Reed Smithの保険リカバリー担当パートナーであるDavid Halbreich氏が、業界の成長に伴って浮上するカバレッジのギャップにAI企業がどう対処すべきかを解説します。同氏が取り上げるのは、合併後にテール(tail)保険とゴーフォワード(go-forward)のD&O保険の間で発生する「ストラドル(straddle)クレーム」、申請時のガバナンス開示が保険会社によるクレーム拒否の根拠となる保証(warranty)へと変わってしまう仕組み、AI利用に関する質問に誰が署名すべきか、緩やかに進行するモデル劣化についてクレームの時効がいつから起算されるか、そしてクラウド・コンピュートベンダーでの障害に事業中断補償がどう適用されるか、といった点です。
AI企業から初めて連絡が来るのは、たいてい督促状が届いた後だと思います。具体名は伏せて構いませんが、顧問弁護士(general counsel)が「うちのプログラムはこれをカバーしている」と話す内容のうち、実際に付帯条項(endorsement schedule)を読んでみるとカバーされていない、という最もよくあるケースは何でしょうか
この種の誤解で最もよく見かけるのは、カバレッジの「何を」ではなく「いつ」に関するものです。AI業界では合併・買収が活発化していることもあり、合併後にテール保険とゴーフォワード保険の狭間に落ち込んでしまう「ストラドル」クレームに改めて注目が集まっています。
取締役および役員(D&O)保険は、経営陣が事業運営の過程で行った不法行為による責任に適用されるもので、専門職業賠償責任(E&O)保険は、企業が提供する専門サービスにおける過失責任に適用されるものです。いずれもAI企業にとって不可欠な保険です。D&O保険もE&O保険も、通常はクレームメイド(claims-made)方式で発行されます。つまり、保険期間中に保険契約者に対してクレームが申し立てられた場合に適用される方式です(これに対し、オカレンス(occurrence)方式の保険は、保険期間中に発生した「事故」による損害に適用され、被保険者へのクレームが最終的にいつ申し立てられたかは問われません)。
クレームメイド方式の保険には「遡及日(retroactive date)」が設定されている場合もあり、クレームの原因となる行為がどこまで過去に遡れるかを制限し、その範囲内でのみカバレッジが適用されます。
買収対象企業が買収される際には、一般的に、保険期間終了後もクレームを報告できる期間を延長する「延長報告期間」カバレッジ(「ランオフ」または「テール」カバレッジとも呼ばれます)を取得します。一方、買収企業側は通常、クロージング日前後に発効する新しい保険(しばしば「ゴーフォワード」カバレッジと呼ばれます)を別途手配し、取引後に生じた行為に起因するクレームに対応できるようにします。
書面上は、この枠組みによって過去の債務(テール保険でカバー)と将来の行為(ゴーフォワード保険でカバー)の両方が継続的に保護されるように見えます。しかし、クレームがどちらの期間にもきれいに収まらない場合に問題が生じます。テール保険には、区切り日以降のあらゆる行為が絡むクレームを広く除外する条項が含まれていることが多く、そうしたクレームは合併前の行為も絡む以上、ゴーフォワード保険でもカバーされないことがあります。合併前と合併後の両方の不法行為を主張し、テール保険とゴーフォワード保険の区切り点をまたぐクレームは、しばしば「ストラドル」クレームと呼ばれ、保険契約者はどちらの保険からもカバーされないまま板挟みになりかねません。
この問題は、テール保険とゴーフォワード保険の両方を手配して万全を期したつもりの、経験豊富な取引担当者や社内弁護士でさえ悩まされることがあります。ストラドルクレームが発生した場合に各保険がどう対応するかを検討するには、両方の保険と関連する除外条項を併せて確認することが極めて重要です。そうすることで、必要であれば、ストラドルクレームをどちらか一方の保険に明確に割り当てる条項の明確化や補強を保険会社から取り付け、カバレッジの空白を防ぐことができます。
今日、保険引受担当者はガバナンス関連の証跡、たとえばバイアステストの記録、ヒューマン・イン・ザ・ループのプロトコル、モデルカード、評価結果などを求めるようになっています。こうした回答が参照によって保険契約に組み込まれた場合、ガバナンスに関する表明は、どの時点で単なる引受判断の材料ではなく、保険会社がクレームを拒否する根拠となる前提条件(condition precedent)や保証(warranty)に変わってしまうのでしょうか。どのような文言を削除すべきですか
この点については、保険契約者側がより具体性を加えることで恩恵を受けられる領域だと思います。虚偽記載に関して認識・意図や重要性(materiality)の要件を追加することで、申請内容の組み込みが厳格な保証(strict warranty)に変わってしまうのを防げます。保険契約者は、虚偽記載がもたらす結果を制限することも求めるべきです。具体的には、カバレッジの制限をその虚偽記載に責任のある特定の対象者のみに限定する、あるいは特定の人物がその虚偽記載を認識していた場合に限り会社に対する制限を課す、といった形です。また、申請書における虚偽記載が保険契約全体の取り消し(rescission)の根拠にはならないことを、契約書上で明記させるべきです。
AI利用に関する申請書の質問には、各プロダクトチームが何を運用しているかを完全には把握していないリスクマネージャーが答えることが多いのが実情です。企業はこうした質問に答えるための社内プロセスをどう構築すべきで、誰が署名すべきなのでしょうか
これは、AIという文脈が登場する以前から組織が向き合わざるを得なかった、難しい問題です。原点とも言える典型的な財物リスクである火災を例に考えてみると、火災予防のためのベストプラクティスや、避けるべきリスクの高い行動に関する取り決めはさまざまな形で存在します。より広く言えば、物理的な製品を製造・輸送する企業は、通常かつ必要な業務の過程で労働者や消費者の安全、損失の回避に関する社内方針についての情報提供を求められることがあります。これは保険の文脈に限った話でもありません。顧客企業が、データセキュリティ・プロトコルのような要件を、私のような弁護士を含むサービス提供者に課してくることもあります。
この問題に対処する第一歩は、そもそも必要なプロトコルを整備することです。AI利用について言えば、どのエージェントやプロダクトを利用してよいか、どのような文脈で利用できるか、どのような情報を入力してよいかといった方針が必要になります。
しかし、そこから先には、組織全体にそれを遵守させ、実際に遵守されているかを確認するという難題が待ち構えています。これは一冊の教科書になるほどの論点で、今回の議論の範囲を超えますが、一つだけ言えるのは、外部に対して方針やベストプラクティスの遵守を証明できるかどうかは、まず組織内部でその確信を持てているかどうかにかかっており、それはリスクマネジメント全般において不可欠だということです。
その意味で、AI企業は、多数の製品、組織、業務プロセス、多様なリスクを抱える他の組織と何ら変わりません。私であれば、リスクマネージャーに対して、既存プログラムの更新日の数か月前から組織立ったプロセスを開始するよう助言します。まず更新が近づいていることを組織に周知し、会社が運用する各種製品を正確に把握することが更新にとってどれほど重要かを強調した上で、リスクマネジメント部門が各チームに個別にフォローアップし、できる限り完全な全体像を把握することを伝えるのです。さらに、この分野は変化が非常に速いため、各チームが運用している製品についての質問には、次の保険期間中にテストや展開が予定されている新製品に関する情報収集も含めるべきです。そうすることで、保険上の影響を更新プロセスに反映できます。
保険申請そのものについては、私が常々リスクマネージャーに助言しているのと同じ出発点だと考えています。それは、保険契約——この場合は申請書——の内容を注意深く読むことです。損失が発生する前に、会社の保険契約の具体的な文言と補償範囲を理解し、必要な補償を確保できているかを確認することが重要であるのと同様に、リスクマネージャーは申請書で証明を求められている表明内容を注意深く確認し、理解しておくべきです。
「標準的なものだろう」という思い込みだけで何かに署名してはいけません。保険会社が求めている内容があまりに広範であったり、一人の人物が合理的に証明できる範囲を超えていたりする場合、会社側はその表明内容をより妥当なものに修正するよう働きかけるべきです。たとえば、リスクマネージャーは、会社がどのような方針を定めているかについては比較的容易に表明できますが、その方針が実際にどう遵守されているかについては、そう簡単には表明できません。また企業側は、リスクマネージャーの証明があくまで本人の認識の範囲に限定されることを明示的にすることもできます(これは、リスクマネージャーへの問題報告プロセスに関する情報提供の必要性と組み合わせることもできます)。
モデルの劣化は緩やかに進行します。クレームメイド方式の保険が適用されるには、行為・過誤・不作為とクレームの両方が必要です。顧客が18か月間にわたって静かに劣化し続けていた出力に気づいた場合、時効はいつから起算されるのでしょうか。また、関連クレーム条項はこうした事実関係において保険契約者にとって有利に働くのでしょうか、それとも不利に働くのでしょうか
クレームメイド方式の保険では、保険期間中にクレームが申し立てられれば、その保険が適用されます。クレームの原因となる過誤や不作為が保険期間よりも前に発生していた可能性があるという事実自体は、遡及日によってその日より前の過誤に対するカバレッジが打ち切られていない限り、カバレッジに影響しません。事業の性質上、過誤の発生時点(保険契約者はそれを認識していないことが多い)と、それに起因するクレームの発生時点との間に長いタイムラグが生じうるAI企業にとっては、契約手配の際に遡及日をできる限り過去に引き戻しておくことが優先事項になり得ます。</p
保険会社は多くの場合、その保険会社と最初に契約を結んだ時点を遡及日として設定しようとしますが、保険契約者が別の保険会社からカバレッジを受けていた時点まで遡及日をさらに引き戻すよう交渉できることも少なくありません。これも、クレームメイド方式のカバレッジを途切れさせてはならない理由の一つです。
関連クレーム条項では、現在の保険期間中に発生したクレームが、保険期間開始前に発生した過去のクレームと同一または関連する過誤に起因する場合、両方のクレームは単一のクレームとして扱われると定められています。つまり、新しいクレームは現在の保険ではカバーされないことになります。ただし、その関連する過去のクレームについて当時有効だった保険の下で通知が行われていた場合は、新しい関連クレームがその旧保険でカバーされる可能性があります。「関連」の定義は保険契約によって異なるため、自社の契約内容を正確に把握しておくことが重要です。
この関連クレーム条項は、新しいクレームが古いクレームと関連しているにもかかわらず、古いクレームが発生した当時有効だった保険のカバレッジがもはや利用できない場合、保険契約者にとって不利に働くことがあります。これは、旧保険の下で通知が行われていなかったため、あるいは旧保険のクレームごとの上限額または累計上限額がすでに使い切られているためといった理由が考えられます。ここで説明したようなシナリオでは、ある顧客のクレームが、他の顧客から過去に提起された同種のクレームと「関連」しているとみなされた場合、それらの過去のクレームに対応する形ですでに上限額が使い切られており、旧保険の下にはもはやカバレッジが残っていない、という事態に保険契約者が陥る可能性があります。
一方で、新しいクレームを古いクレームと関連付けることが保険契約者にとって有利に働く場合もあります。保険会社は近年、カバレッジを狭める条項を追加することで、AIリスクへのエクスポージャーを管理しようとする傾向を強めています。新しいクレームを、より広いカバレッジが適用されていた時期に発生した過去のクレームに関連付けることができれば、現在の保険では容易に得られないカバレッジにアクセスできる可能性があります——ただし、両方の関連クレームをカバーするのに十分な上限額が旧保険にまだ残っていることが条件です。
従来型の事業中断補償には物理的損害が要件とされます。AI企業は、サードパーティのコンピューティング資源、モデルプロバイダー、推論APIにオペレーショナルリスクを集中させています。こうした依存関係に対して、コンティンジェント事業中断補償やシステム障害補償はどのように設計されつつあるのでしょうか。また、待機期間(waiting period)や依存ベンダーのスケジュール(dependent vendor schedule)について、実務上どのような点が争点になっているのでしょうか
デジタル上の損失が事業中断補償の適用条件を満たすかどうかについては、全米の裁判所で見解が分かれています。予想される通り、結論は個々の保険契約の具体的な文言に左右される傾向が強いため、AI企業は自社が直面するリスクに即した文言を求めるべきです。
待機期間については、わずか数時間の障害でもAI企業に甚大な影響を及ぼしかねないため、従来一般的だった長めの待機期間はもはや実務に適していません。待機期間の本来の狙いは、些細な一時的トラブルと、日常業務の一環として単純に受け入れることができないほど重大な障害とを区別することにあったとされています。文字通り常時コンピューティング駆動型のサービスを提供しているAI企業にとっては、この区別を金銭的な免責額(deductible)での譲歩によって対応し、待機期間を短縮する方が理にかなっている場合があります。
依存ベンダーのスケジュールについては、保険契約者は一般に、ベンダーの列挙要件についてより高い柔軟性を求める傾向があり、これは一部の保険契約者にとって死活的に重要です。しかし、データセンターや電力事業者といった、限定的かつ特定可能なベンダー群への依存度が高いAI企業にとっては、こうしたリスク集中を軽減するために保険会社が課そうとするベンダー別サブリミット(sublimit)を回避することの方が、しばしば大きな課題になります。保険引受担当者は、これに対応するために冗長性や代替計画(バックアッププラン)の証明を求めることもあります。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/09/03/david-halbreich-reed-smith-ai-insurance-coverage-gaps/
