(57)【要約】【課題】金融機関が内部に蓄積しこれまで有効に使われていなかったデータであって金融機関と顧客との関係性を示す該データを用いてよりきめ細やかなローン審査を支援し、プロパー融資の割合を増加させ、保証料を削減し、金融機関の収益を向上させる。【解決手段】  本発明の一実施形態は、顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定部と、プロパー融資の可否を判定する与信判定部とを備え、前記スコア判定部が、ローン申込情報及び金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するための評点との関係を表す複数のモデルの中から少なくとも１つのモデルを選択し、ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出しランクを決定し、前記与信判定部が、少なくとも前記ランクに基づき、前記申込ローンに対するプロパー融資が可能かどうか判定する、ローン審査支援装置を提供する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定部と、
申込ローンに対するプロパー融資の可否を判定する与信判定部と
を備えたローン審査支援装置であって、
前記スコア判定部は、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択し、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出し、
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定し、
前記与信判定部は、
少なくとも前記ランクに基づき、前記申込ローンに対するプロパー融資が可能かどうか判定する、
ことを特徴とするローン審査支援装置。
【請求項２】
顧客に関する金融機関内部情報内に預金情報が有る場合に前記スコア判定部により選択されるモデルには、顧客の預金情報に対して前記評点が割り当てられ、前記預金情報が無い場合に選択されるモデルには、顧客の預金情報に対して前記評点が割り当てられていない、ことを特徴とする請求項１に記載のローン審査支援装置。
【請求項３】
顧客に関する金融機関内部情報内に過去融資情報が有る場合に前記スコア判定部により選択されるモデルには、顧客の過去融資情報に対して前記評点が割り当てられ、前記過去融資情報が無い場合に選択されるモデルには、顧客の過去融資情報に対して前記評点が割り当てられていない、ことを特徴とする請求項１又は２に記載のローン審査支援装置。
【請求項４】
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報には、預金口座の有無、預金口座の開設日、預金履歴、口座取引履歴、預金残高、給与又は年金振込の有無、公共料金引落しの有無、顧客の年収、家族構成、勤務先業種、就業形態、勤務先での役職、勤続月数、居住区分、住宅の種類、融資時年齢、過去融資履歴、顧客が前記金融機関に過去に申し込んだローンの種類や申込回数、融資回数、融資額、未返済額、返済状況、融資の返済に係る事故情報、及び個人信用情報のうちの少なくとも１つが含まれる、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のローン審査支援装置。
【請求項５】
外部信用機関から提供される顧客に関する個人信用情報に重大な金融事故の情報が含まれているかどうか判定する外信判定部と、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報を基に、顧客の年収割合及び返済比率を算出する融資額判定部とをさらに備え、
前記与信判定部は、前記ランク、前記外信判定部による判定結果、並びに前記融資額判定部により算出された年収割合及び返済比率に基づき、前記申込ローンに対するプロパー融資が可能かどうか判定する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のローン審査支援装置。
【請求項６】
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定部と、
金融機関により実行中の保証付融資をプロパー融資に変更可能かどうか判定する与信判定部と
を備えたローン審査支援装置であって、
前記スコア判定部は、
顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択し、
顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出し、
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定し、
前記与信判定部は、
少なくとも前記ランクに基づき、前記保証付融資をプロパー融資に変更可能かどうか判定する、
ことを特徴とするローン審査支援装置。
【請求項７】
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定部と、
金融機関により実行中の融資の途上与信において、顧客の与信枠を縮小すべきかどうか判定する与信判定部と
を備えたローン審査支援装置であって、
前記スコア判定部は、
顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択し、
顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出し、
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定し、
前記与信判定部は、
途上与信の際に前記スコア判定部により決定された前記顧客のランクが、ローン審査時に前記スコア判定部により決定された前記顧客のランクと比べて、所定のランク数以上高いランクに好転している場合、前記顧客の与信枠を拡大すべきと判定し、あるいは、所定のランク数以上低いランクに悪化している場合、前記顧客の与信枠を縮小すべきと判定する、
ことを特徴とするローン審査支援装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載のローン審査支援装置を含むローン審査支援システム。
【請求項９】
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定処理と、
申込ローンに対するプロパー融資の可否を判定する与信判定処理と
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記スコア判定処理は、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択する処理、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出する処理、及び
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定する処理、
を含み、
前記与信判定処理は、
少なくとも前記ランクに基づき、前記申込ローンに対するプロパー融資が可能かどうか判定する処理
を含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
顧客に関する金融機関内部情報内に預金情報が有る場合に前記スコア判定処理により選択されるモデルには、顧客の預金情報に対して前記評点が割り当てられ、前記預金情報が無い場合に選択されるモデルには、顧客の預金情報に対して前記評点が割り当てられていない、ことを特徴とする請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
顧客に関する金融機関内部情報内に過去融資情報が有る場合に前記スコア判定処理により選択されるモデルには、顧客の過去融資情報に対して前記評点が割り当てられ、前記過去融資情報が無い場合に選択されるモデルには、顧客の過去融資情報に対して前記評点が割り当てられていない、ことを特徴とする請求項９又は１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報には、預金口座の有無、預金口座の開設日、預金履歴、口座取引履歴、預金残高、給与又は年金振込の有無、公共料金引落しの有無、顧客の年収、家族構成、勤務先業種、就業形態、勤務先での役職、勤続月数、居住区分、住宅の種類、融資時年齢、過去融資履歴、顧客が前記金融機関に過去に申し込んだローンの種類や申込回数、融資回数、融資額、未返済額、返済状況、融資の返済に係る事故情報、及び個人信用情報のうちの少なくとも１つが含まれる、ことを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１３】
外部信用機関から提供される顧客に関する個人信用情報に重大な金融事故の情報が含まれているかどうか判定する外信判定処理と、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報を基に、顧客の年収割合及び返済比率を算出する融資額判定処理と
をさらに含み、
前記与信判定処理は、前記ランク、前記外信判定処理による判定結果、並びに前記融資額判定処理により算出された年収割合及び返済比率に基づき、前記申込ローンに対するプロパー融資が可能かどうか判定する、ことを特徴とする請求項９〜１２のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１４】
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定処理と、
金融機関により実行中の保証付融資をプロパー融資に変更可能かどうか判定する与信判定処理と
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記スコア判定処理は、
顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択する処理、
顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出する処理、及び
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定する処理、
を含み、
前記与信判定処理は、
少なくとも前記ランクに基づき、前記保証付融資をプロパー融資に変更可能かどうか判定する処理、
を含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定処理と、
金融機関により実行中の融資の途上与信において、顧客の与信枠を縮小すべきかどうか判定する与信判定処理と
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記スコア判定処理は、
顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択する処理、
顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出する処理、及び
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定する処理
を含み、
前記与信判定処理は、
途上与信の際に前記スコア判定部により決定された前記顧客のランクが、ローン審査時に前記スコア判定部により決定された前記顧客のランクと比べて、所定のランク数以上高いランクに好転している場合、前記顧客の与信枠を拡大すべきと判定し、あるいは、所定のランク数以上低いランクに悪化している場合、前記顧客の与信枠を縮小すべきと判定する処理
を含む、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
前記デフォルト率の算出、前記ランクの決定の各処理は複数種類のローンごとに実施され、前記与信判定処理は、前記ローンの申込み情報に基づいて前記複数種類のローンごとに実施されることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１７】
前記デフォルト率の算出処理、前記ランクの決定処理の各処理は複数種類のローンごとに実施され、前記与信判定処理は、前記ローンの申込み情報に基づいて前記複数種類のローンごとに実施されることを特徴とする請求項９に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金融機関における各種ローンを含む融資の申込入力に対する審査処理を支援するシステム等に関し、特に審査時の与信判定処理を支援するシステム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
ローンの受付、与信、及びローンの実行などを自動で行うローン与信判断システムが知られている（特許文献１）。
【０００３】
特許文献１では、ローン諾否判断基準の作成にロジスティック回帰分析を使用し、常に最新の延滞貸倒状態に基づき諾否判定基準の自動修正を行うローン与信判断システムが提供されている。
【０００４】
具体的には、特許文献１に記載のローン与信判断システムは、入力情報に基づいて顧客の属性分類を行う属性分類作成手段と、該属性分類毎に前記入力情報に従って関連するファクターを設定する関連ファクター設定手段と、前記属性分類毎に、前記関連ファクターに対応する回帰係数を設定する回帰係数設定手段と、顧客情報に基づいて、対応する前記属性分類を選択し該当する関連ファクターに対する適正レートの演算処理を行う演算手段と、該演算手段の演算結果が、予め設定された適正レートであればローンの承認を行う承認手段とを有し、該ファクターは、顧客の属性情報、不動産情報、資金情報、家族情報、個人信用情報、返済計画情報、及び履歴情報であり、これらの情報を基にポイントが計算され、貸出先の与信が自動的に行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−９０６８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
図１６に示すように、ローンの約定利率、保証会社に支払う保証料、及びデフォルト率は一般的に連動する。ローンの約定利率から保証料及びデフォルト率を差し引いた分がおおよそ金融機関が得られる収益となる。そのため、保証料又はデフォルト率を低減することで、金融機関の収益が向上することが期待される。
【０００７】
そこで、本発明は、ローン審査において、従来では保証付融資（保証会社に保証を依頼する融資）と処理されていた融資をプロパー融資（保証会社に保証を依頼せずに金融機関がリスクを負う融資）として処理することを支援するローン審査支援装置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】
本発明には、以下の態様が含まれる。
［１］
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定部と、
申込ローンに対するプロパー融資の可否を判定する与信判定部と
を備えたローン審査支援装置であって、
前記スコア判定部は、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択し、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出し、
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定し、
前記与信判定部は、
少なくとも前記ランクに基づき、前記申込ローンに対するプロパー融資が可能かどうか判定する、
ことを特徴とする前記ローン審査支援装置。
［２］
例えば顧客に関する金融機関内部情報内に預金情報が有る場合に前記スコア判定部により選択されるモデルには、顧客の預金情報に対して前記評点が割り当てられ、前記預金情報が無い場合に選択されるモデルには、顧客の預金情報に対して前記評点が割り当てられていない、ことを特徴とする上記［１］に記載のローン審査支援装置。
［３］
例えば顧客に関する金融機関内部情報内に過去融資情報が有る場合に前記スコア判定部により選択されるモデルには、顧客の過去融資情報に対して前記評点が割り当てられ、前記過去融資情報が無い場合に選択されるモデルには、顧客の過去融資情報に対して前記評点が割り当てられていない、ことを特徴とする上記［１］又は［２］に記載のローン審査支援装置。
［４］
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報には、例示的に、預金口座の有無、預金口座の開設日、預金履歴、口座取引履歴、預金残高、給与又は年金振込の有無、公共料金引落しの有無、顧客の年収、家族構成、勤務先業種、就業形態、勤務先での役職、勤続月数、居住区分、住宅の種類、融資時年齢、過去融資履歴、顧客が前記金融機関に過去に申し込んだローンの種類や申込回数、融資回数、融資額、未返済額、返済状況、融資の返済に係る事故情報、及び個人信用情報等の情報（これらの情報は例示列挙であって、限定列挙ではない）のうちの少なくとも１つが含まれる上記［１］〜［３］のいずれかに記載のローン審査支援装置。
［５］
外部信用機関から提供される顧客に関する個人信用情報に重大な金融事故の情報が含まれているかどうか判定する外信判定部と、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報を基に、顧客の年収割合及び返済比率を算出する融資額判定部とをさらに備え、
前記与信判定部は、前記ランク、前記外信判定部による判定結果、並びに前記融資額判定部により算出された年収割合及び返済比率に基づき、前記申込ローンに対するプロパー融資が可能かどうか判定する、ことを特徴とする上記［１］〜［４］のいずれかに記載のローン審査支援装置。
［６］
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定部と、
金融機関により実行中の保証付融資をプロパー融資に変更可能かどうか判定する与信判定部と
を備えたローン審査支援装置であって、
前記スコア判定部は、
顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択し、
顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出し、
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定し、
前記与信判定部は、
少なくとも前記ランクに基づき、前記保証付融資をプロパー融資に変更可能かどうか判定する、
ことを特徴とする前記ローン審査支援装置。
［７］
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定部と、
金融機関により実行中の融資の途上与信において、顧客の与信枠を縮小すべきかどうか判定する与信判定部と
を備えたローン審査支援装置であって、
前記スコア判定部は、
顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択し、
顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出し、
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定し、
前記与信判定部は、
途上与信の際に前記スコア判定部により決定された前記顧客のランクが、ローン審査時に前記スコア判定部により決定された前記顧客のランクと比べて、所定のランク数以上高いランクに好転している場合、前記顧客の与信枠を拡大すべきと判定し、あるいは、所定のランク数以上低いランクに悪化している場合、前記顧客の与信枠を縮小すべきと判定する、
ことを特徴とするローン審査支援装置。
［８］
上記［１］〜［７］のいずれかに記載のローン審査支援装置を含むローン審査支援システム。
［９］
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定ステップと、
申込ローンに対するプロパー融資の可否を判定する与信判定ステップと
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記スコア判定ステップは、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択するステップ、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出するステップ、及び
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定するステップ、
を含み、
前記与信判定ステップは、
少なくとも前記ランクに基づき、前記申込ローンに対するプロパー融資が可能かどうか判定するステップ
を含むことを特徴とするプログラム。
［１０］
例えば顧客に関する金融機関内部情報内に預金情報が有る場合に前記スコア判定処理により選択されるモデルには、顧客の預金情報に対して前記評点が割り当てられ、前記預金情報が無い場合に選択されるモデルには、顧客の預金情報に対して前記評点が割り当てられていない、ことを特徴とする上記［９］に記載のプログラム。
［１１］
例えば顧客に関する金融機関内部情報内に過去融資情報が有る場合に前記スコア判定処理により選択されるモデルには、顧客の過去融資情報に対して前記評点が割り当てられ、前記過去融資情報が無い場合に選択されるモデルには、顧客の過去融資情報に対して前記評点が割り当てられていない、ことを特徴とする上記［９］又は［１０］に記載のプログラム。
［１２］
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報には、例示的に、預金口座の有無、預金口座の開設日、預金履歴、口座取引履歴、預金残高、給与又は年金振込の有無、公共料金引落しの有無、顧客の年収、家族構成、勤務先業種、就業形態、勤務先での役職、勤続月数、居住区分、住宅の種類、融資時年齢、過去融資履歴、顧客が前記金融機関に過去に申し込んだローンの種類や申込回数、融資回数、融資額、未返済額、返済状況、融資の返済に係る事故情報、及び個人信用情報等の情報（これらの情報は例示列挙であって、限定列挙ではない）のうちの少なくとも１つが含まれる、上記［９］〜［１１］のいずれかに記載のプログラム。
［１３］
外部信用機関から提供される顧客に関する個人信用情報に重大な金融事故の情報が含まれているかどうか判定する外信判定処理と、
ローンの申込情報及び／又は顧客に関する金融機関内部情報を基に、顧客の年収割合及び返済比率を算出する融資額判定処理とをさらに含み、
前記与信判定処理は、前記ランク、前記外信判定処理による判定結果、並びに前記融資額判定処理により算出された年収割合及び返済比率に基づき、前記申込ローンに対するプロパー融資が可能かどうか判定する、ことを特徴とする上記［９］〜［１２］のいずれかに記載のプログラム。
［１４］
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定処理と、
金融機関により実行中の保証付融資をプロパー融資に変更可能かどうか判定する与信判定処理と
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記スコア判定処理は、
顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択する処理、
顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出する処理、及び
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定する処理、
を含み、
前記与信判定処理は、
少なくとも前記ランクに基づき、前記保証付融資をプロパー融資に変更可能かどうか判定する処理、
を含む、ことを特徴とするプログラム。
［１５］
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定処理と、
金融機関により実行中の融資の途上与信において、顧客の与信枠を縮小すべきかどうか判定する与信判定処理と
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記スコア判定処理は、
顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から、顧客に関する金融機関内部情報に基づき少なくとも１つのモデルを選択する処理、
顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出する処理、及び
前記算出したデフォルト率に基づきランクを決定する処理
を含み、
前記与信判定処理は、
途上与信の際に前記スコア判定部により決定された前記顧客のランクが、ローン審査時に前記スコア判定部により決定された前記顧客のランクと比べて、所定のランク数以上高いランクに好転している場合、前記顧客の与信枠を拡大すべきと判定し、あるいは、所定のランク数以上低いランクに悪化している場合、前記顧客の与信枠を縮小すべきと判定する処理
を含む、ことを特徴とするプログラム。
［１６］
前記デフォルト率の算出、前記ランクの決定の各処理は複数種類のローンごとに実施され、前記与信判定処理は、前記ローンの申込み情報に基づいて前記複数種類のローンごとに実施されることを特徴とする上記［１］に記載の装置。
［１７］
前記デフォルト率の算出処理、前記ランクの決定処理の各処理は複数種類のローンごとに実施され、前記与信判定処理は、前記ローンの申込み情報に基づいて前記複数種類のローンごとに実施されることを特徴とする上記［９］に記載のプログラム。
［さらに改善された装置ないしシステムとして］
顧客のデフォルト率を算出し、ランクを決定するスコア判定部を備えたマーケティング支援装置ないし当該装置を含むシステムであって、
前記スコア判定部は、
顧客に関する金融機関内部情報と顧客のデフォルト率を算出するのに用いる評点との関係を表す複数のモデルであって、それぞれが異なる前記関係を有する前記複数のモデルの中から少なくとも１つのモデルを選択し、
顧客に関する金融機関内部情報を基に、前記選択したモデルから顧客のデフォルト率を算出し、
前記算出したデフォルト率に基づき顧客のランクを決定し、
所定のランク以上のランクを有する顧客情報を、該顧客のランクと関連付けて端末に出力する
ことを特徴とするマーケティング支援装置ないし当該装置を含むシステム。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一実施形態に係るローン審査支援装置では、金融機関が内部に蓄積していながらこれまで有効に使われていなかったデータ（以下、「金融機関の内部データ」あるいは「金融機関内部情報」ともいう）であって金融機関と顧客との関係性を示すデータを用いて、顧客のデフォルト率を算出するための審査（スコア）モデルを変えることで、よりきめ細やかなローン審査を可能にする。また、ローン審査支援装置により決定されたランクと期待鞘（期待収益）との関係が明確になり、従来では保証付融資とすべきと判定処理していたローンの申し込みを過分なリスクを負うことなくプロパー融資として引き受けることが可能となる。その結果、保証会社に支払う保証料が低減し、ひいては金融機関の収益が向上する。
より具体的には、あるいは、換言すれば、次の作用効果をも奏するものである。
（１）保証会社は、そもそも金融機関が内部に蓄積しているデータにはアクセスできないことから、本発明の一実施形態に係るローン審査では、上記データを有効に活用することにより、従来探知できなかった更なる期待収益を追求することができる。
（２）上述のモデルは複数用意される（後述）が、これらのモデルは本発明の一実施形態に係る与信判定処理において極めて重要な位置を占める。これらの審査（スコア）モデルは、モデルの要求仕様に応じて、金融機関の内部データを含むデータにおける必要な変数や条件などを自由に組み合わせて設計して評点を設定でき、２以上の複数のモデルとして本発明の一実施形態に係るシステムに組み込むことができる。
（３）また、本発明の一実施形態に係るシステムにおける複数の審査（スコア）モデルを構築するために活用される金融機関の内部データは、モデルの再構築（見直しや改善）にも活用することができるほか、収益予想計算やマーケティング（後述）等にも活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態におけるローン審査支援システムの概略図である。
【図２】一実施形態におけるローン審査支援システムの機能ブロック図である。
【図３】一実施形態におけるローン審査のフローチャートである。
【図４】一実施形態における外形基準判定処理のフローチャートである。
【図５】一実施形態における仮スコア判定処理のフローチャートである。
【図６】一実施形態におけるモデル選択処理のフローチャートである。
【図７】一実施形態におけるデフォルト率算出処理のフローチャートである。
【図８】一実施形態におけるモデル１のスコアリングテーブルの一例である。
【図９】一実施形態におけるモデル２のスコアリングテーブルの一例である。
【図１０】一実施形態におけるモデル３のスコアリングテーブルの一例である。
【図１１】一実施形態におけるランクの判定基準の一例である。
【図１２】一実施形態におけるプロパー与信判定処理のフローチャートである。
【図１３】一実施形態におけるプロパー与信判定基準の一例である。
【図１４】一実施形態における期待鞘（予想収益）の一例を示す表である。
【図１５】一実施形態における途上与信の期待鞘の一例を示す表である。
【図１６】従来の一般的な約定利率、保証料率及びデフォルト率の関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明を実施するための形態について、図面を用いて以下詳細に説明する。
【００１２】
［第１実施形態］
図１は、本発明の第１実施形態に係るローン審査支援装置１０を含むローン審査支援システム１００の概略構成図である。
【００１３】
ローン審査支援システム１００には、ローン審査支援装置１０、外信判定装置１３、金融機関内部情報を格納するデータベース２０、及び最終的な融資の諾否（承諾又は拒絶）等に用いられる審査端末３０が含まれる。
【００１４】
ここで、本明細書において金融機関には、銀行、信用金庫、協同組合、保険会社、消費者金融、又は政府系金融機関が含まれる。融資の保証会社は金融機関には含まれない。また、ローンには、個人向けのフリーローン、目的ローン（教育資金、自動車購入、リフォームなど）、カードローン、住宅ローン、及びキャッシング等、並びに法人向けの融資などの各種ローンが含まれる。また、外部信用機関（以下、単に「信用機関」ともいう）には、株式会社シー・アイ・シー（ＣＩＣ）、全国銀行個人信用情報センター（ＫＳＣ）、及び株式会社日本信用情報機構（ＪＩＣＣ）のうちの少なくとも１つの機関が含まれる。
【００１５】
また、本明細書において、用語「貸付」、「貸出」、「借入」、及び「融資」などを用語「ローン」と同義的に使用する。用語「申込ローン」は、顧客が申し込んできたローンを指し、例えば「申込ローン」に対する「プロパー融資」が可能とは、顧客が申し込んできたローンに対してプロパーで（保証会社を付けずに）融資が可能であることを示す。なお、以下の説明では、発明の理解の容易のために、金融機関として銀行を想定しているが本発明はこれに限定されるものではない。
【００１６】
ローン審査支援装置１０のハードウェア構成例は、図示しないＣＰＵ、主記憶部、補助記憶部、及び入出力部などを備えたコンピュータ（サーバー）である。ローン審査支援装置１０は、図１に示すように外信判定装置１３、データベース２０、及び審査端末３０に通信可能に接続されている。ローン審査支援装置１０は、ファイル転送ツール（例えばＨＵＬＦＴ（登録商標））を用いて外部の保証会社の端末５０とデータをやりとりできるようにしてもよい。又は、ローン審査支援装置１０が後述するＳ５０８やＳ１２１１で保証会社の保証依頼と判定した場合に、金融機関の担当者が保証会社に保証依頼に係る書面をＦＡＸ（又は郵送）で送付して保証会社に融資の保証を依頼するようにしてもよい。
【００１７】
外信判定装置１３のハードウェア構成例は、図示しないＣＰＵ、主記憶部、補助記憶部、及び入出力部などを備えたコンピュータ（サーバー）である。外信判定装置１３は、複数の外部信用機関の端末４０に通信可能に接続され、複数の外部信用機関から提供される個人信用情報を取りまとめて分析し、分析結果（外信判定処理結果）をローン審査支援装置１０に提供する。外信判定装置１３の一実施形態は、個人信用情報照会システム「e-Acris III plus」（Profit Cube Inc.社製）を備えたサーバーである。なお、外信判定装置１３による外信判定処理の機能（外信判定部）をローン審査支援装置１０に持たせ、外信判定装置１３を介さずに、ローン審査支援装置１０（の外信判定部）が外部信用機関の端末４０と直接通信するようにしてもよい。
【００１８】
金融機関内の審査端末３０は、当該金融機関の他の営業所に配置された営業店端末３５と通信可能に接続されていてもよい。また、顧客のＰＣ又はスマートフォン等の端末６０から、金融機関にローンの申込を行うことができるように構成してもよい。
【００１９】
図２は、ローン審査支援装置１０、外信判定装置１３、データベース２０、審査端末３０、及び外部信用機関の端末４０の機能ブロック図である。
【００２０】
ローン審査支援装置１０は、図２に示すように、補助記憶部等に記憶されたプログラムないしソフトウェアに基づくＣＰＵによる処理によって実現される機能部として、外形基準判定部１１、仮スコア判定部１２、スコア判定部１４、融資額判定部１５、及び与信判定部１６を有する。なお、前述のとおり、ローン審査支援装置１０は、外信判定部を有するようにしてもよい。
【００２１】
また、ローン審査支援装置１０は、その補助記憶部等に、審査端末３０から提供される顧客のローン申込の情報（「申込情報」という。）及びデータベース２０に記憶されている金融機関内部の各種情報を、デフォルト率（「ＤＦ率」という。）を算出するためのスコア（評点）に変換するためのスコアリングテーブル１７を記憶している。なお、スコアリングテーブル１７は、データベース２０に格納され、ローン審査支援装置１０がデータベース２０にアクセスしてスコアリングテーブル１７を参照するようにしてもよい。
【００２２】
ローン審査支援装置１０は、データベース２０にアクセスし、データベース２０に記憶されている金融機関内部情報をローン審査の際の与信判定処理に用いることができる。データベース２０には、金融機関内部情報として、預金情報、顧客個人情報、過去融資情報、及びその他のローン審査に資する情報が記憶されている。なお、本明細書の前提として、外部の保証会社は金融機関内部情報にアクセスすることができない。
【００２３】
一実施形態において、「預金情報」には、預金口座の有無、預金口座の開設日、預金履歴、口座取引履歴、預金残高、給与又は年金振込の有無、公共料金引落しの有無、及び金融事故の有無などが含まれる。「顧客情報」には、顧客の氏名、年齢、住所、年収、勤務先情報、家族構成、及び担保保有の有無などが含まれる。顧客の勤務先情報には、正規／非正規又は自営業などの就業形態、職種、勤務先での役職、勤務先の社員数及び業種、並びに勤続月数などの情報が含まれる。顧客の家族構成情報には、顧客の家族の有無、家族の人数、及び子供の有無などの情報が含まれる。担保保有の有無情報には、持ち家／貸家、一戸建／マンション等の顧客の住宅の種類、及び居住区分などの情報が含まれる。「過去融資情報」には、顧客が当該金融機関に過去に申し込んだローンの種類や申込回数、顧客への過去融資履歴、融資回数、融資額、未返済額、返済状況、返済遅延等の事故情報、及び過去に外部信用機関等から取得し蓄積した顧客の個人信用情報などが含まれる。
【００２４】
また、ローン審査支援装置１０は、顧客のローンの申込情報を審査端末３０から取得し、顧客の個人信用情報に関する判定処理結果（外信判定処理結果）を外信判定装置１３から取得する。申込情報には、顧客が希望するローンの種類、借入額、返済期間、顧客の氏名、年齢、住所、電話番号、年収、勤務先情報、並びに、当該金融機関又は他の金融機関での借入状況などの融資を受ける際に申告すべき情報が含まれる。また、外部信用機関から提供される個人信用情報には、顧客のクレジット情報、支払い情報、異動や返済遅延等の重大な金融事故情報などの情報が含まれる。
【００２５】
図３は、金融機関によるローン審査の概要を表すフローチャートである。
【００２６】
まず、Ｓ３０１で金融機関は、顧客端末５０又は営業店端末３５からローンの申込情報を入力する。このとき、ローン審査支援装置１０（又は審査端末３０）は、この段階で、申込者識別番号がすでに付与済みの顧客を除き、顧客に申込者識別番号を付与する。こうすることで、ローンの申込を拒絶した顧客に対しても、次回以降のローン申込の際に顧客を識別できるようになる。なお、ローンの申し込みは、ＦＡＸや郵便等による書面での申込であってもよいが、その際には金融機関にて申込情報の内容を電子データに変換されることが望ましい。
【００２７】
その後、ローン審査支援装置１０により、Ｓ３０２で外形基準判定処理、Ｓ３０３で仮スコア判定処理、及びＳ３０４でプロパー与信判定処理が順に行われる。外形基準判定処理、仮スコア判定処理、及びプロパー与信判定処理の各処理の詳細については後述する。ここで、プロパー与信判定処理では、プロパー融資が可能かどうか判定される。なお、Ｓ３０３の外形基準判定処理は要求仕様に応じて省略してもよい。
【００２８】
Ｓ３０５で、ローン審査支援装置１０が出力したプロパー与信判定処理の結果を基に、審査担当者による融資実行の諾否判定が行われる。Ｓ３０６で審査責任者による諾否判定結果に対する承諾が得られた後、Ｓ３０７で融資の諾否の結果が顧客に通知される。このようにして、顧客が申し込んだローンの申込に対する諾否が判断される。なお、Ｓ３０５〜Ｓ３０６の処理は金融機関の意向に応じて省略してもよい。
【００２９】
次に、図４〜１２を参照して、ローン審査支援装置１０による外形基準判定処理（Ｓ３０２）、仮スコア判定処理（Ｓ３０３）、及び与信判定処理（Ｓ３０４）の各処理について説明する。
【００３０】
＜外形基準判定処理＞（要求仕様に応じて省略可）
まず、外形基準判定処理（Ｓ３０２）において、ローン審査支援装置１０は、顧客から提供された申込情報から年収割合及び返済比率を算出し、算出した年収割合及び返済比率がそれぞれ所定の基準を超えているかどうか判定する。図４は、外形基準判定処理の詳細な処理フローチャートである。
【００３１】
図４において、Ｓ４０１でローン審査支援装置１０の外形基準判定部１１は、審査端末３０から申込情報を取得し、一実施形態として、顧客の年収額、申し込むローンの希望借入額、他の現存するローンの借入額、及び返済年数などの情報を抽出する。
【００３２】
Ｓ４０２で外形基準判定部１１は、式「総年間返済額÷年収額」を基に「返済比率」（％）を算出する。総年間返済額には、顧客に他の借入（別の金融機関も含む）が存在しているならば、その年間返済額も加算される。Ｓ４０３で外形基準判定部１１は、算出した「返済比率」が所定の基準値以下であるかどうか判定する。当該基準値は、要求仕様に応じて適宜設定され、例えば２５％〜６０％としてもよい。
【００３３】
Ｓ４０４で外形基準判定部１１は、式「総借入額÷年収額」を基に「年収割合」（％）を算出する。総借入額には、顧客に他の借入（別の金融機関も含む）が存在しているならば、その借入額も含まれる。Ｓ４０５で外形基準判定部１１は、算出した「年収割合」が所定の基準値以下であるかどうか判定する。当該基準値は、要求仕様に応じて適宜設定され、例えば３５％〜８０％としてもよい。
【００３４】
「返済比率」及び「年収割合」がともに基準値以下である場合（Ｓ４０３及びＳ４０５でＹｅｓ）、次の仮スコア判定処理（Ｓ３０３）に進む。
【００３５】
「返済比率」が基準値超えの場合（Ｓ４０３でＮｏ）又は「年収割合」が基準値超えの場合（Ｓ４０５でＮｏ）、Ｓ４０６で外形基準判定部１１は、審査端末３０にローン申込を拒絶すべき旨を通知し、ローン審査支援装置１０によるローン審査が終了する。当該通知を受けて審査端末３０は、ローン申込を拒絶すべき旨をディスプレイ上に表示し、審査担当者に知らせる。なお、審査担当者及び審査責任者の判断により、ローン審査支援装置１０からローン申込を拒絶すべき旨の通知を受けた場合であっても（Ｓ４０３でＮｏ又はＳ４０５でＮｏ）、次の仮スコア判定処理（Ｓ３０３）へ進めるようにしてもよい。
【００３６】
＜仮スコア判定処理＞
次に、仮スコア判定処理（Ｓ３０３）では、外形基準判定処理の後、おおよそプロパー融資（保証会社を付けず、金融機関がリスクを負う融資）が可能そうなローン申込かどうかが判断される。これにより、金融機関は、明らかに貸付が不可能な申込に対しては、外部信用機関への照会（外信照会）を行う前にローン申込を拒絶できる。図５は、仮スコア判定処理の詳細な処理フローチャートである。
【００３７】
図５において、Ｓ５０１でローン審査支援装置１０の仮スコア判定部１２は、審査端末３０から申込情報を取得し、仮スコア判定処理に用いる情報を抽出する。Ｓ５０２で仮スコア判定部１２は、データベース２０にアクセスし、ローンを申し込んできた顧客に関する金融機関内部情報を取得し、仮スコア判定処理に用いる情報を抽出する。
【００３８】
Ｓ５０３で仮スコア判定部１２は、金融機関内部情報（又は金融機関内部情報と申込情報の両方）を基に、ＤＦ率の算出に用いるモデルを選択する。本発明において、モデルの違いは、ＤＦ率を算出するために使用する計算式の違い（後述するスコアリングテーブルの違い）となる。Ｓ５０４で仮スコア判定部１２は、Ｓ５０３で選択したモデルに基づき、申込ローンにおける顧客のＤＦ率を算出する。ここで、申込ローンにおける顧客のＤＦ率とは、顧客が申し込んだローン（希望借入額、返済年数、ローン種別など）の場合の顧客のＤＦ率である。Ｓ５０５で仮スコア判定部１２は、Ｓ５０４で算出したＤＦ率を基にランクの決定をする。処理Ｓ５０３〜Ｓ５０５の詳細については後述する。
【００３９】
Ｓ５０６で仮スコア判定部１２は、Ｓ５０５で決定したランクが所定の範囲にあるかどうか判定する。当該所定の範囲は、あるランク閾値以上の範囲（例えば後述する図１１に示すＲ０５以上の範囲など）としてもよいし、ある特定の範囲（例えば後述する図１１に示すランクＲ０３〜Ｒ０６の範囲など）としてもよい。ランクが所定の範囲にある場合（Ｓ５０６でＹｅｓ）、Ｓ５０７で仮スコア判定部１２は、プロパー与信判定処理に進めても良いと判定し、処理をＳ３０４に進める（図３）。ランクが当該所定の範囲にない場合（Ｓ５０６でＮｏ）、Ｓ５０８で仮スコア判定部１２は、保証会社の端末５０に顧客のローン申込に係る情報（照会データ）を送信し、保証会社に融資の保証依頼を行う。
【００４０】
Ｓ５０６における所定の基準は、ローンの種類や金融機関が得られる期待鞘（予想収益）に応じて変えてもよい。例えば、図１４は、金融機関の金融機関内部情報を解析することにより得られた、ランクＲ０１〜Ｒ１０、推定年間ＤＦ率、保証料、信用コスト、及び年間期待鞘の関係の一例を示す表である。図１４（ａ）は目的ローンのケースで、（ｂ）はフリーローンのケースである。また、図１４に示す表中で「保証料」は保証会社に保証を依頼していることにより生じている費用（コスト）であり、「信用コスト」は保証会社の保証をやめた場合に金融機関がリスクを負うことにより生じる潜在的な費用（コスト）である。また、同表中の「期待鞘」は、保証料を０にした場合に生じる収益予想値を示す。例えば、図１４（ａ）に示す目的ローンのケースでは、ランクＲ０１〜Ｒ０５までは期待鞘がプラスであり、ランクＲ０６〜Ｒ０９では期待鞘がマイナスとなる。そのため、該目的ローンのケースではＳ５０６における基準ランクをＲ０５と設定してもよい。また、図１４（ｂ）に示すフリーローンのケースでは、ランクＲ０１〜Ｒ０９まで期待鞘がプラスであり、ランクＲ１０でマイナスとなる。そのため、該フリーローンのケースではＳ５０６における基準ランクをＲ０８又はＲ０９と設定してもよい。
【００４１】
ここで、図６を用いて、ＤＦ率の算出に用いるモデルの選択処理（Ｓ５０３）の詳細について説明する。本実施形態では、ＤＦ率算出のためのモデルを３種類としているが、本発明はこれに限定されない。本発明ではＤＦ率算出のためのモデルの数は複数であればよく、２種類であってもよいし、４種類以上であってもよい。なお、図６に示すモデル選択のフローは一例であり、本発明はこの例に限定されない。
【００４２】
図６において、まず、Ｓ６０１で仮スコア判定部１２は、金融機関内部情報から、例えば顧客の預金情報（預金口座の有無、預金口座の開設日、口座取引履歴など）の有無を判定する。限定されないが、顧客の口座が融資の実行日の前月以前に開設されたものである場合、仮スコア判定部１２は、預金情報を「有り」（Ｓ６０１でＹｅｓ）と判定し、そうで無い場合に「無し」（Ｓ６０１でＮｏ）と判定するようにしてもよい。
【００４３】
Ｓ６０２で仮スコア判定部１２は、金融機関内部情報から、例えば当該金融機関において顧客の過去融資情報が有るかどうか判定する。限定されないが、融資実行日以前に当該金融機関で別の融資の取引履歴が存在する場合に、仮スコア判定部１２は、融資履歴を「有り」（Ｓ６０２でＹｅｓ）と判定し、そうで無い場合に「無し」（Ｓ６０２でＮｏ）と判定するようにしてもよい。
【００４４】
仮スコア判定部１２は、Ｓ６０１でＹｅｓ且つＳ６０２でＮｏであればモデル１を選択し（Ｓ６０３）、Ｓ６０１でＹｅｓ且つＳ６０２でＹｅｓならばモデル２を選択し（Ｓ６０４）、Ｓ６０１でＮｏならばモデル３を選択する（Ｓ６０５）。
【００４５】
このようにＤＦ率の算出のためのモデルを顧客の金融機関内部情報（預金情報及び過去融資情報等）に応じて変えるのは、ローンを申し込んできた顧客と当該金融機関との関係性を審査、つまりＤＦ率の算出のためのスコア（評点）に反映させるためである。
【００４６】
例えば、モデル１に該当する顧客は、当該金融機関にとってお得意様の初回ローンであり、将来の借入に繋がることは期待されるものの、ローンの返済能力に関する情報はない。モデル２に該当する顧客は、モデル１の顧客に比べ、金融機関が過去のローンの実績データを保有しているため、ローンの返済能力に基づいたスコア判定のための情報が多い。また、モデル３に該当する顧客は、当該金融機関にとっていわゆる一見客であるため、スコア判定のための情報は少ない。このように、ローンの申込をしてきた顧客全てに一律の基準で審査するのではなく、顧客と金融機関とのこれまでの関係性に応じてローン審査処理を実施することが可能となる。
【００４７】
なお、図６では金融機関内部情報の預金取引履歴と過去の融資履歴に関する情報を基にＤＦ率算出のためのモデルを選択することを示しているが、モデルを選択する際に用いる金融機関内部情報はこの例に限定されるものではない。モデルの違いが、顧客と金融機関との関係性を反映するものであればよい。例えば、金融機関内部情報の預金額を用いてモデルを選択するようにしてもよい。この場合、預金額が小さい場合は顧客と金融機関との関係性が薄い（言い換えると顧客の金融機関への貢献度が小さい）と考えられ、預金額が大きい場合は顧客と金融機関との関係性が濃い（言い換えると顧客の金融機関への貢献度が大きい）と考えられる。そのため、預金額が小さい場合に選択されるモデルを用いて算出される評点が、預金額が大きい場合に選択されるモデルで得られる評点よりも小さくなるように複数のモデルを設計してもよい。また、例えば、金融機関内部情報の定期預金口座の有無や給料振込口座の有無などの情報を基にモデルを選択するようにしてもよい。この場合、定期預金口座が有る顧客や給料振込口座を有する顧客は、金融機関との関係性が比較的濃いと考えられるため、その関係性をモデルに反映させるようにしてもよい。
【００４８】
次に、図７〜図１０を用いて、各モデルに基づくＤＦ率の算出の一例について説明する。図７は、仮スコア判定部１２によるＤＦ率算出処理のフローチャートである。
【００４９】
図７において、まず、Ｓ７０１で仮スコア判定部１２は、ローン審査支援装置１０の補助記憶部に予め格納されたモデル１〜３に対応するスコアリングテーブル１７ａ、１７ｂ、又は１７ｃを読みだす。つまり、仮スコア判定部１２は、処理Ｓ５０３でモデル１を選択した場合にはモデル１に対応するスコアリングテーブル１７ａを読み出し、モデル２を選択した場合にはモデル２に対応するスコアリングテーブル１７ａ及び１７ｂを読み出し、モデル３を選択した場合にはモデル３に対応するスコアリングテーブル１７ａ及び１７ｃを読み出すよう制御する。なお、モデル２及び３でスコアリングテーブル１７ａも読みだすのは、スコアリングテーブル１７ａに基づき算出される総評点Ｚの値をそれぞれスコアリングテーブル１７ｂ、１７ｃで用いているためである。
【００５０】
ここで、図８はモデル１に対応するスコアリングテーブル１７ａの一例を示す。また、図９はモデル２に対応するスコアリングテーブル１７ｂの一例を示し、図１０はモデル３に対応するスコアリングテーブル１７ｃの一例を示す。
【００５１】
図８に示すモデル１に対応するスコアリングテーブル１７ａは、一実施形態として、顧客の申込情報及び金融機関内部情報のうち「預金履歴」、「口座取引履歴」、「勤務先業種」、「就業形態」、「役職」、「勤続月数」、「居住区分」、及び「融資時年齢」の各項目に関する情報を有しており、モデル１に対する総評点Ｚを算出するために使用される。図９に示すモデル２に対応するスコアリングテーブル１７ｂは、金融機関内部情報のうち「過去融資履歴」に関する情報を有しており、モデル２に対する総評点Ｚを算出するために使用される。図１０に示すモデル３に対応するスコアリングテーブル１７ｃは、スコアリングテーブル１７ａを用いて算出される総評点Ｚを基に、モデル３に対する総評点Ｚを算出するために使用される。なお、過去に外部信用機関等から取得し蓄積した顧客の「個人信用情報」の項目がスコアリングテーブル１７に含まれていてもよい。例えば、個人信用情報が「×」の情報が金融機関内部情報に存在している場合、評点をマイナス（例えば−１０〜−５０）とするようにしてもよい。
【００５２】
次に、Ｓ７０２において仮スコア判定部１２は、読みだしたスコアリングテーブル１７ａ〜１７ｃから総評点Ｚを算出するために必要な情報を、申込情報及び金融機関内部情報から抽出する。例えば、モデル１に対する総評点Ｚを算出するために、顧客の申込情報及び金融機関内部情報から、「預金履歴」、「口座取引履歴」、「勤務先業種」、「就業形態」、「役職」、「勤続月数」、「居住区分」、及び「融資時年齢」の各項目に関する情報を抽出する。
【００５３】
Ｓ７０３で仮スコア判定部１２は、抽出した情報が各項目内のどの条件に該当するかどうか判定し、該当する評点ｚを加算していくことで総評点Ｚを算出する。詳細には、仮スコア判定部１２は、一実施形態として、金融機関内部情報の「預金履歴」に関する情報を基に、ローン申込日（又はローン実行日若しくはローン審査日）前複数月間の預金平均額を計算し、項目「預金履歴」のうち該当する条件の評点ｚの値を読み取る。また、仮スコア判定部１２は、一実施形態として、顧客の金融機関内部情報の「口座取引履歴」に関する情報を基に「給与振替（給振）又は年金受け取りの有無」を判定し、項目「口座取引履歴」のうち該当する条件の評点ｚの値を読み取る。なお、複数月は、スコアリングテーブル１７を作成する際の金融機関内部情報の解析結果などに応じて異なり、一例として、２〜２４ヶ月、２〜１８ヶ月、３〜１２ヶ月、あるいは、３〜６ヶ月等の様々な複数月を採用することが可能である。
【００５４】
このようにして、仮スコア判定部１２は、「預金履歴」、「口座取引履歴」、「勤務先業種」、「就業形態」、「役職」、「勤続月数」、「居住区分」、及び「融資時年齢」の全ての項目について該当する評点ｚの値を読み取っていき、最終的に、読み取った評点ｚを全て足し合わせて総評点Ｚを算出する。
【００５５】
また、仮スコア判定部１２は、上述のモデル１と同様に、モデル２及び３に対する総評点Ｚを算出する。詳細には、図９に示すように、仮スコア判定部１２は、モデル２のスコアリングテーブル１７ｂを用い、一実施形態として、「過去融資履歴」に関する情報を基に、過去融資の延滞履歴の有無を判定し、該当する評点ｚを項目「過去融資履歴」の評点ｚとして読みだす。そして、仮スコア判定部１２は、この値と、モデル１のスコアリングテーブル１７ａを用いて算出した総評点に所定の定数（一例として０．８）を掛けた値とを合計して、モデル２の総評点Ｚを算出する。また、図１０に示すように、仮スコア判定部１２は、モデル３のスコアリングテーブル１７ｃを用い、一実施形態として、スコアリングテーブル１７ａの「預金履歴」及び「口座取引履歴」の各項目に関する評点を全て０とした上でスコアリングテーブル１７ａに従い総評点Ｚを算出し、総評点Ｚを所定の定数（一例として１．２）を掛けることにより、モデル３の総評点Ｚを算出する。
【００５６】
そして、Ｓ７０４において仮スコア判定部１２は、Ｓ７０３で算出した総評点Ｚから下記式を基に、申込ローンにおける顧客のＤＦ率（％）を算出し、処理をＳ５０５へ戻す。
【数１】
2017182284.tif 000003
式中、ＤＦＲはＤＦ率であり、Ｚは、Ｓ５０３で選択されたモデルに対する総評点である。また、Ｈ０は、モデル１〜３及びローン種別（目的ローン、フリーローン、及びカードローンなど）に応じて異なる定数であり、γはモデル１〜３に応じて異なる定数である。限定されないが、Ｈ０及びγの一例を下記表１及び２に示す。定数Ｈ０及びγの値は、後述するスコアリングテーブルの作成と同様に、金融機関内部情報を解析（ポアソン過程等）することにより、回帰的に得られる定数である。
【表１】
2017182284.tif 000004
【表２】
2017182284.tif 000005
【００５７】
次に、Ｓ５０５において仮スコア判定部１２は、算出したＤＦ率を基に、ランクを決定する。限定されないが、図１１に、ランクとＤＦ率との関係を示すテーブルの一例を示す。このようなランクとＤＦ率との関係を示すテーブルがローン審査支援装置１０に予め記憶され、仮スコア判定部１２は、該テーブルを読出し、Ｓ７０４で算出したＤＦ率を基にランクを決定する。
【００５８】
図１１の例では、ランクＲ０１が最高ランクで、Ｒ１１が最低ランクである。例えば、Ｒ０１〜Ｒ０２はクレジットリスクが極めて低く、Ｒ０３〜Ｒ０４はクレジットリスクが低く、Ｒ０５はクレジットリスクが平均であり、Ｒ０６〜Ｒ０７はクレジットリスクが高く、Ｒ０８〜Ｒ０９はクレジットリスクが極めて高く、Ｒ１０〜Ｒ１１は融資の実行不可のランクとして区分してもよい。この例では、ランクをＲ０１〜Ｒ１１の１１段階に分類しているが、本発明はこれに限定されない。ランクは少なくとも２〜３段階以上に分類すればよい。図１１の例に従うと、Ｓ７０４で算出されたＤＦ率が０．７％であったとすると、ランクはＲ０４と決定される。
【００５９】
＜スコアリングテーブルの作成＞
ここで、スコアリングテーブル１７の作成及びＤＦ率の算出について説明する。スコアリングテーブル１７は、金融機関内部情報を解析（ポアソン過程等の手法）することで作成され、ローン審査支援装置１０に予め記憶させておくものである。
【００６０】
図８に示すスコアリングテーブル１７ａの例を用いて、スコアリングテーブルの各項目（預金履歴、口座取引履歴等）における各条件の評点の割り当て方について説明する。例えば、項目「預金履歴」に関して、金融機関内部情報を解析し、直近複数月（例えば３〜６月としてよい）の預金平均額が1,000,000円超の人数とその中でデフォルトを起こした人数とを基にこの条件に当てはまる人のＤＦ率を算出する（図８のスコアリングテーブル１７ａではＤＦ率の欄の0.1％）。また、直近複数月預金平均額が500,000円超〜1,000,000円以下の人数とその中でデフォルトを起こした人数とを基にこの条件に当てはまる人のＤＦ率を算出する（同0.3％）。このようにして項目「預金履歴」における他の条件についてもＤＦ率を算出する。そして、他の項目（口座取引履歴など）の各条件についても同様にＤＦ率を算出する。
【００６１】
その後、各項目（預金履歴、口座取引履歴等）における最大評点を割り振り、スコアリングテーブル１７ａの各項目の最大評点の合計が約１００になるようにする。各項目（預金履歴、口座取引履歴等）に対する最大評点の割り当ては経験的に（回帰的に）行う。例えば、図８のスコアリングテーブル１７ａの例では、項目「預金履歴」に割り当てられた最大評点は４０であり、項目「口座取引履歴」に割り当てられた最大評点は１０である。
【００６２】
また、各項目（預金履歴、口座取引履歴等）内における各条件に対する評点の割り当ては、各項目内で最大のＤＦ率を示す条件に対する評点を０とし、最小のＤＦ率を示す条件に対する評点を割り当てられた最大評点とし、両者を直線で結んだ一次式：
Ｙ＝｛最大評点／（最大ＤＦ率−最小ＤＦ率）｝×（最大ＤＦ率−Ｘ）
に各条件のＤＦ率をＸに代入することで得られたＹの値を評点として各条件に割り当てる。このようにして、各項目の各条件に対して評点を割り当てることができる。
【００６３】
以上のようにして、金融機関内部情報を解析することによりスコアリングテーブル１７を予め作成しておき、ローン審査支援装置１０（又はデータベース２０であってもよい）に予め記憶させておく。金融機関内部情報は日々変化するものであるため、スコアリングテーブル１７は、所定の期間（これに限定されるものではないが、一例として、数週間〜数ヶ月など）ごとに更新するとよい。
【００６４】
＜プロパー与信判定処理＞
次に、図１２を用いてプロパー与信判定処理（Ｓ３０４）の詳細について説明する。プロパー与信判定処理では、プロパー融資に対する与信の可否が判定処理される。
【００６５】
図１２において、まず、Ｓ１２０１で、ローン審査支援装置１０は、外信判定装置１３に顧客の申込情報又は金融機関内部情報に基づく照会データを送信し、これに応じて外信判定装置１３は、１つ又は複数の外部信用機関の端末４０にアクセスし、顧客に関する個人信用情報を取得する。取得する個人信用情報には、一実施形態として、総合判定処理結果、総合判定処理詳細、ケアマーク情報、契約状況、契約サマリー情報、照会履歴情報、及び入金履歴情報などが含まれる。
【００６６】
Ｓ１２０２で外信判定装置１３は、取得した個人信用情報に基づき、外信判定処理を行う。外信判定処理では、外部信用機関から提供された個人信用情報に基づき顧客の信用度が複数段階、例えば２段階（○若しくは×）又は３段階（○、△、若しくは×）等で評価される。
【００６７】
例えば、外信判定装置１３は、外部信用機関から提供された個人信用情報中に「異動」等の重大な金融事故情報が存在していると判断すると、顧客の信用度を「×」（重度の問題有り）と判定し、そのような重大な金融事故が無ければ「○」（問題無し）又は「△」（審査担当者チェック必要）と判定する。外信判定装置１３は、外信判定処理の結果（○、△、又は×など）をローン審査支援装置１０に送信する。
【００６８】
なお、ローン審査支援装置１０内に外信判定部を設けて、外信判定部が外信判定装置１３から個人信用情報を解析しまとめたデータを受け取り、外信判定部が当該外信判定処理を行うようにしてもよい。なお、Ｓ１２０２での外信判定処理の判定結果に応じたシステム処理（例えば、外信判定がＯＫでなかった案件についてのシステム処理等）は本発明の主題ではないので仔細は省略することとし、以後のフローでは、外信判定処理を正常に通過した案件処理についてのフローとして説明を続ける。
【００６９】
Ｓ１２０３でスコア判定部１４は、顧客の申込情報及び金融機関内部情報を基にＤＦ率の算出に用いるモデルを選択する。そして、スコア判定部１４は、Ｓ１２０４で、選択したモデルに基づき申込ローンにおける顧客のＤＦ率を算出し、Ｓ１２０５で、算出したＤＦ率を基にランク決定する。Ｓ１２０３〜Ｓ１２０５の処理は、それぞれ上述のＳ５０３〜Ｓ５０５の処理と同様であるので、説明を省略する。
【００７０】
Ｓ１２０６で融資額判定部１５は、申込情報を基に（１）本融資の申込に係る希望借入額及び（２）他に現存する融資に係る借入額を抽出し、金融機関内部情報を基に（３）現存する借入額を抽出し、且つ、外信判定装置１３が外部信用機関の端末４０から取得した（４）他の金融機関等における現存する借入額の情報を抽出する。
【００７１】
Ｓ１２０７で融資額判定部１５は、（２）〜（４）の借入額で重複する部分を除き、（１）〜（４）の借入額の総額を計算し、該総借入額、返済年数、及び年収額を基に、式「総年間返済額÷年収額」から「返済比率」（％）を算出し、式「総借入額÷年収額」を基に「年収割合」（％）を算出する。
【００７２】
Ｓ１２０８で融資額判定部１５は、下記表３に示す判定基準を基に、融資額判定処理（○、△、又は×）を行う。なお、表３に示す判定項目（返済比率及び年収割合）及びその数値基準は一例であり、本発明はこれに限定されない。
【表３】
2017182284.tif 000006
【００７３】
Ｓ１２０９で与信判定部１６は、Ｓ１２０２の外信判定処理、Ｓ１２０５のランク決定、及びＳ１２０８の融資額判定処理の各結果を基に、プロパー与信の可否を判定する。プロパー与信判定処理は、図１３に示すプロパー与信判定テーブルに基づき行う。例えば、外信判定処理の結果が「△」であれば、与信判定部１６は、ランクの値によらずプロパー与信判定の結果を「△」（審査担当者によるチェックが必要）とする。また、外信判定処理の結果が「○」で、ランクがＲ０１で、融資額判定処理の結果が「○」又は「△」であれば、与信判定部１６は、プロパー与信判定処理の結果を「○」（問題無し）とする。また、外信判定処理の結果が「○」で、ランクがＲ０８で、融資額判定処理の結果が「△」又は「×」の場合、与信判定部１６は、プロパー与信判定処理の結果を「×」（重度の問題あり）とする。なお、図１３に示すプロパー与信判定テーブルはプロパー与信判定基準の一例であり、本発明はこれに限定されない。
【００７４】
Ｓ１２１０のプロパー与信判定処理でＯＫ（○又は△）となると（つまり、プロパー融資が可能と判定される場合）、その結果がローン審査支援装置１０から審査端末３０に送られる。そして、審査担当者及び審査責任者が融資の諾否の最終的な判断を行い（Ｓ３０５〜Ｓ３０６）、その結果が顧客に通知される。
【００７５】
他方、Ｓ１２１０のプロパー与信判定処理でＯＫで無い（×）場合（プロパー融資が不可と判定される場合）、Ｓ１２１１でローン審査支援装置１０は、外部の保証会社の端末５０に顧客のローン申込に係る情報等の照会データを送信し、保証会社に融資の保証依頼を行う。なお、ローン審査支援装置１０から照会データを端末５０に直接送信するのに代えて、金融機関の担当者によりＦＡＸや郵送にて保証依頼に係る書面を保証会社に送付するようにしてもよい。保証会社が保証してくれる場合には、当該金融機関は保証会社に保証料を支払うことになるがローン申込を承諾し、保証会社が保証してくれないとなると、当該金融機関は、ローン申込を拒絶することになり、その結果が顧客に伝えられる。これは上述のＳ５０８の処理後についても同様である。
【００７６】
前述のとおり、図１４は、金融機関の金融機関内部情報を解析することにより得られたランクＲ０１〜Ｒ１０、推定年間ＤＦ率、保証料、信用コスト、及び年間期待鞘との対応関係の一例を示す表である。この表から分かるように、本実施形態に係るローン審査支援装置１０が導出するランク（又はＤＦ率）と期待鞘（予想収益）との対応関係が明確であり、期待鞘が所定の値（例えばマイナス値）とならない範囲で保証会社に保証を依頼しないプロパー融資（の割合）を増やすことができる。その結果、プロパー融資を増やした分の保証会社に支払う保証料が低減される。
【００７７】
［第２実施形態］
本発明の第２実施形態に係るローン審査支援装置は、新規ローン申込に対するローン審査において使用することができる上、すでに融資を実行しているケース（ストック債権）の途上与信の際にも使用することができる。なお、本実施形態のローン審査支援装置は、第１実施形態のローン審査支援装置１０と基本的に同じであり説明を省略する。本実施形態では、最終的にローン審査支援装置１０の与信判定部１６が、金融機関により実行中の保証付融資をプロパー融資へ変更が可能かどうか判定する。また、本実施形態では、与信判定部１６は、顧客が無担保ローンで借入している場合、途上与信の際に顧客のクレジットが好転又は悪化しているかどうか判定し、クレジットが好転又は悪化していると判定する場合に、顧客の無担保ローンの与信枠をそれぞれ拡大又は縮小すべきと判断することもできる。
【００７８】
第２実施形態に係るローン審査支援装置は、途上与信の際に、既存の融資実行中のケースそれぞれについて第１実施形態と同じようにプロパー与信可能かどうか判定する。プロパー与信可能と判定されたケースについて、審査担当者の判断によりプロパー融資に変更し、保証会社への保証料の支払いをやめることができる。その結果、そのやめた分の保証料が低減され、ひいては当該金融機関の収益が向上する。
【００７９】
例えば、図１５は、金融機関の既存の融資実行中のケースに関する金融機関内部情報を解析することにより得られた、ランクＲ０１〜Ｒ１０、推定年間ＤＦ率、保証料、信用コスト、及び年間期待鞘の関係を示す表である。図１５（ａ）は目的ローンのケースで、（ｂ）はフリーローンのケースである。図１５中、「保証料」は保証会社に保証を依頼していることにより生じる費用（コスト）であり、「信用コスト」は保証会社の保証をやめた場合に金融機関がリスクを負うことにより生じる潜在的な費用（コスト）であり、「期待鞘」は、保証料を０にした場合に生じる予想収益を示す。例えば、図１５（ａ）のケースでは、ランクＲ０１〜Ｒ０５までは期待鞘がプラスであることから、ランクＲ０１〜Ｒ０５に該当する既存の融資ケースをプロパー融資に変更することで、その分の保証料が削減され、金融機関は収益（この例ではＲ０１〜Ｒ０５の期待鞘の合計約25,800,000円／年間）を得ることができる。
【００８０】
また、顧客が金融機関から無担保ローンで借入している場合、途上与信の際に、スコア判定部１４は該顧客のＤＦ率及びランクを決定する。該決定されたランクが、ローン審査時のランク（例えばＲ０３）から所定のランク数以上高いランク（例えばＲ０１）に好転又は所定のランク数以上低いランク（例えばＲ０５）に悪化している場合には、与信判定部１６は、該顧客の無担保ローンの与信枠をそれぞれ拡大又は縮小すべきと判定し、審査端末３０にその結果を出力する。この結果を受けて、審査担当者は、ランクが好転又は悪化している該顧客の与信枠を拡大又は縮小するかどうか決定する。これにより、途上与信の際に金融機関の収益の拡大又はリスクの低減が可能となる。
【００８１】
［第３実施形態］
本発明の第３実施形態に係るローン審査支援装置は、金融機関に記憶されている顧客（当該金融機関から融資を受けているかどうかに限らない。）に関する情報を基に、融資の勧誘のターゲットとなる顧客を抽出し、今後のマーケティングに使用することができる。なお、本実施形態のローン審査支援装置は、第１及び第２実施形態のローン審査支援装置１０と基本的に同じであり説明を省略する。また、本実施形態に係るローン審査支援装置を、マーケティング支援装置とも称する。
【００８２】
本実施形態では、ローン審査支援装置１０のスコア判定部１４が、金融機関内部情報を基に、モデルの選択、ＤＦ率の算出、及びランクの決定を行い、ターゲットとなる顧客を抽出する（当該抽出ランクは任意に設定することができる）。
【００８３】
第３実施形態に係るローン審査支援装置は、金融機関の内部情報から、複数の顧客の情報を取り出し、各顧客に関する金融機関内部情報を基に各顧客に対するランク付けを行う。このランク付けの際、上記実施形態と同様にスコアリングテーブル（一例では図８〜図１０）を用いてＤＦ率を算出し、そこからランク付けを行う（一例では図１１）。そして、本実施形態に係るローン審査支援装置は、金融機関内部情報に含まれる顧客情報（氏名、住所、電話番号等）と決定されたランクとを関連付けて、金融機関内の端末に出力する。高いランク（例えばＲ０１〜Ｒ０３など）が付けられた顧客は、ＤＦ率が低いことから、貸倒れのおそれが小さい。そのため、本実施形態に係るローン審査支援装置を用いることで、金融機関が主体的に、そのようなターゲットとなる顧客に対してピンポイントで融資を勧める戦略をとることが可能となる。
【００８４】
また、金融機関は、ローン審査支援装置を用いて顧客のランクの経時的な変化を抽出ないし出力させ、融資の勧誘等のマーケティングに活かすようにしてもよい。例えば、第３実施形態に係るローン審査支援装置は、ある時点での顧客のランク（例えばＲ０７）が、その後の時点（例えば２〜３年後）で所定のランク値（例えばＲ０３）以上のランク（例えばＲ０２）になっているような顧客の情報を抽出することができる。また、本実施形態に係るローン審査支援装置は、ある時間間隔（例えば３ヶ月毎）に顧客のランクを決定していき、ある時点でのこれまでのランクの平均ランクが所定のランク以上となる顧客の情報を抽出することもできる。かかる抽出情報により、経時的にランクが向上している顧客は、着実に信用力を付けている顧客と考えられるので、そのような顧客はしばらくの間は貸倒れのリスクが小さいと考えられ、短期の目的ローンなどの融資の勧誘や与信枠の拡大の提案等を積極的に進めることができる（かかる積極策の成功率は高いものと予測される）。逆に経時的にランクが低下している顧客は、信用力が低下し、貸倒れのリスクが生じつつあると考えられるので、融資の勧誘を行わないという消極策を採用するための判断材料とすることができる。
【００８５】
顧客への融資の勧誘も自動化することができる。例えば、ローン審査支援装置とＡＴＭを管理するサーバーとを通信可能に接続し、ローン審査支援装置は、高いランクを有する顧客に関する情報を該サーバーに送信する。そして、ターゲットとなる顧客がＡＴＭを操作した時に、該サーバーは、ＡＴＭの画面又は発行される明細書中に融資の勧誘情報（ローンの種類、金利、融資可能額など）を表示するようにしてもよい。
【００８６】
［第４実施形態］
本発明の第４実施形態に係るローン審査支援装置は、１つのローン申込で、複数種類のローンに対する審査を一度に（あるいは、逐次）行う。なお、本実施形態のローン審査支援装置は、第１〜第３実施形態のローン審査支援装置１０と同じであり説明を省略する。
【００８７】
第４実施形態では、１つのローン申込で複数種類のローンに対する審査を行うことになるが、ＤＦ率の算出、ランクの付与、及び融資額判定の各処理はローンの種類ごとに行い、与信判定処理及び／又は外信判定処理の結果は全てのローン申込に対して共通に用いることができる。上述の表１に示すように、ＤＦ率の算出式に用いる定数は、ローンの種類ごとに異なるようにしてもよいことから、ローンの種類ごとにランクが異なることがある。そのため、全ての種類のローンに対するプロパー与信判定結果が一致するというわけではない。
【００８８】
第４実施形態に係るローン審査支援装置の作用効果を例示すると、一例として、１つのローン申込に基づく目的ローンとカードローンの同時審査が挙げられる。かかる同時審査（あるいは逐次審査）によって、申込者の資金需要に対するサービス提供の機会を失うことなく柔軟に対応できるという効果がある。
【００８９】
さらに、１つのローン申込に基づくことによる入力手続等の軽減や審査業務の軽減といったメリットのほか、保証人や連帯債務者についても申込内のローン毎に付与させることができるため、与信判定に対する柔軟性が向上するという効果もある。
【００９０】
また、第４実施形態に係るローン審査支援装置を実現するための実装例としては、既に説明した「申込者識別番号」で申込者を一意に管理する一元管理を行うことによって実現される。この場合、より詳細には、申込時の情報とローン実行後の情報とをデータテーブル上で紐付けさせ、ローンの申込時点からローンの終了までをデータベースにて保管管理する。かかる管理運用を行うと、ローンの成約に結び付かなかった人についても申込者識別番号によって一意に特定し、上述のマーケティングにも活用することができ相乗効果が増大する。
【００９１】
本実施形態における申込者識別番号のデータフォーマットは、一例として一意の連番８桁などのフォーマットを採用することができる。かかる申込者識別番号は、ローン申込入力時に、新規の顧客であればシステムにおいて新規採番し、既存顧客であればその顧客の申込者番号を採用することでシステム運用される。
【００９２】
［第５実施形態］
本発明の第５実施形態に係るローン審査支援装置では、上記申込者識別番号（第４実施形態）の採用のほか、申込入力情報を含む申込情報の履歴管理を行うべく、申込情報に関する連番管理が採用される。かかる実施形態においては、例えば、プロパー融資（とすべき）判定または保証付融資（とすべき）判定を行った後に申込の変更処理がなされた場合に、当該変更前に判定した時の内容と異なる可能性があるため、変更前判定時の申込情報との整合性を確認するための処理等に使用される。
【００９３】
申込に関する管理番号としては、下表のような管理番号が採用されうる。
【表４】
2017182284.tif 000007
【００９４】
上記実施形態は、本発明が適用される装置の構造又は様々な条件に応じて変更される。また、本発明は、具体的に記載された上記実施形態に限定されるものではない。
【符号の説明】
【００９５】
１０  ローン審査支援装置
１１  外形基準判定部
１２  仮スコア判定部
１３  外信判定装置（外信判定部）
１４  スコア判定部
１５  融資額判定部
１６  与信判定部
１７  スコアリングテーブル
２０  データベース
３０  審査端末
３５  営業店端末
４０  外部信用機関の端末
５０  保証会社の端末
１００  ローン審査支援システム
【図１】
2017182284.tif 000008
【図２】
2017182284.tif 000009
【図３】
2017182284.tif 000010
【図４】
2017182284.tif 000011
【図５】
2017182284.tif 000012
【図６】
2017182284.tif 000013
【図７】
2017182284.tif 000014
【図８】
2017182284.tif 000015
【図９】
2017182284.tif 000016
【図１０】
2017182284.tif 000017
【図１１】
2017182284.tif 000018
【図１２】
2017182284.tif 000019
【図１３】
2017182284.tif 000020
【図１４】
2017182284.tif 000021
【図１５】
2017182284.tif 000022
【図１６】
2017182284.tif 000023