「主張」第26回 Webセミナー（10月14日、講師：岩本堯）
「損保システムで活用するデータ：種類、標準化、DB」
＜～活用が進む先進的な欧米と限定に留まる日本～>

【データの時代とは何か】

私たちは今、まさに「データの時代」の只中にいます。 この言葉が広く使われ始めたのは 2010年代前半。クラウド、SNS、Hadoopなどの技術が普及し、「ビッグデータ」が一般語となり、企業がデータを“資産”として扱い始めた時期です。続く 2015〜2020年には、深層学習を中心としたAIが実用段階に入り、データはAIの“燃料”として認識されるようになりました。 これまでの「ためる・探す・見せる」中心のデータ活用から、意味理解・予測・自動判断へと質的転換が起きました。

そして 2020年代に入ると、DX推進、クラウド移行、IoT普及が一気に進み、社会・産業・行政の構造そのものがデータとデジタル技術を前提とする段階へ移行しました。

今後の 2020年代後半〜2030年代は、 AIとデータが融合し、新しい価値と産業構造を生み出す時代へと進むと見込まれています。

【AI×データ時代が意味すること】

AIとデータの融合が進むことで、社会・産業は次のように変わります。

• データが主要な経営資源になる 人材・資金と並ぶ「第三の資源」として扱われる。
• 非構造化データの活用が本格化する 文章・音声・画像など、従来扱いにくかったデータが価値創出の中心へ。
• AIがデータを共有し協創する構造が生まれる 企業・業界・社会全体でデータが連携し、新しいサービス・仕組みが生まれる。

一言で言えば、 「データが社会の基盤となり、AIとの組み合わせで新しい価値と構造を生み出す時代」 これが「データの時代」です。

【なぜ“データ理解”が不可欠なのか】

AIはデータがなければ機能しません。 そして、良いデータを理解し、扱えることがAI活用の前提条件です。

特に保険業界では、契約・事故・料率・代理店・商品など、多様で複雑なデータが存在し、 その構造を理解することが AI活用・DX推進・業務改革の出発点となります。

【第5回Web研修の目的】

本研修では、 損害保険データをモデルに、業務・システムで扱うデータ構造を体系的に理解することを目的とします。

さらに、 欧米の標準化（ACORD・Polaris）との比較を通じて、業界全体の活用領域と日本の課題を明確化します。

【プログラム】

Ⅰ編：損害保険データの構造

損害保険システムで発生・活用するデータ鳥瞰

データの種類と役割

Ⅱ編：損保業界共同処理のデータ

• 保険会社―代理店間データ交換
• 損害保険料率算出機構
• 保険会社間共同処理

Ⅲ編：欧米のデータ標準化

• アメリカ：ACORD
• イギリス：Polaris

Ⅳ編：日本の課題

• 日本のデータ標準化の現状と課題

（岩本堯：トムソンネットＳＢＰ）

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