横山

保険代理店の皆さんに対して、お客さまへの提案の質を高めていただくためのサポートを継続し、改善を重ねることが大切だと考えています。担当企業の決算書から財務状況を把握し、訪問を重ねて従業員数など細かく把握している方もいらっしゃいます。しかし、そうした情報を一人ずつの営業パーソンが把握するのには相当な労力がかかります。お客さまに必要な保険を提案するきっかけとなる、一定の質を担保した情報を保険会社が提供する。そんな仕組みで代理店の営業活動をサポートしたいと考えています。

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AIを搭載した損保業界として初の代理店向けの営業支援システム「MS1 Brain」に、法人顧客の企業情報を組み込む検討は、2018年から始めていました。その際、ユーソナーの企業データベースLBCは、マッチング率で他社を大きく上回っていたのをよく覚えています。

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当時は、代理店に対するニュース配信の課題がありました。代理店が担当する企業を訪問する際、その企業の動向や業界の情報を事前に把握しておくことは営業活動の基本です。そのため大手新聞社のニュースをMS1 Brainを通して代理店向けに配信していたのですが、その年間コストが負担となっていました。 また、業種ごとに関係するキーワードで検索した結果を配信するものだったので、個別の企業にしっかり紐づいた訴求までは出来ていないという課題もありました。

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きっかけは、社員向けのCRM構築プロジェクトでユーソナーを導入したことです。そのデータ精度の検証プロセスでも非常に高いマッチ率を示したことと、当社のデータのクレンジングをしてもらいましたが、重複していたデータをあっという間に判別して返してくれました。 その際に、企業属性情報である「ストーリー」※ が、2018年の頃と比べ大幅に充実していることに気づきました。「健康経営優良法人の認定を受けているか」「ISOを取得しているか」「商工会議所の会員かどうか」など。調べれば分かる情報ではありますが、一社一社を手作業で調べると膨大な手間がかかります。それが簡単に網羅的に情報を取れ、MS1 Brainを通じて代理店に提供できることが、代理店の提案営業サポートとして、大きな価値があると思いました。

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情報の鮮度も決め手でした。それまで使っていた企業データベースは、情報更新頻度が月次で、最新情報の反映に課題を感じていました。ユーソナーのLBCは日次で最新データが取得でき、代理店は新鮮な情報をもとにお客さまへの提案活動が実施できます。また、分析に使うデータも最新のものを活用できることも重要なポイントでした。

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一般的な企業情報サービスは各種調査やアンケートに協力してもらえた企業のデータが中心になるので、どうしても取得可能な企業に偏りが生じがちです。しかし、代理店が日々向き合っているお客さまは、上場企業から中小企業、家族経営までさまざまで、そのような企業の情報こそ、求められている情報です。そこを、網羅性の高いLBCの企業情報がカバーしてくれる。私たちとしてここが大切なポイントでした。

さらに、ユーソナーを導入すれば、個別の企業に紐づいた各種ニュースを配信できることが分かり、課題となっていたニュース配信コストを大幅に削減できる見通しが立ったことも嬉しい発見でした。 社員向けＣＲＭでもサイドソナーを導入したことによって、社員と代理店が参照する企業情報に差が生じるという懸念も解消されました。複数の課題が一度に解決できると判断して、2025年のシステムリニューアルで、ユーソナーの導入を決定しました。

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「MS1 Brain」のお客さま情報画面に組み込んで、ストーリー情報やニュース、分析スコアを一覧で確認できるようにしています。 分析スコアは、商品の推奨度をイメージしていただければ良いと思います。機械学習モデルを作成し、スコア算出していますが、大量のデータが必要になりますストーリーの属性情報も含めてLBCのデータをそのために活用しています。

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たとえば「商工会議所の会員かどうか」や「ISOの認証があるかどうか」という形式で「特徴量」としてまとめています。「健康経営優良法人」のような年次認定情報であれば、直近年度だけを使うか、認定歴ありとして変換するかなど、ビジネス上の有意性を踏まえて整理しています。分析目的によってデータの扱いを変える必要があり、正解は一つではありません。工夫してデータを整理し、機械学習のインプットデータとしています。

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AutoML※ツールを使って、LBCのストーリー情報の「あり」と「なし」で比較検証したところ（＝写真）、結果は総じてLBCのデータを加えた方が高いスコアを示しました。

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代理店は、当社が提供している代理店向けシステムにログインし、例えば契約の満期が近いお客さまの一社を選択すると、そのお客さまのご加入契約や対応履歴、推奨度の高い保険商品のレコメンドなど様々な情報をまとめて確認できます。LBCコードで紐づけた企業の情報やニュースの確認も可能です。

ストーリーの情報には既知の情報も含まれていますが「網羅的に属性を確認できる」ことや、「知らなかった情報も含まれている」ことで、お客さまを訪問する前の情報確認や提案内容の検討、潜在ニーズの掘り起こしに効果的と考えています。代理店ごとに使用頻度の差はありますが、日常的に活用している方々も多くいらっしゃいます。

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定量効果としては、先ほども触れたランニングコストの削減や、機械学習による分析精度の向上になろうかと思います。ただし、経験値や勘に頼りがちなお客さまへの提案を、データで支援することにより、お客さまに適切な提案を、より高い品質で実施できるようになったという定性的な部分にこそ、本来目指している効果、価値があったと考えています。

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今後は、当社社員や代理店の皆さんに第一線でさらに活用してもらいたいと考えています。例えば、「ストーリーをみると、A社にはこういった特徴があります。だからこの商品とサービスを、このような提案方法でお勧めしましょう」といった営業戦略について、当社営業社員と代理店で会話されるようなイメージです。

ユーソナーのLBCデータ内容は高く評価しています。提供いただける情報を質・量ともに進化いただくなかで、当社としても活用の幅をさらに広げていきたいと考えています。