(57)【要約】【課題】  企業の信用審査における審査員の負担を減らし、審査の客観性を高めることに寄与する。【解決手段】  審査支援装置１００は、審査対象となる企業の指定を受け付け、指定された企業と所定の関連性を有する人物および他の企業を検出し、検出された人物および他の企業を表すチャート画面を出力し、チャート画面に表された人物および他の企業を候補とする調査対象の選択を受け付け、調査対象に関するウェブページを収集し、収集したウェブページのうち、所定リスクに関わる表現を含むウェブページを選別し、選別されたウェブページを出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
審査対象となる企業の指定を受け付ける指定受付部と、
前記審査対象となる企業と所定の関連性を有する人物および企業の双方または一方を関連者として検出する検出部と、
前記関連者を表す画面を出力する画面出力部と、
前記画面に表された前記関連者から調査対象の選択を受け付ける選択受付部と、
前記調査対象として選択された関連者に関するウェブページを収集する収集部と、
前記収集したウェブページのうち、所定リスクに関わる表現を含むウェブページを選別する選別部と、
前記選別されたウェブページを出力するページ出力部と、を備えることを特徴とする審査支援装置。
【請求項２】
前記収集したウェブページに基づいて、前記調査対象として選択された前記関連者のリスク評価値を算出する算出部と、
ユーザから、前記算出されたリスク評価値の承認または修正を受け付ける承認／修正受付部と、を備え、
前記算出部は、前記承認または修正されたリスク評価値に基づいて、前記関連者のリスク評価値の計算モデルを変化させることを特徴とする請求項１に記載の審査支援装置。
【請求項３】
前記検出部は、更に、前記画面においてユーザから関連者が指定されたとき、前記指定された関連者と所定の関連性を有する人物および企業の双方または一方を第二次の関連者として検出し、
前記画面出力部は、前記審査対象となる企業の関連者に加えて、前記関連者について検出された前記第二次の関連者も前記画面に出力し、
前記選択受付部は、更に、前記画面に表示される前記第二次の関連者からも調査対象の選択を受け付けることを特徴とする請求項１に記載の審査支援装置。
【請求項４】
前記収集部は、所定のタイミングで、前記調査対象に関するウェブページの収集を行ない、
前記算出部は、新たに得られたウェブページに関する前記所定リスクの評価を算出し、
算出した前記評価に基づいて警告を出力する警告出力部、を更に備えることを特徴とする請求項３に記載の審査支援装置。
【請求項５】
審査対象となる企業の指定を受け付ける機能と、
前記審査対象となる企業と所定の関連性を有する人物および企業の双方または一方を関連者として検出する機能と、
前記関連者を表す画面を出力する機能と、
前記画面に表された前記関連者から調査対象の選択を受け付ける機能と、
前記調査対象として選択された関連者に関するウェブページを収集する機能と、
前記収集したウェブページのうち、所定リスクに関わる表現を含むウェブページを選別する機能と、
前記選別されたウェブページを出力する機能と、をコンピュータに発揮させることを特徴とする審査支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業の信用審査を支援するための技術、に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業の経済活動は、さまざまな業者との関係によって成り立っている。たとえば他の企業から部品の供給を受けたり、他の企業へ商品を卸したりすることがある。しかし、部品購入元の経営状態が悪ければ、納品が滞る恐れがある。また、商品の卸し先が悪徳業者であれば、不法行為に加担しているとみなされる可能性もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３３２０６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したような不測の事態に陥らないようにするために、通常、取引相手となる企業の信用審査を行なう。ただし、審査対象の企業情報だけでは、必ずしもその素性が明らかにはならない。審査対象企業に関連する人物や企業も調査対象として情報の収集を行い、審査対象企業の成り立ちや活動に疑わしい点がないか確認する必要がある。
【０００５】
しかし、このように多面的に情報を収集し、高度な判断を行なう審査員の負担は大きく、信用審査の妥当性は、審査員の資質や能力に依存する傾向が強い。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記課題認識に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、企業の信用審査を支援するための技術、を提供することにある。
【０００７】
本発明のある態様における審査支援装置は、審査対象となる企業の指定を受け付ける指定受付部と、審査対象となる企業と所定の関連性を有する人物および企業の双方または一方を関連者として検出する検出部と、関連者を表す画面を出力する画面出力部と、画面に表された関連者から調査対象の選択を受け付ける選択受付部と、調査対象として選択された関連者に関するウェブページを収集する収集部と、収集したウェブページのうち、所定リスクに関わる表現を含むウェブページを選別する選別部と、選別されたウェブページを出力するページ出力部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、企業の信用審査における審査員の負担を減らし、審査の客観性を高めやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】チャート画面の画面図である。
【図２】テーブル画面の画面図である。
【図３】スコア画面の画面図である。
【図４】審査支援装置の機能ブロック図である。
【図５】関連データ格納部のデータ構造図である。
【図６】スコアデータ格納部のデータ構造図である。
【図７】図７（Ａ）は、審査支援処理の遷移を示すチャートである。図７（Ｂ）は、スコア画面処理の過程を示すフローチャートである。
【図８】図８（Ａ）は、連結チャートの例である。図８（Ｂ）は、所在地の確認ウィンドウを示す画面図である。
【図９】図９（Ａ）は、連結チャートの例である。図９（Ｂ）は、企業の確認ウィンドウを示す画面図である。
【図１０】連結チャートの例である。
【図１１】ＷＥＢページ格納部のデータ構造図である。
【図１２】ページ一覧ウィンドウの画面図である。
【図１３】自動調査処理の過程を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本実施形態における審査支援装置は、企業の信用審査を支援する。以下では、この処理を「審査支援処理」とよぶ。最初に、審査支援処理の概要について説明する。
企業が新しい取引先を選定するとき、たとえば総務部の審査員は取引先の候補となる企業の信用審査を依頼される。審査支援装置は、この場合の信用審査を支援する。つまり、この装置のユーザとして総務部の審査員が想定される。ユーザは、取引先の候補を信用審査の対象企業（以下、「審査対象企業」とよぶ）と位置づけて、審査対象企業を指定して審査支援処理を実行させる。企業名を入力してもよいし、企業情報と人物情報を管理するデータベースにおいて企業を選択してもよい。
【００１１】
審査支援処理では、まず、上述のデータベースを用いて信用審査の対象企業に関連する人物や企業（以下、まとめていうときや特に区別しないときには「関連者」とよぶ）をピックアップし、審査対象企業と各関連者のつながりを示す連結チャートを表示する。
【００１２】
以下、審査対象企業の関連者をピックアップすることを、「関連検出」という。関連検出は、情報の収集自体を目的とするものではなく、情報収集の対象となるべき関連者を洗い出すために行われる。
【００１３】
ユーザは、連結チャートに含まれる審査対象企業または関連者のうち、特に詳しい情報が必要であると判断したものを選択する。審査支援装置は、指定された企業等の名称を検索キーワードとしてＷＥＢ検索を行い、結果リストに含まれるＷＥＢページのデータを収集する。
【００１４】
ＷＥＢページのデータは、関連者等のリスクの評価に用いられる。リスクの評価は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）エンジンによって出力されるスコアとして示され、３種類のスコアが段階的に求められる。順に、各ＷＥＢページに対応するページスコア、選択された人物や企業のそれぞれに対応する個別スコア、審査対象に対応する総合スコアが求められる。個別スコアは、その人物または企業に関するＷＥＢページのページスコアを基礎とする。総合スコアは、すべての個別スコアを基礎とする。総合スコアが、審査対象に対するリスク評価の最終的な指標となる。各スコアの目的と算出方法の詳細は後述する。尚、ＡＩエンジンによって出力される各スコアが常に最適値とは限らないので、ユーザはＡＩエンジンによる各スコアを承認し、あるいは修正できる。ユーザによって承認または修正されたスコアは、より確度が高いものとして扱われる。このように、企業等に関するＷＥＢページを収集して、リスクを評価することを「ＷＥＢ調査」とよぶ。
【００１５】
続いて、ユーザインターフェースの核となる３つの画面（チャート画面、テーブル画面およびスコア画面）について説明する。尚、ここでは、概要の説明にとどめて、詳しくは処理内容とともに後述する。
【００１６】
図１は、チャート画面の画面図である。
チャート画面は、審査対象企業の関連者を検出し、関連者の中からＷＥＢ調査の対象（以下、「ＷＥＢ調査対象」とよぶ）を選択するために用いられる。
初期段階で、審査対象企業に直接関連する人物と企業のみが展開されるが、ユーザが連結チャートを拡張させる指示を行うことによって、審査対象企業の関連者の関連者、いいかえれば、審査対象企業の間接的な関連者も表示させることができる。図１は、審査対象企業「Ｘ衣料（株）」の専務である「栗じろう」が取締役を務める「Ｚ住宅（株）」も展開表示された状態を示している。審査対象企業、関連者、企業の本社所在地等はノードによって示される。ノードのつながりにより、審査対象企業とその関連者のつながりが「連結線」として図示される。企業ノードは矩形で表され、人物ノードは楕円で表され、所在地ノードは平行四辺形で表される。所在地ノードは、企業の組織や施設の所在地を示す。
【００１７】
連結線には、リンク属性が示される。たとえば、関連者「Ｙ食品（株）」は、審査対象企業「Ｘ衣料（株）」と本社の所在地が同じである。本実施形態においては、審査対象企業と同一所在地に存在する企業は「関連者」となる。
【００１８】
企業ノードと人物ノードには、リスクの見込みを示す顔マークが付加される。図１において、たとえば「桃たろう（Ｘ衣料の社長）」の顔マークはリスクが低いと見込まれることを示し、「柿さぶろう（Ｚ住宅の社長）」の顔マークはリスクが高いと見込まれることを示し、「栗じろう」の顔マークはリスクの程度が不明であることを示す。顔マークの種類を決めるリスク見込みの判断については後述する。
【００１９】
関連検出は、企業人物データベースを参照して行われる。太線枠のノードについては、関連検出を済ませ、既に下位ノードが示されている。たとえば、ユーザが「栗じろう（Ｘ衣料の専務）」を対象とした関連検出を実行させることで、「栗じろう」に関連する「Ｚ住宅（株）（栗じろうが取締役となっている企業）」が表示され、このとき「栗じろう」は太枠表示される。更に、「Ｚ住宅（株）」を指定した関連検出が実行されると、「Ｚ住宅（株）」に関連する「柿さぶろう（Ｚ住宅の社長）」が表示される。このとき、「Ｚ住宅（株）」は太枠表示に変化する。また、図１の段階では「柿さぶろう」の関連検出は実行されていないので細枠表示となっている。このように、ユーザが関連検出の対象となるノードを選択するごとに、審査対象企業の直接的または間接的な関連者が連結チャートに次々にあらわれる。ユーザは、連結チャートを参照することにより、審査対象企業につながる企業および人物を簡易かつ直感的に割り出すことができる。
【００２０】
企業と人物の関連は、たとえば経営、出資、創業者の血縁などである。この例には示されていないが、企業同士が関連することもある。系列や連携のように直接関連する場合もあるし、同じ所在地、同じ経営者あるいは同じ出資者を有する企業のように間接的に関連する場合もある。また、人物同士が関連することもある。血縁、友人や同僚などである。ユーザが任意に関連検索の指示を繰り返せば、一次的関連や二次的関連を有する人物や企業に加えて、三次的関連などを有する人物や企業も連結チャートに加わる。
【００２１】
名前に取り消し線が付されている人物（「桃たろう」）と企業（「Ｙ食品（株）」）は、ＷＥＢ調査の対象としないことを示している。ユーザはリスクの疑いがないと判断した人物や企業を、ＷＥＢ調査対象から除外できる。名前に取り消し線が付されていない人物と企業は、すべてＷＥＢ調査対象となる。ＷＥＢ調査対象から除外する操作については、図２と図９（Ｂ）に関連して後述する。
【００２２】
連結チャートを拡張させるユーザ操作の詳細については、後述するチャート画面処理の説明で補足する。連結チャートの生成を終えると、ユーザはテーブルタブをクリックして、テーブル画面に切り替える。
【００２３】
図２は、テーブル画面の画面図である。
テーブル画面において、ユーザはＷＥＢ調査を実行させる。テーブル画面は、ユーザがＷＥＢ調査対象を確認して、ＷＥＢ調査の実行を指示するために用いられる。
【００２４】
テーブル画面は、連結チャートに含まれる人物および企業（審査対象企業と関連者）を一覧形式で表す。ＷＥＢ調査対象のチェックボックスには、チェックマークが表示される。ユーザは、チェックボックスでＷＥＢ調査の要否を変更することができる。ＷＥＢ調査のチェックを外せば、連結チャートの名前に二重線が付されるようになる。参考として、企業の業種や人物の生年月日なども表示される。
【００２５】
ユーザが実行ボタンをクリックすると、ＷＥＢ調査が行われる。具体的には、ＷＥＢ調査対象の人物名や企業名を検索キーワードとしたＷＥＢ検索が行われ、検索結果に含まれるＷＥＢページのデータが収集される。図２においては「Ｘ衣料」「栗じろう」「Ｚ住宅」「柿さぶろう」「梅しろう」の５つのエンティティを対象として５種類のＷＥＢ検索が実行されることになる。さらに、収集したデータをＡＩエンジンに適用して、リスクの高さを示すスコアを算出する。以下、ＡＩエンジンによって算出されたリスクの高さをスコア（ＡＩ）と表記する。スコア（ＡＩ）の算出を終えると、自動的にスコア画面（図３）に切り替わる。スコア（ＡＩ）の計算方法については、後述する。
【００２６】
図３は、スコア画面の画面図である。
スコア（ＡＩ）は、「個別スコア（ＡＩ）」の欄に表示される。ユーザは、「個別スコア（承認／修正）」に自らの判断でスコアの修正値を入力することもできる。初期段階では、個別スコア（承認／修正）のボックスには、値が入力されていないことを示す「−」が表示される。ＷＥＢ調査対象の行は、個別スコア（ＡＩ）が高い順に並べられる。
【００２７】
ＡＩエンジンの提案する個別スコア（ＡＩ）が適正であるとユーザが判断すれば、ユーザは個別スコア（承認／修正）に数値入力をすることなく、ユーザは承認／修正ボタンをクリックする。個別スコア（ＡＩ）の修正値を入力せずに「承認／修正ボタン」をクリックすることは、ユーザが個別スコア（ＡＩ）を確認し納得し、それを承認したことを意味する。このとき、「個別スコア（承認／修正）」のボックスに、個別スコア（ＡＩ）と同じ値が表示され、承認／修正ボタンが反転表示になる。
【００２８】
適正でないと判断した場合には、ユーザは個別スコア（承認／修正）のボックスに修正値を入力して、承認／修正ボタンをクリックする。同じく承認／修正ボタンの表示は反転する。このような入力は「修正」を意味する。たとえば、ＡＩエンジンが「Ｚ住宅（株）」の個別スコア（リスクの評価値）を「６０」として算出したときでも、ユーザが「Ｚ住宅（株）」のリスクがもう少し高いことをあらかじめ知っているときにはこれを「７０」に修正してもよい。
【００２９】
この例で、「柿さぶろう」の個別スコア（ＡＩ）「９０」が承認され、「Ｚ住宅（株）」の個別スコア（ＡＩ）「６０」が「７０」に修正されたことを示している。「梅しろう」の個別スコア（ＡＩ）「３０」は承認も修正もされていない。
【００３０】
さらに、審査対象に関してＡＩエンジンによって算出されたスコア（以下、総合スコア（ＡＩ）と表記する）が表示される。総合スコア（ＡＩ）は、ＷＥＢ調査対象の個別スコアを基礎として算出される（詳細は後述する）。個別スコアの場合と同様に、総合スコア（承認／修正）のボックスと承認／修正ボタンに対する操作を行うと、承認あるいは修正された総合スコア（承認／修正）が設定される。この例では、審査対象である「Ｘ衣料（株）」の総合スコア（ＡＩ）「６０」が「７０」に修正されたことを示している。ユーザは、個別スコアだけでなく総合スコアも自らの判断に基づいて修正できる。ＡＩエンジンは、ユーザから指定された修正値に基づいて教師あり学習を行うことにより、スコアの算出方法を学習する。
【００３１】
すべての個別スコア（ＡＩ）について承認または修正を行う必要はない。承認または修正がされなかった場合には、総合スコアの算出に際しては個別スコア（ＡＩ）を用いる。ＡＩエンジンは、個別スコアを入力とするニューラルネットワーク・モデルにより総合スコアを算出する。このとき、承認または修正された個別スコアについては入力ノードの重みを大きくする。これは、ユーザが承認または修正により判断を示した個別スコアを特に尊重して、総合スコアを計算するためである。
【００３２】
総合スコア（承認／修正）が設定された状態で、ユーザが確定ボタンをクリックすると、審査支援装置はこの時点までに生成したデータをセットとして記録し、審査支援処理を終える。なお、ユーザは、スコア画面から、チャート画面またはテーブル画面に戻って関連検出およびＷＥＢ調査の設定をやりなおして、個別スコアおよび総合スコアを再計算させるともできる。
【００３３】
図４は、審査支援装置１００の機能ブロック図である。
審査支援装置１００の各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および各種コプロセッサなどの演算器、メモリやストレージといった記憶装置、それらを連結する通信線を含むハードウェアと、記憶装置に格納され、演算器に処理命令を供給するソフトウェアによって実現される。コンピュータプログラムは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、それらの上位層に位置する各種アプリケーションプログラム、また、これらのプログラムに共通機能を提供するライブラリによって構成されてもよい。以下に説明する各ブロックは、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。
【００３４】
審査支援装置１００は、ユーザインターフェース処理部１０２、データ処理部１０４およびデータ格納部１０６を含む。
ユーザインターフェース処理部１０２は、キーボードやマウスなどを介してユーザからの操作を受け付けるほか、画像表示や音声出力など、ユーザインターフェースに関する処理を担当する。データ処理部１０４は、ユーザインターフェース処理部１０２により取得されたデータ、データ格納部１０６に格納されているデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部１０４は、ユーザインターフェース処理部１０２およびデータ格納部１０６のインタフェースとしても機能する。データ格納部１０６は各種データを格納する。
【００３５】
ユーザインターフェース処理部１０２は、ユーザからの入力を受け付ける入力部１１０と、画像や音声等の各種情報を出力する出力部１２０を含む。
入力部１１０は、指定受付部１１１、指示受付部１１２、選択受付部１１４および承認／修正受付部１１６を含む。指定受付部１１１は、ユーザ操作による審査対象企業の指定を受け付ける。指示受付部１１２は、連結チャートのノードやボタンに対するクリックなどの各種ユーザの指示操作を受け付ける。この指定の結果として関連検出が実行される。選択受付部１１４は、テーブル画面等においてＷＥＢ調査対象の選択を受け付ける。承認／修正受付部１１６は、各種のスコア（ＡＩ）の承認または修正を受け付ける。
【００３６】
出力部１２０は、チャート画面出力部１２２、テーブル画面出力部１２４、警告出力部１２６、スコア画面出力部１２８およびＷＥＢページ出力部１３０を含む。
チャート画面出力部１２２は、主にチャート画面の表示処理を行う。テーブル画面出力部１２４は、主にテーブル画面の表示処理を行う。警告出力部１２６は、自動調査処理による警告を通知する。自動調査処理については、図１３に関連して後述する。スコア画面出力部１２８は、主にスコア画面の表示処理を行う。ＷＥＢページ出力部１３０は、ＷＥＢページに関する表示処理を行う。
【００３７】
データ処理部１０４は、チャート生成部１４０、ＷＥＢ検索要求部１４２、ＷＥＢページ収集部１４４、ＷＥＢページ選別部１４６、スコア算出部１４８、データセット記録部１５０、関連データ生成部１５２および学習部１５４を含む。
チャート生成部１４０は、関連データを生成しながら、チャート画面に表示する連結チャートを生成する。関連データについては、図５で後述する。ＷＥＢ検索要求部１４２は、ＷＥＢ検索サイトにＷＥＢ検索を要求する。ＷＥＢページ収集部１４４は、インターネットからＷＥＢページを収集する。ＷＥＢページ選別部１４６は、収集したＷＥＢページのうち、スコア算出の対象を選別する。スコア算出部１４８は、ページスコア（ＡＩ）、個別スコア（ＡＩ）および総合スコア（ＡＩ）を算出する。スコア算出部１４８は、ページスコア（ＡＩ）を算出するための第１ＡＩエンジンと、個別スコア（ＡＩ）を算出するための第２ＡＩエンジンと、総合スコア（ＡＩ）を算出するための第３ＡＩエンジンとを含む。各ＡＩエンジンについては、後述する。データセット記録部１５０は、関連データ格納部１６４、ＷＥＢページ格納部１６６およびスコアデータ格納部１６８に格納されているデータを対応付けて、データセットとして記録する処理を行う。関連データ生成部１５２は、自動的に関連データを生成する。学習部１５４は、各ＡＩエンジンにおける学習処理を行う。
【００３８】
データ格納部１０６は、企業人物データベース１６０、注目ワード格納部１６２、関連データ格納部１６４、ＷＥＢページ格納部１６６、スコアデータ格納部１６８およびデータセット格納部１７０を含む。
企業人物データベース１６０は、公開されている企業名、業種、経営者、出資者、所在地および業績などの企業情報と、公開されている人物名、生年月日や経歴などの人物情報を管理する。企業人物データベース１６０のデータに基づいて関連データが生成される。注目ワード格納部１６２は、リスクに関わる可能性が高い注目ワードを格納する。関連データ格納部１６４は、審査対象と直接的および間接的に関連する対象（人物や企業）および所在地をノードとして連結した木構造の関連データ（図５）を格納する。
【００３９】
ＷＥＢページ格納部１６６は、ＷＥＢページの元データ（たとえばＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）データおよび付属データ）と、元データから抽出されるテキストデータとイメージデータを格納する。スコアデータ格納部１６８は、ページスコア、個別スコアおよび総合スコアを含むスコアデータを格納する。スコアデータについては、図６に関連して後述する。データセット格納部１７０は、関連データ格納部１６４とＷＥＢページ格納部１６６とスコアデータ格納部１６８に格納されているデータをセットとして格納する。格納されたデータセットは、保存され、信用審査の過程とＷＥＢ調査結果の記録となる。また、データセットは、ＡＩエンジンの学習にも用いられる。
【００４０】
図５は、関連データ格納部１６４のデータ構造図である。
図５に示す関連データは図１の連結チャートに対応する。関連データに基づいて連結チャートが生成され、ユーザからの関連検出を指示するごとに、関連データ生成部１５２は関連データを更新する。そして、更新後の関連データに基づいて連結チャートが更新される。
【００４１】
関連データには、連結チャートに示されるノードに相当するエントリ（以下、「ノードエントリ」とよぶ）が設けられる。ＩＤ：Ｎ０１のノードは、審査対象企業（図１の「Ｘ衣料（株）」）に対応し、木構造のルートに相当する。リンク元は上位のノードＩＤを示し、深さはルート（審査対象企業）からのリンク数を示す。種別が「人物」または「企業」であれば名前が設定され、「所在地」であれば住所表記が設定される。リンク属性は、上位ノードとの関係を示す。たとえば「所在地」に関する組織や施設、「人物」に関する役職や出資者の別などが設定される。
【００４２】
関連検出の「する」と「しない」は、関連検出の要否を示す。また、ＷＥＢ調査の「する」と「しない」は、ＷＥＢ調査の要否を示す。尚、「所在地」は、ＷＥＢ調査の対象とならない。関連検出の設定については、後述する。
【００４３】
スコア算出部１４８は、現時点までに求めた個別リスクに基づいて「リスク見込み」を決定する。チャート画面出力部１２２は、このリスク見込みに基づいて図１の顔マークを表示させる。この審査における個別スコア（承認／修正）、同じく個別スコア（ＡＩ）、以前の別案件の審査における同じ対象の個別スコア（承認／修正）、同じく個別スコア（ＡＩ）の順に優先して、リスク見込みを決定する基礎とする。つまり、この審査における個別スコア（承認／修正）や個別スコア（ＡＩ）が得られていない段階では、以前の別案件で同じ人物や企業に対して評価した個別スコア（承認／修正）や個別スコア（ＡＩ）を基準と照らしてリスク見込みを判断する。この審査における個別スコア（承認／修正）や個別スコア（ＡＩ）が得られれば、その段階でそれを用いてリスク見込みを判断する。上側基準値を超えれば、「リスク高い」と判断し、下側基準値を下回れば、「リスク低い」と判断する。両基準値の間であれば、「不明」と判断する。基礎となる個別リスクが無い場合も「不明」とする。
【００４４】
図６は、スコアデータ格納部１６８のデータ構造図である。
スコアデータも、ユーザ操作に応じて更新され、図３のスコア画面と図１２のページ一覧ウィンドウは、更新されたスコアデータに基づいて都度書き換えられる。
【００４５】
スコアデータには、ＷＥＢ調査対象の各々に関するエントリ（以下、「調査対象エントリ」とよぶ）が設けられる。ページスコア（ＡＩ）とページスコア（承認／修正）は、ＷＥＢページごとに設けられる。ページスコア（ＡＩ）が承認または修正されていない場合には、ページスコア（承認／修正）は設定されない。調査対象エントリは、ＷＥＢ調査対象の個別スコア（ＡＩ）と個別スコア（承認／修正）を含む。個別スコア（ＡＩ）が承認または修正されていない場合には、個別スコア（承認／修正）は設定されない。さらに審査対象のエントリには、総合スコア（ＡＩ）と承認または修正された総合スコア（承認／修正）が設定される。
【００４６】
図７（Ａ）は、審査支援処理の遷移を示すチャートである。指定受付部１１１がユーザ操作による審査対象の指定を受け付けると（Ｓ１０）、審査支援装置１００は、チャート画面処理（Ｓ１２）を実行する。チャート画面処理（Ｓ１２）において、関連データ生成部１５２は審査対象企業を中心とした関連データを生成し、チャート生成部１４０は、関連データに基づいて連結チャートを生成し、チャート画面出力部１２２はチャート画面を表示する。
【００４７】
上述の例で、チャート生成部１４０は、まず審査対象「Ｘ衣料（株）」のノードエントリ（Ｎ０１）を生成し、「Ｘ衣料（株）」に対する関連検出を行う。具体的には、チャート生成部１４０は、企業人物データベース１６０から得られる「Ｘ衣料（株）」の企業情報に基づいて、本社所在地「Ａ市Ｂ町１−１」のノードエントリ（Ｎ０２）と、社長「桃たろう」のノードエントリ（Ｎ０３）と、専務「栗じろう」のノードエントリ（Ｎ０４）を生成する。
【００４８】
チャート生成部１４０は、Ｎ０１〜Ｎ０４のノードエントリに基づいて、図８（Ａ）に示した連結チャートを生成し、チャート画面出力部１２２はこの連結チャートを表示する。ノード内には、名前あるいは住所表記の全部または一部が表示される。連結線には、リンク属性が付される。
【００４９】
「Ｘ衣料（株）」の本社所在地「Ａ市Ｂ町１−１」を確認するためにユーザが所在地のノードをクリックすると、図８（Ｂ）に示した確認のためのポップアップウィンドウが表示される。所在地の確認ウィンドウは、所在地の場所を示す地図と、関連検出の要否スイッチを含む。同じ所在地に組織や施設を有する企業などを検出する場合には、関連検出「する」を選択する。検出しない場合には、関連検出「しない」を選択する。確認ウィンドウを閉じると、関連検出の要否が所在地のノードエントリに設定される。
【００５０】
関連検出に「する」が設定されると、チャート生成部１４０は企業人物データベース１６０において「Ａ市Ｂ町１−１」と同じ所在地を含む企業を検出する。この例では、「Ｙ食品（株）」の本社所在地が同じであるので、「Ｙ食品（株）」のノードエントリ（Ｎ０５）が生成される。初期値として関連検出を「しない」、ＷＥＢ調査を「する」と設定される。ここでは、以前の「Ｘ衣料（株）」以外の審査において「Ｙ食品（株）」の個別リスク（承認／修正）が設定されており、その値が小さかったのでリスクの見込みは低いと判定されたものとする。この段階で、チャート生成部１４０は、図９（Ａ）に示した連結チャートを生成し、チャート画面出力部１２２はこの連結チャートを表示する。
【００５１】
次に、チャート画面においてユーザが「Ｙ食品（株）」を確認するためにユーザが企業のノードをクリックすると、図９（Ｂ）に示した確認ウィンドウが表示される。企業の確認ウィンドウには、企業人物データベース１６０から得られる企業情報が表示される。さらに、関連検出の要否スイッチとＷＥＢ調査の要否スイッチを含む。「Ｙ食品（株）」に関連する所在地や人物などを検出する場合には、関連検出「する」を選択する。検出しない場合には、関連検出「しない」を選択する。また、「Ｙ食品（株）」に関するＷＥＢ調査を行う場合には、ＷＥＢ調査「する」を選択する。ＷＥＢ調査を行わない場合には、ＷＥＢ調査「しない」を選択する。確認ウィンドウを閉じると、関連検出の要否とＷＥＢ調査の要否が「Ｙ食品（株）」のノードエントリ（Ｎ０５）に設定される。
【００５２】
人物について確認する場合も同様である。「桃たろう」を確認するためにユーザが人物のノードをクリックすると、人物の確認ウィンドウが表示される。人物の確認ウィンドウの場合には、企業人物データベース１６０から得られる人物情報が表示される。
【００５３】
図９（Ａ）に示すチャート画面において、ユーザが「Ｙ食品（株）」と「桃たろう」についてリスクが低いことを知っているために関連検出「しない」とＷＥＢ調査「しない」を選択し、「栗じろう」についてはリスクの判断がつかないので、関連検出「する」とＷＥＢ調査「する」を選択したと想定する。その結果、図１０に示す連結チャートが生成される。ＷＥＢ調査の対象外となった「桃たろう」等には二重線が表示される。ＷＥＢ調査の対象者は、図９（Ｂ）のようなウィンドウで指定することもできるし、図２に示したテーブル画面で指定することもできる。さらに、ユーザが「Ｚ住宅（株）」について、関連検出「する」とＷＥＢ調査「する」を選択すると、「Ｚ住宅（株）」の関連者も関連検出され、図１に示したチャート画面が表示される。この段階で、ユーザがＷＥＢ調査対象を決定したものとする。
【００５４】
図７（Ａ）の説明に戻る。チャート画面処理（Ｓ１２）においてテーブルタブが選択されると、テーブル画面処理（Ｓ１４）に移る。テーブル画面処理（Ｓ１４）において、テーブル画面出力部１２４は、図２に示したテーブル画面を表示する。このときテーブル画面出力部１２４は、企業人物データベース１６０から企業の業種と人物の生年月日を得る。チェックボックスも選択受付部１１４に相当する。選択受付部１１４は、チェックボックスの操作に応じてＷＥＢ調査の要否の修正を受け付ける。
【００５５】
テーブル画面処理（Ｓ１４）において実行ボタン選択が検出されると、スコア画面処理（Ｓ１６）に移る。スコア画面処理（Ｓ１６）では、主にスコアの算出とスコア画面の表示が行われる。
【００５６】
図７（Ｂ）は、スコア画面処理（Ｓ１６）の過程を示すフローチャートである。
ＷＥＢ検索要求部１４２は、ＷＥＢ調査「する」と設定されているノードエントリについて、順次名前を検索キーワードに設定し、インターネットで公開されているＷＥＢ検索サイトに対してＷＥＢ検索を要求する（Ｓ２０）。ＷＥＢ検索要求部１４２は、ＷＥＢ調査対象ごとの検索結果として、ＷＥＢページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）およびタイトルを含むリストを得る。
【００５７】
ＷＥＢページ収集部１４４は、リストに含まれる各ＵＲＬにアクセスして、ＷＥＢページの元データ（ＨＴＭＬデータおよび付属データ）を収集し、ＷＥＢページ選別部１４６は、リスクを検証すべきＷＥＢページを選別する（Ｓ２２）。このとき、ＷＥＢページの元データからテキスト部分を抽出したテキストデータと、グラフや写真などのイメージデータを生成する。そして、テキストデータの中に、所定リスクを示唆する注目ワードが含まれているＷＥＢページを選別する。注目ワードとは、たとえば与信に関する疑いを示す単語（たとえば「倒産」や「資金不足」）、モラルに関する疑いを示す単語（たとえば、「パワーハラスメント」や「データ改ざん」）、犯罪に関する単語（「脱税」や「恐喝」など）および反社会性を示す単語（たとえば、「闇社会」や「過激派」）などである。ＷＥＢページの元データ、テキストデータおよびイメージデータは、ＷＥＢページ格納部１６６に格納される。
【００５８】
図１１は、ＷＥＢページ格納部１６６のデータ構造図である。
ＷＥＢページ格納部１６６には、ＷＥＢ調査対象ごとのテーブルが設けられる。テーブルのヘッダにはノードＩＤとＷＥＢ調査対象の名前が設定され、検索されたＷＥＢページごとのエントリ（以下、「ページエントリ」とよぶ）が設けられる。ページエントリには、ＷＥＢページＩＤ、スクリーンショット、タイトル、ＵＲＬ、元データ（ＷＥＢページのＨＴＭＬデータおよび付随データ）、テキストデータおよびイメージデータが格納される。
【００５９】
図７（Ｂ）の説明に戻る。スコア算出部１４８は、上述した３種類のスコア（ＡＩ）を算出し、スコアデータ格納部１６８に格納する（Ｓ２４）。具体的には、スコア算出部１４８は、各ＷＥＢ調査対象に関して選別されたＷＥＢページごとのページスコア（ＡＩ）を算出する。ページスコア（ＡＩ）の算出に用いられる第１ＡＩエンジンは、たとえば複数の所定単語の各々に対応する入力ノードと、中間ノードと、ページスコア（ＡＩ）に対応する出力ノードを有するニューラルネットワークである。スコア算出部１４８は、形態素解析によってＷＥＢページのテキストデータから単語を抽出し、入力ノードに所定単語の有無あるいは出現した単語数を設定し、学習済みの重みデータを使用してニューラルネットワークの演算を行う。出力ノードから得られたページスコア（ＡＩ）は、スコアデータ格納部１６８に格納される。ページスコア（ＡＩ）は、ＷＥＢページに含まれる単語群に基づいて、ＷＥＢページに含まれる情報のリスクの高さを指標化したものである。たとえば、「桃たろう」を検索したとき、１００件のＷＥＢページが検出されたときには、１００件のＷＥＢページそれぞれについてページスコア（ＡＩ）が算出される。
【００６０】
次に、スコア算出部１４８は、各ＷＥＢ調査対象の個別スコア（ＡＩ）を算出する。個別スコア（ＡＩ）の算出に用いられる第２ＡＩエンジンは、たとえばページスコアに対応する入力ノードと、中間ノードと、個別スコア（ＡＩ）に対応する出力ノードを有するニューラルネットワークである。スコア算出部１４８は、各入力ノードに高い順のページスコア（ＡＩ）を設定し、学習済みの重みデータを使用してニューラルネットワークの演算を行う。出力ノードから得られた個別スコア（ＡＩ）は、スコアデータ格納部１６８に格納される。個別スコア（ＡＩ）は、ＷＥＢ調査の対象となった関連者のリスクの高さを指標化したものである。上述の例の場合、「桃たろう」の個別スコア（ＡＩ）は、「桃たろう」に関する１００件のＷＥＢページから得られた１００種類のページスコア（ＡＩ）に基づいて算出される。
【００６１】
最後に、スコア算出部１４８は、審査対象の総合スコア（ＡＩ）を算出する。総合スコア（ＡＩ）の算出に用いられる第３ＡＩエンジンは、たとえばＷＥＢ調査対象ごとの種別、深さ、リンク属性および個別スコアに対応する入力ノードと、中間ノードと、総合スコア（ＡＩ）に対応する出力ノードを有するニューラルネットワークである。スコア算出部１４８は、各入力ノードにＷＥＢ調査対象の種別、深さ、リンク属性および個別スコアを設定し、学習済みの重みデータを使用してニューラルネットワークの演算を行う。出力ノードから得られた総合スコア（ＡＩ）は、スコアデータ格納部１６８に格納される。審査対象企業「Ｘ衣料（株）」の総合スコア（ＡＩ）は、「Ｘ衣料（株）」の個別スコアだけでなく、「桃たろう」「栗じろう」「Ｚ住宅（株）」等の関連者それぞれの個別スコア（ＡＩ）に基づいて算出される。
【００６２】
スコア画面出力部１２８は、スコア画面を表示する（Ｓ２６）。図３に示したようにスコア画面では、個別スコア（ＡＩ）が高い方から順に調査対象の列が並ぶ。個別スコア（ＡＩ）は最初から表示されるが、個別スコア（承認／修正）には、値が入力されていないことを示す「−」が表示される。審査対象に関する総合スコア（ＡＩ）も最初から表示されるが、総合スコア（承認／修正）には、同じく「−」が表示される。いずれの承認／修正ボタンも、当初白地で表示される。
【００６３】
個別スコアの承認／修正ボタンがクリックされると（Ｓ２８のＹ）、承認／修正受付部１１６が個別スコア（承認／修正）のボックスの値を受け付け、スコア算出部１４８は、総合スコア（ＡＩ）を算出し直す（Ｓ３０）。このとき、個別スコア（承認／修正）が設定されているＷＥＢ調査対象については、個別スコア（ＡＩ）に代えて個別スコア（承認／修正）を用いる。また、個別スコア（承認／修正）には１より大きい重み値（たとえば、２）を乗じて、比重を増して適用する。そして、スコア算出部１４８は、総合スコア（ＡＩ）を表示し直す。ここでいう比重は、前述と同様にニューラルネットワークの入力ノードに設定する値の調整を意味する。
【００６４】
指示受付部１１２がＷＥＢ調査対象に対するクリックを受け付けると（Ｓ３２のＹ）、一覧ウィンドウ画面処理に移る（Ｓ３４）。一覧ウィンドウ画面処理において、スコア画面出力部１２８は、ページ一覧を表すポップアップウィンドウ（ページ一覧ウィンドウ）を表示する。一般的な審査の流れとしては、先にＷＥＢ調査対象をクリックしてページ一覧ウィンドウを見て、その後に個別スコアや総合スコアの承認や修正すると想定される。
【００６５】
図１２は、ページ一覧ウィンドウの画面図である。
ページ一覧ウィンドウでは、ＷＥＢページごとに、スクリーンショットの縮小イメージ、タイトル、ＵＲＬ、テキストボタンおよびイメージボタンが表示される。ＵＲＬをクリックすると、ＷＥＢページ出力部１３０はＷＥＢページを表示する。テキストボタンをクリックすると、ＷＥＢページ出力部１３０はＷＥＢページに含まれるテキストを表示する。イメージボタンをクリックすると、ＷＥＢページ出力部１３０はＷＥＢページに含まれるイメージを表示する。この例では、「柿さぶろう」の名前といずれかの注目ワードを含むＷＥＢページが並んでいる。
【００６６】
ページスコア（ＡＩ）は最初から表示されるが、ページスコア（承認／修正）には、値が入力されていないことを示す「−」が表示される。承認／修正ボタンは、当初白地で表示される。ページスコアの承認／修正ボタンがクリックされると、個別スコアの場合と同様に、承認／修正受付部１１６がページスコア（承認／修正）のボックスの値を受け付け、スコア算出部１４８は、個別スコア（ＡＩ）を算出し直す。このとき、ページスコア（承認／修正）が設定されているＷＥＢページについては、ページスコア（ＡＩ）に代えてページスコア（承認／修正）を用いる。また、ページスコア（承認／修正）には１より大きい重み値（たとえば、２）を乗じて、比重を増して適用する。さらに、上述のとおりスコア算出部１４８は、総合スコア（ＡＩ）も算出し直す。ここでいう比重は、前述と同様にニューラルネットワークの入力ノードに設定する値の調整を意味する。
【００６７】
ユーザは、ページスコアの根拠となったＷＥＢページを画面表示させ、目視確認をした上で、ＡＩの提案するページスコア（ＡＩ）を承認または修正できる。この承認と修正により、ページスコアを算出するためのニューラルネットワーク・モデルは教師あり学習によって内部調整される。
【００６８】
個別スコア（ＡＩ）の場合と同様に、すべてのページスコア（ＡＩ）について承認または修正を行う必要はない。ページスコア（承認／修正）が設定されているＷＥＢページに関してはページスコア（承認／修正）を用いるが、それ以外のＷＥＢページに関してはページスコア（ＡＩ）を用いる。つまり、個別スコア（ＡＩ）や総合スコア（ＡＩ）への影響が少ないと思われるページスコア（ＡＩ）については、放置してもよい。
【００６９】
指示受付部１１２が閉じるボタンのクリックを受け付けると、スコア画面出力部１２８はページ一覧ウィンドウを消す。そして、Ｓ２８の処理に戻る。
【００７０】
スコア画面（図３）において総合スコアが承認あるいは修正され、承認／修正ボタンが反転表示に切り替わってから、確定ボタンがクリックされると（Ｓ３６のＹ）、スコア画面処理（Ｓ１６）を終える。総合スコアが承認も修正もされていなければ、確定ボタンのクリックを受け付けない。
【００７１】
図７（Ａ）の説明に戻る。スコア画面処理（Ｓ１６）においてチャートタブ選択が検出されると、チャート画面処理（Ｓ１２）に戻り、テーブルタブ選択が検出されると、テーブル画面処理（Ｓ１４）に戻る。したがって、連結チャートやＷＥＢ調査対象を変更して、スコアを求め直すこともできる。
【００７２】
スコア画面処理（Ｓ１６）において確定ボタン選択が検出されると、データセット記録処理（Ｓ１８）が実行される。データセット記録処理（Ｓ１８）において、データセット記録部１５０は、関連データ格納部１６４、ＷＥＢページ格納部１６６およびスコアデータ格納部１６８に格納されているデータを対応付けて、データセット格納部１７０にデータセットとして格納する。以上で、審査支援処理の説明を終える。
【００７３】
審査支援処理で信用審査を行った後に、インターネット上に新たなＷＥＢデータが公開されることもある。また、企業人物データベース１６０が更新されることもある。したがって、審査対象のリスクを常に監視することが望ましい。そこで、新しい取引先を審査対象企業として信用審査するだけでなく、既存の取引先についても定期的に信用審査を自動的に実行する必要がある。以下では、信用審査を終えた審査対象企業について、同様の審査支援処理を自動的かつ定期的に実行する処理過程について説明する。
【００７４】
図１３は、自動調査処理の過程を示すフローチャート図である。自動調査処理は、たとえば定期的なバッチ処理として起動される。
【００７５】
まず、関連データ生成部１５２は、定期的に関連データを生成する（Ｓ４０）。ただし、ユーザの指示によらず自動的に関連データを生成する。具体的には、関連データ生成部１５２は、基準の深さ（たとえば、３）に至るまで、順次の関連検出で得られた人物、企業およぎ所在地のノードを生成する。基準よりも浅いノードについて以前にチェックされていれば、そのときの設定を引き継ぐ。基準より浅いノードが新たに検出されたときには、関連検出「する」とＷＥＢ調査「する」を設定する。基準の深さのノードに関しては、関連検出「しない」とＷＥＢ調査「する」を設定する。たとえば、「Ｘ衣料（株）」に新たな取締役Ｐ１（関連者）が選任されたときには、取締役Ｐ１を対象とした関連検出とＷＥＢ調査が実行される。また、「Ｘ衣料（株）」の取締役「栗じろう」が辞任したときには、栗じろうとそれに関連するＺ住宅等は「Ｘ衣料（株）」のリスク評価に影響することはなくなる。
【００７６】
ＷＥＢ検索の要求（Ｓ４２）は、図７（Ｂ）のＳ２０と同様である。ＷＥＢページの収集と選別（Ｓ４４）は、図７（Ｂ）のＳ２２と同様である。スコアの算出（Ｓ４６）は、図７（Ｂ）のＳ２４と同様である。
【００７７】
警告出力部１２６は、総合スコア（ＡＩ）が所定値を超える場合にリスクが有ると判定し（Ｓ４８のＹ）、審査対象の企業に新たなリスクが生じた恐れがある旨の警告を通知する（Ｓ５０）。そして、図７（Ａ）のＳ１８と同様にデータセットを記録する（Ｓ５２）。リスクが低いと判定した場合は、そのまま自動調査処理を終える。
【００７８】
自動調査処理で記録したデータセットは、警告を受けたユーザが自動調査処理の内容を確認する場合に用いられる。このデータセットを指定して審査支援処理を起動すると、データセット記録部１５０は、データセット格納部１７０から、関連データ格納部１６４、ＷＥＢページ格納部１６６およびスコアデータ格納部１６８のデータを復元する。関連データ格納部１６４に復元された関連データでチャート画面処理（Ｓ１２）を行うので、すぐに連結チャートを確認できる。また、ＷＥＢページ格納部１６６に復元されたＷＥＢページのデータとスコアデータ格納部１６８に復元されたスコアデータでスコア画面処理（Ｓ１６）を行うので、ＷＥＢ調査の結果と各スコア（ＡＩ）をすぐに確認できる。また、そのまま審査支援処理を継続して、適正な各スコア（承認／修正）を入力することもできる。
【００７９】
以下、学習部１５４によるＡＩエンジンの学習について説明する。
第１ＡＩエンジンのニューラルネットワークにおける学習の場合、データセット格納部１７０に保存されているＷＥＢページのテキストデータとページスコア（承認／修正）の組が１つのサンプルである。学習の前に、多数のサンプルを学習データとして用意する。他のニューラルネットワークの場合も同様である。エンジン学習部１５４は、形態素解析によってＷＥＢページのテキストの単語を抽出する。そして、学習部１５４は、各サンプルにつき入力ノードに所定単語の有無あるいは出現した単語数を設定し、出力ノードにページスコア（承認／修正）を設定し、ニューラルネットワークに学習させることによって、最適な重みデータを得る。たとえば、第１ＡＩエンジンがあるＷＥＢページについてページスコアを「５０」と算出したとする。これに対して、ユーザがページスコアを「６０」に修正したとする。このとき、第１ＡＩエンジンは、このＷＥＢページに多数含まれる単語は「リスクの高い単語」であると認識する。ニューラルネットワークに限らず、ベイジアンフィルタなど他の演算モデルによりページスコアを算出してもよい。
【００８０】
第２ＡＩエンジンのニューラルネットワークにおける学習の場合、データセット格納部１７０に保存されている１つのＷＥＢ調査対象に関する複数のページスコア（承認／修正）と個別スコア（承認／修正）のセットが１つのサンプルである。学習部１５４は、各サンプルにつき各入力ノードに高い順にページスコア（承認／修正）を設定し、出力ノードに個別スコア（承認／修正）を設定し、ニューラルネットワークに学習させることによって、最適な重みデータを得る。
【００８１】
第３ＡＩエンジンのニューラルネットワークにおける学習の場合、データセット格納部１７０に保存されている各個別スコア（承認／修正）と、その個別スコア（承認／修正）が示すＷＥＢ調査対象のノード情報と、総合スコア（承認／修正）のセットが１つのサンプルである。学習部１５４は、各入力ノードにＷＥＢ調査対象ごとの種別、深さ、リンク属性および個別スコア（承認／修正）を設定し、出力ノードに総合スコア（承認／修正）を設定し、ニューラルネットワークに学習させることによって、最適な重みデータを得る。
【００８２】
［変形例］
図１に関連して、顔マークに代えてノードの表示態様（背景色、背景パターン、ノードの形状や大きさなど）によって、リスクの見込みを表してもよい。
【００８３】
図１に関連して、人物ノードを省き、審査対象の企業ノードと、関連する企業ノードと、所在地ノードを連結チャートに示してもよい。また、関連する企業ノードを省き、審査対象の企業ノードと、関連する人物ノードと、所在地ノードを連結チャートに示してもよい。人物に関しては、企業における所在地に代えて住所を用いてもよい。
【００８４】
図１に関連して、所在地のノードを省き、「所在地」を企業ノード間のリンク属性として示してもよい。
【００８５】
図７（Ｂ）のＷＥＢ検索の要求（Ｓ２０）に関連して、審査支援装置１００でＷＥＢ検索を行ってもよい。また、審査支援装置１００ではＷＥＢ検索に際し、既存の検索エンジンを利用するだけでなく、社内に構築されるデータベースを対象とした検索を実行してもよい。
【００８６】
図７（Ｂ）のＷＥＢページの収集（Ｓ２２）に関連して、テキストデータに含まれる注目ワードあるいは注目ワードを含む文全体に文字色や背景色などを指定する修飾タグを付して、テキストを表示したときに注目ワードや注目ワードを含む文が目立つようにしてもよい。このような制御方法によれば、ユーザは、審査支援装置１００が選んだＷＥＢページのうち、リスクに関わる記載を確認しやすくなる。
【００８７】
図７（Ｂ）のＷＥＢページの選別（Ｓ２２）において、注目ワードとして与信に関する疑い、モラルに関する疑い、犯罪や反社会性以外の観点でリスクを示す単語を用いてもよい。
【００８８】
図７（Ｂ）のＷＥＢページの選別（Ｓ２２）において、ＷＥＢページのテキストデータに、審査対象と異なる所在地が記載されている場合には、別の企業であると判断して、このＷＥＢページを除外してもよい。
【００８９】
図７（Ｂ）のＷＥＢページの選別（Ｓ２２）を省いて、すべてのＷＥＢページに関してページスコア（ＡＩ）を算出してもよい。
【００９０】
図９（Ｂ）に関連して、確認ウィンドウでＷＥＢ調査の要否の指示を受け付けずに、テーブル画面のチェックボックスだけで、ＷＥＢ調査の要否の指示を受け付けてもよい。
【００９１】
チャート画面出力部１２２は、関連検出とＷＥＢ調査を「しない」と選択されたノードを連結チャートの表示対象外に変更してもよい。
【００９２】
ページスコアの算出は、ＷＥＢページに含まれるテキストだけでなく写真も考慮して判定してもよい。たとえば、「栗じろう」の顔写真を含むＷＥＢページに、あらかじめ登録されている危険人物Ｘの顔写真も掲載されているときには、第１ＡＩエンジンはページスコア（リスク評価値）に所定値を加算してもよい。また、「栗じろう」と危険人物Ｘが同一の写真に含まれているときには、すなわち、「栗じろう」と危険人物Ｘが同席しているときには、第１ＡＩエンジンはページスコアを更に加算してもよい。
【００９３】
図１３に関連して、操作者の指示で自動調査処理を起動してもよい。
【００９４】
図１３に関連して、深さ３を制限として自動検出する例を示したが、制限は深さ４以上でもよいし、深さ１または２でもよい。
【００９５】
審査支援装置１００は、サーバであってもよい。その場合には、ユーザインターフェース処理部１０２の代わりにクライアントと通信する通信部を有し、入力部１１０の代わりに受信部を有し、出力部１２０の代わりに送信部を備える。
【００９６】
なお、本発明は上記実施形態や変形例に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。上記実施形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成してもよい。また、上記実施形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。
【００９７】
上述したように、審査員が審査対象企業の関連者から調査対象を選択すると、審査支援装置１００は調査対象に関するＷＥＢページを収集し、そのうちリスクに関わる表現を含むと判断したものを出力する。このため、審査員がコンピュータを操作して情報源となるＷＥＢページを絞り込む作業の負担が軽減される。
【００９８】
また、ユーザは、審査対象企業の一次的な関連者だけでなく、一次的な関連者につながる二次的な関連者、三次的な関連者をチャート画面に簡単に表示させることができる。図１においては、Ｘ衣料の専務である「栗じろう」はＷＥＢ調査によればリスクは低い人物であると思われる。しかし、「栗じろう」が取締役となっている「Ｚ住宅（株）」の社長である「柿さぶろう」はリスクが高い。このような関係性を特定できれば、「柿さぶろう（危険人物）」と深いつながりのある「栗じろう」についても警戒する必要があるかもしれない。もし、ユーザがあらかじめ「柿さぶろう」が危険人物であると知っている場合には、チャート画面において「柿さぶろう」があらわれた時点で「Ｘ衣料（株）」との取引をやめるべきと判断するかもしれない。このように、チャート画面において、審査対象企業に直接的・間接的につらなる関連者をあぶり出すことにより、ユーザは早期に危険な取引先を候補から外すことができる。
【００９９】
また、ＷＥＢページに関して自動的に算出したリスクのスコアに対する審査員の承認又は修正を受け付けて、承認又は修正したスコアと元のＷＥＢページを対応づけて記録するので、審査の過程が明らかになり、客観性の担保に役立つ。二次的な効果として、審査員の注意力を高めてミスを防ぎやすくするという面もある。
【０１００】
また、審査員によって承認又は修正されたリスクのスコアを元として、ＷＥＢページからスコアを自動的に算出する方法を学習するので、審査員のノウハウを吸収し、審査員と同様のリスク判断を機械的に行なえるようになる。たとえばエキスパートの審査結果を反映させれば、高度なテクニックを備えた審査支援装置になる。グループの審査結果を反映させれば、そのグループの標準的なルールを備えた審査支援装置になる。
【０１０１】
また、調査対象に関する新たなＷＥＢページを自動的に見つけ出し、そのリスクの程度に応じて警告を行うので、未知のリスクを早い段階で顕在化させられる。
【符号の説明】
【０１０２】
１００  審査支援装置、１０２  ユーザインターフェース処理部、１０４  データ処理部、１０６  データ格納部、１１０  入力部、１１１  指定受付部、１１２  指示受付部、１１４  選択受付部、１１６  承認／修正受付部、１２０  出力部、１２２  チャート画面出力部、１２４  テーブル画面出力部、１２６  警告出力部、１２８  スコア画面出力部、１３０  ＷＥＢページ出力部、１４０  チャート生成部、１４２  ＷＥＢ検索要求部、１４４  ＷＥＢページ収集部、１４６  ＷＥＢページ選別部、１４８  スコア算出部、１５０  データセット記録部、１５２  関連データ生成部、１５４  学習部、１６０  企業人物データベース、１６２  注目ワード格納部、１６４  関連データ格納部、１６６  ＷＥＢページ格納部、１６８  スコアデータ格納部、１７０  データセット格納部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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