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生命保険ビジネスの事例で学ぶデータ利活用PDCAの構築とその勘所

～身近な事例に基づき、どのように準備・業務フロー構築・分析、アクションにつなげてゆくかを探る～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2020-05-27（水）　10:30～12:30
講師 ジブラルタ生命保険株式会社
企画広報グループ
イノベーション推進チーム
山口　徹志　氏

旧大手国内生保、IBM、AIGスター生命を経てジブラルタ生命2012年入社　商品企画、数理グループ再保険を担当、2019年より現職に至る　商品（企画・開発・数理）を中心とし、営業、事務管理、IT推進、プロフィットセンター、数理の各本部にて横断的な実務経験と部門長経験を有す　直前では海外再保険ビジネスを担当し、アジア各国、EUなど6か国にてSuper-Aging Society、DX、InsurTech等をテーマに延3,000人以上に講演を実施

概要 近年、ビジネスにおける意思決定を目的として大量のデータから知見を見出し、企業価値を高めてゆくいわゆるビッグデータ活用を通じ、ビジネスにおける諸課題の解決の糸口となる、さまざまな指針を得ることが期待され、成果に結びつけようといった動きは今後ますます顕著になってゆくものと思われます。
しかし、ビッグデータ分析という言葉が魔法のランプのごとく扱われ、データサイエンティストにまかせれば意思決定に役立つ答えが自然と出てくるといった、分析への過度な期待や認識が多いのが現状です。もとより目的達成に資する課題設定や必要なデータを揃えることなくしては、単なる数値計算・分析にとどまり意思決定に役立つ分析には至りません。データ活用に親しみのない生保ビジネスマンにとっては専門書やセミナーを通じて学習する場合、難解な用語や理論が多く敷居の高いものとなっているのが現状だと感じています。
本セミナーでは、こうしたデータ分析、データ利活用の進め方について生命保険会社における身近で一般的な事例を使って課題解決に向けてのアプローチ方法や分析手法について解説を行うことで、日々の分析業務や分析者のマネージメント業務に役立てていただくことを目的としています。
セミナー詳細 １．生命保険会社のビジネス課題はかわっていない？（総論）
（１）進化するデータ利活用、ニュースからみる各社の取り組み
（２）日本企業はデータ利活用の成果をどれくらいあげているのか？
（３）データサイエンティストがいれば問題が解決するのか？
（４）そもそもデータ分析できる環境がそろっているのか？担当者が自ら課題を発見できるのか？
（５）データサイエンスとデータエンジアニリング
　　　　　　　　　
２．目的を決めてから報告を意識した準備にはいる（準備）
（１）「それで？分析」「なるほど分析」と「わお！分析」
（２）仮説からのアプローチとデータからのアプローチ
（３）目的達成には、まず仮説ありき。仮説設定を間違うと、失うものが多い
（４）仮説を作るための分析、仮説から相関を見出すための分析：相関、回帰、因果の違い
　　　　　　　　　
３．データがたくさんあれば分析が高度化するのか？（データ収集）
（１）会社が保有するデータでどこまでできるか（非構造化データの増加）
（２）オープンデータをどこまで活用できるのか、より深度ある分析のためにどのようなデータを増やすのか
（３）データの前処理が不可欠、データの準備、整理が成否を握る
　　　　　　　　　
４．だれが、どの方法やモデルで、データ分析をしてゆくのか（分析）
（１）高度な手法が最適な手法ではない
（２）最低限必要なAI・機械学習の知識　～アナリティクスとモデリングの違い～
（３）良い仮説があれば「集計」だけで価値を出せる。モデルも不要
（４）課題とデータから考える、どのようなケースでどのような手法を使うか？（まとめ）
　　　　　　　　　
５．課題解決に結びつかない分析は意味がない（むすびに）
（１）分析結果とアウトプット
（２）分析組織と事業組織とコミュニケーションの勘所
（３）生命保険業界における情報利活用の今後を考える
※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCのご使用等はご遠慮ください

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