(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022167741
(43)【公開日】2022-11-04
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 40/02 20120101AFI20221027BHJP
G06Q 30/06 20120101ALI20221027BHJP
【ＦＩ】
G06Q40/02
G06Q30/06
【審査請求】未請求
【請求項の数】3
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021132040
(22)【出願日】2021-08-13
(62)【分割の表示】P 2021073106の分割
【原出願日】2021-04-23
(71)【出願人】
【識別番号】515239711
【氏名又は名称】ＢＨＩ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002790
【氏名又は名称】Ｏｎｅ ｉｐ弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】日昔 靖裕
【テーマコード（参考）】
5L049
5L055
【Ｆターム（参考）】
5L049BB21
5L055BB01
(57)【要約】
【課題】 信用度を効果的に推定することができるようにする。
【解決手段】クレジットカードブランドやアクワイアラ、保険など、金融会社のシステム
に組み込まれる情報処理装置であって、ユーザの電子メールデータを取得する電子メール
取得部と、電子メールデータを解析して、商取引に関連するユーザの行動を示す行動情報
を抽出する行動情報抽出部と、行動情報を記憶する行動情報記憶部と、行動情報記憶部に
記憶されている行動情報を集計して行動の回数を算出する行動集計部と、行動の回数に応
じてユーザに対する与信額を推定する与信額推定部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図１
【解決手段】クレジットカードブランドやアクワイアラ、保険など、金融会社のシステム
に組み込まれる情報処理装置であって、ユーザの電子メールデータを取得する電子メール
取得部と、電子メールデータを解析して、商取引に関連するユーザの行動を示す行動情報
を抽出する行動情報抽出部と、行動情報を記憶する行動情報記憶部と、行動情報記憶部に
記憶されている行動情報を集計して行動の回数を算出する行動集計部と、行動の回数に応
じてユーザに対する与信額を推定する与信額推定部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザの電子メールデータを取得する電子メール取得部と、
前記電子メールデータを解析して、商取引に関連する前記ユーザの行動を示す行動情報
を抽出する行動情報抽出部と、
前記行動情報を記憶する行動情報記憶部と、
前記行動情報記憶部に記憶されている前記行動情報を集計して前記行動の回数を算出す
る行動集計部と、
前記行動の回数に応じて前記ユーザに対する与信額を推定する与信額推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
前記電子メールデータを解析して、商取引に関連する前記ユーザの行動を示す行動情報
を抽出する行動情報抽出部と、
前記行動情報を記憶する行動情報記憶部と、
前記行動情報記憶部に記憶されている前記行動情報を集計して前記行動の回数を算出す
る行動集計部と、
前記行動の回数に応じて前記ユーザに対する与信額を推定する与信額推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記行動は、商品の配送の再配達に係る受け取りであること、
を特徴とする情報処理装置。
前記行動は、商品の配送の再配達に係る受け取りであること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項3】
請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記与信額推定部は、前記ユーザに対する保険金額を推定すること、
を特徴とする情報処理装置。
前記与信額推定部は、前記ユーザに対する保険金額を推定すること、
を特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、通信サービスの料金支払情報に基づいてユーザの信用度を求めること
が記載されている。
が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１９－０２０９９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、特許文献１では通信サービスの料金支払に限定した情報に基づいて信用
度を求める必要がある。
度を求める必要がある。
【0005】
本発明はこのような背景を鑑みてなされたものであり、信用度を効果的に推定すること
のできる技術を提供することを目的とする。
のできる技術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】
【0006】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、情報処理装置であって、ユーザの電
子メールデータを取得する電子メール取得部と、前記電子メールデータを解析して、商取
引に関連する前記ユーザの行動を示す行動情報を抽出する行動情報抽出部と、前記行動情
報を記憶する行動情報記憶部と、前記行動情報記憶部に記憶されている前記行動情報を集
計して前記行動の回数を算出する行動集計部と、前記行動の回数に応じて前記ユーザに対
する与信額を推定する与信額推定部と、を備えることを特徴とする。
子メールデータを取得する電子メール取得部と、前記電子メールデータを解析して、商取
引に関連する前記ユーザの行動を示す行動情報を抽出する行動情報抽出部と、前記行動情
報を記憶する行動情報記憶部と、前記行動情報記憶部に記憶されている前記行動情報を集
計して前記行動の回数を算出する行動集計部と、前記行動の回数に応じて前記ユーザに対
する与信額を推定する与信額推定部と、を備えることを特徴とする。
【0007】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面に
より明らかにされる。
より明らかにされる。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、信用度を効果的に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】本実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図2】本実施形態の情報処理装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。
【図3】本実施形態の情報処理装置１０の動作を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
＜発明の概要＞
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明は、たとえば、以下のような構成
を備える。
［項目１］
ユーザの電子メールデータを取得する電子メール取得部と、
前記電子メールデータを解析して、商取引に関連する前記ユーザの行動を示す行動情報
を抽出する行動情報抽出部と、
前記行動情報を記憶する行動情報記憶部と、
前記行動情報記憶部に記憶されている前記行動情報を集計して前記行動の回数を算出す
る行動集計部と、
前記行動の回数に応じて前記ユーザに対する与信額を推定する与信額推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
［項目２］
項目１に記載の情報処理装置であって、
前記行動は、商品の配送の再配達に係る受け取りであること、
を特徴とする情報処理装置。
［項目３］
項目１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記与信額推定部は、前記ユーザに対する保険金額を推定すること、
を特徴とする情報処理装置。
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明は、たとえば、以下のような構成
を備える。
［項目１］
ユーザの電子メールデータを取得する電子メール取得部と、
前記電子メールデータを解析して、商取引に関連する前記ユーザの行動を示す行動情報
を抽出する行動情報抽出部と、
前記行動情報を記憶する行動情報記憶部と、
前記行動情報記憶部に記憶されている前記行動情報を集計して前記行動の回数を算出す
る行動集計部と、
前記行動の回数に応じて前記ユーザに対する与信額を推定する与信額推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
［項目２］
項目１に記載の情報処理装置であって、
前記行動は、商品の配送の再配達に係る受け取りであること、
を特徴とする情報処理装置。
［項目３］
項目１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記与信額推定部は、前記ユーザに対する保険金額を推定すること、
を特徴とする情報処理装置。
【0011】
＜システム概要＞
以下、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０について説明する。本実施形態の情
報処理装置１０は、与信が求められるクレジットカードブランドやアクワイアラ、保険な
ど、金融会社のシステムに組み込まれることを想定したものであり、ユーザの行動パター
ンに応じて与信額を推定しようとするものである。与信は常に流動的であり、時代ととも
に変化が求められる。本実施形態では、手続き時間や人的コスト削減に貢献し、旧来型の
与信によって受けられないようなサービスがなくなることを目指している。本実施形態で
は、商取引に関連するユーザの行動（以下、取引関連行動という。）の回数に応じて与信
額を推定する。取引関連行動には、商取引そのものも、当該商取引に付随するサービスも
含む。例えば、取引関連行動には、商品の購買も、当該商品の配送（宅配便等による物流
）も含む。与信額を得たいと考えるユーザから取引関連行動に関するデータを取得する旨
の許可を事前に得ていることを想定する。
以下、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０について説明する。本実施形態の情
報処理装置１０は、与信が求められるクレジットカードブランドやアクワイアラ、保険な
ど、金融会社のシステムに組み込まれることを想定したものであり、ユーザの行動パター
ンに応じて与信額を推定しようとするものである。与信は常に流動的であり、時代ととも
に変化が求められる。本実施形態では、手続き時間や人的コスト削減に貢献し、旧来型の
与信によって受けられないようなサービスがなくなることを目指している。本実施形態で
は、商取引に関連するユーザの行動（以下、取引関連行動という。）の回数に応じて与信
額を推定する。取引関連行動には、商取引そのものも、当該商取引に付随するサービスも
含む。例えば、取引関連行動には、商品の購買も、当該商品の配送（宅配便等による物流
）も含む。与信額を得たいと考えるユーザから取引関連行動に関するデータを取得する旨
の許可を事前に得ていることを想定する。
【0012】
例えば、ＥＣサイトでの商品を購入した場合には、購入内容を通知する電子メールがＥ
Ｃサイトからユーザに送信され、当該商品が発送された時には、その旨（発送通知）が電
子メールによりＥＣサイトからユーザに通知される。商品の配達予定が物流業者からユー
ザに通知され、商品の配達時にユーザが不在だった場合に不在通知が物流業者からユーザ
に送信され、商品の配達が完了した場合には、ＥＣサイト又は物流業者からユーザに配達
完了通知が電子メールにより通知される。また、クーポンやポイントを利用した場合に、
クーポンやポイントが利用された旨を示す電子メールが通知されることがあり、あるいは
、商品の購入された旨を示す通知において、クーポンやポイントが利用された旨が含まれ
ることもある。本実施形態の情報処理装置１０は、このような電子メールから、取引関連
行動に関する情報を抽出して蓄積し、特定の取引関連行動の回数に応じて、ユーザの与信
金額を推定する。
Ｃサイトからユーザに送信され、当該商品が発送された時には、その旨（発送通知）が電
子メールによりＥＣサイトからユーザに通知される。商品の配達予定が物流業者からユー
ザに通知され、商品の配達時にユーザが不在だった場合に不在通知が物流業者からユーザ
に送信され、商品の配達が完了した場合には、ＥＣサイト又は物流業者からユーザに配達
完了通知が電子メールにより通知される。また、クーポンやポイントを利用した場合に、
クーポンやポイントが利用された旨を示す電子メールが通知されることがあり、あるいは
、商品の購入された旨を示す通知において、クーポンやポイントが利用された旨が含まれ
ることもある。本実施形態の情報処理装置１０は、このような電子メールから、取引関連
行動に関する情報を抽出して蓄積し、特定の取引関連行動の回数に応じて、ユーザの与信
金額を推定する。
【0013】
＜ハードウェア構成例＞
図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。情
報処理装置１０は、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コ
ンピュータとしてもよいし、あるいはクラウド・コンピューティングによって論理的に実
現されてもよい。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよ
い。情報処理装置は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェー
ス１０４、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のデータ
やプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、
フラッシュメモリなどである。通信インタフェース１０４は、通信ネットワーク３に接続
するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのア
ダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シ
リアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタな
どである。入力装置１０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパ
ネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置１０６は、データを出力する、例え
ばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。なお、後述する情報処理装置１０が備
える各機能部は、ＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１
０２に読み出して実行することにより実現され、情報処理装置１０が備える記憶部は、メ
モリ１０２及び記憶装置１０３が提供する記憶領域の一部として実現されることができる
。
図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。情
報処理装置１０は、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コ
ンピュータとしてもよいし、あるいはクラウド・コンピューティングによって論理的に実
現されてもよい。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよ
い。情報処理装置は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェー
ス１０４、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のデータ
やプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、
フラッシュメモリなどである。通信インタフェース１０４は、通信ネットワーク３に接続
するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのア
ダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シ
リアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタな
どである。入力装置１０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパ
ネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置１０６は、データを出力する、例え
ばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。なお、後述する情報処理装置１０が備
える各機能部は、ＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１
０２に読み出して実行することにより実現され、情報処理装置１０が備える記憶部は、メ
モリ１０２及び記憶装置１０３が提供する記憶領域の一部として実現されることができる
。
【0014】
＜ソフトウェア構成例＞
図２は、本実施形態の情報処理装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。情報処
理装置１０は、電子メール取得部１１１、行動情報抽出部１１２、行動集計部１１３、与
信額推定部１１４、行動情報記憶部１３１を備える。
図２は、本実施形態の情報処理装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。情報処
理装置１０は、電子メール取得部１１１、行動情報抽出部１１２、行動集計部１１３、与
信額推定部１１４、行動情報記憶部１３１を備える。
【0015】
行動情報記憶部１３１は、取引関連行動に関する情報（以下、行動情報という。）を記
憶する。行動情報には、ユーザＩＤ、日付、行動種別、金額、行動内容などを含めること
ができる。行動種別が金銭支払を伴わない行動である場合（例えば、宅配便の不在通知な
ど）には金額を設定せず、あるいは金額を０円として設定することができる。
憶する。行動情報には、ユーザＩＤ、日付、行動種別、金額、行動内容などを含めること
ができる。行動種別が金銭支払を伴わない行動である場合（例えば、宅配便の不在通知な
ど）には金額を設定せず、あるいは金額を０円として設定することができる。
【0016】
電子メール取得部１１１は、ユーザ宛ての電子メールデータを取得する。電子メール取
得部１１１は、メールサーバにアクセスして、ＰＯＰ（Post Office Protocol）、ＩＭＡ
Ｐ（Internet Message Access Protocol）などのプロトコルに従って、ユーザのメールボ
ックスから電子メールデータを取得することができる。情報処理装置１０は、アクセスす
るメールサーバをユーザＩＤに対応付けて管理するメールサーバ記憶部を備えるようにし
、電子メール取得部１１１は、メールサーバ記憶部に登録されている全てのメールサーバ
にアクセスして、電子メールデータを収集するようにすることもできる。
得部１１１は、メールサーバにアクセスして、ＰＯＰ（Post Office Protocol）、ＩＭＡ
Ｐ（Internet Message Access Protocol）などのプロトコルに従って、ユーザのメールボ
ックスから電子メールデータを取得することができる。情報処理装置１０は、アクセスす
るメールサーバをユーザＩＤに対応付けて管理するメールサーバ記憶部を備えるようにし
、電子メール取得部１１１は、メールサーバ記憶部に登録されている全てのメールサーバ
にアクセスして、電子メールデータを収集するようにすることもできる。
【0017】
行動情報抽出部１１２は、電子メールデータを解析して行動情報を抽出する。取引関連
行動に関する電子メールデータには行動情報に設定可能な各種の取引又は取引に付随する
サービス等に関する項目が含まれており、行動情報抽出部１１２はこれらの項目を抽出し
て行動情報を作成することができる。例えば、情報処理装置１０は、行動種別ごとのパタ
ーン（例えば、ＥＣサイトにおける購買通知のパターン、宅配便の到着予定通知のパター
ン、宅配便の不在通知のパターン、引越業者による引越しの請求書の通知のパターン、旅
行代理店からの旅程の通知のパターンなど）を記憶するルール記憶部を備えるようにして
、行動情報抽出部１１２は、ルール記憶部に記憶されているルールを電子メールデータに
適用して行動情報の項目を抽出することができる。
行動に関する電子メールデータには行動情報に設定可能な各種の取引又は取引に付随する
サービス等に関する項目が含まれており、行動情報抽出部１１２はこれらの項目を抽出し
て行動情報を作成することができる。例えば、情報処理装置１０は、行動種別ごとのパタ
ーン（例えば、ＥＣサイトにおける購買通知のパターン、宅配便の到着予定通知のパター
ン、宅配便の不在通知のパターン、引越業者による引越しの請求書の通知のパターン、旅
行代理店からの旅程の通知のパターンなど）を記憶するルール記憶部を備えるようにして
、行動情報抽出部１１２は、ルール記憶部に記憶されているルールを電子メールデータに
適用して行動情報の項目を抽出することができる。
【0018】
行動情報抽出部１１２は、１つの電子メールデータから複数の取引関連行動に関する情
報を抽出することができる場合には、行動種別ごとに行動情報を作成して、複数の行動情
報を行動情報記憶部１３１に登録することができる。例えば、ＥＣサイトにおいて商品を
購入した場合、ユーザが商品を購入したという行動種別に関する取引関連行動の情報を抽
出することもできるし、ユーザが商品の宅配（物流サービス）を受けるという行動種別の
取引関連行動の情報を抽出することもできるし、ユーザが商品の購入時にクーポンやポイ
ントを利用した場合には、クーポンやポイントを利用した（ことにより割引が行われた）
という行動種別の取引関連行動の情報を抽出することもできる。行動情報抽出部１１２は
、不在通知の電子メールを受信したことにより、再配達の行動種別の取引関連行動の情報
を抽出することもできる。
報を抽出することができる場合には、行動種別ごとに行動情報を作成して、複数の行動情
報を行動情報記憶部１３１に登録することができる。例えば、ＥＣサイトにおいて商品を
購入した場合、ユーザが商品を購入したという行動種別に関する取引関連行動の情報を抽
出することもできるし、ユーザが商品の宅配（物流サービス）を受けるという行動種別の
取引関連行動の情報を抽出することもできるし、ユーザが商品の購入時にクーポンやポイ
ントを利用した場合には、クーポンやポイントを利用した（ことにより割引が行われた）
という行動種別の取引関連行動の情報を抽出することもできる。行動情報抽出部１１２は
、不在通知の電子メールを受信したことにより、再配達の行動種別の取引関連行動の情報
を抽出することもできる。
【0019】
行動集計部１１３は、行動情報を集計する。行動集計部１１３は、ユーザごとの集計を
行うことができる。また、行動集計部１１３は、例えば、ユーザ及び行動種別ごとに行動
情報の個数（行動情報の個数を行動の回数と推定することができる。）をカウントするこ
とができる。行動集計部１１３は、例えば、ユーザ及び行動種別ごとに、金額の合計値、
平均値、中央値などを計算することができる。行動集計部１１３は、その他にも行動情報
に基づく任意の集計処理を行うことができる。例えば、購入した商品のカテゴリ別の購入
回数を集計するようにすることもできる。
行うことができる。また、行動集計部１１３は、例えば、ユーザ及び行動種別ごとに行動
情報の個数（行動情報の個数を行動の回数と推定することができる。）をカウントするこ
とができる。行動集計部１１３は、例えば、ユーザ及び行動種別ごとに、金額の合計値、
平均値、中央値などを計算することができる。行動集計部１１３は、その他にも行動情報
に基づく任意の集計処理を行うことができる。例えば、購入した商品のカテゴリ別の購入
回数を集計するようにすることもできる。
【0020】
与信額推定部１１４は、行動情報に基づく集計値に応じてユーザの与信額を推定する。
与信額推定部１１４は、例えば、ユーザの最終的な与信額を自動的に決定するようにして
もよいし、与信の決定者の参考情報として推定額を出力するようにしてもよいし、ユーザ
に対して与信額の予測値を出力するようにしてもよい。与信額推定部１１４は、行動集計
部１１３により集計された集計値に応じて与信額を推定することができる。与信額推定部
１１４は、例えば、集計値に相関（正負いずれでもよい。）するように与信額を決定する
ことができる。与信額は、ユーザの信用度を表す度合である。与信額は、信用の低さを評
価した値であってもよい。与信額は、例えば、ユーザに対する貸借契約金額の上限金額と
することもできるし、貸与されたものが返却されない確率とすることもできるし、事故の
生じる可能性又は当該可能性に応じた保険金額とすることもできるし、金融商品のレバレ
ッジとすることもできる。
与信額推定部１１４は、例えば、ユーザの最終的な与信額を自動的に決定するようにして
もよいし、与信の決定者の参考情報として推定額を出力するようにしてもよいし、ユーザ
に対して与信額の予測値を出力するようにしてもよい。与信額推定部１１４は、行動集計
部１１３により集計された集計値に応じて与信額を推定することができる。与信額推定部
１１４は、例えば、集計値に相関（正負いずれでもよい。）するように与信額を決定する
ことができる。与信額は、ユーザの信用度を表す度合である。与信額は、信用の低さを評
価した値であってもよい。与信額は、例えば、ユーザに対する貸借契約金額の上限金額と
することもできるし、貸与されたものが返却されない確率とすることもできるし、事故の
生じる可能性又は当該可能性に応じた保険金額とすることもできるし、金融商品のレバレ
ッジとすることもできる。
【0021】
本実施形態では、与信額推定部１１４は、行動回数に応じて与信額を推定するものとす
る。
る。
【0022】
与信額推定部１１４は、例えば、ＥＣサイトによる商品（サービスも含む。）の購入回
数に応じて与信額を推定することができる。行動集計部１１３は、商品の購入に係る行動
種別の行動情報の個数をカウントして購入回数を集計することができ、与信額推定部１１
４は、例えば、購入回数が多いほど与信額が高くなるように推定することもできるし、所
定の閾値よりも多い購入回数のユーザについては、購入回数が多いほど与信額が下がるよ
うに推定することもできる。
数に応じて与信額を推定することができる。行動集計部１１３は、商品の購入に係る行動
種別の行動情報の個数をカウントして購入回数を集計することができ、与信額推定部１１
４は、例えば、購入回数が多いほど与信額が高くなるように推定することもできるし、所
定の閾値よりも多い購入回数のユーザについては、購入回数が多いほど与信額が下がるよ
うに推定することもできる。
【0023】
また、行動集計部１１３は、例えば、特定のカテゴリに所属する商品やデジタルコンテ
ンツを購入した回数をカウントし、与信額推定部１１４は、当該回数に応じて与信額を推
定することもできる。また、行動集計部１１３は、例えば、所定の閾値以上の金額の商品
を購入した回数をカウントし、与信額推定部１１４は、当該回数に応じて与信額を推定す
ることもできる。
ンツを購入した回数をカウントし、与信額推定部１１４は、当該回数に応じて与信額を推
定することもできる。また、行動集計部１１３は、例えば、所定の閾値以上の金額の商品
を購入した回数をカウントし、与信額推定部１１４は、当該回数に応じて与信額を推定す
ることもできる。
【0024】
また、行動集計部１１３は、例えば、クーポンの利用に係る行動種別に対応する行動情
報の個数をカウントしてクーポンの利用回数を集計することができ、与信額推定部１１４
は、例えば、クーポンの利用回数に応じて与信額を推定するようにすることもできる。与
信額推定部１１４は、例えば、クーポンの利用回数が所定の閾値以上である場合に、クー
ポンの利用回数に応じて与信額を変えるようにすることができる。
報の個数をカウントしてクーポンの利用回数を集計することができ、与信額推定部１１４
は、例えば、クーポンの利用回数に応じて与信額を推定するようにすることもできる。与
信額推定部１１４は、例えば、クーポンの利用回数が所定の閾値以上である場合に、クー
ポンの利用回数に応じて与信額を変えるようにすることができる。
【0025】
また、行動集計部１１３は、例えば、再配達の行動種別に対応する行動情報の個数をカ
ウントして再配達の回数を集計することができ、与信額推定部１１４は、再配達の回数に
応じて与信額を推定することもできる。また、行動集計部１１３は、宅配の行動種別に対
応する行動情報の個数をカウントして宅配の回数を集計することができ、与信額推定部１
１４は、宅配の回数に応じて与信額を推定することもできる。
ウントして再配達の回数を集計することができ、与信額推定部１１４は、再配達の回数に
応じて与信額を推定することもできる。また、行動集計部１１３は、宅配の行動種別に対
応する行動情報の個数をカウントして宅配の回数を集計することができ、与信額推定部１
１４は、宅配の回数に応じて与信額を推定することもできる。
【0026】
また、行動集計部１１３は、例えば、新幹線や航空券などの旅券又は旅行ツアーの購入
の行動種別に対応する行動情報をカウントして旅行、出張、又は移動の回数を集計するこ
とができ、与信額推定部１１４は、旅行や出張、移動の回数に応じて与信額を推定するこ
とができる。なお、行動集計部１１３は、例えば、平日の搭乗日の旅券の購入に限った集
計を行うことで、出張の回数を集計するようにしてもよい。また、行動集計部１１３は、
例えば、ユーザの勤務先のカレンダー情報を取得し（例えば、行動情報抽出部１１２が、
カレンダーサーバにアクセスしてカレンダー情報を取得するようにすることができる。）
、カレンダー情報に基づいて出張に関する旅券の購入を推定することができ、推定した出
張の旅券に対応する購入に係る行動情報をカウントすることで、出張の回数を集計するこ
ともできる。行動集計部１１３は、出張の回数に応じて与信額を推定することができる。
例えば、出張の回数が多いほど与信額を大きく推定することができる。逆に行動集計部１
１３は、出張の回数が多いほど事故等に遭う可能性を踏まえて、小さくなるように与信額
を推定することもできる。
の行動種別に対応する行動情報をカウントして旅行、出張、又は移動の回数を集計するこ
とができ、与信額推定部１１４は、旅行や出張、移動の回数に応じて与信額を推定するこ
とができる。なお、行動集計部１１３は、例えば、平日の搭乗日の旅券の購入に限った集
計を行うことで、出張の回数を集計するようにしてもよい。また、行動集計部１１３は、
例えば、ユーザの勤務先のカレンダー情報を取得し（例えば、行動情報抽出部１１２が、
カレンダーサーバにアクセスしてカレンダー情報を取得するようにすることができる。）
、カレンダー情報に基づいて出張に関する旅券の購入を推定することができ、推定した出
張の旅券に対応する購入に係る行動情報をカウントすることで、出張の回数を集計するこ
ともできる。行動集計部１１３は、出張の回数に応じて与信額を推定することができる。
例えば、出張の回数が多いほど与信額を大きく推定することができる。逆に行動集計部１
１３は、出張の回数が多いほど事故等に遭う可能性を踏まえて、小さくなるように与信額
を推定することもできる。
【0027】
また、行動集計部１１３は、例えば、引越しの行動種別に対応する行動情報をカウント
して引越の回数を集計することができ、与信額推定部１１４は、引越しの回数に応じて与
信額を推定するようにすることもできる。この場合にも、例えば、行動情報抽出部１１２
は、外部のカレンダーサーバから取得したカレンダー情報から引越しが生じた行動情報を
抽出するようにすることもできる。
して引越の回数を集計することができ、与信額推定部１１４は、引越しの回数に応じて与
信額を推定するようにすることもできる。この場合にも、例えば、行動情報抽出部１１２
は、外部のカレンダーサーバから取得したカレンダー情報から引越しが生じた行動情報を
抽出するようにすることもできる。
【0028】
＜動作＞
図３は、本実施形態の情報処理装置１０の動作を説明する図である。
図３は、本実施形態の情報処理装置１０の動作を説明する図である。
【0029】
電子メール取得部１１１は、ユーザの電子メールデータを取得し（Ｓ３０１）、行動情
報抽出部１１２は、当該電子メールデータから取引関連情報の内容を抽出して行動情報を
作成し（Ｓ３０２）、作成した行動情報を行動情報記憶部１３１に登録する（Ｓ３０３）
。上述したように、行動情報抽出部１１２は、行動種別ごとのルールに従って電子メール
データから取引関連情報の内容を抽出することができ、１つの電子メールデータから複数
の行動種別の内容を重複して抽出することもできる。行動集計部１１３は、行動情報に基
づいて行動種別ごとの回数を集計する（Ｓ３０４）。なお、行動集計部１１３は、行動種
別に対応する行動情報のうち、特定条件を満たすもののみの個数（回数）を集計するよう
にしてもよい。与信額推定部１１４は、行動集計部１１３が集計した回数に応じて与信額
を推定する（Ｓ３０５）。
報抽出部１１２は、当該電子メールデータから取引関連情報の内容を抽出して行動情報を
作成し（Ｓ３０２）、作成した行動情報を行動情報記憶部１３１に登録する（Ｓ３０３）
。上述したように、行動情報抽出部１１２は、行動種別ごとのルールに従って電子メール
データから取引関連情報の内容を抽出することができ、１つの電子メールデータから複数
の行動種別の内容を重複して抽出することもできる。行動集計部１１３は、行動情報に基
づいて行動種別ごとの回数を集計する（Ｓ３０４）。なお、行動集計部１１３は、行動種
別に対応する行動情報のうち、特定条件を満たすもののみの個数（回数）を集計するよう
にしてもよい。与信額推定部１１４は、行動集計部１１３が集計した回数に応じて与信額
を推定する（Ｓ３０５）。
【0030】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするため
のものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸
脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
のものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸
脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【0031】
例えば、本実施形態では、情報処理装置１０単体で行動情報の抽出及び与信額の推定を
行うものとしたが、情報処理装置１０は、行動情報を集計した行動種別ごとの回数を外部
のコンピュータに提供するようにすることもできる。この場合、外部のコンピュータにお
いて、行動種別ごとの回数に応じて与信額を推定することができる。また、この場合に、
情報処理装置１０は、外部のコンピュータから、ユーザ及び行動種別を特定したリクエス
トを受信し、受信したリクエストに対して回数を応答するようにすることもできる。
行うものとしたが、情報処理装置１０は、行動情報を集計した行動種別ごとの回数を外部
のコンピュータに提供するようにすることもできる。この場合、外部のコンピュータにお
いて、行動種別ごとの回数に応じて与信額を推定することができる。また、この場合に、
情報処理装置１０は、外部のコンピュータから、ユーザ及び行動種別を特定したリクエス
トを受信し、受信したリクエストに対して回数を応答するようにすることもできる。
【0032】
また、本実施形態では、特定の行動種別の回数に応じて与信額を推定するものとしたが
、複数の行動種別の回数を合計し、合計回数に応じて与信額を推定するようにしてもよい
。この場合に、行動種別に応じた重みを付けたうえで合計してもよい。
、複数の行動種別の回数を合計し、合計回数に応じて与信額を推定するようにしてもよい
。この場合に、行動種別に応じた重みを付けたうえで合計してもよい。
【0033】
また、与信額推定部１１４は、機械学習により学習させた学習モデルを用いて与信額を
推定するようにしてもよい。この場合、与信額推定部１１４は、行動情報を入力データと
して学習させるようにしてもよいし、行動情報を集計した行動種別ごとの回数を入力デー
タとして学習させるようにしてもよい。また、この場合、教師データとしては、ユーザに
よる何らかの支払が滞ったか否かを与えることができる。支払が滞ったことは、例えば、
未払いや引き落としの失敗などを通知する電子メールデータから抽出することができる。
与信額推定部１１４は、学習モデルから予測される支払が滞る可能性を、信用度（の低さ
）として評価することができる。また、保険に関する保険金の支払いが生じたことを教師
データとして与えることもできる。この教師データについても、行動情報抽出部１１２は
、保険金が支払われたことを通知する電子メールデータから取得することができる。この
場合、保険金の支払いが生じたか否かを教師データとし、与信額推定部１１４は、保険金
が支払われる可能性を信用度（の低さ）として評価することができる。また、支払われた
保険金の金額を教師データとし、与信額推定部１１４は、学習モデルから予測される保険
金の金額の低さを信用度の高さとして評価することもできる。また、与信額推定部１１４
は、例えば、学習モデルから予測される保険金額に応じて、保険金の掛金額を与信額とし
て推定することもできる。
推定するようにしてもよい。この場合、与信額推定部１１４は、行動情報を入力データと
して学習させるようにしてもよいし、行動情報を集計した行動種別ごとの回数を入力デー
タとして学習させるようにしてもよい。また、この場合、教師データとしては、ユーザに
よる何らかの支払が滞ったか否かを与えることができる。支払が滞ったことは、例えば、
未払いや引き落としの失敗などを通知する電子メールデータから抽出することができる。
与信額推定部１１４は、学習モデルから予測される支払が滞る可能性を、信用度（の低さ
）として評価することができる。また、保険に関する保険金の支払いが生じたことを教師
データとして与えることもできる。この教師データについても、行動情報抽出部１１２は
、保険金が支払われたことを通知する電子メールデータから取得することができる。この
場合、保険金の支払いが生じたか否かを教師データとし、与信額推定部１１４は、保険金
が支払われる可能性を信用度（の低さ）として評価することができる。また、支払われた
保険金の金額を教師データとし、与信額推定部１１４は、学習モデルから予測される保険
金の金額の低さを信用度の高さとして評価することもできる。また、与信額推定部１１４
は、例えば、学習モデルから予測される保険金額に応じて、保険金の掛金額を与信額とし
て推定することもできる。
【0034】
また、本実施形態では、行動種別ごとの取引関連行動の回数に応じて与信額を推定する
ものとしたが、行動情報の内容に応じて、又は行動情報の内容と取引関連行動の回数との
両方に応じて与信額を推定するようにしてもよい。
ものとしたが、行動情報の内容に応じて、又は行動情報の内容と取引関連行動の回数との
両方に応じて与信額を推定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【0035】
１１１ 利用明細取得部
１１２ 電子メール取得部
１１３ 取引データ抽出部
１１４ データ突合部
１１５ データ出力部
１１６ アラート出力部
１３１ 取引データ記憶部
１３２ ルール記憶部
１３３ 請求名義記憶部
１１２ 電子メール取得部
１１３ 取引データ抽出部
１１４ データ突合部
１１５ データ出力部
１１６ アラート出力部
１３１ 取引データ記憶部
１３２ ルール記憶部
１３３ 請求名義記憶部
【図1】
【図2】
【図3】