従来、ソニー生命では年間約50万件の新規契約を販売分析に近い形で分析していました。全ての契約はホストコンピュータで蓄積・管理していますが、創立25年を経て、全体で500万件を超える契約があり、さらに特約単位に展開すると約1600万件の特約データがあります。

経営企画課では、これらの全契約・全顧客データから会社全体の経営戦略に役立つ情報を求めて、ポジショニングや契約後の時間経過による変化、商品との関連等を分析する必要があると判断しました。

　・パッケージ保険商品の販売ではないので集計表やレポートはあまり役に立たない

　・生データをそのまま利用したいが、データサイズが大きい

　・仮説を立ててTry＆Errで傾向を見つけたいので検索レスポンスが重要

　・経営企画課のメンバーが誰でも使えるような操作性が必要

このような要件を踏まえて、TimeCube Paletteやその他OLAP製品を比較検討しました。
「大量の明細データを高速に取り扱えるということとGUI・ベン図の操作性についてもほぼ全員が利用できるということから導入を決定した」と、経営企画課統括課長の大里 祐二氏は語ります。

またホストコンピュータからのデータ転送バッチ処理には、Waha! Transformerを利用してデータ収集の工数削減を図っています。2004年9月から4ヶ月でパイロットシステムを構築して、約半年間テスト使用しデータの相関関係や配置を見直した後、2005年9月に本番稼動しました。

　既に導入前は、分析に必要なデータは情報システム部にホストコンピュータからの抽出を依頼して、Access等を使っていました。しかし件数に制限があるため全体を把握するのにはある程度の予測を含めるしか方法がありませんでした。

経営企画課では、データの分析者が今まで限られていましたが、現在では企画策定に関るメンバーは、ほぼ全員がTimeCube Paletteを使っています。お客様とライフプランナーとの契約時のそれぞれの年齢、お客様のグルーピングと主契約の関係、支払い方法と保険料の分布など様々な要素の相関関係等の変化やデータによる裏付けが取れるようにもなりました。
視覚的にお客様の分布がベン図の大きさによって把握できることでデータの検証がスムーズに行えて、業務の流れが平均で50％スピードアップしました。

例えば高齢者マーケットの現保有状況と最近の契約傾向、見直しプランの傾向からどのような戦略が立てられるのかをデータで検証します。これは営業部門・商品部・パートナー・ダイレクトチャネルなど第一線の部門において、アドバンテージを取り続けるための経営戦略の裏付けとなります。

チャネル・商品・顧客層・マーケット・何に取り組むか、何に注力するとメリットが高いか、解約していく顧客への対応はどうすべきか、というようなことから更なる収益性・成長性を追求して中期経営計画を策定していきます。

　保険契約の種類には非常に多くの項目があり、保険商品で百種類以上、保険料、保険金、契約時の年齢、現在年齢、契約時のライフプランナーの年齢、契約年、継続月数、中途付加の特約パターンなどの組み合わせを考えると数１００億種類の組み合わせが存在します。本システムでは、約40000種類の集合をサーバ上に持つことで、瞬時に組み合わせ結果の契約を分析することができます。

　・検索条件を入力する必要が無い

　・組合わせの相関関係を自由に指定できる

　・組み合わせ結果が瞬時に取得可能

またセキュリティ面においては、ハイレベルのプライバシーデータになるため、個人を特定できる情報は全てこのシステムから除外されています。契約Noも意味を持たない数値に置き換えられおりてますので利用者は集合分析により個人情報を意識せずに分析が可能となっています。