JP4712243B2 - リスク診断システム、リスク診断方法およびリスク診断プログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者に診断入力項目を提示するとともに、その回答に基づき利用者の周辺のリスクを診断し、最適な保険商品を提供するためのシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、多種多様な保険商品が存在している。これらの保険商品から利用者は自分に最適な商品を選択することを希望するものの保険商品の数が非常に多く、しかもその内容は複雑であるため、実際上、その選択は困難である。最適な保険商品を選択するためには、利用者は、まず自分を取り巻くリスクを把握し、次に、自分が望む保険の内容を整理し、次に希望内容に適合する保険商品を多数の商品から選択する必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、保険商品は多種多様であり、商品の情報を得るには多くのパンフレットを収集してその内容を理解しなければならず、手間の点で利用者にとって容易にできることではない。そもそも、自分が望む保険の内容を整理すること自体が、保険に関する知識が必要であるため、利用者に勉強を強いることになる。利用者は、結果としてチラシや宣伝広告で目に付いた手近の保険を契約しがちである。
【０００４】
この発明はかかる課題を解決しようとするものであり、利用者が提示された診断入力項目に回答していくだけで、当該利用者のリスクを診断し、これに基づく最適な保険商品を紹介することができるシステムを提供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、利用者の過去の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、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、保険商品の情報を格納する保険商品データベースと、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、前記基本テーブル中の利用者のログイン回数にしたがって、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、これら数値を、リスクカテゴリーごとの統計データと比較することにより、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利用者に提示するリスク診断手段と、前記リスク診断手段で得られた診断結果を参照して、所定の危険度を超えているようなリスクカテゴリーを判定して、この判定結果に基づき前記保険商品データベース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、ログイン回数にしたがって項目を選択、提示することにより、たとえば、簡単な項目からより詳細な項目にいたる順序で、徐々に利用者の詳細な情報を得ることが可能となる。また、利用者にとっても、膨大な項目に対する回答を一度に求められることなく、ログイン回数に応じて徐々に項目への回答が求められるため、面倒な思いをせずに入力することが可能となる。さらに、上記情報により、その時点での項目への回答にもとづくリスクが診断され、当該時点での最善の保険商品を利用者に提示することが可能となる。この統計値には、利用者からの回答結果から得られたリスクカテゴリーごとの数値の平均値や、他の一般的な統計値、たとえば、わが国における年齢別、職業別、性別などで得られているリスクカテゴリーごとの数値の分布、平均値、分散、標準偏差などが含まれる。
【０００７】
本発明の好ましい実施態様においては、さらに、提示された保険商品に関する利用者からの要求に応答して、前記保険商品の情報を紹介するとともに、当該保険商品を扱う保険商品販売者に対して、当該利用者の顧客情報を通知する保険商品情報紹介手段を備えている。保険商品販売者には、たとえば、保険会社や保険代理店が含まれる。
【０００８】
より好ましい実施態様においては、前記入力項目提示手段が、前記基本テーブルおよび／または履歴テーブル中の情報に基づき、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するように構成されている。
【０００９】
また、好ましい実施態様においては、前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、ログイン回数の各々に応答した所定の定型入力項目を記憶した定型条件テーブルを含み、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、前記定型条件テーブルから利用者に対する質問項目を取得するとともに、前記利用者のＩＤと関連付けられた履歴テーブルを参照して、既に提示されているにもかかわらず未回答の項目を取得して、取得された項目を提示するように構成されている。
【００１０】
別の好ましい実施態様においては、前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、リスクカテゴリーごとに、段階的に当該リスクカテゴリーに関するリスクの詳細な内容を問うような項目を記憶した診断項目テーブルを含み、前記入力項目手段が、前記利用者のＩＤと関連付けられた履歴テーブルを参照して、前記診断項目テーブル中、前記危険度の最も大きいリスクカテゴリーに関連するより詳細な内容を示す項目を選択し、選択された項目を提示するように構成されている。
この実施態様によれば、最も危険度が大きいと思われるリスクカテゴリーについて、より詳細な情報を得ることができ、これにより、より適切な保険商品の選択、提示も可能となる。
【００１１】
別の好ましい実施態様においては、前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、利用者個人の嗜好に関連した、季節的または短期的なイベントに関する項目を記憶したライフサイクル情報テーブルを含み、前記入力項目提示手段が、前記利用者基本テーブル中の、当該利用者の趣味を含む属性情報、および、システムの作動時期とに基づき、前記ライフサイクル情報テーブルから、前記属性および時期に合致した項目を選択し、選択された項目を提示するように構成されている。たとえば、スキーやマリンスポーツなど、季節的なイベントを趣味とする利用者に対して、当該イベントが生じる時期に、イベントに固有の項目を提示し、その回答を求めることができる。
【００１２】
さらに、別の好ましい実施態様においては、前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、利用者の長期的な人生設計に関連したイベントに関する項目を記憶したライフステージ情報テーブルを含み、前記入力項目手段が、前記利用者の年齢を含む基本情報に基づき、前記ライフステージ情報テーブルから、前記基本情報に合致した項目を選択し、選択された項目を提示するように構成されている。たとえば、利用者の年齢に応じて、結婚、子供の誕生など、利用者の長期間にわたる生活において生じ得るイベントに関する項目を提示して、その回答を求めることが可能となる。
【００１３】
より好ましくは、保険商品データベースに、前記リスクカテゴリーごとに少なくとも一以上の保険商品に関する情報が記憶されている。
また、別の好ましい実施態様においては、前記リスク診断手段が、履歴テーブルを参照して、二つの異なる時期における、危険度を比較して、当該比較結果を含む診断結果を利用者に提示するように構成されている。
【００１４】
さらに、別の好ましい実施態様においては、リスク診断手段が、入力項目に対する回答を受理し、これらを予め設定されている各リスクカテゴリーに関連して数値化する場合において、それぞれのリスクカテゴリー間における情報の関連性に基づき数値化するように構成されている。
【００１５】
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、利用者の過去の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、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、保険商品の情報を格納する保険商品データベースとを備えたシステムにおいて、利用者からの回答に基づき、当該利用者のリスクを診断するリスク診断方法であって、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、前記基本テーブル中の利用者のログイン回数にしたがって、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ステップと、提示された項目に対する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、これら数値を、リスクカテゴリーごとの統計データと比較することにより、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利用者に提示するリスク診断ステップと、前記リスク診断手段で得られた診断結果を参照して、所定の危険度を超えているようなリスクカテゴリーを判定して、この判定結果に基づき前記保険商品データベースから保険商品を選択して提示する保険診断ステップとを備えたことを特徴とするリスク診断方法により達成される。
【００１６】
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、利用者の過去の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、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、保険商品の情報を格納する保険商品データベースとを備えたコンピュータに、利用者からの回答に基づき、当該利用者のリスクを診断させ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、前記基本テーブル中の利用者のログイン回数にしたがって、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ステップと、提示された項目に対する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、これら数値を、リスクカテゴリーごとの統計データと比較することにより、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利用者に提示するリスク診断ステップと、前記リスク診断手段で得られた診断結果を参照して、所定の危険度を超えているようなリスクカテゴリーを判定して、この判定結果に基づき前記保険商品データベースから保険商品を選択して提示する保険診断ステップとを前記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。
【００１７】
上記プログラムは、たとえば、記録媒体に記録される。媒体には、たとえば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ、Ｖｉｄｅｏ−ＣＤを含む）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−Ｖｉｄｅｏ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭを含む）、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きのＲＡＭメモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジ等が含まれる。また、電話回線等の有線通信媒体、マイクロ波回線等の無線通信媒体等の通信媒体が含まれる。インターネットもここでいう通信媒体に含まれる。
【００１８】
媒体とは、何等かの物理的手段により情報（主にデジタルデータ、プログラム）が記録されているものであって、コンピュータ、専用プロセッサ等の処理装置に所定の機能を行わせることができるものである。要するに、何等かの手段でもってコンピュータにプログラムをダウンロードし、所定の機能を実行させるものであればよい。
【００１９】
【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はこの発明の実施の形態にかかる保険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１に示すように、本実施の形態にかかるシステムは、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と、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、これら数値を利用者データベースに格納されているリスクカテゴリーごとの平均値、統計資料と比較することにより利用者のリスクを診断して提示するリスク診断部１６と、リスク診断部１６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データベースから保険商品を選択して提示する保険診断部１８と、利用者が提示された保険商品に興味を示したとき、その情報を受けて保険商品の情報を紹介するとともに、当該保険商品を扱う保険会社に対して当該利用者の顧客情報を通知する保険商品情報紹介部２０と、利用者データベース２４及び保険商品データベース２６を格納するデータベース２２と、利用者と本装置の間でデータのやり取りを行うための入出力部３０とを有している。なお、ここにいう利用者データベース２４は、利用者に対する質問項目を生成するための質問項目生成用データベースとしても機能し、かつ、利用者のユーザ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。
【００２０】
本実施の形態において、図３に示すように、利用者データベース２４には、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。図４（ａ）に示すように、利用者基本テーブルは、ユーザＩＤ４０１に関連付けられた、たとえば、利用者の性別、年齢、家族構成、住所などを含むユーザ基本情報４０２と、利用者の趣味、性格などを含むユーザ属性情報４０３とを有する。これら情報は、後述する利用者のシステムへのアクセスにより順次蓄積される。
【００２１】
また、利用者データベース２４は、ログイン回数ごとの定型的な入力項目を予め記憶した定型条件テーブル３０１、利用者の過去の診断結果に基づいた条件を提示するための診断条件テーブル３０２、利用者個人に固有のイベントに基づく条件を提示するためのライフサイクル情報情報テーブル３０３、および、利用者の年齢等を考慮して生じ得る一般的なイベント（たとえば、結婚、子供の誕生など）に関する条件を提示するためのライフステージ情報テーブル３０４を含んでいる。
【００２２】
さらに、後述するように、利用者データベース２４は、利用者の診断結果の統計値である、平均値・傾向値テーブル３０６、および、統計処理をする際に利用される参考値を記憶した参考値テーブル３０７を有している。
また、保険商品データベース２６には、リスクカテゴリーごとに、ひとつ又は複数の保険商品を示す情報を記憶した保険商品テーブルが含まれる。
【００２３】
以下、この発明の実施の形態にかかる保険診断システムの動作について、図２のフローチャートに基づき説明する。
ステップ２０１：ログイン
利用者がユーザＩＤおよびパスワードを入力することにより、ログインする。利用者が本システムによるサービスを受けるためには、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。利用者は、たとえば、自宅のパーソナルコンピュータなどから、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からログインすることができる。
【００２４】
ステップ２０２：利用者特定
保険診断システムにおいては、入力されたユーザＩＤおよびパスワードにより利用者データベース２４中の利用者基本テーブル３００を参照して、システムの利用者を特定する。
【００２５】
ステップ２０３：診断入力項目提示
利用者を特定した後、利用者データベース２４中の各種テーブルを参照して、診断入力項目を提示する。この診断入力項目は、定型条件テーブル３０１、診断条件テーブル３０２、ライフサイクル情報テーブル３０３およびライフステージ情報テーブル３０４に記憶された条件から、所定のものが選択される。以下、これらテーブルおよび条件の選択についてより詳細に説明を加える。
【００２６】
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る。本実施の形態において、ログイン回数が増大するのに応じて、より詳細な（よりプライベートな）入力項目が提示されるようになっている。
【００２７】
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。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」が提示され得る。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」が加えられ得る。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、よりきめ細かなリスク診断が可能となる。
【００２８】
図５（ａ）は、定型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（ａ）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、利用者履歴データベース３０５中のユーザＩＤに関連付けられた、利用者の履歴を参照して、定型入力項目のうち、未回答のものが特定され（ステップ５０４）、ログイン回数に対応する項目に、未回答の項目を加えたような項目リストが生成される（ステップ５０５）。このようにして、ログインごとに所定の定型入力項目が利用者に提示される。
【００２９】
診断項目テーブル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。
【００３０】
図５（ｂ）は、診断項目テーブル３０２に関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。ここでは、診断入力項目提示部１４が、利用者履歴データベース３０５を参照して、ユーザＩＤに関連付けられた履歴中、最も危険度の高いリスクカテゴリーを特定し（ステップ５１１）、当該カテゴリー中の項目および回答を特定する（ステップ５１２）。次いで、診断入力項目提示部１４は、診断項目テーブルを参照して、特定されたリスクカテゴリーにおいて、既に利用者により回答済みの項目を考慮した上で、提示すべき項目を決定する。
【００３１】
たとえば、利用者の履歴を参照して、賠償リスクが最も高かった場合に、賠償に関するより詳細な項目（過去に引き起こした賠償事故、そそっかしい性格であるか否かなど）を利用者に提示することができる。
ライフサイクルテーブル３０３は、利用者特有のライフサイクルに関する質問を行うためのものである。このテーブルの目的は、利用者特有の情報を利用して入力項目を提示することにより、本モデルが「利用者一人一人に対して親切かつきめこまかやかに診断するものである」とアピールすることにある。また、下記事例の通り、損害保険は短期契約（１年契約）がほとんどであるという特色を活かして、質問内容も１年未満の変動を考慮したものである。
【００３２】
このライフサークルテーブル３０３の項目の選択および提示に際しては、利用者基本テーブル３００中のユーザ属性情報４０３が参照される。たとえば、ユーザ属性情報に含まれる利用者の趣味や年齢などに、診断年月日を加味して、適切な項目を選択することができる。たとえば、利用者の趣味がスキーであった場合、冬季に本モデルを利用した際には、入力項目として「今年はスキーに何回行く予定ですか？」など提示する。また、夏季であれば、そもそもスキーはこの季節にはやらないと想定し、趣味に関する違う質問（たとえば、「マリンスポーツは行いますか？」）などを提示することもあり得る。また、利用者が年長者（年齢が所定値以上）の場合には、けがをし易いことを考慮して「スキーの同行者はいるのか？」などの項目を選択して提示する。
【００３３】
ライフステージテーブル４０４は、一般的なイベントを提示するためのものである。このテーブルの目的は、ライフサイクルテーブル４０３が短期的なスパンを考慮したものに対して、本テーブルは長期間を考慮したものであり、利用者に対して、ある程度長い期間の使用に耐えうるものであるとアピールするために有効である。ライフステージテーブル４０４の項目の選択および提示に際しても、利用者基本テーブル３００中のユーザ属性情報４０３が参照される。ここでは、性別、年齢、家族構成などを考慮して、利用者が遭遇している可能性のあるイベント、たとえば、結婚、出産、子供の入学などが選択、提示される。
【００３４】
たとえば、利用者の年齢が２７歳ならば、結婚適齢期であると想定して、「結婚の予定はあるのか？」「結婚準備（資産）はどれくらいあるのか？」などの項目を選択して提示すれば良い。
【００３５】
ステップ２０４：データ入力
利用者は、上述した診断入力項目提示部１４による処理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。
以下の、ステップ２０５：入力内容の数値化〜ステップ２０８：前回結果との比較の各処理は、リスク診断処理を構成する。これらの処理は、リスク診断処理部１６にて実行される（図２のステップ２１０参照）。
ステップ２０５：入力内容の数値化
【００３６】
上述の入力項目に対して入力された情報は、利用者基本テーブル３００および／または利用者履歴データベース３０５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、他の項目であれば、これらは利用者履歴データベース２０５中に記憶される。
【００３７】
また、上記項目に対する回答は、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。本実施の形態においては、リスクカテゴリーとして、病気やけがに関する「身体」、年収、家計、給与などに関する「収入」、家、車、家財などに関する「財産」、スポーツ、旅行などに関する「趣味」、性格、生活形態、職業などに関する「賠償」が利用される。これらの各々に関して、危険度等を示す指標が数値化される。
【００３８】
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％」とする一方、「胃潰瘍」であれば危険度を「７０％」と設定することが可能である。
【００３９】
或いは、リスクカテゴリー「収入」や「財産」の金額等をそのまま数値化することができる。収入や財産は、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補償額（保険金額）の算出に活用できるようにしている。また、リスクカテゴリー「賠償」に関しても、職業、住所、正確などに応じて、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％）だけ加えることができる。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。
ステップ２０６：数値化された入力内容を平均値等と比較
【００４０】
リスク診断部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、利用者データベース２４の平均値・傾向値テーブル３０６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。また、リスク診断部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３０７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。リスク診断部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○○パーセント」という形で提示することができる。
【００４１】
なお、本実施の形態においては、図６（ａ）に例示するように、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、本モデルの運営者が所望のように設定可能である。たとえば、図６（ｂ）においては、リスクカテゴリー「身体」の項目「既往症」が、リスクカテゴリー「収入」の項目「給与」に影響を与え、リスクカテゴリー「賠償」の項目「性格」、「職業」およびリスクカテゴリー「趣味」の項目「趣味」が、リスクカテゴリー「身体」の項目「けが」に影響を与えるようになっている。また、上記関連付けにより、どの程度の数値が変化するかについても運営者が所望の予に設定することができる。たとえば、「趣味」として「スキー」という項目が挙げられた場合に、リスクカテゴリー「身体」や「賠償」に関する数値が、所定の％だけ増大するように設定すればよい。
【００４２】
このように、本実施の形態においては、判定に際して、単一のカテゴリーの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が加味して、判定を行うことができる。
【００４３】
ステップ２０７：診断結果出力
全てのリスクカテゴリーに関する判定が終了すると、リスク診断部１６は、診断結果を出力する。
本実施の形態においては、（１）今回の診断における各リスクカテゴリーに関する数値（得点）およびコメント、および、（２）前回の診断における各リスクカテゴリーに関する数値（得点）およびコメントの双方が同時に提示される。これは、過去から現在にかけてどのようにリスクが変化し、今回はどのようなリスクカテゴリーに注意すべきであるかを、利用者に認識させるためである。また、（３）上記の結果（前回・今回）をビジュアルに図（たとえば、棒グラフ、円グラフなど）で提示するのが望ましい。また、診断結果に説得力を持たせるため、（４）リスクカテゴリー毎の本モデル利用者全体の平均値や統計数値も合わせて表示するのも望ましい。この診断結果は、ユーザＩＤと関連付けられて、利用者履歴データベース３０５に記憶される。
【００４４】
ステップ２０８：保険診断、保険商品提案
保険診断部１８は、ステップ２０５〜ステップ２０７によるリスク診断の結果に応じて、危険度を示す指標の数値が所定値以上であるようなリスクカテゴリーに特に関連する保険商品、還元すれば、そのリスクカテゴリーの項目に関して何らかの危険が生じたときに、これを十分にカバーすることができる保険商品を、保険商品データベース２６中の保険商品テーブルから選択する。保険商品テーブルには数多くの保険商品が格納されており、どのリスクカテゴリーにどの保険商品を設定するかは、本モデルの運営者が自由に設定可能である。保険商品テーブルには、リスクカテゴリー毎に、当該リスクカテゴリーに関連した保険商品が収容されている。１つのリスクカテゴリーには複数の保険商品が格納され得る。本実施の形態において、提案される保険商品は、必ずしも1つだけとは限らない。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案することもあり得る。
【００４５】
ステップ２０９：保険選択
ステップ２０８による保険商品の提案の結果、利用者がその保険商品を購入する予定がある場合には、利用者はその商品を、マウスなどの入力デバイスをクリックすることで選択する。これにより、保険商品情報紹介部２０が起動して、たとえば、当該保険商品を取り扱う保険会社や代理店のサーバにリンクすることで、当該サーバから、保険商品を紹介或いは購入するためのコンテンツが、システムに伝達され得る。このようにして、利用者は、詳細な商品説明や、保険会社から案内のメールや電話連絡を受けることが可能となる。
なお、ステップ２０８で選択された保険商品や、ステップ２０９におけるアクセスに関する情報は、利用者データベース２４の利用者履歴データベース３０５中に記憶される。
【００４６】
以上のように、本発明の実施の形態によれば、利用者が提示された診断入力項目に回答していくだけで、回答した利用者に対して最適な保険商品を紹介することができる。また、本実施の形態によれば、ログイン回数に応じて、或いは、過去の診断結果に応じて、適宜、利用者に対する質問項目を選択する。したがって、ユーザに過度の入力の負担を与えることなく、診断に必要な適切な入力を利用者に求めることが可能となる。
【００４７】
さらに、本実施の形態によれば、利用者の年齢や趣味、季節などに応じて、適切な入力項目を選択して、その回答を求めている。したがって、よりきめの細かなリスク診断および診断にともなう保険商品の選択が可能となる。
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。
【００４８】
【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、最適な保険商品を提示するので、利用者は提示された項目に所定の事項を入力するだけで、自分にとって最適な保険商品の紹介を受けることができる。また、リスク診断および保険診断という２つのステップをとることにより、利用者に保険に関する興味を増大させる保険販売促進ツールを提供することが可能となる。
【００４９】
さらに、紹介された保険商品についてさらに詳しい情報等を入手したいとき、当該保険商品の情報を自動的に入手できるとともに、当該保険商品を扱う保険会社の紹介を受けることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の発明の実施の形態にかかる保険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】 本発明の実施の形態にかかる保険診断の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】 本実施の形態にかかる利用者データベースを説明するための図である。
【図４】 本実施の形態にかかる利用者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】 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】 本実施の形態にかかるカテゴリーリスクの相互関係の一例を示す図である。
【符号の説明】
１２ 利用者特定部
１４ 診断入力項目提示部
１６ リスク診断部
１８ 保険診断部
２０ 保険商品情報紹介部
２２ データベース
２４ 利用者データベース
２６ 保険商品データベース
３０ 入出力部

Claims (20)

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、利用者の過去の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、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、
   保険商品の情報を格納する保険商品データベースと、
   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、
   前記基本テーブル中の利用者のログイン回数にしたがって、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、これら数値を、リスクカテゴリーごとの統計データと比較することにより、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利用者に提示するリスク診断手段と、
   前記リスク診断手段で得られた診断結果を参照して、所定の危険度を超えているようなリスクカテゴリーを判定して、この判定結果に基づき前記保険商品データベース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リスク診断システム。
2. さらに、提示された保険商品に関する利用者からの要求に応答して、前記保険商品の情報を紹介するとともに、当該保険商品を扱う保険商品販売者に対して、当該利用者の顧客情報を通知する保険商品情報紹介手段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。
3. 前記入力項目提示手段が、前記基本テーブルおよび／または履歴テーブル中の情報に基づき、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するように構成され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。
4. 前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、ログイン回数の各々に応答した所定の定型入力項目を記憶した定型条件テーブルを含み、
   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、前記定型条件テーブルから利用者に対する質問項目を取得するとともに、前記利用者のＩＤと関連付けられた履歴テーブルを参照して、既に提示されているにもかかわらず未回答の項目を取得して、取得された項目を提示するように構成されたことを特徴とする請求項１ないし３の何れか一項に記載のリスク診断システム。
5. 前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、リスクカテゴリーごとに、段階的に当該リスクカテゴリーに関するリスクの詳細な内容を問うような項目を記憶した診断項目テーブルを含み、
   前記入力項目提示手段が、前記利用者のＩＤと関連付けられた履歴テーブルを参照して、前記診断項目テーブル中、前記危険度の最も大きいリスクカテゴリーに関連するより詳細な内容を示す項目を選択し、選択された項目を提示するように構成されたことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載のリスク診断システム。
6. 前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、利用者個人の嗜好に関連した、季節的または短期的なイベントに関する項目を記憶したライフサイクル情報テーブルを含み、
   前記入力項目提示手段が、前記基本テーブル中の、当該利用者の趣味を含む属性情報、および、システムの作動時期とに基づき、前記ライフサイクル情報テーブルから、前記属性情報および作動時期に合致した項目を選択し、選択された項目を提示するように構成されたことを特徴とする請求項１ないし５の何れか一項に記載のリスク診断システム。
7. 前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、利用者の長期的な人生設計に関連したイベントに関する項目を記憶したライフステージ情報テーブルを含み、
   前記入力項目提示手段が、前記基本テーブル中の、前記利用者の年齢を含む基本情報に基づき、前記ライフステージ情報テーブルから、前記基本情報に合致した項目を選択し、選択された項目を提示するように構成されたことを特徴とする請求項１ないし６の何れか一項に記載のリスク診断システム。
8. 前記保険商品データベースに、前記リスクカテゴリーごとに少なくとも一以上の保険商品に関する情報が記憶されていることを特徴とする請求項１ないし７の何れか一項に記載のリスク診断システム。
9. 前記リスク診断手段が、前記履歴テーブルを参照して、二つの異なる時期における、危険度を比較して、当該比較結果を含む診断結果を利用者に提示するように構成されたことを特徴とする請求項１ないし８の何れか一項に記載のリスク診断システム。
10. 前記リスク診断手段が、入力項目に対する回答を受理し、これらを予め設定されている各リスクカテゴリーに関連して数値化する場合において、それぞれのリスクカテゴリー間における情報の関連性に基づき数値化するように構成されたことを特徴とする請求項１ないし９の何れか一項に記載のリスク診断システム。
11. 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、利用者の過去の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、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、保険商品の情報を格納する保険商品データベースとを備えたシステムにおいて、利用者からの回答に基づき、当該利用者のリスクを診断するリスク診断方法であって、
    前記システムが、
    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、
    前記基本テーブル中の利用者のログイン回数にしたがって、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ステップと、
    提示された項目に対する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、これら数値を、リスクカテゴリーごとの統計データと比較することにより、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利用者に提示するリスク診断ステップと、
    前記リスク診断ステップにより得られた診断結果を参照して、所定の危険度を超えているようなリスクカテゴリーを判定して、この判定結果に基づき前記保険商品データベースから保険商品を選択して提示する保険診断ステップと、を実行することを特徴とするリスク診断方法。
12. さらに、前記システムが、
    提示された保険商品に関する利用者からの要求に応答して、前記保険商品の情報を紹介するとともに、当該保険商品を扱う保険商品販売者に対して、当該利用者の顧客情報を通知する保険商品情報紹介ステップを実行することを特徴とする請求項１１に記載のリスク診断方法。
13. 前記入力項目提示ステップが、前記基本テーブルおよび／または履歴テーブル中の情報に基づき、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するステップを含むことを特徴とする請求項１１または１２に記載のリスク診断方法。
14. 前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、ログイン回数の各々に応答した所定の定型入力項目を記憶した定型条件テーブルを含み、
    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、前記定型条件テーブルから利用者に対する質問項目を取得するステップと、
    前記利用者のＩＤと関連付けられた履歴テーブルを参照して、既に提示されているにもかかわらず未回答の項目を見出すステップと、
    前記定型条件テーブルから取得した項目と、前記履歴テーブルを参照することにより見出された項目とを提示するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１ないし１３の何れか一項に記載のリスク診断方法。
15. 前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、リスクカテゴリーごとに、段階的に当該リスクカテゴリーに関するリスクの詳細な内容を問うような項目を記憶した診断項目テーブルを含み、
    前記入力項目提示ステップが、
    前記利用者のＩＤと関連付けられた履歴テーブルを参照して、前記診断項目テーブル中、前記危険度の最も大きいリスクカテゴリーに関連するより詳細な内容を示す項目を選択するステップと、
    選択された項目を提示するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１ないし１４の何れか一項に記載のリスク診断方法。
16. 前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、利用者個人の嗜好に関連した、季節的または短期的なイベントに関する項目を記憶したライフサイクル情報テーブルを含み、
    前記入力項目提示ステップが、
    前記基本テーブル中の、当該利用者の趣味を含む属性情報、および、システムの作動時期とに基づき、前記ライフサイクル情報テーブルから、前記属性情報および作動時期に合致した項目を選択するステップと、
    選択された項目を提示するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１ないし１５の何れか一項に記載のリスク診断方法。
17. 前記質問項目生成用データベース中の項目テーブルが、利用者の長期的な人生設計に関連したイベントに関する項目を記憶したライフステージ情報テーブルを含み、
    前記入力項目提示ステップが、
    前記基本テーブル中の、前記利用者の年齢を含む基本情報に基づき、前記ライフステージ情報テーブルから、前記基本情報に合致した項目を選択するステップと、
    選択された項目を提示するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１ないし１６の何れか一項に記載のリスク診断方法。
18. 前記リスク診断ステップが、前記履歴テーブルを参照して、二つの異なる時期における、危険度を比較するステップと、
    当該比較結果を含む診断結果を利用者に提示するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１ないし１７の何れか一項に記載のリスク診断方法。
19. 前記リスク診断ステップが、
    入力項目に対する回答を受理するステップと、
    これらを予め設定されている各リスクカテゴリーに関連して数値化する場合において、それぞれのリスクカテゴリー間における情報の関連性に基づき数値化するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１ないし１８の何れか一項に記載のリスク診断方法。
20. 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、利用者の過去の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、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、保険商品の情報を格納する保険商品データベースとを備えたコンピュータに、利用者からの回答に基づき、当該利用者のリスクを診断させ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、
    前記基本テーブル中の利用者のログイン回数にしたがって、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ステップと、
    提示された項目に対する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、これら数値を、リスクカテゴリーごとの統計データと比較することにより、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利用者に提示するリスク診断ステップと、
    前記リスク診断ステップにより得られた診断結果を参照して、所定の危険度を超えているようなリスクカテゴリーを判定して、この判定結果に基づき前記保険商品データベースから保険商品を選択して提示する保険診断ステップと、を前記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。

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