保険業界ではポートフォリオの規模拡大やモデルの複雑化に伴い、計算負荷が増大しています。規制報告やリスク管理、資本管理には、いずれもタイムリーで正確なモデル計算が求められ、そのランタイム効率と情報の可用性がますます重要になっています。本稿では、モデル圧縮のための最新クラスタリング技術を紹介し、大幅な計算効率向上と実践的なソリューションを提供します。ここでは、クラスター・モデリングについて記しており、モデル適合変数ごとに指定した許容誤差をアルゴリズムが目標とする新たな活用方法を紹介します。また、ポートフォリオ全体の主要特性を指定許容誤差内で密接にマッチさせる少数の保険契約ポートフォリオを最適化ルーチンによって構築する、新しい手法「レプリケーティング・ポリシー」についても提示します。

主な内容

• クラスター・モデリングの概要と典型的な応用例
• 最適化手法を用いた「レプリケーティング・ポリシー」アプローチの紹介
• 定額指数連動型年金や養老・年金ポートフォリオのケーススタディ
• 実務導入時のベストプラクティス（検証・キャリブレーション、自動化、ステークホルダーへの説明、費用対効果評価）