論文の概要: The Insurability Frontier of AI Risk: Mapping Threats to Affirmative Coverage, Silent Exposures, and Exclusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18784v1
• Date: Wed, 06 May 2026 13:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 12:34:33.945899
• Title: The Insurability Frontier of AI Risk: Mapping Threats to Affirmative Coverage, Silent Exposures, and Exclusions
• Title（参考訳）: AIリスクの保険のフロンティア:脅威を肯定的なカバレッジ、静かな露出、そして排除にマッピングする
• Abstract要約: AIを介する損失の一部は、現在肯定的に保険を受けており、レガシーなサイバー、技術エラー、そして欠落の下でサイレントAI露光を発生させるものもいる。 本稿では、55のAI脅威クラスを26の保険製品に対してコーディングすることで、出現する境界線を図示する。 我々は,4段階の耐久性フロンティアを同定した: 肯定的な保険料, サイレントAI曝露, 積極的に排除されたペラ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid diffusion of agentic AI has created a new coverage problem for commercial insurance: some AI-mediated losses are now affirmatively insured, some create silent-AI exposure under legacy cyber, technology errors-and-omissions (E&O), directors-and-officers (D&O), employment practices liability (EPLI), crime, and media policies, and others are being actively excluded. This paper maps that emerging boundary by coding 55 AI threat classes against 26 insurance products, endorsements, and exclusion regimes using public carrier materials and OWASP/MITRE threat catalogs. We identify a four-tier insurability frontier: affirmatively insured perils, silent-AI exposures, actively excluded perils, and perils outside conventional private insurance structures. Our coding measures publicly claimed positioning rather than executed contract wording; the headline statistics describe what carriers publicly state about coverage, not what would be paid in any specific claim. Three patterns emerge. First, affirmative AI coverage is beginning to differentiate by primary risk emphasis: public materials often position Munich Re around model performance and drift, Armilla and parts of the Lloyd's market around hallucination and broader AI liability, Tokio Marine Kiln and CFC around IP and technology E&O concerns, Apollo ibott around emerging autonomous system liability, and Coalition around deepfake and AI-enabled cyber response. Second, legacy lines retain silent-AI exposure where AI is an instrumentality rather than the legal cause of loss. Third, foundation model concentration is the clearest genuinely novel insurability frontier because upstream model failure can correlate losses across many cedents at once; the relevant market design question is which insurability constraint each candidate structure relaxes, not merely which systemic risk template exists.
• Abstract（参考訳）: エージェントAIの急速な普及は、商業保険の新たなカバレッジ問題を生み出している。AIによる損失の一部は、肯定的に保険が課せられ、一部のものは、レガシーサイバー、技術エラー・アンド・オミッション(E&O)、ディレクター・アンド・オフィサー(D&O)、雇用慣行責任(EPLI)、犯罪、メディアポリシーの下でサイレントAIの露出を発生させる。 本稿では,公営キャリア材料とOWASP/MITRE脅威カタログを用いて,保険商品26品目に対して,55のAI脅威クラスをコーディングすることで,新たな境界線を図示する。 従来型の民間保険制度の外部では、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者、被保険者。 私たちのコーディング手段は、実行された契約のワードではなく、位置決めを公然と主張しています。 3つのパターンが現れる。 まず、肯定的なAIカバレッジは、主にリスク重視によって区別され始めている。公開資料では、モデルパフォーマンスとドリフトを中心にミュンヘンを、アーミラとロイド市場の一部で幻覚とより広いAIの責任について、Tyoo Marine KilnとCFCでIPと技術E&Oの懸念について、Apolloは、新興の自律システムの責任について、そして、ディープフェイクとAI対応のサイバーレスポンスに関するCoalitionを、それぞれ位置づけている。 第二に、レガシーラインは、AIが法的損失の原因ではなく、手段であるサイレントAI露出を保持します。 第3に, 基盤モデル濃度は, 上流モデル故障が多くの先駆者間で損失を同時に相関させることができることから, 真に新しい不確実性フロンティアであり, 関連する市場設計上の問題として, それぞれの候補構造がどのシステム的リスクテンプレートが存在するかではなく, どの不確実性制約を緩和するかがあげられる。

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