(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
手続間の依存関係をもとに連鎖する一連の手続群の中から任意の手続を選択する選択手段、
前記手続間の依存関係をあらわす構造テーブルから前記選択手段によって選択された任意の手続に従属して事前におこなわれる手続（以下、「事前手続」という）を特定することで、前記手続と当該手続に対する不正が成功した事例件数とを関連付けて保持する事例テーブルを参照して、当該事例テーブルに保持されている全事例件数と前記事前手続に対する不正が成功した事例件数とから得られる前記事前手続に対する不正が発生した不正発生率を取得する取得手段、
前記手続の担当者が当該手続に対する不正の各手口を看過してしまう度合いと、前記手続に対する不正の各手口が発生した発生件数から得られる前記手続に対する不正の各手口が発生した不正発生率とに基づいて、前記手続に対する不正が看過される不正看過率を算出する第１の算出手段、
前記第１の算出手段によって算出された前記手続に対する不正が看過される不正看過率に基づいて、前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定する決定手段、
前記取得手段によって取得された不正発生率と、前記決定手段によって決定された第１の不正看過率とに基づいて、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出する第２の算出手段、
前記第２の算出手段によって算出された第２の不正看過率を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とするリスク評価プログラム。
【請求項２】
前記第２の算出手段は、
前記事前手続に対する不正が発生する不正発生率と当該事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率とを第１のパラメータとして、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を表現する関数モデルを用いて、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出することを特徴とする請求項１に記載のリスク評価プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータを、
前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率の中から任意の不正看過率を検出する検出手段、
前記第２の算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記検出手段によって検出された任意の不正看過率をあらわす座標軸と、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率をあらわす座標軸と、からなる座標上に、前記任意の不正看過率の値と前記第２の不正看過率の値とを対応付けることにより、当該第２の不正看過率の変動をあらわすグラフを作成する作成手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記作成手段によって作成された作成結果を出力することを特徴とする請求項２に記載のリスク評価プログラム。
【請求項４】
前記第２の算出手段は、
前記関数モデルを前記各事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を第２のパラメータとして偏微分することにより、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率の変動率を前記第２のパラメータごとに算出することを特徴とする請求項２または３に記載のリスク評価プログラム。
【請求項５】
手続間の依存関係をもとに連鎖する一連の手続群の中から任意の手続を選択する選択手段と、
前記手続間の依存関係をあらわす構造テーブルから前記選択手段によって選択された任意の手続に従属して事前におこなわれる手続（以下、「事前手続」という）を特定することで、前記手続と当該手続に対する不正が成功した事例件数とを関連付けて保持する事例テーブルを参照して、当該事例テーブルに保持されている全事例件数と前記事前手続に対する不正が成功した事例件数とから得られる前記事前手続に対する不正が発生した不正発生率を取得する取得手段と、
前記手続の担当者が当該手続に対する不正の各手口を看過してしまう度合いと、前記手続に対する不正の各手口が発生した発生件数から得られる前記手続に対する不正の各手口が発生した不正発生率とに基づいて、前記手続に対する不正が看過される不正看過率を算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段によって算出された前記手続に対する不正が看過される不正看過率に基づいて、前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定する決定手段と、
前記取得手段によって取得された不正発生率と、前記決定手段によって決定された第１の不正看過率とに基づいて、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出する第２の算出手段と、
前記第２の算出手段によって算出された第２の不正看過率を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするリスク評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、行政機関などに対しておこなわれる審査手続の不正リスクを評価するリスク評価プログラム、リスク評価装置およびリスク評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
審査手続の不正リスクを評価する目的の一つは、不正の防止である。審査手続とは、申請人と被申請人とが文書類のやりとりをおこない、申請人側が示す事実関係の正当性を被申請人側が判断し、正当性が認められた申請人に対して何らかの証明書や便益を与える手続である。審査手続の一例としては、官公庁がおこなう許認可や確認の手続などが挙げられる。
【０００３】
官公庁が担当する各種の審査手続においては、申請人による不正がしばしば報告されている。不正の主な手段は、文書の偽造・改ざんや虚偽の事実の提示である。このうち、前者については、従来から防止するための各種技術が提案されている（たとえば、下記特許文献１〜３参照。）。一方、後者については、審査官の独自の経験をもとに審査がおこなわれている。
【０００４】
【特許文献１】特表２００４−５３７７８１号公報
【特許文献２】特開２００４−３３４５２６号公報
【特許文献３】特開２００５−２２３４１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術では、申請人による虚偽の事実の提示については、審査官による審査に頼るほか有効な手段がないのが現状である。このため、審査官が怠慢であったり、審査に技術的な困難性をともなう場合には、不正を見逃してしまう可能性が高いという問題があった。
【０００６】
また、官公庁がおこなう許認可や確認の手続は、複数の手続が連鎖状につながっていることも少なくないため、すべての手続について厳格な審査をおこなうことは、多くの審査官を必要とするとともに、審査作業にかかる作業負担の増大化を招くという問題がある。
【０００７】
このようなことから、従来より、連鎖状につながっている複数の手続の中の、どの手続に対する不正のリスクを改善すれば、全体のリスク耐性が高まるのかを客観的に判断することができる技術が望まれている。
【０００８】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、複雑に連鎖する審査手続群に対する不正のリスク評価を定量的におこなうことにより、審査精度を向上させるとともに審査作業の効率化および作業負担の軽減化を図ることができるリスク評価プログラム、リスク評価装置およびリスク評価方法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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、このリスク評価プログラム、リスク評価装置およびリスク評価方法は、手続間の依存関係をもとに連鎖する一連の手続群の中から任意の手続を選択し、前記手続間の依存関係をあらわす構造テーブルから選択された任意の手続に従属して事前におこなわれる手続（以下、「事前手続」という）を特定することで、前記手続と当該手続に対する不正が成功した事例件数とを関連付けて保持する事例テーブルを参照して、当該事例テーブルに保持されている全事例件数と前記事前手続に対する不正が成功した事例件数とから得られる前記事前手続に対する不正が発生した不正発生率を取得し、前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定し、取得された不正発生率と、決定された第１の不正看過率とに基づいて、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出し、算出された第２の不正看過率を出力することを要件とする。
【００１０】
このリスク評価プログラム、リスク評価装置およびリスク評価方法によれば、一連の手続群の中の任意の手続に対する不正が看過されるリスク指標を、任意の手続に従属して事前におこなわれる事前手続に対する不正が発生した不正発生率と、事前手続に対する不正が看過される不正看過率とを用いて算出することができる。
【発明の効果】
【００１１】
このリスク評価プログラム、リスク評価装置およびリスク評価方法によれば、複雑に連鎖する審査手続群に対する不正のリスク評価を定量的におこなうことにより、審査精度を向上させるとともに審査作業の効率化および作業負担の軽減化を図ることが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】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、このリスク評価プログラム、リスク評価装置およびリスク評価方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、本明細書において、リスク評価プログラムとは、リスク評価装置にインストールされたプログラムである。
【００１３】
（本実施の形態の概要）
まず、本実施の形態の概要について説明する。本実施の形態では、行政機関などがおこなう審査手続の偽造や虚偽申請による不正のリスクを定量的に評価する手法を提案する。
【００１４】
一般に、審査手続は、一回のみの手続で終わるとは限らない。つまり、申請人による複数回の申請手続を経て、最終的な審査結果が得られることも少なくない。たとえば、建造物の建築に関する審査手続では、まず、設計が終了した段階で建築確認の申請が必要となる。そして、建築確認に合格した場合に検査済証が交付され、工事に着手することが可能となる。
【００１５】
さらに、工事着手後には、中間検査や完了検査を申請することが義務付けられており、この申請時には上述した検査済証が必要となる。このように、一般的な審査手続（特に、官公庁などがおこなう手続）は、複数の手続が連鎖状につながっていることが多い。また、一つの審査手続を申請するために必要となる証明書は、一種類とは限らず、複数の証明書（あるいは、複数の証明書のうちいずれか）が必要となることも少なくない。
【００１６】
このような場合、連鎖状につながっている複数の申請手続のうち、どの申請手続に対する不正のリスクを改善すれば、全体のリスク耐性が高まるのかを客観的に判断することは非常に難しい。また、すべての申請手続に対するリスクを改善することが望ましいが、多くの審査人員を確保する必要があるとともに、審査作業にかかる作業負担が増大することから現実的には難しい。
【００１７】
そこで、本実施の形態では、一連の審査手続の中の、どの手続（申請手続）について厳密な審査をおこなえば、全体のリスク耐性を効果的に高めることができるのかを定量的に評価する。以下において、複雑に連鎖する審査手続群をモデル化して全体のリスク耐性を定量的に求める。ここで、一連の審査手続をモデル化してあらわすダイヤグラムについて説明する。
【００１８】
図１は、ダイヤグラムの具体例を示す説明図である。図１において、ダイヤグラム１００は、申請手続（図１中、申請１〜５）間の依存関係をもとに、申請１〜５と論理ゲート（ＯＲゲート１，２、ＡＮＤゲート）とがノード化されたグラフである。具体的には、各ノードＮ１〜Ｎ８間が、証明書と、その証明書の提出を求める申請手続との依存関係をもとに接続されている。
【００１９】
図１中、ｔ軸は時間の経過をあらわしている。つまり、この一連の審査手続は、申請４または申請５を最下位として、最上位の証明書Ｐを得るための手続である。また、各論理ゲートは、上流側にある申請手続が、下流側にある申請手続で発行される証明書のすべて（ＡＮＤ）、または、いずれか（ＯＲ）の提出を必要とすることをあらわしている。
【００２０】
また、記号：Φが付された文書は、証明を必要としない申請書をあらわしている。つまり、申請４，５は、証明書の提出を求めない手続であり、単に申請書を提出すれば申請が認められる手続である。なお、図１では、申請１により発行される証明書Ｐのみを表記しているが、各申請２〜５ではそれぞれ証明書が発行され、より上位の申請手続で利用されることとなる。
【００２１】
以下において、申請人が、申請：Ｓi[ｉ｜ｉ∈Ｉ]によって発行される証明書：ｄiを何らかの虚偽申請によって取得しようとし、それが成功してしまう確率：Ｒ（Ｕi）を求める。ただし、Ｉは一連の審査手続に含まれる申請手続の総数、ｉは１〜Ｉのうち任意の整数である。図１に示した例では「Ｉ＝５」となる。
【００２２】
証明書：ｄiの発行手続において、提示物として認められる証明書のグループをＤj、グループＤjに所属する証明書をｄjkと表記する。申請人には、証明書のグループ:Ｄjと申請書:Ａiとを提出することが求められる。証明書をグループＤjとして扱うのは、提示を要求される証明書群には、複数種の組み合わせのグループＤjが認められている場合があることに対処するためである。
【００２３】
複数種の証明書が必要とされる審査手続では、それらのうち一つでも不正なものがあり、それが看過されてしまうと審査手続としては、不正が成功してしまうものとして扱う（申請書は不正な証明書に合わせて書き換えられている）。また、同じ証明書が同時に偽造と虚偽申請による取得の対象になることはないこととする。なぜなら、不正をおこなう場合、偽造または虚偽申請のいずれかをおこなうことで十分だからである。
【００２４】
この場合、証明書：ｄiが、何らかの虚偽申請によって不正に取得される確率：Ｒ（Ｕi）は、下記式（１）〜（４）を用いて表現することができる。ただし、Ｒ（Φi）は、申請Ｓiにおいて、提出される証明書と無関係な不正（証明書不要のケースも含む）が発生する確率である。Ｒ（Ｅ｜Φi）は、申請Ｓiにおいて、提出される証明書と無関係な不正（証明書不要のケースも含む）が起こったときにそれを看過する条件付確率である。
【００２５】
Ｃjは、提示する証明書にグループＤjが選択される確率である。Ｒ（Ａijk，Ｖjk）は、証明書ｄjkが真性なものであり、かつ証明書ｄjkの証明事項に対応する申請Ｓiの申請書Ａiの記載事項が虚偽である確率である。Ｒ（Ｖjk'）は、証明書ｄjkが偽造されているか、虚偽申請によって取得されたものである確率（Ｖjkの余事象の確率）である。Ｒ（Ｅ｜Ｘ）は、不正である事象：Ｘが起こったときに、それを看過する条件付確率である。
【００２６】
Ｒ（Ｅ｜Ａijk，Ｖjk）は、証明書ｄjkが真性で、その証明事項に対応する申請Ｓiの申請書Ａiの記載事項が虚偽であるときに、それを看過する条件付確率である。Ｎ（ｊ，ｋ）は、証明書ｄjkを発行する申請Ｓiの添字である。Ｒ（Ｕjk）は、証明書ｄjkが不正に取得される確率である。Ｒ（Ｈjk）は、証明書ｄjkが偽造されたものである確率である。
【００２７】
【数１】
0005120016.tif 000002
【００２８】
【数２】
0005120016.tif 000003
【００２９】
【数３】
0005120016.tif 000004
【００３０】
【数４】
0005120016.tif 000005
【００３１】
【数５】
0005120016.tif 000006
【００３２】
また、すでに虚偽申請によって取得されている証明書を、つぎの申請の段階で被申請側が発見することは不可能である。このため、証明書ｄjkが不正に取得されたときに、その不正を看過する条件付確率をＲ（Ｅ｜Ｕjk）『Ｒ（Ｅ｜Ｕjk）＝１』とすると、上記式（２）は下記式（５）と仮定することができる。
【００３３】
【数６】
0005120016.tif 000007
【００３４】
さらに、上記式（５）を用いて、上記式（１）を書き換えると下記式（６）となる。
【００３５】
【数７】
0005120016.tif 000008
【００３６】
上記式（６）を実際に計算するためには、各手続のＲ（Ｕi）をその依存関係に沿って再起的に解いていくことになる。再起の終点は、証明書の偽造確率Ｒ（Ｈjk）か、証明書を必要としない手続の虚偽申請成功率：Ｒ（Ｕi）＝Φiとなる。たとえば、建築確認申請において強度計算の偽装に成功するケースは後者に相当する。なぜなら、証明書は不要であり、提出されたデータの整合性をチェックする形式の審査であるからである。
【００３７】
このように、実際の審査手続が複雑に連鎖している場合であっても、上述のような確率：Ｒ（Ｕ1）を計算すれば、証明書ｄ1の発行の関係する審査手続群の総合的リスク指標を計算する式を求めることが可能である。また、上記式（６）の各パラメータの値を、統計的手法などを用いて与えることができれば、Ｒ（Ｕi）の確率値をこの申請群のリスク指標として定量化することができる。
【００３８】
（ダイヤグラムのデータ構造）
つぎに、図１に示したダイヤグラムのデータ構造について説明する。図２は、ダイヤグラムのデータ構造の一例を示す説明図である。図２において、構造テーブル２００には、ダイヤグラム１００内のノードＮ１〜Ｎ８ごとに、ノードＩＤ、ノードの属性、親ノードＩＤ、親ノードの属性が記憶されている。
【００３９】
ノードＩＤは、ノードＮ１〜Ｎ８を識別する識別子である。属性とは、各ノードＮ１〜Ｎ８があらわす申請手続（申請１〜５）または論理ゲート（ＯＲゲート１，２、ＡＮＤゲート）である。親ノードＩＤは、親ノードを識別する識別子である。親ノードとは、各ノードＮ１〜Ｎ８と直接接続された上位側のノードである。
【００４０】
ここで申請５をあらわすノードＮ５を例に挙げると、申請３をあらわすノードＮ３およびＯＲゲート２をあらわすノードＮ７が親ノードとなる。なお、申請１をあらわすノードＮ１よりも上流側のノードは存在しないため、ノードＮ１の親ノードＩＤおよび属性は「−」となっている。
【００４１】
（リスク評価装置のハードウェア構成）
つぎに、本実施の形態にかかるリスク評価装置のハードウェア構成について説明する。図３は、リスク評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００４２】
図３において、リスク評価装置３００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、ディスプレイ３０８と、Ｉ／Ｆ（インターフェース）３０９と、キーボード３１０と、マウス３１１と、スキャナ３１２と、プリンタ３１３と、を備えている。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続されている。
【００４３】
ここで、ＣＰＵ３０１は、リスク評価装置３００の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。また、磁気ディスク３０５として、ハードディスク、フレキシブルディスクなどを採用することができる。
【００４４】
光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク３０７に記憶されたデータをコンピュータ装置に読み取らせたりする。
【００４５】
また、光ディスク３０７として、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ  Ｏｐｔｉｃａｌ）、メモリーカードなどを採用することができる。ディスプレイ３０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ３０８は、たとえば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＴＦＴ（Ｔｈｉｎ  Ｆｉｌｍ  Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００４６】
Ｉ／Ｆ３０９は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク３１４に接続され、このネットワーク３１４を介して他のコンピュータ装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０９は、ネットワーク３１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０９には、たとえば、モデムやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）アダプタなどを採用することができる。
【００４７】
キーボード３１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス３１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００４８】
スキャナ３１２は、画像を光学的に読み取りコンピュータ装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ３１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ３１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ３１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００４９】
（リスク評価装置の機能的構成）
つぎに、リスク評価装置３００の機能的構成について説明する。図４は、リスク評価装置の機能的構成を示すブロック図である。図４において、リスク評価装置３００は、選択部４０１と、取得部４０２と、決定部４０３と、算出部４０４と、出力部４０５と、検出部４０６と、作成部４０７と、判断部４０８と、を備えている。
【００５０】
これら各機能４０１〜４０８は、リスク評価装置３００のＲＯＭ３０２，ＲＡＭ３０３などの記憶部に記憶された当該機能４０１〜４０８に関するプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、入出力Ｉ／Ｆにより、当該機能を実現することができる。また、各機能４０１〜４０８からの出力データは上記記憶部に保持される。また、図４中矢印で示した接続先の機能は、接続元の機能からの出力データを記憶部から読み込んで、当該機能に関するプログラムをＣＰＵ３０１に実行させるものとする。
【００５１】
まず、選択部４０１は、手続間の依存関係をもとに連鎖する一連の手続群の中から任意の手続を選択する機能を有する。手続とは、申請人と被申請人とが文書類のやりとりをおこない、申請人側が示す事実関係の正当性を被申請人側が判断し、正当性が認められた申請人に対して何らかの証明書や便益を与える事務上の処置である。手続は、申請人側からみれば申請手続、被申請人側からみれば審査手続となる。
【００５２】
選択部４０１は、たとえば、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１をユーザが操作することで指定された任意の手続を選択することとしてもよく、また、一連の手続群の最上位の手続を自動選択することとしてもよい。具体的には、たとえば、構造テーブル２００（図２参照）を参照して、ダイヤグラム１００（図１参照）の中から最上位の申請１を自動選択する。
【００５３】
なお、構造テーブル２００は、リスク評価装置３００に直接入力することとしてもよく、また、ライブラリからの抽出により取得することとしてもよい。また、構造テーブル２００のような構造データは、評価対象となる一連の手続群ごとに用意され、リスク評価装置３００に入力またはライブラリに保持される。
【００５４】
取得部４０２は、選択部４０１によって選択された任意の手続に従属して事前におこなわれる手続（以下、「事前手続」という）に対する不正が発生した不正発生率を取得する機能を有する。具体的には、たとえば、過去に実際に起こった不正の成功事例件数から求めた不正発生率を取得することとしてもよい。
【００５５】
より詳細に説明すると、取得部４０２は、手続間の依存関係をあらわす構造テーブル（たとえば、構造テーブル２００）から選択部４０１によって選択された任意の手続に従属して事前におこなわれる事前手続を特定することで、手続と当該手続に対する不正が成功した事例件数とを関連付けて保持する事例テーブル（たとえば、図６に示す事例テーブル６００）を参照して、当該事例テーブルに保持されている全事例件数と事前手続に対する不正が成功した事例件数とから得られる事前手続に対する不正が発生した不正発生率を取得する。
【００５６】
不正の具体例としては、たとえば、手続に必要となる証明書は真正であるが、その証明書の証明事項に対応する申請書の記載事項が虚偽である不正や、手続に必要となる証明書が偽造または虚偽申請によって取得される不正や、手続に必要となる証明書とは無関係な不正がある。
【００５７】
任意の手続に従属する事前手続とは、申請人が任意の手続に辿り着くまでに必ずおこなう手続、あるいは、おこなう可能性のある手続である。ダイヤグラム１００内の申請２を例に挙げると、申請２に従属する事前手続とは、申請３（おこなわれる可能性がある）および申請５（必ずおこなわれる）である。この場合、申請４は、申請２よりも事前におこなわれる可能性はあるが、申請２に従属する事前手続には含まれない。
【００５８】
ここで、実際に起こった１００件の不正の成功事例について説明する。ここでは説明のため、不正の成功事例件数をダイヤグラム１００にマッピングして、全１００件の不正の成功事例件数について説明する。
【００５９】
図５は、不正の成功事例件数がマッピングされたダイヤグラムの具体例を示す説明図である。図５において、ダイヤグラム１００には、実際に起こった不正の成功事例件数がマッピングされている。ここではダイヤグラム１００内の申請ｉでは、申請書ｉといくつかの証明書ｊが提出され、その審査に合格することによって、証明書ｉが発行されるものとする。
【００６０】
また、Ａijは、証明書ｊは真正であるが、その証明事項に対応する申請書ｉの記載事項が虚偽である不正である。Ｕiは、証明書ｉが、何らかの虚偽申請によって取得される不正である。Ｈiは、証明書ｉが、偽造される不正である。Φiは、提出される証明書ｊとは無関係な不正である（証明書が不要な手続のケースも含む）。
【００６１】
申請１を例に挙げると、証明書２（ｊ＝２）は真正であるが、その証明事項に対応する申請書１の記載事項が虚偽である成功事例件数が「Ａ12：６件」である。また、申請２を例に挙げると、証明書２が何らかの虚偽申請によって取得された成功事例件数が「Ｕ2：４４件」であり、証明書２が偽造された成功事例件数が「Ｈ2：１０件」である。各不正の成功事例件数は、つぎのようなテーブル形式で保持される。
【００６２】
図６は、不正の成功事例件数のデータ構造を示す説明図である。図６において、事例テーブル６００には、ダイヤグラム１００内のノードＮ１〜Ｎ８ごとに、ノードＩＤ、ノードの属性、子ノードＩＤ、子ノードの属性、成功事例件数Ａ［ｊ］、成功事例件数Φ、成功事例件数Ｕおよび成功事例件数Ｈが記憶されている。
【００６３】
子ノードＩＤは、子ノードを識別する識別子である。子ノードとは、各ノードＮ１〜Ｎ８と直接接続された下位側のノードである。成功事例件数Ａ［ｊ］は、証明書ｊは真正であるが、その証明事項に対応する申請書の記載事項が虚偽であった成功事例件数である。成功事例件数Φは、提出された証明書とは無関係な成功事例件数である。成功事例件数Ｕは、証明書が何らかの虚偽申請によって取得された成功事例件数である。成功事例件数Ｈは、証明書が偽造された成功事例件数である。
【００６４】
上記取得部４０２は、たとえば、事例テーブル６００から求めた各手続に対する不正が発生した不正発生率を取得する。ここで、申請１において、証明書２（ｊ＝２）は真正であるが、その証明事項に対応する申請書１の記載事項が虚偽である不正発生率を例に挙げると、『（Ａ12）／（全成功事例件数）＝６／１００』となる。
【００６５】
なお、事例テーブル６００は、リスク評価装置３００に直接入力することとしてもよく、また、ライブラリからの抽出により取得することとしてもよい。また、事例テーブル６００のような事例データは、評価対象となる一連の手続群ごとに用意され、リスク評価装置３００に入力またはライブラリに保持される。
【００６６】
決定部４０３は、事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定する機能を有する。事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率は、たとえば、過去に実際に起こった不正の成功事例（不正の全事例に対する成功事例の割合）から決定することとしてもよく、また、統計的手法などを用いて推定することとしてもよい。なお、統計的手法などを用いて推定される不正看過率については後述する。
【００６７】
算出部４０４は、取得部４０２によって取得された不正発生率と、決定部４０３によって決定された第１の不正看過率とに基づいて、任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出する機能を有する。具体的には、たとえば、上記式（１）または（６）を用いて、任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出する。
【００６８】
より具体的には、図２に示した構造テーブル２００を参照して、上記式（１）または（６）を任意の手続（申請ｉ）よりも下位の項に展開していく。このとき、上記式（１）または（６）内の各項の添字「ｊｋ」を「Ｎ（ｊ，ｋ）」に書き換える。そして、下位の項についての展開を、展開項がなくなるまで繰り返しおこなう。
【００６９】
ここで、上記式（６）を用いて任意の手続（申請ｉ）に対する不正が看過される第２の不正看過率を求める場合について説明する。まず、上記式（６）内の各項の添字「ｊｋ」を「Ｎ（ｊ，ｋ）」に書き換えて、上記式（６）を下記式（７）に変換する。
【００７０】
【数８】
0005120016.tif 000009
【００７１】
つぎに、上記式（７）をより下位の項に展開していく。具体的には、展開後の数式にＵN(j,k)の項がなくなるまで展開を繰り返す。この結果、最終的にはＲ（Ｅ｜Ａmn，Ｖmn）、Ｒ（Ａmn，Ｖmn）、Ｒ（Ｅ｜Ｈm）、Ｒ（Ｈm）、Ｒ（Ｅ｜Φm）、Ｒ（Φm）を変数に持つ多項式となる。ここで、ｍ、ｎは、各申請に対応して付される添字である。
【００７２】
ここで、ダイヤグラム１００内の申請１において、何らかの虚偽申請が成功する確率Ｒ（Ｕ1）を、上記式（６）を用いて求める。具体的には、上記式（７）を展開した展開後の数式に、図６に示した事例データ６００から求めた申請２〜５に対する不正が発生した不正発生率を代入すると下記式（８）となる。ただし、下記式（８）における証明書に関する添字はすべて、その証明書を発行する申請の添字：Ｎに書き換えられている。
【００７３】
【数９】
0005120016.tif 000010
【００７４】
なお、不正の成功事例に関しては、上記式（８）内のすべての条件付確率：Ｒ（Ｅ｜*）＝１（なお、「*」は任意の事象）であるから、Ｒ（Ｕ1）＝１になる。一般の不正事例の成功率はＲ（Ｅ｜*）＜１ではあるが、上記式（８）で近似可能である。これがリスク指標となる。この場合、申請１において、何らかの虚偽申請が成功するリスクは最大（不正看過率：１）となる。なぜなら、不正の成功事例のみを用いているためである。
【００７５】
また、統計的手法などを用いて推定された不正看過率を、上記式（８）内の各条件付確率に代入することとしてもよい。たとえば、不正看過率の推定値が「Ｒ（Ｅ｜*）＝０．５」であった場合、「Ｒ（Ｕ1）＝０．６」となる。この場合、申請１において、何らかの虚偽申請が成功する不正看過率は「０．６」となる。
【００７６】
ここで、決定部４０３によって決定される事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率の推定について説明する。第１の不正看過率は、たとえば、実際に発生した不正の手口に関して、手続の担当者に対するアンケート調査や不正が成功するかどうかのおとり実験をおこなうことで推定する。
【００７７】
まず、アンケート調査では、被申請側の担当者に、実際に発生した不正の手口に対して、その手口を自分が看過してしまいそうな度合（予測確率）を、五点法などで回答してもらう。たとえば、予測確率として「０．０／０．２５／０．５／０．７５／１．０」を割り振る。また、被申請側の担当者がｎ人、手口がｍ個として、その回答値をＡij（ｉ＝１，２，…，ｎ、ｊ＝１，２，…，ｍ）とする。また、申請人が何らかの不正をおこなう事象をＷとし、Ｗに属する不正の手口Ｖjの不正発生率をＰ（Ｖj）とする。
【００７８】
Ｐ（Ｖj）を（ある不正手口の発生数／不正発生総数）の値で近似すると、アンケート結果から、Ｗが看過される予測確率の担当者平均：Ｐ（Ｅ｜Ｗ）を下記式（９）によって見積もることができる。
【００７９】
【数１０】
0005120016.tif 000011
【００８０】
なお、おとり実験の場合には、上記式（９）のＡijの値が、「１（不正を看過した場合）」または「０（不正を看過しなかった場合）」の二種類しかないとして、上述したアンケート結果を利用した手法と同様のアルゴリズムを用いて見積もることができる。
【００８１】
ここで、具体的な事例をもとに第１の不正看過率を推定する具体例について説明する。ここでは実際に発生した不正手口１，２の発生件数はそれぞれ「不正手口１：１０件」、「不正手口２：３０件」とする。まず、被申請側の担当者に対しておこなわれたアンケート調査の回答結果について説明する。
【００８２】
図７は、回答結果の具体例を示す説明図である。図７において、回答結果７００は、被申請側の担当者ごとに、担当者ＩＤ、不正手口１，２の予測確率を有している。担当者ＩＤは、担当者を識別する識別子である。不正手口１，２の予測確率は、実際に発生した不正手口１，２に対して、その不正手口１，２を自分が看過してしまいそうな度合をあらわす確率である。
【００８３】
担当者Ｔ２を例に挙げると、不正手口１に対して、その不正手口１を自分が看過してしまいそうな予測確率は「０．７５」であり、また、不正手口２に対して、その不正手口２を自分が看過してしまいそうな予測確率は「０．２５」である。
【００８４】
つぎに、不正手口１，２の発生件数（不正手口１：１０件、不正手口２：３０件）を用いて、各不正手口１，２の不正発生率Ｐ（Ｖ1）、Ｐ（Ｖ2）を求める。このあと、Ｐ（Ｖ1）、Ｐ（Ｖ2）と回答結果７００とを用いて上記式（９）を計算すると、申請人が何らかの不正をおこなう事象Ｗが看過される確率の担当者平均Ｐ（Ｅ｜Ｗ）は下記式（１０）となる。
【００８５】
【数１１】
0005120016.tif 000012
【００８６】
上記式（１０）を用いて求めた「Ｐ（Ｅ｜Ｗ）」が、不正Ｗが看過される不正看過率となる。なお、回答結果７００および不正手口１，２の発生件数は、たとえば、リスク評価装置３００に直接入力することで、取得部４０２により取得される。ここで、事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率の推定結果について説明する。図８は、推定結果の具体例を示す説明図である。図８において、推定結果テーブル８００は、不正Ｗごとに推定された不正看過率Ｐ（Ｅ｜Ｗ）を有している。
【００８７】
具体的には、Ａ12∩Ｖ12：証明書ｄ2が真正であるが、証明書ｄ2の証明事項に対応する申請Ｓ1の申請書Ａ12の記載事項が虚偽である不正が看過される不正看過率は「０．０５」である。Ｈ2：証明書２が偽造される不正が看過される不正看過率は「０．３７５」である。
【００８８】
Ｈ3：証明書３が偽造される不正が看過される不正看過率は「０．５」である。Ｈ4：証明書４が偽造される不正が看過される不正看過率は「０．２５」である。Φ5：提出される証明書５とは無関係な不正が看過される不正看過率は「０．７５」である。決定部４０３は、たとえば、この推定結果テーブル８００を参照して、事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定する。
【００８９】
決定部４０３により推定結果テーブル８００を参照して決定された第１の不正看過率を上記式（８）に代入すると、申請１において、何らかの虚偽申請が成功する確率Ｒ（Ｕ1）は「Ｒ（Ｕ1）＝０．０６×０．０５＋０．１×０．３７５＋０．３×０．５＋０．４×０．２５＋０．５４×０．７５−０．１×０．２５×０．７５−０．３×０．５×０．２５＝０．６３９２５」となる。この場合、この値がリスク指標となる。
【００９０】
出力部４０５は、算出部４０４によって算出された算出結果を出力する機能を有する。具体的には、任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率をリスク指標として出力する。出力部４０５による出力形式は、ディスプレイ３０８での画面表示、プリンタ３１３での印刷出力、メモリへのデータ出力（保存）、外部のコンピュータ装置への送信のいずれであってもよい。
【００９１】
出力部４０５によって出力されたリスク指標の値が大きければリスク耐性は低いこととなり、何らかの処置をとる必要があると判断することができる。一方、リスク指標の値が小さければリスク耐性は高いこととなり、特別な処置をとることなく従来通りの審査を継続すればよいと判断することができる。
【００９２】
また、決定部４０３により、すべての事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率が決定されていない場合には、上記リスク指標は、上述したＲ（Ｅ｜Ａmn，Ｖmn）、Ｒ（Ａmn，Ｖmn）、Ｒ（Ｅ｜Ｈm）、Ｒ（Ｈm）、Ｒ（Ｅ｜Φm）、Ｒ（Φm）の少なくともいずれかをパラメータに持つ多項式として出力される。審査手続が複数の申請からなる複雑なものである場合、Ｒ（Ｕ1）は多くの不正看過率をパラメータに持つ多変数関数になる。
【００９３】
また、審査手続の不正リスク耐性を高めるためには、どの不正に対する不正看過率を改善すればよいかを判断したい。この場合、注目した不正の不正看過率を『０−１』の区間で変化させ、それ以外の不正の不正看過率に関しては、決定部４０３によって決定された第１の不正看過率（たとえば、推定結果テーブル８００）に固定したグラフを作成することが有用である。
【００９４】
検出部４０６は、事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率の中から任意の不正看過率を検出する機能を有する。このとき、ユーザによって指定された不正看過率を検出することとしてもよい。なお、検出部４０６によって検出される不正看過率の数は単数でも複数でもよい。上記式（８）を例に挙げると、不正看過率：Ｒ（Ｅ｜Ａ12，Ｖ12）、Ｒ（Ｅ｜Ｈ2）、Ｒ（Ｅ｜Ｈ3）、Ｒ（Ｅ｜Ｈ4）、Ｒ（Ｅ｜Φ5）の中から任意の不正看過率を検出することとなる。
【００９５】
作成部４０７は、算出部４０４によって算出された算出結果に基づいて、検出部４０６によって検出された任意の不正看過率をあらわす座標軸と、リスク指標（任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率）をあらわす座標軸と、からなる座標上に、検出された不正看過率の値と、リスク指標の値とを対応付けることにより、リスク指標の変動をあらわすグラフを作成する機能を有する。
【００９６】
作成部４０７による作成処理に用いられる上記算出結果は、たとえば、上記式（１）または（６）を用いて、事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率のうち、検出部４０６によって検出された任意の不正看過率をパラメータとし、該任意の不正看過率を除く他の不正看過率を決定部４０３によって決定された第１の不正看過率として算出された算出結果である。この場合、作成部４０７は、たとえば、検出部４０６によって検出された任意の不正看過率の値を『０−１』の区間で変化させ、それ以外の不正の不正看過率に関しては、決定部４０３によって決定された第１の不正看過率（たとえば、推定結果テーブル８００）に固定したグラフを作成する。
【００９７】
また、出力部４０５は、作成部４０７によって作成された作成結果を出力する機能を有する。ここで、ディスプレイ３０８に表示される出力結果について説明する。ここでは、上記式（８）を例に挙げて、検出部４０６によって不正看過率：Ｒ（Ｅ｜Ｈ2）、Ｒ（Ｅ｜Ｈ3）が検出された場合に作成されるグラフについて説明する。
【００９８】
図９は、リスク指標の変動をあらわす変動グラフである。図９において、リスク指標：Ｒ（Ｕ1）をあらわす座標軸と、不正看過率：Ｒ（Ｅ｜Ｈ2）をあらわす座標軸と、不正看過率：Ｒ（Ｅ｜Ｈ3）をあらわす座標軸と、からなる空間座標上に、Ｒ（Ｕ1）とＲ（Ｅ｜Ｈ2）とＲ（Ｅ｜Ｈ3）とをそれぞれ対応付けることにより、Ｒ（Ｕ1）の変動をあらわす変動グラフ９００が表示されている。
【００９９】
変動グラフ９００上の各点は、上記式（８）に、Ｒ（Ｅ｜Ｈ2）、Ｒ（Ｅ｜Ｈ3）の２つのパラメータ以外の不正看過率を、推定結果テーブル８００を参照して代入することで得られる下記式（１１）を用いて求めた値である。ただし、現在値は、上記式（８）に、推定結果テーブル８００を参照してすべての不正看過率を代入することで得られた値である。
【０１００】
【数１２】
0005120016.tif 000013
【０１０１】
ここでは、２つのパラメータの変動幅を下限値「０」、上限値「１」としている。また、空間座標上にプロットする各点のステップ（１マス）を「０．１」としている。これら下限値、上限値、ステップは、任意に設定可能である。たとえば、ユーザによって予め設定されて記憶部に保持されていてもよい。
【０１０２】
この変動グラフ９００から、リスク指標値：Ｒ（Ｕ1）を現在値から低下させるためには、Ｒ（Ｅ｜Ｈ2）よりもＲ（Ｅ｜Ｈ3）を低下させたほうが、効果的であることを判断することができる。一方で、この２つのパラメータの改善では限界があり、他のパラメータに依存する度合が大きいことも分かる。このような場合、他のパラメータ（たとえば、Ｒ（Ｅ｜Ｈ4）やＲ（Ｅ｜Φ5）など）を指定して、同様の変動グラフを作成することが有効である。
【０１０３】
このように、パラメータ（不正看過率）が変化したときのリスク指標の振る舞いを可視化することにより、改善の有効性を判断するユーザの直感的理解を支援することができる。なお、上記式（８）内の不正看過率のすべての組み合わせについて変動グラフを作成することとしてもよい。この場合、作成されたすべての変動グラフを照らし合わせることにより、リスク指標値：Ｒ（Ｕ1）を現在値から低下させるために最も効果的な改善箇所を総合的に判断することができる。
【０１０４】
判断部４０８は、事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率のうち、決定部４０３によって決定されていない未決定の不正看過率があるか否かを判断する機能を有する。具体的には、たとえば、取得部４０２によって取得された不正発生率に対応する不正看過率の有無を判断することで、未決定の不正看過率があるか否かを判断することができる。より具体的には、たとえば、上記式（８）に決定部４０３によって決定された不正看過率を代入した結果、値が定まっていない不正看過率があるか否かを判断することで、未決定の不正看過率の有無を判断することができる。
【０１０５】
また、算出部４０４は、判断部４０８によって未決定の不正看過率があると判断された場合、取得部４０２によって取得された不正発生率が与えられた上記式（１）または（６）を、各不正看過率をパラメータとして偏微分することにより、任意の手続に対する不正が看過される不正看過率の変動率を算出する機能を有する。
【０１０６】
これは、リスク指標に対する感度分析を意味している。感度分析とは、Ｒ（Ｕi）の多変数関数に含まれる１つのパラメータが変動したときに、リスク指標値がどれだけ変化するかを分析するものである。この感度分析をおこなうことにより、リスク指標の現在値に対して、どの変数を低下させれば最も効果的であるかを判断することができる。
【０１０７】
具体的には、たとえば、上記式（８）を既知の数式アルゴリズムを用いて、各パラメータについて偏微分する。上記式（８）を各パラメータについて偏微分すると下記式（１２）となる。
【０１０８】
【数１３】
0005120016.tif 000014
【０１０９】
このあと、上記式（１２）内に残っている残余のパラメータに、決定部４０３によって決定された事前手続に対する不正が看過される不正看過率を代入することで、各パラメータの偏微分係数の値を求めると下記式（１３）となる。
【０１１０】
【数１４】
0005120016.tif 000015
【０１１１】
最後に、上記式（１３）に示す各パラメータの偏微分係数を、値の大きい順にソートしてあらわす算出結果を出力する。ここで、出力部４０５により出力される算出結果の具体例について説明する。
【０１１２】
図１０は、各パラメータの偏微分係数を示す説明図である。図１０において、算出結果１０００には、各不正の不正看過率をあらわすパラメータごとの偏微分係数が示されている。この算出結果１０００を参照することにより、図９に示した変動グラフ９００で可視化したＲ（Ｅ｜Ｈ3）よりも、Ｒ（Ｅ｜Φ5）がリスク指標の変動に支配的なパラメータであることがわかる。この結果、改善対象となる事前手続の優先順位を把握することができ、全体のリスク耐性を効果的かつ効率的に高めることができる。
【０１１３】
（リスク評価装置のリスク評価処理手順）
つぎに、本実施の形態にかかるリスク評価装置３００において実行される各種リスク評価処理手順について説明する。以下に説明するリスク評価処理手順では、リスク評価として、『リスク指標を算出』または『変動グラフを作成』または『感度分析』のいずれかをおこなうことが予め指定されていることとする。
【０１１４】
図１１および図１２は、リスク評価処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１のフローチャートにおいて、まず、取得部４０２により、手続間の依存関係をもとに連鎖する一連の手続群の構造テーブルを取得したか否かを判断する（ステップＳ１１０１）。具体的には、たとえば、リスク評価装置３００に直接入力された構造テーブル２００を取得する。
【０１１５】
ここで、構造テーブルを取得するのを待って（ステップＳ１１０１：Ｎｏ）、取得した場合（ステップＳ１１０１：Ｙｅｓ）、選択部４０１により、一連の手続群の中から任意の手続を選択する（ステップＳ１１０２）。
【０１１６】
このあと、取得部４０２により、選択部４０１によって選択された任意の手続に従属して事前におこなわれる事前手続に対する不正が発生した不正発生率を取得する（ステップＳ１１０３）。具体的には、たとえば、リスク評価装置３００に直接入力された事例テーブル６００から得られる不正発生率を取得する。
【０１１７】
そして、決定部４０３により、事前手続に対する不正が看過される不正看過率を決定する（ステップＳ１１０４）。つぎに、算出部４０４により、任意の手続に対する不正が看過される不正看過率を表現する関数モデル（たとえば、上記式（６））を下位の項に展開する（ステップＳ１１０５）。
【０１１８】
このあと、展開後の関数モデル内の各項の添字「ｊｋ」を「Ｎ（ｊ，ｋ）」に書き換えて（ステップＳ１１０６）、その関数モデルにステップＳ１１０３において取得された不正発生率を代入する（ステップＳ１１０７）。そして、展開後の関数モデル内に残余のＲ（ＵN(j,k)）の項があるか否かを判断する（ステップＳ１１０８）。
【０１１９】
ここで、残余のＲ（ＵN(j,k)）の項がある場合（ステップＳ１１０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０５に戻り、関数モデルをより下位の項に展開する。一方、残余のＲ（ＵN(j,k)）の項がない場合には（ステップＳ１１０８：Ｎｏ）、図１２に示したステップＳ１２０１に移行する。
【０１２０】
図１２に示すフローチャートにおいて、まず、リスク指標を算出するか否かを判断する（ステップＳ１２０１）。ここで、リスク指標を算出すると判断された場合（ステップＳ１２０１：Ｙｅｓ）、算出部４０４により、Ｒ（ＵN(j,k)）の項がなくなるまで展開された展開後の関数モデルに、図１１に示したステップＳ１１０４において決定された不正看過率を代入する（ステップＳ１２０２）。
【０１２１】
そして、任意の手続に対する不正が看過されるリスク指標を算出し（ステップＳ１２０３）、最後に、出力部４０５により、算出されたリスク指標を出力して（ステップＳ１２０４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１２２】
また、ステップＳ１２０１において、リスク指標を算出しないと判断された場合（ステップＳ１２０１：Ｎｏ）、任意の手続に対する不正が看過される不正看過率の変動をあらわす変動グラフを作成するか否かを判断する（ステップＳ１２０５）。
【０１２３】
ここで、変動グラフを作成すると判断された場合（ステップＳ１２０５：Ｙｅｓ）、任意の手続に対する不正が看過される不正看過率の変動をあらわす変動グラフを作成する作成処理を実行して（ステップＳ１２０６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１２４】
また、ステップＳ１２０５において、変動グラフを作成しないと判断された場合（ステップＳ１２０５：Ｎｏ）、任意の手続に対する不正が看過される不正看過率の変動率を算出する感度分析処理を実行して（ステップＳ１２０７）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１２５】
なお、ここではリスク評価として、『リスク指標を算出』または『変動グラフを作成』または『感度分析』のいずれをおこなうのかが予め指定されていることとしたが、『感度分析』については、判断部４０８によって未決定の不正看過率があると判断された場合に指定されることとしてもよい。
【０１２６】
つぎに、図１２に示したステップＳ１２０６のグラフ作成処理の具体的処理手順について説明する。図１３は、グラフ作成処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３のフローチャートにおいて、まず、検出部４０６により、事前手続に対する不正が看過される不正看過率の中から任意の不正看過率を検出する（ステップＳ１３０１）。
【０１２７】
このあと、作成部４０７により、Ｒ（ＵN(j,k)）の項がなくなるまで展開された展開後の関数モデルにおける、検出部４０６によって検出された不正看過率を除く残余の不正看過率に、図１１に示したステップＳ１１０４において決定された不正看過率を代入する（ステップＳ１３０２）。
【０１２８】
つぎに、検出部４０６によって検出された不正看過率の変動幅を設定する（ステップＳ１３０３）。具体的には、たとえば、記憶部に予め保持されている下限値、上限値および変動グラフのステップを読み出して設定する。
【０１２９】
このあと、検出部４０６によって検出された不正看過率を、設定された下限値から上限値までの範囲内で変化させて、任意の手続に対する不正が看過される不正看過率の変動をあらわす変動グラフを作成する（ステップＳ１３０４）。最後に、出力部４０５により、作成された変動グラフを出力して（ステップＳ１３０５）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１３０】
つぎに、図１２に示したステップＳ１２０７の感度分析処理の具体的処理手順について説明する。図１４は、感度分析処理手順の一例を示すフローチャートである。図１４のフローチャートにおいて、まず、算出部４０４により、Ｒ（ＵN(j,k)）の項がなくなるまで展開された展開後の関数モデル（たとえば、上記式（８））内の各不正看過率をパラメータとして偏微分する（ステップＳ１４０１）。
【０１３１】
このあと、偏微分後の各偏微分式（たとえば、上記式（１２））に、図１１に示したステップＳ１１０４において決定された不正看過率を代入して（ステップＳ１４０２）、各偏微分係数を算出する（ステップＳ１４０３）。そして、算出された偏微分係数を値の大きい順にソートして（ステップＳ１４０４）、最後に、出力部４０５により、感度分析結果（たとえば、算出結果１０００）を出力して（ステップＳ１４０５）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１３２】
つぎに、決定部４０３により不正看過率を決定する決定処理手順について説明する。図１５は、決定処理手順の一例を示すフローチャートである。ここでは、実際に発生した不正の手口に関するアンケート調査の回答結果をもとに不正看過率を推定する場合について説明する。
【０１３３】
図１５のフローチャートにおいて、まず、取得部４０２により、不正の発生件数と回答結果とを取得したか否かを判断する（ステップＳ１５０１）。具体的には、たとえば、リスク評価装置３００に直接入力された発生件数と回答結果７００を取得する。
【０１３４】
ここで、不正の発生件数と回答結果とを取得するのを待って（ステップＳ１５０１：Ｎｏ）、取得した場合（ステップＳ１５０１：Ｙｅｓ）、申請人が何らかの不正をおこなう事象Ｗに属する不正の手口Ｖjの不正発生率Ｐ（Ｖj）を算出する（ステップＳ１５０２）。
【０１３５】
このあと、Ｐ（Ｖj）を（ある不正手口の発生数／不正発生総数）の値で近似することで、事象Ｗが看過される予測確率の担当者平均Ｐ（Ｅ｜Ｗ）を算出して（ステップＳ１５０３）、算出されたＰ（Ｅ｜Ｗ）を不正の不正看過率に決定して（ステップＳ１５０４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１３６】
以上説明したように、本実施の形態によれば、複雑に連鎖する手続群に対する不正のリスク評価を定量的におこなうことができる。これにより、連鎖状につながっている複数の手続の中の、どの手続に対する不正のリスクを改善すれば、全体のリスク耐性が高まるのかを客観的に判断することができる。
【０１３７】
また、リスク指標の振る舞いを可視化することにより、改善の有効性を判断するユーザの直感的理解を支援することができる。また、リスク指標をあらわす多変数関数を感度分析することにより、改善対象となる事前手続の優先順位を把握することができ、全体のリスク耐性を効果的かつ効率的に高めることができる。
【０１３８】
このように、このリスク評価プログラム、リスク評価装置およびリスク評価方法によれば、複雑に連鎖する手続群に対する審査精度を向上させるとともに、審査作業の効率化および作業負担の軽減化を図ることができる。また、不正の取り締まり強化を図ることで、結果的に不正の抑止効果を向上させることができる。
【０１３９】
なお、本実施の形態で説明したリスク評価方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【０１４０】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１４１】
（付記１）コンピュータを、
手続間の依存関係をもとに連鎖する一連の手続群の中から任意の手続を選択する選択手段、
前記手続間の依存関係をあらわす構造テーブルから前記選択手段によって選択された任意の手続に従属して事前におこなわれる手続（以下、「事前手続」という）を特定することで、前記手続と当該手続に対する不正が成功した事例件数とを関連付けて保持する事例テーブルを参照して、当該事例テーブルに保持されている全事例件数と前記事前手続に対する不正が成功した事例件数とから得られる前記事前手続に対する不正が発生した不正発生率を取得する取得手段、
前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定する決定手段、
前記取得手段によって取得された不正発生率と、前記決定手段によって決定された第１の不正看過率とに基づいて、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出する算出手段、
前記算出手段によって算出された第２の不正看過率を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とするリスク評価プログラム。
【０１４２】
（付記２）前記算出手段は、
前記事前手続に対する不正が発生する不正発生率と当該事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率とを第１のパラメータとして、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を表現する関数モデルを用いて、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出することを特徴とする付記１に記載のリスク評価プログラム。
【０１４３】
（付記３）前記コンピュータを、
前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率の中から任意の不正看過率を検出する検出手段、
前記算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記検出手段によって検出された任意の不正看過率をあらわす座標軸と、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率をあらわす座標軸と、からなる座標上に、前記任意の不正看過率の値と前記第２の不正看過率の値とを対応付けることにより、当該第２の不正看過率の変動をあらわすグラフを作成する作成手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記作成手段によって作成された作成結果を出力することを特徴とする付記２に記載のリスク評価プログラム。
【０１４４】
（付記４）前記算出手段は、
前記関数モデルを前記各事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を第２のパラメータとして偏微分することにより、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率の変動率を前記第２のパラメータごとに算出することを特徴とする付記２または３に記載のリスク評価プログラム。
【０１４５】
（付記５）前記決定手段は、
統計的手法を用いて前記事前手続に対する不正が看過される不正看過率の推定値を算出することにより、前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載のリスク評価プログラム。
【０１４６】
（付記６）前記コンピュータを、
前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率のうち、前記決定手段によって決定されていない未決定の不正看過率があるか否かを判断する判断手段として機能させ、
前記算出手段は、
前記判断手段によって未決定の不正看過率があると判断された場合、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率の変動率を前記第２のパラメータごとに算出することを特徴とする付記４に記載のリスク評価プログラム。
【０１４７】
（付記７）前記取得手段は、
前記事前手続に必要となる証明書が偽造または虚偽申請によって取得される不正が発生した不正発生率を取得し、
前記決定手段は、
前記証明書が偽造または虚偽申請によって取得される不正が看過される不正看過率を決定することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載のリスク評価プログラム。
【０１４８】
（付記８）前記取得手段は、
前記事前手続に必要となる証明書が真正であり、当該証明書の証明事項に対応する申請書の記載事項が虚偽である不正が発生した不正発生率を取得し、
前記決定手段は、
前記証明書の証明事項に対応する申請書の記載事項が虚偽である不正が看過される不正看過率を決定することを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載のリスク評価プログラム。
【０１４９】
（付記９）前記取得手段は、
さらに、前記任意の手続に必要となる証明書とは無関係の不正の不正発生率を取得し、
前記決定手段は、
さらに、前記任意の手続に必要となる証明書とは無関係の不正の不正看過率を決定することを特徴とする付記７または８に記載のリスク評価プログラム。
【０１５０】
（付記１０）手続間の依存関係をもとに連鎖する一連の手続群の中から任意の手続を選択する選択手段と、
前記手続間の依存関係をあらわす構造テーブルから前記選択手段によって選択された任意の手続に従属して事前におこなわれる手続（以下、「事前手続」という）を特定することで、前記手続と当該手続に対する不正が成功した事例件数とを関連付けて保持する事例テーブルを参照して、当該事例テーブルに保持されている全事例件数と前記事前手続に対する不正が成功した事例件数とから得られる前記事前手続に対する不正が発生した不正発生率を取得する取得手段と、
前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定する決定手段と、
前記取得手段によって取得された不正発生率と、前記決定手段によって決定された第１の不正看過率とに基づいて、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された第２の不正看過率を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするリスク評価装置。
【０１５１】
（付記１１）前記算出手段は、
前記事前手続に対する不正が発生する不正発生率と当該事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率とを第１のパラメータとして、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を表現する関数モデルを用いて、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出することを特徴とする付記１０に記載のリスク評価装置。
【０１５２】
（付記１２）前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率の中から任意の不正看過率を検出する検出手段と、
前記算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記検出手段によって検出された任意の不正看過率をあらわす座標軸と、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率をあらわす座標軸と、からなる座標上に、前記任意の不正看過率の値と前記第２の不正看過率の値とを対応付けることにより、当該第２の不正看過率の変動をあらわすグラフを作成する作成手段と、を備え、
前記出力手段は、
前記作成手段によって作成された作成結果を出力することを特徴とする付記１１に記載のリスク評価装置。
【０１５３】
（付記１３）前記算出手段は、
前記関数モデルを前記各事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を第２のパラメータとして偏微分することにより、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率の変動率を前記第２のパラメータごとに算出することを特徴とする付記１１または１２に記載のリスク評価装置。
【０１５４】
（付記１４）前記決定手段は、
統計的手法を用いて前記事前手続に対する不正が看過される不正看過率の推定値を算出することにより、前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定することを特徴とする付記１０〜１３のいずれか一つに記載のリスク評価装置。
【０１５５】
（付記１５）前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率のうち、前記決定手段によって決定されていない未決定の不正看過率があるか否かを判断する判断手段を備え、
前記算出手段は、
前記判断手段によって未決定の不正看過率があると判断された場合、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率の変動率を前記第２のパラメータごとに算出することを特徴とする付記１３に記載のリスク評価装置。
【０１５６】
（付記１６）手続間の依存関係をもとに連鎖する一連の手続群の中から任意の手続を選択する選択工程と、
前記手続間の依存関係をあらわす構造テーブルから前記選択工程によって選択された任意の手続に従属して事前におこなわれる手続（以下、「事前手続」という）を特定することで、前記手続と当該手続に対する不正が成功した事例件数とを関連付けて保持する事例テーブルを参照して、当該事例テーブルに保持されている全事例件数と前記事前手続に対する不正が成功した事例件数とから前記事前手続に対する不正が発生した不正発生率を取得する取得工程と、
前記事前手続に対する不正が看過される第１の不正看過率を決定する決定工程と、
前記取得工程によって取得された不正発生率と、前記決定工程によって決定された第１の不正看過率とに基づいて、前記任意の手続に対する不正が看過される第２の不正看過率を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された第２の不正看過率を出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とするリスク評価方法。
【図面の簡単な説明】
【０１５７】
【図１】ダイヤグラムの具体例を示す説明図である。
【図２】ダイヤグラムのデータ構造の一例を示す説明図である。
【図３】リスク評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】リスク評価装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図５】不正の成功事例件数がマッピングされたダイヤグラムの具体例を示す説明図である。
【図６】不正の成功事例件数のデータ構造を示す説明図である。
【図７】回答結果の具体例を示す説明図である。
【図８】推定結果の具体例を示す説明図である。
【図９】リスク指標の変動をあらわす変動グラフである。
【図１０】各パラメータの偏微分係数を示す説明図である。
【図１１】リスク評価処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１２】リスク評価処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１３】グラフ作成処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】感度分析処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】決定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５８】
１００  ダイヤグラム
３００  リスク評価装置
４０１  選択部
４０２  取得部
４０３  決定部
４０４  算出部
４０５  出力部
４０６  検出部
４０７  作成部
４０８  判断部
【図１】
0005120016.tif 000016
【図２】
0005120016.tif 000017
【図３】
0005120016.tif 000018
【図４】
0005120016.tif 000019
【図５】
0005120016.tif 000020
【図６】
0005120016.tif 000021
【図７】
0005120016.tif 000022
【図８】
0005120016.tif 000023
【図９】
0005120016.tif 000024
【図１０】
0005120016.tif 000025
【図１１】
0005120016.tif 000026
【図１２】
0005120016.tif 000027
【図１３】
0005120016.tif 000028
【図１４】
0005120016.tif 000029
【図１５】
0005120016.tif 000030