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公開番号2025009997
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-20
出願番号2024103737
出願日2024-06-27
発明の名称保険料算出システム及び保険料算出方法
出願人アニコムホールディングス株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06Q 50/22 20240101AFI20250109BHJP(計算;計数)
要約【課題】動物に適した保険料を算出する保険料算出システム及び保険料算出方法を提供することを目的とする。
【解決手段】保険加入対象動物の腸内細菌叢データを受け付ける取得部と、前記保険加入対象動物の腸内細菌叢データを用いて、前記保険加入対象動物の保険料を算出する計算部とを有し、前記計算部は、動物の腸内細菌叢データと、腸内細菌叢のβ多様性を用いたクラス分け結果との関係を学習した学習済みモデル、又は、動物の腸内細菌叢データから当該動物を腸内細菌叢のβ多様性に基づき設定されたクラスのうちのいずれかに振り分けるプログラムによって、前記保険加入対象動物の腸内細菌叢データに基づいて、前記保険加入対象動物を所定のクラスに分類し、前記クラスの分類情報を使用して保険料を算出するものである、
保険料算出システム。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
保険加入対象動物の腸内細菌叢データを受け付ける取得部と、
前記保険加入対象動物の腸内細菌叢データを用いて、前記保険加入対象動物の保険料を算出する計算部とを有し、
前記計算部は、動物の腸内細菌叢データと、腸内細菌叢のβ多様性を用いたクラス分け結果との関係を学習した学習済みモデル、又は、動物の腸内細菌叢データから当該動物を腸内細菌叢のβ多様性に基づき設定されたクラスのうちのいずれかに振り分けるプログラムによって、前記保険加入対象動物の腸内細菌叢データに基づいて、前記保険加入対象動物を所定のクラスに分類し、前記クラスの分類情報を使用して保険料を算出するものである、
保険料算出システム。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記腸内細菌叢のβ多様性を用いたクラス分け結果におけるクラス、又は、前記腸内細菌叢のβ多様性に基づき設定されたクラスが、クラス分け作成用の動物個体群の各個体間のβ多様性に基づいて、前記クラス分け作成用の動物個体群の各個体をクラス分けして得られたものである請求項１記載の保険料算出システム。
【請求項３】
前記クラス分け結果におけるクラス、又は、前記腸内細菌叢のβ多様性に基づき設定されたクラスが、クラスター分析によるクラスタリング結果である請求項１又は２記載の保険料算出システム。
【請求項４】
前記β多様性が、Ｊａｃｃａｒｄ係数又はＨａｍｍｉｎｇ距離を含む請求項２記載の保険料算出システム。
【請求項５】
前記腸内細菌叢のβ多様性を用いたクラス分け結果におけるクラス、又は、前記腸内細菌叢のβ多様性に基づき設定されたクラスが、クラス分け作成用の複数の動物個体の腸内細菌叢のデータを用意し、当該複数の動物個体のそれぞれについて、他の動物個体の腸内細菌叢とのＪａｃｃａｒｄ係数を計算し、前記Ｊａｃｃａｒｄ係数に基づいてクラス分けを行うことによって得られたものである請求項４記載の保険料算出システム。
【請求項６】
前記腸内細菌叢のβ多様性を用いたクラス分け結果におけるクラス、又は、前記腸内細菌叢のβ多様性に基づき設定されたクラスが、クラス分け作成用の複数の動物個体の腸内細菌叢のデータを用意し、当該複数の動物個体のそれぞれについて、他の動物個体の腸内細菌叢とのＪａｃｃａｒｄ係数を計算し、得られた複数の個体に対するＪａｃｃａｒｄ係数を含むデータについてクラスター分析をすることによって得られたものである請求項５記載の保険料算出システム。
【請求項７】
前記腸内細菌叢のβ多様性を用いたクラス分け結果におけるクラス、又は、前記腸内細菌叢のβ多様性に基づき設定されたクラスが、クラス分け作成用の複数の動物個体の腸内細菌叢のデータを用意し、当該複数の動物個体のそれぞれについて、他の動物個体の腸内細菌叢とのＪａｃｃａｒｄ係数を計算し、得られた複数の個体に対するＪａｃｃａｒｄ係数を含むデータについて次元削減処理を行い、各個体の次元削減処理により得られたデータを２次元グラフ上にプロットし、クラスター分析をすることによって、クラス分けを行うことによって得られたものである請求項６記載の保険料算出システム。
【請求項８】
前記クラスター分析が、スペクトラルクタスタリングである請求項６記載の保険料算出システム。
【請求項９】
前記学習済みモデルが、教師データとして、クラス分け作成用の動物個体群の各動物個体の腸内細菌叢のデータと、ある動物個体がどのクラスに分類されたかについてのデータを用いて学習を行ったものである請求項２記載の保険料算出システム。
【請求項１０】
コンピュータが保険加入対象動物の腸内細菌叢データを受け付けるステップと、
コンピュータが前記保険加入対象動物の腸内細菌叢データを用いて、前記保険加入対象動物の保険料を算出するステップとを有し、
前記保険加入対象動物の保険料を算出するステップは、コンピュータが、動物の腸内細菌叢データと、腸内細菌叢のβ多様性を用いたクラス分け結果との関係を学習した学習済みモデル、又は、動物の腸内細菌叢データから当該動物を腸内細菌叢のβ多様性に基づき設定されたクラスのうちのいずれかに振り分けるプログラムによって、前記保険加入対象動物の腸内細菌叢データに基づいて、前記保険加入対象動物を所定のクラスに分類し、前記クラスの分類情報を使用して保険料を算出するステップである、
保険料算出方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、保険料算出システム及び保険料算出方法に関し、詳しくは、動物の腸内細菌叢のデータを用いて、動物に適した保険料を算出する保険料算出システム及び保険料算出方法並びに疾患リスク予測システムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
犬や猫、ウサギを始めとする愛玩動物、牛や豚を始めとする家畜は、人間にとってかけがえのない存在である。近年、人間が飼育する動物の平均寿命が大幅に伸びた一方で、動物がその一生の中で何らかの傷病を患うことが多くなり、飼育者が負担する医療費の高騰が問題となっている。
【０００３】
動物の健康を維持するためには、日頃の食事、運動などを通じた体調管理や不調への素早い対応が重要となるが、動物は、自己の言葉で体の不調を訴えることができないため、症状が進行して、外形的に観察可能な何らかの徴候が生じたときに飼育者が初めて動物の疾患の罹患に気付くのが実情である。また、カルシウムやビタミン不足等によって、筋骨格系が衰えている場合には、外形的な兆候が存在することは稀で、骨折等の怪我を被って初めて動物の異常に気付くのが実情である。
【０００４】
動物の医療費の高騰に対応する手段として、ペット保険が普及している。ペット保険の保険料は、加入対象のペットについて将来かかる医療費の予測などに基づいて算出することが望ましいが、ペットの個体ごとの具体的な医療費の予測は難しいことから、当該ペットの品種、年齢、性別などの基礎情報を元に保険料が算出されることが多い。
【０００５】
しかしながら、同じ品種、年齢、性別のペットであっても、生活環境や遺伝的背景などの違いから、一生のうちにかかる医療費は個体ごとに大きく異なるものである。そのため、個体によっては、従前の保険料算出方法では、保険料が結果的に割高となってしまうことがある。
【０００６】
そこで、簡易な方法で、ペット保険の加入対象となる動物個体に適した保険料を算出することのできる保険料算出システムや保険料算出方法が求められている。
【０００７】
特許文献１には、腸内細菌叢中、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）の細菌を増殖させ、ファーミキューテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）の細菌を減少させることによって、腸内細菌叢を有効に調整又は改善する効果を有する腸内細菌叢調整又は改善組成物が開示されているが、動物の腸内細菌叢に関するデータから当該動物が傷病を患うかどうかを予測する方法や、腸内細菌叢のデータを使って保険料を算出する方法については開示されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
国際公開２０１７／０９４８９２号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
そこで、本発明は、簡易な方法で、ペット保険の加入対象となる動物個体に適した保険料を算出することのできる保険料算出システムや保険料算出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者らは、ペット保険に加入している動物の腸内細菌叢のデータと、当該動物の保険請求の有無、すなわち傷病の有無についての膨大なデータを分析、検討した結果、動物の腸内細菌叢のデータを用いて、動物ごとに適した保険料の算定、及びユーザが負う金銭的負担（医療費）並びに疾患への罹患リスクを予測することが可能になることを見出し、本発明を完成するに至った。
（【００１１】以降は省略されています）

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