データサイエンス活用事例

課題 ・保険料率を検討する上で、料率に対して顧客の売上高や営業利益等がどのように推移するかを把握したいとのニーズがある・プログラムを用いて大規模なデータを扱うノウハウがお客様になかった 施策 ■シミュレーション概要 ・契約データから料率パターンに対する売上高や営業利益等を算出する シミュレータを作成した ・お客様のビジネス形態や要望に合わせて、確認したい粒度( 【Ex】契約に紐づく契約期間/保険始期など)での売上高や営業利益等を 算出できるようにした ・一括で売上高や営業利益等を算出…

課題 LLMを利用して商品レビューからサマリーを作成してほしい。現行のサマリーは意図した形式になっておらず別案件に活かせない状況である。さらに将来レビューが追加された際に、それをサマリーに統合できるような設計作りもしてほしい。 施策 プロンプトエンジニアリングによるサマリー作成手法を確立した。 ①：商品レビューから特徴（タグ）を生成する。 ②：商品レビューがタグを含んでいるか判定する。 ③：②で判定したタグ情報を集計する。 ④：③で集計した情報からサマリーを作成する。 ※一部工程を省…

課題 クレジットカードのフィッシング被害額が増加しているが、どのような会員に対して啓蒙活動を行えば効果的に被害を抑制できるのかが明らかではない 施策 クレジットカード会社と、その業務提携先である他業種の会社の顧客情報 を利用し、共通する属性項目を持つ顧客同士で紐付けることでデータの拡 充を図った。結合したデータを用いて｢フィッシング被害に遭うか/遭わな いか｣を予測する二値分類モデルを構築し、どのような特徴を持つ顧客が フィッシング被害に遭いやすいか、ペルソナ像を高解像度で特定した。…

課題 クライアントが競合に求人を出している場合、求人のニーズや競合にブランドスイッチする可能性があり、優先的に営業活動を行う必要がある。しかし、求人サイトには企業名が記載されておらず推測するしかないため、求人を他社に出稿しているか判定を行う。 施策 求人サイトのクローリングデータといままで受注した求人の情報を突合し、 他社に求人を出している可能性があるクライアント企業をリスト化した。 さらに、現状営業活動に利用されているリストに対して、今回の情報を付 与することで、下記のような場面で…

課題 TVCMやWebCMのマス広告の施策効果の検証に、放映エリア (介入群)と非放映エリア (制御群)を設定する方法を用いている。様々な条件のもと、介入群と制御群のKPIの傾向ができるだけ類似するように介入群と制御群を決定したい。 ※1 介入群のKPIを制御群の実績から推定し、介入群のKPIの実績値との差分を施策効果として推定している。 ※2 特定都道府県は介入群にする、同じTVCMが流れるエリア（関東など）は同じ群にする、など 施策 ①施策実施前に、各エリアの日付×KPI指標(売…

課題 人の属性とアンケート回答の2つのデータを合成して、属性は既知でアンケート回答が未知の個人にデータ補完を行ない、マーケティング施策等の検討に活用したい。 施策 人の属性データ(性別、年齢、年収等)とアンケート回答が既知の人のデータを使って、属性ごとに可能性が高い回答を推定できるAIを構築。AIを使って、属性データのみからアンケート回答を推定できるようになった。 効果 当てやすい設問・当てにくい設問の傾向や、補完に適したアプローチに関する示唆が得られた。 提案した手法では、単純な…

課題 保険関心者の契約促進のため、購買行動プロセスとボトルネックを理解したい。従来ではアンケート調査から購買に至るユーザーの人物像把握等を試みた。しかし、過去に遡るほどユーザーの記憶があいまいで、ユーザーの長期的な購買に至るまでのデータ収集が困難。 施策 検索サービスを長期間使用するユーザーを対象にファネルを構築し、 顧客の購買プロセスを、検索データを用いて疑似的に可視化。 構築したファネルを活かして、 定点観測/人物像把握/検索傾向の把握等の分析に活用 効果 検索データを用いて保…

課題 法人向けECサイトのおすすめ商品表示欄において、すべてのユーザーに対して同じ商品を同じ順序で表示していたが、ユーザーの属性に応じておすすめ商品のラインナップや表示順を最適化することで、クリック率・CV率を上げたい。 施策 業種ごとの各商品ページへの訪問率の集計結果から、業種ごとの商品ラインナップと表示順を決定した。その後、web出し分けツール (KARTE) による出し分けを行い、もともとのラインナップと業種ごとに最適化したラインアップとで、クリック率を指標にABテストを行った…

課題 人材マッチングサービスにおける応募→売上の効果を算出したい。 現在、データ同士の単なる相関や現場の感覚に基づいて意思決定しているが、実際の売上は当期の景況感の影響を受けると考えられるため、景況感を考慮した時系列モデルから、売上予測を行いたい。 施策 応募数と景況感の両方をもとに売上を予測する2段階状態空間モデルを作成し、stanを使ってシミュレーションで妥当性を検証した。 効果 2段階状態空間モデルを構築することで、売り上げへの景況感の作用を推定することができた。また、それに…

課題 営業がお客様に商品説明を行う際、導入効果をうまく説明できていないことがあり、導入後にお客様から不満の声があり、顧客満足が低下している。 施策 自社商品を導入する営業先の業種や企業規模、時期、自社商品の特徴を入力することで、その商品を導入した際の効果とその誤差(幅)を予測。 担当営業が営業先で、上記の入力を行い、その場で、導入効果の見積もりができるアプリケーションの構築を支援。 効果 事前に効果や誤差をお客様に理解頂くことで安心感を与えることが可能になった。 顧客満足度が向上し…

課題 データに基づいて客観的にストレステスト(※)を実施したい。顧客企業の実態により近いストレステストの実施を行いたい。※経済的に大きなショックが起きても経営維持ができるかという確認 施策 機械学習モデルを用いて、過去時系列データよりストレスシナリオ別の信用リスクアセット (コスト: 貸倒)を予測できるロジック案を策定。 効果 顧客企業の信用リスク上のリスクアセット算出ロジックが策定され、より実態に則したストレステストが実施可能となった。 これにより、経済ショックが起こった場合の経…

課題 現状、属性マトリックスで信用リスクの格付を付与しているが、データに基づく客観的な格付を付与したい。また、大規模データの活用した格付や、格付の算出も実現したい。 施策 機械学習モデルを用いて、外部・過去の膨大なデータから信用スコアを求め、貸倒の確率を予測。 効果 格付が自動的に算出可能となり、リスク管理部門のコストが削減できた。 適切な格付が付与できるため、これまでよりも精緻な貸倒引当金の算定が可能となった。 これにより、余分な貸倒引当金の積み立てや過小な積み立てによる経営リス…