特許 7029211 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-02-22

(45)【発行日】2022-03-03

(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 20/24 20120101AFI20220224BHJP

【ＦＩ】

G06Q20/24

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2021177118

(22)【出願日】2021-10-29

【審査請求日】2021-10-29

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【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特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】日昔 靖裕

【審査官】岡 裕之

(56)【参考文献】

【文献】特許第６９５４７０７（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２０１５－１６１９５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－０４４７７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】不正利用かも！？ 利用明細は必ず確認[online]，独立行政法人国民生活センター，2021年02月16日，URL<http://www.kokusen.go.jp/mimamori/mj_mailmag/mj-shinsen386.html>，検索日[2021年11月4日]

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得する利用明細取得部と、
商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された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取引データを抽出する取引データ抽出部と、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記商品情報記憶部から特定するデータ突合部と、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力する出力部と、
を備え、
前記データ突合部は、前記取引データと前記利用明細データとの対応付けが正しいか否かを前記利用者に確認すること、
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、
前記取引データ抽出部は、前記電子メールデータに前記取引データが含まれておらず、前記取引データを特定する情報が含まれている場合に、前記電子メールデータを送信したＥＣサイトにアクセスし、前記取引データを取得すること、
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、
前記取引データには前記利用者が使用した前記キャッシュレス決済手段が含まれており、
所定の第１の決済手段以外の第２の決済手段が含まれる前記取引データに基づいて、商品を前記利用者に提案するとともに、前記第１の決済手段の利用を提案する商品提案部をさらに備えること、
を特徴とする情報処理装置。

【請求項4】

キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得する利用明細取得部と、
商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された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取引データを抽出する取引データ抽出部と、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記商品情報記憶部から特定するデータ突合部と、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力する出力部と、
を備え、
前記取引データ抽出部は、前記電子メールデータに前記取引データが含まれておらず、前記取引データを特定する情報が含まれている場合に、前記電子メールデータを送信したＥＣサイトにアクセスし、前記取引データを取得すること、
を特徴とする情報処理装置。

【請求項5】

請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記データ突合部は、前記取引データと前記利用明細データとの対応付けが正しいか否かをユーザに確認すること、
を特徴とする情報処理装置。

【請求項6】

請求項４又は５に記載の情報処理装置であって、
前記取引データには前記利用者が使用した前記キャッシュレス決済手段が含まれており、
所定の第１の決済手段以外の第２の決済手段が含まれる前記取引データに基づいて、商品を前記利用者に提案するとともに、前記第１の決済手段の利用を提案する商品提案部をさらに備えること、
を特徴とする情報処理装置。

【請求項7】

キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得する利用明細取得部と、
商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された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、前記利用者が使用した前記キャッシュレス決済手段を含む取引データを抽出する取引データ抽出部と、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記商品情報記憶部から特定するデータ突合部と、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力する出力部と、
所定の第１の決済手段以外の第２の決済手段が含まれる前記取引データに基づいて、商品を前記利用者に提案するとともに、前記第１の決済手段の利用を提案する商品提案部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項8】

請求項７に記載の情報処理装置であって、
前記データ突合部は、前記取引データと前記利用明細データとの対応付けが正しいか否かを前記利用者に確認すること、
を特徴とする情報処理装置。

【請求項9】

請求項７又は８に記載の情報処理装置であって、
前記取引データ抽出部は、前記電子メールデータに前記取引データが含まれておらず、前記取引データを特定する情報が含まれている場合に、前記電子メールデータを送信したＥＣサイトにアクセスし、前記取引データを取得すること、
を特徴とする情報処理装置。

【請求項10】

キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶部に記憶するステップと、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記記憶部から特定するステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
前記取引データと前記利用明細データとの対応付けが正しいか否かを前記利用者に確認するステップと、
をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。

【請求項11】

キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶部に記憶するステップと、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記記憶部から特定するステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
をコンピュータが実行し、
前記コンピュータは、前記電子メールデータに前記取引データが含まれておらず、前記取引データを特定する情報が含まれている場合に、前記電子メールデータを送信したＥＣサイトにアクセスし、前記取引データを取得すること、
を特徴とする情報処理方法。

【請求項12】

キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶部に記憶するステップと、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと、
前記電子メールデータを解析して、前記利用者が使用した前記キャッシュレス決済手段を含む取引データを抽出するステップと、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記記憶部から特定するステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
所定の第１の決済手段以外の第２の決済手段が含まれる前記取引データに基づいて、商品を前記利用者に提案するとともに、前記第１の決済手段の利用を提案するステップと、
をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。

【請求項13】

キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶するステップと、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記商品情報記憶部から特定するステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
前記取引データと前記利用明細データとの対応付けが正しいか否かを前記利用者に確認するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項14】

キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶部に記憶するステップと、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記記憶部から特定するステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記コンピュータに、前記電子メールデータに前記取引データが含まれておらず、前記取引データを特定する情報が含まれている場合に、前記電子メールデータを送信したＥＣサイトにアクセスし、前記取引データを取得させること、
を特徴とするプログラム。

【請求項15】

キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶部に記憶するステップと、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと、
前記電子メールデータを解析して、前記利用者が使用した前記キャッシュレス決済手段を含む取引データを抽出するステップと、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記記憶部から特定するステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
所定の第１の決済手段以外の第２の決済手段が含まれる前記取引データに基づいて、商品を前記利用者に提案するとともに、前記第１の決済手段の利用を提案するステップと、
ををコンピュータに実行させるためのプログラム。

【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、クレジットカードの利用明細情報と利用履歴とを対応付けることが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１７－１６２２９６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ではクレジットカードの利用情報に基づいて利用履歴を作成しており、不正利用された利用情報であっても利用履歴が作成されてしまう。

【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、キャッシュレス決済手段の利用状況を把握すること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、キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得する利用明細取得部と、商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶部と、前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された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取引データを抽出する取引データ抽出部と、前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記商品情報記憶部から特定するデータ突合部と、前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力する出力部と、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。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、キャッシュレス決済手段の利用状況を把握することができる。

【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】電子メールデータの一例を説明する図である。

【図4】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］
キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得する利用明細取得部と、
商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された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取引データを抽出する取引データ抽出部と、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記商品情報記憶部から特定するデータ突合部と、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力する出力部と、
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、
前記データ突合部は、前記取引データと前記利用明細データとの対応付けが正しいか否かをユーザに確認すること、
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、
前記取引データ抽出部は、前記電子メールデータに前記取引データが含まれておらず、前記取引データを特定する情報が含まれている場合に、前記電子メールデータを送信したＥＣサイトにアクセスし、前記取引データを取得すること、
を特徴とする情報処理装置。
［項目４］
項目１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
前記取引データには決済手段が含まれており、
所定の第１の決済手段以外の第２の決済手段が含まれる前記取引データに基づいて、商品をユーザに提案するとともに、前記第１の決済手段の利用を提案する商品提案部をさらに備えること、
を特徴とする情報処理装置。
［項目５］
キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶するステップと、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記商品情報記憶部から特定するステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
［項目６］
キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶するステップと、
前記キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記取引データ及び前記利用明細データを対応づけるとともに、前記取引データに対応する前記商品情報を前記商品情報記憶部から特定するステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【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、クレジットカードの利用明細に表示される決済内容の詳細を、電子商取引（ＥＣ）サイトにおいて商品を購入した場合など、商取引が行われた際に発行される電子メールから取得しようとするものである。電子メールで送信される取引履歴は実世界でのレシートと同様の意味をなしているものの、大量の電子メールに埋もれて有効活用されていないのが現状である。スマートフォンのアプリやＷｅｂ上のクレジットカードの利用明細画面において、電子メールと連携することで、従来の明細に商品名の突合やヒントを与えることが可能となる。具体的には、商取引において決済された内容が、クレジットカードの利用明細とともに一覧で並び、出費の確認を容易にすることで、実際の商品を発見しやすくさせることができるようにする。また、合計金額や日時、店舗名との突合が成功した場合は、具体的な商品名を紐付けて表示させることもできる。さらに、クレジットカードの利用明細に不審な点があった場合に、ユーザは利用明細に紐付く取引を確認することができるので、クレジットカード会社に問い合わせすることなく自己完結できることが期待され、クレジットカード会社におけるサポートコストを削減することができる。

【0012】

＜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１０２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。

【0013】

＜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、利用明細取得部１１１、商品情報取得部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、データ修正部１１７、アラート出力部１１８、商品提案部１１９、取引データ記憶部１３１、ルール記憶部１３２、請求名義記憶部１３３、商品情報記憶部１３４を備える。

【0014】

利用明細取得部１１１は、ユーザによるクレジットカードの利用明細データを取得する。利用明細取得部１１１は、例えば、クレジットカードを発行しているカード会社のサーバから、例えば、ＡＰＩを呼び出したり、Ｗｅｂサービスに自動ログインして明細データの一覧をスクレイピングしたりすることで、利用明細データを取得することができる。なお、利用明細データの取得処理には公知の手法を用いることができる。利用明細データには、クレジットカードの利用日、利用店名、利用者、利用金額などが含まれうる。

【0015】

取引データ記憶部１３１は、商取引に関する情報（以下、取引データという。）を記憶する。取引データには、受信日時、取引日、取引が行われた店舗の店舗名、当該店舗が出店しているＥＣサイトの名称（ＥＣサイト名）、商品又はサービスに対する支払金額、決済手段、商品の送料、取引に係る取引金額、商品又はサービスの名称（商品名）などが含まれうる。受信日時は、電子メールの受信日時とすることができる。店舗が独自にオンライン販売をしているような場合には、ＥＣサイト名は設定されなくてよい。取引データには１回の決済の対象となった複数の商品又はサービスが含まれ得る。取引金額は、支払金額に送料を加算し、ポイントや手数料その他に応じた加算減算を行った後の最終金額であり、決済の対象となる決済金額となる。決済手段は、クレジットカードやポイント、プリペイドカード、ＱＲコード（登録商標）決済など、各種の決済手段のうちどの決済手段により決済されたかを示す。

【0016】

１回の商取引で複数の商品又はサービスが取引された場合、例えば、複数の商品を１回の購入手続で購入した場合には、１つの取引データには、複数の商品名が含まれ得る。この場合、支払金額には複数の商品の合計金額（ポイントやクーポンの使用がある場合には、合計金額からポイントやクーポンの利用に係る割引等の調整が行われた後の金額）が設定されることになる。

【0017】

また、１回の決済で支払を行った場合に、取引金額を１つと、複数の取引に係る複数の支払金額とが電子メールデータに含まれることがあり得る。このような場合には、１つの取引データに店舗名が複数登録されていてもよい。また、１つの取引データに、支払金額、決済手段、１つ以上の商品名の組み合わせが複数含まれていてもよい。

【0018】

また、取引データには、例えば、決済手段による支払区分（現金払い、一括払い、リボ払い、分割払いなど）を含めることもできる。

【0019】

ルール記憶部１３２は、電子メールデータを解析するためのルールを記憶する。ルール記憶部１３２は、店舗ごとにルールを記憶することができる。ルールは、例えば、電子メールデータを機械学習により学習した学習モデルであってもよい。ルール記憶部１３２は、電子メールの送信元となるアドレスのパターン（アドレスそのものであってもよいし、アドレスを正規表現等により表現したパターンであってもよい。）をさらに対応付けて記憶するようにすることもできる。

【0020】

請求名義記憶部１３３は、商取引の主体である店舗名と、クレジットカードの加盟店として請求を行う請求人名（明細表記）とを対応付けて記憶する。

【0021】

商品情報記憶部１３４は、商取引の対象となる商品に関する情報（以下、商品情報という。）を記憶する。商品情報には、商品を特定する商品ＩＤに対応付けて、商品に関連するユーザの目的、商品のカテゴリ、消耗品フラグ、商品名、商品名パターン、メーカー名、メーカー名パターン、商品説明、ターゲット属性、定価などが含まれうる。

【0022】

目的は、複数設定することができる。例えば、ボールペンについて、「筆記」及び「装飾」の目的を設定するなどすることもできる。

【0023】

カテゴリは、目的ごとに設定することができる。カテゴリは複数階層であってもよく、例えば、大分類、中分類、小分類などを設定することができる。

【0024】

消耗品フラグは、当該商品が消耗品に該当するか否かを示す情報である。

【0025】

商品名パターンは、商品の表記揺れを特定可能なパターンとすることができる。また、商品名の正式名に加えて通称や略称等、商品の特定に用いられる名称を１つ又は複数設定するようにしてもよい。

【0026】

ターゲット属性は、例えば、この商品が想定するユーザセグメントを特定する情報（デモグラフィック情報など）としてもよいし、この商品を好きなユーザ又はセグメントを特定するための情報（セグメント情報）としてもよい。セグメント情報は、ある商品ＩＤを含む購入データに対応するユーザに共通する特徴量とすることができる。

【0027】

商品情報取得部１１２は、商品情報を取得して商品情報記憶部１３４に登録する。商品情報取得部１１２は、例えば、オペレータから商品情報の入力を受け付けることができる。例えば、ＪＡＮコードに付随する商品情報とすることができる。また、商品情報取得部１１２は、メーカーや販売店のサーバにアクセスして、例えばスクレイピングによりＷｅｂサイトで提供されている商品情報を読み取ることにより、また、サーバがＡＰＩを提供している場合には、当該ＡＰＩを呼び出すことにより、商品情報を取得することができる。商品情報取得部１１２は、取得した商品情報を商品情報記憶部１３４に登録することができる。商品情報の登録時には、

【0028】

電子メール取得部１１３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１１３は、メールサーバにアクセスして、ＰＯＰ（Post Office Protocol）、ＩＭＡＰ（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１１３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。

【0029】

取引データ抽出部１１４は、電子メールデータを解析して取引データを抽出する。電子メールデータのうち、商取引に関連するものには、取引に関連する情報（取引データ）が含まれている。取引データ抽出部１１４は、ルール記憶部１３２に登録されているルールに従って電子メールデータから取引データを抽出することができる。取引データ抽出部１１４は、電子メールデータに含まれている送信元のアドレスがマッチするアドレスパターンに対応するルールをルール記憶部１３２から読み出して、読み出したルールに基づいて電子メールデータから取引データを抽出することができる。また、取引データ抽出部１１４は、ルール記憶部１３２に記憶されている全てのルールを適用して、取引データの抽出に成功したものを使用するようにしてもよく、この場合には、成功したルールに対応する店舗名を特定することができる。

【0030】

図３は、電子メールデータの一例を説明する図である。図３には、ＥＣ（電子商取引）サイトにおいて商品が購入された際に通知される電子メールである購入通知メール２１の例が示されている。購入通知メール２１には、商品が購入された日時２１１、購入された商品２１２、取引金額２１３（商品に対する支払金額と送料とを含む。）を示すテキストデータが含まれている。取引データ抽出部１１４は、ルールに従ってこれらのデータを電子メールデータから抽出し、抽出したデータに基づいて取引データを作成することができる。

【0031】

また、取引データ抽出部１１４は、ＥＣサイトなどで管理されている取引履歴を特定するための情報（例えば、取引履歴を閲覧するためのＵＲＬなど）を電子メールデータから取得し、取得した情報に基づいてＥＣサイトにアクセスして取引データを取得するようにすることができる。この場合、取引データ抽出部１１４は、リンク先のＷｅｂページから取引履歴として表示されている取引データを、スクレイピング等の手法により抽出するようにすることができる。また、取引データ抽出部１１４は、電子メールデータから抽出した取引履歴を特定するための情報を、ＥＣサイトが提供するＡＰＩに渡して取引データを取得するようにすることもできる。

【0032】

データ突合部１１５は、取引データ及び利用明細データを対応付ける。本実施形態では、クレジットカードの利用明細側で表示される利用店名の表記についてマスターデータとなる請求名義記憶部１３３を構築し、電子メールとして発行される購入履歴と突合する。データ突合部１１５は、利用明細データに含まれる利用金額（決済金額）及び利用日（決済日）と、取引データに含まれる取引金額及び取引日とが一致するか否かにより、利用明細データと取引データとを対応付けることができる。また、データ突合部１１５は、利用明細データに含まれる利用店名に一致する明細表記が請求名義記憶部１３３に登録されている場合には、当該明細表記に対応する店舗名を請求名義記憶部１３３から読み出して、読み出した店舗名と、取引データの店舗名とが一致するか否かを、対応づけに用いるようにしてもよい。

【0033】

また、データ突合部１１５は、利用明細データの利用日と取引データの取引日との差が所定期間（例えば１日）以内の取引データと利用明細データとの各ペアについて、項目の類似度を計算し、類似度の最も高いものを対応付けるようにすることができる。

【0034】

また、データ突合部１１５は、電子メールデータから抽出した取引データに複数の商品に係る取引が含まれている場合には、クレジットカードの利用明細の１レコードに複数の商品を紐付けることができる。この場合、データ突合部１１５は、複数商品をまとめた決済金額を用いてクレジットカードの利用明細と突合を行うことができる。

【0035】

また、データ突合部１１５は、電子メールデータから抽出した取引データと、クレジットカードの利用明細との突合を、機械学習により学習した学習モデルを用いて行うようにすることができる。例えば、取引データの項目と、利用明細の項目とを特徴ベクトルとし、突合が正解か否かを教師データとした機械学習を行うことができる。情報処理装置は、この学習モデルを記憶する学習モデル記憶部を備えるようにすることができる。

【0036】

特徴量ベクトルには、取引データの取引日、店舗名、取引金額を含めることができる。また、特徴量ベクトルには、利用明細の利用日、利用店名、利用金額を加えることができる。

【0037】

また、機械学習のための特徴量ベクトルには、取引データのＥＣサイト名を含めてもよい。特徴ベクトルには、取引データの決済手段を加えてもよい。特徴量ベクトルには、取引データに含まれる商品の数（商品名の数）を含めてもよい。特徴量ベクトルには、取引データに含まれる、利用されたポイントの数量を含めてもよい。特徴量ベクトルには、取引データの受信日時、又は受信日時の日付と時間帯を含めてもよい。また、特徴量ベクトルには、取引データに含まれる支払区分を含めてもよい。

【0038】

また、機械学習のための特徴量ベクトルには、クレジットカードの利用明細の支払区分を含めてもよい。

【0039】

データ突合部１１５は、取引データの項目と利用明細データの項目とを学習モデルに与えて突合の正否を判定し、正解の取引データ及び利用明細データを対応付けることができる。ここで、学習モデルによる推論の信頼度が所定値以下である場合には、データ突合部１１５は、ユーザに対して当該突合の正否を問い合わせ、その結果を教師データとし、取引データの項目と利用明細データの項目を入力データとして機械学習を行い、上記学習モデルを行進することもできる。

【0040】

データ突合部１１５は、利用明細データの利用日と取引データの取引日との差が所定期間（例えば１日）以内の取引データと利用明細データとの各ペアについて、含まれる項目から上記の特徴量ベクトルを作成し、上記学習モデルに与えて、突合の正否を判定し、正解であるペアを対応付けることができる。また、データ突合部１１５は、複数のペアに正解の結果が出た場合には、推論の信頼度が最も高いものを正解として対応付けるようにすることができる。

【0041】

また、同日かつ同一店舗名の取引データが複数存在する場合には、データ突合部１１５は、複数の取引データのそれぞれと、同日かつ同一店舗名の利用明細のそれぞれとのペアを作成し、各ペアについて、最も類似度の高いものを対応付けるようにしてもよい。また、データ突合部１１５は、これらのペアから特徴量ベクトルを作成し、上記学習モデルに与えて、突合の正否を判定し、正解であるペアを対応づけ、また、複数の正解がある場合には、信頼度が最も高いペアを対応付けるようにすることができる。

【0042】

また、データ突合部１１５は、利用明細データと突合された取引データに対応する商品情報を商品情報記憶部１３４から特定し、特定した商品情報を利用明細データに対応付けるようにしてもよい。データ突合部１１５は、例えば、取引データに含まれる商品名が、商品名パターンにマッチする商品情報を特定することができる。また、データ突合部１１４は、取引データにメーカー名と商品名とが含まれている場合には、メーカー名がメーカー名パターンにマッチし、かつ、商品名が商品名パターンにマッチする商品情報を特定することもできる。

【0043】

データ突合部１１５は、パターンマッチング以外にも、例えば、電子メールデータから抽出した取引データの各項目を入力データとして、商品情報を推測する学習モデルを用いて商品情報を特定するようにすることもできる。この場合、例えば、取引データの各項目を入力データとし、商品情報を特定する商品ＩＤを教師データとした機械学習により学習モデルを作成及び更新することができる。

【0044】

データ突合部１１５はまた、事前に設定されたＥＣサイトから送信された電子メールデータについては、突合の是非をユーザに確認するようにすることができる。データ突合部１１５は、例えば、利用明細データについて、取引データ又は商品情報を提示し、「この内容でしょうか？」などの確認メッセージを表示して、ユーザから正しい突合であるか否かの入力を受け付け、正しいことが入力された場合にのみ、突合が成功したと判定することができる。ここで、突合に失敗した場合には、その他のルールを用いて再度突合を行うようにしてもよい。

【0045】

データ突合部１１５はまた、事前に設定されたＥＣサイト又はショップから送信された電子メールデータについては、ユーザに利用明細データと商品情報との突合を行わせるようにすることもできる。この場合、データ突合部１１５は、利用明細データと完全に一致しないものの類似する取引データ又は商品データについて、類似度が所定値以下であるものについて、上記のようにしてユーザに確認を行うようにすることができる。

【0046】

＜表示＞
データ出力部１１６は、利用明細データに取引データを対応付けて出力する。データ出力部１１６は、例えば、利用明細データと取引データとを対応付けて一覧表示するためのリストデータを、ユーザのユーザ端末に送信するようにしてもよいし、クレジットカード会社のサーバに送信するようにしてもよい。これにより、クレジットカード会社において利用明細を表示するにあたり、本実施形態の情報処理装置１０からのリストデータを用いて、利用明細に紐付いた取引データを表示させるようにすることができる。

【0047】

また、データ出力部１１６は、取引データに代えて又は取引データに加えて、取引データに対応する商品情報を利用明細データに対応付けて出力することもできる。

【0048】

データ修正部１１７は、ユーザから突合の修正を受け付ける。データ修正部１１７は、例えば、データ出力部１１６が出力した取引データについて、ユーザから突合に誤りがあったことの指摘を受け付けることができる。データ修正部１１７は、受け付けた誤りをオペレータに報知することができる。

【0049】

また、データ修正部１１７は、利用明細データに対応する取引データの指定を受け付けることもできる。データ修正部１１７は、例えば、ユーザから誤りの指摘を受けた場合に、取引データの全て又は利用明細データとの突合がなされていないものを表示するようにユーザのユーザ端末に送信し、ユーザから正しい取引データの指定を受け付けるようにすることができる。

【0050】

また、データ修正部１１７は、ユーザからの誤りの指摘を学習するようにしてもよい。例えば、ルールが機械学習により作成される学習モデルである場合に、データ修正部１１７は、強化学習により学習モデルを更新することができる。また、学習モデルとパターンマッチングとを併用し、パターンにマッチしなかった取引データについて、学習モデルを用いて商品情報を推定するようにすることもできる。

【0051】

＜不正検知・推測＞
アラート出力部１１８は、利用明細データに取引データを対応付けることができない場合にアラートを出力することができる。アラート出力部１１８は、電子メールによりアラートを通知するようにしてもよいし、ソーシャルネットワーク（ＳＮＳ）でのダイレクトメッセージや投稿などにより通知をするようにしてもよいし、スマートフォン等の利用者の携帯端末にプッシュ通知を行うようにしてもよいし、ＳＭＳ等によりテキストメッセージを携帯電話に送信するようにしてもよい。

【0052】

また、アラート出力部１１８は、データ突合部１１５による突合（カード決済と購入履歴の合致）に成功した場合に、突合が行われたこと、あるいは、決済が行われたことなどを示すメッセージを通知するようにしてもよい。

【0053】

＜商品の提案＞
商品提案部１１９は、ユーザに商品を提案することができる。商品提案部１１９は、例えば、取引データ及び対応する商品情報に基づいて、ユーザの興味対象のカテゴリを特定し、特定したカテゴリの他の商品をユーザに提案することができる。

【0054】

また、商品提案部１１９は、当該利用明細データに係るクレジットカードとは異なる決済手段により決済された取引データのみに基づいて商品を提案することができる。この場合に、商品提案部１１９は、当該クレジットカードでの決済を提案するとともに、当該クレジットカードでの決済を条件としたリワード（例えば、ポイントの付与やクーポンの発行等）を行うことができる。これにより、クレジットカード会社にとってのいわゆるブランドスイッチのレコメンドを行うことができる。

【0055】

また、商品提案部１１９は、電子メールデータから取引データを抽出した際に、取引データに含まれる決済手段が、利用明細データに係るクレジットカードとは異なる場合に、当該クレジットカードに係る広告を表示し、又は商品の提案とともに当該クレジットカードの利用によるリワードを提案することができる。

【0056】

情報処理装置１０には、クレジットカード会社からのキャンペーン情報を記憶するキャンペーン記憶部を設けるようにし、キャンペーン情報に応じて提案を行うようにしてもよい。例えば、キャンペーン情報には、商品又はカテゴリと、決済手段（クレジットカード等）の指定と、キャンペーン期間と、ターゲットとするユーザを特定する情報とが含まれており、商品提案部１１９は、現時点がキャンペーン期間に含まれており、かつ、ユーザがターゲットにマッチするキャンペーン情報について、指定されている商品又は指定されているカテゴリに所属する商品を、指定されている決済手段により決済することの広告を表示することができる。

【0057】

＜動作＞
図４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。

【0058】

電子メール取得部１１３は、ユーザの電子メールデータを取得し（Ｓ３０１）、取引データ抽出部１１４は、当該電子メールデータから取引データを抽出する（Ｓ３０２）。上述したように、取引データ抽出部１１４は、電子メールの送信元にマッチするパターンに対応するルールをルール記憶部１３２から読み出して、読み出したルールに従って取引データを抽出することができる。また、ルール記憶部１３２に登録されているルールを、取引データの抽出に成功するまで順番に試行していってもよい。取引データ抽出部１１４は、抽出した取引データを取引データ記憶部１３１に登録する（Ｓ３０３）。

【0059】

利用明細取得部１１１は、例えば、クレジットカードのＷｅｂサイトなどから利用明細データを取得する（Ｓ３０４）。データ突合部１１５は、利用明細データの利用日及び利用金額と一致する、取引日及び取引金額を含む取引データを検索して突合処理を行う（Ｓ３０５）。なお、データの突合は、取引日及び取引金額（利用日及び利用金額）に加えて、店舗名を用いて行うようにしてもよい。この場合、データ突合部１１５は、利用明細データの利用店名に一致する明細表記に対応する店舗名を請求名義記憶部１３３から読み出し、読み出した店舗名と、取引データの店舗名とを突合させるようにすることができる。

【0060】

利用日及び利用金額と一致する取引日及び取引金額を含む取引データが存在した場合、すなわち、利用明細データと取引データとの突合に成功した場合（Ｓ３０６：ＹＥＳ）、データ突合部１１５は、取引データに対応する商品情報を商品情報記憶部１３４から特定し（Ｓ３０７）、データ出力部１１６は、利用明細データと商品情報とを対応付けて出力する（Ｓ３０８）。ここでアラート出力部１１８は、突合に成功した旨をユーザに通知するようにしてもよい。

【0061】

一方、利用明細データと取引データとの突合に失敗した場合には（Ｓ３０６：ＮＯ）、アラート出力部１１８は、アラートを出力する（Ｓ３０９）。

【0062】

以上のようにして、クレジットカードの利用明細と、電子メールで送信されてくる取引履歴とを対応付けて出力することができる。

【0063】

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。

【0064】

たとえば、本実施形態では、情報処理装置１０が主体的に利用明細データを取得するものとしたが、これに限らず、外部から利用明細データが与えられ、これに応じて、与えられた利用明細データに対応する取引データを突合し、取引データに対応する商品情報を応答するようにすることもできる。例えば、利用明細を閲覧しているユーザが不審な利用明細を発見した場合（例えば、利用した覚えのない店名からの請求がされているような場合）に、利用明細データを情報処理装置１０に与えて、当該利用明細データに対応する取引データを確認するようにすることができる。この場合、例えば、クレジットカード会社のＷｅｂページにおいて、あるいは、利用明細を閲覧するスマートフォンのアプリにおいて、利用明細データの一覧を表示するとともに、当該利用明細データの詳細を確認するボタンやリンクなどを配置し、当該ボタンやリンクなどにより指定された利用明細データを情報処理装置１０に送信し、情報処理装置１０がこれに応じて取引データを返却し、Ｗｅｂページやアプリにおいて応答された取引データを表示するようにすることができる。

【0065】

また、本実施形態では、クレジットカードの利用明細データと、情報処理装置１０において電子メールから抽出して管理する取引データとの突合を行うものとしたが、これに限らず、各種のキャッシュレス決済手段に係る利用明細データと取引データとの突合に適用することができる。キャッシュレス決済手段には、クレジットカード以外にも、デビットカード、電子マネー、プレイペイドカード、スマートフォン決済（ＱＲコード（登録商標）決済）などが含まれ得る。この場合、利用明細取得部１１１は、当然ながら、デビットカード、電子マネー、プレイペイドカード、スマートフォン決済などのキャッシュレス決済手段を提供する事業者のサーバから、ＡＰＩを呼び出したり、Ｗｅｂサービスに自動ログインして明細データの一覧をスクレイピングしたりして、利用明細データを取得することができる。

【0066】

また、事業会社が発行するポイントを利用した決済について適用することも可能である。ポイントの利用は、ポイントのみで支払（決済）が行われた場合と、ポイントとともに、他のキャッシュレス決済手段が利用される場合とが存在しうる。ポイントのみで支払が行われた場合には、クレジットカードでの支払と同様に、ポイントの利用明細データと、取引データとを突合させることができる。ここで、データ突合部１１５は、取引データに含まれる取引日、店舗名、及び支払金額と、ポイントの利用明細データの利用日、利用店名、利用ポイント数とが一致するか否かにより、対応づけを行うことができる。

【0067】

ポイントが一部に利用された場合には（全部ポイントで支払が行われた場合にも同じ処理としてもよい。）、取引データ抽出部１１４が電子メールから取引データを抽出するにあたり、取引金額とは別に、利用ポイント数を抽出するようにすることができる。すなわち、取引データには、利用ポイント数が含まれる。データ突合部１１５は、取引データに含まれる取引日、店舗名、及び利用ポイント数と、ポイントの利用明細データの利用日、利用店名、利用ポイント数とが一致するか否かにより、対応づけを行うことができる。

【0068】

データ突合部１１５が機械学習による学習モデルを用いる場合には、特徴量ベクトルに利用ポイント数を含めることができる。

【0069】

また、ポイントを発行している発行主体が、ポイントの使用時に取引金額を取得しており、ポイントの利用明細に取引金額又は支払金額とポイントの利用数とが含まれている場合には、データ突合部１１５は、取引金額又は支払金額を用いて突合を行うことができる。すなわち、データ突合部１１５は、ポイントの利用明細データに含まれる取引金額又は支払金額及び利用日と、取引データに含まれる取引金額又は支払金額及び取引日とが一致するか否かにより、利用明細データと取引データとを対応付けることができる。また、データ突合部１１５が機械学習による学習モデルを用いる場合には、利用明細データに含まれる取引金額又は支払金額を特徴量ベクトルに含めることができる。

【0070】

また、ポイントを付与した履歴を取引データと突合することもできる。ポイントの発行主体が、ポイントを付与した日付（付与日）、付与したポイント数、ポイントを付与した店舗の名称（店舗名）を含む付与明細データを提供し、利用明細取得部１１１はこの付与明細データを取得することができる。付与明細データには、付与したポイントの付与率を含めることができる。この場合、データ突合部１１５は、ポイント数と付与率に基づいて取引金額（支払金額）を算出することができ、算出した取引金額及び付与日と、取引データの取引金額及び取引日とが一致するか否かにより、付与明細データと取引データとを対応付けることができる。また、付与明細データに含まれる店舗名と、取引データに含まれる店舗名とを突合に用いるようにしてもよい。また、ポイントの発行主体が、付与明細データにポイント付与時の取引額を含めるようにすることができ、この場合、データ突合部１１５は、付与明細データの付与日及び取引金額（さらに店舗名を用いてもよい。）と、取引データの取引日及び取引金額（さらに店舗名を用いてもよい。）とが一致するか否かにより突合することができる。また、店舗名に代えて、又は店舗名に加えてＥＣサイト名を用いるようにしてもよい。すなわち、付与明細データに含まれる名称が、取引データに含まれるＥＣサイト名又は店舗名のいずれかに一致するか否かと、取引日及び取引金額が一致するか否かとに応じて突合を行うことができる。また、データ突合部１１５は、機械学習により学習モデルを作成するにあたり、特徴量ベクトルに、付与明細データに含まれる付与日、ポイント数、及び付与率又は取引金額を加えることができる。

【符号の説明】

【0071】

１１１ 利用明細取得部
１１２ 商品情報取得部
１１３ 電子メール取得部
１１４ 取引データ抽出部
１１５ データ突合部
１１６ データ出力部
１１７ データ修正部
１１８ アラート出力部
１１９ 商品提案部
１３１ 取引データ記憶部
１３２ ルール記憶部
１３３ 請求名義記憶部
１３４ 商品情報記憶部

【要約】

【課題】 キャッシュレス決済手段の利用状況を把握することができるようにする。
【解決手段】情報処理装置であって、キャッシュレス決済手段の利用明細データを取得する利用明細取得部と、商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶部と、キャッシュレス決済手段の利用者宛に送信された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取引データを抽出する取引データ抽出部と、取引データ及び利用明細データを対応づけるとともに、取引データに対応する商品情報を商品情報記憶部から特定するデータ突合部と、利用明細データに商品情報を対応付けて出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】