JP2017200079A - 情報端末からインターネットを通じて申告された利用者の電話番号を取得して利用者の不信指標を出力するコンピューティング - Google Patents

Abstract

【課題】電話番号調査履歴データベースの新たな活用法を開発する。【解決手段】処理対象となる入力情報は、所定サイトにアクセスしてきた利用者の情報端末のＩＰアドレス（ａ）と、この利用者が前記所定サイトに申告した利用者の電話番号（ｂ）とを対応づけした情報である。ＩＰアドレス（ａ）および電話番号（ｂ）を取得し、不信アドレスデータベースにＩＰアドレス（ａ）が記録されている場合には当該ＩＰアドレス（ａ）に対応づけされている不信指標（ｃ）を取得するとともに、電話番号調査履歴データベースにおける電話番号（ｂ）の履歴データに基づいて判定される不信指標（ｄ）を取得する。不信指標（ｃ）と不信指標（ｄ）に基づいて総合不信ランクを計算して出力する。【選択図】図１

Description

この発明は、たとえばインターネットを通じて消費者から商品購入の申し込みを受け付ける通信販売サイトなどにおいて、情報端末からインターネットを通じて申告された利用者の電話番号を取得して利用者の不信指標を出力するコンピューティングに関する。

＝＝＝電話番号調査履歴データベースについて＝＝＝
よく知られているように、銀行・クレジットカード会社・消費者金融・通信販売など、電話番号を含む顧客の個人情報を大量に取り扱う業界においては、電話番号の利用状況を調べること（使われている電話番号なのか、あるいは、使われていない電話番号なのかを調べること）が日常的に繰り返し行われている。出願人は、１９９３年からこの種の調査を能率よく正確に自動的に行うコンピューティング技術の開発と改良に取り組んできた。典型的な技術について特許第２６０７０４３号公報および特許第２８０１９６９号公報に詳しく記載されている。また、電話番号利用状況の調査・活用コンピューティングについては、以下のような先行発明が周知である。

《参考文献１》特許第３２２７３９８号公報「電話番号の調査方法と装置および電話番号リストのクリーニング方法」
この文献に記載された発明では、コンピュータによりＩＳＤＮに自動発呼し、加入者端末に呼び出しをかけることなく、電話番号の利用状況（使われている電話番号・使われていない電話番号・番号変更になった電話番号など）を調査している。また、この調査結果をデータベース化するとともに、調査を定期的に繰り返してつねに最新の利用状況をデータベースに反映させている。さらに、そのデータベースを利用し、たとえば顧客名簿の電話番号リストから現在使用されていない電話番号を抽出している。

《参考文献２》特許第３６８６９６７号公報「不正利用者探知システム及びそのソフトウエアプログラム」
この文献に記載された発明では、上記のデータベースに電話番号の利用状況の変遷が蓄積されることを利用している。各電話番号の利用状況の変遷、たとえば調査時点１では使用中→調査時点２では使用中→調査時点３では一次取りはずし→調査時点４では非使用→・・・→調査時点１０では使用中→・・・という利用状況履歴がデータベースに蓄積される。そして、調査依頼人から調査すべき電話番号が入力されたとき、上記データベースで当該電話番号の利用履歴を調べ、その電話番号が「新設電話」なのか「延滞予備軍電話」なのか「非定期使用電話番号」なのかを判定し、判定結果を調査依頼人に報告するシステム構成としている。

《参考文献３》特許第４７９０５７３号公報「電話番号に基づいて電話契約者の信用度を推定するコンピュータシステム」
この文献に記載された発明は、ある企業や人がある時期において使用していた電話番号のその時期の利用履歴に基づいて、その企業や人の信用度を推測することを意図したものであり、つぎの事項（１）〜（７）により特定されるコンピュータシステムである。
（１）利用履歴データベースと、不良実績テーブルと、制御手段と、入力手段と、出力手段を備え、電話番号に基づいて電話契約者の信用度を推定するコンピュータシステムであること
（２）利用履歴データベースは、電話番号と、当該電話番号の利用履歴データとを対応付けして複数記憶すること
（３）利用履歴データは、電話番号の利用状況を調査期日に対応付けして時系列に配列すること
（４）不良実績テーブルは、所定期間分の利用履歴データの変遷パターンと、不良指標を対応付けして複数記述すること
（５）制御手段は、入力手段より電話番号Ａと基準日Ｂの入力を受け付けた際、第１、第２処理を行うこと
（６）第１処理は、利用履歴データベースにおける電話番号Ａの利用履歴データのうち、基準日Ｂの前または後または前後の所定期間の利用履歴データＣを抽出すること
（７）第２処理は、不良実績テーブルから利用履歴データＣに該当する不良指標を抽出し、当該不良指標を電話番号Ａに対応付けして出力手段より出力させること

《参考文献４》特許第５４０１５７７号公報「調査依頼人が指定した分析方法により電話番号の現在の使用状況と過去の調査履歴に基づいて電話ユーザーの信用分析をするコンピューティング」
この文献に記載された発明に係るコンピューティングは、調査依頼人から提示された電話番号について発呼調査を行うことからスタートする。この発呼調査により得られた今現在の使用状況をあらわす電話番号調査データと、当該電話番号について調査履歴データベースに記録されている履歴データとに基づいて、当該電話番号の電話ユーザーの信用分析をする。信用度を分析するための方法（アルゴリズム）は複数種類用意されている。このことが本発明の大きな特徴の１つである。分析方法記憶部には複数種類の分析方法記述が記録されており、調査依頼人の要望に応じて使い分けすることができる。

電話番号調査履歴データベースに蓄積された情報は、たとえばインターネットを通じて消費者から商品購入の申し込みを受け付ける通信販売サイトなどにおいて、つぎのように活用されている。商品購入申込者の情報端末からインターネットを通じて申告された利用者の電話番号を取得し、前記データベースを調べて当該電話番号が現在使われていない番号であった場合、単なる入力ミスなのか何らかの不正の意図があるのかを明らかにすべく所定の対応をする。また、当該電話番号について都合停止の履歴が記録されている場合、慎重な取引をするための所定の対応をする。

このように、情報端末からインターネットを通じて申告された利用者の電話番号を取得し、この電話番号について前記データベースに記録されている調査履歴データに基づいて当該利用者の信用度を判定し、該当する信用度ランク（不信の度合い）に応じて対応の仕方を変えるというデータベース活用方法が従来から知られていた。

この発明は上記データベース活用方法をさらに進化させるべく創作されたものである。着目したのは、通信販売サイトなどに利用者がアクセスしてくるときに使用している情報端末のＩＰアドレスである。出願人は、電話番号調査履歴データベースに関するビジネスと類似した観点で、商取引相手とするには問題があると考えるＩＰアドレスを長期間かけて収集してデータベース化している。これを不信アドレスデータベースと称することにする。

不信アドレスデータベースには、たとえば、フィッシングサイトに使われているＩＰアドレスを収集して高い不信指標を付けて登録し、同様にプロキシサーバーのＩＰアドレスを収集してすこし高い不信指標を付けて登録し、インターネットカフェなどにおいて不特定多数の人に利用されている公衆インターネット回線のＩＰアドレスに中程度の不信指標を付けて登録し、ある特定の国で使用されているＩＰアドレスには低めの不信指標を付けて登録するなど、経験則に従って不信感のあるＩＰアドレスを収集してそれらに不信の度合いを表す不信指標を付けて（不信の度合いをランク付けして）登録してある。

また電話番号調査履歴データベースにおいて、蓄積されている各番号の調査履歴データの分析結果に従って、不信感のある電話番号には不信指標を付けている（不信の度合いをランク付けしている）。たとえば、契約者が頻繁に変更されている電話番号には高い不信指標を付け、都合停止の履歴が記録されている電話番号には中程度の不信指標を付け、現在の利用者がごく最近契約した電話番号には中程度の不信指標を付けている。

この発明に係るコンピューティングの方法は、以上の電話番号調査履歴データベースおよび不信アドレスデータベースにアクセスするコンピューターにより実施されるものであって、つぎの事項（１）〜（６）により特定される方法である。これを発明１とする。

（１）電話番号調査履歴データベースおよび不信アドレスデータベースにアクセスするシステムにより実施される方法であること
（２）電話番号調査履歴データベースは、電話番号として使用される可能性のある番号集合を対象として各番号を宛先として電話網に順次発呼し、電話網の反応に基づいて各番号の電話番号としての利用属性を判定する調査を定期的に実施した結果の履歴データを各電話番号に対応づけして集約したデータベースであること
（３）不信アドレスデータベースには、複数のＩＰアドレスが、各ＩＰアドレスの不信の度合いを表す不信指標を対応づけて集約されていること
（４）処理対象となる入力情報は、所定サイトにアクセスしてきた利用者の情報端末のＩＰアドレス（ａ）と、この利用者が前記所定サイトに申告した利用者の電話番号（ｂ）とを対応づけした情報であること
（５）本システムは、ＩＰアドレス（ａ）および電話番号（ｂ）を取得し、不信アドレスデータベースにＩＰアドレス（ａ）が記録されている場合には当該ＩＰアドレス（ａ）に対応づけされている不信指標（ｃ）を取得するとともに、電話番号調査履歴データベースにおける電話番号（ｂ）の履歴データに基づいて判定される不信指標（ｄ）を取得すること
（６）本システムは、不信指標（ｃ）と不信指標（ｄ）に基づいて総合不信ランクを計算して出力すること

一実施例に係るコンピューティング方法を実施するシステムの概要

発明を実施するための態様

＝＝＝発明実施の全体像＝＝＝
図１に示す実施形態おいて、不信鑑定システムが中心となって本発明に係るコンピューティング方法を実施する。図１に示すように、不信鑑定システムはデータベース管理システムと通信接続されており、データベース管理システムにおける電話番号調査履歴データベース、不信アドレスデータベース、グレー住所データベース、破産者データベースにアクセス可能である。

図１に示す実施形態においては、不信鑑定システムが処理する入力情報は、インターネット上の所定の通販サイトにアクセスしてきた利用者の情報端末のＩＰアドレス（ａ）と、この利用者が通信販売を利用するに際して当該通販サイトに申告した利用者の電話番号（ｂ）・住所（ｅ）・名称（ｆ）である。ここで、ＩＰアドレス（ａ）と電話番号（ｂ）の対応づけ情報は入力情報として必須であるが、住所（ｅ）と名称（ｆ）は必須の入力情報ではない。

＝＝＝発呼調査装置＝＝＝
図１に示すように、周知の電話番号調査履歴データベースを管理するデータベース管理システムは、発呼調査装置と接続されている。周知のとおり、発呼調査装置は、一実施例として、電話網からの反応に基づいて、発呼した番号の電話番号としての利用属性をつぎの６種類に分類するものとする。発呼調査装置は、発呼した番号が下記の６種類の分類のいずれか１つに該当すると判定し、判定結果を下記のフラグにより表現し、調査対象となった電話番号とフラグとを対応づけしたデータ（電話番号判定データ）を生成する。
●無効（使われていない番号） … フラグＡ
●有効（通話または通信可能） … フラグＢ
●移転（移転先アナウンスあり） … フラグＣ
●都合停止（通話不可） … フラグＤ
●局預け（通話不可） … フラグＥ
●その他（分類保留または再調査） … フラグＦ

なお、電話番号としての利用属性の分類の仕方は当業者にはよく知られている技術事項であり、また発呼調査の目的に応じて、属性分類を上記の６種類より増やして細分類することや、６種類より減らして大雑把に分類することもよく知られている。この実施例においては、わかりやすく説明するために上記の６種類の分類とするところ、この方法でほとんどの需要に応えることができるものである。

＝＝＝調査履歴データベース＝＝＝
背景技術として解説した参考文献１〜４に詳しく記載されているように、電話番号利用状況の調査・活用のコンピューティングの分野においては、電話番号として使用される可能性のある番号集合を対象として上述した発呼調査を大規模に定期的に繰り返し実行し、実行結果の前記電話番号判定データの履歴をデータベース化することが行われている。

この発明の調査履歴データベースはそのようにして作成されたものである。この実施例においては、調査履歴データベースには、調査対象電話番号（電話番号として使用される可能性のある全番号の集合である）について発呼調査を毎月行った結果が最新２４ヶ月分蓄積されている。つまり、各番号のひとつ１つについて、２４ヶ月分の調査結果である２４個の前記利用属性分類フラグ（フラグＡ〜フラグＦ）が時系列に記録されているものとする。

＝＝＝不信アドレスデータベース＝＝＝
不信アドレスデータベースには、下記に示すように、一般的なビジネス的な観点で不信ありと判断して収集したＩＰアドレスが、不信指標を付されて集約されている。なお、不信指標の数値が大きいほど不信の度合いが高いことを表している。
● フィッシングサイトに使われているＩＰアドレス（不信指標１０）
● プロキシサーバーのＩＰアドレス（不信指標５）
● 公衆インターネット回線のＩＰアドレス（不信指標３）
● ある特定の国で使用されているＩＰアドレス（不信指標２）

＝＝＝電話番号の不信指標＝＝＝
この実施例においては、電話番号調査履歴データベースに記録されている各電話番号の調査履歴データに基づいて、つぎに示す不信指標が生成される。なお、電話番号として使用されていたいものについては、この発明の方法とは別のプロセスで対応するようになっている。各電話番号の不信指標は、下記の処理実行時に調査履歴データに基づいて生成しても良いし、調査履歴データベースの全電話番号について不信指標の生成と記録の処理を定期的に実施する方式であってもよい。
● 頻繁に契約変更になっている（不信指標１０）
● 直近に不使用から使用に変更された（不信指標５）
● 都合停止の記録あり（不信指標５）

＝＝＝グレー住所データベース＝＝＝
グレー住所データベースは、利用者を特定することが困難な公衆的施設の住所を収集して集約したものである。ここにおける公共的施設とは、たとえば、ウイークリーマンション、インターネットカフェ、ホテルなどである。このデータベースに記録されている住所には不信指標５が設定されている。

＝＝＝破産者データベース＝＝＝
破産者データベースは、官報に掲載されている、過去に破産した記録のある個人や法人の名称（氏名や法人名など）を集約したデータベースである。このデータベースに記録されている名称には不信指標５が設定されている。

＝＝＝逐次処理とバッチ処理＝＝＝
前述したように、この発明のコンピューティング方法の処理対象入力情報は、所定サイトにアクセスしてきた利用者の情報端末のＩＰアドレス（ａ）と、この利用者が前記所定サイトに申告した利用者の電話番号（ｂ）とを対応づけした情報である。また、利用者が前記サイトに申告した住所（ｅ）と、利用者が前記サイトに申告した名称（ｆ）の一方または両方が処理対象入力情報に加わる実施例がある。

そして、利用者の情報端末と所定サイトとが通信するプロセスで抽出した前記入力情報を不信鑑定システムに供給して以下の処理を逐次処理により実行する実施例と、処理対象となる入力情報を蓄積しておいて以下の処理をバッチ処理により実行する実施例とがある。

＝＝＝基本となる実施例＝＝＝
基本となる実施例は、ＩＰアドレス（ａ）と電話番号（ｂ）が入力情報となる実施例である。この場合、不信鑑定システムは、ＩＰアドレス（ａ）および電話番号（ｂ）を取得し、不信アドレスデータベースにＩＰアドレス（ａ）が記録されている場合には当該ＩＰアドレス（ａ）に対応づけされている不信指標（ｃ）を取得するとともに、電話番号調査履歴データベースにおける電話番号（ｂ）の履歴データに基づいて判定される不信指標（ｄ）を取得する。

そして、不信指標（ｃ）と不信指標（ｄ）とを加算してその合計値を総合不信ランクとして出力するか、あるいは、前記合計値を３段階評価して出力する。後者の場合たとえば、不信指標の合計値が１０以上であれば総合不信ランクＡとし、５以上１０未満であれば総合不信ランクＢとし、５未満であれば総合不信ランクＣとする。

＝＝＝他の実施例＝＝＝
処理対象入力情報として利用者が申告した住所（ｅ）を採用する実施例では、住所（ｅ）がグレー住所データベースに記録されている場合、前記実施例における不信指標合計値にさらに３を加算する。また、処理対象入力情報として利用者が申告した名称（ｆ）を採用する実施例では、名称（ｆ）が破産者データベースに記録されている場合、前記実施例における不信指標合計値にさらに３を加算する。住所（ｅ）と名称（ｆ）の両方を採用する場合のグレー住所データベースに基づく加算と破産者データベースに基づく加算の処理を両方とも実施する。こうして得た不信指標合計値をそのまま出力してもよいし、前記の３段階評価のように、適宜にグレード分けして出力してもよい。

上記の処理結果の出力は、前述した逐次処理であれば、不信鑑定システムから前記通販サイトにすぐに通知するようにして良い。またバッチ処理では、所定の形式に処理結果を記載したレポートを作成して所定宛先に送達するようにして良い。

Claims (5)

1. つぎの事項（１）〜（６）により特定される方法。
   （１）電話番号調査履歴データベースおよび不信アドレスデータベースにアクセスするシステムにより実施される方法であること
   （２）電話番号調査履歴データベースは、電話番号として使用される可能性のある番号集合を対象として各番号を宛先として電話網に順次発呼し、電話網の反応に基づいて各番号の電話番号としての利用属性を判定する調査を定期的に実施した結果の履歴データを各電話番号に対応づけして集約したデータベースであること
   （３）不信アドレスデータベースには、複数のＩＰアドレスが、各ＩＰアドレスの不信の度合いを表す不信指標を対応づけて集約されていること
   （４）処理対象となる入力情報は、所定サイトにアクセスしてきた利用者の情報端末のＩＰアドレス（ａ）と、この利用者が前記所定サイトに申告した利用者の電話番号（ｂ）とを対応づけした情報であること
   （５）本システムは、ＩＰアドレス（ａ）および電話番号（ｂ）を取得し、不信アドレスデータベースにＩＰアドレス（ａ）が記録されている場合には当該ＩＰアドレス（ａ）に対応づけされている不信指標（ｃ）を取得するとともに、電話番号調査履歴データベースにおける電話番号（ｂ）の履歴データに基づいて判定される不信指標（ｄ）を取得すること
   （６）本システムは、不信指標（ｃ）と不信指標（ｄ）に基づいて総合不信ランクを計算して出力すること
2. つぎの事項（７）〜（９）により特定される請求項１に記載の方法。
   （７）本システムは、利用者を特定することが困難な公衆的施設の住所を集約したグレー住所データベースにアクセス可能であること
   （８）処理対象となる入力情報は、前記ＩＰアドレス（ａ）と前記電話番号（ｂ）に加えて、前記利用者が申告した住所（ｅ）を含んでいること
   （９）本システムは、住所（ｅ）がグレー住所データベースに記録されている場合には、より不信度を高くするように前記総合不信ランクを計算すること
3. つぎの事項（10）〜（12）により特定される請求項１または２に記載の方法。
   （10）本システムは、過去に破産した記録のある個人や法人の名称を集約した破産者データベースにアクセス可能であること
   （11）処理対象となる入力情報は、前記ＩＰアドレス（ａ）と前記電話番号（ｂ）に加えて、前記利用者が申告した名称（ｆ）を含んでいること
   （12）本システムは、名称（ｆ）が破産者データベースに記録されている場合には、より不信度を高くするように前記総合不信ランクを計算すること
4. つぎの事項（13）により特定される請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
   （13）本システムは、前記所定サイトに利用者が情報端末によりアクセスして電話番号を申告した際、処理対象となる入力情報を取得し、これに基づいて前記総合不信ランクを出力すること
5. つぎの事項（14）により特定される請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
   （14）本システムは、処理対象となる入力情報を蓄積しておいてバッチ処理により個々の入力情報に対応する前記総合不信ランクを計算して出力すること

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