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保険・証券・ノンバンク
米国でのビッグデータ活用法 保険料算定や融資審査時間短縮に貢献 . w w w / / : p t t h ③不正防止 保険会社では保険金 ⑤テレマティクス（車載情報・通 テレコミュニケーション（電気通信） 2013.6.24［月］ 金融財政ビジネス 第 3 種郵便物認可 グローバルリサーチ研究所代表 青木 武 ニューヨーク大学経営学修士 あおき・たけし 慶大卒。 年米 究所ニューヨーク駐在主任研究 （ M B A ）取 得 。信 金 中 金 総 合 研 員等を経て、 年7月米国内に グローバルリサーチ研究所 （ I G R ）を 設 立 。 るビッグデータの活用法について、その現状や今後の動向などを詳しく分析することとしたい。例えば、 詐欺のような不正のリスクがあり、 保険会社は自動車保険料の算定に用いたり、ノンバンクは融資を審査する際の時間短縮などに活用した やすいかについて、データ分析を行 い、不正を防止していく必要がある。 ④評判分析 一般の企業と同様に、 ソーシャルメディア等の情報を分析 うなモバイルアプリを消費者が望ん 同様に、顧客の行動を分析し、どの 重要となる。特に、クロスセリング でいるか」などについても、ソーシ の分析、つまりリスクを分析するこ 災や津波などの天災、そしてさまざ においては、どういう商品が既存顧 して、自社の評判について管理する 保険会社にとって、ビッグデータを まな人災について、膨大なデータを 客に受け入れられやすいかについて、 ャルメディア等のビッグデータ分析 必要がある。また、例えば「どのよ 活用することは極めて重要である。 収 集 し、 分 析 す る こ と は、「 ビ ッ グ 小売業で行われているような洗練さ ような保険商品が売れるのかを明ら 米国の保険会社におけるビッグデー データ」という言葉が生まれる前か れたデータ分析が重要となる。また、 る。 かにすることも、マーケティング上 タの利用可能性としては、次のよう ら保険会社においては行われてきた 顧客維持においても、どのような顧 データを利用することができる。火 なものが挙げられる。 が、ITの発達により、これを迅速 客を優先的に維持すべきかに関して、 信 サ ー ビ ス ） テ レ マ テ ィ ク ス と は、 とが非常に重要だが、それにビッグ ①リスク分析 保険会社のビジネ に行えるようになってきている。 による消費者志向の把握が考えられ スにとっては、何らかの事象が発生 ②マーケティング 小売業などと データ分析が必要となる。 する可能性と、発生した場合の損害 リスクを計量化して収益を上げる 1 保険会社 どのようなパターンで不正が発生し / m o c . c l r g i 要なビジネスキーワードの一つになっている。米国の銀行におけるビッグデータビジネスについては、 インターネット利用などにより生じる膨大な電子データの集積である「ビッグデータ」は、最近の主 99 りしている。 既に本誌2012年4月5日号で紹介している。そこで今回は、米国の保険、証券、ノンバンクにおけ 09 説 解 いかにビジネスに生かすか ％保険料が安くなる可能性がある。 的」なドライバーであれば、最大で スを利用して、運転者の運転ぶりに 自動車保険会社では、テレマティク 応じて保険料を変更していく場合、 保険において、運転者の運転ぶりに ライシングが浸透しつつある。自動 マティクスに基づくダイナミックプ 米国の自動車保険業界では、テレ すいか、といった分析が必要になり、 後で購入した方が価格が高くなるこ どのような行動が事故に結び付きや 車に小さなデバイスを設置し、運転 入した場合、わずか2時間の差でも の同じ電車のチケットを同じ日に購 供給によって価格が変化し、2日後 ログレッシブの保険に切り替えるか 示されることになる。実際には、プ の人の運転内容に応じた保険料が提 確認できる。そして1カ月後に、そ とができるか、といったことを毎日 系からみて何％保険料を安くするこ しているか、そして標準的な価格体 を踏んでいるか、1日平均何マイル 運転 分は100マイル 当たり何回急ブレーキ 確認することができる。例えば、自 代の子どもを持つ心配な親向けのサ 料の評価の対象となる。さらに、 ログラムでは、運転する場所も保険 ％〜 ％保険料が安くなる。このプ までの運転ぶりに応じて、最高で る。そして、次の更新の際に、これ ちに5％の保険料の割引が受けられ おり、こちらは顧客が契約すると直 ス型価格設定プログラムを提供して リドライブ」と称するテレマティク また、トラベラーズでは「インテ の運転ぶりは専用のウェブサイトで 関する情報を自動車自体から収集・ 内容によって保険料金を変えていく どうかは、1カ月のお試し期間終了 ービスも行っている。例えば、子ど 険料が上昇する要因となる。運転者 分析し、その人の保険料に反映させ という、いわば価格のカスタマイズ 後に提示された保険料を見て決める もが自動車をどこで運転しているか 国ではボストン─ニューヨーク間な る、いわばビッグデータ分析型が広 化である。米国では、プログレッシ ことができる。なお、米国の自動車 を全地球測位システム（GPS）で どの電車のチケットですら、需要と がりつつある。 ブの「スナップショット」というプ 保険は自動車損害賠償責任保険（自 追跡・把握できるほか、子どもの運 を組み合わせた造語である。自動車 本稿では、保険会社のビッグデー ロ グ ラ ム が 先 行 し て お り、 既 に 賠責）と任意に分かれておらず、運 転ぶりもウェブサイトや電子メール と イ ン フ ォ マ テ ィ ク ス（ 情 報 科 学 ） タビジネスのうち、実際に動きだし 100万人もの利用者がいる。利用 転者は何らかの保険に必ず入らなけ による警告通知で知ることができる。 常、航空チケットはフライトの日時 ング」を導入している。米国では通 動させた「ダイナミックプライシン などは、既に価格を需要と供給に連 バイスが運転者の運転ぶりを評価す 能である。その後、1カ月間そのデ たいていの自動車であれば、装着可 のプログラムと同様だが、同社の3 供している。これはプログレッシブ ティクス型価格設定プログラムを提 を自動車のハンドルの下に装着する。 は「ドライブワイズ」というテレマ バイスが郵送されてくるので、それ 項目以外に運転スピードの項目が追 顧客満足度を上げたり、保険料に反 ズ化されたデータを顧客に提供して このように、顧客ごとにカスタマイ ッグデータ」関連サービスと言える。 のだ。これらはいずれも一種の「ビ るためのデータを得ることができる 設定させ、目標に近づくよう指導す どの業界でも顧客にとって最も興 ともある。 ているこのテレマティクスについて したい人は、まず同社のウェブサイ ればならないが、どの保険に入るか より前であればあるほど安く、だん る。具体的には、急ブレーキを踏む 加される。もちろん、スピードが速 映させることができるようになって 味がある事柄の一つが、サービスの ビッグデータの出番となる。米国の 解説することとしたい。 トで「お試し」の申し込みをする。 加えて、子どもに安全運転の目標を だん席が埋まってくると、 供給量 （空 ほど、運転時間が長いほど、そして い方が保険料上昇の要因となる。い この他、保険大手オールステート いている席の数）が需要を下回るこ 夜（深夜〜午前4時）に運転するほ きている。 す る と、7 〜 とから価格が高くなっていく。航空 ずれのプログラムでも、最も「模範 「 価 格 」 で あ る。 航 空 会 社 や ホ テ ル 20 10 30 どその運転者の評価は悪くなり、保 日で小さな専用デ は運転者の自由である。 30 券に関しては日本でも同様だが、米 2013.6.24［月］ 金融財政ビジネス 第 3 種郵便物認可 10 トカー」の場合、外部からハッキン 無線回線で接続されている「スマー 動車自体が自動車会社等と携帯電話 な課題の一つと言える。さらに、自 シーの保護はテレマティクスの大き い人もいるかもしれない。プライバ にGPSで捕捉されることを好まな 一方、自分の行き場所を家族など 増えていることなどを推定すること らその重量を予想し、小麦の輸入が 例えばロサンゼルス港の船の画像か とが可能である。また、近い将来、 投資家のリアクションを推し量るこ えば、投資家の行動を理解するため タ」を活用できるようになった。例 投資効果はない、というジレンマも ら、他者より素早く行動しなければ がなかったからである。しかしなが は難しい。過去にはツイッターなど された際などの投資家の反応を調べ、 い、仮説が正しいことを検証するの には、ツイッターで経済指標が発表 ある。もはやビッグデータを活用で 戦略を練る場合、過去のデータと照 ー情報などを基に仮説を立て、投資 そのアナリストの予想がどのくらい ライトされ、そこをクリックすると、 を読むと、アナリストの名前がハイ て例えば米経済誌フォーブスの記事 る。同社のアプリケーションを通し うかを判定する仕組みを提供してい ースでアドバイスが参考になるかど である 投資情報サービスのベンチャー企業 投資家は少なくないだろう。そこで 大損をした、という経験を持つ個人 らし合わせてシミュレーションを行 グされて自動車を勝手に操作されて ないような難しい時代になっている きなければ、競争上の優位性は保て で は、 ク ラ ウ ド ベ s k n a R p i T このように、ビッグデータの対象 も可能になるだろう。 策が課題となるだろう。 しまうリスクもないとは言えず、対 吹く）に対応してどのような株式銘 れは特定の出来事や統計指標（風が ば桶屋が儲かる」と言われるが、こ ている。例えば、昔から「風が吹け タを生かす可能性について模索され 証券投資においても、ビッグデー ある。なぜなら、相関関係の強いも く「相関していない関係」も重要で れる。もっとも、相関関係だけでな ンソースのソリューションが利用さ は役不足であり、洗練されたオープ 分析ツールもこれまでのエクセルで 相関関係等を分析し切れないため、 た、直線的な多重回帰分析だけでは 画像、映像などさまざまである。ま 遠いことではないだろう。 だしていく時代が来るのもそれほど 吹けば桶屋が儲かる」仕組みを見い 練 さ れ た モ デ ル を 利 用 し て、「 風 が がら、高性能のコンピューターと洗 う段階には至っていない。しかしな いこなして証券投資で儲ける、とい スパートですら、ビッグデータを使 全体的に見て、ウォール街のエキ トがその銘柄についてどのような意 中しているトップランクのアナリス 調査したい場合、これまで予想が的 ため、ある特定の株式銘柄について てアナリストをランキングしている に、予想が当たったかどうかによっ される。加えて、過去のデータを基 かも、プラスマイナス何％かで表示 までの予想が実際に当たったかどう で表示される。また、その人のこれ 当てになるかがパーセンテージなど 柄が上昇する（桶屋が儲かる）か、 さらに、米国では証券投資に関し 見を持っているかも表示される。同 となる情報は数値だけでなく、文章、 のである。 といった因果関係をビッグデータ分 の だ け に 投 資 し て い た ら、 リ ー マ てベンチャー企業などがビッグデー 社は、アナリストの記事をネットで 2 証券投資 析により追求していく可能性を示し ン・ショックのような危機の際は共 タ分析を利用してさまざまな試みを 行っている。例えば、金融に関する ータを更新しているのである。 絶えずサーチして、ランキングやデ もう ている。証券投資におけるビッグデ 倒れとなるからだ。 ただし、ビッグデータにはまだま ニュースを多くの投資家はネットで おけ ータの利用は、こうした事象と株価 との相関関係を他の人よりも早く調 だ課題が多い。例えば、ビッグデー 消費者金融の世界では、以前から 3 ノンバンク べ、投資して利益を得ることにつな ントが信頼できるかは分からない。 タにはノイズ（不要な情報）が多く、 得ているが、どのアナリストのコメ ら調べられてきたが、現在では大量、 本当に重要な情報だけを抽出するこ アナリストの推奨通りに売買したら がる。このような相関関係は以前か とは容易ではない。また、ツイッタ 多種類、高スピードの「ビッグデー 2013.6.24［月］ 金融財政ビジネス 第 3 種郵便物認可 で は、 従 来 型 の 審 査 モ タを利用して消費者金融審査を行う ってきている。例えば、ビッグデー に反映させることができるようにな 者情報の分析を貸し出しの際の審査 れまでは難しかったより広範な利用 グデータ分析能力の向上により、こ 判断が行われてきた。しかし、ビッ といったデータの分析を中心に与信 ンの支払いを適切に行っているか、 つまりクレジットカードや住宅ロー こうした小さな情報を積み重ね、よ フォルトとして扱う傾向があった。 わらず、今までのモデルでは同じデ ったく信用リスクが異なるにもかか と何度目かに返済しない人では、ま も、最初からローンを返済しない人 ができる。また、同じデフォルトで 務不履行）のリスクを予想すること ることで、より正確にデフォルト（債 した細かい情報を集め、モデル化す 収率を知るための情報となる。こう ローン申込者のこれまでの信用履歴、 映されており、これらはローンの回 の中小のコミュニティーバンクは貸 「 相 場 」 だ ろ う。 こ の よ う に、 米 国 般 の 大 銀 行 で あ れ ば2 〜 3 週 間 が バンクの場合は早ければ1週間、一 スローンに関して、コミュニティー た。一般的な統計はないが、ビジネ 銀行よりスピードが速い傾向があっ あれば、そこで決定されるため、大 方、地元のコミュニティーバンクで ローンの決定にも時間がかかる。一 センターであることが普通であり、 査を担当するのは遠く離れたローン 課題の一つになっている。 動化によるスピードアップは大きな しては、ITを利用したローンの自 ンクに流出する恐れがあり、銀行と ードが速い。顧客がこうしたノンバ がんじがらめの銀行よりは審査スピ 行と比較すると規制が緩く、規制で のようなノンバンクは銀 らないものとなっている。一般に、 そのスピードは手作業とは比較にな 査を自動処理することも可能になり、 デルをつくっていく。そして最終的 が「売り」だった。 し出しの際の審査のスピードの速さ きな可能性を見いだしている。金融 ネスに生かす「ビッグデータ」に大 クは、膨大なデータを分析してビジ このように保険、証券、ノンバン e g a b b a K には一つの結論（貸すか貸さないか） しかし、一部のノンバンクでは、 はもともと情報産業であり、情報を e c n a n i F t s e Z り1種類の重回帰分析の式）を使う データ分析プロセスを効率化させ、 り多くの変数を利用して 程度のモ のではなく、 程度のモデルを使う を導き出す。これにより、以前の方 デルのように、一つのモデル（つま ことにより、より多くの情報を審査 生かす工夫をしていくかが、今後の いかに効果的・効率的にビジネスに 込みを承認でき、さらに %もデフ ないほど速くすることにより、差別 このスピードを銀行とは比較になら 1種類の重回帰分析モデルにおいて ォルトリスクが減少し、不正は % できる。ローンの申し込み時の例を くの変数を計算に反映させることが ルを利用することによって、より多 グデータの分析モデルは複数のモデ い、分かりにくくなる。同社のビッ 定から実行までにかけるスピードは 業にとって、金融機関がローンの決 渡りで資金繰りを行っている中小企 縮化することもできる。例えば、綱 ことにより、ローン審査の時間を短 加えて、データ分析を効率化する ため、貸し手にとって必要な財務デ ラインの会計ソフトを利用している 多くの場合、会社の経理処理にオン となっている。最近の中小企業は、 分」で審査と融資が実行できる体制 発大手インテュイットと提携し、「数 e g a b b a K 挙げると、自分の名前を全部大文字 重要であり、まさに「命」が懸かっ ータは全てそこにある。よって、デ は、 ソ フ ト ウ エ ア 開 で書く人、最初の文字だけ大文字で ていると言えよう。大銀行なら、支 ジタル化されたデータを利用して審 いる イン商店を対象に売掛金融を行って 成長・発展の鍵となる。 式よりも %も多くのローンの申し 変数を増やすという方法もあるが、 も減少するという。 化を図ろうとしている。主にオンラ に反映させることを目指している。 この方法を使うと複雑になってしま 後は小文字で書く人など、ローンの 店でローンを受け付けても実際に審 95 申込書だけでも、その人の性格が反 2013.6.24［月］ 金融財政ビジネス 第 3 種郵便物認可 10 50 90 10 が高まっている。こうした状況で中 多くの先進国において、金融政策 おける金融政策については「先出し きく先送りされてしまい、その結果、 ことだ。 だけで打開は困難と知りつつも、必 ジ ャ ン ケ ン 」 と の 批 判 が 多 い。「 異 中央銀行の「魔法の杖」への依存度 これと比べて「アベノミクス」に 要な構造改革は政治的にコストが大 次元緩和」によって円安と株価が進 第二に、異次元緩和の前代未聞の 向けた決意に緩みが見え始めている 近は政治家の危機感が薄れて改革に 市場安定化効果を発揮した結果、最 してその手は使えない。 すことができたが、異次元緩和に対 惜しみを攻撃することで矛先をそら 対して政府は中央銀行の政策の出し いる。従来、株安・円高への批判に 続ける強いモチベーションを与えて わば人質のような形で政権に改革を 丈夫理 央銀行の非伝統的な政策を評価する 規模での国債買い取りは、金利上昇 改革を引き出す力 際には、それ自体の経済効果もさる んで当面の安楽を得てしまうと、痛 に対する市場の危機感を煽り、国債 ィブを政治家や国民が失うという懸 ている。このことは、金融政策の効 市場のボラティリティーを上昇させ つえ ことながら、その政策が他の領域に みを伴う改革に取り組むインセンテ を持つか、という政治経済学的な観 念である。実際、第3の矢に関する あお おいて必要な改革努力を引き出す力 点が大切になってくる。 取りスキーム（OMT）だ。危機国 打ち出した周縁国国債の無制限買い 昨年秋に欧州中央銀行（ECB）が 価や円安の大幅な修正が起きている。 期的により重要な成果を上げている。 期待先行で上がっていた日経平均株 「 そ れ 見 た こ と か 」 と 売 り に 回 り、 それまで囃していた市場参加者が を政治サイドに持たせるという、長 く示さないとまずい」という危機感 れ な い が、「 財 政 再 建 へ の 道 筋 を 早 はや そうした観点で特筆すべきことは、 踏み込み不足が明らかになった後は、 果としては短期的にマイナスかもし が十分な改革プログラムに取り組ん 行のパワーをアメとしてぶら下げつ 無制限にお金を刷れるという中央銀 されない、という点がみそである。 に思う。 出す強い力を発揮し始めているよう 異次元緩和は思わぬ形で改革を引き に対する安倍政権の反応を見ると、 改革を政府に促す市場圧力を創出し、 すことで、長年先送りにされてきた ラティリティーと緊張感をつくり出 で過度に安定していた金融市場にボ でいるとECBが認めない限り適用 しかしながら、市場が示した失望 このように異次元緩和は、これま つ、それに安易に依存させずに政府 は、それを政治サイドの無策で台無 これまでの株高や円安という「成果」 成功させるしかない。 べき危険な戦略ながら、今はこれを を発揮している。背水の陣ともいう 思 わ ぬ 格 好 で 改 革 を「 引 き 出 す 力 」 しにすれば責任は免れないため、い が先に改革に取り組むことを促す仕 第一に、異次元緩和がもたらした 組みだ。 多少計算違いだったのは、OMT が実際に発動されないうちに強力な 2013.6.24［月］ 金融財政ビジネス 第 3 種郵便物認可