特許 7499138 判定装置、判定プログラム及び情報生成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-06-05

(45)【発行日】2024-06-13

(54)【発明の名称】判定装置、判定プログラム及び情報生成方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 40/03 20230101AFI20240606BHJP

【ＦＩ】

G06Q40/03

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2020168638

(22)【出願日】2020-10-05

(65)【公開番号】P2022060885

(43)【公開日】2022-04-15

【審査請求日】2023-05-18

(73)【特許権者】

【識別番号】398040527

【氏名又は名称】株式会社オービック

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】佐本 拓也

(72)【発明者】

【氏名】小松 聡司

(72)【発明者】

【氏名】小一原 彩

(72)【発明者】

【氏名】上野 剛光

【審査官】野口 俊明

(56)【参考文献】

【文献】特開平０２－２４０７６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１４５９３４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－２４４３９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－２１２２０９（ＪＰ，Ａ）

(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】

制御部を備える判定装置であって、
評価業務の対象となる評価対象と、評価業務における評価対象の状況を捉えるための観点との紐付けを保持する第一のマスタ、及び、観点と、前記評価業務の実施方法との紐付けを保持する第二のマスタにアクセス可能であり、
前記制御部は、
ある評価対象に紐付く観点を、前記第一のマスタを参照して特定する観点特定手段と、
前記観点特定手段で特定した観点に紐付く実施方法を、前記第二のマスタを参照して特定する実施方法特定手段と、
前記実施方法特定手段で特定した実施方法を基に、所定の判定基準に従って、前記ある評価対象に適用する実施方法を判定する判定手段と、を備え、
前記第二のマスタには、
前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けを自動設定するか、又は、手動設定するかを示す設定情報と、
前記自動設定及び手動設定の判定基準値とが保持されており、
前記判定基準値以上の値を有する前記観点に対しては、前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けの自動設定が可能であること、
を特徴とする判定装置。

【請求項2】

前記判定基準値は、前記評価対象の業務に応じて異なる値の前記判定基準値が保持されていること
を特徴とする請求項１に記載の判定装置。

【請求項3】

前記第二のマスタには、前記実施方法として、個別適用される実施方法及び自動適用される実施方法が保持され、
前記判定手段は、前記実施方法特定手段で特定された前記実施方法に、個別適用となる実施方法が含まれる場合は、前記評価対象に対して個別適用の実施方法を適用すると判定し、前記実施方法特定手段で特定された前記実施方法に、個別適用となる実施方法が含まれない場合は、前記評価対象に対して自動適用の実施方法を適用すると判定すること
を特徴とする請求項１又は請求項２に記載の判定装置。

【請求項4】

評価業務の対象となる評価対象と、評価業務における評価対象の状況を捉えるための観点との紐付けを保持する第一のマスタ、及び、観点と、前記評価業務の実施方法との紐付けを保持する第二のマスタにアクセス可能な制御部を備える判定装置の前記制御部に実行させるための、
ある評価対象に紐付く観点を、前記第一のマスタを参照して特定する観点特定ステップと、
前記観点特定ステップで特定した観点に紐付く実施方法を、前記第二のマスタを参照して特定する実施方法特定ステップと、
前記実施方法特定ステップで特定した実施方法を基に、所定の判定基準に従って、前記ある評価対象に適用する実施方法を判定する判定ステップと、を含み、
前記第二のマスタには、
前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けを自動設定するか、又は、手動設定するかを示す設定情報と、
前記自動設定及び手動設定の判定基準値とが保持されており、
前記判定基準値以上の値を有する前記観点に対しては、前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けの自動設定が可能であること、
を特徴とする判定プログラム。

【請求項5】

評価業務の対象となる評価対象と、評価業務における評価対象の状況を捉えるための観点との紐付けを保持する第一のマスタ、及び、観点と、前記評価業務の実施方法との紐付けを保持する第二のマスタにアクセス可能な制御部を備える判定装置の前記制御部に実行させるための、
ある評価対象に紐付く観点を、前記第一のマスタを参照して特定する観点特定ステップと、
前記観点特定ステップで特定した観点に紐付く実施方法を、前記第二のマスタを参照して特定する実施方法特定ステップと、
前記実施方法特定ステップで特定した実施方法を基に、所定の判定基準に従って、前記ある評価対象に適用する実施方法を判定した判定情報を生成する判定情報生成ステップと、を含み、
前記第二のマスタには、
前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けを自動設定するか、又は、手動設定するかを示す設定情報と、
前記自動設定及び手動設定の判定基準値とが保持されており、
前記判定基準値以上の値を有する前記観点に対しては、前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けの自動設定が可能であること、
を特徴とする情報生成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、判定装置、判定プログラム及び情報生成方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従前において、金融機関が巨額の不良債権により突然破綻する事態を未然に防ぎ、金融機関の健全な経営を維持するために、金融機関の資産の状況及び業務体制等をチェックする際の指針として「金融検査マニュアル」が、金融庁により作成された。各金融機関は、この金融検査マニュアルに基づいて、各債務者に対する画一的な自己査定(信用リスク管理)を行っていた。

【0003】

なお、特許文献１には、債務者格付を行った結果、賃金がきわめて安全な企業については自己査定額の算出を行う必要がないため、自己査定抽出手段が、自己査定額の計算が必要な企業のみを自動的に抽出することが記載されている（例えば段落００３３参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２００３－１６２６３７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

従来は、各金融機関は、金融検査マニュアルに基づいて、各債務者に対する画一的な自己査定が可能となる点は良い。しかし、この金融検査マニュアルの存在により、自己査定業務に金融機関独自の考え方及び工夫を取り入れることが困難となっていた。

【0006】

ここで、近年において、金融検査マニュアルが廃止となり、各金融機関に対しては、自己査定業務に対する独自性及び自由度が認められることとなった。このため、各金融機関が、例えば地域性及び債務者の業種特性等の独自の観点を反映させた債務者の自己査定業務を可能とする装置の開発が望まれている。

【0007】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、金融機関等の評価業務者が、例えば地域性及び債務者の業種特性等の独自の観点を反映させて債務者等の評価対象の評価業務を行うことを可能とする判定装置、判定プログラム及び情報生成方法の提供を目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る判定装置は、制御部を備える判定装置であって、評価業務の対象となる評価対象と、評価業務における評価対象の状況を捉えるための観点との紐付けを保持する第一のマスタ、及び、観点と、前記評価業務の実施方法との紐付けを保持する第二のマスタにアクセス可能であり、前記制御部は、ある評価対象に紐付く観点を、前記第一のマスタを参照して特定する観点特定手段と、前記観点特定手段で特定した観点に紐付く実施方法を、前記第二のマスタを参照して特定する実施方法特定手段と、前記実施方法特定手段で特定した実施方法を基に、所定の判定基準に従って、前記ある評価対象に適用する実施方法を判定する判定手段と、を備え、前記第二のマスタには、前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けを自動設定するか、又は、手動設定するかを示す設定情報と、前記自動設定及び手動設定の判定基準値とが保持されており、前記判定基準値以上の値を有する前記観点に対しては、前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けの自動設定が可能であること、を特徴とする。

【0010】

また、本発明に係る判定装置は、前記判定基準値は、前記評価対象の業務に応じて異なる値の前記判定基準値が保持されていることを特徴とする。

【0011】

また、本発明に係る判定装置は、前記第二のマスタには、前記実施方法として、個別適用される実施方法及び自動適用される実施方法が保持され、前記判定手段は、前記実施方法特定手段で特定された前記実施方法に、個別適用となる実施方法が含まれる場合は、前記評価対象に対して個別適用の実施方法を適用すると判定し、前記実施方法特定手段で特定された前記実施方法に、個別適用となる実施方法が含まれない場合は、前記評価対象に対して自動適用の実施方法を適用すると判定することを特徴とする。

【0012】

また、本発明に係る判定プログラムは、評価業務の対象となる評価対象と、評価業務における評価対象の状況を捉えるための観点との紐付けを保持する第一のマスタ、及び、観点と、前記評価業務の実施方法との紐付けを保持する第二のマスタにアクセス可能な制御部を備える判定装置の前記制御部に実行させるための、ある評価対象に紐付く観点を、前記第一のマスタを参照して特定する観点特定ステップと、前記観点特定ステップで特定した観点に紐付く実施方法を、前記第二のマスタを参照して特定する実施方法特定ステップと、前記実施方法特定ステップで特定した実施方法を基に、所定の判定基準に従って、前記ある評価対象に適用する実施方法を判定する判定ステップと、を含み、前記第二のマスタには、前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けを自動設定するか、又は、手動設定するかを示す設定情報と、前記自動設定及び手動設定の判定基準値とが保持されており、前記判定基準値以上の値を有する前記観点に対しては、前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けの自動設定が可能であること、を特徴とする。

【0013】

また、本発明に係る情報生成方法は、評価業務の対象となる評価対象と、評価業務における評価対象の状況を捉えるための観点との紐付けを保持する第一のマスタ、及び、観点と、前記評価業務の実施方法との紐付けを保持する第二のマスタにアクセス可能な制御部を備える判定装置の前記制御部に実行させるための、ある評価対象に紐付く観点を、前記第一のマスタを参照して特定する観点特定ステップと、前記観点特定ステップで特定した観点に紐付く実施方法を、前記第二のマスタを参照して特定する実施方法特定ステップと、前記実施方法特定ステップで特定した実施方法を基に、所定の判定基準に従って、前記ある評価対象に適用する実施方法を判定した判定情報を生成する判定情報生成ステップと、を含み、前記第二のマスタには、前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けを自動設定するか、又は、手動設定するかを示す設定情報と、前記自動設定及び手動設定の判定基準値とが保持されており、前記判定基準値以上の値を有する前記観点に対しては、前記第一のマスタに対する前記評価対象と前記観点との紐付けの自動設定が可能であること、を特徴とする。

【発明の効果】

【0014】

本発明は、例えば金融機関等の評価業務者が、地域性及び債務者の業種特性等の独自の観点を反映させて債務者等の評価対象の評価業務を可能とすることができる、という効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】図１は、判定装置１００の構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、顧客情報マスタ１０６ａの一例を示す図である。

【図3】図３は、抽出符号マスタ１０６ｂの一例を示す図である。

【図4】図４は、顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃの一例を示す図である。

【図5】図５は、顧客情報マスタ１０６ａ、抽出符号マスタ１０６ｂ及び顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃで形成さるデータベースのＥＲ図である。

【図6】図６は、顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃの形成動作の流れを示すフローチャートである。

【図7】図７は、抽出符号判定エンジン１０２ａによる、抽出符号マスタ１０６ｂに記憶されている抽出符号データの一例を示す図である。

【図8】図８は、査定対象区分判定部１０２ｂによる、査定対象区分の判定動作の流れを示すフローチャートである。

【図9】図９は、査定対象区分判定部１０２ｂによる、査定対象区分の判定例を説明するための他の図である。

【図10】図１０は、査定対象区分判定部１０２ｂによる、査定対象区分の判定例を説明するための図である。

【図11】図１１は、人事考課システムにおける異動判定動作の流れを示す模式図である。

【図12】図１２は、プロジェクト難易度判定システムにおけるプロジェクトの難易度の判定動作の流れを示す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下に、本発明に係る判定装置、判定プログラム及び情報生成方法の実施形態を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施形態により本発明が限定されるものではない。

【0017】

［第１の実施形態］
［構成］
本実施形態に係る判定装置の構成の一例について、図１等を参照して説明する。図１は、判定装置の構成の一例を示すブロック図である。判定装置１００は、市販のデスクトップ型パーソナルコンピュータを基に構築したものである。なお、判定装置１００は、デスクトップ型パーソナルコンピュータのような据置型情報処理装置を基に構築したものに限らず、市販のノート型パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、スマートフォン又はタブレット型パーソナルコンピュータなどの携帯型情報処理装置を基に構築したものであってもよい。

【0018】

判定装置１００は、制御部１０２と通信インターフェース部１０４と記憶部１０６と入出力インターフェース部１０８と、を備えている。判定装置１００が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。

【0019】

制御部１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等で構成される。制御部１０２は、後述する判定プログラムに基づいて、抽出符号エンジン１０２ａ及び査定対象区分判定部１０２ｂとして機能する。抽出符号エンジン１０２ａは、各債務者に対して対応する抽出符号を選択して関連付ける。また、査定対象区分判定部１０２ｂは、関連付けられた抽出符号に基づいて、債務者の自己査定を、システムにより自動で行うか、又は、人手を介して個別に行うかを判定する。

【0020】

通信インターフェース部１０４は、ルータ等の通信装置及び専用線等の有線又は無線の通信回線を介して、判定装置１００をネットワーク３００に通信可能に接続する。通信インターフェース部１０４は、他の装置と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。ここで、ネットワーク３００は、判定装置１００とサーバ２００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやＬＡＮ（Local Area Network）等である。なお、記憶部１０６に格納されるデータは、例えばサーバ装置２００に格納されてもよい。

【0021】

入出力インターフェース部１０８には、入力装置１１２及び出力装置１１４が接続されている。出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカ装置又はプリンタ装置を用いることができる。入力装置１１２には、キーボード、マウス装置、及びマイクロホン装置の他、マウス装置と協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタ装置を用いることができる。なお、以下では、出力装置１１４をモニタ１１４とし、入力装置１１２をキーボード１１２又はマウス装置１１２として記載する場合がある。

【0022】

記憶部１０６には、各種のデータベース、テーブル及びファイルなどが格納される。記憶部１０６には、ＯＳ（Operating System）と協働してＣＰＵ（Central Processing Unit）に命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録される。記憶部１０６として、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）ＳＳＤ(Solid State Drive)等のメモリ装置、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、及び光ディスク等を用いることができる。

【0023】

記憶部１０６には、顧客情報マスタ１０６ａ、抽出符号マスタ１０６ｂ（本発明の第二のマスタを含む）及び顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃ（本発明の第一のマスタを含む）及び判定プログラム１０６ｄ（本発明の判定プログラムを含む）などが格納される。

【0024】

（顧客情報マスタ１０６ａの構成）
図２は、顧客情報マスタ１０６ａの一例を示す図である。顧客情報マスタ１０６ａは、金融機関で金品の貸付を行っている債務者（本発明の評価対象を含む）の情報(顧客情報)を管理するためのマスタ(データベース)となっている。この顧客情報マスタ１０６ａには、顧客毎に割り当てられた顧客情報キーに、基準日、店番、ＣＩＦ，債務者名、与信額(円)、延滞フラグ(延滞ＦＬＧ)及び業種の各情報が関連付けられて記憶されている。

【0025】

基準日は、顧客情報の正確性の判断の基準となる日付を示している。例えば、「１」の顧客情報キーの債務者太郎さんの基準日は、２０２０年３月３１日であるが、これは、２０２０年３月３１日の３月末の時点で、債務者太郎さんの顧客情報は、正確な情報であったことを示している。同様に、「６」の顧客情報キーの債務者三郎さんの基準日は、２０２０年４月３０日であるが、これは、２０２０年４月３０日の４月末の時点で、債務者三郎さんの顧客情報は、正確な情報であったことを示している。

【0026】

店番の情報は、顧客情報キーが割り当てられた債務者に対して、金品の貸付を行った金融業者の店番号である。ＣＩＦ(Customer Information File)は、顧客管理のための基本的な番号である。与信額(与信限度額)は、債務者に対する貸付限度額を示す情報である。図２の例では、２０２０年３月３１の基準日における債務者太郎さんの与信額は、２００,０００,０００円となっている。また、２０２０年４月３０日の基準日における債務者太郎さんの与信額は、２２０,０００,０００円となっている。

【0027】

延滞フラグは、貸付金の返済に延滞が生じているか否かを示す情報である。図２の例では、「０」のフラグは延滞が発生していないことを示し、「１」のフラグは延滞が発生していることを示している。業種は、債務者の業種を示す情報である。図２の例は、債務者太郎さんは、製造業に従事し、債務者次郎さんは、不動産業に従事していることを示している。

【0028】

（抽出符号マスタ１０６ｂの構成）
図３は、抽出符号マスタ１０６ｂの一例を示す図である。抽出符号マスタ１０６ｂは、債務者の現状に基づいて付加される符号情報となっている。この抽出符号（本発明の観点を含む）は、各金融機関が独自かつ自由に形成して用いることができる。例えば、所定の兆候が表れると貸し倒れになる危険性が高いことが、過去の経験から分かっている場合、金融機関は、その兆候を示す抽出符号を形成して用いることができる。また、抽出符号は、各金融機関が作成して用いてもよいし、一部又は全部をサーバ２００等の外部から取得して用いてもよい。

【0029】

この図３に示すように、抽出符号は、抽出符号コード(抽出符号ＣＤ)、抽出符号名称、抽出符号略称、査定対象区分、手動判定区分、第１の与信額バー、及び、第２の与信額バーの各情報を含んで形成されている。

【0030】

抽出符号コード(抽出符号ＣＤ)は、抽出符号毎に付されるユニークな番号の情報である。抽出符号名称は、その抽出符号の名称の情報である。抽出符号略称は、その抽出符号の略称の情報である。査定対象区分は、抽出符号毎の自己査定を実施する重み付けを設定するための情報（本発明の実施方法を含む）である。「１」の査定対象区分の情報は、その債務者の個別査定を指示する情報となっている。また、「２」の査定対象区分の情報は、その債務者の一覧査定を指示する情報となっている。

【0031】

顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃの説明で図４を用いて後述するが、手動判定区分は、この顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃに記憶される顧客情報と抽出符号の関連性を、手動で設定するか(手動設定)、又は自動で設定するか(自動設定)を示す情報（本発明の設定情報を含む）となっている。手動設定の場合は、その抽出符号の手動判定区分として「１」が設定され、自動判定の場合は、その抽出符号の自動判定区分として「２」が設定される。

【0032】

与信額バーは、その顧客に対して貸付可能な金品の上限額（本発明の判断基準値を含む）を示しており、その抽出符号に対して上述の手動設定を行うか、又は、自動設定を行うかの判断を行うための、閾値となる金額が設定されている。また、与信額バーとしては、顧客の業種に応じた２つの与信額バーが設けられている。第１の与信額バーは、不動産業及び建築業以外の業種の顧客に対して用いられる与信額バーである。第２の与信額バーは、不動産業及び建築業の業種の顧客に対して用いられる与信額バーである。

【0033】

詳しくは後述するが、この与信額バーは、例えば大口貸出先及び延滞貸出先等の所定の抽出符号と顧客情報との関連性を、手動設定するか又は自動設定するか（上述の手動判定区分）を決定する際に参照される情報となっている。一例ではあるが、図２に示す製造業である債務者太郎さんの与信額は、３月３１日の時点で２００，０００，０００円である。このため、後述する抽出符号判定エンジン１０２ａは、この債務者太郎さんに対する大口貸出先の抽出符号の手動判定区分を設定する際に、債務者太郎さんの業種が不動産業及び建築業以外の業種であるため、第１の与信額バーを参照する。

【0034】

この場合、第１の与信額バーには、１００，０００，０００円が設定されており、債務者太郎さんの与信額は、３月３１日の時点で第１の与信額バーの設定金額を上回る。このため、抽出符号判定エンジン１０２ａは、この債務者太郎さんに対する大口貸出先の抽出符号の手動判定区分に自動判定であることを示す「２」を設定する。

【0035】

同様に、図２に示す不動産業の債務者次郎さんの与信額は、３月３１日の時点で５５，０００，０００円である。このため、後述する抽出符号判定エンジン１０２ａは、この債務者次郎さんに対する延滞貸出先の抽出符号の手動判定区分を設定する際に、債務者次郎さんの業種が不動産業又は建築業に該当するため、第２の与信額バーを参照する。この場合、第２の与信額バーには、５０，０００，０００円が設定されており、債務者次郎さんの与信額は、３月３１日の時点で第１の与信額バーの設定金額を上回る。このため、抽出符号判定エンジン１０２ａは、この債務者次郎さんに対する延滞貸出先の抽出符号の手動判定区分に自動判定であることを示す「２」を設定する。

【0036】

（抽出符号関連マスタ１０６ｃの構成）
次に、図４は、顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃの一例を示す図である。顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃは、各顧客に対して割り当てられている抽出符号を示すマスタである。顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃには、各顧客の顧客情報キーと、その顧客に対して割り当てられた抽出符号の抽出符号コードとが関連付けされて記憶されている。

【0037】

（各マスタのＥＲ構成）
図５は、このような各マスタ１０６ａ～１０６ｃで形成されるデータベースのＥＲ（Entity Relationship Diagram）図である。この図５に示すように、顧客情報マスタ１０６ａは、「０」又は多数の関連マスタ１０６ｃに関連付けされ、また、各関連マスタ１０６ｃは、それぞれ対応する抽出符号マスタ１０６ｂに関連付けされている。

【0038】

［顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃの形成動作］
次に、図６のフローチャートを用いて、顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃの形成動作を説明する。この図６のフローチャートは、図１に示す制御部１０２（本発明の制御部を含む）が、記憶部１０６に記憶されている判定プログラム１０６ｄに基づいて、抽出符号判定エンジン１０２ａ（本発明の観点特定手段を含む）として機能することで実行する動作の流れを示している。

【0039】

まず、抽出符号判定エンジン１０２ａは、図２に示す顧客情報マスタ１０６ａから、指定された基準日に対応する顧客情報を取得する（ステップＳ１）。次に、抽出符号判定エンジン１０２ａは、顧客情報で示される与信額、延滞フラグ及び業種等の各情報に基づいて、図３に示す抽出符号マスタを参照し、その顧客に対応して付加する抽出符号を検出する（ステップＳ２）。そして、抽出符号判定エンジン１０２ａは、顧客の顧客情報キーと、その顧客に顧客情報に基づいて検出された抽出符号とを関連付けて顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃに記憶する（ステップＳ３）。これにより、顧客毎に、顧客情報と抽出符号とを関連付けして形成した顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃが形成される（図４参照）。

【0040】

図４に示す顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃの例を用いて具体的に説明すると、顧客情報キーが「１」で製造業の債務者太郎さんは、３月３１日の基準日の時点で与信額が２００，０００，０００円で、延滞実績は無い（延滞フラグ「０」）。このため、抽出符号判定エンジン１０２ａは、債務者太郎さんは、大口貸出先に相当するため、大口貸出先の抽出符号を、図３に示す抽出符号マスタから抽出する。この際、抽出符号判定エンジン１０２ａは、大口貸出先の抽出符号の第１の与信額バー（不動産業又は建設業以外の業種）を参照し、３月３１日の基準日の時点での債務者太郎さんの与信額と比較する。この場合、債務者太郎さんの与信額は、第１の与信額バーで設定されている金額よりも多い。このため、抽出符号判定エンジン１０２ａは、大口貸出先の抽出符号の手動判定区分の設定を、自動判定を示す「２」に設定して、債務者太郎さんの顧客情報キーに付加し、図４の顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃに記憶する。

【0041】

このようにして、抽出符号判定エンジン１０２ａは、顧客毎に、顧客情報と抽出符号とを自動的に関連付けして顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃに記憶させる。図４の例は、顧客情報キーが「１」の債務者太郎さんに対して、抽出符号コードが「１」の「大口貸出先」、抽出符号コードが「３」の「赤字決算先」及び、抽出符号コードが「５」の「前回分類先」の各抽出符号が付された例である。また、図４の例は、顧客情報キーが「２」の債務者次郎さんに対して、抽出符号コードが「３」の「赤字決算先」及び、抽出符号コードが「４」の「延滞貸出先」の各抽出符号が付された例である。

【0042】

図７は、このように各顧客に対して付された抽出符号を、概念的に示す図である、この図７は、チェックが付された抽出符号が、その顧客に対して付された抽出符号を示している。すなわち、図７（ａ）は、債務者Ａに対して、「赤字」及び「条件変更あり」の抽出符号が付された例を示している。また、図７（ｂ）は、債務者Ｂに対して、「赤字」、「債務超過」、「条件変更あり」及び「不渡手形あり」の抽出符号が付された例を示している。また、図７（ｃ）は、債務者Ｃに対して付す抽出符号は、無かった例を示している。

【0043】

このように、各顧客情報と抽出符号とを関連付けして記憶した顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃが形成されると、査定対象区分の自動判定動作が可能となる。

【0044】

［査定対象区分の自動判定動作］
次に、図７が、査定対応区分の自動判定動作の流れを示すフローチャートである。この図７のフローチャートは、図１に示す制御部１０２が、記憶部１０６に記憶されている判定プログラムに基づいて、査定対象区分判定部１０２ｂ（本発明の実施方法特定手段と判定手段を含む）として機能することで実行する動作の流れを示している。

【0045】

まず、査定対象区分判定部１０２ｂは、図２に示す顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃを参照して、指定された基準日に対応する顧客情報を検出する（ステップＳ１１）。また、査定対象区分判定部１０２ｂは、図２に示す顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃを参照して、顧客に関連付けされている各抽出符号を検出する（ステップＳ１２）。

【0046】

次に、査定対象区分判定部１０２ｂは、顧客情報に対して付されている抽出符号は「無し」であるか否かを判別する（ステップＳ１３）。顧客情報に対して付されている抽出符号が「無し」と判別した場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、査定対象区分判定部１０２ｂは、その顧客に対する査定対象区分を、人の手を介さずにシステムで自動的に自己査定(信用リスク管理)を行う「システム査定先」の顧客として判定する（ステップＳ１７）。

【0047】

一方、顧客情報に対して付されている抽出符号が「有り」と判別した場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、査定対象区分判定部１０２ｂは、査定対象区分に「個別査定先」を含む抽出符号が、その顧客情報に付加されているか否かを判別する（ステップＳ１４）。

【0048】

査定対象区分に「個別査定先」を含む抽出符号が顧客情報に付加されている場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、査定対象区分判定部１０２ｂは、その顧客に対する査定対象区分を、個別に手動で自己査定(信用リスク管理)を行う「個別査定先」の顧客として判定する（ステップＳ１５）。

【0049】

これに対して、査定対象区分に「個別査定先」を含む抽出符号が顧客情報に付加されていない場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、査定対象区分判定部１０２ｂは、その顧客に対する査定対象区分を、システムで仮判定を行った後に、一覧で内容確認のみの承認を行う「一覧査定先」の顧客として判定する（ステップＳ１８）。

【0050】

このような個別査定、一覧査定、システム査定は、システム査定＜一覧査定＜個別査定の順に、慎重な査定が必要となる。このため、個別査定、一覧査定、システム査定の査定に必要となる人手の多さは、図９に示すようにシステム査定＜一覧査定＜個別査定の順に、多くの人手を要する。すなわち、システム査定は、簡易的な判定手法であり、システムが自動で査定を行うため、人手がほとんどかからない。これに対し、一覧査定は、債務者区分をシステムで仮判定した後、一覧を用いた承認を必要とするため、多少、人手を要する。しかし、個別査定は、債務者毎に個別に債務者区分を判断し、個別承認が必要となるため、多くの人手を必要とする。多くの顧客がシステム査定又は一覧査定に区分けされることで、必要となる人手及び作業を軽減できる。

【0051】

査定対象区分判定部１０２ｂは、このような査定対象区分の自動区分を、全顧客（又は、指定された各顧客に対して行ってもよい）に対して実行するまで繰り返し行う（ステップＳ１６：Ｎｏ）。そして、査定対象区分判定部１０２ｂにより、全顧客（又は、指定された各顧客に対して行ってもよい）に対する査定対象区分の自動的な区分けが完了したと判別された際に（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、図８のフローチャートの全処理が終了となる。

【0052】

このような査定対象区分の判定動作を、図１０を用いて具体的に説明する。図１０（ａ）は、基準日が３月３１日において、債務者太郎さんに対して、大口貸出先、赤字決算先、及び、前回分類先の各抽出符号が付加されている例である。この場合、査定対象区分判定部１０２ｂは、査定対象区分が個別査定先となっているため、債務者太郎さんを個別査定先として判定する（ステップＳ１４→ステップＳ１５）。

【0053】

また、図１０（ｂ）は、基準日が３月３１日において、債務者次郎さんに対して、赤字決算先、及び、延滞貸出先の各抽出符号が付加されている例である。この場合、査定対象区分判定部１０２ｂは、査定対象区分に個別査定先が含まれていないため、債務者次郎さんを一覧査定先として判定する（ステップＳ１４→ステップＳ１８）。

【0054】

また、図１０（ｃ）は、基準日が３月３１日において、債務者三郎さんに対して付されている抽出符号が無い例である。この場合、査定対象区分判定部１０２ｂは、慎重な査定を要する事項が無いことを意味するため、債務者三郎さんをシステム査定先として判定する（ステップＳ１３→ステップＳ１７）。

【0055】

金融機関は、このように自動的に区分けされた査定対象区分に従って、各顧客に対する自己査定を行う。なお、ステップＳ１５、ステップＳ１７及びステップＳ１８は、本発明の判定情報生成ステップを含む。

【0056】

［第１の実施形態の効果］
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態の判定装置１００は、各金融機関が、任意の査定項目となる抽出符号を設定する。抽出符号エンジン１０２ａは、各顧客の与信額、延滞の有無、赤字決算の有無、及び、業種等の各種情報を含む顧客情報を参照して、該当する抽出符号を選択し、顧客情報と関連付けて記憶する（顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃ）。査定対象区分判定部１０２ｂは、例えば査定対象区分に個別査定先が設定されている抽出符号が付加されている場合、個別かつ慎重に査定を行う必要があるため、その顧客を個別査定先として判定する。これに対して、顧客情報に対して抽出符号が付加されていない場合、慎重な査定は必要ないため、査定対象区分判定部１０２ｂは、その顧客をシステム査定先として判定する。金融機関は、このように自動的に区分けされた査定対象区分に従って、各顧客に対する自己査定を行う。

【0057】

抽出符号としては、各金融機関が、独自のノウハウを用いて開発した抽出符号を用いることができる。このため、各金融機関の経験等に基づいて作成した抽出符号を用いて、各顧客の査定対象区分を自動的に判定可能とすることができる。

【0058】

ここで、第１の実施形態の判定装置１００は、上述のように各顧客に対する査定対象区分を自動的に区分け可能である。しかし、自己査定業務は、例えば顧客の格付け、自己査定の難易度等の整合性を保つために、１万人の顧客に対して、３千人の顧客を個別査定の対象とする等のように、「自己査定を行う全体的な数」に対する、「人手により慎重に自己査定を行う個別査定の数」も重要となる。

【0059】

第１の実施形態の判定装置１００の場合、査定対象区分の判定を行う際に、基準日を指定可能となっている。これにより、自動で自己査定を行う顧客の数（システム査定の顧客の数＋一覧査定の顧客の数）と、人手による自己査定である個別査定を行う顧客の数との比を、シミュレーションすることができ、個別査定を行う顧客の数の調整を図ることができる。

【0060】

［第２の実施形態］
上述の第１の実施形態は、金融機関の自己査定業務に本願発明を適用した例であったが、本願発明は、金融機関以外の業務にも適用可能である。この第２の実施形態は、企業の人事考課を行う人事考課システムに対して本願発明を適用した例である。なお、第１の実施形態及び第２の実施形態は、この点のみが異なる。このため、以下、両者の差異の説明のみ行い、重複した説明を省略する。

【0061】

図１１は、人事考課システムにおける異動判定動作の流れを示す模式図である。この場合、企業は、まず、図１１（ｂ）に示すように、人事考課を行う際に参酌される各判定項目に対応する抽出符号を形成する。この図１１（ｂ）は、滞留１０年（勤続期間）、業績増、評価ランクＣ以上、面談要注意判定等の抽出符号が形成された例である。図１１（ａ）に示す抽出符号エンジン１０２ａは、各社員の社員情報に対して、このような抽出符号のうち、該当する抽出符号を関連付けて記憶部に記憶する（顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃに相当。この例の場合は、人事マスタ）。

【0062】

査定対象区分判定部１０２ｂは、各社員の社員情報に付されている抽出符号に基づいて、システム査定先の社員であるか、又は、個別査定先の社員であるかを判定する。具体的には、Ａ氏の場合、図１１（ｂ）に示すように滞留１０年の抽出符号が付加されている。このため、査定対象区分判定部１０２ｂは、図１１（ｃ）に示すように、自動判定が可能であり、異動対象とする社員であることを示すシステム査定先にＡ氏を判定する。これに対して、Ｂ氏の場合、図１１（ｂ）に示すように滞留１０年の面談要注意判定の抽出符号が付加されている。このため、査定対象区分判定部１０２ｂは、図１１（ｃ）に示すように、自動判定が不可であり、個別面談を必要とする社員であることを示す個別査定先にＢ氏を判定する。

【0063】

このように人事考課の判断事項に対応する抽出符号を形成し、各社員の社員情報に付加された抽出符号に基づいて、システム査定先の社員であるか、又は、個別面談先の社員であるかを判定する。これにより、各企業は、自由な判断項目の抽出符号に基づいて、自動的に各社員の人事考課の判定を行うことができる他、上述の第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

【0064】

［第３の実施形態］
次に、第２の実施形態は、プロジェクトの難易度の自動判定を行うプロジェクト難易度判定装置に対して本願発明を適用した例である。なお、上述の各実施形態及び第３の実施形態は、この点のみが異なる。このため、以下、差異の部分の説明のみ行い、重複した説明を省略する。

【0065】

図１２は、プロジェクト難易度判定装置における難易度判定動作の流れを示す模式図である。この場合、企業は、まず、図１２（ｂ）に示すように、プロジェクトの難易度を判定する際に参酌される各判定項目に対応する抽出符号を形成する。この図１２（ｂ）は、業界レベル低、運用レベル低、他拠点展開有無、トラブル実績有無等の抽出符号が形成された例である。図１２（ａ）に示す抽出符号エンジン１０２ａは、各プロジェクトのプロジェクト名に対して、このような抽出符号のうち、該当する抽出符号を関連付けて記憶部に記憶する（顧客抽出符号関連マスタ１０６ｃに相当）。

【0066】

査定対象区分判定部１０２ｂは、各プロジェクトに付されている抽出符号に基づいて、難易度の自動判定が可能なプロジェクトであるか、又は、難易度の自動判定が不可であり、人による難易度判定が必要なプロジェクトであるかを判定する。具体的には、プロジェクトＡの場合、図１２（ｂ）に示すように業界レベル低、及び、トラブル実績有無の抽出符号が付加されている。このため、査定対象区分判定部１０２ｂは、図１２（ｃ）に示すように、プロジェクトＡ（商品Ａ）は、難易度の自動判定が可能なプロジェクトと判定する。これに対して、プロジェクトＢの場合、図１１（ｂ）に示すように業界レベル低、運用レベル低、他拠点展開有無、及び、トラブル実績有無の抽出符号が付加されている。このため、査定対象区分判定部１０２ｂは、図１２（ｃ）に示すように、プロジェクトＢ（商品Ｂ）は、難易度の自動判定が不可であり、人により難易度の判定を行うプロジェクトと判定する。

【0067】

このようにプロジェクトの難易度を判定する際に参酌される各判定項目に対応する抽出符号を形成し、各プロジェクトに付加された抽出符号に基づいて、難易度の自動判定が可能なプロジェクトであるか、又は、人による難易度の判定が必要なプロジェクトであるかを判定する。これにより、各企業は、自由な判断項目の抽出符号に基づいて、自動的に各プロジェクトの難易度を判定できる他、上述の第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

【0068】

［変型例］
本発明は、上述した実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。例えば、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。

【0069】

また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

【0070】

また、判定装置１００に関して、図示の各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。

【0071】

例えば、判定装置１００が備える処理機能、特に制御部にて行われる各処理機能については、その全部又は任意の一部を、ＣＰＵ及びＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。なお、プログラムは、各実施形態で説明した処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて判定装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭ又はＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶部には、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。

【0072】

また、このコンピュータプログラムは、判定装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部又は一部をダウンロードすることも可能である。

【0073】

また、各実施形態で説明した処理を実行するためのプログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＤ（Secure Digital）カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto-Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、及び、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。

【0074】

また、「プログラム」とは、任意の言語又は記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコード又はバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成及び読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。

【0075】

記憶部に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ又はＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、及び、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、及び、ウェブページ用ファイル等を格納する。

【0076】

また、判定装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ又はワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、判定装置１００は、当該装置に本実施形態で説明した処理を実現させるソフトウェア（プログラム又はデータ等を含む）を実装することにより実現してもよい。

【0077】

更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部又は一部を、各種の付加等に応じて又は機能負荷に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。

【産業上の利用可能性】

【0078】

本発明は、特に金融業界において有用である。

【符号の説明】

【0079】

１００ 判定装置
１０２ 制御部
１０２ａ 抽出符号判定エンジン
１０２ｂ 査定対象区分判定部
１０４ 通信インターフェース部
１０６ 記憶部
１０６ａ 顧客情報マスタ
１０６ｂ 抽出符号マスタ
１０６ｃ 顧客抽出符号関連マスタ
１０６ｄ 判定プログラム
１０８ 入出力インターフェース部
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
２００ サーバ装置
３００ ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】