社会人・大学生に選ばれ続ける理由






東京国際アクチュアリー
アカデミー

※当アカデミーは、公益社団法人日本アクチュアリー会とは独立した法人の教育事業部門です。

東京国際アクチュアリーアカデミーは、アクチュアリー分野での教育・研究を行う専門学校です。

 

東京国際アクチュアリーアカデミーは、日本で初めてアクチュアリーの専門教育機関として設立された学校であり、国内外のアクチュアリーの専門家から高い評価を受けていますまた当校は、アクチュアリーの実務経験が豊富な教員陣によって授業が行われており、実践的な知識を身につけることができます。

 

さらに、当校のカリキュラムは、アクチュアリーの知識や技術を体系的に学べるように構成されており、多様な実務的課題に対処できるような能力を身につけることができます。また、当校の卒業生は、日本や海外の保険会社、銀行、コンサルティング会社など、幅広い職種に就職しており、その就職率は非常に高いとされています。

 

以上のように、東京国際アクチュアリーアカデミーは、アクチュアリーの専門教育機関として高い評価を受けており、実践的な知識を身につけることができます。

生成AI機械学習機能導入致しました!

今回、生成AIにて「生保数理」のAIをリリースすることになりました。当社のAIを手元に置くことで、自分にあった勉強方法やゴールまでの筋道まで見えてくると思います。それ以外の科目に関しましても随時追加いたします。2次試験科目についても準備が出来次第、導入予定です。当社の生成AIでアクチュアリー試験の合格を目指しましょう。

オープン価格制度


当社では、表示上は標準価格の受講料を定めておりますが、講義も内容や先生の人気、お客様のニーズなどで、商品としての市場価格がきまります。当校はお客様のニーズをお聞きして個別にご相談を受けて価格設定をするオープン価格制を今年度から導入しました。

タッチパネル方式で
講師・科目別に選択可能


同じ科目の講座も講師によって授業の特徴が違います。 当校では2023年度の講師のみならずに、過年度の「名講師」の録画動画をも揃えております。講師のプロフィール等を参照いただき自分の学力に応じて一番マッチした講師を、科目別に講師を選択して頂けるようになっております。
タブレット上でズーム

2024年度スケジュール調整中。

業界トップレベルの講師をご紹介

国内外のアクチュアリ資格や実績を持つ講師があなたの資格取得を全力でサポートします!

数学

藤田 岳彦

2024年度 数学初心者・本講座
2022年度 数学初心者・本講座

1955年兵庫県生まれ

京都大学理学部、京都大学理学研究科修士課程修了後、京都大学理学部助手、教養部講師、一橋大学商学部助教授、教授、一橋大学大学院商学研究科教授、一橋大学大学院国際企業戦略研究科教授(兼任)を経て2011年4月より、中央大学理工学部教授、現在に至る。

2002年より、日本アクチュアリー会講座講師を務める。

また、現在、公益財団日本数学オリンピック専務理事も務める。

【2022年度本講座】 教科書 弱点克服大学生の確率統計(東京図書) 演習書 確率統計モデリング問題集(日本アクチュアリー会) を用いて講義を行う。

内容は基本的内容の初心者講座に加えて試験に向けてのより実践的な内容を扱う。

例えば、離散確率分布、連続確率分布では、 各分布の発展的な内容についても講義する。 また、負の二項分布、超幾何分布、t分布、F分布など、 やや発展的な確率分布でアクチュアリー試験に必須な確率分布も取り扱う。 多変数の確率分布も取り扱い、確率分布の和差積商、変換などについても講義する。 モデリング(回帰分析、時系列、確率過程、シミュレーションについても講義する。

高校数学、大学初級数学の復習から始めたい方は、 4月より開講の初心者講座の受講をお勧めいたします。

【2022年度初心者講座】 教科書  弱点克服大学生の確率統計(東京図書) を用いて講義を行う。 内容は、確率変数、確率分布、分布関数、確率密度関数、 期待値、分散、共分散の定義と性質、 離散確率分布(ベルヌーイ、二項、離散一様、ポアソン)の定義と性質、 連続確率分布(指数、ガンマ、正規)などの定義と性質などについて講義する。 また、必要な高校数学(数列の和、微分積分など)については必要に応じて復習する。

2020年度に収録した講義の一部です。

吉良 綾人

2019年度 高校数学からのアクチュアリー入門講座・本講座

日本アクチュアリー会研究会員

FP2級、統計検定2級、高校入試対策の映像講座の講師経験や家庭教師としての指導経験あり

2018年3月 東京大学工学部計数工学科 卒業

現在 東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻在籍

【講義内容】 下記の講義スケジュールは変更になることがございます。

第1,2回 : データの分析、集合、場合の数、順列、組み合わせ、確率、条件付き確率、場合の数、確率

第3回 : 指数、対数

第4,5回 : 等差数列、等比数列、数列の和、階差数列、Σを使った数列の和の計算、漸化式、数学的帰納法

第6回 : 微分(微分の定義、接線の求め方、関数の増減、合成関数の微分など)

第7回 : 積分(積分の定義、ネイピア数e、置換積分、部分積分、区分求積分など)

第8回 : 大学初級数学・微分積分(偏微分、2重積分、マクローリン展開、ガンマ関数、ベータ関数など)

第9回 :大学初級数学・線形代数(行列の定義、行列の演算、行列式、逆行列など)

第10回 :高校数学の範囲で解けるアクチュアリー試験、年金数理人会試験の過去問

※第1回と第2回、第4回と第5回は明確に範囲を分けていません

講義50%、演習50%(予定)の比率で進めてまいります。

アクチュアリー1次試験において、数学はもちろん、他の数理系科目(生保数理、損保数理、年金数理)においても、高校数学および大学初級数学の基礎をしっかりとおさえておかなければ、アクチュアリー試験の教科書や過去問の解説を読んでも理解できないところが出てきます。

数学の初心者講座では、高校数学および大学初級数学の基礎に関する講義を進めてまいります。文系の方やしばらく数学に触れていない方でも、数学に関する基礎知識の復習を短期間で行うことができる講座となっております。

また、アクチュアリー試験の受験をお考えでない方においても、高校数学や大学初級数学を学びなおしたいと考えられている社会人の方などに適した講座となっております。是非、この機会に数学を学びなおして、業務等で活かして頂けましたら幸いです。皆さまのご受講を心よりお待ちしております。 以下のテキストを使用致しますので、受講される方はご用意をお願い致します。

・第1〜2回 『チャート式シリーズ 絶対に身につけたい 数学Ⅰ+Aの基本』(数研出版)

・第3〜7回 『チャート式シリーズ 絶対に身につけたい 数学Ⅱ+Bの基本』(数研出版)

・第8回以降はテキストを使用しません

 

【講義内容】 下記の講義スケジュールは変更になることがございます。

第1,2回 : データの分析、集合、場合の数、順列、組み合わせ、確率、条件付き確率、場合の数、確率

第3回 : 指数、対数

第4,5回 : 等差数列、等比数列、数列の和、階差数列、Σを使った数列の和の計算、漸化式、数学的帰納法

第6回 : 微分(微分の定義、接線の求め方、関数の増減、合成関数の微分など)

第7回 : 積分(積分の定義、ネイピア数e、置換積分、部分積分、区分求積分など)

第8回 : 大学初級数学・微分積分(偏微分、2重積分、マクローリン展開、ガンマ関数、ベータ関数など)

第9回 :大学初級数学・線形代数(行列の定義、行列の演算、行列式、逆行列など)

第10回 :高校数学の範囲で解けるアクチュアリー試験、年金数理人会試験の過去問

※第1回と第2回、第4回と第5回は明確に範囲を分けていません 講義50%、演習50%(予定)の比率で進めてまいります。

アクチュアリー1次試験において、数学はもちろん、他の数理系科目(生保数理、損保数理、年金数理)においても、高校数学および大学初級数学の基礎をしっかりとおさえておかなければ、アクチュアリー試験の教科書や過去問の解説を読んでも理解できないところが出てきます。

数学の初心者講座では、高校数学および大学初級数学の基礎に関する講義を進めてまいります。文系の方やしばらく数学に触れていない方でも、数学に関する基礎知識の復習を短期間で行うことができる講座となっております。

また、アクチュアリー試験の受験をお考えでない方においても、高校数学や大学初級数学を学びなおしたいと考えられている社会人の方などに適した講座となっております。是非、この機会に数学を学びなおして、業務等で活かして頂けましたら幸いです。皆さまのご受講を心よりお待ちしております。 以下のテキストを使用致しますので、受講される方はご用意をお願い致します。

・第1〜2回 『チャート式シリーズ 絶対に身につけたい 数学Ⅰ+Aの基本』(数研出版)

・第3〜7回 『チャート式シリーズ 絶対に身につけたい 数学Ⅱ+Bの基本』(数研出版)

・第8回以降はテキストを使用しません

生成AI機械学習 数学学習用AI

2024年度 生成AI機械学習 数学学習用AI初心者・本講座

AIを自分専用の教師に勉強をフォロー

生保

樫原 勉

2024年度 生保初心者・本講座
2023年度 生保初心者・本講座

日本アクチュアリー会正会員

* 立命館大学理工学部数物科卒業(1973年3月)
* フコク生命入社(1973年4月)
* アクチュアリー会正会員(1981年4月)
* 年金数理人(2004年4月)
* フコクしんらい生命に転籍(2011年4月)
* ホームページ“カッシー館”開設(2012年7月)
* 数理計算術読本著書納本(4作目)(2014年10月)
* みどり生命入社(2016年4月)在籍
* かしはら数理計算事務所開設(2019年7月)
* 日本経営数理コンサルティング入社(2019年7月)在籍
* 日本縦断の旅(稚内~鹿児島)PDF納本(5作目)(2020年9月)
* 歩き鉄で地球直径相当突破(2021年11月)
*日本横断歩き鉄の旅PDF納本(8作目)(2022年1月)

<方針>
・初心者講座では、生保数理に興味をもってもらう一助から、保険数学記号を具体的にエクセルで計算しながら、記号の持つ深い意味が理解できるような講座内容にしたい。
・本講座では、生命保険数学(上巻・下巻)を軸に進めるのに加え、初心者講座で学習した成果(生保数理の基礎知識やエクセルによるプログラミング)を確認しながら、更に深い生保数理が探訪できるような講義内容にしたい。

<講座の進め方>
PowerPointを軸に講義する。

<初心者講座>
1回目:生保数理とは
2回目:保険料とは
3回目:責任準備金とは
4回目:保険数学記号とは
5回目:エクセルVBA文法
6回目:プログラミングに当たって
7回目:VBA環境の構築と基数計算
8回目:保険数学記号のVBA演習
9回目:保険料のVBA演習
10回目;責任準備金のVBA演習

<本講座>
1回目:第1章(利息の計算)
2回目:公式(式の変形)
3回目:第2章(生命表および生命関数)
4回目:公式(死力・利力・平均余命)
5回目:第4章(純保険料)
6回目:商品設計
7回目:第5章(責任準備金(純保険料式))
8回目:責任準備金
9回目:第7章(営業保険料)、第8章(実務上の責任準備金)
10回目:保険料、チルメルV
11回目:第3章(脱退率)、第13章(就業不能に対する諸給付)
12回目:多重脱退
13回目:第12章(連生保険・連生年金)
14回目:連生保険・連生年金
15回目:第9章(解約その他諸変更)、第14章(災害および疾病)
16回目:延長・払済など
17回目:まとめ講義
18回目:複合問題
19回目:複合問題
20回目:複合問題

<方針>
・初心者講座では、生保数理に興味をもってもらう一助から、保険数学記号を具体的にエクセルで計算しながら、記号の持つ深い意味が理解できるような講座内容にしたい。
・本講座では、生命保険数学(上巻・下巻)を軸に進めるのに加え、初心者講座で学習した成果(生保数理の基礎知識やエクセルによるプログラミング)を確認しながら、更に深い生保数理が探訪できるような講義内容にしたい。

<講座の進め方>
PowerPointを軸に講義する。

<初心者講座>
1回目:生保数理とは
2回目:保険料とは
3回目:責任準備金とは
4回目:保険数学記号とは
5回目:エクセルVBA文法
6回目:プログラミングに当たって
7回目:VBA環境の構築と基数計算
8回目:保険数学記号のVBA演習
9回目:保険料のVBA演習
10回目;責任準備金のVBA演習

<本講座>
1回目:第1章(利息の計算)
2回目:公式(式の変形)
3回目:第2章(生命表および生命関数)
4回目:公式(死力・利力・平均余命)
5回目:第4章(純保険料)
6回目:商品設計
7回目:第5章(責任準備金(純保険料式))
8回目:責任準備金
9回目:第7章(営業保険料)、第8章(実務上の責任準備金)
10回目:保険料、チルメルV
11回目:第3章(脱退率)、第13章(就業不能に対する諸給付)
12回目:多重脱退
13回目:第12章(連生保険・連生年金)
14回目:連生保険・連生年金
15回目:第9章(解約その他諸変更)、第14章(災害および疾病)
16回目:延長・払済など
17回目:まとめ講義
18回目:複合問題
19回目:複合問題
20回目:複合問題

西林 信幸

2018年度 生保初心者・本講座(山内講師と共同実施)

日本アクチュアリー会正会員

イオン・アリアンツ生命保険株式会社 保険計理人
日本アクチュアリー会正会員

大阪大学大学院 理学研究科博士課程(前期)数学専攻修了。理学修士。
日本生命、ニッセイ基礎研究所、かんぽ生命、トーマツ、アクサダイレクト生命、新日本有限責任監査法人、ジェネラル・リインシュアランス・エイジイを経て現職。

全20回 ( 1回2時間、講義10回 + 演習10回 )

・第01 ~ 02回 : 教科書の概要、頻出公式など

・第03 ~ 04回 : 営業保険料(単生命)

・第05 ~ 06回 : 責任準備金(単生命)

・第07 ~ 08回 : 連生保険

・第09 ~ 10回 : 多重脱退表、就業不能保障保険

・第11 ~ 12回 : その他の論点(定常状態/平均余命/契約変更)

・第13 ~ 20回 : 問題解説

※山内講師と共同実施

西林信幸・山内恒人

2018年度 生保初心者・本講座(西林講師と共同実施)

日本アクチュアリー会正会員
1981年東京都立大学理学部数学科卒業。
1984年慶應義塾大学大学院工学研究科修士課程修了。工学修士。
2001年筑波大学大学院経営科学研究科修士課程修了。法学修士。
1984年ソニー・プルデンシャル生命保険株式会社他外資系生命保険会社で商品・数理部門を担当。
SBIアクサ生命保険株式会社執行役員。保険計理人、サムスン生命保険株式会社顧問を歴任。

日本アクチュアリー会アクチュアリー講座講師(生保数理)
東京大学理学部数学科アクチュアリー・統計プログラム 元非常勤講師
慶應義塾大学理工学部非常勤講師 首都大学東京都市教養学部理工学系非常勤講師
立命館大学「金融と法」東京講座講師
慶應義塾大学特任教授
全20回 ( 1回2時間、講義10回 + 演習10回 )

・第01 ~ 02回 : 教科書の概要、頻出公式など

・第03 ~ 04回 : 営業保険料(単生命)

・第05 ~ 06回 : 責任準備金(単生命)

・第07 ~ 08回 : 連生保険

・第09 ~ 10回 : 多重脱退表、就業不能保障保険

・第11 ~ 12回 : その他の論点(定常状態/平均余命/契約変更)

・第13 ~ 20回 : 問題解説

※西林講師と共同実施

生成AI機械学習 生保数理学習用AI

2024年度 生成AI機械学習 生保数理学習用AI初心者・本講座

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年金

佐野 邦明

2024年度 年金初心者・本講座
2023年度 年金初心者・本講座
2022年度 本講座

日本アクチュアリー会正会員
日本年金学会 会員

1975年4月~2014年2月:三菱信託銀行(現:三菱UFJ信託銀行勤務)
企業年金・退職給付会計に関連するアクチュアリー業務、公私年金制度・退職金制度に関連する制度全般の調査研究、および、国内外の一流企業に対する企業年金・退職金に関する退職給付会計(日本基準・IFRS・米国基準)の影響を考慮したコンサルティングを実施。併せて、企業年金・退職金・退職給付会計に関する講演活動・執筆活動を実施

【2023年度 年金数理初心者講座カリキュラム】
講義内容
第1回年金制度と年金数理
第2回年金数理の基礎概念
第3回年金現価の基礎①
第4回年金現価の基礎②
第5回年金現価の基礎③
第6回年金財政方式の基礎①
第7回年金財政方式の基礎②
第8回年金財政方式の基礎③
第9回年金財政運営
第10回初心者講座のまとめ
(注)第2回以降の講座では日本アクチュアリー会のテキスト(年金数理)を使用します

【2022年度 年金数理本講座カリキュラム】
・全9日間18コマ (1日2コマ(2時間×2))
・最初の6~7回は「論点概要」について講義ののち演習を行い、残りは演習のみ


教科書として日本アクチュアリー会の年金数理平成27年3月改訂版を用います。
なお、生保数理で深く扱われる金利や生命表の話はあまり深く扱いません。
財政方式や実際の企業年金の財政運営など、年金数理科目特有の課題に焦点を当てます。時間があれば基礎的知識にかかる問題を解いていただきます。

第1日:年金制度及び年金数理の基礎とその演習
第2、3日:財政方式とその演習
第4、5日:財政検証、企業年金の数理とその演習
第6、7日:その他
第8、9日:問題演習

松原 良

2022年度 年金数理初心者講座

日本アクチュアリー会正会員
日本年金学会 会員

1979年4月~1990年6月:厚生省(現:厚生労働省)


公的年金に関連する数理業務、厚生年金基金の監督業務などに従事。

1990年7月~2017年8月

日本長期信用銀行(現:新生銀行)、日興リサーチセンター、ヒューイット・アソシエイツ(現:エーオンヒューイット)などで、企業年金・退職給付会計に関連するアクチュアリー業務、コンサルティング業務に従事。

2017年9月~2020年3月:厚生労働省近畿厚生局

確定給付企業年金制度の監督業務に従事。

【講座内容】

当講座は、年金数理はおろか、企業年金制度にもあまり馴染みのない方を対象にした基礎力養成講座です。まずは、年金制度や年金数理に関係する用語に慣れしたんでいただき、年金数理の目的を理解していただくために、表計算のスプレッドシートを使った簡単な掛金計算を体験していただきます。

その後、日本アクチュアリー会の教科書に沿って、本講座をスムーズに受講していただくための基礎的な知識を身に着けられるように、講義を進めていきます。講義の途中で、簡単なテストを行うことも考えています。講義内容の確認のためですから、教科書を見ながら解答してください。

時間との兼ね合いもありますが、最後に、日本の企業年金制度についての説明の時間も設けたいと考えています。

各回の内容は概ね下記を予定しています。

第一回:年金制度、年金数理の基礎知識
第二回:年金数理の基礎知識(続)
第三回:年金現価
第四回:年金現価(続)
第五回:財政方式
第六回:財政方式(続)
第七回:財政方式(続)
第八回:財政方式(続)
第九回:年金制度の財政運営
第十回:日本の企業年金制度と年金数理

戸塚 達也

2019年度 年金数理初心者講座

日本アクチュアリー会会員 年金数理人

京都大学理学部数学科卒業

三井信託銀行、マーサージャパン、住友銀行、厚生労働省他に勤務。

その間、企業年金の全分野(制度設計を含む年金数理関係、資産運用、年金セールス、制度認可業務、基金監査)を経験するとともに人事制度(福利厚生制度を含む)構築業務やM&A(企業買収等)のデューデリジェンス業務に従事。また、アクチュアリー試験委員を務めた。

【講義内容】

初めて学習する方を対象にした基礎力養成講座です。日々忙しい方を対象としていますので、「その日に学習したことはその日に習得する」ことを目指した講義内容とします。具体的には、基本的な重要事項に絞って説明し、説明した内容をその場で身につけるために、その日に演習を行います。簡単な問題です。教科書を見て解答していただいて結構です。満点を目指してください。

また、受験には関係ありませんが、時間の許す限り、年金関連・年金周辺の話をいたします(利息徴求が不道徳であったキリスト教世界で、教会は年金制度を不道徳に使って利息を徴求していた。等)。顧客と企業年金の雑談をする場合の題材となるでしょう。

各回の内容は概ね下記を予定しています。

第一回:年金数理の基礎知識
第二回:年金数理の基礎知識(続)
第三回:年金現価
第四回:年金現価(続)
第五回:財政方式
第六回:財政方式(続)
第七回:財政方式(続)
第八回:年金財政の検証
第九回:日本の企業年金制度と年金数理
第十回:纏め・その他

下記の教材を使用しますので、ご用意をお願いいたします。
・日本アクチュアリー会『年金数理』(アクチュアリー会指定教科書)

生成AI機械学習年金数理学習用AI

2024年度 生成AI機械学習 年金数理学習用AI初心者・本講座

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損保

吉田 直広

2024年度 損保数理本講座
2023年度 損保数理本講座

2012年 一橋大学経済学部卒業
2017年 一橋大学大学院経済学研究科博士後期課程修了
現在 東京理科大学経営学部経営学科 助教,博士(経済学)
(4月からは,敬愛大学 経済学部 講師)
講義概要(仮)

クレームのモデル
信頼性理論
危険理論
保険料の算出
再保険
リスクの評価


特に数理的な事柄を詳しく解説する.
演習も取り入れる.

會澤 春久

2022年度 損保数理本講座

日本アクチュアリー会正会員

昭和60年 社団法人日本アクチュアリー会
正会員資格取得
昭和49年3月 中央大学理工学部数学科 卒業

昭和49年4月1日  損害保険料率算定会
(現、損害保険料率算出機構)研究部企画課
主に、保険料率の算定業務、保険業法・団体法の改正作業、
統計データ収集・分析、保険数理業務、
アクチュアリー養成に従事
平成17年9月   〃退職
平成17年10月 大同火災海上保険株式会社入社
保険商品の開発、アクチュアリー養成に従事
平成19年7月 〃保険計理人に就任
平成20年7月 〃コンプライアンス・リスク部、部長兼任
平成27年7月 〃保険計理人
令和2年7月 少短保険会社の保険計理人
平成18年10月~令和2年3月 琉球大学客員教授
(保険数学)
平成12年11月~平成17年9月 損害保険契約者保護機構
評価審査会委員(金融庁委嘱)
令和元年4月~現在 森林保険センター統合リスク管理
委員会 外部委員

(第 1回)確率の基礎知識
(第 2回)統計学の基礎知識
(第 3回)保険料率の基礎知識
(第 4回)クレーム分析
(第 5回)信頼性理論
(第 6回)クレーム分析・信頼性理論(演習1)
(第 7回)クラス料率
(第 8回)クラス料率(演習2)
(第 9回)支払備金
(第10回)支払備金(演習3)
(第11回)積立保険の数理
(第12回)積立保険の数理(演習4)
(第13回)保険料算出原理
(第14回)保険料算出原理(演習5)
(第15回)危険理論
(第16回)危険理論(演習6)
(第17回)再保険
(第18回)再保険(演習7)
(第19回)総合テスト(その1)
(第20回)総合テスト(その2)
注1) 1回で、2コマ(4時間)ずつ行う。
注2) 基本的に、理論編と演習編をワンセットにすることにより、学習効果を高める。
注3) 演習では、自ら手を動かすことで記憶力を向上させる。同時に、各自の達成感を高める。

黒田 耕嗣

2020年度 損保数理本講座

東京教育大大学院理学研究科修了, 理学博士(筑波大)。
ニュージャージー州立大学
(Rutgers)ポスドク研究員, 慶應大学理工学部専任講師,日本大学文理学部助教授をへて
日本大学大学院総合基礎科学研究科アクチュアリーコース教授.
2020年度よりは日本大学文理学部特任教授.
専門は数理物理学,経済物理学。主な著書は
『秩序・無秩序の世界』(丸善), 『統計力学』(培風館),『生命保険数理』(日本評論社)、『損害保険数理』(日本評論社),『株式市場のマルチフラクタル解析』[日本評論社,近刊)
損害保険数理の内容は多岐にわたり大学院レベルの数学知識を必要とするので 数学的に厄介な部分をピックアップして講義する.
4月に授業前に勉強しておいていただきたい内容の演習問題のプリントを用意するので授業開始までにそれをやっておいていただきたい。

講義内容は以下の通り
(1)条件付き期待値とは
(2)クレーム件数過程とPoisson過程
(3)サープラス過程と複合Poisson過程
(4)Lundeberg モデル
(5)有限信頼性理論とビュールマンのモデル
(6)タリフ理論
(7)リスク尺度(Value at Risk など)とWang変換
(8)極値理論
(9) Copula

ただし、上記カリキュラムは暫定的なものであり、講座開始後に受講生の様子に合わせ変更の可能性がございます。

本多 正憲

2019年度 損保数理本講座

日本アクチュアリー会正会員

1973年住友海上入社

その後CitiBank N.A、オリコ生命、野村総合研究所等で保険数理業務・保険システム開発及びコンサルティング等に従事。現在保険関係会社の非常勤理事、非常勤監査役。

平成14年NRI認定ビジネスアナリスト

東京大学大学院、信州大学、日本大学大学院、東京情報大学において非常勤講師。

1日2コマの講義を9日間にわたって行います。各日のスケジュールは以下の通りです。

第1日 : 確率・統計(ベイズ統計を含む)の予備知識,損害保険料率の基礎知識
第2日 : クレームの分析
第3日 : 支払備金
第4日 : 経験料率,クラス料率
第5日 : 積立保険,保険料算出原理
第6日 : 危険理論の基礎
第7日 : 再保険
第8日 : リスク評価の数理
第9日 : 総合演習

ただし、上記カリキュラムは暫定的なものであり、講座開始後に受講生の様子に合わせ変更の可能性がございます。

以下の教科書を併用しながら講義を進めますので、ご受講される方はご用意をお願い致します。
・日本アクチュアリー会 『損保数理』 (日本アクチュアリー会指定教科書)
・小暮 雅一 , 東出 純 『例題で学ぶ損害保険数理 第2版』 共立出版

生成AI機械学習損保数理学習用AI

2024年度 生成AI機械学習 損保数理学習用AI

AIを自分専用の教師に勉強をフォロー。

データサイエンス

尾﨑 隆

2023年度 データサイエンス・人工知能 初心者講座・本講座

1976年3月 東京大学理学部数学科 卒業
1976年4月~1980年6月:日本NCR株式会社
銀行用窓口端末組込みS/Wの開発、国際銀行間通信システムSWIFTの開発に従事
1980年7月~2004年3月:三菱電機株式会社
汎用機のOLTP・RDBMシステム、オープンサーバ゙向けM/Wの開発、などにプロジェクトリーダとして従事
1997年からは設備保守や不動産会社向けの大規模基幹システム開発、などにプロジェクトマネージャとして従事
2004年4月~2013年3月:三菱電機のIT部門分社化に伴い、三菱電機インフォメーションシステムズ株会社へ転籍
システム開発部門部長として、フィールドサービス系ソリューションの企画と製品等の開発を推進 2008年より、IT系技術コンサルタント及びPMOとして、多数のIT系プロジェクトの支援を実施
2013年3月定年退職、以降嘱託として引き続き勤務
2013年4月~2018年3月:三菱電機インフォメーションシステムズ株会社(嘱託)
2013年データサイエンティスト部隊の設立を提言し、育成責任者として、データサイエンティスト部隊を立ち上げ、データ分析案件の拡販・コンサルを実施
2013年~2016年データサイエンティスト協会スキル委員として、データサイエンティスト スキルチェックリスト初版の策定に参画
2014年、当時新たな機械学習手法である深層学習に注目し、機械学習ベンチャーと共同でNEDO公募のPoCを実施
2015年以降、深層学習による映像解析の案件受注活動・開発を、AI系技術コンサルタントとして支援 2018年3月三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社を退社、引き続き同社に対し、AI系技術コンサルタントとして、プロジェクト統括層・プロジェクト統括層のAIリテラシーの向上、AIエンジニアの育成を支援
2020年4月:尾﨑DSAITコンサルティングを開業
以降、データサイエンス・人工知能・IoTなどのコンサルタントとして、ベンチャー企業などの支援を実施

主な著作・論文
学会誌オペレーションズ・リサーチ「データサイエンティストとM2M」(2014年9月)
日経BPテクノロジー・ロードマップ2022-2031 AI/ICT融合新産業編 「4-1.AIと製造」「4-7.スマートものづくり」(2022年3月)
日経BPテクノロジー・ロードマップ2023-2032 全産業編 「2-1.製造DX」(2022年11月)
また、2021年10月より毎月、AIとディープラーニング等の最新動向について「DSAIT通信」として発信している
初心者講座は、人工知能及びデータサイエンスに関して知識等を有しない、初心者向けの講座です。
教科書として、講談社 「教養としてのデータサイエンス」を使用します。また、副読本として、翔泳社「図解まるわかり AIのしくみ」を使用します。
(第 1回)イントロダクション(データサイエンスとは人工知能とは、データサイエンスと人工知能の関係)
(第 2回)社会変化とデータ活用
(第 3回)データ活用とAI1
(第 4回)データ活用とAI2
(第 5回)データリテラシー(データを読み、説明し、扱う)
(第 6回)データやAI利活用の倫理的事項
(第 7回)人工知能の歴史と動向
(第 8回)機械学習とディープラーニング
(第 9回)ディープラーニングによる画像認識、音声認識、自然言語処理
(第10回)人工知能の実用化事例とシンギュラリティ
注1)1回で、2コマ(4時間)ずつ行う。
注2)イントロダクションでは、人工知能などについて、クイズ的な設問にて現状を説明する。
注3)データサイエンス部分については、適宜、教科書の章末問題を演習問題として行う。

本講座は、人工知能及びデータサイエンス両方の資格取得を目指し、G検定(JDLA Deep Learning for GENERAL)及びDS検定(データサイエンティスト検定 リテラシーレベル)を受験可能なレベルの、人工知能及びデータサイエンスの知識・技術を身に着けることを目標とします。
本講座は教科書として、翔泳社「深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)公式テキスト第2版」及び技術評論社「最短突破データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック 第2版」を使用します。
これらの教科書は最新版が発行された時点で、最新版に変更になる場合があります。
(第 1回)データサイエンスと人工知能の関係、資格試験などの概要
<人工知能編>
(第 2回)G検定について、人工知能とは、人工知能の歴史、演習問題、人工知能をめぐる動向1(探索・推論)
(第 3回)人工知能をめぐる動向2(知識表現、機械学習・深層学習)、演習問題
(第 4回)人工知能の問題、演習問題、機械学習の具体的手法1(学習の手法、教師あり学習)
(第 5回)機械学習の具体的手法2(教師なし学習、強化学習、モデルの評価)、演習問題、ディープランニングの概要1
(ニューラルネット、ディープラーニングの概要)
(第 6回)ディープランニングの概要2(ディープラーニングのH/W環境、活性化関数、最適化)、演習問題
(第 7回)ディープランニングの手法1(画像認識分野、音声認識分野)
(第 8回)ディープランニングの手法2(自然言語分野、深層強化学習)、演習問題
(第 9回)ディープラーニングの社会実装(人工知能プロジェクトの運営)
(第10回)演習問題、人工知能の最近の事例集
(第11回)G検定シラバス解説、模擬問題演習

<データサイエンス編>
(第12回)DS検定について、データサイエンス力1(基礎数学(統計数理、線形代数))
(第13回)データサイエンス力2(基礎数学(微分積分、集合論)、データの理解・検証、意味合いの抽出・洞察、予測)
(第14回)データサイエンス力3(推定・検定、グルーピング、性質・関係性の把握、サンプリング、データ加工、データ可視化(方向性定義、軸出し、データ加工)
(第15回)データサイエンス力4(データ可視化(表現・実装技法、意味抽出)、時系列分析、学習)
(第16回)データサイエンス力5(自然言語処理、画像・映像認識、音声認識、パターン発見)、 データエンジニアニング力1(環境構築、データ収集、データ構造、データ蓄積)
(第17回)データエンジニアニング力2(データ加工、データ共有、プログラミング)
(第18回)データエンジニアニング力3(ITセキュリティ、AIシステム運用)、ビジネス力1(行動規範、契約・権利保護、論理的思考)
(第19回)ビジネス力2(着想・デザイン、課題の定義、アプローチ設計、データ理解、事業への実装、PJマネジメント)
データサイエンティスト スキルチェックリスト解説
(第20回)模擬試験

注1) 1回で、2コマ(4時間)ずつ行う。
注2)  人工知能編の各回演習問題はテキスト章末問題で実施。各自の回答時間設定後、解答解説を行う。
注3)  人工知能編の人工知能の最近の事例集は、テキストの事例のみでなく、より最新の事例も解説する。
注4)   データサイエンス編の模擬試験は、公式テキストサイトで公開された最新の模擬試験問題により、実施する。

KKTまとめて受験でお得に

経済・会計・投資理論の3科目を受講される方は、お得なKKTパックをご利用ください。

投資理論

石井 昌宏

2024年度 投資理論初心者・本講座
2023年度 投資理論初心者・本講座

2000年3月 一橋大学 商学研究科 博士課程修了
2000年4月 電気通信大学 助手
2004年4月 大東文化大学 経営学部 専任講師
2008年4月 同大学 同学部 准教授
2010年4月 上智大学 経済学部 准教授
2010年4月 同大学 同学部 教授(現職)
【やさしい投資理論】
アクチュアリー試験の投資理論の受験を主目的として講義を行う予定です。
ただし、証券アナリスト試験の証券分析の内容も講義内容に含める予定です。
微分積分と確率論それぞれの初歩的知識があれば、容易に理解可能な内容です。
必要に応じて、これらの知識に関する説明を加えることもあります。
実際に問題を解いていただきながら、理解を深めていただく予定です。
具体的には以下の項目を解説する予定です。
 1. 現在価値
 2. 割引キャッシュフロー法
 3. 債券価格
 4. 金利の期間構造
 5. 効用関数
 6. 期待効用
 7.リスクに対する態度
 8. 確実性等価
 9. リスク回避度
 10. 不確実性に対する態度を表現するモデル
 11. ポートフォリオとその効果
 12. 安全資産を含めない場合のポートフォリオ選択問題
 13. 安全資産を含める場合のポートフォリオ選択問題
 14. Capital Asset Pricing Model (CAPM)
 15. マーケット・モデル
 16. リスクニュートラル・プライシング
 17. デリバティブ
 18. デリバティブの価格評価

【本講座】
受講者がアクチュアリー試験の投資理論受験することを目的として講義を行う予定です。
微分積分・線形代数・確率論それぞれの初歩的知識を有していることを前提としています。
実際に問題を解いていただきながら、理解を深めていただく予定です。
具体的には以下の項目を解説する予定です。
ただし、時間の都合により省略する項目があるかもしれません。
1. 現在価値
2. 割引キャッシュフロー法
3. 債券価格
4. 金利の期間構造
5. 効用関数
6. 期待効用
7.リスクに対する態度
8. 確実性等価
9. リスク回避度
10. 不確実性に対する態度を表現するモデル
11. ポートフォリオとその効果
12. 安全資産を含めない場合のポートフォリオ選択問題
13. 安全資産を含める場合のポートフォリオ選択問題
14. Capital Asset Pricing Model (CAPM)
15. マーケット・モデル
16. リスクニュートラル・プライシング
17. デリバティブ
18. デリバティブの価格評価

青柳 泰一郎

2019年度 投資理論初心者・本講座

1973年 早稲田大学第一商学部卒業。
1973年 第一生命保険相互会社入社。
年金資産運用営業コンサルタント業務を経験。
のち厚生年金基金に転職しポートフォリオ、ファンド採用審査業務を経験。
常務理事兼運用執行理事を歴任。
みどり生命保険株式会社で資産運用のポートフォリオ策定、リスク管理、ファンド採用審査業務、不動産投資等の業務に従事し2017年退職
金融の世界も人工知能AI時代に突入し、AIに利用される数学知識が必須となってきました。初心者講座「やさしい投資の数学」は、現役金融マン、学生等の皆様に金融知識と業務に必要な最低限の投資の数学を学ぶためのものとなっております。
投資関連資格試験には、アクチュアリー試験、証券アナリスト試験、FP1級、FP2級試験、金融内部監査士試験(資産運用リスク管理)等がありますが、投資に必須の知識を数学初歩から学ぶために対応した講座となっております。
高校数学程度を学びなおしながら、過去試験問題を交えできるだけわかりやすく解説していきたいと思います。ぜひ気軽に受講していただき業務は当然のこと、各種関連試験の受験にお役立ていただければと思います。

(対象と思われる方)
・銀行、保険、証券会社、共済に勤務される方(アクチュアリー、アナリスト試験対象を含む)
・監査法人等で金融機関、運用機関の監査に携わる方
・一般企業の財務・経理で資産運用業務に携わる方
・金融、経済の専攻学生

(使用するテキスト)
「やさしい投資の数学」専用テキスト

(参考書籍)
日経文庫「証券投資理論入門」大村 敬一・俊野 雅司共著 日本経済新聞社発刊

【講義内容】
1. 割引率と現在価値
2. 株式価値の一般式
3. 割引モデルの数列
4. 証券のリスクとリターン
5. 利回りと対数
6. ポートフォリオとは
7. 共分散と相関
8. ポートフォリオのリスク
9. 最適ポートフォリオの決定
10. モンテカルロ・シミュレーションとは
11. 資本市場線とは
12. CAPMと証券市場線
13. マルチファクターモデル
14. 債券価格と利回り
15. 金利の期間構造
16. 債券信用リスク
17. 債券格付け
18. 先物と先渡し
19. オプション取引
20. スワップ取引
21. オプション・プレミアム
22. ブラックショールズモデル

生成AI機械学習投資理論学習用AI

2024年度 生成AI機械学習 投資理論学習用AI初心者・本講座

AIを自分専用の教師に勉強をフォロー。

経済

川内 美月

2023年度 経済本講座

2017年4月 横浜市立大学 国際総合科学部 経営科学系 入学
2021年3月 同上 卒業
2020年4月 文理融合・実課題解決型データサイエンティスト育成YOKOHAMA D-STEP 入学
2021年3月 同上 修了
2021年4月 横浜市立大学大学院 国際マネジメント研究科 博士前期課程 入学
2022年3月 同上 卒業
2022年4月 横浜市立大学大学院 国際マネジメント研究科 博士後期課程 入学
現在、同大学院 在学中
第1回:需要と供給
第2回:費用の構造と供給行動
第3回:市場取引と資源配分
第4回:ゲーム理論
第5回:経済をマクロからとらえる
第6回:有効需要と乗数メカニズム
第7回:貨幣の機能
第8回:マクロ経済政策
伊藤元重(2015)『入門経済学 第4版』日本評論社をテキストとして使用します。
必要な用語を整理しながら、実際の出題例を交えて学習を進めます。
前半4回がミクロ経済学、後半4回がマクロ経済学に関する講義となります。

眞中 今日子

2022年度 経済本講座

2018年3月 横浜市立大学大学院国際マネジメント研究科博士後期課程修了
2018年4月 一般財団法人交通経済研究所 研究員
2019年4月 東京交通短期大学 専任講師
2022年4月 流通経済大学 准教授
第1回:需要と供給
第2回:費用の構造と供給行動
第3回:市場取引と資源配分
第4回:ゲーム理論
第5回:経済をマクロからとらえる
第6回:有効需要と乗数メカニズム
第7回:貨幣の機能
第8回:マクロ経済政策

伊藤元重(2015)『入門経済学 第4版』日本評論社をテキストとして使用します。
必要な用語を整理しながら、実際の出題例を交えて学習を進めます。
前半4回がミクロ経済学、後半4回がマクロ経済学に関する講義となります。

尚、上記の講義スケジュールは必要に応じて変更する可能性がございます。予めご了承下さい。

小林 直弥

2021年度 経済本講座

2020年3月東京大学経済学部金融学科卒業
東京大学大学院経済学研究科経済専攻
第1回 : 需要と供給
第2回 : 費用の構造と供給行動
第3回 : 市場取引と資源配分
第4回 : ゲームの理論入門
第5回 : 経済をマクロからとらえる
第6回 : 有効需要と乗数メカニズム
第7回 : 貨幣の機能
第8回 : マクロ経済政策

教科書:伊藤元重(2015)『入門経済学 第4版』日本評論社

前半4回がミクロ経済学、後半4回がマクロ経済学という構成です。

尚、上記の講義スケジュールは必要に応じて変更する可能性がございます。予めご了承下さい。

生成AI機械学習経済学習用AI

2024年度 生成AI機械学習 経済学習用AI初心者・本講座

AIを自分専用の教師に勉強をフォロー。

会計

蒲谷 剛史

2022年度 会計本講座

公認会計士(日本)
公益社団法人日本証券アナリスト協会検定会員

立教大学経済学部卒業。新卒にて明治生命保険相互会社(現 明治安田生命保険相互会社)入社。同社にて財務審査部、企画部(企画調査)、主計部経理課等の業務に携わる。同社在職中に公認会計士試験に合格し、資格取得後も主計部経理課長や生命保険協会経理委員会事務局等に長く従事。2004年に新日本監査法人(現 EY新日本有限責任監査法人)に入所し、昨年6月に定年にて退任するまで、シニアパートナーとして大手上場保険会社等の監査業務に携わる他、リスク管理本部法務部長を長く務めた。

現代社会において会計は企業を知るうえで有用で必須のツールです。
会計の知識は戦略の評価・策定にも活用でき、今後の皆さまの業務においても重要な関わりを持つものと考えられます。

本講義では、会計を学ぶのは初めてという方でもわかりやすく、アクチュアリーの方々が数理業務をするにあたって最低限の財務会計の知識を得ることを目的としています。
講師が保険会計の実務を通して得たノウハウや外部の監査人としての知見等を織り交ぜながら、合格後も会計を継続して学んでいく意欲が湧くような講座にできればと考えています。
具体的には、資格試験要領にて「会計」の教科書として指定されている桜井久勝先生の「財務会計講義」(中央経済社)に沿って、過去の第1次試験の出題傾向を分析し重点分野を解説して行きたいと思います。

講義内容(予定)
第1回 財務会計の機能と制度・会計理論と会計基準
第2回 利益計算と資産評価
第3回 現金と有価証券
第4回 商品販売と棚卸資産
第5回 有形固定資産
第6回 無形固定資産
第7回 負債
第8回 株主資本と純資産
(講義スケジュールは変更する場合があります。)

牧 辰人 他

2021年度 会計本講座

公認会計士(日本)

早稲田大学商学部卒業。大手監査法人にて監査、IPO支援、企業評価、デューデリジェンス等に携わる。その後、マレーシア駐在時に現地進出日系企業に対する会計・税務・法務・労務関連のアドバイザリーサービスを提供。帰任後、主に企業再編のアドバイザリーに従事。2006年より現在のSCS-Invictusグループに参画。インド拠点を立ち上げる。東京オフィスの代表として、監査を始めとするアシュアランス業務及びコンサルティング業務を統括している。2009年4月、SCS国際有限責任監査法人を設立、代表社員就任。

会計は企業を知るうえで有用で必須のツールです。
会計の知識は戦略の評価・策定にも活用でき、今後の皆さまの業務における知識の根幹をなすものと考えられます。

本講義では、会計を学ぶのは初めてという方でもわかりやすく、その包括的知識を習得して頂くことを目的としていますが、より本質的な理論的背景や実務に即した事例を適宜紹介し、より理解を深めていただくことで、合格後も会計を継続して学んでいく意欲がわくような講座にできればと考えています。

講義内容
第1回 財務会計の機能と制度・会計理論と会計基準
第2回 利益計算と資産評価
第3回 現金と有価証券
第4回 商品販売と棚卸資産
第5回 有形固定資産
第6回 無形固定資産
第7回 負債
第8回 株主資本と純資産
(講義スケジュールは変更する場合があります。)

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2024年度 生成AI機械学習 会計学習用AI

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東京国際アクチュアリーアカデミーのインターン生の試験合格率は
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昨年度の当社のインターン生の合格率

全科目総合合格率

53%

数学平均合格率

33%

生保数理平均合格率

80%

損保数理平均合格率

67%

年金平均合格率

100%

KKT平均合格率

38%

受講生の出身校
東大、京大、東工大、一橋、早稲田、慶応、横浜国立大学、東京理科大、法政大学理工学部、立命館、名古屋市立大学、オックスフォード、中央大学、上智大学、立教大学、千葉大学、北海道大学、九州大学、徳島大学、日大、高知大学、お茶の水大学、茨城大学、明治大学、琉球大学
合格者の内定企業
日本生命、住友生命、明治安田生命、第一生命、マニュライフ生命、アクサ生命、東京海上日動、東京海上日動あんしん生命、野村證券、ソニー生命、アフラック、プルデンシャル生命、ジブラルタ生命、大同生命、EYストラテジー・アンド・コンサルティング、PwCコンサルティング

日本アクチュアリー会の全体の合格率

第一次試験
(基礎科目)
数学 生保数理 損保数理 年金数理 会計・経済・投資理論
申込人数(人) 1,240 760 852 727 856
受験者数(人) 928 568 658 577 634
合格者数(人) 155 162 209 275 112
合格率(%) 12.4 28.5 31.8 47.7 17.7

質の高い勉強内容×質の濃いサポートで
選ばれ続けています。

私たちは、40年というアクチュアリー業界歴の中で(国内外)幅広い信頼と実績を積み上げてきました。
当校で学びを得ていけば、単なるセミナー会社にはできない、ずっと長期のキャリア形成の指導が得られることが出来ます。

標準受講料(初心者講座)

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科目 コマ数 料金
(一般)
料金
(学生)
数学 全10コマ 46,200円 33,000円
生保数理 全10コマ 46,200円 33,000円
年金数理 全10コマ 46,200円 33,000円
やさしい投資理論 全10コマ 46,200円 33,000円
データサイエンス・
人工知能講座
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標準受講料(本講座)

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詳細はお問合せ下さい

科目 コマ数 料金
(一般)
料金
(学生)
生保数理 全20コマ 112,400円 66,000円
損保数理 全20コマ 112,400円 66,000円
年金数理 全20コマ 112,400円 66,000円
数学 全20コマ 112,400円 66,000円
データサイエンス・
人工知能講座
全20コマ 112,400円 66,000円
会計 全8コマ 44,960円 26,400円
経済 全8コマ 44,960円 26,400円
投資理論 全8コマ 44,960円 26,400円
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実務研修インターン生募集のお知らせ

座学+実務経験で一流保険会社を目指しませんか? 遠隔地からでもオンラインで参加可能です。
当校では今年もたくさんの合格者就職成功者を輩出できたことを大変嬉しく思っております。
合格者の方が口を揃えて
「通年インターンでの実務経験が試験合格と就職に役に立った」と言っています。
教室受講(ビデオ受講含め)での授業のみならず、実務経験を身につけ、一緒に勉強して切磋琢磨する
仲間ができるのが東京国際アクチュアリーアカデミーの通年インターン制度(無料)の魅力です
 

会場案内

全日程を、こちらで行います。
コワーキングスペースもあり、ドリンク無料・飲み放題。
 

アクセア麹町店

東京都千代田区麹町2-2-4   麹町セントラルビル9階
東京・半蔵門駅 6番出口より徒歩1分、東京・麹町駅1番・3番出口より徒歩4分

プライベート感のあるハイバックソファ席
WEB会議に最適なテレワークブース
打ち合わせ・商談にはテーブル席
カウンター席

よくある質問

当校のスケジュールは、全て土曜日、日曜日に統一しておりますので、平日仕事の方でも問題なく講義を受けることが出来ます。なので受験までしっかりと資格獲得のために勉強に集中していただき資格獲得まで万全の体制を整えておりますので、ご安心頂ければと思います。

アクチュアリーという資格は数年という歳月がかかると言われておりますで、「1年で合格出来ます」とお約束出来るものではございませんが、あなたがアクチュアリーの資格を最短で獲得出来るために万全の体制を整えておりますので、まずはお気軽にご相談ください。
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各講義それぞれ20人という限定の枠になりますので、規定の人数が埋まった場合は、受講が出来なくなりますので、お早めの決断をオススメ致します。
各科目によって費用が変わってきますので、上記に記載しております費用を参照して頂ければと思います。
もちろん、再受講可能ですし、内容が分からない場合でも講師に質問出来る万全のサポート体制を整えております。また昨年度受講者には15%割引という特別プライスをご用意しております。その他、法人割引や複数科目受講割引も準備しております(詳細はホームページをご参照ください)。 なので安心して頂ければと思います。

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未来のアクチュアリー