JP2016194821A - 保険契約支援装置、保険契約支援方法、および保険契約支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人の健康状態が保険の加入条件に与える影響について客観的な評価をすることができる保険契約支援装置、保険契約支援方法、および保険契約支援プログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の保険契約支援装置は、収集部と、データ管理部と、解析部とを持つ。収集部は、人の健康に関する健康情報であって、複数のパラメータを含む健康情報と、人が加入した保険の保険料および保険内容に関する保険情報とを収集する。データ管理部は、前記収集部により収集された健康情報と保険情報を、同一人からの情報を互いに対応付けて記憶部に記憶させる。解析部は、前記データ管理部により前記記憶部に記憶された健康情報と保険情報との対応関係に基づいて、前記収集部により収集された健康情報に含まれる各パラメータの変動が保険に与える影響を解析する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、保険契約支援装置、保険契約支援方法、および保険契約支援プログラムに関する。

近年、健康志向の高まりに伴い、レセプトデータや健診データ等を情報源として、人の健康状態をデータベースで管理する技術が注目されている。また、医療保険や生命保険等に代表される保険の加入に際し、加入者への便宜を図るための技術について研究が進められている。しかしながら、従来の技術では、人の健康状態が保険の加入条件に与える影響について客観的な評価をすることができなかった。

特開２０１５−００５２１９号公報 特開２０１４−２３２５２７号公報 特開２０１４−１０４２６０号公報

本発明が解決しようとする課題は、人の健康状態が保険の加入条件に与える影響について客観的な評価をすることができる保険契約支援装置、保険契約支援方法、および保険契約支援プログラムを提供することである。

実施形態の保険契約支援装置は、収集部と、データ管理部と、解析部とを持つ。収集部は、人の健康に関する健康情報であって、複数のパラメータを含む健康情報と、人が加入した保険の保険料および保険内容に関する保険情報とを収集する。データ管理部は、前記収集部により収集された健康情報と保険情報を、同一人からの情報を互いに対応付けて記憶部に記憶させる。解析部は、前記データ管理部により前記記憶部に記憶された健康情報と保険情報との対応関係に基づいて、前記収集部により収集された健康情報に含まれる各パラメータの変動が保険に与える影響を解析する。

実施形態の保険契約支援装置１の構成および使用環境を示す図。 実施形態の活動量計１０２の外観構成図。 実施形態のバイタルセンサ１０４の外観構成図。 健康情報データベース７２として格納される情報の一例を示す図。 データ管理部２０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャート。 クレンジング対応情報７３として格納される情報の一例を示す図。 データクレンジング処理および突合処理の内容を模式的に示す図。 保険情報データベース７４として格納される情報の一例を示す図。 解析部３０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャート。 解析部３０による処理を説明するための図。 保険料低減項目選択部４２により実行される処理の流れの一例を示すフローチャート。 提携事業者データベース７５として格納される情報の一例を示す図。 実施形態の保険契約支援装置１を中心として実行される処理の流れの一例を示すシーケンス図。

以下、実施形態の保険契約支援装置、保険契約支援方法、および保険契約支援プログラムを、図面を参照して説明する。

図１は、実施形態の保険契約支援装置１の構成および使用環境を示す図である。保険契約支援装置１は、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークＮＷを介して、利用者端末１００、薬局端末１１０、医院端末１２０、病院端末１３０等の情報収集用機器、並びに保険会社端末２００と接続されている。保険契約支援装置１は、情報収集用機器から収集した情報（健康情報）、および保険に加入した人から得た保険料および保険内容（保険情報）をデータベースに登録して管理し、保険への加入を支援するための推奨情報を生成して出力する装置である。保険とは、例えば、保険会社により提供される医療保険や生命保険である。また、保険は、公的な組合や特定の独立行政法人等により提供される保険を含んでもよい。

［各種機器について］
保険契約支援装置１の構成に先立って、各種の情報収集用機器、並びに保険会社端末２００について説明する。利用者端末１００は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等の端末装置である。利用者端末１００は、Bluetooth（登録商標）やＵＳＢケーブル等を介して活動量計１０２またはバイタルセンサ１０４と通信する。

活動量計１０２は、例えば、人の手首に装着されるリストバンド型活動量計である。図２は、実施形態の活動量計１０２の外観構成図である。活動量計１０２は、リストバンド部１０２Ａに本体部（不図示）が装着された状態で、人の手首に装着されて使用される。本体部は、ボタン１０２Ｂおよび表示部１０２Ｃが設けられる他、三軸式加速度センサや利用者端末１００と通信するための通信装置、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ、各種記憶装置等を内蔵する。また、本体部の表示部１０２Ｃと反対の側には、充電用端子が設けられる。表示部１０２Ｃは、リストバンド部１０２Ａに形成された孔部を介して外部に表面が露出することで、表示内容が視認可能となっている。また、ボタン１０２Ｂは、リストバンド部１０２Ａの側壁部１０２Ａａによって覆われた状態で使用され、リストバンド部１０２Ａの側壁部１０２Ａａごとプッシュ操作される。

活動量計１０２は、ボタン１０２Ｂに対する操作によって、利用者端末１００と通信可能なモード（ペアリングモード）に設定される。活動量計１０２の動作モードは、表示部１０２Ｃの表示態様を変更することで認識可能となっている。活動量計１０２は、利用者端末１００に専用アプリがインストールされることで、利用者端末１００と共に、人の種々の活動を計測することができる。例えば、利用者端末１００の専用アプリは、活動量計１０２の三軸式加速度センサの検出値に基づいて、活動量計１０２が装着された人の歩数、移動距離、消費カロリー、または睡眠時間を計測する。なお、このような計測機能は、活動量計１０２の側が備えてもよい。また、活動量計１０２は、本体部に対するタップ操作によって、食事をした時刻、入浴した時刻等を記録することができる。

バイタルセンサ１０４は、例えば、人体（胸部等）に導電性ゲルパッドで貼り付けられ、人の心電位、脈波、三軸方向の加速度、皮膚温度を同時に連続計測可能なウェアラブル生体情報センサである。図３は、実施形態のバイタルセンサ１０４の外観構成図である。図３の左図は、バイタルセンサ１０４の表側の面を示し、図３の右図は、バイタルセンサ１０４の裏側（人体に貼り付けられる側）の面を示している。バイタルセンサ１０４の裏側には、心電位センサ１０４Ａおよび１０４Ｂと、皮膚温度センサ１０４Ｃと、脈波センサ１０４Ｄとが設けられている。また、バイタルセンサ１０４は、三軸式加速度センサや利用者端末１００と通信するための通信装置、ＣＰＵ等のプロセッサ、各種記憶装置等を内蔵する。バイタルセンサ１０４は、上記各センサによって検出されたバイタル情報に基づいて、心拍間隔、脈波間隔、体動量、姿勢等を算出する。バイタルセンサ１０４の検出結果、および算出結果は、例えば、バイタルセンサ１０４において予め用意されたＡＰＩに対するコマンドを利用者端末１００から送信することで、利用者端末１００に返信される。利用者端末１００にインストールされた専用アプリは、バイタルセンサ１０４から取得した情報に基づいて各種表示画像を生成し、表示部に表示させる。

利用者端末１００は、活動量計１０２またはバイタルセンサ１０４から取得した各種生体情報（健康情報）を、ネットワークＮＷを介して保険契約支援装置１に送信する。また、利用者端末１００は、人が保険に加入した際の保険料および保険内容（保険情報）の入力を受け付け、健康情報との対応関係を認識可能な態様で（例えば住所や氏名等を明記した状態で）保険契約支援装置１に送信する。保険情報には、保険に加入できなかった事実が含まれてもよい。また、利用者端末１００は、活動量計１０２やバイタルセンサ１０４に代えて（または、加えて）体組成計や血圧計から健康情報を取得してもよい。

薬局端末１１０は、薬局に設置される専用端末、或いは汎用のパーソナルコンピュータ等である。また、薬局検査装置１１２は、薬局端末１１０が設置された薬局内に設置される検査装置であり、例えば、血液検査装置や呼気検査装置を含む。血液検査装置は、人から採取された血液の成分を分析し、血糖値、ＨｃＡ１ｃ、中性脂肪、ＨＤＬコレステロール、ＬＤＬコレステロール、ＡＳＴ（ＧＯＴ）、ＡＬＴ（ＧＰＴ）、γ−ＧＴＰ等の検査結果を出力する。呼気検査装置は、検査薬を飲んだ人の呼気成分を分析し、ピロリ菌に感染しているか否かを検査した結果を出力する。

薬局端末１１０は、例えば、キーボードやマウス等の入力デバイスを備え、薬局検査装置１１２による検査結果が、薬剤師等によって手動で薬局端末１１０に入力される。なお、これに代えて、薬局検査装置１１２の検査結果がＬＡＮ等を介して自動的に薬局端末１１０にインポートされるようにしてもよい。また、薬局端末１１０には、人に処方された薬の履歴である投薬歴が、手動または自動で入力される。薬局端末１１０は、例えばブラウザ機能によって特定のウェブサイトにアクセスし、フォームデータを送信することで、各種情報（健康情報）を保険契約支援装置１に送信する。また、薬局端末１１０は、診療報酬の明細書であるレセプトデータを、ネットワークＮＷを介して保険契約支援装置１に送信してもよい。

医院端末１２０は、歯科医や眼科医等の医院に設置される専用端末、或いは汎用のパーソナルコンピュータ等である。また、医院検査装置１２２は、医院端末１２０が設置された医院内に設置される装置であり、例えば、医院で実施される健康診断のために用いられる装置、唾液から歯周病を検査する装置、ＤＮＡ検査装置等である。医院端末１２０には、例えば、電子カルテシステムが導入され、過去に医院や病院で診療された結果（検査結果、投薬歴等）が閲覧可能となっている。医院端末１２０は、電子カルテシステムに入力された情報（健康情報）を所定のフォーマットに変換し、ネットワークＮＷを介して保険契約支援装置１に送信する。また、医院端末１２０は、診療報酬の明細書であるレセプトデータや、医院で実施した健康診断のデータ（健診データ）の健康情報を、ネットワークＮＷを介して保険契約支援装置１に送信してもよい。

病院端末１３０は、病院に設置される専用端末、或いは汎用のパーソナルコンピュータ等である。また、病院装置１３２は、病院端末１３０が設置された医院内に設置される装置であり、例えば、病院で実施される健康診断のために用いられる装置、ＣＴ（Computed Tomography；コンピュータ断層撮影）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging；核磁気共鳴画像法）装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography；ポジトロン断層法）装置、重粒子線治療装置等である。病院端末１３０は、病院装置１３２により取得された人体画像等の情報（健康情報）を、ネットワークＮＷを介して保険契約支援装置１に送信する。また、病院端末１３０は、各種検査結果や投薬歴、診療報酬の明細書であるレセプトデータ、病院で実施した健康診断のデータ（健診データ）等の健康情報を、ネットワークＮＷを介して保険契約支援装置１に送信する。

保険会社端末２００は、保険の提供者によって使用される専用端末、或いは汎用のパーソナルコンピュータ等である。

［保険契約支援装置］
以下、保険契約支援装置１の構成および機能について説明する。保険契約支援装置１は、例えば、通信インターフェース１０と、データ管理部２０と、解析部３０と、推奨情報生成部４０と、請求管理部５０と、記憶部７０とを備える。推奨情報生成部４０は、保険料低減項目選択部４２と、保険加入可能条件推定部４４とを備える。データ管理部２０、解析部３０、推奨情報生成部４０、および請求管理部５０は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、記憶部７０に格納されたプログラム７１を実行することで機能するソフトウェア機能部である。すなわち、保険契約支援装置１は、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。この場合、保険契約支援装置１は、プログラム７１をコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現されてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現されてもよい。なお、上記機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。

記憶部７０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により実現される。記憶部７０には、前述したプログラム７１の他、健康情報データベース７２、クレンジング対応情報７３、保険情報データベース７４、提携事業者データベース７５等の情報が格納される。なお、記憶部７０のうち一部または全部は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）装置等を利用した、保険契約支援装置１から見た外部装置により実現されてもよい。

通信インターフェース１０は、ネットワークＮＷに接続するためのハードウェア（例えばネットワークカード）を含む。通信インターフェース１０は、「収集部」の一例である。通信インターフェース１０によって、利用者端末１００、薬局端末１１０、医院端末１２０、および病院端末１３０から、上記説明した健康情報および保険情報が収集される。なお、健康情報または保険情報は、保険契約支援装置１が備える入力部（不図示）を用いて手動で入力されてもよい。

［データ管理］
データ管理部２０は、通信インターフェース１０により収集された健康情報に対して、クレンジング処理および突合処理を行って、健康情報データベース７２を構築する。

図４は、健康情報データベース７２として格納される情報の一例を示す図である。図示するように、健康情報データベース７２は、例えば、基本情報、生活因子、環境因子、遺伝因子、および医療データに大別される項目が、対象者の識別情報である対象者ＩＤに対応付けられた情報である。以下、健康情報が取得された取得元の人のことを「対象者」と称する。また、一人の対象者の対象者ＩＤに対応付けられた項目群を、「レコード」と称する。健康情報データベース７２の各項目のうち遺伝因子を除く項目は、収集された日時、あるいは検査日時等に対応付けられた時系列データとなっている。

基本情報は、例えば、対象者の年齢、性別、身長、体重等の項目を含む。生活因子は、例えば、対象者の労働時間、睡眠時間、飲酒の有無または量、喫煙の有無または量、運動の頻度または量、単位時間（例えば１日）あたりの消費カロリー等の項目を含む。環境因子は、例えば、空気の質、水の質、気候、日射量等の自然環境因子と、熱や冷気等の職場環境因子と、対人環境等の人的因子とを含む。職場環境因子の項目「熱」とは、例えば製鉄所等の高温環境で就労しているか否かを示す項目である。また、職場環境因子の項目「冷気」とは、例えば冷凍食品の保管所等の冷温環境で就労しているか否かを示す項目である。対人環境とは、例えば家族や友人に対して特にストレスを感じているか否かを示す項目である。基本情報、生活因子、および環境因子の各項目は、例えば、医院端末１２０または病院端末１３０から収集される健診データ（問診表）から取得される。

遺伝因子は、例えば、特定の疾病に関連性の強い各種ＤＮＡ情報や、家族の病歴等の項目を含む。医療データは、例えば、疾病歴、健診歴、投薬歴、手術歴、予防接種歴、血液検査結果、唾液検査結果、呼気検査結果、血圧、視力等の項目を含む。

健康情報データベース７２の元となる情報は、まず、記憶部７０のバッファ領域に格納される。そして、データ管理部２０の処理によって、対象者ＩＤに各項目が対応付けられた健康情報データベース７２の形式に整えられる。以下、これについて説明する。図５は、データ管理部２０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、所定の周期で（例えば１日１回程度）実行される。

まず、データ管理部２０は、記憶部７０のバッファ領域に格納されている健康情報を、対象者順にソートする（ステップＳ１００）。次に、データ管理部２０は、対象者順に並べられた健康情報から、対象者を一人選択し（ステップＳ１０２）、選択した対象者が、健康情報データベース７２に登録されていない、新たな対象者であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。選択した対象者が新たな対象者である場合、データ管理部２０は、その対象者に対象者ＩＤを付与し、健康情報データベース７２に新たなレコードを追加する（ステップＳ１０６）。

次に、データ管理部２０は、ステップＳ１０２で選択した対象者についての健康情報を、種類別にソートする（ステップＳ１０８）。健康情報の「種類」とは、例えば、「○○医院から収集した健診データ」、「××薬局から収集した血液検査結果」、といったように、健康情報の収集元とデータの種類とに基づいて特定される種類である。

次に、データ管理部２０は、ステップＳ１０２で選択した対象者についての健康情報から一つの種類の健康情報を選択する（ステップＳ１１０）。そして、データ管理部２０は、クレンジング対応情報７３からステップＳ１１０で選択した健康情報の種類に対応する情報を取得し（ステップＳ１１２）、取得した情報に基づいて、健康情報から健康情報データベース７２の項目に情報を転記する（ステップＳ１１４）。これによって、個別のフォーマットで収集される健康情報における必要な項目が、健康情報データベース７２に転記されると共に、不要な項目が破棄されることになる（データクレンジング処理）。

図６は、クレンジング対応情報７３として格納される情報の一例を示す図である。図示するように、クレンジング対応情報７３は、健康情報の収集元とデータの種類とに基づいて特定される健康情報の種類ごとに、健康情報における項目の位置と、健康情報データベース７２における項目の位置とを対応付けた情報である。

次に、データ管理部２０は、現在選択されている対象人に関して、全ての健康情報の種類について処理を完了したか否かを判定する（ステップＳ１１６）。全ての健康情報の種類について処理を完了していない場合、データ管理部２０は、ステップＳ１１０に戻り、健康情報の次の種類を一つ選択し、以降の処理を行う。

係る処理によって、現在選択されている対象人に関して、異なる種類の健康情報からの情報が足し合され、健康情報データベース７２のレコードが形成される（突合処理）。データクレンジング処理と、突合処理とによって、様々なフォーマットで収集される健康情報を、統計処理に適した統一フォーマットの健康情報データベース７２として管理することができる。

図７は、データクレンジング処理および突合処理の内容を模式的に示す図である。図示するように、データクレンジング処理によって、健康情報における必要な項目が健康情報データベース７２に転記されると共に、不要な項目が破棄され、突合処理によって、同一の対象人に関する、異なる種類の健康情報からの情報が足し合わされる。

図５の説明に戻る。ステップＳ１１６において、全ての健康情報の種類について処理を完了したと判定した場合、データ管理部２０は、全ての対象者について処理を完了したか否かを判定する（ステップＳ１１８）。全ての対象者について処理を完了していない場合、データ管理部２０は、ステップＳ１０２に戻り、次の対象者を一人選択し、以降の処理を行う。全ての対象者について処理を完了した場合、データ管理部２０は、本フローチャートの処理を終了する。

更に、データ管理部２０は、通信インターフェース１０が利用者端末１００や保険会社端末２００等から収集した保険情報に基づいて、保険情報データベース７４を構築する。保険情報は、人が加入した保険の保険料および保険内容に関する情報である。データ管理部２０は、健康情報データベース７２と保険情報データベース７４を、同一の対象者からの情報が互いに対応付けられた形で記憶部７０に記憶させる。データ管理部２０は、例えば、健康情報と保険情報の双方に含まれる氏名や住所、年齢等に基づいて対象者を同定し、同一の対象者からの情報には、健康情報データベース７２と保険情報データベース７４の双方において同じ対象者ＩＤを付与して管理する。

図８は、保険情報データベース７４として格納される情報の一例を示す図である。図示するように、保険情報データベース７４には、健康情報データベース７２と共通の対象者ＩＤに対応付けられて、その対象者が加入した保険の保険内容および保険料、並びに保険に加入できなかった事実の有無が格納される。

［影響度の解析］
解析部３０は、データ管理部２０により記憶部７０に構築された健康情報データベース７２と、保険情報データベース７４との対応関係に基づいて、健康情報データベース７２に含まれる各パラメータの変動が、保険料および保険内容に与える影響を解析する。なお、解析部３０による処理は、保険会社毎に行われてもよいし、料率計算が保険会社間で大きく相違しないとの前提であれば、保険会社を区別せずに行われてもよい。

解析部３０は、例えば、健康情報データベース７２における各項目について、その変動量が保険料に与える影響度を解析する。項目の変動量とは、各項目の変化を項目ごとの基準に即して数値化したものであり、例えば、項目「飲酒」であれば１日あたりの飲酒量の変動量となる。影響度Ｑは、例えば式（１）で表される。式中、Ｐは保険料であり、ｘ_ｉは健康情報データベース７２におけるｉ番目の項目の値である。また、Δｘ_ｉはｉ番目の項目の値の変動量であり、α_ｉはｉ番目の項目に対応した係数である。この係数α_ｉをｉ番目の項目の値の変動量Δｘ_ｉに乗算することで、ｉ番目の項目の変動に依存する保険料Ｐの変動割合ΔＰ_ｉが求められる。影響度Ｑは、保険料Ｐの変動割合ΔＰ_ｉを保険料Ｐで除算した値となる。

Ｐ×Ｑ＝ΔＰ_ｉ＝α_ｉ×Δｘ_ｉ …（１）

解析部３０は、健康情報データベース７２における各項目について、上記の式（１）を構築するために、以下の処理を行う。図９は、解析部３０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、解析部３０は、健康情報データベース７２に含まれる項目から、着目項目を一つ選択する（ステップＳ２００）。次に、解析部３０は、健康情報データベース７２から、着目項目以外の項目がほぼ同じ二つのレコードの組を抽出する（ステップＳ２０２）。更に、解析部３０は、ステップＳ２０２で抽出したレコードの組を、保険情報データベース７４において該当する二人の対象者の保険内容の項目がほぼ同じレコードの組に絞り込む（ステップＳ２０４）。「ほぼ同じ」とは、項目の内容ごとに定められる許容範囲内であることを意味する。そして、解析部３０は、ステップＳ２０４で絞り込んだレコードの組に該当する対象者間での保険料の比較に基づき、影響度Ｑを導出する（ステップＳ２０６）。解析部３０は、ステップＳ２００からＳ２０６の処理を、健康情報データベース７２に含まれる全ての項目を着目項目として選択し終えるまで繰り返し実行する（ステップＳ２０８）。

図１０は、解析部３０による処理を説明するための図である。図１０は、項目「飲酒」に着目した場合の処理を示している。この場合、解析部３０は、「飲酒」の項目が有意に異なり、その他の項目がほぼ同じである健康情報データベース７２のレコードの組を抽出する。更に、解析部３０は、抽出したレコードの組から、該当する対象者の加入した保険の保険内容がほぼ同じであるレコードの組に絞り込む。そして、解析部３０は、例えば、絞り込んだレコードの組から、例えば「飲酒」の項目が飲酒有りとなっている対象者が支払っている保険料（図ではＰＡ、ＰＥ、…）の平均値から、「飲酒」の項目が飲酒無しとなっている対象者が支払っている保険料（図ではＰＢ、ＰＦ、…）の平均値を減算し、「飲酒」の項目が飲酒無しとなっている対象者が支払っている保険料（図ではＰＢ、ＰＦ、…）で除算することで、影響度Ｑを導出する。係る処理によって、健康情報データベース７２における各項目の変動が、保険料に与える影響を客観的に評価することができる。

また、解析部３０は、後述する推奨情報の生成のために、項目毎の係数α_ｉを導出して記憶部７０に記憶させておく。この際に、解析部３０は、項目の内容を数値化した項目値の差分についてレコード間での平均（平均差分）を求め、平均差分の大きさに基づいて係数α_ｉを調整してもよい。上記の例では、解析部３０は「飲酒」有りのグループの平均飲酒量が大きい値であれば、係数α_ｉを相対的に小さく調整し、「飲酒」有りのグループの平均飲酒量が小さい値であれば、係数α_ｉを相対的に大きく調整する。

なお、保険内容と保険料が比例関係にあるという前提であれば、解析部３０は、図９のステップＳ２０４の処理を省略し、影響度Ｑを導出する際に用いられる対象者毎の「保険料」に対して、保険内容に応じた換算係数を乗算してもよい。例えば、基準となる保険内容に対して、各対象者の保険内容がＷ倍であれば換算係数は（１／Ｗ）といったように、保険内容の値の逆数に基づいて算出される。

更に、解析部３０は、「保険料が変動しない健康情報の変動幅」についても算出してよい。この場合、解析部３０は、健康情報データベース７２における着目項目について、それ以外の項目がほぼ同じ二つのレコードの組を抽出し、さらに、抽出したレコードの組を、保険情報データベース７４において保険内容および保険料の項目がほぼ同じレコードの組に絞り込む。そして、解析部３０は、絞り込んだレコードの組における着目項目間の差分の最大値を、「保険料が変動しない健康情報の変動幅」として算出する。

［推奨情報］
推奨情報生成部４０のうち保険料低減項目選択部４２は、保険に加入しようとする特定の人、或いは保険内容を見直したい特定の人（以下、依頼者と称する）からの照会に応じて、依頼者が支払う保険料を低減させる行動変容を推奨する推奨情報を生成する。依頼者は、自らの健康情報を、上記説明した種々の手法で保険契約支援装置１に提供した上で、下記のサービスを受けることができる。なお、照会は、保険の提供者からなされてもよい。

保険料低減項目選択部４２は、健康情報データベース７２に含まれる各項目について、上限と下限を設定しておく。例えば、項目が「飲酒」であれば、上限は例えば「５合以上／１日」と設定され、下限は「飲酒無し」と設定される。また、項目が「睡眠時間」であれば、上限は「８時間以上」に設定され、下限は「４時間未満」に設定される。その上で、保険料低減項目選択部４２は、図１１に例示する処理を実行する。

図１１は、保険料低減項目選択部４２により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、保険料低減項目選択部４２は、依頼者の健康情報に含まれる項目から、着目項目を一つ選択する（ステップＳ３００）。次に、保険料低減項目選択部４２は、ステップＳ３００で選択した着目項目について、改善方向への変動可能量（改善可能幅）を算出する（ステップＳ３０２）。改善可能幅は、項目の内容に応じて、上限側への変動幅である場合もあるし、下限側への変動幅である場合もある。例えば、項目が「飲酒」であれば下限に近い方が保険料は安くなり、項目が「睡眠時間」であれば上限に近い方が保険料は安くなると考えられるからである。

そして、保険料低減項目選択部４２は、ステップＳ３００で選択した着目項目について、ステップＳ３０２で算出した改善可能幅に、解析部３０により予め導出されている着目項目を項目ｉとした場合の計数α_ｉを乗算する（ステップＳ３０４）。これによって、保険料低減項目選択部４２は、「着目項目を最大限に改善した場合の保険料の改善率」を導出することができる。保険料低減項目選択部４２は、ステップＳ３００からＳ３０４の処理を、依頼者の健康情報に含まれる全ての項目を着目項目として選択し終えるまで繰り返し実行する（ステップＳ３０６）。

次に、保険料低減項目選択部４２は、依頼者の健康情報に含まれる全ての項目について導出した保険料の改善率を降順にソートし（ステップＳ３０８）、上位項目（例えば上位３番目までの項目）の行動変容を推奨する推奨情報を生成し（ステップＳ３１０）、通信インターフェース１０を介して利用者端末１００等に送信する（ステップＳ３１２）。例えば、上位から３番目までの項目が「睡眠時間」、「喫煙」、「運動」であった場合、推奨情報は、「保険料低減のために、睡眠を良く取り、禁煙し、運動を積極的にするようにしましょう」といった情報となる。これによって、依頼者は、自らの行動変容によって保険料を低減させることができる。また、保険の提供者にとっても、疾病リスクの高い人が保険に加入するのを抑制することで、保険金の支払いを抑制することができる。

なお、保険料低減項目選択部４２は、「その項目を最大限に改善した場合の保険料の改善率」ではなく、「その項目を基準幅だけ改善した場合の保険料の改善率」を導出してもよい。この場合、保険料低減項目選択部４２は、改善可能幅がゼロでない各項目について、項目毎に定められている基準幅だけ改善した場合の保険料の改善率を導出し、上位から順に選択して依頼者に提供する。

また、推奨情報生成部４０のうち保険加入可能条件推定部４４は、依頼者からの照会に応じて、本来であれば保険に加入できなかった依頼者が保険に加入可能となるための行動変容を推奨する推奨情報を生成する。

保険加入可能条件推定部４４は、例えば、健康情報データベース７２に格納されているレコードを、保険情報データベース７４の内容に基づいて、保険に加入できた対象者のレコードと、加入できなかった対象者のレコードにそれぞれグループ化する。そして、健康情報データベース７２の各項目について、保険加入の可否基準となる境界線の有無、および境界線の位置を探索する。

例えば、項目が「睡眠時間」である場合、保険加入可能条件推定部４４は、４時間、５時間、６時間、といったように複数の境界線を設定し、各境界線で健康情報データベース７２に格納されているレコードを区切った場合に、保険加入の可否に基づくグループにどの程度合致しているかを数値化する。例えば、保険加入可能条件推定部４４は、「睡眠時間」の境界線を４時間とした場合、睡眠時間が４時間未満の対象者のグループと、睡眠時間が４時間以上の対象者のグループとに分け、保険加入の可否に基づくグループ分けとの合致度を算出する。合致度は、例えば、対象者全員の数を分母とし、境界線に基づくグループへの所属と保険加入の可否に基づくグループへの所属とが一致した対象者の数を分子として求められる。保険加入可能条件推定部４４は、閾値よりも高い合致度が得られた境界線を、保険加入の可否基準となる境界線とする。一方、保険加入可能条件推定部４４は、閾値よりも高い合致度が得られる境界線が存在しない場合は、その項目は保険加入の可否に影響を与えない項目であると判断する。

保険加入可能条件推定部４４は、上記のような判定を各項目について行い、保険加入を可能とする項目毎の境界線を設定する。そして、依頼者から得られた健康情報の各項目について境界線よりも保険加入可能側であるか否かを判定し、境界線よりも保険加入可能側でない項目についての行動変容を推奨する推奨情報を生成し、利用者端末１００等に送信する。これによって、本来であれば保険に加入できなかった依頼者が、保険に加入できる可能性を生じさせることができる。

また、推奨情報生成部４０は、提携事業者データベース７５を参照し、各種紹介を推奨情報に含めてもよい。図１２は、提携事業者データベース７５として格納される情報の一例を示す図である。図示するように、提携事業者データベース７５では、推奨情報に含まれる項目と、提携事業者とが対応付けられている。推奨情報生成部４０は、生成した推奨情報に「禁煙」の項目が含まれている場合、禁煙外来を行う医院の情報を推奨情報に付加して依頼者に出力する。

請求管理部５０は、依頼者が、保険契約支援装置１による推奨情報を受けて保険に加入した場合、加入した保険会社に対して支援報酬の請求を行う。請求管理部５０は、例えば、通信インターフェース１０を介して、推奨情報を受けて保険に加入した依頼者の数に応じた請求額を保険会社端末２００に送信する。

図１３は、実施形態の保険契約支援装置１を中心として実行される処理の流れの一例を示すシーケンス図である。まず、情報収集用機器によって健康情報が収集され（ステップＳ４００）、対象者から保険情報が収集される（ステップＳ４０２）。保険契約支援装置１は、健康情報データベース７２と保険情報データベース７４とに基づく解析を行い、影響度Ｑや項目毎の係数α_ｉを導出しておく（ステップＳ４０４）。

その後、依頼者等からの照会があると（ステップＳ４０６）、保険契約支援装置１は、依頼者の健康情報に基づいて推奨情報を生成し（ステップＳ４０８）、依頼者に提供する（ステップＳ４１０）。

依頼者が保険の申し込みを行うと（ステップＳ４１２）、保険会社端末２００から申し込み受領の通知がなされ（ステップＳ４１４）、保険契約支援装置１は請求情報を保険会社端末２００に送信する（ステップＳ４１６）。

以上説明した実施形態によれば、データ管理部２０が、健康情報と保険情報を、同一人からの情報を互いに対応付けて健康情報データベース７２および保険情報データベース７４として記憶部７０に記憶させ、解析部３０が、それらの対応関係に基づいて、健康情報に含まれる各パラメータの変動が保険に与える影響を解析することにより、人の健康状態が保険の加入条件に与える影響について客観的な評価をすることができる。

また、実施形態によれば、データクレンジング処理と、突合処理とによって、様々なフォーマットで収集される健康情報を、統計処理に適した統一フォーマットの健康情報データベース７２として管理することができる。

また、実施形態によれば、推奨情報生成部４０が、依頼者から取得された健康情報と、解析部３０により解析された影響とに基づいて、保険料を低減させるための行動変容を推奨する推奨情報を生成することにより、依頼者は、自らの行動変容によって保険料を低減させることができる。また、保険の提供者にとっても、疾病リスクの高い人が保険に加入するのを抑制することで、保険金の支払いを抑制することができる。

また、実施形態によれば、推奨情報生成部４０のうち保険加入可能条件推定部４４が、依頼者が保険に加入可能となるための行動変容を推奨する推奨情報を生成するため、本来であれば保険に加入できなかった依頼者が、保険に加入できる可能性を生じさせることができる。

なお、上記実施形態では、健康情報や保険情報を提供する人から、それらの情報が統計処理等に用いられることの合意を得ることについて言及していないが、保険契約支援装置１は、人から合意を取得した上で上記説明した統計処理等を実行するようにしてもよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、人の健康に関する健康情報であって、複数のパラメータを含む健康情報と、人が加入した保険の保険料および保険内容に関する保険情報とを収集する収集部（１０）と、収集部により収集された健康情報と保険情報を、同一人からの情報を互いに対応付けて記憶部（７０）に記憶させるデータ管理部（２０）と、データ管理部（２０）により記憶部（７０）に記憶された健康情報と保険情報との対応関係に基づいて、収集部により収集された健康情報に含まれる各パラメータの変動が保険に与える影響を解析する解析部（３０）とを持つことにより、人の健康状態が保険の加入条件に与える影響について客観的な評価をすることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…保険契約支援装置、１０…通信インターフェース、２０…データ管理部、３０…解析部、４０…推奨情報生成部、４２…保険料低減項目選択部、４４…保険加入可能条件推定部、５０…請求管理部、７０…記憶部、７１…プログラム、７２…健康情報データベース、７３…クレンジング対応情報、７４…保険情報データベース、７５…提携事業者データベース、１００…利用者端末、１０２…活動量計、１０４…バイタルセンサ、１１０…薬局端末、１２０…医院端末、１３０…病院端末、２００…保険会社端末

Claims (7)

1. 人の健康に関する健康情報であって、複数のパラメータを含む健康情報と、人が加入した保険の保険料および保険内容に関する保険情報とを収集する収集部と、
   前記収集部により収集された健康情報と保険情報を、同一人からの情報を互いに対応付けて記憶部に記憶させるデータ管理部と、
   前記データ管理部により前記記憶部に記憶された健康情報と保険情報との対応関係に基づいて、前記収集部により収集された健康情報に含まれる各パラメータの変動が保険に与える影響を解析する解析部と、
   を備える保険契約支援装置。
2. 前記データ管理部は、前記収集部により収集される健康情報の収集元ごとに特定される健康情報の種類と、前記記憶部に記憶させる情報の形式との対応関係を示す対応情報を参照することで、前記収集部により個別のフォーマットで収集される健康情報における不要な項目を破棄すると共に、異なる種類の健康情報からの情報を人について足し合わせて前記記憶部に記憶させる、
   請求項１記載の保険契約支援装置。
3. 前記収集部により特定の人から取得された健康情報と、前記解析部により解析された影響とに基づいて、前記特定の人が保険料を低減させるための行動変容を推奨する推奨情報を生成する推奨情報生成部を更に備える、
   請求項１または２記載の保険契約支援装置。
4. 前記保険情報には、人が保険に加入できなかった事実を示す情報が含まれ、
   前記収集部により特定の人から取得された健康情報と、前記収集部により予め収集された保険情報とに基づいて、前記特定の人が保険に加入可能となるための行動変容を推奨する推奨情報を生成する推奨情報生成部を更に備える、
   請求項１から３のうちいずれか１項記載の保険契約支援装置。
5. 前記特定の人が前記推奨情報生成部により生成された推奨情報を利用して保険に加入した場合に、前記加入した保険の保険会社に対する請求額を決定する請求管理部を更に備える、
   請求項３または４記載の保険契約支援装置。
6. コンピュータが、
   人の健康に関する健康情報であって、複数のパラメータを含む健康情報と、人が加入した保険の保険料および保険内容に関する保険情報とを収集し、
   前記収集した健康情報と保険情報を、同一人からの情報を互いに対応付けて記憶部に記憶させ、
   前記記憶部に記憶された健康情報と保険情報との対応関係に基づいて、前記収集された健康情報に含まれる各パラメータの変動が、前記保険情報に含まれる保険料および保険内容に与える影響を解析する、
   保険契約支援方法。
7. コンピュータに、
   収集部により収集された、人の健康に関し複数のパラメータを含む健康情報と、人が加入している保険の保険料および保険内容に関する保険情報とを、同一人からの情報を互いに対応付けて記憶部に記憶させる処理と、
   前記記憶部に記憶された健康情報と保険情報との対応関係に基づいて、前記収集された健康情報に含まれる各パラメータの変動が、前記保険情報に含まれる保険料および保険内容に与える影響を解析する処理と、
   を実行させるための保険契約支援プログラム。

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