(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から設定された第１の条件を満たす取引先企業を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記取引先企業に関する情報を出力する出力手段と、
を有し、
前記抽出手段は、アクセス履歴情報に含まれる、設定された期間における前記複数の取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数を、アクセス元の企業ごとに集計し、集計した前記アクセス元の企業ごとの取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数に基づいて、前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出するサーバ装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記アクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から、前記集計した前記アクセス元の企業ごとの取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数が設定された第２の条件を満たし、かつ、アクセス元の企業が取引先企業であるという条件である前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出する請求項１記載のサーバ装置。
【請求項３】
複数の取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から設定された第１の条件を満たす取引先企業を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記取引先企業に関する情報を出力する出力手段と、
を有し、
前記抽出手段は、アクセス履歴情報に含まれる、設定された期間における前記複数の取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数、検索キーワードごとのアクセス数のうちの少なくとも一つを、取引先企業の製品ごと、又は検索キーワードごとに集計し、集計した取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数、又は検索キーワードごとのアクセス数に基づいて、前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出するサーバ装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記集計した取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数、検索キーワードごとのアクセス数のうちの少なくとも一つに基づいて、同種の製品分野における各取引先企業の製品のＷｅｂサイトへのアクセス数の合計に対する、各取引先企業の製品のＷｅｂサイトへのアクセス数の割合を求め、前記割合に基づいて、前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出する請求項３記載のサーバ装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記アクセス履歴情報に基づいて得られる基準値に関して設定された第１の条件を満たす取引先企業を抽出する請求項１乃至４何れか１項記載のサーバ装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、前記複数の取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス履歴の時系列の推移に基づいて、前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出する請求項１乃至４何れか１項記載のサーバ装置。
【請求項７】
複数の取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報を取得する取得手段を更に有し、
前記抽出手段は、前記取得手段により取得された前記アクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出する請求項１乃至６何れか１項記載のサーバ装置。
【請求項８】
前記取得手段は、前記Ｗｅｂサイトを訪れた企業を識別する企業コードを含む前記アクセス履歴情報を取得する請求項７記載のサーバ装置。
【請求項９】
複数の取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から設定された第１の条件を満たす取引先企業を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記取引先企業に関する情報を出力する出力手段と、
を有し、
前記抽出手段は、アクセス履歴情報に含まれる、設定された期間における前記複数の取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数を、アクセス元の企業ごとに集計し、集計した前記アクセス元の企業ごとの取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数に基づいて、前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出するシステム。
【請求項１０】
複数の取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から設定された第１の条件を満たす取引先企業を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記取引先企業に関する情報を出力する出力手段と、
を有し、
前記抽出手段は、アクセス履歴情報に含まれる、設定された期間における前記複数の取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数、検索キーワードごとのアクセス数のうちの少なくとも一つを、取引先企業の製品ごとに集計し、集計した取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数に基づいて、前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出するシステム。
【請求項１１】
複数の取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報を取得する取得手段と、
ＩＰアドレスと企業名との対応情報に基づいて、前記取得手段により取得された前記アクセス履歴情報に含まれるＩＰアドレスを対応する企業名に変換する変換手段と、
を更に有し、
前記抽出手段は、前記変換手段により前記ＩＰアドレスを前記企業名に変換された前記アクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出する請求項９又は１０記載のシステム。
【請求項１２】
サーバ装置が実行する情報処理方法であって、
複数の取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から設定された第１の条件を満たす取引先企業を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された前記取引先企業に関する情報を出力する出力ステップと、
を含み、
前記抽出ステップでは、アクセス履歴情報に含まれる、設定された期間における前記複数の取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数を、アクセス元の企業ごとに集計し、集計した前記アクセス元の企業ごとの取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数に基づいて、前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出する情報処理方法。
【請求項１３】
サーバ装置が実行する情報処理方法であって、
複数の取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から設定された第１の条件を満たす取引先企業を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された前記取引先企業に関する情報を出力する出力ステップと、
を含み、
前記抽出ステップでは、アクセス履歴情報に含まれる、設定された期間における前記複数の取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数、検索キーワードごとのアクセス数のうちの少なくとも一つを、取引先企業の製品ごと、又は検索キーワードごとに集計し、集計した取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数、又は検索キーワードごとのアクセス数に基づいて、前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出する情報処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１乃至８何れか１項記載のサーバ装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サーバ装置、システム、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及に伴い、多くの企業が自社のＷｅｂページを開設しており、自社のＷｅｂサイトに誰がアクセスしてきて、サイト内でどのような行動をとったか、アクセス解析を行い、それをユーザに提示するシステムが提案されている。このようなシステムには、例えば特許文献１、２に示されるシステムがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−９７２５９号公報
【特許文献２】特開２０１２−５３５２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、情報処理技術の進歩により、ビッグデータの活用が進められるようになり、これまでは困難であった膨大なデータ量の分析も可能になっている。これにより、従来にない視点でのデータ分析も行われるようになっている。しかし、特許文献１、２等の従来技術では、解析の対象があくまで個々の企業ごとのＷｅｂページのアクセスに限定され、様々な取引先企業のＷｅｂページへのアクセスデータを包括的に収集し、活用する仕組みがないという問題がある。
そこで、本発明は、取引先企業のＷｅｂページへのアクセスデータを包括的に収集し、収集したアクセスデータを基に、取引先企業の分析に活用できるデータを出力することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
そこで、本発明のサーバ装置は、複数の取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、前記複数の取引先企業の中から設定された第１の条件を満たす取引先企業を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記取引先企業に関する情報を出力する出力手段と、を有し、前記抽出手段は、アクセス履歴情報に含まれる、設定された期間における前記複数の取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数を、アクセス元の企業ごとに集計し、集計した前記アクセス元の企業ごとの取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数に基づいて、前記第１の条件を満たす取引先企業を抽出する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、取引先企業のＷｅｂページへのアクセスデータを包括的に収集し、収集したアクセスデータを基に、取引先企業の分析に活用できるデータを出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、取引先情報出力システムのシステム構成等の一例を示す図である。
【図２】図２は、管理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、管理サーバの機能構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、アクセス履歴情報が示す企業間の関係の一例を示す図である。
【図５】図５は、ＩＰアドレス企業情報対応テーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、アクセス履歴情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、集計結果の一例を示す図である。
【図８】図８は、評価情報算出処理の一例を示す図である。
【図９】図９は、与信リスク評価値テーブルの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、集計結果の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、評価情報算出処理の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、関心度評価値テーブルの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、取引先企業リストの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、集計結果の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、集計結果の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、評価情報算出処理の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、人気度評価値テーブルの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、出力データの一例を示す図である。
【図１９】図１９は、出力データの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、出力データの一例を示す図である。
【図２１】図２１は、アクセス回数上昇率算出結果の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、出力データの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、出力データの一例を示す図である。
【図２４】図２４は、出力データの一例を示す図である。
【図２５】図２５は、出力データの一例を示す図である。
【図２６】図２６は、出力データの一例を示す図である。
【図２７】図２７は、出力データの一例を示す図である。
【図２８】図２８は、取引先情報出力システムのシステム構成等の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、管理サーバの機能構成の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、集計結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【０００９】
＜実施形態１＞
図１は、取引先情報出力システムのシステム構成の一例を示す図である。Ａ社、Ｂ社、Ｃ社は、銀行の取引先企業であるとする。以下では、銀行の取引先企業のことを銀行取引先企業とする。
取引先情報出力システムは、管理サーバ１００、銀行内システム１０１、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８等を含む。
Ｗｅｂサイト１０６〜１０８は、それぞれＡ社、Ｂ社、Ｃ社のＷｅｂサイトである。Ｗｅｂサイト１０６〜１０８は、アクセスを受けると、アクセス元のＣｏｏｋｉｅ情報をアクセス履歴情報としてＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２へ送信する。Ｗｅｂサイト１０６〜１０８は、それぞれＡ社、Ｂ社、Ｃ社の製品等についてのＷｅｂページを含む。
【００１０】
ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８からアクセス元のＣｏｏｋｉｅ情報をアクセス履歴情報として取得する。ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、取得したアクセス履歴情報のＩＰアドレスに基づいて、前記アクセス履歴情報に対応するＷｅｂサイトにアクセスした企業を特定する。ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、銀行取引先企業ごとにアクセス履歴情報を記憶する記憶装置を含むサーバ装置で構成されるものとする。
また、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、アクセス履歴情報ＤＢ１０３〜１０５を含む。アクセス履歴情報ＤＢ１０３〜１０５は、それぞれＷｅｂサイト１０６〜１０８のアクセス履歴情報を記憶する。
【００１１】
管理サーバ１００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２からＷｅｂサイト１０６〜１０８のアクセス履歴情報を取得し、銀行取引先企業の抽出を行う。また、管理サーバ１００は、抽出した銀行取引先企業に関する情報を銀行内システム１０１に対して出力する。本実施形態では、管理サーバ１００は、単体のサーバ装置で構成されているものとする。管理サーバ１００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２からアクセス履歴情報から特定されたアクセス元の企業情報や、Ｗｅｂサイトのアクセス数等の情報を定期的に取得する。管理サーバ１００は、前記情報を取得するタイミングを、Ｗｅｂサイトへのアクセスごと、Ｗｅｂサイトへのアクセスが一定数を超えるごと、１週ごと、半月ごと、１月ごと、等のように任意に設定できる。
銀行内システム１０１は、有線又は無線で管理サーバ１００と接続され、管理サーバ１００から出力された出力データをユーザインターフェースに表示したり、記憶装置に記憶したりする。銀行内システム１０１は、銀行内のコンピュータ、銀行内のデータベースサーバ等で構成される。
【００１２】
図２は、管理サーバ１００のハードウェア構成の一例を示す図である。管理サーバ１００は、ＣＰＵ２００、ＲＡＭ２０１、記憶装置２０２、ネットワークＩ／Ｆ２０３等を含む。
ＣＰＵ２００は、ＲＡＭ２０１に読み出された制御プログラム等を実行し、管理サーバを統括的に制御するＣＰＵである。ＲＡＭ２０１は、ＣＰＵ２００の主メモリ又は、ワークメモリとして機能する主記憶装置である。記憶装置２０２は、プログラム、データ等を記憶する記憶装置であり、ＲＯＭやハードディスク等で構成される。ネットワークＩ／Ｆ２０３は、銀行内システム１０１、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２等との接続に利用されるネットワークインターフェースである。
ＣＰＵ２００が記憶装置２０２等の記憶装置に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、後述する管理サーバ１００の機能及びフローチャートの処理が実現される。
【００１３】
図３は、管理サーバ１００の機能構成の一例を示す図である。管理サーバ１００は、算出部３００、出力部３０１等を含む。
算出部３００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得した複数の銀行取引先企業（Ａ社、Ｂ社、Ｃ社）のアクセス履歴情報に基づいて、銀行取引先企業を包括的な条件に基づいて抽出し、抽出した銀行取引先企業に関する情報を算出する。
出力部３０１は、算出部３００が算出した情報を銀行内システム１０１に対して、出力する。
図４は、アクセス履歴情報が示す企業間の関係の一例を示す図である。図４は、管理サーバ１００がＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得したアクセス履歴情報に示される企業間の関係の一例を示す。Ａ、Ｂ、Ｃ社は、銀行取引先企業である。図４は、Ｄ、Ｅ、Ｆ社がＡ社のＷｅｂサイトへアクセスしてきたことを示す。また、図４は、Ｇ、Ｈ社がＢ社のＷｅｂサイトへアクセスしてきたことを示し、Ｉ社がＣ社へアクセスしてきたことを示す。
【００１４】
以下、本実施形態における取引先情報出力システムの情報処理について説明する。
管理サーバ１００は、取引先であるＡ、Ｂ、Ｃ社のＷｅｂサイト１０６〜１０８のアクセス履歴情報に基づいて銀行取引先企業の抽出を包括的に行い、抽出結果に関する情報を与信管理、ビジネスマッチング、営業推進等に利用される参考情報とする。包括的な抽出とは、単一の企業のＷｅｂサイトごとのアクセス履歴情報に基づく条件での抽出ではなく、複数の企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて複数の企業同士の関係も考慮した条件での抽出という意味である。
本実施形態において、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８には、アクセス解析タグが仕込まれているものとする。ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、前記アクセス解析タグを介して、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８からアクセス履歴情報を取得する。
【００１５】
ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、銀行取引先企業ごとにＷｅｂサイト１０６〜１０８からアクセス履歴情報を取得する。
本実施形態において、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、ＩＰアドレスと企業名との対応情報を保持している。前記対応情報の一例を図５に示す。図５は、ＩＰアドレス企業情報対応テーブル５００の一例を示す図である。なお、図５に示すＩＰアドレス「＊＊＊．＊＊＊．＊＊＊．＊＊＊」は、企業ごとに異なるアドレスが設定されているものとする。
本実施形態において、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、前記対応情報としてＩＰアドレス企業情報対応テーブル５００を保持する。ＩＰアドレス企業情報対応テーブル５００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２内のハードディスク等の記憶装置内に保存されているものとする。
ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、取得したアクセス履歴情報のＩＰアドレスと対応する企業名をＩＰアドレス企業情報対応テーブル５００から取得することで、前記アクセス履歴情報に対応するＷｅｂサイトにアクセスした企業を特定する。ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、特定した企業の企業名を前記アクセス履歴情報に追加する。ＩＰアドレス企業情報対応テーブル５００は、ＩＰアドレス企業名変換情報の一例である。ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、特定された企業の情報を、前記Ｗｅｂサイトに対応する銀行取引先企業のブラウザから閲覧できるようにしてもよい。
【００１６】
図６は、アクセス履歴情報の一例を示す図である。図６は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２がＷｅｂサイト１０６〜１０８から取得したアクセス履歴情報の一例を示す。ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８から取得したアクセス履歴情報を管理サーバ１００へ送信する。
本実施形態では、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８がアクセスを受けるたびに、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８からアクセス履歴情報を取得するものとする。また、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８からアクセス履歴情報を取得するたびに、前記アクセス履歴情報を管理サーバ１００へ送信する。管理サーバ１００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から前記アクセス履歴情報を取得するたびに、銀行取引先企業の取引先情報出力処理を行う。よって、本実施形態の取引先情報出力システムは、最新のＷｅｂサイト１０６〜１０８へのアクセス履歴情報を考慮したリアルタイムな銀行取引先企業の取引先情報出力処理を行うことができる。
【００１７】
ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から管理サーバ１００へ送信されたアクセス履歴情報は、Ｗｅｂサイトを訪れた企業を識別する企業コードを含む。管理サーバ１００は、前記アクセス履歴情報に含まれる前記企業コードと銀行内システム１０１における企業コードとを関連付けて各銀行取引先企業に関する情報を銀行内システム１０１に出力することができる。
管理サーバ１００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から送信されたアクセス履歴情報に基づいて、以下のような取引先情報出力処理を行う。
【００１８】
［与信管理目的の取引先情報出力処理］
ＣＰＵ２００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得したＷｅｂサイト１０６〜１０８のアクセス履歴情報に基づいて、設定された条件が示す期間における銀行取引先企業ごとのＷｅｂサイトへのアクセス数の集計を行う。前記条件は、予め管理サーバ１００内にファイル等として保持されていてもよい。銀行内システム１０１内のコンピュータは、ディスプレイや入力装置等のユーザインターフェースを介して前記条件の設定情報を取得し、管理サーバ１００に前記設定情報を送信することができる。管理サーバ１００は、前記コンピュータから送信された設定情報に基づいて、ファイル等として保持している前記条件の内容を変更することができる。
図７は、集計結果の一例を示す図である。図７は、直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数を銀行取引先企業ごとに集計した例を示している。テーブル７００には、「企業」と「アクセス数」との項目がある。テーブル７００の「企業」の項目は、銀行取引先企業を示し、テーブル７００の「アクセス数」の項目は、対応する「企業」のＷｅｂサイトへのアクセス数の集計結果を示している。
【００１９】
図８は、評価情報算出処理の一例を示す図である。図８（ａ）を用いて、次の場合における本実施形態の処理を説明する。即ち、「直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数の上位２社のうち、アクセス数が５０００回以上である銀行取引先企業を抽出」という条件が定められている場合の処理を説明する。直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数を銀行取引先企業ごとに集計した結果を図７のテーブル７００であるとする。
Ｓ８０１において、ＣＰＵ２００は、前記条件に基づいて、テーブル７００の集計結果からアクセス数が上位２社である銀行取引先企業の情報を取得する。図８（ａ）のＳ８０１におけるＮは、前記条件から２となる。ＣＰＵ２００は、テーブル７００の集計結果のうちアクセス数が上位２社であるＢ社、Ｃ社の情報を抽出する。
Ｓ８０２において、ＣＰＵ２００は、Ｓ８０１で抽出した銀行取引先企業すべてについてＳ８０３〜Ｓ８０４の処理が完了したか否かを判定する。ＣＰＵ２００は、Ｓ８０１で抽出した銀行取引先企業すべてについてＳ８０３〜Ｓ８０４の処理が完了したと判定した場合、図８（ａ）の処理を終了する。ＣＰＵ２００は、Ｓ８０１で抽出した銀行取引先企業すべてについてＳ８０３〜Ｓ８０４の処理が完了していないと判定した場合、Ｓ８０３の処理へ進む。
【００２０】
Ｓ８０３において、ＣＰＵ２００は、Ｓ８０１で抽出した銀行取引先企業のうちの１つの企業について、アクセス数が前記条件に示される基準値以上であるか否かを判定する。ＣＰＵ２００は、前記企業について、アクセス数が前記条件に示される基準値以上であると判定した場合、Ｓ８０４の処理へ進む。ＣＰＵ２００は、前記企業について、アクセス数が前記条件に示される基準値以上でないと判定した場合、Ｓ８０２の処理へ進む。前記基準値は、前記条件より５０００回となる。ＣＰＵ２００は、Ｂ社について、基準値未満であると判定し、Ｃ社について、基準値以上であると判定することになる。
【００２１】
Ｓ８０４において、ＣＰＵ２００は、Ｓ８０３でアクセス数が基準値以上であると判定された前記企業に対して、与信リスクに関する評価値を付与する。ＣＰＵ２００は、Ｃ社に対して、与信リスクの評価値を付与する。ＣＰＵ２００は、与信リスク評価値テーブルを参照することで、付与する与信リスクの評価値を決定する。前記評価値は、評価情報の一例である。
図９は、与信リスク評価値テーブルの一例を示す図である。与信リスクは、評価値「Ａ」〜「Ｃ」の順で高くなり、評価値「Ａ」が最も与信リスクが低いことを示し、評価値「Ｃ」が最も与信リスクが高いことを示す。図９の与信リスク評価値テーブル９００は、３０日間のアクセス数に対応する評価値を保持している。
ＣＰＵ２００は、与信リスク評価値テーブル９００のアクセス数の項目を参照して、Ｃ社のアクセス数がどの範囲に属するかを決定する。ＣＰＵ２００は、Ｃ社のアクセス数が７８９０なので「５０００回以上」の範囲に属すると決定する。ＣＰＵ２００は、「５０００回以上」に対応する評価値である「Ａ」を参照し、評価値「Ａ」をＣ社に対して付与する。
ＣＰＵ２００は、Ｓ８０１で抽出した銀行取引先企業の企業名とＳ８０４で付与した評価値とを銀行内システム１０１へ出力する。
【００２２】
また、図８（ｂ）を用いて、次の場合における本実施形態の処理を説明する。即ち、「直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数が下位２社のうち、アクセス数が１００回未満である銀行取引先企業を抽出」という条件が定められている場合の処理を説明する。直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数を銀行取引先企業ごとに集計した結果は、テーブル７００であるとする。
Ｓ８０５において、ＣＰＵ２００は、前記条件に基づいて、テーブル７００の集計結果からアクセス数が下位２社である銀行取引先企業の情報を取得する。ＣＰＵ２００は、テーブル７００の集計結果のうちアクセス数が下位２社であるＡ社、Ｂ社の情報を抽出する。
Ｓ８０６の処理は、Ｓ８０２の処理と同様である。
Ｓ８０７において、ＣＰＵ２００は、Ｓ８０５で抽出した銀行取引先企業のうちまだ処理が完了していない１つの企業について、アクセス数が前記条件に示される基準値未満であるか否かを判定する。ＣＰＵ２００は、前記企業について、アクセス数が前記条件に示される基準値未満であると判定した場合、Ｓ８０８の処理へ進む。ＣＰＵ２００は、前記企業について、アクセス数が前記条件に示される基準値未満でないと判定した場合、Ｓ８０６の処理へ進む。前記基準値は、前記条件より１００回となる。ＣＰＵ２００は、Ａ社について、基準値未満であると判定し、Ｂ社について、基準値未満でないと判定することになる。
【００２３】
Ｓ８０８において、ＣＰＵ２００は、Ｓ８０７でアクセス数が基準値未満であると判定された銀行取引先行に対して、与信リスクに関する評価値を付与する。ＣＰＵ２００は、Ａ社に対して、与信リスクの評価値を付与する。
ＣＰＵ２００は、与信リスク評価値テーブル９００のアクセス数の項目を参照して、Ａ社のアクセス数がどの範囲に属するかを決定する。ＣＰＵ２００は、Ａ社のアクセス数が１２なので「１００回未満」の範囲に属すると決定する。ＣＰＵ２００は、「１００回未満」に対応する評価値である「Ｃ」を参照し、評価値「Ｃ」をＡ社に対して付与する。
ＣＰＵ２００は、Ｓ８０５で抽出した銀行取引先企業名と、前記銀行取引先企業の評価値とを銀行内システム１０１へ出力する。
銀行員等の取引先情報出力システムのユーザは、銀行内システム１０１を利用し、管理サーバ１００により付与された銀行取引先企業の評価値を参照し、銀行取引先企業ごとの与信リスクを判断することになる。
【００２４】
［ビジネスマッチング目的の取引先情報出力処理］
ＣＰＵ２００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得したＷｅｂサイト１０６〜１０８のアクセス履歴情報に基づいて、設定された条件が示す期間における銀行取引先企業ごとのＷｅｂサイトへのアクセス数の集計をアクセス元ごとに行う。前記条件は、予め管理サーバ１００内にファイル等として保持されていてもよい。銀行内システム１０１内のコンピュータは、ディスプレイや入力装置等のユーザインターフェースを介して前記条件の設定情報を取得し、管理サーバ１００に前記設定情報を送信することができる。管理サーバ１００は、前記コンピュータから送信された設定情報に基づいて、ファイル等として保持している前記条件の内容を変更することができる。
図１０は、集計結果の一例を示す図である。図１０は、直近３０日間におけるＡ社のＷｅｂサイトへのアクセス数をアクセス元ごとに集計した例を示している。テーブル１０００には、「Ａ社サイトへの訪問企業」と「アクセス数」との項目がある。テーブル１０００の「Ａ社サイトへの訪問企業」の項目は、Ａ社のＷｅｂサイトにアクセスしてきた企業を示し、テーブル１０００の「アクセス数」の項目は、対応する「Ａ社サイトへの訪問企業」がＡ社のＷｅｂサイトへアクセスした回数の集計結果を示している。
【００２５】
図１１は、評価情報算出処理の一例を示す図である。「直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数が１００回以上のアクセス元の企業が存在する銀行取引先企業を抽出」という条件が定められている場合の処理を説明する。ＣＰＵ２００は、各銀行取引先企業についてアクセス元ごとにアクセス数を集計する。直近３０日間におけるＡ社のＷｅｂサイトへのアクセス数をアクセス元ごとに集計した結果は、図１０のテーブル１０００であるとする。ＣＰＵ２００は、まず、Ｗｅｂサイトへのアクセス数が１００回以上のアクセス元の企業（Ｅ社）が存在するので、Ａ社を抽出する。
Ｓ１１０１において、ＣＰＵ２００は、テーブル１０００のＡ社サイトへの訪問企業のすべてについてＳ１１０２〜Ｓ１１０３の処理が完了したか否かを判定する。ＣＰＵ２００は、テーブル１０００のＡ社サイトへの訪問企業のすべてについてＳ１１０２〜Ｓ１１０３の処理が完了したと判定した場合、図１１の処理を終了する。ＣＰＵ２００は、テーブル１０００のＡ社サイトへの訪問企業のすべてについてＳ１１０２〜Ｓ１１０３の処理が完了していないと判定した場合、Ｓ１１０２の処理へ進む。
Ｓ１１０２において、ＣＰＵ２００は、テーブル１０００のＡ社サイトへの訪問企業のうちまだ処理が完了していない１つの企業について、アクセス数が基準値以上であるか否かを判定する。ＣＰＵ２００は、前記企業について、アクセス数が基準値以上であると判定した場合、Ｓ１１０３の処理へ進む。ＣＰＵ２００は、前記企業について、アクセス数が基準値以上でないと判定した場合、Ｓ１１０１の処理へ進む。ＣＰＵ２００は、Ｅ社についてアクセス数が基準値以上であると判定し、Ｄ、Ｆ社についてアクセス数が基準値以上でないと判定する。
【００２６】
Ｓ１１０３において、ＣＰＵ２００は、Ｓ１１０２でアクセス数が基準値以上であると判定されたＡ社サイトへの訪問企業に対して、Ａ社への関心度に関する評価値を付与する。ＣＰＵ２００は、Ｅ社に対して、Ａ社への関心度の評価値を付与する。ＣＰＵ２００は、関心度評価値テーブルを参照することで、付与するＡ社への関心度の評価値を決定する。
図１２は、関心度評価値テーブルの一例を示す図である。関心度は、評価値「Ｃ」〜「Ａ」の順で高くなり、評価値「Ａ」が最も関心が高いことを示し、評価値「Ｃ」が最も関心が低いことを示す。図１２の関心度評価値テーブル１２００は、３０日間のアクセス数に対応する評価値を保持している。
ＣＰＵ２００は、関心度評価値テーブル１２００のアクセス数の項目を参照して、Ｅ社のアクセス数がどの範囲に属するかを決定する。ＣＰＵ２００は、Ｅ社によるＡ社サイトへのアクセス数が１２３なので「１００回以上」の範囲に属すると決定する。ＣＰＵ２００は、「１００回以上」に対応する評価値である「Ａ」を参照し、評価値「Ａ」をＥ社に対して付与する。
ＣＰＵ２００は、以上の処理をＢ社、Ｃ社等の他の銀行取引先企業に対しても行う。
ＣＰＵ２００は、銀行取引先企業名と銀行取引先行に対応するアクセス元に付与した評価値とを銀行内システム１０１へ出力する。
【００２７】
取引先情報出力システムのユーザ（銀行員等）は、銀行内システム１０１のコンピュータ等を利用し、管理サーバ１００により付与された各銀行取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス元の評価値を参照する。そして、前記ユーザは、銀行取引先企業と前記銀行取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス元の企業とのビジネスマッチングの可能性を判断することになる。
例えば、前記ユーザは、Ａ社への関心が通常よりも高いとされたＥ社が前記銀行の取引先である場合、Ａ社をＥ社へ紹介する。ＣＰＵ２００は、銀行取引先企業に通常よりも高い関心を持っているとした企業が前記銀行の取引先であるか否かを判定し、判定結果を銀行内システム１０１に出力することとしてもよい。ＣＰＵ２００は、前記企業が前記銀行の取引先であるか否かの判定として、前記銀行が有する取引先リストから前記企業を検索する処理を行い、検索された場合、前記企業が前記銀行の取引先であると判定する。前記取引先リストの一例を図１３に示す。
【００２８】
［営業推進目的の取引先情報出力処理］
ＣＰＵ２００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得したＷｅｂサイト１０６〜１０８のアクセス履歴情報に基づいて、設定された条件が示す期間における銀行取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数の集計を行う。前記条件は、予め管理サーバ１００内にファイル等として保持されていてもよい。銀行内システム１０１内のコンピュータは、ディスプレイや入力装置等のユーザインターフェースを介して前記条件の設定情報を取得し、管理サーバ１００に前記設定情報を送信することができる。管理サーバ１００は、前記コンピュータから送信された設定情報に基づいて、ファイル等として保持している前記条件の内容を変更することができる。
【００２９】
図１４は、集計結果の一例を示す図である。図１４は、直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数を銀行取引先企業の製品ごとに集計した例を示している。テーブル１４００、１４０１、１４０２には、「ページ」と「アクセス数」との項目がある。テーブル１４００、１４０１、１４０２の「ページ」の項目は、銀行取引先企業の製品の紹介Ｗｅｂページを示し、テーブル１４００、１４０１、１４０２の「アクセス数」の項目は、対応する「ページ」のＷｅｂページへのアクセス数の集計結果を示している。
本実施形態において、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社は、同種の製品を取り扱う企業であり、図１４における製品ａ１、ｂ１、ｃ１は、同一の製品分野（分野１）に属するものとする。また、製品ａ２、ｂ２、ｃ２も、同一の製品分野（分野２）に属するものとし、更に、製品ａ３、ｂ３、ｃ３も、同一の製品分野（分野３）に属するものとする。
ＣＰＵ２００は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社について、商品分野ごとのＷｅｂページへのアクセス数のシェア率を算出する。算出した結果を図１５に示す。図１５は、集計結果の一例を示す図である。なお、商品分野は、予め分類されていてもよいし、Ｗｅｂサイトへアクセスされた際の流入キーワード（検索エンジンでの検索キーワード）に基づいて、管理サーバ１００により分類されてもよい。検索キーワードは、一つのキーワードであってもよいし、複数のキーワードであってもよいし、Ｗｅｂサイトへのアクセスに関連する全てのキーワードであってもよい。
【００３０】
図１６は、評価情報算出処理の一例を示す図である。図１６（ａ）を用いて次の場合における本実施形態の処理を説明する。即ち、「直近３０日間におけるＷｅｂページへのアクセス数のシェア率が７５％以上の製品を持つ銀行取引先企業を抽出」という条件が定められている場合の処理を説明する。ＣＰＵ２００は、直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数を銀行取引先企業の製品ごとに集計する。集計結果は、テーブル１４００、１４０１、１４０２であるとする。また、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社について、商品分野ごとのＷｅｂページへのアクセス数のシェア率は、テーブル１５００であるとする。ＣＰＵ２００は、７５％以上のシェア率の製品を有するＡ社を抽出する。
Ｓ１６０１において、ＣＰＵ２００は、テーブル１５００の商品分野のすべてについてＳ１６０２〜Ｓ１６０３の処理が完了したか否かを判定する。ＣＰＵ２００は、テーブル１５００の商品分野のすべてについてＳ１６０２〜Ｓ１６０３の処理が完了したと判定した場合、図１６（ａ）の処理を終了する。ＣＰＵ２００は、テーブル１５００の商品分野のすべてについてＳ１６０２〜Ｓ１６０３の処理が完了していないと判定した場合、Ｓ１６０２の処理へ進む。
Ｓ１６０２において、ＣＰＵ２００は、テーブル１５００のＡ社における商品分野のうちまだ処理が完了していない１つの分野について、シェア率が基準値以上であるか否かを判定する。ＣＰＵ２００は、Ａ社における前記分野について、シェア率が基準値以上であると判定した場合、Ｓ１６０３の処理へ進む。ＣＰＵ２００は、Ａ社における前記分野について、シェア率が基準値以上でないと判定した場合、Ｓ１６０１の処理へ進む。ＣＰＵ２００は、分野１についてシェア率が基準値以上であると判定し、分野２、３についてシェア率が基準値以上でないと判定する。
【００３１】
Ｓ１６０３において、ＣＰＵ２００は、Ｓ１６０２でシェア率が基準値以上であると判定されたＡ社の商品分野に対して、人気度に関する評価値を付与する。ＣＰＵ２００は、分野１に対して、人気度の評価値を付与する。ＣＰＵ２００は、人気度評価値テーブルを参照することで、付与する人気度の評価値を決定する。
図１７は、人気度評価値テーブルの一例を示す図である。人気度は、評価値「Ｃ」〜「Ａ」の順で高くなり、評価値「Ａ」が最も人気が高いことを示し、評価値「Ｃ」が最も人気が低いことを示す。
ＣＰＵ２００は、人気度評価値テーブル１７００のシェア率の項目を参照して、Ａ社の分野１のシェア率がどの範囲に属するかを決定する。ＣＰＵ２００は、Ａ社の分野１のシェア率が７９％なので「７５％以上」の範囲に属すると決定する。ＣＰＵ２００は、「７５％以上」に対応する評価値である「Ａ」を参照し、評価値「Ａ」をＡ社の分野１に対して付与する。
ＣＰＵ２００は、抽出した銀行取引先企業名とＳ１６０３で製品に付与した評価値とを銀行内システム１０１へ出力する。
【００３２】
また、図１６（ｂ）を用いて次の場合における本実施形態の処理を説明する。即ち、「直近３０日間におけるＷｅｂページへのアクセス数のシェア率が１０％未満の製品を持つ銀行取引先企業を抽出」という条件が定められている場合の処理を説明する。直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数を銀行取引先企業の製品ごとに集計した結果は、テーブル１４００、１４０１、１４０２であるとする。また、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社について、商品分野ごとのＷｅｂページへのアクセス数のシェア率は、テーブル１５００であるとする。ＣＰＵ２００は、１０％未満のシェア率の製品を有するＡ社、Ｂ社を抽出する。
Ｓ１６０４において、ＣＰＵ２００は、テーブル１５００の商品分野のすべてについてＳ１６０５〜Ｓ１６０６の処理が完了したか否かを判定する。ＣＰＵ２００は、テーブル１５００の商品分野のすべてについてＳ１６０５〜Ｓ１６０６の処理が完了したと判定した場合、図１６（ｂ）の処理を終了する。ＣＰＵ２００は、テーブル１５００の商品分野のすべてについてＳ１６０５〜Ｓ１６０６の処理が完了していないと判定した場合、Ｓ１６０５の処理へ進む。
Ｓ１６０５において、ＣＰＵ２００は、テーブル１５００のＡ社における商品分野のうちまだ処理が完了していない１つの分野について、シェア率が基準値未満であるか否かを判定する。ＣＰＵ２００は、Ａ社における前記分野について、シェア率が基準値未満であると判定した場合、Ｓ１６０６の処理へ進む。ＣＰＵ２００は、Ａ社における前記分野について、シェア率が基準値未満でないと判定した場合、Ｓ１６０４の処理へ進む。ＣＰＵ２００は、分野３についてシェア率が基準値未満であると判定し、分野１、２についてシェア率が基準値未満でないと判定する。
【００３３】
Ｓ１６０６において、ＣＰＵ２００は、Ｓ１６０５でシェア率が基準値未満であると判定されたＡ社の商品分野に対して、人気度に関する評価値を付与する。ＣＰＵ２００は、分野３に対して、人気度の評価値を付与する。ＣＰＵ２００は、人気度評価値テーブル１７００のシェア率の項目を参照して、Ａ社の分野３のシェア率がどの範囲に属するかを決定する。ＣＰＵ２００は、Ａ社の分野３のシェア率が６％なので「１０％未満」の範囲に属すると決定する。ＣＰＵ２００は、「１０％未満」に対応する評価値である「Ｃ」を参照し、評価値「Ｃ」をＡ社の分野３に対して付与する。
ＣＰＵ２００は、以上の処理をＢ社についても行う。
ＣＰＵ２００は、抽出した銀行取引先企業名とＳ１６０６で付与した評価値とを銀行内システム１０１へ出力する。
【００３４】
銀行員等の取引先情報出力システムのユーザは、例えば、銀行内システム１０１を利用し、管理サーバ１００により付与された各銀行取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス元の評価値を参照し、銀行取引先企業の製品に関する事業に関する融資額を決定できる。例えば、前記ユーザは、Ａ社の分野１の製品に関する事業に対して、融資額を増加させ、Ａ社の分野３の製品、Ｂ社の分野１の製品に関する事業への融資額を引き下げるように決定する。
【００３５】
本実施形態の処理により、取引先情報出力システムは、取引先企業のＷｅｂページへのアクセスデータを包括的に収集し、収集したアクセスデータを基に、取引先企業の分析に活用できるデータを出力することができる。
本実施形態の取引先情報出力システムの導入により、銀行は、リアルタイムに銀行取引先企業に関する情報の出力を行うことができるため、早期にリスク等を発見することができる。また、銀行は、銀行内部の情報のみでは得られない取引先の情報や業界での認知の情報を取得することができ、それらの情報を与信管理や顧客営業支援へ活用できるようになる。
銀行は、銀行取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス数の推移を時系列で分析することで、前記銀行取引先企業の市場における認知度、趨勢等を把握できる。銀行は、前記銀行取引先企業に興味を持っている企業の顔ぶれ等から前記銀行取引先企業の市場における地位、認知度を把握できる。更に、銀行は、前記銀行取引先企業に興味を持っている企業の顔ぶれ等の変遷から、市場自体の趨勢をマクロ的に把握できる。
銀行は、前記銀行取引先企業に興味を持っている企業に銀行取引先企業が存在する場合、それぞれの銀行取引先企業についてビジネスマッチングを仲介する等のコンサルティングサービスに活用できる。それにより、銀行取引先企業は、銀行によるコンサルティングサービスを期待できるようになる。
本実施形態によれば、ユーザは、金融機関は取引先企業に対しての与信管理やビジネスマッチングや営業推進において、取引先企業のＷａｂサイトへのアクセス履歴に関する分析結果を利用することになる。そのため、ユーザは、これまで用いられてきた財務情報等の指標とは異なる視点で対象の企業を抽出し、関する情報を取得することができるようになるため、与信管理やビジネスマッチングや営業推進をより効果的に行うことができるようになる。
【００３６】
＜実施形態２＞
実施形態１では、取引先情報出力システムは、設定された条件を満たす取引先企業名と算出した評価値とを出力することとした。しかし、本実施形態では、取引先情報出力システムは、設定された条件を満たす取引先企業に関する情報を出力することとする。
本実施形態における管理サーバ１００のハードウェア構成、機能構成は、実施形態１と同様である。本実施形態における銀行内システム１０１の詳細は、実施形態１と同様である。本実施形態におけるＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の３社のみではなく多数の銀行取引先企業のＷｅｂサイトからアクセス履歴情報を取得するものとする。
本実施形態における取引先情報出力システムの処理について説明を行う。
【００３７】
［与信管理目的の取引先情報出力処理］
「直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数が５０００回以上の銀行取引先企業を抽出」という条件が定められているとする。
ＣＰＵ２００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得した銀行取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、設定された条件が示す期間における銀行取引先企業ごとのＷｅｂサイトへのアクセス数の集計を行う。前記条件は、予め管理サーバ１００内にファイル等として保持されていてもよい。銀行内システム１０１内のコンピュータは、ディスプレイや入力装置等のユーザインターフェースを介して前記条件の設定情報を取得し、管理サーバ１００に前記設定情報を送信することができる。管理サーバ１００は、前記コンピュータから送信された設定情報に基づいて、ファイル等として保持している前記条件の内容を変更することができる。
ＣＰＵ２００は、前記条件に基づいて、集計結果からアクセス数が５０００以上である銀行取引先企業を抽出する。ＣＰＵ２００は、抽出した銀行取引先企業に関する情報を、管理サーバの記憶装置２０２等から取得し、銀行内システム１０１へ出力する。
図１８は、出力データの一例を示す図である。出力データは、設定された条件を満たす銀行取引先企業の名前、設定された条件の期間内でのアクセス回数の集計、住所、電話番号、担当者名等を含む。
【００３８】
［ビジネスマッチング目的の取引先情報出力処理］
「直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数が１００回以上のアクセス元が存在する銀行取引先企業を抽出」という条件が定められているとする。
ＣＰＵ２００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得した銀行取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、設定された条件が示す期間における銀行取引先企業ごとのＷｅｂサイトへのアクセス数の集計をアクセス元ごとに行う。前記条件は、予め管理サーバ１００内にファイル等として保持されていてもよい。銀行内システム１０１内のコンピュータは、ディスプレイや入力装置等のユーザインターフェースを介して前記条件の設定情報を取得し、管理サーバ１００に前記設定情報を送信することができる。管理サーバ１００は、前記コンピュータから送信された設定情報に基づいて、ファイル等として保持している前記条件の内容を変更することができる。
ＣＰＵ２００は、アクセス回数が１００回以上のアクセス元を持つＡ社を抽出する。ＣＰＵ２００は、アクセス履歴情報の集計結果からＡ社サイトへのアクセス回数が１００回以上のすべてのアクセス元を抽出する。ＣＰＵ２００は、抽出した銀行取引先企業に関する情報を、管理サーバの記憶装置２０２等から取得し、銀行内システム１０１へ出力する。
図１９は、出力データの一例を示す図である。出力データは、設定された条件を満たすアクセス元の銀行取引先企業の名前、設定された条件の期間内でのアクセス回数の集計、住所、電話番号、担当者名等を含む。
【００３９】
［営業推進目的の取引先情報出力処理］
「直近３０日間における商品分野１のＷｅｂページへのアクセス数のシェア率が７５％以上である製品を持つ銀行取引先企業を抽出」という条件が定められているとする。
ＣＰＵ２００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得した銀行取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、設定された条件が示す期間における銀行取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数の集計を行う。前記条件は、予め管理サーバ１００内にファイル等として保持されていてもよい。銀行内システム１０１内のコンピュータは、ディスプレイや入力装置等のユーザインターフェースを介して前記条件の設定情報を取得し、管理サーバ１００に前記設定情報を送信することができる。管理サーバ１００は、前記コンピュータから送信された設定情報に基づいて、ファイル等として保持している前記条件の内容を変更することができる。
【００４０】
ＣＰＵ２００は、各銀行取引先企業について、商品分野ごとのＷｅｂページへのアクセス数のシェア率を算出する。ＣＰＵ２００は、算出した結果から商品分野１についてシェア率が７５％以上の銀行取引先企業を抽出する。ＣＰＵ２００は、抽出した銀行取引先企業に関する情報を、管理サーバの記憶装置２０２等から取得し、銀行内システム１０１へ出力する。
図２０は、出力データの一例を示す図である。出力データは、設定された条件を満たすアクセス元の銀行取引先企業の名前、アクセス回数のシェア率、住所、電話番号、担当者名等を含む。
ＣＰＵ２００は、更に、アクセス履歴情報に基づいて銀行取引先企業のＷｅｂサイトへの来訪者数、流入回数、平均滞在時間、直帰率等を前記銀行取引先企業に関する情報として出力することができる。
本実施形態の処理により、ユーザは、設定された条件を満たす銀行取引先企業に関する様々な情報を取得することができる。
【００４１】
＜実施形態３＞
実施形態１、２では、取引先情報出力システムは、一定期間内のＷｅｂサイトへのアクセス回数の合計に基づいて、出力データを生成した。本実施形態では、取引先情報出力システムは、過去のアクセス回数との対比に基づいて出力データを生成する。
本実施形態における管理サーバ１００のハードウェア構成、機能構成は、実施形態１と同様である。本実施形態における銀行内システム１０１の詳細は、実施形態１と同様である。本実施形態におけるＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の３社のみではなく多数の銀行取引先企業のＷｅｂサイトからアクセス履歴情報を取得するものとする。
例えば、ＣＰＵ２００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得した銀行取引先企業のＷｅｂサイトのアクセス履歴情報に基づいて、１月、２月の各銀行取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス回数の集計を取得する。そして、ＣＰＵ２００は、２月のアクセス回数の集計が、１月のアクセス回数の集計からどれだけ上昇したかの上昇率を算出する。算出した上昇率を図２１に示す。
【００４２】
図２１は、アクセス回数上昇率算出結果の一例を示す図である。図２１のテーブルの「企業」は、各銀行取引先企業を示し、「アクセス数」は、各月の対応する企業のＷｅｂサイトへのアクセス数の合計を示している。また、図２１のテーブルの「対前月アクセス上昇率」は、前月と対比したアクセス回数の上昇率を示している。
例えば、「Ｗｅｂサイトへのアクセス数の前月からの上昇率が１００％以上」という条件が定められているとする。図２１の例では、ＣＰＵ２００は、対前月アクセス上昇率１８７．５％のＡ社を抽出する。
ＣＰＵ２００は、前記条件中の１００％のようなアクセス上昇率の閾値を各社のアクセス上昇率の平均値、中央値、標準偏差等の値としてもよい。
ＣＰＵ２００は、抽出した企業に関する情報を出力する。出力データの例を図２２に示す。出力データは、設定された条件を満たす銀行取引先企業の名前、アクセス回数の上昇率、住所、電話番号、担当者名等を含む。また、ＣＰＵ２００は、抽出した企業に関する情報ではなく、抽出した企業の評価値を出力するようにしてもよい。
【００４３】
また、ＣＰＵ２００は、Ｗｅｂサイトへのアクセス数の前月からの上昇率が１００％以上である企業のうち上位何社までという条件で銀行取引先企業を抽出してもよい。ＣＰＵ２００は、月ごとの集計に基づいてアクセス数の上昇率を求めたが、月ごとの集計でなく、週ごとの集計に基づいて上昇率を求めてもよいし、半年ごとの集計に基づいて上昇率を求めてもよいし、他の期間ごとの集計に基づいて上昇率を求めてもよい。
本実施形態の処理により、管理サーバ１００は、時系列による変動を考慮して、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得したアクセス履歴情報に関する情報を出力できる。ユーザは、例えば、アクセス履歴数の前月からの上昇率が閾値よりも高いと与信リスクが低いと判断できる。
【００４４】
＜実施形態４＞
本実施形態では、実施形態１〜３の処理についてのより具体的な利用状況の説明を行う。
本実施形態における管理サーバ１００のハードウェア構成、機能構成は、実施形態１と同様である。本実施形態における銀行内システム１０１の詳細は、実施形態１と同様である。本実施形態におけるＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の３社のみではなく多数の銀行取引先企業のＷｅｂサイトからアクセス履歴情報を取得するものとする。
以下で、本実施形態の処理ついて説明する。
【００４５】
［与信管理目的の取引先情報出力処理］
「Ａ社、Ｂ社、Ｃ社について直近一か月間における来訪者数等の種々の情報を集計し、平均滞在時間等を算出しＡ社、Ｂ社、Ｃ社を抽出」という条件が設定されているとする場合について説明する。ＣＰＵ２００は、直近一か月間におけるＡ社、Ｂ社、Ｃ社ごとの来訪者数等の種々の情報を集計し、平均滞在時間等を算出し、集計、算出の結果を銀行内システム１０１に出力する。出力データを図２３に示す。ＣＰＵ２００は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２から取得したアクセス履歴情報に基づいて、設定された条件に基づいて、銀行取引先企業ごとに来訪者数等の種々の情報を集計し、平均滞在時間等を算出する。
図２３は、出力データの一例を示す図である。図２３の出力データは、来訪企業数、来訪者数、ＰＶ数、流入回数、平均滞在時間、直帰率、ＣＩＦ番号等を含む。
ＣＰＵ２００は、流入回数、平均滞在時間、直帰率等を求めることで、流入回数、平均滞在時間、直帰率等に関する条件を満たす企業を抽出できる。
【００４６】
また、「４月、５月、６月におけるＡ社、Ｂ社、Ｃ社を抽出」という条件が設定されている場合について説明する。ＣＰＵ２００は、４月、５月、６月におけるＡ社、Ｂ社、Ｃ社ごとのアクセス数を集計し、平均、標準偏差等を算出し、集計、算出の結果を銀行内システム１０１に出力する。ＣＰＵ２００は、さらに銀行取引先ごとの評価値も出力する。さらに、ＣＰＵ２００は、前月との対比におけるアクセス数の上昇率を出力してもよい。出力データを図２４のテーブルに示す。
図２４は、出力データの一例を示す図である。図２４のテーブルは、来訪企業数、来訪者数、ＰＶ数、累計、平均、標準偏差、ＲＡＮＫ等を含む。ＲＡＮＫは、訪問数の累計の順位を示す値である。図２４に示すデータに基づいて、時系列分析等が可能となる。
時系列分析の例としては、ＣＰＵ２００は、例えば、図２４の出力データに基づいて、対前月比でのアクセス数の上昇率が設定されたパーセンテージ以上の企業を業績が好調で与信リスクが低い企業として抽出してもよい。例えば、図２４に示す出力データの例では、与信リスクが低い企業の条件として「アクセス上昇率が２カ月連続で１００％以上上昇していること」が予め設定されている場合、ＣＰＵ２００は、与信リスクの低い企業としてＡ社を抽出する。反対に、与信リスクが高い企業の条件として、例えば「２カ月連続でアクセス件数が１００件以上減少していること」が予め設定されている場合、ＣＰＵ２００は、Ｂ社を与信リスクの高い企業として抽出することになる。
また、ＣＰＵ２００は、管理サーバ１００の操作部等に対するユーザの操作に基づいて、上位何社までを抽出対象とするかを条件として設定してもよい。また、ＣＰＵ２００は、同様の分析を製品ごとのページのアクセス履歴について行い、所定の条件を満たす企業を事業拡大の融資対象の企業として営業支援目的で抽出してもよい。
【００４７】
［ビジネスマッチング目的の取引先情報出力処理］
「１か月間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数のアクセス元ごとの集計をＡ社について行った結果とＡ社を抽出」という条件が設定されている場合について説明する。ＣＰＵ２００は、１か月間におけるＡ社のアクセス数をアクセス元ごとに集計し、平均、標準偏差等を算出し、集計、算出の結果を銀行内システム１０１に出力する。出力データを図２５のテーブルに示す。
図２５は、出力データの一例を示す図である。図２５の出力データは、来訪者数、ＰＶ数、流入回数、平均滞在時間、直帰率、ＣＩＦ番号等を含む。
ユーザは、ａ社が最も多くＡ社のＷｅｂサイトへアクセスしてきたことを把握できる。
【００４８】
次に、ユーザは、「４月、５月、６月におけるＷｅｂサイトへのアクセス数のアクセス元ごとの集計し、全銀行取引先企業を抽出」という条件の設定を管理サーバ１００に指示する。そして、ユーザは、管理サーバ１００に対して、前記条件での抽出を行うよう指示する。
ＣＰＵ２００は、４月、５月、６月におけるＷｅｂサイトへのアクセス数のアクセス元ごとの集計を全銀行取引先企業について行い、銀行取引先企業に関する情報とアクセス元の評価値とを取得し、銀行内システム１０１へ出力する。銀行取引先企業に関する情報の取得方法は、実施形態２と同様であり、アクセス元の評価値の取得方法は、実施形態１と同様である。出力データを図２６に示す。
【００４９】
図２６は、出力データの一例を示す図である。図２６の出力データは、ＰＶ数、累計、平均、標準偏差、ＲＡＮＫ等を含む。ユーザは、図２５のデータから最も多くＡ社のＷｅｂサイトを訪れたａ社について、図２６を参照し４〜６月におけるアクセス回数の推移を検証する。図２６の例では、ａ社のアクセス回数は、２か月連続で上昇しているため、ユーザは、ａ社がＡ社に興味を持っていることを把握できる。ユーザは、Ａ社に対してａ社を紹介して協業を提案することなどの提案をすることができるようになる。
【００５０】
［営業推進目的の取引先情報出力処理］
管理サーバ１００は、訪問者がＷｅｂサイトへアクセスしてきた際にどのようなキーワードで検索して訪問してきたかをアクセス履歴情報から取得できる。そのため、管理サーバ１００は、検索キーワードに基づいた取引先情報出力処理を行うことができる。
「４月、５月、６月におけるＡ社のＷｅｂサイトへのアクセス数をキーワードごとに集計し、Ａ社を抽出」という条件が設定されている場合を説明する。
ＣＰＵ２００は、４月、５月、６月におけるＡ社のＷｅｂサイトへのアクセス数をキーワードごとに集計し銀行内システム１０１に対して出力する。出力データを図２７に示す。
【００５１】
図２７は、出力データの一例である。図２７の出力データは、探索キーワードごとのアクセス数の月ごとの推移を示している。
ユーザは、図２７の出力データを参照することで、Ａ社の製品Ｘについて、製品名Ｘでの検索数及び、製品Ｘに関するキーワードＸＸでの検索数も増加していることを把握できる。ユーザは、Ａ社の製品Ｘが市場で高い評価を得ていることを捕捉する。
ＣＰＵ２００は、キーワードＸＸによる検索数が２月連続で５０％以上上昇している場合、製品Ｘが市場で高い評価を受けていることを示す評価値を出力に付すようにしてもよい。
また、ＣＰＵ２００は、例えば、製品Ｘに関するキーワードとして、キーワードＸＸの以外のキーワードＸＸＸのアクセス数を取得し、合計して、製品Ｘに関するキーワード全体としての検索数の増加率を出力することとしてもよい。また、ＣＰＵ２００は、前記増加率について、例えば３カ月連続で５０％以上上昇等の設定された条件を満たす場合、Ａ社の製品Ｘが市場で高い評価を受けていることを示す評価値を出力に付すようにしてもよい。
【００５２】
また、ＣＰＵ２００は、例えば、製品Ｘと同じ分野の製品を扱っている他の銀行取引先企業のサイトのアクセス履歴との比較により、市場において高評価を得ている製品を有している銀行取引先企業を抽出してもよい。
さらに、ＣＰＵ２００は、図１４、図１５に示す例において「製品ａ１、ａ２…の紹介ページごとのアクセス数」に基づいて出力データを生成しているが、「製品ａ１、ａ２…に関するキーワードごとのアクセス数」に基づいて出力データを生成してもよい。
例えば、図１４の表を図３０の表に置き換えた場合、ＣＰＵ２００は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社について、同じ製品分野ごとに各製品関連キーワードによるアクセス数のシェア率を算出し、図１５の結果を取得することになる。関連キーワードは、一つのキーワードであってもよいし、複数のキーワードであってもよいし、関連する全てのキーワードであってもよい。
また、ＣＰＵ２００は、Ｗｅｂページごとのアクセス数、関連キーワードごとのアクセス数の両方に基づいて出力データを生成してもよい。即ち、ＣＰＵ２００は、Ｗｅｂページごとのアクセス数、関連キーワードごとのアクセス数等のうち少なくとも一つに基づいて、出力データを生成できる。
例えば金融機関の営業や融資の担当者等のユーザは、出力データを参照することで市場にて高い関心を示されている製品を把握できる。それにより、ユーザは、前記製品を製造・販売する銀行取引先企業対して融資額を増加するための営業を行ったり、金融機関の内部で有している与信格付を上昇させたりすることができる。また、ユーザは、前記製品を製造・販売する銀行取引先企業のＷｅｂサイトへアクセスしている企業の抽出を管理サーバ１００に指示することで、ビジネスマッチングの判断の資料となる出力データを売ることができる。
【００５３】
＜実施形態５＞
実施形態１〜４の取引先情報出力システムは、管理サーバ１００とＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２とをそれぞれ別個に含んでいた。しかし、本実施形態では、管理サーバ１００は、実施形態１における管理サーバ１００とＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２との機能を併せ持つこととする。そのため、本実施形態における取引先情報出力システムは、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２を含まない形式である。
図２８は、取引先情報出力システムのシステム構成の一例を示す図である。図２８は、本実施形態における取引先情報出力システムのシステム構成を示す。図２８のシステム構成は、図１のシステム構成と、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２がない点、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８から直接、管理サーバ１００がアクセス履歴情報を取得する点で異なる。図２８のシステム構成の他の構成、詳細については、図１と同様である。
【００５４】
管理サーバ１００は、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８からアクセス履歴情報を取得し、前記アクセス履歴情報に基づいて、銀行取引先企業に関する情報の出力を行う。また、管理サーバ１００は、前記銀行取引先企業に関する情報を銀行内システム１０１に対して出力する。本実施形態では、管理サーバ１００は、単体のサーバ装置で構成されているものとする。
管理サーバ１００は、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８からアクセス元のＣｏｏｋｉｅ情報をアクセス履歴情報として取得する。管理サーバ１００は、取得したアクセス履歴情報のＩＰアドレスに基づいて、前記アクセス履歴情報に対応するＷｅｂサイトにアクセスした企業を特定する。
本実施形態における管理サーバ１００のハードウェア構成は、図２と同様である。
図２９は、管理サーバ１００の機能構成の一例を示す図である。本実施形態における管理サーバの機能構成は、図３の機能構成と、アクセス履歴情報取得部１９００を含む点で異なっている。
アクセス履歴情報取得部１９００は、Ｗｅｂサイト１０６〜１０８からアクセス履歴情報を取得する。
【００５５】
本実施形態の処理については、実施形態１〜４と同様である。
本実施形態のシステム構成により、システムの導入者は、ＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２を別途用意せずに済み、例えばＩＰアドレス企業名マッチングシステム１０２の仕組みを他の業者に委託する場合等と比べ出費を軽減できる。
【００５６】
＜その他の実施形態＞
実施形態１〜５では、取引先情報出力システムは、銀行内システム１０１に対して、出力を行うとした。しかし、取引先情報出力システムは、印刷装置に対して出力してもよいし、出力データをメールとして外部に送信することで出力してもよいし、表示部に表示することで出力してもよい。
実施形態１では、銀行取引先企業は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の３社であるとした。しかし、銀行取引先企業の数は、３社に限定されず、３社よりも多くてもよいし、少なくてもよい。
実施形態１〜４では、管理サーバ１００は、単体のサーバ装置で構成されるものとしたが、複数のサーバ装置で構成されていてもよい。
【００５７】
実施形態１〜４では、管理サーバ１００は、銀行取引先企業のＷｅｂサイトがアクセスを受けるたびに処理を実行するリアルタイム処理を行うこととした。しかし、管理サーバ１００は、銀行取引先企業のＷｅｂサイトがアクセスを受けるたびに処理を実行するのではなく、設定された時刻に処理を実行してもよいし、銀行内システム１０１からの要求に応じて処理を実行してもよい。また、管理サーバ１００は、アクセス履歴情報を設定された数取得するたびに、処理を実行することとしてもよい。
実施形態１〜４では、与信管理目的の取引先情報出力処理において、ＣＰＵ２００は、設定された条件を満たす銀行取引先企業に関する情報を出力した。前記条件は、「直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数が上位２社のうち、アクセス数が５０００回以上の銀行取引先企業を抽出」のように期間と、他の銀行取引先企業との関連性と、アクセス回数と、に関する条件である。しかし、ＣＰＵ２００は、「直近３０日間におけるアクセス数が５０００回以上の銀行取引先企業を抽出」のように期間と、アクセス回数と、に関する条件で銀行取引先企業の抽出を行ってもよい。また、ＣＰＵ２００は、「直近３０日間におけるＷｅｂサイトへのアクセス数が下位２社の銀行取引先企業を抽出」のように期間と、他の銀行取引先企業との関連性と、関する条件で銀行取引先企業の抽出を行ってもよい。
【００５８】
実施形態１〜４において、与信リスク評価値テーブル９００、関心度評価値テーブル１２００は、３０日間のアクセス数に対応する評価値を保持するものとした。しかし、与信リスク評価値テーブル９００、関心度評価値テーブル１２００は、１週間、１か月間、半年間等の様々な期間のアクセス数に対応する評価値を保持してもよい。管理サーバ１００は、設定された条件が示す期間に対応する与信リスク評価値テーブル９００、関心度評価値テーブル１２００を参照することになる。
実施形態１において、管理サーバ１００は、評価情報算出処理の結果として、与信リスク評価値テーブル９００、関心度評価値テーブル１２００、人気度評価値テーブル１７００等を参照して得られた評価値を出力するとした。しかし、管理サーバ１００は、評価値の代わりに設定された条件が満たされているか否かを示す２値化信号を出力してもよい。例えば、管理サーバ１００は、前記条件が満たされている場合、１を出力し、前記条件が満たされていない場合、０を出力することとしてもよい。
【００５９】
実施形態１〜４では、設定された条件（例えば「直近３０日間におけるアクセス数が５０００回以上」）のアクセス数等に関する閾値（５０００回）は、予め設定されていたり、又は銀行内システム１０１を介して設定されたりしているものとした。しかし、ＣＰＵ２００は、各銀行取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数等に基づいて前記閾値を算出してもよい。例えば、ＣＰＵ２００は、前記閾値として、各銀行取引先企業のＷｅｂサイトへのアクセス数の平均値、中央値、標準偏差等を算出してもよい。
実施形態１〜４では、営業推進目的の取引先情報出力処理において、ＣＰＵ２００は、銀行取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数に基づいた取引先情報出力処理を行った。しかし、ＣＰＵ２００は、銀行取引先企業のＷｅｂページへの訪問企業名、流入媒体、流入キーワード等に基づいて、取引先情報出力処理を行ってもよい。また、ＣＰＵ２００は、現在の銀行取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数と過去の銀行取引先企業の製品ごとのＷｅｂページへのアクセス数との比較結果に基づいた取引先情報出力処理を行ってもよい。
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は、係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１００  管理サーバ、１０１  銀行内システム、１０２  ＩＰアドレス企業名マッチングシステム、２００  ＣＰＵ
【図１】
0006383284.tif 000002
【図２】
0006383284.tif 000003
【図３】
0006383284.tif 000004
【図４】
0006383284.tif 000005
【図５】
0006383284.tif 000006
【図６】
0006383284.tif 000007
【図７】
0006383284.tif 000008
【図８】
0006383284.tif 000009
【図９】
0006383284.tif 000010
【図１０】
0006383284.tif 000011
【図１１】
0006383284.tif 000012
【図１２】
0006383284.tif 000013
【図１３】
0006383284.tif 000014
【図１４】
0006383284.tif 000015
【図１５】
0006383284.tif 000016
【図１６】
0006383284.tif 000017
【図１７】
0006383284.tif 000018
【図１８】
0006383284.tif 000019
【図１９】
0006383284.tif 000020
【図２０】
0006383284.tif 000021
【図２１】
0006383284.tif 000022
【図２２】
0006383284.tif 000023
【図２３】
0006383284.tif 000024
【図２４】
0006383284.tif 000025
【図２５】
0006383284.tif 000026
【図２６】
0006383284.tif 000027
【図２７】
0006383284.tif 000028
【図２８】
0006383284.tif 000029
【図２９】
0006383284.tif 000030
【図３０】
0006383284.tif 000031