JP2019114306A - 決定装置、決定方法、および決定プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る決定装置の一例である情報提供装置10の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報提供装置の一例を示す図である。図1では、決定装置の一例である情報提供装置10によって実行される決定処理の一例として、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処理の一例について説明する。
ここで、上述した従来技術では、保証料を支払うための手法を利用者に対して提案しているに過ぎず、どのような保険態様が推奨されるかを利用者に対して提示することができない。このため、どのような保険にどれくらいの費用を捻出すればよいか、どのような保険をどのように組合せればよいかという保険態様、いわば保険のポートフォリオを利用者に対して提供しているとは言えない。
次に、図1を用いて、情報提供装置10が実行する処理の一例について説明する。まず、情報提供装置10は、利用者端末100を利用する利用者の利用者情報を収集する(ステップS1)。例えば、情報提供装置10は、利用者の検索履歴「バイク」、「旅行」、投稿履歴「ツーリング!」、位置履歴「位置#1」、「位置#2」、閲覧履歴「サイト#1」、「サイト#2」、購買履歴「商品#1」、登録情報「登録情報#1」等を収集する。
ここで、情報提供装置10は、利用者の属性から保険関連商品の組合せを生成するモデルの学習を行い、モデルを用いて、利用者に対して提案する保険関連商品の組合せを決定してもよい。例えば、情報提供装置10は、DNN(Deep Neural Network)等といった各種ニューラルネットワークや、SVM(Support Vector Machine)をモデルとして採用してもよい。
なお、情報提供装置10は、利用者情報に基づいて、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のであれば、任意の処理を実行して良い。例えば、情報提供装置10は、利用者情報が有する特徴と、その特徴の利用者情報が示す利用者にとって適切であると予測される保険関連商品の組合せが有する特徴との関係性をモデルに学習させる。そして、情報提供装置10は、取得した利用者情報をモデルに入力することで、利用者のペルソナの推定や、各事象のスコアを算出せずとも、保険関連商品の組合せを決定してよい。
以下、上記した情報提供装置10が有する機能構成の一例について説明する。図2は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。図2に示すように、情報提供装置10は、通信部20、記憶部30、および制御部40を有する。
次に、図6を用いて、実施形態に係る情報提供装置10による決定処理の手順について説明する。図6は、実施形態に係る決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。図6に示すように、情報提供装置10は、利用者情報を取得し(ステップS101)、利用者情報から利用者の属性を推定する(ステップS102)。このような場合、情報提供装置10は、推定した属性に基づいて、各保険関連商品が保証する事象が生じる確度を推定する(ステップS103)。そして、情報提供装置10は、推定した確度に基づいて、各種別の保険関連商品に割り当てる費用の割合を決定し(ステップS104)、決定結果に基づいて、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(ステップS105)。その後、情報提供装置10は、決定した保険関連商品の組合せを提供し(ステップS106)、処理を終了する。
上述した情報提供装置10は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてもよい。そこで、以下では、情報提供装置10の他の実施形態について説明する。
例えば、情報提供装置10は、利用者情報を取得する取得装置と、上述した決定処理を実行する決定装置とが協調して動作することにより、上述した処理を実現してもよい。このような場合、取得装置は、図2に示す取得部41を有し、決定装置は、推定部42、および決定部43を有することとなる。また、記憶部30に登録された各データベース31〜34は、例えば、外部のストレージサーバ等が管理してもよい。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、逆に、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上述した実施形態に係る情報提供装置10は、例えば図7に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図7は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
上述してきたように、情報提供装置10は、利用者と関連する利用者情報を取得する。そして、情報提供装置10は、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。このため、情報提供装置10は、利用者に対して適切であると推定される複数の保険関連商品の組合せを示すことができるので、適切な保険態様を提案することができる。
20 通信部
30 記憶部
31 利用者情報データベース
32 利用者属性データベース
33 保険関連商品データベース
34 モデルデータベース
40 制御部
41 取得部
42 推定部
43 決定部
44 提供部
45 学習部
100 利用者端末
Claims (11)
- 利用者と関連する利用者情報を取得する取得部と、
保険に関連する複数の保険関連商品のうち利用者が選択した保険関連商品と、当該利用者の利用者情報との間の関係性を学習したモデルを用いて、前記取得部により取得された利用者情報から、前記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部と
を有することを特徴とする決定装置。 - 前記決定部は、前記保険関連商品の組合せとして、それぞれ種別が異なる保険関連商品の組合せを決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の決定装置。 - 前記決定部は、生命保険、損害保険、傷害保険、疾病保険、個人年金保険、もしくは介護保険のうちすくなくともいずれか1つを含む保険関連商品の組合せを決定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の決定装置。 - 前記決定部は、それぞれ異なる業者により提供される保険関連商品の組合せを決定する
ことを特徴とする請求項1〜3のうちいずれか1つに記載の決定装置。 - 前記取得部により取得された利用者情報に基づいて、前記利用者の属性を推定する推定部
を有し、
前記決定部は、前記推定部による推定結果に応じて、前記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
ことを特徴とする請求項1〜4のうちいずれか1つに記載の決定装置。 - 前記推定部は、前記利用者の属性として、当該利用者のデモグラフィック属性とサイコグラフィック属性とを推定し、
前記決定部は、前記推定部が推定したデモグラフィック属性とサイコグラフィック属性との組合せに応じて、前記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
ことを特徴とする請求項5に記載の決定装置。 - 前記決定部は、推定された利用者の属性と関連する事象であって、前記保険関連商品により保証される事象が生じる確度に応じて、前記保険関連商品の組合せを決定する
ことを特徴とする請求項5または6に記載の決定装置。 - 前記決定部は、前記利用者情報に基づいて、それぞれ種別が異なる複数の保険関連商品に対する費用の配分を決定し、決定した費用の配分に基づいて、各種別の保険関連商品を選択する
ことを特徴とする請求項1〜7のうちいずれか1つに記載の決定装置。 - 前記決定部は、前記保険関連商品のうち、前記保険関連商品により保証される事象が生じる確度が他の事象よりも多い事象を保証する種別の保険関連商品に対する費用の配分を、他の種別の保険関連商品よりも多くする
ことを特徴とする請求項8に記載の決定装置。 - 決定装置が実行する決定方法であって、
利用者と関連する利用者情報を取得する取得工程と、
保険に関連する複数の保険関連商品のうち利用者が選択した保険関連商品と、当該利用者の利用者情報との間の関係性を学習したモデルを用いて、前記取得工程により取得された利用者情報から、前記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工程と
を含むことを特徴とする決定方法。 - 利用者と関連する利用者情報を取得する取得手順と、
保険に関連する複数の保険関連商品のうち利用者が選択した保険関連商品と、当該利用者の利用者情報との間の関係性を学習したモデルを用いて、前記取得手順により取得された利用者情報から、前記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手順と
をコンピュータに実行させるための決定プログラム。
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