(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの属性に応じて最適な保険商品の組合せを選択して提供する保険商品リコメンドシステム(1)が、
各種保険商品データを記憶保持する保険商品記憶手段(100)と、ユーザの属性情報を記憶保持するユーザ情報記憶手段(200)と、該ユーザ情報記憶手段に記憶された情報を基に前記保険商品記憶手段に記憶された一または複数の保険商品データを選択して抽出する保険商品抽出手段(300)と、該抽出された保険商品データを視認可能に出力する保険商品出力手段(400)と、からなり、
前記保険商品記憶手段(100)は、主契約に分類される複数の保険商品データからなる主契約保険商品群(110)と、特約に分類される複数の保険商品データからなる特約保険商品群(120)と、その他の各種サービスに分類される複数のサービス群(130)と、を記憶するとともに、
前記保険商品抽出手段(300)は、前記保険商品記憶手段に記憶された各保険商品群からそれぞれ保険商品データを抽出して一または複数からなる仮想商品を生成する手段であって、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの属性情報からリコメンド情報(310a)を生成するリコメンド情報生成手段(310)を装備しており、前記ユーザ情報記憶手段(200)に記憶されたユーザの属性情報(210a)を抽出した上で、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの属性情報(210a)と、前記リコメンド情報生成手段によって生成されたユーザ毎のリコメンド情報(310a)と、を基に、前記各保険商品群の組合せからなる仮想商品群の中からユーザの属性情報(210a)およびユーザ毎のリコメンド情報(310a)に適合する一または複数の仮想商品(v)を自動抽出し、
前記保険商品出力手段(400)は、抽出された前記仮想商品(v)を出力することを特徴とする保険商品リコメンドシステム。
【請求項２】
前記リコメンド情報生成手段(310)は、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの各種属性から推認される別の属性をリコメンド情報として導出形成するための手段であり、前記保険商品抽出手段(300)は、前記ユーザ情報記憶手段(200)に記憶されたユーザの属性情報(210a)と、前記リコメンド情報生成手段(310)によって導出形成されたリコメンド情報(310a)と、を基に前記各保険商品群の組合せからなる仮想商品群の中からユーザに適合する仮想商品(v)を抽出することを特徴とする請求項１に記載の保険商品リコメンドシステム。
【請求項３】
前記リコメンド情報生成手段(310)は、協調フィルタリングによりリコメンド情報(310a)を生成抽出することを特徴とする請求項１に記載の保険商品リコメンドシステム。
【請求項４】
前記保険商品記憶手段(100)およびユーザ情報記憶手段(200)は、記憶装置(10)に格納されたデータベース(12)からなるとともに、前記保険商品抽出手段(300)は、記憶装置(10)に格納され演算装置(14)によって読み出されて実行されるソフトウェア(16)からなり、
前記主契約保険商品群(110)、前記特約保険商品群(120)、および前記サービス群(130)は、各々前記データベース(12)に格納されたテーブルまたはビューからなることを特徴とする請求項１乃至請求項３に記載の保険商品リコメンドシステム。
【請求項５】
前記リコメンド情報生成手段(310)は、記憶装置(10)に格納されるデータベース(12)に含まれる属性導出テーブル(312)を介することにより、前記ユーザ情報記憶手段(200)に記憶されたユーザの属性に紐づけられた別の属性をリコメンド情報(310a)として導出することを特徴とする請求項２に記載の保険商品リコメンドシステム。
【請求項６】
前記保険商品リコメンドシステム(1)は、ユーザの各種リコメンド情報(310a)および属性情報(210a)に紐づけられた重み付け値を取得するとともに、該重み付け値の合計値または各重み付け値の最高値を基に、複数の仮想商品を整列して前記保険商品出力手段(400)へ伝送する整列手段(320)を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項５に記載の保険商品リコメンドシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保険商品を顧客に提案するためのシステムに関し、特に、ユーザである顧客の属性情報等の各種条件に応じて保険の主契約・特約・サービスの組合せを自動的に生成して、顧客に合った最適な保険商品を提案することを可能とした保険商品リコメンドシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、医療保険などの生命保険や傷害保険、保険に付随する各種特約、その他の保険に関連するサービスを顧客に提示するためのシステムが開発され、使用されている。【０００３】
今までの生命保険等に係る各種商品を顧客に提案するためのシステムは、基本的に自社商品のみを取り扱うものであり、これを顧客に案内し、提案することを容易にするものが数多く存在している。また、推奨する保険商品を選定するため、様々な処理方法が開発され使用されている。【０００４】
例えば、保険商品を提案するシステムに関する技術として、特開２０１９−１１４３０７号公報が存在する。ここでは、利用者に対してより適切な保険態様の提案を実現するため、インターネット上における利用者の行動を示す行動情報を利用者と関連する利用者情報として取得し、この利用者情報に基づいて、保険に関連する複数の保険関連商品から利用者に対して提案する保険関連商品の組合せを決定する決定装置に関する技術が開示されている。【０００５】
確かにこの技術によれば、ユーザが必要とする保険商品および保険関連商品の組合せを提案することが可能となるが、取得されるユーザの行動情報は、すべてユーザのインターネット上での行動となるため、適用可能なユーザは限定されるとともに、インターネット上での行動に偏り勝ちであるなど、ユーザによっては全般的な行動に基づいたものでないために必要とする保険商品が提示されない可能性があるというような問題点があった。【０００６】
また、特表２０１６−５２７６３９号公報では、１つ以上の適切な保険製品を決定するために生命保険申込者を分類する装置に関する技術が開示されており、生命保険申込者に関連付けられているデータを受信し、受信したデータに基づいて、申込者に関連付けられている１つ以上の保険リスク要因のリスクレベル、保険必要性要因、及び保険確率要因を決定した上で、申込者に関連付けられている保険適合性プロフィールを生成し、保険適合性プロフィールに基づいて、申込者に利用可能な１つ以上の保険製品を選択する技術が開示されている。【０００７】
この技術によれば、確かにユーザに最適な生命保険商品を抽出することが可能になるとも考えられるが、保険適合性プロフィールが限定的であり、より詳細なユーザ情報をもとに最適な保険商品を選択して推奨することが難しいという問題点があった。【０００８】
保険商品には、医療保険などの生命保険や傷害保険、保険に付随する各種特約、その他の保険に関連するサービスなど、様々なタイプのものが含まれるが、これらのうち最適な商品を網羅的に顧客に提案することが出来る事が望ましい。また、保険商品を自社商品に限定せず、あらゆる企業、自治体等が提供する各種保険商品を選択肢に含めると、顧客の要求に最適な保険商品を提案することが可能となる。そこで、顧客の属性情報およびそれから派生する関連情報等を基に、顧客に推奨する保険の主契約・特約・サービスの組合せを自動的に選択限定して生成し、顧客に合ったと判断される選択限定された最適な保険商品群を提案することを可能とした保険商品のリコメンドシステムの開発が望まれていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１９−１１４３０７号公報
【特許文献２】特表２０１６−５２７６３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、上記問題を解決するため、医療保険などの生命保険や傷害保険、保険に付随する各種特約、その他の保険に関連するサービスを顧客に提案するためのシステムであって、特に、顧客の属性情報等の各種条件や、該情報から派生する関連情報の条件に応じて、保険の主契約・特約・サービスの組合せを自動的に生成し、顧客に合った最適な選択限定された保険商品の組合せを提案することを可能とした保険商品リコメンドシステ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】
【００１１】
上記の目的を達成するために本発明に係るユーザの属性に応じて最適な保険商品の組合せを選択して提供する保険商品リコメンドシステムは、各種保険商品データを記憶保持する保険商品記憶手段と、ユーザの属性情報を記憶保持するユーザ情報記憶手段と、該ユーザ情報記憶手段に記憶された情報を基に前記保険商品記憶手段に記憶された一または複数の保険商品データを選択して抽出する保険商品抽出手段と、該抽出された保険商品データを視認可能に出力する保険商品出力手段と、からなり、前記保険商品記憶手段は、主契約に分類される複数の保険商品データからなる主契約保険商品群と、特約に分類される複数の保険商品データからなる特約保険商品群と、その他の各種サービスに分類される複数のサービス群と、を記憶するとともに、前記保険商品抽出手段は、前記保険商品記憶手段に記憶された各保険商品群からそれぞれ保険商品データを抽出して一または複数からなる仮想商品を生成する手段であって、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの属性情報からリコメンド情報を生成するリコメンド情報生成手段を装備しており、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの属性情報を抽出した上で、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの属性情報と、前記リコメンド情報生成手段によって生成されたユーザ毎のリコメンド情報と、を基に、前記各保険商品群の組合せからなる仮想商品群の中からユーザの属性情報およびユーザ毎のリコメンド情報に適合する一または複数の仮想商品を自動抽出し、前記保険商品出力手段は、抽出された前記仮想商品を出力する構成である。【００１２】
また、前記リコメンド情報生成手段は、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの各種属性から推認される別の属性をリコメンド情報として導出形成するための手段であり、前記保険商品抽出手段は、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの属性情報と、前記リコメンド情報生成手段によって導出形成されたリコメンド情報と、を基に前記各保険商品群の組合せからなる仮想商品群の中からユーザに適合する仮想商品を抽出する構成である。
また、前記リコメンド情報生成手段は、協調フィルタリングによりリコメンド情報を生成抽出する構成である。【００１３】
また、前記保険商品記憶手段およびユーザ情報記憶手段は、記憶装置に格納されたデータベースからなるとともに、前記保険商品抽出手段は、記憶装置に格納され演算装置によって読み出されて実行されるソフトウェアからなり、前記主契約保険商品群、前記特約保険商品群、および前記サービス群は、各々前記データベースに格納されたテーブルまたはビューからなる構成である。
また、前記リコメンド情報生成手段は、記憶装置に格納されるデータベースに含まれる属性導出テーブルを介することにより、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの属性に紐づけられた別の属性をリコメンド情報として導出する構成である。【００１４】
更に、前記保険商品リコメンドシステムは、ユーザの各種リコメンド情報および属性情報に紐づけられた重み付け値を取得するとともに、該重み付け値の合計値または各重み付け値の最高値を基に、複数の仮想商品を整列して前記保険商品出力手段へ伝送する整列手段を備えた構成である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、上記詳述した通りの構成であるので、以下のような効果がある。
１．保険商品記憶手段が主契約保険商品群と特約保険商品群とサービス群とを記憶保存する構成としたため、最適な保険商品の組合せをユーザに選択推奨することが可能となる。また、保険商品抽出手段がリコメンド情報生成手段を装備する構成としたため、生成された各保険商品群の組合せからなる仮想商品群からリコメンド情報を基に最適な保険商品の組合せを機械により自動抽出することが可能となる。
２．リコメンド情報生成手段が、ユーザの各種属性から推認される別の属性をリコメンド情報として導出形成する構成としたため、ユーザにより最適な保険商品の組合せを選択して提供することが可能となる。【００１６】
３．リコメンド情報生成手段が協調フィルタリングによってリコメンド情報を生成する構成としたため、相関分析等推論に基づくリコメンド情報の生成が可能となり、ユーザに最適な保険商品の組合せをきめ細かく選択・抽出することが可能となる。
４．保険商品記憶手段とユーザ情報記憶手段をデータベースで構成し、更に保険商品抽出手段をソフトウェアで構成したため、一般的なパーソナルコンピュータによってシステムを容易に実現することが可能となる。【００１７】
５．リコメンド情報生成手段が属性導出テーブルを介してユーザの属性に紐づけられた別の属性をリコメンド情報として導出する構成としたため、簡易的な構成で最適な保険商品の組合せを選択して抽出することが可能となる。
６．保険商品リコメンドシステムに整列手段を設けたため、ユーザは、お勧め順に提示された保険商品群から任意の保険商品群を選択することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明に係る保険商品リコメンドシステムを、図面に示す実施例に基づいて詳細に説明する。図１は、本発明に係る保険商品リコメンドシステムの概念図であり、図２は、保険商品記憶手段・ユーザ情報記憶手段・保険商品抽出手段の概念図である。図３は、保険商品の抽出処理の例を示す図であり、図４は、保険商品の抽出および整列処理の例を示す図である。【００１９】
本発明に係る保険商品リコメンドシステム１は、図１および図２に示すように、保険商品記憶手段１００と、ユーザ情報記憶手段２００と、保険商品抽出手段３００と、保険商品出力手段４００と、からなり、図３に示すように、ユーザである顧客の性別、年齢、住所、嗜好などの各種属性に応じて、最適な保険商品の組合せを選択して提供する、顧客へ保険商品を推奨するためのシステムである。【００２０】
本実施例では、保険商品記憶手段１００とユーザ情報記憶手段２００は、サーバ等の電子計算機内に設けられる記憶装置１０に格納される記憶領域であって、特にデータベース１２からなるとともに、保険商品抽出手段３００は、同様にサーバ等の電子計算機内に設けられる記憶装置１０に格納されるソフトウェア１６からなり、ＣＰＵ等の演算装置１４によって実行ファイルが読み出されて実行される構成であるが、この構成に限定されることはなく、保険商品記憶手段１００とユーザ情報記憶手段２００とは、無線または有線で接続された異なる電子計算機に各々格納する構成とすることも可能である。【００２１】
また、保険商品抽出手段３００は、別途アプリケーションサーバを立ち上げる構成とすることが可能であり、また、サーバに無線・有線ＬＡＮやインターネットを介して接続される、営業担当者やユーザが使用するパーソナルコンピュータや、タブレットやスマートフォン等の携帯型端末等に格納するソフトウェアとすることももちろん可能である。【００２２】
また、保険商品記憶手段１００とユーザ情報記憶手段２００、或いは保険商品抽出手段３００か格納されるサーバは、単体で構成することも可能であるが、顧客や契約数、処理件数が膨大であることから、高いレベルの処理能力や高パフォーマンスが要求されることが考えられる。このような場合には、複数のサーバコンピュータによって分散処理等を行う構成とすることが可能である。【００２３】
上記サーバまたはサーバマシン群は、本社の管理室（図示せず）に配置することが想定されるが、特に膨大なユーザの個人情報を扱うため、データ管理の安全性、システムの運用・保守の簡便化、負荷分散の観点から、サーバをクラウド化するクラウドコンピューティング技術を用いたデータ管理方法を用いる構成としてもよい。【００２４】
更に、記憶装置１０は、本実施例では、サーバに装備される一または複数のハードディスク等の記憶装置または記憶装置群からなる構成である。本実施例では、特にデータ量が膨大となるため、例えば、ストレージシステムを構築し、一または複数のサーバから分離して各サーバからストレージにアクセスする構成（ＮＡＳ等）を採用することが望ましい。【００２５】
また、保険商品出力手段４００は、サーバー等の電子計算機に有線・無線ＬＡＮまたはインターネットを介して接続される営業担当者やユーザが使用するパーソナルコンピュータや、タブレットやスマートフォン等の携帯型端末等からなる構成であるが、この構成に限定されることはない。また、ネットワークを介して接続されたプリンタ等も含まれる構成である。【００２６】
保険商品記憶手段１００は、各種保険商品データを記憶保持するための手段である。ここで、保険商品データとは、死亡保険、医療保険、疾病保険、介護保険等を含む各種保険の保険商品名称、内容、保険料、推奨する対象、等の情報をまとめたデータであり、主契約とそれに付随する特約等を含む。また、保険商品の提供会社は問わず、自社のみならず各保険会社が提供する保険商品を含む構成である。更に、保険商品データは、例えば自治体の提供する認知症予防プログラムなど、自治体や民間が提供する無料・有償の各種サービスに関するサービス名称、内容、保険料、推奨する対象、等の情報も含む構成である。【００２７】
ユーザ情報記憶手段２００は、ユーザである顧客の属性情報２１０ａを記憶保持するための手段である。ここで、ユーザの属性情報２１０ａとは、ユーザに関する様々な情報であり、例えば、性別、年齢、住所、職業、家族構成、趣味、好みなどを含み、更に、保険に対する希望に関する情報も含む構成である。【００２８】
保険商品抽出手段３００は、ユーザ情報記憶手段２００に記憶されたユーザの性別、年齢、住所等の属性情報２１０ａを基に、保険商品記憶手段１００にアクセスして、計算処理を行い、保険商品記憶手段１００に記憶された一または複数の保険商品データを選択して抽出するための手段である。本実施例では、ソフトウェアからなる保険商品抽出手段３００が実行されることによって、属性情報２１０ａを取得して計算処理が行われ、ユーザである顧客に最適と判断される保険商品データを推奨される保険商品として抽出し出力する構成であるが、この構成に限定されるものではない。【００２９】
保険商品出力手段４００は、保険商品抽出手段３００の計算処理によって抽出された保険商品データを視認可能に出力するための手段である。本実施例では、営業担当者やユーザが使用するパーソナルコンピュータや、タブレットやスマートフォン等の携帯型端末等の表示画面に、抽出された保険商品データを一覧形式で整列して表示する構成である。保険商品出力手段４００は、サーバ等の電子計算機に直接接続するモニタとし、その画面に抽出された保険商品データを一覧形式で整列して表示する構成としてもよい。【００３０】
保険商品記憶手段１００は、本実施例では、図１および図３に示すように、主契約保険商品群１１０と、特約保険商品群１２０と、サービス群１３０とを記憶保持する構成である。主契約保険商品群１１０は、定期保険、終身保険、医療保険、がん保険など、主契約に分類される複数の保険商品データの集合であり、主契約に係る保険商品名並びに各種属性が整列されて登録されている。また、特約保険商品群１２０は、傷害特約、通院特約、がん入院特約、介護特約など、特約に分類される複数の保険商品データの集合であり、特約に係る保険商品名並びに各種属性が整列されて登録されている。更に、サービス群１３０は、公的サービスや民間のサービス（有償／無償）、公的年金、株式・投資信託、預金など、保険の主契約・特約以外の各種サービスに分類される複数のサービス、その他資産形成を行うための貯蓄型保険などのサービスに関するデータの集合であり、各種サービスに係る名称並びに各種属性が整列されて登録されている。これら各保険商品群が、各種保険商品データとして保険商品記憶手段１００の記憶領域に格納される。【００３１】
保険商品抽出手段３００は、図１および図２に示すように、リコメンド情報生成手段３１０を備える。保険商品抽出手段３００は、保険商品記憶手段１００に記憶された主契約保険商品群１１０と、特約保険商品群１２０と、サービス群１３０とからなる保険商品群の各々から、それぞれ保険商品データを抽出し、これらを纏めて一または複数からなる仮想商品ｖを生成する手段であり、これを効率よく実現するために、リコメンド情報生成手段３１０が装備されている。【００３２】
リコメンド情報生成手段３１０は、ユーザ情報記憶手段２００に記憶されたユーザの属性情報２１０ａからリコメンド情報３１０ａを生成するための手段である。リコメンド情報生成手段３１０は、ユーザ情報記憶手段２００に記憶されたユーザの属性情報２１０ａを抽出する。保険商品抽出手段３００は、この抽出した属性情報２１０ａと、リコメンド情報生成手段３１０によって生成された顧客であるユーザ毎のリコメンド情報３１０ａとを基に、予め、各保険商品を組み合わせて生成された保険商品群からなる仮想商品群の中から、属性情報２１０ａとリコメンド情報３１０ａに適合する一または複数の仮想商品ｖを自動的に選択処理して抽出する。【００３３】
本実施例では、図３に示すように、例えば、予め、主契約、特約、サービスに各々分類された多数の保険商品を、各々データベースから抽出した上で、主契約と特約とサービスとのあらゆるパターンの組み合わせを生成し、一時テーブルまたは一時記憶領域に保存する。この組み合わせの生成には、すべて保険商品群の全部を組み合わせて全ての組合せパターンを生成する構成とすることも可能であるが、サーバのリソースの関係上、予め主契約、特約、サービスをある程度抽出した上で、該抽出された保険商品群から組合せパターンを生成する構成とすることも可能である。【００３４】
その後、保険商品抽出手段３００は、組み合わせて生成された保険商品群からなる仮想商品群の中から、属性情報２１０ａとリコメンド情報３１０ａを用いてマッチング或いは絞り込み自動的に機械検索処理を行い、ユーザに適合するとされた一または複数からなる仮想商品ｖを自動的に選択抽出して、一時テーブルまたは一時記憶領域に保存する。なお、属性情報２１０ａとリコメンド情報３１０ａと併せて行政機関が保有するＯｐｅｎ  Ｄａｔａを取り込んでマッチング或いは絞り込み検索処理を行う構成とすることも可能である。【００３５】
パーソナルコンピュータやタブレット、スマートフォン等からなる保険商品出力手段４００は、上記のように生成抽出された仮想商品ｖを、表示画面に一覧形式で整列して出力して表示する。【００３６】
上記構成とすることにより、あらゆる組合わせの各保険商品から構成される仮想商品群から、リコメンド情報を基に、ユーザに最適な主契約、特約、サービスからなる保険商品の組合せを抽出して提供し推奨することが可能となる。【００３７】
リコメンド情報生成手段３１０は、本実施例では、図２に示すように、ユーザ情報記憶手段２００に記憶されたユーザの各種属性情報２１０ａから推認される別の属性をリコメンド情報３１０ａとして導出して形成する手段である。本実施例では、各種属性情報２１０ａに登録された性別、年齢等の情報からある程度推奨可能な各保険商品を選定することは可能であるが、それだけでは、そのユーザに最適な保険商品を推奨しているとは言えない可能性があった。また、その他、既往歴、求める保険内容からも推奨可能な各保険商品をコンピュータ処理によらないでも選定できるが、これでも不十分であり、サービスを含めて本当に必要な保険商品を提供することが困難であった。【００３８】
本発明に係るリコメンド情報生成手段３１０は、属性情報２１０ａから推認される別の属性を抽出する計算処理を実行する構成であり、本実施例では、各種属性情報２１０ａに登録された情報のうち、趣味や食べ物の好みなどから、他の属性を推認する。例えば、趣味がマラソンである場合、スポーツに関する各種サービスを求める可能性が高いため、求める保険内容にそのような属性を含めることが出来る。また、塩分の多い食べ物に分類されるものを好む傾向がある場合、そのユーザが成人病予備軍に含まれる可能性が考えられるため、がん保険や三大疾病保険などを推奨するための属性を含めることが考えられる。【００３９】
本実施例では、ソフトウェアからなるリコメンド情報生成手段３１０を演算装置１４が読み取り計算処理を行って、他の属性を推認する処理を行う構成である。上記推認処理によって導出された情報は、リコメンド情報３１０ａに格納されて保険商品抽出手段３００により、各保険商品群の組合せからなる仮想商品群の中からユーザに適合する仮想商品ｖを抽出生成する処理に用いられる。この構成とすることにより、ユーザにより最適な保険商品の組合せを選択して提供することが可能となった。【００４０】
リコメンド情報生成手段３１０は、本実施例では、協調フィルタリングによって、リコメンド情報３１０ａを生成抽出する構成である。協調フィルタリングとは、蓄積されたユーザの嗜好情報を基に、あるユーザの嗜好を他の類似するユーザの嗜好に関する情報を参考に推論して導出する方法のことをいう。【００４１】
この手法を、本発明に係る保険商品リコメンドシステムに適応することにより、各保険商品群の組合せからなる仮想商品群の中から、ユーザに最も適合する仮想商品ｖを抽出することが可能となった。更に、属性情報２１０ａから推認される別の属性を抽出する計算処理を実行する構成と併せて、より適合する仮想商品ｖを抽出することが可能となった。【００４２】
次に、本発明に係る保険商品リコメンドシステム１の構成例について説明する。保険商品リコメンドシステム１の保険商品記憶手段１００およびユーザ情報記憶手段２００は、本実施例では、図１および図２に示すように、サーバ等のコンピュータの記憶装置１０に格納されたデータベース１２からなる構成である。この構成とすることにより、大量にある保険商品に関するデータや、大量の顧客情報をデータベースによって管理することが可能となり、管理容易となる。本実施例では、リレーショナルデータべースを用いて各データをテーブルに保存する構成としているが、これに限定されることはなく、他の形式からなるデータベースを用いてもよい。【００４３】
また、保険商品抽出手段３００は、サーバー等の電子計算機内または、サーバに有線または無線で接続されたコンピュータや携帯型端末に設けられる記憶装置１０に格納されるソフトウェア１６からなり、演算装置１４によって読み出されて実行される構成とすることが可能である。この構成とすることにより、データベースに格納された保険商品や顧客のデータの処理を行うためのソフトウェアの開発・保守等が容易となり、システムの構成や移行、バージョンアップ等に対して柔軟に対応することが可能となる。【００４４】
また、保険商品記憶手段１００に保存される主契約保険商品群１１０と、特約保険商品群１２０と、サービス群１３０とは、本実施例では、各々データベース１２に格納されたテーブルまたはビューからなる構成である。この構成とすることにより、テーブル同士の結合等のデータベース処理が行えるとともに、ソフトウェア１６からなる保険商品抽出手段３００によって、容易にデータの検索、加工、挿入処理やデータ抽出後の計算処理を行うことが可能となる。【００４５】
本実施例では、保険商品記憶手段１００のデータベースは、少なくとも主契約保険商品テーブル、特約保険商品テーブル、サービステーブルを含み、主契約保険商品群１１０と、特約保険商品群１２０と、サービス群１３０とがそれぞれ格納される。また、ユーザ情報記憶手段２００のデータベースは、少なくともユーザ情報テーブルを含む構成である。【００４６】
本発明に係る保険商品リコメンドシステム１の記憶装置１０に格納されるデータベース１２は、属性導出テーブル３１２を備える構成である。属性導出テーブル３１２は、保険商品抽出手段３００が属性情報２１０ａから推認される別の属性を抽出する計算処理を実行するために使用するテーブルであり、ある属性と関連する他の属性とを対応させた対応表である。【００４７】
保険商品抽出手段３００は、ユーザ情報記憶手段２００のテーブルを検索することでユーザの一または複数の属性を抽出したうえで、属性導出テーブル３１２を検索し、対応する別の属性を抽出して、該ユーザの属性としてリコメンド情報３１０ａに登録する。すなわち、保険商品抽出手段３００は、この属性導出テーブル３１２を介することにより、ユーザ情報記憶手段２００に記憶されたユーザの属性に紐づけられた別の属性をリコメンド情報３１０ａとして導出することが可能となる。これにより、簡易的な構成で最適な保険商品の組合せを選択して自動抽出することが可能となった。【００４８】
本発明に係る保険商品リコメンドシステム１は、整列手段３２０を備えた構成である。整列手段３２０は、保険商品抽出手段３００による仮想商品ｖの抽出時または抽出後に、ユーザの各種リコメンド情報３１０ａおよび属性情報２１０ａに紐づけられた重み付け値を取得し、該取得した重み付け値の合計値または各重み付け値の最高値を基に、複数の仮想商品ｖを整列する。その後、整列された仮想商品ｖを保険商品出力手段４００へ伝送して出力する構成である。【００４９】
ここで、重み付け値は、本実施例では、顧客であるユーザの様々な属性から直接または間接的に抽出可能な各種健康リスクに対してポイント付けしたものであり、この値を基に、複数抽出された仮想商品ｖの整列時における各仮想商品の順位を上下させる。【００５０】
この重み付け値は、ユーザ情報記憶手段２００に含まれるユーザ情報テーブルに、ユーザごとに記憶する構成としてもよいし、別途ユーザとリスクスコアを格納するテーブルを設ける構成としてもよい。【００５１】
整列手段３２０は、ユーザごとの重み付け値を属性情報やリコメンド情報からの計算処理によって取得した上で、値の大きさに従って、仮想商品ｖを並び替える。この構成とすることにより、ユーザは、お勧め順に提示された保険商品群から任意の保険商品群を選択することが可能となった。【００５２】
以下、本発明の具体的な実施例を説明する。なお、以下は例示するものであって、この実施態様に限定されるものではない。【００５３】
本発明に係る保険商品リコメンドシステム１は、データベースからなるユーザ情報記憶手段２００に含まれるユーザ情報テーブルに格納された情報を基に、属性情報２１０ａおよび各種リコメンド情報３１０ａを抽出した上で、データベースからなる保険商品記憶手段１００の主契約保険商品テーブル、特約保険商品テーブル、サービステーブルを検索して、計算処理を行い、複数の仮想商品ｖを生成導出する。その後、仮想商品ｖの並び替えを行って、ユーザに提示する構成である。【００５４】
例えば、ユーザ情報テーブルには、ユーザ名、性別、年齢、職業のほか、健康診断等のデータ、居住地、喫煙頻度や飲酒程度などの生活習慣、体重変化、更には嗜好情報（マラソンが好きなど）などの情報が登録される。【００５５】
また、図２に示すように、主契約保険商品テーブル、特約保険商品テーブル、サービステーブルには、自社・他社を問わず各々あらゆる保険商品・サービスの名称、内容、対象などのが情報が登録されている。【００５６】
保険商品抽出手段３００は、まず主契約保険商品テーブル、特約保険商品テーブル、サービステーブルからすべての情報を抽出し、それらのすべての組合せを生成する。これにより、相当数の仮想商品ｖが生成されるため、これからユーザに適合する仮想商品を選択していく。例えば、主契約に係る保険商品が「がん保険」であって、特約に係る保険商品が「がん特約」のような組み合わせは不要であるため、自動的に削除処理を行う。【００５７】
次に、ユーザ情報テーブルに登録されている性別、年齢、職業などを属性情報２１０ａとして抽出し、複数の仮想商品ｖに係る各商品にマッチする商品のみを抽出する（例えば、年齢的条件、性別的条件を満たす商品のみを抽出するなど）。また、サービスなどは、地域限定のものもあるため、住所等から適合するサービスを含む仮想商品のみを抽出する。【００５８】
その後、リコメンド情報生成手段３１０が、ユーザの各種属性から推認される別の属性をリコメンド情報３１０ａとして導出形成する処理を行う。例えば、ユーザ情報テーブル中の趣味、嗜好情報から、マラソンなどのスポーツが好みであることが抽出された場合に、リコメンド情報３１０ａにその旨が登録され、例えば、自治体が行うウォーキングポイントなどのサービスを含む仮想商品を優先的に抽出することが考えられる。また、食べ物の好みや喫煙習慣の有無などから、がんや生活習慣病のリスクが考えられることから、リコメンド情報３１０ａにその旨を登録し、例えば、生活習慣病対策を強化した保険や、禁煙プログラムに関するサービスなどを優先的に抽出できる。【００５９】
また、多数の顧客の情報がユーザ情報テーブルに登録されているため、リコメンド情報生成手段３１０として協調フィルタリングを用いて他のユーザの契約状況や属性情報２１０ａ等から、ユーザに推奨する保険商品を抽出する構成とすることで、よりユーザに適合し得る仮想商品を推奨提案することが可能となる。【００６０】
このようにして抽出した仮想商品ｖを、整列手段３２０が推奨する順に並べ替える。並べ替えは、図４に示すように、属性情報２１０ａ等から得られるポイントを基に推奨する保険商品の優先順位を変化させることにより行う。例えば、属性情報２１０ａを参照し、現在の健康状況から生活習慣病リスクを計算してポイント化し付与する（０〜１０点）。次に、将来の予測として年齢リスクを考慮し、ユーザの年齢に応じてポイントを付与する（０〜５点）。その他、体重や居住地域に応じてポイントを付与する（０〜５点）。他の生活習慣病についても同様にリスクを計算してポイント化し付与する（０〜１０点）。喫煙や飲酒もその摂取量に応じてポイントを付与する（０〜５点）。【００６１】
ポイントの合計が何点以上であればどの特約、どのサービスを優先的に選択するかについて予め設定しておく。例えば、ポイントの最高点が６０点であった場合、６割の３６点以上であれば生活習慣病に対応する特約を含む仮想商品の順位を上げる構成とすることができる。【００６２】
また、属性情報２１０ａまたはリコメンド情報３１０ａを参照することで、例えば、あるユーザが貯蓄型の保険に興味があり（主に属性情報２１０ａから取得可能）、年齢があと数年で公的年金の受給対象となる場合（主にリコメンド情報３１０ａから取得可能）、「公的年金」の候補の優先度を上げ、トータルで資産形成が考えられるような提案をする構成とすることが可能とである。これは、年金を何歳からいくら受給できるかについて、実はよく把握していないユーザも多いことから、よく計算すると実は掛け捨て型の医療保険の方がユーザーの意図に合う場合もあるため、保険商品の検討材料となるよう優先度を上げて仮想商品の順位を上げる構成である。【００６３】
このように、抽出された仮想商品ｖを推奨順に並び替えたうえで、保険商品出力手段４００である、営業担当者やユーザが使用するパーソナルコンピュータや、タブレットやスマートフォン等の携帯型端末の表示画面に出力する。【００６４】
以上の構成とすることにより、ユーザが本当に必要とする保険商品を提案することが可能となり、ユーザにとって利便性の高いシステムを提供することが可能となった。また、自社・他社を問わずすべての保険商品を含む構成であるため、出力結果に自社保険商品が含まれない場合は、新商品として新たに開発することが可能となり、潜在的なユーザの必要とする保険商品を探ることが可能となった。更に、自社保険商品では足りない部分をサービス等によって補うことが可能となり、保険商品やサービスを組合せて顧客に提案して顧客満足度を高めることが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明に係る保険商品リコメンドシステムの概念図
【図２】保険商品記憶手段・ユーザ情報記憶手段・保険商品抽出手段の概念図
【図３】保険商品の抽出処理の例を示す図
【図４】保険商品の抽出および整列処理の例を示す図
【符号の説明】
【００６６】
１    保険商品リコメンドシステム
ｖ    仮想商品
１０    記憶装置
１２    データベース
１４    演算装置
１６    ソフトウェア
１００    保険商品記憶手段
１１０    主契約保険商品群
１２０    特約保険商品群
１３０    サービス群
２００    ユーザ情報記憶手段
２１０ａ    属性情報
３００    保険商品抽出手段
３１０    リコメンド情報生成手段
３１０ａ    リコメンド情報
３１２    属性導出テーブル
３２０    整列手段
４００    保険商品出力手段
【要約】
【課題】
顧客の属性情報等の各種条件や、該情報から派生する関連情報の条件に応じて、保険の主契約・特約・サービスの組合せを自動的に生成し、顧客に最適な保険商品を提案する保険商品リコメンドシステムを提供する。
【解決手段】
各種保険商品データを記憶保持する保険商品記憶手段と、ユーザの属性情報を記憶保持するユーザ情報記憶手段と、保険商品記憶手段に記憶された保険商品データを選択し抽出する保険商品抽出手段と、抽出された保険商品データを出力する保険商品出力手段とからなり、保険商品記憶手段は、主契約保険商品群と特約保険商品群とサービス群とを記憶するとともに、保険商品抽出手段は、リコメンド情報を生成するリコメンド情報生成手段を装備し、ユーザ情報記憶手段に記憶されたユーザの属性情報を抽出した上で、各保険商品群の組合せからなる仮想商品群の中からユーザの属性情報とリコメンド情報に適合する仮想商品を抽出する構成である。
【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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