(57)【要約】【課題】信頼性の高い与信判断方法を提供する。【解決手段】通信プログラムは、データ流通ネットワークに参加する通信装置で実行される。通信装置は、データ流通ネットワークに参加している装置間で共有され、データ流通ネットワークを介して行われた取引の情報を記録した分散台帳を解析することにより、取引の履歴情報を生成する。通信装置は、履歴情報を用いて、データ流通ネットワークを介して取引を行ったユーザの各々の信用度を算出する。通信装置は、通信装置を介して取引を行う端末からの要求に応じて、信用度を端末に送信する。【選択図】図１
2020135114.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ流通ネットワークに参加する通信装置に、
前記データ流通ネットワークに参加している装置間で共有され、前記データ流通ネットワークを介して行われた取引の情報を記録した分散台帳を解析することにより、前記取引の履歴情報を生成し、
前記履歴情報を用いて、前記データ流通ネットワークを介して取引を行ったユーザの各々の信用度を算出し、
前記通信装置を介して取引を行う端末からの要求に応じて、前記信用度を前記端末に送信する
処理を行わせることを特徴とする通信プログラム。
【請求項２】
前記データ流通ネットワークを介して取引を行ったユーザの各々について、当該ユーザの取引先の数、および、当該ユーザの取引数を、前記履歴情報から求め、
当該ユーザの信用度を、当該ユーザの取引先の数、当該ユーザの取引数、および、当該ユーザの取引先の信用度の関数として計算する
処理を前記通信装置に行わせることを特徴とする請求項１に記載の通信プログラム。
【請求項３】
前記データ流通ネットワークを介してデータを提供したユーザの各々について、当該ユーザが提供したデータの購入者の数、および、当該ユーザが提供したデータが購入された回数を、前記履歴情報から求め、
当該ユーザのデータの提供に関する信用度を、当該ユーザが提供したデータの購入者の数、当該ユーザが提供したデータが購入された回数、および、当該ユーザが提供したデータの購入者の信用度の関数として計算する
処理を前記通信装置に行わせることを特徴とする請求項１に記載の通信プログラム。
【請求項４】
前記データ流通ネットワークを介してデータを購入したユーザの各々について、当該ユーザが購入したデータの提供元の数、および、当該ユーザによるデータの購入回数を、前記履歴情報から求め、
当該ユーザのデータの購入に関する信用度を、当該ユーザが購入したデータの提供元の数、当該ユーザによるデータの購入回数、および、当該ユーザが購入したデータの提供元の信用度の関数として計算する
処理を前記通信装置に行わせることを特徴とする請求項１に記載の通信プログラム。
【請求項５】
前記分散台帳は、前記データ流通ネットワークを介して提供可能なデータの提供元と当該データの識別情報を対応付けた情報、および、前記データ流通ネットワークを介して購入されたデータの購入者と購入されたデータの識別情報を対応付けた情報を含み、
前記購入者と前記購入者が購入したデータの識別情報に対応付けられた提供元の組み合わせを特定することにより、前記履歴情報を生成する
処理を前記通信装置に行わせることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の通信プログラム。
【請求項６】
データ流通ネットワークに属する通信装置と通信可能なサーバ装置に、
前記データ流通ネットワークに参加している装置間で共有される分散台帳を解析することにより生成された、前記データ流通ネットワークで行われた取引の履歴情報を、前記通信装置を介して取引を行う端末の情報とともに前記通信装置から受信し、
前記履歴情報を用いて、前記データ流通ネットワークを介して取引を行ったユーザの各々の信用度を算出し、
前記端末に、前記信用度を送信する
処理を行わせることを特徴とする通信プログラム。
【請求項７】
データ流通ネットワークに参加している装置間で共有され、前記データ流通ネットワークを介して行われた取引の情報を記録した分散台帳を解析して、前記取引の履歴情報を生成する生成部と、
前記履歴情報を用いて、前記データ流通ネットワークを介して取引を行ったユーザの各々の信用度を算出する算出部と、
前記通信装置を介して取引を行う端末からの要求に応じて、前記信用度を前記端末に送信する送信部
を備えることを特徴とする通信装置。
【請求項８】
データ流通ネットワークに参加する通信装置が、
前記データ流通ネットワークに参加している装置間で共有され、前記データ流通ネットワークを介して行われた取引の情報を記録した分散台帳を解析することにより、前記取引の履歴情報を生成し、
前記履歴情報を用いて、前記データ流通ネットワークを介して取引を行ったユーザの各々の信用度を算出し、
前記通信装置を介して取引を行う端末からの要求に応じて、前記信用度を前記端末に送信する
処理を行うことを特徴とする通信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信プログラム、通信装置、および、通信方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタル化された様々なデータを流通させて活用することにより、新たなサービスやビジネスを創出するデジタルトランスフォーメーションに対する期待が高まっている。異なる企業や組織の間など、データが複数の拠点に分散されている場合にデータを流通する方法の１つとして、デバイス間のピアツーピア通信により、電子ファイルを共有することも提案されている。
【０００３】
関連する技術として、各ノードに設けられた分散型台帳記憶手段にユーザによる登録レコード、鍵情報、属性ベース暗号に関連する処理プログラムなどを記憶させる分散型台帳システムが提案されている（例えば、特許文献１など）。このシステムでは、分散型台帳上に記録されたプログラムを用いてレコードの登録、属性ベース暗号に基づく暗号化および復号処理などが行われる。また、発注元業者から、契約実績のある業者の組を経由して発注先候補に至る探索経路中の各組での契約実績を示す関連度を用いて、発注元業者と発注先候補業者との間の関係性を求めるシステムも知られている（例えば、特許文献２など）。商品の授受の円滑さを表わす時間スコア、オークションユーザ間の相互関係の強さを表わす関係スコア、オークション経験の差を評価する評価値差スコアを用いて、取引相手の信頼性を図るユーザ評価システムも提案されている（例えば、特許文献３など）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−０９８５６４号公報
【特許文献２】特開２０１８−１２４９３０号公報
【特許文献３】特開２０１１−０４４０６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
企業などのユーザ間でデータの取引を行う場合、取引を行う各ユーザは、互いに相手の存在を確認し、さらに相手が取引を正しく履行できる存在として信用できるかを判断（与信判断）することになる。与信判断は取引を開始する前に、取引を行う企業が実施するが、各企業が与信判断を行うために用いる情報を独自で入手することは困難である。このため、与信判断に使用される情報が専門の調査会社から入手されることや、特定の組織が信用度の評価することが多い。しかし、特定の組織が与信判断に使用する情報を管理する場合、与信判断に使用される情報を管理している組織に権限が集中してしまうため、この組織による不正が可能になってしまう。また、特定の組織がユーザの信用度を評価する場合にも同様に、不正が行われるおそれがある。このような不正が行われると、データの取引に使用されるプラットフォーム全体の信用低下につながるおそれもある。
【０００６】
本発明は、１つの側面として、信頼性の高い与信判断方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
ある１つの態様にかかる通信プログラムは、データ流通ネットワークに参加する通信装置で実行される。通信装置は、前記データ流通ネットワークに参加している装置間で共有され、前記データ流通ネットワークを介して行われた取引の情報を記録した分散台帳を解析することにより、前記取引の履歴情報を生成する。通信装置は、前記履歴情報を用いて、前記データ流通ネットワークを介して取引を行ったユーザの各々の信用度を算出する。通信装置は、前記通信装置を介して取引を行う端末からの要求に応じて、前記信用度を前記端末に送信する。
【発明の効果】
【０００８】
信頼性の高い与信判断方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態にかかる通信方法の例を説明する図である。
【図２】通信装置の構成の例を説明する図である。
【図３】通信装置のハードウェア構成の例を説明する図である。
【図４】ネットワークの例を説明する図である。
【図５】分散台帳に記録される情報の例を説明する図である。
【図６】分散台帳の更新方法と取引履歴の抽出方法の例を説明する図である。
【図７】変換データの例を説明する図である。
【図８】変換処理の例を説明する図である。
【図９】取引履歴の抽出方法の例を説明するフローチャートである。
【図１０】信用度の計算処理の例を説明するフローチャートである。
【図１１】信用度の計算方法の例を説明する図である。
【図１２】変換データと与信グラフの例を説明する図である。
【図１３】与信グラフを用いた取引の例を説明する図である。
【図１４】第２の実施形態での変換データの生成方法の例を説明する図である。
【図１５Ａ】信用度の計算処理の例を説明するフローチャートである。
【図１５Ｂ】信用度の計算処理の例を説明するフローチャートである。
【図１６】第３の実施形態にかかるネットワークの例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、実施形態にかかる通信方法の例を説明する図である。図１に示すシステムでは、データの取引を行うプラットフォームとなるネットワークに、通信装置１０ａ〜１０ｄが含まれており、通信装置１０ａ〜１０ｄには、端末２ａ〜２ｄが接続している。例えば、端末２ａ〜２ｄは、取引を行う企業に勤務するオペレータが操作する端末であり、通信装置１０は、取引を行う企業が設置したゲートウェイ装置であり得る。
【００１１】
通信装置１０ａ〜１０ｄの各々は、分散台帳４１（４１ａ〜４１ｄ）と信用度スコアリングプログラム１５（１５ａ〜１５ｄ）を備える。分散台帳４１には、ブロックチェーン技術を用いて改竄不能な形式で情報が記録され、適宜更新される。このため、各通信装置１０は、分散台帳４１の情報を共有しているといえる。分散台帳４１には、プラットフォーム上でのデータに対する全てのアクセスの履歴が含まれている。さらに、分散台帳４１には、取引の対象となるデータの属性情報も含まれていてもよい。以下の説明では、データの属性情報のことを、データのメタデータと記載することがある。また、プラットフォーム上でのデータに対するアクセスには、例えば、データの取得やメタデータの登録などが含まれる。従って、分散台帳４１には、プラットフォームを介して取引可能な全てのデータについて、メタデータの登録の記録とデータの取得の記録が含まれている。このため、各通信装置１０で動作する信用度スコアリングプログラム１５は、分散台帳４１を解析することにより、ネットワークを介して行われた全ての取引についての取引履歴を生成することができる。
【００１２】
ネットワークを介して、これまでに取引を行ったことのない他の企業との取引を開始しようとする企業のオペレータは、端末２を操作することにより、通信装置１０に対して信用度の情報を要求する。例えば、端末２ａのオペレータは、通信装置１０ａに対して、企業の信用度の情報を要求する。すると、通信装置１０ａ上で動作する信用度スコアリングプログラム１５ａは、分散台帳４１ａを用いて取引履歴を生成し、生成した履歴情報を用いて、各企業の信用度を算出する。例えば、ある企業の信用度は、その企業の取引先の数、その企業の取引数、取引先の信用度などを用いて計算され得る。通信装置１０ａは、信用度スコアリングプログラム１５ａの処理により得られた信用度の情報を端末２ａに送信する。すると、端末２ａのオペレータは、信用度の情報を用いて、取引を行おうとしている他の企業が取引先として信用できるかを判定し、取引を開始できる。
【００１３】
以上の説明では通信装置１０ａで信用度の計算等が行われる場合を説明したが、他の通信装置１０も、その通信装置１０と通信している端末２からの要求に応じて、通信装置１０ａと同様に信用度の計算等を行うことができる。なお、図１に示すネットワークは一例であり、実装に応じて変更され得る。例えば、ネットワーク中の通信装置１０や端末２の数は任意である。また、１台の通信装置１０に接続される端末２の数も任意である。
【００１４】
実施形態にかかる方法を用いると、通信装置１０は、全ての通信装置１０で共有している分散台帳４１中の情報を用いて、各企業の信用度を計算することができる。このため、ユーザは、ユーザ自身が設置した通信装置１０で計算された信用度を用いて与信管理を行うことができる。ここで、ユーザは与信判断に使用する情報を専門の調査会社から入手しなくてもよいため、調査会社などの特定の組織による不正が行われるおそれがない。また、分散台帳４１の情報は、ブロックチェーン技術を用いて管理されるため、改ざんが行われるおそれもない。従って、実施形態にかかる方法によると、ユーザは、正確な取引履歴を用いて、個々に取引先の信用度に関する情報を取得することができる。従って、実施形態にかかる方法では、特定の組織から他の企業に対する信用度を取得する場合と異なり、信用度を計算する機関で不正が行われる懸念もない。このため、ユーザは信頼性の高い与信評価を行うことができる。
【００１５】
＜装置構成＞
図２は、通信装置１０の構成の例を説明する図である。通信装置１０は、通信部２０、制御部３０、および、記憶部４０を備える。通信部２０は、送信部２１と受信部２２を備える。送信部２１は、端末２や他の通信装置１０などの他の装置にパケットを送信する。受信部２２は、端末２や他の通信装置１０などの他の装置からパケットを受信する。
【００１６】
記憶部４０は、分散台帳４１を有する。さらに、記憶部４０は、制御部３０での処理に応じて取引履歴４２、変換データ４３、および、与信グラフ４４を記憶できる。分散台帳４１は、ネットワーク中のいずれかの通信装置１０を介して登録されたメタデータ、メタデータの登録履歴、および、データの取得履歴などを含む。取引履歴４２は、分散台帳４１に基づいて生成された取引の履歴情報である。変換データ４３は、制御部３０での処理に適した形式に取引履歴４２を変換することによって得られた情報である。与信グラフ４４は、各企業についての信用度の計算結果をまとめたデータである。分散台帳４１、取引履歴４２、変換データ４３、与信グラフ４４の例は後述する。
【００１７】
制御部３０は、生成部３１、変換部３２、算出部３３、更新部３４、および、アプリケーション処理部３５を有する。生成部３１は、分散台帳４１を用いて取引履歴４２を生成する。変換部３２は、算出部３３での処理に適した形式に取引履歴４２を変換することにより、変換データ４３を生成する。算出部３３は、変換データ４３を用いて各企業の信用度を計算するとともに、得られた計算結果を用いて与信グラフ４４を生成する。更新部３４は、ブロックチェーン技術に従って分散台帳４１の更新処理を行う。なお、更新部３４は、分散台帳４１の更新に際して、通信部２０を介して他の通信装置１０と通信することにより、ネットワーク中の全ての通信装置１０が保持する分散台帳４１の内容が同じになるように分散台帳４１を更新できるものとする。アプリケーション処理部３５は、通信装置１０で動作するアプリケーションによる処理を行う。例えば、アプリケーション処理部３５は、コンソーシアム型ブロックチェーン技術などにおけるスマートコントラクトの機能を実現するための処理を行うことができる。この場合、アプリケーション処理部３５は、通信装置１０や端末２に対する認証処理や、発行されたトランザクションの内容の検証処理を行うこともできる。アプリケーション処理部３５は、適宜、他の通信装置１０での検証結果を取得し、クラスタ中の特定割合の通信装置１０がトランザクションの内容が正しいと判定した場合に、指定された通信を許可しても良い。
【００１８】
図３は、通信装置１０のハードウェア構成の例を説明する図である。通信装置１０は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、バス１０５、ネットワークインタフェース１０９を備える。さらに、通信装置１０は、入力装置１０３、出力装置１０４、記憶装置１０６、可搬記憶媒体駆動装置１０７の１つ以上を有していても良い。
【００１９】
プロセッサ１０１は、任意の処理回路であり、例えば、Central Processing Unit（ＣＰＵ）とすることができる。プロセッサ１０１は、制御部３０として動作する。プロセッサ１０１は、メモリ１０２や記憶装置１０６に記憶されたプログラムを実行することができる。例えば、プロセッサ１０１は、記憶装置１０６などに記憶された信用度スコアリングプログラム１５を実行することにより、制御部３０を実現できる。メモリ１０２は、プロセッサ１０１の動作により得られたデータや、プロセッサ１０１の処理に用いられるデータを、適宜、記憶する。記憶装置１０６は、プログラムやデータなどを格納し、格納している情報を、適宜、プロセッサ１０１などに提供する。メモリ１０２や記憶装置１０６は、通信装置１０において、記憶部４０として動作する。
【００２０】
バス１０５は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、入力装置１０３、出力装置１０４、記憶装置１０６、可搬記憶媒体駆動装置１０７、ネットワークインタフェース１０９を、相互にデータの送受信が可能になるように接続する。入力装置１０３は、キーボード、マウス、マイク、カメラなど、情報の入力に使用される任意の装置であり、出力装置１０４は、ディスプレイなど、データの出力に使用される任意の装置である。可搬記憶媒体駆動装置１０７は、メモリ１０２や記憶装置１０６のデータを可搬記憶媒体１０８に出力することができ、また、可搬記憶媒体１０８からプログラムやデータ等を読み出すことができる。ここで、可搬記憶媒体１０８は、Compact Disc Recordable（ＣＤ−Ｒ）やDigital Versatile Disk Recordable（ＤＶＤ−Ｒ）を含む、持ち運びが可能な任意の記憶媒体とすることができる。ネットワークインタフェース１０９は、適宜、通信装置１０が他の装置と通信するための処理を行う。ネットワークインタフェース１０９は、通信部２０として動作する。
【００２１】
＜第１の実施形態＞
図４は、ネットワークの例を説明する図である。図４に示すネットワークには通信装置１０ａ〜１０ｇと端末２ａ〜２ｇが含まれる。通信装置１０ａ〜１０ｇには、端末２ａ〜２ｇが接続している。例えば、端末２ａ〜２ｇは、取引を行う企業に勤務するオペレータが操作する端末であるとする。通信装置１０の各々は、互いに通信することにより、分散台帳４１の情報を共有しているものとする。また、通信装置１０は、その通信装置１０に接続している端末２からの要求に応じて、信用度の計算や他の通信装置１０を介したデータの取引を行うことができるとする。
【００２２】
以下の説明では、各企業は、取引対象となるデータをその企業の有する端末２に記憶しており、取引対象となるデータのメタデータを分散台帳４１に登録するものとする。また、分散台帳４１には、メタデータとデータへのアクセス履歴が含まれるものとする。
【００２３】
図５は、分散台帳４１に記録される情報の例を説明する図である。分散台帳４１には、任意の数のブロックが含まれており、各ブロックには、１つ以上のトランザクションの情報が含まれる。図５は、ブロックＢ１とＢ２を含む分散台帳４１の例である。各ブロックは、タイムスタンプ、チェーン情報、記録対象データを含む。タイムスタンプは、そのブロックの生成時刻を示す。チェーン情報は、ブロック内の情報の改竄防止のために使用される情報であり、例えば、前のブロックのハッシュ値等である。記録対象データは、そのブロックに記録される情報であり、トランザクションの情報やメタデータなどである。
【００２４】
図５のブロックＢ１は、記録対象データとしてメタデータが登録された場合の例である。メタデータは、データの所有者のＩＤ（identification）、データ要求先のアドレス、データＩＤ、データの説明、および、アクセス権を含む。データの所有者のＩＤは、メタデータに属性が記録されている情報を保有しているユーザを識別するＩＤである。データ要求先のアドレスは、メタデータに対応するデータを取得するときのアクセス先のアドレスである。データ要求先のアドレスは、データを登録した企業の通信装置１０のアドレスなどであってもよい。この場合、データが端末２に保持されていたとしても、メタデータの取得要求は、データを保有する企業の通信装置１０に送られる。すると、通信装置１０は、取得が要求されているデータを端末２から取得するとともに、処理対象のデータを取得しようとしている装置に向けて送信する。このとき、通信装置１０は、データの送信元のアドレスを通信装置１０自身のアドレスとすることにより、データを取得しようとしている装置に対しては、端末２のアドレスを秘匿化する。なお、データを取得しようとする装置は、データを取得しようとする他の企業の端末２に接続された通信装置１０であってもよい。データＩＤは、メタデータで特定されるデータを一意に特定可能な任意の識別情報である。例えば、データＩＤとして、データのハッシュ値が使用され得る。データの説明は、そのデータの内容を紹介するための情報である。例えば、データが動画データである場合、その動画中の１シーンの画像がデータの説明として使用され得る。アクセス権は、そのデータにアクセス可能な対象を指定した情報である。従って、通信装置１０は、アクセス権の情報によりアクセスを許可されたユーザ以外には、データを送信しない。
【００２５】
図５のブロックＢ２の例では、アクセス履歴が記録対象データとして記録されている。アクセス履歴には、アクセスの対象となったデータを識別するデータＩＤ、および、データの購入者を識別するＩＤなどのアクセスをしたユーザを特定する情報が含まれる。
【００２６】
図５を参照しながら説明したように、分散台帳４１には、ネットワークを介して取得可能なデータの提供元のユーザを識別する情報と、データを購入したユーザの情報が記録される。なお、図５に示すブロックは一例である。例えば、１つのブロックに複数のトランザクションの情報が含まれていてもよい。
【００２７】
図６は、分散台帳４１の更新方法と取引履歴４２の抽出方法の例を説明する図である。以下の説明では、動作を行っている通信装置１０を明確にするために、符号の最後に動作を行っている通信装置１０に割り当てられているアルファベットを記載することがある。例えば、更新部３４ａは、通信装置１０ａの更新部３４である。同様に、受信部２２ｃは、通信装置１０ｃが備える受信部２２である。
【００２８】
例えば、ユーザＩＤ＝Ａで識別されるユーザ（ユーザＡ）が、データＩＤ＝Ｂのデータ（データＢ）を端末２ａ中に保持しているとする。ユーザＡは、データＢを他のユーザに提供するために、データＢのメタデータをネットワーク中の分散台帳４１上に登録する処理を行う。このとき、ユーザＡの端末２ａは、通信装置１０ａにデータＢのメタデータを含むデータ登録トランザクションを送信する。
【００２９】
通信装置１０ａの受信部２２ａは、データ登録トランザクションを受信する。更新部３４ａは、データ登録トランザクションで通知された情報を分散台帳４１ａに登録する。すると、図６のＤ１に示すように、
アクセス種別：データ登録トランザクション（Ｔｘ）
Ｔｘの送信者：Ａ
データＩＤ  ：Ｂ
という情報が分散台帳４１ａに登録される。さらに、更新部３４ａは、データＢについてのデータ登録トランザクションで通知された情報をネットワーク中の他の通信装置１０ｂ〜１０ｇ（図４）に送信するための処理を行う。すると、通信装置１０ｂ〜１０ｇが保持する分散台帳４１ｂ〜４１ｇにおいても、図６のＤ１に示す情報が記録される。
【００３０】
その後、ユーザＩＤ＝Ｃで識別されるユーザ（ユーザＣ）がデータＢを取得しようとしたとする。このとき、ユーザＣの端末２ｃは、データＢを要求するデータ取得トランザクションを通信装置１０ｃに送信する。
【００３１】
通信装置１０ｃの受信部２２ｃは、データ取得トランザクションを受信する。アプリケーション処理部３５ｃは、データ取得トランザクションで要求されたデータＢに対するアクセス権をユーザＣが満たしている場合、データＢを通信装置１０ａに要求する。すると、通信装置１０ａのアプリケーション処理部３５ａは、端末２ａからデータＢを取得して、通信装置１０ｃに送信する。通信装置１０ｃのアプリケーション処理部３５ｃは、送信部２１ｃを介してデータＢを端末２ｃに送信する。一方、更新部３４ｃは、データＢについてのデータ要求が行われたことを分散台帳４１ｃに登録する。この場合、図６のＤ２に示すように、以下の情報が分散台帳４１ｃに追加される
アクセス種別：データ取得トランザクション（Ｔｘ）
Ｔｘの送信者：Ｃ
データＩＤ  ：Ｂ
さらに、更新部３４ｃは、データＢについてのデータ取得トランザクションを用いたデータ取得が行われたことをネットワーク中の他の通信装置１０ａ、１０ｂ、１０ｄ〜１０ｇ（図４）に送信するための処理を行う。このため、通信装置１０ａ〜１０ｇのいずれの分散台帳４１にも図６のＤ２に示す情報が記録される。
【００３２】
次に、図６のＤ２に示す情報が分散台帳４１に記録された後でデータＢについての取引履歴を特定する場合を例として、取引履歴４２の抽出方法を説明する。通信装置１０の生成部３１は、端末２から信用度の計算を要求されると、分散台帳４１からデータの登録の履歴とデータの取得の履歴を特定する。例えば、生成部３１は、分散台帳４１中のＤ１にデータ登録Ｔｘの送信者＝ＡとデータＩＤ＝Ｂという情報が記録されていることから、ユーザＡがデータＢを登録したという事実Ｆ１を特定できる。同様に、生成部３１は、分散台帳４１中のＤ２にデータ取得Ｔｘの送信者＝ＣとデータＩＤ＝Ｂという情報が記録されていることから、ユーザＣがデータＢを取得（購入）したという事実Ｆ２を特定できる。生成部３１は、事実Ｆ１と事実Ｆ２を組み合わせることにより、データＢの販売ユーザがＡであり、データＢの購入ユーザがＣであるという事実Ｆ３を、取引履歴４２として特定する。
【００３３】
他のデータについても同様の処理により、取引履歴４２の抽出が行われる。なお、図６を参照しながら、通信装置１０に信用度の計算が要求されたことに起因して取引履歴４２が生成される場合を例として説明したが、取引履歴４２の生成されるタイミングは実装に応じて任意に変更され得る。
【００３４】
図７は、変換データ４３の例を説明する図である。図７のＴ１は、分散台帳４１から取引履歴４２を抽出したときの例を示す。Ｔ１に示す取引履歴４２は、図６を参照しながら説明した手順により生成されている。取引履歴４２の１番目の取引履歴には、データの販売者がａであり購入者がｂであることが示されている。取引履歴４２中の２番目の取引履歴では販売者がｃであり購入者がｄであることが示されている。
【００３５】
取引履歴４２の生成が終わると、変換部３２は、得られた取引履歴４２を、企業の取引関係や取引量を表すデータ形式に変換することにより、変換データ４３を生成する。Ｔ２に示す変換データ４３には、企業５ａと企業５ｂの間で１００件、企業５ａと企業５ｃの間で６０件、企業５ａと企業５ｄの間で５件の取引があることが示されている。さらに、変換データ４３には、企業５ｃと企業５ｄの間に３件、企業５ｄと企業５ｆの間に８件、企業５ｄと企業５ｅの間に１０件、企業５ｅと企業５ｆの間に２０件の取引があることも含まれている。
【００３６】
図８は、変換処理の例を説明する図である。図８を参照しながら、企業５ａ〜５ｇの間の取引履歴４２から変換データ４３を生成する方法の例を説明する。以下の例では、取引件数をｔで表し、販売者である企業と購入者である企業を、各企業の符号の末尾のアルファベットを用いて下付き文字で示す。下付き文字の１文字目は販売者である企業を表し、２文字目は購入者である企業を表す。例えば、ｔａ，ｄは、企業５ａが販売者となり、企業５ｄが購入者となった取引の数を表す。
【００３７】
変換部３２は、取引履歴４２に含まれている取引を販売者と購入者の組み合わせに応じて分類し、販売者と購入者の組み合わせごとに取引数を求める。例えば、企業５ａ〜５ｇの間の取引の数は、図８のＤ３に示す通りであるとする。すなわち、企業５ａは、ｔａ，ｄの取引で企業５ｄにデータを販売し、ｔｄ，ａの取引で企業５ｄからデータを購入している。企業５ｂは、ｔｂ，ｄの取引で企業５ｄにデータを販売し、ｔｄ，ｂの取引で企業５ｄからデータを購入している。企業５ｃは、ｔｃ，ｄの取引で企業５ｄにデータを販売し、ｔｄ，ｃの取引で企業５ｄからデータを購入している。企業５ｄは、ｔｄ，ｅの取引で企業５ｅにデータを販売し、ｔｅ，ｄの取引で企業５ｅからデータを購入している。企業５ｆは、ｔｆ，ｅの取引で企業５ｅにデータを販売し、ｔｅ，ｆの取引で企業５ｅからデータを購入している。さらに、企業５ｇは、ｔｇ，ｅの取引で企業５ｅにデータを販売し、ｔｅ，ｇの取引で企業５ｅからデータを購入している。
【００３８】
変換部３２は、販売者と購入者の組み合わせごとの取引数のうち、販売者と購入者が入れ替わった組み合わせ同士の取引数を合計することにより、２つの企業間での取引の総数を求める。図８中の変換データ４３では、取引が行われている企業の組み合わせの各々についての取引の総数がテーブルの形式で表されている。すなわち、企業５ａと企業５ｄの間の取引の総数はｔａ，ｄ＋ｔｄ，ａである。企業５ｂと企業５ｄの間の取引の総数はｔｂ，ｄ＋ｔｄ，ｂであり、企業５ｃと企業５ｄの間の取引の総数はｔｃ，ｄ＋ｔｄ，ｃである。さらに、企業５ｄと企業５ｅの間の取引の総数はｔｄ，ｅ＋ｔｅ，ｄであり、企業５ｅと企業５ｆの間の取引の総数はｔｅ，ｆ＋ｔｆ，ｅであり、企業５ｅと企業５ｇの間の取引の総数はｔｅ，ｇ＋ｔｇ，ｅである。図８には、変換データ４３がテーブルとして示されているが、変換データ４３の形式は、算出部３３での処理に適した任意の形式であって良い。例えば、変換データ４３は、図８に示した情報を表す行列式であっても良い。
【００３９】
図９は、取引履歴４２の抽出方法の例を説明するフローチャートである。図９のフローチャートでは、定数Ｎと変数ｎを使用する。定数Ｎは、分散台帳４１中で取引履歴４２を取得するための処理対象となるトランザクションの総数である。変数ｎは、処理対象としたトランザクションを計数するために使用する変数である。
【００４０】
生成部３１は、変数ｎを１に設定する（ステップＳ１）。生成部３１は、分散台帳４１からｎ番目のトランザクションを読み込む（ステップＳ２）。生成部３１は、ｎ番目のトランザクションがデータ取得時のトランザクションであるかを判定する（ステップＳ３）。ステップＳ３において、データ取得トランザクションがデータ取得時のトランザクションとして扱われる。ｎ番目のトランザクションがデータ取得時のトランザクションである場合、生成部３１は、ｎ番目のトランザクションで取得されたデータの登録時のトランザクションを用いて、取得されたデータの提供元を特定する（ステップＳ３でＹｅｓ、ステップＳ４）。さらに、生成部３１は、ｎ番目のトランザクションでの取得対象のデータについて、データの購入者と提供者の組み合わせを特定する（ステップＳ５）。例えば、ステップＳ４において、生成部３１はｎ番目のトランザクションで取得されたデータに対する登録トランザクションを分散台帳４１から特定し、特定した登録トランザクションからデータの提供者の情報を取得する。その後、ステップＳ５において、生成部３１は、ｎ番目のトランザクションの送信者をデータの購入者とし、ｎ番目のトランザクションで取得されているデータを登録したユーザを提供者とする。なお、ステップＳ３〜Ｓ５の処理は、図６などを参照しながら説明した処理と同様である。
【００４１】
ステップＳ５の処理の後か、ステップＳ３でｎ番目のトランザクションがデータ取得トランザクションではないと判定した場合、生成部３１は、変数ｎを１つインクリメントする（ステップＳ３でＮｏ、ステップＳ６）。生成部３１は、変数ｎを定数Ｎと比較する（ステップＳ７）。変数ｎが定数Ｎ以下の場合、生成部３１は、ステップＳ２以降の処理を繰り返す（ステップＳ７でＮｏ）。
【００４２】
一方、変数ｎが定数Ｎを超えると、変換部３２は、データの購入者と提供者の組み合わせを統計処理することにより、各ユーザについて、取引先の数と取引先ごとの取引数を特定する（ステップＳ８）。ステップＳ８において、図８を参照しながら説明した処理と同様の処理が行われる。その後、算出部３３は、各ユーザについて、取引先の数と取引先ごとの取引数を用いて信用度を計算する（ステップＳ９）。
【００４３】
図１０は、信用度の計算処理の例を説明するフローチャートである。図１０を参照しながら、図９のステップＳ９で行われる処理の例を説明する。図１０においても、定数Ｎと変数ｎが使用される。定数Ｎは信用度の計算処理を行う対象の企業の総数である。変数ｎは処理対象とした企業を計数するための変数である。なお、図１０は処理の一例であり、実装に応じて変更され得る。例えば、ステップＳ２２〜Ｓ２４の処理の順序は任意に変更され得る。
【００４４】
算出部３３は、変数ｎを１に設定する（ステップＳ２１）。算出部３３は、ｎ番目の企業の取引先企業数に対する評価値（ＦＡｎ）を算出する（ステップＳ２２）。ここで、評価値ＦＡｎは、取引先企業数が大きいほど大きい値となるように算出される値であるとする。従って、評価値ＦＡｎが大きいほど多くの企業と取引の実績があることになるので、評価値ＦＡｎが大きい企業ほど信用度が高くなる。次に、算出部３３は、ｎ番目の企業の取引数に対する評価値（ＦＢｎ）を算出する（ステップＳ２３）。評価値ＦＢｎは、取引数が大きいほど大きい値となるように算出される。従って、評価値ＦＢｎが大きい企業ほど、多くの取引を行っている企業であるといえるので、評価値ＦＢｎが大きい企業ほど信用度が高くなる。算出部３３は、ｎ番目の企業の取引先の信用度に対する評価値（ＦＣｎ）を算出する（ステップＳ２４）。評価値ＦＣｎは、取引先の企業に信用度が高い企業が多いほど大きい値となるように算出される。このため、評価値ＦＣｎが大きい企業ほど、信用度の高い企業との取引が多いといえるので、評価値ＦＣｎが大きい企業ほど信用度が高くなる。ステップＳ２２〜Ｓ２４の処理の後で、算出部３３は、ｎ番目の企業の信用度（ＴＲｎ）を、評価値ＦＡｎ、評価値ＦＢｎ、評価値ＦＣｎの関数として算出する（ステップＳ２５）。従って、信用度ＴＲｎは、ｎ番目の企業の取引企業数、取引数、取引先の信用度を総合的に評価した値となる。
【００４５】
その後、算出部３３は、変数ｎを１つインクリメントして、定数Ｎと比較する（ステップＳ２６、ステップＳ２７）。変数ｎが定数Ｎ以下の場合、ステップＳ２２以降の処理が繰り返される（ステップＳ２７でＮｏ）。一方、変数ｎが定数Ｎを超えると、全ての企業に対して信用度を計算したことになるので、算出部３３は、企業の信用度の計算結果を与信グラフ４４に記録する（ステップＳ２７でＹｅｓ、ステップＳ２８）。
【００４６】
図１１は、信用度の計算方法の例を説明する図である。図１１では、処理対象となるｎ番目の企業（企業ｎ）と取引関係のある企業は、Ｔ１１に示すように、企業ａ、企業ｂ、企業ｃであるとする。また、企業ａと企業ｎの間ではＴａ，ｎの取引が行われているとする。ここで、Ｔは、取引の方向に関係なくＴの添え字に示された２つの企業間で行われた取引の回数を示す。すなわち、Ｔａ，ｎ＝ｔａ，ｎ＋ｔｎ，ａである。同様に、企業ｂは企業ｎとの間でＴｂ，ｎの取引量があり、企業ｃは企業ｎとの間でＴｃ，ｎの取引量があるとする。図１１では、算出部３３が信用度の計算に式（１）を用いる場合を例としている。
【００４７】
【数１】
2020135114.tif 000003
式（１）の１項目は、ｎ番目の企業の取引先企業数の評価値ＦＡｎの例である。式（１）の２項目は、ｎ番目の企業の取引量の評価値ＦＢｎの例である。さらに、式（１）の３項目は、ｎ番目の企業の取引先の企業の信用度に関する評価値ＦＣｎの例である。式（１）の例では、信用度の値を０から１の間に正規化するために、評価値ＦＡｎ、ＦＢｎ、ＦＣｎのいずれでも、各々の値の最大値との比が用いられている。
【００４８】
Ｔ１２は、算出部３３での信用度の計算に用いられる式（１）と式（１）に含まれる変数が表わす情報を示す。ＴＲ（ｎ）は、企業ｎの信用度である。Ｔｉ，ｎは、企業ｎと企業ｉの間で過去に行われた取引回数を表す。ｅ（ｎ）は、企業ｎの取引先企業の総数である。例えば、Ｔ１１の例では、ｅ（ｎ）は３である。
【００４９】
Ｔ１３は、Ｔ１１のケースでの式（１）の１項目の計算例である。Ｔ１１のケースではｅ（ｎ）は３である。このため、企業ｎについての式（１）の１項目の値は、３／Ｍａｘｘ（ｅ（ｘ））である。Ｍａｘｘ（ｅ（ｘ））は、ネットワーク中で最も取引先企業の多い企業ｘにおいての取引先企業数を表す。従って、式（１）の１項目は、ネットワーク中で最も取引先企業数の多い企業ｘでの取引先企業数に対する、企業ｎの取引先企業数の割合を表す。
【００５０】
Ｔ１４は、Ｔ１１のケースでの式（１）の２項目の計算例である。Ｔ１１のケースでは、企業ｎは、企業ａとの間でＴａ，ｎの取引、企業ｂとの間でＴｂ，ｎの取引、企業ｃとの間でＴｃ，ｎの取引をしている。このため、企業ｎの取引量の総量は、Ｔａ，ｎ＋Ｔｂ，ｎ＋Ｔｃ，ｎである。Ｍａｘｙ（ΣｊＴｊ，ｙ）は、ネットワーク中で最も取引量の多い企業ｙにおいての取引の総量を表す。従って、式（１）の２項目は、ネットワーク中で最も取引量の多い企業ｙでの取引量に対する、企業ｎの取引量の割合を表す。
【００５１】
Ｔ１５は、Ｔ１１のケースでの式（１）の３項目の計算例である。Ｔ１１のケースでは、企業ｎの取引先である企業ａの信用度はＴＲ（ａ）、企業ｂの信用度はＴＲ（ｂ）、企業ｃの信用度はＴＲ（ｃ）である。このため、企業ｎの取引先の信用度の総和は、ＴＲ（ａ）＋ＴＲ（ｂ）＋ＴＲ（ｃ）である。一方、ｅ（ｎ）は企業ｎの取引先の数である。従って、式（１）の３項目は、企業ｎの取引先の信用度の平均値を表す。なお、式（１）の第３項では、企業ｎの信用度を計算するために他の企業の信用度を使用している。このため、信用度の計算開始時には、算出部３３は、まだ求められていない企業の信用度を０として計算する。その後、算出部３３は、得られた値を用いて、適宜、他の企業の信用度の計算を計算し直すことを繰り返すことで、一定の値に収束するまで、第３項の計算を繰り返す。また、１つの企業の信用度の値を変更した場合には、その企業と取引のある企業の信用度も変化するため、他の企業の信用度についても適宜計算しなおす。
【００５２】
Ｔ１２に示すように、式（１）では、第１項から第３項の合計値を、０から１の間の値に正規化するために、３で割っている。このため、いずれの企業についても、信用度の値は０〜１の値で表され、値が大きいほど信用度が高くなる。
【００５３】
図１２は、変換データ４３と与信グラフ４４の例を説明する図である。図１２中の変換データ４３は、企業ａ〜企業ｇでの取引の数を示す。図１２の変換データ４３では、丸（ノード）中に企業の名称を記載しており、ノード間を結ぶ線（リンク）に記載した値は、リンクで結ばれている企業間での取引数である。従って、図１２の例では、企業ａは企業ｄとの間で１００の取引があり、企業ｂは企業ｄとの間で１００の取引がある。企業ｃは企業ｄとの間で１０の取引があり、企業ｄは企業ｅとの間で１０の取引がある。さらに、企業ｅは企業ｆとの間で１０の取引をしており、企業ｅは企業ｇとの間で２０の取引をしている。
【００５４】
図１２に示す与信グラフ４４は、図１２に示す変換データ４３と式（１）に従って、企業ａ〜企業ｇの信用度を計算した結果である。図１２の例では、企業ａと企業ｂの信用度は０．５１であり、企業ｃの信用度は０．３７である。企業ｄの信用度は０．８２であり、企業ｅの信用度は０．４６である。企業ｆの信用度は０．２５であり、企業ｇの信用度は０．２７である。
【００５５】
取引先の数が１つである企業ａ、企業ｂ、企業ｃ、企業ｆ、および、企業ｇの間では、信用度は、企業ａ＝企業ｂ＞企業ｃ＞企業ｇ＞企業ｆの順である。企業ｃと企業ｆでは、取引量はいずれも１０であるが、企業ｃの取引先の企業ｄの信用度が０．８２であるのに対し、企業ｆの取引先の企業ｅの信用度は０．４６である。このため、企業ｃの信用度の方が企業ｆの信用度よりも大きくなっている。一方、取引先が同じ企業同士では、取引量が多い企業ほど信用度が大きくなる。例えば、企業ａ、企業ｂ、企業ｃはいずれも、企業ｄと取引しているが、企業ａと企業ｂの取引量が１００であるのに対して、企業ｃの取引量は１０である。このため、企業ａおよび企業ｂの信用度は企業ｃの信用度よりも大きい。同様に、企業ｆと企業ｇは、いずれも企業ｅと取引しているが、企業ｆの取引量が１０であるのに対し、企業ｇの取引量は２０である。このため、企業ｆの信用度よりも企業ｇの信用度が大きくなっている。
【００５６】
図１３は、与信グラフ４４を用いた取引の例を説明する図である。図１３を参照しながら、図１２の変換データ４３に示すような取引状況において、企業ａが企業ｅと新規に取引を開始する場合に行われる処理の例を説明する。企業ａは、端末２ａと通信装置１０ａを有しており、企業ｅは端末２ｅと通信装置１０ｅを有しているとする。また、通信装置１０ａと通信装置１０ｅのいずれも、ネットワークを介してデータ転送を行うことができ、データの転送履歴などを記録した分散台帳４１を共有している。分散台帳４１を用いた取引履歴やメタデータの共有は、ブロックチェーン技術によって行われている。なお、通信装置１０のアプリケーション処理部３５の処理により、ブロックチェーン技術のスマートコントラクトに従って、ネットワークを介したデータ通信が行われても良い。
【００５７】
まず、企業ａにおいて、端末２ａのオペレータが企業ｅとの取引を開始するために、通信装置１０ａに対して信用度を要求したとする（矢印Ａ１）。通信装置１０ａは、図５〜図１２を参照しながら説明した処理を行うことにより、ネットワークを介して取引を行っている各企業の信用度を表す与信グラフ４４ａを生成する。ここで、与信グラフ４４ａは、図１２に示す与信グラフ４４であるとする。通信装置１０ａの送信部２１ａは、得られた与信グラフ４４ａを端末２ａに送信する（矢印Ａ２）。端末２ａのオペレータは、取引を開始しようとする企業ｅの信用度が０．４６であることから、企業ｅとの取引を行うことを決定したとする。すると、端末２ａのオペレータは、端末２ａを用いて、企業ｅに対する取引要求を通信装置１０ａに送信する（矢印Ａ３）。例えば、企業ｅに対する取引要求は、企業ｅがネットワーク中に登録したメタデータで識別されるデータの取得を要求するためのデータ取得トランザクションであっても良い。
【００５８】
通信装置１０ａは、企業ａからの企業ｅに対する取引要求を通信装置１０ｅに転送する（矢印Ａ４）。このとき、通信装置１０ａのアプリケーション処理部３５ａは、データ取得トランザクションの送信元である端末２ａのアドレスを通信装置１０ａのアドレスに変更することにより、端末２ａのアドレスを秘匿化しても良い。通信装置１０ｅは、通信装置１０ａから受信した企業ｅに対する取引要求を端末２ｅに転送する（矢印Ａ５）。
【００５９】
端末２ｅのオペレータは、企業ａからの企業ｅに対する取引要求を確認する。例えば、データ取得トランザクションが発生していることを通知する表示が端末２ｅの画面に表示されるとする。この場合、端末２ｅのオペレータは、端末２ｅの画面上の表示を確認することにより、企業ｅに対する取引要求が発生したことを認識できる。オペレータは、企業ｅが企業ａとの間で取引を行ったことないので、企業ａと取引を行うかを判定するために、信用度を確認することを決定したとする。すると、オペレータは、端末２ｅから通信装置１０ｅに対して、ネットワークを介した取引を行っている企業の信用度の要求を送信する（矢印Ａ６）。
【００６０】
通信装置１０ｅも、図５〜図１２を参照しながら説明した処理を行うことにより、与信グラフ４４ｅを生成する。与信グラフ４４ｅは、図１２に示す与信グラフ４４であるとする。通信装置１０ｅの送信部２１ｅは、得られた与信グラフ４４ｅを端末２ｅに送信する（矢印Ａ７）。端末２ｅのオペレータは、取引を開始しようとする企業ａの信用度が０．５１であることから、企業ａとの取引を行うことを決定したとする。端末２ｅのオペレータは、端末２ｅを用いて、企業ａとの取引を行なうために、取引要求に対する応答を送信する（矢印Ａ８）。例えば、取引要求に対する応答は、データ取得トランザクションで要求されたデータを含む応答であり得る。通信装置１０ｅのアプリケーション処理部３５ｅは、端末２ｅから受信した応答を通信装置１０ａに転送する（矢印Ａ９）。なお、通信装置１０ｅにおいても、アプリケーション処理部３５ｅは、応答の送信元である端末２ｅのアドレスを通信装置１０ｅのアドレスに変更することにより、端末２ｅのアドレスを秘匿化しても良い。通信装置１０ａのアプリケーション処理部３５ａは、通信装置１０ｅから応答を受信すると、応答を端末２ａに転送するための処理を行う（矢印Ａ１０）。このため、端末２ａは、企業ｅとの間の取引を行うことができる。
【００６１】
このように、第１の実施形態によると、ネットワークを介した取引を行うユーザは、ユーザが設置した通信装置１０に、分散台帳４１中の情報を用いた各企業の信用度の計算を行わせることができる。また、分散台帳４１は、ブロックチェーン技術で生成されているので改ざんなどのおそれも無い。従って、ユーザは与信判断に使用する情報を専門の調査会社から入手しなくても良く、調査会社などの特定の組織による不正が行われるおそれもない。
【００６２】
＜第２の実施形態＞
第２の実施形態では、ネットワーク中の各ユーザについての信用度を、データの売り手としての信用度と買い手としての信用度に分けて求める場合の例を説明する。なお、第２の実施形態においても、分散台帳４１や取引履歴４２の生成方法は第１の実施形態と同様である。また、信用度の計算結果を用いた取引の手順も第１の実施形態と同様である。
【００６３】
図１４は、第２の実施形態での変換データ４３の生成方法の例を説明する図である。例えば、企業ａ〜企業ｇの間に図１４のＤ３に示す取引関係があるとする。なお、図１４のＤ３は、図８に示すＤ３と同じ取引関係である。
【００６４】
変換部３２は、販売者と購入者の組み合わせごとの取引数を計数することにより、変換データ４３＿１を生成する。変換データ４３＿１の各行は、その行の左端に示す企業がデータの売り手となった取引の数を表わす。一方、変換データ４３＿１の各列は、その列の上端に示す企業がデータの買い手となった取引の数を表わす。すなわち、企業５ａは、ｔａ，ｄの取引で企業５ｄにデータを販売している。企業５ｂは、ｔｂ，ｄの取引で企業５ｄにデータを販売している。企業５ｃは、ｔｃ，ｄの取引で企業５ｄにデータを販売している。企業５ｄは、ｔｄ，ａの取引で企業５ａにデータを販売し、ｔｄ，ｂの取引で企業５ｂにデータを販売している。さらに、企業５ｄは、ｔｄ，ｃの取引で企業５ｃにデータを販売し、ｔｄ，ｅの取引で企業５ｅにデータを販売している。企業５ｅは、ｔｅ，ｄの取引で企業５ｄにデータを販売し、ｔｅ，ｆの取引で企業５ｆにデータを販売している。さらに、企業５ｅは、ｔｅ，ｇの取引で企業５ｇにデータを販売している。企業５ｆは、ｔｆ，ｅの取引で企業５ｅにデータを販売している。さらに、企業５ｇは、ｔｇ，ｅの取引で企業５ｅにデータを販売している。このように、第２の実施形態で生成される変換データ４３では、２つの企業間の取引について、売り手（買い手）ごとに区別したデータとなっている。なお、第２の実施形態でも、変換データ４３はテーブル形式であっても良く、また、行列形式であっても良い。
【００６５】
図１５Ａと図１５Ｂは、信用度の計算処理の例を説明するフローチャートである。以下、データの売り手としての信用度と買い手としての信用度を計算する方法の例を説明する。図１５Ａと図１５Ｂにおいても、定数Ｎと変数ｎを使用する。定数Ｎは信用度の計算処理を行う対象の企業の総数である。変数ｎは処理対象とした企業を計数するための変数である。
【００６６】
算出部３３は、変数ｎを１に設定する（ステップＳ４１）。算出部３３は、ｎ番目の企業が売り手となった取引における相手企業の数に対する評価値ＦＡｓ（ｎ）を算出する（ステップＳ４２）。ここで、評価値ＦＡｓ（ｎ）は、ｎ番目の企業が売り手となった取引における相手企業の数が大きいほど大きい値となるように算出される値であるとする。従って、評価値ＦＡｓ（ｎ）が大きい企業ほど、多くの企業に対してデータを販売しており、売り手としての信用度が高くなる。例えば、ＦＡｓ（ｎ）は、以下の式（２）から計算できる。
【００６７】
【数２】
2020135114.tif 000004
ここで、ｅｓ（ｎ）は、ｎ番目の企業の販売先企業数を表す。Ｍａｘｘ（ｅｓ（ｘ））は、ネットワーク中で最も販売先の企業数が多い企業ｘにおいての販売先企業数を表す。従って、式（２）の例では、評価値ＦＡｓ（ｎ）を０から１の間に正規化するために、販売先企業の数が最大の企業での販売先の数に対する割合として評価値ＦＡｓ（ｎ）を計算している。
【００６８】
次に、算出部３３は、ｎ番目の企業の売り手としての取引数に対する評価値ＦＢｓ（ｎ）を算出する（ステップＳ４３）。評価値ＦＢｓ（ｎ）は、ｎ番目の企業によるデータの販売量が大きいほど大きい値となるように算出される。従って、評価値ＦＢｓ（ｎ）が大きい企業ほど、多くのデータを販売している企業であるといえるので、評価値ＦＢｓ（ｎ）が大きい企業ほどデータの売り手としての信用度が高くなる。例えば、ＦＢｓ（ｎ）は、以下の式（３）から計算できる。
【００６９】
【数３】
2020135114.tif 000005
ここで、Σｉｔｎ，ｉは企業ｎが販売したデータの総量を表わす。Ｍａｘｙ（Σｊｔｙ，ｊ）は、ネットワーク中で最も販売量の多い企業ｙが販売したデータの総量を表す。従って、式（３）の例では、評価値ＦＢｓ（ｎ）を０から１の間に正規化するために、販売したデータの量が最大の企業での販売量に対する企業ｎのデータの販売量の割合として評価値ＦＢｓ（ｎ）を計算している。
【００７０】
さらに、算出部３３は、ｎ番目の企業が売り手である取引での取引先の信用度に対する評価値ＦＣｓ（ｎ）を算出する（ステップＳ４４）。評価値ＦＣｓ（ｎ）は、ｎ番目の企業が売り手である取引での取引先に、買い手としての信用度が高い企業が多いほど、大きい値となるように算出される。このため、評価値ＦＣｓ（ｎ）が大きい企業ほど、信用度の高い企業へのデータの販売が多いといえるので、評価値ＦＣｓ（ｎ）が大きい企業ほど売り手としての信用度が高くなる。例えば、ＦＣｓ（ｎ）は、以下の式（４）から計算できる。
【００７１】
【数４】
2020135114.tif 000006
ここで、ΣｋＴＲｂ（ｋ）は、企業ｎのデータの販売先の各々を買い手として評価したときの信用度の総和である。ｅｓ（ｎ）は、ｎ番目の企業の販売先企業数を表す。従って、式（４）の例では、データの販売先の買い手としての信用度の平均値として評価値ＦＣｓ（ｎ）を計算している。
【００７２】
ステップＳ４２〜Ｓ４４の処理の後で、算出部３３は、ｎ番目の企業の売り手としての信用度ＴＲｓ（ｎ）を、評価値ＦＡｓ（ｎ）、評価値ＦＢｓ（ｎ）、評価値ＦＣｓ（ｎ）の関数として算出する（ステップＳ４５）。従って、信用度ＴＲｓ（ｎ）は、ｎ番目の企業がデータを販売した企業数、ｎ番目の企業がデータを販売した量、ｎ番目の企業がデータを販売した企業の信用度を総合的に評価した値となる。例えば、ＴＲｓ（ｎ）は、以下の式（５）に従って計算できる。
【００７３】
【数５】
2020135114.tif 000007
その後、算出部３３は、ｎ番目の企業が買い手となった取引における相手企業の数に対する評価値ＦＡｂ（ｎ）を算出する（ステップＳ４６）。ここで、評価値ＦＡｂ（ｎ）は、ｎ番目の企業が買い手となった取引における相手企業の数が大きいほど大きい値となるように算出される。従って、評価値ＦＡｂ（ｎ）が大きいほど多くの企業からデータを購入している実績があることになるので、評価値ＦＡｂ（ｎ）が大きい企業ほど買い手としての信用度が高くなる。例えば、ＦＡｂ（ｎ）は、以下の式（６）から計算できる。
【００７４】
【数６】
2020135114.tif 000008
ここで、ｅｂ（ｎ）は、ｎ番目の企業が買い手となった取引での相手企業の数を表す。Ｍａｘｘ（ｅｂ（ｘ））は、データの購入先の企業数がネットワーク中で最も多い企業ｘにおいての購入先企業数を表す。従って、式（６）の例では、評価値ＦＡｂ（ｎ）を０から１の間に正規化するために、購入先企業の数が最大の企業での購入先の数に対するｎ番目の企業が買い手となった取引での相手企業の数の割合として、評価値ＦＡｂ（ｎ）を計算している。
【００７５】
次に、算出部３３は、ｎ番目の企業の買い手としての取引数に対する評価値ＦＢｂ（ｎ）を算出する（ステップＳ４７）。評価値ＦＢｂ（ｎ）は、ｎ番目の企業のデータの購入量が大きいほど大きい値となるように算出される。従って、評価値ＦＢｂ（ｎ）が大きい企業ほどデータの買い手としての信用度が高くなる。例えば、ＦＢｂ（ｎ）は、以下の式（７）から計算できる。
【００７６】
【数７】
2020135114.tif 000009
ここで、Σｉｔｉ，ｎは企業ｎが購入したデータの総量を表わす。Ｍａｘｙ（Σｊｔｊ，ｙ）は、ネットワーク中で最も購入量の多い企業ｙが購入したデータの総量を表す。従って、式（７）の例では、評価値ＦＢｂ（ｎ）を０から１の間に正規化するために、購入したデータの量が最大の企業での購入量に対する企業ｎのデータの購入量の割合として評価値ＦＢｂ（ｎ）を計算している。
【００７７】
さらに、算出部３３は、ｎ番目の企業が買い手である取引での取引先の信用度に対する評価値ＦＣｂ（ｎ）を算出する（ステップＳ４８）。評価値ＦＣｂ（ｎ）は、ｎ番目の企業が買い手である取引での取引先に信用度が高い企業が多いほど、大きい値となるように算出される。このため、評価値ＦＣｂ（ｎ）が大きい企業ほど、売り手としての信用度の高い企業からのデータの購入が多いといえるので、評価値ＦＣｂ（ｎ）が大きい企業ほど買い手としての信用度が高くなる。例えば、ＦＣｂ（ｎ）は、以下の式（８）から計算できる。
【００７８】
【数８】
2020135114.tif 000010
ここで、ΣｋＴＲｓ（ｋ）は、企業ｎにデータを販売している企業の売り手としての信用度の総和である。ｅｂ（ｎ）は、ｎ番目の企業の購入先企業数を表す。従って、式（８）の例では、データの購入先の売り手としての信用度の平均値として評価値ＦＣｂ（ｎ）を計算している。
【００７９】
ステップＳ４６〜Ｓ４８の処理の後で、算出部３３は、ｎ番目の企業の買い手としての信用度ＴＲｂ（ｎ）を、評価値ＦＡｂ（ｎ）、評価値ＦＢｂ（ｎ）、評価値ＦＣｂ（ｎ）の関数として算出する（ステップＳ４９）。従って、信用度ＴＲｂ（ｎ）は、ｎ番目の企業が購入したデータを提供する企業数、ｎ番目の企業がデータを購入した量、ｎ番目の企業がデータを購入した企業の信用度を総合的に評価した値となる。例えば、ＴＲｂ（ｎ）は、以下の式（９）に従って計算できる。
【００８０】
【数９】
2020135114.tif 000011
その後、算出部３３は、変数ｎを１つインクリメントして、定数Ｎと比較する（ステップＳ５０、ステップＳ５１）。変数ｎが定数Ｎ以下の場合、ステップＳ４２以降の処理が繰り返される（ステップＳ５１でＮｏ）。一方、変数ｎが定数Ｎを超えると、全ての企業に対して売り手としての信用度と買い手としての信用度を計算したことになる（ステップＳ５１でＹｅｓ）。そこで、算出部３３は、各企業の売り手としての信用度と買い手としての信用度の計算結果を与信グラフ４４に記録する（ステップＳ５２）。なお、与信グラフ４４は、売り手としての信用度を表わす第１の与信グラフ４４と、買い手としての信用度を表わす第２の与信グラフ４４が生成されても良く、また、売り手としての信用度と買い手としての信用度が１つの与信グラフ４４に示されても良い。
【００８１】
なお、図１５Ａと図１５Ｂを参照しながら説明した処理は一例であり、実装に応じて処理の手順が変更され得る。例えば、ステップＳ４２〜Ｓ４４の処理の順序は任意に変更され得るし、ステップＳ４６〜Ｓ４８の処理の順序も任意に変更され得る。さらに、ステップＳ４２〜４５での売り手としての信用度の計算処理の前に、ステップＳ４６〜Ｓ４９に示す買い手としての信用度の計算処理が行われても良い。また、ステップＳ４２〜Ｓ４９に関連して示した計算式は一例であり、実装に応じて変更され得る。
【００８２】
第２の実施形態によると、取引を行おうとする企業の信用度を、データの提供元としての信用度とデータの購入者としての信用度に分けて分析することができる。例えば、企業５ａは、データの購入は頻繁に長期間にわたって行っているがデータの販売は始めたばかりであるとする。第１の実施形態では、企業５ａはデータの購入を頻繁に長期間行っているので、信用度は比較的高くなる。しかし、第２の実施形態を用いると、企業５ａの売り手としての信用度と買い手としての信用度を分けて求めることができる。その結果、企業５ａは、買い手としての信用度は高いが売り手としての信用度は比較的低くなる。
【００８３】
従って、第２の実施形態によると、通信装置１０のユーザは、取引を開始しようとする企業に対して、データの購入者として信用できるか、および、データの販売元として信用できるかを正確に分析することができる。また、第２の実施形態においても、信用度の計算は、分散台帳４１から得られた取引履歴４２や変換データ４３を用いて行われる。このため、第１の実施形態と同様に、ユーザは与信判断に使用する情報を専門の調査会社から入手しなくても良く、調査会社などの特定の組織による不正が行われるおそれもない。
【００８４】
＜第３の実施形態＞
第３の実施形態では、分散台帳４１の解析等は通信装置１０によって行われ、取引履歴４２に基づいた変換データ４３の生成や信用度の計算は他の装置によって行われる場合について説明する。
【００８５】
図１６は、第３の実施形態にかかるネットワークの例を説明する図である。図１６に示すネットワークには通信装置１０ａ〜１０ｇ、端末２ａ〜２ｇ、および、サーバ５０ａ〜５０ｇが含まれる。個々の通信装置１０には、端末２とサーバ５０が接続している。例えば、通信装置１０ａには端末２ａとサーバ５０ａが接続しており、通信装置１０ｂには端末２ｂとサーバ５０ｂが接続している。ここで、通信装置１０の各々は、互いに通信することにより、分散台帳４１の情報を共有しているが、端末２やサーバ５０は分散台帳４１を保持しておらず、分散台帳４１にアクセスもしないものとする。
【００８６】
この場合、通信装置１０は、変換部３２と算出部３３を有していなくても良い。通信装置１０の生成部３１は、端末２からの要求などに応じて信用度の計算を行う際に、分散台帳４１から取引履歴４２を生成する。生成部３１は、生成した取引履歴４２を、信用度の計算結果を通知する端末２の情報と共に、サーバ５０に送信する。
【００８７】
サーバ５０は、受信した取引履歴４２を用いて、変換データ４３を生成する。変換データ４３を生成する際の処理は、第１または第２の実施形態において通信装置１０の変換部３２が行った処理と同様である。その後、サーバ５０は、第１または第２の実施形態において通信装置１０の算出部３３が行った処理と同様の処理により、ネットワーク中の各ユーザについての信用度を計算し、得られた結果を与信グラフ４４に記録する。サーバ５０は、生成した与信グラフ４４を、通信装置１０から通知された端末２に送信する。
【００８８】
このように変形すると、通信装置１０で全ての計算が行われないので、通信装置１０での処理負荷を軽減することができる。また、第３の実施形態においても、第１および第２の実施形態と同様に、ユーザは、改ざんのおそれのない正確な取引履歴４２を用いて、個々に取引先の信用度に関する情報を取得することができる。
【００８９】
＜その他＞
なお、実施形態は上記に限られるものではなく、様々に変形可能である。以下にその例をいくつか述べる。
【００９０】
以上で説明した信用度の計算式は例であり、実装に応じて変更され得る。例えば、信用度の計算を行うために使用する各項に重み付けを行うことにより、信用度により強く反映させたい因子を設定することができる。重み付けを行う場合に使用する式の例として式（１０）を示す。
【００９１】
【数１０】
2020135114.tif 000012
式（１０）において、α、β、および、γのいずれも正の値であり、実装に応じて設定されるものとする。式（１０）は第１の実施形態において重み付けを行う場合を示しているが、第２の実施形態においても、同様に重み付けが行われ得る。
【００９２】
第２の実施形態において、売り手としての信用度と買い手としての信用度の両方を計算する場合について説明しているが、これは一例である。例えば、端末２から通信装置１０への要求メッセージで売り手としての信用度が要求された場合には、通信装置１０は、ネットワーク中の各ユーザについての売り手としての信用度のみを計算しても良い。同様に、端末２から買い手としての信用度の計算が要求された場合、通信装置１０は、買い手としての信用度のみを計算しても良い。
【００９３】
以上の説明で示したテーブルや分散台帳４１中の情報の一例であり、これらの情報も実装に応じて変更され得る。
【００９４】
以上の説明では、端末２からの取引の要求に応じて、通信装置１０での信用度の計算や与信グラフ４４の生成が行われる場合について説明したが、信用度の計算や与信グラフ４４の生成が行われるタイミングは実装に応じて変更され得る。例えば、通信装置１０は、定期的に与信グラフ４４を更新しておいて、端末２からの要求に応じて最新の与信グラフ４４を提供しても良い。
【００９５】
以上の説明では、データの売買が行われる場合を例としたが、データの売買に限らず、貸借関係についても同様に信用度を計算することができる。貸借関係の信用度を計算する場合には、売り手としての信用度と同様の処理により、貸し手としての信用度が計算され得る。一方、借り手としての信用度は、買い手としての信用度と同様の処理により計算され得る。
【符号の説明】
【００９６】
２  端末
５  企業
１０  通信装置
１５  信用度スコアリングプログラム
２０  通信部
２１  送信部
２２  受信部
３０  制御部
３１  生成部
３２  変換部
３３  算出部
３４  更新部
３５  アプリケーション処理部
４０  記憶部
４１  分散台帳
４２  取引履歴
４３  変換データ
４４  与信グラフ
５０  サーバ
１０１  プロセッサ
１０２  メモリ
１０３  入力装置
１０４  出力装置
１０５  バス
１０６  記憶装置
１０７  可搬記憶媒体駆動装置
１０８  可搬記憶媒体
１０９  ネットワークインタフェース
【図１】
2020135114.tif 000013
【図２】
2020135114.tif 000014
【図３】
2020135114.tif 000015
【図４】
2020135114.tif 000016
【図５】
2020135114.tif 000017
【図６】
2020135114.tif 000018
【図７】
2020135114.tif 000019
【図８】
2020135114.tif 000020
【図９】
2020135114.tif 000021
【図１０】
2020135114.tif 000022
【図１１】
2020135114.tif 000023
【図１２】
2020135114.tif 000024
【図１３】
2020135114.tif 000025
【図１４】
2020135114.tif 000026
【図１５Ａ】
2020135114.tif 000027
【図１５Ｂ】
2020135114.tif 000028
【図１６】
2020135114.tif 000029