JP6267812B1 - 算出装置、算出方法及び算出プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る算出処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。図1では、実施形態に係る算出装置100による算出処理について説明する。具体的には、図1では、算出装置100によって、ネットワーク上の所定の商取引サイトに出店する事業者の融資に対する関心を示す度合いである融資需要度を算出する算出処理が行われる例について説明する。
図2を用いて、実施形態に係る算出装置100が含まれる算出システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る算出システム1の構成例を示す図である。図2に例示するように、実施形態に係る算出システム1には、ユーザ端末10と、事業者端末20と、ウェブサーバ30と、算出装置100とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークN(例えば、インターネット)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に示した算出システム1には、複数台のユーザ端末10や、複数台の事業者端末20や、複数台のウェブサーバ30が含まれてもよい。
次に、図3を用いて、実施形態に係る算出装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る算出装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、算出装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、算出装置100は、算出装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。かかる通信部110は、通信ネットワークと有線又は無線で接続され、通信ネットワークを介して、ユーザ端末10等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。実施形態に係る記憶部120は、事業者情報記憶部121と、素性情報記憶部122と、モデル記憶部127と、融資行動記憶部128とを有する。以下、各記憶部について順に説明する。
事業者情報記憶部121は、所定の商取引サイトに出店する事業者に関する情報を記憶する。例えば、事業者情報記憶部121に記憶される情報は、通信ネットワークを介して、ウェブサーバ30から取得される。ここで、図4に、実施形態に係る事業者情報記憶部121の一例を示す。図4に示すように、事業者情報記憶部121は、「事業者」、「事業開始日」、「素性情報」、「融資需要度」といった項目を有する。また、「素性情報」の項目は、「事業情報」、「ストア情報」、「商品情報」、「単語情報」、「財務情報」といった小項目を含む。
素性情報記憶部122は、モデル生成処理に用いられる素性に関する情報を記憶する。具体的には、素性情報記憶部122は、商取引サイトにおける事業者(出店者)に対するユーザからの評価に関する情報や、事業者の属性情報等を記憶する。図3に示すように、素性情報記憶部122は、事業情報テーブル123と、ストア情報テーブル124と、商品情報テーブル125と、単語情報テーブル126といったデータテーブルを有する。以下、各データテーブルについて順に説明する。
事業情報テーブル123は、事業者の事業者としての属性情報や、事業に関する情報等を記憶する。ここで、図5に、実施形態に係る事業情報テーブル123の一例を示す。図5に示すように、事業情報テーブル123は、「事業者」、「ストアアカウント」、「法人格」、「業種」、「継続年数」、「融資情報」といった項目を有する。また、「融資情報」の項目は、「前回の融資日」、「融資先へのアクセス情報」といった小項目を含む。
ストア情報テーブル124は、事業者が運営しているストア(店舗)に関する情報を記憶する。ここで、図6に、実施形態に係るストア情報テーブル124の一例を示す。図6に示すように、ストア情報テーブル124は、「事業者」、「ストアアカウント」、「売上件数」、「売上金額」、「PV(1日)」、「レビュー数」、「ストア評点」といった項目を有する。
商品情報テーブル125は、事業者がストアにおいて提供する商品に関する情報を記憶する。ここで、図7に、実施形態に係る商品情報テーブル125の一例を示す。図7に示すように、商品情報テーブル125は、「事業者」、「ストアアカウント」、「商品ID」、「商品評点」、「レビュー総数」といった項目を有する。
単語情報テーブル126は、事業者(ストア)に対してレビューとしてユーザから投稿されたテキストデータや、ユーザレビューに対して事業者側が回答したコメントに含まれるテキストデータ等に含まれる単語に関する情報を記憶する。ここで、図8に、実施形態に係る単語情報テーブル126の一例を示す。図8に示すように、単語情報テーブル126は、「事業者」、「ストアアカウント」、「出現単語」、「単語出現数」といった項目を有する。
モデル記憶部127は、算出装置100によって生成されたモデルに関する情報を記憶する。ここで、図9に、実施形態に係るモデル記憶部127の一例を示す。図9に示すように、モデル記憶部127は、「モデルID」、「情報更新日」、「正解データ」といった項目を有する。
融資行動記憶部128は、算出された融資需要度に基づき判定される融資行動に関する情報を記憶する。ここで、図10に、実施形態に係る融資行動記憶部128の一例を示す。図10に示すように、融資行動記憶部128は、「条件ID」、「融資需要度」、「融資行動」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、算出装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(算出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。例えば、取得部131は、事業者に関する情報を取得する。具体的には、取得部131は、ネットワーク上の所定の商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち、過去に融資の申し込みを行った事業者である第1事業者60と、処理対象となる事業者である第2事業者70とに関する情報を取得する。
生成部132は、第1事業者60に関する情報に基づいて生成されるモデルであって、第2事業者70に関する情報が入力された場合に、第1事業者60と第2事業者70との相関性を示すスコアを出力するモデルを生成する。
受付部133は、第2事業者70の融資需要度に関する要求を受け付ける。具体的には、実施形態に係る受付部133は、融資を行う事業者を選択したい要望を有する金融機関等から、第2事業者70の融資需要度を算出する旨の要求を受け付ける。
算出部134は、取得部131によって取得された第1事業者60に関する情報に基づいて、所定の商取引サイトに出店する第2事業者70に対する融資需要度を算出する。例えば、算出部134は、生成部132によって生成されたモデルから出力されたスコアに基づいて、第2事業者70の融資需要度を算出する。
判定部135は、算出部134によって算出された融資需要度に基づいて、第2事業者70に対する融資行動を判定する。例えば、判定部135は、算出部134によって算出された融資需要度が、融資行動記憶部128に保持された条件のいずれに該当するかを判定し、第2事業者70に対する融資行動を判定する。例えば、判定部135は、判定した融資行動を金融機関等の融資元に通知する。例えば、金融機関は、判定部135によって判定された融資行動に基づいて、第2事業者70に対して採るべき融資行動(営業活動の種別や、頻度、コスト等)を検討することができる。
次に、図11を用いて、実施形態に係る算出装置100による生成処理の手順について説明する。図11は、実施形態に係る算出装置100による生成処理手順を示すフローチャートである。
上述した実施形態に係る算出装置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、上記の算出装置100の他の実施形態について説明する。
算出装置100は、融資需要度のみならず、第2事業者70の財務上の信用度(与信)を加味して、融資行動を判定してもよい。例えば、算出装置100は、融資需要度とともに、第2事業者70の信用度に基づいて融資行動を判定するための基準となる情報を記憶し、かかる情報に基づいて融資行動を判定する。
上記実施形態では、算出装置100は、第1事業者60や第2事業者70の属性情報や、出店した店舗の情報に基づいて融資需要度を算出する処理を説明した。ここで、算出装置100は、第1事業者60や第2事業者70の広告に関する情報を用いて、融資需要度を算出してもよい。
上記実施形態では、算出装置100は、素性として単語を用いる例を示した。かかる例において、算出装置100は、1つの単語を素性とするのではなく、ある単語と、当該単語と共起する単語とのペアを素性として用いてもよい。
上述した実施形態において、算出装置100は、第2事業者70に関する情報を入力して、第1事業者60との相関性を示すスコアを算出する例を示した。ここで、算出装置100は、モデルを生成するために用いられた第1事業者60の情報と、モデルに入力される第2事業者70の情報との取得時期を対応させるようにしてもよい。
上記実施形態において、算出装置100は、ネットワーク上で取得可能な種々の情報に基づいて、モデルを生成する例を示した。ここで、算出装置100は、各種ウェブサイトを利用する一般ユーザから取得される情報が一定の閾値を超えたもののみを用いて処理を行うようにしてもよい。
算出装置100は、現実の経済状態によって、出力されるスコアに補正をかけることのできるモデルを生成してもよい。例えば、算出装置100は、円高傾向のときに経営状態が良くなる第2事業者70と、影響のない第2事業者70と、経営状態が悪化する第2事業者70とを分類する。そして、算出装置100は、モデルを生成する際には、所定期間における円の価値の動向についても素性とすることにより、円の価値の動向が加味されて補正されたスコアを出力させるモデルを生成する。算出装置100は、例えば、長期的に第1事業者60及び第2事業者70の情報を取得し、円の価値の動向などとの連動性に関する情報を蓄積することにより、このような補正情報をモデルに反映させる。
上記実施形態において、算出装置100は、素性情報記憶部122に記憶される各種情報を用いて処理を行う例を示した。ここで、算出装置100が扱う情報のバリエーションに関して、より詳細に説明する。
また、上記実施形態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。
また、上述してきた実施形態に係る算出装置100やユーザ端末10や事業者端末20やウェブサーバ30は、例えば図15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、算出装置100を例に挙げて説明する。図15は、算出装置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、ROM1300、HDD1400、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。
上述してきたように、実施形態に係る算出装置100は、取得部131と、算出部134とを有する。取得部131は、ネットワーク上の所定の商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち、過去に融資の申し込みを行った事業者である第1事業者60と、処理対象となる事業者である第2事業者70とに関する情報を取得する。算出部134は、取得部131によって取得された第1事業者60に関する情報と第2事業者70に関する情報との相関性に基づいて、第2事業者70の融資に対する関心を示す度合いである融資需要度を算出する。
10 ユーザ端末
20 事業者端末
30 ウェブサーバ
60 第1事業者
70 第2事業者
100 算出装置
110 通信部
120 記憶部
121 事業者情報記憶部
122 素性情報記憶部
123 事業情報テーブル
124 ストア情報テーブル
125 商品情報テーブル
126 単語情報テーブル
127 モデル記憶部
128 融資行動記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 受付部
134 算出部
135 判定部
Claims (20)
- ネットワーク上の所定の商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち、過去に融資の申し込みを行った事業者である第1事業者と、処理対象となる事業者である第2事業者とに関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記第1事業者に関する情報に基づいて生成されるモデルであって、前記第2事業者に関する情報が入力された場合に、当該第1事業者と当該第2事業者との相関性を示す指標値を出力するモデルを生成する生成部と、
前記生成部によって生成されたモデルから出力された指標値に基づいて、前記第2事業者の融資に対する関心を示す度合いである融資需要度を算出する算出部と、
を備えたことを特徴とする算出装置。 - 前記取得部は、
前記第1事業者に関する情報として、前記所定の商取引サイトにおける当該第1事業者に対するユーザからの評価に関する情報を取得し、
前記生成部は、
前記所定の商取引サイトにおける前記第1事業者に対するユーザからの評価に関する情報に基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記第1事業者に対するユーザからの評価に関する情報として、前記第1事業者が出店した店舗もしくは商品に対するユーザからの反応の数、又は、当該第1事業者が出店した店舗もしくは商品に対してユーザが評点した評価値に関する情報を取得する、
ことを特徴とする請求項2に記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記第1事業者が出店した店舗もしくは商品に対するユーザからの反応の数の推移、又は、当該第1事業者が出店した店舗もしくは商品に対してユーザが評点した評価値の推移に関する情報を取得する、
ことを特徴とする請求項3に記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記第1事業者に対するユーザからの評価に関する情報として、前記第1事業者が出店した店舗もしくは商品に対するユーザからのレビューに含まれる単語を取得し、
前記生成部は、
前記第1事業者が出店した店舗もしくは商品に対するユーザからのレビューに含まれる単語と、前記第2事業者が出店した店舗もしくは商品に対するユーザからのレビューに含まれる単語との相関性に基づいて前記指標値を出力するモデルを生成する、
ことを特徴とする請求項2〜4のいずれか一つに記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記第1事業者が出店した店舗もしくは商品に対するユーザからのレビューに対して当該第1事業者が返信したコメントを取得し、
前記生成部は、
前記第1事業者が出店した店舗もしくは商品に対するユーザからのレビューに対して当該第1事業者が返信したコメントに含まれる単語と、前記第2事業者が出店した店舗もしくは商品に対するユーザからのレビューに対して当該第2事業者が返信したコメントに含まれる単語との相関性に基づいて前記指標値を出力するモデルを生成する、
ことを特徴とする請求項5に記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記第1事業者が過去に融資の申し込みを行った回数、又は、前記第1事業者が融資に関連するサイトにアクセスした回数を取得し、
前記生成部は、
前記第1事業者が過去に融資の申し込みを行った回数、又は、前記第1事業者が融資に関連するサイトにアクセスした回数に基づいて、当該第1事業者について正解データとしての重みが付与された前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記第1事業者に関する情報として、前記所定の商取引サイトにおいて当該第1事業者が運営する店舗に関する情報を取得し、
前記生成部は、
前記所定の商取引サイトにおいて前記第1事業者が運営する店舗に関する情報に基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか一つに記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記第1事業者が運営する店舗に関する情報として、当該店舗における財務情報、又は、当該店舗が扱う商品に関する情報を取得し、
前記生成部は、
前記第1事業者が運営する店舗における財務情報、又は、当該店舗が扱う商品に関する情報に基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項8に記載の算出装置。 - ネットワーク上の所定の商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち、過去に融資の申し込みを行った事業者である第1事業者と、処理対象となる事業者である第2事業者とに関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記第1事業者に関する情報と前記第2事業者に関する情報との相関性に基づいて、当該第2事業者の融資に対する関心を示す度合いである融資需要度を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された融資需要度に基づいて、前記第2事業者に対して採用する融資行動を判定する判定部、を備え、
前記取得部は、
前記第2事業者に関する財務上の信用度を取得し、
前記判定部は、
前記算出部によって算出された融資需要度と、前記取得部によって取得された信用度とに基づいて、前記第2事業者に対して採用する融資行動を判定する、
ことを特徴とする算出装置。 - ネットワーク上で配信される広告であって、第2事業者から入稿された広告の評価に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された広告の評価に関する情報に基づいて、前記第2事業者が融資を所望する度合いである融資需要度を算出する算出部と、
を備えたことを特徴とする算出装置。 - 前記取得部は、
ネットワーク上の所定の商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち、過去に融資の申し込みを行った事業者である第1事業者から入稿された広告の評価に関する情報を取得し、
前記算出部は、
前記第1事業者から入稿された広告の評価に関する情報と、前記第2事業者から入稿された広告の評価に関する情報との相関性に基づいて、前記融資需要度を算出する、
ことを特徴とする請求項11に記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記広告の評価に関する情報として、当該広告がユーザから選択された数もしくは率、又は、当該広告を契機としてコンバージョンに至った数もしくは率を取得する、
ことを特徴とする請求項11又は12に記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記広告の評価に関する情報として、当該広告がユーザから選択された数もしくは率の推移、又は、当該広告を契機としてコンバージョンに至った数もしくは率の推移を取得する、
ことを特徴とする請求項11〜13のいずれか一つに記載の算出装置。 - 前記取得部は、
前記広告の評価に関する情報として、ユーザが利用する端末において当該広告が表示された回数、当該広告が表示された時間もしくは当該広告が再生された時間、当該広告の再生が完遂した回数もしくは完遂した率、又は、当該広告を介して当該広告に対応付けられたランディングページに遷移した回数もしくは遷移した率を取得する、
ことを特徴とする請求項11〜14のいずれか一つに記載の算出装置。 - 前記算出部によって算出された融資需要度に基づいて、前記第2事業者が入稿した広告の配信され易さを判定する判定部、
を備えたことを特徴とする請求項11〜15のいずれか一つに記載の算出装置。 - コンピュータが実行する算出方法であって、
ネットワーク上の所定の商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち、過去に融資の申し込みを行った事業者である第1事業者と、処理対象となる事業者である第2事業者とに関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記第1事業者に関する情報に基づいて生成されるモデルであって、前記第2事業者に関する情報が入力された場合に、当該第1事業者と当該第2事業者との相関性を示す指標値を出力するモデルを生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成されたモデルから出力された指標値に基づいて、前記第2事業者の融資に対する関心を示す度合いである融資需要度を算出する算出工程と、
を含んだことを特徴とする算出方法。 - ネットワーク上の所定の商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち、過去に融資の申し込みを行った事業者である第1事業者と、処理対象となる事業者である第2事業者とに関する情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された前記第1事業者に関する情報に基づいて生成されるモデルであって、前記第2事業者に関する情報が入力された場合に、当該第1事業者と当該第2事業者との相関性を示す指標値を出力するモデルを生成する生成手順と、
前記生成手順によって生成されたモデルから出力された指標値に基づいて、前記第2事業者の融資に対する関心を示す度合いである融資需要度を算出する算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。 - コンピュータが実行する算出方法であって、
ネットワーク上の所定の商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち、過去に融資の申し込みを行った事業者である第1事業者と、処理対象となる事業者である第2事業者とに関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記第1事業者に関する情報と前記第2事業者に関する情報との相関性に基づいて、当該第2事業者の融資に対する関心を示す度合いである融資需要度を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された融資需要度に基づいて、前記第2事業者に対して採用する融資行動を判定する判定工程、を含み、
前記取得工程は、
前記第2事業者に関する財務上の信用度を取得し、
前記判定工程は、
前記算出工程によって算出された融資需要度と、前記取得工程によって取得された信用度とに基づいて、前記第2事業者に対して採用する融資行動を判定する、
ことを特徴とする算出方法。 - ネットワーク上の所定の商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち、過去に融資の申し込みを行った事業者である第1事業者と、処理対象となる事業者である第2事業者とに関する情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された前記第1事業者に関する情報と前記第2事業者に関する情報との相関性に基づいて、当該第2事業者の融資に対する関心を示す度合いである融資需要度を算出する算出手順と、
前記算出手順によって算出された融資需要度に基づいて、前記第2事業者に対して採用する融資行動を判定する判定手順、をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記第2事業者に関する財務上の信用度を取得し、
前記判定手順は、
前記算出手順によって算出された融資需要度と、前記取得手順によって取得された信用度とに基づいて、前記第2事業者に対して採用する融資行動を判定する、
ことを特徴とする算出プログラム。
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