(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの生活において発生するリスクの要因となるリスク要因と、前記リスクの発生を軽減する要因となる強み要因とをユーザごとに記録した要因情報を記録装置から読み出す要因情報読み出し手段と、
前記要因情報読み出し手段によって読み出された前記要因情報に基づいて、特定の個人を対象ユーザとして、前記対象ユーザごとに、リスクの発生率が、前記リスク要因および前記強み要因によってどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率を、前記リスク要因および前記強み要因ごとに算出するリスク拡大比率算出手段と、
前記リスク拡大比率算出手段によって算出された前記リスク拡大比率を、前記リスク要因および前記強み要因ごとに出力するリスク拡大比率出力手段と、
前記リスク拡大比率算出手段によって算出された前記リスク拡大比率に基づいて、対象とする二つの要因について、一方の要因が他方の要因にどのような経路でつながるかを示す経路図を生成する経路図作成手段と、
前記経路図作成手段によって作成された前記経路図を、通信回線を介して接続された前記対象ユーザが操作するユーザ端末へ送信する経路図送信手段とを備え、
前記要因情報は、前記対象ユーザに前記リスク要因または前記強み要因が始まる以前の年については、その要因に対して設定した変数の値を０とし、前記対象ユーザに前記リスク要因または前記強み要因が始まった後の年については、その要因に対して設定した変数の値を１として作成した経験記憶型パネルデータであって、
前記リスク拡大比率算出手段は、前記経験記憶型パネルデータに基づいて、前記対象ユーザにおける、ある対象年の第一の要因の発生状況を０，１で記述した変数を従属変数とし、前記対象年の前年における前記第一の要因とは異なる第二の要因の発生状況を０，１で記述した変数を第一の説明変数とし、前記対象年の前年における前記第一の要因の発生状況を０，１で記述した変数を第二の説明変数として２変量回帰分析を行うことにより、前記第二の要因によって前記第一の要因がどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わす前記リスク拡大比率を算出することを特徴とするリスク分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のリスク分析装置において、
前記要因情報読み出し手段によって読み出された前記要因情報に基づいて、前記対象ユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクを予測するリスク予測手段と、
前記リスク予測手段によって予測されたリスクを表すリスク情報を前記対象ユーザに通知するリスク情報通知手段とをさらに備えることを特徴とするリスク分析装置。
【請求項３】
請求項２に記載のリスク分析装置において、
前記リスク情報通知手段は、前記リスク情報とともに、前記対象ユーザがそのリスクに対する対応策を確認するための対応策情報を通知することを特徴とするリスク分析装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載のリスク分析装置において、
前記リスク拡大比率出力手段は、前記リスク拡大比率算出手段によって算出された前記リスク拡大比率を、地域別、年齢別、年代別、世代別の少なくともいずれかの単位で集計して出力することを特徴とするリスク分析装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載のリスク分析装置において、
ユーザの前記リスク要因と前記強み要因を特定するために設定された質問をユーザに提示する質問提示手段と、
前記質問提示手段によって提示された質問に対する、ユーザからの回答を受け付ける回答受付手段と、
前記回答受付手段によって受け付けた、前記リスク要因を特定するために設定された質問に対する回答の内容をユーザのリスク要因として特定するとともに、前記回答受付手段によって受け付けた、前記強み要因を特定するために設定された質問に対する回答の内容をユーザの強み要因として特定する要因特定手段と、
前記要因特定手段によって特定されたユーザごとの前記リスク要因と前記強み要因を前記要因情報として、前記記録装置へ記録する要因情報記録手段とをさらに備えることを特徴とするリスク分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リスク分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
次のような人間に点数を付ける方法が知られている。この方法では、インターネットのプログラムを用いて、個人にアンケートを実施させてアンケート項目ごとに得点を算出し、その結果に基づいて個人ごとに点数を付ける（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２００７−２８０３３８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、従来の方法は、人を評価するための指標を設けて、各指標ごとに点数付することにより、個人を客観的に評価しようとするものであった。ここで、人間は様々なリスク要因を抱えて生活している場合があるが、従来の方法では、個人を採点するに当たり、ユーザがどのようなリスク要因を抱えており、そのリスク要因が他のリスク要因や、リスクの発生を軽減する要因となる強み要因とどのように関連しているかを特定するための方法については、何ら検討されていなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明によるリスク分析装置は、ユーザの生活において発生するリスクの要因となるリスク要因と、リスクの発生を軽減する要因となる強み要因とをユーザごとに記録した要因情報を記録装置から読み出す要因情報読み出し手段と、前記要因情報読み出し手段によって読み出された前記要因情報に基づいて、特定の個人を対象ユーザとして、対象ユーザごとに、リスクの発生率が、リスク要因および強み要因によってどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率を、リスク要因および前記強み要因ごとに算出するリスク拡大比率算出手段と、リスク拡大比率算出手段によって算出されたリスク拡大比率を、リスク要因および強み要因ごとに出力するリスク拡大比率出力手段と、リスク拡大比率算出手段によって算出されたリスク拡大比率に基づいて、対象とする二つの要因について、一方の要因が他方の要因にどのような経路でつながるかを示す経路図を生成する経路図作成手段と、経路図作成手段によって作成された経路図を、通信回線を介して接続された特定ユーザが操作するユーザ端末へ送信する経路図送信手段とを備え、要因情報は、対象ユーザにリスク要因または強み要因が始まる以前の年については、その要因に対して設定した変数の値を０とし、対象ユーザにリスク要因または強み要因が始まった後の年については、その要因に対して設定した変数の値を１として作成した経験記憶型パネルデータであって、リスク拡大比率算出手段は、経験記憶型パネルデータに基づいて、対象ユーザにおける、ある対象年の第一の要因の発生状況を０，１で記述した変数を従属変数とし、対象年の前年における第一の要因とは異なる第二の要因の発生状況を０，１で記述した変数を第一の説明変数とし、対象年の前年における第一の要因の発生状況を０，１で記述した変数を第二の説明変数として２変量回帰分析を行うことにより、第二の要因によって第一の要因がどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わす前記リスク拡大比率を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、リスクの発生率が、リスク要因および強み要因によってどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率をユーザごとに算出するため、ユーザがどのようなリスク要因を抱えており、そのリスク要因が他のリスク要因や、リスクの発生を軽減する要因となる強み要因とどのように関連しているかについて特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】リスク分析システム１００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】リスク分析装置３００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図３】ユーザが質問に対して回答する画面の一例を模式的に示した図である。
【図４】ユーザのリスク要因と強み要因の総括表と、ユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクの予測結果の出力例を示す図である。
【図５】リスク拡大比率の出力例を示す図である。
【図６】一方の要因が他方の要因にどのような経路でつながるかを示す図である。
【図７】リスク分析装置３００で実行される処理の流れを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、本実施の形態におけるリスク分析システムの一実施の形態の構成を示すブロック図である。リスク分析システム１００は、ユーザ端末２００と、リスク分析装置３００とで構成される。ユーザ端末２００は、ユーザが所持する端末であって、例えばパーソナルコンピュータ（以下「パソコン」と呼ぶ）、スマートフォン、タブレット端末等の情報端末が用いられる。また、リスク分析装置３００は、ユーザ端末２００と通信を行って種々の処理を実行するための装置であって、例えば、サーバ装置やパソコン等の情報処理装置が用いられる。
【０００９】
本実施の形態では、ユーザ端末２００とリスク分析装置３００とは、例えばインターネットや携帯電話網等の通信回線を介して接続される。なお、図１では、リスク分析システム１００は、ユーザ端末２００とリスク分析装置３００とがそれぞれ１台ずつで構成される例を示しているがリスク分析システム１００の構成はこれに限定されない。例えば、複数のリスク分析装置３００で処理を分散させるようにしてもよいし、ユーザ端末２００の数は特に限定されるものではない。
【００１０】
図２は、本実施の形態におけるリスク分析装置３００としてサーバ装置を用いた場合の一実施の形態の構成を示すブロック図である。リスク分析装置３００は、操作部材３０１と、接続ＩＦ（インターフェース）３０２と、制御装置３０３と、記録装置３０４とを備えている。
【００１１】
操作部材３０１は、リスク分析装置３００の操作者によって操作される種々の装置、例えばキーボードやマウスを含む。
【００１２】
接続ＩＦ３０２は、リスク分析装置３００をインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースであり、例えば、インターネットに有線で接続するための有線ＬＡＮモジュールや、インターネットに無線で接続するための無線ＬＡＮモジュールなどが用いられる。本実施の形態では、リスク分析装置３００は、この接続ＩＦ２０２を介してインターネットに接続し、ユーザ端末２００と通信を行う。
【００１３】
制御装置３０３は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、リスク分析装置３００の全体を制御する。なお、制御装置３０３を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。例えば、接続ＩＦ３０２を介して読み込まれたデータは、バッファメモリに一時的に記録される。
【００１４】
記録装置３０４は、リスク分析装置３００が蓄える種々のデータや、制御装置３０３が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記録装置であり、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等が用いられる。なお、記録装置３０４に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供されたり、ネットワークを介して提供され、使用者が取得したプログラムのデータを記録装置３０４にインストールすることによって、制御装置３０３がプログラムを実行できるようになる。
【００１５】
本実施の形態におけるリスク分析システム１００では、リスク分析装置３００は、ユーザ端末２００を所持するユーザから収集したデータに基づいて、ユーザの生活において発生するリスクの要因となるリスク要因と、リスクの発生を軽減する要因となる強み要因とを特定する。そして、特定したリスク要因と強み要因に基づいて、リスクの発生率がリスク要因および強み要因によってどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率をリスク要因および強み要因ごとに算出して、ユーザ端末２００を所持するユーザに提供する。
【００１６】
なお、本実施の形態では、雇用、住宅、健康、心の健康、家族、教育、育児、近隣など８つの生活、福祉分野を中心に、各分野からそれぞれ５項目づつ選定された４０のリスク要因を対象とし、リスク要因としては、例えば、いじめ、引きこもり、不安定雇用、貧困などの一般の人が陥り易い生活や福祉上のリスクを引き起こす要因が想定される。また、強み要因としては、これらのリスクの連鎖を低減させる要因となる個人が持つ強み要因と、コミュニティーが持つ強み要因の中から、本実施の形態におけるリスク分析システム１００を運用する運用者が選択した強み要因が使用される。
【００１７】
以下、リスク分析装置３００で実行されるユーザのリスクを分析するための処理について説明する。
【００１８】
ユーザは、ユーザ端末２００を操作して、リスク分析装置３００へアクセスし、リスク分析装置３００が上述したリスク要因と強み要因を特定するために必要な情報の入力を行う。例えば、リスク分析システム１００の提供者によってユーザが情報を入力するための入力用サイトがインターネット上に開設されており、ユーザは、該入力用サイトにアクセスするためのＵＲＬを入力して、入力用サイトへアクセスし、入力用サイト上に表示される内容に従って情報の入力を行う。
【００１９】
ユーザが入力する情報としては、ユーザの年齢、居住地、家族構成といったユーザの属性情報と、上述したリスク要因と強み要因を特定するための情報とが含まれる。なお、ユーザは、あらかじめユーザ登録を行ってユーザＩＤとパスワードを入手しておき、このユーザＩＤとパスワードを使用して入力用サイトにアクセスするようにしてもよい。また、ユーザの属性情報にユーザの氏名などの個人を特定できるような情報は含めないようにして、匿名で情報を入力させるようにしてもよい。
【００２０】
リスク要因と強み要因を特定するための情報については、ユーザは、入力用サイト上に表示されるリスク要因と強み要因を特定するための質問に回答することにより、入力が可能となっている。このために、制御装置３０３は、ユーザ端末２００から入力用サイトへアクセスがあった場合には、入力用サイト上に、あらかじめ設定されたリスク要因を特定するための質問と、強み要因を特定するための質問を表示するとともに、ユーザから各質問に対する回答の入力を受け付ける。ユーザが質問に対して回答する画面は、例えば図３に示すように、質問表示欄３ａにあらかじめ設定された質問項目を表示した上で、回答入力欄３ｂで質問項目に対するユーザからの回答を受け付ける画面構成となっている。例えば、ユーザは、質問表示欄３ａに表示された「子どもの頃（１８歳頃まで）について」の「子どもの頃、親との関わりがあまりなかった」という質問項目に対して、回答入力欄３ｂに表示された「該当しない」、「０−５歳」、「小学校」、「中学校」、「高校等」の中から質問内容に該当する時期を選択することにより、回答を入力する。
【００２１】
制御装置３０３は、ユーザによって入力された質問項目ごとの回答内容をユーザ端末２００から受信し、受信した質問項目ごとの回答内容に基づいて、該ユーザのリスク要因と強み要因の有無、および、それらの要因があった時期に関する情報を記録装置３０４に記録する。具体的には、質問項目に対応するリスク要因と強み要因に対してユーザの回答内容を関連付けた要因情報をユーザごとに記録する。ユーザごとに要因情報を記録する方法としては、要因情報と上述したユーザＩＤとを関連付けて記録すればよい。
【００２２】
なお、本実施の形態では、図３に示した各質問項目に対する回答内容は、以下のようなリスク要因や強み要因に関連付けられる。これらの関連付け例は一例であって、リスク要因や強み要因の表現方法は、他の方法としてもよい。
【００２３】
まず、図３に示した「子どもの頃（１８歳頃まで）について」の質問事項と回答内容について説明する。「子どもの頃、親との関わりがあまりなかった」という質問項目に対する回答内容は、「親接触少」というリスク要因に対する回答内容として関連付けられる。「子どもの頃、他の子と遊ぶのが苦手だった」という質問項目に対する回答内容は、「仲間遊び苦手」というリスク要因に対する回答内容として関連付けられる。「子どもの頃、一人親に育てられた」という質問項目に対する回答内容は、「一人親に養育」というリスク要因に対する回答内容として関連付けられる。「子どもの頃、生活は大変苦しかった」という質問項目に対する回答内容は、「少年期貧困」というリスク要因に対する回答内容として関連付けられる。
【００２４】
次に、図３に示した「就学期について」の質問事項と回答内容について説明する。「親は私の教育に熱心だった」という質問項目に対する回答内容は、「親教育熱心」という強み要因に対する回答内容として関連付けられる。「生徒のことをよく理解してくれる良い教師に出会えた」という質問項目に対する回答内容は、「良い教師」という強み要因に対する回答内容として関連付けられる。「専門的な資格を取得した（就学期以降の取得も含む）」という質問項目に対する回答内容は、「資格取得」という強み要因に対する回答内容として関連付けられる。「学校になじめず登校できない時期があった」という質問項目に対する回答内容は、「不登校」というリスク要因に対する回答内容として関連付けられる。「いじめにあっていた」という質問項目に対する回答内容は、「いじめ」というリスク要因に対する回答内容として関連付けられる。「高校を中退した」という質問項目に対する回答内容は、「高校中退」というリスク要因に対する回答内容として関連付けられる。
【００２５】
制御装置３０３は、ユーザ端末２００から受信した情報に基づいて、ユーザのリスク要因と強み要因とを記録した場合には、ユーザ端末２００からの要求に基づいて、要求元のユーザ端末２００を操作するユーザに対して、該ユーザのリスク分析結果を通知する。本実施の形態におけるユーザのリスク分析結果は、ユーザのリスク要因と強み要因の総括表、ユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクの予測結果、および各リスクの発生率がリスク要因および強み要因によってどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率を含む。
【００２６】
ユーザのリスク要因と強み要因の総括表と、ユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクの予測結果は、例えば、図４に示すような表形式のデータがユーザ端末２００へ送信されて、ユーザに通知される。図４に示す例では、ユーザに通知される情報として、指標名４ａ、具体的な問題４ｂ、具体的な問題の開始年（何年前から）４ｃ、具体的な問題の終了年（何年前まで）４ｄ、あなたのスコア４ｅ、地域の平均４ｆ、対応策４ｇが表形式で表示されている。
【００２７】
図４において、指標名４ａには、図４に示す各行に対応して、リスク分析システム１００の運営者によってあらかじめ設定された指標の名称が表示される。具体的な問題４ｂには、上述したリスク要因と強み要因を示すテキストデータが表示される。具体的な問題の開始年（何年前から）４ｃには、ユーザが質問に対する回答として、リスク要因と強み要因の開始年または開始時におけるユーザの年齢を入力した場合に、開始年を西暦に換算した年または開始時における年齢が表示される。具体的な問題の終了年（何年前まで）４ｄには、ユーザが質問に対する回答として、リスク要因と強み要因の終了年または終了時におけるユーザの年齢を入力した場合に、終了年を西暦に換算した年または終了時における年齢が表示される。あなたのスコア４ｅには、後述する処理で演算される、ユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクの予測結果が数値化されて表示される。地域の平均４ｆには、あらかじめ設定された地域を対象としたリスクの予測結果の平均値が表示される。対応策４ｇには、具体的な問題４ｂに表示されたリスク要因を抱えたユーザに対して、ユーザが登録時に指定した市町村や都道府県で利用可能な相談窓口等を開設する公的サービスや民間サービスの一覧情報を表示するためのリンクが表示される。図４では、ユーザが対応策４ｇに表示された「対応策」を選択したことを検出すると、制御装置３０３は、公的サービスや民間サービスの一覧情報を表示したリンク先画面へ遷移させる。ここで表示されるリンク先画面は、具体的な問題４ｂに表示されたリスク要因ごとにあらかじめ作成されていてもよい。あるいは制御装置３０３が、ユーザが対応策４ｇに表示された「対応策」を選択したことを検出したタイミングで、公的サービスや民間サービスの一覧情報からユーザが登録時に指定した市町村や都道府県で利用可能な情報を検索し、その結果を表示したリンク先画面を生成してもよい。
【００２８】
ここで、あなたのスコア４ｅに表示されるユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクの予測結果の算出方法について説明する。制御装置３０３は、記録装置３０４に記録した要因情報に基づいて、以下の処理によりユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクの予測結果を算出する。本実施の形態では、まず、ユーザごと、要因ごとに記憶されている要因の有無、および要因のあった時期のデータ（例えば「何年から」「何年まで」、あるいは、「小学校」「中学校」・・・「老年期」というデータ）を、ユーザごと、年次ごとのパネルデータに変換する。
【００２９】
具体的には、制御装置３０３は、記録装置３０４に記録した要因情報に基づいて、ユーザのリスク要因と強み要因のデータのうち、各リスク要因と強み要因がいつ始まり、いつ終わったか、または現在も継続しているかという時期に関する回答が入力された要因を対象として、ユーザが生まれた年からユーザによって回答が入力された年までの年次別のパネルデータを作成する。パネルデータの作成方法としては、要因が始まった年と、要因が終了した年とに基づいて、要因が発生していた期間を特定する。そして、特定した期間に含まれる年については、その要因に対して設定した変数の値を１とし、それ以外の年については、その要因に対して設定した変数の値を０としてパネルデータを作成する方法がある。本実施の形態では、この方法で作成したパネルデータを「直接効果型パネルデータ」と呼ぶ。この直接効果型パネルデータは、要因が実際に起きている年が分かるため、要因の直接的な効果を測るのに適している。
【００３０】
また、パネルデータの別の作成方法としては、要因が始まった年のみを用い、要因が始まる以前の年については、その要因に対して設定した変数の値を０とし、要因が始まってからユーザによって回答が入力された年までの年については、その要因に対して設定した変数の値を１としてパネルデータを作成する方法がある。本実施の形態では、この方法で作成したパネルデータを「経験記憶型パネルデータ」と呼ぶ。この経験記憶型パネルデータは、一度起きた事象が、例えその事象が終わっても、その後の人生の出来事にどのような影響を与えるかを調べる際に用いられ、時点が離れた要因間の関連を調べる際に有用である。
【００３１】
制御装置３０３は、作成したパネルデータを用いて、以下の処理によりユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクの予測結果を算出する。なお、直接効果型パネルデータと経験記憶型パネルデータのいずれを使用するかは、あらかじめ設定されているものとする。本実施の形態では、ユーザの時点ｔのおけるリスク要因Ｘｉのスコアを表す数値をＸｉ（ｔ）とし、強み要因Ｚｊのスコアを表す数値をＺｊ（ｔ）とする。ここで、ｉはリスク要因の個数であって、ｉ＝１，２，・・・ｎであり、ｊは強み要因の個数であって、ｊ＝１，２，・・・ｍである。
【００３２】
あなたのスコア４ｅに表示されるユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクの予測結果を時点ｔ＋１におけるＸｉ（ｔ＋１）とすると、Ｘｉ（ｔ＋１）は、次式（１）に示すように線形の多変量回帰分析の結果として算出される。
Ｘｉ（ｔ＋１）＝ａ＋ｂ１・Ｘ１（ｔ）＋ｂ２・Ｘ２（ｔ）＋・・・＋ｂｎ・Ｘｎ（ｔ）＋ｃ１・Ｚ１（ｔ）＋ｃ２・Ｚ２（ｔ）＋・・・＋ｃｍ・Ｚｍ（ｔ）  ・・・（１）
なお、式（１）において、ａ、ｂ１、ｂ２・・・ｂｎ、ｃ１、ｃ２・・・ｃｍは、線形多変量回帰分析によるＸｉ、Ｚｊの回帰係数である。
【００３３】
式（１）において、Ｘｉ（ｔ＋１）は、現在または将来に発生するリスクの程度を表す変数として定義される。例えば、Ｘｉ（ｔ＋１）を時点ｔ＋１におけるユーザの「貧困」の程度を表す変数とした場合、Ｘｉ（ｔ＋１）は、貧困の程度を０から１０までの数値で表した変数となる。式（１）では、例えば、時点ｔ＋１において最も貧困の程度が高いと感じていることが予測されるユーザに対しては、Ｘｉ（ｔ＋１）の値として１０が算出される。一方、全く貧困でないと感じていることが予測されるユーザに対しては、Ｘｉ（ｔ＋１）の値として０が算出される。また、時点ｔ＋１における貧困の程度が０と１０の中間であると感じているユーザに対しては、その程度に応じて１から９までの値が算出される。
【００３４】
この場合、変数Ｘｉ（ｔ＋１）は、時点tにおけるリスク要因と強み要因の説明変数によって式（１）により予測される。ここで、説明変数としては、例えば、ユーザが時点ｔにおいて「非正規雇用」であるかどうかを示す変数Ｘ１（ｔ）、ユーザが時点ｔにおいて「失業」しているかどうかを示す変数Ｘ２（ｔ）、ユーザが時点ｔにおいて「不安定・欝」であるかどうかを示す変数Ｘｎ（ｔ）といったリスク要因や、ユーザが時点ｔにおいて「健康管理」をしているかどうかを示す変数Ｚ１（ｔ）、ユーザが時点ｔにおいて「自信・信念」を持っているかどうかを示す変数Ｚ２（ｔ）、ユーザが時点ｔにおいて「友人とのネットワーク」を有しているかどうかを示す変数Ｚｍ（ｔ）が定義される。これらの変数は、連続数をとる変数であってもよいし、ＹＥＳであれば１、ＮＯであれば０をとる２値変数であってもよい。
【００３５】
次に、リスク拡大比率について説明する。制御装置３０３は、記録装置３０４に記録されている要因情報に基づいて、例えば図５に示すように、各リスク要因ごとに、そのリスクの発生率が他のリスク要因および強み要因によってどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率を算出し、これを表形式で表したデータをユーザ端末２００へ送信する。
【００３６】
図５では、「いじめ」というリスク要因を対象として、他のリスク要因および強み要因５ａごとに、その要因を保有している人の比率である要因保有者比率５ｂ、「いじめ」というリスク要因に対するその要因のリスク拡大比率５ｃ、リスク拡大比率の有意水準５ｄとが表示されている。要因保有者比率５ｂには、例えば、図４で上述した地域の平均４ｆを算出する際に対象とした地域における全ユーザに対する要因の保有者比率が算出されて表示される。また、有意水準５ｄには、後述する処理で算出されるリスク拡大比率の有意水準がアスタリスクの数により表現されて表示される。ここでは、アスタリスクの数が多いほどリスク拡大比率５ｃに表示されたリスク拡大比率の有意水準が高いことを示している。
【００３７】
次に、制御装置３０３は、上述した処理で作成した直接効果型パネルデータまたは経験記憶型パネルデータを使用して、リスク要因、強み要因間のリスク拡大比率を算出する。なお、直接効果型パネルデータと経験記憶型パネルデータのいずれを使用するかは、あらかじめ設定されているものとする。本実施の形態では、リスク要因、強み要因はそれぞれＹＥＳの場合に１、Ｎｏの場合は０をとる２値変数であることを想定し、ロジット回帰分析の手法を用いてリスク拡大比率を算出するものとする。例えば、以下に説明する２変量回帰分析または多変量回帰分析といった重回帰分析によりリスク拡大比率を算出すればよい。
【００３８】
まず、２変量回帰分析によるリスク拡大比率の算出方法について説明する。ここでは、要因Ｘと要因Ｙとの間のリスク拡大比率、すなわち、あるリスク要因Ｘによって、リスク要因Ｙがどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率を算出する場合を例に説明する。ここでは、一例として、「いじめ」というリスク要因Ｘによって「非正規雇用」というリスク要因Ｙがどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率を算出する場合を想定する。
【００３９】
この場合、ユーザｉがある年ｔに、「非正規雇用」であったかどうかを０，１で記述する変数Ｙｉｔを従属変数としてとり、それを説明する独立変数として「いじめ」という要因Ｘｉｔを一つのだけをとって、次式（２）により回帰分析を行う。なお、次式（２）において、ａは定数項であり、ｂは回帰係数であり、εｉｔは誤差項である。
Ｌｏｇｉｔ（Ｙｉｔ）＝ａ＋ｂ＊Ｘｉｔ＋εｉｔ  ・・・（２）
【００４０】
この場合、Ｙｉｔが０と１の２つの値だけをとる２値変数であるため、分析にはロジット回帰分析を行い、従属変数をＹｉｔの変わりに、そのロジットであるλ＝Ｌｏｇｉｔ（Ｙｉｔ）＝ｌｏｇ（Ｙｉｔ／（１−Ｙｉｔ））を用いて式（２）の回帰計算を行う。また、調査対象者であるユーザｉと観察年ｔによるパネルデータを使うためパネル回帰分析を行うことにより、観察が出来ない個人の特性の差による影響を取り除き安定した推計が可能となる。そして、要因Ｘと要因Ｙとの間のリスク拡大比率Ｒは、この回帰分析から求められた回帰係数ｂを用いて、次式（３）により算出される。
リスク拡大比率Ｒ＝ＥＸＰ（ｂ）  ・・・（３）
なお、式（３）において、ＥＸＰは、自然対数ｅのべき乗を表わす関数である。
【００４１】
式（２）を用いたロジット回帰分析の結果得られるＸｉｔの回帰係数ｂから、式（３）を使い、Ｘという要因を持っているユーザｉが、Ｘという要因を持っていないユーザに比べて、Ｙという要因が何倍拡大するかを示すリスク拡大比率算出することができる。
【００４２】
この場合、独立変数としたリスク要因は「いじめ」だけであり、他の要因、例えば、「いじめ」と関連性の強い「不登校」や「不安定・欝」といった要因を統制（コントロール）していないため、これらの要因が「いじめ」に伴って変化した分の間接的な効果も、「いじめ」の効果として測られることとなる。つまり、２変量回帰分析を用いて測ったリスク拡大比率は、「いじめ」を受けた人がいじめから派生するさまざまな出来事の間接的な効果も含めた「総合的な効果」として「不安定雇用」になるリスクがどの程度高まったかどうかを判断するための指標となる。
【００４３】
なお、２変量回帰分析を用いてリスク拡大比率を算出する場合、要因Ｘと要因Ｙの発生時点が離れていることも考えられる。よって、この場合には、要因の説明変数であるＸｉｔとしては、上述した経験記憶型パネルデータを使用することが好ましい。
【００４４】
次に、多変量回帰分析によるリスク拡大比率の算出方法について説明する。ここでは、要因Ｙに影響を与えていると思われる、なるべく多くの要因を独立変数として一つの回帰式に入れて回帰分析を行う。例えば、「不安定雇用」を従属変数とする場合では、独立変数とする要因しては、「いじめ」の他に、「不登校」、「不安定・欝」など複数のリスク要因や強み要因を含める。また、ユーザの年齢、性別、出生年などの複数の属性を独立変数に含めて回帰分析を行ってもよい。この方法により得られるリスク拡大比率によれば、他の変数を一定にした場合に、「いじめ」にあった人が「不安定雇用」になるリスクが「いじめ」に遭わなかった人に比べどの程度高まるかという、「いじめ」の単独効果を推計することができる。
【００４５】
本実施の形態では、リスク拡大比率の算出のために、２変量回帰分析による方法を用いるか多変量回帰分析による方法を用いるかは、システムの運用者によってあらかじめ設定されているものとする。例えば、サンプル数が少ない場合は、比較的少ないサンプル数でも安定的な結果が出易い２変量回帰分析による方法を採用する等すればよい。
【００４６】
また、制御装置３０３は、図６に示すように、上述した処理で算出したリスク拡大率に基づいて、対象とする二つの要因について、一方の要因が他方の要因にどのような経路でつながるかを示す図を生成して、ユーザ端末２００へ送信する。図６は、「仲間遊び苦手」というリスク要因６ａから「貧困」というリスク要因６ｂまでの経路を示した図であり、経路上の要因間をつなぐ直線に対応付けて、該要因間で算出されたリスク拡大率と、その有意水準をアスタリスクの数で表示した情報が記されている。
【００４７】
図７は、本実施の形態におけるリスク分析装置３００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図７に示す処理は、ユーザ端末２００から、上述したユーザの属性情報と、リスク要因と強み要因を特定するための情報とを受信すると起動するプログラムとして、制御装置３０３によって実行される。
【００４８】
ステップＳ１０において、制御装置３０３は、上述したように、ユーザ端末２００から受信した質問項目ごとの回答内容に基づいて、該ユーザのリスク要因と強み要因を記録装置３０４に記録する。その後、ステップＳ２０へ進む。
【００４９】
ステップＳ２０では、制御装置３０３は、ユーザ端末２００からユーザのリスク分析結果の通知が要求されたか否かを判断する。ステップＳ２０で肯定判断した場合には、ステップＳ３０へ進む。
【００５０】
ステップＳ３０では、制御装置３０３は、上述したように、ユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクの予測結果の算出や、リスク拡大率の算出といった分析処理を行う。
【００５１】
その後、ステップＳ４０へ進み、制御装置３０３は、図３、４、５、６に示したように、ステップＳ３０における分析結果を表や図を用いて表したデータをユーザ端末２００へ送信する。その後、処理を終了する。
【００５２】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）制御装置３０３は、ユーザの生活において発生するリスクの要因となるリスク要因と、リスクの発生を軽減する要因となる強み要因とをユーザごとに記録した要因情報を記録装置３０４から読み出し、読み出した要因情報に基づいて、リスクの発生率が、他のリスク要因および強み要因によってどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率を、リスク要因および強み要因ごとに算出し、算出したリスク拡大比率を、リスク要因および強み要因ごとに表形式で表したデータをユーザ端末２００へ送信するようにした。これによって、ユーザは、自らに発生する可能性があるリスクについて、リスク要因と強み要因がどのように影響を及ぼすかを把握することができる。
【００５３】
（２）制御装置３０３は、要因情報に基づいて、ユーザに対して現在または将来に発生し得るリスクを予測し、予測結果をユーザ端末２００へ送信して、ユーザに通知するようにした。これによって、ユーザは、自身に発生する可能性があるリスクの予測結果を把握することができる。
【００５４】
（３）制御装置３０３は、図４に示したように、図４に示す各行に対応して、公的サービスや民間サービスの一覧情報を表示したリンク情報を対応策４ｇに表示するようにした。これによって、ユーザは、リンク先を表示して、相談窓口等を開設する公的サービスや民間サービスを確認することができる。
【００５５】
（４）制御装置３０３は、ユーザ端末２００から入力用サイトへアクセスがあった場合には、入力用サイト上に、あらかじめ設定されたリスク要因を特定するための質問と、強み要因を特定するための質問を表示するとともに、ユーザから各質問に対する回答の入力を受け付けるようにした。そして、制御装置３０３は、ユーザによって入力された質問項目ごとの回答内容をユーザ端末２００から受信し、受信した質問項目ごとの回答内容に基づいて、該ユーザのリスク要因と強み要因を記録装置３０４に記録するようにした。これによって、ユーザに対して、ユーザのリスク要因と強み要因を特定するための質問を提示して、その回答を得るだけで、容易にユーザのリスク要因と強み要因を特定することができる。
【００５６】
―変形例―
なお、上述した実施の形態のリスク分析システム１００は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、２変量回帰分析によりリスク拡大比率を算出する場合、あるリスク要因Ｘによって、リスク要因Ｙがどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率を算出する例について説明した。しかしながら、リスク要因の中には、一旦その状態になるとなかなか抜け出すことが困難であり、しばらく継続することが多いリスクの要因も含まれる。このようなリスク要因を想定する場合、現時点でリスク要因が継続している場合だけでなく、前年にリスク要因が発生した場合にも、当該リスク要因が起こる確率が大きく異なってくる。この点を考慮し、２変量回帰分析では、前年の従属変数を説明変数として付け加えるようにしてもよい。
【００５７】
また、ユーザの年齢や性別など、ユーザの属性に関する変数は、しばしば交絡要因となり易い。例えば、「いじめ」に遭った人は、学齢期の男性が多い。このため、たまたま調査対象者に男性が多く含まれているときには、見かけ上「いじめ」のリスク拡大比率が増えてしまうことになる。これらの要因による影響をコントロールしないと、「いじめ」の影響の中に、年齢や性別による影響が入ってきてしまう。従って、２変量回帰分析において、これらの交絡要因についても独立変数の中に入れ、その影響が含まれないようにした方が好ましい。
【００５８】
（２）上述した実施の形態では、２変量回帰分析または多変量回帰分析によりリスク拡大比率を算出する例について説明した。このような回帰分析を行う際に、説明変数として、被説明変数と同じ年のデータをとるか（以下、「ラグなし」と呼ぶ）、１年前のデータを取るか（以下、「１年ラグ付き」と呼ぶ）を選択できるようにしてもよい。例えば、１年ラグ付きの説明変数をとれば、独立変数のデータを従属変数のデータより１年前のデータをとることになるため、独立変数に対応する要因が、従属変数に対応する要因より早く生じたことが明らかとなり、時間的な前後関係が明確になるというメリットがある。一方で、ラグなしの説明変数をとれば、独立変数のデータと従属変数のデータとが同じ年のデータとなるため、原因となる要因と結果となる要因とが同じ年に起こっている場合には、精度の高い分析結果を得ることができる。
【００５９】
（３）上述した実施の形態では、制御装置３０３は、ユーザ端末２００から分析結果の通知要求を受け付け、分析結果を図３、４、５、６に示したような表や図を用いてユーザ端末２００へ送信することによりユーザに通知する例について説明した。しかしながら、自治体や地域住民など、分析結果の閲覧を希望する組織や人物からの要求に基づいて、要求元が操作する端末へ分析結果を通知するようにしてもよい。また、制御装置３０３は、要求元からのデータ集計指示を受け付けて、上述したリスク拡大比率を、地域別、年齢別、年代別、世代別の少なくともいずれかの単位で集計し、集計結果を分析結果として通知するようにしてもよい。
【００６０】
（４）上述した実施の形態では、リスク拡大比率の算出、およびリスク予測結果の算出において、従属変数が０か１の２値変数の場合にロジット回帰分析を用いた例を説明したが、従属変数が連続変数の場合には、線形パネル回帰分析を使用し、従属変数が３つ以上の値を取る変数の場合には多項ロジット回帰分析を使うことにしてもよい。
【００６１】
（５）上述した実施の形態では、リスク拡大比率、またはリスク予測の計算において、回帰分析を使用して計算を行っている場合を示した。しかしながら、リスク分析装置３００へ多くのユーザ端末２００がアクセスすることが想定される場合には、ニューラル・ネットワーク法などのデータ・マイニングの方法で対応するようにしてもよい。これによって、多くのユーザ端末２００からのアクセスが発生した場合でも高速にデータを処理することが可能となる。
【００６２】
（６）上述した実施の形態では、強み要因として個人やコミュニティーが持っているリスク低減効果があると想定される要因をとったが、ユーザが、国・自治体・民間団体が提供しているサービス・プログラムを利用していることを強み要因としてもよい。この場合、ユーザがそのサービス・プログラムを利用することによって、各種のリスク要因がどの程度軽減されるか、また、他の強み要因がどの程度拡大するかなどの効果を求めることによって、サービス・プログラムを利用することによって生じる効果を測定してもよい。
【００６３】
（７）上述した実施の形態では、ユーザ端末２００は、ユーザが所持する端末であって、例えばパソコン、スマートフォン、タブレット端末等の情報端末が用いられる例について説明した。しかしながら、ユーザ端末２００としては、ユーザに対して、その人が抱えるリスクを低減するようなサービス・支援プログラムを提供している機関に設置された端末を利用するようにしてもよい。この場合、該機関では、ユーザの了解を得た上で、ユーザのリスク要因や強み要因についての回答内容やリスクの予測結果などのデータを共有したり、相互にユーザを紹介したりするようにすれば、本実施の形態におけるリスク分析システムを地域連携支援システムとして利用することもできる。
【００６４】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１００  リスク分析システム
２００  ユーザ端末
３００  リスク分析装置
３０１  操作部材
３０２  接続ＩＦ
３０３  制御装置
３０４  記録装置
【要約】
【課題】ユーザの生活において発生するリスクを分析すること。
【解決手段】リスク分析装置３００は、ユーザの生活において発生するリスクの要因となるリスク要因と、リスクの発生を軽減する要因となる強み要因とをユーザごとに記録した要因情報を記録装置から読み出す要因情報読み出し手段と、要因情報読み出し手段によって読み出された要因情報に基づいて、リスクの発生率が、リスク要因および強み要因によってどのような倍率で拡大又は縮小するかを表わすリスク拡大比率を、リスク要因および強み要因ごとに算出するリスク拡大比率算出手段と、リスク拡大比率算出手段によって算出されたリスク拡大比率を、リスク要因および強み要因ごとに出力するリスク拡大比率出力手段とを備える。
【選択図】図１【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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