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金融サービス・テクノロジー・コンサルティング
大手生命保険会社における、データドリブンな事故リスク検知態勢の構築支援
国内大手生命保険会社では、不祥事故の発生を契機に、内部管理態勢の抜本的な見直しが求められていました。中でも、「ゼロエフェクト（新規不祥事故ゼロ）」の実現に向け、事故を未然に防ぐための予兆管理の高度化が重要な経営課題となっていました。
こうした課題に対し、EYストラテジー・アンド・コンサルティング（以下、EYSC）は、まずデータ基盤の構築支援から着手。リスクの可視化を目的に、Power BI を活用して多様な観点からデータを抽出・分析できる仕組みを整備しました。さらに、機械学習を活用したリスク予測AIモデルのPoCを実施し、営業員単位・契約単位でリスクスコアを算出。これにより、従来の経験則に基づくルールベースでは捉えきれなかった不祥事故の兆候を定量的に把握することに挑戦しました。
EYの体制とそれぞれの役割
EYSCは、データ基盤構築の立ち上げ段階から継続的に伴走し、データの一元管理（DB整備）、可視化（Power BI ダッシュボード）、そして AI 活用の領域へと段階的に支援範囲を拡張しました。
PoCフェーズでは、保険ビジネスと現場でのデータ利活用に経験・知見の豊富なメンバーが、業務課題に即した仮説立案と評価観点の設定を担当しました。一方、AI＆Data専門家チームがデータクレンジング、特徴量設計、モデル構築・精度評価を中心に適切なアドバイスを行い、クライアントの管理部門・検証部門と密接に連携しながら、現場で実際に活用可能な粒度まで落とし込んだ活用イメージを具体化しました。
クライアントに提供したEYならではの価値
EYSCは、保険領域に精通したビジネスコンサルタントの深い業務知見と、FS TC AI&Dataチームが有する高度なデータ分析力を融合。保険現場で日々行われている判断プロセスを、再現性のあるモデルとして可視化しました。
この「業務理解 × データサイエンス」のアプローチにより、単なる数値分析にとどまらず、データが持つ意味や背景を損なうことなく、関係者が共通の土台で議論できる示唆と論点整理を実現しました。
さらに本取り組みは、予測精度の向上だけを目的とするものではなく、現場と経営層の理解を橋渡しする役割を果たし、データ活用の組織全体への浸透を力強く後押しした点に大きな価値があると考えます。
プロジェクトにおける困難点
本プロジェクトでは、現場起点での施策検討が先行した結果、検討の途中で役員・部長層が期待するプロジェクトゴールが変化するなど、合意形成に難しさを伴う局面がありました。また、個人情報の目的外利用に関する倫理・統制の整理が十分でなく、データの取り扱いルールを改めて明確化する必要がありました。
さらに、自然言語処理や大規模データ処理に耐えうる実行基盤・ツールが未整備であったことから、AI活用を前提とした全社的な体制構築も大きな課題となりました。加えて、クライアント内でAIに対する理解度や品質認識にばらつきがあったため、プロジェクト推進と並行して教育・トレーニングを実施する必要があり、技術・組織の両面で高度な調整力が求められるチャレンジングな取り組みとなりました。
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