(57)【要約】      （修正有）【課題】事業者に対する信用度を多様な観点から判定する装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】判定システムにおいて、判定装置は、取得部と、判定部とを有する。取得部は、ネットワーク上の所定の商取引サイトを利用するユーザに関する情報を取得する。判定部は、取得部によって取得されたユーザに関する情報のうち、商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク上の所定の商取引サイトを利用するユーザに関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたユーザに関する情報のうち、前記商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記第１ユーザのネットワーク上の行動履歴として、当該第１ユーザがコンテンツを閲覧した閲覧履歴を取得し、
前記判定部は、
前記第１ユーザの閲覧履歴の傾向に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記取得部は、
所定期間において前記第１ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリを取得し、
前記判定部は、
所定期間において前記第１ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリの傾向に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記第１ユーザの前記商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報を取得し、
前記判定部は、
前記第１ユーザの前記商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記第１ユーザの前記商取引サイトにおけるランクに関する情報を取得し、
前記判定部は、
前記第１ユーザの前記商取引サイトにおけるランクに関する情報に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記第１ユーザの年齢、性別、住所、職業又は使用言語の少なくともいずれかの情報を取得し、
前記判定部は、
前記第１ユーザの年齢、性別、住所、職業又は使用言語の少なくともいずれかの情報に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項７】
前記商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち前記第１事業者とは異なる事業者であって、予め信用度が判定されている事業者である第２事業者の信用度と、当該第２事業者と取引のあるユーザである第２ユーザに関する情報との相関性に基づいて、事業者の信用度を判定するための第１モデルを生成する生成部、
をさらに備え、
前記判定部は、
前記生成部によって生成された第１モデルから出力される結果に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項８】
前記取得部は、
前記第２ユーザの前記商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報を取得し、
前記生成部は、
前記第２ユーザの前記商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報と、前記第２事業者の信用度との相関性に基づいて、前記第１モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の判定装置。
【請求項９】
前記取得部は、
所定期間において前記第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリを取得し、
前記生成部は、
所定期間において前記第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリと、前記第２事業者の信用度との相関性に基づいて、前記第１モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の判定装置。
【請求項１０】
前記生成部は、
前記第２ユーザに関する情報と、当該第２ユーザに対して設定されたユーザ信用度との相関性に基づいて、ユーザ信用度を判定するための第２モデルを生成し、
前記判定部は、
前記第２モデルに前記第１ユーザに関する情報を入力した場合の出力結果に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する、
ことを特徴とする請求項７〜９のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項１１】
前記取得部は、
前記第２ユーザの前記商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報を取得し、
前記生成部は、
前記第２ユーザの前記商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報と、前記第２ユーザのユーザ信用度との相関性に基づいて、前記第２モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の判定装置。
【請求項１２】
前記取得部は、
所定期間において前記第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリを取得し、
前記生成部は、
所定期間において前記第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリと、前記第２ユーザのユーザ信用度との相関性に基づいて、前記第２モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の判定装置。
【請求項１３】
コンピュータが実行する判定方法であって、
ネットワーク上の所定の商取引サイトを利用するユーザに関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたユーザに関する情報のうち、前記商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する判定工程と、
を含んだことを特徴とする判定方法。
【請求項１４】
ネットワーク上の所定の商取引サイトを利用するユーザに関する情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたユーザに関する情報のうち、前記商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置、判定方法及び判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、銀行などの金融機関が融資可能枠を決定する際には、事業者（企業）情報の収集や分析を専門とするデータ提供事業者から提供される事業者データが参照される。このような事業者データは、例えば、事業者の決算書（例えば、財務諸表や損益計算書等）に基づいて生成される。すなわち、金融機関は、各事業者への融資額が適当か否かを判定するための信用情報を判定するため、業者から提供される事業者データを活用する。
【０００３】
ここで、決算期に公表される財務データのように更新間隔の長いデータ（静的データ）のみならず、株価等のように更新間隔の短いデータ（動的データ）をも入力したモデルを作成し、適時に最新の企業評価を行うことができるシステムが提案されている（例えば、特許文献１）。また、近年のインターネットの飛躍的な普及に伴い、従来のような事業者の決算書等に基づく情報に加えて、情報利用者がインターネット上で事業者に関する情報を共有し、共有する情報を一元的に統合管理することにより、事業者データの客観性を高める技術が知られている（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−３４８０１５号公報
【特許文献２】特開２０１０−２６６０２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、上記の従来技術では、事業者に対する信用度を多様な観点から判定することができるとは限らない。具体的には、上記の従来技術では、公開されている事業者の財務情報や、情報利用者が知りうる事業者の取引実績や、業界のニュースなどの情報を共有するに過ぎず、かかる情報を統合したとしても、事業者の信用度（例えば、将来に渡る事業者の成長性や安定性）を適切に評価することは困難である。また、株価等のデータは非上場企業では公開されないため、場合によっては、企業評価を行うためのデータが不足し、事業者の信用度を判定することが困難となる。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、事業者に対する信用度を多様な観点から判定することができる判定装置、判定方法及び判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】
本願に係る判定装置は、ネットワーク上の所定の商取引サイトを利用するユーザに関する情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたユーザに関する情報のうち、前記商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴に基づいて、前記第１事業者の信用度を判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、事業者に対する信用度を精度高く判定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、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る判定システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る事業者情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る利用履歴テーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る閲覧履歴テーブルの一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る決済情報テーブルの一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る属性情報テーブルの一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係るモデル記憶部の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る判定装置による生成処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施形態に係る判定装置による判定処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、変形例に係る判定処理の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、判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、本願に係る判定装置、判定方法及び判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と表記する）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判定装置、判定方法及び判定プログラムが限定されるものではない。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．判定処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。具体的には、図１では、実施形態に係る判定装置１００によって、ネットワーク上の所定の商取引サイトに出店する事業者の信用度を判定する処理が行われる例について説明する。
【００１２】
図１に示す例において、判定装置１００と、ユーザ端末１０と、ウェブサーバ３０とは、図示しない通信ネットワーク（例えば、インターネット）を介して通信可能に接続される。
【００１３】
図１に示す判定装置１００は、事業者に対する信用度を判定する処理を行うサーバ装置である。実施形態では、判定装置１００は、ウェブサーバ３０が提供するネットワーク上の所定の商取引サイトであるショッピングモールに出店する事業者に対する信用度を判定する。
【００１４】
なお、実施形態では、ショッピングモールに出店する事業者であって、実施形態に係る判定処理において信用度が判定される対象となる事業者を「第１事業者」と表記する。また、実施形態では、ショッピングモールに出店する事業者のうち第１事業者とは異なる事業者であって、実施形態に係る判定処理において信用度を判定するためのモデルの学習データとなりうる事業者を「第２事業者」と表記する。また、第１事業者と第２事業者とを特に区別しない場合には、単に「事業者」と表記する。
【００１５】
図１に示すユーザ端末１０１及び１０２は、ユーザによって利用される情報処理装置である。具体的には、ユーザ端末１０１及び１０２は、ユーザが各種ウェブページを閲覧するためや、ウェブサイト（例えばネットワーク上のショッピングモール）において商品を購入したり、商品情報の評価（いわゆるレビュー）を投稿したりするために利用される。なお、図１の例では、ユーザ端末１０１は、ユーザの一例であるユーザＵ０１によって利用され、ユーザ端末１０２は、ユーザの一例であるユーザＵ０２によって利用される。また、ユーザ端末１０１と１０２とを特に区別しない場合には、「ユーザ端末１０」と総称する。図１の例では、ユーザ端末１０は、例えばスマートフォンやタブレット端末である。
【００１６】
また、実施形態では、ユーザのうち、第１事業者との取引履歴があるユーザ（例えば、第１事業者が出店したストアで商品を購入した履歴のあるユーザ等）を「第１ユーザ」と表記する。また、ユーザのうち、第２事業者との取引履歴があるユーザを「第２ユーザ」と表記する。なお、同一ユーザが第１事業者とも第２事業者とも取引履歴を有する場合、当該ユーザは、処理状況に応じて「第１ユーザ」にも「第２ユーザ」にもなりうる。また、第１ユーザと第２ユーザとを特に区別しない場合には、単に「ユーザ」と表記する。
【００１７】
図１に示すウェブサーバ３０は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合に、各種ウェブページを提供するサーバ装置である。図１に示す例では、ウェブサーバ３０は、ネットワーク上のショッピングモールサイトを提供するものとする。ウェブサーバ３０が提供するショッピングモールでは、各事業者が種々のカテゴリの商品を扱う店舗（ストア）を出店する。
【００１８】
また、ウェブサーバ３０は、提供するウェブサイトを介して、ショッピングモールを利用するユーザに関する情報を取得する。ユーザに関する情報は、例えば、ウェブサーバ３０が備える記憶部や、所定の外部ストレージ装置に格納される。ユーザに関する情報とは、例えば、ウェブサーバ３０から提供されるサービスの利用に際して、ユーザの操作に従いユーザ端末１０から発信される情報を意味する。具体的には、ユーザに関する情報とは、ユーザの属性情報（年齢や性別等）、ショッピングモールにおける購買行動、ショッピングモールにおける決済情報、ショッピングモールにおけるユーザのランク（例えば、当該ユーザが優良会員であるか否か）等である。
【００１９】
なお、ユーザに関する情報は、ショッピングモール以外のサービスを介して取得されてもよい。例えば、ウェブサーバ３０は、ショッピングモール以外のサービスとして、ポータルサービスやニュース配信サービス、スケジュール管理サービス、飲食店予約サービスなど、各種サービスを提供するものとする。そして、ウェブサーバ３０は、これらのサービスの利用を介して、ユーザに関する情報を取得してもよい。具体的には、ウェブサーバ３０は、ユーザに関する情報として、ユーザが閲覧するニュースコンテンツに関する情報や、ユーザがサービスに登録したスケジュールに関する情報等を取得可能である。
【００２０】
ところで、ウェブサーバ３０が提供するショッピングモールのようなネットワーク上の商取引サイトに出店する事業者は、事業構成が小規模であったり、設立が比較的新しかったり、非上場であったり、法人格が個人事業主であったりして、充分な資金を保持していない場合がある。このため、これらの事業者には融資を得たいとする需要があり、また、金融機関等には、これらの事業者に対して融資を行う機会を得たいという要望がある。
【００２１】
一般に、金融機関が融資を行う場合、事業者の信用度（与信）に基づき、融資が可能であるか、また、どのくらいの金額を融資するかを決定する。このような事業者の信用度は、例えば、金融機関自身や、事業者を評価する専門機関等によって測定される。しかしながら、小規模の事業者は、四半期や半期ごとの財務情報や資本関係等を公表しない場合も多いため、専門機関や金融機関側が事業者の信用度を測ることができない場合がある。この場合、事業者は融資を受けることができず、また、金融機関も融資の機会を逃すため、双方に不利益が生じる。
【００２２】
そこで、実施形態に係る判定装置１００は、ショッピングモールに出店したストアにおいて取引履歴のあるユーザに関する情報に基づいて、当該ストアを出店する事業者の信用度を判定する。
【００２３】
これは、第１事業者の出店したストアを利用する第１ユーザが堅実で信頼のおけるユーザ（例えば、決済に未払いが生じていないユーザや、経済ニュースを比較的多く閲覧するユーザ等）であるほど、当該第１事業者についても信用のおける事業者であると想定されることによる。すなわち、判定装置１００は、信頼のおける顧客を比較的多く抱えるストアを信用度の高いストアと判定し、さらに、当該ストアを運営する第１事業者を信用度の高い事業者と判定する。
【００２４】
かかる判定処理において、判定装置１００は、予め信用度が設定されている（例えば、金融機関や専門機関やショッピングモール側によって、何らかの信用度情報が与えられている）事業者である第２事業者に関する情報を利用してもよい。例えば、判定装置１００は、第２事業者と、当該第２事業者と取引履歴のある第２ユーザに関する情報との相関性を学習する。これにより、判定装置１００は、信用度の高い（あるいは低い）ストアと取引のあるユーザがどのような情報を有するユーザであるか、を学習する。具体的には、判定装置１００は、第２事業者と第２ユーザに関する情報との相関性を学習したモデルを生成する。そして、判定装置１００は、生成したモデルを用いて第１事業者の信用度を判定する。これにより、判定装置１００は、財務状況や株価といった情報を公表していない比較的小規模な第１事業者に対しても、的確に信用度を判定することができる。以下、図１を用いて、実施形態に係る判定処理について流れに沿って説明する。
【００２５】
図１に示す例において、ウェブサーバ３０が提供するショッピングモールには、金融機関や専門機関等から信用度情報が与えられていない事業者である事業者Ａ０１（第１事業者の一例）が運営するストアＡＡＡのウェブページであるストアページ６１が存在する。また、ショッピングモールには、既に信用度が設定されている（信用度情報を有する）事業者である事業者Ａ０２（第２事業者の一例）が運営するストアＢＢＢのウェブページであるストアページ７１が存在する。なお、図１の例において、信用度は、最高が１００であり最低が０であるスコア（指標値）によって示されるものとする。図１の例では、事業者Ａ０２には「８５」という比較的高いスコアを示す信用度が設定されており、かかる数値は、事業者Ａ０２が比較的信用度の高い事業者と評価されていることを示している。なお、図１では図示を省略しているが、ウェブサーバ３０が提供するショッピングモールには、実施形態に係る判定処理を行うための充分な量の情報が得られるほどの相当数の第２事業者が存在するものとする。
【００２６】
かかるショッピングモールのストアに対して、ユーザは、商品を閲覧したり、商品を購入したりといった行動をとる。例えば、ユーザ端末１０１は、ユーザＵ０１による操作に従い、ウェブサーバ３０が提供するショッピングモールにアクセスし、ショッピングモールを利用する（ステップＳ１１）。例えば、ユーザＵ０１は、ストアＡＡＡから商品を購入する。図１の例では、ユーザＵ０１は、第１事業者である事業者Ａ０１と取引履歴を有するユーザであるから、第１ユーザに該当する。
【００２７】
また、ユーザ端末１０２も同様に、ユーザＵ０２による操作に従い、ウェブサーバ３０が提供するショッピングモールにアクセスし、ショッピングモールを利用する（ステップＳ１２）。例えば、ユーザＵ０２は、ストアＢＢＢから商品を購入する。図１の例では、ユーザＵ０２は、第２事業者である事業者Ａ０２と取引履歴を有するユーザであるから、第２ユーザに該当する。なお、図１の例では図示を省略しているが、ユーザＵ０１やユーザＵ０２は複数存在し、実施形態に係る判定処理を行うのに充分な量の情報が得られるほどの相当数のアクセスを行っているものとする。
【００２８】
また、ユーザＵ０１やユーザＵ０２は、ウェブサーバ３０が提供するショッピングモール以外のサービスも、適宜利用しているものとする。例えば、ユーザＵ０１やユーザＵ０２は、ネットワークを介して配信されるニュースサービスや、ウェブサーバ３０が提供するスケジュールサービス等を利用しているものとする。これらのユーザの行動履歴等は、すべて実施形態に係るユーザに関する情報に含まれる。
【００２９】
ここで、判定装置１００は、ウェブサーバ３０から、予め設定済みの第２事業者の信用度と、第２事業者と取引を行ったユーザＵ０２（第２ユーザ）に関する情報とを取得する（ステップＳ１３）。
【００３０】
そして、判定装置１００は、取得した情報に基づいて、第２事業者の信用度と、第２ユーザに関する情報との相関性を学習したモデルを生成する（ステップＳ１４）。当該モデルは、事業者の信用度とユーザに関する情報との相関性を示すためのモデルであり、例えば、かかるモデルに第１ユーザに関する情報が入力された場合には、当該第１ユーザに対応する第１事業者の信用度が出力される。モデル生成処理の詳細は後述するが、判定装置１００は、例えば事業者Ａ０２の信用度を正解データ（教師データ、目的変数）とし、事業者Ａ０２に対応する第２ユーザに関する各種情報を素性（説明変数）とするサポートベクターマシン（Support  Vector  Machine）等の回帰学習モデルを生成する。
【００３１】
その後、判定装置１００は、処理対象とする第１事業者である事業者Ａ０１と取引を行ったユーザＵ０１（第１ユーザ）に関する情報を取得する（ステップＳ１５）。
【００３２】
そして、判定装置１００は、処理対象とする事業者Ａ０１と取引履歴のあるユーザＵ０１に関する情報を生成したモデルに入力することにより、事業者Ａ０１の信用度を示すスコア（指標値）を出力させる。判定装置１００は、出力されたスコアに基づいて、第１事業者の信用度を判定する（ステップＳ１６）。
【００３３】
すなわち、判定装置１００が生成するモデルは、事業者Ａ０１と取引のある第１ユーザに関する情報が入力された場合に、第１ユーザに関する情報に基づいて、事業者Ａ０１の信用度を示すスコアを出力する。例えば、ユーザＵ０１に関する情報がユーザＵ０２に関する情報と極めて類似する場合には、モデルは、事業者Ａ０１の信用度として、事業者Ａ０２の信用度である「８５」に類似するスコアを出力する。判定装置１００は、かかる判定処理により、事業者Ａ０１の財務状況等の情報を取得せずとも、取引のあるユーザＵ０１に関する情報（例えば、ユーザＵ０１の種々の行動履歴）に基づいて、事業者Ａ０１の信用度を判定することができる。
【００３４】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ネットワーク上の所定の商取引サイトを利用するユーザに関する情報を取得する。そして、判定装置１００は、取得したユーザに関する情報のうち、商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【００３５】
すなわち、実施形態に係る判定装置１００は、事業者の信用度を測るために一般的に用いられる財務情報等のみならず、ショッピングモール等の商取引サイトに出店されたストアと取引のあるユーザの情報を用いて、事業者の信用度を判定する。これにより、判定装置１００は、事業者の財務情報や売り上げ金額等の観点によらず、事業者に対する信用度を多様な観点から判定することができる。以下、上記の処理を行う判定装置１００、及び、判定装置１００を含む判定システム１の構成等について詳細に説明する。
【００３６】
〔２．判定システムの構成〕
図２を用いて、実施形態に係る判定装置１００が含まれる判定システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る判定システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る判定システム１には、ユーザ端末１０と、事業者端末２０と、ウェブサーバ３０と、判定装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮ（例えば、インターネット）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に示した判定システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の事業者端末２０や、複数台のウェブサーバ３０が含まれてもよい。
【００３７】
ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンや、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、ウェアラブルデバイス（Wearable  Device）等の情報処理装置である。ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、ウェブサーバ３０にアクセスすることで、ウェブサーバ３０から提供されるサービスから種々のコンテンツ（例えば、図１に示したストアＡＡＡのストアページ６１やストアＢＢＢのストアページ７１）を取得する。そして、ユーザ端末１０は、取得したコンテンツを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。なお、本明細書中においては、ユーザとユーザ端末１０とを同一視する場合がある。例えば、「ユーザにコンテンツを提供する」とは、実際には、「ユーザが利用するユーザ端末１０にコンテンツを提供する」ことを意味する場合がある。
【００３８】
事業者端末２０は、事業者によって利用される情報処理装置である。具体的には、事業者端末２０は、事業者の操作に従い、ショッピングモールへの出店の手続きや、ストアにおける商品の出品等の手続き等を行う。なお、実施形態において事業者とは、事業を実施する者を広く含む概念であり、株式会社等に限られず、個人事業主や法人格を有する団体などであってもよい。
【００３９】
ウェブサーバ３０は、ユーザ端末１０からアクセスされた場合に、ウェブページ等の各種コンテンツを提供するサーバ装置である。図１の例では、ウェブサーバ３０がショッピングモールに対応するウェブサイトを提供するとともに、当該ショッピングモールに出店している事業者Ａ０１及び事業者Ａ０２のウェブページを提供する例を示した。しかし、ウェブサーバ３０が提供するサービスはこれに限られず、ウェブサーバ３０は、例えば、ニュースサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを提供してもよい。
【００４０】
また、ウェブサーバ３０は、各ウェブサイトにおける情報であって、ネットワーク上で取得可能なユーザに関する情報を取得してもよい。ユーザに関する情報とは、例えば、各種ウェブサイトから提供されるサービスの利用に際して、ユーザの操作に従いユーザ端末１０から発信される情報である。例えば、ユーザに関する情報は、サービスの利用に際してユーザが登録した属性情報（性別、年齢、住所、職業、年収など）を含む。また、ユーザに関する情報は、ユーザの行動情報を含む。例えば、ユーザの行動情報は、ユーザがニュースコンテンツを閲覧した閲覧情報や、検索サイトにおいて送信した検索クエリに関する情報や、ショッピングサイトにおける購買行動やユーザからのレビューに関する情報や、ユーザが投稿するＳＮＳ（Social  Networking  Service）サイトにおけるメッセージに関する情報等を含む。
【００４１】
なお、実施形態において、ウェブサーバ３０は複数台存在してもよい。この場合、ユーザ端末１０にショッピングモールを提供するウェブサーバ３０と、ユーザに関する情報を取得するウェブサーバ３０とは異なっていてもよい。
【００４２】
判定装置１００は、ネットワーク上の所定の商取引サイト（図１で示すショッピングモール等）を利用するユーザに関する情報を取得し、取得したユーザに関する情報のうち、商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴に基づいて、第１事業者の信用度を判定するサーバ装置である。なお、判定装置１００は、上記のウェブサーバ３０としての構成を兼ねてもよい。すなわち、判定装置１００自身がショッピングモールを提供し、判定装置１００自身がショッピングモールにアクセスしたユーザ端末１０から情報を取得してもよい。
【００４３】
また、判定装置１００は、実際に事業者に融資を行う金融機関に設置された情報処理端末や、事業者に関する財務情報の調査、取得、管理を行うことで、事業者の信用度の格付けを行う専門機関に設置された情報処理端末等と相互に通信を行ってもよい。例えば、判定装置１００は、金融機関や専門機関に設置された情報処理端末から、第２事業者の格付け情報（実施形態では「信用度」に対応する）を取得してもよい。また、判定装置１００は、事業者Ａ０１や事業者Ａ０２の財務情報が公表されている場合には、財務管理企業等に設置される情報処理端末から、財務情報を適宜取得してもよい。また、判定装置１００は、事業者Ａ０１や事業者Ａ０２に関する財務情報が公的機関等から取得可能な場合には、適宜、公的機関等にアクセスして情報を取得してもよい。これらの処理は、例えば、ネットワーク上をクロール（crawl）して情報を取得する所定のプログラム等を利用して行われてもよい。
【００４４】
〔３．判定装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る判定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る判定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、判定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、判定装置１００は、判定装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００４５】
（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。通信部１１０は、通信ネットワークと有線又は無線で接続され、通信ネットワークを介して、ユーザ端末１０等との間で情報の送受信を行う。
【００４６】
（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。実施形態に係る記憶部１２０は、事業者情報記憶部１２１と、素性情報記憶部１２２と、モデル記憶部１２７とを有する。以下、各記憶部について順に説明する。
【００４７】
（事業者情報記憶部１２１について）
事業者情報記憶部１２１は、所定の商取引サイトに出店する事業者に関する情報を記憶する。事業者情報記憶部１２１に記憶される情報は、例えば、ネットワークを介して、ウェブサーバ３０から取得される。ここで、図４に、実施形態に係る事業者情報記憶部１２１の一例を示す。図４に示すように、事業者情報記憶部１２１は、「事業者ＩＤ」、「ストア」、「法人格」、「信用度」、「顧客情報」といった項目を有する。
【００４８】
「事業者ＩＤ」は、商取引サイトにストアを出店している事業者を識別する識別情報を示す。なお、本明細書中では、識別情報を説明に用いる参照符号として用いる場合がある。例えば、事業者ＩＤが、「Ａ０１」である事業者を「事業者Ａ０１」と表記する場合がある。
【００４９】
「ストア」は、事業者が商取引サイトに出店しているストアの名称を示す。なお、事業者は、一の商取引サイトにおいて、一つのストアのみを出店するのではなく、複数のストアを出店してもよい。「法人格」は、事業者の法人格を示す。
【００５０】
「信用度」は、事業者に対する信用度を示す。なお、信用度は、後述する判定部１３４により信用度が判定された後に事業者情報記憶部１２１に記憶される。例えば、現時点で信用度が判定されていない事業者（実施形態では第１事業者。図４では、事業者Ａ０１が該当する）については、融資を受けた事業者Ａ０１の信用度については、信用度の項目は空欄（図４の例では、「なし」と示す）が記憶される。また、例えば、既に信用度が判定されたり、専門機関によって信用度が設定されたりしている事業者（実施形態では第２事業者。図４では、事業者Ａ０２、事業者Ａ０３及び事業者Ａ０４が該当する）には、信用度の項目に０から１００までで示される数値が記憶される。
【００５１】
「顧客情報」は、事業者が出店するストアの顧客であるユーザに関する情報が記憶される。図４で示した例では、「顧客情報」に記憶される情報を「Ｂ０１」などの概念で示しているが、実際には、顧客情報の項目には、取引履歴のあるユーザを識別する情報や、顧客であるユーザの人数や、具体的な取引の内容や取引金額等、種々の情報が記憶される。
【００５２】
すなわち、図４では、事業者情報記憶部１２１に記憶されるデータの一例として、事業者ＩＤ「Ａ０１」で識別される事業者Ａ０１は、ストア「ＡＡＡ」を出店しており、その法人格は「株式会社」であり、信用度は「なし」であり、顧客情報は「Ｂ０１」であることを示している。
【００５３】
なお、図４での図示は省略するが、事業者は、一の商取引サイトにおいて、一つのストアを出店するのではなく、複数のストアを出店してもよい。
【００５４】
（素性情報記憶部１２２について）
素性情報記憶部１２２は、モデル生成処理に用いられる素性に関する情報を記憶する。具体的には、素性情報記憶部１２２は、素性情報として、ネットワーク上のユーザに関する種々の情報を記憶する。図３に示すように、素性情報記憶部１２２は、利用履歴テーブル１２３と、閲覧履歴テーブル１２４と、決済情報テーブル１２５と、属性情報テーブル１２６といったデータテーブルを有する。以下、各データテーブルについて順に説明する。
【００５５】
（利用履歴テーブル１２３について）
利用履歴テーブル１２３は、ユーザに関する情報の一例として、ユーザによるストアの利用履歴を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る利用履歴テーブル１２３の一例を示す。図５に示すように、利用履歴テーブル１２３は、「ユーザＩＤ」、「利用ストア」、「取引回数」といった項目を有する。
【００５６】
「ユーザＩＤ」は、ユーザ又は当該ユーザが利用するユーザ端末１０を識別する識別情報を示す。「利用ストア」は、ユーザが利用したストアの名称を示す。「取引回数」は、ユーザが個々のストアと取引を行った回数（例えば、商品の購入やサービスの利用等）を示す。
【００５７】
すなわち、図５では、利用履歴テーブル１２３に記憶されるデータの一例として、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で識別されるユーザＵ０１は、「ストアＡＡＡ」や「ストアＥＥＥ」や「ストアＦＦＦ」等を利用した履歴を有し、また、ストアＡＡＡとの取引回数は「１６」回であり、ストアＥＥＥとの取引回数は「７」回であり、ストアＦＦＦとの取引回数は「５」回であることを示している。
【００５８】
（閲覧履歴テーブル１２４について）
閲覧履歴テーブル１２４は、ユーザがコンテンツを閲覧した履歴を記憶する。なお、実施形態において、コンテンツとは、ネットワークを介して提供される、種々の情報が掲載されたウェブページやアプリコンテンツ等を広く含む。図６の例では、ユーザに提供されるコンテンツのうち、ニュースコンテンツを一例に挙げる。ニュースコンテンツとは、例えば、ウェブサーバ３０から提供されるニュースサイトにおけるニュースコンテンツや、ニュース専用アプリを介して提供されるニュースコンテンツ等を含む。ここで、図６に、実施形態に係る閲覧履歴テーブル１２４の一例を示す。図６に示すように、閲覧履歴テーブル１２４は、「ユーザＩＤ」、「集計期間」、「閲覧履歴」といった項目を有する。また、「閲覧履歴」は「ニュースコンテンツ」という中項目を有する。さらに、「ニュースコンテンツ」は、「カテゴリ」、「閲覧回数」、「閲覧時間」といった小項目を有する。
【００５９】
「ユーザＩＤ」は、図５に示した同一の項目に対応する。「集計期間」は、ユーザの閲覧履歴が集計された期間を示す。「閲覧履歴」は、ユーザの閲覧履歴を示す。「ニュースコンテンツ」は、閲覧履歴のうち、ニュースコンテンツの閲覧に関する情報を示す。
【００６０】
「カテゴリ」は、個々のニュースコンテンツのカテゴリを示す。カテゴリは、例えばニュース配信サービスを提供する者によって、個々のニュースコンテンツにタグ付けされる。「閲覧回数」は、ニュースコンテンツを閲覧した回数をカテゴリ別に示す。「閲覧時間」は、ニュースコンテンツを閲覧した時間（図６の例では、単位は「分」）をカテゴリ別に示す。
【００６１】
すなわち、図６では、閲覧履歴テーブル１２４に記憶されるデータの一例として、ユーザＵ０１の「２０１７年１０月１日〜２０１７年１０月３１日」までの集計期間におけるニュースコンテンツの閲覧履歴は、「経済」カテゴリの閲覧回数が「２１」回であり閲覧時間が「１１０」分であること、「スポーツ」カテゴリの閲覧回数が「５」回であり閲覧時間が「４０」分であること、「娯楽」カテゴリの閲覧回数が「３」回であり閲覧時間が「２０」分であることを示している。
【００６２】
なお、図６では、集計期間を「１ヶ月」として閲覧履歴を記憶する例を示しているが、集計期間はこの例に限らず、後述するモデル生成処理や信用度判定処理に応じて、適宜変更されてもよい。
【００６３】
（決済情報テーブル１２５について）
決済情報テーブル１２５は、ユーザに関する情報のうち、商取引サイトにおける決済に関する情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る決済情報テーブル１２５の一例を示す。図７に示すように、決済情報テーブル１２５は、「ユーザＩＤ」、「集計期間」、「取引履歴」といった項目を有する。また、「取引履歴」は、「決済回数」、「未払い回数」、「分割払い利用数」といった小項目を有する。
【００６４】
「ユーザＩＤ」及び「集計期間」は、図６で示した同一の項目に対応する。「取引履歴」は、ユーザの取引に関する履歴を示す。「決済回数」は、ユーザが商取引サイトにおいて決済を行った回数を示す。「未払い回数」は、ユーザが商取引サイトにおいて取引を行ったものの、例えば決済が適切に行われない等の理由で未払いとなった取引の回数を示す。「分割払い利用数」は、決済において分割払い方式を採用した回数を示す。
【００６５】
すなわち、図７では、決済情報テーブル１２５に記憶されるデータの一例として、ユーザＵ０１の「２０１７年１０月１日〜２０１７年１０月３１日」までの集計期間における取引履歴として、決済回数「３０」回と、未払い回数「２」回があり、そのうち分割払い利用数が「５」回であったことを示している。
【００６６】
（属性情報テーブル１２６について）
属性情報テーブル１２６は、ユーザに関する情報のうち、ユーザの属性情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係る属性情報テーブル１２６の一例を示す。図８に示すように、属性情報テーブル１２６は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」といった項目を有する。また、「属性情報」は、「年齢」、「性別」、「住所」、「職業」、「使用言語」、「ユーザランク」といった小項目を有する。
【００６７】
「ユーザＩＤ」は、図５に示した同一の項目に対応する。「属性情報」は、ユーザの属性情報を示す。「年齢」は、ユーザの年齢を示す。「性別」は、ユーザの性別を示す。「住所」は、ユーザの住所を示す。「職業」は、ユーザの職業を示す。「使用言語」は、ユーザが使用可能な言語を示す。なお、図８の例では、「職業」や「使用言語」の項目に記憶される情報を「Ｅ０１」や「Ｆ０１」等の概念で示しているが、実際には、具体的な職業名や、言語の名称等（日本語、英語等）が記憶される。
【００６８】
「ユーザランク」は、商取引サイトにおけるユーザのランクを示す。商取引サイトにおけるユーザのランクとは、商取引サイトの独自の基準によるユーザの格付け情報であり、例えば、ユーザが毎月定額の料金を支払っている会員（有料会員）であるとか、所定額を超える取引金額を支払う優良会員であるとか、種々の情報によって行われるランク付けである。図８の例では、「ユーザランク」の項目に記憶される情報を「Ｇ０１」等の概念で示しているが、実際には、具体的なランク名（優良会員や通常会員等に対応するランクの名称等）が記憶される。
【００６９】
すなわち、図８では、属性情報テーブル１２６に記憶されるデータの一例として、ユーザＵ０１の属性情報が、年齢「３０歳代」であり、性別「女性」であり、住所「Ａ県・・・」であり、職業「Ｅ０１」であり、使用言語「Ｆ０１」であり、ユーザランク「Ｇ０１」であることを示している。
【００７０】
（モデル記憶部１２７について）
モデル記憶部１２７は、判定装置１００によって生成されたモデルに関する情報を記憶する。ここで、図９に、実施形態に係るモデル記憶部１２７の一例を示す。図９に示すように、モデル記憶部１２７は、「モデルＩＤ」、「情報更新日」、「学習データ」といった項目を有する。また、「学習データ」は、「第２事業者の事業者ＩＤ」、「第２ユーザ情報」といった小項目を有する。
【００７１】
「モデルＩＤ」は、モデルを識別するための識別情報を示す。「情報更新日」は、モデルが更新された日付を示す。「学習データ」は、モデルの生成（学習）に利用されたデータを示す。「第２事業者の事業者ＩＤ」は、モデルの生成に利用された第２事業者の事業者ＩＤを示す。なお、図９で示す事業者ＩＤは、図４に示した事業者ＩＤと共通するものとする。「第２ユーザ情報」は、各第２事業者に対応する第２ユーザの情報を示す。なお、図９の例では、「第２ユーザ情報」に記憶される情報を「Ｈ０１」等の概念で示しているが、実際には、第２事業者と取引履歴のあるユーザを識別する情報や、各第２事業者の顧客としての第２ユーザの人数や、具体的な取引の内容や取引金額等、種々の情報が記憶される。
【００７２】
すなわち、図９では、モデル記憶部１２７に記憶されるデータの一例として、モデルＩＤ「Ｍ０１」で識別されるモデルＭ０１は、「２０１７年１１月１日」に情報が更新されており、モデルＭ０１の学習データとなった第２事業者は、例えば事業者ＩＤ「Ａ０２」や「Ａ０３」で識別される事業者であり、事業者Ａ０２に対応する第２ユーザ情報は「Ｈ０１」であり、事業者Ａ０３に対応する第２ユーザ情報は「Ｈ０２」であることを示している。
【００７３】
（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、判定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（判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。
【００７４】
実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、生成部１３２と、受付部１３３と、判定部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３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３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。
【００７５】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ネットワーク上の所定の商取引サイトを利用するユーザに関する情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴等を取得する。
【００７６】
例えば、取得部１３１は、第１ユーザのネットワーク上の行動履歴として、第１ユーザがコンテンツを閲覧した閲覧履歴を取得する。具体的には、取得部１３１は、ユーザが閲覧したウェブページの情報や、アプリコンテンツの情報を取得する。
【００７７】
より具体的には、取得部１３１は、所定期間（例えば、図５に示した集計期間）において第１ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリを取得する。
【００７８】
また、取得部１３１は、商取引サイトにおけるユーザの取引や決済に関する情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、第１ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報を取得する。
【００７９】
また、取得部１３１は、第１ユーザの属性情報を取得する。例えば、取得部１３１は、第１ユーザの商取引サイトにおけるランクに関する情報を取得する。また、取得部１３１は、第１ユーザの年齢、性別、住所、職業又は使用言語の少なくともいずれかの情報を取得する。
【００８０】
なお、取得部１３１は、後述する生成部１３２によるモデル生成処理が行われる場合には、第１ユーザに関する情報のみならず、第２ユーザに関する情報も取得する。
【００８１】
また、取得部１３１は、上述した行動履歴や属性情報以外にも、ネットワークを介して取得可能な情報について、種々の情報を取得してもよい。
【００８２】
例えば、取得部１３１は、商取引サイトにおける事業者に対するユーザからの評価に関する情報を取得してもよい。商取引サイトでは、例えば、事業者ごと（ストアごと）にユーザからの評価（例えば、５段階の数値で示される評点）を受け付けたり、商品ごとに評点やレビューを受け付けたりするシステムを有する。この場合、取得部１３１は、各ユーザが行った評価の内容や、評価を行った回数や、具体的なレビューの内容等の情報を取得してもよい。
【００８３】
また、取得部１３１は、事業者が出店したストアもしくは商品に対するユーザからの反応の数の推移、又は、事業者が出店したストアもしくは商品に対してユーザが評点した評価値の推移に関する情報を取得してもよい。すなわち、取得部１３１は、所定期間におけるレビューが投稿された数の増減や、評点の増減の推移を取得する。
【００８４】
また、取得部１３１は、事業者に対するユーザからの評価に関する情報として、事業者が出店したストアもしくは商品に対するユーザからのレビューに含まれる単語を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザからのレビューを形態素解析し、レビューに含まれる単語を抽出し、抽出された単語に関する情報を取得する。また、取得部１３１は、ｔｆ−ｉｄｆ（Term  Frequency−Inverse  Document  Frequency）など、レビューに出現する各単語をスコアリングするアルゴリズムを利用し、重みの高い単語のみを取得するようにしてもよい。なお、取得部１３１は、事業者が出店した店舗もしくは商品に対するユーザからのレビューに対して事業者が返信したコメント（すなわち、コメントに含まれる単語）を取得してもよい。
【００８５】
また、取得部１３１は、第２事業者に予め設定された信用度に関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、格付け企業等の専門期間によって設定された事業者の信用度を取得する。あるいは、取得部１３１は、商取引サイト（ショッピングモール等）において独自に設定された信用度を取得してもよい。この場合、信用度とは、商取引サイトにおけるストア評価（上述したような５段階の数値）を用いてもよいし、ショッピングモール内のストアランキングに対応して設定される数値等、様々な手法で設定されたものであってもよい。また、信用度は、数値のみならず、単に「当該事業者に信用があるか否か」といった２値で示されるものであってもよい。
【００８６】
取得部１３１は、取得した情報を適宜記憶部１２０に記憶する。例えば、取得部１３１は、商取引サイトにおける取引に関する情報を、利用履歴テーブル１２３や決済情報テーブル１２５に記憶する。また、取得部１３１は、ネットワーク上のユーザの閲覧行動に関する情報を閲覧履歴テーブル１２４に記憶する。また、取得部１３１は、ユーザの属性情報を属性情報テーブル１２６に記憶する。また、取得部１３１は、事業者の信用度に関する情報を事業者情報記憶部１２１に記憶する。また、取得部１３１は、記憶部１２０内から、処理に要する情報を適宜取得してもよい。
【００８７】
なお、取得部１３１は、情報を取得するユーザや事業者を特定せずに、種々のユーザや事業者の情報を無作為に取得してもよい。例えば、取得部１３１は、検索エンジン等に用いられる探索ロボットなどのプログラムを利用して、インターネット上をクロールさせることにより、ユーザや事業者に関する情報を随時取得したり、取得した情報を更新したりしてもよい。
【００８８】
また、取得部１３１は、例えば金融機関や財務管理企業等から事業者の財務情報が取得可能な場合には、かかる情報を取得してもよい。後述する判定部１３４は、取得部１３１によって財務情報が取得された場合には、財務情報を加味して第１事業者に対する信用度を判定してもよい。
【００８９】
（生成部１３２について）
生成部１３２は、第１事業者の信用度を判定するためのモデルを生成する。具体的には、生成部１３２は、商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち第１事業者とは異なる事業者であって、予め信用度が判定されている事業者である第２事業者の信用度と、当該第２事業者と取引のあるユーザである第２ユーザに関する情報との相関性に基づいて、事業者の信用度を判定するためのモデル（以下、かかるモデルを「第１モデル」と表記する）を生成する。
【００９０】
例えば、生成部１３２は、第２ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報と、第２事業者の信用度との相関性に基づいて、第１モデルを生成する。
【００９１】
また、生成部１３２は、所定期間において第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリと、第２事業者の信用度との相関性に基づいて、第１モデルを生成してもよい。なお、生成部１３２は、上記した情報に限らず、取得部１３１によって取得された第２ユーザに関する各種情報を素性として、第１モデルを生成してもよい。
【００９２】
例えば、生成部１３２は、第１モデルとして、取得部１３１によって取得された第２ユーザに関する各情報を素性とし、予め設定された第２事業者の信用度を正解データとする学習モデルを生成する。具体的には、生成部１３２は、素性となる第２ユーザに関する各情報のうち、どのような情報にどのような重みが与えられるかを回帰的に学習させた第１モデルを生成する。言い換えれば、生成部１３２は、第２ユーザに関する情報のうち、正解データとして取得された第２事業者の信用度の判定において、いずれの素性が信用度を判定するためにより大きな影響を与えるか、といったことを示す第１モデルを生成する。
【００９３】
以下に、生成部１３２が生成する第１モデルの一例を示す。なお、生成部１３２が生成する第１モデルは以下のものに限られず、予め設定された第２事業者の信用度に基づいて生成されるモデルであって、第１ユーザに関する情報が入力された場合に、第１事業者の信用度を示すスコアを出力するモデルであれば、どのようなモデルであってもよい。
【００９４】
例えば、生成部１３２は、第２事業者の信用度を機械学習における目的変数とする。そして、生成部１３２は、取得部１３１によって取得された第２ユーザに関する各情報を説明変数（素性）とする。そして、生成部１３２は、目的変数と説明変数とを用いて、事業者の信用度を判定するための第１モデルを生成する。すなわち、かかる第１モデルに第１ユーザの情報が入力されると、当該第１ユーザを顧客とする第１事業者の信用度を示すスコアが出力される。例えば、生成部１３２は、素性情報記憶部１２２に記憶されているあらゆる情報を説明変数として用いることができる。
【００９５】
まず、生成部１３２は、第２事業者の信用度と、当該第２事業者の顧客である第２ユーザに関する情報との関係を示す式を生成する。かかる式は、学習データとなる第２事業者の数だけ生成される。さらに、生成部１３２は、第２ユーザに関する個々の情報が、第２事業者の信用度という事象に対して、どのような重みを有するかを学習して判定する。これにより、生成部１３２は、第２事業者の信用度の判定において、個々の素性がどのくらい寄与するのかといった情報を得ることができる。例えば、生成部１３２は、下記式（１）を作成する。
【００９６】
ｙ  ＝  ω１・ｘ１  ＋  ω２・ｘ２  ＋  ω３・ｘ３  ・・・＋  ωＮ・ｘＮ      ・・・（１）（Ｎは任意の数）
【００９７】
上記式（１）は、例えば、第２事業者ごとに作成される。上記式（１）において、「ｙ」は、「予め設定された第２事業者の信用度」を示す。学習において、図４に示した事業者Ａ０２を正解データとするのであれば、「ｙ」は「８５」の値を取る。また、図４に示した事業者Ａ０３を正解データとするのであれば、「ｙ」は「４５」の値を取る。
【００９８】
また、上記式（１）において、「ｘ」は、第２ユーザに関する情報（素性）である各説明変数に対応する。また、上記式（１）において、「ω」は、「ｘ」の係数であり、所定の重み値を示す。具体的には、「ω１」は、「ｘ１」の重み値であり、「ω２」は、「ｘ２」の重み値であり、「ω３」は、「ｘ３」の重み値である。このように、上記式（１）は、第２ユーザに関する情報から抽出された特徴情報に対応する説明変数「ｘ」と、所定の重み値「ω」とを含む変数（例えば、「ω１・ｘ１」）を組合せることにより作成される。
【００９９】
例えば、上記式（１）において、仮に、「ｘ１」は、「第２ユーザの決済回数」であるとする。また、「ｘ２」は、「第２ユーザの未払い回数」であるとする。また、「ｘ３」は、「第２ユーザが経済カテゴリのニュースコンテンツを閲覧した回数」であるとする。この場合、事業者Ａ０１に対応する上記式（１）は、以下の式（２）のように表すことができる。
【０１００】
ｙ（事業者Ａ０２）（＝１）  ＝  ω１・（第２ユーザの決済回数）  ＋  ω２・（第２ユーザの未払い回数）  ＋  ω３・（第２ユーザが経済カテゴリのニュースコンテンツを閲覧した回数）・・・＋  ωＮ・ｘＮ      ・・・（２）（Ｎは任意の数）
【０１０１】
生成部１３２は、上記式（２）を第２事業者ごとに、また、第２事業者の個々の第２ユーザごとに生成する。そして、生成部１３２は、生成した式を機械学習のサンプルとする。そして、生成部１３２は、サンプルとなる式の演算処理（回帰学習）を行うことにより、所定の重み値「ω」に対応する値を導出する。すなわち、生成部１３２は、上記式（２）を満たすような所定の重み値「ω」を決定する。言い換えれば、生成部１３２は、所定の説明変数が目的変数「ｙ」に与える影響を示す重み値「ω」を決定することができる。例えば、「第２事業者の信用度」に対して、「第２ユーザの未払い回数」が他の変数と比較して大きく寄与しているのであれば、「第２ユーザの未払い回数」に対応する重み値「ω２」の値は、他の変数と比較して大きな値が算出される。
【０１０２】
また、例えば、「第２ユーザが経済カテゴリのニュースコンテンツを閲覧した回数」が他の変数と比較して正解データの数値に寄与しているのであれば、例えば、顧客に「経済カテゴリのニュースコンテンツを閲覧した回数」が多いユーザを多く抱えている事業者は、信用度が比較的高く算出される可能性がある。
【０１０３】
なお、上記の例では、決済回数や未払い回数や経済カテゴリのニュースコンテンツの閲覧回数を素性として示したが、これらの数値は、所定の処理により、説明変数として用いられるように変換されてもよい。例えば、生成部１３２は、既知の手法により、これらの数値を正規化して用いてもよい。あるいは、生成部１３２は、例えば、商取引サイトを利用する全ユーザの平均値と比較して、第２ユーザの決済回数を「高」「中」「低」と三段階に分け、それぞれを説明変数として用いてもよい。この場合、生成部１３２は、例えば、未払い回数が「高」であるという説明変数が、目的変数（＝信用度）に与える重み値を判定することができる。結果として、生成部１３２は、「未払い回数が多い第２ユーザを抱える高い事業者ほど信用度が低く判定される」といった結果を出力するような第１モデルを生成することができる。
【０１０４】
上記のようにして、生成部１３２は、「第２事業者の信用度」を示すスコアの傾向と、その第２事業者の顧客である第２ユーザに関する情報（素性）との関連性を求めるための第１モデルを生成する。
【０１０５】
なお、上記式（２）は、左辺を信用度の数値（「８５」など）とするのではなく、信用度の数値が所定数（例えば「７０」など）を超える事業者を「信用あり（＝１）」とし、信用度の数値が所定数以下の事業者を「信用なし（＝０）」とする回帰式であってもよい。また、生成部１３２は、学習において、所定の誤差を想定し、かかる誤差との差異を２乗した値が最小値となるよう近似する最小二乗法などの手法を用いて、「ω」の最適解を算出してもよい。
【０１０６】
なお、上記の例では表記を省略したが、生成部１３２は、第２ユーザに関するあらゆる素性を用いて第１モデルを生成してもよい。また、生成部１３２は、第２事業者に関する情報を素性として追加してもよい。例えば、生成部１３２は、第２事業者が運営するストアにおける財務情報、又は、ストアが扱う商品の売上情報等を素性として利用してもよい。また、生成部１３２は、第２事業者の法人格を素性として利用してもよい。かかる学習を経て、生成部１３２は、例えば、「個人事業主」や「有限会社」といった法人格は信用度が低く判定され、「株式会社」は信用度が比較的高く判定される、といった判定を行う第１モデルを生成する可能性がある。この場合には、株式会社や個人事業主といった「属性」が、事業者の信用度という事象に対して重みを持つことになる。なお、学習の結果によっては、ある素性が信用度という事象に対してほとんど影響を及ぼさないという結果が出る場合もある。この場合、上記式（２）のうち、当該素性に対応する重み（ω）は「０」に近付くことになると想定される。
【０１０７】
なお、例示した第１モデルは一例であり、生成部１３２が生成する第１モデルは上記の例に限られない。すなわち、生成部１３２は、予め設定された第２事業者の信用度に基づいて生成されるモデルであって、第１ユーザに関する情報が入力された場合に、第１事業者の信用度を示すスコアを出力するモデルであれば、既知の手法を組み合わせることによって、上記例とは異なる第１モデルを適宜生成してもよい。例えば、上記の例では、回帰分析によって第１モデルを生成する例を示したが、生成部１３２は、他の統計的処理により第１モデルを生成してもよいし、また、ニューラルネットワークを利用した第１モデルを生成してもよい。また、学習処理（機械学習）においては、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクタ―マシン、決定木、ハザード分析等の種々の手法が利用されてもよい。
【０１０８】
上記のように、生成部１３２は、第２事業者の信用度と、当該第２事業者と取引のあるユーザである第２ユーザに関する情報との相関性に基づいて、事業者の信用度を判定するための第１モデルを生成する。言い換えれば、生成部１３２は、既に信用度が設定されている第２事業者の顧客（第２ユーザ）に関する情報と、信用度が判定されていない第１事業者の顧客（第１ユーザ）に関する情報との相関性から、第１事業者の信用度を判定する第１モデルを生成する。すなわち、生成部１３２は、財務状況や売上金等の観点とは異なり、当該事業者が抱える顧客に関する情報という観点から、事業者の信用度を判定するモデルを生成することができる。生成部１３２は、生成したモデルをモデル記憶部１２７に記憶する。
【０１０９】
（受付部１３３について）
受付部１３３は、第１事業者の信用度の判定に関する要求を受け付ける。具体的には、実施形態に係る受付部１３３は、例えば金融機関等から、第１事業者の信用度を判定する旨の要求を受け付ける。受付部１３３は、要求を受け付けたことを契機として、処理対象となる第１事業者を特定し、当該第１事業者に対応する第１ユーザに関する情報を取得部１３１に取得させてもよい。
【０１１０】
（判定部１３４について）
判定部１３４は、取得部１３１によって取得されたユーザに関する情報のうち、商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１１１】
例えば、判定部１３４は、第１ユーザの閲覧履歴の傾向に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。具体的には、判定部１３４は、所定期間において第１ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリの傾向に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１１２】
例えば、判定部１３４は、ニュースコンテンツのカテゴリのうち、「経済」や「金融」等にカテゴライズされているニュースコンテンツを閲覧する回数や時間が、商取引サイトの全ユーザに対して、比較的多いユーザを信用度の高いユーザであると推定する。そして、判定部１３４は、信用度の高いユーザが顧客となっている割合が高い（例えば、当該第１事業者の全顧客に占める割合が５割を超えるなど）第１事業者については、信用度を比較的高く判定する。
【０１１３】
あるいは、判定部１３４は、第１ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報に基づいて、第１事業者の信用度を判定してもよい。
【０１１４】
例えば、判定部１３４は、第１ユーザの商取引サイトにおける決済回数に対して、決済における未払い回数が少ないユーザほど、信用度の高いユーザであると推定する。そして、判定部１３４は、信用度の高いユーザが顧客となっている割合が高い第１事業者については、信用度を比較的高く判定する。また、判定部１３４は、第１ユーザの商取引サイトにおける決済回数に対して、決済における分割払い回数が少ないユーザほど、信用度の高いユーザであると推定する。そして、判定部１３４は、信用度の高いユーザが顧客となっている割合が高い第１事業者については、信用度を比較的高く判定する。
【０１１５】
また、判定部１３４は、第１ユーザの商取引サイトにおけるランクに関する情報に基づいて、第１事業者の信用度を判定してもよい。例えば、判定部１３４は、商取引サイトの有料会員となっているユーザは、他のユーザと比較して信用度が高いと推定する。あるいは、判定部１３４は、商取引サイトの売上額等に応じて優良会員と判定されているユーザは、他のユーザと比較して信用度が高いと推定する。そして、判定部１３４は、信用度の高いユーザが顧客となっている割合が高い第１事業者については、信用度を比較的高く判定する。
【０１１６】
また、判定部１３４は、第１ユーザの年齢、性別、住所、職業又は使用言語の少なくともいずれかの情報に基づいて、第１事業者の信用度を判定してもよい。例えば、判定部１３４は、ユーザの属性情報ごとに信用度判定の基準となる数値を設定する。具体的には、判定部１３４は、年齢、性別、住所、職業又は使用言語ごとの信用度の高低を設定し、第１事業者に対応するすべての第１ユーザの属性情報に基づいて、当該第１事業者の信用度を判定する。
【０１１７】
上記のように、判定部１３４は、ユーザの情報に対して信用度に関する所定の基準を設けて、第１事業者に対応する第１ユーザに関する情報を統計的に比較し、比較した情報に基づいて第１事業者の信用度を算出してもよい。さらに、判定部１３４は、生成部１３２が生成したモデルを用いて判定を行ってもよい。具体的には、判定部１３４は、生成部１３２によって生成された第１モデルから出力される結果に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１１８】
上記のように、生成部１３２が生成する第１モデルは、専門機関等によって設定された既存の信用度と、第２事業者に対応する第２ユーザに関する情報との相関性を示すものである。このため、判定部１３４は、処理対象とする第１ユーザに関する情報を第１モデルに入力することにより、当該第１事業者に対応する信用度を出力させることができる。すなわち、判定部１３４は、出力されたスコアに基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１１９】
なお、判定部１３４は、出力されたスコアそのものを第１事業者の信用度としてもよいし、出力されたスコアを正規化する等の処理を行い、処理後に算出された値を第１事業者の信用度としてもよい。
【０１２０】
〔４．処理手順〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る判定装置１００による生成処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る判定装置１００による生成処理手順を示すフローチャートである。
【０１２１】
図１０に示すように、判定装置１００は、モデルの生成のために、予め第２事業者に設定された信用度をウェブサーバ３０や専門機関等から取得する（ステップＳ１０１）。続けて、判定装置１００は、第２事業者と取引のあるユーザ（第２ユーザ）に関する情報を取得する（ステップＳ１０２）。
【０１２２】
そして、判定装置１００は、第２事業者の信用度と第２ユーザに関する情報に基づいて、第１モデルを生成する（ステップＳ１０３）。続けて、判定装置１００は、生成した第１モデルをモデル記憶部１２７に格納する（ステップＳ１０４）。
【０１２３】
次に、図１１を用いて、実施形態に係る判定装置１００による判定処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係る判定装置１００による判定処理手順を示すフローチャートである。なお、判定装置１００は、例えば金融機関等から信用度を判定するための要求が送信されたことを契機として、実施形態に係る判定処理を開始する。
【０１２４】
まず、判定装置１００は、処理対象とする第１事業者と取引のあるユーザ（第１ユーザ）に関する情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。情報を取得していない場合には、判定装置１００は、取得するまで待機する（ステップＳ２０１；Ｎｏ）。
【０１２５】
一方、第１ユーザに関する情報を取得した場合には（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、取得した第１ユーザに関する情報を第１モデルに入力する（ステップＳ２０２）。
【０１２６】
そして、判定装置１００は、第１モデルを用いて、第１事業者の信用度を示すスコアを出力する。さらに、判定部１３４は、出力させたスコアに基づいて、第１事業者の信用度を判定する（ステップＳ２０４）。
【０１２７】
〔５．変形例〕
上述した実施形態に係る判定装置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、上記の判定装置１００の他の実施形態について説明する。
【０１２８】
〔５−１．ユーザの信用度判定モデル〕
上記実施形態では、判定装置１００が第２事業者の信用度と第２ユーザに関する情報との相関性に基づいて第１モデルを生成し、第１モデルを用いて第１事業者の信用度を判定する処理を説明した。ここで、判定装置１００は、予め「ユーザの信用度」を取得している場合には、ユーザの信用度に基づいて、当該ユーザと取引のある事業者の信用度を判定するようにしてもよい。この場合、判定装置１００は、第２ユーザに関する情報と、第２ユーザに対して設定された信用度（以下、「ユーザ信用度」と表記する）との相関性に基づいて、第１モデルとは異なるモデルである、ユーザの信用度を判定するためのモデル（以下、「第２モデル」と表記する）を生成する。そして、判定装置１００は、第２モデルを用いて、処理対象となる第１事業者の信用度を判定する。この点について、図１２を用いて説明する。
【０１２９】
図１２は、変形例に係る判定処理の一例を示す図である。図１２は、図１と同様に、ユーザＵ０１やユーザＵ０２が、ショッピングモールに出店されたストアＡＡＡやストアＢＢＢを利用する例を示している。
【０１３０】
図１と同様、ユーザ端末１０１は、ユーザＵ０１による操作に従い、ウェブサーバ３０が提供するショッピングモールにアクセスし、ショッピングモールを利用する（ステップＳ２１）。例えば、ユーザＵ０１は、ストアＡＡＡから商品を購入する。また、ユーザ端末１０２も同様に、ユーザＵ０２による操作に従い、ウェブサーバ３０が提供するショッピングモールにアクセスし、ショッピングモールを利用する（ステップＳ２２）。
【０１３１】
ここで、図１２の例では、第２ユーザであるユーザＵ０２には、所定のユーザ信用度が設定されているものとする。例えば、ユーザＵ０２には、ショッピングモールの取引や、ユーザＵ０２の属性に応じて設定されるユーザ信用度が設定される。具体的には、ユーザＵ０２には、ユーザＵ０２と取引のある各ストアからユーザに対して行われる格付けや、ショッピングモールの利用金額等に応じて、０から１００の数値で示されるユーザ信用度（図１２の例では「７０」）が設定される。
【０１３２】
図１２の例では、判定装置１００は、ユーザＵ０２の行動履歴等の情報とともに、ユーザＵ０２のユーザ信用度を取得する（ステップＳ２３）。そして、判定装置１００は、ユーザの信用度を判定するためのモデル（第２モデル）を生成する（ステップＳ２４）。
【０１３３】
例えば、判定装置１００は、ユーザＵ０２に予め設定されたユーザ信用度を右辺におき、実施形態で説明した素性（決済回数や、ニュースコンテンツの閲覧履歴や、ユーザランクその他の属性情報等）を左辺においた式を生成する。なお、判定装置１００は、学習に要する充分な数のユーザＵ０２から情報を取得しているものとする。そして、判定装置１００は、第１モデルの生成処理と同様、ユーザＵ０２ごとに生成された式を回帰的に学習することで、各素性とユーザ信用度との相関性を示す第２モデルを生成する。
【０１３４】
その後、判定装置１００は、処理対象となる第１事業者である事業者Ａ０１と取引を行ったユーザであるユーザＵ０１（第１ユーザ）に関する情報を取得する（ステップＳ２５）。判定装置１００は、取得した第１ユーザに関する情報を第２モデルに入力して、各第１ユーザのユーザ信用度を判定する（ステップＳ２６）。
【０１３５】
そして、判定装置１００は、第１ユーザの信用度に基づいて、第１事業者の信用度を判定する（ステップＳ２７）。例えば、判定装置１００は、ユーザＵ０１に対して判定された信用度の平均値等を、ユーザＵ０１と取引のある第１事業者の信用度と判定する。
【０１３６】
このように、変形例に係る判定装置１００は、第２ユーザに関する情報と、第２ユーザに対して設定されたユーザ信用度との相関性に基づいて、ユーザの信用度を判定するための第２モデルを生成する。そして、判定装置１００は、第２モデルに第１ユーザに関する情報を入力した場合の出力結果に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１３７】
すなわち、変形例に係る判定装置１００は、ユーザそのものの信用度を判定し、さらに、当該ユーザと取引のある事業者の信用度を判定する。これにより、判定装置１００は、例えばユーザ信用度の高いユーザを顧客として多く抱える事業者ほど信用度を高く判定するなど、多様な観点から事業者の信用度を判定することができる。また、かかる手法によれば、判定装置１００は、第２事業者の信用度が予め設定されていなくとも、ユーザそのものの信用度に基づいて、第１事業者の信用度を判定することができる。
【０１３８】
なお、判定装置１００は、第２モデルの素性としては、第１モデルと同様の素性を用いることができる。例えば、判定装置１００は、第２ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報と、第２ユーザのユーザ信用度との相関性に基づいて、第２モデルを生成する。あるいは、判定装置１００は、所定期間において第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリと、第２ユーザの信用度との相関性に基づいて、第２モデルを生成してもよい。
【０１３９】
〔５−２．使用する情報〕
上記実施形態では、判定装置１００が、事業者と取引のあるユーザに関する情報を用いて、当該事業者の信用度を判定する例を示した。ここで、判定装置１００は、ユーザに関する情報に追加して、既知のモデルを利用して、事業者の信用度を算出してもよい。一例として、判定装置１００は、既知の任意の企業評価モデルを用いてもよい。例えば、財務情報に基づいて事業者の倒産確率を示すスコアを求める企業評価モデルとして、アルトマン（Edward  Altman）のＺ値等が広く知られている。判定装置１００は、このような既存モデルを用いて、事業者の倒産確率を示すスコアを、信用度を判定するための要素の１つとして採用してもよい。
【０１４０】
また、判定装置１００は、例えば事業者が出店するストアのアクセス数（Page  View）や、レビュー数や、ユーザの顧客単価（例えば、所定期間における１ユーザあたりの購買額）や、所定期間においてストアや事業者名や商品が検索された回数や、検索回数の増加率等の情報を利用して、事業者の信用度を判定してもよい。
【０１４１】
〔５−３．情報量〕
上記実施形態において、判定装置１００は、ネットワーク上で取得可能な種々の情報に基づいて、モデルを生成する例を示した。ここで、判定装置１００は、各種ウェブサイトを利用する一般ユーザから取得される情報が一定の閾値を超えたもののみを用いて処理を行うようにしてもよい。
【０１４２】
例えば、あるストアにおける商品に関するレビューや、ユーザの評価等は、一定数以上のデータに基づかない場合、偏った傾向を示すことがありうる。この場合、回帰式に偏った傾向のデータの影響が及ぶため、判定装置１００は、事業者の信用度を精度よく判定することができないモデルを生成する場合がある。このため、判定装置１００は、所定のストアに対して、ユーザから送信された評点やレビューの総数が一定数を超えたもののみを、モデルの判定処理で扱うデータとすることができる。これにより、判定装置１００は、信頼性の高いスコアを出力するモデルを生成することができる。
【０１４３】
〔５−４．補正〕
判定装置１００は、現実の経済状態によって、出力されるスコアに補正をかけることのできるモデルを生成してもよい。例えば、判定装置１００は、円高傾向のときに経営状態が良くなる事業者と、影響のない事業者と、経営状態が悪化する事業者とを分類する。そして、判定装置１００は、モデルを生成する際には、所定期間における円の価値の動向についても素性として採用することにより、円の価値の動向が加味されて補正されたスコアを出力させるモデルを生成する。判定装置１００は、例えば、長期的に事業者の情報を取得し、円の価値の動向などとの連動性に関する情報を蓄積することにより、このような補正情報をモデルに反映させる。
【０１４４】
なお、上記のような補正は、例えば、モデルに入力する第２事業者の業種を輸入業に限定したり、輸出業に限定したりすること等によって行われてもよい。
【０１４５】
〔６．その他〕
また、上記実施形態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。
【０１４６】
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。
【０１４７】
例えば、図３に示した記憶部１２０内の情報は、判定装置１００が保持せずに、外部のストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、判定装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、格納されている各種情報を取得する。
【０１４８】
また、例えば、上述してきた判定装置１００は、各種情報を取得したり、事業者の信用度の判定要求を受け付けたりといった、外部装置とのやりとりを主に実行するフロントエンドサーバ側と、生成処理や判定処理などを実行するバックエンドサーバ側とに分散されてもよい。この場合、例えば、フロントエンドサーバは、少なくとも、取得部１３１を有する。また、バックエンドサーバは、少なくとも、判定部１３４を有する。
【０１４９】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る判定装置１００やユーザ端末１０や事業者端末２０やウェブサーバ３０は、例えば図１３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、判定装置１００を例に挙げて説明する。図１３は、判定装置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、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、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。
【０１５０】
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。
【０１５１】
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記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示すネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
【０１５２】
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。
【０１５３】
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。
【０１５４】
例えば、コンピュータ１０００が判定装置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内の各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、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１５５】
〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る判定装置１００は、取得部１３１と、判定部１３４とを有する。取得部１３１は、ネットワーク上の所定の商取引サイトを利用するユーザに関する情報を取得する。判定部１３４は、取得部１３１によって取得されたユーザに関する情報のうち、商取引サイトにおいて商取引を行う第１事業者と取引履歴のあるユーザである第１ユーザのネットワーク上の行動履歴に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１５６】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、事業者の信用度を測るために一般的に用いられる財務情報等のみならず、ショッピングモール等の商取引サイトに出店されたストアと取引のあるユーザの情報を用いて、事業者の信用度を判定する。これにより、判定装置１００は、事業者の財務情報や売り上げ金額等の観点によらず、事業者に対する信用度を多様な観点から判定することができる。
【０１５７】
また、取得部１３１は、第１ユーザのネットワーク上の行動履歴として、当該第１ユーザがコンテンツを閲覧した閲覧履歴を取得する。判定部１３４は、第１ユーザの閲覧履歴の傾向に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１５８】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの日常の行動の一つであるコンテンツの閲覧履歴を利用することで、事業者の信用度を多様な観点から判定することができる。
【０１５９】
また、取得部１３１は、所定期間において第１ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリを取得する。判定部１３４は、所定期間において第１ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリの傾向に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１６０】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ニュースコンテンツの閲覧履歴を利用することで、例えば、顧客の中に経済ニュースをよく閲覧しているユーザが多いストア（事業者）は信用度が高いと評価するなど、一般的な事業者の評価指標としては想定されにくい指標を用いて事業者を評価することができる。
【０１６１】
また、取得部１３１は、第１ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報を取得する。判定部１３４は、第１ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１６２】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの決済に関する行動を処理に用いることで、例えば、決済を着実に行うような堅実な顧客と取引のある事業者については信用度を高く判定するなど、多様な観点から事業者を評価することができる。
【０１６３】
また、取得部１３１は、第１ユーザの商取引サイトにおけるランクに関する情報を取得する。判定部１３４は、第１ユーザの商取引サイトにおけるランクに関する情報に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１６４】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、顧客の商取引サイトにおけるランクによって事業者の信用度を判定するなど、多様な観点から事業者を評価することができる。
【０１６５】
また、取得部１３１は、第１ユーザの年齢、性別、住所、職業又は使用言語の少なくともいずれかの情報を取得する。判定部１３４は、第１ユーザの年齢、性別、住所、職業又は使用言語の少なくともいずれかの情報に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１６６】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、顧客となるユーザの属性に応じて事業者の信用度を判定することで、財務情報等にはあらわれにくい傾向をふまえた企業評価を行うことができる。
【０１６７】
また、実施形態に係る判定装置１００は、商取引サイトにおいて商取引を行う事業者のうち第１事業者とは異なる事業者であって、予め信用度が判定されている事業者である第２事業者の信用度と、当該第２事業者と取引のあるユーザである第２ユーザに関する情報との相関性に基づいて、事業者の信用度を判定するための第１モデルを生成する生成部１３２をさらに備える。判定部１３４は、生成部１３２によって生成された第１モデルから出力される結果に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１６８】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、事業者の信用度とユーザに関する情報との相関性に基づいたモデルを生成して判定処理を行うことで、より精度の高い判定処理を行うことができる。
【０１６９】
また、取得部１３１は、第２ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報を取得する。生成部１３２は、第２ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報と、第２事業者の信用度との相関性に基づいて、第１モデルを生成する。
【０１７０】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、決済情報を生成処理に利用することで、決済を着実に行うような堅実な顧客と取引のある事業者については信用度を高く判定されるよう調整されたモデルを生成することができるなど、信用度判定の精度をより向上させることができる。
【０１７１】
また、取得部１３１は、所定期間において第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリを取得する。生成部１３２は、所定期間において第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリと、第２事業者の信用度との相関性に基づいて、第１モデルを生成する。
【０１７２】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、閲覧履歴を生成処理に利用することで、経済ニュースをよく閲覧する顧客と取引のある事業者については信用度を高く判定されるよう調整されたモデルを生成することができるなど、信用度判定の精度をより向上させることができる。
【０１７３】
また、生成部１３２は、第２ユーザに関する情報と、当該第２ユーザに対して設定されたユーザ信用度との相関性に基づいて、ユーザ信用度を判定するための第２モデルを生成する。判定部１３４は、第２モデルに第１ユーザに関する情報を入力した場合の出力結果に基づいて、第１事業者の信用度を判定する。
【０１７４】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザそのものの信用度を判定し、さらに、当該ユーザと取引のある事業者の信用度を判定してもよい。これにより、判定装置１００は、例えばユーザ信用度の高いユーザを顧客として多く抱える事業者ほど信用度を高く判定するなど、多様な観点から事業者の信用度を判定することができる。また、かかる手法によれば、判定装置１００は、第２事業者の信用度が予め設定されていなくとも、ユーザそのものの信用度に基づいて、第１事業者の信用度を判定することができる。
【０１７５】
また、取得部１３１は、第２ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報を取得する。生成部１３２は、第２ユーザの商取引サイトにおける決済回数、決済における未払い回数、又は分割払いの利用回数の少なくともいずれかの情報と、第２ユーザのユーザ信用度との相関性に基づいて、第２モデルを生成する。
【０１７６】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、決済情報を生成処理に利用することで、決済を着実に行うような堅実なユーザについては高い信用度と判定されるような、実情に即したモデルを生成することができる。
【０１７７】
また、取得部１３１は、所定期間において第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリを取得する。生成部１３２は、所定期間において第２ユーザがニュースコンテンツを閲覧した回数もしくは時間、及び、閲覧したニュースコンテンツのカテゴリと、第２ユーザのユーザ信用度との相関性に基づいて、第２モデルを生成する。
【０１７８】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、閲覧履歴を生成処理に利用することで、経済ニュースをよく閲覧するユーザについては高い信用度と判定されるような、多様な観点からユーザを評価することのできるモデルを生成することができる。
【０１７９】
以上、本願の実施形態及び実施形態の変形例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。
【０１８０】
また、上述した判定装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application  Programming  Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【０１８１】
また、特許請求の範囲に記載した「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、生成部は、生成手段や生成回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１８２】
１  判定システム
１０  ユーザ端末
２０  事業者端末
３０  ウェブサーバ
１００  判定装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  事業者情報記憶部
１２２  素性情報記憶部
１２３  利用履歴テーブル
１２４  閲覧履歴テーブル
１２５  決済情報テーブル
１２６  属性情報テーブル
１２７  モデル記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  生成部
１３３  受付部
１３４  判定部
【図１】
2019091355.tif 000003
【図２】
2019091355.tif 000004
【図３】
2019091355.tif 000005
【図４】
2019091355.tif 000006
【図５】
2019091355.tif 000007
【図６】
2019091355.tif 000008
【図７】
2019091355.tif 000009
【図８】
2019091355.tif 000010
【図９】
2019091355.tif 000011
【図１０】
2019091355.tif 000012
【図１１】
2019091355.tif 000013
【図１２】
2019091355.tif 000014
【図１３】
2019091355.tif 000015