JP7409187B2 - 被害状況推定装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本技術は、被害状況推定装置及びコンピュータプログラムに関する。

大規模自然災害の増加、終身雇用体系や社会保障制度の先行き不透明感など、将来に関して様々な不安要素が指摘される昨今となった。そうした背景もあり、人々は先々のリスクに対する備えとして、災害保険、生命保険、自動車保険などの各種保険サービスへ加入するケースが多く存在する。

これら保険サービスにおいては、災害・事故等により損害が発生して保険金請求の原因が発生すると、保険金請求者は、その損害の報告を保険会社に行う。保険会社は、調査、確認等の査定処理を行い、査定処理において保険金支払の対象となる事案であるかどうかを判断し、対象となる事案であれば、保険金の支払い処理を行う。このように、保険金の支払いまでには様々な処理が必要となり時間を要する一方で、損害を被った保険金請求者においては迅速に保険金の支払いが行われることが望まれる。

このような保険の業務に関連した従来技術として、特許文献１では、保険事故による保険金の請求額の妥当性の判定を支援する、保険金請求額妥当性判定支援装置が開示されている。

特許第６００２８０５号

しかしながら、大規模災害が発生した場合においては、同時期に多数の保険金の請求が行われるため、保険会社は、短期間に多くの調査を行う必要がある。保険内容によっては、現地における保険対象物の被害状況の確認が必要となる場合も多く、保険会社の担当者の負担が大きかった。また、現地調査の場合には、保険金請求者の立ち合いも必要となるときもあり、保険金請求者の負担も大きかった。

本開示の目的は、保険金算出のための被害状況の調査負荷を軽減することができる被害状況推定装置等を提供することである。

本開示の一態様に係る被害状況推定装置は、災害による被害を補償する災害保険の契約者に関する契約者情報と、前記契約者に係る前記災害による実被害状況とを関連付けて記憶し、被害状況推定対象契約者に関する契約者情報に基づき、記憶した前記契約者に関する契約者情報及び前記実被害状況を参照して、前記被害状況推定対象契約者の前記災害に関する被害状況を推定する。

本開示の一態様に係るコンピュータプログラムは、災害による被害を補償する災害保険の契約者に関する契約者情報と、前記契約者に係る前記災害による実被害状況とを関連付けて記憶し、被害状況推定対象契約者に関する契約者情報に基づき、記憶した前記契約者に関する契約者情報及び前記実被害状況を参照して、前記被害状況推定対象契約者の前記災害に関する被害状況を推定する処理をコンピュータに実行させる。

本開示の一態様に係る被害状況推定方法は、災害による被害を補償する災害保険の契約者に関する契約者情報と、前記契約者に係る前記災害による実被害状況とを関連付けて記憶し、被害状況推定対象契約者に関する契約者情報に基づき、記憶した前記契約者に関する契約者情報及び前記実被害状況を参照して、前記被害状況推定対象契約者の前記災害に関する被害状況を推定する。

本開示によれば、保険金算出のための被害状況の調査負荷を軽減することができる。

第１実施形態における情報処理システムの概要図である。 被害状況推定装置の構成を示すブロック図である。 契約者情報ＤＢのレコードレイアウトを例示する説明図である。 被害状況ＤＢのレコードレイアウトを例示する説明図である。 保険金情報ＤＢのレコードレイアウトを例示する説明図である。 端末装置の構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る推定モデルの生成方法を示す概念図である。 第１実施形態に係る推定モデルを用いた被害状況の推定方法を示す概念図である。 第１実施形態に係る保険金額の算出方法を示す概念図である。 被害状況推定装置による推定モデルの生成処理手順の一例を示すフローチャートである。 被害状況推定装置による推定処理手順の一例を示すフローチャートである。 端末装置の表示部に表示される画面の一例を示す図である。 第２実施形態における推定モデルの構成を説明する説明図である。

本発明をその実施の形態を示す図面を参照して具体的に説明する。以下では、災害として水害が発生した場合の例を説明する。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態における情報処理システム１００の概要図である。情報処理システム１００は、被害状況推定装置１、端末装置２及び外部サーバ３を含む。被害状況推定装置１は端末装置２及び外部サーバ３との間で、インターネット等のネットワークＮを介して情報の送受信が可能である。

被害状況推定装置１は、保険サービスを提供する保険会社の管理者等により利用される情報処理装置である。被害状況推定装置１は、保険サービスの契約者の実際の被害状況に基づき、他の契約者の被害状況を推定する。また、被害状況推定装置１は、推定結果に応じた保険サービスに関する情報を端末装置２を介して提供する。端末装置２は、保険会社の担当者によって利用される情報処理装置である。

外部サーバ３は、例えば自治体により管理されるサーバ装置であり、災害に関する各種の外部情報を記憶する記憶装置を備えている。外部情報には、例えば災害時に発生する被害の程度を地理上の位置に関連付けて予測した被害予測地図情報（ハザードマップ情報）、地理的特性を示す地理情報等が含まれる。

本実施形態では、保険会社は、主に広範囲にわたる被害が想定される大規模自然災害に対する災害保険サービスを提供するものであり、保険対象は契約者の所有する不動産（住宅）である例を説明する。大規模自然災害としては、例えば水災、雪災、震災等が挙げられる。保険会社は、災害保険の契約者に対して、契約内容に基づき災害による被害の程度に応じた保険金を支払う災害保険サービスを提供する。災害が発生した場合、保険会社の担当者は、災害の被害に遭った契約者の住宅において現地調査を行い、実際の住宅の実被害状況を取得する。担当者は、取得した実被害状況を端末装置２を用いて被害状況推定装置１へ送信する。被害状況推定装置１は、複数件の現地調査による被害状況を収集し、収集した被害状況に基づき当該災害に対する被害状況の推定モデルを作成する。新たな契約者（被害状況推定対象契約者）から保険金の請求を受けた場合、被害状況推定装置１は、推定モデルを用いて被害状況の推定値を算出する。

このような情報処理システム１００の構成及び詳細な処理内容について以下に説明する。

図２は、被害状況推定装置１の構成を示すブロック図である。被害状況推定装置１は、例えばサーバコンピュータである。被害状況推定装置１は、制御部１０、記憶部１１及び通信部１２を備える。被害状況推定装置１は説明を容易にするために１台のサーバコンピュータとして説明するが、複数のサーバコンピュータで機能又は処理を分散させてもよいし、１台の大型コンピュータに仮想的に生成される複数のサーバコンピュータ（インスタンス）の内の１つであってもよい。

制御部１０は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ（Read Only Memory）又はＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを用い、各構成部を制御して処理を実行する。

通信部１２は、ネットワークＮを介した通信を実現する通信インタフェースである。制御部１０は、通信部１２によりネットワークＮを介した端末装置２との間の情報の送受信が可能である。

記憶部１１は、例えばハードディスク又はＳＳＤ（Solid State Drive ）等の不揮発性の記憶媒体を含む。記憶部１１には、プログラム１Ｐを含む制御部１０が参照するプログラム及びデータが記憶されている。制御部１０は、プログラム１Ｐを読み出して実行することによって、汎用的なサーバコンピュータを本開示特有の被害状況推定装置として機能させる。

記憶部１１に記憶されるプログラム１Ｐは、記録媒体にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様であってもよい。記憶部１１は、図示しない読出装置によって記録媒体１Ａから読み出されたプログラム１Ｐを記憶する。また、図示しない通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからプログラム１Ｐをダウンロードし、記憶部１１に記憶させたものであってもよい。なお記憶部１１は、複数の記憶装置により構成されていてもよく、被害状況推定装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。

また、記憶部１１には、契約者情報ＤＢ（Data Base ：データベース）１１１、被害状況ＤＢ１１２、保険金情報ＤＢ１１３、推定モデル１Ｍ等が記憶されている。推定モデル１Ｍは、被害状況を推定するための算出モデルである。推定モデル１Ｍについては後述する。

図３は、契約者情報ＤＢ１１１のレコードレイアウトを例示する説明図である。契約者情報ＤＢ１１１は、保険サービスの契約者に関する情報を格納するデータベースである。被害状況推定装置１は、保険サービスの契約時に契約者に関する情報を取得し契約者情報ＤＢ１１１に保存している。契約者情報ＤＢ１１１には、例えば、複数の契約者それぞれの契約者ＩＤに関連付けて、契約者の属性情報、契約者の住環境情報、契約プラン等が格納されている。

契約者ＩＤは、契約者を識別する識別情報である。属性情報には、例えば契約者氏名が含まれる。住環境情報とは、契約者の住宅環境に関する情報であり、例えば住宅の構造、フロア数、築年数、住所等の項目が含まれる。構造には、住宅物の建築材料を示す情報が含まれ、例えば木造、鉄筋コンクリート等が格納される。構造には、住宅物の構造に関する戸建て、マンション等が含まれてもよい。フロア数には、住宅物の有するフロア数又は住宅物の存在するフロアを示す情報が含まれ、例えば２階建て、２階等が格納される。築年数には、住宅物が建設されてから経過した年数を示す情報が含まれる。住所には、住宅物の立地場所（エリア）を特定する情報が含まれ、例えば住所番地が格納される。住所には、緯度経度の情報が格納されていてもよい。契約プランは、契約者の保険内容を特定する情報であり例えば契約プランの名称が含まれる。契約者情報ＤＢ１１１の記憶内容は図３に示す例に限定されない。

図４は、被害状況ＤＢ１１２のレコードレイアウトを例示する説明図である。被害状況ＤＢ１１２は、災害の被害に関する情報を格納するデータベースである。例えば、被害状況ＤＢ１１２には、被害に遭った契約者の契約者ＩＤに関連付けて、契約者の実被害状況が格納されている。実被害状況とは、契約者の住宅に対する実際の被害状況に関する情報である。実被害状況には、例えば住宅における浸水高さ、建物の損壊等が含まれる。建物の損壊は、損壊の程度に応じて例えば全壊、半壊、一部損壊等に分別される。これら実被害状況は、担当者が契約者の住宅のある現地にて直接被害住宅を確認した上で特定された実際の被害状況である。被害状況推定装置１は、現地調査後に端末装置２を介して担当者から実被害状況を取得し、被害状況ＤＢ１１２に収集する。被害状況ＤＢ１１２の記憶内容は図４に示す例に限定されない。

図５は、保険金情報ＤＢ１１３のレコードレイアウトを例示する説明図である。保険金情報ＤＢ１１３は、保険金の推定に関する情報を格納するデータベースである。被害状況推定装置１は、予め保険サービスの契約において支払う保険金の算出に関する情報を保険金情報ＤＢ１１３に保存している。保険金情報ＤＢ１１３には、算出点情報と保険金額情報とが含まれている。算出点情報には、例えば被害状況と、保険金額の算出に用いられる算出点とが関連付けて格納されている。被害状況は浸水高さ及び建物の損壊等の複数の項目を含み、各項目ごとに算出点が対応付けられている。保険金額情報には、例えば契約プラン、算出点、保険金額が関連付けて格納されている。契約者に支払われる保険金額は、例えば契約プラン及び算出点の合計点数により決定されるものである。保険金情報ＤＢ１１３の記憶内容は図５に示す例に限定されない。

図６は、端末装置２の構成を示すブロック図である。端末装置２は、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等である。端末装置２は、制御部２０、記憶部２１、通信部２２、表示部２３及び操作部２４を備える。

制御部２０は、ＣＰＵ又はＧＰＵ等のプロセッサと、メモリ等を含む。制御部２０は、プロセッサ、メモリ、記憶部２１、及び通信部２２を集積した１つのハードウェア（ＳｏＣ：System On a Chip）として構成されていてもよい。制御部２０は、記憶部２１に記憶されているプログラムに基づき、各構成部を制御して処理を実行する。

記憶部２１は、例えばフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを含む。記憶部２１は、制御部２０が参照するプログラム及びデータを記憶する。通信部２２は、ネットワークＮを介した被害状況推定装置１との通信を実現する通信インタフェースである。

表示部２３は、液晶パネル、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイ装置を含む。表示部２３は、制御部２０からの指示に従って各種の情報を表示する。操作部２４は、ユーザの操作を受け付けるインタフェースであり、例えば物理ボタン、マウス、ディスプレイ内蔵のタッチパネルデバイス、スピーカ及びマイクロフォン等を含む。操作部２４は、ユーザからの操作入力を受け付け、操作内容に応じた制御信号を制御部２０へ送出する。

図７は、第１実施形態に係る推定モデル１Ｍの生成方法を示す概念図である。図７を用いて推定モデル１Ｍの生成方法を具体的に説明する。

被害状況推定装置１は、契約者情報ＤＢ１１１、被害状況ＤＢ１１２及び外部情報を用いて推定モデル１Ｍを生成する。被害状況推定装置１は、契約者情報ＤＢ１１１から契約者ＩＤに関連付けた住環境情報を、被害状況ＤＢ１１２から契約者ＩＤに関連付けた実被害状況を取得する。さらに被害状況推定装置１は、外部サーバ３から外部情報としてハザードマップ情報を取得し、住環境情報の付加情報として用いる。図７の例では、ハザードマップ情報には、契約者の居住域を含む住所と、当該住所に対する浸水被害を段階別に予測した水深ランクとが含まれている。被害状況推定装置１は、取得した住環境情報、実被害状況及びハザードマップ情報に基づき、同一の契約者ＩＤに係る住環境情報及び被害状況と、住環境情報に含まれる住所に応じたハザードマップ情報とを関連付けた被害状況ログデータを生成する。所定期間又は所定数の被害状況ログデータが収集された場合、被害状況推定装置１は、収集したログデータに基づき住環境毎の被害状況を推定する推定モデル１Ｍを生成する。

被害状況推定装置１は、収集した被害状況ログデータを住環境毎に分別する。住環境とは、住環境情報及びハザードマップ情報に基づき決定される。例えば、住環境情報に含まれる構造、フロア数、築年数、住所、及びハザードマップ情報の水深ランクの各項目の値の一致率に基づき、各項目の値が全て一致する被害状況ログデータは、同一の住環境グループに分別される。なお、例えば住所、築年数などの項目においては、１丁目１番地～６番地、６年～１０年等、所定の範囲を示す数値が設定されてよい。また、各項目の値が全て一致するものを同一グループとするものに限定されず、複数項目における一致率が所定値以上であるものを同一グループとしてもよい。

被害状況推定装置１は、同一の住環境グループに含まれる全ての被害状況ログデータにおける、実被害状況の各項目（例えば浸水高さ、建物の損壊）の平均値をそれぞれ算出することにより、当該住環境情報に対する被害状況の推定値を導出する。あるいは、被害状況推定装置１は、同一の住環境情報に対する被害状況の各項目の最頻値を取得することにより、当該住環境情報に対する被害状況の推定値を導出してもよい。被害状況推定装置１は、導出した推定値である推定被害状況と、住環境情報及びハザードマップ情報とを対応付けた推定モデル１Ｍを生成する。このようにして、複数の契約者の契約者情報、外部情報及び実被害情報と、被害状況推定対象契約者の契約者情報及び外部情報とに基づき、契約者情報及び外部情報をキーとして、被害状況推定対象契約者の被害状況の推定値を出力する推定モデル１Ｍが生成される。

上記では被害状況ログデータの生成にあたり、外部情報としてハザードマップ情報を用いる例を説明したが、本実施形態は限定されるものではない。被害状況推定装置１は、外部情報として、例えば自治体などから提供される地理上の位置における地理的特性を示す地理情報を用いてもよい。地理情報には、例えば土地の標高、地形等の地理特性情報が、住所（位置情報）と関連付けて記録されている。地理情報は、地形図情報であってもよい。被害状況推定装置１は、契約者情報に含まれる住環境情報と、住所及び地理特性情報（例えば標高）を対応付けた地理情報と、実被害状況とを関連付けた被害状況ログデータを生成する。被害状況推定装置１は、生成した被害状況ログデータに基づき、住環境情報及び地理情報をキーとして実被害状況の推定値を導出する推定モデル１Ｍを生成する。

被害状況推定装置１は、外部情報として、例えば災害発生後に自治体などから提供される実際の被害状態を位置情報と関連付けて示す被害地図情報を用いてもよい。被害状況推定装置１は、契約者情報に含まれる住環境情報と、住所及び実際の被害状態（例えば実際の水深ランク）を対応付けた被害地図情報と、実被害状況とを関連付けた被害状況ログデータを生成する。被害状況推定装置１は、生成した被害状況ログデータに基づき、住環境情報及び被害地図情報をキーとして実被害状況の推定値を導出する推定モデル１Ｍを生成する。

被害状況推定装置１は、外部情報としてその他、気象情報、雨雲レーダ情報等を用いてもよい。あるいは、被害状況推定装置１は、外部情報を加えることなく、住環境情報及び被害状況のみに基づき被害状況ログデータを生成してもよい。また、推定モデル１Ｍの生成に用いられる被害状況ログデータは、同一の災害に対する実被害状況のみに限定されず、例えば過去に発生した災害において収集された被害状況のデータを用いてもよい。

図８は、第１実施形態に係る推定モデル１Ｍを用いた被害状況の推定方法を示す概念図である。図８を用いて被害状況の推定方法を具体的に説明する。

担当者は、推定モデル１Ｍの生成後に、被害状況が特定されていない保険契約に対して契約者（以下、被害状況推定対象契約者と称する）から保険金の請求を受けた場合、現地で被害状況の確認を行うものに代替して、端末装置２を介して被害状況推定装置１との通信を行い被害状況の推定結果を取得する。

被害状況推定装置１は、契約者情報ＤＢ１１１、ハザードマップ情報及び推定モデル１Ｍを用いて被害状況の推定値を取得する。被害状況推定装置１は、被害状況推定対象契約者の契約者ＩＤに基づき、契約者情報ＤＢ１１１から被害状況推定対象契約者の住環境情報を含む契約者情報を取得する。さらに被害状況推定装置１は、外部サーバ３から被害状況推定対象契約者の住所に対応するハザードマップ情報を取得する。

被害状況推定装置１は、推定モデル１Ｍを用いて、被害状況推定対象契約者の住環境に応じた被害状況の推定値（推定被害状況）を導出する。この場合において被害状況推定装置１は、例えば推定モデル１Ｍにおける住環境情報及びハザードマップ情報の各項目と、被害状況推定対象契約者の住環境情報及びハザードマップ情報の各項目との一致率をそれぞれ算出することにより、被害状況の推定値を導出してよい。被害状況推定装置１は、各項目における一致率の合計値が最も高い住環境を特定し、特定した住環境に対応する被害状況を被害状況推定対象契約者の住環境に対する被害状況の推定値として導出する。一致率の算出においては、項目毎に異なる重み付けが設定されてもよい。また住環境の特定においては、所定の項目に対しては一致率が所定値以上であるもののみを選択対象とする等の条件が設定されてもよい。被害状況推定装置１は、導出した被害状況の推定値を端末装置２へ出力する。担当者は、被害状況の推定値を被害状況推定対象契約者の被害状況として例えば調査票に入力する。

このように、類似の住環境を有する過去に被害状況を入力した契約者から実際に取得した実被害状況に基づき生成された推定モデル１Ｍを用いることにより、担当者が全ての契約者に対し現地で直接住宅を視認する負担を軽減しつつ被害状況の推定情報を特定することができる。

図９は、第１実施形態に係る保険金額の算出方法を示す概念図である。図９を用いて保険金額の算出方法を具体的に説明する。

被害状況推定装置１は、被害状況推定対象契約者の契約者情報、被害状況の推定値及び保険金情報ＤＢ１１３を用いて被害状況推定対象契約者の保険金額の推定額を取得する。被害状況推定装置１は、調査票データ又はデータベースに記憶された情報等を読み出し、被害状況推定対象契約者の契約プランを含む契約者情報、被害状況の推定値を取得する。被害状況推定装置１は、保険金情報ＤＢ１１３の算出点情報を参照して、被害状況の推定値の各項目内容に応じた算出点をそれぞれ取得する。図９の例では、被害状況推定対象契約者の被害状況の推定値は、項目浸水高さにおいて１．０ｍ以上１．５ｍ未満と一致するため、項目浸水高さに対する算出点は２０点となる。同様に、被害状況推定対象契約者の被害状況は、項目建物の損壊において半壊と一致するため、項目建物の損壊に対する算出点は２０点となる。従って被害状況推定対象契約者の被害状況の推定値に対する算出点の合計値は４０点となる。

被害状況推定装置１は、保険金情報ＤＢ１１３の保険金情報を参照して、契約プラン及び算出点の合計値に応じた保険金額を特定する。図９の例では、プランＣの合計算出点３１～４０点に対応する保険金額は１０００万円となる。このようにして、被害状況推定装置１は、被害状況の推定値に基づき保険金額の推定額を算出する。被害状況推定装置１は、算出結果を端末装置２へ送信する。

図１０は、被害状況推定装置１による推定モデル１Ｍの生成処理手順の一例を示すフローチャートである。以下の処理は、被害状況推定装置１の記憶部１１に記憶してあるプログラム１Ｐに従って制御部１０によって実行される。

被害状況推定装置１の制御部１０は、例えば契約者の保険サービス加入時に、契約者の契約者ＩＤ、属性情報、住環境情報、契約プラン等を含む契約者情報を取得する（ステップＳ１１）。制御部１０は、取得した契約者情報を契約者情報ＤＢ１１１に記憶する。また、制御部１０は、自治体等の外部サーバ３から、外部情報としてハザードマップ情報を取得し（ステップＳ１２）、記憶部１１に記憶する。

災害が発生し、契約者の住宅が被害に遭った場合、保険会社の担当者は契約者の住宅の現地調査を行う。担当者は、契約者の立ち合いの下、住宅の浸水高さ、建物の損壊の程度等を確認し、実被害状況を特定する。担当者は、端末装置２の操作部２４等を用いて契約者ＩＤ、実被害状況等を入力し調査票を作成する。端末装置２の制御部２０は、契約者ＩＤ、実被害状況等を含む調査票データを取得する。制御部２０は、取得した実被害状況に契約者ＩＤを関連付けて被害状況推定装置１へ送信する。

被害状況推定装置１の制御部１０は、通信部１２により契約者ＩＤが関連付けられた実被害状況を取得する（ステップＳ１３）。制御部１０は、取得した実被害状況及び契約者ＩＤを被害状況ＤＢ１１２に記憶する（ステップＳ１４）。これにより、契約者ＩＤに基づき実被害状況と契約者情報とが関連付けられて記憶部１１に記憶される。

制御部１０は、上述の処理を複数の契約者について繰り返し実行することにより、同一の災害に対する被害状況を収集する。制御部１０は、収集した被害状況、契約者情報の住環境情報及びハザードマップ情報に基づき、被害状況ログデータを生成する（ステップＳ１５）。所定期間又は所定数の被害状況ログデータを生成した場合、制御部１０は、被害状況ログデータを解析することにより、住環境毎の被害状況の推定値を出力する推定モデル１Ｍを生成する。

具体的には、制御部１０は、収集した各被害状況ログデータに含まれる住環境情報及びハザードマップ情報の各項目の一致率に基づき、被害状況ログデータを住環境毎に分別する（ステップＳ１６）。制御部１０は、同一の住環境グループに含まれる全ての被害状況ログデータにおける、実被害状況の各項目における平均値をそれぞれ算出することにより、当該住環境情報に対する被害状況の推定値を導出し（ステップＳ１７）、推定モデル１Ｍを生成する（ステップＳ１８）。

上述の処理により、被害状況推定装置１は、災害発生時の被害住宅の住環境情報と実被害状況等に基づき、類似する住環境にある住宅の被害状況を推定する推定モデル１Ｍを生成する。推定モデル１Ｍは、当該災害に対する多数の実被害状況に基づき生成されるため、災害の実態に即した推定情報の出力が可能となる。さらにハザードマップ情報等の外部情報を加えることにより、実被害状況が取得されないエリアであっても、住環境の類似する被害状況ログに基づき被害状況が推定できる。

上述のように生成された推定モデル１Ｍを用いて、被害状況推定装置１は推定処理を実行する。図１１は、被害状況推定装置１による推定処理手順の一例を示すフローチャートである。以下の処理は、被害状況推定装置１の記憶部１１に記憶してあるプログラム１Ｐに従って制御部１０によって実行される。

保険会社の担当者は、推定モデル１Ｍの生成後、被害状況推定対象契約者から新たな保険金の請求を受け付ける。担当者は、端末装置２を用いて、被害状況推定対象契約者を識別する契約者ＩＤ等を指定して、被害状況推定対象契約者に係る被害状況の推定値の問い合わせを被害状況推定装置１へ送信する。

被害状況推定装置１の制御部１０は、問い合わせを受信し、契約者情報ＤＢ１１１を参照して、受信した問い合わせ要求の契約者ＩＤに係る契約者情報（被害状況推定対象契約者に関する契約者情報）を取得する（ステップＳ２１）。

制御部１０は、推定モデル１Ｍを用いて、被害状況推定対象契約者の契約者情報に応じた被害状況を推定する。具体的には、制御部１０は、例えば被害状況推定対象契約者の契約者情報に含まれる住環境情報及び被害状況推定対象契約者の住所に応じたハザードマップ情報を含む住環境と、推定モデル１Ｍに含まれる住環境とに基づき、被害状況推定対象契約者に係る住環境の各項目と、推定モデル１Ｍに含まれる住環境の各項目との一致率をそれぞれ算出する（ステップＳ２２）。制御部１０は、算出した一致率の合計値に基づき、被害状況推定対象契約者の住環境と類似する住環境グループを特定する（ステップＳ２３）。制御部１０は、特定した住環境グループに対応付けられた被害状況を、被害状況推定対象契約者の被害状況の推定値として取得する（ステップＳ２４）。

制御部１０は、被害状況推定対象契約者の調査票データに、取得した被害状況の推定値を自動入力する。制御部１０は、自動入力済みの被害状況の推定値を含む画面情報を生成する。制御部１０は、生成した被害状況の推定値を含む画面情報を端末装置２へ出力する（ステップＳ２５）。担当者は、端末装置２の表示部２３により、被害状況推定対象契約者の被害状況の推定値を認識する。

さらに制御部１０は、被害状況の推定値が入力された調査票データ及び保険金情報ＤＢ１１３に基づき、被害状況推定対象契約者の保険金額の推定額を算出する（ステップＳ２６）。制御部１０は、算出結果に基づき保険金額の推定額を含む画面情報を生成する。制御部１０は、生成した保険金額の推定額を含む画面情報を端末装置２へ出力し（ステップＳ２７）、一連の処理を終了する。担当者は、端末装置２の表示部２３により、被害状況推定対象契約者の保険金額の推定額を認識する。

上記では、予め推定モデル１Ｍが生成され、生成された推定モデル１Ｍを用いて被害状況の推定が実行される例を説明したが、本実施形態は限定されるものではない。推定モデル１Ｍは、被害状況推定対象契約者の被害状況の推定値の問い合わせを受けて生成されてもよい。また推定モデル１Ｍは、新たな推定値の問い合わせの都度生成されてもよい。

上述の図１０及び図１１のフローチャートにて説明した処理において、被害状況推定装置１の制御部１０により実行される処理の一部又は全部は、被害状況推定装置１と通信可能に接続された外部装置を用いて実行されてもよく、あるいは、端末装置２の制御部２０で実行されてもよい。

図１２は、端末装置２の表示部２３に表示される画面の一例を示す図である。端末装置２の制御部２０は、被害状況推定装置１から受信した画面情報に基づき、図１２に示す画面を表示部２３に表示する。図１２Ａは、被害状況の推定値を含む画面２３１の例を示している。被害状況の推定値を含む画面２３１には、図１２Ａの如く、被害状況推定対象契約者を識別する契約者ＩＤ、契約者氏名、住環境情報、契約内容等を含む契約者情報と、ハザードマップ情報と、被害状況の推定値とが表示されている。制御部１０は、推定モデル１Ｍによる被害状況の推定結果を取得した場合、契約者情報ＤＢ１１１から読み出した当該推定結果に対応する契約者ＩＤの契約者情報、ハザードマップ情報等を取得する。制御部１０は、取得したこれらの情報を対応付けて表示する画面情報を生成し、生成した画面情報を端末装置２へ送信する。

なお、被害状況の推定値を含む画面２３１は、所定の調査票に応じた形式であってもよい。制御部１０は、調査票の被害状況欄に、被害状況の推定値を自動入力した調査票データを端末装置２を介して出力する。担当者は、画面内容を確認し、被害状況の推定値に対する判定を、例えばＯＫボタン、変更ボタン等の操作ボタンをクリックすることにより入力する。ＯＫボタンの入力を受け付けた場合、被害状況推定装置１は、被害状況の推定値に基づき保険金額を算出する。変更ボタンの入力を受け付けた場合、被害状況推定装置１は、新たに取得した変更後の被害状況に基づき調査票データを更新し、更新内容に基づき保険金額を算出するとよい。これにより、調査票データの作成における担当者の被害状況の入力作業の負担を軽減するとともに、誤入力の発生が防止される。

図１２Ｂは、保険金額の推定額を含む画面２３２の例を示している。保険金額の推定額を含む画面２３２には、図１２Ｂの如く、契約者を識別する契約者ＩＤ、契約者氏名、住環境情報、契約内容等を含む契約者情報と、ハザードマップ情報と、被害状況の推定値と、保険金額の推定額とが表示されている。制御部１０は、被害状況の推定結果に応じた保険金額の推定額を取得した場合、契約者情報ＤＢ１１１から読み出した当該推定結果に対応する契約者ＩＤの契約者情報、ハザードマップ情報、被害状況の推定値等を取得する。制御部１０は、取得したこれらの情報を対応付けて表示する画面情報を生成し、生成した画面情報を端末装置２へ送信する。

上述の処理によれば、被害状況推定装置１は、推定モデル１Ｍを用いて契約者の被害状況を推定する。さらに、推定結果に応じて保険金額の推定額が算出される。これにより、例えば保険会社の担当者が保険金額の算出にあたり全ての住宅の被害状況を実際に調査確認する作業負担を軽減することができ、保険金サービスにおける処理の迅速化を図るとともに人件費を削減することが可能となる。さらに契約者においても、被害状況の認定のための現地調査に立ち会う必要がなくなるため、保険サービスの利用における負担が軽減される。

（第２実施形態）
第２実施形態では、推定モデル１Ｍとして、ニューラルネットワークにより構成される学習モデルを用いる構成について説明する。以下では、第２実施形態について、第１実施形態と異なる点を説明する。後述する構成を除く他の構成については第１実施形態の情報処理システム１００と同様であるので、共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

第２実施形態の被害状況推定装置１は、記憶部１１にニューラルネットワークにより構成される学習モデルである推定モデル１Ｍを記憶している。推定モデル１Ｍは、機械学習により生成された学習モデルであり、住環境情報及びハザードマップ情報の入力に応じて被害状況を示すデータを出力する。推定モデル１Ｍは、その定義情報によって定義される。推定モデル１Ｍの定義情報は、例えば、推定モデル１Ｍの構造情報や層の情報、各層が備えるノードの情報、学習済みのパラメータを含む。記憶部１１には、推定モデル１Ｍに関する定義情報が記憶されている。

図１３は、第２実施形態における推定モデル１Ｍの構成を説明する説明図である。推定モデル１Ｍは予め、被害状況推定装置１又は外部装置において、ニューラルネットワークを用いた深層学習によって、生成され、学習される。学習アルゴリズムは、時系列データを取得した場合にはリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）でもよい。

図１３に示す例では、推定モデル１Ｍは、住環境情報及びハザードマップ情報（外部情報）を入力する入力層と、被害状況を示すデータを出力する出力層と、特徴量を抽出する中間層（隠れ層）とを備える。中間層は、入力データの特徴量を抽出する複数のノードを有し、各種パラメータを用いて抽出された特徴量を出力層に受け渡す。入力層に、住環境情報及びハザードマップ情報が入力された場合、学習済みパラメータによって中間層で演算が行なわれ、出力層から、被害状況を示す出力情報が出力される。

推定モデル１Ｍの入力層へ入力される入力情報は、住環境情報及びハザードマップ情報である。入力層には、住環境情報に含まれる各項目情報（例えば構造、フロア数、築年数、住所等）、ハザードマップ情報含まれる各項目情報（例えば住所、水深ランク等）がそれぞれ入力される。なお入力情報に含まれる外部情報はハザードマップ情報に限定されるものではなく、その他地理情報、被害地図情報、気象情報、雨雲レーダ情報等であってもよい。

推定モデル１Ｍは、被害状況に含まれる項目の推定データを夫々出力する複数の出力層を備える。推定モデル１Ｍの出力層から出力される出力情報は、例えば浸水高さ及び建物の損壊を示すデータである。浸水高さの出力層は、設定されている浸水高さの値（例えば０ｍ、０．１ｍ、０．２ｍ、…）に各々対応するノードを含み、各浸水高さの値に対する確度をスコアとして出力する。被害状況推定装置１は、スコアが最も高い浸水高さの値、あるいはスコアが閾値以上である浸水高さの値を出力層の出力値とすることができる。なお出力層は、それぞれの浸水高さの値の確度を出力する複数の出力ノードを有する代わりに、最も確度の高い浸水高さの値を出力する１個の出力ノードを有してもよい。

建物の損壊の出力層は、設定されている損壊の値（例えば全壊、半壊、一部損壊等）に各々対応するノードを含み、各損壊の値に対する確度をスコアとして出力する。被害状況推定装置１は、スコアが最も高い損壊の値、あるいはスコアが閾値以上である損壊の値を出力層の出力値とすることができる。なお出力層は、それぞれの損壊の値の確度を出力する複数の出力ノードを有する代わりに、最も確度の高い損壊の値を出力する１個の出力ノードを有してもよい。

制御部１０は、契約者情報、実被害状況及びハザードマップ情報を収集することにより、住環境情報及びハザードマップ情報を含む入力情報に、現地調査により担当者が特定した既知の実被害状況が付与された情報群を訓練データとして取得する。制御部１０は、取得した訓練データを用いて推定モデル１Ｍを学習する。制御部１０は、住環境情報及びハザードマップ情報に応じた被害状況を出力するよう、例えば誤差逆伝播法を用いて、推定モデル１Ｍを構成する各種パラメータ及び重み等を学習する。

なお推定モデル１Ｍは、図１３に示した例に限定されるものではない。推定モデル１Ｍは、ニューラルネットワークを用いないサポートベクタマシン、回帰木等、他のアルゴリズムによって学習されたモデルであってもよい。

上述のように構成される推定モデル１Ｍを用いて、被害状況推定装置１は被害状況の推定処理を実行する。被害状況推定装置１は、被害状況推定対象契約者情報の住環境情報及びハザードマップ情報を推定モデル１Ｍの入力層に入力し、推定モデル１Ｍの出力層から出力される被害状況の推定データを取得する。

本実施形態によれば、ニューラルネットワークにより構成される推定モデル１Ｍを用いて、被害状況を精度よく推定することができる。ルールベースでは全てのルールを予め規定する必要があり、多数の項目を含む複雑な条件を規定するのが非常に煩雑であるところ、学習モデルを用いることで容易に推定結果を得ることができる。

今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって、制限的なものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれる。

１ 被害状況推定装置
２ 端末装置
３ 外部サーバ
１０，２０ 制御部
１１，２１ 記憶部
１１１ 契約者情報ＤＢ
１１２ 被害状況ＤＢ
１１３ 保険金情報ＤＢ
１Ｐ プログラム
１Ｍ 推定モデル

Claims (6)

1. 災害による被害を補償する災害保険の契約者に関する契約者情報と、前記契約者に係る前記災害による実被害状況とを関連付けて記憶し、
   被害状況推定対象契約者に関する契約者情報に基づき、記憶した前記契約者に関する契約者情報及び前記実被害状況を参照して、前記被害状況推定対象契約者の前記災害に関する被害状況を推定する
   被害状況推定装置。
2. 前記災害の被害に関する被害予測地図情報を用いて、前記被害状況を推定する
   請求項１に記載の被害状況推定装置。
3. 地理情報を用いて、前記被害状況を推定する
   請求項１又は請求項２に記載の被害状況推定装置。
4. 前記被害状況に基づき、前記被害状況推定対象契約者の前記災害に係る保険金額を推定する
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の被害状況推定装置。
5. 前記契約者情報には、契約者の所有する住宅の構造、フロア数、築年数、住所のうち少なくとも１つを含む住環境情報が含まれており、
   前記契約者に関する契約者情報の住環境情報及び前記実被害状況に基づき、前記被害状況推定対象契約者に関する契約者情報の住環境情報に応じた前記被害状況を推定する
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の被害状況推定装置。
6. 災害による被害を補償する災害保険の契約者に関する契約者情報と、前記契約者に係る前記災害による実被害状況とを関連付けて記憶し、
   被害状況推定対象契約者に関する契約者情報に基づき、記憶した前記契約者に関する契約者情報及び前記実被害状況を参照して、前記被害状況推定対象契約者の前記災害に関する被害状況を推定する
   処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。

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