Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図 3-12A：台風（強風のみ）元受全体のリスクの3社比較

図 3-12B：台風（強風のみ）元受全体のリスクの3社比較（再現期間100年までの拡大図）
図 3-13：台風(強風のみ) 各用途元受リスクの割合の 3 社比較
図 3-14A： 洪水リスクの影響の 3 社比較

図 3-14B： 洪水リスクの影響の 3 社比較

(再現期間 100 年までの拡大図)
## 2 ）都道府県別のリスク

図 3-15 には、強風のみの場合の、元受全体の年平均保険金支払い額における各都道府県の内訳を、図 3-16 には、各都道府県の年間平均損害額を保険金額で除した年平均損害率を示す。

図 3-15 で、全体のリスクに占める各都道府県のリスクの割合を見ると、九州地方と関東地方でリスクが高い。沖縄のリスクの評価が、A 社と他 2 社の間で大きく異なる。その理由としては、台風ハザード（台風による強風の起こりやすさ－風の強さと発生確率の関係）の違いの他に、建物脆弱性の地域性の設定の違いが考えられる。

保険金額の影響を取り除いた図3-16での年平均損害率の違いは、各都道府県の台風ハザードと建物の脆弱性及び用途(住宅、商業、工場)の内訳に起因する。沖縄県が突出して高く、九州地方も総じて高い。

図 3-15：台風(強風のみ) 元受全体の年平均保険金支払い推定額における各都道府県の割合
図 3-16A：台風(強風のみ) 各社モデルによる各都道府県の年平均損害率(保険金額に対する%)
図 3-16B：台風(強風のみ) 各都道府県の年平均損害率(保険金額に対する%) - 縦軸一部拡大図
### 3 -3. 感度分析

本節では、3-1 節で説明した、日本の損害保険業界全体の地震と台風のエクスポージャに対して、構造種別や建築年、階数の情報を加えた場合や、建物や動産の内訳の情報を取り除いた場合、地理的解像度を粗くした場合に、結果がそれぞれどのように変わるのかを把握するために、下記の通り、感度分析を行った。なお、ここで感度分析の対象とした項目は、モデルのユーザーが一般的に使用する入力データにおいて反映できる項目である。

## 1 ) 構造種別を追加した場合

エクスポージャの全ての建物について、住宅物件と一般物件・工場物件の構造を、下記それぞれの組み合わせとした場合と構造の情報が含まれない場合との分析結果を比較する。構造の情報が含まれない場合は、モデル内で平均的な構造が仮定される。

全てのモデル：（住宅/一般・工場）A 構造/特級、A 構造/1 級、B 構造/2 級、C 構造/3 級、D 構造/4 級）

## 2 ) 建築年を追加した場合

エクスポージャの全ての建物を、各モデルの建築年の分類の代表年である下記それぞれの建築年とした場合と、建築年の情報が含まれない場合との分析結果を比較する。このときに、建築年の情報が含まれない場合は、モデル内で平均的な建築年が仮定される。この際に、構造は不明とした。

地震：

A 社 - 1950 年、1951 年、1971 年、1981 年、2000 年

B 社 - 1971 年、1972 年、1982 年

C 社 - 1971 年、1972 年、1982 年、1997 年、2001 年

台風：

A 社 - 1984 年、1985 年

B 社 - 分類なし

C 社 - 1950 年、1975 年、1985 年、2001 年、2010 年

## 3 ) 階数を追加した場合

エクスポージャの全ての建物を、各モデルの階数の分類の代表階である下記それぞれの階数とした場合と、階数の情報が含まれない場合との分析結果を比較する。このときに、階数の情報が含まれない場合は、モデル内で平均的な階数が仮定される。この際に、構造は不明とした。

地震

A 社：1 階、4 階、8 階、15 階

B 社：1 階、4 階、11 階、21 階

C 社：1 階、4 階、7 階、11 階、14 階、21 階

台風：

A 社：分類なし
B 社：1 階、4 階、8 階

C 社：分類なし

## 4 ) 建物と動産（保険の目的）の内訳を取り除いた場合

建物と動産の合計の保険金額を変えずに、エクスポージャを全て建物とした場合と全て動産とした場合の分析結果を、元の建物・動産混合の場合の分析結果と比較する。

## 5 ) 地理的解像度を粗くした場合

市区町村毎の保険金額を都道府県毎で集計したデータを用いた場合と元の市区町村毎のデータを用いた場合の分析結果を比較する。
### 3 -3-1. 地震（住宅物件、一般物件及び工場物件を含む場合）

ここでは、住宅物件（家計向けの地震担保保険契約）及び一般物件と工場物件（企業向けの地震担保保険契約）からなる日本の損害保険業界全体の地震エクスポーツを用いて、地震動のみを対象として感度分析を行った。図3-17と図3-18に結果をまとめる。縦軸は、ソルベンシー計算や格付等において地震リスクの指標として使用されることの多い再現期間200年の被害額と年平均損失について、エクスポーツの情報を変更する前後の変化率を示す。この変化率は、住宅物件、一般物件及び工場物件のそれぞれにおける変化が合計されたものである。

## 1 ) 構造種別を追加した場合

いずれのモデルでも、木造を主とした3級/C構造、4級/D構造で最も被害が出やすい。

B 社のモデルでは、A 構造/特級・1 級よりも B 構造/2 級の方が脆弱性が低い設定になっている。

3 社のモデルにおいては、A 社モデルで構造種別の影響度が最も高い。

## 2 ) 建築年を追加した場合

C 社モデルでは、火災保険の構造級別に対する建築年の影響はない。ただし、C 社モデルでは火災保険の構造級別単位ではなく、鉄筋コンクリート造、鉄骨造、木造等の建物構造別に建築年によって異なる脆弱性曲線が用意されている。

A 社、B 社いずれのモデルでも、建築年が新しくなるほど低い結果となる傾向が見られるが、A 社の方が建築年の影響度が高い。

## 3 ) 階数を追加した場合

C 社モデルでは、火災保険の構造級別に対する階数の影響はない。ただし、C 社モデルでは火災保険の構造級別単位ではなく、鉄筋コンクリート造、鉄骨造、木造等の建物構造別に階数によって異なる脆弱性曲線が用意されている。

・ B 社モデルでは、他の項目と比較して、最も影響度が高い。

A 社、B 社いずれのモデルでも、高層建物で最も被害が出にくく、階数が不明の場合と比べて、40～80%程度低い結果となる。

A 社のモデルでは、1-3 階の建物の方が 4-7 階の建物よりも脆弱性が高いと設定されているのに対し、B 社のモデルでは、1-3 階の建物の方が 4-10 階の建物よりも脆弱性が低いと設定されている。

1-3 階と 4-7 階 (4-10 階) のカテゴリーで、階数が不明の場合からの変化が A 社と B 社で逆方向である理由としては、階数が不明の場合にモデル内で設定している平均的な階数が異なることが考えられる。

## 4 ) 建物と動産（保険の目的）の内訳を取り除いた場合

A 社モデルでは、建物の方が動産よりも被害が出やすく、B 社モデルと C 社モデルでは、動産の方が建物よりも被害が出やすくなっている。

## 5 ) 地理的解像度を粗くした場合

今回のデータを用いた場合、各社共に、違いは10%程度未満であるが、データの詳細具合や地理的分布によって傾向は異なる。また、都道府県毎のデータを用いて分析した方が常に結
果が増加する、又は、減少するということは一概に述べることはできない。
図 3-17：地震(地震動のみ) 構造種別、建築年及び階数の感度分析結果－住宅を含む場合
図 3-18：地震(地震動のみ) 保険の目的と地理的解像度の感度分析結果－住宅を含む場合
### 3 -3-2. 地震(一般物件及び工場物件を含む場合)

ここでは、日本の損害保険業界全体の地震エクスポージャのうち、各損害保険会社が独自にリスク管理を行っている、一般物件と工場物件（企業向けの地震担保保険契約）を用いて、地震動のみを対象として感度分析を行った。図3-19と図3-20に結果をまとめる。縦軸は、ソルベンシー計算や格付等において地震リスクの指標として使用されることの多い再現期間200年の被害額と年平均損失について、エクスポージャの情報を変更する前後の変化率を示す。この変化率は、一般物件と工場物件のそれぞれにおける変化が合計されたものである。

## 1 ) 構造種別を追加した場合

・いずれのモデルでも、木造を主とした3級、4級で最も被害が出やすい。

B社のモデルでは、特級・1級よりも2級の方が、脆弱性が低い設定になっている。

・3社のモデルにおいては、A社モデルで構造種別の影響度が最も高い。

図 3-17 の住宅物件を含む場合の結果と比較すると、特級、1 級及び 2 級の場合の減少率が概ね小さくなっており、一般物件及び工場物件で構造が不明の場合にモデル内で設定される平均的な構造は、住宅物件を含まない場合に比べ特級、1 級及び 2 級の割合が高いものであることが推定される。

## 2 ) 建築年を追加した場合

C 社モデルでは、火災保険の構造級別に対する建築年の影響はない。ただし、C 社モデルでは火災保険の構造級別単位ではなく、鉄筋コンクリート造、鉄骨造、木造等の建物構造別に建築年によって異なる脆弱性曲線が用意されている。

A 社、B 社いずれのモデルでも、建築年が新しくなるほど低い結果となる傾向が見られるが、A 社の方が建築年の影響度が高い。

図 3-17 の住宅物件を含む場合の結果と比較しても大きな違いはないが、B社モデルでは、住宅を含まない場合の方が、建築年による変化率が大きい。

## 3 ) 階数を追加した場合

C 社モデルでは、火災保険の構造級別に対する階数の影響はない。ただし、C 社モデルでは火災保険の構造級別単位ではなく、鉄筋コンクリート造、鉄骨造、木造等の建物構造別に階数によって異なる脆弱性曲線が用意されている。

・ B 社モデルでは、他の項目と比較して、最も影響度が高い。

A 社、B 社いずれのモデルでも、高層建物で最も被害が出にくく、階数が不明の場合と比べて、40～80%程度低い結果となる。

## 4 ) 建物と動産（保険の目的）の内訳を取り除いた場合

A 社モデルでは、建物の方が動産よりも被害が出やすく、B 社モデルと C 社モデルでは、動産の方が建物よりも被害が出やすくなっている。

## 5 ) 地理的解像度を粗くした場合

今回のデータを用いた場合、各社ともに、違いは10%程度未満であるが、データの詳細具合や地理的分布によって傾向は異なる。また、都道府県毎のデータを用いて分析した方が常に結果が増加する、又は、減少するということは一概に述べることはできない。
図 3-19：地震(地震動のみ) 構造種別、建築年及び階数の感度分析結果
図 3-20：地震(地震動のみ) 保険の目的と地理的解像度の感度分析結果
### 3 -3-3. 台風

ここでは、住宅物件、一般物件及び工場物件からなる日本の損害保険業界全体の風災エクスポージャを用いて、強風のみを対象として感度分析を行った。図3-21と図3-22に結果をまとめる。縦軸は、ソルベンシー計算や格付等において風災リスクの指標として使用される確率レベルに近い再現期間100年の被害額と年平均損失について、エクスポージャの情報を変更する前後の変化率を示す。この変化率は、住宅物件、一般物件及び工場物件のそれぞれにおける変化が合計されたものである。

## 1 ) 構造種別を追加した場合

いずれのモデルでも、木造を主とした3級/C構造、4級/D構造で最も被害が出やすい。

いずれのモデルでも構造種別の影響度は大きいが、B社モデルでの影響度が最も高い。

## 2 ) 建築年を追加した場合

・ B 社モデルでは、建築年によって異なる脆弱性曲線は用意されていない。

A 社モデルでは、建築年が不明の場合は、平均的な建築年として、1984 年以前が設定されている。

A 社、C 社いずれのモデルでも、建築年が新しくなるほど低い結果となる傾向が見られる。

## 3 ) 階数を追加した場合

A 社モデルでは、階数の影響はなく、C 社モデルでもほとんど影響は出ない。(C 社においては、低層、中層、高層の区分あり)

B 社モデルでは、高い建物で被害が出にくく、階数が不明の場合と比べて、4 階以上の建物は70～80％近く低い結果となる。

## 4 ) 建物と動産(保険の目的)の内訳を取り除いた場合

3 社モデルとも、建物の方が動産よりも被害が出やすい傾向にあるが、C 社モデルでの影響度は小さい。

## 5 ) 地理的解像度を粗くした場合

今回のデータを用いた場合、各社共に、違いは5％程度未満で、3社モデルとも、都道府県毎にデータを集積して分析した方がわずかに増加する。しかし、データの詳細具合や地理的分布によって傾向は異なり、都道府県毎のデータを用いて分析した方が常に結果が増加する、又は、減少するということは一概に述べることはできない。
図 3-21：台風(強風のみ) 構造種別、建築年及び階数の感度分析結果
図 3-22：台風(強風のみ) 保険の目的と地理的解像度の感度分析結果
### 3 -4. 過去の主な災害での保険金支払い額との比較

本節では、過去の主な地震と台風の災害に対して、実際の保険金支払い額と各モデルによる推定保険金支払い額を比較する。

### 3 -4-1. 地震

ここで対象とした地震は、日本地震再保険株式会社の調査による過去の保険金支払い額トップ10位の地震のうち、各モデルで分析が可能な表3-4に示す地震である。分析が可能な地震とは、各モデルにおいて、その地震の震源パラメータを定義したシナリオイベントが用意され、シナリオ分析を行うことのできる地震である。なお、ここでは、地震動と地震火災による保険金支払い額を計算した。

表 3-4：対象とした地震

地震名	年月日	分析可能なモデル	支払保険金(単位:億円)
A社	B社	C社
兵庫県南部地震	1995年1月17日	O	O	O	783
芸予地震	2001年3月24日	O	O	O	169
福岡県西方沖を震源とする地震	2005年3月20日	O	O	169
新潟県中越地震	2004年10月23日	O	O	O	149
十勝沖地震	2003年9月26日	O	60

比較する保険金支払い額は、家計向けの地震担保保険契約（共済は含まない。）のみのものであるため、上記地震に対するシナリオ分析には、3-1節で説明した損害保険業界全体の地震エクスポージャのうち、住宅物件のみを使用した。過去の地震発生年におけるエクスポージャに合わせるため、各都道府県の人口（総務省統計局）と家計地震保険の世帯加入率の推移（損害保険協会）から、各災害発生年における最も被害のあった都道府県の擬似的な家計地震保険加入数を求め、2008年の加入数との割合を求め（表3-5）、2008年エクスポージャに掛け合わせた。

表 3-5：過去の地震の分析に用いたエクスポージャの調整係数

地震名	年月日	2008年データからの調整%
兵庫県南部地震	1995年1月17日	26%
芸予地震	2001年3月24日	65%
十勝沖地震	2003年9月26日	86%
新潟県中越地震	2004年10月23日	80%
福岡県西方沖を震源とする地震	2005年3月20日	66%

分析結果は、使用した家計地震保険のエクスポージャデータが実状をどれほど精度よく再現できているかに大きく依存する。また、今回使用したエクスポージャデータは、A社の推定したものであり、A社はこのデータに基づいてモデルの検証を行っていると考えられる。一方で、B社とC社も独自に業界エクスポージャデータを開発しており、モデルの検証においてはそれらのデータを使用していると考えられる。そのため、当然の結果として、今回の比較においては、独自に推定したエクスポージャデータを用いて検証を行ったB社やC社のモデルによる分析結果よりも、A社の結果が、実際の保険金支払い額に近くなる。
表 3-6 と図 3-23 に比較結果を示す。2-1-1 で述べた通り、A 社と C 社のシナリオ分析では、保険金支払い額の推定平均値と平均値からのぶれ幅を表す標準偏差が出力されるが、B 社のシナリオ分析では、標準的な出力において平均値のみが出力される。なお、図 3-23 に示されているのは、平均値のみである。

表 3-6：地震シナリオ分析結果

(百万円)

A社	B社	C社	保險金支払額
平均值	標準偏差	平均值	平均值	標準偏差
1995兵庫県南部地震	154,963	27,476	146,571	372,610	218,265	78,300
2001芸予地震	20,579	11,168	25,792	24,514	19,789	16,900
2003十勝沖地震	9,088	16,900
2004新潟中越地震	22,454	8,805	19,620	21,045	15,109	14,900
2005福岡県西方沖地震	39,204	129,747	91,330	16,900

図 3-23：過去の地震での保険金支払い額とモデル推定額（平均値）の比較（A 社推定の業界エクスポージャを使用した場合）
### 3 -4-2. 台風

ここで対象とした台風は、日本損害保険協会の調査による過去の保険金支払い額トップ10位の台風のうち、各モデルで分析が可能な表3-7に示す台風である。分析が可能な台風とは、各モデルにおいて、その台風のパラメータを定義したシナリオイベントが用意され、シナリオ分析を行うことのできる台風である。ただし、表中ム印で示す台風の分析については、シナリオイベントの代わりに、A社の確率論的イベントセットの中から、当該台風に最も近いとA社が推奨するイベントを使用した。台風に起因する強風と洪水による保険金支払い額を計算した。残存物取片づけ費用と特別費用を明示的にモデル化できるB社のモデルでは、これらを含めて計算を行った。A社モデルでは、台風に起因する洪水は、過去の保険金支払い額と比較するモデルの検証過程等で暗示的に考慮されているものの、特に2004年台風16号(Chaba(チャバ))や2004年台風23号(Tokage(トカゲ))等の降雨による被害が大きかった台風については、明示的には考慮されていない点に留意する必要がある。

表 3-7: 対象とした台風

台風名	年月日	分析可能なモデル	(火炎・新種) (単位:億円)
A社	B社	C社
台風19号 Mireille	1991年9月26日～28日	O	O	O	5,225
台風18号 Songda	2004年9月4日～8日	Δ	O	O	3,564
台風18号 Bart	1999年9月21日～25日	O	O	O	2,847
台風7号 Vicki	1998年9月22日	O	O	O	1,514
台風23号 Tokage	2004年10月20日	Δ	O	O	1,113
台風13号 Shanshan	2006年9月15日～20日	Δ	O	O	1,161
台風16号 Chaba	2004年8月30日～31日	Δ	O	O	1,037
台風13号 Yancy	1993年9月3日	O	O	933

△: 最も近いイベント

比較する保険金支払い額は、住宅物件、一般物件及び工場物件の全てを含むため、上記台風に対するシナリオ分析には、3-1節で説明したこれら全ての物件を含む損害保険業界全体のエクスポージャを使用した。過去の台風発生年におけるエクスポージャに合わせるため、損害保険業界全体の火災保険契約の合計保険金額の推移（保険研究所 損害保険特別統計号）から、2008年の合計保険金額に対する各災害発生年の合計保険金額の割合を求め（表3-8）、2008年エクスポージャに掛け合わせた。

表 3-8：過去の台風の分析に用いたエクスポージャの調整係数

台風名	年月日	2008年データからの調整%
台風19号 Mireille	1991年9月26日～28日	71%
台風13号 Yancy	1993年9月3日	76%
台風7号 Vicki	1998年9月22日	85%
台風18号 Bart	1999年9月21日～25日	89%
台風16号 Chaba	2004年8月30日～31日	90%
台風18号 Songda	2004年9月4日～8日	90%
台風23号 Tokage	2004年10月20日	90%
台風13号 Shanshan	2006年9月15日～20日	99%
地震の場合と同様に、分析結果は、使用した損害保険業界全体のエクスポージャデータが、実状をどれほど精度よく再現できているかに大きく依存する。また、今回使用したエクスポージャデータは、A社の推定したものであり、A社はこのデータに基づいてモデルの検証を行っていると考えられる。一方で、B社とC社も独自に業界エクスポージャデータを開発しており、モデルの検証においてはそれらのデータを使用していると考えられる。そのため、当然の結果として、今回の比較においては、他の独自に推定したエクスポージャデータを用いて検証を行ったB社やC社のモデルによる分析結果よりも、A社の結果が、実際の保険金支払い額に近くなる。

表 3-9 と図 3-24 に比較結果を示す。A 社と C 社のシナリオ分析では、保険金支払い額の推定平均値と平均値からのぶれ幅を表す標準偏差が出力されるが、B 社のシナリオ分析では、標準的な出力において平均値のみが出力される。なお、図 3-24 に示されているのは、平均値のみである。

表 3-9：台風シナリオ分析結果

(百万円)

A社	B社	C社	保險金支損額
平均值	標準偏差	平均值	平均值	標準偏差
1991台風19号 Mireille	395,447	267,681	290,663	548,299	139,531	522,500
1993台風13号 Yancy	80,741	66,271	26,957	113,628	23,441	93,300
1998台風7号 Vicky	131,611	155,155	55,587	171,783	31,037	151,400
1998台風18号 Bart	222,631	187,591	301,460	568,021	143,023	284,700
2004台風16号 Chaba	97,457	108,585	55,624	142,967	38,098	103,700
2004台風18号 Songda	291,927	235,904	287,247	478,267	97,546	356,400
2004台風23号 Tokage	101,498	125,806	114,506	516,808	60,626	111,300
2006台風13号 Shanshan	118,035	99,785	116,617	176,804	44,758	116,100
図 3-24：過去の台風での保険金支払い額とモデル推定額(平均値)の比較（A 社推定の業界エクスポージャを使用した場合）
## 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

### 4 -1. はじめに

本章では、「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」について調査を行った結果を取りまとめた。

欧州のソルベンシーⅡをはじめとして、経済価値ベースのリスク管理、あるいは最低資本必要額の規則や基準の策定が、保険監督者国際機構(International Association of Insurance Supervisors; IAIS)や国際アクチュアリー会(International Actuarial Association; IAA)との連携の下に各国で進められている。

資本必要額の計算手法については、多くの先進国で標準フォーミュラ・ベースを採用していたものが、内部モデルの採用を認める方向にあり、より高度な保険数理的技術や高速コンピュータ技術を活用した態勢の構築が不可欠となってきている。

生命保険会社に比べて損害保険会社においては、会社全体のリスクの中で自然災害リスクに関する必要資本の額が大きく、内部モデルでのリスク量の計算においては、自社開発モデルに加えて、高度な工学的手法を使用した外部調達モデルが重要な役割を果たしている。

本章では、外部調達モデルの使用に関連する規制上の要件に焦点を絞って、各国の実情を調査して論点の整理を行い、わが国で導入する場合の参考に資することを目指した。

対象とした国（地域）は、欧州、英国、米国、カナダ及びスイスの5カ国（地域）で、8つの基準設定機関等とした。これらの機関については、世界の先進国の中で、規則や基準が現時点で適用段階にありモデル承認の実例が存在するか、また存在しないとしたら規則や基準の成文化と業界の準備状況が適用に向けて実務レベルまで検討が進んでいるかといった視点に基づき選択した。なお、各国の諸基準を主要な論点別に俯瞰するために、比較一覧表（表4-5）を本章の末尾に添付している。

調査の結果、ほとんどの機関で一定の条件の下で外部調達モデルの使用を認めている（NAIC も認める方向で現在検討中）。モデルの使用を認めるための要件は様々であるが、以下の要件が多くの規則・基準で共通して要求されている。

経営陣と取締役会の責任の明記

・ 方法論の妥当性の検証

データと前提条件の検証

・ モデリングに係る内部統制面の検証

実際の損失額との比較

・ユース・テストによる検証

専門家を活用した第三者による独立検証
各保険会社がこれらの要件にどのように対応しているかについては、次の5章で触れるが、エクスポージャやペリルの種類等の保険会社の置かれている状況を勘案して、複数モデルを組み合わせることもその選択肢の一つであると弊社は考えている。
### 4 -2. 欧洲連合(EU)

### 4 -2-1. ソルベンシーⅡ

### Ⅰ. 規制又は基準作成の主体

ソルベンシーⅡは、欧州連合(European Union; EU)における現行のソルベンシーⅠに代わって導入される新しいソルベンシー規制である。その基本的な構造や原則等を定めたソルベンシーⅡ枠組み指令2009/138/ECは、欧州委員会(European Commission)が提案し、2009年4月に欧州議会、同年11月に閣僚理事会で採択された。この枠組み指令は、EUにおける域内の保険規制を成文化(codify)し、調和させるためのものである。基本的な目的は、欧州の保険会社が支払い不能のリスクに陥ることを防ぐために(最低)資本必要額を定めることにある。オムニバスⅡ指令(欧州委員会によって2011年1月19日に草案(暫定版)が発表されたソルベンシーⅡの改訂に関する新たな包括的指令)が欧州議会で承認されると、ソルベンシーⅡは、当初の予定より1年遅れて、2014年1月1日から施行される予定である。

EU の立法手続きは、ラムファルシー手続き(Lamfalussy Process)と呼ばれる以下の4段階の手続きに従って進められる。

第 1 段階(レベル 1)は、枠組み指令である。

第2段階(レベル2)は、具体的な実施措置を定めるものである。その内容は、EUから独立した諮問組織である欧州保険職域年金監督者委員会(Committee of European Insurance and Occupational Pension Supervisors; CEIOPS)の技術的アドバイスを得て、欧州委員会が決定する。この実施措置のうち、資本必要額に関する事項(定量的要件)は、5回の定量的影響度調査(Quantitative Impact Study; QIS)が実施されている。

第3段階(レベル3)は、監督実務の統一化を図る監督上のガイダンス等であり、欧州保険職域年金監督機構(European Insurance and Occupational Pension Authority; EIOPA、2011年1月にCEIOPSより改組)によって2012年9月以降に起草される予定である。

第 4 段階(レベル 4)は、ソルベンシーⅡ 施行後の欧州委員会における EU 加盟国の実施状況の検証及び違反に対する法的措置である。

### Ⅱ. 自然災害リスクに関する規定

レベル 1 枠組み指令においては、第 105 条第 2 項で、損害保険会社のリスクと基本ソルベンシー資本必要額との関連で、カバーされるリスクとプロセスについて言及されている。自然災害サブ・モジュールについては、第 2 項(b)で触れられており、その算出方法については附則Ⅳ(2)号に記載されている。生命保険、医療保険についても、同条、第 3 項及び第 4 項に巨大災害リスクについての規定がある。

第105条

基本ソルベンシー資本必要額(BSCR)の計算

2. 損害保険引受リスク・モジュールは、補償の対象となる危険及び事業の運営に用いられる危険及び
事業の運営に用いられるプロセスに関連した損害保険の契約上の義務から生じるリスクを反映しなければならない。

それは、既存の保険又は再保険契約上の義務と同様に、今後12ヵ月の間に引き受けられる新しい契約に関しても、保険会社及び再保険会社の成績の不確実性を考慮しなければならない。

それは、附則Ⅳ(2)号に従って、少なくとも以下のサブ・モジュールに対する資本必要額の組み合わせとして、計算されなければならない。

(a) 保険事故のタイミング、頻度及び重大度並びに保険金支払いのタイミング及び金額の変動の結果として生じる、損失のリスク又は保険負債の額の好ましくない変化（損害保険料及び準備金リスク）

(b) 異常又は例外的な事象に関連する価格設定及び準備金引き当ての前提の著しい不確実性の結果として生ずる、損失のリスク又は保険負債の額の好ましくない変化（損害保険巨大災害リスク）

(枠内は、レベル1枠組み指令より引用)

## 附則Ⅳ(2)号

### 2. 損害保険の保険引受リスクの計算

上記の第105条第2項で定められる損害保険の保険引受リスクのソルベンシー資本必要額の計算式は、「損害保険料及び準備金リスクに係るソルベンシー資本必要額」と「損害保険巨大災害リスクに係るソルベンシー資本必要額」と「両者の相関係数」を乗じて、更にその平方根を取ったものとして定義される。（実際には数学的算式で記載されている。）

(枠内は、レベル1枠組み指令附則の算式を弊社で要約したもの)

一方、上述のレベル2の第5次定量的影響度調査(QIS5 Technical Specification)での標準フォーミュラにおいては、ソルベンシー資本必要額(SCR)を計算するために、医療保険、生命保険、損害保険のそれぞれについて、自然災害リスクを明示的に把握する詳細な算式が記載されている。また、損害保険のペリルについては、SCR9.53において、強風、洪水、地震、電及び地盤沈下が列挙されている。

### Ⅲ. 自然災害リスク分析モデルへの依存

上述の「ソルベンシーⅡ 指令 2009/138 / EC（レベル 1）」においては、第 100 条及び第 112 条において標準フォーミュラ又は内部モデル（部分的内部モデルを含む）を用いたソルベンシー資本必要額に関する一般規定が定められており、自然災害リスク分析モデルは、現時点では内部モデル一般に関連のある諸条文に包含されるものと思われる。今後、自然災害リスク分析モデルに関する固有の規定は、第 5 章に記述した ABI 編集のレポート「自然災害リスクモデルングに関しての業界での取り組み；INDUSTRY GOOD PRACTICE FOR CATASTROPHE MODELLING（ABI レポート）」等を参考に詳細が確定するものと思われる。
## 第100条

## 一 般規定

加盟国は、保険事業者及び再保険事業者に対して、ソルベンシー資本必要額(SCR)を満たす適格自己資本を保有するよう求めるものとする。

ソルベンシー資本必要額(SCR)は、第2サブ・セクションの標準フォーミュラに従って、又は第3サブ・セクションに規定された内部モデルを用いて、のいずれかによって計算されなければならない。

## 第112条

全面的(full)内部モデル及び部分的(partial)内部モデルの承認に関する一般規定

1. 加盟国は、保険事業者又は再保険事業者が、ソルベンシー資本必要額(SCR)を、監督当局によって承認された全面的内部モデル又は部分的内部モデルを用いて計算できることを確保しなければならない。

2. 保険事業者及び再保険事業者は、以下の1つ又はそれ以上のものの計算のために部分的内部モデルを用いることができる。

(a) [...前半一部省略] 基本ソルベンシー資本必要額(BSCR)のリスク・モジュール又はサブ・モジュール

(b) [...前半一部省略]規定されたオペレーションナル・リスクに対する資本必要額

(c) [...前半一部省略]規定された調整

加えて、部分的モデルは、保険事業者及び再保険事業者の事業全体、又は1つ若しくはそれ以上の主な事業単位に適用することができる。

### 3. 承認申請(省略)

4. 監督当局は、完成された申請を受領してから6カ月以内に申請に関する決定を行わなければならない。

5. 監督当局は、[...一部省略]満足した場合にのみ、申請に対する承認を与えるものとする。

6. 監督当局が、内部モデルの使用申請を却下する場合には、その根拠となる理由を述べなければならない。

7. 監督当局から内部モデルの使用に関する承認を受領した後、保険事業者及び再保険事業者は、第2サブ・セクションに規定された、標準フォーミュラに従って計算されたソルベンシー資本必要額(SCR)の推定値を、監督当局に対して提出することを、理由を明記した決定書によって、求められることがある。

(枠内は、レベル1枠組み指令より引用)
### Ⅳ. 検証・承認のプロセス

ソルベンシーⅡ 指令において自然災害リスク分析モデルの承認プロセスに関する記述はないものの、ソルベンシーⅡの内部モデル全般に適用する枠組みの中で、自然災害リスク分析モデルにも該当する関連条文を、以下に示すV.その他の論点で引用した。

なお、レベル1枠組み指令とは別に2009年1月公表の「CEIOPSからのアドバイス、ソルベンシーⅡレベル2実際の導入の手続き:第120条から第126条 内部モデル承認のテストと基準(公開意見聴取段階での文書番号56)[CEIOPS'Advice for Level2 Implementing Measures on Solvency II: Articles 120 to 126 Tests and Standards for Internal Model Approval Validation effort (former Consultation Paper 56); CP56]」において、以下の記述があり、一定の要件が課されている。

## レベル 2 関連条文

保険事業者は自社の内部モデルやデータに代えて、外部調達モデルや外部のデータを使用する場合には、その理由を説明できなければならない。保険事業者は、検討した選択肢を示し、特定の外部モデル又はデータに決定した理由を説明できなければならない。

（枠内は、「ソルベンシーⅡレベル2実際の導入の手続き：第120条から第126条 内部のモデル承認のテストと基準」の第10.20項より引用）

また、EU 各国の規制当局の代表で構成される「内部モデル委員会」が、英国の Paola Cadoni を委員長として編成され、枠組み指令 2009/138 の原則に基づいて 2011 年末を目途に報告書を作成する予定であるが、2011 年度末時点でまだ公開されていない。この報告書が公開されると自然災害リスク分析モデルに関して、今後最も重要な資料になるものと予想される。

### V. その他の論点

ABI レポートにおいて、自然災害リスク分析モデルに関する詳細なガイドラインが記述されており、このレポートの内容が今後十分な検討を経てソルベンシーⅡ基準に取り込まれていくと予想されている。以下に ABI レポートの中で触れられているソルベンシーⅡの内部モデルに関する規定のなかで、自然災害リスクモデルングにも関連する条文を引用した。

ソルベンシーIIの法的枠組みは、上記Ⅰ.に記述した通りであるが、その内容が常に進化し続けている性質のものであることは、開示されている様々な文書に反映されている。現時点で、ドラフト、ガイダンスノート、コンサルテーション・ペーパー等の様々な文書が存在している。それらは、草稿段階と成案段階と、公式な採用に向けての様々な段階のものがある。

<経営管理(ガバナンス)関係>

第 44 条 第 5 項 ー リスク管理

第 112 条と第 113 条に従って承認された部分的又は全面的内部モデルを使用する保険事業者及び再保険事業者に関して、リスク管理部門は以下の追加的職務を網羅するものとする。

a) 当該内部モデルを設計し、実施すること
b) 当該内部モデルをテストし、実証すること

c) 当該内部モデル及び当該モデルに施した事後的変更を記録すること

d) 当該内部モデルの適用結果(performance)を分析し、その要約した報告書を作成すること

e) 当該内部モデルの適用結果及び改善の必要性を示唆する領域を経営、管理又は監督機関に報告すること、並びに過去に特定された弱点を改善するための取組状況の最新情報を当該機関に伝えること

## 第116条 第2項－管理、経営又は監督機関の責任

管理、経営又は監督機関は、内部モデルが継続して適切に運用されていることを確保する態勢を整備する責任を負うものとする。

## 第 120 条－ユース・テスト(Use test)

保険事業者と再保険事業者は、第41条から第50条に規定されているように、当該事業者のガバナンス態勢において内部モデルが広く使用され、重要な役割を果たしていることを証明しなければならない。特に：

a) 第 44 条に規定されている保険事業者のリスク管理態勢及び意志決定のプロセス

b) 第 45 条に規定された評価も含めて、保険事業者のエコノミック・キャピタル及びソルベンシー資本の評価並びに資本配分のプロセス

更に、保険事業者と再保険事業者は、内部モデルを使ったソルベンシー資本必要額の計算の頻度と、本条第1段落で網羅されているその他の目的のために内部モデルを利用する頻度が一致していることを証明しなければならない。

管理、経営又は監督機関は、内部モデルの設計及び運用の継続的な適切性確保及び内部モデルが継続的に当該保険事業者や再保険事業者のリスク・プロファイルを適切に反映したものになることについて、責任を負うものとする。

## く外部委託にかかわる問題＞

## 第 49 条 — 外部委託

1. 加盟国は、保険事業者及び再保険事業者がその機能又は何らかの保険業務若しくは再保険業務を外部委託する場合、当該事業者が本指令に基づく全ての義務を履行することに関して引き続き全責任を負うことを確保するものとする。

2. 不可欠若しくは重要な運営機能又は活動を外部委託することは、次のいずれかの事態を引き起こすような事がないように行われなければならない。

a) 当該事業者のガバナンス態勢の質を著しく損なうこと

b) オペレーション・リスクを過度に増加させること
c) 当該事業者の義務の遵守状況を監視する監督当局の能力を損なわせること

d) 保険契約者に対する継続的かつ満足なサービスを損なわせること

3. 保険事業者及び再保険事業者は、不可欠若しくは重要な機能又は活動の外部委託について、その実施前に、適時に監督当局に報告すると共に、それに伴う実質的な進展についても同様に報告するものとする。

## く文書化の基準＞

## 第125条－文書化の基準

保険事業者及び再保険事業者は、彼らの内部モデルについて、その設計と運用上の詳細を文書化しなければならない。

その文書化は、第120条から第124条に準拠していることを証明しなくてはならない。

その文書化は、内部モデルの基となる理論、前提条件並びに数学的及び経験的な基盤の詳細な輪郭を示さなければならない。

その文書化は、内部モデルが効果的に機能しない環境を明示しなければならない。

保険事業者及び再保険事業者は、第115条に規定されたような、内部モデルに対する全ての主な変更点を文書化しなければならない。

## <自然災害リスクモデリング・データとの関係>

## 第 121 条 第 3 项 — 統計的品質基準

内部モデルに使用されるデータは、正確、完全かつ適切なものでなければならない。

保険事業者及び再保険事業者は、確率分布予測の計算に用いられるデータセットを少なくとも年に1度は、アップデートしなければならない。

## くモデルの選択とモデルの変更の方針＞

第 115 条 — 全面的又は部分的な内部モデルを変更する方針

内部モデルの初期の承認過程の一部として、監督当局は、保険又は再保険事業者のモデルの変更に関する方針を承認するものとする。[...以下省略]

## 第120条－ユース・テスト

[…前半一部省略]管理、経営又は監督機関は、内部モデルの設計及び運用の継続的な適切性確保、

及び内部モデルが継続的に当該保険事業者及び再保険事業者のリスク・プロファイルを適切に反映したものになることについて、責任を負うものとする。
## 第 121 条 第 2 项 — 統計的品質基準

確率分布予測の計算に用いられる方法は、十分で、適用可能かつ関連のある保険数理的及び統計的な技術に基づくものでなければならず、[...以下省略]

確率分布予測の計算に用いられる方法は、現在の信用できる情報及び現実的な前提条件に基づくものでなければならない。

保険事業者及び再保険事業者は、監督当局に対して内部モデルの基礎となる前提条件の根拠を示すことができなければならない。

## 第126条一外部調達モデル及びデータ

第三者機関から入手したモデル又はデータの使用は、第120条から第125条に規定された内部モデルに対する要件のいずれからも免除されることの正当な理由とは見なされない。

## <自然灾害リスク分析モデルの設定条件とオプション>

## 第 121 条 第 2 项 — 統計的品質基準

前述の通り。

## 第 121 条 第 4 项 — 統計的品質基準

内部モデルは、保険事業者及び再保険事業者がさらされている全ての重要なリスクを網羅しなければならない。内部モデルは、少なくとも第101条第4項に規定されたリスクを網羅しなければならない。

## 第 121 条 第 5 项 — 統計的品質基準

リスク分散効果に関しては、監督当局がそれらの分散効果を計量する態勢が適切であることに満足している限りにおいて、保険事業者及び再保険事業者は、内部モデルにおけるリスク・カテゴリー内の、あるいはリスク・カテゴリー間の依存度を考慮することができる。

## <自然災害リスク分析モデルの検証>

## 第124条－妥当性確認の基準

保険事業者及び再保険事業者は、内部モデルの性能の監視、その仕様書(specification)の継続的な適切性の再検証及びその計算結果を経験に照らして検証することを含む、モデルの妥当性確認を定期的な周期で実施しなければならない。

モデルの妥当性確認のプロセスは、保険事業者及び再保険事業者が、監督当局に対して計算された資本必要額が適切であることを証明することができるよう、内部モデルの妥当性確認のための効果的な統計学上のプロセスを含まなければならない。

適用される統計学上の方法は、確率分布予測を、損害の実績のみならず、全ての重要な新しいデータ及び関連する情報と比較し、その適切性をテストするものでなければならない。
モデルの妥当性確認のプロセスは、内部モデルの安定性の分析及び内部モデルの計算結果の主要な前提条件の変化に対する感応度のテストを含まなければならない。また、内部モデルに使用されるデータの正確性、完全性及び適切性の評価も含まなければならない。

<複数のモデルを使用するアプローチ>

第121条 第2项 — 統計的品質基準

前述の通り。

(枠内は、レベル1枠組み指令より引用)
### 4 -3. 英国

### 4 -3-1. 個別資本十分性基準 (Individual Capital Adequacy Standards; ICAS)

### Ⅰ. 規制又は基準作成の主体

英国において保険会社の監督は、2000年金融サービス市場法(Financial Services Market Act of 2000; FSMA)に基づいて行われ、FSMAでは英国金融サービス機構(UK Financial Services Authority; UK FSA)にプリンシプル、ルール、ガイダンスを策定する権限を与えている。2005年1月にはEUにおけるソルベンシー規制の強化に呼応する形で独自のリスク・ベース・キャピタルの考え方を取り入れた資本規制であるICASが導入された。ICAS制度の下で、英国国内の保険会社は、その会社に即したICASモデル（いわゆる内部モデル）を用いて必要資本の自己評価(Individual Capital Assessment; ICA)を行なうことを要請されており、それぞれの保険会社の実態に応じた必要資本額を算出し、UK FSAに報告することが義務付けられている。

### Ⅱ. 自然災害リスクに関する規定

ICA は FSA ハンドブックの「Prudential Sourcebook」に記載されており、自然災害リスクは保険リスクの中で扱われるべきものであるが、自然災害リスク量の計算方法についての記述は特段なく、各保険会社独自に自然災害リスクに対応する必要資本を計算している。

ICAS 導入から 1 年ほど経った 2005 年 11 月に、UK FSA による保険業界に対する説明会が行われ、自然災害リスク量の計算には、多くの保険会社が RMS, EQECAT 及び AIR といった外部調達モデルの計算結果と再保険ブローカーからのアドバイスを活用していることが判明した。ただし、各モデルの計算結果には大きな開きがあり、UK FSA は結果の差異についてモデル開発会社と意見交換を行っている。保険会社は外部調達モデルに全面的に依存して自然災害リスク量を計算するだけでは必要資本の評価を適切に行ったことにはならず、モデルに伴う不確実性や前提条件にも留意すべきであると注意喚起を行っている。

UK FSA は、保険会社が UK FSA に ICAS 報告書を提出するにあたり、外部調達・自社開発自然災害リスク分析モデルの制約を詳細に報告したり、標準のモデルでは計算できないペリルやエクスポージャ、災害後の建築資材や労働力の価格高騰 (Demand Surge) 等の損害の二次的影響についても記載したりすることが有益であるとしている。また、UK FSA は、自然災害リスク分析モデルでの計算結果と過去の損害 (例えば、英国強風 87J や 90A) によるストレス・テストとの結果を比較することで合理的に計算結果の確認ができるとしている。更に、複数の外部調達モデルを使ってリスク量を算出している場合には、全ての計算結果を提出することで保険会社がモデルの不確実性を認識している証拠にもなるとしている。

### Ⅲ. 自然災害リスク分析モデルへの依存

英国においては、1800年代半ばにアクチュアリー会(Institute of Actuaries)が設立され、近代的数理技術に基づいたアドバイスを保険業界に対して行っている。ICA やソルベンシーII の報告についても、最終的には取締役会が責任を持つものの、その計算過程においてはアクチュアリーが重要な役割を果たしている。
2006 年 4 月 20 日に英国アクチュアリー会内の作業部会によって発表された「損害保険会社の必要資本の自己評価における資本モデル」と題するディスカッション・ペーパーの中で自然災害リスクモデルングに関して具体的な論点が議論されているので、以下に該当する章を引用する。

#### B.5.7 外部調達モデルの使用

保険会社全体の事業モデルを構築するにあたっては、その入力データとして、複雑な過程を経て計算されるモデルが使用される場合がある。(例えば、自然災害リスク分析モデルがその一例である。)モデル誤差が存在するかもしれないことは、本体モデルとその下のサブ・モデルにも言えることである。保険会社が外部調達モデルを直接使用する場合は、モデル誤差や自然災害リスク分析モデル・ライブラリー(データ・ベース)の中に組み込まれているイベントに含まれていない事象が存在する可能性に対してどのように対応するかについて検討しなければならない。モデルに黙示的に(implied)組込まれている確率分布は、通常の事業計画や再保険購入計画の前提と整合的でなければならない。

外部調達モデルが使用された場合、どの程度までこれらのモデルが検証され、テストされ、評価されたのかについて明確に記述されなくてはならない。保険会社の要件によってモデルが特別にカスタマイズされた場合は、この事実についても開示されなければならない。主要な前提条件やモデル上の制約条件、そして外部調達モデルと自社で作った他の部分とが整合的であるかについて、十分な考察がなされなければならない。

#### C.1.6 巨大な自然災害損害

自然災害による潜在的な損失分析にあたっては、自然災害の発生件数とその規模、購入可能な再保険カバー、復元再保険料のコスト及び復元カバーの消滅の可能性等を含めて分析が行われなくてはならない。将来の損害頻度と金額の大きさに関する確率論的分析は、マーケットで認識されている外部調達自然災害リスク分析モデルからの出力（例えば超過確率曲線）等を含み、分析で使用されたデータと設定条件に関する説明を伴う必要がある。再保険に依存するリスクについても検討が必要である。例えば、海面温度の自然変動のサイクルのフェーズも考慮し、これが自然災害事象の規模と頻度に及ぼす影響についても考慮する必要がある。アクチュアリーは、これに加えて、長期のトレンド（例えば気候変動）によって過去のデータから乖離する影響についても考慮し、これが継続的に今後も使用できる良いデータであるかを再検討する必要がある。

(枠内は、ディスカッション・ペーパーより引用)

### Ⅳ.検証・承認のプロセス

ICA 報告書には、モデル検証に係る論点も以下の通り記載されている。

#### F.2.2 モデル誤差

必要資本の自己評価結果の報告書では、十分な感度分析が実施されたこと及びこれらの感度分析が保険会社の経営者によって理解されたかを示す必要がある。ICA報告書は、どのようなパラメータがICAの額に重大な影響を及ぼすかを特定しなければならない。そして、これらの感度の高いパラメータがどちらの方向に動くか、ICAの額がどの程度動くかの実例を示さなければならない。ICA報告書では、潜在的なパラメータ誤差やモデル誤差について触れる必要がある可能性があり、その場合にはそれらの誤差に対処するためにどのような修正が施されたかについても記述しなければならない。
#### F.2.3 モデルの妥当性検証

モデル自体の検証は、全ての実行された計算の検証のログ・データを洩れなく証跡として残さなければならない。実際にモデルで計算した結果の分析と、検証プロセス自体を内部監査することにより、独立チェックが有効になされたことになる。モデル検証は、最初に保険数理部門のメンバーによって実施される。計算の検証は、モデルの出力結果が保険会社の事業計画と整合的であるかを確認するために行われる。ストレス・テストは、モデルの合理性を検証し、前提条件を調整するために必要である。最後に保険数理部門に属さない、例えば、内部監査、財務部門や第三者で、検証業務を行うに相応しい適切な資格を持つ専門家による合理性チェックと手続きの審査によって検証が完了する。

#### F.2.4 ストレス・テスト、シナリオ・テストとその他のテスト

ストレス及びシナリオ・テストは、所定の計測期間に、保険会社にとって不利益な方向への変動が起こった場合に予測される財務的結果を測定するために実行されなければならない。ストレスは、個別の主要リスクの動きを考慮しなければならず、シナリオは、現実的に同時に発生が想定されるストレスの相乗効果についても考慮しなければならない。また、実際の経験値と過去時点で実施された将来の予測の出力結果との比較検証を実施しなくてはならない。その結果、モデルに何らかの修正変更がなされるべきかを評価しなければならない。必要に応じて、標準テストと保険会社固有のテストの両方がなされなくてはならない。（例えば、後述するロイズの RDS テストは、その一例である。）

### F3.4 第三者の意見

実際には、検討を要する分野において、保険会社が第三者のソフトウェアを使用したり、意見を聞くのが合理的であったり、ベスト・プラクティスであったりする場合がある。ここで第三者というのは、例えば、経済シナリオ・ジェネレーターの専門会社や自然災害リスク分析モデルの開発会社があげられる。

(枠内は、ディスカッション・ペーパーより引用)

### V. その他の論点

ICA 報告書には、上記で示した技術的論点に加えて、ICA 報告書の提出の責任の所在やガバナンス等の重要な観点も記載されている。参考までに ICA 報告書の提出責任の条項を以下に記載する。

G.1 UK FSA に対する保険会社の ICA の提出

G.1.1 で規定される保険会社の ICA 報告書を UK FSA へ提出するのは、保険会社の取締役会又は経営者の責任であり、アクチュアリーの責任ではないとしている。しかしながら、アクチュアリーは、多数の専門家で構成されるチーム(multi-disciplinary team)の一員として行動し、取締役会へ提出する報告書をチームとして作成する。従って、アクチュアリーは ICA 報告書を作成するにあたって自己の役割を明確にし、特定の事項については全ての関係者に理解されるようにする責任がある。

（枠内は、英国アクチュアリー会内の作業部会によって発表された「損害保険会社の必要資本の自己評価における資本モデル」と題するディスカッション・ペーパーより引用）