(57)【要約】【課題】金融機関から事業者への融資を適正化すること。【解決手段】融資情報提供装置３０は、端末装置１０から店舗ＡＡのトランザクション情報等の通知を受ける（ステップＳ１１）。そして、このトランザクション情報等を学習済モデルＭに投入して分類結果を取得し、この分類結果に基づいて融資スコアを算出する（ステップＳ１２）。その後、融資スコアと各金融機関の融資条件情報に基づいて融資情報を生成する（ステップＳ１３）。この融資情報には、各金融機関が事業者Ａに融資可能な融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無などが含まれる。また、事業者Ａに通知すべきリコメンド情報を特定する（ステップＳ１４）。その後、各金融機関の融資情報及びリコメンド情報を端末装置１０に通知する（ステップＳ１５）。【選択図】図１
2020160949.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムであって、
前記融資情報提供装置は、
前記融資対象事業者の店舗に配設された一又は複数の装置に基づくデータを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記データに基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、
前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、
前記融資情報生成部により生成された融資情報とともに、前記融資スコアの信頼度を高めるリコメンド情報を前記端末装置に通知する通知部と
を備える融資情報提供システム。
【請求項２】
前記融資対象事業者の融資判定に用いる複数のデータの組合せパターンに基づいて、前記端末装置に通知するリコメンド情報を選択する選択部をさらに備える請求項１に記載の融資情報提供システム。
【請求項３】
前記選択部は、
一又は複数のデータが前記融資対象事業者の融資スコアの算出に使用されている場合に、該一又は複数のデータに基づいて算出される融資スコアよりも融資スコアが高くなる複数のデータの組合せパターンをリコメンド情報として選択する請求項２に記載の融資情報提供システム。
【請求項４】
前記選択部は、
一又は複数のデータが前記融資対象事業者の融資情報の生成に使用されている場合に、該一又は複数のデータに基づいて生成される融資情報よりも融資条件が有利になる複数のデータの組合せパターンをリコメンド情報として選択する請求項２に記載の融資情報提供システム。
【請求項５】
前記選択部は、
少なくとも前記店舗に配設された釣銭機から取得される売上データ、前記店舗に配設された券売機から取得される売上データ、前記店舗に配設された商品登録装置から取得される売上データ、前記店舗に配設された貨幣収納装置から取得される売上データ、前記店舗に配設された非現金決済端末から取得される売上データ、前記店舗の会計データ、前記融資対象事業者の金融機関の口座に係るデータの組合せパターンに基づいて、前記端末装置に通知するリコメンド情報を選択する請求項２乃至４のいずれか一つに記載の融資情報提供システム。
【請求項６】
前記選択部は、
前記融資スコア算出部が前記店舗に配設された貨幣収納装置から取得される売上データに基づいて融資スコアを算出する場合に、前記店舗に配設された釣銭機から取得される売上データ及び前記店舗に配設された商品登録装置から取得される売上データの組合せパターンをリコメンド情報として選択する請求項２乃至４のいずれか一つに記載の融資情報提供システム。
【請求項７】
前記選択部は、
前記融資スコア算出部が前記融資対象事業者の金融機関の口座に係るデータを含まないデータに基づいて融資スコアを算出する場合に、前記融資対象事業者の金融機関の口座に係るデータを含む組合せパターンをリコメンド情報として選択する請求項２乃至４のいずれか一つに記載の融資情報提供システム。
【請求項８】
前記選択部は、
前記融資スコア算出部が前記店舗の会計データを含まないデータに基づいて融資スコアを算出する場合に、前記店舗の会計データを含む組合せパターンをリコメンド情報として選択する請求項２乃至４のいずれか一つに記載の融資情報提供システム。
【請求項９】
前記融資スコア算出部は、
前記金融機関から融資を受けた複数の事業者の決算情報と、前記複数の事業者の融資判定結果とを教師データとして教師有り学習を行った学習済モデルと、
前記学習済モデルに対して前記取得部により取得された前記融資対象事業者のデータを入力し、該学習済モデルから出力される分類結果に基づいて前記融資対象事業者の融資スコアを算出する算出部と
を備える請求項１〜８のいずれか一つに記載の融資情報提供システム。
【請求項１０】
前記端末装置は、
前記融資情報提供装置から通知された融資情報に基づき金融機関から融資を受けることが可能な融資可能金額、金利、融資可能日及び返済期間を含む金融機関ごとの情報と、前記融資情報提供装置から通知されたリコメンド情報とを所定の表示部に表示制御する表示制御部
を備える請求項１〜９のいずれか一つに記載の融資情報提供システム。
【請求項１１】
金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と通信可能に接続され、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置であって、
前記融資対象事業者の店舗に配設された一又は複数の装置に基づくデータを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記データに基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、
前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、
前記融資情報生成部により生成された融資情報とともに、前記融資スコアの信頼度を高めるリコメンド情報を前記端末装置に通知する通知部と
を備える融資情報提供装置。
【請求項１２】
金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムにおける融資情報提供方法であって、
前記融資情報提供装置が、前記融資対象事業者の店舗に配設された一又は複数の装置に基づくデータを取得する取得工程と、
前記取得行程により取得された前記データに基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出工程と、
前記融資スコア算出行程により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成工程と、
前記融資情報生成行程により生成された融資情報とともに、前記融資スコアの信頼度を高めるリコメンド情報を前記端末装置に通知する通知行程と
を含む融資情報提供方法。
【請求項１３】
金融機関から融資を受けた複数の事業者の決算情報と、前記複数の事業者の融資判定結果とを教師データとして教師有り学習を行ったニューラルネットワークから構成され、
前記ニューラルネットワークに対して融資対象事業者のデータを入力し、該ニューラルネットワークから出力される分類結果を出力する
ようコンピュータに機能させるための学習済モデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、小売店、飲食店及び美容室等の事業を行う法人又は個人事業主等の各種事業者（以下、単に「事業者」と言う）が、現状と比較してより適正な融資を金融機関から受けることが可能になる融資情報提供システム、融資情報提供装置、融資情報提供方法及び学習済モデルに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、銀行等の金融機関が事業者に対して融資を行う場合には、融資を希望する事業者が年次決算書等の融資に必要な情報を揃えて金融機関に申し込み、金融機関の融資担当者による審査を経て融資の実行可否が判断される。このため、事業者が融資の実行を受けるまでに時間を要する結果となる。また、前年度の決算書の結果が思わしくなかった事業者であっても、当該年度の業績が急上昇する場合があるため、かかる場合の融資の実行可否の判断が難しくなる。
【０００３】
このため、特許文献１には、直近の短期的・多面的な評価軸により事業者の融資条件を算出するために、店舗の顧客名簿、購買履歴データなどの顧客データを管理しておき、所定期間内の実績データに基づいて店舗のスコアデータを生成し、生成したスコアデータに基づいて店舗の信用情報を生成し、店舗の信用情報に基づいて店舗に対する融資条件を判定する融資システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１８２７８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１のものは、店舗の実績データを十分に取得できる場合を前提としており、店舗の実績データが十分に得られない場合には、正確なスコアデータを生成することができないという問題がある。
【０００６】
例えば、小売店では、キャッシュドロアに電卓機能及びレシート印刷機能を付設したメカレジと呼ばれるレジスタが使用される場合がある。かかるメカレジが使用される場合には、小売店の購買履歴データに誤りが存在する可能性があり、また購買履歴データが意図的に改竄される可能性がある。このため、小売店のスコアデータの信頼度が問題となり、金融機関は当該店舗に対して適正な融資を行えない状況が生じ得る。このような場合に、小売店としては、どのような対応を取れば金融機関から適正な受けられるのかを把握できるようにすることが望まれる。
【０００７】
本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであって、事業者が現状と比較してより適正な融資を金融機関から受けることが可能になる融資情報提供システム、融資情報提供装置及び融資情報提供方法及び学習済モデル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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムであって、前記融資情報提供装置は、前記融資対象事業者の店舗に配設された一又は複数の装置に基づくデータを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記データに基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、前記融資情報生成部により生成された融資情報とともに、前記融資スコアの信頼度を高めるリコメンド情報を前記端末装置に通知する通知部とを備える。
【０００９】
また、本発明は、上記発明において、前記融資対象事業者の融資判定に用いる複数のデータの組合せパターンに基づいて、前記端末装置に通知するリコメンド情報を選択する選択部をさらに備える。
【００１０】
また、本発明は、上記発明において、前記選択部は、一又は複数のデータが前記融資対象事業者の融資スコアの算出に使用されている場合に、該一又は複数のデータに基づいて算出される融資スコアよりも融資スコアが高くなる複数のデータの組合せパターンをリコメンド情報として選択する。
【００１１】
また、本発明は、上記発明において、前記選択部は、一又は複数のデータが前記融資対象事業者の融資情報の生成に使用されている場合に、該一又は複数のデータに基づいて生成される融資情報よりも融資条件が有利になる複数のデータの組合せパターンをリコメンド情報として選択する。
【００１２】
また、本発明は、上記発明において、前記選択部は、少なくとも前記店舗に配設された釣銭機から取得される売上データ、前記店舗に配設された券売機から取得される売上データ、前記店舗に配設された商品登録装置から取得される売上データ、前記店舗に配設された貨幣収納装置から取得される売上データ、前記店舗に配設された非現金決済端末から取得される売上データ、前記店舗の会計データ、前記融資対象事業者の金融機関の口座に係るデータの組合せパターンに基づいて、前記端末装置に通知するリコメンド情報を選択する。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、前記選択部は、前記融資スコア算出部が前記店舗に配設された貨幣収納装置から取得される売上データに基づいて融資スコアを算出する場合に、前記店舗に配設された釣銭機から取得される売上データ及び前記店舗に配設された商品登録装置から取得される売上データの組合せパターンをリコメンド情報として選択する。
【００１４】
また、本発明は、上記発明において、前記選択部は、前記融資スコア算出部が前記融資対象事業者の金融機関の口座に係るデータを含まないデータに基づいて融資スコアを算出する場合に、前記融資対象事業者の金融機関の口座に係るデータを含む組合せパターンをリコメンド情報として選択する。
【００１５】
また、本発明は、上記発明において、前記選択部は、前記融資スコア算出部が前記店舗の会計データを含まないデータに基づいて融資スコアを算出する場合に、前記店舗の会計データを含む組合せパターンをリコメンド情報として選択する。
【００１６】
また、本発明は、上記発明において、前記融資スコア算出部は、前記金融機関から融資を受けた複数の事業者の決算情報と、前記複数の事業者の融資判定結果とを教師データとして教師有り学習を行った学習済モデルと、前記学習済モデルに対して前記取得部により取得された前記融資対象事業者のデータを入力し、該学習済モデルから出力される分類結果に基づいて前記融資対象事業者の融資スコアを算出する算出部とを備える。
【００１７】
また、本発明は、上記発明において、前記端末装置は、前記融資情報提供装置から通知された融資情報に基づき金融機関から融資を受けることが可能な融資可能金額、金利、融資可能日及び返済期間を含む金融機関ごとの情報と、前記融資情報提供装置から通知されたリコメンド情報とを所定の表示部に表示制御する表示制御部を備える。
【００１８】
また、本発明は、金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と通信可能に接続され、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置であって、前記融資対象事業者の店舗に配設された一又は複数の装置に基づくデータを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記データに基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、前記融資情報生成部により生成された融資情報とともに、前記融資スコアの信頼度を高めるリコメンド情報を前記端末装置に通知する通知部とを備える。
【００１９】
また、本発明は、金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムにおける融資情報提供方法であって、前記融資情報提供装置が、前記融資対象事業者の店舗に配設された一又は複数の装置に基づくデータを取得する取得工程と、前記取得行程により取得された前記データに基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出工程と、前記融資スコア算出行程により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成工程と、前記融資情報生成行程により生成された融資情報とともに、前記融資スコアの信頼度を高めるリコメンド情報を前記端末装置に通知する通知行程とを含む。
【００２０】
また、本発明は、金融機関から融資を受けた複数の事業者の決算情報と、前記複数の事業者の融資判定結果とを教師データとして教師有り学習を行ったニューラルネットワークから構成され、前記ニューラルネットワークに対して融資対象事業者のデータを入力し、該ニューラルネットワークから出力される分類結果を出力するようコンピュータに機能させる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、事業者が現状と比較してより適正な融資を金融機関から受けることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、本実施例に係る融資情報提供システムのシステム構成及び概要を示す図である。
【図２】図２は、図１に示した融資情報提供装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、図２に示した学習済モデル生成部による学習済モデルの生成についての説明図である。
【図４】図４は、図３に示した学習済モデルＭによる分類結果の出力の一例を示す図である。
【図５】図５は、図３に示した学習済モデルＭの層構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、リコメンド情報の選択の具体例についての説明図である。
【図７】図７は、図２に示した学習済モデル生成部の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、図１に示した融資情報提供装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、図８に示した融資スコアの算出手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、図１に示した端末装置１０の表示部に表示される表示内容の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、図１０に示した融資スコア推移が操作された場合の表示内容の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下に、本発明に係る融資情報提供システム、融資情報提供装置、融資情報提供方法及び学習済モデルの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下に示す実施例では、小売店、飲食店及び美容室等の事業を行う事業者Ａが融資対象者であるものとする。
【実施例】
【００２４】
＜用語の定義＞
本実施例に示す「トランザクション情報」は、本実施例に係る融資情報提供装置３０が、事業者Ａの店舗ＡＡ内に配設された各種の機器から取得したデータであり、例えば、店舗ＡＡ内に配設された端末装置１０から送信された売上に係るデータ、タブレットＰＯＳ（Point Of Sales）から送信されたＰＯＳデータ、釣銭機から送信された貨幣の入出金データ、クラウド会計から送信された会計データ、金融機関から送信された口座データなどが含まれる。
【００２５】
また、本実施例に示す「リコメンド情報」は、事業者Ａが現状と比較してより適正な融資を金融機関から受けるための推奨情報である。例えば、店舗がメカレジにて決済を行っている場合に、「タブレットＰＯＳ及び釣銭機を導入することによって、より適正な融資を金融機関から受けることが可能になる」等の情報となる。
【００２６】
＜融資情報提供システムのシステム構成＞
まず、本実施例に係る融資情報提供システムのシステム構成について説明する。図１は、本実施例に係る融資情報提供システムのシステム構成及び概要を示す図である。同図に示すように、この融資情報提供システムは、事業者Ａが経営する店舗ＡＡ内に、端末装置１０及びメカレジ１１が配設されている場合を示している。この端末装置１０と融資情報提供装置３０は、ネットワークを介して接続されている。
【００２７】
メカレジ１１は、キャッシュドロアに電卓機能及びレシート印刷機能を付設したレジスタである。店舗ＡＡの従業員は、顧客から一又は複数の商品と貨幣を受け取ったならば、メカレジ１１のキャッシュドロアに貨幣を収納するとともに、釣銭をキャッシュドロアから取り出してレシートとともに顧客に受け渡す。
【００２８】
端末装置１０は、金融機関からの融資を希望する事業者Ａが所有するパーソナルコンピュータであり、マウスやキーボード等の入力デバイス、液晶パネルやディスプレイ等の表示デバイス、ハードディスク装置又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶デバイス、通信インターフェース装置などを有する。本実施例では、この端末装置１０がパーソナルコンピュータである場合について説明するが、スマートフォンやタブレット端末などの携帯端末装置であっても良い。なお、操作者が、端末装置１０上でメカレジ１１の決済に関連する情報を入力したならば、かかる情報がトランザクション情報として融資情報提供装置３０に送信される。
【００２９】
融資情報提供装置３０は、クラウド上のサーバ装置であり、端末装置１０から送信された店舗ＡＡのトランザクション情報を取得し、取得したトランザクション情報に基づいて事業者Ａの融資スコアを算出し、少なくとも融資スコアに基づいて事業者Ａに対する複数の金融機関の融資情報を生成する。また、この融資情報提供装置３０は、事業者Ａに呈示するリコメンド情報を特定する。そして、複数の金融機関の融資情報及びリコメンド情報を端末装置１０に通知する。具体的には、後述する学習済モデルＭに事業者Ａのトランザクション情報を入力し、該学習済モデルＭから出力される分類結果に基づいて融資スコアを算出する。その後、この融資スコアから各金融機関の融資に関する融資情報を生成するとともに、リコメンド情報を特定する。なお、かかる融資情報提供装置３０についての詳細な説明については後述する。
【００３０】
＜融資情報提供システムの概要＞
本実施例では、説明の便宜上、融資情報提供装置３０において学習済モデルＭがすでに生成されているものとする。また、本実施例における「分類結果」は、「（１）優良判定」、「（２）危険判定」、「（３）要注意判定」の３つであるものとする。本実施例における「融資スコア」は、最小値が「１」、最高値が「１０」となる少数点１位の値とし、この融資スコアが大きいほど融資を受けやすいものとする。なお、分類結果を特定できない場合は、融資スコアを「０」とするものとする。また、この融資スコアはあくまで一例であり、例えば「０〜１００」の範囲で融資スコアを求めるなど、任意に設定することができる。
【００３１】
図１に示すように、融資情報提供装置３０は、端末装置１０から店舗ＡＡのトランザクション情報等の通知を受ける（ステップＳ１１）。そして、このトランザクション情報等を学習済モデルＭに投入して分類結果を取得し、この分類結果に基づいて融資スコアを算出する（ステップＳ１２）。その後、融資スコアと各金融機関の融資条件情報に基づいて融資情報を生成する（ステップＳ１３）。この融資情報には、各金融機関が事業者Ａに融資可能な融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無などが含まれる。また、事業者Ａに通知すべきリコメンド情報を特定する（ステップＳ１４）。その後、各金融機関の融資情報及びリコメンド情報を端末装置１０に通知する（ステップＳ１５）。
【００３２】
端末装置１０は、融資情報提供装置３０から各金融機関の融資情報を受信したならば、各金融機関の融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無などを一覧にて表示部に表示制御する。また、融資情報提供装置３０から受信したリコメンド情報を表示部に表示制御する。なお、事業者Ａが表示部の画面上で所定の操作を行うことにより、融資の申し込みを行うことができる。なお、かかる表示画面の一例については後述する。
【００３３】
このように、本実施例に係る融資情報提供システムは、融資情報提供装置３０が、事業者Ａのトランザクション情報等を取得し、取得したトランザクション情報等に基づいて事業者Ａの融資スコアを算出し、少なくとも融資スコア及び融資条件情報に基づいて、事業者Ａに対する複数の金融機関の融資情報を生成するとともに、リコメンド情報を特定し、複数の金融機関の融資情報及びリコメンド情報を端末装置１０に通知するよう構成したので、事業者Ａが現状と比較してより適正な融資を金融機関から受けることが可能になる。
【００３４】
例えば、店舗ＡＡはメカレジ１１にて決済を行っているので、「タブレットＰＯＳ及び釣銭機を導入することによって、より適正な融資を金融機関から受けることが可能になる」等の情報がリコメンド情報として端末装置１０に送信される。事業者Ａがこのリコメンド情報に基づいてタブレットＰＯＳ１２、釣銭機１３及び店内サーバ装置１４を店舗ＡＡに導入すれば、売上をより厳密に管理することができ、不正がより困難となる。このため、融資情報提供装置３０に提供するトランザクション情報の精度と信頼性が向上し、事業者Ａへの融資の適正化が実現されるのである。
【００３５】
なお、タブレットＰＯＳ１２は、物品販売の売上実績を物品単位で集計する販売時点情報管理装置であり、釣銭機１３は、タブレットＰＯＳ１２と通信可能に接続され、貨幣の受け入れ、釣銭の払い出し及び貨幣の管理を行う貨幣処理装置である。図示は省略したが、タブレットＰＯＳ１２に電子決済端末を接続し、クレジットカード決済、デビット決済又は電子マネー取引を行うこともできる。
【００３６】
店内サーバ装置１４は、店舗ＡＡに配設されたタブレットＰＯＳ１２及び釣銭機１３と通信可能に接続され、タブレットＰＯＳ１２から売上情報を取得し、釣銭機１３から貨幣管理情報を取得する。そして、売上情報及び貨幣管理情報をトランザクション情報として融資情報提供装置３０に送信する。
【００３７】
＜融資情報提供装置３０の構成＞
次に、図１に示した融資情報提供装置３０の構成について説明する。図２は、図１に示した融資情報提供装置３０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、融資情報提供装置３０は、入力部３１、表示部３２、通信インターフェース部３３、記憶部３４及び制御部３５を有する。
【００３８】
入力部３１は、キーボードやマウス等の入力デバイスであり、表示部３２は、液晶パネルやディスプレイ装置等の表示デバイスである。通信インターフェース部３３は、ネットワークを介した各種装置との通信を行うための通信デバイスである。
【００３９】
記憶部３４は、ハードディスク装置又はＳＳＤ等の二次記憶媒体であり、学習済モデルＭ、融資条件情報３４ａ及びリコメンド情報テーブル３４ｂ等を記憶する。なお、本実施例では、学習済モデルＭは、ソフトウエアにより形成されているものとする。このため、融資情報提供装置３０が、学習済モデルＭを利用する場合には、学習済モデルＭを記憶部３４から読み出して主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）上に展開して動作実行させることになる。なお、学習済モデルＭの詳細な説明については後述する。
【００４０】
融資条件情報３４ａは、金融機関ごとの融資の条件を示す。具体的には、融資条件情報３４ａは、融資スコアを含む事業者の情報に対し、融資の内容（融資の可否、融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無）を対応づけている。リコメンド情報テーブル３４ｂは、事業者が融資スコアの算出用に提供するデータと、リコメンド情報とを対応づけたテーブルである。
【００４１】
制御部３５は、融資情報提供装置３０を全体制御する制御装置であり、学習済モデル生成部３５ａ、トランザクション情報取得部３５ｂ、融資スコア算出部３５ｃ、融資情報生成部３５ｄ、リコメンド情報特定部３５ｅ及び通知部３５ｆを有する。実際には、融資情報提供装置３０のＣＰＵ（Central Processing Unit）が、本実施例に係る融資情報提供プログラムを不揮発性メモリ等から主記憶装置であるＲＡＭ上にロードして実行することにより、学習済モデル生成部３５ａ、トランザクション情報取得部３５ｂ、融資スコア算出部３５ｃ、融資情報生成部３５ｄ、リコメンド情報特定部３５ｅ及び通知部３５ｆに対応するプロセスが形成される。
【００４２】
学習済モデル生成部３５ａは、融資スコアの算出に用いる学習済モデルＭを生成する処理部である。なお、かかる学習済モデル生成部３５ａによる学習済モデルの生成処理についての説明は後述する。以下の説明では、この学習済モデル生成部３５ａにより学習済モデルＭが生成されているものとする。
【００４３】
トランザクション情報取得部３５ｂは、各種トランザクション情報を取得する処理部である。具体的には、トランザクション情報取得部３５ｂは、店舗に配設された端末装置１０から送信された売上に係るデータ、タブレットＰＯＳから送信されたＰＯＳデータ、釣銭機から送信された貨幣の入出金データ、クラウド会計から送信された会計データ、金融機関から送信された口座データなどをトランザクション情報として取得する。
【００４４】
融資スコア算出部３５ｃは、事業者Ａのトランザクション情報を用いて該事業者Ａの融資スコアを算出する処理部である。具体的には、図４に示すように、事業者Ａのトランザクション情報を学習済モデルＭに投入して、分類結果を取得する。この分類結果は、優良判定を示す確率Ｐ１、危険判定を示す確率Ｐ２、要注意判定を示す確率Ｐ３からなる。ここで、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のいずれか一つが「０．８（８０％）」以上である場合には、該当する確率の分類結果を特定する。一方、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の全てが「０．８（８０％）」未満である場合には、分類結果は不定となる。なお、ここでは確率Ｐ１〜Ｐ３を閾値と比較して分類を行う場合を例示したが、例えば最大値の一つを選択し、選択した値に基づいて分類するなど、任意の方法を用いることができる。
【００４５】
その後、この分類結果に基づいて融資スコアを算出する。この融資スコアは、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の比率等により求められ、１．０〜１０．０の値となる。なお、融資スコア「０」は、事業者Ａの融資スコアを算定できないことを意味する。
【００４６】
融資情報生成部３５ｄは、各金融機関サーバ装置から通知される口座情報を裏付け情報として利用しつつ、融資スコアと各金融機関の融資条件情報に基づいて融資情報を生成する処理部である。この融資情報には、各金融機関が事業者Ａに融資可能な融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無などが含まれる。
【００４７】
リコメンド情報特定部３５ｅは、融資スコアの信頼度を高めるリコメンド情報を特定する処理部である。具体的には、リコメンド情報特定部３５ｅは、融資対象の事業者の融資判定に用いる複数のデータの組合せパターンに基づいて、通知するリコメンド情報を選択する選択部として機能する。
【００４８】
リコメンド情報特定部３５ｅは、一又は複数のデータが融資スコアの算出に使用されている場合に、融資スコアがより高くなるデータの組合せパターンをリコメンド情報として選択する。もしくは、一又は複数のデータが融資情報の生成に使用されている場合に、融資条件がより有利になる複数のデータの組合せパターンをリコメンド情報として選択する。
【００４９】
例えば、現金決済分の売上データが融資スコアの算出に使用されており、カード決済分の売上を示すデータが使用されていない場合には、実際よりも低い売上に基づいて融資スコアが算出されることになる。この場合には、カード決済分の売上を示すデータを含めることで融資スコアが高くなるので、リコメンド情報特定部３５ｅは、ＰＯＳデータや口座データを追加する旨のリコメンド情報を選択する。
【００５０】
また、ＰＯＳの利用や口座データの参照は、事業者の評価における信頼性の向上に寄与する。このため、金融機関は、ＰＯＳの利用や口座データの参照を条件として有利な融資条件を設定するケースがある。そこで、事業者がＰＯＳの利用や口座データの提供を行っていない場合には、リコメンド情報特定部３５ｅは、ＰＯＳの利用や口座データの参照を設定する旨のリコメンド情報を選択する。
【００５１】
なお、リコメンド情報特定部３５ｅは、店舗に配設された釣銭機から取得される売上データ、店舗に配設された券売機から取得される売上データ、店舗に配設されたＰＯＳ端末である商品登録装置から取得される売上データ、店舗に配設された貨幣収納装置から取得される売上データ、店舗に配設された非現金決済端末から取得される売上データ、店舗の会計データ、融資対象事業者の金融機関の口座に係るデータの組合せパターンなど、売上に関する任意のデータに基づいて、リコメンド情報を選択することができる。
【００５２】
通知部３５ｆは、複数の金融機関の融資情報及びリコメンド情報を端末装置１０に通知する処理部である。端末装置１０は、かかる融資情報及びリコメンド情報を受信したならば、複数の金融機関の融資情報を対比可能に所定の表示部に表示する。
【００５３】
図３は、学習済モデル生成部３５ａによる学習済モデルＭの生成についての説明図である。図３に示すように、学習済モデル生成部３５ａは、金融機関から融資を受けた複数の事業者の決算情報と、複数の事業者の融資判定結果とを教師データとして用いる。ここで、決済情報とは、決算書及びトランザクション情報である。また、融資判定の結果は、「優良」、「デフォルト」、「要注意先」のいずれかである。「優良」は、融資の後の業績が好調であったことを示す。「デフォルト」は、融資の後に支払い遅延などの債務不履行が生じたことを示す。「要注意先」は、融資の後の業績が不調であったことを示す。
【００５４】
学習済モデル生成部３５ａが教師データを多層ニューラルネットワークＮに入力して教師有り学習を行わせると、多層ニューラルネットワークＮのノード間パラメータが教師データに最適化され、学習済モデルＭが得られる。この学習済モデルＭに融資対象事業者のトランザクション情報を入力すると、学習済モデルＭは、融資対象事業者の分類結果を出力する。
【００５５】
図４は、学習済モデルＭによる分類結果の出力の一例を示す図である。図４に示すように事業者Ａのトランザクション情報等を学習済モデルＭに投入して、分類結果を取得する。この分類結果は、優良判定を示す確率Ｐ１、危険判定を示す確率Ｐ２、要注意判定を示す確率Ｐ３からなる。ここで、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のいずれか一つが「０．８（８０％）」以上である場合には、該当する確率の分類結果を特定する。一方、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の全てが「０．８（８０％）」未満である場合には、分類結果は不定となる。
＜学習済モデルの層構造＞
次に、図１に示した学習済モデルＭの層構造の一例について説明する。図５は、図３に示した学習済モデルＭの層構造の一例を示す図である。図５に示す学習済モデルＭは、コンボリューション層（Convolution）５１、コンボリューション層（Convolution）５２、プーリング層（Pooling）５３、コンボリューション層（Convolution）５４、プーリング層（Pooling）５５、全結合層（Fully Connect）５６、全結合層（Fully Connect）５７及び出力層（Softmax）５８を有する。かかるコンボリューション層（Convolution）５１に対してトランザクション情報５０が入力されたならば、出力層（Softmax）５８から分類結果である３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が出力される。
【００５６】
ここで、コンボリューション層５１，５２，５４は、局所的な特徴を抽出するために、前層で近くにあるノードにフィルタを畳み込んで特徴マップを生成する。プーリング層５３，５５は、局所的な特徴をまとめあげるために、前層であるコンボリューション層から出力された特徴マップをさらに縮小して新たな特徴マップとする。このように、多層ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の隠れ層は、コンボリューション層とプーリング層により形成される。全結合層５６，５７は、特徴部分が取り出された特徴マップを一つのノードに結合し、所定の活性化関数によって変換された値を出力する。この活性化関数には、周知技術であるＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit）等を用いることができる。出力層５８は、全結合層５７からの出力（特徴変数）を元に、ソフトマックス関数を用いて確率に変換し、それぞれ正しく分類される確率を出力する。また、オーバーフィッティングを避けるためにドロップアウト層を追加することもできる。なお、多層ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の基本構造は周知技術であるため、ここではその詳細な説明を省略する。
【００５７】
＜リコメンド情報＞
次に、図２に示したリコメンド情報の選択の具体例について説明する。図６は、リコメンド情報の選択の具体例についての説明図である。まず、メカレジのデータを元に融資スコアを算出した場合、すなわち、融資スコアのデータ元がメカレジである場合には、「タブレットＰＯＳ＋釣銭機」をリコメンド情報として選択する。リコメンド情報の出力は適宜変更可能であるが、例えば「タブレットＰＯＳと釣銭機の導入により融資スコアが向上します。」などのメッセージを出力すればよい。
【００５８】
また、融資スコアのデータ元が「タブレットＰＯＳ＋釣銭機」である場合には、「銀行口座」をリコメンド情報として選択する。リコメンド情報の出力は、例えば「銀行口座の登録により融資条件が向上します。」などのメッセージを出力すればよい。同様に、融資スコアのデータ元が「銀行口座」である場合には、「クラウド会計」をリコメンド情報として選択する。リコメンド情報の出力は、例えば「クラウド会計の利用により融資条件が向上します。」などのメッセージを出力すればよい。
【００５９】
＜学習済モデルの生成＞
次に、図２に示した学習済モデル生成部３５ａが行う学習済モデルＭの生成の手順について説明する。図７は、図２に示した学習済モデル生成部３５ａの処理手順を示すフローチャートである。
【００６０】
まず、学習済モデル生成部３５ａは、金融機関から融資を受けた事業者の決算書及びトランザクション情報を多層ニューラルネットワークＮに入力し（ステップＳ１０１）、該事業者の分類結果（「優良」、「デフォルト」、「要注意先」のいずれか）を教師データとして教師有り学習を行う（ステップＳ１０２）。
【００６１】
ステップＳ１０２の後、学習済モデル生成部３５ａは、他の事業者のデータが有るか否かを判定し（ステップＳ１０３）、他の事業者のデータが有るならば（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１に移行する。そして、全ての事業者のデータを学習に用いた場合に（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、得られた多層ニューラルネットワークＮを学習済モデルＭとして処理を終了する。
【００６２】
＜融資情報提供装置３０の処理手順＞
次に、図１に示した融資情報提供装置３０の処理手順について説明する。図８は、図１に示した融資情報提供装置３０の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、融資情報提供装置３０は、事業者Ａのトランザクション情報を取得する（ステップＳ２０１）。
【００６３】
その後、事業者Ａの融資スコアを算出する（ステップＳ２０２）。具体的には、事業者Ａのトランザクション情報を学習済モデルＭに入力し、学習済モデルＭから出力される３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を取得し、取得した分類結果から融資スコアを算出する。
【００６４】
その結果、この融資スコアが「０」であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。融資スコアが「０」である場合には（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、所定のエラー処理を行って（ステップＳ２０４）、処理を終了する。事業者Ａの適正な分類結果を取得されておらず、融資スコアを求めることができないためである。
【００６５】
これに対して、融資スコアが「０」以外である場合には（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、融資スコアと記憶部３４から読み出した融資条件情報３４ａとを用いて該金融機関の融資情報を生成する（ステップＳ２０５）。かかる融資情報の生成処理を全ての金融機関について繰り返し（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、全ての金融機関の融資情報の生成を終えたならば（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、リコメンド情報特定部３５ｅは、リコメンド情報テーブル３４ｂを参照してリコメンド情報を特定する（ステップＳ２０７）。その後、通知部３５ｆは、事業者Ａの端末装置１０に対して各金融機関の融資情報とリコメンド情報を通知して（ステップＳ２０８）、上記一連の処理を終了する。
【００６６】
＜融資スコアの算出手順＞
次に、図８のステップＳ２０２に示した融資スコアの算出手順についてさらに具体的に説明する。図９は、図８のステップＳ２０２に示した融資スコアの算出手順を示すフローチャートである。同図に示すように、まず学習済モデルＭに対して事業者Ａのトランザクション情報を入力し（ステップＳ３０１）、学習済モデルＭから出力される確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を取得し、これらの確率から分類結果を取得する。
【００６７】
ここで、３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のいずれか一つが「０．８（８０％）」以上であるか否かを判定し（ステップＳ３０２）、３つの確率が共に「０．８（８０％）」未満である場合には（ステップＳ３０２；Ｎｏ）、分類結果を不定とし（ステップＳ３０３）、融資スコアを「０」とする（ステップＳ３０４）。
【００６８】
これに対して、いずれか一つの確率が「０．８（８０％）」以上である場合には（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、この確率に対応する分類結果を特定し（ステップＳ３０５）、３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の比率等から融資スコアを算出する（ステップＳ３０６）。
【００６９】
＜表示例＞
次に、端末装置１０の所定の表示部に表示される表示内容の一例について説明する。図１０は、図１に示した端末装置１０の表示部に表示される表示内容の一例を示す図である。図１１は、図１０に示した融資スコア推移が操作された場合の表示内容の一例を示す図である。ここでは、事業者ＡがＡＢＣ食堂を経営している場合を示している。
【００７０】
図１０に示すように、事業者Ａの端末装置１０の表示部には、融資スコアが表示されるとともに、複数の金融機関の融資額のうちの最も高額となる融資額を「借入上限額」として表示する。このため、事業者Ａは、この表示内容を視認することにより、いくらまでの融資を受けることができるかを認識することができる。かかる表示を可能にするため、端末装置１０は、複数の金融機関の融資情報の通知を受けたならば、各融資情報に含まれる融資額のうちの最大のものを抽出する処理を行い、融資スコアとともに表示部上に表示する処理を行うことになる。
【００７１】
さらに、端末装置１０は、融資スコア及び借入上限額とともにリコメンド情報を表示する。図１０では、「タブレットＰＯＳと釣銭機の導入により融資スコアが上昇します」と表示した状態を示している。
【００７２】
次に、この表示画面上で「融資スコア推移」の入力枠が押下操作されたならば、図１１に示す表示画面を表示部に表示する。この表示画面には、事業者Ａの融資スコアの時系列的な推移が折れ線グラフとして表示される。事業者Ａは、この融資スコアの推移を視認することにより、ＡＢＣ食堂の時系列的な融資に係る現状を把握することができる。
【００７３】
図１１においても、端末装置１０は、融資スコアの推移とともに、リコメンド情報を表示しており、その内容は「タブレットＰＯＳと釣銭機の導入により融資スコアが上昇します」である。
【００７４】
また、図１０又は図１１の画面上で「融資元一覧」の入力枠が押下操作されたならば、事業者Ａが融資を受けることが可能な融資元一覧が表示される。また、金利面、融資額の面、即日融資面、長期融資面の観点から見た有利な金融機関が表示されるとともに、各金融機関の金利、融資可能額、融資可能日、返済期間、担保の有無などが表示される。これらの情報は、融資情報提供装置３０から通知される融資情報に含まれ、端末装置１０は、これらの情報を融資情報から抽出して表示画面に表示制御する。
【００７５】
上述してきたように、本実施例では、融資情報提供装置３０が、事業者Ａのトランザクション情報を取得し、取得したトランザクション情報に基づいて事業者Ａの融資スコアを算出し、少なくとも融資スコア及び融資条件情報に基づいて、事業者Ａに対する複数の金融機関の融資情報を生成し、生成した複数の金融機関の融資情報とともに融資スコアの信頼度を高めるリコメンド情報を端末装置１０に通知するよう構成したので、事業者Ａは現状と比較してより適正な融資を金融機関から受けることが可能になる。
【００７６】
なお、上記実施例では、トランザクション情報のみを用いて融資スコアの算出を行う場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、判定結果の間違いを学習データとして学習済モデルＭに追加学習させることもできる。例えば、当初は「危険」と判定されたが、その後に「優良」と再判定されたようなケースが該当する。
【００７７】
また、事業者Ａに対する金融機関の融資が実行された後の返済状況又は追加融資の状況をフィードバックして融資スコアを更新することもできる。返済が滞っていない場合や融資を継続して行っている場合は事業者Ａに対する信頼度が高まるためである。
【００７８】
なお、上記の実施例では、トランザクション情報及び事業者Ａの口座情報等からなるトランザクション情報等を用いて融資スコアを算出する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、事業者Ａの口座情報の動きのみを用いて融資スコアを算出することもできる。具体的には、各事業者の年次決算情報及びその融資結果を用いて学習済モデルを生成しておき、この学習済モデルに事業者Ａの口座情報の動きを入力することにより融資スコアを算出することになる。
【００７９】
なお、上記実施例では、多層ニューラルネットワークを用いた深層学習により学習済モデルを生成する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えばランダムフォレスト等の機械学習を用いて学習済モデルを生成することもできる。また、上記実施例では、学習済モデルから３つの確率を出力する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。この他、ルールベースなどを用いてモデルを作成してもよい。
【００８０】
また、上記実施例では、事業者Ａの端末装置１０としてパーソナルコンピュータを用いる場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、スマートフォンやタブレット端末等の携帯端末装置とすることもできる。
【００８１】
なお、上記の実施例で図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
以上のように、本発明に係る融資情報提供システム、融資情報提供装置、融資情報提供方法及び学習済モデルは、事業者が現状と比較してより適正な融資を金融機関から受ける場合に適している。
【符号の説明】
【００８３】
Ａ  融資の対象となる事業者
ＡＡ  事業者の経営する店舗
Ｍ  学習済モデル
Ｎ  多層ニューラルネットワーク
１０  端末装置
１１  メカレジ
１２  タブレットＰＯＳ
１３  釣銭機
１４  店内サーバ装置
３０  融資情報提供装置
３１  入力部
３２  表示部
３３  通信インターフェース部
３４  記憶部
３４ａ  融資条件情報
３４ｂ  リコメンド情報テーブル
３５  制御部
３５ａ  学習済モデル生成部
３５ｂ  トランザクション情報取得部
３５ｃ  融資スコア算出部
３５ｄ  融資情報生成部
３５ｅ  リコメンド情報特定部
３５ｆ  通知部
【図１】
2020160949.tif 000003
【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】
2020160949.tif 000009
【図８】
2020160949.tif 000010
【図９】
2020160949.tif 000011
【図１０】
2020160949.tif 000012
【図１１】
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