機械学習の保険実務への活用〜過去・現在・未来〜
Willis Towers Watson• Neil Chapman（ニール・チャップマン）• 山田 剛日本アクチュアリー会 2022年度 第8回例会
2023年2月28日

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➡J機械学習の保険実務への活用〜過去・現在・未来〜
1. 過去 – 保険業界にて機械学習（ML: Machine Learning）がどのように進化してきたか︖
2. 現在 – 保険業界にて、機械学習がどのように利用されているか︖
3. 未来 – 今後どのように機械学習が保険業界に貢献しうるか︖

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➡J

過去 –
保険業界にて機械学習がどのように進化してきたか︖

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➡J3機械学習とは?
専門家に尋ねよう…
“Machine learning is a subfield of artificial intelligence thatallows computer systems to automatically improve theirperformance based on experience, without being explicitly
programmed.
It involves learning algorithms that can extract insights andmake predictions or decisions from data inputs.”

機械学習は人工知能の一分野であり、コンピュータ
システムが明示的にプログラムされることなく、経験に基づいて自動的にその性能を向上させることを可能にする。
機械学習では、データ⼊⼒から洞察を引き出し、予測や決定を⾏うことができるアルゴリズムを学習する。
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➡J4これらの機械学習手法とは?

Classifications
Trees

Ensembles
アンサンブル学習

Earth

分類木

K-nearest
Neighbors
K近傍法

K-Means
Clustering
K平均法

Elastic Net
エラスティック・ネット

Principal
Components
Analysis
主性成分分析

Gradient
Boosting
Machines

Regression
Trees"Earth“

回帰木

NeuralNetworks
ニューラル・
ネットワーク

Lasso
ラッソ回帰

勾配ブースティングNaïve Bayes
ナイーブベイズ

RandomForests
ランダム・フォレスト

Support Vector
Machines

Ridge
Regression

サポートベクター・
マシン

リッジ回帰

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➡J5新しいものでは無いが……
データの充実限られた変数によるシンプルなモデル

更新率モデルにおけるGLMの適用

Integrating cost and demand
さらなるデータの充実

GLMの精緻化、他種目への展開

⾃動⾞保険におけるGLMの適用

GLMs

1990s

2000s

GLM以外のモデル

2010s

Distributed
ビッグデータ用のBig Data
ストレージ／
storage/
HadoopHadoop

Hyper
scale
超高速・
parallel
並列処理
computing

2023

Data
データの
visualisation
可視化ツール
tools

NoSQL
非SQLデータベース
databases

Machine機械学習
learning

Free software
無料のソフトウェア・
environments,
分析環境・
analytics
分析ライブラリ
libraries

Integrated

統合環境・サービス
environments

and services

Data stream

IoTを支えるand real-time
データストリームとprocessing
リアルタイム処理

supporting IoT

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➡J6

一例として正則化回帰モデルの解説

Classifications
Trees

Ensembles

K-nearest
Neighbours

K-Means
Clustering

Elastic Net
エラスティックネット

Principal
Components
Analysis

Gradient
Boosting
Machines

Regression
Trees"Earth"NeuralNetworks

Lasso
ラッソ回帰

Naïve Bayes

Support Vector
Machines

RandomForests

Ridge
Regression
リッジ回帰

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➡J

7

Penalized regression（罰則付き・正則化回帰）
概要
GLMs• 予測値 f(x) = g-1(X.b)• b は損失関数 L(b|X,y) を最小化するように算出される (X 説明変数の観測値, y 目的変数の観測値)
Penalized regression（罰則付き・正則化回帰）• 損失関数…… L(b|X,y) + l “損失関数に b に関する罰則項を付加”
Elastic Net

最小化: ( | , ) +

∑

+

∑

* Lasso : Least Absolute Shrinkage Selection Operator
Lasso回帰 – ⻘四⾓部分• 重要でないパラメタをゼロにするペナルティ（罰則）項であり、変数選択に有効

Ridge回帰 – 紫四⾓部分• 極端なパラメタにペナルティを加えるものの、パラメタをゼロにするものでは無い

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➡J

8Penalized Regression（罰則付き・正則化回帰）
GLM
f(x) = g-1(X.b) 但し b は右式を最小化するように決定( | , )++

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➡J

9Penalized Regression（罰則付き・正則化回帰）
Lasso

GLM
f(x) = g-1(X.b) 但し b は右式を最小化するように決定( | , )+

Ridge+

Elastic Net
Ridge ∑

極端なパラメタにペナルティを加えるものの、パラメタをゼロにするものでは無い

Elastic Net

両者の組み合わせLasso ∑

重要でないパラメタをゼロにするペナルティ（罰則）項であり、変数選択に有効

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➡J

10Penalized Regression（罰則付き・正則化回帰）
Lasso

GLM
f(x) = g-1(X.b) 但し b は右式を最小化するように決定( | , )+

Ridge+

Elastic Net
Ridge ∑

極端なパラメタにペナルティを加えるものの、パラメタをゼロにするものでは無い

Elastic Net

両者の組み合わせLasso ∑

重要でないパラメタをゼロにするペナルティ（罰則）項であり、変数選択に有効

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➡J

11

Penalized regression（罰則付き・正則化回帰）
パラメタ選択• 最小化: ( | , ) +∑+• 罰則パラメタは右の通り表現できる:

∑
=

,

=

最適な

, の組み合わせ-10-9.474-9.737-8.947log(lambda)-9.211-5-5.263-5.526-5.789-6.053-6.316-6.579-6.842-7.105-7.368-7.632-7.895-8.158-8.421-8.684

Cross-validation error• は Lasso ( = 1) と Ridge ( = 0) のバランスを司る• は 全体的な罰則化の強さを司る• , は交差検証(cross-validation)により決定• 係数は初期設定より決定される

alpha

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➡J12wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

13

Penalized regression（罰則付き・正則化回帰）
GLM

Penalized regression

Predictive power
予測⼒Interpretation
解釈性
Implementation
実⾏
Stability
安定性
Execution speed
実⾏速度
Analytical time and effort
分析時間・ロードwtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

14様々な “木”

Classifications
Trees

Ensembles

Regression
Trees"Earth"分類木

K-nearest
Neighbours

K-Means
Clustering

Gradient
Boosting
Machines

回帰木

Elastic Net

Principal
Components
Analysis

NeuralNetworks

LassoNaïve Bayes

Support Vector
Machines

RandomForests

Ridge
Regression

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➡J

15

Decision Trees （決定木）Group
All data< 5?
YN
Age < 40?
Y

N

Group

Group < 15?
N

Age

Y

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➡J

16

Decision Trees （決定木）Group
All data< 5?
YN
Age < 40?
Y

N

Group

Group < 15?
N

Age

Y

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➡J17

A simple Tree example（単純な木の例）

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18

A simple Tree example（単純な木の例）
Group < 3?
YN

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19

A simple Tree example（単純な木の例）
Group < 3?
YNGroup < 16?
YN

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20

A simple Tree example（単純な木の例）
Group < 3?
YNGroup < 16?
YNGroup < 19?
YN

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➡J

21

Decision trees（決定木）
GLM

Penalized regression

Decision trees

Predictive power
予測⼒Interpretation
解釈性
Implementation
実⾏
Stability
安定性
Execution speed
実⾏速度
Analytical time and effort
分析時間・ロードwtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

22

Gradient Boosting Machines（勾配ブースティング）

Classifications
Trees

Gradient
Boosting
Machines

Regression
Trees"Earth"

勾配ブースティング

K-nearest
Neighbours

K-Means
Clustering

Elastic Net

Principal
Components
Analysis

NeuralNetworks

LassoNaïve Bayes

Support Vector
Machines

RandomForests

Ridge
Regression

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➡J

23

Gradient Boosted Machine or “GBM”
A tree
( )

A GBM
=λ

( )

Group
All Data
< 5?
Y

N

λ

+λ

+λ

+λ

+

λ

+λ

+λ

+λ

+

λ

+λ

+λ

+λ

+

λ

+λ

+λ

+λ

Age < 40?
Y

NGroup < 15?
YN

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➡J24

4つの設定値• l ︓ Learning Rate 学習率 / “縮小化”– 更新前の予測値に対して、次の分岐計算の際にどの程度数値をアップ
デートするか– 更新後の予測値 =更新前の予測値 + (予測値 x 学習率)
• Interaction Depth : 相互作用深度– 各木における分岐の最⼤深度 (または、分岐の数 – 1)
• N : 決定木の本数 (繰り返し数)• Bag fraction（サンプリング割合）– Row Sampling … 各々の決定木において、一部のデータをランダムに利用することで(Bag fraction)、モデルが安定する。
– Column Sampling …各々の決定木において、説明変数をランダムに利用することで、モデルが安定化する。

Group
All Data< 5?
YN
Age < 40?
Y

NGroup < 15?
YN

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➡J25

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 0
1.2

1 # factors = 1
 Interaction depth = 1
 Learning rate = 10%
 Bag fraction = 100%

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

Underlying trend

Current fitted values

実績
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➡J26

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 0
1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

Model trained on current residuals

モデル上の（分割後の）残差

Underlying trend

Current fitted values

実績

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➡J27

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 0
1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

実際のモデル更新幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

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➡J28

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 1
1.2

λ

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Underlying trend

実績

Current fitted values

現在のモデルにおける値

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➡J29

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 1
1.2

λ

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Underlying trend

実績

Current fitted values

現在のモデルにおける値

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➡J30

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 1
1.2

λ

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

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31

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 2
1.2

+λ

λ

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

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32

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 3
1.2

+λ

λ

+λ

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

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33

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 4
1.2

+λ

λ

+λ

+λ

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

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34

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 5
1.2

+λ

λ
λ

1

+λ

+…

+λ

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

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35

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 6
1.2

+λ
+λ

λ
λ

1

+λ

+…

+λ

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

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36

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 7
1.2

+λ
+λ

λ
λ

1

+λ
+λ

+…

+λ

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

37

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 8
1.2

+λ
+λ

λ
λ

1

+λ
+λ

+…

+λ
+λ

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

38

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 9
1.2

+λ
+λ

λ
λ

1

+λ
+λ

+…
+…

+λ
+λ

λ
0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

39

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 10
1.2

1

λ
λ

+λ
+λ

λ

+λ

+λ
+λ

+…
+…

+λ
+λ

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

40

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 20
1.2

1

0.8

0.6

λ
λ

+λ
+λ

+λ
+λ

+λ
+λ

+…
+…

λ
λ
λ

+λ
+λ
+λ

+λ

+λ

+…

+λ
+λ

+λ
+λ

+…

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

41

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 30
1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

λ
λ

+λ
+λ

+λ
+λ

+λ
+λ

+…
+…

λ
λ
λ

+λ
+λ
+λ

+λ

+λ

+…

+λ
+λ

+λ
+λ

+…

λ
λ

+λ
+λ

+λ
+λ

+λ
+λ

λ

+λ

+…
+…
+…

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

42

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 40
1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

43

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 50
1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

44

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 100
1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

45

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 200
1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

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46

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 300
1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

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47

A simple GBM example（シンプルなGBMの例）
GBM results at iteration 1,000
1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

-0.2

-0.4

-0.6
Current residuals

現在の残差Model trained on current residuals

モデル上の残差

Incremental model update

モデルのアップデート幅

Underlying trend

Current fitted values

実績

現在のモデルにおける値

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➡J48各変数の重要度 – 相対的な影響⼒
ファクターの重要度の違いは、GBMのすべての木に渡って、当該変数の分岐による誤差減少の合計として測定することができる。
Vehicle Group
Vehicle Age
Driving Restriction
Vehicle Value
Age of Main Driver
Claim Free Years
Rating Area
Age of Youngest Driver
Claim Free Year Protection
Age of Youngest Additional Driver
Payment Frequency
Deductible
Sole DriverYear of analysis
Driver and Spouse
Gender of Youngest Driver
Minimum Licence Held
Annual Mileage
Gender of Main Driver
Credit Score
Use
Number of Past Claims
Gender of Youngest Additional Driver
Marital Status Main Driver
Number of Vehicles
Number of Drivers
0

5

10

15

20

25

30

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

49

Partial dependency plots（部分依存図）

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➡J50

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

51

GBMs
GLM

Penalized regression

Decision trees

GBMs

Predictive power
予測⼒Interpretation
解釈性
Implementation
実⾏
Stability
安定性
Execution speed
実⾏速度
Analytical time and effort
分析時間・ロードwtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

52

他の手法が課題を解決しうるか︖
より多くのアプローチを検討することが重要

データの量・質

説明変数設定の工夫適用する手法利得（Total Gain）

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➡J

53

なぜ機械学習は使われるようになってきたのか︖
成功のために達成すべき課題

高精度モデルの開発••

予測⼒、解釈可能性、安定性
モデルを用いた市場への商品投入

効率性・スピードの最⼤化••

希少な資源の最⼤限の利用
マーケットニーズへタイムリーに反応するモデル・保険料に内在するコンプライアンス
および公正性の担保

アクチュアリー人材の専門性・技術の最⼤限の活用が、ビジネスにおけるイノベーションを加速させる

プライシング・データサイエンスチームは会社の持つ最も貴重なリソース
このリソースを上手く活用できるかは、どのようにツールを利用するかにかかっている
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➡J

54

なぜ機械学習は使われるようになってきたのか︖
機械学習のメリット・デメリット

高精度モデルの開発••より高い予測⼒を与える機械学習
実務導入の加速効率性・スピードの最⼤化••

⾃動化の進展効率性の増⼤モデル・保険料に内在するコンプライアンス
および公正性の担保モデルの透明性に課題

これらの技術がイノベーション（それに伴う業務プロセスの標準化）を加速させる場所に注⼒する必要性

プライシング・データサイエンスチームは会社の持つ最も貴重なリソース
このリソースを上手く活用できるかは、どのようにツールを利用するかにかかっている
wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

55

現在 –
保険業界にて機械学習がどのように利用されているか︖

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

56

保険分野における機械学習の導⼊
マーケティング
保険販売

顧客管理

アンダーライティング
リスクマネジメント

料率設計

代理店/ブローカーのパフォー
マンス分析

継続率対策のためのセグメント分
析、施策検討

商品開発(UBI等)

60

3500

40

3000

20

2500

0

クレーム管理

資産管理

保険⾦
詐欺検知

2000

-20

1500

-40
-60

1000

-80

500

-100

0
Low rating factor

High rating factor
exposure
excess res

生損保
クロスセル

ウェブスクレイピングと特徴量分析（企業分野）

トピック・モデリング
巨⼤クレームモデリングwtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

57

機械学習は保険事業にどの程度使用されているか︖
No use
未導入

Trailling
実験

Investigation
研究Supplementary
部分導入

Industrialisation
本格導入

⼤規模企業案件
新興市場・
新しい市場
中小企業分野米国個人商品
欧州・中東・アフリカ個人商品

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➡J

58

予測⼒

Layered GBMs

GBM
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➡J

59

予測力

Layered GBMs

GBM
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➡J

60

予測⼒

Layered GBMs

GBM
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➡J

61

予測⼒

Layered GBMs

GBM
wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

62

Predictive power

Layered GBMs

GBM
wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

63

63

予測⼒

Layered GBMs

GBM
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64

Layered GBMs
Vehicle Age
Rating Area
Age Main Driver
Vehicle Group

予測⼒

Driver Restriction
Licence Age
Credit Score
Mileage
Payment Frequency
Years Owned

GBM

Layered GBM

Single factor effects
単一変数影響wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

65

Layered GBMs
Vehicle Age
Rating Area
Age Main Driver
Vehicle Group

予測⼒

Driver Restriction
Licence Age
Credit Score
Mileage
Payment Frequency
Years Owned

GBM

Layered GBM

Single factor effects
単一変数影響

2-way interaction terms
二変数相互作用wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

66

Layered GBMs
Vehicle Age
Rating Area
Age Main Driver
Vehicle Group

予測⼒

Driver Restriction
Licence Age
Credit Score
Mileage
Payment Frequency
Years Owned

GBM

Layered GBM

Single factor effects
単一変数影響

2-way
interaction terms
二変数相互作用3-way interaction terms
三変数相互作用wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J67

Layered GBMs
Vehicle Age
Rating Area
Age Main Driver
Vehicle Group

予測⼒

Driver Restriction
Licence Age
Credit Score
Mileage
Payment Frequency
Years Owned

GBM

Layered GBM

Singlefactor effects
単一変数影響

2-way
interaction terms
二変数相互作用3-way interaction terms
三変数相互作用4-way interaction terms
四変数相互作用wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

68

Layered GBMs

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➡J69

wtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

70

Layered GBMs
Vehicle Age

Age Main Driver x Rating Area x Vehicle Group

Rating Area

Mileage x Vehicle Age

Driver Restriction

Credit Score x Vehicle Group

Vehicle GroupAge Main Driver
Licence Length Main Driver
Age Main Driver x Vehicle Age
Credit Score

Credit Score x Vehicle Age
Gender Main Driver x Vehicle GroupAge Main Driver x Driver Restriction x Rating Area
Gender Main Driver
Age Main Driver x Driver Restriction x Gender Main Driver
Age Main Driver x Payment Frequency x Rating Area

Payment Frequency

Age Main Driver x Years Owned

Years Owned

Licence Length Main Driver x Years Owned

Mileage

Credit Score x Mileage

Rating Area x Vehicle Group

Driver Restriction x Gender Main Driver

Age Main Driver x Mileage

Age Main Driver x Driver Restriction

Age Main Driver x Payment Frequency

Driver Restriction x Mileage x Vehicle Group

Licence Length Main Driver x Vehicle Age
Driver Restriction x Vehicle GroupAge Main Driver x Gender Main Driver
Age Main Driver x Vehicle Group

Driver Restriction x Payment Frequency x Vehicle GroupAge Main Driver x Driver Restriction x Vehicle Age x Years Owned
Driver Restriction x Years Owned
Age Main Driver x Rating Area
Age Main Driver x Credit Score x Vehicle Age x Vehicle GroupAge Main Driver x Vehicle Age x Vehicle Group

Payment Frequency x Rating Area

Driver Restriction x Rating Area

Age Main Driver x Payment Frequency x Rating Area x Vehicle Age

Vehicle Age x Years Owned

Credit Score x Years Owned

Age Main Driver x Driver Restriction x Vehicle Age

Mileage x Rating Area

Vehicle Age x Vehicle GroupAge Main Driver x Credit Score

Rating Area x Vehicle Age

Age Main Driver x Rating Area x Vehicle Age x Vehicle Group

Driver Restriction x Vehicle Age
Age Main Driver x Driver Restriction x Vehicle Group
Mileage x Payment Frequency
Licence Length Main Driver x Rating Area

Rating Area x Years Owned
Payment Frequency x Vehicle Group
Payment Frequency x Vehicle Age
Driver Restriction x Licence Length Main Driver x Vehicle GroupAge Main Driver x Driver Restriction x Licence Length x Vehicle Age

Driver Restriction x Mileage x Vehicle Age

Payment Frequency x Years Owned

Credit Score x Rating Area

Age Main Driver x Credit Score x Vehicle Age

Mileage x Rating Area x Vehicle Age

Driver Restriction x Licence Length Main Driver

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➡J

71

Layered GBMs
Age Main Driver x Rating Area x Vehicle Group

Vehicle Age
Rating Area

Mileage x Vehicle Age

Driver Restriction

Credit Score x Vehicle Group
Credit Score x Vehicle Age

Vehicle Group

Gender Main Driver x Vehicle GroupAge Main Driver

Age Main Driver x Driver Restriction x Rating Area

Licence Length Main Driver
Age Main Driver x Vehicle Age
Credit Score

Gender Main Driver
Age Main Driver x Driver Restriction x Gender Main Driver
Age Main Driver x Payment Frequency x Rating Area

Payment Frequency

Age Main Driver x Years Owned

Years Owned

Licence Length Main Driver x Years Owned

Mileage

Credit Score x Mileage

Rating Area x Vehicle Group

Driver Restriction x Gender Main Driver

Age Main Driver x Mileage

Age Main Driver x Driver Restriction

Age Main Driver x Payment Frequency

Driver Restriction x Mileage x Vehicle Group

Licence Length Main Driver x Vehicle Age
Driver Restriction x Vehicle Group

Driver Restriction x Payment Frequency x Vehicle GroupAge Main Driver x Driver Restriction x Vehicle Age x Years Owned
Driver Restriction x Years Owned

Age Main Driver x Gender Main Driver
Age Main Driver x Vehicle GroupAge Main Driver x Rating Area
Age Main Driver x Credit Score x Vehicle Age x Vehicle GroupAge Main Driver x Vehicle Age x Vehicle Group

Payment Frequency x Rating Area

Driver Restriction x Rating Area

Age Main Driver x Payment Frequency x Rating Area x Vehicle Age

Vehicle Age x Years Owned

Credit Score x Years Owned

Age Main Driver x Driver Restriction x Vehicle Age

Mileage x Rating Area

Vehicle Age x Vehicle GroupAge Main Driver x Credit Score

Rating Area x Vehicle Age

Age Main Driver x Rating Area x Vehicle Age x Vehicle Group
Rating Area x Years Owned

Driver Restriction x Vehicle Age

Payment Frequency x Vehicle GroupAge Main Driver x Driver Restriction x Vehicle Group
Mileage x Payment Frequency
Licence Length Main Driver x Rating Area

Payment Frequency x Vehicle Age
Driver Restriction x Licence Length Main Driver x Vehicle GroupAge Main Driver x Driver Restriction x Licence Length x Vehicle Age

Driver Restriction x Mileage x Vehicle Age

Payment Frequency x Years Owned

Credit Score x Rating Area

Age Main Driver x Credit Score x Vehicle Age

Mileage x Rating Area x Vehicle Age

Driver Restriction x Licence Length Main Driver

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72

Layered GBMs
Vehicle Age
Rating Area

Mileage x Vehicle Age

Driver Restriction

Credit Score x Vehicle Group

Vehicle GroupAge Main Driver
Licence Length Main Driver

Credit Score x Vehicle Age
Gender Main Driver x Vehicle Group
Gender Main Driver

Age Main Driver x Vehicle Age
Credit Score
Payment Frequency

Age Main Driver x Years Owned

Years Owned

Licence Length Main Driver x Years Owned

Mileage

Credit Score x Mileage

Rating Area x Vehicle Group

Driver Restriction x Gender Main Driver

Age Main Driver x Mileage

Age Main Driver x Driver Restriction

Age Main Driver x Payment Frequency
Licence Length Main Driver x Vehicle Age
Driver Restriction x Vehicle GroupAge Main Driver x Gender Main Driver

Driver Restriction x Years Owned
Age Main Driver x Rating Area

変数の⾃動単純化を組み込んだ
Elastic Net GLM

Age Main Driver x Vehicle Group
Payment Frequency x Rating Area
Driver Restriction x Rating Area
Vehicle Age x Years Owned

Credit Score x Years Owned

Vehicle Age x Vehicle GroupAge Main Driver x Credit Score

Mileage x Rating Area

Rating Area x Vehicle Age
Driver Restriction x Vehicle Age

Rating Area x Years Owned
Payment Frequency x Vehicle Group

Mileage x Payment Frequency

Payment Frequency x Vehicle Age

Licence Length Main Driver x Rating Area
Payment Frequency x Years Owned
Credit Score x Rating Area
Driver Restriction x Licence Length Main Driver

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➡J73

Layered GBMs

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➡J74

Layered GBMs
L-GBMの利点

No loss in
predictiveness
高い予測性

Understand yourmodel
モデルの解釈Automatic factor &interaction detection
for GLMs
GLM用の変数選択の⾃動化

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➡J75日本の保険業界における機械学習の利用
伝統的な料率算出プロセス

保険⾦データ

最終発生
保険⾦の推計 実績保険⾦
収益
シミュレーション（ボトムライン）契約データ

 改定率分のポートフォリオ
平⾏移動
新料率案
シミュレーション（トップライン）

 損害率
 コンバインドレシオ
 保険引受損益 保険料

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76日本の保険業界における機械学習の利用
プライシングにおけるベストプラクティスの一例

保険⾦データ

最終発生
保険⾦の推計

クレームコストモデルの作成 機械学習モデルによる契約
1件あたりクレームコストの推定
収益
シミュレーション（ボトムライン） GLMによるモデリング L-GBMによる変数選択

 損害率
 コンバインドレシオ
 保険引受損益
 LTV

新料率案

契約データ
更新率・成約率
モデルの作成(新規/更新)ポートフォリオ
シミュレーション（トップライン） 保険料
 契約件数 マーケットシェア

 機械学習モデルによる契約別の更新率・成約率の推定
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77日本の保険業界における機械学習の利用
プライシング以外では……
更新率・成約率
モデルの作成(新規/更新)クロスセル・
アップセルのモデル開発

 特定のセグメントに対する特徴の発⾒、施策の検討
 営業機会の最⼤化

 保険請求に関する保険⾦詐欺検知

Driving Score

78
etc...
 運転データの解析によるスコアリング
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78

保険会社の機械学習の適用、そのステップ
No use
未導入

Trailing
実験

Investigation
研究Supplementary
部分導入

Industrialisation
本格導入

一時的（Ad-hoc）
な使用に留まる
従前は気づかなかった、
新しい特徴量等を発⾒するのに使用一定程度定例業務に組み込まれるが、既存のプロセスの補助的な使用法がメイン業務の中核プロセスに機械学習が複数組み込まれているwtwco.com© 2023 WTW. Proprietary and confidential. For WTW and WTW client use only.

➡J

79

未来 –
今後どのように機械学習が保険業界に貢献しうるか︖

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➡J80

未来はどうなるのか︖
Source: emeritus.org
Financial services:

Healthcare:

Life Sciences:

アルゴリズム・トレード

精密医療のためのアルゴリズム
画像処理(Computer Vision)による診断・手術のサポート

Telecommunications:Oil, Gas, Energy:

Aviation:

ネットワーク最適化

画像認識のメンテナンスへの活用

ルート予測モデル

予測メンテナンス

エネルギー需給モデル

顧客サービス

詐欺検知

製薬技術
疫病蔓延予測Insurance:
AIに基づくアンダーライティング
保険⾦請求プロセス
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➡J81日本や他の規制の厳しい市場で、MLはどのように活用できるのか︖

最終発生保
険⾦の推定

 財務諸表目的の最終発生保険⾦（IBNR）とプライシング目的の最終発生保険⾦は異なりうる
 機械学習による最終発生保険⾦推定の精緻化
 ASTIN関連研究会「支払備⾦の⾒積もりにおける機械学習・深層学習的手法の適用と従来手法との⽐較」（2018 ASTIN WP 参加報告）
 https://www.actuaries.jp/lib/annual/am2018.html

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82日本や他の規制の厳しい市場で、MLはどのように活用できるのか︖
参考純率

⾦融庁認可

最終発生保
険⾦の推定
他社料率の
モデリング

リスクファクターの規制

これらを踏まえた
料率最適化
他社料率の
取得

システム要件・費用・時間
引受基準・
販売方針

外部環境

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83日本や他の規制の厳しい市場で、MLはどのように活用できるのか︖
純保険料・クレームコスト

純保険料

機械学習によるモデル

 格差の新たな発⾒に基づくポートフォリオ戦略
 引受基準の⾒直し 適切なマーケティング施策
 適切な料率設定の試み
セグメント

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➡J84日本や他の規制の厳しい市場で、MLはどのように活用できるのか︖
純保険料・クレームコスト

機械学習によるモデル

 各⾒積（契約者）のランク付け(Tiering) 区分に応じたデビエート権限の付与

タリフ純保険料

 ハイリスク区分での適切な引受

Tier1

Tier3
Tier2

…………

Tier7

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➡J85

成功に向けた課題(再掲)

高精度モデルの開発••

予測⼒、解釈可能性、安定性
モデルを用いた市場への商品投入

効率性・スピードの最⼤化••

希少な資源の最⼤限の利用
マーケットニーズへタイムリーに反応するモデル・保険料に内在するコンプライアンス
および公正性の担保

アクチュアリー人材の専門性・技術の最⼤限の活用が、ビジネスにおけるイノベーションを加速させる

プライシング・データサイエンスチームは会社の持つ最も貴重なリソース
このリソースを上手く活用できるかは、どのようにツールを利用するかにかかっている
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➡J

86

まとめ


機械学習は、保険業界の主要な解決するための⼤きな成⻑機会

他業界と同様に、保険業界も機械学習の最も効率的な使用⽅法を模索中



保険業界は、既存業務の中に分析業務を内包していることもあり、機械学習を活用しやすい環境



様々な保険マーケット・保険種目にて既に機械学習が導⼊されており、そこから一定の有益なアウトプットを得ている



日本の保険マーケットにおいてもこれらの手法を活用する明確な機会が存在しており、実際にいくつかの保険会社はそのような手法を導⼊している

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➡J87

ご清聴ありがとうございました

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88