自動車保険の市場規模、シェア、動向および予測：保険契約種別、保険料タイプ別、販売チャネル、地域別、2026年～2034年

世界の自動車保険の市場規模は、2025年に9,761億米ドルと評価されました。今後の見通しとして、IMARCグループは2034年までに市場規模が1兆7,522億米ドルに達し、2026年から2034年にかけてCAGR 6.70％で推移すると予測しております。現在、北米市場が主導的な地位を占めております。その背景には、テレマティクス技術を活用した使用量ベース保険（UBI）の普及、モバイルアプリやオンラインプラットフォームを通じたデジタル化の進展、リスク評価・保険金請求処理・顧客サービスの向上に向けた人工知能（AI）の統合が進み、よりパーソナライズされた効率的なサービス提供が実現されていることが挙げられます。

コネクテッドカーとテレマティクスは自動車保険のもう一つの重要な促進要因です。技術の進歩により、車両には現在、モノのインターネット（IoT）に組み込まれた一連のセンサーやデバイスが搭載され、運転パターン、車両の状態、道路状況などに関するデータセットを収集することが可能になりました。このデータを活用することで、保険会社は様々な個人の運転パターンに合わせた個人向け保険契約を設計できると同時に、安全運転行動を促進することができ、それによって総コストの削減が期待されます。テレマティクスへの移行とリスク評価の高度化により、より精緻な価格設定モデルが実現します。自動車保険は顧客中心性をさらに高め、技術に精通した消費者層の獲得につながります。

米国の自動車保険市場における主要な動向として、テレマティクス技術に牽引された使用量ベース保険（UBI）契約の需要増加が挙げられます。保険会社は、車載デバイスやモバイルアプリから収集したデータに基づき、運転行動に応じたカスタマイズされた保険料を提供しています。これに加え、若年層における危険な運転行動が増加傾向にあり、Z世代の運転中の注意散漫違反は2022年以降24％増加し、2019年と比較すると驚異的な66％の上昇を示しています。部品や労働力の不足が継続していることに加え、弁護士の関与が増加しているため、保険金請求の深刻度は依然として高い水準にあります。特に、過去に弁護士に相談した請求者の93％が、今後も再び相談する可能性が高いとされています。また、規制の変更や、包括的な補償の重要性に対する消費者の意識の高まりも市場に影響を与えています。電気自動車（EV）や自動運転技術の台頭も、保険会社にとって新たな機会と課題をもたらしており、リスク評価モデルや保険商品の提供内容の調整が必要となっています。

自動車保険市場の動向：

使用量ベース保険（UBI）

使用量ベース保険（UBI）は、自動車保険市場において、特に米国で最も急速に成長している動向の一つです。UBI保険はテレマティクス技術に依存しており、速度、ブレーキ操作、走行距離などの運転習慣に関するデータを収集します。収集されたデータは保険会社に送信され、年齢や居住地ではなく実際の運転行動に基づいて保険料が決定されます。この差別化された手法により、低リスクユーザーと判定された場合、保険料が軽減される仕組みです。さらにUBIは安全運転の文化を促進します。コスト意識を持つことで顧客のリスクテイク傾向が抑制され、健全な運転行動が促されます。コネクテッドカーやスマートフォンアプリの活用は今後大きく拡大すると予想されます。

デジタルプラットフォームへの移行

自動車保険市場では、利便性・迅速性・アクセスの良さから、顧客の大半がデジタルプラットフォームを好む傾向が強まっております。多くの保険会社は、アプリやウェブサイトの顧客利便性向上に投資し、契約締結・保険金請求・各種補償管理をプラットフォーム上で完結させる取り組みを進めております。これにより対面でのやり取りが減少し、顧客体験全体の向上に寄与しております。デジタルツールは保険会社の引受業務の効率化も促進し、コスト削減とサービス効率の向上を実現しています。オンライン比較プラットフォームの登場により、消費者が複数の保険商品を比較検討するプロセスが可視化され、価格設定における競合と透明性が向上しています。

人工知能（AI）の統合

自動車保険市場の変革は、リスク評価・保険金請求処理・顧客サービスの向上において人工知能によって促進されています。AIのアルゴリズムは膨大なデータを分析し、リスクをより正確に評価・予測できるため、保険会社は個々の顧客のリスクプロファイルを反映した保険料設定が可能となります。保険金請求処理においては、AIが反復作業の自動化を促進し、請求処理を迅速化することで、管理コストの削減を実現します。さらに、AIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントは、問い合わせや請求状況の更新に迅速に対応することで、顧客サービスを向上させます。AIの応用拡大は、よりパーソナライズされ、効率的で費用対効果の高い自動車保険商品の開発につながるでしょう。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界の自動車保険市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：保険契約種別

• 賠償責任保険
• 総合補償
• 衝突補償
• 人身傷害補償保険

第7章 市場内訳：保険料タイプ別

• 個人保険料
• 商業保険料

第8章 市場内訳：流通チャネル別

• 保険代理店・保険ブローカー
• ダイレクトレスポンス
• 銀行
• その他

第9章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

第10章 SWOT分析

第11章 バリューチェーン分析

第12章 ポーターのファイブフォース分析

第13章 価格分析

第14章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業のプロファイル
  • AIG Asia Pacific Insurance Pte. Ltd.
  • Aviva
  • Bajaj Allianz
  • GEICO
  • GIG
  • ICICI Lombard General Insurance Company Limited
  • Liberty Mutual Insurance
  • QBE Insurance（Australia）Ltd.
  • Reliance General Insurance Company Limited
  • State Farm Mutual Automobile Insurance Company
  • Universal Sompo General Insurance Co. Ltd
  • Zurich Kotak General Insurance Company（India）Limited