(57)【要約】【課題】ユーザの信用度を高精度に判定すること。【解決手段】本願に係る判定装置は、取得部と、判定部とを有する。取得部は、所定のサービスに関する申込みが可能なコンテンツに対する操作であって、ユーザによって所定のサービスに関する申込み時に行われたユーザの操作に関する操作履歴を取得する。判定部は、取得部によって取得された操作履歴に基づいて、所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。【選択図】図２
2019160168.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のサービスに関する申込みが可能なコンテンツに対する操作であって、ユーザによって前記所定のサービスに関する申込み時に行われた前記ユーザの操作に関する操作履歴を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された操作履歴に基づいて、前記所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合い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】
前記取得部によって取得された操作履歴に基づいて、前記所定のサービスに関する申込みを行ったユーザが信用できる度合いを示す信用度を算出する算出部をさらに備え、
前記判定部は、
前記算出部によって算出された信用度に基づいて、前記所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する、
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、
ユーザによって前記コンテンツに入力された入力情報を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得された入力情報に基づいて、前記所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記取得部は、
融資に関する申込みが可能なコンテンツに対する操作履歴であって、ユーザによって前記融資に関する申込み時に行われた前記ユーザの操作履歴を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得された操作履歴に基づいて、前記融資に関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の判定装置。
【請求項５】
前記取得部は、
クレジットカードに関する申込みが可能なコンテンツに対する操作履歴で、ユーザによって前記クレジットカードに関する申込み時に行われた前記ユーザの操作履歴を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得された操作履歴に基づいて、前記クレジットカードに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の判定装置。
【請求項６】
過去に前記所定のサービスに関する申込みを行った申込み済みユーザの前記コンテンツに対する操作履歴と、前記申込み済みユーザの信用性に関する情報とに基づいて学習することで、前記コンテンツに対する操作に関する操作履歴から前記コンテンツに対して操作を行ったユーザの信用度を予測する予測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予測モデルに基づいて、前記取得部によって取得された前記ユーザの操作履歴から、前記ユーザの信用度合いを判定する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の判定装置。
【請求項７】
前記生成部は、
過去に前記所定のサービスに関する申込みを行った申込み済みユーザの前記コンテンツに対する操作履歴と、前記申込み済みユーザの信用性に関する情報と、前記申込み済みユーザの属性情報とに基づいて学習することで、前記コンテンツに対する操作に関する操作履歴から前記コンテンツに対して操作を行ったユーザの信用度を予測する予測モデルを生成し、
前記判定部は、
前記生成部によって生成された予測モデルに基づいて、前記取得部によって取得された前記ユーザの操作履歴から、前記ユーザの信用度合いを判定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の判定装置。
【請求項８】
前記取得部は、
前記操作履歴として、前記コンテンツに滞在する滞在時間、前記コンテンツをスクロールするスクロール速度、前記コンテンツに入力を開始してから申込み完了するまでの経過時間、前記コンテンツに設置されたリンクがユーザによってクリックされた回数、前記コンテンツにユーザによって入力された内容が誤っていた回数、前記コンテンツにユーザによって入力された内容が漏れていた回数、前記コンテンツの訪問回数、前記コンテンツの遷移元のコンテンツに関する情報であるリファラ情報、ユーザによって前記コンテンツに入力された入力内容を取得する、
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の判定装置。
【請求項９】
コンピュータが実行する判定方法であって、
所定のサービスに関する申込みが可能なコンテンツに対する操作であって、ユーザによって前記所定のサービスに関する申込み時に行われた前記ユーザの操作に関する操作履歴を取得する取得方法と、
前記取得方法によって取得された操作履歴に基づいて、前記所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する判定方法と、
を備えたことを特徴とする判定方法。
【請求項１０】
所定のサービスに関する申込みが可能なコンテンツに対する操作であって、ユーザによって前記所定のサービスに関する申込み時に行われた前記ユーザの操作に関する操作履歴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操作履歴に基づいて、前記所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合い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、判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの信用度に基づいて、ユーザに対して貸付等のサービスを提供する技術が知られている。例えば、ウェブサービスの利用履歴に基づいて、ユーザの信用度を生成し、かかる信用度に基づいて、ユーザに対する貸付等の可否を判定する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２０１５−１０８８６９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、上記の従来技術では、ユーザの信用度を高精度に判定することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、ユーザによるウェブサービスの利用履歴に基づいてユーザの信用度を生成する。このため、債務不履行になるリスクを有し、且つ、実際には信用度が低いと想定されるユーザが、貸付の審査を考慮して素行が良いふりをした場合に、ユーザの信用度が高く判定される恐れがある。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの信用度を高精度に判定することができる判定装置、判定方法、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】
【０００６】
本願に係る判定装置は、所定のサービスに関する申込みが可能なコンテンツに対する操作であって、ユーザによって前記所定のサービスに関する申込み時に行われた前記ユーザの操作に関する操作履歴を取得する取得部と、前記取得部によって取得された操作履歴に基づいて、前記所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合い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】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ユーザの信用度を高精度に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】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る判定装置が実行す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装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る操作履歴記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る信用度情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る判定装置が実行する学習モデルの生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施形態に係る判定装置が実行する判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図８】図８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】
【０００９】
以下に、本願に係る判定装置、判定方法、判定プログラムの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判定装置、判定方法、判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。
【００１０】
〔１．判定装置が示す判定処理の一例〕
図１を用いて、実施形態に係る判定装置が実行す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装置が実行する判定処理の一例を示す図である。図１では、判定装置１００により判定処理が実行される例を示す。
【００１１】
図１に示すように、判定システム１は、端末装置１０と、判定装置１００とを含む。端末装置１０及び判定装置１００は、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す判定システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の判定装置１００が含まれてもよい。
【００１２】
実施形態に係る端末装置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ユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置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。
【００１３】
実施形態に係る判定装置１００は、例えば、サーバ装置等により実現される。例えば、判定装置１００は、所定のサービスに関する申込みが可能なコンテンツ（以下、申込みページと表記する場合がある）に対する操作履歴であって、ユーザによって所定のサービスに関する申込み時に行われた操作履歴を取得する。そして、判定装置１００は、かかる操作履歴に基づいて、所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。なお、以下では、ユーザが、所定のサービスとして、金融機関の融資に関する申込みを行うものとして説明する。
【００１４】
ここで、ユーザの操作履歴とは、融資に関する申込みページで種々の項目を入力するために、ユーザによって操作される種々の行動を示す。例えば、ユーザの操作履歴とは、融資に関する申込みページに滞在する滞在時間、融資に関する申込みページをスクロールするスクロール速度、融資に関する申込みページに入力を開始してから申込み完了するまでの経過時間である。また、例えば、ユーザの操作履歴とは、融資に関する申込みページに設置されたリンクがユーザによってクリックされた回数、融資に関する申込みページにユーザによって入力された内容が誤っていた回数である。また、例えば、ユーザの操作履歴とは、融資に関する申込みページにユーザによって入力された内容が漏れていた回数、融資に関する申込みページの訪問回数、融資に関する申込みページの遷移元のコンテンツに関する情報であるリファラ情報である。
【００１５】
以下、図１を用いて、判定装置１００による判定処理の一例を流れに沿って説明する。
【００１６】
まず、図１に示すように、判定装置１００は、ユーザの操作履歴とかかる操作履歴に対応する信用度に基づいて、学習モデルＭ１を生成する（ステップＳ１）。例えば、判定装置１００は、融資に関して信用できると判定されたユーザの操作履歴とかかる操作履歴に対応する信用度とを正例として学習し、融資に関して信用できないと判定されたユーザの操作履歴とかかる操作履歴に対応する信用度とを負例として学習する。ここで、融資に関して信用できると判定されたユーザとは、例えば、過去に融資を申し込み、融資された実績を有するユーザである。また、融資に関して信用できないと判定されたユーザとは、例えば、過去に融資を申し込み、審査で落ちたユーザ、あるいは、未返済のユーザである。そして、判定装置１００は、予測対象のユーザの操作履歴が入力された場合に、予測対象のユーザの信用度を算出する学習モデルＭ１を生成する。なお、判定装置１００は、金融機関等の信用情報に基づいて、ユーザの信用度を取得する。また、以下で、ユーザの操作履歴の取得方法について詳述する。
【００１７】
続いて、判定装置１００は、端末装置１０から送信要求があった場合、金融機関の融資に関する申込みページＷ１を端末装置１０に提供する（ステップＳ２）。
【００１８】
ここで、融資に関する申込みページＷ１を説明する。図１に示すように、融資に関する申込みページＷ１には、ユーザの氏名を入力する氏名記入項目ＣＲ１が含まれる。また、図１に示すように、融資に関する申込みページＷ１には、住宅ローン又は家賃に関するお支払状況に関する情報を入力する支払状況記入項目ＣＲ２が含まれる。例えば、図１の例において、ユーザは、氏名とお支払状況に関する情報とを融資に関する申込みページＷ１に入力する。
【００１９】
なお、融資に関する申込みページＷ１には、融資に関する申込みページＷ１に対するユーザの操作を収集し、かかる操作に関する情報を端末装置１０の記憶部に格納する旨の収集命令が含まれる。そして、かかる収集命令は、端末装置１０の記憶部に格納された操作履歴を判定装置１００に送信するよう端末装置１０を制御する。このような命令は、例えば、融資に関する申込みページを形成するＨＴＭＬファイル等に記述されるＪａｖａ  Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標）等により実現される。
【００２０】
図１の判定処理の一例の説明に戻る。ユーザは、融資に関する申込みページで種々の項目を入力するために、融資に関する申込みページに対して操作するものとする（ステップＳ３）。そして、判定装置１００は、ユーザによって申込みが完了された場合に、学習モデルＭ１に予測対象のユーザの操作履歴を入力する（ステップＳ４）。例えば、判定装置１００は、端末装置１０がユーザによって申込みが完了された旨に関する情報を判定装置１００へ送信することに基づいて、ユーザが融資に関する申込みページに滞在した時間である滞在時間と、ユーザが融資に関する申込みページをスクロールするスクロール速度とを端末装置１０から受け付ける。これにより判定装置１００は、滞在時間とスクロール速度とを操作履歴として入力する。
【００２１】
続いて、判定装置１００は、学習モデルＭ１に基づいて、ユーザの信用度を算出する（ステップＳ５）。例えば、判定装置１００は、学習モデルＭ１に予測対象のユーザの操作履歴を入力し、正例の信用度を１として、負例の信用度を０として、予測対象のユーザの信用度を０から１のスコアとして算出する。
【００２２】
そして、判定装置１００は、ユーザの信用度に基づいて、ユーザが信用できるか否かを判定する（ステップＳ６）。例えば、予測対象であるユーザの信用度が「０．９」であり、信用度の所定の閾値が「０．７」であるとする。この場合、判定装置１００は、予測対象であるユーザの信用度が「０．９」であり、信用度の所定の閾値以上であるため、予測対象であるユーザが信用できると判定する。続いて、判定装置１００は、予測対象であるユーザの判定結果に基づいて、ユーザが信用できると決定する（ステップＳ７）。なお、判定装置１００は、例えば、ユーザの信用情報を金融機関に提供してもよい。
【００２３】
また、あくまで想定だが、例えば、ユーザの素性がまじめや慎重等であるとすると、融資に関する申込みを慎重に行う場合がある。この場合、ユーザが申込みページに記載された記入事項や利用規約事項等を熟読するため、滞在時間が長くなる傾向がある可能性がある。また、ユーザが申込みページに記載された記入事項や利用規約事項等を熟読するため、スクロール速度が遅い傾向がある可能性がある。このことから、信用度の高いユーザほど、滞在時間が長く、スクロール速度が遅い傾向がある可能性がある。一方、ユーザの素性がまじめや慎重等であっても、融資に関する申込みの操作に慣れている場合は、スクロール速度は速いが、滞在時間は長い傾向がある可能性がある。このため、例えば、判定装置１００は、滞在時間が長い傾向があるユーザほど信用できるユーザと判定する可能性がある。
【００２４】
このように、実施形態に係る判定装置１００は、融資に関する申込みページに対する操作履歴であって、ユーザによって融資に関する申込み時に行われた操作履歴を取得する。そして、判定装置１００は、かかる操作履歴と操作履歴に対応する信用度とに基づいて、学習モデルを生成する。そして、判定装置１００は、かかる学習モデルに基づいて、融資に関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。このことから、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの操作履歴の傾向を学習した学習モデルにより、予測対象として入力される操作履歴に基づく信用度を高精度に算出することができる。これにより、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの信用度を高精度に判定することができる。この点について説明する。図１の例を用いて説明すると、判定装置１００は、融資に関する申込みページに対する操作履歴であって、ユーザによって融資に関する申込み時に行われた操作履歴を取得する。ここで、ユーザの操作履歴には、ユーザ自身が有する気性等が現れる場合がある。これにより、債務不履行になるリスクを有し、且つ、実際には信用度が低いと想定されるユーザが、融資に関する申込み時に素行が良いふりをしたとしても、ユーザの操作履歴には、債務不履行になるリスクを有する原因となる気性が含まれる可能性がある。このことから、判定装置１００は、ユーザの操作履歴に基づいて、ユーザが信用できるか否かを判定するため、債務不履行になるリスクを有する原因となる気性を加味した上でユーザが信用できるか否かを判定することができる。したがって、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの操作履歴の傾向を学習した学習モデルにより、予測対象として入力される操作履歴に基づく信用度を高精度に算出することができるため、ユーザの信用度を高精度に判定することができる。
【００２５】
〔２．判定装置の構成〕
次に、図２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２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２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。
【００２６】
（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、ネットワークと有線又は無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【００２７】
（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、コンテンツ記憶部１２１と、操作履歴記憶部１２２と、信用度情報記憶部１２３と、学習モデル１２４とを有する。
【００２８】
（コンテンツ記憶部１２１について）
実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１は、所定のサービスに関する申込みが可能なコンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図３に、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図３に示した例では、コンテンツ記憶部１２１は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」といった項目を有する。
【００２９】
「コンテンツＩＤ（Identifier）」は、コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、「コンテンツＩＤ」と対応付けられたコンテンツである。例えば、図３では、コンテンツＩＤによって識別される「Ｃ１」に対応するコンテンツは、融資に関する申込みページである「融資審査に関する申込みページ」である。
【００３０】
（操作履歴記憶部１２２について）
実施形態に係る操作履歴記憶部１２２は、ユーザによって操作された操作履歴に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る操作履歴記憶部１２２の一例を示す。図４に示した例では、操作履歴記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「滞在時間（秒）」、「スクロール速度」、「申込み完了時間(秒）」、「リンクのクリック数」、「入力ミス回数」、「訪問回数」、「遷移元のコンテンツ」といった項目を有する。
【００３１】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別子である。「滞在時間（秒）」は、「ユーザＩＤ」と対応付けられたユーザが申込みページ上に滞在した時間である。また、「滞在時間（秒）」は、秒の単位の時間である。「スクロール速度」は、「ユーザＩＤ」と対応付けられたユーザが申込みページをスクロールした速度に関する情報である。「申込み完了時間(秒）」は、「ユーザＩＤ」と対応付けられたユーザが申込みのための入力を開始した時間から申込みを完了した時間までの経過時間である。また、「申込み完了時間(秒）」は、秒の単位の時間である。「リンクのクリック数」は、「ユーザＩＤ」と対応付けられたユーザが申込みページに設置されたリンクをクリックした回数に関する情報である。「入力ミス回数」は、「ユーザＩＤ」と対応付けられたユーザが申込み時に入力ミスを犯した回数に関する情報である。「訪問回数」は、「ユーザＩＤ」と対応付けられたユーザが申込みページに訪問した回数に関する情報である。「遷移元のコンテンツ」は、「ユーザＩＤ」と対応付けられたユーザが申込みページの遷移元のコンテンツに関する情報であるリファラ情報である。例えば、図３では、ユーザＩＤによって識別される「Ｕ１」は、滞在時間が「１５」であり、スクロール速度が「３」であり、申込み完了時間が「１２」である。また、例えば、図４では、ユーザＩＤによって識別される「Ｕ１」は、リンクのクリック数が「０」であり、入力ミス回数が「２」であり、訪問回数が「１」であり、遷移元のコンテンツが「ゲームサイト」である。なお、以下では、ユーザＩＤ「ＵＮ（Ｎは任意の数）」により識別されるユーザを「ユーザＵＮ」と表記する場合がある。
【００３２】
（信用度情報記憶部１２３について）
実施形態に係る信用度情報記憶部１２３は、ユーザの信用度に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る信用度情報記憶部１２３の一例を示す。図５に示した例では、信用度情報記憶部１２３は、「ユーザＩＤ」、「信用度」といった項目を有する。
【００３３】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別子である。「信用度」は、「ユーザＩＤ」と対応付けられたユーザの信用度である。例えば、図５では、ユーザＵ１の信用度は、「０．３」である。
【００３４】
（学習モデル１２４について）
実施形態に係る学習モデル１２４は、予測対象のユーザの操作履歴が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された予測対象のユーザの操作履歴に応じて、予測対象のユーザの信用度を出力層から出力するよう、コンピュータを機能させるためのモデルである。
【００３５】
ここで、学習モデル１２４が「y=a1*x1+a2*x2+・・・+ai*xi」で示す回帰モデルで実現されるとする。この場合、学習モデル１２４が含む第１要素は、x1やx2等といった入力データ（xi）に対応する。また、第１要素の重みは、xiに対応する係数aiに対応する。ここで、回帰モデルは、入力層と出力層とを有する単純パーセプトロンと見做すことができる。各モデルを単純パーセプトロンと見做した場合、第１要素は、入力層が有するいずれかのノードに対応し、第２要素は、出力層が有するノードと見做すことができる。
【００３６】
また、学習モデル１２４がＤＮＮ（Deep  Neural  Network）等、１つまたは複数の中間層を有するニューラルネットワークで実現されるとする。この場合、学習モデル１２４が含む第１要素は、入力層または中間層が有するいずれかのノードに対応する。また、第２要素は、第１要素と対応するノードから値が伝達されるノードである次段のノードに対応する。また、第１要素の重みは、第１要素と対応するノードから第２要素と対応するノードに伝達される値に対して考慮される重みである接続係数に対応する。
【００３７】
また、判定装置１００は、上述した回帰モデルやニューラルネットワーク等、任意の構造を有するモデルを用いて、予測対象のユーザの信用度の算出を行う。具体的には、学習モデル１２４は、予測対象のユーザの操作履歴（すなわち、上述したユーザの信用度の算出に用いられる各要素）が入力された場合に、予測対象のユーザの信用度を出力するように係数が設定される。判定装置１００は、このような学習モデル１２４を用いて、予測対象のユーザの信用度を算出する。
【００３８】
なお、上記例では、学習モデル１２４が、予測対象のユーザの操作履歴が入力された場合に、予測対象のユーザの信用度を出力するモデル（モデルＸとする）である例を示した。しかし、実施形態に係る学習モデル１２４は、モデルＸにデータの入出力を繰り返すことで得られる結果に基づいて生成されるモデルであってもよい。例えば、学習モデル１２４は、予測対象のユーザの操作履歴を入力とし、モデルＸが出力する予測対象のユーザの信用度を出力とするよう学習されたモデル（モデルＹ)であってもよい。または、学習モデル１２４は、予測対象のユーザの操作履歴を入力とし、モデルＹの出力値を出力とするよう学習されたモデルであってもよい。
【００３９】
また、判定装置１００がＧＡＮ（Generative  Adversarial  Networks）を用いた判定処理を行う場合、学習モデル１２４は、ＧＡＮの一部を構成するモデルであってもよい。
【００４０】
（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。
【００４１】
図２に示すように、制御部１３０は、提供部１３１と、取得部１３２と、生成部１３３と、算出部１３４と、判定部１３５と、決定部１３６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。
【００４２】
（提供部１３１について）
提供部１３１は、端末装置１０から送信要求があった場合、コンテンツ記憶部１２１に記憶される申込みページを端末装置１０に提供する。なお、提供部１３１によって提供される申込みページには、申込みページに対するユーザの操作を収集し、かかる操作に関する情報を端末装置１０の記憶部に格納する旨の収集命令が含まれる。そして、かかる収集命令は、端末装置１０の記憶部に格納された操作履歴を判定装置１００に送信するよう端末装置１０を制御する。このような命令は、例えば、申込みページを形成するＨＴＭＬファイル等に記述されるＪａｖａ  Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標）等により実現される。
【００４３】
（取得部１３２について）
取得部１３２は、提供部１３１によって提供された申込みページに対する操作であって、ユーザによって所定のサービスに関する申込み時に行われたユーザの操作に関する操作履歴を取得する。例えば、取得部１３２は、端末装置１０がユーザによって申込みが完了されたことに関する情報を取得部１３２へ送信することに基づいて、融資に関する申込みページに対するユーザの操作履歴を取得する。そして、取得部１３２は、かかる操作履歴を操作履歴記憶部１２２に格納する。
【００４４】
（生成部１３３について）
生成部１３３は、生成部１３３は、過去に所定のサービスに関する申込みを行った申込み済みユーザのコンテンツに対する操作履歴と、申込み済みユーザの信用性に関する情報とに基づいて学習することで、コンテンツに対する操作に関する操作履歴からコンテンツに対して操作を行ったユーザの信用度を予測する予測モデルを生成する。例えば、生成部１３３は、融資に関して信用できると判定されたユーザの操作履歴とかかる操作履歴に対応する信用度とを正例として学習し、融資に関して信用できないと判定されたユーザの操作履歴とかかる操作履歴に対応する信用度とを負例として学習する。そして、生成部１３３は、予測対象のユーザの操作履歴が入力された場合に、予測対象のユーザの信用度を算出する学習モデル１２４を生成する。そして、生成部１３３は、かかる学習モデル１２４に予測対象のユーザの操作履歴を入力し、正例の信用度を１として、負例の信用度を０として、予測対象のユーザの信用度を０から１のスコアとして出力する学習モデル１２４を生成する。そして、生成部１３３は、学習モデル１２４を記憶部１２０に格納する。
【００４５】
なお、生成部１３３は、いかなる学習アルゴリズムを用いて生成部１３３を生成してもよい。例えば、生成部１３３は、ニューラルネットワーク（neural  network）、サポートベクターマシン（support  vector  machine）、クラスタリング、強化学習等の学習アルゴリズムを用いて学習モデル１２４を生成する。一例として、生成部１３３がニューラルネットワークを用いて学習モデル１２４を生成する場合、学習モデル１２４は、一以上のニューロンを含む入力層と、一以上のニューロンを含む中間層と、一以上のニューロンを含む出力層とを有する。
【００４６】
（算出部１３４について）
算出部１３４は、取得部１３２によって取得された操作履歴に基づいて、所定のサービスに関する申込みを行ったユーザが信用できる度合いを示す信用度を算出する。具体的には、算出部１３４は、生成部１３３によって生成された学習モデル１２４に基づいて、融資に関する申込みを行ったユーザの信用度を算出する。例えば、算出部１３４は、操作履歴記憶部１２２に格納された予測対象のユーザの操作履歴を学習モデル１２４に入力し、正例の信用度を１として、負例の信用度を０として、予測対象のユーザの信用度を０から１のスコアとして算出する。そして、算出部１３４は、かかる信用度を信用度情報記憶部１２３に格納する。
【００４７】
（判定部１３５について）
判定部１３５は、取得部１３２によって取得された操作履歴に基づいて、所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。また、判定部１３５は、算出部１３４によって算出された信用度に基づいて、所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。具体的には、判定部１３５は、信用度情報記憶部１２３に記憶されるユーザの信用度に基づいて、ユーザが信用できるか否かを判定する。例えば、信用度の所定の閾値が「０．７」であるとする。この場合、図５の信用度情報記憶部１２３の例では、判定部１３５は、予測対象であるユーザＵ１１の信用度が「０．９」であり、信用度の所定の閾値以上であるため、ユーザＵ１１が信用できると判定する。
【００４８】
（決定部１３６について）
決定部１３６は、ユーザの判定結果に基づいて、ユーザの信用度合いを決定する。例えば、予測対象であるユーザＵ１１が信用できると判定されたとする。この場合、決定部１３６は、予測対象であるユーザＵ１１の判定結果に基づいて、ユーザＵ１１が信用できると決定する。
【００４９】
〔３．学習モデルの生成処理のフローチャート〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る判定装置１００が実行する学習モデルの生成処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る判定装置が実行する学習モデルの生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５０】
図６に示すように、取得部１３２は、所定のデータベースから過去のユーザの操作履歴と信用度とを取得する（ステップＳ１０１）。生成部１３３は、信用できるユーザの操作履歴と信用度と、信用できないユーザの操作履歴と信用度とに基づいて学習モデルを生成する（ステップＳ１０２）。
【００５１】
〔４．判定処理のフローチャート〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る判定装置１００が実行する判定処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る判定装置が実行する判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５２】
図７に示すように、提供部１３１は、融資に関する申込みページを端末装置１０に提供する（ステップＳ２０１）。そして、取得部１３２は、ユーザが申込みページで申込みを完了していない場合（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、ユーザによって申込みが完了するまで待機する。
【００５３】
一方、取得部１３２は、ユーザが申込みページで申込みを完了した場合（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、ユーザの操作履歴を取得する（ステップＳ２０３）。そして、算出部１３４は、生成部１３３によって生成された学習モデルに基づいて、ユーザの信用度を算出する（ステップＳ２０４）。
【００５４】
判定部１３５は、算出部１３４によって算出された信用度に基づいて、ユーザが信用できるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。決定部１３６は、判定部１３５によってユーザが信用できないと判定された場合（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、ユーザが信用できないと決定する（ステップＳ２０７）。一方、決定部１３６は、判定部１３２によってユーザが信用できると判定された場合（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、ユーザが信用できると決定する（ステップＳ２０６）。
〔５．変形例〕
上述した判定装置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、判定装置１００の他の実施形態について説明する。
【００５５】
〔５−１．申込みページ（１）〕
上記実施形態では、判定装置１００の判定部１３５がユーザによって融資に関する申込み時に行われた操作履歴に基づいて、ユーザの信用度合いを判定する判定処理の一例を説明したが、申込みページは、これに限定されるものではない。例えば、申込みページは、クレジットカードに関する申込みページでもよい。この場合、判定部１３５は、ユーザによってクレジットカードに関する申込み時に行われた操作履歴に基づいて、ユーザの信用度合いを判定してもよい。
【００５６】
〔５−２．申込みページ（２）〕
上記実施形態では、判定装置１００の判定部１３５がユーザによって融資に関する申込み時に行われた操作履歴に基づいて、ユーザの信用度合いを判定する判定処理の一例を説明したが、申込みページは、これに限定されるものではない。具体的には、申込みページは、本人確認が必要なサービスに関する申込みページでもよい。例えば、申込みページが、お見合いサービスに関する申込みページだとする。この場合、判定部１３５は、ユーザによってお見合いサービスに関する申込み時に行われた操作履歴に基づいて、ユーザの信用度合いを判定してもよい。また、例えば、申込みページが、オークションに参加する会員のための会員登録に関する申込みページだとする。この場合、判定部１３５は、ユーザによって会員登録に関する申込み時に行われた操作履歴に基づいて、ユーザの信用度合いを判定してもよい。
【００５７】
〔５−３．入力情報〕
上記実施形態では、判定装置１００の判定部１３５がユーザによって融資に関する申込み時に行われた操作履歴に基づいて、ユーザの信用度合いを判定する判定処理の一例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、判定部１３５は、ユーザによって融資に関する申込み時に入力された入力情報に基づいて、ユーザの信用度合いを判定してもよい。また、例えば、判定部１３５は、入力情報として、名前、性別、年齢、住所、電話番号、メールアドレス等に基づいて、ユーザの信用度合いを判定してもよい。
【００５８】
〔５−４．学習モデル（１）〕
上記実施形態では、判定装置１００の判定部１３５がユーザの操作履歴を学習した学習モデルに基づいて、ユーザの信用度合いを判定する判定処理の一例を説明したが、これに限定されるものではない。具体的には、判定部１３５は、ユーザの属性とユーザの操作履歴とユーザの信用性に関する情報とを学習した学習モデルに基づいて、ユーザの信用度合いを判定してもよい。例えば、予測対象であるユーザの属性が男性であり、３０代であるとする。この場合、生成部１３３は、融資に関して信用できると判定されたユーザのうち、ユーザの属性が男性であり、３０代であるユーザの操作履歴とかかる操作履歴に対応する信用度とを正例として学習し、融資に関して信用できないと判定されたユーザのうち、ユーザの属性が男性であり、３０代であるユーザの操作履歴とかかる操作履歴に対応する信用度とを負例として学習する。そして、生成部１３３は、予測対象のユーザの操作履歴が入力された場合に、予測対象のユーザの信用度を算出する学習モデルを生成する。そして、生成部１３３は、かかる学習モデルに予測対象のユーザの操作履歴を入力し、正例の信用度を１として、負例の信用度を０として、予測対象のユーザの信用度を０から１のスコアとして出力する学習モデルを生成する。そして、判定部１３５は、かかる学習モデルに基づいて、予測対象のユーザの信用度合いを判定してもよい。
【００５９】
これにより、実施形態に係る判定装置１００の判定部１３５は、ユーザの属性と、ユーザの操作履歴との傾向を学習した学習モデルにより、予測対象として入力される操作履歴に基づく信用度を高精度に算出することができるため、予測対象のユーザの信用度合いを高精度に判定できる。
【００６０】
〔５−５．学習モデル（２）〕
上記実施形態では、判定装置１００の判定部１３５がユーザの操作履歴を学習した学習モデルに基づいて、ユーザが信用できるか否かを判定する判定処理の一例を説明したが、これに限定されるものではない。具体的には、判定部１３５は、ユーザによって操作される端末装置とユーザの操作履歴とユーザの信用性に関する情報とを学習した学習モデルに基づいて、ユーザの信用度合いを判定してもよい。例えば、予測対象であるユーザによって操作される端末装置がタブレット端末であるとする。この場合、生成部１３３は、融資に関して信用できると判定されたユーザのうち、ユーザによって操作される端末装置がタブレット端末であるユーザの操作履歴とかかる操作履歴に対応する信用度とを正例として学習し、融資に関して信用できないと判定されたユーザのうち、ユーザによって操作される端末装置がタブレット端末であるユーザの操作履歴とかかる操作履歴に対応する信用度とを負例として学習する。そして、生成部１３３は、予測対象のユーザの操作履歴が入力された場合に、予測対象のユーザの信用度を算出する学習モデルを生成する。そして、生成部１３３は、かかる学習モデルに予測対象のユーザの操作履歴を入力し、正例の信用度を１として、負例の信用度を０として、予測対象のユーザの信用度を０から１のスコアとして出力する学習モデルを生成する。そして、判定部１３５は、かかる学習モデルに基づいて、予測対象のユーザの信用度合いを判定してもよい。
【００６１】
これにより、実施形態に係る判定装置１００の判定部１３５は、ユーザによって操作される端末装置と、ユーザの操作履歴との傾向を学習した学習モデルにより、予測対象として入力される操作履歴に基づく信用度を高精度に算出することができるため、予測対象のユーザの信用度合いを高精度に判定できる。
【００６２】
〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０及び判定装置１００は、例えば図８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８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、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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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  DiＳＣ１）、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。
【００６７】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る判定装置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。
【００６８】
〔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。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
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、判定部は、判定手段や判定回路に読み替えることができる。
【００７２】
〔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１３２と、判定部１３５とを有する。取得部１３２は、所定のサービスに関する申込みが可能なコンテンツ（申込みページに相当）に対する操作であって、ユーザによって前記所定のサービスに関する申込み時に行われた前記ユーザの操作に関する操作履歴を取得する。判定部１３５は、取得部１３２によって取得された操作履歴に基づいて、所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。
【００７３】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、融資に関する申込みページに対する操作履歴であって、ユーザによって融資に関する申込み時に行われたユーザの操作履歴を取得し、かかる操作履歴に基づいてユーザの信用度合いを判定することができるため、ユーザの信用度を高精度に判定することができる。
【００７４】
また、実施形態に係る判定装置１００において、取得部１３２によって取得された操作履歴に基づいて、所定のサービスに関する申込みを行ったユーザが信用できる度合いを示す信用度を算出する算出部１３４をさらに備え、判定部１３５は、算出部１３４によって算出された信用度に基づいて、所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。
【００７５】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザによって融資に関する申込み時に行われたユーザの信用度に基づいてユーザの信用度合いを判定することができるため、ユーザの信用度を高精度に判定することができる。
【００７６】
また、実施形態に係る判定装置１００において、取得部１３２は、ユーザによってコンテンツに入力された入力情報を取得し、判定部１３５は、取得部１３２によって取得された入力情報に基づいて、所定のサービスに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。
【００７７】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザによって融資に関する申込み時に入力された入力情報を取得し、かかる入力情報に基づいてユーザの信用度合いを判定することができるため、ユーザの信用度を高精度に判定することができる。
【００７８】
また、実施形態に係る判定装置１００において、取得部１３２は、融資に関する申込みが可能なコンテンツに対する操作履歴であって、ユーザによって融資に関する申込み時に行われたユーザの操作履歴を取得し、判定部１３５は、取得部１３２によって取得された操作履歴に基づいて、融資に関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。
【００７９】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、融資に関する申込みページ上に対する操作履歴であって、ユーザによって融資に関する申込み時に行われたユーザの操作履歴を取得し、かかる操作履歴に基づいてユーザの信用度合いを判定することができるため、ユーザの信用度を高精度に判定することができる。
【００８０】
また、実施形態に係る判定装置１００において、取得部１３２は、クレジットカードに関する申込みが可能なコンテンツに対する操作履歴で、ユーザによってクレジットカードに関する申込み時に行われたユーザの操作履歴を取得し、判定部１３５は、取得部１３２によって取得された操作履歴に基づいて、クレジットカードに関する申込みを行ったユーザの信用度合いを判定する。
【００８１】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザによってクレジットカードに関する申込み時に行われたユーザの操作履歴を取得し、かかる操作履歴に基づいてユーザの信用度合いを判定することができるため、ユーザの信用度を高精度に判定することができる。
【００８２】
また、実施形態に係る判定装置１００において、過去に所定のサービスに関する申込みを行った申込み済みユーザのコンテンツに対する操作履歴と、申込み済みユーザの信用性に関する情報とに基づいて学習することで、コンテンツに対する操作に関する操作履歴からコンテンツに対して操作を行ったユーザの信用度を予測する予測モデルを生成する生成部１３３をさらに備え、判定部は、生成部１３３によって生成された予測モデルに基づいて、取得部によって取得されたユーザの操作履歴から、ユーザの信用度合いを判定する。
【００８３】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの操作履歴の傾向を学習した学習モデルにより、予測対象として入力される操作履歴に基づく信用度を高精度に算出することができる。
【００８４】
また、実施形態に係る判定装置１００において、生成部１３３は、過去に所定のサービスに関する申込みを行った申込み済みユーザのコンテンツに対する操作履歴と、申込み済みユーザの信用性に関する情報と、申込み済みユーザの属性情報とに基づいて学習することで、コンテンツに対する操作に関する操作履歴からコンテンツに対して操作を行ったユーザの信用度を予測する予測モデルを生成し、判定部１３５は、生成部１３３によって生成された予測モデルに基づいて、取得部１３２によって取得されたユーザの操作履歴から、ユーザの信用度合いを判定する。
【００８５】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、ユーザの属性と、ユーザの操作履歴との傾向を学習した学習モデルにより、予測対象として入力される操作履歴に基づく信用度を高精度に算出することができる。
【００８６】
また、実施形態に係る判定装置１００において、取得部１３２は、操作履歴として、コンテンツに滞在する滞在時間、コンテンツをスクロールするスクロール速度、コンテンツに入力を開始してから申込み完了するまでの経過時間、コンテンツに設置されたリンクがユーザによってクリックされた回数、コンテンツにユーザによって入力された内容が誤っていた回数、コンテンツにユーザによって入力された内容が漏れていた回数、コンテンツの訪問回数、コンテンツの遷移元のコンテンツに関する情報であるリファラ情報、ユーザによってコンテンツに入力された入力内容を取得する。
【００８７】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、操作履歴として、様々なユーザの操作の特徴を加味した上でユーザの信用度合いを判定することができるため、ユーザの信用度を高精度に判定することができる。
【００８８】
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】
【００８９】
１  判定システム
１０  端末装置
１００  判定装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  コンテンツ記憶部
１２２  操作履歴記憶部
１２３  信用度情報記憶部
１２４  学習モデル
１３０  制御部
１３１  提供部
１３２  取得部
１３３  生成部
１３４  算出部
１３５  判定部
１３６  決定部
【図１】
2019160168.tif 000003
【図２】
2019160168.tif 000004
【図３】
2019160168.tif 000005
【図４】
2019160168.tif 000006
【図５】
2019160168.tif 000007
【図６】
2019160168.tif 000008
【図７】
2019160168.tif 000009
【図８】
2019160168.tif 000010