(57)【要約】自動車保険や生命保険などにおいて、個人のビヘイビアやステータスに基づいたより最適化されたアセスメントを行う。たとえば自動車保険の場合、任意の道路区間についての時間帯や天候に応じたリスクが基礎データとして準備されており、それに対して、行動情報収集部（２１）が被保険者個人の機器や外部の社会環境から収集したドライブした／する場所についてのログやスケジュールのデータを適用して、保険料を算出する。天候やスケジュールからみてリスクが上がると判断されるときは被保険者は通知を受ける。
2003065261.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動的に取得される保険の対象者の位置情報を含む、該対象者の行動情報を収集し、
確率格納部から、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を取得し、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、
計算結果を出力する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする保険処理方法。
【請求項２】
前記コンピュータが、前記対象者の状況情報を収集し、該状況情報を用いて前記保険料情報を計算することを特徴とする請求項１記載の保険処理方法。
【請求項３】
前記コンピュータが、時間とともに変化する前記対象者の位置情報を移動情報として収集し、該対象者がデジタル化された手段で外部とやり取りする情報を外部アクセス情報として収集し、該移動情報および外部アクセス情報を用いて前記保険料情報を計算することを特徴とする請求項１記載の保険処理方法。
【請求項４】
前記コンピュータが、前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知することを特徴とする請求項１記載の保険処理方法。
【請求項５】
前記コンピュータが、前記行動情報をタグ付けされたデータとして格納し、該行動情報に含まれるタグに基づいて、該行動情報のデータ処理を行うことを特徴とする請求項１記載の保険処理方法。
【請求項６】
前記コンピュータが、内容が同じで表現が異なる複数の行動情報を同じ表現の行動情報に変換するオントロジーテーブルを有し、該オントロジーテーブルにより変換された行動情報を用いて、前記保険料情報を計算することを特徴とする請求項５記載の保険処理方法。
【請求項７】
前記コンピュータが、個人の行動情報を収集し、該個人の行動情報を用いた統計処理を行って、前記確率格納部に格納された前記確率の情報を更新し、更新された確率の情報を用いて、前記保険料情報を計算することを特徴とする請求項１記載の保険処理方法。
【請求項８】
保険契約後における保険の対象者の行動情報を収集し、
確率格納部から、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を取得し、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、
計算結果を出力する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする保険処理方法。
【請求項９】
前記コンピュータが、前記対象者の状況情報を収集し、該状況情報を用いて前記保険料情報を計算することを特徴とする請求項８記載の保険処理方法。
【請求項１０】
前記コンピュータが、前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知することを特徴とする請求項８記載の保険処理方法。
【請求項１１】
自動的に取得される保険の対象者の位置情報を含む、該対象者の行動情報を収集し、
前記行動情報と、保険の対象となる事象が発生する確率の情報とを用いて、保険料情報を計算する
ことを特徴とする保険処理方法。
【請求項１２】
前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知することを特徴とする請求項１１記載の保険処理方法。
【請求項１３】
保険契約後における保険の対象者の行動情報を収集し、
前記行動情報と、保険の対象となる事象が発生する確率の情報とを用いて、保険料情報を計算する
ことを特徴とする保険処理方法。
【請求項１４】
前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知することを特徴とする請求項１３記載の保険処理方法。
【請求項１５】
自動的に取得される保険の対象者の位置情報を含む、該対象者の行動情報を収集する行動情報収集部と、
保険の対象となる事象が発生する確率の情報を格納する確率格納部と、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算する保険処理部と、
計算結果を出力する出力部と
を備えることを特徴とする保険処理システム。
【請求項１６】
前記行動情報収集部は、前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、前記保険処理部は、該スケジュール情報から該対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知することを特徴とする請求項１５記載の保険処理システム。
【請求項１７】
保険契約後における保険の対象者の行動情報を収集する行動情報収集部と、
保険の対象となる事象が発生する確率の情報を格納する確率格納部と、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算する保険処理部と、
計算結果を出力する出力部と
を備えることを特徴とする保険処理システム。
【請求項１８】
前記行動情報収集部は、前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、前記保険処理部は、該スケジュール情報から該対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知することを特徴とする請求項１７記載の保険処理システム。
【請求項１９】
コンピュータのためのプログラムを記録した記録媒体であって、該プログラムは、
自動的に取得される保険の対象者の位置情報を含む、該対象者の行動情報を収集し、
確率格納部から、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を取得し、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、
計算結果を出力する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２０】
前記プログラムは、前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知する処理を、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１９記載の記録媒体。
【請求項２１】
コンピュータのためのプログラムを記録した記録媒体であって、該プログラムは、
保険契約後における保険の対象者の行動情報を収集し、
確率格納部から、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を取得し、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、
計算結果を出力する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２２】
前記プログラムは、前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知する処理を、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２１記載の記録媒体。
【請求項２３】
自動的に取得される保険の対象者の位置情報を含む、該対象者の行動情報を収集し、
確率格納部から、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を取得し、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、
計算結果を出力する
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２４】
前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知する処理を、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２３記載のプログラム。
【請求項２５】
保険契約後における保険の対象者の行動情報を収集し、
確率格納部から、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を取得し、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、
計算結果を出力する
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２６】
前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知する処理を、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２５記載のプログラム。
【請求項２７】
コンピュータにプログラムを搬送する搬送信号であって、該プログラムは、
自動的に取得される保険の対象者の位置情報を含む、該対象者の行動情報を収集し、
確率格納部から、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を取得し、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、
計算結果を出力する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする搬送信号。
【請求項２８】
前記プログラムは、前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知する処理を、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２７記載の搬送信号。
【請求項２９】
コンピュータのためのプログラムを搬送する搬送信号であって、該プログラムは、
保険契約後における保険の対象者の行動情報を収集し、
確率格納部から、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を取得し、
前記行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、
計算結果を出力する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする搬送信号。
【請求項３０】
前記プログラムは、前記対象者の将来の行動を表すスケジュール情報を収集し、該スケジュール情報から前記対象者の将来の行動のリスクを計算し、得られたリスクがしきい値より大きい場合、リスクが高いことを保険の契約者に通知する処理を、前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２９記載の搬送信号。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、自動車保険、火災保険、地震保険、旅行保険、損害保険、および生命保険を含む任意の保険の保険料率や保険料を計算する保険処理システムおよびその方法に関する。
背景技術
現在の保険契約においては、契約者から保険会社に対して、契約に関係する内容の告知が行われている。また、保険料率に関しては、一般的統計や、契約者特有の過去の経歴／関連物の性能とそれらに関する一般的統計に基づいて、計算が行われている。
例えば、自動車の任意保険の場合、年齢が一般的統計として用いられ、事故履歴が契約者の経歴として用いられ、エアバック付きという条件が関連物の性能として用いられる。また、生命保険の場合は、喫煙の有無や病歴が契約者の経歴として用いられる。これに対して、損害保険に関しては、一般的統計のみに基いて保険料率が算出されており、契約者特有の情報はほとんど使用されていない。
このように、従来の計算方法では、ほとんどの場合、一般的統計と告知可能または情報収集可能な過去の事例のみを使って、保険料率が算出されている。このため、契約者個人の行動がリスク（危険性）の少ないものであっても、それを保険料に反映することはできない。また、ほとんどの場合、将来の行動に関する約束事項は契約には含まれていない。さらに、どのような行動にリスクが含まれるかという情報が契約者に提供されることも、ほとんどない。
発明の開示
本発明の課題は、個人の行動に関する事例を考慮しながら、保険料率や保険料等の保険料情報を計算する保険処理システムおよびその方法を提供することである。
本発明の保険処理システムは、行動情報収集部、確率格納部、保険処理部、および出力部を備える。
本発明の第１の局面において、行動情報収集部は、自動的に取得される保険の対象者の位置情報を含む、対象者の行動情報を収集し、確率格納部は、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を格納する。保険処理部は、行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、出力部は、計算結果を出力する。
対象者の位置情報は自動的に取得され、時間とともに変化する位置情報は移動情報として蓄積される。行動情報収集部は、例えば、この移動情報を対象者の行動情報として収集する。また、保険の対象となる事象とは、例えば、交通事故のように、保険金の支払い対象となる事象を意味し、事象が発生する確率は、例えば、保険金の支払い事例に基いて統計的に算出される。
保険の対象者の行動情報を用いることにより、対象者の行動に伴って保険の対象となる事象が発生するリスクを計算し、そのリスクから保険料情報を求めることが可能となる。したがって、個人の行動情報を加味した保険料率および保険料を計算することができる。
また、本発明の第２の局面において、行動情報収集部は、保険契約後における保険の対象者の行動情報を収集し、確率格納部は、保険の対象となる事象が発生する確率の情報を格納する。保険処理部は、行動情報および確率の情報を用いて保険料情報を計算し、出力部は、計算結果を出力する。
このようなシステムによれば、保険契約後における保険の対象者の行動に伴って保険の対象となる事象が発生するリスクを計算し、そのリスクから保険料情報を求めることが可能となる。したがって、契約後の対象者の行動に応じて、保険料率および保険料を増減することができる。
発明を実施するための最良の形態
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
本実施形態においては、保険の対象者となる個人の行動および状況を考慮した保険契約を契約者と結び、あらかじめ設定された行動が検知されると、その行動に伴うリスクの情報を契約者に対して提供する。保険の対象者は、多くの場合、契約者に一致するが、必ずしも契約者自身である必要はない。例えば、生命保険の場合、契約者と保険の対象者（被保険者）が異なることがある。
個人の行動および状況に基く情報提供の例としては、例えば、以下のようなものが挙げられる。
（１）自動車の任意保険：夜や雨の日、特に、ある特定の地方での運転は危険であり、保険料率が上がることを通知する。
（２）地震保険：断層の上に家があると、保険料率が上がることを通知する。
（３）旅行保険：旅行スケジュールに訪問先として記載された場所は危険であり、保険料率が上がることを通知する。
（４）生命保険：摂取カロリーと消費カロリーの差が継続的に大きく、体重の範囲内で約束した許容限度を超えるため、保険料率が上がることを通知する。
このような保険サービスを実現するためには、個人の行動および状況に関する情報を収集する必要がある。この点において、今日では、ＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）の進展により、個人の位置情報、購買情報、スケジュール情報等のデータがデジタル化され、それらのデータを収集可能になりつつある。
位置情報に関しては、携帯電話やＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）やＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の個人が携帯する機器で、自動的に位置情報を取得できるものがある。スケジュール情報に関しては、現在、個人のスケジュールを電子機器に入力可能な状況にある。
また、購買情報に関しては、先願の「コマース情報流通システム」（特願２０００−２５５７１３）に記載されたコマースアウトソーシングセンターから入手可能である。
これらのデータを処理することにより、これまで不可能であった個人にカスタマイズした保険サービスが可能となり、それも時間、地域、行動等に基くリスクを考慮した保険サービスが可能となる。
図１は、このような保険サービスを実現するための情報ネットワークの構成図である。図１の情報ネットワークは、コマースアウトソーシングセンター１１、携帯端末１２、ＥＴＣ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｔｏｌｌ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）システム１３（有料道路自動料金収受システム）、および保険処理システム１４を含み、これらの装置およびシステムは、通信ネットワーク１５を介して互いに通信することができる。
コマースアウトソーシングセンター１１は、例えば、データサービスプロバイダのサーバに対応し、通信ネットワーク１５を介して、個人の行動情報（動的な情報）および状況情報（静的な情報）をデジタル化したデータ（デジタルデータ）を収集し、蓄積する。これにより、個人情報の集中管理が行われる。
行動情報には、位置情報（出張地域、旅行先情報等）、商品／サービスの購買情報、スケジュール情報、摂取した飲食物の情報、服薬情報、仕事をした時間等の様々な事例が含まれ、状況情報には、住所、職業、勤務形態、ＤＮＡ（ｄｅｏｘｙｒｉｂｏｎｕｃｌｅｉｃ  ａｃｉｄ）情報、体調、病歴、保有資産等が含まれる。
携帯端末１２は、ＧＰＳ付きの携帯電話やＰＨＳ等の機器であり、個人により携帯される。この携帯端末１２の位置情報は、ＧＰＳや基地局を利用して収集され、コマースアウトソーシングセンター１１に送られる。ＥＴＣシステム１３は、有料道路（高速道路等）の料金所ゲートに設置され、路車間通信により車両を識別して、自動的に利用料を課金する。このとき、車両および料金所の識別情報がコマースアウトソーシングセンター１１に送られる。
コマースアウトソーシングセンター１１は、携帯端末１２やＥＴＣシステム１３から送られてくる情報を、携帯端末１２や車両を所有する個人の位置情報として蓄積する。
保険処理システム１４は、保険会社のサーバに対応し、これまでの保険金支払い事例の情報に基いて算出された、保険の対象となる事象が発生する確率（事象発生確率）を保持している。そして、コマースアウトソーシングセンター１１から、個人の行動情報および状況情報のデジタルデータを取得し、事象発生確率と取得したデータに基いて、保険料率および保険料を算出する。保険料の計算方法としては、次のような例が挙げられる。
（１）生命保険
体調が悪い状況でも過度の運動をたびたび行った事例データがある場合や、休日なしに３ヶ月以上働いた事例データがある場合、それをリスク増大要因とみなして、保険料率を通常より上昇させる。それらの事例が全くない場合は、保険料率を通常より低下させる。また、これらの事例データとＤＮＡデータ（疲労蓄積による発病率）を重み付け処理して、保険料率を計算してもよい。
（２）自動車保険
休憩（睡眠）を取らずに長時間運転する事例データが多くある場合や、大雨のときに高速道路を運転する事例データが多くある場合、それをリスク増大要因とみなして、保険料率を通常より上昇させる。それらの事例が全くない場合や、安全な運転環境が用意されている地域のみを運転する場合は、保険料率を通常より低下させる。
また、保険処理システム１４は、スケジュール情報により、将来のリスクを予測し、リスクが高いと予測される場合は、契約者にその情報を提供するとともに、保険料が上昇する可能性があることを通知する。このような情報提供は、不安全行為の抑止にも繋がり、保険金支払い事例の減少にも繋がる。情報提供としては、次のような例が挙げられる。
（１）生命保険
体調が悪い状況でも過度の運動をする予定がスケジュール内にある場合、体調と運動の種類によりさらに体調を崩すリスクを計算する。そして、得られたリスク値がある設定されたしきい値を超えたときに、電子メール等で契約者にリスクを通知する。
（２）自動車保険
休憩（睡眠）を取らずに長時間運転する予定がある場合や、大雨警報発令時または警報が発令されると予想されるときに高速道路を運転する予定がある場合に、そのリスクを計算する。そして、得られたリスク値がある設定されたしきい値を超えたときに、電子メール等で契約者にリスクを通知する。
さらに、保険処理システム１４は、事象発生確率を行動情報や状況情報の事例を用いて更新することにより、様々な条件に応じたリスク計算を行う。これにより、新たな保険商品の開発が促進される。事象発生確率の更新としては、次のような例が挙げられる。
（１）生命保険
肺がんになりやすいＤＮＡ因子があるか否か、喫煙期間、および肺がん発生年齢のデータを収集し、統計処理を行うことにより、それぞれの場合の事象発生確率を算出する。また、住居地域、労働地域、労働の種類、飲食の種類、ＤＮＡ因子の種類、死因、および病歴を統計処理することによって、それぞれの場合の事象発生確率を算出する。
（２）自動車保険
ある道路区間における事故が発生したときの天候、時間帯、および日時のデータに基いて、その区間の事故発生の分布と全国平均との差を求める。そして、その差があるしきい値より大きい場合に、その区間における事故発生確率が天候、時間帯、または日時との相関が大きいと判定し、その場合の事象発生確率（事故発生確率）を計算する。
図１の構成では、保険処理システム１４は、コマースアウトソーシングセンター１１から行動情報および状況情報を取得しているが、コマースアウトソーシングセンター１１と同様のデータ収集・蓄積機能を備えることも可能である。この場合、保険処理システム１４は、通信ネットワーク１５を介して、直接、情報源から行動情報および状況情報を取得する。
図２は、図１の保険処理システム１４の構成図である。図２の保険処理システムは、コンピュータを用いて構成され、行動情報収集部２１、状況情報収集部２２、確率格納部２３、および保険処理部２４を備える。
行動情報収集部２１は、個人の行動情報のデジタルデータを自動的に収集し、格納する。状況情報収集部２２は、個人の状況情報のデジタルデータを自動的に収集し、格納する。これらのデータは、コマースアウトソーシングセンター１１から取得されるか、または、情報源から直接取得される。また、確率格納部２３は、事象発生確率のデジタルデータを格納する。
保険処理部２４は、行動情報収集部２１、状況情報収集部２２、および確率格納部２３に格納されたデータを用いて、事例ベースの保険料率および保険料を計算する。
個人の行動情報のデータとしては、ＧＰＳ付きの携帯電話による個人の位置情報、個人がパーソナルコンピュータやネットワークアプリケーションに入力するスケジュール（日時、場所、要件、移動手段等の記載）、購買情報等がある。また、個人が食事の内容等を入力すれば、その情報を取得することも可能である。個人の状況情報のデータとしては、住所、生年月日、職業、入社年月日、家族構成、ＤＮＡ情報等がある。
個人の過去の行動情報と現在の状況情報を自動的に（または手動で）分析することにより、事象発生確率を個人ごとに算出することができ、個人の行動情報を加味した保険料の算出が可能となる。これにより、保険会社は、個人にカスタマイズした保険商品の提案が可能となり、契約者は、リスクに応じた保険料の支払いが可能となる。
行動情報収集部２１は、時間とともに変化する個人の位置情報を移動情報として収集する位置情報収集機能と、個人がデジタル化された手段で外部とやり取りする情報を外部アクセス情報として収集する外部アクセス情報収集機能を有する。そして、保険処理部２４は、移動情報および外部アクセス情報を用いて保険料率および保険料を計算する。
個人の現在位置を検知し、その位置情報を格納するとともに、その個人の外部とのアクセスログを記録しておくことで、その個人の過去の行動を把握することができる。アクセスログとしては、例えば、商品／サービスの購買情報、移動手段、労働開始／終了時刻等の情報がある。
通常、保険料を算出する場合は、過去の事例が重要な参考データとなるが、その中でも、位置情報を含む行動情報が最も重要である。このような行動情報を用いることで、適切な保険料を算出することが可能となる。
また、行動情報収集部２１は、個人またはその代理人が入力するデジタル化されたスケジュールデータを収集するスケジュール収集機能を有する。将来の個人の行動は、その個人のスケジュールデータを入手することにより、予測可能となる。
さらに、保険処理部２４は、行動情報収集部２１に格納されたスケジュールデータから将来の行動のリスクを計算し、契約者にリスクを通知するリスク通知機能を有する。
個人のスケジュールが保険処理システム１４に送られると、保険処理部２４は、その他の条件（例えば、天候等）も考慮して、スケジュールに登録された行動のリスクを計算する。そして、得られたリスク値があらかじめ決められたしきい値より大きい場合、保険会社は、リスクが高いことを電子メールや電話により契約者に通知する。もし、保険料率が上がる場合は、その旨も併せて通知する。
このように、将来の行動予定が入手できれば、その行動のリスクを計算することが可能となり、リスクが高い場合は、保険会社から契約者にそれを通知することができる。これにより、契約者はリスクの高い行動を思いとどまることが可能になり、事象発生確率が全体として低下するので、保険会社が保険料を支払う回数が減少する。
ところで、プライバシー保護の観点から、個人情報はコンピュータで自動処理することが望ましいが、行動情報および状況情報がＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）データのようなタグ付けされたデータとして記述されていれば、それを自動処理することが可能である。
そこで、行動情報収集部２１および状況情報収集部２２は、取得したデータを、例えば、ＸＭＬデータとして格納し、保険処理部２４は、そのタグに基づいてデータ処理を行う。行動情報で用いられるタグおよびそのインスタンスの例を、以下に示す。
2003065261.tif 000003
このうち、“県”、“市”、“会社名”、“目的”、“相手”、“出発地”、および“到着地”のデータは、スケジュール等から取得され、“座標”のデータは、ＧＰＳ等により取得され、“移動方法”、“高速道路”、および“高速道路代”のデータは、ＥＴＣシステム等により取得される。
複数のＸＭＬデータにおいて、タグおよびそのインスタンスの表現が異なるが、それらの内容が同じであることもある。そこで、自動処理を行うためには、まず、タグおよびインスタンスの統一化を図るか、あるいは、オントロジーテーブルを作成する必要がある。
オントロジーに関しては既知であり、オントロジーテーブルは、内容が同じで表現が異なるデータを同一視するためのデータ変換を行うテーブルである。オントロジーテーブルを用いることで、内容が同じで表現が異なる複数のデータが同じ表現のデータに変換されるので、データの内容が同じか否かを判断することが可能となる。
図３は、このようなオントロジー判断機能を有する保険処理部２４を示している。図３の保険処理部２４は、オントロジーテーブル３１、オントロジーテーブル３２、および保険料計算部３３を含む。
オントロジーテーブル３１は、行動情報収集部２１に格納された行動情報のＸＭＬデータを変換し、オントロジーテーブル３２は、状況情報収集部２２に格納された状況情報のＸＭＬデータを変換する。保険料計算部３３は、オントロジーテーブル３１、３２の変換結果と、確率格納部２３に格納された事象発生確率を用いてデータ処理を行い、保険料率および保険料を計算する。
例えば、まず、ユーザにデータを入力させて、そのデータをオントロジーテーブルで変換し、変換出力が複数ある場合には、その中から希望するものをユーザに選択させる方法が考えられる。
図４は、行動情報のＸＭＬデータを変換するオントロジー処理の例を示している。例えば、変換対象のデータ４１、４２として、以下のようなデータが与えられた場合を考える。
データ４１（個人Ａのデータ）
2003065261.tif 000004
データ４２（個人Ｂのデータ）
2003065261.tif 000005
これらのデータ４１、４２は、ともに同じ行動を表しているため、同一の表現で記述されることが望ましい。そこで、オントロジーテーブル３１に図５のようなテーブルを格納しておき、データ４１、４２をそれぞれ変換して、以下のようなデータ４３、４４を得る。
データ４３（変換された個人Ａのデータ）
2003065261.tif 000006
データ４４（変換された個人Ｂのデータ）
2003065261.tif 000007
このように、図５のオントロジーテーブルを用いれば、データ４１、４２を同じＸＭＬデータに変換することができる。また、データがＸＭＬ化されることにより、コンピュータによる自動処理が可能となり、処理の効率化およびプライバシーデータである個人情報の保護が図られる。
また、事象発生確率を個人ごとに算出するときに、行動情報および状況情報を全体で統計処理することにより、場所、時間等の様々な条件に対する事象発生確率をより正確に計算することが可能となる。
図６は、このような統計確率計算機能を有する保険処理部２４を示している。図６の保険処理部２４は、図３の構成に加えて、さらに確率更新部３４を有する。確率更新部３４は、オントロジーテーブル３１、３２の変換結果を用いて統計処理を行い、確率格納部２３の事象発生確率を更新する。そして、保険料計算部３３は、更新された事象発生確率を用いて保険料率および保険料を計算する。
次に、図７から図１２までを参照しながら、自動車保険および生命保険の保険料計算処理について説明する。
自動車保険の場合、経路ごとに事故の起きる確率が異なるとともに、その確率は日時や天候によっても左右される。事故発生が警察に通報された場合、事故の起きた場所と時間（事故データ）は、事故情報のデータベースに記録され、天候データは、天候情報のデータベースに記録される。これらのデータベースは、図１の通信ネットワーク１５に接続されている。
したがって、保険処理システム１４は、これらのデータベースから通信ネットワーク１５を介してデータを収集することにより、ある一定の道路区間、日時、天候のケース別の事故発生確率を算出することができる。ここでは、ある道路区間ｒ１の１時間あたりの事故発生確率が、図７のようなデータとして与えられているものとする。
また、飲酒した場合の事故発生確率がしない場合のＤ倍になるものとし、仕事等によりかなり疲れているときの事故発生確率が疲れてない場合のＥ倍になるものとする。
行動情報収集部２１は、保険の契約者（または潜在的契約者）の過去の行動情報を収集する。その内容は、例えば、位置情報の時系列データ、経路ごとの交通機関利用情報、商品／サービスの購買情報、仕事の内容と継続時間等である。
これらのデータから、ある人は平均すると毎日朝と夜に１回ずつ道路区間ｒ１を１時間運転するが、大雨の日には運転しないという情報が抽出された場合、その人が年間に道路区間ｒ１で事故を起こす１時間あたりの確率Ｐ１は、次式により計算できる。
Ｐ１＝（Ａ１＋Ｃ１）×３６５
ここで、Ａ１およびＣ１は、それぞれ、大雨以外の日の朝および夜の事故発生確率を表している。これに対して、大雨の日の朝および夜の事故発生確率は、それぞれ、Ａ２およびＣ２となる。通常は、Ａ１＜Ａ２であるので、Ｐ１は、大雨の時も運転する場合の確率よりも低くなる。また、その人が夜運転するときに常にかなり疲れている場合の事故を起こす確率Ｐ２は、次式により計算できる。
Ｐ２＝（Ａ１＋Ｃ１×Ｅ）×３６５
このように、様々なケースの事故発生確率を求め、それらを加算することにより、その人のリスクを算出することができ、得られたリスク値をその人の保険料に反映させることができる。
さらに、契約時に大雨のときは運転しない等のオプションを付けた場合、保険処理システム１４は、天気予報のデータを収集する。そして、大雨が予想される場合、その人のスケジュールを調べ、運転する予定があるときは、電子メール等でその人に連絡して注意を促す。
図８は、保険料計算のための道路区間、天候、時間ごとの基礎データを計算する処理のフローチャートである。保険処理部２４は、まず、局所的な（例えば、１ｋｍ平方ごとの）天候データを収集し（ステップＳ１）、道路区間ｒにおける天候ｃを推定する（ステップＳ２）。天候ｃは、例えば、次のように記述される。
晴：ｃ＝１
曇：ｃ＝２
雨：ｃ＝３
大雨：ｃ＝４
次に、道路区間ｒにおける２時間ごと（ｔ時からｔ＋２時）の交通量（通過する車の台数）を収集し（ステップＳ３）、天候ごとのデータとして一月単位で集計する（ステップＳ４）。ここで得られた、道路区間ｒでの２時間ごと、天候ごとの交通量を、ｓ（ｒ，ｃ，ｔ）とする。
次に、事故の事例（道路区間：ｒ、時刻：ｔ、賠償金額：ｐ）のデータを収集し（ステップＳ５）、道路区間ｒでの２時間ごと、天候ごとの月間事故数ｊｍ（ｒ，ｃ，ｔ）および月間賠償額ｐｍ（ｒ，ｃ，ｔ）を集計する（ステップＳ６）。
次に、過去１年間の月間事故数を加算して、年間事故数ｊ（ｒ，ｃ，ｔ）を算出し、過去１年間の月間賠償額を加算して、年間賠償額ｐ（ｒ，ｃ，ｔ）を算出する（ステップＳ７）。
そして、事故発生確率ｗ（ｒ，ｃ，ｔ）および平均賠償額ａｖｐ（ｒ，ｃ，ｔ）を次式により算出し、ｗ（ｒ，ｃ，ｔ）を事象発生確率として確率格納部２３に格納する（ステップＳ８）。
ｗ（ｒ，ｃ，ｔ）＝ｊ（ｒ，ｃ，ｔ）／ｓ（ｒ，ｃ，ｔ）
ａｖｐ（ｒ，ｃ，ｔ）＝ｐ（ｒ，ｃ，ｔ）／ｊ（ｒ，ｃ，ｔ）
こうして得られた基礎データと行動情報収集部２１に格納された行動情報から、個人ごとの保険料を算出することができる。図９は、このような保険料計算処理のフローチャートである。この処理は、例えば、契約者が支払う保険料のシミュレーションとして行われる。
保険処理部２４は、まず、ある個人Ａの希望条件をチェックして、今後大雨のときには運転しないという付帯条項を希望しているか否かを判定する（ステップＳ１１）。
Ａがその付帯条項を希望していれば、Ａが過去１年間に運転した各道路区間ｒとその区間の運転日時における運転時間ｄｔを、行動情報収集部２１から取得する（ステップＳ１２）。次に、道路区間ｒでの２時間ごと、天候ごとの運転時間をｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ）として、各ｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ）における賠償金期待値ｖｐ（ｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ））を、次式により算出する。
ｖｐ（ｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ））＝ｗ（ｒ，ｃ，ｔ）×ｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ）
×ａｖｐ（ｒ，ｃ，ｔ）
そして、すべてのｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ）に対するｖｐ（ｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ））を加算した結果を、Ａの保険料率データｋｈとする。ここで、ｖｐ（ｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ））は、Ａの行動が保険の対象となる事象を発生させるリスクを表している。
Ａが上述の付帯条項を希望しない場合も、Ａが過去１年間に運転した各道路区間ｒとその区間の運転日時における運転時間ｄｔを、行動情報収集部２１から取得して、保険料率データｋｈを計算する（ステップＳ１３）。ただし、運転日時の天候が大雨（ｃ＝４）の場合は、雨のデータ（ｃ＝３）に変更した上で、ｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ）およびｖｐ（ｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ））を求める。
次に、事故を起こしたときに支払われる保険金の最高額と相関を持たせた係数をｋｈに掛けて、得られた値を基礎保険データとする（ステップＳ１４）。そして、基礎保険データに保険会社の経費や利益を加算して、保険料データを算出し（ステップＳ１５）、そのデータを出力する（ステップＳ１６）。
図１０は、将来の運転予定に基くリスクを通知する処理のフローチャートである。この処理は、ある個人Ａが、大雨のときには運転しないという付帯条項を付けた保険に加入した場合に行われる。
保険処理部２４は、まず、天気予報のデータを収集し（ステップＳ２１）、大雨の予報があるか否かをチェックする（ステップＳ２２）。大雨の予報があれば、次に、行動情報収集部２１からＡのスケジュールを取得し、大雨の日時および場所において、運転予定があるか否かをチェックする（ステップＳ２３）。
そして、そのような運転予定があれば、その予定に基くリスク値を計算する（ステップＳ２４）。ここでは、例えば、上述の賠償金期待値ｖｐ（ｄｔ（ｒ，ｃ，ｔ））がリスク値として求められる。
次に、得られたリスク値をしきい値と比較し（ステップＳ２５）、リスク値がしきい値より大きければ、大雨のときに運転予定があることと、保険料率が上がることを通知する電子メールを、Ａ宛てに自動的に送信する（ステップＳ２６）。
ステップＳ２２において大雨の予報がない場合、ステップＳ２３において大雨のときに運転予定がない場合、および、ステップＳ２５においてリスク値がしきい値以下の場合は、そのまま処理を終了する。
図７の事故発生確率は、図８に示したように、事故データおよび天候データのみに基いて算出されている。しかし、個人の行動情報のデータも併せて用いることにより、疲れの度合い等の条件を加味した事故発生確率を算出することも可能である。
図１１は、行動情報を用いて事故発生確率を再計算し、確率格納部２３の事象発生確率を更新する処理のフローチャートである。図１１において、ステップＳ３１およびＳ３２の処理は、図８のステップＳ１およびＳ２の処理と同様である。
次に、保険処理部２４は、個人ごとに過去１年間に運転した各道路区間ｒとその区間の運転日時を、行動情報収集部２１から取得する（ステップＳ３３）。また、行動情報収集部２１から過去１週間の仕事量等のデータを取得し、運転日時における疲れの度合いｄを推定する（ステップＳ３４）。この疲れの度合いは、例えば、４段階で記述される。
そして、道路区間ｒにおける２時間ごとの交通量を、天候ごと、疲れの度合いごとのデータとして、一月単位で集計する（ステップＳ３５）。ここで得られた、道路区間ｒでの２時間ごと、天候ごと、疲れの度合いごとの交通量を、ｓ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）とする。
次に、事故の事例（道路区間：ｒ、時刻：ｔ、賠償金額：ｐ、事故を起こした人の疲れの度合い：ｄ）のデータを収集し（ステップＳ３６）、道路区間ｒでの２時間ごと、天候ごと、疲れの度合いごとの月間事故数ｊｍ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）および月間賠償額ｐｍ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）を集計する（ステップＳ３７）。
次に、過去１年間の月間事故数を加算して、年間事故数ｊ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）を算出し、過去１年間の月間賠償額を加算して、年間賠償額ｐ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）を算出する（ステップＳ３８）。
そして、事故発生確率ｗ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）および平均賠償額ａｖｐ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）を次式により算出し、ｗ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）を事象発生確率として確率格納部２３に格納する（ステップＳ３９）。
ｗ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）＝ｊ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）／ｓ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）
ａｖｐ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）＝ｐ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）／ｊ（ｒ，ｃ，ｔ，ｄ）
このような更新処理によれば、運転者の疲れの度合いを考慮した事象発生確率が算出され、それに基いて保険料を計算することが可能となる。
次に、生命保険の保険料計算処理について説明する。生命保険の場合、個人の行動によりリスクが変動するので、契約時に詳細な条件を決めておく。そして、保険処理システム１４は、行動情報収集部２１に格納されたデータに従って、一定期間（例えば、１年）ごとにリスクを計算し直し、保険料率を変更する。
契約時に決める条件の例として、喫煙について説明する。喫煙に関する付帯条項としては、今後喫煙しないという条項と、今後喫煙するという条項が考えられ、それぞれの場合の保険料が契約者に対して提示される。
喫煙しないという付帯条項を含む契約を結んだ場合、保険処理システム１４は、ある期間ごとに、保険の対象者が喫煙常習者になったか否かを判定する。このとき、行動情報収集部２１に格納された過去の購買情報を取得し、対象者がタバコをある期間（例えば、一月）にある量（例えば、３箱）以上購入している場合に、対象者が喫煙しているか否かの調査を行う。この調査は、対象者が他人のために購買している場合があることを考慮している。
対象者自身が喫煙している場合は、リスク増大要因とみなし、喫煙した場合の保険料に変更することを、契約者に対して通知する。もし、対象者が喫煙により発生しやすい肺がん等になりやすいＤＮＡ因子を持っている場合には、喫煙による保険料のさらなる増額を行うことも可能である。
図１２は、このような保険料計算処理のフローチャートである。保険処理部２４は、まず、契約時の付帯条項を参照し（ステップＳ４１）、今後喫煙しないという条項と、今後喫煙するという条項のいずれが含まれているかをチェックする（ステップＳ４２）。
今後喫煙しないという条項の場合、行動情報収集部２１の購買情報から、保険の対象者Ａの購買事例を検索し（ステップＳ４３）、タバコを一月に３箱以上購入したか否かをチェックする（ステップＳ４４）。Ａがタバコを一月に３箱以上購入していれば、次に、行動情報収集部２１の行動情報から喫煙に関するデータを取得し（ステップＳ４５）、Ａが喫煙したか否かをチェックする（ステップＳ４６）。
Ａが喫煙した場合は、今後喫煙するという条項が付加された場合と同じ保険料率データを適用して、保険料データを算出し（ステップＳ４７）、保険料が変更されたことを通知する電子メールを、契約者宛てに送信する（ステップＳ４８）。
ステップＳ４４においてＡがタバコを一月に３箱以上購入していない場合、およびステップＳ４６においてＡが喫煙していない場合は、今後喫煙しないという条項が付加された場合の保険料率データを適用して、保険料データを算出する（ステップＳ４９）。また、ステップＳ４２において、今後喫煙するという条項が含まれている場合は、その場合の保険料率データを適用して、保険料データを算出する（ステップＳ５０）。
こうして算出された保険料データは、保険会社が契約者に対して保険料を請求するために用いられる。
ところで、図１のコマースアウトソーシングセンター１１および保険処理システム１４は、例えば、図１３に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて構成される。図１３の情報処理装置は、ＣＰＵ（中央処理装置）４１、メモリ４２、入力装置４３、出力装置４４、外部記憶装置４５、媒体駆動装置４６、およびネットワーク接続装置４７を備え、それらはバス４８により互いに接続されている。
メモリ４２は、例えば、ＲＯＭ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。ＣＰＵ４１は、メモリ４２を利用してプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。図２の保険処理部２４、図３の保険料計算部３３、および図６の確率更新部３４は、メモリ４２に格納されたプログラムに対応し、図３のオントロジーテーブル３１、３２は、メモリ４２に格納されたデータに対応する。
入力装置４３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、オペレータからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置４４は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータへの問い合わせや処理結果の出力に用いられる。
外部記憶装置４５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置は、この外部記憶装置４５に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ４２にロードして使用する。外部記憶装置４５は、図２の確率格納部２３としても用いられる。
媒体駆動装置４６は、可搬記録媒体４９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体４９としては、メモリカード、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。オペレータは、この可搬記録媒体４９に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ４２にロードして使用する。
ネットワーク接続装置４７は、通信ネットワーク１５に接続され、通信に伴うデータ変換を行う。情報処理装置は、上述のプログラムとデータをネットワーク接続装置４７を介して他の装置から受け取り、必要に応じて、それらをメモリ４２にロードして使用する。図２の行動情報収集部２１および状況情報収集部２２は、外部記憶装置４５とネットワーク接続装置４７の組合せに対応する。
図１４は、図１３の情報処理装置にプログラムとデータを供給することのできるコンピュータ読み取り可能な記録媒体を示している。可搬記録媒体４９やサーバ５０のデータベース５１に保存されたプログラムとデータは、メモリ４２にロードされる。このとき、サーバ５０は、プログラムとデータを搬送する搬送信号を生成し、ネットワーク上の任意の伝送媒体を介して情報処理装置に送信する。そして、ＣＰＵ５１は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要な処理を行う。
産業上の利用可能性
本発明によれば、個人の行動に関する事例を考慮して保険料情報を計算することが可能となる。これにより、保険会社は、個人にカスタマイズした保険商品を提案することができ、契約者は、リスクに応じて保険料を支払うことができる。
【図面の簡単な説明】
図１は、情報ネットワークの構成図である。
図２は、保険処理システムの構成図である。
図３は、第１の保険処理部を示す図である。
図４は、データ変換を示す図である。
図５は、オントロジーテーブルを示す図である。
図６は、第２の保険処理部を示す図である。
図７は、事故発生確率を示す図である。
図８は、基礎データ計算処理のフローチャートである。
図９は、第１の保険料計算処理のフローチャートである。
図１０は、リスク通知処理のフローチャートである。
図１１は、確率更新処理のフローチャートである。
図１２は、第２の保険料計算処理のフローチャートである。
図１３は、情報処理装置の構成図である。
図１４は、記録媒体を示す図である。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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2003065261.tif 000023
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