(57)【要約】【課題】  過去の審査結果を用いて、審査を支援する。【解決手段】  複数の情報項目をそれぞれ有する複数のサンプルデータを、情報項目に基づいて複数のノードに分類し、当該ノードをさらに分類することを複数回行って決定木を作成し、審査対象を、決定木を適用して情報項目に基づいて該当するノードを特定し、特定されたノードに分類される複数のサンプルデータの情報を出力することで、審査に有用な情報を提供し審査支援することができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
決定木作成部が、複数の情報項目をそれぞれ有する複数のサンプルデータを、前記情報項目に基づいて複数のノードに分類し、当該ノードをさらに分類することを複数回行って決定木を作成する決定木作成工程と、
ノード特定部が、複数の前記情報項目を有する審査対象を、前記決定木を適用して前記複数の情報項目に基づいて該当するノードを特定するノード特定工程と、
出力部が、前記特定されたノードに分類される複数のサンプルデータの情報を出力する出力工程を含む審査支援方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記審査対象が、前記ノードに分類された要因となる前記情報項目を特定し、
前記特定されたノードのサンプルデータの情報と、前記要因になる情報項目に基づいて、注力して審査すべき情報項目を特定して出力することを特徴とする審査支援方法。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記決定木作成工程では、前記情報項目から分類要因を特定し、当該分類要因にかかるサンプルデータの割合のノード間の差が大きくなるように、前記ノードを分類することを特徴とする審査支援方法。
【請求項４】
請求項３において、
前記決定木作成工程では、前記分類要因は、複数特定され、前記決定木作成は、当該分類要因ごとに複数作成され、
前記ノード特定工程では、一の審査対象について前記複数の決定木を適用してそれぞれノードを特定し、
前記出力工程では、前記それぞれのノードの情報を出力することを特徴とする審査支援方法。
【請求項５】
複数の情報項目をそれぞれ有する複数のサンプルデータを、前記情報項目に基づいて複数のノードに分類し、当該ノードをさらに分類することを複数回行って決定木を作成する決定木作成部と、
複数の前記情報項目を有する審査対象を、前記決定木を適用して前記複数の情報項目に基づいて該当するノードを特定するノード特定部と、
前記特定されたノードに分類される複数のサンプルデータの情報を出力する出力部とを備えた審査支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
決定木を使用した分析を用いた審査支援に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本に在留する外国人は、入国前に在留認定審査にて在留目的が正当か審査され、在留認定審査許可が下りた外国人のみ、入国時に決定された在留資格、在留期間及び活動目的に基づいて日本国内に入国、在留することができる。これらの外国人が、在留資格の変更、在留期間の更新、資格外活動の許可、再入国の許可などを受けようとする場合、日本の治安を守るために、入国管理局で適切な審査を実施し、不適格者は在留や入国の資格を発行しなかったり、取り消したりする。
【０００３】
また、銀行等の金融機関においても、例えば、個人に対する住宅融資（住宅ローン）事業を行っている。このようなローン事業においては、ローンの貸出残高に関するリスクを管理することが求められている。
【０００４】
このような審査業務を支援する方法として、特許文献１にローン管理システムが開示されている。特許文献１に示すローン管理システムは、住宅ローン債権のリスクを計量することができ、これに基づいて当該ローンを管理することができるものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2002-197268号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に示されるように、分析システムが人物に関する属性情報を元にその人物が審査基準に適合するか否かを予測し、審査業務を支援する方法がある。分析システムによる予測方式には例えば予測ルールが木構造で表現される決定木分析がある。しかしながら決定木分析において、決定木は分類に分けるだけなので、なぜそのような予測（判別）がされたのかが分からない。
【０００７】
出入国管理業務においても、単なる判別結果だけでは、審査申請者の審査結果を判断できなく、審査官は何を調べ、どのような基準で合否または可否を判断すれば良いか分からないという課題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上記の課題を解決するために、複数の情報項目をそれぞれ有する複数のサンプルデータを、情報項目に基づいて複数のノードに分類し、当該ノードをさらに分類することを複数回行って決定木を作成し、審査対象を、決定木を適用して情報項目に基づいて該当するノードを特定し、特定されたノードに分類される複数のサンプルデータの情報を出力する。
【０００９】
出入国管理業務においては、審査申請者に上記決定木を適用して前記複数の情報項目に基づいて該当するノードを特定し、前記特定されたノードに分類される複数のサンプルの情報から注力して審査すべき項目を出力する。
【発明の効果】
【００１０】
審査者に対して、注力して審査するポイント（原因等の傾向）を提供し、審査者の判断を支援できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施例にかかる分析システム全体の構成例を示す図である。
【図２】本発明の一実施例にかかる在留認定審査の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例にかかる予測ルール（決定木）作成の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施例にかかる決定木分析の流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施例にかかる傾向分析の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施例にかかる在留情報データベース、分析用在留情報データベースの構成を示すための概念図である。
【図７】本発明の一実施例にかかる退去強制情報データベース、分析用退去強制情報データベースの構成を示すための概念図である。
【図８】本発明の一実施例にかかる在留資格認定証明書交付申請書の構成を示すための概念図である。
【図９】本発明の一実施例にかかる在留資格認定証明書の構成を示すための概念図である。
【図１０】本発明の一実施例にかかる分析結果表示画面(正規在留者判定画面)の構成を示すための概念図である。
【図１１】本発明の一実施例にかかる分析結果表示画面(違法在留者判定画面)の構成を示すための概念図である。
【図１２Ａ】本発明の一実施例にかかる予測ルール(決定木)の構成を示すための概念図である。
【図１２Ｂ】本発明の一実施例にかかる予測ルール(決定木)のノードの構成を示すための概念図である。
【図１３】本発明の一実施例にかかる決定木(正規在留者判定画面)の構成を示すための概念図である。
【図１４】本発明の一実施例にかかる決定木(違法在留者判定画面)の構成を示すための概念図である。
【図１５】本発明の一実施例にかかる傾向分析結果表示画面(違法在留者判定画面)の構成を示すための概念図である。
【図１６】本発明の一実施例にかかる傾向分析結果表示画面(円グラフ)の構成を示すための概念図である。
【図１７】本発明の一実施例にかかる傾向分析結果表示画面(違法在留者判定画面)の構成を示すための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に本発明の実施の形態を、図１〜図１９を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１を用いて、本発明の実施例にかかるシステム構成を説明する。本実施例では、外国人出入国情報システム２０と、分析システム３０と、在留認定審査端末１０が、ネットワーク４０によって接続されている。
【００１４】
外国人出入国情報システム２０と、分析システム３０と、在留認定審査端末１０とは、CPU（Central Processing Unit）や半導体メモリなどで構成される演算部と、HDD（Hard Disc Drive）で構成される記憶装置と、審査結果等を入力する入力装置、証明書等を発行するプリンタをそれぞれ有している(いずれも図示せず)。
【００１５】
外国人出入国情報システム２０は、審査結果を登録する結果登録部（図示せず）と、分析システム３０にデータ連携するデータ連携部（図示せず）とが稼動する在留認定審査業務管理機能２１を有している。これらは、例えばプログラムにより実現され、記憶装置から演算部上に読み出されてその機能を発揮する。記憶装置は、日本に滞在履歴のある外国人情報について記憶する在留情報データベース２２と、そのうち違法を理由として退去強制などの措置取られた外国人の情報を記憶する退去強制情報データベース２３を有している。
【００１６】
分析システム３０は、適否情報と複数の情報項目から任意の予測ルール（決定木）３２を作成する決定木作成部（図示せず）と、複数の前記情報項目を有する判定対象者を前記決定木３２を適用して前記複数の情報項目に基づいて該当するノードを特定するノード特定部（図示せず）と、外国人出入国情報システム２０からのデータ連携を受けるデータ連携部（図示せず）とが稼動する情報分析機能３１を有している。これらは、例えばプログラムにより実現され、記憶装置から演算部上に読み出されてその機能を発揮する。記憶装置は、外国人出入国情報システム２０から連携されるデータを格納する分析用在留情報データベース３３、分析用退去強制情報データベース３４、さらに、前記決定木３２により分類されるノード毎の対象者の傾向に関する情報を格納する傾向データベースを有している。
【００１７】
図２を用いて、本実施例における在留認定審査処理を説明する。
【００１８】
まずは、日本への中長期在留希望者は、在留資格認定証明書交付申請書１１（図８）を入国管理局に提出する。在留資格認定証明書交付申請書１１（図８）は、氏名などの個人情報から日本での滞在先情報や日本での職業、滞在目的などによって構成されている。入国管理局の審査官は申請書の内容をもとに、在留認定審査を行う（Ｓ１０１）。審査官が判断した在留認定審査結果を登録するともに、外国人出入国情報システム２０に送信する（Ｓ１０２）。外国人出入国情報システム２０は在留認定審査端末１０から受信した在留認定審査結果を在留情報データベース２２に登録する（Ｓ２０１）。
【００１９】
次に、在留認定審査に許可された対象者には、在留資格認定証明書１２（図９）を外国人出入国情報システム２０が発行、在留認定審査端末10がこれを印刷して申請者や代理人に渡す（Ｓ２０２、Ｓ１０３）。在留資格認定証明書１２（図９）は、氏名などの個人情報から日本での滞在期限などによって構成されている。
【００２０】
図３を用いて、本実施例における予測ルール（決定木）作成処理を説明する。
【００２１】
まず、外国人出入国情報システム２０とデータ連携し、在留情報データベース２２と退去強制情報データベース２３を分析システム３０にコピーする（Ｓ２０３、Ｓ２０４）。分析システム３０は、それらのデータをそれぞれ分析用在留情報データベース３３、分析用退去強制情報データベース３４としてデータ登録する（Ｓ３０１）。
【００２２】
在留情報データベース２２、分析用在留情報データベース３３は、日本に中長期滞在履歴のある外国人を管理するための各種情報である。在留マスタ番号に対応付けられて、在留情報（在留認定審査許可日や滞在期限、入国目的等）と、個人情報（旅券番号、国籍、氏名、性別、生年月日など）を管理しており、退去強制マスタ番号を含むこともある（図６）。
【００２３】
退去強制情報データベース２３、分析用退去強制情報データベース３４は、日本から退去強制を受けた外国人を管理するための各種情報である。退去強制マスタ番号に対応付けられて、退去強制情報（日本からの退去日や退去理由など）や個人情報を管理している（図７）。
【００２４】
次に、分析用在留情報データベース３３から正規在留者と、分析用退去強制情報データベース３４から違法在留者の情報項目を入力して、予測ルール（決定木）３２を作成する（Ｓ３０２）。予測ルール（決定木）３２を作成には、一般的な決定木分析を用いることができる。
【００２５】
決定木分析について、図１２Ａを用いて説明する。決定木分析では、樹木状の予測モデルを使って要因を分析する。
【００２６】
まずは、分析する要因としての従属変数を決定する。従属変数は、決定木分析によって傾向分析したい対象を表わすものである。本例では、退去強制の有無を従属変数とするが、これ以外にも退去理由を限定した退去強制などが考えうる。
【００２７】
分析をするデータの集合を、ノード01として設定する。このノードには、正規在留者1,990,000人と、違法在留者10,000人のデータが含まれている。
【００２８】
次に、分析対象の集合であるノードを、独立変数を選択して分割していく。分割は、分割後の複数のノードに含まれる従属変数の比率の差が大きくなるように（各々のノード内の分析対象の比率が０または１に近くなるように）、独立変数を選択して行う。独立変数としては、個人情報内の項目を選択することができ、例えば、国籍ごと、性別ごと、所定年齢より上かどうか(さらに何歳より上かも)などが分割ルールとなりうる。例えば、独立変数から分割ルールをいくつか選択してそれぞれについて分割し、従属変数である正規在留者と違法在留者の割合を算出し、その差が（最も）大きくなる独立変数である分割ルールを採用する。採用した分割ルールで、分割を行って新たなノードを作成する。
【００２９】
さらに、分割したノードをさらに同様の手順で分割し、この分割処理を終了条件（例えば、分割前後の従属変数、独立変数が選択不能になる、所定回数（階層）の分割を行ったなど）になるまで繰り返す。これによって、決定木が作成される。
【００３０】
図１２Ａでは、ノード01を分割する独立変数として、複数の項目に試した結果、年齢を２０歳を境に分割することが不法在留者の割合が大きく分かれるとして、採用した。この結果、２０以上の者のデータをノード02とし、２０歳未満をノード03とした。同様に、ノード02をさらに性別を独立変数として分割して、ノード04及び05とした。また、ノード03を、国籍を独立変数としてノード06〜09に分割した。
【００３１】
作成した予測ルール（決定木）について、図１２Ｂ、図１３、図１４に示す。図１２Ｂは、図１２Ｂを表形式で表わした予測ルール（決定木）３２であり、ノードIDと独立変数である分割ルールと従属変数である正規在留者及び違法在留者の人数で構成される（図１２Ｂ）。また、図１３、図１４は予測ルール（決定木）３２の構成を示す概念図であり、あるデータが特定のノードに分類されたことを示している。
【００３２】
図４を用いて、本実施例における決定木分析処理を説明する。
【００３３】
まずは、外国人出入国情報システム２０は、在留認定審査対象者の情報項目を分析システム３０に送信する（Ｓ２０５）。
【００３４】
次に、分析システム３０は、予測ルール（決定木）３２を用いて、在留認定審査対象者を決定木分析（Ｓ３０３）にかける。すなわち、審査対象者の個人情報を独立変数として用い、各種個人情報からみて、この審査対象者がどのノードに分類するかを特定する。その結果、予測ルール（決定木）３２（図１２Ａ）におけるノードが特定する。ノードを特定した例は、図１３及び図１４に示されている。この分析結果を外国人出入国情報システム２０に送信する（Ｓ３０４）。外国人出入国情報システム２０は、在留認定審査端末１０に分析結果を送信する（Ｓ２０６）。
【００３５】
そして、在留認定審査端末１０は分析結果に応じて、分析結果表示画面（正規在留者判定画面）（図１０）もしくは、分析結果表示画面（違法在留判定画面）（図１１）を画面に表示する（Ｓ１０４）。
【００３６】
例えば、分析結果表示画面（正規在留者判定画面）（図１０）は、違法の疑いが低いノードに特定された場合に表示される画面で、決定木ボタンを押下すると分析結果表示（決定木）（図１３）を表示する。画面には、特定されたノードの情報（正規者数、違法者数や割合）を表示する。
【００３７】
例えば、分析結果表示画面（違法在留者判定画面）（図１１）は、違法の疑いが高いノードに特定された場合に表示される画面である。決定木ボタンを押下すると分析結果表示（決定木）（図１４）を表示する。
【００３８】
さらに、分析結果表示画面（正規在留者判定画面）（図１６）、分析結果表示画面（違法在留判定画面）において、傾向分析ボタンを押下すると傾向分析を実施する（Ｓ１０５）。
【００３９】
図５を用いて、本実施例における傾向分析処理を説明する。
【００４０】
分析結果表示画面（図１０もしくは図１１）において、傾向分析ボタンを押下すると傾向分析を実施する（Ｓ１０５、Ｓ２０７）。
【００４１】
分析システム３０は、審査対象者が分類されたノードに属するサンプルの情報項目を分析用在留情報データベース２２と分析用退去強制情報データベース２３から抽出して特徴や傾向を分析する。その傾向情報を傾向データベース３５に格納する（Ｓ３０５）。
【００４２】
その結果、対象ノードがどのような特徴や傾向があるか傾向データベース３５に格納された情報を外国人出入国情報システム２０に送信する（Ｓ３０６）。外国人出入国情報システム２０は、在留認定審査端末１０に傾向分析結果を送信する（Ｓ２０８）。
【００４３】
そして、在留認定審査端末１０は傾向分析結果表示画面（違法在留者判定画面） （図１５）を画面に表示する（Ｓ１０６）。傾向分析結果表示画面（違法在留者判定画面） （図１５）には、本ノードにおける違法理由とその割合と、分割理由と、注力して審査すべき項目を表示する。また、グラフボタンを押下すると、審査対象者が分類されたノードに属するサンプルの違法理由の割合を円グラフで表示する（図１６）。「違法理由の割合」については、決定木作成時に用いたサンプルのうち、本ノードに該当する違法在留者サンプル内での違法理由の割合を統計して出力する。「分割項目」は、本ノードに該当する原因となった（すなわち、親ノードから本ノードに至るまで）に経由した分割ルール（独立変数）及び該当項目である。当該分割ルールにおいて違法者の割合が大きく異なっているため、違法滞在する原因の一端が含まれていると考えられる。「注力して審査すべき項目」は、違法理由と分割項目の一方または両方の項目と、審査対象者の個人情報とを、項目の性質上または審査官の経験上考えられる関連性を関連テーブル（図示せず）にしておき、該当した違法理由または分割項目に基づいて算出して表示する。
【００４４】
また、事例表示ボタンを押下することで、特定されたノードに属する退去者の情報項目を表示する。
【００４５】
また、図１７に、別の傾向分析結果表示画面の例を示す。この例では、違法判別チェックを、違法理由ごとに行っている。最初の例では、決定木分析の分析要因（従属変数）を違法滞在者かどうかとしていたが、本例では、分析要因を、特定の違法理由に該当したかどうかとしている。本例では、特定の違法理由を「資格外活動」「不法在留」「不法就労」の三つとし、それぞれについて決定木分析を行い、予測ルールを作成しておく。そして、在留資格の申請者の申請データを、それぞれの予測ルールにかけ、どのノードに該当するか演算し、該当ノードの詳細データを表示する。図１７では、資格外活動の予測ルールでは、その予測ルールの決定木のノード08に該当し、同様に不法在留では、ノード15に該当、不法就労ではノード06に該当する。図１５では、該当ノード内の違法理由の割合で、理由ごとの違法可能性を示すが、図１７では、違法理由ごとの該当ノード内の違法者割合で、理由ごとの違法可能性を示している。
【００４６】
分割項目は、上記ノードに該当する原因となった分割項目を表示する。３つの違法理由を纏めてでも、違法理由ごとに表示してもよい。本例では、審査者が、上記３つのノードのうち、違法該当者が多い資格外活動のノードと不法就労のノードを選択しており(◎印)、この二つのノードにかかる分割項目を表示している。
【００４７】
また、注力すべき項目として、先の例と同様に、違法理由と、分割項目と、審査対象者の個人情報とに基づいて、関連テーブルを用いて算出する。
【００４８】
審査官は前記項目を参考に審査対象者の審査を実施して、在留認定審査結果を登録する（Ｓ１０２）。表示される項目は審査を支援する参考情報であり、審査は審査者の判断によるものであるが、本システムが参考情報を提示することで、注力して審査すべき項目がわかり、審査を効率的に行うことができる。
【００４９】
以上、本発明によれば、審査者に対して、注力して審査するポイント（原因等の傾向）を提供し、審査者の判断を支援できる。
【符号の説明】
【００５０】
１０…在留認定審査端末、２０…外国人出入国情報システム、２２…在留情報データベース、２３…退去強制情報データベース、３０…分析システム、３２…予測ルール（決定木）、３３…分析用在留情報データベース、３４…分析用退去強制情報データベース、３５…傾向データベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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