JP2014115721A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＥＤＩデータを用いた企業評価用の情報提供、ないしモニタリング業務へのＥＤＩデータの有効活用を図る。
【解決手段】ＥＤＩシステムにおける各電子商取引のＥＤＩデータを格納する記憶部１０１と、記憶部１０１より各企業に関するＥＤＩデータを読み出して、当該読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する評価関数に適用して、取引相手としての所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力する処理を実行する演算部１０４とから情報処理装置１００を構成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関するものであり、具体的には、ＥＤＩデータを用いた企業評価用の情報提供、ないしモニタリング業務へのＥＤＩデータの有効活用を図る技術に関する。

企業間取引を電子的に仲介するＥＤＩ（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｄａｔａ ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ）システムの利用が広まりつつある。ＥＤＩシステムは、所定のプロトコルに基づく受発注や請求の各種電子文書を、バイヤ、サプライヤの各企業端末の間で仲介する。一方、企業間で商取引を行う際、取引相手企業の信用度を確認し、支払や納品が円滑かつ確実に実行されるか事前判断することは重要である。こうした信用度の判定に関する技術としては、例えば、利用者端末から信用判定の条件を含む依頼情報を受信する依頼情報受信段階と、前記依頼情報によって、予め信用情報を格納している信用情報データベースから信用情報を抽出する信用情報抽出段階と、前記依頼情報と前記抽出した信用情報とによって信用度の判定を行う信用判定段階と、信用判定段階で得られた結果を与信情報として利用者端末に送信する与信情報送信段階とを備える与信方法（特許文献１参照）などが提案されている。

特開２００２−１５７４２２号公報

上述したＥＤＩシステムの利用企業が増加するに従い、ＥＤＩシステムをプラットフォームとしたビジネスマッチングのニーズも高まっている。すなわち、新規ビジネスの立上げや、新規商品開発に必要となる部品やサービス等の新たな取引先を提案して欲しいバイヤ企業と、製品、部品、およびサービス等の販路拡大を目指すサプライヤ企業とを結びつけるマッチングサービスに対するニーズである。

こうしたマッチングサービスをＥＤＩシステムにて提供する場合、顧客企業の与信情報を網羅的に保持する金融機関と異なり、ＥＤＩシステムでは会員企業の信用度を管理しておらず、マッチング候補の各企業にお互いの信用度を提示することが出来ない。他方、金融機関から企業の与信情報の提供を受けられる環境があるとしても、得られる与信情報は、該当金融機関の顧客企業に関するものだけであり、ＥＤＩシステムの会員ではあっても該当金融機関の顧客でない企業に関しては与信情報が得られない。従ってこの場合も、マッチング候補の各企業にお互いの信用度を提示することが出来ない。つまり、従来技術を現在のＥＤＩシステムに適用しても、マッチング候補の各企業がお互いの信用度を測りかねる結果となり、商取引の成約に至ることが難しい。

また、商取引成約後の各企業やコベナンツ融資の融資先に関し、その後、適切な商取引や企業活動を行っているか、金融機関がモニタリングを行う場合がある。この場合、各企業が発行する各種報告書を一定期間毎に入手、分析する作業を継続的に繰り返す必要があり、金融機関にとって高負荷の業務が生じている。他方、ＥＤＩシステムでは各企業の取引用データすなわちＥＤＩデータが管理されているが、こうしたＥＤＩデータを上述のモニタリング業務へ有効活用する技術は提案されていない。

そこで本発明の目的は、ＥＤＩデータを用いた企業評価用の情報提供、ないしモニタリング業務へのＥＤＩデータの有効活用を図る技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の情報処理装置は、ＥＤＩシステムにおける各電子商取引のＥＤＩデータを格納する記憶部と、前記記憶部より各企業に関するＥＤＩデータを読み出して、当該読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する評価関数に適用して、取引相手としての前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力する処理を実行する演算部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の情報処理方法は、ＥＤＩシステムにおける各電子商取引のＥＤＩデータを格納する記憶部を備える情報処理装置が、前記記憶部より各企業に関するＥＤＩデータを読み出して、当該読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する評価関数に適用して、取引相手としての前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力する処理を実行することを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、ＥＤＩシステムにおける各電子商取引のＥＤＩデータを格納する記憶部を備える情報処理装置に、前記記憶部より各企業に関するＥＤＩデータを読み出して、当該読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する評価関数に適用して、取引相手としての前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力する処理を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、ＥＤＩデータを用いた企業評価用の情報提供、ないしモニタリング業務へのＥＤＩデータの有効活用を図ることが出来る。

本実施形態の情報処理装置を含むネットワーク構成図である。 本実施形態における情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の信用度評価計算ホストの構成例を示すブロック図である。 本実施形態の企業情報テーブルの一例を示す図である。 本実施形態の商流情報テーブルの一例を示す図である。 本実施形態の引合情報テーブルの一例を示す図である。 本実施形態の契約情報テーブルの一例を示す図である。 本実施形態のサービス情報テーブルの一例を示す図である。 本実施形態のユーザ情報テーブルの一例を示す図である。 本実施形態の評価関数に対応したテーブル例１を示す図である。 本実施形態の評価関数に対応したテーブル例２を示す図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例２を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例３を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例４を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例５を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例６を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例７を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例８を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例９を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１０を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１１を示すフロー図である。 本実施形態の信用度評価の概念例１を示す図である。 本実施形態の信用度評価の概念例２を示す図である。 本実施形態におけるＥＤＩデータ例を示す図である。 本実施形態におけるマスタデータ例を示す図である。 本実施形態の名寄せ済みリスト例を示す図である。 本実施形態の企業売上高データ例を示す図である。 本実施形態のスコアリスト例を示す図である。 本実施形態の企業評価値例を示す図である。 本実施形態の企業信用度例を示す図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１２を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１３を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１４を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１５を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１６を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１７を示すフロー図である。 本実施形態における情報処理方法の処理手順例１８を示すフロー図である。

−−−システム構成−−−
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、本実施形態の情報処理装置１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す情報処理装置１００は、ＥＤＩデータを用いた企業評価用の情報提供や、モニタリング業務へのＥＤＩデータの有効活用を図るコンピュータシステムである。ここで示す例において、情報処理装置１００は、既存のＥＤＩシステムすなわち電子商取引システム１０や、金融機関システム４０、金融機関使用端末４５等との間で、処理に必要なデータを授受するなどし、互いに協働する形態となっている。

電子商取引システム１０には、この電子商取引システム１０が提供する電子商取引サービスの会員企業の端末、すなわちバイヤ端末２０、およびサプライヤ端末３０がネットワーク１２０を介し接続されている。

なお、図１の例では、説明の簡便化のため、各装置間を結ぶネットワークを全てネットワーク１２０として示しているが、装置間の通信で必要なセキュリティやトラフィック容量、通信プロトコルなどに応じて適宜異なるネットワークとなっていてよい。

続いて、情報処理装置１００のハードウェア構成について説明する。図２Ａは本実施形態における情報処理装置１００のハードウェア構成例を示す図である。情報処理装置１００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶装置で構成される補助記憶装置１０１（記憶部）、ＲＡＭなど揮発性記憶装置で構成される主記憶装置１０３、補助記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２を主記憶装置１０３に読み出すなどして実行し装置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（演算部）、ネットワーク１２０と接続し他装置との通信処理を担う通信装置１０５、ユーザからの入力動作を受け付け、処理データの出力を行う入出力装置１０６、を備える。これら各部は、ＢＵＳ１０９により接続されている。なお、補助記憶装置１０１内には、本実施形態の情報処理装置１００として必要な機能を実装する為のプログラム１０２の他に、プログラム１０２が利用するデータ１０８が少なくとも記憶されている。

プログラム１０２により実装される機能のうち、本実施形態の情報処理装置１００が特徴的に備える、企業の評価指標たる信用度を算定する機能は、図２Ｂに示すブロック構成となる。その詳細は処理フロー等の説明と共に後述するが、企業の信用度を算定する信用度評価計算ホスト８０１は、データエリアにおいて、ＥＤＩデータ６０１、マスタデータ６０２、名寄せリスト６０３、企業売上高６０４、スコアリスト６０５、ＣＩＤ企業評価値７０１、ＣＩＤ企業信用度７０２を保持する。また、信用度評価計算ホスト８０１は、コードエリアにおいて、信用度評価ルーチン００１を備える。こうした信用度評価計算ホスト８０１は、プログラム１０２により実装される機能部といえる。

なお、バイヤ端末２０、２５、サプライヤ端末３０、３５、金融機関使用端末４５らは、いずれも一般的なコンピュータ端末である。また、電子商取引システム１０は、ＥＤＩシステムとして、企業間の電子商取引を仲介するプラットフォームとなるサーバ装置であり、ハードウェア構成としては一般的なサーバ装置と同様である。また、金融機関システム４０もまた同様に、一般的なサーバ装置と同様なハードウェア構成を備えるものである。

続いて、本実施形態の情報処理装置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、例えば情報処理装置１００が備えるプログラム１０２を実行することで実装される機能と言える。

情報処理装置１００は、補助記憶装置１０１の商流情報テーブル１１３より各企業に関するＥＤＩデータを読み出して、ここで読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する評価関数１１７に適用して、取引相手としての所定企業の評価指標を特定し、この評価指標の情報を、電子商取引システム１０や金融機関使用端末４５等の所定装置ないし、自身の入出力装置１０６に出力する機能を備える。なお、電子商取引システム１０の商流情報テーブル１３や、情報処理装置１００の商流情報テーブル１１３におけるＥＤＩデータは、各ＥＤＩデータの関係者（対応する取引等を行った企業など）やシステム管理者等の許諾が得られている場合のみ利用出来るよう管理されている。こうした前提は、以下の各説明でも同様である。また、企業情報１１や引合情報１２も同様に許諾を得られた場合に用いることが好適である。

なお、情報処理装置１００は、補助記憶装置１０１の商流情報テーブル１１３から読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの件数をカウントし、カウントした件数を、評価関数１１７に適用して、所定企業の評価指標を特定し、この評価指標の情報を電子商取引システム１０や自身の入出力装置１０６、或いは金融機関使用端末４５等の所定装置に出力する機能を備えるとしてもよい。

また、情報処理装置１００は、補助記憶装置１０１の商流情報テーブル１１３から読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信元企業となっている件数をカウントし、カウントした件数を評価関数１１７に適用して、所定企業の評価指標を特定し、この評価指標の情報を、電子商取引システム１０や自身の入出力装置１０６、或いは金融機関使用端末４５等の所定装置に出力する機能を備えるとしてもよい。

また、情報処理装置１００は、補助記憶装置１０１の商流情報テーブル１１３から読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信元企業となっているものが無かった場合、上述の所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信先企業となっている件数をカウントし、カウントした件数を評価関数１１７に適用して、所定企業の評価指標を特定し、この評価指標の情報を電子商取引システム１０や自身の入出力装置１０６、或いは金融機関使用端末４５等の所定装置に出力する機能を備えるとしてもよい。

また、情報処理装置１００は、補助記憶装置１０１の商流情報テーブル１１３から読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信元企業となっているものが無かった場合、上述の所定企業に関するＥＤＩデータの送信元企業の、定量化され企業情報について、入出力装置１０６でユーザから情報を受け付けるか、または、該当ＥＤＩデータが示す送信元企業の識別情報をキーに補助記憶装置１０１における各ＥＤＩデータから該当送信元企業に関して抽出した取引額を合計することで取得する機能を備えるとしてもよい。この場合、情報処理装置１００は、上述の送信元企業の識別情報をキーに、補助記憶装置１０１における各ＥＤＩデータから該当送信元企業が取引相手とした企業数をカウントする。また、情報処理装置１００は、送信元企業の前記定量化された企業情報および企業数の情報を、所定の評価関数１１７に適用して、所定企業に関する、前記定量化された企業情報が示す属性、例えば或る規模の企業の取引先に占める占有度の高さを特定し、ここで特定した情報を所定企業の評価指標とし、この評価指標の情報を電子商取引システム１０や自身の入出力装置１０６、或いは金融機関使用端末４５等の所定装置に出力する機能を備えるとしてもよい。なお、上述の「定量化された企業情報」の例である、企業の「規模」には、該当企業の売上高、利益額、取引額、利益率、創立からの年数、土地面積、建物サイズ、会社資産の総量、などの概念を含むものとする。

また、情報処理装置１００は、所定企業に関する、前記定量化された企業情報が示す属性（例：上述の企業規模の概念に対応するもの）の企業の取引先に占める占有度の高さを示す所定企業の評価指標を第１の評価指標とし、上述の所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信先企業となっている件数をカウントし、カウントした件数を評価関数１１７に適用して、所定企業の第２の評価指標を特定し、第１の評価指標と第２の評価指標を評価関数１１７に適用して、所定企業の評価指標を特定し、この評価指標の情報を電子商取引システム１０や自身の入出力装置１０６、金融機関使用端末４５等の所定装置に出力する機能を備えるとしてもよい。

また、情報処理装置１００の補助記憶装置１０１は、更に、電子商取引システム１０の会員企業の企業情報１１１と、電子商取引システム１０の会員企業から受け付けている引合情報１１２とを格納しているとしてもよい。この場合、情報処理装置１００は、上述のように特定した評価指標の情報を、補助記憶装置１０１において該当会員企業の企業情報と対応付けて格納する機能を備えるとしてもよい。また、この場合の情報処理装置１００は、金融機関使用端末４５からのリクエストに応じ、補助記憶装置１０１から評価指標の情報を含む各会員企業の企業情報１１１を読み出して金融機関使用端末４５に送信する機能を備えるとしてもよい。

この時、情報処理装置１００は、金融機関の顧客企業であるが電子商取引システム１０の会員企業ではない企業のうち、電子商取引システム１０の会員企業の取引相手として好適であると金融機関が判断した推奨企業について、引合情報１１２へのアクセス権の設定要求を金融機関使用端末４５より受け付け、引合情報１１２へのアクセス用の認証情報を推奨企業について補助記憶装置１０１のユーザ情報１１６に格納する機能を備えるとしてもよい。また、情報処理装置１００は、サプライヤ端末３５やバイヤ端末２５といった推奨企業の端末より、引合情報１１２に対するアクセス要求を受信し、アクセス要求が含む認証用情報を補助記憶装置１０１におけるユーザ情報１１６が含む認証情報と照合し、推奨企業のアクセス認証を行って、このアクセス認証に成功した場合に、補助記憶装置１０１より引合情報１１２を読み出して推奨企業の端末に送信する機能を備えるとしてもよい。また、情報処理装置１００は、推奨企業が引合情報１１２の案件に応札した際の、電子商取引システム１０の会員企業との契約内容の情報を、当該契約を仲介した金融機関の金融機関使用端末４５から受信し、補助記憶装置１０１の契約情報１１４に格納する機能を備えるとしてもよい。

また、情報処理装置１００は、上述のように成約に至った推奨企業の、電子商取引システム１０への会員登録に伴って付与した該当推奨企業の識別情報をキーに、電子商取引システム１０における各電子商取引のＥＤＩデータ、すなわち商流情報１１３（電子商取引システム１０の保持する商流情報１３を複製したもの）中より、推奨企業に関するＥＤＩデータを特定し、特定したＥＤＩデータより、契約情報１１４が示すモニタリング対象項目に対応したデータを抽出し、金融機関使用端末４５に送信する機能を備えるとしてもよい。

−−−データ構造例−−−
次に、本実施形態の情報処理装置１００が用いるテーブルの構造例について説明する。図３Ａは本実施形態の企業情報テーブル１１１の一例を示す図である。企業情報テーブル１１１は、金融機関システム４０が保持する企業情報４１を複製した上で所定項目を追加したものであり、その多くのデータ項目については金融機関システム４０における企業情報４１と共通する。こうした企業情報テーブル１１１は、金融機関システム４０で管理する、電子商取引システム１０の会員企業や非会員企業（金融機関の取引先）に関する情報を格納したテーブルであり、情報処理装置１００において企業を一意に識別するキー（電子商取引システム１０から取得する情報と、金融機関システム４０から取得する情報の双方をつなぐ共通キー）である企業番号と、該当企業を顧客とする金融機関支店の店番、ＣＩＦ番号（金融機関から提供される情報のキー項目）、企業コード（電子商取引システム１０上で会員企業を一意に識別するキー）、企業名、信用度、格付、該当企業が取り扱っている製品・商品名、及びその品種、といった各種データを対応付けたレコードの集合体となっている。このうち、「企業番号」は、図８Ｂ等に基づいて後述する処理により、情報処理装置１００が付与する値となる。また、電子商取引システム１０の保持する企業情報１１は、非会員企業から仮会員、正会員となった企業に関する情報として、情報処理装置１００が保持する企業情報テーブル１１１での該当情報を複製したものが含まれる（企業情報１１は通常の電子商取引サービスの流れで会員になった企業の情報がもともとあり、金融機関の仲介により情報処理装置経由で会員になった場合の情報は複製により連携することが可能になる）。なお、既存の会員企業（上述のように、通常（従来）の電子商取引サービスで会員として登録された会員企業）の企業情報は電子商取引システム１０側で登録されている。

。なお、既存の会員企業の企業情報は電子商取引システム１０側で登録されている。

図３Ｂは本実施形態の商流情報テーブル１１３の一例を示す図である。商流情報テーブル１１３は、電子商取引システム１０が保持する商流情報１３を複製した上で所定項目を追加したものであり、その多くのデータ項目については電子商取引システム１０における商流情報１３と共通する。こうした商流情報テーブル１１３は、電子商取引システム１０にて取引が仲介された際のＥＤＩデータをレコードとしたテーブルであり、会員企業を一意に識別する企業番号をキーとして、ＥＤＩデータのメッセージ種別（例：発注、納品、受領、請求、支払等）、発注者企業コード、受注者企業コード、注文番号、数量、単価、および受注金額、といった各種データを対応付けたレコードの集合体となっている。このうち、「企業番号」は、図２２Ａ、２２Ｂ等に基づいて後述する処理により、情報処理装置１００が付与する値となる。なお、本実施形態では、各種テーブルについて、企業情報や金融機関情報をキーとして、として説明するが、他の情報を用いてもよい。例えば、企業情報等に他の情報を加えた情報を用いたり、他の情報を用いてもよい。

図４Ａは本実施形態の引合情報テーブル１１２の一例を示す図である。引合情報テーブル１１２は、電子商取引システム１０が会員企業のバイヤ端末２０から受け付けて保持する引合情報テーブル１２を複製した上で所定項目を追加したものであり、その多くのデータ項目については電子商取引システム１０における引合情報テーブル１２と共通する。こうした引合情報テーブル１１２は、電子商取引システム１０にてバイヤ端末２０より受け付けた引合情報をレコードとしたテーブルであり、会員企業を一意に識別する企業番号をキーとして、引合対象の部品やサービス等を示す品種、製品・商品名、取引希望の数量、要望事項、希望価格、および希望する納期を示す希望時期、といった各種データを対応付けたレコードの集合体となっている。このうち、「企業番号」は、図１０Ａ、１０Ｂ等に基づいて後述する処理により、情報処理装置１００が付与する値となる。

図４Ｂは本実施形態の契約情報テーブル１１４の一例を示す図である。契約情報テーブル１１４は、金融機関側で行われたビジネスマッチングで成約した企業間の契約や、金融機関とバイヤまたはサプライヤとの契約条件（コベナンツ条項等）、或いは、既存の取引企業に対して一定の条件（コベナンツ条項等）で融資する際の契約など、についての情報を、金融機関使用端末４５から登録されたものである。こうした契約情報テーブル１１４は、成約に至った企業らのうち一方の企業（例えば、引合情報に対して応札したサプライヤ企業）を一意に識別する企業番号をキーとして、成約された契約を特定する契約番号、およびその契約概要、取引企業（例えば、引合情報の登録元たるバイヤ企業）、コベナンツ条項、モニタリング項目とその基準日（モニタリング開始日）、およびサイクル（モニタリング期間）、といった各種データを対応付けたレコードの集合体となっている。このうち、「企業番号」は、図２２Ａ、２２Ｂ等に基づいて後述する処理により、情報処理装置１００が付与する値となる。また、コベナンツ条項、モニタリング項目、基準日、およびサイクル、の各項目は、金融機関使用端末４５から設定された値となる（図２４等に基づいて後述）。

なお、コベナンツ条項は、金融機関が、シンジケートローン、ノンリコースローンなどの融資にあたり、契約内容に記載する特約条項に該当する。特約条項の内容としては、例えば、報告・情報提供義務条項、担保制限条項、資産譲渡制限条項、財務制限条項、格付維持条項、事業維持条項、財政維持条項などがあげられる。金融機関は、こうした内容のコベナンツ条項に応じて、融資先企業の業況や財務内容をモニタリングする必要がある。もし該当企業がそのコベナンツ条項に違反した場合、金融機関は融資を回収するなどの措置がとられる。

図５Ａは本実施形態のサービス情報テーブル１１５の一例を示す図である。サービス情報テーブル１１５は、情報処理装置１００が金融機関使用端末４５から受け付ける、該当金融機関の提供サービス内容の情報を格納したものである。こうしたサービス情報テーブル１１５は、金融機関を一意に識別する金融機関コードをキーとして、金融機関名、金融機関における問い合わせ先、サービス概要、および詳細ＵＲＬ（サービス提供に用いるＷｅｂサイトのＵＲＬ）、といった各種データを対応付けたレコードの集合体となっている。

図５Ｂは本実施形態のユーザ情報テーブル１１６の一例を示す図である。ユーザ情報テーブル１１６は、金融機関の顧客ではあるが、電子商取引システム１０の会員企業ではない企業のうち、引合情報テーブル１１２へのアクセスを認めた企業（金融機関使用端末４５にて推奨企業として指定された企業）に関する認証情報を格納したテーブルである。こうしたユーザ情報テーブル１１６は、該当企業を一意に識別する企業番号をキーとして、ユーザＩＤ、パスワード、およびパスワードの有効期限、といった各種データを対応付けたレコードの集合体となっている。

図６Ａは本実施形態の評価関数１１７に対応したテーブル例１を示す図であり、図６Ｂは本実施形態の評価関数１１７に対応したテーブル例２を示す図である。この評価関数１１７は、情報処理装置１００が補助記憶装置１０１にて予め保持する関数であり、ＥＤＩデータの情報を適用することで、取引相手としての企業の信用度（評価指標）を算定するための関数である。図６Ａ、６Ｂの例では、理解のしやすさのため、テーブル形式で該当関数を表現している。図６Ａ、図６Ｂの例では、ある企業が受信したＥＤＩデータの件数、すなわち受信件数のスコアと、ネットワーク優位性のスコアとの対応関係で、信用度を算定している。なお、各スコアの具体的な算定手法や、評価関数１１７の利用形態、およびその例外などについては図１２〜１５などに基づいて後述する。

−−−フロー例１−−−
以下、本実施形態における情報処理方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する情報処理方法に対応する各種動作は、情報処理装置１００が主記憶装置１０３等に読み出して実行するプログラム１０２によって実現される。そして、このプログラム１０２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。また、情報処理装置１００は、必要に応じ、電子商取引システム１０や金融機関使用端末４５、金融機関システム４０とデータ授受を行って協働する。上述の前提は以下のフローでも同様である。

図７は、本実施形態における情報処理方法の処理手順例１を示すフロー図である。ここではまず、金融機関使用端末４５が情報処理装置１００に対してサービス情報の登録を行ってきた場合の処理について説明する。上述したように、サービス情報は、金融機関がどのようなサービスを情報処理装置１００や電子商取引システム１０と協働して提供するか、その内容を規定した情報である。

この場合、金融機関使用端末４５がサービス情報の登録要求を情報処理装置１００に送信する（ｓ１００）。情報処理装置１００はこの登録要求を受信し、この登録要求が含むサービス情報をサービス情報テーブル１１５に格納する（ｓ１０１）。一方、情報処理装置１００は、こうして金融機関使用端末４５から受信したサービス情報に基づいて、電子商取引システム１０に提供するためのサービス情報のデータを生成し（ｓ１０２）、これを電子商取引システム１０に送信する。電子商取引システム１０では、このサービス情報のデータを受信し、自身のサービス情報テーブル１５に格納する（ｓ１０３）。こうして、情報処理装置１００と電子商取引システム１０は、サービス情報を取得する。

−−−フロー例２−−−
次に、企業情報の取得処理について図に基づき説明する。図８Ａは本実施形態における情報処理方法の処理手順例２を示すフロー図であり、図８Ｂは本実施形態における情報処理方法の処理手順例３を示すフロー図である。金融機関では自身の顧客企業に関し、与信情報などの様々な情報を保持、管理している。こうした金融機関が電子商取引システム１０のサービスに主体的に関与することで、特有のサービスを提供する事が出来る。例えば、詳細を後述するビジネスマッチングの利用範囲を拡大する新しいサービスや、このビジネスマッチングでの成約企業を含めた融資とその後のモニタリング業務を効率化するサービスなどである。

そこで、金融機関において顧客企業の企業情報を管理している金融機関システム４０が、企業情報を自身の記憶装置から抽出し、（ｓ１０５）、これを情報処理装置１００に提供する。一方、情報処理装置１００は、提供された企業情報を、補助記憶装置１０１の企業情報テーブル１１１に格納する（ｓ１０６）。

なお、上述の金融機関から得た時点での企業情報には、情報処理装置１００にて該当企業を一意に識別する企業番号、および該当企業に関する「信用度」の値は付与されていない。そこで、情報処理装置１００は、図８Ｂのフローに示すように、企業情報の受信時（ｓ１０）に、受信した企業情報が含む「店番」、「ＣＩＦ番号」（金融機関システム４０から受信する情報から企業を一意に識別する情報）の値を、企業情報テーブル１１１の各レコードに照合し、該当の企業のレコードが企業情報テーブル１１１にて登録済か判定する（ｓ１１）。企業情報テーブル１１１のいずれのレコードにも、該当企業コードを含むものがなければ、すなわち、該当店番、ＣＩＦ番号に対応する企業について企業情報テーブル１１１への登録が今までなく、新規登録の対象であると判定する（ｓ１１：Ｙｅｓ）。この場合、情報処理装置１００は、上述のステップｓ１０で得た新たな企業情報が含む店番、ＣＩＦ番号に対し、企業番号を新たに生成して付与し（ｓ１２）、該当企業情報と対応付けて企業情報テーブル１１１に格納する（ｓ１３）。

他方、上述のステップｓ１１において、企業情報テーブル１１１のいずれかのレコードに、該当店番、ＣＩＦ番号を含むものがあれば（ｓ１１：Ｎｏ）、すなわち、該当店番、ＣＩＦ番号に対応する企業について企業情報テーブル１１１への登録が既になされており、上述のステップｓ１０で得た企業情報は、既登録内容に関する更新対象のデータであると判定する（ｓ１１：Ｎｏ）。この場合、情報処理装置１００は、ステップｓ１０で得た企業情報が含む店番、ＣＩＦ番号をキーに、企業情報テーブル１１１での該当レコードの更新処理を行う（ｓ１３）。

このような、企業情報テーブル１１１の更新処理は、図８Ａのステップｓ１０７以降の手順にて示すように、金融機関使用端末４５からの要求（企業情報テーブル１１１のメンテナンス要求）を契機に実行される。この場合、金融機関使用端末４５は、企業情報照会要求を情報処理装置１００に送信する（ｓ１０７）。情報処理装置１００は、この要求を受けて補助記憶装置１０１の企業情報テーブル１１１から情報を抽出し金融機関使用端末４５に返す。金融機関使用端末４５は、情報処理装置１００から提供された企業情報を受信して、ディスプレイ等の出力装置に表示させ（ｓ１０８）、所定担当者による閲覧に供する。この担当者は、金融機関システム４０で保有する企業情報について、情報処理装置１００で保持している企業情報と連携させ、情報処理装置１００の企業情報テーブル１１１への追加が必要となる項目や不足項目を補完するため、更新分の情報を入力装置で入力することになる。金融機関使用端末４５は、この情報を受けて、企業情報の更新に伴う情報登録要求を情報処理装置１００に送信する（ｓ１０９）。情報処理装置１００は、当該要求を受信して、企業情報テーブル１１１における該当企業のレコードを、金融機関使用端末４５から送られてきた情報で更新する（ｓ１１０）。こうして、企業情報テーブル１１１は適宜更新され、情報の正確さが維持されている。

−−−フロー例３−−−
次に、電子商取引システム１０の会員企業たるバイヤが、サプライヤ（他の会員企業）からの応札を期待して引合情報の登録を行う際の処理について説明する。図９は本実施形態における情報処理方法の処理手順例４を示すフロー図である。バイヤが、調達したい商品やサービスを提示する引合情報を、電子商取引システム１０に登録し、この引合情報に基づいてサプライヤが応札し、例えば最安値の応札額を入れたサプライヤと上述のバイヤとの間で成約に至る一連の業務を、リバースオークションと称する。また、バイヤとサプライヤとの間のマッチング業務をビジネスマッチングサービスと称する。

この場合、上述したバイヤのバイヤ端末２０は、リバースオークションにおける引合情報の登録要求を電子商取引システム１０に送信する（ｓ１２０）。この登録要求には、引合情報として、バイヤ企業を示す企業コード、調達したい商品やサービスの品種、製品・商品名、その数量、要望事項、希望価格、および納期として希望する時期、といったデータが含まれている。電子商取引システム１０は、こうした引合情報の登録要求をバイヤ端末２０から受信して、引合情報テーブル１２に格納する（ｓ１２１）。

また、バイヤ端末２０は、引合情報の登録後、ビジネスマッチングに関するサービス情報の確認要求を電子商取引システム１０に送信する（ｓ１２２）。これは、電子商取引システム１０と協働する金融機関がどのようなサービスを行っているか閲覧し、バイヤ所望のサービスがどの金融機関から提供されているか確認する意図から行われる。

電子商取引システム１０はバイヤ端末２０からの確認要求を受けて、サービス情報テーブル１５からデータを抽出してバイヤ端末２０に返す。バイヤ端末２０では電子商取引システム１０からサービス情報テーブル１５のデータを受信し、ディスプレイ等の出力装置に表示させる。バイヤ企業の担当者はこのサービス情報テーブル１５のデータを閲覧し、所望のサービスを提供している金融機関を特定し、該当金融機関に関してサービス提供の申込みを行うこととなる。この場合、バイヤ端末２０は、サービス提供の申込み要求を電子商取引システム１０に送信する（ｓ１２３）。

電子商取引システム１０はバイヤ端末２０からの申込み要求を受信し、この申込み要求が含む、サービス申込先の金融機関や引合情報を所定フォーマットに加工し、情報処理装置１００へ配信する（ｓ１２４，ｓ１２５）。情報処理装置１００は、電子商取引システム１０から配信された上述の情報を受信し、サービス申込を行ったバイヤ企業について、例えば、企業情報テーブル１１１の該当レコードに所定情報（バイヤ企業の企業情報や、マッチングサービス申込み先を示す情報等）を設定し、また、引合情報テーブル１１２に引合情報（マッチングサービス申込み先の金融機関を示す情報を含んでいる）を格納する（ｓ１２６）。

なお、情報処理装置１００は、電子商取引システム１０から上述の配信を受けた際（ｓ２０）、図１０Ｂに例示するように、バイヤ企業に関する情報が企業情報テーブル１１１に格納済みか確認することとする（ｓ２１）。この場合、情報処理装置１００は、電子商取引システム１０から配信された情報が含むバイヤ企業の「企業コード」の値を、企業情報テーブル１１１の各レコードに照合し、該当企業コードが企業情報テーブル１１１にて登録済みか判定する。企業情報テーブル１１１のいずれのレコードにも、該当企業コードを含むものがなければ、すなわち、該当企業コードに対応するバイヤ企業について企業情報テーブル１１１への登録が今までなく、新規登録の対象であると判定する（ｓ２１：Ｙｅｓ）。この場合、情報処理装置１００は、上述のステップｓ２０で得た配信情報が含む企業コードに対し、企業番号を新たに生成して付与し（ｓ２２）、該当企業情報と対応付けて企業情報テーブル１１１に格納する（ｓ２３）。

他方、上述のステップｓ２１において、企業情報テーブル１１１のいずれかのレコードに、該当企業コードを含むものがあれば（ｓ２１：Ｎｏ）、すなわち、該当企業コードに対応するバイヤ企業について企業情報テーブル１１１への登録が既になされており、上述のステップｓ２０で得た企業情報は、既登録内容に関する更新対象のデータであると判定する（ｓ２１：Ｎｏ）。この場合、情報処理装置１００は、ステップｓ２０で得た配信情報が含む企業番号をキーに、企業情報テーブル１１１での該当レコードの更新処理を行う（ｓ２３）。また、情報処理装置１００は、電子商取引システム１０からの配信情報が含む、引合情報を補助記憶装置１０１の引合情報１１２に格納する（ｓ２４）。この引合情報を引合情報１１２に格納する処理に続き、情報処理装置１００は、バイヤ企業の信用度の算出処理（ｓ２５）を実行する。この処理に関しては後述のフローに沿って説明する。

−−−フロー例４−−−
図１０Ａは本実施形態における情報処理方法の処理手順例５を示すフロー図である。引合情報等の情報配信を受けた情報処理装置１００は、該当バイヤ企業に関して信用度を算出し（ｓ１２７）、これを企業情報テーブル１１１における該当レコードに格納する。この信用度の算出処理の詳細は後述する。なお、信用度の算出処理は情報処理装置１００ではなく、電子商取引システム１０にて実行するとしてもよい。

一方、金融機関の金融機関使用端末４５は、情報処理装置１００に対し、自身に関してサービス申込があったか、一定期間毎に或いは所定担当者等からの指示を受けて情報処理装置１００に照会する（ｓ１２８）。情報処理装置１００は、この照会を受け、引合情報テーブル１１２において、該当金融機関がサービス申込先として指定された引合情報を特定し、これを金融機関使用端末４５に返す。

金融機関使用端末４５は、情報処理装置１００から送られてきた引合情報の起源となったバイヤ企業について、企業情報を情報処理装置１００に対して問い合わせる（ｓ１２９）。情報処理装置１００は、この問い合わせを受けて、該当バイヤ企業に関する企業情報を企業情報テーブル１１１から抽出し、金融機関使用端末４５に返す。金融機関使用端末４５は、情報処理装置１００から得たバイヤ企業に関する企業情報を出力装置にて表示する。金融機関の所定担当者は、この企業情報を閲覧し、引合情報の内容やバイヤ企業の属性を踏まえて、当該バイヤ企業からの引合情報にマッチングさせると好適であるサプライヤ企業（金融機関の顧客企業であり、なおかつ、電子商取引システム１０の非会員企業）を選定することとなる。以降は、フロー例１１の処理に続くこととなる。

−−−フロー例５−−−
次に、企業の信用度の算出処理について図に基づき説明する。図１１は本実施形態における情報処理方法の処理手順例７を示すフロー図である。ここでは、図２Ｂに関して既に述べた信用度評価計算ホスト８０１における、信用度評価ルーチン００１が情報処理装置１００にて実行されることで、信用度の算出処理がなされることとする。この場合、情報処理装置１００は、図１０Ａのフロー中におけるステップｓ１２７（或いは、後述する図２３のフロー中におけるステップｓ２６８）の実行に伴い、ＥＤＩデータ６０１、マスタデータ６０２、企業売上高６０４、およびスコアリスト６０５（図２Ｂ、図１７Ａ〜１８Ｃ参照）を入力として、各企業の信用度７０２を計算する。

当該フローにおいて、情報処理装置１００は、補助記憶装置１０１の商流情報テーブル１１３に格納されている、各ＥＤＩデータのうち入荷分（メッセージ種別が“入荷”を示すもの）のみを主記憶装置１０３に複写し、該当ＥＤＩデータの送信元、送信先を示す識別番号（ｍｅｍＩＤ）を企業単位に名寄せする（ｓ１５０）。上述の「ｍｅｍＩＤ」は、ＥＤＩデータの送信元、送信先に対応した会員企業の企業コードである。

また、情報処理装置１００は、上述のステップｓ１５０での名寄せ後のＥＤＩデータに対し、各企業におけるＥＤＩデータの送受信件数や、取引相手の属性（例：企業規模）やそこでの取引占有度といった点に関する指標（ネットワーク優位性に関する指標）を計算し、その処理結果として全社の企業評価値７０１を出力する（ｓ１７０）。また、情報処理装置１００は、上述のステップｓ１７０で得た企業評価値７０１に基づいて、各企業の信用度を計算する（ｓ１９０）。以降、これら各ステップｓ１５０、ｓ１７０、ｓ１９０のそれぞれについて詳細を個別に説明する。

−−−フロー例６−−−
ここでは、上述のステップｓ１５０における名寄せ処理について図に基づき説明する。図１２は本実施形態における情報処理方法の処理手順例８を示すフロー図であり、図１７Ａは本実施形態におけるＥＤＩデータ例を示す図である。

この場合、情報処理装置１００は、商流情報テーブル１１３に格納されている各ＥＤＩデータのうち、メッセージ種別が“入荷”を示すもの、すなわち入荷分に関するものだけ（つまり、バイヤからの発注に対してサプライヤから納品が行われ、バイヤにて入荷確認や検品がなされた、といった具合に、一連の受発注業務が完結した状態を示すもの）を、抽出し、この複写を作業用データとして主記憶装置１０３に格納する（ｓ１５１）。

また、このステップｓ１５１において情報処理装置１００は、マスタデータ６０２を、企業情報テーブル１１１ないしユーザ情報テーブル１１６から取得、或いは入出力装置１０６でのユーザ入力から取得し、これも主記憶装置１０３に格納する。マスタデータ６０２は、企業情報テーブル１１１ないしユーザ情報テーブル１１６に格納されている、会員企業に関する企業コードと企業の識別情報（企業名など）とのセットとなる。図１７Ｂで示すマスタデータ６０２の例では、企業コードを“ｍｅｍＩＤ”とし、これに対応する企業のアカウント名（電子商取引システム１０の会員企業として登録されたＩＤ）を紐付けたデータ構造となっている。但し、図１７Ｂのマスタデータ６０２の例で示すように、本実施形態の情報処理方法を適用する前の企業情報テーブル１１１やユーザ情報テーブル１１１６に格納されている企業の識別情報は、同じ企業体が事業部毎などに複数所持する各アカウントを識別するものである。従って、上述の企業の識別情報は、一つの企業を代表して識別させる識別情報ではない。従って、ＥＤＩデータの企業毎の名寄せ処理が必要となるのである。

続いて情報処理装置１００は、本フローでの出力データとなる名寄せ済みリスト“ｃＬｉｓｔ”のファイル（予め主記憶装置１０３に保持しておいたもの）を初期化する（ｓ１５２）。また、情報処理装置１００は、ステップｓ１５３からｓ１５７で、上述の“ｍｅｍＩＤ”すなわち企業コード個々に対する、ステップｓ１５４からステップｓ１５６の処理を繰り返す。この場合、情報処理装置１００は、ステップｓ１５４において、現在のループの“ｍｅｍＩＤ”の企業名が“ｃＬｉｓｔ”にあるかどうか検査し、もし該当“ｍｅｍＩＤ”の企業名が“ｃＬｉｓｔ”になければ（ｓ１５４：ない）、新規の識別番号として“ＣＩＤ”を発行し、“ｍｅｍＩＤ”の企業名とともに保存（図１７Ｃ：名寄せ済みリスト６０３と同形態）する。ここで、“ＣＩＤ”は企業番号である。他方、もし該当“ｍｅｍＩＤ”の企業名が“ｃＬｉｓｔ”にあれば（ｓ１５４：ある）、情報処理装置１００は、“ｃＬｉｓｔ”における該当“ＣＩＤ”を引用する。

こうして現在のループの“ｍｅｍＩＤ”の企業名に関して“ＣＩＤ”を得た情報処理装置１００は、主記憶装置１０３に複写してある該当ＥＤＩデータにおいて、“ｍｅｍＩＤ”の値をすべて“ＣＩＤ”の値に書き換える（ｓ１５６）。つまり、あるアカウントに関するＥＤＩデータに関して、所属企業のＥＤＩデータとして名寄せする。情報処理装置１００は、こうした“ｍｅｍＩＤ”の値を“ＣＩＤ”の値に書き換える処理、すなわち名寄せ処理を、ステップｓ１５１で得たＥＤＩデータにおける、すべての“ｍｅｍＩＤ”に対して実施し（ｓ１５７：失敗・空）、このループ（ｓ１５４〜ｓ１５７）の処理結果として、“ｍｅｍＩＤ”すなわち企業コードが、“ＣＩＤ”すなわち企業番号に書き換えられて名寄せされたＥＤＩデータと、“ＣＩＤ”と企業名の対応関係を示す上述の“ｃＬｉｓｔ”とを主記憶装置１０３に出力し、処理を終了する。

−−−フロー例７−−−
次に、上述のステップｓ１７０における企業評価値７０１の算定処理について図に基づき説明する。図１３は本実施形態における情報処理方法の処理手順例９を示すフロー図である。この場合、情報処理装置１００は、上述までのフローで得ている、名寄せ済みのＥＤＩデータおよびｃＬｉｓｔと、企業売上高（企業規模）のデータを取得する（ｓ１７１）。企業売上高のデータは、各ＣＩＤに対応する企業の年間売上高の値である。この売上高のデータは、情報処理装置１００が、該当企業のホームページにアクセスし、ホームページ内から「年間売上高」といったキーワードで特定できた値や、所定担当者による入出力装置１０６での入力値となる。或いは、情報処理装置１００は、商流情報テーブル１１３に格納されている各ＥＤＩデータのうち、あるＣＩＤに対応する企業が送信元企業となっているものより、取引額（発注金額など）を抽出し、ＣＩＤ毎に合計することで企業売上高のデータを取得するとしてもよい。

情報処理装置１００は、ステップｓ１７２からステップｓ１７６で、上述のステップｓ１７１で得ているＥＤＩデータに対し、各企業（ＣＩＤ）についてのループ処理を行う。ステップｓ１７３において、情報処理装置１００は、ＥＤＩデータのうち、ループ処理対象の該当ＣＩＤに対応する企業の端末が受信したメッセージ数（ＥＤＩデータの受信件数）をカウントし、このカウント値を主記憶装置１０３にて保存する。

続いてステップｓ１７４において、情報処理装置１００は、上述のステップｓ１７３と同様に、ループ処理対象の該当ＣＩＤに対応する企業の端末が送信したメッセージ数（ＥＤＩデータの送信件数）をカウントし、このカウント値を主記憶装置１０３にて保存する。また、ステップｓ１７５において、情報処理装置１００は、後述するネットワーク優位性指標を算出し、これを主記憶装置１０３にて保存する。

これらステップｓ１７３、ｓ１７４、ｓ１７５の各処理結果は、情報処理装置１００により、主記憶装置１０３における企業評価値７０１のテーブル（図１８Ｂ参照）に格納され、当該テーブルにおける該当ＣＩＤの１レコードを構成する。図１８Ｂの例では、ＣＩＤ“Ａ００００１”なる企業に関して、ＥＤＩデータの送信件数に関するカウント値が“０４３０”、ＥＤＩデータの受信件数に関するカウント値も“０４３０”、ネットワーク優位性指標の値が“５８．３４５”となっている。情報処理装置１００は、図１８Ｂに例示するような、各カウント値やネットワーク優位性指標の値の算定を、全ＣＩＤに対して実行することで（ｓ１７６：失敗・空）、企業評価値７０１のテーブルを完成させ、これを主記憶装置１０３に出力し（ｓ１７７）、処理を終了する。

−−−フロー例８−−−
次に、ネットワーク優位性指標の値の算定処理（上述のステップｓ１７５）について図に基づき、その詳細を説明する。図１４は本実施形態における情報処理方法の処理手順例１０を示すフロー図である。このフローは、上述のステップｓ１７５に際して実行されるものとなる。従って、本フローの実行時に、図１３のフローでループ処理対象となっている該当ＣＩＤに対して、ネットワーク優位性指標値“ＡＣＣ”を計算する。

この場合、情報処理装置１００は、主記憶装置１０３にて設定した変数“ＡＣＣ”をまずは初期化する（ｓ１８１）。続いて情報処理装置１００は、ステップｓ１８２からステップｓ１８７で、該当ＣＩＤ以外のＣＩＤ（ループカウンタを“ＣＩＤ２”とする）に対して各ステップの処理を行いながら変数“ＡＣＣ”へ値を加算（ステップｓ１８６）してゆく。なお、該当ＣＩＤ以外のＣＩＤである、“ＣＩＤ２”は、情報処理装置１００が上述のステップｓ１７１で既に得ている、“ｃＬｉｓｔ”より抽出した値となる。

情報処理装置１００は、ステップｓ１８３において、名寄せ済みのＥＤＩデータのうち、上述の“ＣＩＤ２”の企業から“ＣＩＤ”の企業へ送信されたものがあるか確認する。“ＣＩＤ２”から“ＣＩＤ”へのＥＤＩデータ送信がない場合（ｓ１８３：ない）、情報処理装置１００は、“ＣＩＤ２”を次のものに更新する（ｓ１８７）。一方、“ＣＩＤ２”から“ＣＩＤ”へのＥＤＩデータ送信がある場合（ｓ１８３：ある）、情報処理装置１００は、ステップｓ１８４において、“ＣＩＤ２”の企業の売上高の値を変数“Ｓ”に代入する。また、ステップｓ１８５において、情報処理装置１００は、“ＣＩＤ２”が他社（“ＣＩＤ”も含めた各社）に送信した全ＥＤＩデータに関し、宛先企業の総数を計算し、これの計算値を変数“Ｑ”に代入する。この“Ｑ”の値は、“ＣＩＤ２”の企業が、どれほどの数のサプライヤ企業に発注をかけているかを示す指標となる。

情報処理装置１００は、上述の変数“Ｓ”の値を変数“Ｑ”の値で除算した値、すなわち“Ｓ／Ｑ”値を、変数“ＡＣＣ”に加算する（ｓ１８６）。情報処理装置１００は、このステップｓ１８６の後、ループ処理対象の“ＣＩＤ２”を更新し（ｓ１８７）、以降、すべての“ＣＩＤ２”に対する処理が完了するまで、上述のステップｓ１８３〜ｓ１８６を繰り返す。すべての“ＣＩＤ２”に対するステップｓ１８３〜ｓ１８６の処理が実行された場合（ｓ１８７：失敗・空）、情報処理装置１００は、その時点での変数“ＡＣＣ”の値を、“ＣＩＤ”に対するネットワーク優位性指標の値として主記憶装置１０３に出力し、処理を終了する。この“ＡＣＣ”の値は、“ＣＩＤ”が、取引相手として、どれほど大きな規模の企業と取引を行っており、しかも、その取引先企業においての“ＣＩＤ”の希少性、すなわち取引相手としての占有度の高さがどれほどであるか示すものとなる。

なお、処理の簡略化のため、上述のステップｓ１８４、ｓ１８５を省略し、ステップｓ１８６を“ＡＣＣ＋＝１”としてもよい。この場合、ステップｓ１８３で、“ＣＩＤ２”から“ＣＩＤ”へのＥＤＩデータ送信があると判定する度に、ステップｓ１８６で“ＡＣＣ”を１ずつインクリメントすることとなる。こうした処理形態であっても、ネットワーク優位性指標に関し一定の評価が可能である。

−−−フロー例９−−−
次に、企業の信用度を算定する処理（ステップｓ１９０）について図に基づき詳細を説明する。図１５は本実施形態における情報処理方法の処理手順例１１を示すフロー図である。なお、予め信用度評価の概念について説明しておく。図１６Ａは本実施形態の信用度評価の概念例１を示す図であり、図１６Ｂは本実施形態の信用度評価の概念例２を示す図である。バイヤ企業において、サプライヤ企業からの製品が着荷すると、バイヤ企業は着荷通知をサプライヤ企業に送信することになる（図１６Ａの概念図９０１）。このような商流に着目して企業の信用度を考える場合、信用度が高いと推定される企業の特徴が３点ある。この概念を図１６Ｂの概念図９０２に例示する。信用度が高いと推定される企業の特徴の一つは、発注の多いバイヤ企業である。多くの着荷通知を発信するバイヤ企業は経営が比較的安定していると考えられる。もう一つの特徴は、多くの着荷通知を受信するサプライヤ企業である。そして最後の特徴が、ネットワーク優位性指標の高い企業であって、例えば、取引先のバイヤ企業が大手であること、取引先のバイヤ企業での調達業務における自社のシェアが高いこと、などがあげられる。こうした概念に基づいて、以下に説明するフローは実行される。

この場合、情報処理装置１００は、ステップｓ１９１からステップｓ２０１で、各“ＣＩＤ”に対するループ処理を行う。情報処理装置１００は、ステップｓ１９２において、該当ＣＩＤ（ステップｓ１９１でセットしたＣＩＤ。“ｃＬｉｓｔ”に含まれるもの）に関し、ＥＤＩデータの送信件数および受信件数の各カウント値、ネットワーク優位性指標の値を、上述したステップｓ１７３〜ｓ１７５で既に得ている企業評価値７０１のテーブル（図１８Ｂ参照）より取得する。

続いて情報処理装置１００は、送信件数のカウント値が「０」かどうか判定し（ｓ１９３）、カウント値が１件以上であれば（ｓ１９３：１件以上）、その送信件数を、所定のｓｃｏｒｅ関数（評価関数）に適用して企業信用度“Ｓ”を得る（ステップｓ１９４）。このｓｃｏｒｅ関数は、送信件数のカウント値が大きいほど出力値が大きくなる関数となる。情報処理装置１００は、ここで得た企業信用度“Ｓ”の値を、主記憶装置１０３にて、該当“ＣＩＤ”と対応付けて出力し（ｓ２００）、次なる“ＣＩＤ”に処理を進めるべく、ループ処理対象の“ＣＩＤ”の値を更新する（ｓ２０１）。この企業信用度“Ｓ”の値と、“ＣＩＤ”とを対応付けたデータは、図１８Ｃの企業信用度７０２のテーブルに示す形態となる。

他方、送信件数のカウント値が０件以上であれば（ｓ１９３：０件）、情報処理装置１００は、受信件数のカウント値が０かどうか判定する（ｓ１９５）。この判定により、受信件数のカウント値が１件以上であれば（ｓ１９５：１件以上）、情報処理装置１００は、その受信件数のカウント値を、受信件数のカウント値のためのｓｃｏｒｅ関数に適用し、Ｓ１値（第２の評価指標）を得る（ｓ１９６）。更に情報処理装置１００は、ネットワーク優位性指標の値を、ネットワーク優位性指標の値のためのｓｃｏｒｅ関数に適用し、Ｓ２値（第１の評価指標）を得る（ｓ１９７）。

情報処理装置１００は、上述のＳ１値とＳ２値を、所定のｓｃｏｒｅ関数に適用し、企業信用度“Ｓ”を得る（ｓ１９８）。また、情報処理装置１００は、この企業信用度“Ｓ”の値を、主記憶装置１０３にて、該当“ＣＩＤ”と対応付けて出力し（ｓ２００）、次なる“ＣＩＤ”に処理を進めるべく、ループ処理対象の“ＣＩＤ”の値を更新する（ｓ２０１）。

なお、上述のステップｓ１９５の判定の結果、受信件数のカウント値が０件であったならば（ｓ１９５：０件）、情報処理装置１００は、このカウント値「０」を、受信件数のカウント値のためのｓｃｏｒｅ関数に適用し、企業信用度“Ｓ”を得る（ステップｓ１９９）。ここで得た企業信用度“Ｓ”の値は、上述同様に、情報処理装置１００が、主記憶装置１０３にて、該当“ＣＩＤ”と対応付けて出力する（ｓ２００）。

情報処理装置１００は、上述のループ（ｓ１９２〜ｓ２００）を、“ｃＬｉｓｔ”の全“ＣＩＤ”に関して実行することで（ｓ２０１：失敗・空）、当該フロー終了時において企業信用度７０２のテーブルが完成することとなる。

ここで、上述してきたｓｃｏｒｅ関数について説明する。Ｓｃｏｒｅ関数は、０以上の実数入力に対して１，２，３，４，５のランクを出力する関数である。Ｓｃｏｒｅ関数に入力がなされた場合の処理に関しては、図１８Ａに例示するスコアリスト６０５を参照しつつ説明する。例えば、送信件数のカウント値をｓｃｏｒｅ関数に適用する場合であり、カウント値が“４３”であったとする。この時、Ｓｃｏｒｅ関数は、カウント値“４３”がどの閾値（スコアリスト６０５の受信件数の欄に設定されている離散値）の間にあるか判定し、対応する区間番号として、“１”〜“４”のいずれかの値を出力する。この区間番号は、閾値が小さいほうから“１”〜“４”となっている。図１８Ａの例であれば、区間番号“１”は、閾値“０”と“３”の間、区間番号“２”は、閾値“３”と“１００”の間、区間番号“３”は、閾値“１００”と“４００”の間、区間番号“４”は、閾値“４００”と“１０００”の間、の区間に対応している。従って、受信件数のカウント値“４３”は、閾値“３”と“１００”の間に属する値であり、区間番号“２”が出力される。

なお、ｓｃｏｒｅ関数の代替手段はいくつか考えられる。例えば、情報処理装置１００が、ＥＤＩデータに関する所定項目の統計処理を実行し、該当企業の信用度の値を、他企業との比較における偏差値として正規化し出力する手法を採用できる。また他にも、上述のステップｓ１９８において用いたｓｃｏｒｅ関数として、図６Ａの評価関数１１７のテーブル１１７のように、Ｓ１値とＳ２値の合計値に対してネットワーク優位性指標の値を出力する形態も想定できる。或いは、ＥＤＩデータの受信件数のカウント値を所定のｓｃｏｒｅ関数に適用した値と、ネットワーク優位性指標の値を所定のｓｃｏｒｅ関数に適用した値とを縦横のインデックスにした評価値表１１７（図６Ｂ）を予め用意しておき、情報処理装置１００がこれを用いて、企業信用度“Ｓ”を特定するとしてもよい。この図６Ｂに例示するインデックスにおける、縦横の値の組み合わせの分布を、情報処理装置１００が過去得ている企業信用度に基づいて随時修正するなどすれば、より精度の高い信用度評価が可能である。

また、上述のステップｓ１９４において、送信件数のカウント値が「１」以上であっても、該当“ＣＩＤ”の企業が電子商取引システム１０の会員企業となって間もない企業である場合、企業信用度をアップさせようと故意に発注を繰り返した企業の信用度を適正に判断するため、ｓｃｏｒｅ関数に送信件数のカウント値を適用して得た値を一定割合で低減する処理を行うとしてもよい。この場合、情報処理装置１００は、該当“ＣＩＤ”の企業について、企業情報テーブル１１１やユーザ情報テーブル１１６にて、電子商取引システム１０の会員企業となってからの経過年数を参照し、その経過年数が一定値以下であった場合、会員登録日からの経過日数の大きさに対応付けて定めた低減値（０〜１）を、ｓｃｏｒｅ関数の出力値に乗算する。

−−−フロー例１０−−−
次に、電子商取引システム１０の非会員企業で、金融機関の顧客企業であるバイヤが、サプライヤ（会員企業）からの応札を期待して引合情報の登録を行う際の処理について説明する。図１９は本実施形態における情報処理方法の処理手順例１２を示すフロー図である。この場合、非会員企業たるバイヤは電子商取引システム１０の会員企業ではないため、調達したい商品やサービスを提示する引合情報を、電子商取引システム１０に直接登録することは出来ない。

そこで、上述のバイヤ企業のバイヤ端末２５は、ビジネスマッチングのサービス申込要求を、金融機関使用端末４５に送信する（ｓ２２０）。一方、このバイヤを顧客とする金融機関の所定担当者は金融機関使用端末４５を介して、該当バイヤ端末２５より、ビジネスマッチングのサービス申込要求を受けつける。上述の担当者は、金融機関使用端末４５において、情報処理装置１００への照会要求を入力する。この照会要求を受けた金融機関使用端末４５は、該照会要求が含んでいる上述の申込み要求が示すバイヤ企業に関して、企業情報テーブル１１１に登録があるか情報処理装置１００に照会する（ｓ２２１）。

情報処理装置１００は、この照会に応答し、企業情報テーブル１１１にて、上述の申込み要求が示すバイヤ企業の識別情報（企業番号）をキーに検索を実行し、検索結果を金融機関使用端末４５に返す。金融機関使用端末４５では情報処理装置１００からの検索結果を受信して表示する（ｓ２２２）。一方、上述の担当者は、該当バイヤ企業が企業情報テーブル１１１に既登録済か否か確認する。

そして、金融機関における上述の担当者は、該当バイヤ企業に関して情報処理装置１００における企業情報テーブル１１１への企業情報の登録指示を、金融機関使用端末４５に入力する。金融機関使用端末４５では、この登録指示を受けて、情報処理装置１００に対し、該当バイヤ企業に関する登録要求を行う（ｓ２２３）。この登録においては、企業情報について、情報処理装置１００で保持している企業情報と連携させ、情報処理装置１００の企業情報テーブル１１１への追加が必要となる項目や不足項目を補完して登録する構成となる。情報処理装置１００は、この登録要求を受け、登録要求が含むバイヤ企業に関する情報を、企業情報テーブル１１１に格納する（ｓ２２４）。その後、金融機関使用端末４５は、バイヤ端末２５から受信しているサービス申込要求を情報処理装置１００に送る（ｓ２２５）。他方、情報処理装置１００は、金融機関使用端末４５からのサービス申込みの要求を受信し、この申込み要求が含む、サービス申込先の金融機関や引合情報を所定フォーマットに加工し、引合情報テーブル１１２に格納する（ｓ２２６）。引合情報には、該当金融機関を示す情報を含める。

−−−フロー例１１−−−
次に、非会員企業のサプライヤ企業が、引合情報に応札する際の処理について図に基づき説明する。図２０は本実施形態における情報処理方法の処理手順例１３を示すフロー図であり、図２１は本実施形態における情報処理方法の処理手順例１４を示すフロー図である。この場合、ビジネスマッチングの処理を実行しようとする金融機関の所定担当者は、金融機関使用端末４５を用い、情報処理装置１００に対し、企業情報テーブル１１１の照会要求を送信する。金融機関使用端末４５は前述の照会要求を情報処理装置１００に送り、各企業に関する企業情報を取得して、これを表示装置に表示する（ｓ２３０）。金融機関の所定担当者は、表示装置にて表示された企業情報を閲覧し、金融機関の顧客企業であるが電子商取引システム１０の会員企業ではない企業中より、引合情報に対し応札する企業として好適な企業を特定できた場合、この企業はビジネスマッチングを推進すべき推奨企業であるとして、金融機関使用端末４５の入力装置で入力する。

金融機関使用端末４５は上述の推奨企業の情報を受けて、推奨企業が引合情報テーブル１１２にアクセス出来るよう、該当企業に関する所定ＩＤの発行依頼を情報処理装置１００に送信する（ｓ２３１）。情報処理装置１００は、このＩＤ発行の依頼を受けて、ユーザ情報テーブル１１６において、推奨企業のＩＤとパスワードを発行、登録する（ｓ２３２）。ここで登録したＩＤとパスワードは、情報処理装置１００の管理組織等によって、書面郵送や電子メールを介して上述の推奨企業宛に送られか、或いは、金融機関使用端末４５に返信される。

一方、金融機関使用端末４５は、推奨企業のサプライヤ端末３５に対し、引合情報への応札を提案する打診を通知する（ｓ２３３）。サプライヤ端末３５は、この通知を受信し、予め書面等で推奨企業に通知されている上述のＩＤとパスワードの入力を所定担当者から受け付けるか、或いは、当該通知が含んでいたＩＤとパスワードを用いて、情報処理装置１００にログインする（ｓ２３４）。情報処理装置１００では、このログインに際し、サプライヤ端末３５から受信したＩＤとパスワードのセットを、ユーザ情報テーブル１１６に照合し、一致するレコードがあるか判定し、アクセス認証を実行する（ｓ２３５）。

アクセス認証に成功した場合、情報処理装置１００は、引合情報テーブル１１２から引合情報を抽出し、これをサプライヤ端末３５に返す（ｓ２３６）。サプライヤ端末３５では、情報処理装置１００から送られてきた引合情報を受信し、これを表示装置に表示する（ｓ２３７）。サプライヤ企業の担当者は、サプライヤ端末３５にて表示された引合情報を閲覧し、応札するか否か判断を下すことになる。

他方、応札すると判断した場合、担当者はその旨をサプライヤ端末３５で入力する。サプライヤ端末３５はこの応札の指示を受け（ｓ２３８：応札）、応札用意として、サプライヤ企業を電子商取引システム１０の会員企業として仮登録する申請、すなわち仮会員申請を、情報処理装置１００に送信する（ｓ２３９）。

情報処理装置１００は、この仮会員申請を受信し、当該申請が含んでいた上述のサプライヤ企業に関する情報を所定のフォーマットに加工し、企業情報テーブル１１１に格納する（ｓ２４０）。また情報処理装置１００は、企業情報テーブル１１１に格納した仮会員に関する情報を所定フォーマットに加工し（ｓ２４１）、これを電子商取引システム１０に提供する。電子商取引システム１０は、この仮会員すなわち上述の非会員企業たるサプライヤ企業に関する情報を取得し、補助記憶装置１０１にて格納する（ｓ２４２）。

その後、引合情報の起源であるバイヤ企業と、上述の仮会員申請の処理がなされたサプライヤ企業との間について、サプライヤ企業とバイヤ企業と金融機関とが面談する（この面談は必要であれば行えばよい）。また、その最終的な結果は、電子商取引システム１０を介して情報処理装置１００が受け取ることとなる。こうしてリバースオークション（すなわちビジネスマッチング）の業務処理が実行される。このリバースオークションの業務処理自体は既存の手法で実行しても問題ない。こうした、バイヤ企業とサプライヤ企業との間でのリバースオークションの業務処理の結果は、電子商取引システム１０から情報処理装置１００に配信する（ｓ２４４）。情報処理装置１００は、リバースオークションの結果を受信し、これを引合情報テーブル１１２における該当引合情報のレコードに対応付けて格納する（ｓ２４５）。

−−−フロー例１２−−−
次に、ビジネスマッチングで成約した際やコベナンツ融資実行後のモニタリングを行う際の処理について図に基づき説明する。図２２Ａは本実施形態における情報処理方法の処理手順例１５を示すフロー図であり、図２２Ｂは本実施形態における情報処理方法の処理手順例１６を示すフロー図である。この場合、金融機関の所定担当者は、金融機関使用端末４５を用いて、バイヤ企業とサプライヤ企業との間で結ばれた契約内容の情報（金融機関との間の契約（コベナンツ等）も含む）を情報処理装置１００に対し登録する（ｓ２５０）。

情報処理装置１００は、この契約内容の情報を受信し、これを契約情報テーブル１１４に格納する（ｓ２５１）。また、情報処理装置１００は、これにあわせて、上述の仮会員のサプライヤ企業に関して以降のモニタリング処理を行うべく、電子商取引システム１０に対し、該当サプライヤ企業の正会員申請を行う（ｓ２５２）。

この場合、情報処理装置１００は、図２２Ｂのフローに示すように、契約登録（ｓ３０＝ｓ２５１）の後、契約情報テーブル１１４や企業情報テーブル１１１から、該当企業に関する情報を抽出し、会員申請用のデータを生成し（ｓ３１）、これを電子商取引システム１０に送る。電子商取引システム１０は、この申請を受けて会員登録処理を実行し（図２２Ａのステップｓ２５３）、その結果すなわち申請結果を生成して情報処理装置１００に返す（図２２Ａのステップｓ２５４）。情報処理装置１００は、申請結果を取得し（ｓ３２）、企業情報テーブル１１１に格納する（ｓ３３）。

−−−フロー例１３−−−
次に、商流情報の取得処理について図に基づき説明する。図２３は本実施形態における情報処理方法の処理手順例１７を示すフロー図である。サプライヤ企業とバイヤ企業との間で、電子商取引システム１０における実際の受発注処理が行われる場合、それに応じてＥＤＩデータの送受信が行われる。

例えば、バイヤ企業がサプライヤ企業に対し、商品発注を行う場合、発注に対応したＥＤＩデータがバイヤ端末２０からサプライヤ端末３０に送信される（ｓ２６０）。また、商品発注に応じたサプライヤ企業がバイヤ企業に対して納品物を出荷した場合、サプライヤ端末３０からバイヤ端末２０に対し、出荷通知に対応したＥＤＩデータが送信される（ｓ２６１）。バイヤ端末２０では、納品物の着荷に伴う検収処理の結果に対応したＥＤＩデータをサプライヤ端末３０に返すことになる。こうしたＥＤＩデータの授受は、電子商取引システム１０にて処理される（ｓ２６２）。そこで電子商取引システム１０は、処理したＥＤＩデータすなわち商流情報を情報処理装置１００に配信する（ｓ２６３）。この時、電子商取引システム１０は、情報処理装置１００から予め、モニタリング対象となる企業、或いはＥＤＩデータの項目の条件（図４Ｂの契約情報テーブル１１４参照）に関して指定を受け付けておき、この条件に合致するＥＤＩデータすなわち商流情報のみを特定し、情報処理装置１００に配信するとすれば好適である。

情報処理装置１００は、商流情報を電子商取引システム１０から取得し、これを商流情報テーブル１１３に格納する（ｓ２６４）。

また、電子商取引システム１０は、例えば、一定期間毎に企業情報テーブル１１１および商流情報テーブル１１３を参照し、各企業の商流情報を抽出し（ｓ２６５、ｓ２６６）、これを情報処理装置１００に配信する（ｓ２６７）。情報処理装置１００は、この配信を受けて、最新の企業情報および商流情報に基づいて、上述の信用度算出の処理（図１２〜１５のフローと同様）を実行し（ｓ２６８）、その結果を企業情報テーブル１１１に格納する。

−−−フロー例１４−−−
次に、モニタリング処理について図に基づき説明する。図２４は本実施形態における情報処理方法の処理手順例１８を示すフロー図である。上述したビジネスマッチングにより成約に至った企業に対してのその後のモニタリングや既存の取引企業に対しての融資の際に、一定の条件下でモニタリングを行うことがある。一定の条件は、既に述べたようにコベナンツ条項であり、報告・情報提供、格付維持、事業維持、財政維持などの条件となる。金融機関は、こうした内容のコベナンツ条項に応じて、融資先企業の業況や財務内容をモニタリングする必要がある。

そこで、金融機関の所定担当者は金融機関使用端末４５において、上述の情報処理装置１００に設定した、リバースオークション結果の情報や契約内容の情報に基づく、企業情報や商流情報の照会指示を入力する。金融機関使用端末４５は、この照会指示を受け、企業情報や商流情報の照会依頼を情報処理装置１００に通知する（ｓ２７０）。情報処理装置１００は、この照会依頼を受けて、企業情報テーブル１１１から該当企業の最新の信用度、商流情報テーブル１１３から受発注のＥＤＩデータ等を抽出し、これらを金融機関使用端末４５に返す。金融機関使用端末４５は情報処理装置１００から得た情報を表示装置に表示し、担当者によるモニタリング業務に供する。

また、金融機関使用端末４５は、上述の所定担当者からの指示を受けるなどして、情報処理装置１００に対し、契約情報テーブル１１４の照会依頼を送信し（ｓ２７１）、上述のステップｓ２５１で登録しておいた契約情報を、情報処理装置１００から取得する。この契約情報には、企業の企業番号、契約番号、契約概要、取引企業、コベナンツ条項、モニタリング項目、基準日、サイクルの各値が含まれている。

金融機関使用端末４５は、情報処理装置１００から得た契約情報のうち、コベナンツ条項、モニタリング項目、基準日、およびサイクルの各値を参照し、コベナンツ条項が規定する処理条件にて、モニタリング項目が指定するＥＤＩデータのデータ項目に関し、基準日が指定する処理開始時期以降で、サイクルが指定する到来期日の到来の旨を所定の表示装置等に出力してユーザに通知し（ｓ２７２、ｓ２７３）、処理をステップｓ２７４に進める。なお、ここでの処理については、コベナンツの内容に応じた確認事務を進めることが好適である。

例えば、上述のコベナンツ条項が、成約したバイヤ企業とサプライヤ企業との間の受発注額から一定割合の金額を金融機関が得られる、成功報酬型の契約を示すものであったとする。この場合、金融機関使用端末４５は、コベナンツ条項に従って、情報処理装置１００に対し、該当企業に関するＥＤＩデータ中での受注金額の値すなわちモニタリング項目の値について確認要求を通知する（ｓ２７４）。情報処理装置１００は、契約情報テーブル１１４において対応する契約内容の情報を参照し、該当企業（サプライヤ企業とバイヤ企業）に関する各ＥＤＩデータ中より受注金額の値を読み出して合算し、これに所定係数（０より大きく、１より小さい値）を乗算して成功報酬額を算定し、これを金融機関使用端末４５に通知する（ｓ２７５）。金融機関使用端末４５は、この通知を受けて、該当サプライヤ企業に対し成功報酬額の支払いを要求するといった処理を実行できる。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、金融機関の顧客とＥＤＩシステムの会員を跨った企業信用度の情報提供、すなわちＥＤＩデータを用いた企業評価用の情報提供や、モニタリング業務へのＥＤＩデータの有効活用を図ることが可能となる。

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、上述の情報処理装置において、演算部は、読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する、企業信用度を評価する評価関数に適用して、所定企業の信用度たる評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものである、としてもよい。これによれば、ＥＤＩデータに基づいて企業の信用度を特定し、提供することができる。

また、上述の情報処理装置において、演算部は、読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの件数をカウントし、カウントした件数を、予め保持する評価関数に適用して、所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものである、としてもよい。これによれば、ＥＤＩデータの件数の多寡に基づいて企業の評価を行い、その結果である評価指標を提供することが可能となる。

また、上述の情報処理装置において、演算部は、読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信元企業となっている件数をカウントし、カウントした件数を、予め保持する評価関数に適用して、所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものである、としてもよい。これによれば、ＥＤＩデータのうち発注に対応するデータの件数の多寡に基づいて企業の評価を行い、その結果である評価指標を提供することが可能となる。こうした処理は、企業間の商取引において、発注をかける企業の企業規模は一般に大きく、これに対し、受注する側の企業の企業規模は大きくないことが多いという事象を踏まえたものとなる。

また、上述の情報処理装置において、演算部は、読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信元企業となっているものが無かった場合、読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信先企業となっている件数をカウントし、カウントした件数を、予め保持する評価関数に適用して、所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものである、としてもよい。これによれば、ＥＤＩデータのうち発注に対応するデータが存在しない場合でも、受注件数の多寡に基づいて企業の評価を行い、その結果である評価指標を提供することが可能となる。

また、上述の情報処理装置において、演算部は、読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信元企業となっているものが無かった場合、読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの、送信元企業の規模について、入力部で情報を受け付けるか、または、該当ＥＤＩデータが示す送信元企業の識別情報をキーに記憶部における各ＥＤＩデータから該当送信元企業に関して抽出した取引額を合計することで取得し、送信元企業の識別情報をキーに、記憶部における各ＥＤＩデータから該当送信元企業が取引相手とした企業数をカウントし、送信元企業の規模および企業数の情報を、所定の評価関数に適用して、所定企業に関する、ある属性の企業の取引先に占める占有度の高さを特定し、当該特定した情報を所定企業の評価指標とし、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものである、としてもよい。これによれば、ＥＤＩデータのうち発注に対応するデータが存在しない場合でも、発注を受けた、ある属性の企業の取引先に占める占有度の高さに基づいて企業の評価を行い、その結果である評価指標を提供することが可能となる。

また、上述の情報処理装置において、演算部は、所定企業に関する、ある属性の企業の取引先に占める占有度の高さを示す所定企業の評価指標を第１の評価指標とし、読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信先企業となっている件数をカウントし、カウントした件数を、予め保持する評価関数に適用して、所定企業の第２の評価指標を特定し、第１の評価指標と第２の評価指標を、予め保持する評価関数に適用して、所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものである、としてもよい。これによれば、発注に対応するデータが存在しない場合でも、上述した、ある属性の企業の取引先に占める占有度の高さと、受注件数の多寡とに基づいて企業の評価を行い、その結果である評価指標を提供することが可能となる。

また、上述の情報処理装置において、記憶部は、更に、ＥＤＩシステムの会員企業の企業情報と、ＥＤＩシステムの会員企業から受け付けている引合情報とを格納しており、演算部は、更に、特定した評価指標の情報を、記憶部において該当会員企業の企業情報と対応付けて格納する処理と、金融機関使用端末からのリクエストに応じ、記憶部から評価指標の情報を含む各会員企業の企業情報を読み出して金融機関使用端末に送信する処理と、金融機関の顧客企業であるがＥＤＩシステムの会員企業ではない企業のうち、ＥＤＩシステムの会員企業の取引相手として好適であると金融機関が判断した推奨企業について、引合情報へのアクセス権の設定要求を金融機関使用端末より受け付け、引合情報へのアクセス用の認証情報を推奨企業について記憶部に格納する処理と、推奨企業の端末より、引合情報に対するアクセス要求を受信し、アクセス要求が含む認証用情報を記憶部の認証情報と照合して、推奨企業のアクセス認証を行いアクセス認証に成功した場合に、記憶部より引合情報を読み出して推奨企業の端末に送信する処理と、推奨企業が引合情報の案件に応札し、ＥＤＩシステムの会員企業と成約に至った際の契約内容の情報を、当該契約を仲介した金融機関の金融機関使用端末から受信し、記憶部に格納する処理を実行するものである、としてもよい。これによれば、ＥＤＩデータに基づく評価指標と金融機関での判断とに基づいて、金融機関の顧客企業であるがＥＤＩシステムの会員企業ではない企業と、ＥＤＩシステムの会員企業との間の効率的で信頼性あるビジネスマッチングを、金融機関の仲介の下で促進することができる。

また、上述の情報処理装置において、演算部は、更に、成約に至った推奨企業の、ＥＤＩシステムへの会員登録に伴って付与した該当推奨企業の識別情報をキーに、ＥＤＩシステムにおける各電子商取引のＥＤＩデータ中より、推奨企業に関するＥＤＩデータを特定し、特定したＥＤＩデータより、契約内容の情報が示すモニタリング対象項目に対応したデータを抽出し、金融機関使用端末に送信する処理を実行するものである、としてもよい。これによれば、従来は金融機関にとって大きな負担であったモニタリング業務を、効率化および高速化することが可能となり、上述の成約に伴う契約条件が規定する手数料（例：取引額の一定割合）の算定、回収等の業務も、モニタリング業務を通じて円滑かつ確実に行うことが出来る。

１０ 電子商取引システム（ＥＤＩシステム）
１１ 企業情報
１２ 引合情報
１３ 商流情報
１５ サービス情報
２０、２５ バイヤ端末（会員企業）
３０、３５ サプライヤ端末（会員企業）
４０ 金融機関システム
４１ 企業情報
４５ 金融機関使用端末
１００ 情報処理装置
１０１ 補助記憶装置（記憶部）
１０２ プログラム
１０３ 主記憶装置
１０４ ＣＰＵ（演算部）
１０５ 通信装置（通信部）
１０６ 入出力装置
１０７ 通信部
１０８ データ
１０９ ＢＵＳ
１１１ 企業情報
１１２ 引合情報
１１３ 商流情報
１１４ 契約情報
１１５ サービス情報
１１６ ユーザ情報
１１７ 評価関数
１２０ ネットワーク
６０１ ＥＤＩデータ
６０２ マスタデータ
６０３ 名寄せリスト
６０４ 企業売上高
６０５ スコアリスト
７０１ ＣＩＤ企業評価値
７０２ ＣＩＤ企業信用度

Claims (11)

1. ＥＤＩシステムにおける各電子商取引のＥＤＩデータを格納する記憶部と、
   前記記憶部より各企業に関するＥＤＩデータを読み出して、当該読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する評価関数に適用して、取引相手としての前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力する処理を実行する演算部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記演算部は、
   前記処理において、前記読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する、企業信用度を評価する評価関数に適用して、前記所定企業の信用度たる評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記演算部は、
   前記処理において、前記読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの件数をカウントし、カウントした件数を、予め保持する評価関数に適用して、前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものであることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記演算部は、
   前記処理において、前記読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信元企業となっている件数をカウントし、カウントした件数を、予め保持する評価関数に適用して、前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものであることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記演算部は、
   前記処理において、前記読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信元企業となっているものが無かった場合、前記読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信先企業となっている件数をカウントし、カウントした件数を、予め保持する評価関数に適用して、前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものであることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記演算部は、
   前記処理において、
   前記読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信元企業となっているものが無かった場合、前記読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの送信元企業の、定量化された企業情報について、入力部で情報を受け付けるか、または、該当ＥＤＩデータが示す送信元企業の識別情報をキーに前記記憶部における各ＥＤＩデータから該当送信元企業に関して抽出した取引額を合計することで取得し、
   前記送信元企業の識別情報をキーに、前記記憶部における各ＥＤＩデータから該当送信元企業が取引相手とした企業数をカウントし、
   前記送信元企業の定量化された企業情報および前記企業数の情報を、所定の評価関数に適用して、前記所定企業に関する、前記定量化された企業情報が示す属性の企業の取引先に占める占有度の高さを特定し、当該特定した情報を前記所定企業の評価指標とし、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものであることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
7. 前記演算部は、
   前記処理において、
   前記所定企業に関する、前記定量化された企業情報が示す属性の企業の取引先に占める占有度の高さを示す前記所定企業の評価指標を第１の評価指標とし、
   前記読み出した所定企業に関するＥＤＩデータのうち、該当企業が送信先企業となっている件数をカウントし、カウントした件数を、予め保持する評価関数に適用して、前記所定企業の第２の評価指標を特定し、
   前記第１の評価指標と第２の評価指標を、予め保持する評価関数に適用して、前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力するものであることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記記憶部は、更に、
   ＥＤＩシステムの会員企業の企業情報と、ＥＤＩシステムの会員企業から受け付けている引合情報とを格納しており、
   前記演算部は、更に、
   前記特定した評価指標の情報を、前記記憶部において該当会員企業の企業情報と対応付けて格納する処理と、
   金融機関使用端末からのリクエストに応じ、前記記憶部から評価指標の情報を含む各会員企業の企業情報を読み出して前記金融機関使用端末に送信する処理と、
   金融機関の顧客企業であるが前記ＥＤＩシステムの会員企業ではない企業のうち、前記ＥＤＩシステムの会員企業の取引相手として好適であると金融機関が判断した推奨企業について、前記引合情報へのアクセス権の設定要求を金融機関使用端末より受け付け、前記引合情報へのアクセス用の認証情報を前記推奨企業について記憶部に格納する処理と、
   前記推奨企業の端末より、引合情報に対するアクセス要求を受信し、アクセス要求が含む認証用情報を前記記憶部の前記認証情報と照合して、推奨企業のアクセス認証を行いアクセス認証に成功した場合に、前記記憶部より引合情報を読み出して前記推奨企業の端末に送信する処理と、
   前記推奨企業が前記引合情報の案件に応札した際の、ＥＤＩシステムの会員企業との契約内容の情報を、当該契約を仲介した前記金融機関の金融機関使用端末から受信し、記憶部に格納する処理を実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記演算部は、更に、
   前記成約に至った推奨企業の、ＥＤＩシステムへの会員登録に伴って付与した該当推奨企業の識別情報をキーに、ＥＤＩシステムにおける各電子商取引のＥＤＩデータ中より、前記推奨企業に関するＥＤＩデータを特定し、特定したＥＤＩデータより、前記契約内容の情報が示すモニタリング対象項目に対応したデータを抽出し、金融機関使用端末に送信する処理を実行するものであることを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. ＥＤＩシステムにおける各電子商取引のＥＤＩデータを格納する記憶部を備える情報処理装置が、前記記憶部より各企業に関するＥＤＩデータを読み出して、当該読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する評価関数に適用して、取引相手としての前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力する処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
11. ＥＤＩシステムにおける各電子商取引のＥＤＩデータを格納する記憶部を備える情報処理装置に、前記記憶部より各企業に関するＥＤＩデータを読み出して、当該読み出した所定企業に関するＥＤＩデータの情報を、予め保持する評価関数に適用して、取引相手としての前記所定企業の評価指標を特定し、当該評価指標の情報を所定装置に出力する処理を実行させることを特徴とするプログラム。

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