JP6079538B2 - 通知装置、通知システム、通知方法および通知プログラム - Google Patents

Description

本発明は、通知装置等に関する。

近年、振り込め詐欺などの被害が発生しており、社会的な問題となっている。このため、電話などの通話内容や通話情報を分析して、振り込め詐欺か否かを判断し、振り込め詐欺と判断した場合に、本人だけでなく第三者に通知する従来技術１が存在する。

また、従来技術２では、振り込め詐欺の進行度に応じて、指定先に電子メールで通知、警察に通知と、対策を変更することで、煩わしさの解消と詐欺の防止との両立を図っている。

特開２００５−８４７３９号公報 特開２０１０−２７３１３０号公報

しかしながら、上述した従来技術では、対象者が詐欺被害に遭いそうな旨を第三者に効果的に通知して、詐欺被害を抑止することができないという問題がある。

例えば、従来技術１において、振り込め詐欺か否かの判定は、必ずしも全て正しく判定できるとは限らない。そのため、判定の基準が緩いと誤検出した結果を第三者に通知する可能性が高くなり、逆に基準が厳しいと検出漏れが生じる恐れがある。その結果、本当に振り込め詐欺の通話があったときに、誤検出に慣れてしまった第三者が対応しなくなったり、検出漏れで通知されなかったりして、詐欺を防止できない可能性が生じる。

また、従来技術２では、進行度がある一定以上の通話がすべて通知されてしまうので、必ずしも通知された方が対応できるとは限らない。例えば、多くの装置からの通知先になっている自治体やボランティア団体の方などの場合、義務ではないので通知頻度が多いと対応しなくなったり、人数的・物理的に対応できなかったりする恐れがある。

１つの側面では、対象者が詐欺被害に遭いそうな旨を第三者に効果的に通知して、詐欺被害を抑止することができる通知装置および通知システムを提供することを目的とする。

第１の案では、通知装置は、判定部と、算出部と、通知部とを有する。判定部は、通話音声を基にして、通知先に情報を通知するか否かを判定する。算出部は、通知先と該通知先に情報を通知した日付とを対応付けた通知記録テーブルを基にして、通知先に情報を通知してからの経過時間を通知先毎に算出する。通知部は、判定部が通知先に情報を通知すると判定した場合に、通知先毎の経過時間を基にして、他の通知先の経過時間と比較して、経過時間の長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先に情報を通知する。

本発明の１実施態様によれば、対象者が詐欺被害に遭いそうな旨を第三者に効果的に通知して、詐欺被害を抑止することができる。

図１は、本実施例１に係る通知システムの構成を示す図である。 図２は、本実施例１に係る通知装置の構成を示す機能ブロック図である。 図３は、本実施例１に係る通知先テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、本実施例１に係る通知記録テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、本実施例１に係る通知装置の処理手順を示すフローチャートである。 図６は、本実施例１に係る通知先を選出する処理手順を示すフローチャートである。 図７は、通知先の第三者が詐欺を防止できる確率モデルの一例を示す図である。 図８は、３回とも詐欺を防止できる確率の一例を示す図である。 図９は、本実施例２に係る通知システムの構成を示す図である。 図１０は、本実施例２に係る通知装置の構成を示す機能ブロック図である。 図１１は、本実施例２に係る通知先テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１２は、本実施例２に係る通知記録テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１３は、本実施例２に係る選出基準情報のデータ構造の一例を示す図である。 図１４は、本実施例２に係る通知装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１５は、本実施例３に係る通知システムの構成を示す図である。 図１６は、本実施例３に係る通知装置の構成を示す機能ブロック図である。 図１７は、本実施例３に係る通知先テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１８は、本実施例３に係る通知記録テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１９は、本実施例３に係る通知順情報のデータ構造の一例を示す図である。 図２０は、本実施例３に係る再通知情報のデータ構造の一例を示す図である。 図２１は、本実施例３に係る通知装置の処理手順を示すフローチャートである。 図２２は、本実施例３に係る通知装置の応答処理の処理手順を示すフローチャートである。 図２３は、通知プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、本願の開示する通知装置および通知システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

本実施例１に係る通知システムの一例について説明する。図１は、本実施例１に係る通知システムの構成を示す図である。図１に示すように、この通知システムは、端末装置１０ａ，１０ｂと、第三者端末２０ａ，２０ｂと、通知装置１００とを有する。端末装置１０ａ，１０ｂ、第三者端末２０ａ，２０ｂ、通知装置１００は、ネットワーク５０に接続される。以下の説明では、端末装置１０ａ，１０ｂをまとめて適宜、端末装置１０と表記する。第三者端末２０ａ，２０ｂをまとめて適宜、第三者端末２０と表記する。

端末装置１０は、利用者の通話の音声情報を取得する端末装置であり、電話機に内蔵されていても良いし、電話機の外部に接続されるものでも良い。端末装置１０は、音声情報と、付属情報と、端末ＩＤとを対応付けた情報を、通知装置１００に送信する。このうち、音声情報は、利用者側の音声情報と、利用者の通話相手側の音声情報とを含む。付属情報は、通話相手の電話番号、通話開始時間、通話終了時間の情報を含む。端末ＩＤは、端末装置１０を一意に識別する情報である。

第三者端末２０は、第三者が利用する端末装置であり、電話機や携帯電話等に対応する。ここで第三者は、端末装置１０の利用者が振り込め詐欺に遭いそうな場合に、通知装置１００から、その旨を通知され、利用者に注意を促す人物に対応する。例えば、第三者は、利用者の友人、親族、隣人、警察、ボランティアなどに対応する。

通知装置１００は、端末装置１０から送信される情報を基にして、端末装置１０の利用者が振り込め詐欺に遭いそうであるか否かを判定する。通知装置１００は、利用者が振り込め詐欺に遭いそうな場合に、利用者が振り込め詐欺に遭いそうな旨の情報を、第三者端末２０に通知する。特に、通知装置１００は、情報を第三者端末２０に通知する場合に、同一の第三者に連続して通知されないように通知先を分散させる。

本実施例１に係る通知装置１００の構成について説明する。図２は、本実施例１に係る通知装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この通知装置１００は、通信部１１０、記憶部１２０、制御部１３０を有する。

通信部１１０は、ネットワーク５０を介して、端末装置１０、第三者端末２０とデータ通信を行う通信装置である。後述する制御部１３０は、通信部１１０を介して、他の装置とデータをやり取りする。

記憶部１２０は、通知先テーブル１２０ａ、通知記録テーブル１２０ｂを記憶する。記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。

通知先テーブル１２０ａは、第三者の通知先の情報を定義するテーブルである。図３は、本実施例１に係る通知先テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この通知先テーブル１２０ａは、端末ＩＤと、詐欺を防止できる確率「大」の通知先と、詐欺を防止できる確率「中」の通知先と、詐欺を防止できる確率「小」の通知先とを対応付ける。端末ＩＤは、端末装置１０を一意に識別する情報である。詐欺を防止できる確率「大、中、小」の通知先は、管理者が事前情報などから適宜設定する。

例えば、端末ＩＤ「１２３」について、詐欺を防止できる確率「大」の通知先は、Ａさんの第三者端末２０となり、確率「中」の通知先は、Ｂさんの第三者端末２０となり、確率「小」の通知先は、Ｃさんの第三者端末２０となる。

通知記録テーブル１２０ｂは、第三者に通知を行った直近の通知日を記憶するテーブルである。図４は、本実施例１に係る通知記録テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、この通知記録テーブル１２０ｂは、通知先と直近の通知日とを対応付ける。例えば、通知先の「Ａさん」に通知した直近の通知日は「２０１３年１月５日」となる。

図２の説明に戻る。制御部１３０は、判定部１３０ａ、算出部１３０ｂ、通知部１３０ｃを有する。制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路に対応する。

判定部１３０ａは、端末装置１０から音声情報、付属情報、端末ＩＤの情報を取得し、音声情報および付属情報を基にして、通知先に情報を通知するか否かを判定する処理部である。判定部１３０ａは、判定結果と、端末ＩＤの情報を、算出部１３０ｂに出力する。また、判定部１３０ａは、後述する過信度合いおよび詐欺らしさの情報、判定結果、端末ＩＤの情報を、通知部１３０ｃに出力する。

具体的に、判定部１３０ａは、音声情報を分析することで、「過信度合い」および「詐欺らしさ」を算出する。「過信度合い」は、考察力が低下した過信状態である度合いである。判定部１３０ａは、利用者側から発せされた音声の高さや大きさから算出される緊張度合い、普段の声との違い度合いを用いて、過信度合いを算出する。判定部１３０ａは、利用者毎に普段の音声の情報を保持しており、端末装置１０から取得する音声情報と比較する。例えば、判定部１３０ａは、利用者の普段の音声よりも音声情報の音声が異なれば異なるほど、過信度合いの値を大きくする。過信度合いの値を大きくする度合いは、管理者が適宜設定すればよい。判定部１３０ａは、その他どのような従来技術を用いて、過信度合いを算出しても良い。

「詐欺らしさ」は、利用者の通話相手側から発せられた通話の内容、通話の長さ、通話の時間帯が、過去の詐欺の事例とどの程度類似しているかにより、算出される値である。例えば、判定部１３０ａは、詐欺で用いられるキーワードの情報を保持しており、係るキーワードが通話内容に含まれている回数に応じて、詐欺らしさの値を大きくする。また、付属情報に含まれる電話番号がブラックリストに載っている場合、通話時間帯が、詐欺の頻発する通話時間帯である場合、通話時間が詐欺の典型的な時間長である場合に、詐欺らしさの値を更に大きくする。詐欺らしさの値を大きくする度合いは、管理者が適宜設定すればよい。判定部１３０ａは、その他どのような従来技術を用いて、詐欺らしさを算出しても良い。

判定部１３０ａは、過信度合い、詐欺らしさを算出した後に、通知先に情報を通知するか否かを判定する。判定部１３０ａは、過信度合いおよび詐欺らしさが所定の閾値以上となる場合に、通知先に情報を通知すると判定する。なお、判定部１３０ａは、過信度合いまたは詐欺らしさのどちらか一方が、所定の閾値以上となった場合でも、通知先に情報を通知すると判定しても良い。

算出部１３０ｂは、通知先に情報を通知すると判定された場合に、下記の処理を実行する。算出部１３０ｂは、通知記録テーブル１２０ｂを参照し、現在の日付情報と、直近の通知日とを比較して、通知先毎に、直近の通知日から現在の日付までの経過時間を算出する処理部である。以下の説明では、直近の通知日から現在の日付までの経過時間を、「無通知時間長」と適宜表記する。

算出部１３０ｂは、現在の日付情報を、図示しないタイマから取得する。算出部１３０ｂは、直近の通知日が「２０１３年１月５日」で、現在の日付が「２０１３年１月２５日」の場合には、無通知時間長は「２０日」となる。算出部１３０ｂは、通知先の直近の通知日が「無し」の場合には、該当する通知先の無通知時間長を「無限大」または「３６５日」とする。算出部１３０ｂは、各通知先の無通知時間長と、端末ＩＤの情報を、通知部１３０ｃに出力する。

なお、算出部１３０ｂは、端末ＩＤと、通知先テーブル１２０ａとを比較して、通知先の候補を特定し、通知先の候補の無通知時間長のみを算出しても良い。例えば、図３について、端末ＩＤが「１２３」である場合には、通知先の候補は、「Ａさん、Ｂさん、Ｃさん」となる。この場合には、算出部１３０ｂは、「Ａさん、Ｂさん、Ｃさん」について、無通知時間長を算出すれば良い。

通知部１３０ｃは、通知先の候補のうち、無通知時間長が長い通知先を優先して選択し、選択した通知先の第三者端末２０に情報を通知する処理部である。具体的に、通知部１３０ｃの処理を説明する。なお、下記の説明において、過信度合いが高いとは、過信度合いが第１閾値以上であることを示す。過信度合いが中程度であるとは、過信度合いが第１閾値未満、第２閾値以上であることを示す。過信度合いが低いとは、過信度合いが第２閾値未満であることを示す。ただし、第１閾値と第２閾値との大小関係を、「第１閾値＞第２閾値」とする。

通知部１３０ｃは、過信度合いが高い場合には、詐欺を防止できる確率が「大」の通知先候補のうち、無通知時間長が最長の通知先を選択する。図３において、端末ＩＤ「１２３」の場合には、通知先の候補「Ａさん」を優先的に選択する。ただし、Ａさんの無通知時間長が所定の閾値未満である場合には、他の通知先の候補のうち、無通知時間が最長となる通知先を選択する。例えば、図３において、端末ＩＤ「１２３」の他の通知先の候補は、「Ｂさん」、「Ｃさん」となる。

通知部１３０ｃは、過信度合いが中程度の場合には、詐欺を防止できる確率が「中」の通知先候補のうち、無通知時間長が最長の通知先を選択する。図３において、端末ＩＤ「１２３」の場合には、通知先の候補「Ｂさん」を優先的に選択する。ただし、Ｂさんの無通知時間長が所定の閾値未満である場合には、他の通知先の候補のうち、無通知時間が最長となる通知先を選択する。例えば、図３において、端末ＩＤ「１２３」の他の通知先の候補は、「Ａさん」、「Ｃさん」となる。

過信度合いが低い場合には、詐欺を防止できる確率が「小」の通知先候補のうち、無通知時間長が最長の通知先を選択する。図３において、端末ＩＤ「１２３」の場合には、通知先の候補「Ｃさん」を優先的に選択する。ただし、Ａさんの無通知時間長が所定の閾値未満である場合には、他の通知先の候補のうち、無通知時間が最長となる通知先を選択する。例えば、図３において、端末ＩＤ「１２３」の他の通知先の候補は、「Ｂさん」、「Ａさん」となる。

通知部１３０ｃは、第三者端末２０に情報を通知した場合に、通知先記録テーブル１２０ｂについて、該当する通知先の直近の通知日を現在の日付に更新する。例えば、通知先「Ａさん」に情報を通知した場合には、通知先「Ａさん」に対応する直近の通知日を現在の日付に更新する。通知部１３０が、通知する情報には、例えば、端末ＩＤに対応する利用者が詐欺に遭いそうである旨の情報や、通話時間等が含まれる。なお、通知部１３０ｃは、例えば、電子メール、ＳＭＳ（Short Message Service）、自動音声応答装置等を用いて、第三者端末２０に通知すればよい。

次に、本実施例１に係る通知装置１００の処理手順について説明する。図５は、本実施例１に係る通知装置の処理手順を示すフローチャートである。例えば、図５に示す処理は、通知装置１００が、端末装置１０から音声情報、付属情報、端末ＩＤの情報を受信したことを契機にして実行する。図５に示すように、通知装置１００は、詐欺らしさおよび過信度合いを算出し（ステップＳ１０１）、通知するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。

通知装置１００は、通知を要しないと判定した場合には（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、通知装置１００は、通知を要すると判定した場合には（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、通知先の候補の無通知時間長を算出する（ステップＳ１０３）。

通知装置１００は、通知先の候補から通知先を選出して通知先の第三者端末２０に情報を送信し（ステップＳ１０４）、通知記録テーブル１２０ｂを更新する（ステップＳ１０５）。

次に、通知装置１００が、通知先を選出する具体的な処理手順について説明する。図６は、本実施例１に係る通知先を選出する処理手順を示すフローチャートである。図６に示す処理は、図５のステップＳ１０４に対応する。

図６に示すように、ステップＳ１５１において、通知装置１００は、過信度合いが高い場合には、ステップＳ１５２に移行する。通知装置１００は、過信度合いが中程度の場合は、ステップＳ１５５に移行する。通知装置１００は、過信度合いが低い場合には、ステップＳ１５７に移行する。

過信度合いが高い場合について説明する。通知装置１００は、無通知時間長が閾値以上で詐欺を防止できる確率が大の通知先の候補を抽出する（ステップＳ１５２）。通知装置１００は、通知先の候補が有る場合には（ステップＳ１５３，Ｙｅｓ）、通知先の候補の内、無通知時間長が最も長い通知先を選出する（ステップＳ１５４）。一方、通知装置１００は、通知先の候補が無い場合には（ステップＳ１５３，Ｎｏ）、ステップＳ１５５に移行する。

過信度合いが中程度の場合について説明する。通知装置１００は、無通知時間長が閾値以上で詐欺を防止できる確率が中の通知先の候補を抽出する（ステップＳ１５５）。通知装置１００は、通知先の候補が有る場合には（ステップＳ１５６，Ｙｅｓ）、ステップＳ１５４に移行する。一方、通知装置１００は、通知先の候補が無い場合には（ステップＳ１５６，Ｎｏ）、ステップＳ１５７に移行する。

過信度合いが低い場合について説明する。通知装置１００は、無通知時間長が閾値以上で詐欺を防止できる確率が小の通知先の候補を抽出する（ステップＳ１５７）。通知装置１００は、通知先の候補が有る場合には（ステップＳ１５８，Ｙｅｓ）、ステップＳ１５４に移行する。

一方、通知装置１００は、通知先の候補が無い場合には（ステップＳ１５８，Ｎｏ）、無通知時間長が閾値以上で詐欺を防止できる確率が中の通知先の候補を抽出する（ステップＳ１５９）。通知装置１００は、通知先がある場合には（ステップＳ１６０，Ｙｅｓ）、ステップ１５４に移行する。

一方、通知装置１００は、通知先の候補が無い場合には（ステップＳ１６０，Ｎｏ）、全ての通知先の候補内で、無通知時間長が最も長い通知先を算出する（ステップＳ１６１）。

次に、本実施例１に係る通知装置１００の効果について説明する。通知装置１００は、音声情報を基にして、通知先に情報を通知すると判定した場合に、通知先毎に無通知時間長を算出する。通知装置１００は、通知先毎の無通知時間長を基にして、無通知時間長が長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先に情報を通知する。このため、本実施例１に係る通知装置１００によれば、情報が通知される通知先が分散されるため、利用者が詐欺被害に遭いそうな旨を第三者に効果的に通知して、詐欺被害を抑止することができる。

また、通知装置１００は、過信度合いに加えて詐欺らしさを求め、過信度合いと詐欺らしさを基にして、情報を通知するか否かを判定する。このため、利用者に対する詐欺が発生したか否かをより正確に判定することができる。

また、通知装置１００は、詐欺を防止できる確率に応じて、通知先をグループ分けする。通知装置１００は、過信度合いが高い場合には、詐欺を防止できる確率「大」の通知先に優先的に通知する。通知装置１００は、過信度合いが中程度の場合には、詐欺を防止できる確率「中」の通知先に優先的に通知する。通知装置１００は、過信度合いが低い場合には、詐欺を防止できる確率「小」の通知先に優先的に通知する。このため、過信度合いに応じて、最適な第三者に情報を通知することができる。

図７は、通知先の第三者が詐欺を防止できる確率モデルの一例を示す図である。通知先「Ａさん」が詐欺を防止できる確率が「大」、通知先「Ｂさん」が「中」、通知先「Ｃさん」が「小」であるが、共通の傾向として、過信度合いは高いほど、無通知時間長は短いほど、防止しにくくなるので確率は下がる傾向にある。

このとき、同一の端末から短い通知間隔で３回通知があった場合に、従来技術の全通知方式、本発明の無通知時間長を基に通知先を選出する方式、本発明の無通知時間長と過信度合いを基に通知先を選出する方式において、３回とも詐欺を防止できる確率を図８に示す。

図８は、３回とも詐欺を防止できる確率の一例を示す図である。本発明の無通知時間長と過信度合いを基に選出する方式が平均として高いことが分かる。このように無通知時間長と過信度合いから、過信度合いが低いときには詐欺を防止できる確率が「大」の通知先には温存して別の通知先に通知し、過信度合いが高いときに詐欺を防止できる確率が「大」の通知先に通知することで、全体として詐欺を防止できる確率を向上することができる。

従来技術における全通知方式では、Ａさん、Ｂさん、Ｃさんの３名全員に３回とも通知される。そのため、２回目、３回目の通知は、全員の無通知時間長は短いタイミングとなる。例えば、通知された過信度合いが、１回目は高い、２回目は中程度、３回目は低い場合に、３回とも詐欺を防止できる確率の算出方法を説明する。

１回目は高いが無通知時間長が長いので、通知先Ａさんは１００％、通知先Ｂさんは８０％、通知先Ｃさんは６０％の確率で防止することができる。このとき、１回目の詐欺を防止できる確率は、３名のうちの誰かが防止できればよいので、１００％から全員が防止できない確率を減算すれば、１回目を防止できる確率を算出できる。全員が防止できない確率は、通知先Ａさんが防止できない確率０％（＝１００％−１００％）、通知先Ｂさんが防止できない確率２０％(＝１００％−８０％）、通知先Ｃさんが防止できない確率４０％(＝１００％−６０％)を乗算した０％である。したがって、１００％(＝１００％−０％)が１回目の詐欺を防止できる確率となる。

２回目は中程度だが無通知時間長が短いので、通知先Ａさんは５０％、通知先Ｂさんは５０％、通知先Ｃさんは３０％の確率で防止することができる。このとき、２回目の詐欺を防止できる確率も、３名のうちの誰かが防止できればよいので、１００％から全員が防止できない確率を減算すれば、２回目を防止できる確率を算出できる。全員が防止できない確率は、通知先Ａさんが防止できない確率５０％（＝１００％−５０％）、通知先Ｂさんが防止できない確率５０％（＝１００％−５０％）、通知先Ｃさんが防止できない確率７０％（＝１００％−３０％）を乗算した１７．５％である。したがって、８２．５％（＝１００％−１７．５％）が２回目の詐欺を防止できる確率となる。

３回目は低いが無通知時間長が短いので、通知先Ａさんは５０％、通知先Ｂさんは５０％、通知先Ｃさんは５０％の確率で防止することができる。このとき、３回目の詐欺を防止できる確率も、３名のうちの誰かが防止できればよいので、１００％から全員が防止できない確率を減算すれば、３回目を防止できる確率を算出できる。全員が防止できない確率は、通知先Ａさんが防止できない確率５０％（＝１００％−５０％）、通知先Ｂさんが防止できない確率５０％（＝１００％−５０％）、通知先Ｃさんが防止できない確率５０％（＝１００％−５０％）を乗算した１２．５％である。したがって、８７．５％（＝１００％−１２．５％）が３回目の詐欺を防止できる確率となる。

このとき、３回とも詐欺を防止できる確率は、１回目の詐欺を防止できる確率１００％、２回目の詐欺を防止できる確率８２．５％、３回目の詐欺を防止できる確率８７．５％を乗算した７２．１８７５％を四捨五入して７２％と算出できる。

本発明の無通知時間長を基に選出する方式では、無通知時間長が短い者を選出しないので、３回の通知が、Ａさん、Ｂさん、Ｃさんのいずれかに通知される。例えば、通知された過信度合いが、１回目は高い、２回目は中程度、３回目は低い場合に、３回とも詐欺を防止できる確率の算出方法を説明する。

このとき、３回とも詐欺を防止できる確率は、通知される順番は全部で６通り（ＡＢＣ、ＡＣＢ、ＢＡＣ、ＢＣＡ、ＣＡＢ、ＣＢＡ）が等確率で起こりうるので、それぞれの通知順で詐欺を防止できる確率の平均を求めればよい。

通知順がＡＢＣの場合、1回目の詐欺を防止できる確率の１００％、２回目の詐欺を防止できる確率の１００％、３回目の詐欺を防止できる確率の１００％を乗算した１００％の確率で詐欺を防止できる。通知順がＡＣＢの場合、１回目の詐欺を防止できる確率の１００％、２回目の詐欺を防止できる確率の８０％、３回目の詐欺を防止できる確率の１００％を乗算した８０％の確率で詐欺を防止できる。同様に、通知順がＢＡＣで８０％、ＢＣＡで６４％、ＣＡＢで６０％、ＣＢＡで６０％の確率で詐欺を防止できる。そのため、これらの詐欺を防止できる確率（１００％、８０％、８０％、６４％、６０％、６０％）の平均７４％が３回とも詐欺を防止できる確率となる。

本実施例１に係る通信装置１００は、上述した図６のフローチャートに従って選出される。例えば、通知された過信度合いが、１回目は高い、２回目は中程度、３回目は低い場合に、３回とも詐欺を防止できる確率の算出方法を説明する。

１回目は過信度合いが高いので通知先Ａさんが選出され、１回目の詐欺を防止できる確率は１００％、２回目は過信度合いが中程度なので通知先Ｂさんが選出され、２回目の詐欺を防止できる確率は１００％、３回目は過信度合いが低いので通知先Ｃさんが選出される。このため、３回目の詐欺を防止できる確率は１００％となり、３回とも詐欺を防止できる確率は１００％となる。

また、１回目は中程度、２回目は中程度、３回目は高い場合について説明する。１回目は過信度合いが中程度なので通知先Ｂさんが選出され、２回目の詐欺を防止できる確率は１００％となる。２回目も中程度だが通知先Ｂさんの無通知時間長は長くないので通知先Ｃさんが選出され、２回目の詐欺を防止できる確率は８０％、３回目は過信度合いが高いので通知先Ａさんが選出され、３回目の詐欺を防止できる確率は１００％となり、３回とも詐欺を防止できる確率は８０％となる。

本実施例２に係る通知システムの一例について説明する。図９は、本実施例２に係る通知システムの構成を示す図である。図９に示すように、この通知システムは、端末装置１０ａ，１０ｂと、第三者端末２０ａ，２０ｂと、通知装置２００とを有する。端末装置１０ａ，１０ｂ、端末装置２０ａ，２０ｂ、通知装置２００は、ネットワーク５０に接続される。以下の説明では、端末装置１０ａ，１０ｂをまとめて適宜、端末装置１０と表記する。第三者端末２０ａ，２０ｂをまとめて適宜、第三者端末２０と表記する。端末装置１０および第三者端末２０に関する説明は、実施例１に示した端末装置１０および第三者端末２０に関する説明と同様である。

本実施例２に係る第三者端末２０の第三者は、通知装置２００から情報を受信した場合に、第三者端末２０を操作して、適宜応答を通知装置２００に送信するものとする。第三者が、通知装置２００からの情報に気が付かない場合には、通知装置２００は、応答を受信しないことになる。

通知装置２００は、端末装置１０から送信される情報を基にして、端末装置１０の利用者が振り込め詐欺に遭いそうであるか否かを判定する。通知装置２００は、利用者が振り込め詐欺に遭いそうな場合に、利用者が振り込め詐欺に遭いそうな旨の情報を、第三者端末２０に通知する。特に、通知装置２００は、情報を第三者端末２０に通知する場合に、同一の第三者に連続して通知されないように通知先を分散させる。

本実施例２に係る通知装置２００の構成について説明する。図１０は、本実施例２に係る通知装置の構成を示す機能ブロック図である。図１０に示すように、この通知装置２００は、通知部２１０、記憶部２２０、制御部２３０を有する。

通信部２１０は、ネットワーク５０を介して、端末装置１０、第三者端末２０とデータ通信を行う通信装置である。後述する制御部２３０は、通信部２１０を介して、他の装置とデータをやり取りする。

記憶部２２０は、通知先テーブル２２０ａ、通知記録テーブル２２０ｂ、選出基準情報２２０ｃを有する。記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。

通知先テーブル２２０ａは、第三者の通知先を定義するテーブルである。図１１は、本実施例２に係る通知先テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１１に示すように、この通知先テーブル２２０ａは、端末ＩＤと通知先とを対応付ける。例えば、端末ＩＤ「１２３」の端末装置１０の利用者が詐欺に遭いそうな場合には、「Ａさん、Ｂさん、Ｃさん」が通知先となる。

通知記録テーブル２２０ｂは、第三者に通知を行った通知日や第三者の応答の有無に関する情報を有するテーブルである。図１２は、本実施例２に係る通知記録テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１２に示すように、この通知記録テーブル２２０ｂは、通知ＩＤと、通知先と、通知日と、応答有無とを対応付ける。通知ＩＤは、各通知先に対して行った通知を一意に識別する情報である。通知先は、実施例１の通知先と同様である。通知日は、通知を行った通知日である。応答有無は、通知を受けた通知先の第三者が応答したか否かを示す情報である。応答した場合には応答有無が「有」となり、応答しなかった場合には応答有無が「無」となる。

選出基準情報２２０ｃは、端末装置１０の利用者が詐欺に遭いそうな場合に、如何にして、通知先の第三者を選出するのかを示す情報である。図１３は、本実施例２に係る選出基準情報のデータ構造の一例を示す図である。図１３に示すように、詐欺らしさと過信度合いとの関係から、選出基準Ｘ，Ｙ，Ｚが特定される。図１３において縦軸は詐欺らしさの値を示し、横軸は過信度合いの値を示す。

選出基準Ｘは、応答率が８０％以上で無通知時間長が３日以上の通知先を選出するという基準である。なお、該当する通知先が無ければ無通知時間長が３日以上で応答率が最も高い通知先、さらに該当がなければ応答率が最も高い通知先とする。詐欺らしさが高く過信度合いも高い場合には、最も詐欺を防止できる確率が高いと予想される通知先、つまり、無通知時間長が長く応答率が高い通知先を選出基準Ｘに従って選出する。

選出基準Ｙは、応答率が５０％以上８０％未満で無通知時間長が３日以上の通知先を選出する基準である。該当がなければ応答率５０％未満で無通知時間長が３日以上の通知先、さらに該当がなければ応答率が８０％未満で無通知時間長が最も長い通知先とする。詐欺らしさがやや低いが過信度合いが高い場合、第三者により本人を落ち着かせるように無通知時間長が長く応答率が高めの通知先を選考基準Ｙに従って選出する。

選出基準Ｚは、応答率が５０％未満で無通知時間長が３日以上の通知先を選出する基準である。該当がなければ応答率が５０％以上８０％未満で無通知時間長が３日以上の通知先、さらに該当がなければ応答率が８０％未満で無通知時間長が最も長い通知先とする。詐欺らしさが高いが過信度合いがやや低い場合、詐欺の可能性が高いが本人も詐欺と認識している可能性も高い。そのため、第三者からの注意喚起は不要である可能性も高いが、このときは応答率が低い通知先を選考基準Ｚに従って選出する。

なお、選出基準Ｚは、応答率が低い通知先なので、誰も応答しない確率を下げるために複数の通知先を選出してもよい。また、応答率が所定の値より低い通知先は、所定の無通知時間長がある場合に必ず通知するようにして、応答率を改善する機会を与えるようにしてもよい。ところで、選考基準Ｘ〜Ｚにより複数の通知先が候補となった場合には、これまでの通知回数の少ない通知先を優先して選出してもよい。

図１０の説明に戻る。制御部２３０は、判定部２３０ａ、算出部２３０ｂ、通知部２３０ｃを有する。制御部２３０は、例えば、ＡＳＩＣや、ＦＰＧＡなどの集積装置に対応する。また、制御部２３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路に対応する。

判定部２３０ａは、端末装置１０から取得する音声情報、付属情報、端末ＩＤを取得し、音声情報および付属情報を基にして、通知先に情報を通知するか否かを判定する処理部である。判定部２３０ａは、判定結果と、端末ＩＤの情報を、算出部２３０ｂに出力する。また、判定部２３０ａは、過信度合いおよび詐欺らしさの情報、判定結果、端末ＩＤの情報を、通知部２３０ｃに出力する。

判定部２３０ａが、過信度合いおよび詐欺らしさを算出する処理は、実施例１の判定部１３０ａが行う処理と同様である。また、判定部２３０ａが、通知先に情報を通知するか否かを判定する処理は、実施例１の判定部１３０ａが行う処理と同様である。

算出部２３０ｂは、通知先に情報を通知すると判定された場合に、各通知先の無通知時間長および応答率を算出し、算出結果を通知部２３０ｃに出力する処理部である。

算出部２３０ｂが、各通知先の無通知時間長を算出する処理の一例について説明する。算出部２３０ｂは、通知記録テーブル２２０ｂを参照し、各通知先の直近の通知日を特定する。算出部２３０ｂは、各通知先の直近の通知日と、現在の日付とを比較することで、各通知先の無通知時間長を算出する。

算出部２３０ｂが、各通知先の応答率を算出する処理の一例について説明する。算出部２３０ｂは、通知記録テーブル２２０ｂを参照し、該当する通知先について、応答が「有」の場合を「１」、応答が「無」の場合を「０」として集計し、集計結果を通知先に対する全通知回数で除算することで、応答率を算出する。

例えば、通知先「Ａさん」の応答率を算出する場合について説明する。例えば、図１２に示す例では、通知先「Ａさん」に対する通知回数が「３」回であり、そのうち応答有りが「１」回であり、応答無しが「２」回である。このため、通知先「Ａさん」の応答率は、「１／３」となる。

算出部２３０ｂは、判定部２３０ａから取得した端末ＩＤと、通知先テーブル２２０ａとを比較して、端末ＩＤに対応する通知先を特定し、特定した通知先に対して、応答率を算出しても良い。例えば、判定部２３０ａから取得した端末ＩＤが「１２３」である場合には、通知先「Ａさん、Ｂさん、Ｃさん」について、無通知時間長、応答率を算出する。

通知部２３０ｃは、判定部２３０ａから取得する過信度合いおよび詐欺らしさの関係と、選出基準情報２２０ｃとを比較して、選出基準を判定し、選出基準を満たす通知先を選出する。通知部２３０ｃは、選出した通知先に対応する第三者端末２０に情報を通知する。

判定部２３０ａから取得する過信度合いおよび詐欺らしさの関係が、選出基準情報２２０ｃの「選出基準Ｘ」である場合の通知部２３０ｃの処理について説明する。通知部２３０ｃは、各通知先の無通知時間長、応答率は、算出部２３０ｂから取得するものとする。通知部２３０ｃは、応答率が８０％以上で無通知時間長が３日以上の通知先を選出する。なお、通知部２３０ｃは、該当する通知先が無ければ無通知時間長が３日以上で応答率が最も高い通知先、さらに該当がなければ応答率が最も高い通知先とする。

判定部２３０ａから取得する過信度合いおよび詐欺らしさの関係が、選出基準情報２２０ｃの「選出基準Ｙ」である場合の通知部２３０ｃの処理について説明する。通知部２３０ｃは、応答率が５０％以上８０％未満で無通知時間長が３日以上の通知先を選出する。通知部２３０ｃは、該当がなければ応答率５０％未満で無通知時間長が３日以上の通知先、さらに該当がなければ応答率が８０％未満で無通知時間長が最も長い通知先とする。

判定部２３０ａから取得する過信度合いおよび詐欺らしさの関係が、選出基準情報２２０ｃの「選出基準Ｚ」である場合の通知部２３０ｃの処理について説明する。通知部２３０ｃは、応答率が５０％未満で無通知時間長が３日以上の通知先を選出する基準である。該当がなければ応答率が５０％以上８０％未満で無通知時間長が３日以上の通知先、さらに該当がなければ応答率が８０％未満で無通知時間長が最も長い通知先とする。

通知部２３０ｃは、選出した通知先の第三者端末２０に情報を通知し、通知ＩＤ、通知先、通知日を対応付けたレコードを、通知記録テーブル２２０ｂに新規追加する。通知部２３０ｃは、所定期間中に、通知先の第三者端末２０から応答があった場合には、新規追加したレコードの応答有無を「有」に設定する。通知部２３０ｃは、所定期間内に、通知先の第三者端末２０から応答がない場合には、新規追加したレコードに対応する応答有無を「無」に設定する。

次に、本実施例２に係る通知装置２００の処理手順について説明する。図１４は、本実施例２に係る通知装置の処理手順を示すフローチャートである。例えば、図１４に示す処理は、通知装置２００が、端末装置１０から音声情報、付属情報、端末ＩＤの情報を受信したことを契機にして実行を開始する。図１４に示すように、通知装置２００は、詐欺らしさおよび過信度合いを算出し（ステップＳ２０１）、通知するか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

通知装置２００は、通知を要しないと判定した場合には（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、通知装置２００は、通知を要すると判定した場合には（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、通知先の候補の無通知時間長および応答率を算出する（ステップＳ２０３）。

通知装置２００は、通知先の候補から通知先を選出して通知先の第三者端末２０に情報を送信し（ステップＳ２０４）、通知記録テーブル２２０ｂを更新する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５において、通知装置２００は、所定期間内に通知先の第三者端末２０から応答があった場合には、通知記録テーブル２２０ｂの応答有無を「有」とする。通知端末２００は、所定期間内に通知先の第三者端末２０から応答がない場合には、通知記録テーブル２２０ｂの応答有無を「無」に設定する。

次に、本実施例２に係る通知装置２００の効果について説明する。通知装置２００は、端末装置１０に対応する過信度合いおよび詐欺らしさと、選出基準情報２２０ｃとを比較して、選出基準を判定し、選出基準を満たす通知先を選出する。これによって、本実施例２に係る通知装置２００によれば、情報が通知される通知先が分散され、利用者が詐欺被害に遭いそうな旨を第三者に効果的に通知して、詐欺被害を抑止することができる。

本実施例３に係る通知システムの一例について説明する。図１５は、本実施例３に係る通知システムの構成を示す図である。図１５に示すように、この通知システムは、端末装置１０ａ，１０ｂと、第三者端末２０ａ，２０ｂと、通知装置３００とを有する。端末装置１０ａ，１０ｂ、第三者端末２０ａ，２０ｂ、通知装置３００は、ネットワーク５０に接続される。以下の説明では、端末装置１０ａ，１０ｂをまとめて適宜、端末装置１０と表記する。第三者端末２０ａ，２０ｂをまとめて適宜、第三者端末２０と表記する。端末装置１０および第三者端末２０に関する説明は、実施例１に示した端末装置１０および第三者端末２０に関する説明と同様である。

特に、本実施例３に係る第三者端末２０の第三者は、通知装置３００から情報を受信した場合に、第三者端末２０を操作して、対応できるか否かの応答を適宜通知装置３００に送信する。第三者が、通知装置３００からの情報に気が付かない場合には、通知装置３００は、応答を受信しないことになる。

通知装置３００は、端末装置１０から送信される情報を基にして、端末装置１０の利用者が振り込め詐欺に遭いそうであるか否かを判定する。通知装置３００は、利用者が振り込め詐欺に遭いそうな場合に、利用者が振り込め詐欺に遭いそうな旨の情報を、第三者端末２０に通知する。特に、通知装置３００は、情報を第三者端末２０に通知する場合に、同一の第三者に連続して通知されないように通知先を分散させる。

本実施例３に係る通知装置３００の構成について説明する。図１６は、本実施例３に係る通知装置の構成を示す機能ブロック図である。図１６に示すように、この通知装置３００は、通信部３１０、記憶部３２０、制御部３３０を有する。

通信部３１０は、ネットワーク５０を介して、端末装置１０、第三者端末２０とデータ通信を行う通信装置である。後述する制御部３３０は、通信部３１０を介して、他の装置とデータをやり取りする。

記憶部３２０は、通知先テーブル３２０ａ、通知記録テーブル３２０ｂ、通知順情報３２０ｃ、再通知情報３２０ｄを有する。記憶部３２０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。

通知先テーブル３２０ａは、第三者の通知先をカテゴリ毎に定義するテーブルである。カテゴリとは、例えば、親族、近所の方、ボランティア団体、警察、ご本人からの信頼が厚い方といった分類を示す。図１７は、本実施例３に係る通知先テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１７に示すように、この通知先テーブル３２０ａは、端末ＩＤと、各カテゴリＲ，Ｎ，Ｌ，Ｐの通知先とをそれぞれ対応付ける。例えば、端末ＩＤ「１２３」に対応するカテゴリＲの通知先は「Ｂさん、Ｃさん、Ｄさん」となる。端末ＩＤ「１２３」に対応するカテゴリＮの通知先は「ｎａさん、ｎｂさん、ｎｃさん」となる。端末ＩＤ「１２３」に対応するカテゴリＬの通知先は「Ａさん」となる。端末ＩＤ「１２３」に対応するカテゴリＰの通知先は「ｐ１さん」となる。

通知記録テーブル３２０ｂは、第三者に通知を行った通知日時や第三者の応答に関する情報を有するテーブルである。図１８は、本実施例３に係る通知記録テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１８に示すように、この通知記録テーブル３２０ｂは、通知ＩＤと、通知先と、通知日時と、応答状況とを対応付ける。通知ＩＤは、各通知先に対して行った通知を一意に識別する情報である。通知日時は、通知を行った日時を示す。応答状況は、応答の状況を特定するものである。応答状況が「対応可」とは、第三者からの応答があり、かつ、第三者が対応可能であることを示す。応答状況が「対応不可」とは、第三者からの応答があり、かつ、第三者が対応不可であることを示す。応答状況が「無」とは、第三者からの応答がないことを示す。

通知順情報３２０ｃは、端末装置１０の利用者が詐欺に遭いそうな場合に、どのような通知順で通知を行うかを示す情報である。図１９は、本実施例３に係る通知順情報のデータ構造の一例を示す図である。図１９に示すように、詐欺らしさと過信度合いとの関係から、通知順リストが特定される。図１９において縦軸は詐欺らしさを示し、横軸は過信度合いの値を示す。以下において各通知順リストについて説明する。

通知順リストＮ，Ｒで定義される通知順は、１回目にカテゴリＮの通知先の候補の中から１つの通知先に通知を行い、２回目にカテゴリＲの通知先の候補の中から１つの通知先に通知を行うというものである。

通知順リストＮ，ＲＲ，Ｌで定義される通知順は、１回目にカテゴリＮの通知先の候補の中から１つの通知先に通知を行い、２回目にカテゴリＲの通知先の候補の中から２つの通知先に通知を行う。そして、３回目にカテゴリＬの通知先の候補の中から１つの通知先に通知を行うというものである。

通知順リストＲＮＬ，Ｐで定義される通知順は、１回目にカテゴリＲ，Ｎ，Ｌのそれぞれの通知先の候補の中から１つずつ通知先を選択し、各通知先に通知を行う。そして、２回目にカテゴリＰの通知先の候補の中から１つの通知先に通知を行うというものである。

通知順リストＲ，Ｎで定義される通知順は、１回目にカテゴリＲの通知先の候補の中から１つの通知先に通知を行い、２回目にカテゴリＮの通知先の候補の中から１つの通知先に通知を行うというものである。

通知順リストＲ，ＲＮ，Ｌで定義される通知順は、１回目にカテゴリＲの通知先の候補の中から１つの通知先に通知を行い、２回目にカテゴリＲ，Ｎのそれぞれの通知先の候補の中から１つずつ通知先を選択し、各通知先に通知を行う。そして、３回目にカテゴリＬの通知先の候補の中から１つの通知先に通知を行うというものである。

再通知情報３２０ｄは、再通知を行う日時や、どの通知先に再通知を行うのかを示す情報である。図２０は、本実施例３に係る再通知情報のデータ構造の一例を示す図である。図２０に示すように、この再通知情報３２０ｄは、再通知ＩＤと、再通知日時と、端末ＩＤと、通知順リストとをそれぞれ対応付ける。再通知ＩＤは、再通知を一意に識別する情報である。再通知日時は、次回、再通知を行う日時を示す。端末ＩＤは、詐欺に遭いそうな利用者が利用する端末装置１０を一意に識別する情報である。通知順リストは、次回以降に通知する通知先のカテゴリを示す。図２０に示す例では、ＲＮ，Ｌとなっている。このため、次回の再通知では、カテゴリＲ，Ｎのそれぞれの通知先の候補の中から１つずつ通知先を選択し、各通知先に通知を行う。その後、更に再通知を行う場合には、カテゴリＬの通知先の候補の中から通知先を選択し、通知先に通知を行う。

図１６の説明に戻る。制御部３３０は、判定部３３０ａ，算出部３３０ｂ，通知部３３０ｃを有する。制御部３３０は、例えば、ＡＳＩＣや、ＦＰＧＡなどの集積装置に対応する。また、制御部３３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路に対応する。

判定部３３０ａは、端末装置１０から取得する音声情報、付属情報、端末ＩＤを取得し、音声情報および付属情報を基にして、通知先に情報を通知するか否かを判定する処理部である。判定部３３０ａは、判定結果と、端末ＩＤの情報を、算出部３３０ｂに出力する。また、判定部３３０ａは、過信度合いおよび詐欺らしさの情報、判定結果、端末ＩＤの情報を、通知部３３０ｃに出力する。

判定部３３０ａが、過信度合いおよび詐欺らしさを算出する処理は、実施例１の判定部１３０ａが行う処理と同様である。また、判定部３３０ａが、通知先に情報を通知するか否かを判定する処理は、実施例１の判定部１３０ａが行う処理と同様である。

算出部３３０ｂは、通知先に情報を通知すると判定された場合に、各通知先の無通知時間長および応答率を算出し、算出結果を通知部３３０ｃに出力する処理部である。

算出部３３０ｂが、各通知先の無通知時間長を算出する処理の一例について説明する。算出部３３０ｂは、通知記録テーブル３２０ｂを参照し、該当する通知先について、応答状況が「対応可」の場合には「１」、応答状況が「対応不可」の場合には「０．５」、応答状況が「無」の場合には「０」として集計し、集計結果を通知先に対する全通知回数で除算することで、応答率を算出する。応答が無かった人より、対応ができなくても応答できた人の方が、次回に対応できる可能性が高いであろうとする経験則に基づいた算出方法である。

例えば、通知先「Ｂさん」の応答率を算出する場合について説明する。例えば、図１８に示す例では、通知先「Ｂさん」に対する通知回数が「２回」であり、そのうち応答状況「対応可」が「１回」であり、応答状況「対応不可」が「１回」である。このため、通知先「Ｂさん」の応答率は、「１．５／２」となり、パーセント表記で、７５％となる。

算出部３３０ｂは、判定部３３０ａから取得した端末ＩＤと、通知先テーブル３２０ａとを比較して、端末ＩＤに対応する各カテゴリの通知先を特定し、特定した通知先に対して、無通知時間長および応答率を算出しても良い。

通知部３３０ｃは、判定部３３０ａから取得する過信度合いおよび詐欺らしさの関係と、通知順情報３２０ｃとを比較して、通知順リストを判定し、通知順リストに従って、通知先に情報を通知する処理部である。また、通知リストのカテゴリに含まれる通知先は、端末ＩＤと、通知先テーブル３２０ａとの比較により特定する。

例えば、通知部３３０ｃは、過信度合いおよび詐欺らしさの関係と、通知順情報３２０ｃを比較した結果、通知順リストを「通知順リストＮ，Ｒ」と判定したものとする。そして、端末ＩＤが「１２３」の場合には、図１７に示す関係から、カテゴリＮの「ｎａさん、ｎｂさん、ｎｃさん」から１回目に通知する１つの通知先を選択し、カテゴリＲの「Ｂさん、Ｃさん、Ｄさん」から２回目に通知する１つの通知先を選択する。

ここで、通知部３３０ｃが、通知リストのカテゴリに含まれる通知先の候補から、通知先を特定する処理の一例について説明する。通知部３３０ｃは、通知先の候補の応答率に対して、無通知時間長の下限を設定する。例えば、応答率が８０％以上の場合には、無通知時間長の下限を「３日」とする。応答率が５０％以上、８０％未満の場合には、無通知時間長の下限を「７日」とする。応答率が５０％未満の場合には、無通知時間長の下限を「１５日」とする。

通知部３３０ｃは、各通知先の候補の無通知時間長から、上記の下限を減算した日数が最大となる通知先の候補を、通知先として判定する。

例えば、通知リストのカテゴリＲに「Ｂさん、Ｃさん、Ｄさん」が含まれており、係るカテゴリから通知先を１つ選択する場合について説明する。Ｂさんの応答率を「８０％」、無通知時間長を「１０日」とすると、下限は「３日」となり、無通知時間長から、下限を減算した日数は「７日」となる。Ｃさんの応答率を「６０％」、無通知時間長を「１０日」とすると、下限は「７日」となり、無通知時間長から、下限を減算した日数は「３日」となる。Ｄさんの応答率を「４０％」、無通知時間長を「１０日」とすると、下限は「１５日」となり、無通知時間長から、下限を減算した日数は「−５日」となる。この場合には、Ｂさんの日数が最大となるため、通知部３３０ｃは、Ｂさんを通知先として選択する。

通知部３３０ｃは、選択した通知先の第三者端末２０に、情報を通知する。通知部３３０ｃは、情報を通知した場合には、通知ＩＤ、通知先、通知日時を対応付けて、通知記録テーブル３２０ｂにレコードを追加登録する。また、通知部３３０ｃは、通知した第三者端末２０からの応答に基づいて、応答状況を設定する。例えば、通知部３３０ｃは、所定時間以内に応答がない場合には、応答状況を「無」に設定する。通知部３３０ｃは、所定時間以内に応答があり、応答可能である情報が応答に含まれていれば、応答状況を「対応可」に設定する。通知部３３０ｃは、所定時間以内に応答があり、応答不可である情報が応答に含まれている場合には、応答状況を「応答不可」に設定する。

通知部３３０ｃは、通知先の応答状況が「対応可」となるまで、再通知情報３２０ｄに従って、情報の通知を繰り返し実行する。

ここで、再通知情報３２０ｄを用いた処理について具体的に説明する。通知部３３０ｃは、１回目に情報を通知する場合に、再通知情報３２０ｄを生成する。通知部３３０ｃは、ユニークな再通知ＩＤをレコードに付し、再通知日時と、端末ＩＤと、通知順リストとを対応付けて、再通知情報３２０ｄに設定する。再通知日時には、現在の日時に所定時間を加算した値を設定する。端末ＩＤには、判定部３３０ａから取得する端末ＩＤを設定する。通知順リストには、過信度合いおよび詐欺らしさの関係と、通知順情報３２０ｃとを比較して特定した通知順リストの２回目移行に通知予定となるカテゴリを設定する。例えば、通知部３３０ｃが、「通知順リストＲ，ＲＮ，Ｌ」を特定した場合には、「ＲＮ，Ｌ」を、通知順リストに設定する。

通知部３３０ｃは、再通知情報３２０ｄを監視し、現在日時が再通知日時を経過した場合に、通知順リストの次のカテゴリに対応する通知先を選択し、選択した通知先に情報の通知を行い、再通知情報３２０ｄを更新する。そして、通知部３３０ｃは、現在日時に所定時間を加算した値を、再通知日時に再設定する。また、通知済みのカテゴリを通知順リストから削除する。例えば、通知順リストが「ＲＮ，Ｌ」となっており、カテゴリＲとカテゴリＮの通知先に情報を送信した場合には、通知順リストを「Ｌ」に更新する。

ところで、通知部３３０ｃは、通知先の第三者端末２０から応答があり、対応が可能である場合には、再通知情報３２０ｄの該当レコードを削除し、再送を中止する。

次に、本実施例３に係る通知装置３００の処理手順について説明する。図２１は、本実施例３に係る通知装置の処理手順を示すフローチャートである。例えば、図２１に示す処理は、通知装置３００が、端末装置１０から音声情報、付属情報、端末ＩＤの情報を受信したことを契機にして実行を開始する。図２１に示すように、通知装置３００は、再通知日時を設定済みであるか否かを判定する（ステップＳ３０１）。

通知装置３００は、再通知日時が設定済みでない場合には（ステップＳ３０１，Ｎｏ）、ステップＳ３０４に移行する。一方、通知装置３００は、再通知日時が設定済みである場合には（ステップＳ３０１，Ｙｅｓ）、再通知日時を経過したか否かを判定する（ステップＳ３０２）。通知装置３００は、再通知日時を経過していない場合には（ステップＳ３０２，Ｎｏ）、所定時間待機し（ステップＳ３０３）、ステップＳ３０２に移行する。

一方、通知装置３００は、再通知日時を経過した場合には（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、通知先の候補の無通知時間長および応答率を算出する（ステップＳ３０４）。通知装置３００は、通知先の候補から通知先を選出し（ステップＳ３０５）、再通知情報３２０ｄ、通知記録テーブル３２０ｂを更新する（ステップＳ３０６）。

通知装置３００は、処理を継続する場合には（ステップＳ３０７，Ｎｏ）、ステップＳ３０１に移行する。一方、通知装置３００は、処理を終了する場合には（ステップＳ３０７，Ｙｅｓ）、処理を終了する。

次に、通知装置３００が、第三者端末２０から応答を受け付けた場合の処理について説明する。図２２は、本実施例３に係る通知装置の応答処理の処理手順を示すフローチャートである。図２２に示すように、通知装置３００は、応答を受信し（ステップＳ４０１）、応答が期限内であるか否かを判定する（ステップＳ４０２）。通知装置３００は、応答が期限内でない場合には（ステップＳ４０２，Ｎｏ）、ステップＳ４０４に移行する。

一方、通知装置３００は、応答が期限内である場合には（ステップＳ４０２，Ｙｅｓ）、通知記録テーブル３２０ｂを更新する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３において、例えば、通知装置３００は、通知記録テーブル３２０ｂの応答状況を更新する。

通知装置３００は、応答に基づいて対応可能であるか否かを判定する（ステップＳ４０４）。通知装置３００は、対応可能である場合には（ステップＳ４０４，Ｙｅｓ）、再通知情報３２０ｄを削除する（ステップＳ４０５）。

通知装置３００は、対応可能でない場合には（ステップＳ４０４，Ｎｏ）、応答待ちであるか否かを判定する（ステップＳ４０６）。通知装置３００は、応答待ちの場合には（ステップＳ４０６，Ｙｅｓ）、処理を終了する。通知装置３００は、応答待ちではない場合には（ステップＳ４０６，Ｎｏ）、再通知情報の再通知日時を、現在日時に設定する（ステップＳ４０７）。

次に、本実施例３に係る通知装置３００の効果について説明する。通知装置３００は、判定部３３０ａから取得する過信度合いおよび詐欺らしさの関係と、通知順情報３２０ｃとを比較して、通知順リストを判定し、通知順リストに従って、通知先に情報を通知する。これによって、本実施例３に係る通知装置３００によれば、情報が通知される通知先が分散され、利用者が詐欺被害に遭いそうな旨を第三者に効果的に通知して、詐欺被害を抑止することができる。

ところで、上述した実施例１〜３では、通知装置１００，２００，３００が、端末装置１０から音声情報、付属情報を取得して、詐欺らしさおよび過信度合いを算出していたが、これに限定されるものではない。例えば、端末装置１０が、詐欺らしさおよび過信度合いを算出し、算出した詐欺らしさおよび過信度合いの情報を通知装置１００，２００，３００に通知するようにしても良い。

次に、上記の実施例に示した通知装置と同様の機能を実現する通知プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２３は、通知プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図２３に示すように、コンピュータ４００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ４０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置４０２と、ディスプレイ４０３を有する。また、コンピュータ４００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置４０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置４０５とを有する。また、コンピュータ４００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ４０６と、ハードディスク装置４０７を有する。そして、各装置４０１〜４０７は、バス４０８に接続される。

ハードディスク装置４０７は、判定プログラム４０７ａ、算出プログラム４０７ｂ、通知プログラム４０７ｃを有する。ＣＰＵ４０１は、各プログラム４０７ａ，４０７ｂ，４０７ｃを読み出してＲＡＭ４０６に展開する。

判定プログラム４０７ａは、判定プロセス４０６ａとして機能する。算出プログラム４０７ｂは、算出プロセス４０６ｂとして機能する。通知プログラム４０７ｃは、通知プロセス４０６ｃとして機能する。

例えば、判定プロセス４０６ａは、判定部１３０ａ，２３０ａ，３３０ａに対応する。算出プロセス４０６ｂは、算出部１３０ｂ，２３０ｂ，３３０ｂに対応する。通知プロセス４０６ｃは、通知部１３０ｃ，２３０ｃ，３３０ｃに対応する。

なお、各プログラム４０７ａ〜４０７ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置４０７に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ４００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ４００がこれらから各プログラム４０７ａ〜４０７ｃを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）通話音声を基にして、通知先に情報を通知するか否かを判定する判定部と、
通知先と該通知先に情報を通知した日付とを対応付けた通知記録テーブルを基にして、通知先に情報を通知してからの経過時間を通知先毎に算出する算出部と、
前記判定部が通知先に情報を通知すると判定した場合に、通知先毎の経過時間を基にして、他の通知先の経過時間と比較して、経過時間の長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先に情報を通知する通知部と
を有することを特徴とする通知装置。

（付記２）前記判定部は、利用者の前記通話音声を基にして該利用者の過信度合いを算出し、算出した過信度合いを基にして、通知先に情報を通知するか否かを判定し、
前記通知部は、過信度合いに応じて複数の通知先をグループ分けしたグループテーブルを参照し、前記利用者の過信度合いに対応するグループに属し、かつ、他の通知先の経過時間と比較して、経過時間の長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先に情報を通知することを特徴とする付記１に記載の通知装置。

（付記３）前記通知記録テーブルは、前記通知部によって情報が通知された通知先の応答率を更に記憶し、前記通知部は、通知先の応答率を更に利用して、情報を通知する通知先を選択することを特徴とする付記１に記載の通知装置。

（付記４）前記判定部は、利用者の通話相手の通話音声を基にして詐欺らしさを算出し、該詐欺らしさを更に利用して、通知先に情報を通知するか否かを判定することを特徴とする付記１に記載の通知装置。

（付記５）端末装置および通知装置を有する通知システムであって、
前記通知装置は、
通話音声を基にして、通知先の端末装置に情報を通知するか否かを判定する判定部と、
通知先と該通知先に情報を通知した日付とを対応付けた通知記録テーブルを基にして、通知先の端末装置に情報を通知してからの経過時間を通知先毎に算出する算出部と、
前記判定部が通知先の端末装置に情報を通知すると判定した場合に、通知先毎の経過時間を基にして、他の通知先の経過時間と比較して、経過時間の長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先の端末装置に情報を通知する通知部と
を有することを特徴とする通知システム。

（付記６）前記判定部は、利用者の前記通話音声を基にして該利用者の過信度合いを算出し、算出した過信度合いを基にして、通知先の端末装置に情報を通知するか否かを判定し、
前記通知部は、過信度合いに応じて複数の通知先をグループ分けしたグループテーブルを参照し、前記利用者の過信度合いに対応するグループに属し、かつ、他の通知先の経過時間と比較して、経過時間の長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先の端末装置に情報を通知することを特徴とする付記５に記載の通知システム。

（付記７）前記通知記録テーブルは、前記通知部によって情報が通知された通知先の応答率を更に記憶し、前記通知部は、通知先の応答率を更に利用して、情報を通知する通知先を選択することを特徴とする付記５に記載の通知システム。

（付記８）前記判定部は、利用者の通話相手の通話音声を基にして詐欺らしさを算出し、該詐欺らしさを更に利用して、通知先に情報を通知するか否かを判定することを特徴とする付記５に記載の通知システム。

１０ａ，１０ｂ 端末装置
２０ａ，２０ｂ 第三者端末
１００、２００，３００ 通知装置

Claims (6)

1. 通話音声を基にして利用者の過信度合いを算出し、算出した過信度合いを基にして、通知先に情報を通知するか否かを判定する判定部と、
   通知先と該通知先に情報を通知した日付とを対応付けた通知記録テーブルを基にして、通知先に情報を通知してからの経過時間を通知先毎に算出する算出部と、
   前記判定部が通知先に情報を通知すると判定した場合に、過信度合いに応じて複数の通知先をグループ分けしたグループテーブルを参照し、前記利用者の過信度合いに対応するグループに属し、かつ、他の通知先の経過時間と比較して、経過時間の長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先に情報を通知する通知部と
   を有することを特徴とする通知装置。
2. 前記通知記録テーブルは、前記通知部によって情報が通知された通知先の応答率を更に記憶し、前記通知部は、通知先の応答率を更に利用して、情報を通知する通知先を選択することを特徴とする請求項１に記載の通知装置。
3. 前記判定部は、利用者の通話相手の通話音声を基にして詐欺らしさを算出し、該詐欺らしさを更に利用して、通知先に情報を通知するか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の通知装置。
4. 端末装置および通知装置を有する通知システムであって、
   前記通知装置は、
   通話音声を基にして利用者の過信度合いを算出し、算出した過信度合いを基にして、通知先の端末装置に情報を通知するか否かを判定する判定部と、
   通知先と該通知先に情報を通知した日付とを対応付けた通知記録テーブルを基にして、通知先の端末装置に情報を通知してからの経過時間を通知先毎に算出する算出部と、
   前記判定部が通知先の端末装置に情報を通知すると判定した場合に、過信度合いに応じて複数の通知先をグループ分けしたグループテーブルを参照し、前記利用者の過信度合いに対応するグループに属し、かつ、他の通知先の経過時間と比較して、経過時間の長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先の端末装置に情報を通知する通知部と
   を有することを特徴とする通知システム。
5. コンピュータが実行する通知方法であって、
   通話音声を基にして利用者の過信度合いを算出し、算出した過信度合いを基にして、通知先に情報を通知するか否かを判定し、
   通知先と該通知先に情報を通知した日付とを対応付けた通知記録テーブルを基にして、通知先に情報を通知してからの経過時間を通知先毎に算出し、
   通知先に情報を通知すると判定した場合に、過信度合いに応じて複数の通知先をグループ分けしたグループテーブルを参照し、前記利用者の過信度合いに対応するグループに属し、かつ、他の通知先の経過時間と比較して、経過時間の長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先に情報を通知する
   処理を実行することを特徴とする通知方法。
6. コンピュータに、
   通話音声を基にして利用者の過信度合いを算出し、算出した過信度合いを基にして、通知先に情報を通知するか否かを判定し、
   通知先と該通知先に情報を通知した日付とを対応付けた通知記録テーブルを基にして、通知先に情報を通知してからの経過時間を通知先毎に算出し、
   通知先に情報を通知すると判定した場合に、過信度合いに応じて複数の通知先をグループ分けしたグループテーブルを参照し、前記利用者の過信度合いに対応するグループに属し、かつ、他の通知先の経過時間と比較して、経過時間の長い通知先を優先的に選択し、選択した通知先に情報を通知する
   処理を実行させることを特徴とする通知プログラム。

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