2019年5月23日木曜日

2019年6月1解禁の就活も実態はあと10日で終わりです。





この月曜日に、所用があって新丸の内ビルにいったら、相変わらず就活の女子大生のおびただしい行列ができていた。幸いなことにうちの東京国際アクチュアリーアカデミーの、インターン生は既に3社くらいも内定をもらっているようだが、アクチュアリー採用枠では、科目合格と実務経験が内定への切り札だ。早めに受講とインターンの申し込みを。 

お陰様で、当社株式会社ヨシダアンドカンパニーのインターン生は、17名になりました、どんどん増えていきます。皆さん、試験に受かり実務を経験して切磋琢磨して一流企業に就職して世界に羽ばたいていきます。さあ、東京国際アクチュアリーアカデミーに申し込みましよう。

また、既に社会人でアクチュアリー転職を目指しているかたは、こちらに登録ください。
ベストマッチの会社を紹介します。

電話でのご照会は、080-4339-4650

代表:吉田英幸






2019年5月6日月曜日

台湾に本拠を置くDecent Actuarial Consultants Co.Ltd.社と業務提携






株式会社ヨシダ・アンド・カンパニーは、2019年4月1日付で、台湾に本拠を置くDecent Actuarial Consultants Co.Ltd.とカンボジアのプノンペンでコンサルティング業務に関して業務提携契約を調印しました。


同社は、台湾本社に加えてベトナムやカンボジアにも拠点を持ちますので、今回の提携によって当社がコンサル業務を提供できる地域は、インド、タイ、マレーシア、インドネシアを加えてアジアのほぼ全域をカバーできる体制が整いました。
上の写真は、プノンペンでの調印式の様子です。
ヨーロッパや、北米へのサービスも、以下のネットワークで完備されています。

GLOBACSと連携する弊社では、北米、ヨーロッパ、アジアの世界三極をカバーできるタ体制が整っている為、世界中の保険市場に対して地域レベルの視点から、独自の見解を提供いたします。弊社と連携するコンサルティング会社は、業界での豊富な経験を持ち、業界データの取得、財務報告書の評価、ローカルの法規制の遵守、技術訓練やサポートなどの業務を支援することができます。GLOBACSについては以下のサイトをご覧ください。
globacs
GLOBACSは、古くから確立されている組織でEURACSNORACSAPACSからなり、その幅広さでは世界を代表するコンサルティング組織の一つです。
更にアジア・コンサルティング・アクチュアリー会社連盟(APACS)において、当社は初代創設メンバー会社の日本代表として加盟しており、皆様のニーズに応じたコンサルティング会社と提携したサービスの提供を積極的に行っております。APACSについては以下のサイトをご覧ください。
APACS
APACSは独立系アクチュアリー会社及び年金コンサルティング会社においてアジア太平洋地域で最も急速に成長を遂げている組織です。GLOBACSが開始された201511月、同時に設立されました。この組織は、GLOBACSの傘下にあるEURACSおよびNORACSと連携をし、アジア太平洋地域の顧客にサービスを提供しています。
更に弊社と関連する組織として以下がございます。

EURACS

EURACSは先進型独立系アクチュアリー会社及び年金コンサルティング会社においてヨーロッパで最も歴史が古く大規模な組織です。ヨーロッパとアフリカに在籍する1000人以上の資格を持つアクチュアリー、コンサルタント、その他のビジネスの専門家によって顧客にサービスを提供しています。EURACSは、1982年に設立されヨーロッパ全土で事業を展開する主要な保険数理コンサルティング会社へと急速に成長しました。
NORACS
北米のコンサルティングアクチュアリー組織であるNORACSは、独立系コンサルティング会社による協会です。保険数理、従業員の給付や報酬におけるサービスを提供しています。NORACSの顧客は、地域に根ざした企業が提供するサービスを受けることができます

2019年1月31日木曜日

沖田 俊幸氏がヨシダ・アンド・カンパニーの上席顧問に着任



株式会社ヨシダ・アンド・カンパニーの上席顧問として、沖田 俊幸様が今年の1月に着任されました。同氏の経歴は以下のとおりです。日本のアクチュアリーの発展に向けて大きな力を発揮いただけるものと期待されます。

沖田 俊幸(おきた としゆき)1948年6月30日生



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自己紹介プロフィール
1948年大阪府生まれ。大阪大学を卒業後、1971年に日本生命保険相互会社に入社。主計部、調査部、企業保険部門にてアクチュアリー業務を主に担当するとともに、支社長として営業経験もあり、保険計理人を務める。また日本アクチュアリー会の副理事長を始め、事務局長、実務基準委員長、生保委員長、IT委員長等を歴任し、生命保険協会でも企業年金専門委員長を始め多くの委員を歴任する等業界およびアクチュアリー会活動に深く幅広く関わる。2003年現日本レコードキーピングネットワーク株式会社常勤監査役、生命保険契約者保護機構事務局長を経て定年。その後ライフネット生命保険株式会社に入社し、保険計理人を2018年まで勤め退職。現在、一般社団法人「年金綜合研究所」評議員、日本共済協会「消費生活協同組合における共済計理人の実務指針等検討委員会」委員長代理、複数会社の顧問等過去の経験を活かし業界および周辺分野での活動を続けている。アクチュアリーの将来の活躍分野拡大に貢献したいと考えている。

2018年12月20日木曜日

モデル化までの過程(3)



2018年12月20日
 
本記事は、American Academy of Actuariesの雑誌Contingenciesに記載されている記事「Model Behavior—How a modern modeler can add value and drive effective business decisions」の翻訳である。この記事は4回に分けての配信予定であり、その第3回である今回は、「Design Efficient, Robust, and Ambitious Solutions」の1節について配信する。

一般的に二つの最適ソリューションが同じ結果を導き出すならば、難しい最適ソリューションよりも単純なものの方が優れている

効率的で強固で野心的な最適ソリューションを設計せよ

 効率的な「ソリューション」が最も望ましい「ソリューション」である。モデル化における「ソリューション」を設計する際、(問題を明確にしていないという過ちを除けば)モデラーが犯してしまいがちな最大の過ちは、不必要に複雑にしてしまうことである。一般的に二つの「ソリューション」が同じ結果を導き出すならば、難しい「ソリューション」よりも単純なものの方が優れている。

より複雑な「ソリューション」からより価値のあるものが得られる場合、「付加された価値が付加された複雑さを上回るならば」その「ソリューション」が採用されるべきである。「ソリューション」の複雑さを判断する時には、どのくらい冗長かを調べるのがよい。不必要に複雑な「ソリューション」はしばしば冗長性を取り除く(より慎重に最適ソリューションを設計し直すか、すでに存在する他の最適ソリューションを利用する)ことでシンプルにすることができる。

強固な設計とは
1.適応的であること-モデルのデザインや構造が様々な理由から頻繁に変化するという予想をもとに設計されていること

2.透明性が高いこと-将来的にモデルを使用する人がモデルの論理を追うことが十分可能で「ソリューション」を再構築できること

3.検証可能であること-モデルの綿密な調査を行うことができること
のことである。

 理想的な「ソリューション」を実現させることは当然難しいことであるが、妥協をする際には「ソリューション」の質を落とさないようにすることが重要である。そしてモデルの目的に応じて、ある特徴は他の特徴よりもより重要視されることがある。

 野心的な「ソリューション」とは、巧妙で独特で少し狂っているように見えさえするかもしれない。それらは既存の枠にとらわれずに一歩踏み込み、純粋な必要性から開発される。モデラーが対処しあぐねている時に、その野心的な「ソリューション」は最も手に負えなさそうな問題点に取り組むことが多い。野心的な「ソリューション」を創り出すのは一般的に困難であるが、優れた「ソリューション」を創り出すことが目的の場合はモデラーが頼ることができるいくつかの重要な技術が存在する。

その技術とは、極めて徹底的な問題点の理解と幾たびにも及ぶ苦労に取り組むための根気、そして、モデルを改良する前に長い間熟考するための忍耐などである。

野心的な「ソリューション」は稀であり一般的なものではないように思えるが、モデルを十分良いものから例外的に良いものに変えるということで得られる。


次回は、「Model Behavior—How a modern modeler can add value and drive effective business decisions」の第4回を配信予定である。

注. 本記事の日本語著作権は株式会社ヨシダ・アンド・カンパニーに帰属しており直接のメール会員、当社の教育講座受講生以外の外部へのコピーまたは電子媒体での流出を禁じます。当法人は翻訳の正確性について一切の責任を負いません。

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2018年11月22日木曜日

リスクマネジメントにおけるデータ分析と人工知能


 

株式会社ヨシダ・アンド・カンパニー では、以下のセミナーを実施いたしました。非常に最新の情報が盛りだくさんです。資料に関心のある方は、以下の「お申込み」のリンクから、パワーポイントプレゼンとビデオ録画を購入ください。 

また、このテーマでのコンサルティングを受けたい企業様は、080-4339-4650までご連絡ください。
 
 
【日時】11月12日(月)18:00 【会場】アルカディア市ヶ谷
               詳細はこちらをご覧ください。
講師】MAHIDHARA DAVANGERE V.
図1

【講師略歴】
MahidharaはPramartha社(インド・バンガロールに拠点を置くアクチュアリアル・リスク・マネジメントおよびコンサルティングファーム。マレーシア、南アフリカ、UAE、米国にもオフィスを構える)の創業者で、取締役を務めています。データサイエンス、ファイナンス分析、投資といった幅広いアクチュアリアルサイエンスに焦点を当てています。様々なアクチュアリアルリスクモデルを用いて、ベンチャーキャピタルやエンジェル投資家に向けて出口戦略提案を行ってきました。また、IAA時代からビッグデータワーキンググループの一員です。Finance and Investment Board, Institute and Faculty of Actuaries (IFoA), Secretary of Actuarial Consulting Congress of Asia (ACCA) といった幅広い分野でグローバル戦略委員会の議長を務めました。
当セミナーでは資料の販売も行っておりますので是非お買い求めください。
【資料価格】
パワーポイント資料 5,000円(
税込)
ビデオ資料 15,000円(税込)

【お申込み】
こちらよりお申し込みください。


【セミナー概要】
データ分析と人工知能はあらゆるビジネスに影響を与えつつあります。アクチュアリーは保険・年金産業の価値を高めてきた「データサイエンティスト」として古くから知られています。本セミナーではデータサイエンスや人工知能を用いて、特にリスクマネジメントに関する実生活におけるいくつかの事例に焦点を当てます。新時代の技術そのものはただの道具ですが、アクチュアリアルな概念と合わせることで、ビジネスにおいて計り知れない価値を持ち得ます。アクチュアリアルな知識を人工知能やディープラーニング、その他の新時代の技術などを通して幅広い分野のものと統合する仕組みは探求に値します。新技術の登場によって、アクチュアリーの未来はどのようになるのか、また、天体物理学、生物科学、気候変動、そして銀行や保険などの金融サービスなどあらゆる分野に応用されうるディープラーニングなどの学習の未来はどのようなものになるのか、といったことについて説明していきます。アクチュアリーに対して「ビジネスサイエンティスト」という新語を与えた専門家をお迎えしての、新たな国際事業機会を探求するチャンスです。この機会をお見逃しなく。

2018年11月15日木曜日

モデル化までの過程(2)



 

2018年11月15日

本記事は、American Academy of Actuariesの雑誌Contingenciesに記載されている記事「Model Behavior—How a modern modeler can add value and drive effective business decisions」の翻訳である。この記事は4回に分けての配信予定であり、その第2回である今回は、「Embrace the Black Box」の1節について配信する。

ブラックボックスを受け入れる

  難解なモデル化の問題に直面した時、ブラックボックスは便利な言い訳として使われるが、それはよくないことである。過去数十年に渡り、主に計算をコントロールする能力の為に、保険会社の間でいわゆる保険数理用のブラックボックス化しているソフトウェアが使用される場合が多くなっている。この種のコントロールは内部企業モデル化基準、全米保険監督官協会(National Association of Insurance Commissioners)のモデル規制、SOX法(Sarbanes-Oxley)下で発展した監査要件に準拠するためにとりわけ役に立つ。ブラックボックス化しているソフトウェアが柔軟性と透明性を増している一方で、ほとんどの計算は未だ、エンドユーザーにとって未知なままである。多くのモデラーが、この未知さのせいで革新的になれないと言うが、実際にはブラックボックス化しているソフトウェアは大変強力なのである。問題を解く鍵は、組み込まれた機能を活用する際に創造的になることなのである。

ソフトウェアはユーザーの要求に応じてよりカスタマイズできるようになっているのだから、ユーザーは利用できる全ての機能を理解する必要がある。

 何よりもまず、ソフトウェアに対する入力と何の計算をしているかを理解することが重要であり、ソフトウェア開発者が作成した説明書にこの情報がよく書かれている。ブラックボックス化された計算が何を行っているのか理解することが難しいときはブラックボックス化していないソフトウェア(例えば、エクセルなど)で計算の再現を行うことから始めるといいだろう。計算が複雑すぎて容易に再現できないときは、統制されたテストをすることで手がかりを得ることができる。つまり、入力値を一つだけ独立に変えていき、出力値の変化を見る方法である。どのように予想していた値とソフトウェアによる出力値とが異なったかが、なぜ計算が予想と異なる振る舞いを見せるのかという事に対してヒントを与えてくれる。例えば、「重要な入力値を変更したにもかかわらず、出力値に何の変化もない」という結果を得たとき、実は入力値は使われていないということかもしれない」ということが真っ先に思いつく。つまり、スイッチやモデルの入力値の配置が間違っているなどの単純なミスがある可能性を意味している。疑問に思うときは開発者に連絡を取ることがソフトウェアの機能に関する単純な質問に対する答えを得る迅速な方法になりうる。

 より良いモデル化のためには、まずソフトウェア全体をよく理解することだ。ソフトウェア開発者は絶え間なくモデル化ソフトウェアを改良しているため、ユーザーは時間がある時にトレーニング・セッションに参加し、常に新機能リリースの情報を入手し、ソフトウェアを最新のバージョンに保つ必要がある。ソフトウェアはユーザーの要求に応じてよりカスタマイズできるようになっているので、ユーザーは利用できる全ての機能を理解することも重要である。ひとたびモデラーがソフトウェア全体を十分に把握すれば、革新的なモデル化の「ソリューション」を得る秘訣はクリエイティブとなることである。ユーザーの創造性以外、モデルの創造性の制限はほとんどない。

しかしながら、「ソリューション」が創造的であっても、その「ソリューション」の有効性を十分吟味し、適用可能なすべてのモデル化基準−特に、保険数理基準審査会(Actuarial Standards Board (ASB))によって発布された保険数理実務基準(actuarial standards of practice (ASOPs))−に準拠していることを確認することも重要である。ASBは現在、全実務範囲に対応するモデル化におけるASOPの第四版公開草案を立案している。ASOPに拘束力があるわけではないが、アクチュアリーは公開された草案を再吟味したいと思っており、この新たなASOPの開発と並行してモデルを開発する必要がでてくる。

ブラックボックス化しているソフトウェアの一般的な創造的な最適解の中には、プロセスの自動化やプログラムによって既に定義されている機能の適応外使用(off-label use)などがある。プロセスの自動化にはソフトウェア内および・またはソフトウェア外のいくつかの小さいプロセスを統合することが含まれる。例えば、モデルからの情報はエクセルにエクスポートすることができる。

ここから、オープンソースのプログラミング言語が出力値を得るための操作に使われ、そしてその出力値は利用可能な形でモデル化ソフトにフィードバックされる。ここから認識されるトレードオフは柔軟性と制御性である。次に、既に定義された機能の適応外使用(off-label use)に関しては、レベレッジされる機能を完全に理解することが重要である。大変特殊な目的のためにブラックボックス化しているソフトウェアに機能が追加されることがあるが、必ずしもその機能が他の目的の役に立たないというわけではない。もしある機能が、何の基本的な問題に焦点を当てているかを理解できたなら、その「ソリューション」は同じ原因や構造を根源にもつ他の問題に適応することができる。


次回は、「Model Behavior—How a modern modeler can add value and drive effective business decisions」の第3回を配信予定である。


注. 本記事の日本語著作権は株式会社ヨシダ・アンド・カンパニーに帰属しており直接のメール会員、当社の教育講座受講生以外の外部へのコピーまたは電子媒体での流出を禁じます。当法人は翻訳の正確性について一切の責任を負いません。
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2018年10月18日木曜日

モデル化までの過程(1)

 
 
2018年10月14日
 

本記事は、American Academy of Actuariesの雑誌Contingenciesに記載されている記事「Model Behavior—How a modern modeler can add value and drive effective business decisions」の翻訳である。この記事は4回に分けての配信予定であり、その第1回である今回は、「Exhaust Available Resources」の1節について配信する。
モデル化までの過程−現代のモデラーが価値を創造し、ビジネスにおける有効な意思決定を推進する方法

Olyvia Leahy著


保険数理のモデルは非常に科学的であるという性質を持つ一方、モデルを修正・改良したりする過程では多少の「芸術性」が必要である。その過程で、優れたアクチュアリアルモデラー(モデラー:数理モデルを対象に合わせて改良していく業務を担当する人)が心血注いで価値を付加し、モデルが「業務プロセスにおける形式的なもの」から「非常に価値のある意思決定のための道具」となる。

 いくつかの新しい基準と規則が最近導入されたため、企業は、国際財務報告基準第17号(IFRS17)や、原則主義ベースの責任準備金評価(Principle-Based Reserving, PBR)、生命保険資本十分性テスト(Life Insurance Capital Adequacy Test, LICAT)、そして、米国の税制度改革についての理解のためだけではなく、これらの変化を従来の複雑なモデルにどのように当てはめるかについて正確に対処するために、現在懸命な努力を行っている。

 これらの最新の規則はさておき、絶えず変化する規則の中で企業は、最も機敏な企業が優位に立てる競争状況でうまく立ち回らなければならない。したがって、現在のモデルをより正確にすることには利点がある。また、もう一つ利点があり、それは、企業がこれまでモデル化してこなかったことをモデル化することである。最終的にはより信頼性の高いモデルを使うことによって、ビジネスにおける意思決定を促進し、より確実に企業が将来の計画を立てるための適切な方法をとることができる。
 この記事では、現在のモデル化の過程を効率的なものにするために、「資源を有効活用すること」、「敬遠されがちなブラックボックス化している保険数理ソフトを取り入れること」、「強固なモデルを設計すること」、「モデルの限界を認識すること」、そして、―これが最も重要なことであるが−「粘り強く頑張ること」、の5つについて細かく見ていく。

利用可能な資源を有効活用せよ

 アクチュアリアルモデラーのチームは多種多様な経験をしていて、異なるバックグラウンドを持つ人間からなる。しかし、何十年も学んで、それが身についているモデラーでさえ、一人で業務を遂行することは浅はかなことである。モデル製作のプロジェクトに取り組む際に活用すべき資源というのがいくつかある。それは。人・文書・技術の3つである。
まずモデル化の「ソリューション」が「ソリューション」であると見なされるためには、モデル化における問題点を解決しなければならない(問題点は4つ以上作らないことが望ましい)。これは、他の何よりもまず、問題が明確に定義される必要があることを意味している。モデル化の「ソリューション」が本当に「ソリューション」であると確実に言えるようにするために、その問題について自分と異なる視点を持っている可能性のある他者に聞いてみるのはいいアイデアである。他の専門家がモデラーの盲点だったことに気づくことができることがある。後でデバッグをしたり、最適でない解を作ったりするために浪費したであろう多くの時間を、これにより節約できる。

 さらに、他のモデラーに聞いてみることは過去の「ソリューション」を活用するための素晴らしい方法である。モデル化で現れる問題点は、ほとんどの場合新しくないパターンの問題点が生じる。それゆえ、過去の「ソリューション」を活用することによりモデラーは、考えているモデルの問題点と過去のモデルの問題点との共通点を見出すことが出来る。これは他者の知識やノウハウを活用することでとても容易に達成される。

 特に大企業では、おそらくアクチュアリーやモデラーは頻繁に役割や部署を異動するので、他の人が過去のプロジェクトで直に感じた経験を得ることが困難になっている。このため、過去のモデル化の問題点とその「ソリューション」の、徹底的な文章化が極めて重要である。正確な文章調査により、モデラーはもう会うことが難しい人の知識を利用することが可能になる。

 一度問題が明確に定義されたならば、利用可能なすべての技術を考慮した上で「ソリューション」を開発するべきである。これを行う良い方法は、何が理想的な「ソリューション」と考えられるかを特定することから始めることである。そして、これは(モデルではなく)「現実世界」で何が起きているかを考えることである。「現実世界」で起きていることを、モデルは正確に表現することが出来ないという食い違いがあるので、そのことを理解することによって、モデラーはモデルの改良をどういう基準で、どこから始めたらよいかということを知ることが出来る。ここから、モデラーは会社の基準に合致したまま、理想的な「ソリューション」からほとんど妥協しなくてよいテクノロジーと道具を考えることができる。

次回は、「Model Behavior—How a modern modeler can add value and drive effective business decisions」の第2回を配信予定である。

注. 本記事の日本語著作権は株式会社ヨシダ・アンド・カンパニーに帰属しており直接のメール会員、当社の教育講座受講生以外の外部へのコピーまたは電子媒体での流出を禁じます。当法人は翻訳の正確性について一切の責任を負いません。
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