かんぽ生命におけるAIへの取り組み～保険金支払審査業務への活用を中心に～
2018年8月3日

株式会社かんぽ生命保険

はじめに 金融機関では、FinTechをはじめとする金融を取り巻く状
況変化や社会環境の変化（人口減少や少子高齢化など）に的確に対応していく必要があり、当社においても様々な取り組みを進めています。
 具体的には、AI（人工知能）やビッグデータ等、デジタル・テクノロジーの活用・推進により、新たなサービスの提供や、既存事業のさらなる効率化・差別化、品質向上、働き方改革の推進等を目指しています。
 その取り組みの一環として、AIを活用した取り組みを中心にご紹介します。
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株式会社かんぽ生命保険のご紹介

株式会社 かんぽ生命保険のご紹介
 １９１６年逓信省が簡易生命保険事業を創業して以来、１０１年の歴史。昨年は、株式会社かんぽ生命保険誕生から１０周年
 総資産および保有契約件数では国内業界最大規模
沿革 1916年10月

逓信省が簡易生命保険事業を創業

 1949年 6月

郵政省発足

 2001年 1月
 2003年 4月概略 【2017年度】
保険料等収入 ：4兆2,364億円

省庁再編に伴い、郵政事業庁発足

総資産76兆8,312億円

日本郵政公社発足

保有契約件数 ：3,040万件(個人保険：受再保険含む）



資本金:5,000億円

新規業務（運用対象の自由化）の認可取得  主な株主

：日本郵政株式会社



従業員数

：

7,424名 ※2017年3月31日現在

代理店チャネル ：20,649郵便局（郵便局：20,050局、簡易郵便局：599局）

郵政民営化関連法成立
 2007年10月 株式会社かんぽ生命保険誕生：

 2005年10月
 2007年12月
 2008年 6月

法人向け商品（定期保険）の受託販売開始

 2008年 7月「かんぽ生命 入院特約 その日から」販売開始

 2014年 4月

学資保険「はじめのかんぽ」販売開始

 2015年 11月 株式上場（東証一部）

法人向け商品（総合福祉団体定期保険等）  直営店チャネル ：の受託販売開始※ 2017年3月31日現在

全国82支店3当社のビジネスモデル
 当社のビジネスモデルは、１９１６年創業の簡易生命保険の社会的使命を引き継ぎ、簡易・小口な商品を、全国津々浦々の郵便局ネットワークを通じて、住域・個人マーケットを中心にリテールのお客さまに提供するものです。
かんぽ生命のビジネスモデル

お客さま
法人 契約者・潜在顧客
個人
養老保険 終身保険 学資保険
郵便局チャネル（20,649局）
直営店（82支店）

商品を提供

かんぽ生命

かんぽ生命について
お客さま数

2,948万人

お客さまへお支払いした保険金等

7兆5,503億円

保有契約件数【参考：保険金の他社比較】

かんぽ生命
7兆5,503億円

他生保
かんぽ生命

3,040万件※2018年3月末

注：保有契約件数以外は、2016年度の実績

他生保合計
21兆4,637億円
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当社のイノベーション戦略
2016年4月、 FinTechをはじめとする金融を取り巻く状況変化や、社会環境の変化に、的確に対応していくため、「イノベーション推進室」を設置
2018年4月からは、「デジタルサービス推進部」に改組し、デジタル化を推進
社会環境等の変化
お客さまニーズの多様化/パーソナライズ化とデジタル化の進展
超高齢社会において顕在化する社会的課題への対応
生産年齢人口減少や革新的技術の台頭によるビジネス構造の変化

当社独自の「イノベーション戦略」（デジタルとアナログの融合）
デジタルへの対応

アナログへの対応

 デジタルを活用したサービスの高度化・新サービスの展開
 デジタルマーケティング 最先端テクノロジーによる事務の高度化

 人と人との、あたたかみのあるサービスの提供
 日本郵政グループの強み（お客さまに密着した郵便局でのサービス）を生かしたサービス

×

オープンイノベーションを推進し、他企業やベンチャーと協働し、最先端技術等のリサーチ・取り込み等を実施
・他社との協働によるビジネスコンテスト開催
・東京都アクセラレータプログラムへの参加 など
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当社の取り組み①
AIを活用した保険金支払業務の高度化

検討の背景（保険金支払）当社は、年間約２５０万件以上にも及ぶ入院や手術、死亡などの保険金等のお支払いを、正確かつ迅速に行う必要があります。

お客さま

ご病気による入院など保険金等のご請求 保険金等の振込み

郵便局チャネル（20,649局）

当社における、正確かつ迅速に保険金をお支払いするための態勢
ＩＣＴの活用（イメージワークフローの導入等）
査定人材の確保、育成（約2,000人の配置と重層的な教育）保険金等支払審査

かんぽ生命

従来の人材確保や育成にはいずれ限界が！

⇒ 支払審査業務の高度化7

保険金支払業務における課題
システム的な判断が可能な案件の割合

200万件／年の請求案件

人による判断が必要な案件の割合

 約款、医学、法学の知識
 難易度の高い案件の場合、10年程度の実務経験

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保険金支払業務の課題と解決の方向性
AIの支援により、経験の少ない審査担当者でも、保険金等を正確かつ迅速にお支払いすることが可能となります。
ビジネス課題

人手による対応の限界

効率性

正確性

迅速性

審査担当者の高度な知識と経験が必要
・約款・医学・法律等の知識・難易度が高いものは、約10年程度の実務経験

解決の方向性• AIにより、過去の類似事
案・判断材料をピンポイントで提示＋• AIが、次に必要なアクションも提案
経験の少ない審査担当者も、経験を積んだ審査担当者と同様の対応が可能となり、意思決定がスムースに！

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診断書の例（１／２）

・「がん」「ガン」「癌」「悪性腫瘍」「悪性新生物」「CA」などさまざまな表現・また、日付についても年月日が明記されているものもあれば、「２週目」や「半年後」といった表現で記載（記載表現の多様性を約款等と照らし合わせて認識する必要がある）

・複数入院されている場合、傷病の関連性を理解する必要がある。
※関連の「あり・なし」により、支払金額が異なる。
（医学的知識と経験が必要）

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診断書の例（２／２）

自然災害や刑事事件に関連する場合など、法律や過去の判例等に基づき判断する必要がある。
（法律知識や支払事例へ精通していること（経験）が必要）

加入後すぐのご請求で文章中に「帝王切開」といった記載があれば、「帝王切開決定日」を調査する必要がある。
（保険金支払実務知識と経験が必要）

11これまでの取組み（保険金支払業務）○保険金支払領域においては、２０１５年１０月からAI（IBM Watson）の機械学習を実施。
○機械学習の精度も９０％程度まで向上し、２０１７年３月から導入を開始。
○今後も、継続的に機械学習を実施することにより、更なる精度向上を図る予定。
請求案件

AIによる判断支援

請求内容
理解

事実確認のポイントを推定人による審査過去の類似事例と判断材料提示

類似事例をピンポイントで確認・判断（複雑な事案)

膨大な情報をWatsonが過去の事例(数百万件)
学習12AI導入による期待効果（保険金支払業務）
AI導入により、以下の効果を想定しています。
今後も、継続した学習により精度向上を図ることで、効果の拡大を目指してまいります。
効果
お客さまへの保険金等支払所要日数の短縮
保険金等支払業務の能率向上・働き方改革
支払品質の向上、人材育成の効率化等

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AIと従来型のITシステムとの違い「AI」と従来のITシステムは違う！
⇒「AIは学習するシステム」であり、導入後が重要
従来型ITシステムの開発モデル

AI

要件定義・設計

機械学習・深層学習

プログラミング・テスト
導入・運用
検収・導入・運用
人の作業をICTが代替するのみ

この時点でシステ
ムの精度・効果が確定！

導入後も機械学習を継続することにより、精度を向上！

AIの精度向上
により人もさらに学習できる！
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その他AIへの取り組み

AI活用の今後の展開
・保険金支払審査のほか、コールセンター領域でもAIを活用しており、今後ヘルプデスク（※）
への展開等を進めるほか、その後の他領域への展開を検討中【導入予定】

AIのさらなる活用【導入済】

支払領域の支援拡大

その他事務領域での活用（引受、保全）

商品開発への活用

・・・

拡張性

今後の展開

郵便局・顧客接点の充実（バーチャルアシスタントなど）

・・・

ヘルプデスク支援

支払領域支援コールセンター支援※社内（グループ内）向けの問い合わせ窓口を「ヘルプデスク」と呼んでいる。
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ご清聴ありがとうございました！

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