JP7273083B2

JP7273083B2 - Information processing device, information processing method and information processing program

Info

Publication number: JP7273083B2
Application number: JP2021045295A
Authority: JP
Inventors: 智昭谷田; 智人田鎖
Original assignee: PayPay Corp
Current assignee: PayPay Corp
Priority date: 2021-03-18
Filing date: 2021-03-18
Publication date: 2023-05-12
Anticipated expiration: 2041-03-18
Also published as: JP2022144347A

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

申込人の家族構成等の属性情報から申込人の生活実態に即した借入可能額をシミュレートする技術が開示されている。 A technique has been disclosed for simulating a borrowable amount in line with the applicant's actual living conditions from attribute information such as the applicant's family composition.

特開２００２－４１７９３号公報JP-A-2002-41793

しかしながら、上記の従来技術では、借入の審査に不要な情報が含まれている蓋然性が高く、利用者に不要な情報の入力を強いる可能性がある。借入申込時の入力項目は、旧来金融機関がノウハウを“継ぎ足して”来た結果、本来必要のない項目まで申込者に入力を求めてしまっている可能性がある。そのため、従来よりも申込者の入力項目を削減し、申込を簡素化して、もっとシンプルな審査ロジックを構築したい。 However, in the above conventional technology, there is a high probability that unnecessary information is included in the borrowing examination, and there is a possibility that the user will be forced to input unnecessary information. As a result of traditional financial institutions "adding" their know-how to input items when applying for a loan, there is a possibility that applicants are asked to input even items that are not originally necessary. Therefore, we would like to reduce the number of input items for applicants, simplify the application, and build a simpler screening logic.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、借入申込を簡素化することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to simplify borrowing applications.

本願に係る情報処理装置は、借入の申込者の住居費を示す情報を取得する取得部と、前記申込者の住居費と、住居費の相場との乖離から、前記申込者の返済能力を推定する推定部と、を備えることを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit that acquires information indicating housing expenses of an applicant for a loan , and estimates the repayment ability of the applicant from the divergence between the housing expenses of the applicant and the market price of the housing expenses. and an estimating unit.

実施形態の一態様によれば、借入申込を簡素化することができる。 According to an aspect of an embodiment, borrowing applications can be simplified.

図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of an information processing method according to an embodiment. 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing system according to the embodiment; 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of a terminal device according to the embodiment; 図４は、実施形態に係る金融機関サーバの構成例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of a financial institution server according to the embodiment; 図５は、審査項目情報データベースの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of the examination item information database. 図６は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flow chart showing a processing procedure according to the embodiment. 図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration;

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）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情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の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。 Embodiments for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application (hereinafter referred to as "embodiments") will be described in detail below with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、ローン等の借入を希望する利用者の返済能力を推定する場合を例に挙げて説明する。 [1. Outline of information processing method]
First, an outline of an information processing method performed by an information processing apparatus according to an embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of an information processing method according to an embodiment. In FIG. 1, the case of estimating the repayment ability of a user who wishes to borrow a loan or the like will be described as an example.

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と金融機関サーバ１００とを含む。端末装置１０と金融機関サーバ１００とは、それぞれネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置１０は、金融機関サーバ１００と連携する。 As shown in FIG. 1, information processing system 1 includes terminal device 10 and financial institution server 100 . The terminal device 10 and the financial institution server 100 are connected to communicate with each other by wire or wirelessly via a network N (see FIG. 2). In this embodiment, the terminal device 10 cooperates with the financial institution server 100 .

端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。 The terminal device 10 is a smart device such as a smartphone or tablet used by a user U (user), and communicates with an arbitrary server device via a wireless communication network such as 4G (Generation) or LTE (Long Term Evolution). It is a portable terminal device capable of performing The terminal device 10 has a screen such as a liquid crystal display and has a touch panel function. Accepts various operations for . An operation performed on an area where content is displayed on the screen may be an operation on the content. In addition, the terminal device 10 may be an information processing device such as a desktop PC (Personal Computer) or a notebook PC as well as a smart device.

金融機関サーバ１００は、ローン等の借入を希望する利用者Ｕの返済能力を推定する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。なお、金融機関サーバ１００は、銀行等の金融機関により使用されるサーバ装置等に限らず、銀行等の金融機関と連携する企業・組織等により使用されるサーバ装置等であってもよい。 The financial institution server 100 is an information processing device for estimating the repayment ability of a user U who wishes to borrow a loan or the like, and is realized by a server device, a cloud system, or the like. The financial institution server 100 is not limited to a server device used by a financial institution such as a bank, and may be a server device or the like used by a company or organization that cooperates with a financial institution such as a bank.

また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。例えば、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの年収や家族構成といった利用者Ｕの属性に関する情報を取得する。そして、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕを識別するための識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報を記憶して管理する。 The financial institution server 100 also acquires user information about the user U. FIG. For example, the financial institution server 100 acquires information on attributes of the user U, such as the annual income of the user U and family composition. The financial institution server 100 stores and manages identification information (user ID, etc.) for identifying the user U and information about the attribute of the user U.

本実施形態では、金融機関サーバ１００は、不要な項目を除外して簡素化した審査用データを用いて、ローン等の借入を希望する利用者Ｕの返済能力を推定する。例えば、金融機関サーバ１００は、審査用データとして利用者Ｕ（申込者）により借入申込時に入力された情報（住所、家族構成、住居費、年収）から利用者Ｕの生活費を推測し、推測された生活費に基づいて利用者Ｕの返済能力を推定する。例えば、推測された生活費と年収とに基づいて利用者Ｕの返済能力を推定する。なお、年収は、収入であってもよいし、所得であってもよい。住居費は、居住地エリアの相場と比較して高め／低め等を評価する。また、エリアごとの家族構成別の平均生活費に対し、住居費評価で重みづけする（住居費が高い人は生活費も標準より高い、等）。 In this embodiment, the financial institution server 100 estimates the repayment ability of the user U who wishes to borrow a loan or the like, using the examination data simplified by excluding unnecessary items. For example, the financial institution server 100 estimates the living expenses of the user U from the information (address, family composition, housing expenses, annual income) input by the user U (applicant) when applying for a loan as examination data, and estimates the estimated living expenses. The repayment ability of the user U is estimated based on the living expenses obtained. For example, the repayment ability of the user U is estimated based on the estimated living expenses and annual income. Note that the annual income may be income or income. Housing costs are evaluated as higher/lower than the market price of the residential area. In addition, the average cost of living by family composition in each area is weighted by the housing cost evaluation (people with high housing costs also have higher than normal living costs, etc.).

なお、住居費は、賃貸物件（借家）の賃料（家賃）であってもよいし、所有物件（持ち家）の住宅ローンの月々の返済額（支払額）であってもよい。一般的には、住居費は、住居に関する費用であって、家賃、地代、住宅ローン、固定資産税、修繕費等を含む。マンションの場合には、管理費・修繕積立金も含まれる。一戸建ての場合には、維持費（修繕費用、保険費用、自治会費用等）を含めてもよい。借入申込時の入力項目としては、少なくとも家賃又は住宅ローンの支払額に関する情報があればよい。 The housing expenses may be the rent (house rent) of a rental property (rental house), or the monthly repayment amount (payment amount) of a housing loan for an owned property (owner's house). In general, housing expenses are expenses related to housing, including rent, land rent, mortgage, property tax, repair expenses, and the like. In the case of condominiums, management fees and reserve funds for repairs are also included. In the case of a detached house, maintenance costs (repair costs, insurance costs, community association costs, etc.) may be included. As input items at the time of applying for a loan, at least information on the payment amount of the rent or housing loan is sufficient.

現状では、旧来金融機関がノウハウを“継ぎ足して”来た結果、本来必要のない項目まで利用者に入力を求めてしまっている可能性がある。また、消費者金融のノウハウ確立後、総量規制が法律で定められたことにより、貸付条件の決定において強い制限がかけられている。これまでは制限がなかったため、膨大な項目を入力させることで精緻に審査していたが、強い制限がかけられたことで従来のような細かい審査が必要なくなったため、今ゼロから審査ロジックを構築すると、もっとシンプルな審査ロジックが構築できる可能性がある。 In the current situation, as a result of traditional financial institutions "adding" their know-how, there is a possibility that users are being asked to enter even items that are not originally necessary. In addition, after the know-how of consumer finance was established, the total amount regulation was established by law, and there are strong restrictions on the determination of lending conditions. Until now, there were no restrictions, so we had to input a huge number of items for detailed screening. Then, there is a possibility that a simpler examination logic can be constructed.

また、法規制（総量規制）上、借入申込者に対し、“各社合計で”申込者の年収の１／２か１／３以内でしか融資できない。なお、申込者の可処分所得に占める割合としては住居費（家賃、住宅ローン支払い）が大きい。また、ローン業界では、生活費を家族構成から類推するモデルがあるが、居住地エリアを反映しておらず、夫婦子供２人の場合は、港区でも、北海道でも同じ推計値が用いられている。 In addition, according to laws and regulations (total amount regulation), loans to borrowing applicants can only be made within 1/2 or 1/3 of the applicant's annual income "total of each company". Housing expenses (rent, mortgage payments) account for a large proportion of the applicant's disposable income. Also, in the loan industry, there is a model that estimates living expenses from family composition, but it does not reflect the residential area. .

本実施形態では、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕ（申込者）から、不要な項目を除外して簡素化した審査用データとして、「住所」（郵便番号でも可）、「生年月日」、「年収」、「住居費」、「生年月日」、「家族構成」程度の情報を取得する。但し、これらは一例に過ぎない。審査用データは、極力、不必要な項目を取り除き、必要最小限の項目の情報（最低限の情報）のみ含まれていると好ましい。したがって、上記の情報（住所、生年月日、年収、住居費、家族構成）であっても、審査に使用されない情報（使用予定のない情報）は審査用データに含まれていなくてもよい。住居費は金額だけでなく、不動産情報等に基づく居住地エリア相場との相関で相場より高い／安い等を評価する。また、利用者Ｕの居住地エリア（例えば「港区」等）から住居費以外の生活費を類推する。 In this embodiment, the financial institution server 100 collects “address” (postal code is acceptable), “date of birth” from the user U (applicant) as examination data simplified by excluding unnecessary items. , "Annual Income", "Rental Expenses", "Date of Birth", and "Family Composition". However, these are only examples. It is preferable that the examination data should contain only the minimum required items of information (minimum information) by removing unnecessary items as much as possible. Therefore, even with the above information (address, date of birth, annual income, housing expenses, family composition), information that is not used for screening (information that is not planned to be used) may not be included in the screening data. Housing costs are evaluated not only by the amount, but also by correlation with the market price of the residential area based on real estate information, etc. Also, living expenses other than housing expenses are inferred from the residential area of user U (for example, “Minato Ward”).

〔１－１．借入申込に対する審査〕
ここで、図1を参照して、利用者からの借入申込に対して金融機関が行う審査の手順について説明する。 [1-1. Examination of Borrowing Application]
Here, with reference to FIG. 1, a procedure for examination performed by a financial institution for a borrowing application from a user will be described.

図１に示すように、利用者Ｕは、端末装置１０を用いて、金融機関サーバ１００に対して、借入申込を行う（ステップＳ１）。例えば、利用者Ｕは、端末装置１０に表示されたローンに関するＷｅｂサイト又はアプリケーション（以下、アプリ）内に設けられた診断ボタン又は借入ボタンを押すことで、借入申込を行う。このとき、端末装置１０の画面には、審査用データのための入力項目が表示される。本実施形態では、利用者Ｕは、入力項目として、「住所」（郵便番号でも可）、「生年月日」、「年収」、「住居費」、「生年月日」、「家族構成」を入力する。端末装置１０は、利用者Ｕにより入力された情報に基づいて、審査用データを生成し、借入申込とともに（あるいは借入申込として）、審査用データを金融機関サーバ１００に送信する。 As shown in FIG. 1, the user U uses the terminal device 10 to apply for a loan to the financial institution server 100 (step S1). For example, the user U applies for a loan by pressing a diagnosis button or a borrowing button provided in a loan-related website or application (hereinafter referred to as an app) displayed on the terminal device 10 . At this time, input items for examination data are displayed on the screen of the terminal device 10 . In this embodiment, the user U inputs "address" (postal code is also acceptable), "date of birth", "annual income", "housing expenses", "date of birth", and "family structure". input. The terminal device 10 generates examination data based on the information input by the user U, and transmits the examination data to the financial institution server 100 along with the borrowing application (or as the borrowing application).

続いて、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕからの借入申込に対し、借入申込時に入力された審査用データ（住所、生年月日、年収、住居費、家族構成）から、利用者Ｕの生活費を推測する（ステップＳ２）。このとき、金融機関サーバ１００は、住居費と居住地エリアの相場とを比較して高め／低め等を評価する。例えば、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの住居費と、住居費の相場との乖離（差分）から、利用者Ｕの生活費を推定する。また、金融機関サーバ１００は、エリアごとの家族構成別の平均生活費に対し、住居費評価で重みづけをする。このとき、金融機関サーバ１００は、住居費と相場との乖離に応じたスコアで重みづけをしてもよい。これにより、金融機関サーバ１００は、住居費が相場よりも高い人は様々な面で生活費も標準より高いと推定する。 Subsequently, the financial institution server 100, in response to the borrowing application from the user U, determines the living expenses of the user U from the examination data (address, date of birth, annual income, housing expenses, family composition) input at the time of the borrowing application. is estimated (step S2). At this time, the financial institution server 100 compares the housing cost with the market price in the residential area and evaluates whether the price is high or low. For example, the financial institution server 100 estimates the living expenses of the user U from the divergence (difference) between the housing expenses of the user U and the market price of housing expenses. In addition, the financial institution server 100 weights the average living expenses for each family structure in each area with the evaluation of housing expenses. At this time, the financial institution server 100 may perform weighting with a score corresponding to the difference between the housing cost and the market price. From this, the financial institution server 100 estimates that a person whose housing expenses are higher than the market price also has higher than standard living expenses in various respects.

このとき、金融機関サーバ１００は、予め審査用データと紐づけられた生活費に関するデータを取得することで、生活費を推定するようにしてもよい。あるいは、金融機関サーバ１００は、例えば審査用データと生活費をデータセットとして、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＬＳＴＭ（Long short-term memory）等を用いた機械学習を経て、生活費を推定するための学習モデルを生成し、この学習モデルに審査用データを入力し、出力として生活費を取得することで、生活費を推定するようにしてもよい。 At this time, the financial institution server 100 may estimate the living expenses by obtaining data related to the living expenses linked in advance with the examination data. Alternatively, the financial institution server 100 performs learning for estimating living expenses through machine learning using RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long short-term memory), etc., for example, using examination data and living expenses as a data set. Living expenses may be estimated by generating a model, inputting examination data into this learning model, and acquiring living expenses as an output.

続いて、金融機関サーバ１００は、推測された生活費から、利用者Ｕの返済能力を推定する（ステップＳ３）。例えば、金融機関サーバ１００は、推測された生活費と年収とに基づいて利用者Ｕの返済能力を推定する。このとき、金融機関サーバ１００は、生活費が標準よりも高くても、相応の年収があれば、返済能力は高いと推定してもよい。反対に、十分な年収が無いにもかかわらず、生活費が標準よりも高い人は支出が大きく返済能力が低いと推定してもよい。すなわち、金融機関サーバ１００は、年収と生活費との乖離（差分）から、利用者Ｕの金銭的な余裕度を評価し、利用者Ｕの金銭的な余裕度に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定してもよい。 Subsequently, the financial institution server 100 estimates the repayment capacity of the user U from the estimated living expenses (step S3). For example, the financial institution server 100 estimates the repayment capacity of the user U based on the estimated living expenses and annual income. At this time, the financial institution server 100 may estimate that the repayment ability is high if the annual income is appropriate even if the living expenses are higher than the standard. Conversely, one might presume that a person with an above-average cost of living without sufficient annual income has high spending and low repayment capacity. That is, the financial institution server 100 evaluates the financial flexibility of the user U from the difference (difference) between the annual income and the living expenses, and based on the financial flexibility of the user U, Ability may be estimated.

このとき、金融機関サーバ１００は、予め生活費に関するデータと紐づけられた返済能力に関するデータを取得することで、返済能力を推定するようにしてもよい。あるいは、金融機関サーバ１００は、例えば生活費と返済能力をデータセットとして、ＲＮＮやＬＳＴＭ等を用いた機械学習を経て、返済能力を推定するための学習モデルを生成し、この学習モデルに生活費を入力し、出力として返済能力を取得することで、返済能力を推定するようにしてもよい。 At this time, the financial institution server 100 may estimate the repayment ability by obtaining data about the repayment ability linked in advance with the data about the living expenses. Alternatively, the financial institution server 100 generates a learning model for estimating the repayment ability through machine learning using RNN, LSTM, etc., for example, using the living expenses and the repayment ability as a data set, and inputs the living expenses into this learning model. Then, the repayment ability may be estimated by obtaining the repayment ability as an output.

続いて、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの返済能力から、利用者Ｕに対する借入条件を決定する（ステップＳ４）。なお、借入条件には、利用者Ｕに対する貸付の許否も含まれる。また、貸付を許可する場合には、借入条件には、少なくとも金利と借入限度額とが含まれる。 Subsequently, the financial institution server 100 determines borrowing conditions for the user U from the repayment ability of the user U (step S4). Note that the borrowing conditions also include permission or rejection of the loan to the user U. Moreover, when permitting a loan, the borrowing conditions include at least an interest rate and a borrowing limit.

このとき、金融機関サーバ１００は、予め返済能力に関するデータと紐づけられた借入条件に関するデータを取得することで、借入条件を決定するようにしてもよい。あるいは、金融機関サーバ１００は、例えば返済能力と借入条件をデータセットとして、ＲＮＮやＬＳＴＭ等を用いた機械学習を経て、借入条件を決定するための学習モデルを生成し、この学習モデルに返済能力を入力し、出力として借入条件を取得することで、借入条件を決定するようにしてもよい。 At this time, the financial institution server 100 may determine the borrowing conditions by obtaining data on the borrowing conditions linked in advance with the data on the repayment ability. Alternatively, the financial institution server 100 generates a learning model for determining the borrowing conditions through machine learning using RNN, LSTM, etc., for example, using the repayment ability and the borrowing conditions as a data set, and stores the repayment ability in the learning model. is input, and the borrowing conditions are acquired as an output, thereby determining the borrowing conditions.

続いて、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの端末装置１０に対して、審査結果を提示する（ステップＳ５）。例えば、金融機関サーバ１００は、審査結果として、利用者Ｕに対する貸付の許否を含む借入条件を提示する。なお、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕに対する貸付を実施する場合には、利用者Ｕの端末装置１０に対して、借入金（貸付金）の入金が行われた旨とその金額を通知してもよい。 Subsequently, the financial institution server 100 presents the examination result to the terminal device 10 of the user U (step S5). For example, the financial institution server 100 presents borrowing conditions including approval or disapproval of a loan to the user U as the examination result. When the financial institution server 100 makes a loan to the user U, the financial institution server 100 notifies the terminal device 10 of the user U that the borrowed money (loan money) has been received and the amount of the money. good too.

〔１－２．審査基準のポイント〕
審査基準としては、大きく以下の３つのポイントが挙げられる。
（１）生活状況に余裕があること
（２）信用情報にネガティブな履歴が記載されていないこと
（３）２０歳以上、定期的な収入があること [1-2. Points of examination criteria]
The following three points can be cited as major criteria for the examination.
(1) Ability to afford (2) No negative history on credit report (3) 20 years of age or older with regular income

例えば、金融機関サーバ１００は、「（１）生活状況に余裕があること」について、以下の点に関する情報を収集する。
（ａ）住居費（家賃や住宅ローンなど）
（ｂ）住居の種類（賃貸または持ち家など）
（ｃ）配偶者の有無（独身か既婚か）、
（ｄ）家族構成（扶養親族の有無、子どもの人数など） For example, the financial institution server 100 collects information on the following points regarding "(1) having ample living conditions".
(a) Housing expenses (rent, mortgage, etc.)
(b) Type of residence (rented or owned, etc.)
(c) marital status (single or married);
(d) Family structure (presence or absence of dependent relatives, number of children, etc.)

現状では、生活費について、居住地エリアがどこの区域でも同じ計算になっているが、実際は居住地エリアによって生活費に大きな差が生じると推測される。例えば、実際には「東京」と「地方」、「都心３区（千代田区・中央区・港区）」と「他の市区町村」といった居住地エリアの違いによって、物価や消費動向、居住者の年収やライフスタイル等が異なるため、生活費に大きな差が生じると推測される。 Currently, the cost of living is calculated in the same way regardless of the residential area, but it is estimated that there will be a large difference in the actual cost of living depending on the residential area. For example, in reality, prices, consumption trends, residential It is presumed that there will be a large difference in living expenses due to differences in annual incomes and lifestyles.

〔１－３．生活費の推測方法〕
次に、生活費の推測方法について説明する。
金融機関サーバ１００は、住居費について、居住地エリアの相場と比較して高め/低め等を評価する。また、金融機関サーバ１００は、エリアごとの家族構成別の平均生活費に対し、住居費評価で重みづけする。例えば、「３０歳」、「独身」で「新宿区」に居住しており家賃が「１２万円」である利用者の場合、新宿区の一人暮らし用賃貸物件の家賃相場が「９万～１０．５万円」であることから、相場より２割程度家賃が高い賃貸物件に居住しているため、住居費評価を加点する。反対に、同条件で家賃が「６万円」である利用者の場合には、相場より４割程度家賃が低い賃貸物件に居住しているため、住居地評価を減点する。これにより、金融機関サーバ１００は、住居費が高い人は住居費負担が大きく生活費も標準より高いと評価し、住居費が低い人は住居費負担が小さく生活費も標準より低いと評価する。すなわち、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの住居費と、住居費の相場との乖離から、利用者Ｕの生活費を推定する。 [1-3. Method of estimating living expenses]
Next, a method for estimating living expenses will be described.
The financial institution server 100 evaluates whether the housing cost is higher or lower than the market price in the residential area. In addition, the financial institution server 100 weights the average living expenses by family composition for each area with the evaluation of housing expenses. For example, for a user who is "30 years old", "single", lives in "Shinjuku Ward", and the rent is "120,000 yen", the rent market price for a rental property for single living in Shinjuku Ward is "90,000 to 10,000 yen". 50,000 yen”, the rent is about 20% higher than the market price, so the housing cost evaluation is added. On the other hand, in the case of a user whose rent is 60,000 yen under the same conditions, since he lives in a rental property whose rent is about 40% lower than the market price, points are deducted from the residential evaluation. As a result, the financial institution server 100 evaluates that a person with high housing costs has a large housing cost burden and living expenses are higher than the standard, and that a person with low housing costs has a small housing cost burden and has a lower living cost than the standard. That is, the financial institution server 100 estimates the living expenses of the user U from the difference between the housing expenses of the user U and the market price of housing expenses.

なお、住居地評価を生活費の算出に使用するのは一例に過ぎない。住居地評価は生活費の算出にだけ使用されるものではない。例えば、金融機関サーバ１００は、生活費については平均生活費をそのまま利用して計算した上で、最終的に推定した返済能力に対し、住居地評価を加点要素としてもよい。 It should be noted that the use of residential land evaluation for calculating living expenses is only an example. Residential land valuation is not only used to calculate the cost of living. For example, the financial institution server 100 may calculate the living expenses using the average living expenses as they are, and may add the evaluation of the residential area to the finally estimated repayment ability.

〔１－４．返済能力の推測方法〕
次に、利用者Ｕ（申込者）の返済能力の推測方法について説明する。
金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの「年収」から「年間生活費」を差し引いた値（「年収」－「年間生活費」）で、利用者Ｕの金銭的な余裕度を評価する。例えば、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの年収が「３００万」で、１か月間の生活費が「２２万」で、年間生活費が「２２万×１２か月」である場合、利用者Ｕの金銭的な余裕度は「３００万－（２２万×１２か月）」＝「３６万」と評価する。そして、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの金銭的な余裕度に基づいて返済能力を推定し、貸出限度額や金利を決定する。 [1-4. Method of estimating repayment ability]
Next, a method for estimating the repayment ability of user U (applicant) will be described.
The financial institution server 100 evaluates the user U's financial leeway with a value obtained by subtracting the "annual living expenses" from the user U's "annual income"("annualincome" - "annual living expenses"). For example, if the annual income of user U is "3 million", the monthly living expenses are "220,000", and the annual living expenses are "220,000×12 months", the financial institution server 100 financial margin is evaluated as "3 million - (220,000 x 12 months)" = "360,000". Then, the financial institution server 100 estimates the repayment ability based on the financial margin of the user U, and determines the lending limit and interest rate.

このとき、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの借入希望額と金銭的な余裕度とを比較して、いつまでに返済可能かをスコア化し、スコアに応じて審査してもよい。また、金融機関サーバ１００は、住居費評価で返済能力スコアに重みづけする。例えば、金融機関サーバ１００は、年収や余裕度が高くない（普通、低い）にもかかわらず、相場に対して住居費が高い人は、こだわりがあるか見栄を張る傾向にあり食費や教育費等の他の生活費も標準より高いと評価して、返済能力スコアを低くする。 At this time, the financial institution server 100 may compare the desired borrowing amount of the user U and the degree of financial leeway, score by when the repayment is possible, and perform examination according to the score. Also, the financial institution server 100 weights the repayment capacity score in the housing cost evaluation. For example, according to the financial institution server 100, people whose housing costs are high compared to the market price, despite their annual income and margins not being high (usually low), tend to show off their pretentiousness. Other costs of living, such as, are also rated as higher than normal, resulting in a lower repayment ability score.

このように、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕ（申込者）が実際に払っている住居費と、周辺相場との乖離から、利用者Ｕの生活費を推定して、貸付判断のためのスコアを算出する。このとき、金融機関サーバ１００は、エリアと住居費との相関を考慮し、利用者Ｕの居住地エリア内の住居費相場と、利用者Ｕ（申込者）が実際に払っている住居費との乖離から、利用者Ｕの生活費を推定する。金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの住居の間取りに関する情報を取得してもよい。また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの家族構成から、住居の間取りを推定してもよい。このとき、利用者Ｕの家族構成と住居費とから、住居の間取りを推定してもよい。 In this way, the financial institution server 100 estimates the living expenses of the user U (applicant) from the difference between the housing expenses actually paid by the user U (applicant) and the surrounding market price, Calculate At this time, the financial institution server 100 considers the correlation between the area and the housing costs, and compares the market price of housing costs in the residential area of the user U with the housing costs actually paid by the user U (applicant). The living expenses of the user U are estimated from the deviation of . The financial institution server 100 may acquire information regarding the floor plan of the user U's residence. Further, the financial institution server 100 may estimate the floor plan of the residence from the user U's family structure. At this time, the floor plan of the residence may be estimated from the user U's family structure and housing expenses.

また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕ（申込者）と類似度が高い家庭の生活費の平均値から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。 Further, the financial institution server 100 may estimate the living expenses of the user U (applicant) from the average value of the living expenses of households that are highly similar to the user U (applicant).

また、金融機関サーバ１００は、生活費を推定するロジックとして、住居費の乖離度合いから、エリア平均生活費に重みづけをする。そして、金融機関サーバ１００は、年収と生活費から、余裕度を算出する。さらに、金融機関サーバ１００は、余裕度から、貸付上限、期間、利率のいずれかを算出する。利用者Ｕの住居費が相場よりも高いが、収入が普通である場合、余裕度が低くなるため、貸付スコアが低くなる。 In addition, the financial institution server 100 weights the area average living expenses based on the degree of divergence of housing expenses as a logic for estimating living expenses. Then, the financial institution server 100 calculates the margin from the annual income and living expenses. Further, the financial institution server 100 calculates any one of the maximum loan limit, the period, and the interest rate from the margin. If user U's housing expenses are higher than the market price but the income is normal, the loan score will be low because the affordability will be low.

〔１－５．金融機関サーバの特徴〕
以上のように、本実施形態に係る金融機関サーバ１００は、借入の申込者（利用者Ｕ）の借入申込時に、不要な項目を除外して簡素化した審査用データとして、申込者の住所、生年月日、年収、住居費、家族構成に関する情報を取得し、審査用データに基づいて、申込者の返済能力を推定する。 [1-5. Features of financial institution servers]
As described above, the financial institution server 100 according to the present embodiment, when a borrowing applicant (user U) applies for borrowing, uses the applicant's address, Information on the date of birth, annual income, housing expenses, and family composition is obtained, and the applicant's ability to repay is estimated based on the screening data.

このとき、金融機関サーバ１００は、審査用データに基づいて、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費から申込者の返済能力を推定する。 At this time, the financial institution server 100 estimates the applicant's living expenses based on the examination data, and estimates the applicant's ability to repay from the applicant's living expenses.

例えば、金融機関サーバ１００は、審査用データのうち、申込者の住所に関する情報に基づいて、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 For example, the financial institution server 100 estimates the applicant's living expenses based on the applicant's address information in the screening data, and estimates the applicant's ability to repay based on the applicant's living expenses.

また、金融機関サーバ１００は、審査用データのうち、申込者の住所と住居費とに関する情報に基づいて、申込者の居住地エリア内の住居費の相場と、申込者の住居費との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the financial institution server 100 determines the difference between the market price of housing expenses in the applicant's residential area and the applicant's housing expenses, based on the information on the applicant's address and housing expenses in the examination data. Estimates the applicant's cost of living, and based on the applicant's cost of living, estimates the applicant's ability to repay.

また、金融機関サーバ１００は、審査用データのうち、申込者の住所と家族構成とに関する情報に基づいて、居住地エリアごとの家族構成別の平均生活費から申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the financial institution server 100 estimates the applicant's living expenses from the average living expenses by family composition for each residence area based on the information on the applicant's address and family composition among the examination data. Estimate the applicant's ability to repay based on the cost of living.

また、金融機関サーバ１００は、申込者の年収と、申込者の生活費とに基づいて、申込者の返済能力を推定する。 The financial institution server 100 also estimates the repayment capacity of the applicant based on the applicant's annual income and the applicant's living expenses.

また、金融機関サーバ１００は、申込者の年収と、申込者の生活費との差分から、申込者の金銭的な余裕度を評価する。そして、金融機関サーバ１００は、申込者の金銭的な余裕度に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 Also, the financial institution server 100 evaluates the applicant's financial leeway from the difference between the applicant's annual income and the applicant's living expenses. The financial institution server 100 then estimates the applicant's repayment ability based on the applicant's financial margin.

また、他の観点では、本実施形態に係る金融機関サーバ１００は、借入の申込者の住居費に関する情報を取得し、申込者の住居費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 Also, from another point of view, the financial institution server 100 according to the present embodiment acquires information on the housing expenses of the borrowing applicant, and estimates the repayment ability of the applicant based on the applicant's housing expenses.

また、金融機関サーバ１００は、申込者の住居費と、住居費の相場との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 Also, the financial institution server 100 estimates the applicant's living expenses from the divergence between the applicant's housing expenses and the market price of housing expenses, and estimates the applicant's repayment ability based on the applicant's living expenses.

また、金融機関サーバ１００は、さらに申込者の住所に関する情報を取得し、申込者の住所から申込者の居住地エリア内の住居費の相場に関する情報を取得する。そして、金融機関サーバ１００は、申込者の居住地エリア内の住居費の相場と、申込者の住居費との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the financial institution server 100 further acquires information on the applicant's address, and acquires information on the rate of housing expenses in the applicant's residential area from the applicant's address. Then, the financial institution server 100 estimates the applicant's living expenses from the difference between the housing expenses in the applicant's residential area and the applicant's living expenses, and based on the applicant's living expenses, estimate the repayment capacity of

また、金融機関サーバ１００は、さらに申込者の住居の間取りに関する情報を取得する。そして、金融機関サーバ１００は、申込者の住居の間取りに応じた住居費の相場と、申込者の住居費との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the financial institution server 100 further acquires information on the floor plan of the applicant's residence. Then, the financial institution server 100 estimates the applicant's living expenses from the difference between the applicant's housing expenses and the market price of the applicant's residence according to the floor plan of the applicant's residence, and based on the applicant's living expenses, Estimate the repayment capacity of the borrower.

また、金融機関サーバ１００は、さらに申込者の家族構成に関する情報を取得する。そして、金融機関サーバ１００は、申込者の家族構成から住居の間取りを推定し、住居の間取りに応じた住居費の相場と、申込者の住居費との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the financial institution server 100 further acquires information on the applicant's family composition. The financial institution server 100 then estimates the floor plan of the residence from the family structure of the applicant, and estimates the living expenses of the applicant from the difference between the market price of housing expenses according to the floor plan of the residence and the housing expenses of the applicant. , estimates the applicant's ability to repay based on the applicant's cost of living.

また、金融機関サーバ１００は、さらに申込者の年収に関する情報を取得する。そして、金融機関サーバ１００は、申込者の年収と、申込者の年間の生活費との差分に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 The financial institution server 100 also acquires information on the annual income of the applicant. The financial institution server 100 then estimates the applicant's repayment ability based on the difference between the applicant's annual income and the applicant's annual living expenses.

また、金融機関サーバ１００は、住居費の相場に対する申込者の住居費に基づいて、申込者の返済能力に関するスコアに重みづけをする。 The financial institution server 100 also weights the applicant's repayment ability score based on the applicant's housing expenses relative to the housing expenses market.

また、金融機関サーバ１００は、住居費の相場に対して申込者の住居費が高い場合、申込者の返済能力が低いと推定する。 In addition, the financial institution server 100 estimates that the repayment ability of the applicant is low when the applicant's housing expenses are high relative to the market price of housing expenses.

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る金融機関サーバ１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と金融機関サーバ１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。 [2. Configuration example of information processing system]
Next, the configuration of the information processing system 1 including the financial institution server 100 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the information processing system 1 according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the information processing system 1 according to the embodiment includes a terminal device 10 and a financial institution server 100. As shown in FIG. These various devices are communicatively connected via a network N by wire or wirelessly. The network N is, for example, a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network) such as the Internet.

また、図２に示す情報処理システム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、図２では、図示の簡素化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。 Also, the number of devices included in the information processing system 1 shown in FIG. 2 is not limited to the illustrated one. For example, in FIG. 2, only one terminal device 10 is shown for simplification of illustration, but this is only an example and is not limited, and two or more devices may be provided.

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。 The terminal device 10 is an information processing device used by the user U. FIG. For example, the terminal device 10 may be a smart device such as a smartphone or a tablet terminal, a feature phone, a PC (Personal Computer), a PDA (Personal Digital Assistant), a game machine with a communication function, a car navigation system, a smart watch, or a head-mounted display. and other wearable devices, smart glasses, and the like.

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、金融機関サーバ１００と通信することができる。 In addition, the terminal device 10 is compatible with wireless communication networks such as LTE (Long Term Evolution), 4G (4th Generation), 5G (5th Generation: fifth generation mobile communication system), Bluetooth (registered trademark), wireless LAN (Local It is possible to connect to the network N via short-range wireless communication such as Area Network) and communicate with the financial institution server 100 .

金融機関サーバ１００は、例えばＰＣやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、金融機関サーバ１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。 The financial institution server 100 is, for example, a PC, a server device, a mainframe, a workstation, or the like. Note that the financial institution server 100 may be realized by cloud computing.

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。 [3. Configuration example of terminal device]
Next, the configuration of the terminal device 10 will be described using FIG. FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the terminal device 10. As shown in FIG. As shown in FIG. 3, the terminal device 10 includes a communication unit 11, a display unit 12, an input unit 13, a positioning unit 14, a sensor unit 20, a control unit 30 (controller), and a storage unit 40. Prepare.

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報提供装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。 (Communication unit 11)
The communication unit 11 is connected to the network N (see FIG. 2) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the information providing apparatus 100 via the network N. FIG. For example, the communication unit 11 is implemented by a NIC (Network Interface Card), an antenna, or the like.

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。 (Display unit 12)
The display unit 12 is a display device that displays various information such as position information. For example, the display unit 12 is a liquid crystal display (LCD) or an organic EL display (Organic Electro-Luminescent Display). Also, the display unit 12 is a touch panel display, but is not limited to this.

（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。また、入力部１３は、例えば、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。なお、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。 (Input unit 13)
The input unit 13 is an input device that receives various operations from the user U. Further, the input unit 13 has, for example, buttons and the like for inputting characters, numbers, and the like. Moreover, when the display unit 12 is a touch panel display, a part of the display unit 12 functions as the input unit 13 . Note that the input unit 13 may be a microphone or the like that receives voice input from the user U. FIG. The microphone may be wireless.

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。 (Positioning unit 14)
The positioning unit 14 receives signals (radio waves) transmitted from GPS (Global Positioning System) satellites, and based on the received signals, position information (for example, latitude and longitude). That is, the positioning unit 14 positions the position of the terminal device 10 . GPS is merely an example of GNSS (Global Navigation Satellite System).

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。 Also, the positioning unit 14 can measure the position by various methods other than GPS. For example, the positioning unit 14 may measure the position using various communication functions of the terminal device 10 as described below as auxiliary positioning means for position correction and the like.

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。 (Wi-Fi positioning)
For example, the positioning unit 14 measures the position of the terminal device 10 using the Wi-Fi (registered trademark) communication function of the terminal device 10 or the communication network provided by each communication company. Specifically, the positioning unit 14 performs Wi-Fi communication or the like and measures the position of the terminal device 10 by measuring the distance to a nearby base station or access point.

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。 (beacon positioning)
The positioning unit 14 may also use the Bluetooth (registered trademark) function of the terminal device 10 to measure the position. For example, the positioning unit 14 measures the position of the terminal device 10 by connecting with a beacon transmitter connected by the Bluetooth (registered trademark) function.

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。 (geomagnetic positioning)
Further, the positioning unit 14 positions the position of the terminal device 10 based on the geomagnetism pattern of the structure measured in advance and the geomagnetic sensor provided in the terminal device 10 .

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。 (RFID positioning)
Further, for example, if the terminal device 10 has an RFID (Radio Frequency Identification) tag function equivalent to a contactless IC card used at station ticket gates, stores, etc., or has a function of reading an RFID tag In this case, the location used is recorded together with the information that the payment was made by the terminal device 10 . The positioning unit 14 may measure the position of the terminal device 10 by acquiring such information. Also, the position may be measured by an optical sensor provided in the terminal device 10, an infrared sensor, or the like.

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。 The positioning unit 14 may measure the position of the terminal device 10 using one or a combination of the positioning means described above, if necessary.

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。 (Sensor unit 20)
The sensor unit 20 includes various sensors mounted on or connected to the terminal device 10 . The connection may be wired connection or wireless connection. For example, the sensors may be detection devices other than the terminal device 10, such as wearable devices and wireless devices. In the example shown in FIG. 3, the sensor unit 20 includes an acceleration sensor 21, a gyro sensor 22, an atmospheric pressure sensor 23, an air temperature sensor 24, a sound sensor 25, an optical sensor 26, a magnetic sensor 27, and an image sensor ( camera) 28.

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。 The sensors 21 to 28 described above are only examples and are not limited. That is, the sensor unit 20 may be configured to include a part of the sensors 21 to 28, or may include other sensors such as a humidity sensor in addition to or instead of the sensors 21 to 28. .

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。 The acceleration sensor 21 is, for example, a three-axis acceleration sensor, and detects physical movements of the terminal device 10 such as movement direction, speed, and acceleration of the terminal device 10 . The gyro sensor 22 detects physical movements of the terminal device 10 such as inclination in three axial directions based on the angular velocity of the terminal device 10 and the like. The atmospheric pressure sensor 23 detects the atmospheric pressure around the terminal device 10, for example.

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。 Since the terminal device 10 includes the above-described acceleration sensor 21, gyro sensor 22, barometric pressure sensor 23, etc., techniques such as pedestrian dead-reckoning (PDR: Pedestrian Dead-Reckoning) using these sensors 21 to 23, etc. , the position of the terminal device 10 can be determined. This makes it possible to acquire indoor position information that is difficult to acquire with a positioning system such as GPS.

例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。 For example, a pedometer using the acceleration sensor 21 can calculate the number of steps, walking speed, and distance walked. Further, by using the gyro sensor 22, it is possible to know the traveling direction, the direction of the line of sight, and the inclination of the body of the user U. Also, from the atmospheric pressure detected by the atmospheric pressure sensor 23, the altitude at which the terminal device 10 of the user U is present and the number of floors can be known.

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。 The temperature sensor 24 detects the temperature around the terminal device 10, for example. The sound sensor 25 detects sounds around the terminal device 10, for example. The optical sensor 26 detects the illuminance around the terminal device 10 . The magnetic sensor 27 detects, for example, geomagnetism around the terminal device 10 . The image sensor 28 captures an image around the terminal device 10 .

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。 The atmospheric pressure sensor 23, the temperature sensor 24, the sound sensor 25, the optical sensor 26, and the image sensor 28 described above detect the atmospheric pressure, temperature, sound, and illuminance, respectively, or capture an image of the surroundings to detect the terminal device 10. It is possible to detect the surrounding environment and situations. In addition, it is possible to improve the accuracy of the location information of the terminal device 10 based on the surrounding environment and situation of the terminal device 10 .

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。 (control unit 30)
The control unit 30 includes, for example, a microcomputer having a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM, an input/output port, and various circuits. Also, the control unit 30 may be configured by hardware such as an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array). The control unit 30 includes a transmission unit 31 , a reception unit 32 and a processing unit 33 .

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介して情報提供装置１００へ送信することができる。 (Sending unit 31)
The transmission unit 31 receives, for example, various information input by the user U using the input unit 13, various information detected by the sensors 21 to 28 mounted on or connected to the terminal device 10, and information measured by the positioning unit 14. The position information of the terminal device 10 and the like can be transmitted to the information providing device 100 via the communication unit 11 .

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報提供装置１００から提供される各種情報や、情報提供装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。 (Receiver 32)
The receiving unit 32 can receive various information provided by the information providing apparatus 100 and requests for various information from the information providing apparatus 100 via the communication unit 11 .

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信された情報提供装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。 (Processing unit 33)
The processing unit 33 controls the entire terminal device 10 including the display unit 12 and the like. For example, the processing unit 33 can output various types of information transmitted by the transmitting unit 31 and various types of information received by the receiving unit 32 from the information providing apparatus 100 to the display unit 12 for display.

（記憶部４０）
記憶部４０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、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。 (storage unit 40)
The storage unit 40 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as RAM (Random Access Memory) or flash memory, or a storage device such as HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), or optical disk. be. Various programs, various data, and the like are stored in the storage unit 40 .

〔４．情報提供装置の構成例〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る金融機関サーバ１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る金融機関サーバ１００の構成例を示す図である。図４に示すように、金融機関サーバ１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。 [4. Configuration example of information providing device]
Next, the configuration of the financial institution server 100 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of the financial institution server 100 according to the embodiment. As shown in FIG. 4, the financial institution server 100 has a communication section 110, a storage section 120, and a control section .

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。 (Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Also, the communication unit 110 is connected to the network N (see FIG. 2) by wire or wirelessly.

（記憶部１２０）
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、又は、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。図４に示すように、記憶部１２０は、審査項目情報データベース１２１を有する。 (storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 4 , the storage unit 120 has an examination item information database 121 .

（審査項目情報データベース１２１）
審査項目情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、審査項目情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、審査項目情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、審査項目情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「生年月日」、「住所」、「家族構成」、「住居費」、「年収」といった項目を有する。 (Examination item information database 121)
The examination item information database 121 stores user information regarding the user U. FIG. For example, the examination item information database 121 stores various information such as user U attributes. FIG. 5 is a diagram showing an example of the examination item information database 121. As shown in FIG. In the example shown in FIG. 5, the examination item information database 121 includes items such as "user ID (Identifier)", "date of birth", "address", "family structure", "housing expenses", and "annual income". have.

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ＩＤ」は、電話番号であってもよいし、社会保障等に関する個人番号（マイナンバー等）であってもよい。 “User ID” indicates identification information for identifying the user U. Note that the "user ID" may be a telephone number, or may be a personal number (my number, etc.) related to social security or the like.

また、「生年月日」は、利用者Ｕの生年月日を示す。なお、「生年月日」は、利用者Ｕの年齢であってもよいし、利用者Ｕの年代（３０代等）であってもよい。実際には、「生年月日」は、利用者Ｕが２０歳以上であるか否かを示す情報であってもよい。 "Date of birth" indicates the date of birth of the user U. Note that the "date of birth" may be the age of the user U, or the age of the user U (30's, etc.). Actually, the "date of birth" may be information indicating whether or not the user U is 20 years old or older.

また、「住所」は、利用者Ｕが居住している地域（居住地エリア）の住所を示す。「住所」は、郵便番号を示す情報であってもよいし、都道府県や市区町村といった行政区域の名称や行政区域コード等を示す情報であってもよい。また、「住所」は、地図上の標準地域メッシュを識別するためのメッシュコードを示す情報であってもよい。 "Address" indicates the address of the area where the user U resides (residence area). The "address" may be information indicating a postal code, or information indicating the name of an administrative area such as a prefecture or municipality, an administrative area code, or the like. Also, the "address" may be information indicating a mesh code for identifying a standard area mesh on the map.

また、「家族構成」は、利用者Ｕの家族構成を示す。例えば、「家族構成」は、配偶者の有無や、子供・扶養親族の有無等に関する情報も含む。また、「家族構成」は、利用者Ｕやその家族の年齢や性別、職業等に関する情報を含んでいてもよい。 "Family structure" indicates the user U's family structure. For example, "family composition" includes information on the presence or absence of a spouse, children, and dependent relatives. Also, the "family composition" may include information about the age, gender, occupation, etc. of the user U and his/her family.

また、「住居費」は、利用者Ｕが実際に支払っている住居費を示す。なお、「住居費」は、賃貸物件（借家）の賃料（家賃）を示す情報であってもよいし、所有物件（持ち家）の住宅ローンの月々の返済額（支払額）を示す情報であってもよい。また、「住居費」は、利用者Ｕの居住形態（賃貸／持ち家等）に関する情報を含んでいてもよい。また、「住居費」は、利用者Ｕの住居の間取りに関する情報を含んでいてもよい。 Further, "housing expenses" indicates the housing expenses actually paid by the user U. The “housing expenses” may be information indicating the rent (house rent) of a rental property (rental house), or information indicating the monthly repayment amount (payment amount) of a housing loan for an owned property (owner's house). may In addition, the "housing expenses" may include information on the user's U residence type (rental/owned house, etc.). In addition, the “housing expenses” may include information regarding the floor plan of the user U's residence.

また、「年収」は、利用者Ｕの年収を示す。なお、「年収」は、収入であってもよいし、所得であってもよい。また、実際には、年収に限らず、月収等であってもよい。 "Annual Income" indicates the annual income of the user U. Note that the “annual income” may be income or income. Moreover, in practice, the income is not limited to the annual income, and may be the monthly income or the like.

例えば、図５に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの生年月日は「生年月日＃１」であり、住所は「住所＃１」であり、家族構成は「家族構成＃１」であり、住居費は「住居費＃１」であり、年収は「年収＃１」であることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 5, the date of birth of user U identified by user ID "U1" is "date of birth #1", the address is "address #1", and the family structure is It indicates that the family structure is "family structure #1", the housing expenses are "housing expenses #1", and the annual income is "annual income #1".

ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「生年月日＃１」、「住所＃１」、「家族構成＃１」、「住居費＃１」及び「年収＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「生年月日＃１」、「住所＃１」、「家族構成＃１」、「住居費＃１」及び「年収＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。 Here, in the example shown in FIG. 5, abstract data such as "U1", "date of birth #1", "address #1", "family structure #1", "housing expenses #1", and "annual income #1" are used. However, "U1", "date of birth #1", "address #1", "family structure #1", "housing expenses #1" and "annual income #1" It is assumed that information such as typical character strings and numerical values is stored. Hereinafter, abstract values may also be illustrated in diagrams relating to other information.

なお、審査項目情報データベース１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、審査項目情報データベース１２１は、「生活費」、「余裕度」。「返済能力」等に関する情報を記憶してもよい。「生活費」は、上記の「家族構成」、「住所」、「住居費」、「年収」から推定される利用者Ｕの生活費を示す。また、「余裕度」は、利用者Ｕの年収と生活費との乖離（差分）から評価される利用者Ｕの金銭的な余裕度を示す。また、「返済能力」は、利用者Ｕの金銭的な余裕度に基づいて推定される利用者Ｕの返済能力を示す。 It should be noted that the examination item information database 121 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose. For example, the examination item information database 121 includes "living expenses" and "affordability". Information related to "repayment ability" and the like may be stored. "Living expenses" indicates the living expenses of the user U estimated from the above "family structure", "address", "housing expenses", and "annual income". In addition, the "affordability" indicates the monetary affiliation of the user U evaluated from the difference (difference) between the user's U annual income and living expenses. Also, "payback ability" indicates the repayment ability of the user U estimated based on the financial margin of the user U.

（制御部１３０）
図４に戻り、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）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、金融機関サーバ１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、判定部１３２と、推定部１３３と、決定部１３４と、提供部１３５とを有する。 (control unit 130)
Returning to FIG. 4, the description is continued. The control unit 130 is a controller, and for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like controls the financial institution server 100. Various programs (corresponding to an example of an information processing program) stored in the internal storage device are executed by using a storage area such as a RAM as a work area. In the example shown in FIG. 4 , the control unit 130 has an acquisition unit 131 , a determination unit 132 , an estimation unit 133 , a determination unit 134 and a provision unit 135 .

（取得部１３１）
取得部１３１は、利用者Ｕにより入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。 (Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires a search query input by the user U. For example, the acquisition unit 131 acquires the search query via the communication unit 110 when the user U inputs a search query into a search engine or the like and performs a keyword search.

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を取得する。また、取得部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を取得してもよい。そして、取得部１３１は、利用者情報を、記憶部１２０の審査項目情報データベース１２１に登録する。 The acquisition unit 131 also acquires user information about the user U via the communication unit 110 . For example, the acquisition unit 131 acquires identification information (user ID, etc.) indicating the user U, location information of the user U, attribute information of the user U, and the like, from the terminal device 10 of the user U. FIG. Further, the acquisition unit 131 may acquire identification information indicating the user U, attribute information of the user U, and the like when the user U is registered as a user. The acquisition unit 131 then registers the user information in the examination item information database 121 of the storage unit 120 .

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、取得部１３１は、各種の履歴情報を、記憶部１２０の履歴情報データベース１２２に登録する。 In addition, the acquisition unit 131 acquires various types of history information (log data) indicating actions of the user U via the communication unit 110 . For example, the acquisition unit 131 acquires various types of history information indicating actions of the user U from the terminal device 10 of the user U or from various servers based on the user ID or the like. The acquisition unit 131 then registers various types of history information in the history information database 122 of the storage unit 120 .

また、取得部１３１は、利用者Ｕの借入申込時に、不要な項目を除外して簡素化した審査用データとして、申込者の住所、生年月日、年収、住居費、家族構成に関する情報を取得する。 In addition, when the user U applies for a loan, the acquisition unit 131 acquires information on the applicant's address, date of birth, annual income, housing expenses, and family composition as examination data simplified by excluding unnecessary items. do.

特に、取得部１３１は、利用者Ｕの住居費に関する情報を取得する。また、取得部１３１は、必要に応じて、さらに利用者Ｕの住所に関する情報を取得する。そして、取得部１３１は、利用者Ｕの住所から利用者Ｕの居住地エリア内の住居費の相場に関する情報を取得する。 In particular, the acquisition unit 131 acquires information about user U's housing expenses. The acquisition unit 131 also acquires information on the address of the user U as necessary. Then, the acquiring unit 131 acquires information about the market price of housing expenses in the residential area of the user U from the user U's address.

また、取得部１３１は、必要に応じて、さらに利用者Ｕの住居の間取りに関する情報を取得する。また、取得部１３１は、必要に応じて、さらに利用者Ｕの家族構成に関する情報を取得する。また、取得部１３１は、必要に応じて、さらに利用者Ｕの年収に関する情報を取得する。 In addition, the acquisition unit 131 further acquires information on the floor plan of the user U's residence as necessary. The acquisition unit 131 also acquires information on the family structure of the user U as necessary. The acquisition unit 131 also acquires information on the annual income of the user U as necessary.

（判定部１３２）
判定部１３２は、利用者Ｕの審査用データに含まれる利用者Ｕの生年月日から、利用者Ｕが２０歳以上であるか否かを判定する。このとき、判定部１３２は、利用者Ｕが２０歳以上ではない場合には、審査を行わないことを決定する。 (Determination unit 132)
The determination unit 132 determines whether or not the user U is 20 years old or older based on the date of birth of the user U included in the examination data of the user U. At this time, the determination unit 132 determines not to perform the examination when the user U is not 20 years old or older.

（推定部１３３）
推定部１３３は、利用者Ｕの審査用データに基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定する。具体的には、推定部１３３は、審査用データに基づいて、利用者Ｕの生活費を推定し、利用者Ｕの生活費から利用者Ｕの返済能力を推定する。 (Estimation unit 133)
The estimation unit 133 estimates the repayment ability of the user U based on the user U's examination data. Specifically, the estimation unit 133 estimates the living expenses of the user U based on the examination data, and estimates the repayment ability of the user U from the living expenses of the user U.

例えば、推定部１３３は、審査用データのうち、利用者Ｕの住所に関する情報に基づいて、利用者Ｕの生活費を推定し、利用者Ｕの生活費に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定する。 For example, the estimation unit 133 estimates the living expenses of the user U based on the information about the address of the user U among the examination data, and estimates the repayment ability of the user U based on the living expenses of the user U. do.

また、推定部１３３は、審査用データのうち、利用者Ｕの住所と住居費とに関する情報に基づいて、利用者Ｕの居住地エリア内の住居費の相場と、利用者Ｕの住居費との乖離から、利用者Ｕの生活費を推定し、利用者Ｕの生活費に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定する。 In addition, the estimation unit 133 calculates the market price of housing expenses in the residential area of the user U and the housing expenses of the user U based on the information about the address and housing expenses of the user U among the examination data. The living expenses of the user U are estimated from the divergence, and the repayment ability of the user U is estimated based on the living expenses of the user U.

また、推定部１３３は、審査用データのうち、利用者Ｕの住所と家族構成とに関する情報に基づいて、居住地エリアごとの家族構成別の平均生活費から利用者Ｕの生活費を推定し、利用者Ｕの生活費に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定する。 In addition, the estimation unit 133 estimates the living expenses of the user U from the average living expenses by family composition for each residential area based on the information on the user U's address and family composition among the examination data, Based on the person U's living expenses, the repayment capacity of the user U is estimated.

また、推定部１３３は、利用者Ｕの年収と、利用者Ｕの生活費とに基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定する。 Also, the estimation unit 133 estimates the repayment capacity of the user U based on the user U's annual income and the user's U living expenses.

また、推定部１３３は、利用者Ｕの年収と、利用者Ｕの生活費との差分から、利用者Ｕの金銭的な余裕度を評価する。そして、推定部１３３は、利用者Ｕの金銭的な余裕度に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定する。 In addition, the estimation unit 133 evaluates the financial margin of the user U from the difference between the user U's annual income and the user's U living expenses. Then, the estimation unit 133 estimates the repayment ability of the user U based on the financial margin of the user U.

特に、推定部１３３は、利用者Ｕの住居費に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定する。例えば、推定部１３３は、利用者Ｕの住居費と、住居費の相場との乖離から、利用者Ｕの生活費を推定し、利用者Ｕの生活費に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定する。 In particular, the estimation unit 133 estimates the repayment capacity of the user U based on the user U's housing expenses. For example, the estimating unit 133 estimates the living expenses of the user U from the difference between the housing expenses of the user U and the market price of housing expenses, and estimates the repayment ability of the user U based on the living expenses of the user U. do.

このとき、推定部１３３は、利用者Ｕの居住地エリア内の住居費の相場と、利用者Ｕの住居費との乖離から、利用者Ｕの生活費を推定し、利用者Ｕの生活費に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定してもよい。 At this time, the estimating unit 133 estimates the living expenses of the user U from the difference between the market price of housing expenses in the residential area of the user U and the housing expenses of the user U, and based on the living expenses of the user U may be used to estimate the repayment ability of the user U.

また、推定部１３３は、利用者Ｕの住居の間取りに応じた住居費の相場と、利用者Ｕの住居費との乖離から、利用者Ｕの生活費を推定し、利用者Ｕの生活費に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定してもよい。 In addition, the estimation unit 133 estimates the living expenses of the user U from the difference between the market price of housing expenses according to the floor plan of the house of the user U and the housing expenses of the user U, and based on the living expenses of the user U may be used to estimate the repayment ability of the user U.

また、推定部１３３は、利用者Ｕの家族構成から住居の間取りを推定し、住居の間取りに応じた住居費の相場と、利用者Ｕの住居費との乖離から、利用者Ｕの生活費を推定し、利用者Ｕの生活費に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定してもよい。 In addition, the estimation unit 133 estimates the floor plan of the residence from the family structure of the user U, and estimates the living expenses of the user U from the difference between the market price of the housing expenses according to the floor plan of the residence and the housing expenses of the user U. Based on the estimated cost of living of user U, user U's ability to repay may be estimated.

また、推定部１３３は、利用者Ｕの年収と、利用者Ｕの年間の生活費との差分に基づいて、利用者Ｕの返済能力を推定してもよい。 In addition, the estimation unit 133 may estimate the repayment capacity of the user U based on the difference between the annual income of the user U and the annual living expenses of the user U.

また、推定部１３３は、住居費の相場に対する利用者Ｕの住居費に基づいて、利用者Ｕの返済能力に関するスコアに重みづけをしてもよい。また、推定部１３３は、住居費の相場に対して利用者Ｕの住居費が高い場合、利用者Ｕの返済能力が低いと推定してもよい。 In addition, the estimation unit 133 may weight the score regarding the repayment ability of the user U based on the housing expenses of the user U with respect to the market price of housing expenses. In addition, the estimation unit 133 may estimate that the repayment capacity of the user U is low when the housing cost of the user U is high relative to the market price of the housing cost.

このとき、推定部１３３は、予め審査用データと紐づけられた生活費に関するデータを取得することで、生活費を推定するようにしてもよい。あるいは、推定部１３３は、例えば審査用データと生活費をデータセットとして、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＬＳＴＭ（Long short-term memory）等を用いた機械学習を経て、生活費を推定するための学習モデルを生成し、この学習モデルに審査用データを入力し、出力として生活費を取得することで、生活費を推定するようにしてもよい。 At this time, the estimating unit 133 may estimate the living expenses by acquiring data related to the living expenses linked in advance with the examination data. Alternatively, the estimating unit 133 uses, for example, examination data and living expenses as a data set, and performs machine learning using RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long short-term memory), etc., and a learning model for estimating living expenses. , input examination data into this learning model, and acquire living expenses as an output, thereby estimating living expenses.

また、推定部１３３は、予め生活費に関するデータと紐づけられた返済能力に関するデータを取得することで、返済能力を推定するようにしてもよい。あるいは、推定部１３３は、例えば生活費と返済能力をデータセットとして、ＲＮＮやＬＳＴＭ等を用いた機械学習を経て、返済能力を推定するための学習モデルを生成し、この学習モデルに生活費を入力し、出力として返済能力を取得することで、返済能力を推定するようにしてもよい。 In addition, the estimation unit 133 may estimate the repayment ability by obtaining data about the repayment ability linked in advance with the data about the living expenses. Alternatively, the estimating unit 133 may generate a learning model for estimating the repayment capacity through machine learning using RNN, LSTM, etc., using the living expenses and the repayment capacity as a data set, for example, and input the living expenses into the learning model. , the repayment ability may be estimated by obtaining the repayment ability as an output.

最終的に、推定部１３３は、予め審査用データに関するデータと紐づけられた返済能力に関するデータを取得することで、返済能力を推定するようにしてもよい。あるいは、推定部１３３は、例えば審査用データと返済能力をデータセットとして、ＲＮＮやＬＳＴＭ等を用いた機械学習を経て、返済能力を推定するための学習モデルを生成し、この学習モデルに審査用データを入力し、出力として返済能力を取得することで、返済能力を推定するようにしてもよい。 Finally, the estimating unit 133 may estimate the repayment ability by obtaining data about the repayment ability linked in advance with the data about the examination data. Alternatively, the estimating unit 133 may generate a learning model for estimating the repayment ability through machine learning using RNN, LSTM, etc., using the examination data and the repayment ability as a data set, for example. Repayment capacity may be estimated by inputting data and obtaining repayment capacity as an output.

（決定部１３４）
決定部１３４は、利用者Ｕの返済能力から、利用者Ｕに対する借入条件を決定する。なお、借入条件には、利用者Ｕに対する貸付の許否も含まれる。また、貸付を許可する場合には、借入条件には、少なくとも金利と借入限度額とが含まれる。なお、決定部１３４は、推定部１３３の一部であってもよい。すなわち、推定部１３３が、決定部１３４の機能を有していてもよい。 (Determination unit 134)
The determination unit 134 determines borrowing conditions for the user U from the repayment ability of the user U. Note that the borrowing conditions also include permission or rejection of the loan to the user U. Moreover, when permitting a loan, the borrowing conditions include at least an interest rate and a borrowing limit. Note that the determining unit 134 may be part of the estimating unit 133 . That is, the estimation unit 133 may have the function of the determination unit 134 .

また、決定部１３４は、予め返済能力に関するデータと紐づけられた借入条件に関するデータを取得することで、借入条件を決定するようにしてもよい。あるいは、決定部１３４は、例えば返済能力と借入条件をデータセットとして、ＲＮＮやＬＳＴＭ等を用いた機械学習を経て、借入条件を決定するための学習モデルを生成し、この学習モデルに返済能力を入力し、出力として借入条件を取得することで、借入条件を決定するようにしてもよい。 In addition, the determination unit 134 may determine the borrowing conditions by obtaining data on the borrowing conditions linked in advance with the data on the repayment ability. Alternatively, the determining unit 134, for example, uses the repayment ability and the borrowing conditions as a data set, and through machine learning using RNN, LSTM, etc., generates a learning model for determining the borrowing conditions, and adds the repayment ability to this learning model. You may make it determine a borrowing condition by inputting and acquiring a borrowing condition as an output.

最終的に、決定部１３２は、予め審査用データと紐づけられた借入条件を取得することで、借入条件を決定するようにしてもよい。あるいは、決定部１３２は、例えば審査用データと借入条件をデータセットとして、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＬＳＴＭ（Long short-term memory）等を用いた機械学習を経て、借入条件を決定するための学習モデルを生成し、この学習モデルに審査用データを入力し、出力として借入条件を取得することで、借入条件を決定するようにしてもよい。 Finally, the determination unit 132 may determine the borrowing conditions by obtaining the borrowing conditions linked in advance with the examination data. Alternatively, the determining unit 132 uses, for example, the examination data and the borrowing conditions as a data set, and performs machine learning using RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long short-term memory), etc., to determine the borrowing conditions. Borrowing conditions may be determined by generating a learning model, inputting examination data into this learning model, and acquiring borrowing conditions as an output.

（提供部１３５）
提供部１３５は、通信部１１０を介して、借入の利用者Ｕである利用者Ｕに対して、借入の許否に関する審査結果を提示する。審査結果は、仮審査の結果であってもよいし、本審査の結果であってもよい。 (Providing unit 135)
The providing unit 135 presents the result of examination regarding whether or not the borrowing is permitted to the user U, who is the borrowing user U, via the communication unit 110 . The examination result may be the result of the provisional examination or the result of the main examination.

また、提供部１３５は、利用者Ｕが本審査を通過した場合、通信部１１０を介して、利用者Ｕに対して、利用者Ｕの口座に借入金の入金があった旨を通知する。なお、利用者Ｕの口座は、銀行等の金融機関の口座であってもよいし、利用者Ｕの電子マネー口座であってもよい。 Further, when the user U passes the main examination, the provision unit 135 notifies the user U that the borrowed money has been deposited in the account of the user U via the communication unit 110 . The account of the user U may be an account of a financial institution such as a bank, or may be an electronic money account of the user U.

〔５．処理手順〕
次に、図６を用いて実施形態に係る金融機関サーバ１００による処理手順について説明する。図６は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、金融機関サーバ１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。 [5. Processing procedure]
Next, a processing procedure by the financial institution server 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flow chart showing a processing procedure according to the embodiment. Note that the processing procedure described below is repeatedly executed by the control unit 130 of the financial institution server 100 .

図６に示すように、金融機関サーバ１００の取得部１３１は、通信部１１０を介して、借入の申込者である利用者Ｕの端末装置１０から、不要な項目を除外して簡素化した審査用データを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１３１は、審査用データとして、住所（郵便番号でも可）、生年月日、年収、住居費、家族構成に関する情報を取得する。 As shown in FIG. 6, the acquisition unit 131 of the financial institution server 100 receives the terminal device 10 of the user U, who is the borrowing applicant, via the communication unit 110. data is acquired (step S101). For example, the acquisition unit 131 acquires information on an address (a postal code is also acceptable), date of birth, annual income, housing expenses, and family composition as examination data.

続いて、金融機関サーバ１００の判定部１３２は、利用者Ｕの審査用データのうち、利用者Ｕの生年月日から、利用者Ｕが２０歳以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。このとき、判定部１３２は、利用者Ｕが２０歳以上ではない場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、利用者Ｕに対して審査を行わないことを決定し、一連の処理を終了する。反対に、判定部１３２は、利用者Ｕが２０歳以上である場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、利用者Ｕに対して審査を行うことを決定し、以降の処理に移行する。 Next, the determination unit 132 of the financial institution server 100 determines whether or not the user U is 20 years old or older based on the date of birth of the user U in the examination data of the user U (step S102). ). At this time, if the user U is not 20 years old or older (step S102; No), the determination unit 132 determines not to examine the user U, and ends the series of processes. Conversely, when the user U is 20 years old or older (step S102; Yes), the determination unit 132 determines to examine the user U, and shifts to subsequent processing.

続いて、金融機関サーバ１００の推定部１３３は、利用者Ｕの審査用データから、利用者Ｕの生活費を推定する（ステップＳ１０３）。 Subsequently, the estimation unit 133 of the financial institution server 100 estimates the living expenses of the user U from the examination data of the user U (step S103).

ここで、推定部１３３は、利用者Ｕの住所から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。例えば、推定部１３３は、利用者Ｕの住所から、利用者Ｕが「港区」に居住していると推定し、「港区」の居住者の平均生活費から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。 Here, the estimation unit 133 may estimate the user U's living expenses from the user U's address. For example, the estimation unit 133 estimates that the user U lives in "Minato Ward" from the address of the user U, and estimates the living expenses of the user U from the average living expenses of residents of "Minato Ward". You may

また、推定部１３３は、利用者Ｕの年収から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。例えば、推定部１３３は、利用者Ｕの年収から、利用者Ｕの生活水準を推定して、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。また、推定部１３３は、利用者Ｕの生年月日から利用者Ｕの年齢を推定し、利用者Ｕの年齢と年収から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。 Also, the estimation unit 133 may estimate the living expenses of the user U from the user U's annual income. For example, the estimation unit 133 may estimate the user U's standard of living based on the user U's annual income, and estimate the user U's living expenses. Also, the estimation unit 133 may estimate the age of the user U from the date of birth of the user U, and estimate the living expenses of the user U from the age and annual income of the user U.

また、推定部１３３は、利用者Ｕの住居費から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。例えば、推定部１３３は、利用者Ｕの住居費と周辺相場との乖離から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。また、推定部１３３は、利用者Ｕの年収に占める住居費の割合から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。 Also, the estimation unit 133 may estimate the user's U living expenses from the user's U housing expenses. For example, the estimating unit 133 may estimate the living expenses of the user U from the difference between the housing expenses of the user U and the surrounding market prices. In addition, the estimation unit 133 may estimate the living expenses of the user U from the ratio of the housing expenses to the annual income of the user U.

また、推定部１３３は、利用者Ｕの家族構成から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。例えば、推定部１３３は、利用者Ｕの家族構成と、家族構成別の平均生活費から、利用者Ｕの生活費を推定してもよい。 Also, the estimation unit 133 may estimate the living expenses of the user U from the user U's family structure. For example, the estimating unit 133 may estimate the living expenses of the user U from the family structure of the user U and the average living expenses by family structure.

続いて、金融機関サーバ１００の推定部１３３は、利用者Ｕの生活費から、利用者Ｕの金銭的な余裕度を評価する（ステップＳ１０４）。例えば、推定部１３３は、利用者Ｕの年収と生活費との乖離（差分）から、利用者Ｕの金銭的な余裕度を評価してもよい。 Subsequently, the estimation unit 133 of the financial institution server 100 evaluates the financial margin of the user U from the living expenses of the user U (step S104). For example, the estimation unit 133 may evaluate the user's U financial leeway from the difference (difference) between the user's U annual income and living expenses.

続いて、金融機関サーバ１００の推定部１３３は、利用者Ｕの金銭的な余裕度から、利用者Ｕの返済能力を推定する（ステップＳ１０５）。 Subsequently, the estimation unit 133 of the financial institution server 100 estimates the repayment capacity of the user U from the financial margin of the user U (step S105).

続いて、金融機関サーバ１００の決定部１３４は、利用者Ｕの返済能力から、利用者Ｕに対する借入条件を決定する（ステップＳ１０６）。 Subsequently, the determination unit 134 of the financial institution server 100 determines borrowing conditions for the user U from the repayment ability of the user U (step S106).

続いて、金融機関サーバ１００の提示部１３４は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０に対して、利用者Ｕに対する借入条件を提示する（ステップＳ１０７）。 Subsequently, the presentation unit 134 of the financial institution server 100 presents the borrowing conditions for the user U to the terminal device 10 of the user U via the communication unit 110 (step S107).

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及び金融機関サーバ１００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、実施形態の変形例について説明する。 [6. Modification]
The terminal device 10 and the financial institution server 100 described above may be embodied in various forms other than the above embodiment. So, below, the modification of embodiment is demonstrated.

（端末単体）
上記の実施形態において、金融機関サーバ１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態における金融機関サーバ１００の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置１０は金融機関サーバ１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、金融機関サーバ１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、金融機関サーバ１００を備えているともいえる。 (single terminal)
In the above embodiment, part or all of the processing executed by the financial institution server 100 may actually be executed by the terminal device 10 . For example, the processing may be completed stand-alone (by the terminal device 10 alone). In this case, it is assumed that the terminal device 10 has the functions of the financial institution server 100 in the above embodiment. In addition, in the above embodiment, the terminal device 10 cooperates with the financial institution server 100, so from the user U's point of view, the terminal device 10 also executes the processing of the financial institution server 100. FIG. That is, from another point of view, the terminal device 10 can be said to have the financial institution server 100 .

（他サービスのユーザ情報の利用）
また、上記の実施形態において、金融機関サーバ１００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携していてもよい。例えば、金融機関サーバ１００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信等のサービスを提供する各種サーバと連携してもよい。金融機関サーバ１００は、利用者Ｕからの借入申込時に、利用者Ｕを識別するための識別情報（利用者ＩＤ等）に基づいて、利用者Ｕが上記のようなＷｅｂサービスのユーザ登録時に入力したユーザ情報を取得して、審査用データとして利用してもよい。借入申込時に利用者Ｕの入力の手間を省くという点で非常に有用である。 (Use of User Information of Other Services)
Further, in the above embodiment, the financial institution server 100 may cooperate with various servers that provide some kind of web service online to the terminal device 10 of each user U. FIG. For example, the financial institution server 100 provides web services such as Internet connection, search service, SNS (Social Networking Service), electronic commerce, electronic payment, online games, online banking, online trading, accommodation/ticket reservation, video/music distribution, and the like. may cooperate with various servers that provide the services of The financial institution server 100, when the user U applies for a loan, based on the identification information (user ID, etc.) for identifying the user U, the user U inputs at the time of user registration of the Web service as described above. It is also possible to acquire the user information obtained and use it as examination data. This is very useful in that it saves the user U the trouble of inputting when applying for a loan.

（申込者の行動履歴の取得）
また、上記の実施形態において、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得してもよい。例えば、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。金融機関サーバ１００は、利用者Ｕからの借入申込時に、利用者Ｕを識別するための識別情報（利用者ＩＤ等）に基づいて、上記のような利用者Ｕの各種履歴情報を取得して、審査用データとして利用してもよい。従来の審査項目とは異なる観点の情報が得られるという点で非常に有用である。 (Acquisition of Applicant's Action History)
In the above-described embodiment, the financial institution server 100 receives various types of history information (log data) indicating the actions of the user U from the terminal device 10 of the user U, or from various servers based on the user ID or the like. ) may be obtained. For example, the financial institution server 100 acquires the position history, which is the history of the location and date/time of the user U, from the terminal device 10 . The financial institution server 100 also acquires a search history, which is a history of search queries input by the user U, from a search server (search engine). Further, the financial institution server 100 acquires a viewing history, which is a history of content viewed by the user U, from the content server. In addition, the financial institution server 100 acquires the purchase history, which is the history of user U's product purchases and payment processing, from the electronic commerce server and the payment processing server. Further, the financial institution server 100 may acquire the exhibition history and the sales history, which are the history of the user U's exhibition in the marketplace, from the electronic commerce server or the settlement server. In addition, the financial institution server 100 acquires the posting history, which is the posting history of the user U, from a posting server that provides a word-of-mouth posting service or an SNS server. The financial institution server 100 acquires various types of history information of the user U as described above based on identification information (user ID, etc.) for identifying the user U when the user U applies for a loan. , may be used as data for examination. It is extremely useful in that it provides information from a different perspective than conventional examination items.

（居住地エリアの相場情報の取得方法）
また、上記の実施形態において、金融機関サーバ１００は、住居費と居住地エリアの相場とを比較するために住居費の相場の調査を行う際に、利用者Ｕの端末装置１０の位置情報又は位置履歴を取得し、位置情報又は位置履歴から利用者Ｕの居住地エリアを推定し、利用者Ｕの居住地エリアの住居費の相場に関する情報を取得してもよい。あるいは、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの住所に関する情報を取得し、利用者Ｕの居住地エリアの住居費の相場に関する情報を取得してもよい。また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの住居の最寄り駅の情報を取得し、最寄り駅の情報から利用者Ｕの居住地エリアを推定し、利用者Ｕの居住地エリアの住居費の相場に関する情報を取得してもよい。このとき、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの住居の間取りや築年数等を考慮せず、利用者Ｕの居住地エリアの住居費の平均値や中央値を調べてもよい。また、金融機関サーバ１００は、利用者Ｕの住所に基づいて不動産情報や登記情報等を検索し、利用者Ｕの住居の間取りや築年数等に関する情報を取得し、利用者Ｕの住居の間取りや築年数等に応じた居住地エリアの住居費の相場を調べてもよい。 (Method of obtaining market price information in residential area)
In addition, in the above embodiment, the financial institution server 100, when researching the market price of housing expenses in order to compare the market price of housing expenses with the market price of the residential area, uses the location information of the terminal device 10 of the user U or A location history may be acquired, the residential area of the user U may be estimated from the location information or the location history, and information on the market price of housing expenses in the residential area of the user U may be acquired. Alternatively, the financial institution server 100 may acquire information on the address of the user U and acquire information on the market price of housing expenses in the residential area of the user U. In addition, the financial institution server 100 acquires information on the nearest station to the residence of the user U, estimates the residential area of the user U from the information on the nearest station, You may obtain information about At this time, the financial institution server 100 may check the average value or the median value of the housing expenses in the residential area of the user U without considering the layout of the user U's house, the age of the building, and the like. In addition, the financial institution server 100 searches real estate information, registration information, etc. based on the address of the user U, acquires information on the floor plan of the user U's house, the age of the building, etc. You can also check the market price of housing costs in the residential area according to the age of the building, etc.

（利用者の属性情報等の取得）
また、上記の実施形態において、審査項目情報データベース１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、審査項目情報データベース１２１は、氏名、出身地（地元）、職業、職位、資格、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。また、審査項目情報データベース１２１は、利用者Ｕの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。 (Acquisition of user attribute information, etc.)
In the above embodiment, the examination item information database 121 includes user U's demographics (demographic attributes), psychographics (psychological attributes), geographics (geographical attributes), behavioral information about attributes such as academic attributes) may be stored. For example, the examination item information database 121 includes information such as name, hometown (local), occupation, job title, qualification, presence or absence of car, commute time, commute route, commuter pass section (station, route, etc.), frequency of use, etc. Information such as expensive station (other than nearest station to home/work place), lessons (place, time zone, etc.), hobbies, interests, lifestyle, etc. may be stored. In addition, the examination item information database 121 may store various types of information regarding the user U's terminal device 10 .

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及び金融機関サーバ１００）は、借入の申込者（利用者Ｕ）の借入申込時に、不要な項目を除外して簡素化した審査用データとして、申込者の住所、生年月日、年収、住居費、家族構成に関する情報を取得する取得部１３１と、審査用データに基づいて、申込者の返済能力を推定する推定部１３３と、を備える。 [7. effect〕
As described above, the information processing device (the terminal device 10 and the financial institution server 100) according to the present application provides a simple examination As data, an acquisition unit 131 that acquires information on the applicant's address, date of birth, annual income, housing expenses, and family composition, and an estimation unit 133 that estimates the repayment ability of the applicant based on the examination data. Prepare.

また、推定部１３３は、審査用データに基づいて、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費から申込者の返済能力を推定する。 In addition, the estimation unit 133 estimates the applicant's living expenses based on the examination data, and estimates the applicant's repayment ability from the applicant's living expenses.

また、推定部１３３は、審査用データのうち、申込者の住所に関する情報に基づいて、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the estimation unit 133 estimates the applicant's living expenses based on the applicant's address information in the screening data, and estimates the applicant's repayment ability based on the applicant's living expenses.

また、推定部１３３は、審査用データのうち、申込者の住所と住居費とに関する情報に基づいて、申込者の居住地エリア内の住居費の相場と、申込者の住居費との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the estimation unit 133, based on the information about the applicant's address and housing expenses in the examination data, calculates the , estimate the applicant's cost of living and, based on the applicant's cost of living, estimate the applicant's ability to repay.

また、推定部１３３は、審査用データのうち、申込者の住所と家族構成とに関する情報に基づいて、居住地エリアごとの家族構成別の平均生活費から申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the estimation unit 133 estimates the living expenses of the applicant from the average living expenses by family composition for each residential area based on the information on the applicant's address and family composition among the examination data, Estimate the applicant's ability to repay based on the cost of living.

また、推定部１３３は、申込者の年収と、申込者の生活費とに基づいて、申込者の返済能力を推定する。 Also, the estimation unit 133 estimates the applicant's repayment ability based on the applicant's annual income and the applicant's living expenses.

また、推定部１３３は、申込者の年収と、申込者の生活費との差分から、申込者の金銭的な余裕度を評価し、申込者の金銭的な余裕度に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the estimation unit 133 evaluates the applicant's financial leeway from the difference between the applicant's annual income and the applicant's living expenses, and calculates the applicant's repayment Estimate ability.

また、他の観点では、本願に係る情報処理装置は、借入の申込者の住居費に関する情報を取得する取得部と、申込者の住居費に基づいて、申込者の返済能力を推定する推定部１３３と、を備える。 In another aspect, the information processing device according to the present application includes an acquisition unit that acquires information about the housing expenses of the applicant for borrowing, and an estimation unit that estimates the repayment ability of the applicant based on the housing expenses of the applicant. 133 and.

また、推定部１３３は、申込者の住居費と、住居費の相場との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 Also, the estimation unit 133 estimates the applicant's living expenses from the divergence between the applicant's housing expenses and the market price of housing expenses, and estimates the applicant's repayment ability based on the applicant's living expenses.

また、取得部１３１は、さらに申込者の住所に関する情報を取得し、申込者の住所から申込者の居住地エリア内の住居費の相場に関する情報を取得する。そして、推定部１３３は、申込者の居住地エリア内の住居費の相場と、申込者の住居費との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the acquisition unit 131 further acquires information on the applicant's address, and acquires information on the market price of housing expenses in the applicant's residence area from the applicant's address. Then, the estimating unit 133 estimates the applicant's living expenses from the discrepancy between the housing expenses in the applicant's residential area and the applicant's living expenses, and based on the applicant's living expenses, Estimate repayment capacity.

また、取得部１３１は、さらに申込者の住居の間取りに関する情報を取得する。そして、推定部１３３は、申込者の住居の間取りに応じた住居費の相場と、申込者の住居費との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the acquisition unit 131 further acquires information on the floor plan of the applicant's residence. Then, the estimating unit 133 estimates the applicant's living expenses from the discrepancy between the applicant's housing expenses and the market price of housing expenses according to the floor plan of the applicant's residence, and based on the applicant's living expenses, estimate the repayment capacity of

また、取得部１３１は、さらに申込者の家族構成に関する情報を取得する。そして、推定部１３３は、申込者の家族構成から住居の間取りを推定し、住居の間取りに応じた住居費の相場と、申込者の住居費との乖離から、申込者の生活費を推定し、申込者の生活費に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the acquisition unit 131 further acquires information on the applicant's family composition. Then, the estimating unit 133 estimates the floor plan of the residence from the family structure of the applicant, estimates the living expenses of the applicant from the difference between the housing expenses of the applicant and the housing expenses according to the floor plan of the residence, Estimate the applicant's ability to repay based on the applicant's cost of living.

また、取得部１３１は、さらに申込者の年収に関する情報を取得する。そして、推定部１３３は、申込者の年収と、申込者の年間の生活費との差分に基づいて、申込者の返済能力を推定する。 In addition, the acquisition unit 131 further acquires information on the annual income of the applicant. Then, the estimation unit 133 estimates the applicant's repayment ability based on the difference between the applicant's annual income and the applicant's annual living expenses.

また、推定部１３３は、住居費の相場に対する申込者の住居費に基づいて、申込者の返済能力に関するスコアに重みづけをする。 In addition, the estimation unit 133 weights the score regarding the applicant's repayment ability based on the applicant's housing expenses relative to the market price of housing expenses.

また、推定部１３３は、住居費の相場に対して申込者の住居費が高い場合、申込者の返済能力が低いと推定する。 In addition, the estimation unit 133 estimates that the repayment capacity of the applicant is low when the applicant's housing expenses are high relative to the market price of the housing expenses.

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、借入申込を簡素化することができる。従来の借入申込時の入力項目は、旧来金融機関がノウハウを“継ぎ足して”来た結果、本来必要のない項目まで利用者に入力を求めてしまっている可能性がある。また、入力項目を絞り込むとしても、どの項目に限定するかについては、入力項目に基づいてどのような審査を行うかによって異なる。本願によれば、従来よりも申込者の入力項目を削減し、申込を簡素化して、もっとシンプルな審査ロジックを構築することができる。また、借入申込時の入力項目を、最低限の情報に抑制することができる。 The information processing apparatus according to the present application can simplify the borrowing application by any one or a combination of the processes described above. As a result of traditional financial institutions "adding" their know-how to input items when applying for a loan in the past, there is a possibility that users are asked to input even items that are not originally necessary. Further, even if the input items are narrowed down, which items are limited depends on what kind of examination is performed based on the input items. According to the present application, it is possible to reduce the items to be input by the applicant, simplify the application, and construct a simpler examination logic than before. In addition, input items at the time of borrowing application can be suppressed to the minimum information.

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や金融機関サーバ１００は、例えば図７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、金融機関サーバ１００を例に挙げて説明する。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。 [8. Hardware configuration]
Also, the terminal device 10 and the financial institution server 100 according to the above-described embodiments are implemented by a computer 1000 configured as shown in FIG. 7, for example. The financial institution server 100 will be described below as an example. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration; The computer 1000 is connected to an output device 1010 and an input device 1020, and an arithmetic device 1030, a primary storage device 1040, a secondary storage device 1050, an output I/F (Interface) 1060, an input I/F 1070, and a network I/F 1080 are buses. It has a form connected by 1090.

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。 The arithmetic device 1030 operates based on programs stored in the primary storage device 1040 and the secondary storage device 1050, programs read from the input device 1020, and the like, and executes various processes. The arithmetic unit 1030 is implemented by, for example, a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like.

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢメモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。 The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores data used for various calculations by the arithmetic device 1030 . The secondary storage device 1050 is a storage device in which data used for various calculations by the arithmetic device 1030 and various databases are registered. State Drive), flash memory, or the like. The secondary storage device 1050 may be an internal storage or an external storage. Also, the secondary storage device 1050 may be a removable storage medium such as a USB memory or an SD (Secure Digital) memory card. Also, the secondary storage device 1050 may be a cloud storage (online storage), a NAS (Network Attached Storage), a file server, or the like.

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。 The output I/F 1060 is an interface for transmitting information to be output to the output device 1010 that outputs various information such as a display, a projector, and a printer. (Digital Visual Interface), HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface), and other standardized connectors. Also, the input I/F 1070 is an interface for receiving information from various input devices 1020 such as a mouse, keyboard, keypad, buttons, scanner, etc., and is realized by, for example, USB.

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。 Also, the output I/F 1060 and the input I/F 1070 may be wirelessly connected to the output device 1010 and the input device 1020, respectively. That is, the output device 1010 and the input device 1020 may be wireless devices.

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。 Also, the output device 1010 and the input device 1020 may be integrated like a touch panel. In this case, the output I/F 1060 and the input I/F 1070 may also be integrated as an input/output I/F.

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。 Note that the input device 1020 includes, for example, optical recording media such as CDs (Compact Discs), DVDs (Digital Versatile Discs), PDs (Phase change rewritable discs), magneto-optical recording media such as MOs (Magneto-Optical discs), and tapes. It may be a device that reads information from a medium, a magnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like.

ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。 Network I/F 1080 receives data from other devices via network N and sends the data to arithmetic device 1030, and also transmits data generated by arithmetic device 1030 via network N to other devices.

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。 Arithmetic device 1030 controls output device 1010 and input device 1020 via output I/F 1060 and input I/F 1070 . For example, arithmetic device 1030 loads a program from input device 1020 or secondary storage device 1050 onto primary storage device 1040 and executes the loaded program.

例えば、コンピュータ１０００が金融機関サーバ１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。 For example, when computer 1000 functions as financial institution server 100 , computing device 1030 of computer 1000 implements the functions of control unit 130 by executing a program loaded on primary storage device 1040 . Further, arithmetic device 1030 of computer 1000 may load a program acquired from another device via network I/F 1080 onto primary storage device 1040 and execute the loaded program. Further, the arithmetic unit 1030 of the computer 1000 may cooperate with another device via the network I/F 1080, and call functions, data, etc. of the program from another program of the other device for use.

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。 [9. others〕
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited by the contents of these embodiments. In addition, the components described above include those that can be easily assumed by those skilled in the art, those that are substantially the same, and those within the so-called equivalent range. Furthermore, the components described above can be combined as appropriate. Furthermore, various omissions, replacements, or modifications of components can be made without departing from the gist of the above-described embodiments.

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。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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.

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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the illustrated one, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.

例えば、上述した金融機関サーバ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等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 For example, the financial institution server 100 described above may be implemented by a plurality of server computers, and depending on the function, may be implemented by calling an external platform or the like using an API (Application Programming Interface), network computing, or the like. can be changed flexibly.

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Also, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing content.

また、上述してきた「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。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.

１情報処理システム
１０端末装置
１００金融機関サーバ
１１０通信部
１２０記憶部
１２１審査項目情報データベース
１３０制御部
１３１取得部
１３２判定部
１３３推定部
１３４決定部
１３５提供部 1 information processing system 10 terminal device 100 financial institution server 110 communication unit 120 storage unit 121 examination item information database 130 control unit 131 acquisition unit 132 determination unit 133 estimation unit 134 determination unit 135 provision unit

Claims

借入の申込者の住居費を示す情報を取得する取得部と、
前記申込者の住居費と、住居費の相場との乖離から、前記申込者の返済能力を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 an acquisition unit that acquires information indicating housing expenses of a borrowing applicant;
an estimating unit for estimating the applicant's repayment ability from the divergence between the applicant's housing expenses and the market price of housing expenses ;
An information processing device comprising:

前記推定部は、前記申込者の住居費と、住居費の相場との乖離から、前記申込者の生活費を推定し、前記申込者の生活費に基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The estimation unit estimates the applicant's living expenses from the difference between the applicant's housing expenses and the market price of housing expenses, and estimates the applicant's repayment ability based on the applicant's living expenses. The information processing apparatus according to claim 1 , characterized by:

前記取得部は、さらに前記申込者の住所に関する情報を取得し、前記申込者の住所から前記申込者の居住地エリア内の住居費の相場に関する情報を取得し、
前記推定部は、前記申込者の居住地エリア内の住居費の相場と、前記申込者の住居費との乖離から、前記申込者の生活費を推定し、前記申込者の生活費に基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 The acquisition unit further acquires information on the applicant's address, acquires information on the market price of housing expenses in the applicant's residential area from the applicant's address,
The estimation unit estimates the living expenses of the applicant from the difference between the housing expenses in the applicant's residential area and the housing expenses of the applicant, and based on the living expenses of the applicant, 3. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the repayment ability of the applicant is estimated.

前記取得部は、さらに前記申込者の住居の間取りに関する情報を取得し、
前記推定部は、前記申込者の住居の間取りに応じた住居費の相場と、前記申込者の住居費との乖離から、前記申込者の生活費を推定し、前記申込者の生活費に基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit further acquires information about the floor plan of the applicant's residence,
The estimating unit estimates the applicant's living expenses from the discrepancy between the applicant's housing expenses and the housing expenses according to the floor plan of the applicant's residence, and based on the applicant's living expenses, 4. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the applicant's ability to repay is estimated.

前記取得部は、さらに前記申込者の家族構成に関する情報を取得し、
前記推定部は、前記申込者の家族構成から住居の間取りを推定し、住居の間取りに応じた住居費の相場と、前記申込者の住居費との乖離から、前記申込者の生活費を推定し、前記申込者の生活費に基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit further acquires information about the family structure of the applicant,
The estimation unit estimates the floor plan of the residence from the family structure of the applicant, and estimates the living expenses of the applicant from the difference between the market price of housing expenses according to the floor plan of the residence and the housing expenses of the applicant. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein said applicant's ability to repay is estimated based on said applicant's living expenses.

前記取得部は、さらに前記申込者の年収に関する情報を取得し、
前記推定部は、前記申込者の年収と、前記申込者の年間の生活費との差分に基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit further acquires information about the annual income of the applicant,
The estimating unit estimates the applicant's ability to repay based on the difference between the annual income of the applicant and the annual living expenses of the applicant. The information processing device according to 1.

前記推定部は、住居費の相場に対する前記申込者の住居費に基づいて、前記申込者の返済能力に関するスコアに重みづけをする
ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。 The estimator according to any one of claims 1 to 6 , wherein the estimating unit weights the repayment ability score of the applicant based on the applicant's housing cost relative to the housing cost market. The information processing device described.

前記推定部は、住居費の相場に対して前記申込者の住居費が高い場合、前記申込者の返済能力が低いと推定する
ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。 The method according to any one of claims 1 to 7 , wherein the estimating unit estimates that the repayment ability of the applicant is low when the applicant's housing expenses are higher than the market price of housing expenses. The information processing device described.

前記取得部は、借入の申込者の借入申込時に、審査用データとして、少なくとも前記申込者の住居費を示す情報を取得し、他の項目として前記申込者の住所、生年月日、年収、家族構成に関する情報のうち少なくとも１つを取得し、
前記推定部は、前記審査用データに基づいて、前記申込者の生活費を推定し、前記申込者の生活費から前記申込者の返済能力を推定し、
前記住居費は、少なくとも家賃又は住宅ローンの支払額を含む
ことを特徴とする請求項１～８のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit acquires at least information indicating the applicant's housing expenses as examination data when the borrowing applicant applies for a loan, and as other items, the applicant's address, date of birth, annual income , Obtaining at least one of information about family composition ,
The estimation unit estimates the applicant's living expenses based on the screening data, estimates the applicant's repayment ability from the applicant's living expenses ,
Said housing expenses include at least rent or mortgage payments
9. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, characterized by:

前記推定部は、前記審査用データのうち、前記申込者の住所に関する情報に基づいて、前記申込者の生活費を推定し、前記申込者の生活費に基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。 The estimation unit estimates the applicant's living expenses based on the applicant's address information in the screening data, and estimates the applicant's repayment ability based on the applicant's living expenses. 10. The information processing apparatus according to claim 9 , characterized by:

前記推定部は、前記審査用データのうち、前記申込者の住所と住居費とに関する情報に基づいて、前記申込者の居住地エリア内の住居費の相場と、前記申込者の住居費との乖離から、前記申込者の生活費を推定し、前記申込者の生活費に基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項９又は１０に記載の情報処理装置。 The estimating unit compares the rate of housing expenses in the applicant's residential area and the housing expenses of the applicant based on the information on the applicant's address and housing expenses in the examination data. 11. The information processing apparatus according to claim 9 or 10, wherein the applicant's living expenses are estimated from the deviation, and the repayment ability of the applicant is estimated based on the applicant's living expenses.

前記推定部は、前記審査用データのうち、前記申込者の住所と家族構成とに関する情報に基づいて、居住地エリアごとの家族構成別の平均生活費から前記申込者の生活費を推定し、前記申込者の生活費に基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項９～１１のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。 The estimating unit estimates the living expenses of the applicant from average living expenses by family composition for each residential area based on the information on the applicant's address and family composition among the examination data, The information processing apparatus according to any one of claims 9 to 11 , wherein said applicant's ability to repay is estimated based on the applicant's living expenses.

前記推定部は、前記申込者の年収と、前記申込者の生活費とに基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項９～１２のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。 The estimating unit estimates the applicant's repayment ability based on the applicant's annual income and the applicant's living expenses . Information processing equipment.

前記推定部は、前記申込者の年収と、前記申込者の生活費との差分から、前記申込者の金銭的な余裕度を評価し、前記申込者の金銭的な余裕度に基づいて、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする請求項９～１３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。 The estimating unit evaluates the applicant's financial leeway from the difference between the applicant's annual income and the applicant's living expenses, 14. The information processing device according to any one of claims 9 to 13, wherein the repayment ability of the borrower is estimated.

情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
借入の申込者の住居費を示す情報を取得する取得工程と、
前記申込者の住居費と、住居費の相場との乖離から、前記申込者の返済能力を推定する推定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing device,
an obtaining step of obtaining information indicating housing expenses of the applicant for the loan;
an estimating step of estimating the applicant's repayment ability from the divergence between the applicant's housing expenses and the market price of housing expenses ;
An information processing method comprising:

借入の申込者の住居費を示す情報を取得する取得手順と、
前記申込者の住居費と、住居費の相場との乖離から、前記申込者の返済能力を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。 an acquisition procedure for acquiring information indicative of a borrowing applicant's housing expenses;
an estimation procedure for estimating the applicant's repayment ability from the divergence between the applicant's housing expenses and the market price of housing expenses ;
An information processing program for executing a computer.

借入の申込者の借入申込時に、審査用データとして、前記申込者の住所、生年月日、年収、住居費、家族構成のみを取得する取得部と、 an acquisition unit that acquires only the applicant's address, date of birth, annual income, housing expenses, and family composition as examination data when the applicant applies for a loan;
前記審査用データとして取得された前記申込者の住所、生年月日、年収、住居費、家族構成のみに基づいて、前記申込者の返済能力を推定する推定部と、 an estimation unit that estimates the applicant's repayment ability based only on the applicant's address, date of birth, annual income, housing expenses, and family composition acquired as the examination data;
を備え、 with
前記推定部は、前記審査用データのうち、前記申込者の住所と住居費とに基づいて、前記申込者の居住地エリア内の住居費の相場と、前記申込者の住居費との乖離から、前記申込者の返済能力を推定する The estimating unit, based on the applicant's address and housing expenses in the examination data, calculates , to estimate the repayment ability of said applicant
ことを特徴とする情報処理装置。 An information processing device characterized by:

情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
借入の申込者の借入申込時に、審査用データとして、前記申込者の住所、生年月日、年収、住居費、家族構成のみを取得する取得工程と、
前記審査用データとして取得された前記申込者の住所、生年月日、年収、住居費、家族構成のみに基づいて、前記申込者の返済能力を推定する推定工程と、
を含み、
前記推定工程では、前記審査用データのうち、前記申込者の住所と住居費とに基づいて、前記申込者の居住地エリア内の住居費の相場と、前記申込者の住居費との乖離から、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing device,
an acquisition step of acquiring only the applicant's address, date of birth, annual income, housing expenses, and family composition as examination data when the applicant applies for a loan;
an estimation step of estimating the applicant's repayment ability based only on the applicant's address, date of birth, annual income, housing expenses, and family structure acquired as the examination data;
including
In the estimating step, based on the applicant's address and housing expenses in the examination data, from the difference between the market price of housing expenses in the applicant's residential area and the housing expenses of the applicant , to estimate the repayment ability of said applicant
An information processing method characterized by:

借入の申込者の借入申込時に、審査用データとして、前記申込者の住所、生年月日、年収、住居費、家族構成のみを取得する取得手順と、
前記審査用データとして取得された前記申込者の住所、生年月日、年収、住居費、家族構成のみに基づいて、前記申込者の返済能力を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記推定手順では、前記審査用データのうち、前記申込者の住所と住居費とに基づいて、前記申込者の居住地エリア内の住居費の相場と、前記申込者の住居費との乖離から、前記申込者の返済能力を推定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 an acquisition procedure for acquiring only the applicant's address, date of birth, annual income, housing expenses, and family composition as examination data when the applicant applies for a loan;
an estimation procedure for estimating the applicant's repayment ability based only on the applicant's address, date of birth, annual income, housing expenses, and family composition acquired as the examination data;
on the computer , and
In the estimation procedure, based on the applicant's address and housing expenses in the examination data, from the difference between the market price of housing expenses in the applicant's residential area and the housing expenses of the applicant , to estimate the repayment ability of said applicant
An information processing program characterized by :