不公正バイアスへの対処－保険事業への不公正バイアスの混入をどう避けるか?

保険研究部主席研究員兼気候変動リサーチセンターチーフ気候変動アナリスト兼ヘルスケアリサーチセンター主席研究員篠原拓也

■要旨

現在、AI(人工知能)の開発・活用が、社会のさまざまな分野で進んでいる。保険分野でも、見込み客の選定やアプローチ方法の検討(マーケティング)、商品設計、加入時の引受査定や給付時の支払査定、保有契約の管理など、多くの面で、AIの導入が進められている。

AIが倫理的な面から問題のある答えを出す―そんな「不公正バイアス」が、注目を集め始めている。

本稿では、保険事業に混入する恐れのある不公正バイアスと、その対処法について、見ていくこととしたい。

■目次

1――はじめに
2――不公正バイアスとは
　　1｜不公正バイアスの定義は包括的
　　2｜不公正バイアスはAI以前から存在していた
　　3｜不公正バイアスは幅広い業務に潜在している
3――保険事業での不公正バイアス混入
　　1｜顧客との接点は、常に、不公正バイアスのリスクにさらされている
　　2｜リスク区分の設定には、不公正バイアス混入のリスクがある
　　3｜AIによる支払査定でリスク区分を用いる際も不公正バイアスに留意が必要
4――不公正バイアス混入の機序
　　1｜保護属性を用いてデータを収集すると、不公正バイアスが混入する恐れがある
　　2｜微細区分によって、不公正バイアスが混入することもある
5――不公正バイアスへの対処
　　1｜規制やルールの変更に対応する
　　2｜スリーラインズを活用する
　　3｜すべての従業員の倫理学習を充実させる
　　4｜AI開発では、多様なスキルを持つ従業員の協働を促す
　　5｜AIの不公正バイアスは、モデルリスク管理の一環として行う出
6――おわりに (私見)

日付	タイトル	執筆者	媒体
2025/05/27	気候指数 2024年データへの更新－日本の気候の極端さは1971年以降の最高水準を大幅に更新	篠原拓也	基礎研レポート
2025/05/20	「次元の呪い」への対処－モデルの精度を上げるにはどうしたらよいか?	篠原拓也	研究員の眼
2025/05/13	チェス盤を用いた伝心－愛情と計算力があれば心は通じる?	篠原拓也	研究員の眼
2025/05/09	国民負担率 24年度45.8％の見込み－高齢化を背景に、欧州諸国との差は徐々に縮小	篠原拓也	基礎研マンスリー

日付

タイトル

執筆者

媒体

2025/05/27

気候指数 2024年データへの更新－日本の気候の極端さは1971年以降の最高水準を大幅に更新

篠原拓也

基礎研レポート

2025/05/20

「次元の呪い」への対処－モデルの精度を上げるにはどうしたらよいか?

篠原拓也

研究員の眼