(57)【要約】【課題】年金加入者の投資理解度に応じて資産配分および銘柄選定を支援する情報を提供すること。【解決手段】銘柄ブレンド前工程では、ＭＰＴ理論を用いた算出に必要なパラメータを算出し、資産ブレンドフェーズでは、加入者のプロファイリングに基づいて効用関数を導出する。そして、銘柄ブレンド決定フェーズでは、ＭＰＴ理論に基づく最適化を行い、アセットクラス単位にスタイルの組合せを選択して、アセットクラス単位に銘柄選択を行って、加入者のプロファイリングおよびパターンの選択に基づく銘柄配分が行われる。【選択図】  図９
2004334719.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
確定拠出年金の個々の加入者に応じた情報を提供するコンピュータプログラムであって、
質問に対する加入者の回答に基づいて入力された加入者属性データを参照して加入者のプロファイリングを行うステップと、
前記プロファイリングに基づいて制約条件および効用関数を設定する投資条件導出ステップと、
運用商品の銘柄毎に入力された投資収益関連データに基づいて投資収益率に関する基礎データを算出する基礎データ算出ステップと、
前記基礎データに基づいて計算した統計値から予想収益率を算出して記憶する統計値計算ステップと、
銘柄毎に属性登録された銘柄情報、前記収益率の平均と分散と相関係数、前記予想収益率、および前記制約条件に基づいてアセットクラス単位で有効フロンティアを導出する有効フロンティア導出ステップと、
アセットクラス単位の前記有効フロンティアおよび前記効用関数に基づいて運用商品の銘柄配分を決定して最適投資比率を算出したアセットアロケーションを最適比率として記憶する最適化ステップと、
運用商品および運用比率のシミュレーション結果を前記最適比率に基づいて画面に表示する結果表示ステップと
を実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記投資条件導出ステップは、前記プロファイリングに基づいて、元本確保型の運用比率と政策アセットミックスとをブレンドした投資条件を導出することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項３】
請求項１に記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記最適化ステップは、前記プロファイリングに基づいて、加入者の効用を最大化する組合せをアセットクラス単位で選択して運用商品の銘柄毎の運用比率を最適化することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項４】
請求項１から３いずれかに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記最適化ステップは、前記運用商品の銘柄配分を、商品属性と関連して登録されたメニューの選択に基づいて選定した銘柄の運用比率として決定することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項５】
請求項１から３いずれかに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記最適化ステップは、前記運用商品の銘柄配分を、商品属性と関連して登録された投資スタイルの選択に基づいて選定した銘柄の運用比率として決定することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項６】
請求項１から３いずれかに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記最適化ステップは、前記運用商品の銘柄配分を、加入者が選択した銘柄に基づいて投資スタイルを分析し、運用比率として決定することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
確定拠出年金の個々の加入者に応じた情報を提供するコンピュータプログラムであって、
運用商品に関する情報を登録するステップと、
指標データを入力するステップと、
前記指標データの変動が商品の資産価格の変動に与える影響度を示すデータを前記運用商品に関する情報として登録するステップと、
運用商品および運用比率を設定するステップと、
設定された前記運用商品の資産価格に対する影響として通知する条件を設定するステップと、
設定された前記通知条件と前記指標データと前記影響度と運用商品および運用比率とに基づいて、前記通知条件に合致しているか否か判定するステップと、
前記判定において合致していると判定した場合には、加入者に対して変動を通知するデータを生成するステップと
を実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、確定拠出年金制度における加入者に情報を提供するために用いるコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
確定拠出年金制度（いわゆる日本版４０１Ｋ）の普及に伴い、年金加入者が、自己の責任において運用商品を選択し、資産を運用する機会が増加してきた。
【０００３】
より具体的には、運営管理機関が提示した金融商品の中から運用商品を加入者自身が選択して運用の指図を行う必要がある。運営管理機関とは、運用商品ごとの情報提供を行い、加入者の運用指図の取りまとめ、加入者ごとの持ち分などに関する記録管理および給付に関する事務を行うといった、確定拠出年金制度における加入者の代理人のような位置づけの機関である。
【０００４】
そして、加入者が運用商品を選択することを支援するためのアプリケーションが提供されてきた。例えば、先行技術文献には、加入者が選択する資産配分を視覚化したもの（特許文献１）や、年金を貯蓄と考えて目標額に到達するように支援するもの（特許文献２）などが開示されている。そしてこれらの先行技術文献では、年齢など加入者の属性によるリスク許容度や資産配分などの情報を加入者に提示し、将来的な資産の推移をシミュレーションしてみせる技術が提案されている。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００２−３１２５９２。
【０００６】
【特許文献２】
特開２００２−１３３１２３。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、企業が自社の年金制度として確定拠出年金を採用した場合は、加入者にとっては、投資経験や金融商品に対する興味がないにもかかわらず、誰もが自ら運用指図を行わなければならなくなったという意識がある。
【０００８】
従って、運用商品のリストや商品情報を提示されたところで、このような加入者にはその情報を十分に検討することに対して抵抗感がある。また、加入者に各種の情報を視覚的に見やすく提示しても、どのように資産配分すべきか判断がつかなかった。
【０００９】
また、リスク許容度や将来の目標などに関する質問に回答した結果、推奨する資産配分が表示されるといったアプリケーションは、一般的には現代投資理論（Ｍｏｄｅｒｎ  Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ  Ｔｈｅｏｒｙ：ＭＰＴ）に基づいて資産配分を算出している。しかし、そもそも投資に関心の薄い加入者がＭＰＴ理論を理解するのは困難であるので、アプリケーションに提示される資産配分には実感なく、そのような資産配分でよいか不安をもってしまう。その結果、多くの加入者は、身近に感じられて安心な定期預金などの元本確保型の商品を多く選択しているのが現状である。
【００１０】
加入者は最終的に銘柄とシェアを自ら決定しなくてはならないが、ＭＰＴ理論に基づいて資産配分に関するシミュレーションを行ったとしても、国内株式や海外債券などといった各アセットクラスにおいて、どのように銘柄選択してシェア配分すればよいか決定することも困難である。結局は、運営管理機関が提示した商品の中から適当に選択している場合も多い。
【００１１】
そのような加入者の投資に対する理解不足や商品に対する判断能力に不安な状態において選択した商品で自己の年金資産運用していることになるので、加入者はどのような局面で見直せばよいかについても決定する能力に不安がある。従って、見直しに対しても消極的であり、運用成果が自己責任となった年金を採用したにもかかわらず、そのメリットを有効に活用できない恐れがあった。
【００１２】
とはいっても、個人による資産運用がさかんに提唱されている今日では、投資に関する知識が豊富な加入者がいる一方で、投資に対してまったく関心のない加入者も依然として少なくない。このように、加入者間の投資理解度には大きな差があるので、加入者に対する情報提供を一律のレベルで行うことは適切ではなく、加入者の投資理解度に応じた情報提供を行うことが困難であった。
【００１３】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、確定拠出年金加入者の投資理解度に応じて、資産配分および銘柄選定を支援するための情報を提供することが可能なコンピュータプログラムを提供することを目的としている。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明は、確定拠出年金の個々の加入者に応じた情報を提供するコンピュータプログラムであって、質問に対する加入者の回答に基づいて入力された加入者属性データを参照して加入者のプロファイリングを行うステップと、前記プロファイリングに基づいて制約条件および効用関数を設定する投資条件導出ステップと、運用商品の銘柄毎に入力された投資収益関連データに基づいて投資収益率に関する基礎データを算出する基礎データ算出ステップと、前記基礎データに基づいて計算した統計値から予想収益率を算出して記憶する統計値計算ステップと、銘柄毎に属性登録された銘柄情報、前記収益率の平均と分散と相関係数、前記予想収益率、および前記制約条件に基づいてアセットクラス単位で有効フロンティアを導出する有効フロンティア導出ステップと、アセットクラス単位の前記有効フロンティアおよび前記効用関数に基づいて運用商品の銘柄配分を決定して最適投資比率を算出したアセットアロケーションを最適比率として記憶する最適化ステップと、運用商品および運用比率のシミュレーション結果を前記最適比率に基づいて画面に表示する結果表示ステップと、を実行することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の別の態様として、確定拠出年金の個々の加入者に応じた情報を提供するコンピュータプログラムであって、運用商品に関する情報を登録するステップと、指標データを入力するステップと、前記指標データの変動が商品の資産価格の変動に与える影響度を示すデータを前記運用商品に関する情報として登録するステップと、運用商品および運用比率を設定するステップと、設定された前記運用商品の資産価格に対する影響として通知する条件を設定するステップと、設定された前記通知条件と前記指標データと前記影響度と運用商品および運用比率とに基づいて、前記通知条件に合致しているか否か判定するステップと、前記判定において合致していると判定した場合には、加入者に対して変動を通知するデータを生成するステップと、を実行することを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、本実施形態は、例えば、企業型の確定拠出年金制度の運営に関するシステムであり、加入者はＷｅｂページにアクセスすることによって、商品情報を参照することや、運用指図などを行うことができるものである。
【００１７】
［１．  実施形態のシステム構成］
［１．１．  全体構成］
図１は、実施形態の全体的な構成を俯瞰する図である。ここでは、加入者に対して確定拠出金に関する情報を提供する処理を行う情報提供システム１００と、加入者が使用する加入者端末２００とは、例えばインターネットなどのネットワークで接続されており、加入者端末２００から情報提供システム１００に随時接続可能に構成されている。
【００１８】
情報提供システム１００は、情報ベンダーシステム３００と接続されており、商品の時価や経済指標など様々な情報について情報ベンダーから提供を受けている。
【００１９】
情報提供システム１００が加入者端末２００に提供する機能には、商品情報を提供して加入者に運用商品を選択させる商品選択機能、加入者から運用指図を受付ける運用指図受付機能、加入者に対して投資に関する継続的な教育を提供する継続教育提供機能、および、加入者が運用指図した商品の資産価値などをモニタリングして加入者に情報を提供する商品情報モニタリング機能がある。
【００２０】
これらの機能を実現するために、情報提供システム１００は、商品選択部１１０、運用指図受付部１２０、継続教育提供部１３０、および商品情報モニタリング部１４０に加え、加入者の属性を記憶するデータベースである加入者属性ファイル１５０、加入者の運用に関する記録を管理するデータベースである記録管理ファイル１６０、商品情報や経済情報など運用や商品選択に関連して参照する情報を記憶するデータベースである情報ファイル１７０、および商品モニタリングに用いる様々な情報を記憶するデータベースであるモニタリングファイル１８０を備えている。
【００２１】
商品選択部１１０、運用指図受付部１２０、継続教育提供部１３０、および商品情報モニタリング部１４０各部は、Ｗｅｂページを生成して、加入者端末２００に備えられたブラウザに情報を表示させる。加入者端末２００から情報提供システム１００に対してアクセスする際には、例えばＩＤおよびパスワードの入力などによって加入者の認証を行う。
【００２２】
なお、これら各機能部は、ハードディスクなどの媒体に記憶されたプログラムが、コンピュータに実行され、プログラムによって指定されるファイルへのアクセスや各種の演算等を行うことによって実現される概念的なものである。
【００２３】
［１．２．  画面遷移］
図２は、情報提供システム１００の処理に基づいて加入者端末２００に表示される画面の遷移を示した図である。
【００２４】
実施形態では、まずメイン画面１が表示され、メイン画面１における選択に基づいて、情報提供システム１００の商品選択部１１０によって提供される商品選択画面Ｇ１０、運用指図受付部１２０によって提供される運用指図画面Ｇ２０、継続教育提供部１３０によって提供される継続教育画面Ｇ３０、および商品情報モニタリング部１４０によって提供される商品モニタリング画面Ｇ４０に遷移する。
【００２５】
商品選択画面Ｇ１０は、提供される情報に基づいて加入者が運用商品を選択することを支援する画面である。この商品選択画面Ｇ１０の下位の階層には、加入者の投資許容度を判定するための定性的および定量的な質問に回答させる画面（第一の質問としてリスク許容度質問画面Ｇ１１、第二の質問として投資選好度質問画面Ｇ１２、第三の質問として将来計画質問画面Ｇ１３）が設定されている。加入者が各画面を通じて第一から第三の質問に対する回答を入力し終えると、加入者の投資理解度に応じて運用商品を選択する画面Ｇ１４に移行し、加入者による選択指示に基づいて決定や計算された資産運用に関する情報を表示する結果表示画面Ｇ１５に移行する構成になっている。
【００２６】
情報提供システム１００の商品選択部１１０は、加入者の投資許容度を判定するための質問として、リスク許容度質問画面Ｇ１１を通じて、例えば加入者の年齢や家族構成などの質問に回答させる機能を実行する。また投資選好度質問画面Ｇ１２では、例えば加入者の投資経験やリスクに対する感覚などの質問に回答させる機能を実行する。さらに将来計画質問画面Ｇ１３では、例えば住宅の購入や子供の進学などライフプランに関する質問に回答させる機能を実行する。質問に対する回答は、後に詳しく説明するが、商品選択部１１０の機能によってプロファイリングされ、加入者属性ファイル１５０に記憶される。プロファイリングの内容としては、加入時の年齢、投資選好度、投資経験、選択銘柄のアセットクラス、資産計画、投資許容度、リスク許容度といった項目がある。
【００２７】
ところで、本実施形態では、加入者の投資理解度に応じて商品を選択する形態として３種類の形態から選択できるようになっている。すなわち、選択画面Ｇ１４は、ブレンドメニュー選択画面Ｇ１４ａ、スタイル選択画面Ｇ１４ｂ、銘柄選択画面Ｇ１４Ｃによって構成されている。なお、３種類のそれぞれの選択方法については後述する。
【００２８】
次に、運用指図画面Ｇ２０は、加入者が運営管理機関に対して個別の運用指図を行うための画面であり、情報提供システム１００の運用指図受付部１２０の機能によって加入者端末２００に表示される。この画面では、加入者が運用指図を行う商品および運用比率を特定する情報を入力あるいは指示操作を行うと、情報提供システム１００に情報が送信され、運用指図受付部１２０の機能により加入者の運用指図に関する情報が記録管理ファイル１６０に記録され、データが管理されることになる。
【００２９】
継続教育画面Ｇ３０は、加入者に対して継続的に投資教育を行うための画面であり、情報提供システム１００の継続教育提供部１３０の機能によって加入者端末２００に提供される。加入者に提供する継続教育としては、例えば、資産配分・分散に関する知識や、リスク等に関するシミュレーションなどが一般的である。
【００３０】
商品モニタリング画面４０は、加入者が運用指図した商品に関して資産の価格や価格変動に影響を及ぼす指標などを定期的にモニタリングして、設定登録画面Ｇ４１において加入者が設定した条件に合致する場合に、加入者に対して通知される画面である。この商品モニタリング画面４０は、情報提供システム１００の商品情報モニタリング部１４０の機能によって加入者端末２００に提供される。
【００３１】
［１．２．１．  選択画面］
ここで、図３から図５に示した選択画面例を用いて、先に説明した３種類の選択方法についてより詳しく説明する。
【００３２】
なお、以下の説明において「ブレンド」とは、異なる性質の資産や銘柄を混合して効率的な資産形成が可能な商品の運用比率を構成することである。本発明では、資産配分に関するブレンドである「資産ブレンド」および個別アセットクラス単位の銘柄配分に関するブレンドである「銘柄ブレンド」の２段階のブレンドを行うことによって、加入者個々人が持っている目的、考え方、経験を数値化し、投資理論に基づいてアセットアロケーションをシミュレーションして銘柄選定ができるようになっている。なお、アセットクラスとは、ある要因によって同じような値上がりや値下がりをする傾向が強い投資対象のグループをいい、具体的には、国内債券、国内株式、外国債券、外国株式、元本確保型商品等を指す。また、アセットアロケーションとは、投資目的に合った効果を上げるために資産を配分することをいう。
【００３３】
まず図３は、ブレンドメニュー選択画面Ｇ１４ａの例を示す図である。ブレンドメニューとは、運営管理機関が予め設定したメニューの中から最も自分に適したタイプのブレンドを選択することによって、銘柄の選択を行うものである。
【００３４】
例えばブレンドメニューには、評価会社からの最も高い評価を得ている銘柄を選定してブレンドする「マスターブレンド」や、最もパフォーマンス実績が優れた銘柄をブレンドする「プレミアムブレンド」、各種トップの運用会社銘柄をブレンドする「オールスターブレンド」、中期的に安定成長の銘柄をブレンドする「ミドルブレンド」、最も期待リターンが高い銘柄をブレンドする「ハイブレンド」、最も安全度が高い銘柄をブレンドする「セイフティブレンド」、ハイリターンの銘柄をブレンドする「アクティブブレンド」、インデックス銘柄をブレンドする「バランスブレンド」、債券を中心とした銘柄をブレンドする「ボンドブレンド」などがある。
【００３５】
各ブレンドメニューでは、そのブレンドを特徴付ける属性が定義されており、商品属性と関連してメニューが登録されている。加入者は自分に適していると思われる属性を選択すれば、商品属性と関連して登録されたメニューの選択に基づいて銘柄が選定されるので、個別の銘柄を自ら選択しなくても良い。従って、投資理解度に自信のない加入者にとっては、特徴を選択すれば、その特徴に応じた銘柄が提示されるようになるので、銘柄選定に対する不安が減少する。
【００３６】
すなわち、情報提供システム１００の情報ファイル１７０には、ブレンドメニュー毎のブレンド名と属性が記憶されており、銘柄情報には、例示したような「評価会社による評価」「パフォーマンス」「運用会社」「成長性」「期待リターン」「安全度」「リターン」「運用方法」「アセットクラス」といった商品の属性を識別する分類情報が関連して登録されている。
【００３７】
そして、ブレンドメニュー選択画面Ｇ１４ａに表示されたチェックボックスを加入者がオン状態として決定ボタンをクリックすると、いずれのチェックボックスがオン状態になっているかを識別する情報が情報提供システム１００に送信され、その情報に基づいて、商品選択部１１０では、加入者が指定したブレンド名に対応する銘柄を抽出する。なお、ブレンドの構成銘柄を運営管理機関が予め設定しておいてもよく、半期単位など所定の期間毎に更新するようにしてもよい。
【００３８】
次に図４は、スタイル選択画面Ｇ１４ｂの例を示す図である。スタイル選択とは、加入者の投資理解度に応じて投資スタイルを選択することによって銘柄を選択する方法である。
【００３９】
運営管理機関はアセットクラス毎に投資スタイルの選択肢を提供しており、各銘柄の商品情報としては、投資スタイルを識別する情報を関連して登録している。
【００４０】
図４の例では、国内株式のアセットクラスで提供しているスタイルとしては、「インデックス」「バリュー」「グロース」「インデックス＋グロース」「インデックスコア＋バリュー」「グロース＋バリュー」といった運用方法を選択させるものとしている。また、例えば「インデックスコア８０％：グロース２０％」や「グロース５０％：バリュー５０」といったように比率を選択あるいは指定できるようにしてもよい。
【００４１】
また、外国株式のアセットクラスでは、運用方法、投資スタイル、日本株を投資対象に含むか否か、為替ヘッジがあるか否かに関するスタイルを選択させるようになっている。
【００４２】
また、元本確保型のアセットクラスでは、リスク許容度、加入年数、スイッチング、預け換えの可能性、期待利回りによりスタイルを選択するようになっている。具体的には、利回り、年限、解約手数料、定期預金および預入期間、ギャランティード・インタレスト・コントラクト（Ｇｕａｒａｎｔｅｅｄ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ  Ｃｏｎｔｒａｃｔ：ＧＩＣ）および保証期間を組み合わせたものを選択させるものとしている。図４の例では、「定期預金のみ１０年もの」「定期預金１０年＋５年＋１年」「ＧＩＣのみ１０年もの」「ＧＩＣ１０年＋５年＋１年」といったような定期預金、あるいはＧＩＣなど商品の種類および期間に関するスタイルを選択させるものや、「定期＋ＧＩＣ」といったような商品の組合せに関するスタイルを選択させるものがある。
【００４３】
図４には省略されているが、国内債券のアセットクラスでは、運用方法、投資スタイルによりスタイルを選択するようになっている。例えば、運用方法については「インデックス」あるいは「アクティブ」から選択させ、投資スタイルについては「短期」あるいは「長期」から選択させる。
【００４４】
また、外国債券のアセットクラスでは、国内債券のアセットクラスでは、運用方法、投資スタイル、日本を投資対象に含むか否か、為替ヘッジを行うか否かによりスタイルを選択するようになっている。なお、情報提供システム１００の情報ファイル１７０に記憶されている銘柄の商品情報には、銘柄名、運用方法、インデックス、日本を投資対象に含むか否か、為替ヘッジの有無および目標超過リターンが関連して登録されている。
【００４５】
そして、スタイル選択画面Ｇ１４ｂに表示されたチェックボックスを加入者がオン状態として決定ボタンをクリックすると、いずれのチェックボックスがオン状態になっているかを識別する情報が情報提供システム１００に送信され、その情報に基づいて、商品選択部１１０では、加入者が指定したスタイルに対応する銘柄を抽出する。
【００４６】
次に、図５は、銘柄選択画面Ｇ１４ｃの例を示す図である。銘柄選択とは、運営管理機関が提供する商品のリストから直接銘柄を指定する場合の選択方法である。
【００４７】
図５に示す例では、運営管理機関はアセットクラス別に商品の銘柄を提示している。各銘柄名の先頭にチェックボックスが設けられており、加入者はチェックボックスをオン状態にすることによって個別の銘柄を選択する。そして、決定ボタンをクリックすると、選択された銘柄を識別するデータが加入者端末２００から情報提供システム１００に送信される。
【００４８】
図６は、結果表示画面Ｇ１５の例を示す図である。結果表示画面には、加入者が画面Ｇ１１からＧ１３において回答した内容や、選択画面１４において選択した内容に基づいて算出された資産配分比率を円グラフで示す資産ブレンド表示部Ｇ１５ａ、算出された最適銘柄配分をアセットクラス単位に棒グラフで示す銘柄ブレンド表示部Ｇ１５ｂ、および選択された銘柄名および運用比率をアセットクラス単位で文字表示する運用比率表示部Ｇ１５ｃを夫々備えている。また、投資許容度を判定する質問画面Ｇ１１に戻ることを指示する「質問に戻る」ボタンＧ１５ｄ、選択画面Ｇ１４に戻って選択を再度行うことを指示する「選択に戻る」ボタンＧ１５ｅ、および運用比率表示部Ｇ１５ｃに表示された銘柄および比率で運用指図を行うことを指示する「運用指図」ボタンＧ１５ｆが設けられている。なお、運用指図ボタンＧ１５ｆがクリックされた場合は、情報提供システム１００では、結果表示画面Ｇ１５に表示した情報を保持して運用指図画面２０に遷移する処理が行われる。
【００４９】
［２．  実施形態のフロー］
［２．１．  銘柄選択支援の流れ］
ここで、図７を参照しながら、実施形態における銘柄選択の流れについて、より詳しく説明する。
【００５０】
先に説明したように、本発明では、資産配分に関するブレンドである「資産ブレンド」および個別アセットクラス単位の銘柄配分に関するブレンドである「銘柄ブレンド」の２段階のブレンドを行うことによって、加入者個々人が持っている目的、考え方、経験を数値化し、投資理論に基づいて銘柄選定ができるようになっている。
【００５１】
まず、資産ブレンドフェーズでは、リスク許容度、投資選好度、および将来計画に関する質問に対する回答から設定した加入者の投資許容度を資産ブレンド基準とし、ＭＰＴ理論に基づいて政策アセットミックスを策定する。政策アセットミックスとは、中長期で維持すべき基本的な資産配分のことをいい、一般的に、投資対象資産のリターン・リスク特性などを総合的に考慮して策定される。
【００５２】
本発明では、さらに加入者の資産計画に基づいて、政策アセットミックスとブレンドしたものを資産ブレンドとしている。ここで、資産計画とは元本確定型および元本割れの可能性があるリスク資産との比率をいう。加入者の資産計画を基礎とするのは、加入者の将来設計によっては、最低限確保したい資産が確定している場合があり、元本確定型の商品を選択している加入者が多いからである。
【００５３】
次に、銘柄ブレンドフェーズについて説明する。銘柄ブレンドフェーズは、個別のアセットクラス単位に銘柄の組合せを決定するフェーズであり、加入者の投資許容度に応じた銘柄の選択を行うものである。加入者の投資許容度に応じた選択については、本実施形態では、図３、図４、および図５を用いて説明したように、３種類の選択方法が用意されており、それぞれの選択方法において、アセットクラス単位でパターンを決定するようになっている。情報提供システム１００の商品選択部１１０は、加入者によって選択されたパターンに応じた銘柄選択およびシェア配分を行う。
【００５４】
［２．２．  システム上の処理の流れ］
図８は、先に説明したフェーズに関するシステム上の処理の流れを説明する図である。銘柄ブレンド前工程フェーズＦ１００では、ＭＰＴ理論を用いた算出に必要なパラメータを算出する。また、資産ブレンドフェーズＦ２００では、加入者のプロファイリングに基づいて効用関数を導出する。
【００５５】
そして、銘柄ブレンド決定フェーズＦ３００では、ＭＰＴ理論に基づく最適化を行うフェーズＦ３１０に続き、アセットクラス単位にスタイルの組合せを選択するフェーズＦ３２０、アセットクラス単位に銘柄選択を行うフェーズＦ３３０によって、加入者のプロファイリングおよびパターンの選択に基づく銘柄配分が行われる。
【００５６】
［２．３．  フローチャート］
図９は、情報提供システム１００において実行される処理について、前述した各フェーズにかかる処理をフローチャートで示した図である。
【００５７】
以下、銘柄ブレンド前工程フェーズで実行するステップＳ１００、資産ブレンドフェーズで実行するステップＳ２００、および銘柄ブレンド決定フェーズで実行するステップＳ３００について、順次説明する。
【００５８】
まずＳ１００では、情報ベンダーシステム３００などから、投信の基準価格や分配金、元本確保型商品の中途解約時利率などといった、投資収益率を算出するために必要な情報である投資収益関連データを取得して（Ｓ１１０）、情報ファイル１７０に基準価格などのデータを記憶する（Ｓ１２０）。そして、情報ファイル１７０に記憶された投信の基準価格やＧＩＣ、預金の利率などのデータに基づいて投資収益率など基礎データを算出し（Ｓ１３０）、収益率データの平均や分散等の統計値を算出して（Ｓ１４０）、有効フロンティアの導出を行う（Ｓ１５０）。
【００５９】
有効フロンティアの導出には、情報ベンダーシステム３００から取得したデータやシステム管理者が入力したデータに基づいて属性登録処理を行い（Ｓ１６０）、情報ファイル１７０に商品属性として記憶した（Ｓ１７０）データ、および、資産ブレンドフェーズにおいて、加入者属性を入力し（Ｓ２１０）、加入者属性ファイル１５０に記憶されたデータ等に基づいて加入者のプロファイリングを行い（Ｓ２２０）、プロファイリングに基づいて投資制約条件や効用関数等の投資条件を導出した（Ｓ２３０）データ、が夫々用いられる。
【００６０】
そして、銘柄ブレンド決定フェーズでは、ステップＳ１５０において導出した有効フロンティアおよびステップＳ２３０において導出した投資条件に基づいて最適投資比率の計算を行って最適化し（Ｓ３１０）、これまでの処理の結果をシミュレーションポートフォリオとして加入者属性ファイル１５０に記憶し、シミュレーション結果を図６に例示したようにグラフおよびリストで表示する（Ｓ３２０）。
【００６１】
［２．３．１．  基礎データ算出フロー］
図１０は、▲１▼基礎データ算出ステップＳ１３０における処理を、より詳しく説明したフローチャートである。
【００６２】
情報ベンダーシステム３００から取得したデータを入力し（Ｓ１３１）、投信データに基づいて基準価格および分配金に関するデータを情報ファイル１７０に記憶し（Ｓ１３２）、記憶した投信の基準価格および分配金から投資収益率の計算を行う（Ｓ１３３）。
【００６３】
一方、入力された商品情報より（Ｓ１３４）、ＧＩＣデータを抽出して情報ファイル１７０に記憶し（Ｓ１３５）、ＧＩＣの解約控除後における利率を計算する（Ｓ１３６）。
【００６４】
また、入力された商品情報より（Ｓ１３７）、預金データを抽出して情報ファイル１７０に記憶し（Ｓ１３８）、預金の中途解約控除後における利率を計算する（Ｓ１３９）。
【００６５】
そして、各々算出した投資収益率、ＧＩＣの中途解約時利率、および預金の中途解約時利率の過去の実績を示す値に基づいてヒストリカルな投資収益率を計算して記憶し（Ｓ１４１）、▲２▼統計値計算処理（Ｓ１４０）に遷移する。
【００６６】
［２．３．２．  統計値算出フロー］
図１１は、▲２▼統計値計算処理ステップＳ１４０における処理を、より詳しく説明したフローチャートである。
【００６７】
ここでは、ヒストリカルな投資収益率を計算して記憶（Ｓ１４１）したデータに基づいて、ヒストリカル投資収益率の平均・分散・共分散、および相関係数を計算し（Ｓ１４２）、算出された収益率の平均・分散・共分散、および相関係数を記憶する（Ｓ１４３）。
【００６８】
次に、記憶した過去の収益率の平均・分散・共分散、および相関係数データに基づいて、将来の予想収益率の推定値を計算する（Ｓ１４４）。期待収益率の推定方法については、過去平均法ではなく、ビルディング・ブロックおよびシナリオ法を採用する。
【００６９】
そして、算出した予想収益率を記憶して（Ｓ１４５）、▲５▼ａ有効フロンティア導出処理ステップＳ１５０に遷移する。
【００７０】
［２．３．３．  プロファイリングフロー］
図１２は、▲３▼プロファイリング処理ステップＳ２２０における処理を、より詳しく説明したフローチャートである。
【００７１】
まず、画面Ｇ１１、Ｇ１２、およびＧ１３において説明したように、加入者に対して身近な答えやすい質問をＷｅｂ画面において行うことにより、その質問に対する回答を入力する（Ｓ２２１）。
【００７２】
入力された回答に基づいて、加入者の資産の状況、今後の収入や支出の予測、年齢、投資に関する知識、投資経験、およびリスクに対する考え方など、加入者の属性を捉え、プロファイリングし（Ｓ２２２）、加入者属性として、加入者属性ファイル１５０に記憶して（Ｓ２２３）、▲４▼投資条件導出処理ステップ２３０に遷移する。
【００７３】
［２．３．４．  投資条件導出フロー］
図１３は、▲４▼投資条件導出処理ステップＳ２３０における処理を、より詳しく説明したフローチャートである。
【００７４】
ここでは、プロファイリングとして記憶されている加入者属性から（Ｓ２３１）、最適化計算における投資条件を導出する（Ｓ２３２）。導出した投資条件には制約条件および効用関数があり、制約条件を記憶して（Ｓ２３３）▲５▼ｂ有効フロンティア導出処理ステップＳ１５０に遷移する。一方で、効用関数を記憶して（Ｓ２３４）▲６▼ｂ最適化処理ステップＳ３１０に遷移する。
【００７５】
本実施形態では、効用関数としては、一般的な投資家のニーズであるキャピタルゲイン以外の、個々の加入者が有するニーズも考慮している。例えば、加入者は自己のリターンの実現よりも環境やグローバル・サステナビリティといった社会貢献を基準としたファンドに投資することによって、自らが社会貢献を行っているという自己満足を高めている場合がある。ここでは、このような満足を効用と考え、キャピタルゲインによる効用とは異なる満足度として効用関数を設定する。
【００７６】
情報ファイル１７０には、効用無差別曲線をパターン化したものがプロファイリングする項目や各アセットクラスの特徴と関連して複数登録されており、商品選択部１１０は、加入者のプロファイリングと関連したパターンを有する効用関数を抽出することによって、それぞれのアセットクラスにおける特徴的な効用関数を導出する。
【００７７】
［２．３．５．  有効フロンティア導出フロー］
図１４は、▲５▼有効フロンティア導出処理ステップＳ１５０における処理を、より詳しく説明したフローチャートである。
【００７８】
ここでは、まず属性登録として入力したデータ（Ｓ１７１）から、手数料等の銘柄情報を抽出して記憶する（Ｓ１７２）。一方で、▲２▼統計値計算処理ステップＳ１４０において記憶した収益率の平均・分散・相関係数（Ｓ１７３）や予想収益率（Ｓ１７４）を示すデータを用いて、収益率有効フロンティアの導出を行う。さらに、▲４▼投資条件導出処理ステップＳ２３０において記憶した制約条件（Ｓ１７５）を示すデータを用いて有効フロンティアの一部を修正する（Ｓ１７６）。このようにして導出した有効フロンティアを記憶して（Ｓ１７７）、▲６▼最適化処理ステップＳ３１０に遷移する。ここで有効フロンティアは、効用無差別曲線を固定し、それにあった、又は最も効率的な組合せの有効フロンティアを、個々のアセットクラス単位で導出するものとする。
【００７９】
［２．３．６．  最適化フロー］
図１５は、▲６▼最適化処理ステップＳ３１０における処理を、より詳しく説明したフローチャートである。
【００８０】
商品選択部１１０は、▲５▼有効フロンティア導出処理ステップＳ１５０において導出して記憶した有効フロンティア（Ｓ３１１）、▲４▼投資条件導出処理ステップＳ２３０において算出して記憶した制約条件（Ｓ３１２）、および効用関数（Ｓ３１３）に基づいて、運用商品の銘柄配分を決定して最適な投資比率を計算する（Ｓ３１４）。この計算結果である最適投資比率アセットアロケーションを最適比率として記憶する（Ｓ３１５）。そして、最適比率計算の結果に基づいて運用商品および運用比率のシミュレーション結果を画面表示する（Ｓ３２０）。
【００８１】
［２．３．７  選択方法別の処理の流れ］
上述したフローは、先に説明した３種類の選択方法に共通する部分を説明したものであるが、以下に各選択方法別の処理の流れを説明する。
【００８２】
［２．３．７．１  ブレンドメニュー選択］
ブレンドメニュー選択の場合は、リスク許容度、投資選好度、将来計画などの定性的および定量的な質問に対する回答に基づいて入力された加入者属性（図９のＳ２１０）に基づいて加入者のプロファイリングを行い（同Ｓ２２０）、これに基づいて投資許容度を設定し、策定した政策アセットミックスに資産計画をブレンドして資産ブレンドを行うための投資条件を導出する（同Ｓ２３０）。
【００８３】
加入者がブレンドメニューの中からいずれかのメニューを選択すると、選択したメニューの特徴に該当する銘柄を、資産ブレンドで確定させたアセットクラス単位において選定し、銘柄のシェア配分を最適化する（同Ｓ３１０）。
【００８４】
［２．３．７．２  スタイル選択］
スタイル選択の場合は、ブレンドメニュー選択の場合と同様に、加入者の投資選好度を策定した政策アセットミックスに資産計画をブレンドして資産ブレンドを行うための投資条件を導出した（同Ｓ２３０）後、加入者がいずれかのスタイルを選択すると、選択したスタイルに対応する銘柄、資産ブレンドで確定させたアセットクラス単位において選定し、銘柄のシェア配分を最適化する（同Ｓ３１０）。
【００８５】
［２．３．７．３  銘柄選択］
銘柄選択の場合は、リスク許容度、投資選好度、将来計画などの定性的および定量的な質問に対する回答に基づいて入力された加入者属性（同Ｓ２１０）に基づいて加入者のプロファイリングを行って投資許容度を設定しておき（同Ｓ２２０）、一方で加入者がリストの中から銘柄を選択すると、選択された銘柄のうち元本確保銘柄とそれ以外の銘柄との比率を特定して、政策アセットミックスの策定を行うための投資条件を導出する（同Ｓ２３０）。
【００８６】
ここで、加入者が元本確保銘柄のみを選択した場合は、加入者のプロファイリングにより、選択された元本確保銘柄で配分する。
【００８７】
加入者が元本確保銘柄を含む複数資産の銘柄を選択した場合は、まずプロファイリングにより、元本確保銘柄とそれ以外とに資産を分割する。元本確保銘柄については、上述したロジックに基づいて銘柄配分するが、元本確保以外の銘柄については、プロファイリングにより加入者個人の政策アセットミックスを導出し、個々のアセットクラスにおいて、選択された銘柄をスタイル分析して配分する。
【００８８】
そして、加入者情報の中から、リスク許容度を中心とした効用関数を設定し、線形制約としては加入者が選択した銘柄が帰属するアセットクラスを制約条件とする（Ｓ２３０  図１３参照）。アセットアロケーションは、基本的にはリスク許容度によって設定されるが、選択した銘柄による個々のアセットクラス単位の有効フロンティアによって銘柄配分を行う（Ｓ３１０  図１５参照）。
【００８９】
［３．  商品モニタリング］
次に、図１６を参照しながら商品モニタリングに関する処理フローを説明する。
【００９０】
図２を用いて説明した設定登録画面Ｇ４１において、加入者がモニタリングを希望する項目を選択すると（Ｓ４０１）、情報提供システム１００の商品情報モニタリング部１４０は、項目選択処理を行って（Ｓ４０２）、モニタリングファイル１８０に設定されている選択項目管理ファイル１８０ａに加入者が選択した指標等を登録する。
【００９１】
図１７は、加入者がモニタリングを希望する項目を選択する画面の例である。本実施形態では、モニタリング項目として、現在の運用資産に影響があった場合、現在の運用資産に影響が予想される場合、シミュレーションポートフォリオの評価額に影響があった場合、シミュレーションポートフォリオの評価額に影響が予想される場合、指定された個別銘柄に影響があった場合、指定された個別銘柄に影響が予想される場合、および指定された指標等の項目に変化があった場合、の中から選択する。
【００９２】
ここでは、通知すべき影響として、例えば５％増加、１０％減少といった割合による設定あるいは、５万円減少、２０万円以上増加といった金額による設定を行うものとしている。
【００９３】
選択画面には、加入者が現在運用している資産を構成する商品の一覧および直近の評価日における評価額を参考として表示し、商品の一覧にはチェックボックスを設けて、個別の銘柄を指定できるようにしている。
【００９４】
また、上述したブレンドシミュレーションを行っている場合には、シミュレーション結果が加入者属性ファイル１５０に記憶されているので、シミュレーションポートフォリオの評価額に影響があった場合、あるいは、シミュレーションポートフォリオの評価額に影響が予想される場合には、シミュレーションポートフォリオについて割合あるいは金額による設定を行う。
【００９５】
このような指定の方法によれば、加入者は自分の資産状況の変化や将来の資産増減に影響を与える指標の変化について、何をモニタリングすればよいかという知識がなくても設定を行うことができる。また、加入者が個別に指標や統計データ単位で指定できるようにもしている。
【００９６】
ところで、商品情報モニタリング部１４０は、システム管理者において指標などのデータを入力する画面を表示する機能を有している。具体的には、画面から入力された銘柄およびインデックスに関するデータや統計データといった指標等のデータ（Ｓ４１１）、および情報ベンダーシステム３００から提供された銘柄およびインデックスに関するデータや統計データを取り込み、情報ファイル１７０に銘柄、インデックス、および統計データの属性履歴ファイルとして記憶して履歴管理する（Ｓ４１２）。なお、統計データには、先行指標、遅行指標、および現状追認といった分類を付与して履歴管理する。
【００９７】
一方、商品情報モニタリング部１４０は、モニタリング結果を通知するメッセージ文面を入力する画面を表示する機能を有しており、画面から入力されたメッセージデータは（Ｓ４１２）、モニタリングファイル１８０に設定されているメッセージデータファイル１８０ｂにメッセージ文書として記憶して管理する（Ｓ４２２）。メッセージ文書の管理方法としては、通知項目のパターンをコード化し、コードをキーとして登録・修正・削除を行う。
【００９８】
ところで、記録管理ファイル１６０には、加入者別・銘柄別の残高情報を記憶しており、商品情報モニタリング部１４０は、加入者別・銘柄別の残高情報および、情報ファイル１７０に記憶された銘柄およびインデックスの属性履歴に基づいて銘柄や指標別に変化状況を指標化し、予め設定した例えば前月末日営業日現在といった変化の基準日において変化の有無を判定する。
【００９９】
ここで、判定についてより詳しく説明する。
指標等データ入力処理Ｓ４１１においては、銘柄ごとに関連性のあるインデックスおよび統計データを指定し、銘柄属性履歴ファイルには、インデックスや統計値の変動による銘柄ごとの価格変動への影響度が、例えば大・中・小といった段階によって登録される。このようなインデックスや統計データの項目は、１００項目程度定義できるようにすると望ましい。
【０１００】
商品情報モニタリング部１４０は、銘柄別、インデックスデータ、および統計データに関して変動状況テーブルを作成し、データ発生サイクルごとにテーブルに格納する。
【０１０１】
商品情報モニタリング部１４０は、判定タイミングにおいて変動状況テーブルを参照し、加入者が設定した項目において指定された変動があるか否かを判定する。
【０１０２】
加入者が、運用資産やシミュレーションポートフォリオ、あるいは個別銘柄への影響についてモニタリングを設定しているものについては、運用資産やシミュレーションポートフォリオを構成する銘柄や指定された個別銘柄毎に登録されたインデックスデータおよび統計データの変動を参照する。各銘柄には、インデックスデータおよび統計データの変動による影響度が登録されているので、参照した変動に基づいて影響度を判定する。そして、運用資産やシミュレーションポートフォリオについて設定されているものについては、ポートフォリオ全体としての影響度をさらに判定し、加入者に通知すべき影響度であるか否かを判定する。
【０１０３】
なお、商品情報モニタリング部１４０は、記録管理ファイル１６０に記憶されている加入者別・銘柄別の残高情報に基づいて、加入者別に資産評価価格を値洗いし、資産の変動をモニタリングする設定を行った加入者については、評価価格の変動量が設定条件に合致しているか否か判定する。
【０１０４】
そして、選択項目管理ファイル１８０ａに記憶された加入者毎の通知項目から、判定した変化が登録された通知対象となっているものを抽出して通知データを作成し、メッセージデータファイル１８０ｂに記憶されている文書データおよび、加入者属性ファイル１５０に記憶されている加入者氏名や電子メールアドレスなど加入者別の配信先データに基づいて加入者別の配信データを作成し、モニタリングファイル１８０に設定されている加入者別配信データファイル１８０ｃに記憶する（Ｓ４３１）。
【０１０５】
商品情報モニタリング部１４０は、加入者別配信データファイル１８０ｃに記憶された配信データを電子メールとして同報配信し（Ｓ４３２）、これによって加入者端末２００に電子メール配信され（Ｓ４３３）、加入者が設定した条件に合致した通知が行われるようになる。なお、モニタリング結果の通知としては、電子メールに限らず、携帯や固定電話への音声通知でもよいし、ファックスを送信してもよいし、例えば運用成績報告書などの郵送物とあわせて送付するものとしてプリントアウトするようにしてもよい。
【０１０６】
［４．  変形例］
上述した実施形態は、あくまでも一例であって、本発明はこれに限定されるものではなく、下記に示すように様々な変形が可能である。
【０１０７】
上記実施形態では、加入者にサービスを提供するためのＷｅｂサイトを運営する主体については特定していないが、運営管理機関であってもよいし、運営管理機関から情報の提供を受けた他のサービス主体であってもよい。あるいは、一般的な年金資産シミュレーションツールとしてＷｅｂ上や企業内のイントラネットでサービスを提供してもよい。
【０１０８】
また、コンピュータプログラムやデータを記録した例えばＣＤ−ＲＯＭなどの媒体を配布して、ユーザーが自分で所有するコンピュータにインストールして使用できるようにしてもい。加入者個々人のリスク許容度、ニーズ、将来の考え方に応じた資産や銘柄のブレンドを行うことができ、加入者の視点にあったサービスを実現することができれば、どのような態様でコンピュータプログラムを実行しても構わない。
【０１０９】
なお、上記実施形態では、投資理解度に応じた運用商品および運用比率の選択方法として、メニュー選択、スタイル選択、および銘柄選択の３種類について説明したが、これに限らず、理解できる範囲の商品しか選択しない、一つの考え方では割合を決定しない、単一銘柄を選択する、年齢に見合った資産構成を行っていない、といった投資に対する知識が少ない加入者によくある不適切な選択を減少させることもでき、機関投資家が用いる資産運用方法を適用することができれば、他の方法で選択させるようにしてもかまわない。
【０１１０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、確定拠出年金加入者の投資理解度に応じて、資産配分および銘柄選定を支援する情報を提供することが可能なコンピュータプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態におけるシステムの全体像を示す図である。
【図２】Ｗｅｂサイトの画面遷移を説明する図である。
【図３】ブレンドメニューの画面例を示す図である。
【図４】スタイル選択画面例を示す図である。
【図５】銘柄選択画面例を示す図である。
【図６】シミュレーション結果画面例を示す図である。
【図７】資産ブレンドおよび銘柄ブレンドの概念を説明する図である。
【図８】処理におけるフェーズの関係を説明する図である。
【図９】コンピュータプログラムが実施する処理の全体的な流れを示す図である。
【図１０】基礎データ算出ステップにおける処理の流れを示す図である。
【図１１】統計値計算ステップにおける処理の流れを示す図である。
【図１２】プロファイリングステップにおける処理の流れを示す図である。
【図１３】投資条件導出ステップにおける処理の流れを示す図である。
【図１４】有効フロンティア導出ステップにおける処理の流れを示す図である。
【図１５】最適化ステップにおける処理の流れを示す図である。
【図１６】商品モニタリングに関する処理の流れを示す図である。
【図１７】通知条件設定画面例を示す図である。
【符号の説明】
１００…情報提供システム
１１０…商品選択部
１２０…運用指図受付部
１３０…継続教育提供部
１４０…商品情報モニタリング部
１５０…加入者属性ファイル
１６０…記録管理ファイル
１７０…情報ファイル
１８０…モニタリングファイル
１８０ａ…選択項目管理ファイル
１８０ｂ…メッセージデータファイル
１８０ｃ…加入者別配信データファイル
２００…加入者端末
３００…情報ベンダーシステム
【図１】
2004334719.tif 000003
【図２】
2004334719.tif 000004
【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】
2004334719.tif 000009
【図８】
2004334719.tif 000010
【図９】
2004334719.tif 000011
【図１０】
2004334719.tif 000012
【図１１】
2004334719.tif 000013
【図１２】
2004334719.tif 000014
【図１３】
2004334719.tif 000015
【図１４】
2004334719.tif 000016
【図１５】
2004334719.tif 000017
【図１６】
2004334719.tif 000018
【図１７】
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