Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
林、農作物に被害をもたらし、水を汚染する。ハリケーンの強風と降雨による被害の他に、高潮による被害もある。高潮とは、ハリケーンによって海岸線に沿って海水面レベルが上昇し、広く洪水をもたらす現象である。

人口密度と地理的地形的性質から、テキサス州からメイン州にかけての海岸沿いはハリケーンの影響を受けやすい。最もリスクが高いのは、テキサス州からノースカロライナ州にかけての地域である。

## 米国ハリケーンのモデル分析

各社の米国ハリケーンモデルの概要を表1-5にまとめる。

1-1 節のモデル分析の歴史で述べたように、1992 年のハリケーン・アンドリュー、2005 年のハリケーン・カトリーナ、そして、2008 年のハリケーン・シーズン等、大きなハリケーン災害が起きる度にハリケーンモデルは改良され、進化してきた。現在のモデルは、過去の膨大な台風データや、より高度なモデルング手法や科学的知見を反映し、より洗練されたものになっている。大西洋では、平均海面気温が数十年の周期で変動し、それに起因してハリケーンの発生頻度が周期的に変動すると考えられているため、各モデルでは、このような周期性を反映した場合の短期的リスクと周期性を考慮しない場合の長期的リスクを評価する等して、こうした影響を考慮している。また、いずれのモデルにおいても、高潮リスク、災害後の建築資材や労働力の価格高騰の影響が考慮されている。

また、2005 年のハリケーン・カトリーナ以降、モデル分析に用いるデータの質の重要性が認識され、その精度が改良されてきた。前節で述べた通り、現在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る。
表 1-5：米国ハリケーンモデルの概要

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·床面積(住宅のみ)	·地域性·建物/動産/時間·用途種別·構造種別·建築年(フロリダのみ)·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(建築材料)·建築年·階数·二次的特性·外壁被覆財のタイプ
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。·床面積は、他の項目ほどには含まれない。·二次的特性は、含まれることはあまりないが、フロリダについては含まれることがよくある。
追加的要素	·中期的(5年)リスクを評価·高潮リスク·避難や経済低迷の影響を考慮した、"スーパー災害"効果を含む災害後の損失增幅	·平均海面温度と平気より海面温度が高い場合それぞれのリスクを評価·高潮リスク·需要急増·風の維続時間	·高潮リスク·内水洪水リスク·長期的リスクと短期的リスクを評価·需要急増

### 1 -4-3. 欧州強風モデル

## 欧州の強風

欧州の風災リスクは、主に冬に北大西洋で発生し、一般にwindstorm（本報告書では、「強風」と和訳）と呼ばれるエクストラトロピカル・サイクロン（extra-tropical cyclones; ETC）によるものが大半を占めている。この強風は、数千平方キロメートルに広がり、約1週間のライフサイクルを持つ。

欧州に影響を与える強風は、アゾレス高気圧のまわりを時計回りに吹く暖かく湿った空気によってもたらされる前線に沿って形成される。この高気圧は、アイスランド低気圧のまわりを反時計回りに吹く冷たい空気と合流する（図1-6参照）。この暖気と寒気が衝突する部分は、時に被害をもたらすような強風を頻繁にもたらし、同時に西から東へと吹く背景風を形成して、このシステムを欧州へ運ぶ。この強風は一年中発生し得るが、最も被害を与えるようなものは、通常晩秋から早春の間に発生し、暖気と寒気の温度差が最大になる冬季に最も発生する傾向がある。そのため、この強風は、しばしば冬の嵐（winter storm）、雪が含まれる極端な場合には猛吹雪（blizzard; ブリザード）と呼ばれる。2009年のクラウス（Klaus）と2010年のシンシア（Xynthia）は、近年大きな災害を引き起こしたイベントである。
図 1-6：西から東へと吹く背景風（灰色の矢印）を形成する

アイスランド低気圧(青)とアゾレス高気圧の(赤)のまわりの風の流れ

欧州の強風は、平均年間集積損失額で見た場合、財物に関して世界で最も高い保険金支払いをもたらす原因のひとつである。リスクは、イギリス、フランス、ドイツで最も高い。

欧州で最もエクスポージャが集中し変化しているのは、世界有数の高級住宅や商業市場、そして歴史的建造物のある、ロンドン、パリ、ベルリン、アムステルダム等、主に各国の首都である。これらの都市やその他の大都市では、強風で深刻な被害を受けてきた。大都市以外でも、歴史的都市やリゾート、レクレーション地域、農業施設、工業施設、林業等も大きな被害を受ける。

## 欧州の強風のモデル分析

エクストラトロピカル・サイクロンは、時間的にも空間的にも、通常のトロピカル・サイクロン（熱帯性低気圧）よりずっと複雑である。更に、欧州の強風に関する観測データや保険金支払いデータは、米国ハリケーンに関するデータよりも少なく、観測機関による違いも大きい。

各モデル開発会社は、欧州北西部の約20カ国を対象とする強風モデルをそれぞれ開発した。風の影響の他に、高潮の影響、災害後の建築資材や労働力の価格高騰の影響、更に一定期間に強風が群をなして起こるクラスタリングも考慮されている。モデルは、一般に過去の強風の観測データや保険金支払いデータを用いて検証されている。

各社の欧州強風モデルの概要を表1-6にまとめる。脆弱性に反映される入力項目において、イギリスについてのみ床面積が含まれるのは、高級住宅の脆弱性の違いを反映させるためである。
表1-6： 欧州強風モデルの概要

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(小数点以下5桁程度)	緯度経度(小数点以下5桁程度)	緯度経度(小数点以下5桁程度)
一般的な保険会社のデータの地理的解像度	郵便番号
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·床面積(イギリスのみ)	·地域性(所在地)·建物/動産/時間·用途種別·構造種別·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
一般的な保険会社のデータの項目	一般的な用途種別(住宅、商業、工場)の他に、特に住宅の場合は、詳細な住宅タイプの情報が含まれる場合がある。
追加的要素	·高潮リスク(イギリスのみ)·需要急増·クラスタリング	·高潮リスク·森林被害リスク·需要急増·クラスタリング	·高潮リスク(イギリス、フランス、スウェーデンのみ)·森林被害リスク·需要急増
### 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

以下の記述は、弊社の知見によるものである。

日本では、地震リスクと台風リスクの分析に関しては、損害保険料率算出機構のモデルの他に、RMS社、AIR社、EQECAT社等とライセンス契約を締結して利用する外部調達モデルと、自社開発モデルが利用されている。損害料率算出機構のモデルは、その元受ベースでの分析結果が各元受保険会社に提供され、現在いずれの保険会社においても、ソルベンシー・マージン比率や異常危険準備金の算出に用いられていると考えられる。一方、損害料率算出機構のメンバーではない日本で登録している再保険会社では、ソルベンシー・マージン比率や異常危険準備金の算出に、外部調達モデルを利用している。自社モデルを開発する利点としては、中身を完全に把握できるモデルに基づいてリスク評価を行える点や、開発を通して社内の専門的能力を強化できる点等が挙げられる。

日本の大手損害保険会社にあっては、日本のリスクの分析に関しては、数年前までは、複数の外部調達モデルがライセンス契約されていたが、現在は主に自社開発モデルが次節で挙げるような用途に利用されていると考えられる。再保険ブローカーが各社のポートフォリオを用いて、複数の外部調達モデルによる分析結果を提供しているため、自社で所有若しくはライセンス契約をしていないモデルの結果も参照できる。アジアやヨーロッパ等の海外のリスクの分析は、主に外部調達モデルを利用して行われている。中小損害保険会社は、外部調達モデルのライセンスを契約していないが、再保険ブローカーが複数の外部調達モデルによる結果を提供している。

特定のポートフォリオのリスク分析を行う上で複数のモデルを利用することを、一般にマルチモデルングアプローチと呼ぶ。英国保険協会によって2011年12月に発行され、内部モデルの一部として自然災害リスク分析モデルを使用する場合の理想とされる実践方法をまとめた"Industry Good Practice for Catastrophe Modelling – A guide to managing catastrophe models as part of an Internal Model under So Ivency II"においても、マルチモデルングアプローチについて記述している章があり、これについては、本報告書5章で詳しく触れる。

米国及び欧州の保険会社では、マルチモデリングアプローチを採用する会社が多く、欧州では主にRMSモデルといったように、一般に、過去の支払い実績に最も合うものをメインモデルとし、支払い実績との過不足要素を調整して利用している。また、大手保険会社は、自社開発モデルを所有している。

世界の再保険会社を見ると、米国及び欧州の保険会社よりも、マルチモデリングアプローチを採用する傾向がやや強い。例えば、米国では、RMS モデルと AIR モデルを併用することが多く、欧州では、RMS モデルをメインモデル、AIR モデルをセカンドオピニオンとして利用したり、両モデルの加重平均を利用したりすることが多い。これまで RMS 社のマーケットシェアが最も高かったが、RMS 社の欧州強風モデルの最新バージョンが発表されて以降、23 の再保険会社が新しく AIR とライセンス契約をした。2007 年に AIR の東京支社が設立され、日本モデルが日本独自のデータに基づくものに大幅に変更されたことや AIR 社の特に再保険会社への積極的な営業活動により、ここ数年で、日本のリスク分析に関しても AIR モデルを利用する会社が増えた。EQECAT モデルを単独で利用する会社はなく、日本のリスク分析に対しては、セカンドあるいはサードオピニオンとして利用される。大手再保険会社は、自社開発モデルを所有しており、自社モデルのみを利用する会社と、外部調達モデルと併用する会社があ
る。外部調達モデルと併用する場合は、自社モデルを引受に好んで使用している会社がある一方で、自社モデルを積極的には利用していない会社もある。

どのモデルを利用するか、また、自社モデルをどのように利用するかに関する各保険会社・再保険会社のアプローチの違いは、モデルの利用に関するコストや、自社モデルの成熟度、複数モデルを扱う能力や経験の違い等に起因すると考えられる。

### 1 -5-2. モデルの使用用途

自然災害リスク分析モデルの出力結果は、会社によってその程度は異なるが、下記に挙げるような用途に使用されている。

## プライシング

前述の通り、確率論的分析から算出される年平均損失は、理論的な純保険料に等しいため、保険若しくは再保険における自然災害リスクのプライシングに用いられる。ただし、自然災害リスク以外については従来から採用されているプライシング法である従来のバーニングコスト法（再保険の回収頻度の比較的高いELC（Excess of Loss Cover;超過損害額特約再保険）等の再保険料の算出において、過去の一定期間における再保険金の総額を同一期間中の総正味収入保険料（Gross Net Premium Income;GNPI）で除した数値に一定の割り増しを加味する方法）やエクスポージャ・レーティング（再保険の回収の頻度は比較的低いが、1回の事故による損害が大きなポートフォリオ等の保険料に対して、保険金額の範囲毎にポートフォリオの特性を踏まえて適用した係数を乗じて再保険料を決める方法）の代わりとしてではなく、その補完として用いられる。

## 再保険ストラクチャーの評価

再保険会社が再保険のプライシングにモデルを用いるのと同様に、保険会社が出再する際の適切な再保険ストラクチャーと再保険コストの評価に用いられる。適切な再保険ストラクチャーの評価には、想定されるレベルの巨大災害による損害に対して必要な再保険カバーの評価等が含まれ、また資本効率性やリスク軽減効果の評価を行うことにより、複数の選択肢の中から最適なプログラムを選ぶことが可能となる。

## リスク評価

定量化された個々の保険契約のリスク、あるいは、集積リスクは、リスクの相対比較や特定の許容値との比較を可能にし、保険引き受けの判断や集積管理等に用いられる。また、実際に起きたばかりの災害に対して分析を行うと、即時に保険金支払い額の推定ができる。モデル開発会社は、災害が起きた直後に、既存のイベントセットの中から当該災害に最も近いイベントをユーザーに知らせ、数日後には、当該災害を再現した新たなイベントを作成してユーザーに提供し、マーケットロスの推定値も発表する。ユーザーはこうしたイベントによる損失額やマーケットロスにマーケットシェアを掛けたものを、当該災害による保険金支払い額の推定値として計算する。

## ポートフォリオの最適化

保険会社は、個々の保険契約のリスクと収入保険料のバランス、ポートフォリオ全体への寄与度を考慮して、利益率の高い契約を増やしたり、リスクの分散効果を生かしたりすることにより、ボラティリティ
(損失の幅) やテールリスクを抑えながら、保険料を増やし、利益を最大化するポートフォリオを構築する。

## 資本管理

自然災害リスク分析モデルは、様々なリスクを統一的な手法で計量化し、資本に見合ったリスクを保有することにより健全性を維持し収益性の向上をめざす資本管理の枠組みの中で、自然災害リスクの定量化に用いられる。ソルベンシー・マージン比率の算出や、保険会社と再保険会社に対する格付評価においても、自然災害リスクは、モデルから算出される特定のシナリオイベントに対する損失額や特定の再現期間の損失額等の指標で計上される。

### 1 -5-3. モデル更新への対応

日本の地震モデルと台風モデルに関して、各モデル開発会社に確認して得られた最近のモデル更新年と主な更新内容を表1-7にまとめる。ここで挙げる更新内容は、各モデル開発会社が正式に発表した更新内容のうち、日本の保険会社のエクスポージャの分析に影響のあるものである。

初版モデルが発表された時点では、日本の地盤情報や日本の建物に固有な特徴等は概して反映されておらず、以降、まずは日本固有の情報が反映される更新がなされた。その後、地震や台風のイベントを定義するイベントセットが全面的に変わるような大きな変更があったのは、地震の場合は、2005年の地震調査推進本部の地震調査委員会による全国地震動予測地図を反映して各社のハザードモデルが全面的に更新された時で、台風の場合は、B社やC社において、日本単独モデルから太平洋北西部のモデルに変わり、また、台風に起因する洪水リスクが含まれるようになった時である。その他の変更は、主に脆弱性モデルの更新や各種機能の追加であり、ハザードモデルの全面的な改定と比較すると、結果に与える影響は概して小さい。今後、東北地方太平洋沖地震から得られた様々な知見を反映して、再び地震モデルのイベントセットが改定されるような大きな変更が行われることが予想される。
表1-7：各社の日本の地震モデルと台風モデルの最新更新時における更新内容

モデル	更新年	主な更新内容
A社地震	2005	·下記を含む最新の科学研究及び業界研究に基づき、確率論的イベントセットの構築からファイナンシャルモジュールまでの各モジュールが更新された。
·地震調査研究推進本部の地震調査委員会等による2005年全国地震動予測地図
·応答スペクトルを考慮した脆弱性の評価
·ステップ支払いと呼ばれる日本の共済の支払い条件の入力方法
初版モデルは、米国モデルを参照したような形で、日本の設計基準や地盤情報等が十分に反映されていなかったため、こうした基礎となる情報を收集し直してモデルが全面的に更新された。
A社台風	1999	初版モデルは、米国モデルを参照したような形で、日本の設計基準や地盤情報等が十分に反映されていなかったため、こうした基礎となる情報を收集し直してモデルが全面的に更新された。
1995	初版モデルの発表。
B社地震	2010	·高層建物の脆弱性曲線、建物と利益(休業損失)の脆弱性曲線が追加、更新された。
·自動車、海上貨物、人的被害に対して地震火災の分析が可能になり、また、2-1-2節で説明する二次的特性が反映できるようになった。
·ステップファンクションと呼ばれる日本の共済の支払条件の入力方法が簡素化された。
·支払条件を反映した地震動と地震火災による統合リスクを分析できるようになった。
·市区町村コード(JISコード)が更新された。
·地震調査研究推進本部の地震調査委員会等による2005年全国地震動予測地図等に基づき、イベントセットを更新した。
·距離減衰式を更新した。
·火災保険の構造級別、人的被害、海上貨物及び鉄道等の脆弱性曲線が追加された。
B社台風	2010	·日本単独のモデルから太平洋北西部のモデルになり、台風の降雨に起因する洪水や降雨量に大きな影響を与える温帯低気圧へ変化を明示的に考慮する等の方法論も改良された。
·モデルの解像度が更新された。
·脆弱性曲線が追加、更新された。
·7つの歴史イベントが追加された。
·残存物取片付け費用と特別費用が明示的にモデル化できるようになった。
·ステップ支払い条件のモデル化の拡張。
2008	·利益(休業損失)の脆弱性関数が更新された。
·脆弱性曲線の階数の分類が更新された。
·歴史イベントカタログが更新された。
C社地震	2007	·下記の情報に基づき、ハザードモジュールが更新された。
·地震調査研究推進本部の地震調査委員会等による2005年全国地震動予測地図
·国土数値情報データ(表層地盤における地震動の増幅特性の評価に利用)
·工学的分析に基づき、木造、鉄筋コンクリート造、鉄骨鉄筋コンクリート造及び鉄骨造の脆弱性曲線が更新された。
·免震構造の脆弱性曲線及び2000年以降の木造の脆弱性曲線が追加された。
2004	·2002年にアメリカ地質調査所が提案した、海溝型地震のマグニチュードのランダム性に起因する不確定性を考慮するようになった。
·構造等が不明の場合の住宅、一般、工場物件の脆弱性曲線が追加された。
C社台風	2010	·日本単独モデルから、新しく太平洋北西部のモデルになり、また、台風に起因する洪水リスクが追加された。
·脆弱性曲線が更新された。
·ファイナンシャルモジュールが変更された。
·都道府県毎の集積データを市区町村毎に分散させる際に用いる各業種の地域分布が変更された。
·風速場モデルが変更された。
2005

新しい科学的知見やデータ等を取り入れることによって、モデルに大きな変更が加えられた場合には、モデル開発会社は、変更内容を説明する文書を提供する他に、変更のあったモデルを利用する主な地域でセミナーを開催したり、モデルを利用する保険会社や再保険会社を個別に訪問したりして、変更の理由を丁寧に説明することにより、業界における新しいモデルの理解を得ている。

欧州強風モデルがバージョンアップされ結果が大きく変わった際には、再保険ブローカーがモデル評価を実施し、新しいバージョンでは過去の保険金支払い実績との乖離が大きくなる等、いくつかの疑問を示した。その結果、多くの会社で古いバージョンが引き続き利用された。

規制の観点からは、ソルベンシーⅡの場合、自然災害リスク以外の要素と同様に、保険会社は、モデル変更の方針(Model change policy)において、モデル承認が再度必要な大きな変更(Major change)と、
報告は必要であるが再承認の必要はない小さな変更(Minor change)を定義することになっているが（第115条）、保険会社があらかじめ定義したモデルの範囲(Scope of the model)を外れる場合の対応や小さな変更をどう定義するかが議論となり得る。また、弊社のインタビューによれば、欧州規制当局においては、モデル変更の影響を抑えられるとの理由から、複数のモデルの結果を用いてリスクを評価するマルチモデルングアプローチを好むと表明している監督官もいる。
## 2 章 日本の自然災害リスク分析モデルの方法論

本章では、表1-3に示した各社の最新バージョンの日本地震モデル及び日本台風モデルの各モジュールの方法論の解説とモデル間の比較を行う。

### 2 -1. 日本地震モデル

各社地震モデルの方法論を表2-1の一覧にまとめる。

3社いずれのモデルにおいても、地震動と地震火災が対象ペリルとして含まれる。

入力データにおいて、所在地は、粗い場合には都道府県、最も詳細な場合には緯度経度で入力が可能である。都道府県やクレスタゾーン（図2-1）でデータが集積されている場合には、モデル開発会社が推定する保険契約額等の地理的分布に基づき、エクスポージャが領域内で地理的に分散される。

### 2 -1-1. ハザードモジュール

ハザードモジュールでは、詳細に場所を指定されたエクスポージャ、あるいは、地理的に分散されたエクスポージャに対して、その各地点における地震の揺れの強さとその発生確率を計算する。なお、地震ハザードモデルの概念図を図2-2に示す。

## 地震発生モデル

地震発生モデルでは、日本全国及びその周辺で起こり得る地震イベントを、その規模や位置、発生確率を定義して生成する。生成したイベントのまとまりはイベントセットと呼ばれ、これは、超過確率曲線（リスクカーブ）と年平均損失を算出する確率論的分析で用いられる。

イベントセットは、一般に、過去の地震の発生履歴や、断層の大きさや移動速度等の地震学的知見に基づいて構築される。こうした情報をもとに、今後起こりうる地震とその発生確率を再定義したものなので、イベントセットに必ずしも過去の地震が含まれている訳ではない。

日本では、地震調査研究推進本部（推本）の地震調査委員会が、全国の主要活断層と海溝型地震のマグニチュードや位置と発生確率に基づき、全国各地において見舞われ得る地震動強さと発生確率の関係を評価した、全国地震動予測地図に関する報告書がある。この報告書には、評価に用いた各震源の情報や地震動強さの計算方法等、自然災害リスク分析モデルのハザードモジュールの内容に相当する情報が記されており、各モデル開発会社は、気象庁等の過去の地震データと共に基本資料として参照している。図2-3の断層の評価結果の抜粋に示されている通り、評価された断層の諸元には幅がある。

3社いずれのモデルにおいても、震源は、主に、海溝型地震、内陸活断層で起きる地震、その他の震源が特定できない中小地震である背景地震に大別してモデル化されている。発生確率については、同一の震源において繰り返し発生するという地震の特性を考慮して、前回の地震の発生時期や平均発
生周期が特定できる震源については、周期性を考慮して発生確率を設定し、周期性が特定できない地震については、発生確率が毎年同じだとして発生確率を設定している。

イベントセットの構築方法には、A社とC社のモデルで採用されている方法とB社で採用されている方法の2種類がある。前者の方法では、最終的に保険金支払い額(損失額)まで計算された段階で、各イベントが、(i)年間発生確率(又は、年発生率。年発生率は1より大きい値になり得る)、(ii)平均損失額、(iii)平均損失額まわりの不確定性を表す標準偏差という3つの主な情報を持つ。(iii)の標準偏差は、地震の規模と発生確率に関する不確定性を1次の不確定性と呼ぶのに対応して、2次の不確定性と呼ばれる。後者の方法では、今後1年間の時系列のシミュレーションを10,000回行い、発生する地震1つ1つをイベントとして定義する。このため、シミュレートされた全てのイベントの年発生率は1/10,000である。ここで、今後10,000年間のシミュレーションではなく、今後1年間の10,000回のシミュレーションを行う理由は、地震の発生に時間依存性があるためである。各イベントは、標準的な出力として2次の不確定性を考慮した平均損失額の情報のみを持つ(2次の不確定性を出力することも可能である)点も前者とは異なる点である。不確定性に着目して両者の違いを比較すると、前者の方法では標準偏差で表現しているのに対し、後者の方法ではシミュレーションの回数で表現している点が異なるが、それぞれの方法から得られる情報の質と量に本質的な違いはない。A社とC社のイベントセットのイベント数に対して、B社のイベント数が非常に多い理由は、そのためである。しかし、B社モデルで採用されている時系列のイベントセットの方が、1年間に複数のイベントが起こる現象を扱いやすいというモデルユーザーからの要望により、A社とC社のモデルも、B社と同じ時系列のイベントセットへ移行中である。A社では、現在、モデル本体外の追加モジュールで、各年にどのイベントが発生するかを考慮した分析環境を提供している。2010年に発表されたC社のアジア台風モデルは、すでに10,000年間の時系列のイベントセットになっている。

イベントセットの他に、過去の地震を再現したイベントがあり、一般に確率論的イベントセットは別に用意されている。個々のイベントをシナリオ分析した結果を実際の保険金支払い額と比較し、モデルの検証をすることが可能となる。シナリオ分析の出力結果には、A社とC社のモデルでは、イベントセットの場合と同様に、平均損失額と標準偏差が含まれるのに対し、B社のモデルでは、標準的な出力においては標準偏差は含まれない。
表2-1A：各社の地震モデルの方法論一覧(1/3)

A社	B社	C社
対象ベリル	地震動地震火災	地震動地震火災スプリンクラー漏れ
入力可能なデータの地理的解像度	・緯度経度(小数点以下5桁程度)・7桁郵便番号・損保コード・市区町村/5桁JISコード・都道府県・クレスタジーン	・緯度経度(小数点以下5桁程度)・7桁郵便番号・損保コード・市区町村/5桁JISコード・都道府県・クレスタジーン
集積データの地理的分散方法	クレスタジーンや都道府県毎の集積データの場合、市区町村毎の保険契約額の地理的分布の推定に基づき、各地域における損害額を計算する。	都道府県毎の集積データの場合、Industry Exposure Database の分布に基づいて1km四方のグリッドに分散する。	クレスタジーンあるいは都道府県毎の集積データの場合、業種別(住宅、商業、工業等)に異なる割合を用いて、全国850地点に分散する。この850地点は、都市部の市区、その他の地域は主な町村等である。市区町村毎のデータの場合は分散されないが、地盤の增幅率は、当該市区町村内のエクスポーシャの分布を考慮して加重平均した値が適用される。
ハサードモジュール	イベントセットの構築(地震発生モデル)	主な使用データ	・2005年地震調査研究推進本部の地震調査委員会による全国地震動予測地図・気象庁地震力タログ・宇佐美カタログ(日本被害地震総覧(宇佐美,1996))・被害のあつた地震に関する応用地質社のカタログ→679-2002年の28,000以上のマグニチュード4以上の地震が含まれる。	・2005年地震調査研究推進本部の地震調査委員会による全国地震動予測地図が、モデルの基礎となっている。・1923年から2006年10月までの気象庁地震カタログ・宇佐美カタログ	・2005年地震調査研究推進本部の地震調査委員会による全国地震動予測地図・気象庁地震カタログ・宇佐美カタログ・宇津カタログ・その他の公開データも調査し、必要に応じてカタログデータに修正を加えている。
構築方法	震源タイプ:・浅い地総内地震-内陸活断層、地紋内背景地震・海溝型地震-プレート境界地震、プレート内地震、背景地震等マグニチュードの設定:・各震源のマグニチュードは、断層の大きさや、過去の地震、地震学的知見をもとに設定。・不確定性を考慮して、上記で求められるマグニチュードより大きなマグニチュードのイベントも作成。・考慮する最小マグニチュードは、モーメントマグニチュードMw4.0発生確率の設定:・前回の地震の発生時期と平均発生周期が特定できる震源については、周期性を考慮した発生確率を設定。・周期性が特定できない震源については、発生確率が毎年同じであるとして発生確率を設定。	震源タイプ:・海溝型地震・内陸活断層・背景地震(上記以外の中小地震)マグニチュードの設定:・考慮する最小マグニチュードは、モーメントマグニチュードMw5.0発生確率の設定:以下の3つの異なるイベントセットを用意している。・周期性の特定できる震源について、地震調査委員会の評価に従って発生確率を設定したイベントセット・周期性の特定できる震源について、地震調査委員会の評価と独自の評価を重み付けて求めた発生確率を採用したイベントセット・周期性の特定できる震源についても、周期性がないものとし、毎年同じ発生確率を設定したイベントセットイベントセットのイベントの位置と発生確率は、過去の地震カタログと比較することにより検証している。	震源タイプ:・海溝型地震・和達ベニオフ地震*・主要内陸活断層・背景地震マグニチュードの設定:・各震源のマグニチュードは、断層面積や断層長さとマグニチュードを関連付ける経験式や、過去の地震をもとに設定。・1つの震源につき、位置とマグニチュードの不確定性を考慮して、複数のイベントを設定。・考慮する最小マグニチュードは、気象庁マグニチュードMj5.0発生確率の設定:・周期性が特定できる震源については、前回の地震の発生年と平均発生周期を用いて、周期性がBPT分布に従うと仮定して発生確率を設定。・周期性が特定できない震源については、マグニチュードと頻度の関係式を用いて、発生確率が毎年同じとして発生確率を設定。
確率論的イベントセットのイベント数	27,306イベント	10,000回の1年間のシミュレーションによる973,395以上のイベント	75,929イベント
歴史イベント数	10イベントこの他にも確率論的イベントセットの中に、1703年元禄関東地震、1944年南海地震、1946年東南海地震、1923年大正関東地震、1995年兵庫県南部地震等の歴史イベントを含む。また、東北地方太平洋沖地震等、地震後にシナリオデータが作成されてユーザーに配信され、ユーザー側でモデルに組み込んで使用するイベントもある。	24イベントこの他に、東北地方太平洋沖地震等、地震後にシナリオデータが作成されてユーザーに配信され、ユーザー側でモデルに組み込んで使用するイベントもある。	54イベントこの他に、東北地方太平洋沖地震等、地震後にシナリオデータが作成されてユーザーに配信され、ユーザー側でモデルに組み込んで使用するイベントもある。
表2-1B：各社の地震モデルの方法論一覧(2/3)

ハザードモジュール	距離減衰のモデル化(距離減衰モデル)	震源タイプ別に下記の距離減衰式を使用している。•浅い地殻内地震-Takahashi, et al.(2004)とUchiyama & Midorikawa (2005)の平均•プレート境界地震とプレート内地震-Youngs et al (1997)、Takahashi et al. (2004)、Uchiyama & Midorikawa (2005)の平均	下記の3つの距離減衰式は、活断層地震、海溝型地震、深部地震について異なる式を持っており、各震源タイプに対して、3つの式の平均を使用している。•Kanno et al. (2006)•Zhao et al. (2006)•Takahashi et al. (2004)	浅い震源(断層や浅い背景地震)、和達ベニオフ地震、プレート境界地震等の震源タイプに応じて下記の距離減衰式を重み付けて使用している。•Shabestari&Yamazaki (1999)•Cambell (1997)•Sadigh et al. (1997)•Young et al. (1997)
局所的な表層地盤の影響のモデル化(地盤モデル)	使用データ: 国土数値情報の1km毎の地質と液状化の情報。東京、大阪、名古屋各地域の一部は、自社の膨大な現地調査と専門知識に基づく100m毎のデータ。增幅率の設定: 8つの地盤分類に対して、米国西部のPGAの非線形增幅率を日本の地質に合わせて調整して設定し、最終的には連続的な値の增幅率を設定している。	使用データ: 1km～50m毎の地質データ。日本の南部のほとんどは200m毎、東京、横浜、大阪、神戸、名古屋、京都、広島、仙台等の人口密度の高い地域は50m毎。高解像度のデータは、日本地質学会による第四紀表層地質情報に基づく。Matsuoka et al. (2006)による1km四方の表層30mの推定平均S波速度の全国地図。增幅率の設定: 上記データを用いて局所的な地盤を分類してモデル化し、增幅率を設定している。液状化と地溝リスク: 明示的には考慮されていない。	使用データ: 国土数値情報の地形地質データに基づく14分類の1km毎の地盤情報。人口密度の高い地域は50m毎。增幅率の設定: 14の各地盤分類に対するPGVと表層30mのS波速度の関係式に基づいて設定している。液状化と地溝リスク: ユーザーがこれらのリスクに関わる地盤の情報を付加することにより考慮される。
地震動強さの指標	加速度応答スベクトル(Sa)が脆弱性モジュールへの入力等に主に用いられる。この他に、地表面最大加速度(PGA)と修正メルカリ震度階(MMI)があり、損害推定に一部用いられる。	加速度応答スベクトル(Sa)が脆弱性モジュールへの入力等に主に用いられる。この他に、地表面最大加速度(PGA)があり、損害の推定に一部用いられる。	地表面最大速度(PGV)
検証方法	モデル化された地震動強さは、過去の地震の記録と比較して検証している。	モデル化された地震動強さは、過去の主な地震で観測された地震動強さと比較して検証している。	地震調査研究推進本部による、全国における再現期間500年のPGVを示すハザードマップ及び主要都市における再現期間毎のPGVを示すハザードカープ等と比較して検証している。
脆弱性モジュール	脆弱線曲線の構築方法と検証方法	地震動の周期特性を考慮した実際の構造物の応答を評価する応答スベクトル法を用いて脆弱性曲線を構築した後、1995年兵庫県南部地震、2000年鳥取県西部地震、2001年芸予地震、2003年宮城県沖地震、宮城県北部地震、2004年新潟中越地震等の近年の主要な地震の膨大な被害データ及び保険金支払いデータに専門家による見解や関連する理論を併せて、調整・検証している。•構造等の建物の特性が不明の場合は、例えば構造種別が不明の場合、各構造の比率に応じて、各構造の脆弱性曲線を加重平均した脆弱性曲線を用いる。	・工学研究の成果を取り入れ、過去の地震の被害報告書を用いて検証を行っている。・地震動の周期特性や構造物の非線形応答を考慮した構造物の応答解析や、構造物の各部材の損傷を考慮した客観的な方法を用いて、各種脆弱性曲線を構築している。・構造種別や用途種別が不明の場合は、例えば構造種別が不明の場合、Industry Exposure Database の各構造の保険金額に応じて、各構造の脆弱性曲線を加重平均した脆弱性曲線を用いる。	以下を基にしている。・自社による90以上の地震の詳細調査結果・保険会社及び再保険会社の保険金支払いデータ・自社による日本の2,000以上の施設を含む世界各地の建物構造と設備の工学的評価・専門家による見解及び研究調査(社外秘の調査及び公開されている文献の調査)・建築設計基準及び建設施工に関する実務経験・構造種別や用途種別が不明の場合は、例えば構造種別が不明の場合、各構造の比率に応じて、各構造の脆弱性曲線を加重平均した脆弱性曲線を用いる。
脆弱性曲線の分類	構造種別	20分類(小分類を除く)住宅物件に対する構造級別: A、B、C、D、商業物件、工場物件等に対する構造級別: 特級、1、2、3、4、不明等	41分類木造、鉄骨造、鉄筋コンクリート造、鉄骨鉄筋コンクリート造、住宅物件に対する構造級別: A、B、C、D、商業物件、工場物件等に対する構造級別: 特級、1、2、3、4、不明等
用途種別	11分類住宅、集合住宅、商業、工業、石油化学、公共施設、住宅金融公庫の住宅、不明等工業については、さらに細かい26分類	52分類住宅、集合住宅、商業、工業、建設等	36分類住宅、商業、化学、建設、娯楽、食料品及び薬品、医療、重工業、軽工業、ハイテクエ業、駐車場、その他の12分類それぞれに対して、平均、低め、高めの3分類の脆弱性
保険の目的	建物動産利益(時間あるいは休業損失とも言う)	建物動産利益(時間あるいは休業損失とも言う)	建物動産利益(時間あるいは休業損失とも言う)
表2-1C：各社の地震モデルの方法論一覧(3/3)

脆弱性
モジュール	脆弱性曲線の分類	建築年	6分類
•1950年以前
•1951-1970年
•1971-1980年
•1981-1999年
•2000年以降
•不明	構造設計されている構造(鉄筋コンクリート造、鉄骨造等)については
下記の4分類
•1971年以前
•1972-1981年
•1982年以降
•不明
構造設計されている構造(木造、石造等)については、下記の4分類
•1961年以前
•1962-1981年
•1982年以降
•不明	木造、鉄筋コンクリート造、鉄骨造等の建物の構造に
対しては、下記の6分類。
•1971年以前
•1972-1981年
•1982-1996年
•1997-2000年
•2001年以降
•不明
その他の構造については、建築年による違いはない。
階数	5分類
•1-3階
•4-7階
•8-14階
•15階以上
•不明	5分類
•1-3階
•4-10階
•11-20階
•21階以上
•不明	7分類
•1-3階
•4-6階
•7-10階
•11-13階
•14-20階
•21階以上
•不明
地域性	5分類	考慮している。	考慮している。
二次的特性	19項目	24項目	31項目
地震火災モデル	出火のモデル化	地震の規模と発生時間、地域毎の建物の面積や用途種別、構造の内訳に応じてモデル化している。	主にPGAIに依存して、さらに建物用途に応じてモデル化している。(商業建物は戸
建住宅よりも発火確率が低い等)	郵便番号毎の用途種別と被害率、地域毎の構造種別及びランダムに与えた地
震の発生日時に応じてモデル化している。
ガス管等、建物以外からの出火も考慮している。
延焼のモデル化	地域毎の建物の構造の内訳、建物間や街区間の距離、風速に応じてモデル化している。	風速と风向、6分類の建物密度、4分類の建物タイプに基づき延焼範囲をシミュ
レーションするHamada(1975)の延焼モデルを使用してモデル化している。風速は、
出火点周辺の観測点のデータをもとに確率分布を設定している。	郵便番号毎に各イベントに対して出火数に応じて延焼面積の確率分布を計算し
ている。
地域毎の建物密度、木材等の燃料となる物質の量、用途種別に応じてモデル
化している。
風速と风向も暗示的に考慮している。
消火のモデル化	地域毎の利用可能な消防車数、水、道路アクセス及び場所等に応じてモデル化している。	各イベントに対して、消防車の速度、利用可能な消防車数、水の利用可能状況を
もとに、PGAの関数としてモデル化している。建物間の距離も考慮している。	消火活動力、水の利用可能状況を考慮してモデル化している。
脆弱性と損失額の計算口	全焼するかしないかの2択モデルで、市区町村毎に建物が全焼する確率を計算する。全て
の建物は、同じ脆弱性を持つと仮定している。	延焼面積に面積当たりの推定建設コストを乗じて地震火災による被害額を計算し
た後、動産の被害を含めるためのスケールファクターを乗じて、市区町村毎にエク
スポーツの総額を限度として総被害額を算出している。	郵便番号毎の延焼面積と地震動による被害の程度に基づいて被害額を計算す
る。
図2-1：モデルで使用されるクレスタゾーン
図2-2：地震モデルの概念図

(位置、マグニチュード、発生確率)
図 2-3：地震調査研究推進本部 地震調査委員会の震源の評価結果の抜粋

(http://www.jishin.go.jp/main/chousa/05mar_yosokuchizu/bunsatsu1.pdf)

表2.2.1-3 主要98断層帯のマグニチュードと断層面の諸元

コード	断層名称	断層面のずれの向き	Mj	断層長さ	断層面の幅	断層面の幅斜角	地震発生層の深さ
0101	標準断層带	北西側隆起の逆断層	長期評価	7.7程度以上	約52km以上	不明	北西傾斜	下限15km程度
モデル化	7.7	53km	14km	北西傾斜60度	3-15km
0201	十勝平野断層带	東側隆起の逆断層	長期評価	8.0程度	約84km	不明	東傾斜	下限20km程度
モデル	東傾斜

表2.2.1-2 主要98断層帯での地震発生確率

0	0101	断層名称	長期評価結果	発生確率
平均ケース	発生確率
最大ケース
標準断層帯
L=52km	平均活動間隔	不明	17000年	17000年
最新活動時期	不明	(ポブン過程)
0	30年発生確率	-	0.18%	0.18%
50年発生確率	-	0.29%	0.29%
0201	十勝平野
断層帯主部	平均活動間隔	17000年～22000年程度	19500年	17000年
0	最新活動時期	不明	(ポブン過程)
30年発生確率	0.1%～0.2%	0.15%	0.18%
50年発生確率	0.2%～0.3%	0.26%	0.29%
0202	光地園断層	平均活動間隔	約7000年～21000年程度	14000年	7000年
0	最新活動時期	不明	(ポブン過程)
30年発生確率	0.1%～0.4%	0.21%	0.43%
50年発生確率	0.2%～0.7%	0.36%	0.71%
0301	富良野断層帯
西部	平均活動間隔	4000年程度	4000年	4000年
0	最新活動時期	2世紀～1739年	1086年前	1905年前
30年発生確率	ほぼ0%～0.03%	ほぼ0%	0.028%
50年発生確率	ほぼ0%～0.05%	ほぼ0%	0.050%
0302	富良野断層帯
東部	平均活動間隔	5000年～20000年程度	12500年	5000年
0	最新活動時期	不明	(ポブン過程)
30年発生確率	0.1%～0.6%	0.24%	0.60%
50年発生確率	0.2%～1%	0.40%	1.0%
0401	增毛山地東緑
断層帯	平均活動間隔	5000年程度以上	5000年	5000年
最新活動時期	特定できない	(ポブン過程)
30年発生確率	0.6%以下	0.60%	0.60%
50年発生確率	1%以下	1.0%	1.0%

表2.2.2-1 海溝型地震の発生確率の一覧（その1）

領域
または
地震名	諸元	長期評価結果	モデル化
南海トラフの地震	南海地震*1	マグニチュード	M8.4 前後	Mw8.4
平均発生間隔	90.1 年*2	90.1 年
最新発生時期	1946 年 12 月	58.0 年前
はらつきα	0.20～0.24	0.20
30 年発生確率	50%程度	48%
50 年発生確率	80%程度	84%
東南海地震*1	マグニチュード	M8.1 前後	Mw8.1
平均発生間隔	86.4 年*2	86.4 年
最新発生時期	1944 年 12 月	60.1 年前
はらつきα	0.18～0.24	0.20
30 年発生確率	60%程度	61%
50 年発生確率	90%程度	90%
想定東海地震*1	マグニチュード	-	Mw8.0
平均発生間隔	-	118.8 年
最新発生時期	-	150.0 年前
はらつきα	-	0.20
30 年発生確率	-	86%
50 年発生確率	-	97%
三陸沖から房総沖にかけ	宮城県沖地震*1*3	マグニチュード	M7.5 前後	Mw7.6,7.4*5
平均発生間隔	37.1 年	37.1 年
最新発生時期	1978 年 6 月	26.6 年前
はらつきα	0.177*4	0.18
30 年発生確率	99%	99%
50 年発生確率	-	100%
三陸沖南部
海溝寄りの地震*1	マグニチュード	M7.7 前後	Mw7.8*5
平均発生間隔	105 年程度	104.5 年
最新発生時期	1897 年 8 月	107.4 年前
はらつきα	0.19～0.24	0.22
30 年発生確率	70%～80%	79%
50 年発生確率	90%程度以上	94%
距離減衰モデルでは、対象建物の建つ敷地における表層の影響を受けない工学の基盤と呼ばれる地点での地震動強さを計算する。ここでは、震源の情報（マグニチュード、位置、震源タイプ）と震源からの距離を用いて任意の地点における地震動強さを計算する距離減衰式と呼ばれる式を用いる。

地震動強さを計算する方法には、断層の詳細な形状や伝播経路である地盤の3次元構造を考慮する方法等の様々な方法があるが、自然災害リスク分析モデルでは、基本的な情報のみであらゆる震源と対象敷地に適用できる簡易法として、距離減衰式と表層地盤による増幅率でモデル化するのが一般的である。距離減衰式は、横軸を震源からの距離、縦軸を地震動強さとすると、図2-4に示すような曲線とその不確定性を表す標準偏差で表現される。○印と△印からなる観測値に最も合うように、地震動強さの推定平均値を表す曲線が定義されている。図中の黄色の矢印で示されるような平均値からの乖離は、マグニチュードや震源からの距離等で定義される推定平均値の曲線では、実際の観測値を十分に表現できず、地震動強さが決定的に評価できないことを意味し、モデルにおいても、距離減衰式の平均推定値と標準偏差を以て地震動強さを計算している。

図 2-4：距離減衰式(Takahashi et al. (2004))

モデルでは一般に、まず距離減衰式を用いて、対象とする地点の局所的な表層地盤による影響を取り除いた工学の基盤等における地震動強さを計算する。地震動強さの減衰の仕方は、震源のタイプや伝播経路の地盤、その他の要素によって異なる。一般に異なる震源タイプには異なる距離減衰式が使用される。各社モデルにおいても、震源タイプ毎に、異なる式を使用したり、複数の式の平均や加重平均を採用したりしている。
## 地盤モデル

地盤モデルでは、対象建物の建つ敷地における表層地盤による地震動強さの増幅を考慮して、地表面での地震動強さを計算する。

ここでは、対象地点の表層地盤による地震動の揺れの増幅を考慮するために、地盤情報を利用する。一般に、シルト(沈泥)や砂等の軟らかい地盤は、岩盤等よりも揺れを増幅させる。各地盤種別に対して増幅率を設定し、距離減衰式で求められた工学の基盤での地震動強さに乗じて、対象地点の地表面における地震動強さを計算する。

ハザードモジュールで計算される地震動強さには様々な指標があるが、現在日本の地震モデルで主に用いられている指標として、対象とする地震動の継続中における加速度の最大値をとった地表面最大加速度（PGA;Peak Ground Acceleration）、同速度の最大値をとった地表面最大速度（PGV;Peak Ground Velocity）、加速度応答スペクトル（Sa;Spectral Acceleration）がある。建物には、それぞれ揺れやすい特定の周期があり、それをその建物の固有周期と呼ぶが、加速度応答スペクトルは、対象とする地震動の継続中における、各固有周期の建物の揺れの最大の加速度を表したものである。ゆっくりとした長周期の地震動と小刻みな短周期の地震動とでは建物の応答（挙動）が異なるというような、地震動の周期特性と建物の固有周期を考慮した建物の挙動を考慮できる。一方で、PGAやPGVを使う理由としては、モデルを構築、検証するためのデータが豊富にある点や家具等の動産の地震時の挙動や被害がPGAとの相関が高いとされる点等が挙げられる。

地震ハザードモデルの検証は、過去の地震における各地の地震動の観測記録とモデルで計算される当該シナリオイベントによる各地の地震動強さを比較して行われる。

### 2 -1-2. 脆弱性モジュール

脆弱性モジュールでは、建物等のエクスポージャが地震動に見舞われた場合の被り得る損害を計算する。ここでは、建物等の脆弱性(耐震性)を、地震動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する。ここで、損害率とは、再調達価格に対する損害額である。脆弱性モジュールでは、一般に、ハザードモジュールで計算される地震動強さと同じ指標が用いられる。なお、ここでは、建物の用途や構造種別、建築年、階数等によって異なる脆弱性曲線が用意されている。

脆弱性曲線は、過去の地震における被害データや保険金支払いデータ、構造物の応答解析、更には関連理論や専門家による見解を組み合わせて構築され、モデルの構築と検証が一体化していると言える。図2-5に示すように、脆弱性曲線は、任意の地震動強さに対する平均損害率を表し、平均値まわりの不確定性も考慮される。この不確定性は、実際の建物等の損害率をプロットすると平均値の周辺でばらつくことを反映しており、地震動強さだけでは用途や構造種別、建築年、階数等で分類された各種建物の脆弱性を十分に表現できず、被害率を決定的に評価できないことを意味する。そのため、被害率の平均値と不確定性を表す標準偏差を用いて被害の計算を行う。
図 2-5：脆弱性曲線

## 用途(物件)種別

保険会社の地震エクスポージャは、家計地震のエクスポージャ（住宅物件）の他に、一般（商業）物件と工場（工業）物件で大別されることが多い。工場物件に関しては、石油精製所、半導体工場等、更に細かく指定されることもあり、それらに対応した脆弱性曲線も用意されている。主に、構造種別が不明の場合の建物の脆弱性曲線の設定と動産と利益（時間あるいは休業損失とも言う）の脆弱性曲線の設定に用いられる。

## 構造種別

保険会社の火災保険の構造級別（住宅物件については、A構造、B構造、C構造、D構造等、一般・工場物件については、特級、1級、2級、3級、4級）、構造材の種類に応じた構造種別（木造、鉄骨造、鉄筋コンクリート造、鉄骨鉄筋コンクリート造等）の他、自動車、海洋貨物等の脆弱性曲線もある。保険会社の地震エクスポージャデータには、構造種別の情報が含まれないことが多いが、含まれる場合には、火災保険の構造級別が使用されることが一般的である。構造種別が不明の場合は、建物の用途に基づいて、モデル内で平均的な構造種別が想定される。各構造級別の代表的な構造は下記の通りである。2010年1月以降、火災保険の構造級別が改定され、それ以降の契約については、住宅物件については、M構造、T構造、H構造、一般物件・工場物件については、1級、2級、3級という区分になった。現在のモデルは改定後の構造級別には対応しておらず、分析の際には、改定後の各構造級別のエクスポージャを、モデル開発会社が推奨する既存の構造級別の内訳で振り分ける等の方法をとる。

図 2-6： 火災保険の構造級別

住宅物件	一般・工場物件	代表的な構造
A 構造	特級	鉄筋コンクリート造
1 級	耐火被覆のある鉄骨造
B 構造	2 級	鉄骨造
C 構造	3 級	外壁が不燃材料の木造
D 構造	4 級	上記以外(主に木造)
## 保険の目的

建物、動産及び利益（時間あるいは休業損失とも言う）は、それぞれ異なる脆弱性曲線が設定されている。利益は、建物の損害に基づく直接損害のみを対象としている。保険会社のエクスポージャデータにおいて、建物と動産の保険金額の内訳が不明な場合は、各用途の平均的な内訳等に基づいて、保険金額を分配して分析を行う。

## 建築年

建築基準法が変更されると設計基準が厳しくなり、以降の建物はそれ以前のものよりも耐震性が高くなることから、建築年によって異なる脆弱性曲線が用意されており、建築基準法の耐震性に関わる内容が変更された年に合わせた区分になっている。保険会社のポートフォリオの分析で建築年が含まれることは稀である。建築年が不明な場合は、建物の用途や構造種別に基づいて、モデル内で平均的な建築年が想定される。

## 階数

高層建物は、高度な構造計算がされているため一般に脆弱性が低い（耐震性が高い）といったような、階数による脆弱性の違いを反映した異なる脆弱性曲線が用意されている。保険会社のポートフォリオの分析で階数が含まれることは稀である。階数が不明な場合は、建物の用途や構造種別に基づいて、モデル内で平均的な階数が想定される。

## 地域性

地震の危険度が高いところでは、より厳しい耐震性が求められる等、地域による設計基準や施工慣習の違いを考慮し、地域毎に異なる脆弱性曲線が用意されている。

## 二 次的特性

建物に関する上記項目を基に、対応する平均的な脆弱性曲線が選択されるが、個々の建物のより細かい特性を反映させるために、柱や梁、壁、基礎の構造等の二次的特性(secondary

modifier/characteristics)と呼ばれる項目の入力が可能で、この情報に基づき、平均的な脆弱性曲線が調整される。保険会社のポートフォリオの分析で利用されることは稀である。

### 2 -1-3. 地震火災モデル

地震火災モデルは、地震イベント発生後の、出火、延焼、消火の各ステップのモデル化を経て、被害と損失額の計算を行う。出火確率は、地震の発生時間等のランダムな要素と建物の用途等をもとに設定される。続いて、近隣地域の建物用途の内訳や建物間の距離、風速等をもとに、延焼がモデル化され、消火能力は、該当地域で利用可能な消防車数や水量等でモデル化される。