データサイエンスを駆使してお客さまが抱える課題解決を図る「RisTech(リステック) 」や、AIが代理店のNBA(Next Best Action)を導く新システム「MS1 Brain(エムエスワン ブレイン)」 をリリースするなど、デジタライゼーションへの取組みを強化する三井住友海上火災保険株式会社。 AIやデータサイエンスを活用した業務が増え、データサイエンティスト以外の社員のレベルアップが急務となる中、狩野さんの提案で、人財育成のためにSIGNATE Questの導入を検討し始めたという。 「講義等で知識をインプットするだけでなく、その知識を実践的に活用する機会を増やさなければならないと考えていました」と話す狩野さん。SIGNATE Questの大きな特徴であるPBL(プロジェクトベースドラーニング)は、その課題解決に非常に有効であると考えたそうだ。 SIGNATE Questをセレクトした理由や、導入によって実感できた効果などをお聞きした。

SIGNATE Quest導入の経緯

Q.まずは、狩野さんが現在どのような業務を担当されているのか教えてください。

近年は、世の中全体が加速度的にデジタライゼーションに取り組んでおり、弊社も2018年にデジタル戦略部を立ち上げ、デジタライゼーションを推進しています。 私はデジタル戦略部の中でも、データサイエンティストが多く所属するデジタルビジネスチームに所属しています。 担当する業務の一つは、お客さまの抱える多様な課題やリスクを、データ分析の知見を使って解決を図るサービス「RisTech」の提供です。お客さまと社内のデータサイエンティストの間に立つ、プロジェクトマネージャーの役割を担っています。 ※RisTech(リステック)…RiskとTechnologyを掛け合わせた造語

image1

Q.そのような業務を担当される中で、オンライン型AI人財育成システム「SIGNATE Quest」を導入した狙いは何だったのでしょうか。

弊社は、2020年2月にMS1 Brainをリリースしました。MS1 Brainは、弊社が保有するビッグデータと外部データを掛け合わせ、AIで分析する代理店営業支援システムです。代理店の営業担当者が、お客さまに、よりマッチした商品・サービスを提供することをサポートします。 この新システムのリリースや先述のRisTechをスタートしたことにより、AIやデータサイエンスを活用した業務が増えてきています。そのため、社員のレベルアップと共に、弊社が自前でデータサイエンティストを育成する必要性が出てきました。 しかし、これまでは経験のあるデータサイエンティストを中途採用してきたため、データサイエンティストを"社内で育てる"という実績や知見が蓄積されていませんでした。

Q.これまでは、社内でどのような教育をしてきたのですか?

INIAD(東洋大学情報連携学部)やKUAS(京都先端科学大学)と提携し、社員向けに、データの取得や分析方法、デジタルテクノロジーの活用方法等を教育することに取り組んできました。 こうした講義は期間限定で行うため、学んだ内容を講義後に自宅や職場で復習し、スキルとして身に付けていくことが難しいという課題があり、継続的な学習環境の構築が必須と考えていました。 そこで、自学用の外部サービスを探し始めました。特にINIADではデータ分析専門のコースを実施しており、ここで学んだメンバー(「データ分析層」と社内で呼んでいます)に「どんなサービスを利用したいか?」についてアンケートを取った結果、「SIGNATE Quest」に行きつきました。 その後、早速サービス内容を確認し、内容に魅力を感じたので採用に至りました。

SIGNATE Questをセレクトした理由は?

Q.SIGNATE Questのどんな部分に魅力を感じたのでしょう。

PBLの仕組みが非常に魅力的だと思いました。 ※PBL(プロジェクトベースドラーニング)…実際に企業が抱えるデータ課題に対して取り組む学習形式 プログラミングだけを学ぶというサービスは他社にも存在しましたが、SIGNATE Questではさまざまな領域のデータを利用し、実践的に課題を解いていくカリキュラムが組まれています。 課題の種類が豊富で、カリキュラムのレベルも様々なことから、社員ごとにマッチした内容で受講してもらえる点が魅力的だと感じました。また、意欲的に学習に取り組むことがデータ活用力の向上に直結し、業務での効果の発現も期待できると思いました。 なお、取組状況や到達レベルが可視化されており、事務局サイドとして非常に管理しやすい点もお勧めです。 当初はデータ分析層のメンバーのみが活用していましたが、今はデータ分析層以外のメンバーでも、データサイエンスやプログラミングに興味があるという社員に、経験不問で広く門戸を開放しています。人数制限なく利用できるアンリミテッドプランを導入させていただき、多くの社員が自学を進めています。

SIGNATE Quest導入による効果は?

image2

Q.SIGNATE Questを導入して、どのような変化や成長が期待できそうですか?

PBL(プロジェクトベースドラーニング)によって実務の流れを経験できるという点が、非常に有効だと改めて実感していまして、これにより、社内のデータ分析層の裾野が拡大できると考えています。 また、先ほども申し上げましたが、社員のやる気が可視化できるというのも大きな魅力だと思います。課題をクリアしたら終わりという社員もいれば、こちらが指示する前に積極的にカリキュラムに取り組む社員もおり、取り組む姿勢は様々だと改めて分かりました。この点について、各アカウントの進捗状況等を容易に確認可能で、CSVでダウンロードすることもできるので、その機能が大いに役立っています。現在100名程度がアクティブに活用しています。

Q.経験を問わず、希望者にアカウントを発行したとのことですが、それによって何か反響はありましたか?

はい、「部門を問わず多くの社員に使ってもらったことにより、データサイエンスに関心の強い社員を発掘できたこと」が、想定外の成果です。 保険会社には、アクチュアリーと呼ばれる保険数理の専門家がいます。彼らは理系中心でもあり、このメンバーはデータサイエンスと親和性が高いだろうと予測していました。 しかし、 営業や損害調査など、所属社員の大多数が文系社員でデータサイエンスと関係が薄いと思われる部門の中にも、「データサイエンスに興味がある」「ぜひ学習したい」という社員がいたのです。しかも本社に限らず、全国の社員の中からそういう人財を発掘できたのは嬉しい成果でした。そのうち何人かとはコンタクトをとって、SIGNATE Quest以外のデータ分析カリキュラムにも参加してもらっています。 このようにしてSIGNATE Questを通じて発掘・育成した人財が、将来的に業務にデータサイエンスを活用してくれるようになればうれしいですね。 データサイエンスの重要性を、社内でより強く認知してもらうことにも繋がっていくと期待しています。 SIGNATE Questを新入社員の皆さんに活用してもらうのはもちろんですが、SIGNATE Questでスキルを習得した社員がジョブチェンジできるようになるのも面白いと思います。豊富な保険の知識を持ち、データ分析もできる、高いスキルを持つ人財を社内で育成できる可能性があると思っています。 そして、そうした人財と、保険以外の業界の知識を持つ中途入社のデータサイエンティストがコラボレーションすれば、より優れたサービスが作れるはずです。

今後の展望は?

Q.ありがとうございました。最後に今後の展望を聞かせてください。

2020年9月に、「RisTech」を新たなデータサービスとして展開していくことをニュースリリースしました。今後も、新たなサービスを積極的に作っていきたいと思っていますので、これらの施策を支えてくれる人財の育成が必要だと感じています。 弊社では今後は事故が起こってからのサポートだけでなく、事故の予防や減災につながるサービスも強化していきたいと考えています。 例えば「自動車事故の発生率の抑制」「台風被害の最小化」など、事故が起こる前段階ですべきことを提案するようなサービスの提供です。こうしたサービスの開発・改良に、データサイエンスを最大限に活用していければと考えています。 SIGNATE Questの高品質なサービス内容には大変感謝しており、PBL(プロジェクトベースドラーニング)という仕組みを上手く活用し、今後も社員の大きな成長に繋げていきたいです。 <法人向けSIGNATE Questについて詳しく知りたい方はこちら>

この記事をシェアする