(57)【要約】【課題】ユーザが設定した保険料の範囲内で、ユーザに必要な保険を選択して組み合わせること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、選択部とを備える。取得部は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。選択部は、取得部によって取得された行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記行動情報に基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる選択部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記取得部によって取得された前記行動情報に基づいて、将来の前記ユーザに関するリスクを予測する予測部
をさらに備え、
前記選択部は、
前記予測部によって予測された前記リスクに基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記選択部によって選択された前記保険関連商品の組み合わせに対して前記保険料を配分する配分部
をさらに備え、
前記配分部は、
前記予測部によって予測された前記リスクの度合いに応じて前記保険料を配分する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記行動情報に関連する場所の情報を示す外部情報を取得し、
前記予測部は、
前記取得部によって取得された前記外部情報に基づいて、前記リスクの度合いを予測する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記外部情報として、イベント場所の天気予報情報や当該イベント場所における過去の事故履歴を示す事故履歴情報などを取得し、
前記予測部は、
前記天気予報情報や前記事故履歴情報に基づいて、前記リスクの度合いを予測する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記配分部は、
前記予測部によって前記リスクの度合いが所定の閾値を超える月を予測した場合、前記月において前記ユーザが設定した前記保険料に翌月分の当該保険料の一部を充当した保険料を配分する
ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部によって取得された前記行動情報に基づいて、前記ユーザの行動の特徴を学習して学習モデルを生成する生成部
をさらに備え、
前記選択部は、
前記生成部によって生成された前記学習モデルに基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記取得部は、
前記ユーザの家族の構成員に関する家族情報をさらに取得し、
前記選択部は、
前記取得部によって取得された前記行動情報と前記家族情報とに基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
コンピュータが実行する情報処理装置の情報処理方法であって、
インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記行動情報に基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる選択工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された前記行動情報に基づいて、前記ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から前記ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる選択手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、保険対象の価値および補償の希望を用いて、顧客の予算枠から保険対象への保険料の配分を決定する技術が知られている（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２００２−３５８４２４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、上述した従来技術では、対象の保険に対して保険料を配分するに過ぎず、ユーザが設定した保険料の範囲内で、ユーザに必要な保険を選択して組み合わせることができるとは限らなかった。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが設定した保険料の範囲内で、ユーザに必要な保険を選択して組み合わせることができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る情報処理装置は、取得部と、選択部とを備える。取得部は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。選択部は、取得部によって取得された行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ユーザが設定した保険料の範囲内で、ユーザに必要な保険を選択して組み合わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理の概要を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報処理装置の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る行動情報データベースに記憶される行動情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るリスク情報データベースに記憶されるリスク情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る保険関連商品データベースに記憶される保険関連商品の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る選択情報データベースに記憶される選択情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る情報処理システムによる情報処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態の変形例２に係る家族情報データベースに記憶される家族情報の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態の変形例２に係る選択情報データベースに記憶される選択情報の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
［１．情報処理の概要］
まず、図１を参照しながら実施形態に係る情報処理の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の概要を示す説明図である。図１に示す例では、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて将来のユーザに関するリスクを予測し、かかるリスクに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる処理が行われる。
【００１１】
図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報処理装置１００とを含む。端末装置１０と情報処理装置１００は、ネットワークを介して、互いに有線または無線により通信可能に接続される。
【００１２】
端末装置１０は、ユーザＵ０１によって利用される情報処理装置である。図１の例では、端末装置１０はスマートフォンとして示されている。なお、端末装置１０は、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、デスクトップ型ＰＣを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。
【００１３】
情報処理装置１００は、ユーザＵ０１が設定した保険料の範囲内で、ユーザＵ０１に必要な保険を選択して組み合わせるサーバ用ホストコンピュータである。具体的には、情報処理装置１００は、インターネット上におけるユーザＵ０１の行動を示す行動情報に基づいて将来のユーザＵ０１に関するリスクを予測する。そして、情報処理装置１００は、予測されたリスクに基づいて、ユーザＵ０１が設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザＵ０１に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【００１４】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザＵ０１が設定した保険料の範囲内で、ユーザＵ０１に必要な保険を選択して組み合わせる処理を実行する。かかる形態について図１を用いてさらに説明する。
【００１５】
図１に示すように、まず、情報処理装置１００は、ユーザＵ０１の操作にしたがって端末装置１０からインターネット上におけるユーザＵ０１の行動を示す行動情報を取得する（ステップＳ１）。具体的には、情報処理装置１００は、行動情報として、例えば、ユーザＵ０１が予めウェブ上のカレンダなどに登録した情報である登録情報、ユーザＵ０１が電子メールやＳＮＳやブログなどに投稿した情報の履歴である投稿履歴、ユーザＵ０１がＥＣ（Electronic  Commerce：電子商取引）サイトで購入した商品の履歴である購買履歴などを取得する。また、情報処理装置１００は、取得した行動情報を行動情報データベースに記憶する。
【００１６】
そして、情報処理装置１００は、行動情報データベースに記憶されているユーザＵ０１の行動を示す行動情報に基づいて、将来のユーザＵ０１に関するリスクを予測する（ステップＳ２）。また、情報処理装置１００は、予測したリスク情報をリスク情報データベースに記憶する。
【００１７】
この例では、情報処理装置１００は、「登録情報Ａ」、「投稿履歴Ａ」、「購買履歴Ａ」などの行動情報からユーザＵ０１の将来の行動を解析し、「冬休み」、「旅行」、「スキー」、「バス」といった解析情報が得られたことを示している。つまり、情報処理装置１００は、ユーザＵ０１の行動情報からユーザＵ０１の将来の行動として「冬休みにバスでスキー旅行に行く」といった情報を得る。また、情報処理装置１００は、得られた解析情報から「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測する。
【００１８】
そして、情報処理装置１００は、予測されたリスクに基づいて、ユーザＵ０１が設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザＵ０１に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる（ステップＳ３）。
【００１９】
具体的に、この例では、情報処理装置１００は、「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を選択する。
【００２０】
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ０１が、この例では、月額の保険料を「１０，０００円」と設定しているため、かかる保険料の範囲内で、「傷害保険」、「損害保険」、「死亡保険」の組み合わせを決定する。
【００２１】
具体的に、この例では、情報処理装置１００は、保険料が「５，０００円」の「傷害保険」、保険料が「３，０００円」の「損害保険」、保険料が「２，０００円」の「死亡保険」を組み合わせている。つまり、情報処理装置１００は、予め保険料が決まっている保険の中からユーザＵ０１が設定した保険料の範囲内に収まるように適当な保険料の保険を選択して決定している。なお、この例では、情報処理装置１００は、「交通事故」に比べて「スキー事故」によるリスクが高いと判定しているため、「傷害保険」および「損害保険」において手厚い補償となるように保険を選択している。
【００２２】
そして、情報処理装置１００は、選択して組み合わされたユーザＵ０１に必要な保険関連商品を端末装置１０に提供する（ステップＳ４）。これにより、ユーザＵ０１は、自ら保険の加入手続きを行う必要がなく、自動的にユーザＵ０１にとって必要な保険に加入されているため、例えば、安心してスキー旅行に行くことができる。
【００２３】
このように、情報処理装置１００は、予測されたリスクに基づいて、ユーザＵ０１が設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザＵ０１に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【００２４】
これにより、情報処理装置１００は、ユーザＵ０１に対して、ユーザＵ０１が設定した保険料の範囲内で選択して組み合わせた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【００２５】
つまり、情報処理装置１００は、ユーザの行動を示す行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で必要な保険をリアルタイムで組み変えることができる。
【００２６】
また、図１に示す例においては、情報処理装置１００は、予め保険料が決まっている保険の中からユーザＵ０１が設定した保険料の範囲内に収まるように適当な保険料の保険を選択して決定していたが、ユーザＵ０１が設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分してもよい。なお、予測されたリスクの度合いに応じた保険料の配分については、以下の実施形態において詳細に説明する。
【００２７】
［２．情報処理装置の構成例］
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００２８】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続される。
【００２９】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部１２０は、行動情報データベース１２１と、リスク情報データベース１２２と、保険関連商品データベース１２３と、選択情報データベース１２４とを有する。
【００３０】
行動情報データベース１２１は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報が記憶されるデータベースである。
【００３１】
図３は、実施形態に係る行動情報データベース１２１に記憶される行動情報の一例を示す図である。図３に示す例では、「ユーザＩＤ」、「登録情報」、「投稿履歴」、および「購買履歴」といった項目を有する情報が記憶される。なお、行動情報データベース１２１には、図３に示す情報以外にも、行動情報に関する各種の情報が記憶されていてもよい。
【００３２】
ここで、「ユーザＩＤ」とは、端末装置１０を使用しているユーザを示す識別子である。このユーザＩＤは、例えば、クッキーＩＤまたはユーザが端末装置１０を用いて情報処理装置１００に対して会員登録した際に情報処理装置１００から払い出されるＩＤであってもよい。また、「登録情報」とは、ユーザが予めウェブ上のカレンダなどにイベントを登録した情報である。また、「投稿履歴」とは、ユーザが電子メールやＳＮＳやブログなどに投稿した情報の履歴である。また、「購買履歴」とは、ユーザがＥＣサイトで購入した商品の履歴である。
【００３３】
例えば、図３に示す例では、行動情報データベース１２１には、ユーザＩＤが「Ｕ０１」であり、登録情報が「登録情報Ａ」であり、投稿履歴が「投稿履歴Ａ」であり、購買履歴が「購買履歴Ａ」である旨が記憶されている。
【００３４】
このような情報は、端末装置１０がユーザＩＤ「Ｕ０１」が示すユーザＵ０１によって使用され、かかるユーザＵ０１の行動情報として「登録情報Ａ」、「投稿履歴Ａ」、「購買履歴Ａ」を記憶している旨を示す。
【００３５】
なお、図３に示す例では、「登録情報Ａ」、「投稿履歴Ａ」、「購買履歴Ａ」といった概念的な値について記載したが、実際には、イベントが登録された登録情報、投稿された投稿情報、購買した取引対象の名称、価格、購買日時などの購買情報が登録されることとなる。
【００３６】
リスク情報データベース１２２は、ユーザの行動を示す行動情報に基づいて将来のユーザに関するリスクを予測したリスク情報が記憶されるデータベースである。
【００３７】
図４は、実施形態に係るリスク情報データベース１２２に記憶されるリスク情報の一例を示す図である。図４に示す例では、「ユーザＩＤ」、「解析情報」、および「予測リスク」といった項目を有する情報が記憶される。なお、リスク情報データベース１２２には、図４に示す情報以外にも、リスク情報に関する各種の情報が記憶されていてもよい。
【００３８】
ここで、「解析情報」とは、ユーザの行動を示す行動情報からユーザの将来の行動を解析することで得られる情報である。また、「予測リスク」とは、得られた解析情報から事象のリスクを予測した情報である。
【００３９】
例えば、図４に示す例では、ユーザＵ０１において「登録情報Ａ」、「投稿履歴Ａ」、「購買履歴Ａ」などの行動情報からユーザＵ０１の将来の行動を解析し、「冬休み」、「旅行」、「スキー」、「バス」といった解析情報が得られたことを示している。つまり、ユーザＵ０１の行動情報からユーザＵ０１の将来の行動として「冬休みにバスでスキー旅行に行く」といった解析情報が得られたことを示している。また、ユーザＵ０１において得られた解析情報から「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測したことを示している。
【００４０】
また、ユーザＵ０２において「登録情報Ｂ」、「投稿履歴Ｂ」、「購買履歴Ｂ」などの行動情報からユーザＵ０２の将来の行動を解析し、「家財」、「高価」、「テレビ」、「購入」といった解析情報が得られたことを示している。つまり、ユーザＵ０２の行動情報からユーザＵ０２の将来の行動として「家財として高価なテレビを購入する」といった解析情報が得られたことを示している。また、ユーザＵ０２において得られた解析情報から「盗難事故」、「火災事故」といった事象のリスクを予測したことを示している。
【００４１】
また、ユーザＵ０３において「登録情報Ｃ」、「投稿履歴Ｃ」、「購買履歴Ｃ」などの行動情報からユーザＵ０３の将来の行動を解析し、「週末」、「ゴルフ」、「軽井沢」、「車」といった解析情報が得られたことを示している。つまり、ユーザＵ０３の行動情報からユーザＵ０３の将来の行動として「週末に車で軽井沢へゴルフに行く」といった解析情報が得られたことを示している。また、ユーザＵ０３において得られた解析情報から「ゴルフ事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測したことを示している。
【００４２】
保険関連商品データベース１２３は、保険関連商品に関する情報が記憶されるデータベースである。
【００４３】
図５は、実施形態に係る保険関連商品データベース１２３に記憶される保険関連商品の一例を示す図である。図５に示す例では、「保険関連商品ＩＤ」、「保険名」、および「保険内容」といった項目を有する情報が記憶される。なお、保険関連商品データベース１２３には、図５に示す情報以外にも、保険関連商品に関する各種の情報が記憶されてもよい。
【００４４】
ここで、「保険関連商品ＩＤ」とは、保険関連商品を識別する識別子である。また、「保険名」とは、保険関連商品の具体的な保険の名称を示す情報である。また、「保険内容」とは、保険関連商品における保険の具体的な内容を示す情報である。
【００４５】
例えば、図５に示す例では、保険関連商品データベース１２３には、保険関連商品ＩＤ「Ｈ０１」は、保険名が「損害保険」であり、保険内容が「保険内容Ａ」である旨が記憶されている。また、保険関連商品ＩＤ「Ｈ０２」は、保険名が「死亡保険」であり、保険内容が「保険内容Ｂ」である旨が記憶されている。
【００４６】
選択情報データベース１２４は、予測されたリスクに基づいてユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせた選択情報が記憶されるデータベースである。
【００４７】
図６は、実施形態に係る選択情報データベース１２４に記憶される選択情報の一例を示す図である。図６に示す例では、「ユーザＩＤ」、「設定保険料（月額）」、保険関連商品ＩＤ」、「保険名」、「リスク度合い」、および「保険料」といった項目を有する情報が記憶される。
【００４８】
ここで、「設定保険料（月額）」とは、ユーザが予め設定した月に支払う保険料の金額を示す情報である。なお、かかる情報は、ユーザの操作にしたがって端末装置１０から取得する。また、「リスク度合い」とは、ユーザが保険の適用を受ける可能性がどの程度あるかを示すリスク値である。なお、本実施形態では、リスク値が０．１〜１．０の範囲で示されるが、各保険におけるリスク値の合計は１．０となるようにしている。また、「保険料」とは、リスクの度合いによって配分された保険料である。
【００４９】
例えば、図６に示す例では、ユーザＵ０１において「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース１２３に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択したことを示している。また、ユーザＵ０１の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、「傷害保険」におけるリスク値を「０．５」とし、「損害保険」におけるリスク値を「０．３」とし、「死亡保険」におけるリスク値を「０．２」としたことを示している。
【００５０】
また、「傷害保険」の保険料が、ユーザＵ０１が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」にリスク値の「０．５」を乗算した「５，０００円」であることを示している。また、「損害保険」の保険料が、ユーザＵ０１が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」にリスク値の「０．３」を乗算した「３，０００円」であることを示している。また、「死亡保険」の保険料が、ユーザＵ０１が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」にリスク値の「０．２」を乗算した「２，０００円」であることを示している。
【００５１】
また、ユーザＵ０２において「盗難事故」、「火災事故」といった事象のリスクを予測していることから、「盗難事故」を保証する「家財保険」、「火災事故」を保証する「火災保険」を保険関連商品データベース１２３に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択したことを示している。また、ユーザＵ０２の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、「家財保険」におけるリスク値を「０．７」とし、「火災保険」におけるリスク値を「０．３」としたことを示している。
【００５２】
また、「家財保険」の保険料が、ユーザＵ０２が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」にリスク値の「０．７」を乗算した「７，０００円」であることを示している。また、「火災保険」の保険料が、ユーザＵ０２が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」にリスク値の「０．３」を乗算した「３，０００円」であることを示している。
【００５３】
また、ユーザＵ０３において「ゴルフ事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「ゴルフ事故」を保証する「ゴルフ保険」、「死亡事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース１２３に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択したことを示している。また、ユーザＵ０３の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、「ゴルフ保険」におけるリスク値を「０．８」とし、「死亡保険」におけるリスク値を「０．２」としたことを示している。
【００５４】
また、「ゴルフ保険」の保険料が、ユーザＵ０３が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」にリスク値の「０．８」を乗算した「８，０００円」であることを示している。また、「死亡保険」の保険料が、ユーザＵ０３が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」にリスク値の「０．２」を乗算した「２，０００円」であることを示している。
【００５５】
図２に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図２に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１、予測部１３２、選択部１３３、配分部１３４、および提供部１３５を有する。
【００５６】
取得部１３１は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、登録情報、投稿履歴、購買履歴など、行動情報として、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。そして、取得部１３１は、取得した行動情報を行動情報データベース１２１（図３参照）に記憶する。
【００５７】
予測部１３２は、取得された行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する。具体的には、予測部１３２は、行動情報データベース１２１に記憶されているユーザの行動を示す行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する。
【００５８】
より具体的には、予測部１３２は、例えば、ユーザＵ０１の行動情報から「冬休みにバスでスキー旅行に行く」といった解析情報を得て、得られた解析情報から「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測する。そして、予測部１３２は、予測したリスク情報をリスク情報データベース１２２（図４参照）に記憶する。
【００５９】
また、予測部１３２は、ユーザの将来の行動を解析してリスクの度合いを判定し、判定した結果からリスク値を算出する。具体的には、予測部１３２は、ユーザＵ０１の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、「傷害保険」におけるリスク値を「０．５」と算出し、「損害保険」におけるリスク値を「０．３」と算出し、「死亡保険」におけるリスク値を「０．２」と算出する。
【００６０】
選択部１３３は、予測されたリスクに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。具体的には、選択部１３３は、リスク情報データベース１２２に記憶されているリスク情報に基づいて、保険関連商品データベース１２３に記憶されている複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【００６１】
より具体的には、選択部１３３は、例えば、ユーザＵ０１において「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース１２３に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択する。
【００６２】
配分部１３４は、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で保険料を配分する。具体的には、配分部１３４は、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する。
【００６３】
より具体的には、配分部１３４は、例えば、ユーザＵ０１において「傷害保険」、「損害保険」、「死亡保険」の保険に対して、ユーザＵ０１が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」の範囲内で、各保険において算出したリスク値に応じて保険料を配分する。
【００６４】
提供部１３５は、選択されたユーザに必要な保険商品の組み合わせを端末装置１０に対して提示する。具体的には、提供部１３５は、選択情報データベース１２４から、選択されたユーザに必要な保険商品の組み合わせの情報を読み出し、読み出した選択情報を端末装置１０へ送信する。
【００６５】
［３．情報処理手順の一例］
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００６６】
図７に示すように、情報処理装置１００は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、情報処理装置１００は、取得された行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する（ステップＳ１０２）。
【００６７】
そして、情報処理装置１００は、予測されたリスクに基づいて、ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる（ステップＳ１０３）。続いて、情報処理装置１００は、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する（ステップＳ１０４）。
【００６８】
そして、情報処理装置１００は、選択されたユーザに必要な保険商品の組み合わせを端末装置１０に対して提供し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。
【００６９】
［４．変形例］
上述した情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてもよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
【００７０】
［４−１．変形例１に係る情報処置装置について］
上述した情報処理装置１００では、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて将来のユーザに関するリスクを予測したが、変形例１に係る情報処理装置では、かかる行動情報に基づいてユーザの行動の特徴を学習して学習モデルを生成する。
【００７１】
かかる形態について、図８を用いて説明する。図８は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置１００の一例を示す図である。なお、図８に示す構成要素のうち、図２に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図２に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。
【００７２】
図８に示すように、変形例１に係る情報処理装置１００の制御部１３０は、生成部１３６を有する。また、変形例１に係る情報処理装置１００の記憶部１２０は、リスク情報データベースの代りに、学習モデル１２５を有する。
【００７３】
生成部１３６は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて、ユーザの行動の特徴を学習して学習モデルを生成する。具体的には、生成部１３６は、行動情報データベース１２１に記憶されている「登録情報」、「投稿履歴」、「購買履歴」などの行動情報からユーザの行動の特徴を学習して学習モデル１２５を生成する。
【００７４】
学習モデル１２５は、将来におけるユーザの行動に関する情報が入力されると、将来のユーザに関するリスクの予測結果を出力する。具体的には、学習モデル１２５は、ユーザＵ０３において「週末に車で軽井沢へゴルフに行く」といった情報が入力されると、「ゴルフ事故」、「交通事故」といった事象のリスク結果を出力する。
【００７５】
そして、変形例１に係る情報処理装置１００の選択部１３３は、上記した学習モデル１２５に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険関連商品データベース１２３に記憶されている複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【００７６】
上記の例では、選択部１３３は、ユーザＵ０３において「ゴルフ事故」、「交通事故」といった事象のリスク結果を出力していることから、「ゴルフ事故」を保証する「ゴルフ保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース１２３に記憶されている複数の保険関連商品の中から選択する。
【００７７】
そして、配分部１３４は、ユーザＵ０３において「ゴルフ保険」、「死亡保険」の保険に対して、ユーザＵ０３が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」の範囲内で、各保険において算出したリスク値に応じて保険料を配分する。
【００７８】
このように、変形例１に係る情報処理装置１００は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて、ユーザの行動の特徴を学習して学習モデル１２５を生成する。そして、かかる情報処理装置１００は、生成された学習モデル１２５に基づいて、ユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせ、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する。
【００７９】
［４−２．変形例２に係る情報処置装置について］
上述した情報処理装置１００では、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせたが、変形例２に係る情報処理装置では、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザの家族の構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【００８０】
かかる形態について、図９を用いて説明する。図９は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置１００の一例を示す図である。なお、図９に示す構成要素のうち、図２に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図２に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。
【００８１】
図９に示すように、変形例２に係る情報処理装置１００の記憶部１２０は、家族情報データベース１２６を有する。
【００８２】
図１０は、実施形態の変形例２に係る家族情報データベース１２６に記憶される家族情報の一例を示す図である。図１０に示す例では、「ユーザＩＤ」、「家族数」、および「構成員」といった項目を有する情報が記憶される。ここで、「家族数」とは、家族の人数である。また、「構成員」とは、本人と家族との間柄である。
【００８３】
例えば、図１０に示す例では、ユーザＵ０１において家族数が「２」であり、構成員が「夫（本人）」と「妻」である旨を示している。
【００８４】
また、図１１は、実施形態の変形例２に係る選択情報データベース１２４に記憶される選択情報の一例を示す図である。図１１に示す例では、「ユーザＩＤ」、「設定保険料（月額）」、「構成員」、「保険関連商品ＩＤ」、「保険名」、「リスク度合い」、および「保険料」といった項目を有する情報が記憶される。
【００８５】
例えば、図１１に示す例では、夫（本人）において「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡事故」を選択したことを示している。また、妻においても「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡事故」を選択したことを示している。つまり、この例では、ユーザＵ０１の将来の行動として「家族」で「冬休みにバスでスキー旅行に行く」といった情報から夫および妻に対して「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測している。
【００８６】
また、この例では、夫（本人）および妻において選択された各保険におけるリスク値の合計が１．０となるようにしている。具体的には、この例では、ユーザＵ０１の将来の行動を解析してリスクの度合いを判定した結果から、夫（本人）および妻において「傷害保険」におけるリスク値を「０．２５」とし、「損害保険」におけるリスク値を「０．１５」とし、死亡保険におけるリスク値を「０．１」としている。
【００８７】
そして、変形例２に係る情報処理装置１００の取得部１３１は、ユーザの操作にしたがって端末装置１０からユーザの家族の構成員に関する家族情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した家族情報を家族情報データベース１２６（図１０参照）に記憶する。
【００８８】
そして、変形例２に係る情報処理装置１００の選択部１３３は、リスク情報データベース１２２に記憶されているリスク情報と家族情報データベース１２６に記憶されている家族情報とに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険関連商品データベース１２３に記憶されている複数の保険関連商品の中からユーザの家族の構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。
【００８９】
上記の例では、選択部１３３は、ユーザＵ０１について夫（本人）および妻において「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測していることから、夫（本人）および妻において「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」、「交通事故」を保証する「死亡保険」を保険関連商品データベース１２３に記憶されている複数の保険関連商品の中から各々選択する。
【００９０】
そして、配分部１３４は、夫（本人）および妻において「傷害保険」、「損害保険」、「死亡保険」の保険に対して、ユーザＵ０１が予め設定した月に支払う保険料の金額「１０，０００円」の範囲内で、各保険において算出したリスク値に応じて保険料を配分する。
【００９１】
このように、変形例２に係る情報処理装置１００は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する。そして、かかる情報処理装置１００は、予測されたリスクとユーザの家族の構成員に関する家族情報とに基づいて、構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。そして、かかる情報処理装置１００は、構成員毎に選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する。
【００９２】
［５．その他］
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動で行うこともできる、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【００９３】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００９４】
また、上記実施形態では、情報処理装置１００において情報処理の機能・作用を実現・実行しているが、端末装置１０に情報処理装置１００が有する情報処理の機能・作用を持たせ、端末装置１０において情報処理の機能・作用を実現・実行してもよい。
【００９５】
また、上述の実施形態における配分部１３４は、予測部１３２によってリスクの度合いが所定の閾値を超える月を予測した場合、月においてユーザが設定した保険料に翌月分の当該保険料の一部を充当した保険料を配分してもよい。
【００９６】
具体的には、本実施形態では、リスク値が０．１〜１．０の範囲で示されるが、各保険におけるリスク値の合計が１．０を超える場合、ユーザが予め設定した月に支払う保険料の金額に１．０を超えた分のリスク値を乗算した金額を、翌月分の保険料から充当する。
【００９７】
これにより、情報処理装置１００は、リスクの高い事象が起こり得る月において十分な保険料を配分することができる。
【００９８】
また、上述の実施形態における予測部１３２は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報からユーザの行動を解析してリスクの度合いを予測したが、これに限られない。
【００９９】
他の形態としては、情報処理装置１００は、取得部１３１が行動情報だけでなく、行動情報に関連する場所の情報を示す外部情報を取得し、行動情報と外部情報とに基づいて、リスクの度合いを予測する。ここで、外部情報としては、イベント場所の天気予報情報やかかるイベント場所における過去の事故履歴を示す事故履歴情報などが挙げられる。
【０１００】
つまり、取得部１３１は、外部情報として、イベント場所の天気予報情報やかかるイベント場所における過去の事故履歴を示す事故履歴情報などを取得する。そして、予測部１３２は、行動情報からユーザの行動を解析してリスクの度合いを予測するだけでなく、天気予報情報や事故履歴情報をも用いてリスクの度合いを予測する。
【０１０１】
具体的には、ユーザＵ０１において「登録情報Ａ」、「投稿履歴Ａ」、「購買履歴Ａ」などの行動情報からユーザＵ０１の将来の行動を解析し、例えば、「２０１８年１月２日」、「山形」、「蔵王」、「旅行」、「スキー」、「バス」といった解析情報が得られたとする。つまり、ユーザＵ０１の行動情報からユーザＵ０１の将来の行動として「２０１８年１月２日にバスで山形の蔵王にスキー旅行に行く」といった解析情報が得られたとする。
【０１０２】
かかる場合、取得部１３１は、インターネット等の情報網から「２０１８年１月２日」の「蔵王スキー場」の天気予報情報や「蔵王スキー場」における過去のスキー事故の履歴を示す事故履歴情報などの外部情報を取得する。なお、取得部１３１は、取得した外部情報を行動情報データベース１２１に記憶してもよい。
【０１０３】
予測部１３２は、得られた解析情報から「スキー事故」、「交通事故」といった事象のリスクを予測する。そして、予測部１３２は、行動情報からユーザの行動を解析してリスクの度合いを予測するだけでなく、行動情報に関連する場所の情報を示す外部情報をも用いてリスクの度合いを予測する。
【０１０４】
具体的には、予測部１３２は、例えば、「２０１８年１月２日」の「蔵王スキー場」の天気予報情報から「大雪」と、「蔵王スキー場」における過去のスキー事故の履歴を示す事故履歴情報から「事故発生率が高い」との外部情報を得た場合、「スキー事故」を保証する「傷害保険」および「損害保険」におけるリスク値を高めに算出する。
【０１０５】
このように、情報処理装置１００は、行動情報からユーザの行動を解析してリスクの度合いを予測するだけでなく、外部情報をも用いてリスクの度合いを予測することで、より正確にユーザに関するリスクの度合いを予測することができる。
【０１０６】
また、上述の実施形態における配分部１３４は、選択部１３３が複数の保険関連商品の中から家財保険を選択した場合、家財保険に配分する保険料を変動させてもよい。
【０１０７】
ここで、家財保険の対象となっている物については、時間の経過にともない物の価値が変わると予想される。そこで、配分部１３４は、かかる物の中古市場における価格を参考にして、家財保険に配分する保険料を変動させる。具体的には、配分部１３４は、家財保険の対象となっている物の価値をかかる物の中古市場における価格を参考にして評価し、評価した結果に基づいて家財保険に配分する保険料を決定する。
【０１０８】
これにより、情報処理装置１００は、家財保険において時間の経過にともない中古市場の価格を参考にして保険料を変動させることができる。なお、保険料の変動に応じてユーザに支払われる保険金も変動することとなる。
【０１０９】
また、上述してきた各実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１１０】
例えば、上述した情報処理装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をＡＰＩ（Application  Programming  Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【０１１１】
［６．ハードウェア構成］
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、図１２に示すような構成のコンピュータ２００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１２は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ２００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ２００は、ＣＰＵ２１０、ＲＡＭ２２０、ＲＯＭ２３０、ＨＤＤ２４０、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２５０、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２６０、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）２７０を有する。
【０１１２】
ＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２３０またはＨＤＤ２４０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ２３０は、コンピュータ２００の起動時にＣＰＵ２１０によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ２００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１１３】
ＨＤＤ２４０は、ＣＰＵ２１０によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス２５０は、ネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ２１０へ送り、ＣＰＵ２１０が生成したデータを、ネットワークを介して他の機器へ送信する。
【０１１４】
ＣＰＵ２１０は、入出力インターフェイス２６０を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ２１０は、入出力インターフェイス２６０を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ２１０は、生成したデータを、入出力インターフェイス２６０を介して出力装置へ出力する。
【０１１５】
メディアインターフェイス２７０は、記録媒体２８０に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ２２０を介してＣＰＵ２１０に提供する。ＣＰＵ２１０は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス２７０を介して記録媒体２８０からＲＡＭ２２０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体２８０は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto  Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１１６】
例えば、コンピュータ２００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ２００のＣＰＵ２１０は、ＲＡＭ２２０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ２４０には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ２００のＣＰＵ２１０は、これらのプログラムを記録媒体２８０から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１１７】
［７．効果］
上述したように、情報処理装置１００は、取得部１３１と、選択部１３３とを有する。取得部１３１は、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。選択部１３３は、取得部１３１によって取得された行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザに対してユーザが設定した保険料の範囲内で選択して組み合わされた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【０１１８】
また、情報処理装置１００は、予測部１３２をさらに有する。予測部１３２は、取得部１３１によって取得された行動情報に基づいて、将来のユーザに関するリスクを予測する。選択部１３３は、予測部１３２によって予測されたリスクに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。これにより、情報処理装置１００は、将来のユーザに対して起こり得る事象に適した保険関連商品の提供を行うことができる。
【０１１９】
また、情報処理装置１００は、配分部１３４をさらに有する。配分部１３４は、選択部１３３によって選択された保険関連商品の組み合わせに対して保険料を配分する。配分部１３４は、予測部１３２によって予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分する。これにより、情報処理装置１００は、選択された保険関連商品の組み合わせに対して、ユーザが設定した保険料の範囲内で、予測されたリスクの度合いに応じて保険料を配分することができる。
【０１２０】
また、情報処理装置１００において、取得部１３２は、行動情報に関連する場所の情報を示す外部情報を取得し、予測部は、取得部によって取得された外部情報に基づいて、リスクの度合いを予測する。これにより、情報処理装置１００は、より正確にユーザに関するリスクの度合いを予測することができる。
【０１２１】
また、情報処理装置１００において、取得部１３２は、外部情報として、イベント場所の天気予報情報や当該イベント場所における過去の事故履歴を示す事故履歴情報などを取得し、予測部は、天気予報情報や事故履歴情報に基づいて、リスクの度合いを予測する。これにより、情報処理装置は、天気予報情報や事故履歴情報などの行動情報に関連する場所の情報に基づいたリスクの度合いの予測を行うことができる。
【０１２２】
また、情報処理装置１００において、配分部１３４は、予測部１３２によってリスクの度合いが所定の閾値を超える月を予測した場合、月においてユーザが設定した保険料に翌月分の当該保険料の一部を充当した保険料を配分する。これにより、情報処理装置１００は、リスクの高い事象が起こり得る月において十分な保険料を配分することができる。
【０１２３】
また、情報処理装置１００は、生成部１３６をさらに有する。生成部１３６は、取得部１３１によって取得された行動情報に基づいて、ユーザの行動の特徴を学習して学習モデル１２５を生成する。選択部１３３は、生成部１３６によって生成された学習モデル１２５に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザに対してユーザが設定した保険料の範囲内で選択して組み合わされた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【０１２４】
また、情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザの家族の構成員に関する家族情報をさらに取得する。選択部１３３は、取得部１３１によって取得された行動情報と家族情報とに基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中から構成員毎に必要な保険関連商品を選択して組み合わせる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの家族の各構成員に対してユーザが設定した保険料の範囲内で選択して組み合わされた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【０１２５】
また、上述したように、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、インターネット上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する取得手順と、取得手順によって取得された行動情報に基づいて、ユーザが設定した保険料の範囲内で、保険に関連する複数の保険関連商品の中からユーザに必要な保険関連商品を選択して組み合わせる選択手順と実行させる。これにより、ユーザに対してユーザが設定した保険料の範囲内で選択して組み合わされた必要な保険関連商品の提供を行うことができる。
【０１２６】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１２７】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、選択部は、選択手段や選択回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１２８】
１      情報処理システム
１０    端末装置
１００  情報処理装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  行動情報データベース
１２２  リスク情報データベース
１２３  保険関連商品データベース
１２４  選択情報データベース
１２５  学習モデル
１２６  家族情報データベース
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  予測部
１３３  選択部
１３４  配分部
１３５  提供部
１３６  生成部
２００  コンピュータ
【図１】
2019144775.tif 000003
【図２】
2019144775.tif 000004
【図３】
2019144775.tif 000005
【図４】
2019144775.tif 000006
【図５】
2019144775.tif 000007
【図６】
2019144775.tif 000008
【図７】
2019144775.tif 000009
【図８】
2019144775.tif 000010
【図９】
2019144775.tif 000011
【図１０】
2019144775.tif 000012
【図１１】
2019144775.tif 000013
【図１２】
2019144775.tif 000014