【代理店ソリューションメルマガ】2025年9月号をお送りします。
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１．【RPAを活用した進捗入力不要の満期管理表の作成】
ユナイテッド・インシュアランス（株） 眞柄 哲朗
２．【データ分析の有用性】
成長クラブ 開発担当 栗栖 史匡
３．【本の出版のお知らせ】
成長クラブ 尾籠 裕之
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１．【RPAを活用した進捗入力不要の満期管理表の作成】
ユナイテッド・インシュアランス（株） 眞柄 哲朗
保険代理店にとって、膨大な満期契約を期限内に更改することは極めて重要な業務です。
そのためには、常に最新の進捗状況を把握できる管理ツールが欠かせません。
しかし、保険会社が提供するシステムだけでは進捗管理の細かなニーズを満たせないのが
現状です。そこで当社では、Excelによる独自の満期管理表を構築し、RPAを活用して日々
の進捗入力を不要にする仕組みを実現しています。
課題：Excelでの満期管理は手間が大きい
Excelで満期管理表を運用する場合、以下のような作業が必要になります：
- 管理表の作成
- 更改済み契約の保険料や更改日などの情報を、毎日手入力で更新
この作業は非常に手間がかかり、担当者の負担となっていました。
解決策：CSVデータとRPAの活用で入力作業を自動化
当社では、保険会社システムから取得できるCSVデータを活用し、前日までの更改状況
が自動的に反映されるようにしました。さらにRPAを使って以下の処理を自動化してい
ます：
- システムへのログイン
- 当月・翌月・翌々月満期データのCSV出力
- 担当者リストとの突合・満期管理表の生成
- 3か月分の表を一括作成
（前日の満期管理表を更新するのではなく、ゼロベースから毎日満期管理表を
作成するため、前日までの進捗がすべて反映された満期管理表となります。
手作業では、このような膨大な作業は非現実的ですがＲＰＡとエクセルマクロ
を組み合わせることで簡単に作成できます。）
運用フロー
① 事前準備（満期3か月前）
- CSVの満期データを使い、本年度の更改担当者リストを作成
（前年度と担当が変わることが多いため、年度ごとに担当者一覧を更新）
② 毎日の管理表作成（満期2か月前から）
- 保険会社システムから当月満期のCSVを出力
- 担当者リストとCSVを突合し、当年度担当者ベースの満期管理表を作成
- 当月・翌月・翌々月の3か月分を作成
この一連の作業をRPAが自動で実行します。3回繰り返すだけで、3か月分の管理表が
約15分で完成します。
効果
- 進捗入力作業が不要となり、作業時間を大幅削減
- 抜け漏れや入力ミスを防止
- 担当者はより重要な顧客対応・提案活動に集中できる
以上のように、RPAとCSVデータを活用することで、手入力中心だった満期管理を正確
かつ効率的に行えるようになりました。満期管理に課題を感じている保険代理店の方には、
非常に有効な方法と考えております。
２．【データ分析の有用性】
成長クラブ 開発担当 栗栖 史匡
プロスポーツ業界ではデータ分析により最適な戦法を選択することによって、勝率を
高めるということが今ではごく一般的になりましたが、今回はその一例をご紹介し、
保険業界への適用についてお話ししたいと思います。
2000年代当初、アメリカメジャーリーグのアスレチック球団がセイバーメトリクス
と呼ばれる統計学的手法を用いて貧乏球団からプレーオフ常連の強豪チームになりまし
た。メジャーリーグでは日本以上に資金力がものをいう世界の中のため、貧乏球団であ
るアスレチックは年俸の高い選手を獲得することはできませんでしたが、データ分析を
行ったところ勝利に貢献する割に過小評価されて年俸の安い選手がいることを見つけ、
さらに得点に貢献する戦法を探し出しました。その結果なんと2003年ア・リーグ西地
区順位1位となりました。
そのデータ分析による戦法の一つをご紹介します。例えばノーアウト1塁の場面だっ
たとすると、「送りバント」という戦法を選択することが一般的だと思いますが、アウ
ト数と進塁している塁と得点率のデータ分析を行ったところ、なんと「送りバントをし
ない」方が得点率が高いということが分かったのです。そのほかにも同様にして犠打、
盗塁という戦法は確実にアウトを増やすが期待以上の得点にはならないということも分
かったのです。そして得点率が高くなるような戦法を徹底的に行った（得点率が下がる
戦法は徹底的に行わなかった）のです。
このデータ分析によって分かったことは、それまでセオリーだと思われていた戦法が
実は得点率を下げる戦法だったということです。当時この戦法が他球団にどのようにみ
られていたかは分かりませんが、確実に結果は残しています。つまりデータ分析によっ
て勝率を上げることができたということです。
これを保険業界の営業の場面に適用できないかということを僕は考えています。「選
手のデータ分析⇒勝率を上げる」というのと、「顧客のデータ分析⇒成約率を上げる」
というのは同じものだと考えます。顧客の属性情報を元に成約率が最も高くなる営業手
法を見つけることができれば保険代理店の生産性も格段に向上するものと考えています。
今回のテーマのキーワードは「ビッグデータ」「データサイエンス」「データマイニ
ング」です。ちなみに今日ご紹介したアスレチックの話を映画化したものが「マネーボ
ール」という映画です。ご興味あれば一度ご覧ください。
３．【本の出版のお知らせ】
成長クラブ 尾籠 裕之
昨年保険毎日新聞に連載していたものが本になりました。生産性1500万円モデルを実
践している代理店の皆さまに事例紹介を含め、現実的なやり方を紹介しています。多くの
代理店が着実に生産性を上げることに貢献できれば幸いです。アマゾンで購入できます。
ぜひお読みください。
Amazon.co.jp: 生産性1500万円モデルの進展: 保険代理店の成長は満期業務の変革から : 尾籠 裕之: 本
最後までお読みくださりありがとうございます。
成長クラブHPでソリューションを紹介しています。