執筆者：ジャスティン・ファン（AIプロジェクト責任者）、ドンファン・リー（AIチームリーダー）、スカーレット・ベ（AIスペシャリスト

LLM現代社会における最先端のAIモデル

AIモデルの歴史的発展をたどると、初期のルールベースのシステムから、GPTやGeminiのような今日の高度に洗練された大規模言語モデル（LLM）に至るまで、目覚ましい進化を遂げていることがわかる。機械学習と深層学習の段階を経て、テクノロジーとデータ・アクセシビリティの両方が進歩した。その結果、AIは幅広い業界で不可欠なものとなった。

AIにおける最近のブレークスルーの中で、LLMは最も話題のイノベーションとして際立っている。このディープ・ニューラル・ネットワーク・モデルは、数十億語から数兆語に及ぶ膨大なテキスト・データから学習することで、人間の言語を理解し、生成するよう特別に設計されている。LLMは、言語内の複雑な関係や文脈的なニュアンスを把握することに優れている。

しかし、その素晴らしい能力にもかかわらず、LLMはユーザーによっては抽象的で理解しにくいと感じることもある。基本的に、LLMは深層学習モデルであり、多数の非線形回帰モデルからなる複雑な複合体である。トランスフォーマー・アーキテクチャーを組み込むことで、LLMはテキスト内の長距離依存関係を理解する強力な能力を獲得し、人間のような自然言語での会話を可能にする。この構造と機能の組み合わせが、大規模言語モデルを定義している。

[図1.ニューラルネットワークモデルと非線形回帰モデル]。

LLMの限界とその克服法

大規模言語モデル（LLM）の強みは否定できない。その卓越した自然言語処理能力により、文書分析、カスタマーサービス、コンテンツ作成、その他多くの分野で広く利用されています。その柔軟性とスケーラビリティは、膨大なデータセットでの広範なトレーニングに根ざしており、他に類を見ません。

しかし、LLMには明らかな限界もある。最も顕著なもののひとつは幻覚現象で、モデルがもっともらしく聞こえるが事実とは異なる情報を生成してしまう。さらに、深い専門知識や高度な推論能力がないため、LLMは複雑なエクセルのスプレッドシート（数式や表が複数のシートにまたがって相互につながっている）に苦戦することが多く、構造化されたデータセットというよりは迷路のように認識してしまう。

これらの限界は、正確性と信頼性が最も重要な保険数理にLLMを適用する際に深刻なリスクをもたらす。誤った情報に基づくアウトプットは、金融不安、規制違反、信頼の喪失につながる可能性がある。したがって、このようなリスクの高い環境にLLMを導入する前に、事実に基づく根拠と論理的構造を強化する方法論を探ることが不可欠である。

解決策1：ファインチューニング - モデルの追加トレーニングを通じて、保険数理に関する専門知識を強化する。

LLMのもう一つの実際的な限界は、特定の組織や業界への文脈適応性の欠如である。LLMは一般に、グーグルやウィキペディアのような広範な公開データ・ソースに基づいて訓練されるため、保険商品の複雑な契約構造や、IFRS第17号や資本要件といった詳細な規制の枠組みを十分に把握できないことが多い。このような分野特有の知識の欠如は、実用化への大きな障壁となっている。

この課題を克服する効果的な方法のひとつが、ファインチューニングである。ファインチューニングとは、あらかじめ訓練されたLLM（ベースモデル）を、ドメイン固有のデータ、用語、タスクパターンを使ってさらに訓練するプロセスである。要するに、これは汎用AIを「社内エキスパート」に変身させるもので、専門的なプロフェッショナルのコンテクストの中でタスクを理解し、実行するように調整される。

[図2.ファインチューニングの概念、出典：medium.com].

微調整は次のように行われる：

ドメイン固有のテキストデータを収集する：商品パンフレット、基礎資料、保険数理・前提資料、社内マニュアルなどの文書を収集する。
インストラクションデータセットを作成する：
（例：Q: "この製品の主な利点は何ですか？"→ A:「がん診断給付金、がん入院給付金、がん手術給付金、がん通院給付金があります。診断給付金は初回診断時に1回のみ支払われます。）
LLMベースのモデルを再トレーニングする：ベースモデルのパラメータを部分的に更新し、組織に合わせた言語モデルを構築する。
検証および性能評価：実際のビジネス関連の質問を使って、モデルの適合性と正確性をテストする。

このアプローチは、特に次のような状況で有効である：
- ドメインが高度に専門化していて、プロンプトベースの手法だけでは一貫性のある結果を得ることが困難な場合
（例えば、特定の保険商品の保険料、準備金、キャッシュフローを計算するために使用される保険数理ソフトウエアのコード）
- 繰り返されるビジネス上の質問に対して、一貫性のある標準を維持しなければならない場合
- APIにアクセスすることなく、ネットワークから切り離された環境でモデルをオンプレミスで独自に運用しなければならない場合。

RNA Analytics 現在、AIによる保険数理自動化システム、R3Sモデリング・エージェントを微調整するため、顧客固有のデータセットを使用した段階的な実験を実施しており、タスクの適合性と応答の一貫性の両方を向上させることを目指している。

ファインチューニングは "パフォーマンスを高める技術 "であり、"信頼を確保する戦略 "でもある。今後、AIが保険業界で一貫性のある判断と説明可能な結果を提供するためには、事前に訓練されたモデルを選択するだけでなく、微調整と組織のカスタマイズが重要な能力となる。

ソリューション2：RAG（Retrieval-Augmented Generation） - 外部知識ソースの統合による精度向上
従来の言語モデルの限界を克服する重要な戦略の一つがRAGである。RAGは、大規模言語モデル（LLM）がリアルタイムで外部の知識ソースから情報を取得し（Retrieval）、その情報で応答を補足し（Augmentation）、最終的な回答を生成する（Generation）ことを可能にする。事前に訓練されたパラメータのみに依存する従来のLLMとは異なり、RAGは信頼できる外部データを参照することで、精度と信頼性を大幅に向上させます。

RAGのコンポーネントとワークフローを詳しく見てみよう：

クエリー：ユーザーが入力した質問またはリクエスト
検索：入力されたクエリに基づいて、外部の知識ベースから意味的に関連する情報を検索します。
補強：検索された情報は元のクエリと組み合わされ、レスポンス生成モデルに渡される。
生成：モデルは補強された入力を用いて最終的な応答を生成する。

結論として、RAGは幻覚を構造的に制御するための実用的で強力なフレームワークである。単にLLMの弱点を補うだけでなく、信頼できるAI応答システムを構築するための中核技術として台頭しつつある。RAGは、保険業界の保険数理業務のような高精度の領域に特に適している。

[図3 RAGの流れと検索方法]。

ソリューション3：データセットとドキュメントのフォーマット - AIがドキュメントを読みやすく、理解しやすくする

AIプロジェクトの成功の決め手となるのは、何よりもデータセットである。データの質はAIのパフォーマンスに直接影響する。保険業界を例にとると、すでにAIシステムに巨額の投資を行っているにもかかわらず、期待通りの成果を上げられなかった企業もある。

重要な理由のひとつは、文書の形式である。保険データを含む文書の多くは、AIが読むのに苦労するフォーマットで書かれている。この問題は単純な誤字や脱字にとどまらない。多くの場合、文書はAIが体系的に理解できるような構造にはなっていない。AIを活用して保険数理業務の生産性を向上させるには、文書の品質が最も重要な要素であるため、改善すべき3つの主要な文書作成手法に取り組むことが不可欠である。

PDFは主に印刷用に設計されている。人間の目にはよく見えるが、その構造は機械が解釈するには曖昧だ。最近、OCR（光学式文字認識）やVision TransformersのようなAI技術を用いてPDFを分析する試みがなされていますが、これらの方法では精度に限界があり、前処理や後処理に多大な時間とコストがかかります。

一方、.docx、.tex、.html、.md（Markdown）などのフォーマットは、AIが正確に解析できるテキストベースの世界的に認知された標準です。特に、マイクロソフトのオープンソースのMarkdownプロジェクトは、世界中の開発者が積極的に参加しており、様々な保険ビジネス文書のための安定した信頼できるフォーマットとなっている。

御社がいまだに各国固有のワープロや非標準の文書フォーマットに依存している場合、AI変革の波に乗り遅れる危険性が高い。これらの文書をAIが読める形式に変換する専用ツールを開発するか、標準化された文書形式への移行を全社的に加速することが急務だ。

第二に、数式には画像の代わりにLaTeXまたはKaTeXを使用する。

保険数理では複雑な数式が頻繁に登場する。しかし、数式は画像として挿入されるのが一般的である。画像ベースの数式はAIでは読み取れない。OCRで多少は認識できるが、精度が低く、コストも高くなる。

正しいアプローチは、TeX構文を使って数式を入力することである。数式が視覚的にうまく表示されたとしても、その根底にあるコードの構造が悪ければ、AIはそれを解釈することができない。これは "Garbage in, Garbage out "の典型的なケースである。

KaTeXは特におすすめです。ウェブブラウザで素早くレンダリングでき、専門家でなくても習得しやすいため、組織全体で採用しやすい。

第三に、文書全体を表として書式設定することは避けましょう。

レイアウトを制御するために文書全体を表形式で並べることは、人間にはきれいに見えるかもしれないが、AIから見れば暗号化された文書のようなものだ。表は、見出し、段落、セクションといった文書の意味構造を不明瞭にし、AIが文脈を理解することを非常に難しくする。特に、本文、小見出し、説明がすべて表の中に配置されている場合、AIは意図されたメッセージを分離して解釈するのに苦労する。

文書を作成する際には、ワープロが提供する「見出しスタイル」、「段落」、「リスト」のようなセマンティックな書式機能を使用することが不可欠である。このアプローチは、AIの可読性を高めるだけでなく、文書の検索性やメンテナンス性を大幅に向上させる。

保険会社は膨大なデータ資産を保有している。しかし、これらのデータがAIが読み書きできる形で存在しなければ、その価値を発揮することはできない。

AIの変革は、単に新しい技術を採用することではない。情報構造を標準化し、人間と機械の両方が理解できる文書を作成するための戦略的転換である。

今すぐ、貴社の文書フォーマットを見直しましょう。PDFや画像ベースの数式を削除し、AIに適した文書構造に移行する。AI導入の出発点は「アルゴリズム」ではなく「ドキュメント」である。

ソリューション4：オントロジー・ベースのデータベース - AIが意味を理解するのを助ける

保険数理分野では、オントロジー・ベースのデータベースを構築することが決定的に重要である。オントロジーは、AI が情報をより正確に理解し処理できるように、概念や用語を明確に定義し、構造化する。保険数理業務にオントロジーを使用することで、データ間の相互運用性と構造的理解が大幅に向上し、より正確で迅速な意思決定が可能になる。

オントロジーとは、特定のドメイン内の概念と関係を明示的に定義するシステムであり、保険商品の構造、保険数理／統計／財務手法、法律や会計の規制、社内の方針やマニュアルなどの知識を構造化する。得られた知識グラフをデータベースに格納し、必要に応じて使用することで、大規模言語モデル（LLM）は質問により正確に応答し、文脈をよりよく理解し、情報間の関係を推論することができる。

例えば、特定の保険商品の準備金の計算方法について質問された場合、LLMはオントロジーベースのナレッジグラフ・データベースから、関連する規制、保険数理手法、既存の類似商品などを総合的に検索し、信頼性の高い回答を生成することができる。同時に、その回答がどのデータや概念に基づいているかを視覚的に提示し、透明性とユーザーの信頼性を高めることができる。

[図4.仮想のがん保険商品に関する知識グラフの例]。

この技術を実際に応用するためには、オントロジーとナレッジグラフを段階的に構築する戦略とともに、アクチュアリー、データサイエンティスト、AIエンジニアの協力が不可欠である。また、LLMと知識グラフの統合設計と同様に、自動的な関係抽出と更新のための技術も重要な要素として浮上している。

RNA AnalyticsAIラボの責任者であるドンファン・リー氏は、「LLMは保険数理業務の効率とアクセシビリティを劇的に高める可能性を秘めているが、その安全な適用には信頼性の確保が不可欠である。データの品質、標準化された文書構造、オントロジーベースのデータベースは、AIの限界を克服し、保険数理業務における真のイノベーションを推進する鍵となります。"

RNA AnalyticsAIソリューション

RNA Analytics 、保険業界向けの次世代AIベースのソリューションを開発している。そのようなソリューションの一つがR3S Thalexa™で、同社のフラッグシップ保険数理ソフトウェアと連携して保険数理モデリング機能を強化するよう設計されている、 R3S Modeler.

タレクサは、情報伝達の中枢となる脳の視床にちなんで命名されたもので、保険業界全体の多様な情報を結びつけ、処理するアクチュアリーのエコシステムにおける中心的なハブとしての役割を象徴している。

R3S タレキサ

中核機能1：ナレッジ・エージェント

書類ベースの入力資料から情報を自動的に抽出し、BB-Matrix（商品構成と前提関連データを含むテーブル）に入力する。
文書ベースの入力資料からオントロジーベースのデータベースを自動的に構築する。

中核機能2：モデリング・エージェント

AI搭載チャットボット：保険数理理論、保険規制、R3S Modeler ドキュメントに関するQ&Aをリアルタイムでサポートします。
R3S Modeler ：リアルタイムでコードを提案することで、モデリングの生産性を高めます。
R3S Modelerための自律型AIモデリングシステム：数理モデルを自動生成し、手作業を最小限に抑え、効率を最大化します。

R3S Thalexa™は、AIを活用した保険商品のプライシング自動化プラットフォームで、商品構造や前提データを文書から抽出し、モデル化可能な形式に精緻化し、保険料や準備金の計算、収益性分析につなげます。

Thalexaを利用することで、保険会社は商品改定や新商品開発時に必要な時間と人的資源を大幅に削減することができ、より精緻な収益性評価と市場の需要への迅速な対応が可能になる。

[R3S Thalexa™ユーザーインターフェース］

RNA Analytics 、AIソリューションの中核機能を着実に拡充している。2025年1月、同社は主要な保険数理言語モデルであるActyLLMを開発し、2025年7月までにプロンプトベースのQ&A機能とモデルコード提案機能を導入する。RNAは年末までに、完全なモデル構造を生成できるModeling Agentを通じて、完全に自律的なモデル構築AIを発表する予定である。このAIソリューションは、リリース後にユーザーからのフィードバックが蓄積されるにつれて、ますます強力なエンジンに進化するよう設計されている。

この画期的なテクノロジーは、RNA Analytics熟練したAI専門家によって開発・改良されている。RNAのAIラボは、保険数理、ソフトウェア開発、データサイエンス、人工知能など、多国籍の経験を持つエキスパートで構成されています。韓国、英国、オーストラリアなどの市場で実際に培われた専門知識をもとに、チームは各クライアントのユニークなニーズを満たすオーダーメイドのAIソリューションを提供しています。

[図5 R3S AIソリューション：システム構成と出力結果】。］

RNA AnalyticsAIプロジェクト責任者、ジャスティン・ファンはこう述べた；

「ActyLLMとR3S Thalexa™に代表される当社のAIソリューションは、単なるテクノロジーを超えています。保険業界全体のビジネス革新とデジタルトランスフォーメーションを推進する戦略的AIパートナーとなるよう設計されています。私たちは、自動化された商品開発、収益性分析、IFRS第17号やソルベンシー要件のような規制のサポートを通じて、具体的な価値を提供することを目指しています。

保険数理業務における AI の導入は、実験段階を超えた。現在では、洗練された知識構造と統合されたシステム設計によって可能となった、真の業務自動化と情報精度の向上に向けて進化している。

LLMの限界を超える4つの技術を搭載した実用的なAIアクチュアリーソリューション