損保ジャパン総研クォータリー

米国ヘルスケア分野における健康リスク評価のための予測モデルの活用－その概要と背景、および米国アクチュアリー会 2007 年報告書の解説－
目

次

はじめに
第一部 米国ヘルスケア分野における予測モデル活用の概要と背景
Ⅰ．ディジーズ・マネジメントにおける予測モデルの活用
Ⅱ．健康リスク評価のための予測モデルとはどんなものか
Ⅲ．予測モデル活用のその他の具体的事例
Ⅳ．予測モデルの実務活用に向けた取り組み
第二部 予測モデルの比較検討および選択・導入時に考慮すべき諸点
Ⅰ．分析対象の予測モデルの概要
Ⅳ．分析結果の概要
Ⅱ．比較評価のためのシナリオ設定
Ⅴ．今後の課題
Ⅲ．予測精度を評価する尺度
付録 感度･特異度・ROC 曲線に関する補足説明
主任研究員 矢倉尚典

要

約

はじめに
米国では、ディジーズ･マネジメントの取り組みを効率的に進めるために、対象集団の健康リスクを評
価する予測モデルが盛んに活用されている。本誌第 48 号では、ディジーズ･マネジメントにおいて健康リスクを評価する予測モデルが有効なツールとしてその評価が確立されていることを取り上げたが、ヘルスケア分野の様々な局面においてもこの予測モデルが活用され、様々な予測モデルが開発されている。
米国アクチュアリー会は、ヘルスケア分野の様々な予測モデルを分析し、「健康リスク評価のための医療給付金請求データに基づくツールの比較分析」と題する報告書を 2007 年に公表した。本稿ではこの報告書に拠ってヘルスケア分野において、健康リスクを評価する予測モデルがどのような点で有効か、実務に導入・使用するとすればどのような点に留意すべきかについて紹介する。
第一部 米国ヘルスケア分野における予測モデル活用の概要と背景
Ⅰ．ディジーズ・マネジメントにおける予測モデルの活用
ディジーズ･マネジメントの実務運用における重要なポイントは、働きかけるべき対象者を適切に選び出して階層分けができているかということである。この課題に対する実用的な解決として、健康リスクを評価するための予測モデルがツールとして使用されている。
Ⅱ．健康リスク評価のための予測モデルとはどんなものか
予測モデルは、一般的には、個々人の過去または現在の状態を表す数値を入力し、その個人の健康リ
スク（将来の状態）を予測した指標を計算する数理モデルである。米国の主要な予測モデルの一つである Impact Pro を例に、予測モデルの基本的な仕組みと 5 つの特徴を解説する。
Ⅲ．予測モデル活用のその他の具体的事例
ディジーズ・マネジメント以外の米国ヘルスケア分野における予測モデル活用の具体的事例として、「保険料率設定、保険引受条件判断における活用」、「医療プロバイダーへの医療費支払額決定および医22008. 10. Vol. 51

療の質の維持・向上における活用」、「連邦政府等から健康保険プランへの委託料決定における活用」の3 事例について、その背景を含め、説明する。
Ⅳ．予測モデルの実務活用に向けた取り組み
予測モデルの実務活用に当たって個々のユーザーは、各自の活用目的に合わせて、数ある予測モデルの中から最も適当なものを選択することが必要となる。そのためには、予測モデルのもつ制限やその予測精度に影響を与える諸要因を認識することが重要である。予測モデルを実務に導入・使用しようとす
ればどのような点に留意すべきかについて、米国アクチュアリー会 2007 年報告書を基に説明する。

第二部 予測モデルの比較検討および選択・導入時に考慮すべき諸点
Ⅰ．分析対象の予測モデルの概要
米国アクチュアリー会 2007 年報告書で分析対象とされた 12 の予測モデルの概要について述べる。インプットデータの種類で分類すると、その内訳は、診断名に基づくモデルが 4、処方薬剤に基づくモデルが 3、診断名と処方薬剤の両方に基づくモデルが 2、過去の期間のコストデータも用いるものが 3 である。それぞれの予測モデルの開発経緯、特徴を簡単にまとめている。
Ⅱ．比較評価のためのシナリオ設定
比較評価に当たっては、10 個のシナリオを設定している。シナリオを特徴付ける要素は次の 5 つである。①「予測モデルを将来予測に使用するのか、当年の現状分析に使用するのか」、②「各予測モデルによるリスク･スコアの計算において、
各予測モデルのソフトウェア付属のリスク・ウェイトを用いるのか、
今回分析対象とした集団のデータセットに合わせて再調整したリスク・ウェイトを用いるのか」、③「デー
タおよび予測のラグは想定するのか、しないのか」、④「過去の期間のコスト（例えば、前年の医療費コスト）を予測因子として加えてリスク・ウェイトを再調整するか、加えないか」、⑤「給付金請求金額を頭切りする水準の設定」。
Ⅲ．予測精度を評価する尺度
各シナリオにおける予測モデルによる計算結果を比較するための尺度として、個々人レベルの予測精度の尺度と集団レベルの予測精度の尺度を設定した。米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、前者
としては、決定係数と予測誤差の絶対値の平均を、後者としては、予測比率を使用している。
Ⅳ．分析結果の概要
各シナリオにおける 12 の予測モデルによる予測結果の比較に加え、シナリオ間の比較を行うことにより、各予測モデルの特徴を分析している。シナリオ間比較の視点としては、①将来予測に使用する場
合は、現状分析に使用する場合に比べてどの程度予測のパフォーマンスが変化するか、②リスク・ウェ
イトを調整すればパフォーマンスは改善するのか、③データのラグ・予測のラグがあるとパフォーマン
スはどの程度低下するのか、④過去の期間のコストを予測因子として追加したらパフォーマンスが改善するか等である。併せて、集団レベルの予測の結果として、主要 6 疾患別の予測比率、金額の大きさによるカテゴリー別の予測比率も比較し、各予測モデルの特徴を分析している。
Ⅴ．今後の課題
予測モデルのパフォーマンスに影響を与える制限および要因として、リスク・ウェイトの調整、継続加入条件、データのラグ・予測のラグ、データの入手のしやすさ等を論じるとともに、予測モデルの導入において留意すべき諸点として、事前テストやデータハンドリングの経験、データの妥当性の確認、加入者資格データの鮮度、リスクスコアリングを行う時期および頻度について論じている。最後に、今後行われるべき有益な研究課題として、検査結果数値等をモデルに取り込んだ場合に予測のパフォーマ
ンスがどの程度改善するのか、その可能性を分析すること等を含む 9 つの課題を提示している。

3

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ア分野 3 の様々な局面で健康リスクを評価する

はじめに
損保ジャパン総合研究所では、ディジーズ・

予測モデルが活用されている。
また、
前稿では、

マネジメント（以下、「DM」とする）について

比較的豊富に情報が公開されていることから、の調査・研究を継続して行っている 1。DM は

米国ジョンズ･ホプキンス大学が開発した予測「糖尿病、喘息、心臓病等の慢性疾患の患者集モデル（ACG-PM）を取り上げた。米国では、

団と、彼らを担当する医師その他の医療従事者

ACG-PM をはじめとして健康リスク評価のたの双方を主たる対象者として、それぞれの疾病

めの様々な予測モデルが開発されている。こうに固有の手法で働きかけを行い、質の高いヘルした環境を受け、米国の保険・年金数理の専門

スケアを低コストで提供できるようにする」2

職能団体である米国アクチュアリー会は、ヘル取り組みである。米国ではこの取り組みは研スケア分野の様々な予測モデルの分析を継続し究・試行の段階から、事業化され産業として成て数年おきに実施し、公表してきた。
本稿では、立する段階へと既に移行している。
この過程で、直近の 2007 年 4 月に公表された「健康リスク

この取り組みを効率的に進めるための諸課題の評価のための医療給付金請求データに基づく実用的な解決が図られてきた。その一つの方法

ツ ー ル の 比 較 分 析 」 と 題 す る 報 告 書 （ “Aとして、米国では、対象集団の健康リスクを評

Comparative Analysis of Claim-Based Tools

価する予測モデルの活用が盛んであり、その具

for Health Risk Assessment”4 以下、「米国ア

体的活用事例を本誌第 48 号（以下、「前稿」とクチュアリー会 2007 年報告書」とする）に拠っする）で取り上げた。健康リスクを評価する予て、ヘルスケア分野において、健康リスクを評

測モデルはDM のサービス提供を効果的に資源価する予測モデルがどのような点で有効か、実

効率的に運用するための有効なツールである。

務に導入・使用するとすればどのような点に留こうした予測モデルの活用はわが国においては意すべきかについて紹介する。

未だ一般的ではないが、米国の DM では多くの本稿の構成は以下の通りである。本稿は、米利用実績があり、有効なツールとしての評価が国ヘルスケア分野における予測モデル活用の概確立している。

要と背景を取り上げる第一部と、米国アクチュ

前稿ではDM における予測モデルの活用を取アリー会 2007 年報告書の詳細説明を行う第二り上げたが、DM に限らず、米国ではヘルスケ

部で構成されている。第一部により、健康リス

1 これまで、機関誌「損保ジャパン総研クォータリー」第 41 号で「米国ヘルスケアにおける新たな潮流－米国における Disease

Management の発生と展開－」（2002 年 10 月）を公表したほか、損保ジャパン記念財団主催「欧米のヘルスケアビジネスおよびディジーズ・マネジメント研究会」の事務局を務め、損保ジャパン記念財団叢書で研究成果およびシンポジウム講演討議録を公表してきた。損保ジャパン記念財団叢書第 65 号「米国におけるディジーズ・マネジメントの発展」（2003 年 6 月）、
第 67 号講演討議録「ディジーズ･マネジメント発展の可能性と課題」（2004 年 1 月）
、第 72 号講演討議録「これからの生活習慣病対策のあり方を探る」（2006 年 7 月）
。また、ニュースレター「ディジーズ･マネジメント･レポーター」を 2004 年 3 月に創刊し、わが国におけるディジーズ・マネジメントの取組事例を紹介してきた。
2 損保ジャパン記念財団叢書第 65 号「米国におけるディジーズ・マネジメントの発展」（2003 年 6 月）p.15
3 「ヘルスケア」という言葉は、狭義には医師などの専門家や病院などの医療施設において患者に供給される医療サービスを指していたが、広義には、より広い供給主体からの商品・サービスや、健康の自己管理までをも含みうる広範な概念となっている。当研究所では、過去の調査研究から一貫して、米国の営利保険会社の観点からヘルスケア市場を概観してきた。ただし、米国の場合、保険会社が提供しているのは、保険商品にとどまらず、医療サービス提供者のネットワークを含めた健康保険プラン（Health Plan）全体を企画設計、運営するサービスであるという特徴がある。本稿でも、「ヘルスケア分野」は、保険会社の観点から捉えたヘルスケア事業分野という意味で使用する。
4 Ross Winkelman & Syed Mehmud, “A Comparative Analysis of Claim-Based Tools for Health Risk Assessment”, April,
20, 2007, Society of Actuaries < http://www.soa.org/research/health/hlth-risk-assement.aspx> visited June 24, 2008

4

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ク評価のための予測モデルの概要を把握できる

第一部 米国ヘルスケア分野における予測モデように努めた。第一部第Ⅰ章では、DM 実務をル活用の概要と背景

例に予測モデルの役割とその重要性を振り返る。

Ⅰ．ディジーズ・マネジメントにおける予測モ

第Ⅱ章で健康リスク評価のための予測モデルのデルの活用

基本的な仕組みと特徴を説明した上で、第Ⅲ章

ディジーズ･マネジメントに実際に取り組むでDM 以外の予測モデルの具体的活用事例をそプログラム（以下、「DM プログラム」とする）の背景を含めて概観する。第Ⅳ章では予測モデの基本プロセスと主な活動は《図表 1》の通り

ルを実務に導入しようとする際の留意点を米国であるが、その特徴は、集団の全員に同じ働き

アクチュアリー会 2007 年報告書を基に取りまかけを一律に行うのではなく、対象者の特定とめる。第二部では米国アクチュアリー会 2007

（Identification）、階層化（Stratification）と年報告書の詳細説明として、第Ⅰ章で同報告書いうプロセスを経て、働きかけ方の強度・頻度の分析対象となった 12 の予測モデルの概要をを調整していることである。これは、人数的に述べ、第Ⅱ章で比較評価のために設定した 10は比較的小さな集団に医療費の大部分が投入さ種類のシナリオについて、第Ⅲ章でモデルによれる現状を踏まえ、サポートを必要とする対象

る予測の精度を評価するために同報告書が採用者を特定して働きかけること、さらに、対象者した 3 種類の尺度について解説をした上で、第を階層化して有限で高価なヘルスケア資源の投Ⅳ章で同報告書に示された分析結果を紹介する。

入を調整することにより効果的・効率的なプロ

最後に第Ⅴ章で、分析結果を踏まえた予測モデ

グラム運営の実現を図ることを意図したものでルに関する諸留意点および同報告書の研究者自ある。
したがって、DM プログラムの実務運用におらが表明している今後の研究課題について解説

ける重要なポイントは、対象者の特定・階層化、を加える。

すなわち、働きかけるべき対象者を適切に選び《図表 1》ディジーズ・マネジメントの基本プロセスと主な活動（出典）前掲注 2 の資料 p.28

5

損保ジャパン総研クォータリー

出して階層分けができていることである。例えた実用的な解決として、母集団構成員の管理

ば、選び出し方が粗く、働きかけるべき対象者

データ（年齢、性別等）や医療給付金請求デー

以外の人も含めて選び出してしまうと、働きか

タ、処方薬剤給付データといった、DM プログ

けるべき対象者以外の人にも働きかけを実施すラムの提供主体あるいはそのスポンサーとなるることになり、資源を非効率に投入することに保険会社等にとって既に収集済みで利用可能ななる。また、逆の意味で選び出し方が粗く、働各種情報（情報収集のための新たな費用をほときかけるべき対象者の選び出し漏れが多いと、んど要しない情報）を活用することが考えられ働きかけて効果を出すべき機会をみすみす逃した。米国では様々な試行錯誤を経て、また、数ていることになる。それでは、この課題に対し

理統計理論とコンピュータ科学の進展を受け、て、DM プログラムが先行発展した米国では、

このような収集済みで利用可能な情報の大量のどのような実用的な解決が図られたのであろう

データに対してデータ･マイニングや様々な数か。

理統計解析技法等を行い、こうしたデータを基

米国の DM プログラム運営において、効果に各人の健康リスクを評価・予測するための数理モデルが各種開発されている。

的・効率的な対象者の特定・階層化という課題
に対する実用的な解決として使用されている

こうした予測モデルは、一般的には、各個々ツールが健康リスクを評価するための予測モデ

人の過去または現在の状態を表す数値（年齢やルである。仮に利用可能な情報が何もなく対象

性別、医療給付金請求の実績、処方薬剤給付の者を無作為に選んだとすると、働きかけるべき実績等）を入力し、その個人の健康リスク（将人々を適切に選び出すことはほとんど期待でき来の状態）を予測した指標（例えば、翌年の医ない。一方、選び出しの判断材料となる情報が療費額や翌年に入院が発生する確率等）を計算

たくさんあれば、より確からしい選び出しの結する数理モデルである（《図表 2》参照）。DM

果が得られる可能性が高くなると期待できる。

プログラムにおける対象者の特定・階層化といしかし、例えば、判断材料となる情報をより多うプロセスにおいては、予測モデルにより計算く得るために、母集団全員に対して詳細な調査された予測指標の数値の大きさに着目して、働（検査）を実施するとすれば、それには多大なきかけの対象とするかどうか、どの階層に分類

費用の投下が必要となり、実用的ではないかもするか等を決定していくという形で活用される。

しれない。そこで、費用対効果の側面も踏まえ

効果的・効率的な対象者の特定と階層化という《図表 2》予測モデルの概念図

インプットデータ（各個々人の）予測モデル

アウトプット（各個々人の）

年齢・性別

翌年の医療費額

医療給付金請求実績

翌年の入院発生確率

処方薬剤給付実績

等等（出典）損保ジャパン総合研究所作成

62008. 10. Vol. 51

課題に対して、既に収集済みのデータを用いてImpact Pro による相対リスク算出のステッ予測モデルで予測指標を計算し、計算された予プは以下の通りである。Impact Pro に対する

測指標に着目して、ある程度対象者を絞り込ん

入力データとして使用されるものは、各個々人だ上で詳細な情報収集を実施するという実用的の医療給付金請求データ、
処方薬剤給付データ、な解決を図っているのである。

年齢・性別等のデモグラフィックデータである。
Impact Pro は、まず、これらのインプットデー

Ⅱ．健康リスク評価のための予測モデルとはどタを基に、各個々人について、「インシュリン依んなものか

存性糖尿病で併存疾患があるか」、「直近３か月

本章では、具体的な数値例が掲載された資料

間に糖尿病を主因とする入院があったか」、「鬱が公開されていた Impact Pro（米国 Integrated

血性心不全で併存疾患があるか」等々のエピ

Healthcare Information Services, Inc. が開発

ソードが存在するかを判断する。Impact Pro

した予測モデル）を例に、予測モデルの基本的では、それぞれのエピソードが存在する場合にな仕組みと特徴を解説する。

は医療費の額が母集団全体における平均的な加入者に要する医療費の額の何倍となると予測さ

１．予測モデルで計算されるもの（Impact Pro

れるかを示す係数が設定されている。この係数の数値例）

をリスク・ウェイトと呼んでいる。各個々人にImpact Pro により、ある個人について、翌存在すると判断されたすべてのエピソードにつ

年の医療費の額（薬剤費を含む。以下本節、次

いて、エピソードそれぞれに対して設定されて節において同じ。
）を予測した算出例を《図表 3》いるリスク・ウェイトを合計したものを、そのに示す。《図表 3》の合計欄に表示されている個人に関する合計リスク・ウェイトとする。
《図10.12277 は、この個人の翌年の医療費の額が母表 3》で例とした個人の場合、入力データによ

集団全体における平均的な加入者に要する医療

り、①インシュリン依存性糖尿病で併存疾患が費の額の 10.12277 倍となると予測されることあり、②直近３か月間に糖尿病を主因とする入を意味した相対リスクを表示している。

院があり、③鬱血性心不全で併存疾患があり、《図表 3》Impact Pro による計算例
マーカー

内容

リスクウェイト02.01.000

Insulin dependent diabetes, with co-morbidity, (base marker)
インシュリン依存性糖尿病、併存疾患あり

1.107902.01.103

Inpatient Stay, diabetes primary within recent 3 months
直近３か月間に糖尿病を主因とする入院あり

4.571408.20.000

CHF, with co-morbidity, (base marker)
鬱血性心不全、併存疾患あり

1.073708.20.C3

Significant CHF episode clusters, recent 3 months
直近３か月間に重大なCHFエピソードあり

1.861910.05.000

Chronic bronchitis, with co-morbidity, (base marker)
慢性気管支炎、併存疾患あり

0.3978RX.04.06

Blood, anticoagulants, CHF
CHFにより血液抗凝固薬を服用

0.3938Age-Sex Marker

Males, 55-64
男性、55-64歳

0.7212
合計

10.12277（出典）Integrated Healthcare Information Services, Inc.のディスクローズ資料 “A Clinical Episode-

Based Approach to Predictive Modeling: Impact ProTM” に基づき損保ジャパン総合研究所作成

7

損保ジャパン総研クォータリー

④直近３か月間に重大な鬱血性心不全の発作がする者の状況によっては、これらのデータがすあり、⑤慢性気管支炎で併存疾患があり、⑥鬱

べて利用可能とは限らない。医療給付金請求

血性心不全により血液抗凝固剤を服用しており、データおよび処方薬剤請求データの両方が利用⑦男性で年齢は 55 歳～64 歳の間という 7 つの可能な場合もあろうが、いずれか一方しか利用エピソードの存在が把握できた。そのそれぞれ可能でない場合もあろう。利用可能なデータにのエピソードが存在する場合のリスク・ウェイ

よって、モデルの作りは変わってくる。

トは、1.1079、4.5714 等々と設定されており、それを合計した 10.12277 がこの個人に対する特徴２：説明変数の設定

相対リスクの予測値となったことが示されてい上記の Impact Pro の例では、インプットデー

る。なお、それぞれのエピソードが存在する場

タを基にエピソードが把握されると説明したが、合のリスク・ウェイトは、Impact Pro のモデル

このエピソードは約 600 種類設定されており、開発に使用したデータセットに基づき統計的にインプットデータを基にそのそれぞれのエピ算出され、Impact Pro のソフトウェアに組み込ソードの有無を判断している。ここでは、一つまれている。

一つのエピソードの有無を説明変数とし、その値（有=1、無=0）に応じてリスク・ウェイトを合計して、予測指標が計算される。このように

２．予測モデルの特徴《図表 3》は、アウトプットとして、翌年のImpact Pro ではエピソードを説明変数として医療費の額の相対リスクを計算した例であるが、いるが、説明変数をどのように設定するかはモ

Impact Pro では、（産科以外の）入院が発生すデルにより様々である。医療給付金請求データ

る相対リスク計算用のリスク・ウェイトも用意に記録された診断名コードに着目しその組み合されているとのことである。
当然のことながら、せを説明変数とするモデルもあれば、処方薬剤

医療費の額の相対リスクを計算する場合のリス

給付データに記録された処方薬剤の使われ方・

ク・ウェイトと入院発生の相対リスクを計算す組み合わせを説明変数とするモデルもある。イる場合のリスク・ウェイトは異なる数値が設定

ンプットデータを基にどのような説明変数を設される。また、インプットデータとして医療給定するのかに、予測モデルの開発者は創意工夫、付金請求データと処方薬剤給付データの両方が主義主張を込めている。

利用可能な場合もあれば、片方しか利用可能で
特徴３：アウトプットの種類

ない場合もあろう。それらによっても、リスク・予測モデルのアウトプットとなる指標を何とウェイトの値は異なる。一般化して予測モデルの特徴を整理すると以下の 5 つである。

するのかは予測モデルの使用目的により様々である。健康リスクの評価といっても、様々な指標が考えられる。
上記の Impact Pro の例では、

特徴１：インプットデータの種類《図表 3》に示した例は、医療給付金請求デー

翌年の医療費の額の相対リスクをアウトプット

タ、処方薬剤給付データ、および年齢・性別等とするものと、（産科以外の）入院が発生する相のデモグラフィックデータを使用する場合のも対リスクをアウトプットとするものが用意されのである。しかし、予測モデルを活用しようとていると説明したが、他の予測モデルでは、翌8

2008. 10. Vol. 51

年の医療費の実額をアウトプットとするもの、態が平均的な姿とどの程度乖離しているのかを

翌年の医療費の額がその集団における上位 5%

分析していくことが可能となる。

以内に入る各人の確率をアウトプットとするも特徴５：モデル開発のためのデータセットの等もある。

予測モデルの開発で行われる統計分析は、モデル開発のためのデータセットを用いて、所定

特徴４：アウトプットの時間軸「予測」モデルという呼び方からすれば、あの説明変数でアウトプットとする指標がもっとる年度のデータをインプットデータとし、次年もよく説明されるようにモデルの係数（リス度の医療費を予測するといったイメージが一般

ク・ウェイト）を決める分析作業である。デー的であるが、アウトプットをインプットデータ

タセットに含まれる標本数が多いほど、安定的と同一の年度の医療費等とするモデルも開発さな結果が期待できる。上記の Impact Pro の例

れている。前者は prospective（将来予測）モデ

では、モデルの開発は、1,700 万人以上のデー

ル、後者は concurrent（または retrospective：

タに基づいて行われたと、《図表 3》の出典に示

現状分析）モデルと呼ばれる。インプットデー

したディスクローズ資料で説明されている。

タと同一の年度の医療費なるものは、既に実績

データ量の問題だけでなく、用いられるデータ値が判明しているのだから、何故、モデルで推セットが異なれば算出される係数の値も異なり計する必要があるのかと思われるかもしれない

うるという特徴もある。人種が異なれば係数のが、次のような目的では concurrent モデルが必値は異なるだろうし、年齢や性別の分布、背景要とされる。

となる医療制度等々が異なれば係数の値は異な

現実の医療費（実績値）は背景となっているることが考えられる。各予測モデルがリリースコスト構造に依存して発生するものである。しされるときには開発時のデータセットに基づいたがって、同じ健康状態であっても背景となるて算出された係数が組み込まれているが、場合

コスト構造により実績値は異なることがある。

によっては、予測モデルの使用者が分析しよう

しかし、concurrent モデルでは、医療費の実額とする対象集団における過去のデータを用いて、そのものは説明変数として用いないでその他の係数を再算出した上で、モデルを使用するとい説明変数で当年度の医療費を説明しようとする

うことも行われる。

ものであるから、その推計値は、背景となる個
Ⅲ．予測モデル活用のその他の具体的事例

別のコスト構造に依存しない（言い換えると、平均的なコスト構造における）健康リスク（医第Ⅰ章ではDM プログラム運営における予測療費）の評価ということができる。また、モデルの活用を振り返ったが、米国ではそれ以concurrent モデルによる推計値は、インプット

外のヘルスケア分野の様々な局面で健康リスク

データで示されているような健康状態の人々のを評価するための予測モデルが活用されている。

アウトプット指標はどの程度の値となるのかの

脚注 3 で示したように、本稿では、「ヘルスケ

平均的な数値を示したものと考えることもできア分野」は、保険会社の観点から捉えたヘルス

る。したがって、それと実績値を対比すること

ケア事業分野という意味で使用している。ここによって、実際に提供された医療サービスの実では、その観点から特徴的である、3 つの局面

9

損保ジャパン総研クォータリー

立する（あるいは、既存の加入可能な健康保険を背景とともに概観する。

組合に加入する）か、政府管掌健康保険に加入
１．保険料率設定、保険引受条件判断におけるするのか、を選択することはできるが、どれか活用一つに決めなければならない。したがって、企

米国では、高齢者等を対象としたメディケア、業（雇用主）から従業員に提示される健康保険

低所得層を対象としたメディケイドといった公は一つで、従業員に選択肢はない。健康保険組

的な医療保障制度はあるものの、一般就業者は合の側から見ると、設立母体となっている企業

職域における団体募集を通じて民間保険制度に（雇用主）の従業員の増減に従って、加入者が加入するのが一般的である 5（以下、民間保険

増減するだけで、保険者間の競争は限定的であ制度の運営者を「健康保険プラン」とする）。す

る（《図表 5》参照）。

なわち、企業（雇用主）は健康保険プランと契わが国の状況と対比して言えば、米国の健康約してその従業員に医療保険を提供する。企業

保険プランは、企業（雇用主）に採用してもら（雇用主）が従業員に提供する健康保険プラン

えるか、企業（雇用主）に採用されたとしても、は単一ではなく、通常、複数のプランが提示さ次に、複数提示されている健康保険プランの中れ、その中から従業員は自分の加入するプラン

から従業員に選択してもらえるかという激しいを選択する（《図表 4》参照）。

競争の下で事業を運営しなければならない。さ一方、わが国では、健康保険法等の法律の下、らに、企業（雇用主）が採用する団体保険とし国民皆保険の制度であり、政府管掌健康保険、て運営しなければならないという特徴もある。

健康保険組合、国民健康保険等運営主体となる

すなわち、企業（雇用主）が採用する団体保険

保険者は様々であるが、統一の制度で運営されの場合は、企業（雇用主）が採用を決め、保険ている。企業（雇用主）は、健康保険組合を設の募集を開始したら、健康保険プランは加入申《図表 4》米国における健康保険プランの選択
企業（雇用主）
企業（雇用主）は複数の健康保険プランと契約する

健康保険プラン A

健康保険プラン B

健康保険プラン C

従業員は複数の健康保険プランから選択して加入する

従業員（出典）損保ジャパン総合研究所作成
5 田中健司、森朋也「米国における健康保険市場と保険会社のヘルスケア事業（損保ジャパン総研クォータリーVo.47、2007 年）
、p.8

10

－2005 年を中心とする概況と最近の動き－」

2008. 10. Vol. 51《図表 5》わが国における健康保険の選択
企業（雇用主）はどちらにするかを選択できる
企業（雇用主）または健康保険組合企業（雇用主）

政府管掌健康保険

いずれにしろ、従業員には選択肢はない
従業員

従業員

（出典）損保ジャパン総合研究所作成

込者を全員引き受けることとし、個々の従業員

リスクの評価に際して予測モデルが活用されてについて引き受けるか否かの判断は行わない 6。

いる。

また、持病を持った従業員であったとしても、リスクに基づく調整という意味で、米国アク加入後に発生した医療費については支払対象とチュアリー会 2007 年報告書では、このプロセする。

スを risk adjustment と呼び、そのために使用

健康保険プランはこうした環境下で、企業（雇されるツール（予測モデル）を risk adjuster

用主）に提示する保険料率の設定を含む保険引と呼んでいる。また、保険引受条件を判断し決

受条件を決定しなければならない。
したがって、定することを保険業界の用語でアンダーライ

自らが現在保険引受している、あるいは、これティング（underwriting）、また、その業務をから保険引受しようとする各加入者および加入行う人をアンダーライター（underwriter）と者集団の将来の医療費コストをできる限り正確いう。

に予測することが必要である。過大に見積もった場合には高い保険料を提示することになり競

２．医療プロバイダー7 への医療費支払額決定

争に勝てない。逆に、過小に見積もった場合におよび医療の質の維持・向上における活用

は収支の悪化を招く。
これらを避けるためには、

米国では、健康保険プランが医療プロバイ

加入者の健康状態を反映させてリスクを評価し、ダーへ支払う医療費の額を決定する際にも、健それに基づき保険料率の設定を含む保険引受条

康リスクを評価するための予測モデルが活用さ件を適切に調整するプロセスが必要である。これている。その背景事情は次の通りである。

のプロセスを実行するための健康状態に基づく

わが国の健康保険の場合、医療機関への支払

6 個人で加入するタイプの保険の場合は、個々の加入者の状況（健康状態等）を見て、民間保険会社は保険を引き受けるか、辞退するか、割り増し保険料を課すかといった引受判断を行うことが一般的である。
7 米国では、医師・医療機関等のヘルスケア・サービスの供給者を指して医療プロバイダーという用語を使うことが多い。本節タイトルの医療プロバイダーはこの意味である。なお、米国アクチュアリー会 2007 年報告書等では、文脈によっては、単に“provider”と表現されていることもある。

11

損保ジャパン総研クォータリー

は、診療報酬体系として一制度で運用されてい受ける。健康保険プランから PCP への支払はる。支払の基本は、診療・治療行為の種類等に提供された医療サービスの量に基づく出来高払より定められた単価と実施された診療・治療行

いではなく、Capitation と呼ばれる人頭払いの為の量によって決まる出来高払い制である。一場合が多い 8。人頭払いはその名の通り、自分

部には、包括払い点数となっているものもある。

が PCP に指名された加入者の人数に応じて、一方、米国の健康保険プランの形態は多岐に健康保険プランから支払いを受けることである。

わたる。伝統的な形態はインデムニティプラン

提供した医療サービスの量に係らず人数に応じと呼ばれるもので、加入者は医療機関を自由にて支払われるので、きちんとした患者対応等に選択でき、医療機関に対する支払は出来高払い

より重症化や合併症が回避できれば、投入するで行われるものである。一方、今日主流となっ

医療サービスの量が少なくて済み、結果としてている形態は、HMO（Health Maintenance

PCP には経済的メリットが生じる。逆に、想定

Organization）等のマネジドケア型と呼ばれる

以上に医療サービスの投入を要するようになっプランで、ヘルスケアのコスト、質、およびアた場合は、PCP に経済的デメリットが発生する

クセスを管理しようとして、医療サービスの提（《図表 6》参照）。つまり、人頭払いは、出来供に一定の制約をかけることが行われる。マネ

高払いでは健康保険プランの側にのみ存在してジドケア型のプランでは、例えば、医療費の補いた医療費変動リスクを医療プロバイダー側に償を健康保険プランが指定した医療機関ネットも分担させる機能がある。しかし、人頭払いだ

ワーク内の医療機関で受診した場合に限ることからといって、担当する加入者の健康状態に係や、加入者がプライマリーケア医（primary care

りなく医療プロバイダーに支払われる金額が一

physician、以下「PCP」とする）を指定するこ律だと、医療プロバイダー側はなるべく健康でと等が行われる。PCP は、プラン加入者から指医療費のかかりそうにない加入者のみを担当し名を受け、加入者に対して医療サービスを提供たがる傾向を招き、制度運営に支障をきたすこすることにより、健康保険プランから支払いをとが懸念される。したがって、人頭払いでの支《図表 6》Capitation の構造
健康保険プラン
Capitation による支払い
Capitation の額＞医療供給のコスト なら
PCP
指名・受診

医療の提供

PCP に経済的メリットが発生
Capitation の額＜医療供給のコスト なら
PCP に経済的デメリットが発生

患者（出典）損保ジャパン総合研究所作成
8 西村徹、江頭達政、中村岳「米国ヘルスケア市場と保険会社のヘルスケア事業

研クォータリーVol.37、2001 年）
、p.21

12

－沿革、現状および最近の動向－」（安田総2008. 10. Vol. 51

払金額等、健康保険プランから医療プロバイ

３．連邦政府等から健康保険プランへの委託料

ダーへ支払う額の決定においても、PCP が担当

決定における活用

する加入者の健康リスクに応じて金額を適切に米国においては、連邦政府や州が運営するメ

設定することが重要となり、ここでも、健康リ

ディケアやメディケイドのような公的医療保障

スクを評価する予測モデルが活用されている。

制度の適用対象者に対しても民間保険会社が健

また、米国の場合、保険会社が提供している

康保険プランを提供している 10。65 歳以上の者、のは、保険商品にとどまらず、
医療プロバイダー

65 歳未満の障害者、および末期腎臓病患者を対のネットワークを含めた健康保険プラン全体を象とするメディケアは、連邦政府の機関である

企画設計、運営するサービスであるという特徴

Centers for Medicare & Medicaid Services（以がある 9。その意味では、自社のネットワーク

下、「CMS」とする）が運営しており、連邦政に参加している医療プロバイダーとの連携を密府の予算と被保険者、企業（雇用主）の負担金にして、医療プロバイダー・ネットワークの提等によって運営されている。給付内容は、CMS

供する医療の質を維持することも保険会社の重の運営するプラン（パート A、パート B：従来

要な戦略となる。例えば、Capitation が上記の型プログラムで出来高払い方式）と、民間の健ような構造であるので、医療費変動リスクを医康保険プラン（メディケア・アドバンテージ。

療プロバイダー側にも分担させる機能もある一パート C と呼ばれることもある。主としてマネ方、経済合理性だけで言えば、医療供給を抑えジドケア型）があり、メディケア適用対象者がようとするインセンティブが PCP に働くこと任意に選択する。また、2006 年 1 月から処方も懸念される。
もし医療の供給が過小であると、

箋薬剤給付（パート D とも呼ばれる）の運用も将来的に重症化や合併症の発症等に繋がり、そ開始された。このパート C やパート D は CMS

れは医療の質の劣化を意味する。こうした事態

が競争入札により選定し、契約した複数の民間に対応するためにも予測モデルは活用されてい健康保険プランにより提供される（《図表 7》参る。医療費を推計する予測モデルは、同じよう

照）。

な健康状態にある患者に要する平均的な医療費

また、低所得層を対象とした医療給付の公的の額と考えることができる。保険会社は予測モ制度であるメディケイドは、連邦政府の定めるデルによる推計値と実際に提供された医療サー

ガイドラインを満たした上で、各州で独自の運ビスを比較する。医療サービス供給が推計値を

営ルールを作成し、州政府が運営主体となって大きく下回る場合には、過小供給（underutili-いる。メディケイドにおいても、州政府自らがzation）が生じているかもしれない。その場合、給付を行うケースと、州政府が民間健康保険プ

保険会社は当該医療プロバイダーとの連携を密ランと契約して間接的に給付を行うケースがあにして、状況を確認し、医療の質に対する懸念る。1967 年に複数の州が従来型の出来高払いのの解消に努める。予測モデルは、医療プロバイ

健康保険に加え、マネジドケア型の健康保険プ

ダー･ネットワークの提供する医療の質の維ランの提供を開始して以降、対象者をマネジド

持・向上に向けた取り組みにも活用されている。

ケア型健康保険プランに加入させる取り組みは任意のものであったが、「1981 年包括財政調整

9 脚注 3 参照
10 前掲注 5、田中健司他、p.3

13

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 7》メディケア･アドバンテージにおける健康保険プランの選択
CMS
CMS は複数の健康保険プランと契約する

健康保険プラン A

健康保険プラン B

健康保険プラン C

メディケア適用対象者は複数の健康保険プランから選択して加入する

メディケア適用対象者（出典）損保ジャパン総合研究所作成

法」（Omnibus Budget Reconciliation Act of

政府から民間健康保険プランに支払われる委託

1981）の下で、「社会保障法」に条項が追加さ料（医療費）が、各民間健康保険プランが引きれ、州政府が適用対象者をマネジドケア型プラ受けている適用対象者の健康状態（リスク）にンに強制加入させることも可能とされた。

拘らず、一律であると、医療費変動リスクを全

こうしたメディケアやメディケイドにおける面的に負担することになる民間健康保険プラン

マネジドケア型のプログラムの運営については、の収支は、引き受けた適用対象者の分布に大きCMS や州政府が競争入札により選定した複数く影響を受けることになり、公平な運営が図れの民間健康保険プランに委託して実施されていない。場合によっては、健全な収支の確保が困る。したがって、ここでも、CMS や州政府か難として、多くの民間健康保険プランがこのス

ら、プログラム運営を委託した民間健康保険プキームから撤退する事態も生じ得る。そこで、ランに支払う委託料（医療費）の決定は重要で制度を安定的に持続可能な運営とするためには、ある。すなわち、CMS や州政府は、民間健康

CMS や州政府から民間健康保険プランに支払保険プランがマネジドケア型で運営することで、われる委託料（医療費）を、各民間健康保険プ

自らが出来高払い方式で運営しているコストよ

ランが引き受けている適用対象者の健康状態

りも安いコストで運営されることを期待してい（リスク）を調整して決定することが重要となる。しかし、健康保険プラン側からすれば、契り、このリスク調整にも予測モデルが活用され約した委託料（医療費）で加入者の 1 年間の医ている。

療費を賄わなければならないという医療費変動
Ⅳ．予測モデルの実務活用に向けた取り組み

リスクを負担することになる。複数の健康保険プランが参画し、適用対象者が健康保険プラン

上記の通り、健康リスクを評価するための予を選択する形で運営されるが、適用対象者の健測モデルは米国のヘルスケア分野で様々な課題

康状態は様々である。したがって、CMS や州解決のために使用されている。また、その需要

14

2008. 10. Vol. 51に合わせて各種の予測モデルが開発されており、が組み込まれていると述べた。米国アクチュア

開発された様々な予測モデルがソフトウェアとリー会 2007 年報告書では、この報告書で分析して商用ベースで販売もされている。したがっ対象とした集団のデータセットに合わせて各予て、予測モデルの活用に当たって個々のユー測モデルのリスク・ウェイトの再調整を行い、ザーは、各自の活用目的に合わせて、数ある予

組み込みリスク・ウェイトを使用したシナリオ

測モデルの中から最も適当なものを選択するこにおける予測結果と再調整リスク・ウェイトをとが必要になる。そのためには、予測モデルの使用したシナリオにおける予測結果の比較をもつ制限やその予測精度に影響を与える諸要因

行っている。その結果、リスク・ウェイトを再を明らかにし、予測モデルを実務に導入・使用

調整して用いれば、よいパフォーマンスが得らするとすればどのような点に留意すべきかを理れることがあることが示された。しかし、説明解することが重要である。

変数として設定される種々のカテゴリー分けが、

米国アクチュアリー会 2007 年報告書は、米実務で分析対象とする集団に対しても適当なも国の主要な 12 の予測モデル 11 について、実務のであるかどうかに留意する必要があると指摘に即して設定した 10 個のシナリオ 12 におけるしている。例えば、65 歳以上の集団を想定して予測結果 13 を詳細に比較検討し、予測モデルの開発された予測モデルは、妊娠関連の疾病や幼もつ制限やその予測精度に影響を与える諸要因、児期の疾病に対する取り扱いが十分考慮されておよび実務への導入における留意点を報告していないかもしれないからである。

いる。米国アクチュアリー会 2007 年報告書の（２）データと予測のタイムラグ

詳細な説明は第二部に譲り、本節では、米国アクチュアリー会 2007 年報告書に述べられてい予測モデルを実務に適用する局面においては、

る実務への導入における留意点について、そのインプットデータとする医療給付金請求データ

概要を説明する。

や処方薬剤給付データの一部が支払い完了となっていない場合（データのラグ）や、インプッ

１．予測モデルの実務への導入における留意点

トデータの収集期間末と予測対象期間の開始と（１）予測モデルの特異性と分析対象集団への間に間隔が空いている場合（予測のラグ）がの適用可能性

一般的である。米国アクチュアリー会 2007 年予測モデルにより、その開発意図や開発に使

報告書では、ラグなしのシナリオにおける各予用したデータセットが異なる。その特徴が、実測モデルの予測結果とラグありのシナリオにお務で分析対象とする集団についても当てはまる

ける予測結果を比較している。ラグの存在が実のか慎重に検討することが重要である。第Ⅱ章

務局面では一般的であることから、ラグが予測

第１節において、予測モデルのソフトウェアにモデルのパフォーマンスに与える影響の程度をは、そのモデル開発に使用したデータセットに理解しておくことが重要であると指摘している。

基づいて統計的に算出されたリスク・ウェイト

11 12 の予測モデルの概要については、第二部第Ⅰ章参照。
12 シナリオ設定の要素とシナリオの内容については、第二部第Ⅱ章参照。
13 米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、各予測モデルによる計算結果を比較評価する指標尺度として、決定係数、予測誤差の絶対値の平均、予測比率を用いている。これらの指標尺度については、第二部第Ⅲ章参照。

15

損保ジャパン総研クォータリー

活用する場合には、その副次的インセンティブ（３）予測モデルのアップデートの必要性
米国アクチュアリー会 2007 年報告書で分析の懸念を考慮し、診断名に基づいた予測モデル

対象とした予測モデルを各モデルで使用されるが選択されることが多いと述べられている。こインプットデータの種類で分けると、医療給付

れは、診断名に基づいた予測モデルの方が、処金請求データに記録された診断名に関するコー

方薬剤に基づいた予測モデルに比べ、支払を受ドを使用するもの、処方薬剤に関するコードをける側に都合のいいようにデータに記録される

使用するもの、その両方を使用するもの、過去

コードを使い分けるインセンティブが少ないとの期間のコストデータも使用するものがある。

考えられるからとしている。

記録された診断名のコードや処方薬剤のコード

また、集団全体に対する予測ではなく、特定は時間の経過とともにそのパターンが変化するの疾病等、ターゲットを絞った集団に対する予ことがあり、予測モデルは定期的にアップデー

測を行う場合には、重症度やターゲットとする

トすべきことが指摘されている。

疾病に関連する合併症を最も適切に捕捉してい診断名に関して、コーディングのパターンがるのはどのモデルであるかを詳細に検討の上、時間の経過に伴い変化することが想定される。

モデル選択を行うべきことを指摘している。

コーディングに慣れるに従い、新規患者の主傷（５）予測モデル導入前の準備

病や重症度のコーディングの正確性が向上した
り、治療に影響を与えるすべての関連する状態予測モデルの導入を計画した段階で、事前テを記録すべく記載されるコードの数が増えたり

ストや実際のデータハンドリングの経験を一定する。
こうしたコーディング実務の変化により、程度積むべきであると助言している。予測モデ

予測モデル開発時の集団に比べて、リスクの高ルに用いる医療給付金請求データや処方薬剤給い集団と見えるようになることもあり得る。

付データは莫大なデータ量となる。莫大な量の処方薬剤に関しても、同様に、時間の経過にデータのハンドリングやシミュレーションには伴うパターンの変化に留意する必要がある。処習熟が必要であり、事前の経験も積まずにいき

方薬剤に基づいた予測モデルは一般的に、処方なり導入することは極めてチャレンジング（困に関して任意性（自由裁量性）がないと考えら難）であるとしている。

れている薬剤を基にしているといわれている。
（６）分析に使用するデータの妥当性の確認

しかし、短期間で新薬の導入が進むことや、承認されている適応症以外での処方が進むこと等

予測モデルへのインプットに使用するデータも考えられる。したがって、処方薬剤に基づくの妥当性を十分確認すべきことが指摘されてい予測モデルについても定期的にアップデートし、る。米国では、多様な給付条件の健康保険プラ

リスク・ウェイトの調整を行うことが重要であンが運営されており、医療プロバイダーに対すると指摘されている。

る支払方式も多様である。人頭払いで医療サービスが提供されている場合で受診内容に関するデータに欠損がないか確認する必要がある。ま（４）予測モデル選択の基本的視点
医療プロバイダーまたは健康保険プランに対た、メンタル関連の給付は別の健康保険プラン

して支払う医療費等の額の決定に予測モデルをで提供される場合もあるが、メンタル関連の16

2008. 10. Vol. 51

サービス提供者からのデータがそっくり欠損し（actuary）と呼ばれる保険・年金分野の数理ているといったこともあり、注意を喚起してい統計の専門職である。一般の商品であれば、販る。

売する時点で原価（製造コスト）はほぼ確定しさらに、予測モデルへのインプットに使用すているが、保険・年金の分野では、販売時点でるデータを生成する管理システムにも留意が必

は原価（保険金等の支払がいくらになるか）は要である。例えば、管理システム上、1 レコー

確定しておらず、掛け金（保険料）を設定する

ドあたりに記録される診断名コードの数に制限にも、将来の保険金支払を推計する等の確率やを設けている場合、診断名コードの一部が欠落

統計の技術を要する。また、一般の商品であれする可能性があり、リスクの評価が過小となる

ば、販売した時点で売上げを収益と認識し、原ことがあるかもしれない。

価を費用と認識し、その差額で損益が確定する。

また、加入者資格データの更新頻度にも留意

しかし、保険・年金の分野では、掛け金（保険が必要である。米国では、健康保険プランの加料）は通常前払いで契約時点で収入し、保険金入者の加入資格状況の変更に関するデータを企等を支払う責任はそれから長期にわたって負う業（雇用主）から受け取るのに数か月かかる場

ものである。したがって、会計期間に合わせて

合もある。
例えば、
加入者の死亡が加入資格デー

期間損益を認識するためには、将来の保険金支タに反映されるのに数か月かかるとすれば、死払に備えた負債の評価（支払備金、責任準備金

亡後のその数か月間、その死亡した加入者は医の算出）が必要となる。これらも決算期末では療費が発生していないように見える。このこと確定していないものなので、確率や統計の技術

は、予測モデルを現状分析に使用する場合に最を用いて推計・評価することが必要である。こも大きな影響を与えると注意を喚起している。

れら以外にも、資産運用等々、保険・年金の分野では確率や統計の技術を要する業務が各種存在する。アクチュアリーはこれらの業務に要す（７）リスク評価を行う時期及び頻度予測モデルによるリスク評価を行う時期、頻る数理統計技術を担う専門職である。なお、ア度、およびどの程度速やかに行うかも、予測モ

クチュアリー会という組織は、アクチュアリー

デルの実務活用上の留意点である。給付金請求を会員とした専門職能団体で、アクチュアリー

が支払い完了となるまでに要する期間も考え合資格試験の運営、会員の継続教育、関連調査・

わせれば、通常、この期間の幅は 6 か月から 24

研究等を行っている。各国にアクチュアリー会か月の間となろうと助言している。

が組織されており、米国アクチュアリー会 2007
年報告書のスポンサーとなった米国アクチュアリー会とは、米国の Society of Actuaries と呼２．米国アクチュアリー会 2007 年報告書の背景
前節の通り、米国アクチュアリー会 2007 年ばれている組織である。

報告書は極めて実務的な内容である。このよう

米国アクチュアリー会は、医療給付金請求な実務的な報告書が作成された背景を簡単に説

データに基づいた健康リスク評価のための各種

明し、第一部の締めくくりとする。

手法・ツールの比較分析を継続して数年おきに米国アクチュアリー会 2007 年報告書におけ実施し、公表してきた。米国アクチュアリー会る分析を行ったのは、アクチュアリーによるこの研究プロジェクトは、1996 年、200217

損保ジャパン総研クォータリー

年にも実施されており、2007 年 4 月に公表された米国アクチュアリー会 2007 年報告書は第3 回目の報告書である。予測モデルのユーザーとして保険会社等がその導入を検討する際、モデルの選択、導入方法の検討を担う一員がアクチュアリーである。各アクチュアリーがこうした実務を担うために必要な知識と技術に関する調査研究を行い、その結果を広く会員に知らしめることも米国アクチュアリー会という専門職
能団体の使命の一つであり、その目的でこの報告書が作成されたと考えられる。したがって、
この報告書は、予測モデルの開発者サイドが、自社のモデルの優秀さを主張するためのレポー
トではなく、ユーザーサイドが理解すべき予測モデルの精度比較方法の特徴、限界、導入に際しての留意点を詳細に検討している点が興味深い。詳しくは第二部を参照されたい。

18

2008. 10. Vol. 51

第二部 予測モデルの比較検討および選択・導書では 12 のモデルが分析対象とされた。米国入時に考慮すべき諸点

アクチュアリー会 2007 年報告書の原タイトル

第二部では、米国アクチュアリー会 2007 年に claim-based とあるが、claim とは給付金請

報告書に基づいて、米国アクチュアリー会のス求の意味で、claim-based とは健康保険プラン

ポンサーシップにより実施された 12 の予測モ

が給付金請求受付・支払のために保持する管理デルの比較検討結果、およびそれを踏まえた予データをインプットデータとすることを意味す

測モデルの選択・導入時に考慮すべき諸点につる。
米国アクチュアリー会2007 年報告書では、

いて取り上げる。第Ⅰ章で米国アクチュアリー

給付金請求データにおける診断名に関するコー会 2007 年報告書の分析対象とした 12 の予測モ

ドと処方薬剤に関するコードのいずれか一方ま

デルの概要を述べ、第Ⅱ章で比較評価のためにたは両方を使用するモデルに焦点を当てている。

設定した 10 種類のシナリオについて、第Ⅲ章

分析対象とした 12 のモデルの内訳は、診断名

でモデルによる予測の精度を評価するために同に基づくモデルが４、処方薬剤に基づくモデル

報告書が採用した 3 種類の尺度について解説をが 3、診断名と処方薬剤の両方に基づくモデルした上で、第Ⅳ章で同報告書に示された分析結が 2、過去の期間のコストデータも用いるもの

果の概要を紹介する。最後に第Ⅴ章で、分析結が 3 である。分析対象としたモデルの略名、開果を踏まえた予測モデルに関する諸留意点およ発者、インプットに使われている情報項目の一

び同報告書の研究者自らが表明している今後の覧表は《図表 8》の通りである。また、＜イン

研究課題について解説を加える。

プット＞欄の表記に関する簡単な説明は《図表9》の通りである。
各ソフトウェア・ベンダーから提供された説

Ⅰ．分析対象の予測モデルの概要
2002 年の研究では 7 つのモデルが取り上げ明資料からの要約として、米国アクチュアリー

られたが、米国アクチュアリー会 2007 年報告

会 2007 年報告書では、各モデルの概要を次の《図表 8》米国アクチュアリー会 2007 年報告書における分析対象モデル一覧表
＜モデル＞

＜開発者＞

＜インプット＞

ACG

Johns Hopkins

Diag

CDPS

Kronick/UCSD

Diag

Clinical Risk Groups

3M

Diag

DxCG DCG

DxCG

Diag

DxCG RxGroups

DxCG

Rx

Ingenix PRG

Ingenix

Rx

MedicalRx

Gilmer/UCSD

RxImpact Pro

Ingenix

Med+Rx+Use

Ingenix ERG

Ingenix

Med+Rx

ACG w/ Prior Cost

Johns Hopkins

Diag+$Rx

DxCG UW model

DxCG

Diag+$Total＜サービス・ベンダー＞
MEDai＜インプット＞
MEDai

All（出典）前掲注 4 の資料、p.1 の Table Ⅰ.1 より損保ジャパン総合研究所作成

19

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 9》インプット欄の表記の説明
表記

説明

Diag

ICD-9(*1) の診断名コード

Med

ICD-9 の診断名コードおよび処置の情報

Rx

処方薬剤の NDC(*2)コード$Rx

過去の期間の処方薬剤のコスト$Total

過去の期間の総コスト

Use

過去の期間の資源利用（コスト以外）の指標

All

上記のすべて*1 the International Classification of Diseases – 9th Revision*2 National Drug Codes（出典）前掲注 4 の資料、p.17 の表より損保ジャパン総合研究所作成

ように説明している 14。

た現状分析用モデル 15 は、回帰分析に基づいたモデルではなく、actuarial cell アプローチに基

１．Adjusted Clinical Groups (Vender: Johns

づいたモデルである。ACG でいう actuarial

Hopkins University, School of Public Health)cells とは、同様のリスクのレベルにある患者にAdjusted Clinical Groups (ACGs)は、ジョン関する分類のことであり、それは臨床的に定義

ズ・ホプキンス大学の Jonathan Weiner およびされ、かつ、相互に排他的に取り扱われる。他

その他の研究者によって開発された診断名に基の条件がすべて同等であれば、通常、このアプ

づくリスク評価モデルである。
ACG システムにローチでは予測精度は低くなる。
しかしながら、はハイ･コスト･ケースを特定する目的で開発さ

actuarial cells は、導入が容易で、解釈もし易れた予測モデルのパッケージソフトも含まれてく、また安定性もあるという性格を持つので、いる。米国アクチュアリー会 2007 年報告書でこのモデルは支払金額の推計に適用することがは ACG Case-Mix System 7.1 を用いた。この

望ましいとの ACG チームの見解が紹介されてモデルでは、ACG 分類、拡大された診断名クラいる。

スター（Expanded Diagnosis Clusters: EDCs）、
および将来の入院または医学的に虚弱な状態が２ ． Chronic Illness and Disability Payment

発生する可能性を示す診断上の指標が組み込ま

Systemれている。ACG 分類とは、このモデルの基本とChronic Illness and Disability Payment

なっている病的状態（morbidity）に基づいたSystem (CDPS)は、カリフォルニア大学サン･分類のことである。また、EDCs とは、一部の、ディエゴ校の Richard Kronick およびその他のインパクトの大きな、疾病特異的な診断名の区研究者により開発された診断名に基づくリスク分であると説明されている。

評価モデルである。米国アクチュアリー会 2007

米国アクチュアリー会 2007 年報告書で用い年報告書では CDPS Version 2.5 を用いた。こ14 米国アクチュアリー会 2007 年報告書で分析対象とされたモデルが 12 種類であるが、ACG および ACG w/Prior Cost は合わ
せて ACG として概要説明しているので、モデル概要での標題は 11 種類となっている。
15 予測モデルには、将来の状態を予測するためのモデルと現状を分析するためのモデルがある。詳細は後記第Ⅱ章第 1 節参照。

20

2008. 10. Vol. 51のモデルは、そもそもは、障害者および加入者には、臨床的な基準に基づいて、約 1,100

Temporary Aid for Needy Families (TANF)を種類設定されているリスク分類のどれか一つが含むメディケイド母集団向けに開発された。

割り振られる。CRGs は臨床面に着目している

CDPS モデルは、Disability Payment System

ので、ケアのパスを支援する管理システムや商(DPS：Kronick がメディケイドの障害者集団を品ライン管理、ケース管理の基礎となるものと対象に開発し、1996 年に公表した先行モデル)

して設計されている。

を更新・拡張したものである。
CDPS では、各人に対して、診断名コードに４．Diagnosis Cost Groups (Vender: DxCG)

基づき、67 の医的な状態を示す分類の一つもしDiagnosis Cost Groups (DCG)は、DxCG のくは複数を割り当てる。各人には、同時に、年製品である RiskSmart Models の構成要素で齢と性別からなる 16 の分類の一つが割り当てある。DCG の研究は、ボストン大学においてられる。割り当てられた医的状態分類と年齢性

1984 年に開始され、その後の 20 年間で、ボス別分類に基づいて、各人の総医療費が予測されトン大学の Arlene Ash と Randall Ellis の指揮る。このモデルは、2 種類のリスク・ウェイトの下、多くの改良と拡張が実施されてきた。

を提供している。一つは、TANF 集団を対象に

DCG は診断名に基づいたモデルで、分析対象算出されたものであり、もう一つは障害者集団の集団のタイプ（民間保険加入者、メディケイ

を対象に算出されたものである。TANF 集団のド対象者、あるいは、メディケア対象者）やデー

方が米国アクチュアリー会 2007 年報告書で用タのソース（入院データのみ、あるいは、入通

いた民間保険の加入者集団に類似しているので、院すべての受診データを含む）、モデルの目的

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、（支払額の決定に使用する、あるいは、現状のTANF 集団用のリスク・ウェイトを用いた。ま

説明に使用する）に合わせて様々な変数が用意た、このモデルでは、成人用、小児用の 2 種類されている。

の異なるリスク･ウェイトが用意されており、
米

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、

国アクチュアリー会 2007 年報告書ではその両

RiskSmart Version 2.1.1 を用いた。DCG モデ方を用いた。

ルは、民間保険の加入者集団におけるすべての受診を対象としたモデルで、総支払額（医療費３．Clinical Risk Groups (Vender: 3M)と処方薬剤費の合計）の将来予測および現状分

Clinical Risk Groups (CRGs)は 3M により開析の両方に使用される。先行研究が実施された

発された診断名に基づくリスク評価モデルであ時点においては、総支払額の現状を分析するモる。
米国アクチュアリー会2007 年報告書では、

デルはリリースされていなかった。

2006 年にリリースされた CRG Version 1.4 を

DxGroups が DCG モデルの主要な構成要素用いた。CRG は、人頭払い制度におけるリスクである。すべての診断名コードは 781 の臨床的調整やマネジドケア型のプラン運営組織の管理に均質なグループ（DxGroups）に分類される。

用ツールとして使用されている。このモデルのこれらのグループはさらに 184 の階層化されたデザインと開発は、メディケアの入院における状態カテゴリー（hierarchical condition cate-

包括前払い制度の影響を受けている。すべてのgories: HCC）にマッピングされる。併せて、

21

損保ジャパン総研クォータリー

各患者には 32 の年齢・性別カテゴリーが割り付金請求を、episodes of care およびそれ以外の振られる。このモデルは、HCC と年齢・性別

診断名に基づくカテゴリー（Impact Clinical

カテゴリーに基づいて、各患者の総コストを予Categories: ICCs）のいずれか一つに分類する。

測する。

これらのカテゴリーは、加入者に観察された疾病、医的な状態、および共存症や合併症の組み
合 わ せ を 表 し て い る 。 ICCs は さ ら に 、

５．Episode Risk Groups (Vendor: Ingenix)
Episode Risk Groups (ERGs)は、Ingenix Inc.

“base-markers”と呼ばれる均質なリスク・カテの子会社である Symmetry Health Data Sys-

ゴリーにグループ化される。各加入者は 1 つまtems が開発したリスク評価モデルである。

たはそれ以上の base-markers および 1 つのERGs は 、 同 じ く Symmetry が 開 発 し た

demographic marker に分類される。これらのEpisode Treatment Groups (ETGs)モデルに基マーカーに基づき、各加入者のリスク・ウェイ

づいている。ETGs は医療サービスをケアのエトがアウトプットされるが、いくつかの異なる

ピソードに分類するものである。ERGs は 2001

条件設定（i.e. 頭切り水準 16）が用意されてい年に開発され、リリースされている。米国アクる。

チュアリー会 2007 年報告書で用いた ERGs は、
ETGs の Version 5.3 に基づいたものである。

７．MEDai (Vendor: MEDai, Inc.)

ERG モデルは、
医療費請求データおよび処方

Risk Navigator Clinical ™ は MEDai, Inc.

薬剤費請求データにより把握可能な診断名およにより開発された予測モデルのソリューション

び治療行為の情報に基づき、各加入者をでありレポーティング・ツールである。Risk

episode risk groups と呼ばれる 120 の医的な状

Navigator Clinical ™ は、医療給付金請求デー

態を示すカテゴリーの一つまたは複数に割り付

タ、処方薬剤費請求データ、年齢・性別等の属ける。各加入者の ERG によるプロファイルは性、検査結果および健康リスク評価結果（health

年齢、性別、および割り付けられた ERG を考

risk assessment: HRAs）を用いて、コスト、

慮して決定される。
このプロファイルを用いて、入院期間、緊急治療室の利用、処方薬剤コスト

将来および過去のリスク･スコアが推計される。

および節減額を予想する。疾病に関するエピソード（Symmentry ETGs）、薬剤のカテゴリー、

６．Impact Pro (Vendor: Ingenix)

年齢、性別、保険の種類およびその他のリスク・

Impact Pro は、Ingenix Inc.の子会社である

マーカー（治療または診断のタイミングや頻度

Integrated Healthcare Information Services,等）
等の臨床上の要因の組み合わせに基づいて、Inc. (IHCIS) により開発された。このシステム

加入者ごとの個別の予測が行われる。

は、報告システムとリスク調整アルゴリズムを

Risk Navigator Clinical ™ では、モデルの構一体化したシステムで、加入者データ、医療給

築、改善・精緻化、および検証に 2 年間分のデー

付金請求データおよび処方薬剤費請求データをタを用いる。
収集され、有効性が確認されたデー組み込んでいる。このシステムでは、個々の給タは MEDai の予測エンジン（Multiple Intel-

16 分析にあたって、所定の額を超える金額の給付金請求については頭切りを適用して、当該所定の金額であったものとして取り扱うことをいう。詳細は第Ⅱ章第 6 節参照。

22

2008. 10. Vol. 51

ligent Tasking Computer Heuristics: MITCH）

性別および各加入者に割り振られた PRGs にで処理される。このエンジンは線形の分析技術

よって作成され、各加入者の将来および過去のと非線形の分析技術が組み合わされている。

リスクスコアが算出される。

８．MedicaidRx

10．RxGroups (Vendor: DxCG, Inc.)

MedicaidRx は、カリフォルニア大学サン・RxGroups は 、 DxCG の 製 品 で あ る

ディエゴ校の Todd Gilmer およびその他の研究

RiskSmart Models の一部を構成するツールで者により開発された処方薬剤に基づいたリスクある。米国アクチュアリー会 2007 年報告書で評価モデルである。このモデルは、もともとはは 、 RiskSmart Models 2.1.1 を 用 い た 。

メディケイド集団を想定してデザインされたもRxGroups は処方薬剤に基づいたリスク評価モ

ので、Group Health Cooperative of Puget

デルで、Kaiser Permanente、CareGroup ofSound の研究者により開発された Chronic

Boston および Harvard Medical School の研究

Disease Score model を更新・拡張したもので者および臨床家により開発され、2001 年にリある。

リースされた。このモデルでは、NDC は、各

MedicaidRx モデルでは、各加入者に対して、薬剤のもつ治療上の意味合いに基づき、164 の各加入者が使用した処方薬剤に基づき 45 の医相互に排他的なカテゴリー（RxGroups と呼ば的条件カテゴリーのうちの一つまたはいくつかれる）に分類される。各患者には 32 の年齢・を割り振るとともに、11 の年齢・性別によるカ

性別カテゴリーの 1 つが割り振られる。このモテゴリーの一つを割り振り、各メンバーの医療

デルでは、RxGroups と年齢・性別カテゴリー

費の総額を予測する。
このモデルのリスク・ウェに基づき、各患者の総医療費を予測する。

イトは成人用と小児用に分けて設定されている。
11．Underwriting Model: RiskSmart (Vendor:
９．Pharmacy Risk Groups (Vender: Ingenix,

DxCG, Inc.)
RiskSmart underwriting model は、DxCG

Inc.)
Pharmacy Risk Groups (PRGs)は、Ingenixの製品である RiskSmart Models に新たに追加

Inc.の子会社である Symmetry Health Data

されたモデルで、2006 年にリリースされた。米Systems が開発した処方薬剤に基づくリスク

国アクチュアリー会 2007 年報告書では、評価モデルである。米国アクチュアリー会 2007

RiskSmart Version 2.1.1 を 用 い た 。

年報告書では PRGs の Version 5.3 を用いた。

Underwriting Model は、給付金請求がすべて

PRGs の構成要素は、各人の処方薬の組み合わ完了する前の時点で、アンダーライターが医療せと処方されたそれぞれの薬が他の薬とどのよ

保障の保険契約更改および保険料設定の目的でうに関係するかである。処方された薬剤は職域集団を評価する際に使用されている。このNational Drug Codes（以下、「NDC」とする）

モデルでは、予測の元となるデータ期間の末日というコード体系で記録されるが、記録されたと予測対象期間との間に 6 か月間のラグがある

各 NDC は 107 の PRGs の一つに分類される。

ことを前提として、給付金請求のラグを予測に各加入者に対する PRG プロファイルは、年齢、組み込んでいる。このモデルでは、将来の医療23

損保ジャパン総研クォータリー

コストを予測するために、HCC、疾病の相互作

療費請求の金額を予測している。また、現状分

用、年齢・性別カテゴリーおよび過去の期間の析シナリオでは、2003 年の診断名データおよびコスト（prior cost）を使用している。このモデ

処方薬剤データを用いて、2003 年の各人の医療

ルは、予測に役立てるために過去の期間のコス費請求の金額を予測している。米国アクチュア

トを変数として含んでいる。また、複数の頭切リー会 2007 年報告書における現状分析シナリ

りオプション（$25,000、$100,000、$250,000）

オの設定は米国アクチュアリー会の先行研究とを用意している。

は少し異なっている。米国アクチュアリー会
2007 年報告書では研究のためのデータ期間の初年度を対象としているのに対し、1998 年とⅡ．比較評価のためのシナリオ設定
米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、1999 年のデータが利用可能であった先行研究

各モデルの予測精度の比較評価のために、10 個

では、1999 年（研究のためのデータ期間の第 2のシナリオを設定している。シナリオを分ける

年度）を対象としていた。

要素は、①将来予測か現状分析か、②計算に使用するリスク・ウェイトはソフトウェア付属の２．Offered vs. Calibrated Risk Weights ソフト

ものか、今回の分析対象集団のデータに合わせウェア付属のリスク・ウェイトか再調整したリて再調整されたものか、③データおよび予測のスク・ウェイトかラグを設定しているかいないか、④過去の期間

各モデルとも、医的な状態（medical condi-のコストを変数として含めるか含めないかの 4tion）のカテゴリー毎にリスク・ウェイトが設要素である。以下、この 4 要素およびその他の定されている。リスク・ウェイトは、特段の医取り扱いについて補足説明する。

的な状態を持たない個人のベースとなるコストに対する、それぞれの医的な状態における相対１．Prospective vs. Concurrent 将来予測か現状的な限界費用の推計値である。リスク・ウェイ

分析か

トを例示すると《図表 10》（《図表 3》の再掲）の通りである。

予測モデルを将来予測（prospective）に使用
するとは、過去の給付金請求データを用いて将前章で簡単に説明したように、Impact Pro

来の期間の医療費請求の金額を予測するというの場合、エピソードに基づき、各種のマーカーことである。現状分析（concurrent or retro-が設定されるが、それぞれのマーカーの内容に

spective）に使用するとは、ある期間の給付金

対して、リスク・ウェイトが設定されている。

請求データを用いて当該期間の医療費請求の金

例えば、インシュリン依存性糖尿病で併存疾患額を予測することである。現状分析に使用するありの場合のリスク・ウェイトは《図表 10》の場合は、現実の背景となっているコスト構造に例では 1.1079 である。この人には他にも該当係らず、各人の健康状態を推定することができするマーカーが存在し、リスク・ウェイトの合る。

計は 10.12277 となっている。これは、この人

米国アクチュアリー会 2007 年報告書の将来のコストが特段の医的な状態を持たない個人の予測シナリオでは、2003 年の診断名データおよ

ベースとなるコストに対して、相対的にび処方薬剤データを用いて、2004 年の各人の医10.12277 倍となることを意味している。

24

2008. 10. Vol. 51《図表 10》リスク・ウェイトの例（Impact Pro）
マーカー

内容

リスクウェイト02.01.000

Insulin dependent diabetes, with co-morbidity, (base marker)
インシュリン依存性糖尿病、併存疾患あり

1.107902.01.103

Inpatient Stay, diabetes primary within recent 3 months
直近３か月間に糖尿病を主因とする入院あり

4.571408.20.000

CHF, with co-morbidity, (base marker)
鬱血性心不全、併存疾患あり

1.073708.20.C3

Significant CHF episode clusters, recent 3 months
直近３か月間に重大なCHFエピソードあり

1.861910.05.000

Chronic bronchitis, with co-morbidity, (base marker)
慢性気管支炎、併存疾患あり

0.3978RX.04.06

Blood, anticoagulants, CHF
CHFにより血液抗凝固薬を服用

0.3938Age-Sex Marker

Males, 55-64
男性、55-64歳

0.7212
合計

10.12277（出典）IHCIS 社のディスクローズ資料 “A Clinical Episode-Based Approach to Predictive

Modeling: Impact ProTM” に基づき損保ジャパン総合研究所作成

マーカーの設定や分類の仕方はモデルによりしては、その集団のデータを用いて解析し、そ様々であるが、各モデルとも、それぞれのモデの集団独自のリスク・ウェイトを推計するサールで前提としているマーカーや分類に対して設ビスを提供しているところもある。米国アク定したリスク・ウェイトを基に、各人の医療費

チュアリー会 2007 年報告書では、分析対象とを予測する。各モデルがソフトウェアとして市して、約 62 万名の健康保険プラン加入者集団

場に出る際には、そのモデルの開発・検証に使のデータを用いているが、各モデルの offered

用したデータセットに基づいて算出されたリス

リスク・ウェイトによる分析に加え、この分析

ク・ウェイトを、標準的なリスク・ウェイトと対象データを用いてリスク・ウェイトの調整をしてソフトウェアに組み込んで提供されている。

行い、調整したリスク・ウェイトによる分析も米国アクチュアリー会 2007 年報告書でいう実施している。米国アクチュアリー会 2007 年

offered risk weights とは、このソフトウェア

報告書では、この調整したリスク・ウェイトをに付属しているリスク・ウェイトのことである。

calibrated risk weights と表現しているが、米国アクチュアリー会 2007 年報告書に掲載さページによっては、recalibrated と表現されてれている図表等ではこれを略して、単に “Of-いることもある。
米国アクチュアリー会 2007 年報告書で採ら

fered”と表記されていることがある。
上記のように、各モデルの offered リスク・れたリスク・ウェイト調整の具体的方法、計算手順は次の通りである。

ウェイトは、それぞれのモデルの開発に使用したデータセットを統計的に解析し、算出された

ステップ１：データセットの分割ものである。
分析の対象とする集団（データセット）が異なれば、同じ手法で解析しても結果と米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、して算出されるリスク・ウェイトが異なる可能

米国の商用データベース MedStat Marketscan性もある。ベンダーによっては、一定人数規模のデータを用いている。このデータには、ICD-9以上の集団に対してモデルを使用する顧客に対コード、CPT-4 コード（Current Procedural

25

損保ジャパン総研クォータリー

Terminology, 4th Edition）、NDC コードが記録額の実績値に回帰させる手法が取られたが、米されている。
このデータベースのデータのうち、

国アクチュアリー会 2007 年報告書では、個人

comprehensive major medical と呼ばれる種類

属性や状態等の指標変数を、給付金請求合計額の健康保険プランに 2 年間連続して加入していの実績値と offered リスク・ウェイトによる予た被保険者約 62 万名、年間の給付金請求金額測値との差額に回帰させることで、
リスク・ウェ

にして約 30 億ドルの集団のデータを米国アクイトの調整を算出している。概念的に示すと、チュアリー会 2007 年報告書では用いている。

次式の通りである。

調整リスク・ウェイトの導出と検証のために、

A

YActual − YPrediction = ∑α i × AgeBini

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では

i =150/50 split design を採用した。具体的には、上B+ ∑ βi × ConditionBini

記の 62 万人分のデータの個々人を、(1) 調整リ

i =1

スク・ウェイト算出用のサブセットおよび(2)

ここで、

検証（validation）用のサブセットのどちらか

YActual

一方に無作為に割り付け、データセットを 2 分：給付金請求合計金額の実績値（医療費、処方薬剤費を含む）

YPrediction ：offered リスク・ウェイトを用いた各割した。

モデルによる給付請求合計金額の予ステップ 2：Offered リスク・ウェイトによるリ

測値（医療費、処方薬剤費を含む）

AgeBini ：年齢・性別等のデモグラフィックベー

スクスコアの算出
各モデルは、それぞれのモデルで設定していスのカテゴリーの指標変数

αi

る医的な状態のカテゴリー、処方薬剤のカテゴ：年齢・性別等のデモグラフィックベー

リーおよび年齢・性別のカテゴリーに対して、スのカテゴリーのリスク・ウェイト

該当するかしないかを表す変数（indicatorを調整するための回帰係数

variable (0 or 1)、以下「指標変数」という）を

ConditionBini ：医的な状態、処方薬剤等のカ当てはめ 17、該当するカテゴリーのリスク・ウェ

テゴリーの指標変数

βi

イトを合計して各人のリスクスコアを計算して：医的な状態、処方薬剤等のカテゴリー

いる。調整リスク・ウェイト算出用のサブセッのリスク・ウェイトを調整するため

トに対して、各モデルで offered リスク・ウェの回帰係数

イトを用いて、各人のリスクスコアを算出した。
さらに、調整の実施に当たっては、上記の回
ステップ 3：回帰分析（調整リスク・ウェイト

帰分析で得られた回帰係数の p 値に基づいた信の算出）

頼度を考慮している。回帰分析を行う際には、

リスク・ウェイトを調整する方法は各種考え同時に、得られた回帰係数について、
「回帰係数

られる。
米国アクチュアリー会の先行研究では、= 0」を帰無仮説とする検定を行う。ここでいう

個人属性や状態等の指標変数を給付金請求合計

p 値は、この帰無仮説が成立するならばという17 細かく言うと、CRG と MEDai の取り扱いは少し異なる。CRG では、各人を約 1,000 個設定されているリスク・カテゴリーの一つまたは複数に当てはめる。MEDai では、医的な状態、処方薬剤、年齢・性別といったカテゴリーに対する指標変数に加え、過去の期間のコストのような連続変数も用いている。

26

2008. 10. Vol. 51

仮定の下で、回帰係数が得られた値となる確率

し」シナリオの両方の分析を行っているが、「ラを示したもので、p 値が小さいほど、回帰係数

グあり」シナリオとは、データのラグおよび予は 0 ではないことが確からしいと考えることが測のラグの組み合わせが存在するシナリオのこできる。そこで、米国アクチュアリー会 2007とをいう。

年報告書では、上記の回帰分析で得られた回帰「ラグなし」シナリオでは、2003 年発生の請係数に信頼係数を乗じて、最終的な調整を求め求事案に、2005 年 8 月までの支払を反映させている。なお、信頼係数としては、(1 – p 値)5.95

たデータを使用した。すなわち、「ラグなし」のを使用したと説明されている。

現状分析においては、
2003 年 1 月 1 日から 2003

また、現状分析のシナリオに対するリスク・

年 12 月 31 日までに発生した給付金請求を対象

ウェイトの調整では、デモグラフィック関連のとして分類を行い、同期間に対応する予測値を変数（ AgeBini ）を説明変数として用いないと算出している。
「ラグなし」の将来予測においていう取り扱いとしたことが説明されている。現は、同じく、2003 年 1 月 1 日から 2003 年 12

状分析のシナリオでは、給付金請求の発生して

月 31 日までに発生した給付金請求を対象としいない人に対してはリスクが計算されないことて分類を行い、予測期間としては、2004 年 1が望ましい。しかし、上式のように、デモグラ

月 1 日から 2004 年 12 月 31 日までに発生したフィック関連の変数を説明変数に含めて回帰分

給付金請求を対象としている。ただし、いずれ析を行うと、デモグラフィック関連の変数にもも 2005 年 8 月 31 日までの支払が反映されてい回帰係数が計算されることになり、結果として、る。

給付金請求の発生していない人に対しても「0」「ラグあり」シナリオでは、2003 年 1 月かでないリスクを計算してしまうことになる。こら 8 月発生の請求事案に 2003 年 8 月までの支れを避けるためこの取り扱いとしている。

払を反映させたデータを使用した。すなわち、「ラグあり」の現状分析においては、分類期間・３．With and Without Data and Prediction Lag

予測期間とも、2003 年 1 月 1 日から 2003 年 8(“Lagged” and “Nonlagged”) データおよび予測

月 31 日までに発生した給付金請求を対象とし、のラグの有無（「ラグあり」および「ラグなし」）

2003 年 8 月 31 日までの支払が反映されている。

米国の健康保険プランでは、給付金請求は支また、「ラグあり」の将来予測においては、分類

払われるまでに平均的に数か月、場合によって期間としては 2003 年 1 月 1 日から 2003 年 8は、もっと長い期間（数年に及ぶこともある）

月 31 日までに発生した給付金請求（ただし、を要することもある。データのラグとは、予測

2003 年 8 月 31 日までの支払を反映）を対象とモデルを使った分析を実施する時点では情報のして分類を行い、予測期間としては、2004 年 1

把握に漏れがあり、給付金の請求・支払データ

月 1 日から 2004 年 12 月 31 日までに発生したに欠損が存在する状況をいう。また、多くの実給付金請求（ただし、2005 年 8 月 31 日までの務局面においては、支払データの期間末と予測支払が反映）を対象としている。

期間の始まりとの間にラグが存在する。これを不完全なデータでは、一般的に予測の精度は予測ラグという。米国アクチュアリー会 2007

落ちることとなるが、「ラグあり」シナリオは、

年報告書では、「ラグあり」シナリオ、「ラグな

アクチュアリーやアンダーライターが仕事をし27

損保ジャパン総研クォータリー

なければならない環境を適切に反映したものでする際に同時に、過去の期間のコストを説明変あると米国アクチュアリー会 2007 年報告書で数として追加して、回帰分析を実施した。概念は説明している。また、処方薬剤に基づいたモ的に示すと、次式の通りである。

デルは、診断名（および診断名プラス処方薬剤）

A

YActual − YPrediction = ∑ α i × AgeBiniに基づくモデルよりもデータのラグの悪影響を

i =1

受けにくいことにも触れている。なぜなら、処B+ ∑ β i × ConditionB ini

方薬剤のデータの方がより早く支払いがなされ

i =1+ γ × PriorCost

るからである。このことは情報のラグの軽減に

ただし、第 2 節の式における記号の定義に加寄与するが、予測のラグの軽減にはつながらな
い。

えて、

γ

：過去の期間のコストに対するリス

４．Including Prior Costs as a Predictor 過去の

ク・ウェイトを調整するための回

期間のコストを予測因子として加えること

帰係数

過去の期間のコストの集計値を明示的な予測

PriorCost ：過去の期間のコスト因子（説明変数）
としてモデルに用いることは、
医療プロバイダーまたは健康保険プランに対す

５．米国アクチュアリー会 2007 年報告書で設る支払を目的とするケースでは適切ではない。

定したシナリオ

しかしながら、保険数理分析や保険引受条件判

上記の４要素の区分けに従えば、シナリオは、断が目的の場合は、過去の期間のコストを組み計算上 2×2×2×2＝16 通り考えられるが、過込むことで、モデルのパフォーマンスが大幅に去の期間のコストの変数追加に関しては、将来改善する。事実、いくつかのモデル（DxCG

予測で調整リスク・ウェイトを用いる場合（「ラ

underwriting model 、 本 研 究 で 使 用 さ れ た

グあり」「ラグなし」の 2 シナリオ）にしか実

MEDai model および ACG prior cost model）

施しないので、米国アクチュアリー会 2007 年

では、過去の期間のコストが組み込まれている。

報告書で設定したシナリオは 2×2×2＋2＝10

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、そ通りである。これを一覧にまとめたものが、《図の他のモデルについても、過去の期間のコスト

表 11》である。

を説明変数として追加するという修正も、分析に加えている。

６．Claim Truncation 給付金請求金額の頭切り

過去の期間のコストを説明変数として追加す

米国アクチュアリー会 2007 年報告書の分析るという修正は、第 2 節の調整リスク・ウェイ

では、Claim Truncation（給付金請求金額の頭トの算出のステップの一部として行われた。

切り）も考慮されている。給付金請求金額の頭Offered の状態では過去の期間のコストを説明

切りとは、分析に際して、一定金額以上の高額変数として使用していないモデルでは、リス

給付金請求事案については、その定めた一定金

ク・ウェイトの調整を行わないまま、過去の期額を上限とする取り扱いのことである。米国ア間のコストを変数追加することは適切でないの

クチュアリー会 2007 年報告書では、頭切りので、各モデルのリスク・ウェイトの調整を算出

取り扱いとして、頭切りを適用しない、

28

2008. 10. Vol. 51《図表 11》米国アクチュアリー会 2007 年報告書で設定したシナリオ一覧表
将来予測

Offered RW

Lagged

将来予測

Offered RW

Lagged

将来予測

Offered RW

Nonlagged

将来予測

Offered RW

Nonlagged

将来予測

調整 RW

Lagged

将来予測

調整 RW

Lagged

将来予測

調整 RW

Nonlagged

将来予測

調整 RW

Nonlagged

現状分析

Offered RW

Lagged

現状分析

Offered RW

Lagged

現状分析

Offered RW

Nonlagged

現状分析

Offered RW

Nonlagged

現状分析

調整 RW

Lagged

現状分析

調整 RW

Lagged

現状分析

調整 RW

Nonlagged

現状分析

調整 RW

Nonlagged○
Prior Cost 付加△○

Prior Cost 付加△○

Prior Cost 付加○○

Prior Cost 付加○○

Prior Cost 付加○
Prior Cost 付加○
Prior Cost 付加○
Prior Cost 付加○：前掲注 4 の資料、p.9 に列挙されている 10 シナリオ△：上記 10 シナリオ以外で、前掲注 4 の資料の APPENDIX（pp.40-63）に掲載されている 2 シナリオ
無印：分析対象とはされなかったシナリオ（出典）前掲注 4 の資料より、損保ジャパン総合研究所作成＄100,000 で頭切りする、＄250,000 で頭切り

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では説明する、の 3 種類を検討している。頭切りは、2004

されている。

年度の給付金総金額（現状分析の推計において■ 頭切りを行うことにより、外れ値（outliers）

は 2003 年度の給付金総金額）に対して適用しによる影響を制限する。こうすることによった。

て、モデルのリスク・ウェイト調整の結果や予測精度を分析する際の結果がより安定的調整リスク・ウェイトの算出は、給付金請求に得られる。

金額頭切りの各水準（頭切りなし、$250,000、$100,000）それぞれについて行われた。将来予■ 特定の個人に関する高額な給付金請求は一測／現状分析、ラグあり／ラグなし、過去の期

般的に予測不能である。従って、分析に際し間のコストを追加／非追加のそれぞれのシナリては外れ値を除外するか、何らかの制限を加オにおいて、3 種類の頭切りの取り扱い方法のえるべきであると主張する研究者もいる。

それぞれに対する調整リスク・ウェイトが算出■ 頭切りを実施することによって、再保険、すなわち、頭切りの水準をエクセスポイントとされた。

する stop loss 再保険の影響をシミュレート

高額給付金請求に対する頭切りは、次のようできる。

な様々な理由により、予測モデルの予測精度を■ 予測精度に関するいくつかの尺度は、高額の分析する際には一般的に使われる手法であると

29

損保ジャパン総研クォータリー

モデルによる予測で説明できる割合（パーセン給付金請求に過度に反応する。

テージ）を表している。
上記の定義式は統計の教科書に出てくる一般

Ⅲ．予測精度を評価する尺度
米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、的な表現であるが、米国アクチュアリー会 2007

各予測モデルの予測精度を比較するために、

年報告書では次の解説を付け加えている。すな

個々人のレベルの 2 尺度および集団のレベルのわち、上記の定義式については、基本的な決定

1 尺度、計 3 つの尺度を使用している。これら

係数の算式から導出されていること、および、の尺度はいずれも給付金請求金額の実績値と各予測が最小二乗法に基づいている場合にこの導予測モデルによる予測値を比較するものである。

出が成り立つことに留意することが重要である。
米国アクチュアリー会 2007 年報告書の場合、予測は、grouping algorithms や臨床的な有意１．個々人レベルの予測精度の尺度
米国アクチュアリー会 2007 年報告書で検討

性等に基づいているので、この導出は必ずしもしている予測精度に関する個々人レベルの尺度

成り立たない。したがって、ここで示されていは、R-squares（以下、「決定係数」とする）とるものは、決定係数の統計的なエッセンスを

mean absolute prediction error (予測誤差の絶

持ってはいるが、厳密な意味での決定係数の計

対値の平均。以下、「MAPE」とする) の 2 つで算にはなっていない。
決定係数はモデルによる予測結果を評価するある。これらの尺度について簡単に説明する。

ための標準的な統計尺度として、一般的に使用されているものである。決定係数は、0 から 1

（１）決定係数までの値をとるように標準化された尺度で、予決定係数の定義式は以下の通りである。

∑ ( Actual − Predicted )2

決定係数 = 1 −測結果を集約して単一の尺度で表現している。

∑ ( Actual − Average _ of _ Actual )20 は、モデルが各個々人のコストのばらつきの0％しか説明していないことを意味し、1 は、モ

ここで、
Actual：実績値

デルが各個々人のコストのばらつきを 100％説

Predicted：各モデルによる予測値

明する(予測の精度が 100％である)ことを意味

Averege_of_Actual ：実績値の平均値する。0-1 で標準化されているので、異なる研究間での比較も可能である。しかしながら、あ右辺第 2 項の分母は、各実績値と、実績値のる研究における決定係数と他の研究の決定係数

平均値との差の二乗をすべての標本について加を比較する場合には、データセットの差、研究えたものであるから、実績値がその平均値に対デザインの差、データの質の差等、その比較をしてどの程度ばらついているかを示している。

適切または妥当でなくす可能性のある多くの潜一方、右辺第 2 項の分子は、各実績値と予測値

在的な課題に留意する必要がある。

との差の二乗をすべての標本について加えたも決定係数には若干の難点もある。
予測誤差（各のであるから、実績値が予測値に対してどの程実績値と予測値との差）が二乗されるので、給度ばらつきが残っているかを示している。その付金請求金額の大きな個人に対する予測誤差に意味で、決定係数は、
実績値のばらつきのうち、過度に反応する傾向がある。米国アクチュア

30

2008. 10. Vol. 51

リー会の先行研究である1996 年の報告書には、

PR =「決定係数は予測誤差を二乗しているので、相∑ Predicted∑ Actual

対的に少ない件数だが非常に大きな額の予測誤

分子は、集団の各個々人の給付金請求の予測差をもつ標本点の影響を大きく受ける可能性が値を足し上げたもので、分母は、同集団の実績ある。少数の個人が相対的に大きな支出額と値を足し上げたものである。PR の値が 1.0 になっているという医療費支出の典型的な分布を近いほど、予測の当てはまりがよいことを意味前提とすると、この影響が懸念される」と述べする。

られている。予測精度の尺度として決定係数を用いる場合には、大きな額の給付金請求につい

Ⅳ．分析結果の概要ては頭切りを行う理由のひとつがここにある。

本章では、分析対象としたデータの特徴について説明した後、各シナリオに基づいた分析結（２）MAPE

果について説明する。

MAPE の本来の定義式は以下の通りである。

MAPE =∑ Actual − Predicted

１．分析対象としたデータに関する記述
前述のように、米国アクチュアリー会 2007

Sample _ Size

すなわち、実績値と予測値との差額で算出した

年報告書では、
MedStat Marketscan のデータ、

予測誤差の絶対値をすべての標本について加え

約 62 万人分を用いて分析を実施した。《図表たものを、標本の数で割ったものである。

12》（米国アクチュアリー会 2007 年報告書におMAPE も予測結果を集約して単一の尺度でける Table Ⅲ.1）は、分析対象とした集団にお表現するものである。MAPE の良い点は、

けるデモグラフィック（年齢・性別等）の分布

MAPE では予測誤差を二乗していないので、大と典型的な被保険者集団（表上「Reference」（参

きな金額の給付金請求に過剰に反応することが照集団）と表示）における分布を示している。

ない点である。しかし、標準化された尺度とは

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では参照

なっていないので、異なる研究同士の比較は困集団として the Milliman Health Cost Guide-難である。そこで、米国アクチュアリー会 2007

lines, 2006 edition における被保険者集団を取年報告書では、上記定義式で算出された値を、り上げたことが明記されている。
《図表 12》を加入者 1 人当たりの年間のコストの平均値で除みれば明らかなように、分析対象集団においてして得た値（パーセンテージ）を用いることとは高齢者（50 歳以上）の割合が参照集団に比べし、それを MAPE と表示している。

て大きい。加えて、子供の割合は、分析対象集団の方が小さい。この属性の違いは、米国アクチュアリー会 2007 年報告書においては、他の

２．集団レベルの予測精度の尺度
予測精度に関する集団レベルの尺度として、分布の集団の場合に比べ、慢性疾患の予測可能

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、性をより大きく強調し易いことを示唆している。

predictive ratio（以下、「PR」とする）が取りこのことは、後に示す誤差計算においても見ら上げられている。PR の定義式は以下の通りでれるだろうし、こうした分析対象とする集団のある。

デモグラフィックの差異が、各ソフトウェア・

31

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 12》分析対象集団の年齢・性別等の分布（出典）前掲注 4 の資料、p.11 の Table Ⅲ.1 を引用。

パッケージの予測能力の差を強調することにな《図表 13》分析対象集団の地理的な分布ることが考えられる。
分析対象集団の地理的な分布は《図表 13》（米
国アクチュアリー会 2007 年報告書におけるTable Ⅲ.2）の通りである。また、疾病分類による分布は《図表 14》（米国アクチュアリー会
2007 年報告書における Table Ⅲ.3）の通りである。疾病分類の各群に属する人の数は、各人についてその診断がいつ下されたかによって変動するが、《図表 14》は、「ラグなし」の将来予（出典）前掲注 4 の資料、p.12 の Table Ⅲ.2 を引用。

測の分析において使用した 2003 年度の疾病分
類ごとの人数である。

32

2008. 10. Vol. 51《図表 14》分析対象集団の疾病分類ごとの分布

２．個々人レベルの予測の結果（１）「ラグなし」将来予測の結果《図表 16》（米国アクチュアリー会 2007 年
報告書における Table Ⅳ.1） は、offered リス
ク・ウェイトを用いた各モデルの決定係数の結果および最適化したリスク・ウェイトを用いた各モデルの決定係数の結果を示している。
Offered リスク・ウェイトとは、前述のように、各モデルのソフトウェア付属のリスク・ウェイ
トで、この分析対象集団およびデータに合わせてカスタマイズは行っていないものをいい、ま（出典）前掲注 4 の資料、p.12 の Table Ⅲ.3 を引用。

た、最適化したリスク・ウェイトとは、この分
析対象集団およびデータに合わせてリスク・

なお、疾病で分類する際に使用された各診断

ウェイトの調整を行い、併せて、過去の期間の名の定義は《図表 15》（米国アクチュアリー会

コストを予測のための変数として加えることも2007 年報告書における Table Ⅲ.4）の通りで実施したものである。決定係数が大きな値であある。疾病による分類は、この診断名のコード

るほど、よく当てはまったモデルであることをおよび偽陽性に関する調整（入院に関しては当意味する。

該コードが 1 回記録されていれば十分とし、外MEDai のプロセスが、決定係数（および後来については 2 回以上記録されていることを要記の MAPE でも）で見た場合、最も当てはまするとした）に基づいて決定したと説明されてりがよかった。ただし、MEDai については個いる。

別事情のあることが明記されている。MEDai
以外のモデルについては、リスク・ウェイトの調整等の作業を、すべて米国アクチュアリー会《図表 15》疾病による分類の定義（出典）前掲注 4 の資料、p.16 の Table Ⅲ.4 を引用。

33

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 16》「ラグなし」将来予測の決定係数（出典）前掲注 4 の資料、p.17 の Table Ⅳ.1 を引用。

2007 年報告書の研究者サイドで行ったのに対示したと解説されている。

して、MEDai は、研究者の手でテスト可能な

概して言えば、処方薬剤のみに基づいたモデ製品を提供せず、逆に、調整リスク・ウェイト

ルは、offered リスク・ウェイトを用いたモデル

算出用のデータおよびテストのためのインプッでも、調整リスク・ウェイトを用いたモデルでト情報を MEDai に対して提供し、リスク・ウェ

も、パフォーマンスがよかった。MedicaidRx

イトの調整は MEDai が行った。MEDai 以外のモデルは、offered リスク・ウェイトを用いた場

モデルについても分析対象集団およびデータに合、決定係数は相対的に低いが、これは、この合わせてリスク・ウェイトを自ら調整する機会

モデルがメディケイドの被保険者集団向けを意が各社に与えられていたら、その他のモデルも、図して開発されたものであり、米国アクチュア

もっとよいパフォーマンスを示したかもしれな

リー会 2007 年報告書では民間健康保険プラン

い。このため、米国アクチュアリー会 2007 年の被保険者集団を分析対象として用いたことを報告書においては、MEDai を、ソフトウェア・

考え合わせれば、予想されたことである。調整

ベンダーではなく、サービス・ベンダーと性格

リスク・ウェイトを用いたモデルは、offered

付け、他のベンダーとの公平性を保つため、分

リスク・ウェイトを用いた場合に比べ、パフォー

けて表示されている。MEDai は《図表 16》のマンスが大幅に改善したことが示されているが、最適化モデル以外のモデルも提供したが、ベン

それは、主として、過去の期間のコストを独立ダーとしての関与度が異なり、公平な比較とな変数として追加したことによると解説されていらない可能性があるため、その他の比較表におる。その理由として、もともと過去の期間のコ

いて MEDai は比較対象に含めず、「N/A」と表ストを組み込んでいたモデルの方が、調整リス

34

2008. 10. Vol. 51

デルの MAPE が最大であった。

ク・ウェイトを用いることによる改善幅が小さいことが挙げられている。また、《図表 16》に

前述のように、決定係数に比べると、MAPE

おける「100K」「250K」「None」はそれぞれ、

では、外れ値に対する予測誤差の影響が小さく「＄100,000 で頭切りした場合」「＄250,000 でなるという特徴がある。米国アクチュアリー会

頭切りした場合」「頭切りを適用しない場合」の2007 年報告書では、MAPE による結果が有用

結果を示しているが、予想通り、実績金額の頭な場合として、小規模集団に対する契約更改の切りを適用した場合には、決定係数は大幅に改保険引受条件判断を挙げている。米国では、健善する。
改善の度合いはモデルによって異なり、康状態に応じて保険料率を平均値からどの程度

いくつかのモデルにおいては他のモデルより改乖離させてよいかの幅を大きく制限している州

善幅が大きかった。

がいくつもある。こうした州政府の規制により《図表 17》（米国アクチュアリー会 2007 年

保険料率設定の自由度が制限されているため、報告書における Table Ⅳ.2）は、決定係数の結

外れ値の重要性がより小さい状況にあり、小規果に代えて、MAPE の結果が表示されているこ

模集団における外れ値を予測する精度を上げてとを除けば、《図表 16》と同様である。決定係

も余り役には立たないことが考えられるとして数とは異なり、MAPE は値が小さいほど望ましいる。

い。
調整リスク・ウェイトを用いたモデルでは、
MEDai と DxCG underwriting models の（２）米国アクチュアリー会の先行研究（2002

MAPE は最小であり（すなわち、パフォーマン

年）との結果の比較

スがよい）、一方、offered リスク・ウェイトを《図表 18》（米国アクチュアリー会 2007 年

用いた場合では、CRGs モデルおよび CDPS モ

報告書における Table Ⅳ.3）は、米国アクチュ《図表 17》「ラグなし」将来予測の MAPE

（出典）前掲注 4 の資料、p.18 の Table Ⅳ.2 を引用。

35

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 18》2002 年研究との比較（「ラグなし」将来予測、offered リスク・ウェイトの決定係数）（出典）前掲注 4 の資料、p.19 の Table Ⅳ.3 を引用。

アリー会 2007 年報告書における決定係数の結ととしたが、RxRisk について入手したコピー

果と 2002 年度研究における決定係数の結果をは、2002 年 3 月以降アップデートされていな比較したものである。

いものだったことを挙げている。

概して言えば、各モデルとも先行研究の時点
よりはパフォーマンスが向上している。
これは、（３）「ラグなし」将来予測、offered リスク・モデル自身の改善およびデータのコーディング

ウェイト（過去の期間のコストなし）の結果の改善によるものと思われると、米国アクチュ《図表 19》（米国アクチュアリー会 2007 年

アリー会 2007 年報告書では解説している。厳

報告書における Table Ⅳ.4）は、もともと過去密に言えば、頭切りの水準は 2 つの研究で異の期間のコストを組み込んでいないモデルにつなっているが、全般的な医療費コストのトレン

いて、「ラグなし」将来予測シナリオで、offered

ドおよび標本を均質で比較の容易な

リスク・ウェイトを用いた場合の決定係数とcomprehensive benefit-type の保険加入者に限

MAPE の結果が示されている。数値的には、《図定したこと等から、相対的には比較可能である

表 16》と《図表 17》の Offered Models 欄のと米国アクチュアリー会 2007 年報告書では述再掲であるが、ACG w/ Prior Cost およびべている。

DxCG UW Model は、もともと過去の期間のコストを組み込んでいるモデルなので、《図表 19》

なお、2002 年研究では RxRisk と呼ばれる処

上は「N/A」と表示されている。

方薬剤に基づく予測モデルも分析対象に含まれていたが、米国アクチュアリー会 2007 年報告《図表 19》によれば、Impact Pro が、MAPE

書では分析対象とされなかった。理由として、

および決定係数の両方で最もよいパフォーマン

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、最スを示した。Ingenix PRG も、100K で頭切り

近アップデートが実行され、かつ、広く使われした場合の決定係数でよいパフォーマンスを示ている予測モデルに限られた資源を集中するこ

した。

36

2008. 10. Vol. 51《図表 19》「ラグなし」将来予測、offered リスク・ウェイト、（過去の期間のコストなし）の決定係数および MAPE

（出典）前掲注 4 の資料、p.19 の Table Ⅳ.4 を引用。

Impact Pro モデルの MAPE の結果は、《図表（４）offered リスク・ウェイトを用いたモデル

17》で示されているように、調整リスク・ウェと調整リスク・ウェイトを用いたモデルの比較

イトを用いた場合（リスク・ウェイトの調整が《図表 20》（米国アクチュアリー会 2007 年実施され、過去の期間のコストも組み込まれた

報告書における Table Ⅳ.5）は、もともと過去場合）でも offered リスク・ウェイトを使用しの期間のコストを組み込んでいないモデルにつた場合に比べ改善は左程大きくない。Impact

いて、「ラグなし」将来予測シナリオ、＄250,000

Pro は保険引受条件判断に使うことを意図されで頭切り、offered リスク・ウェイトを用いた場たものであるから、この結果は少々驚きである

合と調整リスク・ウェイトを用いた（ただし、が、これは、Impact Pro が、直接的に過去の期

過去の期間のコストの変数追加は行わない）場

間のコストを組み込んでいるわけではないが、合の決定係数と MAPE の変化を示している。

過去の期間の医療資源消費（prior use）を変数

リスク・ウェイトの調整の結果、最も大きなとして組み込んでいるからと思われると米国ア改善を示したのは CDPS および MedicaidRx でクチュアリー会 2007 年報告書の研究者は述べある。
先に言及したように、
これらのモデルは、ている。また、MedicaidRx および CDPS はメ

もともとはメディケイドの集団向けに開発されディケイドの集団向けに開発されたもので、民たものである。したがって、offered リスク・ウェ

間健康保険プランの加入者集団を対象に使用す

イトもメディケイド集団のデータを基に算出さることは意図されていなかったので、offeredれたものである。今回の分析対象の集団は民間

リスク・ウェイトを用いた予測の尺度はこの点

健康保険プランの加入者集団であるので、このが反映されていると解説している。

対象集団に合わせてリスク・ウェイトを調整す

37

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 20》「ラグなし」将来予測シナリオ、＄250,000 で頭切り、
offered リスク・ウェイトを用いた場合と調整リスク・ウェイトを用いた（ただし、過去の期間のコストの変数追加は行わない）場合の決定係数と MAPE の変化（出典）前掲注 4 の資料、p.20 の Table Ⅳ.5 を引用。

ることによって予測精度の改善が示されたと考り直すのではなく、offered リスク・ウェイト

えることができる。また逆に、いくつかのモデの値に対する調整係数を算出するアプローチをルにおいては、リスク・ウェイト調整による改取った。このアプローチは、先行研究で採った善は比較的小さなものであった。これらのモデアプローチより計算手順としては単純である。

ルは、
とても堅牢に設計されたモデルであるか、いくつかのモデルでは、offered リスク・ウェ

または、米国アクチュアリー会 2007 年報告書

イトと同じ構成のものを一から作り直すのは容で分析対象としたものと類似のデータセットで易ではない。また、米国アクチュアリー会 2007

offered リスク・ウェイトが算出されているモ

年報告書のアプローチでは、統計的検定の p 値

デルのどちらかであったと考えられると米国アに基く信頼係数を用いて調整係数を算出していクチュアリー会 2007 年報告書では解説されてる点が特徴である。

いる。
米国アクチュアリー会 2007 年報告書におけ（５）「ラグあり」と「ラグなし」との比較

るリスク・ウェイトの調整は前記の通り、極め前項までの比較は、「ラグなし」のシナリオにて単純な方法で行われた。そのアプローチは先おける比較であったが、《図表 21》（米国アク行研究で使用されたものとは少し異なる。米国

チュアリー会 2007 年報告書における Table

アクチュアリー会 2007 年報告書では、offeredⅣ.6）は、「ラグあり」のシナリオとした場合に、

リスク・ウェイトと同じ構成のものを一から作

結果がどの程度変わるかを示している。

38

2008. 10. Vol. 51《図表 21》将来予測シナリオ、＄250,000 で頭切り、offered リスク・ウェイト「ラグあり」と「ラグなし」の決定係数と MAPE の変化* Model includes prior cost as input（出典）前掲注 4 の資料、p.21 の Table Ⅳ.6 を引用。

《図表 21》に示されるように、完全に「ラグスク・ウェイトを用いた現状分析シナリオの結果が示されている。

なし」の場合のパフォーマンスの改善は顕著である。
「ラグあり」では、処方薬剤に基づいたモ

DCG モデルが、決定係数においても MAPE

デルの方が診断名のみに基づいたモデルよりパにおいても最もよいパフォーマンスを示した。

フォーマンスがよい。DxCG DCG および ACG

現状分析シナリオでは、過去の期間（この場合が「ラグあり」の影響を最も大きく受けている。

は、当該期間）のコストをインプット変数としまた、いくつかのベンダーでは、彼らの提供すて組み込むことは適切でないと米国アクチュアる製品パッケージソフトとして、ラグを考慮し

リー会 2007 年報告書の研究者は考えたので、たモデルを提供している（例えば、 DxCG

過去の期間のコストを変数として使用している

underwriting models および Impact Pro）。

モデルについては、《図表 22》上、“N/A”と表示

米国アクチュアリー会 2007 年報告書のされている。また、モデルの設計上、現状分析

Appendix には、調整リスク・ウェイトを用いシナリオのリスク･スコアをアウトプットしなた場合のラグありの結果も掲載されている。

いモデルについても同様に“N/A”と表示されている。

（６）
現状分析シナリオと将来予測シナリオとの《図表 23》（米国アクチュアリー会 2007 年

比較《図表 22》（米国アクチュアリー会 2007 年

報告書における Table Ⅳ.8）では、将来予測シ

報告書における Table Ⅳ.7）では、offered リ

ナリオと現状分析シナリオにおける決定係数と39

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 22》「ラグなし」現状分析、offered リスク・ウェイトの決定係数と MAPE

* These models do not include a concurrent option.
** These models include prior cost as input.
（出典）前掲注 4 の資料、p.21 の Table Ⅳ.7 を引用。

《図表 23》「ラグなし」offered リスク・ウェイト、$250,000 頭切り、
将来予測シナリオと現状分析シナリオにおける決定係数と MAPE の比較* These models do not include a concurrent option.
** These models include prior cost as input.
（出典）前掲注 4 の資料、p.22 の Table Ⅳ.8 を引用。

40

2008. 10. Vol. 51

MAPE の比較結果を示している。

ならば、過去の期間のコストの集計値に適用されるべきウェイトにどのように影響を与えてい現状分析シナリオにおけるパフォーマンスは、モデル作成に使われたデータのレベル（診断名るかを考慮することは重要である。職域集団をのみか、処方薬剤のみか、両方か）に関係する対象とした異なるモデルの精度をモデル化するようだと米国アクチュアリー会 2007 年報告書

ことは本研究の範囲外（ただし、推奨される将ではコメントしている。また、将来予測シナリ

来研究の範囲としてリストアップされている）

オのパフォーマンスもデータのレベルの影響をである。一般的に言って、集団の被保険者数規受けるが、その影響は現状分析シナリオの方が模が大きいほど、モデル間の精度に関する相対大きい。医学的な診断名と服用している薬剤の的な差異は小さくなると考えられる。

両方の情報に基づいて現期間の支出総額（医療《図表 24》（米国アクチュアリー会 2007 年

費＋薬剤費）を予測する方が、診断名あるいは報告書における Table Ⅳ.9）は、もともとは過処方薬剤どちらか一方のタイプの情報のみに基去の期間のコストを組み込んでいなかったモデ

づいて医療費＋薬剤費の合計を予測するより容ルに過去の期間のコストを組み込んでリスク・易と考えられるから、この結果は直観的に理解ウェイトの調整を行った場合の影響を示していできるものである。将来予測シナリオではどのる。
《図表 24》の R-Squared, with Prior の欄は、モデルも正確性が低いので、すべてのタイプの《図表 16》の Optimized Model (Include Prior

データを用いることの有用性は小さい。

Costs), 250K の欄と同じものである。また、《図（７）過去の期間のコストをリスク・ウェイトの表 24》の MAPE%, with Prior の欄は、《図表調整時に組み込むことのインパクト

17》の Optimized Model (Include Prior Costs),

過去の期間のコストを予測のための独立変数250K の欄と同じものである。先に述べたようとして付け加えることで、大半のモデルの精度に、MEDai は、他のモデルに比して圧倒的には格段に改善する。特に、もともと過去の期間

パフォーマンスが優れている。しかし、《図表のコストを変数として組み込んでいなかったモ

24》により、処方薬剤に基づいたモデルは過去

デルは、その改善が顕著である。健康保険プラの期間のコストを組み込むことにより大きなメ

ンが予測モデルを契約更改時の保険引受条件判

リットを受けることが見て取れる。事実、過去断に使用する場合は、職域集団に対する更改契の期間のコストを組み込むことにより、約の保険料率決定のために、個々人に対するリ

MedicaidRx モデルは、決定係数においては商スク調整の予測の集計値とともに、当該集団の用販売されている 3 つのモデルより、MAPE に

過去の期間のコストを使用するのが一般的であ

おいては商用販売されている 4 つのモデルよりる。過去の研究で、集団の被保険者数が多いほ

優れたパフォーマンスを示している。ここで商ど、信頼度すなわち過去の期間のコストに割り用販売されているとは、使用にあたってライセ振られるウェイトが大きくなることが示唆されンスフィーを支払う必要のあるものという意味ている。したがって、もしそのリスク調整のたである。

めのソフトウェアが個々人に対する予測において過去の期間のコストの尺度を組み込んでいる

41

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 24》「ラグなし」将来予測、調整リスク・ウェイト、$250,000 頭切り、過去の期間のコストを組み込んだ場合の影響* Model could not be recalibrated consistently with other models.
** These models include prior cost as input.
（出典）前掲注 4 の資料、p.22 の Table Ⅳ.9 を引用。

３．医的な条件でグループ化された集団に対すからである。この傾向を理解しておくことは、る結果

実務適用に際して重要である。

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、医的な条件による疾病でのグループ化を

医的な条件により疾病でグループ化された集団

2003 年または 2004 年のいずれの年度におけるに対する結果を PR18 で示している。PR が所定の状態の有無により行ったかは、シナリオ

100％に近いほど当てはまりがよいことを意味

によって異なる。
将来予測シナリオでは、各個々する。以下に掲げる各図表に示されているよう人の 2003 年における所定の状態の有無によりに、PR は通常 100％より小さな値となる 19。

分類した場合と、2004 年における所定の状態の

これは、多少なりとも予想されることである。

有無により分類した場合の両方について、2004

なぜなら、予測モデルは、通常、高額なコスト

年の PR（2004 年の予測値と 2004 年の実績値となる個々人に対するコストを過小に予測するの割合）が示されている。また、現状分析シナ

18 PR：predictive ratio、特定の集団に対する予測コストの平均値と実績コストの平均値の比率。第Ⅲ章第 2 節参照。
19 米国アクチュアリー会 2007 年報告書ではこの点に関し、William Gilmore, ASA, MAAA, of Blue Cross Blue Shield of

Mississippi が提起した興味深い疑問を脚注で引用している。Gilmore 氏の主張は次の通りである。彼が予測モデルを実際に使用したところ、加入者個々人に対する予測の平均値と実績コストの平均値は非常に近い値となった。しかしながら、これを男女別に見ると、それぞれの性別の予測の平均値は実績コストの平均値と等しくはならなかった。差異は相対的には小さなものであったが、それなりの大きさであった。原因は何なのか。状態カテゴリーのウェイトは通常、デモグラフィック・カテゴリー（性別または年齢）毎には算出されず、集団全体に対して最適化されているので、この結果は理に適っている。信頼性と資源の節約を理由にこの方式が採られているのである。デモグラフィック毎ではない調整方法に起因する予測尺度の変化を検定する機会は与えられていない。状態カテゴリーのウェイトをデモグラフィック・カテゴリー毎に算出することによって予測尺度
が少しは改善することは期待できる。そうすることによって得られる結果で、おそらくもっと重要なことは、その結果は年齢・性別カテゴリーに渡って妥当なもので、組織内の他の人に説明するときに役に立つということであろう。

42

2008. 10. Vol. 51

リオでは、各個々人の 2003 年における所定の（１）将来予測シナリオ

状態の有無により分類し、2003 年の PR（2003《図表 25》（米国アクチュアリー会 2007 年

年の値［現状なので、厳密に言えば予測ではな

報告書における Table Ⅴ.1）は、各個々人のい］と 2003 年の実績値の割合）が示されてい2003 年における所定の状態の有無により分類る。

した場合の 2004 年の PR を示したものであり、《図表 26》（米国アクチュアリー会 2007 年報《図表 25》将来予測の PR（2003 年における医的状態で分類した場合）（出典）前掲注 4 の資料、p.24 の Table Ⅴ.1 を引用。

《図表 26》将来予測の PR（2004 年における医的状態で分類した場合）（出典）前掲注 4 の資料、p.25 の Table Ⅴ.2 を引用。

43

損保ジャパン総研クォータリー

告書における Table Ⅴ.2）は、各個々人の 2004の仕組みに反映されているかどうかに基づいて年における所定の状態の有無により分類した場

選択すべきであると米国アクチュアリー会

合の 2004 年の PR を示したものである。

2007 年報告書は述べている。

この 2 つの図表を見比べると、2004 年における状態で分類した場合の方が、PR が悪いことが（２）現状分析シナリオ － 2003 年の医的状見てとれる。これは、2004 年においてこれらの態による医的な状態を持っている人は、2003 年において《図表 27》（米国アクチュアリー会 2007 年

これらの医的な状態を持っていた人よりも、コス報告書における Table Ⅴ.3）は、各個々人のトの平均値が高くかつコストのばらつき（分散）2003 年における所定の状態の有無により分類も大きかったことによると、米国アクチュアリー

した場合の 2003 年の PR を示したものである。

会 2007 年報告書では説明している。当然のこと

2003 年における状態で分類する場合、現状分析ながら、翌年のコストの平均値が高くなり、かつ

シナリオの方が将来予測シナリオより、一般的

ばらつきが大きくなると PR は悪くなる。

に、モデルのパフォーマンスが格段によいことが示されている 20。

モデル別のコメントとして、米国アクチュアリー会 2007 年報告書は、Impact Pro、Ingenix
ERG および ACG が、PR の尺度では他のモデ（３）
過去の期間のコストも組み込んだ将来予測

ルより相対的にパフォーマンスがよかったと述－ 2003 年および 2004 年の医的状態によるべている。また、興味深い結果として、処方薬《図表 28》（米国アクチュアリー会 2007 年

剤のみに基づく予測モデルの PR は①疾病分類

報告書における Table Ⅴ.4）および《図表 29》

により著しく変動していること、②概して言え（米国アクチュアリー会 2007 年報告書におけば、診断名に基づいたモデルほどには 100％にる Table Ⅴ.5）は、将来予測シナリオで、過去近い値となっていないこと、③この傾向は、状の期間のコストも組み込んでリスク・ウェイト

態による分類を 2003 年データで行った場合のを調整した場合の PR を示している。
《図表 28》方が目立つことを指摘している。
この分析では、は 2003 年における医的な状態で分類した場合

疾病による分類は診断名に基づく基準で行われ、の結果、《図表 29》は 2004 年における医的な服用されている処方薬剤（NDC コード）に基状態で分類した場合の結果である。

づいて行われたものではないので、この結果は予想に違わず、2003 年における医的な状態で意外なものではない。しかし、この例は、予測

分類した場合の方が、2004 年における医的な状モデルの実務適用に当たって、適切なツールを態で分類した場合に比べて、一般的に、PR が使用することの重要性を示唆している。すなわ

よく、また、PR が 100％を超えることも多い

ち、集団内を階層化して使用する前提で予測モことが見て取れる。これらの状態に対するコスデルの選択を考慮する場合には、行おうとして

トの実績値のばらつきを考えれば、このことはいる集団内の階層化のための定義の仕方が、そ予想されることであると米国アクチュアリー会の予測モデルにおける特徴識別（グループ化）

2007 年報告書では述べている。

20 米国アクチュアリー会 2007 年報告書における原文では、“The performance generally improves considerably for the concurrent models compared to prospective results with medical conditions in 2004.”と記載されているが、現状分析シナリオは2003 年の医的状態に基づいて分類されているので、上記本文のとおり修正して記述した。

44

2008. 10. Vol. 51《図表 27》現状分析の PR（2003 年における医的状態で分類した場合）（出典）前掲注 4 の資料、p.26 の Table Ⅴ.3 を引用。

《図表 28》将来予測の PR（過去の期間のコストを変数追加、
2003 年における医的状態で分類した場合）（出典）前掲注 4 の資料、p.27 の Table Ⅴ.4 を引用。

45

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 29》将来予測の PR（過去の期間のコストを変数追加、
2004 年における医的状態で分類した場合）（出典）前掲注 4 の資料、p.27 の Table Ⅴ.5 を引用。

タイルの幅で設定されているが、《図表 30》の４．コスト・カテゴリーに対する結果
以下の分析では、各個々人を 2003 年または場合、99-100 というカテゴリーは、2004 年の2004 年のいずれか（シナリオによる）におけるコスト実績値のトップ 1％の人達を意味し、一コストの実績値に基づいてコスト・カテゴリー

方、0-20 というカテゴリーは、2004 年のコスに分類し、PR を算出している。コスト・カテ

ト実績値の下から 20％までの人達を意味してゴリーは、実績値によるパーセンタイルの幅でいる。この分析により、2004 年のコストが高設定した。また、PR は、将来予測シナリオでかった人達、中庸だった人達、低かった人達そは、2004 年に対する予測値と 2004 年の実績値

れぞれに対して、各モデルが 2004 年のコストの割合で、現状分析シナリオでは、2003 年に対の平均値をいかによく予測したかを示している。

する計算値と 2003 年の実績値の割合で算出さ《図表 30》を見ると、いずれの予測モデルにおいても、
ハイ･コストの人達については予測値れている。

が過小になり、
ロー･コストの人達については予
測値が過大になることを示している。
《図表 30》（１）将来予測の場合および現状分析の場合《図表 30》（米国アクチュアリー会 2007 年

は、
また、
コストによる百分順位が小さいほど、報告書における Table Ⅵ.1）は、2004 年のコ

PR が大きくなることも示している。このパストの実績値に基づいてコスト･カテゴリーを

フォーマンスの動きはモデルが異なっても極め分類した将来予測シナリオにおける結果である。

て似通っている。Impact Pro は 21、96 パーセ

コスト・カテゴリーは、実績値によるパーセン

ンタイル以上のコスト･カテゴリーで相対的に21 米国アクチュアリー会 2007 年報告書における原文では、“Clinical Risk Groups and Impact Pro performed･･･” と記載されているが、Clinical Risk Groups は《図表 24》において、他のモデルと一貫性のあるリスク・ウェイトの調整ができなかったことから「N/A」と表示されているので、上記本文のとおり修正して記述した。

46

2008. 10. Vol. 51《図表 30》将来予測の PR（2004 年のコスト実績値で分類した場合）（出典）前掲注 4 の資料、p.28 の Table Ⅵ.1 を引用。

《図表 31》現状分析の PR（2003 年のコスト実績値で分類した場合）* These models do not include a concurrent option.
** These models include prior cost as input（出典）前掲注 4 の資料、p.29 の Table Ⅵ.2 を引用。

よいパフォーマンスを示している。Ingenix

ジで相対的によいパフォーマンスであったと米PRG は、96-99 パーセンタイルでは相対的にパ国アクチュアリー会 2007 年報告書ではコメン

フォーマンスがよいが、99-100 パーセンタイル

トしている。

ではパフォーマンスがそれほどよくない。

《図表 31》（米国アクチュアリー会 2007 年

Impact Pro は、すべてのパーセンタイルのレン

報告書における Table Ⅵ.2）は、2003 年のコ

47

損保ジャパン総研クォータリー

ストの実績値に基づいてコスト･カテゴリーを年のコストを如何によく予測したかを見たもの分類した現状分析シナリオにおける結果である。

である。この集団はフォローする価値のある重《図表 30》と比較すると、現状分析シナリオの要な集団である。なぜなら、単に過去の期間の方がコストレベルによる階層化がうまく行われコストによるのではなく、予測モデルを使うこることが明らかであるが、ハイ･コスト群に対しとの価値の一部は、コストの変化（すなわち、ては過小予測となり、
ロー･コスト群では過大予

ロー･コストからハイ･コストへ、
ハイ･コストか測となる点は、将来予測シナリオの場合と同様

らロー・コストへ）を予測する能力にあるからであると米国アクチュアリー会 2007 年報告書である。
《図表 32》（米国アクチュアリー会 2007 年は述べている。

報告書における Table Ⅵ.3）は、2003 年のコ（２）2003 年はロー･コストで 2004 年はハイ･ストの実績値が中央値未満の人達のデータを集コストとなる群

計対象として算出した各モデルの結果を、2004

以下の分析は、ムーバー（“movers”：2003

年のコストの実績値のパーセンタイルでカテゴ

年はロー・コストだったが、2004 年はハイ･コ

リー分けして PR で表示してある。使用したシストになった人達）について、各モデルが 2004

ナリオは、将来予測でリスク・ウェイトを調整《図表 32》将来予測（過去の期間のコストの変数追加なし）* Model could not be recalibrated consistently with other models.
** These models include prior cost as input
Note: The 0–100th percentile values were not adjusted, but all other values were normalized by
0–100th percentile values. Unadjusted predictive ratios can be calculated by multiplying shown
values by 0–100th percentile values.
（注） 0-100th パーセンタイル欄の数字は、算出結果そのもので調整は加えていない。その他の欄の数字は、0-100th パーセンタイルの数字に基づいて標準化した数値を表示した。標準化する前の数値は、表示された（標準化された）数値に 0-100th パーセンタイルの数値を乗じることによって得ることができる。
（出典）前掲注 4 の資料、p.29 の Table Ⅵ.3 を引用。

48

2008. 10. Vol. 51ある。
」

したが、過去の期間のコストは変数として追加

加えて、《図表 32》は、前年はロー・コスト

していないシナリオである。
《図表 32》の 0-100th パーセンタイルの欄をであったが翌年は最も高額なコストとなる人を見ると、総じて、いずれのモデルとも、2003

予測する階層化を各モデルがどの程度うまく行

年のロー･コスト者についての2004 年のコストうのかを示していると見ることもできる。

予測の平均値は過大なものとなっている（PR

Ingenix ERG は、0-100th パーセンタイルのカが 100％を超えている）。これに関して、米国アテゴリーを除く各カテゴリーにおいて最良のクチュアリー会 2007 年報告書では次のように

PR を示している。0-100th パーセンタイルのカ

コメントしている。
「この結果は先に掲げた諸表

テゴリーでは、Impact Pro が最良の PR を示しと一貫した（相反しない）ものである。なぜなた。

ら、予測モデルでは総じて健康な人々のコスト《図表 33》（米国アクチュアリー会 2007 年

は過大予測となるが、2003 年に相対的に健康で報告書における Table Ⅵ.4）は、《図表 32》とあった人々は 2004 年も健康であることが多い

同様の分析を、もともとは過去の期間のコストと考えられるからである。しかし、この結果をを組み込んでいないモデルについても、過去のもって、モデルまたは手法の不備・欠陥である期間のコストを独立変数として追加してリスと解釈しないことが重要である。なぜなら、こク・ウェイトを調整したシナリオで実施したもれらの結果は、ヘルスケアコストのもつ本来ののである。DxCG UW Model は 0-100th の欄に

性質や変動性、また、その定義からいって、コ示されているように、
ロー･コストの集団全体にストの水準が大きく変わる人々のコストを予想

対してはとてもよいＰR を示した。Ingenix

することの困難性に起因するものであるからで

ERG は、0-100th パーセンタイル欄を除くすべ《図表 33》将来予測（過去の期間のコストの変数追加あり）（出典）前掲注 4 の資料、p.30 の Table Ⅵ.4 を引用。

49

損保ジャパン総研クォータリー

てのレンジで最良の PR を示した。

べられている、予測モデルの限界やそのパ以上が、米国アクチュアリー会 2007 年報告

フォーマンスに影響を与える要素、予測モデル

書 の本文に掲載された図表とそれに対する説導入において考慮すべき諸点、および今後さら明であるが、米国アクチュアリー会 2007 年報に研究すべきとされている課題について取りま

告書の APPENDIX では、下記の 12 のシナリ

とめる。

オについて、《図表 19》、《図表 25》、《図表 30》の構成の図表 3 枚をそれぞれ掲載している。

１．予測モデルのパフォーマンスに影響を与え

APENDIX A-1. Offered, Prospective,

る制限および要因

Nonlagged, without Prior Costs

いかなる予測モデル作りのツールでもそうでAPENDIX A-2. Offered, Prospective,

あるように、米国アクチュアリー会 2007 年報

Nonlagged, with Prior Costs

告書で取り上げた医療コストの各予測モデルのAPENDIX A-3. Offered, Prospective,

パフォーマンスは、データや使用上の制限とLagged, without Prior Costs

いった多くのファクターの影響を受ける。これ

APENDIX A-4. Offered, Prospective,

らのファクターについて、米国アクチュアリー
会 2007 年報告書では、以下のように論じていLagged, with Prior Costs
APENDIX A-5. Offered, Concurrent,

る。

Nonlagged, without Prior Costs
APENDIX A-6. Offered, Concurrent,（１）Population Specificity and Applicability

Lagged, without Prior Costs

モデルは、もともとの開発時点で想定したもAPENDIX A-7. Recalibrated, Prospective,のとは異なる集団に対して使用して、完全ではNonlagged, without Prior Costs

ないまでも満足のいく程度のパフォーマンスを

APENDIX A-8. Recalibrated, Prospective,

得るために、リスク・ウェイトの調整を行うこNonlagged, with Prior Costsとが可能であることが、前章の分析で示された。
例えば、CDPS や MedicaidRx は、もともとは

APENDIX A-9. Recalibrated, Prospective,
Lagged, without Prior Costs

それぞれ慢性疾患により就業障害の発生していAPENDIX A-10. Recalibrated, Prospective,

る集団またはメディケイドの集団を想定して開Lagged, with Prior Costs

発されたものであるが、民間健康保険プランの

APENDIX A-11. Recalibrated, Concurrent,

加入者集団のデータセットに対応するべくリス

Nonlagged, without Prior Costs

ク・ウェイトの調整を行った上で使用すれば、APENDIX A-12. Recalibrated, Concurrent,

よいパフォーマンスが得られた。しかし、状態

Lagged, without Prior Costs

によるカテゴリー分けの区分や提供された情報は、分析しようとした対象に十分特異的でないかもしれない点に留意すべきであると米国アクチュアリー会 2007 年報告書では述べている。

Ⅴ．今後の課題
本稿の締めくくりとして、上記の分析を踏ま

例えば、65 歳以上の集団を想定して開発された

えて米国アクチュアリー会 2007 年報告書で述予測モデルは、妊娠関連の疾病や幼児期の疾病50

2008. 10. Vol. 51

チュアリー会 2007 年報告書で示されている。

に対する適切な分解は含まれていないかもしれないからである。

[(0.06 × turnover _ rate + 0.25 × (1 − turnover _ rate)) / 0.25]

その予測モデルの使用目的のすべてを検討す× Pre _ turnover _ R _ squared

ること、およびどのような情報が集められるのかを検討することは重要である。年齢・性別の例えば、15％の turnover があり（すなわち、カテゴリーや状態によるカテゴリーは、分析対

予測対象期間における当該集団構成員の 15％

象としている集団やそのツールが使用される目の人については診断名や処方薬剤のデータがな的に対して意味あるものとなっていることが必く）、turnover を考慮しない分析における将来要である。予測モデルのベンダー、外部コンサ

予測の決定係数が 27％だったとする。この場合、ルタントおよび自前のスタッフによるツールのturnover を考慮した決定係数を上記の算式にカスタマイゼーションは、大きな改善をもたら従い推計すると約 24％となる［(0.06 x 0.15 +

し得るが、修正・改良やリスク・ウェイトの調

0.25 x 0.85)/0.25 x 0.27］。このアプローチでは、整は慎重に行われるべきであると米国アクチュ

予測期間中の一部分の期間しか集団に属してい

アリー会 2007 年報告書は主張している。

なかった人（partial enrollment）については考慮していない。米国アクチュアリー会 2007 年（２）Turnover

報告書によれば、いくつかのベンダーは、観察予測モデルを適用しようとしている集団が、期間の途中で新たに加入した人に対するリスク

失効・無効（自発的なものもあれば、非自発的スコアを算出するロジックを追加しているとのなものもある）または死亡によって、予測対象ことである。

の期間中の一部分しか集団に属していなかった

上記の算式では、新規加入者に対しては年人達を含んでいるかもしれない。同様に、新規

齢・性別だけで予測することが仮定されている。

の加入者がリスク･プールに入って来るかもし

さらに、上記算式では、“Optimal Renewal

れないし、彼らに関しては、予測の基となる過Guidelines” 研究で示された「最適化モデル」

去の期間について限られたデータしか存在しなにおける決定係数と「年齢・性別のみモデル」

いか、あるいは、給付金請求データが一切存在

における決定係数を turnover rate で加重平均

しないということもあろう。

し、その加重平均値の「最適化モデル」におけMilliman 社の実施した “Optimal Renewal

る決定係数に対する割合に継続加入（turnover

Guideline”という研究では、最適化された予測がない）状態での決定係数を乗じたものが予測モデルによる予測に加えて、年齢・性別だけでのパワーの変化に等しいと仮定している。上記

予測した場合のパフォーマンスを検討している。

の算式では、turnover rate は、観察期間中の年齢・性別のみを使用して将来予測をした場合データは存在しないが予測期間である保険料率の決定係数は約 6％であった。最適化された予適用対象期間では当該集団の構成員となる人の測モデルでの将来予測では、決定係数は約 25％

割合として定義されている。その意味で、これであった。したがって、分析対象集団には単純化された模式的な算式であると米国アク

turnover がある場合の決定係数の大まかな推チュアリー会2007 年報告書では評価している。

計値は下記の通りと考えられることが米国アク

上記算式の 0.06 と 0.25 の値は、モデリング51

損保ジャパン総研クォータリー

している。

の条件により影響を受けるが、年齢・性別だけによる予測のパフォーマンス（0.06）は、モデ

多くの予測モデルは、観察期間直後から始まリングの手法が異なっても大きくは変化しない

る一定の期間中、継続して加入していた人々のとも考えられることから、上記の算式中の 0.25

集団を対象にリスク・ウェイトが設定されていの代わりに turnover を考慮しない場合の決定

る。offered リスク・ウェイトを算出したときの係数を用いる方が適切かもしれないという考え状態と予測モデルを適用するときの状態との間方も米国アクチュアリー会 2007 年報告書ではに変化があるときはいつでも、リスク・ウェイ

紹介されている。この場合、算式は次のようにトの調整を考慮することが重要である。予測モ

簡素化される。

デルのベンダーのうちいくつかの会社は、ツールのパッケージソフトの一部として、予測のラ

0.06 × turnover _ rate + Pre _ turnover _ R _ squared ×(1 − turnover _ rate)

グに対するオプションを備えたモデルを提供している。モデルの使用される状況に合わせてリ

これらの算式は MAPE でも機能するし、

スク・ウェイトが調整された場合には特に、
少々

MAPE は誤差項を二乗しないので、決定係数よの予測のラグがモデルのパフォーマンスに大きり外れ値の影響が小さく、より適切かもしれなな影響を与えることはない。しかし、予測のラ

いと米国アクチュアリー会 2007 年報告書では

グにより、turnover の可能性のある期間がそれコメントしている。

だけ延びるので、予測のラグは、turnover による影響を増加させる。
データのラグは、予測のラグと関連している（３）ラグ問題予測モデルを実務に使用する場合、予測の対が、同じものではない。予測モデルのインプッ

象となる期間が数か月先から始まるということ

トに用いられるデータは、支払い済み給付金のはよくあることである。例えば、米国において実績値でなければならない。医療費の給付金請

小規模集団に対する更改契約の保険料率を決定

求は発生後、支払が完了するまでに通常（平均する場合、その保険料率が適用されるべき期間的に）2 から 4 か月を要する。いくつかの給付の 3 から 6 か月前に作業が実施されることが一金請求は、支払完了まで数年を要する可能性の般的である。この期間のずれを予測のラグといあるものもある。処方薬剤の給付金請求はもっい、前項で論じた turnover に加えて、モデルと早期に支払済みとなるが、それでも支払完了のパフォーマンスに影響を与えるものである。

までに 1 から 2 か月を要する。したがって、多加入者の健康状態がその間に変化する可能性がくの状況においては、潜在的に意味があり、かあるため、予測のラグは不確実性を生み出す。

つタイムリーな給付金請求データは予測モデル

将来予測のためのいかなるモデルにおいても、用に利用可能ではないかもしれない。ベンダー

個々人の健康状態は変わりうるので、将来のコはラグ問題を最小にするモデルを追加してきたストを予測するということには不確実性が入りが、データのラグはすべてのモデル、とりわけ、込む。米国アクチュアリー会 2007 年報告書で主として診断名データに頼っているモデルのパは、予測のラグを、データ収集期間の終わりとフォーマンスに影響を与えると、米国アクチュ

予測すべき対象期間の始まりの間の期間と定義

アリー会 2007 年報告書では指摘している。

52

2008. 10. Vol. 51

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、測のラグがモデル化されている。

データのラグと予測のラグのインパクトも分析

データの遅れはいずれの予測モデルにしろ、している。《図表 34》（米国アクチュアリー会

導入の際に問題となる米国の事情が米国アク2007 年報告書における TableⅦ.1）は、データ

チュアリー会 2007 年報告書では説明されていのラグと予測のラグが合わさってモデルのパる。例えば、継続して加入者であったこととい

フォーマンスに与えるインパクトを示している。

う条件を課すと、メディケイドの場合、現加入《図表 21》では、offered リスク・ウェイトに者の 40％から 50％の人を臨床的な状態のリス

よる「ラグあり」と「ラグなし」の比較結果を

ク評価の対象から除外することになる可能性が示したが、《図表 34》では、調整リスク・ウェ

あり、それゆえ、総合的な人頭払いシステムのイトによる比較結果を示している。

予測のパフォーマンスを大きく損なうことにな《図表 34》は、予測のパフォーマンスがデーるかもしれないことが懸念される。
したがって、

タのラグと予測のラグによってかなりの程度影

ラグがモデルのパフォーマンスにどの程度影響

響を受けることを示している。処方薬剤のみにを与えるかを理解することは重要であると米国基づく予測モデルの方が受ける影響は小さい。

アクチュアリー会 2007 年報告書では結論付け

米国アクチュアリー会 2007 年報告書では、ている。

2003 年 1 月から 8 月の間に発生し支払われた給付金請求事案が、2004 年暦年の給付金コスト（４）データに纏わる諸問題の予測に用いられた。したがって、「ラグあり」

リスクを評価するために使用するデータといの分析では、4 か月間のデータのラグおよび予う観点から言えば、予測モデルの方式は、デモ《図表 34》将来予測シナリオ、＄250,000 で頭切り、調整リスク・ウェイト、「ラグあり」と「ラグなし」の決定係数と MAPE の変化（出典）前掲注 4 の資料、p.33 の Table Ⅶ.1 を引用。

53

損保ジャパン総研クォータリー

る。

グラフィックのデータ、
過去の期間の支出金額、または自己申告式の健康状態調査や検査結果数

対照的に、個々人の過去の期間の医療費支出値を含む健康情報のいずれかまたはいくつか、の総額は、将来の支出の完全ではないが満足のあるいはすべてを基にするかどうかによって分いく程度に良い予測のための判断材料である。

類することができる。米国アクチュアリー会

これらのデータは、詳細な受診データよりは扱

2007 年報告書では、給付金請求データに基づいい易い。しかし、効率的にケアを提供すること

た健康情報を用いた方式に焦点を当てた。給付に関連するインセンティブはとても弱いことが金請求データに基づくリスク調整の方式は、給指摘されるとしている。
診断名や処方薬剤といった健康状態の尺度は、付金請求または受診データに基づく診断名コードに依存するもの、診断の代用情報として処方予測のためのよい判断材料であり、医的管理の

薬剤データに依存するもの、過去の期間のコスための有用な情報を提供する。健康保険プラン

トを使用するもの、およびこれらの 3 種類のは、診断に関する情報を医療プロバイダーから

データソースを様々に組み合わせたものにさら

取得しなければならない。いくつかの種類の健に区分できる。

康保険プランにとってはこの種の情報の取得が検査結果数値や、慢性疾患や機能上の障害に難しいことがしばしばある米国の事情にも米国関する自己申告式健康調査結果等のその他の健アクチュアリー会 2007 年報告書では簡単に触康情報を用いるモデルは、米国アクチュアリー

れている。その例として、健康保険プランが支会 2007 年報告書では対象としていない。この払いのためのデータを要しない人頭払いの契約情報を用いることは、予測モデル作りの今後のを医療プロバイダーと締結している場合や、出注目すべき取り組み課題であると米国アクチュ

来高払いの要素がほとんどないあるいは全くな

アリー会2007 年報告書では述べている。
また、いスタッフ・モデルまたはグループ･プロバイ

電 子 カ ル テ （ Electronic medical records,

ダー・モデルの健康保険プランの場合などを挙EMRs)に関する標準的フォーマットの採用がげている。外来診療における診断名のコーディ

進展していることは、これら情報を用いる予測

ングは、いくぶんか信頼性に乏しいが、診断名

モデルの開発と実用性を加速すると期待されるに基づくリスク評価のソフトウェアで一般に利としている。

用可能なものは、不完全なデータにより引き起こされる問題を軽減するための予防手段が組み

年齢、性別および保険加入状態の情報といっ込まれているとのことである。

たデモグラフィックなリスク要因のみに依存する手法は、運用が容易である。
これらの方式は、コーディングのパターンは時間の経過に伴いケアのプロセスの尺度ではないので、治療方法

変化すると想定される。診断名に基づく方式でを変更したり、
リスク･スコアを大きくするためは、コーディングの変化に関する主たる懸念はにコーディングを変更したりするインセンティ

外来の診断名に関するものである。これらのブは生み出さないが、残念ながら、これらの手

コードは、支払や保険料率の設定には、過去広法は、個々人レベルの予測やリスクが偏った集く使われてはこなかったが、今では一般的にな団に対する予測では相対的に精度が悪いと米国りつつある。例えば、診断名のコードは、メディアクチュアリー会 2007 年報告書では述べていケア･アドバンテージの支払に使用されている

54

2008. 10. Vol. 51

HCC モデルの重要な構成要素となっている。

薬剤の使用が増やされるとすれば、効率化に向コーディング実務の変化により、主傷病としてけたインセンティブは貧弱かもしれない。処方

当該疾患も持った新規患者の特定や、重症度に薬剤に基づいたリスク評価モデルは一般的に、ついてのコーディングに関する改善、治療に影任意性（自由裁量性）がないと考えられている響を与えるすべての関連する状態のコーディン

薬剤を基にしている。しかし、承認適応症外のグの増加に繋がることがあるかもしれない。こ

処方が行われるとか、追加的な疾病や当該疾病

れらの変化により、予測モデルのリスク・ウェ

でもより重症でないケース、あるいは該当する

イトを算出したときの集団と比べると、リスクかどうかの境界線上の病態での処方に裁量があの高い集団と見えるようになることもあり得る。

る薬剤の場合には、処方薬剤に基づく予測モデ

したがって、この結果、集団に対するコスト総

ルを医療プロバイダーに対する支払いに活用し額の見積もりを膨らませることになるかもしれようと検討する場合には注意が必要である。まない。

た、短時間で新薬が導入されたり、承認適応症

データに纏わるもう一つの重要な課題は、ア

外使用が進んだりするので、処方薬剤に基づく

クセスのし易さ（accessibility）である。いく

予測モデルは定期的にアップデートし、リス

つかの健康保険プランやプランの購入者は、他

ク・ウェイトの調整を行うことが一般的に重要の者に比べ、処方薬剤のデータの方がより容易であるとも指摘されている。

にアクセスできることもあるかもしれない。処《図表 35》（米国アクチュアリー会 2007 年

方薬剤のデータはタイムリーであり、外来で使報告書における TableⅦ.2）は、データの質や用される主要な薬剤についてはそのデータは比予測の正確性といったデータに関する 5 つの基較的クリーンで不備がない。加えて、これらの準について、各リスクの尺度（データ･ソース）

データは、医療プロバイダーから取得する必要の特徴を質的に比較したものである。

がなく、煩わしい管理のための事務を省くこと

米国アクチュアリー会 2007 年報告書で評価ができる。健康保険プランや医療プロバイダー

された諸手法は、分類のために組み込まれていにとってのリスク･スコアを上げるために処方る医的な状態が何種類設定されているか、その《図表 35》リスク尺度の比較（出典）前掲注 4 の資料、p.34 の Table Ⅶ.2 を引用。

55

損保ジャパン総研クォータリー

数の点で幾分異なっている。いくつかの手法でいくつかは、関連する状態を階層化して処理すは、把握できるほとんどすべての疾病を考慮しることが行われることがある。例えば、肺疾患てリスク･スコアを算出している。
他の手法では、

は、
階層構造上、
最も高額なコストのカテゴリー

リスク選択に関連しないと想定して、マイナー

で支払がなされる。これは、階層構造上、よりで急性の状態を除外している。後者のモデルでコストの低いカテゴリーは、より重篤な状態には、これらの状態は 1 人当たりコストの重要な関連した合併症を意味していると仮定している要素ではなく、これらを含めることによって、ことによる。
このアプローチによりダブル･カウ

逆に臨床的に必要のないコードの拡散を招くかントが回避できる。他の手法では、個々人の相もしれないと想定されている。しかし、プライ互に影響しあうすべての状態により導き出されマリーケアのプロバイダーがこれらの頻度は高た相互に排他的なリスク・カテゴリーを割り振

いがマイナーで急性の状態をどのようにマネーることとしたり、個々人にとって主要な状態にジしているかを評価することが目的ならば、こ

着目することとしたりして、状態間の関連性をれらの状態も組み込んだ予測モデルが相応しい処理している。
米国アクチュアリー会 2007 年報告書で分析だろう。
もう一つの違いは、
リスク･カテゴリーに対す対象とした各モデルは、予測のパフォーマンス

る疾病に関する尺度の割り当て方法である。プを維持しながらも、データの諸問題に対して可ロセスによっては、当該疾病とは余りに異質な能な限り堅牢なデザインを採ってきている。リ

カテゴリーを作り出すことになるかもしれない。

スクをアサインするためには、観察期間においいくつかの状態では、かかるコストが似ているて少なくとも 1 回、診断または処方薬剤に該当からとして、関連はするが、臨床的には非常にすることを条件とするのが一般的である。同じ異なった疾病を一括りにされてしまっている。

コードが何回も出てくるその回数は、関係がな

加えて、重症度を示すさらに詳細なコーディン

いとするのが一般的である。任意的な（自由裁グを行っても、疾病の単なる特定という目的を量のある）指標や疾病によって定義された指標

超えて、
リスク･カテゴリーの割り付けは変更さは除外されるかまたはコードを都合のよいようれないものもある。一方、糖尿病のような疾病に使い分けるインセンティブが最小になるようは、ほとんどの予測モデルにおいて、それ自身にアサインされる。これは、リスク評価に適すがカテゴリーとなっており、その支払は特異的るように、データが完全に完備であることや詳に糖尿病とコーディングされることによって、細であることを要しないことを意味している。

影響を受ける。
（５）
集団の大きさおよび職域集団の契約更改時

個々人にリスク･スコアを割り振るアプローの保険料率設定に関する州政府の規制

チも様々である。いくつかの手法では、加算方
式、すなわち、疾病カテゴリーが付加される毎

州政府の規制は、医的なリスクの要因に基づに係数が加算される方式が採られ、他の手法でいて適用可能な保険料率の変更幅を制限するこは、乗算方式である。
ほとんどすべての手法が、とによって、小規模集団の保険契約を引き受け

何らかのレベルで階層的である。支払額の決定

る保険者が予測モデルの予測結果に基づいて行に適用される場合には、これらのカテゴリーの使しうる保険料率設定上のアクションを大きく56

2008. 10. Vol. 51

制限していることが多い（+/-10％から無制限ましか認めていない。したがって、もしこれがアで、州により異なる）。集団の大きさもモデルのイオワ州における契約更改ならば、いずれのモ

予測のパフォーマンスに影響を与える。なぜな

デルでも、当該集団に対して規制上可能な限り

ら、集団規模が大きいほど、個々人のコストの最も高い保険料率設定をすべきことを示唆し、ばらつきは重要でなくなり、したがって、予測その意味で完全な情報を提供している。
しかし、の精度が増すからである。また、大規模集団の35％以上の保険料率の乖離が認められる州に

将来コストは、小規模集団に比べ、過去のコス

おいては、前者（第一のモデル）がよりよい情トに基づいて予測可能である傾向が強い。

報を提供していることになる。

予測のパフォーマンスにおける保険料率規制

先 に 紹 介 し た “Optimal Renewal Guide-のインパクトを理解するための例題として、小lines” 研究では、小規模集団の保険料率設定に規模集団のヘルスケアコストの予測に 2 つの予関する州政府の規制による制限は、予測モデル

測モデルが用いられたとしよう。一方のモデルを使用する等の契約更改時における手法の実施では、当該集団のコストは平均より 30％高いと可能な予測力に大きな影響を与えると結論付け推計され、もう一方のモデルでは、当該集団のている。加えて、手法間の有意な差は、集団規コストは平均より 35％高いと推計されたとす模が大きくなるほど、減少することが指摘される。事後的に給付金請求の実績値より、当該集ている。

団のコストは平均より 30％高いことが判明し“Optimal Renewal Guidelines” 研究からのたとする。この保険者がどの州で営業している引用である《図表 36》（米国アクチュアリー会

かにより、どちらの予測モデルが、当該集団の2007 年報告書における TableⅦ.3）は、集団の契約更改時の保険料率を設定するという目的に規模と保険料率設定に関する規制上の制限が対して保険者が使用しうる有用な情報を提供す

MAPE に与える影響を示している。左欄のリス

るかは異なる。例えば、アイオワ州は集団の健ク･アジャスター（予測モデル）による結果とい康状態を理由として平均値から+/-25％の乖離

うのは、過去の期間のコストを含めてリスク・《図表 36》集団規模と規制による料率制限が MAPE に与える影響（出典）前掲注 4 の資料、p.36 の Table Ⅶ.3 を引用。

57

損保ジャパン総研クォータリー

ウェイトを調整した最適化モデルによる結果を料率の設定や医療プロバイダーに対する人頭払示している。

いの金額の決定が含まれる。米国アクチュア《図表 36》によれば、マニュアル料率を適用

リー会 2007 年報告書による解説は以下の通り

した場合、予測モデルを用いたアプローチの場である。この条件下では、診断名に基づくモデ

合とも、MAPE の結果は、集団の規模が大きく

ルのいずれかが好まれる。なぜならば、診断名なるほど改善している（MAPE が小さくなってはよい予測のための判断材料であり、コードを

いる）
。
また、
保険料率に対する制限が導入され、都合のよいように使い分けるインセンティブが厳しくなったときの方（With Cap）が、改善し処方薬剤に基づくモデルに比べて少ないかもしている。保険料率に対する制限がある場合のれないからである。過去の期間のコストを組み

MAPE の計算においては、コストの実績値は許込んだモデルは使用すべきではない。医療プロされている保険料率の乖離幅の制限を受けておバイダーレベルでのリスク選択は通常、健康保

り、潜在的な誤差を減少させている。過去の損険プランにおけるリスク選択より極端であるの害率に基づく手法は、マニュアル料率アプロー

で、医療プロバイダーに対する支払に関して、

チよりはパフォーマンスが良いが、その差は予人頭払いや担当人数を目安にしたインセンティ

測モデルを用いたアプローチに比べると小さい

ブが活用される場合には、診断名のコードを都とされている。

合のよいように使い分けることや過剰治療に留意することが重要となる。疾病に対する増加し（６）健康に基づいた予測モデルの使用上の留意点

た支払を示すために、処方薬剤のような実際の米国では、健康に基づいた予測モデルは、健資源利用データ（疾病を指し示し、支払の増加

康保険プランおよびその購入者によって様々にを示すもの）を使用することは避けるべきであ

利用されている。米国アクチュアリー会 2007

る。
また、使用する場合は注意を払ったアプロー

年報告書では、健康に基づいた予測モデルを選

チを採るべきである。
診断名のデータでも、コー択する際の留意点について、予測モデルの利用

ドを都合のよいように使い分けることがないわ

目的を次の 2 つの主要な特徴によって下記の４けではない。しかし、大半のというわけではなつに分類して解説している。

いが、かなり多くの主要な状態に対して基準が■ 医療プロバイダーまたは健康保険プランに設定されており、これは妥当性評価の基礎とし対する支払の決定を利用目的に含んでいるて役に立つ。人頭払いの制度下であっても健康か？

に基づくリスク調整を使用することには、医療■ 利用目的は、標的とする(targeted)小集団

プロバイダーがデータを提供する強いインセン(subpopulation)に焦点を当てたものか？そティブとなるというメリットも考えられる。

れとも集団全体を対象としたものか(global)？

②医療プロバイダーまたは健康保険プランに対する支払／ターゲットを絞った集団に対する視点
この使い方には、対象者の特定、高額なケー①医療プロバイダーまたは健康保険プランに対スの管理または対象疾病ごとの支払といった、する支払／集団全体の視点

ディジーズ･マネジメントに対する支払の水準

この使い方には、健康保険プランによる保険

58

2008. 10. Vol. 51を設定することも含まれる。米国アクチュア

らの使い方には適用し得るだろう。
したがって、リー会 2007 年報告書による解説は以下の通り

データにかかる費用であったり、リスク評価情である。道理に反するインセンティブを避ける

報をほかのことにも使用したりといった他の要ためには、選択肢は診断名に基づくモデルに限因が手法の選択を左右することになる。小規模

るべきである。重症度および管理対象の疾病に集団に対する保険引受判断の目的であれば、利関連する合併症を、どのモデルが最も適切に捕用可能な過去の期間のコストは予測因子に含め捉しているかを詳細に検討する必要がある。併るべきであろう。なぜなら、過去の期間のコスせて、多くの共存症をもった高額で複雑な事案

トはモデルの予測能力を大幅に改善するからでを、どのモデルが最も適切に捕捉しているかもある。

詳細に検討する必要がある。また、注目したい

保険料率設定における健康に基づくリスク調

特定の疾病について、ある種の医的な状態の存

整の比較的新しい使い方は、確定拠出型の商品

在もしくはその重症度を示す処方薬剤に任意性における従業員拠出分（従業員が負担する保険（自由裁量性）がないのであれば、使用に耐え料）の調整である。CDHP22 におけるリスク調

ると思われる。したがって、処方薬剤に基づい整の活用は、これらのプランがもっと広く採用たシステムまたはそうしたシステムと組み合わされるにつれ、重要となるだろう。

せたものについても考慮の対象となるかもしれない。過去の期間のコストによるモデルは使わ④医療プロバイダーまたは健康保険プランに対れるべきではない。ただし、病院に対する DRG

する支払以外／ターゲットを絞った集団に対す(diagnosis-related groups)による契約におけるる視点

ストップ･ロスの規定のように、何らかのコスト

この使い方には、ハイ･コスト事案の特定、個の閾値を設定することは、支払に対する調整と人保険の引受条件判断、ディジーズ・マネジメ

しては適切な場合もあろう。

ント・プログラムのプランニングや予算設定が含まれる。標準的な選択基準に加え、どの手法③医療プロバイダーまたは健康保険プランに対が臨床的に最も意味のある個々人のカテゴリー

する支払以外／集団全体の視点分けを提供するかということに基づいて選択す

この使い方には、保険料に対する事業主・従ることになろう。

業員間の拠出レベルの設定（すなわち、小規模集団に対する保険引受判断）、
医療プロバイダー

２．予測モデルの導入において留意すべき諸点の効率性に関するプロファイリング、総医療費予測モデルの導入に際して留意すべき諸点との予想や予算策定が含まれる。米国アクチュア

して、米国アクチュアリー会 2007 年報告書でリー会 2007 年報告書による解説は以下の通り

は、医療費・処方薬剤データに纏わる課題、加である。支払と関係がないならば二次的なイン入者資格データに纏わる課題、
リスク･スコアリ

センティブも弱いので、いずれのモデルもこれングを行う時期および頻度について解説を加え

22 Consumer-Directed Health Plans：従業員が利用する医療プロバイダーや加入する健康保険プランを自ら選択し、給付設計も自ら行うとともに、金銭面のリスクも従業員自身が相当程度負担する形態のプランのことをいう。矢倉尚典、田中健司「米国における健康保険市場と保険会社のヘルスケア事業 －2004 年を中心とする概況および職域市場・HIPAA・メディケアをめ
ぐる最近の動き－」（損保ジャパン総研クォータリーVo.45、2005 年）、p.41 参照。

59

損保ジャパン総研クォータリー

あろう。集団間の差異や給付条件の差異、およている。

びこうした差異を処理するために使用した手法（１）医療費データ、処方薬剤データに纏わる課題

は、結果を示すときには明記されるべきである

予測モデルの導入を計画した段階で、多少なと米国アクチュアリー会 2007 年報告書は述べている。

りとも事前テストや実際のデータハンドリング
をやってみるべきだと米国アクチュアリー会

健康保険プランのタイプが異なれば、データ

2007 年報告書では薦めている。予測モデル導入に関する問題も様々である。出来高払いによる予定者にとって、シミュレーションや、特に受費用請求の実績が限られている staff model

診データといった莫大な量のデータをハンドリ

HMO23 の場合は、受診やサービスのバンドリン

ングすることは初めての経験かもしれない。そグに関するデータの提供に問題があるかもしれの場合、事前の経験も積まず、いきなり導入すない。1 レコードあたりに記録される診断名のることは、極めてチャレンジング（困難）であ数を制限しているシステムを使っている健康保ると助言している。

険プランでは、リスクの尺度が過小に表現されまた、導入に当たって、分析に使用するデーる可能性があるかもしれない。

タの妥当性は確かめる必要のあることを米国ア

データの質は、健康保険プラン全体のレベル

クチュアリー会2007 年報告書は強調している。

でも、個々の医療プロバイダーレベルでも問題

例えば、各種のデータ要素の出現頻度の分布をとなりうる。健康保険プランレベルでのデータ確認することは不完全な受診データを特定するに関する関心事は完全性（completeness）に纏のに役立つだろう。加入者のうちどれくらいのわるものであるが、医療プロバイダーレベルの割合の人が給付金請求なしと予想されるかにつ

課題は、完全性と正確性の両方である。

いても、標準値のようなものはないにしても、診断名のデータに関する健康保険プランレベ

何らかの情報があるだろう。日本とは異なる米ルの関心事は、医療プロバイダーが記録したす国における制度の特徴に由来するものであるが、べての診断名を取り込むことである。診断名の医療コストに関する部分的な人頭前払いにより、データが欠損を起こすかもしれない事情として、受診データに欠損があるかもしれない。また、次の 2 つを挙げている。

よくある問題として、メンタルヘルスのサービ■ 医療プロバイダーのうちのいくつかから提スの給付を切り出して別プログラムで運用して供された受診データが不備である、あるいはいる（carve-out）場合に、メンタルヘルスのサー

データの提供が受けられない

ビス提供者からのデータが欠損していることが■ 医療プロバイダーから提供されたデータで、あると注意を喚起している。分析対象の各人が1 受診あたりに記録される診断名の数が制限加入している給付プランは同種のものであるこ

されているとが必要であるし、さもなければ、標準化のた処方薬剤に関するデータは、健康保険プラン

めに調整も行われるべきであり、場合によってのレベルにおいて、大半の重要な状態に関して、は、付加的なモデルの作成が必要になることも

大抵は完全で正確である。また、データの提供

23 HMO の組織形態の一つで、「HMO 自身が医療機関を持ち、医師を雇用している」形態の HMO のこと。前掲注 8、西村徹他、p.23 参照。

60

2008. 10. Vol. 51

思われるコードを除外するルールを設けてに関して、医療プロバイダーは絡まない。

いる。

医療プロバイダーレベルでの診断名のコーディングに関しては、次の 3 つの行為に留意す

今までのところ、医療プロバイダーレベルのる必要があると米国アクチュアリー会 2007 年

コーディングのパターンにおける大きな変化は報告書では述べている。これらの行為により、検出されていない。しかし、用心して、コーディ

診断名の数と分布が変わり得るし、また、集団ングの実態を調べるためのモニタリングまたはの基調をなす罹患率が事実としては安定的であ監査のシステムを準備することが重要であるとるかもしれない場合に、その集団のリスクの計

米国アクチュアリー会 2007 年報告書は述べて測結果を増大させることが起こり得る。

いる。

■ Diagnostic discovery: 診断名の数や重症度（２）加入者資格データに纏わる課題の増加が記録されること。ただし、そのいずれもが適切である。過去の報告で過少申告

加入者資格データの鮮度も実務的には大きなだったものの訂正は、診断の一貫性の欠如と問題であることが、米国アクチュアリー会 2007

いう問題を軽減し、集団の疾病による負荷年報告書で指摘されている。例えば、健康保険(illness burden)をもっと公正に表すことにプランの加入者の加入資格状況の変更に関するなる。

更新データを健康保険プランの購入者である企■ Diagnostic creep: 診断名が不確実である

業（雇用主）から受け取るには 2 か月以上かかケースにおいて診断名の数や重症度を増加るかもしれない。大規模な企業（雇用主）の場させること。これは、支払請求に関して、アッ合、新規加入、加入状況（加入プラン）の変更、

プ･コーディングするバイアスを示している。

脱退といった状況を事後的にデータ反映させる

多くの予測モデルの基本となっている分類

のにもっと長い期間を要するかもしれない。

基準の多くは、関連した診断名を一括りにす

加入資格情報が古いと、リスク･スコアリング

ることによって、または疾病で定義されたも影響を受けることが考えられるし、大きくバ

コードを除外することによって、この問題をイアスのかかったものとなる可能性がある。例

極小化するよう試みている。

えば、加入者の死亡が加入資格データに反映さ■ Tentative diagnosis: 診断手順を正当化するれるのに数か月かかるとすれば、死亡後のそのために診断名をそれに相応しく使うこと数か月間、その死亡した加入者は健康であった(rule-out)、または、治療の遅れが有害である（医療費が発生していない）ように見えるだろことを理由として、あたかも罹患しているかう。このことは、予測モデルを現状分析に使用のように、診断のための確認的検査を行わずする場合に最も大きな影響を与えると注意を喚に治療することが必要であることを知らし起している。

めるために診断名をそれに相応しく使うこと（presumptive）といった、エラーの潜在（３）リスク･スコアリングを行う時期および頻度的な源である。これに対しても、多くの予測

リスク･スコアの計算・割り付けをどの程度頻モデルの基本となっている分類基準では、暫繁に行うか、
また、
どの程度速やかに行うかは、定的に付けられた可能性が非常に大きいと予測モデルの利用者がコントロールすることの61

損保ジャパン総研クォータリー

すること。

できる問題である。給付金請求が支払い完了に■ メディケアにおけるリスク評価に使用されなるまでに通常かかるとされるラグ期間を考えている HCC を分析すること。

合わせれば、この期間の幅は、6 か月から 24■ 異なる集団（メディケア、メディケイド、個か月の間となろうと米国アクチュアリー会
2007 年報告書では述べている。

人契約の集団、小規模契約の集団、大規模契データの遅れは、いずれの予測モデルにとっ約の集団、HMO、PPO 等）に予測モデルをても導入の際の問題点である。米国における実適用した場合のそれぞれの集団に対する予務では、モデルで個々人に対する将来予測を行

測尺度を分析すること。

う場合に、計算対象加入者に一定期間の継続加■ 予測モデルによる予測において、過去の期間

入要件（例えば、評価期間中では 6-12 か月間、のコストを追加することのインパクトを集給付金請求から支払までの期間中では 6-18 か団規模別に分析すること。予測モデルの信頼月間、当該加入者のリスクに対して健康保険プ性および過去の期間のコストの要素の信頼ランが給付金を支払った期間中では 1-12 か月

性が集団規模によってどのように変化する

間は継続して加入していることを要する等）をかを分析すること。

設定することが多い。しかし、このような継続■ 分析対象となるデータセットが異なったり、加入期間に関する制限を行うと、メディケイド

データ収集の時期が異なったりしても、予測集団の場合、新規に加入した人の40％から50％

モデルのパフォーマンスに一貫性があるか、を臨床的な状態のリスク評価から除外することその堅牢さを分析すること。

になり、人頭払い制度における妥当な金額を算■ 小規模集団に対する州政府による規制のイ出するための予測のパフォーマンスを著しく低ンパクトを、すべてのモデルについて明示的下させることが懸念される。したがって、デーに分析すること。規制による一般的なインパタの遅れをほとんど含まない「実験室」的な環

クトはモデルが異なっても似たようなもの

境下での検証結果と比較して、データの遅れがであるという仮説を検証すること。

どの程度モデルのパフォーマンスを低下させる■ 米国アクチュアリー会 2007 年報告書で分析のかについて知ることは重要であると米国アクの対象としたモデルは、予測のために各個々

チュアリー会 2007 年報告書は指摘している。

人の特徴を把握するために使用するデータの観察期間を基本的に 12 か月以内としているが、12 か月以上の期間のデータを使用した

３．今後の研究課題
米国アクチュアリー会 2007 年報告書および場合の予測の改善（または想定される改善）について分析すること。

米国アクチュアリー会が実施した予測モデルに関する先行研究の結果を踏まえ、今後行われる■ 検査結果数値、HRA、その他の入手可能なべき有益な研究課題として、下記の課題を挙げ、データをモデルに取り込んだ場合に、予測の米国アクチュアリー会 2007 年報告書は締めく

パフォーマンスがどの程度改善するのか、そくられている。

の可能性を分析すること。

■ turnover（すなわち、継続加入条件を満たさ■ 予測モデルをディジーズ･マネジメントに使ない人の集団）のインパクトを明示的に分析用する場合のもっと適切なモデル、および、

62

2008. 10. Vol. 51

こうした使い方におけるもっと意味のある

その他

尺度（すなわち、感度 24）の使用について分

田中滋・小林篤・松田晋哉編「ヘルスサポート

析すること。

の方法と実践」（財団法人東京大学出版会、2007年）＜参考文献＞
はじめに

Naonori Yakura, et al., “Issues and Measures

Ross Winkelman & Syed Mehmud, “A Com-for Predictive Modeling of Medical Cost”,

parative Analysis of Claim-Based Tools for

Asian Pacific Journal of Disease Manage-

Health Risk Assessment”, April, 20, 2007,

ment, 2, 2008, pp.23-29 (visited July 10,

Society of Actuaries, (visited June 24, 2008)2008) <http://www.jstage.jst.go.jp/article/apj<http://www.soa.org/research/health/hlth-risk-

dm/2/1/23/_pdf/-char/ja/>.

assement.aspx>
第一部第Ⅲ章
田中健司、森朋也「米国における健康保険市場と保険会社のヘルスケア事業 －2005 年を中心とする概況と最近の動き－」（損保ジャパン総研クォータリーVo.47、2007 年）
西村徹、江頭達政、中村岳「米国ヘルスケア市
場と保険会社のヘルスケア事業 －沿革、現状
および最近の動向－」（安田総研クォータリー
Vol.37、2001 年）
矢倉尚典「米国のディジーズ・マネジメントにおける予測モデルの活用」（損保ジャパン総研
クォータリーVo.48、2007 年）
第二部第Ⅴ章矢倉尚典、田中健司「米国における健康保険市
場と保険会社のヘルスケア事業 －2004 年を中心とする概況および職域市場・HIPAA・メ
ディケアをめぐる最近の動き－」（損保ジャパン
総研クォータリーVo.45、2005 年）

24 感度等の尺度については、その考え方・特徴を付録で解説したので、適宜、参考にされたい。

63

損保ジャパン総研クォータリー

<付録> 感度・特異度・ROC 曲線に関する補足説明

本編第二部の最後に、今後の研究課題としてない人をＬグループに分類することであるとす掲げられた諸課題の中に、予測モデルをディる。図示すると《図表 付 1》のようになる。

ジーズ･マネジメントに使用する場合における個人 i に対して予測モデルにより計算される予測精度の尺度として、「感度」の使用について

予測指標を yi とし、その値が大きければ大きい

分析することが挙げられている。このメッセー

ほどハイリスクである確率が高いとする。設定

ジを理解するための補足説明として、
ここでは、したカットオフ値を y* とすると、選択基準は感度およびそれに関連する諸概念について解説

次のとおりと表せる。

する。

選択基準： yi ≧ y* なら
個人 i はＨグループへ分類

説明のための諸前提は以下の通りである。全体の人数が T 人である集団を想定する。こyi ＜ y* なら
個人 i はＬグループへ分類の集団全員に対してスクリーニングを実施し、スクリーニングの結果によりＨ、Ｌの２グルー
プに分け、H グループに介入を実施するものと全ての作用機序が解明されているわけでもなする。スクリーニングの結果によるグループ分

く、
また将来イベントには不確実性もあるので、けとは、①各人のデータを予測モデルに入力し予測モデルによる指標値と選択基準（カットオてモデルによる各人の指標値を計算し、②そのフ値）による介入対象者の選定は、100％の確計算された指標値が、設定した選択基準（カッ率でハイリスク者を特定することはできず、予トオフ値）に該当する人をＨグループ、該当し測結果と実績（実際はどうであったのか）を把《図表 付 1》予測モデルによる分類
各人の属性
予測モデルによる選択基準（カットオフ値）

指標値の計算の設定

各人の指標値NO計算された指標値が選択基準に該当する
YES
Ｈグループ（介入群）（出典）損保ジャパン総合研究所作成

64

Ｌグループ（非介入群）

2008. 10. Vol. 51

感度 Sensitivity ： A/(A+B)

握すれば、通常、《図表 付 2》のようなマトリッ

現実のハイリスク者のうちハイリスクと予クスに人数が分布することになる。
A はハイリスクと予測され現実にハイリスク

測される者の割合
B=0 なら、Sensitivity=1であった（イベントの発生した）人の数、D はローリスクと予測され現実にローリスクであっTPR (True Positive Rate) と呼ばれることた（イベントの発生しなかった）
人の数を示す。

もある。
特異度 Specificity ： D/(C+D)

予測が完全ではないので、ハイリスクと予測されたが現実にはローリスクであった人（C 人）、

現実のローリスク者のうちローリスクと予ローリスクと予測されたが現実にはハイリスク

測される者の割合
C=0 なら、Specificity=1

であった人（B 人）が存在する。なるべく B やTNR (True Negative Rate) と呼ばれるこC が少ない予測ほど精度の高い予測と言える。

ともある。

臨床検査を例に説明すると以下のとおりである。検査結果の陽性・陰性と現実の疾病の有無
で《図表 付 3》のようなマトリックスを作る

偽陽性率

ことができる。C は偽陽性（疾病がないのに検C/(C+D)FPR (False Positive Rate)：

査で陽性と出る人）、B は偽陰性（疾病があるの

現実のローリスク者のうち誤ってハイリスに検査で陰性と出る人）の人数を表している。

クと予測される者の割合
偽陰性率

FNR (False Negative Rate)：

B/(A+B)

予測精度を検討するためによく使われる指標

現実のハイリスク者のうち誤ってローリス

は以下の通りである。

《図表 付 2》予測と実績によるマトリックス
実績による分類
イベント発生非発生予測指標に

H グループA

C

よる分類

L グループ

B

D

計

A+B

C+D

（出典）損保ジャパン総合研究所作成《図表 付 3》臨床検査の場合のマトリックス
疾病

検査結果

あり

なし

陽性

A

C

陰性

B

D

（出典）損保ジャパン総合研究所作成

65

損保ジャパン総研クォータリー

特異度は下がる。丸の数を勘定して、このことクと予測される者の割合を確認する。
陽性適中率 PPV (Positive Predictive Value) ：カットオフ値①で分類した場合の●○の数の分布は《図表 付 5》の通りである。このとき、A/(A+C)
ハイリスクと予測された人のうち現実にハ

陽性適中率は 2/3、感度は 2/5、特異度は 12/13

イリスクである人の割合となる。カットオフ値②で分類した場合の●○C=0 なら、PPV=1の数の分布は《図表 付 6》の通りである。こ陰性適中率 NPV (Negative Predictive Value) ：のとき、陽性適中率は 5/14、感度は 5/5、特異D/(B+D)

度は 4/13 となる。カットオフ値水準を①から

ローリスクと予測された人のうち現実に②へ変えたことにより、陽性適中率は 2/3 から

ローリスクである人の割合

5/14 に小さくなり、
感度は 2/5 から 5/5 に上がっ

B=0 なら、NPV=1

たが、特異度は 12/13 から 4/13 へ下がっている
ことが分かる。

同じ予測モデルを使っても、計算結果で分類

カットオフ値の設定によって予測精度を表す

する選択基準のカットオフ値を変えると、上記

感度・特異度の値が変わること、また、感度をの感度等の数値も変わる（抽出される人数規模

上げようとすると、特異度が下がってしまうとも変わる）ことを理解することが重要である。

いうトレード・オフの関係にあることを説明しこのことを、《図表 付 4》を使って説明する。

たが、カットオフ値をどのように設定すればよ

前記のとおり、予測指標 y はその値が大きけ

いのかについて、以下説明する。

れば大きいほどハイリスクである確率が高いこ

一般的によく使われる方法として、カットオとを示す。カットオフ値 y*を下げる（カットオ

フ値をいろいろな値に変えて感度、特異度を算

フ値の線を右に移動させる）と選択される人の出し、縦軸を感度、横軸を（１－特異度）とし数が大きくなる（カットオフ値の線の左側にあた平面上に、カットオフ値を変化させたときのる丸の数が多くなる）。しかし、ハイリスクであ

感度と（1－特異度）の組み合わせをプロット

る確率のより低い層が含まれてくるから、陽性した ROC 曲線（Receiver Operating Charac-

適中率は小さくなる。また、感度は上がるが、teristic Curve）と呼ばれる図を描いて、最も効《図表 付 4》カットオフ値の水準による感度等の変化

● ●
○

○
○

●

予測値

（大）

○

○ ○
●○

○

②

カットオフ値（出典）損保ジャパン総合研究所作成

66○：実際のローリスク者

○

○ ○

①

●：実際のハイリスク者

○ ○

●

（小）

2008. 10. Vol. 51《図表 付 5》カットオフ値①で分類した場合の●○の数の分布
実績による分類
●

○

計

予測指標に

ハイリスク

2

1

3

よる分類

ローリスク

3

12

15

計

5

13

18

（出典）損保ジャパン総合研究所作成《図表 付 6》カットオフ値②で分類した場合の●○の数の分布
実績による分類
●

○

計

予測指標に

ハイリスク

5

9

14

よる分類

ローリスク

0

4

4

計

5

13

18

（出典）損保ジャパン総合研究所作成《図表 付 7》ROC 曲線● カットオフ値Ｂのとき

感度●

カットオフ値Ａのとき

1 – 特異度（出典）損保ジャパン総合研究所作成

率的でバランスの取れたカットオフ値水準（最水準は ROC 曲線上の最も左上の点である。言も左上の点）を求める方法がある。ROC 曲線をい換えると、これは左上からの距離が一番短い

図示すると、《図表 付 7》のとおりである。通点と言うことである。縦軸である感度の定義域

常、感度が大きくなると、特異度は小さくなる

は０から１までであるから、座標（０，１）か［（１－特異度）は大きくなる］ことから、ROCらの距離が最短となる点を ROC 曲線上で探せ

曲線は右肩上がりの曲線となる。

ばよい。ROC 曲線上の点と座標（０，１）の間の距離は [（1 – 感度）2 + (1 – 特異度)2]1/2 で最も効率的でバランスの取れたカットオフ値

67

損保ジャパン総研クォータリー

求められる。
（1 – 感度）は偽陰性率、（1 – 特いている。
数値例の作成を容易にするため、図示された異度）は偽陽性率であるから、偽陰性率の二乗3 点の数値は《図表 付 9》の通りとする。

と偽陽性率の二乗の和が最小となる点を求める

イベントの発生割合を 10%、全体人数をことになる。

1,000 人として数値例を示すと《図表 付 10》
数値例で確認しよう。
《図表 付 8》は松田晋の通りである。
カットオフ値が 14.5%の場合が、座標(0,1)と哉他「日本型疾病管理モデルの実践」に掲載されている ROC 曲線である。定期健康診断デーの距離が一番小さいことが確認できる。

タを用いて、性・年齢、血圧、脂質、糖尿病のカットオフ値が 8.0%の場合は、感度が 0.8 と有無、喫煙状況のリスクファクターからなるフ高いため、イベント発生者の 80%を抽出できる

ラミンガムスタディ冠疾患発生予測モデルによが、一方、偽陽性率（1 – 特異度）も 0.6 と高り 10 年間疾患発生リスク（CHD リスク）を計

いため、この基準では多くの偽陽性者も抽出さ算し、いろいろなカットオフ値でハイリスクれることとなり、抽出人数規模は 620 人と大き群・ローリスク群に分類し、実際の冠疾患発生くなる。その結果、100 人中 80 人は抽出できを基に感度・特異度を評価して ROC 曲線を描るものの、偽陽性者を 540 人抽出することとな《図表 付 8》ROC 曲線の実例（出典）松田晋哉他「日本型疾病管理モデルの実践」（じほう、2004 年）《図表 付 9》カットオフ値水準別感度等の数値例
カットオフ値

感度

１－特異度

8.0%

0.8

0.6

14.5%

0.7

0.2

20.0%

0.5

0.1

（出典）損保ジャパン総合研究所作成

682008. 10. Vol. 51《図表 付 10》カットオフ値水準別人数分布の数値例
実績による分類

カットオフ値：8.0%

イベント発生Ｈ

0.8（注 1）80

予測指標による
分類

非発生

Ｌ

0.2

PPV: 0.129

540

620

360

380

900

1,000

0.4

20
計

0.1（注 3）の距離：0.632456

実績による分類

カットオフ値：14.5%

イベント発生Ｈ

0.7（注 1）

Ｌ

0.3

非発生

PPV: 0.280

180

250

720

750

900

1,000

0.8

30
計

計

0.2（注 2）70

予測指標による

0.1（注 3）(0,1) と (0.2, 0.7)の距離：0.360555

0.9

100

実績による分類

カットオフ値：20.0%

イベント発生Ｈ

0.5（注 1）

非発生

Ｌ

0.5

PPV: 0.357

90

140

810

860

900

1,000

0.9

50
計

計

0.1（注 2）50

予測指標による
分類(0,1) と (0.6, 0.8)

0.9

100

分類

計

0.6（注 2）0.1（注 3）(0,1) と (0.1, 0.5)の距離：0.509902

0.9

100
（注 1）感度（注 2）１－特異度（注３）イベント発生率（出典）損保ジャパン総合研究所作成

り、陽性適中率は 0.129 に留まる。

方が最も効率的であると考えるのである。ただし、陽性適中率は 0.280 に留まる。

カットオフ値が 20.0%の場合は、偽陽性率（1– 特異度）が 0.1 と低いため、陽性適中率は

なお、感度、特異度の値が同じでも、イベン

0.357 と大きな値を示す。しかし、感度が 0.5

ト発生割合が変われば陽性適中率の値そのものと低いため、イベント発生者の 50%が抽出漏れは変わるものである点にも留意する必要があるとなる。

（《図表 付 11》参照）。つまり、感度、特異度

カットオフ値が 14.5%の場合が、座標(0,1)との値が同じでも、イベント発生割合が大きいと、の距離が一番小さく、偽陰性者・偽陽性者の出それだけ偽陽性者の混入が小さくなるから陽性69

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 付 11》イベント発生率 0.2 の場合の数値例
実績による分類

カットオフ値：8.0%

イベント発生
Ｈ

0.8

Ｌ

0.2

PPV: 0.250

480

640

320

360

800

1,000

0.4

40
計

計

0.6

160

予測指標による
分類

非発生

0.2

0.8

200
（出典）損保ジャパン総合研究所作成

適中率は大きくなるのである。

70《図表 付 10》の最上段の例の PPV より大きい。