保険会社は、保険契約の料率設定、保険金請求処理、リスク管理など、効果的な業務運営に正確で高品質なデータを必要としています。しかし、保険データはその量と複雑さが膨大であることから、異常値が発生しやすい状況にあります。こうした異常値は、人為的なミス、システム統合の問題、顧客の異常行動、あるいは意図的な不正行為などが原因で生じることもあります。この異常（普通ではない状況）を検知することは、業務の完全性を守り、コンプライアンスを確保し、顧客の信頼を維持するために極めて重要です。

従来の保険における異常検知は、手作業による確認やルールベースのシステムに依存してきました。こうした手法は、専門家の知見を活かし、透明性が高いという利点がありますが、データ量が増えるにつれて対応が難しくなり、新規あるいは複雑な異常パターンへの適応は容易ではありません。最近では、機械学習、特に教師なし学習の進歩により、基になるデータの構造を学習し、広範なラベル付き事例がなくとも逸脱したデータを特定する有望な代替手法が登場しています。

本稿では、保険データの異常検知におけるアンサンブル型教師なし学習モデルの応用について調査し、オートエンコーダーおよび変分オートエンコーダーの組み合わせに焦点を当てています。複数の異なるアーキテクチャのモデルを訓練し、そのアウトプットを組み合わせることで、堅牢性、拡張可能性、検知精度の向上を目指します。

主な論点：

• ビジネス上の意義： 保険業界において教師なし異常検知が価値をもたらす分野
• ベンチマーキング： 管理された環境における教師なし手法の性能、強み、限界
• オートエンコーダーのアンサンブルによる堅牢な意思決定： 異なるアーキテクチャを持つ10種類のオートエンコーダーモデルを用いた異常分類の基準
• データ移行： レガシーシステムから最新プラットフォームにデータを完全移行する前の、保険会社による自動化された外れ値検知の活用方法
• 不正検知： リアルワールドデータを用いたモデルの性能評価