Interview 07新規事業推進部門・デジタルイノベーション部門
一人ひとりに最適な「生きるための保険」を契約者約1,500万人のビッグデータから可視化する。
デジタルイノベーション推進部 デジタル技術支援課
Yasutaka Matsuda
2019年 入社
データサイエンスをビジネスに応用すれば、データ分析から導かれるロジカルな根拠に基づき、お客様のニーズをより的確に捉えた最適なタイミングでの商品・サービスの提供に貢献できる。さらに、アフラックのデータサイエンティストのやりがいはビジネスへの貢献にとどまらない、と松田は言う。一人ひとりのお客様が自分らしく生きるためにお役立ていただける、最適な保障を可視化することに社会的な意義を感じるからである。
提案活動の最適化にデータ分析を活かす
私は現在、主に営業部門のメンバーと情報交換を重ねながら、お客様一人ひとりの体験価値を向上させる目的でさまざまなデータ分析に取り組んでいます。データ利活用により、未発見のインサイト(人を動かす隠れた心理など)の抽出や、曖昧だった仮説・経験則の科学的な検証が可能となります。例えば、アソシエイツ(販売代理店)の提案活動の最適化に向けたアジャイル型のプロジェクト。一人ひとりのお客様の真のニーズに応えられるのはどんな商品・サービスであるのか。これまでベテランの営業担当者の経験知に頼っていた高度な提案ノウハウを、データ分析を通じて分析・可視化しています。分析結果に基づく成果物は、若手社員向けの営業支援ツールです。お客様の真のニーズを捉えた最適なタイミングや提案内容を人工知能が予測し提示するシステムを構築・運用。アソシエイツからのフィードバックを受けて継続的に改善中です。
データサイエンティストにとって
魅力的な環境がある
アフラックは現在、これまで取り組んできたデジタルトランスフォーメーション(DX)をさらに加速させており、その取り組みの一つとして、社内に蓄積されるデータのビジネス活用に向けて多数のプロジェクトが動いています。アフラックの保険商品の保有契約件数は約2,400万件を超え、社内には約1,500万人以上ものお客様データが蓄積されています。さらに1974年の創業以来、大きな合併等を経験しておらず、古いデータもある程度の統一性を保って保持されています。このため、データの前処理に過大な工数をかけることなく分析業務を開始することが可能な状態です。このような環境は、フィンテック及び新規事業の推進拠点となっている南青山のオフィス「アフラック・イノベーション・ラボ」の存在とともに、データサイエンティストにとって非常に魅力的なものです。私は前職ではコンサルティング会社で金融機関向けのデータ分析支援を担当していましたが、プロジェクトに参画する期間やアクセスできるデータの範囲が限定的なため、課題に対して継続的に取り組めないこともありました。事業会社でデータサイエンティストとして働くことで、当事者としてより深くプロジェクトに関われることに非常にやりがいを感じます。
お客様への影響も、社会的な意義も大きい
顧客数が非常に多いという事業環境は、自分の仕事の影響力がそれだけ大きくなることを意味します。仮にデータ分析によって保障内容を見直したお客様が0.1%増えたとします。0.1%は小さな数字ですが、そこに約1,500万人という数字を掛けると、全体では大きなインパクトが生まれます。データ利活用の結果、より多くのお客様が最適な保障と出会い、自分らしく生きるきっかけの提供につながるともいえるでしょう。まさに「『生きる』」を創る。」に貢献できる仕事であり、社会的な意義は決して小さくないと感じています。
謙虚に学び続け、自分の知見を更新したい
どんなに多忙であっても、目の前の業務に100%の時間を投下せず、並行して自身の知見向上のための時間をつくることを意識しています。データ分析やシステムに関する技術の進歩は速く、社外のセミナーやインターネット・書籍などで常に最先端の知見を学ぶことが不可欠です。自己研鑽を怠るとすぐに技術的に手詰まりになり、さまざまなリスクと向き合うお客様やアフラックのビジネスの現場で悩んでいる人に価値を提供できなくなってしまいます。そして、習得した先端的な知見におごることなく、それを社内の協働メンバーに対して分かりやすく伝えるコミュニケーション能力も重要です。
変化の中で新たなコミュニケーションを導く
デジタル技術の進歩や新型コロナウイルスの流行など、社会環境が変化する中、アソシエイツとお客様との関係も変化しています。密を避けるコミュニケーションが模索され、オンラインの営業提案も始まりました。今はまだオンライン申込のデータは多くないですが、1、2年後には常態化するかもしれません。そうすると十分なデータが蓄積され、これを分析することでオンラインに特化した提案ノウハウも可視化できます。データサイエンティストには、時代の変化から目を逸らさずにデータ分析を通じて未発見のインサイトを抽出し、新しいビジネスに活かしていく使命があります。データサイエンティストの業務は専門性が高い分、ともすれば自己満足に陥ったり、技術的には興味深いがビジネス上のインパクトを生まない開発をしてしまうことがあります。社会にとっても付加価値のある分析や開発になっているかを常に意識し、どれほど営業提案の手法やツールが変わっても、お客様にとって価値ある商品・サービスを提供するという行動原則は変わらずに大切にしたいと思っています。
松田 康隆のある一日
9:00
出社
10:00
代理店の営業支援システムの機能拡充に関する打ち合わせ
10:30
データサイエンティスト間の情報共有会。データの性質に応じてクラウドと自社保有を使い分けるデータ管理手法について注目が集まる
11:30
アジャイル型プロジェクトのデイリー打ち合せ(15分以内でコンパクトに!)
12:00
昼食
13:00
他メンバーのソースコードレビュー。属人化を防ぐため、誰が見ても理解できる標準的なコードの書き方を推奨している
14:00
自分のコーディング(プログラムを書くこと)に集中する時間
16:30
ビジネス部門へのヒアリング。お客様との接点から得られる情報は非常に有益
17:45
夜間に走らせておくべきバッチ処理がある場合、ここで実行。できるだけ効率化・自動化を図ることで可処分時間を増やしている
18:00
退社