JP7797446B2 - 金融商品提案装置、及び金融商品提案方法 - Google Patents

Description

本発明は、金融商品提案装置、及び金融商品提案方法に関する。

近年、地球環境問題に対する様々な対策が行われている一方で、企業は気候変動のリスクを踏まえた事業活動を行う必要性が高まっている。

企業がそのような気候変動により生じるリスクをヘッジするための金融商品として、天候デリバティブが提案されている。天候デリバティブは、異常気象又は天候不順等によって生じうる企業の損失（売上減少あるいは費用増加）をヘッジ（軽減）するための金融商品である。

天候デリバティブの運用に関する技術としては、例えば特許文献１には、取引会社サーバが、取引端末または顧客端末からＩＤ情報が受信された場合、ＩＤ情報を電力会社サーバに送信し、電力会社サーバから取引可能口数が受信された場合、取引可能口数を取引端末または顧客端末に送信することが記載されている。これにより、取引端末または顧客端末の表示画面に取引可能口数が表示され、選択された取引口数が受信された場合、受信された取引口数を契約取引口数に決定されることが記載されている。

また、特許文献２には、天候デリバティブ商品を売り込むための技術として、顧客製品の売上に関する顧客製品売上情報と、天候に関する天候情報と、天候条件により料金を支払うことを商品内容とする天候デリバティブ商品に関する天候デリバティブ商品情報とを入力する入力部と、顧客製品売上情報と天候情報とに基づき、予想される上記顧客製品の売上の減少による予想損失額を算出し、天候デリバティブ商品情報に基づき、上記予想損失額を減少させ、リスクヘッジさせるための上記天候デリバティブ商品の条件を算出するリスクヘッジ算出部と、天候デリバティブ商品の条件を出力する出力部とを備える天候デリバティブ商品推奨装置が記載されている。

特開２００６－１３４１１６号公報 特開２００４－２５２５６９号公報

しかしながら、天候デリバティブは気候変動のような不確定要素を基礎とした商品であり、また、複雑な仕組みを持つことがある。したがって、天候デリバティブを購入しようとする企業にとっては、多数存在する天候デリバティブ商品からどれを選ぶことが適切であるかの判断が難しいことが多い。

本発明は、このような背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、気候変動リスクをヘッジする適切な金融商品を提案することが可能な金融商品提案装置、及び金融商品提案方法を提供することにある。

上記課題を解決するための本発明の一つは、天候の指標の値に関して設定された所定の条件に応じた支払額が設定されている複数の金融商品の情報を記憶する記憶装置、及び、エネルギー使用量の情報を取得するデータ取得処理と、前記天候の指標の値と前記取得したエネルギー使用量との間の相関関係を特定する天候リスク算出処理と、前記金融商品の情報、前記特定した相関関係、及び前記所定の条件に基づき、所定の基準を満たす金融商品を、前記複数の金融商品から特定する商品特定処理と、前記特定した金融商品に関する情報を出力する情報提示処理とを実行する制御装置を備える、金融商品提案装置である。

本発明によれば、気候変動リスクをヘッジする適切な金融商品を提案することができる。
上記した以外の構成及び効果等は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本実施形態に係る金融商品提案システムの構成の一例を示す図である。 金融商品提案装置が有するハードウェア及び金融商品提案装置が備える機能の一例を説明する図である。 エネルギー使用量ＤＢの一例を示す図である。 天候ＤＢの一例を示す図である。 天候デリバティブ商品ＤＢの一例を示す図である。 金融商品提案システムで行われる処理の概要を説明するフロー図である。 データ蓄積処理を説明するフロー図である。 天候リスク可視化レポート作成処理を説明するフロー図である。 天候リスク可視化レポートの表示画面の一例を示す図である。 天候デリバティブ処方箋作成処理を説明するフロー図である。 天候デリバティブ処方箋の表示画面の一例を示す図である。

本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。
図１は、本実施形態に係る金融商品提案システム１の構成の一例を示す図である。金融商品提案システム１は、後述する金融商品の運用を行っている又は行おうとしているユーザが使用するユーザ端末１０と、そのユーザが管理又は使用している１又は複数の設備２０と、エネルギー管理システム３０と、金融商品提案装置４０とを含んで構成される。ユーザ端末１０、設備２０、エネルギー管理システム３０、及び金融商品提案装置４０の間は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ、又は専用線等の有線又は無線の通信ネットワーク５で通信可能に接続される。

ユーザは、金融商品として天候デリバティブの運用を行っている又は行おうとしている。天候デリバティブは、異常気象又は天候不順等の気象変動（天候変動、気候変動）によって被る損失（売上減少あるいは費用増加）をヘッジするための金融商品である。

天候デリバティブには、気温、降水量、又は風速等の天候に関する指標（以下、天候パラメータという）と、対象とする地点（以下、商品対象地点という）と、天候パラメータの所定の指標値（免責数値）とが設定されている。天候デリバティブを購入したユーザは、免責数値と、天候パラメータの商品対象地点における実際の観測値との差異に応じた金額を受け取ることができる。

本実施形態の天候デリバティブでは、平均気温が免責数値を超えた場合に、その超えた分（気温差）に比例した額がユーザに支払われるものとする。

設備２０は、電力又はガス等のエネルギーを利用して稼働可能な設備である。設備２０は、所定のセンサ又は計測装置等を備えており、エネルギー使用量の情報をエネルギー管理システム３０に送信する。本実施形態では、エネルギー使用量は、電力使用量とする。

エネルギー管理システム３０は、設備２０からエネルギー使用量のデータを、所定のタイミング（例えば、所定の時刻、所定の時間間隔）で取得し蓄積する。

金融商品提案装置４０は、複数の天候デリバティブの情報（天候デリバティブ商品データ）を記憶している。金融商品提案装置４０は、エネルギー管理システム３０が管理しているエネルギー使用量と、天候デリバティブ商品データとに基づき、所定の基準を満たす、ユーザにとって最適な（例えば、最もリスクヘッジの効果が高い）天候デリバティブを特定し、特定した天候デリバティブに関する情報を、ユーザに提供する。

図２は、金融商品提案装置４０が有するハードウェア及び金融商品提案装置４０が備える機能の一例を説明する図である。

金融商品提案装置４０は、エネルギー使用量ＤＢ１００、天候ＤＢ２００、天候デリバティブ商品ＤＢ３００、天候リスク可視化レポート４００、及び天候デリバティブ処方箋５００の各データを記憶している。

エネルギー使用量ＤＢ１００は、エネルギー管理システム３０から取得したエネルギー使用量のデータである。

天候ＤＢ２００は、各観測地点における天候パラメータに関する観測値を蓄積したデータである。本実施形態では、天候パラメータは、日ごとの平均気温のデータであるものとする。

天候デリバティブ商品ＤＢ３００は、複数の天候デリバティブの商品の詳細をそれぞれ記憶したデータである。例えば、天候デリバティブ商品ＤＢ３００は、所定地点（商品対象地点）における天候パラメータの所定の閾値（免責数値）に応じた支払額の情報を含む。

天候リスク可視化レポート４００は、天候パラメータの値とエネルギー使用量との間の相関関係を記憶したデータである。

天候デリバティブ処方箋５００は、所定の基準を満たす、ユーザに最適な天候デリバティブに関する情報を記憶したデータである。

次に、金融商品提案装置４０は、データ取得部１１１、天候リスク算出部１１２、商品特定部１１３、及び情報提示部１１４の各機能部を備える。

天候リスク算出部１１２は、天候パラメータの値とエネルギー使用量との間の相関関係を特定する。天候リスク算出部１１２は、特定した相関関係の情報を天候リスク可視化レポート４００に記憶する。

具体的には、天候リスク算出部１１２は、商品対象地点に対応する観測地点における前記天候データの観測値を取得し、取得した天候データの観測値とエネルギー使用量との間の相関関係を特定する。天候リスク算出部１１２は、特定した相関関係に関する情報を、天候リスク可視化レポート４００としてユーザ端末１０等に出力する。

商品特定部１１３は、天候リスク算出部１１２で特定した相関関係、及び天候デリバティブ商品ＤＢ３００の各情報に基づき、所定の基準を満たす天候デリバティブを、天候デリバティブ商品ＤＢ３００に登録されている各天候デリバティブから特定する。

情報提示部１１４は、商品特定部１１３で特定した天候デリバティブに関する情報を、天候デリバティブ処方箋５００としてユーザ端末１０等に出力する。

また、情報提示部１１４は、商品特定部１１３で特定した金融商品の購入額及び商品特定部１１３で特定した金融商品を購入した場合における支払額（ユーザが受け取る額）を算出（予測）し、算出（予測）した購入額及び支払額の情報を、天候デリバティブ処方箋５００として出力する。

（エネルギー使用量データ）
図３は、エネルギー使用量ＤＢ１００の一例を示す図である。エネルギー使用量ＤＢ１００は、設備２０の場所（以下、エネルギー計測地点という）が設定される計測地点１０１、エネルギー使用量の計測日時が設定される日付１０２、及び、その設備２０のエネルギー計測地点での計測日時におけるエネルギー使用量が設定されるエネルギー使用量１０３の各データ項目を有する。

（天候ＤＢ）
図４は、天候ＤＢ２００の一例を示す図である。天候ＤＢ２００は、天候パラメータの観測地点が設定される観測地点２０１、天候パラメータの観測日時が設定される日付２０２、及び、その観測地点での観測日時における天候パラメータ（ここでは、観測日における平均気温）が設定される日平均気温２０３の各データ項目を有する。

（天候デリバティブ商品ＤＢ）
図５は、天候デリバティブ商品ＤＢ３００の一例を示す図である。天候デリバティブ商品ＤＢ３００は、天候デリバティブの商品の種類が設定される商品種別３０１、その商品の商品対象地点が設定される観測地点３０２、その商品が対象とする期間（商品対象期間）が設定される期間３０３、及び、その商品が対象とする天候パラメータの種類（商品対象指標）が設定される指標３０４、その商品の免責数値が設定される免責数値３０５、その商品の購入額の単位である単位支払額が設定される単位支払額３０６、及び、その商品の想定価格が設定される想定価格３０７の各データ項目を有する。

想定価格は、天候デリバティブの商品を販売する会社によって決定された価格であってもよいし、所定のアルゴリズム（プライシング手段）に従って気象データ等により自動的に算出されてもよいし、双方に基づくものであってもよい。プライシング手段は、例えば、特開２００２－２８８４３７号公報、特開２００３－１２２９１８号公報に開示されている。

天候デリバティブ商品ＤＢ３００は、例えば、金融商品提案装置４０の管理者等によって予め設定される。

なお、商品の条件が天候デリバティブごと（例えば、金融機関ごと）に異なる場合は、条件を統一したデータが天候デリバティブ商品ＤＢ３００に設定される。例えば、免責数値が0.1℃単位の金融機関と0.5℃単位の金融機関がある場合には、粒度の粗い0.5℃単位の方に統一する。また、単位支払額が10万円単位の金融機関と100万円単位の金融機関がある場合には粒度の粗い100万円単位の方に統一する。

次に、図２に示すように、金融商品提案装置４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置２１（演算装置等）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ２２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置２３と、キーボード、マウス、又はタッチパネル等の入力装置２４と、ディスプレイ又はタッチパネル等の出力装置２５と、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、USB（Universal Serial Interface）モジュール、又はシリアル通信モジュール等で構成される通信装置２６とを備える。なお、エネルギー管理システム３０及びユーザ端末１０も同様のハードウェア構成を有する。

以上に説明した、金融商品提案システム１における各情報処理装置の機能部の機能は、制御装置が、メモリ又は記憶装置からプログラムを読み出すことにより実現される。また各プログラムは、例えば、可搬性の又は固定された記録媒体に記録して配布することができる。なお、これらのプログラムは、その全部または一部が、例えば、クラウドシステムによって提供される仮想サーバのように、仮想化技術やプロセス空間分離技術等を用いて提供される仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また、これらのプログラムの全部または一部は、例えば、クラウドシステムがＡＰＩ (Application Programming Interface)等を介して提供するサービスによって実現してもよい。
次に、図６は、金融商品提案システム１で行われる処理の概要を説明するフロー図である。

まず、金融商品提案装置４０は、エネルギー使用量のデータ及び天候データを取得するデータ蓄積処理ｓ１００を実行する。

そして、金融商品提案装置４０は、データ蓄積処理ｓ１００で取得した各データに基づき天候リスク可視化レポート４００を作成する天候リスク可視化レポート作成処理ｓ２００を実行する。

また、金融商品提案装置４０は、データ蓄積処理ｓ１００で取得した各データに基づき天候デリバティブ処方箋５００を作成する天候デリバティブ処方箋作成処理ｓ３００を実行する。
以下、各処理の詳細を説明する。

＜データ蓄積処理＞
図７は、データ蓄積処理ｓ１００を説明するフロー図である。データ蓄積処理ｓ１００は、例えば、所定のタイミング（例えば、所定の時刻又は所定の時間間隔）で繰り返し実行される。

データ取得部１１１は、エネルギー使用量のデータをエネルギー管理システム３０から受信する（ｓ１０１）。具体的には、データ取得部１１１は、エネルギー管理システム３０が記憶している電力使用量をエネルギー管理システム３０から受信する。

データ取得部１１１は、ｓ１０１で受信したエネルギー使用量のデータをエネルギー使用量ＤＢ１００に記憶する（ｓ１０２）。

また、データ取得部１１１は、天候パラメータ（各日の平均気温のデータ）をエネルギー管理システム３０から受信する（ｓ１０３）。例えば、データ取得部１１１は、所定の天候データベース（例えば、気象庁等の所定機関が提供している天候データ）から、天候パラメータを受信する。

データ取得部１１１は、ｓ１０１で受信した天候パラメータの値を天候ＤＢ２００に記憶する（ｓ１０４）。

＜天候リスク可視化レポート作成処理＞
図８は、天候リスク可視化レポート作成処理ｓ２００を説明するフロー図である。天候リスク可視化レポート作成処理ｓ２００は、例えば、ユーザ端末１０から所定の指示を受信したことを契機に実行される。

天候リスク算出部１１２は、作成する天候リスク可視化レポートの対象となる、電力使用量のエネルギー計測地点及び期間を設定する（ｓ２０１）。例えば、天候リスク算出部１１２は、エネルギー計測地点及び期間の指定入力をユーザ端末１０から受け付ける。

天候リスク算出部１１２は、ｓ２０１で設定したエネルギー計測地点に対応する、観測地点を特定する（ｓ２０２）。

例えば、天候リスク算出部１１２は、エネルギー使用量ＤＢ１００における、ｓ２０１で設定したエネルギー計測地点に係るレコードの計測地点１０１を取得する。天候リスク算出部１１２は、天候ＤＢ２００のうち、上記取得した計測地点１０１が示す地点に最も近い位置のデータが観測地点２０１に設定されているレコードを全て特定する。

なお、ここで説明した観測地点の特定方法は一例である。例えば、天候リスク算出部１１２は、エネルギー計測地点に最も近い位置の観測地点を特定するのではなく、エネルギー計測地点及び観測地点を対応づけた所定のデータベースを参照することで、エネルギー計測地点に対応する観測地点を特定してもよい。

天候リスク算出部１１２は、ｓ２０１で特定した期間における、ｓ２０１で設定したエネルギー計測地点のエネルギー使用量データ及びｓ２０２で特定した観測地点の天候パラメータの値を取得する（ｓ２０３）。

例えば、天候リスク算出部１１２は、エネルギー使用量ＤＢ１００におけるｓ２０１で設定したエネルギー計測地点に係る全レコードのうち、日付１０２にｓ２０１で設定した期間内の日付が設定されているレコードのエネルギー使用量１０３の内容を取得する。また、天候リスク算出部１１２は、天候ＤＢ２００におけるｓ２０２で特定した観測地点に係る全レコードのうち、日付２０２にｓ２０１で設定した期間内の日付が設定されているレコードの日平均気温２０３の内容を取得する。

天候リスク算出部１１２は、ｓ２０３で取得したエネルギー使用量のデータを、天候（具体的には、日ごとの平均気温）に連動する部分のみのエネルギー使用量のデータに修正する（ｓ２０４）。

例えば、天候リスク算出部１１２は、エネルギー使用量に、設備２０の稼働率等を乗算する。また、例えば、天候リスク算出部１１２は、エネルギー使用量のうち、天候に連動して稼働する設備２０に係るエネルギー使用量分のみを抽出する。

なお、エネルギー管理システム３０が予め、ｓ２０４と同様の処理を行うようにしてもよい。また、エネルギー管理システム３０は、例えば、天候に連動する電力使用量の変動分のデータと、天候に連動しない電力使用量の変動分のデータとを別々に管理してもよい。

天候リスク算出部１１２は、ｓ２０３で取得した天候パラメータの値に対する、ｓ２０４で修正したエネルギー使用量の値の変動傾向を解析する。そして、天候リスク算出部１１２は、天候パラメータの値の変化に対するエネルギー使用量の値の変動率が大きくなる変化点（天候パラメータの値及びエネルギー使用量の値の組み合わせ）を特定する（ｓ２０５）。

例えば、まず、天候リスク算出部１１２は、天候パラメータの値がとりうる値の範囲を複数の範囲（階級）に分割する。天候リスク算出部１１２は、分割した各範囲（階級）について、その範囲に属する天候パラメータの値（ｓ２０３で取得した天候データ）を全て特定する。天候リスク算出部１１２は、特定した各天候データの値に対応する（すなわち同じ日時の）全てのエネルギー使用量データを、それぞれ取得する。天候リスク算出部１１２は、取得した各エネルギー使用量の平均値を算出する。そして、天候リスク算出部１１２は、エネルギー使用量の平均値が急激に上昇する（上昇率が所定の閾値を超える）上記天候データの範囲を特定し、特定した天候データの値の範囲及びその範囲に対応するエネルギー使用量の平均値の組み合わせを変化点として記憶する。

天候リスク算出部１１２は、ｓ２０５で特定した変化点に関する情報を含んだ天候リスク可視化レポート４００を作成し、作成した天候リスク可視化レポート４００を、ユーザ端末１０の画面に表示させる。

（天候リスク可視化レポート）
図９は、天候リスク可視化レポート４００の表示画面の一例を示す図である。この表示画面８００には、ｓ２０１で設定された計測地点８０１、ｓ２０２で特定した観測地点８０２、天候パラメータの種類８０３、及び、ｓ２０１で設定された期間８０４が表示される。

また、この表示画面８００には、天候パラメータの値の各範囲８０５（階級）と、その各範囲におけるエネルギー使用量の平均値８０６とが一覧表示される。そして、この表示画面８００には、算出された変化点の情報８０７が表示される。

＜天候デリバティブ処方箋作成処理＞
図１０は、天候デリバティブ処方箋作成処理ｓ３００を説明するフロー図である。天候デリバティブ処方箋作成処理ｓ３００は、例えば、ユーザ端末１０から所定の指示を受信したことを契機に実行される。

まず、情報提示部１１４は、天候デリバティブを購入して保持する予定の期間（契約期間）を設定する（ｓ３０１）。例えば、情報提示部１１４は、契約期間をランダムで自動的に設定してもよいし、ユーザ端末１０から契約期間の入力を受け付けてもよい。

また、情報提示部１１４は、天候リスク可視化レポート作成処理ｓ２００で特定した変化点に基づき、天候デリバティブ商品ＤＢ３００に登録されている天候デリバティブから、契約期間において支払額が最適となる天候デリバティブを特定する（ｓ３０２）。

具体的には、情報提示部１１４は、天候デリバティブ商品ＤＢ３００を参照し、天候リスク可視化レポート作成処理ｓ２００で特定した変化点に係る天候パラメータの値に最も近い免責数値を有する天候デリバティブ（かつ期間３０３が契約期間を含んでいる天候デリバティブ）を特定する。例えば、変化点における平均気温が２７．０℃であった場合、情報提示部１１４は、免責閾値が２７．０℃に最も近くかつ契約期間内の商品となっている天候デリバティブを特定する。

そして、情報提示部１１４は、ｓ３０２で特定した天候デリバティブ（以下、選択天候デリバティブという）の購入数量を設定する（ｓ３０３）。例えば、情報提示部１１４は、購入数量をランダムで自動的に設定してもよいし、ユーザ端末１０から購入数量の入力を受け付けてもよい。

情報提示部１１４は、ｓ３０３で設定した購入数量に基づき、選択天候デリバティブの購入金額を算出する。また、情報提示部１１４は、過去のエネルギー使用量の実績データに基づき、選択天候デリバティブを購入した場合の、その購入金額と、契約期間と同じ長さの期間においてエネルギー使用に必要な費用（エネルギー料金。例えば電気料金。）との合計額（以下、出費額という）を予測する（ｓ３０４）。

例えば、まず、情報提示部１１４は、ｓ３０３で設定した購入数量と、天候デリバティブ商品ＤＢ３００により特定される選択天候デリバティブの想定価格とを乗算することで、選択天候デリバティブの購入金額を算出する。

また、情報提示部１１４は、ｓ３０１で設定した購入期間に対応する過去の各期間（例えば、購入期間と同月の、１年前、２年前、・・・Ｘ年前における期間。以下、参照期間という。）におけるエネルギー使用量を、エネルギー使用量ＤＢ１００から取得する。情報提示部１１４は、取得したエネルギー使用量の合計値と、所定のエネルギー単価とを乗算することで、エネルギー料金を算出する。そして、情報提示部１１４は、算出した購入金額とエネルギー料金とを合計する。

さらに、情報提示部１１４は、選択天候デリバティブに基づく受取金の額（支払額）を、過去の天候データに基づき予測する（ｓ３０５）。また、情報提示部１１４は、選択天候デリバティブを購入した場合の総合収支額（ヘッジ後エネルギー関連出費）を予測する。

例えば、まず、情報提示部１１４は、ｓ３０４で設定した各参照期間における天候データ（平均気温）を、天候ＤＢ２００から取得する。情報提示部１１４は、各参照期間における天候データと選択天候デリバティブの免責数値とを比較し、各参照期間の各日のうち天候データが免責数値を超えている日（適用日）について、天候データと天候データとの差分値を算出する。情報提示部１１４は、算出した差分値と単位支払額との乗算値を各適用日について算出し、算出した各乗算値を合計することで、支払額を算出する。

さらに、情報提示部１１４は、ｓ３０４で算出した出費額からｓ３０５で算出した支払額を減算することで、ヘッジ後エネルギー関連出費を算出する。

情報提示部１１４は、ｓ３０４で算出した各参照期間の出費額と、ｓ３０５で算出した各参照期間の支払額及びヘッジ後エネルギー関連出費とに基づき、支払額を受け取ることで総合的に所定額を超える収益を得るか否か（選択天候デリバティブを購入することで過大な利益を得る否か。ここで、所定額は０又は負の値に設定される場合もある。）を判定する（ｓ３０６）。すなわち、情報提示部１１４は、選択天候デリバティブを購入した場合の総合収支額における利益額が一定額を超えてしまわないか否かを判定する。

所定額を超える収益を得ない場合は（ｓ３０５：ＮＯ）、情報提示部１１４はｓ３０７の処理を実行する。所定額を超える収益を得る場合は（ｓ３０５：ＹＥＳ）、情報提示部１１４は、新たな購入金額を設定すべくｓ３０３の処理を繰り返す。

ｓ３０７において情報提示部１１４は、以上の処理の結果を天候デリバティブ処方箋５００に出力する。情報提示部１１４は、出力した天候デリバティブ処方箋５００の内容を、ユーザ端末１０の画面に表示する。

なお、上記ｓ３０６では、情報提示部１１４は、利益額が所定額以下となる基準を満たす天候デリバティブを処方箋データの対象としたが、その他の任意の基準を設定してもよい。例えば、情報提示部１１４は、出費額又はエネルギー料金が所定額以下になる天候デリバティブのみを処方箋データの対象としてもよい。また、例えば、情報提示部１１４は、所定の属性（例えば、天候デリバティブ商品ＤＢ３００から取得される所定属性）を有する天候デリバティブのみを処方箋データの対象としてもよい。

（天候デリバティブ処方箋）
図１１は、天候デリバティブ処方箋５００の表示画面の一例を示す図である。この表示画面１０００には、選択天候デリバティブに関する情報が表示される選択天候デリバティブ情報表示欄１０１０と、参照データ表示欄１０２０とが表示される。

選択天候デリバティブ情報表示欄１０１０には、選択天候デリバティブの商品の種類１０１１、商品対象地点１０１２、商品対象期間１０１３、商品対象指標１０１４、免責数値１０１５、単位支払額１０１６、想定価格１０１７、及び購入数量１０８が表示される。

参照データ表示欄１０２０には、選択天候デリバティブの購入数量等を決定し出費額及び支払額を予測するために用いた参照期間のエネルギー使用量のデータと、そのエネルギー使用量のデータに基づき推定された、選択天候デリバティブに係る支払額及び費用額に関する情報とが表示される。

具体的には、参照データ表示欄１０２０には、各参照期間１０２１、その参照期間におけるエネルギー使用量１０２２、その参照期間におけるエネルギーに関する出費額（エネルギー料金１０２３）、想定価格１０２４、その参照期間における天候パラメータの値（指標値１０２５）、その参照期間における受取額１０２６、及び、ヘッジ後エネルギー関連出費額１０２７の各情報が表示される。

ユーザは、この表示画面１０００を参照して選択天候デリバティブを購入することを決定した場合には、天候デリバティブ処方箋５００を選択天候デリバティブに係る金融機関に提示すると共に、選択天候デリバティブの価格の問い合わせを行う。ユーザは、その価格に同意する場合に、選択天候デリバティブを購入する。

以上説明したように、本実施形態の金融商品提案装置４０は、エネルギー使用量（電力使用量）の情報を取得し、天候パラメータ（平均気温）の値とエネルギー使用量との間の相関関係を特定し、各天候デリバティブの情報、上記相関関係、及び、天候パラメータに関して設定された条件（免責数値）に基づき、所定の基準を満たす天候デリバティブを特定し、特定した天候デリバティブに関する情報を出力する。

すなわち、エネルギー使用量は一般的に、天候（気候）の変動と一定の相関関係がある。そこで、天候パラメータとエネルギー使用量の間の相関関係を特定することで、その相関関係に基づいて、所定の基準を満たす（例えば、支払額が最適となりリスクをヘッジする）天候デリバティブを特定することができる。

このように、本実施形態の金融商品提案装置４０によれば、気候変動リスクをヘッジする適切な金融商品を提案することができる。

また、本実施形態の金融商品提案装置４０は、商品対象地点に対応する観測地点における天候パラメータの値を取得し、取得した天候パラメータの値とエネルギー使用量との間の相関関係を特定する。

これにより、天候パラメータとエネルギー使用量の間の相関関係に基づいて、天候デリバティブのリスクを適切に評価することができる。

また、本実施形態の金融商品提案装置４０は、過去の天候パラメータの値に基づき、選択天候デリバティブを購入した場合における支払額（受取額）を予測して出力する。

このように、過去の天候パラメータの値に基づき天候デリバティブの支払額を予測することで、ユーザは、選択天候デリバティブを購入することが経済的に適切であるかを判断することができる。

また、本実施形態の金融商品提案装置４０は、各天候デリバティブの販売価格の情報と、エネルギー料金の情報とを取得し、販売価格の情報とエネルギー料金の情報と上記支払額の情報とに基づき、選択天候デリバティブを購入した場合に係る総合収支額（ヘッジ後エネルギー関連出費）を予測して出力する。

このように、選択天候デリバティブを購入した場合の総合収支額を出力することで、ユーザは、選択天候デリバティブを購入することが経済的に適切であるかを総合的に判断することができる。

また、本実施形態の金融商品提案装置４０は、エネルギー使用量の値が天候パラメータの値の変化に対して所定割合以上で変化する場合の天候パラメータの値又は範囲（変化点）を特定し、天候デリバティブの情報、変化点、及び、天候デリバティブの条件（免責数値）に基づき、所定の基準を満たす天候デリバティブを特定する。

このように、エネルギー使用量に対する天候パラメータの変化点に基づいて、所定の基準を満たす天候デリバティブを特定することで、天候デリバティブの商品の特性に応じた最適な天候デリバティブを特定することができる。

また、本実施形態の金融商品提案装置４０は、変化点の情報を出力する。

これにより、ユーザは、天候デリバティブのリスクの分岐点となる条件を推定し、最適な天候デリバティブを選択するための判断材料を得ることができる。

また、本実施形態の金融商品提案装置４０は、天候デリバティブ商品ＤＢ３００、天候パラメータ（平均気温）の値とエネルギー使用量との間の相関関係、免責数値、及び過去の天候パラメータの値に基づき、各天候デリバティブを購入した場合における支払額をそれぞれ予測し、予測した各支払額と、各天候デリバティブの購入額とに基づき、各天候デリバティブを購入した場合の総合収支をそれぞれ予測し、総合収支における利益額が所定額以下となる天候デリバティブを、天候デリバティブ商品ＤＢ３００から特定する。

このように、各天候デリバティブを購入した場合のトータル収支を予測し、トータル収支が低い天候デリバティブを特定することで、天候デリバティブを購入することで過度な利益を得て天候デリバティブの商品の趣旨に反することを防ぐことができる。

本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で、任意の構成要素を用いて実施可能である。以上説明した実施形態や変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態や変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

例えば、本実施形態の各装置が備えるハードウェアの一部は、他の装置に設けてもよい。

また、各装置の各プログラムは他の装置に設けてもよいし、あるプログラムを複数のプログラムからなるものとしてもよいし、複数のプログラムを一つのプログラムに統合してもよい。

また、本実施形態で説明した各データベースの構成は一例であり、設備及び部材に関する各項目の情報を追加し又はその一部を省略してもよい。

また、本実施形態では、天候デリバティブの支払額を決定する条件は所定の値（免責数値）であるものとしたが、値の範囲、条件式、又は関数等が設定されていてもよい。また、複数の条件が設定されていてもよい。例えば、上記条件に関数が設定されている場合、金融商品提案装置４０は、エネルギー使用量の値が天候パラメータの値の変化に対して所定割合以上で変化する点（極大値、極小値等）を特定する。

また、本実施形態では、天候デリバティブに係る気候パラメータは気温であるものとしたが、降水量、風向、風速等の他の天候パラメータであってもよい。

３０ エネルギー管理システム、４０ 金融商品提案装置、４００ 天候リスク可視化レポート、５００ 天候デリバティブ処方箋

Claims (6)

1. 天候の指標の値に関して設定された所定の条件に応じた支払額が設定されている複数の金融商品の情報を記憶する記憶装置、及び、
   エネルギー使用量の情報を取得するデータ取得処理と、
   前記天候の指標の値と前記取得したエネルギー使用量との間の相関関係を特定する天候リスク算出処理と、
   前記金融商品の情報、前記特定した相関関係、及び前記所定の条件に基づき、所定の基準を満たす金融商品を、前記複数の金融商品から特定する商品特定処理と、
   前記特定した金融商品に関する情報を出力する情報提示処理と、
   を実行する制御装置を備え、
   前記制御装置は、前記情報提示処理において、過去の前記天候の指標の値に基づき、前記特定した金融商品を購入した場合における支払額を予測し、予測した支払額の情報を出力し、
   前記商品特定処理において、各前記金融商品の購入額の情報と、エネルギーの使用に係る費用の情報とを取得し、取得した購入額の情報と、費用の情報と、前記予測した支払額の情報とに基づき、前記特定した金融商品を購入した場合に係る総合収支額を予測し、予測した総合収支額の情報を出力する、金融商品提案装置。
2. 前記記憶装置は、天候の指標の値に関して設定された所定の条件に応じた支払額と所定地点とが対応づけて設定されている金融商品の情報を記憶し、
   前記制御装置は、前記天候リスク算出処理において、前記所定地点に対応する地点における前記天候の指標の値を取得し、取得した前記天候の指標の値と前記取得したエネルギー使用量との間の相関関係を特定する、
   請求項１に記載の金融商品提案装置。
3. 前記制御装置は、
   前記天候リスク算出処理において、前記エネルギー使用量の値と前記天候の指標の値との間の相関関係において、前記エネルギー使用量の値が前記天候の指標の値の変化に対して所定割合以上で変化する場合の当該天候の指標の値又は範囲を特定し、
   前記商品特定処理において、前記金融商品の情報、前記特定した値又は範囲、及び、前記所定の条件に基づき、前記所定の基準を満たす金融商品を、前記複数の金融商品から特定する、
   請求項１に記載の金融商品提案装置。
4. 前記制御装置は、前記天候リスク算出処理において、前記特定した値又は範囲の情報を出力する、
   請求項３に記載の金融商品提案装置。
5. 前記記憶装置は、購入額及び、天候の指標の値に関して設定された所定の条件に応じた支払額がそれぞれ設定されている金融商品の情報を記憶し、
   前記制御装置は、
   前記商品特定処理において、各前記金融商品の情報、前記特定した相関関係、前記所定の条件、及び過去の前記天候の指標の値に基づき、各前記金融商品を購入した場合における支払額をそれぞれ予測し、予測した各支払額と、各前記金融商品の購入額とに基づき、各前記金融商品を購入した場合の総合収支額をそれぞれ予測し、前記総合収支額における利益額が所定額以下となる金融商品を、前記複数の金融商品から特定する、
   請求項１に記載の金融商品提案装置。
6. 制御装置、及び、天候の指標の値に関して設定された所定の条件に応じた支払額が設定されている複数の金融商品の情報を記憶する記憶装置を備える情報処理装置による金融商品提案方法であって、
   前記制御装置が、
   エネルギー使用量の情報を取得するデータ取得処理と、
   前記天候の指標の値と前記取得したエネルギー使用量との間の相関関係を特定する天候リスク算出処理と、
   前記金融商品の情報、前記特定した相関関係、及び前記所定の条件に基づき、所定の基準を満たす金融商品を、前記複数の金融商品から特定する商品特定処理と、
   前記特定した金融商品に関する情報を出力する情報提示処理と、
   を実行し、
   前記情報提示処理において、過去の前記天候の指標の値に基づき、前記特定した金融商品を購入した場合における支払額を予測し、予測した支払額の情報を出力し、
   前記商品特定処理において、各前記金融商品の購入額の情報と、エネルギーの使用に係る費用の情報とを取得し、取得した購入額の情報と、費用の情報と、前記予測した支払額の情報とに基づき、前記特定した金融商品を購入した場合に係る総合収支額を予測し、予測した総合収支額の情報を出力する、金融商品提案方法。