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(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】2022-11-30
(45)【発行日】2022-12-08
(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 20120101AFI20221201BHJP
【ＦＩ】
G06Q40/02
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2021170674
(22)【出願日】2021-10-19
【審査請求日】2021-10-19
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】513040384
【氏名又は名称】株式会社マネーフォワード
(74)【代理人】
【識別番号】110002789
【氏名又は名称】弁理士法人ＩＰＸ
(72)【発明者】
【氏名】長谷川 準也
(72)【発明者】
【氏名】山内 健太
(72)【発明者】
【氏名】山田 直史
(72)【発明者】
【氏名】棚橋 昂大
【審査官】上田 威
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２１－０４７９１５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－０６７１８４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－０６１４３６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０４６８５９（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２００７／０１００７１１（ＵＳ，Ａ１）
(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】
情報処理装置であって、制御部を有し、
前記制御部は、
対象のユーザーの顧客データを取得し、
前記顧客データは、前記対象のユーザーの顧客のビジネスに関するデータであり、少なくとも、債権金額（最大譲渡金額）、平均単価、請求件数、個人事業主割合、上限単価、下限単価、案件種別がエンタープライズかどうか、対象ビジネスが既存事業かどうか、審査方式が顧客審査型かどうか、の何れか１つを含み、
取得した前記対象のユーザーの顧客データを学習済みモデルに入力し、
前記学習済みモデルは、ユーザーの顧客データを入力データ、前記ユーザーに未入金が生じるか否かを出力データとして学習された学習済みモデルであり、
前記学習済みモデルから出力された前記対象のユーザーに未入金が生じる確率に基づき前記対象のユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、
情報処理装置。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理装置において、前記対象のユーザーの顧客データには、前記対象のユーザーの顧客に関する平均単価が含まれる、
情報処理装置。
【請求項3】
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、前記対象のユーザーの顧客データには、前記対象のユーザーの顧客に関する個人事業主割合が含まれる、
情報処理装置。
【請求項4】
請求項１から請求項３までの何れか１項に記載の情報処理装置において、前記制御部は、
前記対象のユーザーの顧客データを連携している顧客管理システムより取得する、
情報処理装置。
【請求項5】
請求項１から請求項４までの何れか１項に記載の情報処理装置において、前記制御部は、
前記対象のユーザーに関する債権譲渡の手数料率を含む画面を表示するよう制御する、
情報処理装置。
【請求項6】
請求項１から請求項５までの何れか１項に記載の情報処理装置において、前記制御部は、
前記学習済みモデルから出力された前記対象のユーザーに未入金が生じる確率と前記対象のユーザーの過去の入金の実績値とに基づき前記対象のユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、
情報処理装置。
【請求項7】
請求項１から請求項６までの何れか１項に記載の情報処理装置において、前記制御部は、
前記対象のユーザーが、前記顧客データを入力とした教師なし学習によって作られた複数のグループのうちのどのグループに割り当てられるかを決定し、
前記学習済みモデルから出力された前記対象のユーザーに未入金が生じる確率と前記割り当てられたグループに属する他のユーザーの平均未入金率とに基づいて前記対象のユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、
情報処理装置。
【請求項8】
請求項１から請求項７までの何れか１項に記載の情報処理装置において、前記制御部は、
前記学習済みモデルから出力された前記対象のユーザーに未入金が生じる確率に基づき前記対象のユーザーに関する固有の債権譲渡の手数料率を求める、
情報処理装置。
【請求項9】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、対象のユーザーの顧客データを取得し、
前記顧客データは、前記対象のユーザーの顧客のビジネスに関するデータであり、少なくとも、債権金額（最大譲渡金額）、平均単価、請求件数、個人事業主割合、上限単価、下限単価、案件種別がエンタープライズかどうか、対象ビジネスが既存事業かどうか、審査方式が顧客審査型かどうか、の何れか１つを含み、
取得した前記対象のユーザーの顧客データを学習済みモデルに入力し、
前記学習済みモデルは、ユーザーの顧客データを入力データ、前記ユーザーに未入金が生じるか否かを出力データとして学習された学習済みモデルであり、
前記学習済みモデルから出力された前記対象のユーザーに未入金が生じる確率に基づき前記対象のユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、
情報処理方法。
【請求項10】
プログラムであって、コンピュータを請求項１から請求項８までの何れか１項に記載の情報処理装置の制御部として機能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】
債権者の売掛債権を買い取り、債務者から売掛金を回収するファクタリングサービスがある。特許文献１には、ファクタリングのシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１５－２０４０６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
債権譲渡の手数料率は長年の経験に基づき人手で決定されていた。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本発明の一態様によれば、情報処理装置が提供される。この情報処理装置は、制御部を有する。制御部は、ユーザーの顧客データを取得する。取得したユーザーの顧客データを学習済みモデルに入力する。学習済みモデルは、ユーザーの顧客データを入力データ、ユーザーに未入金が生じるか否かを出力データとして学習された学習済みモデルである。学習済みモデルから出力されたユーザーに未入金が生じる確率に基づきユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。
【0008】
本明細書において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、０又は１で構成される２進数のビット集合体として信号値の高低によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。
【0009】
また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。
【0010】
＜実施形態１＞
１．システム構成
図１は、情報処理システム１０００のシステム構成の一例を示す図である。図１に示されるように、情報処理システム１０００は、システム構成として、サーバー装置１００と、クライアント装置１１０と、を含む。サーバー装置１００は、本実施形態の処理を実行するサーバー装置である。クライアント装置１１０は、サーバー装置１００にアクセスし、サーバー装置１００の提供する機能を利用する例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である。サーバー装置１００と、クライアント装置１１０と、はネットワーク１５０を介して通信可能に接続されている。
１．システム構成
図１は、情報処理システム１０００のシステム構成の一例を示す図である。図１に示されるように、情報処理システム１０００は、システム構成として、サーバー装置１００と、クライアント装置１１０と、を含む。サーバー装置１００は、本実施形態の処理を実行するサーバー装置である。クライアント装置１１０は、サーバー装置１００にアクセスし、サーバー装置１００の提供する機能を利用する例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である。サーバー装置１００と、クライアント装置１１０と、はネットワーク１５０を介して通信可能に接続されている。
【0011】
図１では、説明の簡略化のため、情報処理システム１０００において、クライアント装置１１０は１台しか図示していない。しかし、複数のクライアント装置が情報処理システム１０００に含まれ、サーバー装置１００と通信可能に接続されてもよい。
また、クライアント装置１１０は、ＰＣに限られず、タブレット型コンピュータ、スマートフォン等であってもよい。サーバー装置１００は、情報処理装置の一例である。
また、クライアント装置１１０は、ＰＣに限られず、タブレット型コンピュータ、スマートフォン等であってもよい。サーバー装置１００は、情報処理装置の一例である。
【0012】
２．ハードウェア構成
（１）サーバー装置１００のハードウェア構成
図２は、サーバー装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。サーバー装置１００は、ハードウェア構成として、制御部２０１と、記憶部２０２と、通信部２０３と、を含む。制御部２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等であって、サーバー装置１００の全体を制御する。記憶部２０２は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）又はこれらの任意の組み合わせ等であって、プログラム及び制御部２０１がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶する。制御部２０１が、記憶部２０２に記憶されているプログラムに基づき、処理を実行することによって、後述する図４に示されるようなサーバー装置１００の機能及び後述する図５に示されるようなアクティビティ図の処理等が実現される。通信部２０３は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等であって、サーバー装置１００をネットワーク１５０に接続し、他の装置との通信を司る。記憶部２０２は、記憶媒体の一例である。
（１）サーバー装置１００のハードウェア構成
図２は、サーバー装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。サーバー装置１００は、ハードウェア構成として、制御部２０１と、記憶部２０２と、通信部２０３と、を含む。制御部２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等であって、サーバー装置１００の全体を制御する。記憶部２０２は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）又はこれらの任意の組み合わせ等であって、プログラム及び制御部２０１がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶する。制御部２０１が、記憶部２０２に記憶されているプログラムに基づき、処理を実行することによって、後述する図４に示されるようなサーバー装置１００の機能及び後述する図５に示されるようなアクティビティ図の処理等が実現される。通信部２０３は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等であって、サーバー装置１００をネットワーク１５０に接続し、他の装置との通信を司る。記憶部２０２は、記憶媒体の一例である。
【0013】
（２）クライアント装置１１０のハードウェア構成
図３は、クライアント装置１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。クライアント装置１１０は、ハードウェア構成として、制御部３０１と、記憶部３０２と、撮像部３０３と、入力部３０４と、出力部３０５と、通信部３０６と、を含む。制御部３０１は、ＣＰＵ等であって、クライアント装置１１０の全体を制御する。記憶部３０２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＳＳＤ又はこれらの任意の組み合わせ等であって、プログラム及び制御部３０１がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶する。制御部３０１が、記憶部３０２に記憶されているプログラムに基づき、処理を実行することによって、クライアント装置１１０の機能等が実現される。撮像部３０３は、カメラ等であって、被写体を撮像する。入力部３０４は、キーボード及びマウス等であって、ユーザー操作に応じて情報を制御部３０１に入力する。出力部３０５は、ディスプレイ等であって、制御部３０１による処理の結果等を出力する。通信部３０６は、ＮＩＣ等であって、クライアント装置１１０をネットワーク１５０に接続し、他の装置との通信を司る。
図３は、クライアント装置１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。クライアント装置１１０は、ハードウェア構成として、制御部３０１と、記憶部３０２と、撮像部３０３と、入力部３０４と、出力部３０５と、通信部３０６と、を含む。制御部３０１は、ＣＰＵ等であって、クライアント装置１１０の全体を制御する。記憶部３０２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＳＳＤ又はこれらの任意の組み合わせ等であって、プログラム及び制御部３０１がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶する。制御部３０１が、記憶部３０２に記憶されているプログラムに基づき、処理を実行することによって、クライアント装置１１０の機能等が実現される。撮像部３０３は、カメラ等であって、被写体を撮像する。入力部３０４は、キーボード及びマウス等であって、ユーザー操作に応じて情報を制御部３０１に入力する。出力部３０５は、ディスプレイ等であって、制御部３０１による処理の結果等を出力する。通信部３０６は、ＮＩＣ等であって、クライアント装置１１０をネットワーク１５０に接続し、他の装置との通信を司る。
【0014】
３．機能構成
図４は、サーバー装置１００の機能構成の一例を示す図である。サーバー装置１００は、機能構成として、取得部４０１と、処理部４０２と、表示制御部４０３と、を含む。
図４は、サーバー装置１００の機能構成の一例を示す図である。サーバー装置１００は、機能構成として、取得部４０１と、処理部４０２と、表示制御部４０３と、を含む。
【0015】
（取得部４０１）
取得部４０１は、クライアント装置１１０からの要求等に応じて、クライアント装置１１０のユーザーの顧客データを取得する。より具体的に説明すると、取得部４０１は、ユーザーの顧客データを、連携している顧客管理システムより取得する。ここで、顧客管理システムとは、ユーザーの顧客に関する顧客情報、顧客とのやり取りの履歴情報等を保持、管理するシステムである。顧客データとは、ユーザーの顧客に関するデータである。顧客データのより具体的な例は、後述する図６、図７等を用いて説明する。
取得部４０１は、クライアント装置１１０からの要求等に応じて、クライアント装置１１０のユーザーの顧客データを取得する。より具体的に説明すると、取得部４０１は、ユーザーの顧客データを、連携している顧客管理システムより取得する。ここで、顧客管理システムとは、ユーザーの顧客に関する顧客情報、顧客とのやり取りの履歴情報等を保持、管理するシステムである。顧客データとは、ユーザーの顧客に関するデータである。顧客データのより具体的な例は、後述する図６、図７等を用いて説明する。
【0016】
（処理部４０２）
処理部４０２は、取得部４０１が取得したユーザーの顧客データに基づきユーザーに未入金が生じる確率を求める。より具体的に説明すると、処理部４０２は、取得したユーザーの顧客データを学習済みモデルに入力する。そして、処理部４０２は、学習済みモデルより出力されるユーザーに未入金が生じる確率を取得する。ここで、学習済みモデルは、ユーザーの顧客データを入力データ、ユーザーに未入金が生じるか否かの２つの値を出力データとして学習された学習済みモデルである。学習済みモデルは、例えば、記憶部２０２に記憶される。また、処理部４０２は、学習済みモデルから出力されたユーザーに未入金が生じる確率に基づきユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める。
処理部４０２は、取得部４０１が取得したユーザーの顧客データに基づきユーザーに未入金が生じる確率を求める。より具体的に説明すると、処理部４０２は、取得したユーザーの顧客データを学習済みモデルに入力する。そして、処理部４０２は、学習済みモデルより出力されるユーザーに未入金が生じる確率を取得する。ここで、学習済みモデルは、ユーザーの顧客データを入力データ、ユーザーに未入金が生じるか否かの２つの値を出力データとして学習された学習済みモデルである。学習済みモデルは、例えば、記憶部２０２に記憶される。また、処理部４０２は、学習済みモデルから出力されたユーザーに未入金が生じる確率に基づきユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める。
【0017】
（表示制御部４０３）
表示制御部４０３は、ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を含む表示要求元のクライアント装置１１０の画面を表示するよう制御する。
表示制御部４０３は、ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を含む表示要求元のクライアント装置１１０の画面を表示するよう制御する。
【0018】
４．情報処理
図５は、サーバー装置１００における情報処理の一例を示すアクティビティ図である。
Ａ５０１において、取得部４０１は、ユーザーの顧客データを取得する。上述したように、取得部４０１は、連携している顧客管理システムよりユーザーの顧客データを取得する。ここで、顧客管理システムは、サーバー装置１００で動作していてもよいし、他のサーバー装置等で動作していてもよい。図６は、取得部４０１が取得するユーザーの顧客データの一例を示す図である。顧客データには、債権金額（最大譲渡金額）、平均単価、請求件数、個人事業主割合、上限単価、下限単価、案件種別がエンタープライズかどうか、対象ビジネスが既存事業かどうか、審査方式が顧客審査型かどうか、等が含まれる。平均単価は、ユーザーの顧客に関する平均単価の一例である。個人事業主割合は、ユーザーの顧客に関する個人事業主割合の一例である。
図５は、サーバー装置１００における情報処理の一例を示すアクティビティ図である。
Ａ５０１において、取得部４０１は、ユーザーの顧客データを取得する。上述したように、取得部４０１は、連携している顧客管理システムよりユーザーの顧客データを取得する。ここで、顧客管理システムは、サーバー装置１００で動作していてもよいし、他のサーバー装置等で動作していてもよい。図６は、取得部４０１が取得するユーザーの顧客データの一例を示す図である。顧客データには、債権金額（最大譲渡金額）、平均単価、請求件数、個人事業主割合、上限単価、下限単価、案件種別がエンタープライズかどうか、対象ビジネスが既存事業かどうか、審査方式が顧客審査型かどうか、等が含まれる。平均単価は、ユーザーの顧客に関する平均単価の一例である。個人事業主割合は、ユーザーの顧客に関する個人事業主割合の一例である。
【0019】
なお、図６に示されるユーザーの顧客データは一例である。図７は、サーバー装置１００における処理の概要を説明する図である。図７の７０１は、顧客データである。図７では説明の簡略化のため、顧客データのうち、平均単価と、個人事業主割合と、を示している。
【0020】
Ａ５０２において、処理部４０２は、取得部４０１が取得したユーザーの顧客データを、学習済みモデルに入力する。
図７の７０２は、顧客データを説明変数、数ヶ月内に未入金が出るか出ないか（２値）を目的関数とする機械学習モデルを示している。即ち、学習済みモデルは、顧客データから、未入金が出るか出ないかを予測する。
Ａ５０３において、処理部４０２は、学習済みモデルよりユーザーに関する未入金が生じる確率を取得する。
図７の７０２は、顧客データを説明変数、数ヶ月内に未入金が出るか出ないか（２値）を目的関数とする機械学習モデルを示している。即ち、学習済みモデルは、顧客データから、未入金が出るか出ないかを予測する。
Ａ５０３において、処理部４０２は、学習済みモデルよりユーザーに関する未入金が生じる確率を取得する。
【0021】
Ａ５０４において、処理部４０２は、ユーザーに未入金が生じる確率に基づきユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める。
図７の７０３は、処理部４０２が、顧客データから、似た特徴を持つ売り手同士のグループを作り、各グループの平均未入金率（一定以上引き受けた先のみ）を求めることを示している。処理部４０２は、予測したい売り手の顧客データが、どのグループに割り当てられるか決定し、決定したグループの平均未入金率を取得する。
処理部４０２は、Ａ５０４で求められたユーザーに未入金が生じる確率と、顧客データの特徴が似ている他のユーザーの平均未入金率と、に基づいてユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める（図７の７０４）。
図７の７０３は、処理部４０２が、顧客データから、似た特徴を持つ売り手同士のグループを作り、各グループの平均未入金率（一定以上引き受けた先のみ）を求めることを示している。処理部４０２は、予測したい売り手の顧客データが、どのグループに割り当てられるか決定し、決定したグループの平均未入金率を取得する。
処理部４０２は、Ａ５０４で求められたユーザーに未入金が生じる確率と、顧客データの特徴が似ている他のユーザーの平均未入金率と、に基づいてユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める（図７の７０４）。
【0022】
また、処理部４０２は、上述した数式で求められた数値を、実際の手数料率の幅に調整する。
【0023】
そして、処理部４０２は、調整後の値を推奨手数料率とする（図７の７０５）。
【0024】
Ａ５０５において、表示制御部４０３は、Ａ５０４で求められた手数料率を含む画面を生成し、要求元のクライアント装置１１０の出力部３０５に表示されるよう制御する。
図８は、推奨手数料率を含む画面の一例を示す図である。図８には求められた推奨手数料率８０１が含まれている。
図８は、推奨手数料率を含む画面の一例を示す図である。図８には求められた推奨手数料率８０１が含まれている。
【0025】
以上、上述したように本実施形態によれば、自動的に、譲り受ける債権に対しての手数料率を求めることができる。また、そのため、債権譲渡の手数料率をより精度の高いものとすることができる。
【0026】
（変形例）
実施形態１の変形例を説明する。
処理部４０２は、学習済みモデルから出力されたユーザーに未入金が生じる確率とユーザーの過去の入金の実績値とに基づきユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求めるようにしてもよい。ここで、サーバー装置１００は、対象取引以外のサービスを利用するユーザーの過去の入金実績を取得し、管理するようにしてもよい。このような構成とした場合、処理部４０２は、ユーザーの過去の入金の実績値として、対象取引以外のサービスを利用するユーザーの過去の入金実績の値も考慮し、債権譲渡の手数料率を求める。
また、例えば、処理部４０２は、契約条件等に基づいて手数料利率を変更するようにしてもよい。
例えば、処理部４０２は、希望振込日が定められた日よりｎ営業日早くなるごとに＋ｍ％等、所定の値を手数料率にプラスするようにしてもよい。ｎ及びｍは定められた値である。
また、処理部４０２は、「紹介（代理店）」の場合は、＋ｐ％等、所定の値を手数料率にプラスするようにしてもよい。ｐは定められた値である。
＜付記＞
発明は、次に記載の各態様で提供されてもよい。
前記情報処理装置において、前記ユーザーの顧客データには、前記ユーザーの顧客に関する平均単価が含まれる、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記ユーザーの顧客データには、前記ユーザーの顧客に関する個人事業主割合が含まれる、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記制御部は、前記ユーザーの顧客データを連携している顧客管理システムより取得する、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記制御部は、前記ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を含む画面を表示するよう制御する、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記制御部は、前記学習済みモデルから出力された前記ユーザーに未入金が生じる確率と前記ユーザーの過去の入金の実績値とに基づき前記ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記制御部は、前記学習済みモデルから出力された前記ユーザーに未入金が生じる確率と顧客データの特徴が似ている他のユーザーの平均未入金率とに基づいて前記ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、情報処理装置。
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、ユーザーの顧客データを取得し、取得した前記ユーザーの顧客データを学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルは、ユーザーの顧客データを入力データ、前記ユーザーに未入金が生じるか否かを出力データとして学習された学習済みモデルであり、前記学習済みモデルから出力された前記ユーザーに未入金が生じる確率に基づき前記ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、情報処理方法。
プログラムであって、コンピュータを前記情報処理装置の制御部として機能させるためのプログラム。
もちろん、この限りではない。
実施形態１の変形例を説明する。
処理部４０２は、学習済みモデルから出力されたユーザーに未入金が生じる確率とユーザーの過去の入金の実績値とに基づきユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求めるようにしてもよい。ここで、サーバー装置１００は、対象取引以外のサービスを利用するユーザーの過去の入金実績を取得し、管理するようにしてもよい。このような構成とした場合、処理部４０２は、ユーザーの過去の入金の実績値として、対象取引以外のサービスを利用するユーザーの過去の入金実績の値も考慮し、債権譲渡の手数料率を求める。
また、例えば、処理部４０２は、契約条件等に基づいて手数料利率を変更するようにしてもよい。
例えば、処理部４０２は、希望振込日が定められた日よりｎ営業日早くなるごとに＋ｍ％等、所定の値を手数料率にプラスするようにしてもよい。ｎ及びｍは定められた値である。
また、処理部４０２は、「紹介（代理店）」の場合は、＋ｐ％等、所定の値を手数料率にプラスするようにしてもよい。ｐは定められた値である。
＜付記＞
発明は、次に記載の各態様で提供されてもよい。
前記情報処理装置において、前記ユーザーの顧客データには、前記ユーザーの顧客に関する平均単価が含まれる、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記ユーザーの顧客データには、前記ユーザーの顧客に関する個人事業主割合が含まれる、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記制御部は、前記ユーザーの顧客データを連携している顧客管理システムより取得する、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記制御部は、前記ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を含む画面を表示するよう制御する、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記制御部は、前記学習済みモデルから出力された前記ユーザーに未入金が生じる確率と前記ユーザーの過去の入金の実績値とに基づき前記ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、情報処理装置。
前記情報処理装置において、前記制御部は、前記学習済みモデルから出力された前記ユーザーに未入金が生じる確率と顧客データの特徴が似ている他のユーザーの平均未入金率とに基づいて前記ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、情報処理装置。
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、ユーザーの顧客データを取得し、取得した前記ユーザーの顧客データを学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルは、ユーザーの顧客データを入力データ、前記ユーザーに未入金が生じるか否かを出力データとして学習された学習済みモデルであり、前記学習済みモデルから出力された前記ユーザーに未入金が生じる確率に基づき前記ユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める、情報処理方法。
プログラムであって、コンピュータを前記情報処理装置の制御部として機能させるためのプログラム。
もちろん、この限りではない。
【0027】
例えば、上述のソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ｒｅａｄａｂｌｅ Ｍｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバーからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。
また、上述した実施形態及び変形例を任意に組み合わせて実施するようにしてもよい。
上述した実施形態では、サーバー装置１００が画面を生成し、クライアント装置１１０に送信するものとして説明を行った。しかし、サーバー装置１００は画面を生成するためのデータをクライアント装置１１０に送信する。そして、クライアント装置１１０がサーバー装置１００より受信したデータに基づき画面を生成し、表示するようにしてもよい。
また、上述した実施形態及び変形例を任意に組み合わせて実施するようにしてもよい。
上述した実施形態では、サーバー装置１００が画面を生成し、クライアント装置１１０に送信するものとして説明を行った。しかし、サーバー装置１００は画面を生成するためのデータをクライアント装置１１０に送信する。そして、クライアント装置１１０がサーバー装置１００より受信したデータに基づき画面を生成し、表示するようにしてもよい。
【0028】
また、上述したサーバー装置が提供する機能は、複数のサーバー装置から構成されるシステムが提供するようにしてもよい。
【0029】
最後に、本発明に係る種々の実施形態を説明したが、これらは、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0030】
１００ ：サーバー装置
１１０ ：クライアント装置
１５０ ：ネットワーク
２０１ ：制御部
２０２ ：記憶部
２０３ ：通信部
３０１ ：制御部
３０２ ：記憶部
３０３ ：撮像部
３０４ ：入力部
３０５ ：出力部
３０６ ：通信部
４０１ ：取得部
４０２ ：処理部
４０３ ：表示制御部
８０１ ：推奨手数料率
１０００ ：情報処理システム
１１０ ：クライアント装置
１５０ ：ネットワーク
２０１ ：制御部
２０２ ：記憶部
２０３ ：通信部
３０１ ：制御部
３０２ ：記憶部
３０３ ：撮像部
３０４ ：入力部
３０５ ：出力部
３０６ ：通信部
４０１ ：取得部
４０２ ：処理部
４０３ ：表示制御部
８０１ ：推奨手数料率
１０００ ：情報処理システム
【要約】 （修正有）
【課題】債権譲渡の手数料率を求める情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】サーバー装置と、クライアント装置とが、ネットワークを介して通信可能に接続されている情報処理システムにおいて、情報処理装置であるサーバ装置は、制御部を有する。制御部は、ユーザーの顧客データを取得し、取得したユーザーの顧客データを、ユーザーの顧客データを入力データとし、ユーザーに未入金が生じるか否かを出力データとして学習された学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力されたユーザーに未入金が生じる確率に基づきユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める。
【選択図】図５
【解決手段】サーバー装置と、クライアント装置とが、ネットワークを介して通信可能に接続されている情報処理システムにおいて、情報処理装置であるサーバ装置は、制御部を有する。制御部は、ユーザーの顧客データを取得し、取得したユーザーの顧客データを、ユーザーの顧客データを入力データとし、ユーザーに未入金が生じるか否かを出力データとして学習された学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力されたユーザーに未入金が生じる確率に基づきユーザーに関する債権譲渡の手数料率を求める。
【選択図】図５
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
