ウィリス・タワーズ・ワトソンが実施した調査によると ウィリス・タワーズワトソンによると、予測分析を活用することで、保険会社の67％が保険証券発行および引受費用を削減でき、60％が売上と収益性を向上させることができた。
社会がますますデジタル化し、モノのインターネット（IoT）が急速に拡大する中、今日では選択可能なデータソースが豊富に存在します。ソフトウェアの革新速度は、分析ツールがますます高度化しつつあり、これらの多様なデータタイプを効率的に取り込むことができることを意味しています。
最大の勝者は保険会社である。彼らはこれらの現代的な予測分析ツールを活用して、この膨大なデータ群を理解し、最終的には被保険者の行動に対する理解と予測能力を向上させることができる。
例えば、損害保険会社は現在、テレマティクス、代理店とのやり取り、顧客とのやり取り、スマートホームおよびその内部のスマート／IoTデバイス、ソーシャルメディアからデータを収集し、顧客の生活やリスク要因をより深く理解することで、保険金請求管理、引受判断、商品開発の改善を図っている。
保険分野における関連ツールとして予測モデリングがあり、主に「仮定分析」の形で活用される。これにより保険会社は様々な事業シナリオをシミュレートでき、不測の事態が保険ポートフォリオ全体に及ぼす影響を評価することが可能となる。
COVID-19は保険会社に対し、変化に可能な限り先んじることが極めて重要であることを示した。適切に活用されれば、「仮定シナリオ」モデリングは、引受（すなわち保険料率変更）や商品設計、保険金請求処理・管理における正確な変更を導く強力なツールとなり得る。
データ主導型社会が進展する中、予測分析は2024年に損害保険業界に13の画期的な変革をもたらす。
1. 価格設定とリスク評価の改善
保険分野における予測分析の代表的な活用事例として広く知られているが、2024年には価格設定とリスク選別が顕著に向上した。その主な要因は、データインサイトの精度向上によるものである。データソースの多様化が進み、データの信頼性と品質が向上したことで、保険会社が収集する情報はより実践的なものとなり、意思決定と成果の質を高めている。
前述の通り、現在収集されているデータ（ソーシャルメディア、スマートデバイス、代理店と顧客の直接対話などの情報源）は、被保険者から直接記録されるためより価値が高い。間接的な情報源（犯罪歴や信用履歴などが代表例）から収集されないデータは、保険会社が直接入手するため（例：ソーシャルメディアから）、被保険者の行動を理解する際に解釈を必要としない。
より関連性の高いデータソースはより正確な洞察をもたらし、それが予測分析のエンジンを強化することで、価格設定の改善やリスク選別といった形でより良い成果を生み出している。保険会社によるスマートデバイスからのデータ収集量は急速に増加している（1世帯あたり1日約10MBと報告されている）。
2. 解約リスクの早期発見
保険会社（およびブローカーも同様）にとって、年間で最も重要な日付は、大多数の保険契約が更新を迎える時期である。最大の更新日は1月1日で、これに続くのが残りの四半期の初日（4月1日、7月1日、10月1日）である。 大口顧客の契約では、複数の保険契約が同一の更新日（および満期日）を共有するため、これらの顧客が保険会社と継続契約を維持することは、事業健全性にとって極めて重要です。
新規顧客の獲得は重要だが、成功のもう一つの鍵は既存顧客の高い継続率を維持することである。コストが安定していると仮定すれば、それが保険事業を持続的に成長させる方法である。
したがって、保険会社はこれらの更新日を円滑に交渉することに大きな懸念を抱いており、他社に乗り換えようとしている顧客について、可能な限り早期に情報を得たいと考えている。そうすることで、これらの顧客に契約を更新するよう説得する十分な時間を確保できるのだ。
予測分析は、解約や補償範囲の縮小が最も懸念される顧客を特定する上で不可欠な役割を果たしており、補償の更新を確保するためには特別な注意を要する顧客層の把握に活用されている。高度なデータ分析技術により、保険会社は既存の補償内容に不満を抱き、次回の更新時期に他社へ乗り換える可能性が高い顧客層を早期に特定する成功率を高めている。
解約リスクを早期に特定することで対応時間が確保されるため、保険会社は保有契約を維持しやすくなる。
3. 不正リスクの予測
保険会社は詐欺との戦いを絶えず続けている。保険詐欺連合（The Coalition of Insurance Fraud）によれば、米国だけで年間800億ドルが詐欺請求によって失われている。米国とカナダの保険会社にとって、請求コストの5～10％が詐欺に起因している。
予測分析は保険金詐欺対策の強力な武器である。保険会社は詐欺が発生する前に潜在的な不正を特定・防止でき、遡及的な是正措置すら講じられる。保険会社は再びソーシャルメディアに注目している。ここも詐欺行為の兆候を探る優れた場だからだ。保険金請求が決済された後も、被保険者のオンライン上の行動は監視され、詐欺が行われた可能性を示す不審な活動がないか確認されている。
予測モデリングを不正検知に活用するユースケースは明らかである。 SmartDataCollectiveによれば、「人間の判断が及ばない領域において、ビッグデータと予測モデリングは、被保険者、保険金請求に関わる第三者（例：修理工場）、さらには被保険者のソーシャル医療アカウントやオンライン活動との不一致を特定できる」という。
4. クレームの優先順位付けをインテリジェントに行う
情報が手の届くところにあり、即座の満足が日常となった現代社会において、顧客はこれまで以上に迅速でありながらパーソナライズされたサービスを求めます。細部は異なるかもしれませんが、業界を問わず、これを実現することは常に課題です。
今日では、最先端の予測分析技術のおかげで、保険会社はこの課題を確かに達成しつつある。予測分析は、どの保険金請求を優先すべきか、いつ対応すべきかを保険会社に示し、時間と費用を節約しながら、顧客満足度と継続率の向上を実現している。
保険金請求データを予測できる能力を前提に、予測分析を活用する保険会社は、数週間から数か月先を見据えて予算を厳格化する比類なき能力を通じて戦略的優位性を確立する。
5. 顧客ロイヤルティの強化
業界を問わず、製品を問わず、ブランドロイヤルティがすべてである。今日、保険会社は予測分析を活用し、忠実な顧客の過去の行動パターンを分析することで、将来のニーズを予測することができる。
多くの市場において、特に標準化された商品を中心に、損害保険の多くの分野では、価格設定や商品提供が保険会社間で極めて競争が激しく、ブランドへの忠誠心が大きな切り札となる。
保険会社は、過去の顧客データから明らかになった情報を活用し、中核顧客層向けにプロセスや商品を積極的に最適化することで、ブランドロイヤルティの強化を先制的に進めている。
6. 外れ値の主張を精査する
保険会社は、予期せず巨額の損失となる請求、いわゆる異常値請求を特定するため、予測分析をますます活用している。最先端の分析ツールを用いて、保険会社は過去の請求データを類似性分析し、特定された請求については専門担当者に自動アラートを発信。これらの請求に特別な注意が払われるよう確保している。
予測分析ツールは、保険会社に潜在的な損失と関連する複雑な問題について事前に通知し、異常値となる保険金請求の頻度と、その結果生じる財務上の悪影響を軽減するのに役立ちます。
7. クレーム処理の見直し
予測分析により、保険会社は多様なデータセットを活用して事象の真の経過と性質を特定し、これにより保険金請求の結果に影響を与えています。可能な限りデータ駆動型の手法を採用することで、プロセスが効率化され、保険金請求部門における人的ミスのリスク低減に寄与しています。
同様に、予測分析ツールによる過去のデータ活用が可能になったことで、保険会社は過去の保険金請求プロセスを分析し効率性を向上させるとともに、保険金請求におけるベストプラクティスの文書化を継続的に改善している。
8. 効果的なデータ管理手法の確保
保険事業を展開する過程で、保険会社は膨大な量のデータを生成・収集する。長年にわたり、このデータは十分に活用されてこなかった。その背景には、データ駆動型インサイトの可能性に対する認識不足と、データの複雑性を解析し効果的に活用するための技術が十分に発達していなかったことが挙げられる。
現代の技術とデータ価値への認識の高まりにより、これらの課題はいずれも保険業界の足かせではなくなった。予測分析は、顧客行動のより正確な予測であれ、引受プロセスの非効率性の削減であれ、保険会社がデータを最大限に活用する手助けをしている。
ただし、保険会社がデータから知見を引き出せるのは、優れたデータクレンジング、準備、管理が行われている場合に限られる。データがサイロ化されたアーキテクチャに分散していると、適切にクレンジングし、データウェアハウス内で体系的に整理することが困難になる。
システムアーキテクチャとデータ管理方針に対する統一的なアプローチがなければ、データの正確性は失われ、予測分析は不可能となる。
9. データモデリングの活用
効果的なデータ管理手順が確立されれば、保険会社はデータモデリングの能力を活用して事業成長を図り始めることができる。
データモデリングにより、保険会社は顧客に関する強固な知識ベースを構築でき、顧客固有の特性に基づくクロスセルおよびアップセルの機会を特定することで、顧客の収益性を定量化することが可能となる。
強力なデータモデルに基づく知見——効果的なデータ管理によって可能となったデータ駆動型の洞察をインテリジェントに統合した成果——により、保険会社はクラウド上で大規模かつオンデマンドに顧客にカスタマイズされたソリューションを提供できる。
10. 新たな成長市場の開拓
予測分析は、保険会社が新たな市場を開拓したり、既存の市場をより的確にターゲットにしたりするのに役立ちます。データ分析を通じて、保険会社は人口統計や行動の主要なパターンを把握でき、マーケティング活動を精密に調整することが可能になります。
ソーシャルメディア時代において、世界中で32億人がソーシャルメディアを利用している中、インフルエンサーマーケティングやその他のソーシャルメディアマーケティングの台頭は、包括的なマーケティング戦略においてますます重要性を増している。
11. 顧客に対するより深い理解の構築
TechTargetによると TechTargetによると、360度ビューとは「顧客が製品購入やサービス・サポートを受けるために企業と接触する様々な接点からデータを集約することで、企業が顧客の全体像を把握できるという考え方」である。保険会社は予測分析を通じて、複数の情報源からデータと知見を統合し、顧客に対する包括的な理解を深めることが可能となる。
予測分析が普及する以前、保険会社は基本的な情報（例：人口統計）から平均的な顧客像を推測するしかなく、その結果、顧客の理解が不十分で収益も最適化されなかった。今日では、保険分野における予測分析ツールの活用により、この状況は一変している。
12. パーソナライズされたユーザー体験の提供
スーツを購入する場合も保険を購入する場合も、顧客は自分だけに特化した体験を求めている。保険会社は予測分析によって得られた実用的な知見を活用し、顧客に対する理解を深めるとともに、オンライン環境において顧客に最適なサービスを提供する方法を模索している。
360度視点のような哲学は、顧客プロファイルを詳細に把握するのに役立ち、保険会社が製品や価格設定から保険契約のサービス提供や保険金支払いまで、エンドツーエンドのユーザー体験をカスタマイズすることを可能にする。
このようなパーソナライゼーションにより、顧客が自社から保険を購入する可能性が大幅に高まります。また、顧客に優れたサービスを提供することで、紹介によるビジネスも劇的に増加し、マーケティング活動の負担を軽減し、キャンペーン費用を削減します。
13. 製品の超カスタマイズ
パーソナライズされたユーザー体験の中核には、細部に至るまで個々の顧客に真にカスタマイズされた製品がある。従来、保険会社が利用していたレガシー技術では、これを大規模に実現することは単純に不可能であった。しかし、利用可能なIoTデータの量が絶えず増加し、機械学習と人工知能が近年飛躍的に進歩したことで、真の製品カスタマイズが今や可能となった。
保険会社は機械学習技術の最新進歩を活用し、顧客行動・購買嗜好・価格感応度に関する予測分析を大規模に実施することで、顧客に最適な保険商品を大規模に提供している。
14. コスト削減
端的に言えば、予測分析は保険会社がより良い意思決定を行うためのツールである。これらの意思決定は行動へとつながり、最終的にはより良い結果を生み出す。そして時間の経過とともに、それらの当初の洞察はもはや新規性を失う——なぜならそれらは既に既存のプロセスへと浸透しているからだ。
もちろん、次に予測分析を通じて新たな知見が提供され、次の成功行動パターンが明らかになると、このサイクルは繰り返される。過去の知見が現在のプロセスの基盤となるのだ。
単なるプロセスではなく、より優れた、より効率的なプロセス。コストを削減し、最終的な利益を増やすプロセスです。それだけの話です。それが予測分析の力なのです。
15. お客様のいる場所にリーチする
予測分析は、保険会社がデジタル流通チャネルを効果的に活用し、顧客が頻繁に利用するプラットフォーム上で顧客とつながることを可能にする強力なツールです。高度なデータ分析技術を活用することで、保険会社は顧客の行動、嗜好、ニーズに関する貴重な知見を得ることができます。この情報により、保険会社は顧客基盤をセグメント化し、それに応じてデジタル流通戦略をカスタマイズすることが可能になります。
予測分析は、保険会社がターゲット層にリーチするための最適なデジタルチャネルを特定し、リソースの効果的な配分を実現します。さらに、過去のデータとパターンを分析することで、保険会社はパーソナライズされたマーケティングキャンペーンやオファーを作成でき、見込み客を顧客へ転換する可能性を高めます。
予測分析は、保険会社がリスクを正確に評価し、適切な価格戦略を決定するのにも役立ちます。膨大なデータを分析することで、保険会社は顧客に関連する潜在的なリスクを評価する予測モデルを作成できます。これにより、保険会社はデジタルチャネルを通じて正確な価格情報を伝達することが可能になります。
さらに、予測分析は保険会社が顧客離れの早期兆候を特定し、先手を打った顧客維持戦略を実施するのに役立ちます。顧客とのやり取りや行動パターンを分析することで、保険会社は離脱リスクのある顧客を特定し、デジタルチャネルを通じて提供される個別対応型の維持施策で介入することが可能になります。
最後に、主要業績評価指標（KPI）の継続的な分析を通じて、保険会社はデジタル流通施策の効果に関するフィードバックを収集し、戦略を最適化するために必要な調整を行うことができます。要約すると、予測分析は保険会社がデジタル流通チャネルを効果的に活用し、顧客が好むプラットフォームでつながり、パーソナライゼーションを強化し、チャネル選択を最適化し、デジタル領域における顧客獲得と維持の取り組みを改善することを可能にします。
展望
将来、予測分析は保険会社に対しバリューチェーン全体にわたる実用的な知見を提供できることから、ますます普及していくでしょう。保険会社が人的資本において持続的な競争優位性を構築できる可能性を考慮すると、その潜在能力を最大限に引き出す技術的知識を有する人材への投資は、今後数年間の採用戦略の基盤となるでしょう。
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