Hiroki Shiraishi h big

白石 寛樹 氏

三井住友カード株式会社 データ戦略部長
新技術やソリューションの導入において慎重になりがちな金融業界において、いち早くAI(DataRobot)を導入し、その活用を推進した白石 寛樹氏。三井住友カードは、従来よりビッグデータ分析を行ってきた素地もあり、導入から4年経つ現在では様々な部門で AI が活用され成果を上げています。白石氏は社内における AI の理解を促進し、活用の機運を高めた AI ヒーローです。

AI ヒーローとしてのインパクト

DataRobot の導入時、社内にはその効果に懐疑的な声も少なくありませんでした。しかし、白石氏は2年で成果を出すことを約束。導入直後は、複数の部門で運用が行えるまで白石氏のグループがサポートし、1年後には数値に表れる成果を出しました。2年目にはその成果を事例として紹介し、社内から活用法を募るアイデアソンを実施し、それぞれの業務ならではの活用アイデアを発掘しました。導入から4年経つ現在では様々な業務でAI活用は定着しており、業務改善に貢献しています。
DataRobot 勉強会を開催し、社内の理解を促進
導入1年目は、白石氏のグループが複数部門で運用をサポートし、3ヶ月で自律的に運用できるように支援。1年後、複数の部門で得られた運用成果を紹介する勉強会を開催し、200名以上が参加。組織の実態に即した AI 活用の理解促進に貢献。
アイデアソンを実施し、社内全体から AI 活用のアイデアを募集
DataRobot の活用アイデアを募り、様々な部署から業務課題を反映したアイデアが70以上集まる。選考した10件を経営陣へプレゼン、最優秀賞を決定。
現場において正しい AI 活用の知識、意義が浸透
事例、成果を伝え続けることで、現場の理解が加速。AI活用プロジェクトを業務の一つとして、時間を割いて取り組んでいけるようになった。

AI の正しい理解が、業務課題を解決するための様々なアイデアを生む

新卒で三井住友カードに入社し、様々な部門を経験してきた白石氏。15年ほど前セキュリティ部門に在籍していたときは、利用者の購入履歴のビッグデータから不正利用を検知する業務を担当していました。当時使われていたアルゴリズムは複雑で扱うには外部パートナーの支援が必要でしたが、白石氏は社内人材で検証できるようになれば、よりパフォーマンスが出るのではという可能性を感じていました。しかし難易度が高く、時間も人材も不十分とあきらめざるを得ませんでした。

その後経営企画部に異動となった2015年、日本法人を立ち上げたばかりの DataRobot と出会います。営業に来た DataRobot の話を聞き、自分が知らないうちにこれほどに AI は進化しているのかと衝撃を受けたと白石氏は話します。その1年後、白石氏は現在のデータ戦略部の前身となるグループでグループ長となり、DataRobot の導入を決めます。当時、日本の金融業界で実績がない DataRobot の導入に対して経営陣は慎重でしたが、白石氏は「2年間、時間をください。成果を出してみせます」と宣言。白石氏の取り組みに共感した与信管理を行うデータ分析チームが、従来のアルゴリズムによる与信審査と DataRobot による与信審査の結果を比較し、DataRobot の精度の高さを実証してくれるなど、AI活用の推進を後押ししてくれました。

導入1年目に実施したのは、効果検証に協力を志願してくれた複数部門におけるAIの活用支援です。白石氏のグループメンバーが各々の部門を担当し、3ヶ月で各部門が自律的に運用できるようなプログラムを考案し、サポートしました。その結果、マーケティング部門など複数の部門で成果が出始めことから、2年目には社内の勉強会で DataRobot の事例を発表する場を設けました。勉強会での発表は、社内にあった AI への過剰な期待を打ち砕き、現実に即した活用方法を認知させるのに大いに役立ちました。その後、社内全体からAI利活用のアイデアを募るアイデアソンを実施したところ、想像を遥かに超える70件の応募がありました。その中から特に実現性の高い10件を選定し経営陣にプレゼン、優秀賞を決めました。

アイデアソンをきっかけに生まれた AI の活用・運用についても、白石氏のチームが支援を実施しました。たくさんの活用法の中から、より効果が出やすいアイデアを優先し、AI 活用を進めたことで成果をより広くアピールすることになりました。その一つが、クレジットカード利用の傾向から引越しの兆候を検知し、住所変更を促す案内を送るというものです。住所変更をし忘れると利用者の不便益につながりますが、予測を活用することで最適な案内ができるようになり、変更忘れが減っていきました。このほかにも様々な業務において AI 活用が浸透しています。

これまで様々な部門が検証に協力してくれました。AB テストや以前のアルゴリズムとの比較などを通して、定量的な効果を示すことができ、AI活用の効果が認知されています。従来は自分でロジックを組んでコードを書く必要があり時間がかかりましたが、DataRobot を使えば時間をかけずに簡単に実装できるので、多くの部門で浸透しつつあります。勉強会やアイデアソンは社内で AI が話題になるきっかけになり、データドリブンで考える文化の醸成に一役買うことができました。金融業界は、新しいテクノロジーの導入に慎重な傾向がありますが、正しく仕組みを理解して、通常業務に取り入れる中で定量的な効果を示していければ、社内に浸透していくということが示せたと思います。
役に立つリンク
  • DataRobot のプラットフォームのおかげで仕事がうまく進んでいます。結果の精度も上がり、しかもタイムリーです。まるで魔法のようです
    Omair Tariq
    Omair Tariq

    Data Analyst, Symphony Post Acute Network

  • 弊社は、この業界で主体的に動く必要があると考えています。具体的には、顧客のニーズを理解する予測モデルを構築し、キュレーションプロセスを通して顧客のコンシェルジュになるべきだと考えています。
    Oliver Rees 氏
    Oliver Rees 氏

    General Manager – Torque Data at Virgin Australia

  • LendingTree 社にとってデータはビジネス戦略の中核にあり、一人ひとりに合った卓越した顧客エクスペリエンスを提供するうえで欠かせません。DataRobot を導入して以来、この資源から低コストで価値を引き出せるようになりました。
    Akshay Tandon 氏
    Akshay Tandon 氏

    LendingTree 社、戦略分析担当副社長

  • モデリングに必要なデータサイエンスと手間のかかる作業を任せられるのは、DataRobot の技術の本質的な特長です。DataRobot を導入する前、モデリングプロセスには多くの手作業が必要でした。今のプラットフォームでは、そのステップの多くを最適化および自動化しながらも、自在に制御することができています。DataRobot を導入していなかったら、今と同じ成果を得るためには常勤のスタッフを 2 名増やす必要があったでしょう。
    Evariant

    DataRobot で AI ヒーローを目指しましょう