Aviva: データ＋機械学習＋AIで保険業務を変革

かつてのAvivaには、統合アナリティクスプラットフォームがありませんでした。データストア間の連携はなく、データ分析はオンプレミスのコモディティハードウェア上で行っていましたが、処理能力が足りないうえに、費用が高額でした。いかなる規模においてもデータを使える人はごく一部に限られていて、さまざまな部門がそれぞれ異なるテクノロジーを利用していることが、データ分析の課題に拍車をかけていました。

現在のAvivaは、標準化および一元化された最新のインフラストラクチャーのもとでデータを連携させ、分析を行っています。とくに重要な役割を果たしているのが、Dataikuワークベンチです。このワークベンチは、あらゆるソースデータセットの一貫した連携を実現し、各種の分析処理、適切なガバナンスと統制、モデルやワークフローの標準化されたデプロイを可能にする統合プラットフォームをもたらします。

「Dataikuの最大のメリットは、すべてが1か所にまとまっていることです。このプログラムからあのプログラムへ、また別のプログラムへと何度も切り替える必要はなく、さまざまなプログラムを同時に動かす必要もありません。Dataikuは、その種の煩わしさを一掃してくれます。」
— Ayca Kandur氏、Aviva、データサイエンティスト

Avivaが以前に利用していたプラットフォームはデプロイに数週間かかることもありましたが、Dataikuは一晩でデプロイ可能です。これにより、デプロイのリードタイムを98％近く削減できます。Dataikuは仕事の進め方にも影響を与えます。Dataikuはデータサイロを解消し、データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティスト、ITチームが同じツールセットを使って作業できる環境を実現することで、業務の効率を大幅に向上させます。これにより、アイデアを形にして実稼働させるまでの時間を75％短縮できます。

「ツールの連携がないと、単独行動ができてしまい、結果として非効率が放置され、問題の発覚が遅れることがあります。Dataikuで機能を共有することで、チームの雰囲気やカルチャーが良い方向に変わりました。」
— Tom Spencer氏、Aviva、顧客データサイエンスチーム責任者

Avivaのデータ、機械学習、AIのユースケース

この5年間で、AvivaのITプラットフォームチームはまず大規模な変革プロジェクトから始めて、Dataikuのインフラストラクチャー、デリバリー、可用性の改善へと取り組みを進めてきました。これにより、Dataikuをより多くのユーザーに展開できるようになり、最初は十数人のデータサイエンティストに限られていたものが、今ではざっと250人のデータサイエンティストと2,000人のデータおよびAIコンシューマーがDataikuを利用するまでになりました。

その結果、社内で使用するツールの整理統合が進み、ライセンス費用とホスティングインフラストラクチャーの費用が大幅に削減されました。さらに、全体的なツール数が減少したことで、サポートの効率が高まるというメリットもありました。

以下に、AvivaがDataikuで実現したデータ、機械学習（ML）、AIのユースケースの一部を紹介します。

プロセス分析と監査人の効率を向上

100人のメンバーを擁するAvivaの監査チームは、監査プロセスの正確性を犠牲にせずに、スムーズで効率的なカスタマーエクスペリエンスを実現するための仕組みを模索していました。Dataikuのプラグアンドプレイのプロセスマイニングソリューション（英語）を利用することで、監査チームはデータ分析とビジネスの関係をリアルタイムで詳しく把握できるようになりました。プロセスの全容が可視化されるため、問題の発生が疑われる箇所や、期待どおりに進んでいないと思われる箇所に注力することができます。

プロセスマイニングの機能は、プロセス分析と監査人の両方に大きな価値をもたらしています（英語）。分析面での最大のメリットは、時間の節約です。プロセスマイニングのおかげで、分析にかかる時間を50％カットできました。監査人にとってのメリットは、成果物の品質です。重要な部分にすばやく注目できるため、成果物の質が向上しました。

さらに、初期セットアップをすばやく行えるようになりました。今では2日間あれば、データアナリストがプラグアンドプレイのプロセスマイニングソリューションを準備し、Avivaのデータに対して実行できます。以前は独自のソリューションをセットアップするのに9～12か月かかっていたことを考えると、大きな違いです。

「プロセスマイニングによって、分析を効率化し、今までの半分の時間で結果を出せるようになりました。さらに監査の面でも、カスタマージャーニーの潜在的な矛盾や不備をすばやく検出できるようになり、成果物の質が向上しました。」
— Francisco Pavao Martins氏、Aviva、データアナリティクス部門シニアマネージャー

AvivaのAIエージェント「ADA」

Avivaの世界有数の顧客データサイエンスチームも、Dataikuを利用しています。AvivaのADA（Algorithmic Decision Agent）は、高度にパーソナライズされたオムニチャネルのマーケティングを可能にする顧客ファーストのAIです。ADAは教師あり機械学習モデルのアンサンブルで、Avivaの顧客データとXGBoosting手法を使用して、顧客のネクストベストアクションを予測します。

このプロジェクトは、データから顧客の未来の行動を予測できることを示すだけでなく、フィンテックプロジェクトの開始から設計、MVP（実用最小限の製品）の提供までのライフサイクル全体を示す好例でもあります。同チームは、ADAをビジネスのあらゆる側面で広く使われるツールにするために、各部門のステークホルダーと共同で広範なA/Bテストを実施しました。誰も使わない、棚でほこりをかぶっているようなデータサイエンスツールにするのは避けたかったからです。

「ADAの構築を始めたときは、既存のレガシーシステムを使っていて、非常に長い時間がかかっていました。それがDataikuとそのAPI機能を使うことで、モデルを構築してマーケティングチャネルに組み込むまでにかかる時間を大幅に削減できるようになりました。」
— Ayca Kandur氏、Aviva、データサイエンティスト

顧客フィードバックのセンチメント分析とトピック分類

Avivaのように顧客ファーストを掲げる企業にとっては、顧客の抱える問題を正確に理解し、データに裏付けられた判断のもとで、オンライン体験を強化することが非常に重要です。しかし、従来の手作業による分析は、時間がかかるうえに、間違いが多く、拡張性が不足しています。そのため、フィードバックの趣旨を理解し、新しいトレンドを把握し、顧客の抱える問題を解決して満足度を高める機会を逸してしまうことがあります。

そこでAvivaはDataikuを利用して、顧客フィードバックを扱う機械学習ベースのソリューション（英語）を構築しました。このソリューションでは、次のことができます。

Amazon S3バケットからアンケートデータをシームレスに取り込む
フィードバックデータの前処理を行い、複数のアンケートソースを一元化されたビューへと整理統合する
高度な自然言語処理（NLP）機能を通じて、フィードバックデータから有益なインサイトを取り出す
センチメント分析モデルを開発、実装する
テーマやトピックのカテゴリー分けを行うテーマ分類モデルを作成する
上記モデルからの出力を統合して、顧客フィードバックについての強力な分析と包括的なビューを実現する
直観的で視覚的にわかりやすいダッシュボードを通じて、ステークホルダーに実践的なインサイトを提供する

Dataikuを利用することで、顧客フィードバックデータを手作業で分析する必要がなくなり、週次レポートの生成にかかる時間が従来の半分以下になりました。このソリューションに関連するコスト削減だけでも、毎月1万ポンド近くに上っています。