JP7495554B1 - 保険の引受査定を支援するための情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】保険の申込者が適切な申込内容で、容易に引受査定を受けることが可能な技術を提供する。【解決手段】本開示に係る情報処理装置は、保険の引受査定を支援するための情報処理装置であって、公的な仕組みによって収集及び管理されるユーザの情報を格納するデータベースから、保険の引受査定の対象ユーザの医療保険情報を取得するユーザ情報取得手段と、対象ユーザが保険を申し込む際に取得された告知情報を用いて、保険の引受可否を判定した第１の判定結果を取得する第１結果取得手段と、取得した対象ユーザの医療保険情報を用いて、保険の引受可否を判定した第２の判定結果を出力する出力手段と、を有する。ここで、出力手段は、第１の判定結果が引受不可を示す場合に、対象ユーザの医療保険情報を学習済みのリスク予測モデルに入力して対象ユーザのリスクを予測し、予測したリスクに基づいて第２の判定結果を出力する。【選択図】図１１

Description

本発明は、保険の引受査定を支援するための情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、保険の申込を引き受けるか否かを査定する査定者に、人口知能モデルによる予測結果や査定に係る参考情報を提供することにより、引受査定業務を効率化する技術が知られている（特許文献１）。

特許文献１では、保険の申込情報に対して、過去の案件における申込内容と査定結果とを学習データとして機械学習を行った人口知能モデルを用いて、医務査定の査定結果を予測する技術を提案している。特許文献１では、医務査定の査定結果に加えて、医務査定の判定に用いる注目因子を特定し、特定した注目因子等に基づいて検索した類似案件を人的査定を行う査定者に提示する。特許文献１で提案される技術では、過去の類似案件を提示することで、査定者の医務査定業務を効率化することができ、従来の人的査定に比べて引受可否を判定できない案件を減少させることができる。

特許第６８２８２０９号公報

ところで、申込内容である告知書の内容に従って謝絶された申込者の中には、健康状態が良く、リスクが高くない申込者も存在することが知られており、申込者のリスクを適切に評価して保険の引受を行うことが望ましい。特許文献１では、機械査定では謝絶又は非謝絶を判定できない場合に、人工知能モデルによる予測と参考情報とを査定者に提供することで、人的査定を効率化しているものの、上述の観点は考慮していなかった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされ、その目的は、保険の申込者のリスクを適切に評価することが可能な技術を実現することである。

この課題を解決するため、例えば本発明の情報処理装置は、
保険の引受査定を支援するための情報処理装置であって、
公的な仕組みによって収集及び管理されるユーザの情報を格納するデータベースから、保険の引受査定の対象ユーザの医療保険情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記対象ユーザが保険を申し込む際に取得された告知情報を用いて、前記保険の引受可否を判定した第１の判定結果を取得する第１結果取得手段と、
取得した前記対象ユーザの医療保険情報を用いて、前記保険の引受可否を判定した第２の判定結果を出力する出力手段と、を有し、
前記出力手段は、前記第１の判定結果が引受不可を示す場合に、前記対象ユーザの医療保険情報を学習済みのリスク予測モデルに入力して前記対象ユーザのリスクを予測し、予測したリスクに基づいて前記第２の判定結果を出力する、ことを特徴とする。

本発明によれば、保険の申込者のリスクを適切に評価することが可能になる。

本発明の実施形態に係る引受査定支援システムの一例を示す図 本実施形態に係る引受査定支援システムの動作概要を説明する図 本実施形態に係る情報処理装置の機能構成例を示すブロック図 本実施形態に係る通信装置（ユーザ端末）の機能構成例を示すブロック図 本実施形態に係る引受保険会社の通信装置の機能構成例を示すブロック図 ユーザの医療保険情報を格納するデータベースから取得可能な特定健診情報の例を示す図 ユーザの医療保険情報を格納するデータベースから取得可能な薬剤情報等のデータ項目の例を示す図 本実施形態に係る、告知情報の告知事項と医療保険情報の対応関係の一例を示す図 本実施形態に係る通信装置（ユーザ端末）に表示される告知情報の一例を示す図 本実施形態に係る引受査定の流れを説明する図 本実施形態に係る引受査定処理の一連の動作を示すフローチャート（１） 本実施形態に係る引受査定処理の一連の動作を示すフローチャート（２） 本実施形態に係るリスク予測モデルを説明する図 本実施形態に係るリスク予測モデルに入力する情報の取捨選択を説明する図 本実施形態に係る、複数の種別のリスクと、複数の種別の引受スコアと、引受可否判定の関係を説明する図

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴が任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

（引受査定支援システムの構成）
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係る引受査定支援システムの構成について説明する。

引受査定支援システムは、例えば、保険の申込を行うユーザ２０が使用する通信装置１１０と、情報処理装置１００と、保険の申込を引き受ける会社（単に引受保険会社ともいう）において用いられる通信装置１２０とを含む。また、情報処理装置１００は、予めユーザの同意がある場合、公的な仕組みによって収集及び管理されるユーザの医療保険情報を格納する医療保険情報データベース１３０に、予め定められたＡＰＩを介してアクセスすることができる。医療保険情報データベース１３０は、一例として、医療保険情報を収集及び管理するマイナポータルのデータベースであり、ユーザの日々の健診や診療に関する情報が医療機関等から収集され、蓄積されている。

情報処理装置１００は、例えば、引受保険会社によって管理されるサーバ或いは、引受保険会社に対して保険の引受査定に係るサービスを提供する会社によって管理されるサーバである。なお、以下の説明では、引受保険会社とサービスを提供する会社とを特に区別せず、単に引受保険会社として説明する。

情報処理装置１００は、通信装置１１０から保険の申込を受け付けたことに応じて、後述する告知書の生成や引受可否の判定するための処理等を行う。そして、最終的に得られる引受可否の判定結果を、例えば引受保険会社の通信装置１２０に送信する。引受保険会社では、引受可否の判定結果に応じて、当該ユーザの保険の引受に対して最終的な査定を行うことができるほか、（例えば引受可否を判定不可である場合に）更に専門的な知識を有する査定者による引受査定を行うことができる。

詳細は後述するが、本実施形態では、従来であればユーザが保険の申込を行う際に記載する告知書を、情報処理装置１００が予め生成して通信装置１１０に送信し、ユーザによる内容の確認を受けるようにしている。通信装置１１０に送信される告知書は、情報処理装置１００が医療保険情報データベース１３０から取得した医療保険情報に基づいて作成するため、ユーザの主観や記憶に依存しない記載内容となる。

ユーザにとっては、告知書の内容を確認するだけの作業となるため、告知書を記載する手間が無くなり保険の申込がより容易になる。また、引受保険会社にとっては、上記のような客観的なデータに基づいた告知書を用いて引受査定を行うことができる。このため、従来、査定者が引受査定を行う場合に、信頼性に欠ける告知内容に対して申込者に確認するような、業務の負担が軽減される。また、デジタル化された告知書の内容をコンピュータを用いて処理する場合であっても、より精度良く査定の処理を行うことができたり、より信頼性の高い学習データを蓄積することが可能になる。

通信装置１１０は、例えば、引受保険会社によって提供される、保険の各種手続きを行うためのアプリケーションをインストールし、実行することが可能なユーザ端末である。通信装置１１０は、当該アプリケーションを用いて、受信した告知情報を表示部に表示させ、ユーザによる確認を受け付ける。通信装置１１０は、例えば、ユーザが告知情報を確認したことを示す情報を、情報処理装置１００に送信する。なお、上述の例では、通信装置１１０が引受保険会社によって提供されるアプリケーションを実行する場合を例に説明しているが、通信装置１１０が情報処理装置１００によって提供されるウェブサイトにアクセスして告知情報を取得、表示させ、ユーザの確認結果を情報処理装置１００に送信してもよい。

また、本実施形態では、通信装置１１０が例えばスマートフォンである場合を例に説明する。しかし、通信装置１１０は、スマートフォンに限らず、告知書の表示および確認が可能な他の端末、例えばデスクトップパソコン、ノートパソコン、タブレット型端末などであってよい。

引受保険会社の通信装置１２０は、引受保険会社で例えば引受査定を行う査定者が使用する通信装置であり、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末である。引受保険会社の通信装置１２０は、ユーザの告知情報や、情報処理装置１００によって判定された引受可否の判定結果などを表示部に表示させることができる。査定者は、通信装置１２０を操作して、情報処理装置１００による判定結果や、自身で行った人的査定の結果に基づいて、例えば、保険の引受についての最終的な判定を確定させる。

（引受査定支援システムにおける動作概要）
次に、図２を参照して、引受査定支援システムの動作概要について説明する。なお、医療保険情報データベース１３０には、通信装置１１０のユーザ２０の医療保険情報が蓄積されているものとする。また、本動作概要は、例えば、引受保険会社で提供する所定の保険商品に対して、通信装置１１０からの申込が情報処理装置１００で受け付けられたときに開始される。

まず、Ｓ２０１において、通信装置１１０は、情報処理装置１００に対する医療保険情報データベース（のユーザの情報）へのアクセス許可を与える。なお、アクセス許可を与える方法は公知の方法であってよい。また、アクセス許可の付与は、上述の所定の保険商品に対する申込の際に行われてもよい。

Ｓ２０２において、情報処理装置１００は、医療保険情報データベース１３０の医療保険情報を取得し、当該医療保険情報から告知情報を生成する。告知情報の生成については、詳細を後述するが、告知情報には、既往歴があるか、過去５年以内に心臓や脳の疾患など特定の疾患について検査、治療、投薬等があったか、入院の有無などに関する質問が含まれる。また、本実施形態に係る告知情報には、情報処理装置１００によって生成された、質問に対する回答が含まれる。情報処理装置１００は、生成した告知情報を通信装置１１０に送信する。

Ｓ２０３において、通信装置１１０は、表示部に告知情報を表示し、ユーザ２０が告知情報を確認した後に、ユーザ２０による確認したことを示す操作を受け付ける。通信装置１１０は、ユーザの当該操作を受け付けると、告知情報が確認されたことを示す情報を、情報処理装置１００に送信する。

Ｓ２０４において、情報処理装置１００は、告知情報が確認されたことを示す情報を通信装置１１０から受信したことに応じて、Ｓ２０２で通信装置１１０に送信した告知情報を、情報処理装置１００の記憶装置に登録する。この告知情報の登録は、（ユーザ２０が記載した告知書を）通信装置１１０を介して取得して告知書のデータを記憶装置に登録したことに相当する。

また、情報処理装置１００は、例えば、告知情報に対してルールベースの判定処理を適用して引受査定を行う場合、更に引受可否を判定する。引受可否の判定は、例えば、「非謝絶」（引受可能）、「謝絶」（引受不可）、及び、「引受可否の判定不可」のいずれに分類される。告知情報に対するルールベースの判定処理は、一例として、告知情報のうちのいずれの質問に対しても該当が無いに、非謝絶と判定し、既往歴がある場合には「謝絶」と判定することができる。また、両者のいずれでもない場合に、「引受可否の判定不可」と判定することができる。なお、登録された告知情報を用いてルールベースの処理による引受可否の判定を行う場合を例に説明しているが、告知情報を参照して査定者が引受可否を判定してもよい。

Ｓ２０４における告知情報を用いた引受判定の結果が「引受不可」である場合、Ｓ２０５において、情報処理装置１００は、医療保険情報を入力とするリスク予測モデルを用いたリスク予測と引受可否の判定を行う。リスク予測モデルは、例えば統計モデル又は機械学習モデルである。告知情報に基づく判定で謝絶されたユーザであっても、別の観点から評価すれば、リスクがそれほど高くないユーザが存在し得る。このため、本実施形態では、医療保険情報とリスク予測モデルを用いてユーザのリスクを（再）評価することにより、告知情報による引受可否の判断で謝絶となったユーザを救済することができる。引受保険会社にとってもユーザのリスクを多角的に評価することができ、より適切に保険の引受を行うことができるようになる。

Ｓ２０４における告知情報を用いた引受判定の結果が「引受可否の判定不可」である場合、Ｓ２０６において、情報処理装置１００は、医療保険情報に含まれる健診結果の情報に対してルールベースの処理を実施し、引受可否を判定する。Ｓ２０６のルールベースの処理は、Ｓ２０４と異なるリスク評価を提供する意味もあるが、「引受可否の判定不可」となるユーザの絞り込みを行うことができる点で有益である。「引受可否の判定不可」となるユーザを絞り込むことにより、専門家による人的査定の対象を絞り込むことができ、査定業務を効率化することができる。

Ｓ２０７では、情報処理装置１００は、査定者が引受可否の判定を行い易いように、告知情報に含まれる情報が所定の形式（例えば、紙で保管される場合の書式や慣用的に表示用として用いられている書式）で表示されるように整形した表示用告知情報を生成する。情報処理装置１００は、生成した表示用告知情報を引受保険会社の通信装置１２０に送信する。なお、このステップの説明では、告知情報を処理対象とする場合を例に説明したが、査定者が引受可否の判定に用いる情報であれば、他の情報であってよく、情報処理装置１００は、ユーザの健診結果などの医療保険情報を用いて、表示用健診情報を生成してもよい。

Ｓ２０８において、通信装置１２０は、情報処理装置１００から受信した表示用告知情報を、表示部に表示させる。このとき、引受査定を行う査定者は、表示部に表示された表示用情報を参照して、引受可否の判定を行う。また、通信装置１２０は、査定者による査定結果を受け付けて、受け付けた査定結果を情報処理装置１００に送信する。

Ｓ２０９において、情報処理装置１００は、Ｓ２０４～Ｓ２０８のいずれかで得られた「非謝絶」又は「謝絶」となる最終的な引受査定の結果を出力する。出力は、情報処理装置１００の記憶部に登録するようにしてもよいし、通信装置１２０に表示させるようにしてもよい。また、通信装置１１０に申込の結果として結果を送信してもよい。

（情報処理装置の構成）
次に、情報処理装置１００の機能構成例について、図３を参照して説明する。なお、説明する機能ブロックの各々は、統合されまたは分離されてもよく、また説明する機能が別のブロックで実現されてもよい。また、ハードウェアとして説明するものがソフトウェアで実現されてもよく、その逆であってもよい。

通信部３０１は、ネットワークを介して様々な装置と通信する通信回路を含む。通信部３０１は、制御部３０４が処理する情報を通信相手の装置（例えば、通信装置１１０等）から受信したり、制御部３０４によって処理された情報を通信相手の装置（例えば、通信装置１２０）に送信したりする。電源部３０２は、情報処理装置１００の動作に必要となる電力を提供する電源である。

記憶部３０３は、例えばハードディスクや半導体メモリなどの不揮発性の記憶媒体を含み、情報処理装置１００の制御部３０４によって実行される各種プログラムや制御部３０４によって使用される各種データやＤＢを含む。各種プログラムには、本実施形態に係る引受査定処理を実行するためのプログラムのほか、オペレーティングシステム、フレームワーク、ライブラリなどを含む。各種データは、例えば、情報処理装置１００の設定値や、それぞれのリスク予測モデルの学習後のパラメータ値などが含まれる。また、記憶部３０３は、ユーザごとに生成、登録する告知情報、リスク予測モデルを学習させるためのモデルごとの学習データを格納する。

制御部３０４は、中央演算装置であるＣＰＵ３１０と、ＲＡＭ３１１とを含む。制御部３０４は、記憶部３０３に記憶されたプログラムをＲＡＭ３１１に展開、実行することにより、制御部３０４内部の各部の動作を制御したり、情報処理装置１００の各部の動作を制御したりする。また、制御部３０４は、後述する引受査定処理を実行する。

ＲＡＭ３１１は、例えばＤＲＡＭ等の揮発性の記憶媒体を含み、制御部３０４がプログラムを実行するためのパラメータや処理結果等を一時的に記憶する。

医療保険情報取得部３２０は、通信部３０１を介して、保険の申込の対象ユーザ（ユーザ２０）の医療保険情報を、医療保険情報データベース１３０から取得する。医療保険情報は、例えば、図６Ａに示す特定健診情報６０１、図６Ｂに示す薬剤情報６１１、薬剤情報・処方情報・調剤情報６１２、医療費通知情報６１３などの情報を含むが、更に、既往歴の存在を示す告知済傷病名を含んだ不図示の情報を含んでよい。また、ユーザの障害に関する情報を含んだ不図示の情報を含んでよい。

図６Ａに示す特定健診情報は、例えば、健診実施機関で受診した特定健診の情報（健診における測定値や回答内容）等を含む。特定健診情報は、例えば、資格情報、特定健診受信情報、健診情報・基本情報、健診情報・医師の判断、健診情報・質問表（特定健診）、特定健診・質問表（後期高齢者健診）などのテーブルの情報を含む。この特定健診情報のうちの健診情報・質問表（特定健診）６０２は、更に、服薬１（血圧）、・・・既往歴１（脳血管）、・・・、喫煙、・・・などの情報を含んでいる。なお、図６Ａに示す特定健診情報のテーブルの情報は、公知のマイナポータルの医療保険情報に含まれる情報を本実施形態の一例として示している。

また、医療保険情報に含まれる、薬剤情報６１１、薬剤情報・処方情報・調剤情報６１２、医療費通知情報６１３などの情報は図６Ｂに示す構成を含む。例えば、薬剤情報６１１は、例えば、保険医療機関や保険薬局などにて処方された薬剤の情報（処方情報、調剤情報は含まない）を含む。薬剤情報６１１は、薬剤情報６１４に示す保険者番号、処方箋発行日、診察識別等区分などの情報を含んでいる。例えば、診療識別等区分には、診療識別等を示す区分、すなわち処置、手術、画像診断、入院基本料などに対応するコードが記載される。

薬剤情報・処方情報・調剤情報６１２は、例えば、保険医療機関や保険薬局などにて処方された薬剤の情報（処方情報、調剤情報を含む）を含む。医療費通知情報６１３は、例えば、保険医療機関・保険薬局等にて支払った医療費の情報を含む。図６Ｂに示す各情報も、公知のマイナポータルの医療保険情報に含まれる情報を本実施形態の一例として示している。医療保険情報取得部３２０によって取得される医療保険情報を用いることにより、情報処理装置１００は、例えば、ユーザ２０の告知済傷病名、検査や入院に関する情報、健診における各項目の測定値、喫煙の習慣の有無、身体の機能障害の有無などを取得することができる。なお、本実施形態では、医療保険情報取得部３２０が医療保険情報データベース１３０から上述の医療保険情報を取得する場合を例に説明している。しかし、医療保険情報取得部３２０は、医療保険情報データベース１３０から医療保険情報を取得すると共に、告知情報生成部３２１やリスク予測部３２６等が用いる他の情報を他のデータベースから更に取得して、本実施形態で用いられる医療保険情報としてもよい。他の情報は、例えば、既往歴の存在を示す告知済傷病名を含んだ不図示の情報、ユーザの障害に関する情報を含んだ不図示の情報、或いはユーザの診療に関する情報等であってよいが、これらに限定されない。

告知情報生成部３２１は、ユーザ２０に提示する告知情報を生成する。例えば、告知情報生成部３２１は、図７に一例として示すように、告知情報の告知事項７０１の各項目に対して、医療保険情報から取得する情報７０２を予め対応付けておくことができる。告知情報生成部３２１は、当該予め定めた対応７００に従って、医療保険情報を参照し、告知情報を生成することができる。例えば、告知情報生成部３２１は、告知済傷病名の情報からユーザ２０の既往歴を抽出することができ、また、診療識別等区分などから、対象疾患等についての検査や入院の有無などを抽出することができる。また、告知情報生成部３２１は、不図示の情報から身体の機能障害の有無を取得することができ、特定健診情報から、健診における異常指摘項目、喫煙の習慣の有無などを取得することができる。このように、告知情報生成部３２１は、ユーザ２０による告知書に対する入力を受け付けること無く、告知情報を生成することができる。

告知情報は、通信装置１１０に送信されて表示部に表示される。情報処理装置１００によって生成され、通信装置１１０に表示された告知情報の一例を図８に示している。上述のように、告知情報は、例えば、既往歴があるか、過去５年以内に心臓や脳の疾患など特定の疾患について検査、治療、投薬等があったか、入院の有無などに関する質問が含まれる。また、本実施形態に係る告知情報には、情報処理装置１００によって生成された、質問に対する回答が含まれる。例えば、図８に示す例では、告知書確認画面８０１において、複数の質問のうちの２つ目の質問８０２が表示されている。また、告知書確認画面８０１には、質問８０２に対する回答として、情報処理装置１００が生成した回答８０３が表示される。この例では、情報処理装置１００が医療保険情報の告知済傷病名から抽出した既往歴が回答として表示される。告知書確認画面８０１には、回答が医療保険情報から生成されたものであることを示す情報８０４が含まれる。確認ボタン８０５をユーザが押下した場合、通信装置１１０が当該ユーザの操作を受け付けて、告知情報が確認されたことを示す情報が、情報処理装置１００に送信される。

確認情報取得部３２２は、通信装置１１０から送信された、告知情報が確認されたことを示す情報を受信する。告知情報登録部３２３は、生成した告知情報を記憶部３０３に登録する。

第１引受可否取得部３２４は、例えば、登録した告知情報に対してルールベースの判定処理を適用して引受査定を行う場合、引受可否を判定して、非謝絶、謝絶、及び、引受可否の判定不可のいずれかの結果を取得する。上述のように、告知情報を参照して査定者が引受可否を判定してもよく、この場合には第１引受可否取得部３２４は、査定者による引受査定の判定結果を取得する。

書式整形部３２５は、上述のＳ２０７に対応する処理を行う。すなわち、書式整形部３２５は、査定者が引受可否の判定を行い易いように、告知情報に含まれる情報が、例えば、紙で保管される場合の書式や慣用的に表示用として用いられている書式で表示されるように整形した表示用告知情報を生成する。書式整形部３２５は、ユーザの健診結果などの医療保険情報について、表示用健診情報を生成してもよい。

リスク予測部３２６は、医療保険情報（例えば健診の情報及び処方された医薬品の情報）を入力とするリスク予測モデルを用いたリスク予測と引受可否の判定を行う。リスク予測部３２６は、第１引受可否取得部３２４が取得した判定結果が引受不可を示す場合にリスク予測と引受可否の判定を行う。リスク予測部３２６は、ユーザ２０の医療保険情報をリスク予測モデルに入力して、ユーザ２０の経時的なリスク（例えば、１年後、２年後、・・・ｎ年後の累積リスク）を予測する。経時的なリスクは、例えば、所定期間後の入院発生の確率、所定期間後の手術発生の確率などであってよい。リスク予測モデルは、過去の医療保険情報（例えば健診の情報及び処方された医薬品の情報）と、実際に発生した診療行為等（入院や手術等）とを関連付けたデータに基づいてモデル化或いは学習されている。

安全度算出部３２７は、リスク予測部３２６によって予測されたリスクを引受スコアに変換する。引受スコアは、ユーザが属す所定の集団内での相対的な安全度合いを示すスコアであり、例えば、ユーザの同性同年代と比較した際の安全度合いを示すスコアである。安全度算出部３２７は、例えば、予め計算されている同性同年代のユーザ群におけるリスクの偏差値を、ユーザ２０のスコアとして算出する。なお、安全度算出部３２７は、スコアを、ユーザ群における乖離や分布の偏りを示す他の数値としてもよい。

第２引受可否取得部３２８は、例えば、安全度算出部３２７が算出したスコアの高さに応じて、謝絶及び非謝絶（引受可能）のいずれかを出力してよい。なお、リスク予測部３２６、安全度算出部３２７、第２引受可否取得部３２８の詳細については、後述する。

制御部３０４は、第１引受可否取得部３２４が取得した引受可否の判定と、第２引受可否取得部３２８による引受可否の判定と、Ｓ２０８において通信装置１２０から受信する引受可否の判定と、のいずれかにより、最終的な引受査定の結果を出力する。出力は、情報処理装置１００の記憶部への登録であってもよいし、通信装置１２０における表示であってもよい。また、通信装置１１０に申込の結果として送信してもよい。

図９を参照して、複数の引受査定の判定結果の関係を説明する。図９では、告知情報登録部３２３が告知情報を記憶部３０３に登録した時点からの動作を示している。９０１は、上述したＳ２０４における引受可否の判定を示す。判定結果が「非謝絶」であれば、引受査定の判定は終了する。９０１における判定が「謝絶」である場合、９０２の引受査定、すなわちＳ２０５におけるリスク予測モデルを用いた引受査定の判定が実行される。一方、９０１の判定結果が「引受可否を判定不可」である場合には、９０３の引受査定、すなわちＳ２０６及びＳ２０８による引受査定が実行される。９０２の引受査定では、判定の結果に応じて、ユーザ２０による申込は謝絶又は非謝絶のいずれかとなる（別途、査定者の最終確認を経てもよい）。

また、９０３における、医療保険情報に対するルールベース判定では、例えば、医療保険情報のうちの健診結果の各項目を評価することにより、非謝絶、謝絶、引受可否の判定不可（人的査定を実施）のいずれかを判定する。健診結果を用いた判定では、例えば、健診結果の各項目について予めランク付けを定めておく。例えば、収縮期血圧の項目について、｛検査値が１２９以下： A判定、検査値が１３０－１３９： B判定、検査値が１４０－１５９： C判定、検査値が１６０以上： D判定｝のようにランクを定める。そして、健診結果の全ての項目がA判定である場合には非謝絶と判定し、１つでもD判定が存在する場合には謝絶と判定する。上記以外である場合は、引受可否の判定不可（人的査定を実施）と判定する。この判定によって、非謝絶及び謝絶の判定は、最終的な判定となる。また、「引受可否の判定不可」である場合には、専門家である査定者の判定が最終的な引受査定の判定結果となる。

（通信装置の構成）
更に、通信装置１１０の構成例について、図４を参照して説明する。図４は、本実施形態の通信装置１１０の機能構成例を示している。なお、説明する機能ブロックの各々は、統合されまたは分離されてもよく、また説明する機能が別のブロックで実現されてもよい。また、ハードウェアとして説明するものがソフトウェアで実現されてもよく、その逆であってもよい。

通信部４０１は、例えば通信用回路等を含み、例えばＬＴＥ等の移動体通信を介して情報処理装置１００と通信したり、或いはＷｉＦｉ等の無線通信を介して情報処理装置１００と通信したりして必要なデータの送受信を行う。

操作部４０３は、通信装置１１０の備えるボタンやタッチパネルを含み、表示部４０５に表示される告知書確認画面８０１に対する操作を受け付ける。なお、告知書確認画面８０１のＧＵＩはネットワーク上の情報を表示させるブラウザアプリケーションのＧＵＩであってもよいし、通信装置１１０にインストールされているアプリケーションのＧＵＩであってもよい。

表示部４０５は、例えばＬＣＤやＯＬＥＤ等の表示パネルを含み、各種操作用のＧＵＩを表示する。例えば、表示部４０５は、上述の告知書確認画面８０１を表示させる。

記録部４０６は、例えば半導体メモリ等の不揮発性メモリを含み、設定されたユーザ情報、制御部４０２が実行するプログラム等を記憶する。

制御部４０２は、ＣＰＵ４１０及びＲＡＭ４１１を含み、例えば記録部４０６に記録されたプログラムをＣＰＵ４１０が実行することにより、制御部４０２内の各機能ブロックや通信装置１１０内の各部の動作を制御する。

告知情報表示部４１２は、情報処理装置１００から送信される告知情報を通信部４０１を介して取得して、表示部４０５に表示する。告知情報表示部４１２は、告知情報を、図８を参照して説明した告知書確認画面８０１として表示させる。

確認情報送信部４１３は、告知書確認画面８０１に対するユーザ操作に応じて、上述した告知情報が確認されたことを示す情報を、情報処理装置１００に送信する。

（引受保険会社の通信装置の構成）
更に、引受保険会社の通信装置１２０の構成例について、図５を参照して説明する。図５は、本実施形態の通信装置１２０の機能構成例を示している。なお、説明する機能ブロックの各々は、統合されまたは分離されてもよく、また説明する機能が別のブロックで実現されてもよい。また、ハードウェアとして説明するものがソフトウェアで実現されてもよく、その逆であってもよい。

通信部５０１は、例えば通信用回路等を含み、例えばＬＴＥ等の移動体通信を介して情報処理装置１００と通信したり、或いはＷｉＦｉ等の無線通信を介して情報処理装置１００と通信したりして必要なデータの送受信を行う。

操作部５０３は、通信装置１１０の備えるボタンやタッチパネルを含み、査定者が告知情報や健診結果を表示させるための操作や、査定者が人的査定の結果の入力を受け付ける。表示部５０５は、例えばＬＣＤやＯＬＥＤ等の表示パネルを含み、各種操作用のＧＵＩを表示する。例えば、表示部５０５は、査定者が人的査定を行うための告知情報や健診結果を表示させる。

記録部５０６は、例えば半導体メモリ等の不揮発性メモリを含み、設定されたユーザ情報、制御部５０２が実行するプログラム等を記憶する。

制御部５０２は、ＣＰＵ５１０及びＲＡＭ５１１を含み、例えば記録部５０６に記録されたプログラムをＣＰＵ５１０が実行することにより、制御部５０２内の各機能ブロックや通信装置１１０内の各部の動作を制御する。

（情報処理装置における引受査定処理の一連の動作）
次に、情報処理装置における引受査定処理の一連の動作について、図１０Ａ及び図１０Ｂを参照して説明する。なお、本一連の動作で説明する各動作は、制御部３０４が記憶部３０３に記憶されるプログラムをＲＡＭ３１１に展開、実行することにより、上述の制御部３０４の各部を機能させることにより実現される。

Ｓ１００１では、医療保険情報取得部３２０が、医療保険情報データベース１３０から対象ユーザの医療保険情報を取得する。Ｓ１００２では、告知情報生成部３２１が、例えば、図７に関して上述した医療保険情報の所定の参照情報から情報を抽出して、告知情報を生成する。Ｓ１００３では、告知情報生成部３２１は、生成した告知情報を、ユーザ２０の通信装置１１０に送信する。

Ｓ１００４では、確認情報取得部３２２が、通信装置１１０から、ユーザによって告知情報が確認されたことを示す情報を受信したかを判定する。確認情報取得部３２２が当該情報を受信した場合、Ｓ１００５において、告知情報登録部３２３は、確認された告知情報を、ユーザから取得した告知情報として記憶部に登録する。

Ｓ１００６では、第１引受可否取得部３２４は、登録された告知情報に対するルールベースの処理又は査定人による引受査定の判定結果を取得する。Ｓ１００７では、第１引受可否取得部３２４は、判定結果が判定結果が非謝絶であるかを判定する。第１引受可否取得部３２４は、判定結果が非謝絶である場合、本一連の処理を終了する。第１引受可否取得部３２４は判定結果が非謝絶でない場合、Ｓ１００８に処理を進める。

Ｓ１００８では、第１引受可否取得部３２４は、更に、判定結果が謝絶であるかを判定する。第１引受可否取得部３２４は、判定結果が謝絶である場合、処理をＳ１０１３に進め、そうでない場合には処理をＳ１００９に進める。Ｓ１００９では、制御部３０４は、医療保険情報に対するルールベースの処理により引受査定の判定結果を取得し、Ｓ１０１０において、判定結果が、引受可否の判定不可を示すかを判定する。制御部３０４は、判定結果が引受可否の判定不可を示す場合、Ｓ１０１１に処理を進め、そうでない場合（つまり判定結果が謝絶又は非謝絶の場合）には本一連の動作を終了する。

Ｓ１０１１では、書式整形部３２５が、登録された告知情報から、既存の告知情報の書式に整形した表示用告知情報を生成し、Ｓ１０１２では、査定者が使用する通信装置１２０に生成した表示用告知情報を送信する。

Ｓ１０１３では、医療保険情報を対するモデルを用いたリスク予測と、引受査定処理を実行する。制御部３０４は、引受査定の処理が実行された後、本処理を終了する。

（リスク予測と引受可否の判定の詳細）
更に、図１１を参照して、本実施形態に係るリスク予測モデルについて説明する。リスク予測部３２６は、例えば、リスク予測モデル１１０２のように、複数のリスク予測モデルを用いて、所定の年限ごとにユーザの経時的なリスクを予測する。具体的には、複数のリスク予測モデルは、所定の年限（例えば１年）ごとに対応付けられた個別のリスク予測モデルで構成され、それぞれ、１年間、２年間、・・・１０年間の累積リスクを出力する。所定の年限ごとのモデルの組は、複数の種別のリスク（対象リスク）ごとに（例えば「入院発生リスク」、「手術発生リスク」）構成される。

それぞれのリスク予測モデルには、医療保険情報１１０１のうち、各モデルに合わせて取捨選択された情報（例えば健診、投薬及び診断の履歴の情報）が入力される。図１２は、モデルごとに、入力が取捨選択される様子を示している。医療保険情報１１０１は、健診履歴、投薬歴、診療行為の情報に関して、例えば、年数の区切り方、カウント方法、分類の粒度などの複数の観点で予め取捨選択される。更に、対象リスクとの関係性に応じて、重要度の高い入力データが選択される。なお、医療保険情報１１０１から取捨選択される情報は、実験や学習により予め定めることができる。また、例えば入院発生リスクの予測モデル１１０２のうちの、１年間累積リスクモデルと２年間累積リスクモデルとでは、取捨選択された情報が異なり得る。

このように、所定の年限ごとにリスク予測モデルを分けて、更に、各リスク予測モデルに適した入力を与えることにより、年限ごとに高い精度でリスクを予測することができる。

再び図１１を参照する。所定の年限（例えば１年）ごとに対応付けられた個別のリスク予測モデルで予測されたリスクをプロットすると、ユーザの経時的なリスクを予想することができる。具体的には、プロットした複数のリスク予測モデルの出力にフィット（適合）する曲線１１０３（関数）を求めることにより、１０年後を含むユーザの経時的なリスクを予測することができる。このようにすることで、高い精度でユーザの経時的なリスクを予測することができる。

図１３は、複数の種別のリスク（複数の対象リスク）と、複数の引受スコアと、引受可否判定（保険商品ごとの引受可否判定）との関係を示している。例えば、入院（一時金）引受スコアを算出するために、入院発生リスクが用いられる。上述のように、入院発生リスクを求めるためには、入院発生リスクを算出するための複数のリスク予測モデルが用いられる。

上述のように、安全度算出部３２７は、リスク予測モデルで算出されたリスクを用いて、引受スコアを算出する。このとき、安全度算出部３２７は、一例として、予め計算されている同性同年代のユーザ群におけるリスクの偏差値を、ユーザ２０の引受スコアとして算出する。

また、安全度算出部３２７は、ある１つの引受スコアを求めるために、複数の種別のリスク予測モデルの結果を組み合わせてもよい。例えば、入院（日額給付）引受スコアを算出するために、入院発生リスクと入院日数リスクとを用いてよい。例えば、安全度算出部３２７は、一例として、入院発生リスクの偏差値と入院日数リスクの偏差値との小さい方（又は大きい方）、或いは加重平均を、引受スコアとして算出する。このように、複数の種別のリスク予測モデルの個別の結果を組み合わせて引受スコアを算出することで、ある所定の引受スコアを１つの種別のリスク予測モデルから直接且つ精度良く予測することが困難な場合にも、引受スコアを精度良く算出することができる。

第２引受可否取得部３２８は、例えば、安全度算出部３２７が算出した入院（一時金）引受スコアに応じて、入院一時金特約の引受可否を判定（謝絶又は非謝絶を出力）する。例えば、第２引受可否取得部３２８は、引受スコアが、判定ごとに予め定められた閾値より大きい場合、謝絶と判定し、そうでない場合には、非謝絶を出力する。

上述の引受可否の判定は、１つの引受スコアに基づいて判定される場合を例に説明しているが、図１３に示すように、複数の引受スコアの組み合わせを用いて、引受可否判定（例えば、主契約（入院・手術）引受可否判定）を行ってもよい。この場合、第２引受可否取得部３２８は、複数の引受スコアのうちの最も低い（或いは高い）引受スコアを用いてもよいし、加重平均して求めたスコアを用いてもよい。すなわち、第２引受可否取得部３２８は、求めた引受スコア（例えば最も低い引受スコア）が判定ごとに予め定められた閾値より大きい場合、謝絶と判定し、そうでない場合には、非謝絶を出力する。

以上説明したように、本実施形態では、対象ユーザが保険を申し込む際に取得された告知情報を用いて、保険の引受可否を判定した第１の判定結果を取得する。そして、第１の判定結果が引受不可を示す場合に、公的な仕組みによって収集及び管理されるユーザの情報を格納するデータベースから取得するユーザの医療保険情報を学習済みのリスク予測モデルに入力して、ユーザのリスクを予測し、予測したリスクに基づいて第２の判定結果を出力するようにした。このようにすることで、告知書等の申込内容に従う判定結果で謝絶となったユーザであっても、（例えば健診、投薬及び診断の履歴が含まれる）ユーザの医療保険情報を用いたリスク予測を行うことにより、異なる観点でリスクを再評価し、ユーザのリスクを適切に評価することが可能になる。換言すれば、保険の申込者のリスクを適切に評価することが可能になる。

発明は上記の実施形態に制限されるものではなく、発明の要旨の範囲内で、種々の変形・変更が可能である。

１００…情報処理装置、１１０…通信装置、１２０…引受保険会社の通信装置、１３０…医療保険情報データベース、３２０…医療保険情報取得部、３２４…第１引受可否取得部、３２６…リスク予測部、３２７…安全度算出部、３２８…第２引受可否取得部

Claims (9)

1. 保険の引受査定を支援するための情報処理装置であって、
   公的な仕組みによって収集及び管理されるユーザの情報を格納するデータベースから、保険の引受査定の対象ユーザの医療保険情報を取得するユーザ情報取得手段と、
   前記対象ユーザが保険を申し込む際に取得された告知情報を用いて、前記保険の引受可否を判定した第１の判定結果を取得する第１結果取得手段と、
   取得した前記対象ユーザの医療保険情報を用いて、前記保険の引受可否を判定した第２の判定結果を出力する出力手段と、を有し、
   前記出力手段は、前記第１の判定結果が引受不可を示す場合に、前記対象ユーザの医療保険情報を学習済みのリスク予測モデルに入力して前記対象ユーザのリスクを予測し、予測したリスクに基づいて前記第２の判定結果を出力する、ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記リスク予測モデルは、複数のリスク予測モデルを用いて、所定の年限ごとに前記対象ユーザの経時的なリスクを予測し、前記複数のリスク予測モデルは、所定の年限ごとに対応付けられた個別のリスク予測モデルで構成される、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記出力手段は、予測した前記対象ユーザのリスクから、前記対象ユーザが属す所定の集団内での相対的な安全度合いを示すスコアを算出し、前記スコアを用いた判定により、前記第２の判定結果を出力する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記出力手段は、複数の種別のリスク予測モデルを用いて、複数の種別のリスクのそれぞれにおける前記対象ユーザの経時的なリスクを予測し、予測した前記複数の種別のリスクの組み合わせにより、前記スコアを算出する、ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記出力手段は、複数の種別のリスク予測モデルで予測した複数の種別のリスクに基づいて、複数の種別の前記スコアを算出し、前記複数の種別の前記スコアの組み合わせを用いて、前記第２の判定結果を出力する、ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記出力手段は、前記対象ユーザの前記医療保険情報に含まれる、健診、投薬及び診断の履歴の情報を前記リスク予測モデルに入力する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記告知情報は、前記対象ユーザの、既往歴、特定の疾患に対する検査又は治療の有無、現在の健康状態、及び身体の障害状態の少なくともいずれかに対する質問と、当該質問に対して前記医療保険情報を用いて生成された回答とを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
8. 保険の引受査定を支援するための情報処理装置で実行される情報処理方法であって、
   公的な仕組みによって収集及び管理されるユーザの情報を格納するデータベースから、保険の引受査定の対象ユーザの医療保険情報を取得することと、
   前記対象ユーザが保険を申し込む際に取得された告知情報を用いて、前記保険の引受可否を判定した第１の判定結果を取得することと、
   取得した前記対象ユーザの医療保険情報を用いて、前記保険の引受可否を判定した第２の判定結果を出力することと、を有し、
   前記第２の判定結果を出力することは、前記第１の判定結果が引受不可を示す場合に、前記対象ユーザの医療保険情報を学習済みのリスク予測モデルに入力して前記対象ユーザのリスクを予測し、予測したリスクに基づいて前記第２の判定結果を出力することを含む、ことを特徴とする情報処理方法。
9. コンピュータを、請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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