの管理、顧客のバランス調整、そして顧客基盤の拡大に非常に役立つ洞察を提供します。」
このプラットフォームを使用すると、顧客（主に保険会社）は、リスクデータの検索や引受ガイダンスの作成などの手動タスクの必要性を最小限に抑えることを目的としたワークフローを活用して、リスクを視覚的に監視し、ポリシーポートフォリオを管理できます。
フェデラート氏はまた、機械学習を活用し、ポートフォリオ管理のための共通フレームワークを構築しながら、各組織の制約に合わせて最適化されていると主張している。ロス氏によると、このプラットフォームは引受戦略の「数学的表現」を用いてトレンドを特定し、必要に応じてそこから微調整を行うという。
「フェデラートのアプローチの優れた点は、すべての顧客契約において、顧客の専有情報を共有またはプールしないことが明確に規定されていることです」とロス氏は説明した。「非常に高レベルの利用データに基づいて行われるメタ学習では、ある程度の防御壁を築くことは可能ですが、顧客は自社の顧客データや損失体験が共有されていないことを認識しています。」
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ロス氏は、フェデラートをアクセンチュアやEYといった社内サービスプロバイダー、そしてファーストベストやペガシステムズといった従来型ベンダーの代替として位置付けている。フェデラートの現在の顧客数は明らかにしなかったものの、インシュアレート、QBEノースアメリカ、プロペラ・ボンズなど複数の企業名を挙げた。
ロス氏は、フェデラートは今年後半にはキャッシュフローの面で損益分岐点に達する可能性が高いと述べている。
「損害保険業界は、インフレと高金利の影響で、他の業界が苦戦する中、過去6ヶ月間で損害保険株が実際に上昇しているという、特異な反景気循環の状況にあります」とロス氏は述べた。「この動きに加え、人材への重点化（大規模退職）と、パンデミックによるデジタルツールとワークフローの導入（リモートワークへの移行）が、フェデラートの成長を加速させています。…パンデミック以前、保険は手作業に大きく依存していましたが、それは今も変わりません。」
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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