Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 第1－(1)－16図 2011年と労働力率、就業率、人口に占める役員を除く雇用者の比率が同一であった場合との比較

○ 2012年は65～69歳層の労働力率・就業率が伸びたこともあり、同年齢層における労働力人口、就業者数、役員を除く雇用者数が増加した。

（各年龄階層別人口、労働力人口、就業者数）

2011年の実績値

（单位万人）

15～19歲	20～24歲	25～29歲	30～34歲	35～39歲	40～44歲	45～49歲	50～54歲	55～59歲	60～64歲	65歲以上	年齡計
15歲以上人口	609	641	725	815	974	916	801	763	838	1,055	2,969	11,108
労働力人口	88	439	620	669	799	769	690	642	654	637	583	6,591
就業者数	79	403	580	636	764	738	665	621	629	604	571	6,289
役員を除く雇用者数	469	1,148	1,333	1,079	890	242	5,163

2012年の実績値

15～19歲	20～24歲	25～29歲	30～34歲	35～39歲	40～44歲	45～49歲	50～54歲	55～59歲	60～64歲	65歲以上	年齡計
15歲以上人口	606	629	709	788	947	944	813	766	802	1,035	3,055	11,095
労働力人口	89	428	608	650	779	794	699	645	628	626	609	6,555
就業者数	81	394	569	620	747	763	676	623	605	597	595	6,270
役員を除く雇用者数	461	1,122	1,337	1,094	879	259	5,154

☐各年齢層における労働力率、就業率、人口に占める役員を除く雇用者の比率が2011年と同一であったと仮定した場合の2012年の数値（人口は同一と仮定）

15～19歲	20～24歲	25～29歲	30～34歲	35～39歲	40～44歲	45～49歲	50～54歲	55～59歲	60～64歲	65歲以上	年齡計
15歲以上人口	606	629	709	788	947	944	813	766	802	1,035	3,055	11,094
労働力人口	88	431	606	647	777	793	700	645	626	625	600	6,536
就業者数	79	395	567	615	743	761	675	623	602	593	588	6,240
役員を除く雇用者数	464	1,115	1,334	1,088	868	249	5,113

(65～69歳層の労働力率・就業率)

資料出所 総務省統計局「労働力調査」より厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）労働力調査においては、結果を算出するための基礎となるベンチマーク人口が平成17年国勢調査（旧基準ベース）から平成22年国勢調査（新基準ベース）に切り替えられており、各年齢階級別人口、労働力人口、就業者数の2011年の値は総務省統計局により算出された新基準ベースを用いている。また、65～69歳層の労働力率、就業率についても2005年から2011年までの値は総務省統計局により遡及して算出された新基準ベースである。

2）15歳以上人口は労働力人口と非労働力人口との和として計算している。

41万人（5,154万人−5,113万人）の増加となる $ ^{22} $ ことが推計される。

具体的にどの年齢層で増加したかを同図によりみると、増加幅の推計値に対する比率では65～69歳層で最も上昇しており $ ^{23} $ （付1-(1)-9表）、団塊の世代のうち1947年生まれの者が65歳に到達後も定年延長や再雇用等がなされている $ ^{24} $ ことが推察される。実際に65～69歳層の労働力率・就業率を同図によりみると、2004年まですう勢的に低下傾向にあったものの、その後は上昇傾向に転じ、2012年も上昇しそれぞれ38.1%、37.1%となっている。
## 第1－(1)－17表 コーホートでみた団塊世代の特徴（産業別）

☐ 団塊の世代の産業構成は年齢が高まるにしたがって変化していったが、その変遷は上下の世代と大きな差異はない。一方で、団塊の世代は下の世代と比較して建設業や製造業の割合が大きく、医療福祉の割合が小さいことがわかる。

(单位 % )

回境世代コーホートの1つ下	回境世代コーホート	回境世代コーホートの1つ上
1995年(40～44歳)	2000年(45～49歳)	2000年(45～49歳)	2005年(50～54歳)	2005年(50～54歳)	2010年(50～59歳)	1995年(45～49歳)	2000年(50～54歳)	2000年(50～54歳)	2005年(55～59歳)	2005年(55～59歳)	2010年(60～64歳)	1995年(50～54歳)	2000年(55～59歳)	2000年(55～59歳)	2005年(55～59歳)	2005年(

【55～59歳層に到達した時の各コーホートの職業構成割合】

(単位 %)

資料出所

1995年	2000年（#）	1000年（#）	2005年	回境世代一	2005年（※）	2010年	1000年
2つ上	1つ上	1つ上	回境世代一	1つ下
A	6.6	4.0	A	4.0	3.8	A	3.9	3.8
B	0.3	0.2	B	0.2	0.1	B	0.4	0.4
C	0.7	0.5	C	0.5	0.4	C	0.1	0.1
D	0.1	0.1	D	0.1	0.1	D	10.7	9.5
E	11.5	11.3	E	11.2	10.7	E	18.8	16.7
F	25.1	23.2	F	22.9	19.0	F	0.4	0.5
G	0.5	0.5	G	0.5	0.4	G	1.3	1.4
H	6.7	7.5	H	1.3	1.5	H	6.7	6.3
I	20.5	21.6	I	6.6	6.6	I	16.9	16.1
J	2.1	2.2	J	17.2	17.5	J	2.0	2.4
K	1.3	1.4	K	2.2	2.1	K	1.9	1.8
L	21.7	23.9	L	1.5	1.6	L	2.8	3.1
M	2.5	2.9	M	6.0	5.5	M	6.4	5.5
N	0.5	0.9	N	4.7	6.8	N	3.6	3.2
O	3.7	4.0	O	4.0	4.9
P	0.9	1.1	P	6.8	9.5
Q	12.8	14.0	Q	1.1	0.7
R	2.9	3.4	R	7.1	6.5
S	0.9	1.4	S	3.4	3.9
T	1.5	3.7

総務省統計局「国勢調査」より厚生労働省労働政策担当参事官室にて算出

1）2005年、2000年の国勢調査では、産業に係る数値については一般に第11回、第10回産業分類改定に基づく値を表章しているが、それぞれ第12回、第11回産業分類改定に基づく数値も一部特別集計をしていることから、単純比較を行うことができる。ここでは2005年国勢調査における第12回産業分類改定ベースの結果を（※）で、2000年国勢調査における第11回産業分類改定ベースの結果を（⑬）で表章している。なお、1995年国勢調査と2000年国勢調査の間には産業分類改定が行われなかったため、両者を単純比較することも可能である。

2）1995年及び2000年、2000年（⑬）及び2005年、2005年（※）及び2010年における産業分類はそれぞれ以下のとおりとなる。

1995年及び2000年）A：農業、B：林業、C：漁業、D：鉱業、E：建設業、F：製造業、G：電気・ガス・熱供給・水道業、H：運輸・通信業、I：卸売・小売業、飲食店、J：金融・保険業、K：不動産業、L：サービス業、M：公務（他に分類されないもの）、N：分類不能の産業

2000年（⑬）及び2005年）A：農業、B：林業、C：漁業、D：鉱業、E：建設業、F：製造業、G：電気・ガス・熱供給・水道業、H：情報通信業、I：運輸業、J：卸売・小売業、K：金融業・保険業、L：不動産業、M：飲食店・宿泊業、N：教育・学習支援業、O：医療、福祉、P：複合サービス業、Q：サービス業（他に分類されないもの）、R：公務（他に分類されないもの）、S：分類不能の産業

2005年（※）及び2010年）A：農林業、B：漁業、C：鉱業、探石業、砂利採取業、D：建設業、E：製造業、F：電気・ガス・熱供給・水道業、G：情報通信業、H：運輸業、郵便業、I：卸売業、小売業、J：金融業、保険業、K：不動産業、物品賃貸業、L：学術研究、専門技術サービス業、M：宿泊業、飲食サービス業、N：生活関連サービス業、娯楽業、O：教育、学習支援業、P：医療、福祉、Q：複合サービス業、R：サービス業（他に分類されないもの）、S：公務（他に分類されないものを除く）、T：分類不能の産業
## 第1－（1）－22図 地域ブロック別有効求人倍率の推移

○ 地域ブロック別に有効求人倍率をみると、おおむね上昇の傾向が持続しているが、北関東・甲信や東海地方では2012年後半に低下がみられた。

(倍)

(西日本)

## （注）1）数值は四半期の季節調整値。

2）各プロックの構成県は、以下のとおり。

北海道 北海道

東北 青森県、岩手県、宮城県、秋田県、山形県、福島県

南関東 埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県

北関東・甲信 茨城県、栃木県、群馬県、山梨県、長野県

北陸 新潟県、富山県、石川県、福井県

東海 岐阜県、静岡県、愛知県、三重県

近畿 滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県

中国・四国 鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県

九州・沖縄 福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県

3）東北の2011年1～3月期から7～9月期の数値は総務省統計局により補完された数値を用いている。
況（2013年1月現在）を見ると、沿岸部では建設労働者が不足していることが分かる。建設業においては、資格や経験を求める求人が多い傾向が持続しているが、経験を有する求職者が少ないことから、求職者に対して建設機械の運転等の特別訓練を実施した一方で、求人側には条件の緩和指導策をしている。

また、沿岸部の主要産業である水産加工業においては、賃金水準よりも、職場の働きやすさ等も含めた種々の条件をみながらじっくり求職活動を行う傾向があるが、この場合でも求人企業と求職者の双方に働きかけてミスマッチを解消することが重要である。

被災地の求職者の中には、震災前に勤めていた事業所の復旧や再開を待つ者、通勤に関する問題を抱える者、家族の介護・看護等の負担がある者など様々な負担を抱えている者がいることから、ハローワークにおけるきめ細やかな職業相談・情報提供に努めることに加えて、事業用地のかさ上げ、従業地に配慮した住宅等の供給や、宅地、道路網、公共交通機関等の整備が重要であり、こうした取組により県内他地域や県外に避難している者が沿岸部に戻る $ ^{28} $ ことを促進する上でも重要である。

第1－（1）－26図 被災 3 県の沿岸部における職業別求人・求職の動向
競爭參加資格審查申請書変更屆(物品製造等)

申請日※和曆 令和 年 月 日
## （別紙１）競争参加を希望する地域、営業所（変更後の内容を記載すること）

（※複数記入可能）※地域別業者担当連絡先

(変更・追加・削除)を記入すること※1	営業所等名称(本社を含む※2)	〒	所在地※3	連絡先
北海道	TEL:
FAX:
東北	TEL:
FAX:
関東甲信越	TEL:
FAX:
東海北陸	TEL:
FAX:
近畿	TEL:
FAX:
中国	TEL:
FAX:
四国	TEL:
FAX:
九州沖縄	TEL:
FAX:

域・営業所に、変更がなすと、

又は名称（会社名等）を省略せ

ければ、空欄にするこずに記入

と。

※3 本社住所（登記事項証明書の住所）が現住所と異なる場合は現住所を記入の上、末尾に（現住所）※（市外局番－局番－番号）

以下受付・審査機関使用欄

受付番号

審查担当者
（別紙2）希望する資格の種類、営業品目（変更後の内容を記載すること）※法人の場合、登記の目的の中から営業品目を選択してください（※複数記入可能）

資格の種類※	物品の製造
営業品目※	101	衣服・その他織維製品類
102	ゴム・皮革・プラスチツ製品類
103	窯業・土石製品類
104	非鉄金属・金属製品類
105	フォーム印刷
106	その他印刷類
107	図書類
108	電子出版物類
109	紙・紙加工品類
110	車両類
111	その他輸送・搬送機械器具類
112	船舶類
113	燃料類
114	家具・什器類
115	一般・産業用機器類
116	電気・通信用機器類
117	電子計算機類
118	精密機器類
119	医療用機器類
120	事務用機器類
121	その他機器類
122	医薬品・医療用品類
123	事務用品類
124	土木・建設・建築材料
127	警察用装備品類
128	防衛用装備品類
129	その他

資格の種類※	物品の販売
営業品目※	201	衣服・その他繊維製品類
202	ゴム・皮革・プラスチウ製品類
203	窯業・土石製品類
204	非鉄金属・金属製品類
205	フォーム印刷
206	その他印刷類
207	図書類
208	電子出版物類
209	紙・紙加工品類
210	車両類
211	その他輸送・搬送機械器具類
212	船舶類
213	燃料類
214	家具・什器類
215	一般・産業用機器類
216	電気・通信用機器類
217	電子計算機類
218	精密機器類
219	医療用機器類
220	事務用機器類
221	その他機器類
222	医薬品・医療用品類
223	事務用品類
224	土木・建設・建築材料
227	警察用装備品類
228	防衛用装備品類
229	その他

資格の種類※	役務の提供等
営業品目※	301	広告・宣伝
302	写真・製図
303	調査・研究
304	情報処理
305	翻訳・通訳・速記
306	ソフトウェア開発
307	会場等の借り上げ
308	賃貸借
309	建物管理等各種保守管理
310	運送
311	車両整備
312	船舶整備
313	電子出版
314	防衛用装備品類の整備
315	その他

資格の種類※	物品の買受け
営業品目※	401	立木竹
402	その他

※ 既に選択している資格や営業品目に変更がなければ、空欄にしください。追加なら〇を記入し、削除なら▲を記入してください。

受付機関コード

以下受付・審査機関使用欄

受付番号

審查担当者
## （別紙3）予算決算及び会計令第70条第3号に該当しないことの誓約

当社（個人である場合は私、団体である場合は当団体）は、全省庁統一資格審査に申請するにあたり、下記の事項について警約します。

この警約が虛偽であり、又はこの警約に反したことにより、当方が不利益を被ることとなっても、異議は一切申し立てません。

また、貴職において必要と判断した場合に、役員等名簿により提出する当方の個人情報を警察に提供することについて同意します。

（上記に警約及び同意する場合、左のチェックボックスにチェックをしてください。）

記

1 予算決算及び会計令（昭和22年勅令第165号）第70条第3号に該当しないこと。

すなわち、暴力団員による不当な行為の防止等に関する法律（平成3年法律第77号）第32条第1項　各号に掲げる次の者でないこと

（1）指定暴力団員

（2）指定暴力団員と生計を一にする配偶者（婚姻の届出をしていないが事実上婚姻関係と同様の事情にある者を含む。）

（3）法人その他の団体であって、指定暴力団員がその役員になっているもの。

（４）指定暴力団員が出資、融資、取引その他の関係を通じてその事業活動に支配的な影響力を有する者（前号に該当するものを除く。）

以上

役員等名簿

(1/∏)

役職	氏 名（フリガナ）	性別	生年月日※和暦で記入

★役員等名簿の記入に当たっての留意事項

・法人の場合、当役員等名簿に記入する対象は登記事項証明書に記載されている役員です。※ただし、監査役は除く。

代表者を先頭に、その他は登記事項証明書の表示順に記載ください。

・個人事業主の場合、役職欄は省略可能とします。

・役員が公務員の場合、役職欄は当該公務員の所属と役職名とし、生年月日は省略可能とします。

・登記事項証明書に記載された役員が申請時にすでに退任等している場合、役職に退任日、氏名に登記事項証明書に記載の氏名・フリガナを記入してください。

※役員等名簿が8名より多くなる場合は、「（別紙3a）役員等名簿追加用」を追加してください。

以下受付・審査機関使用欄
## （別紙3a）役員等名簿追加用

役員等名簿

(2/ )

役職	氏 名（フリガナ）	性別	生年月日※和暦で記入

受付機関コード

受付番号

審查担当者
金融庁委託調査

# 自然災害リスクに係る外部調達モデルの 構造等に関する調査

# 報告書

平成24年3月

エーオン ベンフィールド ジャパン株式会社
## はじめに

欧州等で当局によるソルベンシー規制の整備が進められている中、日本においても、経済価値ベースのソルベンシー規制の導入に関する検討が進められている。経済価値ベースのソルベンシー規制の対象の1つとなる、保険会社が管理するリスクを計量化するために用いる内部モデルには、地震や台風等の自然災害リスクの計量化モデルが含まれる。自然災害の頻度と経済規模から、自然災害リスクの大きさが世界一とも言われる日本では、損害保険会社が管理するリスクの中で自然災害リスクの占める割合が、諸外国と比較しても非常に高く、自然災害リスクの計量化手法に関する規制は、特に重要であると言える。

自然災害リスクの計量化は、現在世界の多くの損害保険会社において、工学的知見に基づくモデルを使用して行われている。工学的知見に基づくモデルは、1980年代後半に世界の三大モデルと言われるRisk Management Solutions社(RMS)、AIR Worldwide社(AIR)及びEQECAT社の開発したモデルが登場したことに始まり、その手法の枠組みはほぼ確立したものとなっている。モデル専門会社が開発した、こうしたいわゆる外部調達モデルは、世界の損害保険業界において広く利用されている一方で、透明性に欠けるという点等から、近年、自社でモデルを開発して利用している大手保険会社等も少なくない。日本においては、現在主に、損害保険料率算出機構が開発したモデルに加えて、前述の3社による外部調達モデル、保険会社が自社で開発したモデルが使用されている。

本調査は、自然災害リスクに係る外部調達モデルの構造等の把握を目的とする。具体的には、外部調達モデルについて、日本、米国及び欧州等の損害保険会社や規制当局等におけるその利用実態、データの入力から結果が出力されるまでの仕組みと方法論を調査し、また、実際にモデルを用いて分析を行い、三大モデルに共通した特徴と各モデルの特徴を考察する。更に、自然災害リスク分析モデルに係る規制及び基準の導入に向けて、複数のモデルを利用してリスクを把握するために行われている損害保険業界での取り組みを報告する。

本報告書が、保険会社からの内部モデル承認申請時における承認基準の検討の一助となれば幸いである。
## 目次

1章 自然災害リスク分析モデルの概要
1-1. モデル分析の歴史
1-2. 三大モデル開発会社が提供する世界各国・各ペリルのモデル
1-3. モデルの概要
1-3-1. 入力データ
1-3-2. モジュールの構成
1-3-3. 出力結果
1-3-4. 詳細データ用モジュールと集積データ用モジュール
1-4. 海外の主なモデルの概要
1-4-1. 米国地震モデル
1-4-2. 米国ハリケーンモデル
1-4-3. 欧州強風モデル
1-5. モデルの使用実態
1-5-1. 日本、米国及び欧州の保険・再保険会社におけるモデルの使用状況
1-5-2. モデルの使用用途
1-5-3. モデル更新への対応

2章 日本の自然災害リスク分析モデルの方法論
2-1. 日本地震モデル
2-1-1. ハザードモジュール
2-1-2. 脆弱性モジュール
2-1-3. 地震火災モデル
2-2. 日本台風モデル
2-2-1. ハザードモジュール
2-2-2. 脆弱性モジュール

3章 日本の自然災害リスク分析モデルを用いた分析
3-1. 使用したエクスポージャ
3-2. 各社モデルによる分析結果
3-2-1. 地震(住宅物件、一般物件及び工場物件を含む場合)
3-2-2. 地震(一般物件及び工場物件を含む場合)
3-2-3. 台風
3-3. 感度分析
3-3-1. 地震(住宅物件、一般物件及び工場物件を含む場合)
3-3-2. 地震(一般物件及び工場物件を含む場合)
3-3-3. 台風
3-4. 過去の主な災害での保険金支払い額との比較 82
3-4-1. 地震 82
3-4-2. 台風 84

4章 海外主要国の規制当局等における自然災害リスク分析モデルの規制上の利用 87
4-1. はじめに 87
4-2. 欧州連合(EU) 89
4-2-1. ソルベンシーⅡ 89
4-3. 英国 97
4-3-1. 個別資本十分性基準(Individual Capital Adequacy Standard; ICAS) 97
4-3-2. ロイズの現実的な災害シナリオ(Realistic Disaster Scenario; RDS) 100
4-4. 米国 104
4-4-1. 全米保険監督官協会(NAIC)の規制 104
4-4-2. 信用格付業者 107
4-4-3. 米国フロリダ州のハリケーン損害予測方法論に関する行政委員会(FCHLPM) 110
4-5. カナダ 114
4-5-1. カナダ金融機関監督庁(OSFI)の規制 114
4-6. スイス 117
4-6-1. スイス・ソルベンシー・テスト(SST) 117

5章 自然災害リスク分析モデルに係る規制及び基準の導入に向けた損害保険業界での取り組み 120
5-1. 英国保険協会(ABI)編集レポート「業界における優れた自然災害リスクモデルングの実践 120
5-2. 各保険会社の取り組み 123

图表番号 125
参考文献 127
## 1 章 自然災害リスク分析モデルの概要

### 1 -1. モデル分析の歴史

はじめに、米国の地震とハリケーン、欧州の強風、日本の地震と台風等の損害保険の観点から見た世界のピークリスク地域で経験された巨大災害と共に発展してきたモデル分析の歴史を辿り、自然災害リスク分析モデルが現在のように広く利用されるようになるまでの背景を概観する。

1988年のハリケーン・ギルバート（Gilbert）、1989年のハリケーン・ヒューゴ（Hugo）とロマプリータ（Loma Prieta、ロマプリエタと呼ばれることもある）地震等、保険業界が数々の自然災害に見舞われた1980年代後半に以下の三大モデル開発会社が設立され、自然災害リスク分析モデルが登場した。AIR Worldwide（AIR）社は1987年にボストンで、Risk Management Solutions（RMS）社は1988年にスタンフォードで、EQECAT社は1994年にサンフランシスコで設立された。自然災害を理解する上で基本となる、自然災害の計測技術や過去の災害に関するデータ並びに分析研究、数百・数千万にもなる保険契約に対する低頻度の自然現象の影響を評価するために必要な膨大な計算を可能にする近年の情報技術（IT）、更には、保険契約の所在地や自然災害の発生場所等の地理データの扱いを容易にする地理情報システム（GIS）の発展が、モデルの登場を後押しした。

この時期に登場した第一世代の自然災害リスク分析モデルは、過去の災害の発生頻度の統計分析をもとにしていた。当該モデルは、それまで観測されていないような大きな規模のイベントに対する損害を想定していた等の理由から、すぐには保険・再保険業界に受け入れられなかった。その状況を変えたのが1992年にフロリダに上陸したハリケーン・アンドリュー（Andrew）である。

ハリケーン・アンドリューは、保険会社にビジネスの継続を困難にさせるほどの未曾有の規模の損害をもたらした。保険会社は自然災害リスクの管理方法を根本から見直し、従来の保険数理的なアプローチではなく、モデルを用いた確率論的なアプローチが最適であることが明らかになった。その理由として、ハリケーン・アンドリューに対してモデルが相応な損害推定を出したことや、経路がわずかにずれた場合に更に大きな損害をもたらすことを示したことが挙げられる。厳しい財政状況におかれた経営陣は、未曾有の規模の損害、並びに、株主や信用格付業者、規制当局からのプレッシャー等に直面し、自社のエクスポージャを評価するために、より科学的な方法を採用することにした。更に、一部の再保険者（Covenant Mutual Insurance Company、MCA Insurance Company、Ocean Casualty Insurance Company 等）の破綻や他の再保険者の引き受け減少によるキャパシティ不足は、新たに設立された再保険会社がマーケットに参入する機会を創出し、具体的には、モデル分析結果に基づくリスク管理を通して高い株主利益を目指すバミューダの再保険会社の設立の第2の波（第1の波は、米国の賠責リスク等の引き受けキャパシティ不足に対応した1980年代半ば）がこの時期に訪れた。

1990年代半ば頃からは、債券のリスクを測る客観的で定量的な方法を好む投資家たちがキャットボンドに投資することによって、自然災害リスクを金融市場にますます普及させ、モデルの利用を促した。

1990年代後半、欧州の3つの強風アナトール（Anatol）、ロタール（Lothar）及びマーティン（Martin）は、モデル開発会社がマーケットロスを迅速に精度よく予測できることを示したが、再保険料が抑えられたこの時期のソフトマーケットは、比較的高い保険料を弾き出すモデルを重視する再保険者にとっては、厳しいものであった。この時期にモデル開発会社は、実損失額でキャリブレーションを行った第二世代
の経験的なモデルを開発した。日本の地震及び台風の初版モデルも、RMS社からは1995年に、AIR及びEQECAT社からは1998年に発表された。

2001年の世界貿易センタービルのテロ攻撃は、2つの点から、モデルの利用を推進した。1点目は、エクスポージャの把握とモデル分析の重要性を示したことであり、2点目は、再保険料が抑えられ、比較的高いモデル結果を利用しづらいソフトマーケットを終結させたことである。この時期に、自然災害現象の物理的プロセスをシミュレーションする数値モデルングを用いた、より複雑な第三世代のモデルが開発された。

2004-2005年のハリケーン・シーズン、特に2005年のハリケーン・カトリーナは、記録破りの損害をもたらし、その後の規制当局や特に信用格付業者の動きに影響を与えた。規制当局では、リスクベースの資本モデル（Risk Based Capital Model）において自然災害リスク要素を導入することを議論し始めた。また、信用格付業者のAM Bestは、追加格付質問票（Supplemental Rating Questionnaire; SRQ）において、エクスポージャデータの質やリスク算出方法に関わる質問を始めるようになった。

アジア地域の台風リスクに関しては、2010年に、AIR社とEQECAT社により、各国間のリスクの相関を容易に扱えるように、従来の国別のモデルをアジア地域で1つにまとめたモデルがそれぞれリリースされた。このモデルから、従来の風によるリスクに加え、台風の降雨による洪水リスクも考慮されるようになった。

2004年のスマトラ地震から、2008年四川大地震、2010年ハイチ地震、チリ地震、2010年と2011年のニュージーランド地震等と相次いだ巨大地震は、各地で甚大な被害をもたらし、世界的な衝撃をもたらした。地震学の分野でも、巨大地震後に周辺で起こり得る地震の発生確率が変化することを説明する短期的な時間依存性を考慮した発生確率の考え方や、地球規模の地震クラスタリング（2004年のスマトラ沖地震以降、比較的短期間に世界各地で巨大地震が発生していることは偶然ではないという考え方）等、将来の地震の発生確率に関する新しい考え方も台頭してきている。これに続いた2011年の東北地方太平洋沖地震は、日本の地震学にも新たな知見を与え、地震調査研究推進本部による全国の地震危険度評価の見直しが始まった。モデル開発会社も、これまでモデルではカバーされていなかった津波リスクの分析機能を追加する等の取り組みを始めている。更に、日本において、精度高くリスクを把握するために、特に大型契約等に対して建物の所在地を緯度経度で指定するといったように、より詳細なエクスポージャの情報が分析に反映されるようになる等の変化が起きている。

上記のように、モデル分析は、巨大災害をきっかけとして、また巨大災害から多くを学び発展してきた。ハザードモジュール、脆弱性モジュール及びファイナンシャルモジュールからなる分析手順等のモデル分析の手法の枠組みは確立し、RMS社、AIR社及びEQECAT社といったモデル開発会社のモデルが外部調達モデルとして利用されるだけでなく、保険会社や再保険会社、再保険ブローカー、コンサルティング会社等が自社でモデルを開発し、自社で利用したり、顧客に提供したりしている。世界各地の自然災害リスクだけでなく、最近では人的災害によるリスクをも扱うようになったモデルは、保険会社や再保険会社等に普及し、そのリスク管理を行う上で重要な役割を果たしており、今後もより精度の高いモデルへと発展し続けるであろう。
### 1 -2. 三大モデル開発会社が提供する世界各国・各ペリルのモデル

本調査で対象とするのは、三大モデル開発会社 RMS 社、AIR 社及び EQECAT 社のモデルである。各モデル開発会社とのライセンス契約上、各社を無作為に以下 A 社、B 社、C 社と呼ぶこととする。

表 1-1：本調査で対象とするモデル

モデル開発会社	ソフトウェア名	ソフトウェアバージョン
RMS
(Risk Management Solutions)	Risklink DLM
(リスクリンク)	v11.0
AIR
(AIR Worldwide)	Clasic/2
(クラシック・ツー)	v13.0
EQECAT	WORLDCATenterprise
(ワールドキャット・エンタープライス)	v3.16

ユーザーは、国(地域)及びペリル(自然災害等のリスクの要因)毎のモデルをライセンス契約し、表1-1に示される各ソフトウェア上で使用する。2011年12月時点で各モデル開発会社が提供している世界各域、各ペリルのモデルの一覧を表1-2にまとめる。

国(地域)やペリルに依らず、全てのモデルは、最新バージョンのソフトウェア上で使用されるようになっている。近年では、毎年いずれかの国(地域)・ペリルのモデルに変更が加えられたり、インターフェースに変更が加えられたりする等して、各社のソフトウェアはほぼ毎年バージョンアップされている。また、一部の国(地域)・ペリルのモデルに変更が加えられる場合、変更が加えられず分析結果も変わらない国(地域)・ペリルのモデルについても、ソフトウェアは一斉に最新のものにバージョンアップされる。なお、2012年3月現在のソフトウェアのバージョンは、RMSではv11.0、AIRではv13.0、EQECATではv3.16となっている。

日本のモデルの場合、毎年のソフトウェアの更新の際に、最新の市区町村の統合等が、契約の位置を特定するための地理情報のデータベースに反映される等の変更があるが、通常、分析結果への影響は非常に小さい。一方、モデルに変更が加えられることは数年に1度程度である。日本のモデルの更新頻度は、ユーザー数が多く、モデル開発会社が開発に最も注力する米国の地震やハリケーン、欧州の強風のモデルの更新頻度と比較すると少ない。モデルの更新については、1-5-3節で詳しく説明する。

主な地域・ペリルのモデル名、初版モデルの発表年及び最新のモデル更新年を、表1-3に示す。
表1-2A：世界各国・各ペリルのモデル一覧(2011年12月現在)

地震	台風、ハリケーン、サイクロン	強風	竜卷・電	河川洪水(台風、ハリケーン、サイクロン以外による洪水)	森林火災	テロリズム	農作物	人的被害	海上施設
A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社
アジアパシフィック
アメリカン・サモア	0
オーストラリア	0	0	0	0	0	0	0
中国	0	0	0	0	0	0	0
東テイモール	0
グアム	0	0
香港	0	0	0	0	0
インド	0	0	0
インドネシア	0	0	0	0
日本	0	0	0	0	0	0	0
韓国	0	0	0
マレーシア	0	0
ニューシーランド	0	0	0	0	0
北マリアナ諸島	0	0
パキスタン	0	0
フィリピン	0	0	0	0	0
シンガポール	0
台湾	0	0	0	0	0
タイ	0	0
ヨーロッパ
アルバニア
アンドラ	0	0	0	0	0
オーストリリア	0	0	0	0	0	0	0	0
ベルギー	0	0	0
ボスニア・ヘルツエゴビナ
ブルガリア	0	0
クロアチア	0	0
キブロス	0	0	0	0	0	0
チェコ	0	0	0	0	0	0
デンマーク	0	0	0	0	0	0
エストニア	0	0	0
フインランド	0	0	0	0	0	0	0
フランス	0	0	0	0	0	0	0
ドイツ	0	0	0
ギリシャ	0	0	0
ガーンジー島	0	0	0	0
ハンガリー	0	0	0
アイルランド	0	0	0	0	0	0
マン島	0
イタリア	0	0	0
ジャージー島	0	0
カザフスタン
ラトピア	0
リヒテンシュタイン	0
リトアニア	0	0
ルクセンブルグ	0	0	0	0	0	0	0
マケドニア	0
マルタ島	0	0	0	0
モナコ	0	0	0	0	0	0	0
オララダ	0	0	0	0	0	0	0
ノルウェー	0	0	0	0	0	0
ボーランド	0	0	0
ボルトガル	0	0	0
ルーマニア	0	0	0
セルビア・モンテネグロ
スロバキア	0	0
スロバニア	0	0
スペイン	0	0	0
スウェーデン	0	0	0	0	0	0	0
スイス	0	0	0
トルコ	0	0	0
イギリス	0	0	0
パチカン	0
北米
カナダ	0	0	0
メキシコ	0	0	0
アメリカ合乗国	0	0	0
中米
ベリーズ	0	0
コスタリカ	0	0	0
エルサルバドル	0	0	0
グアテマラ	0	0	0
ホンジュラス	0	0	0
ニカラダア	0	0	0
パナマ	0	0	0
表1-2B：世界各国・各ペリルのモデル一覧(2011年12月現在) - 続き

地震	台風、ハリケーン、サイクロン	強風	竜卷・電	河川洪水(台風、ハリケーン、サイクロン以外による洪水)	森林火災	テロリズム	農作物	人的被害	海上施設
A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社	A社	B社	C社
南米
アルゼンチン	0	0	0
ポリビア	0
ブラジル	0	0	0
チリ	0	0	0	0
コロンビア	0	0	0
エクアドル	0	0
ベルー	0	0	0
ベネズエラ	0	0	0	0
カリブ海
アンダイラ島	0	0	0	0	0
アンチグアパープーダ	0	0	0	0	0
アルーバ、ボネール島、キュラソー島	0	0	0	0
バハマ	0	0	0	0	0	0
バルバドス島	0	0	0	0	0	0
バミューダ島	0	0	0
英領バージン諸島	0	0	0	0	0
ケイマン諸島	0	0	0	0	0	0
キューバ	0	0
ドミニカ	0	0	0	0	0
ドミニカ共和国	0	0	0	0	0	0
グレナダ	0	0	0	0	0
グアドループ島	0	0	0	0	0
ハイチ	0	0	0	0	0
ジャマイカ	0	0	0	0	0	0
マルティニーク島	0	0	0	0	0
モントセラト島	0	0	0	0	0
オランダ領アンティル諸島	0	0	0	0	0
ブルルトリコ	0	0	0	0	0	0
セントバーツ島	0
セントクリストファー・ネイビス	0	0	0	0	0
セントルシア	0	0	0	0	0
シント・マールテン島	0	0	0	0
サンマルタン島	0	0	0	0
セントビンセントおよびグレナディーン諸島	0	0	0	0	0
トリニダード・トバゴ	0	0	0	0	0	0
タークス・カイコス諸島	0	0	0	0	0
米領バージン諸島	0	0	0	0	0	0
中東
パーレーン	0
ガザ
ゴラン高原	0
イスラエル	0	0	0	0
レバノン	0	0
オマーン	0
オマール	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
サウジアラビア	0
表 1-3： 主な国(地域)・ペリルのモデルの初版モデル発表年と最新モデル更新年

モデル名	初版モデル発表年	最新モデル更新年
日本
地震	A社	Japan Earthquake Model	1995
B社	Earthquake Model for Japan	1998
C社	Japan Quake Model	1998
台風	A社	Japan Typhoon Model	1995
B社	Northwest Pacific Basinwide Typhoon Model	1998
C社	Asia Typhoon Model	1998
アメリカ合衆国
地震	A社	North America Earthquake Model	1988
B社	Earthquake Model for the U.S.	1990
C社	US Quake Model
ハリケーン	A社	U.S. Hurricane Model	1993
B社	North Atlantic Basinwide Hurricane Model	1987
C社	North Atlantic Hurricane Model
ヨーロッパ
強風	A社	Europe Windstorm Model	1997
B社	Extratropical Cyclone Model for Europe	1993
C社	Eurowind Model	1997

ただし、ヨーロッパ強風モデルに含まれる国は下記の通りである。

A社	B社	C社
オーストリア	オーストリア	オーストリア
ベルギー	ベルギー	ベルギー
チェコ	チェコ	チェコ
デンマーク	デンマーク	デンマーク
エストニア	エストニア
フィンランド	フィンランド
フランス	フランス	フランス
ドイツ	ドイツ	ドイツ
ハンガリー
アイルランド	アイルランド	アイルランド
ラトビア	ラトビア
リトアニア	リトアニア
ルクセンブルグ	ルクセンブルグ	ルクセンブルグ
モナコ
オランダ	オランダ	オランダ
ノルウェー	ノルウェー	ノルウェー
ボーランド	ボーランド	ボーランド
ルーマニア
スロバキア	スロバキア
スウェーデン	スウェーデン	スウェーデン
スイス	スイス	スイス
イギリス	イギリス	イギリス
### 1 -3. モデルの概要

本節では、各モデル開発会社がユーザー向けに公表している文献をもとに、モデル開発会社、国（地域）及びペリルに依らない、モデルの概要を把握する。

### 1 -3-1. 入力データ

ここで入力データと呼ばれるのは、保険契約データ（エクスポージャデータ）のことである。各契約に関して、下記の入力項目がある。保険契約対象となる建物の位置情報は、その場所の地震や台風等の危険度（ハザード）を計算する際に使用され、用途や構造種別、建築年等の建物に関する情報は、建物の地震や台風等に対する脆弱性を計算する際に使用される。保険金額や免責額、支払限度額等の契約に関する情報は、建物の物理的損害から保険支払金を計算する際に使用される。

所在地(都道府県、市区町村、郵便番号、緯度経度等)

- 用途（住宅、商業、工場等）

- 構造種別(木造、鉄骨造、鉄筋コンクリート造等)

- 建物の保険金額

- 内容物の保険金額

- 建築年

- 階数

- 免責額

- 支払限度額

データが最も詳細な場合、建物毎の上記全ての項目（所在地については緯度経度）を含む。米国では、通り（Street）レベルの建物毎の詳細データが一般的に用いられている。しかし、その他の国では、通常、建物毎や契約毎のデータは入手しづらく、市区町村別、用途別、構造別等に集積されたデータが用いられる。集積データの場合は、モデル内で地域的に分散される。

科学と技術の進化と共に、高度なレベルに発展した自然災害リスク分析モデルは、入力データに非常に敏感になった。契約毎の詳細データに対応できるようになったことで、分析結果は、入力データの地理的解像度や建物特性の詳細、その場所の災害危険度に大きく依存するようになった。モデルが出力する結果は、入力したデータに応じた頑健性しかもっておらず、データの質を改善することによって、モデルの不確定性は軽減する。データの質の改善は、規制当局や信用格付業者も注目する。

### 1 -3-2. モジュールの構成

モデルは、複雑な物理現象を表現するものであり、自然災害リスク分析モデルの信頼性も、自然現象の発生や振る舞いをコントロールする物理メカニズム等の理解に大きく依存する。地震や台風等の複雑な自然物理現象や、それらの外因に対する建物の振る舞いは、未だ全て解明されているわけではないが、科学者や技術者は、観測技術やコンピュータ計算技術の進歩にも助けられ、こうした分野の情報や知識を蓄積してきた。現在損害保険業界で一般に使われる自然災害リスク分析モデルは、こうした知識や理論、経験的法則を組み合わせて開発されたモデルである。モデルあるいはモデルで計算された結果を利用する場合は、モデル内で仮定されている条件やモデル結果の意味するところ及びモ
デルの限界を理解しておくことが重要である。

自然災害リスク分析モデルは、下記の3つの基本モジュールで構成される。(図1-1参照)

・ハザードモジュール

・脆弱性モジュール

・ファイナンシャルモジュール

## ハザードモジュール

自然災害リスク分析の出発点は、地震や台風等のシナリオイベントのデータベースである確率論的イベントセットの構築である。各イベントは、その規模や強度、位置や経路、そしてその年間発生頻度で定義され、対象地域で起こり得る全ての事象を離散的なイベントの集合として網羅したものがイベントセットである。時間と共にどういったイベントが発生するかを確率的にモデル化するために、過去のデータや物理現象の解釈に基づいて、何万もの発生可能性のあるシナリオをシミュレーションし、イベントセットが構築される。イベントセットは、あらかじめ構築されてモデル内のデータベースに保存されており、モデルユーザーによって行われる各分析では、入力データに対して、イベントセットの各イベント、あるいは、ユーザーが定義したその他のシナリオイベント等を発生させることによって、以降の計算が行われる。

ハザードモジュールでは、各イベントに対して、入力データに含まれる保険契約の各地点における地震や台風等の外因の物理的な強度を計算する。例えば、地震の場合は、地震エネルギーの伝播を考慮して、イベントセットの各地震イベントに対して各地点での地震の揺れの強さ(地震動強さ)を計算する。台風やハリケーンの場合は、地形等を考慮して、各地点の風の強さを計算する。

## 脆弱性モジュール

脆弱性モジュールでは、建物等エクスポージャの被り得る損害を計算する。建物等エクスポージャの脆弱性は、地震動強さ又は風の強さと損害率の関係を表す脆弱性曲線によってモデル化され（図1-2参照）、建物の構造種別や、用途、建築年、階数等によって異なる。モデルでは、入力データに含まれる保険契約の各建物に対応した異なる脆弱性曲線が使用される。更に、建物、動産、そして利益（休業損失に関わる保険カバー）それぞれに対しても、異なる脆弱性曲線が使用される。損害は、建物の再調達価格に対する平均損害額の比率を用いて計算されるが、2-1-2節で説明するように、平均損害額まわりの不確定性も考慮される。
図 1-1： 自然災害リスク分析モデルの概念図
図 1-2：脆弱性曲線

ファイナンシャルモジュール

ファイナンシャルモジュールでは、まず、ハザードモジュールで計算される各イベント各地点における地震や台風等の外因の強度と脆弱性モジュールで計算される特定の外因強度に対する損害率を掛け合わせて、各イベント各地点における物理的損害を計算する。続いて、再調達価格又は保険金額、免責額や限度額等を考慮して、物理的損害を保険金支払い額に変換すると共に、全ての地点の損害額を足し合わせて、最終的にポートフォリオ全体の保険金支払い額(損失額)を計算する。各イベントに対する保険金総支払い額と各イベントの発生確率から、後述の超過確率曲線が得られる。

### 1 -3-3. 出力結果

自然災害リスク分析モデルから得られる主な出力結果には、下記のものがある。

·超過確率曲線と年平均損失

・シナリオ損失

## 超過確率曲線と年平均損失

超過確率曲線と年平均損失は、いずれも確率論的イベントセットの全てのイベントを考慮した確率論的分析で計算される。超過確率曲線は、英語ではExceedance Probability Curve、略してEPカーブ、あるいはリスクカーブとも呼ばれ、損失額と1年間にそれ以上の損失額が発生する確率（年超過確率）との関係で表現される（図1-3参照）。年超過確率の逆数をとった再現期間とそれに対応する損失額で表されることも多い。例えば、年超過確率0.2%は、再現期間500年と等しい。200年に1回等、特定の頻度で発生する損失額は、保険会社のリスク管理や資本管理等で用いられるリスクの指標として、後述のシナリオ損失に代わって主流なものとなりつつある。なお、超過確率曲線は2種類あり、1年間に複数のイベントが起きる場合の年間のイベント当たり最大の損失額を表す年間最大損失額ベース（Per Occurrence）と各イベントの損害額を合計した年間集積損失額ベース（Annual Aggregate）がある。保険業界においては、現在前者が使われる場合が多いと考えられる。
年平均損失は、年間期待損失とも呼ばれ、英語ではAnnual Average Loss、略してAALとも呼ばれる。エクスポージャを非常に長い期間一定と仮定した場合の期間中に発生する全ての損失をカバーするための年間保険料に等しいため、純保険料(Pure Premium)と呼ばれることもあり、保険や再保険のプライシングの際に参考にされる。年平均損失は、確率論的分析の各イベントの損失額と年間発生確率を乗じたものを合計して求められる。

図 1-3：超過確率曲線(EPカーブ、リスクカーブ)

## シナリオ損失

シナリオ損失は、特定のイベント（確率論的イベントセットの中のイベント、あるいは、それ以外の過去にあったイベントやユーザーが定義するイベント）に対する損失額を分析する通常「シナリオ分析」と呼ばれる分析で計算され、損失額の平均値と、A社とC社の場合は更に、推定損失額の不確定性を示す標準偏差とで表現される。過去に大きな損失をもたらしたシナリオや将来起こると予想される最大レベルのシナリオを使って現実に予想される最大レベルのリスク量を把握したり、災害の前や最中、直後に損失額を予想したりする等の目的で分析が行われる。

保険業界を含むリスク管理に関わる分野ではPML(Probable Maximum Loss;予想最大損失)という言葉がしばしば用いられる。現実的に起こり得る最大規模の地震という意味合いから、元々は主に500年をはじめとする特定の再現期間の予想損失額や特定の頻度で起きるシナリオの予想損失額に対して用いられていたが、最近では、自然災害リスク分析モデルの出力結果全般に対して用いられることもある。

### 1 -3-4. 詳細データ用モジュールと集積データ用モジュール

モデル開発会社によっては、1-3-1節で示した入力項目に対応した詳細な分析を行えるモジュール（又は、以下、「ソフトウェア」と言う）とは別に、集積データ用のモジュールを提供している。RMS社の詳細データ用モジュールRisklink DLM（Detailed Loss Module）に対して、同社の集積データ用モジュールはRisklink（Aggregate Loss Module）ALMと呼ばれ、AIR社の詳細データ用のソフトウェアClasic/2に対して、
同社の集積データ用のソフトウェアはCatrader(キャットレイダー)と呼ばれる。EQECAT社の提供するソフトウェアは、詳細データの分析に対応したWORLDCATenterpriseのみである。ALMもCatraderも、日本の地震モデル及び台風モデルの場合の必要データは、用途別(物件別)の各都道府県の保険金額のみで、建物と内容物の内訳、構造種別、建築年、階数及び支払い条件については、モデル内で平均的な値が設定されている。詳細なデータが入手できないような場合には、集積データ用モジュールが利用される。利用者には再保険会社が多いと考えられる。また、集積データ用モジュールの方がライセンス料が安く、また、分析にかかる時間が短い。

日本の地震リスクに関しては、企業向けの地震担保保険の支払い条件が契約毎に大きく異なるため、日本の保険会社のポートフォリオに対してALMやCatraderの内部で設定されている支払い条件をそのまま用いることは適切ではなく、集積データ用モジュールが日本で使用されることはほとんどない。一方、風災リスクに関しては、20万円のフランチャイズ免責（免責額以下では支払いがなく、免責額を超えると全額を支払う）を持つ契約が大半であり、ALMやCatrader内部の設定でもそれが反映されているため、集積データ用モジュールも利用されてきたが、保険会社各社で2010年1月以降、免責なしの契約等や20万円のフランチャイズ免責以外の免責の契約も導入され、集積データ用モジュールの設定の妥当性の検討が必要になっている。
### 1 -4. 海外の主なモデルの概要

本節では、損害保険の観点から見て世界のピークリスク地域であり、また、ユーザー数が多く、モデル開発会社が開発に最も注力し、モデル開発のための情報源の豊富さからも最も進化していると言える、米国地震モデル、米国ハリケーンモデル及び欧州強風モデルの概要をまとめる。

### 1 -4-1. 米国地震モデル

## 米国の地震

米国本土においては、39州が地震リスクと関わりがあり、特にカリフォルニア州はそのリスクが高いが、大規模な地震はカリフォルニア州に限らず起きている。図1-4に米国本土において過去に発生した地震の場所を示す。カリフォルニア州を中心とする西海岸に沿って震源が集中している。太平洋プレートと北米プレートの境界部分がカリフォルニア州の海岸部に沿っているからである。

図1-4：米国本土において過去に発生したモーメントマグニチュード5以上の地震

出典: AIR

カリフォルニア州には、1,300kmもの長さのあるサンアンドレアス断層を中心とする大規模で複雑な断層群がある（図1-5参照）。この断層群の周辺は、海岸部に沿ってロサンゼルスやサンフランシスコ等の大都市もあり、3,600万人もの人が住んでいるカリフォルニア州では、人が感じる規模の地震が毎年約500回起きている。
図 1-5：サンアンドレアス断層を中心とするカリフォルニア州の断層群

出典: AIR

オレゴン州やワシントン州も、海岸部に沿って人口が多く、カリフォルニア州よりも頻度は低いものの、北米プレートに沈み込むにファンデフカ(Juan de Fuca)プレートに起因する大地震が起こり得る。

ロッキー山脈を越えた米国中東部でも、プレート内部の歪みによって過去に地震が起きている。地質の影響で、西海岸で同規模の地震が起きた場合よりも、被害は広範囲に及ぶ。1811年から1812年の冬季に連続して発生したニューマドリッドの地震は、米国本土で起きた代表的な大きな地震である。

米国東部は地震リスクは低いが、1886年にサウスカロライナ州のチャールストンでマグニチュード7.3の地震、1755年にマサチューセッツ州のアン岬でマグニチュード6.0の地震が起きている。

## 米国の地震のモデル分析

各社の米国地震モデルの概要を表1-4にまとめる。

米国の保険会社で一般的に使用されるエクスポージャデータは、他の国で使用されるデータと比較して詳細であり、地理的解像度は通り(Street)レベルで、建築年や階数が含まれる頻度も高い。モデルもこうした詳細なデータが反映できるような、自然災害リスク分析の分野における最先端の知見が取り入れられている。震源のマグニチュードと距離等から任意の地点における地震動強さを計算する、距離減衰式についても、米国西部向けの最先端の式や、その他の地域についても同様な研究成果が採用されている。また、いずれのモデルにおいても、地震動によるリスクの他、地震火災とスプリンクラー漏れによるリスク、更には、災害後の建築資材や労働力の価格高騰(表中では、各モデル開発会社が使用する用語の和訳である損失増幅(Loss Amplification)、需要急増(Demand Surge)を使用。)の影響が考慮されている。
建物脆弱性に反映される入力項目における、二次的特性とは、柱や梁、壁、基礎の構造等、構造種別では表しきれない、より詳細な構造等の特性である。

表 1-4：米国地震モデルの概要

A社	B社	C社
分析可能な最も詳細な地理的解像度	緯度経度	緯度経度	緯度経度
一般的な保険会社のデータの地理的解像度	通り(Street Level)
建物脆弱性に反映される入力項目	·地域性(所在地)·建物/動産/時間·用途種別·構造種別·建築年·階数·二次的特性	·地域性·建物/動産/時間·用途種別·構造種別·建築年·階数·二次的特性	·地域性(所在地)·建物/動産/時間·用途種別·構造種別·建築年·階数·二次的特性·基礎構造タイプ(木造枠組構造のみ)
一般的な保険会社のデータの項目	·建物/動産/時間の内訳は常に含まれる。·用途と構造種別は、9割以上含まれる。·建築年と階数は、保険会社によって100%含まれる場合と全く含まれない場合がある。·二次的特性は、含まれることはあまりない。
追加的要素	·時間依存の地震の発生確率を評価·地震火災リスク·スプリンクラー湯れリスク·液状化リスク·地滑リスク·災害後の損失増幅	·時間依存と時間非依存の地震の発生確率を評価·サブライヤーの供給力低下による利益損失·地震火災リスク·スプリンクラー湯れリスク·液状化リスク·地滑リスク(非明示的)·需要急増	·時間依存の地震の発生確率を評価·地震火災·スプリンクラー湯れリスク·需要急増

### 1 -4-2. 米国ハリケーンモデル

## 米国のハリケーン

ハリケーンは、大西洋、東太平洋及び太平洋中央部で発生する熱帯性低気圧のうち、国立ハリケーンセンター（National Hurricane Center; NHC）により1分間平均最大風速が時速125km（時速74マイル）以上とされるものである。熱帯低気圧は、熱帯海域で発生し、ウィンド・シア（急激な風速・風向の変動）が小さく、海面温度が高い条件で発達する。

北大西洋の熱帯低気圧は、西アフリカの海岸近くで形成された後、大気流によって大西洋を西へと運ばれる。またカリブ海やメキシコ湾でも形成される。

これらの地域は、6月から11月にかけてハリケーンリスクにさらされる。特に海面温度が最も高くなる8月から10月は、最もハリケーンの活動が激しい時期である。南部の海岸沿いの州は、北東部の州よりも頻繁に強い台風に見舞われる。ハリケーンが上陸すると、人命や建物、動産、その他のインフラ、森