(57)【要約】【課題】滞納処理に携わる職員の事務処理作業に要する時間と費用とを削減する。【解決手段】過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する算出部１１０と、算出部１１０が算出したスコアを出力する出力部１２０とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、前記対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する算出部と、
前記算出部が算出したスコアを出力する出力部とを有する情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記算出部は、前記予測式に含まれる説明変数それぞれに、該説明変数に対応した前記属性情報に応じた計数を乗算して前記スコアを算出する情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置において、
前記算出部は、前記説明変数として、前記対象者の過去の納税状況を用いる情報処理装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記出力部は、標準偏差を用いて前記スコアを出力する情報処理装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記学習エンジンは、異種混合学習分析を行う学習エンジンである情報処理装置。
【請求項６】
学習エンジンと情報処理装置とを有し、
前記学習エンジンは、過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて予測式を学習し、
前記情報処理装置は、
前記学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、前記対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する算出部と、
前記算出部が算出したスコアを出力する出力部とを有する予測システム。
【請求項７】
過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、前記対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する処理と、
前記算出したスコアを出力する処理とを行う情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、前記対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する手順と、
前記算出したスコアを出力する手順とを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、予測システム、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年行われている国から地方への税源移譲に伴い、国は、自らの関与を縮小し、地方の権限・責任を拡大し、地方分権を一層推進する政策を進めている。各地方自治体は、行政経営の効率化、世代間の公平化を実現するため、自らの責任で財源を確保する取り組みを行っている。財源を確保するため、各地方自治体は、所定の年度内に、納税者に確実に税金を納めてもらう必要がある。そのため、各地方自治体は、例えば、コンビニエンスストアなどにおいて納税者が納付を行うことができるような納付方法の多角化を図ることで、全体の徴収率を向上させる取り組みも行っている。なお、以下に説明する地方自治体の財源は、地方自治体が歳入として取り扱う住民税に加えて、国民健康保険料、介護保険料、国民年金、保育料、上下水道料金などの各種料金を含む広い概念を指すものする。以下、これらをまとめて、単に税金という。
【０００３】
ところで、すべての納税者が納付期限までに税金の納付を完了することは極めて稀である。納税者の諸事情に伴い、納税者が納付期限までに税金の納付を完了しない、または、税金の納付を完了することができないケースが少なからずある。納税者が税金を滞納した場合、徴収担当者が、その滞納金の徴収を行う難易度は、納税者の事情に応じてそれぞれ異なる。例えば、納税者が納付することを偶々忘れており、納付期限を過ぎてしまった場合などは、徴収担当者は、滞納金の徴収を比較的容易に行うことができる。
【０００４】
これに対して、借金などの何らかの事情により、納税者が納付する能力を失ってしまい、納税者が滞納状態に陥っている場合がある。この場合、徴収担当者が滞納金を徴収することは極めて困難である。また、納税者が、最初から納付意思がないような場合にも、徴収担当者が滞納金を徴収することが困難な場合がある。このような納税者に対し、監督する官公庁等（以下、監督官庁と称する）の公的職員（以下、職員と称する）は、滞納金を徴収するために、納税者へ電話を掛けたり、納税者宅を訪問したりする督促業務を行うことで滞納金の納付を促している。監督官庁の職員は、このような督促業務を、長年積み上げてきた勘と経験に基づいた人海戦術を使って行っている。
【０００５】
特許文献１には、納税者が納付期限内に納付せず、督促状の期限を過ぎ、納付の催告を行った後においてもなお納付しない場合に執られる差押処理の滞納整理に関する業務を、地方自治体と金融機関との間で円滑に行うことを目的とした、以下のような技術が開示されている。その技術は、地方自治体と金融機関との間で滞納処理に関する業務を円滑に行うサービスを提供するサービス会社が、地方自治体の端末から伝送された預金調査依頼データ、差押依頼データを仕分けして、対象となる金融機関の端末に転送する技術である。また、サービス会社が、金融機関の端末から転送された預金調査結果データ、差押結果データを仕分けして、依頼した地方自治体の端末に転送する技術である。
【０００６】
特許文献２には、徴収担当者間における情報伝達をスムーズに行い、納税者の管理を容易に行うことを目的として、以下のような技術が開示されている。その技術は、納付期限内に税金の納付を行うことができなかった納税者が、所定の手続を行うまで管理する滞納者管理システムに関する技術である。滞納者管理システムは、具体的には、滞納状況を管理する滞納状況管理部と、収納の経過を管理する収納経過管理部と、催告書を発行する催告書発行部と、催告書に対する実績を管理する実績管理部と、を備えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第５６９２５８６号公報
【特許文献２】特開２００３−２０３１４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述した勘と経験とに基づいた人海戦術を使った滞納金の督促業務は、納税者の最新の動向を必ずしも反映したものとなっていないという問題点がある。すなわち、勘と経験とに基づいた督促業務は、滞納処理に携わる職員の事務処理作業に多大な時間と費用を要していたにも拘らず、徴収率の向上の決め手を欠くものである。むしろ、勘と経験とに基づいた督促業務は、行政が負担するコストを上昇させ、結果的に、地方自治体の財政を窮地に追い込んでしまうという問題点がある。
また、歳入徴収額を調査・決定したものの、何らかの理由で税金を徴収することができず、今後も税金の徴収の見込みが立たない場合、地方自治体は、滞納金の徴収を諦めざるを得ない。その結果、全国の都道府県市町村において、約１兆５０００億円の未徴収が発生し、毎年不能欠損（税債権の消滅）が起きてしまうという問題点がある。
【０００９】
さらに、地方自治体が税金の徴収を諦めた場合、納付期限内に納付した者と滞納した者との間に不公平感が生じてしまう。その結果、税負担の公平性が失われ、公正な社会を実現することができなくなるという問題点がある。
特許文献１に開示されている技術は、督促業務を行っても滞納をし続ける滞納者に対する差押処理を円滑に進めるための技術である。また、特許文献２に開示されている技術は、徴収者側において滞納者の情報管理をスムーズに行うための技術である。したがって、これらの文献に開示された技術では、上記課題を解決することはできない。
【００１０】
本発明の目的は、上述した課題を解決する情報処理装置、予測システム、情報処理方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の情報処理装置は、
過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、前記対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する算出部と、
前記算出部が算出したスコアを出力する出力部とを有する。
また、本発明の予測システムは、
学習エンジンと情報処理装置とを有し、
前記学習エンジンは、過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて予測式を学習し、
前記情報処理装置は、
前記学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、前記対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する算出部と、
前記算出部が算出したスコアを出力する出力部とを有する。
また、本発明の情報処理方法は、
過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、前記対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する処理と、
前記算出したスコアを出力する処理とを行う。
また、本発明のプログラムは、
コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、前記対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する手順と、
前記算出したスコアを出力する手順とを実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように、本発明においては、滞納処理に携わる職員の事務処理作業に要する時間と費用とを削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の情報処理装置の第１の実施の形態を示す図である。
【図２】図１に示した情報処理装置における情報処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の情報処理装置の第２の実施の形態を示す図である。
【図４】図３に示した情報処理装置の内部構成の一例を示す図である。
【図５】図３に示したデータベース３０１に格納された対応付けの一例を示す図である。
【図６】図３に示したデータベース４０１に格納された納税者データの一例を示す図である。
【図７】図３に示した異種混合学習エンジンが条件に応じて予測式を出力するための分岐の一例を示す図である。
【図８】図３に示した異種混合学習エンジンが出力した予測式に対して用いる説明変数の一例を示す図である。
【図９】図４に示した算出部における予測式に含まれる説明変数に対する計数の設定の一例を説明するための図である。
【図１０】図４に示した出力部が出力したスコアの一例を示す図である。
【図１１】図３に示した予測システムにおける情報処理方法を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
（第１の実施の形態）
【００１５】
図１は、本発明の情報処理装置の第１の実施の形態を示す図である。本形態における情報処理装置１００は図１に示すように、算出部１１０と、出力部１２０とを有する。図１には、本形態における情報処理装置が具備する構成要素のうち、本実施の形態に関わる主要な構成要素の一例を示す。
【００１６】
算出部１１０は、過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する。
出力部１２０は、算出部１１０が算出したスコアを出力する。
【００１７】
以下に、図１に示した情報処理装置１００における情報処理方法について説明する。図２は、図１に示した情報処理装置１００における情報処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【００１８】
まず、算出部１１０は、過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、対象者が本年度に滞納なく納税する確率であるスコアを算出する（ステップＳ１）。続いて、出力部１２０は、算出部１１０が算出したスコアを出力する（ステップＳ２）。
【００１９】
このように、情報処理装置１００は、過去の対応状況を示す対応情報に基づいて学習エンジンが学習した予測式と、対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、対象者のスコアを算出して出力する。そのため、スコアに応じて納税の効率的な督促を行うことができる。
（第２の実施の形態）
【００２０】
図３は、本発明の情報処理装置の第２の実施の形態を示す図である。図３に示すように、本形態における情報処理装置１０１は、データベース３０１と接続された異種混合学習エンジン２０１と、データベース４０１と接続された予測システムに含まれている。
【００２１】
図４は、図３に示した情報処理装置１０１の内部構成の一例を示す図である。図３に示した情報処理装置１０１は図４に示すように、算出部１１１と、出力部１２１とを有する。なお、図４には、本形態における情報処理装置１０１が具備する構成要素のうち、本実施の形態に関わる主要な構成要素の一例を示す。
【００２２】
算出部１１１は、データベース３０１に格納された過去の納税状況を示す情報である対応情報に基づいて異種混合学習エンジン２０１が学習した予測式と、データベース４０１に格納された対象者の属性情報に応じた計数とを用いて、対象者のスコアを算出する。このスコアは、対象者が本年度に滞納なく納税する確率である。算出部１１１は、予測式に含まれる説明変数それぞれに、その説明変数に対応した属性情報に応じた計数を乗算してスコアを算出する。算出部１１１は、説明変数として、対象者の過去の納税状況を用いる。この算出方法の詳細については、後述する。
出力部１２１は、算出部１１１が算出したスコアを出力する。出力部１２１は、標準偏差を用いてスコアを出力するものであっても良い。なお、出力部１２１が出力したスコアは、国民健康保険料、税金、保育料、国民年金、ＮＨＫ受信料等、納付が義務付けられている料金が滞納されている場合に、その納付を催促する場合に参考とできるデータとなる。
【００２３】
データベース３０１は、納税者ごとの過去の対応状況（納税状況）を示す対応情報を格納する。ここで、データベース３０１は、納税者の氏名、住所、性別、生年月日（年齢）、世帯人数等、納税者のプロフィールとなる個人情報を格納するテーブルと、納税者が納める税金の額や納付した額等、納税者の納税状況を格納するテーブルとを有する。データベース３０１は、正規化されたこれらのテーブルに格納された値の欠損値の補正や、生年月日からその納税者の年代に変換し、表間結合（ＶＩＥＷ）を用いて加工した説明変数で必要な項目を抽出し、対応付けを行う。
【００２４】
図５は、図３に示したデータベース３０１に格納された対応付けの一例を示す図である。図３に示したデータベース３０１は図５に示すように、対象者（納税者）の氏名と、住所と、性別と、年齢と、世帯人数と、前年度までの納税状況とが対応付けられて格納されている。データベース３０１に対象者の所得の種類についても対応付けられていても良い。
【００２５】
異種混合学習エンジン２０１は、過去の対応状況（納税状況）を示す対応情報に基づいて算出モデルとなる予測式を学習する、異種混合学習分析を行う学習エンジン（例えば、ＮＥＣ技報  Ｖｏｌ．６５  Ｎｏ．２／２０１２参照）である。異種混合学習エンジン２０１は、異種混合学習分析を行うものに限らず、過去のデータに基づいて統計的な学習を行う一般的な学習エンジンであっても良い。例えば、異種混合学習エンジン２０１は、以下のような処理を行う。異種混合学習エンジン２０１は、データベース３０１から、納税者である対象者の属性情報を読み出す。ここで、データベース３０１が、対象者と、対象者の属性とをあらかじめ記録しており、異種混合学習エンジン２０１からの指示に基づいて、対象者とその対象者が有している属性とを対応付ける加工を行うようにしてもよい。この場合、その加工を行ったデータを、データベース３０１が異種混合学習エンジン２０１に対して入力する。異種混合学習エンジン２０１は、データベース３０１から読み出した対象者とその対象者の属性情報とを用いて、ある地方自治体における対象者の過去の税金の納付状況の分析を行う。この分析は、例えば、ある属性と、その属性を有している住民の数とを回帰分析する。具体的には、税金の納付期限日を過ぎ、督促状を送付する送付開始日から１００日目が経過するまでの間に税金を納付する累積納付者数を回帰分析するものであっても良い。異種混合学習エンジン２０１は、回帰分析の一例である異種混合学習エンジンを用いた分析を行うようにしても良い。
【００２６】
なお、異種混合学習エンジン２０１に入力される説明変数として、例えば、以下の情報がある。
（１）滞納者の住民・世帯情報
年代、性別、続柄、世帯人数、住民種類（住民登録者、転出者、死亡者）等
（２）滞納者の所得情報
過去の所得金額、所得の増減、所得種類、控除種類等
（３）滞納者の課税状況
過去の個人市県民税課税状況、固定資産税課税状況等
（４）滞納者の納税状況
過去の各税目ごとの納税状況、未納状況等
（５）滞納者の処分状況
督促状発送の有無、滞納処分の有無等
【００２７】
データベース４０１は、納税者データを記録する。納税者データとは、例えば、対象者ごとの、税目および年度単位の納税状況である。
【００２８】
図６は、図３に示したデータベース４０１に格納された納税者データの一例を示す図である。図３に示したデータベース４０１には図６に示すように、対象者（納税者）である住民にあらかじめ付与された識別情報である住民Ｎｏ．と、税目と、納税すべき年度と、税額と、納付額と、納付日と、督促状発行有無と、催告書発行有無と、差押有無とが対応付けられて格納されている。これらの項目の内容は、監督官庁である地方公共団体等の職員が入力するものであっても良い。
【００２９】
例えば、図６に示すように、住民Ｎｏ．「１００」と、税目「住民税」と、年度「Ｈ３０」と税額「１０，０００」と、納付額「１０，０００」と、納付日「Ｈ３０．１．１５」と、督促状発行有無「無」と、催告書発行有無「無」と、差押有無「無」とが対応付けられて格納されている。これは、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者の平成３０年度の住民税１０，０００円が平成３０年１月１５日に納付され、督促状も催告書も発行されず、差押もなかったことを示している。
また、住民Ｎｏ．「１００」と、税目「住民税」と、年度「Ｈ２９」と税額「１１，０００」と、納付額「０」と、納付日「Ｎｕｌｌ」と、督促状発行有無「有」と、催告書発行有無「無」と、差押有無「無」とが対応付けられて格納されている。これは、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者の平成２９年度の住民税１１，０００円は納付されず、督促状が発行され、催告書は発行されず、差押はなかったことを示している。
また、住民Ｎｏ．「１００」と、税目「住民税」と、年度「Ｈ２８」と税額「１２，０００」と、納付額「０」と、納付日「Ｎｕｌｌ」と、督促状発行有無「有」と、催告書発行有無「有」と、差押有無「有」とが対応付けられて格納されている。これは、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者の平成２８年度の住民税１２，０００円は納付されず、督促状および催告書が発行され、差押があったことを示している。
また、住民Ｎｏ．「１００」と、税目「固定資産税」と、年度「Ｈ２９」と税額「３０，０００」と、納付額「１５，０００」と、納付日「Ｈ２９．１２．１」と、督促状発行有無「有」と、催告書発行有無「有」と、差押有無「無」とが対応付けられて格納されている。これは、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者の平成２９年度の固定資産税３０，０００円のうち１５，０００円が平成２９年１２月１日に納付され、督促状および催告書が発行され、差押はなかったことを示している。
また、住民Ｎｏ．「１００」と、税目「固定資産税」と、年度「Ｈ２８」と税額「３０，０００」と、納付額「０」と、納付日「Ｎｕｌｌ」と、督促状発行有無「有」と、催告書発行有無「有」と、差押有無「有」とが対応付けられて格納されている。これは、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者の平成２８年度の固定資産税３０，０００円は納付されず、督促状および催告書が発行され、差押があったことを示している。
また、住民Ｎｏ．「２００」と、税目「住民税」と、年度「Ｈ３０」と税額「２０，０００」と、納付額「２０，０００」と、納付日「Ｈ３０．２．１」と、督促状発行有無「無」と、催告書発行有無「無」と、差押有無「無」とが対応付けられて格納されている。これは、住民Ｎｏ．２００が付与された対象者の平成３０年度の住民税２０，０００円が平成３０年２月１日に納付され、督促状も催告書も発行されず、差押もなかったことを示している。
【００３０】
以下に、図３に示した異種混合学習エンジン２０１が出力する予測式の作成モデルについて説明する。図７は、図３に示した異種混合学習エンジン２０１が条件に応じて予測式を出力するための分岐の一例を示す図である。
【００３１】
例えば、前年度の徴収区分が特別徴収であるかどうかに応じて予測式は分岐する（ステップＳ１１）。前年度の徴収区分が特別徴収でない場合、異種混合学習エンジン２０１はモデルとして予測式１３を出力する。一方、前年度の徴収区分が特別徴収である場合、前年度の住民税の納税について催告があったかどうかに応じて予測式は分岐する（ステップＳ１２）。前年度の住民税の納税について催告がなかった場合、異種混合学習エンジン２０１は予測式１０を出力する。一方、前年度の住民税の納税について催告があった場合は、異種混合学習エンジン２０１は予測式９を出力する。
【００３２】
図８は、図３に示した異種混合学習エンジン２０１が出力した予測式に対して用いる説明変数の一例を示す図である。図８に示すように、各予測式に応じて、用いる説明変数が決まっている。また、各予測式に応じて、説明変数の値も決まっている。
例えば図８に示すように、異種混合学習エンジン２０１が出力する予測式９については、用いる説明変数は「前年度住民税未納あり」、「過去差押あり」および「ｂｉａｓ」である。ここで、「ｂｉａｓ」は、変数によらない固定値（他の値との間で調整を行う値）である。予測式９において用いられる説明変数の値はそれぞれ、「前年度住民税未納あり」が「−１．８９」であり、「過去差押あり」が「−０．９５」であり、「ｂｉａｓ」が「−１．０５」である。
また、異種混合学習エンジン２０１が出力する予測式１０については、用いる説明変数は「世帯人数」、「×××市民である」、「前年度住民税督促なし」、「前々年度住民税督促なし」、「前々年度住民税催告なし」、「前々年度資産税督促あり」、「過去猶予あり」、「過去執行停止なし」、「過去差押なし」、「性別ＣＤ２（女性）」、「２０歳代」および「ｂｉａｓ」である。また、予測式１０において用いられる説明変数の値はそれぞれ、「世帯人数」が「０．０８」であり、「×××市民である」が「０．７５」であり、「前年度住民税督促なし」が「−０．６５」であり、「前々年度住民税督促なし」が「−０．３７」であり、「前々年度住民税催告なし」が「１．２４」であり、「前々年度資産税督促あり」が「０．５２」であり、「過去猶予あり」が「−０．８９」であり、「過去執行停止なし」が「０．７０」であり、「過去差押なし」が「１．２８」であり、「性別ＣＤ２（女性）」が「０．２３」であり、「２０歳代」が「−０．２４」であり、「ｂｉａｓ」が「−２．５０」である。
また、異種混合学習エンジン２０１が出力する予測式１３については、用いる説明変数は「ｂｉａｓ」のみである。予測式１３において用いられる説明変数の値は、「ｂｉａｓ」が「−３．８５」である。
【００３３】
図８に示した各説明変数の値は、絶対値が大きいほどその判別に寄与するものである。また、各説明変数の値は、正の数であれば、納税する側（納税者が税金を納付する確率を上げる方）に寄与し、負の数であれば、納税しない側（納税者が税金を納付する確率を下げる方）に寄与するものである。
【００３４】
以下に、図４に示した算出部１１１における予測式に含まれる説明変数に対する計数の設定について説明する。図９は、図４に示した算出部１１１における予測式に含まれる説明変数に対する計数の設定の一例を説明するための図である。図９に示すように、各説明変数に対して、対象者の属性情報に応じてその値（計数）が決まっている。ここでは、図６に示したデータを例に挙げて説明する。例えば、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者は、前年度の住民税が未納であるため、説明変数の「前年度住民税未納あり」に対する計数は「１」が設定される。また、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者は、前年度の住民税の督促状の発行があるため、説明変数の「前年度住民税督促なし」に対する計数は「０」が設定される。また、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者は、前々年度の住民税の督促状の発行があるため、説明変数の「前々年度住民税督促なし」に対する計数は「０」が設定される。また、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者は、前々年度の住民税の催告書の発行があるため、説明変数の「前々年度住民税催告なし」に対する計数は「０」が設定される。また、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者は、前々年度の固定資産税の督促状の発行があるため、説明変数の「前々年度資産税督促あり」に対する計数は「１」が設定される。また、住民Ｎｏ．１００が付与された対象者は、過去に差押があるため、説明変数の「過去差押あり」に対する計数は「１」が設定される。
【００３５】
このように説明変数に対する計数が設定されると、算出部１１１はその設定された計数を予測式に当てはめる。例えば、異種混合学習エンジン２０１が予測式９を出力した場合、目的変数を算出する式が
目的変数＝（−１．８９×「前年度住民税未納あり」の計数）＋（−０．９５×「過去差押あり」の計数）＋（−１．０５：Ｂｉａｓ固定値）
となり、算出部１１１は、この計数に図９に示した説明変数に対する計数を当てはめ、
目的変数＝（−１．８９×１）＋（−０．９５×１）＋（−１．０５：Ｂｉａｓ固定値）
となる。したがって、算出部１１１はスコアとして、
目的変数＝−１．８９−０．９５−１．０５＝−３．８９
を算出する。
【００３６】
出力部１２１は、算出部１１１が算出したスコアを出力するが、上述したような目定変数そのものを出力しても、監督官庁の職員等、そのスコアを確認する者は、対象者の本年度に滞納なく納税する確率として把握することが容易でない場合がある。そこで、出力部１２１は、算出部１１１が算出した値を、標準偏差を用いて出力する。
【００３７】
図１０は、図４に示した出力部１２１が出力したスコアの一例を示す図である。図１０に示すように、出力部１２１は、対象者のスコアを一覧表示するものであっても良い。図１０に示した例では、出力部１２１は算出部１１１が算出したスコアを標準偏差を用いて出力したものである。図１０に示すように、出力部１２１は、対象者に固有に付与されたＩＤ、住所、氏名およびスコアを対応付けて出力する。
例えば、図１０に示すように、出力部１２１は、ＩＤ＝１が付与された○○市に居住の山田太郎さんのスコアは９０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝２が付与された○○市に居住の鈴木一郎さんのスコアは８０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝３が付与された○○市に居住の佐藤愛子さんのスコアは７５であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝４が付与された○○市に居住の高橋一子さんのスコアは５０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝５が付与された○○市に居住の斉藤正さんのスコアは４０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝６が付与された○○市に居住の中川和夫さんのスコアは１０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝７が付与された○○市に居住の渡辺弘さんのスコアは５であることを出力する。
【００３８】
図１０に示したスコアの例のように、今年の納税者が仮に７名であったとすると、山田太郎さんの納付確率は最も高いスコア９０である。次に、鈴木一郎さんの納付確率はスコア８０であり、佐藤愛子さんの納付確率はスコア７５である。この３名の納付確率は高（Ｈ）スコアである。したがって、この３名は納税に対するモチベーションが高いと予想される。そのため、監督官庁の職員は、この３名に対しては、何ら対応する必要がない。仮に、監督官庁の職員が何らかの対応を行う必要があるとしても、監督官庁の職員がこの３名に対して電話をかけさえすれば、この３名から税金を確実に徴収することができると考えられる。
【００３９】
一方、高橋一子さんの納付確率はスコア５０であり、斉藤正さんの納付確率はスコア４０である。この２名の納付確率は中（Ｍ）スコアである。したがって、この２名は、納付に対するモチベーションが若干低いと予想される。そのため、監督官庁の職員は、この２名に対しては、何らかの動機付けとなる対応をとる必要がある。例えば、監督官庁の職員は、電話を用いた督促業務をある程度の高い頻度で行うことが考えられる。この２名に対して納付の動機付けさえ植え付けることができれば、監督官庁の職員は、この２名から税金を徴収することができると考えられる。
【００４０】
また、中川和夫さんの納付確率はスコア１０であり、渡辺弘さんの納付確率はスコア５である。この２名の納付確率は低（Ｌ）スコアである。したがって、この２名は、納付に対するモチベーションがかなり低いと予想される。そのため、監督官庁の職員は、この２名に対しては、相当の動機付けとなる対応を行う必要がある。例えば、監督官庁の職員は、この２名の自宅を頻繁に訪問するなどといった督促業務を行うことが考えられる。この２名に対して納付の動機付けを植え付けるためには、監督官庁の職員が個別に対応する必要があり、動機付けを植え付けることができない場合には、監督官庁の職員は、この２名から税金を徴収することができない可能性がある。
【００４１】
以下に、図３に示した予測システムにおける情報処理方法について説明する。図１１は、図３に示した予測システムにおける情報処理方法を説明するためのフローチャートである。
【００４２】
まず、算出部１１１は、異種混合学習エンジン２０１が出力した予測式およびデータベース４０１に格納されている対象者（納税者）の属性情報に基づいて、予測式に含まれる説明変数を選択する（ステップＳ２１）。算出部１１１は、選択した説明変数それぞれに属性情報に応じた計数を乗算して対象者ごとのスコアを算出する（ステップＳ２２）。すると、出力部１２１は、スコアを標準偏差の値に変換する（ステップＳ２３）。続いて、出力部１２１は、スコア（標準偏差）を出力する（ステップＳ２４）。
【００４３】
このように、本実施形態における情報処理装置１０１は、異種混合学習エンジン２０１が学習して出力した予測式に含まれる説明変数に、その説明変数に対応した属性情報に応じた計数を乗算することで、その対象者が本年度に滞納なく納税する確率をスコアとして算出する。これにより、監督官庁の職員は、対象者（納税者）のスコアに応じた督促業務を効率的に行うことができる。
【００４４】
なお、図１０では、対象者が７名の場合を例示しているが、対象者は任意の数とすることができることは言うまでもない。また、図１０に示した例では、対象者のスコアが高い順に表しているが、対象者の表し方は、スコアの高い順に限定されない。さらに、出力部１２１は、図１０に示した納税確率予測結果（スコア）を、ディスプレイなどの表示装置に表示させたり、プリンタなどの印刷装置を用いて印刷したりしてもよい。納付確率予測結果（スコア）を視認することができる方法であれば、如何なる方法を用いても良い。
【００４５】
なお、図３に示したデータベース３０１に格納されているデータを更新していくことで、データベース３０１に格納されているデータの精度を高くすることができる。例えば、異種混合学習エンジン２０１は、情報処理装置１０１が算出したスコア（確率）と実際の納税率（滞納率）とを比較し、その差があらかじめ設定された閾値を超えている場合、説明変数および予測式を見直すものであっても良い。
【００４６】
以上、各構成要素に各機能（処理）それぞれを分担させて説明したが、この割り当ては上述したものに限定しない。また、構成要素の構成についても、上述した形態はあくまでも例であって、これに限定しない。また、各実施の形態を組み合わせたものであっても良い。
【００４７】
上述した各構成要素が行う処理は、目的に応じてそれぞれ作製された論理回路で行うようにしても良い。また、処理内容を手順として記述したコンピュータプログラム（以下、プログラムと称する）を各構成要素を具備した装置（以下、情報処理装置と称する）にて読取可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを情報処理装置に読み込ませ、実行するものであっても良い。情報処理装置にて読取可能な記録媒体とは、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリなどの移設可能な記録媒体の他、情報処理装置に内蔵されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）等を指す。この記録媒体に記録されたプログラムは、情報処理装置に設けられたＣＰＵにて読み込まれ、ＣＰＵの制御によって、上述したものと同様の処理が行われる。ここで、ＣＰＵは、プログラムが記録された記録媒体から読み込まれたプログラムを実行するコンピュータとして動作するものである。
【符号の説明】
【００４８】
１００，１０１    情報処理装置
１１０，１１１    算出部
１２０，１２１    出力部
２０１    異種混合学習エンジン
３０１，４０１    データベース
【図１】
2020021150.tif 000003
【図２】
2020021150.tif 000004
【図３】
2020021150.tif 000005
【図４】
2020021150.tif 000006
【図５】
2020021150.tif 000007
【図６】
2020021150.tif 000008
【図７】
2020021150.tif 000009
【図８】
2020021150.tif 000010
【図９】
2020021150.tif 000011
【図１０】
2020021150.tif 000012
【図１１】
2020021150.tif 000013