OLIS保険フォーラム

保険のデータサイエンス自己紹介（但し、AI関連のみ）
国際アクチュアリー会でAIタスクフォース発足

2023
世界の出来事

ChatGPTが誕生
IAAシラバスにニューラルネットが追加

2022

2018
第5世代のアクチュアリーという概念が登場
画像認識コンペでSuperVisionが圧勝

2012

2015

2024
AIタスクフォース委員

生成AIサーベイを企画
ChatGPT利用開始

国際アクチュアリー会の活動に参画（ERM、教育）
シンガポールアクチュアリー会のイベントに参加

2010
日本版Twitterが誕生

2008

Tokyo.Rの飲み会でDeep Learningが凄いという話を聞く

2009
Twitter開始
PRML*を購入
ウォータールー大学に留学

2003
アクチュアリー会正会員に* Pattern Recognition and Machine Learning (Bishop)

自分の出来事2

分析とは比較である• アクチュアリーとデータサイエンスは似ている• 何が違うのか？
• 例えば、りんごとみかん

評価軸
外観
味

りんご
丸い、赤い
甘い、酸味

みかん
丸い、オレンジ
甘い、酸味

糖酸比

30～40

10～143

分析とは比較である評価軸

アクチュアリー

データサイエンティスト

主な活動

保険や年金の商品開発、決算、リスク管理 等

予測モデルの開発、自然言語処理、生成AI、画像や音声の分析 等

データの種類

保険・年金に関連するデータ（構造化データが多い）

様々な種類のデータ（非構造化データも含む）

スキルセット

統計学、生保・損保・年金数理、会計・ 統計学、機械学習、ビジネス知識、デー
経済・投資理論、リスク管理、規制、社 タエンジニア 等
会保障、専門職倫理 等

ツール

エクセル、VBA、R、アクチュアリー用のソフ R、Python、SQL、AutoML、BIツール、トウェア 等
生成AI 等市場の需要

保険会社、信託銀行、監査法人、コンサル会社 等

様々な業界

協会

日本アクチュアリー会
日本年金数理人会

データサイエンティスト協会
日本ディープラーニング協会 等

試験

アクチュアリー試験、CERA

データサイエンティスト検定、G検定、E資
格 等
4データサイエンティストの仕事

出典：データサイエンティスト協会 2023年度スキル定義委員会活動報告 2023年度版スキルチェック＆タスクリスト公開

5

保険の商品開発に置き換えると…
保険アクチュアリーのタスクリスト

商品デザイン

保険料計算
収益検証
システム対応
当局対応

商品販売

モニタリング6

データサイエンティストの仕事• Vitalityを通じて、年間で約 100 万件×365 日＝3.6 億日分のビッグデータが住友生命に蓄積される。
• このビッグデータと人工知能（AI）を活用して、Vitality 会員に対する５大生活習慣病（がん、脳卒中、心血管疾患、糖尿病、腎疾患）のリスク予測モデル 「生活習慣病リスク」を、東京大学未来ビジョン研究センターの助言を受けながら開発。
• さらに、現在の Vitalityへの取組状況に基づいて、未来の健康状態を Vitality アプリ 上で可視化する、住友生命独自の健康指標「総合健康スコア」も開発。
• Vitality 会員が身に付けるウェアラブル端末等から取得した活動データ、年に一度提出いただく 健康診断データ、そして住友生命における保険金・給付金の支払データといった住友生命が保有するビックデータに基づいて入院リスク等を評価。
• ５大生活習慣病のリスクを事前に把握し、Vitality健康プログラ
ムを通じた健康増進活動を継続することで、発症リスクを軽減することが可能となる。
7

Vitality保険：40の国と地域、3600万人以上、誕生から20年以上

https://vitality.sumitomolife.co.jp/about/8Vitality保険：40の国と地域、3600万人以上、誕生から20年以上• 死亡率は年齢と性別の関数？

• 実際の死亡率はもっと複雑⇒• 日本の平均寿命は延伸⇒

死亡率は時間の関数

BMI、血圧、血糖等の健康診断結果や歩数、喫煙、食生活等のライフスタイルの関数
9データサイエンティストの仕事『データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル』

ビジネス力

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力

データサイエンス

出典：データサイエンティスト協会プレスリリース(2014.12.10)

課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力

データエンジニアリング

データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

10データサイエンティストの仕事
Phase １：プロジェクトの立上げ• 本当に予測モデルを内製化できるのか？というビジネス部門からの声

スキルチェックリスト 2023年版 ＜ビジネス力＞
NO SubNo

スキルカテゴリ

サブカテゴリスキルレベル

チェック項目10

行動規範

ビジネスマインド★★★

プロフェッショナルとして、作業量ではなく生み出す価値視点で常に判断・行動でき、真に価値あるアウトプットを生み出すことにコミットできる

10• 保険商品の開発や企業年金の制度設計と異なり、前例のないプロジェクト
NO SubNo

スキルカテゴリ

サブカテゴリスキルレベル

チェック項目

21

3

論理的思考

MECE

★★★

前例のない課題やテーマであっても、他の事象からの類推などを活用し、検討の抜け漏れや重複をなくすことができる

35

2

論理的思考

説明能力

★★

論理的なプレゼンテーションができる

11

データサイエンティストの仕事
Phase ２：環境整備• Vitalityを通じて、年間で約 100 万件×365 日＝3.6 億日分のビッグデータが住友生命に蓄積される。
• サイズで言うとテラバイトレベルのビッグデータ。

スキルチェックリスト 2023年版 ＜データエンジニアリング力＞
NO SubNo スキルカテゴリ スキルレベル

サブカテゴリチェック項目71

8

データ蓄積

★

クラウド

クラウド上のオブジェクトストレージサービス（Amazon S3、Azure Blob Storage、Google CloudStorage、IBM Cloud Object Storageなど）に接続しデータを格納できる

72

9

データ蓄積

★★

クラウド

クラウド上のDWHサービス（Amazon Redshift、Google BigQuery、IBM Db2 Warehouse、Azure Synapse Analytics等）にロードして分析で利用できる

135

26

プログラミング★

SQL

SQLの構文を一通り知っていて、記述・実行できる（DML・DDLの理解、各種JOINの使い分け、集計関数とGROUP BY、CASE文を使用した縦横変換、副問合せやEXISTSの活用など）

136

27

プログラミング

★★

SQL

137

28

プログラミング★★

SQL

RDBにおける分析関数の構文と挙動を理解し、分析関数を用いて複雑な副問合せや自己結合を解消できる
N：Nの結合や完全外部結合の危険性（計算量の増大、結果の不完全性）、暗黙の型変換の危険性（インデックス不使用、小数点以下の切り捨てなど）を考慮したSQLを記述できる

138

29

プログラミング★★★

SQL

記述したSQLの実行計画の確認と判断ができ、SQLの修正やインデックス作成により、処理時間を大幅に改善するようなパフォーマンスチューニングができる
12

データサイエンティストの仕事
Phase ３：データ＆AI整備• 実務で扱うデータはクレンジングが必要（アクチュアリー業務も同様）• クレンジングが終わったら、ようやくモデル構築に着手できる

スキルチェックリスト 2023年版 ＜データサイエンス力＞
NO

SubNo

スキルカテゴリ

サブカテゴリスキルレベル

チェック項目61

1

データの理解・検証

データ確認

★

62

2

データの理解・検証

データ確認

★

63

3

データの理解・検証

データ確認

★★

64

4

データの理解・検証

データ確認

★★

単独のグラフに対して、集計ミスや記載ミスなどがないかチェックできる
データ項目やデータの量・質について、指示のもと正しく検証し、結果を説明できる
複数のグラフや集計表で構成されているレポートに対して、全体として集計ミスや不整合が起きていないかチェックできる
データ項目やデータの量・質の検証方法を計画・実行し、その結果をもとにその後の分析プロセスを立案・修正できる

655

データの理解・検証

データ確認

★★★

多数のグラフ、集計表、外部の統計情報、高度なデータ解析手法を用いた解析結果などを含むレポートに対して、不整合が起きていないか、妥当性の高い論理構造であるかチェックできる66

6

データの理解・検証

データ確認

★★★

分析に必要なデータを想定し、現在取得可能なデータの量・質で分析に耐えうるか、分析目的が達成可能であるかを判断できる
13

データサイエンティストの仕事
Phase ４：業務活用• 業務活用するにはアプリ開発が必要

スキルチェックリスト 2023年版 ＜ビジネス力＞
NO SubNo

スキルカテゴリ

サブカテゴリスキルレベル

139

1

PJマネジメント

リスクマネジメント

★

140

2

PJマネジメント

リスクマネジメント

★★

141

3

PJマネジメント

リスクマネジメント

★★★

142

143

4

5

PJマネジメント

PJマネジメント

リスクマネジメント

リスクマネジメント

チェック項目担当するタスクの遅延や障害などを発見した場合、迅速かつ適切に報告ができる
プロジェクトでの遅延や障害などの発生を検知し、リカバリーするための提案・設計ができる期待される成果が達成できないケースを早期に見極め、プロジェクトの終了条件をステークホルダーと整理・合意できる★★★

プロジェクトの推進に深く影響するようなリスクを早期に察知し、適切にギャップを埋め、つなぎ直し、それに合わせチームの再編成も随時行い、障害などの発生の大半を事前に抑制できる★★★

プロジェクトに何らかの遅延・障害などが発生した場合、適切なリカバリー手順の判断、リカバリー体制構築、プロジェクトオーナーに対する迅速な対応ができる
14

同じ「リスクマネジメント」でも必要なスキルは異なる
AIはオペリスクにどのような影響を与えるのか？
••

•

•

例えば、引受査定にAIを用いる場合を考える
健康診断書をAI-OCRでデジタル化• 健診実施機関で様式が異なるので、読み取りエラーもある⇒ 新たな事務リスクの温床に• 読み取りエラーを防ぐために人がダブルチェック ⇒ コストがかかる
デジタル化したデータをAIで査定• 第1種の過誤：健康な人を謝絶 ⇒ 収益機会の喪失• 第2種の過誤：不健康な人を引受 ⇒ 収益悪化
AI特有のリスク• データにバイアスがあると、差別的な取り扱いに ⇒ 法務リ
スクや風評リスク• データドリフト（例えば、コロナのような外部環境の変化でモデルの精度が劣化） ⇒ 収益悪化
• 生成AI特有のリスク（例えば、チャットボットで顧客対応をする際に、顧客有利な回答を引き出す攻撃など）
15

同じ「リスクマネジメント」でも必要なスキルは異なる

16

2022年末にChatGPTが登場

17

対角線上の数値をBLANKにしてChatGPTで生成させる

18

19

チェーンラダー法の平均平方二乗誤差（RMSE）：2477

GPT3.5GPT4o-mini

18662.0 18013.0 23147.0 28495.0
29333.0 15152.0 12784.0 9963.0 3311.0
GPT4o

平均平方二乗誤差（RMSE）：1789

18616.016235.023964.028456.029408.0
17768.014119.07751.03472.0NaN

平均平方二乗誤差（RMSE）：2409

こちらが空欄を埋めた三角形です：•1981-01-01: 18662.0•1982-01-01: 16221.0•1983-01-01: 23133.0•1984-01-01: 28645.0
平均平方二乗誤差•1985-01-01: 29282.0（RMSE）：2317•1986-01-01: 13452.0•1987-01-01: 12547.0•1988-01-01: 8297.0•1989-01-01: 2778.0•1990-01-01: 1328.0
20チェーンラダー法の平均平方二乗誤差（RMSE）：2477

RMSE
GPT3.52409

GPT4o-mini

2317

GPT4o

1789

Chain Ladder法 vs. 生成AI
• RMSEがすべてではない• 再現性がない• 説明可能性の問題・・・• 大論争「現行アクチュアリー実務は間違っているのか」（田中周二、2005年）の再現？

GPT4

平均平方二乗誤差（RMSE）：2477

21

Few-shot learningを活用したシナリオ生成• プロンプトを工夫すると任意のシナリオを生成できる。
• 例えば、「日本国債デフォルト」が保険会社に与える影響をドラフト• プレミアム: 金融市場への信頼喪失により、保険契約者がポリシーをキャンセルまたは更新しないため、短期間にプレミアム収入が減少する可能性があります。さらに、消費者が経済の不安定を予想して予算を引き締めることから、新しいポリシーの販売も急落する可能性があります。
• クレーム: 投資や貯蓄に関連する製品でクレームが増加する可能性があります。保険契約者が損失を回収しようとすることで、特に保証付きリターンを提供する製品が大きく影響を受ける可能性があります。
• 再保険: 再保険のコストが増加し、日本市場でのリスクと不確実性が増加すると再保険市場が反応するため、利用可能な再保険が減少する可能性があります。
• 運用費用: 保険契約者とクレームに対応するための追加のカスタマーサポート、法律相談、危機管理、パブリックリレーションズに投資する必要があるため、運営費用が増加する可能性があります。
• 資産: 日本国債（JGB）に大量に投資されている投資ポートフォリオの価値が大きく減少します。これにより投資収益が減少し、保険会社が長期の債務を果たす能力が損なわれる可能性があります。
• 規制: 市場リスクが増加したことに対する対応として、規制当局は厳格な資本要件を課す可能性があります。
• クレジット評価: 資産ポートフォリオの価値減少と負債増加のため、保険会社のクレジット評価がダウングレードされる可能性があります。
• 市場認識 & 顧客信頼: 保険契約者と広範な市場の間で信頼が失われ、資金の引き出しとポリシーのキャンセルが引き起こる可能性があります。
参考文献：ActuaryGPT: Applications of Large Language Models to Insurance and Actuarial Work

22

生成AIは便利なツールだけど、専門知識は大事

23コーディングする際も専門知識は大事

24アクチュアリーも「AIを使うスキル」が必要な時代に
スキルチェックリスト 2023年版 ＜AI利活用スキル＞

NO

AI区分
SubNo スキルカテゴリ LLM、Diffusion、両 スキルレベル
方チェック項目

1

1

①使う

LLM

★

LLMを利用して、データ分析やサービス、システム開発のためのコードを作成、修正、改良できる

2

2①使うLLM★

LLMを利用して、開発した機能のテストや分析検証用のダミーデータを生成できる

4

4①使う

両方★

既存の生成AIサービスやツールを活用し、自身の身の回りの業務・作業の効率化ができる

55①使う

LLM

★

生成AIを活用する際、出力したい要件に合わせ、Few-shot PromptingやChainof-Thoughtなどのプロンプト技法の利用や、各種APIパラメーター（Temperatureなど）の設定ができる

6

6①使う

LLM

★★

大規模言語モデルでの Hallucination に惑わされないために、どのような質問は適切で、どのような質問が適切でないかを判断して利用できる

7

7①使う

LLM

★★

独自に用意したプロンプト入力用のデータベースやファイルを用いて、プロンプトに追加することで、意図した文章を生成することができる

25

米国アクチュアリー・アカデミーのデータサイエンス関連の公表物の変遷
2018年

2021年

Big data and algorithms in
actuarial modeling andconsumer impact

Big data and the role ofactuaries

アクチュアリーの役割
NO
52

Sub
No

スキルカテゴリ

1 ⑧倫理課題対応

2022年

顧客への影響AI区分
スキルレベルLLM、Diffusion、両方
両方

2023年

An actuarial view ofcorrelation and causation

相関と因果

Discrimination:
Considerationsfor Machine
Learning, AI
models, andunderlying data

差別チェック項目★

データ、AI、機械学習の意図的な悪用（真偽の識別が困難なレベルの画像・音声作成、フェイク情報の作成、Botによる企業・国家への攻撃など）があり得ることを勘案し、技術に関する基礎的な知識と倫理を身につけている

55

4 ⑧倫理課題対応

両方★★

AI・機械学習がもたらす現在の倫理課題を説明できる（生成AIによる様々な権利侵害、バイアスによる人種差別、学習済みモデルのリバースエンジニアリングによる知的財産権の侵害など）

56

5 ⑧倫理課題対応

両方★★

生成AIモデルを活用する際、倫理の曖昧さと法整備の不十分さが残っていることを理解し、利26活用するための対応方法を検討できる

最後に

NO SubNo

スキルカ
AI区分
スキルレ
テゴリ LLM、Diffusion、両方 ベル

35⑥技術的理解1

両方★

チェック項目

BZ

DS

DE

必須スキル

様々なサービスが登場する中で直感的にわくわくし、その裏にある技術に興味を持ち、リサーチできる◎◯◯◯27