JP6297534B2 - 生成装置、生成方法及び生成プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図1では、実施形態に係る生成装置100によって、事業者の信用度を示す指標値(スコア)を出力する計算式(モデル)の生成処理について説明する。
次に、図2を用いて、実施形態に係る生成システムによる処理について説明する。図2は、実施形態に係る生成システム1による処理の一例を示す図である。図2では、生成システム1を例に挙げて、図1で説明した生成装置100が実行する生成処理について、処理の流れを詳細に説明する。
次に、図3を用いて、実施形態に係る生成装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る生成装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、生成装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、生成装置100は、生成装置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や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、事業者データ記憶部121と、ネットワーク情報記憶部122と、モデル記憶部128とを有する。以下、各記憶部について順に説明する。
事業者データ記憶部121は、事業者データ提供者50から提供された事業者データに関する情報を記憶する。ここで、図4に、実施形態に係る事業者データ記憶部121の一例を示す。図4に示すように、事業者データ記憶部121は、「事業者ID」、「情報更新日」、「総合スコア」、「業界」、「安定性」、「経営者能力」、「成長性」、「公開性」といった項目を有する。なお、各項目の後に記載される数字は、事業者データ提供者50が付与するスコアの最大値を示す。
ネットワーク情報記憶部122は、通信ネットワークを介して取得されるユーザ情報を記憶する。具体的には、ネットワーク情報記憶部122は、通信ネットワーク上の情報のうち、事業者に関連する情報を記憶する。図3に示すように、ネットワーク情報記憶部122は、検索情報テーブル123と、サイト情報テーブル124と、製品情報テーブル125と、ソーシャル情報テーブル126と、顧客情報テーブル127とを有する。以下、データテーブルについて説明する。
検索情報テーブル123は、インターネット上におけるユーザの検索行動に関する情報を記憶する。ここで、図5に、実施形態に係る検索情報テーブル123の一例を示す。図5に示すように、検索情報テーブル123は、「事業者ID」、「集計期間」、「検索数」、「上昇度」、「検索ランキング」、「対象ワード」といった項目を有する。
サイト情報テーブル124は、事業者が運営または管理するウェブサイトに関する情報を記憶する。ここで、図6に、実施形態に係るサイト情報テーブル124の一例を示す。図6に示すように、サイト情報テーブル124は、「事業者ID」、「集計期間」、「PV」、「UU」、「CVR」といった項目を有する。
製品情報テーブル125は、事業者が提供する製品に関する情報を記憶する。ここで、図7に、実施形態に係る製品情報テーブル125の一例を示す。図7に示すように、製品情報テーブル125は、「事業者ID」、「製品」、「利用者評価」、「レビュー数」、「ストアランキング」といった項目を有する。
ソーシャル情報テーブル126は、事業者の社会的評判や人脈度を評価しうる指標値を記憶する。具体的には、ソーシャル情報テーブル126は、事業者の経営者や役員が利用するSNSサイトから取得される情報を記憶する。ここで、図8に、実施形態に係るソーシャル情報テーブル126の一例を示す。図8に示すように、ソーシャル情報テーブル126は、「事業者ID」、「調査対象者」、「SNS連結数」といった項目を有する。
顧客情報テーブル127は、事業者の顧客に関する情報を記憶する。ここで、図9に、実施形態に係る顧客情報テーブル127の一例を示す。図9に示すように、顧客情報テーブル127は、「事業者ID」、「製品利用者数」、「継続利用率」、「顧客単価」といった項目を有する。
モデル記憶部128は、生成装置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10に、実施形態に係るモデル記憶部128の一例を示す。図10に示すように、モデル記憶部128は、「モデルID」、「情報更新日」、「業界」といった項目を有する。
制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、生成装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(検索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、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、通信ネットワーク上(例えば、インターネット)の情報のうち、事業者に関連する情報を取得する。例えば、取得部131は、事業者に関連する情報であって、インターネット上におけるユーザ行動に基づく情報を取得する。具体的には、実施形態に係る取得部131は、モデル生成のサンプルとなる事業者を特定し、特定された事業者に関する情報をインターネット上から探索する。そして、取得部131は、インターネット上におけるユーザ行動に基づく情報として、各種ウェブサイトから提供されるサービスであって、事業者が関連するサービスの利用に際してユーザから発信された情報をウェブサーバ40から取得する。なお、インターネット上におけるユーザ行動に基づく情報とは、例えば、ユーザが検索サイトにおいて行う検索クエリの送信や、ユーザが製品評価サイトにおいて行う製品のレビュー投稿や、ユーザがSNSにおいて情報を公開することなど、各種ウェブサイトにおいてユーザがサービスを利用することに伴い発生する情報を意味する。また、事業者が関連するサービスとは、事業者が直接提供するショッピングサイト等のサービスに限られず、例えば、事業者を検索することのできる検索サイトによるサービスや、事業者の製品を評価することのできる評価サイトによるサービスなども含まれる。
生成部132は、各種情報に基づいて、事業者の信用度を算出するためのモデルを生成する。具体的には、実施形態に係る生成部132は、取得部131によって取得されたネットワーク情報と、事業者データ提供者50が有する既存のモデル及び既存のモデルにより算出されたスコアに基づいて、事業者の信用度をスコアとして出力するモデルを生成する。なお、以下では、処理の対象となる事業者として、図5〜図9に示した事業者A01〜A03、又は事業者A11を例として説明する。
受付部133は、事業者の信用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、金融機関サーバ30から、融資条件の設定などに用いるための事業者の信用情報に関する問い合わせを受け付ける。この場合、受付部133は、申し入れとともに、事業者に関する情報を受け付けてもよい。例えば、受付部133は、事業者の名称や、事業者が提供する製品情報や、事業者の業種、経営者や役員に関する情報などを受け付ける。そして、受付部133は、受け付けた情報を後述する算出部134に送ることにより、事業者のスコアを算出させる。なお、受付部133は、事業者が提供する製品情報や、経営者や役員に関する情報を金融機関サーバ30が取得しておらず、金融機関サーバ30からこれらの情報を受け付けない場合や、ネットワーク情報記憶部122にこれらの情報が記憶されていない場合には、外部の情報処理装置(例えば、ウェブサーバ40)から新たに情報を取得してもよい。そして、受付部133は、受け付けた情報を算出部134に送る。
算出部134は、事業者に対する信用度を算出する。具体的には、実施形態に係る算出部134は、受付部133が受け付けた事業者に関する情報を生成部132が生成したモデルに入力することにより、処理対象である事業者のスコアを出力させる。そして、算出部134は、出力されたスコアに基づいて、事業者の信用度を算出する。なお、算出部134は、出力されたスコアそのものを事業者の信用度としてもよい。
通知部135は、受け付けた要求に対する回答を通知する。具体的には、実施形態に係る通知部135は、受付部133が受け付けた金融機関サーバ30の要求に対して、評価対象となった事業者のスコアなどの信用度(信用情報)を通知する。
次に、図11を用いて、実施形態に係る生成装置100による生成処理の手順について説明する。図11は、実施形態に係る生成装置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生成装置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、上記の生成装置100の他の実施形態について説明する。
上記実施形態において、生成装置100は、事業者の経営者や役員の知名度や人脈等に関する情報を利用して、モデルを生成する例を示した。ここで、生成装置100は、例えば、事業者の経営者や役員個人が利用するSNSなどから、さらに情報を取得し、モデルの生成に利用してもよい。
上記実施形態において、生成装置100は、同業者の製品の動向などに関する情報を用いて、モデルを生成してもよい。例えば、生成部132は、同業者の経営状況に関する情報などから、業界全体の規模が拡大していることや、需要者のニーズが高まっていること等を判定する。具体的には、生成部132は、同業者に関する検索数の向上や、ウェブサイトの閲覧数の向上などから、業界全体の注目度が向上していると判定する。この場合、生成部132は、回帰分析における変数の設定において、同業者に関する検索数の向上や、ウェブサイトの閲覧数の向上などを踏まえて情報を数値化することにより、かかる業界に所属する事業者のスコアが向上するようなモデルを生成することができる。
上記実施形態において、生成装置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、生成装置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。
生成装置100は、取得したネットワーク情報について、特定の情報に重み付けを行ってもよい。例えば、生成装置100は、特定の分野の専門家が製品を批評するウェブサイトなどにおいては、一般ユーザから投稿を受け付ける評価サイトなどよりも信頼性が高いものと判定する。すなわち、生成装置100は、専門家が製品を批評するウェブサイトにおける製品のレビューや利用者評価に関する情報について、他の一般的なサイトから取得できる情報よりも重みを重くして、モデルの生成処理に利用することができる。これにより、生成装置100は、信頼性の高いスコアを算出するモデルを生成することができる。
生成装置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、生成装置100は、円高傾向のときに経営状態が良くなる事業者と、影響のない事業者と、経営状態が悪化する事業者とを分類する。そして、生成装置100は、事業者のスコアを算出する際に、所定期間における円の価値の動向についてもモデルに入力することにより、円の動向が加味されて補正された事業者のスコアを出力させるモデルを生成する。このような補正は、例えば、長期的に事業者データを取得し、円の価値の動向などとの連動性に関するデータを蓄積することにより、生成するモデルに反映させることができる。
上記実施形態において、生成装置100は、通信ネットワーク上の情報であって事業者に関連する情報のうち、主として、ユーザ行動に基づく情報を取得する例について詳細に説明した。しかし、生成装置100が取得する通信ネットワーク上の情報は、上記例に限られない。
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生成装置100は、例えば図13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。図13は、生成装置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、実施形態に係る生成装置100は、通信ネットワーク上の情報のうち、事業者に関連する情報であるネットワーク情報を取得する取得部131と、取得部131によって取得された事業者に関連する情報のうち、第三者である事業者データ提供者50により信用度を示す指標値(スコア)が付与されている事業者(ここでは、「第1の事業者」とする)に関連する情報と、事業者データ提供者50によって付与されている第1の事業者のスコアとの相関性に基づいて、取得部132によって取得される情報のうち、事業者データ提供者50によりスコアが付与されていない事業者(ここでは、「第2の事業者」とする)に関連する情報から、第2の事業者の信用度を示すスコアを予測するためのモデルを生成する生成部132と、を有する。
10 ユーザ端末
30 金融機関サーバ
40 ウェブサーバ
50 事業者データ提供者
100 生成装置
110 通信部
120 記憶部
121 事業者データ記憶部
122 ネットワーク情報記憶部
123 検索情報テーブル
124 サイト情報テーブル
125 製品情報テーブル
126 ソーシャル情報テーブル
127 顧客情報テーブル
128 モデル記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 受付部
134 算出部
135 通知部
Claims (13)
- 通信ネットワーク上におけるユーザ行動に基づく情報、及び、所定の製品が通信ネットワーク上にアップロードする情報であって、当該所定の製品が所在する位置情報もしくは当該所定の製品の稼働に関する情報のうち、事業者に関連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事業者に関連する情報のうち第1の事業者に関連する情報と、前記第1の事業者の信用度を示す指標値との相関性に基づいて、前記取得部によって取得される第2の事業者に関連する情報から当該第2の事業者の財務上の信用度を示す指標値を予測するためのモデルを生成する生成部と、
を備えたことを特徴とする生成装置。 - 前記取得部は、
前記通信ネットワーク上におけるユーザ行動に基づく情報として、事業者が関連するウェブサービスに対するユーザ行動に基づく情報を取得する、
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。 - 前記生成部は、
前記第1の事業者の財務上の信用度を示す指標値を構成する各項目の指標値と、前記第1の事業者に関連する情報のうち前記各項目に対応付けられる情報との相関性に基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の生成装置。 - 前記生成部は、
前記第1の事業者の財務上の信用度を示す指標値を構成する各項目の指標値と、前記第1の事業者に関連する情報のうち当該各項目に対応付けられる情報であって、数値化された情報とを回帰分析することにより、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項3に記載の生成装置。 - 前記生成部は、
前記第1の事業者の財務上の信用度を示す指標値を構成する各項目として、前記第1の事業者の安定性、経営者能力、成長性及び公開性の少なくともいずれか一つの項目と、前記第1の事業者に関連する情報とを対応付けることにより、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項3又は4に記載の生成装置。 - 前記取得部は、
前記通信ネットワーク上におけるユーザ行動に基づく情報として、前記事業者に関連する検索クエリによる検索数、検索ランキング、所定の期間ごとの検索数の変動率の少なくともいずれか一つを取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された検索数、検索ランキング、所定の期間ごとの検索数の変動率の少なくともいずれか一つを数値化させた情報と、前記項目の指標値とを対応させることにより、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項5に記載の生成装置。 - 前記取得部は、
前記通信ネットワーク上におけるユーザ行動に基づく情報として、前記事業者が提供するウェブサイトにおける閲覧数、閲覧者数、コンバージョン率の少なくともいずれか一つを取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された閲覧数、閲覧者数、コンバージョン率の少なくともいずれか一つを数値化させた情報と、前記項目の指標値とを対応させることにより、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項5又は6に記載の生成装置。 - 前記取得部は、
前記通信ネットワーク上におけるユーザ行動に基づく情報として、前記事業者が提供する製品におけるユーザからの評価値、製品の利用者数、製品についてのレビュー投稿数の少なくともいずれか一つを取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された、前記事業者が提供する製品におけるユーザからの評価値、製品の利用者数、製品についてのレビュー投稿数の少なくともいずれか一つを数値化させた情報と、前記項目の指標値とを対応させることにより、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項5〜7のいずれか1つに記載の生成装置。 - 前記取得部は、
前記事業者が提供する製品がプログラム製品である場合には、当該プログラム製品のダウンロード数、利用者数、利用者一人あたりの平均利用時間、もしくは所定期間における稼働率の少なくともいずれか一つを取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された当該プログラム製品のダウンロード数、利用者数、利用者一人あたりの平均利用時間、もしくは所定期間における稼働率の少なくともいずれか一つを数値化させた情報と、前記項目の指標値とを対応させることにより、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項5〜8のいずれか1つに記載の生成装置。 - 前記取得部は、
前記通信ネットワーク上におけるユーザ行動に基づく情報として、前記事業者の顧客数、顧客の継続利用率、顧客単価の少なくともいずれか一つを取得し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された前記事業者の顧客数、顧客の継続利用率、顧客単価の少なくともいずれか一つを数値化させた情報と、前記項目の指標値とを対応させることにより、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項5〜9のいずれか一つに記載の生成装置。 - 前記生成部は、
共通する業界に属する前記第1の事業者に関する情報を用いて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1つに記載の生成装置。 - コンピュータが実行する生成方法であって、
通信ネットワーク上におけるユーザ行動に基づく情報、及び、所定の製品が通信ネットワーク上にアップロードする情報であって、当該所定の製品が所在する位置情報もしくは当該所定の製品の稼働に関する情報のうち、事業者に関連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事業者に関連する情報のうち第1の事業者に関連する情報と、前記第1の事業者の信用度を示す指標値との相関性に基づいて、前記取得工程によって取得される第2の事業者に関連する情報から当該第2の事業者の財務上の信用度を示す指標値を予測するためのモデルを生成する生成工程と、
を含んだことを特徴とする生成方法。 - 通信ネットワーク上におけるユーザ行動に基づく情報、及び、所定の製品が通信ネットワーク上にアップロードする情報であって、当該所定の製品が所在する位置情報もしくは当該所定の製品の稼働に関する情報のうち、事業者に関連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事業者に関連する情報のうち第1の事業者に関連する情報と、前記第1の事業者の信用度を示す指標値との相関性に基づいて、前記取得手順によって取得される第2の事業者に関連する情報から当該第2の事業者の財務上の信用度を示す指標値を予測するためのモデルを生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
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