特日本の銀行業におけるデジタルトランスフォーメーションの未来集

商流情報を活用した企業向け
信用スコアリングとその実現可能性
青山学院大学 理工学部准教授 山中 卓
CONTENTS
1.
2.
3.
4.
5.

はじめに
信用スコアリングの現状と課題
商流情報に基づく信用スコアリングとその効用
商流情報システムの必要性
おわりに

1. はじめに（やまなか すぐる）1983 年茨城県生まれ。2011 年東京大学
大学院情報理工学系研究科博士課程修了、博士（情報理工学）。
株式会社三菱 UFJ トラスト投資工学研究所研究員、日本銀行金融機構局職員（出向）、武蔵野大学准教授を経て、2020 年 4 月より現職。2018 年より東京工業大学科学技術創成研究院ビッグデータ数理科学研究ユニット特任准教授を兼務。日本金融・証券計量・工学学会、日本応用数理学会、日本統計学会に所属。
公益 社団法人日本証券アナリスト協会認定アナリスト（CMA）。
数理科学とその応用、特に金融に関する数理的諸問題に関心を持っている。の「目利き力」に依存した属人的なものであった。また、決算書が企業の過去の状態を表す静的な情報でしかな

FinTech の名の下に新しい金融ビジネスが次々に生いことから、その後の業況に変化があったとしてもそれまれている。融資ビジネスに注目すれば、銀行口座情を即時的に融資条件に反映することは難しかった。さら報などに基づく信用力評価手法（信用スコアリング手法）に、企業側は三期分の決算書の提出を求められるとともが現れ、これまで主流であった決算情報に基づく信用にリスク回避のための担保の差し入れを要求される場合スコアリングでは実現し得なかった即時的な資金調達をが多く、そのような対応が難しい企業、例えば創業から可能にしつつある。しかし、融資限度額や金利などの融間もない企業にとっては資金調達が難しいという状況で資条件が保守的であるという課題も抱えている。本稿であった。

は、さらに進んだ融資手法として「商流情報」に基づく一方、従来の融資ではカバーできない資金ニーズに信用スコアリングを紹介し、商流情報に基づく無担保融応えるために、FinTech ビジネス（IT を活用した新た資が企業の競争力強化につながり得ることを考察する。

な金融ビジネス）において決算情報に依拠しない新たなそして、その実現へ向けて鍵となるのは EDI（Electronic

融資方法が生まれている。そこでは、金融以外の業種Data Interchange）などの情報システムによる商流情報が IT 技術を駆使して企業のデータを取得し、それを利のデジタル化であることに触れる。また、従来の銀行業用した融資を行っている。例えば、EC 決済業者がインではなく IT 企業などの異業種がこのような新しい融資

ターネット上での電子商取引情報を用いてネットショッの担い手になり得ることを展望する。

プ向けの貸し出しを実行している。そこでは、実現した電子商取引に対応するキャッシュインを見込んで短期的

2. 信用スコアリングの現状と課題
従来の金融機関による企業向け融資では、過去の決な融資を行う、という方法がとられている。また、預金口座情報を利用した融資手法も銀行が中心となって展開しはじめている。そこでは、預金口座の入出金額の動的な特徴量から信用スコアリングが行われている。

算情報に依拠した融資先の信用スコアリングが行われ、電子商取引情報や銀行口座情報は決算情報よりも高その上で、融資の可否は不動産を中心とした担保の有頻度で企業の事業の実態を観測できる情報であり、そ無などを勘案して判断されてきた。決算情報に依拠しれに基づく新しい信用スコアリングは即時的な融資実行

た信用スコアリングは標準的な方法として広く使われてを実現したといえる。

きたが、企業側からみて妥当といえる条件で即時的にしかし、電子商取引情報や単一の銀行口座情報は企融資判断が行われてきたかというと必ずしもそうではな

業のキャッシュフローおよび事業の一側面を捉えている

く、課題も指摘されてきた。決算情報はある一定期間のにすぎない。そのため現状では貸出側のリスク回避のた事業の結果を数値として集計したものに過ぎず、事業めに保守的な融資条件を設定せざるを得ず、融資期間の実態の把握とその信用力評価への反映は融資担当者が短期であったり、融資限度額が少額であったり、融資20

特 集金利が相対的に高いという傾向がみられる。
そこで以下では、商流情報を信用スコアリングに用いることによって、電子商取引や銀行口座情報よりも事業の実態を即時的かつより精緻に企業評価に反映し、企業の実態に見合った妥当な条件で融資が可能になることをみたい。

3. 商流情報に基づく
信用スコアリングとその効用
3.1 商流情報に基づく信用スコアリングとは資料：筆者が作成。
図 1 商流情報に基づく信用スコアリング方法の概要

現在の FinTech の先にある融資手法として、商流情報を利用した信用スコアリングのアイデアを紹介した

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方法がある 。別の方法として、倒産データベースを活い。ここで商流とは、「製造や仕入れをして、出荷して、用して財務指標値と債務不履行の対応関係を特定して代金の決済をして、また製造して仕入れる」という循環おき、評価対象企業の財務指標予測値をその関係に当する事業の流れを指す言葉であり、製造や仕入れ、在てはめることで将来の債務不履行の蓋然性を試算する

庫高、出荷に関する情報を総じて商流情報と呼ぶことにことも可能である 。

がい ぜん

2する。

このような評価手法の成否はいかに企業ごとの受注

なお、商流情報を利用した融資として、すでに在庫の特徴を把握し、将来の受注額を推計するか、さらにや売上債権を担保とする融資手法（いわゆる、アセット各財務項目値を算出するかという点にかかっている。こベースドレンディング、ABL などの商流ファイナンス）

こでは、受注額と財務項目値を推計する具体的な方法が知られている。それに対し、商流情報に基づく信用の一例として、筆者らが提案した確率モデルによる方法

スコアリングがめざすものはあくまでも無担保融資であを紹介する 。まず、
（1）受注額の時間方向の変動の特3る。商流情報によって企業の状態をより即時的にかつよ徴をとらえるために、発注元ごとの受注額の時系列モデり精緻にモニタリングできるようすることで、資金提供ルを構築する。受注額の時系列変動には季節性（周期側の貸出リスクが減り、担保の必要がなくなることをめ性）がみられることもあるが、例えば、受注額の前年同ざしている。

期比を直接のモデル化の対象とすることである程度対商流情報に基づく信用スコアリングの着想は「良い処することが可能になる。特に、受注額は大小のさまざ受注を持っている企業は良い企業である」という非常にまな要因によって変動するため、確率的にランダムに変素朴なものである。ある企業が優良企業から注文を受動する要因によって駆動されるモデル式を考える 。まけており、かつその受注額が安定している、あるいは伸た、複数の発注元が同じような業種に属しているなどのびているのであれば、その企業には確度の高い売り上理由で受注額が連動して変化することも想定し、そのよげがあるとみなせるので、その信用力は相対的に高いとうな連動性を反映できる仕組みとする。さらに、（2）発4考えられる。このような直感をもとにしたスコアリング手法を整理すると図 1 のように表せる。
まず、商流データを利用して将来の受注額を推定・シミュレーションし、受注額に対応する将来売上額と費用から将来の損益を得る。そして、損益は企業の資産価値に反映される。すなわち、受注額の予測を起点とし1「構造型モデル」と呼ばれる評価方法であり、Merton（1974）を端緒とする。

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Altman（1968）を端緒とする方法であり、財務項目と債務不履行の関係をロジスティック回帰モデルなどの統計的手法やサポートベクターマシンなどの機械学習手法によって表現してきたことから、「統計的モデル」あるいは「機械学習モデル」などと呼ばれている。て、企業の将来の財務状況を推定・シミュレーションし3てしまう方法といえる。

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いったん、将来の財務状況が推定できれば、それをもとに企業のスコアを算出することは従来の信用スコアリングと同様の方法で可能になる。例えば、企業の債務返済能力を資産価値と負債額の比較によって評価する

詳細はYamanaka（2018）やYamanaka（2019）
を参照されたい。

たとえばYamanaka（2018）では、ある時点tの受注額前年同期比O t が一時点前の受注額前年同期比O t- 1と確率的な変動要因W tによって説明されることを仮定して、
O t =α+βO t- 1+W t という表現式による確率モデルを採用している。山中・木下（2018）ではYamanaka（2018）のモデルを発展させ、受注が発生するタイミングも確率的に決まるモデルを提案している。

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注元の倒産により受注が途絶えることも想定し、発注元信用スコアリングに反映できたためと考えられる。また、の倒産発生を捉える仕組みを用意する。ここでは、発評価値の時間方向の推移をみていくと、受注額の減少

注元の倒産も業界全体の業績悪化などで連動して発生傾向に伴い評価値が上昇（信用力の悪化方向）に転じするリスクを想定したモデルを採用する。ここまでの仕ており、上記手法によって企業の状態を即時的に信用ス組み（受注額の予測モデル）を利用して、（3）売上高は、コアに反映できることが示唆された。

各発注元からの受注額の総和として得られるとする。このとき、注文を受けてから売上金の回収に至るまでのタ3.2 商流情報に基づく信用スコアリングの効用イムラグを考慮し、売上高が実現するまでの間に発注元以上のように、受注情報を活用すれば業況の変化をが倒産すれば、受注額の一部しか回収できないことを考リアルタイムに反映した信用スコアリングが可能になる慮する。さらに、（4）製品を製造・調達する際のコストと考えられる。企業が資金を必要とするタイミングで、5を算出して、売上高とコストの差を損益とする 。そして、速やかに金融機関から支援を受けることも可能になる（5）得られた損益が内部留保として資産に加算されるこかもしれない。金融機関側からみれば、企業から受注6とで、資産価値が更新される 。このとき、将来の利益情報を得ることでこれまで人的・時間的コストをかけての減少が見込まれるのであれば減損処理を行う。以上行ってきたモニタリングのコストを削減し得る可能性がの計算過程の中で、信用スコアリングに必要な財務項目ある。さらに、従来の決算情報に基づいた企業評価を値を適宜推定する。

各期末に行う一方、その間の随時モニタリングを受注情

上記の方法を用いて筆者が実際の企業の信用スコア報の活用をより行うことで、融資先管理の強化を図るこ

値を試算したところ、取引先からの受注が伸びている場とも可能になる。総じて、金融機関の融資業務コストが合や取引先の信用力が高い企業は高評価となった。こ削減されれば、融資金利を下げることもできるだろう。

こでは、その一部を紹介する。図 2 は小島プレス工業（株）

それはサプライチェーン全体の市場競争力の改善に

7のデフォルト確率を上記モデルで試算したものである 。

つながるかもしれない。すなわち、商流に基づく信用スモデルによる評価値（デフォルト確率）が示す信用力のコアリングによって受注企業（サプライヤー）の金融コ水準は決算情報のみから推定された信用スコア値に対ストが減少し、受注品の価格低下が可能になる。これ応する信用力よりも高い水準となった。これは、同社がにより、発注企業の原価も減少することになり、発注企トヨタ自動車（株）の 1 次サプライヤーであり、信用力業の収益増加および財務改善につながる。そして、発が高い発注元からの安定した受注を持つという状況を注企業の経営が強化されれば、それは受注企業の受注5状況の改善につながり、受注企業の金融コストのさらなコストを推計する際には商流情報の一部である発注データの利用が有効である。

る減少、発注企業の経営強化という好循環が生まれる。

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このような金融コスト減少も含む原価低減の効果によっ将来利益額の割引現在価値として資産価値を推計する方法もある。
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債務超過をデフォルトとした。て、サプライチェーン全体の競争力が強化される可能性がある。
企業にとって商流情報は経営上の重要情報であり、金融機関などの第三者に提供することに抵抗があると思われる。しかし、商流情報の開示と利用を金融機関側に許諾すれば、その企業への融資条件は良くなると考えられる。実際、受注の実態が良い企業であれば、融資条件が良くなることが自然である。仮に、創業から間もない企業などで財務状況が良くないが直近の受注状況が良い場合に、受注情報を金融機関に提供することで融資が受けられるのであれば、企業側にとっても情報提供の価値があると考えられる。また、受注の実態

資料：山中（2016）をもとに筆者が作成。
図 2 小島プレス工業（株）の信用スコアリングを試行した結果。実線（左軸）がモデルから推定された 1 年後の債務超過確率（デフォルト確率）。棒グラフ（右軸）は過去 1 年間の累積受注額であり、累積受注額は 2014 年 1 月時点を 100 としてスケーリングした。

22が良くなくても、商流情報の利用によって先に述べたよ
うに融資に伴うリスク管理コストの低減が見込まれるため、融資金利が低くなるなどの融資条件の良化が期待できる。

日本の銀行業におけるデジタルトランスフォーメーションの未来

4. 商流情報システムの必要性

特 集

これまで銀行業は企業情報を他業種よりも多く保有することで融資ビジネスにおける優位性を保ってきた。

このような融資手法を実現するためには、商流情報をしかし、現在では IT 企業などが中心になって IT 技術

デジタル化し、データベースに蓄積して、随時データ取を活用した金融サービスを展開しはじめている。そこで得ができる、という機能を持つ情報システムが必要になは、銀行業よりも異業種の方が融資に活用できる多くのる。例えば、EDI はそのような商流情報システムの一つ情報を所有し、新しい形態の融資を行うという様相を呈となる。EDI を備えている企業は、EDI にデータを蓄してきている 。将来的には、企業が自身のデータを提積し、適宜活用するということができるだろう。

供する連携先を選び、データ利用の許諾を与え、連携

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一方で、EDI の導入とそれを利用したデータ蓄積には先が企業に対して資金面の支援を行う、という金融のコストがかかる面もあり、特に規模の小さい企業におい形態が広まっていくのではないかと想像される。そして、ては自社の EDI を持つことが難しい場合もある。そこで企業情報のデジタル化が進み、融資に活用できるデー活用できると考えられるのが、ZEDI（全銀 EDI システ

タが増大するに伴って、信用スコアリングが綿密に行わム）、あるいはクラウド会計サービスである。ZEDI は商れるようになり、企業の実態に見合った条件下での融資取引情報と決済情報を扱う情報システムであり、2018 年が実現していくだろう。豊富なデータが信用スコアリン

12 月に稼働を開始した。ZEDI によって企業間の送金グの結果を保証するため、担保は必要とされなくなるか指図に XML 電文を利用することができ、EDI 情報をもしれない。

XML 電文に載せることで EDI 情報と決済情報がひも

今後、融資手法が進展していく過程において本稿で付いたかたちで決済システム上でやり取りできるように紹介した商流情報による無担保融資が実現し、それがなった。また、クラウド会計サービスのサーバー上には企業の円滑な資金調達に寄与することを期待したい。にち じ

企業の会計情報が日次の頻度で逐次蓄積されており、これらの情報は商流情報の代替になり得るものである。
EDI やクラウド会計サービスは経理業務コストを下げることを目的として導入される場合が多いと思われるが、同システム内に企業データが蓄積されることで、商8同じような観点から、IT活用による異業種からの金融ビジネス参入について論じたものとして日向野（2000）がある。日向野（2000）は電子取引所に企業のB to Bキャッシュフロー情報が集まることに注目し、電子取引所の運営者が銀行よりも情報優位に立ち得ること、また電子取引所に集まった情報を基にして運営者が貸し出しを実行し得ること、を指摘している。

流情報に基づく融資も可能になるであろう。
さらに、IoT（Internet of Things）の普及によって（参考文献）

受注情報以外の商流データも積極的に利用した金融ビ

日向野幹也（2000）「電子取引所は銀行の存在意義を陳腐化ジネスが展開される可能性もある。例えば、工場の稼させうる」，『金融財政事情』，2000 年 8 月 7 日号，24 〜 27 頁．

働状況・在庫の回転状況といった商流情報を IoT に山中卓（2016）「企業の受注情報の貸出業務への活用可能性

よって即時に取得できれば、企業実態の把握をより早の検討」，日本銀行ワーキングペーパーシリーズ，No.16-J-10.

く、詳細に、かつ容易に行えるようになり、それらの情報を利用した信用スコアリングが将来的に実現すると考えられる。

5. おわりに
本稿では商流情報の一部である受注情報を活用する新しい信用スコアリング手法を紹介した。それによって、受注情報を裏付けにした資金調達が可能になるこ

山中卓，木下美咲（2018）「受注データに基づく構造型信用リスク評価モデル」，日本銀行ワーキングペーパーシリーズ，
No.18-J-2．
Altman，E.I. (1968) Financial ratios, discriminant analysis
and the prediction of corporate bankruptcy, Journal ofFinance, vol.23, pp.589‒609.
Merton, R. (1974) On the pricing of corporate debt,
Journal of Finance, vol.29, pp.449‒470.と、そこでは従来型の融資における融資条件よりも良好

Yamanaka, S. (2018) Credit risk assessment usingな条件で資金を調達できる可能性があることを述べた。

purchase order information, International Journal of

商流情報に基づく融資手法は優良な取引先を持つ中小

Financial Engineering, vol.5 (4), 1850041.

企業や業歴の短い企業にとって特に有益であると考え

Yamanaka, S. (2019) Credit scoring method using

られ、また、サプライチェーンの競争力強化にもつながestimated forward ﬁnancial statements based on purchase

るだろう。

order information, JSIAM Letters, vol.11, pp.33‒36.

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