長寿再保険におけるデータ分析の役割
データエンリッチメントの具体例
Dr. Torsten Franz, Hannover Rück SE
日本アクチュアリー会第2回例会、2021年6月18日

動機付け
データ分析サポート•

プライシングモデルと前提条件の開発•

リスクの選択とリスク管理•

経験データのモニタリングとビジネスの評価

商品

プライシングモデル

既契約
ポートフォリオ

現在の開発状況•

最新の分析方法•

データエンリッチメント

経験分析

外部データ

データ分析は、健全な意思決定の基礎となる
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長寿再保険におけるデータ分析の役割

動機付け: データの粒度

国民被保険者集団

特定のポートフォリオ個々のデータ

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長寿再保険におけるデータ分析の役割

国の統計；• 各国の統計機関• WHO死亡率データ• HMD (Human Mortality Database)
全国規模の業界研究；• アクチュアリー会• 大手（再）保険会社

独自データによる経験分析

独自データによる経験分析
医学論文などの結果

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死亡率の差異事例：英国における死亡率の経験• 死亡率を分析する際には、以下のような様々な側面を考慮することができる。
– 個人属性

職業属性

個人属性

職業総資産年金額

病歴– 職業属性• 長寿再保険では、通常限られた情報しか得られない。

ライフスタイル

教育生活環境5

長寿再保険におけるデータ分析の役割

事例：英国における死亡率の経験• 死亡率を分析する際には、以下のような様々な側面を考慮することができる。

英国65歳男性の平均余命– 個人属性– 職業属性• 長寿再保険では、通常限られた情報しか得られない。
• よくある長寿の重要な決定要因は、「年金額」と「居住地域」の２つ。
• 英国では、重複剥奪指標 (Index of Multiple Deprivation,IMD) という指標を用いて、所得、雇用、教育、犯罪などに基づいて地域を評価することができる。（39の指標）

Data basis: Office for National Statistics (ONS); Statistical Bulletin 2020, London, UK

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長寿再保険におけるデータ分析の役割

死亡率の経験とIMD• このデータは、死亡率とIMDスコアの間に強い関連性があることを示している。

IMDによる相対的な年齢標準化死亡率• 最も貧しい地域の年齢標準化死亡率は、最も裕福な地域の1.5倍である。
• 年金受給者の合成ポートフォリオの例：– 65歳男性の平均余命※Q1
Q 10平均平均余命※
18.3
22.0
20.5

平均との差
-2.2
1.50※period life expectancy

最も貧しい

地域と死亡率には強い相関
Data basis: Self-administered pension schemes 2012-2019
Source: CMI Working paper 146; Institute and Faculty of Actuaries, UK

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長寿再保険におけるデータ分析の役割

最も裕福

死亡率の経験とIMD• このデータは、死亡率とIMDスコアの間に強い関連性があることを示している。

IMDによる相対的な年齢標準化死亡率• 最も貧しい地域の年齢標準化死亡率は、最も裕福な地域の1.5倍である。
• このような死亡率とIMDスコアの相関関係は、
特定の金額帯に限定しても変わらない。

最も貧しい年金額と地域の両方を考慮してモデリングを行う必要がある
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長寿再保険におけるデータ分析の役割

Data basis: Self-administered pension schemes 2012-2019
Source: CMI Working paper 146; Institute and Faculty of Actuaries, UK

最も裕福

地域と年金額の情報を組み合わせることで、英国の社会経済的格差を反映した優れた死亡率の代理変数が設定できることが証明された。
同様の事例は、世界の他の国々でも観察されている。

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長寿再保険におけるデータ分析の役割

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病歴のある人の死亡率モデリング

弱体者年金：原理
3. 見積もり提示
保険会社A
保険会社B

1. 記入
2. 送付
申込者
• 通常、退職時（約65歳）• 健康を害している

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長寿再保険におけるデータ分析の役割

退職者健康フォーム（Retirement Health Form）• 標準化された質問項目• 200以上の質問• 11カテゴリー

保険会社C

保険会社
• 健康度の算出• 平均余命の推定• 自動化プロセス病歴のある人の死亡率モデリング• タスク：アンダーライティング情報の自動評価• 健常者と比較して追加死亡率（extra mortality）を決定する• この追加死亡率は個人属性や病歴にも依存する

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長寿再保険におけるデータ分析の役割

疾患の性質

個人属性

病歴

疾患の種類

年齢

合併症

重症度

性別

生活習慣リスク病歴のある人の死亡率モデリング• タスク：アンダーライティング情報の自動評価• この追加死亡率は個人属性や病歴にも依存する

相対死亡率• 健常者と比較して追加死亡率（extra mortality）を決定する

がん• 追加死亡率の診断後の時間への依存性を疾患の死亡率プロファイルと呼ぶ• 死亡率プロファイルは、疾患と重症度に依存する診断からの経過年数[Yrs.]• 複数の疾患を持つなど、複雑なケースは困難
相対死亡率

糖尿病

診断からの経過年数[Yrs.]

Example data – for illustration purposes only
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長寿再保険におけるデータ分析の役割

病歴のある人の死亡率モデリング• タスク：アンダーライティング情報の自動評価• この追加死亡率は個人属性や病歴にも依存する

相対死亡率• 健常者と比較して追加死亡率（extra mortality）を決定する

がん• 追加死亡率の診断後の時間への依存性を疾患の死亡率プロファイルと呼ぶ• 死亡率プロファイルは、疾患と重症度に依存する診断からの経過年数[Yrs.]• 複数の疾患を持つなど、複雑なケースは困難– 国の健康に関するデータベース– 学術論文

相対死亡率• データソース

糖尿病– 経験データ（限度あり）• 新しい治療方法をモニターする必要性
診断からの経過年数[Yrs.]

Example data – for illustration purposes only
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長寿再保険におけるデータ分析の役割

医療保険の引受においてリスクを十分に評価するためには、医療、保険数理、データ分析の専門知識を組み合わせる必要がある。

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長寿再保険におけるデータ分析の役割

まとめ• データエンリッチメントの例を２つ紹介– 死亡率の差異を示す公的データ– 弱体者年金等の個人年金の医的データ

Publicdata
公的データ

経験データ

• タスク：全データの包括的な評価• 課題：異なるソースのデータをまとめる方法の定義

ウェアラブル
データ

医的データ

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長寿再保険におけるデータ分析の役割

リスクの理解商品の情報

マーケットの情報

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