JP6766023B2 - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

事業者の財務会計作業を支援する会計管理システムが知られていた（例えば、特許文献１参照）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１２−１４６１５８号公報

会計管理システムによって管理されているデータを用いて事業者の支援を可能にする技術を提供することが望ましい。

本発明の第１の態様によれば、情報処理装置が提供される。情報処理装置は、事業者の会計に関する会計データを取得する会計データ取得部を備えてよい。情報処理装置は、会計データに基づいて、事業者の複数種類の将来のキャッシュフローをそれぞれ示す複数の将来種類別ＣＦ情報を生成し、複数の将来種類別ＣＦ情報に基づいて、事業者の将来のキャッシュフローを示す将来ＣＦ情報を生成する将来ＣＦ情報生成部を備えてよい。

上記将来ＣＦ情報生成部は、上記事業者の将来の営業キャッシュフローを示す将来営業ＣＦ情報、上記事業者の将来の投資キャッシュフローを示す将来投資ＣＦ情報、及び上記事業者の将来の財務キャッシュフローを示す将来財務ＣＦ情報を生成してよい。上記将来ＣＦ情報生成部は、上記事業者の将来のフリーキャッシュフローを示す将来フリーＣＦ情報を生成してよい。

上記情報処理装置は、上記会計データに基づいて、上記事業者の複数種類の過去のキャッシュフローをそれぞれ示す複数の過去種類別ＣＦ情報を生成する過去ＣＦ情報生成部をさらに備えてよく、上記将来ＣＦ情報生成部は、上記複数の過去種類別ＣＦ情報に基づいて、上記複数の将来種類別ＣＦ情報を生成してよい。上記過去ＣＦ情報生成部は、上記事業者の過去の営業キャッシュフローを示す過去営業ＣＦ情報、上記事業者の過去の投資キャッシュフローを示す過去投資ＣＦ情報、及び上記事業者の過去の財務キャッシュフローを示す過去財務ＣＦ情報を生成してよく、上記将来ＣＦ情報生成部は、上記過去営業ＣＦ情報、上記過去投資ＣＦ情報、及び上記過去財務ＣＦ情報に基づいて、上記事業者の将来の営業キャッシュフローを示す将来営業ＣＦ情報、上記事業者の将来の投資キャッシュフローを示す将来投資ＣＦ情報、及び上記事業者の将来の財務キャッシュフローを示す将来財務ＣＦ情報を生成してよい。

上記情報処理装置は、上記事業者による取引に関数する取引データを取得する取引データ取得部をさらに備えてよく、上記将来ＣＦ情報生成部は、上記会計データ及び上記取引データに基づいて上記将来ＣＦ情報を生成してよい。上記情報処理装置は、上記事業者による融資申込金額を含む融資申込データを取得する申込データ取得部と、上記融資申込データ及び上記複数の将来種類別ＣＦ情報に基づいて、上記事業者への融資可否を判定する融資可否判定部とをさらに備えてよい。上記情報処理装置は、上記事業者に対応する事業者群を特定する事業者群特定部をさらに備えてよく、上記将来ＣＦ情報生成部は、上記会計データと、上記事業者群特定部によって特定された事業者群のキャッシュフローの特徴を示す特徴データとに基づいて、上記複数の将来種類別ＣＦ情報を生成してよく、上記複数の将来種類別ＣＦ情報に基づいて、上記事業者の将来のキャッシュフローを示す将来ＣＦ情報を生成してよい。

本発明の第３の態様によれば、コンピュータを、上記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

融資判定装置１００の通信環境の一例を概略的に示す。 過去ＣＦ情報１８２及び将来ＣＦ情報１８４の一例を概略的に示す。 過去種類別ＣＦ情報１９０及び将来種類別ＣＦ情報１９４の一例を概略的に示す。 融資申込データのデータ項目２２の一例を概略的に示す。 仕訳データのデータ項目２１２の一例を概略的に示す。 残高データのデータ項目２１４の一例を概略的に示す。 請求データのデータ項目２２２の一例を概略的に示す。 見積データのデータ項目２２４の一例を概略的に示す。 金融機関データのデータ項目２３２の一例を概略的に示す。 信用情報データのデータ項目２４２の一例を概略的に示す。 過去履歴データのデータ項目１７０の一例を概略的に示す。 事業者群データのデータ項目２５２の一例を概略的に示す。 取引関係データのデータ項目２６２の一例を概略的に示す。 融資判定装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。 融資判定装置１００による処理の流れの他の一例を概略的に示す。 融資判定装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。 口座管理装置３００の機能構成の一例を概略的に示す。 融資判定装置１００又は口座管理装置３００として機能するコンピュータ１０００のハードウエア構成の一例を概略的に示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、融資判定装置１００の通信環境の一例を概略的に示す。融資判定装置１００は情報処理装置の一例である。

本実施形態に係る融資判定装置１００は、事業者に対する融資の可否を判定する。融資判定装置１００は、例えば、事業者の通信端末２０から、融資申込金額、融資希望日、及び融資期間等を含む融資申込データを受信して、当該事業者に対する融資の可否を判定する。融資判定装置１００が融資の可否を判定する対象となる事業者を対象事業者と記載する場合がある。

通信端末２０は、通信機能を有していればどのような端末であってもよく、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット端末、及びスマートフォン等の携帯電話等である。融資判定装置１００は、ネットワーク１０を介して通信端末２０と通信する。ネットワーク１０は、インターネットを含んでよい。ネットワーク１０は、電話網を含んでよい。ネットワーク１０は、専用網を含んでよい。

融資判定装置１００は、事業者の融資返済の蓋然性を示す蓋然性情報を生成して、当該蓋然性情報に基づいて事業者に対する融資の可否を判定してよい。蓋然性情報は、例えば、事業者の将来のキャッシュフロー（ＣＦと記載する場合がある。）を示す将来ＣＦ情報である。また、蓋然性情報は、例えば、事業者の融資返済の蓋然性を示すスコアである。スコアは、事業者の融資返済の蓋然性の度合いを示すものであればどのようなものであってもよい。

融資判定装置１００は、例えば、対象事業者の会計に関する会計データを用いて蓋然性情報を生成する。融資判定装置１００は、複数の事業者の会計データを管理する会計データ管理装置２１０から、ネットワーク１０を介して対象事業者の会計データを受信してよい。

会計データ管理装置２１０は、いわゆる会計ソフトウエア及びいわゆるクラウド型会計ソフトウエア並びにその関連ソフトウエアを用いて、事業者及び会計事務所等によって入力された会計データを管理してよい。会計データ管理装置２１０は、会計ソフトウエア、クラウド型会計ソフトウエア及びその関連ソフトウエアを介さずに、事業者及び会計事務所等から提供された会計データを管理してもよい。

融資判定装置１００は、自らが複数の事業者の会計データを管理してもよい。すなわち、融資判定装置１００は、会計データ管理装置２１０の機能を有してもよい。

融資判定装置１００は、例えば、対象事業者による取引に関する取引データを用いて蓋然性情報を生成する。融資判定装置１００は、複数の事業者の取引データを管理する取引データ管理装置２２０から、ネットワーク１０を介して対象事業者の取引データを受信してよい。

取引データ管理装置２２０は、いわゆる販売管理ソフトウエア及びいわゆるクラウド型販売管理ソフトウエア、並びにその関連ソフトウエアを用いて事業者及び会計事務所等によって入力された取引データを管理してよい。取引データ管理装置２２０は、会計ソフトウエア及びクラウド型会計ソフトウエア、並びにその関連ソフトウエアを用いて事業者及び会計事務所等によって入力された取引データを管理してもよい。取引データ管理装置２２０は、販売管理ソフトウエア、クラウド型販売管理ソフトウエア、会計ソフトウエア、クラウド型会計ソフトウエア及びその関連ソフトウエアを介さずに、事業者及び会計事務所等から提供された取引データを管理してもよい。

融資判定装置１００は、自らが複数の事業者の取引データを管理してもよい。すなわち融資判定装置１００は、取引データ管理装置２２０の機能を有してもよい。

融資判定装置１００は、例えば、対象事業者の金融機関口座に対する入出金の履歴を含む金融機関データを用いて蓋然性情報を生成する。金融機関口座とは、銀行及び信用金庫等の金融機関において管理される口座であってよい。融資判定装置１００は、複数の事業者の金融機関データを管理する金融機関データ管理装置２３０から、ネットワーク１０を介して対象事業者の金融機関データを受信してよい。

金融機関データ管理装置２３０は、複数の金融機関から、複数の事業者の金融機関データを受信して管理してよい。金融機関データ管理装置２３０は、複数の事業者のそれぞれから、金融機関による証明を受けている金融機関データを受信して管理してもよい。

融資判定装置１００は、自らが複数の事業者の金融機関データを管理してもよい。すなわち融資判定装置１００は、金融機関データ管理装置２３０の機能を有してもよい。

融資判定装置１００は、例えば、第三者機関によって生成された対象事業者の信用情報データを用いて蓋然性情報を生成する。融資判定装置１００は、複数の事業者の信用情報データを管理する信用情報管理装置２４０から、ネットワーク１０を介して対象事業者の信用情報データを受信してよい。

信用情報管理装置２４０は、例えば、複数の事業者の信用情報データを生成して提供するサービスを実施する業者によって管理される。当該業者による信用情報データの生成法は任意の方法であってよい。

融資判定装置１００は、自らが複数の事業者の信用情報データを管理してもよい。すなわち融資判定装置１００は、信用情報管理装置２４０の機能を有してもよい。

融資判定装置１００は、例えば、対象事業者に対応する事業者群のＣＦの特徴を示す特徴データを用いて蓋然性情報を生成する。融資判定装置１００は、複数の事業者群の特徴データを管理する事業者群データ管理装置２５０から、ネットワーク１０を介して対象事業者に対応する事業者群の特徴データを受信してよい。

事業者群とは、例えば、業種別の事業者のグループを示す。例えば、対象事業者が建築会社である場合、対象事業者に対応する事業者群は建築業であってよい。事業者群のＣＦの特徴は、例えば、建築業は３月に売り上げが向上する傾向にある等の業種毎のＣＦの変動の特徴であってよい。特徴データは、例えば、建築業の３月の売上を２０％増にする等の、変動の内容を具体化したデータであってよい。

なお、事業者群は、業種別の事業者のグループに限らず、他のグループを示してもよい。例えば、事業者群は、系列毎の事業者のグループであってもよい。また、事業者群は、事業者のグループ分けを担う担当者によって決定された事業者のグループであってもよい。

事業者群データ管理装置２５０は、例えば、複数の事業者のそれぞれについて、各種データを分析することによって、特徴データを生成する。事業者群データ管理装置２５０は、例えば、複数の事業者の会計データを分析して、事業者群毎の特徴データを生成する。事業者群データ管理装置２５０は、独自に複数の事業者の会計データを収集してもよく、また、会計データ管理装置２１０から複数の事業者の会計データを受信してもよい。また、事業者群データ管理装置２５０は、特徴データの生成を担う担当者によって生成された特徴データを管理してもよい。

融資判定装置１００は、自らが複数の事業者群の特徴データを管理してもよい。すなわち融資判定装置１００は、事業者群データ管理装置２５０の機能を有してもよい。

融資判定装置１００は、例えば、対象事業者の取引先による他事業者との取引に関する取引関係データを用いて蓋然性情報を生成する。取引関係データは、例えば、事業者間の回収実績及び支払実績等を含む。融資判定装置１００は、複数の事業者間の取引関係データを管理する取引関係管理装置２６０から、ネットワーク１０を介して、対象事業者の取引先の取引関係データを受信してよい。

取引関係管理装置２６０は、複数の事業者間の取引関係を管理する。そして、取引関係管理装置２６０は、複数の事業者のそれぞれについて、事業者とその取引先との取引に関する取引関係データを管理する。

複数の事業者間の取引関係は、例えば、ある事業者と、その事業者と取引関係にある事業者との対応付けを含む。取引関係管理装置２６０が管理する取引関係によれば、ある事業者と取引関係にある事業者を特定可能であり、また、さらにその取引関係にある事業者と取引関係にある事業者を特定可能である。このように、取引関係管理装置２６０が管理する取引関係によれば、ある事業者に対して、連鎖的に取引関係にある事業者を特定することができる。

融資判定装置１００は、自らが複数の事業者間の取引関係及び取引関係データを管理してもよい。すなわち融資判定装置１００は、取引関係管理装置２６０の機能を有してもよい。

融資判定装置１００は、上述した複数種類のデータを用いて蓋然性情報を生成してよい。融資判定装置１００は、生成した蓋然性情報を用いて、対象事業者への融資の可否を判定してよい。このように、本実施形態に係る融資判定装置１００によれば、複数種類のデータを用いて生成された蓋然性情報を用いて対象事業者への融資の可否が判定されるので、融資をしたものの回収できないような事態の発生確率を低減することができる。また、融資するか否かについて過度に厳しい基準を設ける必要をなくすことができ、本来であれば融資を受けられる事業者がなかなか融資を受けられないような事態の発生確率を低減することができる。

口座管理装置３００は、複数の事業者の口座を管理する。口座管理装置３００は、事業者からの要求に応じて、当該事業者用の口座を開設してよい。口座管理装置３００は、例えば、１又は複数の銀行口座内において、複数の事業者の口座残高を管理する。具体例として、口座管理装置３００は、Ｎ個の銀行口座内において、Ｎ事業者又はＮより多い数の事業者の口座残高を管理する。口座管理装置３００は、口座管理装置３００の管理者名義の銀行口座内において、複数の事業者の口座残高を管理してよい。

事業者は、口座管理装置３００によって管理されている口座に対して銀行口座から入金したり、口座管理装置３００によって管理されている口座から銀行口座に出金したりすることができる。また、事業者は、他の事業者との取引における決済口座として、口座管理装置３００が管理している口座を指定できる。すなわち、事業者は、口座管理装置３００によって管理されている口座を通じて、取引の対価として支払いを受けることができ、また、支払いをすることができる。

口座管理装置３００は、任意の取引プラットフォームと連携可能であってよく、口座管理装置３００と任意の取引プラットフォームとの間では、取引内容を一意に特定することができる。口座管理装置３００と任意の取引プラットフォームが連携する代わりに、口座管理装置３００が取引プラットフォームを兼ねてもよい。

口座管理装置３００は、例えば、口座を管理している事業者から、他の事業者への支払要求を受け付けた場合に、口座残高が不足していなければ支払処理を実行する。口座管理装置３００は、口座残高が不足している場合、事業者への融資可否を判定して、融資可と判定した場合、融資額を口座残高に加算してよい。

口座管理装置３００は、融資判定装置１００と同様の手法を用いて、事業者の融資返済の蓋然性を示す蓋然性情報を生成し、当該蓋然性情報に基づいて事業者への融資の可否を判定してよい。例えば、口座管理装置３００は、事業者から、不足分の金額に相当する融資申込金額を含む融資申込データを受信したときと同様に、当該事業者への融資の可否を判定する。

口座管理装置３００は、不足分以上の融資金額を口座残高に加算した後、支払処理を実行してよい。また、口座管理装置３００は、支払処理実行後、予め定められた返済ルールに従って、融資返済処理を実行してよい。例えば、口座管理装置３００は、事業者の口座残高が融資金額よりも多い場合に、融資金額の全額を返済する融資返済処理を実行する。また、例えば、口座管理装置３００は、事業者の口座残高が融資金額よりも少ない場合に、融資金額の一部を返済する融資返済処理を実行する。また、口座管理装置３００は、支払処理実行後、事業者の口座残高が融資金額よりも少ない場合に、予め定められた金利ルールに従って、金利支払処理を実行してよい。

このように、口座管理装置３００は複数の事業者の口座を管理し、事業者から他の事業者への支払要求を受け付けたときに、口座残高が不足している場合には、当該事業者への融資の可否を自動的に判定して、融資処理を実行する。これにより、従来よりも少ない手順で、事業者が融資を受けて取引を行うことができる仕組みを提供できる。

図２は、過去ＣＦ情報１８２及び将来ＣＦ情報１８４の一例を概略的に示す。ここでは、融資判定装置１００による過去ＣＦ情報１８２及び将来ＣＦ情報１８４の生成処理の流れの一例を説明する。

融資判定装置１００は、対象事業者の会計データに含まれる預貯金に関連する勘定科目のデータを用いて、対象事業者の過去のキャッシュフローを示す過去ＣＦ情報１８２を生成する。融資判定装置１００は、過去ＣＦ情報１８２と対象事業者の金融機関データとを比較して、不整合がある場合には、金融機関データに合わせて過去ＣＦ情報を補正してよい。

融資判定装置１００は、過去ＣＦ情報１８２に基づいて将来ＣＦ情報１８４を生成する。融資判定装置１００は、例えば、複数年分の過去ＣＦ情報１８２から１年分の将来ＣＦ情報１８４を生成する。融資判定装置１００は、複数年分の過去ＣＦ情報１８２を平均化したり、複数年分の過去ＣＦ情報１８２から予測したりすることによって、将来ＣＦ情報１８４を生成してよい。融資判定装置１００は、例えば、過去ＣＦ情報１８２における売上高の発生パターン、仕入れの発生パターン、及び経費の発生パターン等を導出して、これらを用いて将来ＣＦ情報１８４を生成してよい。

融資判定装置１００は、会計データに含まれる勘定科目のうち、将来の預貯金残高の増減に関する勘定科目のデータをさらに用いて将来ＣＦ情報１８４を生成してよい。融資判定装置１００は、例えば、売上債権に関する勘定科目及び仕入債務に関する勘定科目を用いて、将来ＣＦ情報１８４を生成する。

融資判定装置１００は、対象事業者の取引データを用いて将来ＣＦ情報１８４を補正してよい。融資判定装置１００は、例えば、取引データに含まれる見積データ及び受注データを用いて将来ＣＦ情報１８４を補正する。融資判定装置１００は、見積データ及び受注データから、対象事業者の、見積りに対する受注の確率を示す受注率を算出し、当該受注率を用いて将来ＣＦ情報１８４を補正してよい。また、融資判定装置１００は、例えば、取引データに含まれる請求データ及び見積データを用いて将来ＣＦ情報１８４を補正する。融資判定装置１００は、請求データ及び見積データから、対象事業者の、見積りに対する受注の確率を示す受注率を算出し、当該受注率を用いて将来ＣＦ情報１８４を補正してよい。また、融資判定装置１００は、請求データに基づいて、対象事業者の、請求に対する入金の確率を示す請求入金率を算出し、当該請求入金率を用いて将来ＣＦ情報１８４を補正してよい。

融資判定装置１００は、対象事業者の取引相手を特定し、取引相手による他事業者との取引に関する取引関係データを用いて、将来ＣＦ情報１８４を補正してよい。融資判定装置１００は、例えば、取引相手による他事業者への入金状況を用いて将来ＣＦ情報１８４を補正する。また、融資判定装置１００は、例えば、取引相手の取引相手の属性情報を用いて将来ＣＦ情報１８４を補正する。属性情報とは、事業者の規模及び事業者の信用度等である。

融資判定装置１００は、対象事業者に対応する事業者群の特徴データを用いて将来ＣＦ情報１８４を補正してよい。融資判定装置１００は、例えば、特徴データが示す売上高の発生パターン、仕入れの発生パターン、及び経費の発生パターン等を用いて将来ＣＦ情報１８４を補正する。

上述したように、融資判定装置１００は、複数種類のデータを用いて将来ＣＦ情報１８４を生成する。なお、複数種類のデータを用いて将来ＣＦ情報１８４を生成するとは、上述したように、複数種類のデータの一部を用いて将来ＣＦ情報１８４を生成し、生成した将来ＣＦ情報１８４を複数種類のデータの他のデータを用いて補正することによって、最終的な将来ＣＦ情報１８４を生成することを含む。

融資判定装置１００は、例えば、対象事業者から受信した融資申込データから融資の返済予定を作成し、将来ＣＦ情報１８４によって当該返済予定が実現可能か否かを判定することによって、融資の可否を判定してよい。融資判定装置１００は、信用情報データをさらに用いて融資の可否を判定してもよい。また、融資判定装置１００は、対象事業者に対する融資の履歴をさらに用いて融資の可否を判定してもよい。

図３は、過去種類別ＣＦ情報１９０及び将来種類別ＣＦ情報１９４の一例を概略的に示す。ここでは、融資判定装置１００による過去種類別ＣＦ情報１９０及び将来種類別ＣＦ情報１９４の生成処理の流れの一例を説明する。

過去種類別ＣＦ情報１９０は、対象事業者の過去の営業キャッシュフローを示す過去営業ＣＦ情報１９１、対象事業者の過去の投資キャッシュフローを示す過去投資ＣＦ情報１９２、及び対象事業者の過去の財務キャッシュフローを示す過去財務ＣＦ情報１９３を含んでよい。

融資判定装置１００は、対象事業者の会計データ、取引データ、及び金融機関データ等を用いて、過去種類別ＣＦ情報１９０を生成してよい。融資判定装置１００は、いわゆる直接法を用いて過去種類別ＣＦ情報１９０を生成してよく、また、いわゆる間接法を用いて過去種類別ＣＦ情報１９０を生成してもよい。融資判定装置１００は、例えば、対象事業者の会計データを用いて生成した過去種類別ＣＦ情報１９０と対象事業者の金融機関データとを比較して、不整合が有る場合には、金融機関データに合わせて過去種類別ＣＦ情報１９０を補正してよい。

融資判定装置１００は、過去種類別ＣＦ情報１９０に基づいて将来種類別ＣＦ情報１９４を生成してよい。将来種類別ＣＦ情報１９４は、対象事業者の将来の営業キャッシュフローを示す将来営業ＣＦ情報１９５、対象事業者の将来の投資キャッシュフローを示す将来投資ＣＦ情報１９６、及び対象事業者の将来の財務キャッシュフローを示す将来財務ＣＦ情報１９７を含んでよい。

融資判定装置１００は、例えば、複数年分の過去種類別ＣＦ情報１９０から１年分の将来種類別ＣＦ情報１９４を生成する。融資判定装置１００は、複数年分の過去営業ＣＦ情報１９１を平均化したり、複数年分の過去営業ＣＦ情報１９１から予測したりすることによって、将来営業ＣＦ情報１９５を生成してよい。融資判定装置１００は、複数年分の過去投資ＣＦ情報１９２を平均化したり、複数年分の過去投資ＣＦ情報１９２から予測したりすることによって、将来投資ＣＦ情報１９６を生成してよい。融資判定装置１００は、複数年分の過去財務ＣＦ情報１９３を平均化したり、複数年分の過去財務ＣＦ情報１９３から予測したりすることによって、将来財務ＣＦ情報１９７を生成してよい。

融資判定装置１００は、対象事業者の取引データを用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正してよい。融資判定装置１００は、例えば、取引データに含まれる見積データ及び受注データを用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正する。融資判定装置１００は、見積データ及び受注データから、対象事業者の、見積りに対する受注の確率を示す受注率を算出し、当該受注率を用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正してよい。また、融資判定装置１００は、例えば、取引データに含まれる請求データ及び見積データを用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正する。融資判定装置１００は、請求データ及び見積データから、対象事業者の、見積りに対する受注の確率を示す受注率を算出し、当該受注率を用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正してよい。また、融資判定装置１００は、請求データに基づいて、対象事業者の、請求に対する入金の確率を示す請求入金率を算出し、当該請求入金率を用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正してよい。

融資判定装置１００は、対象事業者の取引相手を特定し、取引相手による他事業者との取引に関する取引関係データを用いて、将来営業ＣＦ情報１９５を補正してよい。融資判定装置１００は、例えば、取引相手による他事業者への入金状況を用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正する。また、融資判定装置１００は、例えば、取引相手の取引相手の属性情報を用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正する。属性情報とは、事業者の規模及び事業者の信用度等である。

融資判定装置１００は、対象事業者に対応する事業者群の特徴データを用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正してよい。融資判定装置１００は、例えば、特徴データが示す売上高の発生パターン、仕入れの発生パターン、及び経費の発生パターン等を用いて将来営業ＣＦ情報１９５を補正する。

上述したように、融資判定装置１００は、複数種類のデータを用いて将来種類別ＣＦ情報１９４を生成する。なお、複数種類のデータを用いて将来種類別ＣＦ情報１９４を生成するとは、上述したように、複数種類のデータの一部を用いて将来種類別ＣＦ情報１９４を生成し、生成した将来種類別ＣＦ情報１９４を複数種類のデータの他のデータを用いて補正することによって、最終的な将来種類別ＣＦ情報１９４を生成することを含む。

融資判定装置１００は、将来種類別ＣＦ情報１９４に基づいて、対象事業者の将来のキャッシュフローを示す将来ＣＦ情報を生成してよい。融資判定装置１００は、例えば、将来営業ＣＦ情報１９５、将来投資ＣＦ情報１９６、及び将来財務ＣＦ情報１９７を足し合わせることによって、将来ＣＦ情報を生成する。

図４は、融資申込データのデータ項目２２の一例を概略的に示す。図４では、各データ項目２２のデータ値の例もともに示す。

融資申込データは、対象者を識別するための対象者ＩＤを含んでよい。融資申込データは、対象者の名称を含む対象者情報を含んでよい。融資申込データは、融資申込額を含んでよい。融資申込データは、融資希望日を含んでよい。融資申込データは、融資期間を含んでよい。融資申込データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図５は、会計データに含まれる仕訳データのデータ項目２１２の一例を概略的に示す。図５では、各データ項目２１２のデータ値の例もともに示す。

仕訳データは、仕訳データを識別するためのデータＩＤを含んでよい。仕訳データは、取引日付を含んでよい。仕訳データは、借方／貸方区分を含んでよい。仕訳データは、勘定科目を含んでよい。仕訳データは、金額を含んでよい。仕訳データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図６は、会計データに含まれる残高データのデータ項目２１４一例を概略的に示す。図６では、各データ項目２１４のデータ値の例もともに示す。

残高データは、残高データを識別するためのデータＩＤを含んでよい。残高データは、残高日付を含んでよい。残高データは、借方／貸方区分を含んでよい。残高データは、勘定科目を含んでよい。残高データは、金額を含んでよい。残高データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図７は、取引データに含まれる請求データのデータ項目２２２の一例を概略的に示す。図７では、各データ項目２２２のデータ値の例もともに示す。

請求データは、請求データを識別するためのデータＩＤを含んでよい。請求データは、取引日付を含んでよい。請求データは、請求先の名称を含む請求先情報を含んでよい。請求データは、請求内容を含んでよい。請求データは、金額を含んでよい。請求データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図８は、取引データに含まれる見積データのデータ項目２２４の一例を概略的に示す。図８では、各データ項目２２４のデータ値の一例もともに示す。

見積データは、見積データを識別するためのデータＩＤを含んでよい。見積データは、見積日付を含んでよい。見積データは、見積先の名称を含む見積先情報を含んでよい。見積データは、見積内容を含んでよい。見積データは、金額を含んでよい。見積データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図９は、金融機関データのデータ項目２３２の一例を概略的に示す。図９は、各データ項目２３２のデータ値の一例もともに示す。

金融機関データは、口座を識別する口座ＩＤを含んでよい。金融機関データは、残高日付を含んでよい。金融機関データは、入金／出金区分を含んでよい。金融機関データは、金額を含んでよい。金融機関データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図１０は、信用情報データのデータ項目２４２の一例を概略的に示す。図１０は、各データ項目２４２のデータ値の例もともに示す。

信用情報データは、信用情報データを識別するためのデータＩＤを含んでよい。信用情報データは、対象者の名称を含む対象者情報を含んでよい。信用情報データは、対象者の信用度を示す評点を含んでよい。信用情報データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図１１は、過去履歴データのデータ項目１７０の一例を概略的に示す。図１１は、各データ項目１７０のデータ値の例もともに示す。

過去履歴データは、対象者を識別するための対象者ＩＤを含んでよい。過去履歴データは、対象者の名称を含む対象者情報を含んでよい。過去履歴データは、融資金額を含んでよい。過去履歴データは、融資日を含んでよい。過去履歴データは、返済履歴を含んでよい。過去履歴データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図１２は、事業者群の特徴データのデータ項目２５２の一例を概略的に示す。図１２は、各データ項目２５２のデータ値の例もともに示す。

特徴データは、事業者群の業種を識別する業種ＩＤを含んでよい。特徴データは、補正する対象の期間を示す補正期間を含んでよい。特徴データは、補正する対象の項目を示す補正対象を含んでよい。特徴データは、補正の内容を示す補正情報を含んでよい。図１２に示すデータ値は、業種ＩＤが００００１の事業者群について、３月の売上高を２０％増加させる例を示す。特徴データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図１３は、取引関係データのデータ項目２６２の一例を概略的に示す。図１３は、各データ項目２６２のデータ値の一例もともに示す。

取引関係データは、事業者を識別する事業者ＩＤを含んでよい。取引関係データは、事業者名を含んでよい。取引関係データは、事業者ＩＤによって識別される事業者の取引先の事業者ＩＤである取引先事業者ＩＤを含んでよい。取引関係データは、取引先事業者名を含んでよい。取引関係データは、事業者ＩＤによって識別される事業者による取引先事業者ＩＤによって識別される事業者に対する回収履歴を含んでよい。回収履歴は、例えば、事業者ＩＤによって識別される事業者による、取引先事業者ＩＤによって識別される事業者に対する請求回数と、請求金額の回収数との割合である。取引関係データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

図１４は、融資判定装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。ここでは、融資判定装置１００が、通信端末２０から融資申込データを取得して、当該融資申込データに対する結果を通信端末２０に通知するまでの流れの一例を説明する。図１４に示す各処理は、融資判定装置１００が備える制御部が主体となって実行される。

ステップ（ステップをＳと省略して記載する場合がある。）１３０２では、融資を希望する事業者が通信端末２０によって送信した融資申込データを取得する。Ｓ１３０４では、対象事業者の会計データを取得する。Ｓ１３０６では、会計データに基づいて過去ＣＦ情報を生成する。融資判定装置１００は、過去種類別ＣＦ情報を生成してもよい。

Ｓ１３０８では、各種データを取得する。融資判定装置１００は、対象事業者の取引データ、金融機関データ、信用情報データ、及び過去履歴データと、対象事業者に対応する事業者群の特徴データと、対象事業者の取引先の取引関係データとのうちの少なくともいずれかを取得する。Ｓ１３１０では、Ｓ１３０６において生成した過去ＣＦ情報と、Ｓ１３０８において取得した各種データとを用いて将来ＣＦ情報を生成する。融資判定装置１００は、過去種類別ＣＦ情報と当該各種データとを用いて将来種類別ＣＦ情報を生成してもよい。

Ｓ１３１２では、Ｓ１３１０において生成した将来ＣＦ情報に基づいて、対象事業者に対する融資可否を判定する。融資判定装置１００は、将来種類別ＣＦ情報に基づいて、対象事業者に対する融資可否を判定してもよい。融資可と判定した場合、Ｓ１３１４に進み、融資否と判定した場合、Ｓ１３１６に進む。

Ｓ１３１４では、融資判定装置１００が、対象事業者に対して融資手続を開始する。融資判定装置１００は、例えば、Ｓ１３０２において取得した融資申込データに対して、融資可であることを通知する内容と、融資に必要となる情報を要求する内容とを含む融資手続データを通信端末２０に送信する。融資手続データに含まれる融資に必要となる情報は、通常の融資申込に必要な情報よりも少ない情報であってよい。

Ｓ１３１６では、対象事業者に対して融資否である旨を通知する。融資判定装置１００は、例えば、Ｓ１３０２において取得した融資申込データに対して、融資否であること通知する通知データを通信端末２０に送信する。

図１５は、融資判定装置１００による処理の流れの他の一例を概略的に示す。ここでは、図１４に示す例に対して、融資判定装置１００が会計データを用いずに処理を実行する場合の流れを説明する。ここでは、図１４に示す処理の流れと異なる点を主に説明する。

Ｓ１４０２では、通信端末２０によって送信された融資申込データを取得する。Ｓ１４０４では、対象事業者の取引データを取得する。Ｓ１４０６では、対象事業者の金融機関データを取得する。

Ｓ１４０８では、Ｓ１４０６において取得した金融機関データを用いて、過去ＣＦ情報を生成する。融資判定装置１００は、過去種類別ＣＦ情報を生成してもよい。Ｓ１４１０では、各種データを取得する。融資判定装置１００は、対象事業者の信用情報データ及び過去履歴データと、対象事業者に対応する事業者群の特徴データと、対象事業者の取引先の取引関係データとのうちの少なくともいずれかを取得する。Ｓ１４１２では、Ｓ１４０８において生成した過去ＣＦ情報と、Ｓ１４１０において取得した各種データとを用いて将来ＣＦ情報を生成する。融資判定装置１００は、過去種類別ＣＦ情報と各種データとを用いて、将来種類別ＣＦ情報を生成してもよい。

Ｓ１４１４では、Ｓ１４１２において生成した将来ＣＦ情報に基づいて、対象事業者に対する融資可否を判定する。融資判定装置１００は、将来種類別ＣＦ情報に基づいて、対象事業者に対する融資可否を判定してもよい。融資可と判定した場合、Ｓ１４１６に進み、融資否と判定した場合、Ｓ１４１８に進む。Ｓ１４１６では、対象事業者に対して融資手続を開始する。Ｓ１４１８では、対象事業者に対して融資否である旨を通知する。

図１６は、融資判定装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。融資判定装置１００は、申込データ取得部１０２、会計データ取得部１０４、金融機関データ取得部１０６、取引データ取得部１０８、受注率算出部１１０、請求入金率算出部１１２、取引関係データ取得部１１４、事業者群特定部１１６、特徴データ取得部１１８、過去ＣＦ情報生成部１２０、蓋然性情報生成部１３０、要求データ送信部１４２、融資可否判定部１４４、信用度取得部１４６、融資処理実行部１４８、融資後管理部１５０、返済情報生成部１５２、及び返済情報送信部１５４を備える。なお、融資判定装置１００がこれらのすべての構成を備えることは必須とは限らない。

申込データ取得部１０２は、融資申込データを取得する。申込データ取得部１０２は、通信端末２０から融資申込データを受信してよい。申込データ取得部１０２は、通信端末２０から受信して格納していた融資申込データを読み出してもよい。

会計データ取得部１０４は、対象事業者の会計データを取得する。会計データ取得部１０４は、例えば、申込データ取得部１０２が取得した融資申込データによって対象事業者を特定し、当該対象事業者の会計データを会計データ管理装置２１０に要求して、会計データ管理装置２１０から会計データを受信する。また、融資判定装置１００が複数の事業者の会計データを管理している場合、会計データ取得部１０４は、管理下の会計データから対象事業者の会計データを読み出してよい。また、会計データ取得部１０４は、融資申込データを送信した通信端末２０から会計データを受信してもよい。

金融機関データ取得部１０６は、対象事業者の金融機関データを取得する。金融機関データ取得部１０６は、例えば、申込データ取得部１０２が取得した融資申込データによって対象事業者を特定し、当該対象事業者の金融機関データを金融機関データ管理装置２３０に要求して、金融機関データ管理装置２３０から金融機関データを受信する。また、融資判定装置１００が複数の事業者の金融機関データを管理している場合、金融機関データ取得部１０６は、管理下の金融機関データから対象事業者の金融機関データを読み出してよい。また、金融機関データ取得部１０６は、融資申込データを送信した通信端末２０から、金融機関による証明を受けている金融機関データを受信してもよい。

取引データ取得部１０８は、対象事業者の取引データを取得する。取引データ取得部１０８は、例えば、申込データ取得部１０２が取得した融資申込データによって対象事業者を特定し、当該対象事業者の取引データを取引データ管理装置２２０に要求して、取引データ管理装置２２０から取引データを受信する。また、融資判定装置１００が複数の事業者の取引データを管理している場合、取引データ取得部１０８は、管理下の取引データから対象事業者の取引データを読み出してよい。また、取引データ取得部１０８は、融資申込データを送信した通信端末２０から、取引データを受信してもよい。取引データ取得部１０８は、取引データとして、見積データを取得してよい。また、取引データ取得部１０８は、取引データとして、請求データを取得してよい。また、取引データ取得部１０８は、取引データとして、受注データを取得してもよい。受注データは、他の事業者等から受注したことを示すデータであってよい。例えば、受注データは、見積データが示す見積りに対して受注したことを示す。受注データは、受注データを識別するためのデータＩＤを含んでよい。受注データは、受注日付を含んでよい。受注データは、発注元の名称を含む発注元情報を含んでよい。受注データは、受注内容を含んでよい。受注データは、金額を含んでよい。受注データは、これら以外のデータ項目を含んでもよい。

受注率算出部１１０は、取引データ取得部１０８が取得した取引データに基づいて、対象事業者の受注率を算出する。受注率算出部１１０は、取引データに含まれる見積データ及び受注データを用いて受注率を算出してよい。例えば、受注率算出部１１０は、見積りの回数を、見積りに対応する受注の回数で除算することによって受注率を算出する。受注率算出部１１０は、取引データに含まれる見積データ及び請求データを用いて受注率を算出してもよい。例えば、受注率算出部１１０は、見積りの回数を、見積りに対応する請求の回数で除算することによって受注率を算出する。受注率算出部１１０は、例えば、見積データに対応する受注データがない場合に、見積データ及び請求データを用いて受注率を算出してよい。

取引データは、見積りと受注の対応関係を含んでよく、受注率算出部１１０は、当該対応関係を参照することによって、見積りに対応する受注の回数を特定してよい。取引データが見積りと受注の対応関係を含まない場合、受注率算出部１１０は、見積データ中の見積日付と受注データ中の受注日付との関係と、見積データ中の見積先、見積内容、及び金額と、受注データ中の発注元、受注内容、及び金額との一致とを確認することによって、見積りに対応する受注を特定してよい。取引データは、見積りと請求の対応関係を含んでよく、受注率算出部１１０は、当該対応関係を参照することによって、見積りに対応する請求の回数を特定してよい。取引データが見積りと請求の対応関係を含まない場合、受注率算出部１１０は、見積データ中の見積日付と請求データ中の請求日付との関係と、見積データ中の見積先、見積内容、及び金額と、請求データ中の請求先、請求内容、及び金額との一致とを確認することによって、見積りに対応する請求を特定してよい。

請求入金率算出部１１２は、取引データ取得部１０８が取得した取引データに基づいて、対象事業者の請求入金率を算出する。請求入金率算出部１１２は、取引データに含まれる請求データを用いて請求入金率を算出してよい。例えば、請求入金率算出部１１２は、請求の回数を、入金が行われた請求の回数で除算することによって請求入金率を算出する。

請求データは、入金が行われたか否かの情報を含んでよく、請求入金率算出部１１２は、当該情報を参照することによって入金が行われた請求の回数を特定してよい。請求データが当該情報を含まない場合、請求入金率算出部１１２は、例えば、金融機関データ取得部１０６が取得した金融機関データを参照することによって、請求に対して入金が行われたか否かを特定してよい。

取引関係データ取得部１１４は、対象事業者の取引相手の取引関係データを取得する。取引関係データ取得部１１４は、取引データ取得部１０８が取得した取引データを用いて対象事業者の取引相手を特定し、特定した取引相手の取引関係データを取引関係管理装置２６０に要求して、取引関係管理装置２６０から取引関係データを受信してよい。また、融資判定装置１００が複数の事業者間の取引関係及び取引関係データを管理している場合、取引関係データ取得部１１４は、管理下の取引関係データから、対象事業者の取引相手の取引関係データを読み出してよい。

事業者群特定部１１６は、対象事業者に対応する事業者群を特定する。事業者群特定部１１６は、例えば、複数の事業者群が登録されているリストを参照して、当該リストに含まれる事業者群のうち、対象事業者に対応する事業者群を選択する。また、事業者群特定部１１６は、複数の事業者群のそれぞれに対応する事業者が登録されているリストを参照して、対象事業者に対応する事業者群を特定してもよい。

事業者群特定部１１６は、対象事業者の業種情報及び規模情報等を用いて、対象事業者に対応する事業者群を特定してもよい。事業者群特定部１１６は、対象事業者の業種情報及び規模情報を、通信端末２０から受信してよい。また、事業者群特定部１１６は、複数の事業者の業種情報及び規模情報を含む事業者情報を予め格納しておき、当該事業者情報から、対象事業者の業種情報及び規模情報を取得してもよい。

特徴データ取得部１１８は、事業者群特定部１１６によって特定された事業者群の特徴データを取得する。特徴データ取得部１１８は、例えば、事業者群特定部１１６によって特定された事業者群の特徴データを事業者群データ管理装置２５０に要求して、事業者群データ管理装置２５０から特徴データを受信する。また、融資判定装置１００が複数の事業者群の特徴データを管理している場合、特徴データ取得部１１８は、管理下の特徴データから、事業者群特定部１１６によって特定された事業者群の特徴データを読み出してよい。

過去ＣＦ情報生成部１２０は、対象事業者の過去ＣＦ情報を生成する。過去ＣＦ情報生成部１２０は、例えば、会計データ取得部１０４によって取得された会計データに基づいて、過去ＣＦ情報を生成する。過去ＣＦ情報生成部１２０は、会計データに含まれる預貯金に関連する勘定科目のデータを用いて、基準日の現預金残高を起点として異動明細を加減算していくことによって、予め定められた期間毎の現預金残高を示す過去ＣＦ情報を生成してよい。例えば、過去ＣＦ情報生成部１２０は、年頭の現預金残高を起点として、移動明細を加減算していくことによって、日毎、週毎又は月毎の現預金残高を示す過去ＣＦ情報を生成する。なお、ここでいう現預金残高は、現金と預貯金の合計を示すが、現金が０の場合も含んでよい。すなわち、現預金残高は、預貯金残高のみを示してもよい。

過去ＣＦ情報生成部１２０は、対象事業者の過去種類別ＣＦ情報を生成してよい。過去ＣＦ情報生成部１２０は、例えば、会計データ取得部１０４によって取得された会計データに基づいて、過去種類別ＣＦ情報を生成する。

過去ＣＦ情報生成部１２０は、会計データに含まれる対象事業者の営業活動に関連する勘定科目のデータを用いて、予め定められた期間毎の営業に関するキャッシュの変動を示す過去営業ＣＦ情報を生成してよい。また、過去ＣＦ情報生成部１２０は、会計データに含まれる対象事業者の投資活動に関する勘定科目のデータを用いて、予め定められた期間毎の投資に関するキャッシュの変動を示す過去投資ＣＦ情報を生成してよい。また、過去ＣＦ情報生成部１２０は、会計データに含まれる対象事業者の財務活動に関する勘定科目のデータを用いて、予め定められた期間毎の財務に関するキャッシュの変動を示す過去財務ＣＦ情報を生成してよい。

また、過去ＣＦ情報生成部１２０は、対象事業者の過去のフリーキャッシュフローを示す過去フリーＣＦ情報を生成してもよい。過去ＣＦ情報生成部１２０は、例えば、過去営業ＣＦ情報及び過去投資ＣＦ情報から、過去フリーＣＦ情報を生成する。過去ＣＦ情報生成部１２０は、会計データに基づいて過去フリーＣＦ情報を生成してもよい。

過去ＣＦ情報生成部１２０は、金融機関データ取得部１０６によって取得された金融機関データに基づいて過去ＣＦ情報を生成してもよい。過去ＣＦ情報生成部１２０は、例えば、会計データ取得部１０４が会計データを取得できなかった場合に、金融機関データ取得部１０６が取得した金融機関データを用いて過去ＣＦ情報を生成する。過去ＣＦ情報生成部１２０は、例えば、基準日の現預金残高を起点として、金融機関データに含まれる入金及び出勤に基づいて異動明細を加減算していくことによって、予め定められた期間毎の現預金残高を示す過去ＣＦ情報を生成する。

蓋然性情報生成部１３０は、対象事業者の融資返済の蓋然性を示す蓋然性情報を生成する。蓋然性情報生成部１３０は、将来ＣＦ情報生成部１３２、スコア生成部１３４、及び整合性確認部１３６を有する。なお、蓋然性情報生成部１３０がこれらのすべての構成を有することは必須とは限らない。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、対象事業者の将来ＣＦ情報を生成する。将来ＣＦ情報生成部１３２は、会計データ、金融機関データ、取引データ、特徴データ、取引関係データ、過去ＣＦ情報、受注率、及び請求入金率を用いて将来ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、これらのすべてを用いて将来ＣＦ情報を生成してもよく、これらの一部を用いて将来ＣＦ情報を生成してもよい。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、過去ＣＦ情報に基づいて将来ＣＦ情報を生成する。将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数年分の将来ＣＦ情報を平均化したり、複数年分の過去ＣＦ情報から予測したりすることによって、将来ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、過去ＣＦ情報における売上高の発生パターン、仕入れの発生パターン、及び経費の発生パターン等を導出して、これらの少なくとも１つを用いて将来ＣＦ情報を生成する。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、会計データに含まれる勘定科目のうち、将来の預貯金残高の増減に関する勘定科目のデータを用いて将来ＣＦ情報を生成してよい。例えば、融資判定装置１００は、売上債権に関する勘定科目及び仕入債務に関する勘定科目を用いて、将来ＣＦ情報を生成する。

具体例として、将来ＣＦ情報生成部１３２は、売掛金のデータを用いて将来ＣＦ情報を生成する。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、売掛金の回収予定日に現預金が増加するものとして、将来ＣＦ情報を生成する。

また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、買掛金のデータを用いて将来ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、買掛金の支払い予定日に現預金が減少するものとして、将来ＣＦ情報を生成する。

また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、未払金のデータを用いて将来ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、未払金の支払い予定日に現預金が減少するものとして、将来ＣＦ情報を生成する。

また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、前払金のデータを用いて将来ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、前払金のデータによって前払金があることが示されている場合、料金の支払い予定日に現預金が減少しないものとして、将来ＣＦ情報を生成する。具体例として、将来ＣＦ情報生成部１３２は、料金よりも前払金の方が多い場合、現預金が減少しないものとして将来ＣＦ情報を生成してよい。また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、料金よりも前払金の方が少ない場合、現預金から、料金と前払金との差分が減少するものとして、将来ＣＦ情報を生成してよい。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、見積データ及び受注率を用いて将来ＣＦ情報を生成してよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数の見積データのうち、受注率に見合う見積データについて、受注して入金されるものとして将来ＣＦ情報を生成する。例えば、見積りデータの数が５個であり、受注率が８０％である場合、５個の見積データのうち４個について、受注して入金されるものとして将来ＣＦ情報を生成する。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、請求データ及び請求入金率を用いて将来ＣＦ情報を生成してよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数の請求データのうち、請求入金率に見合う請求データについて、入金されるものとして将来ＣＦ情報を生成する。例えば、請求データの数が２０個であり、請求入金率が９５％である場合、２０個の見積データのうち１９個について、入金されるものとして将来ＣＦ情報を生成する。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、見積データ、請求データ、受注率、及び請求入金率を用いて将来ＣＦ情報を生成してよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数の見積データのうち、受注率に見合う見積データについて、受注して請求するものとし、請求するものとした見積データのうち、請求入金率に見合う見積データについて、入金されるものとして将来ＣＦ情報を生成する。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、対象事業者の取引相手の取引関係データを用いて、将来ＣＦ情報を生成してよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、取引関係データを用いて、対象事業者の取引相手による他事業者への入金状況を特定し、当該入金状況を用いて将来ＣＦ情報を生成する。具体例として、将来ＣＦ情報生成部１３２は、対象事業者の請求データの請求先となっている取引相手の取引関係データを参照し、当該取引相手の他事業者への入金状況を特定し、特定した入金状況に応じて、請求データに対する入金がなされるか否かを判定する。例えば、当該取引相手の他事業者への入金率が予め定められた閾値より低い場合、請求データに対する入金がなされないものとして、将来ＣＦ情報を生成する。これにより、対象事業者の取引相手が、対象事業者に対して入金を行わない可能性を考慮して、将来ＣＦ情報を生成することができる。なお、将来ＣＦ情報生成部１３２は、取引相手の他事業者への入金率に加えて、入金の対象となる金額をさらに考慮して将来ＣＦ情報を生成してもよい。

また、例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、取引関係データを用いて、対象事業者の取引相手の取引相手を特定し、特定した取引相手の属性情報を用いて将来ＣＦ情報を生成する。具体例として、将来ＣＦ情報生成部１３２は、対象事業者の請求データの請求先となっている取引相手の取引関係データを参照し、当該取引相手の取引相手を特定し、特定した取引相手の属性情報に応じて、請求データに対する入金がなされるか否かを判定する。例えば、特定した取引相手の事業者規模及び信用度の少なくともいずれかと閾値とを比較し、閾値より低い場合、請求データに対する入金がなされないものとして将来ＣＦ情報を生成する。これにより、対象事業者の取引相手が、当該取引相手の取引相手から回収できない可能性を考慮して、将来ＣＦ情報を生成することができる。

また、例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、過去ＣＦ情報と金融機関データとの差異を用いて、将来ＣＦ情報を生成する。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、過去ＣＦ情報と金融機関データとの差異に基づいて過去ＣＦ情報を補正し、補正後の過去ＣＦ情報を用いて将来ＣＦ情報を生成する。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、過去ＣＦ情報と金融機関データとの差異について、金融機関データに近づけるように過去ＣＦ情報を補正してよい。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、対象事業者の将来種類別ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、会計データ、金融機関データ、取引データ、特徴データ、取引関係データ、過去ＣＦ情報、受注率、及び請求入金率を用いて将来種類別ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、これらのすべてを用いて将来種類別ＣＦ情報を生成してもよく、これらの一部を用いて将来種類別ＣＦ情報を生成してもよい。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、過去種類別ＣＦ情報に基づいて将来種類別ＣＦ情報を生成する。将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数年分の過去種類別ＣＦ情報を平均化したり、複数年分の過去種類別ＣＦ情報から予測したりすることによって、将来種類別ＣＦ情報を生成してよい。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数年分の過去営業ＣＦ情報を平均化したり、複数年分の過去営業ＣＦ情報から予測したりすることによって、将来営業ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数年分の過去投資ＣＦ情報を平均化したり、複数年分の過去投資ＣＦ情報から予測したりすることによって、将来投資ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数年分の過去財務ＣＦ情報を平均化したり、複数年分の過去財務ＣＦ情報から予測したりすることによって、将来財務ＣＦ情報を生成してよい。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、将来営業ＣＦ情報、将来投資ＣＦ情報、及び将来財務ＣＦ情報のそれぞれを同一の手法によって生成してよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数年分の過去営業ＣＦ情報、過去投資ＣＦ情報、及び過去財務ＣＦ情報のそれぞれに対して、同一の平均化手法及び同一の予測手法を適用することによって、将来営業ＣＦ情報、将来投資ＣＦ情報、及び将来財務ＣＦ情報を生成する。

また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、将来営業ＣＦ情報、将来投資ＣＦ情報、及び将来財務ＣＦ情報のそれぞれを異なる手法によって生成してもよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数年分の過去営業ＣＦ情報、過去投資ＣＦ情報、過去財務ＣＦ情報のそれぞれに対して、異なる平均化手法及び異なる予測手法を適用することによって、将来営業ＣＦ情報、将来投資ＣＦ情報、及び将来財務ＣＦ情報を生成する。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、将来種類別ＣＦ情報のうちの一つを生成する場合に、将来種類別ＣＦ情報のうちの他のものを用いてもよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、過去営業ＣＦ情報に基づいて将来営業ＣＦ情報を生成し、過去投資ＣＦ情報及び将来営業ＣＦ情報に基づいて将来投資ＣＦ情報を生成する。また、例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、過去営業ＣＦ情報に基づいて将来営業ＣＦ情報を生成し、過去財務ＣＦ情報及び将来営業ＣＦ情報に基づいて将来財務ＣＦ情報を生成する。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、過去営業ＣＦ情報における売上高の発生パターン、仕入れの発生パターン、及び経費の発生パターン等を導出して、これらを用いて将来営業ＣＦ情報を生成してもよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、会計データに含まれる勘定科目のうち、将来の預貯金残高の増減に関する勘定科目のデータを用いて将来営業ＣＦ情報を生成してもよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、売上債権に関する勘定科目及び仕入債務に関する勘定科目を用いて、将来営業ＣＦ情報を生成する。

具体例として、将来ＣＦ情報生成部１３２は、売掛金のデータを用いて将来営業ＣＦ情報を生成する。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、売掛金の回収予定日に現預金が増加するものとして、将来営業ＣＦ情報を生成する。

また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、買掛金のデータを用いて将来営業ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、買掛金の支払い予定日に現預金が減少するものとして、将来営業ＣＦ情報を生成する。

また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、未払金のデータを用いて将来営業ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、未払金の支払い予定日に現預金が減少するものとして、将来営業ＣＦ情報を生成する。

また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、前払金のデータを用いて将来営業ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、前払金のデータによって前払金があることが示されている場合、料金の支払い予定日に現預金が減少しないものとして、将来営業ＣＦ情報を生成する。具体例として、将来ＣＦ情報生成部１３２は、料金よりも前払金の方が多い場合、現預金が減少しないものとして将来営業ＣＦ情報を生成してよい。また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、料金よりも前払金の方が少ない場合、現預金から、料金と前払金との差分が減少するものとして、将来営業ＣＦ情報を生成してよい。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、見積データ及び受注率を用いて将来営業ＣＦ情報を生成してよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数の見積データのうち、受注率に見合う見積データについて、受注して入金されるものとして将来営業ＣＦ情報を生成する。例えば、見積りデータの数が５個であり、受注率が８０％である場合、５個の見積データのうち４個について、受注して入金されるものとして将来営業ＣＦ情報を生成する。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、請求データ及び請求入金率を用いて将来営業ＣＦ情報を生成してよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数の請求データのうち、請求入金率に見合う請求データについて、入金されるものとして将来営業ＣＦ情報を生成する。例えば、請求データの数が２０個であり、請求入金率が９５％である場合、２０個の見積データのうち１９個について、入金されるものとして将来営業ＣＦ情報を生成する。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、見積データ、請求データ、受注率、及び請求入金率を用いて将来営業ＣＦ情報を生成してよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、複数の見積データのうち、受注率に見合う見積データについて、受注して請求するものとし、請求するものとした見積データのうち、請求入金率に見合う見積データについて、入金されるものとして将来営業ＣＦ情報を生成する。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、対象事業者の取引相手の取引関係データを用いて、将来営業ＣＦ情報を生成してよい。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、取引関係データを用いて、対象事業者の取引相手による他事業者への入金状況を特定し、当該入金状況を用いて将来営業ＣＦ情報を生成する。具体例として、将来ＣＦ情報生成部１３２は、対象事業者の請求データの請求先となっている取引相手の取引関係データを参照し、当該取引相手の他事業者への入金状況を特定し、特定した入金状況に応じて、請求データに対する入金がなされるか否かを判定する。例えば、当該取引相手の他事業者への入金率が予め定められた閾値より低い場合、請求データに対する入金がなされないものとして、将来営業ＣＦ情報を生成する。これにより、対象事業者の取引相手が、対象事業者に対して入金を行わない可能性を考慮して、将来営業ＣＦ情報を生成することができる。なお、将来ＣＦ情報生成部１３２は、取引相手の他事業者への入金率に加えて、入金の対象となる金額をさらに考慮して将来営業ＣＦ情報を生成してもよい。

また、例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、取引関係データを用いて、対象事業者の取引相手の取引相手を特定し、特定した取引相手の属性情報を用いて将来営業ＣＦ情報を生成する。具体例として、将来ＣＦ情報生成部１３２は、対象事業者の請求データの請求先となっている取引相手の取引関係データを参照し、当該取引相手の取引相手を特定し、特定した取引相手の属性情報に応じて、請求データに対する入金がなされるか否かを判定する。例えば、特定した取引相手の事業者規模及び信用度の少なくともいずれかと閾値とを比較し、閾値より低い場合、請求データに対する入金がなされないものとして将来営業ＣＦ情報を生成する。これにより、対象事業者の取引相手が、当該取引相手の取引相手から回収できない可能性を考慮して、将来営業ＣＦ情報を生成することができる。

また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、過去投資ＣＦ情報における固定資産の売却パターン、固定資産の購入パターン、有価証券の売却パターン、及び有価証券の購入パターン等を導出して、これらを用いて将来投資ＣＦ情報を生成してもよい。また、将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、過去財務ＣＦ情報における借入金の増加パターン及び借入金の返済パターン等を導出して、これらを用いて将来財務ＣＦ情報を生成してもよい。

また、例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、過去種類別ＣＦ情報と金融機関データとの差異を用いて、将来種類別ＣＦ情報を生成する。例えば、将来ＣＦ情報生成部１３２は、過去種類別ＣＦ情報と金融機関データとの差異に基づいて過去種類別ＣＦ情報を補正し、補正後の過去種類別ＣＦ情報を用いて将来種類別ＣＦ情報を生成する。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、過去種類別ＣＦ情報と金融機関データとの差異について、金融機関データに近づけるように過去種類別ＣＦ情報を補正してよい。

将来ＣＦ情報生成部１３２は、対象事業者の将来のフリーキャッシュフローを示す将来フリーＣＦ情報を生成してもよい。将来ＣＦ情報生成部１３２は、例えば、将来営業ＣＦ情報及び将来投資ＣＦ情報から、将来フリーＣＦ情報を生成する。

スコア生成部１３４は、対象事業者の融資返済の蓋然性を示すスコアを生成する。スコア生成部１３４は、会計データ、金融機関データ、取引データ、特徴データ、取引関係データ、過去ＣＦ情報、受注率、及び請求入金率を用いてスコアを生成してよい。スコア生成部１３４は、これらのすべてを用いてスコアを生成してもよく、これらの一部を用いてスコアを生成してもよい。スコア生成部１３４は、任意の手法を用いてスコアを生成してよい。

整合性確認部１３６は、通信端末２０から受信した融資申込データに対して、対象事業者への融資の可否を判定するにあたり、収集した各種データの整合性を確認する。例えば、整合性確認部１３６は、会計データ取得部１０４が取得した残高データと、金融機関データ取得部１０６が取得した金融機関データとの整合性を確認する。また、例えば、整合性確認部１３６は、取引データ取得部１０８が取得した請求データと、金融機関データ取得部１０６が取得した金融機関データ中の入金データとの整合性をチェックする。

整合性確認部１３６は、例えば、整合性を確認した結果、データの不整合を検出した場合、当該データを不正データと判定する。整合性確認部１３６は、整合の度合いに基づいて、各データについて、データの正当性の評点を生成してもよい。

整合性確認部１３６は、不正データと判定したデータを、要求データ送信部１４２に通知してよい。要求データ送信部１４２は、整合性確認部１３６によって不正データと判定されたデータについて、データの補正及びデータの追加提出依頼の少なくともいずれかを含む要求データを通信端末２０に対して送信してよい。整合性確認部１３６は、要求データに対して、データの補正内容及び追加データを受け付けた場合、これらを用いてデータを補正してよい。

整合性確認部１３６は、データの正当性の評点が予め定められた閾値より低いデータを、要求データ送信部１４２に通知してよい。要求データ送信部１４２は、整合性確認部１３６によって、データの正当性の評点が予め定められた閾値より低いと判定されたデータについて、データの補正及びデータの追加提出依頼の少なくともいずれかを含む要求データを通信端末２０に対して送信してよい。整合性確認部１３６は、要求データに対して、データの補正内容及び追加データを受け付けた場合、これらを用いてデータを補正してよい。

上述したように、整合性確認部１３６によって、対象事業者への融資可否を判定するにあたって収集したデータの整合性が確認されるので、例えば、不正申し込みを検知することができる。また、誤ったデータに基づいて、融資の可否を判定してしまうことを防止することができる。

融資可否判定部１４４は、蓋然性情報生成部１３０によって生成された蓋然性情報を用いて、申込データ取得部１０２が取得した融資申込データに対する、対象事業者への融資可否を判定する。例えば、融資可否判定部１４４は、まず、融資申込データ中の融資申込金額、融資希望日、及び融資期間を用いて融資の返済予定を作成する。具体例としては、月毎の返済額を示す返済予定を作成する。

そして、融資可否判定部１４４は、将来ＣＦ情報生成部１３２によって生成された将来ＣＦ情報によって、当該返済予定が実現可能か否かを判定することによって、融資可否を判定する。例えば、融資可否判定部１４４は、将来ＣＦ情報が示す各月の現預金に対して、返済予定の月毎の返済額を減算していった場合に、現預金が不足しないかを判定する。

融資可否判定部１４４は、将来ＣＦ情報生成部１３２によって生成された将来種類別ＣＦ情報をさらに用いて、融資可否を判定してもよい。融資可否判定部１４４は、例えば、将来営業ＣＦ情報、将来投資ＣＦ情報、及び将来財務ＣＦ情報に基づいて対象事業者のＣＦパターンを決定し、ＣＦパターンを用いて融資可否を判定する。ＣＦパターンの例としては、将来営業ＣＦ情報がプラス、将来投資ＣＦ情報がマイナス、将来財務ＣＦ情報がマイナスのパターン（パターンＡと記載する）、将来営業ＣＦ情報がプラス、将来投資ＣＦ情報がマイナス、将来財務ＣＦ情報がプラスのパターン（パターンＢと記載する）、将来営業ＣＦ情報がプラス、将来投資ＣＦ情報がプラス、将来財務ＣＦ情報がマイナスのパターン（パターンＣと記載する）、将来営業ＣＦ情報がマイナス、将来投資ＣＦ情報がマイナス、将来財務ＣＦ情報がプラスのパターン（パターンＤと記載する）、将来営業ＣＦ情報がマイナス、将来投資ＣＦ情報がプラス、将来財務ＣＦ情報がマイナスのパターン（パターンＥと記載する）、及び将来営業ＣＦ情報がマイナス、将来投資ＣＦ情報プラスが、将来財務ＣＦ情報がプラスのパターン（パターンＦと記載する）が挙げられる。

融資可否判定部１４４は、パターンＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆの順に信用度が低いものとして、融資可否を判定してよい。例えば、融資可否判定部１４４は、返済予定に対して将来ＣＦ情報が示す現預金が少ない場合であっても、対象事業者のＣＦパターンがパターンＡ、Ｂ、Ｃのいずれかであれば融資可と判定する。融資可否判定部１４４は、返済予定と将来ＣＦ情報が示す現預金との差額が第１の差額以下である場合、パターンＡ、Ｂ、Ｃのいずれであっても融資可と判定してよく、差額が第１の差額よりも大きい第２の差額以下である場合、パターンＡ又はパターンＢである場合に融資可と判定してよく、差額が第２の差額よりも大きい第３の差額以下である場合、パターンＡである場合に融資可と判定してよい。

また、例えば、融資可否判定部１４４は、返済予定に対して将来ＣＦ情報が示す現預金が多い場合であっても、対象事業者のＣＦパターンがパターンＤ、Ｅ、Ｆのいずれかであれば融資否と判定する。融資可否判定部１４４は、返済予定と将来ＣＦ情報が示す現預金との差額が第１の差額以下である場合、パターンＤ、Ｅ、Ｆのいずれであっても融資否と判定してよく、差額が第１の差額よりも大きい第２の差額以下である場合、パターンＥ又はパターンＦである場合に融資否と判定してよく、差額が第２の差額よりも大きい第３の差額以下である場合、パターンＦである場合に融資否と判定してよい。

信用度取得部１４６は、対象事業者の信用度を取得する。信用度取得部１４６は、例えば、対象事業者の信用情報データ中の評点を対象事業者の信用度として取得する。信用度取得部１４６は、対象事業者の信用情報データを信用情報管理装置２４０に要求して、信用情報管理装置２４０から信用情報データを受信してよい。また、融資判定装置１００が複数の事業者の信用情報データを管理している場合、信用度取得部１４６は、管理下の信用情報データから対象事業者の信用情報データを読み出してよい。また、信用度取得部１４６は、金融機関による対象事業者の信用格付けを示す信用格付情報を、対象事業者の信用度として取得してもよい。信用度取得部１４６は、対象事業者の信用格付情報を金融機関に要求して、金融機関から信用格付情報を受信してよい。また、信用度取得部１４６は、複数の事業者の信用格付情報を金融機関から受信して格納しておき、格納している信用格付情報から対象事業者の信用格付情報を読み出してもよい。

信用度取得部１４６は、対象事業者の取引先の信用情報データを用いて、対象事業者の信用度を生成してもよい。例えば、信用度取得部１４６は、対象事業者の取引先の評点が予め定められた閾値より低い場合、対象事業者の評点を減点する。また、例えば、信用度取得部１４６は、対象事業者の取引先の評点が予め定められた閾値より高い場合、対象事業者の評点に加点する。また、信用度取得部１４６は、対象事業者の取引先の評点に応じた点数を対象事業者の評点に加算する。また、信用度取得部１４６は、対象事業者の取引先の信用格付情報を用いて、対象事業者の信用度を生成してもよい。例えば、信用度取得部１４６は、対象事業者の取引先の信用格付情報が予め定められた閾値より低い場合、対象事業者の信用度を減点する。また、例えば、信用度取得部１４６は、対象事業者の取引先の信用格付情報が予め定められた閾値より高い場合、対象事業者の信用度に加点する。また、信用度取得部１４６は、対象事業者の取引先の信用格付情報に応じた点数を対象事業者の信用度に加算する。

信用度取得部１４６は、対象事業者に対して、連鎖的に取引関係にある事業者の信用情報データを用いて、対象事業者の信用度を生成してもよい。例えば、信用度取得部１４６は、対象事業者の評点に対して、対象事業者に対して連鎖的に取引関係にある事業者の評点に重み付けをして加算する。重み付けとして、例えば、連鎖関係がより対象事業者から遠い事業者の評点の重みを低くしてよい。また、信用度取得部１４６は、対象事業者に対して、連鎖的に取引関係にある事業者の信用格付情報を用いて、対象事業者の信用度を生成してもよい。例えば、信用度取得部１４６は、対象事業者の信用度に対して、対象事業者に対して連鎖的に取引関係にある事業者の信用格付情報に対応する値に重み付けをして加算する。重み付けとして、例えば、連鎖関係がより対象事業者から遠い事業者の評点の重みを低くしてよい。

信用度取得部１４６は、インターネット上に存在する複数のデータを組み合わせることによって、対象事業者の信用度を生成してもよい。信用度取得部１４６は、例えば、対象事業者が運営するウェブサイトの更新頻度及びサイト訪問者数等の情報を用いて対象事業者の信用度を生成する。また、信用度取得部１４６は、第三者が運営するウェブサイト上の対象事業者が営む事業に関する評価を示す評価情報を用いて対象事業者の信用度を生成してよい。また、信用度取得部１４６は、対象事業者の代表者等、対象事業者に関連する者に関する情報を用いて対象事業者の信用度を生成してよい。例えば、信用度取得部１４６は、対象事業者の代表者のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）の情報を用いて対象事業者の信用度を生成する。

融資可否判定部１４４は、信用度取得部１４６によって生成された対象事業者の信用度を用いて、対象事業者に対する融資可否を判定してもよい。例えば、融資可否判定部１４４は、返済予定に対して、将来ＣＦ情報が示す現預金が多い場合であっても、対象事業者の信用度が低い場合には融資否と判定する。例えば、融資可否判定部１４４は、返済予定と将来ＣＦ情報が示す現預金との差額毎に、融資否と判定する信用度を対応付けて登録しておき、信用度取得部１４６によって生成された信用度が、差額に対応する信用度よりも低い場合には、融資否と判定する。

また、例えば、融資可否判定部１４４は、返済予定に対して、将来ＣＦ情報が示す現預金が少ない場合であっても、対象事業者の信用度が高い場合には融資可と判定する。例えば、融資可否判定部１４４は、返済予定と将来ＣＦ情報が示す現預金との差額毎に、融資可と判定する信用度を対応付けて登録しておき、信用度取得部１４６によって生成された信用度が、差額に対応する信用度よりも高い場合には、融資可と判定する。

融資処理実行部１４８は、融資可否判定部１４４による判定結果に従って、融資処理を実行する。例えば、融資可否判定部１４４によって融資可と判定された場合、融資処理実行部１４８は、融資手続を開始する。融資処理実行部１４８は、対象事業者の通信端末２０に対して、融資可である旨を通知する内容と、融資に必要となる情報を要求する内容とを含む融資手続データを通信端末２０に送信してよい。また、例えば、融資可否判定部１４４によって融資可と判定された場合、融資処理実行部１４８は、対象事業者に対して融資オファーを行う。融資処理実行部１４８は、対象事業者の通信端末２０に対して、融資可である旨を通知する内容と、融資に必要となる情報を要求する内容とを含む融資オファーデータを通信端末２０に送信してよい。

融資処理実行部１４８は、融資可否判定部１４４によって融資否と判定された場合、対象事業者に対して融資否である旨を通知してよい。融資処理実行部１４８は、例えば、対象事業者の通信端末２０に対して、融資否であることを通知する通知データを送信する。

融資後管理部１５０は、融資が行われた後に、対象事業者を管理する。融資後管理部１５０は、例えば、融資が行われた後、将来ＣＦ情報生成部１３２に対して、継続的に対象事業者の将来ＣＦ情報を生成させる。そして、融資後管理部１５０は、将来ＣＦ情報に基づいて、融資返済に支障が出る可能性があることが検知された場合、融資の回収を担当する担当者等にその旨を通知する。融資後管理部１５０は、例えば、新たに生成された将来ＣＦ情報の各月の現預金が、月毎の返済額より少ない場合に、融資返済に支障が出る可能性があると判定する。

融資後管理部１５０は、融資返済に支障が出る可能性があることが検知された場合に、対象事業者に送信するリマインドの時期を早める等の処理を実行してもよい。融資後管理部１５０は、貸金業法の趣旨を逸脱しない方法で、各種処理を実行する。

返済情報生成部１５２は、返済情報を生成する。返済情報は、例えば、融資の返済スケジュールである。返済情報生成部１５２は、将来ＣＦ情報を用いて、目的に応じた返済スケジュールを生成してよい。例えば、返済情報生成部１５２は、利益で返済する場合の返済スケジュール及び資金繰りで返済する場合の返済スケジュール等を生成する。

返済情報生成部１５２は、融資可否判定部１４４によって融資可と判定された場合に、将来ＣＦ情報を用いて、融資の返済スケジュールを生成してよい。例えば、返済情報生成部１５２は、将来ＣＦ情報を参照して、現預金の額が他の月よりも多い月を特定し、当該月の返済額を他の月よりも多くした返済スケジュールを生成する。

返済情報送信部１５４は、返済情報生成部１５２によって生成された返済情報を、対象事業者の通信端末２０に送信してよい。これにより、対象事業者に対して、フレキシブルに返済スケジュールを提案することができる。

返済情報生成部１５２は、融資可否判定部１４４によって融資否と判定された場合に、将来ＣＦ情報を用いて、融資可能な返済スケジュールを生成してよい。例えば、返済情報生成部１５２は、融資申込データの少なくとも一部を変更した返済スケジュールを生成する。

例えば、返済情報生成部１５２は、将来ＣＦ情報を用いて、融資申込データに含まれる融資希望日を変更することによって融資可と判定できる場合には、融資日を変更した場合の返済スケジュールを生成する。具体例として、融資申込データに含まれる融資希望日が２０１７年４月であり、そのままでは融資否だが、融資日を２０１７年７月に変更することによって融資可となる場合、２０１７年７月を融資日とする返済スケジュールを生成する。

また、返済情報生成部１５２は、将来ＣＦ情報を用いて、融資申込データに含まれる融資期間を変更することによって融資可と判定できる場合には、融資期間を変更した返済スケジュールを生成する。具体例として、融資申込データに含まれる融資期間が６月であり、そのままでは融資否だが、融資期間を１０月に変更することによって融資可となる場合、融資期間を１０月とする返済スケジュールを生成する。

返済情報送信部１５４が返済情報を対象事業者の通信端末２０に送信することによって、対象事業者に、融資申込データの条件を変更することによって融資が可能になることを伝えることができる。例えば、対象事業者の事業が農業の場合、融資金額を各月に均等に分配して返済していくことは難しいが、収穫期にまとめて返済することはできる場合がある等、対象事業者の事業によって、返済能力の特性が異なる。本実施形態に係る返済情報生成部１５２によれば、対象事業者の将来ＣＦ情報が示すキャッシュフローに適した返済スケジュールを生成できるので、対象事業者の状況に合わせてフレキシブルに返済スケジュールを提供することができる。

図１７は、口座管理装置３００の機能構成の一例を概略的に示す。口座管理装置３００は、口座管理部３０２、データ取得部３０４、将来ＣＦ情報生成部３０６、支払要求取得部３０８、支払処理実行部３１０、融資可否判定部３１２、融資返済実行部３１４、金利処理実行部３１６、及び指示受信部３１８を備える。なお、口座管理装置３００がこれらのすべての構成を備えることは必須とは限らない。

口座管理部３０２は、複数の事業者の口座残高を管理する。口座管理部３０２は、事業者からの要求に応じて、当該事業者用の口座を開設してよい。口座管理部３０２は、例えば、１又は複数の銀行口座内において、複数の事業者の口座を管理する。具体例として、口座管理部３０２は、Ｎ個の銀行口座内において、Ｎ事業者又はＮより多い数の事業者の口座残高を管理する。口座管理部３０２は、例えば、口座管理装置３００の管理者名義の銀行口座内において、複数の事業者の口座を管理する。

データ取得部３０４は、各種データを取得する。データ取得部３０４は、会計データ、金融機関データ、取引データ、特徴データ、取引関係データ、過去ＣＦ情報、受注率、及び請求入金率を取得してよい。データ取得部３０４は、これらの全てを取得してよく、これらの一部を取得してもよい。

将来ＣＦ情報生成部３０６は、データ取得部３０４が取得したデータを用いて、口座を管理している事業者の将来ＣＦ情報を生成する。将来ＣＦ情報生成部３０６は、会計データ及び取引データの少なくともいずれかに基づいて、当該事業者の将来ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部３０６は、将来ＣＦ情報生成部１３２と同様の処理を実行することによって将来ＣＦ情報を生成してよい。将来ＣＦ情報生成部３０６は、将来ＣＦ情報生成部１３２と同様の処理を実行することによって将来種類別ＣＦ情報を生成してよい。

支払要求取得部３０８は、口座を管理している事業者から、取引先への支払要求を取得する。支払要求は、例えば、支払先の口座番号及び支払額を含む。支払要求取得部３０８は、例えば、通信端末２０によって送信された支払要求を受信する。支払要求を行った事業者を対象事業者と記載する場合がある。

支払処理実行部３１０は、支払要求取得部３０８が取得した支払要求に応じて支払処理を実行する。支払処理実行部３１０は、支払要求の支払額よりも、対象事業者の口座残高が多い場合、支払処理を実行してよい。支払処理実行部３１０は、例えば、支払要求の支払先の口座番号に対して支払額を送金する。支払処理実行部３１０は、支払要求の支払先の口座番号に対して支払額を送金する指示を、口座管理装置３００のオペレータ等に提示してもよい。支払処理実行部３１０は、支払に伴って支払額を口座残高から減算する。支払処理実行部３１０は、支払要求の支払額よりも、対象事業者の口座残高が少ない場合、対象事業者への融資の可否を融資可否判定部３１２に判定させる。

融資可否判定部３１２は、対象事業者への融資の可否を判定する。融資可否判定部３１２は、将来ＣＦ情報生成部３０６によって生成された対象事業者の将来ＣＦ情報に基づいて、対象事業者への融資の可否を判定してよい。将来ＣＦ情報生成部３０６によって生成された対象事業者の将来種類別ＣＦ情報に基づいて、対象事業者への融資の可否を判定してよい。融資可否判定部３１２は、融資可否判定部１４４と同様の処理を実行することによって融資可否を判定してよい。

融資可否判定部３１２は、支払処理実行部３１０からの要求に応じて、対象事業者への融資の可否を判定してよい。例えば、融資可否判定部３１２は、支払要求の支払額と、対象事業者の口座残高との差分以上の融資金額を融資することの可否を判定する。

融資可否判定部３１２は、例えば、支払要求の支払額と、対象事業者の口座残高との差額を融資することの可否を判定する。また、融資可否判定部３１２は、支払要求の支払額と、対象事業者の口座残高との差額に予め定められた金額を加算した額を融資することの可否を判定してもよい。予め定められた金額は、対象事業者の口座残高として最低限必要な金額として、口座管理装置３００の管理者及び対象事業者等によって定められてよい。

口座管理部３０２は、融資可否判定部３１２によって融資可と判定された場合、対象事業者の口座残高に融資金額を加算してよい。口座管理部３０２は、例えば、支払要求の支払額と対象事業者の口座残高との差額を、対象事業者の口座残高に加算する。また、口座管理部３０２は、例えば、支払要求の支払額と対象事業者の口座残高との差額に予め定められた金額を加算した額を対象事業者の口座残高に加算する。

融資可否判定部３１２は、口座を管理している事業者への融資の可否を定期的に判定してもよい。融資可否判定部３１２は、例えば、口座を管理している事業者への融資可能枠を定期的に判定する。融資可否判定部３１２は、融資可能額を口座管理部３０２に通知してよい。口座管理部３０２は、口座を管理している事業者に対して、融資可否判定部３１２によって判定された融資可能枠を提示してよい。これにより、事業者は、現時点において、どの程度の融資を受けることができるかを把握することができる。

融資返済実行部３１４は、口座管理部３０２によって融資金額が口座残高に加算され、支払処理実行部３１０によって支払処理が実行された後、対象事業者の口座残高を監視する。そして、融資返済実行部３１４は、予め定められた条件に従って、口座残高からの返済処理を実行する。例えば、融資返済実行部３１４は、対象事業者の口座残高が融資金額よりも多い場合に、口座残高から融資金額を減算する。減算された融資金額は、融資の返済に充てられる。また、融資返済実行部３１４は、融資金額を段階的に返済すべく返済処理を実行してよい。例えば、融資返済実行部３１４は、対象事業者の口座残高が融資金額よりも少ない場合に、口座残高と予め定められた閾値との差分を口座残高から減算する。具体例として、融資金額が１，０００であり、口座残高が５００であり、予め定められた閾値が３００である場合、融資返済実行部３１４は、口座残高と閾値との差分である２００を口座残高から減算する。減算された金額は、融資の返済に充てられる。

金利処理実行部３１６は、口座管理部３０２によって融資金額が口座残高に加算され、支払処理実行部３１０によって支払処理が実行された後、対象事業者の口座残高を監視する。そして、金利処理実行部３１６は、対象事業者の口座残高が融資金額よりも少ない場合に、予め定められた金利ルールに従って決定した金利額を口座残高から減算してよい。減算された金利額は、融資金額に対する金利の支払いに充てられる。金利処理実行部３１６は、対象事業者の口座残高の多寡を問わず、予め定められたタイミングに従って、口座残高から金利額を減算する。例えば、金利額が５０であり、対象事業者の口座残高が、３００の貸出残があって−３００の状態であっても、タイミングがきた場合、３１６は、５０を減算して、口座残高を−３５０とする。なお、与信枠の範囲に収まっている限り、実際に返済されるのは、口座残高が予め定められた閾値を超えたときであってよい。

指示受信部３１８は、管理している口座に対する指示を事業者の通信端末２０から受信する。指示受信部３１８は、例えば、管理している口座から、事業者によって指定された銀行口座への出金を行う。

図１８は、融資判定装置１００又は口座管理装置３００として機能するコンピュータ１０００のハードウエア構成の一例を概略的に示す。本実施形態に係るコンピュータ１０００は、ホストコントローラ１０９２により相互に接続されるＣＰＵ１０１０、ＲＡＭ１０３０、及びグラフィックコントローラ１０８５を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ１０９４によりホストコントローラ１０９２に接続されるＲＯＭ１０２０、通信Ｉ／Ｆ１０４０、ハードディスクドライブ１０５０、ＤＶＤドライブ１０７０及び入出力チップ１０８０を有する入出力部を備える。

ＣＰＵ１０１０は、ＲＯＭ１０２０及びＲＡＭ１０３０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィックコントローラ１０８５は、ＣＰＵ１０１０などがＲＡＭ１０３０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、ディスプレイ１０９０上に表示させる。これに代えて、グラフィックコントローラ１０８５は、ＣＰＵ１０１０などが生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

通信Ｉ／Ｆ１０４０は、有線又は無線によりネットワークを介して他の装置と通信する。また、通信Ｉ／Ｆ１０４０は、通信を行うハードウエアとして機能する。ハードディスクドライブ１０５０は、ＣＰＵ１０１０が使用するプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ１０７０は、ＤＶＤ−ＲＯＭ１０７２からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１０３０を介してハードディスクドライブ１０５０に提供する。

ＲＯＭ１０２０は、コンピュータ１０００が起動時に実行するブート・プログラム及びコンピュータ１０００のハードウエアに依存するプログラムなどを格納する。入出力チップ１０８０は、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポートなどを介して各種の入出力装置を入出力コントローラ１０９４へと接続する。

ＲＡＭ１０３０を介してハードディスクドライブ１０５０に提供されるプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ１０７２、又はＩＣカードなどの記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ１０３０を介してハードディスクドライブ１０５０にインストールされ、ＣＰＵ１０１０において実行される。

コンピュータ１０００にインストールされ、コンピュータ１０００を融資判定装置１００又は口座管理装置３００として機能させるプログラムは、ＣＰＵ１０１０などに働きかけて、コンピュータ１０００を、融資判定装置１００又は口座管理装置３００の各部としてそれぞれ機能させてよい。これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１０００に読込まれることにより、ソフトウエアと上述した各種のハードウエア資源とが協働した具体的手段である申込データ取得部１０２、会計データ取得部１０４、金融機関データ取得部１０６、取引データ取得部１０８、受注率算出部１１０、請求入金率算出部１１２、取引関係データ取得部１１４、事業者群特定部１１６、特徴データ取得部１１８、過去ＣＦ情報生成部１２０、蓋然性情報生成部１３０、要求データ送信部１４２、融資可否判定部１４４、信用度取得部１４６、融資処理実行部１４８、融資後管理部１５０、返済情報生成部１５２、及び返済情報送信部１５４として機能する。また、これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１０００に読込まれることにより、ソフトウエアと上述した各種のハードウエア資源とが協働した具体的手段である口座管理部３０２、データ取得部３０４、将来ＣＦ情報生成部３０６、支払要求取得部３０８、支払処理実行部３１０、融資可否判定部３１２、融資返済実行部３１４、金利処理実行部３１６、及び指示受信部３１８として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１０００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の融資判定装置１００又は口座管理装置３００が構築される。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ ネットワーク、２０ 通信端末、２２ データ項目、１００ 融資判定装置、１０２ 申込データ取得部、１０４ 会計データ取得部、１０６ 金融機関データ取得部、１０８ 取引データ取得部、１１０ 受注率算出部、１１２ 請求入金率算出部、１１４ 取引関係データ取得部、１１６ 事業者群特定部、１１８ 特徴データ取得部、１２０ 過去ＣＦ情報生成部、１３０ 蓋然性情報生成部、１３２ 将来ＣＦ情報生成部、１３４ スコア生成部、１３６ 整合性確認部、１４２ 要求データ送信部、１４４ 融資可否判定部、１４６ 信用度取得部、１４８ 融資処理実行部、１５０ 融資後管理部、１５２ 返済情報生成部、１５４ 返済情報送信部、１７０ データ項目、１８２ 過去ＣＦ情報、１８４ 将来ＣＦ情報、１９０ 過去種類別ＣＦ情報、１９１ 過去営業ＣＦ情報、１９２ 過去投資ＣＦ情報、１９３ 過去財務ＣＦ情報、１９４ 将来種類別ＣＦ情報、１９５ 将来営業ＣＦ情報、１９６ 将来投資ＣＦ情報、１９７ 将来財務ＣＦ情報、２１０ 会計データ管理装置、２１２ データ項目、２１４ データ項目、２２０ 取引データ管理装置、２２２ データ項目、２２４ データ項目、２３０ 金融機関データ管理装置、２３２ データ項目、２４０ 信用情報管理装置、２４２ データ項目、２５０ 事業者群データ管理装置、２５２ データ項目、２６０ 取引関係管理装置、２６２ データ項目、３００ 口座管理装置、３０２ 口座管理部、３０４ データ取得部、３０６ 将来ＣＦ情報生成部、３０８ 支払要求取得部、３１０ 支払処理実行部、３１２ 融資可否判定部、３１４ 融資返済実行部、３１６ 金利処理実行部、３１８ 指示受信部、１０００ コンピュータ、１０１０ ＣＰＵ、１０２０ ＲＯＭ、１０３０ ＲＡＭ、１０４０ 通信Ｉ／Ｆ、１０５０ ハードディスクドライブ、１０７０ ＤＶＤドライブ、１０７２ ＤＶＤ−ＲＯＭ、１０８０ 入出力チップ、１０８５ グラフィックコントローラ、１０９０ ディスプレイ、１０９２ ホストコントローラ、１０９４ 入出力コントローラ

Claims (8)

1. 事業者の会計に関する会計データを取得する会計データ取得部と、
   前記会計データに含まれる前記事業者の営業活動に関連する勘定科目のデータに対して直接法又は間接法を用いることによって予め定められた期間毎の営業に関するキャッシュの変動を示す過去営業ＣＦ情報を生成し、前記会計データに含まれる前記事業者の投資活動に関する勘定科目のデータに対して直接法又は間接法を用いることによって、予め定められた期間毎の投資に関するキャッシュの変動を示す過去投資ＣＦ情報を生成し、前記会計データに含まれる前記事業者の財務活動に関する勘定科目のデータに対して直接法又は間接法を用いることによって、予め定められた期間毎の財務に関するキャッシュの変動を示す過去財務ＣＦ情報を生成する過去ＣＦ情報生成部と、
   複数年分の前記過去営業ＣＦ情報、前記過去投資ＣＦ情報、及び前記過去財務ＣＦ情報の平均化又は複数年分の前記過去営業ＣＦ情報、前記過去投資ＣＦ情報、及び前記過去財務ＣＦ情報からの予測によって、前記事業者の将来の営業キャッシュフローを示す将来営業ＣＦ情報、前記事業者の将来の投資キャッシュフローを示す将来投資ＣＦ情報、及び前記事業者の将来の財務キャッシュフローを示す将来財務ＣＦ情報を生成し、前記将来営業ＣＦ情報、前記将来投資ＣＦ情報、及び前記将来財務ＣＦ情報を足し合わせることによって前記事業者の将来のキャッシュフローを示す将来ＣＦ情報を生成する将来ＣＦ情報生成部と、
   前記事業者による融資申込金額、融資希望日、及び融資期間を含む融資申込データを取得する申込データ取得部と、
   前記融資申込データ中の前記融資申込金額、前記融資希望日、及び前記融資期間を用いて、月毎の返済額を示す返済予定を作成し、前記将来ＣＦ情報が示す各月の現預金に対して、返済予定の月毎の返済額を減算していった場合に現預金が不足しないかを判定することによって、前記事業者への融資可否を判定する融資可否判定部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記融資可否判定部は、前記将来営業ＣＦ情報、前記将来投資ＣＦ情報、及び前記将来財務ＣＦ情報に基づいて決定した前記事業者のＣＦパターンにさらに基づいて、前記事業者への融資可否を判定し、
   前記融資可否判定部は、前記将来営業ＣＦ情報がプラス、前記将来投資ＣＦ情報及び将来財務ＣＦ情報がマイナスの第１のパターン、前記将来営業ＣＦ情報及び前記将来財務ＣＦ情報がプラス、前記将来投資ＣＦ情報がマイナスの第２のパターン、前記将来営業ＣＦ情報及び前記将来投資ＣＦ情報がプラス、前記将来財務ＣＦ情報がマイナスの第３のパターン、前記将来営業ＣＦ情報及び前記将来投資ＣＦ情報がマイナス、前記将来財務ＣＦ情報がプラスの第４のパターン、前記将来営業ＣＦ情報及び前記将来財務ＣＦ情報がマイナス、前記将来投資ＣＦ情報がプラスの第５のパターン、前記将来営業ＣＦ情報がマイナス、前記将来投資ＣＦ情報及び前記将来財務ＣＦ情報がプラスの第６のパターンの順に信用度が低いものとして、前記事業者への融資可否を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記融資可否判定部は、前記返済予定に対して前記将来ＣＦ情報が示す現預金が少ない場合であっても、前記ＣＦパターンが前記第１のパターン、前記第２のパターン、又は前記第３のパターンである場合には、融資可と判定する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記融資可否判定部は、前記返済予定と前記将来ＣＦ情報が示す現預金との差額が第１の差額以下である場合、前記第１のパターン、前記第２のパターン、及び前記第３のパターンのいずれであっても融資可と判定し、前記差額が前記第１の差額よりも大きい第２の差額以下である場合、前記第１のパターン又は前記第２のパターンである場合に融資可と判定し、前記差額が前記第２の差額よりも大きい第３の差額以下である場合、前記第１のパターンである場合に融資可と判定する、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記融資可否判定部は、前記返済予定に対して前記将来ＣＦ情報が示す現預金が多い場合であっても、前記ＣＦパターンが前記第４のパターン、前記第５のパターン、前記第６のパターンのいずれかである場合には、融資否と判定する、請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記融資可否判定部は、前記返済予定と前記将来ＣＦ情報が示す現預金との差額が第１の差額以下である場合、前記第４のパターン、前記第５のパターン、前記第６のパターンのいずれであっても融資否と判定し、前記差額が前記第１の差額よりも大きい第２の差額以下である場合、前記第５のパターン、又は前記第６のパターンである場合に融資否と判定し、前記差額が前記第２の差額よりも大きい第３の差額以下である場合、前記第６のパターンである場合に融資否と判定する、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記将来ＣＦ情報生成部は、複数年分の前記過去営業ＣＦ情報、前記過去投資ＣＦ情報、前記過去財務ＣＦ情報のそれぞれに対して、異なる平均化手法及び異なる予測手法を適用することによって、前記将来営業ＣＦ情報、前記将来投資ＣＦ情報、及び前記将来財務ＣＦ情報を生成する、請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. コンピュータを、請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。

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