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日経記事;『生保にフィンテック AI・ビッグデータ駆使。。。』に関する考察

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皆様、

こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー 山本 雅暁です。

4月26日付の日経新聞に、『生保にフィンテック AI・ビッグデータ駆使 第一生命、糖尿病向け開発 住友生命、健康に応じ負担 』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

記事の主な内容は、以下の通りです。

『生命保険大手が人工知能(AI)やビッグデータを駆使した「フィンテック保険」の開発を進めている。

第一生命ホールディングス(HD)は糖尿病患者らが入れる保険商品の開発に着手。

住友生命保険などは腕時計型のウエアラブル端末などを使い、健康状態が良くなったり、体に良い取り組みをしたりすると保険料が安くなる保険の商品化をめざす。

第一生命は藤田保健衛生大学(愛知県豊明市)と共同で、日本IBMのAI型コンピューター「ワトソン」を使った実証実験を始めた。糖尿病患者6万~7万人分の電子カルテのビッグデータを解析し、今夏にも結果をまとめる。

体格や病状、生活習慣などから効果的な治療法や引き起こしやすい合併症を分析する。糖尿病患者向けに、治療プログラムと合わせた保険商品の開発などをめざす。

個人保険の保険料は主に年齢と性別によって分かれている。過去に重い病気にかかったり、健康診断の結果が悪かったりすると、加入できない商品も多い。カルテや健康診断の結果などのビッグデータを、AIできめ細かく分析すれば、病気にかかっていても、症状の段階に応じて保険に加入できる可能性が高まる。

一方、住友生命は2018年夏をメドに提携先の南アフリカの保険会社やソフトバンクと共同で健康状態や運動量に応じて保険料を決める商品を発売する。今後、スポーツジムやスーパーといった健康に関連する企業とも協力。腕時計型端末などで運動や食事に関するデータも集めて、健康への取り組み状況を4~5段階に分けて評価。結果に応じ保険料が変動する仕組みを検討する。

たとえばスポーツジムに通ったり、スーパーで野菜を買ったりすればポイントがもらえ、保険料が安くなるといった具合だ。病気の未然防止に役立つ可能性がある。

日本生命も16年10月に買収したオーストラリアのMLCを通じ、健康状態に応じて保険料を決める実証実験を始めた。

腕時計型端末をMLCの社員につけ、健康状態や活動データを取得。平均歩数が一定の数値を上回った場合などに個人保険や死亡保険の保険料を割り引く。

日本でも同様の実験をして、商品やサービスに生かすことを検討する。

フィンテックの中で保険分野は「インシュアテック」「インステック」とも呼ばれる。生保は保障内容で商品に差を付けにくくなっている。病気の未然防止を促す保険や、きめ細かい保険料の設定などに開発の軸足を移している。』

人工知能(AI)やその応用分野の一つであるフィンテックの言葉は、毎日新聞記事に登場しています。

多くの金融機関は、ブロックチェーン技術や仮想通貨の活用に関して、実証実験を開始しているか、近々に開始することになっています。

そう遠くない将来、銀行分野でフィンテックにより、既存事業基盤の破壊や再構築を行うことになるとみています。

フィンテックの利便性は、確認されつつありますので、その実現性・信頼性・安定性などが確認できれば、部分的であってもフィンテック導入が現実化してきます。

本日の記事は、フィンテックの1分野である保険での人工知能(AI)活用について書いています。

保険分野でのフィンテックは、金融機関向けのものと分けるため、保険分野・Tech(テクノロジー)を融合する意味から、保険(Insurance)の頭文字をとってInsurtech(インシュアテック)やInsTech(インステック)と言われています。

保険商品は、生命保険や自動車保険など多様なサービスメニューがあります。インシュアテックは、より柔軟にかつ効率的な保険商品を開発・実用化することを目的に、開発・実用化の動きが出ています。

一般的に、保険の契約や解約手続きは、非常に煩雑で複雑です。このため、すでに保険会社は、個人がインターネット上のWebサイトから契約手続をできるようにしています。Webサイトからの入力は、書類への記入より利便性が向上しています。

たとえば、自動車保険の場合、Webサイト上で運転歴の長さ、運転免許証の色(ゴールド、ブルー、その他)などの入力を要求されます。

この入力内容により、保険料は大枠で設定された保険料基準のなかで決められます。
 
欧米では、この保険料設定が、個人の状況を反映してよりきめ細かに行えるようになりつつあります。

具体的には、保険会社は保険加入希望者の自動車にIoTデバイスを取り付け、アクセルやブレーキの利用状況のほか、平均時速から走った経路まで記録、クラウドシステムで保険会社にデータが送られる仕組みを作っています。

これにより、現在の大まかなやり方より何倍も緻密に「運転技術」が蓄積され、運転技術の秀でた人は保険料が大幅に格安にすることになります。逆に、運転技術が未熟であったり、乱暴だと保険料が標準より高くなります。

このIoTデバイスを使ったやり方は、保険会社と契約者双方にメリットがあります。もっとも、未熟な運転で高い保険料が負荷されるようになると、高額な保険料を嫌って、任意保険に加入しない個人も現れる可能性があります。

また、自動車に自動ブレーキや自動運転機能が設置されると、保険料率体系が大幅に変更されます。

生命保険の場合、もっと個人の健康状態によりきめ細かな保険料設定が可能になります。

たとえば、本日の記事にありますように、腕の一部にウエラブル端末を取り付け、既往歴がある人はもちろん、血圧や心電図、体脂肪率のデータを算出して、生命保険会社に送って、契約者の健康状況に応じた保険料設定を行います。

このやり方のメリットの一つが、既往歴をもつ個人に対するよりきめ細かな保険商品の提供が可能になることです。

既往歴により通常の生命保険に加入できない人は、引受基準緩和型や無選択型など保険料の高い商品を選択する方法しかありませんでした。

既往歴があってもウエラブル端末から入ってくるデータで、一定基準を満たす健康改善がみられるなら、より安い保険料で保険に加入できます。

IoTデバイスやウエラブル端末などから自動でクラウドに入ってくるデータは、当該目的のアルゴリズムや人工知能(AI)などのツールで、短時間に自動処理されますので、保険会社の負担は小さくてすみます。

このインシュアテックには、国内外の多数のITベンダーが参入しつつあります。ITベンダーにとっては、IoT・人工知能(AI)対応の新規事業分野になります。

このインシュアテックが、銀行などの既存事業基盤を破壊・再構築していくのと同じように、保険業界の既存事業基盤がどう変貌していくのか注目していきます。

これは、上記しましたように、ITベンダーやウエラブル端末を含むIoTデバイス関連企業に大きな新規事業機会を与えることになるからです。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー GBM&A 山本 雅暁

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