JP6300866B2 - 情報提示装置、提示方法および提示プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提示装置、提示方法および提示プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した情報提供が盛んに行われている。例えば、ユーザに関する情報を分析することによって、ユーザに適した情報が提供されるようになってきている。

この一例として、ユーザに関する情報を分析することによって、ユーザに適した保険商品を紹介したりするサービスが存在する。特許文献１には、個人毎の行動パターンと個人情報に基づいて、リスク細分化された保険料を顧客に提供する技術が開示されている。

特開２００４−２３４５１３号公報

しかしながら、上記の従来技術では、よりユーザに適した保険を提供することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、保険提示サーバは、特定の区域へのユーザの立ち入りを検出したことに応じて、特定の区域を示す区域情報と、かかるユーザの個人情報とに基づいて、かかるユーザを保障の対象とする保険の種別および保険料を決定する。そして、保険提示サーバは、決定した種別および保険料をユーザに提供する。

このように、上記の従来技術では、特定の区域へ立ち入ったユーザのみを対象に保険に関する情報提供を行っているに過ぎず、よりユーザに適した保険を提供することができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、よりユーザに適した保険を提供することができる情報提示装置を提供することを目的とする。

本願にかかる情報提示装置は、ユーザに関連する所定のデータに基づいて、発生するイベントを予測する予測部と、前記予測部により予測されたイベントに関連する保険と前記ユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、前記ユーザに対して保険に関する情報の提示を行う提示部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、よりユーザに適した保険を提供することができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる提示処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態にかかる情報提示システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる情報提示装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる契約情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態にかかるユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかる保険情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態にかかる保険情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態にかかる統計情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、実施形態にかかる確率情報記憶部の一例を示す図である。 図１０は、実施形態にかかる情報提示装置による提示処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、情報提示装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願にかかる情報提示装置、提示方法および提示プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について、図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報提示装置、提示方法および提示プログラムが限定されるものではない。

〔１．提示処理〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる提示処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる提示処理の一例を示す図である。実施形態にかかる提示処理は、図１に示す情報提示装置１００によって行われる。

情報提示装置１００は、ユーザの保険加入状況に応じて、ユーザにより適した情報であって、保険に関する情報を提示するサーバ装置である。具体的には、情報提示装置１００は、所定のデータに基づいて、ユーザに対して発生するイベントを予測する。そして、情報提示装置１００は、予測したイベントに関連する所定の条件と、ユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、ユーザに対して保険に関する情報の提示を行う。例えば、情報提示装置１００は、ユーザに対して、保険の見直しを提案する旨の情報や保険への加入を提案する旨の情報を提示する。

ここで、実施形態にかかるイベントについて説明する。実施形態にかかるイベントは、ユーザに対してこれから発生する可能性があるイベント、ユーザに対して過去から現在に至るまで継続しているイベント（これまで継続しているため、この先も継続される可能性があるイベント）、ユーザの身の回り（例えば、居住地）において自然発生し得るイベント等を示す。

ユーザに対してこれから発生する可能性があるイベントの一例について説明する。例えば、情報提示装置１００は、あるユーザ（ユーザＵとする）について、「自動車」に関するウェブページの閲覧履歴が急増したり、「自動車、購入」といった検索クエリの使用が急上昇したことを特定したとする。かかる場合、情報提示装置１００は、ユーザＵに対してこれから発生する可能性があるイベントが「自動車購入」であることを予測する。

ユーザに対して過去から現在に至るまで継続しているイベントについて説明する。例えば、情報提示装置１００は、ユーザＵについて、購入履歴を参照することで過去から現在に至るまで継続して「たばこを購入」していることを特定したとする。かかる場合、情報提示装置１００は、ユーザＵに対して過去から現在に至るまで継続しているイベント、そしてこの先も継続して発生し得るイベントが「たばこを吸う」であることを予測する。

ユーザの身の回り（例えば、居住地）において自然発生し得るイベントとは、自然災害（地震等）や疾患等である。例えば、情報提示装置１００は、ユーザＵの居住地において、地震が発生しやすいといった統計が得られている場合には、かかる居住地において自然発生し得るイベントが「地震発生」であることを予測する。また、例えば、情報提示装置１００は、ユーザＵの居住地にいる住人は「がん」に罹患する可能性が高いとの統計が得られている場合には、自然発生し得るイベントが「がん発症」であることを予測する。

次に、予測したイベントに関連する所定の条件について説明する。かかる所定の条件は、保険に関する情報としてユーザに対してどのような情報を提示するかを決定するための条件情報を示す。例えば、かかる条件情報としては、予測されたイベントに関連する保険の種別、ユーザが加入済みの保険により保障される保障内容（例えば月額保険料）が、加入済みの保険に関する統計情報より高いか、あるいは、低いかといったものである。

つまり、実施形態にかかる情報提示装置１００は、ユーザが加入済みの保険と上記のような条件情報との比較を行ってゆくことで、よりユーザに適した保険に関する情報を提示するものである。なお、本実施形態では、ユーザが加入済みの保険とは、ユーザが加入済みの保険が無いといった概念を含むものである。

端末装置１０は、ユーザによって利用される端末装置であり、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。例えば、端末装置１０は、情報提示装置１００から受け付けた保険に関する情報を所定の態様で表示する。以下では、情報提示装置１００によって行われる保険提示処理について具体的に説明する。

まず、情報提示装置１００は、所定のデータに基づいて、ユーザに対して発生するイベントを予測する（ステップＳ１）。図１に示すように、所定のデータは、例えば、購入履歴記憶部に記憶される購入履歴、閲覧履歴記憶部に記憶される閲覧履歴、口座情報記憶部に記憶される入出金情報等である。

購入履歴記憶部は、例えば、各種仮想店舗（実店舗が存在する場合もある）から出品された商品を、ネットワークを介して購入可能とするオンラインショッピングサイトを提供しているショッピングサーバによって保有される。また、閲覧履歴記憶部は、例えば、ユーザによって入力された検索クエリに対応するウェブページを検索し、検索したウェブページを検索結果として配信するコンテンツサーバによって保有される。

口座情報記憶部は、例えば、家計簿の管理を行うアプリケーション（「家計簿アプリ」とする）を提供する家計簿アプリサーバによって保有される。かかる家計簿アプリは、ユーザ登録された銀行口座との連携を実現することができる。したがって、家計簿アプリサーバは、ユーザがどのような用件でどれだけの金額を入金したか、あるいは、出金したかといった情報を口座情報記憶部に記憶している。このため、情報提示装置１００は、例えば、かかる家計簿アプリサーバと連携することで、ユーザの入出金情報を取得することができる。

なお、図１では、ユーザに対して発生するイベントを予測するために用いられる所定のデータとして、購入履歴記憶部に記憶される購入履歴、閲覧履歴記憶部に記憶される閲覧履歴、口座情報記憶部に記憶される入出金情報を例示しているが、所定のデータはこれらに限定されるものではない。例えば、情報提示装置１００は、ユーザに対して発生するイベントを予測可能なデータであれば、いかなるデータも用いることができる。図２でも示しているが、例えば、情報提示装置１００は、所定の金融機関サーバによって保有されるデータ（例えば入出金情報）や、所定のメールサーバによって保有されるデータ（例えば送受信されたメールのテキストデータ）等も用いることができる。

また、情報提示装置１００は、上記のような各種サーバが有する記憶部を自装置内に有することは可能であるが、データ量が膨大になり処理負荷が大きくなることが考えられる。したがって、実施形態にかかる情報提示装置１００は、必要に応じて、上記のような各種サーバにアクセスし、各種サーバ内の記憶部に記憶される所定のデータであって、イベント予測に必要な分のデータを参照および取得するものとする。

本実施形態では、説明を簡単にするために、情報提示装置１００は、所定のデータとして、購入履歴記憶部に記憶される購入履歴に基づいて、１ユーザに対して発生するイベントを１つ予測するものとする。しかしながら、情報提示装置１００は、複数の異なる記憶部に記憶される所定のデータに基づいて、１ユーザに対して発生するイベントを複数予測してもよいことはいうまでもない。

図１の例では、情報提示装置１００は、外部のショッピングサーバが保有する購入履歴記憶部にアクセスする。そして、情報提示装置１００は、各ユーザの購入履歴に基づいて、各ユーザに対して発生するイベントを予測する。図１の例では、ユーザＵ１に着目する。

図１の例では、情報提示装置１００は、購入履歴記憶部にアクセスしユーザＵ１の購入履歴として「２０１６年７月１日、ハワイ旅行」を取得する。したがって、情報提示装置１００は、ユーザＵ１について取得した購入履歴「２０１６年７月１日、ハワイ旅行」に基づいて、ユーザＵ１に対して発生するイベントが「海外旅行」であることを予測する。

次に、情報提示装置１００は、ユーザＵ１が加入済みの保険に関する保険情報から、ユーザＵ１が加入済みの保険に対応する保険種別（例えば、生命保険、医療保険等）を特定する（ステップＳ２）。図１に示すように、情報提示装置１００は、自装置内に契約情報記憶部１２１を有する。したがって、情報提示装置１００は、契約情報記憶部１２１を参照することにより、ユーザＵ１が加入済みの保険に対応する保険種別を特定する。

契約情報記憶部１２１は、各ユーザが加入済みの保険に関する各種情報を記憶する記憶部である。例えば、情報提示装置１００は、予め所定のアプリケーションを介して、各ユーザから当該ユーザが加入済みの保険に関する各種情報の登録を受け付けることにより、受け付けた情報を契約情報記憶部１２１に記憶することができる。なお、この例に限らず、情報提示装置１００は、任意の手段を用いて、ユーザが加入済みの保険に関する各種情報を収集してよい。

図１の例では、契約情報記憶部１２１は、ユーザＩＤ「Ｕ１」に、保険会社「Ａ社」、加入保険「海外旅行保険ＰＬ１」、保険料「ハワイ４日：５，０００円」、保障内容「障害治療、携行品損害」を対応付けて記憶している。かかる例は、ユーザＵ１が、保険会社「Ａ社」が提供する「海外旅行保険ＰＬ１」に加入済みであり、「海外旅行保険ＰＬ１」によって保障される保障内容が、保険料「ハワイ旅行４日で５，０００円」のプランで「障害治療、携行品損害」である例を示す。以上のことから、情報提示装置１００は、ユーザＵ１が加入済みの保険に対応する保険種別として「海外旅行保険」を特定する。

次に、情報提示装置１００は、ユーザＵ１に対して発生すると予測したイベント「海外旅行」に関連する条件情報を特定する（ステップＳ３）。例えば、情報提示装置１００は、かかる条件情報として、予測したイベント「海外旅行」に関連する保険種別を特定する。

情報提示装置１００は、例えば、保険情報記憶部１２３を参照することにより、予測したイベント「海外旅行」に関連する保険種別を特定するが、ここでは保険情報記憶部１２３の説明を省略する。ここでは、情報提示装置１００は、予測したイベント「海外旅行」に関連する保険種別として「海外旅行保険」を特定したものとする。

そして、情報提示装置１００は、予測したイベント「海外旅行」に関連する保険種別「海外旅行保険」と、ユーザＵ１が加入済みの保険「海外旅行保険ＰＬ１」に対応する保険種別「海外旅行保険」とを比較することにより、両者が合致するか否かを判定する（ステップＳ４）。かかる例では、情報提示装置１００は、保険種別「海外旅行保険」で合致すると判定する。

このように保険種別が合致することは、ユーザが加入済みの保険によって、ユーザに対して起こるイベントが保障されていることを意味する。しかしながら、ユーザが加入済みの保険の保障内容によっては、ユーザに対して起こるイベントが十分に保障されているとはいえない場合がある。また、ユーザの属性情報として、例えば、ユーザの年齢、家族構成、収入等を考慮した場合、ユーザが加入済みの保険についてユーザが支払っている保険料が、同一種別の保険、あるいは、類似種別の保険の統計情報によって示される保険料と比較して、高すぎる場合がある。また逆に、低すぎる場合がある。

このため、情報提示装置１００は、保険種別が合致すると判定した場合、今度は、保険に関する統計情報に基づいて、ユーザが加入済みの保険によって保障される保障内容がユーザに適切なものであるかを判定する。そして、情報提示装置１００は、判定結果に応じて、例えば、保険料の見直しの提案を行う。

図１の例に戻り、情報提示装置１００は、ユーザＵ１について保険種別が合致すると判定したことにより、ユーザＵ１が加入済みの保険「海外旅行保険ＰＬ１」により保障される保障内容と、統計情報記憶部１２４に記憶される海外旅行保険に関する統計情報とを比較する（ステップＳ５−１）。そして、情報提示装置１００は、保障内容に対応する値として、例えばユーザＵ１が支払っている保険料が当該統計情報より高いか否かを判定する（ステップＳ６）。

ここで、図１に示すように情報提示装置１００は、自装置内に統計情報記憶部１２４を有する。統計情報記憶部１２４は、各種保険に関する統計情報を記憶する記憶部である。かかる統計情報について一例を示すと、例えば、「生命保険における年代別の平均保険料」といったものである。このような保険に関する統計情報は数多く存在するが、情報提示装置１００は、所定の機関によって集計されたものを統計情報記憶部１２４に記憶してよい。また、情報提示装置１００は、情報提示装置１００を管理する管理会社によって独自に集計された統計情報を記憶してもよい。

図１の例では、統計情報記憶部１２４は、保険種別「海外旅行保険」に、旅行先「ハワイ」、平均保険料「２，５００円」、保障内容「傷害死亡、疾病死亡、障害治療、携行品損害」を対応付けて記憶している。かかる例は、一般的な「海外旅行保険」において、旅行先「ハワイ」とするプランに対して、平均保険料「２，５００円」といった統計情報が得られていることを示す。

したがって、例えば、情報提示装置１００は、「海外旅行保険ＰＬ１」においてユーザＵ１が支払っている保険料「５，０００円」と、一般的な「海外旅行保険」において得られている統計情報である平均保険料「２，５００円」とを比較する。かかる場合、情報提示装置１００は、ユーザＵ１が平均保険料「２，５００円」より高い保険料を払っていると判定する。なお、情報提示装置１００は、単に統計情報より高いか否かを判定するのではなく、統計情報より所定額以上であるか、あるいは、統計情報より所定額以下であるかを判定してもよい。

統計によって得られている平均保険料より高い保険料を支払っているということは、ユーザＵ１は、高すぎる保険料を支払っている可能性や、プランの選択あるいは保険会社の選択を誤っている可能性がある。したがって、情報提示装置１００は、ユーザＵ１に対して、加入済みの保険「海外旅行保険ＰＬ１」を見直すよう提案する旨の情報を提示する（ステップＳ７）。

また、情報提供装置１００は、ユーザＵ１に対して、イベント「海外旅行」に関連する保険である「海外旅行保険ＰＬ１」に既に加入済みである旨と、「海外旅行保険ＰＬ１」により保障される保障内容も提示する。また、情報提示装置１００は、ユーザＵ１に対して他の海外旅行保険を提案する旨の情報も提示してよい。例えば、情報提示装置１００は、ユーザＵ１が加入済みの「海外旅行保険ＰＬ１」より保険料が安く、かつ、保障内容が充実した海外旅行保険を提案する旨の情報も提示してよい。

なお、情報提供装置１００がユーザに対して情報提示することは、情報提供装置１００がユーザの端末装置１０に情報を送信することで、端末装置１０の画面に情報を表示させることに相当する。例えば、情報提供装置１００は、メール送信により情報を表示させてもよいし、プッシュ通知により情報を表示させてもよい。また、端末装置１０に所定のアプリがインストールされている場合には、そのアプリに情報表示させてもよい。図１では、プッシュ通知により、端末装置１０の画面に情報表示させた場合の一例を示す。

さて、ステップＳ４以降では、ユーザＵ１について保険種別が合致すると判定した場合の処理について説明した。次に、ユーザＵ１について保険種別が合致しないと判定した場合の処理について説明する。

再びステップＳ１に戻り、情報提示装置１００は、購入履歴記憶部にアクセスしユーザＵ１の購入履歴として「２０１６年７月２１日、たばこ購入」を取得したとする。したがって、情報提示装置１００は、ユーザＵ１について取得した購入履歴「２０１６年７月２１日、たばこ購入」に基づいて、ユーザＵ１に対してこれから発生する可能性があるイベントが「たばこを吸う」であることを予測する。

次に、情報提示装置１００は、契約情報記憶部１２１を参照することにより、ユーザＵ１が加入済みの保険に対応する保険種別を特定する（ステップＳ２）。図１の例では、ユーザＵ１は、保険会社「Ａ社」が提供する「海外旅行保険ＰＬ１」に加入済みである。したがって、情報提示装置１００は、ユーザＵ１が加入済みの保険に対応する保険種別として「海外旅行保険」を特定する。

次に、情報提示装置１００は、予測したイベント「たばこを吸う」に関連する保険種別として「がん保険」を特定する（ステップＳ３）。そして、情報提示装置１００は、予測したイベント「たばこを吸う」に関連する保険種別「がん保険」と、ユーザＵ１が加入済みの保険「海外旅行保険ＰＬ１」に対応する保険種別「海外旅行保険」とを比較することにより、両者が合致するか否かを判定する（ステップＳ４）。かかる例では、情報提示装置１００は、合致しないと判定する。

このように保険種別が合致しないことは、ユーザに対して起こるイベントが保障されていない、すなわちユーザＵ１に対して起こるイベントに関連する保険にユーザが未加入であることを意味する。

このため、情報提示装置１００は、保険種別が合致しないと判定した場合、今度は、予測したイベントに関連する保険の対象となる事柄に関する確率情報を取得し、取得した確率情報の提示を行う。例えば、情報提示装置１００は、予測したイベントに関連する保険による保障対象となる事柄に関する確率情報であってユーザの属性情報に対応する確率情報を取得し、取得した確率情報の提示を行う。

図１の例に戻り、情報提示装置１００は、ユーザＵ１について保険種別が合致しないと判定したことにより、予測したイベント「たばこを吸う」に関連する保険「がん保険」の保障対象となる事柄に関する確率情報であってユーザＵ１の属性情報に対応する確率情報を確率情報記憶部１２５から取得する（ステップＳ５−２）。

ここで、図１に示すように情報提示装置１００は、自装置内に確率情報記憶部１２５を有する。確率情報記憶部１２５は、各種保険が保障対象とする事柄に関する確率情報を記憶する記憶部である。「がん保険」の保障対象となる事柄に関する確率情報とは、例えば、「がんのうち、胃がんに罹患する確率情報」といったものである。図１の例では、確率情報記憶部１２５は、各種がんに罹患する確率情報を男性および女性毎に記憶している。

したがって、かかる例では、ユーザＵ１が「男性」、すなわちユーザＵ１の属性情報「男性」であるとすると、情報提示装置１００は、「たばこ」を発症原因とする「胃がんで男性が罹患する確率情報」である「１１．２０％」を確率情報記憶部１２５から取得する。そして、情報提示装置１００は、ユーザＵ１に対して、保険（例えば、がん保険）に加入するよう提案する旨の情報を提示する（ステップＳ７）。また、情報提示装置１００は、ユーザＵ１対して、「男性が罹患するがんの１１．２０％は胃がんです」といった確率情報を提示する。

ここで、上記の通り、保険種別が合致しないことは、ユーザに対して起こるイベントに関連する保険にユーザが未加入であることを示す。このため、情報提示装置１００は、図１の例では、予測したイベント「たばこを吸う」に関連する保険「がん保険」のうち、ユーザＵ１により適した「がん保険」を提示してもよい。このとき、情報提示装置１００は、例えば、ユーザＵ１の属性情報として、年齢、性別、収入等を加味して、よりユーザＵ１に適した「がん保険」を提示してもよい。

さて、図１を用いて説明してきたように、実施形態にかかる情報提示装置１００は、所定のデータに基づいて、ユーザに対して発生するイベントを予測する。そして、情報提示装置１００は、予測したイベントに関連する保険とユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、ユーザに対して保険に関する情報の提示を行う。

例えば、情報提示装置１００は、予測したイベントに関連する保険の保険種別とユーザが加入済みの保険に対応する保険種別とが合致する場合には、ユーザが加入済みの保険により保障される保障内容とユーザが加入済みの保険に関する統計情報との比較に基づいて、保険に関する情報を提示する。また、例えば、情報提示装置１００は、予測したイベントに関連する保険の保険種別とユーザが加入済みの保険に対応する保険種別とが合致しない場合には、予測したイベントに関連する保険への加入を提案する旨の情報を提示する。

このように、情報提示装置１００は、ユーザに対して発生すると予測したイベントと、ユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、保険に関する情報を提示し分けることができるため、よりユーザに適した保険に関する情報を提示することができる。

〔２．情報提示システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態にかかる情報提示システムの構成について説明する。図２は、実施形態にかかる情報提示システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１には、端末装置１０と、ショッピングサーバ３０_１と、コンテンツサーバ２０_２と、家計簿アプリサーバ３０_３と、金融機関サーバ３０_４と、メールサーバ３０_５と、情報提示装置１００とが含まれる。端末装置１０と、ショッピングサーバ３０_１と、コンテンツサーバ３０_２と、家計簿アプリサーバ３０_３と、金融機関サーバ３０_４と、メールサーバ３０_５と、情報提示装置１００とは、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０、複数台の情報提示装置１００が含まれてもよい。

ショッピングサーバ３０_１は、各種仮想店舗から出品された商品を、ネットワークＮを介して購入可能とするオンラインショッピングサイトを提供しているサーバ装置である。例えば、ショッピングサーバ３０_１は、各ユーザに購入された商品を、ユーザ毎に購入日時に対応付けた履歴情報である購入履歴を記憶する購入履歴記憶部を有する。

コンテンツサーバ３０_２は、検索クエリに対応するウェブページを検索し、検索したウェブページを検索結果として配信するサーバ装置である。例えば、コンテンツサーバ３０_２は、各ユーザに閲覧されたウェブページ（例えば、ウェブページのＵＲＬ）を、ユーザ毎に閲覧日時に対応付けた履歴情報である閲覧履歴を記憶する閲覧履歴記憶部を有する。なお、閲覧履歴記憶部は、各ユーザに入力された検索クエリを、ユーザ毎に検索日時に対応付けた履歴情報も記憶する。

家計簿アプリサーバ３０_３は、所定の家計簿アプリを提供するサーバ装置である。例えば、家計簿アプリサーバ３０_３は、ユーザ登録された銀行口座との連携を実現することができる。したがって、家計簿アプリサーバ３０_３は、ユーザがどのような用件でどれだけの金額を入金したか、あるいは、出金したかといった情報を記憶する口座情報記憶部を有する。

金融機関サーバ３０_４は、例えば、情報提示装置１００を管理する管理会社と連携するカード会社のサーバ装置である。金融機関サーバ３０_４は、例えば、どのようなローンで何を購入したかといった情報を記憶する購入情報記憶部を有する。

メールサーバ３０_５は、ユーザの端末装置間でのメールの送受信を仲介するサーバ装置である。例えば、メールサーバ３０_５は、端末装置から送信されたメールのテキストデータを記憶するメール情報記憶部を有する。

なお、図２に示す情報提示システム１は、一例であり、情報提示システム１は、ユーザに対して発生するイベントを予測可能なデータを有するサーバ装置であれば、いかなるサーバ装置も含めることができる。

〔３．情報提示装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報提示装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報提示装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情提示理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、図２に示す各種サーバ装置や、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、契約情報記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、保険情報記憶部１２３と、統計情報記憶部１２４と、確率情報記憶部１２５を有する。

（契約情報記憶部１２１について）
契約情報記憶部１２１は、各ユーザが加入済みの保険に関する各種情報を記憶する記憶部である。例えば、情報提示装置１００は、予め所定のアプリケーションを介して、各ユーザから当該ユーザが加入済みの保険に関する各種情報の登録を受け付けることにより、受け付けた情報を契約情報記憶部１２１に記憶する。

ここで、図４に実施形態にかかる契約情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、契約情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「保険会社」、「加入保険」、「保険料」、「保障内容」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザまたはユーザの端末装置１０を識別するための識別情報を示す。「保険会社」は、ユーザが加入している保険会社の名称を示す。「加入保険」は、ユーザが加入済みの保険に対応する保険種別を示す。例えば、ユーザＵ１が保険会社「Ａ社」によって提供される、ある特定のプランの海外旅行保険に加入している場合、ユーザＵ１が加入済みの保険に対応する保険種別は「海外旅行保険」である。「保険料」は、加入済みの保険においてユーザが支払っている保険料を示す。「保障内容」は、加入済みの保険により保障される事項を示す。

すなわち、図４の例では、ユーザＵ１が、保険会社「Ａ社」が提供する「海外旅行保険ＰＬ１」に加入済みであり、「海外旅行保険ＰＬ１」によって保障される保障内容が、保険料「ハワイ旅行４日で５，０００円」のプランで「障害治療、携行品損害」である例を示す。

（ユーザ情報記憶部１２２について）
ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザに関連する属性情報を記憶する記憶部である。ここで、図５に実施形態にかかるユーザ情報記憶部１２２の一例を示す。図５の例では、ユーザ情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「住所」、「年齢」、「性別」、「年収」、「家族構成」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザまたはユーザの端末装置１０を識別するための識別情報を示す。「住所」は、ユーザの現住所を示す。「年齢」は、ユーザの年齢を示す。「性別」は、ユーザの性別を示す。「年収」は、ユーザの年収を示す。「家族構成」は、ユーザの家族構成を示す。すなわち、図５の例では、ユーザＵ１は、住所「ＡＤＤ１」に住んでおり、年齢「３５歳」、性別「男」、年収「５５０万」、家族構成「妻、子１人」であることを示す。

（保険情報記憶部１２３について）
保険情報記憶部１２３は、予測されたイベントに関する保険種別や、ユーザが加入済みの保険により保障される保障内容等と比較される条件情報を記憶する記憶部である。ここで、図６および図７に実施形態にかかる保険情報記憶部１２３の一例を示す。図６および図７の例では、保険情報記憶部１２３は、「判断材料」、「イベント」、「イベントに関連する保険」、「提案に関する条件情報」、「提案概要」といった項目を有する。

「判断材料」は、ユーザに対して発生するイベントを予測するための判断材料を示す。「イベント」は、対応する「判断材料」から予測されるイベントを示す。「イベントに関連する保険」は、対応する「イベント」に関連する保険の種別を示す。

「判断材料」、「イベント」、「イベントに関連する保険」について一例を示す。例えば、情報提示装置１００は、図１に示す各種サーバ装置の記憶部にアクセスすることにより、判断材料として「ハワイ旅行予約」を取得したとする。かかる場合、情報提示装置１００は、保険情報記憶部１２３を参照し、取得した「ハワイ旅行予約」に対応付けられるイベント「ハワイ旅行へ行く」を、ユーザに対して発生するイベントと予測する。また、情報提示装置１００は、予測したイベント「ハワイ旅行へ行く」に関連する保険が「海外旅行保険」であることを特定する。

「提案に関する条件情報」は、ユーザに対してどのような情報を提示するかを決定するための条件情報を示す。また、図６および図７に示すように、「提案に関する条件情報」は、保険における各種統計情報に関する条件が用いられる。「提案概要」は、ユーザが加入済みの保険に関する情報が、対応する「提案に関する条件情報」を満たす場合にユーザに提案すべき情報の概要を示す。

例えば、情報提示装置１００は、図１で説明したように、予測したイベントに関連する保険種別と、ユーザが加入済みの保険に対応する保険種別とを比較し、両者が合致すると判定した場合、ユーザが加入済みの保険により保障される保障内容とこの条件情報とを比較する。そして、情報提示装置１００は、かかる保障内容が条件情報を満たしている場合には、対応する「提案概要」に基づいて、保険に関する情報を提示する。

また、情報提示装置１００は、両者が合致しないと判定した場合、すなわちユーザがイベントに関連する保険に未加入である場合、対応する「提案概要」に基づいて、保険に関する情報を提示する。

（統計情報記憶部１２４について）
統計情報記憶部１２４は、各種保険に関する統計情報を記憶する記憶部である。ここで、図８に実施形態にかかる統計情報記憶部１２４の一例を示す。図８の例では、統計情報記憶部１２４は、死亡時どれほどの保険金額を受け取ることのできる生命保険に加入しているかを年代別にまとめた統計情報１２４−１、死亡時どれほどの保険金額を受け取ることのできる生命保険に加入しているかを家族構成別にまとめた統計情報１２４−２、入院日額がどれほどの医療保険に加入しているかを年収別にまとめた統計情報１２４−３を有する例を示す。

なお、図８に示す各統計情報は、保険に関する統計情報のうちのほんの一例に過ぎない。また、例えば、情報提示装置１００は、契約情報記憶部１２１に記憶される情報を用いて、各種統計情報を算出し、算出した統計情報を統計情報記憶部１２４に記憶させてもよい。統計情報記憶部１２４には、外部の所定の機関によって集計されたものが記憶されてもよい。

（確率情報記憶部１２５について）
確率情報記憶部１２５は、各種保険が保障対象とする事柄に関する確率情報を記憶する記憶部である。ここで、図９に実施形態にかかる確率情報記憶部１２５の一例を示す。図９の例では、確率情報記憶部１２５が、各種保険が保障対象とする事柄に相当するイベントと、そのイベントでの死亡率とを対応付けて記憶している例を示す。また、確率情報記憶部１２５は、図９の例に限らず、あらゆるイベントに関する確率情報を記憶してよい。例えば、確率情報記憶部１２５は、図１に示すように、各種がんに罹患する確率情報を男性および女性毎に記憶してもよい。

（その他の記憶部について）
図示しないが、情報提示装置１００は、各保険会社の保険商品を記憶する記憶部を有してもよい。例えば、情報提示装置１００は、自装置を管理する管理会社と提携している保険会社の保険商品を記憶する。

（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報提示装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、予測部１３２と、比較部１３３と、提示部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（受付部１３１について）
受付部１３１は、ユーザが加入済みの保険に関する各種情報を受け付ける。例えば、受付部１３１は、所定のアプリケーションを介して、各ユーザから当該ユーザが加入済みの保険に関する各種情報の登録を受け付ける。また、受付部１３１は、受け付けた情報を契約情報記憶部１２１に記憶する。また、受付部１３１は、ユーザの属性情報として、例えば、個人情報を受け付けてもよい。そして、受付部１３１は、受け付けた情報をユーザ情報記憶部１２２に記憶する。

（予測部１３２について）
予測部１３２は、ユーザに関連する所定のデータに基づいて、発生するイベントを予測する。具体的には、予測部１３２は、所定のデータとしてユーザ行動に関するデータに基づいて、ユーザに対して発生するイベントを予測する。ユーザ行動に関するデータは、例えば、図２に示す各種サーバ装置が有する記憶部に記憶される。ユーザ行動とは、例えば、「〜を購入した」といった履歴情報である。

ここで、図６を用いて、予測部１３２の処理の一例について説明する。例えば、予測部１３２は、図２に示す各種サーバ装置の記憶部にアクセスすることにより、ユーザ行動に関するデータ（履歴情報）を取得する。例えば、予測部１３２は、「ハワイ旅行予約」といったユーザ行動に関するデータ（履歴情報）を取得したとする。かかる場合、予測部１３２は、保険情報記憶部１２３を参照し、取得したユーザ行動に関するデータ「ハワイ旅行予約」に対応する「判断材料」（すなわち、「ハワイ旅行予約」）に紐付けられるイベント「ハワイ旅行へ行く」を、ユーザに対して発生するイベントと予測する。

また、予測部１３２は、所定のデータとしてユーザの所在地に関するデータに基づいて、当該所在地で発生するイベントを予測してもよい。ユーザの所在地に関するデータは、例えば、図２に示す各種サーバ装置が有する記憶部に記憶される。

ここで、図７を用いて、予測部１３２の処理の一例について説明する。例えば、予測部１３２は、図２に示す各種サーバ装置の記憶部にアクセスすることにより、ユーザの所在地に関するデータ（現住所）を取得する。例えば、予測部１３２は、「Ｙ１県」といったユーザの所在地に関するデータを取得したとする。ここで、予測部１３２は、保険情報記憶部１２３を参照し、取得したユーザの現住所に関するデータ「Ｙ１県」と、判断材料として記憶されている「登録現住所」が一致する場合、イベント「がん死亡率の高い地域に住んでいる」を、ユーザに対して発生するイベントと予測する。また、予測部１３２は、ユーザの現住所に関するデータを用いて、ユーザの身の回りにおいて自然発生し得るイベント（例えば、自然災害）を予測することもできる。

（比較部１３３について）
比較部１３３は、予測部１３２により予測されたイベントに関連する条件情報であって保険に関する条件情報と、ユーザが加入済みの保険とを比較する。例えば、比較部１３３は、予測されたイベントに関連する保険種別と、ユーザが加入済みの保険に対応する保険種別とを比較し、両者が合致するか否かを判定する。

また、比較部１３３は、保険種別が合致すると判定した場合、保険に関する統計情報に基づいて、ユーザが加入済みの保険によって保障される保障内容がユーザに適切なものであるかを判定する。具体的には、比較部１３３は、保険情報記憶部１２３に記憶される所定の条件（提案に関する条件情報）に基づいて、ユーザが加入済みの保険に関する情報と、保険に関する統計情報とを比較する。例えば、比較部１３３は、ユーザが加入済みの保険により保障される保障内容と、当該ユーザの属性情報に応じた保険に関する統計情報とを比較する。

そして、比較部１３３は、ユーザが加入済みの保険に関する情報が提案に関する条件情報を満たしているか否かを判定する。例えば、比較部１３３は、ユーザが加入済みの保険により保障される保障内容として保険料が、ユーザの属性情報に応じた保険に関する統計情報より高い場合に、提案に関する条件情報を満たしていると判定する。

なお、例えば、比較部１３３は、設定される条件情報によっては、ユーザが支払っている保険料が、ユーザの属性情報に応じた保険に関する統計情報より低い場合に、提案に関する条件情報を満たしていると判定する場合もある。

一方、比較部１３３は、保険種別が合致しないと判定した場合、提示部１３４に対して、予測されたイベントに関連する保険による保障対象となる事柄に関する確率情報を提示するよう指示する。また、比較部１３３は、保険種別が合致しないと判定した場合、提示部１３４に対して、ユーザの属性情報に応じた統計情報を提示するよう指示する。

（提示部１３４について）
提示部１３４は、予測部１３２により予測されたイベントに関連する保険と、ユーザが加入済みの保険との比較結果に基づいて、ユーザに対して保険に関する情報の提示を行う。例えば、提示部１３４は、予測されたイベントに関連する保険種別と、ユーザが加入済みの保険に対応する保険種別とが合致すると判定された場合には、ユーザは当該イベントに関連する保険に加入済みである旨と、加入済みの保険により保障される保障内容とを提示する。例えば、提示部１３４は、加入済みの保険により保障される保障内容を契約情報記憶部１２１から取得する。

また、提示部１３４は、保険種別が合致すると判定された場合において、さらに、ユーザが加入済みの保険における保障内容（例えば、保険料）が、保険に関する統計情報より高いと判定された場合には、ユーザに対して加入済みの保険を見直すよう提案する。なお、提示部１３４は、ユーザが加入済みの保険における保障内容が、統計情報より低いと判定された場合において、ユーザに対して加入済みの保険を見直すよう提案する場合もある。

一方、提示部１３４は、予測されたイベントに関連する保険種別と、ユーザが加入済みの保険に対応する保険種別とが合致しないと判定された場合には、保険への加入を提案する。具体的には、提示部１３４は、予測されたイベントに関連する保険への加入を提案する。例えば、提示部１３４は、予測されたイベントに関連する保険として、ユーザの属性情報に応じた保険情報を取得し、取得した保険情報に対応する保険への加入を提案する。

また、提示部１３４は、予測されたイベントに関連する保険種別と、ユーザが加入済みの保険に対応する保険種別とが合致しないと判定された場合には、予測されたイベントに関連する保険による保障対象となる事柄に関する確率情報を提示する。例えば、提示部１３４は、ユーザの属性情報に基づいて、予測されたイベントに関連する保険による保障対象となる事柄に関する確率情報を確率情報記憶部１２５から取得し、取得した確率情報を提示する。なお、このとき提示部１３４は、取得した確率情報が所定値以上である場合に、取得した確率情報を提示してもよい。

また、提示部１３４は、予測されたイベントに関連する保険種別と、ユーザが加入済みの保険に対応する保険種別とが合致しないと判定された場合には、ユーザの属性情報に応じた統計情報を提示する。例えば、提示部１３４は、ユーザの属性情報に応じた統計情報であって、予測されたイベントに関連する保険に関する統計情報を統計情報記憶部１２４から取得し、取得した統計情報を提示する。

さて、以下では、図６および図７を用いて、実施形態にかかる情報提示装置１００による提示処理の一例について説明する。ここで、図６および図７に示す各イベントのうち、特定のイベントを例に挙げて説明する。また、説明の便宜上、ユーザＵ１〜Ｕ３を適宜用いることにする。

まず、イベント「たばこを吸う」が特定されるパターンＰ１について説明する。例えば、予測部１３２は、購入履歴記憶部にアクセスすることにより、ユーザＵ３が「たばこを購入」したことを示す履歴情報を取得したとする。かかる場合、予測部１３２は、「たばこを購入」を判断材料として保険情報記憶部１２３を参照し、判断材料「たばこを購入」に対応付けられるイベント「たばこを吸う」を、ユーザＵ３に対して発生するイベントと予測する。

次に、比較部１３３は、図４に示す契約情報記憶部１２１を参照し、ユーザＵ３が加入済みの保険「がん保険ＰＬ６」に対応する保険種別が「生命保険、がん保険」であることを特定する。また、比較部１３３は、図６に示す保険情報記憶部１２３を参照し、予測されたイベント「たばこを吸う」に関連する保険種別が「がん保険」であることを特定する。そして、比較部１３３は、予測されたイベント「たばこを吸う」に関連する保険種別「がん保険」と、ユーザＵ３が加入済みの「がん保険ＰＬ６」に対応する保険種別「生命保険、がん保険」とを比較する。かかる例では、比較部１３３は、両者が合致すると判定する。

次に、比較部１３３は、保険情報記憶部１２３に記憶される条件情報に基づいて、ユーザＵ３が加入済みの「がん保険ＰＬ６」に関する情報と、「がん保険」に関する統計情報とを比較する。つまり、比較部１３３は、これらを比較することにより、条件情報「加入済の「がん保険」の保険料が、「がん保険」における保険料の統計情報と比較して、所定額以上」であるか否かを判定する。

図４の例では、ユーザＵ３が、加入済みの「がん保険ＰＬ６」において保険料「５，０００／月」を支払っている例を示す。かかる場合、比較部１３３は、保険料「５，０００／月」と、一般的な「がん保険」における保険料の統計情報とを比較して、保険料「５，０００／月」が所定額以上であるか否かを判定する。

比較部１３３は、所定額以上であると判定したとする。このことは、ユーザＵ３が、「がん保険ＰＬ６」において保険料を多めに支払っていることを示唆する。したがって、提示部１３４は、保険情報記憶部１２３に記憶される「提案の概要」に従って、ユーザＵ３に対して、加入済みの「がん保険ＰＬ６」において保険料を見直すよう提案する。

また、提示部１３４は、より保険料が安く手厚い保障の「がん保険」を提示してもよい。このような提示を行う場合、提示部１３４は、ユーザＵ３の属性情報（例えば、年齢、性別、年収、家族構成）に基づいて提示することができる。この点について、一例を示す。例えば、ユーザＵ３の年収が「５００万」であるとすると、提示部１３４は、統計情報記憶部１２４を参照し、年収が「５００万」程度の顧客は、「がん保険」において一般的にどれくらいの保険料を支払っているのかといった統計情報を取得する。そして、提示部１３４は、取得した統計情報に対応する保険料を設定可能な保険の保険情報をユーザＵ３に提案する。

次に、例えば、予測部１３２は、購入履歴記憶部にアクセスすることにより、ユーザＵ１が「たばこを購入」したことを示す履歴情報を取得したとする。同様に、予測部１３２は、「たばこを購入」を判断材料として、保険情報記憶部１２３を参照し、判断材料「たばこを購入」に対応付けられるイベント「たばこを吸う」を、ユーザＵ１に対して発生するイベントと予測する。

次に、比較部１３３は、図４に示す契約情報記憶部１２１を参照し、ユーザＵ１が加入済みの保険「海外旅行保険ＰＬ１、自動車保険ＰＬ２」に対応する保険種別が「海外旅行保険、自動車保険」であることを特定する。また、比較部１３３は、図６に示す保険情報記憶部１２３を参照し、予測されたイベント「たばこを吸う」に関連する保険種別が「がん保険」であることを特定する。そして、比較部１３３は、予測されたイベント「たばこを吸う」に関連する保険種別「がん保険」と、ユーザＵ１が加入済みの保険に対応する保険種別「海外旅行保険、自動車保険」とを比較する。かかる例では、比較部１３３は、両者が合致しないと判定する。

このように、保険種別が合致しないと判定した場合、比較部１３３は、予測されたイベント「たばこを吸う」に関連する保険による保障対象となる事柄に関する確率情報を提示するよう指示する。また、比較部１３３は、提示部１３４に対して、ユーザＵ１の属性情報に応じた統計情報を提示するよう指示する。

そして、これに応じて提示部１３４は、予測されたイベント「たばこを吸う」に関連する「がん保険」の保障対象となる事柄に関する確率情報を確率情報記憶部１２５から取得する。ここで、ユーザＵ１が「男性」（属性情報「男性」）であるとすると、提示部１３４は、属性情報「男性」を考慮して、「たばこ」を発症原因とする「胃がんで男性が罹患する確率情報」である「１１．２０％」を確率情報記憶部１２５から取得する。また、提示部１３４は、例えば、属性情報「男性」に応じた統計情報であって、イベント「たばこを吸う」に関連する統計情報を統計情報記憶部１２４から取得する。

そして、提示部１３４は、上記のように取得した情報を、「がん保険」への加入を提案する旨の情報とともにユーザＵ１に提示する。提示部１３４によって提示される統計情報は、例えば、「２０１４年に胃がんで亡くなった男性の数はＮ１人です。２０１５年に胃がんで亡くなった男性の数はＮ２人です。年々増加傾向にあります。」といったものである。なお、提示部１３４は、このような文章ではなく、統計グラフを提示してもよい。

また、提示部１３４は、「がん保険」への加入を提案するだけでなく、ユーザＵ１に適した「がん保険」に関する保険情報を提示してもよい。例えば、提示部１３４は、より保険料が安く手厚い保障の「がん保険」を提示してもよい。このような提示を行う場合、提示部１３４は、ユーザＵ１の属性情報（例えば、年齢、性別、年収、家族構成）に基づいて、提示することができる。

また、提示部１３４は、ユーザが、予測されたイベントに関連する保険に加入している、いないに拘わらず、ユーザが加入している保険に関する情報に基づいて、ユーザに適した保険に関する保険情報を提示してもよい。例えば、図４に示すように、ユーザＵ１はイベント「たばこを吸う」に関連する「がん保険」には加入していないものの、「自動車保険ＰＬ２」に加入している。そして、ユーザＵ１は保険料「２，０００円／月」を支払っている。

ここで、提示部１３４は、保険料「２，０００／月」と、一般的な「自動車保険」における保険料の統計情報とを比較して、保険料「２，０００／月」が所定額以下であるか否かを判定する。なお、このような比較は、比較部１３３によって行われてもよい。所定額以下であることは、ユーザＵ１は、一般的な「自動車保険」における保険料よりも安い保険料を支払っていることを意味する。すなわち、安い保険料を支払っている分、ユーザＵ１は、違う保険、すなわち「がん保険」へ加入する余裕があることが考えられる。

したがって、提示部１３４は、所定額以下であると判定した場合には、ユーザＵ１の属性情報（例えば、年齢、性別、年収、家族構成）に応じた「がん保険」の統計情報に基づいて、ユーザＵ１に適した保険を取得する。具体的には、提示部１３４は、ユーザＵ１の年齢では、「がん保険」においてこの程度の保険料を支払っているといった統計情報を統計情報記憶部１２４から取得し、取得した統計情報に合致するような内容の保険情報を選択し、ユーザＵ１に提示する。

次に、イベント「家を購入」が特定されるパターンＰ２について説明する。例えば、予測部１３２は、金融機関サーバ３０_４の記憶部にアクセスすることにより、ユーザＵ２が「住宅ローン契約」したことを示す履歴情報を取得したとする。かかる場合、予測部１３２は、「住宅ローン契約」を判断材料として保険情報記憶部１２３を参照し、判断材料「住宅ローン契約」に対応付けられるイベント「家を購入」を、ユーザＵ２に対して発生するイベントと予測する。

次に、比較部１３３は、図４に示す契約情報記憶部１２１を参照し、ユーザＵ２が加入済みの保険「生命保険ＰＬ３、こども保険ＰＬ４」に対応する保険種別が「生命保険、こども保険」であることを特定する。また、比較部１３３は、図７に示す保険情報記憶部１２３を参照し、予測されたイベント「家を購入」に関連する保険種別が「生命保険」であることを特定する。そして、比較部１３３は、予測されたイベント「家を購入」に関連する保険種別「生命保険」と、ユーザＵ２が加入済みの「生命保険ＰＬ３、こども保険ＰＬ４」に対応する保険種別「生命保険、こども保険」とを比較する。かかる例では、比較部１３３は、両者が合致すると判定する。

次に、比較部１３３は、保険情報記憶部１２３に記憶される条件情報に基づいて、ユーザＵ２が加入済みの「生命保険ＰＬ３」に関する情報と、一般的な「生命保険」に関する統計情報とを比較する。

つまり、比較部１３３は、これらを比較することにより、条件情報「加入済の「生命保険」の保険料について、収入に対する保険料が、統計情報と比較して所定額以上」であるか否かを判定する。また、比較部１３３は、これらを比較することにより、条件情報「加入済の「生命保険」の保険料について、収入に対する保険料が、統計情報と比較して所定額以下」であるか否かを判定する。

図４の例では、ユーザＵ２が、加入済みの「生命保険ＰＬ３」において保険料「１５，０００／月」を支払っている例を示す。また、図５に示すユーザ情報記憶部１２２の例では、ユーザＵ２の年収は「４８０万」である。ここで、比較部１３３は、統計情報記憶部１２４を参照し、年収「４８０万」前後の顧客が生命保険においてどれくらいの保険料を支払っているかといった統計情報を取得する。そして、比較部１３３は、「年収「４８０万」前後の顧客が生命保険において保険料「１０，０００／月」程度を支払っている傾向にある」といった統計情報を取得したとする。

これにより、比較部１３３は、保険料「１５，０００／月」と、統計情報が示す保険料「１０，０００／月」とを比較して、保険料「１５，０００／月」が所定額以上であるか否かを判定する。

比較部１３３は、所定額以上であると判定したとする。かかる場合、提示部１３４は、保険情報記憶部１２３に記憶される「提案の概要」に従って、ユーザＵ２に対して、加入済みの「生命保険ＰＬ３」において保険料を見直すよう提案する。このように、所定額以上であると判定された場合に、見直しを提案するのは、一般的に、ユーザは、住宅ローン契約する際に、死亡時にローン残高の支払いが免除される「団体信用生命保険」に加入することを考慮しているためである。

具体的に説明すると、当然ユーザＵ２も「団体信用生命保険」に加入することが考えられるが、ユーザＵ２は、「生命保険ＰＬ３」にも加入しているため、「団体信用生命保険」に加入することで住居費の備えができると考えられる。そして、住居費の備えができた分、「生命保険ＰＬ３」を見直すことができると考えられるためである。

一方で、説明の便宜上、比較部１３３は、「年収「４８０万」前後の顧客が生命保険において保険料「２０，０００／月」程度を支払っている傾向にある」といった統計情報を取得したとする。

これにより、比較部１３３は、保険料「１５，０００／月」と、統計情報が示す保険料「２０，０００／月」とを比較して、保険料「１５，０００／月」が所定額以下であるか否かを判定する。

比較部１３３は、所定額以下であると判定したとする。かかる場合、提示部１３４は、保険情報記憶部１２３に記憶される「提案の概要」に従って、ユーザＵ２に対して、所得保障に関する保険への加入を提案する。このように、所定額以下であると判定された場合に、所得保障に関する保険への加入を提案するのは、「団体信用生命保険」では、就業不能になり収入が途絶えた場合の保障をしておらず、就業不能となった場合に備えて、所得保障に関する保険へ加入すべきと考えられるためである。

〔４．処理手順〕
次に、図１０を用いて、実施形態にかかる情報提示装置１００が実行する提示処理の手順について説明する。図１０は、実施形態にかかる情報提示装置１００による提示処理手順を示すフローチャートである。

まず、情報提示装置１００の予測部１３２は、所定のデータに基づいて、ユーザに発生するイベントを予測する（ステップＳ１０１）。次に、比較部１３３は、ユーザが加入済みの保険の種別を特定する（ステップＳ１０２）。また、比較部１３３は、予測されたイベントに関連する保険の種別を特定する（ステップＳ１０３）。そして、比較部１３３は、ユーザが加入済みの保険の種別と、予測されたイベントに関連する保険の種別とを比較し、両者が合致するか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

保険種別が合致すると判定した場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、比較部１３３は、ユーザが加入済みの保険に関する情報と、保険に関する統計情報とを比較し、ユーザが加入済みの保険に関する情報が、提案に関する条件情報を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０１）。

比較部１３３により満たすと判定された場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、提示部１３４は、ユーザが加入済みの保険で予測されたイベントが保障されている旨、ユーザが加入済みの保険の保障内容、ユーザが加入済みの保険を見直すよう提案する旨の情報を提示する（ステップＳ２０２−１）。

一方、比較部１３３により満さないと判定された場合（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、提示部１３４は、ユーザが加入済みの保険で予測されたイベントが保障されている旨、ユーザが加入済みの保険の保障内容を提示する（ステップＳ２０２−２）。

また、保険種別が合致しないと判定された場合（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、提示部１３４は、予測されたイベントに関連する保険への加入を提案する旨、確率情報、統計情報を提示する（ステップＳ３０１）。

〔５．変形例〕
上記実施形態にかかる情報提示装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報提示装置１００の他の実施形態について説明する。

〔５−１．予測処理〕
上記実施形態では、予測部１３２は、「たばこ購入」からイベント「たばこを吸う」といったように、例えば、ユーザによって行われた行動に直接的に関連するイベントを予測する例を示した。しかしながら、予測部１３２は、ユーザによって行われた行動から、一般的に連想される事柄を、かかるユーザに対して発生するイベントとして予測してもよい。

例えば、予測部１３２は、購入履歴を参照することで、ユーザＵ１について「酒類」の購入履歴を取得したとする。一般的に、「酒」から「たばこ」は連想され易い。このような思想に基づいて、予測部１３２は、「酒類」を購入しているユーザＵ１に発生するイベントが「たばこを吸う」であると予測する。これにより、情報提示装置１００は、ユーザに対して発生するイベントをより柔軟に予測することができる。

〔５−２．情報共有〕
また、予測部１３２は、所定のユーザと関係性を有する他のユーザの所定のデータに基づいて、当該所定のユーザに対して発生するイベントを予測してもよい。そして、提示部１３４は、予測されたイベントに関連する保険と他のユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、所定のユーザに対して保険に関する情報の提示を行う。

この点について、ユーザＵ１１およびＵ１２を用いて説明する。ユーザＵ１１およびＵ１２は、互いに関係性を有する。例えば、ユーザＵ１１およびＵ１２は、夫婦関係（家族関係）にあるものとする。このようにユーザ同士がどのような関係にあるかといったことを、情報提示装置１００は、任意の手法を用いて特定することができる。

ここで、予測部１３２は、ユーザＵ１２について「ベビーカー購入」といった購入履歴を取得したことで、ユーザＵ１２に対して発生するイベントが「子供が誕生」であることを予測したとする。そして、ユーザＵ１１は、ユーザＵ１２と夫婦関係にあるため、予測部１３２は、ユーザＵ１１に対してもイベント「子供が誕生」が発生すると予測する。このように、予測部１３２は、ユーザＵ１１の履歴情報からはイベント「子供が誕生」が予測できないとしても、ユーザＵ１１と夫婦関係にあるユーザＵ１２に対して、イベント「子供が誕生」が発生すると予測したことで、かかるイベントをユーザＵ１１にも発生するものとして適用する。

そして、比較部１３３は、これまで説明してきたことと同様に、イベント「子供が誕生」に関連する保険（例えば、学資保険、こども保険）と、ユーザＵ１１が加入済みの保険とを比較する。また、提示部１３４は、比較部１３３による比較結果に応じて、保険に関する情報の提示を行う。なお、提示部１３４は、イベント「子供が誕生」に関連する保険へのユーザＵ１２の加入状況に基づいて、ユーザＵ１１への提示を行ってもよい。

例えば、提示部１３４は、ユーザＵ１１が「学資保険」に加入していない場合であっても、ユーザＵ１２が「学資保険」に加入している場合には、ユーザＵ１２による「学資保険」で備えが十分であると判断し、ユーザＵ１１への「学資保険」の提案を行わなくてもよい。また、提示部１３４は、ユーザＵ１２が「学資保険」に加入していたとしても、その保険料が統計情報と比較して高すぎる場合には、ユーザＵ１２が加入している「学資保険」を見直すよう提案する旨の情報をユーザＵ１１に提示してもよい。

〔５−３．保障内容を用いた比較処理〕
上記実施形態では、比較部１３３が、予測されたイベントに関連する保険種別と、ユーザが加入済みの保険に対応する保険種別とを比較し、両者が合致するか否か、すなわちイベントに関連する保険にユーザが加入しているか否かを判定する例を示した。しかし、比較部１３３は、このような保険種別での比較に代えて、保障内容での比較を行ってもよい。

かかる場合、例えば、図６および図７に示す保険情報記憶部１２３は、項目「イベントに関連する保険」に代えて、「イベントに関連する保険による保障内容」を有する。一例を示すと、例えば、図６においてイベント「ハワイ旅行へ行く」に対して、イベントに関連する保険による保障内容として「傷害死亡、障害治療、携行品損害」が記憶される。

このような状態において、例えば、予測部１３２によりユーザＵ１に対して発生するイベントが「ハワイ旅行へ行く」と予測されたとする。かかる場合、比較部１３３は、保険情報記憶部１２３を参照し、イベント「ハワイ旅行へ行く」に対応付けられる保障内容「傷害死亡、障害治療、携行品損害」を取得する。また、比較部１３３は、契約情報記憶部１２１を参照して、ユーザＵ１に対応する保障内容「障害治療、携行品損害、対人賠償、対物賠償、車両保険」を取得する。

ここで、比較部１３３は、イベントに関連する保険による保障内容「傷害死亡、障害治療、携行品損害」と、ユーザＵ１に対応する保障内容「障害治療、携行品損害、対人賠償、対物賠償、車両保険」とを比較する。例えば、比較部１３３は、イベントに関連する保険による保障内容に挙げられている項目と、ユーザＵ１に対応する保障内容との一致度に基づいて、イベントに関連する保険にユーザが加入しているか否かを判定する。

例えば、比較部１３３は、イベントに関連する保険による保障内容に挙げられている項目の少なくとも一つが、ユーザＵ１に対応する保障内容に含まれる場合には、イベントに関連する保険にユーザが加入していると判定する。一方、比較部１３３は、イベントに関連する保険による保障内容に挙げられている項目が、ユーザＵ１に対応する保障内容に全く含まれない場合には、イベントに関連する保険にユーザが未加入であると判定する。

〔５−４．所定のデータについて〕
上記実施形態では、予測部１３２が、所定のデータとしてユーザ行動に関するデータに基づいて、ユーザに対して発生するイベントを予測する例を示した。また、予測部１３２が、所定のデータとしてユーザの所在地に関するデータに基づいて、当該所在地で発生するイベントを予測する例を示した。しかし、予測部１３２が予測に用いるデータはこれらに限定されるものではない。例えば、予測部１３２は、所定のニュースコンテンツに関するデータに基づいて、ユーザに対して発生するイベントを予測してもよい。

例えば、予測部１３２は、コンテンツサーバ３０_２の記憶部にアクセスし、ニュースコンテンツを取得する。そして、予測部１３２は、取得したニュースコンテンツを解析し、ユーザに対して発生するイベントを予測する。予測部１３２によって取得されるニュースコンテンツは、ユーザに対して発生するイベントを予測可能なものであれば、如何なるものであってもよい。一例を示すと、地域に関する内容を含む地域ニュースや、官公庁によって発表される政治的ニュースである。

例えば、予測部１３２は、「Ｙ１県で３年以内に大地震が起こる確率１０％」といった地域ニュースを取得したとする。かかる場合、予測部１３２は、ユーザ情報記憶部１２２に記憶されているユーザのうち、Ｙ１県在住のユーザに対して発生するイベントとして「地震発生」を予測する。

なお、官公庁によって発表されるコンテンツには、上記のような政治的ニュース以外にも、各官公庁によって運営されるウェブサイトに掲載される各種統計情報や確率情報等もある。したがって、予測部１３２は、官公庁のサーバ装置にアクセスして、統計情報や確率情報等を取得して、イベント発生予測に用いてもよい。

〔６．プログラム〕
また、上述してきた実施形態にかかる情報提示装置１００は、例えば図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、情報提示装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報提示装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．その他〕
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔８．効果〕
実施形態にかかる情報提示装置１００は、予測部１３２と、提示部１３４とを有する。予測部１３２は、ユーザに関連する所定のデータに基づいて、発生するイベントを予測する。提示部１３４は、予測部１３２により予測されたイベントに関連する保険とユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、ユーザに対して保険に関する情報の提示を行う。

このように、実施形態にかかる情報提示装置１００は、ユーザに対して発生すると予測したイベントと、ユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、保険に関する情報を提示し分けることができるため、よりユーザに適した保険を提示することができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において提示部１３４は、イベントに関連する保険とユーザが加入済みの保険とを比較し、イベントに関連する保険とユーザが加入済みの保険とが合致する場合には、ユーザが加入済みの保険に関する情報を提示する。

このように、実施形態にかかる情報提示装置１００は、イベントに関連する保険にユーザが加入している場合、言い換えればユーザが加入済みの保険によってイベントが保障されている場合、その旨をユーザに提示することができるため、ユーザに安心感を与えることができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において提示部１３４は、ユーザが加入済みの保険に関する情報と保険に関する統計情報との比較結果に基づいて、保険の見直しに関する提案を行う。

イベントに関連する保険にユーザが加入している場合であっても、その加入している保険が必ずしもユーザに適しているとは限らない。したがって、実施形態にかかる情報提示装置１００は、統計情報に基づいて、よりよい保険を提案することができるため、提案に対するユーザの満足度を高めることができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において提示部１３４は、ユーザが加入済みの保険により保障される保障内容と、ユーザの属性情報に応じた保険に関する統計情報との比較結果に基づいて、保険の見直しに関する提案を行う。

このように、実施形態にかかる情報提示装置１００は、保険の見直しを提案するにあたって、ユーザの属性情報に応じた保険に関する統計情報を用いるため、見直しが必要か否かを精度よく判定することができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において提示部１３４は、イベントに関連する保険とユーザが加入済みの保険とを比較し、イベントに関連する保険とユーザが加入済みの保険とが合致しない場合には、イベントに関連する保険への加入を提案する。

このように、実施形態にかかる情報提示装置１００は、イベントに関連する保険にユーザが加入していない場合、イベントに関連する保険への加入を提案することができるため、提案に対するユーザの満足度を高めることができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において提示部１３４は、イベントに関連する保険による保障対象となる事柄に関する確率情報を取得し、取得した確率情報を提示する。

これにより、実施形態にかかる情報提示装置１００は、例えば、がんでの死亡率、交通事故での死亡率といった具体的な数値をユーザに提示することができるため、イベントに関連する保険への加入の重要性をユーザに認識させることができる。すなわち、情報提示装置１００は、イベントに関連する保険への加入を促進させることができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において提示部１３４は、ユーザの属性情報に応じた統計情報であってイベントに関連する保険の統計情報を取得し、取得した統計情報を提示する。

これにより、実施形態にかかる情報提示装置１００は、例えば、ユーザと同年代の顧客はどのような保険に加入しているか、どれくらいの保険料を支払っているかといったことをユーザに認識させることができる。すなわち、情報提示装置１００は、イベントに関連する保険への加入を促進させることができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において予測部１３２は、所定のユーザと関係性を有する他のユーザの所定のデータに基づいて、発生するイベントを予測する。そして、提示部１３４は、予測部１３２により予測されたイベントに関連する保険と他のユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、所定のユーザに対して保険に関する情報の提示を行う。

このように、所定の関係性を有するユーザ間において、一方のユーザに発生すると予測されるイベントは、もう一方のユーザにも発生すると予測される。このため、例えば、一方のユーザが加入している保険には、もう一方のユーザも大きく関わっているといえる。したがって、実施形態にかかる情報提示装置１００は、一方のユーザが加入している保険の加入状況や保障内容に応じて、もう一方のユーザにも保険を提示することができるため、柔軟な保険の提示を行うことができるとともに、所定の関係性を有するユーザのどちらにおいても満足度の高い提示を行うことができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において予測部１３２は、所定のデータとしてユーザ行動に関するデータに基づいて、発生するイベントを予測する。

これにより、実施形態にかかる情報提示装置１００は、ユーザに対して発生するイベントを精度よく予測することができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において予測部１３２は、所定のデータとしてユーザの所在地に関するデータに基づいて、当該所在地で発生するイベントを予測する。

これにより、実施形態にかかる情報提示装置１００は、ユーザ周辺において自然に発生し得るイベントを予測することができる。

また、実施形態にかかる情報提示装置１００において予測部１３２は、所定のデータとして所定のニュースコンテンツに関するデータに基づいて、発生するイベントを予測する。

このように、実施形態にかかる情報提示装置１００は、ユーザの身の回りで現実に起きている事柄（ニュース）を用いることで、ユーザに対して発生するイベントを精度よく予測することができる。また、情報提示装置１００は、ユーザに対して発生するイベントを多岐にわたって予測することができる。

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、予測部は、予測手段や予測回路に読み替えることができる。

１ 情報提示システム
１０ 端末装置
１００ 情報提示装置
１２１ 契約情報記憶部
１２２ ユーザ情報記憶部
１２３ 保険情報記憶部
１２４ 統計情報記憶部
１２５ 確率情報記憶部
１３２ 予測部
１３３ 比較部
１３４ 提示部

Claims (10)

1. ユーザに関連する所定のデータであってユーザ行動に関するデータ、ユーザの所在地に関するデータ、又は所定のニュースコンテンツに関するデータに基づいて、発生するイベントを予測する予測部と、
   前記予測部により予測されたイベントに関連する保険と前記ユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、前記ユーザに対して保険に関する情報の提示を行う提示部と
   を有することを特徴とする情報提示装置。
2. 前記提示部は、前記イベントに関連する保険と前記ユーザが加入済みの保険とを比較し、前記イベントに関連する保険と前記ユーザが加入済みの保険とが合致する場合には、前記ユーザが加入済みの保険に関する情報を提示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
3. 前記提示部は、前記ユーザが加入済みの保険に関する情報と保険に関する統計情報との比較結果に基づいて、保険の見直しに関する提案を行う
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報提示装置。
4. 前記提示部は、前記ユーザが加入済みの保険により保障される保障内容と、前記ユーザの属性情報に応じた保険に関する統計情報との比較結果に基づいて、保険の見直しに関する提案を行う
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報提示装置。
5. 前記提示部は、前記イベントに関連する保険と前記ユーザが加入済みの保険とを比較し、前記イベントに関連する保険と前記ユーザが加入済みの保険とが合致しない場合には、前記イベントに関連する保険への加入を提案する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
6. 前記提示部は、前記イベントに関連する保険による保障対象となる事柄に関する確率情報を取得し、取得した確率情報を提示する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報提示装置。
7. 前記提示部は、前記ユーザの属性情報に応じた統計情報であって前記イベントに関連する保険の統計情報を取得し、取得した統計情報を提示する
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の情報提示装置。
8. 前記予測部は、所定のユーザと関係性を有する他のユーザの所定のデータに基づいて、発生するイベントを予測し、
   前記提示部は、前記予測部により予測されたイベントに関連する保険と前記他のユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、前記所定のユーザに対して保険に関する情報の提示を行う
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報提示装置。
9. 情報提示装置が実行する提示方法であって、
   ユーザに関連する所定のデータであってユーザ行動に関するデータ、ユーザの所在地に関するデータ、又は所定のニュースコンテンツに関するデータに基づいて、発生するイベントを予測する予測工程と、
   前記予測工程により予測されたイベントに関連する保険と前記ユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、前記ユーザに対して保険に関する情報の提示を行う提示工程と
   を含んだことを特徴とする提示方法。
10. ユーザに関連する所定のデータであってユーザ行動に関するデータ、ユーザの所在地に関するデータ、又は所定のニュースコンテンツに関するデータに基づいて、発生するイベントを予測する予測手順と、
    前記予測手順により予測されたイベントに関連する保険と前記ユーザが加入済みの保険との比較に基づいて、前記ユーザに対して保険に関する情報の提示を行う提示手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする提示プログラム。

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