AOSデータ社が保険オープンデータをDataMart.jpで公開し生産性向上

AOSデータ社が保険オープンデータをDataMart.jpで公開し生産性向上

AOSデータ社、保険オープンデータを公開し生産性向上へ

AOSデータ社は、保険業界向けにオープンデータをDataMart.jpで公開しました。これにより、保険会社はビッグデータやAIを活用し、リスク分析や商品の開発を進め、消費者ニーズに応じたサービスを提供できるようになります。オープンデータの活用は、透明性の向上やイノベーションの促進につながり、業界全体の健全な発展が期待されています。天候や健康状態などのオープンデータを分析することで、保険商品のリスク評価や保険料設定の精度向上も可能となります。

この記事の要約

  • AOSデータ社が保険オープンデータを公開しました。
  • ビッグデータとAIを活用しサービスの向上を図ります。
  • 業界の透明性向上と健全な発展が期待されています。

企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社 (本社:東京都港区、代表取締役社長 佐々木 隆仁 以下 AOS データ社)は、保険分野に関わる研究者、政策立案者、企業、市民において、市場の動向、リスク管理、保険金支払いデータなどの多様なデータを通して、消費者の安心を守り、市場の透明性を確保するために課題解決に向けたデータ駆動型のアプローチに貢献する重要な保険オープンデータをAI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。

■保険データの高まり

近年、保険業界におけるオープンデータの重要性が急速に高まっています。技術の進展に伴い、保険会社はビッグデータやAIを活用してリスク分析や商品開発を進め、より消費者ニーズに応じたサービスを提供しています。また、保険業界の透明性を向上させるために、規制当局や市場関係者もオープンデータの公開を推進しています。消費者の保護、イノベーションの促進、そして市場全体の健全な発展が期待されています。

保険分野におけるオープンデータが重要視される背景には、技術の進展、社会の変化、そして保険業界の課題への対応が深く関わっています。オープンデータの重要性が増している理由をいくつかの視点から説明します。

1. デジタル化とデータ利用の進展

近年のデジタル技術の進化に伴い、保険業界もビッグデータやAI(人工知能)を活用したサービスを展開するようになりました。保険は、リスクに基づくビジネスであり、より正確なリスク評価を行うためには、大量のデータが必要です。オープンデータを活用することで、保険会社は以下のようなメリットを享受できます。

– リスク予測の精度向上:自然災害や健康状態に関連するオープンデータを分析することで、保険商品のリスク評価や保険料設定の精度を向上させることができる。

– カスタマイズされた保険商品:消費者のニーズに合わせた個別の保険商品を提供するために、パーソナライズドデータとオープンデータの組み合わせが不可欠となっている。

2. 保険市場の透明性の向上

オープンデータの公開により、保険市場全体の透明性が向上します。これは、消費者や規制当局にとって大きなメリットがあります。

– 消費者保護の強化:保険契約内容や市場動向に関するデータが透明に公開されることで、消費者は自分に適した保険商品を比較・選択しやすくなります。

– 規制当局によるモニタリング:保険会社の活動や市場の健全性をリアルタイムで監視するために、オープンデータは不可欠です。これにより、不正行為の抑止や消費者保護が強化されます。

3. イノベーションと競争の促進

オープンデータは、保険業界におけるイノベーションと競争を促進する役割も担っています。特に、InsurTech(保険テクノロジー)企業の台頭により、データを活用した新しいビジネスモデルが生まれています。

– 新規参入者の増加:オープンデータが活用可能な環境が整うことで、小規模なスタートアップ企業やテクノロジー企業が保険業界に参入しやすくなります。革新的な保険商品やサービスが市場に登場し、競争が激化します。

– データ駆動型のサービス:AIや機械学習を活用したリスク分析や自動保険請求システムなど、オープンデータを基盤とした高度な保険サービスが登場しています。

4. 規制要件と国際標準化の影響

多くの国々では、保険業界における透明性と監督の強化を目的に、オープンデータの提供を義務化する動きが進んでいます。また、国際的な基準や規制に基づいて、データの標準化や統一が求められています。

– Solvency II指令(欧州):この規制は、保険会社の財務健全性を確保するためのフレームワークであり、リスクに関連するデータを詳細に報告することが義務付けられています。オープンデータの活用が、リスク評価や監督の透明性を向上させる重要な手段となっています。

– 国際金融報告基準(IFRS):国際的な保険会計基準により、保険会社は財務データの透明性と一貫性を確保する必要があります。これにより、オープンデータが保険会社間の比較や国際市場での評価に役立っています。

5. 社会的なニーズの変化

気候変動やパンデミックといったグローバルな問題により、保険業界は従来の枠組みを超えたリスク管理が求められています。これに対し、オープンデータの利用は社会的なニーズに対応するためのツールとしての役割を果たします。

– 自然災害データの活用:地震、洪水、台風などの自然災害データは、保険会社がリスク評価を行う際に重要です。オープンデータにより、災害リスクを予測し、保険商品を適切に設計することが可能になります。

– 健康データの活用:パンデミックや高齢化社会において、保険会社は公衆衛生データや健康に関するオープンデータを活用して、医療保険や生命保険の商品を適応させることが求められています。

保険分野におけるオープンデータの重要性は、技術の進展、透明性の向上、イノベーションの促進、規制要件、そして社会的なニーズの変化により急速に増しています。データの透明性とアクセスの向上により、保険業界は顧客への価値提供を強化し、業界全体の信頼性を高めることが可能となっているのです。これからも、オープンデータは保険業界の発展と持続可能な経営の鍵となるでしょう。

保険分野におけるオープンデータの重要性は、消費者保護の強化、企業の透明性向上、国際的な規制対応、技術革新、市民参加といった多様な要因によって高まっています。これらの背景により、保険分野でのデータの公開と共有は今後さらに進展し、安全で信頼性の高い食品供給システムの実現に貢献していくと考えられます。

■保険データとは

保険分野におけるオープンデータは、保険会社、消費者、そして政策決定者にとって重要な情報源となっています。保険契約や保険金の支払い、健康や事故に関するデータなどが公開されることで、市場の透明性が向上し、保険商品の選択肢やリスク評価の精度が高まります。また、オープンデータの活用により、新たなサービスやイノベーションが生まれ、保険業界全体の競争力が強化されます。保険分野におけるオープンデータの各分野における内容を記載します。

1. 保険契約データ:

– 保険契約者の年齢層別データ

– 保険契約者の性別や職業別データ

– 保険商品の契約数の推移

– 自動車保険、生命保険、医療保険などの保険種別ごとの契約数

– 地域ごとの保険加入率

2. 保険金支払いデータ:

– 支払われた保険金の平均額(生命保険、医療保険、自動車保険など)

– 保険金請求件数の推移

– 支払いまでの平均所要時間

– 詐欺による不正請求の件数

– 各保険商品別の保険金支払率

3. 事故・災害データ:

– 自動車事故の発生件数と保険金請求数

– 火災や自然災害による保険金請求件数

– 自然災害別の保険金支払額(地震、台風、洪水など)

– 地域別の事故発生率と保険金支払率

– 保険金支払額における災害別割合

4. 健康データ:

– 医療保険の請求件数(入院、手術、治療費など)

– 疾病別の保険金請求額(がん、心疾患、糖尿病など)

– 年齢別の医療保険請求件数

– 予防接種や健康診断に関する保険金請求

– 高齢者向けの医療保険加入率と支払額

5. 生命保険データ:

– 生命保険契約の年齢層別分布

– 死亡原因別の保険金支払件数

– 生命保険の解約率

– 地域別の生命保険加入率

– 保険金支払いの平均金額

6. 損害保険データ:

– 自動車事故による損害保険の請求件数

– 火災保険の支払件数および支払額

– 台風や洪水による損害保険の支払件数

– 家財保険の保険金請求件数

– 地域別の損害保険加入率

7. 保険商品データ:

– 各保険商品の市場シェア

– 新商品開発件数および販売データ

– 保険商品の人気ランキング(契約数ベース)

– 保険商品の価格推移

– カスタマイズ保険商品の利用者数

8. 保険料データ:

– 年齢別の保険料平均額

– 地域別の保険料の違い

– 保険商品ごとの平均保険料(自動車保険、生命保険、医療保険など)

– 保険料の割引適用状況

– 保険料の値上げ率推移

9. 地域別保険データ:

– 都道府県別の保険加入率

– 自治体ごとの保険金支払い状況

– 地域ごとの災害リスクと保険金支払額

– 保険商品の地域別需要

– 地域特有の保険商品

10. 企業向け保険データ:

– 企業向け保険の契約数(労災保険、賠償責任保険など)

– 業種別の保険加入率

– 企業による保険金請求件数

– 企業向け保険料の推移

– 企業の福利厚生としての保険導入率

11. 保険詐欺データ:

– 保険詐欺の発生件数

– 保険詐欺の種類別件数(健康保険詐欺、損害保険詐欺など)

– 保険詐欺による損失額

– 保険詐欺に対する取り締まり状況

– 保険詐欺の発生地域別データ

12. 保険請求データ:

– 保険金請求の発生件数(年齢別、性別別)

– 請求から支払いまでの平均日数

– 各保険商品別の保険金請求率

– 未払い保険金の件数およびその割合

– 保険金請求の不受理件数とその理由

13. 政策データ:

– 保険関連の新規法案や政策導入状況

– 保険規制の変更履歴

– 各国の保険市場規制の比較データ

– 保険会社への行政指導件数

– 保険業界における税制優遇措置の適用状況

14. 年金保険データ:

– 年金加入者数(国民年金、厚生年金など)

– 年金支給額の推移

– 年齢別の年金受給者数

– 年金積立金の運用実績

– 年金加入率と保険料の推移

15. 保険会社の財務データ:

– 保険会社の収益データ(保険料収入、投資収益など)

– 保険会社の負債状況

– 保険会社の自己資本比率

– 保険会社の利益率の推移

– 保険会社ごとの市場シェア

16. 保険顧客データ:

– 年齢別の保険顧客データ

– 保険顧客の満足度調査結果

– 保険契約の継続率(リテンション率)

– 保険契約の見直し回数

– 保険商品の購入チャネル別データ(オンライン、対面販売など)

これらのデータは、保険業界におけるリスク評価、商品開発、顧客満足度の向上など、多岐にわたる分野で利用されています。オープンデータとしての公開が進むことで、業界全体の透明性が向上し、消費者や市場関係者にとって有益な情報が提供されるようになっています。

■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ

AOSデータ社は、『Data to AI® 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「idx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。

「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術

「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「IDX」を支えるソリューションとして開発されました。

■保険データプロバイダーの募集

近年、保険業界はデジタル化の進展やリスク管理の高度化により、データに基づいた意思決定の重要性がますます高まっています。特に、気候変動やパンデミックなど、予測困難なリスクが増大する中で、保険分野におけるデータの需要は急増しています。DataMart.jpでは、保険業界の持続可能な成長を支える新しいデータエコシステムの構築を目指し、質の高い保険関連データを提供していただけるデータプロバイダーを募集しています。リスク管理、保険商品の開発、顧客満足度向上のためにデータを活用し、保険業界の未来を共に築くパートナーとしての提携を強く希望しております。

AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、ご都合がよろしければ、是非、ご参加ください。

■「AI-MIS™ 経営情報フォーラム×AI/DXフォーラム October」開催概要

(1)日時:2024年10月25日(金)14:00~17:05(受付開始 13:45)

(2)会場:日経ホール&カンファレンスルーム https://www.nikkei-hall.com/access/ 

     東京都千代田区大手町1-3-7 日経ビル6F *当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。

(3)お申込み・詳細はこちら: https://www.idx.jp/mis/forum4/

【AOSデータ株式会社について】

名 称:AOSデータ株式会社 代表者:佐々木 隆仁

設 立:2015年4月 所在地:東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F

資本金:1億円(資本準備金15億2500万円) 

URL: https://www.aosdata.co.jp/

AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業8000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、15年連続販売本数1位を獲得しています。

捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。

また、 防衛省の若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。

記事選定/ライター
NFT-TIMES 長尾英太

ブロックチェーン技術記者、長尾といいます。ブロックチェーンについては投資/投機的な観点よりも、技術として未来の社会でどのように取り込まれていくかを中心に発信したいです。最近ではNFTやメタバースなどに注目しています。 1989年11月7日千葉出身。大学卒業後IT企業に入社。2017年にブロックチェーンの技術ライターとして独立。 Twitter
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