三井住友海上火災保険 様

AIがパーソナライズした保険で成約率が3倍に「現場が使えるAI」でデータドリブンな企業文化へ
三井住友海上火災保険（以下、三井住友海上）は 2020年2月、日本全国で約3万8000の保険代理店の営業活動をAIで支援する仕組みとして「 MS1 Brain 」をリリースしました。そこで使われる AI モデルの設計・構築を効率的に行う手段として dotData を採用。これによりデータサイエンティストの数が限られているなかでも、AI モデルの精度を維持することが可能となりました。さらに dotData は、自社にとどまらないさまざまなビジネス効果を生み出しています。

課題効果

・ 代理店を通じてパーソナライズされた・ MS1 Brainが特徴量に従い保険を提案すること

・ データ分析人材の不足とデータ分析・ 海外パートナー連携など自社にとどまらない・ ブラックボックス化された AI の結果解釈と業務適用

・ dotData の「 中 身 の わ か る AI 」で 社 内 DX が大きく加速

顧客体験の提供

ノウハウの蓄積不足

でアップセル・クロスセル成約率が3倍増
ビジネスへ発展User profile

三井住友海上火災保険
株式会社
https://www.ms-ins.com/

所 在 地 〒101-8011
東京都千代田区神田駿河台3-9

保険代理店の営業活動をAIで支援する「MS1 Brain」

いて、同社でこの企画を先導した松村隆司氏は次のように語ります。
「新たな顧客体験を創造するためには、

従 業 員 数 13,453名（単体）
21,293名（連結）三井住友海上は、損害保険グループ国お客さまについてより深く知る必要があ

内シェア No.1の MS＆AD インシュアラります。従来は代理店の営業担当者の経創 業 日 1918年10月21日

ンスグループの損害保険会社の1つとし験と勘に頼ってきましたが、よりパーソて日本全国に多数の拠点を置くほか、近ナライズされた体験を提供するにはデー

年はアジアを中心に全世界41カ国に拠点

タをより科学的に分析・理解・活用するを展開するなどグローバルビジネスにもことが必要です。当社が蓄積する大量の力を入れています。

お客さまに関するデータを分析するため※2022年3月31日現在

現在は、デジタルトランスフォーメー
事業内容
2001 年10 月、三井海上火災保険と住友海上火災保険の合併により誕生。保険・金融グループ「 MS ＆ AD インシュアラン
スグループ」の中核を担い、国内の損害保険事業を中心に、生命保険事業、金融サービスなどを幅広く展開。欧州、北米、
ア ジ ア と 世 界 41 カ 国 に も 拠 点 を 構 え、事業領域を拡大している。

ション（ DX ）を全社的に推進しており、に、AIの導入が不可欠であると判断しました」

最新テクノロジーをいち早く業務に取り一方、AIを導入・活用する上で最大の入れる先進性において、損保業界を常に障壁となったのが「人材」に関する課題でリードし続けています。そうした同社のした。三井住友海上には保険商品の設計取り組みの1つに、損保業界として初めやリスク分析を担うアクチュアリーは多てAIを搭載した代理店営業支援システム

く在籍しているものの、データサイエン「MS1 Brain」
があります。

ティストを擁する部門を組成して間もな

これは、保険代理店向けに提供している業務支援システム「代理店MS1」の追加機能として2020年2月から提供を始めたものです。過去7年間の契約情報や顧客情報などを AI が分析し、「どの顧客く、どうしても社外のデータ分析人材に頼らざるを得ませんでした。

AIのブラックボックス化を回避できる仕組みにどのタイミングでどんな商品を提案す

もちろん、社内でデータサイエンティるべきか」を代理店の営業担当者に提案ストを育成する施策も始めてはいました

する仕組みです。

が、高度なスキルを備えた人材を育成す

MS1 Brain の開発に至った背景につMS1 Brainるにはどうしても時間を要します。こうdotDataの特徴量を通じた営業活動や顧客接点におけるデータの有効性が実感できたことで、データドリブンな発想を持つ風土が醸成されつつあり、社員・代理店のDXが飛躍的に進んでいます

三井住友海上火災保険株式会社
ビジネスデザイン部
テータサイエンスチーム
シニアアドバイザー

松村 隆司氏三井住友海上火災保険株式会社
ビジネスデザイン部 テータサイエンスチーム シニアアドバイザー
松村 隆司氏した人材に関する課題について、同社のくまでも人で、AIは人をサポートする道データサイエンスチーム長を務める和食具として位置付けていましたから、やは昌史氏は次のように話します。

り中身を人が見て理解できることを重視「外部の人材に依存しすぎると、そのしていました。その点、dotDataは『特人たちがプロジェクトから離れた後にス徴量やプロセスが見える』という、当時キルが社内に残らず、やがてシステムをとしては画期的な特徴を備えていました」

維持できなくなってしまう懸念がありま

AIの精度を追求しようと高度なプログした。そのため、データサイエンティス

ラミング技法を駆使した結果、開発したト人材を中途採用したり社内の人材育成本人以外にはメンテナンスできなくなり、施策を強化したりしましたが、同時に社やがて運用が回らなくなってしまうとい内のスキル不足を補う手立ても講じる必うケースもAIのプロジェクトではよく見要もあると考えていました」

られます。その点においても dotData

そんな折、さまざまなAI製品に関するはGUI操作で直感的にモデルの設計がで調 査 を 続 け る な か で 出 会 っ た の が、きるため、「精度と運用性を高いレベルで「 dotData 」でした。dotData は AI モデ両立できます」と桑田氏は高く評価しまル設計・構築作業の大部分を自動化してす。

くれるため、三井住友海上が抱えていたよる運用の限界」などの課題を解決してアップセル・クロスセル成約率が2～3倍にアップくれるのではないかとの期待がありまし三井住友海上は、dotData の機能や「データを扱える人材の不足」や「人手にた。

性能を確かめるべく、米 dotData 社のそしてもう1つ、同社がdotDataに注支援を直接受けながら試験的にdotData目したポイントが、特徴量を自動で設計を用いて特徴量とAIモデルを構築し、既してくれるとともに、その内容を人が解存手法で開発したモデルとの精度を比較釈できる形で分かりやすく提示してくれを実施しました。その結果、既存モデルる機能です。同社のデータサイエンティを上回る精度を発揮するとともに、保険ストである桑田修平氏は次のように述べ商品を購入するさまざまな顧客の行動パます。

ターンを特徴量として発見できることが「一般的なディープラーニングのモデ

検 証 さ れ、 正 式 に dotData を MS1

ルは中身がブラックボックス化されていBrain の AI エンジンとして採用。2020

るため、トラブルに対処したり精度を年2 月にサービスをリリースしました。

チューニングしたりしようと思っても人その導入効果は早々に表れ、それまで代が手を入れられる余地がありません。ま

理店の営業担当者の経験と勘、活動量にた、弊社のAI活用においては、主役はあ頼っていた営業活動が、MS1 Brain の三井住友海上火災保険株式会社
ビジネスデザイン部
テータサイエンスチーム長（上席）

和食 昌史氏三井住友海上火災保険株式会社
ビジネスデザイン部
テータサイエンスチーム
課長（データサイエンティスト）

桑田 修平氏

提案を取り入れることで効率的かつ効果の抽出に成功。その結果から「保険料を的になり、よりパーソナライズされた顧継続して払えない人や、クレジットカー

客体験の提供が可能になりました

ドを持てない人に対して無理な販売をし「生命保険や火災保険に加入見込みのているのではないか」という仮説を立て、高いお客さまをスコアリングし、より見インセンティブ設定の高度化を実現しま込みの高いお客さまに提案することで代した。これは重要施策に新たな示唆を得理店活動の効率化とともにお客さま満足ることができたとして、同社のCEOから度の高い提案を実現できました。また、高い評価を得ています。

保険契約の解約や他社への切替意向の高また、自動車保険の契約データや顧客いお客さまを抽出することで、解約・切属性データを dotData で分析すること替抑止のための活動に早期に取り掛かれで顧客の車買い替えタイミングを予測し、るようになりました」（和食氏）

自動車ディーラーのご紹介を提案するとさらには「特徴量を可視化できる」といいった保険とデータを通じた新たな価値

うdotDataを活用し、例えば「年間の保創出も積極的に進めており、大きな成果険料が“6万5000円以上”の方は更改時にを上げています。

ドラレコ特約を付帯しやすい」「“7年以上”

三井住友海上では、データや分析を活契約継続している方はドラレコ特約を付用した営業活動や顧客接点におけるデジ帯しやすい」といったように、人間が感タルの有効性が実感したことで、MS1

覚に頼っている点を具体的にアクション

Brainをはじめとするツールの活用が飛のとれる数値として定量化。これらの特躍的に進展するとともに、社員・代理店徴量を明示的な営業ノウハウとして蓄積の DX 意識が向上しています。特徴量をするとともに、代理店の営業担当者がお自動で生成・抽出できる dotData の強客さまに説明するための「トークスクリみを活かして、自部門が抱える課題解決プト」として整備しました。これにより、のヒントを得たいというような相談も増販売商品数アップを狙うクロスセルや保えているようです。今後、データ分析人

険料単価アップを狙うアップセルの効果材の育成とあわせて、dotData の利用（クロスセルの場合は成約率、アップセを社内にさらに広めることで、データドルの場合は特約付帯率）は従来比2～3倍リブン発想の文化を社内に醸成し、そのにまで達しています。

先の新たなイノベーションを生み出してMS1 Brain以外でもdotDataの導入効果が続々といきたいとしています。
「他社に先んじて AIによるビジネスモデル変革を実現するために、dotData

こうした成果を受けて、現在dotDataを導入することはとても有用だと考えまを MS1 Brain 以外の業務エリアにも適す。研究者のような専門的なスキルを必用しつつあります。例えば同社が提携す要とせず、ビジネスに役立つデータからる 海 外 の 生 命 保 険 会 社 に 対 し て、の洞察、すなわち特徴量を発見すること

dotData を使った保険解約の要因を分ができる唯一の製品として、多くの企業析したところ、契約継続率に影響を与えのイノベーションを加速する製品である

る「保険商品」や「支払方法」といった要因と確信しています」
（松村氏）

米国本社

日本法人

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お問い合わせ先 : contact-j@dotdata.com

https://jp.dotdata.com