(57)【要約】【課題】体力認知機能を加味した保険の仕組みを提供する。【解決手段】体力認知機能を示す情報と保険リスクとの相関関係を設定する設定部、を備える情報処理装置。【選択図】図１
2019202707.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
体力認知機能を示す情報と保険リスクとの相関関係を設定する設定部、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
ユーザの前記体力認知機能を示す情報を取得する取得部と、
前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報及び前記相関関係に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する計算部と、
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記計算部は、前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報の予測結果に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記計算部は、前記体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施想定に対応する前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報の予測結果に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記計算部は、前記ユーザが前記体力認知機能の向上のためのトレーニングを実施する場合及び実施しない場合の各々の前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報の予測結果に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記計算部は、前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報の履歴に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記計算部は、前記ユーザによる前記体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施結果の履歴に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報に基づき、前記体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施を前記ユーザに指示する情報を生成する生成部、をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項９】
保険リスクの計算対象となる保険の種類ごとに、保険リスクの計算に用いられる前記体力認知機能を示す情報の種類が設定される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
プロセッサにより、
体力認知機能を示す情報と保険リスクとの相関関係を設定すること、
を含む情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車保険や介護保険といった多種多様な保険商品が提供されている。保険商品の提供の際には、ユーザの保険リスクが計算され、保険リスクに応じた保険料が設定される。保険商品の提供者とユーザの双方の利益のために、保険リスクをより適切に計算し、適切な保険料を設定するための技術が求められている。【０００３】
例えば、下記特許文献１では、自動車保険に関し、運転特性を反映した保険リスクを算出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−２２５４９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
加齢と共に、人の体力認知機能は低下することが知られている。体力認知機能とは、筋力、持久力、敏捷性、下肢協調性、及び反応速度等の身体機能、並びに記憶力、注意力、判断力及び理解力等の認知機能を含む概念である。体力認知機能が低下するほど、転倒等して怪我をするリスクや自動車の運転ミスのリスクが高まる。しかし、既存の保険の仕組みでは、年齢や性別といった基礎情報や、特許文献１で言及されている運転特性等に基づいて保険リスクが計算されるに留まっていた。【０００６】
そこで、本開示では、体力認知機能を加味した保険の仕組みを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示によれば、体力認知機能を示す情報と保険リスクとの相関関係を設定する設定部、を備える情報処理装置が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、プロセッサにより、体力認知機能を示す情報と保険リスクとの相関関係を設定すること、を含む情報処理方法が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本開示によれば、体力認知機能を加味した保険の仕組みが提供される。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の一実施形態に係る情報処理システムの概要を説明するための図である。
【図２】本実施形態に係る体力認知機能情報の測定方法の一例を説明するための図である。
【図３】本実施形態に係るサーバの論理的な構成の一例を示すブロック図である。
【図４】本実施形態に係る体力認知機能情報に基づく保険リスクの計算方法の一例を説明するためのグラフである。
【図５】本実施形態に係るサーバにおいて実行される体力認知機能情報と保険リスクとの相関関係の設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る情報処理システムにおいて実行される保険リスク計算処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【図７】本実施形態に係るサーバにおいて実行される保険料の還元処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【図８】本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１２】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．提案技術の概要
１．１．情報処理システムの概要
１．２．自動車保険への適用
２．構成例
３．技術的特徴
３．１．体力認知機能情報に基づく保険リスクの計算
３．２．トレーニングの支援サービス
３．３．処理の流れ
３．４．補足
４．ハードウェア構成例
５．まとめ
【００１３】
＜＜１．提案技術の概要＞＞
＜１．１．情報処理システムの概要＞
図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理システムの概要を説明するための図である。図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システムは、サーバ１、ユーザ端末２及び測定施設３（換言すると、後述する測定装置）を含む。サーバ１、ユーザ端末２及び測定施設３は、ネットワーク９を介して接続される。測定施設３には、体力認知機能情報を測定するための測定装置が配置される。
【００１４】
（１）測定装置
測定施設３に配置される測定装置は、ユーザ（保険の契約者）の体力認知機能情報を測定する情報処理装置である。体力認知機能情報とは、体力認知機能を示す情報であり、身体機能を示す情報及び認知機能を示す情報から成る。身体機能とは、筋力、持久力、敏捷性、下肢協調性、及び反応速度等である。認知機能とは、記憶力、注意力、判断力及び理解力である。体力認知機能情報は、筋力等の各機能の高さを示す連続値又は離散値の集合である。体力認知機能情報の測定について、図２を参照しながら説明する。
【００１５】
図２は、本実施形態に係る体力認知機能情報の測定方法の一例を説明するための図である。本実施形態に係る測定装置４は、センサ情報処理端末４Ａ及びセンサデバイス４Ｂを含む。センサ情報処理端末４Ａは、センサデバイス４Ｂにより検出されたセンサ情報を処理して、体力認知機能情報を測定する。センサ情報処理端末４Ａは、例えばＰＣ、ノートＰＣ、タブレット端末又はスマートフォン等の任意の情報処理装置として実現される。センサデバイス４Ｂは、ユーザの行動又は状態を示す情報を検出する。センサデバイス４Ｂは、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、及び生体情報センサ等を含む。センサデバイス４Ｂは、例えばウェアラブルデバイスとして実現される。図２に示した例では、センサデバイス４Ｂはユーザの脚部に装着されている。センサ情報処理端末４Ａ及びセンサデバイス４Ｂは、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷｉ-Ｆｉ（登録商標）等の任意の通信路を介して接続される。センサ情報処理端末４Ａ及びセンサデバイス４Ｂは、図２に示した例のように分離していてもよいし、ひとつの装置として形成されてもよい。
【００１６】
センサ情報処理端末４Ａは、体力認知機能情報を測定するための所定の行動指示を表示又は音声出力する。ユーザは、かかる行動指示に応じて、例えば椅子に座った状態で足を上げ下げ、又は立ち座り等を繰り返す。これらの行動は、図２に示すようにユーザの脚部等に装着されたセンサデバイス４Ｂにより検出され、検出結果を示すセンサ情報がセンサ情報処理端末４Ａに送信される。センサ情報処理端末４Ａは、センサデバイス４Ｂから受信したセンサ情報を解析し、体力認知機能情報を測定（例えば、数値化）し、記録する。他にも、情報処理端末４Ａは、体力認知機能情報を測定するための画面を表示し、ユーザによる画面への入力に基づいて、体力認知機能情報を測定してもよい。また、センサ情報処理端末４Ａは、測定した認知機能情報をサーバ１へ送信する。
【００１７】
体力認知機能情報の各項目の測定方法の一例を説明する。「筋力」は、椅子立ち座り運動および座位足上げ継続時間を測定することで数値化され得る。「敏捷性」は、座位で足踏みを行うステップ数を測定することで数値化され得る。「協調性」は、座位でテンポに合わせて三角形に足を動かす精度を測定することで数値化され得る。「反応速度」は、座位で画面上に表示される指示に反応して足を動かす速さを測定することで数値化され得る。「持久力」は、座位で発声を継続する時間、および椅子立ち座り運動の時間における速度低下を測定することで数値化され得る。また、「記憶力」は、画面上に表示される項目をどれだけ記憶できるかで数値化され得る。「注意力」は、画面上の指示に従い素早く正確にボタンを押せるかで数値化され得る。
【００１８】
（２）ユーザ端末
ユーザ端末２は、ユーザに装着される又はユーザにより所持される情報処理装置である。ユーザ端末は、タブレット端末、スマートフォン、又はウェアラブルデバイスとして実現され得る。ユーザ端末２は、例えば生体センサ、位置計測部（屋内／屋外測位）、加速度センサ、ジャイロセンサ等の各種センサ、任意の通信規格を用いた通信を可能にする通信部、タッチパネル等の入力部、及びディスプレイ等の出力部を含む。
【００１９】
ユーザ端末２は、食事内容、摂取カロリー、消費カロリー、歩数、移動距離、運動の強度及び時間、心拍数、並びに睡眠時間等の日常生活の状況を示す情報を測定（又は取得）する。即ち、日常生活の状況を示す情報は、いわゆる活動量情報の他、ユーザの生活全般を示す情報を含む。日常生活の状況には、歩数や運動や睡眠時間、食事のような活動を含んでも良い。ユーザ端末２は、ユーザからの日常生活の状況を示す情報の入力を受け付けてもよい。ユーザ端末２は、測定した又は入力された日常生活の状況を示す情報をサーバ１へ送信する。
【００２０】
ユーザ端末２は、サーバ１から受信した情報に基づき、ユーザの体力認知機能を向上するための所定のトレーニング指示を表示又は音声出力する。ユーザは、かかるトレーニング指示に基づいてトレーニングを実施することで、体力認知機能の向上を図ることができる。ユーザがトレーニングを実行する様子はユーザ端末２により検出されて、サーバ１へ送信される。なお、図１では、ユーザ端末２は、ネットワーク９に直接接続されているが、測定施設３を経由してネットワーク９に接続されてもよい。
【００２１】
（３）サーバ
サーバ１は、ユーザが契約する保険に関する各種処理を行う情報処理装置である。例えば、サーバ１は、ユーザの保険リスクを計算したり、保険リスクを反映した保険料を計算したり、ユーザに支払う保険金を計算したりする。とりわけ、サーバ１は、ユーザの体力認知機能情報に基づいて保険リスクを計算する。
【００２２】
保険リスクとは、保険金の支払い対象となる事象の危険性及び発生確率の高さを示す指標である。保険金の支払い対象となる事象とは、例えば自動車保険における自動車事故、生命保険における死亡、介護保険における要介護認定である。保険リスクは保険料に反映される。典型的には、保険リスクが高いほど保険料は高くなり、保険リスクが低いほど保険料は低くなる。なお、保険料とは、ユーザが保険会社の支払う金銭である。また、保険金とは、事象発生時や契約満期時等に保険会社がユーザに支払う金銭である。
【００２３】
また、サーバ１は、ユーザの体力認知機能の向上のためのトレーニングの指示等のアドバイスをユーザに提供する。
【００２４】
＜１．２．自動車保険への適用＞
提案技術は、自動車保険、生命保険又は介護保険等の任意の種類の保険に適用可能である。以下では、一例として自動車保険について説明する。
【００２５】
自動車保険の分野では、特に高齢者向けの保険のあり方について盛んに議論されている。人は、加齢するにつれて体力認知機能が低下する傾向にあり、体力認知機能が低下するほど自動車事故が発生する危険性は高まる。そのため、体力認知機能に応じた保険の仕組みが構築されることが望ましい。
【００２６】
一方で、高齢者の健康のために、高齢者は自動車の運転を継続すべきであるという声もある。自動車の運転には体力認知機能が要されるところ、自動車の運転が日常的に行われることで体力認知機能の低下を抑制することができると考えられているためである。近年の少子高齢化や社会保障費用の増大等を鑑みれば、高齢者ができるだけ健康的に生きることが望ましいと言える。その一案として、高齢者が自動車の運転を継続できる仕組みが構築されることが望ましい。
【００２７】
そこで、提案技術は、体力認知機能を加味した保険の仕組みを提供する。例えば、サーバ１は、体力認知機能と保険リスクとの関係を明らかにした上で、体力認知機能に応じた保険リスク及び保険料を計算する。これにより、特に高齢者の保険リスクを適切に計算することが可能となる。
【００２８】
また、サーバ１は、体力認知機能の向上のためのトレーニングの指示等のアドバイスをユーザに提供する。これにより、ユーザの体力認知機能の向上を図ることが可能となる。その結果、体力認知機能の低下に起因する自動車事故を起こしにくくして、保険リスクを低減することが可能となる。さらに、体力認知機能を向上させることで、特に高齢者の健康を促進することも可能となる。
【００２９】
以上、提案技術の概要について説明した。以下では、ユーザは高齢者であり、測定施設３は介護施設又は自宅であり、保険は自動車保険であるものとして説明する。
【００３０】
＜＜２．構成例＞＞
図３は、本実施形態に係るサーバ１の論理的な構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、サーバ１は、通信部１１０、記憶部１２０及び制御部１３０を含む。
【００３１】
（１）通信部１１０
通信部１１０は、有線／無線により他の装置との間で情報の送受信を行う。通信部１１０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ-Ｆｉ、ＬＡＮ（Local  Area  Network）又は電話回線等に接続されて、ネットワーク９を介してユーザ端末２及び測定装置４と通信する。
【００３２】
（２）記憶部１２０
記憶部１２０は、サーバ１の動作のためのプログラム及び様々なデータを一時的に又は恒久的に記憶する。記憶部１２０は、ユーザの基礎情報、体力認知機能情報、日常生活の状況を示す情報、及びトレーニングの実施結果等の保険リスク計算のための各種情報を記憶する。なお、基礎情報とは、基礎情報とは、年齢、性別、体重、身長、体脂肪率、国籍、居住地、及び病歴等のいわゆる属性情報である。基礎情報は、例えば予めユーザにより入力されて、記憶部１２０に格納される。
【００３３】
（３）制御部１３０
制御部１３０は、サーバ１の様々な機能を提供する。例えば、制御部１３０は、設定部１３１、取得部１３２、予測部１３３、計算部１３４、トレーニング支援部１３５及び学習部１３６を含む。以下、各構成要素の機能を簡単に説明する。
【００３４】
設定部１３１は、保険リスクを計算するための前処理を行う機能を有する。詳しくは、設定部１３１は、体力認知機能情報と保険リスクとの相対関係を設定する。設定部１３１は、設定内容を計算部１３４に出力する。
【００３５】
取得部１３２は、ユーザの体力認知機能情報を取得する機能を有する。例えば、取得部１３２は、測定装置４から体力認知機能情報の測定結果を取得する。取得部１３２は、体力認知機能情報を測定するための行動指示を測定装置４に送信してもよい。また、取得部１３２は、体力認知機能情報の測定を促す通知をユーザに通知してもよい。取得部１３２は、取得した体力認知機能情報を計算部１３４、トレーニング支援部１３５及び学習部１３６に出力したり、記憶部１２０に蓄積したりする。
【００３６】
予測部１３３は、ユーザの将来の体力認知機能情報の予測を行う機能を有する。予測部１３３は、ユーザの現在の体力認知機能情報、体力認知機能情報の履歴、トレーニングの実施結果の履歴、基礎情報、及び／又は日常生活の状況を示す情報等に基づいて、将来の体力認知機能情報を予測する。予測部１３３は、予測結果を計算部１３４及び学習部１３６に出力する。なお、予測部１３３による予測には、ディープラーニング等の予測モデルが用いられ得る。
【００３７】
計算部１３４は、ユーザの保険に関する各種計算を行う機能を有する。計算部１３４は、ユーザの保険リスクを計算し、保険リスクに基づいて保険料を計算する。計算部１３４による計算結果は、ユーザに通知され得る。
【００３８】
トレーニング支援部１３５（生成部に相当）は、ユーザの体力認知機能情報に基づいて、ユーザによる体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施を支援するサービスを提供する。例えば、トレーニング支援部１３５は、トレーニングメニュー（トレーニングの種目、強度及び頻度等）を生成してユーザに通知し、ユーザによる実施結果を記録する。
【００３９】
学習部１３６は、予測部１３３の予測精度を向上させるための学習を行う機能を有する。学習部１３６は、予測部１３３により用いられる予測モデルのパラメータを学習し、学習結果を予測部１３３に出力することで、予測モデルを更新する。学習データは、複数のユーザの体力認知機能情報、体力認知機能情報の履歴、トレーニングの実施結果の履歴、基礎情報、及び／又は日常生活の状況を示す情報である。学習部１３６は、予測部１３３により予測された体力認知機能情報と、その後実際に取得部１３２により取得された体力認知機能情報との差分に基づいて、予測部１３３の予測モデルを更新してもよい。学習部１３６は、当該差分が得られる度に、予測モデルの学習を行ってもよい。このような追加的な学習により、予測精度をさらに向上させることが可能である。
【００４０】
＜＜３．技術的特徴＞＞
＜３．１．体力認知機能情報に基づく保険リスクの計算＞
以下、図４を参照しながら、体力認知機能情報に基づく保険リスクの計算方法について説明する。図４は、本実施形態に係る体力認知機能情報に基づく保険リスクの計算方法の一例を説明するためのグラフである。本グラフの縦軸は体力認知機能情報である。ここでは説明を簡易にするために、体力認知機能情報とは１軸のスカラ値であり、高い値であるほど体力認知機能が高く（即ち、良い）、低い値であるほど体力認知機能が低い（即ち、悪い）ものとする。本グラフの横軸は時間であり、時間は左から右へ流れるものとする。
【００４１】
（１）体力認知機能情報と保険リスクとの相対関係の設定
サーバ１（例えば、設定部１３１）は、体力認知機能情報と保険リスクとの相関関係を設定する。ここでの相関関係とは、体力認知機能情報がどの程度であれば、保険リスクがどの程度であるか、という対応関係を示す情報である。相関関係は、体力認知機能情報を入力として保険リスクを出力とするモデル（関数）として捉えられてもよい。例えば、サーバ１は、複数のユーザの体力認知機能情報、及び当該複数のユーザの自動車事故の発生有無及び事故内容の実績を統計的に処理することで、相関関係を設定する。なお、相関関係を設定するために用いられる実績の取得元である複数のユーザと、保険リスク及び保険料の計算対象となるユーザとは、典型的には異なる。
【００４２】
サーバ１は、ユーザの基礎情報に基づいて相関関係を設定してもよい。例えば、サーバ１は、ユーザの基礎情報と類似する基礎情報を有する他のユーザの体力認知情報、及び当該他のユーザの自動車事故の発生有無及び事故内容の実績を統計的に処理することで、相関関係を設定する。サーバ１は、基礎情報のカテゴリごとの相関関係（例えば、高齢男性用の相関関係）を予め構築しておき、ユーザの基礎情報に対応するカテゴリの相関関係を設定してもよい。
【００４３】
ここで、図４に示したグラフにおいて、相関関係を設定することは、保険リスクの低／中／高を区分する、体力認知機能情報の閾値Ｔｈ１及びＴｈ２を設定することに相当する。
【００４４】
体力認知機能情報と保険リスクとの相関関係が設定されることで、後述するようにユーザの体力認知機能情報に基づく保険リスク及び保険料の計算を行うことが可能となる。
【００４５】
（２）保険リスクの計算
サーバ１（例えば、計算部１３４）は、保険リスクを計算する。以下、保険リスクの計算方法の一例を説明する。なお、サーバ１は、以下に説明する計算方法を複数組み合わせて、保険リスクを計算してもよい。
【００４６】
・現在の体力認知機能情報に基づく保険リスクの計算
サーバ１（例えば、計算部１３４）は、保険リスクの計算対象であるユーザの現在の体力認知機能情報、及び上述した相関関係に基づいて、ユーザの保険リスクを計算する。例えば、サーバ１は、図４に示した例において、体力認知機能情報が閾値Ｔｈ１以上であれば保険リスクは低いと計算し、体力認知機能情報が閾値Ｔｈ２以上閾値Ｔｈ１未満であれば保険リスクは中程度と計算し、体力認知機能情報が閾値Ｔｈ２未満であれば保険リスクは高いと計算する。図４に示すように、現在の時刻Ｔ１における体力認知機能情報１１は閾値Ｔｈ２以上閾値Ｔｈ１未満であるから、サーバ１は、ユーザの保険リスクは中程度であると計算する。
【００４７】
このように、ユーザの現在の体力認知機能情報に基づき保険リスクが計算されることで、ユーザの現在の体力認知機能に則した保険リスクを把握することが可能となる。とりわけ、高齢者の体力認知機能の低下による自動車事故の危険性の高まりを、適切に保険リスクに反映することが可能となる。
【００４８】
・将来の体力認知機能情報の予測結果に基づく保険リスクの計算
サーバ１（例えば、予測部１３３）は、ユーザの将来の体力認知機能情報を予測する。サーバ１は、予測モデルに、ユーザの現在の体力認知機能情報、体力認知機能情報の履歴、トレーニングの実施結果の履歴、基礎情報、及び／又は日常生活の状況を示す情報等を入力することで、将来の体力認知機能情報を得る。
【００４９】
サーバ１（例えば、計算部１３４）は、保険リスクの計算対象であるユーザの将来の体力認知機能情報の予測結果、及び上述した相関関係に基づいて、ユーザの保険リスクを計算する。ユーザの将来の保険リスクの計算方法としては、現在の体力認知機能情報に基づく保険リスクの計算方法と同様の方法が利用され得る。これにより、ユーザの将来の体力認知機能の低下度合い又は向上度合いを見越した、将来の保険リスクを計算することが可能となる。
【００５０】
サーバ１は、ユーザによる体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施想定に対応するユーザの体力認知機能情報の予測結果に基づいて、ユーザの保険リスクを計算する。トレーニングの実施想定とは、課されるトレーニングの負荷及び課されるトレーニングの実施度合い（頻度や完遂率等）の想定である。実施想定が高い（即ち、負荷が高い及び／又は実施度合いが高い）ほど、トレーニングによる体力認知機能の向上効果は高く、その結果、保険リスクは将来大きく低下すると予測される。一方で、実施想定が低い（即ち、負荷が低い及び／又は実施度合いが低い）ほど、トレーニングによる体力認知機能の向上効果は低く、その結果、保険リスクは将来あまり低下しないと予測される。この点、トレーニングの実施想定を加味して保険リスクを計算することで、より精度よく将来の保険リスクを計算することが可能となる。また、サーバ１は、トレーニングの実施想定と、当該実施想定に基づいて計算した保険リスクとを、対応付けてユーザに提示してもよい。これにより、トレーニング実施をユーザに促すことが可能となる。さらに、サーバ１は、複数通りのトレーニングの実施想定と、当該複数通りの実施想定に基づいて計算した保険リスクとを、対応付けてユーザに提示してもよい。トレーニングの実施想定が高いほど将来の保険リスクが低下することがユーザに明示されるので、トレーニングの高負荷化及び実施度合いの向上を、ユーザに促すことが可能となる。
【００５１】
複数通りの実施想定の一例として、サーバ１は、ユーザが体力認知機能の向上のためのトレーニングを実施する場合及び実施しない場合の各々のユーザの体力認知機能情報の予測結果に基づいて、ユーザの保険リスクを計算してもよい。図４に示した例では、サーバ１は、ユーザがトレーニングを実施する場合の体力認知機能情報の予測結果１２を参照し、将来の時刻Ｔ２における体力認知機能情報１３は閾値Ｔｈ１以上であるから、将来の時刻Ｔ２における保険リスクは低いと計算する。また、サーバ１は、ユーザがトレーニングを実施しない場合の体力認知機能情報の予測結果１４を参照し、将来の時刻Ｔ２における体力認知機能情報１５は閾値Ｔｈ２未満であるから、将来の時刻Ｔ２における保険リスクは高いと計算する。サーバ１は、計算した各々の保険リスクをユーザに提示し得る。従って、トレーニングを実施する場合としない場合との保険リスクの差をユーザに提示することで、トレーニングの実施を、ユーザに促すことが可能となる。
【００５２】
・体力認知機能情報の履歴に基づく保険リスクの計算
サーバ１（例えば、計算部１３４）は、ユーザの体力認知機能情報の履歴に基づいて、ユーザの保険リスクを計算してもよい。ユーザの体力認知機能情報の履歴とは、例えば、過去から現在にかけて測定された体力認知機能情報の時系列変化である。例えば、サーバ１は、図４に示したユーザの体力認知機能情報の時系列変化１６に基づいて、将来の体力認知機能の低下速度を予測し、かかる予測に基づいて、ユーザの保険リスクを計算し得る。換言すると、ユーザの将来の体力認知機能情報の予測のために、ユーザの体力認知機能情報の履歴が用いられ得る。
【００５３】
ユーザによって体力認知機能の向上／低下速度は異なり得る。この点、ユーザの体力認知機能情報の履歴に基づいて保険リスクを計算することで、体力認知機能の向上／低下速度の個人差を保険リスクに反映することが可能となる。
【００５４】
さらに、サーバ１は、ユーザによるトレーニングの実施結果の履歴に基づいて、ユーザの保険リスクを計算してもよい。トレーニングの実施結果の履歴とは、課されたトレーニングの負荷及び課されたトレーニングの実施度合い（頻度や完遂率等）の履歴である。例えば、サーバ１は、ユーザのトレーニングの実施結果の履歴と体力認知機能情報の履歴とに基づいて、今後ユーザに課されるトレーニングによる体力認知機能の向上効果を予測する。そして、サーバ１は、かかる予測に基づいて、ユーザの保険リスクを計算する。換言すると、ユーザの将来の体力認知機能情報の予測のために、ユーザのトレーニングの実施結果の履歴が用いられ得る。
【００５５】
複数のユーザが同一のトレーニングを同一の実施度合いで実施した場合でも、体力認知機能の向上効果には個人差が生じ得る。この点、ユーザのトレーニングの実施結果の履歴に基づいて保険リスクを計算することで、トレーニングによる体力認知機能の向上効果の個人差を保険リスクに反映することが可能となる。
【００５６】
・基礎情報に基づく保険リスクの計算
サーバ１（例えば、計算部１３４）は、体力認知機能情報に加えて、ユーザの基礎情報に基づいて保険リスクを計算してもよい。
【００５７】
基礎情報に基づいて保険リスクが計算されることで、より適切に保険リスクを計算することが可能となる。例えば、高齢者であるほど体力認知機能の低下が自動車事故の発生に結びつきやすいと考えられる。従って、高齢者であるほど体力認知機能情報に重みを持たせて保険リスクを計算することで、より適切に保険リスクを計算することが可能となる。また、体重及び身長から計算されるＢＭＩ（Body  Mass  Index）が高すぎる場合には生活習慣病等のリスクが高く、低すぎる場合には免疫力低下等のリスクが高いことが知られている。従って、体重及び身長に基づいて保険リスクを計算することで、例えば生命保険に対応する保険リスクを適切に計算することが可能となる。
【００５８】
・日常生活の状況を示す情報に基づく保険リスクの計算
サーバ１（例えば、計算部１３４）は、日常生活の状況を示す情報に基づいて保険リスクを計算してもよい。日常生活の状況を示す情報は、例えばユーザ端末２により検出されて、記憶部１２０に格納される。
【００５９】
日常生活の状況を示す情報に基づいて保険リスクが計算されることで、より適切に保険リスクを計算することが可能となる。体力認知機能の向上／低下速度は、日常生活に影響を受けるためである。
【００６０】
（３）保険料の設定
サーバ１（例えば、計算部１３４）は、計算した保険リスクに基づいて保険料を設定する。典型的には、サーバ１は、保険リスクが高いほど保険料を高く設定し、保険リスクが低いほど保険料を低く設定する。なお、保険リスクは、上述したように、現在の体力認知機能情報、将来の体力認知機能情報の予測結果、体力認知機能情報の履歴、基礎情報、又は日常生活の状況を示す情報の少なくともいずれかに基づいて計算される。
【００６１】
換言すると、サーバ１は、計算した保険リスクに基づいてユーザに等級を設定してもよい。典型的には、サーバ１は、保険リスクが高いほど等級を低く設定し、保険リスクが低いほど等級を高く設定する。等級とは、ユーザの保険リスクを反映した情報であり、等級に応じて保険料が割引又は割増される。
【００６２】
サーバ１は、体力認知機能の向上のためのトレーニングに対する事前のコミットに基づいて、保険料を事前に割り引いてもよい。例えば、ユーザが、体力認知機能の向上のためのトレーニングを実施することを事前に誓約した場合に、サーバ１は、トレーニングが実施された場合に予測される体力認知機能の向上幅に基づいて保険リスクを計算し、当該保険リスクに応じた保険料をユーザに請求してもよい。これにより、ユーザは、トレーニングの実施前から、保険料の割引を受けることが可能となる。なお、事前のコミットは、例えば、測定施設３若しくはスポーツジム等の任意の施設で提供される、又はＷｅｂサービス等で提供される、トレーニングコースへの申し込みであってもよい。また、例えば、トレーニングコースと保険（保険料の割引済み）とが、パッケージとして販売されてもよい。
【００６３】
また、サーバ１は、一旦高めの保険料を設定しつつ、体力認知機能の向上が予測される場合にはその向上幅を保険料の割引により還元してもよい。例えば、まず、サーバ１は、ユーザが体力認知機能の向上のためのトレーニングを実施しない場合の保険リスクに基づいて保険料を設定し、ユーザに請求する。その後、サーバ１は、ユーザによる体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施結果を取得しながら、将来の体力認知機能の向上を見込んだ保険リスクを計算する。そして、サーバ１は、将来の体力認知機能の向上を見込んだ保険リスクと請求済みの保険料との差額を、ユーザに還元する。
【００６４】
＜３．２．トレーニングの支援サービス＞
サーバ１（例えば、トレーニング支援部１３５）は、ユーザによる体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施を支援するサービスを提供する。
【００６５】
サーバ１は、ユーザの体力認知機能情報に基づき、ユーザの体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施をユーザに指示する情報（以下、トレーニング指示情報とも称する）を生成する。トレーニング指示情報は、ユーザに実施するよう指示するトレーニングメニューを示す情報であり、例えば、ユーザが実施すべきトレーニングの種目、強度、及び頻度等を示す情報を含む。サーバ１は、ユーザの現在の体力認知機能情報に対して適した負荷のトレーニングメニューを生成する。サーバ１は、ユーザのトレーニングの実施結果の履歴、及びユーザの体力認知機能情報の履歴に基づいて、ユーザにとって体力認知機能の向上効果が高いと推測されるトレーニングメニューを生成してもよい。これにより、トレーニングによる体力認知機能の向上効果をより強化することが可能となる。
【００６６】
サーバ１は、トレーニング指示情報をユーザ端末２に送信する。ユーザ端末２は、受信したトレーニング指示情報に基づいてトレーニング指示を表示又は音声出力する。ユーザ端末２は、かかるトレーニング指示に基づいてユーザが実施するトレーニングの様子を検出し、検出結果をサーバ１に報告する。そして、サーバ１は、報告された情報に基づいて、トレーニングの実施結果を記録する。サーバ１は、トレーニングの実施結果の記録に基づいて、トレーニングの負荷を上げ下げする等、トレーニングの内容を制御してもよい。
【００６７】
このようなトレーニングの支援サービスが提供されることで、ユーザは、日常的に体力認知機能の向上に励むことができる。これにより、ユーザの健康を促進するだけでなく、事故を起こしにくくし、保険リスクを低減することが可能となる。
【００６８】
トレーニング指示情報は、体力認知機能を向上させるためのトレーニングの指示以外の情報も含み得る。例えば、トレーニング指示情報は、食事や睡眠に関する指示を含んでいてもよい。これにより、ユーザの健康を促進及び事故を起こしにくくする効果をより強化することが可能となる。
【００６９】
＜３．３．処理の流れ＞
以下、図５〜図７を参照して、本実施形態に係る情報処理システムにおいて実行される処理の流れを説明する。
【００７０】
（１）前処理
図５は、本実施形態に係るサーバ１において実行される体力認知機能情報と保険リスクとの相関関係の設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。図５に示した処理は、保険リスクを計算するための前処理として、実行される。
【００７１】
図５に示すように、まず、サーバ１は、保険リスクの計算対象であるユーザの基礎情報を取得する（ステップＳ１０２）。次いで、サーバ１は、ユーザの基礎情報に基づいて、体力認知機能情報と保険リスクとの相関関係を設定する（ステップＳ１０６）。
【００７２】
（２）保険リスク計算処理
図６は、本実施形態に係る情報処理システムにおいて実行される保険リスク計算処理の流れの一例を示すシーケンス図である。本シーケンスには、サーバ１、ユーザ端末２、及び測定装置４が関与する。
【００７３】
図６に示すように、まず、ユーザ端末２は、ユーザの日常生活の状況を示す情報を収集して（ステップＳ２０２）、収集した日常生活の状況を示す情報をサーバ１に送信する（ステップＳ２０４）。次いで、サーバ１は、体力認知機能情報を測定するよう依頼するメッセージをユーザに通知する（ステップＳ２０６）。かかるメッセージは、ユーザ端末２に送信されてユーザに出力されてもよいし、電子メール等の他の任意の手段で通知されてもよい。ユーザが通知されたメッセージに基づき測定施設３に訪れると、測定装置４は、体力認知機能情報を測定し（ステップＳ２０８）、測定した体力認知機能情報をサーバ１に送信する（ステップＳ２１０）。
【００７４】
サーバ１は、受信した体力認知機能情報に基づいて、ユーザの体力認知機能を向上させるためのトレーニングの実施をユーザに指示するための、トレーニング指示情報を生成する（ステップＳ２１２）。次いで、サーバ１は、生成したトレーニング指示情報をユーザに通知する（ステップＳ２１４）。トレーニング指示情報は、ユーザ端末２に送信されてユーザに出力されてもよいし、電子メール等の他の任意の手段で通知されてもよい。ユーザがトレーニング指示情報に基づいてトレーニングを実施すると、ユーザ端末２は、ユーザによるトレーニングの様子を検出し、検出したトレーニングの実施結果をサーバ１に送信する（ステップＳ２１６）。
【００７５】
その後、サーバ１は、保険リスクを計算する（ステップＳ２１８）。例えば、サーバ１は、体力認知機能情報、トレーニング実施結果、及びユーザの基礎情報に基づいて、保険リスクを計算する。サーバ１は、計算した保険リスクに基づいて保険料等を計算してもよい。そして、サーバ１は、計算結果をユーザに通知する（ステップＳ２２０）。計算結果は、ユーザ端末２に送信されてユーザに出力されてもよいし、電子メール等の他の任意の手段で通知されてもよい。
【００７６】
（３）保険料の還元処理
図７は、本実施形態に係るサーバ１において実行される保険料の還元処理の流れの一例を示すシーケンス図である。図７に示すように、まず、サーバ１は、ユーザの体力認知機能情報を取得し、記録する（ステップＳ３０２）。次いで、サーバ１は、記録された体力認知機能情報に基づいて、ユーザの保険リスク及び保険料を計算する（ステップＳ３０４）。
【００７７】
次に、サーバ１は、トレーニング指示情報を生成してユーザに通知し、ユーザによるトレーニングの実施結果を記録する（ステップＳ３０６）。次いで、サーバ１は、トレーニングの実施結果の履歴及びトレーニング実施に起因する体力認知機能情報の変化に基づいて、ユーザがトレーニングの実施を継続すると想定した場合の将来の体力認知機能情報を予測する（ステップＳ３０８）。そして、サーバ１は、体力認知機能の向上予測に応じて、還元する保険料を計算する（ステップＳ３１０）。例えば、サーバ１は、ステップＳ３０４において計算された保険料と、将来の体力認知機能情報に対応する保険料との差額を、ユーザに還元する保険料として計算する。
【００７８】
＜３．４．補足＞
上記では、自動車保険を一例に挙げて提案技術を説明したが、提案技術の適用先は自動車保険に限定されない。例えば、提案技術は、生命保険又は介護保険等の任意の種類の保険に適用可能である。ただし、保険リスクの計算対象となる保険の種類ごとに、保険リスクの計算に用いられる体力認知機能情報の種類が設定される。例えば、自動車を安全に運転するためには、反応速度、下肢協調性及び注意力が重要であると考えられる。そのため、自動車保険に関する保険リスクを計算する際には、サーバ１は、反応速度、下肢協調性及び注意力に関する体力認知機能情報に基づいて、保険リスク及び保険料を計算する。このように、保険の種類ごとに保険リスクの計算に用いる体力認知機能情報を切り替えることで、保険リスクをより精度よく計算することが可能となる。
【００７９】
＜＜４．ハードウェア構成例＞＞
最後に、図８を参照して、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図８は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、図８に示す情報処理装置９００は、例えば、図３に示したサーバ１を実現し得る。本実施形態に係るサーバ１による情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明するハードウェアとの協働により実現される。
【００８０】
図８に示すように、情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３及びホストバス９０４ａを備える。また、情報処理装置９００は、ブリッジ９０４、外部バス９０４ｂ、インタフェース９０５、入力装置９０６、出力装置９０７、ストレージ装置９０８、ドライブ９０９、接続ポート９１１及び通信装置９１３を備える。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、又はこれとともに、電気回路、ＤＳＰ若しくはＡＳＩＣ等の処理回路を有してもよい。
【００８１】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置９００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。ＣＰＵ９０１は、例えば、図３に示す制御部１３０を形成し得る。
【００８２】
ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、ＣＰＵバスなどを含むホストバス９０４ａにより相互に接続されている。ホストバス９０４ａは、ブリッジ９０４を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０４ｂに接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４ａ、ブリッジ９０４および外部バス９０４ｂを分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
【００８３】
入力装置９０６は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等、ユーザによって情報が入力される装置によって実現される。また、入力装置９０６は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置９０６は、例えば、上記の入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などを含んでいてもよい。情報処理装置９００のユーザは、この入力装置９０６を操作することにより、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００８４】
出力装置９０７は、取得した情報をユーザに対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置で形成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置、レーザープロジェクタ、ＬＥＤプロジェクタ及びランプ等の表示装置や、スピーカ及びヘッドホン等の音声出力装置や、プリンタ装置等がある。出力装置９０７は、例えば、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を、テキスト、イメージ、表、グラフ等、様々な形式で視覚的に表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力する。
【００８５】
ストレージ装置９０８は、情報処理装置９００の記憶部の一例として形成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９０８は、例えば、ＨＤＤ等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等により実現される。ストレージ装置９０８は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。このストレージ装置９０８は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ及び外部から取得した各種のデータ等を格納する。ストレージ装置９０８は、例えば、図３に示す記憶部１２０を形成し得る。
【００８６】
ドライブ９０９は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９０９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９０９は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むこともできる。
【００８７】
接続ポート９１１は、外部機器と接続されるインタフェースであって、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）などによりデータ伝送可能な外部機器との接続口である。
【００８８】
通信装置９１３は、例えば、ネットワーク９２０に接続するための通信デバイス等で形成された通信インタフェースである。通信装置９１３は、例えば、有線若しくは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１３は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ又は各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１３は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。通信装置９１３は、例えば、図３に示す通信部１１０を形成し得る。
【００８９】
なお、ネットワーク９２０は、ネットワーク９２０に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、ネットワーク９２０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク９２０は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。
【００９０】
以上、本実施形態に係る情報処理装置９００の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて実現されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより実現されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【００９１】
なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置９００の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。
【００９２】
＜＜５．まとめ＞＞
以上、図１〜図８を参照して、本開示の一実施形態について詳細に説明した。上記説明したように、本実施形態に係るサーバ１は、体力認知機能情報と保険リスクとの相関関係を設定する。これにより、ユーザの体力認知機能情報に基づく保険リスク及び保険料の計算を行うことが可能となる。即ち、体力認知機能を加味した保険の仕組みの基礎が提供される。
【００９３】
また、本実施形態に係るサーバ１は、設定された相関関係、及び体力認知機能情報に基づいて、ユーザの保険リスクを計算する。これにより、体力認知機能を保険リスクに反映することが可能となる。とりわけ、高齢者の体力認知機能の低下による自動車事故の危険性の高まりを、適切に保険リスクに反映することが可能となる。
【００９４】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９５】
また、本明細書においてフローチャート及びシーケンス図を用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。
【００９６】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【００９７】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
体力認知機能を示す情報と保険リスクとの相関関係を設定する設定部、
を備える情報処理装置。
（２）
ユーザの前記体力認知機能を示す情報を取得する取得部と、
前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報及び前記相関関係に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する計算部と、
をさらに備える、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記計算部は、前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報の予測結果に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記計算部は、前記体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施想定に対応する前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報の予測結果に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記計算部は、前記ユーザが前記体力認知機能の向上のためのトレーニングを実施する場合及び実施しない場合の各々の前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報の予測結果に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記計算部は、前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報の履歴に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、前記（２）〜（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記計算部は、前記ユーザによる前記体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施結果の履歴に基づいて、前記ユーザの保険リスクを計算する、前記（２）〜（６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（８）
前記ユーザの前記体力認知機能を示す情報に基づき、前記体力認知機能の向上のためのトレーニングの実施を前記ユーザに指示する情報を生成する生成部、をさらに備える、前記（２）〜（７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（９）
保険リスクの計算対象となる保険の種類ごとに、保険リスクの計算に用いられる前記体力認知機能を示す情報の種類が設定される、前記（１）〜（８）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０）
プロセッサにより、
体力認知機能を示す情報と保険リスクとの相関関係を設定すること、
を含む情報処理方法。
【符号の説明】
【００９８】
１      サーバ
２      ユーザ端末
３      測定施設
４      測定装置
９      ネットワーク
１００    装置
１１０    通信部
１２０    記憶部
１３０    制御部
１３１    設定部
１３２    取得部
１３３    予測部
１３４    計算部
１３５    トレーニング支援部
【図１】
2019202707.tif 000003
【図２】
2019202707.tif 000004
【図３】
2019202707.tif 000005
【図４】
2019202707.tif 000006
【図５】
2019202707.tif 000007
【図６】
2019202707.tif 000008
【図７】
2019202707.tif 000009
【図８】
2019202707.tif 000010
【国際調査報告】
2019202707.tif 000011
2019202707.tif 000012