(57)【要約】  車両リスクを査定するためのコンピュータシステムは、命令を格納するデータ記憶装置と、命令を実行してコンピュータシステムに以下のことをさせるように構成されたデータプロセッサとを含み得て、上記以下のことは、複数の車両の位置データを含む集約された車両データを複数の車両に提供することと、集約された車両データについて分析対象の少なくとも１つの地理的領域を決定することと、少なくとも１つの地理的領域内の複数の車両のイベント情報を受信することとを含み、イベン情報は、予め定められたタイプのイベントの位置情報を含み、上記以下のことはさらに、複数の車両の受信されたイベント情報に基づいて、少なくとも１つの地理的領域内の複数の地理的地域の境界を決定することと、各地理的地域におけるイベント情報に基づいて、決定された地理的地域の各々にリスクプロファイルを割り当てることとを含む。
2019522296.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両リスクを査定するためのコンピュータシステムであって、
命令を格納するデータ記憶装置と、
データプロセッサとを備え、前記データプロセッサは、前記命令を実行して前記コンピュータシステムに、
複数の車両の位置データを含む集約された車両データを前記複数の車両に提供することと、
前記集約された車両データについて分析対象の少なくとも１つの地理的領域を決定することと、
前記少なくとも１つの地理的領域内の前記複数の車両のイベント情報を受信することとをさせるように構成され、前記イベン情報は、予め定められたタイプのイベントの位置情報を含み、前記データプロセッサはさらに、前記命令を実行して前記コンピュータシステムに、
前記複数の車両の前記受信されたイベント情報に基づいて、前記少なくとも１つの地理的領域内の複数の地理的地域の境界を決定することと、
各地理的地域における前記イベント情報に基づいて、前記決定された地理的地域の各々にリスクプロファイルを割り当てることとをさせるように構成される、コンピュータシステム。
【請求項２】
前記複数の地理的地域を決定することは、前記複数の車両の前記イベント情報の近接クラスタリングに基づく、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記地理的地域は、多角形形状である、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記イベント情報は、前記複数の車両についての衝突の発生、衝突の強さおよび衝突の分析を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
各地理的地域の前記リスクプロファイルは、前記地理的地域に関連付けられた事故に巻き込まれるリスクの度合いに対応するスコアを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記スコアは離散的であり、前記離散的なスコアは、予め定められた数の離散圏のうちの１つである、請求項５に記載のコンピュータシステム。
【請求項７】
前記地理的地域の前記スコアは連続的であり、前記連続的なスコアは、スケーリングされた値を含む、請求項５に記載のコンピュータシステム。
【請求項８】
前記プロセッサはさらに、
前記コンピュータシステムに、前記地理的地域における、予め定められた文脈セットとの関連での計算された運転スタイル視点を使用して、前記複数の車両のパターンを決定させ、
前記コンピュータシステムに、前記決定された運転パターンについての少なくとも１つの測定パラメータを使用して、前記複数の車両のために指標を計算させ、
前記地理的地域の前記リスクプロファイルは、前記複数の車両の前記計算された指標に基づいて決定される、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つの測定パラメータは、スピーディング、直線運転挙動、コーナリングおよび走行距離のうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載のコンピュータシステム。
【請求項１０】
前記指標のうちの１つは、直線およびコーナリングパラメータであり、前記直線およびコーナリング指標は、特定の地理的地域内の複数の車両に対してベンチマーク化された全ての前記地理的地域内の前記複数の車両の加速、ブレーキングおよびコーナリング測定値を使用して測定される、請求項８に記載のコンピュータシステム。
【請求項１１】
各地理的地域の前記スコアは、全ての前記地理的地域内の前記複数の車両の平均加速度、最大加速度、終了および開始速度、ならびに持続期間を使用して指標を測定し、前記指標を特定の地理的地域内の複数の車両に対してベンチマーク化することによって生成される、請求項１０に記載のコンピュータシステム。
【請求項１２】
前記指標を測定することは、前記複数の車両の強度をさらに使用する、請求項１１に記載のコンピュータシステム。
【請求項１３】
総スコアは、０〜１の間である、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサはさらに、前記運転パターンの各々の分布を発生させるように構成され、前記ベンチマーク化することは、前記分布を使用して地理的地域を比較することを含む、請求項１１に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
前記分布は、複数の重要性能指標を含み、前記重要性能指標は、第１四分位数、中央値、第３四分位数および最大値範囲内の閾値を含む、請求項１４に記載のコンピュータシステム。
【請求項１６】
前記指標のうちの１つは、速度パラメータであり、前記速度パラメータは、特定の車両の瞬間速度から測定される、請求項８に記載のコンピュータシステム。
【請求項１７】
前記データプロセッサはさらに、前記予め定められたパラメータを正規化するように構成され、特定の車両を査定することは、前記正規化された予め定められたパラメータの統計モデルを使用する、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
技術分野
本発明は、特にリスクの地理的領域に関して車両データを集約、編成およびスコアリングすることに用いられるシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
背景
保険が保険契約者市場内で商品の度合いを強めてきているため、保険会社は提供価格に従って選択されることが多くなっている。一方、正確な料率設定がこれまで以上に保険会社にとって重要になっている。料率設定における重要な論点は、「支払い請求の見込み、頻度および深刻度の予測に重要であるのはどのようなリスク因子または変数であるか？」というものである。
【０００３】
料率に影響を及ぼす明らかなリスク因子は多数あるが、より高度な分析を適用することなく識別することが不可能ではないが困難である変数の間には直感的でない関係が存在する場合がある。
【０００４】
膨大な量の車両データを集約してスコアリングするシステムおよび方法が必要である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
概要
車両リスクを査定するためのコンピュータシステムは、命令を格納するデータ記憶装置と、上記命令を実行して上記コンピュータシステムに以下のことをさせるように構成されたデータプロセッサとを含み得て、上記以下のことは、複数の車両の位置データを含む集約された車両データを上記複数の車両に提供することと、上記集約された車両データについて分析対象の少なくとも１つの地理的領域を決定することと、上記少なくとも１つの地理的領域における上記複数の車両のイベント情報を受信することとを含み、上記イベン情報は、予め定められたタイプのイベントの位置情報を含み、上記以下のことはさらに、上記複数の車両の上記受信されたイベント情報に基づいて、上記少なくとも１つの地理的領域内の複数の地理的地域の境界を決定することと、各地理的地域における上記イベント情報に基づいて、上記決定された地理的地域の各々にリスクプロファイルを割り当てることとを含む。
【０００６】
本発明のさらなる特徴、利点および実施形態は、以下の詳細な説明、図面および特許請求の範囲を検討することにより説明され、または明らかである。さらに、上記の発明の概要も以下の詳細な説明も例示的なものであり、クレームされている本発明の範囲を限定することなくさらなる説明を提供することを意図したものである、ということを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施形態に係る、車両データを受信して編成するためのフレームワークを示す。
【図２】本発明の実施形態に係る、車両データを受信して編成するためのフレームワークを示す。
【図３】本発明の実施形態に係る、データを受信して編成するためのフローチャートを示す。
【図４Ａ】本発明の実施形態に係る、地域内の異なるリスクのさまざまな領域／地域を示す。
【図４Ｂ】本発明の実施形態に係る、地域内の異なるリスクのさまざまな領域／地域を示す。
【図４Ｃ】本発明の実施形態に係る、地域内の異なるリスクのさまざまな領域／地域を示す。
【図５】本発明の実施形態に係る、地域の気象データを示す。
【図６】本発明の実施形態に係る、車両の地域ごとの速度および分布を示す。
【図７】本発明の実施形態に係る、さまざまな変数のスコア分布を示す。
【図８】本発明の実施形態に係る、対応する分布を有する特定の文脈との関連での運転パターンを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
説明
本発明のいくつかの実施形態について以下で詳細に説明する。実施形態を説明する際、明快にするために具体的な用語を利用している。しかし、本発明を当該具体的な用語および選択される例に限定することは意図されていない。本発明の幅広い概念から逸脱することなく他の等価の構成要素が利用されてもよく、他の方法が開発されてもよい、ということを当業者は認識するであろう。背景セクションおよび詳細な説明セクションなどの本明細書のどこかで引用される引例は全て、あたかも各々が個別に援用されているかのように引用によって援用される。
【０００９】
「コンピュータ」という用語は、たとえばスタンドアロンまたはクライアントまたはサーバデバイスなどであるがそれらに限定されるものではないコンピューティングデバイスにおいて使用され得る幅広い意味を有するよう意図されている。コンピュータは、たとえばユーザからコンピュータシステムに情報を入力することを許可し得る任意の機構または機構の組み合わせを含む入力デバイスも含んでもよい。入力デバイスは、コンピュータシステムのための情報をたとえばユーザから受信するように構成された論理回路を含んでもよい。入力デバイスの例としては、たとえばマウス、ペンベースのポインティングデバイス、またはデジタイザ、タッチセンサ式ディスプレイデバイスおよび／もしくはキーボードなどの他のポインティングデバイス、または他のデータ入力デバイスを挙げることができるが、それらに限定されるものではない。他の入力デバイスとしては、たとえばバイオメトリック入力デバイス、ビデオソース、オーディオソース、マイクロフォン、ウェブカム、ビデオカメラおよび／または他のカメラを挙げることができるが、それらに限定されるものではない。入力デバイスは、有線または無線でプロセッサと通信してもよい。
【００１０】
「データプロセッサ」という用語は、たとえば通信インフラストラクチャ（たとえば、通信バス、クロスオーババー、インターコネクトまたはネットワークなどであるが、それらに限定されるものではない）に接続される１つ以上の中央処理装置を含むがそれらに限定されるものではない幅広い意味を有するよう意図されている。データプロセッサという用語は、命令を解釈して実行することができる任意のタイプのプロセッサ、マイクロプロセッサおよび／または処理論理回路（たとえば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））を含んでもよい。データプロセッサは、単一のデバイス（たとえば、シングルコア）を備えていてもよく、および／または、デバイスの群（たとえば、マルチコア）を備えていてもよい。データプロセッサは、１つ以上の実施形態を実現するように構成されたコンピュータによって実行可能な命令を実行するように構成された論理回路を含んでもよい。
【００１１】
「データ記憶装置」という用語は、リムーバブルストレージドライブ、ハードディスクドライブにインストールされたハードディスク、フラッシュメモリ、リムーバブルディスク、他のタイプのメモリ、非リムーバブルディスク、アマゾン、アップル、デル、グーグル、マイクロソフトなどのクラウドストレージ、および他のストレージインプリメンテーションを含む幅広い意味を有するよう意図されている。また、無線通信、導電性線（たとえば、ツイストペア、ＣＡＴＳなどであるがそれらに限定されるものではない）または光媒体（たとえば、光ファイバであるがそれに限定されるものではない）によって伝えられる電気通信などのさまざまな電磁放射は、たとえば通信ネットワーク上で本発明の実施形態のコンピュータによって実行可能な命令および／またはコンピュータデータを伝えるように符号化されてもよいということに留意すべきである。これらのコンピュータプログラム製品は、コンピュータシステムにソフトウェアを提供し得る。プロセッサで実行するためのコンピュータによって実行可能な命令を備えるコンピュータ読取可能媒体は、本発明のさまざまな実施形態を格納するように構成されてもよいということに留意すべきである。
【００１２】
運転挙動および事故のリスクと相関がある地理的地域を識別して評価することができる保険会社に提供可能な本発明の実施形態の概要を開示する。
【００１３】
本発明の実施形態は、保険テレマティクスサービス、ならびに、自動車レンタルおよびフリート管理、自動車製造および政府部門における先駆的なアプリケーションを提供することに関する。本発明の実施形態は、テレマティクスデータを使用して、運転者の運転の仕方によってどれぐらいのリスクが運転者に関連付けられるかを判断することを含み得る。また、本発明の実施形態は、テレマティクスデータを使用して、事故情報に基づいてどれぐらいのリスクが地理的地域に関連付けられるかを判断することを含み得る。このサービスは、集約された車両データおよび予測モデル技術に基づいて運転者をスコアリングする際に適用可能な手法を提供することができる。
【００１４】
長年にわたって、事故に遭うリスクは、重要な指標であることが証明されている複数の統計因子（保険契約者の性別、年齢、教育、職業、居住地区、車両タイプなど）を考慮に入れて、保険契約者がここ数年間に起こした事故についての履歴記録を使用して、保険会社によって評価されてきた。
【００１５】
テレマティクスにより、リスクにさらされることに対する影響が従来の「間接的な」指標よりも直接的であるかもしれない新たな指標を導入することが可能になる。また、「テレマティクス指標」は、動的に（たとえば、毎月）評価されることができるが、従来の間接的な指標は、元来静的であり得る。したがって、テレマティクス指標を使用して、リスクにさらされることを徐々に減少させるように保険契約者を教育することができる。本発明の実施形態のアプローチの土台のうちの１つである「透明性の原則」は、この文脈では、運転者および保険会社の相互の利益を実現するのに理想的であろう。
【００１６】
しかし、全てのテレマティクス指標が実利用に十分なレベルの世間一般の認知および標準化を達成しているわけではない。より成熟しているものもあれば、それほど成熟していないものもある。これは、主に、指標をリスクの客観的証拠に相関付けるために使用することができる既存の保険数理情報の入手のしやすさに依存する。このような相関付けのために、生成された特定の文脈の中で、個々の運転スタイルの複数の運転パターンが査定され得る。たとえば、ユーザは、さまざまな指標との関連で運転パターンを示してもよい。運転者集団の運転パターンに対してベンチマーク化された運転パターンに加えて、地域に特有の事故情報を使用することができ、特定の運転者の運転パターンまたは目的地を衝突情報に対してベンチマーク化することができる。このデータは、以下でより詳細に説明するように、地理的単位での事故および衝突についての具体的情報を含み得る。数値的または閾値スコアリングシステムを使用して運転者をスコアリングして、運転者を集団との関連で評価することができる。
【００１７】
図１は、この文脈におけるデータを特定の用途のためにどのようにして編成、適用およびスコアリングすることができるかのフロー図を示す。図１から分かるように、センサ１１０、自動車メーカーデータ１１２、ブラックボックス１１４および／またはスマートフォン１１６を使用して、データをユーザおよび／または車両に提供することができる。
【００１８】
これらのデバイス１１０，１１２，１１４および／または１１６は、モノのインターネットデバイスであることができるようにインターネットに接続可能なコンピュータコンポーネントを含むように構成され得る。これらのデバイスは、ハードワイヤードまたは無線のいずれかで、１つ以上のモノのインターネットハブステーション１１８と通信するように構成され得る。ハブステーション１１８は、モノのインターネットデバイスおよび１つ以上の通信ネットワークと接続するように構成された任意のタイプのデバイスであってもよい。
【００１９】
セマンティクスサービスを提供するために、状況／文脈認識を使用するなどして、物理的環境に関して生の感覚データまたは読取値が解釈され得る。いくつかのサービスは、時間的制約のあるものであってもよい。たとえば、物理的環境を制御するための動作は、リアルタイムでＩｏＴデバイスに対して実行される必要があってもよい。１つの物理的ＩｏＴデバイスが複数のタイプのサービスを提供してもよく、または複数のＩｏＴデバイスが協働してもしくはグループ化されて１つのサービスを提供してもよい。このデータは、複数の車両に関与する事故の深刻度、頻度およびタイプを含む事故に関連し得る。
【００２０】
データフローは、ＩｏＴハブステーション１１８から入来するデータを管理するテレマティクスデバイス管理モジュール１２０に進むことができる。当該データは、テレマティクスプラットフォームデータストリーミングモジュール１２２にも進むことができる。物理的環境へ／からのトラフィックのために、物理的ＩｏＴデバイスは、データストリームを生成し得て、当該データストリームは、イベント駆動型であってもよく、クエリ駆動型であってもよく、または本質的に周期的であってもよい。物理的ＩｏＴデバイスからの読取値または生の感覚データには不確実性がある場合がある。分散カメラなどのいくつかのＩｏＴデバイスは、高速データストリームを生成し得るが、他のＩｏＴデバイスは、極めて遅いデータレートのストリームを生成し得る。大半のＩｏＴデバイスから生成されるデータフローは、リアルタイムデータフローであり、これは、さまざまな時間スケールで変化し得る。エニーキャストトラフィックモード、マルチキャストトラフィックモード、ブロードキャストトラフィックモード、およびコンバージキャストトラフィックモードがあってもよい。地理的情報サービスデータサービスモジュール１２６は、テレマティクスプラットフォームデータストリーミングモジュール１２２における取得データと接続することができ、文脈情報を提供することができる。
【００２１】
本発明の実施形態は、テレマティクスデータに基づいて集約ユーザプロファイルリスクスコアリングを提供するプロフェッショナルサービスを含み得る。具体的には、本発明の実施形態は、顧客が運転の実際の危険な挙動または地理的地域を定義することを可能にすることができる。
【００２２】
「プロファイルによるリスクスコアリング値」は、予測モデルの結果を表し得る。
サービスの出所は、長年のテレマティクス経験にわたって収集された強力かつ広範囲にわたるビッグデータ環境に依拠し得る。
【００２３】
このデータは、運転習慣（時間、距離および場所に関連する情報）、運転挙動（加速、ブレーキング、コーナリングなどに関連する情報）、ならびに空間および時間に関して分析された相当数の登録された衝突を有する外部データ情報の観点からの自動車運転者の集団の統計的妥当性に必要であり得る。
【００２４】
本発明の実施形態は、テレマティクスプログラムを開始する際に保険をサポートして、保険リスクポートフォリオを代表する集約されたリスク種類のためのリスクスコアリングを提供することを目指す。
【００２５】
リスクスコアリングは、さまざまなセンサおよびデバイスによって長年にわたって収集されたデータを活用した衝突イベントを対象とした予測モデルとして定義することができる。したがって、保険契約者のリスクプロファイルの正確な特徴付けに基づいて、サービスをリスク指向の保険契約割引に使用することができる。
【００２６】
さまざまなリスク因子の関係を識別するという現実的問題に対処するために、高度な分析モデルを使用することができる。本発明の実施形態は、異なる文脈において生成されたいくつかの運転スタイル視点に関して各運転者をランク付けすることを可能にするビッグテレマティクスデータに基づくテレマティクスサービスを含み得る。また、運転者は、それらの特定の地域における運転者集団の衝突情報と比較した運転者の地理的運転パターンの衝突情報ベンチマークに従ってランク付けされてもよい。
【００２７】
高度な分析技術は、複数のリスク変数間の関係を理解するのに有用である。従来の予測モデリングと同様に、本発明の実施形態は、テレマティクス変数を使用したモデリングを利用することができる。保険会社は、これらのモデルを使用して、損害を正確に推定し、それに従って最も競争力のある料率を設定することができる。
【００２８】
これらのモデルは、テレマティクス環境の文脈である大きなデータセットに適用されると非常に強力であり得て、最大の予測因子を定義し、それらを、あまりまたは全く関連性のない識別力で識別する。
【００２９】
本発明の実施形態の結果の値は、特に衝突イベントを引き起こす確率を有する対象の運転習慣および挙動多変量影響を考慮に入れたビッグデータ資産に依拠する。事故の地理的位置も考慮に入れることができ、事故の地理的位置を運転パターン情報と重ね合わせることさえできる。
【００３０】
本発明の実施形態の目的は、被保険者と被保険者のリスクプロファイルとの間の体系的関係を推定することである。これは、衝突情報に基づいてリスクの地理的地域を生成することに関連し得る。すなわち、事故の頻度、深刻度またはタイプに基づいて、いくつかの地理的領域または地域は、他の地理的領域または地域よりも事故に遭う可能性が高いと評価することができる。事故情報は、ユーザが危険な地理的地域内で運転を行う程度に基づいてユーザのリスクプロファイルに組み込むことができる。この事故のリスクについて地理的地域を特徴付けるまたは評価するプロセスは、ゾーニングまたは領域分類と称することができる。
【００３１】
領域分類は、料率作成プロセスに影響を及ぼす主要なプロセスのうちの１つである。いくつかの実施形態では、プロセスは、都市密度などのジオデモグラフィックデータを活用して危険なゾーンを定義して分類することを含み得る。一実施形態では、プロセスは、ＳＡＳにおけるＯＰＴＧＲＡＰＨ手順を用いたルーバン法（Louvain Method）を利用することができる。
【００３２】
以下は、ルーバンアルゴリズムの簡単な説明である：
！最初に、それ自体の地域または領域としての各ノード；
！各ノードを現在の地域から、モジュール性を最も増加させる近隣地域に移動させる（モジュール性は、地域へのグラフの分割の品質の尺度である）。モジュール性をさらに向上させることができなくなるまで、ステップを繰り返す；
！各地域におけるノードをスーパーノードにグループ化する。スーパーノードに基づいて新たなグラフを構築する。モジュール性をさらに向上させることができなくなるまで、または最大数の反復に達するまで、ステップを繰り返す。
【００３３】
我々の実現例の場合、アルゴリズムを使用して、共通の特徴（同様の収容施設）に基づいて微少領域を集約し、これらの特徴にとってできるだけ均質に新たな近隣の地理的領域を定義する。アプリケーションは、以下のグラフによる地勢図に基づく：
各微少領域は、ノードを表す；
２つのノードを表す微少領域がそれらの近隣の中にある場合、当該２つのノードは接続される；
関連性の強さは、２つの領域間の類似度である（我々のケースでは、結合の強さを定義するために使用される変数は、生活領域、すなわち町、居住地区、工業地区、および散居の構造タイプである）。
【００３４】
衝突イベントをジオリファレンスすることによって、プロセスは、近接概念に取り組むことができ、領域の最良の定義を探し求めて、都市密度などの他の具体的な外部情報を使用する。その結果、衝突および実効顧客走行距離に基づく新たな領域リスク定義を利用することができる。次いで、予測モデルの因子として新たなゾーニング分類を使用することができる。新たなゾーニング分類の例は、図４Ａ〜図４Ｃに見ることができる。
【００３５】
図１は、分析プロセスおよびモデル構築のためのフレームワーク、モデルおよびデータ構造を示す。データは、（生データからの）固有の処理能力を「保証された」構造化データを含み得る。本発明の実施形態は、制御およびデータ信頼性を提供する強力かつ柔軟なツールへのアクセスを含み得る。本発明の実施形態は、対象のＫＰＩの分析および定義においてソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳＡＳ）としてプラットフォームを使用することを含み得る。
【００３６】
図２は、アーキテクチャがデバイスのトランザクション、属性および外部データからデータを集めて、運転者の挙動をよりよく特徴付けて知識を豊かにすることができることを示す。
【００３７】
デバイスおよび運転者は、いくつかの次元で分析されて、それらの主要な特徴および挙動にスポットライトをあてることができる。これらの次元は、以下を含み得る：
・時間および空間；
・車両データ；
・社会人口学的データ；
・文脈データ（交通量、天候）；
・事故情報。
【００３８】
当該アーキテクチャは、他の運転者に対してあるスケールで運転者のプロファイルを位置付けるスコアを運転者に割り当てることを可能にすることができる。全ての複数運転スタイル視点は、重み付けされたパターン［サブスコア］の線形結合によってもたらされる運転者挙動フットプリントまたは運転者グローバルスコアを定義することに寄与する。
【００３９】
サブスコアおよびグローバルスコアは、世界的規模の顧客基盤にインストールされた何百万ものデバイスから数週間から数ヶ月にわたって運転者の習慣および挙動について収集されたビッグテレマティクスデータに適用されるＳＡＳ技術に基づくデータ駆動型統計モデルの結果である。
【００４０】
本発明の実施形態におけるデータの広さのおかげで、各運転スタイル視点は、それが実行される文脈を参照して検討され、保険契約者の運転パターンを提供する。これにより、他の運転者に対してあるスケールでパターンを位置付けるスコアを運転者に割り当てることを可能にすることができる。
【００４１】
全ての複数運転スタイル視点は、重み付けされたパターン［サブスコア］の線形結合によってもたらされる運転者グローバルスコアである運転者挙動フットプリントを定義することに寄与する。サブスコアおよびグローバルスコアは、世界的規模の顧客基盤にインストールされた何百万ものデバイスから数週間から数ヶ月にわたって運転者の習慣および挙動について収集されたビッグテレマティクスデータに適用されるＳＡＳ技術に基づくデータ駆動型統計モデルの結果である。
【００４２】
上で定義したデータサイクルにより、いくつかのデータ駆動型モデル、データ保護指令に従って実行される、データベース全体の後方再処理を通じて検証される新規の専有のアルゴリズム、およびより制限的なローカル規制の実現が可能になる。
【００４３】
図３は、データ収集の予測モデリングおよびスコアリングへの移行を示す。
挙動フットプリントは、統計モデルアプリケーションによって関連性があるとして生成される個々の運転パターンを理解してスコアリングするための強力な見識を提供するビッグテレマティクスデータおよびアナリティクスモデルによって活用されるサービスである。これらのサブスコアは、同じ文脈下で分析される集団に対する各保険契約者の特定の運転スタイルのランクを表す。
【００４４】
これは、重要な前提であり得る。なぜなら、異なる文脈が同じ運転スタイルに強く影響を及ぼし得るので、異なる文脈が同じ運転スタイルを異なったようにランク付けすることができるからである。
【００４５】
分析モデルの力をよりよく理解するために、共通レイヤに基づくデータサイクル管理を検討する必要があり、当該共通レイヤは、品質チェック、正規化、漸進的強化のさまざまなステップを通じてビジネス環境に対して生データ（ｒａｗ）が（履歴テレマティクスデータに基づいて）既に生成されているレイヤである。
【００４６】
図６は、（曜日の特定のタイプ［就業日、土曜日、週末］、１日のうちの時間［午前、午後、夜］および道路のタイプ［都市、都市外部、地方］に従った）地域ごとの速度および走行距離分布のベンチマーク分析を示す。図６に見られるように、（右側の凡例から色分けされた）地域は、速度および走行距離分布のさまざまな広がりを有し得る。さらに、各地域の速度中央値は、図６の下側のグラフに示されるように変化し得る。衝突または事故情報は、このようなデータの上に重ね合わせられて、各々の特定の領域または地域における事故のタイプ、量および頻度を判断することができる。
【００４７】
ＧＰＳ位置決めに基づく指標
「どこで」指標
長年にわたる統計的証拠は、特定の領域での運転または道路タイプなどが保険契約者を他の状況に対してより高い衝突リスクにさらすことを示している。したがって、これは、「成熟した」指標であり、「どこで」自動車を運転するかとリスクとの間の相関関係が客観的要素によって裏付けられることを意味する。
【００４８】
さまざまな保険会社は、「どこで」指標を詳細に定義するように道路および領域を分類するためのさまざまな基準を有してもよい。簡単で一般的なアプローチは、市街地、高速道路、および残り全て（本質的に高速道路を除く地方領域である）を区別するというものである。指標を改良するために行政区画（たとえば、州）が上記の分類に追加されてもよい。いくつかの保険会社は、より多くの道路種類を検討して指標を評価したいだろうが、これは通常は推奨されない。なぜなら、結果が地理データベースの精度にとって「粒度が細かすぎて」感度が高すぎることになる可能性があるからである（最新の道路を含まない主要な供給業者からの最新の地理データベースでさえ、道路種類は、一般に議論の余地のある基準などに基づいて推定される）。最適解は、通常、位置依存のリスクを評価するために保険会社によって歴史的に採用されてきた基準と、地理データベースを介して確実に計算することができる最も類似した指標との間の妥協である。
【００４９】
「いつ」指標
統計的証拠は、１日（または、１週間）のうちの特定の時間における運転が保険契約者をより高い衝突リスクにさらすことも立証している。日中のラッシュアワーまたは（特に、若年運転者にとっては）週末の夜が典型的な例であろう。やはり、この指標は「成熟した」ものである。なぜなら、「いつ」自動車を運転するかとリスクとの間の相関関係が客観的要素によって裏付けられるからである。
【００５０】
保険会社は、１日または１週間のうちの期間を「高リスク」対「低リスク」として見なされるように分類するためのさまざまな基準を有してもよい。「どこで」指標の場合のように、これは、主に、ラッシュアワーおよび他のより高いリスク条件を識別するために保険会社によって歴史的に使用されてきた基準に関連している。
【００５１】
次いで、「どこで」および「いつ」指標は、二次元指標として組み合わせることができる。同じ原理は、次の段落で説明する他の指標に適用してもよいため、多くの次元を有する指標を定義することができる。しかし、複雑すぎる指標を定義することにより、保険契約者に対する「教育的」側面が脅かされる可能性がある。指標が複雑すぎるためにユーザが指標を理解しなければ、ユーザは挙動を改善することはできない。多次元指標は、保険数理分析にとっては理想的であるが、保険契約者の視点からは明らかに理想的ではない。保険数理分析の精度と保険契約者に対して示される複雑さとの間で妥協がなされ得る。
【００５２】
「どれぐらい」指標
この指標は、運転距離（走行距離）または運転時間のいずれかの観点から意図され得る。それはかなり成熟した指標であるが、衝突リスクを評価するためのその使用は、依然としていささか議論の余地がある。非常に限られた走行距離／時間を走行する不定期運転者は、頻繁な熟練運転者よりもリスクにさらされる可能性が高い。それでもやはり、この指標は、誰でも非常に理解しやすいので、リスクにさらされる現状を実際に反映しているかどうかにかかわらず、通常は「どこで」および／または「いつ」指標と多次元的に組み合わせて、ペイ・パー・ユース式の料金請求方式でかなり一般的である。
【００５３】
「どれぐらいの期間」指標
この指標は、中断なしに運転される時間に関連する。名目上、それは非常に成熟した指標であるはずである。なぜなら、プロ運転者の安全のために特定の基準が定義されているからである。しかし、比較的長い道のりである状況に限定されるにしても、同様の基準を適用してプロでない運転者がリスクにさらされることを評価することは、これまで無視されてきた。この指標は、（場合によっては「どこで」または「いつ」指標と組み合わせて）テレマティクス技術によって測定することが容易であり、エンドユーザにとってかなり理解しやすいので、おそらく運転挙動の観点からより注目に値するものであろう。
【００５４】
「速度」指標
ほとんど至るところで速度制限が存在することは、速度が事故のリスクに影響を及ぼす因子として認識されていることの表れである。しかし、テレマティクス技術を使用して、車両の速度を定期的にモニタリングし、保険契約者が事故のリスクに実際にさらされることに関する結論を引き出すことは、依然として議論の余地がある。
【００５５】
「速度」指標は、一般に、「どこで」指標と併用することができる。なぜなら、速度に関連付けられた危険のレベルは、車両がたとえば小さな田舎道または都市部ではなく高速道路上にあるか否かによってかなり異なるからである。技術的に言うと、速度の他の指標とのいかなる組み合わせも行うことができるが、これは常に、特定の文脈によっては（たとえば、完全に砂漠の高速道路に対して非常に高密度の交通流量では）低速度値が高速度値よりもはるかに危険であるかもしれないという異論に余地を残す。
【００５６】
速度を測定する具体的な方法もいささか議論の余地がある。いくつかの保険会社は、瞬時速度が最も重要な因子であると考える。しかし、ＧＰＳによって測定される瞬時速度は、（典型的には、マルチパス、すなわち車両の近くのいくつかの物体によって反射されるＧＰＳ信号の受信による）誤差に影響されやすいため、精度が最適でない可能性がある。他の保険会社は、短時間にわたる平均速度を検討する。なぜなら、プロ運転者に関連する基準は、１分の期間内の平均速度の評価を必要とするからである。標準的な記録原理は、全ての記録が以前の記録に対する瞬時速度ならびに運転距離および時間を含むという両方の観点に対応することができる。運転距離を時間で除算することによって、連続的な記録間の平均速度を容易に導き出すことができる。
【００５７】
加速度計およびジャイロスコープに基づく指標
次の段落で説明する指標は、潜在的リスク因子としての妥当性についての客観的認識の観点から使用することができる。要約すれば、過去にこのような指標を体系的に測定した人はいないので、重要な統計を通じてこのような指標と実際の事故のリスクとの間の相関関係を実証することができた人はいない。本発明の実施形態は、これらのタイプの指標を検証して、これらの指標のうちのいくつかについてより高い値を示す運転者が事故リスクのより悪いスコアを有するものに対応するか否かを判断することを含む。次の段落で説明する指標は、「安全マージン」の評価という共通の概念に基づいている。基本原理は、以下の通りである。すなわち、運転者にとって不測の何かが起こると事故が発生しがちであり、運転者は、（たとえば、ブレーキングおよび／またはステアリングによって）事故を回避できるように反応することができない。運転者は、是正措置に対応するより多くの可能性を有している場合には、おそらく事故を回避する、または少なくとも車両および／もしくは人への被害を低減することができるであろう。このような是正措置を実行する可能性が、革新的な指標が評価しようと試みる「安全マージン」である。
【００５８】
「コーナリング」指標
この指標は、運転者がコーナーの半径に対して比較的速い速度でコーナーを通り抜ける傾向があるか否かを評価することができる。不測の何か（たとえば、回避すべき何か、道路表面が突然濡れている、または滑りやすくなっている、など）が起こった場合に、運転者は、方向を変更して是正措置に着手するためのマージンを全く持たない。
【００５９】
熟練運転者（たとえば、安全運転のインストラクタ）の中には、自身の自動車がどれぐらいのステアリング性能を提供するかを運転者がもっと正確に理解すれば多くの衝突を回避できると記憶しているものもある。彼らは、自身の自動車のフルステアリング能力を経験したことがない人々は、事故を回避することを目的とした緊急措置の場合にこのような能力を使用することができないと考える。代わりに、自身の自動車のフルステアリング能力に精通した運転者は、必要な場合にそれらをすぐに利用することができる。そのため、それらの観点から、「コーナリングを行う」運転者は、「コーナリングを行わない」運転者よりもリスクにさらされる可能性が低くなるかもしれない。これらの意見は、選択される指標が少なくとも統計的に事故のリスクに客観的に関連付けられることを保証するために正確な検証プロセスが必要であることを強調する。
【００６０】
この指標の測定は、横断加速（「Ｙ」軸、すなわち車両の移動に垂直な軸）に基づく。Ｙ軸加速サンプルは、連続的に測定され、適切にフィルタリングされて、測定ノイズを除去する。データ報告スキーム全体の中には、２つの連続的な記録間の時間／空間の間隔で測定される横断加速についての重要な概要情報を格納した特定の記録が存在する。次いで、中央システムにおいて統計的評価（たとえば、収集された値の分布）がなされ、場合によっては他の指標（たとえば、「どこで」および／または「いつ」）と相関付けられる。
【００６１】
「方向変更」指標
この指標は、運転者がたとえば複数レーン道路上のレーンを変更する際に速やかに方向を変更する傾向があるか否かを評価することができる。不測の何か（たとえば、別の自動車が同じレーンに移動してきている）が起こった場合に、運転者は、方向を変更して是正措置に着手するためのマージンを全く持たない。
【００６２】
この指標の測定は、「コーナリング」指標と同様に横断加速に基づく。「方向変更」は、加速イベントの期間が一般に短いので、「コーナリング」と区別することができる。
【００６３】
「レーシング」指標
この指標は、運転者が、可能なときはいつでも多くの車両の加速およびブレーキング力を使用する傾向があるか否かを評価することができる。不測の何か（たとえば、回避すべき何か、道路表面が突然濡れている、または滑りやすくなっている、など）が起こった場合に、運転者は、是正措置（減速およびブレーキ）に着手するためのマージンをほとんど持たない。
【００６４】
「コーナリング」指標の場合のように、リスクを評価するためのこの指標の妥当性についてはいくらかの議論が依然として存在する。熟練運転者の中には、自身の自動車のフルブレーキング能力を経験したことがない人々は、事故を回避することを目的とした緊急措置の場合にこのような能力を使用することができないと記憶しているものもある。そのため、それらの観点から、「レーシングを行う」運転者は、「レーシングを行わない」運転者よりもリスクにさらされる可能性が低くなるかもしれない。
【００６５】
原則的に、この指標の測定は、速度の変化を分析することによって、または加速度センンサによって直接、ＧＰＳを介して行うことができる。しかし、ＧＰＳを介した速度の測定は、マルチパスによる誤差に影響される可能性があり、派生物の計算は、このような誤差の影響を増幅する傾向がある。したがって、本発明の実施形態は、「コーナリング」指標と同様にこの目的のために加速度センサを利用するが、横断軸（「Ｙ」軸）ではなく長手方向軸（「Ｘ」軸）を使用する。
【００６６】
「テールゲーティング」指標
この指標は、運転者が自身の自動車の前の自動車に接近してついていって、場合によっては接近したままでいるかまたは安全な車両間隔（headway clearance）を超える傾向があるか否かを評価することができる。これは、不測の何かが起こった場合に反応するためのより小さなマージンを運転者に残す。
【００６７】
本発明のいくつかの実施形態に係るこの指標のためのセンサは、光または無線周波数技術を使用した車両間隔の直接的測定であろう。このタイプのセンサは、製造時に自動車に導入されてもよく、または工場からは装備していない自動車にインストールされてもよい。しかし、工場から装備された自動車の数、または他の自動車を装備するための複雑さおよびコストは、車両間隔センサの使用がそのときには費用対効果が大きくないというようなものである。
【００６８】
「テールゲーティング」指標は、間接的プロセスを通じて評価されてもよい。別の自動車に接近してついていく運転者は、頻繁に加速したり減速したりする傾向がある。「レーシング」挙動と比較すると、加速度の値はかなり小さいであろうが、加速および減速の頻度は高いであろう。したがって、測定原理は、「レーシング」指標と同様であり得るが、より大きな不定期の「ピーク」（正または負）ではなく、「Ｘ」軸上での加速度の符号（正から負へ、またその逆へ）の頻繁な繰り返される変更が見られる。
【００６９】
革新的な指標の検証
前の段落で説明したように、特定の指標と事故のリスクとの間の関係は、いまだ実証されておらず、場合によってはいささか議論の余地さえある。リスクに対して指標を検証することは、テレマティクスサービスの提供者単独で行うことはできず、保険会社の協力が必要であるかもしれない。
【００７０】
検証には２つの考えられるアプローチを使用することができる。
「先験的」知識を用いたもの。支払い請求の履歴記録を通じてリスクにさらされることを保険会社が既に認識している「サンプル」保険契約者の有意集団で実験キャンペーンを実施する。ある期間にわたって指標を評価する。（「先験的」知識に基づいて）リスクによりさらされている保険契約者が指標のより大きな値を示すと、検証が行われる。このアプローチは、短時間でかつより小さな保険契約者集団で結果を提供するはずであるが、その精度は、リスクにさらされる個々の事象についての「先験的」知識の精度に多少影響される。
【００７１】
「先験的知識」を用いないもの。保険契約者のランダムな集団で実験キャンペーンを実施する。当該集団および実験の期間は、相当数の事故が観察期間中に起こることを見越すのに十分であることができ、そのため、リスクにさらされる個々の事象を実際の事故に基づいて評価することができる。（「先験的」知識に基づくのではなく、起こった実際の事故に基づいて）リスクによりさらされている保険契約者が指標のより大きな値を示すと、検証が行われる。このアプローチは、統計的に安定した結果を実現するためにより大きな集団およびより長い観察時間を必要とするはずである。
【００７２】
上記のアプローチは、相互に排他的ではなく、計画の２つの局面が複数年にわたって分散されるときに実際に実行可能である。
【００７３】
本発明の実施形態で使用される検証プロセスは、検証された衝突を我々の予測モデルの中で活用し、このような情報が入手可能である場合には、保険会社からの支払い請求情報上で活用する。
【００７４】
統計的評価のために、全ての運転者は、自身の運転パターンによって表されることができ、それらの各々は、「特定の文脈」において検討される「運転スタイル視点」に基づく。運転スタイル視点は、４つの基本スコアに従った以下のパラメータに基づく。
【００７５】
スピーディング：このパラメータは、速度に関するランクを提供する。速度は、専有のプロトコルに従ってデバイスから収集されるデータによって提供される瞬時速度、および、予め規定された文脈を参照して統計レベルで計算される平均速度の両方であると考えられる。
【００７６】
直線運転挙動：このパラメータは、前に定義した加速およびブレーキングに関する運転者スタイルを提供する。これらのイベントは、予め規定された文脈を参照した開始および終了速度、期間、平均加速度、最大加速度の５つの尺度によって説明される。
【００７７】
コーナリング：このパラメータは、上で定義したコーナリングに関する運転者パターンを提供する。直線運転挙動イベントと同様に、コーナリングは、予め規定された文脈を参照した開始および終了速度、期間、平均加速度、最大加速度の５つの尺度によって説明される。
【００７８】
さまざまな天候条件での走行距離：このパラメータは、走行距離が発生する天候条件（すなわち、天候文脈）に関する運転スタイルを提供する。
【００７９】
これらの運転スタイルパラメータは全て、それらが発生したさまざまな文脈に関して検討される。
【００８０】
以下の表は、速度、直線運転挙動、コーナリング運転挙動について検討される完結文脈を示す。
【００８１】
【表１】
2019522296.tif 000003
【００８２】
上記の表は、検討される文脈の組み合わせ合計が３６であり得て、３（曜日のタイプ）×４（１日のうちの時間）×３（道路タイプ−Ｈ／Ｕ／Ｃ）であることを示している。
【００８３】
発生する文脈で検討される各運転スタイルは、運転パターンを定義する。各運転スタイルパラメータの値（すなわち、時間窓）は全て、統計モデルの正確な適用を可能にして適正な観察を推量するように予め規定されて正規化される。上記のように、直線およびコーナリングスコアは、平均加速度、最大加速度、終了および開始速度、ならびに期間の５つの尺度で測定される加速、ブレーキングおよびコーナリングイベントによって定義することができる。５つの尺度に加えて、第６の尺度は強度であり、これは（たとえば、時間または距離を単位とした）測定の頻度を含む。
【００８４】
これらの尺度の各々は、組み合わせられた文脈の各々において分布を発生させる。これらの分布は、特定のＫＰＩ（第１および第３四分位数、中央値、最大値）を用いて説明される。速度スコアは、組み合わせられた文脈の各々において分布を発生させる瞬時速度によって定義される。別のＫＰＩは、各文脈の平均速度として定義することができる。
【００８５】
サービスの目標は、同じ運転パターンおよび各国の基本スコアに対する自身の運転パターン（ある文脈において分析された運転スタイル）のベンチマークを介して各運転者をランク付けすることである。
【００８６】
そのため、たとえば、このサービスは、他の運転者集団に対してベンチマーク化された場合に運転者がどのようにランク付けされるかに答えることを可能にする。以下の２点を検討することができる：
１）夜間または都市道路および特定の道路タイプ上での運転者の「瞬時速度中央値」、または
２）日中、週末の高速道路などで起こる運転者のブレーキの最大強さ。
【００８７】
当然、運転者は、自身のパターンを定義するいくつかの文脈によって特徴付けられ、自身の運転スタイル視点の各々にとって意味のある全ての文脈に対して比較／ベンチマーク化されることができる。
【００８８】
以下で説明するモデルおよび概念は、上記の要件を満たす。
挙動フットプリントとしての個々のグローバルスコアリング
以下で説明するさまざまな方法によって重みを割り当てることができる：
！事業会社ニーズ；
！全ての尺度の中の情報提供力（欠落のない関連性または多様性）などのデータ駆動ベースで、各パターン（ある文脈における運転スタイル）を重み付けすることができる；
！衝突情報に基づいて予測モデルを活用する。
【００８９】
統計処理（スコア／サブスコアおよび文脈）の頻度
当該サービスは、下記の以下のスコアリング（運転パターンおよび挙動フットプリント）の計算を提供する：
！［Ｓ］スピーディング
！［Ｌａ  Ｌｂ］直線運転挙動（加速／ブレーキング）
！［Ｃ］コーナリング
！［Ｍ］危険な天候条件にさらされること
！［Ｏ］全体スコアは、４つのサブスコアの重み付けされた組み合わせに等しい。
【００９０】
スコアは全て、０〜１の範囲内の離散的表現として示すことができ、それは：
！最良のスコアリングを表す場合もあれば、
！最悪のスコアリングを表す場合もある。
【００９１】
最良の絶対スコアを有する運転者は、ゼロに近いスコア値を有し得る。当該スコアは、１日に１回／１週間に１回／１ヶ月に１回の計算頻度を有する。
【００９２】
データが無い場合には、スコアは、関連する理由（数週間にわたって出掛けることがない、…の理由で収集されるデータがない）により「利用不可」として示される。
【００９３】
文脈使用の傾向（体系的移動度）
パターンおよびフットプリントに加えて、使用の文脈に関する運転者の姿勢（体系的移動度）を示すいくつかのさらなる情報を提供することができる。特に、スコアの頻度が同じであれば、以下の情報が各ユーザに提供される：
！［ｐ１］いくつかの領域／地域［１つの領域または複数の領域］にわたって移動する傾向、または危険な領域／地域内を走行する傾向；
！［ｐ２］日中の異なる時刻［１つの時間窓または複数の時間窓］に走行する傾向；
！［ｐ３］異なる日に走行する傾向；
！［ｐ４］異なる道路タイプを走行する傾向；
！［ｐ４］異なる天候状態で走行する傾向。
【００９４】
文脈の傾向は、カテゴリ変数の統計的ばらつきの尺度としての不均一ジニ係数を用いて導き出される。ジニ係数がゼロであることは、完全な平等を表し、ジニ係数が１であることは、値の中の最大不平等を表す。
【００９５】
図５に示されるように、昼／夜の各期間において各地域について天候情報を収集することができる。
【００９６】
図７は、それほど危険でないクライアントを識別する、プライシング精度を向上させることができるテレマティクス変数に基づく予測モデルを示す。本発明の実施形態は、デバイスの数、走行距離、イベントの数、ブレーキング／加速の数、コーナリング事例の数、検証された衝突の数、天候検出の数、各タイプの領域／地域の事故リスク情報、および車両情報の数に関連付けられたデータを含み得る。
【００９７】
このような情報を用いて、さまざまな人口統計を分析して精度を向上させることができる。たとえば、若年運転者をひとまとめにして危険であるというレッテルを貼るのではなく、リスクをある割合の若年運転者のせいにしてもよい。したがって、他の運転者全体との関連でより高い割合の若年運転者が危険であると分類され得るが、かなりの割合の若年運転者を危険でないと分類することが可能である。したがって、以前に危険であったグループのサブセットを、予測モデルおよびアナリティクスに基づいてより正確に識別することができる。また、いくつかのサービスは、ある地理的領域（都市、特定の市、または郡など）を危険であるというレッテルを貼るかもしれないが、本発明の実施形態は、運転者集団の事故情報をクラスタリングすることによって危険な領域／地域をより正確に分離することができる。
【００９８】
図８に示されるように、分析することができる人口統計の他の例は、都市部における走行距離が最も高い運転者、危険な車両（たとえば、スマート）を有する運転者、コーナリング、加速およびブレーキングを激しく使用することによる運転挙動が攻撃的な運転者である。
【００９９】
パターン分析
図８は、保険契約者Ｘについての特定の文脈（ベンチマーク）での収集された尺度（瞬時速度）のある期間（すなわち、１ヶ月）にわたる観察を示す。図８では、文脈は、午前（７：００〜１４：００）および都市外部道路である。さらに、尺度分布（瞬時速度）に関する最も関連性のある統計として、中央値、第１四分位数、第３四分位数および最大値が計算された。
【０１００】
各ベンチマークは、特定の文脈を表すことができる。それは、特定の文脈（すなわち、午前および都市外部）における運転者の挙動を表すことができる。そして、ベンチマークは、個々の運転者のリスクパターンを評価するための値を提供することができる。なぜなら、挙動は、それ自体不規則なわけではなく、それが起こる文脈に関連するからである。
【０１０１】
本発明のいくつかの実施形態では、以下の一般的要件を考慮に入れることができる。
持続可能性：挙動を評価するコストは、保険会社および保険契約者が得ることができる利益と一致するべきである。
【０１０２】
実現可能性：持続可能性の具体的構成要素として、測定原理は、適正なコストで利用できる信頼できる技術を使用して実現可能であるようなものであるべきである。「保険テレマティクスサービス」によって提供される運用安定性および規模の経済は、それらに加えて革新的概念の開発の出発点として考えることができる。
【０１０３】
精度：測定原理は、適正な精度で挙動を評価することができ、必要であれば検証プロセスをサポートして、挙動とリスクとの間の客観的相関関係を実証することができるようなものであるべきである。
【０１０４】
適用可能性：できる限り、当該概念は、一般的原則および適用可能性を有するべきであり、そのため、原則的にはいかなる保険会社によっても適用可能であり、他の要件を損なわない（たとえば、持続可能性に必要な規模の経済を維持する）カスタマイゼーションレベルを可能にする。
【０１０５】
これにより、特定の保険契約者に関連するスコアを定義するために、運転者の運転パターン（さまざまな文脈における運転スタイルの視点）を形成して、それらを各国のより幅広い人々でベンチマーク化することが可能になる。
【０１０６】
実施形態を説明する際、明快にするために具体的な用語を利用している。しかし、本発明を当該具体的な用語および選択される例に限定することは意図されていない。本発明の幅広い概念から逸脱することなく他の等価の構成要素が利用されてもよく、他の方法が開発されてもよい、ということを当業者は認識するであろう。
【０１０７】
上記の記載は本発明の好ましい実施形態に向けられているが、他の変更および変形が、当業者に明らかであり、本発明の精神または範囲から逸脱することなくなされてもよいということに留意されたい。さらに、本発明の一実施形態に関連付けて記載されている特徴は、はっきりと上記されていなくても、他の実施形態と併用されてもよい。
【図１】
2019522296.tif 000004
【図２】
2019522296.tif 000005
【図３】
2019522296.tif 000006
【図４Ａ】
2019522296.tif 000007
【図４Ｂ】
2019522296.tif 000008
【図４Ｃ】
2019522296.tif 000009
【図５】
2019522296.tif 000010
【図６】
2019522296.tif 000011
【図７】
2019522296.tif 000012
【図８】
2019522296.tif 000013
【国際調査報告】
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