JP5500930B2 - 加入審査システム及び加入審査方法、並びにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、加入審査システム及び加入審査方法、並びにプログラムに関し、例えば、携帯電話の加入時の審査を始めとして、生命保険会社、クレジットカード会社、消費者金融などの加入時の審査を実行する際に用いることのできる技術に関するものである。

近年、不正入手の携帯電話を利用した架空請求、振り込め詐欺などの、悪意（害意）ある組織による犯罪が社会問題となっている。これを受け、平成１７年５月から携帯電話不正利用防止法、平成２０年１２月からは改正携帯電話不正利用防止法が施行され、各移動体通信事業者では、加入時の本人確認とその強化が義務付けられている。

このため、不正加入を防ぐために、各移動体通信事業者では加入時審査の精度向上が急務となっている。

従来、加入時の審査としては、クレジットカードによる与信審査や、自社・他事業者の滞納強制解約者リストによる名寄せ審査、信用情報機関の情報問い合わせなどがある。また、免許証などの本人確認書類による、手作業による本人確認審査などがある。その他、加入時の本人性確認の方法としては、特許文献１及び２などが提案されている。

特許公開２００５−２９２９９６号公報 特許公開２００７−２４９７８１号公報

しかしながら、悪意（害意）ある組織の不正加入者たちは、偽名による本人情報の改ざん、巧妙な本人確認書類の偽造など、日々手口を変更し、加入を試みる。加入時審査の盲点を発見すると、同様の手口を利用して多重加入を実施するケースが多い。

また、代表的な加入時審査であるクレジット与信審査では、盗難クレジットや偽造クレジットによる正否までの判定は難しい。さらに、強制解約者や、信用情報機関への問い合わせなど、いわゆるブラックリストを利用した審査は、不正の前科があることが前提のため、新手の犯罪者集団による不正加入を防ぐことが困難である。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、サービスを提供する事業者側に負荷をかけることなく審査精度を向上させる技術を提供するものである。

上記目的を達成するために、本発明による加入審査システムは、新規の加入申込情報に含まれる複数の項目について、どの項目の組み合わせがどの程度の一致度であると不正加入パターンであるか示す不正加入パターンを識別子と共に格納する不正加入パターン格納部と、新規の加入申込情報の不正の程度を審査する申込情報審査部と、申込情報審査部による審査結果を出力する結果出力部と、を備えている。ここで、申込情報審査部は、新規の加入申込情報と不正加入パターンとを照合し、一致する不正加入パターンを取得し、当該取得した不正加入パターンの数及び種類に応じた審査得点を算出し、当該算出された審査得点の高さに基づいて不正の程度を示す審査レベル情報を取得する。そして、結果出力部は、審査レベル情報を新規の加入申込情報の識別情報と共に出力する。また、申込情報審査部は、審査レベル情報と加入申込情報を審査履歴情報として審査履歴情報を格納するための審査履歴格納部に登録する。

当該加入審査システムは、さらに、不正な加入申込情報を格納する不正申込情報格納部と、過去所定期間の加入申込情報とそれに対応する契約情報を、予め定められた基準（例えば、契約期間が所定期間よりも短いこと、及び審査によって加入が拒否されたこと（審査ＮＧであること）等）と照合して対象の加入申込情報が不正なものか判定し、不正であると判断された対象の加入申込情報を不正申込情報格納部に格納する不正申込情報抽出部と、不正申込情報格納部に格納された不正な加入申込情報のそれぞれに含まれる複数の項目同士を比較し、不正な加入申込情報の一致度を確認することにより、不正加入パターンを抽出して、当該抽出した不正加入パターンを不正加入パターン格納部に格納する不正加入パターン分析部と、を備えている。

さらなる本発明の特徴は、以下本発明を実施するための最良の形態および添付図面によって明らかになるものである。

本発明によれば、サービスを提供する事業者側に負荷をかけることなく審査精度を向上させることができるようになる。

本発明の実施形態によるシステム（加入審査システムを含む）の概略構成を示す図である。 申込情報管理データベースに格納されているデータの構成図である。 契約情報管理データベースに格納されているデータの構成図である。 審査履歴管理データベースに格納されているデータの構成図である。 不正申込抽出部によって実行される処理を説明するためのフローチャートである。 不正申込抽出処理によって得られた不正申込情報の抽出例を示す図である。 不正申込抽出データベースの内容と分析フェーズの例を示す図である。 不正加入パターン定義データベースに格納されているデータの構成図である。 申込パターン審査実行部によって実行される処理を説明するためのフローチャートである。 パターン得点定義データベース、審査レベル定義データベースの構成図、および申込パターン審査実行部の処理実行例を示す図である。

本発明は、従来の加入時審査では抽出できないこれら不正加入者の予備群を、過去の申込内容を基にパターン分析を行い、定義化して、同一の不正加入者や犯罪者集団からの不正加入申込をシステムにて自動検出し、サービスを提供する事業者側に負荷をかけることなく審査精度を向上することを目的とするものである。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。また、各図において共通の構成については同一の参照番号が付されている。

＜加入審査システムの構成＞
図１は、本発明の実施形態による加入審査システムの概略構成を示す図である。加入審査システム１は、過去の申込毎の申込記載内容を記憶している申込情報管理データベース２、登録済みの契約者の契約履歴を記憶している契約情報管理データベース３及び過去の申込毎の加入審査実施時の結果を記憶している審査履歴管理データベース４から、加入申込情報、契約情報及び審査履歴情報を取得し、過去の不正申込対象の抽出処理を行い、抽出結果を不正申込抽出データベース７に格納する不正申込抽出部１１と、不正申込抽出データベース７に格納されている不正加入申込情報から不正加入パターンを分析し、得られた不正加入パターンを不正加入パターン定義データベース８に格納する不正加入パターン分析部１３と、不正申込抽出結果と今後発生する加入申込内容毎の突合を行い、申込パターン審査の結果を登録する申込パターン審査実行部１２と、審査すべき加入申込情報を入力するための加入申込情報入力部１４と、加入申込情報の審査結果の出力（表示、印刷等）を実行する審査結果出力部と、を備えている。また、申込パターン審査実行部１２は、パターン得点定義データベース１０１（図１０参照）及び審査レベル定義データベース１０２（図１０参照）を用いて加入申込内容を審査し、登録される申込内容と合致するパターンが存在するか検査を行う。

不正加入パターン定義データベース８は、不正申込抽出データベース７の登録情報を基に、不正加入パターンを分析した結果、今後登録される加入申込内容で検査すべき項目と検索条件を記憶する。また、パターン得点定義データベース１０１は、不正加入パターン毎の重みづけを定義しており、申込パターン審査実行部１２の申込パターン照合の結果、一致したパターンに対してそれぞれ得点を付与し、申込毎の合計点数を算出する。申込パターン審査実行部１２は、申込の合計得点を基に、審査レベル定義データベース１０２を検索し、該当する審査レベルを取得して、審査履歴管理データベース４を更新する。そして、審査履歴管理に審査レベル不合格として登録された申込については、不正加入者の可能性があるため、詳細審査が実施される。

なお、申込情報管理データベース２、契約情報管理データベース３、審査履歴情報管理データベース４、不正申込抽出データベース７、不正加入パターン定義データベース８、パターン得点定義データベース１０１及び審査レベル定義データベース１０２は、加入審査システム１に構成上含まれていても良いし、システム外部に設けられていてもよい。

＜申込情報管理／契約情報管理／審査履歴管理データベースの内容構成＞
図２は、申込情報管理データベース２の構成例を示す図である。図２に示されるように、申込情報管理データベース２は、加入申込単位の通番である申込番号２１をキーとして、契約者氏名、生年月日などの申込記載項目から構成される。

図３は、契約情報管理データベース３の構成例を示す図である。図３に示されるように、契約情報管理データベース３は、契約単位の通番である契約番号３１をキーとし、加入時申込番号３２、契約開始日３３、契約終了日３４など、契約者単位に必要となる項目から構成される。

図４は、審査履歴管理データベース４の構成例を示す図である。図４に示されるように、審査履歴管理データデース４は、申込毎の加入時の審査結果を保持しており、申込番号４１、審査結果４２などの項目から構成される。

なお、申込情報管理データベース２、契約情報管理データベース３、及び審査履歴管理データベース４はそれぞれ、申込番号を外部キーとしてテーブル結合を行うことが可能である。また、図２、３及び４の各テーブル情報を、申込番号をキーとして結合した例が図６の６１及び６２に示されている。

＜不正申込抽出処理の内容＞
図５は、不正申込抽出部によって実行される不正申込抽出処理の内容を説明するためのフローチャートである。なお、図５では、過去の短期契約解約者及び過去の加入時審査で不適格とされた契約予定者を不正加入対象者として抽出しているが、これに限られるものではなく、他の条件によって、或いは更に他の条件を追加して抽出することは可能である。

まず、過去の申込全てからのデータ抽出を行うと、処理件数が膨大となる可能性があるため、図５に示すように、不正申込抽出部１１は、当月から過去検査対象月数分の加入申込情報を、申込情報管理データベース２から抽出する（ステップ５１）。過去検査対象月数の定義は外部定義（図示しないメモリ等）に記憶しておけばよい。

また、不正申込抽出部１１は、抽出した検査対象月数分の加入申込情報の申込番号２１を検索キーとして、契約情報管理データベース３の加入時申込番号３２を一致条件として検索し契約情報を取得する（ステップ５２）。

次いで、不正申込抽出部１１は、取得した契約者情報の契約開始日３３、契約終了日３４から契約期間を算出し、短期契約解約者であるかを判定する（ステップ５３）。短期解約者であるかを判定する閾値（例えば１ヶ月）は、外部定義（図示しないメモリ等）に記憶しておけば良い。

判定の結果、短期契約解約者であった場合（ステップ５３でＹｅｓ）、不正申込抽出部１１は、該当加入申込情報を不正申込抽出データベース７に登録する。例えば、図６の６３及び６４のように契約開始から１ヶ月以内で契約終了となった契約者の加入申込情報を登録する。

一方、短期契約解約者でなかった場合（ステップ５３でＮｏ）、不正申込抽出部１１は、過去の加入時審査の不適格者の抽出を行う。つまり、不正申込抽出部１１は、対象申込の申込番号２１を検索キーとして、今度は審査履歴管理データベース４の加入時申込番号４１を一致条件として検索し、審査履歴情報を取得し、審査結果４２がＮＧであったか判定を行う（ステップ５５→５６）。

判定の結果、審査ＮＧであった場合（ステップ５６でＹｅｓ）、不正申込抽出部１１は、該当加入申込情報を不正申込抽出データベース７に登録する。図６の６５がその例である。

審査ＮＧでなかった場合（ステップ５６でＮｏ）、不正申込抽出部１１は、これら一連の抽出処理を、ステップ５１で取得した申込の件数分繰り返し行う（ステップ５７）。
以上の処理によって抽出された不正加入申込情報の例が図６に示されている。

＜不正加入者の申込パターン分析＞
不正申込抽出処理により取得した不正加入申込情報のリストを基に、続いて不正加入者の申込パターンの分析が行われる。

図７は、申込パターンの分析処理内容の一例を示す図である。例えば、太線枠７１は、生年月日、性別、顧客区分、加入地域、職業、本人確認書類の情報が類似している不正申込が複数あるケース（例）を示している。このように類似点が多い（所定数以上の項目が同一）場合には、同一不正加入者による多重加入による可能性が考えられる。

また、太線枠７２内には、名義が異なり、家族ではないにも拘わらず郵便番号と連絡先電話番号が一致するものが複数件含まれており、組織的な不正加入である可能性が考えられる。さらに、太線枠７３内では、同一名義でないにも拘わらず、同一のクレジット番号が利用されており、不正クレジットが組織的に利用されている可能性が考えられる。

申込パターンの分析の結果、不正加入者の特定に有効と考えられる申込項目と検索条件が、不正加入パターン定義データベース８に登録される。

＜不正加入定義データベースの内容構成＞
図８は、不正加入パターン定義データベース８の構成と、設定例を示す図である。図８に示すように、不正加入パターン定義データベース８は、パターンＩＤ８１、申込検索項目８２、検索条件８３、下限値８４、上限値８５の各データから構成される。検査対象の申込パターン別に申込検索項目、検索条件が設定され、パターンＩＤでパターン別グループ化を行う。検索条件には完全一致、範囲一致の条件を設定し、範囲一致が指定される場合は、下限値、上限値項目を設定し、指定された範囲内に申込項目が該当するかを検索することが可能である。

例えば、図７の太線枠７１のケースのように、生年月日、性別、顧客区分、加入地域、職業、本人確認書類の情報に相関関係があり、検査項目のパターンとして定義を行う場合、１つのパターングループとして図８の太線枠８８のようにレコードが登録される。その他、図７の太線枠７２及び７３のパターンはそれぞれ図８の太線枠８６及び８７のように設定される。

＜加入申込審査処理＞
図９は、申込パターン審査実行部１２によって実行される新規加入申込の審査処理の詳細を説明するためのフローチャートである。

まず、申込パターン審査実行部１２が、新規加入申込毎に、加入申込情報を読込み、メモリへ展開する（ステップ９０１）。また、申込パターン審査実行部１２は、不正加入パターン定義データベースの全レコードを読込み、パターン毎の検索項目、検索条件をメモリへ展開する（ステップ９０２）。

次いで、申込パターン審査実行部１２は、加入申込情報と不正申込抽出データベース７との照合処理を、取得したパターン毎に繰り返し行う（ステップ９０３乃至９０６）。つまり、パターン定義の申込検索項目を基に、加入申込情報の該当申込検索項目をキー情報として取得し、検索条件を基に、不正申込抽出データベース７の検索クエリーを生成し、検索を行う（ステップ９０４）。検索の結果、１件以上データが一致した場合、該当の申込番号とパターンＩＤをメモリに展開し、記憶する（ステップ９０５及び９０６）。

続いて、申込パターン審査実行部１２は、加入申込情報と不正申込抽出データベースの照合の結果、パターン一致するケースが存在するか判定を行う（ステップ９０７）。判定の結果、パターン一致件数が１件以上の場合（ステップ９０７でＹｅｓの場合）、申込パターン審査実行部１２は、パターンＩＤ毎の審査点数をパターン得点定義データベース１０１から取得し、審査合計得点を算出し、メモリへ展開する（ステップ９０８）。一方、パターン一致件数が０件の場合（ステップ９０７でＮｏの場合）、申込パターン審査実行部１２は、審査合計得点に０を設定し、メモリへ展開する（ステップ９０９）。

そして、申込パターン審査実行部１２は、ステップ９０８及び９０９で取得した審査合計得点をキーに審査レベル定義データベース１０２から審査レベルを取得する（ステップ９１０）。

最後に、申込パターン審査実行部１２は、該当申込のステップ９１０で取得した審査レベルの内容を審査履歴管理データベースに登録する（ステップ９１１）。

＜パターン得点定義／審査レベル定義データベースの内容構成＞
図１０は、パターン得点定義データベース１０１及び審査レベル定義データベース１０２の構成例、並びに図９の処理例を示す図である。

パターン得点定義データベース１０１は、パターンＩＤ１０１１、審査得点１０１２のデータから構成されており、不正申込パターンＩＤ毎の審査得点が登録される。また、審査結果定義データベース１０２は、審査レベル１０２１、下限値１０２２、上限値１０２３から構成されており、審査得点の範囲毎に審査レベルが定義される。

例えば、図１０のように、加入時の申込番号「１００００００６」について、ステップ９０３乃至９０６の不正申込データベースとの照合処理の結果、「ＰＴＮ００１」「ＰＴＮ００２」「ＰＴＮ００３」の３パターンに一致したとする。また、パターン得点定義データベース１０１では、パターンＩＤ「ＰＴＮ００１」「ＰＴＮ００２」「ＰＴＮ００３」に対してそれぞれ審査得点「６０」、「４０」、「２０」の得点が定義されているとする。一致パターンの合計得点は、ステップ９０８の処理により「１２０」と算出される。この審査合計得点をキーとして、ステップ９１０により審査レベル定義データベースの下限値１０２１、上限値１０２２の範囲に当てはまるレコードを検索する。図１０の例では、下限値「６０」〜上限値「９９９」のレコードが該当し、審査レベル「ＮＧ」を取得することができる。なお、この実施形態では、パターンに対して得点が予め割り当てられたテーブルを用いる場合について説明したが、本発明はこのような場合に限定されず、所定の演算式（例えば、各パターンに対して重み付け係数を有する線形的な関数）に基づいて審査得点を演算しても良い。

このように、各不正申込パターン別の重み付け、また審査レベルの定義付けを行う理由としては、定義した申込パターンによっては、不正加入ではない申込についてもパターン一致するケースが考えられるからである。多数一致が予測されるパターンについては、審査得点をパターン得点定義データベース１０１の審査得点を低く、また確実に不正加入の可能性が高いパターンについては審査得点を高く設定することにより、不用意に審査不合格とすることを防止し、詳細審査を実施するオペレータの負担を軽減することを可能とする。また、得点加算方式とすることにより、個々の不正パターンでは審査得点として低いケースであっても、より多くのパターンで照合一致した場合は、審査不合格とすることが可能となる。

＜まとめ＞
本発明による加入審査システムでは、新規の加入申込情報に含まれる複数の項目について、どの項目の組み合わせがどの程度の一致度であると不正加入パターンであるか示す不正加入パターンを識別子と共に格納する不正加入パターンデータベースが設けられている。そして、申込パターン審査実行部が、新規の加入申込情報と不正加入パターンとを照合し、一致する不正加入パターンを取得し、当該取得した不正加入パターンの数及び種類に応じた審査得点を算出（図１０参照）し、当該算出された審査得点の高さに基づいて不正の程度を示す審査レベル情報（図１０参照）を取得する。そして、審査レベル情報が新規の加入申込情報の識別情報と共に出力される。また、申込情報審査部は、審査レベル情報と加入申込情報を審査履歴情報として審査履歴情報を格納するための審査履歴管理データベースに登録される。このようにすることにより、加入時審査においては、同一の不正加入者や犯罪者集団からの多重加入申込であっても、過去の不正申込抽出データから分析したパターン毎の照合を行い、より多くのパターンで一致した申込については、不正加入者と同一である可能性が高いもの（不正の程度が高い）としてより詳細な審査を行うことができ、不正加入を未然に防ぐことができるようになる。

さらに、加入審査システムは、過去所定期間の加入申込情報とそれに対応する契約情報を、予め定められた基準（例えば、契約期間が所定期間よりも短いこと、及び審査によって加入が拒否されたこと（審査ＮＧであること）等）と照合して対象の加入申込情報が不正なものか判定し、不正であると判断された対象の加入申込情報を不正申込抽出データベースに登録する。そして、不正加入パターン分析部が、不正申込抽出データベースに登録された不正な加入申込情報のそれぞれに含まれる複数の項目同士を比較し、不正な加入申込情報の一致度を確認することにより、不正加入パターンを抽出して、当該抽出した不正加入パターンを不正加入パターン定義データベースに登録する。これにより、新たな不正方法が考え出されても順次不正加入パターンが更新されるので、当該新たな不正方法による不正加入を不正の程度が高いものとして抽出することができるようになる。

なお、本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。

また、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。

１・・・加入審査システム
２・・・申込情報管理データベース
３・・・契約情報管理データベース
４・・・ＦＡＴフォーマット領域
７・・・不正申込抽出データベース
８・・・不正加入パターン定義データベース
１１・・・不正申込抽出部
１２・・・申込パターン審査実行部
１３・・・不正加入パターン分析部
１４・・・加入審査申込情報入力部
１５・・・審査結果出力部
１０１・・・パターン得点定義データベース
１０２・・・審査レベル定義データベース

Claims (7)

1. 新規の加入申込情報が不正のものか審査する加入審査システムであって、
   前記新規の加入申込情報に含まれる複数の項目について、どの項目の組み合わせがどの程度の一致度であると不正加入パターンであるか示す不正加入パターンを識別子と共に格納する不正加入パターン格納部と、
   前記新規の加入申込情報の不正の程度を審査する申込情報審査部と、
   前記申込情報審査部による審査結果を出力する結果出力部と、
   不正な加入申込情報を格納する不正申込情報格納部と、
   過去所定期間の加入申込情報とそれに対応する契約情報を、予め定められた基準と照合して対象の加入申込情報が不正なものか判定し、不正であると判断された前記対象の加入申込情報を前記不正申込情報格納部に格納する不正申込情報抽出部と、
   前記不正申込情報格納部に格納された前記不正な加入申込情報のそれぞれに含まれる複数の項目同士を比較し、前記不正な加入申込情報の一致度を確認することにより、前記不正加入パターンを抽出して、当該抽出した不正加入パターンを前記不正加入パターン格納部に格納する不正加入パターン分析部と、を備え、
   前記予め定められた基準は、契約期間が所定期間よりも短いことを含み、
   前記申込情報審査部は、前記新規の加入申込情報と前記不正加入パターンとを照合し、一致する不正加入パターンを取得し、当該取得した不正加入パターンの数及び種類に応じた審査得点を算出し、当該算出された審査得点の高さに基づいて不正の程度を示す審査レベル情報を取得し、
   前記結果出力部は、前記審査レベル情報を前記新規の加入申込情報の識別情報と共に出力することを特徴とする加入審査システム。
2. 請求項１において、
   前記申込情報審査部は、前記審査レベル情報と前記新規の加入申込情報を審査履歴情報として審査履歴情報を格納するための審査履歴格納部に登録することを特徴とする加入審査システム。
3. 請求項１において、
   前記予め定められた基準は、さらに、審査によって加入が拒否されたこと（審査ＮＧであること）、を含むことを特徴とする加入審査システム。
4. 新規の加入申込情報に含まれる複数の項目について、どの項目の組み合わせがどの程度の一致度であると不正加入パターンであるか示す不正加入パターンを識別子と共に格納する不正加入パターン格納部と、前記新規の加入申込情報の不正の程度を審査する申込情報審査部と、前記申込情報審査部による審査結果を出力する結果出力部と、不正な加入申込情報を格納する不正申込情報格納部と、不正申込情報抽出部と、不正加入パターン分析部と、を有する加入審査システムを用いて、前記新規の加入申込情報が不正のものか審査する加入審査方法であって、
   前記申込情報審査部が、前記新規の加入申込情報と前記不正加入パターンとを照合し、一致する不正加入パターンを取得し、当該取得した不正加入パターンの数及び種類に応じた審査得点を算出し、当該算出された審査得点の高さに基づいて不正の程度を示す審査レベル情報を取得するステップと、
   前記不正申込情報抽出部が、過去所定期間の加入申込情報とそれに対応する契約情報を、予め定められた基準と照合して対象の加入申込情報が不正なものか判定し、不正であると判断された前記対象の加入申込情報を前記不正申込情報格納部に格納するステップと、
   不正加入パターン分析部が、前記不正申込情報格納部に格納された前記不正な加入申込情報のそれぞれに含まれる複数の項目同士を比較し、前記不正な加入申込情報の一致度を確認することにより、前記不正加入パターンを抽出して、当該抽出した不正加入パターンを前記不正加入パターン格納部に格納するステップと、
   前記結果出力部が、前記審査レベル情報を前記新規の加入申込情報の識別情報と共に出力するステップと、を備え、
   前記予め定められた基準は、契約期間が所定期間よりも短いことを含むことを特徴とする加入審査方法。
5. 請求項４において、
   さらに、前記申込情報審査部が、前記審査レベル情報と前記新規の加入申込情報を審査履歴情報として審査履歴情報を格納するための審査履歴格納部に登録するステップを備えることを特徴とする加入審査方法。
6. 請求項４において、
   前記予め定められた基準は、さらに、審査によって加入が拒否されたこと（審査ＮＧであること）、を含むことを特徴とする加入審査方法。
7. コンピュータを請求項１に記載の加入審査システムとして機能させるためのプログラム。

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