INSURANCE FORUM InsurTechがもたらす保険業務改革＜アフターレポート＞

明治安田生命におけるイノベーション
～InsurTechへの取り組み～

明治安田生命では、「確かな安心を、いつまでも」の経営理念のもと、「お客様との絆」「地域社会との絆」「働く仲間との絆」この3つの軸で何ができるかを考えてきた。

当社は、革新的な取り組みと成長戦略・基盤強化戦略・ブランド戦略の推進を目的として、2017年～2019年までの3か年計画「MYイノベーション2020」を策定した。この計画の重点方針のひとつに、「先端技術等によるイノベーション」がある。この方針の主要テーマとして設定しているのが、「人工知能（以下「AI」）・ICT」、「ヘルスケア」、「オープンイノベーション」「デザイン思考」の４分野だ。

「AI・ICT」では、業務の自動化・人（従業員やお客様）のサポート・新たな価値の提供を目的としている。当社では各業務部門の担当者にヒアリングを行い、どの業務にAIやICTが適合するか事前調査を行った上で、AIやICTの導入を進めている。AIについては、大量のデータをストレスなく分析できるようAWSクラウドを活用したDataRobotを2018年度下半期から導入した。また、当社のイノベーション調査室が中心となり、各部門向けのAIに関する研修会も行っている。ICTについても、「ペッパー」というコミュニケーションロボットを全国の支社に配置したり、チャットボットを試作するなど、さまざまな種類のものを取り入れながら検討を重ねている最中だ。

「ヘルスケア」では、今まで保険会社が十分にカバーできていなかった領域の「生活習慣病」と「QOL（生活の質）障害」に着目した。生活習慣病については、健康増進や予防を目的に、AIを活用したデジタルヘルスケアサービスを提供するFiNC Technologiesと共同で、健康経営支援プログラム「MY健康増進サービス」を導入。また、QOL障害についても、健康診断結果活用関連サービスや、弘前大学と広島大学発のベンチャー企業であるミルテル社と未病に関する共同研究も始めた。さらに、山形県鶴岡市にある慶応大学　先端生命科学研究所とも包括連携協定を締結。医学的知見や健康診断の医療ビッグデータを提供いただいて分析をしたり、共同でイベントを開催することも考えている。

「オープンイノベーション」については、スタートアップ企業との協業を検討すべく、2016年から2017年にかけて「ハッカソン」および「アクセラレータープログラム」を実施した。しかし、2つの大きな課題がある。ひとつは、アイデアの質の担保である。当社の評価軸があいまいだったせいもあるが、出てきたアウトプットにはあまり使えないものが多く見受けられた。また、もうひとつは、社内体制の問題だ。せっかくおもしろいアイデアが出てきても、それを実現するための体制がまだ整っていないため、十分に活用できない。まずはそこの問題を解決することが重要である。

「デザイン思考」については、今まで社内でブレインストーミング（ブレスト）をしようとしても、社員は事前に用意してきたメモを読み上げるだけで、本来のブレストにはなっていなかった。そこで、あらかじめ課題を出しておき、それに対するアイデアを誰かとペアで批判、共感した上で、グループ討議に参加するよう参加者に促した。こういったプロセスを踏むことで、少しずつ社内の融和を図り、意見の言いやすい環境づくりが徐々にできてきたと感じている。

当社のインシュアテックはオープンイノベーションがベースとなっている。常に新しいものを生み出し、社内にないものは外からいただく。そのために は、産学連携やAI・ICTといった最新技術の導入もいとわない。そうして、さまざまものを混ぜて新しいものができないかを常に追求しているのが、明治安田生命である。いつか、「これって実は保険会社が作っていたものだ」と言われる時代が来ることを願っている。

選ばれる保険会社のあるべき姿とは
～真の顧客起点型ビジネスモデルへの転換～

保険業界には今後、2つの大きなトレンド、「顧客主導型のリスク対応」と「エコシステム主導型の保険販売」の到来が予想される。

これまでは、自分のリスクが正しく把握・適切に対応できないために、そのリスクに備えて保険に加入するケースが一般的である。しかし、将来的にはAIやビッグデータにより、自分のリスクを正しく把握でき、そのリスクに自動運転や先進医療などのテクノロジーで適切に対応することが可能となるだろう。その結果、なお残存する個別リスクに対する保険ニーズの増加が予想される。これが、「顧客主導型のリスク対応」と呼ばれるものだ。一方、「エコシステム主導型の保険販売」とは、複数の企業が連携する所謂エコシステム型のビジネスモデルにおいて、異業種が主導的立場を取りながら保険商品やサービスを提供することを指す。特に保険業界では、エコシステムの検討・構築 が積極的に行われているものの、日常的な顧客接点を持っている通信業界などと比べると、エコシステムの主導的立場を取るために越えるべき壁は大きい。

このようなビジネストレンドが起こった際、保険会社は更なる独自性の確立と収益性の改善が急務となり、顧客起点でビジネスモデルを抜本的に見直す必要がある。それに関して、当社では真の顧客起点型ビジネスモデルの仮説を立案した。

まず、「リアルタイム保障提案」とは、「“ 申込んだ商品の加入可否判断” から“ 加入可能な商品の見極め・提案”へ」というコンセプトに基づき、事前に顧客の健康状態や予算、目指すゴールなどの情報を提供してもらい、自動査定を経て、その場で加入できる商品のみを提案。その後は謝絶レスで新契約プロセスが完結することになる。

次に、「顧客リスクマネジメント」とは、「“ 商品軸でカバーする保障” から“ 顧客軸で必要な保障” の担保へ」というコンセプトに基づき、顧客の健康状態や活動データ、リスク性向などからリスクポートフォリオを都度分析し、状況に合わせた保障の最適化を動的に行うものである。これにより顧客は保障の過剰・不足から脱却できる。

「能動的健康サポート」とは、「“ 万が一時における金銭的安心” から“ 健康であり続けることへの安心” の提供へ」のコンセプトに基づき、顧客の健康データから発症・重症化の予兆を検知し、検査や早期治療に向けた支払提案をするものである。実際に当社が実施した医療ビッグデータ分析結果では、早期発見による重症化リスクの低減が明らかになっている。

「モノ・コトワンストップ提供」とは、「“ モノ・コトと保険の分断” から“ モノ・コトと保険の融合” した購買へ」のコンセプトに基づき、商品やサービス購入に当り必要な情報を活用することで、保険申込・請求手続きを合わせて実現 するものである。商品・サービス販売業者とのデータ連携により、一連の顧客体験の実現が可能となる。

海外では、位置情報といったスマートフォン等の情報から必要な時に最適な保険商品を提案するモデル、外部ビッグデータを活用しリスク算定を高度化、APIを通じ保険会社の引受能力向上を実現するモデル、健康情報に基づいて疾病リスクを予測して最適な保険や健康増進サービスを提供するモデルなど、顧客起点型に資する先進事例が出てきている。

新たなビジネスモデルは一足飛びには実現できない。来たる時に備え、抜本的な体質転換（WISE PIVOT）が今まさに求められている。既存ビジネス強化と新たなビジネスモデルへの備えを両立するために、顧客起点でビジネスモデルを考える部門横断型プロジェクト体制を構築し、トライアルから着手するなど、自社ビジネスの運営に対する価値観の転換が必要だ。「選ばれる保険会社」になるために、真の顧客起点型ビジネスモデル実現に向けてシフトしていくことが肝要である。

変革に欠かせない組織とシステムのモダナイゼーション

昨今、「デジタルカンパニー」と呼ばれる企業が国際競争力を高めている。このデジタルカンパニーの強さの秘訣は、Tech Intensity（技術強度）が高いことだ。Tech Intensity とは、当社CEOのSatya Nadellaの提唱する概念で、新技術をどれだけ素早く取り込むことができるかを示すTech Adoption（技術の適合度）と取り込んだ技術を自分のビジネスに生かす能力Tech Capability（技術の実践能力）の相乗効果によって企業競争力を高める要因となるものである。

ところが、日本企業の多くはまだデジタルカンパニーとは言い難いのが現状だ。その背景には、既存の技術・取り組みにフォーカスしがちであること、社内ルールの制約があるために新しいものを導入できないこと、技術環境がレガシーなことなどがある。また、本来企業自身が持つべき機能までアウトソースしており、技術・ノウハウの空洞化が生まれていることも問題視されている。

デジタルカンパニーの特性を持つことを「モダナイゼーション」と呼ぶが、その進め方については、日本企業とよく似た特徴を持つアメリカの自動車保険会社GEICOが好例である。

GEICOがモダナイゼーションに取り組み始めた2012年当時、アメリカの自動車保険業界は飽和状態となっていた。そのため、価格競争のためのコスト削減と顧客サービスの改善を同時並行で進める必要があった。

GEICOの行った取り組みを、ICTアドバイザリ企業のガートナー社が提唱している、ITシステム分類「モード1」「モード2」に当てはめて考えてみよう。GEICOは、コア業務を中心とする既存資産の領域の「モード1」において、イノベーションや顧客サービスに関わる領域の「モード2」との連携や変化が生じたときの低い俊敏性、メインフレームや人件費の高コストといった問題を抱えていた。

このような課題に対し、GEICOはシステム面と人材面のモダナイゼーションを同時並行で実施。システムについては、その特性に応じて戦略的なクラウドの使い方をしていたが、モード2領域ではPaaSと呼ばれるクラウドを活用し、自身のリソースをアプリケーションに全力投球できるような状態にした。一方、モード1領域では、安定的にコストを下げるために極力実績のある業務パッケージに置き換えながら、クラウド化を進めていったのだ。

　人材面では、業務システムごとに「DevOpsチーム」を作り、開発や運用から得られたフィードバックに基づき、自ら方針を決定して現場に展開できるようにした。また、その上にコアアーキテクチャーチームを作り、業務システムの情報を集約しながらITの意思決定支援を進める。そうすることによって、2つのチームが連携して、内製力強化の取り組みを会社全体のものとしてスケールさせていった。こうして、必要以上にベンダーに依存することなく、自分たちでITを推進するような体制を作ったのだ。

モダナイゼーションに取り組むとき、GEICOのようにシステム・人材の両面で、既存資産であるモード1領域のモダナイゼーションも含めて検討していただきたい。ビジネス的にインパクトのあるモード2に目が向きがちになってしまうは仕方ないことではあるが、モード2に力を入れるには、モード1の既存資産との連携・改修も欠かせない。

そのための方策として、システム面ではモード1にもクラウドを活用されることをすすめる。モード1では安定的なコスト削減が肝になるので、極力パッケージ製品を使いながらクラウドに置き換える。一方、人材面では意思決定を自社がグリップできるようにした上で、全体を俯瞰するような組織を作り、内製力を強化していく。これらのことに経営陣がいかに主体的に取り組めるかが、モダナイゼーション成功のカギとなるのではないだろうか。

AIが起こす
金融エコシステムのトランスフォーメーション

過去、AIは計算能力・スピードの面で進化していった。しかし、ここ10～15年でデータの集積量が加速的に増え、IoTやディープラーニングの発達により想像以上のスピードでAIが人間のインテリジェンスに近づきつつある。2021年では全世界で約5.8兆円の予算がAIに投じられ、AIへの投資金額の成長率は年間48％になると見込まれている。また、金融機関のCXOが差別化のためにAI導入が最優先課題であると答えている割合は76％にも上る。そのため、保険のビジネスでは、AIをどう活用していくかが経営課題の中心になるのではないだろうか。

保険業界において、AIによって4つのことが変わると予想される。1つは、差別化できる付加価値サービスをいかに提供して顧客ロイヤリティを取り込むかの「顧客価値創造」。2つ目が、自社に残すオペレーション領域を見極め、それ以外の領域はアウトソーシングを活用する「オペレーションモデル」。3つ目が、どの企業と組んでどこの領域で戦っていくか、他社と組んだ時にどちらが顧客体験のオーナーシップをとるかを争う「競争原理」。4つ目が、人を守り、データの共有機会を規制し、金融インフラを作り変えるための新しい規範をいかにつくるかの「公共施策」だ。

従来、保険ビジネスは大量の顧客に対し大量の営業チャネルを使って、標準化された商品を各方面へ売っていくという仕組みになっていた。特に営業については、個々の対人スキルに依存しているビジネスモデルがずっと続いてきたのが現状である。しかし、そうしたビジネスモデルはもはや限界が来ていると言えるだろう。なぜなら、個人や企業のデータを多く取得し、AIで分析することによって、商品・サービスのパーソナライゼーションが可能になってきているためだ。個人のプロファイリングができるので、最適なアプローチでアップセル・クロスセルによるビジネス拡大を実現する技術もできつつある。

アメリカではデータブローカーが台頭して情報を集め、保険会社に販売しており、EUでも官民が連携してコンソーシアムを作り、データをシェアするモデルの開発を進めている。インドでは、国民12億人が指紋や顔の生体データを登録して、官民問わずコントロールできるようになっている。また、中国ではある保険会社があらゆる商品・サービスを自身のプラットフォームで提供し、顧客のエクスペリエンスオーナーシップを握っている。このように、他国では個人や企業のデータを収集し、活用する事例が数多く見られるようになってきている。

しかし、日本では、まだ法規制が整備されておらず、個人や企業のデータが収集・活用できないという課題がある。マイナンバーカードの普及率は10%超であり、日本で個人のデータを収集・活用できる仕組みが整うにはまだまだ時間を要するだろう。この遅さが、日本の保険会社にとってパーソナライゼーションや優れた顧客経験を提供することの足かせになっていると言えるのではないだろうか。

欧米では、すでに価格競争ではなく付加価値を差別化要素とする競争に切り替わり始めている。AIを活用するためのデータ入手を目的にプラットフォーマーとパートナーシップを結ぶのか、その場合、顧客体験のオーナーシップは自社とパートナーどちらが持つのか。また、どの領域を内製化し、どの領域をテクノロジーベンダーへアウトソーシングするのか。AI活用を進めるデータサイエンティストの育成も課題となる。AI活用をめぐる取り組みが日本において大きな経営課題として徐々に浮き彫りになってきている。この課題をどう解決していくのかが、今後の保険会社にとって大きな転換の要素となるのではないだろうか。

SBI損害保険における
テクノロジーを活用した業務効率化の取り組み

当社は、インターネット損保・ダイレクト損保という業態で創業した。そのため、すでにネットでの申し込み＆継続手続きが95％以上になっている。また、契約後の異動手続きも65％超がネットで完結しているのが現状である。業務の効率化の方策はいろいろあるが、最終的にはネット手続き率をアップさせることが最大の業務効率化に至るのではないか。

当社の業務効率化への取り組みのひとつが、UXの高度化だ。まず、2017年12月に業界で初めて、LINEを活用して自動車保険証券画像を送ってもらうだけで見積を行うサービスを個人顧客向けに導入した。また、今年1月17日には、トーク画面で自動車事故の受付ができるサービスをローンチしている。もともとLINEには写真や位置情報を送る機能があり、弊社としてはチャットボットにそういった機能の選択肢を持たせるだけでよかったのだが、これによって顧客の利便性向上と事故時の初期対応の迅速化が実現できた。

さらに、2018年3月には保険業界で初めて、自動車保険の支払い手段にApple Payを導入。タッチIDやフェイスIDで認証すれば、自動的にクレジット番号など必要な情報が入るので、顧客自身が入力する手間がなくなったのが良かった。UXの高度化は常に新しいテーマが出てくるので、新しい支払方法の複数追加など、チャットでいろんな事柄が完結できる機能も取り入れていきたいと考えている。

また、社内の業務の高度化にも取り組んでいる。業務の効率化にはRPAを導入しているが、他業界でのヒアリング結果をふまえ、当社ではサーバーで動くBizRoboを採用した。それと並行して、全社を挙げて268種・約2万3000時間分の対象業務の洗い出しを行った。実装については、IT部門のエンジニアが担当している。今後は、複数のRPAツールの導入や、できるだけ内製化にこだわってRPAロボットの製作経験のある社員を増やしていきたい。その他、AIの画像認識OCRへの活用や、音声認識、自然言語処理、ビッグデータ分析、IoTについても実証実験や検討を重ねている。

近年では、よく経済産業省のDXレポートがよく引用されるようになった。DXとはDigital Transformationのことだ。センサーやクラウド、ビッグデータ、AIなどを使って、個々の業務を高度化するとともに、会社全体のサービス・ビジネスモデルを強化していくことで、競争上の優位性を確立するというものである。このDXで一番足かせとなるのがレガシーシステムだが、弊社の場合はもともとインターネット損保として始まったこともあり、基幹システムのほぼすべてのサーバーがすでにクラウド化されている。アプリケーションの開発についても、ブラックボックス化を避けるために内製化を推進している。もうひとつ、PoCの是非の問題もあるが、当社では大量のものを試してうまくいったものを残すという方針を取っている。また、「PDCAサイクルを重視する」「走りながら考える」「アカデミックスマートよりストリートスマート」なども当社で重んじられている理念だ。

世の中でインシュアテックが台頭してきたことにより、UXオペレーションの高度化やリスクの個別化・パーソナル化、モノ単位の課金が多く見受けられるようになった。日本でも昨今、保険会社以外の会社が多く保険業界に参入してきている。そんな中で、当社は生まれながらのインシュアテック企業として、環境に合わせたUXの高度化や支払部門のインターネット化に注力していく所存である。そうして、インターネットの分野における知の深化を継続するだけでなく、別の知を組み合わせることで新しいビジネスモデルや商品サービスを生み出していく、「両利きの経営」を目指していきたい。