(57)【要約】【課題】金融機関が融資を行うか否かを判別する上で、その融資先企業の信用度を自動的  かつ高精度に判定する。【解決手段】融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定プログラムにおいて、新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報を取得する情報取得ステップと、予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した決算情報に応じた参照用決算情報と信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定プログラムにおいて、
新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報を取得する情報取得ステップと、
予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した決算情報に応じた参照用決算情報と信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする融資先信用度判定プログラム。
【請求項２】
上記情報取得ステップでは、新たに信用度を判定する融資先企業から経営計画情報を取得し、
上記判定ステップでは、上記参照用決算情報と、上記参照用決算情報を取得した企業からの経営計画に関する参照用経営計画情報との組み合わせと、上記信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した経営計画情報に応じた参照用経営計画情報と上記参照用決算情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定すること
を特徴とする請求項１記載の融資先信用度判定プログラム。
【請求項３】
上記情報取得ステップでは、新たに信用度を判定する融資先企業が事業展開する市場の将来性に関する市場将来性情報を取得し、
上記判定ステップでは、上記参照用決算情報と、上記参照用決算情報を取得した企業が事業展開した市場の将来性に関する参照用市場将来性情報との組み合わせと、上記信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した市場将来性情報に応じた参照用市場将来性情報と上記参照用決算情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定すること
を特徴とする請求項１記載の融資先信用度判定プログラム。
【請求項４】
上記情報取得ステップでは、新たに信用度を判定する融資先企業が保有する知的資産に関する知的資産情報を取得し、
上記判定ステップでは、上記参照用決算情報と、上記参照用決算情報を取得した企業が保有していた知的資産に関する参照用知的資産情報との組み合わせと、上記信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した知的資産情報に応じた参照用知的資産情報と上記参照用決算情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定すること
を特徴とする請求項１記載の融資先信用度判定プログラム。
【請求項５】
上記情報取得ステップでは、新たに信用度を判定する時期における市況に関する市況情報を取得し、
上記判定ステップでは、上記参照用決算情報と、上記参照用決算情報に反映された時期における市況に関する参照用市況情報との組み合わせと、上記信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した市況情報に応じた参照用市況情報と上記参照用決算情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定すること
を特徴とする請求項１記載の融資先信用度判定プログラム。
【請求項６】
上記情報取得ステップでは、新たに信用度を判定する時期における外部環境に関する外部環境情報を取得し、
上記判定ステップでは、上記参照用決算情報と、上記参照用決算情報に反映された時期における外部環境に関する参照用外部環境情報との組み合わせと、上記信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した外部環境情報に応じた参照用外部環境情報と上記参照用決算情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定すること
を特徴とする請求項１記載の融資先信用度判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、融資を行うか否かを判別する上で、その融資先企業の信用度を高精度に判定する上で好適な融資先信用度判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
金融機関が起業に対して融資を行う際には、銀行員が融資先企業の信用度を判定する。この信用度の判定は、その融資先の過去の決算書や業績等、様々な情報を勘案した上で行うことになる。しかしながら、判定しなければならない融資先企業の数が多い場合等には判定作業が遅れてしまう場合もあり、また判定作業の労力の負担を軽減する必要もあった。一方、この融資判定は、一企業にとって融資を受けられるか否かが死活問題になる場合もあることから、高い判定精度が求められる。従来において、このような融資判定を自動的かつ高精度に行ってくれるシステムは提案されていないのが現状であった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、金融機関が融資を行うか否かを判別する上で、その融資先企業の信用度を自動的かつ高精度に判定することが可能な融資先信用度判定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上述した課題を解決するために、本発明に係る融資先信用度判定プログラムは、融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定プログラムにおいて、新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報を取得する情報取得ステップと、予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した決算情報に応じた参照用決算情報と信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
特段のスキルや経験が無くても、金融機関が融資を行うか否かを判別する上で、その融資先企業の信用度を自動的かつ高精度に判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明を適用したシステムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】探索装置の具体的な構成例を示す図である。
【図３】本発明の動作について説明するための図である。
【図４】本発明の動作について説明するための図である。
【図５】本発明の動作について説明するための図である。
【図６】本発明の動作について説明するための図である。
【図７】本発明の動作について説明するための図である。
【図８】本発明の動作について説明するための図である。
【図９】本発明の動作について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明を適用した融資先信用度判定プログラムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【０００８】
図１は、本発明を適用した融資先信用度判定プログラムが実装される融資先信用度判定システム１の全体構成を示すブロック図である。融資先信用度判定システム１は、情報取得部９と、情報取得部９に接続された探索装置２と、探索装置２に接続されたデータベース３とを備えている。
【０００９】
情報取得部９は、本システムを活用する者が各種コマンドや情報を入力するためのデバイスであり、具体的にはキーボードやボタン、タッチパネル、マウス、スイッチ等により構成される。情報取得部９は、テキスト情報を入力するためのデバイスに限定されるものではなく、マイクロフォン等のような音声を検知してこれをテキスト情報に変換可能なデバイスで構成されていてもよい。また情報取得部９は、カメラ等の画像を撮影可能な撮像装置として構成されていてもよい。情報取得部９は、紙媒体の書類から文字列を認識できる機能を備えたスキャナで構成されていてもよい。また情報取得部９は、後述する探索装置２と一体化されていてもよい。情報取得部９は、検知した情報を探索装置２へと出力する。また情報取得部９は地図情報をスキャニングすることで位置情報を特定する手段により構成されていてもよい。また情報取得部９は、温度センサ、湿度センサ、流量センサ、その他物質や物性を特定することが可能なセンサも含む。情報取得部９は、インターネット上のサイトに掲載されている文字列やデータを自動的に取り込んでくる手段で構成されていてもよい。
【００１０】
データベース３は、融資先信用度判定を行う上で必要な様々な情報が蓄積される。株融資先信用度判定を行う上で必要な情報としては、過去の決算内容を含む参照用決算情報、企業から取得した経営計画に関する参照用経営計画情報、企業が保有していた知的資産に関する参照用知的資産情報、過去のある時点における市況に関する参照用市況情報、過去のある時期における外部環境に関する参照用外部環境情報と、過去において判定された信用度とのデータセットが記憶されている。
【００１１】
つまり、データベース３には、このような参照用決算情報に加え、参照用経営計画情報、参照用知的資産情報、参照用市況情報、参照用外部環境情報の何れか１以上と、過去において判定された信用度とが互いに紐づけられて記憶されている。
【００１２】
探索装置２は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等を始めとした電子機器で構成されているが、ＰＣ以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。ユーザは、この探索装置２による探索解を得ることができる。
【００１３】
図２は、探索装置２の具体的な構成例を示している。この探索装置２は、探索装置２全体を制御するための制御部２４と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部２５と、有線通信又は無線通信を行うための通信部２６と、各種判断を行う推定部２７と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部２８とが内部バス２１にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス２１には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部２３が接続されている。
【００１４】
制御部２４は、内部バス２１を介して制御信号を送信することにより、探索装置２内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部２４は、操作部２５を介した操作に応じて各種制御用の指令を内部バス２１を介して伝達する。
【００１５】
操作部２５は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部２５は、上記実行命令がユーザから入力された場合には、これを制御部２４に通知する。この通知を受けた制御部２４は、推定部２７を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。この操作部２５は、前述した情報取得部９として具現化されるものであってもよい。
【００１６】
推定部２７は、探索解を推定する。この推定部２７は、推定動作を実行するに当たり、必要な情報として記憶部２８に記憶されている各種情報や、データベース３に記憶されている各種情報を読み出す。この推定部２７は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
【００１７】
表示部２３は、制御部２４による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等によって実現される。
【００１８】
記憶部２８は、ハードディスクで構成される場合において、制御部２４による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部２８には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部２４により読み出されて実行されることになる。
【００１９】
上述した構成からなる融資先信用度判定システム１における動作について説明をする。
【００２０】
融資先信用度判定システム１では、例えば図３に示すように、参照用決算情報と、信用度との３段階以上の連関度が予め設定され、取得されていることが前提となる。参照用決算情報とは、過去に審査した企業の決算内容が反映されたものである。つまり、これから融資先信用度を判定しようとする現時点があったときに、これよりも以前に審査を行った企業の過去の決算内容が反映されたものが参照用決算情報である。この参照用決算情報の例としては、その決算内容を提供してもらった企業の決算書等を始めとしたあらゆる決算に関するデータであり、例えば決算書に記載された帳簿情報、財務情報の数値が中心であり、流動比率、流動負債、自己資本比率  株主資本、総資本、ギアリング比率、有利子負債、自己資本、売上高経常利益率、経常利益、売上高、総資本経常利益率、経常利益、総資本、当期利益額、経常利益増加率、当期経常利益、前期経常利益、売上高、返済能力、債務償還年数、有利子負債、運転資金、キャッシュフロー、営業利益、減価償却費等である。参照用決算情報には、これらの決算書の数値以外に、債務超過になっていないか、役員からの借入金や棚卸資産（在庫）等がどの程度あるか等も含めるようにしてもよい。これらの参照用決算情報は１年分であっても数年分であってもよい。
【００２１】
信用度は、「正常」、「要注意」、「破綻可能性有」、「実質破綻」、「破綻」等とランク付けするようにしてもよいし、百分率で表示し、１００％が最も信用度が高く、０％が最も信用度が低いものとしてもよい。この信用度は、参照用決算情報との間でのデータセットとして事前に収集される。この信用度は例えば以前金融機関において判断を行った記録などがあればそれをそのまま用いるようにしてもよい。また同一又は類似の参照用決算情報で、融資が認められた件数と、融資が下りなかった件数とから信用度を算出するようにしてもよい。ちなみに、この信用度は、参照用決算情報を提供した企業に対して付されたものである。このため、過去の審査において、参照用決算情報を提供してもらった企業と、その企業に対して付された信用度を取得することで、これらのデータセットを取得することができる。このような事例を数多く集めておく。決算情報は、企業間において完全に同一の決算情報はないことから、決算情報自体を類型化しておくよういしてもよい。つまり図３の参照用決算情報Ｐ０１〜Ｐ０３は類型別に分類した決算情報であってもよく、例えば、利益率や利益の額等により区切ることで分類するようにしてもよい。また、パターン（例えば、売掛金が多い、接待費が多い、サービス業のため在庫を持たない）等により類型化されていてもよい。
【００２２】
つまり、この参照用決算情報と、信用度のデータセットを通じて、参照用決算情報において生じた様々な決算に関するデータが、融資審査においてどのように判定されたかが分かる。つまり参照用決算情報に記述された決算データと信用度とがデータセットとなっている。このため、参照用決算情報と信用度のデータセットを集めておくことにより、過去どのような決算内容となった後の審査で、信用度がどのように判定されたかを知ることが可能となる。
【００２３】
図３の例では、入力データとして例えば参照用決算情報Ｐ０１〜Ｐ０３であるものとする。このような入力データとしての参照用決算情報は、出力に連結している。この出力においては、出力解としての、信用度が表示されている。
【００２４】
参照用決算情報は、この出力解としての信用度に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用決算情報がこの連関度を介して左側に配列し、信用度が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用決算情報に対して、何れの信用度と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用決算情報が、いかなる信用度に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用決算情報から最も確からしいる信用度を選択する上での的確性を示すものである。図３の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ１９が示されている。このｗ１３〜ｗ１９は以下の表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力としての信用度と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力としての信用度と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００２５】
【表１】
2020184132.tif 000003
【００２６】
探索装置２は、このような図３に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ１９を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用決算情報と、その場合の信用度の何れが採用されたか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図３に示す連関度を作り上げておく。
【００２７】
例えば、ある参照用決算情報が、「破綻可能性有」と判定されたものとする。であるものとする。このような状況において、類似のパターンの参照用決算情報が、「破綻可能性有」と判定されたものが同様に多かったものとする。このような場合には、「破綻可能性有」の連関度が強くなる。これに対して、全く同じ参照用決算情報のパターン（分類）において、「実質破綻」と判定されたものが多く、「破綻可能性有」と判定されたものが少なかったものとする。かかる場合には、「実質破綻」の連関度が強くなり、「破綻可能性有」の連関度が低くなる。
【００２８】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用決算情報Ｐ０１である場合に、過去の信用度の判定結果のデータから分析する。これは、例えば金融機関において保管されている過去の融資審査における信用度の判定結果のデータから抽出するようにしてもよい。参照用決算情報Ｐ０１である場合に、
「破綻可能性有」の事例が多い場合には、この「破綻可能性有」につながる連関度をより高く設定し、「実質破綻」の事例が多い場合には、この「実質破綻」につながる連関度をより高く設定する。例えば参照用決算情報Ｐ０１の例では、「破綻可能性有」と「実質破綻」にリンクしているが、以前の事例から「破綻可能性有」につながるｗ１３の連関度を７点に、「実質破綻」につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００２９】
また、この図３に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００３０】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから新たに信用度の判定を行う上で、上述した学習済みデータを利用して信用度を予測することとなる。かかる場合には、実際に新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報を取得する。この決算情報は、最近１年分であっても数年分であってもよい。この決算情報は、上述した参照用決算情報と同種のデータで構成される。
【００３１】
新たに取得する決算情報は、上述した情報取得部９により入力される。情報取得部９は、このような決算情報を電子データとして取得するようにしてもよい。
【００３２】
このようにして新たに取得した決算情報に基づいて、実際にその決算情報に対して、判定される可能性の高い信用度を探索する。かかる場合には、予め取得した図３（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した決算情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合には、連関度を介して「正常」がｗ１５、「実質破綻」が連関度ｗ１６で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い「正常」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「実質破綻」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００３３】
このようにして、新たに取得する決算情報から、判定すべき信用度を探索し、ユーザ（コンサルタント、銀行員、顧客）に表示することができる。この探索結果を見ることにより、ユーザは、探索された信用度に基づいて、融資先候補の信用の程度把握することができる。ちなみに、この信用度を出力する過程において、単に探索された信用度のみを表示する以外に、この信用度に基づいて、具体的にどの程度融資すべきかまでを表示することで助言を構成するようにしてもよい。
【００３４】
図４の例では、入力データとして例えば参照用決算情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用経営計画情報Ｐ１４〜１７であるものとする。このような入力データとしての、参照用決算情報に対して、参照用経営計画情報が組み合わさったものが、図４に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、各信用度が表示されている。
【００３５】
図４の例では、参照用決算情報と、参照用経営計画情報との組み合わせが形成されていることが前提となる。参照用経営計画情報とは、経営計画書の内容に関するものである。経営計画書の内容の例としては、ビジョン、行動指針、経営方針、目標、機会・脅威と強みの分析(内部・外部環境分析)、目標とのギャップ分析、中期経営計画(必要性と策定手順)、単年度経営計画、売上目標等、一般的な経営計画書に記載されている情報からなるものである。参照用経営計画情報は、以前審査を行った企業から取得したものを利用するようにしてもよい。その審査を行った企業から、参照用決算情報と、参照用経営計画情報とこれに対する信用度の判定結果を取得することとなる。
参照用経営計画情報は、企業間において完全に同一の経営計画書はないことから、経営計画自体を類型化しておくようにしてもよい。つまり図４の参照用経営計画情報Ｐ１４〜Ｐ１７は類型別に分類した情報であってもよく、例えば、売り上げ目標や経営方針等により区切ることで分類するようにしてもよい。また、パターン（例えば、単年度経営計画のパターンやビジョンのパターン）等により類型化されていてもよい。
【００３６】
図４の例では、入力データとして例えば参照用決算情報Ｐ０１〜Ｐ０３、
参照用経営計画情報Ｐ１４〜１７であるものとする。このような入力データとしての、参照用決算情報に対して、参照用経営計画情報が組み合わさったものが、図４に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての信用度が表示されている。
【００３７】
参照用決算情報と参照用経営計画情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての信用度に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用決算情報と参照用経営計画情報がこの連関度を介して左側に配列し、信用度が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用決算情報と参照用経営計画情報に対して、各信用度と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用決算情報と参照用経営計画情報が、いかなる信用度に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用決算情報と参照用経営計画情報から最も確からしい各信用度を選択する上での的確性を示すものである。決算情報に加え、実際にその経営計画に応じて、その後の事業の成功確率も踏まえて判断することができ、資金回収の可能性は異なるものとなる。このため、これらの参照用決算情報と参照用経営計画情報の組み合わせで、最適な信用度を探索していくこととなる。
【００３８】
図４の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００３９】
探索装置２は、このような図４に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で参照用決算情報と参照用経営計画情報、並びにその場合の信用度の何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図４に示す連関度を作り上げておく。
【００４０】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用決算情報Ｐ０１で、参照用経営計画情報Ｐ１６である場合に、その信用度を過去のデータから分析する。信用度が「破綻可能性有」の事例が多い場合には、この「破綻可能性有」につながる連関度をより高く設定し、「正常」の事例が多く、「破綻可能性有」の事例が少ない場合には、「正常」につながる連関度を高くし、「破綻可能性有」につながる連関度を低く設定する。例えば中間ノード６１ａの例では、「破綻可能性有」と「正常」の出力にリンクしているが、以前の事例から「破綻可能性有」につながるｗ１３の連関度を７点に、「正常」につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００４１】
また、この図４に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００４２】
図４に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用決算情報Ｐ０１に対して、参照用経営計画情報Ｐ１４の組み合わせのノードであり、「実質破綻」の連関度がｗ１５、「要管理先」の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用決算情報Ｐ０２に対して、参照用経営計画情報Ｐ１５、Ｐ１７の組み合わせのノードであり、信用度の連関度がｗ１７、信用度の連関度がｗ１８となっている。
【００４３】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから信用度判定のための探索を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、新たに信用度の判定を行う企業から決算情報に加え、経営計画情報を取得する。この経営計画情報は、上述した参照用経営計画情報に対応するものであり、その判定対象の企業の目標とのギャップ分析、中期経営計画等のデータを取り込み、又は直接的に入力するようにしてもよい。
【００４４】
このようにして新たに取得した決算情報、経営計画情報に基づいて、最適な信用度を探索する。かかる場合には、予め取得した図４（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した決算情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、経営計画情報がＰ１７と同一かこれに類似する場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、「実質破綻」がｗ１９、「要注意先」が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い「実質破綻」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「要注意先」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００４５】
また、入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２の例を以下の表２に示す。
【００４６】
【表２】
2020184132.tif 000004
【００４７】
この入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２に基づいて中間ノード６１が選択されていてもよい。つまり連関度ｗ１〜ｗ１２が大きいほど、中間ノード６１の選択における重みづけを重くしてもよい。しかし、この連関度ｗ１〜ｗ１２は何れも同じ値としてもよく、中間ノード６１の選択における重みづけは何れも全て同一とされていてもよい。
【００４８】
図５は、上述した参照用決算情報と、参照用市場将来性情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する信用度との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００４９】
参照用市場将来性情報とは、その企業が製品やサービスを提供しようとする市場の将来性に関するあらゆるデータである。この参照用市場将来性情報は、どの市場におけるブログ、アナリストレポート、有価証券報告書、広告、プレスリリース、ニュース記事等に基づく様々なデータを含む。参照用市場将来性情報は、市場将来性自体を類型化しておくようにしてもよい。つまり図５の参照用市場将来性情報Ｐ１８〜Ｐ２１は類型別に分類した情報であってもよく、例えば、アナリストにより市場の伸び率が年〇％以上あるか否かにより区切ることで分類するようにしてもよい。また、パターン（例えば、市場の伸び率が急激が、あるいは徐々に増加するか等のパターン）等により類型化されていてもよい。
【００５０】
図５の例では、入力データとして例えば参照用決算情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用市場将来性情報Ｐ１８〜２１であるものとする。このような入力データとしての、参照用決算情報に対して、参照用市場将来性情報が組み合わさったものが、図５に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、信用度が表示されている。
【００５１】
参照用決算情報と参照用市場将来性情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、信用度に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用決算情報と参照用市場将来性情報がこの連関度を介して左側に配列し、信用度が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用決算情報と参照用市場将来性情報に対して、信用度と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用決算情報と参照市場将来性情報が、いかなる信用度に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用決算情報と参照用市場将来性情報から最も確からしい各信用度を選択する上での的確性を示すものである。決算情報に加え、実際の市場将来性がいかなる状態にあるのかに応じて、資金回収の可能性は変化する。このため、これらの参照用決算情報と参照用市場将来性情報の組み合わせで、最適な信用度を探索していくこととなる。
【００５２】
図５の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００５３】
探索装置２は、このような図５に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用決算情報と参照用市場将来性情報、並びにその場合の信用度が何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図５に示す連関度を作り上げておく。
【００５４】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用決算情報Ｐ０１で、参照用市場将来性情報Ｐ２０である場合に、その信用度を過去のデータから分析する。例えば中間ノード６１ａの例では、「破綻可能性有」と「正常」の出力にリンクしているが、以前の事例から「破綻可能性有」につながるｗ１３の連関度を７点に、「正常」につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００５５】
また、この図５に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００５６】
図５に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用決算情報Ｐ０１に対して、参照用市場将来性情報Ｐ１８の組み合わせのノードであり、「実質破綻」の連関度がｗ１５、「要管理先」の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用決算情報Ｐ０２に対して、参照用市場将来性情報Ｐ１９、Ｐ２１の組み合わせのノードであり、「正常
」の連関度がｗ１７、「要注意先」の連関度がｗ１８となっている。
【００５７】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから助言を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、上述した決算情報に加え、新たに信用度を判定する融資先企業が事業展開する市場の将来性に関す市場将来性情報を取得する。市場将来性情報は、参照用市場将来性情報に対応したものであり、アナリストレポートや有価証券報告書を直接取り込むようにしてもよい。他の統計データであれば、そのデータを直接取得するようにしてもよい。
【００５８】
このようにして新たに取得した決算情報、市場将来性情報に基づいて、信用度を探索する。かかる場合には、予め取得した図５（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した決算情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、市場将来性情報がＰ２１である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、「実質破綻」がｗ１９、「要注意先」が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い「実質破綻」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「要注意先」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００５９】
図６は、上述した参照用決算情報と、参照用知的資産情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する信用度との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００６０】
参照用知的資産情報とは、その企業が保有する知的資産に関する情報であり、例えば特許権、実用新案権、意匠権、商標権、著作権等の情報が中心である。この参照用知的資産情報としては、これら以外に出願中の特許や意匠、商標や、企業内において蓄積しているノウハウ、営業情報、顧客情報、製造プロセスに関する知見等、あらゆる知的資産が含まれる参照用知的資産情報は、知的資産自体を類型化しておくようにしてもよい。つまり図６の参照用知的資産情報Ｐ２２〜Ｐ２５は類型別に分類した情報であってもよく、例えば、特許の件数等で分類するようにしてもよい。また、パターン（特許、意匠、商標の比率等のパターン）等により類型化されていてもよい。
【００６１】
図６の例では、入力データとして例えば参照用決算情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用知的資産情報Ｐ２２〜２５であるものとする。このような入力データとしての、参照用決算情報に対して、参照用知的資産情報が組み合わさったものが、図６に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、信用度が表示されている。
【００６２】
参照用決算情報と参照用知的資産情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、信用度に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用決算情報と参照用知的資産情報がこの連関度を介して左側に配列し、信用度が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用決算情報と参照用知的資産情報に対して、信用度と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用決算情報と参照用知的資産情報が、いかなる信用度に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用決算情報と参照用知的資産情報から最も確からしい各信用度を選択する上での的確性を示すものである。決算情報に加え、実際の知的資産がいかなる状態にあるのかに応じて、資金回収の可能性は変化する。このため、これらの参照用決算情報と参照用知的資産情報の組み合わせで、最適な信用度を探索していくこととなる。
【００６３】
図６の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００６４】
探索装置２は、このような図６に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用決算情報と参照用知的資産情報、並びにその場合の信用度が何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図５に示す連関度を作り上げておく。
【００６５】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用決算情報Ｐ０１で、参照用知的資産情報Ｐ２４である場合に、その信用度を過去のデータから分析する。例えば中間ノード６１ａの例では、「破綻可能性有」と「正常」の出力にリンクしているが、以前の事例から「破綻可能性有」につながるｗ１３の連関度を７点に、「正常」につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００６６】
また、この図６に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００６７】
図６に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用決算情報Ｐ０１に対して、参照用知的資産情報Ｐ２２の組み合わせのノードであり、「実質破綻」の連関度がｗ１５、「要管理先」の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用決算情報Ｐ０２に対して、参照用知的資産情報Ｐ２３、Ｐ２５の組み合わせのノードであり、「正常」の連関度がｗ１７、「要注意先」の連関度がｗ１８となっている。
【００６８】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから助言を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、上述した決算情報に加え、新たに信用度を判定する融資先企業が保有する知的資産に関す知的資産情報を取得する。知的資産情報は、参照用知的資産情報に対応したものであり、保有している特許権等の情報であり、これらを直接取り込むようにしてもよい。他の統計データであれば、そのデータを直接取得するようにしてもよい。
【００６９】
このようにして新たに取得した決算情報、知的資産情報に基づいて、信用度を探索する。かかる場合には、予め取得した図６（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した決算情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、知的資産情報がＰ２１である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、「実質破綻」がｗ１９、「要注意先」が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い「実質破綻」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「要注意先」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００７０】
図７は、上述した参照用決算情報と、参照用市況情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する信用度との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００７１】
参照用市況情報とは、市況に関する様々な情報である。ここでいう市況は、一企業、またその企業を含む業界全体、或いは日本全体、世界全体までいかなる範囲をターゲットにしてもよい。この参照用市況情報の例としては、金利、為替、各銘柄の株価、原油、先物、貴金属、ビットコイン等の値動きを対象としたものである。この参照用市況情報は、これらの対象について時系列的なチャートや折れ線グラフ等で表示されていてもよい。またボリンジャーバンド、ＭＡＣＤ、移動平均線等の情報が付されていてもよい。また、この市況情報は、各銘柄の企業のファンダメンタルな指標が盛り込まれていてもよく、年間の売り上げや利益、コストに加えて、PER（株価収益率）、PBR（株価純資産倍率）、ROE（株主資本利益率）等の指標が盛り込まれていてもよい。為替についても各通貨間における値動きを示すチャート、ボリンジャーバンド、ＭＡＣＤ、移動平均線等の情報が付されていてもよい。参照用市況情報は、市場将来性自体を類型化しておくようにしてもよい。つまり図７の参照用市況情報Ｐ２６〜Ｐ２９は類型別に分類した情報であってもよく、例えば、株価の伸び率が年〇％以上あるか否かにより区切ることで分類するようにしてもよい。また、パターン（例えば、株価の伸び率が急激が、あるいは徐々に増加するか等のパターン）等により類型化されていてもよい。
【００７２】
図７の例では、入力データとして例えば参照用決算情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用市況情報Ｐ２６〜２９であるものとする。このような入力データとしての、参照用決算情報に対して、参照用市況情報が組み合わさったものが、図７に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、信用度が表示されている。
【００７３】
参照用決算情報と参照用市況情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、信用度に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用決算情報と参照用市況情報がこの連関度を介して左側に配列し、信用度が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用決算情報と参照用市況情報に対して、信用度と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用決算情報と参照用市況情報が、いかなる信用度に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用決算情報と参照用市況情報から最も確からしい各信用度を選択する上での的確性を示すものである。決算情報に加え、実際の市況がいかなる状態にあるのかに応じて、資金回収の可能性は変化する。このため、これらの参照用決算情報と参照用市況情報の組み合わせで、最適な信用度を探索していくこととなる。
【００７４】
図５の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００７５】
探索装置２は、このような図５に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用決算情報と参照用市況情報、並びにその場合の信用度が何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図５に示す連関度を作り上げておく。
【００７６】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用決算情報Ｐ０１で、参照用市況情報Ｐ２８である場合に、その信用度を過去のデータから分析する。例えば中間ノード６１ａの例では、「破綻可能性有」と「正常」の出力にリンクしているが、以前の事例から「破綻可能性有」につながるｗ１３の連関度を７点に、「正常」につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００７７】
また、この図７に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００７８】
図５に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用決算情報Ｐ０１に対して、参照用市況情報Ｐ２６の組み合わせのノードであり、「実質破綻」の連関度がｗ１５、「要管理先」の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用決算情報Ｐ０２に対して、参照用市況情報Ｐ２７、Ｐ２９の組み合わせのノードであり、「正常
」の連関度がｗ１７、「要注意先」の連関度がｗ１８となっている。
【００７９】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから助言を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、上述した決算情報に加え、新たに信用度を判定する融資先企業が事業展開する市場の市況や、日本全体、世界全体の市況を映し出す市況情報を取得する。市況情報は、参照用市場将来性情報に対応したものであり、株価や為替のチャート情報を直接取り込むようにしてもよい。他の統計データであれば、そのデータを直接取得するようにしてもよい。
【００８０】
このようにして新たに取得した決算情報、市況情報に基づいて、信用度を探索する。かかる場合には、予め取得した図７（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した決算情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、市況情報がＰ２９である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、「実質破綻」がｗ１９、「要注意先」が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い「実質破綻」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「要注意先」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００８１】
図８は、上述した参照用決算情報と、参照用外部環境情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する信用度との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００８２】
参照用外部環境情報とは、外部環境情報に関する様々な情報である。ここでいう外部環境情報は、経済データ（ＧＤＰ、雇用統計、鉱工業生産指数、設備投資、労働力調査等）、家計データ（家計消費状況調査、家計データ、１週間の平均就業時間、貯蓄額の統計データ、年収の統計データ等）、不動産データ（オフィス空室率、坪単価、賃料相場、地価、空き家データ等）、自然環境データ（災害データ、気温データ、降水量データ、風向きデータ、湿度データ等）に代表されるものである。外部環境情報は、これらのデータの一部、全部が反映されるもの以外に、その審査対象の企業の外部のあらゆる情報が含まれる。参照用外部環境情報は、外部環境自体を類型化しておくようにしてもよい。つまり図８の参照用市況情報Ｐ３０〜Ｐ３３は類型別に分類した情報であってもよく、例えば、雇用統計におけるデータで区切ることで分類するようにしてもよい。また、パターン（例えば、ＧＤＰの伸び率が急激が、あるいは徐々に増加するか等のパターン）等により類型化されていてもよい。
【００８３】
図８の例では、入力データとして例えば参照用決算情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用外部環境情報Ｐ３０〜３３であるものとする。このような入力データとしての、参照用決算情報に対して、参照用外部環境情報が組み合わさったものが、図８に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、信用度が表示されている。
【００８４】
参照用決算情報と参照用外部環境情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、信用度に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用決算情報と参照用外部環境情報がこの連関度を介して左側に配列し、信用度が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用決算情報と参照用外部環境情報に対して、信用度と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用決算情報と参照用外部環境情報が、いかなる信用度に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用決算情報と参照用外部環境情報から最も確からしい各信用度を選択する上での的確性を示すものである。決算情報に加え、実際の外部環境がいかなる状態にあるのかに応じて、資金回収の可能性は変化する。このため、これらの参照用決算情報と参照用外部環境情報の組み合わせで、最適な信用度を探索していくこととなる。
【００８５】
図５の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００８６】
探索装置２は、このような図５に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用決算情報と参照用外部環境情報、並びにその場合の信用度が何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図５に示す連関度を作り上げておく。
【００８７】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用決算情報Ｐ０１で、参照用外部環境情報Ｐ２８である場合に、その信用度を過去のデータから分析する。例えば中間ノード６１ａの例では、「破綻可能性有」と「正常」の出力にリンクしているが、以前の事例から「破綻可能性有」につながるｗ１３の連関度を７点に、「正常」につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００８８】
また、この図８に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００８９】
図８に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用決算情報Ｐ０１に対して、参照用外部環境情報Ｐ３０の組み合わせのノードであり、「実質破綻」の連関度がｗ１５、「要管理先」の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用決算情報Ｐ０２に対して、参照用外部環境情報Ｐ３１、Ｐ３３の組み合わせのノードであり、「正常」の連関度がｗ１７、「要注意先」の連関度がｗ１８となっている。
【００９０】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから助言を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、上述した決算情報に加え、新たに信用度を判定する融資先企業の外部にある外部環境情報を取得する。外部環境情報は、参照用市場外部環境情報に対応したものであこれらのデータを直接取り込むようにしてもよい。他の統計データであれば、そのデータを直接取得するようにしてもよい。
【００９１】
このようにして新たに取得した決算情報、外部環境情報に基づいて、信用度を探索する。かかる場合には、予め取得した図８（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した決算情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、外部環境情報がＰ３３である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、「実質破綻」がｗ１９、「要注意先」が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い「実質破綻」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「要注意先」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００９２】
図９は、上述した参照用決算情報と、参照用経営計画情報に加えて、更に参照用市場将来性情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する信用度との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００９３】
かかる場合において、連関度は、図９に示すように、参照用決算情報と、参照用経営計画情報と、参照用市場将来性情報との組み合わせの集合が上述と同様に中間ノードのノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。
【００９４】
例えば、図９において、ノード６１ｃは、参照用決算情報Ｐ０２が連関度ｗ３で、参照用経営計画情報Ｐ１５が連関度ｗ７で、参照用市場将来性情報Ｐ１９が連関度ｗ１１で連関している。同様にノード６１ｅは、参照用決算情報Ｐ０３が連関度ｗ５で、参照用経営計画情報Ｐ１５が連関度ｗ８で、参照用市場将来性情報Ｐ１８が連関度ｗ１０で連関している。
【００９５】
このような連関度が設定されている場合も同様に、新たに取得した決算情報情報と、経営計画情報と、経営計画情報とに基づいて探索解を判別する。
【００９６】
この探索解を判別する上で予め取得した図９に示す連関度を参照する。例えば、取得した決算情報が参照用決算情報Ｐ０２に同一又は類似で、取得した経営計画情報が参照用経営計画情報Ｐ１５に対応し、更に取得した経営計画情報が参照用経営計画情報Ｐ１９に対応する場合、その組み合わせはノード６１ｃが関連付けられており、このノード６１ｃは、「正常」が連関度ｗ１７で、また「要注意先」が連関度ｗ１８で関連付けられている。このような連関度の結果、ｗ１７、ｗ１８に基づいて、実際に探索解を求めていくことになる。
【００９７】
このような入力パラメータの種類を３種類以上にわたり組み合わせる場合には、参照用決算情報に加え、参照経営計画情報、参照用経営計画情報、参照用知的資産情報、参照用市況情報、参照用外部環境情報の何れか２以上で組み合わせが構成されたものであっても適用可能である。
【００９８】
上述した連関度においては、１０段階評価で連関度を表現しているが、これに限定されるものではなく、３段階以上の連関度で表現されていればよく、逆に３段階以上であれば１００段階でも１０００段階でも構わない。一方、この連関度は、２段階、つまり互いに連関しているか否か、１又は０の何れかで表現されるものは含まれない。
【００９９】
上述した構成からなる本発明によれば、特段のスキルや経験が無くても、誰でも手軽に融資を検討している企業の信用度の探索を行うことができる。また本発明によれば、この探索解の判断を、人間が行うよりも高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能（ニューラルネットワーク等）で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。
【０１００】
なお、上述した入力データ、及び出力データは、学習させる過程で完全に同一のものが存在しない場合も多々あることから、これらの入力データと出力データを類型別に分類した情報であってもよい。つまり、入力データを構成する情報Ｐ０１、Ｐ０２、・・・・Ｐ１５、１６、・・・は、その情報の内容に応じて予めシステム側又はユーザ側において分類した基準で分類し、その分類した入力データと出力データとの間でデータセットを作り、学習させるようにしてもよい。
【０１０１】
また、本発明によれば、３段階以上に設定されている連関度を介して最適な解探索を行う点に特徴がある。連関度は、上述した１０段階以外に、例えば０〜１００％までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく３段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。
【０１０２】
このような３段階以上の数値で表される連関度に基づいてより信用度に関する信憑性が高く、誤認の低い信用度を判別することで、探索解の可能性の候補として複数考えられる状況下において、当該連関度の高い順に探索して表示することも可能となる。
【０１０３】
これに加えて、本発明によれば、連関度が１％のような極めて低い出力の判別結果も見逃すことなく判断することができる。連関度が極めて低い判別結果であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、その判別結果として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。
【０１０４】
更に本発明によれば、このような３段階以上の連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が１％のものであっても漏れなく拾うことができる反面、より適切な判別結果を好適に検出できる可能性が低く、ノイズを沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、最適な探索解を高確率で検出できる可能性が高い反面、通常は連関度は低くてスルーされるものの何十回、何百回に一度は出てくる好適な解を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。
【０１０５】
更に本発明では、上述した連関度を更新させるようにしてもよい。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また市況情報に加え、イベント情報、外部環境情報、家計情報、不動産情報、専門家意見情報、自然環境情報に関する知見、情報、データを取得した場合、これらに応じて連関度を上昇させ、或いは下降させる。
【０１０６】
つまり、この更新は、人工知能でいうところの学習に相当する。新たなデータを取得し、これを学習済みデータに反映させることを行っているため、学習行為といえるものである。
【０１０７】
また、この連関度の更新は、公衆通信網から取得可能な情報に基づく場合以外に、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。
【０１０８】
また学習済モデルを最初に作り上げる過程、及び上述した更新は、教師あり学習のみならず、教師なし学習、ディープラーニング、強化学習等を用いるようにしてもよい。教師なし学習の場合には、入力データと出力データのデータセットを読み込ませて学習させる代わりに、入力データに相当する情報を読み込ませて学習させ、そこから出力データに関連する連関度を自己形成させるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０９】
１  融資先信用度判定システム
２  探索装置
２１  内部バス
２３  表示部
２４  制御部
２５  操作部
２６  通信部
２７  推定部
２８  記憶部
６１  ノード                                                                                
【図１】
2020184132.tif 000005
【図２】
2020184132.tif 000006
【図３】
2020184132.tif 000007
【図４】
2020184132.tif 000008
【図５】
2020184132.tif 000009
【図６】
2020184132.tif 000010
【図７】
2020184132.tif 000011
【図８】
2020184132.tif 000012
【図９】
2020184132.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年1月23日(2020.1.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定プログラムにおいて、
新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報と、新たに信用度を判定する融資先企業が事業展開する市場の将来性に関する市場将来性情報とを取得する情報取得ステップと、
予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、上記参照用決算情報を取得した企業が事業展開した市場の将来性に関する参照用市場将来性情報との組み合わせと、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した決算情報に応じた参照用決算情報と取得した市場将来性情報に応じた参照用市場将来性情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする融資先信用度判定プログラム。
【請求項２】
融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定プログラムにおいて、
新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報と、新たに信用度を判定する時期における市況に関する市況情報とを取得する情報取得ステップと、
予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、上記参照用決算情報に反映された時期における市況に関する参照用市況情報との組み合わせと、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した決算情報に応じた参照用決算情報と取得した市況情報に応じた参照用市況情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする融資先信用度判定プログラム。
【請求項３】
融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定プログラムにおいて、
新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報と、新たに信用度を判定する時期における外部環境に関する外部環境情報とを取得する情報取得ステップと、
予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、上記参照用決算情報に反映された時期における外部環境に関する参照用外部環境情報との組み合わせと、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した決算情報に応じた参照用決算情報と取得した外部環境情報に応じた参照用外部環境情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする融資先信用度判定プログラム。
【請求項４】
上記判定ステップでは、人工知能におけるニューラルネットワークのノードの各出力の重み付け係数に対応する上記連関度を利用すること
を特徴とする請求項１〜３のうち何れか１項記載の融資先信用度判定プログラム。
【請求項５】
融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定システムにおいて、
新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報と、新たに信用度を判定する融資先企業が事業展開する市場の将来性に関する市場将来性情報とを取得する情報取得手段と、
予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、上記参照用決算情報を取得した企業が事業展開した市場の将来性に関する参照用市場将来性情報との組み合わせと、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得手段により取得された決算情報に応じた参照用決算情報と取得された市場将来性情報に応じた参照用市場将来性情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定手段とを備えること
を特徴とする融資先信用度判定システム。
【請求項６】
融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定システムにおいて、
新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報と、新たに信用度を判定する時期における市況に関する市況情報とを取得する情報取得手段と、
予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、上記参照用決算情報に反映された時期における市況に関する参照用市況情報との組み合わせと、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得手段により取得された決算情報に応じた参照用決算情報と取得された市況情報に応じた参照用市況情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定手段とを備えること
を特徴とする融資先信用度判定システム。
【請求項７】
融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定システムにおいて、
新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報と、新たに信用度を判定する時期における外部環境に関する外部環境情報とを取得する情報取得手段と、
予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、上記参照用決算情報に反映された時期における外部環境に関する参照用外部環境情報との組み合わせと、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得手段により取得された決算情報に応じた参照用決算情報と取得された外部環境情報に応じた参照用外部環境情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定手段とを備えること
を特徴とする融資先信用度判定システム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、融資を行うか否かを判別する上で、その融資先企業の信用度を高精度に判定する上で好適な融資先信用度判定プログラム及びシステムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、金融機関が融資を行うか否かを判別する上で、その融資先企業の信用度を自動的かつ高精度に判定することが可能な融資先信用度判定プログラム及びシステムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
上述した課題を解決するために、本発明に係る融資先信用度判定プログラムは、融資先企業の信用度を判定する融資先信用度判定プログラムにおいて、新たに信用度を判定する融資先企業の最近の決算情報と、新たに信用度を判定する融資先企業が事業展開する市場の将来性に関する市場将来性情報とを取得する情報取得ステップと、予め取得した過去の決算内容を含む参照用決算情報と、上記参照用決算情報を取得した企業が事業展開した市場の将来性に関する参照用市場将来性情報との組み合わせと、その過去の決算内容に基づいて判定された信用度との３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した決算情報に応じた参照用決算情報と取得した市場将来性情報に応じた参照用市場将来性情報との組み合わせと、信用度との３段階以上の連関度に基づき、融資先企業の信用度を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。