アクチュアリー×データサイエンティストによる予測モデリング入門／直感的ポイント解説・実例・留意点

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アクチュアリー×データサイエンティストによる予測モデリング入門／直感的ポイント解説・実例・留意点

～統計的機械学習導入へのチャレンジと今後の展開～

本セミナーは終了致しました。

受講区分	会場
開催日時	2019-04-08（月）　13:30～16:30
講師	日本保険・年金リスク学会岩沢　宏和　氏アクサ生命保険株式会社平松　雄司　氏【岩沢　宏和　氏】日本保険・年金リスク学会　理事　日本アクチュアリー会正会員東京大学工学部計数工学科卒業東京都立大学（現・首都大学東京）人文科学研究科博士過程単位取得退学　三菱信託銀行（現三菱UFJ信託銀行）退社（年金アクチュアリー）日本アクチュアリー会基礎講座・追加演習講座「損保数理」講師東京大学大学院経済学研究科「保険数理II」ほか講師早稲田大学大学院会計研究科「予測モデリング論」ほか講師　著書多数　保険数理関係の著書：『リスク・セオリーの基礎』（培風館）、『損害保険数理』（日本評論社、共著）【平松　雄司　氏】アクサ生命保険株式会社　MCVP統括部　HPM推進室　シニアデータアナリスト東京大学政策ビジョンセンター　知的財産権とイノベーション研究ユニット受託研究員データサイエンティスト　日本アクチュアリー会準会員東京大学理学部物理学科、同大学院理学系研究科物理学専攻卒業後、ソニー株式会社に入社、エンジニアとしてキャリアを積んだ後に保険数理の分野へと転職、現在はアクサ生命保険にてデータサイエンスの促進に従事、東京大学出向客員研究員、シニアデータサイエンティスト世界的に有名なデータサイエンスのコンペティション Kaggle にて世界2位を取得し、現在は、Kaggle Masterの称号をもつ

概要	国際標準の中で活躍するリスク管理の専門家アクチュアリーの世界では、近年、データサイエンス、とりわけ予測モデリングをどのように活用すべきかが詳しく議論され、国際的に共有されてきました。アクチュアリーにとって大事なのは、説明力をもった予測モデルの構築であり、それは、アクチュアリー以外のリスク管理の世界でも有用なものと考えられます。そこで本講演では、アクチュアリーたちが国際的に検討してきた結果として見えてきた予測モデリングの基本作法を、アクチュアリー分野に限定されないより汎用的なものとして、著名アクチュアリーと気鋭データサイエンティストとがタッグを組んで紹介します。保険会社、金融機関のデジタル・IT システム、マーケティング、リスク管理、データ分析、商品設計・開発、資産運用・ファイナンス、市場・トレーディング、アクチュアリー、クオンツ、リサーチ、InsurTech／FinTech、ロボアド推進関連・周辺部門の方に、現代的な統計モデリング、標準的な予測モデリング、データサイエンスの活用から実装までの一通りの基礎知識と技術が身につく貴重な機会を提供します。是非、ご受講をご検討ください。 ※講演時に示すモデリング等のデモの実装には原則としてR言語を用い、受講者がデモ（の大部分）をあとで再現することができるようにRスクリプトを終了後にお渡しします。
セミナー詳細	１．はじめに（１）アクチュアリーの視点～リスク管理のための予測モデリング～（２）データサイエンティストの視点～データサイエンスをビジネスで活かすために～（３）InsurTech、FinTech におけるデータサイエンスの活用２．予測モデリングの概要（１）予測モデリングとは何か（２）予測モデルの典型例としての一般化線形モデル（理解の前提となる線形モデルから解説する）（３）予測モデリングの基本手順の全体像（４）簡単にアクセスできるデータを用いた簡単な実例（５）予測モデリングの代表的手法　　　一般化線形モデル（GLM）、正則化GLM、ランダムフォレスト、勾配ブースティング系モデル、正則化GLMの応用モデル（AGLM）など３．予測モデリングの実例（１）データの前処理（２）EDA （３）モデル構築（４）モデル選択４．予測モデリングの留意点（１）アクチュアリーの視点～リスク管理のための予測モデリング～（２）データサイエンティストの視点～データサイエンスをビジネスで活かすために～５．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCのご使用等はご遠慮ください ※ 最新の状況を加味するため、一部内容は変更になる場合がございます

概要

国際標準の中で活躍するリスク管理の専門家アクチュアリーの世界では、近年、データサイエンス、とりわけ予測モデリングをどのように活用すべきかが詳しく議論され、国際的に共有されてきました。アクチュアリーにとって大事なのは、説明力をもった予測モデルの構築であり、それは、アクチュアリー以外のリスク管理の世界でも有用なものと考えられます。そこで本講演では、アクチュアリーたちが国際的に検討してきた結果として見えてきた予測モデリングの基本作法を、アクチュアリー分野に限定されないより汎用的なものとして、著名アクチュアリーと気鋭データサイエンティストとがタッグを組んで紹介します。保険会社、金融機関のデジタル・IT システム、マーケティング、リスク管理、データ分析、商品設計・開発、資産運用・ファイナンス、市場・トレーディング、アクチュアリー、クオンツ、リサーチ、InsurTech／FinTech、ロボアド推進関連・周辺部門の方に、現代的な統計モデリング、標準的な予測モデリング、データサイエンスの活用から実装までの一通りの基礎知識と技術が身につく貴重な機会を提供します。是非、ご受講をご検討ください。
※講演時に示すモデリング等のデモの実装には原則としてR言語を用い、受講者がデモ（の大部分）をあとで再現することができるようにRスクリプトを終了後にお渡しします。

セミナー詳細

１．はじめに
（１）アクチュアリーの視点～リスク管理のための予測モデリング～
（２）データサイエンティストの視点～データサイエンスをビジネスで活かすために～
（３）InsurTech、FinTech におけるデータサイエンスの活用

２．予測モデリングの概要
（１）予測モデリングとは何か
（２）予測モデルの典型例としての一般化線形モデル（理解の前提となる線形モデルから解説する）
（３）予測モデリングの基本手順の全体像
（４）簡単にアクセスできるデータを用いた簡単な実例
（５）予測モデリングの代表的手法
　　　一般化線形モデル（GLM）、正則化GLM、ランダムフォレスト、勾配ブースティング系モデル、正則化GLMの応用モデル（AGLM）など

３．予測モデリングの実例
（１）データの前処理
（２）EDA
（３）モデル構築
（４）モデル選択

４．予測モデリングの留意点
（１）アクチュアリーの視点～リスク管理のための予測モデリング～
（２）データサイエンティストの視点～データサイエンスをビジネスで活かすために～

５．質疑応答
※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCのご使用等はご遠慮ください
※ 最新の状況を加味するため、一部内容は変更になる場合がございます

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