保険における予測モデルは、多くの場合、人間の意思決定、構造的な不平等、代表性バイアスの影響を受けたデータに基づいて構築されています。単にセンシティブな属性を除去するだけでは、バイアスを排除できません。本稿では、アクチュアリー実務における公正性の法的・ビジネス上の必要性を概説し、グループフェアネスの基本概念について紹介します。また、予測性能を維持しつつ法的リスクを低減するための、実践的なバイアス低減手法も提示します。

本稿で検討する内容は以下の通り。

• 不当な差別による風評リスクと法的リスク
• （グループ）フェアネスの主な概念とバイアス診断
• バイアス修正の主な手法
• アクチュアリー業務における公正性評価と修正の応用例