(57)【要約】【課題】  多数のルールの中から、目標値を満たす最適なルールの組合せを抽出する。【解決手段】  ルールの組合せを評価するための評価データ１０７、評価データに関係するレベル毎の目標値１１１〜１１３、候補ルール集合１０１を取得し、ルール選択処理部１０３が、候補ルール集合から各レベルに含めるルールを選択し、各レベルのルール組合せ（判定ルール集合１０４〜１０５）を作成し、判定処理部１０８が、評価データがそれぞれのルールの条件部に合致するかを調べ、合致したルールの中で優先度が最も高いレベルを評価データの判定結果データ１０９とし、その判定結果データを集計してルール組合せの評価結果を作成し、その評価結果が目標値を満たす場合に、選択したルール組合せを出力し、評価結果が目標値を満たさない場合に、ルール選択からの手続きを繰り返し行うことによりルール組合せを決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
意思決定におけるアクションに対する優先度のレベルがあり、前記レベル毎に分類されたルールを用いた意思決定を支援するシステムにおける、複数のルールを含むルール集合から、レベル毎に分類される前記ルールの組合せを作成する方法において、
前記システムの取得手段が、前記ルールの組合せを評価するための評価データを取得する第１のステップと、
前記取得手段が、前記評価データに関係する前記レベルごとの目標値を取得する第２のステップと、
前記取得手段が、前記ルール集合を取得する第３のステップと、
前記システムの作成手段が、前記ルール集合から各レベルに分類するルールを選択し、各レベルのルール組合せを作成する第４のステップと、
前記システムの判定手段が、前記評価データがそれぞれのルールの条件部に合致するかを調べ、合致したルールの中で優先度が高いレベルを評価データの判定結果とする第５のステップと、
前記システムの集計手段が、評価データに対する前記判定結果を集計し、ルール組合せの評価結果を作成する第６のステップと、
前記システムの出力手段が、前記評価結果が目標値を満たす場合には、選択した前記ルール組合せを出力する第７のステップとを備え、
前記評価結果が目標値を満たさない場合には、前記第４のステップから前記第６のステップは、手順を繰り返すルール組合せ作成方法。
【請求項２】
前記システムのカウント手段が、前記第４のステップから前記第６のステップの繰り返し回数を数える第８のステップと、
前記システムの終了手段が、あらかじめ設定した繰り返し回数を超えた場合に処理を終了する第９のステップとを備えた請求項１記載のルール組合せ作成方法。
【請求項３】
前記システムの計算手段が、前記評価結果を１つの評価尺度として計算する第１０のステップと、
前記システムの記憶手段が、前記第４のステップから前記第６のステップの繰り返しの中で最良の前記評価尺度と、その時のルール組合せに関する情報を記憶装置に記憶する第１１のステップと、
前記出力手段が、最良の前記評価尺度を持つルール組合せを出力する第１２のステップとを備えた請求項１または２いずれかに記載のルール組合せ作成方法。
【請求項４】
前記ルール集合は、あらかじめ前記レベルそれぞれに対応する請求項１乃至３いずれかに記載のルール組合せ作成方法。
【請求項５】
前記第４のステップは、各レベルに対応してあらかじめ設定されたルール集合から、前記各レベルに分類するルールを選択する請求項１乃至４いずれかに記載のルール組合せ作成方法。
【請求項６】
前記システムの調査手段が、前記評価データに対し、前記選択されたルールの属するレベルと、前記判定結果が一致するかを調べる第１３のステップと、
前記カウント手段が、前記評価データが前記ルールの条件部と一致するかを調べ、一致した件数を条件一致件数として数える第１４のステップと、
前記カウント手段が、前記評価データに含まれる顧客状態に関する項目の値が、着目する値と一致するかを調べ、一致した件数を顧客状態一致件数として数える第１５のステップと、
前記カウント手段が、前記ルールの属するレベルと前記判定結果が一致する場合と一致しない場合に、前記条件一致件数と前記顧客状態一致件数を別々に数える第１６のステップとを備えた請求項１乃至５いずれかに記載のルール組合せ作成方法。
【請求項７】
前記システムの変換手段が、前記ルール組合せに関する情報を、あらかじめ定められた形式に変換する第１７のステップを備えた請求項１乃至６いずれかに記載のルール組合せ作成方法。
【請求項８】
意思決定におけるアクションに対する優先度のレベルがあり、前記レベル毎に分類されたルールを用いた意思決定を支援するルール組合せ作成装置であって、複数のルールが含まれているルール集合から、レベル毎に分類されたルールの組合せを作成するルール組合せ作成装置において、
前記ルールの組合せを評価するための評価データを取得する第１の取得手段と、
前記評価データに関係する前記レベルごとの目標値を取得する第２の取得手段と、
前記ルール集合を取得する第３の取得手段と、
前記ルール集合から各レベルに分類するルールを選択し、各レベルのルール組合せを作成する作成手段と、
前記評価データがそれぞれのルールの条件部に合致するかを調べ、合致したルールの中で優先度が高いレベルを評価データの判定結果とする判定手段と、
評価データに対する前記判定結果を集計し、ルール組合せの評価結果を作成する集計手段と、
前記評価結果が目標値を満たす場合には、選択したルール組合せを出力する出力手段とを備え、
前記評価結果が目標値を満たさない場合には、前記作成手段と前記判定手段と前記集計手段は、処理を繰り返すルール組合せ作成装置。
【請求項９】
前記評価データに対し、前記選択されたルールの属するレベルと、前記判定結果が一致するかを調べる調査手段と、
評価データが前記ルールの条件部と一致するかを調べ、一致した件数を条件一致件数として数える第１のカウント手段と、
評価データの顧客状態に関する項目の値が着目する値と一致するかを調べ、一致した件数を顧客状態一致件数として数える第２のカウント手段と、
前記ルールの属するレベルと前記判定結果が一致する場合と一致しない場合に、前記条件一致件数と前記顧客状態一致件数を別々に数える第３のカウント手段とを備えた請求項８に記載のルール組合せ作成装置。
【請求項１０】
前記ルール組合せに関する情報を、あらかじめ定められた形式に変換する変換手段を備えた請求項８または９いずれかに記載のルール組合せ作成装置。
【請求項１１】
意思決定におけるアクションに対する優先度のレベルがあり、前記レベル毎に分類されたルールを用いた意思決定を支援するコンピュータに、複数のルールを含むルール集合から、レベル毎に分類される前記ルールの組合せを作成するための手順を実行させるプログラムにおいて、
前記コンピュータの取得手段に、前記ルールの組合せを評価するための評価データを取得させる第１の手順と、
前記取得手段に、前記評価データに関係する前記レベルごとの目標値を取得させる第２の手順と、
前記取得手段に、前記ルール集合を取得させる第３の手順と、
前記コンピュータの作成手段に、前記ルール集合から各レベルに分類するルールを選択させ、各レベルのルール組合せを作成させる第４の手順と、
前記コンピュータの判定手段に、前記評価データがそれぞれのルールの条件部に合致するかを調べさせ、合致したルールの中で優先度が高いレベルを評価データの判定結果とさせる第５の手順と、
前記コンピュータの集計手段に、評価データに対する前記判定結果を集計させ、ルール組合せの評価結果を作成させる第６の手順と、
前記コンピュータの出力手段に、前記評価結果が目標値を満たす場合には、選択した前記ルール組合せを出力させる第７の手順とを実行させ、
前記評価結果が目標値を満たさない場合には、前記第４の手順から前記第６の手順を繰り返すプログラム。
【請求項１２】
複数のルールからルールの組合せを抽出するための、コンピュータによるルール組合せ作成方法において、
前記コンピュータの記憶装置が、複数のルールと、前記ルールの組合せを評価するための評価データと、前記ルールの組合せに関係する前記評価データの割合又は数を定めた目標値とを記憶しておき、
前記コンピュータの処理装置が、前記記憶装置から前記複数のルールと前記評価データと前記目標値を読み出し、
前記処理装置が、前記評価データを用いて、前記目標値を満足するようなルールの組合せを前記複数のルールから抽出するルール組合せ作成方法。
【請求項１３】
複数のルールからルールの組合せを抽出するためのルール組合せ作成装置において、
複数のルールと、前記ルールの組合せを評価するための評価データと、前記ルールの組合せに関係する前記評価データの割合又は数を定めた目標値とを記憶する記憶装置と、
前記記憶装置から前記複数のルールと前記評価データと前記目標値を読み出し、前記評価データを用いて、前記目標値を満足するようなルールの組合せを前記複数のルールから抽出する処理装置とを備えたルール組合せ作成装置。
【請求項１４】
各ルールは、条件部と結論部を有し、
前記処理装置は、前記複数のルールから前記ルールの組合せのためのルールを選択し、選択された前記ルールを前記ルールの組合せごとに前記記憶装置に格納し、前記記憶装置から前記ルールの組合せごとに前記ルールを読み出し、前記評価データが選択された前記ルールの条件部と結論部の少なくとも１つを満足するかを判定し、前記ルールの組合せごとに前記ルールの条件部と結論部の少なくとも１つを満足する前記評価データを集計し、前記評価データの集計結果が前記目標値を満足するかを判定し、前記評価データの集計結果が前記目標値を満足する前記ルールの組合せを、前記目標値を満足するルールの組合せとして決定する請求項１３に記載のルール組合せ作成装置。
【請求項１５】
各ルールは、条件部と結論部を有し、
前記ルールの組合せは、複数有り、
前記目標値は、前記ルールの組合せごとに定められ、
前記処理装置は、前記複数のルールを重複がないように前記ルールの組合せの何れかに分類し、前記ルールの組合せごとに前記評価データが前記ルールの条件部を満足するかを判定し、前記ルールの組合せごとに前記ルールの条件部を満足する前記評価データを集計し、前記評価データの集計結果が前記目標値を満足するかを判定し、前記評価データの集計結果が前記目標値を満足する前記ルールの組合せを、前記目標値を満足するルールの組合せとして決定する請求項１３に記載のルール組合せ作成装置。
【請求項１６】
前記目標値は、前記ルールの条件部のための第１の目標値と前記ルールの結論部のための第２の目標値を含み、
前記処理装置は、前記ルールの条件部を満足する前記評価データの集計結果が前記第１の目標値を満足するかを判定し、前記ルールの組合せごとに前記ルールの条件部を満足する前記評価データがさらに前記ルールの結論部を満足するかを判定し、前記ルールの条件部を満足する前記評価データのうちさらに前記ルールの結論部を満足する前記評価データを集計し、前記ルールの条件部を満足する前記評価データのうちさらに前記ルールの結論部を満足する前記評価データの集計結果が前記第２の目標値を満足するかを判定し、前記評価データの集計結果が前記第１の目標値及び前記第２の目標値を満足する前記ルールの組合せを、前記目標値を満足するルールの組合せとして決定する請求項１５に記載のルール組合せ作成装置。
【請求項１７】
前記第２の目標値に従って、前記ルールの組合せに優先度が定められ、
前記処理装置は、前記優先度の順序に従って、前記ルールの組合せごとに前記評価データが前記ルールの条件部を満足するかを判定し、
前記処理装置は、先順の前記ルールの組合せの前記ルールの条件部を満足すると判定された前記評価データを、後順の前記ルールの組合せの前記ルールの条件部の判定の対象から除外する請求項１６に記載のルール組合せ作成装置。
【請求項１８】
複数のルールからルールの組合せを抽出するための手順を、コンピュータに実行させるプログラムにおいて、
前記コンピュータの記憶装置に、複数のルールと、前記ルールの組合せを評価するための評価データと、前記ルールの組合せに関係する前記評価データの割合又は数を定めた目標値とを記憶させておく第１の手順と、
前記コンピュータの処理装置に、前記記憶装置から前記複数のルールと前記評価データと前記目標値を読み出させる第２の手順と、
前記処理装置に、前記評価データを用いて、前記目標値を満足するようなルールの組合せを前記複数のルールから抽出させる第３の手順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、複数のルールからルールの組合せを抽出するための方法、装置及びプログラムに関し、特に、意思決定のために用いられるルールを経営目標などを満たすように設定する方法、装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
金融機関や一般事業会社では、取引先の企業顧客や個人顧客に対して、取引を実行するかどうかを判断するために、顧客の信用度を評価し、与信判定における意思決定を行っている。このような与信判定における意思決定を効率的に行うためのツールとして、ルールを用いた意思決定支援装置がある。ここでは、複数のルールが組合されて用いられ、新しい与信対象顧客のデータが与えられた時に、データがルールの条件を満たすかを調べ、条件部を満たすルールをユーザの意思決定を支援するために用いる。
【０００３】
このようなルールの組合せは、与信判定のレベルに応じて複数個が用いられ、レベルには意思決定におけるアクションに対する優先度があることが多い。例えば、与信判定におけるレベルとして、A判定レベル、B判定レベル、C判定レベル、D判定レベルなどが考えられる。A判定レベルのルールに該当する顧客は、応諾するべき顧客である。B判定レベルに該当する顧客は、条件付きで応諾可能な顧客である。C判定レベルに該当する顧客は、基本的には謝絶すべき顧客であるが、審査担当者が妥当な理由を示せる場合には応諾することも可能な顧客である。また、D判定レベルに該当する顧客は、いかなる理由によっても謝絶すべき顧客である。この場合の優先度は、Ｄ、Ｃ、Ｂ、Ａの順で高い。ルールを用いた意思決定支援装置は、与信対象顧客のデータが条件を満たすルールの中で、もっとも優先度の高いレベルを判定結果として出力する。
【０００４】
このように、ルールを用いた意思決定支援を行う場合には、用いるルールが意思決定に大きく影響するため、そのルール組合せを適切に設定することが非常に重要となる。
【０００５】
このようなルールの組合せを作成する方法としては、決定木を用いる方法と、Ｉｆ−Ｔｈｅｎルールを複数組合せて用いる方法がある。
【０００６】
決定木を用いる方法では、大規模なデータから有用な規則性を見つけ出す手法であるデータマイニングの代表的な手法である決定木を用いてルールを作成する（例えば、特許文献１参照）。決定木は、データを分類するための条件をノードとする木を構成し、新たなデータを木のルートから適用することによりデータを分類することができるものである。データは最終的に到達した葉のクラスに分類される。データからの決定木の作成に関しては、非特許文献１などに詳しく記載されている。できあがった決定木は、ルートから葉に向かって行くそれぞれの経路をルールとして解釈することができる。
【０００７】
また、Ｉｆ−Ｔｈｅｎルールを複数組合せて用いる方法では、担当者のノウハウをＩｆ−Ｔｈｅｎルール形式で表現したルールや、特徴的ルール生成手法などを用いてデータから作成したルールを組合せて用いる（例えば、特許文献２参照）。
【０００８】
【特許文献１】特開平11-353378号公報
【特許文献２】特開平8-77010号公報
【非特許文献１】J.R.Quinlan, “Induction of decision trees,” Machine Learning, 1, pp.81-106 (1986)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記従来技術の決定木を用いる方法では、分類の精度を高めるために、ある程度決定木を大きくする必要がある。決定木を大きくすると作成するルールの条件が増え、このため意思決定を行うユーザにとってはルールが分かり難くなる。また、決定木はデータから自動的に作成されるため、ユーザが事前に保有しているノウハウを活用することが難しい。また、新しいデータから決定木を再構築する場合、ルートに近いノードの条件が変われば、これまで用いていた決定木と大きく異なる決定木が構築される。このような場合、作成されるルールが大きく変わってしまい、ユーザにとっては連続性のないルールに基づく意思決定を行わなければならない。
【００１０】
一方、従来技術のＩｆ−Ｔｈｅｎルールを複数組合せて用いる方法では、決定木を用いる方法のように、ルールの条件が多いためにルールが分かり難いことやユーザが保有するノウハウの活用が難しいことはない。また、事前に準備するＩｆ−Ｔｈｅｎルールから選択するルールの組合せを微調整する分には、ルール組合せ変更後にもルールの連続性をある程度保つことができる。しかし、従来技術のＩｆ−Ｔｈｅｎルールを複数組合せて用いる方法では、ルールの組合せが審査担当者の経験により決定されており、経営目標を満たすようなルールの組合せを決定することや、顧客の嗜好変化や社会情勢の変化に伴うルールの組合せの調整を行う場合には、試行錯誤を繰り返すしかなく、経営目標に合わせた微妙な調整を行うことは難しい。また、組合せたルールの評価を考える場合、例えば、D判定レベルに該当する顧客は、C判定レベルやB判定レベルにも同様に該当する場合であっても実際の業務では、C判定レベルやB判定レベルとして扱われずに、より優先度の高いレベルの与信判定を重要視するためD判定レベルとして扱われ、C判定レベルやB判定レベルのルールに対する評価対象にするべきではない。このため、ルール個別での評価では、実運用の判定結果とは異なる判定結果での評価を行っていることになり、実際の業務に即した評価ではない。
【００１１】
本発明の目的は、多数のルールの中から、目標値を満たす最適なルールの組合せを抽出する方法、装置及びプログラムを提供することである。
【００１２】
また、本発明の他の目的は、意思決定における優先度のあるレベルを考慮し、評価データに基づいてルールの組合せを評価することにより、ルールの組合せを最適化する方法、装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、ルールの組合せ（例えば、部分ルール集合）を評価するための評価データを用いて、ルールの組合せに関係する評価データの割合又は数を定めた目標値を満足するようなルールの組合せを、複数のルール（例えば、候補ルール集合）から抽出することを特徴とする。
【００１４】
本発明は、複数のルールを含むルール集合から、意思決定におけるアクションに対する優先度のレベルごとに分類するルールを選択し、各レベルのルール組合せを作成し、ルールの組合せを評価するための評価データがそれぞれのルールの条件部に合致するかを調べ、合致したルールの中で優先度が高いレベルを評価データの判定結果とし、その判定結果を集計し、ルール組合せの評価結果を作成し、その評価結果が、レベルごとに定められた評価データに関係する目標値を満たす場合には、選択したルール組合せを出力し、その評価結果が目標値を満たさない場合には、処理を繰り返すことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、多数のルールの中から、目標値を満たす最適なルールの組合せを抽出できるという効果を奏する。
【００１６】
本発明によれば、意思決定における優先度のあるレベルを考慮し、評価データに基づいてルールの組合せを評価することにより、ルールの組合せを最適化できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明は、意思決定におけるアクションに対する優先度のレベルがあり、レベル毎に分類されたルールを用いた意思決定を支援するシステムにおいて、複数のルールが含まれているルール集合から、レベルに属するルールを選択するルール組合せ最適化方法であって、評価データを取得するステップと、レベルごとの目標値を取得するステップと、ルール集合を取得するステップと、ルール集合から各レベルに含めるルールを選択し、各レベルのルール組合せを作成するステップと、評価データがそれぞれのルールの条件部に合致するかを調べ、合致したルールの中で優先度が最も高いレベルを評価データの判定結果とするステップと、評価データに対する判定結果を集計し、ルール組合せの評価結果を作成するステップと、評価結果が目標値を満たす場合には、選択したルール組合せを出力するステップと、評価結果が目標値を満たさない場合には、ルール集合からのルール選択からの手続きを繰り返し行うステップとを備えたことを特徴とする。
【００１８】
本発明では、手続きの繰り返しの数を数えるステップと、あらかじめ設定した最大繰り返し回数を超えた場合に処理を終了するステップとをさらに備えてもよい。
【００１９】
また、本発明では、評価結果を１つの評価尺度として計算するステップと、手続きの繰り返しの中で最良の評価尺度と、その時のルール組合せに関する情報を記憶するステップと、手続き終了時に、最良の評価尺度を持つルール組合せを出力するステップとをさらに備えてもよい。
【００２０】
また、本発明では、候補ルール集合が、あらかじめレベルそれぞれに対応して備えられている構成をとってもよい。
【００２１】
また、本発明では、ルールを選択するステップにおいて、必ず選択するルールをあらかじめ設定しておいてもよい。
【００２２】
また、本発明では、評価データに対し、選択されたルールの属するレベルと、判定結果が一致するかを調べるステップと、評価データがルールの条件部と一致するかを調べ、一致した件数を条件一致件数として数えるステップと、評価データの顧客状態に関する項目の値が着目する値と一致するかを調べ、一致した件数を顧客状態一致件数として数えるステップと、ルールの属するレベルと判定結果が一致する場合と一致しない場合に、条件一致件数と顧客状態一致件数を別々に数えるステップと  をさらに備えてもよい。
【００２３】
また、本発明では、選択されたルールに関する情報を、あらかじめ定められた形式に変換するステップとをさらに備えてもよい。
【００２４】
そして、本発明によれば、候補ルール集合に含まれる多数のルールから、レベル毎の目標値を満たすルール組合せを見つけ出すことができる。得られたルール組合せは、簡単なＩｆ−Ｔｈｅｎ形式で表現されるルールの集まりであり、ユーザが容易に理解できるものである。
【００２５】
また、候補ルール集合には、ユーザのノウハウから作成したルールや、データから作成したルールを合わせて用いることができる。
【００２６】
また、新しい評価データに対しても、候補ルール集合が大幅に変えることがなければ、得られるルール集合が大きく変わることがなく、ルール集合の更新時にユーザへの違和感を少なくすることができる。
【００２７】
また、本発明によれば、意思決定における優先度のあるレベルを考慮したルール組合せの評価を行うことができる。
【００２８】
以下、図面を用いて本発明の実施例１〜５について説明する。
【実施例１】
【００２９】
図１は、本実施例１に係るルール組合せ最適化方法の概念を示す図である。
【００３０】
図示するように、本実施例のルール組合せ最適化方法では、ルール組合せを選ぶ候補となるルール１０２の集まりである候補ルール集合１０１から、ルール選択処理部１０３によりルール組合せを決定する。ルール１０２は、例えば。Ｉｆ−Ｔｈｅｎルールであり、例えば、「Ｉｆ  年齢が５０歳代かつ年収が３００万円未満、Ｔｈｅｎ  顧客状態＝貸倒」などのようである。本発明では、「年齢が５０歳代かつ年収が３００万円未満」のところをルール条件部、「顧客状態＝貸倒」のところをルール結論部と呼ぶことにする。
【００３１】
ルール選択処理部１０３は、候補ルール集合１０１からルールを選択し、いくつかの部分ルール集合に分ける処理を行う。図１では、部分ルール集合として、３つの与信判定レベルのルール集合、すなわち、Ｄ判定ルール集合１０４、Ｃ判定ルール集合１０５およびＢ判定ルール群１０６に分ける例を示している。ルール選択処理部１０３は、候補ルール集合１０１に含まれるルールをいずれか一つの部分ルール集合に分類するものとし、一つのルールが複数の部分ルール集合に分類されないものとする。また、候補ルール集合１０１に含まれるルールの中で、いずれの部分ルール集合にも分類されないルールも存在するものとする。
【００３２】
評価データ１０７は、選択したルールを評価するために用いるデータである。判定処理部１０８は、選択したルールを用いて評価データ１０７を判定し、判定結果データ１０９を出力する。
【００３３】
図２に、評価データ１０７の形態の一例を示す。図示するように、評価データ１０７は、テーブル形式で管理され、顧客毎に１レコードとしてデータを保持する。各レコードには、顧客番号２０１、年齢２０２、年収２０３、住居形態２０４、職種２０５、外部情報件数２０６及び顧客状態２０７を備える。顧客状態２０７は、対応する顧客の支払状況などから判断する顧客の善し悪しを定義したものであり、本実施例では、目標値と比較するための貸倒率を算出するために参照する。
【００３４】
図３は、選択したルールを用いた評価データの判定結果を算出するための処理手順を示すフローチャートである。
【００３５】
図示するようにこの処理では、まず、評価データ１０７が、Ｄ判定ルール集合１０４に属するルールの条件部と一致するかどうかを調べる（ステップ３０１）。一致するルールがある場合には、判定結果をDとして、ステップ３０４に進む。一致するルールがない場合には、評価データ１０７が、Ｃ判定ルール集合１０５に属するルールの条件部と一致するかどうかを調べる（ステップ３０２）。一致するルールがある場合には、判定結果をＣとして、ステップ３０４に進む。一致するルールがない場合には、評価データ１０７が、Ｂ判定ルール集合１０６に属するルールの条件部と一致するかどうかを調べる（ステップ３０３）。一致するルールがある場合には、判定結果をＢとして、ステップ３０４に進む。一致するルールがない場合には、判定結果をＡとする。ステップ３０４では、これまでの処理で得た判定結果を返す。この処理をすべての評価データに対して行い、それぞれのレコードに対する判定結果を算出し、判定結果データ１０９として出力する。判定結果データ１０９は、テーブル形式で管理され、顧客毎に１レコードとしてデータを保持する。各レコードには、顧客番号や判定結果を備える。
【００３６】
このように本実施例での判定処理では、ルール条件部が一致したルールの中で、優先度が一番高いレベルが判定結果となるため、優先度の低い方のレベルのルールの条件部の一致不一致には判定結果が影響されない。つまり、一つのルールが、複数の部分ルール集合に重複して分類されるのを防止できる。また、いずれのルール条件部とも一致しない評価データは、判定結果がＡとして出力される。尚、ルール条件部の代わりに、ルール結論部を用いてもよい。
【００３７】
各レベルの部分ルール集合には、それぞれ目標とする値が設定される。図１では、Ｄ判定ルール集合１０４、Ｃ判定ルール集合１０５及びＢ判定ルール集合１０６のそれぞれに対して、目標値１１１、１１２及び１１３が与えられている。組合せ最適化終了判定処理１１０では、判定結果データ１０９を評価し、目標値が達成されているかを判断する。目標値が達成されている場合には、その時のルール組合せをルール組合せ最適化の解として出力する。目標値が達成されていない場合には、ルール選択処理からの手続きを繰り返し行い、あらかじめ設定した繰り返し回数を超えるか、目標値を達成するまで手続きを繰り返すことにより、ルール組合せを決定する。
【００３８】
図４は、本実施例に係るルール組合せ最適化装置４０１の構成を示す。
７  図示するように、ルール組合せ最適化装置４０１は、レベルごとの目標値を記憶するレベル目標値記憶部４０２、ルール選択処理部１０３、ルール番号とレベル番号との対応テーブルを記憶する選択ルール記憶部４０３、判定処理部１０８、組合せ最適化終了判定処理部１１０、候補ルール集合１０１を記憶する候補ルール集合記憶部４０５、評価データ１０７を記憶する評価データ記憶部４０６及び判定結果データ１０９を記憶する判定結果データ記憶部４０７を備えている。
【００３９】
図５は、ルール組合せ最適化装置４０１が備える候補ルール集合記憶部４０５で保持されるルールの形態の一例を示す。
【００４０】
図示するように、ルールは、テーブル形式で管理され、ルール毎に１レコードとしてデータを保持する。各レコードには、ルール番号５０１、条件節数５０１、条件部１（５０３）、値１（５０４）、下限値１（５０５）、上限値１（５０６）、条件部２（５０７）、値２（５０８）、下限値２（５０９）、上限値２（５１０）などを備える。ここで、ルール番号５０１は、ルールを一意に識別するための番号である。条件節数５０２は、ルール条件部に含まれる条件部項目の数である。条件部１（５０３）は、第１番目の条件部の項目名称である。条件部１（５０３）の項目名称は、評価データ１０７の項目名称と一致するものである。値１（５０４）は、条件部１のデータの値である。条件部１（５０３）の項目が記号値データである場合には、評価データの値と値１（５０４）の値を比較することにより、条件一致・不一致を判断する。一方、条件部１（５０３）の項目が数値データである場合には、評価データの値が、下限値１（５０５）以上で上限値１（５０６）未満であるかどうかにより、条件一致・不一致を判断する。この場合、値１（５０４）は、ルール条件部を説明や表示する時に用いられる。同様にして、第２番目以降の条件部についての情報を条件節数分備える。
【００４１】
図６は、ルール組合せ最適化装置４０１が備えるレベル目標値記憶部４０２で保持される目標値の形態の一例を示す。
【００４２】
図示するように、目標値は、テーブル形式で管理され、レベル毎に１レコードとしてデータを保持する。各レコードには、レベル番号６０１、レベル名称６０２、目標値１（６０３）、目標値２（６０４）などを備える。レベル番号６０１は、部分ルール集合のレベルを一意に管理するための識別番号である。レベル名称６０２は、部分ルール集合のレベルの名称である。図１では、目標値１（６０３）として、全評価データの件数に対するそのレベルに判定された評価データの件数の割合である構成比に関する目標値を用い、目標値２（６０４）として、そのレベルに判定された評価データの貸倒率に関する目標値を用いている。この貸倒率とは、１つのレベルの部分ルール集合（例えば、Ｄ判定ルール１０４）に判定された全評価データの件数に対する１つのレベルの部分ルール集合に判定された評価データであって顧客状態が貸倒である評価データの件数の割合をいう。よって、この例では、目標値は、各部分ルール集合に関連する評価データの割合を示している。ルール条件部の一致／不一致によってそのレベルに判定されるか否かが判定されるので、目標値１は、ルール条件部に関するものである。一方、目標値２は、ルール結論部に関するものである。尚、割合の代わりに、件数（絶対数）であってもよい。また、目標値２は、ルール結論部の代わりに、ルール条件部に関するものであってもよい。Ｄ判定ルール集合１０４の目標値１の目標構成比とＣ判定ルール集合１０５の目標値１の目標構成比とＢ判定ルール集合１０６の目標値１の目標構成比とＡ判定ルール集合の目標値１の目標構成比とを合算すると１００％になるので、Ａ判定ルール集合の目標値１の目標構成比は、５０％となる。また、Ａ判定ルール集合の目標値２の目標貸倒率は、Ｂ判定ルール集合の目標値２の目標貸倒率である５％よりも小さい方が好ましい。よって、この例では、優先度のレベルは、目標値２に従って定められており、目標値２の値が大きいほど優先度のレベルが高い。目標値の数は、１でもよいし、３以上であってもよい。
【００４３】
選択ルール記憶部４０３は、それぞれのレベルのルール集合に候補ルール集合記憶部４０５内のどのルールが分類されたのかを管理するために、ルール番号とレベル番号を１レコードとしてテーブル形式で管理する。この時、いずれのレベルのルールとしても選択されなかったルールに関しては、選択ルール記憶部４０３で保持しないか、レベル番号の値を欠損値やレベル目標値記憶部で保持しないレベル番号、例えば、ゼロ値などを設定して、選択されていないルールを選択されたルールと区別する。
【００４４】
図７は、ルール組合せ最適化装置４０１がルール組合せを決定するための処理手順を示すフローチャートである。
【００４５】
図示するようにこの処理では、まず、ルール選択処理部１０３は、レベル目標値記憶部４０２が保持するレベルごとの目標値を取得する。また、手続きの繰り返し回数ｔをゼロに設定する（ステップ７０１）。
【００４６】
次に、ルール選択処理部１０３は、候補ルール集合記憶部４０５から各レベルに含めるルールを選択する。また、手続きの繰り返し回数ｔに１加える（ステップ７０２）。ルールの選択方法としては、例えば、１から４までの乱数を発生させ、図６のレベル番号に対応させてルールのレベル分けを行う。乱数の値が４である場合には、該当するルールはいずれのレベルにも属さないルールであるとする。つまり、候補ルール集合１０７から、各部分ルール集合に属するルールをランダムに抽出する。
【００４７】
次に、ルール選択処理部１０３は、評価データ記憶部４０６から評価データ１０７の１レコードのデータを読み込む（ステップ７０３）。判定処理部１０８は、ステップ７０２で選択したルールを用いて、ステップ７０３で読み込んだデータを図３に示した処理手順により判定する（ステップ７０４）。評価データ記憶部４０６のすべてのレコードを読み込んでいない場合には、ステップ７０３に戻る（ステップ７０５）。すべてのレコードの処理が終了した場合には、判定処理部１０８は、評価データの判定結果を集計し、判定結果データ１０９を出力する（ステップ７０６）。
【００４８】
次に、組合せ最適化終了判定処理部１１０は、判定結果データ１０９から、各レベルの目標値が満たされているかを確認する（ステップ７０７）。目標が満たされていない場合には、ステップ７０８に進み、目標が満たされている場合には、結果ファイルを出力し、処理を終了する（ステップ７０９）。ここで、目標が満たされているかどうかの判断方法としては、例えば、それぞれのレベルでの目標値のプラス・マイナス１％以内にすべての値が入っている場合に、目標を満たすと判断する。
【００４９】
ステップ７０８では、手続きの繰り返し回数ｔがあらかじめ定めた最大繰り返し回数を超えていないかを確認する。繰り返し回数ｔが最大繰り返し回数を超えていない場合には、ステップ７０２に戻る。繰り返し回数ｔが最大繰り返し回数を超えている場合には、処理を終了する。
【００５０】
以上説明したように、レベル毎に目標値を設定し、候補ルール集合のルールからルール組合せを作成し、レベルの優先度を考慮しながら評価データを判定し、作成したルール組合せが目標を満たすかを調べるステップを繰り返し行うことにより、レベル毎の目標を満たすルール組合せを見つけることができる。
【００５１】
なお、本実施例では、目標が満たされているかどうかの判断方法として、目標値のプラス・マイナス１％の範囲としたが、各レベルでの目標値毎に、１０％以上や５％以下などと、片側だけを設定した範囲としてもよい。また、各レベルのルール集合には、候補ルール集合１０１から乱数によりルールを分類する方法を示したが、いくつかのルールは、あらかじめ特定のレベルのルール集合に含まれている構成をとってもよい。また、複数のレベルのルール集合への分類を並行で行う方法を示したが、レベル毎に目標値を満たすようにルール選択を行っても良い。この場合には、図７のステップ７０２からステップ７０８をレベル毎に繰り返すことになる。また、候補ルール集合記憶部４０５から各レベルのルール集合に分類するルール数をあらかじめ指定してもよい。また、各レベルのルール集合に分類するルール数の上限値を設けてもよい。また、１つの候補ルール集合から複数のレベルのルール集合に分類する構成を示したが、レベル毎にそれぞれ候補ルール集合を備え、対応するレベルのルール集合は、対応するレベルの候補ルール集合からルール選択するような構成をとってもよい。この場合、分類されるレベルを事前に指定しない候補ルール集合をさらに備えてもよい。また、候補ルール集合を、必ずいずれかのレベルに分類するルールを含む候補ルール集合と、分類しない場合も有り得るルールを含む候補ルール集合など、レベルのルール集合として選択される度合いが異なる複数の候補ルール集合を備えてもよい。また、候補ルール集合として、Ｄ判定レベルか、Ｃ判定レベルのいずれかに分類するルールを含む候補ルール集合など、分類するレベルを限定した候補ルール集合を備えてもよい。また、本実施例では、図２の顧客状態２０７から算出する貸倒率を目標値とした例について述べたが、顧客の何かしらの状態を示すものであれば、これに限定するものではない。例えば、顧客の自動車ローン申込の有無や、クレジットカードの家族会員の有無などであってもよい。
【実施例２】
【００５２】
以下、本発明の実施例２について説明する。
【００５３】
上記実施例１では、レベル毎に設定した目標値を満たすルール組合せを見つける方法を示したが、実施例２として、レベル毎に設定した目標値にできるだけ近いルール組合せを最適化の結果として出力する方法を説明する。
【００５４】
本発明の実施例２におけるルール組合せ最適化装置では、図４に示した構成に、最適解選択ルール記憶部と最適解判定結果データ記憶部をさらに備える。最適解選択ルール記憶部及び最適解判定結果データ記憶部は、ルール組合せ最適化処理手続きの繰り返しの中で最も目標値に近いルール組合せ及び判定結果データを記憶する。最適解選択ルール記憶部及び最適解判定結果データ記憶部は、それぞれ選択ルール記憶部４０３及び判定結果データ記憶部４０７と同様の形式をとる。
【００５５】
ルール組合せを比較評価するために、レベル毎に設定した複数の目標値を総合的に評価できる評価尺度を算出する。評価尺度を、例えば、数１定義する。
【００５６】
【数１】
2005258497.tif 000003
【００５７】
ただし、実値は判定結果データから算出される対応する目標値に関する値である。また、Lはレベル番号、iは目標の番号である。数１で定義される評価尺度が最も小さくなるルール組合せが、求めるべきレベル毎に設定した目標値にできるだけ近いルール組合せとなる。
【００５８】
図８は、本発明の実施例２におけるルール組合せを決定するための処理手順を示すフローチャートである。
【００５９】
図示するようにこの処理では、まず、手続きの繰り返し処理の中での評価尺度の最小値を記憶する評価尺度最小値に十分に大きな値を設定する（ステップ８０１）。十分に大きな値とは、評価尺度が取りうる値以上の値であり、例えば、目標値がパーセンテージである本実施例では１０００にする。
【００６０】
次に、図７のステップ７０１からステップ７０６までの処理を行う（ステップ８０２）。
【００６１】
次に、組合せ最適化終了判定処理部１１０は、まず、判定結果データ１０９から評価尺度を算出する（ステップ８０３）。次に、算出した評価尺度を評価尺度最小値と比較する（ステップ８０４）。評価尺度が評価尺度最小値より小さければ、評価尺度最小値に現在の評価尺度の値を設定し、選択したルール組合せの情報を最適解選択ルール記憶部に設定し、判定結果データを最適解判定結果データ記憶部に設定する（ステップ８０５）。評価尺度が評価尺度最小値より大きいか、等しい場合には、ステップ８０６に進む。
【００６２】
次に、ステップ８０６では、手続きの繰り返し回数ｔがあらかじめ定めた最大繰り返し回数を超えていないかを確認する。繰り返し回数ｔが最大繰り返し回数を超えていない場合には、ステップ７０２に戻る。繰り返し回数ｔが最大繰り返し回数を超えている場合には、結果ファイルを出力し、処理を終了する（ステップ８０７）。
【００６３】
以上説明したように、この処理での手続きはあらかじめ設定した最大繰り返し回数まで行われ、手続きの終了時に最適解選択ルール記憶部に保持されているルール組合せをレベル毎に設定した目標値に最も近いルール組合せとして出力することができる。
【００６４】
なお、本実施例では、目標値と実値の差の絶対値の和を評価尺度としたが、レベル毎に重みをつけて、レベル毎の目標評価に差をつけてもよい。例えば、D判定レベルの目標を重要視する場合には、D判定レベルの目標値と実値の差の絶対値に１以上の係数を掛けることにより、D判定レベルの目標を重視した評価尺度になる。
【００６５】
また、最大繰り返し回数まで手続きを繰り返し、最適化結果を出力する方法を示したが、あらかじめ目標とする評価尺度を設定し、目標とする評価尺度を超えた時に手続きを終了するようにしてもよい。
【００６６】
また、選択するルール数をできるだけ少なくするために、評価尺度に選択しているルールの数を加算してもよい。
【実施例３】
【００６７】
以下、本発明の実施例３について説明する。
【００６８】
上記実施例１及び実施例２では、ルール組合せを見つける方法を示したが、実施例３として、優先度のあるレベル毎のルール組合せを評価データに基づき評価し、評価結果をレポートとして出力する方法を説明する。
【００６９】
本発明の実施例３におけるルール組合せ最適化装置では、図４に示した構成に、ルール評価処理部をさらに備える。ルール評価処理部は、候補ルール集合記憶部４０５、評価データ記憶部４０６と選択ルール記憶部４０３もしくは実施例２で述べた最適解選択ルール記憶部に保持されているルール組合せに関する情報、及び、判定結果データ１０９を用いて、選択されたルールの評価を行う。ここでは、最適解選択ルール記憶部からルール組合せ情報を取得する例を示す。
【００７０】
本実施例では、ルールの評価として２通りの評価方法、すなわち、個別評価とレベルを考慮したレベル別評価を考える。個別評価は、レベルを考慮しない評価方法である。それぞれの評価方法において、ルール毎に条件が一致した件数である条件一致件数と、条件が一致し、貸倒であった件数である貸倒件数を評価値として用いる。
【００７１】
図９は、評価データに基づき、レベルを考慮しながら選択されたルールを評価するための処理手順を示すフローチャートである。
【００７２】
図示するようにこの処理では、まず、個別評価とレベル別評価を行うための条件一致件数と貸倒件数を初期化する（ステップ９０１）。
【００７３】
次に、評価データ記憶部４０６から評価データ１０７の１レコードのデータを読み込む（ステップ９０２）。判定結果データ記憶部４０７の判定結果データ１０９から読み込んだデータに対応する判定結果を取得する（ステップ９０３）。
【００７４】
次に、最適解選択ルール記憶部から１ルールを読み込み、対応するルール情報を候補ルール集合記憶部４０５から取得する（ステップ９０４）。読み込んだ評価データがルール条件部に一致するかを確認する（ステップ９０５）。一致しない場合には、ステップ９１３に進む。一致した場合には、個別評価の条件一致件数に１を加える（ステップ９０６）。取得した判定結果と読み込んだルールのレベルが同じであるかを確認する（ステップ９０７）。同じである場合には、レベル別評価の条件一致件数に１を加える（ステップ９０８）。ここで、判定結果とレベルが同じであることは、該当するルールが評価データの判定に用いられたことを示す。
【００７５】
次に、読み込んだデータの顧客状態から貸倒であるかを確認する（ステップ９０９）。貸倒であった場合には、個別評価の貸倒件数に１を加える（ステップ９１０）。取得した判定結果と読み込んだルールのレベルが同じであるかを確認する（ステップ９１１）。同じである場合には、レベル別評価の貸倒件数に１を加える（ステップ９１２）。
【００７６】
次に、さらに読み込めるルールがあるかを確認する（ステップ９１３）。読み込めるルールがある場合には、ステップ９０４に戻る。
【００７７】
評価データ記憶部４０６のすべてのレコードを読み込んでいない場合には、ステップ９０２に戻る（ステップ９１４）。すべてのレコードの処理が終了した場合には、ルール評価処理部は、個別評価とレベル別評価それぞれの結果をレポートとして出力する（ステップ９１５）。
【００７８】
図１０に、本発明の実施例３におけるルール評価レポートの形態の一例を示す。
【００７９】
図示するように、ルール評価レポート１０００は、評価データの件数１００１、評価データに含まれる貸倒件数１００２を備え、さらに、ルール評価結果をテーブル形式で管理し、ルール毎に１レコードとして評価結果を保持する。各レコードには、レベル番号１００３、ルール１００４、個別評価結果１００５、レベル別評価結果１００６を備える。個別評価結果１００５及びレベル別評価結果１００６は、それぞれ、条件一致件数１００７と１０１０、貸倒件数１００８と１０１１及び貸倒率１００９と１０１２を備える。貸倒率は、貸倒件数を条件一致件数で割り１００倍した値である。
【００８０】
以上説明したように、ルールの評価を行う場合に、ルールの属するレベルと判定結果を比較し、判定結果と同一のレベルに属するルールだけを評価対象とすることにより、レベルを考慮したルール評価を行うことができる。
【００８１】
なお、本実施例では、ルール評価対象として条件一致件数と貸倒件数について述べたが、ルール評価対象をこれらに限定するものではない。評価データに保持されるあらゆる項目を評価対象にすることができる。
【実施例４】
【００８２】
以下、本発明の実施例４について説明する。
【００８３】
上実施例１及び実施例２では、ルール組合せを見つける方法を示したが、実施例４として、最適解として見つけたルール組合せに関する情報を、ルールに基づく意思決定支援装置などが読み込める形式に変換する方法を説明する。
【００８４】
意思決定支援装置が読み込み可能なルール定義ファイルのファイル形式が、カンマ区切り形式のテキストファイルであり、１レコードに１つのルール情報を保持するものとする。各レコードには、順に、レベル番号、条件節数、条件部種別ｉ、条件部ｉ、値ｉ、下限値ｉ、上限値ｉを備える。ここで、ｉは条件節の番号であり、条件部種別ｉ、条件部ｉ、値ｉ、下限値ｉ、上限値ｉは条件節数分を備える。条件部種別は、条件部が数値データであるか記号値データであるかを区別するもので、数値データの場合は０を、記号値データの場合は１を設定する。記号値データである場合には、下限値と上限値の欄には欠損値を設定する。
【００８５】
図１１は、候補ルール集合と最適解選択ルール記憶部から、上記のような意思決定支援装置が読み込み可能なルール定義ファイルを作成するための処理手順を示すフローチャートである。
【００８６】
図示するようにこの処理では、まず、最適解選択ルール記憶部からレベル番号とルール番号を読み込む（ステップ１１０１）。読み込んだルールのルール番号に対応する情報を、候補ルール集合から取得する（ステップ１１０２）。最適解選択ルール記憶部から読み込んだレベル番号と候補ルール集合から取得した条件節数を出力する（ステップ１１０３）。出力する時は、カンマ区切り形式で出力するものとする。
【００８７】
次に、最初の条件部に着目し、その下限値が欠損値であるかを確認する（ステップ１１０４）。欠損値であった場合には、着目する条件部の種別が記号値データであるから、１を出力し、続いて、候補ルール集合から取得した条件部と値を出力する。さらに、欠損値を２つ出力する（ステップ１１０５）。一方、下限値が欠損値でなかった場合には、着目する条件部の種別が数値データであるから、０を出力し、続いて、候補ルール集合から取得した条件部、値、下限値と上限値を出力する（ステップ１１０６）。
【００８８】
次に、すべての条件部の処理が終わっているかを確認する。すべての条件部の処理が終わっていない場合には、ステップ１１０４に戻り、次の条件部の処理を行う（ステップ１１０７）。一方、すべての条件部の処理が終わった場合には、改行コードを出力する（ステップ１１０８）。
【００８９】
次に、すべての選択ルールの処理が終わっているかを確認する（ステップ１１０９）。すべての選択ルールの処理が終わっていない場合には、ステップ１１０１に戻る。一方、すべての選択ルールの処理が終わった場合には、処理を終了する。
【００９０】
以上説明したように、最適解選択ルール記憶部と候補ルール集合の情報から、意思決定支援装置が読み込み可能なファイル形式に変換したルール定義ファイルを作成することができる。
【００９１】
なお、本実施例では、ただ１つのファイルへの変換方法について述べたが、同様にして、複数のファイルへの変換を行ってもよい。
【実施例５】
【００９２】
以下、本発明の実施例５について説明する。
【００９３】
上記実施例１乃至実施例４では、同一の計算機内にある候補ルール集合から最適なルール組合せを見つける方法を示したが、実施例５として、候補ルール集合や目標設定値などをネットワークを介して接続される他の計算機から与え、ルール組合せを見つける方法を説明する。
【００９４】
図１２に、本実施例に係るシステム構成の一例を示す。
【００９５】
図示するように、ルール組合せ最適化装置１２０１と計算機１２０２が、ネットワーク１２００を介して接続されている。
【００９６】
ルール組合せ最適化装置１２０１は、図４に示したルール組合せ最適化装置４０１の構成に加えて、設定情報受信部１２０３及び最適化結果送信部１２０４をさらに備えている。設定情報受信部１２０３は、候補ルール集合記憶部４０５、評価データ記憶部４０６及びレベル目標値記憶部４０２に設定する設定情報をネットワーク１２００から受信する。最適化結果送信部１２０４は、最適化結果データ記憶部４０４を、ネットワーク１２００を介して接続される他の計算機に送信する。
【００９７】
計算機１２０２は、ルールを用いた意思決定支援装置や最適なルール組合せを取得するための装置であって、少なくとも、設定情報記憶部１２０５、設定情報送信部１２０６及び最適化結果受信部１２０７を備えている。設定情報記憶部１２０５は、候補ルール集合、評価データやレベル毎の目標値などのルール組合せ最適化のために必要な設定情報を記憶している。設定情報送信部１２０６は、設定情報記憶部１２０５に記憶されている設定情報を、ネットワーク１２００を介してルール組合せ最適化装置１２０１に送信する。最適化結果受信部１２０７は、ルール組合せ最適化装置１２０１からネットワーク１２００を介して最適化結果データを受信する。
【００９８】
図１３は、ルール組合せ最適化装置１２０１がネットワーク１２００を介して接続される計算機１２０２から受信した設定情報に基づいて、ルール組合せ最適化を行い、最適化結果を計算機１２０２に返すための処理手順を示したフローチャートである。
【００９９】
図示するようにこの処理では、まず、計算機１２０２は、設定情報記憶部１２０５に記憶されている設定情報を設定情報送信部１２０６により送信する（ステップ１３０１）。
【０１００】
次に、ルール組合せ最適化装置１２０１が備える設定情報受信部１２０３は、計算機１２０２から送信された設定情報１２０５を受信する。受信した設定情報は、設定情報受信部１２０３により、候補ルール集合記憶部４０５、評価データ記憶部４０６やレベル目標値記憶部４０２に設定される（ステップ１３０２）。
【０１０１】
次に、ルール組合せ最適化装置１２０１では、設定した設定情報に基づいて、ルール組合せ最適化処理を行う（ステップ１３０３）。ルール組合せ最適化処理に関しては、上述した第１乃至実施例４で説明した処理が行われる。
【０１０２】
次に、ルール組合せ最適化装置１２０１では、最適化結果データ記憶部４０４を最適化結果送信部１２０４によりネットワーク１２００を介して計算機１２０２に送信する（ステップ１３０４）。
【０１０３】
次に、送信された最適化結果データは、計算機１２０２が備える最適化結果受信部１２０７により受信される（ステップ１３０５）。
【０１０４】
以上説明したように、ルール組合せ最適化装置１２０１は、ネットワークを介して接続される他の計算機から与えられた設定情報に基づくルール組合せ最適化処理を行うことができる。
【０１０５】
なお、本実施例では、単一の計算機から設定情報を受信する方法を示したが、ネットワークを介して接続される複数の計算機からの設定情報を用いてルール組合せ最適化を行ってもよい。この場合、例えば、複数の計算機から与えられた候補ルール集合を一つにまとめ、それぞれの計算機から受信した目標値に対する最適化結果を計算機毎に作成し、対応する最適化結果を該当する計算機に送信するようにしてもよい。また、ルール組合せ最適化装置１２０１は、複数の計算機からレベル目標値と評価データだけを受信し、あらかじめ備えている候補ルール集合からルール組合せの最適化結果を作成し、それぞれの計算機に送信してもよい。同様にして、レベル目標値や評価データのいずれかだけを受信し、最適化結果を作成し、それぞれの計算機に送信してもよい。また、ルール組合せ最適化装置１２０１に、あらかじめ備えられた候補ルール集合と、ネットワークを介して接続される計算機から受信した候補ルール集合を結合して用いてもよい。また、実施例３で説明したルール評価レポートや、実施例４で説明したルール定義ファイルなどの情報を最適化結果データとともに、計算機１２０２に送信してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、金融機関などで与信判定を行うために必要な審査ルールを作成するのに利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】本発明の実施例１に係るルール組合せ最適化の概念を示す模式図である。
【図２】本発明の実施例１に係る評価データ１０７の構成の一例を示す模式図である。
【図３】本発明の実施例１に係るルールによる判定方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例１に係るルール組合せ最適化装置４０１の構成の一例を示す模式図である。
【図５】本発明の実施例１に係る候補ルール集合１０１が備えるルール情報の構成の一例を示す模式図である。
【図６】本発明の実施例１に係るレベル毎の目標値の構成の一例を示す模式図である。
【図７】本発明の実施例１に係るルール組合せ最適化方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施例２に係るルール組合せ最適化方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施例３に係るルール組合せの評価方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例３に係るルール評価レポート１０００の一例を示す模式図である。
【図１１】本発明の実施例４に係るルール定義ファイルの作成方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施例５に係るルール組合せ最適化装置４０１の構成の一例を示す模式図である。
【図１３】本発明の実施例５に係る外部の計算機１２０２から受信した設定情報を受信し最適化結果を計算機１２０２へ返すための処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０８】
１０１  候補ルール集合
１０２  ルール
１０３  ルール選択処理部
１０４  Ｄ判定ルール集合
１０５  Ｃ判定ルール集合
１０６  Ｂ判定ルール集合
１０７  評価データ
１０８  判定処理部
１０９  判定結果データ
１１０  組合せ最適化終了判定処理部
４０１  ルール組合せ最適化装置
４０２  レベル目標値記憶部
４０３  選択ルール記憶部
４０４  最適化結果データ記憶部
４０５  候補ルール集合記憶部
４０６  評価データ記憶部
４０７  判定結果データ記憶部
【図１】
2005258497.tif 000004
【図２】
2005258497.tif 000005
【図３】
2005258497.tif 000006
【図４】
2005258497.tif 000007
【図５】
2005258497.tif 000008
【図６】
2005258497.tif 000009
【図７】
2005258497.tif 000010
【図８】
2005258497.tif 000011
【図９】
2005258497.tif 000012
【図１０】
2005258497.tif 000013
【図１１】
2005258497.tif 000014
【図１２】
2005258497.tif 000015
【図１３】
2005258497.tif 000016