JP6692639B2 - 算出装置、算出方法及び算出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、算出装置、算出方法及び算出プログラムに関する。

ユーザ個人の資産運用や保険に関して、ユーザに関する情報を分析することによって、ユーザに合った資産運用の手法を紹介したり、ユーザに適した保険商品を紹介したりするサービスが存在する。

このようなサービスに関連する技術の一例として、ユーザが摂取するカロリー等の情報に基づいてユーザの病気リスクを判定し、判定結果に応じた医療保険商品を紹介するシステムに関する技術が知られている。

特開２０１４−１３２４０２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、将来設計に関する適切な情報を提供することは難しい。例えば、上記の従来技術において、ユーザは、リスクに応じた保険商品の紹介を受けることができるに過ぎない。このため、ユーザは、いくらの医療費を備えておくべきか、あるいは、医療費として備えるのではなく投資に振り分けるべきかなど、将来にわたる資産形成のための計画を立てることができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、将来設計に関する適切な情報を提供することができる算出装置、算出方法及び算出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る算出装置は、ユーザの健康に関するリスクを示す情報であるリスク情報を取得する取得部と、前記リスク情報に対応する医療費を示す医療費情報と、前記取得部によって取得されたリスク情報が示すリスクの度合いとに基づいて、前記ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する算出部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、将来設計に関する適切な情報を提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る算出装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る遺伝子検査結果テーブルの一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る医療費情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る定義情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る通知処理の一例を説明する図である。 図７は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図８は、変形例に係る算出処理の一例を示す図である。 図９は、変形例に係る算出装置の構成例を示す図である。 図１０は、変形例に係るユーザ行動テーブルの一例を示す図である。 図１１は、変形例に係る医療費情報記憶部の一例を示す図である。 図１２は、変形例に係る生活習慣テーブルの一例を示す図である。 図１３は、算出装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る算出装置、算出方法及び算出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る算出装置、算出方法及び算出プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．算出処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る算出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。図１では、算出システム１を例に挙げて、本願に係る算出処理の一形態について説明する。具体的には、図１では、算出システム１に含まれるサーバ装置である算出装置１００が、ユーザに対して想定される将来の医療費を算出し、算出した医療費に基づき、ユーザの行動に関する提案を含む情報である提案情報を生成する処理の一例について説明する。

図１に示すように、算出システム１には、ユーザ端末１０と、算出装置１００とが含まれる。算出システム１に含まれる各装置は、図示しない通信ネットワーク（例えば、インターネット）を介して、互いに通信可能に接続される。なお、算出システム１に含まれる各装置の台数は、図１に示した例に限られない。例えば、算出システム１には、複数台のユーザ端末１０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。具体的には、ユーザ端末１０は、所定の情報を算出装置１００に送信したり、算出装置１００から送信される情報を受信したりするために利用される。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の移動端末や、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣ等により実現される。図１の例では、ユーザ端末１０は、ユーザＵ０１によって利用されるスマートフォンであるものとする。なお、以下の説明において、ユーザ端末１０をユーザＵ０１と表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザＵ０１をユーザ端末１０と読み替えることができる。

算出装置１００は、ユーザ端末１０から受信した情報に基づいて、ユーザＵ０１が採り得る行動への提案（レコメンド）を生成し、生成した提案をユーザＵ０１に提供するサーバ装置である。具体的には、算出装置１００は、ユーザ端末１０から送信される情報であって、ユーザＵ０１が何らかの疾患を発症するリスクを示す情報であるリスク情報を取得する。そして、算出装置１００は、取得したリスク情報と、リスク情報に対応する医療費データとに基づいて、ユーザＵ０１に対して想定される将来の医療費を算出する。続いて、算出装置１００は、算出した将来の医療費に基づいて、ユーザＵ０１に対する提案を含む情報である提案情報を生成する。

算出装置１００は、提案情報に含まれる提案として、想定される将来の医療費を賄うためにユーザＵ０１が今後採り得る行動に関する提案を生成する。例えば、算出装置１００は、ユーザＵ０１が特定の疾患を発症する可能性が高く、かつ、特定の疾患に対する医療費として必要となる額が高額になる場合には、予め保険に加入することや、必要な額を貯蓄しておくこと等の行動を勧める提案を生成する。このように、算出装置１００は、不確定な要素の高い、将来の医療費の備えについてユーザＵ０１に一定の指針を与えることで、将来設計に関する情報をユーザＵ０１に提供することができる。以下、図１を用いて、算出装置１００による算出処理を流れに沿って説明する。

本願に係る算出処理では、ユーザＵ０１は、予め自身が取得しておいたリスク情報を算出装置１００に提供する。図１に示す例では、ユーザ端末１０は、リスク情報の一例として、ユーザＵ０１が予め受診していた遺伝子検査の結果を算出装置１００に送信するものとする（ステップＳ１１）。遺伝子検査では、ユーザＵ０１が発症しやすい疾患の種別と、疾患の種別ごとに発症する可能性を示す数値であるリスク値が示される。図１の例では、ユーザＵ０１の遺伝子検査結果は、「糖尿病」を発症するリスク値が「１．７」であり、「高血圧」を発症するリスク値が「２．９」であるという結果を含む。なお、ユーザＵ０１が受診した遺伝子検査結果において、疾患の種別に対応するリスク値が「２．０」を超える場合には、その疾患を発症する可能性は「高」と判定されるものとする。これは、その疾患を発症するリスクが高いこと、すなわち、発症する確率が高いことを意味する。また、遺伝子検査結果において、リスク値が「１．５」から「２．０」の間である場合には、その疾患を発症する可能性が「中」と判定されるものとする。これは、その疾患を発症するリスクが中程度であり、リスク「高」と判定された疾患ほどではないものの、疾患を発症する可能性が比較的高いことを意味する。

算出装置１００は、ユーザ端末１０から送信された遺伝子検査結果を受信し、遺伝子検査結果テーブル１２２に格納する。また、算出装置１００は、ユーザＵ０１に想定される医療費を算出するため、リスク情報に対応する医療費情報を取得する。例えば、算出装置１００は、公的機関から公表される疾患ごとの医療費の統計情報を参照したり、所定の医療費データベースにアクセスしたりすることで、医療費情報を取得する。算出装置１００は、取得した医療費に関する情報を医療費情報記憶部１２５に格納する。

そして、算出装置１００は、取得した情報に基づいて、ユーザＵ０１に対して想定される医療費を算出する（ステップＳ１２）。例えば、算出装置１００は、ユーザ端末１０から送信されたリスク情報のうち、ユーザＵ０１が発症するリスクが比較的高い疾患（例えば、リスク「高」やリスク「中」に判定された疾患）に対応する医療費の額を算出する。

図１の例では、算出装置１００は、遺伝子検査結果から、ユーザＵ０１が発症する可能性の比較的高い疾患として、「糖尿病」と「高血圧」を抽出する。続いて、算出装置１００は、取得した医療費情報の中から、「糖尿病」と「高血圧」のそれぞれの疾患がどれくらいの医療費を必要とするかを参照する。図１の例では、算出装置１００は、「糖尿病」の疾患を有するユーザは、平均で月額「２４０００円」の医療費が必要とであることを参照する。また、算出装置１００は、「高血圧」の疾患を有するユーザは、平均で月額「１６０００円」の医療費が必要であることを参照する。

そこで、算出装置１００は、「糖尿病」と「高血圧」のそれぞれを発症するリスクの比較的高いユーザＵ０１に対して、将来想定される医療費として、「糖尿病」と「高血圧」のそれぞれに必要とされる医療費の合計額を算出する。図１の例では、算出装置１００は、ユーザＵ０１に対して想定される医療費として、月額２４０００円と月額１６０００円の合計額である月額４００００円を算出する。なお、図１の例では、説明のために、ユーザＵ０１が発症するリスクの高い疾患を２種類のみ挙げたが、算出装置１００は、他に発症するリスクの比較的高い疾患をユーザＵ０１が有している場合には、その疾患に対応する医療費についても合算する。

続いて、算出装置１００は、算出した医療費に基づいて、ユーザＵ０１に対する提案情報を生成する（ステップＳ１３）。算出装置１００は、ユーザＵ０１に対して将来にわたり想定される医療費の額と、それぞれの疾患の発症のリスクの度合いに応じて、ユーザＵ０１に対する提案情報を生成する。詳しくは後述するが、算出装置１００は、医療費と、その医療費に対応するリスクの度合いに応じて、予めユーザに提案する行動の定義の設定を受け付けておき、その定義に従い、ユーザへの提案情報を生成する。例えば、算出装置１００は、想定される医療費が比較的高額であり、また、医療費に対応する疾患を発症するリスクが高い場合には、それらの状況に合わせて定義された内容に沿って、ユーザの行動に関する提案情報を生成する。具体的には、算出装置１００は、上記の状況の場合には、必要な医療費を確実に確保できるよう、疾患に対応した保険への加入を勧めたり、現時点から将来に備えて貯蓄する額を提案したりする。あるいは、算出装置１００は、算出した医療費が比較的高額であっても、発症するリスクが中程度の疾患に対するものであれば、貯蓄に限らず、例えば、余裕のある資金については投資に回すといった提案を含む提案情報を生成してもよい。

算出装置１００が生成する提案情報は、上記のようなユーザＵ０１の資産に関する行動への提案や、算出装置１００が算出した想定される医療費の額や、疾患のリスク度合いの判定など、ユーザＵ０１に対する複数の伝達事項によって構成される。図１の例では、算出装置１００は、提案情報に含まれる情報の１つとして、ユーザＵ０１が将来必要とすると想定される医療費の額が「２４０００円＋１６０００円」であることを示す情報を生成する。また、算出装置１００は、提案情報に含むユーザＵ０１への提案として、高血圧のリスクが「高」であり、その費用については、今から貯蓄して確保することを勧める提案を生成する。また、算出装置１００は、糖尿病のリスクが「中」であり、その費用については、将来に備えて投資することを勧める提案を生成する。そして、算出装置１００は、算出した医療費の額や、ユーザＵ０１への提案を含む提案情報をユーザ端末１０に送信する。言い換えれば、算出装置１００は、ユーザＵ０１に対して、自身が生成した提案を通知する（ステップＳ１４）。ユーザＵ０１は、ユーザ端末１０に表示される提案を参照することで、将来に必要となる医療費を確認でき、また、その医療費を確保するために採り得る行動についての指針を得ることができる。

上述してきたように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザＵ０１の健康に関するリスクを示す情報である遺伝子検査結果を取得する。そして、算出装置１００は、遺伝子検査結果に対応する医療費を示す医療費情報と、遺伝子検査結果が示すリスクの度合いとに基づいて、ユーザＵ０１に対して想定される将来の医療費を算出する。さらに、算出装置１００は、算出された将来の医療費に基づいて、ユーザＵ０１の行動に関する提案を含む提案情報を生成する。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザＵ０１から取得した遺伝子検査結果と、遺伝子検査結果に対応した医療費情報を用いることで、ユーザＵ０１の将来に想定される医療費を精度よく算出することができる。さらに、算出装置１００は、算出した医療費とリスクの度合いに基づいて、ユーザＵ０１に対する提案を生成することにより、ユーザＵ０１の将来設計に関して一定の指針を提示することができる。このため、算出装置１００によれば、ユーザＵ０１は、将来設計にあたり、医療費という不確定な要素に対して、自身が採るべき行動を精度よく把握することができる。具体的には、ユーザＵ０１は、リスクの低い疾患に対する保険への加入を控えたり、一方で、リスクの高い疾患に対する保険へ積極的に加入したり、あるいは、予め必要となりそうな医療費を貯蓄しておくなど、様々な対策を採ることができる。このように、算出装置１００は、将来設計に関する適切な情報をユーザＵ０１に提供することができる。

〔２．算出装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る算出装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る算出装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、算出装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、算出装置１００は、算出装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を出力するための出力部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、通信ネットワークと有線又は無線で接続され、通信ネットワークを介して、ユーザ端末１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、リスク情報記憶部１２１と、医療費情報記憶部１２５と、定義情報記憶部１２７を有する。以下、各記憶部について順に説明する。

（リスク情報記憶部１２１について）
リスク情報記憶部１２１は、ユーザに関するリスクを示すリスク情報を記憶する。実施形態において、リスク情報記憶部１２１は、リスク情報を記憶するデータテーブルの１つとして、遺伝子検査結果テーブル１２２を有する。

（遺伝子検査結果テーブル１２２について）
遺伝子検査結果テーブル１２２は、遺伝子検査結果に関する情報を記憶する。ここで、図３に、実施形態に係る遺伝子検査結果テーブル１２２の一例を示す。図３に示すように、遺伝子検査結果テーブル１２２は、「ユーザＩＤ」、「解析項目」、「リスク値」、「リスク度合い」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。なお、実施形態において、ユーザＩＤは、説明で用いる参照符号と共通するものとする。例えば、ユーザＩＤが「Ｕ０１」であるユーザは、「ユーザＵ０１」を示す。

「解析項目」は、遺伝子検査において解析される項目を示す。例えば、解析される項目は、疾患の名称等を用いて示される。「リスク値」は、解析項目に対応する疾患を発症するリスクを数値化した場合の値を示す。

「リスク度合い」は、リスク値に基づいて、疾患を発症するリスクについて判定した結果を示す。実施形態では、リスク値が「１．５」より低い解析項目は、リスク度合いは「低」と判定されるものとする。これは、解析項目に対応する疾患をユーザが発症するリスクが、リスク度合い「高」や「中」と比較して、低いことを示す。また、リスク値が「２．０」より高い解析項目は、リスク度合いは「高」と判定される。これは、解析項目に対応する疾患をユーザが発症するリスクが、極めて高いことを示す。また、リスク値が「１．５」から「２．０」の間の解析項目は、リスク度合いは「中」と判定される。これは、解析項目に対応する疾患をユーザが発症するリスクが、「低」より高く、「高」より低いことを示す。

すなわち、図３では、遺伝子検査結果の一例として、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で識別されるユーザＵ０１が受診した遺伝子検査結果を示しており、検査では、「糖尿病」、「高血圧」、「花粉症」、「痛風」といった項目について解析が行われ、それぞれのリスク値は、「１．７」、「２．９」、「１．４」、「１．２」であり、それぞれのリスク度合いは、「中」、「高」、「低」、「低」であることを示している。

なお、図３で示したリスクの度合いについて、算出装置１００は、遺伝子検査を行った事業者によって示される基準を採用してもよいし、算出装置１００側で独自に遺伝子検査結果のリスク値に基づいて決定した基準を採用してもよい。例えば、算出装置１００は、遺伝子検査結果のリスク値と、実際に疾患を発症したユーザ数の統計情報を取得し、それらの関係性を学習することにより、リスクの度合いを定めてもよい。

（医療費情報記憶部１２５について）
医療費情報記憶部１２５は、医療費に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る医療費情報記憶部１２５の一例を示す。図４に示すように、医療費情報記憶部１２５は、「疾患の種別」、「月額医療費」といった項目を有する。

「疾患の種別」は、医療費に対応する疾患の種別を示す。「月額医療費」は、一か月に必要となる医療費の額を示す。なお、月額医療費は、公的機関により公表される一般ユーザの平均的な医療費の統計データであってもよいし、算出装置１００側で独自に算出した値であってもよい。例えば、算出装置１００は、提案情報を生成したユーザから実際に必要となった医療費に関する情報を取得し、取得した情報を集計することによって、疾患ごとの月額医療費を算出してもよい。

すなわち、図４では、医療費に関する情報の一例として、疾患の種別が「糖尿病」の場合には、一か月の平均の医療費が「２４０００」円だけ必要であることを示している。

なお、医療費情報記憶部１２５には、疾患の種別ごとに一か月に必要となる医療費が記憶される例を示したが、記憶される医療費の額はこれに限られない。例えば、医療費情報記憶部１２５には、年間で必要となる医療費の平均額が記憶されてもよいし、生涯を通して必要となる医療費の平均額が記憶されてもよい。また、医療費情報記憶部１２５には、疾患が完治するまでの期間に関する情報が記憶されてもよい。この場合、医療費情報記憶部１２５には、例えば、疾患が完治するまでの期間に必要となる医療費の平均額が記憶される。

（定義情報記憶部１２７について）
定義情報記憶部１２７は、ユーザへの提案を生成する際に用いられる、生成処理に関する定義情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る定義情報記憶部１２７の一例を示す。図５に示すように、定義情報記憶部１２７は、「リスク度合い」、「想定医療費」、「提案する行動」といった項目を有する。

「リスク度合い」は、図３で示した同一の項目に対応する。「想定医療費」は、処理対象となるユーザに対して想定される医療費であって、リスク度合いごとの月額医療費の合計額を示す。「提案する行動」は、リスク度合いと想定医療費とに基づいて、ユーザに対して提案する行動の種別を示す。

すなわち、図５では、リスク度合いが「高」の疾患において想定される医療費が「３００００」円以上のユーザに対しては、「保険加入」と「貯蓄」を同時に行うこと、又は「貯蓄」のみを行うことのいずれかを勧める提案を生成する、という定義情報の一例を示している。

なお、図５に示される定義情報は、適宜、算出装置１００の管理者によって変更や修正がなされてもよいし、算出装置１００による学習によって変更や修正がなされてもよい。図５に示した例では、リスク度合いが「高」の疾患において想定される医療費が「３００００」円以上の場合、将来の医療費の支払いが困難になる可能性が高いという想定のもと、提案する行動が設定されている。算出装置１００は、これらの設定について、処理対象となるユーザの年齢や年収によって、適当な調整を行ってもよい。例えば、図５に示した他の例では、リスク度合いが「中」の疾患において想定される医療費が「１００００」円未満の場合、将来の医療費の支払いが困難になる可能性が低いという想定のもと、ユーザに提案する行動が「投資」や「任意」と設定されている。しかし、算出装置１００は、上記の条件下にあっても、提案情報を生成するユーザの状況によっては、「貯蓄」を提案するような定義を受け付けてもよい。

なお、図５への図示は省略したが、定義情報記憶部１２７には、より詳細な定義に関する情報が記憶されてもよい。例えば、定義情報記憶部１２７には、提案する保険の種別（疾患に対応した保険）や、想定される医療費に応じた適切な投資先などの情報が記憶されてもよい。この場合、算出装置１００は、定義情報記憶部１２７に記憶された情報を適宜参照し、ユーザの行動に関する提案を生成する。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、算出装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（算出プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として生成されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

実施形態に係る制御部１３０は、図２に示すように、取得部１３１と、算出部１３２と、生成部１３３と、通知部１３４を有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または生成する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの健康に関するリスクを示す情報であるリスク情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、リスク情報として、ユーザが予め受診した遺伝子検査の結果を取得する。

また、取得部１３１は、リスク情報に対応する医療費情報を取得する。リスク情報が遺伝子検査結果である場合には、取得部１３１は、遺伝子検査の解析項目に示された疾患の種別に対応する医療費情報を取得する。取得部１３１は、例えば、公表された医療費情報のデータベースにアクセスし、処理に用いるための医療費情報を取得する。

また、取得部１３１は、算出装置１００が実行する生成処理に用いられる定義に関する情報である定義情報を取得する。例えば、取得部１３１は、算出装置１００の管理者による入力を受け付けることで、定義情報を取得する。あるいは、取得部１３１は、所定のデータベースにアクセスすることで、定義情報を取得してもよい。

取得部１３１は、取得した情報を各記憶部に記憶する。例えば、取得部１３１は、取得したリスク情報をリスク情報記憶部１２１に記憶する。また、取得部１３１は、取得した医療費情報を医療費情報記憶部１２５に記憶する。また、取得部１３１は、取得した定義情報を定義情報記憶部１２７に記憶する。なお、取得部１３１は、取得した情報を必ずしも記憶部１２０内に記憶する必要はなく、取得した情報を処理に用いる各処理部に直接送ってもよい。

（算出部１３２について）
算出部１３２は、リスク情報に対応する医療費を示す医療費情報と、取得部１３１によって取得されたリスク情報が示すリスク度合いとに基づいて、ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する。

算出部１３２は、取得部１３１が疾患の種別ごとにリスク度合いが示されたリスク情報を取得した場合には、疾患の種別ごとに予め設定された医療費が示された医療費情報を用いて、ユーザに対して想定される医療費を算出する。この場合、算出部１３２は、状況に応じて、ユーザに対して想定される医療費を柔軟に算出してよい。例えば、算出部１３２は、所定の疾患の種別に関して、リスク度合いが所定の閾値を超えない場合には、リスク度合いが所定の閾値を超えた場合と比較して、所定の疾患の種別に対応する将来の医療費を低く算出するようにしてもよい。すなわち、算出部１３２は、リスク度合いが「高」と「中」の疾患に関する想定医療費については、取得した月額医療費と同一額として算出し、リスク度合いが「低」の疾患に関する想定医療費については、所定の割合を乗算した医療費の額（例えば、取得した月額医療費の半額など）として算出する、などの調整を適宜行ってもよい。

また、算出部１３２は、リスク度合いが所定の閾値を超える疾患の種別に関する医療費は、ユーザに対して想定される将来の医療費の一部として合算し、リスク度合いが所定の閾値を超えない疾患の種別に関する医療費は、ユーザに対して想定される将来の医療費の一部として合算せずに想定医療費を算出してもよい。すなわち、算出部１３２は、リスク度合いが「高」と「中」の疾患のみ想定医療費を算出し、リスク度合いが「低」の疾患に関しては、医療費がかかる可能性が低いものとして、想定医療費として合算しない等の調整をしてもよい。

（生成部１３３について）
生成部１３３は、算出部１３２によって算出された将来の医療費に基づいて、ユーザの行動に関する提案を含む提案情報を生成する。例えば、生成部１３３は、算出された将来の医療費の額と、医療費に対応するリスク度合いとを、予め定義された条件と照らし合わせることにより、ユーザに対する提案情報を生成する。

提案情報は、ユーザに対して想定される将来の医療費の額や、想定される医療費の額やリスク度合いに基づいて生成される提案であって、ユーザの行動に関する提案等を含む。すなわち、生成部１３３は、算出部１３２によって算出された将来の医療費に関する情報を含むとともに、将来の医療費を確保する行動として、将来の医療費の算出に用いられたリスク情報が示すリスクの度合いに応じた行動に関する提案を含む提案情報を生成する。

具体的には、生成部１３３は、将来の医療費を確保する行動として、ユーザが行う資産運用に関する提案、又は、ユーザが加入すべき保険に関する提案を含む提案情報を生成する。すなわち、生成部１３３は、必要となる医療費に対して、ユーザは今から貯蓄すべきか、投資すべきか、保険に加入すべきか、などの資産運用に関する提案を生成する。このとき、生成部１３３は、算出部１３２によって算出された将来の医療費と、当該将来の医療費を算出する際に用いられたリスクの度合いとの関連性に基づいて、ユーザが行う資産運用に関する提案、又は、ユーザが加入すべき保険に関する提案の内容を決定するようにしてもよい。すなわち、生成部１３３は、リスクの度合いが中程度でも、そのリスクに対応する疾患の医療費が高額であれば、医療費の備えのために貯蓄を提案すると決定してもよい。あるいは、生成部１３３は、リスクの度合いが中程度であれば、そのリスクに対応する疾患の医療費が高額であっても、資金を貯蓄ではなく、投資に回すなどを提案すると決定してもよい。このように、生成部１３３は、状況に応じて、ユーザに提案する内容を柔軟に変更して決定することができる。

（通知部１３４について）
通知部１３４は、各種情報を通知する。例えば、通知部１３４は、生成部１３３によって生成された提案情報をユーザ端末１０に送信することで、提案情報に含まれる提案をユーザに通知する。

ここで、図６に、通知部１３４がユーザ端末１０に通知する提案の一例を示す。図６は、実施形態に係る通知処理の一例を説明する図である。図６に示すように、通知部１３４は、「あなたへの提案」として、「あなたがかかりやすい病気」や「あなたがかかるかもしれない病気」のような分類とともに、疾患の種別や、想定される医療費や、ユーザが採りうるべき行動を通知する。

図６の例では、通知部１３４は、「あなたがかかりやすい病気」として、リスク度合いが「高」と「中」に該当する疾患をユーザに通知している。また、通知部１３４は、「あなたがかかるかもしれない病気」として、リスク度合いが「低」に該当する疾患をユーザに通知している。また、通知部１３４は、リスク度合いが「高」と「中」に該当する疾患に関する医療費の合計をユーザに通知している。また、通知部１３４は、リスク度合いが「低」に該当する疾患に関する医療費の合計をユーザに通知している。また、通知部１３４は、リスク度合いが「高」と「中」に該当する疾患と、想定される医療費を提示した上で、ユーザが採りうるべき行動として、「年間で４８万円の貯蓄」をするか、又は、「保険加入」することを提案している。また、通知部１３４は、リスク度合いが「低」に該当する疾患と、想定される医療費を提示した上で、ユーザが採りうるべき行動として、「貯蓄」をすることか、又は、「投資」することを提案している。ユーザは、ユーザ端末１０を介して、これらの提案情報を参照することで、採り得る行動の指針を知ることができる。

なお、図６の例では、通知部１３４は、リスク度合いが「高」と「中」に該当する疾患に関する医療費を合計した額を通知しているが、リスク度合いが「高」と「中」に該当するそれぞれの疾患に対応した額を別々に通知してもよい。また、通知部１３４は、提案する行動を２種類ずつ示しているが、より多くの提案を通知してもよい。さらに、通知部１３４は、提案する行動の詳細な内容を通知してもよい。例えば、通知部１３４は、図６に示す「保険加入」の項目をユーザが選択した場合、その疾患に対応する保険の詳細な内容をユーザ端末１０に表示させるようにしてもよい。

〔３．処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る算出装置１００による処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る算出装置１００による処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、算出装置１００に係る取得部１３１は、リスク情報として、ユーザから遺伝子検査結果を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。取得部１３１は、遺伝子検査結果を受け付けていない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。

一方、取得部１３１が遺伝子検査結果を受け付けた場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、算出部１３２は、遺伝子検査に対応する医療費情報を特定する（ステップＳ１０２）。続けて、算出部１３２は、遺伝子検査に対応する医療費情報に基づいて、ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する（ステップＳ１０３）。

続けて、生成部１３３は、算出された医療費に基づいて、ユーザに対する提案情報を生成する（ステップＳ１０４）。そして、通知部１３４は、生成部１３３によって生成された提案情報をユーザに送信することで、ユーザへ提案を通知する（ステップＳ１０５）。

〔４．変形例〕
上述した実施形態に係る算出装置１００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よい。そこで、以下では、上記の算出装置１００の他の実施形態について説明する。

〔４−１．生活習慣〕
上記実施形態では、ユーザから取得した遺伝子検査結果に基づいて、算出装置１００が提案情報を生成する例を示した。ここで、算出装置１００は、さらにユーザの詳細な情報を取得し、提案情報を生成するようにしてもよい。この点について、図８を用いて説明する。

図８は、変形例に係る算出処理の一例を示す図である。図８に示す例では、ユーザ端末１０を利用するユーザＵ０１は、算出装置１００に遺伝子検査結果とともに、さらに自身の日常の行動に関する情報を提供する。そして、算出装置１００は、ユーザＵ０１から提供された情報に基づいて、提案情報を生成する。

図８に示すように、ユーザ端末１０は、ユーザＵ０１の日常の行動に関する情報を算出装置１００に送信する（ステップＳ２１）。なお、ユーザ端末１０は、ユーザＵ０１の操作によって情報を算出装置１００に送信してもよいし、所定のタイミングで定期的に情報を算出装置１００に送信してもよい。例えば、ユーザ端末１０は、ユーザ端末１０の操作に関するログを取得し、取得したログを蓄積するようなアプリケーションをインストールする。そして、ユーザ端末１０は、インストールされたアプリケーションによる動作に従い、蓄積したログを算出装置１００に送信してもよい。蓄積されるログには、例えば、ユーザ端末１０の有する物理センサによって測定されるユーザＵ０１の歩行数や、ユーザＵ０１によってユーザ端末１０に記録されるライフログ（図８の例では、外食の回数など）が含まれるものとする。

算出装置１００は、ユーザＵ０１に関する日常の行動に関する情報を取得する。算出装置１００は、取得した日常の行動に関する情報をユーザ行動テーブル１２３に格納する。そして、算出装置１００は、ユーザＵ０１の日常の行動、言い換えれば、ユーザＵ０１の生活習慣に基づき、想定される医療費を算出する（ステップＳ２２）。この場合、算出装置１００は、図１で示したような遺伝子検査結果に基づいて、ユーザＵ０１に想定される医療費を既に算出しているものとする。そして、算出装置１００は、ユーザＵ０１から提供された生活習慣に基づいて、遺伝子検査結果に基づいて算出した医療費を調整することで、生活習慣に基づき想定される医療費を算出する。なお、詳しくは後述するが、算出装置１００は、生活習慣に基づいてユーザＵ０１が発症するリスクを有すると想定される疾患がある場合には、それらの疾患に関する医療費を加味した合計額を算出するようにしてもよい。

なお、算出装置１００は、算出処理に先立ち、疾患のリスクを変動させる要因となる生活習慣に関する情報を取得する。算出装置１００は、取得した生活習慣に関する情報を生活習慣テーブル１２８に格納する。具体的には、生成習慣に関する情報とは、一日に歩行数が１００００歩以上であれば糖尿病のリスクが下がることや、一か月の外食回数が１０回以下であれば高血圧のリスクが下がることを示した統計データである。

そして、算出装置１００は、ユーザＵ０１から取得した日常の行動に関する情報と、生活習慣テーブル１２８に格納された情報とを照らし合わせる。そして、算出装置１００は、ユーザＵ０１が日常の行動を改めた場合に、変動する医療費を加味して、想定される医療費の額を算出する。例えば、算出装置１００は、ユーザＵ０１の一日の歩行数が１００００歩以上になり糖尿病のリスク度合いが低く判定されることになれば、それに伴い将来想定される医療費が低くなること等を加味した算出を行う。また、算出装置１００は、ユーザＵ０１の一か月の外食回数が１０回以下になり高血圧のリスク度合いが低く判定されることになれば、それに伴い将来想定される医療費が低くなること等を加味した算出を行う。

続けて、算出装置１００は、算出した医療費に基づいて、ユーザに対する提案情報を生成する（ステップＳ２３）。この場合、算出装置１００は、遺伝子検査結果に基づく将来の医療費とともに、例えば、生活習慣の改善がみられれば、どのくらいの医療費が削減されると想定されるのかといった医療費の額を含む提案情報を生成する。また、算出装置１００は、医療費を削減するために、ユーザＵ０１が採るべき行動に関する提案を生成する。具体的には、算出装置１００は、ユーザＵ０１が一日の歩行数を増やすことにより、いくらの医療費を削減することのできる見込みがあるかを示したうえで、ユーザＵ０１が増やすべき一日の歩行数を提示するような提案を生成する。

そして、算出装置１００は、生成した提案情報をユーザ端末１０に送信する。すなわち、算出装置１００は、生成した提案をユーザＵ０１に通知する（ステップＳ２４）。図８に示すように、算出装置１００は、提案として、「あと「４５００歩」歩くと将来ＸＸＸ円の医療費を削減できます」といった内容をユーザ端末１０に表示させる。また、算出装置１００は、提案として、「外食をあと「２０回」減らせば将来ＹＹＹ円の医療費を削減できます」といった内容をユーザ端末１０に表示させる。

このように、算出装置１００は、ユーザＵ０１から日常の行動に関する情報を取得する。そして、算出装置１００は、取得されたユーザＵ０１の行動と比較して、算出される将来の医療費の額を削減させる行動がある場合には、将来の医療費を確保する行動として、将来の医療費の額を削減させる行動の提案を含む提案情報を生成することができる。算出される将来の医療費の額を削減させる行動とは、具体的には、ユーザＵ０１の一日の歩行数や、一か月の外食回数などの生活習慣のことをいう。これにより、ユーザＵ０１は、投資や貯蓄など資産に関する直接的な行動のみならず、日常の行動である生活習慣により医療費を削減するといった、資産に関する間接的な行動に関する提案を受けることができる。このように、変形例に係る算出装置１００によれば、将来設計に関するより適切な情報をユーザＵ０１により多く提供することができる。

以下では、変形例に係る算出装置１００の構成について説明する。図９は、変形例に係る算出装置１００の構成例を示す図である。図９に示すように、変形例に係る算出装置１００は、実施形態に係る算出装置１００と比較して、ユーザ行動テーブル１２３と、生活習慣テーブル１２８とをさらに備える。

（ユーザ行動テーブル１２３について）
ユーザ行動テーブル１２３は、リスク情報記憶部１２１が有するデータテーブルの１つである。ユーザ行動テーブル１２３は、ユーザ行動に関する情報を記憶する。ここで、図１０に、変形例に係るユーザ行動テーブル１２３の一例を示す。図１０に示すように、ユーザ行動テーブル１２３は、「ユーザＩＤ」、「生活習慣」、「内容」、「発生リスク」、「リスク値」、「リスク度合い」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、図３に示した同一の項目に対応する。「生活習慣」は、ユーザから取得する日常の行動によって示される生活習慣の項目を示す。「内容」は、生活習慣で挙げられている項目の詳細な内容を示す。

「発生リスク」は、生活習慣に基づいて、ユーザに発生すると想定されるリスクの種別を示す。発生リスクに挙げられる項目には、疾患に限らず、例えば、交通事故等の事故情報が含まれてもよい。「リスク値」は、発生リスクに挙げられた項目が実際に発生するリスクを数値化したものである。

「リスク度合い」は、リスク値に基づいて、発生リスクに挙げられている項目が実際に発生すると想定される度合いを判定した結果を示す。例えば、リスク度合いは、「高」、「中」、「低」といった三段階の評価で示される。

すなわち、図１０では、ユーザＵ０１の生活習慣に関するリスク情報の一例として、生活習慣の項目「通勤」に関して、内容が「車」通勤である場合には、発生リスクとして「交通事故」が挙げられており、そのリスク値は「１．２」であり、リスク度合いは「低」であることを示している。また、ユーザＵ０１の生活習慣の項目「歩行数」は、内容が「５５００歩／日」であり、発生リスクは「糖尿病」であり、リスク値は「１．９」であり、リスク度合いは「中」であることを示している。

（変形例に係る医療費情報記憶部１２５について）
次に、図１１に、変形例に係る医療費情報記憶部１２５の一例を示す。図１１に示すように、医療費情報記憶部１２５は、「疾患（リスク）の種別」、「医療費」といった項目を有する。

「疾患（リスク）の種別」は、医療費に対応する疾患、もしくは、リスクの種別を示す。「医療費」は、一か月に必要となる医療費や、事故や怪我等が１回発生した場合に必要となる医療費の額を示す。

例えば、図１１では、医療費に関する情報の一例として、疾患（リスク）の種別が「交通事故（車）」の場合には、１回の平均の医療費が「１８０００」円必要であることを示している。また、疾患（リスク）の種別が「骨折」の場合には、１回の平均の医療費が「８０００」円必要であることを示している。なお、医療費情報記憶部１２５には、事故や怪我が１回発生した場合の医療費として、事故や怪我が完治するまでの月額の平均の医療費が記憶されてもよい。この場合、算出部１３２は、病気等で必要になる月額医療費に加えて、事故や怪我が完治するまでの月額の平均の医療費を合算して、将来ユーザが一か月に必要になると想定される医療費を算出するようにしてもよい。

（生活習慣テーブル１２８について）
生活習慣テーブル１２８は、定義情報記憶部１２７が有するデータテーブルの１つである。生活習慣テーブル１２８は、生活習慣に関する情報を記憶する。ここで、図１２に、変形例に係る生活習慣テーブル１２８の一例を示す。図１２に示すように、生活習慣テーブル１２８は、「疾患（リスク）の種別」、「生活習慣」、「内容」、「リスク度合い」といった項目を有する。

「疾患（リスク）の種別」は、生活習慣等により発症する可能性のある疾患（リスク）の種別を示す。「生活習慣」は、生活習慣として挙げられる項目を示す。「内容」は、生活習慣の詳細な内容を示す。「リスク度合い」は、生活習慣に応じて、疾患（リスク）が発生するリスク度合いを示す。

例えば、図１２では、生活習慣に関する定義として、疾患（リスク）の種別が「糖尿病」である場合には、そのリスクに関して生活習慣のうち「歩行数／日」が関係しており、内容としては、歩行数が「０〜４９９９」歩である場合には、リスク度合いが「高」と判定され、歩行数が「５０００〜９９９９」歩である場合には、リスク度合いが「中」と判定され、歩行数が「１００００」歩以上である場合には、リスク度合いが「低」と判定されることを示している。

なお、変形例において、算出装置１００は、医療費情報記憶部１２５に記憶される医療費のデータや、生活習慣テーブル１２８に記憶される生活習慣に関するデータ等を、例えば、公的機関が公表するデータや、外部のデータベースから取得する。あるいは、算出装置１００は、独自に統計したり、学習したりした医療費情報や、生活習慣データを用いて処理を行ってもよい。

（生活習慣を用いた処理について）
図８乃至図１２で示したように、変形例において、算出装置１００は、遺伝子検査結果に基づいてユーザＵ０１に「糖尿病」と「高血圧」を発症するリスクが比較的高いと判定する。そして、算出装置１００は、ユーザＵ０１から取得した行動データのうち、糖尿病と高血圧に関係する生活習慣を特定する。続いて、算出装置１００は、ユーザ行動テーブル１２３に格納されたデータと、生活習慣テーブル１２８に格納されたデータとを照らし合わせる。これにより、算出装置１００は、ユーザＵ０１が生活習慣を改善することにより、発症するリスクを下げることができると判定される項目がある場合には、当該項目に関する提案情報を生成する。

また、算出装置１００は、リスク情報としてユーザＵ０１から提供される行動に関する情報を取り扱うことで、遺伝子検査結果では算出できなかったリスクに関する医療費を算出してもよい。具体的には、算出装置１００は、ユーザＵ０１の生活習慣のうち、ユーザＵ０１の通勤形態又はユーザＵ０１の趣味嗜好に基づいて、ユーザＵ０１に対して想定される医療費を算出してもよい。

例えば、算出装置１００は、ユーザＵ０１の生活習慣のうち、車通勤であることや、趣味がスノーボードである場合に、発生するリスクの種別と、当該リスクに対応する医療費を算出する。図１０及び１１の例では、算出装置１００は、ユーザＵ０１の車通勤という生活習慣に関して、リスク度合いは「低」であるものの、「交通事故」というリスクがあり、その医療費が事故の１回の発生につき「１８０００円」になることを算出する。また、算出装置１００は、ユーザＵ０１のスノーボードが趣味という生活習慣に関して、リスク度合いが「中」である「骨折」というリスクがあり、その医療費が怪我の１回の発生につき「８０００円」になることを算出する。

算出装置１００は、ユーザＵ０１に対する提案情報として、上記のように生活習慣に関して発生しうる医療費に関する情報を含めることができる。そして、算出装置１００は、定義情報に従い、生活習慣に関して発生しうる医療費に対する提案として、貯蓄や保険を勧めるような提案を生成することができる。

〔４−２．リスク情報〕
上記実施形態では、算出装置１００は、リスク情報として、遺伝子検査結果や、生活習慣に関する情報を取得する例を示した。しかし、算出装置１００が取得するリスク情報は、これらに限られるものではない。例えば、算出装置１００は、発生するリスクと、リスクに対応する医療費が取得可能な情報であれば、あらゆる情報をリスク情報として取り扱ってもよい。例えば、算出装置１００は、ユーザＵ０１が受診した健康診断の結果等をリスク情報として取り扱ってもよい。

〔４−３．リスクの表示〕
上記実施形態では、算出装置１００は、所定の疾患について、ユーザが発症するリスクをリスク値で示したり、「高」、「中」、「低」といった三段階の評価によってリスク度合いを示したりした。しかし、算出装置１００は、リスクを判定したり、評価したりするにあたり、上記のような表示を用いなくてもよい。例えば、算出装置１００は、所定の疾患について、ユーザＵ０１が他の一般ユーザに比べて発症する可能性の高低をパーセンテージで示したり、割合で示したりしてもよい。

〔４−４．ユーザ情報〕
上記実施形態では、算出装置１００は、遺伝子検査結果や日常の行動に関する情報をユーザから取得する例を示した。しかし、算出装置１００が取得する情報は、これらに限られない。

例えば、算出装置１００は、ユーザの年収や、業種や、居住地域や、家族構成といった、ユーザの属性情報を取得してもよい。また、算出装置１００は、ユーザの属性情報に適合するようなそれぞれの定義情報を定義情報記憶部１２７に記憶しておいてもよい。そして、算出装置１００は、提案情報を生成する際には、ユーザの属性情報を加味した提案情報を生成する。例えば、算出装置１００は、ユーザの年収に合わせて、提案する貯蓄額を調整したり、ユーザの家族構成に合わせて、投資よりも貯蓄を優先的に勧めたりするなど、ユーザに合わせた柔軟な提案を生成してもよい。

〔５．その他〕
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、あるいは、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。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、図２に示したリスク情報記憶部１２１や、医療費情報記憶部１２５や、定義情報記憶部１２７は、算出装置１００が保持せずに、外部のストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、算出装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、医療費情報等を取得する。

また、例えば、上述してきた算出装置１００は、ユーザ端末１０からリスク情報を受け付けるといった、外部装置とのやりとりを中心に処理を実行するフロントエンドサーバ側と、提案情報を生成するといった、内部処理を実行するバックエンドサーバ側とに分散されてもよい。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る算出装置１００は、例えば図１３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１３は、算出装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が算出装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされた算出プログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る算出装置１００は、取得部１３１と、算出部１３２と、生成部１３３とを有する。取得部１３１は、ユーザの健康に関するリスクを示す情報であるリスク情報を取得する。算出部１３２は、リスク情報に対応する医療費を示す医療費情報と、取得部１３１によって取得されたリスク情報が示すリスクの度合いとに基づいて、ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザに対して示されているリスク情報に従い将来に想定される医療費を算出することで、精度高く予測された医療費を算出することができる。すなわち、算出装置１００は、医療費という不確定な要素の多い支出に関して、一定の信頼性のある額を算出する。そして、算出装置１００は、算出した医療費の額に基づいて、ユーザに対する提案情報を生成する。これにより、算出装置１００は、ユーザに採るべき行動の指針を与えることができる。結果として、算出装置１００は、将来設計に関する適切な情報をユーザに提供することができる。

また、取得部１３１は、疾患の種別ごとにリスクの度合いが示されたリスク情報を取得する。算出部１３２は、疾患の種別ごとに予め設定された医療費が示された医療費情報を用いて、ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、より詳細にユーザに対して想定される医療費を算出することができる。このため、算出装置１００は、よりユーザに適した提案情報を生成することができる。

また、算出部１３２は、所定の疾患の種別に関して、リスクの度合いが所定の閾値を超えない場合には、リスクの度合いが所定の閾値を超えた場合と比較して、所定の疾患の種別に対応する将来の医療費を低く算出してもよい。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザが抱えるリスクを加味した医療費を算出するため、実際にユーザに必要になると想定される医療費をより精度高く算出することができる。このため、算出装置１００は、よりユーザに適した提案情報を生成することができる。

また、算出部１３２は、リスクの度合いが所定の閾値を超える疾患の種別に関する医療費は、ユーザに対して想定される将来の医療費の一部として合算し、リスクの度合いが所定の閾値を超えない疾患の種別に関する医療費は、ユーザに対して想定される将来の医療費の一部として合算せずに、ユーザに対して想定される将来の医療費を算出してもよい。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザが抱えるリスクに応じて、医療費として算出する項目を適切に調整することができる。これにより、算出装置１００は、実際にユーザに必要になると想定される医療費をより精度高く算出することができる。

また、実施形態に係る算出装置１００は、算出部１３２によって算出された将来の医療費に基づいて、ユーザの行動に関する提案を含む提案情報を生成する生成部１３３をさらに有する。生成部１３３は、算出部１３２によって算出された将来の医療費に関する情報を含むとともに、将来の医療費を確保する行動として、将来の医療費の算出に用いられたリスク情報が示すリスクの度合いに応じた行動に関する提案を含む提案情報を生成する。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザが抱えるリスクに応じた行動の提案を生成することができる。すなわち、算出装置１００は、将来ユーザに想定されるリスクに応じてユーザが採り得る行動を選択することで、適切な提案を生成することができる。

生成部１３３は、将来の医療費を確保する行動として、ユーザが行う資産運用に関する提案、又は、ユーザが加入すべき保険に関する提案を含む提案情報を生成する。例えば、生成部１３３は、算出部１３２によって算出された将来の医療費と、当該将来の医療費を算出する際に用いられたリスクの度合いとの関連性に基づいて、ユーザが行う資産運用に関する提案、又は、ユーザが加入すべき保険に関する提案の内容を決定するようにしてもよい。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザの資産運用に関する行動への提案を生成する。これにより、算出装置１００は、医療費という不確定な要素の高い将来への備えについて、ユーザへ適切な指針を与えることができる。また、算出装置１００は、状況に応じてユーザへの提案を柔軟に決定することができる。

取得部１３１は、ユーザの行動に関する情報を取得する。生成部１３３は、取得部１３１によって取得されたユーザの行動と比較して、算出部１３２によって算出される将来の医療費の額を削減させる行動がある場合には、将来の医療費を確保する行動として、将来の医療費の額を削減させる行動の提案を含む提案情報を生成する。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザの資産運用に関する直接的な行動のみならず、ユーザの日常行動に関する提案を行うことができる。このように、算出装置１００は、ユーザの将来設計に関して、ユーザを多角的な面でサポートすることができる。

生成部１３３は、取得部１３１によってユーザの行動に関する情報が取得された時点におけるユーザの生活習慣と比較して、算出部１３２によって算出される将来の医療費の額を削減させる生活習慣がある場合には、将来の医療費を確保する行動として、将来の医療費の額を削減させる生活習慣の提案を含む提案情報を生成する。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザの生活習慣に関する提案を生成することもできる。これにより、算出装置１００は、より具体的な改善手段をユーザに提案することができる。

取得部１３１は、リスク情報として、ユーザに関する遺伝子検査結果を取得する。算出部１３２は、ユーザに関する遺伝子検査結果に基づいて、ユーザに対して想定される医療費を算出する。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、リスク情報の具体例として、遺伝子検査結果を取得する。これにより、算出装置１００は、極めて精度の高いリスク情報を取得することができるため、結果として、ユーザにとってより有用な提案を生成することができる。

また、取得部１３１は、リスク情報として、ユーザの生活習慣に関する情報を取得する。算出部１３２は、ユーザの生活習慣のうち、ユーザの通勤形態又はユーザの趣味嗜好に基づいて、ユーザに対して想定される医療費を算出する。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザの生活習慣に基づいて、将来の医療費を算出することもできる。これにより、算出装置１００は、遺伝子検査結果ではリスクを測ることのできない疾患や事故、怪我などに対しても、医療費を算出することができる。すなわち、算出装置１００は、特定の検査結果によらず、様々なリスク情報を用いてユーザに想定される医療費を算出することができるため、よりユーザの状況に則した、適切な提案を生成することができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述した算出装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 算出システム
１０ ユーザ端末
１００ 算出装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ リスク情報記憶部
１２２ 遺伝子検査結果テーブル
１２３ ユーザ行動テーブル
１２５ 医療費情報記憶部
１２７ 定義情報記憶部
１２８ 生活習慣テーブル
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 算出部
１３３ 生成部
１３４ 通知部

Claims (13)

1. ユーザの健康に関するリスクの度合いを示す情報であるリスク情報を取得し、取得されたリスク情報を第１の記憶装置に格納し、当該健康に関するリスクに対応する医療費を示す医療費情報を、第２の記憶装置から取得する取得部と、
   前記取得部によって前記第２の記憶装置から取得された医療費情報が示す前記医療費と、前記第１の記憶装置に記憶されたリスク情報が示す前記リスクの度合いとに基づいて、前記ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された将来の医療費が所定の条件を満たす場合に、前記ユーザが行う貯蓄又は投資に関する提案を含む提案情報を生成する生成部と
   を備えたことを特徴とする算出装置。
2. 前記取得部は、
   疾患の種別ごとにリスクの度合いが示されたリスク情報を取得し、
   前記算出部は、
   疾患の種別ごとに予め設定された医療費が示された医療費情報を用いて、前記ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
3. 前記算出部は、
   所定の疾患の種別に関して、前記リスクの度合いが所定の閾値を超えない場合には、前記リスクの度合いが所定の閾値を超えた場合と比較して、当該所定の疾患の種別に対応する将来の医療費を低く算出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の算出装置。
4. 前記算出部は、
   前記リスクの度合いが所定の閾値を超える疾患の種別に関する医療費は、前記ユーザに対して想定される将来の医療費の一部として合算し、前記リスクの度合いが所定の閾値を超えない疾患の種別に関する医療費は、当該ユーザに対して想定される将来の医療費の一部として合算せずに、当該ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する、
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の算出装置。
5. 前記生成部は、
   前記算出部によって算出された将来の医療費に関する情報を含むとともに、当該将来の医療費を確保する行動として、当該将来の医療費の算出に用いられたリスク情報が示すリスクの度合いに応じた行動に関する提案を含む提案情報を生成する、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の算出装置。
6. 前記生成部は、
   前記将来の医療費を確保する行動として、前記ユーザが行う資産運用に関する提案、又は、前記ユーザが加入すべき保険に関する提案を含む提案情報を生成する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の算出装置。
7. 前記生成部は、
   前記算出部によって算出された将来の医療費と、当該将来の医療費を算出する際に用いられたリスクの度合いとの関連性に基づいて、前記ユーザが行う資産運用に関する提案、又は、前記ユーザが加入すべき保険に関する提案の内容を決定する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の算出装置。
8. 前記取得部は、
   前記ユーザの行動に関する情報を取得し、
   前記生成部は、
   前記取得部によって取得されたユーザの行動と比較して、前記算出部によって算出される将来の医療費の額を削減させる行動がある場合には、前記将来の医療費を確保する行動として、当該将来の医療費の額を削減させる行動の提案を含む提案情報を生成する、
   ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか一つに記載の算出装置。
9. 前記生成部は、
   前記取得部によってユーザの行動に関する情報が取得された時点における当該ユーザの生活習慣と比較して、前記算出部によって算出される将来の医療費の額を削減させる生活習慣がある場合には、前記将来の医療費を確保する行動として、当該将来の医療費の額を削減させる生活習慣の提案を含む提案情報を生成する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の算出装置。
10. 前記取得部は、
    前記リスク情報として、前記ユーザに関する遺伝子検査結果を取得し、
    前記算出部は、
    前記ユーザに関する遺伝子検査結果に基づいて、当該ユーザに対して想定される医療費を算出する、
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の算出装置。
11. 前記取得部は、
    前記リスク情報として、前記ユーザの生活習慣に関する情報を取得し、
    前記算出部は、
    前記ユーザの生活習慣のうち、当該ユーザの通勤形態又は当該ユーザの趣味嗜好に基づいて、当該ユーザに対して想定される医療費を算出する、
    ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の算出装置。
12. コンピュータが実行する算出方法であって、
    ユーザの健康に関するリスクの度合いを示す情報であるリスク情報を取得し、取得されたリスク情報を第１の記憶装置に格納し、当該健康に関するリスクに対応する医療費を示す医療費情報を、第２の記憶装置から取得する取得工程と、
    前記取得工程によって前記第２の記憶装置から取得された医療費情報が示す前記医療費と、前記第１の記憶装置に記憶されたリスク情報が示す前記リスクの度合いとに基づいて、前記ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された将来の医療費が所定の条件を満たす場合に、前記ユーザが行う貯蓄又は投資に関する提案を含む提案情報を生成する生成工程と
    を含んだことを特徴とする算出方法。
13. ユーザの健康に関するリスクの度合いを示す情報であるリスク情報を取得し、取得されたリスク情報を第１の記憶装置に格納し、当該健康に関するリスクに対応する医療費を示す医療費情報を、第２の記憶装置から取得する取得手順と、
    前記取得手順によって前記第２の記憶装置から取得された医療費情報が示す前記医療費と、前記第１の記憶装置に記憶されたリスク情報が示す前記リスクの度合いとに基づいて、前記ユーザに対して想定される将来の医療費を算出する算出手順と、
    前記算出手順によって算出された将来の医療費が所定の条件を満たす場合に、前記ユーザが行う貯蓄又は投資に関する提案を含む提案情報を生成する生成手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。

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