JP7620650B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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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.
銀行の支店等に設置されたATMを利用したローン設定システムに関し、特に予めリスク評価に基づく設定を行い、ATMを使用して迅速に自動貸越サービス(ローン)設定を行う技術が開示されている。 This paper discloses a technology for a loan setting system that uses ATMs installed in bank branches, etc., in which settings are made in advance based on a risk assessment, and an automatic overdraft service (loan) is quickly set up using the ATM.
しかしながら、上記の従来技術では、利用者が借入限度額を知るのは利用者がローン会社に借入の申し込みを行い、借入審査が行われた後となる。銀行等の金融機関は、利用者に対してカードローンのサービスを提供しているが、現状ではいくつかの課題がある。例えば、実は利用者が思っているよりお金を借りることができるが、利用者は借りられないと思って申し込まないことがある。また、お金を借りようと思った利用者が実際に申し込みを行った際に、思ったよりも限度額が小さいことがある。その認識の不一致や失望感を減らすために、カードローンの訴求の段階で予想される借入限度額を利用者側に提示することが有効ではないかと考えられる。 However, in the above conventional technology, the user only knows the borrowing limit after applying for a loan with a loan company and the loan screening is conducted. Banks and other financial institutions provide card loan services to users, but there are currently several issues. For example, users may not apply because they think they cannot borrow money, even though they can actually borrow more money than they think. Also, when a user who wants to borrow money actually applies, they may find that the limit is smaller than they expected. In order to reduce such misunderstandings and disappointment, it may be effective to present the expected borrowing limit to the user at the card loan appeal stage.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、借入の訴求の段階で予想される借入限度額を利用者側に提示することを目的とする。 This application was made in consideration of the above, and aims to present the expected loan limit to the user at the time of applying for a loan.
本願に係る情報処理装置は、利用者もしくは同じセグメントのユーザの属性情報又は行動の履歴情報から、又は前記利用者のユーザペルソナから、前記利用者が欲している対象商品を推定する商品推定部と、前記利用者もしくは同じセグメントのユーザの属性情報又は行動の履歴情報から、又は前記利用者のユーザペルソナから、前記利用者の年収を推定する年収推定部と、推定された前記対象商品の価格と前記利用者の推定年収とに基づいて、前記利用者の借入限度額を推定する限度額推定部と、前記利用者に対して、推定された前記借入限度額を提示して借入の提案を行う提供部と、を備えることを特徴とする。 The information processing device of the present application is characterized by comprising: a product estimation unit that estimates a target product desired by the user from attribute information or behavioral history information of the user or users in the same segment, or from the user persona of the user; an annual income estimation unit that estimates the annual income of the user from attribute information or behavioral history information of the user or users in the same segment, or from the user persona of the user ; a limit estimation unit that estimates the borrowing limit of the user based on the estimated price of the target product and the estimated annual income of the user; and a provision unit that presents the estimated borrowing limit to the user and makes a borrowing proposal.
実施形態の一態様によれば、借入の訴求の段階で予想される借入限度額を利用者側に提示することができる。 According to one aspect of the embodiment, the expected loan limit can be presented to the user at the time of applying for a loan.
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。 Below, the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to these embodiments. In addition, the same components in the following embodiments will be denoted by the same reference numerals, and duplicated descriptions will be 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、カードローンの訴求の段階で予想される借入限度額を利用者側に提示する場合を例に挙げて説明する。
[1. Overview of information processing method]
First, an overview of an information processing method performed by an information processing device according to an embodiment will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is an explanatory diagram showing an overview of an information processing method according to an embodiment. Note that Fig. 1 uses as an example a case in which an expected borrowing limit is presented to a user at the stage of applying for a card loan.
図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10とサーバ装置100とを含む。端末装置10とサーバ装置100とは、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、サーバ装置100と連携する。
As shown in FIG. 1, the
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端末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
サーバ装置100は、各利用者Uの端末装置10と連携し、各利用者Uの端末装置10に対して、各種アプリケーション(以下、アプリ)等に対するAPI(Application Programming Interface)サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、コンピュータやクラウドシステム等により実現される。
The
また、サーバ装置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情報処理装置であってもよい。例えば、サーバ装置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(EC:Electronic Commerce)、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、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、サーバ装置100は、上記のようなWebサービスを提供する各種サーバと連携し、Webサービスを仲介してもよいし、Webサービスの処理を担当してもよい。
The
なお、サーバ装置100は、利用者Uに関する利用者情報を取得可能である。例えば、サーバ装置100は、利用者Uの性別、年代、居住地域といった利用者Uの属性に関する情報を取得する。そして、サーバ装置100は、利用者Uを示す識別情報(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
また、サーバ装置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)を取得する。例えば、サーバ装置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、サーバ装置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、サーバ装置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、サーバ装置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(決済履歴)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、サーバ装置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処理サーバから取得してもよい。また、サーバ装置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。なお、上記の各種サーバ等は、サーバ装置100自体であってもよい。すなわち、サーバ装置100が上記の各種サーバ等として機能してもよい。
The
〔1-1.カードローンの情報の提供〕
本実施形態では、サーバ装置100は、所定の対象商品の価格(商品価格)と利用者Uの推定年収とに基づいて、利用者Uの借入限度額を推定し、利用者Uにカードローンの情報を提供するか否かを判定して、カードローンの情報を提供する場合、推定された借入限度額を含むカードローンの情報を利用者Uに提供する。
[1-1. Providing information on card loans]
In this embodiment, the
なお、対象商品は、利用者Uが実際に購入した商品(履歴にある商品)に限らず、利用者Uが検索・参照している商品(検討中の商品)であってもよいし、利用者Uが欲している(又は欲しがる)と推定される商品(予測される商品)であってもよい。また、対象商品は、1つに限らず、複数であってもよい。 The target product is not limited to a product that user U has actually purchased (a product in the history), but may be a product that user U is searching for or referring to (a product under consideration), or a product that user U is presumed to want (or will want) (a predicted product). The target product is also not limited to one, and may be multiple.
また、サーバ装置100は、銀行等の金融機関により使用されるサーバ装置であってもよいし、銀行等の金融機関と連携する企業・組織や、銀行等の金融機関にサービスを提供する事業者により使用されるサーバ装置等であってもよい。
The
例えば、図1に示すように、サーバ装置100は、利用者Uがある対象商品を欲しているか否かを推定する(ステップS1)。例えば、サーバ装置100は、利用者U(又は同じセグメントのユーザ)の属性情報や履歴情報(サービス内の行動データ)から、又は利用者Uのユーザペルソナ等から、利用者Uが欲している対象商品を推定する。あるいは、サーバ装置100は、あらかじめ用意した所定の対象商品(高額商品等)の一覧を掲載した対象商品リストの中に、利用者Uが欲している対象商品があるか否か(リスト中の個々の商品を欲しているか否か)を推定する。あるいは、サーバ装置100は、ショッピングモール等での電子商取引において、商品カートを表示する際に、カートに入れた商品(利用者Uが選択した商品)を利用者Uが欲している対象商品として推定する。
For example, as shown in FIG. 1, the
続いて、サーバ装置100は、利用者Uの年収を推定する(ステップS2)。すなわち、サーバ装置100は、利用者Uの推定年収を取得する。このとき、サーバ装置100は、対象商品の価格(商品価格)から、利用者Uの年収を推定してもよい。また、サーバ装置100は、利用者U(又は同じセグメントのユーザ)の属性情報や履歴情報から、又は利用者Uのユーザペルソナ等から、年収予測モデルを構築し、年収予測モデルを用いて利用者Uの年収を推定してもよい。なお、実際には、サーバ装置100は、利用者Uの入力操作により、又は利用者Uの属性情報から、利用者Uの年収を示す情報を取得してもよい。また、年収は、手取り額であってもよい。また、年収は収入の一例に過ぎない。すなわち、サーバ装置100は、利用者Uの収入を推定又は取得できればよい。
Next, the
続いて、サーバ装置100は、利用者Uが欲している対象商品の価格(商品価格)と、利用者Uの年収(推定年収)とに基づいて、利用者Uがカードローンを利用できる可能性を示す利用可能性スコアを推定する(ステップS3)。なお、利用可能性スコアは、利用者Uの借入限度額、又は利用者Uの信用度、返済能力、支払能力、ランクを示すものであってもよい。
Next, the
続いて、サーバ装置100は、推定された利用可能性スコアに基づいて、利用者Uの借入限度額を推定する(ステップS4)。なお、実際には、利用可能性スコア自体が、利用者Uの借入限度額を示すものであってもよい。すなわち、ステップS3とステップS4は同時に実施してもよい。また、サーバ装置100は、対象商品の価格(商品価格)と、利用者Uの年収(推定年収)から推定される支払能力との乖離(差額)から、利用者Uの借入限度額を推定してもよい。また、サーバ装置100は、対象商品の価格(商品価格)と、利用者Uの年収(推定年収)とから、利用者Uの生活費を推定し、推定された生活費から、利用可能性スコア又は利用者Uの借入限度額を推定してもよい。また、サーバ装置100は、推定された利用者Uの借入限度額を超えない範囲で、利用者Uが欲している対象商品の価格に紐づく借入可能な額を推定してもよい。例えば、サーバ装置100は、利用者Uが欲している対象商品の価格が10万円であった場合、利用者Uの借入可能な額は10万円と推定してもよい。
Next, the
続いて、サーバ装置100は、推定された利用者Uの借入限度額から、利用者Uにカードローンの情報を提供するか否かを判定する(ステップS5)。例えば、サーバ装置100は、利用者Uの借入限度額が所定の閾値(0円等)、又は利用者Uの希望額(対象商品の価格等)に満たない場合は、利用者Uにカードローンの情報を提供しないと判定してもよい。あるいは、サーバ装置100は、推定された利用可能性スコアから、この利用者Uにはお金を貸せない(利用者Uにカードローンの情報を提供しない)と判定してもよい。
Then, the
続いて、サーバ装置100は、利用者Uにカードローンの情報を提供する場合、利用者Uの端末装置10に対して、推定された借入限度額を提示して、カードローンの提案を行う(ステップS6)。すなわち、サーバ装置100は、カードローンの提案の時点で、利用者Uに対して、予想される借入限度額を提示する。実際のローン審査(借入審査)については、利用者Uからのカードローンの申し込み(借入申込)を受けてから行う。
Next, when the
なお、サーバ装置100は、ユーザに提示する借入限度額として、ユーザが欲している対象商品の価格に紐づく借入可能な額を提示してもよい。例えば、サーバ装置100は、ユーザが欲している対象商品の価格が10万円であった場合、推定されたユーザ自身の借入限度額は200万円であったとしても、ユーザに提示する借入可能な額は10万円として提示する。この借入可能な額での借り入れをカート画面で支払い方法の1つとして提示することで、ユーザが無駄に多く借り入れることを防ぐことができる。
The
一般的なカードローンでは、事前にユーザの年収が登録されていないため、実際にユーザが借入を申し込まないと借りられる額(借入限度額)がわからない。本実施形態では、カードローンの訴求の段階で、ユーザの年収や、借りられる額(借入限度額)を推定し、カードローンの提案とともに、借りられる額(借入限度額)を提示する。 In a typical card loan, the user's annual income is not registered in advance, so the amount that can be borrowed (loan limit) is unknown until the user actually applies for a loan. In this embodiment, the user's annual income and the amount that can be borrowed (loan limit) are estimated at the stage of requesting a card loan, and the amount that can be borrowed (loan limit) is presented along with the card loan proposal.
〔1-2.その他〕
なお、サーバ装置100は、利用者Uの借入限度額に限らず、利用者Uの利率(又は利息)を推定して提案してもよい。例えば、サーバ装置100は、この人ならこの利率でこの金額まで貸せます等の提案をしてもよい。
[1-2. Other]
The
また、サーバ装置100は、貸せる金額(利用者Uの借入限度額)として推定される金額の上限を、利用者Uの年収の所定割合までとしてもよい。例えば、サーバ装置100は、利用者Uの借入限度額を、最大でも利用者Uの年収の2分の1以内や3分の1以内としてもよい。
The
また、サーバ装置100は、貸せる金額(利用者Uの借入限度額)が対象商品の価格を超えているなら、カードローンの提案を行うようにしてもよい。例えば、サーバ装置100は、利用者Uの借入限度額が対象商品の価格を超えているか否かを判定し、利用者Uの借入限度額が対象商品の価格を超えている場合には、借入限度額を提示してカードローンの提案を行う。
Furthermore, the
また、サーバ装置100は、利用者Uの借入限度額に基づいて、利用者Uが購入可能な対象商品の価格の提案を行うようにしてもよい。例えば、サーバ装置100は、この人ならカードローンを利用すればこの価格の商品まで購入できます等の提案をしてもよい。
The
また、サーバ装置100は、利用者Uが欲している(又は欲しがる)かもしれないと推定される商品(推定商品)と、利用者Uの借入限度額とを並べて、カードローンの提案を行うようにしてもよい。
The
また、サーバ装置100は、複数商品を並べて表示して、複数商品の合計金額を提案してもよい。このとき、サーバ装置100は、合計金額が貸せる金額(利用者Uの借入限度額)よりも少なくなるように商品を選定する。また、サーバ装置100は、合計金額が貸せる金額(利用者Uの借入限度額)に収まる複数商品と、利用者Uの借入限度額とを並べて、カードローンの提案を行うようにしてもよい。
The
また、サーバ装置100は、利用者Uが、より欲している(又は欲しがる)と推定される確率が高い商品の順に、合計金額が貸せる金額(利用者Uの借入限度額)まで、購入画面に表示してもよい。
The
また、カードローンの提案の際に提示される借入限度額は、仮の借入限度額である。借入限度額を提示する時は「最大いくら」で提示する。実際には、「最小いくらで最大いくら」(借入限度額として想定される範囲)で提示してもよい。そして、サーバ装置100は、利用者Uがカードローンの本申し込み(借入申込)をした場合に、本審査を行い、他社借り入れ等の他の要素を考慮した「本借り入れ可能額」(最終的な借入限度額)を算出する。
The borrowing limit presented when proposing a card loan is a provisional borrowing limit. When presenting the borrowing limit, it is presented as a "maximum amount." In reality, it may be presented as a "minimum and maximum amount" (a range expected as the borrowing limit). When user U makes a formal application (loan application) for a card loan,
また、サーバ装置100は、カードローンの提案(及び購入可能な対象商品の提案)を、利用者Uの端末装置10にメールで連絡する。あるいは、サーバ装置100は、利用者Uの端末装置10にプッシュ通知で通知してもよいし、商品情報や商品カートの画面に広告として表示してもよい。また、サーバ装置100は、カードローンを、支払いオプション(支払い方法の選択肢の1つ)として表示してもよい。
The
〔2.情報処理システムの構成例〕
次に、図2を用いて、実施形態に係るサーバ装置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とサーバ装置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. Example of information processing system configuration
Next, a configuration of an
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、図示の簡略化のため、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。
Furthermore, the number of devices included in the
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(スマホ)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(ガラケー・ガラホ)等の携帯電話、PC(Personal Computer)、PDA(Personal Digital Assistant)、通信機能を備えたゲーム機やAV機器、情報家電・デジタル家電、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。また、端末装置10は、IOT(Internet of Things)に対応した住宅・建物、車、家電製品、電子機器等であってもよい。
The
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、サーバ装置100と通信することができる。
In addition, the
サーバ装置100は、例えばPCやブレードサーバ(blade server)等のコンピュータ、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、サーバ装置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
〔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. Example of terminal device configuration
Next, the configuration of the
(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、サーバ装置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
(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
(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。例えば、入力部13は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部13は、入出力ポート(I/O port)やUSB(Universal Serial Bus)ポート等であってもよい。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。また、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
(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 satellites of a GPS (Global Positioning System), and acquires position information (e.g., latitude and longitude) indicating the current position of the
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。
The positioning unit 14 can also measure the position using various methods other than GPS. For example, the positioning unit 14 may measure the position using various communication functions of the
(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 uses a Wi-Fi (registered trademark) communication function of the
(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)
Furthermore, the positioning unit 14 may measure the position by using a Bluetooth (registered trademark) function of the
(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)
In addition, the positioning unit 14 locates the position of the
(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)
Furthermore, for example, if the
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。
If necessary, the positioning unit 14 may use one or a combination of the positioning means described above to determine the position of the
(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
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 above-mentioned sensors 21 to 28 are merely examples and are not limiting. In other words, the sensor unit 20 may be configured to include some 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 the physical movement of the
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
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, the number of steps, walking speed, and distance walked can be calculated using a pedometer that uses the acceleration sensor 21. In addition, the
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 air temperature sensor 24 detects, for example, the air temperature around the
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 above-mentioned
(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とを有する。
(Control unit 30)
The control unit 30 includes, for example, a microcomputer having a central processing unit (CPU), a read only memory (ROM), a RAM, an input/output port, and various other circuits. The control unit 30 may also be configured with hardware such as an integrated circuit, for example, an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA). The control unit 30 includes a transmitting
(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を介してサーバ装置100へ送信することができる。
(Transmitter 31)
The
(受信部32)
受信部32は、通信部11を介して、サーバ装置100から提供される各種情報や、サーバ装置100からの各種情報の要求を受信することができる。
(Receiving unit 32)
The receiving
(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サーバ装置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
(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。
(Memory unit 40)
The
〔4.サーバ装置の構成例〕
次に、図4を用いて、実施形態に係るサーバ装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係るサーバ装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、サーバ装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを備える。
4. Example of Server Device Configuration
Next, the configuration of the
(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 network interface card (NIC), etc. The communication unit 110 is also connected to a network N (see FIG. 2) in a wired or wireless manner.
(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、HDD、SSD、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、利用者情報データベース121と、履歴情報データベース122と、ローン情報データベース123とを有する。
(Memory unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a HDD, an SSD, an optical disk, etc. As shown in FIG. 4 , the storage unit 120 has a
(利用者情報データベース121)
利用者情報データベース121は、利用者Uに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース121は、利用者Uの属性等の種々の情報を記憶する。図5は、利用者情報データベース121の一例を示す図である。図5に示した例では、利用者情報データベース121は、「利用者ID(Identifier)」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。
(User information database 121)
The
「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、利用者Uの連絡先(電話番号、メールアドレス等)であってもよいし、利用者Uの端末装置10を識別するための識別情報であってもよい。
"User ID" indicates identification information for identifying user U. Note that "user ID" may be contact information for user U (telephone number, email address, etc.) or may be identification information for identifying user U's
また、「年齢」は、利用者IDにより識別される利用者Uの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Uの具体的な年齢(例えば35歳など)を示す情報であってもよいし、利用者Uの年代(例えば30代など)を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Uの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Uの世代(例えば80年代生まれなど)を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者IDにより識別される利用者Uの性別を示す。 Furthermore, "age" indicates the age of user U identified by the user ID. Note that "age" may be information indicating the specific age of user U (e.g., 35 years old) or information indicating the generation of user U (e.g., 30s). Alternatively, "age" may be information indicating user U's date of birth or information indicating user U's generation (e.g., born in the 1980s). Furthermore, "gender" indicates the gender of user U identified by the user ID.
また、「自宅」は、利用者IDにより識別される利用者Uの自宅の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「自宅」は、「LC11」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。 "Home" indicates the location information of the home of user U, which is identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, "Home" is illustrated as an abstract code such as "LC11", but it may also be latitude and longitude information, etc. For example, "Home" may also be the name of a region or an address.
また、「勤務地」は、利用者IDにより識別される利用者Uの勤務地(学生の場合は学校)の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「勤務地」は、「LC12」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。 "Workplace" indicates the location information of the workplace (school in the case of a student) of user U identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, "workplace" is illustrated as an abstract code such as "LC12", but it may also be latitude and longitude information, etc. For example, "workplace" may also be the name of a region or an address.
また、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者IDにより識別される利用者Uが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Uが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ(キーワード)等であってもよい。なお、図5に示す例では、「興味」は、各利用者Uに1つずつ図示するが、複数であってもよい。 Furthermore, "interests" indicate the interests of user U identified by the user ID. In other words, "interests" indicate subjects in which user U identified by the user ID is highly interested. For example, "interests" may be search queries (keywords) entered by user U into a search engine. Note that, although one "interest" is illustrated for each user U in the example shown in FIG. 5, there may be multiple "interests."
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の年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、自宅が「LC11」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、勤務地が「LC12」であることを示す。また、例えば、利用者ID「U1」により識別される利用者Uは、「スポーツ」に興味があることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 5, the age of user U identified by user ID "U1" is "20s" and the gender is "male." Also, for example, user U identified by user ID "U1" indicates that his home address is "LC11." Also, for example, user U identified by user ID "U1" indicates that his workplace is "LC12." Also, for example, user U identified by user ID "U1" indicates that he is interested in "sports."
ここで、図5に示す例では、「U1」、「LC11」及び「LC12」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「LC11」及び「LC12」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。 In the example shown in FIG. 5, abstract values such as "U1", "LC11", and "LC12" are used to illustrate the data, but it is assumed that specific information such as character strings and numerical values is stored in "U1", "LC11", and "LC12". In the following figures relating to other information, abstract values may also be illustrated.
なお、利用者情報データベース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、利用者情報データベース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。また、利用者情報データベース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、利用者情報データベース121は、氏名、家族構成、出身地(地元)、職業、職位、収入、資格、居住形態(戸建、マンション等)、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。
The
(履歴情報データベース122)
履歴情報データベース122は、利用者Uの行動を示す履歴情報(ログデータ)に関する各種情報を記憶する。図6は、履歴情報データベース122の一例を示す図である。図6に示した例では、履歴情報データベース122は、「利用者ID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購入履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
(History information database 122)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Uの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」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示す。また、「閲覧履歴」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示す。また、「購入履歴」は、利用者Uによる購入の履歴である購入履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Uによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Uの所有物に関する質問を含んでいてもよい。 "User ID" refers to identification information for identifying user U. "Location history" refers to location history, which is a history of user U's location and movements. "Search history" refers to search history, which is a history of search queries entered by user U. "Browse history" refers to browse history, which is a history of content viewed by user U. "Purchase history" refers to purchase history, which is a history of purchases made by user U. "Post history" refers to posting history, which is a history of posts made by user U. "Post history" may include questions about user U's possessions.
例えば、図6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は、「位置履歴#1」の通りに移動し、「検索履歴#1」の通りに検索し、「閲覧履歴#1」の通りにコンテンツを閲覧し、「購入履歴#1」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴#1」の通りに投稿したことを示す。
For example, in the example shown in FIG. 6, user U identified by user ID "U1" moves as shown in "
ここで、図6に示す例では、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購入履歴#1」及び「投稿履歴#1」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「位置履歴#1」、「検索履歴#1」、「閲覧履歴#1」、「購入履歴#1」及び「投稿履歴#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。
In the example shown in FIG. 6, abstract values such as "U1", "
なお、履歴情報データベース122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、履歴情報データベース122は、利用者Uの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース122は、利用者Uの端末装置10を用いた決済(電子決済)での決済履歴等を記憶してもよい。
The
(ローン情報データベース123)
ローン情報データベース123は、カードローンの提案を行う際の利用者Uに関する各種情報を記憶する。図7は、ローン情報データベース123の一例を示す図である。図7に示した例では、ローン情報データベース123は、「利用者ID」、「対象商品」、「推定年収」、「スコア」、「限度額」、「ローン情報」といった項目を有する。
(Loan information database 123)
The
「利用者ID」は、利用者Uを識別するための識別情報を示す。また、「対象商品」は、利用者Uが欲していると推定される対象商品を示す。なお、対象商品を識別するための識別情報であってもよい。また、「推定年収」は、推定された利用者Uの年収を示す。実際には、推定された年収に限らず、属性情報として取得された年収であってもよい。なお、年収は、収入の一例に過ぎない。また、「スコア」は、利用者Uがカードローンを利用できる可能性を示す利用可能性スコアを示す。また、「限度額」は、推定された利用者Uの借入限度額を示す。また、「ローン情報」は、利用者Uに提供されるカードローンの情報を示す。例えば、ローン情報は、利用者ごとに異なるカードローンのコース等の情報を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying user U. "Target product" indicates a target product that is estimated to be desired by user U. Note that it may be identification information for identifying the target product. "Estimated annual income" indicates the estimated annual income of user U. In reality, it is not limited to estimated annual income, and may be annual income acquired as attribute information. Note that annual income is merely one example of income. "Score" indicates an availability score that indicates the possibility that user U can use a card loan. "Limit" indicates the estimated borrowing limit of user U. "Loan information" indicates information on the card loan provided to user U. For example, the loan information indicates information such as a card loan course that differs for each user.
例えば、図7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は、「対象商品#1」を欲しており、「推定年収#1」の収入を得ていると推定され、対象商品と推定年収とから推定された「スコア#1」に基づいて、「限度額#1」まで借り入れ可能であると推定されるため、借入限度額とともに「ローン情報#1」が提供されることを示す。
For example, in the example shown in FIG. 7, user U, identified by user ID "U1," desires "
ここで、図7に示す例では、「U1」、「対象商品#1」、「推定年収#1」、「スコア#1」、「限度額#1」及び「ローン情報#1」といった抽象的な値を用いて図示するが、「U1」、「対象商品#1」、「推定年収#1」、「スコア#1」、「限度額#1」及び「ローン情報#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。
In the example shown in FIG. 7, abstract values such as "U1", "
なお、ローン情報データベース123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、ローン情報データベース123は、推定される利用者Uの利率(又は利息)を示す情報等を記憶してもよい。また、ローン情報データベース123は、利用者Uの信用度、返済能力、支払能力、又はランクを示す情報等を記憶してもよい。また、ローン情報データベース123は、年収予測モデル等を記憶してもよい。また、ローン情報データベース123は、対象商品リスト等を記憶してもよい。
The
(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、サーバ装置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、商品推定部132と、年収推定部133と、スコア推定部134と、限度額推定部135と、判定部136と、提供部137とを有する。
(Control unit 130)
Returning to Fig. 4, the description will be continued. The control unit 130 is a controller, and is realized by, for example, a central processing unit (CPU), a micro processing unit (MPU), an application specific integrated circuit (ASIC), a field programmable gate array (FPGA), etc., executing various programs (corresponding to an example of an information processing program) stored in a storage device inside the
(取得部131)
取得部131は、利用者U(ユーザ)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。すなわち、取得部131は、通信部110を介して、利用者Uにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。
(Acquisition unit 131)
The
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の利用者情報データベース121に登録する。
The
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。
The
(商品推定部132)
商品推定部132は、利用者Uが欲している対象商品を推定する。例えば、商品推定部132は、電子商取引において、商品カートを表示する際に、利用者Uがカートに入れた商品を、利用者Uが欲している対象商品と推定する。あるいは、商品推定部132は、利用者Uの属性情報又は履歴情報から、利用者Uが欲している対象商品を推定する。
(Product estimation unit 132)
The product estimation unit 132 estimates a target product that the user U wants. For example, in electronic commerce, when displaying a product cart, the product estimation unit 132 estimates the product that the user U has added to the cart. The product estimation unit 132 estimates the target product that the user U wants. Alternatively, the product estimation unit 132 estimates the target product that the user U wants from the attribute information or history information of the user U.
(年収推定部133)
年収推定部133は、利用者Uの年収を推定する。例えば、年収推定部133は、利用者Uの属性情報又は履歴情報から、利用者Uの年収を推定する。あるいは、年収推定部133は、利用者Uが欲している対象商品から、利用者Uの年収を推定する。
(Annual income estimation unit 133)
The annual
(スコア推定部134)
スコア推定部134は、対象商品の価格(商品価格)と利用者Uの推定年収とに基づいて、利用者Uがカードローンを利用できる可能性を示す利用可能性スコアを推定する。
(Score Estimation Unit 134)
The score estimation unit 134 estimates an availability score indicating the possibility that user U can obtain a card loan based on the price of the target product (product price) and user U's estimated annual income.
(限度額推定部135)
限度額推定部135は、対象商品の価格(商品価格)と利用者Uの推定年収とに基づいて、利用者Uの借入限度額を推定する。あるいは、限度額推定部135は、利用可能性スコアに基づいて、利用者Uの借入限度額を推定する。さらに、限度額推定部135は、利用者Uの借入限度額に限らず、利用者Uの利率(又は利息)を推定してもよい。すなわち、限度額推定部135は、利用者Uの利率(又は利息)を推定する利率(又は利息)推定部であってもよい。
(Limit amount estimation unit 135)
The credit
(判定部136)
判定部136は、推定された借入限度額から、利用者Uにカードローンの提案を行うか否かを判定する。あるいは、判定部136は、利用可能性スコアに基づいて、利用者Uにカードローンの提案を行うか否かを判定する。
(Determination unit 136)
The determination unit 136 determines, based on the estimated borrowing limit, whether or not to propose a card loan to the user U. Alternatively, the determination unit 136 determines, based on the availability score, whether or not to propose a card loan to the user U.
(提供部137)
提供部137は、利用者Uに対して、推定された借入限度額を提示してカードローンの提案を行う。例えば、提供部137は、判定の結果、利用者Uにカードローンの提案を行う場合、利用者Uに対して、推定された借入限度額を提示してカードローンの提案を行う。
(Providing unit 137)
The
また、提供部137は、推定された借入限度額が、対象商品の価格を超えている場合に、利用者Uに対して、推定された借入限度額を提示してカードローンの提案を行う。
In addition, if the estimated borrowing limit exceeds the price of the target product, the providing
また、提供部137は、推定された借入限度額と、借入限度額にて購入可能な対象商品とを、利用者Uに提示してもよい。また、提供部137は、推定された借入限度額と、合計金額が借入限度額に収まる複数の対象商品とを、利用者Uに提示してもよい。
The
〔5.処理手順〕
次に、図8を用いて実施形態に係るサーバ装置100による処理手順について説明する。図8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、サーバ装置100の制御部130によって繰り返し実行される。
5. Processing Procedure
Next, a process performed by the
例えば、図8に示すように、サーバ装置100の商品推定部132は、利用者Uが欲している対象商品を推定する(ステップS101)。
For example, as shown in FIG. 8, the product estimation unit 132 of the
続いて、サーバ装置100の年収推定部133は、利用者Uの年収を推定する(ステップS102)。
Next, the annual
続いて、サーバ装置100のスコア推定部134は、対象商品の価格と利用者Uの推定年収とに基づいて、利用者Uがカードローンを利用できる可能性を示す利用可能性スコアを推定する(ステップS103)。
Next, the score estimation unit 134 of the
続いて、サーバ装置100の限度額推定部135は、利用可能性スコアに基づいて、利用者Uの借入限度額を推定する(ステップS104)。
Next, the
続いて、サーバ装置100の判定部136は、推定された借入限度額から、利用者Uにカードローンの提案を行うか否かを判定する(ステップS105)。このとき、判定部136は、利用者Uにカードローンの提案を行わない場合(ステップS105:No)、カードローンに関して利用者Uには何も通知せずに、一連の処理を終了する。すなわち、利用者Uには、カードローンの提案が行われない。
Then, the determination unit 136 of the
続いて、サーバ装置100の提供部137は、判定の結果、利用者Uにカードローンの提案を行う場合(ステップS105:Yes)、利用者Uに対して、推定された借入限度額を提示してカードローンの提案を行う(ステップS106)。
Next, if the determination result is that a card loan should be proposed to user U (step S105: Yes), the
〔6.変形例〕
上述した端末装置10及びサーバ装置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. Modifications
The above-described
上記の実施形態において、サーバ装置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サーバ装置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はサーバ装置100と連携しているため、利用者Uから見れば、サーバ装置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、サーバ装置100を備えているともいえる。
In the above embodiment, some or all of the processing executed by the
また、上記の実施形態に係る対象商品は、家電製品、パソコン(PC)・スマートフォン・ゲーム機、カメラ・レンズ、ドローン(Drone)等の無人航空機(UAV:Unmanned Aerial Vehicle)、高級腕時計、ブランドバッグ・小物、ジュエリー・アクセサリー、衣類・靴、骨董品(アンティーク)、年代物(ヴィンテージ)、希少品(レア物)、楽器(ギター・ベース・アンプ、ドラム、ピアノ・電子ピアノ、弦楽器、管楽器・吹奏楽器等)、美術品(絵画、書道、彫刻、工芸等)、洋酒(ブランデー、ウイスキー、ワイン等)、スポーツ用品(ゴルフ、サーフィン、スノーボード、スキー、テニス用品等)、アウトドア用品(キャンプ用品、バーベキュー用品、カヌー・カヤック等)、釣具(ロッド(釣り竿)、リール、ルアー等)、天体望遠鏡・双眼鏡、自転車(シティサイクル、電動自転車、ロードバイク、マウンテンバイク、折りたたみ自転車等)、車両(自動車、自動二輪車等)、小型船舶(プレジャーボート、モーターボート、ヨット、水上オートバイ(水上バイク)、ジェットスキー等)等であってもよい。 The target products according to the above embodiment include home appliances, personal computers (PCs), smartphones, game consoles, cameras and lenses, and unmanned aerial vehicles (UAVs) such as drones. Vehicles), luxury watches, designer bags and accessories, jewelry and accessories, clothing and shoes, antiques, vintage items, rare items, musical instruments (guitars, basses, amps, drums, pianos, electric pianos, stringed instruments, wind instruments, brass instruments, etc.), artworks (paintings, calligraphy, sculptures, crafts, etc.), Western liquor (brandy, whiskey, wine, etc.), sports equipment (golf, surfing, snowboarding, skiing, tennis equipment, etc.), outdoor equipment (camping equipment, barbecue equipment, canoes, kayaks, etc.), fishing equipment (rods, reels, lures, etc.), telescopes and binoculars, bicycles (city bicycles, electric bicycles, road bikes, mountain bikes, folding bicycles, etc.), vehicles (automobiles, motorcycles, etc.), small boats (pleasure boats, motorboats, yachts, personal watercraft, jet skis, etc.), etc.
また、対象商品は、不動産(戸建て、集合住宅、事務所・オフィス、店舗、倉庫等)や設備、大型家電(冷蔵庫、洗濯機、エアコン、マッサージチェア等)、高級家具・輸入家具(ソファー、テーブル・チェア、ランプ・照明、鏡、置物、ベッド、収納家具等)、オフィス家具・事務機器、店舗什器、上記以外の中古市場・リサイクル需要や修繕・清掃等の需要がある対象物等であってもよい。設備は、衛生設備(洗面台、シャワー、風呂、トイレ等)、給水設備、排水設備、電気設備、ガス設備、厨房設備(流し台、コンロ等)、通信設備(アンテナ、通信回線等)等であってもよい。 Target products may also be real estate (detached houses, apartment buildings, offices, stores, warehouses, etc.), equipment, large home appliances (refrigerators, washing machines, air conditioners, massage chairs, etc.), luxury furniture/imported furniture (sofas, tables/chairs, lamps/lighting, mirrors, ornaments, beds, storage furniture, etc.), office furniture/office equipment, store fixtures, and other objects that are in demand for the second-hand market/recycling, repair/cleaning, etc. Equipment may also be sanitary equipment (washbasins, showers, baths, toilets, etc.), water supply equipment, drainage equipment, electrical equipment, gas equipment, kitchen equipment (sinks, stoves, etc.), communication equipment (antennas, communication lines, etc.), etc.
また、対象商品は、金融商品(株式、債券、投資信託、ETF、REIT、通貨、コモディティ等)や保険商品等であってもよいし、旅行商品やチケット等であってもよい。すなわち、対象商品は、物品・品物に限らず、サービス商品であってもよい。また、対象商品は、個別の商品に限らず、商品のカテゴリであってもよい。この場合、対象商品の価格は、対象商品のカテゴリの平均価格(又は商品価格の中央値)であってもよい。ただし、上記は対象商品の一例に過ぎない。実際には、これらの例に限定されない。 The target product may be a financial product (stocks, bonds, investment trusts, ETFs, REITs, currencies, commodities, etc.), insurance product, travel product, ticket, etc. In other words, the target product is not limited to goods or items, but may be a service product. The target product is not limited to individual products, but may be a product category. In this case, the price of the target product may be the average price (or the median product price) of the target product category. However, the above is merely an example of a target product. In reality, the target product is not limited to these examples.
また、上記の実施形態において、カードローンは一例に過ぎない。実際には、カードローン以外のローンであってもよい。例えば、住宅ローンや自動車ローン等であってもよい。また、カードを発行しないタイプのローンであってもよい。例えば、スマートフォンや電子決済用アプリ等から申し込むローンであってもよい。なお、上記の実施形態に係るカードローンは、アプリローン等の少額融資サービスも含むものとする。 In addition, in the above embodiment, the card loan is merely an example. In reality, the loan may be other than a card loan. For example, it may be a home loan or a car loan. It may also be a type of loan for which a card is not issued. For example, it may be a loan that is applied for via a smartphone or an electronic payment app. Note that the card loan in the above embodiment also includes small loan services such as app loans.
〔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及びサーバ装置100)は、利用者Uが欲している対象商品を推定する商品推定部132と、利用者Uの年収を推定する年収推定部133と、対象商品の価格と利用者Uの推定年収とに基づいて、利用者Uの借入限度額を推定する限度額推定部135と、利用者Uに対して、推定された借入限度額を提示して借入の提案を行う提供部137と、を備えることを特徴とする。
7. Effects
As described above, the information processing device (
商品推定部132は、電子商取引において、商品カートを表示する際に、利用者Uがカートに入れた商品を、利用者Uが欲している対象商品と推定する。 When displaying a product cart in electronic commerce, the product estimation unit 132 estimates that the product that user U has added to the cart is the target product that user U desires.
商品推定部132は、利用者Uの属性情報又は履歴情報から、利用者Uが欲している対象商品を推定する。 The product estimation unit 132 estimates the target product that user U desires based on the attribute information or history information of user U.
年収推定部133は、利用者Uの属性情報又は履歴情報から、利用者Uの年収を推定する。
The annual
年収推定部133は、利用者Uが欲している対象商品から、利用者Uの年収を推定する。
The annual
また、本願に係る情報処理装置は、対象商品の価格と利用者Uの推定年収とに基づいて、利用者Uが借入を利用できる可能性を示す利用可能性スコアを推定するスコア推定部134をさらに備える。限度額推定部135は、利用可能性スコアに基づいて、利用者Uの借入限度額を推定する。
The information processing device according to the present application further includes a score estimation unit 134 that estimates an availability score indicating the possibility that user U can borrow based on the price of the target product and the estimated annual income of user U. The
また、本願に係る情報処理装置は、推定された借入限度額から、利用者Uに借入の提案を行うか否かを判定する判定部136をさらに備える。提供部137は、利用者Uに借入の提案を行う場合、利用者Uに対して、推定された借入限度額を提示して借入の提案を行う。
The information processing device according to the present application further includes a determination unit 136 that determines whether or not to propose a loan to the user U based on the estimated loan limit. When proposing a loan to the user U, the
提供部137は、推定された借入限度額が、対象商品の価格を超えている場合に、利用者Uに対して、推定された借入限度額を提示して借入の提案を行う。
If the estimated borrowing limit exceeds the price of the target product, the providing
提供部137は、推定された借入限度額と、借入限度額にて購入可能な対象商品とを、利用者Uに提示する。
The
提供部137は、推定された借入限度額と、合計金額が借入限度額に収まる複数の対象商品とを、利用者Uに提示する。
The
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、借入の訴求の段階で予想される借入限度額を利用者側に提示することができる。 By using any one or a combination of the above-mentioned processes, the information processing device according to the present application can present the user with the estimated loan limit at the time of requesting a loan.
〔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やサーバ装置100は、例えば図9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、サーバ装置100を例に挙げて説明する。図9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
Moreover, the
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
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(Universal Serial Bus)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
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ースであり、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ースであり、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 an output device 1010 that outputs various types of information, such as a display, projector, printer, etc., and is realized by a connector conforming to a standard such as USB (Universal Serial Bus), DVI (Digital Visual Interface), or HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface). The input I/F 1070 is an interface for receiving information from
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。
In addition, the output I/F 1060 and the input I/F 1070 may be wirelessly connected to the output device 1010 and the
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。
The output device 1010 and the
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。
The
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。
The network I/
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。
The arithmetic unit 1030 controls the output device 1010 and the
例えば、コンピュータ1000がサーバ装置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 the
〔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. Other]
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited to the contents of these embodiments. The above-described components include those that can be easily imagined by a person skilled in the art, those that are substantially the same, and those that are within the so-called equivalent range. Furthermore, the above-described components can be appropriately combined. Furthermore, various omissions, substitutions, or modifications of the components can be made without departing from the spirit 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。 Furthermore, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically using known methods. In addition, the information including the processing procedures, specific names, various data, and parameters shown in the above documents and drawings can be changed as desired unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the information shown in the drawings.
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。 In addition, each component of each device shown in the figure is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.
例えば、上述したサーバ装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング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 above-mentioned
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。 The above-described embodiments and variations can be combined as appropriate to the extent that they do not cause inconsistencies in 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。 The above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit." For example, an acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
100 サーバ装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報データベース
122 履歴情報データベース
123 ローン情報データベース
130 制御部
131 取得部
132 商品推定部
133 年収推定部
134 スコア推定部
135 限度額推定部
136 判定部
137 提供部
REFERENCE SIGNS
Claims (12)
前記利用者もしくは同じセグメントのユーザの属性情報又は行動の履歴情報から、又は前記利用者のユーザペルソナから、前記利用者の年収を推定する年収推定部と、
推定された前記対象商品の価格と前記利用者の推定年収とに基づいて、前記利用者の借入限度額を推定する限度額推定部と、
前記利用者に対して、推定された前記借入限度額を提示して借入の提案を行う提供部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 A product estimation unit that estimates a target product desired by the user from attribute information or behavior history information of the user or users in the same segment, or from a user persona of the user ;
an annual income estimation unit that estimates the annual income of the user from attribute information or behavioral history information of the user or users in the same segment, or from a user persona of the user ;
a credit limit estimation unit that estimates a credit limit of the user based on the estimated price of the target product and the estimated annual income of the user ;
a providing unit that presents the estimated borrowing limit to the user and proposes borrowing;
An information processing device comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the product estimation unit estimates, when displaying a product cart in electronic commerce, that a product added to the cart by the user is a target product desired by the user.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the product estimation unit estimates whether or not the target product desired by the user is included in a target product list that lists predetermined target products prepared in advance.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, characterized in that the annual income estimation unit constructs an annual income prediction model from the user's attribute information or behavioral history information, or from the user's user persona, and estimates the user's annual income using the annual income prediction model.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the annual income estimation unit estimates the annual income of the user from the estimated price of the target product.
前記限度額推定部は、前記利用可能性スコアに基づいて、前記利用者の借入限度額を推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The method further includes a score estimation unit that estimates an availability score indicating the possibility that the user can obtain a loan based on the estimated price of the target product and the estimated annual income of the user,
The information processing device according to claim 1 , wherein the limit estimation unit estimates a borrowing limit of the user based on the availability score.
前記提供部は、前記利用者に借入の提案を行う場合、前記利用者に対して、推定された借入限度額を提示して借入の提案を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 A determination unit that determines whether or not to offer a loan to the user based on the estimated loan limit amount,
The information processing device according to claim 1 , wherein the provision unit, when making a loan proposal to the user, presents the estimated loan limit to the user to make the loan proposal.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the providing unit, when the estimated borrowing limit exceeds a price of the target product, presents the estimated borrowing limit to the user and proposes borrowing.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the providing unit presents the estimated borrowing limit amount and target products that can be purchased with the borrowing limit amount to the user.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the provision unit presents to the user the estimated borrowing limit amount and a plurality of target products whose total amount falls within the borrowing limit amount.
利用者もしくは同じセグメントのユーザの属性情報又は行動の履歴情報から、又は前記利用者のユーザペルソナから、前記利用者が欲している対象商品を推定する商品推定工程と、
前記利用者もしくは同じセグメントのユーザの属性情報又は行動の履歴情報から、又は前記利用者のユーザペルソナから、前記利用者の年収を推定する年収推定工程と、
推定された前記対象商品の価格と前記利用者の推定年収とに基づいて、前記利用者の借入限度額を推定する限度額推定工程と、
前記利用者に対して、推定された前記借入限度額を提示して借入の提案を行う提供工程と、
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,
A product estimation step of estimating a target product desired by the user from attribute information or behavioral history information of the user or users in the same segment, or from a user persona of the user ;
An annual income estimation step of estimating the annual income of the user from attribute information or behavioral history information of the user or users in the same segment, or from a user persona of the user ;
a limit estimation step of estimating a loan limit of the user based on the estimated price of the target product and the estimated annual income of the user ;
a providing step of presenting the estimated borrowing limit amount to the user and proposing a borrowing offer;
13. An information processing method comprising:
前記利用者もしくは同じセグメントのユーザの属性情報又は行動の履歴情報から、又は前記利用者のユーザペルソナから、前記利用者の年収を推定する年収推定手順と、
推定された前記対象商品の価格と前記利用者の推定年収とに基づいて、前記利用者の借入限度額を推定する限度額推定手順と、
前記利用者に対して、推定された前記借入限度額を提示して借入の提案を行う提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 A product estimation step of estimating a target product desired by the user from attribute information or behavior history information of the user or users in the same segment, or from a user persona of the user ;
an annual income estimation step of estimating the annual income of the user from attribute information or behavioral history information of the user or users in the same segment, or from a user persona of the user ;
a limit estimation step of estimating a loan limit of the user based on the estimated price of the target product and the estimated annual income of the user ;
a provision step of presenting the estimated borrowing limit amount to the user and making a borrowing proposal;
An information processing program characterized by causing a computer to execute the above.
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