第五世代のアクチュアリー～スタティスティカル・アクチュアリーという新たなキャリア～
2017年5月20日
慶應義塾大学白石 博

2自己紹介 (白石博)


所属





慶應義塾大学

理工学部

数理科学科

准教授

職歴



学歴



1998-2000 GEキャピタル・エジソン生命保険株式会社



1994-1998 早稲田大学理工学部数学科



2000-2005 プルデンシャル生命保険株式会社



2003-2004 早稲田大学理工学研究科

修士課程



2005-2007 ハノーバー・リー・サービセス株式会社



2005-2007 早稲田大学理工学研究科

博士課程



2007-2009 早稲田大学基幹理工学部応用数理学科

2009-2013 東京慈恵会医科大学



2014-現職

所属学会


日本数学会、日本統計学会、日本アクチュアリー会（正会員）

OLIS-慶應義塾大学保険フォーラム2016
テーマ：アクチュアリーとデータ解析〔 I 〕 新たな時代の予感
開催日時 ：2017年3月11日（土）12：50～17：30
場所：慶応義塾大学 日吉キャンパス 独立館 D203

URL: http://www.olis.or.jp/hfea/program/pro20170311.html

3

藤澤陽介氏、寺島尚秀氏、坂本康昭氏の紹介

藤澤 陽介 氏

RGA再保険会社（ディレクター）

4

寺島 尚秀 氏

アクサ損害保険株式会社（データイノベーション部担当部長）

 信託銀行、保険会社を経て現職

 コンサルティングファーム、保険会社を経て現職

 University of Waterloo留学

 東京工業大学卒業、大学院修了

 ASTIN関連研究会、産学共同委

員会

 九州大学理学部数学科卒業

坂本 康昭 氏

アクサ損害保険株式会社（Chief Scientist, Open AILab）

 Ex-Professor of Intelligence and Analytics in USA

 Founding member of big data initiatives（出典）慶應保険フォーラム2016の各発表資料より抜粋

 Ph.D. from the University of Texas at Austin

5

第5世代のアクチュアリーって？
Actuaries of the Fifth Kind?

 第１世代：生保（年金）数理
 第2世代：確率論的損保領域

 第3世代：資産運用・ALM
 第4世代：Enterprise RiskManagement

 第5世代：ビックデータ解析（出典）平成28年9月14日日本アクチュアリー会例会「Risk Management : Then, Now and Tomorrow」（Paul Embrechts 氏）の講演資料より抜粋

第5世代のアクチュアリーになるためには？

6Data Science with Actuarial Applications :“This course provides a comprehensive treatment of various techniques from statistics,
predictive analytics and machine learning that can be used to analyze data sets relevant
for actuarial applications. Specific topics covered include: modelling principles andpractice, analysis and estimation of survival and multiple-state models, insurance pricing
using generalized linear models, classification and tree-based methods, and Monte Carlosimulation of time series.”
 保険データを分析するための統計、予測モデル、機械学習
 モデリングの原則と実務、GLM、分類、決定木、時系列解析

等

Course Proposal of Master of Mathematics in Actuarial Science, University of Waterloo（出典）慶應保険フォーラム2016「アクチュアリー教育の広がり～第1世代から第5世代まで～ 」（藤澤陽介氏）より抜粋

第5世代のアクチュアリーになるためには？

7

Data Science with Actuarial Applications : Module 1: モデリング Module 4: Classification methods

回帰モデル, 統計的機械学習,モデルのバリデーション Module 2: Survival and multiple state models

Kaplan Meier, Nelson Aalen

イシング


GLMの復習と損害保険のプライシング

 Module 5: Tree-based methods

 Module 3: 一般化線形モデル（GLM）を用いたプラロジスティック回帰,Cox比例ハザードモデル,判別分
析,K近傍法

Regression trees, Classification trees, ランダムフォ
レスト Module 6: 時系列解析のモンテカルロシミュレーション
ARCH/GARCHモデル,Variance reduction
methods, ブートストラップ

Course Proposal of Master of Mathematics in Actuarial Science, University of Waterloo（出典）慶應保険フォーラム2016「アクチュアリー教育の広がり～第1世代から第5世代まで～ 」（藤澤陽介氏）より抜粋

第5世代のアクチュアリーになるためには？

8Data Science with Actuarial Applications : プロジェクト:

変額年金を販売する保険会社のリスク管理部門を想定



上司が変額年金のリスク管理に用いる株価モデルの変更を検討



現在の株価モデルは、独立した対数正規モデルILN（μ, σ）

S＆P500とTSXインデックスの月次収益率が利用可能

上司に提出するレポートを用意せよ


ILN、GARCH、RSLN（レジームスイッチ対数正規）モデルと、それらのbivariateモデルを構築し、最も適切なモデルとそのパラメータを提案せよ
Course Proposal of Master of Mathematics in Actuarial Science, University of Waterloo（出典）慶應保険フォーラム2016「アクチュアリー教育の広がり～第1世代から第5世代まで～ 」（藤澤陽介氏）より抜粋

データサイエンス？データサイエンティスト？

（出典）慶應保険フォーラム2016「WHAT IS DATA SCIENCE? 」（坂本康昭氏）より抜粋

9データサイエンティストは何をする？

（出典）慶應保険フォーラム2016「WHAT IS DATA SCIENCE? 」（坂本康昭氏）より抜粋

10データサイエンスの将来は？

（出典）慶應保険フォーラム2016「WHAT IS DATA SCIENCE? 」（坂本康昭氏）より抜粋

11データサイエンスを活用した企業の取り組み（出典）慶應保険フォーラム2016「イノベーションとアクチュアリー」（寺島尚秀氏、坂本康昭氏）より抜粋

12データサイエンスを活用した企業の取り組み（出典）慶應保険フォーラム2016「イノベーションとアクチュアリー」（寺島尚秀氏、坂本康昭氏）より抜粋

13データサイエンスを活用した企業の取り組み（出典）慶應保険フォーラム2016「イノベーションとアクチュアリー」（寺島尚秀氏、坂本康昭氏）より抜粋

14

産・官・学連携の必要性

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ETH（チューリッヒ工科大学）の取り組み : Risk Lab (1994-) : 学科(D-MATH) 内の研究組織
 統計的モデリングや定量的リスク管理を研究分野とし、産業内での問題を研究対象
 産・官・学との知識の共有を重視
 Risk Center (2005-) : ETH内の関連する8学科の教員による研究組織
 ETHとの組織単位での共同研究（AXA, Credit Suisse, Swiss Re, ZURICH など）

 Risk Day (1998-) : ETHで毎年開催されるカンファレンス
 産・官・学（含む学生）の研究者での問題提起（共有）の場
 当初の参加者は40人程度だったが、2016年9月16日の会議では約400人の参加者

16第5世代のアクチュアリーの広がりのために～日本の産・官・学（特に学）がすべきこと～
 教育の充実 従来の数理統計のような理論の教育だけでなく、データを活用した解析
 実践的な問題解決の経験（Case Study）
 研究連携の充実
 日本版Risk Day 産・官・学共同研究

 人材の相互派遣
 実務経験者の研究者・教育者としての招聘 インターンシップ制度
 社会人ドクターの受け入れ

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第5世代のアクチュアリーと認定されるためには？
 CERA(Chartered Enterprise Risk Actuary)のような試験の創設？
 そもそも認定されるものではない？
 業務で統計を扱っていれば第5世代？
 扱うデータがBigであれば第5世代？
 Machine Learningに関する知識を知っていれば第5世代？
 プログラミングに精通していれば第5世代？

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ご清聴ありがとうございました。