JP2001319051A - 金融商品設計プログラム、装置及び方法並びに金融商品設計プログラムを格納したコンピュータ可読の記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】保険を設計する際に生活者から見たリスクが客
観的が理解され、自己判断の上で納得して保険に加入す
ることを可能とする。 【解決手段】情報入力部１６-１は、保険の設計に必要
な情報を入力する。リスク認識度算出部４０はリスクに
対する個客の認識を表す不安度等の定性情報からリスク
認識度をデータベースの検索等で算出する。保障額算出
部４２は個客の属性情報によりリスクに対し必要な保障
額を算出する。出力表示部１６-２はリスク認識度を中
心からの枝の長さとし、必要保障額を枝の先の円の大き
さとしたマップイメージを出力表示する。商品設計部４
５は出力表示部１６-２で表示されたリスクの必要保障
額を満たす最適な保険商品を設計して提供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、保険等の金融商品
を個客のニーズに応じて自動的に設計する金融商品設計
プログラム、装置及び方法並びに金融商品自動設計プロ
グラムを格納したコンピュータ可読の記録媒体に関し、
特に個客のリスクに対する認識度を数値化して個客の属
性情報に基づき必要保障額を求め、必要保障額を満たす
最適化された保険商品等を設計する金融商品設計プログ
ラム、装置及び方法並びに金融商品設計プログラムを格
納した記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、保険会社による保険の販売は、保
険加入時に個客のライフプランを想定し、想定したライ
フプランに基づいて必要保障額や保険商品の設計を行っ
ている。

【０００３】このような保険商品の自動設計としては、
例えば特開平８−２３７１５９号の個人ライフプランに
基づく最適保険の自動設計方法がある。この方法は、個
人の個別ライフスタイルに応じて策定した個人特有のラ
イフプランに基づいて、的確かつ迅速に終身保険、平準
定期保険及び家族収入保険特約の保険商品の最適な組み
合わせを自動設計する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、個人の
ライフプランに基づいて設計した保険商品は、将来のラ
イフイベントという不確実性が内包されており、個客の
了解を得た上で販売したとしても、次のような問題が挙
げられる。 （１）生活者自身における加入認識の意識が考慮されて
いないため、保険会社の一方的な保険商品設計になる可
能性が高い。 （２）将来の不確実なライフイベントが織り込まれてい
るため、将来にわたって不必要な保障が組み込まれてい
る可能性が高い。 （３）将来のライフプラン設計を行うために、個人の定
量的な属性情報を多く必要とする。 （４）加入時点から生活者の加入認識変化という時間軸
を欠くため、保険商品が硬直的になり易い。 （５）加入時点では生活者が不確実なライフイベントに
基づくものにも関わらず、最適な保険であると錯覚して
いる。 （６）個人のライフイベントの変化に基づく保険設計の
途中見直しが繁雑なため、保障に余裕があり過ぎ、保険
料が割高になっている可能性が高い。 （７）生活者自身の加入意識が可視化されていないた
め、保険会社が十分に説明を尽しても、納得して保険に
加入していない可能性が高い。 （８）不確実なイベントが加入時点で組み込まれている
ため、生活者がいつ保険設計の見直しをすれば良いか判
断がつきにくい。 （９）定期付終身，年金など特約については保険会社の
一方的な提案となるため、現在加入すべき商品の最適性
がわからない。 （１０）傷害や疾病及び死亡などの給付に対する支払条
件は、約款をみてもよくわからない。

【０００５】このような問題は、加入時のライフプラン
には不確定要素が多く含まれるため、時間が経つとライ
フプランと実際の生活との間に乖離がみられるようにな
る。そこで、ライフプランをより正確に構築する生涯設
計ツールも存在するが、ライフプランと実際の生活との
間の乖離を無くした保険商品を設計することは、ほとん
ど不可能な状況にある。

【０００６】本発明は、保険を設計する際に生活者から
見たリスクが客観的に理解でき、自己判断の上で納得し
て保険に加入できる金融商品の自動設計装置及び方法並
びに金融商品自動設計プログラムを格納した記憶媒体を
提供することを目的とする。

【０００７】また本発明は、加入後に結婚、住宅購入と
いったライフイベント時に、保険権利を維持させながら
適切に対応した保険再設計が容易にできる金融商品の自
動設計装置及び方法並びに金融商品自動設計プログラム
を格納した記録媒体を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明
図である。本発明の金融商品設計プログラムは、コンピ
ュータに、保険に必要な情報を入力する情報入力ステッ
プと、情報入力ステップから入力されたリスクに対する
個客の認識を表す不安度等の定性情報に基づいてリスク
認識度を算出し、定性情報が入力されなかった場合はデ
ータベースの検索により定性情報を取得してリスク認識
度を算出するリスク認識度算出ステップと、個客の認識
したリスクに対する必要保障額又は個客の属性情報に基
づいた必要保障額を算出する保障額算出ステップと、リ
スク認識度と必要保障額を出力表示する出力表示ステッ
プと、出力表示部で表示されたリスクの必要保障額を満
たす最適な保険商品を設計して提供する商品設計ステッ
プと、を実行させることを特徴とする。

【０００９】このプログラムの各ステップは、図１
（Ａ）の装置構成を例に取ると、各部の機能で実現さ
れ、次のようになる。即ち、保険に必要な情報を入力す
る情報入力部１６−１と、情報入力部１６−１から入力
されたリスクに対する個客の認識を表す不安度等の定性
情報に基づいてリスク認識度を算出し、定性情報が入力
されなかった場合はデータベースの検索により定性情報
を取得してリスク認識度を算出するリスク認識度算出部
４０と、個客（顧客と同じ意味）の認識したリスクに対
する必要保障額又は個客の属性情報に基づいた必要保障
額を算出する保障額算出部４２と、リスク認識度と必要
保障額を出力表示する出力表示部１６−２と、出力表示
部１６−２で表示されたリスクの必要保障額を満たす最
適な保険商品を設計して提供する商品設計部４５とを設
けたことを特徴とする。

【００１０】本発明で使用するデータベースは、個客想
定情報データベース１８、パーソナルデータベース２
０、及び変換テーブル２４を備える。個客想定情報デー
タベース１８は、個客の属性情報、定性情報、リスク認
識度、リスクに対する必要保障額及び保険商品で構成さ
れる個別事例情報５４と、所定のカテゴリでセグメント
化した属性情報、定性情報、リスク認識度、リスクに対
する必要保障額及び保険商品で構成されるセグメント別
事例情報５６とを格納している。

【００１１】パーソナルデータベース２０は、個客の属
性情報、定性情報、リスク認識度、リスクに対する必要
保障額及び保険商品で構成される個客情報５８を個客別
に格納している。

【００１２】変換テーブル２４は、定性情報である個客
のアンケート項目に対するリスク項目とリスク認識度の
関連を定義したアンケート／リスク変換テーブル情報２
４−１と、リスク項目に対する保険商品と必要保障額の
関連を定義したリスク／保険部品変換テーブル情報２４
−２を格納している。

【００１３】リスク認識度算出部４０は、変換テーブル
２４から定性情報に対応するリスク認識度を求めて出力
表示部１６−２に表示させ、同時に保障額算出部４２は
変換テーブル２４からリスク項目に対応する必要保障額
を抽出して出力表示部１６−２により表示させる。

【００１４】更に本発明の金融商品自動設計装置は、パ
ーソナルデータベース２０の格納情報を一定タイミング
で個客想定情報データベース１８に反映させる。

【００１５】このように本発明は、リスクに対する個客
の不安度を示す定性情報（サイコグラフィックデータ）
を用いた個客想定情報データベース１８の類似検索もし
くは変換テーブルからリスク認識度を求め、また属性情
報（デモグラフィックデータ）を用いた個客想定情報デ
ータベースの検索、もしくは変換テーブルから必要保障
額を求め、それぞれ可視化して表示することで、顕在リ
スクと潜在リスクの相違が把握でき、加入すべき保障内
容が自己判断でき、生活者としての保険加入意識が明確
化される。

【００１６】またリスク認識度の高いリスク項目（生活
者自身による指定を含む）とその必要保障額を満たすこ
とで、現状のリスク認識度に対する備えとしての最適な
保険商品を設計できる。

【００１７】本発明の金融商品自動設計装置は、更に、
個客による入力情報の度合に応じて設計機能を選定して
出力表示部１６−２により表示する情報分析機能部３１
を設けたことを特徴とする。この場合の選定機能は、次
の３つに分けられる。

【００１８】（リスクメジャー機能：Risk Measure Fun
ction)本発明の金融商品の自動設計装置は、情報入力部
１６−１により個客の定性情報及び属性情報が入力され
た場合、リスク認識度算出部４０及び保障額算出部４２
は変換テーブル２４によりリスク認識度と必要保障額を
算出して出力表示部に表示させる。

【００１９】（タイプ機能：Type Function)また情報入
力部１６−１により個客の属性情報のみが入力された場
合、リスク認識度算出部４０は入力された属性情報によ
る個客想定情報データベース１８の類似検索によりリス
ク認識度を抽出して出力表示部１６−２により表示さ
せ、同時に保障額算出部４２はリスクの変換テーブル２
４による変換、もしくは入力された属性情報による個客
想定情報データベース１８の類似検索により必要保障額
を求めて出力表示部１６−２により表示させる。

【００２０】このように本発明は、リスクに対する不安
度を示す定性情報の入力がなくとも、データベースの検
索で定性情報が補われ、個客の属性情報を入力するだけ
でリスク認識度とリスクに対する必要保障額を個客に提
示できる。

【００２１】（ベース機能：Base Function)更に、情報
入力部１６−１により属性情報の一部のみが入力された
場合、リスク認識度算出部４０は入力された一部の属性
情報による個客想定情報データベース１８の類似検索に
より不足している属性情報を補うと共にリスク認識度を
抽出して出力表示部１６−２により表示させ、同時に保
障額算出部４２は個客想定情報データベース１８の類似
検索により必要保障額を求めて出力表示部１６−２に表
示させる。

【００２２】このため性別や生年月日といったごく一部
の属性情報しか入力できないような場合であっても、デ
ータベース検索で不足情報を補いながらリスク毎にリス
ク認識度と必要保障額を個客に提示できる。

【００２３】（確度）本発明の金融商品自動設計装置の
保障額算出部４２は、属性情報の総数に対する個客から
の入力数の割合および入力項目の重み付けから必要保障
額の確度を算出し、出力表示部によりリスク認識度及び
必要保障額と共に表示させる。このようにユーザが入力
した属性情報の割合によって算出された確度を示すこと
によって、リスクに対する必要保障額の適確性が認識で
きる。

【００２４】（リスク認識度の数値）本発明で算出する
リスク認識度は、リスク認識度の大きさに反比例した例
えば範囲０〜１の値とする。情報入力部１６−１で入力
する定性情報としては、リスクに対する個客の不安感の
度合を複数段階に表現したアンケート情報の回答情報で
ある。例えば非常に不安、やや不安、あまり不安でな
い、不安でないといった４段階のアンケート情報につい
てのいずれかを選択した情報とする。

【００２５】（マップ表示）出力表示部は、図１（Ｂ）
のように、リスク認識度を中心１２０からの枝の距離Ｌ
１〜Ｌ５で表現し、必要保障額を枝の先端に配置した円
や楕円等を用いた図形の面積で表現したマップイメージ
を出力表示する。このリスク認識度を示す枝の長さと必
要保障額を示す枝の先の例えば円の面積から、個客は自
分のリスク認識度と必要保障額の関係を視覚的に捉え、
加入すべき保険内容が自己判断できる。

【００２６】（表形式）また出力表示部は、リスク認識
度と保障額をリスクの高い順に表形式により出力表示
し、このため個客はリスクの優先度の高い順に加入すべ
き保険内容が自己判断できる。

【００２７】（比較表示）更に、出力表示部１６−２
は、情報入力部１６−１又はデータベースから既存契約
情報を取得した場合は、現在表示しているリスク認識度
と必要保障額のマップイメージに、既存契約情報の必要
保障額を比較表示する。これにより必要保障額の相違を
リスク項目の円の大きさの相違で捕えることができ、両
者の差から既存契約の加入もれ、必要保障額の割高、逆
に必要保障額の不足等を適切に判断でき、既存契約つい
て組み変えすべき保険内容が自己判断できる。

【００２８】（リスクシミュレータ機能：Risk Simulat
or Function)本発明の金融商品自動設計装置は、保険商
品の設計後に結婚、入学、住宅購入等のイベント情報を
情報入力部１６−１から入力した場合は、リスク認識度
算出部４０及び保障額算出部４２によりイベント情報に
基づいてリスク認識度及び各リスクの必要保障額を求
め、出力表示部１６−２により表示させる。このため個
人のライフイベントの変化に基づく保険設計の途中見直
しが容易にでき、リスク変化に適切に対応した保険商品
の見直しや組み替えができる。

【００２９】（保険設計）本発明の商品設計部４５は、
算出されたリスク毎の必要保障額と現在の保障額との差
額を満たすように保険商品を再設計するか、又は、現在
の保険商品をリセットして新たにリスク毎の必要保障額
を満たす保険商品を設計し直す。このため既存契約を含
めた保険商品の設計や組み換えが容易にできる。

【００３０】更に、商品設計部４５は、例えば個客の制
約条件等をわずかに変更することで、個客のリスクに対
する必要保障額をほぼ満足する推薦保険商品を設計して
表示する。

【００３１】（金融商品一般）更に本発明は保険商品に
限定されず、投資信託、株式、貯蓄等の金融商品を対象
とし、金融商品の設計に必要な情報を入力する情報入力
部と、リスクに対する個客の不安度を示す定性情報に基
づいてリスク認識度を算出するリスク認識度算出部と、
個客の認識したリスクに対する金融商品の必要額又は個
客の属性情報に基づいた金融商品の必要額を算出して提
示する必要額算出部と、リスク認識度と金融商品の必要
額を可視化して個客に提出する出力表示部と、リスク対
応処理部で提示された金融商品の必要額を満たす最適な
金融商品を設計して提示する商品設計部とを備える。

【００３２】（方法）また本発明は、金融商品自動設計
方法を提供するものであり、保険に必要な情報を入力す
る情報入力過程と；情報入力過程で入力されたリスクに
対する個客の認識を表す不安度等の定性情報に基づいて
リスク認識度を算出し、定性情報が入力されなかった場
合はデータベースの検索により定性情報を取得してリス
ク認識度を算出するリスク認識度算出過程と；個客の認
識したリスクに対する必要保障額又は個客の属性情報に
基づいた必要保障額を算出する保障額算出過程と；リス
ク認識度と必要保障額を出力表示する出力表示過程と；
出力表示過程で表示されたリスクの必要保障額を満たす
最適な保険商品を設計して提供する商品設計過程と；を
備えたことを特徴とする。この自動設計方法の詳細は、
装置構成の場合と同じになる。

【００３３】（媒体）本発明は、金融商品設計プログラ
ムを格納したコンピュータ可読の記録媒体を提供するも
のであり、金融商品設計プログラムは、保険に必要な情
報を入力するステップと；入力されたリスクに対する個
客の認識を表す不安度等の定性情報に基づいてリスク認
識度を算出し、定性情報が入力されなかった場合はデー
タベースの検索により定性情報を取得してリスク認識度
を算出するステップと；個客の認識したリスクに対する
必要保障額又は個客の属性情報に基づいた必要保障額を
算出するステップと；リスク認識度と必要保障額を出力
表示するステップと；出力表示されたリスクの必要保障
額を満たす最適な保険商品を設計して提供するステップ
と；を備えたことを特徴とする。

【００３４】

【発明の実施の形態】図２は、本発明の金融商品自動設
計装置のハードウェア構成であり、ネットワーク構成と
した場合を例にとっており、また金融商品としては保険
商品の自動設計を例にとっている。

【００３５】図２において、保険自動設計装置１０は、
アプリケーションサーバとして機能するＷＷＷサーバ１
６、データベースサーバ１４及び保険設計サーバ１２で
構成され、各サーバはＬＡＮ２５で接続されている。デ
ータベースサーバ１４には個客想定情報データベース１
８、パーソナルデータベース２０及び保険商品データベ
ース２２が接続されている。

【００３６】保険設計サーバ１２は、ＷＷＷサーバ１６
を経由してインターネット２６に接続した個客側のＷＷ
Ｗブラウザ２８−１，２８−２との間で行う。このた
め、ＷＷＷブラウザ２８−１，２８−２が本発明による
保険自動設計装置１０の個客側のユーザインタフェース
となる。

【００３７】図３は、図２の保険自動設計装置１０の機
能構成のブロック図である。図３において、個客側装置
となるＷＷＷブラウザ２８には、個客の属性情報や定性
情報を入力する入力表示部３０と、リスク認識度と必要
保障額の出力表示するマップイメージ６０と表形式６２
の表示部が設けられている。

【００３８】またインターネット２６を介してＷＷＷブ
ラウザ２８を接続するＷＷＷサーバ１６には、情報入力
部として機能する入力インタフェース部１６−１と、出
力表示部として機能する出力インタフェース部１６−２
が設けられる。

【００３９】保険自動設計のためのアプリケーションサ
ーバとして動作する保険設計サーバ１２には、情報分析
機能部３１、ベース機能部３２、タイプ機能部３４、リ
スクメジャー機能部３６、リスクシミュレータ機能部３
８及び商品設計部４５が設けられる。

【００４０】情報分析機能部３１は、個客による入力情
報の度合に応じてベース機能部３２、タイプ機能部３
４、リスクメジャー機能部３６、リスクシミュレータ機
能部３８の設計機能を選定してＷＷＷブラウザ２８の画
面上に選定された機能を表示する。

【００４１】ベース機能部３２、タイプ機能部３４、リ
スクメジャー機能部３６及びリスクシミュレータ機能部
３８には、ベース機能部３２に代表して示すように、リ
スク認識度算出部４０と保障額算出部４２が設けられて
いる。

【００４２】ＷＷＷサーバ１６から個客のＷＷＷブラウ
ザ２８に保険自動設計のためのアプレットをダウンロー
ドすることにより入力表示部３０が提供され、このブラ
ウザ上の入力表示部３０を使用してＷＷＷサーバ１６の
入力インタフェース部１６−１経由で保険設計サーバ１
２に対し個客の属性情報、定性情報、他社既契約情報及
びイベント情報を必要に応じて入力する。

【００４３】属性情報は個客の個人情報であり、例えば
図４（Ａ）のような個客属性情報４６が入力される。こ
の個客属性情報４６は、属性項目として「性別」「生年
月日」「居住地域」「職業」「未既婚」「年収」・・・
を備えており、これ以外にも「貯蓄額」、「家族構成」
などの社会的、経済的な個人情報が含まれる。

【００４４】このような個客属性情報４６の属性項目の
うち、先頭の「性別」又は「生年月日」のいずれか１つ
が本発明の保険設計に最小限必要な基本属性情報であ
り、この基本属性情報のいずれか一方が得られれば、他
の属性情報はデータベースの検索で補うことにより本発
明による保険設計ができる。このような個客の属性情報
４６は、個客のデモグラフィックデータと言うことがで
きる。

【００４５】次に定性情報４８はリスクに対する個客の
認識を現す不安度等の情報であり、言い換えるとリスク
に対する個客の考え方や性格等を表すサイコグラフィッ
クデータということができる。本発明にあっては、定性
情報４８として図４（Ｂ）に示すようなアンケート形式
の定性情報を入力するようにしている。

【００４６】この定性情報４８はリスク項目（「死亡」
「事故・災害」「疾病」「老後」「生活」「インフレ」
等）を定義しており、それぞれのリスク項目について、
リスクに対する認識として個客の不安度を、「非常に不
安」、「やや不安」、「あまり不安でない」、「不安で
ない」の４段階に分けている。

【００４７】もちろん定性情報４８のリスクに対する認
識としては、例えば「不安」と「不安でない」の２段階
であってもよいし、５段階以上の複数段階であってもよ
い。尚、ここでは説明を簡単にするため、リスク項目と
して「死亡」「事故・災害」「疾病」「老後」「生活」
の５つを例にとっている。

【００４８】入力された属性情報４６及び定性情報４８
は、ベース機能部３２、タイプ機能部３４、リスクメジ
ャー機能部３６及びリスクシミュレータ機能部３８のそ
れぞれに設けているリスク認識度算出部４０によるリス
ク認識度の算出に使用され、必要があれば保障額算出部
４２によるリスクに対する必要保障額の算出にも使用さ
れる。

【００４９】次に情報入力部３０による入力情報として
は他社・既契約情報５０がある。他社・既契約情報５０
は、図４（Ｃ）に示すように、他社の保険契約に関する
情報や自社の既に契約済みの保険契約に関する情報であ
る。この他社既契約情報５０には保険種別として、主契
約と特約に分けて保険の種類ごとに、保障額、保険料、
満期特約保障の内容等が入力される。

【００５０】最後にイベント情報５２は、保険商品の設
計後の生活上のイベントの「あり」・「なし」等を設定
する情報であり、このイベント情報を入力することによ
り保険設計後のイベント発生によるリスク認識度及び必
要保障額の再計算と最適な保険商品の再設計に使用され
る。

【００５１】イベント情報５２は、図４（Ｄ）のように
イベント項目とその内容で構成され、イベント項目とし
ては「結婚」、「第１子誕生」、「第２子誕生」、「住
宅購入」等があり、イベント項目に対応して「あり」
「なし」が設定され、「あり」が設定されたイベント項
目がイベント入力情報として扱われる。

【００５２】再び図３を参照するに、保険設計サーバ１
２に設けられたベース機能部３２、タイプ機能部３４、
リスクメジャー機能部３６及びリスクシミュレータ機能
部３８のそれぞれは、個客からの入力情報に基づいてリ
スク認識度算出部４０によりリスク認識度を算出し、且
つ保障額算出部４２により必要保障額を算出し、リスク
認識度と保障額を個客のＷＷＷブラウザ２８上にマップ
イメージ６０及びまたは表形式６２で表示する。

【００５３】図５は、保険設計サーバ１２により算出さ
れた個客のリスク認識度と、リスクに対する必要保障額
のマップイメージ６０の一例である。このマップイメー
ジ６０は、リスクを人的リスク、経済的リスク、家計的
リスク、自然的リスク、及び社会的リスクの５つのリス
ク系に分けて、個客のリスク認識度と必要保障額を表し
ている。

【００５４】ここで、５つのリスク系には図８〜図１３
のデータベースで示したリスク項目である死亡、事故・
災害、老後、生活等が分類されるが、この分類は後の説
明で明らかにするアンケート／リスク変換テーブル２４
−１の関連付けに従って行われる。

【００５５】まずリスク認識度算出部４０で算出される
本発明のリスク認識度とは、リスクに対する個客の不安
度を表す定性情報に基づいて数値化された値であり、リ
スク認識度は例えば０〜１の範囲をとり、リスクが高い
ほど値が小さく、リスクが低いほど値が大きくなる。

【００５６】このように算出されるリスク認識度につい
て図５のマップイメージ６０にあっては、リスク認識度
を中心１２０から外側に広げた枝の長さＬ１，Ｌ２，Ｌ
３，Ｌ４，Ｌ５で表している。ここで枝の長さはＬ１，
Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５の順に長くなっており、最も短
いＬ１の人的リスクの不安度が最も大きく、Ｌ２，Ｌ
３，Ｌ４，Ｌ５の順番にリスクの不安度が下がってい
る。

【００５７】このようにリスク認識度に応じた長さＬ１
〜Ｌ５をもつ枝の先端には各リスクの必要保障額が、こ
の実施形態にあっては楕円の面積の大きさで示されてい
る。この場合には人的リスク保障額１２２が最大であ
り、続いて経済的リスク保障額１２４、家計的リスク保
障額１２６、自然的リスク保障額１２８となり、最も少
ないのは社会的リスク保障額１３０である。

【００５８】このようにリスク認識度と必要保障額が表
現されたマップイメージ６０を見ることで、楕円で示す
大きさの保障額が中心１２０に近いほど個客のリスクに
対する不安度が高く、遠いほど不安度が低いことがわか
り、中心１２０に近いリスクについて楕円の面積が大き
ければ個客の認識度と必要保障額が高いことが直観的に
把握できる。

【００５９】図６は、図３のＷＷＷブラウザ２８上に表
示される表形式６２によるリスク認識度と必要保障額で
あり、図５のマップイメージ６０に対応している。この
表形式６２にあっては、リスク認識度が優先順位１〜５
に従って並べられ、それぞれの優先順位についてリスク
項目、必要保障額及び月額保険料が表示されている。た
だし、保険料は月額表示に限定されない。

【００６０】更に、算出された必要保障額の個客の属性
情報に基づく確度が例えば確度５０％として表示されて
いる。この必要保障額に対する確度の値は、属性情報の
入力項目の総数に対する個客が実際に入力した数の割合
及び入力項目に対する重み付けによって表される。

【００６１】例えば確度５０％とは、保険設計に必要な
属性情報の入力項目の内の半分が個客から入力され、他
の項目は自動設計装置側で生成するかもしくは使用して
いない場合である。したがって個客からの属性情報の入
力項目数が増加するほど、必要保障額の確度を示すパー
センテージは増加することになる。

【００６２】このように個客が必要な属性情報を入力す
ると確度が高められることから、本発明にあっては、出
力表示の際に確度を高めるために必要な属性情報の入力
をガイダンス表示する。

【００６３】次に図３の保険設計サーバ１２に設けてい
るベース機能部３２、タイプ機能部３４、リスクメジャ
ー機能部３６及びリスクシミュレータ機能部３８のそれ
ぞれを説明する。

【００６４】ベース機能部３２、タイプ機能部３４、リ
スクメジャー機能部３６及びリスクシミュレータ機能部
３８は、情報分析機能部３１が入力情報の数と種類等を
分析して、その機能を選定し、選定結果をＷＷＷブラウ
ザ２８上に表示する。この場合の選定機能をまとめると
次のようになる。

【００６５】（ベース機能部３２）属性情報４６の中の
必要最小限の情報、例えば「性別」及び又は「生年月日
（年齢）」の基本属性情報のみが入力された場合に動作
し、この基本属性ごとのリスク特性を捉えた基本モデル
を提供する。この基本モデルは個客のニーズを引き出す
きっかけとして活用する。 （タイプ機能部３４）基本属性情報としての「性別」及
び又は「生年月日」に加え、更に「職業」や「収入」等
の属性情報を入力した場合に動作し、個客のタイプに分
けてリスク特性を捉える。これは個客タイプ別のリスク
モデルを提供するもので、より詳細に個客のニーズ、顕
在リスク、潜在リスクを引き出す際に活用される。 （リスクメジャー機能部３６）定性情報と十分な属性情
報の入力に基づき、現時点で確度の高いリスクを捉える
もので、リスク評価モデルを提供する。このため、個客
にとって最適な保険設計を作成する際に使用する。また
入力情報は定性情報４８に加え、属性情報４６のうちの
基本的な「性別」と「年令」等の情報もしくは個人の有
する情報（職業や収入等）の入力を必要とする。 （リスクシミュレータ機能部３８）将来のイベントに対
する個客の管理意識の変化、即ちリスクニーズの変化を
捉えたリスク変化モデルを提供する。これは保険設計後
の最適な保険見直しに使用される。

【００６６】このような保険設計サーバ１２に設けてい
るベース機能部３２、タイプ機能部３４、リスクメジャ
ー機能部３６及びリスクシミュレータ機能部３８の動作
は、ＷＷＷブラウザ２８による個客の入力情報の種類と
数により情報分析機能部３１が分析し対応する機能部を
選定して動作し、リスク認識度とリスクに対する必要保
障額を算出してＷＷＷブラウザ２８上に図５のようなマ
ップイメージ６０または図６のような表形式６２で結果
を表示する。

【００６７】出力表示部として機能するＷＷＷサーバ２
８の出力インタフェース部１６−２は、ベース機能部３
２、タイプ機能部３４、リスクメジャー機能部３６、リ
スクシミュレータ機能部３８で算出されたリスク認識度
と必要保障額を基に、図５のマップイメージ６０及び図
６の表形式６２を作成し、ＷＷＷブラウザ２８に提供し
てディスプレイ上に表示する。

【００６８】商品設計部４５は、ＷＷＷブラウザ２８上
のマップイメージ６０及びまたは表形式６２の表示結果
に基づく個客のリスク項目と必要保障額の選択結果に基
づき、保険商品データベース２２を参照して必要保障額
を満たす最適な保険商品を設計して、出力インタフェー
ス部（出力表示部）１６−２よりＷＷＷブラウザ２８上
に表示させる。

【００６９】商品設計部４５による保険商品の設計は、
算出されたリスク毎の必要保障額と現在の保障額との差
額を満たすように保険商品を再設計するか、又は、現在
の保険商品をリセットして新たにリスク毎の必要保障額
を満たす保険商品を設計し直す。

【００７０】更に、商品設計部４５は、装置自身の判断
で推薦商品を提供するための表示を行う。例えば個客が
加入条件（制約条件）として設定した保険支払料の月額
に対し、若干の上乗せを行うこと前提に最適なリスク認
識度と必要保障額の算出し、この必要保障額を満たす保
険商品を設計して推薦保険商品として表示する。

【００７１】このような保険設計サーバ１２による保険
設計処理のため、データベースサーバ１４には個客想定
情報データベース１８、パーソナルデータベース２０、
保険商品データベース２２及び変換テーブル２４が設け
られている。

【００７２】まず個客想定情報データベース１８には、
個別事例情報５４とセグメント別事例情報５６が設けら
れている。図７（Ａ）は個客想定情報データベース１８
の個別事例情報５４の構成であり、１人１レコードとな
り、個客情報６４、定性情報６６、リスク認識度６６、
保障額６８、加入保険商品７０及びシミュレーション履
歴７２を含む。シミュレーション履歴７２は、個客属性
情報、定性情報、リスク認識度、保障額及び加入保険商
品で構成される。

【００７３】セグメント別事例情報５６は、属性情報の
中の例えば「性別」と「年令別」といった所定のセグメ
ントの分類によって１セグメント１レコードとした情報
であり、これは図７（Ａ）の先頭の属性情報６４をセグ
メント情報に置き換えたものである。

【００７４】この個別事例情報５４及びセグメント別事
例情報５６は、パーソナルデータベース２０の設計済み
の個客情報５８が一定タイミングで反映されることで作
成される。

【００７５】図８及び図９は、図３の個客想定情報デー
タベース１８に格納されている個別事例情報５４の具体
例である。図８において、個別事例情報５４は、図８
（Ａ）の個客属性情報６４と個客定性情報６５、図８
（Ｂ）のリスク認識度６６、図８（Ｃ）のリスクに対す
る保障額６８、及び図９（Ｄ）の加入保険商品７０とシ
ミュレーション履歴７２で構成されている。

【００７６】図８（Ａ）の個客属性情報６４は、「性
別」や「年令」等を格納して分類している。図８（Ａ）
の個客定性情報６５は、リスク項目である「死亡」「事
故・災害」「疾病」「老後」「生活」のそれぞれについ
て、各個別事例で情報入力部としての入力インタフェー
ス１６−１を経由して入力された定性情報４８の内容を
格納している。図８（Ｂ）のリスク認識度６６は個客定
性情報６５から算出された各リスク項目についてのリス
ク認識度の数値であり、０〜１の数値が格納されてい
る。

【００７７】図８（Ｃ）のリスクに対する保障額６８
は、リスク項目である「死亡」「事故・災害」「疾病」
「老後」「生活」について、個別事例ごとに保険金額を
例えばリスク項目「死亡」に示すように格納している。
この場合は死亡保障のみの保障額を例にとっており、こ
のためリスク項目「事故・災害」の中の死亡保障につい
て同じリスク項目「死亡」の中の保障額が格納されてい
る。

【００７８】更に図９（Ｄ）の加入保険商品７０は、個
別事例で加入している保険の種類として「終身保険」
「定期保険」「年金保険」を設けており、この例では
「終身保険」について、リスクに対する保障額６８の金
額が格納されている。また「定期保険」「年金保険」に
ついては、その内容を「保障額」と「期間」、及び「年
間受取額」と「期間」に分けている。

【００７９】最後のシミュレーション履歴７２は、イベ
ント情報５２を入力して行った「第ｎ回シミュレーショ
ン結果」として個客属性、リスク認識度、保障額、保険
設計等の項目が設けられている。

【００８０】図１０および図１１は、図３の個客想定情
報データベース１８に設けているセグメント別事例情報
５６の具体例である。即ち図１０（Ａ）及び図１１
（Ａ）が性別事例情報５６−１であり、個客属性情報の
１つである「性別」をセグメントに使用して各リスク項
目のリスク認識度に変換するもので、「男性」と「女
性」のセグメントに分けてリスク認識度、リスクに対す
る保障額等を格納している。

【００８１】図１０（Ｂ）および図１１（Ｂ）は、年令
別事例情報５６−２であり、個客属性情報の「年令」を
セグメントに使用してリスク認識度に対する保障額等を
格納している。即ち個客属性情報であるセグメントであ
る「年令」を「２０歳以下」「２０代」「３０代」「４
０代」「５０代」「６０歳以上」に分けており、各年令
毎にリスク認識度をリスク項目「死亡」「事故・災害」
「疾病」「老後」及び「生活」に分けて格納している。

【００８２】更に図１０（Ｃ）および図１１（Ｃ）は、
性別・年齢別事例情報５６−３であり、属性情報４６の
中の基本属性情報である「性別」と「年令」をセグメン
トに使用しており、性別として「男性」と「女性」に分
け、またそれぞれを「２０歳以下」「２０代」「３０
代」「４０代」「５０代」「６０歳以上」に分けて、各
セグメントの組合せ毎にリスク認識度、リスクに対する
保障額等を格納している。

【００８３】この図８〜図１１に示した個別事例情報５
４及びセグメント別事例情報５６は、保険設計サーバ１
２のベース機能部３２及びタイプ機能部３４で、不足し
た定性情報や属性情報を補うために使用される。

【００８４】図１２および図１３は、図３のパーソナル
データベース２０に格納している個客情報５８の具体例
である。このパーソナルデータベース２０の個客情報５
８は、図１２（Ａ）のように、個人名に分けて個客属性
情報７４、個客定性情報７６、図１２（Ｂ）のイベント
情報７８を格納している。

【００８５】この個客属性情報７４、個客定性情報７６
及びイベント情報７８は、基本的には個客が入力した情
報である。また個客属性情報７４と個客定性情報７６に
ついては入力情報として不足していた場合には、個客想
定情報データベース１８の類似検索で抽出された情報と
なる。

【００８６】続いて図１２（Ｂ）のリスク認識度８０、
図１２（Ｃ）のリスクに対する保障額８２、図１３
（Ｄ）の加入保険商品８４及びシミュレーション履歴８
６を格納している。このリスク認識度８０、リスクに対
する保障額８２、加入保険商品８４及びシミュレーショ
ン履歴８６は、保険設計サーバ１２による個人別の保険
商品設計結果である。

【００８７】即ちパーソナルデータベース２０は、保険
設計を行った個人ごとに、その入力情報と設計結果を格
納したデータベースである。このパーソナルデータベー
ス２０の個客情報５８は、一定タイミングごとに抽出さ
れて個客想定情報データベース１８の個別事例情報５４
及びセグメント別個別情報５６に反映される。

【００８８】このため保険設計サーバ１２による設計実
績が進んでパーソナルデータベース２０の情報量が増加
するほど、その内容が個客想定情報データベース１８の
個別事例情報５４及びセグメント別個別情報５６に反映
されることとなり、不足情報の補完に使用する個客想定
情報データベース１８の確度が上昇し、想定情報が次第
に進化することになる。

【００８９】図１４は、図３のデータベースサーバ１４
に接続している保険商品データベース２２の具体例であ
る。図１４の保険商品データベース２２は、商品名８
８、主契約９０、特約９２、制限９４等で構成されてい
る。商品名８８については「終身保険」「定期保険」
「年金」等の商品名が格納される。主契約９０には「終
身」「定期」「個人年金」の保険の種類が格納される。

【００９０】特約９２には「定期」「生活保障」「介
護」「疾病傷害」「入院」等の特約保険の種類が格納さ
れる。制限９４は例えば死亡保障に対する制限保障額を
格納している。このため図３の保険設計サーバ１２にお
いて、リスク認識度と同時に算出された必要保障額に基
づき、必要保障額を満たす保険商品を保険商品データベ
ース２２の検索により得ることで、商品設計部４５にお
いて最適な保険商品の設計が行われることになる。

【００９１】次に図３のデータベースサーバ１４に設け
ている変換テーブル２４を説明する。変換テーブル２４
には、アンケート／リスク変換テーブル情報２４−１が
設けられ、定性情報である個客のアンケート項目に対す
るリスク項目とリスク認識度の関連を定義している。ま
た変換テーブル２４には、リスク／保険部品変換テーブ
ル情報２４−２が設けられ、リスク項目に対する保険商
品と必要保障額の関連を定義している。

【００９２】図１５は本発明の保険設計におけるアンケ
ート情報、リスク認識及び商品部品との関係を示してい
る。まずアンケート空間１００は、個客のリスクに対す
る不安の度合を回答した定性情報として入力されるアン
ケート項目を定義している。このアンケート空間１００
のアンケート項目は、リスク空間１０２の５つに分類さ
れたリスク系に関連付けられる。リスク空間１０２のリ
スク系は、図１６のように資産的リスク１０６と環境的
リスク１０８に分類される。

【００９３】アンケート／リスク変換テーブル情報２４
−１は、アンケート空間１００とリスク空間１０２の関
係を定義する。アンケート／リスク変換テーブル情報２
４−１は、例えば図１７のように構成されてアンケート
項目とリスク系の関係を定義する。

【００９４】更にアンケート／リスク変換テーブル情報
２４−１は、リスク認識度との関連も定義し、例えばリ
スク認識度への変換は、アンケート情報の階層毎に０〜
１の範囲の数値、例えば「非常に不安０．２、やや不安
０．４、あまり不安でない０．６、不安でない０．８」
を定めておくことで算出できる。

【００９５】具体的には、図１８のマップイメージのよ
うに、リスク項目毎にリスク認識度（距離）が求めら
れ、リスク系のリスク認識度は、自己に属する複数のリ
スク項目の平均リスク認識度が使用される。例えば人的
リスクにあっては、リスク項目として人間関係、健康、
老後、趣味等を含み、それぞれのリスク認識度が「０．
７」，「０．１」，「０．３」，「０．１」としてテー
ブルから変換され、人的リスクのリスク認識度Ｌ１は平
均値Ｌ１＝０．３を使用する。

【００９６】図１５のリスク空間１０２のリスク系は、
商品空間１０４の保険商品と関連付けられる。この関連
づけをリスク／保険部品変換テーブル情報２４−２が定
義する。同時にリスク／保険部品変換テーブル情報２４
−２は必要保障額との関連を定義する。

【００９７】図１９は、図３に示した本発明の保険自動
設計装置による設計処理の動きを示した説明図である。

【００９８】図１９において、ＷＷＷブラウザ２８には
入力画面９８が準備されており、入力画面９８を使用し
て情報を入力する際に、個客は、保険設計サーバ１２側
におけるベース機能部３２、タイプ機能部３４、リスク
メジャー機能部３６及びリスクシミュレータ機能部３８
の保険設計モデルを意識せずに任意に必要な個客情報を
入力すればよい。

【００９９】具体的には、少なくとも属性情報４６とし
て「性別」又は「生年月日」を入力すれば、基本モデル
による自動設計ができる。入力画面９８を使用して個客
が入力した情報は、入力チャネル１０１を通って保険会
社（営業所を含む）側の保険設計サーバ１２にＷＷＷサ
ーバ１６経由（省略）で与えられ、情分析機能部３１の
動作が行われ、同時に入力情報はデータベース情報側の
パーソナルデータベース２０に現実情報として格納され
る。

【０１００】保険設計サーバ１２にあっては、まず情報
分析機能部３１が入力情報を解析し、表示画面９６に、
お試し版９６−１、とことん版９６−２又は保険見直し
９６−３のいずれかを表示する。お試し版９６−１は、
ベース機能部３２を動作する基本モデルまたはタイプ機
能部３４を動作する個客タイプ別リスクモデルに従った
保険設計を行う。

【０１０１】とことん版９６−２は、定性情報４８の入
力に基づきリスクメジャー機能部３６を動作するリスク
評価モデルによる保険設計を行う。更に保険見直し９６
−３は、イベント情報の入力に基づきリスクシミュレー
タ機能部３８を動作するリスク変化モデルによる保険設
計を行う。

【０１０２】このため保険設計サーバ１２にあっては、
情報分析機能部３１で選定されたベース機能部３２、タ
イプ機能部３４、リスクメジャー機能部３６またはリス
クシミュレータ機能部３８が動作し、パーソナルデータ
ベース２０に格納する属性情報を入力情報の内、属性情
報と定性情報は入力情報から取得する。

【０１０３】この場合、属性情報又は定性情報が不足す
る場合は、個客想定情報データベース１８に格納してい
る個人別又はセグメント別事例情報の類似検索で不足情
報を補う。個客の定性情報が取得できたらリスク認識度
とその必要保障額を同じく個客想定情報データベース１
８に格納している変換テーブルから算出する。

【０１０４】このようにして算出されたリスク認識度と
必要保障額は、編集１０４でイメージ化し、個客側のチ
ャネル上に例えばマップイメージ１０５として中心に対
し算出されたリスク認識度に対応した長さの枝の先端
に、必要保障額に応じた面積の円または楕円でなるマッ
プ表示を行う。

【０１０５】このマップイメージ１０５を個客が見て、
リスク項目の選択、支払可能保険料等の条件入力を行う
と、この条件入力１０８が保険設計サーバ１２に通知さ
れて情報蓄積１１０となり、必要があればベース機能部
３２、タイプ機能部３４、リスクメジャー機能部３６ま
たはリスクシミュレータ機能部３８に反映され、再度、
個客想定情報データベース１８の検索により、条件入力
１０８を加えたリスク認識度及び必要保障額の算出を行
う。

【０１０６】併せて保険商品データベース２２の検索
で、算出された必要保障額を満足する保険商品の商品抽
出１１２を行い、その結果１１４を求め、個客側のチャ
ネルに商品設計結果１１６を表示する。この商品設計結
果１１６に対し更に情報の追加入力や修正等があれば、
入力画面９８を使用して必要な情報の追加を行い、この
情報追加入力または修正等があると再び最初の情報入力
に戻って同じ処理を繰り返し、情報の追加入力または修
正後の商品設計結果を得ることができる。

【０１０７】ここで図３の保険設計サーバ１２に設けて
いるリスクメジャー機能部３６によるリスク評価モデル
を使用した自動設計処理を具体的に説明すると次のよう
になる。

【０１０８】まず図１９において、情報分析機能部３１
が入力した属性情報及び定性情報を解析し、十分な情報
が得られればリスクメジャー機能部３６を選定し、個客
側の表示画面９６に「とことん版」９６−２を表示し、
リスクメジャー機能部３６によるリスク評価モデルの保
険設計を実行する。

【０１０９】リスクメジャー機能部３６は、そのリスク
認識度算出部４０により、入力した定性情報４８と基本
属性情報である「性別」と「生年月日」をキーワードと
して個客想定情報データベース１８のセグメント別事例
情報５６の類似検索を実行し、不足している属性情報を
補完する。

【０１１０】次に入力された個客想定情報データベース
１８の変換テーブル２４を使用し、定性情報としてのア
ンケート情報をリスク認識度に変換し、更に、リスクを
必要保障額に変換する。これによってパーソナルデータ
ベース２０に格納する個客情報５８に必要な属性情報、
定性情報、リスク認識度及び必要保障額がこの段階で取
得される。

【０１１１】次にリスクメジャー機能部３６は算出され
たリスク項目ごとのリスク認識度及び必要保障額を、マ
ップイメージ及び表形式に変換して個客のＷＷＷブラウ
ザ２８上にマップイメージ１０５として表示する。この
場合、例えば図２０（Ａ）のようなマップイメージ１３
４が表示されたとする。

【０１１２】このマップイメージ１３４の必要保障額１
２２−１、１２４−１、１２６−１、１２８−１は、属
性情報として基本的な「性別」と「生年月日」しか入力
しておらず、残りの属性情報は個客想定情報の類似検索
で取得しているため、その確度はかなり低いものといえ
る。

【０１１３】そこで個客は更に入力画面９８を使用し
て、基本的な属性情報に加え更に「住所」「職業」「未
既婚」「年収」等の詳細情報を入力したとする。

【０１１４】この属性情報の詳細情報の入力があると、
保険設計サーバ１２は再度、追加された属性情報でパー
ソナルデータベース２０に格納する個客情報の中の類似
検索した対応する想定情報を更新し、確度の高い個別情
報を生成する。

【０１１５】この追加属性情報による確度の上昇に伴っ
て変換テーブル２４から算出される必要保障額が、例え
ば図２０（Ｂ）のマップイメージ１３６のように表示さ
れる。これを詳細情報を入力する前のマップイメージ１
３４と比較して見ると、人的リスク必要保障額１２２−
１が詳細属性情報の追加で面積が増加した人的リスク必
要保障額１２２−２に修正され、一方、家計的リスク必
要保障額１２６−１が少し面積の少ない家計的リスク必
要保障額１２６−２に変更される最適化が行われる。

【０１１６】この属性情報の追加入力により算出された
確度の高い必要保障額の算出結果について、個客がリス
ク項目と必要保障額を選択すると、その選択結果に基づ
き、保険商品データベース２２の検索により必要保障額
を満足する保険商品の組合せを求める設計処理が商品設
計部４５で行われ、設計結果が表示されることになる。

【０１１７】次に図３の保険設計サーバ１２に設けてい
るベース機能部３２による基本モデルを使用した自動設
計処理、およびタイプ機能部３４による個客タイプ別リ
スクモデルを使用した自動設計処理を具体的に説明する
と次のようになる。

【０１１８】図１９の入力画面９８を使用して属性情報
４６として「性別」や「生年月日」を入力したとする
と、保険設計サーバ１２の情報分析機能部３１が基本的
な属性情報である「性別」や「生年月日」の入力を解析
し、表示画面に「お試し版」９６−１を表示し、ベース
機能部３２を動作して基本モデルによる保険設計を行
う。

【０１１９】このベース機能部３２の保険設計は、その
リスク認識度算出部４０が、入力した基本属性情報「性
別」や「生年月日」をキーワードとして個客想定情報デ
ータベース１８のセグメント別事例情報５６の類似検索
を行い、リスク項目ごとのリスク認識度を求める。

【０１２０】即ち、セグメント別事例情報５６の内、図
１０（Ｃ）および図１１（Ｃ）の性別・年齢別事例情報
５６−３を類似検索し、各リスクごとのリスク認識度を
求める。このようにしてリスク認識度が得られたなら
ば、個客想定情報データベース１８の変換テーブル２４
から各リスク項目の必要保障額（保険部品を含む）を求
める。

【０１２１】このように個客想定情報データベース１８
の類似検索と変換テーブル２４の参照でリスク認識度と
必要保障額を求めたならば、例えば図２０（Ａ）のよう
に中心１２０に対しリスク認識度をその長さＬ１〜Ｌ４
とし、必要保障額を楕円の面積で表したマップイメージ
１３４及び図６に示した表形式６２で個客のＷＷＷブラ
ウザ２８に表示する。

【０１２２】ベース機能部３２によるリスク認識度及び
必要保障額の算出結果に対し、必要に応じて情報の追加
入力や修正を行えば、追加入力した情報に対応した再処
理が行われる。このとき属性情報の追加情報として「性
別」と「生年月日」に加えて、「居住地域」「職業」
「未既婚」「年収」等を入力した場合に、保険設計サー
バ１２の情報分析機能部３１はタイプ機能部３４を選定
し、個客タイプ別リスクモデルによる保険設計を実行さ
せる。

【０１２３】次にリスクシミュレータ機能部３８の動作
によるリスク変換モデルによる保険設計を説明する。ま
ず図１９の入力画面９８を使用し、属性情報４６、定性
情報４８に加え、イベント情報５２を入力する。

【０１２４】イベント情報の入力は、図４（Ｄ）に示し
たイベント情報５２における該当イベント項目の内容
「あり」を個客が選択すればよい。このイベント情報の
入力は、既にベース機能部３２、タイプ機能部３４もし
くはリスクメジャー機能部３６により、保険設計が既に
完了した後に行うことになる。もちろん、既に契約済み
もしくは他社の保険を対象にイベント情報の入力による
リスクシミュレータ機能部３８の設計処理を行うように
してもよい。

【０１２５】保険設計サーバ１２は個客よりイベント情
報５２と属性情報の入力があると、情報分析機能部３１
がイベント情報の入力を分析してリスクシミュレータ機
能部３８を選定し、表示画面に「起こるかも版」９６−
３を表示させる。

【０１２６】リスクシミュレータ機能部３８は、パーソ
ナルデータベース２０から対応する個客の個客情報５８
を取得し、その内のイベント情報の内の不足する情報を
個客情報５８または個客想定情報データベース１８の類
似検索で取得して補い、イベント情報を含む個客情報５
８を使用してリスク項目ごとのリスク認識度を算出し、
併せて必要保障額を算出する。

【０１２７】例えばイベント入力が「結婚」であったな
らば、入力属性情報の中に「家族構成が追加され、追加
した属性情報による個客想定情報データベース１８の類
似検索でリスク認識度が抽出され、また変換テーブル２
４から増額された必要保障額が算出される。このイベン
ト入力による算出結果は、イベント入力前の情報と共に
比較表示する。

【０１２８】例えば図２１（Ａ）のマップイメージ１３
８にあっては、イベント情報入力前のリスク認識度及び
必要保障額について、実線の必要保障額１２２−２，１
２４−２，１２６−２，１２８−２となっている。これ
に対しイベント情報を入力して再設計を行った結果、人
的リスク必要保障額１２２−３が破線のように表示さ
れ、また家計的リスク必要保障額１２６−３は破線のよ
うに表示される。

【０１２９】更にイベント情報入力前には考慮されてい
なかった新たな社会的リスクについて、リスク認識度に
応じた長さＬ５をもって社会的リスク必要保障額１３０
が破線のように表示される。

【０１３０】このため人的リスクについては、イベント
情報入力前の必要保障額１２２−２に対しイベント情報
入力後の必要保障額１２２−３が減少していることか
ら、イベント情報入力前に対し必要保障額が割高である
ことが分かる。逆に家計的リスクについては、イベント
情報入力前の保障額１２６−２に対しイベント情報入力
後の保障額１２６−３が増加しており、この場合には必
要保障額が不足していることが分かる。

【０１３１】そこで、このようなイベント情報入力に伴
う算出結果について、個客側がイベント情報入力後の算
出結果を選択すると、図２０（Ｂ）のマップイメージ１
４０のように人的リスク及び家計的リスクについて、イ
ベント情報入力後の保障額１２２−３，１２６−３とな
るように実際の保障額１２２−４，１２６−４が調整さ
れ、この結果を利用して新たな保険商品の再設計や組替
えが行われる。

【０１３２】図２１（Ａ）（Ｂ）に示した必要保障額の
比較修正は、イベント情報の入力によるリスクメジャー
機能部３６の動作の際に限定されず、例えばリスクメジ
ャー機能部３６による設計処理で、最初の情報入力に基
づくリスク認識度と必要保障額のマップイメージの表示
に対し、既に契約済みの保険もしくは他社の契約保険を
入力して、図２１（Ａ）のように保障額の異なった部分
を破線表示させ、これを調整して図２０（Ｂ）のように
する保険の見直しについても同様に適用できる。

【０１３３】図２２及び図２３は、図３の保険設計サー
バ１２による本発明の保険自動設計処理のフローチャー
トである。まずステップＳ１で保険設計に必要な情報の
入力を行う。この入力情報としては、属性情報、定性情
報、他社既契約情報あるいはイベント情報等である。

【０１３４】続いてステップＳ２で情報分析機能部３１
が入力情報量を分析して、ベース機能部、タイプ機能
部、リスクメジャー機能部、リスクシミュレータ機能部
のいずれかの動作を選定する。入力情報が最低限の属性
情報情報であった場合は、ステップＳ３からステップＳ
４に進み、ベース機能部の処理を行う。

【０１３５】ステップＳ５のようにほどほどな属性情報
があった場合には、ステップＳ６のタイプ機能部３４に
よる処理を行う。ステップＳ７のように定性情報と十分
な属性情報の入力があった場合には、ステップＳ８のリ
スクメジャー機能部３６による処理を行う。更にステッ
プＳ９のようにイベント情報と属性情報の入力であった
場合には、ステップＳ１０のリスクシミュレータ機能部
３８の処理を行う。

【０１３６】ステップＳ４，Ｓ６，Ｓ８，Ｓ１０のベー
ス機能処理、タイプ機能処理、リスクメジャー機能処
理、リスクシミュレータ機能処理には、それぞれリスク
認識度算出と必要保障額算出の２つの処理が含まれてい
る。

【０１３７】各処理機能でリスク認識度及び必要保障額
の算出が終了すると、ステップＳ１１でリスク種別ごと
のリスク認識度、必要保障額及び確度をマップイメージ
もしくは表形式で個客側に表示する。次にステップＳ１
２で資産価値下落等の潜在リスクを必要に応じて表示す
る。

【０１３８】続いてステップＳ１３で必要保障額につい
ての確度の調整の有無をチェックし、確度調整があれば
ステップＳ２１で確度を上げるために必要な属性情報の
入力に関するガイダンス表示を行った後にステップＳ１
に戻り、ガイダンスに従った新たな必要情報の入力、具
体的には確度を高めるための属性情報の追加入力を待っ
て、ステップＳ２〜Ｓ１１で確度調整済みのリスク認識
度及び必要保障額、更に確度の出力表示を行う。

【０１３９】ステップＳ１３で確度の調整がなければ、
図２３のステップＳ１４に進み、制約条件の入力要求の
有無をチェックする。制約条件の入力要求があれば、ス
テップＳ１５で商品設計に係る制約条件を入力する。こ
の制約条件の入力としては、例えば個客本人が必要と考
えるリスク、支払可能保険料、差額ベッド等を入力す
る。

【０１４０】図２４は、推薦保険商品の表示例であり、
まず死亡保障、入院保障及び所得補償などにつき必要な
保障額を示した保険商品１１０に対し、ステップＳ１４
で制約条件の入力が判別されると、ステップＳ１５によ
る制約条件入力１１３として、支払可能保険料（月額）
について若干の増額を行った場合の個客本人が必要と考
える保障額を入力する。この条件入力に対し保険商品１
１０に対する充足度と月額保険料が計算され、更に月額
保険料の合計と充足度平均が計算される。

【０１４１】次にステップＳ１６で保障額の充足度に満
足したか否か判別する。例えば図２４の制約条件入力１
１３につき、例えば充足度平均１４０％というように充
足度に満足できればステップＳ１７に進む。満足できな
ければ再びステップＳ１４に戻って制約条件の入力から
処理を繰り返す。

【０１４２】ステップＳ１７では、算出された必要保障
額を満たす保険商品を保険商品データベース２２、更に
必要に応じて個客想定情報データベース１８に基づき抽
出して、最適な保険商品を設計して表示する。続いてス
テップＳ１８で、推薦保険商品を保険商品データベース
２２と個客想定情報データベース１８に基づいて設計し
て表示する。

【０１４３】例えばステップＳ１５の制約条件の内の支
払可能保険料（月額）について、若干の増額を行った場
合のリスク認識度に対する必要保障額及び必要保障額を
満足する保険商品を装置自身で設計し、推薦保険商品と
して提示する。

【０１４４】図２４の例では、保険商品１１０と制約条
件入力１１３の両者から例えば「保険料：２０，０００
円」、「死亡保障：２０００万円」、「入院保障：５，０
００円／月」及び「所得補償２０万／月」といった検索
キー１１５を生成し、３つの「おすすめ案」１１７を設
計し、ランキング１，２，３で示すようにリスクカバー
率の高い順に表示している。

【０１４５】続いてステップＳ１９で設計した推薦保険
商品が制約条件を充足しているか否かチェックし、充足
していなければステップＳ１４に戻って制約条件の再入
力から同じ処理を繰り返す。

【０１４６】図２４の例では、「おすすめ案」１１７の
中で条件を満たしていない部分については、ハッチング
のように他の部分から区別した表示としている。このよ
うに条件を満たしていない部分が有る場合には、ステッ
プＳ１４による条件入力１１３に戻って保障額の再度入
力して再計算し、検索キー１１５を生成して「おすすめ
案」１１７を再設計し、条件を満たしていない部分がな
くなるまでステップＳ１５〜Ｓ１９の処理を繰り返すこ
とも可能であるが、最終的な意思決定はリスクカバー
率、充足度を見ながら個客に委ねることになるるステッ
プＳ１９で制約条件を充足していればステップＳ２０に
進み、保険商品の選択を行う。 ステップＳ２０では、
ステップＳ１７の保険商品とステップＳ１８の推薦保険
商品を図２４のように個客に比較表示し、いずれかの保
険商品の選択を行わせ、これによって一連の設計処理を
終了する。

【０１４７】個客が保険商品を選択した後の実際の保険
契約等の処理については、商品選択結果に基づいた契約
書の作成処理を経て個客と保険会社の営業担当者との間
の処理として行われることになる。

【０１４８】次に図２２のステップＳ４，Ｓ６，Ｓ８，
Ｓ１０におけるリスク認識度算出処理と必要保障額算出
処理を説明する。まず破線で囲んだベース機能処理のス
テップＳ４１、タイプ機能処理のステップＳ６１のリス
ク認識度算出処理は、図３の個客想定情報データベース
１８に設けているセグメント別事例情報５６の類似検索
による単純なリスク認識度の抽出である。

【０１４９】これに対し実線で囲んだメジャー機能処理
部のステップＳ８１、リスクシミュレータ機能処理のス
テップＳ１０１のリスク認識度算出処理は、変換テーブ
ル２４によるリスク認識度の抽出処理となり、その詳細
は図２５のリスク認識度算出処理のようになる。

【０１５０】図２５のリスク認識度算出処理は、ステッ
プＳ１でリスク項目ごとに個客のリスク認識度に関する
定性情報、具体的にはアンケート情報を入力し、ステッ
プＳ２で変換テーブル２４により個別事例のリクス認識
度を分析する。次にステップＳ３でリスク項目ごとのリ
スク距離を算出し、ステップＳ４で、算出したリスク距
離を保存する。

【０１５１】次に図２２のステップＳ４，Ｓ６，Ｓ８，
Ｓ１０のそれぞれにおける必要保障額算出処理を説明す
る。このうちベース機能処理における破線で囲んだ必要
保障額算出のステップＳ４２の処理のみが、図３の個客
想定情報データベース１８に設けているセグメント別事
例情報の類似検索による必要保障額の算出である。

【０１５２】これに対しステップＳ６のタイプ機能処
理、ステップＳ８のリスクメジャー機能処理及びステッ
プＳ１０のリスクシミュレータ機能処理を実線で囲んで
いる。ステップＳ６２，Ｓ８２，Ｓ１０２の必要保障額
算出処理は、図３の個客想定情報データベース１８の類
似検索による変換処理の他に、図２６のように、個客の
属性情報を入力してそれぞれのリスクに係る必要保障額
を個別に算出するようにしてもよい。

【０１５３】図２６は必要保障額の算出処理であり、ス
テップＳ１で個客の属性情報を入力し、ステップＳ２で
老後リスクに係る必要保障額を算出する。この老後リス
クに係る必要保障額の算出は、例えば国民生活白書やア
ンケート情報等から老後の生活費を算出し、また公的年
金の推定を行い、公的年金から生活費を差し引くことで
不足額を算出し、この不足額に基づいて老後リスクに係
る必要保障額を算出する。

【０１５４】次にステップＳ３で生活リスクに係る必要
保障額を算出し、続いてステップＳ４で事故・災害に係
る必要保障額を算出し、ステップＳ５で死亡に係る必要
保障額を算出し、ステップＳ６でそれぞれの必要保障額
を保存して一連の処理を終了する。

【０１５５】ステップＳ３〜Ｓ５の生活リスク、事故・
災害リスク、死亡リスクに係る必要保障額の算出につい
ても、老後リスクの場合と同様、予め準備された必要生
活費をイベント発生時の水準額から差し引いて不足額を
算出し、その不足額と期間を考慮して必要保障額を算出
することになる。これらの必要保障額の算出は、保険会
社の経験的且つ統計的な情報を参照して行うようにして
もよい。

【０１５６】次に本発明の金融商品自動設計プログラム
を格納したコンピュータ可読の記録媒体の実施形態を説
明する。本発明の金融商品設計装置としての機能を実現
するプログラムは、図３の保険設計サーバ１２のよう
に、情報分析機能部３１、リスク認識度算出部４０と保
障額算出部４２を備えたベース機能部３２、タイプ機能
部３４、リスクメジャー機能部３６及びリスクシミュレ
ータ機能部３８、設計部４５の機能を備えた例えばウィ
ンドウズ（登録商標）上で走るアプリケーションプログ
ラムとして作成される。

【０１５７】このように本発明の機能を実現する金融商
品自動設計プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピィデ
ィスク、ＤＶＤ、光磁気ディスク、ＩＣカード等の可搬
型記録媒体に格納されたり、あるいはモデムやＬＡＮイ
ンタフェースを利用してデータベースや他のコンピュー
タシステムからインストールされる。

【０１５８】インストールされた本発明の金融商品自動
設計プログラムはコンピュータシステムに入力され、例
えば個客や営業チャネルが利用する保険自動設計ツール
として実行される。この場合、コンピュータにインスト
ールされた本発明の金融商品自動設計プログラムは、そ
のハードディスクＨＤＤに記憶され、ＲＡＭ等を利用し
てＣＰＵにより実行されることになる。

【０１５９】尚、上記の実施形態は金融商品として保険
の自動設計を例にとるものであったが、本発明は保険以
外の個客のリスク認識度が反映できる金融商品につい
て、同様にして自動設計を行うことができる。このよう
な個客のリスクに対応した金融商品の自動設計としては
例えば次のようなものがある。 （１）投資信託、株式等の投資性資金 （２）一時払い養老保険、定期預金、国債等の安定性資
金 （３）定期預金、定期積金、国債等を利用した使用予定
資金 （４）普通預金、保険総合口座、ＭＭＦ、ＭＲＦ、国債
等を利用した流動性資金 このような金融商品について、保険自動設計の場合と同
様、情報入力部により金融商品の設計に必要な情報を入
力し、リスク認識度算出部でリスクに対する個客の不安
度を示す定性情報に基づいてリスク認識度を算出し、同
時に必要保障額算出部で個客の属性情報に基づいてリス
クに対する金融商品の必要額を算出し、出力表示部で算
出したリスク認識度と金融商品の必要額を貸し出して個
客に提示し、個客が選択した金融商品の必要額を満たす
最適な金融商品を設計部で設計すればよい。

【０１６０】また、本発明は上記の実施形態に限定され
ず、その目的と利点を損なわない適宜の変形を含む。ま
た本発明は上記の実施形態に示した数値による限定は受
けない。

【０１６１】（付記１）コンピュータに、保険に必要な
情報を入力する情報入力ステップと、前記情報入力ステ
ップから入力されたリスクに対する個客の認識を表す不
安度等の定性情報に基づいてリスク認識度を算出し、前
記定性情報が入力されなかった場合はデータベースの検
索により定性情報を取得してリスク認識度を算出するリ
スク認識度算出ステップと、個客の認識したリスクに対
する必要保障額又は個客の属性情報に基づいた必要保障
額を算出する保障額算出ステップと、前記リスク認識度
と必要保障額を出力表示する出力表示ステップと、前記
出力表示ステップで表示されたリスクの必要保障額を満
たす最適な保険商品を設計して提供する商品設計ステッ
プと、を実行させることを特徴とする金融商品設計プロ
グラム。（１）

【０１６２】（付記２）付記１記載の金融商品設計プロ
グラムに於いて、前記データベースは、個客の属性情
報、定性情報、リスク認識度、リスクに対する必要保障
額及び保険商品で構成される個別事例情報と、所定のカ
テゴリでセグメント化した属性情報、定性情報、リスク
認識度、リスクに対する必要保障額及び保険商品で構成
されるセグメント別事例情報とを格納した個客想定情報
データベースと、個客の属性情報、定性情報、リスク認
識度、リスクに対する必要保障額及び保険商品で構成さ
れる個客情報を格納したパーソナルデータベースと、前
記定性情報である個客のアンケート項目に対するリスク
項目とリスク認識度の関連を定義したアンケート／リス
ク変換テーブル情報と、リスク項目に対する保険商品と
必要保障額の関連を定義したリスク／保険部品変換テー
ブル情報を格納した変換テーブルと、を備え、前記リス
ク認識度算出ステップは、前記変換テーブルから定性情
報に対応するリスク認識度を求めて表示させ、同時に前
記保障額算出ステップは前記変換テーブルからリスク項
目に対応する必要保障額を求めて表示させることを特徴
とする金融商品設計プログラム。（２）

【０１６３】（付記３）付記２記載の金融商品設計プロ
グラムに於いて、前記パーソナルデータベースの格納情
報は、一定タイミングで前記個客想定情報データベース
に反映されることを特徴とする金融商品設計プログラ
ム。（３）

【０１６４】（付記４）付記２記載の金融商品設計プロ
グラムに於いて、更に、個客による入力情報度合に応じ
て設計機能を選定して表示する情報分析ステップを設け
たことを特徴とする金融商品設計プログラム。（４）

【０１６５】（付記５）付記２記載の金融商品設計プロ
グラムに於いて、前記情報入力より個客の属性情報のみ
が入力された場合、前記リスク認識度算出ステップは、
入力された属性情報による前記個客想定情報データベー
スの類似検索で不足している定性情報を補うと共にリス
ク認識度を抽出して表示させ、同時に前記保障額算出ス
テップはリスクの前記変換テーブルによる変換又は入力
された属性情報による前記個客想定情報データベースの
類似検索により必要保障額を抽出して表示させることを
特徴とする金融商品設計プログラム。（５）

【０１６６】（付記６）付記２記載の金融商品設計プロ
グラムに於いて、前記情報入力ステップにより個客の一
部の属性情報のみが入力された場合、前記リスク認識度
算出ステップは入力された一部の属性情報による前記個
客想定情報データベースの類似検索により不足している
性情報を補うと共にリスク認識度を抽出して表示させ、
同時に前記保障額算出ステップは前記個客想定情報デー
タベースの類似検索により必要保障額を求めて表示させ
ることを特徴とする金融商品設計プログラム。（６）

【０１６７】（付記７）付記１記載の金融商品設計プロ
グラムに於いて、前記保障額算出ステップは、属性情報
の総数に対する個客からの入力数の割合及び入力項目の
重み付けから必要保障額の確度を算出し、リスク認識度
及び保障額と共に表示させることを特徴とする金融商品
設計プログラム。（７）

【０１６８】（付記８）付記７記載の金融商品設計プロ
グラムに於いて、前記保障額算出ステップは、リスク認
識度と必要保障額を表示した際に、併せて確度を高める
ための属性情報の入力をガイダンス表示することを特徴
とする金融商品設計プログラム。

【０１６９】（付記９）付記１記載の金融商品設計プロ
グラムに於いて、前記リスク認識度は、リスク認識度の
大きさに反比例した値をもつことを特徴とする金融商品
設計プログラム。

【０１７０】（付記１０）付記 １記載の金融商品設計
プログラムに於いて、前記情報入力ステップで入力する
定性情報は、リスクに対する個客の不安感等の度合を複
数段階に表現したアンケートの回答情報であることを特
徴とする金融商品設計プログラム。

【０１７１】（付記１１）付記１記載の金融商品設計プ
ログラムに於いて、前記リスク認識度を中心からの枝の
距離で表現し、必要保障額を前記枝の先端に配置した図
形の面積で表現したマップイメージを出力表示すること
を特徴とする金融商品設計プログラム。

【０１７２】（付記１２）付記 １記載の金融商品設計
プログラムに於いて、前記リスク認識度と保障額をリス
クの高い順に表形式により出力表示することを特徴とす
る金融商品設計プログラム。

【０１７３】（付記１３）付記１１記載の金融商品設計
プログラムに於いて、前記情報入力ステップ又はデータ
ベースから既存契約情報を取得した場合は、現在表示し
ているリスク認識度と保障額のマップイメージに、前記
既存契約情報のリスク認識度と必要保障額を比較表示す
ることを特徴とする金融商品設計プログラム。

【０１７４】（付記１４）付記１記載の金融商品設計プ
ログラムに於いて、前記情報入力ステップから保険商品
の設計後に結婚、入学、住宅購入等のイベント情報を入
力した場合は、前記リスク認識度算出ステップ及び保障
額算出ステップにより前記イベント情報に基づいてリス
ク認識度及び各リスクの保障額を求めて表示することを
特徴とする金融商品設計プログラム。

【０１７５】（付記１５）付記１記載の金融商品設計プ
ログラムに於いて、前記商品設計ステップは、リスク毎
の必要保障額と現在の保障額との差額を満たすように保
険商品を再設計するか、又は、現在の保険商品をリセッ
トして新たにリスク毎の必要保障額を満たす保険商品を
設計し直すことを特徴とする金融商品設計プログラム。

【０１７６】（付記１６）付記１記載の金融商品設計プ
ログラムに於いて、前記保険設計ステップは、更に、個
客のリスクに対する必要保障額をほぼ満足する推薦保険
商品を設計して表示することを特徴とする金融商品設計
プログラム。

【０１７７】（付記１７）保険に必要な情報を入力する
情報入力部と、前記情報入力部から入力されたリスクに
対する個客の認識を表す不安度等の定性情報に基づいて
リスク認識度を算出し、前記定性情報が入力されなかっ
た場合はデータベースの検索により定性情報を取得して
リスク認識度を算出するリスク認識度算出部と、個客の
認識したリスクに対する必要保障額又は個客の属性情報
に基づいた必要保障額を算出する保障額算出部と、前記
リスク認識度と必要保障額を出力表示する出力表示部
と、前記出力表示部で表示されたリスクの必要保障額を
満たす最適な保険商品を設計して提供する商品設計部
と、を備えたことを特徴とする金融商品の自動設計装
置。（８）

【０１７８】（付記８）金融商品に必要な情報を入力す
る情報入力ステップと、前記情報入力ステップから入力
されたリスクに対する個客の認識を表す不安度等の定性
情報に基づいてリスク認識度を算出し、前記定性情報が
入力されなかった場合はデータベースの検索により定性
情報を取得してリスク認識度を算出するリスク認識度算
出ステップと、個客の認識したリスクに対する金融商品
の必要額又は個客の属性情報に基づいた金融商品の必要
額を算出するを算出する必要額算出ステップと、前記リ
スク認識度と必要額を出力表示する出力表示ステップ
と、前記出力表示ステップで表示されたリスクの必要額
を満たす最適な金融商品を設計して提供する商品設計ス
テップと、を備えたことを特徴とする金融商品の自動設
計方法。（９）

【０１７９】（付記１９）保険に必要な情報を入力する
情報入力ステップと、前記情報入力ステップで入力され
たリスクに対する個客の認識を表す不安度等の定性情報
に基づいてリスク認識度を算出し、前記定性情報が入力
されなかった場合はデータベースの検索により定性情報
を取得してリスク認識度を算出するリスク認識度算出ス
テップと、個客の認識したリスクに対する必要保障額又
は個客の属性情報に基づいた必要保障額を算出する保障
額算出ステップと、前記リスク認識度と必要保障額を出
力表示する出力表示ステップと、前記出力表示過程で表
示されたリスクの必要保障額を満たす最適な保険商品を
設計して提供する商品設計ステップと、を備えたことを
特徴とする金融商品の自動設計方法。

【０１８０】（付記２０）付記１９記載の金融商品の自
動設計方法に於いて、前記データベースは、個客の属性
情報、定性情報、リスク認識度、リスクに対する必要保
障額及び保険商品で構成される個別事例情報と、所定の
カテゴリでセグメント化した属性情報、定性情報、リス
ク認識度、リスクに対する必要保障額及び保険商品で構
成されるセグメント別事例情報とを格納した個客想定情
報データベースと、個客の属性情報、定性情報、リスク
認識度、リスクに対する必要保障額及び保険商品で構成
される個客情報を格納したパーソナルデータベースと、
前記定性情報である個客のアンケート項目に対するリス
ク項目とリスク認識度の関連を定義したアンケート／リ
スク変換テーブル情報と、リスク項目に対する保険商品
と必要保障額の関連を定義したリスク／保険部品変換テ
ーブル情報を格納した変換テーブルと、を備え、前記リ
スク認識度算出ステップは、前記変換テーブルから定性
情報に対応するリスク認識度を求めて表示させ、同時に
前記保障額算出ステップは前記変換テーブルからリスク
項目に対応する必要保障額を求めて表示させることを特
徴とする金融商品の自動設計方法。

【０１８１】（付記２１）金融商品に必要な情報を入力
する情報入力ステップと、前記情報入力ステップで入力
されたリスクに対する個客の認識を表す不安度等の定性
情報に基づいてリスク認識度を算出し、前記定性情報が
入力されなかった場合はデータベースの検索により定性
情報を取得してリスク認識度を算出するリスク認識度算
出ステップと、個客の認識したリスクに対する金融商品
の必要額又は個客の属性情報に基づいた金融商品の必要
額を算出する必要額算出ステップと、前記リスク認識度
と必要額を出力表示する出力表示ステップと、前記出力
表示過程で表示されたリスクの必要額を満たす最適な金
融商品を設計して提供する商品設計ステップと、を備え
たことを特徴とする金融商品の自動設計方法。

【０１８２】（付記２２）金融商品設計プログラムを格
納したコンピュータ可読の記録媒体に於いて、前記金融
商品設計プログラムは、保険に必要な情報を入力するス
テップと、入力されたリスクに対する個客の認識を表す
不安度等の定性情報に基づいてリスク認識度を算出し、
前記定性情報が入力されなかった場合はデータベースの
検索により定性情報を取得してリスク認識度を算出する
ステップと、個客の認識したリスクに対する必要保障額
又は個客の属性情報に基づいた必要保障額を算出するス
テップと、前記リスク認識度と必要保障額を出力表示す
るステップと、出力表示されたリスクの必要保障額を満
たす最適な保険商品を設計して提供するステップと、を
コンピュータに実行させることを特徴とする記録媒体。
（１０）

【０１８３】

【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、例えば保険商品を自動設計した場合については次の
効果が得られる。

【０１８４】まず保険を利用する生活者としての個客
は、自己判断により満足した保険商品を選択することが
できる。即ち、自分の保有しているリスクが可視化され
るため、顕在リスクと潜在リスクの相違を把握すること
ができ、加入すべき保障内容を自分で判断でき、これに
よって保険加入の意味を明確化できる。

【０１８５】また将来のイベント発生による必要保障額
を可視化して確認することができる。更に個客本人の主
導によって保険商品の設計や組み替えが可能であり、保
険設計を個客が楽しみながら容易に遂行することができ
る。

【０１８６】更にまた、不必要な保障や必要な保障の漏
れといった過不足を個客自らが把握することができ、本
人主導で保険商品を選択できるため、営業職員が何度も
来訪するといった無駄がなくなり、また最低限の個人情
報だけでもリスク認識度や必要保障額、更にお勧め商品
の提示が可能となるため、自分が求める保険設計のレベ
ルによって開示される情報量を自分でコントロールする
ことができる。

【０１８７】一方、保険の販売チャネルにあっては、金
融ノウハウがなくても金融商品例えば保険の販売が可能
であり、また少ない情報であっても個人にあった保険商
品が勧められ、その結果、個客のニーズの優先順位に基
づいた代替商品の提案も可能であり、結果的に収益性を
向上することができる。

【０１８８】またタイムリーな保険の見直しの提案が可
能であり、個客にあったリードセールスと会話を実現
し、その結果、個客からの相談件数の増加が期待でき、
保険の効能を可視化できることから、解約件数も減少す
ることとなり、個客のライフステージ変化の自己申告を
結果的に促し、効率的な個客アプローチを可能とする。

【０１８９】更に、保険会社から見ると、保険会社の収
益性の向上とブランドロイヤリティの向上を得ることが
できる。即ち、新規契約個数の増加、新規契約の個客開
拓に係るコストの低減、更にインターネット販売等の非
対面販売を可能とする。また個客との強い信頼関係が醸
成でき、満足度を得た個客からの口コミ等による個客層
の拡大が期待できる。

【０１９０】更に個客自らが入力した個人の属性情報と
リスクに対する考え方を示す定性情報が蓄積されること
で、これらの情報を活用することで新しい個客セグメン
トの発見や個客ニーズを把握した新商品開発が可能とな
り、結果としてブランドロイヤリティの向上を図ること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図

【図２】本発明が適用されるネットワーク構成の説明図

【図３】本発明の機能構成のブロック図

【図４】図３の入力情報の説明図

【図５】本発明により算出されたリスク認識度と必要保
障額のマップ形式による表示説明図

【図６】本発明により算出されたリスク認識度と必要保
障額の表形式による表示説明図

【図７】図３の個客想定情報データベース、パーソナル
データベース、及び保険商品データベースの説明図

【図８】図３の個客想定情報データベースに格納してい
る個別事例情報の説明図

【図９】図８に続く個別事例情報の説明図

【図１０】図３の個客想定情報データベースに格納して
いるセグメント別事例情報の説明図

【図１１】図１０に続くセグメント別事例情報の説明図

【図１２】図３のパーソナルデータベースの説明図

【図１３】図１２に続くパーソナルデータベースの説明
図

【図１４】図３の保険商品データベースの説明図

【図１５】本発明におけるリスク認識と保険商品の関連
説明図

【図１６】本発明におけるアンケート用途とリスクとの
関連説明図

【図１７】図３の変換テーブルに設けたアンケート／リ
スク変換情報の説明図

【図１８】図１５に対応したマップイメージの説明図

【図１９】本発明による保険設計の全体的な動きの説明
図

【図２０】リスク認識度と必要保障額を算出した後に属
性情報を再入力して必要保障額の確度を高めた場合のマ
ップ表示の説明図

【図２１】リスク認識度と必要保障額を既存契約と比較
表示して組み替える場合のマップ表示の説明図

【図２２】本発明の保険自動設計処理のフローチャート

【図２３】図２２に続く本発明の保険自動設計処理のフ
ローチャート

【図２４】図２３推薦商品表示の説明図

【図２５】図２２のリスクメジャー機能処理及びリスク
シミュレータ機能処理におけるリスク認識度算出処理の
フローチャート

【図２６】図２２のタイプ機能処理、リスクメジャー機
能処理及びリスクシミュレータ機能処理における必要保
障額算出処理のフローチャート

【符号の説明】

１０：保険自動設計装置 １２：保険設計サーバ（アプリケーションサーバ） １６：ＷＷＷサーバ １４：データベースサーバ １８：個客想定情報データベース ２０：パーソナルデータベース ２２：保険商品データベース ２４：変換テーブル ２４−１：アンケート／リスク変換テーブル情報 ２４−２：リスク／保険部品変換テーブル情報 ２５：ＬＡＮ ２６：インターネット／イントラネット ２８，２８−１，２８−２：ＷＷＷブラウザ（個客装
置） ３０：入力表示部 ３１：情報分析機能部 ３２：ベース機能部 ３４：タイプ機能部 ３６：リスクメジャー機能部 ３８：リスクシミュレータ機能部 ４０：リスク認識度算出部 ４２：保障額算出部 ４４：出力表示部 ４５：商品設計部 ４６：属性情報（デモグラフィックデータ） ４８：個客定性情報（サイコグラフィックデータ） ５０：他社・既契約情報 ５２：イベント情報 ５４：個別事例情報 ５６：セグメント別事例情報 ５８：個客情報 ６０：マップイメージ ６２：表形式

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 桑形 英子 東京都千代田区丸の内一丁目６番１号 株 式会社富士通総研内 (72)発明者 柿本 英毅 東京都千代田区丸の内一丁目６番１号 株 式会社富士通総研内

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】コンピュータに、 保険に必要な情報を入力する情報入力ステップと、 前記情報入力ステップから入力されたリスクに対する個
   客の認識を表す不安度等の定性情報に基づいてリスク認
   識度を算出し、前記定性情報が入力されなかった場合は
   データベースの検索により定性情報を取得してリスク認
   識度を算出するリスク認識度算出ステップと、 個客の認識したリスクに対する必要保障額又は個客の属
   性情報に基づいた必要保障額を算出する保障額算出ステ
   ップと、 前記リスク認識度と必要保障額を出力表示する出力表示
   ステップと、 前記出力表示ステップで表示されたリスクの必要保障額
   を満たす最適な保険商品を設計して提供する商品設計ス
   テップと、を実行させることを特徴とする金融商品設計
   プログラム。
2. 【請求項２】請求項１記載の金融商品設計プログラムに
   於いて、前記データベースは、 個客の属性情報、定性情報、リスク認識度、リスクに対
   する必要保障額及び保険商品で構成される個別事例情報
   と、所定のカテゴリでセグメント化した属性情報、定性
   情報、リスク認識度、リスクに対する必要保障額及び保
   険商品で構成されるセグメント別事例情報とを格納した
   個客想定情報データベースと、 個客の属性情報、定性情報、リスク認識度、リスクに対
   する必要保障額及び保険商品で構成される個客情報を格
   納したパーソナルデータベースと、 前記定性情報である個客のアンケート項目に対するリス
   ク項目とリスク認識度の関連を定義したアンケート／リ
   スク変換テーブル情報と、リスク項目に対する保険商品
   と必要保障額の関連を定義したリスク／保険部品変換テ
   ーブル情報を格納した変換テーブルと、を備え、 前記リスク認識度算出ステップは、前記変換テーブルか
   ら定性情報に対応するリスク認識度を求めて表示させ、
   同時に前記保障額算出ステップは前記変換テーブルから
   リスク項目に対応する必要保障額を求めて表示させるこ
   とを特徴とする金融商品設計プログラム。
3. 【請求項３】請求項２記載の金融商品設計プログラムに
   於いて、前記パーソナルデータベースの格納情報は、一
   定タイミングで前記個客想定情報データベースに反映さ
   れることを特徴とする金融商品設計プログラム。
4. 【請求項４】請求項２記載の金融商品設計プログラムに
   於いて、更に、個客による入力情報度合に応じて設計機
   能を選定して表示する情報分析ステップを設けたことを
   特徴とする金融商品設計プログラム。
5. 【請求項５】請求項２記載の金融商品設計プログラムに
   於いて、前記情報入力より個客の属性情報のみが入力さ
   れた場合、前記リスク認識度算出ステップは、入力され
   た属性情報による前記個客想定情報データベースの類似
   検索で不足している定性情報を補うと共にリスク認識度
   を抽出して表示させ、同時に前記保障額算出ステップは
   リスクの前記変換テーブルによる変換又は入力された属
   性情報による前記個客想定情報データベースの類似検索
   により必要保障額を抽出して表示させることを特徴とす
   る金融商品設計プログラム。
6. 【請求項６】請求項２記載の金融商品設計プログラムに
   於いて、前記情報入力ステップにより個客の一部の属性
   情報のみが入力された場合、前記リスク認識度算出ステ
   ップは入力された一部の属性情報による前記個客想定情
   報データベースの類似検索により不足している性情報を
   補うと共にリスク認識度を抽出して表示させ、同時に前
   記保障額算出部は前記個客想定情報データベースの類似
   検索により必要保障額を求めて表示させることを特徴と
   する金融商品設計プログラム。
7. 【請求項７】請求項１記載の金融商品設計プログラムに
   於いて、前記保障額算出ステップは、属性情報の総数に
   対する個客からの入力数の割合及び入力項目の重み付け
   から必要保障額の確度を算出し、リスク認識度及び保障
   額と共に表示させることを特徴とする金融商品設計プロ
   グラム。
8. 【請求項８】保険に必要な情報を入力する情報入力部
   と、 前記情報入力部から入力されたリスクに対する個客の認
   識を表す不安度等の定性情報に基づいてリスク認識度を
   算出し、前記定性情報が入力されなかった場合はデータ
   ベースの検索により定性情報を取得してリスク認識度を
   算出するリスク認識度算出部と、 個客の認識したリスクに対する必要保障額又は個客の属
   性情報に基づいた必要保障額を算出する保障額算出部
   と、 前記リスク認識度と必要保障額を出力表示する出力表示
   部と、 前記出力表示部で表示されたリスクの必要保障額を満た
   す最適な保険商品を設計して提供する商品設計部と、を
   備えたことを特徴とする金融商品の自動設計装置。
9. 【請求項９】金融商品に必要な情報を入力する情報入力
   ステップと、 前記情報入力ステップから入力されたリスクに対する個
   客の認識を表す不安度等の定性情報に基づいてリスク認
   識度を算出し、前記定性情報が入力されなかった場合は
   データベースの検索により定性情報を取得してリスク認
   識度を算出するリスク認識度算出ステップと、 個客の認識したリスクに対する金融商品の必要額又は個
   客の属性情報に基づいた金融商品の必要額を算出するを
   算出する必要額算出ステップと、 前記リスク認識度と必要額を出力表示する出力表示ステ
   ップと、 前記出力表示ステップで表示されたリスクの必要額を満
   たす最適な金融商品を設計して提供する商品設計ステッ
   プと、を備えたことを特徴とする金融商品の自動設計方
   法。
10. 【請求項１０】金融商品設計プログラムを格納したコン
    ピュータ可読の記録媒体に於いて、 前記金融商品設計プログラムは、 保険に必要な情報を入力するステップと、 入力されたリスクに対する個客の認識を表す不安度等の
    定性情報に基づいてリスク認識度を算出し、前記定性情
    報が入力されなかった場合はデータベースの検索により
    定性情報を取得してリスク認識度を算出するステップ
    と、 個客の認識したリスクに対する必要保障額又は個客の属
    性情報に基づいた必要保障額を算出するステップと、 前記リスク認識度と必要保障額を出力表示するステップ
    と、 出力表示されたリスクの必要保障額を満たす最適な保険
    商品を設計して提供するステップと、をコンピュータに
    実行させることを特徴とする記録媒体。