(57)【要約】【課題】  ゲーム操作者の振る舞いに基づいてサービス提供対象者を選定するマーケティングシステムを実現する。【解決手段】  本発明の一実施形態に係るマーケティングシステムは、ユーザがコンピュータゲームをプレイした時の操作パターンを収集する履歴収集部と、ユーザの操作パターンをもとに、ユーザの一次評価値を計算するスコア計算部と、それぞれの操作パターンの実行者数及び実行比率を１日ごとに集計し、集計された実行比率に基づいて不正な操作パターンである不正パターンを特定する不正判定部と、ユーザの一次評価値と不正パターンの情報から、ユーザの最終判断値を計算する判断値算出部と、ユーザの最終判断値に基づいて対象者を決定する対象者選定部を有する。【選択図】図１
2018112952.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの振る舞いに基づいて、サービス提供対象者を選定するマーケティングシステムであって、
前記ユーザがコンピュータゲームをプレイした時の操作パターンを収集する履歴収集部と、
前記ユーザの前記操作パターンをもとに、前記ユーザの一次評価値を計算するスコア計算部と、
それぞれの前記操作パターンの実行者数及び実行比率を１日ごとに集計し、集計された前記実行比率に基づいて、複数の前記操作パターンのうち、不正な操作パターンである不正パターンを特定する不正判定部と、
前記ユーザの一次評価値と、前記不正パターンの情報から、前記ユーザの最終判断値を計算する判断値算出部と、
前記ユーザの最終判断値に基づいて前記サービス提供対象者を決定する、対象者選定部と、
を有することを特徴とする、マーケティングシステム。
【請求項２】
前記不正判定部は、
最も最近集計された前記操作パターンの実行比率と、過去に集計された前記操作パターンの実行比率との差が所定値以上の場合、前記操作パターンを不正パターンと決定する、
ことを特徴とする、請求項１に記載のマーケティングシステム。
【請求項３】
前記対象者選定部は、前記最終判断値が所定値以上のユーザを、前記サービス提供対象者と決定する、
ことを特徴とする、請求項１に記載のマーケティングシステム。
【請求項４】
前記判断値算出部は、
前記ユーザの操作パターンが前記不正パターンと一致する場合、前記最終判断値の最小値を前記ユーザの最終判断値にする、
ことを特徴とする、請求項３に記載のマーケティングシステム。
【請求項５】
前記操作パターンは、複数のサブパターンから構成されており、前記サブパターンのそれぞれには、前記ユーザの操作についての情報が含まれており、
前記スコア計算部は、前記一次評価値として前記サブパターンごとのスコアを計算するよう構成されており、
前記不正判定部は、前記サブパターンごとに前記不正パターンを特定するよう構成されており、
前記判断値算出部は、前記サブパターンごとのスコアと前記不正パターンの情報とから、前記サブパターンごとに二次評価値を算出し、
前記二次評価値の平均値を、前記ユーザの最終判断値として算出する、
ことを特徴とする、請求項３に記載のマーケティングシステム。
【請求項６】
前記対象者選定部は、前記最終判断値が大きなユーザから優先的に、前記サービス提供対象者として選択する、
ことを特徴とする、請求項５に記載のマーケティングシステム。
【請求項７】
前記判断値算出部は、前記サブパターンごとの前記二次評価値の分散を算出し、
前記対象者選定部は、前記最終判断値が同じユーザが複数存在する場合、前記二次評価値の分散の小さいユーザから優先的に前記サービス提供対象者として選択する、
ことを特徴とする、請求項６に記載のマーケティングシステム。
【請求項８】
プロセッサとメモリを備えたマーケティングシステムにおける、サービス提供対象者の選定方法であって、
前記選定方法は前記マーケティングシステムが、
ユーザがコンピュータゲームをプレイした時の操作パターンを収集する履歴収集工程と、
前記ユーザの前記操作パターンをもとに、前記ユーザの一次評価値を計算するスコア計算工程と、
それぞれの前記操作パターンの実行者数及び実行比率を１日ごとに集計し、集計された前記実行比率に基づいて、複数の前記操作パターンのうち、不正な操作パターンである不正パターンを特定する不正判定工程と、
前記ユーザの一次評価値と、前記不正パターンの情報から、前記ユーザの最終判断値を計算する判断値算出工程と、
前記ユーザの最終判断値に基づいて前記サービス提供対象者を決定する、対象者選定工程と、
を実行することを特徴とする、サービス提供対象者の選定方法。
【請求項９】
前記不正判定工程では、
最も最近集計された前記操作パターンの実行比率と、過去に集計された前記操作パターンの実行比率との差が所定値以上の場合、前記操作パターンを不正パターンと決定する、
ことを特徴とする、請求項８に記載のサービス提供対象者の選定方法。
【請求項１０】
前記対象者選定工程では、前記最終判断値が所定値以上のユーザが前記サービス提供対象者と決定される、
ことを特徴とする、請求項８に記載のサービス提供対象者の選定方法。
【請求項１１】
前記判断値算出工程は、
前記ユーザの操作パターンが前記不正パターンと一致する場合、前記最終判断値の最小値を前記ユーザの最終判断値とする、
ことを特徴とする、請求項１０に記載のサービス提供対象者の選定方法。
【請求項１２】
前記操作パターンは、複数のサブパターンから構成されており、前記サブパターンのそれぞれには、前記ユーザの操作についての情報が含まれており、
前記スコア計算工程では、前記一次評価値として前記サブパターンごとのスコアを計算し、
前記不正判定工程では、前記サブパターンごとに前記不正パターンを特定し、
前記判断値算出工程では、前記サブパターンごとのスコアと前記不正パターンの情報とから、前記サブパターンごとに二次評価値を算出し、
前記二次評価値の平均値を、前記ユーザの最終判断値として算出する、
ことを特徴とする、請求項１０に記載のサービス提供対象者の選定方法。
【請求項１３】
前記対象者選定工程では、
前記最終判断値が大きなユーザから優先的に、前記サービス提供対象者として選択される、
ことを特徴とする、請求項１２に記載のサービス提供対象者の選定方法。
【請求項１４】
前記判断値算出工程ではさらに、前記サブパターンごとの前記二次評価値の分散を算出し、
前記対象者選定工程では、前記最終判断値が同じユーザが複数存在する場合、前記二次評価値の分散の小さいユーザから優先的に前記サービス提供対象者として選択される、
ことを特徴とする、請求項１３に記載のサービス提供対象者の選定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
金融機関が顧客に対し、融資などのサービスを提供する場合、金融機関ではその顧客の審査（与信審査）が行われる。従来、金融機関が顧客の審査を行うにあたって参考にする資料は、申請者の年齢や職業、家族構成といった、静的な属性情報が用いられることが一般的である。
【０００３】
一方近年では、これらの静的な属性情報に加えて、申請者の行動等の情報を、金融機関の提供するサービスに活用することも考えられている。たとえば特許文献１には、スマートフォンに搭載されているＧＰＳ機能を用いて顧客の位置情報と時間情報を記録し、その情報をもとに顧客に融資申し込みを促すメールを送信する等の技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１８５４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示の方法では、申請者の行動の分析について開示されている内容が抽象的かつ限定的で、サービス提供対象者を適切に選択することが難しい。
【０００６】
また、たとえばある金融機関が顧客の行動の分析結果に基づいて融資対象者を選定する方法を採用しているという事が明らかになった場合、選定された者の行動をまねる者が出てくる可能性もある。そうなると、申請者の行動の分析の結果に基づいて対象者を選定する方法は、実質的に役に立たなくなる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態に係るマーケティングシステムは、ユーザがコンピュータゲームをプレイした時の操作パターンを収集する履歴収集部と、ユーザの操作パターンをもとに、ユーザの与信一次評価値を計算するスコア計算部と、それぞれの操作パターンの実行者数及び実行比率を１日ごとに集計し、集計された実行比率に基づいて不正な操作パターンである不正パターンを特定する不正判定部と、ユーザの与信一次評価値と不正パターンの情報から、ユーザの与信最終判断値を計算する判断値算出部と、ユーザの与信最終判断値に基づいて対象者を決定する対象者選定部を有する。
【発明の効果】
【０００８】
開示するマーケティングシステムによれば、ユーザのゲーム操作パターンに基づいて適切にサービス提供対象者を選定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係るマーケティングシステムの構成図である。
【図２】サーバのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】対象者選定処理のシーケンス図である。
【図４】操作パターンの例である。
【図５】与信関連ＤＢの例である。
【図６】不正操作ＤＢの例である。
【図７】不正結果リストの例である。
【図８】実施例１における判断値算出部が実施する処理のフローチャートである。
【図９】実施例２における判断値算出部が実施する処理のフローチャートである。
【図１０】判断値リストの例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００１１】
本実施例に係るマーケティングシステムは、たとえば金融機関が融資契約勧誘などのサービスを提供する対象者の選定処理を行うために用いるシステムである。以下では、対象者の選定処理によって選定される者、たとえば金融機関の顧客等のことを、「ユーザ」と呼ぶ。また本実施例に係るマーケティングシステムは、ユーザがゲーム（例えばオンラインゲーム等のコンピュータゲームである）をプレイした時の操作パターンをもとに、対象者の選定を行う。なお、本実施例に係るマーケティングシステムで対象とされるサービスの種類は、特定のものには限定されないが、以下で説明する例では特に断りのない限り、サービスが融資である例を説明する。この場合、マーケティングシステムは、融資可能な顧客、つまり与信評価の高いユーザを選定できることが好ましい。
【００１２】
（１）システム構成
図１は、実施例１に係るマーケティングシステムの構成図である。マーケティングシステムは、複数のサーバ群（ゲームサーバ１，スコアリングサーバ２，不正チェックサーバ３，与信判断サーバ４，与信情報活用サーバ５）とユーザ端末１０がネットワーク６で相互接続された構成のシステムである。また図２は、各サーバ（１，２，３，４，５）のハードウェア構成図である。
【００１３】
ゲームサーバ１は、ユーザがゲームをプレイした時の操作パターン（操作履歴）を収集する履歴収集部１１、ユーザがプレイするゲームの実行を制御するためのゲーム制御部１２を有する。一方、ユーザ端末１０は、ユーザがゲームをプレイする際に使用する端末装置である。
【００１４】
スコアリングサーバ２は、過去に融資を受けた人（あるいは過去に与信審査された人）がゲームをプレイした時の操作パターンについての情報を管理している与信関連ＤＢ２１、操作パターンからユーザの一次評価値（スコアとも呼ばれる）を出力する計算式の生成を行う評価式生成部２２、そして評価式生成部２２によって生成された評価式とユーザの操作履歴等とを用いて、ユーザのスコアを計算するスコア計算部２３を有する。
【００１５】
不正チェックサーバ３は、ゲームサーバ１から各ユーザのゲームプレイ時の操作パターンを取得し、それをもとに、不正が行われている可能性のある操作パターン（以下、この操作パターンのことを「不正パターン」と呼ぶ）を特定する装置である。不正チェックサーバ３は、各ユーザの操作パターンを記録する不正操作ＤＢ３２と、不正操作ＤＢ３２の内容を基に不正パターンを特定する不正判定部３１と、不正パターンを記録する不正結果リスト３５を有する。与信判断サーバ４は、スコアリングサーバ２で算出されたユーザのスコアと、不正チェックサーバ３で特定された不正パターンの情報を用いて、ユーザの最終判断値を算出する、判断値算出部４１を有する。与信情報活用サーバ５は、与信判断サーバ４で算出された各ユーザの最終判断値をもとに対象者を決定する、対象者選定部５１を有する。
【００１６】
各サーバ（１，２，３，４，５）は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）あるいはＰＣサーバ等の汎用的な計算機であり、図２に示されるように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１と、ＤＲＡＭ等の揮発性記憶媒体であるメモリ１０２に加えて、ハードディスクなどの不揮発性記憶デバイスである補助記憶装置１０４、ネットワーク６を介して他のサーバとの通信を行うための通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０５、液晶ディスプレイなどの表示デバイス１０６、キーボードやマウス等の入力デバイス１０７等の周辺機器を備える。これらの周辺機器は、Ｉ／Ｏインタフェース（Ｉ／Ｏ  Ｉ／Ｆ）１０３を介してＣＰＵ１０１に接続されている。
【００１７】
本実施例では、各サーバ（１，２，３，４，５）の機能はソフトウェア（プログラム）によって実装されている。つまり、各サーバ（１，２，３，４，５）のＣＰＵ１０１がメモリ１０２にロードされたプログラムを実行することで、各サーバ（１，２，３，４，５）は上で述べた履歴収集部１１、ゲーム制御部１２、評価式生成部２２、スコア計算部２３、不正判定部３１、判断値算出部４１、対象者選定部５１等の機能部を備えた装置として機能する。たとえば与信判断サーバ４では、ＣＰＵ１０１に最終判断値を算出させるためのプログラムが与信判断サーバ４のメモリ１０２にロードされ、ＣＰＵ１０１がこのプログラムを実行することにより、与信判断サーバ４は判断値算出部４１を備えた装置として機能する。
【００１８】
なお、各サーバ（１，２，３，４，５）は必ずしも、まったく同じハードウェア構成である必要はない。ＣＰＵ１０１の仕様（性能等）または数、メモリ１０２または補助記憶装置１０４の容量が異なっていてもよい。また、サーバは、必ずしも表示デバイス１０６や入力デバイス１０７を備えていなくてもよい。
【００１９】
ユーザ端末１０も、図２と同様のハードウェア構成を備え、ＣＰＵでユーザがプレイするプログラムが実行されることで、ユーザ端末１０はゲームサーバ１のゲーム制御部１２と通信しながらユーザにゲーム画面を提供する。ただしユーザ端末１０は、サーバ（ゲームサーバ１等）とまったく同じハードウェア構成である必要はなく、使用されるＣＰＵの仕様やメモリ或いは補助記憶装置の容量はサーバと異なっていてよい。またユーザ端末１０は図２に示されている以外のハードウェアエレメントを備えていてもよい。たとえばユーザ端末１０がスマートフォン等の携帯型端末の場合、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）モジュール等の位置情報を取得可能なハードウェアや、無線ＬＡＮインタフェース等のワイヤレス通信用デバイスを備えていてもよい。
【００２０】
またユーザ端末１０はユーザからの操作、つまり情報入力（キー入力あるいはマウス等による入力）を受け付け、それをネットワーク６を介してゲームサーバ１のゲーム制御部１２に伝送する。ゲーム制御部１２はユーザ端末１０から受領した情報（ユーザの操作内容）を履歴収集部１１へと渡すことで、操作パターンが履歴収集部１１に蓄積される。
【００２１】
なお、ゲームサーバ１で実行されるプログラム（ゲーム制御部１２を実現するためのプログラム）とユーザ端末１０で実行されるプログラムの機能分担には、様々な形態があり得る。たとえばゲームサーバ１のゲーム制御部１２には、ウェブブラウザ上で動作可能なゲームプログラムが実装されており、ユーザ端末１０ではいわゆるウェブブラウザが実行されることで、ユーザがゲームをプレイできるように構成されていてもよい。また別の実施形態として、ゲームサーバ１がゲーム制御部１２を有さず、ゲームの実行制御に関する機能が全てユーザ端末１０で実行される構成でも良い。その場合ユーザ端末１０では、ユーザの操作パターンを取得してゲームサーバ１の履歴収集部１１に伝えるためのプログラムが実行されるとよい。
【００２２】
（２）対象者選定処理シーケンス
続いて、本実施例に係るマーケティングシステムによる対象者選定処理の流れを、図３を用いて説明する。ステップ１０００で、ユーザはユーザ端末１０上でゲームをプレイすると、履歴収集部１１は、そのユーザの操作パターンをゲーム制御部１２（あるいはユーザ端末１０）から取得し、履歴収集部１１に蓄積する（ステップ１００１）。続いて履歴収集部１１は、収集したユーザの操作パターンを、ネットワーク６を介してスコアリングサーバ２と不正チェックサーバ３へ送信する（ステップ１００２）。
【００２３】
ステップ１００３では、スコアリングサーバ２はスコア計算部２３を用いて、履歴収集部１１から渡されたユーザの操作パターンからスコアを算出し、ユーザの識別子（ユーザＩＤ）とユーザのスコア及び操作パターンの組み合わせを、ネットワーク６を介して与信判断サーバ４に送信する。この処理の詳細は後述する。ステップ１００４では、不正チェックサーバ３は不正判定部３１を用いて、履歴収集部１１から渡された複数のユーザの操作パターンから、不正パターンの特定を行い、特定された不正パターンの情報をネットワーク６を介して与信判断サーバ４に送信する。ステップ１００４の詳細も後述する。
【００２４】
なお、ステップ１００４は必ずしも、ステップ１００３と同じ時に実行されるわけではない。ステップ１００３の行われるタイミングと、ステップ１００４の実行されるタイミングは、それぞれ独立でよい。たとえばスコアリングサーバ２は、履歴収集部１１から１ユーザ分の操作パターンを受領する度に、そのユーザのスコアを算出して、与信判断サーバ４にそのユーザの情報（スコアや操作パターン）を送信するが、不正チェックサーバ３は、履歴収集部１１から複数のユーザの操作パターンを受領した後、たとえば１日の終わりに不正パターンを特定する処理を行って、１日に１回、不正パターンの情報を与信判断サーバ４に送信する。
【００２５】
或いは不正チェックサーバ３は、与信判断サーバ４から不正パターンの情報送信依頼を受領したことを契機に、不正パターンの情報を与信判断サーバ４に送信してもよい。
【００２６】
ステップ１００５で与信判断サーバ４は、判断値算出部４１を用いて、スコアリングサーバ２から渡されたユーザのスコア及び操作パターンの組み合わせと、不正チェックサーバ３から渡された不正パターンの情報に基づいて、ユーザの最終判断値を算出する。ここで求められた最終判断値は、ネットワーク６を介して与信情報活用サーバ５に送信される。
【００２７】
ステップ１００６で与信情報活用サーバ５の対象者選定部５１は、与信判断サーバ４から渡されたユーザの最終判断値をもとに、対象者を決定する。ステップ１００６は、与信判断サーバ４から最終判断値が渡されるたびに行われるわけではなく、複数ユーザの最終判断値を受領した時点で行われるとよい。たとえば１日に１回、または１週間に１回等の頻度でステップ１００６が実行されればよい。もちろんこれ以外の頻度で、ステップ１００６が実行されてもよい。
【００２８】
たとえば１日にｎ人（ｎは１００００等の整数とする）のユーザがゲームをプレイすると、与信判断サーバ４からはｎ人のユーザの最終判断値が与信情報活用サーバ５に渡される。対象者選定部５１は、ｎ人のユーザのうち、最終判断値が所定の閾値以上のユーザを対象者に決定する。または対象者選定部５１は、最終判断値が最も高いユーザから順にｘ人（ｘは、ｘ＜ｎの関係にある整数とする）のユーザを対象者に決定してもよい。
【００２９】
あるいは対象者選定部５１は、この両方の条件を満たすユーザを対象者と決定してもよい。特に、最終判断値が所定の閾値以上のユーザが多数（ｘ人より多く）いた場合には、最終判断値が最も高いユーザから順にｘ人のユーザを対象者とするとよい。
【００３０】
与信情報活用サーバ５で対象者が決定されたら、金融機関はその対象者に融資を勧めるダイレクトメールを送付するなどを行うとよい。また金融機関は、各ユーザの最終判断値を用いて、たとえば最終判断値が高い人にはより大きな与信枠を与える等を行うこともできる。
【００３１】
（３）操作パターン
履歴収集部１１で収集される、ユーザの操作パターンについて説明する。たとえばユーザのプレイするゲーム（ゲーム制御部１２がユーザに提供するゲーム）がロールプレイングゲームの場合、プレイの過程でユーザは、ユーザ端末１０の入力デバイスを用いて、アイテムの取得をしたり、或いは戦う等の操作（ゲームキャラクタ等の操作）を行う。履歴収集部１１ではこれらの操作を収集・蓄積する。また履歴収集部１１は、ユーザがゲームをプレイする過程で行う操作のほか、ユーザ端末１０へのアクセス傾向についての情報も取得する。アクセス傾向とはたとえば、ユーザがユーザ端末１０にアクセスする時間帯（深夜の時間帯か、或いは昼間か、等）、１回ゲームのプレイを開始してから終了するまでの時間などである。あるいはユーザ端末１０が携帯型端末の場合、履歴収集部１１はゲームをプレイする場所（たとえば移動中等）の情報も収集してもよい。本実施例では、ユーザがゲームをプレイする過程で行う操作の情報と、ユーザ端末１０へのアクセス傾向の情報をあわせて、「操作パターン」（または「操作履歴」）と呼ぶ。なお、ここではゲームがロールプレイングゲームの例を説明したが、本実施例に係るマーケティングシステムにおいて、ユーザがプレイするゲームの種類は、特定のものに限定されない。
【００３２】
履歴収集部１１で管理している、操作パターン１２０の例を図４に示す。操作パターン１２０には、ユーザＩＤ１２１、操作方法１２２、アクセス履歴１２３が含まれる。ユーザＩＤ１２１は、ゲームをプレイしたユーザの識別情報である。ユーザの識別情報は、各ユーザを一意に特定できる情報であれば任意の情報でよい。操作方法１２２は上で述べたとおり、ユーザがゲームをプレイする過程で行った操作（例えばアイテムを取得する、戦う等の操作）についての情報の集合である。操作方法１２２には複数個の操作が記録される。
【００３３】
図４の例では、例えばカラムｘ１、カラムｘ２がそれぞれ、「アイテムａを取得する」、「キャラクターｘｘｘと友達になる」等の操作に対応している。また図４の例では、操作方法１２２内のカラムｘ１に“１”が格納されているが、これはカラムｘ１に対応する操作（たとえば「アイテムａを取得する」）が行われたことを示す。逆に“０”が格納されているカラム（図４の例ではカラムｘ２）は、そのカラムに対応する操作が行われていないことを示す。
【００３４】
アクセス履歴１２３は、ユーザのユーザ端末１０へのアクセス傾向の情報である。図４の例にある、カラムｘａ，ｘｂはそれぞれ、「深夜帯にユーザ端末１０にアクセスする」、「昼間帯にユーザ端末１０にアクセスする」等のアクセス傾向に対応している。操作方法１２２と同様、“１”が格納されているカラムは、そのカラムに対応するアクセスが行われたことを示す。たとえば図４の例で、カラムｘａ，ｘｂがそれぞれ、「深夜帯にユーザ端末１０にアクセスする」、「昼間帯にユーザ端末１０にアクセスする」というアクセスに対応している場合、図４の例では、ユーザが昼間帯にユーザ端末１０にアクセスしていたことを意味する。履歴収集部１１は、図４に示した操作パターン１２０をスコアリングサーバ２と不正チェックサーバ３へ送信する。なお、不正チェックサーバ３はユーザＩＤ１２１の情報は使用しないため、不正チェックサーバ３にはユーザＩＤ１２１の情報が送信されなくてもよい。
【００３５】
（４）スコアリングサーバの処理
続いて、与信関連ＤＢ２１に格納されている情報の内容と、評価式生成部２２、スコア計算部２３の処理について説明する。図５は、与信関連ＤＢ２１に格納されている情報の例を示している。
【００３６】
与信関連ＤＢ２１は、過去に与信審査された人がゲームをプレイした時の情報を記録したものである。与信関連ＤＢ２１の各行は、操作パターン２００と、与信実績２０３のカラムを有する。
【００３７】
操作パターン２００には、過去に与信審査された人の操作パターンが記録される。操作パターン２００は、過去に与信審査された人のゲームプレイ時の操作の情報（操作方法２０１）とアクセス傾向の情報（アクセス履歴２０２）を含んでいる。操作方法２０１，アクセス履歴２０２はそれぞれ、図４の操作方法１２２、アクセス履歴１２３と同様の情報が記録されている。つまりあるカラム（たとえばカラムｘ１）に“１”が格納されていれば、そのカラムに対応する操作が行われたことを意味する（あるいはそのカラムに対応するアクセス傾向があったことを示す）。
【００３８】
与信実績２０３は、過去に与信審査された人が審査を通り与信枠がとれたか否かを表す情報である。与信実績２０３に“１”が格納されている場合、その行に対応する人は過去に与信枠がとれた人であることを表し、逆に与信実績２０３が“０”の場合、その行に対応する人は審査を通らなかったことを表す。
【００３９】
なお、与信関連ＤＢ２１に記録されている与信実績２０３等の情報は、本実施例に係るマーケティングシステム（具体的にはスコアリングサーバ２や与信判断サーバ４等）によって判断された実績ではなく、公知の手法による審査（顧客の年齢や職業等の属性に基づく与信審査）により判断された結果が記録される。
【００４０】
評価式生成部２２は、与信関連ＤＢ２１に記録されている情報を用いて、与信実績と操作パターンの関係（評価式）を求める。たとえば融資申請者の与信実績を変数（目的変数）Ｓで表し、操作パターンに含まれる各操作（またはアクセス履歴）を変数（説明変数）ｘｋ（ｋは１以上ｐ以下の変数。なお操作パターンには、ｐ個の操作（あるいはアクセス傾向）が含まれる前提とする）としたとき、評価式生成部２２は与信関連ＤＢ２１に記録されている情報を用いて、以下の式（１）
【数１】
2018112952.tif 000003
を満たすような関数ｆを求め、これを評価式とする。
【００４１】
評価式（関数ｆ）を求める方法は任意の方法が用いられて良い。例えば回帰分析等の手法を用いてもよい。一例として、与信実績（Ｓ）が操作パターン（ｘｋ）に対して線形であると仮定する場合、評価式生成部２２はＳが以下の式（２）
【数２】
2018112952.tif 000004
で表現されると仮定し、評価式生成部２２は最小二乗法等を用いて係数ａ１，ａ２，ａ３，…ａｐ，ｃを推定するとよい。なお、上の式（２）は、操作パターンにはｐ個の操作（あるいはアクセス傾向）が含まれる場合の式で、また式（２）で用いられている記号＊（アスタリスク）は、乗算を意味する（たとえばａ１＊ｘ１は、ａ１とｘ１の積を表す）。また本実施例では、評価式生成部２２により生成される評価式（上の式（２）など）を用いて得られる値Ｓのことを、ユーザの「スコア」（または「一次評価値」）と呼ぶ。
【００４２】
スコア計算部２３は、評価式生成部２２で求められた評価式（たとえば式（２）とその係数）を用いて、ユーザの一次評価値を算出する。そのため、スコア計算部２３によって一次評価値の算出が行われる前に、評価式生成部２２による評価式（係数ａ１，ａ２，ａ３，…ａｐ）の算出処理が終了している必要があり、また評価式生成部２２による評価式の算出が行われる前に、与信関連ＤＢ２１には過去に公知の手法で与信審査された人の情報（操作パターンと与信実績）が記録されている必要がある。また、与信関連ＤＢ２１には定期的に情報が追加されてよい。与信関連ＤＢ２１に情報が追加されると、評価式生成部２２は評価式の再計算を実施し、評価式が再計算されると、スコア計算部２３は、再計算された評価式を用いてスコアの算出を行う。
【００４３】
なお、本実施例では、評価式生成部２２が生成する評価式は、その出力値（スコア）の最小値が０である前提とする。また、スコアは小さいほど（最小値０に近いほど）評価が低く（サービス対象者として選定されにくい）、スコアが大きいほど評価が高い（サービス対象者として選定されやすい）ことを意味する。
【００４４】
（５）不正チェック
続いて図６を参照しながら、不正チェックサーバ３の有する不正操作ＤＢ３２の内容と、不正判定部３１の処理について説明する。図６（ａ）は不正操作ＤＢ３２の例を示している。
【００４５】
不正操作ＤＢ３２には、操作パターンごとに、その操作パターンの実行者数が記録されている。その操作パターンの実行者数は１日ごとに集計される。図６において、カラム２１１が操作パターンを表し、カラム２１２−１，２１２−２，．．．は、カラム２１１に記録されている操作パターンの、１日あたりの実行者（該当者数）とその比率が記録される。
【００４６】
カラム２１２−１には、最も最近（図６の例では２０１６年４月３０日）計数された情報が記録されており、カラム２１２−２以降にはその前日、前々日．．．に計数された情報が記録される。またカラム２１２−１内の該当者数２１２−１１には、２０１６年４月３０日にカラム２１１に示される各操作パターンの実行者数が記録される。また比率２１２−１２に記録される比率とは、カラム２１２−１１の欄に記録されている人数を、２０１６年４月３０日にゲームをプレイした人の合計数（これはカラム２１２−１１内全ての欄の合計である）で割った値である。以下ではこの比率を、操作パターンの実行比率と呼ぶ。
【００４７】
カラム２１２−ｎ（ｎは２以上の整数）内のカラム２１２−ｎ１、２１２−ｎ２にも同様に、カラム２１１に示される各操作パターンの実行者数と実行比率が記録される。不正判定部３１は、ゲームサーバ１からユーザの操作パターンが送信されてくるたびに、該当する操作パターンの該当者数２１２−１１の値を１加算する。そして１日の終わりに、不正判定部３１は各操作パターンの実行比率（つまり、カラム２１２−１２に格納すべき値）を算出し、カラム２１２−１２に格納する。実行比率の算出後、不正判定部３１は操作パターンのうち、不正の目的で実行されていると判断されるもの（不正パターン）を特定する処理を行う。これについては以下で説明する。
【００４８】
不正判定部３１は、最も最近計数された、各操作パターンの実行比率を、過去（たとえば１週間前）の実行比率と比較する。たとえば図６の例では、最も最近計数された情報は２０１６年４月３０日に計数されたものだが、不正判定部３１は、２０１６年４月３０日に計数された各操作パターンの実行比率と、その１週間前（２０１６年４月１７日から２０１６年４月２３日の間）に計数された、各操作パターンの実行比率との比較を行う。
【００４９】
ある操作パターンの実行比率について、最も最近計数された実行比率と１週間前の実行比率とに著しい差がある場合、サービス対象者として選定される特定の操作パターンが漏洩・公開され、その操作パターンをまねることでサービス提供を受けようとする行為が行われている可能性がある。そのため、ある操作パターンについて、最も最近計数された実行比率と１週間前の実行比率とに著しい差がある場合、不正判定部３１はその操作パターンは不正パターンと判断する。
【００５０】
たとえば、２０１６年４月１７日から２０１６年４月２３日の間（１週間）に計数された、各操作パターンの実行者数、各操作パターンの実行比率が図６（ｂ）に示されているような結果だったとする。不正判定部３１は、カラム２１２−１２と、図６（ｂ）のカラム２１２’−ｂの各欄の差を計算し、差（の絶対値）が所定値以上（たとえば１０以上）の行を特定する。図６の場合、行２１５−３の操作パターン２１１について、カラム２１２−１２に記録された実行比率と、２０１６年４月１７日から２０１６年４月２３日の間に計数された結果から求められた操作パターンの実行比率との差は２５（４０−１５＝２５）で、１０以上である。この場合不正判定部３１は、行２１５−３の操作パターン２１１は、不正パターンであると判断する。
【００５１】
なお、ここでは最新の実行比率を、１週間前の実行比率と比較することで不正パターンを特定する例を説明したが、必ずしも１週間前の実行比率との比較が行われなければならないわけではない。別の例として、不正判定部３１は最新の実行比率を前日の実行比率と比較してもよいし、或いは前月の１か月分のデータから、前月の各操作パターンの実行比率を算出して、それを最新の実行比率と比較してもよい。各操作パターンの実行比率が過去の実行比率と比べて大きく変動したことを検出できる方法であれば、任意の比較方法が用いられて良い。
【００５２】
不正パターンの情報は、不正結果リスト３５に記録される。図７に不正結果リスト３５の例を示す。操作パターン３５１に対応する不正フラグ３５２の欄が“０”の場合、その行の操作パターンは不正パターンであることを表す。たとえば図７では、４行目の操作パターン３５１が不正パターンであることを意味する。なお初期状態では、不正結果リスト３５内の全ての不正フラグ３５２の値は“１”である。
【００５３】
不正判定部３１は不正パターンが見つかると、その不正パターンに対応する行の不正フラグ３５２を０に更新する。また０に更新された不正フラグ３５２は、原則として変更されない。スコアリングサーバ２の評価式生成部２２で新たな評価式が生成された場合に限って、不正フラグ３５２の内容が０から１に更新される。評価式生成部２２で新たな評価式が生成された場合、評価式生成部２２は不正チェックサーバ３に評価式が変更されたことを通知し、不正判定部３１はこの通知を受けると、全ての不正フラグ３５２の値を“１”に変更する。
【００５４】
（６）判断値算出処理
続いて与信判断サーバ４の判断値算出部４１で実行される処理（図３のステップ１００５に相当する処理）の流れを、図８を用いて説明する。この処理は、スコアリングサーバ２から与信判断サーバ４に、あるユーザのスコア（及びその操作パターン）が送信されてきたことを契機に開始される。あるいは別の実施形態として、この処理は複数ユーザのスコア（及びその操作パターン）が送信されて来た時点で開始されてもよい。たとえば、不正チェックサーバ３が１日に１回、不正パターンの情報を与信判断サーバ４に送信するように構成されている場合、ステップ１００５も同様に１日に１回（たとえば不正チェックサーバ３から不正パターンの情報を受領した時に）、実行されてもよい。
【００５５】
ステップ２００１：判断値算出部４１は、不正チェックサーバ３から送られてきた不正結果リスト３５を参照することで、不正結果リスト３５の行のうち、操作パターン３５１がスコアリングサーバ２から送られてきたユーザの操作パターンと同じ行を探し出し、その行の不正フラグ３５２の値を取得する。なお、別の例として、判断値算出部４１は、ステップ２００１の実行時に不正チェックサーバ３に対して不正結果リスト３５を送信するよう依頼し、不正チェックサーバ３から最新の不正結果リスト３５を取得してもよい。
【００５６】
ステップ２００２：判断値算出部４１は、スコアリングサーバ２から送られてきたユーザのスコアと、ステップ２００１で特定された不正フラグ３５２の値との積を求め、この値をユーザの最終判断値と決定する。
【００５７】
ステップ２００４：判断値算出部４１は、最終判断値の算出されたユーザのユーザＩＤ（これはユーザのスコアと共にスコアリングサーバ２から送られてくる）と最終判断値の組み合わせを、与信情報活用サーバ５に送信し、処理を終了する。
【００５８】
もし、ステップ２００１で取得した不正フラグ３５２の値が“０”の場合（つまりユーザの操作パターンが不正パターンの場合）、ステップ２００２で計算される最終判断値は０になる。これにより、たとえばサービス対象者として選定される特定の操作パターンが漏洩・公開され、サービス提供を受けるためにその操作パターンをまねるようなユーザがいたとしても、そのようなユーザが対象者として選定されることを防止することができる。
【００５９】
なお、上で説明した例では、判断値算出部４１はステップ２００２でユーザのスコアと不正フラグ３５２の積を求めることで最終判断値を算出しているが、これはユーザの操作パターンが不正パターンの場合にそのユーザが対象者として選定されないよう、最終判断値を最小値（評価式生成部２２が生成する評価式の最小値、本実施例の場合は０）にすることを目的とした処理である。言い換えると、ステップ２００２では、ユーザの操作パターンが不正パターンの場合に、そのユーザの最終判断値を最小値にする処理が行われれば良く、必ずしもユーザのスコアと不正フラグ３５２の積を求める必要はない。たとえば評価式生成部２２により求められる評価式が、０以外の値（たとえば−１）を最小値とするものである時、ステップ２００２で判断値算出部４１は、ユーザの操作パターンが不正パターンであれば、そのユーザの最終判断値を−１にする処理を行う。また、別の実施形態として、ユーザの操作パターンが不正パターンであれば、ステップ２００２で判断値算出部４１は、ユーザのスコアからあらかじめ定められた値を減算した値を、そのユーザの最終判断値にしてもよい。
【実施例２】
【００６０】
続いて実施例２に係るマーケティングシステムの説明を行う。実施例２に係るマーケティングシステムのハードウェア構成や、各サーバの有する機能部など実施例１で説明したものと殆ど同じであるため、ここでの説明は略す。また、実施例２に係るマーケティングシステムによる対象者選定処理の流れは、実施例１で説明したもの（図３）と同じであるため、図示や説明は略す。ただし図３の各ステップで行われる処理（たとえばステップ１００３、ステップ１００４、ステップ１００５、ステップ１００６）は、実施例１で説明したものと異なる点もある。以下ではそれらの点を中心に説明する。
【００６１】
実施例１に係るマーケティングシステムでは、スコアリングサーバ２が計算するユーザのスコアは、１ユーザにつき１つであった。実施例２に係るマーケティングシステムでは、１ユーザについて複数のスコアを算出する。
【００６２】
スコアの計算に用いられる操作パターンは、複数の操作またはアクセスの集合である。実施例２に係るマーケティングシステムでは、操作パターンに含まれている複数の操作またはアクセスを、いくつか（たとえば５つ）のサブパターンに分割し、サブパターンごとにスコアを算出する。操作パターンを複数のサブパターンに分割する方法は、任意の方法が用いられて良い。たとえばユーザがプレイするゲームがロールプレイングゲーム等の場合、そのゲームは複数のステージで構成されていることが多い。そのためこの場合には、１つのステージで行われるユーザの操作（またはアクセス）の集合を、１つのサブパターンとしてよい。
【００６３】
以下、操作パターンがｍ個のサブパターン（ｍは２以上の整数とする）に分割されるという前提で説明する。またｍ個のサブパターンをそれぞれ、サブパターン＃１、サブパターン＃２、．．．サブパターン＃ｍと呼ぶ。この場合、実施例２に係る評価式生成部２２では、サブパターンごとに評価式を生成し、結果としてｍ個の評価式が生成される。以下では、評価式生成部２２によって生成される、サブパターン＃ｋ（ｋは１≦ｋ≦ｍを満たす整数）についての評価式（サブパターン＃ｋを入力として受け付けて、スコアを出力する評価式）を、「評価式＃ｋ」と表記する。
【００６４】
なお、評価式は実施例１で述べたものと同様の手法で求められると良い。また実施例２でも実施例１と同様、特に断りのない限り、評価式＃ｋ（ｋ＝１，２，．．．ｍ）の出力値（スコア）の最小値は０である前提とする。また、スコアは小さいほど（最小値０に近いほど）評価が低く、スコアが大きいほど評価が高いことを意味する。
【００６５】
評価式生成部２２でサブパターンごとに評価式が生成されるため、スコア計算部２３もサブパターンごとにスコアを生成することになる。以下では、評価式＃ｋによって算出されたスコアを“Ｓｋ”と呼ぶ。スコア計算部２３は全てのスコア（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，．．．Ｓｍ）の生成後、全てのスコアを与信判断サーバ４に送信する。全てのスコアを送信する時、実施例１と同様に、ユーザＩＤと、各スコアに対応するサブパターンも、与信判断サーバ４に送られる。
【００６６】
実施例２に係る不正チェックサーバ３の不正判定部３１も、サブパターンごとに不正パターンの特定を行い、不正結果リスト３５では、サブパターンごとに不正フラグが記録される。以下ではサブパターン＃ｋ（１≦ｋ≦ｍ）に対応する不正フラグを“Ｆｋ”と表記する。不正フラグの意味は実施例１と同様である。つまり不正フラグ（Ｆｋ）が０のサブパターンは、不正パターンであることを意味する。
【００６７】
また、不正判定部３１で行われる不正パターンの特定方法も実施例１と同様である。つまり、不正判定部３１は最も最近計数された各サブパターンの実行比率と、過去（たとえば１週間前）の実行比率との差が大きい（たとえば所定の閾値以上である）ものを特定し、そのサブパターンを不正パターンと決定する。またそのため、不正操作ＤＢ３２では、サブパターンごとに実行者数と実行比率が管理される。
【００６８】
続いて、実施例２に係る判断値算出部４１で行われる処理の流れを、図９を用いて説明する。この処理は実施例１で説明したもの（図８）と多くの点で類似している。
【００６９】
ステップ２００１’：判断値算出部４１は、不正結果リスト３５を参照し、スコアリングサーバ２から送られてきたユーザのサブパターンに対応する不正フラグ（Ｆｋ）を取得する。不正フラグの値の取得は、取得スコアリングサーバ２から送られてきた全てのサブパターンについて行われる。
【００７０】
ステップ２００２’：判断値算出部４１は、スコアリングサーバ２から送られてきたユーザのスコアＳｋと、ステップ２００１で特定された不正フラグ（Ｆｋ）をもとに、各サブパターンの二次評価値を求める。二次評価値とは、不正フラグを考慮して、サブパターンのスコアＳｋ（一次評価値）を再評価した値である。以下ではサブパターン＃ｋの二次評価値を“ＳＳｋ”と表記する。
【００７１】
二次評価値は、以下のようにして求められる。各評価式＃ｋの出力値（スコア）の最小値がε（εはたとえば０、または０に近い非常に小さな値とする）である場合、サブパターン＃ｋの二次評価値（ＳＳｋ）は以下の式（３）で表される。
【数３】
2018112952.tif 000005
【００７２】
つまりサブパターン＃ｋが不正パターンでない場合は、サブパターン＃ｋの二次評価値はサブパターン＃ｋのスコアと等しいが、不正パターンの場合にはサブパターン＃ｋの二次評価値はスコアよりも低くされる（最小値にされる）。
【００７３】
二次評価値が求められた後、判断値算出部４１は以下の式（４）を用いて二次評価値の平均値を求め、これをユーザの最終判断値とする。
【数４】
2018112952.tif 000006
【００７４】
また、もし各評価式＃ｋのスコアの最小値εが０の場合には、以下の式（４’）を用いて最終判断値が算出されてもよい。
【数５】
2018112952.tif 000007
【００７５】
ステップ２００３：判断値算出部４１は、二次評価値ＳＳｋ（ｋ＝１，２，３，．．．ｍ）の分散（Ｖ（ＳＳｋ）と表記する）を計算する。分散は以下の式（５）で求められる値である。
【数６】
2018112952.tif 000008
【００７６】
ステップ２００４’：最後に判断値算出部４１は、ユーザＩＤとステップ２００２’で求められた最終判断値、及びステップ２００３で求められた分散の組み合わせを与信情報活用サーバ５に送信し、処理を終了する。
【００７７】
実施例１に係るマーケティングシステムでは、ユーザの操作パターンが、不正判定部３１で不正パターンと判定されたものと同じだった場合、最終判断値が０（最小）になる。ユーザが何の意図も持たず（不正の目的ではなく）、不正パターンと同一の操作・アクセスを行うこともあり得るが、そのような場合でも実施例１に係るマーケティングシステムでは、最終判断値が一律０（最小）になる。そのため、本来はサービス提供を受けられるはずのユーザが、対象者として選定されないという問題が起こり得る。
【００７８】
ユーザが不正の目的ではなく、操作・アクセスを行った場合、全ての操作・アクセスが不正パターンと同一になる可能性は極めて低いと考えられる。実施例２に係るマーケティングシステムでは、サブパターンごとに一次評価値と二次評価値（及び不正フラグＦｋ）を算出し、各サブパターンの二次評価値の平均を最終判断値にしているので、不正の目的を持たないユーザが行った一部の操作・アクセス（サブパターン）がたまたま不正パターンと同一になったとしても、最終判断値が０（最小）になることを防ぐことができる。
【００７９】
最後に、実施例２に係るマーケティングシステムの対象者選定部５１が行う処理について説明する。実施例１と同様、実施例２における対象者選定部５１が行う処理は、複数ユーザの最終判断値（及び分散とユーザＩＤ）を受領した時点で行われるとよい。
【００８０】
対象者選定部５１は、各ユーザの最終判断値と分散の情報を、最終判断値の大きな順にソートして管理する。対象者選定部５１が管理する判断値リストの例を図１０に示す。対象者選定部５１は、与信判断サーバ４からユーザＩＤと最終判断値と分散の組を受領すると、これを判断値リスト５００の行に格納する。判断値リスト５００のユーザＩＤ５０１，最終判断値５０２、Ｖ（ＳＳｋ）５０３にはそれぞれ、与信判断サーバ４から受領したユーザＩＤと最終判断値と分散が格納される。格納にあたって、対象者選定部５１は、最終判断値５０２の大きい順に各行をソートする。
【００８１】
また、最終判断値５０２が同じ行が複数存在した場合、これらの行はＶ（ＳＳｋ）５０３の小さい順にソートされる。たとえば図１０の例では、最終判断値５０２が０．８６５である行が３つ存在する。対象者選定部５１はこれらの３つの行をＶ（ＳＳｋ）の小さい順にソートして格納する。
【００８２】
そして対象者選定部５１は、判断値リスト５００に格納されている行のうち、最終判断値５０２が所定の閾値以上のユーザを対象者に決定する。もし最終判断値５０２が所定の閾値以上のユーザが多い場合、例えば金融機関としては対象者をｘ人（ｘはたとえば１００等の整数）に絞り込みたかったのに、１００人を超えるユーザの最終判断値５０２が所定の閾値以上であった場合、たとえば判断値リスト５００の上位１００位以内に含まれるユーザを対象者に決定するとよい。
【００８３】
上で述べたとおり、判断値リスト５００に最終判断値５０２が同じ行が複数存在した場合、これらの行は分散（Ｖ（ＳＳｋ）５０３）の小さい順にソートされる。ユーザの各サブパターンの二次評価値のばらつきが小さい場合、分散が小さくなる。逆にユーザの各サブパターンの二次評価値の中に最小値（０）であるものが含まれている場合、つまり不正パターンと一致する操作・アクセスが行われた場合、分散が大きくなる傾向がある。そのため実施例２に係る対象者選定部５１は、二次評価値の分散が小さい順に判断値リスト５００の内容をソートすることで、判断値リスト５００に最終判断値５０２が同じ行が複数存在した場合に分散の小さいユーザが優先的に対象者として選定されるようにしている。
【００８４】
以上、本発明の実施例を説明してきたが、これらは、本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこれらの実施例にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。たとえば上で述べた実施例では、各サーバ（ゲームサーバ１，スコアリングサーバ２，不正チェックサーバ３，与信判断サーバ４，与信情報活用サーバ５）の備える機能部は、汎用的な計算機のプロセッサ（ＣＰＵ）でプログラムが実行されることにより実現される例を説明した。ただし別の実施形態として、各サーバの有する機能部の一部またはすべてが、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアによって実装されていてもよい。
【００８５】
また、上で述べた実施例に係るマーケティングシステムでは、ゲームサーバ１，スコアリングサーバ２，不正チェックサーバ３，与信判断サーバ４，与信情報活用サーバ５という、複数のサーバが存在したが、必ずしもこれだけの数のサーバが設けられなくてもよい。たとえば、上で述べた各機能部が１台のサーバ上に設けられてもよい。
【００８６】
また、上で述べた実施例では、ユーザがゲームをプレイする際に使用するユーザ端末１０が、マーケティングシステムのネットワーク６に接続された構成が説明されたが、必ずしもユーザ端末１０が、マーケティングシステムのネットワーク６に接続されていなくてもよい。またマーケティングシステム（ゲームサーバ１）は必ずしもゲーム制御部１２を有していなくても良く、ユーザの操作パターンを収集するための手段（履歴収集部１１相当物）を有していればよい。たとえばユーザが、ネットワーク６と切り離されたユーザ端末１０を用いてゲームをプレイし、プレイの過程で得られた操作パターンを何らかの手段でゲームサーバ１に渡して履歴収集部１１に格納（蓄積）させてもよい。もしユーザ端末１０とゲームサーバ１がいずれも、ＳＤカードなどのリムーバブルメディアを装着可能な装置であれば、ユーザはユーザ端末１０で得られた操作パターンをリムーバブルメディアに記録して、そのリムーバブルメディアをゲームサーバ１に装着して読み取らせることで、操作パターンをゲームサーバ１に渡してもよい。
【００８７】
また、上で説明された各機能部を実現するための各種プログラムは、プログラム配布サーバや計算機が読み取り可能な記憶メディアによって提供され、プログラムを実行する各装置にインストールされてもよい。計算機が読み取り可能な記憶メディアとは、非一時的なコンピュータ可読媒体で、例えばＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の不揮発性記憶媒体である。
【符号の説明】
【００８８】
１：ゲームサーバ、２：スコアリングサーバ、３：不正チェックサーバ、４：与信判断サーバ、５：与信情報活用サーバ、６：ネットワーク、１０：ユーザ端末
【図１】
2018112952.tif 000009
【図２】
2018112952.tif 000010
【図３】
2018112952.tif 000011
【図４】
2018112952.tif 000012
【図５】
2018112952.tif 000013
【図６】
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【図７】
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【図８】
2018112952.tif 000016
【図９】
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【図１０】
2018112952.tif 000018