(57)【要約】      （修正有）【課題】入札が適正に行われていたか否かを確認する手段の提供。【解決手段】案件抽出支援装置は、特定の業種において、落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額の合計をそれぞれ算出する落札実績分析部と、落札実績分析部による分析結果を出力する出力部と、を備える。さらに、落札実績のある複数の業者の中から合計の算出対象の業者の指定を受け付ける業者指定部を備える。落札実績分析部は、不正入札の可能性が高いと判定された事例を用いた学習モデルを用いて、複数の業者を選択する【選択図】図１
2019197462.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の業種において、落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額の合計をそれぞれ算出する落札実績分析部と、
前記落札実績分析部による分析結果を出力する出力部と、
を備える案件抽出支援装置。
【請求項２】
さらに、
前記落札実績のある複数の業者の中から前記合計の算出対象の業者の指定を受け付ける業者指定部を備える請求項１の案件抽出支援装置。
【請求項３】
前記落札実績分析部は、不正入札の可能性が高いと判定された事例を用いた学習モデルを用いて、前記複数の業者を選択する請求項１又は２の案件抽出支援装置。
【請求項４】
前記学習モデルは、特定の複数の業者の、所定の案件における落札件数又は落札金額の合計の差が、所定の範囲に収まっている場合に、不正入札であるとの教師あり学習データを用いて作成されている請求項３の案件抽出支援装置。
【請求項５】
前記所定の案件は、特定の地域の案件である請求項４の案件抽出支援装置。
【請求項６】
前記所定の案件は、前記複数の業者の特定の担当者、支店、営業所、部署の少なくとも１つ以上の組み合わせである請求項４の案件抽出支援装置。
【請求項７】
前記所定の案件は、事業区分、工事区分及び工種の少なくとも１つが同一の案件である請求項４から６いずれか一の案件抽出支援装置。
【請求項８】
前記学習モデルは、業種又は／及び自治体の規模別に、複数作成され、
前記落札実績分析部は、業種又は自治体の規模に応じた学習モデルを選択する請求項３から７いずれか一の案件抽出支援装置。
【請求項９】
少なくとも１以上の官公庁が導入している電子入札システムから、前記落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額のデータを取得し、
抽出した案件が実際に不正入札であったか否かの結果を、新たな教師付き学習データとして利用する請求項３から８いずれか一の案件抽出支援装置。
【請求項１０】
前記過去所定期間として所定の幅を持った期間が設定されている場合、前記所定の幅に属する期間についてそれぞれ分析を実施する請求項１から９いずれか一の案件抽出支援装置。
【請求項１１】
特定の業種において、落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額の合計をそれぞれ算出するステップと、
前記算出により得られた分析結果を出力するステップと、
を含む案件抽出支援方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
特定の業種において、落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額の合計をそれぞれ算出する処理と、
前記算出により得られた分析結果を出力する処理と、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、案件抽出支援装置、案件抽出支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、競争性の向上、コストの縮減、事務の効率化などの効果があるとされている電子入札システムが広く普及しつつある。
【０００３】
特許文献１に、入札を監視し、入札に関する分析を好適に行う手助けを行うことができるという入札監視システムが開示されている。同文献によると、この入札監視システムは、ＤＢ（データベース）１に記憶された入札に関する各種データを基に、分析部２が所定の分析を行うとされている。そして、この入札監視システムは、当該分析の結果を適切な視覚情報として表示させるように分析結果を表示する画面を生成して表示させる、と記載されている。
【０００４】
特許文献２には、ユーザにとって必要な情報を効率的に発見できるデータ分析システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−０３２１０３号公報
【特許文献２】特開２０１７−２０１５４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以下の分析は、本発明によって与えられたものである。上記電子入札システムによって、競争性の向上、コストの縮減、事務の効率化などの効果が達成されたものの、談合行為などの不正入札を検出することが難しいという問題点がある。その原因としては、談合行為が巧妙化していることのほか、官公庁や自治体間で十分なデータの蓄積や共有が行われておらず、一定の期間にわたる横断的な分析が行われていないことなども考えられる。
【０００７】
本発明は、上記した電子入札システム等を用いた入札が適正に行われていたか否かを検査する案件の抽出を支援できる案件抽出支援装置、案件抽出支援方法及び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】
【０００８】
第１の視点によれば、特定の業種において、落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額の合計をそれぞれ算出する落札実績分析部と、前記落札実績分析部による分析結果を出力する出力部と、を備える案件抽出支援装置が提供される。
【０００９】
第２の視点によれば、特定の業種において、落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額の合計をそれぞれ算出するステップと、前記算出により得られた分析結果を出力するステップと、を含む案件抽出支援方法が提供される。
【００１０】
第３の視点によれば、コンピュータに、特定の業種において、落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額の合計をそれぞれ算出する処理と、前記算出により得られた分析結果を出力する処理と、を実行させるプログラムが提供される。なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な（非トランジトリーな）記憶媒体に記録することができる。即ち、本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、複数業者による入札が適正に行われていたか否かを確認する手段が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態の案件抽出支援装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の案件抽出支援装置の動作を説明するための図である。
【図３】本発明の第２の実施形態の案件抽出支援装置の構成を示す図である。
【図４】本発明の第３の実施形態の案件抽出支援装置の構成を示す図である。
【図５】本発明の第３の実施形態の案件抽出支援装置の落札実績分析部の動作を説明するための図である。
【図６】本発明の第３の実施形態の案件抽出支援装置の落札実績分析部の動作を説明するための図である。
【図７】本発明の第３の実施形態の案件抽出支援装置の動作を説明するための流れ図である。
【図８】本発明の第４の実施形態の案件抽出支援装置の落札実績分析部の動作を説明するための図である。
【図９】本発明の第４の実施形態の案件抽出支援装置の落札実績分析部の別の動作を説明するための図である。
【図１０】本発明の案件抽出支援装置を構成するコンピュータの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
はじめに本発明の一実施形態の概要について図面を参照して説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、本発明を図示の態様に限定することを意図するものではない。また、以降の説明で参照する図面等のブロック間の接続線は、双方向及び単方向の双方を含む。一方向矢印については、主たる信号（データ）の流れを模式的に示すものであり、双方向性を排除するものではない。また、図中の各ブロックの入出力の接続点には、ポート乃至インタフェースがあるが図示省略する。
【００１４】
［第１の実施形態］
本発明は、その一実施形態において、図１に示すように、落札実績分析部１１と、出力部１２と、を備える案件抽出支援装置１０にて実現できる。
【００１５】
より具体的には、落札実績分析部１１は、特定の業種において、落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額の合計をそれぞれ算出する。そして、出力部１２は、前記落札実績分析部による分析結果を出力する。
【００１６】
例えば、案件抽出支援装置１０は、図２に示すような入札データを用いて、過去所定期間における落札者別の落札金額の合計を算出する。図２の例では、過去２期（「期」は会計期を示す）のＡ社、Ｂ社、Ｃ社の落札金額の合計額を計算する。図２の例では、これらの額が１億円±５００万円のレンジに納まっている。このようなデータに基づいて、ユーザは、入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の案件として、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社が落札した案件を選択することが可能となる。
【００１７】
なお、実際の入札では、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社が単独で入札するケースのほか、複数社がＪＶ（ジョイントベンチャー）を構成するケースや、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の系列会社が入札するケースなども想定される。ＪＶ（ジョイントベンチャー）の場合には、落札件数や落札金額を按分するなどの処理を行うことが好ましい。また、系列会社の入札については、その資本関係を強さに応じて同一会社とみなすなどの事前処理を行えばよい。
【００１８】
［第２の実施形態］
続いて、落札実績のある複数の業者の中から、分析を行いたい業者の選択機能を追加した第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図３は、本発明の第２の実施形態の案件抽出支援装置１０ａの構成を示す図である。図１に示した第１の実施形態の案件抽出支援装置１０との相違点は、業者指定部１３が追加されている点である。その他の構成は第１の実施形態と同様であるので、以下、その相違点を中心に説明する。
【００１９】
業者指定部１３は、ユーザから、落札実績分析部１１による集計の対象とする業者の選択を受け付ける。
【００２０】
落札実績分析部１１は、業者指定部１３より指定された業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額の合計を算出する。図３の例では、落札実績のある複数の業者の中からＡ社とＤ社が選択され、それぞれの落札金額の合計が算出されている。図３の例では、過去１８ヶ月の落札金額の合計額が１億円±３００万円のレンジに納まっている。ユーザは、入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の案件として、Ａ社とＤ社が落札した案件を選択することが可能となる。
【００２１】
本実施形態によれば、自由に業者を選択して、それぞれの落札件数又は落札金額の合計を比較することが可能となる。入札案件の種別や自治体によっては落札する業者が多岐にわたることがあるが、本実施形態では、その中から特定の業者を選択して、その落札件数や落札金額を比較することが可能となる。例えば、ニュースの報道や、情報提供者からの情報に基づいて、業者を選択することで、検査対象（審議検討対象）の案件を効率よく選択することが可能となる。
【００２２】
なお、上記した第１、第２の実施形態では、省略したが、落札件数又は落札金額を集計する期間（上記過去所定期間）をユーザが自由に設定できるようにしてもよい。例えば、過去２期の比較では落札件数又は落札金額が所定のレンジに納まっているという事実は認められなかったが、「過去所定期間」を変更すると、落札件数又は落札金額が所定のレンジに納まっているということがある。案件抽出支援装置１０、１０ａに、このような集計の対象とする「過去所定期間」を変更する機能を追加することで、案件の検出漏れを防ぐことが可能となる。
【００２３】
あるいは、案件抽出支援装置１０、１０ａの方で、自動的に、複数の期間（例えば、四半期〜数年分）について落札件数又は落札金額の合計を算出し、前記計算した各期間毎に、各業者の落札件数や落札金額をそれぞれユーザに提示する構成も採用可能である。
【００２４】
また、上記「過去所定期間」として、一定の幅（レンジ）を持った期間を設定できるようにしてもよい。例えば、ユーザが所定期間を１〜５年と設定した場合、落札金額の合計を１〜５年でそれぞれの年単位や半期毎に算出していき、談合等の不正が行われている可能性が高い期間を自動的に抽出するようにしてもよい。このようにすることで、案件の検出漏れをより確実に防ぐことが可能となる。
【００２５】
［第３の実施形態］
続いて、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いて、電子入札システムから得られる大量のデータを分析可能とした第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図４は、本発明の第３の実施形態の案件抽出支援装置の構成を示す図である。
【００２６】
図４を参照すると、電子入札システム３０の案件データベース３１に格納された入札データと、学習モデル２０とを利用可能な案件抽出支援装置１００が示されている。なお、この電子入札システム３０としては、官公庁が導入しているパッケージ型の電子入札システムを用いることができる。
【００２７】
また、この案件抽出支援装置１００は、落札実績分析部１０１と、出力部１０２と、を備えている。
【００２８】
落札実績分析部１０１は、電子入札システム３０の案件データベース３１に格納された入札データを取得して分析を行う。また、落札実績分析部１１は、学習モデルを用いて、入札データを分析して、入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）となる候補案件を選択する。
【００２９】
出力部１０２は、落札実績分析部１０１の入札データの分析結果や選択された候補案件の情報を表示する。
【００３０】
ここで、落札実績分析部１０１による候補案件の選択に用いる学習モデルについて説明する。本発明の好ましい一実施形態において、この学習モデルは、以下のような「談合」に代表される不正入札の事例（教師つき学習データ）を用いて作成される。
・過去所定期間における複数の業者の落札金額（受注金額）の合計額が一定のレンジに収まっている事例
・過去所定期間における複数の業者の特定の地域における落札金額（受注金額）の合計額が一定のレンジに収まっている事例
・過去所定期間における複数の業者の契約主体（官庁、自治体等）別の落札金額（受注金額）の合計額が一定のレンジに収まっている事例
・過去所定期間における複数の業者の事業区分、工事区分、工種別の落札金額（受注金額）の少なくとも１つ以上の合計額が一定のレンジに収まっている事例
【００３１】
なお、事業区分、工事区分、工種としては以下のように整理することができる。例えば、事業区分は、土木工事、造園工事などの事業執行上の区分、工事区分は、整地、排水、植栽などの事業区分のさらに細分化した区分、工種は、整地土工、擁壁工、植栽基盤工、園路広場整備工などの工事区分をさらに細分化したものと位置づけることができる。
【００３２】
以上のような学習モデルを用いた落札実績分析部１０１による検査対象（審議検討対象）となる候補案件の選択の仕組みについて説明する。例えば、図５に示すように、過去一定期間の業者の受注金額（落札金額）が集計されたものとする。ここで、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の受注金額（落札金額）が一定のレンジに収まっていれば、入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）となる候補案件を選択することができる。このような案件は第１、第２の実施形態の案件抽出支援装置１０、１０ａでも選択可能である。
【００３３】
一方で、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の受注金額（落札金額）が一定のレンジに収まっていない場合、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の担当案件が候補から外れてしまう可能性がある。図６は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の受注金額（落札金額）を地域情報（地方、都道府県、市町村等）で層別した例を示す図である。図６の例では、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社のａ県における受注金額（落札金額）に着目すると、その額が一定のレンジに収まっているといえる。本実施形態の案件抽出支援装置１００は、このような場合、関連する案件を、入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件として選択する。同様に、事業区分、工事区分、工種についてもそれぞれ比較を行うことで多面的に候補案件の抽出を行うことが可能となる。もちろん、上記した地域情報と、事業区分等とを併用して、受注金額（落札金額）の比較を行うことも可能である。例えば、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社のａ県における受注金額（落札金額）はばらついているが、それぞれのａ県における特定の工事区分の受注金額（落札金額）が一定のレンジに収まっている場合がある。この場合、関連する一連の案件を入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件として選択することができる。
【００３４】
なお、学習モデルを用いた判断であるので、前記特定の地域や契約主体における落札金額（受注金額）の合計額が必ずしも一定のレンジに収まっている必要はない。具体的には、ＡＩを用いて、不正入札の可能性を示す尤度や検査対象（審議検討対象）の候補案件としての適切度を示すスコアを計算し、その値が、所定のしきい値を超えていれば、入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）として選択させればよい。もちろん、案件抽出支援装置１００が、出力部１０２を介して、ユーザに対して、上記尤度やスコアを提示し、ユーザに最終的な候補案件の選択を行わせる構成も採用可能である。
【００３５】
続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図７は、本発明の第３の実施形態の案件抽出支援装置の動作を説明するための流れ図である。図７を参照すると、まず、案件抽出支援装置１００は、電子入札システム３０の案件データベース３１から、案件抽出対象期間の落札実績データ（受注実績データ）を読み出す（ステップＳ００１、「実績データ入力」）。なお、電子入札システム３０の案件データベース３１を利用できない場合は、その官庁や自治体の過去の落札実績データ（受注実績データ）を用いればよい。
【００３６】
次に、案件抽出支援装置１００は、上述した学習モデルを用いて、入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件を選択する（ステップＳ００２）。例えば、図６のような分析結果が得られた場合、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社のａ県の契約案件が、入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件として選択される。また、学習モデルを用いているので、ａ県と強い相関のある他の県や、ａ県に属する市町村の契約案件が入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件として選択されることもある。
【００３７】
次に、案件抽出支援装置１００は、上記入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件として選択した案件の情報を表示する（ステップＳ００３、「結果出力」）。ここで、案件抽出支援装置１００が、候補案件として選択した案件の情報以外に、当該案件が選択された理由となる前述の尤度やスコアを表示するようにしてもよい。また、案件抽出支援装置１００が、選択した案件を受注した業者の情報を表示するようにしてもよい。この情報には、業者の会社概要や当該業者が過去に受けた処分（端的には入札停止処分の内容と原因）、当該業者に関する過去のニュースなどを含めてもよい。
【００３８】
以上説明したように、本実施形態の案件抽出支援装置１００によれば、ＡＩを用いて、さまざまな観点で、上記入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件を選択することが可能となる。
【００３９】
また、学習モデルは、単一のものでもよいが、業種や自治体の規模別に作成することも好ましい。このように、業種や自治体の規模別に学習モデルを作成することで、入札データの集積が十分でない類似団体に、当該学習モデルを利用した案件の抽出を行わせることが可能となる。
【００４０】
また、本発明の案件抽出支援装置を用いて抽出した案件が実際に不正入札であったか否かの結果を、新たな教師付き学習データとして利用することも好ましい。このようにすることで、より多くの事例、より新しい事例に基づいた学習モデルを作成することが可能となる。
【００４１】
［第４の実施形態］
続いて、落札実績データ（受注実績データ）に含まれる営業担当者情報を利用して学習モデルを作成する第４の実施形態について説明する。以下、営業担当者（入札担当者）を例に挙げて説明するが、営業責任者（例えば営業部長、事業部長など）の情報を用いることも可能である。第４の実施形態の基本的な構成は第３の実施形態と同様であるので、以下、その相違点を中心に説明する。
【００４２】
図８は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の受注金額（落札金額）を営業担当者（入札担当者）で層別した例を示す図である。第３の実施形態と同様に、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の受注金額（落札金額）が一定のレンジに収まっていない場合、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の担当案件が候補から外れてしまう可能性がある。しかしながら、図８の例では、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社のそれぞれの担当者Ｘ、Ｍ、Ｖの受注金額（落札金額）に着目すると、その額が一定のレンジに収まっているといえる。本実施形態の案件抽出支援装置１００は、このようなケースを入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件として選択する。
【００４３】
図９は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の受注金額（落札金額）を、地域情報（地方、都道府県、市町村等）で層別した上で、営業担当者（入札担当者）の金額を色分けで表した図である。図９の例では、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の地域別の受注金額（落札金額）も一定のレンジに収まっていないため、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の担当案件が候補から外れてしまう可能性がある。また、しかしながら、各地域の営業担当者（入札担当者）に着目すると、その額が一定のレンジに収まっているといえる。本実施形態の案件抽出支援装置１００は、このようなケースを入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件として選択する。
【００４４】
なお、学習モデルを用いた判断であるので、前記営業担当者（入札担当者）や地域別営業担当者（入札担当者）における落札金額（受注金額）の合計額が必ずしも一定のレンジに収まっている必要はない。具体的には、ＡＩを用いて、不正入札の可能性を示す尤度や検査対象（審議検討対象）の候補案件としての適切度を示すスコアを計算し、その値が、所定のしきい値を超えていれば、入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）として選択させればよい。もちろん、案件抽出支援装置１００が、出力部１０２を介して、ユーザに対して、上記尤度やスコアを提示し、ユーザに最終的な候補案件の選択を行わせる構成も採用可能である。
【００４５】
以上説明したように、本実施形態の案件抽出支援装置１００によれば、第３の実施形態とはさらに別の観点で、上記入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件を選択することが可能となる。
【００４６】
また、上記した第４の実施形態では、営業担当者（入札担当者）や地域別営業担当者（入札担当者）という切り口で、落札金額（受注金額）の比較を行ったが、さらに別の視点で落札金額（受注金額）の層別、比較を行ってもよい。例えば、各案件について、支店、営業所、部署などの情報を入手できる場合には、営業担当者情報の代わりに、これらの１つの組み合わせを用いて、落札金額（受注金額）の層別と比較を行ってもよい。
【００４７】
以上、本発明の各実施形態を説明したが、本発明は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の基本的技術的思想を逸脱しない範囲で、更なる変形・置換・調整を加えることができる。例えば、各図面に示したネットワーク構成、各要素の構成、メッセージの表現形態は、本発明の理解を助けるための一例であり、これらの図面に示した構成に限定されるものではない。また、以下の説明において、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａ及びＢの少なくともいずれかという意味で用いる。
【００４８】
また、上記した実施形態では、落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札金額の合計に基づいて、入札監視等委員会等の検査対象の候補案件を選択するものとして説明したが、落札件数を用いて、候補案件を選択してもよい。例えば、過去１２ヶ月におけるＡ社、Ｂ社、Ｃ社の落札件数がそれぞれ１０件であれば、これらを入札監視等委員会等の検査対象（審議検討対象）の候補案件として選択してもよい。
【００４９】
また、上記した実施形態では、入札監視等委員会等の検査対象の候補案件を選択するものとして説明したが、選択案件の用途は、入札監視等委員会等の検査対象に限られない。例えば、入札の方法や審査基準等の検討のために抽出した案件の情報を用いても良い。
【００５０】
また、上記した実施形態では、競争入札により業者が決定した案件を想定して説明したが、上述したとおり、本発明は、落札業者の決定プロセスを検査するのではなく、複数の業者間のバランスを確認するものとなっている。このため、本発明は、総合評価方式により業者を決定した案件についても好適に適用することが可能である。
【００５１】
また、上記した第１〜第４の実施形態に示した手順は、案件抽出支援装置１０、１０ａ、１００として機能するコンピュータ（図１０の９０００）に、案件抽出支援装置１０、１０ａ、１００としての機能を実現させるプログラムにより実現可能である。このようなコンピュータは、図１０のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１０、通信インタフェース９０２０、メモリ９０３０、補助記憶装置９０４０を備える構成に例示される。すなわち、図１０のＣＰＵ９０１０にて、データ分析プログラムや学習モデルを用いた判定プログラムを実行し、その補助記憶装置９０４０等に保持された各計算パラメーターの更新処理を実施させればよい。
【００５２】
即ち、上記した第１〜第４の実施形態に示した案件抽出支援装置の各部（処理手段、機能）は、案件抽出支援装置に搭載されたプロセッサに、そのハードウェアを用いて、上記した各処理を実行させるコンピュータプログラムにより実現することができる。
【００５３】
最後に、本発明の好ましい形態を要約する。
［第１の形態］
（上記第１の視点による案件抽出支援装置参照）
［第２の形態］
上記した案件抽出支援装置は、さらに、
前記落札実績のある複数の業者の中から前記合計の算出対象の業者の指定を受け付ける業者指定部を備えることが好ましい。
［第３の形態］
上記した案件抽出支援装置の前記落札実績分析部は、
不正入札の可能性が高いと判定された事例を用いた学習モデルを用いて、前記複数の業者を選択する構成を採ることができる。
［第４の形態］
上記した案件抽出支援装置が用いる前記学習モデルは、特定の複数の業者の、所定の案件における落札件数又は落札金額の合計の差が、所定の範囲に収まっている場合に、不正入札であるとの教師あり学習データを用いて作成されていることが好ましい。
［第５の形態］
上記した所定の案件は、特定の地域の案件であることが好ましい。
［第６の形態］
上記した所定の案件は、前記複数の業者の特定の担当者、支店、営業所及び部署の少なくとも１つ以上の組み合わせであることが好ましい。
［第７の形態］
上記した所定の案件は、事業区分、工事区分及び工種の少なくとも１つが同一の案件であることが好ましい。
［第８の形態］
上記した案件抽出支援装置において、
前記学習モデルは、業種又は／及び自治体の規模別に、複数作成され、
前記落札実績分析部は、業種又は自治体の規模に応じた学習モデルを選択することが好ましい。
［第９の形態］
上記した案件抽出支援装置は、
少なくとも１以上の官公庁が導入しているパッケージ型の電子入札システムから、前記落札実績のある複数の業者の過去所定期間の落札件数又は落札金額のデータを取得し、抽出した案件が実際に不正入札であったか否かの結果を、新たな教師付き学習データとして利用する構成とすることができる。
［第１０の形態］
上記した案件抽出支援装置は、
前記過去所定期間として所定の幅を持った期間が設定されている場合、前記所定の幅に属する期間についてそれぞれ分析を実施することもできる。
［第１１の形態］
（上記第２の視点による案件抽出支援方法参照）
［第１２の形態］
（上記第３の視点によるプログラム参照）
なお、上記第１１〜第１２の形態は、第１の形態と同様に、第２〜第１０の形態に展開することが可能である。
【００５４】
なお、上記の特許文献および非特許文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし選択（部分的削除を含む）が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【００５５】
１０、１０ａ、１００  案件抽出支援装置
１１、１０１  落札実績分析部
１２、１０２  出力部
１３  業者指定部
２０  学習モデル
３０  電子入札システム
３１  案件データベース
９０００  コンピュータ
９０１０  ＣＰＵ
９０２０  通信インタフェース
９０３０  メモリ
９０４０  補助記憶装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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