(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】2019144775
(43)【公開日】20190829
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
   G06Q 40/08 20120101AFI20190802BHJP
【FI】
   !G06Q40/08
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】OL
【全頁数】20
(21)【出願番号】2018027357
(22)【出願日】20180219
(71)【出願人】
【識別番号】500257300
【氏名又は名称】ヤフー株式会社
【住所又は居所】東京都千代田区紀尾井町1番3号
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】特許業務法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】阿部 泰芳
【住所又は居所】東京都千代田区紀尾井町1番3号 ヤフー株式会社内
【テーマコード(参考)】
5L055
【Fターム(参考)】
5L055BB61
(57)【要約】
【課題】ユーザが設定した保険料の範囲内で、ユーザに必要な保険を選択して組み合わせること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、選択部とを備える。取得部は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。選択部は、取得部によって取得された行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【選択図】図1
【特許請求の範囲】
【請求項1】
インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記行動情報に基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる選択部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記取得部によって取得された前記行動情報に基づいて、将来の前記ユーザに関するリスクを予測する予測部
をさらに備え、
前記選択部は、
前記予測部によって予測された前記リスクに基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記選択部によって選択された前記保険関連商品の組み合わせに対して前記保険料を配分する配分部
をさらに備え、
前記配分部は、
前記予測部によって予測された前記リスクの度合いに応じて前記保険料を配分する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記取得部は、
前記行動情報に関連する場所の情報を示す外部情報を取得し、
前記予測部は、
前記取得部によって取得された前記外部情報に基づいて、前記リスクの度合いを予測する
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記取得部は、
前記外部情報として、イベント場所の天気予報情報や当該イベント場所における過去の事故履歴を示す事故履歴情報などを取得し、
前記予測部は、
前記天気予報情報や前記事故履歴情報に基づいて、前記リスクの度合いを予測する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記配分部は、
前記予測部によって前記リスクの度合いが所定の閾値を超える月を予測した場合、前記月において前記ユーザが設定した前記保険料に翌月分の当該保険料の一部を充当した保険料を配分する
ことを特徴とする請求項3〜5のいずれか1つに記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記取得部によって取得された前記行動情報に基づいて、前記ユーザの行動の特徴を学習して学習モデルを生成する生成部
をさらに備え、
前記選択部は、
前記生成部によって生成された前記学習モデルに基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか1つに記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記取得部は、
前記ユーザの家族の構成員に関する家族情報をさらに取得し、
前記選択部は、
前記取得部によって取得された前記行動情報と前記家族情報とに基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか1つに記載の情報処理装置。
【請求項9】
コンピュータが実行する情報処理装置の情報処理方法であって、
インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記行動情報に基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる選択工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項10】
インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された前記行動情報に基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる選択手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、保険対象の価値および補償の希望を用いて、顧客の予算枠から保険対象への保険料の配分を決定する技術が知られている(例えば、特許文献1)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2002−358424号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上述した従来技術では、対象の保険に対して保険料を配分するに過ぎず、ユーザが設定した保険料の範囲内で、ユーザに必要な保険を選択して組み合わせることができるとは限らなかった。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが設定した保険料の範囲内で、ユーザに必要な保険を選択して組み合わせることができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本願に係る情報処理装置は、取得部と、選択部とを備える。取得部は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。選択部は、取得部によって取得された行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、ユーザが設定した保険料の範囲内で、ユーザに必要な保険を選択して組み合わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】図1は、実施形態に係る情報処理の概要を示す図である。
【図2】図2は、実施形態に係る情報処理装置の一例を示す図である。
【図3】図3は、実施形態に係る行動情報データベースに記憶される行動情報の一例を示す図である。
【図4】図4は、実施形態に係るリスク情報データベースに記憶されるリスク情報の一例を示す図である。
【図5】図5は、実施形態に係る保険関連商品データベースに記憶される保険関連商品の一例を示す図である。
【図6】図6は、実施形態に係る選択情報データベースに記憶される選択情報の一例を示す図である。
【図7】図7は、実施形態に係る情報処理システムによる情報処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図8】図8は、実施形態の変形例1に係る情報処理装置の一例を示す図である。
【図9】図9は、実施形態の変形例2に係る情報処理装置の一例を示す図である。
【図10】図10は、実施形態の変形例2に係る家族情報データベースに記憶される家族情報の一例を示す図である。
【図11】図11は、実施形態の変形例2に係る選択情報データベースに記憶される選択情報の一例を示す図である。
【図12】図12は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0010】
[1.情報処理の概要]
まず、図1を参照しながら実施形態に係る情報処理の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の概要を示す説明図である。図1に示す例では、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて将来のユーザに関するリスクを予測し、かかるリスクに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる処理が行われる。
【0011】
図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と情報処理装置100とを含む。端末装置10と情報処理装置100は、ネットワークを介して、互いに有線または無線により通信可能に接続される。
【0012】
端末装置10は、ユーザU01によって利用される情報処理装置である。図1の例では、端末装置10はスマートフォンとして示されている。なお、端末装置10は、ノート型PC(Personal Computer)、タブレット端末、PDA(Personal Digital Assistant)、デスクトップ型PCを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。
【0013】
情報処理装置100は、ユーザU01が設定した保険料の範囲内で、ユーザU01に必要な保険を選択して組み合わせるサーバ用ホストコンピュータである。具体的には、情報処理装置100は、インターネット上におけるユーザU01の行動を示す行動情報に基づいて将来のユーザU01に関するリスクを予測する。そして、情報処理装置100は、予測されたリスクに基づいて、ユーザU01が設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザU01に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【0014】
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザU01が設定した保険料の範囲内で、ユーザU01に必要な保険を選択して組み合わせる処理を実行する。かかる形態について図1を用いてさらに説明する。
【0015】
図1に示すように、まず、情報処理装置100は、ユーザU01の操作にしたがって端末装置10からインターネット上におけるユーザU01の行動を示す行動情報を取得する(ステップS1)。具体的には、情報処理装置100は、行動情報として、例えば、ユーザU01が予めウェブ上のカレンダなどに登録した情報である登録情報、ユーザU01が電子メールやSNSやブログなどに投稿した情報の履歴である投稿履歴、ユーザU01がEC(Electronic Commerce:電子商取引)サイトで購入した商品の履歴である購買履歴などを取得する。また、情報処理装置100は、取得した行動情報を行動情報データベースに記憶する。
【0016】
そして、情報処理装置100は、行動情報データベースに記憶されているユーザU01の行動を示す行動情報に基づいて、将来のユーザU01に関するリスクを予測する(ステップS2)。また、情報処理装置100は、予測したリスク情報をリスク情報データベースに記憶する。
【0017】
この例では、情報処理装置100は、「登録情報A」、「投稿履歴A」、「購買履歴A」などの行動情報からユーザU01の将来の行動を解析し、「冬休み」、「旅行」、「スキー」、「バス」といった解析情報が得られたことを示している。つまり、情報処理装置100は、ユーザU01の行動情報からユーザU01の将来の行動として「冬休みにバスでスキー旅行に行く」といった情報を得る。また、情報処理装置100は、得られた解析情報から「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測する。
【0018】
そして、情報処理装置100は、予測されたリスクに基づいて、ユーザU01が設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザU01に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる(ステップS3)。
【0019】
具体的に、この例では、情報処理装置100は、「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を選択する。
【0020】
また、情報処理装置100は、ユーザU01が、この例では、月額の保険料を「10,000円」と設定しているため、かかる保険料の範囲内で、「傷害保険」、「損害保険」、「死亡保険」の組み合わせを決定する。
【0021】
具体的に、この例では、情報処理装置100は、保険料が「5,000円」の「傷害保険」、保険料が「3,000円」の「損害保険」、保険料が「2,000円」の「死亡保険」を組み合わせている。つまり、情報処理装置100は、予め保険料が決まっている保険の中からユーザU01が設定した保険料の範囲内に収まるように適当な保険料の保険を選択して決定している。なお、この例では、情報処理装置100は、「交通事故」に比べて「スキー事故」によるリスクが高いと判定しているため、「傷害保険」および「損害保険」において手厚い補償となるように保険を選択している。
【0022】
そして、情報処理装置100は、選択して組み合わされたユーザU01に必要な保険関連商品を端末装置10に提供する(ステップS4)。これにより、ユーザU01は、自ら保険の加入手続きを行う必要がなく、自動的にユーザU01にとって必要な保険に加入されているため、例えば、安心してスキー旅行に行くことができる。
【0023】
このように、情報処理装置100は、予測されたリスクに基づいて、ユーザU01が設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザU01に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【0024】
これにより、情報処理装置100は、ユーザU01に対して、ユーザU01が設定した保険料の範囲内で選択して組み合わせた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【0025】
つまり、情報処理装置100は、ユーザの行動を示す行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で必要な保険をリアルタイムで組み変えることができる。
【0026】
また、図1に示す例においては、情報処理装置100は、予め保険料が決まっている保険の中からユーザU01が設定した保険料の範囲内に収まるように適当な保険料の保険を選択して決定していたが、ユーザU01が設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分してもよい。なお、予測されたリスクの度合いに応じた保険料の配分については、以下の実施形態において詳細に説明する。
【0027】
[2.情報処理装置の構成例]
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理装置100について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
【0028】
通信部110は、例えば、NIC等によって実現される。また、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続される。
【0029】
記憶部120は、例えば、RAM、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図2に示すように、記憶部120は、行動情報データベース121と、リスク情報データベース122と、保険関連商品データベース123と、選択情報データベース124とを有する。
【0030】
行動情報データベース121は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報が記憶されるデータベースである。
【0031】
図3は、実施形態に係る行動情報データベース121に記憶される行動情報の一例を示す図である。図3に示す例では、「ユーザID」、「登録情報」、「投稿履歴」、および「購買履歴」といった項目を有する情報が記憶される。なお、行動情報データベース121には、図3に示す情報以外にも、行動情報に関する各種の情報が記憶されていてもよい。
【0032】
ここで、「ユーザID」とは、端末装置10を使用しているユーザを示す識別子である。このユーザIDは、例えば、クッキーIDまたはユーザが端末装置10を用いて情報処理装置100に対して会員登録した際に情報処理装置100から払い出されるIDであってもよい。また、「登録情報」とは、ユーザが予めウェブ上のカレンダなどにイベントを登録した情報である。また、「投稿履歴」とは、ユーザが電子メールやSNSやブログなどに投稿した情報の履歴である。また、「購買履歴」とは、ユーザがECサイトで購入した商品の履歴である。
【0033】
例えば、図3に示す例では、行動情報データベース121には、ユーザIDが「U01」であり、登録情報が「登録情報A」であり、投稿履歴が「投稿履歴A」であり、購買履歴が「購買履歴A」である旨が記憶されている。
【0034】
このような情報は、端末装置10がユーザID「U01」が示すユーザU01によって使用され、かかるユーザU01の行動情報として「登録情報A」、「投稿履歴A」、「購買履歴A」を記憶している旨を示す。
【0035】
なお、図3に示す例では、「登録情報A」、「投稿履歴A」、「購買履歴A」といった概念的な値について記載したが、実際には、イベントが登録された登録情報、投稿された投稿情報、購買した取引対象の名称、価格、購買日時などの購買情報が登録されることとなる。
【0036】
リスク情報データベース122は、ユーザの行動を示す行動情報に基づいて将来のユーザに関するリスクを予測したリスク情報が記憶されるデータベースである。
【0037】
図4は、実施形態に係るリスク情報データベース122に記憶されるリスク情報の一例を示す図である。図4に示す例では、「ユーザID」、「解析情報」、および「予測リスク」といった項目を有する情報が記憶される。なお、リスク情報データベース122には、図4に示す情報以外にも、リスク情報に関する各種の情報が記憶されていてもよい。
【0038】
ここで、「解析情報」とは、ユーザの行動を示す行動情報からユーザの将来の行動を解析することで得られる情報である。また、「予測リスク」とは、得られた解析情報から事象のリスクを予測した情報である。
【0039】
例えば、図4に示す例では、ユーザU01において「登録情報A」、「投稿履歴A」、「購買履歴A」などの行動情報からユーザU01の将来の行動を解析し、「冬休み」、「旅行」、「スキー」、「バス」といった解析情報が得られたことを示している。つまり、ユーザU01の行動情報からユーザU01の将来の行動として「冬休みにバスでスキー旅行に行く」といった解析情報が得られたことを示している。また、ユーザU01において得られた解析情報から「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測したことを示している。
【0040】
また、ユーザU02において「登録情報B」、「投稿履歴B」、「購買履歴B」などの行動情報からユーザU02の将来の行動を解析し、「家財」、「高価」、「テレビ」、「購入」といった解析情報が得られたことを示している。つまり、ユーザU02の行動情報からユーザU02の将来の行動として「家財として高価なテレビを購入する」といった解析情報が得られたことを示している。また、ユーザU02において得られた解析情報から「盗難事故」、「火災事故」といった事象のリスクを予測したことを示している。
【0041】
また、ユーザU03において「登録情報C」、「投稿履歴C」、「購買履歴C」などの行動情報からユーザU03の将来の行動を解析し、「週末」、「ゴルフ」、「軽井沢」、「車」といった解析情報が得られたことを示している。つまり、ユーザU03の行動情報からユーザU03の将来の行動として「週末に車で軽井沢へゴルフに行く」といった解析情報が得られたことを示している。また、ユーザU03において得られた解析情報から「ゴルフ事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測したことを示している。
【0042】
保険関連商品データベース123は、保険関連商品に関する情報が記憶されるデータベースである。
【0043】
図5は、実施形態に係る保険関連商品データベース123に記憶される保険関連商品の一例を示す図である。図5に示す例では、「保険関連商品ID」、「保険名」、および「保険内容」といった項目を有する情報が記憶される。なお、保険関連商品データベース123には、図5に示す情報以外にも、保険関連商品に関する各種の情報が記憶されてもよい。
【0044】
ここで、「保険関連商品ID」とは、保険関連商品を識別する識別子である。また、「保険名」とは、保険関連商品の具体的な保険の名称を示す情報である。また、「保険内容」とは、保険関連商品における保険の具体的な内容を示す情報である。
【0045】
例えば、図5に示す例では、保険関連商品データベース123には、保険関連商品ID「H01」は、保険名が「損害保険」であり、保険内容が「保険内容A」である旨が記憶されている。また、保険関連商品ID「H02」は、保険名が「死亡保険」であり、保険内容が「保険内容B」である旨が記憶されている。
【0046】
選択情報データベース124は、予測されたリスクに基づいてユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせた選択情報が記憶されるデータベースである。
【0047】
図6は、実施形態に係る選択情報データベース124に記憶される選択情報の一例を示す図である。図6に示す例では、「ユーザID」、「設定保険料(月額)」、保険関連商品ID」、「保険名」、「リスク度合い」、および「保険料」といった項目を有する情報が記憶される。
【0048】
ここで、「設定保険料(月額)」とは、ユーザが予め設定した月に支払う保険料の金額を示す情報である。なお、かかる情報は、ユーザの操作にしたがって端末装置10から取得する。また、「リスク度合い」とは、ユーザが保険の適用を受ける可能性がどの程度あるかを示すリスク値である。なお、本実施形態では、リスク値が0.1〜1.0の範囲で示されるが、各保険におけるリスク値の合計は1.0となるようにしている。また、「保険料」とは、リスクの度合いによって配分された保険料である。
【0049】
例えば、図6に示す例では、ユーザU01において「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース123に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択したことを示している。また、ユーザU01の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、「傷害保険」におけるリスク値を「0.5」とし、「損害保険」におけるリスク値を「0.3」とし、「死亡保険」におけるリスク値を「0.2」としたことを示している。
【0050】
また、「傷害保険」の保険料が、ユーザU01が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」にリスク値の「0.5」を乗算した「5,000円」であることを示している。また、「損害保険」の保険料が、ユーザU01が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」にリスク値の「0.3」を乗算した「3,000円」であることを示している。また、「死亡保険」の保険料が、ユーザU01が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」にリスク値の「0.2」を乗算した「2,000円」であることを示している。
【0051】
また、ユーザU02において「盗難事故」、「火災事故」といった事象のリスクを予測していることから、「盗難事故」を保証する「家財保険」、「火災事故」を保証する「火災保険」を保険関連商品データベース123に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択したことを示している。また、ユーザU02の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、「家財保険」におけるリスク値を「0.7」とし、「火災保険」におけるリスク値を「0.3」としたことを示している。
【0052】
また、「家財保険」の保険料が、ユーザU02が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」にリスク値の「0.7」を乗算した「7,000円」であることを示している。また、「火災保険」の保険料が、ユーザU02が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」にリスク値の「0.3」を乗算した「3,000円」であることを示している。
【0053】
また、ユーザU03において「ゴルフ事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「ゴルフ事故」を保証する「ゴルフ保険」、「死亡事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース123に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択したことを示している。また、ユーザU03の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、「ゴルフ保険」におけるリスク値を「0.8」とし、「死亡保険」におけるリスク値を「0.2」としたことを示している。
【0054】
また、「ゴルフ保険」の保険料が、ユーザU03が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」にリスク値の「0.8」を乗算した「8,000円」であることを示している。また、「死亡保険」の保険料が、ユーザU03が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」にリスク値の「0.2」を乗算した「2,000円」であることを示している。
【0055】
図2に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図2に示す例では、制御部130は、取得部131、予測部132、選択部133、配分部134、および提供部135を有する。
【0056】
取得部131は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。具体的には、取得部131は、登録情報、投稿履歴、購買履歴など、行動情報として、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。そして、取得部131は、取得した行動情報を行動情報データベース121(図3参照)に記憶する。
【0057】
予測部132は、取得された行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する。具体的には、予測部132は、行動情報データベース121に記憶されているユーザの行動を示す行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する。
【0058】
より具体的には、予測部132は、例えば、ユーザU01の行動情報から「冬休みにバスでスキー旅行に行く」といった解析情報を得て、得られた解析情報から「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測する。そして、予測部132は、予測したリスク情報をリスク情報データベース122(図4参照)に記憶する。
【0059】
また、予測部132は、ユーザの将来の行動を解析してリスクの度合いを判定し、判定した結果からリスク値を算出する。具体的には、予測部132は、ユーザU01の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、「傷害保険」におけるリスク値を「0.5」と算出し、「損害保険」におけるリスク値を「0.3」と算出し、「死亡保険」におけるリスク値を「0.2」と算出する。
【0060】
選択部133は、予測されたリスクに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。具体的には、選択部133は、リスク情報データベース122に記憶されているリスク情報に基づいて、保険関連商品データベース123に記憶されている複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【0061】
より具体的には、選択部133は、例えば、ユーザU01において「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース123に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択する。
【0062】
配分部134は、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で保険料を配分する。具体的には、配分部134は、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する。
【0063】
より具体的には、配分部134は、例えば、ユーザU01において「傷害保険」、「損害保険」、「死亡保険」の保険に対して、ユーザU01が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」の範囲内で、各保険において算出したリスク値に応じて保険料を配分する。
【0064】
提供部135は、選択されたユーザに必要な保険商品の組み合わせを端末装置10に対して提示する。具体的には、提供部135は、選択情報データベース124から、選択されたユーザに必要な保険商品の組み合わせの情報を読み出し、読み出した選択情報を端末装置10へ送信する。
【0065】
[3.情報処理手順の一例]
次に、図7を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理手順について説明する。図7は、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理手順の一例を示すフローチャートである。
【0066】
図7に示すように、情報処理装置100は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する(ステップS101)。続いて、情報処理装置100は、取得された行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する(ステップS102)。
【0067】
そして、情報処理装置100は、予測されたリスクに基づいて、ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる(ステップS103)。続いて、情報処理装置100は、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する(ステップS104)。
【0068】
そして、情報処理装置100は、選択されたユーザに必要な保険商品の組み合わせを端末装置10に対して提供し(ステップS105)、処理を終了する。
【0069】
[4.変形例]
上述した情報処理装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてもよい。そこで、以下では、情報処理装置100の他の実施形態について説明する。
【0070】
[4−1.変形例1に係る情報処置装置について]
上述した情報処理装置100では、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて将来のユーザに関するリスクを予測したが、変形例1に係る情報処理装置では、かかる行動情報に基づいてユーザの行動の特徴を学習して学習モデルを生成する。
【0071】
かかる形態について、図8を用いて説明する。図8は、実施形態の変形例1に係る情報処理装置100の一例を示す図である。なお、図8に示す構成要素のうち、図2に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図2に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。
【0072】
図8に示すように、変形例1に係る情報処理装置100の制御部130は、生成部136を有する。また、変形例1に係る情報処理装置100の記憶部120は、リスク情報データベースの代りに、学習モデル125を有する。
【0073】
生成部136は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて、ユーザの行動の特徴を学習して学習モデルを生成する。具体的には、生成部136は、行動情報データベース121に記憶されている「登録情報」、「投稿履歴」、「購買履歴」などの行動情報からユーザの行動の特徴を学習して学習モデル125を生成する。
【0074】
学習モデル125は、将来におけるユーザの行動に関する情報が入力されると、将来のユーザに関するリスクの予測結果を出力する。具体的には、学習モデル125は、ユーザU03において「週末に車で軽井沢へゴルフに行く」といった情報が入力されると、「ゴルフ事故」、「交通事故」といった事象のリスク結果を出力する。
【0075】
そして、変形例1に係る情報処理装置100の選択部133は、上記した学習モデル125に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険関連商品データベース123に記憶されている複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【0076】
上記の例では、選択部133は、ユーザU03において「ゴルフ事故」、「交通事故」といった事象のリスク結果を出力していることから、「ゴルフ事故」を保証する「ゴルフ保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース123に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択する。
【0077】
そして、配分部134は、ユーザU03において「ゴルフ保険」、「死亡保険」の保険に対して、ユーザU03が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」の範囲内で、各保険において算出したリスク値に応じて保険料を配分する。
【0078】
このように、変形例1に係る情報処理装置100は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて、ユーザの行動の特徴を学習して学習モデル125を生成する。そして、かかる情報処理装置100は、生成された学習モデル125に基づいて、ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせ、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する。
【0079】
[4−2.変形例2に係る情報処置装置について]
上述した情報処理装置100では、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせたが、変形例2に係る情報処理装置では、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザの家族の構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【0080】
かかる形態について、図9を用いて説明する。図9は、実施形態の変形例2に係る情報処理装置100の一例を示す図である。なお、図9に示す構成要素のうち、図2に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図2に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。
【0081】
図9に示すように、変形例2に係る情報処理装置100の記憶部120は、家族情報データベース126を有する。
【0082】
図10は、実施形態の変形例2に係る家族情報データベース126に記憶される家族情報の一例を示す図である。図10に示す例では、「ユーザID」、「家族数」、および「構成員」といった項目を有する情報が記憶される。ここで、「家族数」とは、家族の人数である。また、「構成員」とは、本人と家族との間柄である。
【0083】
例えば、図10に示す例では、ユーザU01において家族数が「2」であり、構成員が「夫(本人)」と「妻」である旨を示している。
【0084】
また、図11は、実施形態の変形例2に係る選択情報データベース124に記憶される選択情報の一例を示す図である。図11に示す例では、「ユーザID」、「設定保険料(月額)」、「構成員」、「保険関連商品ID」、「保険名」、「リスク度合い」、および「保険料」といった項目を有する情報が記憶される。
【0085】
例えば、図11に示す例では、夫(本人)において「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡事故」を選択したことを示している。また、妻においても「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡事故」を選択したことを示している。つまり、この例では、ユーザU01の将来の行動として「家族」で「冬休みにバスでスキー旅行に行く」といった情報から夫および妻に対して「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測している。
【0086】
また、この例では、夫(本人)および妻において選択された各保険におけるリスク値の合計が1.0となるようにしている。具体的には、この例では、ユーザU01の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、夫(本人)および妻において「傷害保険」におけるリスク値を「0.25」とし、「損害保険」におけるリスク値を「0.15」とし、死亡保険におけるリスク値を「0.1」としている。
【0087】
そして、変形例2に係る情報処理装置100の取得部131は、ユーザの操作にしたがって端末装置10からユーザの家族の構成員に関する家族情報を取得する。また、取得部131は、取得した家族情報を家族情報データベース126(図10参照)に記憶する。
【0088】
そして、変形例2に係る情報処理装置100の選択部133は、リスク情報データベース122に記憶されているリスク情報と家族情報データベース126に記憶されている家族情報とに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険関連商品データベース123に記憶されている複数の保険関連商品の中からユーザの家族の構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【0089】
上記の例では、選択部133は、ユーザU01について夫(本人)および妻において「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、夫(本人)および妻において「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース123に記憶されている複数の保険関連商品の中から各々選択する。
【0090】
そして、配分部134は、夫(本人)および妻において「傷害保険」、「損害保険」、「死亡保険」の保険に対して、ユーザU01が予め設定した月に支払う保険料の金額「10,000円」の範囲内で、各保険において算出したリスク値に応じて保険料を配分する。
【0091】
このように、変形例2に係る情報処理装置100は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する。そして、かかる情報処理装置100は、予測されたリスクとユーザの家族の構成員に関する家族情報とに基づいて、構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。そして、かかる情報処理装置100は、構成員毎に選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する。
【0092】
[5.その他]
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動で行うこともできる、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0093】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【0094】
また、上記実施形態では、情報処理装置100において情報処理の機能・作用を実現・実行しているが、端末装置10に情報処理装置100が有する情報処理の機能・作用を持たせ、端末装置10において情報処理の機能・作用を実現・実行してもよい。
【0095】
また、上述の実施形態における配分部134は、予測部132によってリスクの度合いが所定の閾値を超える月を予測した場合、月においてユーザが設定した保険料に翌月分の当該保険料の一部を充当した保険料を配分してもよい。
【0096】
具体的には、本実施形態では、リスク値が0.1〜1.0の範囲で示されるが、各保険におけるリスク値の合計が1.0を超える場合、ユーザが予め設定した月に支払う保険料の金額に1.0を超えた分のリスク値を乗算した金額を、翌月分の保険料から充当する。
【0097】
これにより、情報処理装置100は、リスクの高い事象が起こり得る月において十分な保険料を配分することができる。
【0098】
また、上述の実施形態における予測部132は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報からユーザの行動を解析してリスクの度合いを予測したが、これに限られない。
【0099】
他の形態としては、情報処理装置100は、取得部131が行動情報だけでなく、行動情報に関連する場所の情報を示す外部情報を取得し、行動情報と外部情報とに基づいて、リスクの度合いを予測する。ここで、外部情報としては、イベント場所の天気予報情報やかかるイベント場所における過去の事故履歴を示す事故履歴情報などが挙げられる。
【0100】
つまり、取得部131は、外部情報として、イベント場所の天気予報情報やかかるイベント場所における過去の事故履歴を示す事故履歴情報などを取得する。そして、予測部132は、行動情報からユーザの行動を解析してリスクの度合いを予測するだけでなく、天気予報情報や事故履歴情報をも用いてリスクの度合いを予測する。
【0101】
具体的には、ユーザU01において「登録情報A」、「投稿履歴A」、「購買履歴A」などの行動情報からユーザU01の将来の行動を解析し、例えば、「2018年1月2日」、「山形」、「蔵王」、「旅行」、「スキー」、「バス」といった解析情報が得られたとする。つまり、ユーザU01の行動情報からユーザU01の将来の行動として「2018年1月2日にバスで山形の蔵王にスキー旅行に行く」といった解析情報が得られたとする。
【0102】
かかる場合、取得部131は、インターネット等の情報網から「2018年1月2日」の「蔵王スキー場」の天気予報情報や「蔵王スキー場」における過去のスキー事故の履歴を示す事故履歴情報などの外部情報を取得する。なお、取得部131は、取得した外部情報を行動情報データベース121に記憶してもよい。
【0103】
予測部132は、得られた解析情報から「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測する。そして、予測部132は、行動情報からユーザの行動を解析してリスクの度合いを予測するだけでなく、行動情報に関連する場所の情報を示す外部情報をも用いてリスクの度合いを予測する。
【0104】
具体的には、予測部132は、例えば、「2018年1月2日」の「蔵王スキー場」の天気予報情報から「大雪」と、「蔵王スキー場」における過去のスキー事故の履歴を示す事故履歴情報から「事故発生率が高い」との外部情報を得た場合、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」におけるリスク値を高めに算出する。
【0105】
このように、情報処理装置100は、行動情報からユーザの行動を解析してリスクの度合いを予測するだけでなく、外部情報をも用いてリスクの度合いを予測することで、より正確にユーザに関するリスクの度合いを予測することができる。
【0106】
また、上述の実施形態における配分部134は、選択部133が複数の保険関連商品の中から家財保険を選択した場合、家財保険に配分する保険料を変動させてもよい。
【0107】
ここで、家財保険の対象となっている物については、時間の経過にともない物の価値が変わると予想される。そこで、配分部134は、かかる物の中古市場における価格を参考にして、家財保険に配分する保険料を変動させる。具体的には、配分部134は、家財保険の対象となっている物の価値をかかる物の中古市場における価格を参考にして評価し、評価した結果に基づいて家財保険に配分する保険料を決定する。
【0108】
これにより、情報処理装置100は、家財保険において時間の経過にともない中古市場の価格を参考にして保険料を変動させることができる。なお、保険料の変動に応じてユーザに支払われる保険金も変動することとなる。
【0109】
また、上述してきた各実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0110】
例えば、上述した情報処理装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【0111】
[6.ハードウェア構成]
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、図12に示すような構成のコンピュータ200によって実現される。以下、情報処理装置100を例に挙げて説明する。図12は、情報処理装置100の機能を実現するコンピュータ200の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ200は、CPU210、RAM220、ROM230、HDD240、通信インターフェイス(I/F)250、入出力インターフェイス(I/F)260、およびメディアインターフェイス(I/F)270を有する。
【0112】
CPU210は、ROM230またはHDD240に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM230は、コンピュータ200の起動時にCPU210によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ200のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0113】
HDD240は、CPU210によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス250は、ネットワークを介して他の機器からデータを受信してCPU210へ送り、CPU210が生成したデータを、ネットワークを介して他の機器へ送信する。
【0114】
CPU210は、入出力インターフェイス260を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU210は、入出力インターフェイス260を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU210は、生成したデータを、入出力インターフェイス260を介して出力装置へ出力する。
【0115】
メディアインターフェイス270は、記録媒体280に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM220を介してCPU210に提供する。CPU210は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス270を介して記録媒体280からRAM220上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体280は、例えばDVD(Digital Versatile Disk)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【0116】
例えば、コンピュータ200が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ200のCPU210は、RAM220上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、HDD240には、記憶部120内のデータが格納される。コンピュータ200のCPU210は、これらのプログラムを記録媒体280から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0117】
[7.効果]
上述したように、情報処理装置100は、取得部131と、選択部133とを有する。取得部131は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。選択部133は、取得部131によって取得された行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。これにより、情報処理装置100は、ユーザに対してユーザが設定した保険料の範囲内で選択して組み合わされた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【0118】
また、情報処理装置100は、予測部132をさらに有する。予測部132は、取得部131によって取得された行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する。選択部133は、予測部132によって予測されたリスクに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。これにより、情報処理装置100は、将来のユーザに対して起こり得る事象に適した保険関連商品の提供を行うことができる。
【0119】
また、情報処理装置100は、配分部134をさらに有する。配分部134は、選択部133によって選択された保険関連商品の組み合わせに対して保険料を配分する。配分部134は、予測部132によって予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する。これにより、情報処理装置100は、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分することができる。
【0120】
また、情報処理装置100において、取得部132は、行動情報に関連する場所の情報を示す外部情報を取得し、予測部は、取得部によって取得された外部情報に基づいて、リスクの度合いを予測する。これにより、情報処理装置100は、より正確にユーザに関するリスクの度合いを予測することができる。
【0121】
また、情報処理装置100において、取得部132は、外部情報として、イベント場所の天気予報情報や当該イベント場所における過去の事故履歴を示す事故履歴情報などを取得し、予測部は、天気予報情報や事故履歴情報に基づいて、リスクの度合いを予測する。これにより、情報処理装置は、天気予報情報や事故履歴情報などの行動情報に関連する場所の情報に基づいたリスクの度合いの予測を行うことができる。
【0122】
また、情報処理装置100において、配分部134は、予測部132によってリスクの度合いが所定の閾値を超える月を予測した場合、月においてユーザが設定した保険料に翌月分の当該保険料の一部を充当した保険料を配分する。これにより、情報処理装置100は、リスクの高い事象が起こり得る月において十分な保険料を配分することができる。
【0123】
また、情報処理装置100は、生成部136をさらに有する。生成部136は、取得部131によって取得された行動情報に基づいて、ユーザの行動の特徴を学習して学習モデル125を生成する。選択部133は、生成部136によって生成された学習モデル125に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。これにより、情報処理装置100は、ユーザに対してユーザが設定した保険料の範囲内で選択して組み合わされた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【0124】
また、情報処理装置100において、取得部131は、ユーザの家族の構成員に関する家族情報をさらに取得する。選択部133は、取得部131によって取得された行動情報と家族情報とに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。これにより、情報処理装置100は、ユーザの家族の各構成員に対してユーザが設定した保険料の範囲内で選択して組み合わされた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【0125】
また、上述したように、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する取得手順と、取得手順によって取得された行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる選択手順と実行させる。これにより、ユーザに対してユーザが設定した保険料の範囲内で選択して組み合わされた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【0126】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0127】
また、上記してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、選択部は、選択手段や選択回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0128】
1 情報処理システム
10 端末装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 行動情報データベース
122 リスク情報データベース
123 保険関連商品データベース
124 選択情報データベース
125 学習モデル
126 家族情報データベース
130 制御部
131 取得部
132 予測部
133 選択部
134 配分部
135 提供部
136 生成部
200 コンピュータ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】