(57)【要約】【課題】滞納者に対する催告事務の効率を飛躍的に向上させる。【解決手段】過去の電話の応答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、対象者が電話に応答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】
過去の電話の応答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、前記対象者が電話に応答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、前記対象者の収入形態と、架電先を示す架電先情報と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、
前記算出部は、前記スコアが最も高い時間帯を算出する情報処理装置。
【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６】
請求項１から５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７】
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、過去の電話の応答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、前記対象者が電話に応答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８】
過去の電話の応答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、前記対象者が電話に応答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９】
コンピュータに、
過去の電話の応答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、前記対象者が電話に応答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】
オペレータが、成約が見込まれる顧客に対して電話を直接かけて、商品やサービスの説明を行う営業活動として、アウトバウンド（発信）業務が知られている。アウトバンド（発信）業務は、主としてＢｔｏＣ（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ｔｏ  Ｃｏｎｓｕｍｅｒ）、すなわち、企業が一般消費者を対象にビジネスを行うものである。近年では、電話などの通信手段を使用して顧客と接触を図り、商品やサービスの販売促進活動を行うマーケティング手法が用いられている。
【０００３】
このようなアウトバンド（発信）業務の効率化を図るため、オペレータが配置されているコールセンターでは、顧客の電話番号を蓄積するに留まらず、過去の通話履歴、顧客の年代、性別、住所、職業、顧客本人に対して電話が繋がり易い時間帯、曜日などを管理している。さらに、コールセンターでは、複数の電話番号（例えば、固定電話と携帯電話）を所持する顧客に対しては、時間帯、曜日毎に、顧客本人に対して電話が繋がり易い電話番号も管理している。
【０００４】
コールセンターから応答して欲しい顧客本人に対して直接電話をかける業務は、上述したオペレータが行う営業活動のみならず、税金を一例とする公共料金の滞納者に対する催告事務においても行われている。この点について簡単に説明する。近年行われている国から地方への税源移譲に伴い、国は、国の関与を縮小し、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、納税者に対して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。
【０００５】
しかしながら、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。
【０００６】
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、滞納者へ電話をかける催告事務を行うことで滞納金の納付を促している。
【０００７】
この電話をかけて行う催告事務は、監督官庁が保有している納税者の過去の通話履歴、納税者の年代、性別、住所、職業などの個人情報に基づいて予測した納税者本人に対して電話が繋がり易いタイミング（時間帯、曜日）を、監督官庁の職員が活用して行っている。さらに、電話をかけて行う催告事務は、納税者が複数の電話番号（例えば、固定電話と携帯電話）を所持する場合には、時間帯、曜日毎に、納税者本人に対して電話が繋がり易い電話番号を、監督官庁の職員が活用して行っている。これは、かけた電話に対して滞納者本人が応対すると、高い確率で納付行為が行われるという長年積み上げてきた経験則に基づくものである。
【０００８】
特許文献１には、滞納者に対して、滞納者毎に最適な督促・徴収方法を選択することで、督促・徴収業務の効率を向上させる技術が開示されている。具体的には、滞納者の属性データと滞納状況データとに基づいて、滞納者に対する納付の督促手順を決定して実行する督促手順決定部を備えた督促業務管理システムに関する技術である。そして、督促手順決定部は、滞納者が納付を完了すると実行を中止し、納付期限から所定の日数が経過すると、徴収計画データを作成することとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００８−２６９３３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した納税者へ電話をかけて行う催告事務は、監督官庁が保有している納税者の過去の電話応答率を活用し、納税者に対して電話をかけることとしている。すなわち、監督官庁が保有している納税者の過去の電話応答率とは、職員が納税者本人に対して催告事務を行い、納税者本人に繋がったか否かを記録したデータを分析したものである。したがって、納税者の過去の電話応答率は、納税者毎に特化した情報、すなわち、納税者の収入の有無、収入の内訳、納税者に対する過去の交渉履歴などの情報を、必ずしも反映したものとはなっていない。その結果、監督官庁の職員が電話をかけて行う催告事務を行ったとしても、納税者本人の応答率が必ずしも高いとはいえず、催告事務が効率的に行われていないという問題点がある。
【００１１】
また、特許文献１に開示されている技術では、属性データと滞納状況データとに基づいて決定された督促手順を、滞納者の応対履歴データに基づいて修正を行っている。しかしながら、この滞納者の応対履歴データに基づいて行われる督促手順の修正は、画一的に予め定められたテーブルに基づいて行っている。したがって、滞納者側の状況が多様化している場合、必ずしも最適な督促手順を決定しているとは限らないものである。その結果、滞納者へ電話をかけて行う催告事務の効率を飛躍的に向上させることはできないという問題点がある。
【００１２】
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】
【００１３】
本発明の情報処理装置は、
過去の電話の応答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、前記対象者が電話に応答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、過去の電話の応答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、前記対象者が電話に応答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、
過去の電話の応答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、前記対象者が電話に応答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、
過去の電話の応答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、前記対象者が電話に応答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】
【００１４】
以上説明したように、本発明においては、滞納者に対する催告事務の効率を飛躍的に向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【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に格納された対応情報の一例を示す図である。
【図６】図３に示したデータベース３０１に格納された対応情報の他の例を示す図である。
【図７】図３に示したデータベース３０１に格納された対応情報の他の例を示す図である。
【図８】図３に示したデータベース３０１に格納された対応情報の他の例を示す図である。
【図９】図３に示したデータベース３０１に格納された対応情報の他の例を示す図である。
【図１０】図３に示したデータベース４０１に格納された対象者の属性情報の一例を示す図である。
【図１１】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１２】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１３】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１４】図３に示した予測システム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。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
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）
【００１７】
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。
【００１８】
算出部１１０は、過去の電話の応答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、対象者が電話に応答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。
【００１９】
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。
【００２０】
まず、算出部１１０は、過去の電話の応答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、対象者が電話に応答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）。
【００２１】
このように、過去の電話の応答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、対象者が電話に応答する確率である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）
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
算出部１１１は、データベース３０１に格納された過去の電話の応答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、対象者が電話に応答する確率である。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、対象者の収入形態と、架電先を示す架電先情報とを用いるものであっても良い。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電話をかける場合に参考とできるデータとなる。
【００２５】
データベース３０１は、過去の対応状況（交渉履歴）を示す対応情報を格納する。データベース３０１は、過去の対応状況として、納税者それぞれの過去の交渉履歴に加えて、その交渉履歴から異種混合学習エンジン２０１が学習した統計情報、例えば、納税者の性別や年齢層、所得種類、収入額、架電の時間帯、架電の曜日、交渉した電話が携帯電話なのか自宅の固定電話なのか等に応じた電話の応答率を記憶する。
【００２６】
図５は、図３に示したデータベース３０１に格納された対応情報の一例を示す図である。図３に示したデータベース３０１には図５に示すように、対象者の氏名と、性別と、年齢と、所得の種類と、前年度までの電話の応答状況とが対応付けられて格納されている。
【００２７】
図６は、図３に示したデータベース３０１に格納された対応情報の他の例を示す図である。図３に示したデータベース３０１には図６に示すように、電話をかけた時刻（架電時刻）に応じて、本人の応答率が、男性の携帯電話における本人の応答率と、女性の携帯電話における本人の応答率と、男性の自宅の固定電話における本人の応答率と、女性の自宅の固定電話における本人の応答率とについて格納されている。この対応情報を用いることで、本人の応答率の高い時間帯を把握することができる。また、この対応情報を用いることで、性別に応じて携帯電話にかけた方が本人の応答率が高いのか、自宅の固定電話にかけた方が本人の応答率が高いのかを把握することができる。図６に示した例では、男性については、自宅の固定電話にかけるよりも携帯電話にかけた方が本人の応答率が高いことがわかる。また、女性については、時間帯にもよるが自宅の固定電話にかける場合と携帯電話にかける場合とで本人の応答率にあまり差が無いことがわかる。また、男性については、９時に電話をかけると、本人の応答率が高いことがわかる。また、女性については、９時または１８時に電話をかけると、本人の応答率が高いことがわかる。
【００２８】
図７は、図３に示したデータベース３０１に格納された対応情報の他の例を示す図である。図３に示したデータベース３０１には図７に示すように、電話をかけた時刻に応じて、本人へ電話をかけた回数と、本人が応答した回数と、本人の応答率とが格納されている。この対応情報を用いることで、本人の応答率の高い時間帯を把握することができる。図７に示した例では、９時に電話をかけると、本人の応答率が高いことがわかる。また、１１時や１５時、１６時には何度も電話をかけた割には、本人が応答した回数が少ないことがわかる。つまり、１１時や１５時、１６時に電話をかけても、納税する督促を行う効率が悪いことがわかる。
【００２９】
図８は、図３に示したデータベース３０１に格納された対応情報の他の例を示す図である。図３に示したデータベース３０１には図８に示すように、電話をかけた曜日に応じて、本人へ電話をかけた回数と、本人が応答した回数と、本人の応答率とが格納されている。この対応情報を用いることで、本人の応答率の高い曜日を把握することができる。図８に示した例では、日曜日に電話をかけると、本人の応答率が高いことがわかる。また、月曜日や火曜日には何度も電話をかけた割には、本人が応答した回数が少ないことがわかる。つまり、月曜日や火曜日に電話をかけても、納税する督促を行う効率が悪いことがわかる。
【００３０】
図９は、図３に示したデータベース３０１に格納された対応情報の他の例を示す図である。図３に示したデータベース３０１には図９に示すように、対象者の年齢層に応じて、本人へ電話をかけた回数と、本人が応答した回数と、本人の応答率とが格納されている。この対応情報を用いることで、本人の応答率の高い世代（年齢層）を把握することができる。図９に示した例では、年齢の高い年齢層は、本人の応答率が高いことがわかる。つまり、年齢の若い年齢層の対象者については、納税する督促を行う効率が悪いことがわかる。
【００３１】
また、データベース３０１には、そのほかに対象者の所得の種類や収入の額等に応じた応答率を格納する。
【００３２】
異種混合学習エンジン２０１は、過去の対応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、データベース３０１が、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。
【００３３】
なお、異種混合学習エンジン２０１に投入される説明変数として、例えば以下の情報がある。
（１）住民・世帯情報
年代、性別等
（２）滞納者の所得情報
所得種類等
（３）交渉結果情報
架電曜日、時間、架電先（携帯電話、自宅固定電話）等
【００３４】
データベース４０１は、電話をかける対象者（納税者）の属性情報を格納する。この属性情報は、対象者の年齢、性別、所得の種類等である。
【００３５】
図１０は、図３に示したデータベース４０１に格納された対象者の属性情報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１０に示すように、対象者の氏名と、性別と、年齢と、所得の種類（例えば、給与収入なのか年金収入なのか等）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。
【００３６】
以下に、図４に示した異種混合学習エンジン２０１における予測式の作成モデルについて説明する。図１１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。
【００３７】
例えば、納税者が８０歳未満であるかどうかに応じて予測式は分岐する（ステップＳ１１）。納税者が８０歳以上である場合、異種混合学習エンジン２０１は予測式６をモデルとして出力する。一方、納税者が８０歳未満である場合、納税者が２０歳未満であるかどうかに応じて予測式は分岐する（ステップＳ１２）。納税者が２０歳以上である場合、異種混合学習エンジン２０１は予測式２をモデルとして作成する。一方、納税者が２０歳未満である場合、納税者に対して１１時から１３時以外に電話で交渉するかどうかに応じて予測式は分岐する（ステップＳ１３）。納税者に対して１１時から１３時以外に電話で交渉する場合、異種混合学習エンジン２０１は予測式０をモデルとして出力する。一方、納税者に対して１１時から１３時に電話で交渉する場合、異種混合学習エンジン２０１は予測式１をモデルとして出力する。
【００３８】
図１２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１２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１２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０については、用いる説明変数は対象者の給与形態を示す「給与収入」および「年金収入」と、架電先を示す架電情報である「携帯電話への架電」と、「ｂｉａｓ」とである。この給与収入、年金収入および携帯電話への架電等は、対象者本人の応答率との関連性が強いものである。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０において用いられる説明変数の値はそれぞれ、「給与収入」が「−０．２２」であり、「年金収入」が「０．２２」であり、「携帯電話への架電」が「１．０５」であり、「ｂｉａｓ」が「−０．４１」である。
また、異種混合学習エンジン２０１が出力する予測式１については、用いる説明変数は「年金収入」、「携帯電話への架電」および「ｂｉａｓ」である。予測式１において用いられる説明変数の値はそれぞれ、「年金収入」が「０．３２」であり、「携帯電話への架電」が「１．２２」であり、「ｂｉａｓ」が「−０．５０」である。
また、異種混合学習エンジン２０１が出力する予測式２については、用いる説明変数は「ｂｉａｓ」のみである。予測式２において用いられる説明変数の値は、「ｂｉａｓ」が「−０．５５」である。
また、異種混合学習エンジン２０１が出力する予測式６については、用いる説明変数は「ｂｉａｓ」のみである。予測式６において用いられる説明変数の値は、「ｂｉａｓ」が「１．３１」である。
【００３９】
図１２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、応答する側（本人が電話に応答する確率を上げる方）に寄与し、負の数であれば、応答しない側（本人が電話に応答する確率を下げる方）に寄与するものである。
【００４０】
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への計数の設定について説明する。例えば、異種混合学習エンジン２０１が予測式０を出力した場合、目的変数を算出する式が
目的変数＝（−０．２２×「給与収入」の計数）＋（０．２２×「年金収入」の計数）＋（１．０５×「携帯電話への架電」の計数）＋（−０．４１：Ｂｉａｓ固定値）
となり、算出部１１１はこの計数に説明変数に対する計数を設定する。対象者に給与収入があり、年金収入がなく、携帯電話への架電を行う場合、「給与収入」の計数は「１」となり、「年金収入」の計数は「０」となり、「携帯電話への架電」の計数は「１」となる。これらの計数を当てはめると、
目的変数＝（−０．２２×１）＋（０．２２×０）＋（１．０５×１）＋（−０．４１：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＝−０．２２＋１．０５−０．４１＝０．４２
を算出する。他の例として、対象者に給与収入がなく、年金収入があり、携帯電話への架電を行う場合、「給与収入」の計数は「０」となり、「年金収入」の計数は「１」となり、「携帯電話への架電」の計数は「１」となる。これらの計数を当てはめると、
目的変数＝（−０．２２×０）＋（０．２２×１）＋（１．０５×１）＋（−０．４１：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＝０．２２＋１．０５−０．４１＝０．８６
を算出する。
【００４１】
ここで、算出部１１１は、データベース４０１から読み出した対象者の性別に基づいて、図６〜８に示すようなデータベース３０１に格納されたデータから最も応答率の高い曜日や時間帯を用いる。また、算出部１１１は、そのときの応答率や図９に示すようなデータベース３０１に格納されたデータから、データベース４０１から読み出した対象者の年齢層に応じた応答率を抽出し、抽出した応答率を算出部１１１が算出したスコアに乗ずるものであっても良い。
【００４２】
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、対象者の電話の応答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。
【００４３】
図１３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１３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１３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１３に示すように、出力部１２１は、対象者に固有に付与されたＩＤ、電話をかける推奨時間帯、氏名およびスコアである確率を対応付けて出力する。図１３に示すように、出力部１２１は、対象者の最も電話の繋がる（応答がある）時間帯を推奨時間帯とし、その時間帯において電話の繋がる確率を出力する。この出力は、装置のディスプレイ上への表示であっても良いし、紙への印刷であっても良い。
例えば、図１３に示すように、出力部１２１は、ＩＤ＝１が付与された山田太郎さんへ電話をかける推奨時間帯が９時から１０時であってその応答する確率は６０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝２が付与された鈴木一郎さんへ電話をかける推奨時間帯が９時から１０時であってその応答する確率は８０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝３が付与された佐藤愛子さんへ電話をかける推奨時間帯が１０時から１１時であってその応答する確率は７５であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝４が付与された高橋一子さんへ電話をかける推奨時間帯が１０時から１１時であってその応答する確率は５０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝５が付与された斉藤正さんへ電話をかける推奨時間帯が１２時から１３時であってその応答する確率は４０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝６が付与された中川和夫さんへ電話をかける推奨時間帯が１５時から１６時であってその応答する確率は５０であることを出力する。また、出力部１２１は、ＩＤ＝７が付与された渡辺弘さんへ電話をかける推奨時間帯が１８時以降であってその応答する確率は５５であることを出力する。
【００４４】
図１３に示したスコアの例のように、監督官庁の職員が納税の督促の電話をかける対象者が仮に７名であったとすると、鈴木一郎さんの９時から１０時までの応答率が最も高いスコア８０である。次に、佐藤愛子さんの１０時から１１時までの応答率はスコア７５であり、山田太郎さんの９時から１０時までの応答率はスコア６０である。この３名の納付確率は高（Ｈ）スコアである。この３名については、推奨時間帯に電話をかければ、高い確率で応答することが期待される。応答する確率が高ければ、仮にこの３名に税金の滞納があった場合であっても、監督官庁の職員がこの３名に対して推奨時間帯に電話をかければ、税金の納付を催促しやすい。
【００４５】
一方、渡辺弘さんの１８時以降の応答率はスコア５５である。次に、高橋一子さんの１０時から１１時までの応答率はスコア５０であり、中川和夫さんの１５時から１６時までの応答率もスコア５０である。この３名の納付確率は中（Ｍ）スコアである。したがって、この３名は、電話がつながる確率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３名に対しては、推奨時間帯に電話をかける場合であっても、ある程度の高い頻度で電話をかける必要があることが考えられる。
【００４６】
また、斉藤正さんの１２時から１３時までの応答率はスコア４０で最も低い。したがって、斉藤正さんは、推奨時間帯に電話をかけてもなかなかつながらないと予想される。そのため、監督官庁の職員は、斉藤正さんから税金の徴収の督促を行う場合、電話以外の接触の機会を考える必要があると考えられる。
【００４７】
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１４は、図３に示した予測システム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。
【００４８】
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、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、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（ステップＳ２２）。このとき、算出部１１１は、スコアの最も高い時間帯を算出するものであっても良い。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）。
【００４９】
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、その対象者の電話の応答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。
【００５０】
なお、図１３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、出力部１２１は、図１３に示した応答率予測結果（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。応答率予測結果（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。
【００５１】
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）と実際の応答率とを比較し、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。
【００５２】
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。
【００５３】
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】
【００５４】
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】
2020021151.tif 000003
【図２】
2020021151.tif 000004
【図３】
2020021151.tif 000005
【図４】
2020021151.tif 000006
【図５】
2020021151.tif 000007
【図６】
2020021151.tif 000008
【図７】
2020021151.tif 000009
【図８】
2020021151.tif 000010
【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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【図１４】
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