JP6445199B1 - 融資審査システム、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】１または複数の決済代行事業者のシステムと連携し、トランザクションレンディング型の審査モデルをベースにした融資審査システム、方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】融資審査システムは、加盟店ＩＤを含む第１の取引履歴を受信する手段と、加盟店ＩＤに関連付けられた第１の取引履歴に基づいて、所定の売上合計値を算出する手段と、算出された所定の売上合計値が閾値以上であるという条件で、加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店と同じ業種の加盟店の第２の取引履歴を取得して、予測モデルを生成する手段と、生成した予測モデルおよび第１の取引履歴を使用して、加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店の予測値を算出する手段と、算出した予測値と、設定された値とに基づいて、予測区間の下限値を算出する手段と、算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信する手段を備える。
【選択図】図６

Description

本発明は、融資審査システム、方法およびプログラムに関する。より詳細に言えば、本発明は、売上情報などを始めとする取引履歴のデータを持つ企業と連携し、先方企業の持つ取引履歴のデータをベースに融資可否を仮審査することが可能な融資審査システム、方法およびプログラムに関する。

個人事業主（自営業者）や法人経営者が資金繰りを改善するために利用する様々な資金調達方法が知られている。資金調達方法の一つの種類である銀行融資では、決算書過去数年分の提出が求められるなど提出書類が多く、かつ融資判断がなされるまでに多くの時間がかかっており、迅速に融資を受けたい法人等にとっては使い勝手の悪い資金調達方法であった。

このような状況の下、決済代行事業者は、自社が提供するサービス（例えば、クレジットカード決済等による資金回収の代行）に対してより多くの出店者（加盟店）に参加してもらえるよう、様々なサービスを検討しており、そのサービスの一つとして、ある決済代行事業者は、加盟店に対して資金調達方法の一種であるトランザクションレンディングのスキームの提供を検討している。トランザクションレンディングとは、決済代行事業者が加盟店に対して行う融資サービスであり、売買や資金決済、顧客評価などの取引履歴を利用して審査を行う融資サービスである。決済代行事業者は、リアルタイムでアップデートされる加盟店の取引履歴を把握しているため、トランザクションレンディングは、審査結果が数日で分かるなど、銀行融資と比べて審査期間が短い融資サービスとして知られている（非特許文献１、９７９頁）。

現在、電子商取引の取り扱い額は年々拡大しており、それに従い、加盟店の数も増えてきている。このため、加盟店が資金調達をする際、いくつかの資金調達手段の中から、トランザクションレンディングを利用したいというニーズも増えてきつつある。

しかしながら、決済代行事業者がトランザクションレンディングのサービスを提供するには、電子商取引のシステム以外にも融資のための審査システムを構築する必要があった。しかも、加盟店に対する与信を行うノウハウを持つ決済代行事業者は少なかったため、実際にトランザクションレンディングのスキームを提供できる決済代行事業者は非常に少なく、大手決済代行事業者が一部で手がけているのが現実であった。

クレジットカード会社は、カード会員に対する与信枠の設定、個人顧客向けのキャッシング、および事業者を対象としたビジネスローンなどのサービスにおいて蓄積した審査ノウハウを有しており、かつ、近年では、カードの申込に関して、申込から審査結果が即日分かるサービスも提供している（特許文献１）。ビジネスローンは、銀行融資と比べて金利が高い融資商品であるものの、銀行融資に比べて簡便な方法で審査を行うため、個人事業主や法人にとっては比較的身近な資金調達方法として知られている。

特許第６０６７９０９号公報

室 勝 編著、「ＳＥのための金融実務キーワード事典」、一般財団法人 金融財政事情研究会、平成２９年３月３０日

決済代行事業者は、トランザクションレンディングのサービスを始めようとしても、取引履歴の情報を有してはいるものの、融資可否を判定するノウハウを有していないところが多く、かつシステム構築の負担が重いものであった。一方、クレジットカード会社は、短期間で与信可否を判定するためのシステムを有しているが、決済代行事業者の加盟店に関連付けられる取引履歴の情報を有していなかったため、トランザクションレンディングのサービスを始められなかった。また、クレジットカード会社は、従来の与信審査において、融資を希望する者の自己申告情報を利用することがあったが、このような自己申告情報には、信頼性の低い情報も含まれており、精度の高い審査を行うことが困難であった。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、クレジットカード会社のシステムが１または複数の決済代行事業者のシステムと連携し、トランザクションレンディング型の審査モデルをベースにした融資審査システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様である融資審査システムは、加盟店ＩＤを含む第１の取引履歴を受信する手段と、前記加盟店ＩＤに関連付けられた前記第１の取引履歴に基づいて、所定の売上合計値を算出する手段と、前記算出された所定の売上合計値が閾値以上であるという条件で、前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店と同じ業種の加盟店の第２の取引履歴を取得して、予測モデルを生成する手段と、前記生成した予測モデルおよび前記第１の取引履歴を使用して、前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店の予測値を算出する手段と、前記算出した予測値と、設定された値とに基づいて、予測区間の下限値を算出する手段と、前記算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信する手段を備えたことを特徴とする。

本発明の別の一態様である、融資審査システムによって実行される方法は、加盟店ＩＤを含む第１の取引履歴を受信することと、前記加盟店ＩＤに関連付けられた前記第１の取引履歴に基づいて、所定の売上合計値を算出することと、前記算出された所定の売上合計値が閾値以上であるという条件で、前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店と同じ業種の加盟店の第２の取引履歴を取得して、予測モデルを生成することと、前記生成した予測モデルおよび前記第１の取引履歴を使用して、前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店の予測値を算出することと、前記算出した予測値と、設定された値とに基づいて、予測区間の下限値を算出することと、前記算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信することを備える。

本発明によれば、融資をする会社は、他社が持つ取引履歴のデータを利用できるようになるので、自己申告ベースの数値情報に頼ることがなくなり、与信審査の信頼性が上がるという効果を得ることができる。また、加盟店にとっても、資金調達をする際、情報の入力や申込が簡潔に行え、かつ融資の可否判断も従来よりも早期に知ることができるという効果を得ることができる。

本明細書において開示される実施形態の詳細な理解は、添付図面に関連して例示される以下の説明から得ることができる。
本発明に係る審査システムを含むシステム全体の構成図である。 本発明に係る審査システムのシステム構成図である。 取引履歴のデータ構造の一例を説明する図である。 融資情報のデータ構造の一例を説明する図である。 融資明細情報のデータ構造の一例を説明する図である。 本発明に係る審査システムによって実行される、決済代行事業者の加盟店に対する融資可否を仮審査する処理フローを説明する図である。 本発明に係る審査システムによって行われる本審査の処理フローを説明する図である。

（全体構成）
図１は、本発明に係る審査システム１０を含むシステム全体の構成図である。審査システム１０は、クレジットカード会社により制御される審査システムであり、融資の申込に対して融資可否を判定するシステムである。ＥＣシステム１１は、決済代行事業者により制御されるシステムであり、加盟店の取引履歴を保持し、審査システム１０に取引履歴を送信するシステムである。本明細書では、加盟店の売上データを取引履歴の一例として説明するが、取引履歴は、売買や資金決済、顧客評価などの情報を含むことが可能であり、特定の情報に限定されることはない。

事業者端末１２は、融資を希望している事業者によって使用される端末であり、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、スマートフォンやタブレット端末などの通信機能を備えたコンピュータとすることができ、特定の装置に限定されない。事業者端末１２は、審査システム１０またはＥＣシステム１１から受信した画面を閲覧するためのウェブブラウザなどのアプリケーションプログラムを有する。事業者端末１２は、画面を介して、融資の申込を送信し、申込に対する審査結果を受信することができる。

審査システム１０、ＥＣシステム１１、および事業者端末１２は、インターネットなどの既知のネットワーク１３を介して相互に通信可能なように接続されている。説明の便宜上、図１では、ＥＣシステム１１および事業者端末１２は、それぞれ一つずつしか示されていないが、それぞれ複数存在しうる。すなわち、審査システム１０は、複数のＥＣシステム１１と接続されて、それぞれの決済代行事業者に対して本サービスを提供することができ、ＥＣシステム１１は、複数の事業者端末１２と接続されて、各加盟店に対して融資サービスを提供することができる。融資サービスは、審査システム１０を運営するクレジットカード会社とＥＣシステム１１を運営するそれぞれの決済代行事業者の連携によって提供される。

ここで、図１を参照しながら、加盟店がトランザクションレンディングベースの融資サービスを受ける流れについて説明する。加盟店は、融資を受けようとする場合、事業者端末１２を介してＥＣシステム１１にアクセスし、ビジネスローン（事業者向けローン）のメニューを選択する。メニューが選択されたことを示す信号が事業者端末１２から審査システム１０に送信されると、審査システム１０は、ローンの商品内容を事業者端末１２に送信する。加盟店がローンの商品内容に同意したことを事業者端末１２に入力すると、事業者端末１２は同意したことを示す信号をＥＣシステム１１に送信する。ＥＣシステム１１は、加盟店を認証するための画面を事業者端末１２に提供し、事業者端末１２は加盟店によって入力された認証情報（ＩＤ、パスワード）をＥＣシステム１１に送信する。認証処理が成功裏に完了すると、ＥＣシステム１１は、ログインユーザである加盟店の取引履歴を加盟店識別情報とともに審査システム１０に送信する。審査システム１０は、本明細書にて説明するような処理を行って、加盟店に対する融資の可否を判定し、その判定結果を事業者端末１２に送信する。加盟店は、判定結果（融資条件を含む）を参照し、本審査を申し込むことにより、資金調達をすることが可能となる。

（システム構成）
図２は、本発明に係る審査システム１０のシステム構成図である。審査システム１０は、一般的なコンピュータと同様に、バス１１０などによって相互に接続された制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、インターフェース（ＩＦ）部１０４および出力部１０５を備えることができる。また、審査システム１０は、補助記憶部１０３内にファイル／データベースなどの記憶手段の形式で、取引履歴１０６、融資情報１０７、および融資明細情報１０８を備えることができる。

制御部１０１は、中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれ、審査システム１０内の各構成要素の制御やデータの演算を行い、また、補助記憶部１０３に格納されている各種プログラムを主記憶部１０２に読み出して実行することができる。主記憶部１０２は、メインメモリとも呼ばれ、受信した各種データ、コンピュータ実行可能な命令および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶することができる。補助記憶部１０３は、ハードディスク（ＨＤＤ）などに代表される記憶装置であり、データやプログラムを長期的に保存する際に使用される。

図２の実施形態は、制御部１０１、主記憶部１０２および補助記憶部１０３を同一のコンピュータ内に設ける実施形態について説明するが、他の実施形態として、審査システム１０は、制御部１０１、主記憶部１０２および補助記憶部１０３を複数個使用することにより、複数のコンピュータによる並列分散処理を実現するように構成することもできる。また、他の実施形態として、審査システム１０用の複数のサーバを設置し、複数サーバが一つの補助記憶部１０３を共有する実施形態にすることも可能である。

ＩＦ部１０４は、他のシステムや装置との間でデータを送受信する際のインターフェースの役割を果たし、また、システムオペレータから各種コマンドや入力データ（各種マスタ、テーブルなど）を受け付けるインターフェースを提供することができる。出力部１０５は、処理されたデータを表示する表示画面や当該データを印刷するための印刷手段などを提供することができる。

なお、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、インターフェース（ＩＦ）部１０４および出力部１０５と同様な機能の構成要素は、ＥＣシステム１１にも存在するが、本明細書では説明を省略する。

取引履歴１０６は、ＥＣシステム１１から受信した加盟店ごとの取引履歴のデータを格納するファイルである。取引履歴は、売買や資金決済、顧客評価などの情報を含むことができるが、これらに限定されることはない。本明細書では、取引履歴のうち、売上データを例に説明することとする。また、取引履歴は、ＥＣシステム１１から審査システム１０に周期的に送信されることも可能であり、あるいは、審査システム１０からの要求に応じて対象のデータのみを送信することも可能である。

ここで、図３を参照しながら、取引履歴１０６のデータ構造について説明する。図３は、取引履歴１０６のデータ構造の一例（すなわち、売上データ）を説明する図である。取引履歴１０６は、決済代行事業者ＩＤ３０１、加盟店ＩＤ３０２、年月日３０３、および売上金額３０４を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

決済代行事業者ＩＤ３０１は、ＥＣシステム１１を制御する決済代行事業者を識別する識別子である。加盟店ＩＤ３０２は、決済代行事業者ＩＤ３０１に対応する決済代行事業者の電子モールに出店している加盟店を識別する識別子である。年月日３０３は、加盟店の売上データは発生した年月日を示し、売上金額３０４は、加盟店の売上金額を示す。

図２に戻って説明を続けると、融資情報１０７は、加盟店に対して実行される融資の情報を格納するファイルである。図４は、融資情報１０７のデータ構造の一例を説明する図である。融資情報１０７は、融資ＩＤ４０１、決済代行事業者ＩＤ３０１、加盟店ＩＤ３０２、融資日４０２、融資金額４０３、返済期日４０４、貸付利率４０５、および実行フラグ４０６を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

融資ＩＤ４０１は、決済代行事業者が加盟店に対して実行する融資を識別する識別子である。決済代行事業者ＩＤ３０１および加盟店ＩＤ３０２は、図３を参照しながら説明したように、それぞれ、ＥＣシステム１１を制御する決済代行事業者を識別する識別子および決済代行事業者ＩＤ３０１に対応する決済代行事業者の加盟店を識別する識別子である。融資日４０２は、加盟店に対する融資年月日を示し、融資金額４０３は、加盟店に対する融資金額を示す。返済期日４０４は、加盟店に対する融資の返済期日を示し、貸付利率４０５は、加盟店に対する融資の貸付利率を示す。実行フラグ４０６は、仮審査で融資条件を提示された加盟店から本審査の申込を受けて実際に融資を実行したかどうかを示すフラグである。すなわち、融資情報１０７のデータは、仮審査で融資条件が事業者端末１２に提示される際に生成されることになる。

再び図２に戻って説明すると、融資明細情報１０８は、加盟店に対して実行された融資に関する明細データを格納するファイルである。図５は、融資明細情報１０８のデータ構造の一例を説明する図である。融資明細情報１０８は、融資ＩＤ４０１、取引種類５０１、取引日５０２、および取引金額５０３を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。

融資ＩＤ４０１は、図４を参照しながら説明したように、決済代行事業者の加盟店に対して実行した融資を識別する識別子である。取引種類５０１は、決済代行事業者の加盟店に対して実行した融資について行われた行為、例えば、返済、貸付実行などを示す。例えば、加盟店からある融資に対する返済が一部または全部行われた場合には、「返済」のデータが生成され、あるいは、極度型融資（ある決まった金額までは、何度でも融資可能なタイプの融資。例えば、極度額１００万円とする場合、１回目に３０万円融資し、２回目に１０万円融資するような形態の融資）で追加的に融資が行われた場合には、「貸付実行」のデータが生成される。取引日５０２は、取引が行われた年月日を示し、取引金額５０３は、取引の金額を示す。

（処理フロー）
次に、図６を参照しながら、本発明に係る審査システム１０によって実行される、決済代行事業者の加盟店に対する融資可否を仮審査する処理フローを説明する。本処理フローを開始する前に、事業者端末１２からＥＣシステム１１へのアクセスが行われ、ビジネスローンを申し込むための操作（ローンの選択、ローン商品に対する同意）が行われた後、加盟店によって入力された認証情報（ＩＤ、パスワード）がＥＣシステム１１に送信されて、認証処理が成功裏に完了しているものとする。これにより、ＥＣシステム１１は、ローンを希望している加盟店の加盟店ＩＤに関連付けられた取引履歴を審査システム１０に送信することができるようになる。

Ｓ６０１にて、審査システム１０は、ＥＣシステム１１から取引履歴を受信し、受信した取引履歴を取引履歴１０６に格納する。ＥＣシステム１１から受信した取引履歴は、ローンを希望している加盟店の加盟店ＩＤに関連付けられた情報であって、決済代行事業者ＩＤ、加盟店ＩＤ、年月日、および売上金額を含み得るが、トランザクションレンディングに必要な他の情報を含むことも可能である。また、審査システム１０は、受信した取引履歴に含まれる加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店名称、住所などの情報を事業所端末１２から受信することも可能である。

Ｓ６０２にて、審査システム１０は、受信した取引履歴に含まれる加盟店ＩＤを検索キーとして取引履歴１０６に問い合わせを行い、加盟店ＩＤに関連付けられた取引履歴のデータを読み出し、予め定められた期間（例えば、直近３ヶ月）の売上金額の合計値を算出する。審査システム１０は、算出した合計値が閾値（例えば、１０万円）以上であるかどうかを判定する。算出した合計値が閾値以上となる場合、Ｓ６０３に処理が進み、一方、算出した合計値が閾値以上とならない場合、Ｓ６０４に処理が進む。Ｓ６０４にて、審査システム１０は、事業者端末１２に対して、ビジネスローンの申し込みに対する不承認通知を送信して、本処理フローを終了する。

Ｓ６０３にて、審査システム１０は、加盟店の売上予測を行うための予測モデルを生成する。より詳細に言えば、審査システム１０は、Ｓ６０２で検索キーとして使用した加盟店ＩＤに関連付けられた加盟店と同じ業種（例えば、飲食店、アパレルなど）の加盟店の取引履歴をＥＣシステム１１に要求する。審査システム１０は、要求した業種の加盟店の取引履歴のデータをＥＣシステム１１から受信し、受信した取引履歴のデータから予測モデルを構成する説明変数（指標）を生成する。受信した取引履歴のデータは、所定の期間（例えば、直近２年間など）のデータであってよい。説明変数は、例えば、週次売上合計、月次売上合計、四半期別売上合計、および年間売上合計などとすることが可能であるが、これらに限定されることはない。ここで、予測モデルを数式で表すと、
ｙ（予測値）＝α０＋α１×指標１＋α２×指標２＋・・・＋αｎ×指標ｎ
と表すことが可能である。また、表１にモデル構成指標の例として、説明変数（指標）、係数、および寄与度の数値の一例を示す。

なお、本明細書で例示する予測モデルは単なる一例に過ぎず、加盟店の取引履歴（例えば、売上データ）に基づいて将来の売上予測を行うことが可能な他の予測モデルも本発明では採用することが可能である。

本発明の一実施形態では、審査システム１０は、予測モデルを所定のタイミング（例えば、新たに１ヶ月分の売上データが発生）で更新し、予測値を再計算し直して、加盟店に対する融資の適否を判定するように構成されていてもよい。この判定の結果、融資が不適と判定される場合には、審査システム１０は、ＥＣシステム１１に通知をし、将来起こり得る返済遅延などを予見しやすくすることができる。

Ｓ６０５にて、審査システム１０は、Ｓ６０３にて生成した予測モデルに基づいて、ローンを希望している加盟店の売上予測値を算出する。より詳細に言えば、審査システム１０は、Ｓ６０２にて加盟店ＩＤを検索キーとして読み出した加盟店の取引履歴のデータから、直近１２ヶ月の売上金額を四半期ごとに集約したデータ（第１Ｑデータ〜第４Ｑデータ：Ｑは「クオーター：四半期」を意味する）および／または年間売上金額のデータを生成する。審査システム１０は、第１Ｑデータ〜第４Ｑデータおよび／または年間売上金額のデータのそれぞれに対してＳ６０３で算出した係数を乗算して売上予測値を算出する。

Ｓ６０６にて、審査システム１０は、Ｓ６０５にて算出した売上予測値と、予測値区分ごとに設定された誤差の標準偏差（標準誤差）、ｔ値とに基づいて、予測区間の下限値を算出する。例えば、算出した売上予測値が３００万円だったとすると、予測区間の下限値は、算出した売上予測値から、当該予測値の予測値区分におけるｔ値と誤差の標準偏差を乗算した結果を引くことにより求めることが可能である。一例として、ｔ値を１．５０、誤差の標準偏差を１，５００，０００とすると、
3,000,000−1.50×1,500,000＝750,000
という計算式により、予測区間の下限値は、７５万円と求めることができる。表２は、予測区間推定の際に利用する値の一例を示す。「片側９０％」は、翌年の売上が予測レンジの下限値を下回る確率が１０％であることを示す。なお、表２では片側９０％を例示しているが、融資の際の設定金利に応じて９５％としても構わない。

Ｓ６０７にて、審査システム１０は、Ｓ６０６にて算出した予測区間の下限値を加盟店に対する融資可能上限額とした融資条件を、利率を含めて事業者端末１２に送信する。利率は、融資額に応じた所定の利率が定められてよい。上述の例で言えば、審査システム１０は、事業者端末１２に「融資額：７５万円、利率：１１％」という融資条件を送信することができる。また、審査システム１０は、この融資条件を識別するために融資ＩＤを生成し、事業者端末１２に提示した融資条件に基づくデータを融資情報１０７に格納する。審査システム１０は、事業者端末１２の画面上に融資条件と申込ボタンを表示する際、融資ＩＤも送信しておき、申込ボタンが押下されたら、融資ＩＤが審査システム１０に送信されるようにしてもよい。

次に、図７を参照しながら、本発明に係る審査システム１０によって行われる本審査の処理フローを説明する。この処理の前提として、審査システム１０は、Ｓ６０７にて、事業者端末１２に融資条件および融資ＩＤを送信しているものとする。

Ｓ７０１にて、審査システム１０は、事業者端末１２から、既に送信済の融資条件に対する申込を受信する。この申込には、融資ＩＤが含まれていてよい。

Ｓ７０２にて、審査システム１０は、申込を受信したことに応答して、本審査のための審査項目を含む入力フォームの画面を事業者端末１２に表示させる。審査のための審査項目には、例えば、法人情報等が含まれる。また、審査システム１０は、受信した融資ＩＤに関連付けられる決済代行事業者ＩＤおよび加盟店ＩＤを融資情報１０７に問い合わせて特定し、ＥＣシステム１１に当該加盟店の基礎情報（例えば、加盟店名称など）を要求することができ、要求して得た情報を入力フォーム上に表示させることができる。これにより、加盟店は、ＥＣシステム１１に格納されている自社情報を本審査の申込において使用することができ、入力を簡便に行うことができるようになる。

Ｓ７０３にて、審査システム１０は、事業者端末１２によって更新された加盟店の情報を受信すると、１または複数の外部信用情報機関に対して問い合わせを行い、加盟店およびその経営者についての信用情報を取得する。審査システム１０は、取得した信用情報に基づいて融資可否を判定する。

Ｓ７０４にて、審査システム１０は、本審査の結果（融資可または融資不可）を事業者端末１２に送信する。本審査の結果、融資可との判定がなされた場合には、融資日が到来するタイミングに合わせて、審査システム１０は、融資明細情報１０８にデータを格納するとともに、加盟店に対する融資を行う処理（例えば、振込処理）を行う。

以上、例示的な実施形態を参照しながら本発明の原理を説明したが、本発明の要旨を逸脱することなく、構成および細部において変更する様々な実施形態を実現可能であることを当業者は理解するだろう。すなわち、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。

１０ 審査システム
１１ ＥＣシステム
１２ 事業者端末
１３ ネットワーク
１０１ 制御部
１０２ 主記憶部
１０３ 補助記憶部
１０４ インターフェース（ＩＦ）部
１０５ 出力部
１０６ 取引履歴
１０７ 融資情報
１０８ 融資明細情報
１１０ バス

Claims (9)

1. 融資審査システムであって、
   加盟店ＩＤを含む第１の取引履歴を受信する手段と、
   前記加盟店ＩＤに関連付けられた前記第１の取引履歴に基づいて、所定の売上合計値を算出する手段と、
   前記算出された所定の売上合計値が閾値以上であるという条件で、
   前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店と同じ業種の加盟店の第２の取引履歴を取得して、予測モデルを生成する手段と、
   前記生成した予測モデルおよび前記第１の取引履歴を使用して、前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店の予測値を算出する手段と、
   前記算出した予測値と、設定された値とに基づいて、予測区間の下限値を算出する手段と、
   前記算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信する手段と
   を備えた融資審査システム。
2. 前記第２の取引履歴に基づいて前記予測モデルを構成する第１の変数を生成する手段であって、前記第１の変数は、予め定められた期間の複数の売上合計値を含む、手段をさらに備えた、請求項１に記載の融資審査システム。
3. 前記予測モデルは予め定められたタイミングで更新され、前記予測値は再計算される、請求項１または２に記載の融資審査システム。
4. 前記再計算された予測値に基づく融資が不適であるという判定がなされるという条件で通知を行う手段をさらに備えた請求項３に記載の融資審査システム。
5. 前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店の予測値を算出する手段は、前記第１の取引履歴の予め定められた期間ごとに合計した数値を使用する、請求項１に記載の融資審査システム。
6. 前記設定された値は、予測値区分ごとに設定された標準誤差およびｔ値を示す、請求項１に記載の融資審査システム。
7. 前記算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信する手段は、融資条件の識別子をさらに送信し、
   前記融資条件の識別子を含む応答を受信したことを条件として、
   前記融資条件の識別子に関連付けられる決済代行事業者ＩＤおよび前記加盟店ＩＤを特定し、
   前記決済代行事業者ＩＤに関連付けられる外部システムから前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店情報を取得して、表示のために送信し、
   更新された加盟店情報に従って、１または複数の外部信用情報機関に問い合わせを行って、融資可否を判定する、
   請求項１に記載の融資審査システム。
8. 融資審査システムによって実行される方法であって、
   加盟店ＩＤを含む第１の取引履歴を受信することと、
   前記加盟店ＩＤに関連付けられた前記第１の取引履歴に基づいて、所定の売上合計値を算出することと、
   前記算出された所定の売上合計値が閾値以上であるという条件で、
   前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店と同じ業種の加盟店の第２の取引履歴を取得して、予測モデルを生成することと、
   前記生成した予測モデルおよび前記第１の取引履歴を使用して、前記加盟店ＩＤに関連付けられる加盟店の予測値を算出することと、
   前記算出した予測値と、設定された値とに基づいて、予測区間の下限値を算出することと、
   前記算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信することと
   を備える方法。
9. プロセッサによって実行されると、請求項８に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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