予測モデルに公正性を確保することは、あらゆるAI関連の施策成功に不可欠です。公正性テストの実装は複雑で、規制当局の期待、評判に関する配慮、そして業務運営の健全性が原動力となることがあります。さらに、保険における公正性は単なる技術的問題ではなく、様々な関連領域の専門家、コンプライアンスチーム、AIエンジニアの判断が必要となる複数の専門領域にまたがる課題です。こうした専門分野の視点を統合できなければ、技術的な修正だけでは解決できない盲点が生じます。私たちは、米国アクチュアリー会リサーチ・インスティテュート（Society of Actuaries Research Institute）の機関誌「Actuarial Intelligence Bulletin」5月号に、予測モデルの公正性確保に関する記事（19ページ参照）で私たちの考えをお伝えしました。

主なポイントは以下のとおりです。

• 公正性の評価と是正のための学際的アプローチ
• 課題の設定
• 適切な公正性指標の選択
• バイアス緩和と公正性・正確性のトレードオフ
• 死亡リスクのスコアリング
• モデル・ガバナンスの構造
• オペレーティングモデルの一部としての公正性

本稿は、当初「Actuarial Intelligence Bulletin」2026年5月号に掲載されました。