"所定の事象が発生する確率に影響を与え得る複数の説明変数の変数カテゴリであって、複数のデータ項目の各々に含まれるデータカテゴリに対応する変数カテゴリを、所定のロジスティック回帰関数に投入することにより前記確率を算定する、ロジスティック回帰分析システムであって、前記説明変数の変数カテゴリを前記ロジスティック回帰関数に投入することができるか否かを、当該変数カテゴリに対応する前記データ項目の前記データカテゴリの構成比に基づいて判定する判定手段と、前記判定手段にて投入することができないと判定された前記変数カテゴリに対応する前記データ項目の前記データカテゴリを対象として、前記事象が過去に発生した確率を算定する確率算定手段と、前記確率算定手段にて算定された確率を所定倍数で整数化する整数化手段と、前記整数化手段にて整数化された確率を、前記判定手段にて投入することができないと判定された前記変数カテゴリの説明変数の有効性に基づいて展開することにより、当該確率の算定の対象となったデータカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリの変換値を生成する展開手段と、を備えるロジスティック回帰分析システム。前記判定手段は、前記データ項目に含まれる最小単位のデータカテゴリの構成比に基づいて、前記説明変数の変数カテゴリを前記ロジスティック回帰関数に投入することができるか否かを判定する、請求項1に記載のロジスティック回帰分析システム。前記確率算定手段は、前記事象が過去に発生した確率を百分率値として算定し、前記整数化手段は、前記確率算定手段にて算定された確率を百倍以上の所定倍数で整数化する、請求項1又は2に記載のロジスティック回帰分析システム。クレジットカードの不正利用が発生する確率に対応するスコアを、前記ロジスティック回帰関数を適用したスコアリングモデルにて算定するシステムであり、前記展開手段にて生成された説明変数の変数カテゴリの変換値を前記スコアリングモデルに投入することにより、前記スコアを算定するスコア算定手段を備える、請求項1から3のいずれか一項に記載のロジスティック回帰分析システム。所定の事象が発生する確率に影響を与え得る複数の説明変数の変数カテゴリであって、複数のデータ項目の各々に含まれるデータカテゴリに対応する変数カテゴリを、所定のロジスティック回帰関数に投入することにより前記確率を算定する、ロジスティック回帰分析プログラムであって、コンピュータを、前記説明変数の変数カテゴリを前記ロジスティック回帰関数に投入することができるか否かを、当該変数カテゴリに対応する前記データ項目の前記データカテゴリの構成比に基づいて判定する判定手段と、前記判定手段にて投入することができないと判定された前記変数カテゴリに対応する前記データ項目の前記データカテゴリを対象として、前記事象が過去に発生した確率を算定する確率算定手段と、前記確率算定手段にて算定された確率を所定倍数で整数化する整数化手段と、前記整数化手段にて整数化された確率を、前記判定手段にて投入することができないと判定された前記変数カテゴリの説明変数の有効性に基づいて展開することにより、当該確率の算定の対象となったデータカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリの変換値を生成する展開手段と、として機能させるロジスティック回帰分析プログラム。しかしながら、ロジスティック回帰分析に投入することができる説明変数には、一定の制約が存在することが知られていた。例えば、特定のデータ項目におけるデータカテゴリの構成比が小さい場合、このようなデータカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリについては、いわゆる完全分離や準完全分離の問題が発生するため、ロジスティック回帰分析で扱うことができず、このような変数カテゴリをそのままスコアリングモデルに投入することができなかった。例えば、換金性の高い商品がカードで購入された場合には、換金性の低い商品が購入された場合に比べて、カードの不正利用が行われる可能性が高いことが判っている。従って、換金性の高い商品については、商品コード各商品の種類を一意に識別するために予め設定されているコードであり、例えば、貴金属、商品券、プリペイドカード等をそれぞれ区別するためのコード単位でデータカテゴリを細分化して分析を行い、スコアリングモデルの精度を高めることができると考えられる。しかしながら、このような細分化を行った場合には、データ項目この例では、換金性の高い商品を含む全ての商品の商品コードにおける各データカテゴリこの例では、貴金属の商品コード、商品券の商品コード、プリペイドカードの商品コード等の構成比が小さくなり、このような構成比の小さい各データカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリをスコアリングモデルにそのまま投入することができないため、結局は、細分化した分析を行うことはできず、スコアリングモデルの精度を高めることができなかった。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、データ項目における構成比が小さいデータカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリを用いてロジスティック回帰分析を行うことが可能になる、ロジスティック回帰分析システム及びロジスティック回帰分析プログラムを提供することを目的とする。請求項1に記載のロジスティック回帰分析システムは、所定の事象が発生する確率に影響を与え得る複数の説明変数の変数カテゴリであって、複数のデータ項目の各々に含まれるデータカテゴリに対応する変数カテゴリを、所定のロジスティック回帰関数に投入することにより前記確率を算定する、ロジスティック回帰分析システムであって、前記説明変数の変数カテゴリを前記ロジスティック回帰関数に投入することができるか否かを、当該変数カテゴリに対応する前記データ項目の前記データカテゴリの構成比に基づいて判定する判定手段と、前記判定手段にて投入することができないと判定された前記変数カテゴリに対応する前記データ項目の前記データカテゴリを対象として、前記事象が過去に発生した確率を算定する確率算定手段と、前記確率算定手段にて算定された確率を所定倍数で整数化する整数化手段と、前記整数化手段にて整数化された確率を、前記判定手段にて投入することができないと判定された前記変数カテゴリの説明変数の有効性に基づいて展開することにより、当該確率の算定の対象となったデータカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリの変換値を生成する展開手段とを備える。請求項2に記載のロジスティック回帰分析システムは、請求項1に記載のロジスティック回帰分析システムにおいて、前記判定手段は、前記データ項目に含まれる最小単位のデータカテゴリの構成比に基づいて、前記説明変数の変数カテゴリを前記ロジスティック回帰関数に投入することができるか否かを判定する。請求項3に記載のロジスティック回帰分析システムは、請求項1又は2に記載のロジスティック回帰分析システムにおいて、前記確率算定手段は、前記事象が過去に発生した確率を百分率値として算定し、前記整数化手段は、前記確率算定手段にて算定された確率を百倍以上の所定倍数で整数化する。請求項4に記載のロジスティック回帰分析システムは、請求項1から3のいずれか一項に記載のロジスティック回帰分析システムにおいて、クレジットカードの不正利用が発生する確率に対応するスコアを、前記ロジスティック回帰関数を適用したスコアリングモデルにて算定するシステムであり、前記展開手段にて生成された説明変数の変数カテゴリの変換値を前記スコアリングモデルに投入することにより、前記スコアを算定するスコア算定手段を備える。請求項5に記載のロジスティック回帰分析プログラムは、所定の事象が発生する確率に影響を与え得る複数の説明変数の変数カテゴリであって、複数のデータ項目の各々に含まれるデータカテゴリに対応する変数カテゴリを、所定のロジスティック回帰関数に投入することにより前記確率を算定する、ロジスティック回帰分析プログラムであって、コンピュータを、前記説明変数の変数カテゴリを前記ロジスティック回帰関数に投入することができるか否かを、当該変数カテゴリに対応する前記データ項目の前記データカテゴリの構成比に基づいて判定する判定手段と、前記判定手段にて投入することができないと判定された前記変数カテゴリに対応する前記データ項目の前記データカテゴリを対象として、前記事象が過去に発生した確率を算定する確率算定手段と、前記確率算定手段にて算定された確率を所定倍数で整数化する整数化手段と、前記整数化手段にて整数化された確率を、前記判定手段にて投入することができないと判定された前記変数カテゴリの説明変数の有効性に基づいて展開することにより、当該確率の算定の対象となったデータカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリの変換値を生成する展開手段として機能させる。請求項1に記載のロジスティック回帰分析システム、又は請求項5に記載のロジスティック回帰分析プログラムによれば、データ項目における構成比が小さいデータカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリであるために、従来であればロジスティック回帰分析に投入することができなかった変数カテゴリを、変換値に変換してロジスティック回帰分析に投入することができる。従って、従来よりもデータカテゴリを細分化してロジスティック回帰分析を行うことが可能になり、ロジスティック回帰分析の精度を向上させることが可能になる。請求項2に記載のロジスティック回帰分析システムによれば、データ項目に含まれる最小単位のデータカテゴリの構成比に基づいて、説明変数の変数カテゴリをロジスティック回帰関数に投入することができるか否かを判定するので、データカテゴリを最小単位に細分化してロジスティック回帰分析を行うことが可能になり、ロジスティック回帰分析の精度を一層向上させることが可能になる。請求項3に記載のロジスティック回帰分析システムによれば、百分率値として算定した確率を百倍以上の所定倍数で整数化することにより、確率を整数化することができる。請求項4に記載のロジスティック回帰分析システムによれば、クレジットカードの不正利用が発生する確率に対応するスコア算定するスコアリングモデルに関して、データ項目における構成比が小さいデータカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリであって、従来であればスコアリングモデルに投入することができなかった変数カテゴリを、変換値に変換してロジスティック回帰分析に投入することができる。従って、従来よりもデータカテゴリを細分化してスコアリングモデルによるスコアの算定を行うことが可能になり、スコアリングモデルの精度を向上させることが可能になる。この結果、クレジットカードの不正利用が発生する確率を一層精度よく判定することが可能になる。以下に添付図面を参照して、この発明に係るロジスティック回帰分析システム及びロジスティック回帰分析プログラムの実施の形態を詳細に説明する。ロジスティック回帰分析システム及びロジスティック回帰分析プログラムは、所定の事象が発生する確率を算定するためのロジスティック回帰分析を行うものであるが、算定対象とする事象は任意であり、カードの予想不正率、企業の信用リスク、病気の発生確率等に使用することができる。以下では、カードの予想不正率に使用した例について説明するものとし、ロジスティック回帰分析システムを不正検知システム、ロジスティック回帰分析プログラムを不正検知プログラムと称する。構成まず、不正検知システムの構成を説明する。図1は、本実施の形態に係る不正検知システムを含んで構築された承認システムの電気的構成を機能概念的に示したブロック図である。図1に示すように、承認システム1は、カードの利用の承認オーソリを行うためのシステムであり、不正検知システム10、業務ホスト20、承認ホストオーソリホスト30、不正判定端末40、及びシステム管理端末50を、インターネットの如きネットワーク60を介して相互に通信可能に接続して構成されている。構成-不正検知システム不正検知システム10は、カードの不正利用を検知するためのシステムであり、ネットワークインターフェース以下、ネットワークIF11、記憶部12、及び制御部13を備えて構成されている。ネットワークIF11は、不正検知システム10の処理に必要な情報の入力を受け付ける入力手段であると共に、不正検知システム10から外部に情報を出力するための出力手段であり、例えば、公知のネットワークボードとして構成されている。記憶部12は、不正検知システム10の処理に必要な各種の情報を記憶する記憶手段であり、例えばハードディスクやその他の記録媒体によって構成されるもので、会員情報DB以下、データベースをDBと称する12a、利用履歴情報DB12b、不正判定結果情報DB12c、及びスコアリング情報DB12dを備える。これら各DBの詳細は後述する。制御部13は、不正検知システム10を制御する制御手段であり、具体的には、CPU、当該CPU上で解釈実行される各種のプログラムOSなどの基本制御プログラムや、OS上で起動され特定機能を実現するアプリケーションプログラムを含む、及びプログラムや各種のデータを格納するためのRAMの如き内部メモリを備えて構成されるコンピュータである。特に、本実施の形態に係る不正検知プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納され、当該記録媒体から不正検知システム10にインストールされることで、制御部13の各部を実質的に構成する。この制御部13は、機能概念的に、情報蓄積生成部14、回帰分析部15、不正判定部16、及びシステム管理部17を備えている。情報蓄積生成部14は、記憶部12に対する各種の情報の蓄積や、各種の情報の生成を行う情報蓄積生成手段である。回帰分析部15は、ロジスティック回帰分析を適用したスコアリングモデルに基づいてスコアを算定する回帰分析手段である。不正判定部16は、回帰分析部15にて算定されたスコアを用いたクレジットカードの不正利用の判定を行うため、必要な処理を行う不正判定手段である。システム管理部17は、スコアリングモデルの分析や評価に関する処理を行うシステム管理手段である。これら各部の具体的な機能については、後述する。さらに、回帰分析部15は、判定部15a、確率算定部15b、整数化部15c、展開部15d、及びスコア算定部15eを備える。判定部15aは、説明変数の変数カテゴリをロジスティック回帰関数に投入することができるか否かを、当該変数カテゴリに対応するデータ項目のデータカテゴリの構成比に基づいて判定する判定手段である。確率算定部15bは、判定部15aにて投入することができないと判定された変数カテゴリに対応するデータ項目のデータカテゴリを対象として、事象が過去に発生した確率を算定する確率算定手段である。整数化部15cは、確率算定部15bにて算定された確率を所定倍数で整数化する整数化手段である。展開部15dは、整数化部15cにて整数化された確率を、判定部15aにて投入することができないと判定された変数カテゴリの説明変数の有効性に基づいて展開することにより、当該確率の算定の対象となったデータカテゴリに対応する説明変数の変数カテゴリの変換値を生成する展開手段である。スコア算定部15eは、展開部15dにて生成された説明変数の変数カテゴリの変換値をスコアリングモデルに投入することにより、スコアを算定するスコア算定手段である。これら各部の具体的な機能や用語の意味については、後述する。次に、記憶部12の各DBの詳細について説明する。ただし、各DBに格納される情報として以下で説明する情報は、あくまで例示であり、実際には、一部を省略することができ、他の情報を含めることができ、あるいは他の情報で置換することができる。図1の会員情報DB12aは、カードの正当な利用者として登録された者以下、会員に関する情報以下、会員情報を格納する会員情報格納手段である。この会員情報は、図2の構成例に示すように、項目利用者会員番号、項目カード総供与、項目カードキャッシング総供与、項目利用者生年月日、項目利用者性別、項目カード有効期限、項目利用者入会年月日等の各項目と、これら各項目に対応するデータを、相互に対応付けて構成されている。項目利用者会員番号に対応する情報は、各会員に一意に付与された会員番号である。項目カード総供与に対応する情報は、各会員のカードの総利用可能額である。項目カードキャッシング総供与に対応する情報は、各会員のカードによるキャッシングの総利用可能額である。項目利用者生年月日に対応する情報は、各会員の生年月日である。項目利用者性別に対応する情報は、各会員の性別であり、例えば0は男性、1は女性を示す。項目カード有効期限に対応する情報は、各会員のカードの有効期限である。項目利用者入会年月日に対応する情報は、各会員がカードに入会した年月日である。図1の利用履歴情報DB12bは、カードの利用履歴に関する情報以下、利用履歴情報を格納する利用履歴情報格納手段である。この利用履歴情報は、本実施の形態では、第1利用履歴情報と第2利用履歴情報を含む。第1利用履歴情報は、承認ホスト30から送信された承認情報オーソリ情報を含んで構成されるもので、図3の構成例に示すように、項目一意キー、項目利用者会員番号、項目承認受付年月日、項目承認受付時刻、項目利用金額等の各項目と、これら各項目に対応するデータを、相互に対応付けて構成されている。項目一意キーを除いた各項目に対応する情報は、承認ホスト30から送信された承認情報に含まれる情報である。項目一意キーに対応する情報は、制御部13によって自動的に一意に採番された情報であって、第1利用履歴情報の主キーになる情報である。項目利用者会員番号に対応する情報は、各会員に一意に付与された会員番号である。項目承認受付年月日に対応する情報は、承認が受け付けられた年月日、項目承認受付時刻に対応する情報は、承認が受け付けられた時刻、項目利用金額に対応する情報は、承認の対象となっている金額である。なお、承認ホスト30から送信された承認情報には、これら各情報以外にも各種の情報例えば、後述する具体的における商品コードが含まれるが、本実施の形態においてはその説明を省略する。また、第2利用履歴情報は、カードの利用履歴に統計的処理を施して生成された情報を含んで構成されるもので、図4の構成例に示すように、項目利用者会員番号、項目承認受付年月日、項目承認受付時刻、項目過去1回前からの経過時間、項目過去n回前からの経過時間、項目過去1回前利用時間、項目過去n回前利用時間、項目過去1回前利用チャネル、項目過去n回前利用チャネル等の各項目と、これら各項目に対応するデータを、相互に対応付けて構成されている。項目利用者会員番号、項目承認受付年月日、及び項目承認受付時刻に対応する情報は、図3の第1利用履歴情報における同一項目に対応する情報と同じである。項目過去1回前からの経過時間に対応する情報は、承認の対象となっている会員が、過去1回前のカード利用を行ってから今回のカード利用を行うまでの経過時間である。項目過去n回前からの経過時間に対応する情報は、承認の対象となっている会員が、過去n回前のカード利用を行ってから今回のカード利用を行うまでの経過時間である。なお、nは整数であり、図示は省略するが、第2利用履歴情報は、1とnの間の各整数x=2、3、、n-1に対応する項目過去x回前からの経過時間と、この項目に対応する情報を含んで構成されている以下、nを用いて表現された他の情報についても同じ。項目過去1回前利用時間に対応する情報は、承認の対象となっている会員が、過去1回前のカード利用を行った時間である。項目過去n回前利用時間に対応する情報は、承認の対象となっている会員が、過去n回前のカード利用を行った時間である。項目過去1回前利用チャネルに対応する情報は、承認の対象となっている会員が、過去1回前のカード利用を行ったチャネルである。チャネルとは、カードの利用経路であり、例えば、国内又は海外のいずれか一方と対面又は非対面のいずれか一方とを組わせて特定され、対面国内、対面海外、非対面国内、非対面海外の4つのチャネルがある。特定される。項目過去n回前利用チャネルに対応する情報は、承認の対象となっている会員が、過去n回前のカード利用を行ったチャネルである。図1の不正判定結果情報DB12cは、カードの不正判定の結果に関する情報以下、不正判定結果情報を格納する不正判定結果情報格納手段である。この不正判定結果情報は、図5の構成例に示すように、項目利用者会員番号、項目承認受付年月日、項目承認受付時刻、項目ヒットルールID、項目スコア等の各項目と、これら各項目に対応するデータを、相互に対応付けて構成されている。項目利用者会員番号、項目承認受付年月日、及び項目承認受付時刻に対応する情報は、図3の第1利用履歴情報における同一項目に対応する情報と同じである。項目ヒットルールIDに対応する情報は、カードの不正判定を行うためのルールのうち、各承認の情報に合致したルールヒットルールを一意に特定するためのルール特定情報である。項目スコアに対応する情報は、スコアリングモデルを用いて算定されたスコアである。なお、実際には、この不正判定結果情報には、さらに、承認ホスト30から受信した承認情報、会員情報DB12aから取得された会員情報、及び利用履歴情報DB12bから取得された後述する第1分析対象履歴情報及び第2分析対象履歴情報が含められるが、これら各情報は図5では図示の便宜上省略する。図1のスコアリング情報DB12dは、スコアリングモデルを用いた不正判定に関する情報以下、スコアリング情報を格納するスコアリング情報格納手段である。このスコアリング情報は、図6の構成例に示すように、項目利用者会員番号、項目承認受付年月日、項目承認受付時刻、項目説明変数1、項目説明変数n、項目スコア等の各項目と、これら各項目に対応するデータを、相互に対応付けて構成されている。項目利用者会員番号、項目承認受付年月日、及び項目承認受付時刻に対応する情報は、図3の第1利用履歴情報における同一項目に対応する情報と同じである。項目説明変数1に対応する情報は、スコアリングモデルに投入された1番目の説明変数である。項目説明変数nに対応する情報は、スコアリングモデルに投入されたn番目の説明変数である。項目スコアに対応する情報は、スコアリングモデルを用いて算定されたスコアである。構成-業務ホスト次に、図1の業務ホスト20について説明する。この業務ホスト20は、会員情報の管理を行うホストコンピュータであり、図2に示した会員情報を格納しており、この会員情報を必要に応じて不正検知システム10に送信する。構成-承認ホスト図1の承認ホスト30は、店舗等に設定された図示しないカード端末から照会のために送信された承認情報を受信して処理するホストコンピュータであり、この承認情報等を必要に応じて不正検知システム10に送信する。構成-不正判定端末図1の不正判定端末40は、不正判定業務を担当する担当者の端末であり、例えば、カード会社に設置される端末であって、公知のパーソナルコンピュータと同様に構成されている。構成-システム管理端末図1のシステム管理端末50は、不正検知システム10の管理を担当する担当者の端末であり、例えば、システム会社に設置される端末であって、公知のパーソナルコンピュータと同様に構成されている。処理次に、このように構成された承認システム1によって実行される不正検知処理について説明する。図7は、不正検知システム10が実行する不正検知処理のフローチャートである以下の各処理の説明ではステップをSと略記する。この不正検知処理は、例えば不正検知システム10の起動後に繰り返して起動させるもので、情報蓄積生成処理SA1、回帰分析処理SA2、不正判定処理SA3、及びシステム管理処理SA4を順次実行する。以下、これら各処理について順次説明する。処理-情報蓄積生成処理最初に、情報蓄積生成処理について説明する。この処理は、各種の情報の蓄積と生成を行う処理であり、情報蓄積生成部14によって実行される。図8は、情報蓄積生成処理のフローチャートである。業務ホスト20に対する会員情報の新規登録や更新が公知の手段で行われると、業務ホスト20はこの会員情報を不正検知システム10に送信する。不正検知システム10の情報蓄積生成部14は、会員情報を業務ホスト20から受信するとSB1、Yes、新規登録された会員情報を会員情報DB12aに追加し、あるいは更新された会員情報を会員情報DB12aに反映させるSB2。また、カードが店舗等で利用されると、店舗等に設置された図示しないカード端末は、承認ホスト30に対して、承認情報と共に、与信残高と不正利用の照会要求を送信する。この照会要求を受けた承認ホスト30は、承認情報を不正検知システム10に送信する。不正検知システム10の情報蓄積生成部14は、承認情報を承認ホスト30から受信するとSB3、Yes、この承認情報に含まれる利用者会員番号に対応する会員情報を会員情報DB12aから取得するSB4。次いで、情報蓄積生成部14は、承認情報に基づいて、利用履歴情報DB12bの第1利用履歴情報を蓄積するSB5。例えば、所定方法で一意キーを採番し、この一意キーを主キーとして承認情報に付加することによって第1利用履歴情報を生成し、この第1利用履歴情報を利用履歴情報DB12bに追加する。また、情報蓄積生成部14は、承認情報に含まれる利用者会員番号に対応する全ての第1利用履歴情報を利用履歴情報DB12bから取得した後、この第1利用履歴情報に基づいて、不正利用のスコアリングに使用する履歴情報以下、第1分析対象履歴情報を生成するSB6。第1分析対象履歴情報は、例えば、直近5分以内の利用回数、直近30分以内の利用回数、直近5分以内の利用合計金額、直近30分以内の利用合計金額、直近5分以内の利用金額平均、直近30分以内の利用金額平均等を含んで構成されるもので、4つのチャネル毎に生成される。また、情報蓄積生成部14は、承認情報に含まれる利用者会員番号を主キーとし、承認情報に含まれる承認受付年月日及び承認受付時刻を含む第2利用履歴情報を生成し、この第2利用履歴情報を利用履歴情報DB12bに蓄積するSB7。この際、第2利用履歴情報の他の情報過去1回前からの経過時間等は、利用履歴情報DB12bにそれまでに蓄積された第1利用履歴情報であって、承認情報に含まれる利用者会員番号に対応する第1利用履歴情報を参照することによって生成される。これにて情報蓄積生成処理を終了する。処理-回帰分析処理次に、図7の回帰分析処理について説明する。この処理は、ロジスティック回帰分析を適用して構成されたスコアリングモデルを用いてスコアを算定する処理であり、回帰分析部15及びその各部によって実行される。図9は、回帰分析処理のフローチャートである。回帰分析部15は、図8のSB3で受信した承認情報、SB4で取得した会員情報、及びSB6で生成した第1分析対象履歴情報、及びSB7で生成した第2利用履歴情報の中から、スコアリングモデルに投入する説明変数を算定するための所定の複数のデータ項目を取得するSC1。例えば、データ項目としては、承認受付時刻、利用金額、商品コード等がある。そして、回帰分析部15の判定部15aは、説明変数の変数カテゴリをロジスティック回帰関数に投入することができるか否かを、当該変数カテゴリに対応するデータ項目のデータカテゴリの構成比に基づいて判定するSC2。データカテゴリとは、データ項目に含まれる情報であり、データ項目の内部における配置順序に意味を持たない情報であって、主としてセット型のデータである。例えば、データカテゴリとしては、データ項目であるカード番号クレジットカードを一意に特定するための番号に含まれる各カード番号、データ項目である加盟店コードクレジットカードが使用された店舗等を一意に特定するためのコードに含まれる各加盟店コード、データ項目である業種コードクレジットカードが使用された店舗等の業種を一意に特定するためのコードに含まれる各業種コード、データ項目である商品コードクレジットカードを使用して購入等された商品を一意に特定するためのコードに含まれる各商品コードが該当する。また、構成比とは、各データカテゴリが属するデータ項目に含まれる全てのデータカテゴリに対して、当該各データカテゴリが占める比率である。例えば、この構成比は、過去の履歴に基づいて予め特定し、不正判定端末40を介して記憶部12に予め記憶させておくことができる。説明変数の変数カテゴリをロジスティック回帰関数に投入することができるか否かは、例えば、各データカテゴリの構成比が、記憶部12に予め設定された所定値未満一例として、1未満である場合に各データカテゴリの構成比が小さい場合に、投入することができないと判定する。特に、ここでは、判定部15aは、データ項目に含まれる最小単位のデータカテゴリ別に、判定を行う。ここで、最小単位でのデータカテゴリとは、それ以上細分化することができないデータカテゴリであり、図10の例では、各商品コードが、最小単位でのデータカテゴリに該当する。そして、判定部15aは、ロジスティック回帰関数に投入することができないと判定した変数カテゴリがある場合には、当該変数カテゴリに対応するデータ項目のデータカテゴリを対象として、説明変数変換処理を起動するSC3。図10には、データ項目に含まれるデータカテゴリに対応する各種の情報を示す。この図10の例では、データ項目が商品コードであり、データカテゴリ最小単位のデータカテゴリが各商品コードである場合を示す。この例では、データカテゴリである商品コード=1001の構成比は35.01、データカテゴリである商品コード=1002の構成比は0.18であり、データカテゴリである商品コードの全ての構成比の合計値は100である。そして、上記所定値を1とする場合、図10の例では、データカテゴリである商品コード=1002~1005、3009の構成比が当該所定値未満であるため、これらデータカテゴリである商品コード=1002~1005、3009に対応する変数カテゴリが、ロジスティック回帰関数にそのまま投入することができない変数カテゴリであると判定されることになる。そして、このような変数カテゴリが存在する場合には、当該変数カテゴリに対応するデータカテゴリを対象として、説明変数変換処理を起動する。図11は、説明変数変換処理のフローチャートである。回帰分析部15の確率算定部15bは、判定部15aにて投入することができないと判定された変数カテゴリに対応するデータ項目のデータカテゴリを対象として、事象が過去に発生した確率を算定するSD1。事象が過去に発生した確率とは、スコアリングモデルに適用したロジスティック回帰分析が算定する確率であり、本実施の形態においては、過去に不正が発生した確率以下、不正発生率である。この確率は、各DBに記憶されている情報に基づいて算定する。図10の例では、データカテゴリである商品コード=1001に対する過去の承認件数が、不正件数=100であり、真正件数=100,000であるため、不正発生率=100/100100,000×100=0.10が算定されるなお、図10の例では、小数点第3桁以降を四捨五入した例を示すが、端数処理は任意に変更可能である。次いで、回帰分析部15の整数化部15cは、このように算出した確率を所定数倍することで整数化するSD2。所定数倍とは、任意に設定することができるが、百分率値である確率を整数化する観点からは少なくとも100倍以上であることが好ましく、さらに、小さい確率を有効化するためには、さらに大きな倍数例えば、1000倍や10000倍することが好ましい。例えば、この倍率は、不正判定端末40を介して記憶部12に予め記憶させておくことができる。図10の例では、このように整数化した値を整数比として例示する。この図10では、所定数倍=1000とした例を示しており、上記商品コードの不正発生率=0.10は、0.10=1/1000×1000=1として整数化されているなお、図10の例では、小数点第1桁以降を切り捨てた例を示すが、端数処理は任意に変更可能である。そして、回帰分析部15の展開部15dは、整数化した確率を展開して変換値を生成するSD3。展開するとは、確率を拡大することを意味する。この展開は、1判定部15aにて投入することができないと判定された変数カテゴリの説明変数の有効性であって、複数の説明変数の全体に対する当該説明変数の有効性に基づいて、かつ、2尺度を維持するように行われる。有効性とは、所定の事象が発生する確率に対して、各説明変数がどの程度影響しているのかを表す度合百分率値であり、全ての説明変数の有効性の合計値が100となるように設定された数値である。図12には、説明変数の有効性の設定例を例示する。この有効性は、例えば、不正検知システム10の管理者が過去の不正利用履歴等を参照して任意の方法で決定し、不正判定端末40を介して記憶部12に予め記憶させておくことができる。尺度とは、整数化した確率の数値の相対的な大きさであり、上記の例ではデータカテゴリである商品コードの不正発生率の相対的な大きさである。このような条件を満たすため、例えば、整数化した確率に対して、当該確率に対応する説明変数の有効性に対応する数値を乗算することにより、上記展開を行う。例えば、図12の例では、データ項目である商品コードに対応する説明変数の有効性=12であるため、展開比率=1.2に設定する。従って、図10に変換値として例示するように、整数化した不正発生率=1、10、32、833に対応する変換値が、それぞれ1=1×1.2、12=10×1.2、38=32×1.2、999=833×1.2と算定されるなお、図10の例では、小数点第1桁以降を切り捨てた例を示すが、端数処理は任意に変更可能である。また、この展開の際には、数値範囲が所定範囲を超えないように、整数化した確率の最小値と最大値を求めてその数値範囲を特定し、最小値や最大値が所定値を超えないように、展開比率を決定する。図10の例では、整数化した不正発生率の最小値=0、最大値=833であることから、数値範囲=0~833となり、最大値=833が所定値である999を超えないように、展開を行っている。このような処理を行うことで、例えば、不正率=0.01を変換値=1に展開し、この変換値をそのままスコアリングモデルに投入することが可能になる。これにて図11の説明変数変換処理を終了し、図9の回帰分析処理に戻る。なお、このように生成した変換値に対して、必要に応じて、展開部15dが、数値型データに対する公知の説明変数加工プロセスをさらに適用して、変換値の再変換を行うことで再変換値を算定し、この再変換値をスコアリングモデルに投入してもよい。このような公知のプロセスとしては、丸め処理やセット型データへの再変換処理等を挙げることができる。丸め処理とは、数値を、一定の丸め幅の整数倍の数値に置換する処理である。また、セット型データへの再変換処理とは、数値データをセット型データに置換する処理である。このような処理を行って得られた再変換値を、図10に例示する。この例では、丸め処理とセット型データへの再変換処理の両方を適用して得られた再変換値を示しており、変換値の0と1を、0又は1のいずれかに丸めた上で、セット型データである再変換値Aに置換している。同様に、変換値12、39、46を、それぞれセット型データである再変換値B、C、Dに置換している。このように説明変数変換処理が終了した後、図9の回帰分析処理において、回帰分析部15のスコア算定部15eは、説明変数変換処理の対象にならなかった変数カテゴリ構成比が小さくないデータカテゴリに対応する変数カテゴリと、説明変数変換処理によって生成された変換値や再変換値構成比が小さいデータカテゴリに対応する変数カテゴリに対応する変換値や再変換値とを、ロジスティック回帰分析を適用して構築された所定のスコアリングモデルに投入することにより、予想不正率スコアを算定するSC4。ただし、スコアリングモデルとしては公知のモデルを使用することができるので、その詳細な説明は省略する。これにて回帰分析処理を終了する。処理-不正判定処理次に、図7の不正判定処理について説明する。この処理は、スコアリングモデルを用いて算定されたスコア等を参照し、承認要求が行われたカードの利用が不正利用であるか否かを判定する処理であり、不正判定部16によって実行される。図13は、不正判定処理のフローチャートである。不正判定部16は、図8のSB3で受信した承認情報、SB4で取得した会員情報、SB6で生成した第1分析対象履歴情報及び第2分析対象履歴情報、及び図9のSC3で算定したスコアが、所定のルールに合致するか否かを判定するSE1。ルールとは、不正利用の可能性が高いパターンを示す判定基準であり、例えば、不正検知システム10の担当者によって複数のルールが設定されて予め記憶部12に記憶されている。一例としては、スコア=600点以上、利用金額=10万円以上、過去1回前利用金額=10万円以上、かつ、過去1回前からの経過時間=5分以内というルールが設定されており、不正判定部16は、上記取得した各情報に照らして当該ルールに含まれる全ての条件が満たされるか否かを判定し、満たされる場合には、当該ルールに合致すると判定されるこのように合致すると判定されたルールを、ヒットルールと称する。そして、所定の複数のルールのうち、いずれか一つ以上のルールに合致すると判定された場合SE2、Yes、不正判定部16は、照会要求が行われている承認を保留する旨を、承認ホスト30に送信するSE3。次いで、不正判定部16は、図8のSB3で受信した承認情報、SB4で取得した会員情報、SB6で生成した第1分析対象履歴情報、及びSB7で生成した第2利用履歴情報、及び図9のSC4で算定したスコアと、SE1で判定されたヒットルールを一意に識別するヒットルールIDとを含む情報であって、承認情報の利用者会員番号を主キーとする不正判定結果情報を生成して不正判定結果情報DB12cに蓄積するSE4。次いで、不正判定部16は、上記生成した不正判定結果情報を不正判定端末40に送信するSE5。この結果、不正判定端末40に設けたモニタに不正判定結果情報が出力されるので、業務担当者は、この不正判定結果情報を参照することで、照会が要求されているカードの利用が不正利用であるか否かを最終的に判断し、この不正判定結果を不正判定端末40を介して不正検知システム10に送信する。不正判定部16は、不正判定結果を受信するとSE6、Yes、この不正判定結果を承認ホスト30に送信してSE7、不正判定処理を終了する。処理-システム管理処理最後に、図7のシステム管理処理について説明する。この処理は、スコアリングモデルの精度の分析や評価を行い、必要に応じてスコアリングモデルの更新を行う処理であり、システム管理部17によって実行される。図14は、システム管理処理のフローチャートである。システム管理部17は、図8のSB3で受信した承認情報、図9のSC3でスコアリングモデルに投入された説明変数、及び図9のSC4で算定したスコアを含む情報であって、承認情報の利用者会員番号を主キーとするスコアリング情報を生成してスコアリング情報DB12dに蓄積するSF1。そして、システム管理部17は、システム管理端末50からの要求に応じてSF2、Yes、このスコアリング情報をスコアリング情報DB12dから取得してシステム管理端末50に送信するSF3。この結果、システム管理端末50に設けたモニタにスコアリング情報が出力されるので、システム管理担当者は、このスコアリング情報を参照することで、スコアリングモデルの精度を所定方法で解析する。そして、システム管理担当者は、この精度のレポート作成を定期的に行うと共に、スコアリングモデルが劣化している場合には、システム管理端末50から不正検知システム10に更新データを送信することで、スコアリングモデルの各パラメータを変更し、スコアリングモデルの精度の維持及び向上を図る。例えば、図11のSD2における整数化の倍率を見直したり、図12に例示した各説明変数の有効性を見直す。システム管理部17は、システム管理端末50から送信された更新データに基づいて、スコアリングモデルの更新等を行うSF5。これにてシステム管理処理を終了する。実施の形態に対する変形例以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び手段は、特許請求の範囲に記載した各発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。以下、このような変形例について説明する。変形例-分散や統合についてまた、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成できる。例えば、不正検知システム10の機能の一部を承認ホスト30や不正判定端末40に持たせてもよく、あるいは、不正検知システム10の機能を複数台のコンピュータに分散して持たせてもよい。また、回帰分析処理の一部として説明した処理を、他の処理で行う等、各処理の一部を相互に入れ替えてもよい。説明変数変換処理について上記実施の形態では、最小単位のデータカテゴリの構成比に基づいて判定を行っているが、この構成比は、細分化したい単位に応じたデータカテゴリの構成比であればよい。例えば、最小単位のデータカテゴリではなくても、従来よりも細分化されたデータカテゴリであって、従来よりも分析精度を向上させることができる程度に細分化されたデータカテゴリの構成比を採用することができる。また、データ項目毎に細分化すべき単位を予め設定しておき、この単位を参照して、各データ項目毎に異なる単位で判定を行ってもよい。"