DX戦略を伴走支援！実データを用い、自社の課題を実践的に解決できるデータアナリストを育成（三井住友海上あいおい生命保険株式会社）

――　MSA生命様のこれまでのデータ利活用への取り組みについて教えてください。

MSA生命　兵庫氏：MSA生命は、MS&ADグループが持つ国内最大級の販売ネットワークと顧客基盤を活かし、生命保険市場を開拓しています。そもそも保険業はデータを蓄積し活用する業種ですので、アクチュアリー部門では適正な保険料を設定するためにデータ分析を用いてきました。しかし、中期経営計画で掲げたDXの実現のために、部門や職種に関わらず、データの利活用を全社に広げていく必要性を感じていました。
そこで、デジタルイノベーション部（DI部）を創設し、デジタル人財育成に取り組むこととなりました。
一方で、中期経営計画が始まる前、データ分析のテーマを本社各部から募集する機会がありました。すると本社各部から100以上のテーマが集まってきたのです。
現場は数多くのビジネス課題を抱えており、それをデータ分析で解決したいと考えている社員が大勢いるのだと知り、DI部への期待は大きいと感じました。

―― MSA生命様で実践された研修プログラムとはどのようなものですか？

TDSE　伊藤氏：データアナリスト研修は、TDSEが提供する人財育成プログラムを、MSA生命様のデータアナリスト育成のためにカスタマイズしたものです。自身の業務テーマの分析とは別に、汎用的な分析手法を身に付けるために、AIや統計の基礎知識の獲得を目的としたeラーニング（外部コンテンツを利用）、架空のシナリオを用いたデータ分析を実際に行うなど、非常に実践的な育成プログラムです。進め方としては、まずはeラーニングで知識獲得を行っていただき、その後、架空シナリオを用いたデータ分析の研修を実施しました。
架空のシナリオを用いたデータ分析は、データ分析の課題整理から報告まで行う実践的な研修となります。架空のシナリオを元に、①ビジネス課題からビジネスのゴールに向かうよう問題を組み立て、②どのように分析を行うかを設計し、③実際に分析を実践・考察して報告まで実施頂きました。

――　データアナリスト研修を受講していかがでしたか？

MSA生命　遠藤氏：私は、データアナリスト育成研修の初年度（2022年度）に参加しました。データアナリスト育成研修を受講し、分析を実施する前の課題の整理、問題の組み立て、データのとり方、分析結果をどのように業務に活かすのかを考えることが非常に大切だということが重要な学びとしてありました。特に、分析を実施する前の課題整理や問題の組み立てを失敗してしまうと、その後の分析も意味をなさないものになってしまう事が大きな学びとなりました。
また、研修を始める前に現在の自分のスキルを専門家に詳細にチェックしてもらえたことで、自分には何が不足しているのか、これからどのような勉強を行えばいいのか、データアナリストとしての「現在位置」が、客観的に理解できたことが良かったと感じました。

MSA生命　遠藤氏： 新契約部は保険の査定を行う部門です。昨今のデジタル化の潮流により、新しい申込経路も増え、引き受け業務は複雑化しています。
適正な引き受けをするためにデータを活用していきますが、今後は、保険証券が契約者に送付されるまでのリードタイムの改善や、医療の進歩によって完治する病気をタイムリーに査定に反映するなど、新たなテーマにも挑戦していきたいと考えています。

――　分析テーマとその取り組みの成果について教えてください。

MSA生命　藤井氏： 私は、お客さまコンタクトセンター部コンタクト企画グループでシステム関連の業務を担当し、2022年度のデータアナリスト候補として、このプロジェクトに参加しました。
元々システム関連の業務を担当していたこともあり、機械学習やAI分野への興味も持っていました。
これまでのシステム開発案件は、外部のベンダーに要件定義を提示して開発いただくウォータフォール型が主流でしたが、TDSEとはデータをどのように活用していくかをひとつひとつ一緒に考えながら機械学習モデルの構築などを進めていきました。
私が取り組んだ分析テーマはコンタクトセンターへの入電数予測です。予測ができればコンタクトセンターのスタッフの人員配置を効率化することができます。呼損（スタッフが対応する前に顧客側が切電してしまうこと）を抑止し顧客満足度の向上、コスト削減など様々なビジネス効果が生まれます。
これまでの入電予測では掛け直し（呼損を抑止出来れば掛け直しは発生しない）の数を含んで分析しており、これが予測結果を大きく外す要因となっていました。今回、掛け直しの数を除外して分析することで、実際に試験運用ができるレベルの精度を実現することができました。
このように、実業務のデータを用いた分析に取り組むことで、実際にデータをどう活用するのか、課題の解決方法やアイデアを具体的にイメージすることができて良かったです。

TDSE　遠藤氏： 初年度は、TDSEのデータサイエンティスト1名、分析テーマの推進を統括するリーダーの私と、藤井様を含むMSA生命様のデータアナリスト6名で、それぞれ実務に即した5テーマのデータ分析を行いました。分析に用いるデータについては、藤井様にご準備いただき、個人情報保護のための暗号化加工を実施していただきました。
TDSEはデータ分析に関しては“プロ”ですが、実業務における深いビジネス知識はありません。藤井様はコンタクトセンター業務及び自社のシステム関連業務に精通されており、お互いがお互いの専門性を持ち寄り、ともに課題解決に向けたデータ分析に取り組みました。入電数予測モデルとしてはビジネス展開可能な予測精度を達成し、試験運用のための準備に取り組んでおります。

MSA生命　藤井氏：今後のデータの利活用や開発案件のために、どこにどんなデータがあるのかを把握して、全社的に一元管理していく必要があることも実感しました。また、データを収集する・不足するデータがあれば加工や結合して作る、そこからデータを活用するという一連の流れは、とても良い経験になりました。 今後、部門横断でのデータの取得、活用を実践していくために、データ基盤の整備にも取り組んでいきます。
TDSE　遠藤氏：保険業界は様々なデータが蓄積されており、そのデータを活用して様々なテーマに取り組むことができる面白い業界です。部署単位で持っているデータを紐づけながら部門横断で多角的な分析を行い、保険業界における多様なテーマに取り組んでいきたいと考えております。

MSA生命　小比賀氏： ビジネス課題をデータ分析のタスクに変換し、分析結果を元に施策を立案し、ビジネスの効果を生み出す。これがデータアナリストの役目です。
TDSEには、「育成だけ」「分析だけ」ではなく、DXの実現に向けた課題解決に寄り添い、一気通貫でご支援いただけたことが良かったと感じています。

2022年度にはデータアナリストが取り組んだテーマと成果を経営陣へ報告する機会を設けました。経営陣からもデータ利活用に対する理解が得られ、初年度の取り組みを通して、社内でのデータ利活用に対する肯定的な空気の醸成ができていると感じています。

中期経営計画の2年目となる2023年度には、9名のデータアナリスト候補を選出し、育成研修と分析プロジェクトを実施、中期経営計画最終年度に当たる2025年度には、本社各部に最低1名以上のデータアナリスト配置を目標としています。
今後も実データを用いたデータ分析＋育成研修で、自社のビジネス課題を自ら解決できるデータ分析人財の育成に取り組んでいきます。