WO2017013712A1 - 保険用情報提供システムおよび保険用情報提供方法 - Google Patents

保険用情報提供システムおよび保険用情報提供方法 Download PDF

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WO2017013712A1
WO2017013712A1 PCT/JP2015/070560 JP2015070560W WO2017013712A1 WO 2017013712 A1 WO2017013712 A1 WO 2017013712A1 JP 2015070560 W JP2015070560 W JP 2015070560W WO 2017013712 A1 WO2017013712 A1 WO 2017013712A1
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insurance
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PCT/JP2015/070560
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裕司 鎌田
隆秀 新家
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08—Insurance

Definitions

  • the present invention relates to an insurance information providing system and an insurance information providing method.
  • the following technologies have been proposed as such technologies. That is, it is configured by connecting the insured's terminal and server via a communication network, with the objective of determining the insurance premium for diabetes (hyperglycemia) of the insured appropriately and determining the contract premium.
  • An insurance system in which a server determines a contract premium for an insurance contract with an insured person based on a request from the insured person and personal data of the insured person, and the personal data of the insured person is a communication network And the server accepts the long-term blood glucose control index for the insured person from the medical institution where the insured person consulted, and the server pre-determines in accordance with the obtained personal data and the long-term blood glucose control index.
  • An insurance system (see Patent Document 1) that determines a contract premium for an insured person at a set rate has been proposed.
  • insurance premiums are fixedly calculated according to attributes such as the age and gender of insurance subscribers and inspection values.
  • attributes such as the age and gender of insurance subscribers and inspection values.
  • the risk of disease occurrence in an insurance subscriber changes in the future according to the attribute of the insurance subscriber, the history of test values, the desire to improve health, and the like. Therefore, although it is not obvious from the current health condition of each insurance subscriber, in fact, a large amount of medical expenses may be charged from a large number of insurance subscribers at a certain time in the future.
  • an object of the present invention is to be able to provide information for designing and providing a reasonable and favorable profitable insurance product based on the future risk of disease occurrence for the insurance subscriber.
  • the insurance information providing system of the present invention that solves the above problems applies a test data for a predetermined number of predetermined items related to a disease obtained from a communication device that communicates with another device and a predetermined device to a predetermined algorithm,
  • An arithmetic device that calculates a predicted value of at least one of the incidence of a predetermined disease in the future for a predetermined period and a medical cost for a person with a predetermined attribute indicated by an information processing device of an insurance company, and transmits the predicted value to the information processing device It is characterized by providing.
  • the insurance information providing method of the present invention applies test data for a predetermined number of predetermined items related to a disease obtained from a predetermined device by a computer system including a communication device that communicates with another device to a predetermined algorithm. And calculating a predicted value of at least one of the occurrence rate of a predetermined disease or medical expenses in the future for a predetermined period in a person with a predetermined attribute indicated by the information processing apparatus of the insurance company, and transmitting the predicted value to the information processing apparatus It is characterized by that.
  • FIG. 1 is a diagram showing a network configuration example including an insurance information providing system 100 of the present embodiment.
  • An insurance information providing system 100 shown in FIG. 1 is a computer system for enabling provision of information for designing and providing a reasonable and favorable profitable insurance product based on the future risk of disease occurrence for insurance subscribers. It is.
  • Such an insurance information providing system 100 is connected to the network 10 and is capable of data communication with an insurance company server 200, a health-related company server 300, an SNS server 400, an insurance subscriber terminal 500, and a POCT terminal 600 (examination terminal). It has become.
  • the network 10 can employ various types such as the Internet and a dedicated line. However, since there is a possibility that sensitive information (for example, personal information including medical history) of the insurance subscriber may be transmitted / received in the network 10, appropriate security measures are taken such as adopting VPN in the case of an open network. And
  • the insurance company server 200 is a server device operated by an insurance company that develops and sells insurance products such as life insurance and medical insurance.
  • the insurance information providing system 100 mainly exchanges data with the insurance company server 200 and cooperates therewith.
  • the insurance company that operates the insurance company server 200 can continuously improve existing insurance products and develop new insurance products by receiving information from the insurance information providing system 100. For example, the insurance premiums applied to each insurance subscriber in the corresponding insurance product can be updated to a reasonable one based on the disease incidence rate in the existing insurance subscriber and the predicted value of medical expenses corresponding to the disease incidence rate.
  • the selection and combination of diseases to be covered, insurance premium calculation assuming that people who are expected to consider insurance for such diseases are considered insurance subscribers, etc. Processing is possible.
  • Conventional insurance products generally have a form that guarantees a set of diseases that are ranked high in the national cause of death, such as the three major diseases and the seven major diseases.
  • the premium for such insurance products was fixedly determined based on simple attributes such as the age and gender of the policyholder.
  • an insurance company that receives information from the insurance information providing system 100 of the present embodiment can design and sell insurance products that guarantee only individual diseases such as “diabetes” and “hypertensive disease”. is there. Moreover, the insurance premium can be determined for each insurance subscriber based on the future incidence and the predicted value of medical expenses related to the disease based on the insurance subscriber's test data (eg, blood test data).
  • the health-related company server 300 is a server device operated by a sales company for health foods, supplements, health equipment, etc., or a fitness club management company.
  • the health-related company server 300 provides information on appropriate health promotion products such as health foods, supplements, and fitness member services to the insurance information providing system 100.
  • the insurance information providing system 100 appropriately selects, from among the health promotion products indicated by such information, products that are estimated to be effective for the health promotion of each insurance subscriber, and sends information on the products to e-mails or SNSs.
  • the information is distributed to the insurance subscriber terminal 500 of the insurance subscriber through an information distribution service of the site.
  • the insurance information providing system 100 receives the purchase intention from the insurance subscriber terminal 500.
  • the insurance information providing system 100 notifies the health-related company server 300 of purchase intention information indicated by the insurance subscriber.
  • the health-related company server 300 executes the sales process of the health promotion product for which the purchase intention is shown to the insurance subscriber.
  • the case where the insurance subscriber who shows the above-mentioned purchase intention is a user of a predetermined SNS site can also be assumed.
  • the SNS server 400 is a server device managed by the operating company of the SNS site registered as a member by the insurance subscriber. It is assumed that the insurance information providing system 100 can execute an information providing service for an insurance subscriber as a member after obtaining an appropriate connection such as friend registration with the member of the SNS site on the SNS site.
  • the insurance subscriber terminal 500 is a computer terminal such as a PC, a mobile phone, or a tablet operated by a customer of an insurance company that is an operating company of the insurance company server 200.
  • the POCT terminal 600 is an inspection terminal capable of performing an inspection on the above-mentioned insurance subscriber.
  • the POCT terminal is an apparatus that does not require infrastructure other than electricity for inspection and can be installed and used even in a place where there is no provision environment such as water and gas.
  • the operation is simple, and the reagent and consumables used for the inspection are relatively easy to manage.
  • items that can be examined include HbA1c (glycoglobin A1c), lipids (total cholesterol, HDL-cholesterol, triglyceride) and the like.
  • the testing terminal is not limited to the above-described POCT terminal 600, and other testing equipment and testing services capable of blood collection and result determination in a self-testing type may be used.
  • Hardware configuration example Next, the hardware configuration of the insurance information providing system 100 and other devices of the present embodiment will be described.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the insurance information providing system 100 according to the present embodiment.
  • the insurance information providing system 100 includes a storage device 101 configured with an appropriate nonvolatile storage element such as a hard disk drive, a memory 103 configured with a volatile storage element such as a RAM, and a program held in the storage device 101.
  • CPU 104 (arithmetic unit) that performs various determinations, computations, and control processes while performing overall control of the system itself, for example, by reading 102 into memory 103, and communication device 105 that is connected to network 10 and is responsible for communication processing with other devices. Is provided.
  • the above-described storage device 101 holds the prediction engine 110, the inspection value DB 125, the SNS account DB 126, and the product DB 127. Details of each of the DBs 125 to 127 will be described later.
  • the prediction engine 110 is a program that calculates the incidence of a predetermined disease in the future for a predetermined period of time and a predicted value of medical expenses for the target person by inputting test data of a predetermined item related to the disease of a certain target person. .
  • the applicant of this application uses the medical examination / receipt data accumulated over a long period of time for a large number of subscribers (110,000) in the company's health insurance to determine each stage of the disease, from the onset of the disease to its onset and severity.
  • the difference between the predicted value and the actual value using the technology is within about 5%, and it is possible to predict each disease incidence and medical expenses with sufficient accuracy. It turns out that there is.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the insurance company server 200 in the present embodiment.
  • the insurance company server 200 in the present embodiment includes a storage device 201 configured with an appropriate non-volatile storage element such as a hard disk drive, a memory 203 configured with a volatile storage element such as a RAM, and a program 202 held in the storage device 201.
  • a CPU 204 (arithmetic unit) for performing overall control of the system itself by reading it into the memory 203 and performing various determinations, computations and control processes, and a communication device 205 connected to the network 10 and responsible for communication processing with other devices are provided.
  • the storage device 201 holds at least insurance subscriber information 225.
  • This information 225 includes values obtained for each insurance subscriber such as name, gender, age, interview results such as the presence or absence of smoking or drinking, medical history, and examination data.
  • the insurance company server 200 can provide such information 225 to the insurance information providing system 100.
  • the insurance information providing system 100 obtains information 225 from the insurance company server 200 and stores and holds it in the inspection value DB 125.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the health-related company server 300 in the present embodiment.
  • the health-related company server 300 includes a storage device 301 composed of appropriate nonvolatile storage elements such as a hard disk drive, a memory 303 composed of volatile storage elements such as RAM, and a program 302 held in the storage device 301.
  • CPU 304 (arithmetic unit) for performing overall control of the system itself and executing various determinations, computations and control processes, and a communication device 305 connected to the network 10 and responsible for communication processing with other devices.
  • the storage device 301 holds at least information 325 on health promotion products such as health foods, supplements, and fitness member services.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the SNS server 400 in the present embodiment.
  • the SNS server 400 in the present embodiment includes a storage device 401 configured with an appropriate non-volatile storage element such as a hard disk drive, a memory 403 configured with a volatile storage element such as a RAM, and a program 402 held in the storage device 401.
  • a CPU 404 (arithmetic unit) that performs various determinations, computations, and control processes while performing overall control of the system itself by reading out to 403 and the like, and a communication device 405 that is connected to the network 10 and performs communication processing with other devices.
  • the storage device 401 holds at least information 425 regarding registered members of the SNS site.
  • the insurance information providing system 100 acquires test data for a predetermined number of predetermined items related to various diseases from a predetermined device such as an operation server of a predetermined company health insurance, and obtains the test data in the storage device 101.
  • a function of storing in the DB 125 is provided.
  • the insurance information providing system 100 applies the test data held in the test value DB 125 to the prediction engine 110, and indicates the age, sex, frequency of drinking and smoking indicated by the instruction obtained from the insurance company server 200.
  • the insurance information providing system 100 has a function of transmitting the predicted value calculated above to the insurance company server 200 via the network 10.
  • the insurance information providing system 100 uses the predicted value calculation function described above, the insurance company server 200 instructing the insurance product to be designed and one or a plurality of target illnesses to be paid for insurance claims and the assumed insurance.
  • the test data of the person whose attribute is the same as that of the assumed insurance subscriber among the examination data in the examination value DB 125 is applied to the prediction engine 110, and the target disease of the assumed insurance subscriber for the predetermined period in the future.
  • a function of calculating a predicted value of at least one of the incidence rate and medical cost is applied to the prediction engine 110, and the target disease of the assumed insurance subscriber for the predetermined period in the future.
  • the insurance information providing system 100 uses, for example, the POCT terminal 600 or the insurance company server 200, for example, from the POCT terminal 600 or the insurance company server 200, as the latest inspection data, the insurance information providing system 100 obtains inspection data relating to new or existing insurance subscribers of a predetermined insurance product.
  • the test data is applied to the prediction engine 110, and a prediction value of at least one of the incidence rate or medical cost of one or a plurality of target diseases to be paid by the insurance product is calculated. It also has a function to calculate insurance policyholders.
  • the insurance information providing system 100 adds the predicted medical expenses calculated for new or existing insurance subscribers for each insurance subscriber as described above, and discounts premiums according to the size of the sum. It further has a function of determining a grade with which the rate is reduced with respect to the insurance subscriber and transmitting information of the determined grade to the insurance company server 200.
  • the insurance information providing system 100 further has a function of acquiring information on health promotion products from the health-related company server 300 via the network 10 and storing the information in the product DB 127 of the storage device 101.
  • the insurance information providing system 100 transmits information to the insurance subscriber terminal 500 for the insurance subscriber to improve his / her health and improve the grade, and as a result, to reduce the insurance premium (payment amount). It has a function to do.
  • This function obtains information on insurance subscribers who are allowed to provide information on products for health promotion from the insurance company server 200, and based on the grade determined for the insurance subscriber, the person of that grade uses it for health promotion.
  • a suitable health promotion product is determined from each product in the product DB 127 by a predetermined algorithm, and the information on the determined health promotion product is read from the product DB 127 and transmitted to the insurance subscriber terminal 500 of the insurance subscriber.
  • the function to perform is further provided.
  • FIG. 6 shows a configuration example of the inspection value DB 125 in the present embodiment.
  • the examination value DB 125 in this embodiment includes population data 1251 as medical checkup / receipt data accumulated for a long time with respect to subscribers (110,000 people) of company health insurance associations, and insurance subscribers of insurance products sold by insurance companies. It is the database which stored the inspection data 1252 obtained regarding.
  • the data structure is a set of records in which attribute values such as age, sex, blood type, occupation, etc. of the subject to be tested in the record are associated with data such as blood test values, using the data ID as a key.
  • FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the SNS account DB 126 in the present embodiment.
  • the SNS account DB 126 in the present embodiment is a database storing member information of an SNS site related to an insurance subscriber who can provide information on products for health promotion provided from the insurance company server 200 to the insurance information providing system 100.
  • the data structure is a record consisting of data such as name, address, telephone number, risk rating of certain diseases, and grades of insurance products that have already been enrolled, using the SNS site's member ID and test date as the composite primary key. Is a collection of
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the product DB 127 in the present embodiment.
  • the product DB 127 in the present embodiment is a database that accumulates information on health promotion products provided from the health-related company server 300.
  • the data structure is a collection of records composed of data such as a product name, price, efficacy, and efficacy strength, using a product ID as a key.
  • Flow Example 1 ---
  • Various operations corresponding to the insurance information providing method described below are realized by programs that the insurance information providing system 100 reads into the memory 103 and executes. These programs are composed of codes for performing various operations described below.
  • the flow illustrated here corresponds to a process in which the insurance information providing system 100 provides useful information when a new insurance product is designed by an insurance company.
  • FIG. 9 is a diagram showing a flow example 1 of the insurance information providing method in the present embodiment.
  • the insurance information providing system 100 acquires population data 1251 as test data for a predetermined number of predetermined items related to various diseases from an operation server or the like of a predetermined company health insurance or the insurance company server 200, and stores this.
  • the data is stored in the inspection value DB 125 of the apparatus 101 (s100).
  • the population data 1251 obtained here is examination data obtained through medical examinations, medical measures, and the like for a huge number of subjects, for example, on the scale of tens of thousands.
  • this target person includes persons with various attributes, and it is assumed that the data is capable of extracting a sample with high statistical accuracy.
  • the insurance information providing system 100 receives the attribute information of the assumed insurance subscriber assumed in the newly designed insurance product from the insurance company server 200 (s101).
  • This attribute information corresponds to the assumed insurance subscriber's age, sex, frequency / presence of drinking or smoking, medical history of a predetermined disease, and the like.
  • the insurance information providing system 100 includes the age, sex, frequency and presence / absence of drinking and smoking indicated by the attribute information received from the insurance company server 200 among the test data held in the test value DB 125 described above. Examination data relating to a person having a predetermined attribute such as a medical history of the predetermined disease is extracted (s102).
  • the insurance information providing system 100 applies the examination data extracted in step s102 described above to the prediction engine 110, so that the expected insurance subscriber's incidence of a predetermined disease or medical expenses in the future for a predetermined period such as five years ahead.
  • At least one predicted value is calculated (s103).
  • the calculation method of the predicted value as described above, the development technology of the applicant of the present application is applied, but of course, the present invention is not limited to this.
  • FIG. 10 shows an example of the predicted value calculated in step s103 described above.
  • the prediction result 1 shows the distribution of the incidence after 5 years of each of 30-year-old stroke, heart disease, hypertension, and diabetes.
  • the prediction result 2 has shown the distribution of diabetes incidence after 5 years according to the presence or absence of each of smoking and exercise of a 30-year-old male.
  • the insurance information providing system 100 can generate the prediction result under various conditions as described above and provide it to the insurance company server 200.
  • the insurance information providing system 100 transmits the predicted value calculated above to the insurance company server 200 via the network 10 (s104), and ends the process.
  • the insurance company server 200 obtains the medical expenses (expected value) associated with the predetermined illness onset for the assumed insurance subscriber in this way, and estimates that this medical expenses can be a future insurance payment amount for the insurance product to be designed.
  • the appropriate insurance product design process such as calculating the premium income to maintain the necessary soundness, will be executed.
  • FIG. 11 is a diagram showing a flow example 2 of the insurance information providing method according to the present embodiment.
  • the execution timing of the flow corresponds to the fact that a new insurance subscriber has performed the insurance joining procedure or the contract renewal timing of an existing insurance subscriber.
  • the insurance information providing system 100 acquires the insurance premium grade sheet 1200 illustrated in FIG. 12 from the insurance company server 200 and stores it in the storage device 101 or the memory 103 (s200).
  • Inspection data is acquired (s201).
  • This test data includes blood data (eg, fasting blood glucose level, blood pressure level, triglyceride level) and interview data (eg, alcohol consumption / smoking status, exercise habit status) of the individual insurance subscriber.
  • the insurance information providing system 100 applies the examination data obtained in step s201 described above to the prediction engine 110, and the incidence of one or a plurality of target diseases for which insurance claims are paid for the insurance product, medical expenses Is calculated for the insurance subscriber (s202).
  • the insurance information providing system 100 compares the calculated incidence value of the target disease with a predetermined standard, and determines, for example, a low to high risk rating (s203). Further, the insurance information providing system 100 sets the determined risk rating value and the calculated expected medical cost expected value of the target disease in the premium grade sheet 1200 obtained in step s200, which is set as insurance. It transmits to the company server 200 (s204).
  • the insurance company server 200 obtains a premium grade sheet 1200 in which a rating value related to the risk of developing each disease and an expected value of medical expenses are set, and a class to be applied to the insurance subscriber by an algorithm stored in advance. Will be determined.
  • the rating value of the incidence is as follows: diabetes: moderate, hypertension: low, dyslipidemia: low, stroke: low, myocardial infarction: low, expected medical expenses
  • the grade is determined as “A3”. “Grade” corresponds to the insurance premium discount rate, and has a definition that the insurance premium discount rate decreases according to the expected value of medical expenses of the insurance subscriber.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a flow example 3 of the insurance information providing method according to the present embodiment.
  • the operating company of the insurance information providing system 100 makes a predetermined contract with the operating company of the SNS server 400 in advance, and on the SNS site, the health promoting product is provided to the insurance subscriber who is a member of the SNS site. Assuming that information can be provided.
  • information on health promotion products corresponds to information that allows insurance subscribers to use their health promotion products to improve their health, improve their grades, and consequently reduce insurance premiums (payments). To do.
  • the insurance information providing system 100 acquires information on health promotion products from the health-related company server 300 via the network 10, and stores the information in the product DB 127 of the storage device 101 (s300).
  • the insurance information providing system 100 obtains information on the insurance subscribers who are allowed to provide information on health promotion products, risk values of each disease, and grade values from the insurance company server 200 and stores them.
  • the data is stored in the SNS account DB 126 of the device 101 (s301).
  • the insurance company server 200 distributes, to the insurance subscriber terminal 500, information for confirming whether or not to permit provision of information related to health promotion products via, for example, an SNS site. It is assumed that it is obtained from the subscriber terminal 500.
  • the insurance information providing system 100 relates to an insurance subscriber whose information is stored in the SNS account DB 126. Based on the rating and grade of the disease, the insurance information providing system 100 is suitable for use by a person of that grade for health promotion. Is determined by a predetermined algorithm from among the products in the product DB 127 (s302). For example, in order to improve the grade to “A4” for a person with a risk rating of “diabetes” onset of “medium” and a grade of “A3”, the efficacy related to “diabetes” is “Yes” and the efficacy intensity is “ The product “medium” is searched from the product DB 127.
  • the insurance information providing system 100 transmits the health promotion product information thus determined (screen 1400 in FIG. 14) to the insurance subscriber terminal 500 using a predetermined information distribution method defined on the SNS site ( s303).
  • the insurance subscriber who has browsed the information on the health promotion product on the insurance subscriber terminal 500 performs a click operation on the link indicated by the distribution information when the health promotion product is determined to be effective for reducing the insurance premium.
  • the insurance subscriber terminal 500 accesses a product sales site provided by the health-related company server 300 and performs a purchase operation.
  • the health-related company server 300 receives the purchase operation and executes sales processing of the health promotion product.
  • Insurance subscribers who have been able to improve their health through the use of health promotion products, etc. will receive inspection data that is better than the inspection data at the time of previous contract renewal, etc. Can be provided to the insurance information providing system 100 or the insurance company server 200. Accordingly, in this case, the grade related to the insurance subscriber may be set with a higher premium discount rate than the grade determined at the time of the previous contract renewal.
  • the calculation device is one or a plurality of insurance payment targets for the insurance product to be designed, which is designated by the information processing device when calculating the predicted value.
  • the examination data of the person whose attributes are the same as those of the assumed insurance subscriber among the examination data is applied to the predetermined algorithm, and the future insurance target for the assumed insurance subscriber It is also possible to calculate a predicted value of at least one of the incidence of disease and medical expenses.
  • the attributes of the insurance subscribers assumed by the characteristics of the disease for which the insurance payment is paid (eg, age, gender, occupation, drinking, smoking, medical history, etc.) ), For example, to extract inspection data of persons with the relevant attributes from a sufficient number of population data (eg, enormous inspection data accumulated for many years with respect to large-scale corporate health insurance subscribers). For example, it is possible to predict the total amount of insurance premiums expected for the yearly future and provide this to insurance companies. As an insurance company, it is possible to accurately predict the amount of insurance claims paid in premium income, and to design insurance products with good profitability according to the attributes of insurance subscribers.
  • the calculation device obtains inspection data relating to a new or existing insurance subscriber of a predetermined insurance product as the inspection data when calculating the predicted value, and the inspection data Is applied to a predetermined algorithm, and the predicted value of at least one of the incidence rate or medical expenses of one or a plurality of target diseases to be paid for with the predetermined insurance product is calculated for the new or existing insurance subscriber. It may be calculated.
  • the arithmetic device adds up the predicted value of medical expenses calculated for the new or existing insurance subscriber, and discounts the premium according to the size of the combined value. It is good also as what further determines the grade from which a rate reduces and performs the process which transmits the information of the determined grade to the said information processing apparatus.
  • the arithmetic unit may further execute processing for acquiring the inspection data by communicating with an inspection terminal used by the insurance subscriber. .
  • test data relating to new or existing insurance subscribers can be efficiently and It is possible to quickly collect and predict the above-mentioned disease incidence and medical expenses.
  • the arithmetic device acquires the information on the health promotion product from the information provider device of the product and stores it in the storage device, and reduces the insurance premium.
  • Information obtained from the information processing device of the insurance company, and based on the grade determined for the insurance subscriber, health promotion suitable for use by the person of the grade for health promotion It is also possible to further execute a process of determining a product for sale by a predetermined algorithm, reading information on the determined health promotion product from the storage device, and transmitting the information to the terminal of the insurance subscriber.
  • the computer system is one or a plurality of insurance payment targets for the insurance product to be designed, which is instructed by the information processing apparatus when calculating the predicted value.
  • the examination data of the person whose attributes are the same as those of the assumed insurance subscriber among the examination data is applied to the predetermined algorithm, and the future insurance target for the assumed insurance subscriber It is also possible to calculate a predicted value of at least one of the incidence rate of diseases and medical expenses.
  • the computer system obtains inspection data relating to a new or existing insurance subscriber of a predetermined insurance product as the inspection data when calculating the predicted value, and the inspection data Is applied to a predetermined algorithm, and the predicted value of at least one of the incidence rate or medical expenses of one or a plurality of target diseases to be paid for with the predetermined insurance product is calculated for the new or existing insurance subscriber. It may be calculated.
  • the computer system adds the predicted value of medical expenses calculated for the new or existing insurance subscriber, and discounts the premium according to the size of the combined value. It is good also as determining the grade from which a rate reduces and performing further the process which transmits the information of the determined grade to the said information processing apparatus.
  • the computer system may further execute processing for acquiring the inspection data by communicating with an inspection terminal used by the insurance subscriber.
  • the computer system obtains information on the health promotion product from the information provider device of the product and stores it in the storage device, and for reducing insurance premiums.
  • Information obtained from the information processing device of the insurance company, and based on the grade determined for the insurance subscriber, health promotion suitable for use by the person of the grade for health promotion It is also possible to further execute a process of determining a product for sale using a predetermined algorithm, reading information on the determined product for promoting health from a storage device, and transmitting the information to the terminal of the insurance subscriber.
  • Network 100 Insurance Information Providing System 101 Storage Device 102 Program 103 Memory 104 CPU (Calculation Device) 105 Communication Device 110 Prediction Engine 125 Inspection Value DB 126 SNS account DB 127 Product DB 200 Insurance Company Server 300 Health affiliated Company Server 400 SNS Server 500 Insurance Subscriber Terminal 600 POCT Terminal (Inspection Terminal)

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Abstract

保険加入者における将来の疾病発症リスクを踏まえ、リーズナブルで良好な収益性の保険商品の設計やサービスに向けた情報を提供可能とする。 保険用情報提供システム（１００）において、他装置と通信する通信装置（１０５）と、所定装置から得た、疾病に関連する所定項目の所定人数分の検査データ（１２５）を所定アルゴリズム（１１０）に適用し、保険会社の情報処理装置（２００）が指示する所定属性の人における所定期間未来の所定疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定し、当該予測値を情報処理装置（２００）に送信する演算装置（１０４）を備える構成とする。

Description

保険用情報提供システムおよび保険用情報提供方法
　本発明は、保険用情報提供システムおよび保険用情報提供方法に関する。
　近年、高齢化の進行や、糖尿病、高血圧など生活習慣病の増加が加速しつつある。この状況を認識した保険会社においては、保険加入者の健康状態に応じて保険料を考慮する動きも見られるようになった。
　そうした技術として、以下の技術が提案されている。すなわち、被保険者の糖尿病（高血糖症）に関する保険リスクを適切に算定して契約保険料を決定することを課題として、通信ネットワークを介して被保険者の端末とサーバを接続して構成され、被保険者からの要求と被保険者の個人データに基づいてサーバが被保険者との保険契約のための契約保険料を決定する保険システムであって、被保険者の個人データを通信ネットワークを介してサーバで受け付けるとともに、被保険者が受診した医療機関からの被保険者についての長期血糖コントロール指標をサーバで受け付け、サーバが、得られた個人データと長期血糖コントロール指標とに応じて予め設定された料率で被保険者に対する契約保険料を決定する保険システム（特許文献１参照）などが提案されている。
特開２００３－２２３５６２号公報
　従来においては、保険加入者の年齢、性別といった属性や検査値に応じて、固定的に保険料を算定している。ところが、保険加入者における疾病発症リスクは、その保険加入者の属性や検査値の履歴あるいは健康増進意欲などに応じ、将来に亘って変化するものである。従って、各保険加入者における現状の健康状態からは判然としないが、実は将来の或る時期に多数の保険加入者から多額の医療費請求がされる、といった事態も十分に起こりうる。
　つまり、保険加入者の現健康状態で保険料を決定するとしても、将来発生しうる医療費請求を踏まえることが出来ず、保険商品としての収益健全性が低下する恐れがある。このことは、各保険加入者にとって、その疾病発症リスクに応じたリーズナブルな保険料が適用されないことにもつながり、顧客満足度を低下させる可能性がある。
　また、保険商品の設計や料率改定、契約時または契約更新時の保険料決定、更には、保険加入者の保険料低減に向けた健康増進誘導、などといった保険商品に関する様々な処理やサービス等について適宜に対応する技術は従来提案されていなかった。
　そこで本発明の目的は、保険加入者における将来の疾病発症リスクを踏まえ、リーズナブルで良好な収益性の保険商品の設計やサービスに向けた情報を提供可能とすることにある。
　上記課題を解決する本発明の保険用情報提供システムは、他装置と通信する通信装置と、所定装置から得た、疾病に関連する所定項目の所定人数分の検査データを所定アルゴリズムに適用し、保険会社の情報処理装置が指示する所定属性の人における所定期間未来の所定疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定し、当該予測値を前記情報処理装置に送信する演算装置とを備えることを特徴とする。
　また、本発明の保険用情報提供方法は、他装置と通信する通信装置を備えたコンピュータシステムが、所定装置から得た、疾病に関連する所定項目の所定人数分の検査データを所定アルゴリズムに適用し、保険会社の情報処理装置が指示する所定属性の人における所定期間未来の所定疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定し、当該予測値を前記情報処理装置に送信することを特徴とする。
　本発明によれば、保険加入者における将来の疾病発症リスクを踏まえ、リーズナブルで良好な収益性の保険商品の設計やサービスに向けた情報が提供可能となる。
本実施形態における保険用情報提供システムを含むネットワーク構成図である。 本実施形態における保険用情報提供システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における保険会社サーバのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における健康関連会社サーバのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態におけるＳＮＳサーバのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における検査値ＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態におけるＳＮＳアカウントＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態における商品ＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態における保険用情報提供方法のフロー例１を示す図である。 本実施形態における出力例１を示す図である。 本実施形態における保険用情報提供方法のフロー例２を示す図である。 本実施形態における保険料等級シートの例を示す図である。 本実施形態における保険用情報提供方法のフロー例３を示す図である。 本実施形態における出力例２を示す図である。
－－－ネットワーク構成例－－－
　以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態の保険用情報提供システム１００を含むネットワーク構成例を示す図である。図１に示す保険用情報提供システム１００は、保険加入者における将来の疾病発症リスクを踏まえ、リーズナブルで良好な収益性の保険商品の設計やサービスに向けた情報を提供可能とするためのコンピュータシステムである。
　こうした保険用情報提供システム１００は、ネットワーク１０に接続され、保険会社サーバ２００、健康関連会社サーバ３００、ＳＮＳサーバ４００、保険加入者端末５００、およびＰＯＣＴ端末６００（検査用端末）とデータ通信可能となっている。なお、ネットワーク１０は、インターネットや専用回線など様々なものを採用出来る。しかしながら、当該ネットワーク１０では保険加入者の機微情報（例：病歴等を含む個人情報）を送受信する可能性があるため、オープンなネットワークの場合にはＶＰＮを採用するなど適宜なセキュリティ対策を施すものとする。
　上述のネットワーク１０に接続される各機器のうち、保険会社サーバ２００は、生命保険、医療保険など保険商品を開発、販売する保険会社が運用するサーバ装置である。保険用情報提供システム１００は、主としてこの保険会社サーバ２００とデータを授受し協働する。
　保険会社サーバ２００を運用する保険会社は、保険用情報提供システム１００から情報提供を受けることで、既存保険商品の適宜な改良や新規な保険商品の開発を継続的に行うことが出来る。例えば、既存の保険加入者における疾病発症率とそれに応じた医療費の予測値に基づいて、該当保険商品において各保険加入者に適用する保険料をリーズナブルなものにアップデートし続けることが出来る。また、新規の保険商品開発に際し、カバーする疾病の選定・組合せ、そうした疾病に対してリスクを認識して保険加入を検討すると想定される人々を保険加入者として想定した場合の保険料算定、といった処理が可能となる。
　従来型の保険商品は、いわゆる３大疾病や７大疾病といった、国民の死亡原因ランキング上位の疾病をセットにして保障する形態が一般的であった。また、こうした保険商品の保険料は、保険加入者の年齢、性別といった単純な属性だけで固定的に決定されていた。　　　
　一方、本実施形態の保険用情報提供システム１００から情報提供を受ける保険会社では、例えば「糖尿病」、「高血圧性疾患」といった個別の疾病のみを保障する保険商品を設計、販売することが可能である。しかもその保険料は、保険加入者の検査データ（例：血液検査のデータ）に基づいた、該当疾病に関する将来発症率および医療費の予測値によって、保険加入者ごとに決定出来る。
　また、健康関連会社サーバ３００は、健康食品やサプリメント、健康器具などの販売会社、或いは、フィットネスクラブの運営会社等が運用するサーバ装置である。健康関連会社サーバ３００は、健康食品やサプリメント、フィットネス会員サービスなど、適宜な健康増進用商品の情報を、保険用情報提供システム１００に対して提供する。一方、保険用情報提供システム１００は、そうした情報が示す健康増進用商品のうち、各保険加入者の健康増進に有効と推定されるものを適宜選定し、当該商品の情報を、電子メールやＳＮＳサイトの情報配信サービス等を介して当該保険加入者の保険加入者端末５００に配信する。この情報配信に対し、保険加入者が健康増進用商品の購入意思を示した場合、保険用情報提供システム１００は、その購入意思を保険加入者端末５００から受信する。保険用情報提供システム１００は、当該保険加入者が示す購入意思の情報を、健康関連会社サーバ３００に通知する。他方、健康関連会社サーバ３００は、購入意思が示された健康増進用商品の販売処理を当該保険加入者に対して実行する。なお、上述の購入意思を示す保険加入者が、所定のＳＮＳサイトのユーザである場合も想定出来る。
　また、ＳＮＳサーバ４００は、上述したように、保険加入者が会員登録したＳＮＳサイトの運営会社が管理するサーバ装置である。なお、保険用情報提供システム１００は、このＳＮＳサイト上で、ＳＮＳサイトの会員と友達登録など適宜なコネクションを得た上で、当該会員たる保険加入者に対する情報提供サービスを実行出来るものとする。
　また、保険加入者端末５００は、保険会社サーバ２００の運営企業たる保険会社の顧客が操作するＰＣ、携帯電話機、タブレット等のコンピュータ端末である。
　また、ＰＯＣＴ端末６００は、上述の保険加入者に対する検査を実施可能な検査用端末である。ＰＯＣＴ端末とは、検査に際して電気以外のインフラを必要とせず、水道やガスなどの提供環境が無い場所でも設置および使用可能な装置である。また、その操作が簡便で、検査に使用する試薬や消耗品の管理も比較的容易な装置となっている。検査出来る項目の一例としては、ＨｂＡ１ｃ（グリコヘモグロビンＡ１ｃ）、脂質（総コレステロール、ＨＤＬ－コレステロール、トリグリセライド）等が上げられる。なお、検査用端末としては、上述のＰＯＣＴ端末６００に限らず、自己検査型で採血と結果判定が可能な他の検査機器や検査サービスを利用するとしてもよい。
－－－ハードウェア構成例－－－
　続いて、本実施形態の保険用情報提供システム１００とその他の各装置のハードウェア構成について説明する。
　このうち保険用情報提供システム１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。図２は本実施形態における保険用情報提供システム１００のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態の保険用情報提供システム１００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行しシステム自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵ１０４（演算装置）、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置１０５を備える。
　なお、上述の記憶装置１０１は、プログラム１０２の他にも、予測エンジン１１０と、検査値ＤＢ１２５、ＳＮＳアカウントＤＢ１２６、および商品ＤＢ１２７とを保持している。このうち各ＤＢ１２５～１２７の詳細については後述する。
　また、予測エンジン１１０は、或る対象者の疾病に関連する所定項目の検査データを入力として、当該対象者における所定期間未来の所定疾病の発症率、医療費の予測値を算定するプログラムである。本願出願人は、自社健保における膨大な数の加入者（１１万人）に関して長期間蓄積してきた健診／レセプトデータを用いて、疾病発症前から発症、重症化に至る、病気の各段階を考慮した疾病発症率と、それに応じて必要とされる医療費とを、高精度に予測する技術、すなわち上述の予測エンジン１１０の対応技術を開発している（日立評論２０１５年１・２月合併号 ｐ．１２２）。本願出願人が得た知見によれば、当該技術を用いた予測値と実績値との乖離は、凡そ５％以内であり、十分な精度での疾病発症率および医療費の各予測が可能であることが判明している。
　図３は本実施形態における保険会社サーバ２００のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態における保険会社サーバ２００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置２０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ２０３、記憶装置２０１に保持されるプログラム２０２をメモリ２０３に読み出すなどして実行しシステム自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵ２０４（演算装置）、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置２０５を備える。このうち記憶装置２０１は、保険加入者の情報２２５を少なくとも保持している。この情報２２５は、各保険加入者に関して得ている、氏名、性別、年齢、喫煙や飲酒の有無等の問診結果、病歴、検査データといった値を含んでいる。保険会社サーバ２００は、こうした情報２２５を、保険用情報提供システム１００に提供可能である。保険用情報提供システム１００は保険会社サーバ２００から情報２２５を得て、検査値ＤＢ１２５に格納、保持することとなる。
　図４は本実施形態における健康関連会社サーバ３００のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態における健康関連会社サーバ３００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置３０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ３０３、記憶装置３０１に保持されるプログラム３０２をメモリ３０３に読み出すなどして実行しシステム自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵ３０４（演算装置）、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置３０５を備える。このうち記憶装置３０１は、健康食品やサプリメント、フィットネス会員サービス等の健康増進用商品の情報３２５を少なくとも保持している。
　図５は本実施形態におけるＳＮＳサーバ４００のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態におけるＳＮＳサーバ４００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置４０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ４０３、記憶装置４０１に保持されるプログラム４０２をメモリ４０３に読み出すなどして実行しシステム自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵ４０４（演算装置）、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置４０５を備える。このうち記憶装置４０１は、ＳＮＳサイトの登録会員に関する情報４２５を少なくとも保持している。
－－－機能例－－－
　続いて、本実施形態の保険用情報提供システム１００が備える機能について説明する。上述したように、以下に説明する機能は、例えば保険用情報提供システム１００が備えるプログラムを実行することで実装される機能と言える。なお、ここでの説明におけるデータベースの詳細については後述する。
　本実施形態の保険用情報提供システム１００は、各種疾病に関連する所定項目の所定人数分の検査データを、所定企業健保の運営サーバ等の所定装置から取得し、これを記憶装置１０１の検査値ＤＢ１２５に格納する機能を備えている。
　また、保険用情報提供システム１００は、上述の検査値ＤＢ１２５に保持している検査データを予測エンジン１１０に適用し、保険会社サーバ２００から得た指示が示す、年齢、性別、飲酒や喫煙の頻度・有無、所定疾病の病歴等といった所定属性を備えた人における、５年先など所定期間未来の所定疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定する機能を備えている。
　また、保険用情報提供システム１００は、上述で算定した当該予測値を、ネットワーク１０を介して保険会社サーバ２００に送信する機能を備えている。
　なお、保険用情報提供システム１００は、上述の予測値の算定機能において、保険会社サーバ２００が指示する、設計対象の保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病と、想定保険加入者の属性とに応じ、検査値ＤＢ１２５の各検査データのうち属性が想定保険加入者と共通する人の検査データを予測エンジン１１０に適用して、想定保険加入者における所定期間未来の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定する機能を更に備える。
　また、保険用情報提供システム１００は、上述の予測値の算定機能において、例えばＰＯＣＴ端末６００または保険会社サーバ２００より、直近の検査データとして所定保険商品の新規または既存の保険加入者に関する検査データを得て、当該検査データを予測エンジン１１０に適用し、当該保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を、新規または既存の保険加入者について算定する機能を更に備えている。
　また、保険用情報提供システム１００は、上述したように新規または既存の保険加入者について算定した医療費の予測値を保険加入者ごとに合算し、当該合算値の大きさに応じて保険料割引率が低減する等級を当該保険加入者に関して判定し、当該判定した等級の情報を、保険会社サーバ２００に送信する機能を更に備えている。
　また、保険用情報提供システム１００は、健康増進用商品の情報を、ネットワーク１０を介して健康関連会社サーバ３００から取得し、これを記憶装置１０１の商品ＤＢ１２７に格納する機能を更に備えている。
　またこの場合、保険用情報提供システム１００は、保険加入者が健康増進を図ってその等級を改善し、結果として保険料（支払額）を低減するための情報を、保険加入者端末５００に送信する機能を備えている。この機能は、健康増進用商品の情報提供を許容する保険加入者の情報を、保険会社サーバ２００より取得し、当該保険加入者に関して判定した等級に基づき、当該等級の者が健康増進に用いると好適な健康増進用商品を商品ＤＢ１２７の各商品中より所定アルゴリズムで判定し、当該判定した健康増進用商品の情報を商品ＤＢ１２７より読み出して、当該保険加入者の保険加入者端末５００に宛てて送信する機能を更に備えている。
－－－データ例－－－
　続いて、本実施形態の保険用情報提供システム１００が用いるデータベース類について説明する。図６に、本実施形態における検査値ＤＢ１２５の構成例を示す。本実施形態における検査値ＤＢ１２５は、企業の健保組合の加入者（１１万人）に関して長期間蓄積してきた健診／レセプトデータたる母集団データ１２５１と、保険会社の販売する保険商品の保険加入者に関して得た検査データ１２５２とを格納したデータベースである。
　そのデータ構造は、データＩＤをキーとして、当該レコードの検査対象者の年齢、性別、血液型、職業、といった属性値と、血液の検査値といったデータを対応付けたレコードの集合体である。
　図７は本実施形態におけるＳＮＳアカウントＤＢ１２６の構成例を示す図である。本実施形態におけるＳＮＳアカウントＤＢ１２６は、保険会社サーバ２００から保険用情報提供システム１００に提供された、健康増進用商品の情報提供可能な保険加入者に関するＳＮＳサイトの会員情報を格納したデータベースである。そのデータ構造は、ＳＮＳサイトにおける保険加入者の会員ＩＤおよび検査日付などを複合主キーとして、氏名、住所、電話番号、所定疾病の発症リスク格付け、加入済みの保険商品における等級といったデータから成るレコードの集合体である。
　図８は本実施形態における商品ＤＢ１２７の構成例を示す図である。本実施形態における商品ＤＢ１２７は、健康関連会社サーバ３００から提供された、健康増進用商品の情報を蓄積したデータベースである。そのデータ構造は、商品ＩＤをキーとして、商品名、価格、効能、効能強度といったデータから成るレコードの集合体である。
－－－フロー例１－－－
　以下、本実施形態における保険用情報提供方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する保険用情報提供方法に対応する各種動作は、保険用情報提供システム１００がメモリ１０３に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、これらのプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。ここで例示するフローは、保険用情報提供システム１００が、保険会社における保険商品の新規設計時に有益な情報を提供する処理に対応したものとなる。
　図９は、本実施形態における保険用情報提供方法のフロー例１を示す図である。まず、保険用情報提供システム１００は、各種疾病に関連する所定項目の所定人数分の検査データたる母集団データ１２５１を、所定企業健保の運営サーバ等或いは保険会社サーバ２００から取得し、これを記憶装置１０１の検査値ＤＢ１２５に格納する（ｓ１００）。ここで得た母集団データ１２５１は、例えば数万人規模に及ぶ膨大な数の対象者に関して健診や医療措置等を通じ得ている、検査データである。また、この対象者は様々な属性の者が含まれており、統計的にも精度良好なサンプルを抽出出来るデータであるとする。
　その後、保険用情報提供システム１００は、保険会社サーバ２００から、新規設計対象の保険商品において想定する想定保険加入者の属性情報を受信したとする（ｓ１０１）。この属性情報とは、想定保険加入者の、年齢、性別、飲酒や喫煙の頻度・有無、所定疾病の病歴等が該当する。
　次に、保険用情報提供システム１００は、上述の検査値ＤＢ１２５に保持している検査データのうち、保険会社サーバ２００から受信した属性情報が示す、年齢、性別、飲酒や喫煙の頻度・有無、所定疾病の病歴等といった所定属性を備えた人に関する検査データを抽出する（ｓ１０２）。
　続いて保険用情報提供システム１００は、上述のステップｓ１０２で抽出した検査データを予測エンジン１１０に適用し、想定保険加入者における、５年先など所定期間未来の所定疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定する（ｓ１０３）。この予測値の算定手法に関しては、既に述べた通り、本願出願人の開発技術を適用するものとするが、勿論これに限定するものではない。
　上述のステップｓ１０３で算定した予測値の一例を図１０に示す。図１０では、例えば１０万人分の母集団データ１２５１から、例えば、想定保険加入者の属性として「年齢：３０歳、性別：男性、飲酒習慣：有り、特定病歴：無し、ヘモグロビンＡ１ｃ＝４．３～５．８％」に該当する人の検査データを抽出し、予測エンジン１１０に適用した場合の予測結果を示している。
　例えば、予測結果１は、３０歳の、脳卒中、心疾患、高血圧症、糖尿病のそれぞれの５年後発症率の分布を示している。また、予測結果２は、男性で３０歳の、喫煙および運動の各有無に応じた、５年後における糖尿病発症率の分布を示している。また、予測結果３は、想定保険加入者、すなわち「年齢：３０歳、性別：男性、飲酒習慣：有り、特定病歴：無し、ヘモグロビンＡ１ｃ＝４．３～５．８％」に該当する各人に関する、糖尿病、高血圧症、心疾患、といった上述の各疾病を発症した場合の医療費期待値の集計値を示している。保険用情報提供システム１００は、このように様々な条件で予測結果を生成し、保険会社サーバ２００に提供することが可能である。
　次に保険用情報提供システム１００は、上述で算定した当該予測値を、ネットワーク１０を介して保険会社サーバ２００に送信し（ｓ１０４）、処理を終了する。
　他方、保険会社サーバ２００では、こうして想定保険加入者に関する所定疾病発症に伴う医療費（期待値）を得て、この医療費が設計対象の保険商品における将来の保険金支払額となりうると推定し、必要な健全性を維持する保険料収入を算定するなど、適宜な保険商品の設計処理を実行することとなる。
　上述の例では、脳卒中、心疾患、高血圧症、および糖尿病の各疾病に関して発症率および医療費期待値を算定するケースを示したが、１つの疾病に関してのみ発症率および医療費期待値を算定するとしてもよい。また、複数の疾病が並行して発症することで合併症が懸念される場合に対応して、合併症発症に伴う医療費増加分を所定アルゴリズムで算定し、上述の予測結果に含めるとしてもよい。
－－－フロー例２－－－
　続いて、既に販売されている保険商品の、新規または既存の保険加入者の等級決定用の情報生成・提供に関する処理について説明する。図１１は、本実施形態における保険用情報提供方法のフロー例２を示す図である。当該フローの実行契機は、新規の保険加入者が保険加入手続を行ったこと、或いは、既存の保険加入者の契約更新時期の到来、が該当する。
　この場合、保険用情報提供システム１００は、保険会社サーバ２００より、図１２に例示する保険料等級シート１２００を取得し、これを記憶装置１０１ないしメモリ１０３に格納する（ｓ２００）。
　次に保険用情報提供システム１００は、例えばＰＯＣＴ端末６００などをはじめとする自己検査型の検査機器または検査サービス、または保険会社サーバ２００より、所定保険商品の新規または既存の保険加入者に関する直近の検査データを取得する（ｓ２０１）。この検査データは、当該保険加入者個人の血液データ（例：空腹時血糖値、血圧値、中性脂肪値）および問診データ（例：飲酒・喫煙有無、運動習慣有無）を含んでいる。
　続いて保険用情報提供システム１００は、上述のステップｓ２０１で得た検査データを予測エンジン１１０に適用し、当該保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病の発症率、医療費の予測値を、当該保険加入者について算定する（ｓ２０２）。
　この場合、保険用情報提供システム１００は、算定した対象疾病の発症率の値を、所定基準と比較し、例えば低～高のリスク格付けを判定する（ｓ２０３）。また、保険用情報提供システム１００は、判定したリスク格付けの値と、算定した対象疾病の医療費期待値の各値を、ステップｓ２００で得ている保険料等級シート１２００に設定し、これを保険会社サーバ２００に送信する（ｓ２０４）。
　他方、保険会社サーバ２００は、各疾病の発症リスクに関する格付け値と医療費期待値がセットされた保険料等級シート１２００を得て、予め保持するアルゴリズムにて当該保険加入者に適用すべき等級を決定することとなる。例えば図１２に示す保険料等級シート１２００のように、発症率の格付け値として、糖尿病：中、高血圧症：低、脂質異常症：低、脳卒中：低、心筋梗塞：低、医療費期待値が「￥７１，０００」とセットされていた場合、等級を「Ａ３」と決定する。「等級」は保険料割引率に対応したものであり、当該保険加入者の医療費期待値の大きさに応じて保険料割引率が低減する定義を備えている。
　なお、こうした保険会社サーバ２００で行う等級の決定用アルゴリズムを保険用情報提供システム１００が備える場合、保険用情報提供システム１００が、上述の発症率の格付け値と医療費期待値を保険料等級シート１２００に適用し、当該保険加入者に関して該当する等級を推定するとしてもよい。　
－－－フロー例３－－－
　続いて、保険加入者に対して健康増進用商品の情報を提供する処理について説明する。図１３は、本実施形態における保険用情報提供方法のフロー例３を示す図である。ここでは、保険用情報提供システム１００の運営企業が、ＳＮＳサーバ４００の運営企業と所定の契約を予め結び、ＳＮＳサイト上で、当該ＳＮＳサイトの会員たる保険加入者に対して、健康増進用商品の情報提供が可能となっている前提を想定する。また、健康増進用商品の情報は、保険加入者が健康増進用商品を利用して健康増進を図り、自身の等級を改善し、結果として保険料（支払額）を低減するための情報に該当する。
　この場合、保険用情報提供システム１００は、健康増進用商品の情報を、ネットワーク１０を介して健康関連会社サーバ３００から取得し、これを記憶装置１０１の商品ＤＢ１２７に格納している（ｓ３００）。
　続いて保険用情報提供システム１００は、健康増進用商品の情報提供を許容する保険加入者の情報と各疾病の発症リスク格付け、等級の各値を、保険会社サーバ２００より取得し、これを記憶装置１０１のＳＮＳアカウントＤＢ１２６に格納する（ｓ３０１）。この処理に先立ち、保険会社サーバ２００は、例えばＳＮＳサイトを介して健康増進用商品に関する情報提供を許諾するか否かを確認する情報を、保険加入者端末５００に配信し、その許諾意思について保険加入者端末５００から得ているものとする。
　次に保険用情報提供システム１００は、ＳＮＳアカウントＤＢ１２６に情報が格納されている保険加入者に関して、その疾病の格付けおよび等級に基づき、当該等級の者が健康増進に用いると好適な健康増進用商品を商品ＤＢ１２７の各商品中より所定アルゴリズムで判定する（ｓ３０２）。例えば、「糖尿病」発症のリスク格付けが「中」で等級が「Ａ３」の者に対し、等級を「Ａ４」に改善するためには、「糖尿病」に関する効能が「有」で効能強度が「中」の商品を、商品ＤＢ１２７から検索する。
　保険用情報提供システム１００は、こうして判定した健康増進用商品の情報（図１４の画面１４００）を、ＳＮＳサイト上で規定された所定の情報配信方法を用いて保険加入者端末５００に送信する（ｓ３０３）。保険加入者端末５００で健康増進用商品の情報を閲覧した保険加入者は、保険料低減のために該当健康増進用商品が有効と判断した場合、配信情報が示すリンクに対するクリック動作を行うなどして、保険加入者端末５００で、例えば健康関連会社サーバ３００が提供する商品販売サイトにアクセスし、購入動作を行うこととなる。一方の健康関連会社サーバ３００は、この購入動作を受けて該当健康増進用商品の販売処理を実行する。
　健康増進用商品の利用などによって健康増進を図ることが出来た保険加入者は、その後にＰＯＣＴ端末６００等で検査を受けた場合、以前の契約更新時等の検査データより良好な内容の検査データを保険用情報提供システム１００または保険会社サーバ２００に提供出来ることになる。従って、この場合の保険加入者に関する等級は、以前の契約更新時に判定された等級より保険料割引率が高いものが設定されることもある。
　以上の本実施形態によれば、保険加入者における将来の疾病発症リスクを踏まえ、リーズナブルで良好な収益性の保険商品の設計やサービスに向けた情報が提供可能となる。
　本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の保険用情報提供システムにおいて、前記演算装置は、前記予測値の算定に際し、前記情報処理装置が指示する、設計対象の保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病と、想定保険加入者の属性とに応じ、前記検査データのうち属性が想定保険加入者と共通する人の検査データを所定アルゴリズムに適用して、想定保険加入者における所定期間未来の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定するものである、としてもよい。
　これによれば、保険会社が新規に保険商品を設計する際、保険金支払い対象の疾病の特性等によって想定される保険加入者の属性（例：年齢、性別、職業、飲酒、喫煙、病歴等）に基づき、例えば十分な数の母集団データ（例：大規模な企業健保の加入者に関して長年蓄積されている膨大な検査データ）から該当属性の者の検査データを抽出し、この検査データから例えば年単位の将来に関して想定される保険料の支払い総額を予測し、これを保険会社に提供することが可能となる。保険会社としては、保険料収入に占める保険金支払い額を精度良く予測し、保険加入者の属性に応じたリーズナブルで収益性良好な保険商品の設計が可能となる。
　また、本実施形態の保険用情報提供システムにおいて、前記演算装置は、前記予測値の算定に際し、前記検査データとして所定保険商品の新規または既存の保険加入者に関する検査データを得て、当該検査データを所定アルゴリズムに適用して、前記所定保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を、前記新規または既存の保険加入者について算定するものである、としてもよい。
　これによれば、新規の保険加入者について、特定の疾病の発症率やその医療費に関して推定し、契約時の保険料を定める等級等を決定する情報を保険会社に提供出来る。或いは、既存の保険加入者について、最新の検査データに基づいて特定の疾病の発症率やその医療費に関してあらためて推定し、契約更新時の保険料を定める等級等を決定する情報を保険会社に提供出来る。
　また、本実施形態の保険用情報提供システムにおいて、前記演算装置は、前記新規または既存の保険加入者について算定した医療費の予測値を合算し、当該合算値の大きさに応じて保険料割引率が低減する等級を判定し、当該判定した等級の情報を前記情報処理装置に送信する処理を更に実行するものである、としてもよい。
　これによれば、契約時または契約更新時の保険料を定める等級等を決定する情報を保険会社に提供出来る。
　また、本実施形態の保険用情報提供システムにおいて、前記演算装置は、前記検査データを、前記保険加入者が利用する検査用端末と通信して取得する処理を更に実行するものであるとしてもよい。
　これによれば、ＰＯＣＴ端末など、ユーザ自身が簡便に血液検査等を実行出来る検査用端末が各所に配置されている状況に対応し、新規の又は既存の保険加入者に関する検査データを効率的かつ迅速に収集し、上述の疾病発症率や医療費の予測を行うことが可能となる。
　また、本実施形態の保険用情報提供システムにおいて、前記演算装置は、健康増進用商品の情報を当該商品の情報提供者の装置から取得して記憶装置に格納する処理と、保険料低減のための情報提供を許容する保険加入者の情報を、前記保険会社の情報処理装置より取得し、当該保険加入者に関して判定した前記等級に基づき、当該等級の者が健康増進に用いると好適な健康増進用商品を所定アルゴリズムで判定し、当該判定した健康増進用商品の情報を記憶装置より読み出して、当該保険加入者の端末に宛てて送信する処理を更に実行するものである、としてもよい。
　これによれば、保険加入者に対して、健康状態を改善し自身の保険料を低減するための有為な情報を提供することが可能である。ひいては、保険加入者の健康増進が促進され、将来の医療費の低減と、それに伴う保険商品の収益健全性の向上にもつながる。
　また、本実施形態の保険用情報提供方法において、前記コンピュータシステムが、前記予測値の算定に際し、前記情報処理装置が指示する、設計対象の保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病と、想定保険加入者の属性とに応じ、前記検査データのうち属性が想定保険加入者と共通する人の検査データを所定アルゴリズムに適用して、想定保険加入者における所定期間未来の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定する、としてもよい。
　また、本実施形態の保険用情報提供方法において、前記コンピュータシステムが、前記予測値の算定に際し、前記検査データとして所定保険商品の新規または既存の保険加入者に関する検査データを得て、当該検査データを所定アルゴリズムに適用して、前記所定保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を、前記新規または既存の保険加入者について算定する、としてもよい。
　また、本実施形態の保険用情報提供方法において、前記コンピュータシステムが、前記新規または既存の保険加入者について算定した医療費の予測値を合算し、当該合算値の大きさに応じて保険料割引率が低減する等級を判定し、当該判定した等級の情報を前記情報処理装置に送信する処理を更に実行する、としてもよい。
　また、本実施形態の保険用情報提供方法において、前記コンピュータシステムが、前記検査データを、前記保険加入者が利用する検査用端末と通信して取得する処理を更に実行するとしてもよい。
　また、本実施形態の保険用情報提供方法において、前記コンピュータシステムが、健康増進用商品の情報を当該商品の情報提供者の装置から取得して記憶装置に格納する処理と、保険料低減のための情報提供を許容する保険加入者の情報を、前記保険会社の情報処理装置より取得し、当該保険加入者に関して判定した前記等級に基づき、当該等級の者が健康増進に用いると好適な健康増進用商品を所定アルゴリズムで判定し、当該判定した健康増進用商品の情報を記憶装置より読み出して、当該保険加入者の端末に宛てて送信する処理を更に実行するとしてもよい。
１０　ネットワーク
１００　保険用情報提供システム
１０１　記憶装置
１０２　プログラム
１０３　メモリ
１０４　ＣＰＵ（演算装置）
１０５　通信装置
１１０　予測エンジン
１２５　検査値ＤＢ
１２６　ＳＮＳアカウントＤＢ
１２７　商品ＤＢ
２００　保険会社サーバ
３００　健康関連会社サーバ
４００　ＳＮＳサーバ
５００　保険加入者端末
６００　ＰＯＣＴ端末（検査用端末）

Claims (12)

  1. 　他装置と通信する通信装置と、
    　所定装置から得た、疾病に関連する所定項目の所定人数分の検査データを所定アルゴリズムに適用し、保険会社の情報処理装置が指示する所定属性の人における所定期間未来の所定疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定し、当該予測値を前記情報処理装置に送信する演算装置と、
    　を備えることを特徴とする保険用情報提供システム。
  2. 　前記演算装置は、
    　前記予測値の算定に際し、前記情報処理装置が指示する、設計対象の保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病と、想定保険加入者の属性とに応じ、前記検査データのうち属性が想定保険加入者と共通する人の検査データを所定アルゴリズムに適用して、想定保険加入者における所定期間未来の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定するものである、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の保険用情報提供システム。
  3. 　前記演算装置は、
    　前記予測値の算定に際し、前記検査データとして所定保険商品の新規または既存の保険加入者に関する検査データを得て、当該検査データを所定アルゴリズムに適用して、前記所定保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を、前記新規または既存の保険加入者について算定するものである、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の保険用情報提供システム。
  4. 　前記演算装置は、
    　前記新規または既存の保険加入者について算定した医療費の予測値を合算し、当該合算値の大きさに応じて保険料割引率が低減する等級を判定し、当該判定した等級の情報を前記情報処理装置に送信する処理を更に実行するものである、
    　ことを特徴とする請求項３に記載の保険用情報提供システム。
  5. 　前記演算装置は、
    　前記検査データを、前記保険加入者が利用する検査用端末と通信して取得する処理を更に実行するものであることを特徴とする請求項１に記載の保険用情報提供システム。
  6. 　前記演算装置は、
    　健康増進用商品の情報を当該商品の情報提供者の装置から取得して記憶装置に格納する処理と、保険料低減のための情報提供を許容する保険加入者の情報を、前記保険会社の情報処理装置より取得し、当該保険加入者に関して判定した前記等級に基づき、当該等級の者が健康増進に用いると好適な健康増進用商品を所定アルゴリズムで判定し、当該判定した健康増進用商品の情報を記憶装置より読み出して、当該保険加入者の端末に宛てて送信する処理を更に実行するものである、
    　ことを特徴とする請求項３に記載の保険用情報提供システム。
  7. 　他装置と通信する通信装置を備えたコンピュータシステムが、
    　所定装置から得た、疾病に関連する所定項目の所定人数分の検査データを所定アルゴリズムに適用し、保険会社の情報処理装置が指示する所定属性の人における所定期間未来の所定疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定し、当該予測値を前記情報処理装置に送信する、
    　ことを特徴とする保険用情報提供方法。
  8. 　前記コンピュータシステムが、
    　前記予測値の算定に際し、前記情報処理装置が指示する、設計対象の保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病と、想定保険加入者の属性とに応じ、前記検査データのうち属性が想定保険加入者と共通する人の検査データを所定アルゴリズムに適用して、想定保険加入者における所定期間未来の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を算定する、
    　ことを特徴とする請求項７に記載の保険用情報提供方法。
  9. 　前記コンピュータシステムが、
    　前記予測値の算定に際し、前記検査データとして所定保険商品の新規または既存の保険加入者に関する検査データを得て、当該検査データを所定アルゴリズムに適用して、前記所定保険商品にて保険金支払対象となる１または複数の対象疾病の発症率または医療費の少なくともいずれかの予測値を、前記新規または既存の保険加入者について算定する、
    　ことを特徴とする請求項７に記載の保険用情報提供方法。
  10. 　前記コンピュータシステムが、
    　前記新規または既存の保険加入者について算定した医療費の予測値を合算し、当該合算値の大きさに応じて保険料割引率が低減する等級を判定し、当該判定した等級の情報を前記情報処理装置に送信する処理を更に実行する、
    　ことを特徴とする請求項９に記載の保険用情報提供方法。
  11. 　前記コンピュータシステムが、
    　前記検査データを、前記保険加入者が利用する検査用端末と通信して取得する処理を更に実行することを特徴とする請求項７に記載の保険用情報提供方法。
  12. 　前記コンピュータシステムが、
    　健康増進用商品の情報を当該商品の情報提供者の装置から取得して記憶装置に格納する処理と、保険料低減のための情報提供を許容する保険加入者の情報を、前記保険会社の情報処理装置より取得し、当該保険加入者に関して判定した前記等級に基づき、当該等級の者が健康増進に用いると好適な健康増進用商品を所定アルゴリズムで判定し、当該判定した健康増進用商品の情報を記憶装置より読み出して、当該保険加入者の端末に宛てて送信する処理を更に実行する、
    　ことを特徴とする請求項９に記載の保険用情報提供方法。
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