(57)【要約】【課題】利用者の信用度の推定精度を改善すること。【解決手段】本願に係る推定装置は、特定部と、推定部とを有する。特定部は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する。推定部は、特定部により特定された行動に基づいて、利用者の信用度を推定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する特定部と、
前記特定部により特定された行動に基づいて、前記利用者の信用度を推定する推定部と
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記利用者が自己管理を行っているか否かに基づいて、当該利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、利用者の信用度と当該利用者が行った行動のうち前記所定の行動との関係性を学習したモデルを用いて、信用度推定対象となる対象利用者が行った前記所定の行動から当該対象利用者の信用度を推定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記自己管理に関する所定の行動として、予定の管理に関する行動を特定する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項５】
前記特定部は、前記予定の管理に関する行動として、前記利用者が予定の管理を行うアプリケーションを当該利用者の端末にインストールする行動を特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記アプリケーションをインストールしている場合は、当該利用者が前記アプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
前記特定部は、前記予定の管理に関する行動として、前記利用者が予定の管理を行うアプリケーションに予定を登録する行動を特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記予定を登録している場合は、当該利用者が前記予定を登録していない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の推定装置。
【請求項７】
前記特定部は、前記予定の管理に関する行動として、前記利用者が予定の管理を行うための取引対象を購入する行動を特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記取引対象を購入している場合は、当該利用者が前記取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項４〜６のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項８】
前記特定部は、前記自己管理に関する所定の行動として、前記利用者を宛先とする宅急便の再配達を依頼する行動を特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記宅急便の再配達を依頼している場合は、当該利用者が前記宅急便の再配達を依頼していない場合よりも低い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項９】
前記特定部は、前記自己管理に関する所定の行動として、受信したメールの自動振り分けを設定する行動を特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記メールの自動振り分けを設定している場合は、前記利用者が前記メールの自動振り分けを設定していない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１０】
前記特定部は、前記自己管理に関する所定の行動として、所定の施設の利用を予約する行動を特定し、
前記推定部は、前記施設の利用を予約してから当該施設を利用するまでの期間が所定の閾値を超える場合は、当該期間が所定の閾値を超えない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１１】
前記特定部は、前記自己管理に関する所定の行動として、前記利用者に対するプッシュ通知の配信態様を設定する行動を特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記プッシュ通知の配信態様を設定している場合は、当該プッシュ通知の配信対象を設定していない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項１〜１０のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１２】
前記特定部は、前記自己管理に関する所定の行動として、防災関連のアプリケーションを当該利用者の端末にインストールする行動を特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記防災関連のアプリケーションをインストールしている場合は、当該利用者が前記防災関連のアプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項１〜１１のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１３】
前記特定部は、前記自己管理に関する所定の行動として、当該利用者の健康の管理に関する行動を特定する
ことを特徴とする請求項１〜１２のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１４】
前記特定部は、前記健康の管理に関する行動として、健康関連の検索クエリを入力する行動を特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記健康関連の検索クエリを入力している場合は、当該健康関連の検索クエリを入力していない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項１３に記載の推定装置。
【請求項１５】
前記特定部は、前記健康の管理に関する行動として、健康関連の取引対象を購入する行動を特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記健康関連の取引対象を購入している場合は、当該健康関連の取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の推定装置。
【請求項１６】
前記推定部は、前記特定部により特定された行動に基づいて、前記利用者の生活パターンが規則的であるか否かを判定し、当該利用者の生活パターンが規則的である場合は、当該生活パターンが規則的ではない場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１７】
前記特定部は、前記所定の行動として、将来の予定を登録する行動と、当該予定に対応する行動とを特定し、
前記推定部は、前記利用者が前記予定を登録するとともに、当該予定に対応する行動を行っていた場合は、当該予定に対応する行動を行っていなかった場合よりも高い値の信用度を算出する
ことを特徴とする請求項１〜１６のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１８】
前記特定部は、前記所定の行動として、自己管理に関する所定の種別の行動を特定する
ことを特徴とする請求項１〜１７のうちいずれか１つに記載の推定装置。
【請求項１９】
推定装置が実行する推定方法であって、
利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された行動に基づいて、前記利用者の信用度を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする推定方法。
【請求項２０】
利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された行動に基づいて、前記利用者の信用度を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させるための特徴とする推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置、推定方法及び推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、種々の需要を予測し、予測結果に応じた情報を提供する技術が提供されている。このような技術の一例として、例えば、ソーシャルネットワーク上から得られる利用者の情報と、金融サービスに関連する与信等といった信用度との関係性を学習したモデルを用いて、推定対象となる利用者の行動から、信用度の推定を行う技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２０６７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した技術では、利用者の信用度を精度良く推定しているとは言えない場合がある。
【０００５】
例えば、上述した技術では、利用者がソーシャルネットワーク上に投稿した情報から利用者の信用度を推定するので、利用者が虚偽の情報を投稿していた場合に、信用度の精度が悪化する恐れがある。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の信用度の推定精度を改善することができる推定装置、推定方法及び推定プログラム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】
本願に係る推定装置は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する特定部と、前記特定部により特定された行動に基づいて、前記利用者の信用度を推定する推定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、利用者の信用度の推定精度を改善することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る推定装置が実行する推定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る推定システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る管理行動データベースの一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る利用者データベースの一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る推定装置が実行する推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、推定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る推定装置、推定方法及び推定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法及び推定プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
〔１．推定装置が示す推定処理の一例〕
図１を用いて、実施形態に係る推定装置１００が実行する推定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る推定装置１００が実行する推定処理の一例を示す図である。具体的には、推定装置１００は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動に基づいて、利用者の信用度を推定する。なお、ここでいう信用度とは、例えば、ローン等の信用取引を行う際に、利用者の信用の指標として用いられる値であり、所謂与信スコアと呼ばれる情報である。
【００１２】
また、実施形態は、与信スコアに限定されるものではなく、与信スコア以外にも、サービスの提供先となる利用者の信用度であって、サービスの提供可否を判断する際に指標となりえるスコアであれば、任意のスコアが採用可能である。
【００１３】
以下、図１を用いて、推定装置１００による推定処理の一例を流れに沿って説明する。なお、以下では、利用者が自己管理するための管理アプリケーションＡＰを利用する例を挙げて説明する。ここでいう管理アプリケーションとは、例えば、利用者の予定、健康又は防災等を管理するためのアプリケーションである。また、以下では、アプリケーションをアプリと表記する場合がある。
【００１４】
まず、図１に示すように、管理サービス提供サーバ２０は、利用者ＴＵによって利用される利用者端末１０から、利用者ＴＵによって管理アプリケーションＡＰを介して登録された予定に関する情報を受付ける（ステップＳ１）。例えば、利用者ＴＵが管理アプリケーションＡＰを利用して「歯科医院の診察時間の予定」を登録した例を説明する。この場合、管理サービス提供サーバ２０は、利用者ＴＵによって登録された「歯科医院の診察時間の予定」に関する情報を利用者端末１０から受付ける。
【００１５】
例えば、利用者ＴＵが管理アプリケーションＡＰを利用して「起床時間」を登録した例を説明する。この場合、管理サービス提供サーバ２０は、利用者ＴＵによって登録された「起床時間」に関する情報を利用者端末１０から受付ける。
【００１６】
続いて、推定装置１００は、管理サービス提供サーバ２０から利用者ＴＵの予定に関する情報を取得する（ステップＳ２）。例えば、利用者ＴＵが管理アプリケーションＡＰを利用して「歯科医院の診察時間の予定」を登録した例を説明する。この場合、推定装置１００は、管理サービス提供サーバ２０から「歯科医院の診察時間の予定」に関する情報を取得する。
【００１７】
例えば、利用者ＴＵが管理アプリケーションＡＰを利用して「起床時間」を登録した例を説明する。この場合、推定装置１００は、管理サービス提供サーバ２０から「起床時間」に関する情報を取得する。
【００１８】
そして、推定装置１００は、利用者ＴＵの行動に関する情報である行動情報を利用者端末１０から取得する（ステップＳ３）。なお、ここでいう行動情報とは、利用者が行った行動ならば、如何なる行動でもよい。例えば、行動情報は、検索履歴、コンテンツの閲覧履歴又は電子商取引サービスにおける購買履歴等である。
【００１９】
例えば、行動情報は、電子メールの送受信履歴、電子メールの設定に関する行動情報、宅配便に関する申込みや受け取りに関する連絡のやり取りに関する情報又は宿泊施設や飲食店への予約に関する行動情報等である。
【００２０】
例えば、行動情報は、アプリケーションのインストールに関する行動情報、アプリケーションの起動に関する行動情報、アプリケーションの設定に関する行動情報又はアプリケーションのプッシュ通知の設定に関する行動情報等である。
【００２１】
例えば、図１の例では、推定装置１００は、利用者ＴＵのアプリケーションの起動に関する行動情報を取得する。また、例えば、図１の例では、推定装置１００は、宅配便に関する申込みや受け取りに関する連絡のやり取りに関する情報を行動情報として取得する。
【００２２】
続いて、推定装置１００は、利用者が行った行動であって、自己管理に関する行動を特定する（ステップＳ４）。すなわち、推定装置１００は、利用者が行った行動のうち、自己管理に関する行動を特定するため、利用者の自己管理に関する行動といった利用者自身の信頼性に影響しやすい行動を選択的に特定することができる。
【００２３】
なお、ここでいう自己管理に関する行動とは、利用者が行った自己管理に関する行動ならば、如何なる行動でもよい。例えば、自己管理に関する行動は、利用者の予定の管理に関する行動又は利用者の健康の管理に関する行動等である。
【００２４】
例えば、自己管理に関する行動は、将来の予定を登録する行動、利用者を宛先とする宅急便（登録商標）の再配達を依頼する行動、利用者が利用する利用者端末１０が受信したメールの自動振り分けを設定する行動又は所定の施設の利用を予約する行動等である。
【００２５】
例えば、自己管理に関する行動は、利用者に対するプッシュ通知の配信態様を設定する行動、防災関連のアプリケーションを利用者の利用者端末１０にインストールする行動、健康関連の検索クエリを入力する行動又は健康関連の取引対象を購入する行動等である。
【００２６】
例えば、自己管理に関する行動は、利用者に対するプッシュ通知の配信態様を設定する行動、防災関連のアプリケーションを利用者の利用者端末１０にインストールする行動、健康関連の検索クエリを入力する行動又は健康関連の取引対象を購入する行動等である。
【００２７】
例えば、自己管理に関する行動は、予定管理に関するアプリケーションを起動する行動、健康管理に関するアプリケーションを起動する行動、防災に関するアプリケーションを起動する行動、歩数計に関するアプリケーションを起動する行動又は健康管理に関するアンケートに入力する行動等である。
【００２８】
具体的には、推定装置１００は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する。より具体的には、推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、予定の管理に関する行動を特定する。例えば、推定装置１００は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うアプリケーションを利用者の端末にインストールする行動を特定する。
【００２９】
例えば、推定装置１００は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うアプリケーションに予定を登録する行動を特定する。例えば、推定装置１００は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うための取引対象を購入する行動を特定する。
【００３０】
また、より具体的には、推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、利用者を宛先とする宅急便の再配達を依頼する行動を特定する。また、より具体的には、推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、受信したメールの自動振り分けを設定する行動を特定する。
【００３１】
また、より具体的には、推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、所定の施設の利用を予約する行動を特定する。また、より具体的には、推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、利用者に対するプッシュ通知の配信態様を設定する行動を特定する。
【００３２】
また、より具体的には、推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、防災関連のアプリケーションを利用者の端末にインストールする行動を特定する。また、より具体的には、推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、利用者の健康の管理に関する行動を特定する。
【００３３】
例えば、推定装置１００は、健康の管理に関する行動として、健康関連の検索クエリを入力する行動を特定する。例えば、推定装置１００は、健康の管理に関する行動として、健康関連の取引対象を購入する行動を特定する。
【００３４】
例えば、図１の例では、推定装置１００は、利用者が行った行動のうち、自己管理に関する行動として、予定管理に関する行動と、健康管理に関する行動とを特定する。例えば、図１の例では、推定装置１００は、予定管理に関する行動として、利用者が予定管理アプリを起動した行動を特定する。
【００３５】
例えば、推定装置１００は、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動し、管理アプリケーションＡＰによって管理される予定表に歯科医院に来院すると登録した場合、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動した行動を特定する。例えば、図１の例では、推定装置１００は、予定管理に関する行動として、利用者が再配達の依頼をした行動を特定する。
【００３６】
例えば、図１の例では、推定装置１００は、予定管理に関する行動として、利用者が電子メールの振り分け設定を行った行動を特定する。例えば、推定装置１００は、利用者が顧客毎に受信する電子メールを整理するために、電子メールの振り分け設定を行った場合、利用者が電子メールの振り分け設定を行った行動を特定する。
【００３７】
例えば、図１の例では、推定装置１００は、予定管理に関する行動として、利用者によって行われた予約から利用者が実際に利用までの期間を特定する。例えば、推定装置１００は、利用者が「レストランＡ」を予約し、予約後から２週間後に、利用者が「レストランＡ」に来店し、利用した場合、予約から利用するまでの期間を２週間と特定する。例えば、図１の例では、推定装置１００は、予定管理に関する行動として、利用者がプッシュ通知の管理設定を行った行動を特定する。例えば、推定装置１００は、利用者が管理アプリケーションＡＰのプッシュ通知の設定し、予め設定された予定が間近なった場合にプッシュ通知を行うと設定した場合、利用者がプッシュ通知の管理設定を行った行動を特定する。例えば、図１の例では、推定装置１００は、予定管理に関する行動として、利用者が防災アプリを起動した行動を特定する。例えば、推定装置１００は、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動し、防災時に自動的に家族に居場所を連絡すると設定した場合、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動した行動を特定する。
【００３８】
例えば、図１の例では、推定装置１００は、健康管理に関する行動として、利用者が健康関連の検索クエリを入力した行動を特定する。例えば、推定装置１００は、利用者が「筋肉トレーニングの方法」といった検索クエリを入力した場合、利用者が「筋肉トレーニングの方法」を検索クエリとして入力した行動を特定する。例えば、図１の例では、推定装置１００は、健康管理に関する行動として、利用者が健康管理の取引対象を購入した行動を特定する。例えば、推定装置１００は、利用者が「エクササイズ用品」を購入した場合、利用者が「エクササイズ用品」を購入した行動を特定する。
【００３９】
例えば、図１の例では、推定装置１００は、健康管理に関する行動として、利用者が健康管理アプリを起動した行動を特定する。例えば、推定装置１００は、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動し、一日の歩数を確認した場合、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動した行動を特定する。例えば、図１の例では、推定装置１００は、健康管理に関する行動として、利用者の規則性のある行動を特定する。例えば、推定装置１００は、利用者が管理アプリケーションＡＰを介して毎日の起床時間と就寝時間とを設定した場合、利用者が設定された起床時間に起床し、設定された就寝時間に就寝するといった規則性のある行動を特定する。
【００４０】
そして、推定装置１００は、特定した行動に基づいて、利用者の信用度を算出する（ステップＳ５）。すなわち、推定装置１００は、利用者の自己管理に関する行動といった利用者自身の信頼性に影響しやすい行動に着目し、かかる自己管理に関する行動に基づいて利用者の信用度を高精度に算出することができる。
【００４１】
具体的には、推定装置１００は、特定された行動に基づいて、利用者の信用度を推定する。具体的には、推定装置１００は、利用者が自己管理を行っているか否かに基づいて、利用者の信用度を推定する。
【００４２】
より具体的には、推定装置１００は、利用者の信用度と利用者が行った行動のうち所定の行動との関係性を学習したモデルを用いて、信用度推定対象となる対象利用者が行った所定の行動から対象利用者の信用度を推定する。
【００４３】
例えば、推定装置１００は、利用者がアプリケーションをインストールしている場合は、利用者がアプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が管理アプリケーションＡＰをインストールした場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が予定を登録している場合は、利用者が予定を登録していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動し、管理アプリケーションＡＰによって管理される予定表に歯科医院に来院すると登録した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。
【００４４】
例えば、推定装置１００は、利用者が取引対象を購入している場合は、利用者が取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が取引対象の一例としてサプリメントを購入した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が宅急便の再配達を依頼している場合は、利用者が宅急便の再配達を依頼していない場合よりも低い値の信用度を算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が宅急便の再配達を依頼した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。
【００４５】
例えば、推定装置１００は、利用者がメールの自動振り分けを設定している場合は、利用者がメールの自動振り分けを設定していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が顧客毎に受信する電子メールを整理するために、電子メールの自動振り分け設定を行った場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定装置１００は、施設の利用を予約してから施設を利用するまでの期間が所定の閾値を超える場合は、期間が所定の閾値を超えない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、所定の閾値が「１週間」であるものとする。この場合、推定装置１００は、利用者が「レストランＡ」を予約し、予約後から２週間後に、利用者が「レストランＡ」に来店し、利用した場合、予約してから利用するまでの期間が２週間であり、所定の閾値を超えるため、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。
【００４６】
例えば、推定装置１００は、利用者がプッシュ通知の配信態様を設定している場合は、プッシュ通知の配信対象を設定していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が管理アプリケーションＡＰのプッシュ通知の設定し、予め設定された予定が間近なった場合にプッシュ通知を行うと設定した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が防災関連のアプリケーションをインストールしている場合は、利用者が防災関連のアプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【００４７】
例えば、推定装置１００は、利用者が健康関連の検索クエリを入力している場合は、健康関連の検索クエリを入力していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が「筋肉トレーニングの方法」といった検索クエリを入力した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が健康関連の取引対象を購入している場合は、健康関連の取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定装置１００は、利用者が「エクササイズ用品」を購入した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。
【００４８】
例えば、利用者の信用度と利用者が行った行動のうち所定の種別の行動との関係性を学習したモデルを用いて、信用度を推定する対象となる対象利用者が行った所定の種別の行動から対象利用者の信用度を推定する例を挙げて説明する。この場合、図１の例では、推定装置１００は、機械学習等の従来技術を用いて、利用者の信用度の一例として利用者の与信を示す与信スコアに関する情報と、利用者の自己管理に関する行動との関係性を学習する。
【００４９】
例えば、図１の例では、推定装置１００は、利用者の与信を示すスコアに関する情報と、予約管理アプリの起動の有無との関係性を学習する。例えば、推定装置１００は、予約管理アプリの起動を行った利用者Ｕ１の与信を示すスコアが「０．９」である場合は、利用者Ｕ１の与信を示すスコア「０．９」と、予約管理アプリを起動した行動との関係性を学習する。一方、推定装置１００は、予約管理アプリの起動を行わなかった利用者Ｕ２の与信を示すスコアが「０．３」である場合、利用者Ｕ２の与信を示すスコア「０．３」と、予約管理アプリを起動しない行動との関係性を学習する。
【００５０】
例えば、図１の例では、推定装置１００は、利用者の与信を示すスコアに関する情報と、再配達の依頼の有無との関係性を学習する。例えば、推定装置１００は、再配達の依頼を行った利用者Ｕ１の与信を示すスコアが「０．９」である場合は、利用者Ｕ１の与信を示すスコア「０．９」と、再配達の依頼を行った行動との関係性を学習する。一方、推定装置１００は、再配達の依頼を行わなかった利用者Ｕ２の与信を示すスコアが「０．３」である場合、利用者Ｕ２の与信を示すスコア「０．３」と、再配達の依頼を行わなかった行動との関係性を学習する。
【００５１】
例えば、図１の例では、推定装置１００は、利用者の与信を示すスコアに関する情報と、予定管理の有無との関係性を学習する。例えば、推定装置１００は、予定管理を行った利用者Ｕ１の与信を示すスコアが「０．９」である場合は、利用者Ｕ１の与信を示すスコア「０．９」と、予定管理を行った行動との関係性を学習する。一方、推定装置１００は、予定管理を行わなかった利用者Ｕ２の与信を示すスコアが「０．３」である場合、利用者Ｕ２の与信を示すスコア「０．３」と、予定管理を行わなかった行動との関係性を学習する。
【００５２】
このように、推定装置１００は、利用者の与信に関する情報と、利用者の自己管理に関する行動との関係性を学習し、モデルを生成する。そして、推定装置１００は、かかるモデルを用いて、対象利用者が行った所定の行動から対象利用者の信用度を推定する。
【００５３】
なお、上記モデルは、如何なるモデルであってもよい。例えば、推定装置１００は、正例として、予約管理アプリの起動を行った行動を利用者の与信を示すスコアが「１．０」と学習してもよい。一方、例えば、推定装置１００は、負例として、予約管理アプリの起動を行わなかった行動を利用者の与信を示すスコアが「０．０」と学習してもよい。このように、推定装置１００は、利用者の信用度と利用者が行った行動のうち所定の種別の行動との関係性を学習したモデルを生成してもよい。そして、推定装置１００は、かかるモデルを用いて、対象利用者の信用度を推定してもよい。
【００５４】
また、例えば、推定装置１００は、上記実施形態で生成されたモデルを、信用度が所定の閾値以上である利用者の自己管理に関する行動に応じて、モデルの重みを再算出してもよい。例えば、推定装置１００は、信用度が所定の閾値以上である利用者の自己管理に関する行動のうち、予定管理に関する行動と、健康管理に関する行動との信用度に寄与する寄与度を算出する。そして、推定装置１００は、各寄与度の関係性からモデルの重みを再算出する。例えば、推定装置１００は、予定管理に関する行動に対応する寄与度が所定の閾値以上であり、健康管理に関する行動に対応する寄与度が所定の閾値以上である場合、モデルの重みを信用度が高くなるように再算出する。例えば、推定装置１００は、予定管理に関する行動に対応する寄与度が所定の閾値未満であり、健康管理に関する行動に対応する寄与度が所定の閾値以上である場合、モデルの重みを信用度が低くなるように再算出する。
【００５５】
例えば、推定装置１００は、予定管理に関する行動に対応する寄与度が所定の閾値以上であり、健康管理に関する行動に対応する寄与度が所定の閾値未満である場合、モデルの重みを信用度が低くなるように再算出する。例えば、推定装置１００は、予定管理に関する行動に対応する寄与度が所定の閾値未満であり、健康管理に関する行動に対応する寄与度が所定の閾値未満である場合、モデルの重みを信用度が低くなるように再算出する。そして、推定装置１００は、かかる再算出されたモデルを用いて、対象利用者の信用度を推定してもよい。
【００５６】
そして、推定装置１００は、利用者ＴＵの信用度を金融サービス提供サーバ３０に通知する（ステップＳ６）。例えば、利用者ＴＵの信用度が「８５」であるものとする。この場合、図１の例では、推定装置１００は、利用者ＴＵの信用度「８５」を金融サービス提供サーバ３０に通知する。
【００５７】
続いて、金融サービス提供サーバ３０は、信用度に応じたサービスを利用者ＴＵに提供する（ステップＳ７）。例えば、図１の例では、金融サービス提供サーバ３０は、信用度が所定の閾値以上である場合に、限度額が高いクレジットカードの申込みに関するサービスを提供する。一方、金融サービス提供サーバ３０は、信用度が所定の閾値未満である場合に、限度額が低いクレジットカードの申込みに関するサービスを提供する。なお、金融サービス提供サーバ３０が提供するサービスは、如何なるサービスでもよく、例えば、ローン、割賦支払、保険、株式、金融商品等に関するサービス等である。
【００５８】
このように、実施形態に係る推定装置１００は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する。推定装置１００は、特定された行動に基づいて、利用者の信用度を推定する。これにより、実施形態に係る推定装置１００は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動に基づいて、利用者の信用度を推定するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【００５９】
この点について説明する。図１の例を用いて説明すると、推定装置１００は、利用者ＴＵの自己管理に関する行動を特定し、他の利用者の信用度と自己管理に関する行動との関係性を学習したモデルを用いて、利用者ＴＵの信用度を推定する。このように、推定装置１００は、利用者の自己管理に関する行動といった利用者自身の信頼性に影響しやすい行動に着目し、かかる行動に基づいて利用者の信用度を推定するため、利用者の信用度を高精度に推定することができる。これにより、推定装置１００は、利用者にとって適切な金融サービスを提供することを促すことができる。
【００６０】
〔２．推定システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る推定システムの構成について説明する。図２は、実施形態に係る推定システムの構成例を示す図である。図２に示すように、推定システムは、利用者端末１０と、管理サービス提供サーバ２０と、金融サービス提供サーバ３０と、推定装置１００とを含む。利用者端末１０、管理サービス提供サーバ２０、金融サービス提供サーバ３０及び推定装置１００は、ネットワークＮを介して有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示す推定システムには、複数台の利用者端末１０や、複数台の管理サービス提供サーバ２０や、複数台の金融サービス提供サーバ３０や、複数台の推定装置１００が含まれてもよい。
【００６１】
実施形態に係る利用者端末１０は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツ等のコンテンツにアクセスする利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、利用者端末１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。
【００６２】
実施形態に係る管理サービス提供サーバ２０は、利用者の自己管理に関する各種のサービスを提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置等により実現される。例えば、管理サービス提供サーバ２０は、利用者が自己管理するための管理サービスを提供する。例えば、管理サービス提供サーバ２０は、利用者の予定を管理するためのサービスを提供する。また、例えば、管理サービス提供サーバ２０は、利用者の健康を管理するためのサービスを提供する。
【００６３】
なお、ここでいうサービスとは、如何なる提供態様で提供されるサービスであってもよい。例えば、サービスは、ブラウザに表示されるウェブページ上で提供されるサービス又は利用者によって利用される利用者端末１０にインストールされたアプリケーションによって提供されるサービス等である。
【００６４】
実施形態に係る金融サービス提供サーバ３０は、金融機関等のサーバ装置であり、利用者等に対して金融に関するサービスを提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置等により実現される。例えば、金融サービス提供サーバ３０は、信用度を用いて、ローン、クレジットカード、割賦支払等の審査を行い、審査結果に応じたサービスを利用者に対して提供する。
【００６５】
実施形態に係る推定装置１００は、例えば、サーバ装置等により実現される。具体的には、推定装置１００は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する。推定装置１００は、特定された行動に基づいて、利用者の信用度を推定する。
【００６６】
〔３．推定装置の構成〕
また、図２を用いて、実施形態に係る推定装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る推定装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、推定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００６７】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、利用者端末１０と、管理サービス提供サーバ２０と、金融サービス提供サーバ３０との間で情報の送受信を行う。
【００６８】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、管理行動データベース１２１と、利用者データベース１２２とを有する。
【００６９】
（管理行動データベース１２１について）
実施形態に係る管理行動データベース１２１は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する行動である管理行動に関する情報を記憶する。ここで、図３に、実施形態に係る管理行動データベース１２１の一例を示す。図３に示した例では、管理行動データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「行動種別」、「行動内容」、「日時」といった項目を有する。
【００７０】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「行動種別」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた管理行動の種別を示す情報である。「行動内容」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた管理行動の内容を示す情報である。「日時」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられ管理行動が行われた日時に関する情報である。
【００７１】
例えば、図３では、利用者ＩＤによって識別された「利用者＃１」は、行動種別が「予定管理」であり、行動内容が「予定管理アプリの起動」であり、日時が「日時＃１」である。なお、図３に示した例では、日時を「日時＃１」等の抽象的な符号で表現したが、日時は、具体的な数値等であってもよい。
【００７２】
（利用者データベース１２２について）
実施形態に係る利用者データベース１２２は、利用者に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る利用者データベース１２２の一例を示す。図４に示した例では、利用者データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「利用者情報」、「信用度」といった項目を有する。
【００７３】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「利用者情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者に関する情報である。例えば、ここでいう利用者情報は、利用者の性別、年齢等の利用者の属性を示す属性情報等である。
【００７４】
「信用度」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた信用度に関する情報である。例えば、図４では、利用者ＩＤによって識別された「利用者＃１」は、利用者情報が「利用者情報＃１」であり、信用度が「８５」である。
【００７５】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、推定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（推定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００７６】
図２に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、特定部１３２と、推定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００７７】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、管理サービス提供サーバ２０から利用者によって登録された自己管理に関する情報を取得する。また、具体的には、取得部１３１は、利用者の行動に関する情報である行動情報を利用者端末１０から取得する。
【００７８】
例えば、利用者ＴＵが管理アプリケーションＡＰを利用して「歯科医院の診察時間の予定」を登録した例を説明する。この場合、取得部１３１は、管理サービス提供サーバ２０から「歯科医院の診察時間の予定」に関する情報を取得する。
【００７９】
例えば、利用者ＴＵが管理アプリケーションＡＰを利用して「起床時間」を登録した例を説明する。この場合、取得部１３１は、管理サービス提供サーバ２０から「起床時間」に関する情報を取得する。
【００８０】
例えば、図１の例では、取得部１３１は、利用者ＴＵのアプリケーションの起動に関する行動情報を取得する。また、例えば、図１の例では、取得部１３１は、宅配便に関する申込みや受け取りに関する連絡のやり取りに関する情報を行動情報として取得する。
【００８１】
（特定部１３２について）
特定部１３２は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する。そして、特定部１３２は、特定された行動を管理行動データベース１２１に記憶する。例えば、特定部１３２は、所定の行動として、自己管理に関する所定の種別の行動を特定する。
【００８２】
具体的には、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、予定の管理に関する行動を特定する。例えば、特定部１３２は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うアプリケーションを利用者の端末にインストールする行動を特定する。
【００８３】
例えば、特定部１３２は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うアプリケーションに予定を登録する行動を特定する。例えば、特定部１３２は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うための取引対象を購入する行動を特定する。
【００８４】
また、具体的には、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、利用者を宛先とする宅急便の再配達を依頼する行動を特定する。また、具体的には、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、受信したメールの自動振り分けを設定する行動を特定する。
【００８５】
また、具体的には、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、所定の施設の利用を予約する行動を特定する。また、具体的には、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、利用者に対するプッシュ通知の配信態様を設定する行動を特定する。
【００８６】
また、具体的には、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、防災関連のアプリケーションを利用者の端末にインストールする行動を特定する。また、具体的には、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、利用者の健康の管理に関する行動を特定する。
【００８７】
例えば、特定部１３２は、健康の管理に関する行動として、健康関連の検索クエリを入力する行動を特定する。例えば、特定部１３２は、健康の管理に関する行動として、健康関連の取引対象を購入する行動を特定する。
【００８８】
例えば、図１の例では、特定部１３２は、利用者が行った行動のうち、自己管理に関する行動として、予定管理に関する行動と、健康管理に関する行動とを特定する。例えば、図１の例では、特定部１３２は、予定管理に関する行動として、利用者が予定管理アプリを起動した行動を特定する。
【００８９】
例えば、特定部１３２は、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動し、管理アプリケーションＡＰによって管理される予定表に歯科医院に来院すると登録した場合、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動した行動を特定する。例えば、図１の例では、特定部１３２は、予定管理に関する行動として、利用者が再配達の依頼をした行動を特定する。
【００９０】
例えば、図１の例では、特定部１３２は、予定管理に関する行動として、利用者が電子メールの振り分け設定を行った行動を特定する。例えば、特定部１３２は、利用者が顧客毎に受信する電子メールを整理するために、電子メールの振り分け設定を行った場合、利用者が電子メールの振り分け設定を行った行動を特定する。
【００９１】
例えば、図１の例では、特定部１３２は、予定管理に関する行動として、利用者によって行われた予約から利用者が実際に利用までの期間を特定する。例えば、特定部１３２は、利用者が「レストランＡ」を予約し、予約後から２週間後に、利用者が「レストランＡ」に来店し、利用した場合、予約から利用するまでの期間を２週間と特定する。例えば、図１の例では、特定部１３２は、予定管理に関する行動として、利用者がプッシュ通知の管理設定を行った行動を特定する。例えば、特定部１３２は、利用者が管理アプリケーションＡＰのプッシュ通知の設定し、予め設定された予定が間近なった場合にプッシュ通知を行うと設定した場合、利用者がプッシュ通知の管理設定を行った行動を特定する。例えば、図１の例では、推定装置１００は、予定管理に関する行動として、利用者が防災アプリを起動した行動を特定する。例えば、推定装置１００は、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動し、防災時に自動的に家族に居場所を連絡すると設定した場合、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動した行動を特定する。
【００９２】
例えば、図１の例では、特定部１３２は、健康管理に関する行動として、利用者が防災アプリを起動した行動を特定する。例えば、特定部１３２は、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動し、防災時に自動的に家族に居場所を連絡すると設定した場合、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動した行動を特定する。例えば、図１の例では、特定部１３２は、健康管理に関する行動として、利用者が健康関連の検索クエリを入力した行動を特定する。例えば、特定部１３２は、利用者が「筋肉トレーニングの方法」といった検索クエリを入力した場合、利用者が「筋肉トレーニングの方法」を検索クエリとして入力した行動を特定する。例えば、図１の例では、特定部１３２は、健康管理に関する行動として、利用者が健康管理の取引対象を購入した行動を特定する。例えば、特定部１３２は、利用者が「エクササイズ用品」を購入した場合、利用者が「エクササイズ用品」を購入した行動を特定する。
【００９３】
例えば、図１の例では、特定部１３２は、健康管理に関する行動として、利用者が健康管理アプリを起動した行動を特定する。例えば、特定部１３２は、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動し、一日の歩数を確認した場合、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動した行動を特定する。例えば、図１の例では、特定部１３２は、健康管理に関する行動として、利用者の規則性のある行動を特定する。例えば、特定部１３２は、利用者が管理アプリケーションＡＰを介して毎日の起床時間と就寝時間とを設定した場合、利用者が設定された起床時間に起床し、設定された就寝時間に就寝するといった規則性のある行動を特定する。
【００９４】
（推定部１３３について）
推定部１３３は、特定部１３２により特定された行動に基づいて、利用者の信用度を推定する。そして、推定部１３３は、かかる利用者の信用度を利用者データベース１２２に記憶する。具体的には、推定部１３３は、利用者が自己管理を行っているか否かに基づいて、利用者の信用度を推定する。
【００９５】
より具体的には、推定部１３３は、利用者の信用度と利用者が行った行動のうち所定の行動との関係性を学習したモデルを用いて、信用度推定対象となる対象利用者が行った所定の行動から対象利用者の信用度を推定する。
【００９６】
例えば、推定部１３３は、利用者がアプリケーションをインストールしている場合は、利用者がアプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が管理アプリケーションＡＰをインストールした場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が予定を登録している場合は、利用者が予定を登録していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が管理アプリケーションＡＰを起動し、管理アプリケーションＡＰによって管理される予定表に歯科医院に来院すると登録した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。
【００９７】
例えば、推定部１３３は、利用者が取引対象を購入している場合は、利用者が取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が取引対象の一例としてサプリメントを購入した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が宅急便の再配達を依頼している場合は、利用者が宅急便の再配達を依頼していない場合よりも低い値の信用度を算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が宅急便の再配達を依頼した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。
【００９８】
例えば、推定部１３３は、利用者がメールの自動振り分けを設定している場合は、利用者がメールの自動振り分けを設定していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が顧客毎に受信する電子メールを整理するために、電子メールの自動振り分け設定を行った場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定部１３３は、施設の利用を予約してから施設を利用するまでの期間が所定の閾値を超える場合は、期間が所定の閾値を超えない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、所定の閾値が「１週間」であるものとする。この場合、推定部１３３は、利用者が「レストランＡ」を予約し、予約後から２週間後に、利用者が「レストランＡ」に来店し、利用した場合、予約してから利用するまでの期間が２週間であり、所定の閾値を超えるため、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。
【００９９】
例えば、推定部１３３は、利用者がプッシュ通知の配信態様を設定している場合は、プッシュ通知の配信対象を設定していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が管理アプリケーションＡＰのプッシュ通知の設定し、予め設定された予定が間近なった場合にプッシュ通知を行うと設定した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が防災関連のアプリケーションをインストールしている場合は、利用者が防災関連のアプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１００】
例えば、推定部１３３は、利用者が健康関連の検索クエリを入力している場合は、健康関連の検索クエリを入力していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が「筋肉トレーニングの方法」といった検索クエリを入力した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が健康関連の取引対象を購入している場合は、健康関連の取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出する。例えば、推定部１３３は、利用者が「エクササイズ用品」を購入した場合、利用者の信用度を「１０」高い値に算出する。
【０１０１】
例えば、利用者の信用度と利用者が行った行動のうち所定の種別の行動との関係性を学習したモデルを用いて、信用度を推定する対象となる対象利用者が行った所定の種別の行動から対象利用者の信用度を推定する例を挙げて説明する。この場合、図１の例では、推定部１３３は、機械学習等の従来技術を用いて、利用者の信用度の一例として利用者の与信を示すスコアに関する情報と、利用者の自己管理に関する行動との関係性を学習する。
【０１０２】
例えば、図１の例では、推定部１３３は、利用者の与信を示すスコアに関する情報と、予約管理アプリの起動の有無との関係性を学習する。例えば、推定部１３３は、予約管理アプリの起動を行った利用者Ｕ１の与信を示すスコアが「０．９」である場合は、利用者Ｕ１の与信を示すスコア「０．９」と、予約管理アプリを起動した行動との関係性を学習する。一方、推定部１３３は、予約管理アプリの起動を行わなかった利用者Ｕ２の与信を示すスコアが「０．３」である場合、利用者Ｕ２の与信を示すスコア「０．３」と、予約管理アプリを起動しない行動との関係性を学習する。
【０１０３】
例えば、図１の例では、推定部１３３は、利用者の与信を示すスコアに関する情報と、再配達の依頼の有無との関係性を学習する。例えば、推定部１３３は、再配達の依頼を行った利用者Ｕ１の与信を示すスコアが「０．９」である場合は、利用者Ｕ１の与信を示すスコア「０．９」と、再配達の依頼を行った行動との関係性を学習する。一方、推定部１３３は、再配達の依頼を行わなかった利用者Ｕ２の与信を示すスコアが「０．３」である場合、利用者Ｕ２の与信を示すスコア「０．３」と、再配達の依頼を行わなかった行動との関係性を学習する。
【０１０４】
例えば、図１の例では、推定部１３３は、利用者の与信を示すスコアに関する情報と、予定管理の有無との関係性を学習する。例えば、推定部１３３は、予定管理を行った利用者Ｕ１の与信を示すスコアが「０．９」である場合は、利用者Ｕ１の与信を示すスコア「０．９」と、予定管理を行った行動との関係性を学習する。一方、推定部１３３は、予定管理を行わなかった利用者Ｕ２の与信を示すスコアが「０．３」である場合、利用者Ｕ２の与信を示すスコア「０．３」と、予定管理を行わなかった行動との関係性を学習する。
【０１０５】
このように、推定部１３３は、利用者の与信に関する情報と、利用者の自己管理に関する行動との関係性を学習し、モデルを生成する。そして、推定部１３３は、かかるモデルを用いて、対象利用者が行った所定の行動から対象利用者の信用度を推定する。
【０１０６】
（提供部１３４について）
提供部１３４は、各種情報を提供する。具体的には、提供部１３４は、利用者の信用度を金融サービス提供サーバ３０に通知する。より具体的には、提供部１３４は、利用者データベース１２２を参照して、利用者の信用度を金融サービス提供サーバ３０に通知する。例えば、利用者ＴＵの信用度が「８５」であるものとする。この場合、図１の例では、提供部１３４は、利用者ＴＵの信用度「８５」を金融サービス提供サーバ３０に通知する。
【０１０７】
〔４．処理手順〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る推定装置１００が実行する推定処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る推定装置１００が実行する推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１０８】
図５に示すように、取得部１３１は、推定タイミングを判定する（ステップＳ１０１）。そして、取得部１３１は、推定タイミングと判定しない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、推定タイミングと判定するまで待機する。
【０１０９】
一方、特定部１３２は、取得部１３１により推定タイミングと判定された場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、利用者が実行した行動であって、自己管理に関する行動を特定する（ステップＳ１０２）。
【０１１０】
そして、取得部１３１は、利用者の行動情報を取得する（ステップＳ１０３）。そして、特定部１３２は、利用者が入力した行動のうち実際に実行した行動を特定する（ステップＳ１０４）。
【０１１１】
そして、推定部１３３は、自己管理に関する行動の有無や、予定を実際に実行したかに応じて、利用者の信用度を推定する（ステップＳ１０５）。そして、提供部１３４は、推定部１３３により推定された信用度に基づいたサービスを利用者に対して提供するサーバに対し、信用度を提供する（ステップＳ１０６）。
【０１１２】
〔５．変形例〕
上述した推定装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、推定装置１００の他の実施形態について説明する。
【０１１３】
〔５−１．推定処理（１）規則正しい生活パターンに基づく推定処理〕
上記実施形態では、推定装置１００は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動に基づいて、利用者の信用度を推定する推定処理の一例を説明したが、上記推定処理に限定されない。具体的には、推定装置１００は、特定された行動に基づいて、利用者の生活パターンが規則的であるか否かを判定し、利用者の生活パターンが規則的である場合は、生活パターンが規則的ではない場合よりも高い値の信用度を算出してもよい。
【０１１４】
例えば、利用者ＴＵが朝７時に起床し、夜１１時に就寝するといった規則正しい生活パターンを行う例を挙げて説明する。この場合、推定装置１００は、利用者ＴＵの行動のうち、朝７時に起床し、夜１１時に就寝するといった生活パターンに関する行動を特定する。そして、推定装置１００は、特定された生活パターンが規則的であるか否かを判定する。例えば、推定装置１００は、所定の時間に起床し、就寝するといった行動を規則正しいと判定する所定の判定基準に基づいて、朝７時に起床し、夜１１時に就寝するといった利用者ＴＵの生活パターンが規則正しいと判定する。そして、推定装置１００は、生活パターンが規則的ではない場合よりも信用度を「２０」高い値の信用度として算出してもよい。
【０１１５】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、特定された行動に基づいて、利用者の生活パターンが規則的であるか否かを判定し、利用者の生活パターンが規則的である場合は、生活パターンが規則的ではない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１１６】
〔５−２．推定処理（２）予定を実際に実行したか否かに基づく推定処理〕
上記実施形態では、推定装置１００は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動に基づいて、利用者の信用度を推定する推定処理の一例を説明したが、上記推定処理に限定されない。具体的には、推定装置１００は、所定の行動として、将来の予定を登録する行動と、予定に対応する行動とを特定し、利用者が予定を登録するとともに、予定に対応する行動を行っていた場合は、予定に対応する行動を行っていなかった場合よりも高い値の信用度を算出してもよい。
【０１１７】
例えば、利用者ＴＵが将来の予定として「歯科医院に来院する」と登録し、予定通りに歯科医院に来院した例を挙げて説明する。この場合、推定装置１００は、「歯科医院に来院する」と登録した行動と、予定に対応する行動とを特定する。そして、推定装置１００は、利用者ＴＵが「歯科医院に来院する」と登録し、予定通りに歯科医院に来院したことから、予定に対応する行動を行っていなかった場合よりも信用度を「２０」高い値の信用度として算出してもよい。
【０１１８】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、所定の行動として、将来の予定を登録する行動と、予定に対応する行動とを特定し、利用者が予定を登録するとともに、予定に対応する行動を行っていた場合は、予定に対応する行動を行っていなかった場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１１９】
〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る利用者端末１０、管理サービス提供サーバ２０、金融サービス提供サーバ３０及び推定装置１００は、例えば図６に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、推定装置１００を例に挙げて説明する。図６は、推定装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１２０】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１２１】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００がネットワークＮを介して生成したデータを他の機器へ送信する。
【０１２２】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【０１２３】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１２４】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る推定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１２５】
〔７．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１２６】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１２７】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１２８】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、推定部は、推定手段や推定回路に読み替えることができる。
【０１２９】
〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る推定装置１００は、特定部１３２と、推定部１３３とを有する。特定部１３２は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動を特定する。推定部１３３は、特定部１３２により特定された行動に基づいて、利用者の信用度を推定する。
【０１３０】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、利用者によって行われた行動のうち、自己管理に関する所定の行動に基づいて、利用者の信用度を推定するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１３１】
また、実施形態に係る推定装置１００において、推定部１３３は、利用者が自己管理を行っているか否かに基づいて、利用者の信用度を推定する。
【０１３２】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、利用者が自己管理を行っているか否かに基づいて、利用者の信用度を推定するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１３３】
また、実施形態に係る推定装置１００において、推定部１３３は、利用者の信用度と利用者が行った行動のうち所定の行動との関係性を学習したモデルを用いて、信用度推定対象となる対象利用者が行った所定の行動から対象利用者の信用度を推定する。
【０１３４】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、利用者の信用度と利用者が行った行動のうち所定の行動との関係性を学習したモデルを用いて、信用度推定対象となる対象利用者が行った所定の行動から対象利用者の信用度を推定するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１３５】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、予定の管理に関する行動を特定する。
【０１３６】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、予定の管理に関する行動を特定するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１３７】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うアプリケーションを利用者の端末にインストールする行動を特定し、推定部１３３は、利用者がアプリケーションをインストールしている場合は、利用者がアプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１３８】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うアプリケーションを利用者の端末にインストールする行動を特定し、利用者がアプリケーションをインストールしている場合は、利用者がアプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１３９】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うアプリケーションに予定を登録する行動を特定し、推定部１３３は、利用者が予定を登録している場合は、利用者が予定を登録していない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１４０】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うアプリケーションに予定を登録する行動を特定し、利用者が予定を登録している場合は、利用者が予定を登録していない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１４１】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うための取引対象を購入する行動を特定し、推定部１３３は、利用者が取引対象を購入している場合は、利用者が取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１４２】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、予定の管理に関する行動として、利用者が予定の管理を行うための取引対象を購入する行動を特定し、利用者が取引対象を購入している場合は、利用者が取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１４３】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、利用者を宛先とする宅急便の再配達を依頼する行動を特定し、推定部１３３は、利用者が宅急便の再配達を依頼している場合は、利用者が宅急便の再配達を依頼していない場合よりも低い値の信用度を算出する。
【０１４４】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、利用者を宛先とする宅急便の再配達を依頼する行動を特定し、利用者が宅急便の再配達を依頼している場合は、利用者が宅急便の再配達を依頼していない場合よりも低い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１４５】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、受信したメールの自動振り分けを設定する行動を特定し、推定部１３３は、利用者がメールの自動振り分けを設定している場合は、利用者がメールの自動振り分けを設定していない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１４６】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、受信したメールの自動振り分けを設定する行動を特定し、利用者がメールの自動振り分けを設定している場合は、利用者がメールの自動振り分けを設定していない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１４７】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、所定の施設の利用を予約する行動を特定し、推定部１３３は、施設の利用を予約してから施設を利用するまでの期間が所定の閾値を超える場合は、期間が所定の閾値を超えない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１４８】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、所定の施設の利用を予約する行動を特定し、施設の利用を予約してから施設を利用するまでの期間が所定の閾値を超える場合は、期間が所定の閾値を超えない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１４９】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、利用者に対するプッシュ通知の配信態様を設定する行動を特定し、推定部１３３は、利用者がプッシュ通知の配信態様を設定している場合は、プッシュ通知の配信対象を設定していない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１５０】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、利用者に対するプッシュ通知の配信態様を設定する行動を特定し、利用者がプッシュ通知の配信態様を設定している場合は、プッシュ通知の配信対象を設定していない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１５１】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、防災関連のアプリケーションを利用者の端末にインストールする行動を特定し、推定部１３３は、利用者が防災関連のアプリケーションをインストールしている場合は、利用者が防災関連のアプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１５２】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、防災関連のアプリケーションを利用者の端末にインストールする行動を特定し、利用者が防災関連のアプリケーションをインストールしている場合は、利用者が防災関連のアプリケーションをインストールしていない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１５３】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、自己管理に関する所定の行動として、利用者の健康の管理に関する行動を特定する。
【０１５４】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、自己管理に関する所定の行動として、利用者の健康の管理に関する行動を特定するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１５５】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、健康の管理に関する行動として、健康関連の検索クエリを入力する行動を特定し、推定部１３３は、利用者が健康関連の検索クエリを入力している場合は、健康関連の検索クエリを入力していない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１５６】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、健康の管理に関する行動として、健康関連の検索クエリを入力する行動を特定し、利用者が健康関連の検索クエリを入力している場合は、健康関連の検索クエリを入力していない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１５７】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、健康の管理に関する行動として、健康関連の取引対象を購入する行動を特定し、推定部１３３は、利用者が健康関連の取引対象を購入している場合は、健康関連の取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１５８】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、健康の管理に関する行動として、健康関連の取引対象を購入する行動を特定し、利用者が健康関連の取引対象を購入している場合は、健康関連の取引対象を購入していない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１５９】
また、実施形態に係る推定装置１００において、推定部１３３は、特定部１３２により特定された行動に基づいて、利用者の生活パターンが規則的であるか否かを判定し、利用者の生活パターンが規則的である場合は、生活パターンが規則的ではない場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１６０】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、特定された行動に基づいて、利用者の生活パターンが規則的であるか否かを判定し、利用者の生活パターンが規則的である場合は、生活パターンが規則的ではない場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１６１】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、所定の行動として、将来の予定を登録する行動と、予定に対応する行動とを特定し、推定部１３３は、利用者が予定を登録するとともに、予定に対応する行動を行っていた場合は、予定に対応する行動を行っていなかった場合よりも高い値の信用度を算出する。
【０１６２】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、所定の行動として、将来の予定を登録する行動と、予定に対応する行動とを特定し、利用者が予定を登録するとともに、予定に対応する行動を行っていた場合は、予定に対応する行動を行っていなかった場合よりも高い値の信用度を算出するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１６３】
また、実施形態に係る推定装置１００において、特定部１３２は、所定の行動として、自己管理に関する所定の種別の行動を特定する。
【０１６４】
これにより、実施形態に係る推定装置１００は、所定の行動として、自己管理に関する所定の種別の行動を特定するため、利用者の信用度の推定精度を改善することができる。
【０１６５】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【符号の説明】
【０１６６】
１０  利用者端末
２０  管理サービス提供サーバ
３０  金融サービス提供サーバ
１００  推定装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  管理行動データベース
１２２  利用者データベース
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  特定部
１３３  推定部
１３４  提供部
Ｎ  ネットワーク
【図１】
2020204979.tif 000003
【図２】
2020204979.tif 000004
【図３】
2020204979.tif 000005
【図４】
2020204979.tif 000006
【図５】
2020204979.tif 000007
【図６】
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