AIを活用した解決方法で特許を取得し、クライアントの課題解決を実現

大手生命保険会社が経営課題として抱えていた、営業職員の成約率向上の実現に向けて、顧客の属性に合わせて最も効果的な提案方法の仕組みを構築したシニアマネージャーを紹介します。

 

Why ABeam ?

そのため、データを活用してクライアントの経営課題の解決まで提案できるコンサルティングファームに魅力を感じました。また、外資系企業の日本支社で働いた経験から、グローバルコンサルティングファームで日本にヘッドオフィスがあるアビームであれば、よりスピーディーかつ柔軟に働くことができると考え、入社を決めました。

Experiences in ABeam ~ Impressive Project~

最も印象に残っているのは、大手生命保険会社向けのAIを活用したプロジェクトです。
クライアントの経営課題の１つに、営業職員が顧客の保障ニーズに合わせて作成する保険設計書の成約率向上がありました。そこで、日々蓄積する膨大な提案書データを活用することで、自身の担当顧客の属性に合わせて最も効果的な提案ができる仕組みを構築しました。具体的には、営業職員が保険設計書を作成する際に、自動的に最適な提案のパターンを複数種類レコメンドする仕様になっています。これにより、成約率向上のみならず、保険設計書作成の効率化にも繋げることができます。
プロジェクトを進めていく上で最も苦労したことは、データ分析の難易度が非常に高かったことです。金融業界ならではの専門用語で分類されたデータが多いことや、顧客へ直接会いに行く営業スタイルが主流のため、データを活用した前例が少ないことで、どのデータを用いてどのような計算をすれば成約率を上げられるのか、実現方法をゼロから検討する必要がありました。そこで、クライアントやプロジェクトメンバー、時にはプロジェクト外のアビームのメンバーを巻き込むことで、数百種類のデータの中からレコメンドに資する情報を見つけ出し、最適な結果を導き出すための計算式を発案しました。
緻密な計算や分析を経て、自身の担当顧客の特長に応じて成約確度が高いと想定される複数の提案を自動でレコメンドするモックアップを、僅か3ヵ月の概念実証（Proof of Concept）の期間で設計・開発できました。その後、1年以上現場で運用し、現在は形を変えて本格的なシステムとして導入されています。また、保険設計書をレコメンドするという新しい取り組みが評価され、特許を取得することもできました。
プロジェクトの成功要因は、アビームの企業文化にあると考えています。アビームでは、プロジェクトにアサインされていないメンバーにも気軽に相談でき、様々なバックグランドの知見を活かして、親身に協力してくれる文化が根付いています。この企業文化こそが、クライアントの経営課題を解決へ導き、信頼関係の構築に繋がっていると感じています。今回のプロジェクトにおいても、アビームの多種多様な専門性を発揮した結果、プロジェクト事後のクライアントからの評価では最高位の評価を頂くことができました。

Future ~Growth Story~

各企業や各業界の抱える特有の課題に対して、アルゴリズム、戦略、ITの多角的な視点で応えることの出来るチームを作っていきたいと考えています。
現在は音声などのデータ処理が難しいとされる非構造化データを活用した分析に注力しています。例えば、顧客の会話データの中から自然言語処理技術で有益な情報を抽出し、顧客のニーズを先取りすることでビジネスそのものを変革できると考えています。
クライアントのデジタルトランスフォーメーションの実現にAIは欠かすことの出来ない要素です。様々なデータ利活用プロジェクトでAIセクターをリードし、クライアントの変革に貢献していきたいです。