Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 4 -3-2. ロイズの現実的な災害シナリオ (Realistic Disaster Scenarios; RDS)

### Ⅰ. 規制又は基準作成の主体

ロイズは、英国の1871年ロイズ法(Lloyd's Act 1871)に基づき法人化され、その事業活動は法令により規制されている。1982年以降は、1982年ロイズ法に従い最高統括機関であるロイズ評議会(Council of Lloyd's)が事業活動を管理している。この法律の下で、ロイズ評議会は、ロイズの保険ビジネスを規制・運営する権限が与えられている。更に、ロイズ評議会は、ロイズ法の適正な履行などの目的達成のために、ロイズ規約(Lloyd's Byelaws)を定める権限も持ち合わせている。そして、ロイズは、FSMAにより、UK FSAの監督下で活動している。

一方ロイズ評議会の指揮命令の下でロイズの運営管理を行う法人であるコーポレーション・オブ・ロイズの役割は、ロイズ・マーケットを監督、支援すると共に、ロイズの立場やブランドを世界中で広めることにある。コーポレーション・オブ・ロイズの機能としては、メンバーの保険の引受けに必要な資本の決定、業績不振シンジケート経営陣への改善指導、金融・規制当局へのロイズ・マーケットに関する諸報告書の提出、ロイズの事業免許に関する世界的ネットワークやブランドの運営・開発、ロイズを代表し世界各国の政府や規制当局との交渉等がある。なお、コーポレーション・オブ・ロイズは、本来の規制当局ではないものの、ロイズ・マーケットを監督する主体であり、また自然災害リスクの評価手法であるRDSを業界で最も早い時期（1995年）に導入した経緯もあることから、参考までに本報告書に含めることにした。

### Ⅱ. 自然災害リスクに関する規定

RDS の数値を集計する目的は、様々な仮想災害シナリオが発生した場合に各シンジケートが被るであろう損失額を見積もることにあり、常に「統合リスク管理を効率的に行うことでより高い利益の達成を下支えし、マネージング・エージェント（一つ若しくは複数のシンジケートを管理・運営することを目的として設立された会社で、引受業務を行うスタッフを雇い、シンジケートにインフラ機能を提供し日常業務を行う）の引受全てに渡って包括的で安定的な業績管理を行う」というロイズの主要な戦略目的の文脈の中で考えるべきとされている。

ロイズでシンジケート（資本提供者であるメンバーが単独又は複数で組成した引受団体）が引受をするにあたって、巨大災害リスクの管理は必要不可欠なものである。特に2011年には、日本とニュージーランドでの地震やオーストラリアの洪水等によって40億ドルもの保険金が発生しており、管理の重要性は益々増加してきている。

巨大災害リスク管理のために、コーポレーション・オブ・ロイズでは、シナリオ・ベースの RDS を考案し、保険損失額で 1,000 億ドル以上になる極端な損失が連続して発生した場合に、シンジケート単体とロイズ全体としてどのように対処できるかを見極めるストレス・テストを行っている。

ロイズ・マネージング・エージェントは、1月1日現在のデータで計算した RDS の結果を年一度、7月1日現在のデータで計算した現実的な災害シナリオ簡易版（Realistic Disaster Scenarios Light; RDL）の結果も年一度、コーポレーション・オブ・ロイズの6部門の一つであるパフォーマンス・マネジメント（Performance Management）傘下の集積管理（Exposure Management）チームに対して、提出しなければならない。
また、ロイズ・フランチャイズ・ボード（ロイズ評議会の傘下にある委員会で市場を運営するための規則・指針を決定する権限を委譲されている。コーポレーション・オブ・ロイズはその規則・指針の下で事業を執行する。）は、2010年1月に、確率ベースで巨大災害リスクを測定するためのロイズ・キャタストロフィー・モデル（LCM）を導入した。それまでのシナリオ・ベースでのリスク量に加え、LCMでは確率論で巨大災害リスクを評価しており、ソルベンシーⅡの下でロイズの内部モデルの重要な一部分を形成することが期待される。LCMはロイズに大きな影響を与えると思われる巨大災害リスクを発生させる地域と主要な保険種目に焦点を当てている。なお、ロイズ・マネージング・エージェントは、LCMで必要とされるデータを年4回、前述の集積管理（Exposure Management）チームに対して、提出しなければならないこととなっている。

### Ⅲ. 自然災害リスク分析モデルへの依存

RDS の報告にあたって、マネージング・エージェントは AIR、EQECAT、RMS といった外部調達モデルを使用することができる。報告に必要な条件を満たし、全ての種目とエクスポージャが網羅される限りにおいては、ロイズはこれら外部調達モデルによって導かれた結果を受け入れる。それぞれの外部調達モデルを使用する場合には、モデル毎に以下の表 4-1 で定義されるイベント ID（2-1-1 節に了解説した、起こり得る全ての事象を離散的に定義したイベントの集合であるイベントセットにおいて、個々のイベントを識別するためのに与えられた番号）を使う必要がある。

表 4-1：RDS に対応する外部調達モデルのイベント ID

シナリオ	AIR v13.0*	EQECAT v3.14	RMS
Year	Event	v10	v11
米国北東部強風	1	1	45257	441305	2874165
米国カロライナ州強風	1	2	38353	440744	2867710
米国フロリダ州強風-マイアミ・デード	3	4	29950	443334	2865409
米国フロリダ州強風-ピネラス	4	5	38151	450475	2869298
メキシコ湾強風(陸上)	2	3	7797	444103	2848918
メキシコ湾強風(海上)	2	3	7797	442172	2848918
英国洪水	n/a	n/a	n/a	n/a	1945869
ヨーロッパ強風	10	1	8674	865781	2900136
日本台風	12	1	10327	157359	157359
米国カリフォルニア州地震-ロスアンゼルス	8	3	5879	2007934	2007934
米国カリフォルニア州地震-サンフランシスコ	9	4	607	2006214	2006214
米国ニューマドリッドRDS地震	6	1	2832	2081051	2081051
日本地震	11	1	75967	803094	803094

* AIR モデルのイベント ID は、AIR による資料に基づき、ロイズによる資料の情報を更新した。ソフトウェアの仕様上、便宜的に Year と Event を組み合わせて ID となっている。

これらイベント ID から計算された損失額は、地震火災による損失や災害後の建築資材や労働力の価格高騰(Demand Surge)も含めて、提出されなければならない。

一方、LCM のデータ提出に当たってロイズ指定の自然災害リスク分析モデルがあるわけではないが、各モデル固有の必要要件が詳細に定められている。LCM の報告では複数のモデルを使うことも可能である。例えば、地域単位や種目単位で異なるモデルを使用することも、複数のモデル結果をブレンドすることも可能である。また、可能ならば動的財務分析（DFA）モデルの結果を提出することも要求され
る。

### Ⅳ. 検証・承認のプロセス

RDS の計算結果は、シンジケートに一事故及び複数の巨大災害から発生する年間合計のシナリオでのストレス・テストを課すと同時に、再保険金の回収見込み額の情報も提供する。これらの数値は、ロイズ・フランチャイズ・ガイドライン（フランチャイズ・ボードが作成する業務運営に関するガイドライン）の遵守状況の確認及び特定の再保険者への依存を把握するにあたり、必要資本の自己評価プロセスの一部として使われる。特定のイベントによるシンジケートの損失見込み額を合計することで、ロイズ全体としての損失見込み額が得られ、ロイズの資本と対比される。

RDS/RDL の提出は各年 1 回で、17 あるシナリオの内、以下の表 4-2 における 10 のシナリオは必須項目シナリオであり、全てのシンジケートが提出する義務を課せられている。（報告すべき最低エクスポージャ基準はなく、エクスポージャが無い場合でも「なし」と報告しなければならない。）

表 4-2：ロイズの現実的な災害シナリオ(RDS)

シナリオ番号	RDS
1	2つの事象(米国北東部強風にカロライナ州の強風が連続)
2	フロリダ州強風(2つの別事象)
3	メキシコ湾強風
4	ヨーロッパ強風
5	日本台風
6	米国カリフォルニア州地震(2つの別事象)
7	ニューマドリッド地震
8	日本地震
9	英国洪水
10	テロ(2つの別事象)

上記必須シナリオの他、各シンジケートは大きな影響を受ける可能性のある2つの他のRDSの結果も提出しなければならない。シナリオ例は、「RDS Scenario Specification」に記載されている。

一方、LCM の結果は、資本モデルとリスク許容量のモニターの目的で、ロイズ全体としての巨大災害リスクの計測に使われる。効率的に各シンジケートのデータを収集し、ロイズとしてのデータの整合性を確保するために、シンジケートが提供するデータは外部調達モデルのアウトプット・フォーマット（例えば、RMS 社のモデルの分析結果が保存されるデータベースファイルである RDM や AIR 社のモデルの分析結果が保存されるファイルである CLF）で提供することができるが、定められたデータ・テンプレートに従ったデータで提出されなければならない。

### V. その他の論点

特定の災害シナリオは毎年ロイズによって詳細が発表され、個別シンジケートとロイズ全体の損失額を予測するために使われている。コーポレーション・オブ・ロイズからマネージング・エージェントへ公式に発出される通達であるマーケット・ブレティン Y4548 号によれば、現行の RDS 制度や自然災害リスク
分析モデルが確立していない地域の評価方法についての戦略的な見直しを2012年から始めるとしている。

2012 年 1 月に発表された 2012 年版 RDS バージョン 1.1 によれば、2011 年は世界各国で多くの災害が発生したにもかかわらず、マーケット・ブレティンの Y4507 号によって想定損失額レベルは据え置きになっている。(マーケット・ブレティン Y4507 号では、特に RMS 社のモデルである Risklink のバージョン 11.0 の発表に伴うモデルの変更に対してロイズがどのように対処するかを、マネージング・エージェントに情報提供を行っている。この RMS モデルの変更によって、米国ハリケーンと欧州強風のリスク評価が大幅に変更になり、シンジケートに大きな影響を与える可能性がある。)

マネージング・エージェントは、補足情報として、RDS の報告において、RMS モデルを使用した場合にはそのバージョン情報(v10 なのか v11 なのか)を報告しなければならない。
### 4 -4. 米国

### 4 -4-1. 全米保険監督官協会(NAIC)の規制

### Ⅰ. 規制又は基準作成の主体

全米保険監督官協会(National Association of Insurance Commissioners; NAIC)は、米国における保険に関する基準の設定及び規制上のサポートを行う組織である。NAICを通じて、各州の保険監督官はその州の基準とベスト・プラクティスを導入し、規制や監督を行う上で協力し合っている。NAICメンバーである各州の保険監督官とNAICの本部スタッフが連携して全米各州の保険規制を作り上げることで、全米レベルでの規制を構成する仕組みとなっている。

### Ⅱ. 自然災害リスクに関する規定

保険損害額が大きかった過去10件の自然災害を見てみると、8件がハリケーンであり、その内6件が2000年～2008年の間に発生(例えば、2005年に発生したカトリーナで411億ドル、2008年に発生したアイクで125億ドルの支払保険金となった)しており、米国経済は自然災害によって大きな影響を受けている。また、自然災害のペリルに晒され易い地域に所在する被保険物件も居住する人口も継続的に増加しており、損害額は持続的に増大してきている。米国保険情報調査研究所(Insurance Information Institute)の調査によれば、2011年の米国における自然災害による保険損失額は359億ドルに達し、2010年の141億ドルの2倍以上であった。米国において、直近2～3年の間には、上陸まで至った大規模なハリケーンは発生しておらず、1994年のノースリッジの125億ドル以来、大規模な地震も発生していないが、異常気象によって自然災害の発生の可能性が高まってきていることから、自然災害の損害発生頻度と影響を監視することは、監督上、極めて重要な事項である。

特に、2004年と2005年のハリケーンのシーズンには、湾岸地域において1,200人を超える死者、700万件の保険支払い件数と約1,000億ドルの保険損失額という、前例のない規模の被害となり、将来、想像を超えた巨大な自然災害が発生する可能性がある。NAICと各州保険監督官は、保険会社がこれらの巨大災害に十分に対応できるようにするため、自然災害リスク管理のための総合的な全米計画の審議を開始し、早くて2014年を目処に、各州単位の保険会社の健全性確保と消費者保護の概念を取り入れた新しいリスク管理の手法の導入を検討している。これらの検討と並行して、米国の議会も自然災害に改めて関心を持つようになり、現在、自然災害リスク管理に係るいくつかの法案が、審議中である。

(枠内は、NAIC; Natural Catastrophe Response より抜粋)

### Ⅲ. 自然災害リスク分析モデルへの依存

NAIC は自然災害リスクに関する必要資本を RBC(Risk Based Capital) 規制の計算の中に含めていないが、保険市場が発展している先進国の中で RBC に自然災害リスクに関する必要資本を含めていないのは米国だけである。NAIC は、RBC モデルの中にある保険料資本係数に自然災害損害の要素が含まれていると主張するが、自然災害リスク分析モデルを使用してリスク量を別途計算に含める手法とは異なる結果となる可能性が高い。NAIC は、自然災害リスク要素を含むよう、RBC 規制のフォーミュラを改訂することを提案しており、弊社の予測では従前のリスク量と比較して、新しい方式の方でリスク量
が大きくなる見通しである。NAIC の改訂案は近々採択される見込みである。以下は、弊社の聞き及ぶ限りにおけるその提案の骨子である。

2011 年秋の NAIC ミーティングにおいて、ハリケーンや地震損害のモデルングに使用する外部調達モデル（RMS、AIR、EQECAT）に関して議論が行われ、1 社又は複数社のモデルの使用に関して暫定的に以下の結論に至った。これらのモデルで計算されるリスク量が、RBC の自然災害に係るリスク・チャージの基礎として認められる。

外部調達モデルのいずれか1つあるいは、2つ、3つの組み合わせを使用することができる。

・ モデルの選択及び主要なモデルのパラメータは、自社の内部モデルによる自然災害リスク管理プロセスで使用されるものと同じである限り、保険会社によって決めることができる。

リスク・チャージは、ハリケーンと地震イベントのそれぞれ単独で計算した再現期間100年の、再保険考慮後の正味の予想損失額に基づくこととする。

再保険回収不能リスクを評価するための偶発クレジット・リスク・チャージは、現在再保険回収予定額の10%であるが、この数値の妥当性については議論がある。

ある特定の一点のみを代表する VaR よりもエクスポージャの広がりをより正確に捉えることができる T-VaR（一定の信頼水準を超えた全ての極端なテールの損失額の平均値）の方が優れた指標ではないかという観点についても継続的に議論されている。

ハリケーンと地震のイベントについては、それぞれ独立に計算された値に対して共分散調整が行われる。ハリケーンリスク・チャージとハリケーン偶発(contingent)クレジット・リスク・チャージは、加算し二乗される。地震リスク・チャージと、地震偶発(contingent)クレジット・リスク・チャージも同様に加算し二乗される。これらの2つの値は、更にその他のRBCリスク・チャージの二乗の合計に加算されて、全体の平方根が取られる。

### Ⅳ. 検証・承認のプロセス

NAIC は、これまで自然災害リスクを RBC に明示的には記載していなかったものの、上述のような NAIC での議論の結果を受け、保険会社独自の内部モデルと 3 つの主要な外部調達モデル (RMS、AIR、EQECAT) の使用を認める方向で、現在、検討中である。

### V. その他の論点

NAIC の現在の RBC の算式には自然災害チャージが入っていないが、保険会社が自然災害チャージを全く計算していない訳ではない。米国保険会社の 95%を格付しており、米国保険業界における格付業者のリーダーである A.M.Best 社は、資本十分性比率モデル (Best’s Capital Adequacy Ratio; BCAR) 計算において、ハリケーンは 100 年に一回の PML (Probable Maximum Loss; 予想最大損失)、地震は 250 年に一回の PML (いずれも再保険ネット後) を計測してその大きい方の額を資本・剰余から減額することを要求している。更に、ストレス・テストで第 2 の事象も発生した場合を地震・ハリケーンとも 100 年に一回の PML で計算してストレスの負荷をかけた資本の状況を把握する。
この A.M.Best 社の要請を満たすために、保険会社は、外部調達モデルを使用するか又は自社開発モデルを使用しなくてはならない。このいずれの場合についても、A.M.Best 社の合理性と信頼性のテストに従わなくてはならない。具体的には、最近発生したイベントの実績値と予想額の比較を検証させられる。

このように NAIC の RBC 規制上では、自然災害リスクに関する必要資本を別途計算する必要のない会社も、現実的には格付の必要性から自然災害モデルを使って必要資本を計算している。
### 4 -4-2. 信用格付業者

自然災害リスクに関して各信用格付業者もそれぞれ独自の扱いをしているので、以下に各業者の手法の概要をまとめた。

#### A.M. Best 社

以下は、A.M.Best 社の格付け取得のための格付け対象会社に対する追加格付質問票(Supplemental Rating Questionnaire; SRQ)の記載要領から自然災害リスクに関する部分を引用したものである。

自然災害リスクモデリングに関する質問事項は、保険会社の自然災害リスク管理についての理解を深めるために設けられている。これらの質問への回答を得ることで、A.M.Best 社は保険会社全体において自然災害リスクを管理する能力と財務面への影響の重要性を勘案する。今後 A.M.Best 社は保険会社が直面する可能性がある損失額を精査するために、リスクカーブをより精査する予定である。特に、A.M.Best 社は、T-VaR 又は条件付きテール期待値 (Tail Conditional Expectation; TCE) を種々の再現期間で要求しているものの、当面の間は (円滑な移行) のため、年間最大損失額ベースの単一の再現期間の PML (Probable Maximum Loss; 予想最大損失) と感度分析の評価とを併せて使い続ける予定である。A.M.Best 社は改訂された自然災害リスク評価手法が適切であるかどうかを判断するために、SRQ を使って追加的な業界分析を行なう予定である。

損保 SRQ の自然災害部分を最近修正し、様々なデータの品質に係る追加の詳細情報を求めるようになった。2005 年に発生した自然災害で見られたように、データ品質又はその欠如が、モデルの結果の信頼性に重大な影響を与えている。データ品質に問題がある、若しくは自然災害リスクの全ての重要な情報がモデルに組み入れられていないと判断する場合には、A.M.Best 社はモデル結果を調整する。そのため、A.M.Best 社は、建物の構造、所在地やモデル上重要な設定条件といった項目をモデル報告書で積極的に開示するよう保険会社に対して推奨する。

自然災害リスク分析モデルは、保険会社にとって分析ツールの1つに過ぎず、それだけがリスク管理手法ではないものの、A.M.Best社は、全社的なリスク管理の中で自然災害リスク分析モデルが引き続き価値のあるツールであると認識している。しかし、ここで明確にしておきたいのは、A.M.Best社は複数又は特定のモデルの使用により自然災害リスクの評価を行うことを求めている訳ではなく、モデルの結果と実際の損失履歴の両方を総合的に判断して、自然災害リスクの評価を行っているということである。なお、A.M.Best社は、複数の自然災害リスク分析モデルを活用する保険会社に対して、基本的に、モデルの結果を単純平均することで対応しているが、保険会社と自然災害リスク分析モデル開発会社が重要な前提条件やモデル間の相違について説得力のある説明ができる場合は、格付分析において、加重平均を使うこともある。

## (枠内は、PROPERTY / CASUALTY SUPPLEMENTAL RATING QUESTIONNAIRE (SRQ)より引用)

弊社の理解するところによれば、A.M.Best社は、保険会社に対して、正確での確なモデル結果が算出されるように、最新バージョンの自然災害リスク分析モデルを使うことと、最新の情報が反映されるように適切な前提条件を設定することの2つを期待している。更に、A.M.Best社は、保険会社が業界で認知されている自然災害リスク分析モデル（例えば、AIR、RMS、EQECAT）又はその他の妥当性を検証されたモデルを使用することを求めているが、特定の自然災害リスク分析モデルを支持しているわけではない。しかし、もし保険会社が使用モデルを変更した場合には、なぜ特定の外部調達モデルに変更
したのか質問することで、保険会社が単に最も低い結果(リスク量)を算出するモデルを選択していないか、すなわち、「モデル・ショッピング(会社にとって都合の良いところだけ取ってくること)」をしようとしていないかどうかを判断している。

モデルによる分析結果は、モデルに入力されたデータ品質以上の品質は得られないため、経営陣が現行のリスクを緩和する手段を迅速に取るためには、モデルに入力するエクスポージやデータを最新のものにしておく必要がある。また、保険会社毎にその引受内容は異なるため、経営陣は自社が引受を行う全ての地域における全リスクを把握しておく必要がある。このように A.M.Best 社は使用したモデルのバージョンと設定条件を含め、自然災害リスクモデルングの計算結果に関する情報に基づき、保険会社の自然災害リスク管理能力を評価している。なお A.M.Best 社は、この情報と全体的なプロセスを勘案して、データ品質（例えば、データの新しさや対象物件の所在地の地理的解像度）及びエクスポージやの監視（例えば、モデル / シナリオの数とモニタリングの頻度）並びにリスク管理（例えば、保有額の上限と現在有効な再保険カバー）を評価している。

保険会社が使用する設定条件は、現実的なものでなければならない。例えば、需要急増による資材の値上げ、損害査定費用と追加で発生する生活資金の予測は、現実的なものとして損失額の見積もりに含めなければならない。保険会社が引き受けている保険種目（すなわち地震火災や農作物保険等）によっては、追加の損失見積もりを加える必要がある。当然含まれるべきリスクの見積もりが含まれていない場合、格付アナリストは、所要資本を保守的に調整する場合もある。また A.M.Best 社は、保険会社が適切な損失額の見積もりを行っていない場合、それはその会社の経営の弱点であるとみなし、会社の資本水準にかかわらず格下げを行う場合がある。

## S&P 社

S&P 社は、モデルの結果が信用できるものであれば、外部調達モデル、自社開発モデルのいずれの使用も認めている。S&P 社は資本モデルで必要としている 250 年の再現期間の予想損失額の計算において、需要急増による資材の値上げ、地震火災、スプリンクラー漏れ、高潮及び二次的な不確実性による損害を含まなければならないという、A.M.Best 社と類似する設定条件を求めている。

なお、両社の違いは、例えば、A.M.Best 社は強風について、100 年の再現期間を考慮し第 2 の事象をストレス・テストとして使うのに対し、S&P 社は強風も地震も 250 年の再現期間（年間総額ベース）を使用していること、また、A.M.Best 社は自然災害リスク量を利用可能資本から控除するのに対し、S&P 社はリスク量に加算していること等が挙げられる。

## Fitch 社

Fitch 社は、損害保険(再保険)会社が自社開発した自然災害リスク分析モデルやソフトウェアで計算された結果について、少なくとも100年、250年、500年、1000年又はそれ以上の再現期間を含む多数の信頼水準で検証する。Fitch 社は分布の極端なテールの部分を十分に評価することが有益であると考えており、その理由の一つとしては、実際の自然災害が、多くのモデルで想定されているよりも高い頻度で発生すると考えられることがある。

Fitch 社は、AIR 社の CATRADER の自然災害リスク分析モデルのライセンスを有し、主として米国で自然災害のモデルングを行っている。また、適用することが適切で計算の実行が可能である場合は、各
保険会社の全般的なリスク・エクスポージャに適合する自然災害リスクのロス分布カーブも作成している。

モデルによる自然災害リスクの計算結果は、年間最大損失額(per occurrence)ベースよりも年間集積損失額(annual aggregate)ベース(再保険回収額控除前及び後)での分析の方がより多くの情報を提供する。具体的には、1年に多数のイベントが起こった場合の相乗的な影響を把握でき、エクスポージャを分散する効果も把握できる。また、Fitch社の自然災害リスク分析は、VaRアプローチよりは、可能な限りT-VaRアプローチを採用している。

自然災害リスク評価において、この一層優れた T-VaR アプローチにより自然災害リスク分析手法を使えるのであれば、保険会社間で分布のテールで数値に差がついてくるより枠組みがしっかりとした方法で資本要件を把握することができる。しかしながら、Fitch 社は、モデルにのみ頼って導かれる分析の潜在的な欠点(モデルに織り込まれていないリスクとモデルに内在する不確実性等)を認識している。モデルの出力の解釈をするにあたっては、経験豊富なプロフェッションナルによる判断が必要であり、1つのモデルの結果に過度に依存し過ぎないようにすることが肝要である。

(枠内は、Insurance Rating Methodology, September 22, 2011 より引用)

## Moody's 社

リスク管理の分野において、天災・人災による巨大災害リスクが、短期間で資本に対して最も大きな変動をもたらす要因であるとMoody's社は考えている。従って、分析では、保険会社のリスク選好とリスク監視・管理態勢を評価すると共に、リスク管理ツールとしての再保険の活用状況についても考慮する。自然災害リスクについては、グロス・ベースとネット・ベースそれぞれについて利益及び資本との比較で評価する。外部調達モデル、社内調査、相対的な市場シェア分析、ストレス・シナリオについも考慮に入れる。

（枠内は、Moody's Global Rating Methodology for Property and Casualty Insurers, May 2010 より引用）

同社の資料の中で、自然災害リスク分析モデルに焦点を当てた記述は見当たらないが、資本モデル全般の要件として、ユース・テスト、システムの内部統制、方法論、前提条件、リスクの分散とストレス・テスト、相関関係、結果分析等が挙げられている。

同社の推奨するベスト・プラクティスによれば、損害保険会社はリスク管理態勢や、価格設定、保険引受、保有限度の設定等の日常の事業プロセスにおいて、自然災害リスク分析モデル等を定期的に更新し、環境の変化に迅速に対応できなければならないとしている。
### 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)

### Ⅰ. 規制又は基準作成の主体

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(Florida Commission on Hurricane Loss Projection Methodology; FCHLPM)は、フロリダ州法627.0628条に基づいて1995年に設立された独立機関で、フロリダ州監督理事会(State Board of Administration; SBA)の傘下に置かれている。FCHLPMは11人の専門家から構成され、その役割はハリケーン損害を予測するために使われる特定の方法論、原理、基準、モデル又はアウトプット範囲の正確さと信頼性についての見解を示すことに限定されている。

### Ⅱ. 自然災害リスクに関する規定

フロリダ州法では、FCHLPMにより正確で信頼性があるとされたものを、フロリダ州ハリケーン災害基金（Florida Hurricane Catastrophe Fund）の保険料の算出に使用することをSBAに求めている。また、各保険会社は保険監督当局（Office of Insurance Regulation; OIR）に対して保険料率を申請するにあたり、FCHLPMによって正確で信頼性が高いと承認された保険数理的手法、原理、基準、モデル、アウトプット範囲を修正、調整することなく、保険料率届出におけるハリケーン損害係数の算定に使用しなければならないとされている。また、料率算定における最大予想損害額（フロリダ州では料率算出において250年の最大損害を上限として再保険コストの算入が認められている）の算定でも使用することとされている。以上のように、FCHLPMの対象はハリケーン災害に関する保険料率算定に使用されるモデルの方法論の評価に限定されている。

### Ⅲ. 自然災害リスク分析モデルへの依存

フロリダ州法 627.0628 条第 1 項において、「信頼できるハリケーン損害予測は、住宅物件の保険料率が不当に高くもなく、過度に低過ぎることもないようにするために必要である。また、消費者が住宅物件の保険カバーを購入するにあたって、合法的な料率が課されるように、最も優れた保険数理的手法を使用することを推奨するのがフロリダ州の公的な使命である。」と記載されている。更に近年コンピュータ・モデル（computer model）の使用によってハリケーン損害をより正確に予測することができるようになったとしている。こうしたことからフロリダ州議会は、FCHLPM の設立により、専門家（保険行政や危機対応の行政官、アクチュアリー、保険金融学、気象学、コンピュータ工学、統計学の分野の大学教員等）がコンピュータ・モデルや最近開発された一層洗練された保険数理の方法論を評価することで、アクチュアリーの間での意見の食違いを解決し、住宅物件の保険料率を設定する際に使われる保険数理手法が、今後更に改善されていく環境を提供するとしている。

FCHLPM からハリケーンモデルの承認を得る責任は、各モデル開発会社にあり、保険会社は FCHLPM から承認を得たモデルを料率の算定に使用することができる。（承認を得たモデルは、同じ開発会社のモデルであっても、再保険会社が使用するバージョンとは若干異なる場合がある。）

FCHLPM で現在承認を得ているモデル開発会社とそのバージョン情報は、次の通りである。
Risk Management Solutions, Inc. RiskLink 11.0.SP2

Florida Public Hurricane Loss Model Version 4.1

### Ⅳ. 検証・承認のプロセス

FCHLPM は 2 年に一度、奇数年（直近は 2011 年）の 11 月 1 日までにそれまでの基準を（及び必要であれば検証プロセス）見直し、新基準を決定する。自社のコンピュータ・モデルの承認を得たいモデル開発会社は、準備が整い次第、翌年の 4 月（第 1 回目の締切）又は 11 月（第 2 回目の締切）までに新基準に基づいて FCHLPM に申請を行う。FCHLPM は、申請内容を吟味した後、モデル開発会社に出向きモデルの確認を行う。その結果を持ち寄って承認するかどうかを決定するというプロセスになる。

FCHLPM は、具体的な基準や検証プロセス等を詳細に定めている。

基準は、一般基準、気象学基準、脆弱性基準、保険数理基準、統計学基準、コンピュータ基準に区分されており、それぞれ基準と開示内容、書式が示されている。表4-3は、基準の内容を示したものである。

表4-3:2011年の基準

基準	タイトル

一般基準
G-1	コンピュータ・モデル及びその実装の範囲
G-2	モデルング会社のスタッフとコンサルタントの資格
G-3	リスクの所在地
G-4	モデル・コンポーネントの独立性
G-5	書類作成上の遵守事項

気象学基準
M-1	基本ハリケーン強風のセット
M-2	ハリケーン・パラメータとハリケーン特性
M-3	ハリケーンの確率
M-4	ハリケーン・風速場の構造
M-5	上陸と陸上での衰退化の方法
M-6	ハリケーン特性についての論理的関係

脆弱性基準
V-1	脆弱性関数の設定
V-2	収容物補償と被害日数補償についての脆弱性関数
V-3	強度向上

保険数理基準
A-1	モデル化のインプット・データ
A-2	イベントの定義
A-3	モデル化された保険金原価と PML の考察
A-4	保険契約上の条件
A-5	損害補償項目
A-6	保険金のアウトプット

統計学基準
S-1	モデルの結果と「適合良好性」
S-2	モデルアウトプットの感応度分析
S-3	モデルアウトプットの不確実分析
S-4	郡単位の集積
S-5	過去のハリケーン保険金の複製
S-6	予測したハリケーン保険金原価の比較

コンピュータ基準
C-1	文書化
C-2	要件書
C-3	モデルの基本構成とコンポーネントの設計
C-4	インプリメンテーション(実装)
C-5	検証
C-6	モデルのメンテナンスと改訂
C-7	セキュリティ

申請には(1)FCHLPMに対する書簡、(2)モデルが新基準に合致しているという総括説明、(3)提出に必要な様式(専門家によるサイン済みの基準合致証明書様式 G-1～G-7 及びその他様式)全てと(4)提出書類のチェックリスト(表4-4参照)が添付されていなければならない。

専門家によるモデル開発会社での現地確認作業では、基準への合致、情報の開示、提出様式の内容及び企業機密に係る情報の確認が行われる。これらの手順を踏んだ後に、FCHLPMによって承認の可否の最終決定が下される。

### V. その他の論点

FCHLPM は、モデル開発会社に対してモデルの承認を行っており、制度発足以来この承認プロセスは機能し続けている。一方保険会社は、FCHLPM によって承認されたモデルを使い、保険監督当局に保険料率の申請を行わなければならないが、中にはモデルによる料率算出結果が自社のビジネスモデルにそぐわないという理由から、フロリダ州での引き受けを停止した保険会社もある。
表 4-4：FCHLPM への提出物のチェックリスト

Yes	No	提出物
1. FCHLPMへの書簡
a. 証明書様式に関し、気象学、工学、保険数学、統計学及びコンピュータ科学分野の専門家が基準を満たしているかどうか検証したことを記載
b. 専門家のチームによるモデル検証を受ける用意があることを記載
c. 上記の記載事項に関し留意事項等がある場合には、詳細な説明のある注記を付ける
2. 各基準並びに開示及び様式で記入する必要のあるデータ及び分析に従っていることの総括説明
3. モデル開発会社が専門家のチームに提示する予定の機密情報の一般的な記述
4. モデル名とバージョン
5. 製本された7部の資料(両面印刷)
6. 以下を含むリンク:
a. PDF形式の提出文章
b. 基準、様式、セクション別にブックマークされたハイライト可能なPDFファイル
c. データ・ファイル名には、モデル開発会社の略称、基準年度及び様式の名称(該当する場合)を含む
d. ASCIIとPDFファイル形式の様式S-6(提出を要する場合)
e. Excelファイル形式の様式M-1, M-3, V-2, A-1, A-2, A-3, A-4, A-5, A-7及びA-8
7. 目次
8. 資料には最初のページ(表紙を含む)から最後まで連続したページ数を振る
9. 全ての表、グラフ及びその他の文章以外の資料に連続的に番号付ける
10. 全ての表、グラフ及びその他の文章以外の資料を目次に記載
11. 全ての表、グラフ及びその他の文章以外の資料は定義された略語を明確に付ける
12. 様式と表では2ページ目以降にも列見出しを付ける
13. 基準、開示及び様式はイタリック体で表示し、モデル開発会社の回答は非イタリック体で表示する
14. グラフの全ての要素について、凡例とラベルを付ける
15. 使用した単位は明確に表示する
16. 様式V-3, A-6及びS-6を除く追加資料を含む全ての様式のハードコピーを提出する
### 4 -5. カナダ

### 4 -5-1. カナダ金融機関監督庁(OSFI)の規制

### Ⅰ. 規制又は基準作成の主体

カナダ金融機関監督庁(Office of the Superintendent of Financial Institutions Canada; OSFI)は、連邦規制に従ってカナダで営業している全ての(再)保険会社の監督機関である。OSFIの主たる役割は、監督下にある(再)保険会社の財務的健全性の確保、法令遵守の監視、ガイドラインに従った監督である。

OSFI は、自然災害リスクの管理に関し業界と数多くの議論を重ねた結果、1998 年 5 月にガイドライン B-9「地震エクスポージャにかかわる健全な実務 (Earthquake Exposure Sound Practices)」を発表し、(再)保険会社は 1998 年末までにコンピュータ・モデル (Computer Model) を使って PML（当規制における定義は次項を参照）を算出することを求めたが、保険会社は別の簡便法であるカナダ保険協会 (Insurance Bureau of Canada; IBC) 主導で作成した保守的な（係数ベースの）標準損害推定手法（Default Loss Estimate; DLE）も提出が求められ OSFI は両方の比較を行い両者に大きな相違がないことを確認していた。今日では、ほとんどの会社がコンピュータ・モデルによる結果のみを提出し、DLE の提出は必須ではなくなった。

### Ⅱ. 自然災害リスクに関する規定

ガイドライン上、地震 PML は、大地震が発生してもそれ以上の損失額にはならないと考えられる金額、グロス PML は免責金額控除後で再保険金回収前、ネット PML は免責金額控除後かつ再保険金回収後の PML と定義されている。

PML 算出にあたっては、決定論的モデル(シナリオ・ベース)では、年間発生確率が1/250以下のイベントに対して信頼レベル75%以上の予想損失額(実際の損失額がそれ以下になる確率が75%以上)、確率論的モデルでは、再現期間が250年以上の損失額(信頼レベル50%以上)を採用するとされている。また、震源地及び地震動による距離減衰についての理解も必要である。グロス PML は、地震準備金(Earthquake reserve)、保有額、再保険回収予想額及び資本市場からの調達資金の合計額を超過してはならない。

使用すべき PML は、ブリティッシュ・コロンビア州とケベック州のそれぞれの地震動による損失に、地震火災を加えた PML の大きい方の値とする。

また、1998 年末から、地震エクスポージャを持つ全ての（再）保険会社は、地震準備金を積み立てることを要求された。その額は、500 年に一回の再現期間の PML である。この準備金は、保険会社のソルベンシー・テスト（国内社の Minimum Capital Test；MCT 又は外国会社の Branch Adequacy of Assets Test；BAAT）における追加資本チャージとして OSFI へ提出する損害保険会社の報告書の中に含まれている。

なお、直ちにこの地震準備金を積み立てる負担を軽減するために、初年度に250年に一回の再現期間のPMLを積み立て、25年後の2022年末までに500年に一回の再現期間のグロスPMLに到達するような経過措置が設けられている。なお、2012年度においては、400年に一回の再現期間となっている。
### Ⅲ. 自然災害リスク分析モデルへの依存

PML の算出にあたっては、前述の通りブリティッシュ・コロンビア州とケベック州にエクスポージャを有する（再）保険会社は、コンピュータ・モデルの使用を義務付けられているが、これは集積データを使い、より単純な前提条件を置き保守的な係数を使用している DLE よりも、個社の詳細な設定条件を使うことができるコンピュータ・モデルの方が、より信頼度の高い PML が算出できると考えられるからである。コンピュータ・モデルによって PML を算出した保険会社は、使用したデータの種類、モデルで使用されている前提条件、データと設定条件が正しくモデルに入力できているか等、モデルに関して十分理解していることを証明しなければならず、また、設定条件そのものと設定条件を変化させた場合の感度についても十分理解していることを証明しなければならない。また、保険会社は、モデルで算出した PML と DLE で算出した PML の間に差異が生じている場合には、なぜその差異が生じているのかも説明できなければならない。

使用されるコンピュータ・モデルは、外部調達モデル及び自社開発モデルのどちらも認められている。現在、ほとんどの保険会社が、地震 PML の決定のために外部調達モデルを使用しているといわれているが、カナダにエクスポージャを有する世界的規模の再保険会社の中には、自社開発モデルを使用している会社もある。

### Ⅳ. 検証・承認のプロセス

B-9 は、プリンシプル主義に基づくガイドラインである。従って、地震 PML を計測するにあたって、保険会社がどのようなモデルや方法論を使用すべきかについての規制上の制約は存在しないが、モデルの使用に関して、次のような要件が定められている。

各(再)保険会社は、経営陣の責任のもと、年一回の取締役会の承認を経た上で、ガイドラインに沿って算出した地震 PML を毎年 OSFI に提出しなければならない。

各(再)保険会社は、(再)保険会社のリスク許容度とリスク選好度を含め、地震エクスポージャを管理するために必要となる手続きと方針を記録しておかなければならない。

多くの（再）保険会社は再保険ブローカー経由でビジネスを行っており、再保険ブローカーが外部調達モデルの計算結果を提供することも多い。OSFIは、業界との協議や検査を通じて、モデルの限界やモデル・ミス等に精通しているが、これまで外部調達モデルの使用を認めなかったケースはないようである。このような中でOSFIが注目するのは、（再）保険会社が外部調達モデルを変更する場合で、その場合、（再）保険会社は、この変更がPMLを下げる目的でないこと、確たる変更理由が存在することを示さなければならない。何社かの再保険会社によって使用されている自社開発モデルに関しては、モデルがその再保険グループ全体で使用されている標準モデルであることと、使用されてからの期間が承認の大きなポイントとなっている。

地震 PML の届出は OSFI の保険数理部門で受け付けられるが、スタッフのアクチュアリーは業界出身のアクチュアリーであり、彼らは（再）保険会社が使う外部調達モデルに詳しい。
### V. その他の論点

モデルには、不確定性が内在するため、計算結果には誤差が生ずる可能性があるが、多くの（再）保険会社はガイドライン B-9 で必要とされる金額以上の再保険を購入することにより、誤差に対して余裕をとっている。具体的には、2012 年に要求される再現期間は 400 年であるが、（再）保険会社の多くは、それよりも保守的に 500 年レベルの再保険を購入している。

現在、OSFI は、地震エクスポージャに対する自然災害リスクに関する最新の知見を反映して、B-9 の改訂作業中である。B-9 改訂版のドラフトは、業界の関係者と OSFI の職員で構成される作業部会に最近開示された。（この内容についてはまだ一般には公表されていない。）このドラフトは 2012 年の夏頃に業界の意見を聴取するためのコンサルテーションに付される予定である。最終的に B-9 の改訂が行われるのは、2013 年末又は 2014 年初と予想されている。
### 4 -6. スイス

### 4 -6-1. スイス・ソルベンシー・テスト(SST)

### Ⅰ. 規制又は基準作成の主体

EU 加盟国でないスイスでは、ソルベンシーⅡとは別のソルベンシー規制に関する発展があり、スイス連邦保険当局(Swiss Federal Office of Private Insurance; FOPI)は、業界と共に2003年にSST(Swiss Solvency Test)プロジェクトを発足させ、SSTは2006年に発効した。SSTでは保険会社の規模の大きさにかかわらず、全社が評価対象とされ、ルール・ベースからプリンシプル・ベースの規制に移行したことが大きな特徴である。なお、2009年1月1日から銀行、保険会社及びその他の金融機関の監督は、スイス・金融市場監督局(Financial Market Supervisory Authority; FINMA)に一元化されるという法改正が行われ、SSTもFINMAの監督・規制に従うようになっている。

### Ⅱ. 自然災害リスクに関する規定

SST においては、標準モデル及び内部モデルの使用が認められており、標準モデルの技術仕様書（Technical document on the Swiss Solvency Test）4.4.9 条に、自然災害リスクに関する記述がある。

自然災害による損害がその他の損害と別に扱われる理由は、スイスには自然災害リスクのプール組織(Elemental Pool)において1年間の累計再保険金回収限度額の付いたストップ・ロス・カバーがあり、自然災害による正味損失額の計算にはこのストップ・ロス・カバーからの再保険金回収を考慮する必要があるからである。

スイス国外にエクスポージャを有するスイスの保険会社にもSSTが適用される。国外のエクスポージャにはリスク量を計算する標準モデルはないため、標準モデルを自社の内部モデルで置き換えるか、又は少なくともスイス国外のエクスポージャに対応する計算サブ・プログラムを標準モデルに付け加える必要がある。保険会社は、それらのモデルの選択については自由であるが、次の13のSSTの基本原則に従わなければならない。

1. 全ての資産と負債が、市場整合的に評価されている。

2. 考慮されるリスクは、マーケット・リスク、クレジット・リスクと保険引受リスクである。

3. リスクを支える資本は、市場整合的に評価された資産と、市場整合的に評価された負債の差額に、マーケット・バリュー・マージンを加えたものと定義される。

4. 目標資本は、リスクを支える資本が1年間に99%の信頼レベルを超える部分の期待値にマーケット・バリュー・マージンを加えたものと定義される。

5. SST においては、保険会社の目標資本がリスクを支える資本より小さい場合に、資本十分性を満たすこととする。

6. SST の対象となるのは、スイスに本拠を置く保険会社及びグループとコングロマリットである。

7. 保険会社で特定されたシナリオ及び規制当局によって定義されたシナリオが評価されなければならず、必要であれば、目標資本計算の中で統合されなければならない。

8. 全ての適切な蓋然性のある状況は、確率論的にモデル化されなければならない。

9. 部分的及び全面的な内部モデルを使うことができ、その使用が推奨される。
10. 内部モデルは保険会社の主要な業務手順に組み入れられなければならない。

11. この問題に関して十分な知識のある第三者が結果を理解することができるように、SSTレポートを規制当局に報告する。

12. この問題に関して十分な知識のある第三者が方法論及び設計の決定について、特段問題がないと判断できるように、内部モデルの方法論を開示する。

13. 経営陣は原則の厳守に関して責任がある。

(枠内は、Technical document on the Swiss Solvency Test, を弊社で要約したもの)

### Ⅲ. 自然災害リスク分析モデルへの依存

標準モデルでの自然災害プロパティ・リスク量の計算は、まず、発生頻度と損失程度の確率分布で大規模災害（5,000万スイスフラン以上）による損失額を計算したものに、指定されたパラメータを使って算出した通常災害による損失額を加えて、スイス・マーケット全体の民間保険会社（各州で独占的に建物の保険の引き受けを行う州立の保険会社はSSTをする必要がない）全社の100％の総損失額を算出する。この総損失額にストップ・ロス・カバー（Swiss Elemental Pool）からの再保険の回収を適用し、正味損失額を計算する。この額に各社の市場占有率を適用することによって、各社の正味損失額を算出する。

建物や動産等の資産を対象とする保険以外の保険種目(例えば利益保険)も資産保険に完全に相関するものと仮定している。

自動車車両保険も同様に、発生頻度と損失程度の確率分布によりマーケット全体の総損失額が算出され、それに市場占有率を適用して個社の総損失額を計算し、個社の再保険からの回収を勘案して正味損失額を算出する。

### Ⅳ. 検証・承認のプロセス

スイスにおける保険監督法(Insurance Supervision Act;ISA)の下にある告示(Supervision Ordinance)の第43条の第3パラグラフにおいて、当局の承認を得て、保険会社は標準モデルとは別の内部モデルの使用を申請し、承認されればそれを使うことができるとされているが、現時点(2012年3月)において、内部モデルの承認を受けた保険会社は存在しない。

一方で、計算結果の妥当性に関する監査(検証)基準として、「Audit Concept SST Internal Model」と題するペーパーが2008年7月に発行されている。これも、内部モデル全般に係るものであり、自然災害リスク分析モデルについての言及はないものの、自然災害リスク分析モデルの使用に関してもこの基準が準用されるものと考えられる。

なお、市場占有率を適用しただけの各社の正味損失額と、実際の正確な正味損失額とでは乖離が生じてくるので、再保険の購入やプライシングを行うにあたっては、各社は外部調達モデル等を使用している。
表 4-5：比較一覽表

地域・国名	欧州連合(EU)	英国	米国	カナダ	スイス
規則・基準又は設定の主体	ソルベンシーII	英国金融サービス機構のICAS	ロイズ2012RDS/LCM	NAICの新規制	格付業者	フロリダ州	OSFI	SST
A.自然災害リスクに係る外部調達モデルを認めているか、いないか	認められるが、保険会社は、検討したモデルを全て列挙し、その中から特定の外部モデルに決定した理由を説明しなければならない。	FSAハンドブックでは、自然災害リスク分析モデルに関する特段の記載はないものの、多くの保険会社は、外部調達モデルを使用している。	RDSの報告に必要な条件を満たし、全ての種目とエクスポージャが網羅される限り、AIR、EQECAITやRMSといった外部調達モデルを使用することができる。	外部調達モデル(RMS、AIR、EQECAIT)の1つあるいは、2つ、3つの組み合わせを認める方針。	主要な外部調達モデル(例えば、AIR、RMS、EQECAIT)又は別途妥当性を検証された自然災害リスク分析モデルを使用することを認めている。	一定の手続を経てFCHLPMに承認されたハリケーンモデルを使用することができる。	外部調達・自社開発を問わずコンピュータ・モデルを使ってPML(予想最大損失)を算出することが求められている。事実上ほとんどの保険会社が、外部調達モデルを使用している。	認めている。特に、スイス国外にエクスポージャを有する保険会社は、標準モデルがないため、外部調達モデルを使って計算したリスク量を加える必要がある。
B.認めているのであれば、何に認めているのか(例えば、用途、リスク計算等、対象とする具体的なリスク(地震等))	自然災害リスクに関する資本必要額の計算に使用する。自然災害ベリルとしては、強風、洪水、地震、電及び地盤沈下が列挙されている。	自然災害リスクに対応する必要資本の計算に使用。	指定されたシナリオの予想損失額の計算に使用。LCMでは、確率論的評価にも使用。RDSにおいて必須シナリオで外部調達モデルを使用する場合、特定のイベントIDが決められている。	RBCの自然災害リスク要素(ハリケーン、地震、再保険のクレジット・リスク)の計算に使用。	自然災害リスクに関する予想損失額の計算等にモデルの使用を認めている。	対象とするベリルは、ハリケーンによる損害であり、住宅物件の保険料率と予想損失額の算定に使用される。	保険会社のソルベンシー・テスト(MCT又はBAAT)における追加資本チャージとしての地震準備金の計算に使用される。ガイドラインB-9で対象とするベリルは、地震である。	資本十分性検証における目標資本における自然災害リスク量の計算に使用。
C.認める際の要件	自然災害リスク分析モデルの承認プロセスそのものに関する記述はないものの、内部モデル承認全般に適用する枠組みが同じように適用されるものと考えられる。	モデル結果のみに依存することなく、モデルの制約、前提条件、感度等を把握した上で、ストレス・テストの結果とも比較し、専門家の検証を経なければならない。	LCMの提出に当たって、各モデル固有の必要要件が詳細に定められている。LCMの報告では複数のモデルを使うことも可能である。	自社内の自然災害リスク管理プロセスで使用されるものと同じである必要がある。	保険会社の全体的管理プロセス、データの品質管理、T-VaR等のテクニカルな計算態勢等を総合的に勘案して適切か判断している。	モデルの採用を働きかけるモデル開発会社は、FCHLPMに対して申請書類を提出、FCHLPMの専門家による現地確認作業を経て、承認の可否が決定される。	B-9はプリンシブル主義に基づくガイドラインであるため、モデルに関して規制上の制約はないが、経営陣の責任、モデルの理解等の適切なプロセスと方針が示されなければならない。	特に、自然災害リスク分析モデルだけの条件はないものの、内部モデル全般についてSSTの基本原則を満たす必要がある。
D.各保険会社は、その要件にどのように対応しているか	施行前なので、対応済みの保険会社はないものの、複数のモデルの組み合わせ等の対応を検討中である。	ICA報告書は、多数の専門家で構成されるチーム(multi-disciplinary team)が作成し、保険会社の取締役会又は経営者の責任でUK FSAへ提出する。	シンジケートが提供するデータは、定められたデータ・テンプレートに従ったデータで提出されなければならない。	施行前なので、対応済みの保険会社はない。	各格付会社の指定された要件へ対応する態勢を既に構築している。	上記の通り、承認を求めるのはモデル開発会社であり、保険会社が承認手続きを行う訳ではない。	一般的に、外部調達モデルの使用は認められる。使用するモデルを変更する場合や自社開発モデルを使用する場合には、その説明と理由を提出しなければならない。	また、内部モデルの承認を受けた保険会社は存在しないが、ソルベンシーIIの導入への欧州連合の対応に呼応していくものと考えられる。