(57)【要約】      （修正有）【課題】日々の日常生活における生活習慣に起因した内容に基づいて、多種多様な保険プランを提案することができる保険提案システムを提供する。【解決手段】保険提案プラットフォームにおいて、情報処理サーバと、歩容情報データベースからなる保険提案システムの情報処理サーバは、動きを検出するセンサ部を有する靴から取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得部と、複数の歩行者における歩容情報、および歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報が歩行者情報として蓄積される歩行者データベースと、ユーザの歩容情報および歩行者情報を参照して、ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出部と、を備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動きを検出するセンサ部を有する履物用モジュールから取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得部と、
複数の歩行者における歩容情報、および前記歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報が歩行者情報として蓄積される歩行者データベースと、
前記ユーザの歩容情報、および前記歩行者情報を参照して、前記ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出部と、を備える保険提案システム。
【請求項２】
前記傷病履歴情報は、前記歩行者における歩行中の怪我の履歴情報を含み、
前記指標値算出部は、複数の歩行者における歩容情報と、歩行中の怪我のしやすさを示す歩行リスク値と、の関係を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザの歩容情報から、前記指標値として、前記ユーザにとっての前記歩行リスク値を算出することを特徴とする請求項１に記載の保険提案システム。
【請求項３】
前記傷病履歴情報は、前記歩行者における過去に罹患した病気の履歴情報を含み、
前記指標値算出部は、複数の歩行者における歩容情報と、過去に罹患した病気の履歴情報と、の関係を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザの歩容情報から、前記指標値として、前記ユーザにおける将来的に罹患する可能性を示す情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の保険提案システム。
【請求項４】
前記指標値算出部が算出した指標値に基づいて、前記ユーザに提案するべき保険料を算出する保険料算出部を備えていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の保険提案システム。
【請求項５】
前記歩行者データベースには、前記歩行者それぞれに対して設定された保険料を示す保険料情報が蓄積され、
前記指標値算出部は、複数の歩行者における歩容情報と、前記保険料情報と、の関係を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザの歩容情報から、前記指標値として、前記ユーザに提案するべき保険料を算出することを特徴とする請求項１に記載の保険提案システム。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の保険提案システムと、
動きを検出するセンサ部を有する履物用モジュールと、を備え、
前記センサ部は、前記履物の姿勢および移動速度の変化を計測する加速度センサであることを特徴とする保険提案プラットフォーム。
【請求項７】
コンピュータが、
動きを検出するセンサ部を有する履物用モジュールから取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得ステップと、
複数の歩行者における歩容情報、および前記歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報を歩行者情報として蓄積する歩行者情報記憶ステップと、
前記ユーザの歩容情報、および前記歩行者情報を参照して、前記ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出ステップ部と、を実行する保険提案方法。
【請求項８】
コンピュータに、
動きを検出するセンサ部を有する履物用モジュールから取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得機能と、
複数の歩行者における歩容情報、および前記歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報を歩行者情報として蓄積する歩行者情報記憶機能と、
前記ユーザの歩容情報、および前記歩行者情報を参照して、前記ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出機能と、を実現させる保険提案プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保険提案システム、保険提案方法、および保険提案プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピュータを用いて最適な保険を提案するシステムが知られている。
このうち、下記特許文献１には、現在位置を特定する位置情報を受信して、位置情報の危険度により、ユーザに提案する保険内容を決定する保険システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−６２３３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記特許文献１に記載の技術では、例えば海外旅行や海外出張等で僻地を訪れるユーザに対して、適切な保険内容を提案することはできるが、そういった出来事は必ずしも頻度が多いとはいえない。このため、当該技術では、日々の日常生活における生活習慣に起因した内容に基づいて、多種多様な保険プランを提案するということに対して、改善の余地があった。
【０００５】
そこで本発明は、日々の日常生活における生活習慣に起因した内容に基づいて、多種多様な保険プランを提案することができる保険提案システ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】
上記課題を解決するために、本発明に係る保険提案システムは、動きを検出するセンサ部を有する履物用モジュールから取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得部と、複数の歩行者における歩容情報、および歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報が歩行者情報として蓄積される歩行者データベースと、ユーザの歩容情報、および歩行者情報を参照して、ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出部と、を備える。
【０００７】
また、傷病履歴情報は、歩行者における歩行中の怪我の履歴情報を含み、指標値算出部は、複数の歩行者における歩容情報と、歩行中の怪我のしやすさを示す歩行リスク値と、の関係を学習した学習モデルを用いて、ユーザの歩容情報から、指標値として、ユーザにとっての歩行リスク値を算出してもよい。
【０００８】
また、傷病履歴情報は、歩行者における過去に罹患した病気の履歴情報を含み、指標値算出部は、複数の歩行者における歩容情報と、過去に罹患した病気の履歴情報と、の関係を学習した学習モデルを用いて、ユーザの歩容情報から、指標値として、ユーザにおける将来的に罹患する可能性を示す情報を算出してもよい。
【０００９】
また、指標値算出部が算出した指標値に基づいて、ユーザに提案するべき保険料を算出する保険料算出部を備えてもよい。
【００１０】
また、歩行者データベースには、歩行者それぞれに対して設定された保険料を示す保険料情報が蓄積され、指標値算出部は、複数の歩行者における歩容情報と、保険料情報と、の関係を学習した学習モデルを用いて、ユーザの歩容情報から、指標値として、ユーザに提案するべき保険料を算出してもよい。
【００１１】
また、上記課題を解決するために、本発明の保険提案プラットフォームは、前述したいずれかの保険提案システムと、動きを検出するセンサ部を有する履物用モジュールと、を備え、センサ部は、履物の姿勢および移動速度の変化を計測する加速度センサであってもよい。
【００１２】
また、上記課題を解決するために、本発明の保険提案方法は、コンピュータが、動きを検出するセンサ部を有する履物用モジュールから取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得ステップと、複数の歩行者における歩容情報、および歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報を歩行者情報として蓄積する歩行者情報記憶ステップと、ユーザの歩容情報、および歩行者情報を参照して、ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出ステップ部と、を実行する。
【００１３】
また、上記課題を解決するために、本発明の保険提案方法は、コンピュータに、動きを検出するセンサ部を有する履物用モジュールから取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得機能と、複数の歩行者における歩容情報、および歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報を歩行者情報として蓄積する歩行者情報記憶機能と、ユーザの歩容情報、および歩行者情報を参照して、ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出機能と、を実現させる保険提案プログラム。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の保険提案システムでは、歩容情報取得部が、履物からユーザの歩容情報を取得し、歩行者データベースに複数の歩行者における歩容情報、および歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報が、歩行者情報として蓄積されている。そして、指標値算出部が、ユーザの歩容情報、および歩行者情報を参照して、ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出することにより、歩行者の歩き方と、過去の傷病の履歴と、からユーザの将来的な傷病のリスクを推測することが可能になり、ユーザに対して適切な保険プランを提案することができる。ユーザの歩き方という個人毎の特徴に基づいて、適切な保険プランを提案することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明に係る保険提案プラットフォームの構成例を示すシステム図である。
【図２】履物及び履物用モジュールの使用形態を示す図である。
【図３】履物用モジュール、および情報処理端末の構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示す保険提案システムにおける情報処理サーバの構成を示すブロック図である。
【図５】保険提案システムの指標値算出部で行う処理を説明する図である。
【図６】指標値算出部における学習モデルの学習フェーズにおける学習処理を示すフローチャートである。
【図７】指標値算出部における学習モデルを用いた推定フェーズにおける推定処理を示すフローチャートである。
【図８】保険提案システムの処理フローを示す図である。
【図９】第１変形例に係る保険提案システムにおいて、指標値算出部で行う処理を説明する図である。
【図１０】第２変形例に係る保険提案システムにおいて、指標値算出部で行う処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施態様に係る保険提案プラットフォーム１について図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、保険提案プラットフォーム１の構成例を示すシステム図である。
図１に示すように、保険提案システム２を構成する歩行者データベース３０および情報処理サーバ１００は、ユーザ端末５、２０および歩行者データベース３０と、ネットワークを介して接続されている。
【００１７】
ユーザ端末５、２０は、保険の加入を検討しているユーザＰが使用する端末であり、例えば個人で所有するパソコン５や、タブレット、スマートフォン等の情報処理端末２０である。なお、ユーザ端末５、２０はユーザＰが所属する組織が所有するものであってもよい。また、ユーザＰは既に保険に加入している者であってもよい。ここで、保険とは医療保険、生命保険、がん保険、傷害保険等の各種の保険が含まれる。
【００１８】
ネットワーク４０は、保険提案システム２と各種の機器との間を相互に接続させるためのネットワークであり、例えば、無線ネットワークや有線ネットワークである。
具体的には、ネットワーク４０は、ワイヤレスＬＡＮ（ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＬＡＮ：ＷＬＡＮ）や広域ネットワーク（ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＷＡＮ）、ＩＳＤＮｓ（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｓｅｒｖｉｃｅ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、無線ＬＡＮｓ、ＬＴＥ（ｌｏｎｇ  ｔｅｒｍ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、第４世代（４Ｇ）、第５世代（５Ｇ）、ＣＤＭＡ（ｃｏｄｅ  ｄｉｖｉｓｉｏｎ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ａｃｃｅｓｓ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）、イーサネット（登録商標）などである。
【００１９】
また、ネットワーク４０は、これらの例に限られず、例えば、公衆交換電話網（Ｐｕｂｌｉｃ  Ｓｗｉｔｃｈｅｄ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＰＳＴＮ）やブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ブルートゥースローエナジー（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ）、光回線、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）回線、ＬＰＷＡＮ（Ｌｏｗ−Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ−Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）回線、衛星通信網などであってもよく、どのようなネットワークであってもよい。
【００２０】
また、ネットワーク４０は、例えば、ＮＢ−ＩｏＴ（Ｎａｒｒｏｗ  Ｂａｎｄ  ＩｏＴ）や、ｅＭＴＣ（ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｙｐｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）であってもよい。なお、ＮＢ−ＩｏＴやｅＭＴＣは、ＩｏＴ向けの無線通信方式であり、低コスト、低消費電力で長距離通信が可能なネットワークである。
【００２１】
また、ネットワーク４０は、これらの組み合わせであってもよい。また、ネットワーク４０は、これらの例を組み合わせた複数の異なるネットワークを含むものであってもよい。例えば、ネットワーク４０は、ＬＴＥによる無線ネットワークと、閉域網であるイントラネットなどの有線ネットワークとを含むものであってもよい。
【００２２】
ここで、図１および図３に示すように、保険提案プラットフォーム１は、保険提案システム２と、動きを検出するセンサ部１７を有する履物用モジュール１０１が内蔵された履物１０と、を備えている。
センサ部１７は、履物１０の姿勢および移動速度の変化を計測する加速度センサである。図３および図４を用いて、この履物１０の構造について詳述する。
【００２３】
図２は、履物用モジュール１０１を備える履物１０の使用形態を示す図である。図２に示すように、履物用モジュール１０１を備えた履物１０は、情報処理端末２０と通信を行って、履物１０の状態を情報処理端末２０に送信する。
履物１０は、ユーザＰが足に装着するものであり、例えば、スニーカー、革靴、パンプス、サンダルなどであるがこれらに限定されるものではない。
履物用モジュール１０１は、履物１０の内側におけるソール部分の中央部に配置される。そして、履物用モジュール１０１は、充電のためにソール部分から取り外し可能とされている。この場合には、履物用モジュール１０１は充電用端子を備えている。
【００２４】
履物１０の状態とは、履物１０の動きＭ（傾きや移動方向、移動速度等）や、着用しているユーザＰの体温、心拍数、履物１０内の湿度などを含んでよい。履物１０の動きを示す情報は、情報処理端末２０に伝達され、ユーザＰの歩行状態を伝達することができる。情報処理端末２０は、例えば、ＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機などの機器により実現することができるコンピュータである。
【００２５】
情報処理端末２０は、これにより、ユーザＰに対して歩行状態の改善の提案などを実現することができる。また、履物１０は、一例としてソール等にＬＥＤテープを備えて、ユーザＰの動きＭに合わせて発光することとしてもよく、動きＭに基づく発光制御を情報処理端末２０が行うこととしてもよい。また、振動モータの振動による触覚的な通知や、音声による通知により、ユーザＰに対して歩行状態の改善を提案してもよい。
そのような履物用モジュール１０１と情報処理端末２０とについて図３を用いて詳細に説明する。
【００２６】
図３は、履物１０に挿入（搭載）される履物用モジュール１０１、及び、情報処理端末２０それぞれの機能構成例を示すブロック図である。
図３に示すように、履物用モジュール１０１は、電源部１１と、制御部１２と、通信部１３と、記憶部１６と、センサ部１７と、を備える。
【００２７】
電源部１１は、履物用モジュール１０１の各部を駆動させるための電力を供給する機能を有する。電源部１１は、例えば、マンガン電池、アルカリ電池、リチウムイオン電池などにより実現することができるが、電力を供給することができれば、これらに限定するものではない。
【００２８】
制御部１２は、履物用モジュール１０１の各部を制御する機能を有するプロセッサである。制御部１２は、記憶部１６に記憶されている各種のプログラムを実行することで、履物用モジュール１０１の各部を制御する。制御部１２は、センサ部１７から伝達されたセンシングデータを、情報処理端末２０に送信するよう、通信部１３（送信部１５）に指示する。
【００２９】
通信部１３は、情報処理端末２０と通信を実行する機能を有する通信インターフェースである。通信部１３は、受信部１４と、送信部１５とを含む。受信部１４は、情報処理端末２０からの信号を受信し、受信した信号を復号して、制御部１２に伝達する。
【００３０】
また、送信部１５は、制御部１２から伝達された情報を、情報処理端末２０に送信する。通信部１３は、情報処理端末２０と無線により通信を実行するものであり、例えば、Bluetooth Low Energy（登録商標）、Bluetooth（登録商標）、３Ｇ（3rd Generation）、４Ｇ（4th Generation）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）等に従って通信を実行するものであるが、通信規格はこれらに限定されるものではない。
【００３１】
記憶部１６は、履物用モジュール１０１が動作する上で必要とする各種プログラム、データ、パラメータを記憶する機能を有する記録媒体である。記憶部１６は、例えば、フラッシュメモリ等の小型の記録媒体により実現することができるが、これに限定されるものではない。
【００３２】
センサ部１７は、履物１０をユーザＰが履いて移動することで、履物１０の動きＭを検出する機能を有するセンサである。履物１０の動きを検出することで、ユーザＰの足の動きとして検出することができる。
センサ部１７は、例えば、３軸（例えば、水平面において互いに直角な２つの軸と、その２つの軸に対して垂直な軸）の加速度を検出する加速度センサ及び当該３軸各々の回転角を検出するための角速度センサから実現することができる。
【００３３】
センサ部１７は、更に、当該３軸方向の地磁気を検出する地磁気センサを含んで、９軸センサとして機能してもよい。センシングデータは、少なくとも３軸の加速度情報及び当該３軸の角速度情報を含む。
センサ部１７は、得られたセンシングデータを制御部１２に伝達する。センサ部１７は、履物１０の状態を検知できるものであれば、どのようなセンサであってもよく、その他に、温度センサや荷重センサ、湿度センサなども含まれてよい。さらに、圧力、匂い、気体（ガス）、音、光などを検出するセンサが含まれてもよい。例えば気体を検出するセンサを用いると、履物１０が安全靴である場合には、二酸化炭素や一酸化炭素等の有毒ガスの検出に供することができる。
【００３４】
情報処理端末２０は、入力部２１と、通信部２２と、表示部２３と、記憶部２４と、制御部２５と、を備える。
入力部２１は、ユーザＰからの入力を受け付ける機能を有する。入力部２１は、例えば、ハードウェアキーやタッチパネルなどにより実現することができるが、これらに限定されるものではない。入力部２１は、ユーザＰから受け付けた入力内容を制御部２５に伝達する。
【００３５】
通信部２２は、履物用モジュール１０１と通信を実行する機能を有する通信インターフェースである。通信部２２は、受信部２２１と、送信部２２２とを含む。受信部２２１は、履物１０から送信されたセンシングデータを受信する。また、送信部２２２は、制御部２５から伝達された発光制御信号を履物１０に送信する。
【００３６】
表示部２３は、制御部２５からの指示に従って、画像や文字を表示する機能を有するモニターである。表示部２３は、例えば、ＬＣＤにより実現することができるが、これに限定するものではない。表示部２３は、例えば、ユーザＰの歩行の状態を表示したり、歩行方法を教示する情報を表示したりすることができる。
【００３７】
記憶部２４は、履物用モジュール１０１が動作する上で必要とする各種プログラム、データ、パラメータを記憶する機能を有する記録媒体である。記憶部２４は、例えば、フラッシュメモリ、ＳＳＤ、ＨＤＤなどにより実現することができるが、これらに限定されるものではない。
【００３８】
制御部２５は、情報処理端末２０の各部を制御する機能を有するプロセッサである。制御部２５は、記憶部２４に記憶されている各種のプログラムを実行することで、情報処理端末２０の各部を制御する。
また、例えば、制御部２５は、例えば、通信部２２から伝達された履物１０の動きに基づいて、ユーザＰによりよい歩行方法を提示するための表示情報を生成して、表示部２３に表示するように指示する。
【００３９】
なお、情報処理端末２０は、受信したユーザＰの歩行あるいは走行の際の動きを示すセンシングデータあるいはセンシングデータを加工した情報を、例えば情報処理サーバ１００等の外部サーバに送信することができる。
【００４０】
次に、保険提案システム２の構成について、図４を用いて説明する。図４は、図１に示す保険提案システム２の構成を示すブロック図である。
保険提案システム２は、この保険提案システム２は、ユーザＰに対して最適な保険プランを提案するシステムであり、歩行者データベース３０と、情報処理サーバ１００と、を備えている。情報処理サーバ１００は、ユーザＰの歩容情報を用いて、怪我のリスクや病気のリスクを評価して、最適な保険プランを提案する。
【００４１】
ここで、歩容情報とは、ユーザＰがどのような歩き方、走り方をしているかを特定可能な情報であって、具体的な一例としては、履物用モジュール１０１が検出した加速度センサの値、あるいは、その時間的変化、また、それらの情報から得られるユーザの歩き方における一歩分（あるいは数歩分）の足の動かせ方を示す軌跡情報などである。
【００４２】
また、保険プランとは、ユーザが支払う保険料の額と、所定の要件を満たす不測の事態に遭遇した時に、保険会社から受け取る保険金の額と、保証期間と、を含んでいる。保険金は、主に保険料に対応して設定される。保険料は、ユーザＰが抱えている潜在的なリスクにより設定されることが望ましい。
【００４３】
本発明の保険提案システム２では、ユーザＰが抱えている潜在的なリスクを評価することで、保険会社にとって適切な保険プランを提案することができる。また、ユーザＰが抱えている潜在的なリスクをユーザＰに通知することで、ユーザＰが自身の傾向を把握し、将来に備えることができる。
【００４４】
歩行者データベース３０には、複数の歩行者における歩容情報、および歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報が歩行者情報として蓄積されている。すなわち、歩行者情報は、複数のユーザＰについての歩容情報の集合を備えている。
傷病履歴情報は、歩行者における歩行中の怪我の履歴情報を含んでいる。
【００４５】
情報処理サーバ１００は、入力部１１０と、記憶部１２０と、処理部１３０と、出力部１４０と、を備えている。
入力部１１０は、図１に示すネットワーク４０を介して、ユーザ端末５、２０から、各種のデータを受信する通信インターフェースである。各種のデータとしては、歩容情報、および歩行者情報が含まれる。
【００４６】
記憶部１２０は、情報処理サーバ１００が動作するうえで必要とする各種の制御プログラムや各種のデータを記憶する機能を有する。記憶部１５０は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリなど各種の記憶媒体により実現される。
情報処理サーバ１００は、記憶部１２０に記憶された制御プログラムを実行することで、実現すべき各機能を実現することとしてよい。ここでいう各機能とは、歩容情報取得機能、歩行者情報記憶機能、指標値算出機能、および生体情報取得機能を少なくとも含んでいる。
【００４７】
処理部１３０は、情報処理サーバの各部を制御するコンピュータであり、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）やマイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどであってもよい。
処理部１３０は、歩容情報取得部１３１と、指標値算出部１３２と、保険料算出部１３３と、を備えている。
歩容情報取得部１３１は、履物１０から取得したユーザＰの歩容情報を、情報処理端末２０を介して取得する。
【００４８】
指標値算出部１３２は、ユーザＰの歩容情報、および歩行者情報を参照して、ユーザＰにおける保険料の指標となる指標値を算出する。この点について、以下に詳述する。
図５は、保険提案システム２の指標値算出部１３２で行う処理を説明する図である。図６は、指標値算出部１３２における学習モデルの学習フェーズを説明する図である。図７は、指標値算出部１３２における学習モデルの推定フェーズを説明する図である。
【００４９】
図５に示すように、本実施形態に係る指標値算出部１３２は、複数の歩行者における歩容情報と、歩行中の怪我のしやすさを示す歩行リスク値と、の関係を学習した学習モデルを用いて、ユーザＰの歩容情報から、指標値として、ユーザＰにとっての歩行リスク値を算出する。
【００５０】
詳述すると、指標値算出部１３２は、入力層と、中間層と、出力層と、を備えた学習モデルを有している。
本実施形態における学習モデルとは、歩容情報を入力することで、歩行リスク値を出力する関数の集合である。ここでまず、学習モデルが行う学習データを用いた学習フェーズについて説明する。
【００５１】
図６に示すように、学習フェーズでは、まずユーザＰが、例えば歩容情報としての履物１０の単位時間当たりのセンサ部１７の変位量と、ラベルとしての歩行リスク値と、を有する学習データを、指標値算出部１３２の学習モデルに入力する（Ｓ３０１）。なお、歩容情報としては、単位時間当たりの加速度の変化量に限定されることはなく、その他の形式で特徴量を抽出してもよい。
ラベルとしての歩行リスク値とは、歩行により将来的に怪我をする可能性を示す値である。
【００５２】
そして、学習モデルは、様々な歩容情報と、それに対応する歩行リスク値と、を学習する必要があるため、大量の学習データが必要となる。学習モデルにおいて出力として得られる歩行リスク値として、例えば図示のように、大、中、小のような識別子が設定されている。
歩行リスク値は、例えば単純に、過去にケガをしたことがあるかどうかだけの０又は１の情報でもよいし、怪我の程度、すなわち捻挫の度合い、骨折の度合、等により、それぞれに対して重みづけをして対応する値を設定し、その値を付与するものでもよい。
そして、歩行リスクの分類については、予め設定した基準点を超えるかどうかにより、大、中、小のように分類してもよい。この数値は、過去に経験した歩行中の怪我の履歴から推定される。なお、歩行リスク値を、例えば０から１００のような所定の範囲が定められた数値により設定してもよい。
【００５３】
指標値算出部１３２は、歩容情報から履物１０の加速度の最大値や、変位量、左右での動きの違い等の歩行特徴量を抽出する。
歩行特徴量は、例えば加速度の変化を表す波形を、対数化した値を用いてもよいし、その他の方法により行ってもよい。
【００５４】
そして、学習モデルは、学習データを学習する（Ｓ３０２）。ここでいう学習データは、少なくとも、歩容情報と、歩行リスク値と、対応付けられた情報である。学習データに対応付けられている歩行リスク値（ラベル）は、ユーザＰ（オペレータ）が付与する。
【００５５】
学習データを学習することで、学習モデルを構成する関数それぞれの係数が変更される。すなわち、学習モデルを構成する関数が、それぞれの係数を変更してゆくことで、学習データのうち、抽出された歩行特徴量の値と、歩行リスク値の数値と、を用いて、歩行特徴量から歩行リスク値を導く学習モデルへと構築されていく。
【００５６】
学習モデルの中間層は、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ ｍｅｍｏｒｙ）の機能を有している。ＬＳＴＭの機能を有する学習モデルでは、ユーザＰの歩容情報に基づいて、歩行リスク値を推定してゆく。
中間層は、指標値算出部１３２による歩行リスク値の推定結果を受付けるフィードバック部として機能し、学習フェーズにおいて、バックプロパゲーションを行うことができる。
【００５７】
バックプロパゲーションとは、ある学習データにおける歩行特徴量を入力層に入力し、中間層で計算されて出力層に出力された計算結果が、該当するラベルが示す歩行リスク値と異なった場合に、その計算結果を再度中間層に戻して再度計算を行うことである。この際、再計算の結果が、該当するラベルが示す歩行リスク値と一致するように、中間層の係数を調整することで、中間層による感情推定の精度を向上することができる。
【００５８】
また中間層は、入力された歩行リスク値の推定情報を用いて、再帰学習する再帰学習部として機能してもよい。ここで、学習モデルにおける再帰学習とは、実際に学習モデルを利用するユーザＰが、入力した歩容情報に対して推定された歩行リスク値が納得いかなかった場合に行う処理である。
【００５９】
具体的には、入力した歩容情報に対して本来推定されるべき歩行リスク値を入力層に再入力し、入力した歩容情報と、そのユーザＰが指定した歩行リスク値をラベルとして、新しい追加の学習データを、元からある学習データ群に混ぜて、もう一度学習モデルを作る。これにより、学習モデルによる感情推定の精度をより一層向上することができる。
【００６０】
このようにして、学習モデルが学習済みの状態となる。この作業を大量の学習データに対して行うことで、学習モデルの精度が向上する。次に、実際に学習モデルを用いてユーザＰの歩行リスク値を推定する推定フェーズについて説明する。
【００６１】
図７に示すように、推定フェーズでは、まず、指標値算出部１３２の学習モデルに歩容情報を入力する（Ｓ４０１）。指標値算出部１３２は、歩容情報における加速度の変化量等を含む歩行特徴量を抽出し、学習モデルに入力する。
学習モデルは、入力層に歩行特徴量が入力されると、中間層で計算をした計算結果となる確度を出力層に出力してもよい。確度とは、入力データが、どのラベルに相当するかの確からしさを定量的に評価した指標であり、例えば歩行リスクが「大０．７、中０．４、小０．２」のように表示される。この場合には、数値が最も大きい「大」が選択され、歩行リスクが「大」と推定される（Ｓ４０２）。また、確度に代えて、感情を示すタグが出力されてもよい。
【００６２】
また、ユーザＰが保険提案システム２を使用する中で、指標値算出部１３２が推定した歩行リスク値に違和感が生じた場合には、この歩行リスク値をフィードバック部としての入力層に再入力することができる。そして、入力部１１０に入力された歩行リスク値を用いて、再帰学習部としての中間層が、ユーザＰが所期する歩行リスク値が得られるように、再帰学習をすることができる。
【００６３】
保険料算出部１３３は、指標値算出部１３２が算出した指標値に基づいて、ユーザＰに提案するべき保険料を算出する。保険料の算出には、前述した手順により推定された歩行リスク値が用いられる。
保険料の算出においては、指標値算出部１３２により算出された指標値の範囲と、保険料（保険プラン）と、を対応付けたテーブルデータが記憶部に記憶され、これを参照することにより保険料（保険プラン）が決定される方法であってもよい。また、当該テーブルデータを用いることなく、保険料（保険プラン）を決定してもよい。
【００６４】
次に、図８を用いて、保険提案システム２における処理の手順を説明する。図８は、保険提案システム２の処理フローを示す図である。
図８に示すように、保険提案システム２の処理では、まず、入力部にユーザＰの歩容情報が入力される（Ｓ６０１）。次に、歩容情報取得部１３１が、入力部に入力された歩容情報を取得する（Ｓ６０２）。
【００６５】
次に、歩容情報取得部１３１が、歩容情報を記憶部に記憶させる（Ｓ６０３）。次に、指定値算出部が、歩容情報から指標値としての歩行リスク値を算出する（Ｓ６０４）。
次に、保険料算出部１３３が、指標値を用いて、保険料を算出する（Ｓ６０５）。次に、保険料をユーザ端末に表示する（Ｓ６０６）。
【００６６】
（第１変形例）
次に、図９を用いて、保険提案システム２の第１変形例について説明する。図９は、保険提案システム２の第１変形例を説明する図である。
本変形例に係る保険提案システム２では、傷病履歴情報は、それぞれのユーザが、過去に罹患した病気の履歴情報を含んでいる。
そして、図９に示すように、指標値算出部１３２は、複数の歩行者における歩容情報と、過去に罹患した病気の履歴情報と、の関係を学習した学習モデルを用いて、ユーザＰの歩容情報から、指標値として、ユーザＰにおける将来的に罹患する可能性を示す情報（罹患予測）を算出する。すなわち、一定の傾向を備えた歩容を有するユーザＰでは、特定の病気（例えば脚部の骨肉腫等）を罹患する可能性が、統計的に推測できる等のように判断してもよい。
【００６７】
この場合における指標値算出部１３２の学習モデルは、ラベルとして罹患予測を有する学習データで学習を行う。この場合には、学習モデルを構成する関数が、それぞれの係数を変更してゆくことで、学習データのうち、抽出された歩行特徴量の値と、病気の履歴情報と、を用いて、歩行特徴量から罹患予測を導く学習モデルへと構築されていく。
【００６８】
（第２変形例）
次に、図１０を用いて、保険提案システム２の第２変形例について説明する。図１０は、学習モデルの第２変形例を説明する図である。
図１０に示すように、本変形例に係る保険提案システム２では、歩行者データベース３０には、歩行者それぞれに対して設定された保険料を示す保険料情報が蓄積されている。
そして、指標値算出部１３２は、複数の歩行者における歩容情報と、保険料情報と、の関係を学習した学習モデルを用いて、ユーザＰの歩容情報から、指標値として、ユーザＰに提案するべき保険料を算出する。
【００６９】
この場合における指標値算出部１３２の学習モデルは、ラベルとして保険料を有する学習データで学習を行う。この場合には、学習モデルを構成する関数が、それぞれの係数を変更してゆくことで、学習データのうち、抽出された歩行特徴量の値と、保険料と、を用いて、歩行特徴量から翻訳テキスト情報を導く学習モデルへと構築されていく。
【００７０】
以上説明したように、本実施形態に係る保険提案システム２によれば、歩容情報取得部１３１が、履物１０からユーザＰの歩容情報を取得し、歩行者データベース３０に複数の歩行者における歩容情報、および歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報が、歩行者情報として蓄積されている。
そして、指標値算出部１３２が、ユーザＰの歩容情報、および歩行者情報を参照して、ユーザＰにおける保険料の指標となる指標値を算出することにより、歩行者の歩き方と、過去の傷病の履歴と、からユーザＰの将来的な傷病のリスクを推測することが可能になり、ユーザＰに対して適切な保険プランを提案することができる。ユーザＰの歩き方という個人毎の特徴に基づいて、適切な保険プランを提案することができる。
【００７１】
また、指標値算出部１３２が、複数の歩行者における歩容情報と、歩行中の怪我のしやすさを示す歩行リスク値と、の関係を学習した学習モデルを用いて、ユーザＰの歩容情報から、指標値として、ユーザＰにとっての歩行リスク値を算出する。このため、大量の歩行者データを活用して、精度の高い歩行リスク値の算出を行うことができる。
【００７２】
また、保険料算出部１３３が、指標値算出部１３２が算出した指標値に基づいて、ユーザＰに提案するべき保険料を算出する。これにより、ユーザＰが、自身の歩容情報に基づいて算出された最適な保険料を確認することができる。
【００７３】
上記実施の形態に係る装置は、上記実施の形態に限定されるものではなく、他の手法により実現されてもよいことは言うまでもない。以下、各種変形例について説明する。
【００７４】
例えば、上記実施形態においては、履物用モジュール１０１は、情報処理端末２０と無線通信する機能を有していたが、これは必須のものではない。後から、履物用モジュール１０１を履物１０から取り出して、ユーザＰの歩行状態に関する情報を取得することとしてもよい。
【００７５】
また、上記実施形態において、履物用モジュール１０１が備える各機能部は、別途別の筐体に収められて、履物１０の別の場所に設けられることとしてもよい。
【００７６】
また、上記実施形態においては、履物１０の一例としてスニーカーのような靴を示したが、これはその限りではない。履物１０としては、ユーザＰが足に装着し、履物用モジュール１０１やセンサ部１７を備えるスペースがあれば、どのような履物であってもよい。例えば、履物１０の一例としては、女性用のパンプスやハイヒールが挙げられる。これらの場合であれば、履物用モジュール１０１やセンサ部１７は、ヒール部材内部に設けることが考えられる。
【００７７】
また、上記実施形態においては、センサ部１７の一例として９軸センサを用いることとしたが、ユーザＰの情報を取得できるのであれば、その他のセンサを用いてもよい。例えば、圧力センサを備えることで、両足の圧力センサの計測値の合算値で、ユーザＰの体重を測定することができる。また、当該圧力センサによれば、ユーザＰの足に対する荷重の変化を特定することもできる。
【００７８】
また、あるいは、温度センサを履物１０内部に備えて、ユーザＰのおよその体温を測定することとしてもよいし、湿度センサを備えて、履物１０内部の湿度を測定して、そこから、履物１０内部のユーザＰにとっての不快指数を求めることとしてもよい。
そして、これらの様々なセンサから得られた情報を、情報処理端末２０に送ることで、指標値の算出に活用してもよいし、ユーザＰの健康管理に役立ててもよい。例えば、温度センサから得られた体温から、ユーザＰの平均体温を算出し、ある時に測定した体温がその平均体温より一定以上高ければ、ユーザＰに熱がないかを問い合わせるＵＩを情報処理端末２０に表示してユーザＰの健康管理に役立てたりすることができる。
【００７９】
また、各種の保険として、認知症保険、自動車保険、企業内健康保険、労災保険等であってもよい。
具体的には、歩容情報を評価することで、認知症のリスクを評価することができる。また、歩容情報を確認することで、自動車をどの程度使用しているかを推定することができる。
また、例えば企業の工場等の作業場で使用される安全靴に、履物用モジュール１０１を内蔵することで、歩容情報から作業中のリスクを評価して、企業内健康保険や労災保険と連動させてもよい。
【００８０】
また、上記実施形態においては、履物用モジュール１０１がセンシングデータを取得し、送信する手法として、履物用モジュール１０１のプロセッサが制御プログラム等を実行することにより、実現することとしているが、これは装置に集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよい。また、これらの回路は、１または複数の集積回路により実現されてよく、上記実施の形態に示した複数の機能部の機能を１つの集積回路により実現されることとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。
【００８１】
また、上記制御プログラムは、プロセッサが読み取り可能な記録媒体に記録されていてよく、記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記制御プログラムは、当該制御プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記プロセッサに供給されてもよい。本発明は、上記制御プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００８２】
なお、上記制御プログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。
【００８３】
また、上記実施形態に示した構成及び各補足に示した構成は、適宜組み合わせることとしてもよい。また、各処理手順についても、結果として得られるものが同じになるのであれば、実行手順を入れ替えてもよいし、並列に２つの処理を実行することとしてもよい。
【符号の説明】
【００８４】
１  保険提案プラットフォーム
２  保険提案システム
１０  履物
２０  情報処理端末
３０  歩容情報データベース
４０  ネットワーク
１００  情報処理サーバ
１３１  歩容情報取得部
１３２  指標値算出部
１３３  保険料算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年2月19日(2020.2.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動きを検出するセンサ部を有し、履物の左右それぞれに装着される履物用モジュールから取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得部と、
複数の歩行者における歩容情報、および前記歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報が歩行者情報として蓄積される歩行者データベースと、
前記ユーザの歩容情報から抽出された前記履物の動きにおける左右での動きの違いを示す歩行特徴量、および前記歩行者情報を参照して、前記ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出部と、を備える保険提案システム。
【請求項２】
前記傷病履歴情報は、前記歩行者における歩行中の怪我の履歴情報を含み、
前記指標値算出部は、複数の歩行者における歩容情報と、歩行中の怪我のしやすさを示す歩行リスク値と、の関係を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザの歩容情報から、前記指標値として、前記ユーザにとっての前記歩行リスク値を算出することを特徴とする請求項１に記載の保険提案システム。
【請求項３】
前記傷病履歴情報は、前記歩行者における過去に罹患した病気の履歴情報を含み、
前記指標値算出部は、複数の歩行者における歩容情報と、過去に罹患した病気の履歴情報と、の関係を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザの歩容情報から、前記指標値として、前記ユーザにおける将来的に罹患する可能性を示す情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の保険提案システム。
【請求項４】
前記指標値算出部が算出した指標値に基づいて、前記ユーザに提案するべき保険料を算出する保険料算出部を備えていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の保険提案システム。
【請求項５】
前記歩行者データベースには、前記歩行者それぞれに対して設定された保険料を示す保険料情報が蓄積され、
前記指標値算出部は、複数の歩行者における歩容情報と、前記保険料情報と、の関係を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザの歩容情報から、前記指標値として、前記ユーザに提案するべき保険料を算出することを特徴とする請求項１に記載の保険提案システム。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の保険提案システムと、
動きを検出するセンサ部を有する履物用モジュールと、を備え、
前記センサ部は、前記履物の姿勢および移動速度の変化を計測する加速度センサであることを特徴とする保険提案プラットフォーム。
【請求項７】
コンピュータが、
動きを検出するセンサ部を有し、履物の左右それぞれに装着される履物用モジュールから取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得ステップと、
複数の歩行者における歩容情報、および前記歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報を歩行者情報として蓄積する歩行者情報記憶ステップと、
前記ユーザの歩容情報から抽出された前記履物の動きにおける左右での動きの違いを示す歩行特徴量、および前記歩行者情報を参照して、前記ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出ステップ部と、を実行する保険提案方法。
【請求項８】
コンピュータに、
動きを検出するセンサ部を有し、履物の左右それぞれに装着される履物用モジュールから取得したユーザの歩容情報を取得する歩容情報取得機能と、
複数の歩行者における歩容情報、および前記歩容情報と対応付けられて記憶される過去の傷病を示す傷病履歴情報を歩行者情報として蓄積する歩行者情報記憶機能と、
前記ユーザの歩容情報から抽出された前記履物の動きにおける左右での動きの違いを示す歩行特徴量、および前記歩行者情報を参照して、前記ユーザにおける保険料の指標となる指標値を算出する指標値算出機能と、を実現させる保険提案プログラム。