保険DXの推進で実現するデータ活用｜効果的な推進アプローチ

近年、保険業界におけるデジタル化が加速し、「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉を耳にする機会が増えてきました。日々変化する顧客ニーズに対応し、業務効率を高めるには従来のアナログな手法だけでは限界があります。そこで注目されているのが「データ活用」と、それを支える「保険DX」の取り組みです。

データは資産ともいわれる時代において、保険会社が生き残りをかけて戦うには保有する膨大な情報をいかに有効に活用するかがカギとなります。この記事では保険DXとデータ活用の関係性や、なぜ今、業界全体でデータ活用が求められているのかを解説し、効果的な推進のヒントをお届けします。

保険DXの推進とデータ活用の関係

保険業界でDXを推進することは単なるデジタルツールの導入にとどまらず、根本的な業務プロセスや価値提供の再構築を意味します。そしてその中心には、「データ活用」があります。

そもそも保険DXとは

保険DXとは、デジタル技術を活用して保険ビジネスの構造を抜本的に変革する取り組みを指します。単に紙の申込書を電子化するだけでなく、営業・契約・保全・支払いといった一連の業務フローをデジタル化して顧客体験を向上させることが目的です。

例えば、オンライン上での保険申込やAIによるリスク評価、チャットボットによる問い合わせ対応などが具体例として挙げられます。こうした仕組みを導入することで、企業は迅速な対応とコスト削減を同時に実現できます。ただし、これらの仕組みを効果的に機能させるためには、膨大な顧客データや取引履歴を正確に活用できる体制が不可欠です。

つまり、DXの真の成果を引き出すには保有するデータをどのように分析・活用するかが、カギを握るのです。

保険DXの推進がデータ活用の促進につながる理由

保険DXの意義は、社内に散在していた情報を一元化しリアルタイムで利活用できる環境を整える点にあります。従来は、営業部門・保険金支払い部門・顧客対応部門などでそれぞれ独立したシステムを使っており、情報の統合が困難でした。DXを通じてこれらのシステムを統合し、クラウドやAIを活用したデータ分析を行うことでより正確で迅速な意思決定が可能になります。

例えば、顧客の行動履歴や過去の契約情報を基に最適なタイミングで商品提案を行う「レコメンデーション機能」を導入すれば、顧客満足度の向上が期待できるでしょう。また、不正請求の兆候をデータ分析によって早期に察知し、リスク管理を強化することも可能です。

このように、DXの推進は単なる技術導入にとどまらずデータを活用する基盤づくりを支える重要な役割を担っています。

保険業界でデータ活用が求められている背景

社会構造の変化や顧客ニーズの多様化に伴い、保険業界では「属人的な判断」から「データに基づく意思決定」への移行が急務となっています。ここでは、データ活用が求められている主な理由について解説します。

①顧客ニーズを的確に把握するため

現代の消費者は、自分に合ったサービスを求めています。そのため、従来の画一的な商品提供ではなくパーソナライズされた提案が重要となります。

例えばWeb閲覧履歴や健康アプリのデータを活用すると、顧客のライフスタイルや健康状態を把握し、それに合った保険プランを提示できるでしょう。こうしたアプローチにより、保険加入率の向上だけでなく顧客との関係性も深まるのです。

また、データに基づいたニーズの可視化は新商品の開発にも役立ちます。過去の契約内容や解約理由を分析すればどのような保障内容が求められているのかが見えてくるため、開発の方向性を明確に定められます。

②保険商品を最適化するため

保険商品は多くの場合、リスクの種類や顧客層に応じて複雑な設計がなされています。その設計の精度を高めるためには、データに基づいた分析が不可欠です。

例えば、契約者の年齢層や居住地域、職業といった属性データを基に特定のリスク傾向を把握すれば、よりリスクに見合った保険料の設定が可能になるでしょう。また、特定の条件を満たす顧客に対して割引制度を設けるといった施策も、データの裏付けがあってこそ実行できます。

このように商品設計とデータ活用は密接に連携しており、DXの推進によって実現する高度な分析環境が保険商品の最適化を支えているのです。

③業務効率とリスク管理を強化するため

保険業界では、膨大な契約処理、顧客対応、保険金支払いといった業務が日常的に行われています。これらの業務を効率化し、人的ミスを減らすためにはデジタル化とデータ分析の導入が欠かせません。

そこでAIによる自動査定機能を導入すれば、保険金支払いにかかる時間を短縮できるでしょう。さらに、過去の不正請求パターンを学習したシステムを用いればリスクの高い申請を早期に検出し、被害を未然に防げます。

また、業務フロー全体をデータで可視化することでどの工程に無駄が生じているのかを客観的に把握できます。これにより業務プロセスの最適化や人的資源の再配置が進み、組織全体の生産性向上につながるのです。

保険DXの推進でデータ活用を促進させた企業例

保険DXの進展によって、多くの企業がデータ活用の可能性を広げています。具体的な成功事例を通じて、どのようなツールや技術を導入し、どのような効果を上げているのかを知ることで自社への応用のヒントが得られるでしょう。

ここでは、国内の主要保険会社が実際に導入したDX施策とそれにより実現したデータ活用の成果を紹介します。

事例①ＭＳプラスワン少額短期保険株式会社｜AI-OCRツール「DX Suite」

ＭＳプラスワン少額短期保険株式会社では手作業による書類処理の負担を軽減するため、AI-OCRツール「DX Suite」を導入しました。AI-OCR（光学文字認識）は紙の申込書や請求書に記載された文字情報をデジタル化する技術で、DX Suiteはその精度の高さと操作性の良さで注目を集めています。

このツールの導入によって保険契約や保険金請求に関する業務の自動化が進み、ヒューマンエラーの削減と業務効率の向上が実現しました。例えば、手書き文字の読取精度が向上したことで書類確認作業に要する時間が短縮され、担当者はより付加価値の高い業務に専念できるようになりました。

このようにAI-OCRは、紙ベースでの業務が多く残る保険業界においてDX推進とデータ活用を同時に進める上での有効なツールとなっています。

参考：ＭＳプラスワン少額短期保険株式会社

事例②イーデザイン損害保険株式会社｜生成AIを活用した業務支援ツール

イーデザイン損害保険株式会社は2024年に生成AIを活用した社内業務支援ツールを開発し、顧客対応業務や社内FAQの自動化を進めました。生成AIは大量のデータを基に自然な言語で回答を生成する能力を持ち、近年さまざまな業界で注目を集めています。

AI導入の背景には、オペレーターの業務負担軽減と顧客対応品質の均質化がありました。よくある問い合わせへの回答を生成AIが即時に返答することで対応スピードが向上し、顧客満足度の向上にもつながったのです。

さらに、社内ナレッジの活用範囲が広がり、各部署間での情報共有もスムーズになりました。生成AIの導入によって単なる自動化にとどまらず、知識の再構築と高度なデータ活用が進んでいる点が特徴です。

参考：イーデザイン損害保険株式会社

事例③第一生命保険株式会社｜AIを活用した保険金請求プロセスの効率化

第一生命保険株式会社では保険金請求プロセスにAIを導入し、業務の迅速化と効率化を図っています。特に注目されたのが、自然言語処理（NLP）を活用した書類内容の自動分析と請求処理のルール判定の自動化です。

この取り組みにより従来は人手に頼っていた請求書類の確認作業が自動化され、審査にかかる時間が短縮されました。顧客が提出した診断書の内容をAIが読み取り、保険金支払いの可否を迅速に判定する仕組みが構築され、請求者にとってもスムーズな支払い体験が実現したのです。

また、AIによるデータの蓄積と分析を通じて不正請求の兆候を早期に検知する仕組みも整備され、リスク管理の面でも成果を上げています。

参考：第一生命保険株式会社

事例④日本生命保険相互会社｜データ分析による商品開発の高度化

日本生命保険相互会社では、蓄積された顧客データや契約履歴を基に高度な分析を行い、新商品の開発に役立てています。近年ではビッグデータとAIを組み合わせたアナリティクス基盤を構築し、多様なライフスタイルや健康状態に応じた保険商品の提案が可能になりました。

実際に、健康診断データや生活習慣の傾向を基に健康増進型保険や疾病予防型の保険商品の開発を進め、若年層から高齢者まで幅広いニーズに応えられています。

このような取り組みは、単に商品を売るという発想から顧客一人ひとりの人生に寄り添い、適切な保険を提案するスタイルへとシフトしていることを示しています。データ分析による精緻なターゲティングが、保険商品の価値向上につながっているのです。

参考：日本生命保険相互会社

事例⑤東京海上日動火災保険株式会社｜ドライブエージェント

東京海上日動火災保険株式会社が導入した「ドライブエージェント」は、自動車保険におけるテレマティクス技術を活用した代表的な事例です。このシステムは、車両に搭載された専用のドライブレコーダーから走行データを取得し、運転状況をリアルタイムで分析します。

実際に、急ブレーキや急加速といった危険運転の兆候を検知し、ドライバーに注意を促すことで事故の予防に貢献しています。また、万が一事故が発生した場合には自動で事故状況を録画・通報する仕組みが整備されており、迅速な初動対応が可能になっているのです。

この取り組みによって、顧客の安全を守ると同時に事故データの収集と分析による保険料の適正化や商品改善にも役立てられています。ドライブエージェントのようにリアルタイムでのデータ収集とフィードバックを可能にする仕組みは、今後の保険DXにおける重要な方向性の1つといえます。

参考：東京海上日動火災保険株式会社

保険業界におけるデータ活用方法

保険DXの推進において、データの活用は重要な役割を果たしています。多様化・複雑化する顧客ニーズに対応するためには、保有する膨大なデータをいかに活かすかがカギです。

ここでは、保険業界における代表的なデータ活用の方法を5つ紹介します。これらの方法はすでに多くの保険会社が実践し、業務効率化や顧客満足度の向上に寄与しています。

方法1：顧客属性に基づく商品提案を行う

顧客の年齢・性別・家族構成・職業・ライフステージなどの属性データを活用すれば、個々に最適な商品の提案が可能になります。これにより、画一的な営業スタイルから脱却し、パーソナライズされた提案へと進化できます。

例えば、30代の共働き夫婦には収入保障保険や学資保険など将来を見据えたプランが有効です。一方で60代の退職者に対しては、医療保障や介護保険の需要が高まります。このように、属性ごとのニーズを把握することで、顧客にとって価値のある提案が実現できるのです。

この手法は営業活動の効率を高めるだけでなく、成約率の向上にもつながるでしょう。

方法2：契約データを基に保全業務を最適化する

契約後の保全業務、すなわち契約内容の変更や更新手続き、名義変更、住所変更などの事務処理には多くの手間と時間がかかります。これらの業務に対しても、蓄積された契約データを活用することで効率化が可能です。

例えば、更新期限が近づいている契約者には自動的にリマインドメールを送信し、更新漏れを防ぐ、といった取り組みが一例です。また、過去の手続き傾向を分析することでどのタイミングでどの手続きが発生しやすいかを予測し、事前に体制を整えられるでしょう。

こうした対応は業務の負荷を軽減するだけでなく、契約者からの信頼にも直結します。結果として解約防止や顧客満足度の維持・向上につながるのです。

方法3：予測分析によって保険金請求を適正化する

保険金請求に関する不正や過剰請求を防ぐためには、予測分析の導入が効果的です。請求パターンや過去の事例データを基に、異常な請求を自動で検知する仕組みが構築されています。

例えば、過去に多くの不正が見つかった条件や傾向を機械学習によってモデル化し、リアルタイムでのスコアリングを実施することで疑わしい請求を早期に特定できるでしょう。その結果、調査や確認作業を重点的に行う対象を絞ることができ、業務の効率性が向上します。

また、予測分析による請求傾向の把握は、保険金の支払い準備やキャッシュフローの最適化にも寄与します。これは保険会社の経営安定性にも関係する重要な取り組みです。

方法4：AIを活用して査定や審査を効率化する

従来人手に依存していた査定や審査の業務も、AI技術の導入によって大きく変わりつつあります。特に自然言語処理（NLP）や画像認識を組み合わせたAIモデルが、査定プロセスを迅速化しています。

例えば、医師の診断書や治療明細書をAIが自動で読み取り、必要な項目を抽出して、支払可否の判定を補助するシステムが代表例です。このシステムにより担当者の作業時間が短縮され、人的ミスのリスクも軽減されるのです。

また、医療知識を搭載したAIは専門的な判断を補完する役割も果たし、査定の質を一定水準に保つ効果が期待されています。このような技術革新は、今後さらに普及していくでしょう。

方法5：営業支援ツールで提案精度を高める

営業支援ツールの導入は、保険営業の在り方を大きく変える可能性を秘めています。特に、CRM（顧客管理）システムやSFA（営業支援システム）を活用すると、顧客ごとのニーズに即した提案が可能になります。過去の面談履歴や契約状況、問い合わせ内容などを一元管理し、顧客の関心分野を可視化できることがこのシステムの特徴なのです。

さらに、提案資料の自動生成機能を備えたツールであれば短時間で質の高いプレゼンテーションが実施できます。これは営業活動のスピードアップと、顧客の信頼獲得に貢献するでしょう。

データ活用促進のための保険DX推進アプローチ

データを最大限に活用するためには、単なるシステム導入だけでなく組織全体でのデジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組みが必要です。保険業界におけるDXの成功は、明確な戦略設計と段階的な実行によって支えられています。

ここでは、保険DXを推進し、データ活用を促進するための具体的なアプローチについて解説します。

①活用目的とKPIを明確に設定する

最初に行うべきは、データ活用の目的と成果指標（KPI）を明文化することです。

目的が曖昧なままではデータ活用の方向性が定まらず、関係者の認識にもズレが生じてしまいます。例えば「契約継続率の向上」を目的とする場合、そのためにどのようなデータを使い、何を改善するのかを具体化しましょう。その上で「継続率95％達成」や「クロスセル率10％向上」などのKPIを設定するとデータ活用の成果が可視化され、プロジェクトの進捗管理や評価も行いやすくなります。

このように、活用の目的とKPIを定めることはDX推進の出発点であり、全体の意思統一にもつながる重要なステップです。

②社内データの棚卸しと整備を実施する

明確な目的が定まった後は、社内にあるデータの棚卸しと整備を行います。

どれだけ高性能なツールを導入しても、データの質が悪ければ正確な分析や予測はできません。例えば、顧客情報が部署ごとにバラバラに管理されていたり記載形式に統一性がなかったりする場合、データの連携や活用に支障が出ます。

このような場合、データの形式や保存場所、管理部門などを一覧化し、重複・欠損・誤記を確認した上でクレンジングを行いましょう。さらに、今後の運用を見据えて入力ルールや更新フローの整備も欠かせません。

この工程を経ることで分析可能な「活きたデータ」を構築できる土台が整い、以降のDX施策の精度が高まります。

③必要なシステムを導入・統合する

データの整備が進んだ後は、業務とデータ活用を支えるシステム基盤の整備に取り組みます。

従来の保険業界では、部門ごとに個別最適化されたシステムが乱立しているケースが多く見られます。そのような環境では横断的なデータ連携が困難になり、部門間の連携も希薄になりがちです。そこで、顧客情報管理（CRM）や業務自動化（RPA）、分析基盤（BIツール）などの必要なシステムを既存の業務に合わせて導入し、さらに統合を進めていくことが求められます。

CRMと契約管理システムを連携させると営業活動と契約データを一元的に把握できるようになり、顧客対応のスピードと質を向上させられるでしょう。

④小規模な施策から検証を開始する

大規模なDXを一度に実施しようとすると予算やリソース面での負担が大きく、失敗のリスクも高くなります。そこで効果的なのが、まずは小規模な施策から着手して仮説検証を行うアプローチです。

例えば、「チャットボットによる問い合わせ対応の自動化」や「営業メールの開封率分析」など限られた範囲で取り組み、実際の効果や課題を洗い出します。この段階で得られた知見は次の施策への改善点や成功要因として蓄積され、全社展開の際の精度を高める材料となります。

このように、小さく始めて効果を確認しながら段階的に拡大する「スモールスタート」は、リスクを抑えながら確実に成果を出すための有効な手段です。

⑤PDCAを回し改善を継続していく

DX推進において重要なのは、「一度始めて終わり」ではなく継続的に改善を重ねていく姿勢です。

施策を推進した後は必ず成果を測定し、その結果を基に次のアクションを決める「PDCAサイクル」を意識して運用します。例えば営業支援ツールを導入した場合、使用率や成約率の変化を追跡し現場からのフィードバックを基に機能の改良や教育の見直しを行いましょう。

また変化の激しい保険市場に対応するためには、環境変化や顧客ニーズに応じて柔軟に戦略を見直す体制を構築しておく必要があります。

PDCAを継続的に回すことでデータ活用の精度が高まり、企業全体としてのデジタル対応力が強化されていくのです。

保険業界におけるデータ収集に役立つツール

データ活用を加速させるためには、目的に応じたツールの導入が効果的です。特に保険業界では顧客接点の可視化や業務プロセスの効率化が課題となるケースが多いため、それらを補完できるツールの選定が重要になります。

ここでは、実際の業務で活用しやすいツールを2つご紹介します。

ツール1：株式会社ユーザーローカル｜User Insight（ユーザーインサイト）

User Insightは、Webサイトやアプリのユーザー行動を視覚的に解析できるツールです。このツールを使用すると。保険商品のランディングページでどのコンテンツが注目されているのかをヒートマップで把握できます。この情報を基に、顧客が関心を持つ保険プランの配置や導線設計を改善できるのです。

さらにセッションごとの行動履歴を個別に追跡できるため、「どのようなユーザーが契約まで至らなかったのか」といった分析も行いやすくなります。マーケティング部門と営業部門の連携を強化する上でも、有効なデータ基盤を構築する第一歩となります。

参考：株式会社ユーザーローカル

ツール2：株式会社NTTデータ｜BizXaaS MaP（ビズサースマップ）

BizXaaS MaPは業務プロセス管理とデータ統合を支援するSaaS型プラットフォームです。
このツールを使用すると、顧客情報や契約履歴、保険金請求データなど複数部門にまたがる情報を一元化し、リアルタイムに共有・活用することが可能になります。

また、保険会社内の部門間連携がスムーズになり、カスタマーサービスの質を向上させられるでしょう。AIを活用した自動レコメンド機能により、顧客ごとに最適な保険プランを提示する施策につながるのです。

参考：株式会社NTTデータ

保険DXによるデータ活用は『株式会社 TWOSTONE&Sons』へご相談ください

保険業界のデジタル変革を進める上で、社内リソースや専門知識だけで対応するのは難しい場面もあるかもしれません。実際に、「データ基盤はあるが活用方法がわからない」「どのツールを導入すれば効果が出るのか判断できない」といった課題に直面する企業も多く見受けられます。

そのような際は、第三者の視点から現状を分析し、最適な改善施策を提案できる外部パートナーの存在が大きな助けになるでしょう。

『株式会社TWOSTONE&Sons』では、保険DXの推進に必要な戦略設計から実行支援まで総合的なサポートを提供しています。現場の実情に即した提案を通じて、データ活用の成果を最大化するお手伝いをさせていただきますので、まずは無料のご相談からお気軽にご連絡ください。

まとめ｜保険DXの推進で効果的にデータ活用を行おう

保険業界におけるデータ活用のカギは「目的の明確化」「基盤整備」「段階的な検証」というステップを着実に進めることです。適切なツールの導入に加えて、継続的なPDCAサイクルを回しながら改善を重ねると、顧客ニーズに即したサービス提供が実現しやすくなるでしょう。

今後、業界を取り巻く環境はさらに変化していくと予想されます。そうした中で自社の競争力を維持・強化していくためには、データに基づいた意思決定が欠かせません。DXの第一歩を踏み出したいとお考えの方は、専門知識を持ったパートナーと連携し、安心して取り組みを進めていきましょう。