20260512DSDAY06_日本生命_佐藤様・松村様・大西様

2026-05-12に開催されたData Science Day 2026のご講演
講演3 日本生命保険相互会社 佐藤慶様・松村亮太様・大西里奈様
日本生命におけるデータ利活用最前線 ースピーディーな全社基盤整備／デジタルチャネルの挑戦ー
のスライド資料（公開版）です。

Transcript

1. 日本生命におけるデータ利活用最前線 ースピーディーな全社基盤整備／デジタルチャネルの挑戦ー
2. ⚫ 日本生命のDX戦略 これまでのデータ利活用の取組み ⚫ 日本生命におけるデジタルチャネルの挑戦 ⚫ 今後の展望 目次
3. ⚫ 日本生命のDX戦略 これまでのデータ利活用の取組み ⚫ 日本生命におけるデジタルチャネルの挑戦 ⚫ 今後の展望 目次
4. 自己紹介 さとう けい 佐藤 慶 ◼ 2008年～2013年 保険販売部門にて、営業支援（名古屋） ◼ 2014年～2018年 事務・サービス部門：オフィシャルＨＰ運用 IT部門：スマホページ開発 保険販売部門：CRM企画 コーポレート部門：新規事業企画・全社データ利活用企画 ◼ 2019年～現職 デジタル・AI等の活用企画・実装の推進 データ分析／利活用の推進・基盤整備 日本生命保険相互会社 デジタル・AI推進室 主任専門課長 4 販売商品・ チャネル活動分析 webアクセス解析 顧客360°解析
5. 日本生命のデジタル5カ年計画 5 顧客 接点 保険 事務 新規 事業 • RPAの導入(835業務)や、 AI-OCRの導入(29万枚/年)などによる 一部作業の効率化 デジタル技術導入の加速 RPAやSaaS、初期段階のAI等の 活用による 「デジタル化」の進展 顧客ニーズ・関心の変容 オンライン・非対面営業 へのニーズや、 健康増進サービス への関心の高まり 世の中の環境変化 • コミュニケーションツールの拡大(LINE導入) • オンラインでのコンサルティング • “Nippon Life X”の開設による イノベーション創出活動の推進 • ヘルスケア事業におけるデータ分析・ 健康施策の提供 日本生命の 『デジタル5カ年計画』 2019～2023
6. 現在の課題と機会 6 AI等のテクノロジーの飛躍的な進展 査定・商品設計・顧客対応などへの 幅広い技術活用による競争激化 顧客接点の多様化と価値観の変容 マルチチャネル化や、 パーソナライズ志向・健康志向の深化 世の中の環境変化 顧客 接点 保険 事務 新規 事業 • 生成AIなどの活用による • 自動化の加速 • お客様１人ひとりに最適な • サービスの提供 • 保険周辺分野の事業の • さらなる拡大 (健康・介護・保育・地域支援など) 今後の技術進化のスピードや消費者の行動変容、人材獲得競争激化等を踏まえると、 更なるDXの加速が必須
7. 顧 客 体 験 価 値 Ｃ Ｘ の 向 上 日本生命グループのDX戦略 7 AIを徹底的に活用し、 コスト競争力向上と人材シフトを実現 ＜人だからこそ提供できる価値の強化＞ 目指す社会 Ｄ Ｘ Ｃ Ｘ for AIと人の共創 を軸に、「誰もが、ずっと、安心して暮らせる社会」の実現 を目指す AI×人による パーソナライズされた価値の提供 AI×人による 新たなビジネスの創出 Ａ Ｉ と 人 の 共 創 （ ） 誰もが、ずっと、安心して暮らせる社会 目指す企業像 生命保険を中心にアセットマネジメント・ ヘルスケア・介護・保育等の 様々な安心を提供する “安心の多面体”としての企業グループ 業 務 再 設 計 保 険 事 業 進 化 “人がさらに輝く” 働き方の再設計 顧客体験・サービスの進化 周 辺 事 業 拡 大 保険の“枠”を超える挑戦
8. DX戦略を支えるデータ 推進のドライバーとなる”データ” → × 業界内のDX先端企業となるべく各種取組を推進し、お客様と職員がAI・デジタルによるビジネスの変革を実感する AI・デジタル活用 業務の自動化・代替・補助を通じて人から業務 をリリースし、人(リアル)のパフォーマンスを最大化 多様な働き方を推進する体制の構築 ー支社・事務領域を中心としたロケーションフリー ー世間水準のデジタルデバイス等の導入 ー制度・ルール見直し、ﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ層の意識改革 働き方のトランスフォーメーション 業務変革（主に生命保険事業） 事業創造（主に保険周辺事業）  新たな概念の商品・ 保険周辺サービス  AIを活用した 次世代型事業基盤の構築  フロント活動の進化  デジタルチャネルの拡大  手続きのダイレクト化  事務工程の抜本的な見直し 日本 大樹 日本 はなさく ﾆｯｾｲﾌﾟﾗｽ ﾆｯｾｲ・ｳｪﾙｽ 日本(S35) はなさく ﾆｯｾｲﾌﾟﾗｽ ﾆｯｾｲ・ｳｪﾙｽ 大樹 はなさく イノベ ﾆｯｾｲﾌﾟﾗｽ 日本 イノベ 既存業務30％削減  お客様を可視化し、最適なサービスを提供可能な態 勢整備（お客様データ収集・統合・活用）  各部門における自律的なデータ利活用に向けた環境 整備・支援（人材育成・ガバナンス） データ利活用の推進 Ｄ Ｘ 推 進 プ ロ ジ ェ ク ト の 取 組 軸 • 調査・研究活動で見出した先端技術をビジネス部門へ 展開・適用（先端技術の徹底活用） 先端技術活用の推進 “データ利活用“ が推進のドライバー
9. 伴走型データドリブン運営 ビジネス×IT一体の推進 ビジネス 部門 デジタル・AI 推進室 分析SE メンバー 繰り返し・試行錯誤 読み解き ・解釈 新たな仮説 ・深堀り 集計・分析 コア業務を中心としつつ、染み出し Problem （問題） 課題抽出 活用目的設定 Plan （計画） 分析設計 (必要データ定義 ・分析手法決定) Data （データ） データ収集・ 蓄積・加工 Analysis （分析） データ 集計・分析 Conclusion （結論） 分析結果の 読解き・解釈 伴走型データドリブン運営 ＝ 企画段階→読解き解釈までビジネス×IT一体で運営する 年間20-30プロジェクトを企画・遂行
10. データ利活用基盤整備 オンプレ ⇒ クラウド移行 ・ レイクアーキテクチャ 当社における対応 契約管理・営業支援システム群 MF CF IDF チャネル 活動 ・・・ データ 整形 加工 分析用 DB 分析用 DB 整備された既存データの有効活用 外部サービス ・各種アプリ ・・・ SaaS ・LINEWORKS／SMS ・Salesforce ・・・ データ利活用基盤 各種既存分析システム 分析用DB ・・・ 集計 可視化 分析用DB 既存 分析 大容量 連動 マーケットマイニングシステム 分析用 DB 集計 データ連携システム 業務 システム 連動 データ 整形・加工 分析用 DB 可視化 分析 強化 データ蓄積 生データ 機械学習 ツール 分析基盤連動 データ 連動 新たなデータの柔軟な取込み １ ２ データレイク 閉域
11. ダッシュボードプラットフォーム構築 CADS × Tableauによるダッシュボード構築・運用 《ダッシュボードプラットフォーム》 ・職種やスキルに関わらず、いつでも、誰でも 同じデータを手間なく確認し、迅速かつ効果的 な意思決定が可能に データに基づく迅速な意思決定の実現 ・担当者による数値把握や集計・報告業務が 効率化され、単純作業を削減 ・分析・企画など付加価値業務への時間を創出 業務プロセスの効率化・働き方の高度化 ・共通のプラットフォームを通じて、部門横断で データを連携、活用が可能に ・データ定義等の標準化が加速 データ統合・ガバナンスの強化 これまで以上にデータを有効活用して各部門の業務目標の実現・発展に貢献 分析用 データ 分析用 データ データマート作成のための PREP・分析ストリームを構築 IBM SPSS Collabolation and Deployment ストリームの自動実行 分析用 データ 分析用 データ
12. 従来の本社システムでは困難だったデータの紐づけ・蓄積により、柔軟な可視化・分析・共有が可能に CDP(Customer Data Platform)にあらゆる顧客データを一元管理 •• •• 様 世帯訪問準備度 世帯活動アドバイス ××様の被令アップ 新商品を◦◦様に提案 ◦◦様のLINE未取得 データ利活用基盤 【最適な営業活動をサポート】 AIとデータ活用による最適な保険提案 AIを活用した分析 AI 従来のお客様デー タ お客様の属性情報 (年齢・性別等)や、 既契約等の会社が 保有する情報 デジタルデータ （職員主導） LINE WORKSや SMS、架電履歴等 デジタルでの 活動履歴 デジタルデータ （会社主導） LINE公式アカウント にて収集した 興味・関心等の 顧客情報 学習履歴 金融知識 教材閲覧履歴 活動データ 商品知識 CDP 【最適な営業教育をサポート】 世帯訪問準備度 お客様の基礎情報や ライフスタイルの変化情報などを もとに客観的な「お客様との 関係性の深さ」を表示 世帯活動アドバイス お客様の反応などのデータから、 「最適な次回行動」をレコメンド 知識 活動 成果 分 析 項 目 ※検討イメージ レ コ メ ン ド 金融知識が苦手な アナタへ 教材 リンク 教材 リンク 他の職員はこんな 教材を見ています 教材 リンク 教材 リンク 12
13. 13 ヘルスケアデータ分析サービス ⚫ 「データ分析」と「健康施策」を束ねた統合パッケージにて、組織の健康課題の解決に向けたサービスを提供 企業・健康保険組合などの団体様向けの健康増進コンサルティングサービス ◼ 東京大学との共同研究により開発した ストレスチェックの新・集団分析サービス (2024年～) ◼ EAP(従業員支援プログラム) 事業者との業務提携 による提供範囲の拡大 ニッセイ 医療費白書 統合パッケージ 団体の健康課題を可視化する「データ分析」 企業・健康保険組合などの団体様向け 生活習慣を改善する「健康施策」 構成員1人ひとり データ 分析 サービス データ 分析 健康課題の 「見える化」 ⚫ 健診・レセプトデータ分析 ⚫ ストレスチェック分析 等 課題 解決支援 オーダーメイド型 課題解決サポート ⚫ 医療費分析 ⚫ 受診勧奨 等 ◼ 金融機関で初めて 厚労省より提供承認を取得した NDB(匿名保険等関連情報データベース) に 基づき 医療費分析レポート「ニッセイ医療費白書」 を作成 ◼ 2025年秋頃に自治体に無償配布し、地域課題解決への貢献を目指す
14. 課題 ⚫ 現在のシステムでは、AIが本社システム・データと連動を実現するには、AIごとに個別開発・接続をする必要 ⚫ 今後、活用するAIが増えていくと、コスト増となり、AIの管理統制も取りづらくなる 対応・効果 ⚫ AIが本社システム・データと連動できる環境としてAI活用基盤を構築することで、 多種多様のAIを本社システム・データと連動できるようにし、AI活用を加速させるとともに、コスト効率化・AIの 管理統制強化を志向 As-Is To-Be －活用するAIが増えていくとコスト増 AIの管理統制が取りづらい －活用するAIが増えるほどコスト効率化 AIの管理統制が取りやすい △個別システム対応によるAI活用 ◎AI活用基盤を利用したAI活用 AI活用基盤の整備 14 AI活用基盤 ・実験環境 ・API参照 ・社内システム・ データ接続 ・運用監視 等
15. AI×BI（MCP連携） 15 AI （LLM） データ分析結果 コンテキスト連携 業績状況に応じた 回答が可能にする！ 【課題】 包括的に分析を行う際には、必要な前提 知識（当社にある業績管理の仕組み）の インプットが必要 AIに分かりやすく、情報をテキスト化・インプッ トする事は難易度が高い AIにインプットする情報量を適切な量に制限 する必要がある データ分析×AI活用 BI → AIのMCP連携 自然言語で問合せ 直近業績・重要ポイント・ （対応策のアドバイス）を回答 N-Chat等の AIチャットアプリ これまで業績集計方法・正確なデータが蓄積 MCP連携
16. ⚫ 日本生命のDX戦略 これまでのデータ利活用の取組み ⚫ 日本生命におけるデジタルチャネルの挑戦 ⚫ 今後の展望 目次
17. 自己紹介 まつむら りょうた 松村 亮太 日本生命保険相互会社 営業企画部 課長代理 おおにし りな 大西 里奈 日本生命保険相互会社 ネットワーク業務部 課長補佐 2013～2015｜名古屋支社 個人営業・営業支援 2016～2019｜CRM開発部 CRM領域を中心に、保有顧客分析・既契約戦略企画 2020～2021｜データビジネス企画開発部 B2C向けアプリの開発・分析 2022～現在｜営業企画部（デジタルマーケティング企画・推進チーム） デジタルチャネル領域のデータ分析／Webプロモーション の推進／デジタルマーケティング戦略企画 2017～2018｜本店職域法人開発室 生保個人営業 2019～2024｜IT統括部（大阪） インフラシステムの維持管理・運用 2025｜営業企画部（デジタルマーケティング推進チーム） デジタルチャネル領域のデータ分析 2026～現在｜ネットワーク業務部（デジタルマーケティング推進チーム） デジタルチャネル領域のデータ分析、コンテンツ開発
18. 1｜当社デジタルチャネル取組について 1）デジタルチャネルの位置づけ デジタルをベースに全てのタッチポイントにおける情報を有機的に結合 実 現 し た い こ と 本社基軸チャネルとして 差別化を図ることで選ばれ続ける 営業職員 アプリ 来店窓口 ｺｰﾙｾﾝﾀｰ ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ ダイレクト お客様の選択肢を増やす － 強 化 す べ き 視 点 － 乗合 代理店等 お客様 従 来 お客様ニーズが多様化する中、営業職員に中心としたアフターフォロー お客様の選択肢を増やす グループ元受会社 顧客リレーションに関して実現したいこと お客様を起点にタッチポイントを 自由に選択可能な態勢 インサイド セールス CDP ⚫ お客様ニーズが多様化する中、お 客様が日本生命へのタッチポイント を自由に選択できるような導線整 備・高度化を志向 ⚫ 近年のデジタル接点ニーズの高まり を受け、デジタル接点からの顧客化 について各種取組を実施するととも に、現中期経営計画よりデジタル チャネルとして立ち上げ（2024～） ⚫ 今中計期間においては、お客様に 選ばれるチャネルに成長し、本社グ ループ全体として長期的にリレー ションを構築することで、安定的な 収益拡大を目指す デジタルチャネル
19. 1｜当社デジタルチャネル取組について 2）ビジネスモデル ⚫ 当社デジタルチャネルにおける現行のビジネスモデルでは デジタル上での顧客接点の創出 ／ 当社Webコンテンツを通じた保険啓蒙・ニーズ喚起 ／ インサイドセールス・ライフプラザ（＊）でのコンサルティング ・ Webダイレクト手続き を通じて、デジタル接点から顧客化を一気通貫で実現することを志向 ニーズ潜在 ニーズ顕在 加入後 インサイド セールス フィールド セールス Webダイレクト加入 デジタル×有人 でのリレーション 強化 デジタルユーザーへの 効果的・効率的なリーチ Web広告を中心 デジタルによる 検討度の引き上げ 保険への理解促進・ニーズ喚起 お客様の意向に沿った 最適なチャネル誘導 有人対応／Webダイレクト 継続的な 接点・リレーション強化 提供価値の最大化 資料 請求 デジタル・有人 ハイブリッドモデル デジタル（Web）完結モデル （＊）ライフプラザ 全国に展開している来店・訪問一体型の店舗 トス アップ 当 社 公 式 ホ ー ム ペ ー ジ 保険関連記事・コラム 保険商品説明ページ 保険の基礎知識 ・診断コンテンツ 公式LINE／メルマガ （自然検索） WEB広告
20. 2｜本日のご紹介取組・分析テーマ ⚫ 本日は、以下の理由から、Web広告起点のデジタル・有人ハイブリッドモデルの取組事例 についてご紹介いたします。 ✓ “生命保険”という商材は、ユーザーにとっては少し難しいといった特性もあり、当社においてはハイブリッドモデルが好まれやすい ✓ 集客（資料請求まで）の大半を占めている経路はWeb広告である（＝いかに効率的に集客するかで全体へのインパクトも変わる） 分 析 テ ー マ インサイド セールス フィールド セールス 資料 請求 トス アップ デジタル・有人 ハイブリッドモデル デジタル（Web）完結モデル 当 社 公 式 ホ ー ム ペ ー ジ 保険関連記事・コラム 保険商品説明ページ 保険の基礎知識 ・診断コンテンツ WEB広告
21. 2｜本日のご紹介取組・分析テーマ 分 析 テ ー マ 広告の出し先 と 出す量を見直し 各フェーズでの施策を見直し
22. 2｜本日のご紹介取組・分析テーマ 分 析 テ ー マ ➡ 『事例としての分かりやすさ』 『全体成果への影響の大きさ』 の観点から、本日はこちらをご紹介
23. 資料請求１件あたりの単価が低い媒体が Good! 3｜今までの評価の仕方 と あるべき評価の仕方 400 件 3,000円 120 万円 200 万円 500 件 4,000円 ＜ ＜ 理想の評価 40 件 30,000円 80 件 25,000円 今までの評価 ⚫ 今までの広告媒体の評価は、資料請求獲得時点での効率性（1件あたりの単価）にて行っていた。（デジタルマーケティングでは一般的） ⚫ ハイブリッドモデルの特性上、資料請求から成果に至る割合（成約率）は媒体によってバラつきがあるため、本来であれば、成約地点での効 率性で評価することが望ましい。 ⚫ しかし、後述するデータ分断の課題から、成約地点での評価ができていなかったことから、誤った媒体評価につながっている懸念があった。
24. 4｜分析を進めるにあたっての課題 ～ データの分断 ～ ⚫ お客様のWeb接点から申込に至るまでのデータは、各種クラウドやオンプレに蓄積されている。 ⚫ ただ、従来まではデータが分断されていたため、ひとりのお客様に対する結び付けは出来ておらず、各フェーズでの部分最適にとどまり 一気通貫での分析や全体最適が出来ていなかった。 活 動 申 込 当社ホームページ内のアクセス・ 回遊データを流入経路とともに 蓄積 資料請求時に入力された お客様データを蓄積 資料請求後の、インサイドセールス／フィール ドセールスの活動および申込データを蓄積
25. 全 社 分 析 環 境 5｜分断されたデータの統合／整備 ⚫ 一気通貫の統合分析に向け、分断されていた各種データを全社分析環境であるaws上の分析用データレイクへ集約 ⚫ SPSSを用いて各種データを統合し、流入～成約までを分析。加えて、CaDSによる統合処理のバッチ実行と、BIツールのTableauを組み合わせ ることで、定期更新可能なダッシュボードを構築 IBM SPSS Modeler CaDS 施策担当者 分析担当者
26. Media-A Media-B Media-C Media-D Media-E 6｜分析結果 ～ 成約ベースでの単価の可視化 ～ 20,000 件 ¥20,000 ❸ 25,000 件 ¥18,000 ❷ 12,000 件 ¥23,000 ❹ 35,000 件 ¥15,000 ❶ 8,000 件 ¥25,000 ❺ 資 料 請 求 数 単 価 @1件 成 約 数 成 約 率 単 価 @1件 各 数 値 は ダ ミ ー で あ り 当社実績とは異なります 2,759 件 14 % ¥145,000 ❷ 2,045 件 8 % ¥220,000 ❺ 1,380 件 12 % ¥200,000 ❹ 3,088 件 9 % ¥170,000 ❸ 1,667 件 21 % ¥120,000 ❶ 資 料 請 求 後 の 保 険 成 約 の 状 況 ⚫ データを統合し、資料請求～成約までを一気通貫で分析することで、成約地点における媒体効率の算出が可能に。 ⚫ 資料請求効率と成約効率は必ずしも一致せず、実際に評価軸によって媒体の優先順位が変動することが可視化できた。 （本質的には、媒体ごとに成約率が異なることで、最終的な成約単価にも差が発生している） 今までの評価 今まで の評価 D B ⚫ に優先的に資源投下するのが良さそう ⚫ 逆に、 の予算は早々に抑制すべき E C 今までの評価 理 想 の評価 ⚫ は、成約地点で見ると、非常に高効率 ⚫ 逆に、 の予算を抑制すべき E A B
27. 6｜分析結果 ～ 成約ベースでの単価の可視化 ～
28. 7｜デジタルチャネルへの挑戦 ～ まとめ ～
29. ⚫ 日本生命のDX戦略 これまでのデータ利活用の取組み ⚫ 日本生命におけるデジタルチャネルの挑戦 ⚫ 今後の展望 目次
30. 当社の将来展望 サステナビリティ経営の高度化 目指す社会 誰もが、ずっと、安心して暮らせる社会 人 地域社会 地球環境 中期経営計画（2024-2026） 「中長期的な成長角度の引き上げに向け、 販売業績・新たな収益軸の拡大を加速し、 グループ経営を強力に推進する3年間」 と位置づけ、各戦略を推進。 長期的に目指す企業像（2035年） グループ基礎利益の倍増と 契約者配当の拡大を実現 生命保険を中心にアセットマネジメント・ ヘルスケア・介護・保育等の様々な安心を 提供する“安心の多面体”としての 企業グループ ＤＸ戦略 30
31. 顧 客 体 験 価 値 Ｃ Ｘ の 向 上 日本生命グループのDX戦略＜再掲＞ 31 AIを徹底的に活用し、 コスト競争力向上と人材シフトを実現 ＜人だからこそ提供できる価値の強化＞ 目指す社会 Ｄ Ｘ Ｃ Ｘ for AIと人の共創 を軸に、「誰もが、ずっと、安心して暮らせる社会」の実現 を目指す AI×人による パーソナライズされた価値の提供 AI×人による 新たなビジネスの創出 Ａ Ｉ と 人 の 共 創 （ ） 誰もが、ずっと、安心して暮らせる社会 目指す企業像 生命保険を中心にアセットマネジメント・ ヘルスケア・介護・保育等の 様々な安心を提供する “安心の多面体”としての企業グループ 業 務 再 設 計 保 険 事 業 進 化 “人がさらに輝く” 働き方の再設計 顧客体験・サービスの進化 周 辺 事 業 拡 大 保険の“枠”を超える挑戦
32. さいごに 北城氏の心構え 「ＡＴＭ」 Ａ 明るく Ｔ 楽しく Ｍ 前向きに データの利活用を通じて 常にお客様の事を考え 仕事ができるチームをビルドアップ （分析する） A nalyze （考える） T hink （作る） M ake 変わらないこと・・・ 新しいテクノロジーを活用するのは “人” でしかない
33. ご清聴ありがとうございました。