損害保険におけるプライシングへのAI適用のための実践的考察

著者：スニル・ユン RNA Analytics、プリンシパル・アクチュアリーコンサルタント

1.はじめに

近年、保険業界はデジタルトランスフォーメーションにますます注力しており、引受、クレーム、セールス、マーケティングの各業務で大きな変革が進められている。保険数理業務も例外ではない。現在、多くのアクチュアリーが業務に人工知能（AI）を取り入れ、効率化と成果の向上を図っている。実際、国際アクチュアリー会（IAA）は昨年、AIタスクフォースを立ち上げ、世界的な勢いを反映して、今年、第2フェーズに拡大した。

世界中のアクチュアリーは、AIを従来の保険数理手法と統合し、業務改善を推進しようとしている。本稿では、AIを損害保険のプライシングに適用する際の実務的な留意点を紹介する。

2.AIを活用した損保プライシング

損害保険における効果的なプライシングは、多様な保険契約者の情報にわたってリスク要因を正確に反映する必要がある。アクチュアリーは伝統的に一般化線形モデル（GLM）に依存してきたが、機械学習（ML）やAIベースの技術が、予測性能の点で優れた代替手段として台頭してきている。

これらの新しいアプローチは、最新のコンピューティングパワーを活用することで、手動で変数を選択することなくデータ関係をモデル化し、より高速で柔軟なモデリングプロセスを可能にします。例えば、グラディエント・ブースティング・マシン（GBM）は、非線形相互作用を処理する能力とオーバーフィッティングに対するロバスト性から、プライシングによく使用される。同様に、ニューラルネットワーク（NN）は、高次元のデータセットにおける複雑なパターンを識別するために適用される。しかし、これらのモデルを顧客の価格設定に直接使用するとなると、課題がある。

3.課題と考察

その可能性にもかかわらず、保険数理におけるAIの適用にはいくつかの重要な考慮事項が伴う：

• モデルの解釈可能性と説明可能性：アンサンブルモデルやディープラーニングなど、多くのMLアルゴリズムは本質的に不透明である。このような透明性の欠如は、保険プライシングにおける解釈可能性に対する規制当局の期待に抵触する可能性がある。

• データの偏りと公平性：効果的なモデル開発には、高品質で偏りのないトレーニングデータが不可欠である。偏ったデータを使用した場合、出来上がったモデルは不公正または不正確なプライシングを行い、保険会社の長期的な持続可能性を損なう可能性がある。

したがって、アクチュアリーはAIが生成した結果だけに頼るべきではありません。SHAP（SHapley Additive exPlanations）のようなツールは、与えられた予測に対して各特徴に重要度を割り当て、アクチュアリーがどの変数が価格決定の原動力となっているかを理解し、AIの責任ある利用を確保するのに役立つ。

4.保険引受におけるAIプライシングの応用

AIが生成した価格は、最終的な保険料として直接使用するのには適さないかもしれませんが、引受決定をサポートすることができます。例えば、勾配ブースティング・マシン（GBM）やニューラル・ネットワーク（NN）などの技術を用いて開発されたAIベースのプライシングを現在のプライシングと比較することで、現在の保険料がAIの見積もりを大幅に下回っている保険契約を特定することができます。このようなケースは、ポートフォリオ全体の収益性を向上させるために、より厳格な引き受け、あるいは拒否を正当化する可能性があります。

Casualty Actuarial Society（CAS）から提供されたフランスの自動車保険データセットを用いて、価格決定と引受決定をモデル化するシミュレーションを実施した。その結果、（現行保険料に対するAI比率で）最も低い10％の契約を拒否することで、ポートフォリオの損害率を約5％削減できることが示された。しかし、この結果はテストデータの収益性しか考慮していない。したがって、このような戦略を実際に適用する前に、より広範な利害関係者による議論が不可欠であろう。

5.結論

本稿では、損害保険分野におけるプライシングへのAIの応用について概観した。損害保険は、保険期間が比較的短く、商品構造が単純であるため、AIを用いた分析やバックテストに適している。保険会社が保険数理業務へのAIの統合を模索し続け、IAAのような国際機関が保険におけるAIの役割に関する議論を拡大する中、アクチュアリーはデジタルトランスフォーメーションの取り組みに積極的に貢献しなければならない。