(57)【要約】  引受要件を評価し、そうした要件における変更に応じた、保険可能クラスの死亡率における期待変化を評価する、コンピュータによるシステム及び方法。特定の実施例では、方法及びシステムは、要件に関するデータを記憶する工程と、第１の要件群を用いて期待死亡率を判定する工程と、1つ又は複数の要件を変更する工程と、変更要件群及び記憶データを用いて期待死亡率を予め判定する工程とに関する。引受要件における提案された変更の評価に加えて、システム及び方法を保険商品の設計及び価格設定に用い得る。
2007510239.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
引受要件における変更に応じた、保険可能クラスの死亡率における期待変化を評価する、コンピュータによる方法であって、
a.複数の引受要件の保障価値に関するデータを記憶する工程と、
b.前記保険可能クラスの期待死亡率を第１の引受要件群を用いて判定する工程と、
c.前記第１の引受要件群のうちの1つ又は複数を変更する工程と、
d.前記保険可能クラスの前記期待死亡率を、前記変更引受要件群及び、保障価値に関する前記記憶データを用いて再判定する工程とを備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項1記載の方法であって、複数の引受要件の保障価値に関するデータを記憶する工程が、前記引受要件のうちの少なくとも１つに対する、固有の保障価値と、共通の保障価値と、合計保障価値とのうちの少なくとも１つを記憶する工程を備えることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項1記載の方法であって、前記期待死亡率を判定する工程は、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つに対する死亡削減を算出する工程を備えることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項3記載の方法であって、前記複数の引受要件のうちの前記少なくとも１つに対する死亡削減を年齢、性別及び喫煙状態によって記憶する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項3記載の方法であって、死亡削減を算出する工程は、前記複数の引受要件のうちの前記少なくとも１つに対する、固有の死亡削減、共通の死亡削減及び合計死亡削減のうちの少なくとも１つを算出する工程を備えることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項1記載の方法であって、人口における1つ又は複数の障害の罹患率に関するデータを記憶する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項1記載の方法であって、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される1つ又は複数の障害を識別する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項7記載の方法であって、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される前記1つ又は複数の障害をスクリーニングすることによってなくなる1つ又は複数の死因を判定する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項1記載の方法であって、前記第１の引受要件群と前記変更引受要件群とのうちの少なくとも１つによってなくなる全死因を判定する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項9記載の方法であって、前記保険可能クラスの期待死因を一般人口の死因と比較する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項１１】
引受要件における変更に応じた、保険可能クラスの死亡率における期待変化を評価するコンピュータ化システムであって、
a.複数の引受要件の保障価値に関するデータを記憶する手段と、
b.前記保険可能クラスの期待死亡率を第１の引受要件群を用いて判定する手段と、
c.前記第１の引受要件群のうちの1つ又は複数を変更する手段と、
d.前記変更引受要件群と、保障価値に関する前記記憶データを用いて前記保険可能クラスの前記期待死亡率を再判定する手段とを備えることを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項11記載のシステムであって、前記データを記憶する手段が、前記引受要件のうちの少なくとも１つに対する、固有の保障価値と、共通の保障価値と、合計保障価値とのうちの少なくとも１つを記憶する手段を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項11記載のシステムであって、前記期待死亡率を判定する手段は、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つに対する死亡削減を算出する手段を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項13記載のシステムであって、前記複数の引受要件のうちの前記少なくとも１つに対する死亡削減を年齢、性別及び喫煙状態によって記憶する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項13記載のシステムであって、前記死亡削減を算出する手段は、前記複数の引受要件のうちの前記少なくとも１つに対する、固有の死亡削減、共通の死亡削減及び合計死亡削減のうちの少なくとも１つを算出する手段を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１６】
請求項11記載のシステムであって、人口における1つ又は複数の障害の罹患率に関するデータを記憶する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項11記載のシステムであって、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される1つ又は複数の障害を識別する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
請求項17記載のシステムであって、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される前記1つ又は複数の障害をスクリーニングすることによってなくなる1つ又は複数の死因を判定する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
請求項11記載のシステムであって、前記第１の引受要件群と前記変更引受要件群とのうちの少なくとも１つによってなくなる全死因を判定する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項２０】
請求項19記載のシステムであって、前記保険可能クラスの期待死因を一般人口の死因と比較する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項２１】
生命保険商品を設計する、コンピュータによる方法であって、
a.複数の引受要件の保障価値に関するデータを記憶する工程と、
b.前記複数の引受要件に対する、固有の死亡削減と、共通の死亡削減と、合計死亡削減とのうちの少なくとも１つを算出する工程と、
c.第１の引受要件群を用いて保険可能クラスの期待死亡率を判定する工程と、
d.前記第１の引受要件群のうちの1つ又は複数を変更する工程と、
e.前記変更要件群を用いて前記保険可能クラスの前記期待死亡率を再判定する工程と、
f.前記判定期待死亡率と前記再判定期待死亡率とのうちの少なくとも一方を用いて生命保険商品を設計する工程とを備えることを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項21記載の方法であって、工程d及びeを繰り返して、複数の引受要件群を考慮する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項21記載の方法であって、工程d及びeを反復的処理において繰り返して、前記保険可能クラスの所定死亡率を達成する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項21記載の方法であって、複数の引受要件の保障価値に関するデータを記憶する工程が、前記引受要件のうちの少なくとも１つに対する、固有の保障価値と、共通の保障価値と、合計保障価値とのうちの少なくとも１つを記憶する工程を備えることを特徴とする方法。
【請求項２５】
請求項21記載の方法であって、前記複数の引受要件のうちの前記少なくとも１つに対する死亡削減を年齢、性別及び喫煙状態によって記憶する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項２６】
請求項21記載の方法であって、人口における1つ又は複数の障害の罹患率に関するデータを記憶する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項21記載の方法であって、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される1つ又は複数の障害を識別する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項27記載の方法であって、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される前記1つ又は複数の障害をスクリーニングすることによってなくなる1つ又は複数の死因を判定する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項21記載の方法であって、前記第１の引受要件群と前記変更引受要件群とのうちの少なくとも１つによってなくなる全死因を判定する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項29記載の方法であって、前記保険可能クラスの期待死因を一般人口の死因と比較する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項３１】
生命保険商品を設計するコンピュータ化システムであって、
a.複数の引受要件の保障価値に関するデータを記憶する手段と、
b.前記複数の引受要件に対する、固有の死亡削減と、共通の死亡削減と、合計死亡削減とのうちの少なくとも１つを算出する手段と、
c.第１の引受要件群を用いて保険可能クラスの期待死亡率を判定する手段と、
d.前記第１の引受要件群のうちの1つ又は複数を変更する手段と、
e.前記変更要件群を用いて前記保険可能クラスの前記期待死亡率を再判定する手段と、
f.前記判定期待死亡率と前記再判定期待死亡率とのうちの少なくとも一方を生命保険商品の設計において用いる手段とを備えることを特徴とするシステム。
【請求項３２】
請求項31記載のシステムであって、複数の引受要件の保障価値に関するデータを記憶する手段が、前記引受要件のうちの少なくとも１つに対する、固有の保障価値と、共通の保障価値と、合計保障価値とのうちの少なくとも１つを記憶する手段を備えることを特徴とするシステム。
【請求項３３】
請求項31記載のシステムであって、前記複数の引受要件のうちの前記少なくとも１つに対する死亡削減を年齢、性別及び喫煙状態によって記憶する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項３４】
請求項31記載のシステムであって、人口における1つ又は複数の障害の罹患率に関するデータを記憶する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項３５】
請求項31記載のシステムであって、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される1つ又は複数の障害を識別する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項３６】
請求項35記載のシステムであって、前記複数の引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される前記1つ又は複数の障害をスクリーニングすることによってなくなる1つ又は複数の死因を判定する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項３７】
請求項31記載のシステムであって、前記第１の引受要件群と前記変更引受要件群とのうちの少なくとも１つによってなくなる全死因を判定する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項３８】
請求項37記載のシステムであって、前記保険可能クラスの期待死因を一般人口の死因と比較する手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項３９】
分析に基づいたユーザ特有最適化リスク指標化の自動化方法であって、ユーザ・データは入力装置によって捕捉され、リスク指標は前記ユーザ・データに基づいて判定され、
前記指標によって、前記ユーザ・データに相当するリスク契約が作成及び/又は監視され、少なくとも１つのデータベースによって、かつ、臨床的な人口記録及び/又は疫学的な人口記録に基づいて、死亡要因が特定のリスク・パラメータについて判定され、該リスク・パラメータに割り当てられて、記憶され、
集約モジュールによって、全リスク・パラメータについての集約死亡要因が、臨床データ記録及び/又は疫学データ記録に少なくとも基づいて判定され、
相関モジュールによって、相関要因が全リスク・パラメータについて1つ又は複数の他のリスク・パラメータとの組み合わせで判定され、
前記臨床的な人口記録及び/又は疫学的な人口記録に基づいて、頻度分布要因が一般人口についてリスク・パラメータ毎に判定され、
リスク事象の生起による費用を備えるリスク費用パラメータが前記死亡要因及び非捕捉リスク要因によって判定され、
リスク指標が前記ユーザ・データに割り当てられ、ユーザ特有適合リスク契約が前記リスク指標によって作成され、前記ユーザ・データに割り当てられて、記憶されることを特徴とする自動化方法。
【請求項４０】
請求項39記載の自動化方法であって、更に前記死亡要因の分散を、前記頻度分布要因を判定するうえで用いることを特徴とする自動化方法。
【請求項４１】
請求項39及び40の一方に記載の自動化方法であって、リスク指標によって捕捉されないリスク要因が、判定され、前記リスク費用パラメータを判定するうえで用いられることを特徴とする自動化方法。
【請求項４２】
請求項39乃至41のうちの1つに記載の自動化方法であって、前記死亡要因が少なくとも１つの死亡確率を備えることを特徴とする自動化方法。
【請求項４３】
請求項39乃至42のうちの１つに記載の自動化方法であって、公にアクセス可能な分析ツールによって自らのユーザ・データを自動化されたやり方でユーザが捕捉し、前記ユーザ・デ―タは入力装置によって入力されることを特徴とする自動化方法。
【請求項４４】
請求項39乃至43のうちの１つに記載の自動化方法であって、別々のユーザが、別々のネットワーク場所からのネットワーク端末による前記データへのアクセスを有することを特徴とする自動化方法。
【請求項４５】
分析に基づいたユーザ特有最適化リスク指標化のコンピュータ支援装置であって、ユーザ・データは入力装置によって捕捉され、リスク指標は前記ユーザ・データに基づいて判定され、前記指標によって、前記ユーザ・データに相当するリスク契約が作成及び/又は監視され、
前記装置は、少なくとも１つのデータベースによって、臨床的な人口記録及び/又は疫学的な人口記録に基づいて、死亡要因を判定する手段を備え、前記死亡要因は、リスク・パラメータに割り当てられて、記憶可能であり、
前記装置は更に、全リスク・パラメータについての集約死亡要因を、臨床記録及び/又は疫学記録に少なくとも基づいて判定する集約モジュールを備え、
前記装置は更に、相関要因を全リスク・パラメータについて1つ又は複数の他のリスク・パラメータとの組み合わせで判定する相関モジュールを備え、
前記装置は更に、頻度分布要因を一般人口について、前記臨床的な人口記録及び/又は疫学的な人口記録に基づいて、リスク・パラメータ毎に判定する手段を備え、
前記装置は更に、リスク事象の生起による費用を備えるリスク費用パラメータが前記死亡要因及び非捕捉リスク要因によって判定可能である費用推定モジュールを備え、
前記装置は更に、前記リスク指標が前記ユーザ・データに割り当てられ、ユーザ特有適合リスク契約を、前記リスク指標によって作成することができ、前記ユーザ・データに割り当てて、記憶することができるメモリ・モジュールを備えることを特徴とするコンピュータ支援装置。
【請求項４６】
請求項45記載のコンピュータ支援装置であって、前記頻度分布要因が前記死亡要因の分散を更に備えることを特徴とするコンピュータ支援装置。
【請求項４７】
請求項45及び46のうちの一方に記載のコンピュータ支援装置であって、該装置によって、リスク指標によって捕捉されないリスク要因が算出可能であり、前記リスク費用パラメータの判定が非捕捉リスク要因を備えることを特徴とするコンピュータ支援装置。
【請求項４８】
請求項45乃至47のうちの1つに記載のコンピュータ支援装置であって、前記死亡要因が少なくとも１つの死亡確率を備えることを特徴とするコンピュータ支援装置。
【請求項４９】
請求項45乃至48のうちの１つに記載のコンピュータ支援装置であって、公にアクセス可能な分析ツールによってユーザのユーザ・データが自動的に判定可能であり、前記ユーザ・デ―タは前記入力装置によって入力されることを特徴とするコンピュータ支援装置。
【請求項５０】
請求項45乃至49のうちの１つに記載のコンピュータ支援装置であって、別々のネットワーク場所からネットワーク端末によって前記ユーザがアクセス可能に前記データが記憶されることを特徴とするコンピュータ支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の参照）
本願は、本明細書及び特許請求の範囲に内容全体を明示的に援用する、「引受要件を評価するシステム及び方法」と題する、西暦2003年11月6日付出願の米国仮特許出願第60/517,957号明細書と、「引受要件を評価するシステム及び方法」と題する、西暦2004年11月5日付出願の米国通常特許出願第10/981,852号明細書に関し、それらに対する優先権を主張する。
【０００２】
本発明は、全般的には保険に関し、特に、保険商品に関して用いる引受要件を評価するシステム及び方法に関する。特定の実施例では本発明は、複数の引受要件間に存在する固有の価値関係及び共通の価値関係を数量化するシステム及び方法と、それらの要件のうちの1つ又は複数のものを変更することの影響を評価するシステム及び方法とに関する。
【背景技術】
【０００３】
生命保険会社は、優れた死亡保障を維持し、リスク選択における公平性を促進しながら。引受費用を削減し、引受のスピード及び意思決定を向上させることが一層迫られている。一部の保険会社は、こうした高まる圧力に直面して、変更によって考えられる長期的な影響を十分に理解せずに引受の手続及び実務を修正している。一部の保険会社にとって、当座の引受費用及び引受手続の簡素化に関する懸念は、最優先事項になっている。将来の死亡コストは、強調される度合いが低いが、それは、高い精度でこうしたコストを予測するのが難しいことが多いからであり、再保険のアレンジメント、インフレや、他の要因によって軽減され得る。
【０００４】
プライバシ及びセキュリティの懸念の高まりによって生じる管理費の増大は、保険会社による引受要件の選択にも影響を及ぼす。こうした措置は、管理ワークフローや、保険の消費者の扱い方にも影響を及ぼす。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
保険会社は、適切な発表データや自社の経験的データの広範囲にわたる調査及び分析を行うことによって、既存の保険商品又は提案されている保険商品の引受の手続及び要件における変更の影響を評価することができる。しかし、そうした調査は時間がかかり、骨が折れる。既存の引受要件を評価し、そうした要件における変更に伴う影響をすばやく、かつ高い費用対効果で評価する、自動化された、技術ベースの手法に対する必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施例は、引受要件における変更に応じた、保険可能クラスの死亡率における期待変化を評価する、コンピュータによる方法を備える。方法は、複数の引受要件の保障価値に関するデータを記憶する工程と、保険可能クラスの期待死亡率を第１の引受要件群を用いて判定する工程と、第１の引受要件群のうちの1つ又は複数の引受要件を変更する工程と、変更引受要件群と、保障価値に関する記憶データとを用いて保険可能クラスの期待死亡率を再判定する工程とを備える。実施例は、保障価値調査を行って、複数の引受要件の保障価値に関するデータを識別する工程を更に備え得る。前述およびその他の実施例は、人口における1つ又は複数の障害の罹患率を判定する工程、及び/又は、複数の引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される1つ又は複数の障害を識別する工程を更に含む場合もある。そうした場合には、方法は、引受要件によって発見される障害をスクリーニングすることによってなくなる1つ又は複数の死因を判定する工程を更に備え得る。
【０００７】
特定の実施例は、複数の引受要件のうちの少なくとも１つによってなくなる全死因を判定する工程と、保障可能クラスの期待死因を一般人口の死因と比較する工程とを更に含み得る。前述や他の実施例は、少なくとも１つの引受要件に対する死亡削減を算出する工程を更に備え得る。算出死亡削減は年齢、性別及び喫煙状態によって記憶し得る。死亡削減を算出する工程は、引受要件に対する、固有の死亡削減、共通の死亡削減、及び合計死亡削減を算出する工程を更に備え得る。
【０００８】
本発明の別の実施例は、引受要件における変更に応じた、保険可能クラスの死亡率における期待変化を評価するコンピュータ化システムを備える。上記システムは、前述の方法の実施例に関して前述した工程を行うようプログラムされる既存のコンピュータ・ハードウェアを備え得る。
【０００９】
本発明の別の実施例は、生命保険商品を設計する、コンピュータによる方法を備える。この方法は、複数の引受要件の保障価値に関するデータを記憶する工程と、少なくとも１つの引受要件に対する、固有の死亡削減、共通の死亡削減、及び/又は合計死亡削減を算出する工程と、第１の引受要件群を用いて保険可能クラスの期待死亡率を判定する工程と、第１の工程の引受要件のうちの1つ又は複数を変更する工程と、変更要件群を用いて保険可能クラスの期待死亡率を再判定する工程と、判定期待死亡率と再判定期待死亡率とのうちの少なくとも一方を用いて、生命保険商品を設計する工程とを備える。この方法は、商品を設計するうえで複数の引受要件群を考慮に入れるよう繰り返し行い得る。この方法は、保険可能クラスの所定死亡率を達成するよう行ってよく、特定の他の対象目的を達成するよう行ってもよい。この方法は、保障価値調査を行って引受要件の保障価値に関するデータを識別する工程と、年齢、性別及び喫煙状態によって、引受要件に対する、固有の死亡削減、共通の死亡削減、又は合計死亡削減を記憶する工程とを更に備え得る。
【００１０】
上記方法の一実施例は、人口における1つ又は複数の障害の罹患率を判定する工程と、引受要件のうちの少なくとも１つによって発見される1つ又は複数の障害を識別する工程とを更に備え得る。前述や他の実施例は、引受要件によって発見される1つ又は複数の障害をスクリーニングすることによってなくなる1つ又は複数の死因を判定する工程と、第１の引受要件群及び変更引受要件群によってなくなる全死因を判定する工程とを更に備え得る。保険可能クラスの期待死因は、一般人口の死因と更に比較し得る。
【００１１】
本発明の更に別の実施例は、生命保険商品を設計する自動化システムを備える。自動化システムは、前述の方法の工程を達成するようプログラムされる公知のコンピュータ・ハードウェアを備える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
システム及び方法の更なる特徴及び利点は、考え出された本願のシステム及び方法を行う最良の形態を例示する例証的な実施例の以下の詳細な説明を検討することによって当業者に明らかになるであろう。
【００１３】
本願は、非限定的な例として表すにすぎない添付図面を参照しながら以下に説明する。
【００１４】
本明細書及び特許請求の範囲記載の例示は、システム及び方法の実施例を示し、そうした例示は、本発明の範囲を如何なるかたちで限定するものとして解されることも意図していない。
【実施例】
【００１５】
図１は、引受要件を評価する方法及びシステムの一実施例を示す流れ図10の一部分である。図1の流れ図は、「調査」段階として特徴付け得る、実施例の一部分を表す。この実施例における第１の工程12は、複数の引受要件の価値に関する調査を行う。引受要件は、保険商品の設計/価格設定を行ううえで保険会社によって考慮される要因である。引受要件を考慮することによって、保険可能事象の生起の可能性に関する判断を保険会社が行うことが可能になる。生命保険の場合、引受要件の例は、
1.保険申込書上で収集されるデータ、
2.健康診断で収集される情報、
3.血液像、
4.尿検査、
5.心電図、
6.診療内容明細書、
7.処方歴、
8.事故違反記録、及び
9.医療情報機関からの情報を含む。
【００１６】
保険会社は、特定の保険商品に関して、上記要件例の全てを用いる訳でないことがあり得る。上記例と組み合わせるか、上記例の代わりに他の要件も用い得る。用いる要件の選択における重要な考慮点には、（費用が保険会社によって負担される場合も申込者によって負担される場合も）要件の実施に関連した費用と、要件を実施することができるスピードと、要件によって提供される有用な情報（すなわち、要件の実施によって識別される障害）と、有用な情報を識別するうえで要件が一意に適切であるか否かと、他の考慮事項がある。
【００１７】
引受要件の価値を判定する1つのツールは、保障価値調査として知られている。保障価値調査を行う工程は、図１の例証的な実施例において工程14によって示す。保障価値は、特定の引受要件によって発見されるリスクに帰因する想定超過死亡コストの現在価値として定義し得る。保障価値調査は、既存の保険契約、及びこうした契約の根底にある引受要件のレビューである。その結果は、契約額面の額毎の死亡削減による、個々の要件の効果性の尺度を含む。結果は、要件によって発見されるリスクに帰因する予想超過死亡コストをなくすことによって削減される、保有保険金額毎の将来の死亡給付金の現在価値としても表し得る。死亡削減を数量化する保障価値調査は、最も望ましい結果をもたらすうえで比較的大量のデータを必要とする。一般的に、有意な結論を導き出すには数千の事例が必要である。しかし、要件の保障価値に関する、有用であるが精度が低い情報を小規模の調査によって獲得し得る。
【００１８】
保障価値調査を行ううえで用い得る基本的な手法は２つある。第１の手法は、一度に単一の要件を考慮する「一変量の」手法である。別の手法は、複数の要件及びそれらの相互作用が同時に評価される「多変量」手法である。各手法には利点及び欠点があるが、多変量手法が、一般的には、例証された実施例の意味合いで好ましい。
【００１９】
保障価値調査によって発見されない場合がある有用な情報についての特定の要件が存在し得る。そうした要件に関する情報の収集は図1において工程１６によって示す。この工程では、臨床データ及び疫学データをレビューして一般人口における障害の罹患率を判定する。そうした障害を発見する引受要件が識別される。個々の要件の価値に関して「２重カウント」しないよう、かつ、臨床レビュー及び疫学レビューにおいて発見されたデータと保障価値調査結果との相関をとるよう留意する。
【００２０】
流れ図10の実施例では、工程18は、引受要件によって発見された障害の判定を表す。例えば、「血液像」要件を用いて、脂質代謝異常及び/又は肝臓の異常を発見することができる。関連工程20は、特定の引受要件によって特定の障害をスクリーニングすることによってなくなる死因を判定する工程を示す。例えば、血液像を用いて肝臓の異常をスクリーニングすることによって、心血管病死のうちの特定の割合のものがなくなることになる。同様に、特定の肝臓酵素をスクリーニングすることによって、肝臓病死のうちの特定の割合のものがなくなることになる。例証した実施例では、工程18の結果と工程20の結果を工程22で組み合わせ、工程22では、なくなる全死因の判定が、引受要件群に対して行われる。そうした判定が行われる対象の引受要件群は、システムによって考慮される要件の、考えられる組み合わせ全てを含み得るものであり、保険会社によって、通常用いられるか、用いられる可能性が高い方法及びシステムによって評価される特定の要件群のみを含み得るものでもある。
【００２１】
工程22に続いて、例証的な実施例は、ブロック24によって示す工程において用いる前提を検証する。検証の特定のやり方は、図2に関して更に詳細に記載する。
【００２２】
図2は、引受要件を評価する方法及びシステムの実施例を示す更なる流れ図部分26を示す。図2の流れ図は、「確認」段階又は「検証」段階として特徴付け得る、実施例の一部分を表す。図2の流れ図における工程28は、図1に関して記載した工程によって予測される合計死亡削減と、保障価値結果との比較である。
【００２３】
結果が一致しない場合（工程30）、方法及びシステムはもう一度図1の工程20に分岐し、工程20では、特定の障害をスクリーニングすることによってなくなる死因を再判定する。結果が実際に一致する場合、処理は、図2に示すように進む。工程32では、既知の引受要件に対して被保険者寿命の死因の比率が収集される。この情報は、一般的には、公に入手可能なものでないが、過去の経験に基づいた、保険会社のファイルから収集し得るものであり、匹敵するソースからも収集し得る。図2の工程34では、一般人口における死因に関する情報が収集される。工程36では、被保険者群と一般人口との間の差を補正するよう、工程34において収集された情報に対して調整を行う。結果として、引受前段階における「疑似」申込者プールを生成する。工程38では、被保険者寿命の死因の比率の根底にある既知の引受要件を疑似保険申込者プール上に重ね合わせて、既知の要件に対する予測死因分布を作成する。こうした結果は更に判定工程40で、工程32の結果と比較する。結果が一致しない場合、処理はもう一度、図1の工程20に分岐し、反復的に続く。工程40の結果が一致する場合、モデルを用いて、経験死亡率が分かっている場合の期待死亡削減を予測する。この処理は工程42に示す。工程44では、既知の状況において達成される実際の死亡削減が、モデルによって予測される期待死亡削減と比較される。結果が一致しない（工程46）場合、処理は図1の工程20にもう一度分岐し、処理は反復的に進む。工程44の比較の結果が一致する場合、処理は図3に示すように進む。
【００２４】
図3は、引受要件を評価する方法及びシステムの実施例を更に示す流れ図の一部分48である。図3の流れ図は、工程44の比較の結果が一致することが明らかになった後の処理の続行を示す。特定の実施例では、年齢、性別及び喫煙状態を考慮した結果が組み合わせで編集される。この特徴は、図3の流れ図において工程50によって示す。工程52は、引受要件に対する共通の死亡削減の算出を示す。同様に、工程54は、引受要件毎の固有の死亡削減の算出を示す。固有の死亡削減及び共通の死亡削減を算出することは、引受要件間で生じる重複の度合いを識別する手助けになる。以下に記載する図5は、特定の引受要件の価値例をグラフで示す。
【００２５】
工程56では、合計死亡削減が、複数の、個々の引受要件の組み合わせに対して算出される。例証した実施例では、そうした算出が、考えられる対象引受要件全てに対して行われる。他の実施例は、生起する可能性が低い特定の組み合わせを無視し得る。工程56における合計死亡削減の算出に続いて、結果が、工程58によって表される処理において、要件の組み合わせに対して、年齢、性別及び喫煙状態によって記憶される。
【００２６】
工程58の記憶処理に続いて、処理は、図4に関して示したように進む。図４は、引受要件を評価する方法及びシステムの実施例の流れ図の一部分60を示す。図4の工程62は、引受要件の「基本」群の判定又は選択を表す。この引受要件群は、保険会社によって特定の商品に関して用いられる既存の群であっても、将来の商品（又は既存の商品）に場合によっては用いることについて評価する対象の新たな群であってもよい。何れの場合にも、工程64は、引受要件の、基本の組み合わせに対して工程58で先行して記憶された死亡削減が記憶装置から抽出される処理である。特定の組み合わせに対する死亡削減を用いて、事業群に対する標準的な死亡率が工程66で算出される。代替的なシナリオ（すなわち、代替的な、引受要件の組み合わせ）が要求されないか望まれない場合、工程66で算出された基準死亡率が出力され（工程68）、記憶される（工程70）。代替的なシナリオの評価が望まれる場合、処理は図4に示すように続く。特に、工程72、74及び76によって例示される変更を行い得る。これらは、組み合わせにおける引受要件に関して用いる限度を変更する工程（工程72）、新たな引受要件を組み合わせに付加する工程（工程74）、又は引受要件のうちの１つを組み合わせから除外する工程（工程76）を含む。これらの工程は、単一で行っても組み合わせて行ってもよい。所望の変更が行われた後、「新たな」引受要件群に対する死亡削減が、工程78に示すように抽出される。工程80に示すように、死亡率における期待変化が更に算出される。算出の結果が許容できない（か、比較するよう他の代替策を生成することとする）場合、処理は図示するように工程72、74及び/又は76に戻る。処理は、工程80の算出の結果が許容できるまで反復的に進み得る。こうした結果は、図4に示すように、出力され（工程82）、記憶される（工程70）。
【００２７】
工程70において生成され記憶された結果を、工程84において示したように用いて新たな保険商品又は既存の保険商品に関する価格設定の評価又は判定を行ってよく、新たな保険商品の設計及び開発に用いてもよい。
【００２８】
図5は、複数の引受要件に対する保障価値調査から判定される、共通の死亡削減、固有の死亡削減、及び合計死亡削減を表すグラフである。前述のように、「固有の価値」は、特定の引受要件に単独で帰因する死亡削減の現在価値を表す。「共通」の価値は、リスクの分類に向けた情報に寄与した、他の要件全ての影響を考慮した、死亡削減の現在価値を表す。共通の価値も固有の価値も考慮することによって、複数の要件間で生じる重複が識別され、死亡率に対する影響が最大の「コア」要件を表し得る要件が識別される。固有の価値及び共通の価値は、複数の引受要件ソースを介して獲得された知識の確認及び精緻化に関連した価値も表す。
【００２９】
例証した方法の、１つの単純化した応用例を次に説明する。会社XYZは、定期生命保険の提供者である。単純にするために、会社XYZによって提供される商品は、１つのみの、禁煙の優先クラスと、残りの標準クラスとを有する。最小契約金額は10万ドルであり、申込者は全て、完全な血液検査及び尿検査を備える身体検査を受ける。優先基準によって、血圧は140/85まで、総コレステロールは205まで、総コレステロール/HDL比は5.0まで、BMIは29.2まで許容される。会社XYZは、血液検査が落とされる場合と、完全な身体検査の代わりに病歴の問診票が特定の年齢で用いられる場合との、期待死亡率に対する漸進的な影響及び全体的な影響を知りたい。現行の商品の年齢及び金額のガイドラインは提案された商品のものと同じであり、例証的な目的で、１つの年齢及び金額の帯をここでは考慮する。
【００３０】
図6は、優先クラスの現在の基準死亡率を示す（図6の行90）。図6の行92は、血液検査が落とされた場合の期待死亡率を示す。図示するように、死亡率は期間1-5では30%増加し、期間6-10では26%増加することになる。この仮説例では、申込者の23%が、現在のガイドラインの下で、優先禁煙クラスに適格であることが期待されることになる。会社XYZが、血液検査及び尿検査ではなく尿検査に依存することによって優先の定義を変更し、自己申告のコレステロール値に依存する場合、優先商品に適格な者は有意に53%まで増加することになり、残りのクラスのリスクが更に、優先クラスに適格になる。よって、元の基準から新たな基準までの期待優先死亡率は、この年齢及び金額の群に対して、平均20%、増加することが期待されることになる。
【００３１】
図7は、完全な身体検査の代わりに病歴問診票が用いられる場合と、血液検査及び尿検査が尿検査によって置き換えられる場合との、期待優先死亡率に対する累積的な影響を更に示す。この場合における期待死亡率は行94によって示す。累積的な影響として、期間1-5においては死亡率が66%増加し、期間6-10においては死亡率が58%増加する。血液検査をなくすことによってもたらされる変化に加えて、健康診断を利用しない非医療問診票に切り換えることは、体格（BMI）及び血圧を検証することができない理由で、優先死亡率における更なる増加に寄与する。
【００３２】
そうした変化を会社XYZが評価したい場合がある理由は、上記要件に関連した費用を含む。例えば、尿検査は、血液検査と比較した場合、受けるのがかなり簡単であり、受ける費用が少ないことがあり得る。同様に、病歴問診票を用いることは、完全な身体検査よりも簡単で費用が少ない可能性が高い。被保険者群の死亡率に対するそうした変更の期待影響の評価によって、そうした変更に関する経済的に合理的な決定を会社XYZなどの保険会社が行うことが可能になる。
【００３３】
更なる例は、死因並びに、固有の死亡削減及び共通の死亡削減が判定される方法を示す。単純にするために、保険商品は、血液検査と、事故違反記録（MVR）との２つの引受要件のみを有しているものとする。血液検査によって、（他の障害の中でもとりわけ）脂質代謝異常、及び肝臓の異常が発見される。MVRによって、スピード違反、DUI（飲酒運転）や他のものを含む交通違反が発見される。例証的な目的で、虚血性心疾患（IHD）及び交通事故(MVA)の２つの全く異なる死因を検討する。上記障害をスクリーニングすることによって、以下の死因がなくなることとする。すなわち、脂質代謝異常をスクリーニングすることによってIHD死の50%及びMVA死の0%がなくなり、肝臓の異常（肝臓の異常は過剰飲酒を示し、飲酒運転は高い割合の交通事故死に帰因する。）をスクリーニングすることによって、IHD死の0%及びMVA死の20%がなくなり、交通違反をスクリーニングすることによって、IHD死の0%がなくなり、MVA死の50%がなくなる。最後に、肝臓値の上昇によってなくなるMVA死の20%の90%、すなわち18%（0.9×20%）が、MVRによって発見されることになる（例えば、申込者はDUIを有していた。）。次に、以下の、種々の年齢に対する引受前死因分布を仮定する。
【００３４】
【表１】
2007510239.tif 000003
血液検査のみが必要な場合、合計死亡削減は、（脂質代謝異常による）IHD死の50%になり、（肝臓の異常による）MVA死の20%になる。MVRのみが必要な場合、合計死亡削減は、IHD死の0%になり、MVA死の50%になる。血液検査もMVRも必要な場合、合計死亡削減はIHD死の50%及びMVA死の52%（50%+20%-18%）になる。
【００３５】
このことは以下のグリッドにつながる。
【００３６】
【表２】
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上記表を男性45歳について読み取ると、血液のみを収集することによって、70（70=50%×100+20%×100）の死がなくなり、MVRのみを収集することによって、50（0×100+50%×100）の死がなくなり、両方の要件が収集される場合、血液に対する固有の価値は52（IHDからの50、MVAからの２）であり、MVRに対する固有の価値は32のみ（両方の要件によって発見される50-18の死）であり、共通の価値は18である。
【００３７】
固有の価値と共通の価値との両方を考慮することは重要であるが、それは、男性45歳に対して血液検査を落とした場合、70の死亡削減は失われないことになる。むしろ、52のみの死亡削減が失われることになるが、それは、18の、共通の死亡削減が血液検査又はMVRによって発見されるからである。
【００３８】
更に、根底にある死因をモデルのベースとすることによって、年齢による種々の引受要件の重要度が当然、調節される。例えば、25歳では、（この単純化された例では）大半の死亡削減が、MVRを得ることによって達成することができる。しかし、85歳では、血液の収集は、MVRよりもずっと重要である。
【００３９】
図8及び図9は、請求項39乃至請求項50において参照される更なる実施例を示す。
【００４０】
本願のシステム及び方法は特定の実施例を参照しながら説明したが、当業者は上記記載から、本願のシステム及び方法の重要な特徴を容易に把握することができ、種々の用途及び特徴を適合させるよう種々の変更及び修正を、本特許請求の範囲記載の本発明の技術思想及び範囲から逸脱することなく行い得る。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】引受要件を評価する方法及びシステムの実施例を示す流れ図である。
【図２】図１に続く流れ図である。
【図３】図２に続く流れ図である。
【図４】図3に続く流れ図である。
【図５】複数の引受要件に対する、保障価値調査から判定される、共通の死亡削減、固有の死亡削減及び合計死亡削減を表すグラフである。
【図６】システム及び方法の例証例アプリケーションを示すグラフである。
【図７】システム及び方法のアプリケーションを更に示すグラフである。
【図８】更なる実施例を示す流れ図である。
【図９】更なる実施例を示す流れ図である。
【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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【国際調査報告】
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