顧客の個人情報を格納した顧客マスタと、債務者の債務に対する過去の返済情報を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータとを備える債権買取査定支援システムであって、債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理部と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理部と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理部とを含むタとを含む債権買取査定支援債務査定支援コンピュータとを備えたことを特徴とする債権買取査定支援システム。前記債務査定支援コンピュータが、前記査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理部を備えたことを特徴とする請求項1記載の債権買取査定支援システム。前記取引スコア処理部が、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出することを特徴とする請求項1又は2記載の債権買取査定支援システム。前記取引スコア処理部が、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わないことを特徴とする請求項1から3何れかに記載の債権買取査定支援システム。債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータを備えるコンピュータシステムの債権買取査定支援方法であって、前記債務査定支援コンピュータに、前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理工程と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理工程と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理工程とを実行させることを特徴とする債権買取査定支援方法。前記債務査定支援コンピュータに、前記査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理工程を実行させることを特徴とする請求項5記載の債権買取査定支援方法。前記取引スコア処理部に、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出させることを特徴とする請求項5又は6記載の債権買取査定支援方法。前記取引スコア処理部に、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わせないことを特徴とする請求項5から7何れかに記載の債権買取査定支援方法。前記の特許文献1に記載の技術は、借り手側の資産と借入金のバランスと平均売上げと従業員数による業績見込みと一般的な顧客対する融資安全性のランクと、売上金額と資金力による限度金額等の情報に対して係数による調整を行ったスコアリング結果を算出し、与信を目的とした借りた側の信用度を算出するものであるが、収支の観点から支払い余力を判断するものであって、既存顧客の取引情報や属性情報を判断材料として取り入れていないため、信頼性の高い査定を得ることが困難であるという課題があった。本発明の目的は、前述の従来技術による課題を解決しようとするものであり、既存債務者の実際の取引から導いた債務者の取引スコアを設定し、この取引スコアを参照することによって、個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく信頼性の高い査定を行うことができる債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法を提供することである。前記目的を達成するために本発明は、顧客の個人情報を格納した顧客マスタと、債務者の債務に対する過去の返済情報を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータとを備える債権買取査定支援システムであって、債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理部と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理部と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理部とを含む債務査定支援コンピュータとを備えたことを第1の特徴とする。また、本発明は、前記第1の特徴の債権買取査定支援システムにおいて、前記債務査定支援コンピュータが、債権買取査定支援が、査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理部を備えたことを第2の特徴とする。また、本発明は、前記第1又は第2の特徴の債権買取査定支援システムにおいて、前記取引スコア処理部が、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出することを第3の特徴とする。また、本発明は、前記何れかの特徴の債権買取査定支援システムにおいて、前記取引スコア処理部が、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わないことを第4の特徴とする。更に、本発明は、債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータの債権買取査定支援方法であって、前記債務査定支援コンピュータに、前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理工程と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理工程と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理工程とを実行させることを第5の特徴とする。また、本発明は、前記特徴の債権買取査定支援方法において、前記債務査定支援コンピュータに、前記査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理工程を実行させることを第6の特徴とする。また、本発明は、前記第4又は第5の特徴の債権買取査定支援方法において、前記取引スコア処理部に、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出させることを第7の特徴とする。また、本発明は、前記何れかの特徴の債権買取査定支援方法において、前記取引スコア処理部に、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わせないことを第8の特徴とする。本発明による債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法は、買取査定支援コンピュータが、取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引スコアを算出する取引スコア処理と、顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理と、グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理とを実行することによって、個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく信頼性の高い査定を容易に行うことができる。以下、本発明による債権買取査定支援方法を実現する債権買取査定支援システムの一実施形態を図面を参照して詳細に説明する。[構成]本発明による債権買取査定支援システム及び同方法は、取引データベースに保存されている既存債務者の過去の実取引データから、入金の有無と入金頻度と完済の有無等の回収実績等をスコアリングした情報取引スコアと、既存債務者の顧客マスタに登録済の属性データをディシジョンツリーにてグループ分けした情報から、グループ毎のランクを付けておき、査定を行う際、査定対象者の属性から該当するグループを判定して信用度回収の期待度の目安とし、査定対象者の名寄せ処理を実行することによって、対象者が既存債務者に該当した場合に当該債務者の取引スコアを直接参照し、信頼性の高い査定を行うものである。なお、本実施形態による査定支援システムとは、無担保、無保証の、個人を対象としたキャッシング、カードローン等の小口債権を大量に購入する際の査定判断を効率的に行うものを対象とする。本実施形態による買取査定支援コンピュータ104は、図1に示す如く、査定業務を行うコンピュータであるクライアント端末101とネットワーク102を介して接続され、債務者の過去の債務及び返済に関する取引データを格納した取引データベースDB109と、該取引データベース109の取引データを基に取引スコアを算出する取引スコア処理部105と、債権者査定対象者の個人情報に含まれる属性から判別したグループ分けを行うグループ分け処理部106と、債務者の個人情報を含む顧客データを格納した顧客マスタ110と、査定データ及び顧客マスタ110を照合して債務者の名寄せ処理査定データに含まれる債務者の個人情報と顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する処理を行う名寄せ処理部107と、査定データがどのグループ区分に属するかを判断するグループ算出処理部108から構成される。前記顧客マスタ110は、図7に示す如く、債権者氏名と、該債権者氏名の読み表記であるカナ氏名と、債権者の性別と、債権者の生年月日と、債権者の婚姻有無を表す婚姻区分と、債権者の子供の有無を表す子区分と、持ち家の有無を表す持ち家区分と、家族と同居か否かを表す同居区分と、債権者の職業種類経営/勤務/無職/専業主婦[夫]他を表す職業区分と、後述する本実施形態の特徴である取引スコアと、既存債務が完済したか否かを表す完済FLGフラグと、本実施形態により分類された債務者を分類したグループ区分と、債権の買取日譲渡日の各項目情報から構成され、具体的には、図8に示す如く、債権者氏名が日立太郎、カナ氏名がヒタチタロウ、性別が1男性と、生年月日が1970/01/01、婚姻区分が1既婚、子区分が1あり、持ち家区分が1持ち家、同居区分が1同居、職業種類が2勤務、取引スコアが55、完済FLGが1完済、買取日が2009/10/15の如く登録されている。即ち、本実施形態による顧客マスタ110は、性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業区分とを含む顧客個人情報並びに債務者の過去の債務返済状況に応じて設定した取引スコア並びに後述する債務者の一般的な信用度回収の期待度によって区分けした債務者のグループ区分とを格納している。前記取引データベース109に格納される取引データは、図9に示す如く、取引ログのシステムが付与した通し番号を表す取引番号と、当該取引処理を実行する前の残高を表す前回残高と、当該取引の年月日を表す入出金日と、当該取引の取引金額を表す入出金額と、当該取引処理実行後の残高を表す取引残高の各項目とから構成され、具体的には、図10に示す如く、取引番号が10123、前回残高が1.250.000、入出金日が20101015、入出金額が50.000、取引残高が1111.200.000の如く登録される。また、前記取引スコア処理部105が入金の有無と入金頻度と完済の有無等の回収実績等をスコアリングした点数である取引スコアとは、例えば、図2bに示す如く、取引状況が完済の債務者ではスコア30、3ヶ月以内の入金が3回以上の債務者ではスコア5、3ヶ月以内の入金が2回の債務者ではスコア3、3ヶ月以内の入金が1回の債務者ではスコア1、3ヶ月から1年未満に入金がない債務者ではスコア-5、直近の1年間の入金がない債務者ではスコア-10の如く、債務者の未返済がない場合はスコア30、直近1年間に返済がない場合にスコア-10の如く、債務の毎月返済状況に応じて、返済率が高い債務者にはプラスの配点、逆に返済が滞っている債務者に対してはマイナスの配点の如く段階的にスコア点数を設定するものであるが、このスコア数に限られるものではない。前記グループ分け処理部106が実行する顧客マスタ110に登録した属性データのグループ分け処理とは、前記図7に示した債権者の婚姻区分と子区分と年代と持家区分と性別と同居区分と職業区分の各条件に基づいて判定するものである。例えば、既婚、子有、30歳以上、持ち家有り、男性、家族同居、職有りの全条件を満たす債権者をAグループとし、未婚、子無し、20歳代、持ち家無し、女性、独居、職無しの全条件を満たす債権者をHグループと区分するような債務回収の期待度をグープ分けするものであって、図4に示す如く、1回目処理401において既婚/未婚を判定し、2回目処理において子あり/子なし判定又は30歳以上/20歳代を判定し、3回目処理403において持家/賃借の判定又は男性/女性の判定又は家族同居/独居を判定又は職あり/無職の判定を行い、これら判定の組み合わせによってAグループからHグループに分けたものであって、債務者の一般的な信用度回収の期待度によってグループ区分に分類するものである。[動作]さて、このように構成された本実施形態による債権買取査定支援システムは、取引スコアを算出するとき、取引スコア処理部105が、図2aに示す如く、既存の債務者個々の取引データを取引データベース109から読込むステップ202と、図2bに示した取引スコアの設定に基づいて買取6ヶ月未満か否かを判定するステップ203と、該ステップ203において買取6ヶ月未満と判定したとき、処理を行わずに終了するステップ208と、前記該ステップ203において買取6ヶ月未満でないと判定したとき、完済FLGフラグが有るか否かを判定し、あると判定したときに前記ステップ208に移行するステップ204と、該ステップ204において完済FLGがないと判定したとき、前月が完済か否かを判定し、前月完済と判定したときに完済FLGを顧客マスタ110に登録するステップ209に移行するステップ205と、該ステップ205において前月完済でないと判定したとき、取引状況から取引スコアを導出するステップ206と、該ステップ206によって導出した取引スコアを顧客マスタ110に加算するステップ207とを順次実行することによって、定期的な入金返済実績がある顧客はプラスの取引スコアを保持し、入金のない顧客はマイナスの取引スコアとなり、取引実績に基づく客観的なスコアリングを行うように構成している。なお、前記ステップ203による買取6ヶ月未満か否かの判定は、債権買取後6ヶ月を経過しない債権が、サービサーが債権回収行為を行っていないために取引がない可能性があり、これを除くためであり、ステップ204による完済FLG有無の判定は既に完済している場合、新たに取引スコアを算出する必要がないためである。次いで、本実施形態による債権買取査定支援システムは、取引スコアと顧客の属性データからグループ分けを行うとき、図3に示す如く、顧客マスタ110から図7に示した顧客マスタデータを読み込むステップ303と、該読み込んだ顧客マスタデータに取引スコアが含まれているか否かを判定前記の図2を参照して説明したように、買取後6ヶ月を経過していない債権は取引スコアが設定されていないブランクであり、これを判定し、含まれていないと判定したとき、処理を行わずに終了するステップ310に移行するステップ304と、該ステップ304において取引スコアが含まれていると判定したとき、顧客マスタデータを取引ポイントの上位50と下位50に分けるステップ305と、この分けた上位と下位に分けた顧客マスタデータの最も特徴を示す属性例えば、既婚未婚の属性項目が最も特徴を示す属性項目を導出するステップ306と、この導出した属性の構成比が5未満か否かを判定するステップ307と、該ステップ307において5未満と判定したときに次の特徴を示す属性を導出して前記ステップ305に戻るステップ311と、前記ステップ307において5未満でないと判定したとき、処理回数が2回未満か否かを判定するステップ308と、該ステップ308において処理回数が2回未満と判定したときに使用済属性の排除を行って前記ステップ305に戻るステップ302と、前記ステップ308において処理回数が2回未満でないと判定したき、顧客マスタ110にグループを登録して処理を終了するステップ309とを実行することによって、前記した図4の如く、例えば、最も優劣の特徴を示す属性項目が既婚未婚の場合、既婚未婚の属性項目で二つのグループへ分類し、上段が上位属性の既婚、下段が下位属性の未婚で二分されたグループに対し、それぞれステップ305及びステップ306の2回目処理を実行し、4グループへ分類し、同様に3回目処理を実行することによって、最終的にAからHの8グループへ分類を行い、導出されたグループ区分を顧客マスタ312へ記録するように動作する。なお、前記ステップ307の属性が5未満か否かの判定は、特徴を示す属性の構成率が5未満である場合、例外的な傾向を示している可能性があり、次に特徴を示す属性にてグループ分けを行うためである。更に、本実施形態による債権買取査定支援システムは、査定データの名寄せ処理を行う場合、図5に示す如く、査定データ501を取り込むステップ502と、この取り込んだ査定データと顧客マスタ110に登録した既存の債務者個々の取引データに基づいて、a:該当あり特定、b:複数該当あり、c:該当なしのいずれかに名寄せ処理を行うステップ503と、この名寄せ処理を行った取引データの顧客が既存顧客か否かを判定するステップ504と、該ステップ504においてa:該当あり特定と判定したとき、該当者の一覧を出力するステップ506と、前記ステップ504においてb:複数該当ありと判定したとき、重複した該当者明細を出力するステップ505と、該ステップ505にて出力した重複明細を基に債権を特定した場合を想定して手操作での入力を行うステップ507と、前記ステップ504においてc:該当なしと判定したとき、グループ算出処理を行うステップ512と、前記ステップ507によって入力した債権者及びステップ506によって出力した債権者を基に取引スコアを照会して前記ステップ512に出力するステップ508と、該ステップ508によって照会した取引スコアを出力するステップ509と、この出力された取引スコアの結果一覧を出力するステップ510とを実行することによって、重複した債権者の取引データの名寄せ処理を行うことができる。次いで本実施形態による債権買取査定支援システムは、グループ算出処理を行う場合、グループ算出処理部108が、条件を入力するステップ601と、該ステップ601によって入力された条件を設定するステップ603と、査定データ501を読み込むステップ604と、図6bに示す条件1既婚/未婚を判定するステップ605と、該ステップ605において既婚優と判定したとき、条件2子有無を判定するステップ606と、該ステップ606において子あり優と判定したとき、条件4持家/賃借を判定するステップ608と、前記ステップ606において子なし劣と判定したとき性別を判定するステップ609と、前記ステップ605の条件1において未婚劣と判定したとき条件3年代を判定するステップ607と、該ステップ607において30歳以上優と判定したときに条件6家族同居/独居を判定するステップ610と、前記ステップ607の年代判定において20歳代劣と判定したときに条件7職の有無を判定するステップ611とを実行し、前記条件4持家/賃借において持家優と判定したときにグループAとし、賃借劣と判定したときにグループBとし、前記ステップ609の条件5性別において男性と判定したときにグループCとし、女性と判定したときにグループDとし、前記ステップ610の条件6の家族同居か否かの判定において同居優と判定したときにグループEとし、独居と判定したときにグループFとし、前記ステップ611の条件7職の有無において職ありと判定したときにグループGとし、職なしと判定したときにグループHと判定するグループのアウトプットを行うステップ612と。該ステップ612によって出力したグループ算出結果の一覧を出力して処理を終了するステップ613とを実行することによって、複数の条件の判定結果に応じて債務者をグループ分けすることができる。このようにグループ算出処理部108は、債務者の債務を返済する可能性が高い社会的な評価基準既婚/未婚、子有無、年代、持家/賃借、性別、家族同居有無、職の有無を判定条件として設定し、この判定条件の組み合わせによる判定結果によって債務者をグループ分けすることができる。以上述べた如く、本実施形態による債権買取査定支援システムは、取引スコア処理部105が債務者の過去の債務返済状況を点数として導出した取引スコアを設定すると共に、グループ算出処理部108が債務者の債務を返済する可能性が高い社会的な評価基準既婚/未婚、子有無、年代、持家/賃借、性別、家族同居有無、職の有無を判定条件として設定し、この判定条件の組み合わせによる判定結果によって債務者をグループ分けし、これら取引スコア及びグループ分けの結果によって、例えば、取引スコア点数が高く且つグループが上位例えば、グループA~Dの債務者に対してより信頼性の高い査定を行うことができる。即ち、本実施形態による債権買取査定支援システムは、既存債務者の実際の取引から導いた過去の取引スコアと、既存顧客の実際の属性データのデータ分析から導出したグループとを設定し、個々の査定対象者の属性データが、どのループに属するかを判断することによって、個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく債権回収の信用度を容易に行うことができる。