1 市場概要
1.1 保険データ分析の定義
1.2 グローバル保険データ分析の市場規模・予測
1.3 中国保険データ分析の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国保険データ分析の市場シェア
1.5 保険データ分析市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 保険データ分析市場ダイナミックス
1.6.1 保険データ分析の市場ドライバ
1.6.2 保険データ分析市場の制約
1.6.3 保険データ分析業界動向
1.6.4 保険データ分析産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界保険データ分析売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル保険データ分析のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル保険データ分析の市場集中度
2.4 グローバル保険データ分析の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の保険データ分析製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国保険データ分析売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国保険データ分析のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 保険データ分析産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 保険データ分析の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 保険データ分析調達モデル
4.7 保険データ分析業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 保険データ分析販売モデル
4.7.2 保険データ分析代表的なディストリビューター
5 製品別の保険データ分析一覧
5.1 保険データ分析分類
5.1.1 Service
5.1.2 Software
5.2 製品別のグローバル保険データ分析の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル保険データ分析の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の保険データ分析一覧
6.1 保険データ分析アプリケーション
6.1.1 Pricing Premiums
6.1.2 Prevent and Reduce Fraud, and Waste
6.1.3 Gain Customer Insight
6.2 アプリケーション別のグローバル保険データ分析の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル保険データ分析の売上（2019～2030）
7 地域別の保険データ分析市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル保険データ分析の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル保険データ分析の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米保険データ分析の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米保険データ分析市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ保険データ分析市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ保険データ分析市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域保険データ分析市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域保険データ分析市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米保険データ分析の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米保険データ分析市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の保険データ分析市場規模一覧
8.1 国別のグローバル保険データ分析の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル保険データ分析の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国保険データ分析市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ保険データ分析市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国保険データ分析市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本保険データ分析市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国保険データ分析市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア保険データ分析市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド保険データ分析市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド保険データ分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド保険データ分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ保険データ分析市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ保険データ分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ保険データ分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 Deloitte
9.1.1 Deloitte 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 Deloitte 会社紹介と事業概要
9.1.3 Deloitte 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 Deloitte 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 Deloitte 最近の動向
9.2 Verisk Analytics
9.2.1 Verisk Analytics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 Verisk Analytics 会社紹介と事業概要
9.2.3 Verisk Analytics 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Verisk Analytics 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 Verisk Analytics 最近の動向
9.3 IBM
9.3.1 IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 IBM 会社紹介と事業概要
9.3.3 IBM 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 IBM 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 IBM 最近の動向
9.4 SAP AG
9.4.1 SAP AG 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 SAP AG 会社紹介と事業概要
9.4.3 SAP AG 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 SAP AG 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 SAP AG 最近の動向
9.5 LexisNexis
9.5.1 LexisNexis 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 LexisNexis 会社紹介と事業概要
9.5.3 LexisNexis 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 LexisNexis 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 LexisNexis 最近の動向
9.6 PwC
9.6.1 PwC 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 PwC 会社紹介と事業概要
9.6.3 PwC 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 PwC 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 PwC 最近の動向
9.7 Guidewire
9.7.1 Guidewire 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Guidewire 会社紹介と事業概要
9.7.3 Guidewire 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Guidewire 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Guidewire 最近の動向
9.8 RSM
9.8.1 RSM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 RSM 会社紹介と事業概要
9.8.3 RSM 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 RSM 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 RSM 最近の動向
9.9 SAS
9.9.1 SAS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 SAS 会社紹介と事業概要
9.9.3 SAS 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 SAS 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 SAS 最近の動向
9.10 Pegasystems
9.10.1 Pegasystems 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Pegasystems 会社紹介と事業概要
9.10.3 Pegasystems 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Pegasystems 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 Pegasystems 最近の動向
9.11 Majesco
9.11.1 Majesco 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 Majesco 会社紹介と事業概要
9.11.3 Majesco 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 Majesco 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 Majesco 最近の動向
9.12 Tableau
9.12.1 Tableau 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.12.2 Tableau 会社紹介と事業概要
9.12.3 Tableau 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.12.4 Tableau 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.12.5 Tableau 最近の動向
9.13 OpenText
9.13.1 OpenText 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.13.2 OpenText 会社紹介と事業概要
9.13.3 OpenText 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.13.4 OpenText 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.13.5 OpenText 最近の動向
9.14 Oracle
9.14.1 Oracle 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.14.2 Oracle 会社紹介と事業概要
9.14.3 Oracle 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.14.4 Oracle 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.14.5 Oracle 最近の動向
9.15 TIBCO Software
9.15.1 TIBCO Software 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.15.2 TIBCO Software 会社紹介と事業概要
9.15.3 TIBCO Software 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.15.4 TIBCO Software 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.15.5 TIBCO Software 最近の動向
9.16 ReSource Pro
9.16.1 ReSource Pro 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.16.2 ReSource Pro 会社紹介と事業概要
9.16.3 ReSource Pro 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.16.4 ReSource Pro 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.16.5 ReSource Pro 最近の動向
9.17 BOARD International
9.17.1 BOARD International 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.17.2 BOARD International 会社紹介と事業概要
9.17.3 BOARD International 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.17.4 BOARD International 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.17.5 BOARD International 最近の動向
9.18 Vertafore
9.18.1 Vertafore 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.18.2 Vertafore 会社紹介と事業概要
9.18.3 Vertafore 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.18.4 Vertafore 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.18.5 Vertafore 最近の動向
9.19 Qlik
9.19.1 Qlik 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.19.2 Qlik 会社紹介と事業概要
9.19.3 Qlik 保険データ分析モデル、仕様、アプリケーション
9.19.4 Qlik 保険データ分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.19.5 Qlik 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 保険データ分析は、保険業界において収集される豊富なデータを利用して、リスク評価や顧客管理、マーケティング戦略の最適化などを行う手法です。この分析は、技術の進展と共に進化し、現在では非常に重要な役割を果たしています。以下に、保険データ分析の概念を詳しく解説いたします。 保険データ分析の定義は、保険に関連する様々なデータを収集し、それを解析・処理することで、保険業界における意思決定を支援するプロセスを指します。これにより、保険会社はリスクを適切に評価し、保険料を設定するための根拠を得ることができます。また、顧客のニーズを把握することで、より良いサービスの提供や顧客ロイヤルティの向上を図ることも可能です。 保険データ分析の特徴としては、以下の点が挙げられます。第一に、多様なデータソースからの情報を取り入れることができる点です。保険業界では、契約者からの情報だけでなく、事故や病歴、気象データなど、多岐にわたるデータが存在します。これにより、複雑なリスク分析が可能となります。第二に、リアルタイムでのデータ処理が求められることです。特に、保険請求や事故発生時には即座にデータを分析し、迅速な対応が重要です。 保険データ分析にはさまざまな種類がありますが、大きく分けると定量分析と定性分析に分類されます。定量分析は、数値データを基に統計的手法や機械学習モデルを用いて行われる分析です。例えば、過去の事故データを基に事故率を予測するモデルや、顧客の行動を分析するためのクラスター分析などがあります。一方、定性分析は、顧客のフィードバックやインタビュー結果など、質的なデータを中心に行われる分析です。このようなデータを用いることで、顧客のニーズや潜在的な問題点を理解することができます。 保険データ分析の用途は多岐にわたります。リスク評価はその一つであり、過去のデータを用いて将来のリスクを予測し、保険料の設定や条件の決定に役立てられます。また、顧客のセグメンテーションやターゲティングにも利用されます。データ分析を通じて、顧客のニーズや生活スタイルをセグメント化し、適切な商品を提供することで、顧客満足度の向上に寄与します。 さらに、保険データ分析は不正検出にも力を発揮します。不正請求のパターンを識別し、リスクを評価することで、保険会社は損失を減少させることができます。これは、データマイニング技術を活用し、異常値を検出することで実現されます。 関連技術としては、ビッグデータ技術やAI（人工知能）、機械学習、クラウドコンピューティングなどが挙げられます。ビッグデータ技術は、大量のデータを効率的に収集・分析することを可能にし、AIや機械学習は複雑なパターンを抽出し、有意なインサイトを提供することで、人間の判断を補完します。また、クラウドコンピューティングは、データのストレージや計算が柔軟に行える環境を提供し、スピードとコストの面での利点があります。 保険データ分析は、今後ますます重要性を増していく分野であると考えられます。特に、デジタル化が進む中で、オンラインでの顧客対応や新しい商品開発が求められる現代の保険業界において、データ分析の活用は必須です。競争が激化する中で、適切な分析手法を選択し、データを最大限に活用することが、保険会社の成長や顧客満足度向上に繋がるでしょう。 最後に、保険データ分析は、今後のデジタル時代において不可欠な手法であり、リスク管理や顧客サービスの質を向上させる鍵となるでしょう。データをいかに使いこなすかが、保険業界の競争力を大きく左右する時代が到来しています。このような背景を踏まえつつ、保険データ分析に対する理解を深め、実際のビジネスシーンでの活用につなげていく必要があります。今後もこの分野の発展を注視し、その可能性を最大限に引き出していくことが求められます。 |
