JP2020190949A - 推定装置、推定方法及び推定プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1を用いて、実施形態に係る推定装置100が実行する推定処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る推定装置100が実行する推定処理の一例を示す図である。具体的には、推定装置100は、信用度の推定対象となる対象利用者が所定の事象に対して行った行動である応答行動に基づいて、対象利用者の信用度を推定する。なお、ここでいう信用度とは、例えば、ローン等の信用取引を行う際に、利用者の信用の指標として用いられる値であり、所謂与信スコアと呼ばれる情報である。
次に、図2を用いて、実施形態に係る推定システムの構成について説明する。図2は、実施形態に係る推定システムの構成例を示す図である。図2に示すように、推定システムは、利用者端末10と、オークションサーバ20と、金融サービス提供サーバ30と、推定装置100とを含む。利用者端末10、オークションサーバ20、金融サービス提供サーバ30及び推定装置100は、ネットワークNを介して有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図2に示す推定システムには、複数台の利用者端末10や、複数台のオークションサーバ20や、複数台の金融サービス提供サーバ30や、複数台の推定装置100が含まれてもよい。
また、図2を用いて、実施形態に係る推定装置100の構成について説明する。図2は、実施形態に係る推定装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、推定装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、利用者端末10と、オークションサーバ20と、金融サービス提供サーバ30との間で情報の送受信を行う。
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、応答行動データベース121と、利用者データベース122とを有する。
実施形態に係る応答行動データベース121は、対象利用者の応答行動に関する情報を記憶する。ここで、図3に、実施形態に係る応答行動データベース121の一例を示す。図3に示した例では、応答行動データベース121は、「応答行動ID(Identifier)」、「実行利用者ID」、「応答行動情報」、「要求利用者ID」、「行動日時」といった項目を有する。
実施形態に係る利用者データベース122は、利用者に関する情報を記憶する。ここで、図4に、実施形態に係る利用者データベース122の一例を示す。図4に示した例では、利用者データベース122は、「利用者ID」、「利用者情報」、「信用度」、「応答回数」、「発送完了通知回数」、「投稿回数」といった項目を有する。
制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、推定装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(推定プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部131は、各種情報を取得する。具体的には、取得部131は、利用者の行動情報をオークションサーバ20から取得する。例えば、図1の例では、取得部131は、出品者TUの電子商取引における行動に関する情報である行動情報をオークションサーバ20から取得する。
特定部132は、信用度の推定対象となる対象利用者が所定の事象に対して行った行動である応答行動を特定する。そして、特定部132は、特定された応答行動を応答行動データベース121に記憶する。
算出部133は、信用度の推定対象となる対象利用者が所定の行動を行った回数に基づいて、回数に対して非線形な関係を有するスコアを算出する。具体的には、算出部133は、スコアとして、回数が増加するほど値が増加するスコアであって、回数が所定値より少ない場合における増加率よりも、回数が所定値以上の場合における増加率の方が少ないスコアを算出する。
推定部134は、特定部132により特定された応答行動に基づいて、対象利用者の信用度を推定する。そして、推定部134は、対象利用者の信用度を利用者データベース122に記憶する。より具体的には、推定部134は、所定の事象が発生してから対象利用者が応答行動を行うまでの期間に基づいて、対象利用者の信用度を推定する。また、より具体的には、推定部134は、対象利用者が他の利用者が投稿を行ってから評価するまでの期間に基づいて、対象利用者の信用度を推定する。
提供部135は、各種情報を提供する。具体的には、提供部135は、対象利用者の信用度を金融サービス提供サーバ30に通知する。より具体的には、提供部135は、利用者データベース122を参照して、対象利用者の信用度を金融サービス提供サーバ30に通知する。例えば、出品者TUの信用度が「85」であるものとする。この場合、図1の例では、提供部135は、出品者TUの信用度「85」を金融サービス提供サーバ30に通知する。
次に、図5を用いて、実施形態に係る推定装置100が実行する推定処理の手順について説明する。図5は、実施形態に係る推定装置100が実行する推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
上述した推定装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、推定装置100の他の実施形態について説明する。
上記実施形態では、推定装置100は、信用度の推定対象となる対象利用者が所定の事象に対して行った行動である応答行動を特定する特定処理の一例を説明したが、上記特定処理に限定されない。具体的には、推定装置100は、応答行動として、第1のサービスにおける事象に対して対象利用者が第2のサービスにおいて行った行動を特定してもよい。
上記実施形態では、推定装置100は、信用度の推定対象となる対象利用者が所定の行動を行った回数に基づいて、回数に対して非線形な関係を有するスコアを算出する算出処理の一例を説明したが、上記算出処理に限定されない。具体的には、推定装置100は、対象利用者が行った複数種別の行動のうち、各利用者によって行われる回数の幅が所定の閾値を超える種別の行動を行った回数に基づいて、回数に対して非線形な関係を有するスコアを算出するとともに、各利用者によって行われる回数の幅が所定の閾値を下回る種別の行動を行った回数に基づいて、回数に対して線形な関係を有するスコアを算出してもよい。
上記実施形態では、推定装置100は、特定された応答行動に基づいて、対象利用者の信用度を推定する推定処理の一例を説明したが、上記推定処理に限定されない。具体的には、推定装置100は、所定の事象が発生してから対象利用者が応答行動を行うまでの期間と、応答行動の内容とに基づいて、対象利用者の信用度を推定してもよい。
また、上述してきた実施形態に係る利用者端末10、オークションサーバ20、金融サービス提供サーバ30及び推定装置100は、例えば図6に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、推定装置100を例に挙げて説明する。図6は、推定装置100の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
上述してきたように、実施形態に係る推定装置100は、特定部132と、推定部134とを有する。特定部132は、信用度の推定対象となる対象利用者が所定の事象に対して行った行動である応答行動を特定する。推定部134は、特定部132により特定された応答行動に基づいて、対象利用者の信用度を推定する。
20 オークションサーバ
30 金融サービス提供サーバ
100 推定装置
110 通信部
120 記憶部
121 応答行動データベース
122 利用者データベース
130 制御部
131 取得部
132 特定部
133 算出部
134 推定部
135 提供部
Claims (17)
- 信用度の推定対象となる対象利用者が所定の事象に対して行った行動である応答行動を特定する特定部と、
前記特定部により特定された応答行動に基づいて、当該対象利用者の信用度を推定する推定部と
を有することを特徴とする推定装置。 - 前記推定部は、利用者の信用度と当該利用者が行った応答行動との関係性を学習したモデルを用いて、前記対象利用者が行った応答行動から当該対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の推定装置。 - 前記推定部は、前記所定の事象が発生してから前記対象利用者が応答行動を行うまでの期間に基づいて、当該対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、他の利用者からの連絡に対して前記対象利用者が行った応答を特定し、
前記推定部は、前記他の利用者が連絡を行ってから前記対象利用者が応答を行うまでの期間に基づいて、当該対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項3に記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、前記対象利用者が販売する取引対象が購入されたことに対する行動を特定し、
前記推定部は、前記対象利用者が販売する取引対象が購入されてから、前記対象利用者が応答行動を行うまでの期間に基づいて、当該対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項3または4に記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、前記取引対象を発送する行動を特定し、
前記推定部は、前記取引対象の購入から発送までの期間に基づいて、前記対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項5に記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、前記取引対象の発送を行った旨を購入者に連絡する行動を特定し、
前記推定部は、前記取引対象の購入から発送を行った旨の連絡を行うまでの期間に基づいて、前記対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項5または6に記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、他の利用者からの求めに応じて前記対象利用者が行った行動を特定し、
前記推定部は、前記対象利用者が前記他の利用者が行動を求めてから前記対象利用者が当該行動を行うまでの期間に基づいて、前記対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項3〜7のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、他の利用者からの求めに応じて前記対象利用者が当該対象利用者の情報を登録する行動を特定する
ことを特徴とする請求項8に記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、他の利用者からの求めに応じて前記対象利用者が行った当該他の利用者を評価する行動を特定する
ことを特徴とする請求項8または9に記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、他の利用者からの求めに応じて前記対象利用者が行った当該他の利用者が販売する取引対象を評価する行動を特定する
ことを特徴とする請求項8〜10のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、他の利用者が行った投稿を前記対象利用者が評価する行動を特定し、
前記推定部は、前記対象利用者が前記他の利用者が投稿を行ってから評価するまでの期間に基づいて、前記対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項4〜11のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記推定部は、前記所定の事象が発生してから前記対象利用者が応答行動を行うまでの期間と、当該応答行動の内容とに基づいて、前記対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項3〜12のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記応答行動として、第1のサービスにおける事象に対して前記対象利用者が第2のサービスにおいて行った行動を特定する
ことを特徴とする請求項1〜13のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 前記特定部は、前記対象利用者が行った応答行動であって、電子商取引に関連する行動を特定する
ことを特徴とする請求項1〜14のうちいずれか1つに記載の推定装置。 - 推定装置が実行する推定方法であって、
信用度の推定対象となる対象利用者が所定の事象に対して行った行動である応答行動を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された応答行動に基づいて、当該対象利用者の信用度を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする推定方法。 - 信用度の推定対象となる対象利用者が所定の事象に対して行った行動である応答行動を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された応答行動に基づいて、当該対象利用者の信用度を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させるための推定プログラム。
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