JP6391775B2 - 判定装置、判定方法及び判定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、判定装置、判定方法及び判定プログラムに関する。

一般に、銀行などの金融機関が融資先を決定する際には、融資先となる事業者の信用度の判定が行われる。すなわち、金融機関は、事業者の財務状況等を調査し、事業者の信用度を測ることにより、当該事業者に対して融資を行うか否か、また、融資額をどのくらいに設定するかといった融資に関する情報を決定する。なお、事業者の信用度のような情報は、金融機関自らが判定するのではなく、企業情報の収集や分析を専門とする外部機関から提供される場合もある。

ここで、事業者の信用度を判定する技術の一例として、振込データを用いて資金トレースを計算する技術が知られている。この技術によれば、財務諸表や外部機関からの主要取引先の情報等によらずに、事業者の資金の流れをグラフ化することができる。

特開２０１５−８８０３７号公報

しかしながら、上記の従来技術では、融資先となる事業者を適切に抽出することは難しい。具体的には、従来技術では、振込データを用いて資金トレースを計算することで企業間取引を反映したグラフを作成するに過ぎない。このため、従来技術では、金融機関にとって有益な融資先になると想定される事業者を抽出できるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、融資先となる事業者を適切に抽出することができる判定装置、判定方法及び判定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る判定装置は、第１の事業者の取引に関する情報と、事業者に対する評価に関する情報である評価情報とを取得し、取得した取引に関する情報及び評価情報を記憶部に格納する取得部と、前記記憶部に格納された前記評価情報のうち、前記取引に関する情報に基づき特定される事業者であって前記第１の事業者と取引関係にある第２の事業者に関する評価情報に基づいて、当該第１の事業者の信用度を判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、融資先となる事業者を適切に抽出することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る判定システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る口座情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る株価テーブルの一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る為替テーブルの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る検索データテーブルの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係るニュースデータテーブルの一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る広告テーブルの一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る事業者情報記憶部の一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。 図１２は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。 図１３は、変形例に係る生成処理の一例を説明するための図である。 図１４は、判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る判定装置、判定方法及び判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法及び判定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．判定処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る判定装置１００が、所定の事業者に対する金融機関の融資先としての信用度を判定する処理の一例について説明する。また、図１では、判定装置１００が、金融機関で利用される端末である金融機関端末２０に判定結果を提供する処理の一例について説明する。なお、事業者とは、必ずしも企業に限らず、個人事業主や小規模な法人等、事業を営むあらゆる者を広く含む概念である。

図１に示す判定装置１００は、事業者の融資先としての信用度を判定するサーバ装置である。また、図１に示す金融機関端末２０は、金融機関によって利用される情報処理端末である。また、図１に示す金融機関サーバ３０は、金融機関に保持されるサーバ装置である。また、図１に示すコンテンツ配信サーバ４０は、例えばウェブサイト等のコンテンツを一般ユーザ（図１での図示は省略する）に配信するサーバ装置である。判定装置１００と、金融機関端末２０、金融機関サーバ３０及びコンテンツ配信サーバ４０とは、図１に図示しないネットワークＮ（例えばインターネット。図２参照）を介して、通信可能に接続される。

判定装置１００は、例えば所定の指標値を用いて、事業者の信用度を判定する。具体的には、判定装置１００は、事業者の将来性や運営状況等に基づいて当該事業者の指標値を算出し、算出した数値に基づいて当該事業者の信用度を判定する。なお、判定装置１００は、以下で説明するように、信用度を判定する事業者と関係を有する他の事業者の情報に基づいて、対象とする事業者の信用度を判定する。

また、判定装置１００は、判定した信用度を事業者に対して融資を行う金融機関に提供する。一般に、金融機関は、事業者に対して独自に調査を行い、融資先としての信用度を判定する。例えば、金融機関は、事業者の財務状況等を専門に調査する調査会社等の外部機関と連携して、融資先としての信用度を判定する。

しかしながら、上記手法では、金融機関が融資先を拡大することが難しい場合がある。例えば、調査会社や金融機関は、上場を果たしているような比較的規模の大きい株式会社についての財務状況は取得できるものの、非上場の小規模な会社や、設立まもないベンチャー企業等についての財務状況を取得できるとは限らない。このため、金融機関は、これら小規模事業者へ適切な営業を行うことができなかったり、融資額を算出することができなかったりする場合がある。また、金融機関は、これら小規模事業者の存在に気付かず、そもそも融資先として認識できない可能性もある。

そこで、実施形態に係る判定装置１００は、以下に説明する処理を用いて事業者の信用度を判定するとともに、判定結果を一覧表示するグラフを金融機関に提供する。これにより、金融機関は、融資先として適切な事業者を抽出することができるため、融資先を拡大することができる。

具体的には、判定装置１００は、融資先としての信用度判定の対象とする事業者（以下、「第１の事業者」と表記する場合がある）について、当該事業者自体の情報のみならず、当該事業者と所定の関係性を有する事業者（以下、「第２の事業者」と表記する場合がある）の情報を用いて、判定処理を行う。より具体的には、判定装置１００は、第１の事業者が金融機関に開設する口座に関する情報（以下、「口座情報」と表記する場合がある）を取得する。

一般に、小規模な事業者であっても、事業に使用する口座はほぼ確実に開設していることが想定される。判定装置１００は、このような第１の事業者が開設した口座の情報である口座情報を金融機関から取得し、その口座情報から第１の事業者と取引のある第２の事業者を特定する。そして、判定装置１００は、特定した第２の事業者に関する情報を利用して、第１の事業者の信用度を判定する。すなわち、判定装置１００は、第１の事業者と取引関係を有する第２の事業者の情報を用いて、第１の事業者に関する信用度を判定する。これにより、判定装置１００は、第１の事業者が非上場であったりベンチャー企業等の小規模な事業者であったりして、第１の事業者そのものの財務情報等で信用度を判定することが難しい場合でも、精度よく第１の事業者の信用度を判定することができる。以下、図１を用いて、判定装置１００による判定処理の一例を流れに沿って説明する。

まず、判定装置１００は、金融機関との連携のもと、金融機関サーバ３０から第１の事業者に関する口座情報を取得する（ステップＳ１１）。また、判定装置１００は、コンテンツ配信サーバ４０から、事業者（以下の説明で特に言及せずに事業者と表記する場合、第１の事業者及び第２の事業者の双方を含む）に対する評価に関する情報（以下、「評価情報」と表記する場合がある）を取得する（ステップＳ１２）。

判定装置１００は、評価情報として、種々の情報を取得する。例えば、判定装置１００は、コンテンツ配信サーバ４０が株式情報に関するウェブサイトを提供するサーバである場合、評価情報として、現時点の事業者の株価情報や、株価情報の推移を取得する。また、判定装置１００は、コンテンツ配信サーバ４０が為替に関するウェブサイトを提供するサーバである場合、評価情報として、現時点の為替や、事業者が属する業界において、為替の動向が事業にどのような影響を与えるかといった情報を含む為替情報を取得する。

また、判定装置１００は、コンテンツ配信サーバ４０が検索サービスに関するウェブサイトを提供するサーバである場合、評価情報として、事業者がユーザから検索された回数やランキングを取得する。また、判定装置１００は、コンテンツ配信サーバ４０がニュースサービスに関するウェブサイトを提供するサーバである場合、評価情報として、事業者が記事に登場した回数や、また、当該記事が事業者に対してポジティブな記事であるか、あるいはネガティブな記事であるかといった情報を取得する。なお、上記で挙げた評価情報は一例であり、その他の評価情報の詳細については後述する。

そして、判定装置１００は、金融機関サーバ３０及びコンテンツ配信サーバ４０から取得した情報に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する処理を行う。具体的には、判定装置１００は、金融機関サーバ３０から取得した口座情報に基づいて、第１の事業者と関係を有する第２の事業者を特定する（ステップＳ１３）。

例えば、判定装置１００は、第１の事業者の口座情報に基づいて、第１の事業者と取引関係がある事業者を第２の事業者として特定する。具体的には、判定装置１００は、第１の事業者の口座において入出金先として履歴のある事業者を第２の事業者として特定する。この場合、判定装置１００は、第２の事業者を特定するとともに、第１及び第２の事業者間の取引金額、取引日時、取引頻度、取引額の推移といった情報を特定してもよい。

そして、判定装置１００は、特定された第２の事業者と第１の事業者との間の入出金関係と、第２の事業者に関する評価情報とに基づいて、第１の事業者の融資先としての信用度を判定する（ステップＳ１４）。入出金関係とは、例えば、第１の事業者と第２の事業者との間に入出金を伴う取引があったという関係や、取引額や取引回数など、第１の事業者と第２の事業者との間の入出金取引に関する情報を含む。詳細は後述するが、判定装置１００は、例えば、第２の事業者との取引額が増加するように推移し、かつ、第２の事業者が他の事業者と比較して高い評価を得ている場合に、当該第２の事業者と関係を有する第１の事業者の信用度を高く判定する。すなわち、判定装置１００は、第１の事業者と関係性を有する第２の事業者における評価に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

例えば第１の事業者がベンチャー企業等であって非上場の場合、一般に財務情報等は公開されない。このため、金融機関等が、第１の事業者のみの情報によって、第１の事業者の信用度を測ることは難しい。一方、判定装置１００によれば、第１の事業者と取引関係にある第２の事業者を特定し、第２の事業者に関する情報を用いて第１の事業者の信用度を判定できる。例えば、判定装置１００は、事業が好調な第２の事業者や、社会的に信用度の高い第２の事業者と取引関係を有していたり、取引額が増加傾向にあったりする第１の事業者についてそれらの要素を反映させ、相対的に高い信用度を有すると判定する。

さらに、判定装置１００は、判定した信用度と、第１の事業者の口座上の関係性を一覧表示する所定のユーザインターフェイスを提供してもよい。例えば、判定装置１００は、図１に示すグラフＷ１０を生成する。そして、判定装置１００は、生成したグラフＷ１０を金融機関端末２０に提供する（ステップＳ１５）。金融機関端末２０は、判定装置１００から提供されたグラフＷ１０を表示する（ステップＳ１６）。例えば、金融機関端末２０を利用する金融機関の所員は、グラフＷ１０を利用して、新たな融資先となる第１の事業者を抽出する。

図１に示すように、事業者間の関係性と信用度を示すグラフＷ１０は、事業者と、事業者間を結ぶ線とを伴って視覚的に表示される。例えば、グラフＷ１０では、所定の第１の事業者が基点となり、基点となった第１の事業者に対して関連性を有する第２の事業者が視覚的に表示される。また、基点となった第１の事業者に対する第２の事業者が新たな第１の事業者となり、さらに当該第１の事業者と関係のある第２の事業者との関係性がグラフＷ１０において表示される。

具体的には、各事業者は、グラフＷ１０上において、ノードと、関連性を有する各ノードを結ぶエッジ（枝、辺、線）とで表現されるグラフとして表示される。なお、以下の説明では、各事業者をノードと表現し、各ノードを結ぶエッジを線と表現する場合がある。また、判定装置１００は、例えば第１の事業者が属する業界（図１の例では「業界ａａａ」）ごとにグラフＷ１０を生成してもよい。

例えば図１において、ノード５０は、事業者ＡＡＡ（図１では、「ＡＡＡ」と示す）に対応する第１の事業者を示すノードであり、現時点における基点ノードであるものとする。また、各ノードは、線で結ばれることにより、他のノードと関連性があることが示される。例えば、図１では、ノード５０は、線７０、線７１、線７２、線７３、線７４及び線７６を有する。この場合、ノード５０に対応する事業者ＡＡＡは、各線で結ばれたノードに対応する事業者と関連性を有する。

図１に示す例では、グラフＷ１０において、ノード５０は、ノード５１や、ノード５２や、ノード５３や、ノード５４や、ノード５５や、ノード５７と結ばれる。これは、ノード５０に対応する事業者ＡＡＡが、各ノードに対応する事業者と口座上において取引関係を有することを示している。

グラフＷ１０では、事業者ＡＡＡ以外の事業者間の関係についても表示される。例えば、ノード５５は線７５を有し、ノード５６とも取引関係を有することを示している。また、ノード５７は線７８を有し、ノード５１とも取引関係を有することを示している。また、ノード５３は線７９を有し、ノード５８とも取引関係を有することを示している。また、ノード５６は線７７を有し、ノード５８とも取引関係を有することを示している。また、ノード５４は線８０を有し、線８０には「他行」という文字が付される。また、ノード５８は線８１を有し、線８１にも「他行」という文字が付される。これは、ノード５４やノード５８に対応する各事業者が、他行の口座を有する事業者との取引関係を有していることを示している。判定装置１００は、図１で示す金融機関以外の金融機関からも口座情報を取得できる場合には、例えばノード５４に接続されるノードをさらに特定し、グラフＷ１０上に表示してもよい。このように、判定装置１００は、事業者間の関係性が一目でわかるような表示態様でグラフＷ１０を生成する。

なお、判定装置１００は、事業者ＡＡＡと関連性を有する事業者をすべてグラフＷ１０に表示せず、所定の表示調整処理を行ってもよい。具体的には、判定装置１００は、事業者ＡＡＡとの関係において、取引額が一定の閾値を超える第２の事業者のみをノードとして表示するようにしてもよい。かかる処理は、グラフＷ１０において表示する事業者のうち、判定処理において重みの少ない事業者の表示を排除することで、グラフＷ１０における視認性を向上させるために行われる。

また、図１に示すように、判定装置１００は、事業者の信用度をノードの大きさによって表現したグラフＷ１０を生成してもよい。例えば、判定装置１００は、判定した信用度が所定の閾値を超える事業者に対応するノードの大きさを最も大きくする。なお、図１の例では、信用度の高さを「ランク」と表現する。すなわち、判定装置１００によって判定された信用度が高い事業者ほど、ランクが高い事業者と判定され、グラフＷ１０における大きさが大きく表現される。

また、判定装置１００は、グラフＷ１０において、事業者間の入出金関係を矢印の方向で示してもよい。例えば、判定装置１００は、事業者ＡＡＡが第２の事業者に対して入金する関係（事業者ＡＡＡが代金等を支払う関係）にある場合、事業者ＡＡＡと第２の事業者とを結ぶ線の矢印を、第２の事業者側に向くよう付与する。また、判定装置１００は、事業者ＡＡＡが第２の事業者から入金を受ける関係（第２の事業者側が代金等を支払う関係）にある場合、事業者ＡＡＡと第２の事業者とを結ぶ線の矢印を、事業者ＡＡＡ側に向くよう付与する。

さらに、判定装置１００は、取引額に応じて、グラフＷ１０に表示する線の太さを変化させてもよい。例えば、判定装置１００は、取引額が多い事業者間ほど、線を太く表現したグラフＷ１０を生成してもよい。なお、事業者の規模によって取引額の絶対値には差が生じるため、判定装置１００は、取引額そのものではなく、例えば第１の事業者における取引額の割合の増減や、取引額の推移（例えば、１週間前の取引額と比較した場合の増減率など）に応じて、線の太さを変化させてもよい。

なお、判定装置１００は、上記のような視覚的表現について、グラフＷ１０を利用する者から要求を受け付けてもよい。すなわち、判定装置１００は、ノードの大きさや線の太さを指定する要求等を受け付け、かかる要求に対応したグラフＷ１０を生成するようなユーザインターフェイスを提供してもよい。

上述してきたように、実施形態に係る判定装置１００は、第１の事業者が開設する口座の取引に関する情報である口座情報と、事業者に対する評価に関する情報である評価情報とを取得する。そして、判定装置１００は、取得された口座情報に基づいて、第１の事業者と取引関係にある第２の事業者を特定する。さらに、判定装置１００は、特定された第２の事業者と第１の事業者との間の入出金関係と、第２の事業者に関する評価情報とに基づいて、第１の事業者の融資先としての信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、第１の事業者と第２の事業者との間の入出金関係や、第１の事業者と取引関係にある第２の事業者の評価情報等を利用して、第１の事業者における融資先としての信用度を判定する。このため、判定装置１００は、信用度を判定するための情報として第１の事業者そのものの情報が不足している場合でも、第１の事業者と関係を有する第２の事業者の情報を用いることで、第１の事業者の信用度を判定することができる。

また、判定装置１００は、金融機関における口座情報という、小規模な事業者であっても有している可能性の高い情報を用いて判定処理を行う。このため、判定装置１００によれば、通常では金融機関が融資先として想定しないような目立たない事業者であっても、融資先として抽出することができる。さらに、そのような目立たない事業者が、実は大企業と取引のある事業者であったり、信頼のある企業との取引が増加している事業者であったりする場合には、判定装置１００は、例えばグラフＷ１０を介して、視覚的に当該事業者が目立つような態様で金融機関に提示することができる。このように、判定装置１００は、融資先となる第１の事業者を適切に抽出することができるという効果を奏する。

以下、判定装置１００及び判定装置１００を含む判定システム１について、さらに詳細に説明する。

〔２．判定システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る判定システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る判定システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、判定システム１は、ユーザ端末１０と、金融機関端末２０と、金融機関サーバ３０と、コンテンツ配信サーバ４０と、判定装置１００とを含む。判定システム１に含まれる各装置は、通信ネットワークであるネットワークＮ（例えば、インターネット）を介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示す判定システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、判定システム１には、複数台のユーザ端末１０が含まれてもよい。

ユーザ端末１０は、ウェブページ等のコンテンツを閲覧するユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、ユーザ端末１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、スマートフォン等の携帯電話機や、タブレット端末や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。例えば、ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、コンテンツ配信サーバ４０からウェブページを取得し、取得したウェブページを表示する。

また、ユーザ端末１０は、コンテンツ配信サーバ４０に所定の情報を送信する。例えば、ユーザ端末１０は、検索サービスにおいて、事業者の名称をクエリとしてコンテンツ配信サーバ４０に送信する。また、ユーザ端末１０は、レビューサイト等において、事業者が提供する製品に関するレビューをコンテンツ配信サーバ４０に送信する。

金融機関端末２０は、金融機関によって利用される情報処理端末である。例えば、金融機関端末２０は、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣ等である。例えば、金融機関端末２０は、金融機関の所員による操作に従って、判定装置１００から提供されたグラフＷ１０を表示する。また、金融機関端末２０は、グラフＷ１０を表示した状態において、所定の要求を判定装置１００に送信する。

金融機関サーバ３０は、金融機関によって利用されるサーバ装置である。例えば、金融機関サーバ３０は、事業者の口座情報を保持する。また、金融機関サーバ３０は、判定装置１００から送信された取得要求に従って、口座情報を判定装置１００に送信する。

コンテンツ配信サーバ４０は、各種サービスを提供するウェブサイトが含むウェブページをユーザ端末１０に配信するウェブサーバである。例えば、コンテンツ配信サーバ４０は、ポータルサイト、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ＳＮＳ（Social Networking Service）サービスサイト、ウェブブログなどに関連する各種情報を含むウェブページをユーザ端末１０に配信する。

なお、コンテンツ配信サーバ４０からユーザ端末１０に配信される各種データは、実際にはウェブページを形成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイルや画像等であるが、以下では、コンテンツ配信サーバ４０からユーザ端末１０に配信される各種データをコンテンツと表記する場合がある。

また、コンテンツ配信サーバ４０は、ネットワークＮ上におけるユーザ行動を記憶する。ここで、ネットワークＮ上におけるユーザ行動とは、各種ウェブサイトから提供されるサービスの利用に際して、ユーザの操作に従いユーザ端末１０から発信される情報を意味する。例えば、ネットワークＮ上におけるユーザ行動は、検索サイトにおける検索クエリの入力や、ショッピングサイトにおける購買行動や、製品評価サイトにおけるユーザからのレビューの投稿などである。また、ユーザ行動には、例えば、ＳＮＳ（Social Networking Service）サイトにおけるメッセージのやりとりや、他者に対するフォロー行動なども含まれる。

また、コンテンツ配信サーバ４０は、判定装置１００からの取得要求に従って、事業者の評価情報として、上述したネットワークＮ上におけるユーザ行動に関する情報や、事業に影響を与える指標値（例えば、株価や為替）の情報を判定装置１００に送信する。

判定装置１００は、上述のように、口座情報と評価情報とに基づいて第１の事業者の信用度を判定するサーバ装置である。また、判定装置１００は、判定した信用度と事業者間の関係性を示すグラフＷ１０を生成し、生成したグラフＷ１０を金融機関端末２０に提供する。

〔３．判定装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る判定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る判定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、判定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、判定装置１００は、判定装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を出力するための出力部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０や、金融機関端末２０や、金融機関サーバ３０や、コンテンツ配信サーバ４０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、口座情報記憶部１２１と、評価情報記憶部１２２と、事業者情報記憶部１２８とを有する。以下、各記憶部について順に説明する。

（口座情報記憶部１２１について）
口座情報記憶部１２１は、事業者が有する口座に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る口座情報記憶部１２１の一例を示す。図４は、実施形態に係る口座情報記憶部１２１の一例を示す図である。図４に示すように、口座情報記憶部１２１は、「事業者ＩＤ」、「口座ＩＤ」、「残高」、「取引履歴」といった項目を有する。また、「取引履歴」は、「取引日」、「取引先」、「金額」といった小項目を有する。

「事業者ＩＤ」は、事業者を識別するための識別情報を示す。なお、以下では、図４に示すような識別情報を参照符号として用いる場合がある。例えば、事業者ＩＤ「ＡＡＡ」によって識別される事業者を「事業者ＡＡＡ」と表記する場合がある。

「口座ＩＤ」は、口座を識別するための識別情報を示す。「残高」は、口座の残高を示す。「取引履歴」は、口座に記憶された取引の履歴を示す。「取引日」は、取引が行われた日付を示す。「取引先」は、取引の相手先を示す。なお、取引先を示す情報には、事業者ＩＤが用いられるものとする。「金額」は、取引の金額を示す。

なお、図４に示す例では、「残高」や「金額」の項目を「Ｂ０１」や「Ｃ０１」といった概念で表記しているが、実際には、「残高」や「金額」の項目には、残高の具体的な額や、取引における具体的な金額や、入金もしくは出金の種別や、費目や用途等の種々の情報が記憶される。

すなわち、図４に示した情報の一例は、事業者ＩＤ「ＡＡＡ」で識別される事業者ＡＡＡは、口座ＩＤ「Ａ０１」で識別される口座を開設しており、その残高は「Ｂ０１」であることを示している。また、口座Ａ０１における取引履歴の一例として、取引日「２０１６年１０月５日」において、取引先「ＢＢＢ」に対して、金額「Ｃ０１」の取引があったことを示している。

（評価情報記憶部１２２について）
評価情報記憶部１２２は、事業者の評価に関する情報を記憶する。評価情報記憶部１２２には、情報を記憶するデータテーブルとして、株価テーブル１２３と、為替テーブル１２４と、検索データテーブル１２５と、ニュースデータテーブル１２６と、広告テーブル１２７とが含まれる。以下、各データテーブルについて、順に説明する。

（株価テーブル１２３について）
株価テーブル１２３は、株価に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る株価テーブル１２３の一例を示す。図５は、実施形態に係る株価テーブル１２３の一例を示す図である。図５に示すように、株価テーブル１２３は、「事業者ＩＤ」、「株価」、「株価推移情報」といった項目を有する。

「事業者ＩＤ」は、図４で示した同一の項目に対応する。「株価」は、取得時点における株価を示す。「株価推移情報」は、株価の推移を示す。なお、図５に示す例では、「株価」や「株価推移情報」の項目を「Ｅ０１」や「Ｆ０１」といった概念で表記しているが、実際には、「株価」の項目には、株価の具体的な数値が記憶される。また、「株価推移情報」の項目には、具体的な株価の数値の他に、所定期間において株価がどのくらいの割合で上昇または下降したかといった情報や、市場との動きの相違（市場全体が値下がりする中で、当該事業者の株が値上がりしたなどの推移情報）等が記憶される。なお、事業者が非上場企業等で、株価が取得できない場合や株価の情報が存在しない場合には、「株価」や「株価推移情報」の項目は空欄となる。

すなわち、図５に示した情報の一例は、事業者ＡＡＡの株価は「Ｅ０１」であり、株価推移情報は「Ｆ０１」であることを示している。また、事業者ＡＡＡと関係を有する事業者ＢＢＢの株価は「Ｅ０２」であり、株価推移情報は「Ｆ０２」であることを示している。

（為替テーブル１２４について）
為替テーブル１２４は、為替に関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る為替テーブル１２４の一例を示す。図６は、実施形態に係る為替テーブル１２４の一例を示す図である。図６に示すように、為替テーブル１２４は、「事業者ＩＤ」、「業界」、「為替連動情報」といった項目を有する。

「事業者ＩＤ」は、図４で示した同一の項目に対応する。「業界」は、事業者が属する業界を示す。図６に示す例では、「業界」の項目を「ａａａ」といった概念で表記しているが、実際には、「業界」の項目には、鉄鋼業界や、家電業界や、通信業界など、具体的な業界を示す情報が記憶される。「為替連動情報」には、為替の動きに連動した業績の推移に関する情報が記憶される。図６に示す例では、「為替連動情報」の項目を「Ｇ０１」といった概念で表記しているが、実際には、「為替連動情報」の項目には、為替がいくら動いた場合に当該事業者の事業や業界全体にどのような影響を与えるかといった具体的な数値や、例えば円高の方が有利な事業者（業界）であるか否かといった、事業者が営む事業と為替との一般的な連動関係を示す情報等が記憶される。

すなわち、図６に示した情報の一例は、事業者ＡＡＡの属する業界は「ａａａ」であり、為替連動情報は「Ｇ０１」であることを示している。

（検索データテーブル１２５について）
検索データテーブル１２５は、ユーザが事業者を検索した検索履歴に関する情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る検索データテーブル１２５の一例を示す。図７は、実施形態に係る検索データテーブル１２５の一例を示す図である。図７に示すように、検索データテーブル１２５は、「事業者ＩＤ」、「集計期間」、「検索数」、「上昇度」、「対象ワード」といった項目を有する。

「事業者ＩＤ」は、図４に示した同一の項目に対応する。「集計期間」は、ユーザが行った検索に関する情報を集計した期間を示す。図７の例では、集計期間は一週間単位としているが、集計期間は異なる期間であってもよい。

「検索数」は、例えば、所定の検索サイトにおいて、検索エンジンによって事業者が検索された回数を示す。なお、検索数として計数される検索クエリには、事業者の名称そのものに限られず、事業者が提供する製品名や、事業者の経営者の氏名などが含まれてもよい。

「上昇度」は、直前の集計期間における検索数に対する検索数の増減値を示す。「対象ワード」は、記載されたワードが検索クエリとして送信された場合に、事業者に関する検索数として計数されるワードを示す。例えば、事業者の名称そのものよりも、事業者が提供する製品名の知名度が高い場合、ユーザは、かかる製品名で検索行動をすることが考えられる。この場合、製品名を検索クエリとして検索が行われた場合であっても、当該製品名が対象ワードに設定されていれば、当該製品を提供する事業者に対する検索数が計数される。対象ワードは、判定装置１００の管理者や、事業者の申請によって人為的に設定されてもよいし、例えば、検索結果に基づくウェブサイトのリンクを分析すること等により、自動で設定されてもよい。すなわち、「製品Ｐ０１」をユーザが検索した場合に、検索結果として「事業者ＡＡＡ」に関連するウェブサイトが比較的多く表示されるような場合には、事業者ＡＡＡとともに「製品Ｐ０１」が対象ワードに自動で設定される。

すなわち、図７に示した情報の一例は、事業者ＡＡＡが、集計期間「２０１６年９月１５日〜２０１６年９月２１日」の間に、「２０００回」検索され、直前の検索数からの上昇度は「１０００回」であることを示している。また、事業者ＡＡＡには、検索における対象ワードとして、「事業者ＡＡＡ」、「製品Ｐ０１」、「経営者Ｑ０１」等が設定されていることを示している。

なお、検索データテーブル１２５には、図７で図示した情報以外の情報が適宜記憶されてもよい。例えば、検索データテーブル１２５には、同一の業界内における各事業者の検索数に基づく検索ランキングの情報や、検索数の上昇度や検索数の上昇度の割合に基づく検索ランキングの情報等が記憶されてもよい。例えば、検索ランキングの順位が上昇している事業者ほど、事業が好調であったり、ユーザからの注目度が高かったりする事業者であると評価される。

（ニュースデータテーブル１２６について）
ニュースデータテーブル１２６は、所定のニュースサイトにおける事業者についての配信記事に関する情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係るニュースデータテーブル１２６の一例を示す。図８は、実施形態に係るニュースデータテーブル１２６の一例を示す図である。図８に示すように、ニュースデータテーブル１２６は、「事業者ＩＤ」、「集計期間」、「記事出現数」、「ポジティブ記事」、「ネガティブ記事」といった項目を有する。なお、ニュースデータテーブル１２６において記憶される情報は、１つのニュースサイトから集計された情報ではなく、複数のニュースサイトから集計された情報であってもよい。

「事業者ＩＤ」及び「集計期間」は、図７で示した同一の項目に対応する。「記事出現数」は、集計期間に配信された、事業者に関連する記事の数を示す。

「ポジティブ記事」は、配信された記事のうち、事業者に対してポジティブな反応を示した記事（例えば、事業者が製造する商品を紹介する記事や、事業者の好調を伝える記事や、事業者が上場を果たしたことを報知する記事等が該当する）を示す。「ネガティブ記事」は、配信された記事のうち、事業者に対してネガティブな反応を示した記事（例えば、事業者が製造する商品の不具合を伝える記事や、事業者の不調を伝える記事や、事業者が上場廃止となったことを報知する記事等が該当する）を示す。

なお、記事がポジティブであるかネガティブであるかは、例えば既知の手法を様々に組み合わせて判定されてもよい。例えば、判定装置１００は、ニュースデータが含むテキストデータを形態素解析し、事業者を示す単語や、事業者が製造する製品名等を特定し、当該事業者に関する記事出現数を計数する。

さらに、判定装置１００は、事業者を示す単語や事業者が製造する製品名等と、一般的なポジティブ表現もしくはネガティブ表現に該当する単語とが共起する数や割合を判定する。判定装置１００は、共起するポジティブ表現もしくはネガティブ表現が一定の閾値を超えて観測される場合に、当該記事がポジティブであるかネガティブであるかを判定する。なお、判定装置１００は、記事がポジティブであるかネガティブであるかを判定できない場合には、ポジティブであるかネガティブであるかの判定を行わず、記事出現数を判定するだけでもよい。

すなわち、図８に示した情報の一例は、ニュースサイトにおいて、事業者ＡＡＡが、集計期間「２０１６年１０月１５日〜２０１６年１０月２１日」の間に、「１２０回」だけ記事に出現し、そのうち「７０回」がポジティブ記事であり、「２０回」がネガティブ記事であったことを示している。

なお、ニュースデータテーブル１２６には、図８で図示した情報以外の情報が適宜記憶されてもよい。例えば、ニュースデータテーブル１２６には、同一の業界内における記事出現数のニュースランキングの情報や、記事出現数の上昇度や記事出現数の上昇度の割合に基づくニュースランキングの情報等が記憶されてもよい。例えば、ニュースランキングの順位や、ポジティブ記事におけるランキングが上昇している事業者ほど、事業が好調であったり、世間一般からの注目度が高かったりする事業者であると評価される。

（広告テーブル１２７について）
広告テーブル１２７は、事業者が出稿した広告に関する情報を記憶する。ここで、図９に、実施形態に係る広告テーブル１２７の一例を示す。図９は、実施形態に係る広告テーブル１２７の一例を示す図である。図９に示すように、広告テーブル１２７は、「事業者ＩＤ」、「集計期間」、「広告料金」、「広告ランキング」といった項目を有する。

「事業者ＩＤ」及び「集計期間」は、図８で示した同一の項目に対応する。「広告料金」は、事業者が広告に費やした金額を示す。図９では、「広告料金」の項目を「Ｈ０１」のような概念で示しているが、実際には、「広告料金」の項目には、事業者が支払った広告料金の額や、事業者が出稿した広告の種別等が記憶される。また、検索連動型広告の場合、広告を表示させるためのキーワード（クエリ）に対して事業者が支払った額や入札額等も含まれる。

「広告ランキング」は、広告に関するランキング情報を示す。図９では、「広告ランキング」の項目を「Ｊ０１」のような概念で示しているが、実際には、「広告ランキング」の項目には、事業者が出稿した広告の種別や、各広告の広告効果（クリック率、コンバージョン率など）や、例えば検索連動型広告における、検索結果に表示されるランキングに関する情報が記憶される。検索連動型広告では、例えば広告主（事業者）が広告を表示させるためのキーワードに支払った額に応じて、表示される広告のランキングが変化する。このため、検索連動型広告におけるランキングが高い事業者は、それだけ広告料金を費やしている事業者であると想定される。後述するように、判定装置１００は、このようなランキング情報に基づいて、事業者の評価の高低を判定する場合がある。すなわち、「広告ランキング」とは、広告ランキングのみならず、事業者が出稿した広告に関する広告効果や広告の評価を広く含む概念である。

すなわち、図９に示した情報の一例は、事業者ＡＡＡが、集計期間「２０１６年１０月１５日〜２０１６年１０月２１日」の間に、広告料金として「Ｈ０１」だけ費用を掛けており、また、事業者ＡＡＡの出稿した広告の広告ランキングが「Ｊ０１」であることを示している。

（事業者情報記憶部１２８について）
事業者情報記憶部１２８は、事業者に関する情報を記憶する。ここで、図１０に、実施形態に係る事業者情報記憶部１２８の一例を示す。図１０は、実施形態に係る事業者情報記憶部１２８の一例を示す図である。図１０に示すように、事業者情報記憶部１２８は、「事業者ＩＤ」、「口座情報」、「評価指標値」、「信用度」といった項目を有する。また、「口座情報」は、「入出金関係」、「口座指標値」といった小項目を有する。

「事業者ＩＤ」は、図４で示した同一の項目を示す。「口座情報」は、事業者の口座に関する情報を示す。「入出金関係」は、事業者と入出金関係を有する事業者を示す。すなわち、事業者と入出金関係を有する事業者とは、第２の事業者を示す。「口座指標値」は、口座情報に基づいた事業者の評価を数値化した情報である。詳細は後述するが、口座指標値は、例えば、入出金関係を有する事業者自体の評価値（事業規模や信頼性等）や、口座における取引額の多寡、取引回数の多寡、取引額の推移等に基づいて算出される。図１０の例では、口座指標値は、第２の事業者と第１の事業者との取引に関する情報や、当該第２の事業者に対する評価情報等に基づいて算出された該第２の事業者に関する評価値を、０から１００迄の数値で表現できるよう正規化したものである。

「評価指標値」は、事業者自体の評価に関する情報を示す。例えば、評価指標値は、評価情報記憶部１２２に記憶される各情報に基づいて算出された数値である。図１０の例では、評価指標値は、第１の事業者に対する評価情報に基づいて算出された当該第１の事業者に関する評価値を、０から１００迄の数値で表現できるよう正規化したものである。

「信用度」は、融資先としての信用度を示す。図１０の例では、信用度は、処理対象となる事業者の口座指標値と評価指標値の値に基づいて算出される数値を、０から１００迄の数値で表現できるよう正規化したものである。例えば、信用度は、１００が最も融資先として適当な事業者であり、０が最も融資先として不適当な事業者であることを示す。

すなわち、図１０に示した情報の一例は、事業者ＡＡＡの口座情報として、入出金関係を有する事業者は、「事業者ＢＢＢ」や、「事業者ＣＣＣ」や、「事業者ＤＤＤ」や、「事業者ＦＦＦ」や、「事業者ＨＨＨ」であることを示している。また、事業者ＡＡＡを第１の事業者とした場合に、第２の事業者としての「事業者ＢＢＢ」の口座指標値は「５６」であり、「事業者ＣＣＣ」の口座指標値は「６８」であり、「事業者ＤＤＤ」の口座指標値は「５１」であり、「事業者ＦＦＦ」の口座指標値は「８０」であり、「事業者ＨＨＨ」の口座指標値は「８３」であることを示している。また、事業者ＡＡＡの評価指標値は「８５」であることを示している。また、事業者ＡＡＡの融資先としての信用度は「８３」であることを示している。

なお、図１０の例では、信用度等の値が０から１００までの数値に正規化される例を示したが、この例に限られず、判定装置１００は、信用度等の値を任意の数値で表すようにしてもよい。

（制御部１３０について）
図３に戻って説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、判定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（判定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、特定部１３２と、判定部１３３と、生成部１３４と、提供部１３５と、受付部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、第１の事業者が開設する口座の取引に関する情報である口座情報と、事業者に対する評価に関する情報である評価情報とを取得する。

例えば、取得部１３１は、口座情報として、第１の事業者と入出金関係を有する第２の事業者に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、第１の事業者と第２の事業者との間の入出金取引に関する情報として、第１の事業者と第２の事業者との間の取引金額、取引回数、取引頻度、取引金額の推移、取引回数の推移及び取引頻度の推移の少なくともいずれか一つを取得する。取得部１３１は、取得した情報を口座情報記憶部１２１に格納する。

また、取得部１３１は、評価情報の一例として、事業者に関する株価情報を取得する。例えば、取得部１３１は、事業者が上場している株式市場の情報を有するコンテンツ配信サーバ４０から株価情報を取得する。また、取得部１３１は、事業者に関する株価情報として、事業者と関連する事業者の株価情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、処理対象とする第１の事業者と資本関係を有する事業者の株価情報を取得する。

また、取得部１３１は、事業者が属する経済圏における為替情報を取得する。事業者が属する経済圏とは、例えば、円で事業を行う事業者であれば、円が流通する国と、その他の各国との関係における為替情報が該当する。また、取得部１３１は、為替情報と関連して事業者の業績が変化する可能性があるか否かを示す為替推移情報を取得する。例えば、取得部１３１は、予め判定装置１００の管理者等から、円高で業績が上がる事業者や業界、あるいは円安で業績が上がる事業者や業界の情報の設定を受け付ける。そして、取得部１３１は、設定された情報に基づいて、処理対象とする第１の事業者や第２の事業者が属する業界や業種を取得する。

また、取得部１３１は、評価情報として、事業者に関する検索データを取得する。例えば、取得部１３１は、検索サービスを提供するコンテンツ配信サーバ４０に対して、ユーザ端末１０から送信された検索クエリの種類や、送信された数等を取得する。

また、取得部１３１は、評価情報として、事業者に関する情報コンテンツデータを取得する。情報コンテンツデータの一例は、ニュースデータ等の記事である。例えば、取得部１３１は、ニュースサービスを提供するコンテンツ配信サーバ４０から、事業者について報道されたニュース記事の数を取得する。

また、取得部１３１は、事業者に対するポジティブな情報コンテンツデータ、又は、事業者に対するネガティブな情報コンテンツデータを取得する。例えば、取得部１３１は、ニュースサービスを提供するコンテンツ配信サーバ４０が配信した記事のうち、事業者に対してポジティブな情報が記載されたニュース記事の数や、事業者に対してネガティブな情報が記載されたニュース記事の数を取得する。

また、取得部１３１は、評価情報として、事業者が出稿させた広告に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、事業者が広告に費やした広告料金の額を取得する。また、取得部１３１は、事業者が出稿させた検索連動型広告に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、事業者が出稿させた検索連動型広告に関する広告料（キーワードに対して入札した金額）や、検索連動型広告の掲載ランキングを取得する。

なお、取得部１３１は、第１の事業者及び第２の事業者のいずれの評価情報を取得してもよい。取得部１３１は、取得した情報を評価情報記憶部１２２に格納する。

なお、図１の例では、取得部１３１は、コンテンツ配信サーバ４０から各種情報を取得する例を示したが、情報の取得先はコンテンツ配信サーバ４０に限らなくてもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザ端末１０から評価情報を取得してもよい。また、取得部１３１は、ユーザ端末１０やコンテンツ配信サーバ４０からのみならず、所定の外部サーバから評価情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザ端末１０やコンテンツ配信サーバ４０に関する情報を蓄積するクラウドサーバ等から情報を取得してもよい。

（特定部１３２について）
特定部１３２は、取得部１３１によって取得された口座情報に基づいて、第１の事業者と取引関係にある第２の事業者を特定する。

具体的には、特定部１３２は、第１の事業者の取引履歴に基づいて、入出金関係を有する事業者を第２の事業者として特定する。なお、特定部１３２は、入出金関係を有する事業者のうち、所定数の事業者を第２の事業者として特定してもよい。例えば、特定部１３２は、第１の事業者にとって取引金額や取引数の多い順から所定数だけの事業者を第２の事業者として特定してもよい。

（判定部１３３について）
判定部１３３は、特定部１３２によって特定された第２の事業者に関する評価情報に基づいて、第１の事業者の融資先としての信用度を判定する。

具体的には、判定部１３３は、第２の事業者に関する株価情報に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。例えば、判定部１３３は、第２の事業者に関する株価が上昇傾向にある場合、当該第２の事業者の業績が好調であり、当該第２の事業者が信頼に足る事業者であると判定する。そして、判定部１３３は、そのような信頼に足る第２の事業者と取引関係を有する第１の事業者についても、相対的に信用度を高く判定する。

また、判定部１３３は、第２の事業者が属する業界と為替の関係性とに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。例えば、判定部１３３は、第２の事業者が属する業界が円高の際に好調になる業界であって、現時点の為替情報が円高である場合、当該第２の事業者の業績が好調となる可能性が高いため、当該第２の事業者が信頼に足る事業者であると判定する。そして、判定部１３３は、そのような信頼に足る第２の事業者と取引関係を有する第１の事業者についても、相対的に信用度を高く判定する。

また、判定部１３３は、第２の事業者に関する検索データに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。例えば、判定部１３３は、第２の事業者や第２の事業者が製造する製品について、ユーザから頻繁に検索されている場合、当該第２の事業者がユーザから注目されており、業績が将来的に好調となる可能性が高いため、当該第２の事業者が信頼に足る事業者であると判定する。そして、判定部１３３は、そのような信頼に足る第２の事業者と取引関係を有する第１の事業者についても、相対的に信用度を高く判定する。

また、判定部１３３は、第２の事業者に関する情報コンテンツデータに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。例えば、判定部１３３は、第２の事業者に対するポジティブな情報コンテンツデータ、又は、第２の事業者に対するネガティブな情報コンテンツデータに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。例えば、判定部１３３は、第２の事業者や第２の事業者が製造する製品が頻繁にニュース記事に掲載されている場合、当該第２の事業者がユーザから注目されており、業績が将来的に好調となる可能性が高いため、当該第２の事業者が信頼に足る事業者であると判定する。そして、判定部１３３は、そのような信頼に足る第２の事業者と取引関係を有する第１の事業者についても、相対的に信用度を高く判定する。あるいは、判定部１３３は、第２の事業者に関してネガティブな記事が相対的に多い場合、業績が将来的に不調となる可能性が高いため、当該第２の事業者が信頼に足る事業者でないと判定してもよい。そして、判定部１３３は、そのような信頼に足らない第２の事業者と取引関係を有する第１の事業者については、信用度を高く判定しないようにする。

また、判定部１３３は、第２の事業者が出稿させた広告に関する情報に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。例えば、判定部１３３は、第２の事業者が出稿させた検索連動型広告に関する広告料もしくは広告ランキングに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。例えば、判定部１３３は、第２の事業者が費やす広告料が比較的多く、第２の事業者が積極的に広告に投資している状況が観測される場合、当該第２の事業者の業績が好調であるため、当該第２の事業者が信頼に足る事業者であると判定する。そして、判定部１３３は、そのような信頼に足る第２の事業者と取引関係を有する第１の事業者についても、相対的に信用度を高く判定する。

なお、判定部１３３は、上述してきた各評価情報を個別に判定したうえで、総合的に第２の事業者を評価した指標値（例えば、図１０に示した「口座指標値」が該当する）を算出してもよい。なお、かかる指標値は、第１の事業者との取引額や取引頻度等の情報が加味されたうえで算出される。そして、判定部１３３は、算出した口座指標値に基づく総合的な結果として、第１の事業者の信用度を判定する。

また、判定部１３３は、第２の事業者に関する評価情報に加えて、第１の事業者に関する評価情報に基づいて、第１の事業者の融資先としての信用度を判定するようにしてもよい。例えば、判定部１３３は、上述してきた各評価情報を用いて第１の事業者の評価した指標値（例えば、図１０に示した「評価指標値」が該当する）を算出する。この場合、判定部１３３は、上述した口座指標値と評価指標値に基づく総合的な結果として、第１の事業者の信用度を判定する。

なお、判定部１３３は、第１の事業者に特有の情報を用いて判定処理を行ってもよい。例えば、判定部１３３は、第１の事業者の口座残高が所定期間内において所定割合を超えて増加している場合には、当該第１の事業者の信用度を高く判定してもよい。

また、判定部１３３は、種々の既知の手法に基づいて、評価情報を数値化したり、信用度の算出処理を行ったりしてもよい。例えば、判定部１３３は、検索データの数や、ニュース記事の数については、全体の統計データとの関係性に基づいて正規化した数値（評価値）を用いてもよい。また、判定部１３３は、例えば、株価がいくら上昇した場合に、いくらの評価値を加算するといった算出情報を判定装置１００の管理者から設定されていてもよい。この場合、判定部１３３は、取得部１３１によって取得された事象（第２の事業者の株価の上昇など）と、当該事象が発生した場合に加算される数値とに基づいて、第２の事業者の口座指標値を算出してもよい。

また、判定部１３３は、さらに、特定部１３２によって特定された第２の事業者と第１の事業者との間の入出金取引に関する情報に基づいて第１の事業者の信用度を判定してもよい。具体的には、判定部１３３は、入出金取引に関する情報として、第１の事業者と第２の事業者との間の取引金額、取引回数、取引頻度、取引金額の推移、取引回数の推移及び取引頻度の推移の少なくともいずれか一つに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。この場合、判定部１３３は、所定の正解データを利用した回帰分析によって、各々の入出金取引に関する情報や評価情報に対応する数値を決定してもよい。例えば、上場した事業者については、事業者の財務情報等に基づいて事業者を評価した数値等が外部機関（事業者を調査し、事業者を評価する機関）から公表される場合がある。判定部１３３は、かかる評価値を正解データ（目的変数）とし、株価や検索データ、入出金取引に関する情報等の各々の情報を要素（説明変数）として回帰分析を行う。そして、判定部１３３は、回帰的に導出されたモデルを用いて第２の事業者の評価値を算出し、さらに、算出した値に基づいて第１の事業者の信用度を判定するようにしてもよい。例えば、判定部１３３は、下記式（１）のような回帰式を生成する。

Ｙ ＝ α１・ｘ１ ＋ α２・ｘ２ ＋ α３・ｘ３ ＋ ・・・ ＋ αｎ・ｘｎ ・・・ （１）

上記式（１）において、例えば、「Ｙ」には、外部機関によって算出された評価値や、判定装置１００の管理者によって設定された正解データが入力される。また、「ｘ１〜ｘｎ」には、例えば、株価や為替や検索データやニュースデータや広告データの各々を所定の基準で数値化した変数（例えば、検索数や、記事数や、広告料金や広告ランキング等を、相互に比較できるように数値化した情報）が入力される（なお、ｎは任意の数を示す）。また、第２の事業者の評価値を算出するにあたっては、口座情報（第１の事業者との間の取引額や取引数、取引額の推移等）が入力されてもよい。上記式（１）を用いて学習を進める（すなわち、充分な数のサンプルを回帰的に計算する）ことで、判定部１３３は、各項目に対応する「αｎ」の値を最適化する。すなわち、判定部１３３は、例えば、第２の事業者の評価値を算出するにあたり「検索数」の高低がスコアに対してどのくらいの影響を与えるか、といった重み値「αｎ」の値を求める。そして、判定部１３３は、求めた重み値を設定してモデルを生成する。

なお、上記で説明したモデルは一例であり、判定部１３３が生成するモデルは上記の例に限られない。すなわち、判定部１３３は、評価情報や口座情報（取引額や取引数）を入力とし、事業者の評価値を示す値を出力するモデルであれば、既知の手法を組み合わせることによって、上記例とは異なるモデルを適宜生成してもよい。例えば、上記の例では、回帰分析によってモデルを生成する例を示したが、判定部１３３は、他の統計的処理によりモデルを生成してもよい。

（生成部１３４について）
生成部１３４は、第１の事業者と第２の事業者との間の入出金関係と、判定部１３３によって判定された第１の事業者の信用度とに基づいて、第１の事業者と第２の事業者との関係性を示したグラフＷ１０を生成する。

例えば、生成部１３４は、入出金関係において取引金額の多い事業者間ほど、関係性が視覚的に強調されたグラフＷ１０を生成してもよい。生成部１３４は、例えば図１に示したように、入出金関係において取引金額の多い事業者間ほど、事業者間を結ぶ線を太く強調したグラフＷ１０を生成する。

また、生成部１３４は、入出金関係において、所定期間内の取引金額の推移が大きい事業者間ほど、関係性が視覚的に強調されたグラフＷ１０を生成してもよい。すなわち、生成部１３４は、所定期間内の取引金額の推移が大きい事業者間ほど、事業者間を結ぶ線を太く強調したグラフＷ１０を生成してもよい。この場合、実際の取引額の絶対値の大小よりも、近時の取引の多寡によってグラフＷ１０の視覚的な表示が変化するため、例えば、急速に業績が良くなった（取引の多くなった）第１の事業者が目立つようなグラフＷ１０が生成される。

また、生成部１３４は、入出金関係において、取引関係の期間が長い事業者間ほど、関係性が視覚的に強調されたグラフＷ１０を生成してもよい。すなわち、生成部１３４は、取引関係の期間が長い事業者間ほど、事業者間を結ぶ線を太く強調したグラフＷ１０を生成してもよい。例えば、取引関係の期間が長い事業者間には、一定の信頼関係が推測される。このため、生成部１３４は、取引関係の期間が短い事業者間よりも、取引関係の期間が長い事業者間を強調して表示するグラフＷ１０を生成することにより、第１の事業者がどのような第２の事業者との関係を築いているかといった推移を金融機関に提示することができる。

また、生成部１３４は、第１の事業者の信用度に応じて、第１の事業者に対応するノードの大きさを変化させたグラフＷ１０を生成してもよい。例えば、生成部１３４は、図１に示したように、信用度に応じたランクをノードに設定し、設定したランクに応じた大きさでノードを表示するグラフＷ１０を生成してもよい。例えば、生成部１３４は、判定部１３３によって判定された信用度のうち、「８０」以上の事業者を最もランクが高いノードとし、「６０」以上「７９」以下の事業者をランク中のノードとし、「５９」以下の事業者を最もランクが低いノードとしたグラフＷ１０を生成してもよい。

また、生成部１３４は、後述する受付部１３６によって、所定の第１の事業者を選択する要求を受け付けた場合には、所定の第１の事業者を基点として、当該所定の第１の事業者と第２の事業者間との関係性を示したグラフＷ１０を新たに生成してもよい。例えば、金融機関側は、生成部１３４によって最初に生成されたグラフＷ１０を閲覧し、興味を持った事業者を選択する場合がある。この場合、生成部１３４は、選択された事業者を第１の事業者として、新たにグラフＷ１０を生成する。これにより、生成部１３４は、金融機関側が所望する第１の事業者を中心とした関係性を示すグラフＷ１０を生成することができる。

（提供部１３５について）
提供部１３５は、生成部１３４によって生成されたグラフＷ１０を提供する。具体的には、提供部１３５は、金融機関端末２０が表示可能な態様でグラフＷ１０を金融機関に提供する。

なお、提供部１３５は、受付部１３６によって、金融機関端末２０に表示された第１の事業者を選択する操作を契機とした要求を金融機関端末２０から受け付けた場合には、選択された事業者を基点として新たに生成されたグラフＷ１０を提供する。この場合、提供部１３５は、金融機関端末２０に表示されたグラフＷ１０において、第１の事業者をポインタ等で選択されたことを契機として、金融機関端末２０の画面上においてリアルタイムに新たに生成されたグラフＷ１０を表示させるようにしてもよい。

また、提供部１３５は、受付部１３６によって、金融機関端末２０に表示された事業者同士を結ぶ線を選択する操作を契機とした要求を金融機関端末２０から受け付けた場合には、線で結ばれた事業者同士の関連性を示す情報を提供してもよい。具体的には、提供部１３５は、受付部１３６によって、事業者同士を結ぶ線を選択する操作を契機とした要求を受け付けた場合には、線で結ばれた２つの事業者に関する資本関係等の情報を提供してもよい。

（受付部１３６について）
受付部１３６は、各種要求を受け付ける。例えば、受付部１３６は、金融機関端末２０からグラフＷ１０の提供の要求を受け付ける。受付部１３６がかかる要求を受け付けた場合、提供部１３５は、金融機関端末２０に生成されたグラフＷ１０を提供する。

また、受付部１３６は、金融機関端末２０に提供されたグラフＷ１０について、グラフＷ１０を介して、各種要求を受け付ける。例えば、受付部１３６は、金融機関端末２０に表示された事業者に対する選択操作を契機として、金融機関端末２０から送信される要求を受け付ける。例えば、受付部１３６は、新たに第１の事業者が選択された場合には、選択された第１の事業者を基点として新たにグラフＷ１０を生成する旨の要求を受け付ける。

また、受付部１３６は、金融機関端末２０に表示された事業者同士を結ぶ線を選択する操作を契機とした要求を金融機関端末２０から受け付けた場合には、線で結ばれた事業者間の関連性を示す情報を提供する旨の要求を受け付けてもよい。

〔４．処理手順〕
次に、図１１及び図１２を用いて、実施形態に係る判定装置１００による処理の手順について説明する。まず、図１１を用いて、実施形態に係る判定処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（１）である。

図１１に示すように、判定装置１００は、金融機関サーバ３０から口座情報を取得する（ステップＳ１０１）。また、判定装置１００は、コンテンツ配信サーバ４０から事業者に関する評価情報を取得する（ステップＳ１０２）。

そして、判定装置１００は、口座情報に基づいて、事業者間の関係性を特定する（ステップＳ１０３）。具体的には、判定装置１００は、第１の事業者と関係を有する第２の事業者を特定する。

そして、判定装置１００は、口座情報と、特定された第２の事業者の評価情報とに基づいて、対象とする第１の事業者について融資先としての信用度を判定する（ステップＳ１０４）。

次に、図１２を用いて、実施形態に係る提供処理の手順について説明する。図１２は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート（２）である。

図１２に示すように、判定装置１００は、金融機関端末２０からグラフＷ１０の閲覧の要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。グラフＷ１０の閲覧の要求を受け付けていない場合（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、判定装置１００は、要求を受け付けるまで待機する。

一方、グラフＷ１０の閲覧の要求を受け付けた場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、生成したグラフＷ１０を金融機関に提供する（ステップＳ２０２）。

金融機関端末２０にグラフＷ１０が表示された後、判定装置１００は、任意のタイミングにおいて、金融機関端末２０からグラフＷ１０の閲覧の終了を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０３）。なお、グラフＷ１０の閲覧の終了とは、例えば、金融機関端末２０側でグラフＷ１０を表示しているブラウザソフトウェア等を終了させたことを意味する。グラフＷ１０の閲覧の終了を受け付けた場合（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、提供処理を終了する。

一方、グラフＷ１０の閲覧の終了を受け付けていない場合（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、判定装置１００は、金融機関端末２０から所定の要求を受け付けるために待機する。すなわち、判定装置１００は、グラフＷ１０を介して、新たに基点となる第１の事業者等の、閲覧に関する要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２０４）。新たに基点となる第１の事業者を受け付けない場合（ステップＳ２０４；Ｎｏ）、判定装置１００は、金融機関端末２０からの所定の要求を受け付けるために待機する。

一方、新たに基点となる第１の事業者を受け付けた場合（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、判定装置１００は、要求に基づいて新たにグラフＷ１０を生成する（ステップＳ２０５）。具体的には、判定装置１００は、受け付けた第１の事業者を基点として、グラフＷ１０を再生成する。そして、判定装置１００は、新たに生成されたグラフＷ１０を金融機関端末２０に提供する（ステップＳ２０６）。かかる処理は、金融機関端末２０の画面上のグラフＷ１０を介して、シームレスに実現されてもよい。判定装置１００は、金融機関端末２０から閲覧の終了を受け付けるまで、かかる処理を繰り返す。

〔５．変形例〕
上述した実施形態に係る判定システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の判定システム１に含まれる各装置の他の実施形態について説明する。

〔５−１．ノードの表示〕
上記実施形態では、判定装置１００が、図１のように、信用度のランクに応じた大きさでノードを表示したり、取引額の多寡によって線の太さを変化させたりしたグラフＷ１０を生成する例を示した。ここで、判定装置１００は、視認性を高めるため、さらに表示手法を加えたグラフを生成してもよい。この点について、図１３を用いて説明する。

図１３は、変形例に係る生成処理の一例を説明するための図である。図１３では、変形例に係る判定装置１００が生成したグラフＷ１１を示している。

例えば、判定装置１００は、グラフＷ１１に含まれる事業者のうち、株価の状況が良い事業者の上位２つや、為替状況に応じて業績が良くなると想定される事業者の上位２つについて、色を付した表示を行う。株価の状況が良い事業者とは、例えば、株価が高い事業者や、株価の上昇率が高い事業者をいう。また、為替状況に応じて業績が良くなると想定される事業者とは、例えば、円高という現時点の為替の状況において、影響を受けやすいと想定される事業を営む事業者をいう。

例えば、判定装置１００は、ノード５７やノード５８に対応する事業者が、グラフＷ１１に含まれる事業者のうち、株価の状況が良い事業者の上位２つであると判定したものとする。この場合、図１３に示すように、判定装置１００は、ノード５７やノード５８に色を付して表示する。また、判定装置１００は、ノード５２やノード５５に対応する事業者が、グラフＷ１１に含まれる事業者のうち、為替状況に応じて業績が良くなると想定される事業者の上位２つであると判定したものとする。この場合、図１３に示すように、判定装置１００は、ノード５２やノード５５に、ノード５７やノード５８に付した色とは異なる色を付して表示する。

また、判定装置１００は、グラフＷ１１に含まれる事業者のうち、最も信用度の高い事業者に色を付した表示を行ってもよい。例えば、判定装置１００は、ノード５０に対応する事業者が、グラフＷ１１に含まれる事業者のうち、最も信用度が高い事業者であると判定したものとする。この場合、図１３に示すように、判定装置１００は、ノード５０に、ノード５２、ノード５５、ノード５７及びノード５８に付した色とは異なる色を付して表示する。

このように、判定装置１００は、評価情報や口座情報に応じてノードの色を変化させたグラフＷ１１を生成してもよい。これにより、判定装置１００は、グラフＷ１１を利用する金融機関側に、どのノードに対応する事業者が現時点で注目すべき事業者であるかをわかりやすく提示することができる。

〔５−２．線の表示〕
判定装置１００は、より視認性を高めたグラフＷ１１を生成してもよい。例えば、判定装置１００は、ノード間の線の距離が調整されたグラフＷ１１を生成してもよい。例えば、判定装置１００は、ノード間の線の距離を事業者間の取引期間に応じて調整してもよい。具体的には、判定装置１００は、事業者間の取引期間が長いほど、ノード間の線を短くする。これにより、判定装置１００は、密接な信頼関係を有する事業者に対応するノードを近接させることができるため、視覚的に、事業者間の信頼関係（取引期間）がわかりやすいグラフＷ１１を生成することができる。

また、判定装置１００は、ノード間の線が交差しないようにノードを配置したり、口座上の直接の取引のないノード間の距離が一定範囲内になるように配置したりする視覚上の調整を行ってもよい。

また、判定装置１００は、複数の金融機関から口座情報を取得し、複数の金融機関にまたがるグラフＷ１１を生成する場合には、金融機関とノードとの関係を視覚的に示したグラフＷ１１を生成してもよい。例えば、判定装置１００は、同じメガバンクと取引があるノード同士について、ノード間の距離が一定範囲内におさまるようにノードが配置されるようグラフＷ１１を生成してもよい。

〔５−３．基点〕
判定装置１００は、金融機関端末２０からの要求に応じて、基点となるノードを選択してもよい。例えば、判定装置１００が、特定の事業者に関する検索要求を金融機関端末２０から受け付けたとする。この場合、判定装置１００は、検索された特定の事業者を基点としてグラフＷ１１を生成してもよい。

この場合、検索された特定の事業者は、金融機関に認知された、比較的規模の大きい事業者であることが想定される。このため、取引関係を多く有することが想定され、全ての関係性をグラフＷ１１に描写すると、視認性を損なう可能性がある。このため、判定装置１００は、検索された特定の事業者と関係のある事業者であって、所定数に絞った事業者をノードとして表示するグラフＷ１１を生成してもよい。また、この場合、金融機関側は、検索した特定の事業者を融資先として抽出するというよりは、検索した特定の事業者と関係のある目立たない事業者（そもそも検索対象として想定されないような事業者）を融資先として抽出するという意図があると考えられる。このため、判定装置１００は、検索された事業者を第２の事業者とする、複数の第１の事業者を強調表示するようなグラフＷ１１を生成してもよい。これにより、金融機関側は、新たな融資先を抽出しようとする際に有用なグラフＷ１１の提供を受けることができる。

なお、判定装置１００は、特に基点を設けないグラフＷ１１を生成してもよい。この場合、判定装置１００は、グラフＷ１１に表示される各ノードについて、第１の事業者及び第２の事業者の区別なく、信用度の高い事業者ほど視覚的に強調されるようなグラフＷ１１を生成してもよい。

〔５−４．ノードの態様〕
また、判定装置１００は、より視認性に優れたグラフＷ１１を生成してもよい。例えば、判定装置１００は、ネットワークＮを介して、各ノードに対応する事業者のロゴマークの画像データを取得する。そして、判定装置１００は、各ノードをロゴマークで表示したグラフＷ１１を生成してもよい。これにより、判定装置１００は、一目でどのような事業者が各ノードに対応しているかを視認しやすいグラフＷ１１を生成することができる。

また、判定装置１００は、各ノードと、事業者の関係とを対応付けたグラフＷ１１を生成してもよい。例えば、判定装置１００は、金融機関端末２０に表示されたグラフＷ１１において、金融機関の所員が所定のノードをクリックした場合、当該ノードに対応した事業者の情報が画面上に表示されるようなインターフェイスを提供してもよい。また、判定装置１００は、金融機関の所員が所定のノードをクリックした場合、検索サーバに当該ノードに対応する事業者の情報を検索させ、検索させた結果が表示されるようなインターフェイスを提供してもよい。

〔５−５．情報コンテンツの例〕
上記実施形態では、評価情報の一例としてニュースデータ（記事）を挙げたが、情報コンテンツの例はこれに限られない。例えば、判定装置１００は、情報コンテンツとして、ユーザが送信したテキストデータを処理に用いてもよい。

例えば、判定装置１００は、レビューサイトにおける、事業者の製品のユーザレビュー等を取得してもよい。そして、判定装置１００は、事業者の製品に対するユーザレビューの数や、そのレビューがポジティブであるか、ネガティブであるかといった評価を取得する。そして、判定装置１００は、レビューの数や評価に応じて、当該製品に関する事業者の評価に関する指標値を算出するようにしてもよい。例えば、判定装置１００は、レビューサイトにおいて製品がユーザから酷評されている事業者について、事業の将来性が危ぶまれると判定し、評価値や信用度を低下させるような調整を行ってもよい。

また、判定装置１００は、レビューサイトに限らず、ＳＮＳや電子掲示板等から、ユーザのコメントを情報コンテンツとして取得してもよい。

〔５−６．判定システムの各装置〕
判定システム１に含まれる各装置は、様々な変形例により実現されてもよい。例えば、判定装置１００は、コンテンツ配信サーバ４０が実行する処理を兼ねてもよい。また、判定装置１００は、コンテンツ配信サーバ４０が提供するウェブページにグラフＷ１１を提供するような処理を行ってもよい。すなわち、グラフＷ１１は、例えば、ファイナンスサイトに表示されるコンテンツの１つとして、ユーザ端末１０に提供されてもよい。また、金融機関端末２０と金融機関サーバ３０とは一体で構成されてもよい。

〔５−７．事業者の評価〕
事業者の評価は、上記実施形態で挙げた例に限らず、様々な事象に基づいて判定されてもよい。例えば、判定装置１００は、新規株式公開を行ったことに対して高い評価を与えてもよい。具体的には、判定装置１００は、新規株式公開を行った第２の事業者と関係のある第１の事業者の信用度を高く判定したり、新規株式公開を行った第１の事業者の信用度を高く判定したりしてもよい。

また、判定装置１００は、新規株式公開を行った事業者や、金融機関が実際に融資を行ったあとの所定期間において問題なく事業が継続している事業者を正解データとして、上記モデルを生成してもよい。

例えば、判定装置１００は、新規株式公開を行った事業者や、問題なく事業が継続している事業者を正解データとして、それらの事業者における株価推移や、為替情報や、検索データや、ニュースデータや、広告データ等を説明変数として学習を行う。かかる学習により、判定装置１００は、ある事業者の株価推移や、為替情報や、検索データや、ニュースデータや、広告データ等を入力した場合に、その事業者が将来的に新規株式公開を行ったり、問題なく事業が継続していく事業者であったりする可能性を示す指標値を出力するモデルを生成できる。例えば、判定装置１００は、出力した指標値を、上述した口座指標値や、評価指標値や、信用度の数値として用いてもよい。

〔５−８．外部機関データ〕
上記実施形態では、第１の事業者の信用度を判定するにあたり、第２の事業者の評価に関する指標値を算出する例を示した。ここで、判定装置１００は、第２の事業者の評価に関する指標値について、外部機関のデータを利用してもよい。すなわち、判定装置１００は、評価情報として、第２の事業者を外部機関が評価した際の所定の評価値を取得し、取得した所定の評価値に基づいて、第１の事業者の信用度を判定してもよい。

例えば、判定装置１００は、上場企業等を対象として事業者を評価する外部機関が公表するような評価値を第２の事業者の指標値として利用する。すなわち、判定装置１００は、一般に公表される企業価値データや企業資産データ等の評価値を利用した判定処理を行ってもよい。このように、判定装置１００は、外部機関のデータを採りいれることで、データの信頼性に客観的な信頼性を与えることができるとともに、判定処理を簡略化することができる。

〔６．その他〕
また、上記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また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または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置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。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、図３に示した口座情報記憶部１２１や、評価情報記憶部１２２や、事業者情報記憶部１２８は、判定装置１００が保持せずに、外部のストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、判定装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、口座情報や評価情報に関する情報等を取得する。

また、例えば、上述してきた判定装置１００は、金融機関サーバ３０から口座情報を取得したり、コンテンツ配信サーバ４０から評価情報を配信したりといった、外部装置とのやりとりを中心に実行するフロントエンドサーバ側と、事業者の信用度を判定する処理やグラフを生成する処理等を中心に実行するバックエンドサーバ側とに分散されてもよい。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る判定装置１００や、ユーザ端末１０や、金融機関端末２０や、金融機関サーバ３０や、コンテンツ配信サーバ４０等は、例えば図１４に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、判定装置１００を例として説明する。図１４は、判定装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示すネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が判定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る判定装置１００は、取得部１３１と、特定部１３２と、判定部１３３とを有する。取得部１３１は、第１の事業者が開設する口座の取引に関する情報である口座情報と、事業者に対する評価に関する情報である評価情報とを取得する。特定部１３２は、取得部１３１によって取得された口座情報に基づいて、第１の事業者と取引関係にある第２の事業者を特定する。判定部１３３は、特定部１３２によって特定された第２の事業者に関する評価情報に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、第１の事業者と取引関係にある第２の事業者の評価情報を利用して、第１の事業者における融資先としての信用度を判定する。このため、判定装置１００は、信用度を判定するための情報として第１の事業者そのものの情報が不足している場合でも、第１の事業者と関係を有する第２の事業者の情報を用いることで、第１の事業者の信用度を判定することができる。すなわち、判定装置１００は、小規模で目立たない第１の事業者や設立間もない第１の事業者であっても、融資先としての信用度を判定できるので、融資先となる第１の事業者を適切に抽出することができる。

また、取得部１３１は、評価情報として、第２の事業者に関する株価情報を取得する。判定部１３３は、第２の事業者に関する株価情報に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、第２の事業者における現時点の株価や、株価の推移に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。これにより、判定装置１００は、現在の経済状況に即した、精度のよい信用度の判定を行うことができる。

また、取得部１３１は、評価情報として、第２の事業者が属する経済圏における為替情報を取得する。判定部１３３は、第２の事業者が属する業界と為替の関係性とに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、現時点の為替状況や、第２の事業者が属する業界における為替との連動情報等に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。これにより、判定装置１００は、現在の為替状況に即した、精度のよい信用度の判定を行うことができる。

また、取得部１３１は、評価情報として、第２の事業者に関する検索データを取得する。判定部１３３は、第２の事業者に関する検索データに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

すなわち、実施形態に係る判定装置１００は、検索数や検索上昇率等に基づいて第１の事業者の信用度を判定してもよい。検索データは、一般ユーザからの注目度を計る指標値となりうる。このため、検索数や検索上昇率等に優れている第２の事業者は、将来性の高い事業者であると判断できる。そして、そのような第２の事業者と取引を有する第１の事業者についても、将来性の高い事業者である可能性が高いと判断できる。このように、判定装置１００は、多様な観点から第１の事業者の信用度の判定を行うことができる。

また、取得部１３１は、評価情報として、第２の事業者に関する情報コンテンツデータを取得する。判定部１３３は、第２の事業者に関する情報コンテンツデータに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、ニュースデータ等の情報コンテンツデータに基づいて第１の事業者の信用度を判定してもよい。情報コンテンツデータについても、検索データと同様、一般ユーザからの注目度を計る指標値となりうる。このため、かかる構成によっても、判定装置１００は、多様な観点から第１の事業者の信用度の判定を行うことができる。

また、取得部１３１は、第２の事業者に対するポジティブな情報コンテンツデータ、又は、第２の事業者に対するネガティブな情報コンテンツデータを取得する。判定部１３３は、第２の事業者に対するポジティブな情報コンテンツデータ、又は、第２の事業者に対するネガティブな情報コンテンツデータに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、記事の内容も加味して信用度の判定を行うことができる。これにより、判定装置１００は、信用度の判定処理における精度を向上させることができる。

また、取得部１３１は、評価情報として、第２の事業者が出稿させた広告に関する情報を取得する。判定部１３３は、第２の事業者が出稿させた広告に関する情報に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、第１の事業者の信用度を判定してもよい。広告は、世間一般に事業を知らしめるための投資であり、広告にコストを掛ける事業者は、それだけ信頼性がある事業者といえる。そして、そのような第２の事業者と取引を有する第１の事業者についても、信頼性のある事業者である可能性が高いと判断できる。このように、判定装置１００は、多様な観点から第１の事業者の信用度の判定を行うことができる。

また、取得部１３１は、評価情報として、第２の事業者が出稿させた検索連動型広告に関する情報を取得する。判定部１３３は、第２の事業者が出稿させた検索連動型広告に関する広告料もしくは広告ランキングに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、検索連動型広告に関するコストに着目して、第１の事業者の信用度を判定してもよい。検索連動型広告は、検索キーワードに対して入札を行うため、なんらかのキーワードに紐づけて事業をアピールしたい事業者にとって積極的に利用される。そして、そのような態様の広告にコストを掛ける事業者は、それだけ信頼性がある事業者といえる。そして、そのような第２の事業者と取引を有する第１の事業者についても、信頼性のある事業者である可能性が高いと判断できる。このように、判定装置１００は、多様な観点から第１の事業者の信用度の判定を行うことができる。

また、取得部１３１は、評価情報として、第２の事業者を外部機関が評価した際の所定の評価値を取得する。判定部１３３は、外部機関が評価した際の所定の評価値に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、外部機関の評価値を利用して、第１の事業者の信用度を判定してもよい。すなわち、判定装置１００は、外部機関のデータのような、社会一般に認知された信頼性のあるデータを利用して判定処理を行うことで、求めた信用度の信頼性を向上させることができる。

また、取得部１３１は、第１の事業者に関する評価情報を取得する。判定部１３３は、第２の事業者に関する評価情報に加えて、第１の事業者に関する評価情報に基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、取引関係のある第２の事業者の情報に限らず、第１の事業者そのものの情報を利用して判定処理を行ってもよい。これにより、判定装置１００は、さらに多くの情報から判定を行うことができるため、処理の精度を向上させることができる。

また、取得部１３１は、特定部１３２によって特定された第２の事業者と、第１の事業者との間の入出金取引に関する情報を取得する。判定部１３３は、第１の事業者と第２の事業者との間の入出金取引に関する情報と、第２の事業者に関する評価情報とに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、特定された第２の事業者に関する評価情報に加えて、入出金取引の情報（入出金関係）を加味して、第１の事業者の信用度を判定してもよい。これにより、判定装置１００は、さらに多くの情報から判定を行うことができるため、処理の精度を向上させることができる。

また、判定部１３３は、入出金取引に関する情報として、第１の事業者と第２の事業者との間の取引金額、取引回数、取引頻度、取引金額の推移、取引回数の推移及び取引頻度の推移の少なくともいずれか一つに基づいて、第１の事業者の信用度を判定する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、入出金取引の情報として、種々の情報を判定処理に用いてもよい。これにより、判定装置１００は、より多様な観点から第１の事業者の信用度を判定することができる。

また、実施形態に係る判定装置１００は、第１の事業者と第２の事業者との間の入出金取引に関する情報と、判定部１３３によって判定された第１の事業者の信用度とに基づいて、第１の事業者と第２の事業者との関係性を示したグラフＷ１０を生成する生成部１３４と、生成部１３４によって生成されたグラフＷ１０を提供する提供部１３５とをさらに備える。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、第１の事業者に関係する情報を視覚的に提示することのできるグラフＷ１０を生成してもよい。これにより、判定装置１００は、融資先として信頼できる第１の事業者を視覚的に認知させることができるので、判定装置１００によって提供されるデータを利用する金融機関側のユーザビリティを向上させることができる。

また、生成部１３４は、入出金取引に関する情報において取引金額の多い事業者間ほど、関係性が視覚的に強調されたグラフＷ１０を生成する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、取引の実情にあわせて視覚性が変化するグラフＷ１０を生成してもよい。これにより、判定装置１００は、より視認性に優れた情報を提供することができる。

また、生成部１３４は、入出金取引に関する情報において、所定期間内の取引金額の推移が大きい事業者間ほど、関係性が視覚的に強調されたグラフＷ１０を生成する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、取引の実情にあわせて視覚性が変化するグラフＷ１０を生成してもよい。すなわち、判定装置１００は、成長の見込める第１の事業者や、取引を拡大している第１の事業者が一目で判断できるグラフＷ１０を生成できるので、より視認性に優れた情報を提供することができる。

また、生成部１３４は、入出金取引に関する情報において、取引関係の期間が長い事業者間ほど、関係性が視覚的に強調されたグラフＷ１０を生成する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、取引の実情にあわせて視覚性が変化するグラフＷ１０を生成してもよい。すなわち、判定装置１００は、密接な信頼関係のある事業者間が一目で判断できるグラフＷ１０を生成できるので、どのような第１の事業者を融資先とするかといった判断材料をわかりやすく表現した情報を金融機関に提供することができる。

また、実施形態に係る判定装置１００は、グラフＷ１０に対する所定の要求を受け付ける受付部１３６をさらに備える。生成部１３４は、受付部１３６によって、所定の第１の事業者を選択する要求を受け付けた場合には、所定の第１の事業者を基点として、所定の第１の事業者と第２の事業者間との関係性を示したグラフＷ１０を新たに生成する。提供部１３５は、所定の要求を送信した送信元に対して生成部１３４によって新たに生成されたグラフＷ１０を提供する。

このように、実施形態に係る判定装置１００は、金融機関側からの要望に応じて、表示する情報が変化するグラフＷ１０を提供してもよい。これにより、判定装置１００は、提供したグラフＷ１０を利用する金融機関側のユーザビリティを向上させることができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述した判定装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 判定システム
１０ ユーザ端末
２０ 金融機関端末
３０ 金融機関サーバ
４０ コンテンツ配信サーバ
１００ 判定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 口座情報記憶部
１２２ 評価情報記憶部
１２３ 株価テーブル
１２４ 為替テーブル
１２５ 検索データテーブル
１２６ ニュースデータテーブル
１２７ 広告テーブル
１２８ 事業者情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 特定部
１３３ 判定部
１３４ 生成部
１３５ 提供部
１３６ 受付部

Claims (18)

1. 第１の事業者の取引に関する情報と、事業者に対する評価に関する情報である評価情報とを取得し、取得した取引に関する情報及び評価情報を記憶部に格納する取得部と、
   前記記憶部に格納された前記評価情報のうち、前記取引に関する情報に基づき特定される事業者であって前記第１の事業者と取引関係にある第２の事業者に関する評価情報に基づいて、当該第１の事業者の信用度を判定する判定部と、
   を備え、
   前記取得部は、
   前記第１の事業者に関する評価情報として、ネットワーク上におけるユーザ行動に基づき得られる情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記第２の事業者に関する評価情報に加えて、前記第１の事業者に関して前記ネットワーク上におけるユーザ行動に基づき得られる情報に基づいて、当該第１の事業者の信用度を判定する、
   ことを特徴とする判定装置。
2. 前記取得部は、
   前記評価情報として、前記第２の事業者に関する株価情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記第２の事業者に関する株価情報に基づいて、前記第１の事業者の信用度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
3. 前記取得部は、
   前記評価情報として、前記第２の事業者が属する経済圏における為替情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記第２の事業者が属する産業上の業界と為替の関係性とに基づいて、前記第１の事業者の信用度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の判定装置。
4. 前記取得部は、
   前記評価情報として、前記第２の事業者に関する検索データを取得し、
   前記判定部は、
   前記第２の事業者に関する検索データに基づいて、前記第１の事業者の信用度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の判定装置。
5. 前記取得部は、
   前記評価情報として、前記第２の事業者に関する情報コンテンツデータを取得し、
   前記判定部は、
   前記第２の事業者に関する情報コンテンツデータに基づいて、前記第１の事業者の信用度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の判定装置。
6. 前記取得部は、
   前記第２の事業者に対するポジティブな情報コンテンツデータ、又は、当該第２の事業者に対するネガティブな情報コンテンツデータを取得し、
   前記判定部は、
   前記第２の事業者に対するポジティブな情報コンテンツデータ、又は、当該第２の事業者に対するネガティブな情報コンテンツデータに基づいて、前記第１の事業者の信用度を判定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の判定装置。
7. 前記取得部は、
   前記評価情報として、前記第２の事業者が出稿させた広告に関する情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記第２の事業者が出稿させた広告に関する情報に基づいて、前記第１の事業者の信用度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の判定装置。
8. 前記取得部は、
   前記評価情報として、前記第２の事業者が出稿させた検索連動型広告に関する情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記第２の事業者が出稿させた検索連動型広告に関する広告料もしくは広告ランキングに基づいて、前記第１の事業者の信用度を判定する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の判定装置。
9. 前記取得部は、
   前記評価情報として、前記第２の事業者を外部機関が評価した際の所定の評価値を取得し、
   前記判定部は、
   前記外部機関が評価した際の所定の評価値に基づいて、前記第１の事業者の信用度を判定する、
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の判定装置。
10. 前記取得部は、
    前記取引に関する情報として、前記第２の事業者と前記第１の事業者との間の入出金取引に関する情報を取得し、
    前記判定部は、
    前記第１の事業者と前記第２の事業者との間の入出金取引に関する情報と、当該第２の事業者に関する評価情報とに基づいて、当該第１の事業者の信用度を判定する、
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の判定装置。
11. 前記判定部は、
    前記入出金取引に関する情報として、前記第１の事業者と前記第２の事業者との間の取引金額、取引回数、取引頻度、取引金額の推移、取引回数の推移及び取引頻度の推移の少なくともいずれか一つに基づいて、当該第１の事業者の信用度を判定する、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の判定装置。
12. 前記第１の事業者と前記第２の事業者との間の入出金取引に関する情報と、前記判定部によって判定された当該第１の事業者の信用度とに基づいて、前記第１の事業者と前記第２の事業者との関係性を示したグラフを生成する生成部と、
    前記生成部によって生成されたグラフを提供する提供部と、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の判定装置。
13. 前記生成部は、
    前記入出金取引に関する情報において、複数の事業者間における取引金額を比較して、取引金額の多い事業者間ほど、関係性が視覚的に強調されたグラフを生成する、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の判定装置。
14. 前記生成部は、
    前記入出金取引に関する情報において、複数の事業者間における取引金額を比較して、所定期間内の取引金額の推移が大きい事業者間ほど、関係性が視覚的に強調されたグラフを生成する、
    ことを特徴とする請求項１２又は１３に記載の判定装置。
15. 前記生成部は、
    前記入出金取引に関する情報において、複数の事業者間における取引期間を比較して、取引関係の期間が長い事業者間ほど、関係性が視覚的に強調されたグラフを生成する、
    ことを特徴とする請求項１２〜１４のいずれか一つに記載の判定装置。
16. 前記グラフに対する所定の要求を受け付ける受付部、
    をさらに備え、
    前記生成部は、
    前記受付部によって、所定の第１の事業者を選択する要求を受け付けた場合には、前記所定の第１の事業者を基点として、当該所定の第１の事業者と第２の事業者間との関係性を示したグラフを新たに生成し、
    前記提供部は、
    前記所定の要求を送信した送信元に対して前記生成部によって新たに生成されたグラフを提供する、
    ことを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか一つに記載の判定装置。
17. 記憶部を含むコンピュータが実行する判定方法であって、
    第１の事業者の取引に関する情報と、事業者に対する評価に関する情報である評価情報とを取得し、取得した取引に関する情報及び評価情報を前記記憶部に格納する取得工程と、
    前記記憶部に格納された前記評価情報のうち、前記取引に関する情報に基づき特定される事業者であって前記第１の事業者と取引関係にある第２の事業者に関する評価情報に基づいて、当該第１の事業者の信用度を判定する判定工程と、
    を含み、
    前記取得工程は、
    前記第１の事業者に関する評価情報として、ネットワーク上におけるユーザ行動に基づき得られる情報を取得し、
    前記判定工程は、
    前記第２の事業者に関する評価情報に加えて、前記第１の事業者に関して前記ネットワーク上におけるユーザ行動に基づき得られる情報に基づいて、当該第１の事業者の信用度を判定する、
    ことを特徴とする判定方法。
18. 第１の事業者の取引に関する情報と、事業者に対する評価に関する情報である評価情報とを取得し、取得した取引に関する情報及び評価情報を記憶部に格納する取得手順と、
    前記記憶部に格納された前記評価情報のうち、前記取引に関する情報に基づき特定される事業者であって前記第１の事業者と取引関係にある第２の事業者に関する評価情報に基づいて、当該第１の事業者の信用度を判定する判定手順と、
    を前記記憶部を含むコンピュータに実行させ、
    前記取得手順は、
    前記第１の事業者に関する評価情報として、ネットワーク上におけるユーザ行動に基づき得られる情報を取得し、
    前記判定手順は、
    前記第２の事業者に関する評価情報に加えて、前記第１の事業者に関して前記ネットワーク上におけるユーザ行動に基づき得られる情報に基づいて、当該第１の事業者の信用度を判定する、
    ことを特徴とする判定プログラム。

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