STITストラテジスト試験 午後Ⅰ

令和元年度秋期 ITストラテジスト 午後Ⅰ 問2

事例を読んで設問の答えを考えてから、解説のポイントとIPA公式の解答例・採点講評で確認しましょう。

問題

問2 保険会社の新事業の企画に関する次の記述を読んで、設問1~3に答えよ。 B社は、中堅の損害保険会社である。業績が伸び悩んでおり、新たな保険商品による収益増加を、新しい中期計画の重点施策にした。保険業界では、近年、ITを業務効率化や生産性向上だけではなく、革新的な商品に活用する場面が増えてきている。 B社でも、自動車保険でドライブレコーダを装着した契約者向けに特約を提供することで、契約件数を伸ばすことができ成功した。これに倣って、ITを活用した新たな医療保険の導入を企画した。 〔新たな医療保険の概要〕 医療保険は、生命保険会社と損害保険会社の双方が取り扱えることから、市場には多くの商品が登場している。B社は、これまでも医療保険を取り扱ってきたが、競争優位性の確保が難しく販売実績は低迷している。近年の人生100年時代の背景もあり、医療保険契約者の傾向として、健康に気を配っている層が増えている。これらの層には入院や治療などのいざというときには備えたいが、日頃から健康には気を配っていることが保険料に反映されないことに不公平感をもち、契約をためらっている潜在的な契約者も少なくない。 そこでB社では、契約者にセンサデバイスを装着してもらい、得られるデータに応じて月額保険料を割引する医療保険(以下、新商品という)を開発し、新たに販売することにした。健康に気を配っている潜在的な契約者のニーズに応え、見込み客を取り込み、販売を拡大したいと考えている。B社としては、契約者が健康であり続けることで、保険料を割引しても長期にわたり安定的に収入を得られ、かつ、保険金の支払を軽減することが期待できる。 B社は、これまでは、年齢、性別、り患率、治療費などを統計処理した結果に基づき、月額保険料を算定してきた。そのため、センサデバイスから得られるデータに応じた月額保険料の割引率体系の確定のためには、データを収集し、さらに統計処理して、新商品の採算性を見極める必要があると考えている。 新商品を提供するには、センサ技術とAI技術の活用が必要になるので、取引先であるデバイスメーカーC社とスタートアップ企業D社と協議して、図1に示す事業スキームを構築することにした。その概要は次のとおりである。 (1) C社は、センサが内蔵されたリストバンド型デバイス(以下、リストデバイスという)をB社へ販売する。B社は、リストデバイスを新商品の契約者に提供する。 (2) 契約者は、リストデバイスを着用し、Bluetoothで自身のスマートフォンと連携させる。リストデバイスで収集される心拍や血圧のバイタルデータ、歩数、移動のデータ(以下、まとめて、健康データという)は、クラウドサービス上のシステム(以下、新商品システムという)に、スマートフォン用アプリケーションプログラムを通じてアップロードされる。新商品システムのためのクラウドサービスや、スマートフォン用アプリケーションプログラムは、C社が提供する。新商品システムはB社が管理する。 (3) B社は、D社のAIエンジン技術を利用して、収集した健康データ、及び病気にかかったり入院したりして保険金が請求された履歴情報(以下、保険金請求情報という)から学習し、それらをAIエンジン学習済モデル(以下、学習済モデルという)として蓄積する。その結果から、契約者別にポイントを計算し、算出されたポイントに応じて、当該契約者の月額保険料の割引率を算定する。その結果を受けて、各人の月額保険料の請求額は四半期ごとに改定する。 図1 事業スキーム B社は、新商品の正式販売には割引率体系の確定が必要であり、一部の顧客や特定地域をターゲットにして割引率をいろいろ変えながら、試行販売を行うことにした。その結果から、学習済モデルの精度を向上させていく予定である。 C社、D社とも、自社技術・サービスの適用事例は少なく、売上げの拡大が期待できることから、今回のB社の新商品の取組には積極的に協力する意向である。特に、D社は、今後実用化領域の広がりが予想されるAIエンジンの適用拡大に向けた良い機会と捉えている。B社では、今回の新商品が他社に真似をされないよう、新商品システムの管理を徹底する。 〔新たな事業への取組〕 B社では、試行販売と並行し、新商品の事業スキームを活用して、新たな事業に取り組むことを計画した。新たな事業の主要な顧客は、多くの被保険者を有していて、大量のデータの入手が期待できることから、健康保険組合にした。健康保険組合は、近年、医療費負担の高額化などによって保険給付金や拠出金が増加していて、その削減のために、健康指導などの健康増進活動・予防活動に力を入れている。これらの活動の成否は、健康保険組合の被保険者に、自ら健康増進に取り組んでもらえるかどうかに懸かっている。そのためには、被保険者自らが自身の健康状態を把握できて、健康の維持や改善を実感できることが重要になっている。 B社が計画する新たな事業は、被保険者が自身で健康状態を把握できる仕組みを健康保険組合に提供するもので、その概要は次のとおりである。 (1) B社は健康保険組合と契約し、健康保険組合を通してリストデバイスを被保険者に提供する。健康保険組合では、被保険者の匿名化を行い、リストデバイスのIDで対象の健康データをひも付けできるようにする。B社は、被保険者のリストデバイスから健康データを取得し、管理する。 (2) B社は、定期的にリストデバイスごとの健康データと健康データの統計分析結果を健康保険組合に提供する。 (3) 健康保険組合は、被保険者の同意を得て、匿名化した被保険者の保険給付に関する疾病情報にリストデバイスIDを付与してB社へ提供する。 (4) B社は、取得した健康データや疾病情報を、新商品の学習済モデルに追加して学習させる。 〔健康保険組合からの要望への対応〕 新たな事業に取り組む中で、健康保険組合からは、被保険者の健康診断の結果などの追加のデータの登録機能、及びWebによる健康指導を支援する機能の追加に関する要望が出てきた。B社はこれを受けて、3社でこの要望への対応を検討した。その結果、追加機能については新商品の割引率体系の確定には関与しないことから、C社とD社が中心になって取り組むことにし、B社は健康保険組合に両社を紹介することにした。C社とD社の取組内容は次のとおりである。 (1) 被保険者は、健康診断の結果をC社が新たに構築するクラウドサービス上のシステムにアップロードできるようにする。また、自身で取得した、BMI、体脂肪率、睡眠時間、摂取カロリなどのデータも、C社クラウドサービス上のシステムに自発的にアップロードできるようにする。 (2) D社は、(1)でアップロードされたデータを学習させ、学習済モデルをD社自身で新たに構築して、アップロードしたデータに応じた傾向分析を行う。 (3) 健康保険組合及び被保険者は、C社クラウドサービス上のシステムのWebページで、健康データ、アップロードされたデータ及び傾向分析結果をモニタリングできる。 (4) 健康保険組合では、(3)のデータを用いて、必要に応じて被保険者向け健康指導を行う。また、健康保険組合は、傾向分析結果から健康状態の維持や改善が見られる被保険者に対しては、福利厚生サービスの特典提供などを行う予定にしている。 設問1〔新たな医療保険の概要〕について、(1)~(3)に答えよ。 設問2〔新たな事業への取組〕について、(1)~(3)に答えよ。 設問3〔健康保険組合からの要望への対応〕について、(1)、(2)に答えよ。
図1 事業スキーム。B社を中心に、C社のリストデバイス・クラウドサービスとD社のAIエンジンを用いて、契約者の健康データから保険料割引を行う事業スキーム。
図1 事業スキーム。B社を中心に、C社のリストデバイス・クラウドサービスとD社のAIエンジンを用いて、契約者の健康データから保険料割引を行う事業スキーム。
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企画を考える前提の確かめ方

企画や連携を検討するときは、判断の土台となる前提を確かめましょう。与えられた情報で確認できることと、自分が補って考えたことを区別すると、印象だけで結論を急がずに考えを整理できます。

この問題で問われていること

健康データを使う企画や企業間の連携について、考えの前提が与えられた情報に基づいているかに注目しましょう。もっともらしい想定を無意識に足していないか、判断の根拠をたどって確認することが大切です。

視点

前提は、考えを進める土台です。身近な事例や経験から思い浮かべた想定も、与えられた情報で確かめられるとは限りません。自分の考えがどの情報に支えられているかを意識して整理しましょう。

確認ポイント

  • 判断の前提を意識できているか
  • その前提の根拠を与えられた情報で確認できるか
  • 自分の経験から前提を付け足していないか
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解説

健康データを保険料の割引に反映して潜在顧客を取り込み、試行販売で採算性を確認する事例です。健康保険組合との連携による学習済モデルの精度向上と、追加機能による各社の技術・サービスの適用拡大まで、取組ごとの目的を読み分けます。

問題の全体像

業績が伸び悩む損害保険会社B社は、リストデバイスで収集した健康データに応じて保険料を割り引く医療保険を企画しています。C社がデバイスやクラウドサービスを提供し、D社がAIエンジン技術を提供します。B社は試行販売で採算性を見極めるとともに、健康保険組合向けの事業から得られるデータで学習済モデルの精度を高めようとしています。さらに、健康保険組合の追加要望にC社とD社が対応します。公式の出題趣旨では、ITを活用した新商品開発と関連する取組の狙い、新商品の仕組みを補完する事業戦略、顧客ニーズへの対応策を問うとされています。技術や機能の説明を、各主体の事業目的まで結び付けて読むことが重要です。

設問1(1)

〔新たな医療保険の概要〕にある、健康に気を配っていても保険料に反映されず、不公平感から契約をためらう潜在的な契約者の記述に着目します。新商品は健康データに応じて保険料を割り引くため、この層のニーズに応えて契約につなげられます。公式解答例では「健康に気を配っている潜在的な契約者の取込み」と示されています。25字以内では、対象顧客の特徴と、その顧客を取り込む狙いを押さえます。「収益増加」だけでは、この商品でどの顧客を獲得するのかが伝わりません。

設問1(2)

健康データに応じた割引率体系を確定するため、データを収集・統計処理して「新商品の採算性を見極める必要がある」という記述が根拠です。試行販売では割引率をいろいろ変え、保険料を割り引いても採算が成り立つかを確認します。公式解答例では「月額保険料の割引に対する商品の採算性を見極めること」とされています。30字以内では、保険料の割引と採算性の確認を結び付けます。本文にはモデルの精度向上も記されていますが、ここでは正式販売に向けて割引率体系を確定するための狙いを捉えます。

設問1(3)

C社がクラウドサービスやアプリケーションを提供する一方、新商品システムをB社が管理する点と、その後の「今回の新商品が他社に真似をされないよう」という記述を結び付けます。システム管理を徹底する理由は、新商品の模倣を防ぐことです。公式解答例では「新商品が他社に真似をされないようにしたいから」と示されています。25字以内では、新商品と他社による模倣防止を明確にします。管理費の削減や障害対応など、本文に示されていない理由を補う必要はありません。

設問2(1)

〔新たな事業への取組〕の冒頭にある、健康保険組合が保険給付金や拠出金を削減するため、健康指導などの健康増進活動・予防活動に力を入れているという記述に着目します。B社が提供する健康データと統計分析結果は、こうした活動に利用できます。公式解答例では「健康指導などの健康増進活動・予防活動への利用」とされています。25字以内では、データの提供内容を繰り返すよりも、健康保険組合が何に活用するかを示します。

設問2(2)

主要顧客を健康保険組合にした理由として「大量のデータの入手が期待できる」とあり、事業の概要(4)では、取得した健康データや疾病情報を新商品の学習済モデルに追加して学習させるとされています。この二つを結び付けると、新たな事業は新商品のモデルの精度向上を支える取組だと分かります。公式解答例では「被保険者のデータによる学習済モデルの精度向上」と示されています。25字以内では、被保険者のデータを得ることと、それによってモデルの精度を高めることを押さえます。

設問2(3)

新商品の仕組みでは、健康データと保険金請求情報を学習し、その結果を用いて保険料の割引率を算定します。健康保険組合向け事業では、健康データに加え、保険給付に関する疾病情報をリストデバイスIDで対応付けて取得します。この疾病情報は、新商品で用いる保険金請求情報に代わる情報として、割引率体系の確定に役立ちます。公式解答例では「保険金請求情報に代わる情報として割引率体系の確定に必要だから」とされています。35字以内では、保険金請求情報の代替であることと、割引率体系の確定に必要であることを押さえます。採点講評では「保険給付金の把握のため」という解答に触れ、B社が割引率体系の確定のためにデータ入手を期待している点を理解してほしかったと指摘されています。

設問3(1)

健康増進活動・予防活動の成否は、被保険者に「自ら健康増進に取り組んでもらえるかどうか」に懸かっているという記述が根拠です。追加機能によって、被保険者は健康診断結果などを登録し、健康データや傾向分析結果を確認できるようになります。自身の健康状態や維持・改善を把握できることが、自発的な取組につながります。公式解答例では、被保険者に自ら健康増進に取り組んでもらうことが示されています。30字以内では「被保険者に自ら健康増進に取り組んでもらうため」という要素にまとめます。採点講評では、健康改善した人への特典提供だけを述べた解答に触れ、被保険者の自発的な取組を促したい点を捉えてほしかったとされています。

設問3(2)(C社)

C社の担当は、健康診断結果などを登録し、Webページでデータや分析結果を確認できるクラウドサービス上のシステムを新たに構築することです。また、C社とD社には自社技術・サービスの適用事例が少ないという背景があります。C社にとっては、追加機能への対応がクラウドサービスの適用範囲を広げる機会になります。公式解答例では「クラウドサービスの適用拡大」とされています。20字以内では、このサービスと適用拡大を押さえます。採点講評では「リストデバイスの拡販」という解答が散見され、今回の要望は直接デバイスの数量には関連しない点を理解してほしかったと指摘されています。

設問3(2)(D社)

D社は、追加でアップロードされたデータを学習させ、自社で新たな学習済モデルを構築して傾向分析を行います。本文では、D社がAIエンジンの適用拡大に向けた良い機会としてB社の取組を捉えているとされています。追加機能への対応も、健康指導を支援する分析へのAIエンジン技術の適用を広げる機会です。公式解答例では「AIエンジン技術の適用拡大」と示されています。20字以内では、対象となる技術と、その適用を拡大する狙いを示します。モデルの構築や傾向分析は実施内容なので、それによってD社が得る事業上の効果まで捉えます。

学習のポイント

誰の狙いを問う設問かを確認し、顧客獲得、採算性、モデルの精度向上、健康増進、サービスの適用拡大を区別して答案にまとめることが重点です。

出典:独立行政法人 情報処理推進機構(IPA)令和元年度秋期 ITストラテジスト試験 午後Ⅰ 問2(公式資料:問題冊子(PDF) / 解答例 / 採点講評)

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