(57)【要約】【課題】近年の情報処理技術の発達によりジャイロデータや加速度データなどのセンサー情報を取得する通信機器は身近になってきています。例えば現在も使用しているスマートフォンであれば、各所有者と生活を共にしており、非常に多くのデータを記録します。例えば過去に使用済みで家に眠っているスマートフォンでも、コンセントに挿して家の壁に固定することで、その家が地震の際にはどのような揺れを発生させるものかを記録することが出来ます。 ところが、このようにして通信機器から得られる、個人及び建物に関する情報を、保険商品の価格付に活かされた例はこれまで存在しておりませんでした。 【解決手段】本発明は、通信機器で取得できる様々なデータから、個人の行動情報パターンや、建物の地震の際の揺れのパターンを機械学習により分類し、これを保険商品の価格付に活かすことを可能とするものです。【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信情報端末において保険を販売する装置において、
保険事業者と、保険契約者と、通信端末で記録される各種センサー情報を含む保険契約者情報と、事業者サーバーと、事業者サーバーにある情報に基づいて推定されるモデルパラメータを持つ数理モデルと、
に関して、
保険契約者が通信情報端末で、前記保険契約者情報を入力し事業者サーバーに格納する手段、
アップデートされたサーバー情報に基づいて数理モデル及び数理モデルパラメータを推定する手段、
前記保険契約者情報を数理モデルに入力することで保険料価格付けを行い、保険料を保険契約者に提示する手段、
を含む保険商品の価格付け及び販売装置。
【請求項２】
通信情報端末において保険を販売する場合の保険料の価格付け装置において、
保険事業者と、保険契約者と、通信端末で記録される各種センサー情報を含む保険契約者情報と、事業者サーバーと、事業者サーバーにある情報に基づいて推定されるモデルパラメータを持つ数理モデルと、
に関して、
保険契約者が通信情報端末で、前記保険契約者情報を入力し事業者サーバーに格納する手段、
アップデートされたサーバー情報に基づいて数理モデル及び数理モデルパラメータを推定する手段、
保険料は各契約者同一とするが、前記保険契約者の情報を数理モデルに入力することで契約者別に保険料を事後的に価格付けする手段、
を含む保険商品の価格付けする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信機器に搭載されたセンサーにより取得されたデータを、保険料価格付けに使用した、保険商品の保険料価格付け装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のスマートフォンやウェアラブル端末に代表される通信機器に搭載された各種センサーにより、以下のような各種センサー情報を取得することが可能であることは一般に知られている。
・位置情報（緯度、経度、標高）
・加速度情報
・ジャイロ情報
・歩数情報
・移動の有無と移動の方法（移動手段が徒歩か、ランニングか、自動車か、など）
・階段の上下の回数
【０００３】
大量のデータを類似するいくつかのグループに分類すること目的とした統計的手法・機械学習手法にクラスター分析がある。マーケティング領域においては、その購買行動履歴により自社の顧客をクラスター分析していくつかのグループに分類し、それぞれのグループの購買特性に応じたマーケティング施策を実施することが一般に行われている。類似した顧客をひと固まりとして分析することによって、個々の顧客データからは見えてこない共通の特徴をあぶり出すことができるのである。
今後マーケティング以外の領域でも、購買行動履歴以外の各種センサー情報を含む情報に基づき自社の顧客を分類し、有益な結果を得る試みが増えてくるものと考えられる。
【０００４】
スマートフォンの加速度センサーやジャイロセンサーを利用して、人間が転倒したことなどを検知するような試みはこれまでになされている（非特許文献3）。本文献では、人間が転倒する際には、転倒開始の際に加速度が小さくなり、その後転倒の衝撃により加速度及びジャイロセンサーが大きくなること、その後転倒直後の静止により加速度もジャイロセンサーも数値を出さないこと、を人間が転倒した際の特徴と設定し、一定程度の転倒検知力があるとしている。
【０００５】
スマートフォンの加速度センサーやジャイロセンサーを利用して、（そのスマートフォン保有者が位置する）様々な場所に、スマホアプリを通じて地震計を設置し、災害時にいち早く地震の警報をならすこと目指す試みも行われている（非特許文献4）。
【０００６】
本邦においては、2006年から小額短期保険制度が発足し、様々なアイデアをベースにした新しい保険商品が販売されてきている。（非特許文献1:例えば、痴漢保険、弁護士費用保険、モバイル保険、ハーレーダビッドソン保険、健康年齢保険など）
ニーズに合った全く新しい保険商品を販売することは市場の発展にとって好ましいことであるが、適切な価格付けが行なわれている事例は多くないと考えられる。これらの多くは被保険者の属性に限らず同一の保険料としているケースが多い。
【０００７】
一方で、ビッグデータを活用し、保険料価格付けを行っている新しい（医療）保険商品の例も存在する。健康年齢少額短期保険（2016年6月17日商品発売開始）では、被保険者の年齢性別と身長体重に加え、一般的な健康診断で計測される最高最低血圧や中性脂肪値などの数値からウェブ上で健康年齢を算出し、その健康年齢に従って保険料を決定している。健康年齢少額短期保険では、グループ会社に株式会社日本医療情報センター（JMDC）があり、１６０万件超の匿名化されたレセプト（診療報酬明細書）情報のビッグデータを基に保険料の価格付けを行っている。（非特許文献３）
【０００８】
また、自動車保険分野においては、テレマティクス保険と呼ばれる、専用の機器を自動車に設置し、保険期間を通じて無事故且つ“安全と思われる”運転をした契約者に対しては次年度保険料の割引や保険料のキャッシュバックを行なっている事例がすでに存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】不明（特に見つけることが出来ませんでした。）
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献２】日本少額短期保険協会  少額短期保険ガイドブック２０１６年度版http://www.shougakutanki.jp/general/info/2015/guidebook2016.pdf
【非特許文献３】JMDC社プレスリリース  https://www.jmdc.co.jp/mypage/news/uploadfile/docs/news_20160616.pdf
【非特許文献４】“Fall Detection System Using Combination Accelerometer and Gyroscope”By Quoc T. Huynh, Uyen D. Nguyen, Su V. Tran, Afshin Nabili, Binh Q. Tran
【非特許文献５】MyShakeウェブサイト等http://myshake.berkeley.edu/ http://gigazine.net/news/20160215-myshake/
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
依然として保険業界では上記通信機器によるセンサー情報を含む情報を基に、クラスター分析のような情報処理技術によるビッグデータを使用した保険料価格付けがなされていない。よって、本来は安く保険を提供できるような保険契約者に対しても、それ以外の保険契約者に対してもほぼ同一の保険料が設定されているのが現実である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
以下では、通信情報端末の一例として、スマートフォンを使用し、特に保険事業者が無料提供するスマートフォンアプリにより保険料価格付け及び保険販売を行うことを想定する。
【００１３】
・保険事業者はスマートフォンアプリを開発し、無償でダウンロードできるようにする。（保険契約のためのウェブサイトを公開しそこでデータ提供および保険契約を行うことが出来るようにする）
・保険契約者は、自己に適用される保険料の水準を知るためには、自己のスマートフォンの各種センサーに蓄積された情報を保険事業者に提供する必要があるものとする。但し、これらの各種センサー情報は、現在のスマートフォン等では一般的には過去のデータの蓄積が無いと考えられるため、契約時の保険料には反映せず、保険期間に取得する各種センサー情報を基に、保険期間満了時に保険配当や無事故割戻等の事後的な保険料の調整に反映することが考えられる。
・保険事業者は、このような情報を格納するサーバー（事業者サーバー）を用意する。なお、情報は（潜在）保険契約者以外にも、提携事業者等から提供を受けることも考えられる。
・保険事業者は、事業者サーバーに存在するデータから、数理モデルのパラメータを推定し、与えられた情報と保険事故が将来発生する相関関係を推定するモデルを設定する。
・保険契約者が必要な情報をアプリに入力すると、事業者サーバーは数理モデルと保険契約者情報を基に、最適な保険料の価格付け結果をアプリで表示する。
・保険契約者は、本人確認書類アップロードや重要事項説明書類の確認、決済方法の選択をアプリで行い、保険契約をアプリ上で取り交わす。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、情報処理技術により取得分析可能となったビッグデータを活用した保険料の価格付けを行うことが可能となり、より合理的な価格で手軽に保険に加入することが可能となる。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
スマートフォンアプリを製作し、当該アプリにより、
・契約時にそれまでに蓄積した各種センサー情報を入力
・保険契約およびそれに必要な重要事項説明、本人確認書類のアップロード
・保険料決済方法（クレジットカードなど）の選択
・保険契約時もしくは保険期間満了時には、各種センサー情報から、“無事故評点“を算出し、これに基づき保険料の割引（事後割引を含む）
を行うことが出来るようにする。当該アプリは無料でアップルストア等からダウンロードできるものとする。
【００１６】
別途各種センサーの情報を用意（購入もしくは他の事業者との提携により入手、さらに当該アプリのダウンロード数が増加することで取得情報は自然に増加する）し、保険契約者の日常行動の活発度合（以下「活動量」）を適切に数値化するための数理モデルを構築する。当該数値化のための数理モデルは、例えば状態空間モデルや隠れマルコフモデル等で実現可能であるが、特定の手段に限定されるものではない。
【００１７】
開発する保険商品の保険事故の生起確率を活動量により予測する数理モデルを構築する。当該数理モデルには、一般に「教師あり学習」と呼ばれる統計的手法・機械学習手法を用いる。たとえばサポートベクターマシンーなどの手法で実現可能であるが、特定の手段に限定されるものではない。
保険契約者は、各種センサー情報から数値化される日々の活動量に基づき保険事故生起確率を評価され、この評価に基づき保険料の（事後的）価格付けを行う。
【００１８】
保険事故の生起件数の実績が十分に得られていない場合には、前述の「教師あり学習」を適用することが困難であるという、統計的・機械学習上の課題がある。そこで、開発する保険商品の生起件数の実績が十分に得られていない場合には、一般に「教師なし学習」と呼ばれる手法を使用する。つまり、保険契約者をクラスター分析し、その活動量に基づきいくつかのグループに分類する。その後、それぞれのグループにおける事故発生件数を、当該グループに所属する保険契約者の数で除した値をベースに、当該グループの保険事故の生起確率を算出する。「教師なし学習」の手法としては、たとえば非階層型クラスター分析などがあるが、特定の手法に限定されるものではない。
保険契約者は、各種センサー情報から数値化される日々の活動量に基づき所属グループを評価され、当該所属グループの保険事故の生起確率の推定に基づき保険料の（事後的）価格付けを行う。
【００１９】
保険事故の生起件数の実績が十分に得られている場合には、活動量によらず、各種センサーの情報そのものに基づき保険事故の生起確率を直接予測する数理モデルを構築する方法も考えられる。この場合にも一般に「教師あり学習」と呼ばれる統計的・機械学習手法を用いる。
【００２０】
当該アプリのダウンロードによる新規情報は常に事業者サーバーにアップロードされ、事業者サーバーの新規情報取得に伴い上記数理モデル及びそのパラメータは随時アップデートされる。
【００２１】
保険契約は全てスマートフォンアプリを経由して契約が行われる。保険契約者はアプリをダウンロードし、必要な情報を入力・アップロードすることにより購入希望する保険の保険料を即座に知ることが可能となる。
【００２２】
これらの仕組み（アプリ、事業者サーバー上の情報、数理モデル）により、保険料の価格付けを行い、（安く提供可能な被保険者には）安い保険料を提供可能とする。
【００２３】
逆に、情報の更新によりリスク顕在化した際には、保険料の増加もしくは保険金額の減少を行う。
【００２４】
上記のような保険料の価格付けの手法は、様々な既存の保険商品及び新しい保険商品に適用可能と考えられる。以下では、一例として地震保険の価格付への応用を考える。
【００２５】
現在、個人の住宅に関する地震保険は火災保険と同時加入しか認められておらず、また都道府県ごと及び建物の構造等（木造か鉄筋か、など）によって保険料率が定まるのみである。つまり、建物が建っている地盤の詳細情報や、建物に実際に地震が来た時にどの程度まで揺れるか、揺れる可能性があるのかの詳細情報は全く考慮せずに保険料が定められている。
【００２６】
このような保険商品に対して、本発明による価格付け装置を適用するため、各種センサー情報のうち、特に、位置情報（これにより地盤情報を取得可能）、加速度センサー及びジャイロセンサー情報を、契約者の自宅に設置したスマートフォン（以前使っていたがもう使っていないスマートフォンをコンセントに挿しっぱなしにすることを想定）により保険事業者に送付する。これにより当該スマートフォンは保険期間の地震の度にどの程度の揺れを経験するのか、また（不幸なことであるが）どの程度の揺れであれば完全倒壊をしてしまうのか、を実際の地盤の上に建っている建物の現実の経験値として記録することが可能となる。
【００２７】
これにより、かなり大きな地震にも耐えられる（と思われる）契約者の建物に関しては保険料を事後的に割り引くことが可能となる。また今後逆に一定程度以上の規模の地震が来た際には、非常に高い確率で倒壊の可能性があるのであれば、次年度保険料を高くすると同時に、建て替えや引越しを促すなど、商業的意義と同時に社会的意義も高くするような保険の仕組みを作ることが可能となる。