機械学習とアクチュアリー実務
住友生命 藤澤陽介

自己紹介
2000

2011

2014

2020

住友信託銀行

ベンチャー生保

米国／欧州再保険

住友生命

年金アクチュアリーとして、年金数理計算、年金コンサル、厚労省対応に従事。2008年からカナダのウォータールー大学の大学院に留学し、Actuarial Scienceの修士号を修了。

リスク管理部長として、資産運用リスク、保険引受リスク、オペレーショナルリスク管理業務に従事。
2012年にIPO。 CERA取得。大阪大学で非常勤講師。

保険会社の商品開発業務に従事。早稲田大学で非常勤講師。ア会のERM委員長。日本保険・年金リスク学会（JARIP）理事。社会保障審議会企業年金・個人年金部会の委員。

AIオフィサーとしてデータ分析プロジェクトを統括。
早稲田講師。ERM委員長。国際アクチュアリー会EFR副委員長。
JARIP理事。企個部会・経済前提に関する専門委員会の委員。

Agenda01

アクチュアリアル・コントロール・サイクル

02

モデルとは？

03

モデルリスクとは？

04

アクチュアリアル・サイエンス

Actuarial Control Cycle
課題の特定•••

顧客や企業のニーズを考慮
保険や年金で対処できる課題を特定

規制環境
社会保障と税制
会計基準
外部環境

外部環境

経験値のモニタリング

解決策の策定設計時においた仮定の妥当性の確認
定期的に仮定と実績値の差をチェック

••
•
•
•

競争環境
社会環境の変化
人口変動
気候変動
テクノロジーの進化

保険商品や年金制度を設計
統計データを用いて保険料を計算するためのモデルを利用

プロフェッショナリズム

保険や年金などの将来の不確実な影響の推定を伴う

過去の
統
計
デー
タ

今、保険に加入

将来、けがで入院確率？

今、企業年金に加入

将来、引退する

いつか死亡する

保険や年金などの将来の不確実な影響の推定を伴う
今

合計？
現在価値

１年後

２年後

３年後

４年後

５年後

６年後

７年後

発生確率

発生確率

発生確率

発生確率

発生確率

発生確率

発生確率

期待値

期待値

期待値

期待値

期待値

期待値

期待値

・・・

定期的なモニタリングを伴う
今

１年後２年後

３年後

４年後

５年後

６年後

７年後

発生確率

発生確率

発生確率

発生確率

発生確率

発生確率

発生確率

期待値

期待値

期待値

期待値

期待値

期待値

期待値

実現値

実現値

実現値

実現値

実現値

実現値

実現値

１年経過

２年経過

３年経過

４年経過

５年経過

６年経過

７年経過

・・・

２．モデルとは？
Actuarial Modelモデルの定義

国際アクチュアリー会

モデルとは、統計的、財務的、経済的、または数学的な概念を用いて、組織や事象間の関係を簡略化して表現したもの

モデルの例示

生保アクチュアリー

損保アクチュアリー

年金アクチュアリー

その他

利息の計算、生命表、脱退残存表、純保険料、責任準備金、営業保険料、連合生命、就業不能…

純保険料と営業保険料、信頼性理論、経験料率、支払備金、積立保険、保険料算出原理、危険理論、再保険、リスク評価の数理…

年金数理の基本原則、
計算基礎率、年金現価率、定常人口論、財政方式、保険料と責任準備金、積立金と過去勤務債務、数理的損
益分析…

確率、統計、モデリング（回帰分析、時系列解析、確率過程、シミュレーション）

損保数理

年金数理

数学・投資理論

生保数理

CAPM、リスクニュートラ
ルプライシング、デリバティブの評価理論…

モデルの例示For example, actuarial services performed in relation to pension plan contribution and cost projection
models, insurance pricing models, predictive models, reserving models, and insurance company financial
planning models may require application of the guidance in this ASOP.（米国アクチュアリーのモデリングに関する実務基準）
predictive models（予測モデル）

生保アクチュアリー

損保アクチュアリー

年金アクチュアリー

生保数理

損保数理

年金数理

その他

数学・投資理論

ウェアラブル等を用いた疾病予測モデル

コロナ後のインフル患者予測モデル

インフル保険に加入インフルに罹患確率？

３．モデルリスクとは？
Model Risks

モデルリスクの定義

国際アクチュアリー会

モデルまたはその使用上の欠陥により、モデルの結果を意図的に使用する人が、その結果から誤った結論を導き出すリスク

変化するモデルリスク「Disruptive technology」は、主にOpenAIと2022年後半からの急速な発展に起因しており、現地市場の回答者にとってより大きな懸念事項として浮上している。OpenAIが開発した人工知能チャットボット「ChatGPT」は、2022年11月にリリースされた。

変化するモデルリスク
セキュ
リティ

倫理

品質社会

変化するモデルリスク
情報漏洩

セキュ
リティ

倫理

品質社会

• 例えば、コンサルティング・アクチュアリーが、クライアント（A社）の会社名や開発中の新商品の情報をChatGPTに入力し、提案書を作成。
• 将来、第三者がChatGPTに「A社はどのような商品を開発しているのか」と質問した場合、アクチュアリーが提供した情報をもとに回答する可能性がある。
• 敵対的攻撃とは、機械学習モデルへの入力を意図的に操作し、高い信頼性で不正な出力を生成させる手法。

敵対的攻撃

Source: Attacking machine learning withadversarial examples on Open AI website• 自動運転は、交通標識を操作してAIシステムを欺くなど、敵対的な攻撃を受けやすい。これにより、車両が予測不可能な行動をとり、人命を危険にさらす可能性がある。攻撃者がこうした脆弱性を悪用し、交通事故だけでなく破壊的な目的で利用することが懸念される。

変化するモデルリスク• 保険会社レモネードは、AIシステムで保険金請求を自動的に拒否できると主張し反発を受ける

倫理• ユーザーが保険金を請求する際、ユーザーはスマホで動画を撮影し、何が起こったかを説明。
• レモネード社のAIは、これらのビデオを慎重に分析し、不正の兆候を探る。
• 2017年第1四半期の損害率：368％ ⇒ 2021年第1四半期の損害率：71％• レモネード社は上記の内容をツイート• これらのツイートは、障害者コミュニティのメンバーから即座に反発を招き、AIシステムが動画に基づいて詐欺を判断することができるのか疑問視する声や、より多くの請求を完全に拒否することで会社の経費削減に貢献したシステムを宣伝することの合法性を疑問視する声が上がった。

セキュ
リティ

倫理

品質

社会

変化するモデルリスク

ハルシネーション• AIにおけるハルシネーションとは、もっともらしく聞こえるかもしれないが、事実とは異なる、あるいは与えられた文脈とは無関係な出力が生成されることを指す。
• このような出力は、AIモデル固有のバイアス、実世界の理解不足、またはトレーニングデータの制限から生じることが多い。
• 言い換えれば、AIシステムは、明示的に訓練されていない情報を「幻覚」し、信頼性の低い、あるいは誤解を招くような応答をする。

データ
ドリフト

• 機械学習モデルは過去のデータで学習されるが、現実世界で使われるようになると、ドリフトと呼ばれる現象により、時間の経過とともに古くなり、精度が低下することがある。
• ドリフトとは、機械学習モデルの学習に使用したデータの統計的特性が時間と共に変化することを意味する。
• これにより、モデルの精度が落ちたり、設計時と異なる性能を発揮したりすることがある。

セキュリティ倫理品質社会

４．ActScとは？
Actuarial Scienceアクチュアリアル・サイエンス
04 データサイエンス
03 リスク管理

02 ファイナンス理論

リスク尺度、コピュラ、極値理論、時系列解析

01 伝統的技術
生保数理、損保数理、年金数理

生保数理とファイナンスの融合

ニューラルネット、決定木
RとPython

IAA教育シラバス「データとシステム」
目的
統計学とコンピュータ・サイエンスの手法を実世界のデータセットに適用し、ビジネスやその他の問題に答えられるようにする。特に、長期・短期保険、社会保障、退職金、医療、投資に関する問題に適用する。
Real-world data

Real-world data

Real-world data

生命保険

損害保険

短期保険

レセプトや健康診断等の医療データ、ウェ
アラブルから取得できる活動量データ（歩数、心拍、睡眠等）

自動車に設置した端末で計測した走行距離や運転速度・ブレーキのかけ方などの運転情報

デジタル・プラット
フォーマーで販売する、１日～数ヶ月単位で加入可能なオンデマンド保険

健康増進型保険

テレマティクス保険

デジタル保険保険会社が健康増進を促すさまざまなサービスを提供。加入後に定期的に健康状態をチェックし、保険会社の定める基準を満たしていれば、健康の度合いに応じて保険料の割引や還付金などの特典が受けられる生命保険。

走行距離や運転特性をもとに保険料を算定。例
えば、テスラは安全スコアを使って、運転行動をリアルタイムで評価。車両に追加のデバイスをつける必要はない。テスラの保険料は他社に比べて20％～60％も安い。

ユーザーがサービス上でアクションを起こす際のニーズに沿った最適な保険商品を提案することで、ユーザーの利便性向上を目指すシナリオ保険（熱中症保険やインフル保険等）を提供。

IAA教育シラバス「データとシステム」
6.3 統計的学習
適切なコンピュータパッケージを使用して、ニューラルネットワークや決定木の技術を簡単な機械学習の問題に適用することができる。

ニューラルネット

入力層

中間層

決定木

出力層

IAA教育シラバス「データとシステム」
6.3 統計的学習
なぜ「ニューラルネットワーク」と「決定木」が例示されているのか？

ニューラルネット決定木

Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data? (Leo et.al. 2022)
深層学習はテキストや画像のデータセットで多大な進歩を可能にしたが、表形式データでの優位性は明らかではない。我々は、XGBoostやランダムフォレストなどのツリーベースモデルと同様に、標準的な深層学習手法と新しい深層学習手法について、多数のデータセットとハイパーパラメータの組み合わせに渡って、広範囲なベンチマークを提供する。我々は、表形式データの明確な特徴を持つ様々なドメインからの45のデータセットと、モデルの適合と良いハイパーパラメータの発見の両方を考慮したベンチマーク手法を標準セットとして定義している。その結果、中程度の規模のデータ（約10Kサンプル）においては、高速性を考慮しなくても、ツリーベースモデルが最も優れていることが示された。

アクチュアリーの意見
多くのケースで「推論」と「判断」を伴う。
推論（Inference）とは、ある前提にもとづく推理の結論、または中間的な結論● アクチュアリーが推論を行う際にはモデルを用いることが多い●ニューラルネット決定木

線形回帰

テキストや画像データを扱う機会は多くないが、新領域での活躍を目指すアクチュアリーには必要な推論の技術。

保険や年金等の伝統的領域
では、表形式データが多く、統計モデルと同じ帰納的アプロー
チである機械学習モデルは、新たな推論の手法の一つ。

保険や年金等の伝統的領域で、古くから用いられている技術。

• ニューラルネット• 畳み込みニューラルネット• 深層学習 など

••
•
•

決定木
ランダムフォレスト
XGBoostLightGBM など••••

単回帰モデル重回帰モデル
一般化線形モデル
一般化加法モデル など

アクチュアリーの意見
説明可能性
アクチュアリーの意見は、常に説明責任が求められる。

決定木

謝絶
血圧＞140

引受
BMI＞30謝絶
血糖＞6.0%

引受• BMIが32、血圧が120、血糖が6.5％の顧客が申し込み• 左記の決定木を用いて引受可否を判断• この場合、BMIは30以上であるものの、血圧が140以下なので「引受」• ところが、この顧客のBMIの数値が間違っているという連絡があり、実際のBMIは28だった• この場合、BMIは30以下だが、血糖が6.0％以上なので「謝絶」• BMIの数値が改善したのに、査定結果が悪くなるのは顧客に説明可能？

アクチュアリーの意見• 米国会計検査院は2019年に、ビッグデータと機械学習の革新的利用の利点と課題に関する報告書を発表した。
• データサイエンティストによって、モデルが開発されている。
• 彼らはアクチュアリーとは異なり、不当に差別的でない保険料率の設定など、保険特有の要件を十分に理解していない可能性があり、モデルで使用する新しい変数の影響を測定するのに苦労している。
• データサイエンティストは、保険の規則や規制に不慣れで、自分たちの仕事を州の保険監督当局に伝える方法を理解していない可能性がある。

統計データがない中で、保険料の計算を求められたらどうすべきか？
2機の飛行機が空中で衝突する確率を予測することは可能？当時、民間航空機の（重大な）衝突事故は一度も起こったことがない。過去の経験がなければ、統計学者はその問いに答えることができない。

統計データがない中でのリスク予測？

過去の統計
デー
タ

今、保険に加入飛行機が空中で衝突確率？

Longley-Cook氏は、全く経験もないのに「今後10年間で0件から4件の衝突がある」と予測。その2年後、グランドキャニオン上空で128人、その4年後、ニューヨーク上空で133人以上の死者を出している。

モデルの例示

predictive models（予測モデル）

生保アクチュアリー

損保アクチュアリー

年金アクチュアリー

その他

利息の計算、生命表、脱退残存表、純保険料、責任準備金、営業保険料、連合生命、就業不能…

純保険料と営業保険料、信頼性理論、経験料率、支払備金、積立保険、保険料算出原理、危険理論、再保険、リスク評価の数理…

年金数理の基本原則、計算基礎率、年金現価率、定常人口論、財政方式、保険料と責任準備金、積立金と過去勤務債務、数理的損
益分析…

確率（ベイズ）、統計、モデリング（回帰分析、時系列解析、確率過程、シミュレーション）

損保数理

年金数理

数学・投資理論

生保数理CAPM、リスクニュートラ
ルプライシング、デリバ
ティブの評価理論…

まとめ

01

ActuarialControl Cycle

課題の特定、解決策の策定、経験値のモニタリングからなるアクチュアリアルなサイクル

02

モデルとはモデルとは、統計的、財務的、経済的、または数学的な概念を用いて、組織や事象間の関係を簡略化して表現したもの

03

モデルリスクモデルまたはその使用上の欠陥により、モデルの結果を意図的に使用する人が、その結果から誤った結論を導き出すリスク

04

ActSc

アクチュアリアル・サイエンスの領域は、データサイエンスのように他の分野で利用可能な技術を取り込みながら拡大している