(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者に関する種々の情報を記憶した質問項目生成用データベースであって、利用者を一意的に特定するＩＤに関連付けられた利用者のログイン回数を含む基本情報および当該利用者の属性情報を記憶する基本テーブルと、利用者の質問項目に対する回答および診断結果を蓄積した履歴テーブルとを有する利用者データベースと、利用者に対する質問項目を記憶した項目テーブルを有する質問項目生成用データベースと、を有する質問項目生成用データベースと、
利用者からのログイン情報に含まれるＩＤに基づき利用者を特定する利用者特定手段と、
前記ログイン情報に応答して、前記利用者特定手段により特定された利用者のＩＤに関連付けられた、前記基本テーブル中のログイン回数を取得し、前記ログイン回数にしたがって定められた新たな質問項目を前記質問項目生成用データベースの項目テーブルから取得し、当該質問項目を提示する入力項目提示手段と、
提示された項目に対する利用者の回答を示す入力データを受理し、前記利用者の回答および前記履歴テーブルに蓄積された過去の質問項目に対する回答を、予め設定されたリスクカテゴリーであって、病気やけがに関する「身体」、年収、家計、給与に関する「収入」、家、車、家財に関する「財産」、および、性格、生活形態、職業に関する「賠償」を含むリスクカテゴリーに分類し、
前記「収入」および「財産」のリスクカテゴリーについては、前記回答に含まれる金額を数値化し、前記「身体」のリスクカテゴリーにおいては、前記回答に含まれる「病歴」および「既往症」に基づいて予め定められた危険度をパーセントにて表すことにより数値化し、かつ、前記「賠償」のリスクカテゴリーにおいては、前記回答に含まれる「職業」にしたがって、特定の職業の危険度を示す数値を、他の職業について予め定められた数値に所定の数値を加えることにより数値化するとともに、
前記リスクカテゴリーごとの統計値を記憶した参考値テーブル中の数値と、前記数値化により得られた数値とを比較して、前記カテゴリーごとに前記参考値テーブル中の数値と前記数値化により得られた数値との差異を算出し、当該差異に基づく診断結果を生成し、当該診断結果を前記履歴テーブルに記憶する入力データ処理手段と、
前記入力データ処理手段により生成された今回の診断結果と、前記利用者データベースの前記履歴テーブルに記憶された当該利用者に関する過去の診断結果とを比較し、前回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第１のリスクカテゴリーと、今回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第２のリスクカテゴリーとに基づき、過去から現在に至るまでのリスクを示す第１の診断結果を生成する第１のリスク診断手段であって、
前記第１のリスクカテゴリーおよび第２のリスクカテゴリーの組み合わせと、１以上のコメント候補とが対応付けられたリストを参照して、組み合わせに対応付けられたコメント候補を抽出し、前記コメント候補に含まれる単語と、過去の診断結果および／または今回の診断結果に含まれる単語との類似度を算出し、類似度の最も高いコメント候補を、最適な候補として選択するように構成された第１のリスク診断手段と、
前記入力データ処理手段により生成された今回の診断結果に基づき、今回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第２のリスクカテゴリーに基づいて、未来のリスクの推定結果を示す第２の診断結果を生成する第２のリスク診断手段であって、
前記第２のリスクカテゴリーと１以上のケース候補とが対応付けられたリストを参照して、第２のリスクカテゴリーに対応付けられたケース候補を抽出し、前記ケース候補に含まれる単語と、今回の診断結果に含まれる単語との類似度を算出し、類似度が最も高いケース候補を、最適な候補として選択するように構成された第２のリスク診断手段と、を備え、
前記入力項目提示手段が、前記ログイン回数にしたがって定められた新たな質問項目、および、前記第１のリスクカテゴリーに属する質問項目を提示するように構成されたことを特徴とするリスク診断システム。
【請求項２】
保険商品の情報を格納する保険商品テーブルと、
前記第１のリスク診断結果および／または第２のリスク診断結果に基づき、前記保険商品テーブルから保険商品を選択して提示する保険診断手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載のリスク診断システム。
【請求項３】
少なくとも今回の診断結果に基づき、診断結果に示されるリスクを低減するためのリスク低減コメントを利用者に提示するリスク低減方法提示手段であって、今回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第２のリスクカテゴリーに基づき、当該第２のリスクカテゴリーと１以上のリスク低減コメント候補とが対応付けられたリストを参照して、第２のリスクカテゴリーと対応付けられたリスク低減コメント候補を抽出し、前記第２のリスクカテゴリーの項目の関連後および連想される語が含まれるリスク低減コメント候補を選択するリスク低減方法提示手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載のリスク診断システム。
【請求項４】
利用者に関する種々の情報を記憶した質問項目生成用データベースであって、利用者を一意的に特定するＩＤに関連付けられた利用者のログイン回数を含む基本情報および当該利用者の属性情報を記憶する基本テーブルと、利用者の質問項目に対する回答および診断結果を蓄積した履歴テーブルとを有する利用者データベースと、利用者に対する質問項目を記憶した項目テーブルを有する質問項目生成用データベースと、を有する質問項目生成用データベースをアクセスして、利用者への項目を生成し、かつ、項目に対する回答に基づき、利用者のリスクを診断するプログラムであって、
利用者からのログイン情報に含まれるＩDに基づき利用者を特定する利用者特定ステップと、
前記ログイン情報に応答して、前記利用者特定手段により特定された利用者のＩＤに関連付けられた、前記基本テーブル中のログイン回数を取得し、前記ログイン回数にしたがって定められた新たな質問項目を前記質問項目生成用データベースの項目テーブルから取得し、当該質問項目を提示する項目提示ステップと、
提示された項目に対する利用者の回答を示す入力データを受理し、前記利用者の回答および前記履歴テーブルに蓄積された過去の質問項目に対する回答を、予め設定されたリスクカテゴリーであって、病気やけがに関する「身体」、年収、家計、給与に関する「収入」、家、車、家財に関する「財産」、および、性格、生活形態、職業に関する「賠償」を含むリスクカテゴリーに分類し、
前記「収入」および「財産」のリスクカテゴリーについては、前記回答に含まれる金額を数値化し、前記「身体」のリスクカテゴリーにおいては、前記回答に含まれる「病歴」および「既往症」に基づいて予め定められた危険度をパーセントにて表すことにより数値化し、かつ、前記「賠償」のリスクカテゴリーにおいては、前記回答に含まれる「職業」にしたがって、特定の職業の危険度を示す数値を、他の職業について予め定められた数値に所定の数値を加えることにより数値化するとともに、
前記リスクカテゴリーごとの統計値を記憶した参考値テーブル中の数値と、前記数値化により得られた数値とを比較して、前記カテゴリーごとに前記参考値テーブル中の数値と前記数値化により得られた数値との差異を算出し、当該差異に基づく診断結果を生成し、当該診断結果を前記履歴テーブルに記憶する入力データ処理ステップと、
前記入力データ処理手段により生成された今回の診断結果と、前記利用者データベースの前記履歴テーブルに記憶された当該利用者に関する過去の診断結果とを比較し、前回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第１のリスクカテゴリーと、今回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第２のリスクカテゴリーとに基づき、過去から現在に至るまでのリスクを示す第１の診断結果を生成する第１のリスク診断ステップであって、
前記第１のリスクカテゴリーおよび第２のリスクカテゴリーの組み合わせと、１以上のコメント候補とが対応付けられたリストを参照して、組み合わせに対応付けられたコメント候補を抽出するステップ、並びに、
前記コメント候補に含まれる単語と、過去の診断結果および／または今回の診断結果に含まれる単語との類似度を算出し、類似度の最も高いコメント候補を、最適な候補として選択するステップを含む第１のリスク診断ステップと、
前記入力データ処理手段により生成された今回の診断結果に基づき、今回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第２のリスクカテゴリーに基づいて、未来のリスクの推定結果を示す第２の診断結果を生成する第２のリスク診断ステップであって、
前記第１のリスクカテゴリーと１以上のケース候補とが対応付けられたリストを参照して、第１のリスクカテゴリーに対応付けられたケース候補を抽出するステップ、並びに、
前記ケース候補に含まれる単語と、今回の診断結果に含まれる単語との類似度を算出し、類似度が最も高いケース候補を最適な候補として選択するステップを含む第２のリスク診断ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記入力項目提示ステップが、前記ログイン回数にしたがって定められた新たな質問項目、および、前記第１のリスクカテゴリーに属する質問項目を提示するステップを含むことを特徴とするプログラム。
【請求項５】
前記第１のリスク診断結果および／または第２のリスク診断結果に基づき、保険商品の情報を格納する保険商品テーブルから保険商品を選択して提示するステップを、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４に記載のプログラム。
【請求項６】
少なくとも今回の診断結果に基づき、診断結果に示されるリスクを低減するためのリスク低減コメントを利用者に提示するリスク低減方法提示ステップであって、
今回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第２のリスクカテゴリーに基づき、当該第２のリスクカテゴリーと１以上のリスク低減コメント候補とが対応付けられたリストを参照して、第２のリスクカテゴリーと対応付けられたリスク低減コメント候補を抽出し、前記第２のリスクカテゴリーの項目の関連後および連想される語が含まれるリスク低減コメント候補を選択するステップを含むリスク低減方法提示ステップを、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４または５に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者が提示された診断項目に回答することにより、当該利用者のリスクを診断し、診断結果を提示できるようなシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、リスク診断およびリスク診断に基づく最適な保険を紹介する保険システムが知られている。これは、利用者がインターネットを介して保険システムにアクセスし、保険システムから提示された診断項目に回答するだけで、利用者のリスク診断を行ない、最適な保険を紹介するものであった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の保険システムにおいて、適切なリスク診断および診断結果に基づく保険紹介の紹介を受けるためには、利用者が多数の診断項目に対する回答を入力する必要があり、入力作業に手間と時間を要していた。また、リスクは、時間とともに変化するものであり、現在生じているリスクや未来に生じ得ると考えられるリスクとを提示できるのが望ましい。
【０００４】
本発明は、リスクカテゴリーに基づき利用者の入力項目を数値化し、リスクを診断し、現在のリスクを見出すとともに、未来のリスクを予測することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の目的は、利用者に関する種々の情報を記憶した質問項目生成用データベースであって、利用者を一意的に特定するＩＤに関連付けられた利用者の基本情報および当該利用者の属性情報を記憶し、かつ、利用者の質問項目に対する回答および回答に基づく診断結果を蓄積した利用者データベースと、利用者に対する質問項目を記憶した項目テーブルとを有する質問項目生成用データベースとを有する質問項目生成用データベースと、利用者からのログイン情報に含まれるＩDに基づき利用者を特定する利用者特定手段と、利用者からのログインに応答して、前記項目テーブルから、利用者に対する質問項目を選択し、或いは、項目テーブルに基づき利用者に対する質問項目を生成して、当該項目を提示する入力項目提示手段と、提示された項目に対する利用者の回答を示す入力データを受理し、これらを予め設定されたリスクカテゴリーに分類し、当該各リスクカテゴリーに関連して数値化するとともに、これら数値に基づき、各リスクカテゴリーに関連する危険度を算出して、当該危険度を含む診断結果を生成する入力データ処理手段と、前記入力データ処理手段により生成された今回の診断結果と、前記利用者データベース中の当該利用者に関する過去の診断結果とを比較し、当該比較に基づいて、過去から現在に至るまでのリスクを示す第１の診断結果を生成する第１のリスク診断手段とを備えたことを特徴とするリスク診断システムにより達成される。
【０００６】
本発明によれば、過去の診断結果と今回の診断結果とに基づき、現在生じていると考えられるリスクを提示する。したがって、よりきめの細かな診断結果を得ることができる。また、過去の診断結果を利用することにより、診断において利用者に回答を求める項目の数を過度に多くすることを防止できる。
【０００７】
好ましい実施態様においては、さらに、前記入力データ処理手段により生成された今回の診断結果に基づき、未来のリスクの推定結果を示す第２の診断結果を生成する第２のリスク診断手段を備えている。これにより、現在のリスクだけでなく、未来に生じる可能性のあるリスクを利用者に提示することが可能となる。
【０００８】
より好ましい実施態様においては、前記第１のリスク診断手段が、前回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第１のリスクカテゴリーと、今回の診断結果においても最も危険度が高いと判断された第２のリスクカテゴリーとに基づき、第１の診断結果を生成する。さらに、第１のリスク診断手段が、前記第１のリスクカテゴリーおよび第２のリスクカテゴリーの組み合わせと、１以上のコメント候補とが対応付けられたリストを参照して、組み合わせに対応付けられたコメント候補を抽出し、かつ、当該コメント候補から最適な候補を選択するのが望ましい。上記最適な候補の選択は、コメント候補に含まれる単語と、過去の診断結果および／または今回の診断結果に含まれる単語との類似度を算出し、類似度の最も高いものを選択することにより実現されるのが望ましい。
【０００９】
別の好ましい実施態様においては、第２のリスク診断手段が、今回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第２のリスクカテゴリーに基づき、第２の診断結果を生成する。ここでも、前記第２のリスク診断手段が、前記第２のリスクカテゴリーと１以上のケース候補とが対応付けられたリストを参照して、第１のリスクカテゴリーに対応付けられたケース候補を抽出し、かつ、当該ケース候補から最適な候補を選択するのが望ましい。
【００１０】
また、別の好ましい実施態様においては、リスク診断システムは、さらに、保険商品の情報を格納する保険商品テーブルと、前記第1のリスク診断結果および／または第２のリスク診断結果に基づき、前記保険商品テーブルから保険商品を選択して提示する保険診断手段とを備えている。
【００１１】
また、別の好ましい実施態様において、システムは、さらに、少なくとも今回の診断結果に基づき、診断結果に示されるリスクを低減するための方法を利用者に提示するリスク低減方法提示手段を備えている。より好ましくは、リスク低減方法提示手段は、少なくとも今回の診断結果において最も危険度が高いと判断された第２のリスクカテゴリーに基づき、当該第２のリスクカテゴリーと１以上のコメント候補とが対応付けられたリストを参照して、第２のリスクカテゴリーと対応付けられたコメント候補を抽出し、かつ、当該コメント候補から、１以上のコメント候補を選択するように構成されている。
【００１２】
また、本発明の目的は、利用者に関する種々の情報を記憶した質問項目生成用データベースであって、利用者を一意的に特定するＩＤに関連付けられた利用者の基本情報および当該利用者の属性情報を記憶し、かつ、利用者の質問項目に対する回答および回答に基づく診断結果を蓄積した利用者データベースと、利用者に対する質問項目を記憶した項目テーブルとを有する質問項目生成用データベースとを有する質問項目生成用データベースをアクセスして、利用者への項目を生成し、かつ、項目に対する回答に基づき、利用者のリスクを診断するプログラムであって、利用者からのログイン情報に含まれるＩDに基づき利用者を特定する利用者特定ステップと、利用者からのログインに応答して、前記項目テーブルから、利用者に対する質問項目を選択し、或いは、項目テーブルに基づき利用者に対する質問項目を生成して、当該項目を提示する項目提示ステップと、提示された項目に対する利用者の回答を示す入力データを受理し、これらを予め設定されたリスクカテゴリーに分類し、当該各リスクカテゴリーに関連して数値化するとともに、これら数値に基づき、各リスクカテゴリーに関連する危険度を算出して、当該危険度を含む診断結果を生成する入力データ処理ステップと、前記入力データ処理手段により生成された今回の診断結果と、前記利用者データベース中の当該利用者に関する過去の診断結果とを比較し、当該比較に基づいて、過去から現在に至るまでのリスクを示す第１の診断結果を生成する第１のリスク診断ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムによっても達成される。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態につき説明を加える。図１は、本発明の実施の形態にかかるリスク診断システム１０の構成を示すブロックダイヤグラムである。
【００１４】
図１に示すように、リスク診断システム１０は、利用者からユーザＩＤやパスワードなどのログイン情報に基づき利用者を特定する利用者特定部１２と、利用者のログイン回数に応じて診断入力項目を選択して提示する診断入力項目提示部１４を有する。また、リスク診断システム１０は、提示された診断入力項目への利用者の入力データを受け、これらを予め設定されているリスクカテゴリーに応じて数値化するとともに、これら数値をリスクカテゴリーごとの平均値、統計資料と比較し、診断結果を出力する入力情報処理部１６を有する。さらに、リスク診断システム１０は、入力情報処理部１６から出力された診断結果を、利用者データベース２６に保存されている前回の診断結果と比較し、現在生じている考えら得るリスクを提示する第１のリスク診断部１８と、入力情報処理部１６から出力された診断結果に基づき、未来のリスクを推定し提示する第２のリスク診断部２０とを有する。また、リスク診断システム１０は、第１のリスク診断部１８および第２のリスク診断部２０で得られたリスクのうちで最も高いリスクが属するリスクカテゴリーを判定するとともに、この判定結果に基づき保険商品テーブルから保険商品を選択して提示する保険診断／提示部２２を有している。
【００１５】
さらに、リスク診断システム１０は、後述する利用者データベース２６、質問項目テーブル２８、比較用テーブル３０および保険商品テーブル３２を格納するデータベース２４と、利用者と本装置との間でデータのやり取りを行なうための入出力部３４とを有している。なお、ここにいう利用者データベース２６は、利用者に対する質問項目を生成するために機能し、かつ、利用者のＩＤやパスワードなど利用者を特定する情報を記憶するためのデータベースとしても機能している。
【００１６】
次に、図２を参照して、リスク診断の処理手順を詳細に説明する。
図２に示すように、利用者は、パーソナルコンピュータなどを利用して、インターネットを介して本装置にアクセスし、或いは、本装置にＬＡＮなどにて接続された専用端末を用いて、ユーザＩＤおよびパスワードを入力することによりリスク診断システム１０にログインする。
なお、本実施の形態においては、利用者は、本システムによるサービスを受けるため、事前に、ユーザＩＤおよびパスワードを予め登録しておく必要がある。
【００１７】
次に、ユーザＩＤおよびパスワードなどのログイン情報に基づき、リスク診断システム１０の利用者特定部１２は、利用者データベース２６を参照して利用者を特定する（ステップ２０１）。
図３に示すように、本実施の形態において、利用者データベース２６は、ユーザＩＤに関連付けられた、利用者の種々の情報を記憶した利用者基本テーブル３００を備えている。また、利用者基本テーブル３００は、図４（ａ）に示すように、ユーザＩＤ４０１と、当該ユーザＩＤ４０１にそれぞれ関連付けられた、たとえば、利用者の性別、年齢、家族構成、住所、利用者によるログイン回数などを含むユーザ基本情報４０２と、利用者の趣味、性格、後述する入力項目に対する利用者の回答、後述する利用者のリスク診断に関する種々の情報などを含むユーザ属性情報４０３とを有する。
【００１８】
利用者データベース２６を参照することにより利用者が特定されると、診断入力項目提示部１４は、質問項目テーブル２８に記憶された条件から所定のものを選択し、利用者に提示する（ステップ２０２）。
本実施の形態においては、質問項目テーブル２８は、図３に示すように、利用者のログイン回数に応じて段階的に提示すべき質問項目が記憶されている定型条件テーブル３０１と、リスクカテゴリーごとに段階的に提示すべき質問項目が記憶されている診断条件テーブル３０２と、利用者個人の特定のイベント（たとえば、趣味、季節的な事項）から提示すべき質問項目が記憶されているライフサイクル情報テーブルと、利用者個人の一般的なイベント（たとえば、年齢、性別）から提示すべき質問項目が記憶されているライフステージ情報テーブル３０４とを有する。
【００１９】
本実施の形態において、定型条件テーブル３０１は、利用者のログイン回数に応じて基本的な入力項目を提示するためのものであり、ログイン回数が増大するのに応じて、より詳細な入力項目が提示されるようになっている。
図４（ｂ）に示すように、１回目のログインでは、条件「Ａ」および条件「Ｂ」のみであったものが（符号４１２参照）、２回目のログインでは、上記条件に、条件「Ｃ」が加えられる（符号４１３参照）。さらに、３回目のログインでは、上記条件「Ａ」〜「Ｃ」に条件「Ｄ」、「Ｅ」が加えられる（符号４１４参照）。より具体的には、１回目のログインとして、「性別」および「年齢」が提示され、２回目のログインでは、上記条件に加えて、「家族構成」、「住所（所在地）」、および「趣味」が提示される。さらに、３回目のログインでは、「年収」および「職業」が加えられ、４回目のログインでは、「既往歴」および「性格」が加えられる。このように、ログイン回数が増加するのにしたがって、よりプライベートな項目が提示されるのが望ましい。これにより、ログイン回数が増加するのにしたがって、よりきめ細やかなリスク診断が可能となる。
【００２０】
図５は、利用者に提示する入力項目の抽出の際に実行される処理を示すフローチャートである。
図５に示すように、診断入力項目提示部１４は、ユーザＩＤを参照し、当該ユーザＩＤに関連付けられたユーザ基本情報を特定して（ステップ５０１）、特定されたユーザ基本情報内に含まれるログイン回数を取得する（ステップ５０２）。次いで、診断入力項目提示部１４は、ユーザＩＤに関連付けられた定型条件テーブル３０１を参照して、取得したログイン回数に対応する項目を抽出する（ステップ５０３）。さらに、診断入力項目提示部１４は、利用者基本テーブル３００のユーザ基本情報４０２を参照して、前回最も高いと判断されたリスクカテゴリーを特定し（ステップ５０４）、かつ、ログイン回数に対応する項目に、前回最も高いと判断されたリスクカテゴリーに属する項目を加えたような項目リストを生成する（ステップ５０５）。このようにして、ログインごとに所定の入力項目が利用者に提示される。
【００２１】
ステップ５０５に関して、診断条件テーブル３０２には、図４（ｃ）に示すように、リスクカテゴリーごとに、段階的に提示されるべき項目が収容されている。これは、利用者の過去の診断結果を踏まえた入力項目を提示するためのものである。このテーブルの目的は、過去の診断結果を今回の入力に反映させることにより、今回の診断結果により、利用者を取り巻くリスクがどのように変化したかを認識させることにある。たとえば、過去の診断結果として、前回の診断結果を考え、そこで賠償リスクが最も高かった場合には、今回、賠償リスクに関する入力項目を増加させ、また、より専門的な賠償リスクに関する入力項目を追加することができる。
【００２２】
利用者は、上述した診断入力項目提示部１４により選択され提示された項目に対して、回答を入力する（ステップ２０３）。
前記入力項目に対して利用者により入力された情報は、利用者基本テーブル３００に、ユーザＩＤと関連付けられて記憶される。たとえば、定型条件テーブル３０１から抽出された項目であれば、利用者基本テーブル３００中、ユーザ属性情報として記憶される。
次に、入力情報処理部１６は、利用者基本テーブル３００中に記憶された、利用者により入力された情報を取得し、取得した情報を数値化する（ステップ２０４）。
【００２３】
本実施の形態においては、前記情報は、予め設定されたリスクカテゴリーごとに分類されて、それぞれ数値化される。リスクカテゴリーとして、病気やけがに関する「身体」、性格、生活形態、職業などに関する「賠償」、家、車、家財などに関する「財産」、年収、家計、給与などに関する「収入」、スポーツ、旅行などに関する「趣味」が利用される。これら各々に関して、危険度等を示す指標が数値化される。
【００２４】
上記指標の数値化に際しては、システムの運用者が所望のように設定することが可能である。たとえば、リスクカテゴリー「身体」の入力項目である「病歴」や「既往症」を考える。ここで、同じ病歴であっても、病気の種別によってリスクを示す指標は大きく異なる（たとえば、「盲腸炎」と「胃潰瘍」）。そこで、「盲腸炎」であれば危険度を「３０ポイント」とする一方、「胃潰瘍」であれば危険度を「７０ポイント」と設定することが可能である。
【００２５】
或いは、リスクカテゴリー「賠償」に関しては、職業、住所、性格などに応じて、危険度を示す指標の数値を設定することができる。たとえば、定常的に自動車を運転する必要がある職業については、他の職業の数値に、所定の数値（２０ポイント）だけ加えることができる。また、リスクカテゴリー「財産」、「収入」の金額等をそのまま数値化することができる。財産や収入は、そのままリスクに繋がるものではないが、後述する保険診断における必要な保証額（保険金額）の算出に活用できるようにしている。なお、リスクカテゴリーは、上述したものに限定されず、本システムの運用者が所望のように設定することができる。
【００２６】
入力情報処理部１６は、リスクカテゴリー毎の数値化の後に、それぞれの数値を、比較用テーブル３０の平均値・傾向値テーブル３０５に記憶された、利用者におけるリスクカテゴリー毎の平均値と比較する（ステップ２０５）。
また、本実施の形態においては、項目に対する利用者の入力情報は利用者基本テーブル３００に記憶され、必要に応じて、平均値・傾向値テーブル３０５に抽出され平均値・傾向値に処理される。
【００２７】
次いで、入力情報処理部１６は、上記項目の値やリスクカテゴリー毎の数値に基づき、参考値テーブル３０６中の統計値（たとえば、賠償事故率、平均寿命、病気発生率、年齢別収入等）を取得する。入力情報処理部１６は、上記比較や取得した情報に基づき、比較による平均値との差の大小などに応じて、リスクカテゴリー毎に判定を行なう。この判定は、上記平均値や統計資料から「プラスマイナス○○ポイント」という形で提示することができる。
なお、本実施の形態においては、たとえば、図６に示すように、それぞれのリスクカテゴリーにおける情報が互いに関係を持っている。どのリスクカテゴリーと、どのリスクカテゴリーとを連携させて、どのように数値化に影響を与えるかについては、本システムの運営者が所望のように設定可能である。
【００２８】
このように、本実施の形態においては、判定に際して、単一のカテゴリー項目の比較や、統計値の参照だけでなく、関係を持つ他のカテゴリーにおける項目の値等を加味して、判定を行なうことができる。
全てのリスクカテゴリーに関する判定が終了すると、入力情報処理部１６は、診断結果を出力する（ステップ２０６）。
本実施の形態において、前記ステップ２０４からステップ２０６までの処理は入力情報処理部１６にて実行される（図２の符号２０７参照）。
【００２９】
次に、入力情報処理部１６にて処理され出力された診断結果に基づき、第１のリスク診断部１８および第２のリスク診断部２０にてリスク診断が行なわれる。利用者の選択により何れかのリスク診断部が起動され、リスク診断が行なわれても良いし、双方のリスク診断部による処理が実行されても良い。第１のリスク診断部１８は、前回と今回の診断結果の相違に基づき、現在生じていると考えられるリスク（以下、場合によって「現在までのリスク」と称する）を診断する。これに対して、第２のリスク診断部２０は、未来に生じ得ると考えられるリスクを推定する。
【００３０】
第１のリスク診断部１８は、入力情報処理部１６にて出力された診断結果と、利用者基本テーブル３００に記憶されている前回の診断結果に基づいて、現在までのリスクを診断し、診断結果を生成する（ステップ２０８）。本実施の形態において、前記ステップ２０８の処理は第１のリスク診断部１８にて実行される（図２の符号２０９参照）。
【００３１】
図７は、現在までのリスク診断の処理を示すフローチャートである。
図７に示すように、第１のリスク診断部１８は、まず、利用者基本テーブル３００から前回の診断結果を取得する（ステップ７０１）。次に、第１のリスク診断部１８は、入力情報処理部１６からの診断結果を取得し（ステップ７０２）、前回の診断結果中、最も危険度が高いと判断されていた項目および／またはリスクカテゴリー、および、今回の診断結果中、最も危険度の高いと判断された項目および／または項目が属するリスクカテゴリーを抽出する（ステップ７０３）。ステップ７０３において、第１のリスク診断部１８は、たとえば、図８（ａ）に示すように、前回の診断結果８０１と今回の診断結果８０２とに基づき、それぞれの項目のうち、ポイントの最も高かったものが抽出されている。
【００３２】
図８（ａ）の例においては、前回の診断結果では、「骨折あり」のポイントが４０Ｐで、最も高い数値であったが、今回の診断結果では、「車運転あり」が５０Ｐで、最も高い数値になっている。そこで、前回の診断結果から「骨折あり」という項目が抽出され、その一方、今回の診断結果から「車運転あり」という項目が抽出される。
【００３３】
次いで、第１のリスク診断部１８は、上記項目が属するリスクカテゴリーの組み合わせに基づいて、図８（ｂ）の前回／今回比較テーブル８１１を参照して、当該組み合わせに対応付けられたコメントの候補を選択する（ステップ７０４）。上記例において、前回の診断結果８０１に関して、「骨折あり」という項目が抽出される。したがって、身体に対するリスクカテゴリーが、危険度の最も高いリスクカテゴリーであった。その一方、今回の診断結果８０２に関しては、「車運転あり」という項目が抽出される。したがって、この項目が属する賠償に対するリスクカテゴリーが、危険度の最も高いリスクカテゴリーとなっている。そこで、第１のリスク診断部１８は、前回／今回比較テーブル８１１を参照して、前回のリスクカテゴリーが「身体」であり、かつ、今回のリスクカテゴリーが「賠償」であるようなコメントを候補と決定する。ここでは、符号８１４や８１５に示すようなものがコメントの候補となる。
【００３４】
第１のリスク診断部１８は、取得されたコメント候補のうち、最も適切な候補を選択し（ステップ７０５）、選択されたコメントを含む診断結果画像を生成して、利用者に提示する（ステップ７０６）。この候補の選択は、たとえば、コメント候補中の単語と、前回の診断結果および今回の診断結果中、危険度が最も高いとされた項目（たとえば、「骨折あり」や「車運転あり」）との関連性を調べ、関連性を示す指標が最も高いものを、選択することにより実現できる。図９は、本実施の形態にかかる診断結果の画像例を示している。ここでは、前回の診断結果に基づくリスクの高かった項目、および、今回の診断結果に基づくリスクの高かった項目がグラフにて表される（符号９０１、９０２参照）とともに、選択されたコメントが表示される（符号９０３参照）。
【００３５】
次に、第２のリスク診断部２０による処理につき説明を加える。第２のリスク診断部２０は、入力情報処理部１６にて出力された診断結果に基づいて、後述する処理により未来のリスク予想を生成する（ステップ２１０、符号２１０参照）。第２のリスク
図１０は、未来のリスク予想処理を示すフローチャートである。
図１０に示すように、第２のリスク診断部２０は、入力情報処理部１６からの診断結果を取得し（ステップ１００１）、今回の診断結果中、最も危険度の高いと判断された項目を抽出する（ステップ１００２）。たとえば、図１１（ａ）に示す今回の診断結果１１０１については、最もそのポイントの高い「車運転あり」という項目が、危険度の最も高い項目として抽出される。
【００３６】
次に、第２のリスク診断部２０は、上記項目が属するリスクカテゴリーを特定し、これに基づいて、図１１（ｂ）に例示する未来予測テーブル１１１１を参照して、リスクカテゴリーに関連付けられたケースの候補を選択する（ステップ１００３）。
【００３７】
図１１（ａ）に示す例において、今回の診断結果１１０１に関して、「車運転あり」という項目がもっともポイントが高く、したがって、当該「車運転あり」という項目が属する賠償というリスクカテゴリーが、危険度の最も高いリスクカテゴリーになっている。そこで、第２のリスク診断部２０は、未来予測テーブル１１１１を参照して、「賠償」というリスクカテゴリーに格納されている一以上のケースを候補とする。図１１（ｂ）に示すように、未来予測テーブル１１１１には、リスクカテゴリーの各々に関連付けられた複数のケース（たとえば、符号１１１２、１１１３参照）が格納されている。
【００３８】
第２のリスク診断部２０は、未来予測テーブル１１１１から、最も適切な候補を選択し（ステップ１００４）、選択されたケースを含む診断結果画像を生成して、利用者に提示する（ステップ１００５）。なお、ケース中の単語と、診断結果中の項目との関連性の最も高いものを選択することにより、最適なケースを特定することができる。図９の画像において、その右側には、未来のリスクを推定したケースが含まれている（符号９０４参照）。
【００３９】
保険診断／提示部２２は、第１のリスク診断部１８および第２のリスク診断部２０の診断結果に応じて、保険商品テーブル３２を参照して、利用者に保険商品を提案する（ステップ２１２）。利用者は、保険診断／提示部２２より提示された保険商品を選択し検討することができる（ステップ２１３）。
本実施の形態において、提案される保険商品は類似のものが数多く存在するため、複数の保険商品を提示することもありえる（ステップ２１４参照）。
【００４０】
本実施の形態によれば、前回の診断結果と今回の診断結果との比較により、現在の時点で生じていると考えられるリスクを診断し、かつ、今回の診断結果に基づき、未来に生じる可能性があるリスクを推定する。したがって、利用者は、現在および将来のリスクの双方を知ることができる。また、これにより必要と思われる保険商品を知ることが可能となる。
【００４１】
次に、本発明の第２の実施の形態につき説明を加える。第１の実施の形態においては、第１のリスク診断部１８により、過去と現在のリスクに基づく、現在総じていると考えられるリスク（現在までのリスク）を診断し、かつ、第２のリスク診断部２０により、未来に生じ得ると考えられるリスクを推定している。第２の実施の形態においては、これに加えて、リスクを低減するためにはどのようなことをすべきであるかを示すコメントを提示できるようになっている。
【００４２】
利用者は、保険料の支払いをできるだけ少なくすることを望み、また、極力保険に頼らないライフスタイルを模索している。そこで、第２の実施の形態は、リスクを低減するための方策などを提示することにより、上記利用者のニーズに応えている。
以下、第２の実施の形態にかかる、リスクの低減するための方策を含むコメント（リスク低減コメント）の提示処理につき説明を加える。これは、図２の処理フローにおいて、ステップ２０８やステップ２０９の処理（リスク診断）の後、ステップ２１２（保険診断）に先立って実行されるのが望ましい。
【００４３】
リスク低減コメント提示処理のために、第２の実施の形態においては、リスクカテゴリーごとに、複数のリスク低減コメント候補が対応付けられている。今回の診断結果が参照され、診断結果において最も危険度が高いと判断された項目に属するリスクカテゴリーが特定される。次いで、特定されたリスクカテゴリーに対応付けられた複数のリスク低減コメント候補が見出される。
【００４４】
これら複数の候補から、たとえば、最も危険度が高いと判断された項目および当該項目の類似語、連想される語が含まれるものが選択される。たとえば、「車運転」という項目が最も危険度が高いと判断された場合には、当該「車運転」という項目が属するリスクカテゴリーに関連付けられた候補中、「シートベルト着用」、「疲労時には運転前１時間の睡眠」、「エアバッグ搭載」、「車内の空気入れ替え」などが、コメントとして選択される。次いで、選択されたコメントを、図９に示す診断結果に含ませるような画像を生成し、表示装置の画面上に表示すればよい。
【００４５】
第２の実施の形態によれば、リスクに基づく保険商品の紹介だけでなく、リスク自体を低減するための指針を利用者に提示することが可能となる。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【００４６】
たとえば、前記実施の形態においては、利用者のログイン回数に応じて質問項目を提示しているが、これに限定されるものではなく、システム管理者が任意に質問項目を決めても構わない。
また、前記実施の形態においては、前回／今回比較テーブル８１１や未来予測テーブル１１１１を利用して、コメント候補やケース候補を取り出し、これらから最適なものを選択しているが、このような手法に限定されるものではない。たとえば、診断結果に加えて、利用者の基本テーブル中の種々の情報に基づいて、候補から最適なものを選択しても良い。或いは、一定の構文中に空欄を設け、診断結果や基本テーブル中の情報にしたがって、空欄に与えるべき適切な語句を選択肢、これにより、空欄が埋められた文章を作成し、これをコメントやケースとしても良い。
【００４７】
さらに、前記実施の形態において、第１のリスク診断部が、前回の診断結果と今回の診断結果とを比較して、現在のリスクを求めているが、前回の診断結果に限定されるものではなく、必要に応じて、それ以前の診断結果を含む他の過去の診断結果を利用しても良い。
【００４８】
また、前記第２の実施の形態においては、現在の時点で最も危険度が高いと判断された項目に基づき、リスク低減コメント候補が見出されているが、これに限定されるものではなく、過去および現在の時点でそれぞれ最も危険度が高いと判断された香目の組み合わせと関連付けられたリスク低減コメント候補を含むテーブルを利用しても良い。
【００４９】
さらに、前記実施の形態において、診断結果を示す画像レイアウトは上述したものに限定されるものでないことは言うまでもない。たとえば、診断結果を示すために、項目をグラフで表すとともに、リスクに関するコメントを提示するのに加えて、コメントに対応して現状や推定される症状をアニメーションにて示しても良い。
なお、本明細書において、一つの手段の機能が、二つ以上の物理的手段により実現されても、若しくは、二つ以上の手段の機能が、一つの物理的手段により実現されてもよい。
【００５０】
【発明の効果】
本発明によれば、リスクカテゴリーに基づき利用者の入力項目を数値化し、リスクを診断し、現在のリスクを見出すとともに、未来のリスクを予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  図１は、本発明の実施の形態にかかるリスク診断システムの構成を示すブロックダイヤグラムである。
【図２】  図２は、本実施の形態にかかるリスク診断の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】  図３は、本実施の形態にかかるデータベースを説明するための図である。
【図４】  図４は、本実施の形態にかかるデータベース中のテーブルを説明するための図である。
【図５】  図５は、本実施の形態にかかる入力項目を抽出する際に実行される処理を示すフローチャートである。
【図６】  図６は、本実施の形態にかかるリスクカテゴリーの相互関係の一例を示す図である。
【図７】  図７は、本実施の形態にかかる現在までのリスク診断処理を示すフローチャートである。
【図８】  図８は、本実施の形態にかかる現在までのコメントの選択方法を説明するための図である。
【図９】  図９は、本実施の形態にかかるリスク診断システムを使用した診断結果の表示例を示す図である。
【図１０】  図１０は、本実施の形態にかかる未来のリスク診断処理を示すフローチャートである。
【図１１】  図１１は、本実施の形態にかかる未来のケースの選択方法を説明するための図である。
【符号の説明】
１０    リスク診断システム
１２    利用者特定部
１４    診断入力項目提示部
１６    入力情報処理部
１８    第１のリスク診断部
２０    第２のリスク診断部
２２    保険診断／提示部
２４    データベース
２６    利用者データベース
２８    質問項目テーブル
３０    比較用テーブル
３２    保険商品テーブル
【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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