(57)【要約】【課題】取引情報（例えば購入時期、購入される商品・サービスの特性等）を考慮し、ユーザの信用度をより精度良く算出する。【解決手段】情報処理装置（サーバ１０）は、モデル生成に必要となる情報およびクラス分けに必要となる取引情報、を含む基礎情報を取得するデータ取得部１２と、取得された基礎情報に基づいて、ユーザの信用度を算出するためのモデルを、クラス分けされたクラスごとに生成するモデル生成部１６と、対象ユーザに関する基礎情報をクラス分けし、クラス分けされた基礎情報を各クラスに対応するモデルに適用することでクラスごとの対象ユーザの信用度を算出する信用度算出部１８と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデル生成に必要となる情報およびクラス分けに必要となる取引情報、を含む基礎情報を取得するデータ取得部と、
取得された前記基礎情報に基づいて、ユーザの信用度を算出するためのモデルを、クラス分けされたクラスごとに生成するモデル生成部と、
対象ユーザに関する基礎情報をクラス分けし、クラス分けされた基礎情報を各クラスに対応するモデルに適用することでクラスごとの前記対象ユーザの信用度を算出する算出部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、算出されたクラスごとの前記対象ユーザの信用度に基づいて、当該対象ユーザの平均信用度を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記算出部により算出された前記対象ユーザの平均信用度に基づいて、前記対象ユーザに付与されるサービス提供条件を決定する提供条件決定部、
をさらに備える請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記提供条件決定部は、前記算出部により算出されたクラスごとの前記対象ユーザの信用度に基づいて、クラスごとの前記サービス提供条件を決定する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記提供条件決定部は、前記対象ユーザが複数人である場合、
各対象ユーザのクラスごとの信用度に基づいて、前記対象ユーザに共通に付与されるクラスごとのサービス提供条件を決定する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
情報処理装置により実行される信用度算出方法であって、
モデル生成に必要となる情報およびクラス分けに必要となる取引情報、を含む基礎情報を取得するステップと、
取得された前記基礎情報に基づいて、ユーザの信用度を算出するためのモデルを、クラス分けされたクラスごとに生成するステップと、
対象ユーザに関する基礎情報をクラス分けし、クラス分けされた基礎情報を各クラスに対応するモデルに適用することでクラスごとの前記対象ユーザの信用度を算出するステップと、
を備える信用度算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの信用度を推定し、算出する情報処理装置および信用度算出方法に関する。なお、「信用度」とは、ユーザが支払を行うかどうか、借りたものを返すかどうか等、信用できる度合いを示す指標である。「信用度」は、例えば、スコア、ランキングといった表現も適用される。
【背景技術】
【０００２】
従来より、オンラインショッピング等においては、購入代金の支払い時期として、例えば後払いを選択可能とされており、後払いが選択された場合にユーザの信用度を求め、該信用度に基づいて該ユーザに後払い利用を許可するか否かを判断する技術が提案されている（下記の特許文献１参照）。
【０００３】
一方、購入時期、購入される商品・サービスの特性（例えば、価格、品質等）等に応じて、ユーザの支払いが滞る可能性は変化すると考えられる。例えば、一般的に、高価格の商品を購入した場合は、低価格の商品を購入した場合よりも、支払いが滞る可能性は高くなり、また、ボーナス支給の前後の時期は他の時期よりも、支払いが滞る可能性は低くなると考えられる。そのため、支払いが滞る可能性と逆相関すると考えられるユーザの信用度も、上記のような取引情報（例えば、購入時期、購入される商品・サービスの特性等）に応じて変化すると考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１２２９５０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、従来技術では、ユーザの信用度が上記のような取引情報（例えば、購入時期、購入される商品・サービスの特性等）に応じて変化する点は、あまり考慮されていなかった。
【０００６】
そこで、本発明は、上記の取引情報（購入時期、購入される商品・サービスの特性等）を考慮し、ユーザの信用度をより精度良く算出することを目的とする。
【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情報処理装置は、モデル生成に必要となる情報およびクラス分けに必要となる取引情報、を含む基礎情報を取得するデータ取得部と、取得された前記基礎情報に基づいて、ユーザの信用度を算出するためのモデルを、クラス分けされたクラスごとに生成するモデル生成部と、対象ユーザに関する基礎情報をクラス分けし、クラス分けされた基礎情報を各クラスに対応するモデルに適用することでクラスごとの前記対象ユーザの信用度を算出する算出部と、を備える。
【０００８】
上記の情報処理装置では、データ取得部が、モデル生成に必要となる情報およびクラス分けに必要となる取引情報、を含む基礎情報を取得し、モデル生成部が、取得された基礎情報（上記取引情報（例えば購入時期、購入される商品・サービスの特性等の情報）を含む）に基づいて、ユーザの信用度を算出するためのモデルを、クラス分けされたクラスごとに生成する。そして、算出部が、対象ユーザに関する基礎情報をクラス分けし、クラス分けされた基礎情報を各クラスに対応するモデルに適用することでクラスごとの対象ユーザの信用度を算出する。このように、上記取引情報を含んだ基礎情報に基づいてモデルをクラスごとに生成し、クラスごとのモデルを用いてクラスごとの対象ユーザの信用度を算出することで、取引情報を考慮し、ユーザの信用度をより精度良く算出することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、取引情報を考慮し、ユーザの信用度をより精度良く算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】発明の実施形態におけるサーバのシステム構成図である。
【図２】モデル生成処理を示すフロー図である。
【図３】信用度算出および提供条件決定処理を示すフロー図である。
【図４】サーバのハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係る実施形態として、クラスごとのモデル生成、各クラスのモデルを用いたクラスごとのユーザの信用度の算出などを実行する実施形態を説明する。
【００１２】
（システム構成）
図１には、本実施形態におけるサーバ１０（本発明の「情報処理装置」に対応）のシステム構成図を示す。図１に示すように、サーバ１０は、基礎情報ＤＢ１１、データ取得部１２、クラスＤＢ１３、クラス分類部１４、データ加工部１５、モデル生成部１６、モデルＤＢ１７、信用度算出部１８、信用度出力部１９、信用度ＤＢ２０、および、提供条件決定部２１を備える。以下、各部の機能を概説する。
【００１３】
基礎情報ＤＢ１１は、モデル生成に必要となる情報およびクラス分けに必要となる取引情報、を含む基礎情報を保管したデータベースである。本実施形態の基礎情報ＤＢ１１は、モデル生成に必要となる情報として説明変数情報１１Ａを、クラス分けに必要となる取引情報として取引履歴情報１１Ｂを、保管している。このように１つのＤＢが説明変数情報１１Ａと取引履歴情報１１Ｂを両方保管することは必須ではなく、説明変数情報１１Ａと取引履歴情報１１Ｂは別々のＤＢにより保管されてもよい。また、説明の便宜上、用途によって説明変数情報１１Ａと取引履歴情報１１Ｂを分類しているが、これらは内容的に重複する場合もある。さらに、モデル生成の方法によっては取引履歴情報１１Ｂを用いてモデル生成を行うケースもあり、クラス分けの方法によっては説明変数情報１１Ａを用いてクラス分けを行うケースもありうる。
【００１４】
データ取得部１２は、上述した基礎情報を基礎情報ＤＢ１１から取得する。ここでは、データ取得部１２が、サーバ１０が備えた基礎情報ＤＢ１１から基礎情報を取得する例を説明するが、サーバ１０が基礎情報ＤＢ１１を備えることは必須ではない。サーバ１０が基礎情報ＤＢ１１を備えない場合、データ取得部１２はサーバ１０の外部（例えば基礎情報ＤＢを備えた別のサーバ）から基礎情報を取得してもよい。なお、上記の基礎情報は、通信秘密とされる情報を含む場合もあるが、このような通信秘密とされる情報は、予めユーザの同意を得ている場合に使われる。
【００１５】
クラスＤＢ１３は、取引情報（例えば、購入時期、購入される商品・サービスの特性等）のうち１つの情報又は複数の情報の組合せによって予め分類された複数のクラスに関するクラス情報を保管したデータベースである。
【００１６】
クラス分類部１４は、データ取得部１２により取得された基礎情報を、クラスＤＢ１３に保管されたクラス情報に基づきクラス分けする。クラス分けの具体例は、図２の処理説明において説明する。
【００１７】
データ加工部１５は、クラス分類部１４によりクラス分けされたクラスごとの基礎情報を、モデル生成のためのデータ形式、又は、生成済みのモデルに適用するためのデータ形式に加工（変換）する。
【００１８】
モデル生成部１６は、データ加工部１５により加工されたクラスごとのデータを用いて、信用度を算出するためのモデルをクラスごとに生成する。モデル生成の方法は、特定の方法に限定されるものではなく、従来より利用可能なさまざまな方法を採用してよい。
【００１９】
モデルＤＢ１７は、モデル生成部１６により生成されたクラスごとのモデルを保管するためのデータベースである。
【００２０】
信用度算出部１８は、データ加工部１５により加工されたクラスごとのデータを、対応するクラスのモデルに適用することで、クラスごとの信用度を算出し、さらに、クラスごとの信用度に対し所定の平均化演算を行うことで平均信用度を算出する。
【００２１】
信用度ＤＢ２０は、算出された信用度（ここでは、クラスごとの信用度および平均信用度）を保管するためのデータベースであり、信用度出力部１９は、信用度算出部１８により算出された信用度を、信用度ＤＢ２０および／又は提供条件決定部２１へ出力する。また、信用度出力部１９は、算出された信用度を表示出力又は印刷出力してもよい。
【００２２】
提供条件決定部２１は、あるユーザのクラスごとの信用度に基づいて当該ユーザに付与されるクラスごとのサービス提供条件を決定し、さらに、あるユーザの平均信用度に基づいて当該ユーザに付与される、平均化されたサービス提供条件を決定する。なお、提供条件決定部２１は、サービス提供条件の一例として、ユーザが通信事業者を介して支払処理を依頼可能な利用額である与信額を決定してもよい。また、提供条件決定部２１は、決定した上記のサービス提供条件を表示出力又は印刷出力してもよい。
【００２３】
（発明の実施形態における処理）
以下、発明の実施形態における処理として、モデルを生成するモデル生成処理（図２）、およびユーザの信用度算出・サービス提供条件決定を行う処理（図３）を、順に説明する。
【００２４】
図２に示すように、モデル生成処理では、データ取得部１２が、多数のユーザの基礎情報（説明変数情報１１Ａおよび取引履歴情報１１Ｂ）を基礎情報ＤＢ１１から取得し（ステップＳ１）、クラス分類部１４が、取得された基礎情報を、クラスＤＢ１３に保管されたクラス情報に基づきクラス分けする（ステップＳ２）。クラス分けのパターンは、時期・時間・商品の種類・商品価格・場所・気候など様々な条件が考えられるが、例えば、以下の表のように、時期と商品価格の２つの組合せによってクラス分けを行ってもよい。実際に以下のクラス分けを行うために、ボーナス付近と判定される時期の具体的な時期的範囲、商品価格を高・中・低と判定するための具体的な閾値などのクラス分け基準に関する情報が、上記クラス情報として予め定義され、クラスＤＢ１３に保管されている。クラス分類部１４は、基礎情報を上記のクラス情報に基づきクラスＡ〜Ｆにクラス分けする。
【表１】
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【００２５】
そして、データ加工部１５が、クラス分けされた基礎情報を、モデル生成のためのデータ形式に加工（変換）し（ステップＳ３）、モデル生成部１６へ渡す。モデル生成部１６は、クラス分けされた加工後のデータを用いて、信用度を算出するためのモデルをクラスごとに生成する（ステップＳ４）。前述したように、モデル生成の方法は、特定の方法に限定されるものではなく、従来より利用可能なさまざまな方法を採用してよい。モデル生成後、モデル生成部１６は、生成されたクラスごとのモデルをモデルＤＢ１７へ保管して（ステップＳ５）、図２の処理を終了する。
【００２６】
図３に示すように、信用度算出および提供条件決定処理では、データ取得部１２が、対象ユーザに関する基礎情報（取引履歴情報１１Ｂを含む）を基礎情報ＤＢ１１から取得し（ステップＳ１１）、クラス分類部１４が、取得された基礎情報を、クラスＤＢ１３に保管されたクラス情報に基づき、上述した図２の処理と同様にクラス分けする（ステップＳ１２）。そして、データ加工部１５が、対象ユーザに関するクラス分けされた基礎情報を、生成済みのモデルに適用するためのデータ形式に加工（変換）し（ステップＳ１３）、クラス分けされた加工後のデータを信用度算出部１８へ渡す。
【００２７】
次に、信用度算出部１８が、モデルＤＢ１７から生成済みのクラスごとのモデルを取得し、上記クラス分けされた加工後のデータを、対応するクラスのモデルに適用することで、対象ユーザのクラスごとの信用度を算出する（ステップＳ１４）。さらに、信用度算出部１８は、対象ユーザのクラスごとの信用度に対し所定の平均化演算を行うことで対象ユーザの平均信用度を算出する（ステップＳ１５）。
【００２８】
そして、信用度出力部１９が、信用度算出部１８により算出された、対象ユーザのクラスごとの信用度および平均信用度を信用度ＤＢ２０および／又は提供条件決定部２１へ出力する。ここでは、信用度出力部１９は、算出されたクラスごとの信用度および平均信用度を、信用度ＤＢ２０へ保管するとともに提供条件決定部２１へ出力する（ステップＳ１６）。
【００２９】
さらに、提供条件決定部２１が、対象ユーザの平均信用度および／又はクラスごとの信用度に基づいて、当該対象ユーザに付与されるサービス提供条件を決定する（ステップＳ１７）。例えば、提供条件決定部２１は、対象ユーザの平均信用度に基づいて、当該対象ユーザに付与される平均的なサービス提供条件を決定し、さらに、対象ユーザのクラスごとの信用度に基づいて、当該対象ユーザに付与されるクラスごとのサービス提供条件を決定する。例えば、上記の表のようなクラス分けがされた場合、ボーナス付近の時期に価格が高い商品を購入するケースでは、クラスＣに該当するため、対象ユーザのクラスＣの信用度に基づいて、当該対象ユーザに付与されるクラスＣのサービス提供条件を決定してもよい。
【００３０】
以上説明した処理によれば、クラス分けされたクラスごとにモデルを生成し、クラスごとのモデルを用いて対象ユーザのクラスごとの信用度を算出することで、取引情報（例えば購入時期、購入される商品・サービスの特性等）を考慮しユーザのクラスごとの信用度をより精度良く算出できる。また、クラスごとの信用度から平均信用度をより精度良く算出できる。さらに、対象ユーザのクラスごとの信用度から、クラスごとにサービス提供条件を適切に決定することができ、対象ユーザの平均信用度に基づいて、当該対象ユーザに付与される平均的なサービス提供条件を適切に決定することができる。
【００３１】
上記の処理では、対象ユーザが１人である場合を想定して説明したが、対象ユーザが複数人である場合、提供条件決定部２１は、例えば、各対象ユーザのクラスごとの信用度からクラスごとのユーザ平均信用度を求め、クラスごとのユーザ平均信用度に応じて、対象ユーザに共通に付与されるクラスごとのサービス提供条件を決定してもよい。この場合、複数の対象ユーザについて、クラスごとのユーザ平均信用度に応じて、クラスごとにサービス提供条件を適切に決定することができる。
【００３２】
なお、上記の実施形態の説明で用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【００３３】
例えば、上記の実施形態におけるサーバ１０は、上述したサーバ１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図４は、サーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述のサーバ１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００３４】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。サーバ１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００３５】
サーバ１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【００３６】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）で構成されてもよい。例えば、サーバ１０の各機能部は、プロセッサ１００１を含んで実現されてもよい。
【００３７】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、サーバ１０の各機能部は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００３８】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００３９】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００４０】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述のサーバ１０の各機能部は、通信装置１００４を含んで実現されてもよい。
【００４１】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００４２】
また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【００４３】
また、サーバ１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００４４】
以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００４５】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００４６】
入出力された情報などは特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報などは、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報などは削除されてもよい。入力された情報などは他の装置へ送信されてもよい。
【００４７】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００４８】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【００４９】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００５０】
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００５１】
本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００５２】
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
【００５３】
移動通信端末は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
【００５４】
本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。
【００５５】
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００５６】
「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００５７】
本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
【符号の説明】
【００５８】
１０…サーバ、１１…基礎情報ＤＢ、１１Ａ…説明変数情報、１１Ｂ…取引履歴情報、１２…データ取得部、１３…クラスＤＢ、１４…クラス分類部、１５…データ加工部、１６…モデル生成部、１７…モデルＤＢ、１８…信用度算出部、１９…信用度出力部、２０…信用度ＤＢ、２１…提供条件決定部、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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