(57)【要約】【課題】利用者にとって適切な情報を提案することができること。【解決手段】本願に係る提供装置は、推定部と、提供部とを備える。推定部は、ユーザの情報を示すユーザ情報に基づいて、将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する。提供部は、推定部により推定された事象に対応した保険に関する情報をユーザに提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの情報を示すユーザ情報に基づいて、当該ユーザに対して将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する推定部と、
前記推定部により推定された事象に対応した保険に関する情報を当該ユーザに提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする提供装置。
【請求項２】
前記推定部は、
前記ユーザの状態の変遷を示す情報に基づいて、前記事象を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の提供装置。
【請求項３】
前記推定部は、
前記ユーザの健康に関する情報に基づいて、前記事象を推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の提供装置。
【請求項４】
前記推定部は、
前記ユーザの生活習慣に関する情報に基づいて、前記事象を推定する
ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の提供装置。
【請求項５】
前記推定部は、
前記ユーザの周辺環境に関する情報に基づいて、前記事象を推定する
ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項６】
前記推定部は、
前記事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングを推定し、
前記提供部は、
前記推定部により推定されたタイミングに関する情報を提供する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項７】
前記提供部は、
前記推定部により推定されたタイミングまでの期間が所定の閾値以下となった場合に、前記保険に関する情報を提供する
ことを特徴とする請求項６に記載の提供装置。
【請求項８】
前記ユーザ情報と前記事象との相関性に基づいて生成されるモデルであって、当該ユーザ情報が入力された場合に、当該事象が発生する可能性を示す指標値を出力するモデルを生成する生成部と、を更に備え、
前記推定部は、
前記生成部により生成されたモデルに基づいて、前記事象を推定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項９】
前記生成部は、
前記事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングと、前記ユーザ情報との相関性に基づいて生成されるモデルであって、当該ユーザ情報が入力された場合に、当該タイミングを出力するモデルを生成する
ことを特徴とする請求項８に記載の提供装置。
【請求項１０】
前記生成部は、
前記事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングが第１の所定の閾値未満である場合、前記相関性を示す要素のうち、当該第１の所定の閾値未満に対応する要素の重み係数ほど当該重み係数の値が大きくなるように学習されたモデルを生成する
ことを特徴とする請求項９に記載の提供装置。
【請求項１１】
前記生成部は、
前記事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングが第１の所定の閾値以上かつ第２の所定の閾値未満である場合、前記相関性を示す要素のうち、当該第１の所定の閾値以上かつ第２の所定の閾値未満に対応する要素の重み係数ほど当該重み係数の値が大きくなるように学習されたモデルを生成する
ことを特徴とする請求項９に記載の提供装置。
【請求項１２】
前記生成部は、
前記事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングが第２の所定の閾値以上である場合、前記相関性を示す要素のうち、当該第２の所定の閾値以上に対応する要素の重み係数ほど当該重み係数の値が大きくなるように学習されたモデルを生成する
ことを特徴とする請求項９に記載の提供装置。
【請求項１３】
前記推定部は、
前記事象として、病気に関する事象を推定する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項１４】
前記推定部は、
前記事象として、事故に関する事象を推定する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項１５】
前記推定部は、
前記事象として、天災に関する事象を推定する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項１６】
コンピュータにより実行される提供方法であって、
ユーザの情報を示すユーザ情報に基づいて、将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する推定工程と、
前記推定工程により推定された事象に対応した保険に関する情報を当該ユーザに提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする提供方法。
【請求項１７】
ユーザの情報を示すユーザ情報に基づいて、将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する推定手順と、
前記推定手順により推定された事象に対応した保険に関する情報を当該ユーザに提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、提供装置、提供方法および提供プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの性別や年齢等といった各種の属性情報に応じた情報をユーザに提案する技術が知られている。このような技術の一例として、ユーザの年齢や性別と、罹患した病気とから、引き受け可能な保険商品を選択し、選択した保険商品をレコメンドする技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２３２５２７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、上記の従来技術では、利用者にとって適切な情報を提案することができるとは限らなかった。例えば、上記の従来技術では、利用者の年齢や性別と罹患した病気とから引き受け可能な保険商品を提案しているに過ぎない。このため、上記の従来技術では、例えば、利用者にとって必要性があまり高くない内容の保険商品を提案してしまう恐れがある。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者に対してより適切な情報を提案する提供装置、提供方法および提供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】
本願に係る提供装置は、ユーザの情報を示すユーザ情報に基づいて、将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する推定部と、前記推定部により推定された事象に対応した保険に関する情報を当該ユーザに提供する提供部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、利用者にとって適切な情報を提案することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る保険情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、提供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、本願に係る提供装置、提供方法および提供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提供装置、提供方法および提供プログラムが限定されるものではない。また、以下の各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】
（実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が提供装置１００により実行される例を示す。
【００１１】
〔情報処理システムの構成〕
図１の説明に先立って、図２を用いて提供システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。図２に示すように、端末装置１０と、提供装置１００とが含まれる。端末装置１０と、提供装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した提供システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の提供装置１００が含まれてもよい。
【００１２】
端末装置１０は、保険の加入を検討する利用者（以下、適宜「ユーザ」と呼ぶ）によって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【００１３】
提供装置１００は、例えば、ＰＣ、ＷＳ（Work  Station）等の情報処理装置であり、端末装置１０からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。
【００１４】
図１の説明に戻る前に、実施形態に係る提供処理と従来技術との対比について説明する。従来、ユーザの年齢や性別と、罹患した病気とから引き受け可能な保険商品を提案している技術が知られていた。しかしながら、上記の従来技術では、ユーザにとって必要性があまり高くない内容の保険商品を提案してしまう恐れがあるため、ユーザにとって適切な情報を提案することができるとは限らなかった。具体的な例を挙げると、上記の従来技術では、単にユーザの属性や罹患した病気から想起される保険商品を提案するに過ぎないので、国内に多く出張していたが、今後海外に多く出張するユーザに対して国内に手厚い保険商品を提案してしまう恐れや、発症した癌の治療後に癌保険を提案してしまうなどの恐れがあった。
【００１５】
実施形態に係る提供装置１００は、ユーザの情報を示すユーザ情報に基づいて、将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する推定部と、推定部により推定された事象に対応した保険に関する情報をユーザに提供する提供部とを備えたことを特徴とする。このように、提供装置１００は、ユーザにとって将来発生する可能性が高い事象を推定して保険を提供するため、ユーザにとって適切な情報を提案することができる。
【００１６】
以下、図１を用いて、提供処理の一例を説明する。まず、提供装置１００がユーザに対して将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する処理について説明する。なお、図１に係る実施形態では、提供装置１００は、事象の一例として病気に関する事象（以下、適宜「病気」と表記する）を推定する例を示す。提供装置１００は、ユーザの情報を示すユーザ情報と、ユーザが罹患した病気との相関性（関係性）に基づいてモデルを生成する（ステップＳ１０１）。言い替えると、提供装置１００は、ユーザ情報と、ユーザが罹患した病気との相関性をモデルに学習させる。例えば、提供装置１００は、予め正解データとして定められたユーザ情報を用いてモデルを学習させて、学習結果を反映したモデルを生成する。
【００１７】
具体的には、提供装置１００は、ユーザのライフログの変遷に関する情報（以下、適宜「時系列データ」と呼ぶ）と、ユーザが罹患した病気との相関性をモデルに学習させる。より具体的には、提供装置１００は、ライフログの順番（流れ）や期間といった時系列データの特徴と、病気との相関性をモデルに学習させる。具体的な例を挙げると、提供装置１００は、「転職→昇進」といったライフログの順番と、「高血圧」といった病気との相関性を学習させる。また、提供装置１００は、「体重増加→食事量増加」といったライフログの順番と、「血糖値上昇」といった病気との相関性を学習させる。なお、ライフログは、ユーザのライフスタイル（生活環境）に関する情報や、ユーザの健康に関する情報や、ユーザの生活習慣に関する情報や、ユーザの周辺環境に関する情報であってもよい。
【００１８】
そして、提供装置１００は、生成されたモデルを用いて、評価対象であるユーザが将来罹患する可能性が所定の条件を満たす病気を推定する（ステップＳ１０２）。また、提供装置１００は、病気が発生するタイミングを推定してもよい。例えば、提供装置１００は、病気が発症する可能性が所定の閾値以上のタイミングを推定してもよい。そして、提供装置１００は、推定された病気に対応した保険に関する情報を評価対象であるユーザに提供する（ステップＳ１０３）。なお、提供する保険は、推定された病気と１対１で対応するものであっても、推定された病気を含む（カバーする）ものであってもよいものとする。具体的な例を挙げると、提供装置１００は、推定された病気が癌である場合には、癌に関する癌保険の情報を、評価対象であるユーザが利用する端末装置１０に送信する。例えば、提供装置１００は、推定された病気が糖尿病である場合には、糖尿病をカバーする保険の情報を、評価対象であるユーザが利用する端末装置１０に送信する。なお、例えば、提供装置１００は、推定された病気が糖尿病である場合において、糖尿病の他に、癌や脳梗塞などの病気もカバーする保険を端末装置１０に送信してもよい。
【００１９】
図１のユーザＵ１のケースは、提供装置１００が、ユーザＵ１のユーザ情報と、ユーザＵ１が罹患した病気との相関性に基づいて、モデルＭＯ１を生成することを示す。より具体的には、ユーザＵ１のケースは、提供装置１００が、ユーザＵＩのユーザ情報であるユーザ情報ＵＩＮＦ１に含まれるユーザのライフスタイルの変遷に関する情報（時系列データ）と、ユーザＵ１が罹患した病気に関する情報（例えば、病気や病気が発生したタイミング）との相関性に基づいて、モデルＭＯ１を生成することを示す。なお、ユーザＵ１が罹患した病気に関する情報は、ユーザ情報ＵＩＮＦ１に含まれていてもいなくてもよい。言い替えると、ユーザＵ１が罹患した病気に関する情報は、ユーザＵ１のユーザ情報に含まれていてもいなくてもよい。すなわち、ユーザに発生した事象に関する情報は、ユーザ情報に含まれていてもいなくてもよいものとする。ユーザＵ１のケースは、提供装置１００が、正解データを用いて、ユーザＵ１の時系列データと、ユーザＵ１の病気に関する情報との相関性を学習し、学習結果を反映したモデルＭＯ１を生成することを示す。ここで、正解データとなる時系列データは、病気が発生した前の情報である。図１の例では、病気１１に対して正解データとなる時系列データは、ライフ＃１１及びライフ＃１２である。この場合、提供装置１００は、ライフ＃１２までの時系列データと、病気１１との相関性を学習したモデルを生成する。言い替えると、提供装置１００は、「ライフ＃１１→ライフ＃１２」の変遷と、病気１１との相関性を学習したモデルを生成する。また、病気１２に対して正解データとなる時系列データは、ライフ＃１１乃至ライフ＃１３である。この場合、提供装置１００は、ライフ＃１３までの時系列データと、病気１２との相関性を学習したモデルを生成する。言い替えると、提供装置１００は、「ライフ＃１１→ライフ＃１２→ライフ＃１３」の変遷と、病気１２との相関性を学習したモデルを生成する。このように、提供装置１００は、事象が発生した前の時系列データと、事象との相関性を学習したモデルを生成する。なお、時系列データは、短期的とみなされる期間における情報であっても、中期的とみなされる期間における情報であっても、長期的とみなされる期間における情報であってもよい。例えば、時系列データは、ユーザの過去１週間の情報であっても、過去１年間の情報であっても、過去１０年間の情報であってもよい。
【００２０】
図１のユーザＵ２のケースは、提供装置１００が、ユーザＵ１のケースで生成されたモデルＭＯ１を用いて、ユーザＵ２が将来罹患する可能性が所定の条件を満たす病気を推定することを示す。具体的には、ユーザＵ２のケースは、提供装置１００が、ユーザＵ２のユーザ情報であるユーザ情報ＵＩＮＦ２に含まれるユーザの時系列データをモデルＭＯ１に入力することにより、ユーザＵ２が将来罹患するだろう病気に関する情報（例えば、病気や病気が発生するタイミング）を推定することを示す。ユーザＵ２のケースは、提供装置１００が、推定された病気に関する情報に対応する保険をユーザＵ２に提供することを示す。
【００２１】
以下、提供装置１００により生成されるモデルについて説明する。提供装置１００は、ユーザ情報と事象との相関性に基づいて、ユーザにとって将来事象が発生する可能性を示す指標値を出力するよう、コンピュータを機能させるためのモデルを生成する。図１の例では、提供装置１００は、ユーザＵ１の時系列データと、ユーザＵ１が罹患した病気との相関性に基づいて、ユーザＵ１の時系列データを入力した際に、ユーザＵ１が罹患した病気が発生する可能性を示す指標値を出力するよう、コンピュータを機能させるためのモデルを生成する。提供装置１００は、ユーザＵ１の時系列データを入力した際に、ユーザＵ１が罹患していない病気よりも、ユーザＵ１が罹患した病気の方が高い値の指標値を出力するようにモデルの学習を行う。なお、提供装置１００は、ユーザＵ１が罹患した病気が発生する可能性を示す指標値を出力するとともに、ユーザＵ１が罹患した病気が発生するタイミングの可能性を示す指標値を出力してもよい。
【００２２】
以下、図１を用いてモデルの学習について説明する。例えば、図１は、ユーザＵ１のライフ＃１２からライフ＃１３の変遷で病気１１が発生し、ユーザＵ１のライフ＃１３からライフ＃１４の変遷で病気１２が発生したことを示す。この場合、例えば、提供装置１００は、ユーザＵ１のライフ＃１２からライフ＃１３の変遷と類似する情報を入力した際に、ユーザＵ１のライフ＃１２からライフ＃１３の変遷と類似しない情報を入力した場合よりも病気１１が発生する可能性が高い値の指標値を出力するようにモデルの学習を行う。また、提供装置１００は、ユーザＵ１のライフ＃１２からライフ＃１３の変遷に対応する情報を入力した際に、病気１２よりも病気１１が発生する可能性が高い値の指標値を出力するようにモデルの学習を行う。具体的な例を挙げると、提供装置１００は、ユーザＵ１のライフ＃１２からライフ＃１３の変遷に対応する情報と病気１１との相関性を示すビットが「１」になるように学習を行う。また、提供装置１００は、ユーザＵ１のライフ＃１３からライフ＃１４の変遷と類似する情報を入力した際に、ユーザＵ１のライフ＃１３からライフ＃１４の変遷と類似しない情報を入力した場合よりも病気１２が発生する可能性が高い値の指標値を出力するようにモデルの学習を行う。また、提供装置１００は、ユーザＵ１のライフ＃１３からライフ＃１４の変遷に対応する情報を入力した際に、病気１１よりも病気１２が発生する可能性が高い値の指標値を出力するようにモデルの学習を行う。具体的な例を挙げると、提供装置１００は、ユーザＵ１のライフ＃１３からライフ＃１４の変遷に対応する情報と病気１２との相関性を示すビットが「１」になるように学習を行う。このように、提供装置１００は、病気が発生するまでの時系列データと、病気との相関性に基づくモデルであって、正解データとなる時系列データを入力した際に、相関性を示すビットが「１」になるようにモデルの学習を行う。
【００２３】
また、提供装置１００は、ユーザの時系列データを素性とし、正解データである病気を当てるためのモデルを生成してもよい。具体的には、提供装置１００は、素性となる時系列データのうち、どのような情報にどのような重みが与えられるかを回帰的に学習させたモデルを生成してもよい。言い替えれば、提供装置１００は、正解データとして取得された時系列データのうち、いずれの情報が「病気との相関性」に影響を与えるか、といったことを示すモデルを生成してもよい。なお、提供装置１００は、ユーザの時系列データを素性とし、正解データである病気が発生するタイミングを当てるためのモデルを生成してもよい。具体的には、提供装置１００は、正解データとして取得された時系列データのうち、いずれの情報が「病気が発生するタイミングとの相関性」に影響を与えるか、といったことを示すモデルを生成してもよい。
【００２４】
なお、上記実施形態では、ユーザのライフスタイルの変遷に関する情報を、時系列データとしたが、ユーザの状態の変遷に関する情報であれば、どのような情報を時系列データとしてもよい。例えば、ユーザの健康の変遷に関する情報を、時系列データとしてもよい。具体的には、「高血圧になった」とか、「食欲がなくなった」といったユーザの健康に関する情報を時系列データとしてもよい。また、この場合、提供装置１００は、ライフ＃１１やライフ＃１２といった情報の代わりに、例えば健康＃１１や健康＃１２といったユーザの健康を示す情報と、事象との相関性に基づいてモデルを生成する。また、ユーザの生活習慣の変遷に関する情報を、時系列データとしてもよい。具体的には、「コーヒーを飲むようになった」とか、「タバコをやめた」とか、「運動をするようになった」といったユーザの生活習慣に関する情報を時系列データとしてもよい。また、この場合、提供装置１００は、例えば習慣＃１１や習慣＃１２といったユーザの生活習慣を示す情報と、事象との相関性に基づいてモデルを生成する。また、ユーザの周辺環境の変遷に関する情報を、時系列データとしてもよい。具体的には、「これから行く町の情勢」とか、「これから乗るフライトの天候」といったユーザの周辺環境に関する情報を時系列データとしてもよい。また、この場合、提供装置１００は、例えば環境＃１１や環境＃１２といったユーザの周辺環境を示す情報と、事象との相関性に基づいてモデルを生成する。
【００２５】
また、上記実施形態では、提供装置１００は、ユーザの時系列データに基づいてモデルを生成する例を示したが、ユーザ情報であればどのような情報を用いてモデルを生成してもよい。例えば、提供装置１００は、ユーザの健康に関する情報と事象とに基づいてモデルを生成してもよい。この場合、図１に示すユーザ情報ＵＩＮＦ１には、ユーザの健康に関する情報が含まれる。例えば、ユーザ情報ＵＩＮＦ１には、健康状態に関する質問に対するユーザの回答に関する情報や、健康診断による結果に関する情報が含まれる。具体的な例を挙げると、提供装置１００は、ユーザの血圧の数値と糖尿病との相関性に基づいてモデルを生成してもよい。例えば、提供装置１００は、血圧の数値が高いほど糖尿病になる可能性が高くなるように学習されたモデルを生成してもよい。例えば、提供装置１００は、ユーザが過去に蜂に刺された回数と死亡との相関性に基づいてモデルを生成してもよい。また、提供装置１００は、ユーザの生活習慣に関する情報と事象とに基づいてモデルを生成してもよい。この場合、図１に示すユーザ情報ＵＩＮＦ１には、ユーザの生活習慣に関する情報が含まれる。例えば、ユーザ情報ＵＩＮＦ１には、生活習慣に関する質問に対するユーザの回答に関する情報や、生活診断による結果に関する情報が含まれる。具体的な例を挙げると、提供装置１００は、コーヒーを１日に飲む回数と糖尿病との相関性に基づいてモデルを生成してもよい。また、提供装置１００は、ユーザの周辺環境に関する情報と事象とに基づいてモデルを生成してもよい。この場合、図１に示すユーザ情報ＵＩＮＦ１には、ユーザの周辺環境に関する情報が含まれる。例えば、ユーザ情報ＵＩＮＦ１には、ユーザがこれから旅行する旅行先での事象に関する情報が含まれる。具体的には、ユーザ情報ＵＩＮＦ１には、ユーザが旅行する旅行先では、多くの人がとある病に感染しているといった情報や、現地に滞在している日本人の多くがとある病に感染しているといった情報が含まれる。具体的な例を挙げると、提供装置１００は、フライトの天候と飛行機事故との相関性に基づいてモデルを生成してもよい。例えば、提供装置１００は、フライトの天候が大荒れであるほど飛行機事故の可能性が高くなるように学習させたモデルを生成してもよい。
【００２６】
また、図１では、提供装置１００は、事象の一例として病気に関する事象を推定する例を示したが、どのような事象を推定してもよい。例えば、提供装置１００は、事故に関する事象を推定してもよい。この場合には、提供装置１００は、ユーザ情報と、事故に関する事象との相関性を示すモデルを生成する。また、提供装置１００は、事故に関する事象を推定する場合には、推定された事故に関する事象に対応する保険に関する情報を提供する。例えば、提供装置１００は、推定された事象が飛行機事故である場合には、死亡保険に関する情報を提供する。また、提供装置１００は、天災に関する事象を推定してもよい。この場合には、提供装置１００は、ユーザ情報と、天災に関する事象との相関性を示すモデルを生成する。また、提供装置１００は、天災に関する事象を推定する場合には、推定された天災に関する事象に対応する保険に関する情報を提供する。例えば、提供装置１００は、推定された事象が地震である場合には、地震保険や火災保険や住宅保険に関する情報を提供する。
【００２７】
また、提供装置１００は、塾や私立への入学のスケジュールを推定してもよい。この場合には、提供装置１００は、ユーザ情報と、塾や私立への入学のスケジュールとの相関性を示すモデルを生成する。そして、提供装置１００は、塾や私立への入学のスケジュールに対応する学資保険を提供する。また、提供装置１００は、車での移動や運転が多くなることを推定してもよい。この場合には、提供装置１００は、ユーザ情報と、車での移動や運転が多くなることとの相関性を示すモデルを生成する。そして、提供装置１００は、車での移動や運転が多くなることに対応する損害保険を提供する。また、提供装置１００は、旅行が多くなることを推定してもよい。この場合には、提供装置１００は、ユーザ情報と旅行が多くなることとの相関性を示すモデルを生成する。そして、提供装置１００は、旅行が多くなることに対応する旅行保険を提供する。
【００２８】
なお、上記実施形態に係るユーザ情報は、ユーザの属性を示す情報を含んでもよい。例えば、ユーザ情報は、ユーザの性別や年齢や収入や職種などに関する情報を含んでもよい。この場合、提供装置１００は、ユーザの属性毎に限定したユーザ情報を用いてモデルを生成してもよい。例えば、提供装置１００は、評価対象となるユーザと収入面で類似するユーザのユーザ情報に限定してモデルを生成してもよい。また、ユーザ情報は、ユーザの家族の情報を含んでもよい。この場合、提供装置１００は、ユーザの家族の情報をユーザ情報としてモデルを生成してもよい。例えば、提供装置１００は、所定の家族のうち、夫のユーザ情報と、妻のユーザ情報と、子供のユーザ情報とを用いてモデルを生成してもよい。また、提供装置１００は、所定の家族のうち、夫のユーザ情報と、妻のユーザ情報とを子供のユーザ情報としてモデルを生成してもよい。また、ユーザ情報は、同じ職場で働く同僚のユーザ情報を含んでもよい。この場合、提供装置１００は、職場の同僚のユーザ情報を用いてモデルを生成してもよい。
【００２９】
〔２．端末装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。
【００３０】
（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、提供装置１００との間で情報の送受信を行う。
【００３１】
（入力部１２）
入力部１２は、ユーザからの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
【００３２】
（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。また、出力部１３は、提供装置１００から送信された情報を出力する。例えば、出力部１３は、提供装置１００から送信された保険に関する情報を出力する。
【００３３】
（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random  Access  Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、提供装置１００から送信された情報を表示するアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００３４】
図３に示すように、制御部１４は、送信部１４１と、受信部１４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。
【００３５】
（送信部１４１）
送信部１４１は、ユーザ情報を提供装置１００に送信する。例えば、送信部１４１は、端末装置１０を利用するユーザの操作に応じて、ユーザ情報を提供装置１００に送信する。
【００３６】
（受信部１４２）
受信部１４２は、提供装置１００から送信された情報を受信する。例えば、受信部１４２は、提供装置１００から送信された保険に関する情報を受信する。
【００３７】
〔３．提供装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る提供装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る提供装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、提供装置１００は、提供装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００３８】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【００３９】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ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４に示すように、記憶部１２０は、ユーザ情報記憶部１２１と、モデル情報記憶部１２２と、保険情報記憶部１２３とを有する。
【００４０】
ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザのユーザ情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１の一例を示す。図５に示すように、ユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「ユーザ情報」、「事象」といった項目を有する。
【００４１】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「ユーザ情報」は、ユーザ情報を示す。「ユーザ情報」は、ユーザのライフスタイルに関する情報に限らず、ユーザの健康に関する情報や、ユーザの生活習慣に関する情報や、ユーザの周辺環境に関する情報を示してもよい。図５に示す例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」の「ユーザ情報」には「ライフ＃１１」や「ライフ＃１２」や「ライフ＃１３」等が含まれることを示す。ここでは、「ユーザ情報」に「ライフ＃１１」や「ライフ＃１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、コンテンツデータが格納される。例えば、「ユーザ情報」には、ユーザのライフスタイルに関するコンテンツデータが格納される。「事象」は、ユーザに発生した事象を示す。「事象」は、病気に関する事象に限らず、事故に関する事象や、天災に関する事象を示してもよい。図５に示す例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」の「事象」には「病気１１」や「病気１２」や「病気１３」等が含まれることを示す。ここでは、「事象」に「病気１１」や「病気１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、コンテンツデータが格納される。例えば、「事象」には、ユーザが罹患した病気に関するコンテンツデータが格納される。なお、「事象」には、事象が発生したタイミングに関する情報が含まれてもよい。
【００４２】
なお、図５には示されていないが、「ユーザ情報」には、「ユーザ情報１」、「ユーザ情報２」、「ユーザ情報３」等といった項目が含まれてもよい。この場合、ユーザＩＤ「Ｕ１」の「ライフ＃１１」が「ユーザ情報１」に対応し、「ライフ＃１２」が「ユーザ情報２」に対応し、「ライフ＃１３」が「ユーザ情報３」に対応するとしてもよい。また、図５には示されていないが、「事象」には、「事象１」、「事象２」、「事象３」等といった項目が含まれてもよい。この場合、ユーザＩＤ「Ｕ１」の「病気１１」が「事象１」に対応し、「病気１２」が「事象２」に対応し、「病気１３」が「事象３」に対応するとしてもよい。
【００４３】
モデル情報記憶部１２２は、提供装置１００により生成されたモデルを記憶する。具体的には、モデル情報記憶部１２２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された情報を用いて生成されたモデルを記憶する。ここで、図６に、実施形態に係るモデル情報記憶部１２２の一例を示す。図６に示すように、モデル情報記憶部１２２は、「モデルＩＤ」、「算出式（モデル）」といった項目を有する。
【００４４】
「モデルＩＤ」は、生成されたモデルを識別するための識別情報を示す。「算出式（モデル）」は、ユーザにとって事象が発生する可能性を示す指標値を算出するために用いられる算出式を示す。なお、図６に示す例では、算出式（モデル）の項目を「ＭＯ＃１」のような概念で示しているが、実際には、算出式（モデル）の項目には、具体的な式が記憶される。なお、算出式（モデル）は、ユーザ情報に含まれる情報を用いて事象が発生する可能性を示す指標値を算出する式であれば、どのような式が採用されてもよい。図１に示す例では、「算出式（モデル）」には、ユーザＵ１の時系列データを用いてユーザＵ１が罹患した病気が発生する可能性を示す指標値を算出する具体的な式が記憶される。
【００４５】
保険情報記憶部１２３は、保険に関する情報を記憶する。例えば、保険情報記憶部１２３は、保険がどのような事象をカバーするかといった情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る保険情報記憶部１２３の一例を示す。図７に示すように、保険情報記憶部１２３は、「保険ＩＤ」、「保険」、「事象」といった項目を有する。
【００４６】
「保険ＩＤ」は、保険を識別するための識別情報を示す。「保険」は、保険に関する情報を示す。例えば、「保険」は、保険名や保険の種別を示す。具体的には、「保険」には、「癌保険」が記憶される。また、「保険」は、保険によりカバーされる金額に関する情報を示してもよい。具体的には、「保険」には、「全額カバー」や「一部カバー」といった旨の情報が記憶されてもよい。また、「保険」は、保険が適用されるための条件に関する情報を示してもよい。具体的には、「保険」には、「６０歳まで」や「女性のみ」といった旨の条件が記憶されてもよい。なお、ここでは、「保険」に「ＸＹＺ１」や「ＸＹＺ２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、コンテンツデータが格納される。「事象」は、保険によりカバーされる事象を示す。「事象」は、病気や事故や天災に限らず、どのような事象を示してもよい。また「事象」は、複数の事象を示してもよい。図７に示す例では、保険ＩＤ「Ｈ１」の「事象」には「病気Ｘ１１」が含まれることを示す。このように、「事象」は、特定の病気に関する事象を示してもよい。また、保険ＩＤ「Ｈ２」の「事象」には「病気Ｘ２１」や「病気Ｘ２２」が含まれることを示す。このように、「事象」は、複数の特定の病気に関する事象を示してもよい。また、保険ＩＤ「Ｈ３」には「事故Ｙ３１」や「事故Ｙ３２」が含まれることを示す。このように、「事象」は、特定の事故に関する事象を示してもよい。また、保険ＩＤ「Ｈ４」には「病気Ｘ４１」や「事故Ｙ４２」や「天災Ｚ４３」が含まれることを示す。このように、「事象」は、異なる複数の事象を示してもよい。なお、ここでは、「事象」に「病気Ｘ１１」や「事故Ｙ２１」や「天災Ｚ４３」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、コンテンツデータが格納される。
【００４７】
なお、図７には示されていないが、「事象」には、「事象１」、「事象２」、「事象３」、「事象４」等といった項目が含まれてもよい。この場合、保険ＩＤ「Ｈ１」の「病気Ｘ１１」が「事象１」に対応するとしてもよい。また、保険ＩＤ「Ｈ２」の「病気Ｘ２１」が「事象１」に対応し、「病気Ｘ２２」が「事象２」に対応するとしてもよい。
【００４８】
（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、提供装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【００４９】
図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、推定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００５０】
（取得部１３１）
取得部１３１は、ユーザ情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０から送信されたユーザ情報を取得する。例えば、取得部１３１は、予め正解データとして定められたユーザの端末装置１０から送信されたユーザ情報を取得する。例えば、取得部１３１は、評価対象であるユーザの端末装置１０から送信されたユーザ情報を取得する。また、取得部１３１は、取得したユーザ情報をユーザ情報記憶部１２１に格納する。
【００５１】
例えば、取得部１３１は、ユーザのライフスタイルの変遷に関する情報を取得する。このように、取得部１３１は、ユーザの状態の変遷に関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザの健康に関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザの生活習慣に関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザの周辺環境に関する情報を取得してもよい。
【００５２】
取得部１３１は、ユーザに対して発生した事象に関する情報を取得する。取得部１３１は、発生した事象のタイミングに関する情報を取得する。また、取得部１３１は、事象に関する情報とユーザ情報とを対応付けて取得する。例えば、取得部１３１は、発生した事象のタイミングとユーザ情報とを対応付けて取得する。また、取得部１３１は、取得した事象に関する情報をユーザ情報記憶部１２１に格納する。例えば、取得部１３１は、取得した事象に関する情報とユーザ情報とを対応付けてユーザ情報記憶部１２１に格納する。
【００５３】
例えば、取得部１３１は、ユーザが罹患した病気に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザが被った事故に関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザが関わった天災に関する情報を取得してもよい。
【００５４】
（生成部１３２）
生成部１３２は、ユーザ情報と事象との相関性に基づいてモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、取得部１３１により取得された情報に基づいてモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された情報に基づいてモデルを生成する。また、生成部１３２は、生成したモデルをモデル情報記憶部１２２に格納する。
【００５５】
具体的な例を挙げると、生成部１３２は、ユーザの時系列データと、ユーザが罹患した病気との相関性に基づいてモデルを生成する。言い替えると、生成部１３２は、ユーザの時系列データと、ユーザが罹患した病気との相関性をモデルに学習させて、学習結果を反省したモデルを生成する。図１の例では、生成部１３２は、ユーザのライフスタイルの変遷に関する情報と、ユーザが罹患した病気との相関性に基づいてモデルＭＯ１を生成する。
【００５６】
また、生成部１３２は、ユーザ情報と事象との相関性に基づいて生成されるモデルであって、ユーザ情報が入力された場合に、事象が発生する可能性を示す指標値を出力するモデルを生成する。また、生成部１３２は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングと、ユーザ情報との相関性に基づいて生成されるモデルであって、ユーザ情報が入力された場合に、タイミングを出力するモデルを生成してもよい。
【００５７】
また、生成部１３２は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングが第１の所定の閾値未満である場合、相関性を示す要素のうち、第１の所定の閾値未満に対応する要素の重み係数ほど重み係数の値が大きくなるように学習されたモデルを生成してもよい。例えば、事象が短期間のうちに発生する可能性が高い場合である。この場合、生成部１３２は、相関性を示す要素のうち、短期的に事象に影響を与えるといった意味合いがより強い要素の重み係数が大きくなるように学習されたモデルを生成する。この場合、生成部１３２は、短期間のうちに発生する可能性が低い事象よりも、短期間のうちに発生する可能性が高い事象を高い値の指標値で出力するようにモデルの学習を行う。この場合、生成部１３２は、第１の所定の閾値未満となる事象が発生するタイミングと短期間の事象との相関性を示すビットが「１」になるように学習を行う。
【００５８】
また、生成部１３２は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングが第１の所定の閾値以上かつ第２の所定の閾値未満である場合、相関性を示す要素のうち、第１の所定の閾値以上かつ第２の所定の閾値未満に対応する要素の重み係数ほど重み係数の値が大きくなるように学習されたモデルを生成してもよい。例えば、事象が中期間のうちに発生する可能性が高い場合である。この場合、生成部１３２は、相関性を示す要素のうち、中期的に事象に影響を与えるといった意味合いがより強い要素の重み係数が大きくなるように学習されたモデルを生成する。この場合、生成部１３２は、中期間のうちに発生する可能性が低い事象よりも、中期間のうちに発生する可能性が高い事象を高い値の指標値で出力するようにモデルの学習を行う。この場合、生成部１３２は、第１の所定の閾値以上かつ第２の所定の閾値未満となる事象が発生するタイミングと中期間の事象との相関性を示すビットが「１」になるように学習を行う。
【００５９】
また、生成部１３２は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングが第２の所定の閾値以上である場合、相関性を示す要素のうち、第２の所定の閾値以上に対応する要素の重み係数ほど重み係数の値が大きくなるように学習されたモデルを生成してもよい。例えば、事象が長期間のうちに発生する可能性が高い場合である。この場合、生成部１３２は、相関性を示す要素のうち、長期的に事象に影響を与えるといった意味合いがより強い要素の重み係数が大きくなるように学習されたモデルを生成する。この場合、生成部１３２は、長期間のうちに発生する可能性が低い事象よりも、長期間のうちに発生する可能性が高い事象を高い値の指標値で出力するようにモデルの学習を行う。この場合、生成部１３２は、第２の所定の閾値以上となる事象が発生するタイミングと長期間の事象との相関性を示すビットが「１」になるように学習を行う。
【００６０】
（推定部１３３）
推定部１３３は、ユーザ情報に基づいて、ユーザに対して将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する。例えば、推定部１３３は、ユーザの状態の変遷を示す情報に基づいて事象を推定する。例えば、推定部１３３は、ユーザの健康に関する情報に基づいて事象を推定してもよい。例えば、推定部１３３は、ユーザの生活習慣に関する情報に基づいて事象を推定してもよい。例えば、推定部１３３は、ユーザの周辺環境に関する情報に基づいて事象を推定してもよい。
【００６１】
推定部１３３は、事象が発生するタイミングを推定する。例えば、推定部１３３は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングを推定する。
【００６２】
推定部１３３は、生成部１３２により生成されたモデルに基づいて事象を推定する。例えば、推定部１３３は、生成部１３２により生成されたモデルに基づいて、ユーザ情報が入力された際に出力される指標値に応じて、所定の条件を満たす事象を推定する。
【００６３】
例えば、推定部１３３は、病気に関する事象を推定する。例えば、事故に関する事象を推定してもよい。例えば、天災や人災に関する事象を推定してもよい。
【００６４】
（提供部１３４）
提供部１３４は、保険に関する情報を提供する。提供部１３４は、保険情報記憶部１２３に記憶された保険に関する情報を提供する。提供部１３４は、保険に関する情報を評価対象であるユーザの端末装置１０に送信する。提供部１３４は、推定部１３３により推定された事象に対応した保険に関する情報を対象となるユーザが利用する端末装置１０に送信する。具体的には、提供部１３４は、推定部１３３により推定された事象が癌である場合には、癌保険に関する情報を提供する。例えば、提供部１３４は、推定部１３３により推定された事象が糖尿病である場合には、糖尿病をカバーする保険に関する情報を提供する。例えば、提供部１３４は、推定部１３３により推定された事象が地震である場合には、地震保険や火災保険や住宅保険に関する情報を提供する。
【００６５】
提供部１３４は、事象が発生するタイミングに関する情報を提供する。提供部１３４は、推定部１３３により推定されたタイミングに関する情報を提供する。例えば、提供部１３４は、３年後に糖尿病になる可能性が高いといった旨の情報を提供してもよい。例えば、提供部１３４は、同じ職場で働く先輩のユーザ情報に基づいて、ユーザが病気になる可能性が高いといった旨の情報を提供してもよい。また、提供部１３４は、推定部１３３により推定されたタイミングまでの期間が所定の閾値以下となった場合に、保険に関する情報を提供する。例えば、提供部１３４は、推定部１３３により推定されたタイミングまでの期間が所定の閾値以下となった場合に、保険に関する情報をリマインドする。
【００６６】
〔４．情報処理のフロー〕
次に、図８及び図９を用いて、実施形態に係る提供システム１による情報処理の手順について説明する。図８及び図９は、実施形態に係る提供システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。
【００６７】
図８に示すように、提供装置１００は、ユーザ情報とユーザに発生した事象に関する情報とを取得する（ステップＳ２０１）。例えば、提供装置１００は、短期間や中期間や長期間といった予め定められた期間におけるユーザ情報と事象に関する情報とを取得する。また、提供装置１００は、取得した情報の数が所定の閾値以上であるかを判定する（ステップＳ２０２）。ここで、提供装置１００は、取得した情報の数が所定の閾値未満である場合（ステップＳ２０２；ＮＯ）、取得した情報の数が所定の閾値以上となるまで待機する。また、提供装置１００は、取得した情報の数が所定の閾値以上である場合（ステップＳ２０２；ＹＥＳ）、取得したユーザ情報と事象との相関性に基づいてモデルを生成する（ステップＳ２０３）。そして、提供装置１００は、生成したモデルを所定の記憶部に格納する（ステップＳ２０４）。例えば、提供装置１００は、生成したモデルをモデル情報記憶部１２２に格納する。
【００６８】
図９に示すように、提供装置１００は、評価対象であるユーザのユーザ情報を取得したかを判定する（ステップＳ３０１）。例えば、提供装置１００は、端末装置１０を介して評価対象であるユーザのユーザ情報が受け付けられたかを判定する。ここで、提供装置１００は、評価対象であるユーザのユーザ情報を取得していない場合（ステップＳ３０１；ＮＯ）、ユーザ情報を取得するまで待機する。また、提供装置１００は、評価対象であるユーザのユーザ情報を取得した場合（ステップＳ３０１；ＹＥＳ）、所定の記憶部に格納されたモデルに基づいて、将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する（ステップＳ３０２）。また、提供装置１００は、推定した事象に対応した保険に関する情報を提供する（ステップＳ３０３）。
【００６９】
〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提供装置１００は、推定部１３３と、提供部１３４とを有する。推定部１３３は、ユーザの情報を示すユーザ情報に基づいて、ユーザに対して将来発生する可能性が所定の条件を満たす事象を推定する。提供部１３４は、推定部１３３により推定された事象に対応した保険に関する情報をユーザに提供する。
【００７０】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザにとって適切な情報を提案することができる。
【００７１】
また、推定部１３３は、ユーザの状態の変遷を示す情報に基づいて、事象を推定する。
【００７２】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザの変遷に応じた適切な情報を提案することができる。
【００７３】
また、推定部１３３は、ユーザの健康に関する情報に基づいて、事象を推定する。
【００７４】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザの健康に応じた適切な情報を提案することができる。
【００７５】
また、推定部１３３は、ユーザの生活習慣に関する情報に基づいて、事象を推定する。
【００７６】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザの生活習慣に応じた適切な情報を提案することができる。
【００７７】
また、推定部１３３は、ユーザの周辺環境に関する情報に基づいて、事象を推定する。
【００７８】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザの周辺環境に応じた適切な情報を提案することができる。
【００７９】
また、推定部１３３は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングを推定する。また、提供部１３４は、推定部１３３により推定されたタイミングに関する情報を提供する。
【００８０】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、適切なタイミングで情報を提案することができる。
【００８１】
また、提供部１３４は、推定部１３３により推定されたタイミングまでの期間が所定の閾値以下となった場合に、保険に関する情報を提供する。
【００８２】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、提案される情報の訴求効果を向上させることができる。
【００８３】
また、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザ情報と事象との相関性に基づいて生成されるモデルであって、ユーザ情報が入力された場合に、事象が発生する可能性を示す指標値を出力するモデルを生成する生成部１３２を有する。また、推定部１３３は、生成部１３２により生成されたモデルに基づいて、事象を推定する。
【００８４】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザにとって適切な情報を提案することができる。
【００８５】
また、生成部１３２は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングと、ユーザ情報との相関性に基づいて生成されるモデルであって、ユーザ情報が入力された場合に、タイミングを出力するモデルを生成する。
【００８６】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザにとって適切な情報を提案することができる。
【００８７】
また、生成部１３２は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングが第１の所定の閾値未満である場合、相関性を示す要素のうち、第１の所定の閾値未満に対応する要素の重み係数ほど重み係数の値が大きくなるように学習されたモデルを生成する。
【００８８】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザにとって適切な情報を提案することができる。
【００８９】
また、生成部１３２は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングが第１の所定の閾値以上かつ第２の所定の閾値未満である場合、相関性を示す要素のうち、第１の所定の閾値以上かつ第２の所定の閾値未満に対応する要素の重み係数ほど重み係数の値が大きくなるように学習されたモデルを生成する。
【００９０】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザにとって適切な情報を提案することができる。
【００９１】
また、生成部１３２は、事象が発生する可能性が所定の閾値以上となるタイミングが第２の所定の閾値以上である場合、相関性を示す要素のうち、第２の所定の閾値以上に対応する要素の重み係数ほど重み係数の値が大きくなるように学習されたモデルを生成する。
【００９２】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザにとって適切な情報を提案することができる。
【００９３】
また、推定部１３３は、事象として、病気に関する事象を推定する。
【００９４】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、所定の事象に応じた適切な情報を提案することができる。
【００９５】
また、推定部１３３は、事象として、事故に関する事象を推定する。
【００９６】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、所定の事象に応じた適切な情報を提案することができる。
【００９７】
また、推定部１３３は、事象として、天災に関する事象を推定する。
【００９８】
これにより、実施形態に係る提供装置１００は、所定の事象に応じた適切な情報を提案することができる。
【００９９】
〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０および提供装置１００は、例えば、図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、端末装置１０および提供装置１００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。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１００】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００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。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１０１】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、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１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
【０１０２】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１０３】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００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１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、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。
【０１０４】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る端末装置１０および提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００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１４および１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１０５】
〔７．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的に行うこともでき、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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
また、上述してきた実施形態は、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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
また、上述してきた「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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１１０】
１  情報処理システム
１０  端末装置
１００  提供装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  モデル情報記憶部
１２３  保険情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  生成部
１３３  推定部
１３４  提供部
Ｎ      ネットワーク
【図１】
2020135480.tif 000003
【図２】
2020135480.tif 000004
【図３】
2020135480.tif 000005
【図４】
2020135480.tif 000006
【図５】
2020135480.tif 000007
【図６】
2020135480.tif 000008
【図７】
2020135480.tif 000009
【図８】
2020135480.tif 000010
【図９】
2020135480.tif 000011
【図１０】
2020135480.tif 000012