JP7101609B2 - 保険設計支援システム及び保険設計支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、保険商品開発における商品設計技術に関する。

従来、生命保険及び医療保険は、生命表等の公的統計データと保有契約における疾病の発生状況とをもとに設計されてきた。しかしながら公的統計データは保険設計を目的として収集されたものではないため、保険設計に最適化された内容となっていない。また過去の保有契約のデータは、過去に発売した商品の事例に限られるため、未経験の新しい支払条件を有する保険商品開発の際に将来リスクを正しく算定することが困難である。

より精緻にリスクを分析するために、健康診断及び診療報酬明細書（レセプト）等のデータを利用することが考えられるが、そのためには、健康診断及びレセプト等のデータを保険の引受リスク分析に活用可能な形式に変換して用いることが必要である。

特開２０１５－２２３７４号公報（特許文献１）には、診療録に基づいて告知項目の入力を支援する技術が開示されている。具体的には、特許文献１には、「コンピュータに、利用者を識別する個人識別情報に対応する診療情報を取得する処理と、前記診療情報の項目に基づき、保険商品における告知項目と対応する質問文情報及び回答項目情報から前記診療情報と対応する質問文情報及び回答項目情報を選択する処理と、選択された前記質問文情報及び回答項目情報を含む前記告知項目の入力画面データを出力する処理と、を実行させる。」と記載されている。

特開２０１５－２２３７４号公報

上記の特許文献１に記載されている方法では、診療録と告知項目との対応が勘案されていないため、告知情報の生成にユーザの入力を要することから、大量のデータの分析に用いることは困難である。健康診断及びレセプトの情報を用いて、簡便に告知項目を生成できれば、生命保険各社の持つ告知項目に合わせたリスク分析を行うことができる。そこで本発明は、患者の属性情報、健康診断結果及びレセプト情報に基づいて、告知情報を仮想的に生成し、簡便かつ精緻なリスク分析による保険運営を可能にする方法を提供することを目的とする。

上記課題の少なくとも一つを解決するために、本願において開示される発明の代表的な一例は、プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する保険設計支援システムであって、前記記憶装置は、健康保険加入者である複数の人物に対して行われた医療行為情報と当該医療行為の費用情報とを含むレセプト情報と、前記レセプト情報に含まれ得る項目のうち保険商品に対応する告知情報に含まれるべき告知対象の項目を示す情報と、を保持し、前記プロセッサは、前記複数の人物の各々の前記レセプト情報から、前記告知対象の項目を示す情報に基づいて、前記複数の人物の各々に関する告知情報を生成し、生成した前記告知情報を出力することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、大量のレセプト情報等から簡便に多数の人物の告知情報を生成することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

本発明の実施例の保険設計支援システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例の健保加入者情報管理部が管理する健保加入者情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例の健診情報管理部が管理する健診情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例のレセプト情報管理部が管理するレセプト基本情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例のレセプト情報管理部が管理する傷病名情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例のレセプト情報管理部が管理する診療行為情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例のレセプト情報管理部が管理する医薬品情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例の告知対象項目管理部が管理する傷病告知対象情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例の告知対象項目管理部が管理する薬剤告知対象情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例の告知対象項目管理部が管理する診療行為告知対象情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例の健診異常判定基準管理部が管理する健診異常判定基準情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例の告知条件管理部が管理する告知条件情報の一例を示す説明図である。 本発明の実施例の保険設計支援システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例の保険設計支援システムが実行するデータ整備処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例の保険設計支援システムが実行する告知生成処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例の保険設計支援システムが出力する対象データ抽出画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施例の保険設計支援システムが出力する仮想告知生成画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施例の保険設計支援システムが出力する将来リスク分析実行画面の一例を示す説明図である。

以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

図１は、本発明の実施例の保険設計支援システム１０１の構成の一例を示すブロック図である。

保険設計支援システム１０１は、コンピュータシステムであり、例えばキーボード及びマウスなどの入力部１０２、ディスプレイを表す出力部１０３、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０４、メモリ１０５、通信部１０８及び記憶媒体１０６を備えている。

保険設計支援システム１０１は、対象者選定部１１１、告知情報生成部１１２、データ整備部１１３、リスクモデル構築部１１４及びリスク分析実行部１１５を有している。対象者選定部１１１～リスク分析実行部１１５の各部は、ＣＰＵ１０４が記憶媒体１０６に格納されたプログラムを実行することによって実現される。これらのプログラムがＣＰＵ１０４によって実行されるときに、それらの少なくとも一部が必要に応じてメモリ１０５にコピーされてもよい。

以下の説明において保険設計支援システム１０１が実行する処理は、実際には、ＣＰＵ１０４がメモリ１０５に格納されたプログラムに記述された命令に従って実行する。

保険設計支援システム１０１にはデータベース１０７が接続される。データベース１０７は、レセプト情報管理部１２０、健診情報管理部１２１、健保加入者情報管理部１２２、告知対象項目管理部１２３、告知条件管理部１２４、健診異常判定基準管理部１２５及び支払条件管理部１２６を有する。

データベース１０７は、例えば、ネットワークを介して保険設計支援システム１０１に接続された記憶システムに格納されもよいし、保険設計支援システム１０１内に（例えば記憶媒体１０６に格納されることによって）内蔵されてもよい。データベース１０７が保険設計支援システム１０１の外部のシステムに格納される場合、その内容の少なくとも一部が必要に応じて記憶媒体１０６又はメモリ１０５にコピーされてもよい。また、入力部１０２、出力部１０３、ＣＰＵ１０４、メモリ１０５及び記憶媒体１０６を有する計算機と、データベース１０７とを含むシステム全体を保険設計支援システムと呼んでもよい。

図２は、本発明の実施例の健保加入者情報管理部１２２が管理する健保加入者情報２００の一例を示す説明図である。

健保加入者情報２００は、各健保加入者の属性に関する情報であり、健保加入者ＩＤ２０１、各健保加入者が被保険者本人か扶養者かなど被保険者との関係を示す続柄区分２０２、性別２０３、生年月日２０４、勤務先の業種を示す業種区分２０５、職種２０６、健保への加入日の情報を示す加入年月日２０７、及び、健保からの脱退日の情報を示す脱退年月日２０８を含む。この情報によって、各健保加入者の続柄、年齢、性別、業種及び追跡可能年数等に応じた分析が可能になるという効果がある。

図３は、本発明の実施例の健診情報管理部１２１が管理する健診情報３００の一例を示す説明図である。

健診情報３００は、健保加入者が受信した健康診断（健診）の結果に関する情報であり、健保加入者ＩＤ２０１、健診を受診した年度を示す健診受診年度３０２、ＢＭＩ（Body Mass Index）３０３、収縮期血圧３０４、中性脂肪３０５、空腹時血糖３０６、及び問診結果３０７などを含む。問診結果３０７は、例えば、飲酒の習慣の有無、運動の習慣の有無等を示す情報等を含んでもよい。この情報によって、健康状態に応じたシミュレーション対象集団の選定が可能になるという効果がある。

図４は、本発明の実施例のレセプト情報管理部１２０が管理するレセプト基本情報４００の一例を示す説明図である。

レセプト基本情報４００は、それぞれのレセプトに関する基本的な情報であり、健康保険（健保）の加入者を特定する健保加入者ＩＤ２０１、レセプトを特定するための検索番号４０２、診療を行った医療機関を示す医療機関コード４０３、レセプトの発行された月を示す診療年月４０４、レセプトに記載されている医療費の情報を示す合計点数４０５、レセプトが入院であるか外来であるかなどの情報を示すレセプト種別４０６、及び、診療に要した日数を示す診療日数４０７を含む。この情報によって、レセプト毎に集計、分析を行うことができるという効果がある。

図５は、本発明の実施例のレセプト情報管理部１２０が管理する傷病名情報５００の一例を示す説明図である。

傷病名情報５００は、それぞれのレセプトから抽出された傷病に関する情報であり、レセプトを特定するための検索番号４０２、治療対象となった傷病を示す傷病名５０２、傷病名に対応する傷病名コード５０３、複数の疾病の中で最も医療資源を投入した疾病に付与される主傷病フラグ５０４、及び、当該傷病名に罹患しているかどうかを確認するために検査を実施し、未確定である状態などを示す疑いフラグ５０５を含む。図５の例では、主傷病フラグ５０４の値「１」は、当該傷病が主傷病であることを示す。また、疑いフラグ５０５の値「１」は、当該傷病が疑われたことを示す。

例えば一人の患者が１カ月間に複数の病気のために診療を受けた場合、傷病名５０２、傷病名コード５０３、主傷病フラグ５０４及び疑いフラグ５０５の複数の組が同じ検索番号４０２に対応付けられる。また、傷病名情報５００の各レコードは、検索番号４０２を介して健保加入者ＩＤ２０１と対応付けられる。傷病名情報５００を用いることによって、傷病別に分析することが可能になるという効果がある。

図６Ａは、本発明の実施例のレセプト情報管理部１２０が管理する診療行為情報６００の一例を示す説明図である。

診療行為情報６００は、それぞれのレセプトから抽出された、それぞれのレセプトに対応する月に患者に対して施された診療行為に関する情報であり、レセプトを特定するための検索番号４０２、患者に対して施された診療行為を示す診療行為名称６０２、診療行為に対応する診療行為コード６０３、及び、診療行為が行われた日を示す１日の情報６０５から３１日の情報６０８を含む。診療行為情報６００の各レコードは、検索番号４０２を介して健保加入者ＩＤ２０１と対応付けられる。

診療行為が行われた日を示す１日の情報６０５から３１日の情報６０８は、その月の１日から３１日までの各日に、診療行為名称６０２が示す診療行為が行われたか否かを示す情報である。図６Ａには例として１日の情報６０５、２日の情報６０６、３日の情報６０７及び３１日の情報６０８を示すが、実際には４日の情報から３０日の情報も含まれる。この情報によって、診療行為別に分析することが可能になるという効果がある。

図６Ｂは、本発明の実施例のレセプト情報管理部１２０が管理する医薬品情報６１０の一例を示す説明図である。

医薬品情報６１０は、それぞれのレセプトから抽出された、それぞれのレセプトに対応する月に患者に対して処方された医薬品に関する情報であり、レセプトを特定するための検索番号４０２、患者に対して処方された医薬品を示す医薬品名称６１２、医薬品に対応する医薬品コード６１３、及び、医薬品が処方された日を示す１日の情報６１５から３１日の情報６１８を含む。医薬品情報６１０の各レコードは、検索番号４０２を介して健保加入者ＩＤ２０１と対応付けられる。

医薬品が処方された日を示す１日の情報６１５から３１日の情報６１８は、その月の１日から３１日までの各日に、医薬品名称６１２が示す医薬品が処方されたか否かを示す情報である。図６Ｂには例として１日の情報６１５、２日の情報６１６、３日の情報６１７及び３１日の情報６１８を示すが、実際には４日の情報から３０日の情報も含まれる。この情報によって、医薬品別に分析することが可能になるという効果がある。

なお、レセプト情報管理部１２０は、図４～図６Ｂに示したレセプト基本情報４００、傷病名情報５００、診療行為情報６００及び医薬品情報６１０を、レセプト情報としてまとめて管理してもよい。

次に、告知対象項目管理部１２３が管理する情報について図７Ａ～図７Ｃを参照して説明する。告知対象項目管理部１２３が管理する情報は、レセプト情報に含まれ得る項目のうち、保険商品に対応する告知情報に含まれるべき告知対象の項目を示す情報である。

図７Ａは、本発明の実施例の告知対象項目管理部１２３が管理する傷病告知対象情報７００の一例を示す説明図である。

傷病告知対象情報７００は、保険商品の告知項目のうち、傷病に関する告知項目の情報であり、レセプトから告知情報を生成する際に参照される。具体的には、傷病告知対象情報７００は、傷病告知項目７０１、傷病コード７０２、診療種別７０３及び対象商品７０４を含む。傷病告知項目７０１は、各告知項目を識別する名称である。傷病コード７０２は、各告知項目に対応する傷病を識別するコードである。診療種別７０３は、各告知項目における診療の種別（例えば入院か否か）を示す。対象商品７０４は、各告知項目に対応する商品を識別する名称である。

図７Ａの例は、商品Ａという保険商品への加入を希望する人物が、高血圧による入院をしたか否か、高血圧による入院以外の受診をしたか否か、心疾患による入院をしたか否か、及び、心疾患による入院以外の受信をしたか否かを告知する必要があることを示している。

図７Ｂは、本発明の実施例の告知対象項目管理部１２３が管理する薬剤告知対象情報７１０の一例を示す説明図である。

薬剤告知対象情報７１０は、保険商品の告知項目のうち、薬剤に関する告知項目の情報であり、レセプトから告知情報を生成する際に参照される。具体的には、薬剤告知対象情報７１０は、薬剤告知項目７１１、医薬品コード７１２及び対象商品７１３を含む。薬剤告知項目７１１は、各告知項目を識別する名称である。ここには、例えば、具体的な医薬品（薬剤）の名称ではなく、その医薬品の薬効を示す情報（例えば「血圧降下剤」など）が保持されてもよい。医薬品コード７１２は、各告知項目に対応する医薬品を識別するコードである。対象商品７１３は、各告知項目に対応する商品を識別する名称である。

図７Ｂの例は、商品Ａという保険商品への加入を希望する人物が、薬剤Ａを投与されたか否か、薬剤Ｂを投与されたか否か、及び、薬剤Ｃを投与されたか否かを告知する必要があることを示している。

図７Ｃは、本発明の実施例の告知対象項目管理部１２３が管理する診療行為告知対象情報７２０の一例を示す説明図である。

診療行為告知対象情報７２０は、保険商品の告知項目のうち、診療行為に関する告知項目の情報であり、レセプトから告知情報を生成する際に参照される。具体的には、診療行為告知対象情報７２０は、診療行為告知項目７２１、診療行為コード７２２及び対象商品７２３を含む。診療行為告知項目７２１は、各告知項目を識別する名称である。診療行為コード７２２は、各告知項目に対応する診療行為を識別するコードである。対象商品７２３は、各告知項目に対応する商品を識別する名称である。

図７Ｃの例は、商品Ａという保険商品への加入を希望する人物が、手術Ａという診療行為を受けたか否か、手術Ｂという診療行為を受けたか否か、及び、手術Ｃという診療行為を受けたか否かを告知する必要があることを示している。

図８は、本発明の実施例の健診異常判定基準管理部１２５が管理する健診異常判定基準情報８００の一例を示す説明図である。

健診異常判定基準情報８００は、健診情報から告知情報を生成する際に基準として参照される。具体的には、健診異常判定基準情報８００は、検査項目８０１、異常なし８０２、経度異常８０３、要経過観察８０４及び要治療８０５を含む。

検査項目８０１は、健康診断における各検査項目を識別する名称である。異常なし８０２、経度異常８０３、要経過観察８０４及び要治療８０５は、各検査項目の検査結果のうち、それぞれ、異常なし、軽度異常、要経過観察及び要治療と判定される基準（例えば検査値の範囲）を示す。

健診異常判定基準管理部１２５は、各保険商品の健診異常判定基準情報８００を含んでもよい。例えば図８に示した健診異常判定基準情報８００が商品Ａという保険商品に関する基準であるとすると、そのうち検査項目８０１が「収縮期血圧」であるレコードの例は、商品Ａという保険商品への加入を希望する人物が受けた健康診断において収縮期血圧が１２９以下であれば「異常なし」、１３０から１３９の範囲内であれば「軽度異常」、１４０から１５９の範囲内であれば「要経過観察」、１６０以上であれば「要治療」と告知する必要があることを示している。

図９は、本発明の実施例の告知条件管理部１２４が管理する告知条件情報９００の一例を示す説明図である。

告知条件情報９００は、仮想的な告知情報を生成する際に、レセプト情報及び健診情報を仮想的な告知情報に反映させる条件（例えば期間）を示す情報である。具体的には、告知条件情報９００は、商品ＩＤ９０１、健診観察期間９０２、直近健康状態観察期間９０３、疾病状況観察期間９０４、悪性新生物観察期間９０５及び妊娠分娩異常観察期間９０６を含む。

商品ＩＤ９０１は、保険商品を識別する情報（例えば商品の名称）である。健診観察期間９０２、直近健康状態観察期間９０３、疾病状況観察期間９０４、悪性新生物観察期間９０５及び妊娠分娩異常観察期間９０６は、それぞれ、各商品の仮想的な告知情報に反映させる健診情報、直近の健康状態、疾病の状態、悪性新生物及び妊娠分娩異常の観察期間を示す。

例えば、図９の商品ＩＤ９０１が「商品Ａ」であるレコードの健診観察期間９０２は「２年」、疾病状況観察期間９０４は「５年」である。前者は、商品Ａという保険商品への加入を希望する人物が過去２年間に受けた健康診断の結果が健診情報３００（図３）から参照され、健診異常判定基準情報８００（図８）に基づく判定の結果が仮想的な告知情報に反映されることを示す。

後者は、当該人物の過去５年間のレセプト情報がレセプト基本情報４００（図４）、傷病名情報５００（図５）、診療行為情報６００（図６Ａ）及び医薬品情報６１０（図６Ｂ）から参照され、傷病告知対象情報７００（図７Ａ）、薬剤告知対象情報７１０（図７Ｂ）及び診療行為告知対象情報７２０（図７Ｃ）に基づいて告知対象であると判定された情報が仮想的な告知情報に反映されることを示す。

このような情報に基づいて、分析対象の保険商品の告知の条件に合致した告知情報が生成される。

図１０は、本発明の実施例の保険設計支援システム１０１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

処理が開始されると（ステップ１００１）、保険設計支援システム１０１は、健診情報管理部１２１から健診情報３００を読み込む（ステップ１００２）。続いて、保険設計支援システム１０１は、レセプト情報管理部１２０からレセプト基本情報４００、傷病名情報５００及び診療行為情報６００を読み込む（ステップ１００３）。ステップ１００２と１００３の実行順序はこの例に限定されない。

次に、保険設計支援システム１０１は、健保加入者情報２００から対象群を抽出する（ステップ１００４）。このステップは、対象者選定部１１１によって実行されてもよい。ここで、対象群とは、例えば、これから行うリスクモデルの構築に使用するレセプト情報及び健診情報に対応するグループである。例えば、中高年を対象とした保険商品のリスク分析のためのリスクモデルを構築しようとする場合、当該保険商品の対象と同様の年齢層の健保加入者を対象群として抽出してもよい。

なお、ステップ１００４を実行するために参照される画面の例については後述する（図１３参照）。

次に、保険設計支援システム１０１は、リスク分析の対象となる保険商品を選択し（ステップ１００５）、選択した保険商品の設定項目を読み込む（ステップ１００６）。例えば、保険設計支援システム１０１のユーザがいずれかの保険商品を選択してそれを入力すると、保険設計支援システム１０１は、告知対象項目管理部１２３、告知条件管理部１２４及び健診異常判定基準管理部１２５から、選択された保険商品に関する情報を読み込む。これらの処理を実行するために利用されるＧＵＩの例については後述する（図１４参照）。

次に、保険設計支援システム１０１は、データ整備の設定を行い（ステップ１００７）、その設定に従ってデータ整備を実行する（ステップ１００８）。ここで、データ整備とは、ステップ１００２及び１００３で読み込まれた情報を、仮想的な告知情報の生成に必要な状態に整備することであり、例えば、仮想的な告知情報の生成には不要な情報を削除することであってもよい。ステップ１００７におけるデータ整備の設定とは、例えば、どのようなデータを仮想的な告知情報の生成に利用する対象として、どのようなデータを対象から除外するか、といった設定である。これらの処理は、データ整備部１１３によって実行されてもよい。データ整備の設定及び実行の詳細については後述する（図１１及び図１４参照）。

次に、保険設計支援システム１０１は、整備されたデータを用いて仮想的な告知情報を生成し（ステップ１００９）、その結果を表示する（ステップ１０１０）。これらの処理は、告知情報生成部１１２によって実行されてもよい。仮想的な告知情報の生成の詳細及び表示される結果の一例については後述する（それぞれ図１２及び図１４参照）。

その後、保険設計支援システム１０１は、生成された仮想的な告知情報を使用してリスクモデルを構築する（ステップ１０１１）。この処理は、リスクモデル構築部１１４によって実行されてもよい。

例えば、リスクモデル構築部１１４は、ある期間のレセプト情報及び健診情報から生成された仮想的な告知情報と、その期間より後のレセプト情報及び健診情報と、分析対象の保険商品における保険金の支払条件と、に基づいて、告知情報からその後の保険金の支払いが発生するリスクを予測するリスクモデルを構築する。分析対象の保険商品における保険金の支払条件は、支払条件管理部１２６に保持されている。このリスクモデルは、例えば、告知情報から、例えば疾病ごとの入院発生リスクなど、分析対象の保険商品において保険金の支払対象となる事象の発生リスクを予測するモデルであってもよい。

その後、保険設計支援システム１０１は、構築されたリスクモデルを使用して、リスク分析を行い（ステップ１０１２）、その結果を表示する（ステップ１０１３）。この処理は、リスク分析実行部１１５によって実行されてもよい。表示される結果の一例については後述する（図１５参照）。

以上で保険設計支援システム１０１の処理が終了する（ステップ１０１４）。

図１１は、本発明の実施例の保険設計支援システム１０１が実行するデータ整備処理（ステップ１００８）の一例を示すフローチャートである。

ここでは、図１０のステップ１００７において、主傷病のみを対象とするか否か、及び、疑い病名を除外するか否かが設定された場合を例として説明する。このような設定については図１４を参照して後述する。

データ整備処理が開始されると（ステップ１１０１）、保険設計支援システム１０１は、主傷病対象フラグ（図１４参照）が設定されているか否かを判定する（ステップ１１０２）。主傷病対象フラグが設定されている場合（ステップ１１０２：Ｙｅｓ）、保険設計支援システム１０１は、図１０のステップ１００４で抽出された対象群に関するレセプト情報の傷病名情報５００（図５）から、主傷病フラグ５０４が「１」であるレコードを抽出する（ステップ１１０３）。一方、主傷病対象フラグが設定されていない場合（ステップ１１０２：Ｎｏ）、保険設計支援システム１０１は、全てのレコードを抽出する（ステップ１１０４）。

次に、保険設計支援システム１０１は、疑い病名除外フラグ（図１４参照）が設定されているか否かを判定する（ステップ１１０５）。疑い病名除外フラグが設定されている場合（ステップ１１０５：Ｙｅｓ）、保険設計支援システム１０１は、ステップ１１０３又は１１０４で抽出されたレコードから、疑いフラグ５０５が「１」であるレコードを抽出する（ステップ１１０６）。一方、疑い病名除外フラグが設定されていない場合（ステップ１１０５：Ｎｏ）、保険設計支援システム１０１は、ステップ１１０３又は１１０４で抽出された全てのレコードを抽出する（ステップ１１０７）。

以上でデータ整備処理が終了する（ステップ１１０８）。以上のように、データ整備処理によれば、主傷病対象フラグ及び疑い病名除外フラグ等の情報が入力されると、入力された情報に整合する情報が抽出される。このようにして抽出された情報が、次のステップ１００９における告知情報の生成の対象となる。このように告知情報に反映される情報の範囲を調整、精査することによりノイズとなる情報が除去され、より詳細なリスク分析が可能となる。

図１２は、本発明の実施例の保険設計支援システム１０１が実行する告知生成処理（ステップ１００９）の一例を示すフローチャートである。

告知生成処理が開始されると（ステップ１２０１）、保険設計支援システム１０１は、レセプト情報に含まれる傷病名に対応するレコードを告知情報に変換する（ステップ１２０２）。具体的には、例えば、保険設計支援システム１０１は、レセプト情報に含まれる傷病に関するレコード（例えば、データ整備処理（ステップ１００８）で抽出された傷病名情報５００のレコード）と、傷病告知対象情報７００と、を参照して、各レコードが告知対象に該当するかを判定して、該当すると判定されたレコードの傷病を告知対象として抽出する。

次に、保険設計支援システム１０１は、レセプト情報に含まれる診療行為に関するレコードを告知情報に変換する（ステップ１２０３）。具体的には、例えば、保険設計支援システム１０１は、診療行為情報６００のレコードと、診療行為告知対象情報７２０と、を参照して、各レコードが告知対象に該当するかを判定して、該当すると判定されたレコードの診療行為を告知対象として抽出する。

次に、保険設計支援システム１０１は、レセプト情報に含まれる薬剤に関するレコードを告知情報に変換する（ステップ１２０４）。具体的には、例えば、保険設計支援システム１０１は、医薬品情報６１０のレコードと、薬剤告知対象情報７１０と、を参照して、各レコードが告知対象に該当するかを判定して、該当すると判定されたレコードの薬剤を告知対象として抽出する。

保険設計支援システム１０１は、上記のように告知対象として抽出された傷病、診療行為及び薬剤を含む告知情報を生成する。

次に、保険設計支援システム１０１は、健診情報を告知情報に変換する（ステップ１２０５）。具体的には、保険設計支援システム１０１は、健診情報３００と、健診異常判定基準情報８００と、を参照して、各加入者の健診情報が告知対象に該当するかを判定して、その判定結果に基づいて健診情報に関する告知情報を生成し、上記のレセプト情報から生成された告知情報に追加する。例えば、保険設計支援システム１０１は、健康診断の各項目の結果が正常か異常かを示す情報そのものが含まれるように告知情報を生成してもよい。

以上で告知生成処理が終了する（ステップ１２０６）。これにより、保険の募集対象である群が、ある保険商品（例えば商品Ａ）へ加入申込を行った場合に得られる告知情報が生成される。この告知情報の生成は、レセプト情報及び健診情報に基づいて自動的に行われるため、大量の健保加入者の仮想的な告知情報を、容易に、かつ、加入者の医学的知識の程度及び記憶の曖昧さ等に起因する記入のゆらぎ等の影響を受けることなく、生成することができる。

なお、上記の図１０～図１２では、健診情報及びレセプト情報の両方から告知情報を生成する例を説明した。しかし、分析対象の保険商品の支払条件によって、健診情報又はレセプト情報のいずれか一方のみから告知情報を生成できる場合には、他方の情報を使用しなくてもよい。

図１３は、本発明の実施例の保険設計支援システム１０１が出力する対象データ抽出画面１３００の一例を示す説明図である。

図１３に示す対象データ抽出画面１３００は、図１０のステップ１００４において出力部１０３によって表示される。例えば、対象データ抽出画面１３００は、データソース選択部１３０１、データ読み込み条件設定部１３０２、データ読み込み実行ボタン１３０３及び分布確認部１３０４を含む。

データソース選択部１３０１は、データを抽出する対象となるデータソースをユーザが選択するために使用される。例えば、データベース１０７に種々のレセプト情報及び種々の健診情報が格納されている場合に、それらからデータを抽出する対象となるものがユーザによって選択される。具体的には、例えば、入力部１０２を用いたユーザの操作に基づいて、選択可能なレセプト情報及び健診情報の識別情報が列挙されたプルダウンメニューが表示され、その中からユーザがレセプト情報及び健診情報を選択してもよい。

データ読み込み条件設定部１３０２は、選択されたデータソースからデータを読み込む条件を設定するために使用される。図１３の例では、データを読み込む条件として、起点年度、追跡期間、対象年齢、対象性別及びデータ欠損対応が設定される。

例えば、起点年度として「２０１２年」、追跡期間として「２００８年」から「２０１７年」が入力された場合、データソース選択部１３０１で選択されたレセプト情報及び健診情報のうち、２００８年度から２０１７年度までの情報が取得される。そして、告知情報生成部１１２は、後の告知生成処理において、２００８年度から２０１１年度までの情報に基づいて各健保加入者の仮想的な告知情報を生成する。リスクモデル構築部１１４は、後のリスクモデル構築処理において、２０１２年度から２０１７年度までの情報に基づいて、分析対象の保険商品において各健保加入者に支払われる保険料を計算し、各健保加入者の仮想的な告知情報から各健保加入者に支払われる保険料を予測するリスクモデルを構築する。そして、リスク分析実行部がそのリスクモデルを用いて分析対象の保険商品のリスク分析を実行する。リスクモデルは、分析の目的に応じて適切な統計モデルや機械学習その他のモデルを用いることができる。

また、データソース選択部１３０１で選択されたレセプト情報及び健診情報から、対象年齢として指定された年齢の範囲（例えば「３０歳」から「７０歳」まで）の健保加入者に関する情報が読み込まれる。同様に、データソース選択部１３０１で選択されたレセプト情報及び健診情報から、対象性別として指定された性別の健保加入者に関する情報が読み込まれる。

データ欠損対応は、例えば上記の追跡期間中に、健康診断を受けていない年度がある、又は、医療機関を受診していない年度がある、といった欠損がある健保加入者の情報を読み込むか否かの設定である。例えばそのような欠損のある情報は信頼度が低いと判断して読み込まないという設定をすることもできる。

ユーザが上記のようなデータ読み込みの条件を設定した上でデータ読み込み実行ボタン１３０３を操作すると、設定された条件に合致する情報が読み込まれる。

分布確認部１３０４には、読み込まれた情報の分布が表示される。図１３の例では、読み込まれた情報の健保加入者の年齢の分布が表示される。この例において横軸は年齢、縦軸は人数である。この例では年齢の分布が表示されているが、それ以外の任意のパラメータの分布を表示してもよい。ユーザは、この分布を参照して、例えば分析対象の保険商品の加入者に想定される分布との乖離が大きい場合には、そのような情報に基づいて構築されたリスクモデルの信頼度は十分でないと判断して、別のデータソースを選択するなどの処理を行ってもよい。

図１４は、本発明の実施例の保険設計支援システム１０１が出力する仮想告知生成画面１４００の一例を示す説明図である。

図１４に示す仮想告知生成画面１４００は、図１０のステップ１００５から１０１０において出力部１０３によって表示される。例えば、仮想告知生成画面１４００は、対象商品選択部１４０１、設定条件確認部１４０２、データ整備設定部１４０３、告知生成実行ボタン１４０４及び告知生成結果プレビュー部１４０５を含む。

対象商品選択部１４０１は、分析の対象となる保険商品をユーザが選択するために使用される。例えば、入力部１０２を用いたユーザの操作に基づいて、選択可能な保険商品が列挙されたプルダウンメニューが表示され、その中からユーザが分析対象の保険商品を選択してもよい。

設定条件確認部１４０２には、選択された保険商品の告知条件情報９００の内容が表示される。

データ整備設定部１４０３には、図１０のステップ１００７におけるデータ整備の設定が入力される。図１４の例では、主傷病対象フラグを設定するためのチェックボックスと、疑い病名除外フラグを設定するためのチェックボックスとが表示され、ユーザはそれぞれのチェックボックスを操作することによって任意のフラグを設定することができる。

図１０のステップ１００９においてユーザが告知生成実行ボタン１４０４を操作すると、保険設計支援システム１０１は、データ整備（図１１）を実行し、続いて、仮想的な告知情報の生成（図１２）を実行する。具体的には、保険設計支援システム１０１は、例えば、図１３に示す画面に対する操作の結果として選択され、読み込まれたデータを対象として、データ整備設定部１４０３において設定されたデータ整備処理を実行し、整備されたデータと、対象商品選択部１４０１で選択された保険商品の傷病告知対象情報７００、薬剤告知対象情報７１０及び診療行為告知対象情報７２０とを照合することによって、仮想的な告知情報を生成する。

告知生成結果プレビュー部１４０５には、生成された仮想的な告知情報が表示される。具体的には、例えば、各健保加入者の直近の健康状態、疾病状況、診療行為及び悪性新生物に関する仮想的な告知情報が表示される。これらは、各健保加入者が、分析対象の保険商品に加入しようとして告知書に記入をしたと仮定したら、このような告知情報が得られるはずである、というものである。

図１５は、本発明の実施例の保険設計支援システム１０１が出力する将来リスク分析実行画面１５００の一例を示す説明図である。

図１５に示す将来リスク分析実行画面１５００は、図１０のステップ１０１２から１０１３において出力部１０３によって表示される。例えば、将来リスク分析実行画面１５００は、告知入力部１５０１、リスク分析実行ボタン１５０２及びリスク表示部１５０３を含む。

例えば、ユーザがある人物（実在の人物であっても仮定された人物であってもよい）が分析対象の保険商品に加入した場合のリスクを分析しようとするときに、当該人物に対応する告知情報を告知入力部１５０１に入力する。そして、ユーザがリスク分析実行ボタン１５０２を操作すると、保険設計支援システム１０１は、構築されたリスクモデルに上記の告知情報を入力することによって保険料の支払いのリスクを計算し、その結果をリスク表示部１５０３に表示する。

リスク表示部１５０３には、例えば、入院発生リスク（例えば正常者の入院発生リスクに対する分析対象の人物の入院発生リスクの倍率）、疾病ごとの入院発生リスクの比率、合計入院発生リスクの年齢に応じた変化、及び、主なリスク要因となる疾病などが表示されてもよい。

例えば、ユーザは、各項目の告知情報を変更しながら、それに対するリスクの変化を観察し、各告知項目のリスクに対する影響の大きさを把握することができる。そして、例えば、リスクに対する影響が小さい告知項目（例えば、その項目の告知情報がどのような内容であってもリスクが大きく変化しないような項目）が発見された場合、その項目を実際の保険商品における告知書から除外する、といった判断をすることが可能になる。

このように、本実施例によれば、具体的な告知情報に基づくリスク分析を行い、各保険商品に対する告知項目の適切性等を判断することが容易になる。そのためのリスクモデルの構築の際に、大量の健保加入者の健診情報及びレセプト情報から自動的に仮想的な告知情報を生成することができる効果がある。これによって、仮想的な告知情報が、容易に、かつ、各健保加入者の医学知識の程度及び記憶の曖昧さ等の影響を受けることなく、生成される。その結果、簡便かつ精緻なリスク分析による安定した保険運営が可能になる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１０１ 保険設計支援システム
１０２ 入力部
１０３ 出力部
１０４ ＣＰＵ
１０５ メモリ
１０６ 記憶媒体
１０７ データベース
１０８ 通信部
１１１ 対象者選定部
１１２ 告知情報生成部
１１３ データ整備部
１１４ リスクモデル構築部
１１５ リスク分析実行部
１２０ レセプト情報管理部
１２１ 健診情報管理部
１２２ 健保加入者情報管理部
１２３ 告知対象項目管理部
１２４ 告知条件管理部
１２５ 健診異常判定基準管理部

Claims (14)

1. プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する保険設計支援システムであって、
   前記記憶装置は、健康保険加入者である複数の人物に対して行われた医療行為情報と当該医療行為の費用情報とを含むレセプト情報と、前記レセプト情報に含まれ得る項目のうち保険商品に対応する告知情報に含まれるべき告知対象の項目を示す情報と、を保持し、
   前記プロセッサは、
   前記複数の人物の各々の前記レセプト情報から、前記告知対象の項目を示す情報に基づいて、前記複数の人物の各々に関する告知情報を生成し、
   生成した前記告知情報を出力することを特徴とする保険設計支援システム。
2. 請求項１に記載の保険設計支援システムであって、
   前記記憶装置は、さらに、前記複数の人物が受けた健康診断の結果を含む健診情報と、前記健康診断の結果が異常であるかの判定基準情報と、を保持し、
   前記プロセッサは、さらに、前記判定基準情報に基づく前記複数の人物の各々の健康診断の結果の判定結果に基づいて前記複数の人物の各々に関する告知情報を生成することを特徴とする保険設計支援システム。
3. 請求項２に記載の保険設計支援システムであって、
   前記記憶装置は、さらに、前記告知情報に反映させる前記レセプト情報及び前記健診情報の期間を示す告知条件情報を保持し、
   前記プロセッサは、前記告知条件情報が示す期間の前記レセプト情報と、前記告知条件情報が示す期間の前記健診情報と、に基づいて、前記告知情報を生成することを特徴とする保険設計支援システム。
4. 請求項１に記載の保険設計支援システムであって、
   前記レセプト情報は、各人物と傷病とが対応付けられた傷病情報、各人物と薬剤とが対応付けられた薬剤情報、及び、各人物と診療行為とが対応付けられた診療行為情報を含み、
   前記告知対象の項目を示す情報は、告知対象の傷病、薬剤及び診療行為を示す情報を含み、
   前記プロセッサは、前記レセプト情報から抽出した告知対象の傷病、薬剤及び診療行為を含む前記告知情報を生成することを特徴とする保険設計支援システム。
5. 請求項４に記載の保険設計支援システムであって、
   前記傷病情報は、各人物に対応付けられる各傷病が主傷病であるかを示す情報、及び、疑われた傷病であるかを示す情報を含み、
   前記プロセッサは、
   主傷病のみを抽出するかを示す情報、及び、疑われた傷病を抽出から除外するかを示す情報が入力されると、前記傷病情報から、入力された情報に整合する情報を抽出し、
   前記入力された情報に整合する情報から、告知対象の傷病を抽出することを特徴とする保険設計支援システム。
6. 請求項１に記載の保険設計支援システムであって、
   前記記憶装置は、前記保険商品における保険金の支払条件を示す支払条件情報をさらに保持し、
   前記プロセッサは、生成した前記告知情報と、前記レセプト情報と、前記支払条件情報と、に基づいて、前記告知情報から、前記保険商品における保険金の支払い対象となる事象が発生するリスクを予測するリスクモデルを構築することを特徴とする保険設計支援システム。
7. 請求項６に記載の保険設計支援システムであって、
   前記プロセッサは、告知情報が入力されると、入力された前記告知情報と前記リスクモデルとに基づいて前記保険商品における保険金の支払い対象となる事象が発生するリスクを分析し、分析の結果を出力することを特徴とする保険設計支援システム。
8. プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する計算機システムが実行する保険設計支援方法であって、
   前記記憶装置は、健康保険加入者である複数の人物に対して行われた医療行為情報と当該医療行為の費用情報とを含むレセプト情報と、前記レセプト情報に含まれ得る項目のうち保険商品に対応する告知情報に含まれるべき告知対象の項目を示す情報と、を保持し、
   前記保険設計支援方法は、
   前記プロセッサが、前記複数の人物の各々の前記レセプト情報から、前記告知対象の項目を示す情報に基づいて、前記複数の人物の各々に関する告知情報を生成する第１手順と、
   前記プロセッサが、生成した前記告知情報を出力する第２手順と、を含むことを特徴とする保険設計支援方法。
9. 請求項８に記載の保険設計支援方法であって、
   前記記憶装置は、さらに、前記複数の人物が受けた健康診断の結果を含む健診情報と、前記健康診断の結果が異常であるかの判定基準情報と、を保持し、
   前記第１手順において、前記プロセッサは、さらに、前記判定基準情報に基づく前記複数の人物の各々の健康診断の結果の判定結果に基づいて前記複数の人物の各々に関する告知情報を生成することを特徴とする保険設計支援方法。
10. 請求項９に記載の保険設計支援方法であって、
    前記記憶装置は、さらに、前記告知情報に反映させる前記レセプト情報及び前記健診情報の期間を示す告知条件情報を保持し、
    前記第１手順において、前記プロセッサは、前記告知条件情報が示す期間の前記レセプト情報と、前記告知条件情報が示す期間の前記健診情報と、に基づいて、前記告知情報を生成することを特徴とする保険設計支援方法。
11. 請求項８に記載の保険設計支援方法であって、
    前記レセプト情報は、各人物と傷病とが対応付けられた傷病情報、各人物と薬剤とが対応付けられた薬剤情報、及び、各人物と診療行為とが対応付けられた診療行為情報を含み、
    前記告知対象の項目を示す情報は、告知対象の傷病、薬剤及び診療行為を示す情報を含み、
    前記第１手順において、前記プロセッサは、前記レセプト情報から抽出した告知対象の傷病、薬剤及び診療行為を含む前記告知情報を生成することを特徴とする保険設計支援方法。
12. 請求項１１に記載の保険設計支援方法であって、
    前記傷病情報は、各人物に対応付けられる各傷病が主傷病であるかを示す情報、及び、疑われた傷病であるかを示す情報を含み、
    前記保険設計支援方法は、
    前記プロセッサが、主傷病のみを抽出するかを示す情報、及び、疑われた傷病を抽出から除外するかを示す情報が入力されると、前記傷病情報から、入力された情報に整合する情報を抽出する第３手順をさらに含み、
    前記第１手順において、前記プロセッサは、前記入力された情報に整合する情報から、告知対象の傷病を抽出することを特徴とする保険設計支援方法。
13. 請求項８に記載の保険設計支援方法であって、
    前記記憶装置は、前記保険商品における保険金の支払条件を示す支払条件情報をさらに保持し、
    保険設計支援方法は、前記プロセッサが、生成した前記告知情報と、前記レセプト情報と、前記支払条件情報と、に基づいて、前記告知情報から、前記保険商品における保険金の支払い対象となる事象が発生するリスクを予測するリスクモデルを構築する第４手順をさらに含むことを特徴とする保険設計支援方法。
14. 請求項１３に記載の保険設計支援方法であって、
    前記プロセッサが、告知情報が入力されると、入力された前記告知情報と前記リスクモデルとに基づいて前記保険商品における保険金の支払い対象となる事象が発生するリスクを分析する第５手順と、
    前記プロセッサが、前記第５手順における分析の結果を出力する第６手順と、をさらに含むことを特徴とする保険設計支援方法。
    

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