JP6573187B1 - データ処理プログラム、データ出力装置、データ統合方法、出力プログラム、データ出力方法及びデータ処理システム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は業績プラットホームの構成例を示す説明図である。業績プラットホーム100はデータ提供サーバ(データ出力装置)1、統合データベース2、ユーザ端末3及び各種クラウドサービス4を含む。データ提供サーバ1、統合データベース2、ユーザ端末3及び各種クラウドサービス4はインターネットや電話公衆網などのネットワークNにより、互いに通信可能に接続されている。各種クラウドサービス4は、予約システム、POSシステム、勤怠システム、会計システム、給与システム、受発注システム、反社情報システム、HRシステム、信用情報システム等の様々なシステムを含む。
図12はデータ収集処理の手順例を示すフローチャートである。データ収集処理は収集方法に適したタイミングで呼び出される。また、データ収集処理が呼び出される場合、収集方式を特定する情報が渡されるものとする。データ提供サーバ1のCPU11は、収集方式がファイル方式か否かを判定する(ステップS1)。CPU11は、ファイル方式と判定した場合(ステップS1でYES)、ファイルを取り込む(ステップS2)。CPU11を取り込んだファイルのデータに対して、変換記憶処理を行う(ステップS3)。CPU11は変換記憶処理が終わったファイルを削除する(ステップS4)。CPU11は未処理のファイルがあるか否かを判定する(ステップS5)。CPU11は未処理のファイルがあると判定した場合(ステップS5でYES)、処理をステップS2に戻し、未処理ファイルに対する処理を行う。CPU11は未処理のファイルがないと判定した場合(ステップS5でNO)、処理を終了する。CPU11は、ファイル方式でないと判定した場合(ステップS1でNO)、収集方式がメール方式か否かを判定する(ステップS6)。CPU11は収集方式がメール方式であると判定した場合(ステップS6でYES)、受信しているメールを取り込む(ステップS7)。CPU11は取り込んだメールのデータに対して、変換記憶処理を行う(ステップS8)。CPU11は変換記憶処理が終わったメールを削除する(ステップS9)。CPU11は未処理のメールがあるか否かを判定する(ステップS10)。CPU11は未処理のメールがあると判定した場合(ステップS10でYES)、処理をステップS7へ戻し、未処理メールに対する処理を行う。CPU11は未処理のメールがないと判定した場合(ステップS10でNO)、処理を終了する。CPU11は収集方式がメール方式でないと判定した場合(ステップS6でNO)、API呼出方式であるか否かを判定する(ステップS11)。API呼出方式はデータを収集される側の各種クラウドサービス4が、データの準備が整った時点で、データ提供サーバ1のAPIを呼び出し、収集処理実行させる方式である。CPU11は収集方式がAPI呼出方式であると判定した場合(ステップS11でYES)、各種クラウドサービス4よりデータを取り込む(ステップS12)。取り込むデータは、共有フォルダに記憶されている。または、APIの引数等に含まれている。CPU11は取り込んだデータに対して、変換記憶処理を行う(ステップS13)。CPU11は変換の完了を返却する(ステップS14)。CPU11は収集方式がAPI呼出方式でないと判定した場合(ステップS11でNO)、APIを実行する(ステップS15)。実行するAPIは引数として渡す。または、大容量記憶部14に記憶しておく。CPU11はAPIの実行結果としてデータを取得する(ステップS16)。データは返却値に含まれている。CPU11は取得したデータに対して、変換記憶処理を行う(ステップS17)。CPU11は処理を終了する。なお、収集方式の判定は以下のようにしてもよい。データ収集処理を起動する際の引数を収集先のシステム名称とする。CPU11はシステム名称を用いて、収集方式DB141を検索し、タイプ列に記憶してある収集方式を取得し、判定を行う。
図14はデータ提供処理の手順例を示すフローチャートである。データ提供処理は、ユーザ端末3のアプリケーションソフトウェア(以下、「アプリ」と記す。)からのデータ要求により、起動される処理である。ここでの処理はAPIを用いたデータ提供である。データ提供サーバ1のCPU11はAPIで呼び出された関数の関数名を取得する(ステップS51)。CPU11は関数名に対応した提供規則を提供規則DB146から取得する(ステップS52)。CPU11は取得した提供規則の引数列の内容に従って、引数の解釈を行う(ステップS53)。ここで、解釈とは要求されているデータ内容の判定である。CPU11は解釈に基づいて、統合データベース2からデータを取得する(ステップS54)。CPU11は提供規則の返却列の内容に従って、返却値を作成する(ステップS55)。CPU11は返却値を返却し(ステップS56)、処理を終了する。
業績プラットホーム100のデータ収集機能では、勤怠データ、予約データ、会計データ、HRデータ、及び反社データ等の複数種別のデータを各複数のデータベースから収集する。その際、データ分析には有用でない項目は破棄する。加えて、収集したデータに含まれていないが、算出可能でデータ分に有用な指標値を算出する。したがって、業績プラットホーム100の統合データベース2は、様々な分析が可能な多様で有用なデータを記憶している。また、データ提供機能では、統合データベース2からAPI等のインタフェースでデータを読み出せるので、ユーザは統合データベース2が提供するデータを用いたアプリを容易に開発可能である。
評価値の付加する評価処理ついて説明する。評価処理は、統合データベース2が記憶するデータに信頼度を示す評価値を付加する処理である。図15は評価処理の手順例を示すフローチャートである。データ提供サーバ1のCPU11は評価対象となるデータの種別、項目及び値を取得する(ステップS71)。CPU11は評価規則DB144を検索し、評価対象を評価するための評価規則があるか否かを判定する(ステップS72)。CPU11は評価規則があると判定した場合(ステップS72でYES)、評価規則に基づいて、評価を行うための評価用データの取得を試みる(ステップS73)。CPU11は評価用データが取得できた否かを判定する(ステップS74)。CPU11は評価用データが取得できたと判定した場合(ステップS74でYES)、評価規則に基づいて評価値を設定する(ステップS75)。CPU11は警告が必要か否かを判定する(ステップS76)。例えば、評価値が最低値の場合、警告が必要と判定する。警告を行う判定基準は、評価規則DB144の処理列に定義しておいてもよい。CPU11は警告が必要と判定した場合(ステップS76でYES)、警告処理を行い(ステップS77)、処理を終了する。CPU11は警告が必要でないと判定した場合(ステップS76でNO)、処理を終了する。CPU11は評価規則がないと判定した場合(ステップS72でNO)、又はCPU11は評価用データが取得できなかったと判定した場合(ステップS74でNO)、評価値に既定値を設定し(ステップS78)、処理を終了する。既定値は例えば中間値である。5段階評価であれば3である。評価処理はデータ収集時に行うこと望ましい。図13の変換・算出(ステップS33)において、評価値を付与する。
図16は警告処理の手順例を示すフローチャートである。CPU11は警告を知らせるメッセージを作成する(ステップS91)。例えば、メッセージには、データの種別及びデータ項目名並びに評価値を含める。CPU11は警告対象のデータに紐付いたユーザIDを検索キーにして、警告先DB145を検索し、警告の宛先となるユーザのメールアドレスを取得する(ステップS92)。CPU11は取得したメールアドレス宛に警告メッセージを送信する(ステップS93)。警告メッセージは業績プラットホームの管理者宛にも送信してもよい。また、ユーザには直接送信せず、管理者にユーザのメールアドレスと警告メッセージとを送り、管理者がシステム障害でないことを確認した上で、ユーザに警告メッセージを送信してもよい。一方、ユーザ側で警告メッセージを受け取る部署には、コンプライアンスを担当する部署を含めることが望ましい。データを不正の目的で意図的に改ざんしている可能性もあるからである。当該観点から、業績プラットホーム100は警告メッセージの送信履歴は所定期間すべて保存しておくことが望ましい。
上述のように、業績プラットホーム100は経営に関するデータポータルであるので、多様なサービスの提供が可能となる。次に、データを活用したサービス提供基盤について説明する。図17はサービス提供基盤の構成を示す説明図である。サービス提供基盤はポータルサーバ5及びバッチサーバ6を含む。バッチサーバ6は設けずに、その機能をポータルサーバ5に持たせてもよい。バッチサーバ6が複数となるのは、異なる複数の運営者がサービスを提供する場合を想定している。
バッチプログラムの一例として、融資提案ロボについて説明する。融資提案ロボは融資を行う金融機関が想定ユーザである。融資提案ロボは融資先となる有望な企業を抽出し、提案を行う。以下では融資先の業種を飲食業として設定した場合の融資提案ロボの動作を説明する。融資提案ロボは、POS−DB21から処理対象企業の直近、例えば3ヶ月の売上高を取得する。また、POS−DB21から今月分の確定した売上高を取得する。予約DB24から予約状況を取得し、今月の未確定分の売上高、来月の売上高の推定値を求める。また、口座情報DB28から処理対象企業の口座情報を取得し、それに基づき今月の資金状況を予測する。例えば、月末まで運転資金が足りるか否かの予測(資金予測)を行う。また、融資提案ロボは口コミDB26から処理対象企業の評価を取得する。融資提案ロボは、直近の月間売上高、今月及び来月の売上高、口コミ評価より、金融機関が定めたスコアリングモデルにより、企業の信用度を算出する。金融機関により、信用度に対応して融資枠が設定されているので、融資提案ロボは、信用度に対応した融資枠(与信枠)を取得する。直近の月間売上高、今月及び来月の売上高、口コミ評価と、可能な融資枠については、予めデータベースに記憶されているものとする。融資提案ロボは、融資枠(利率1.2%、上限額300万円)と資金状況(250万円ショートの見込み)とを対照し、マッチすると判断したら、処理対象企業へ融資することの提案メッセージを金融機関に通知する。金融機関は通知を確認し、妥当であれば、融資の提案を企業に行う。
アプリ提供基盤から読み出されたデータについてはログ(利用履歴)を取る。ログにより、信頼度を示す評価値を調整する。図26はログDBの例を示す説明図である。ログDB147は例えばデータ提供サーバ1の大容量記憶部14に記憶する。ログDB147が記憶する各ログは統合データベース2が記憶するデータが読み出されるごとに生成される。ログDB147は日付列、時刻列、種別列、項目列、ユーザ列、方式列及び参照ユーザ列を含む。日付列はデータが読み出された日付を記憶する。時刻列はデータが読み出された時刻を記憶する。種別列は読み出されたデータの種別を記憶する。項目列は読み出されたデータの項目を記憶する。ユーザ列は読み出されたデータを保有するユーザのユーザIDを記憶する。方式列はデータを読みだした方式を記憶する。参照ユーザ列はデータを読み出したユーザのユーザIDを記憶する。データを読み出したユーザを特定できない場合は、データを読み出したバッチプログラムのロボIDを記憶する。
業績プラットホーム100のデータ提供機能を利用例として、上述ではバッチプログラムを示した。以下では対話型提供機能について例示する。対話型提供機能はアプリサーバにより提供される。図30はアプリサーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。アプリサーバ7は対話型のアプリケーションプログラムを提供する。アプリサーバ7はサーバコンピュータ等で構成する。アプリサーバ7は、CPU71、ROM72、RAM73、大容量記憶部74、通信部75、及び読み取り部76を含む。各構成はバスBで接続されている。以下において、データ提供サーバ1と同様な構成については、説明を省略する。
対話型提供機能の一例として検索機能について説明する。検索機能は業績に関する検索キーワード、例えば「A社 2017年 売上高」に対して、統合データベース2に記憶した会計DB23を検索し、A社の2017年度の売上高を抽出し、検索結果として返却する機能である。
上述の融資提案ロボは融資先として的確な企業を、金融機関に提案するものであったが、資金調達支援機能は、融資を受けたいユーザに対する機能である。前段階として、融資を行う金融機関は、融資先としての適格性を評価するためのスコアリングモデルを業績プラットホームに登録する。当該スコアリングモデルは、処理プログラムを含めて、アプリサーバ7の大容量記憶部74に記憶される。また、各金融機関は、スコアリングモデルによる評価機能の使用をアプリサーバ7に許可する。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
1 データ提供サーバ
11 CPU
111 収集部
112 変換部
113 算出部
114 評価部
115 警告部
116 記憶部
117 受付部
118 取得部
119 出力変換部
11A 応答部
14 大容量記憶部
141 収集方式DB
142 変換規則DB
143 算出式DB
144 評価規則DB
145 警告先DB
146 提供規則DB
147 ログDB
148 通報DB
15 通信部
16 読み取り部
1P 制御プログラム
1a 可搬型記憶媒体
1b 半導体メモリ
2 統合データベース
21 POS−DB
22 勤怠DB
23 会計DB
24 予約DB
25 HR−DB
26 口コミDB
27 反社情報DB
28 口座情報DB
3 ユーザ端末
4 クラウドサービス
5 ポータルサーバ
51 CPU
54 大容量記憶部
541 ロボDB
542 利用ロボDB
6 バッチサーバ
61 CPU
64 大容量記憶部
641 設定DB
7 アプリサーバ
71 CPU
74 大容量記憶部
741 ユーザ異表記DB
742 変換DB
N ネットワーク
Claims (10)
- 各複数のデータ項目を含む複数種別のデータを各複数のデータベースから取得し、
前記種別毎に予め定めたデータ項目のみを抽出し、
抽出したデータ項目を前記種別毎の統合データベースに統合して記憶するとともに、
第一種別のデータに含まれるデータ項目の信頼度を、第二種別のデータに含まれる同種データ項目とのデータ整合性に基づき算出し、
算出した前記信頼度を前記第一種別のデータ項目に対応付けて統合データベースに記憶する
処理をコンピュータに実行させるデータ処理プログラム。 - 前記抽出したデータ項目より新たなデータ項目を生成し、
生成した新たな項目を前記統合データベースに記憶する
請求項1に記載のデータ処理プログラム。 - 前記信頼度を各データ項目の利用履歴により変更する
請求項1又は請求項2に記載のデータ処理プログラム。 - 各データに対するユーザ評価を取得し、
取得したユーザ評価に基づき、前記信頼度を更新する
請求項1から請求項3のいずれか1項に記載のデータ処理プログラム。 - データ毎の前記信頼度が閾値を下回った場合、データ項目名、データ内容及び前記信頼度を含む警告情報を出力する
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載のデータ処理プログラム。 - 各複数のデータ項目を含む複数種別のデータを各複数のデータベースから取得し、前記種別毎に予め定めたデータ項目のみを抽出し、抽出したデータ項目を前記種別毎に統合するとともに、第一種別のデータに含まれるデータ項目の信頼度を、第二種別のデータに含まれる同種データ項目とのデータ整合性に基づき算出し、算出した前記信頼度を前記第一種別のデータ項目に対応付けて統合データベースに記憶する統合部と、
前記種別及び前記データ項目を含む要求情報を受け付ける受付部と、
受け付けた要求情報に対応するデータを前記統合データベースから抽出し、抽出したデータを、データ項目毎又はデータ毎の信頼度と対応付けて出力する出力部と
を備えるデータ出力装置。 - 統合データベースにアクセス可能なコンピュータが、
各複数のデータ項目を含む複数種別のデータを各複数のデータベースから取得し、
前記種別毎に予め定めたデータ項目のみを抽出し、
抽出したデータ項目を前記種別毎の統合データベースに統合して記憶するとともに、
第一種別のデータに含まれるデータ項目の信頼度を、第二種別のデータに含まれる同種データ項目とのデータ整合性に基づき算出し、
算出した前記信頼度を前記第一種別のデータ項目に対応付けて統合データベースに記憶する
データ統合方法。 - 各複数のデータ項目を含み、POSデータ、商品又はサービスに関する予約データ、銀行口座を含む口座データ、及び口コミサイトの口コミデータを含む複数種別のデータを各複数のデータベースから取得し、前記種別毎に予め定めたデータ項目のみを抽出し、抽出したデータ項目を前記種別毎に統合して記憶する統合データベースと、前記種別及び前記データ項目を含む要求情報を受け付ける受付部と、受け付けた要求情報に対応するデータを前記統合データベースから抽出し、抽出したデータを出力する出力部とを備えるデータ出力装置に対して、
予め設定した複数の前記要求情報を送信し、
前記データ出力装置から受信した前記POSデータから算出した売上実績、前記予約データから算出した売上見込み、前記口座データから算出した資金予測、及び前記口コミデータから算出した評価値に基づいて、信用度を算出し、
算出した信用度を出力する
処理をコンピュータに実行させる出力プログラム。 - 前記信用度と、利率及び上限額を含む与信枠情報とを対応付けて記憶するデータベースから、算出した信用度に対応付いた与信枠情報を取得し、
取得した与信枠情報を出力する
請求項8に記載の出力プログラム。 - 各複数のデータ項目を含む複数種別のデータを各複数のデータベースから取得し、前記種別毎に予め定めたデータ項目のみを抽出し、抽出したデータ項目を前記種別毎に統合して記憶するとともに、第一種別のデータに含まれるデータ項目の信頼度を、第二種別のデータに含まれる同種データ項目とのデータ整合性に基づき算出し、算出した前記信頼度を前記第一種別のデータ項目に対応付けて記憶する統合データベースと、前記種別及び前記データ項目を含む要求情報を受け付ける受付部と、受け付けた要求情報に対応するデータを前記統合データベースから抽出し、抽出したデータ、及びデータ項目毎又はデータ毎の信頼度と対応付けて出力する出力部とを有するデータ出力装置、及び、
予め設定した複数の前記要求情報を送信する送信部と、前記データ出力装置から受信した前記要求情報毎のデータに基づき、指標値を算出する算出部と、算出した指標値を出力する出力部と
を備えることを特徴とするデータ処理システム。
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