JP6422582B2 - 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

Description

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、保険会社サーバと通信する通信装置と、ある対象者の所定項目の検査データに基づいて前記対象者の所定期間未来の所定疾病の発症率及び医療費の予測値を算定する予測エンジンを保持する記憶装置と、複数の対象者の属性情報と検査値とを対応付けた検査データから、前記保険会社サーバまたは検査用端末から受信した想定保険加入者の属性情報が示す所定属性を備えた検査データを抽出し、抽出した当該検査データに前記予測エンジンを適用して、各前記想定保険加入者における所定期間未来の所定疾病の発症率を求め、前記発症率に基づいて医療費の期待値である第一の予測値を算定し、第一の予測値を算定し、前記第一の予測値を前記保険会社サーバ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、保険会社サーバと通信する通信装置と、
ある対象者の所定項目の検査データに基づいて前記対象者の所定期間未来の所定疾病の発症率及び医療費の予測値を算定する予測エンジンを保持する記憶装置とを備えたコンピュータシステムが、複数の対象者の属性情報と検査値とを対応付けた検査データから、前記保険会社サーバまたは検査用端末から受信した想定保険加入者の属性情報が示す所定属性を備えた検査データを抽出し、抽出した当該検査データに前記予測エンジンを適用して、各前記想定保険加入者における所定期間未来の所定疾病の発症率を求め、前記発症率に基づいて医療費の期待値である第一の予測値を算定し、前記第一の予測値を前記保険会社サーバ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。

また、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。

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、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、前記新規または既存の保険加入者に関する検査データに前記予測エンジンを適用して、前記所定保険商品にて保険金支払い対象となる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である第二の予測値を、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前記医療費の第二の予測値を合算し、
前記医療費の第二の予測値の合算値が大きいほど保険料割引率が低減するようにあらかじめ設定されている前記保険料割引率に対応した等級を判定し、当該判定した等級の情報を前記保険会社サーバ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、検査データを、前記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料加入者の情報を、前記保険会社サーバより取得し、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だして、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、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、前記新規または既存の保険加入者に関する検査データに前記予測エンジンを適用して、前記所定保険商品にて保険金支払い対象となる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である第二の予測値を、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前記医療費の第二の予測値を合算し、前記医療費の第二の予測値の合算値が大きいほど保険料割引率が低減するようにあらかじめ設定されている前記保険料割引率に対応した等級を判定し、当該判定した等級の情報を前記保険会社サーバ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、検査データを、前記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料加入者の情報を、前記保険会社サーバより取得し、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だして、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 (10)

1. 保険会社サーバと通信する通信装置と、
   ある対象者の所定項目の検査データに基づいて前記対象者の所定期間未来の所定疾病の発症率及び医療費の予測値を算定する予測エンジンを保持する記憶装置と、
   複数の対象者の属性情報と検査値とを対応付けた検査データから、前記保険会社サーバまたは検査用端末から受信した想定保険加入者の属性情報が示す所定属性を備えた検査データを抽出し、抽出した当該検査データに前記予測エンジンを適用して、前記想定保険加入者における所定期間未来の所定疾病の発症率を求め、前記発症率に基づいて医療費の期待値である第一の予測値を算定し、前記第一の予測値を前記保険会社サーバ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、
   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、前記新規または既存の保険加入者に関する検査データに前記予測エンジンを適用して、前記所定保険商品にて保険金支払い対象となる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である第二の予測値を、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。
3. 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前記医療費の第二の予測値を合算し、前記医療費の第二の予測値の合算値が大きいほど保険料割引率が低減するようにあらかじめ設定されている前記保険料割引率に対応した等級を判定し、当該判定した等級の情報を前記保険会社サーバ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２に記載の保険用情報提供システム。
4. 前記演算装置は、
   前記検査データを、前記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。
5. 前記演算装置は、
   健康増進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料加入者の情報を、前記保険会社サーバより取得し、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だして、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１に記載の保険用情報提供システム。
6. 保険会社サーバと通信する通信装置と、ある対象者の所定項目の検査データに基づいて前記対象者の所定期間未来の所定疾病の発症率及び医療費の予測値を算定する予測エンジンを保持する記憶装置とを備えたコンピュータシステムが、
   複数の対象者の属性情報と検査値とを対応付けた検査データから、前記保険会社サーバまたは検査用端末から受信した想定保険加入者の属性情報が示す所定属性を備えた検査データを抽出し、抽出した当該検査データの各々に前記予測エンジンを適用して、各前記想定保険加入者における所定期間未来の所定疾病の発症率を求め、前記発症率に基づいて医療費の期待値である第一の予測値を算定し、前記第一の予測値を前記保険会社サーバに送信する、
   ことを特徴とする保険用情報提供方法。
7. 前記コンピュータシステムが、
   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、前記新規または既存の保険加入者に関する検査データに前記予測エンジンを適用して、前記所定保険商品にて保険金支払い対象となる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である第二の予測値を、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６に記載の保険用情報提供方法。
8. 前記コンピュータシステムが、
   前記新規または既存の保険加入者について算定した前記医療費の第二の予測値を合算し、前記医療費の第二の予測値の合算値が大きいほど保険料割引率が低減するようにあらかじめ設定されている前記保険料割引率に対応した等級を判定し、当該判定した等級の情報を前記保険会社サーバ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、
   前記検査データを、前記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６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、
    健康増進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料加入者の情報を、前記保険会社サーバより取得し、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だして、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６に記載の保険用情報提供方法。

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