パーソナライズを実現
三井住友海上は「自動機械学習」(AutoML)で最適なCXをどう実現したか
三井住友海上火災保険はAutoML(自動機械学習)ベンダーdotDataの製品を使用して、パーソナライズしたCX(カスタマーエクスペリエンス:顧客体験)を提供する「MS1 Brain」を構築した。構築の背景を追う。
日本の大手保険会社である三井住友海上火災保険(以下、三井住友海上)は、数年前からデジタル化に取り組んでおり、さらなるデジタル化に向けて新たな打ち手を出し続けている。一人一人に最適なCX(カスタマーエクスペリエンス:顧客体験)を提供する目的で導入したのが、AI(人工知能)技術を活用した新たな代理店システム「MS1 Brain」。これは、三井住友海上が複数立ち上げているプロジェクトの中でも野心的な取り組みの一つだ。
併せて読みたいお薦め記事
AutoML(自動機械学習)の現在
- 「AutoML」(自動機械学習)がデータサイエンティストを楽にする?
- 「AutoML」(自動機械学習)の使用に慎重になるべき用途とは?
- 「IoTセンサー」と「自動機械学習」(AutoML)が森林火災検知に一役買う
「AI」が進化させる顧客体験
保険会社のAI
2020年初頭に三井住友海上が発表したMS1 Brainは、顧客情報に機械学習と予測分析を使用して、今後生まれてくるニーズを予測する。そして、その予測に基づいて商品やサービスを顧客に提案する。顧客情報には連絡先の詳細情報の他、事故履歴やライフスタイルの変化などが含まれる。
MS1 Brainは顧客とのコミュニケーションをパーソナライズした形で提供するためにも使われる。三井住友海上のビジネスモデルはB2B2C(Business to Business to Consumer)であり、商品は代理店を通じて販売している。同社では「個人と法人の顧客それぞれのニーズを知って商品を提供する上で、これまでは主に各代理店が経験に基づき習得した知識を活用してきた。MS1 Brainが顧客それぞれのニーズの分析結果を代理店に提供することで、あまり経験のない代理店であっても、さまざまな要望に対して適切な提案ができるようになる。
三井住友海上はMS1 Brainのシステム構築に当たって、dotDataの「AutoML」(自動機械学習)製品を利用した。dotDataと初めて接点を持ったのは、三井住友海上の最高情報責任者(CIO)が技術調査でdotDataの本社があるシリコンバレーを訪れたことがきっかけだった。
当時、dotDataは創業直後で、まだ商品をリリースしていない状態だった。にもかかわらず、三井住友海上は機械学習を完全に自動化することを売りにするdotDataのAutoML製品に興味をそそられた。AutoML製品は他にDataRobotやH2O.ai、Auger.aiなどが手掛ける。
通常、データ分析ではモデルの精度が最も重視される。それに対して、dotDataのAutoML製品は手を加えていないデータから実用的なモデルにどれだけ迅速に移行できるかを重視する。三井住友海上が特に評価するのは、AIベースの特徴量の設計だ。dotDataの創業者兼CEOを務める藤巻遼平氏は「三井住友海上は多くのインテリジェントモデルを構築する必要があったが、そのようなモデルを構築するデータサイエンスチームがなかった」と振り返る。
三井住友海上はdotDataのAutoML製品を活用することで、特徴量の生成からモデルの実装に至るまで、AIの全構築プロセスを自動化することができた。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社うるる] 「入札市場」攻略ガイド:効率的に落札するためのポイントを徹底解説 -
製品資料
[株式会社うるる] 入札情報に特化した「販路拡大」「効率化」のためのサポートツールとは? -
市場調査・トレンド
[株式会社うるる] 公共入札に成功する企業と失敗する企業の「5つの違い」 -
製品資料
[日本ビジネスシステムズ株式会社] 専門家が教える、Microsoft 365の「テナント統合/分離」を成功に導く秘訣 -
製品資料
[rakumo株式会社] Microsoft 365での情報埋没を防ぐ、社内ナレッジを資産化する情報ポータル活用
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
2
Claude利用8割のGMO、AI人材の評価軸が「トークン管理」に変わった
-
3
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
4
「テザリング依存」に潜む落とし穴 “遅いVPN”を解消するネット構築術
-
5
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
6
「IT運用・情報システム業務」に関するアンケート
-
7
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
8
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
9
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
10
被害額は過去最高額 それでも「サイバー犯罪者が捕まらない」3つの理由
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
7
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
-
10
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー