(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するリスク推定装置であって、
事故が発生しそうだったが実際には当該事故の発生に至らなかった事象を記録した事故可能性情報を含む基礎情報に基づいて、当該事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを評価し、当該可能性の程度に基づく事故可能性評価情報を得る事故可能性評価部と、
前記事故可能性評価部により得られた事故可能性評価情報と、実際に発生した事故に関する事故発生情報と、特徴量として用いられるデータとに基づいて、前記ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するためのリスク推定モデルを構築するリスク推定モデル構築部と、
前記リスク推定モデル構築部により構築されたリスク推定モデルと、対象のユーザに関するデータであって前記リスク推定モデルに前記特徴量として入力されるデータとに基づいて、前記対象のユーザのリスクを推定するリスク推定部と、
を備えるリスク推定装置。
【請求項２】
前記事故可能性評価部は、前記事故可能性情報に加え、事故の被害の大きさを示す被害レベル情報を含んだ基礎情報に基づいて、評価を行う、請求項１に記載のリスク推定装置。
【請求項３】
前記事故可能性情報は、事故が発生しそうだった事象を客観的に示す第１の客観的データに加え、事故が発生するかもしれないとのユーザの予見を示す第２のデータを含む、請求項１又は２に記載のリスク推定装置。
【請求項４】
前記事故可能性評価部は、
前記基礎情報に基づいて、前記事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを評価し、当該可能性の程度を示す評価値を得る評価部と、
前記評価部により得られた評価値を基に、事故可能性評価情報を生成する評価情報生成部と、
を含む、請求項１〜３の何れか一項に記載のリスク推定装置。
【請求項５】
前記評価部は、ある日時におけるある場所の様々な状態を表す情報である外部情報とユーザ情報の一方又は両方に基づく方法、一般的な統計情報に基づく方法、および所定のルールに基づく方法、の少なくとも１つを含んだ方法に基づいて前記評価値を得る、請求項４に記載のリスク推定装置。
【請求項６】
前記評価部は、少なくとも前記事故可能性情報を含んだ情報から、前記事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを推定するための評価値推定モデルを構築し、構築された評価値推定モデルを用いて前記評価値を得る、請求項４に記載のリスク推定装置。
【請求項７】
前記リスク推定モデル構築部は、
前記ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを前記事故可能性評価情報と前記特徴量として用いられるデータとに基づいて推定するための、事故可能性情報ベースの第１のリスク推定モデルを構築するとともに、
前記ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを前記事故発生情報と前記特徴量として用いられるデータとに基づいて推定するための、事故発生情報ベースの第２のリスク推定モデルを構築し、
前記リスク推定部は、前記第１のリスク推定モデルと、前記第２のリスク推定モデルと、対象のユーザに関するデータであって前記第１のリスク推定モデルおよび前記第２のリスク推定モデルに前記特徴量として入力されるデータとに基づいて、前記対象のユーザのリスクを推定する、
請求項１〜６の何れか一項に記載のリスク推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するリスク推定装置に関する。ここでの「リスク」は、少なくとも「ユーザが所定の不測の事態に遭う可能性」に基づく値を意味する。但し、「リスク」は「ユーザが所定の不測の事態に遭う可能性」のみならず「不測の事態に係る被害の大きさ」にも基づく値となる場合も有り、かかる場合については、後述する本開示に係る第２実施形態において説明する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、パイプライン等の設備における欠陥等に起因した事故発生リスクを推定する技術が知られており（下記の特許文献１参照）、実際に発生した事故の実績情報に基づく事故発生リスクの推定が提案されている。また、ユーザ情報に基づき個人毎のリスクを推定し、当該リスクに基づいて適切な保険の推薦、保険料の調整等を行う技術が知られており、当該技術では、過去にどのような状況で事故が発生したかを示す実績情報に基づいて上記リスクを推定することが一般的であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−０１４６１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように従来の事故発生リスクの推定では、実際に発生した事故の実績情報に強く依存しており、事故が発生しそうだったが実際には当該事故の発生に至らなかった事象（通称「ヒヤリ・ハット」）は考慮されていない。しかし、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを精度良く推定する上では、上記事象（ヒヤリ・ハット）を考慮することが重要である。
【０００５】
本開示は、上記課題を踏まえ、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを精度良く推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示に係るリスク推定装置は、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するリスク推定装置であって、事故が発生しそうだったが実際には当該事故の発生に至らなかった事象を記録した事故可能性情報を含む基礎情報に基づいて、当該事象が事故の発生に至った可能性の程度を評価し、当該可能性の程度に基づく事故可能性評価情報を得る事故可能性評価部と、前記事故可能性評価部により得られた事故可能性評価情報と実際に発生した事故に関する事故発生情報と特徴量として用いられるデータとに基づいて、前記ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するためのリスク推定モデルを構築するリスク推定モデル構築部と、前記リスク推定モデル構築部により構築されたリスク推定モデルに基づいて、対象のユーザのリスクを推定するリスク推定部と、を備える。
【０００７】
上記のリスク推定装置では、事故可能性評価部が、上記事故可能性情報を含む基礎情報に基づいて事象が事故の発生に至った可能性の程度を評価し、当該可能性の程度に基づく事故可能性評価情報を得て、リスク推定モデル構築部が、事故可能性評価情報と、実際に発生した事故に関する事故発生情報と、特徴量として用いられるデータとに基づいて、前記ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するためのリスク推定モデルを構築し、そして、リスク推定部が、上記構築されたリスク推定モデルに基づいて、対象のユーザのリスクを推定する。このように、事故可能性情報を含む基礎情報に基づく評価で得られた事故可能性評価情報を、上記事故発生情報とともに用いてリスク推定モデルを構築し、構築されたリスク推定モデルに基づいて対象のユーザのリスクを推定するため、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを精度良く推定することができる。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１〜第３実施形態に係るリスク推定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】事故可能性情報の一例を示す図である。
【図３】事故可能性評価情報の一例を示す図である。
【図４】事故発生情報の一例を示す図である。
【図５】ユーザ情報の一例を示す図である。
【図６】外部情報の一例を示す図である。
【図７】学習データを説明するための図である。
【図８】第１実施形態にて実行される処理の一例を示すフロー図である。
【図９】第４実施形態に係るリスク推定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１０】第４実施形態にて実行される処理の一例を示すフロー図である。
【図１１】第５実施形態に係るリスク推定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１２】第５実施形態にて実行される処理の一例を示すフロー図である。
【図１３】リスク推定装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本開示に係る各種の実施形態を順に説明する。
【００１１】
［第１実施形態］
まず、第１実施形態として、事故が発生しそうだったが実際には当該事故の発生に至らなかった事象を記録した事故可能性情報を基礎情報として用いて、当該事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを評価し、当該可能性の程度に基づく事故可能性評価情報を得て、当該事故可能性評価情報、事故発生情報、および特徴量として用いられる後述するデータに基づいて、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するためのリスク推定モデルを構築し、構築されたリスク推定モデルに基づいて、対象のユーザのリスクを推定する実施形態を説明する。
【００１２】
図１には、第１実施形態に係るリスク推定装置１０の構成を表す機能ブロック図を示しており、まず、各機能ブロックの概要を説明する。図１に示すように、リスク推定装置１０は、事故可能性評価部１１と、リスク推定モデル構築部１２と、リスク推定部１３と、記憶部１４とを備える。
【００１３】
このうち記憶部１４は、後述する事故可能性情報などの様々な情報・データを記憶する機能部である。
【００１４】
事故可能性評価部１１は、事故が発生しそうだったが実際には当該事故の発生に至らなかった事象を記録した事故可能性情報２２を含む基礎情報に基づいて、当該事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを評価し、当該可能性の程度に基づく事故可能性評価情報２３を得る機能を有する。第１実施形態における事故可能性評価部１１は、上記基礎情報に基づいて、上記事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを評価し、当該可能性の程度を示す評価値を得る評価部１１Ａと、評価部１１Ａにより得られた評価値を対象として、リスク推定モデル構築のための所定の変換を行うことで、事故可能性評価情報２３を生成する評価情報生成部１１Ｂとを含んで構成される。
【００１５】
評価部１１Ａは、事故可能性情報２２に記録された事象について、その事象がどれ程事故に遭う可能性があったかを例えば以下のように評価して、当該可能性の程度を表す「評価値」を得る。ここでの評価は、一般的な統計情報に基づく方法、所定のルールに基づく方法など、任意の方法で実施可能であり、特定の方法には限定されない。また、記憶部１４に記憶された後述する外部情報２６を参照することで、その事象が発生した日時・場所における状況（例えば天気情報など）を基礎として、上記評価を行ってもよい。また、記憶部１４に記憶された後述するユーザ情報２５を参照することで、その事象の当事者のユーザ情報を基礎として、上記評価を行ってもよい。
【００１６】
上記の外部情報２６は、特徴量として用いられる可能性のあるデータの一種であり、例えば図６に示す情報が例示され、日時を示す「日時識別子」、場所を示す「場所識別子」、当該日時と場所における天気情報を示す「天気」といった情報を含む。例えば、評価部１１Ａが外部情報２６を参照することで上記評価を行う場合、事故可能性情報に含まれた日時識別子と場所識別子をキーにして、当該日時と場所における天気情報を外部情報２６から参照し、天気毎の統計情報（天気毎の事故率等）に基づいて、より正確な評価値を得ることができる。天気情報以外の例として、当該日時と場所で開催されるイベントの開催情報等を含んでもよい。外部情報２６は、所定タイミング毎（例えば１時間毎など）又は任意のタイミング毎に各レコードが新たな情報に更新される。
【００１７】
上記のユーザ情報２５は、特徴量として用いられる可能性のあるデータの一種であり、各ユーザに関する属性情報、行動情報等を含む。ユーザ情報２５は、例えば図５に示すように、各ユーザに関する人物識別子と日時識別子をキーとして、「性別」、「年代（年齢層）」といった属性情報に加え、ある日時における行動情報を含む。例えば、評価部１１Ａがユーザ情報２５を参照することで上記評価を行う場合、事故可能性情報に含まれたユーザ識別子と日時識別子をキーにして、当該日時における当該ユーザ識別子のユーザ情報として属性情報、行動情報等を参照し、当該属性に該当する際の統計情報（事故率等）、当該行動をとっていた際の統計情報（事故率等）等に基づいて、より正確な評価値を得ることができる。さらに、上記の天気情報とユーザ情報を組み合わせて、更に正確な評価値を求めてもよい。
【００１８】
また、評価部１１Ａによる評価における統計情報２１に基づく方法の一例としては、「所定の事象に関し、実際に事故に遭わなかったが事故に遭う可能性があった人がX人に対し、実際に事故に遭った人がY人存在する」という統計情報２１が記憶部１４に記憶されている場合には、当該事象に対して「Y/X」の値を評価値として付与することが挙げられ、又は「Y/(X+Y)」の値を評価値として付与することも挙げられる。なお、上記評価値は、その事象で事故に遭う可能性を表す値であり、値が取りうる範囲に制限を設けるものではない。また、ある事象が発生した日時・場所における外部情報（例えば天気情報）などを取得するために、当該日時・場所を示す日時識別子・場所識別子をキーにして上記外部情報２６などから情報を取得する際には、識別子同士が完全に一致している必要はなく、識別子同士の一致度合いに一定の許容範囲を設けても良い。例えば、日時識別子に関して言えば、事故可能性情報２２に記録された事象の日時識別子「1/1  12:00」をキーにして外部情報２６などから情報を取得する場合、キーの前後の所定時間幅（例えば前後２時間ずつの時間幅）にある情報（例えば日時識別子「1/1  13:30」の外部情報２６）を取得してもよい。
【００１９】
評価情報生成部１１Ｂは、評価部１１Ａによって得られた評価値を基に、事故可能性評価情報２３を生成して記憶部１４に登録する。具体的には、評価情報生成部１１Ｂは、評価部１１Ａによって得られた評価値を変換せず、そのまま事故可能性評価情報２３として記憶部１４に登録しても良いし、評価部１１Ａによって得られた評価値を対象として、所定の変換（例えば後述するリスク推定モデル構築のためのラベル「１」又は「０」への変換）を行うことで、事故可能性評価情報を生成して記憶部１４に登録しても良い。リスク推定モデル構築のための変換の一例として、評価部１１Ａによって得られた評価値が所定の閾値以上の場合に事故有りのラベルとしての「１」に当該評価値を変換し、評価値が所定の閾値未満の場合に事故無しのラベルとしての「０」に当該評価値を変換することが考えられる。この変換は、たとえ実際に事故に遭っていなくても事故に遭う可能性が所定レベル以上であった場合には、事故に遭っていたとみなす変換の一例である。なお、上記のように所定の閾値を用いる場合、閾値として「０」を用いてもよい。即ち、僅かでも事故に遭う可能性があった場合（評価値＞０の場合）、事故有りとして扱い、事故に遭う可能性が全く無いといえる場合のみ（評価値＝０の場合のみ）、事故無しとして扱う、といった変換をしてもよい。
【００２０】
ここで、図２、図３を用いて、事故可能性情報２２および事故可能性評価情報２３の一例を説明する。事故可能性情報２２は、事故が発生しそうだったが実際には当該事故の発生に至らなかった事象に関する情報であり、記憶部１４に予め記憶されている。事故可能性情報２２は、例えば、図２に示すように、人物を識別するための「人物識別子」、日時を識別するための「日時識別子」、場所を識別するための「場所識別子」、事象の種別を示す「種別」、事象の内容を示す「事象」といった情報を含む。図２の人物識別子は、一例として同一ユーザ（XXXX）としているが、人物識別子がXXXX以外のユーザの情報も含まれる。図２の日時識別子では、日付と時刻を例示したが、日単位、月単位、秒単位などであってもよく、図２の場所識別子に関しても、任意の粒度（市単位、県単位、メッシュ単位など）であってもよい。場所識別子は、事象を評価する際に外部情報等と紐づける場合には必要となるが、場所識別子に基づく評価が行われない場合もありうるため、「事故可能性情報」において必須ではない。同様に、場所識別子は、後述する「事故可能性評価情報」と「事故発生情報」では必須ではない。但し、「事故可能性評価情報」と「事故情報」にも「場所識別子」を追加してもよい。図２の種別も、場所識別子と同様に、任意の粒度であってよい。例えば、種別が、「生活」ではなく、「生活」を細分化した「日常生活での物損」であってよいし、さらに細分化した「日常生活でのカメラの破損」などであってよい。
【００２１】
前述したように、評価情報生成部１１Ｂが、評価部１１Ａによって得られた評価値を対象としてリスク推定モデル構築のための変換を行うことで事故可能性評価情報２３を生成する例では、事故可能性評価情報２３は、図３に示すように、上記の事故可能性情報２２の各レコードに、評価部１１Ａによる評価で得られた評価値（ここでは事故有りのラベルとしての「１」又は事故無しのラベルとしての「０」）を追加した情報となる。
【００２２】
なお、上述した評価部１１Ａおよび評価情報生成部１１Ｂの処理については、後述するリスク推定モデル構築部１２の処理、リスク推定部１３の処理とは独立して実行しても良い。また、所定の事象に係る事故可能性評価情報２３が既に記憶部１４に登録されている場合、評価部１１Ａおよび評価情報生成部１１Ｂは、再度評価を行って評価値を求め、得られた評価値を基に事故可能性評価情報２３を生成して記憶部１４に再登録（更新）しても良い。
【００２３】
リスク推定モデル構築部１２は、事故可能性評価部１１により得られた事故可能性評価情報と、実際に発生した事故に関する事故発生情報と、特徴量として用いられるデータとに基づいて、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するためのリスク推定モデルを構築する機能を有する。第１実施形態におけるリスク推定モデル構築部１２は、下記の学習データ生成部１２Ａと学習部１２Ｂとを含んで構成される。
【００２４】
学習データ生成部１２Ａは、事故可能性評価情報２３、事故発生情報２４、および、特徴量として用いられるデータ（ユーザ情報２５と外部情報２６の一方又は両方）を結合して学習データ２７を生成し、記憶部１４に登録する。ここで用いられる事故発生情報２４は、実際に発生した事故の有無に関する情報であり、記憶部１４に記憶されている。図４に示すように、事故発生情報２４は、例えば、図２の事故可能性情報２２と同様に、人物識別子、日時識別子、場所識別子、種別、事象を含む。前述したように、学習データ生成部１２Ａは、事故発生情報２４に対しても、事故の有無に応じた評価値を設定する。例えば、事故発生情報２４の各レコードに対し、事故に遭っていれば評価値「１」を、事故に遭っていなければ評価値「０」を付与することなどが挙げられる。なお、図４には、複数の人物それぞれ（人物識別子がYYYY、ZZZZ、AAAAの人物それぞれ）に関する事故発生情報２４を例示しているが、同一ユーザに関する複数の事故発生情報が含まれることもある。
【００２５】
上記の学習データ生成部１２Ａによる「結合」は、例えば下記1)、2)の順序で行われる。1)事故可能性評価情報２３と、評価値が付与された事故発生情報２４とを、図面上で縦方向に結合する。この際、事故可能性評価情報２３の評価値と事故発生情報２４に対する評価値とは同じ列とみなす。2)結合したデータに対し、特徴量として用いられるデータ（ユーザ情報２５、外部情報２６など）を、人物識別子、日時識別子および場所識別子の３種類の識別子の一部または全部をキーにして紐づける。例えば図３の事故可能性評価情報２３に含まれる２つのレコードと、図４の事故発生情報２４（評価値付与済み）に含まれる３つのレコードとが図面上で縦方向に結合され、前者の２つのレコードが図７の学習データ２７における矢印Ｘで示すレコードとなり、後者の３つのレコードが図７の学習データ２７における矢印Ｙで示すレコードとなる。その後、人物識別子、日時識別子および場所識別子の３種類の識別子の一部または全部をキーにして、結合したデータに対し、特徴量として用いられるデータ（ユーザ情報２５、外部情報２６など）が紐づけられる。なお、日時識別子・場所識別子をキーにした紐づけでは、前述した例と同様に、識別子同士が完全に一致している必要はなく、識別子同士の一致度合いに一定の許容範囲を設けても良い。また、事故可能性評価情報２３および事故発生情報２４のそれぞれに対し、特徴量として用いられるデータを先に紐付けて、その後、紐付け後のデータ（事故可能性評価情報２３、事故発生情報２４）を縦方向に結合しても良い。なお、最終的に得られる学習データ２７（図７）が同じカラム構成で構築されるのであれば、任意の処理順番で良い。
【００２６】
図７に例示した学習データ２７は、特徴量として用いられるデータ（性別・年代などのユーザ情報、外部情報など：特徴量（説明変数）となる）、および、目的変数となる「評価値」を含む。図７には、学習データ２７が人物識別子と日時識別子を含む例を示したが、これら人物識別子と日時識別子は、学習データ２７においては必須ではなく、削除されてもよい。なお、学習データ生成部１２Ａの処理については、他の機能部による処理と独立して実行されても良い。学習データ２７が既に生成され記憶部１４に登録されている場合であっても、学習データ生成部１２Ａは、学習データ２７を再度生成し、既に登録されている学習データ２７を新たな学習データ２７により更新しても良い。
【００２７】
学習部１２Ｂは、学習データ２７を基に、特徴量から目的変数を推定するためのリスク推定モデル２８を、既知の統計手法・機械学習手法を含む任意の学習アルゴリズムによって構築し、記憶部１４に登録する。上記学習の際には、種別を問わず包括的にリスク推定モデルを構築してもよいし、所定の種別ごとにリスク推定モデルを構築してもよい。種別ごとにリスク推定モデルを構築する際には、学習データの「種別」欄を参照し、構築対象の種別に関する学習データだけを抽出してリスク推定モデルの構築に用いてもよい。なお、学習部１２Ｂの処理については、他の機能部による処理と独立して実行されても良い。リスク推定モデル２８が既に生成され記憶部１４に登録されている場合であっても、学習部１２Ｂは、リスク推定モデル２８を再度構築し、登録されているリスク推定モデル２８を新たなリスク推定モデル２８により更新しても良い。
【００２８】
リスク推定部１３は、リスク推定モデル構築部１２により構築されたリスク推定モデル２８を用いて、特徴量（説明変数）として用いられる対象ユーザのユーザ情報、外部情報などから、目的変数である「対象ユーザのリスク」を推定する機能を有する。リスク推定部１３の処理については、他の処理と独立して行われても良い。
【００２９】
（第１実施形態における処理）
以下、図８を用いて、第１実施形態におけるリスク推定装置１０により実行される処理の一例を概説する。評価部１１Ａが、事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを評価し、当該可能性の程度を示す評価値を得て（ステップＳ１）、得られた評価値を評価情報生成部１１Ｂへ出力する。評価情報生成部１１Ｂは、得られた評価値を基に、事故可能性評価情報２３を生成し（ステップＳ２）、生成された事故可能性評価情報２３を記憶部１４に登録する。学習データ生成部１２Ａは、事故可能性評価情報２３、事故発生情報２４、および、特徴量として用いられるデータ（ユーザ情報２５、外部情報２６）を記憶部１４から読み出し、例えば前述した手法で、事故可能性評価情報２３、事故発生情報２４、および、特徴量として用いられるデータを結合して学習データ２７を生成し（ステップＳ３）、生成された学習データ２７を記憶部１４に登録する。学習部１２Ｂは、学習データ２７を記憶部１４から読み出し、例えば前述した手法で、学習データ２７からリスク推定モデル２８を構築し（ステップＳ４）、構築されたリスク推定モデル２８を記憶部１４に登録する。リスク推定部１３は、記憶部１４に記憶されたリスク推定モデル２８を読み出すとともに、記憶部１４に記憶されたユーザ情報２５および外部情報２６から対象ユーザのユーザ情報および該当する外部情報を読み出し、ターゲットとする種別について、対象ユーザのユーザ情報および該当する外部情報を特徴量（説明変数）としてリスク推定モデル２８から目的変数（評価値）を取得し、取得結果に基づいて対象ユーザのリスクを推定する（ステップＳ５）。推定で得られた対象ユーザのリスクは、画面出力、音声出力など、任意の出力方法で出力してよい。
【００３０】
なお、図８には、ステップＳ１〜Ｓ５が一連の処理として連続的に実行される例を示したが、連続的に実行されることは必須ではない。具体的には、
(a)事故可能性評価部１１により実行されるステップＳ１およびＳ２
(b)学習データ生成部１２Ａにより実行されるステップＳ３
(c)学習部１２Ｂにより実行されるステップＳ４
(d)リスク推定部１３により実行されるステップＳ５
は、互いに独立して実行されてもよい。例えば、上記(a)、(b)については、事故可能性評価部１１がステップＳ１およびＳ２を実行して、得られた事故可能性評価情報２３を記憶部１４に登録していき、このような事故可能性評価部１１の処理とは独立して非同期に、学習データ生成部１２Ａは、記憶部１４から事故可能性評価情報２３を取得してステップＳ３を実行し、得られた学習データ２７を記憶部１４に登録してもよい。
【００３１】
以上説明した第１実施形態によれば、事故可能性情報を含む基礎情報に基づく評価で得られた事故可能性評価情報を、上記事故発生情報とともに用いてリスク推定モデルを構築し、構築されたリスク推定モデルに基づいて対象のユーザのリスクを推定するため、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを精度良く推定することができる。
【００３２】
［第２実施形態］
次に、第２実施形態として、事故可能性情報に加え、事故の被害の大きさを示す被害レベル情報を基礎情報として用いて、当該事象が事故の発生に至る可能性と当該事故に係る被害の大きさがどの程度有ったかを評価する（以下「事象を評価する」と略記することもある）実施形態を説明する。本開示における「リスク」は、少なくとも「ユーザが所定の不測の事態に遭う可能性」に基づく値を意味するところ、第２実施形態は、「リスク」が「ユーザが所定の不測の事態に遭う可能性」のみならず「不測の事態に係る被害の大きさ」にも基づく値となる場合に相当する。
【００３３】
即ち、第２実施形態のリスク推定装置１０は、事故が発生する可能性のみならず、事故の被害の大きさにも着目して、事象を評価する。このような評価で得られる評価値は、事故が発生する可能性と事故の被害の大きさの両方に基づくため、第２実施形態のリスク推定装置１０による推定で最終的に得られる「リスク」は、事故が発生する可能性と事故の被害の大きさの両方に基づく値となる。
【００３４】
所定の事故に関する当該事故の被害の大きさ情報は、例えば、予め記憶部１４に記憶された統計情報２１などから取得する。例えば「事故Ａが起こった場合に、平均してＸ円の金銭的被害が発生している」という事故Ａに関する被害の大きさ情報が、統計情報２１などから得られた場合、事故Ａが発生する可能性を仮に５０％とするならば、「Ｘ×0.5」、又は「Ｘ×0.5」に基づく値（例えば(Ｘ×0.5)に予め定めた定数を乗算した値）を「評価値」として求める。
【００３５】
一方、事故発生情報については、実際に事故が発生しているため、当該事故が発生する可能性を１００％とし、上記の事故Ａの例では、「Ｘ×1.0」、又は「Ｘ×1.0」に基づく値（例えば(Ｘ×1.0)に予め定めた定数を乗算した値）を「評価値」として求める。なお、事故発生情報２４が、発生した事故の被害の大きさ情報を予め含んでいる場合には、上記例の統計情報２１に代わり、事故発生情報２４に含まれた被害の大きさ情報を用いても良い。
【００３６】
上記では、評価値を、「事故が発生する可能性」と「事故に関する被害の大きさ」の積（即ち、単純に乗算した結果）から求める例を示したが、「事故が発生する可能性」と「事故に関する被害の大きさ」のうち一方の影響を他方より大きくしても良い。ここで「事故に関する被害の大きさ」の影響を「事故が発生する可能性」より大きくする場合には、一例として「（事故に関する被害の大きさ）２×（事故が発生する可能性）」、又は「（事故に関する被害の大きさ）２×（事故が発生する可能性）」に基づく値（例えば予め定めた定数をさらに乗算した値）を「評価値」として求めてもよい。
【００３７】
別の例として、事故が発生する可能性のレベルに応じて、「事故が発生する可能性」と「事故に関する被害の大きさ」の重み付けを変えてもよい。例えば「事故が発生する可能性」が所定の閾値（例えば５０％）以上であれば、「事故に関する被害の大きさ」の影響と「事故が発生する可能性」の影響とが等しくなるようにし、一方、「事故が発生する可能性」が上記の閾値未満であれば、「事故に関する被害の大きさ」の影響が「事故が発生する可能性」の影響よりも大きくなるようにしてもよい。
【００３８】
上記第２実施形態のように、事故可能性情報に加え、事故の被害の大きさを示す被害レベル情報を基礎情報として用いて、当該事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを評価することにより、事故の被害の大きさまで幅広く考慮したリスクを推定することができ、より多面的な観点からリスクを精度良く推定することができる。
【００３９】
［第３実施形態］
次に、第３実施形態として、上記の事故可能性情報が、事故が発生しそうだった事象を客観的に示す第１の客観的データに加え、事故が発生するかもしれないとのユーザの予見を示す第２のデータを含んだケースに関する実施形態を説明する。
【００４０】
第２のデータは、任意の方法でユーザから直接取得された供述内容であってもよいし、「ユーザが当該事故が発生するかもしれないと感じたこと」を間接的に示すデータを用いても良い。
【００４１】
後者の「間接的に示すデータ」の例としては、以下のようなユーザの購買履歴データ、および、事故が発生した際の対応策をユーザが予め講じていることを示すデータなどが挙げられる。例えば、あるユーザがドライブレコーダーを購入した購買履歴データが有る場合、当該ユーザは自動車事故発生の可能性に関し十分に留意していると考えられるため、当該ユーザのドライブレコーダー購入履歴データを上記第２のデータとして事故可能性情報に含め、事故可能性情報の一種として扱ってもよい。同様に、事故が発生した際の対応策をユーザが予め講じている場合についても、当該ユーザは事故の可能性に関し十分に留意していると考えられるため、ユーザが講じた対応策に関するデータを上記第２のデータとして事故可能性情報に含め、事故可能性情報の一種として扱ってもよい。
【００４２】
また、第２のデータの質（金額等）に応じた評価値を、評価部にて算出してもよい。例えば、前述した例では、購買履歴データにおける金額、ユーザが講じた対応策の金額等が多いほど、評価値が高くなるように算出してもよい。
【００４３】
上記第３実施形態によれば、事故可能性情報が、事故が発生しそうだった事象を客観的に示す第１の客観的データに加え、事故が発生するかもしれないとのユーザの予見を示す第２のデータを含んでおり、このような事故可能性情報を含んだ基礎情報に基づく評価で得られた事故可能性評価情報を、上記事故発生情報とともに用いてリスク推定モデルを構築し、構築されたリスク推定モデルに基づいて対象のユーザのリスクを推定する。これにより、事故が発生するかもしれないとのユーザの予見を示す第２のデータまで幅広く考慮した「ユーザにとってのリスク」も推定することができ、より多面的な観点からリスクを精度良く推定することができる。また、第２のデータの質（金額等）に応じた評価値を算出することで、リスクをより精度良く推定することができる。
【００４４】
［第４実施形態］
次に、第４実施形態として、図９に示すリスク推定装置１０において、評価部１１Ａが、少なくとも事故可能性情報２２を含んだ情報から、事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを推定するための評価値推定モデル２９を構築し、構築された評価値推定モデル２９を用いて当該可能性の程度を示す評価値を得る実施形態を説明する。即ち、第４実施形態は、リスク推定モデル２８とは別に、事象が事故の発生に至る可能性を事故可能性情報２２から推定するための学習モデルとして評価値推定モデル２９を構築し、構築された評価値推定モデル２９を用いて評価値を得る実施形態である。なお、評価値の算出には評価値推定モデル２９を用いるため、第１実施形態で評価値の算出に用いていた「統計情報２１」は不要となる。
【００４５】
ここでは、評価部１１Ａは、事故可能性情報２２に、ユーザ情報２５および外部情報２６の少なくとも一方を加えた情報から評価値推定モデル２９を構築してもよい。換言すれば、評価値推定モデル２９における特徴量として、事故可能性情報２２に加え、ユーザ情報２５と外部情報２６の両方又は一方を用いても良い。
【００４６】
例えば、評価部１１Ａは、○○といったユーザ（ユーザ情報２５の参照により取得）で、△△といった状況（外部情報２６の参照により取得）で、□□といったヒヤリ・ハットが過去にあった（事故可能性情報２２の参照により取得）際の事故の有無情報（事故発生情報２４）を、学習データとして生成することで、ユーザ情報２５、外部情報２６および事故可能性情報２２から事故が発生する可能性を推定するための評価値推定モデル２９を構築し、構築された評価値推定モデル２９を用いて評価値を推定する。評価部１１Ａは、構築された評価値推定モデル２９を、評価部１１Ａの図示しない内部メモリに保管してもよいし、記憶部１４に登録してもよい。
【００４７】
図１０を用いて、第４実施形態におけるリスク推定装置１０により実行される処理の一例を説明する。前述した第１実施形態における処理とは、最初のステップのみが異なる。即ち、図１０に示すように、評価部１１Ａは、例えば上述した手法で、事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを推定するための評価値推定モデル２９を構築し、構築された評価値推定モデル２９を用いて評価値を得る（ステップＳ１Ａ）。その後は、第１実施形態と同様に、評価情報生成部１１Ｂが、得られた評価値を基に、事故可能性評価情報２３を生成し（ステップＳ２）、ステップＳ３〜Ｓ５の処理が実行される。
【００４８】
上記第４実施形態によれば、事象が事故の発生に至る可能性を事故可能性情報２２から推定するための学習モデルとして評価値推定モデル２９を構築し、構築された評価値推定モデル２９を用いて、より精度の良い評価値を得ることができるため、このような精度の良い評価値を用いて、リスクをより精度良く推定することができる。
【００４９】
［第５実施形態］
次に、第５実施形態として、事故可能性情報ベースの第１のリスク推定モデルと事故発生情報ベースの第２のリスク推定モデルとを別々に構築し、これら第１のリスク推定モデルおよび第２のリスク推定モデルに基づいて、対象のユーザのリスクを推定する実施形態を説明する。
【００５０】
図１１に示すリスク推定装置１０において、リスク推定モデル構築部１２は、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを事故可能性評価情報２３と特徴量として用いられるデータとに基づいて推定するための「事故可能性情報ベースの第１のリスク推定モデル２８Ａ」を構築するとともに、上記リスクを事故発生情報２４と特徴量として用いられるデータとに基づいて推定するための「事故発生情報ベースの第２のリスク推定モデル２８Ｂ」を構築する。また、リスク推定部１３は、第１のリスク推定モデル２８Ａに基づく推定結果および第２のリスク推定モデル２８Ｂに基づく推定結果を、何らかのルール等に基づき統合することで、対象のユーザのリスクを推定する。
【００５１】
以下、より具体的な処理について、図１２を用いて説明する。図１２の処理は、前述した第１実施形態の処理におけるステップＳ３〜Ｓ５のみが異なる。即ち、図１２に示すように、ステップＳ２で事故可能性評価情報が生成された後、学習データ生成部１２Ａは、例えば第１実施形態で示した手法で、「事故可能性評価情報」と「特徴量として用いられるデータ（ユーザ情報、外部情報など）」を結合することで「事故可能性情報ベースの第１の学習データ２７Ａ」を生成するとともに、「事故発生情報」と「特徴量として用いられるデータ（ユーザ情報、外部情報など）」を結合することで「事故発生情報ベースの第２の学習データ２７Ｂ」を生成し（ステップＳ３Ａ）、生成された第１の学習データ２７Ａおよび第２の学習データ２７Ｂを記憶部１４に登録する。なお、第５実施形態では、事故可能性情報ベースの第１のリスク推定モデルと事故発生情報ベースの第２のリスク推定モデルとを別々に構築するため、事故可能性情報ベースの第１の学習データ２７Ａの基となる事故可能性評価情報２３においても、事故発生情報２４に含まれる「無事故の情報（図４の例の第４行目に示す情報）」を含んでも良い。
【００５２】
学習部１２Ｂは、例えば第１実施形態で示した手法で、第１の学習データ２７Ａから、事故可能性情報ベースの第１のリスク推定モデル２８Ａを構築するとともに、第２の学習データ２７Ｂから、事故発生情報ベースの第２のリスク推定モデル２８Ｂを構築し（ステップＳ４Ａ）、構築された第１のリスク推定モデル２８Ａおよび第２のリスク推定モデル２８Ｂを記憶部１４に登録する。さらに、リスク推定部１３は、対象ユーザのユーザ情報２５および外部情報２６を参照して、第１のリスク推定モデル２８Ａに基づく推定結果および第２のリスク推定モデル２８Ｂに基づく推定結果を算出し、これら二種類の推定結果を何らかのルール等に基づき統合することで、対象のユーザのリスクを推定する（ステップＳ５Ａ）。
【００５３】
上記ルールの例として、第１のリスク推定モデル２８Ａに基づく推定結果と、第２のリスク推定モデル２８Ｂに基づく推定結果とを、所定の重みづけ係数により重みづけ平均化することで統合し、得られた値を対象ユーザのリスクとして推定してもよい。
【００５４】
また、別の例として、事故可能性評価情報から構築された「事故可能性情報ベースの第１のリスク推定モデル２８Ａ」に基づく推定結果を優先し、当該第１のリスク推定モデル２８Ａに基づく推定結果として、リスク＝０（事故可能性が無い）が得られた場合には、もう一方の「事故発生情報ベースの第２のリスク推定モデル２８Ｂ」に基づく推定結果にかかわらず、最終的な出力結果（リスク）を０とする、といった対応も考えられる。なお、「事故発生情報ベースの第２のリスク推定モデル２８Ｂ」を優先し、同様の処理を行っても良い。
【００５５】
上記第５実施形態によれば、事故可能性情報ベースの第１のリスク推定モデル２８Ａと、事故発生情報ベースの第２のリスク推定モデル２８Ｂとを独立して構築し、第１のリスク推定モデル２８Ａに基づく推定結果と第２のリスク推定モデル２８Ｂに基づく推定結果とを、適宜に定めたルールに基づき統合して、対象ユーザのリスクを推定することができ、例えば事故可能性評価情報から構築された学習モデルの推定結果を優先するといった柔軟な対応が可能となり、より精度の良いリスクの推定を実現することが可能となる。
【００５６】
［変形例、用語などについて］
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【００５７】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting  unit）、送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【００５８】
例えば、一実施の形態におけるリスク推定装置は、本実施形態における処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図１３は、リスク推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。上述のリスク推定装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００５９】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。リスク推定装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００６０】
リスク推定装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
【００６１】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）によって構成されてもよい。
【００６２】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００６３】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本開示の一実施の形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００６４】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及びストレージ１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００６５】
通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
【００６６】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。  また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
【００６７】
本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【００６８】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００６９】
本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００７０】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００７１】
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００７２】
本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００７３】
本開示において、例えば、英語でのa,  an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
【００７４】
本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１０…リスク推定装置、１１…事故可能性評価部、１１Ａ…評価部、１１Ｂ…評価情報生成部、１２…リスク推定モデル構築部、１２Ａ…学習データ生成部、１２Ｂ…学習部、１３…リスク推定部、１４…記憶部、２１…統計情報、２２…事故可能性情報、２３…事故可能性評価情報、２４…事故発生情報、２５…ユーザ情報、２６…外部情報、２７…学習データ、２７Ａ…第１の学習データ、２７Ｂ…第２の学習データ、２８…リスク推定モデル、２８Ａ…第１のリスク推定モデル、２８Ｂ…第２のリスク推定モデル、２９…評価値推定モデル、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。
【要約】
【課題】ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを精度良く推定する。
【解決手段】ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するリスク推定装置１０は、事故が発生しそうだったが実際には当該事故の発生に至らなかった事象を記録した事故可能性情報２２を含む基礎情報に基づいて当該事象が事故の発生に至る可能性がどの程度有ったかを評価し、当該可能性の程度に基づく事故可能性評価情報２３を得る事故可能性評価部１１と、事故可能性評価情報２３と実際に発生した事故に関する事故発生情報２４と特徴量として用いられるデータ（例えばユーザ情報２５、外部情報２６）とに基づいて、ユーザが所定の不測の事態に遭うリスクを推定するためのリスク推定モデル２８を構築するリスク推定モデル構築部１２と、リスク推定モデル２８に基づいて対象ユーザのリスクを推定するリスク推定部１３と、を備える。
【選択図】図１【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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