JP7440436B2 - 情報提供装置、情報提供方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムに関する。

従来、顧客のニーズに応じた証券情報をコンピュータの画面に表示して前記顧客の証券投資をサポートする証券情報処理システムにおいて、顧客が現在保有している金融資産を商品別に分類し、又は集計して、顧客の現状の投資形態を示す現状ポートフォリオを算出する現状ポートフォリオ算出手段と、顧客への投資ヒアリングの回答結果より得られた金融資産の情報に基づいて、顧客に推奨する投資形態を示すモデルポートフォリオを算出するモデルポートフォリオ算出手段と、現状ポートフォリオ算出手段によって求められた現状ポートフォリオとモデルポートフォリオ算出手段によって求められたモデルポートフォリオとを同時に同一画面上に表示する表示手段とを備える証券情報処理システムの発明が知られている（特許文献１）。

特開２００４－２４０７２０号公報

利用者が金融資産のポートフォリオを分析したり、自分のポートフォリオの弱みを補完する金融商品を探すのは手間がかかるものである。従来の技術では、推奨される金融商品を簡便な形で利用者に提示することができない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、推奨される金融商品を簡便な形で利用者に提示することができる情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様は、利用者の保有する金融商品の情報を取得する情報取得部と、前記利用者の保有する金融商品の情報と予め設定されているモデルポートフォリオ情報とを比較し、前記モデルポートフォリオ情報を基準として不足している種別の金融商品を奨める推奨情報を、前記利用者の端末装置に送信する金融商品レコメンド部と、を備える情報提供装置である。

本発明の一態様によれば、推奨される金融商品を簡便な形で利用者に提示することができる。

情報提供装置の一例である情報提供サーバ１００の構成と使用環境の一例を示す図である。 情報提供サーバ１００が端末装置４００に提供するコンテンツの変化の一例を示す図である。 情報提供サーバ１００が端末装置４００に提供するコンテンツの変化の一例を示す図である。 情報提供サーバ１００が端末装置４００に提供するコンテンツの変化の一例を示す図である。 利用者情報１６２の内容の一例を示す図である。 金融商品情報１７２の内容の一例を示す図である。 ランキング指針情報１７４の内容の一例を示す図である。 モデルポートフォリオ情報修正指針情報１７６の内容の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムの実施形態について説明する。情報提供装置は、一以上のプロセッサ（コンピュータ）によって実現される。一以上のプロセッサは、例えば、記憶装置に格納されたプログラムを実行することで、情報提供装置として機能する。情報提供装置は、例えば、Ｗｅｂサーバやアプリサーバなどを基盤として構成される。情報提供装置は、利用者の端末装置にＷｅｂページなどの態様で情報を送信し、端末装置に画面を表示（出力）させることで、利用者に情報提供するものである。情報提供装置は、例えば、金融に関する情報を総合的に提供する。利用者の端末装置とは、当該利用者が保有する端末装置であってもよいし、ネットカフェなどの端末装置が貸し出される施設で、或いは他人の端末装置を借りて自身のユーザ名でサービスにログインしたもの、すなわち一時的に使用する端末装置であってもよい。

［構成］
図１は、情報提供装置の一例である情報提供サーバ１００の構成と使用環境の一例を示す図である。情報提供サーバ１００は、金融機関サーバ２００から各種情報を取得して上記のように情報提供する。情報提供サーバ１００は、金融機関サーバ２００、他サービス提供サーバ３００、端末装置４００とネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークは、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、セルラー網などを含む。

先に他サービス提供サーバ３００および端末装置４００について説明する。他サービス提供サーバ３００は、端末装置４００を利用する利用者に、端末装置４００のＵＡ（User Agent）４１０と協働してショッピング、オークション、スケジューラ、地図などのサービスを提供する装置である。他サービス提供サーバ３００は、これらのサービスを提供するのに伴って利用者の各種情報を取得または推定可能である。他サービス提供サーバ３００は、例えば、取得または推定した情報を情報提供サーバ１００に供給する。

端末装置４００は、スマートフォンやパーソナルコンピュータ、タブレット端末などの通信機能と表示機能を有するコンピュータ装置である。端末装置４００では、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがＵＡ４１０を実行することで情報提供サーバ１００や金融機関サーバ２００、他サービス提供サーバ３００によって提供されるサービスを実現する（換言すると、提供されるコンテンツを再生する）。

情報提供サーバ１００は、例えば、通信部１１０と、メインコンテンツ提供部１２０と、情報取得部１３０と、金融商品レコメンド部１４０とを備える。金融商品レコメンド部１４０は、例えば、ランキング処理部１４２と、モデルポートフォリオ情報修正部１４４とを備える。通信部１１０は、例えば、ネットワークＮＷに接続するためのネットワークカード等の通信インターフェースである。メインコンテンツ提供部１２０、情報取得部１３０、および金融商品レコメンド部１４０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることで記憶装置にインストールされてもよい。各構成要素の機能については後述する。

情報提供サーバ１００は、サービスデータサーバ１６０に格納された各種情報を利用して、以下に説明する処理を実行する。サービスデータサーバ１６０は、例えば、情報提供サーバ１００がセキュアなネットワークを介してアクセス可能な記憶装置である。これに代えて、サービスデータサーバ１６０が、情報提供サーバ１００に付属する記憶装置であってもよい。サービスデータサーバ１６０には、利用者情報１６２、検索履歴情報１６４、購買履歴情報１６６、その他行動履歴情報１６８、モデルポートフォリオ情報１７０、金融商品情報１７２、ランキング指針情報１７４、モデルポートフォリオ修正指針情報１７６などの情報が格納される。これらのうちモデルポートフォリオ情報１７０、金融商品情報１７２、ランキング指針情報１７４、およびモデルポートフォリオ修正指針情報１７６のうち一部または全部に関しては、情報提供サーバ１００において実行されるプログラムに埋め込まれたものであってもよい。

金融機関サーバ２００は、例えば、通信部２１０と、情報管理部２２０とを備える。通信部２１０は、通信部１１０と同様の通信インターフェースである。情報管理部２２０は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。情報管理部２２０の機能については後述する。

金融機関サーバ２００は、金融機関データサーバ２４０に格納された各種情報を利用して、以下に説明する処理を実行する。金融機関データサーバ２４０は、例えば、金融機関サーバ２００がセキュアなネットワークを介してアクセス可能な記憶装置である。これに代えて、金融機関データサーバ２４０は、金融機関サーバ２００に付属する記憶装置であってもよい。金融機関データサーバ２４０には、投資残高情報２４４などの情報が格納される。情報管理部２２０は、利用者との取引に応じて投資残高情報２４４を更新する。また、情報管理部２２０は、情報提供サーバ１００からの要求に応じて投資残高情報２４４の中から必要な情報を情報提供サーバ１００に提供する。

［サービス概要］
各機能部の説明に先立って、情報提供サーバ１００が提供するサービス（コンテンツ）の概要について説明する。図２～図４は、情報提供サーバ１００が端末装置４００に提供する（出力させる、送信する）コンテンツ（画面）の変化の一例を示す図である。図２の上図は、情報提供サーバ１００が提供するコンテンツのトップページ（ログイン前）の一例である。情報提供サーバ１００は、まず利用者にログインさせるためのリンクＬ１が設けられたトップページを端末装置１００に表示させる。利用者が利用者ＩＤやパスワードを入力することでログインが完了すると、情報提供サーバ１００は、図２の中図に示すトップページ（ログイン後）を端末装置１００に表示させる。なお、クッキーやアプリケーションプログラムの機能によってログイン状態が維持されている場合、トップページ（ログイン前）の表示がスキップされてよい。トップページ（ログイン後）には、ログインした利用者（ここでは「ＡＡ」さん）に応じたお奨め情報を表示させるためのボタンＢ１が設けられている。利用者がボタンＢ１をクリックまたはタップ等によって操作すると、情報提供サーバ１００は、図２の下図に示すレコメンド画面を端末装置４００に表示させる。レコメンド画面では、この利用者の保有する金融商品の比率（投資比率）について提案があることを報知する情報が表示されている。レコメンド画面には、推奨する投資比率の情報を提示するウェブページへのリンクＬ１が設けられている。リンクＬ１が操作されると、図３に例示する投資比率推奨画面に遷移する。

図３に示すように、投資比率推奨画面では、例えば、国内株式ファンド、国内債券ファンド、先進国株式ファンド、新興国株式ファンド、先進国債券ファンド、新興国債券ファンドといった金融商品の種別ごとに、モデルポートフォリオ情報１７０によって規定される目標比率と、利用者の投資比率とが対比されて、グラフや数値などの形態で領域Ａ１に表示されている。また、領域Ａ２には、目標比率に対して基準以上に不足している（例えば比率の差分が閾値以上である）金融商品の種別について購入（投資）を奨める情報が掲載されており、更に、不足している種別の金融商品のうちお奨めの金融商品を提示する画面へのリンク群Ｌ２が設けられている。利用者がリンク群Ｌ２のうちいずれかのリンクを操作すると、図４に例示する金融商品紹介画面に遷移する。ここでは、「新興国株式のお奨めを見る」が操作されたものとする。

図４に示すように、金融商品紹介画面では、投資比率推奨画面で指定された種別の金融商品のうち、ランキング処理によって上位となった金融商品が提示される。図３、４および以下の説明において、購入が進められる金融商品は、専ら投信信託の商品であるものとする。金融商品紹介画面では、投信信託会社の名称やファンド名などが表示される。これらの表示のそれぞれにもリンク群Ｌ３が設けられ、リンクが操作されるとファンドの購入ページや投信信託会社のトップページに画面が遷移するようにしてもよい。なお、金融商品紹介画面では、紹介する金融商品に付随して、お奨めする理由が提示されてもよい。例えば、利用者が３０代の男性であれば、「３０代の男性に人気の金融商品です」といった理由が付されてもよい。

図３、４および以下の説明において、購入が進められる金融商品は、専ら投信信託の商品であるものとしたが、これに限らず、証券、債券、先物・オプション、暗号通貨などが、金融商品として購入が奨められるものであってもよい。また、金融機関サーバ２００は、現預金と投資信託を取り扱うことができる金融機関（例えば銀行）により運営されるものとするが、他の種類の金融機関（例えば証券会社、銀行および証券会社などからなる群）により運営されるものであってもよい。その場合、情報提供サーバ１００は、現預金を扱う金融機関の金融機関サーバ２００、および証券等を扱う金融機関の金融機関サーバ２００と協働して処理を行ってもよい。

［各部の機能］
以下、情報提供サーバ１００の各部の機能について説明する。メインコンテンツ提供部１２０は、図２に示したトップページ、株価検索の結果画面等、金融情報に関する種々の情報を含むコンテンツを端末装置４００に提供する。メインコンテンツ提供部１２０は、利用者のログイン情報などを管理しており、利用者のログイン要求に応じた認証処理等を行ってもよい。

情報取得部１３０は、金融機関サーバ２００から利用者が保有する金融商品の情報を取得する。取得された情報は、利用者情報１６２に反映される。

図５は、利用者情報１６２の内容の一例を示す図である。利用者情報１６２は、例えば、利用者ＩＤに対して、年齢、性別、職業、家族構成、趣味・嗜好、性格、投資意向情報、投資残高などの情報が対応付けられたものである。

上記のうち年齢、性別、職業、家族構成、性格、および趣味・嗜好に関しては、利用者自身が何らかのタイミングで入力した情報であってもよいし、利用者の検索履歴情報１６４、購買履歴情報１６６、その他行動履歴情報１６８などに基づいて推定されたものであってもよい。検索履歴情報１６４は、情報提供サーバ１００や他サービス提供サーバ３００が提供するコンテンツの中で利用者が行った検索のクエリを集めた情報である。購買履歴情報１６６は、ネットショッピングやネットオークション、フリーマーケットといった電子商取引において利用者が購入、あるいは購入検討した履歴（商品の紹介ページを閲覧した履歴などを含んでよい）を集めた情報である。その他行動履歴情報１６８は、スケジューラや地図アプリなどのサービスにおいて利用者が閲覧したページの履歴を集めたものである。これらの情報を参照し、例えば、ネットショッピングで紙おむつを定期的に購入している利用者であれば、子供がいることを推定することができる。また、ネットショッピングで衣服を購入した履歴の内容を参照すれば、性別を推定することができる。また、旅行サイトにおいて海外旅行を高頻度に申し込んでいる利用者であれば、海外旅行が趣味であることを推定することができる。更に、その他行動履歴情報１６８に位置情報が含まれる場合、高頻度に訪問する地点の情報を参照すれば、趣味・嗜好あるいは職場などを推定することができる。このような推定処理は、情報提供サーバ１００あるいは他サービス提供サーバ３００によって行われ、推定結果が利用者情報１６２に追加される。

投資意向情報は、例えば、利用者が金融機関サーバ２００を運営する金融機関に金融口座を開設したときに行われるアンケートの結果を示す情報である。投資意向情報は、「長期安定」「短期リターン狙い」などのアンケート項目から利用者が選択したものである。この情報は金融機関データサーバ２４０によって保持され（不図示）、必要に応じて情報提供サーバ１００に提供される。情報取得部１３０は、提供された投資意向情報を利用者情報１６２に追加する。

投資残高は、例えば、利用者が保有する金融商品の名称等の情報と、その時価とを含む情報である。これらの情報は金融機関データサーバ２４０に保持されている投資残高情報２４４に基づいている。投資残高情報２４４は、利用者ＩＤに金融商品ごとの残高と、それを時価で評価した額とが対応付けられた情報である。金融機関サーバ２００は、この情報を必要に応じて情報提供サーバ１００に提供する。情報取得部１３０は、提供された情報を投資残高の形態に編集して利用者情報１６２に追加する。ここで、利用者情報１６２と、投資残高情報２４４との間では利用者ＩＤの名寄せがされていてもよいし、されてなくてもよい。後者の場合、同一人物についての利用者ＩＤの対応付け情報がサービスデータサーバ１６０などによって保持され、対応付け情報を用いて名寄せが行われてもよい。

［レコメンド処理］
以下、金融商品レコメンド部１４０によるレコメンド処理について説明する。前述したように、金融商品レコメンド部１４０は、利用者の保有する金融商品の情報と予め設定されているモデルポートフォリオ情報１７０とを比較し、モデルポートフォリオ情報１７０を基準として不足している種別の金融商品を奨める推奨情報を、利用者の端末装置４００に送信する。モデルポートフォリオ情報１７０は、利用者ごとに設定される情報であってもよいし、全利用者、或いは所定の利用者群について共通の情報であってもよい。例えば、モデルポートフォリオ情報１７０は、｛国内株式ファンド：国内債券ファンド：先進国株式ファンド：新興国株式ファンド：先進国株式ファンド：新興国債券ファンド｝＝｛１８：１８：１８：１４：１８：１４｝というように比率を表す情報である。金融商品レコメンド部１４０は、利用者情報１６２の投資残高によって表されている利用者の保有する金融商品の時価を金融商品の種別ごとに集計して比率を求め、モデルポートフォリオ情報１７０の比率と比較して閾値以上、比率が低い種別を抽出し、抽出した種別の金融商品を奨める推奨情報を生成する。また、金融商品レコメンド部１４０は、複数の地域のそれぞれの複数種類の金融商品の中から、推奨情報に含める金融商品の種別を選択する。地域とは、先進国、新興国といった国よりも大きい概念であってもよいし、アジア、欧州、米州といった地理的な概念であってもよいし、国であってもよい。複数種類の金融商品とは、株式ファンド、債券ファンドの他、証券や外貨預金、暗号通貨などであってもよい。

［ランキング］
金融商品レコメンド部１４０のランキング処理部１４２は、上記のように選択された金融商品の種別に該当する複数の金融商品の中から、ランキング処理によって一以上の金融商品を選択し、選択した一以上の金融商品を推奨情報に含める。ランキング処理部１４２は、例えば、金融商品情報１７２を参照してランキング処理を行う。

図６は、金融商品情報１７２の内容の一例を示す図である。金融商品情報１７２は、例えば、金融商品の名称などの識別情報に対して、対象国、対象国が先進国か新興国か、株か債権か、安定型か成長型か、過去の価格変動量、直近〇ヵ月の被購買量などの情報が対応付けられたものである。安定型か成長型かを示す情報は、例えば、投資信託会社の発行するファンドの説明書等に記述された情報から転記されたものである。過去の価格変動量は、投資信託会社の発表する毎日の価額に関する標準偏差や分散などの統計量である。

（ランキング処理の第１例）
ランキング処理部１４２は、例えば、金融商品の売れ筋情報に基づいて一以上の金融商品を選択する。具体的に、ランキング処理部１４２は、直近〇ヵ月の被購買量が多い順に金融商品をランキングし、上位から順に所定数の金融商品を選択する。

（ランキング処理の第２例）
ランキング処理部１４２は、利用者の個人情報を参照し、個人情報に即したランキング処理によって一以上の金融商品を選択してもよい。個人情報とは、利用者情報１６２として保持された情報のうち一部または全部である。この場合、ランキング処理部１４２は、例えば、利用者情報１６２と金融商品情報１７２とランキング指針情報１７４とに基づいてランキング処理を行う。

図７は、ランキング指針情報１７４の内容の一例を示す図である。図示するように、ランキング指針情報１７４は、利用者の年代（年齢をグループ化したもの）、および性格ごとに、優先的に選択する金融商品の属性を記述したものである。例えば、利用者が４０～５０代で「性格」が「普通」である場合、ランキング処理部１４２は、先進国で変動率が高い金融商品を優先的に選択する。変動率の高、中、低は、値が異なる二つの閾値の双方よりも高い、間にある、双方よりも低い、のいずれに該当するかを表すものである。ランキング指針情報１７４は、利用者の年代と性格のいずれか一方のみに対応付けて、優先的に選択する金融商品の属性を記述したものであってもよいし、更に他の情報ごとに、優先的に選択する金融商品の属性を記述したものであってもよい。

ランキング処理部１４２は、個人情報に即したランキング処理と、売れ筋情報に基づくランキングとを組み合わせてもよい。例えば、ランキング処理部１４２は、まず個人情報に即したランキング処理を行って金融商品群を選択し、選択した金融商品群について売れ筋情報に基づくランキング処理を行って、最終的に一以上の金融商品を選択してもよい。

（ランキング処理の第３例）
ランキング処理部１４２は、個人情報が利用者（ここでは対象利用者と称する）と類似する他の利用者による金融商品の保有傾向（あるいは直近の購買量）に沿ったランキング処理によって、一以上の金融商品を選択してもよい。「個人情報が類似する」とは、例えば、個人情報のうち着目する一部の要素が対象利用者と一致（あるいはグループ化した場合に一致）することである。着目する要素が「年代」および「性別」であれば、ランキング処理部１４２は、対象利用者の年代および性別を利用者情報１６２から取得し、年代と性別が一致する他の利用者の投資残高を集計して、残高の高い順に金融商品をランキングする。

（ランキング処理の第４例）
ランキング処理部１４２は、利用者によるランキング条件の指定を受け付け、選択された金融商品の種別に該当する複数の金融商品の中から、受け付けたランキング条件に基づくランキング処理によって一以上の金融商品を選択してもよい。例えば、利用者が「新興国」を指定した場合、対象国が新興国である金融商品について、上記第１例～第３例の処理によって金融商品を選択する。

（ランキング処理のその他の例）
ランキング処理部１４２は、ネットワークサービスにおいて検索された回数の多い金融商品を優先的に選択してもよい。

上記説明したランキング処理の結果は、図４で例示した金融商品紹介画面に掲載される。金融商品紹介画面に掲載される金融商品は、まず、モデルポートフォリオ情報１７０を基準として利用者のポートフォリオにおいて不足している種別の金融商品であり、更に、ランキング処理によって好適に選択された金融商品である。金融商品紹介画面を閲覧した利用者は、単に自分のポートフォリオが評価された結果を提示されるのではなく、具体的な金融商品を挙げてお奨め情報が提示されることで、金融商品の購入を簡便に検討することができる。この結果、情報提供サーバ１００は、推奨される金融商品を簡便な形で利用者に提示することができる。

［モデルポートフォリオ情報の修正］
モデルポートフォリオ情報修正部１４４は、必要に応じてモデルポートフォリオ情報１７０を修正する。なお、情報提供サーバ１００は、モデルポートフォリオ情報の修正を行わないものであってもよく、その場合、モデルポートフォリオ情報修正部１４４やモデルポートフォリオ情報修正指針情報１７６は省略されてよい。

例えば、モデルポートフォリオ情報修正部１４４は、モデルポートフォリオ情報１７０を、利用者の個人情報と、モデルポートフォリオ情報修正指針情報１７６とに基づいて修正する。図８は、モデルポートフォリオ情報修正指針情報１７６の内容の一例を示す図である。図８の左図は、モデルポートフォリオ情報修正部１４４が計算するチャレンジ指数の計算規則を記述した指針情報の一例である。モデルポートフォリオ情報修正部１４４は、例えば、年齢、性格、子供の有無（家族構成）、特定の趣味・嗜好の有無などに応じてチャレンジ指数を計算する。特定の趣味・嗜好とは、海外旅行、船舶、美術品など、一般的に高額な出費が必要となる趣味・嗜好である。モデルポートフォリオ情報修正部１４４は、例えば、年代が低いほどチャレンジ指数を高く、年代が高いほどチャレンジ指数を低く計算する。また、モデルポートフォリオ情報修正部１４４は、性格が大胆であればチャレンジ指数を高く、慎重であればチャレンジ指数を低く計算する。また、モデルポートフォリオ情報修正部１４４は、子供がいる利用者や、特定の趣味・嗜好を有する利用者、すなわち出費が大きくなる傾向の利用者についてはチャレンジ指数を低く計算する。図８の右図は、チャレンジ指数に応じた比率の変更規則を記述した指針情報の一例である。モデルポートフォリオ情報修正部１４４は、チャレンジ指数が非常に高い場合には株式ファンドの比率を上昇させて債券ファンドの比率を低下させ、チャレンジ指数がやや高い場合には新興国の比率を上昇させて先進国の比率を低下させ、チャレンジ指数がやや低い場合には先進国の比率を上昇させて進行国の比率を低下させ、チャレンジ指数が非常に低い場合には債券ファンドの比率を上昇させて株式ファンドの比率を低下させる、といった規則でモデルポートフォリオ情報１７０を修正する。これによって、利用者の特性に応じた内容にモデルポートフォリオ情報１７０を修正し、より利用者の適した種別の金融商品をお奨めすることができる。

以上説明した実施形態によれば、利用者の保有する金融商品の情報を取得する情報取得部１３０と、利用者の保有する金融商品の情報と予め設定されているモデルポートフォリオ情報１７０とを比較し記モデルポートフォリオ情報１７０を基準として不足している種別の金融商品を奨める推奨情報を、利用者の端末装置４００に送信する金融商品レコメンド部１４０と、を備えることにより、推奨される金融商品を簡便な形で利用者に提示することができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１００ 情報提供サーバ
１１０ 通信部
１２０ メインコンテンツ提供部
１３０ 情報取得部
１４０ 金融商品レコメンド部
１６２ 利用者情報
１７０ モデルポートフォリオ情報
１７２ 金融商品情報
１７４ ランキング指針情報
１７６ モデルポートフォリオ修正指針情報
２００ 金融機関サーバ
４００ 端末装置

Claims (13)

1. 利用者の保有する金融商品の情報と、前記利用者のネットワークにおける検索履歴または購買履歴を含む、前記ネットワーク上の行動履歴から推定した前記利用者の個人情報とを取得する情報取得部と、
   前記利用者の保有する金融商品の情報と予め設定されているモデルポートフォリオ情報とを比較し、前記モデルポートフォリオ情報を基準として不足している種別の金融商品を奨める推奨情報を、前記利用者の端末装置に送信する金融商品レコメンド部と、
   を備え、
   前記金融商品レコメンド部は、
   複数種類の金融商品の中から前記推奨情報に含める金融商品の種別を選択し、前記選択した金融商品の種別に該当する複数の金融商品の中から、ランキング処理によって一以上の金融商品を選択し、選択した一以上の金融商品を前記推奨情報に含め、
   前記利用者の個人情報に基づいて、変動率の高い金融商品の種別を優先する度合いを示すチャレンジ指数を計算し、前記チャレンジ指数に基づいて前記モデルポートフォリオ情報を修正するモデルポートフォリオ情報修正部を更に備える、
   情報提供装置。
2. 前記モデルポートフォリオ情報修正部は、前記利用者の年代が低いほどチャレンジ指数を高く、年代が高いほどチャレンジ指数を低く計算する、
   請求項１記載の情報提供装置。
3. 前記モデルポートフォリオ情報修正部は、前記個人情報から推定される前記利用者の性格が大胆であればチャレンジ指数を高く、慎重であればチャレンジ指数を低く計算する、
   請求項１または２記載の情報提供装置。
4. 前記モデルポートフォリオ情報修正部は、子供がいる利用者、または出費が大きくなる傾向の利用者についてはチャレンジ指数を低く計算する、
   請求項１から３のうちいずれか１項記載の情報提供装置。
5. 前記金融商品レコメンド部は、前記選択した金融商品の種別に該当する複数の金融商品の中から、売れ筋情報に基づくランキング処理によって一以上の金融商品を選択する、
   請求項１から４のうちいずれか１項記載の情報提供装置。
6. 前記金融商品レコメンド部は、前記利用者の個人情報を参照し、前記選択した金融商品の種別に該当する複数の金融商品の中から、前記個人情報に即したランキング処理によって一以上の金融商品を選択し、前記選択した一以上の金融商品を前記推奨情報に含める、
   請求項１から５のうちいずれか１項記載の情報提供装置。
7. 前記利用者の個人情報は、前記利用者の年齢であり、
   前記金融商品レコメンド部は、前記利用者の年齢に即したランキング処理によって一以上の金融商品を選択し、前記選択した一以上の金融商品を前記推奨情報に含める、
   請求項６記載の情報提供装置。
8. 前記利用者の個人情報は、前記利用者の性格であり、
   前記金融商品レコメンド部は、前記利用者の性格に即したランキング処理によって一以上の金融商品を選択し、前記選択した一以上の金融商品を前記推奨情報に含める、
   請求項６または７記載の情報提供装置。
9. 前記金融商品レコメンド部は、個人情報が前記利用者と類似する他の利用者による金融商品の保有傾向に沿ったランキング処理によって一以上の金融商品を選択し、前記選択した一以上の金融商品を前記推奨情報に含める、
   請求項６から８のうちいずれか１項記載の情報提供装置。
10. 前記金融商品レコメンド部は、前記利用者によるランキング条件の指定を受け付け、前記選択した金融商品の種別に該当する複数の金融商品の中から、前記ランキング条件に基づくランキング処理によって一以上の金融商品を選択する、
    請求項６から９のうちいずれか１項記載の情報提供装置。
11. 前記利用者の個人情報は、前記利用者のネットワーク上における行動履歴から推定された情報を含む、
    請求項６から１０のうちいずれか１項記載の情報提供装置。
12. コンピュータが、
    利用者の保有する金融商品の情報と、前記利用者のネットワークにおける検索履歴または購買履歴を含む、前記ネットワーク上の行動履歴から推定した前記利用者の個人情報とを取得し、
    前記利用者の保有する金融商品の情報と予め設定されているモデルポートフォリオ情報とを比較し、前記モデルポートフォリオ情報を基準として不足している種別の金融商品を奨める推奨情報を、前記利用者の端末装置に送信し、
    前記推奨情報を生成する際に、複数種類の金融商品の中から前記推奨情報に含める金融商品の種別を選択し、前記選択した金融商品の種別に該当する複数の金融商品の中から、ランキング処理によって一以上の金融商品を選択し、選択した一以上の金融商品を前記推奨情報に含め、
    更に、前記コンピュータが、前記利用者の個人情報に基づいて、変動率の高い金融商品の種別を優先する度合いを示すチャレンジ指数を計算し、前記チャレンジ指数に基づいて前記モデルポートフォリオ情報を修正する、
    情報提供方法。
13. コンピュータに、
    利用者の保有する金融商品の情報と、前記利用者のネットワークにおける検索履歴または購買履歴を含む、前記ネットワーク上の行動履歴から推定した前記利用者の個人情報とを取得させ、
    前記利用者の保有する金融商品の情報と予め設定されているモデルポートフォリオ情報とを比較し、前記モデルポートフォリオ情報を基準として不足している種別の金融商品を奨める推奨情報を、前記利用者の端末装置に送信させ、
    前記推奨情報を生成する際に、複数種類の金融商品の中から前記推奨情報に含める金融商品の種別を選択し、前記選択した金融商品の種別に該当する複数の金融商品の中から、ランキング処理によって一以上の金融商品を選択し、選択した一以上の金融商品を前記推奨情報に含めさせ、
    更に、前記コンピュータに、前記利用者の個人情報に基づいて、変動率の高い金融商品の種別を優先する度合いを示すチャレンジ指数を計算させ、前記チャレンジ指数に基づいて前記モデルポートフォリオ情報を修正させる、
    プログラム。

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