Presented by Yosuke Fujisawa, FIAJ, CERAAIサミットのアジェンダ
4月4日（木）午
前午
後

全体セッション
• オープニング• IAAの紹介とAIイニシアティブのSOI• リアルワールドAI• 深層学習とアクチュアリー専門職• パネルディスカッション①：規制当局の視点• パネルディスカッション②：専門職団体の対応
パラレルセッション• プロフェッショナリズム
• 教育• アクチュアリーの役割の変化• ガバナンス• イノベーション

4月5日（金）パラレルセッション• プロフェッショナリズム
• 教育• アクチュアリーの役割の変化• ガバナンス• イノベーション

全体セッション
• ワークストリームからのフィードバックと計画• プロフェッショナリズム
• 教育• アクチュアリーの役割の変化• ガバナンス• イノベーション
2

リアルワールドAI

汎用人口
知能

生成AI

プロンプトエンジニアリングとRAGを超えたカスタイマイズ
基盤モデル

深層学習

クリスがメールしたあの映画何だっけ？

ごめんなさい。
特定メールに関する情報は…

生成AI

RAG
クリスがメールしたあの映画
何だっけ？

Generation

生成AI
Retrieval

クリスがメール
したのは…

Augmented

ベクトルDB

出典：CAS会長のFrank Changのプレゼンをもとに作成

3

リアルワールドAI

https://www.theautopian.com/therewere-more-than-3000-attempts-tohack-dealerships-ai-chatbot-thisweekend/

4（参考）ERM専門講座「AIとリスク管理」で紹介した論文

出典：Use of LLMs for Illicit Purposes: Threats, Prevention Measures, and Vulnerabilities

5深層学習とアクチュアリー専門職∗ Roseanne Harris: Discovery Health and University of
the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa† Ronald Richman: Old Mutual Insure and University of
the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa‡ Mario V. Wuthrich: RiskLab, Department ofMathematics, ETH Zurich, Switzerland

6

深層学習とアクチュアリー専門職

深層学習のチャレンジ

事後的な解釈可能性

本質的に解釈可能なモデル

ディープラーニング・モデルはしばしば「ブラックボックス」とみなされる。
意思決定がどのように行われるかを理解するのは難しい。

SHAPのような技法は特徴量に重要度を割り当てる。PDPやICEプロットは特徴量と出力の関係を可視化することで、 モデルの理解を助ける。
CANN（Combined Actuarial Neural Network）、CAXNN（Combined Actuarial eXplanable Neural Network） 、LocalGLMnetなどのモデルは、 アクチュアリーがモデルの動作を理解し、説明できるようにするため、本質的に解釈可能であるように設計されている。

出典： Ronald Richmanのプレゼンをもとに作成

7

深層学習とアクチュアリー専門職
非伝統的な領域でのAIシステムの開発、ガバナンス、適用において、アクチュアリーがもたらすことのできる独自の価値を生み出すには、①リスクに対する理解、②専門的・倫理基準へのコミットメント、③新たに習得したAIスキルが必要
AIリスク評価と管理のスペシャリスト

AIガバナンスと倫理コンサル• 従来の保険領域を超えたリスク評価・管理のためのAIシステムの開発• AIガバナンスフレームワークと倫理ガイドラインの開発に貢献する。

• リスク定量化における保険数理の専門知識とAIのスキルを組み合わせて、金融、ヘルスケア、気候変動リスク管理などの分野に応用する。

• 技術的なAI開発と倫理的配慮のギャップを埋め、責任あるAIの展開を確保する。

• 複雑な領域におけるリスクを評価・軽減するAIモデルを設計・検証し、正確性、透明性、公平性を確保し、 規制要件との整合性を確保する。
• AIリスク管理のフレームワークとベストプラクティスの開発に貢献する。

• 保険数理に関する専門知識を活用し、競合する利害のバランスを取り、専門的基準を維持する。
• AIガバナンス構造の導入、AIシステムの公正性と透明性の監査、AI関連リスクの管理について組織に助言する。
• 政策立案者、規制当局、その他の利害関係者と協力し、AIガバナンスの政策や規制を策定する。
出典： Ronald Richmanのプレゼンをもとに作成

8深層学習とアクチュアリー専門職＜教育シラバスの例示＞••••••••

機械学習入門とアクチュアリアルな応用
アクチュアリアルなモデリングのための教師あり学習
アクチュアリアルな分析のための教師なし学習
アクチュアリアルな応用のためのニューラルネットと深層学習入門
アクチュアリアルな目的のための深層学習の応用
アクチュアリー業務における大規模データセットの取扱い
アクチュアリアルな機械学習における倫理とプライバシー
具体的な応用

ハードなスキル交差検証, 線形回帰, GLM, 決定木, ランダムフォレスト, サポート・ベクター・マシーン, ナイーブベイズ, k近傍法, バギングとブースティング, k-means法, 階層クラスタリング, 主成分分析, t-SNE, 畳み込みニューラルネット（CNN）, 回帰型ニューラルネット（RNN）, トランスフォーマー など

ソフトなスキル

説明可能性, 間接差別, データの品質とデータガバナンス, 公平性と透明性, データプライバシー など

出典： Reflections on deep learning and the actuarial profession(al)9AIサミットのアジェンダ
4月4日（木）午
前午
後

全体セッション
• オープニング• IAAの紹介とAIイニシアティブのSOI• リアルワールドAI• 深層学習とアクチュアリー専門職• パネルディスカッション①：規制当局の視点• パネルディスカッション②：専門職団体の対応
パラレルセッション• プロフェッショナリズム
• 教育• アクチュアリーの役割の変化• ガバナンス• イノベーション

4月5日（金）パラレルセッション• プロフェッショナリズム
• 教育• アクチュアリーの役割の変化• ガバナンス• イノベーション

全体セッション
• ワークストリームからのフィードバックと計画• プロフェッショナリズム
• 教育• アクチュアリーの役割の変化• ガバナンス• イノベーション10パネルディスカッション①：規制当局の視点

Dorothy
Andrews(NAIC)

I just want to say in my role we review a lot of filings for the states that have advanced statistical models in
私の職務上、先進的な統計モデルを導入している州の申請書を数多くレビューしていますが、その中で目にthemand what we're seeing is more and more of the modeling teams are composed of just data scientists
するのは、アクチュアリーではなくデータサイエンティストだけで構成されたモデリングチームが増えていると
andnot actuaries. Actuaries really need to sharpen up their data science skills and emphasize with regulators
いうことです。アクチュアリーはデータサイエンスのスキルを磨き、データサイエンティストにはない専門的な基that they have professional standards that data scientists don't have. I can't think of a single organization in
準があることを規制当局に強調する必要があります。データサイエンティストが所属する組織で、専門的な基
the US that data scientists belong to where they have professional standards. Literally, after six months of an
準を持っているところはアメリカには1つもありません。文字通り、オンラインコースを6ヶ月受講すれば、データ
online course, you can call yourself a data scientist, which is not true of an actuary. So, I think you have to
サイエンティストを名乗ることができます。ですから、規制当局に対して、私たちの専門的基準の重要性を常constantly reinforce with regulators the importance of our professional standards, but not only that, we alsoに強調する必要があると思います。それだけでなく、私たちにはデータサイエンティストにはない専門的知識
have the subject matter knowledge that data scientists often don't have. We really have to work muchもあります。アクチュアリーがすべての方程式に含まれるように、私たちはもっと努力しなければなりません。
harder to make actuaries a part of every equation in that regard.

2018年

Big data and the role ofactuaries

アクチュアリーの役割

2021年

Big data and algorithms inactuarial modeling andconsumer impact

顧客への影響

2022年

An actuarial view ofcorrelation and causation

2023年

Discrimination:
Considerationsfor Machine
Learning, AI
models, andunderlying data

相関と因果※American Academy of ActuariesのData Science and Analytics Committeeの公表物の変遷

差別11パネルディスカッション①：規制当局の視点

Dr Li
Xuchun(MAS)

もう一つの提案として、規制当局と業界団体が何かで協力することができるかもしれません。私の経験から言Another suggestion is that regulators and the society could work together on something because from myうと、業界と共に過ごした過去数年間で、ガバナンスガイダンスについて協力する際、それが通常の基準であ
experience over the last couple of years working with the industry, when we collaborate on governanceguidance,although it may seem like a normal standard, only when we work together towards the same goal
ると思われるかもしれませんが、共通の目標に向かって一緒に作業するときだけ、お互いの理解が深まると感
dowe achieve a better understanding of each other. That's my suggestion.
じています。それが私の提案です。

• 2022年2月4日、シンガポール金融管理局（MAS）は、金融機関によるAIの責任ある使用を指導する公平性、倫理、説明責任、透明性（FEAT）の原則に関する評価方法論を詳細に説明した5つのホワイトペーパーをリリース。
• ホワイトペーパーは、27の業界プレイヤーからなるVeritasコンソーシアムによって公開された。コンソーシアムはまた、金融機関が公平性評価方法論を採用するのを支援するためのオープンソースのツールキットもリリース。
• 金融機関向けのFEATチェックリスト、これはデータ分析システムの公平性、個人属性の識別、偏見の特定に焦点を当てた公平性評価方法論、倫理と説明責任の定量的測定を提供する新しい評価フレームワーク、そして機械学習モデルの予測の透明性を確定するための新しい透明性評価方法論を含む。
出典：Monetary Authority of Singapore

12（参考）ERM専門講座「AIとリスク管理」で取り上げたケーススタディ••••

あなたはリスク管理部門で働くアクチュアリーです。
最近の新聞報道で、競合他社がアンダーライティングにAIを活用するという記事が掲載されました。
引受査定部門の担当役員は、自社の引受査定にAIを活用するよう指示を出しています。
アクチュアリーとしての所見を述べよ。

••••

ロジスティック回帰を採用
縦軸は女性のしきい値、横軸は男性のしきい値
白いラインは、偽陰性率比を表す♦の部分がBalanced Accuracyが最も高いしきい値の組み合わせだが、偽陰性率比は1.2を超える• 偽陰性率比が0.8から1.2の範囲内、かつBalanced
Accuracyが最も高くなるのが★の部分

出典：Monetary Authority of Singapore

13パネルディスカッション②：専門職団体の対応

横断的な規制（Horizontal regulation）
AI法が2024年3月13日に合意• 人間の監視を守ることを目的とし、基本的権利の評価を導入• 全体的な技術文書と反復的なリスク管理プロセス• AIシステムの分類、リスクに基づく規制の枠組み

禁止（Prohibited）

ハイリスク(High risk)

生命保険

一般的な目的(General purpose)

限定リスク(Limited risk)

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教育ワークストリーム

AIがアクチュアリー教育（初期教育と継続教育の両方）に与える潜在的な影響を決定することが目的
例えば、SHAPを知りたければ、SAAのサイトにコード付きの解説がある。
GitHubでコードを公開しているアクチュアリー会が幾つかあるので、継続教育に有用なコンテンツを取りまとめて公表する予定。

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