JP7795974B2 - 資金用途調査装置及び資金用途調査方法 - Google Patents

Description

本発明は、資金用途調査装置及び資金用途調査方法に関するものである。

近年、グリーンファイナンスやグリーンボンドなどによる資金調達が注目されている。
こうした資金調達では、申請等の各種手続時や開示レポートにて、資金用途をグリーン関
連と記述しているが、実際には異なる用途で当該調達資金を使用するケースも後を絶たな
い。
上述のごときケースは用途違反に該当し、いわゆるグリーンウォッシュと呼ばれる。こ
のグリーンウォッシュとしては、例えば以下の２つの事案が想定される。

１つは、或る調達者が複数の金融機関それぞれから、同じ案件についてグリーン資金を
調達する状況下において、得られたグリーン資金の総額のうち余剰分を別用途すなわちグ
リーン関連以外の用途で使用するケースである。

より具体的な例をあげるとすれば、例えば、或る調達者が「５０００万円のＣＯ２回収
設備購入」に関するグリーン融資として、銀行Ｘと銀行Ｙから５０００万円ずつ合計１億
円を調達したとする。その場合、当該調達者が、実際の設備購入に要した５０００万円以
外の残り５０００万円を、グリーン関連用途ではない別用途で利用すると、グリーンウォ
ッシュ事案となる。

また、もう１つは、調達者が別会社にグリーン資金を流用するケースで、例えば、銀行
Ｘから「グリーンプロジェクトＡの実行資金」として１億円を調達したのち、当該１億円
のうちの一部(例：１０００万円)を、別会社による実体不明なコンサルティング業務の料
金として利用すると、グリーンウォッシュ事案となる。

そこで、こうした当初の用途に沿った形で資金が使用されているか監視、検証する従来
技術が提案されてきた。そうした技術として、例えば、分散台帳技術を用いて商取引に伴
う商品の移転経路を追跡する取引追跡システム（特許文献１参照）などが存在する。

この技術は、商取引に伴う複数のトランザクションデータを含む分散台帳を用いて前記
商取引における商品の取引履歴を追跡する取引追跡システムであって、前記トランザクシ
ョンデータを生成するための生成手段と、それぞれの前記トランザクションデータを記憶
する記憶手段と、前記生成手段が前記トランザクションデータを生成したときに、前記記
憶手段に記憶された複数のトランザクションデータ間の分岐情報を含んだデータ構造を付
与する分岐情報付与手段と、前記分岐情報を保管するデータベースと、を有し、前記トラ
ンザクションデータは、起点として前記商取引が開始したときに生成される第１トランザ
クションデータと、前記商品の移転を繰り返す一連の商取引の経過においてそれぞれ生成
される第２トランザクションデータと、を含み、前記データベースは、前記分岐情報の起
点に対応する前記第１トランザクションデータと当該分岐情報とを紐づけて保管し、前記
データベースにアクセスすることで前記第２トランザクションデータから前記分岐情報を
読み出す履歴読取手段を備えることを特徴とする取引追跡システムに係る。

特開２０２１－９６５６９号公報

従来技術が示す、いわゆるデジタル通貨決済の技術を利用することで、決済当事者の情
報を含む決済情報をデジタル化し、トレース可能となる。この技術によれば、銀行から融
資されたグリーン資金が、融資の対象者から誰に支払われたのか確認可能となる。
そのため、上記で示した「複数の金融機関それぞれから、同じ事案に関してグリーン資
金を調達」するケースにおいて、融資資金の使用対象が明確なグリーン関連の事案や企業
のみであるならば、所期の目的どおりグリーンウォッシュの有無を検証可能である。

一方、グリーンプロジェクトに関して獲得された融資資金が、当該プロジェクトの実行
に必要ではあるが、表面上はグリーン関連とはみなしにくい、グリーン向け施設等の設置
場所となる土地の購入や当該施設の建築や運営に必要な人件費、備品等の購入費、などに
も利用される事案が非常に多い。

そうした事案に従来技術を適用する場合、上述のように、グリーンプロジェクトの実行
に確かに必要な費用に関する決済情報であっても、グリーンウォッシュの疑いありと判定
されてしまうことなる。

また、「別会社にグリーン資金を流用する」事案に従来技術を適用しても、グリーンプ
ロジェクトに関する融資資金が流用目的に使用されたか否かについて、把握できない可能
性が高い。

例えば、グリーンプロジェクトに関する融資資金の支払先企業が、デジタル通貨決済で
はなく現金で物品やサービスの決済を行った場合、当該決済がグリーンプロジェクトのた
めであるか否かを示す情報は管理されない。つまり、当該決済の流れや目的は追跡出来な
いこととなる。

上述のような状況に対処するべく、各事案の資金の流れを逐一追跡、検証するためには
、人手による対応が必要となる。ところが、事案数もそれに伴う各事業者らに関する決済
情報も大量、かつ多頻度に発生しうるため、現実的に対応が可能な工数には収まり難い。

そこで本発明の目的は、グリーンプロジェクトに関する資金の流れを効率的かつ的確に
トレースし、適宜な精度でグリーンウォッシュを防止可能とする技術を提供することにあ
る。

上記課題を解決する本発明の資金用途調査装置は、グリーンプロジェクトに関して発行
されたデジタル通貨の流通履歴を保持する記憶装置と、前記グリーンプロジェクトの関与
者における前記デジタル通貨の現金化処理の情報を、前記流通履歴から抽出し、前記関与
者それぞれにおけるデジタル通貨の現金化率を算定する処理と、前記現金化率が基準を超
える関与者の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理を
実行する演算装置と、を含むことを特徴とする。
また、本発明の資金用途調査方法は、情報処理装置が、記憶装置において、グリーンプ
ロジェクトに関して発行されたデジタル通貨の流通履歴を保持し、前記グリーンプロジェ
クトの関与者における前記デジタル通貨の現金化処理の情報を、前記流通履歴から抽出し
、前記関与者それぞれにおけるデジタル通貨の現金化率を算定する処理と、前記現金化率
が基準を超える関与者の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力
する処理を実行する、ことを特徴とする。

本発明によれば、グリーンプロジェクトに関する資金の流れを効率的かつ的確にトレー
スし、適宜な精度でグリーンウォッシュを防止可能となる。

本実施形態の資金用途調査装置を含むネットワーク構成図である。 本実施形態における資金用途調査装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における企業システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態のＤＣ発行履歴ＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態のＤＣ決済履歴ＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態の現金化履歴ＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態の融資目的・ＤＣ対応ＤＢの構成例を示す図である。 本実施形態の資金用途テーブルの構成例を示す図である。 本実施形態における資金用途調査方法のフロー例を示す図である。 本実施形態における集計結果例を示す図である。 本実施形態における集計結果例を示す図である。 本実施形態における集計結果例を示す図である。 本実施形態における集計結果例を示す図である。 本実施形態における集計結果例を示す図である。 本実施形態における集計結果例を示す図である。 本実施形態における判定結果例を示す図である。

＜ネットワーク構成＞
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の
資金用途調査装置１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す資金用途調査装置
１００は、グリーンプロジェクトに関する資金の流れを効率的かつ的確にトレースし、適
宜な精度でグリーンウォッシュを防止可能とするコンピュータである。

本実施形態の資金用途調査装置１００は、図１で示すように、ネットワーク１を介して
、企業システム２００、及び金融機関システム３００らと通信可能に接続されている。よ
って、これらを総称して資金用途調査システム１０としてもよい。

本実施形態の資金用途調査装置１００は、デジタル通貨の発行や現金化の処理を担う金
融機のシステムすなわち金融機関システム３００と連携する事業者のシステムを想定する
が、そうした金融機関が自身で運用するシステムであってもよいが、勿論こうした形態に
限定しない。

一方、企業システム２００は、上述の金融機関システム３００（又は資金用途調査装置
１００）が発行するデジタル通貨を、グリーンプロジェクト向けの融資名目で受領し、当
該グリーンプロジェクトの実行に伴う物資、サービス、人員などの調達資金として使用す
るシステムとなる。
＜ハードウェア構成＞
また、本実施形態の資金用途調査装置１００のハードウェア構成は、図２に以下の如く
となる。

すなわち資金用途調査装置１００は、記憶装置１０１、メモリ１０３、演算装置１０４
、および通信装置１０５、を備える。

このうち記憶装置１０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハード
ディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。

また、メモリ１０３は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置１０４は、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０
３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制
御処理を行なうＣＰＵである。

この演算装置１０４によるプログラム１０２の実行により、ＤＣ利用実績収集部１１０
、不正リスク候補抽出部１１１、及び結果出力部１１２といった機能を実装することとな
る。

また、通信装置１０５は、ネットワーク１と接続して企業システム２００との通信処理
を担うネットワークインターフェイスカード等を想定する。

なお、資金用途調査装置１００は、管理者等によるキー入力や音声入力を受け付ける入
力装置、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置、を更に備えるとしてもよい
。

また、記憶装置１０１内には、本実施形態の資金用途調査装置として必要な機能を実装
する為のプログラム１０２に加えて、ＤＣ発行履歴ＤＢ１２５、ＤＣ決済履歴ＤＢ１２６
、現金化履歴ＤＢ１２７、融資目的・ＤＣ対応ＤＢ１２８、及び決済用途テーブル１２９
が少なくとも記憶されている。ただし、これらデータベースやテーブルについての詳細は
後述する。

また、本実施形態の企業システム２００のハードウェア構成は、図３に以下の如くとな
る。

すなわち企業システム２００は、記憶装置２０１、メモリ２０３、演算装置２０４、お
よび通信装置２０５、を備える。

このうち記憶装置２０１は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハード
ディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。

また、メモリ２０３は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される。

また、演算装置２０４は、記憶装置２０１に保持されるプログラム２０２をメモリ２０
３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制
御処理を行なうＣＰＵである。

この演算装置２０４によるプログラム２０２の実行により、ＤＣ決済部２１０、及びＤ
Ｃ現金化部２１１といった機能を実装することとなる。

また、通信装置２０５は、ネットワーク１と接続して資金用途調査装置１００との通信
処理を担うネットワークインターフェイスカード等を想定する。

なお、企業システム２００は、ユーザ等によるキー入力や音声入力を受け付ける入力装
置、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置、を更に備えるとしてもよい。

また、記憶装置２０１内には、本実施形態の企業システム２００として必要な機能を実
装する為のプログラム２０２に加えて、保有ＤＣ情報２２５が少なくとも記憶されている
。ただし、この保有ＤＣ情報２２５についての詳細は後述する。
＜データ構造例＞
続いて、本実施形態の資金用途調査装置１００が用いる各種情報について説明する。図
４に、本実施形態におけるＤＣ発行履歴ＤＢ１２５の一例を示す。

本実施形態のＤＣ発行履歴ＤＢ１２５は、金融機関システム３００が、グリーンプロジ
ェクトに関与する企業に関して、当該グリーンプロジェクト向けの融資に伴い発行したデ
ジタル通貨（ＤＣ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｕｒｒｅｎｃｙ）の情報を、資金用途調査装置１
００が取得し格納したテーブルである。

なお、デジタル通貨の流通に関する情報の収集・管理を行う基本的な技術については、
既存のブロックチェーン技術等を適宜採用することとする（よって詳細説明は省略する）
。 このＤＣ発行履歴ＤＢ１２５は、例えば、デジタル通貨の発行機会（グリーンプロジ
ェクト向け融資案件の識別情報とも言える）を一意に示す発行ＩＤをキーとして、デジタ
ル通貨の融資実行者たる金融機関を示す送金元、当該金融機関からグリーンプロジェクト
向け融資を受けた企業を示す送金先、及び、融資額を示す金額といったデータを紐付けレ
コードの集合体となっている。

また図５は、本実施形態のＤＣ決済履歴ＤＢ１２６の構成例を示す図である。本実施形
態のＤＣ決済履歴ＤＢ１２６は、上述の送金元である金融機関から発行されたデジタル通
貨が、その送金先（融資先）となる企業を起点に、どのような用途の決済で使用されてい
るかをトレースした履歴情報を格納したものである。

このＤＣ決済履歴ＤＢ１２６は、決済ＩＤをキーに、送金元、送金先、決済用途、金額
、及び発行ＩＤといった値を対応付けたレコードの集合体となっている。なお、決済用途
欄の値として「グリーン設備」なる例を図中で示しているが、これは後述する資金用途テ
ーブル１２９（図８）に設備の具体的属性を照合して判定して得た値である。

なお、金融機関からデジタル通貨での融資を受けた企業やその取引先企業は、自らの企
業システム２００のＤＣ決済部２１０によって、グリーンプロジェクトの実行に必要な事
物の調達に伴う代金等の決済を行うことになる。

また図６は、本実施形態の現金化履歴ＤＢ１２７の構成例を示す図である。本実施形態
の現金化履歴ＤＢ１２７は、ＤＣ決済履歴ＤＢ１２６のレコードに含まれている「送金先
」の企業が、「送金元」の企業から得たデジタル通貨について、金融機関システム３００
に要求して現金化した履歴を格納したものとなる。

なお、こうした現金化を図る企業らは、その企業システム２００において、保有ＤＣ情
報２２５を参照し、その一部又は全部を現金化するか判断することとなる。その場合、企
業システム２００のＤＣ現金化部２１１は、企業担当者等の指示を受けて、指定学のデジ
タル通貨について、金融機関システム３００に送信して現金化の所定手続を受けることと
なる。

この現金化履歴ＤＢ１２７は、現金化を行った企業を示す「出金元」をキーに、当該企
業が現金化した金額を対応付けたレコードの集合体となっている。

また図７は、本実施形態の融資目的・ＤＣ対応ＤＢ１２８の構成例を示す図である。本
実施形態の融資目的・ＤＣ対応ＤＢ１２８は、ＤＣ発行履歴ＤＢ１２５のレコードが示す
デジタル通貨の発行事案が、どのグリーンプロジェクトに関する融資事案であるかを示す
情報を格納したデータベースである。

この融資目的・ＤＣ対応ＤＢ１２８は、融資ＩＤをキーとして、融資目的、及び発行Ｉ
Ｄを紐付けたレコードの集合体となっている。このうち発行ＩＤは、図４で例示したＤＣ
発行履歴ＤＢ１２５における発行ＩＤ欄の値と対応するものとなっている。

また図８は、本実施形態の決済用途テーブル１２９の構成例を示す図である。本実施形
態の決済用途テーブル１２９は、上述のようなグリーンプロジェクトの融資事案で発行さ
れたデジタル通貨の用途に関して、グリーンカテゴリに属するか否かを規定するテーブル
である。

この資金用途テーブル１２９は、決済用途をキーとして、当該決済用途のグリーンカテ
ゴリ当否の値を紐付けたレコードの集合体となっている。図８の例では、決済用途の例と
して、グリーン設備やグリーン部品の具体的な種類を規定し、一般設備や一般部品につい
ては、それ以外として既定した。
＜フロー例＞
以下、本実施形態における資金用途調査方法の実際手順について図に基づき説明する。
以下で説明する資金用途調査方法に対応する各種動作は、資金用途調査装置１００がメモ
リ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、
以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図９は、本実施形態における資金用途調査方法のフロー例を示す図である。この場合、
資金用途調査装置１００のＤＣ利用実績収集部１１０は、記憶装置１０１で保持する、Ｄ
Ｃ発行履歴ＤＢ１２５、ＤＣ決済履歴ＤＢ１２６、現金化履歴ＤＢ１２７、及び融資目的
・ＤＣ対応ＤＢ１２８の各レコードを参照し、各ＤＢにおける各企業のデータを抽出する
（ｓ１）。

続いて、資金用途調査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、上述のｓ１で各企
業に関して得たデータを、金融機関からグリーンプロジェクトに関してデジタル通貨で融
資を受けた企業すなわち融資先企業と、この融資先企業からの発注を受けて物やサービス
を提供した企業すなわち取引先企業、の分類ごとに集計する（ｓ５）。

なお、本実施形態では、融資先企業に関する集計結果として一例を図１０に、また、取
引先企業に関する集計結果として一例を図１１に示す。

図１０に示す集計結果は、ＤＣ決済情報に基づく、グリーン利用ＤＣ、グリーン利用類
推ＤＣ、非グリーン利用ＤＣ、及び現金化の各観点と、当該企業のグリーンＤＣ決済先、
及び非グリーンＤＣ決済先、の観点でデータが集計されたテーブルとなっている。

このうち、「グリーン利用ＤＣ」は、融資先企業が金融機関からの融資で得たデジタル
通貨（図４のＤＣ発行履歴ＤＢ１２５のレコードが示す金額）のうち、グリーン用途の事
物（図５のＤＣ決済履歴ＤＢ１２６で決済用途がグリーン設備またはグリーン部品のもの
）の代金決済に使用されたデジタル通貨の総額を集計した値となる。

また、「グリーン利用類推ＤＣ」とは、融資先企業が金融機関からの融資で得たデジタ
ル通貨（図４のＤＣ発行履歴ＤＢ１２５のレコードが示す金額）のうち、非グリーン用途
の事物（図５のＤＣ決済履歴ＤＢ１２６で決済用途が一般設備、一般部品、土地のもの）
であるが、別の発行ＩＤかつ同じ融資ＩＤのデータでグリーン用途の事物の購入がなされ
ているもの、の代金決済に使用されたデジタル通貨の総額を集計した値となる。

また、「非グリーン利用ＤＣ」とは、金融機関からの融資で得たデジタル通貨（図４の
ＤＣ発行履歴ＤＢ１２５のレコードが示す金額）のうち、上述の「グリーン利用ＤＣ」及
び「グリーン利用類推ＤＣ」を除いた額を集計した値となる。

なお、「現金化」とは、現金化履歴ＤＢ１２７での現金化の金額を集計した値となる。

また、図１１に示す集計結果は、上述の取引先企業に関するＤＣ決済情報に基づく、Ｄ
Ｃ受取情報、ＤＣ支払情報、及び、関連する融資ＩＤの数の観点でデータが集計されたテ
ーブルとなっている。

このうちＤＣ受取情報は、融資先企業や他の取引先企業から決済代金として受領したデ
ジタル通貨の額を、グリーン利用、グリーン利用類推、及び非グリーンの各観点で集計し
たものとなる。これら集計の概念については図１０の例と同様である。

また、ＤＣ支払情報は、当該取引先企業がさらなる取引先企業（いわゆるＮ次請け企業
）に対して行った決済額を、グリーン利用、非グリーン利用、及び現金化の各観点で集計
したものとなる。

なお、関連する融資ＩＤ数は、当該取引先企業が関与した、すなわちグリーンプロジェ
クトの関連で受発注に伴う決済を行った件数を、カウントした値となる。

ここて、資金用途調査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、図１０及び図１１
で示す集計結果に基づき、融資先企業及び取引先企業のそれぞれに関して、デジタル通貨
の現金化比率を算定し、その値（図１２参照）が所定の基準を超えるか判定する（ｓ１０
）。

現金化比率の算定は、例えば「グリーン利用ＤＣ」、「グリーン利用類推ＤＣ」、「非
グリーン利用ＤＣ」、及び「現金化」の合計値のうち、「現金化」の値が占める割合を算
定することになる。

上述の判定の結果、現金化比率が基準以上であった場合（ｓ１０：ＹＥＳ）、資金用途
調査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、当該企業が融資先企業か取引先企業か
判定する（ｓ１１）。

この判定の結果、当該企業が融資先企業であった場合（ｓ１１：融資先）、資金用途調
査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、当該融資先企業について、デジタル通貨
の目的外使用リスクが高い企業と判定し（ｓ１２）、これを受けた結果出力部１１２が情
報出力して処理を終了する。

一方、上述の判定の結果、当該企業が取引先企業であった場合（ｓ１１：取引先）、資
金用途調査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、当該取引先企業における、デジ
タル通貨での取引を行った相手企業（取引対象企業）の数が基準以上であるか判定する（
ｓ１３）。

この判定に際し、資金用途調査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、各取引先
企業に関して、図１１の「関連する融資ＩＤ数」を参照し、その数を、図１３における「
ＤＣ決済取引対象数」の値として基準値と比較する。

なお、この基準値は、取引先企業それぞれの業種の情報を別途取得（例えば、ＤＣ決済
履歴の各レコードに送金先の企業に関する業種情報が含まれていると想定）しておき、各
業種に属する取引先企業における、取引対象企業の平均数を算定し、当該平均数を基準値
とする。

上述の判定の結果、取引対象企業数が基準以上でない場合（ｓ１３：ＹＥＳ）、資金用
途調査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、当該取引先企業について、デジタル
通貨の目的外使用リスクが高い企業と判定し（ｓ１４）、これを受けた結果出力部１１２
が情報出力して処理を終了する。

一方、上述の判定の結果、取引対象企業数が基準以上であった場合（ｓ１３：ＮＯ）、
資金用途調査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、当該取引先企業について、デ
ジタル通貨の目的外使用リスクが中程度の企業と判定し（ｓ１５）、これを受けた結果出
力部１１２が情報出力して処理を終了する。

他方、上述のｓ１０での判定の結果、現金化比率が基準より小さい値であった場合（ｓ
１０：ＮＯ）、資金用途調査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、当該企業につ
いて、デジタル通貨を原資とした各決済の用途のうち、予め定めたグリーンカテゴリの事
物に合致しない割合を算定（図１５参照）し、当該割合が基準を超えるか判定する（ｓ１
６）。なお、この判定は、融資先企業についても実行される（図１６参照）。

上述の判定の結果、デジタル通貨を原資とした各決済の用途のうち、予め定めたグリー
ンカテゴリの事物に合致しない割合が基準を超えない場合（ｓ１６：ＮＯ）、資金用途調
査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、当該取引先企業について、デジタル通貨
の目的外使用リスクが低程度の企業と判定し（ｓ１８）、これを受けた結果出力部１１２
が情報出力して処理を終了する。

他方、上述の判定の結果、デジタル通貨を原資とした各決済の用途のうち、予め定めた
グリーンカテゴリの事物に合致しない割合が基準を超える場合（ｓ１６：ＹＥＳ）、資金
用途調査装置１００の不正リスク候補抽出部１１１は、当該取引先企業について、デジタ
ル通貨の目的外使用リスクが中程度の企業と判定し（ｓ１７）、これを受けた結果出力部
１１２が情報出力して処理を終了する。

なお、資金用途調査装置１００の結果評価部１１８は、これまでのフローで得た判定結
果を集約したテーブル（図１６のテーブル１６０００）を生成し、これを出力するとして
もよい。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明は
これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、グリーンプロジェクトに関する資金の流れを効率的かつ
的確にトレースし、適宜な精度でグリーンウォッシュを防止可能となる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態
の資金用途調査装置において、前記演算装置は、前記デジタル通貨の発行を受けた融資先
企業、及び当該融資先企業との間で取引を行った取引先企業の各情報を、前記流通履歴か
ら抽出し、前記取引先企業それぞれにおける、前記デジタル通貨での取引を行った取引対
象企業である、融資先企業又は他の取引先企業の数を算定する処理と、前記現金化率が基
準を超える関与者であって、かつ、前記算定した取引対象企業の数が基準を下回る取引先
企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理をさらに
実行するものである、としてもよい。

これによれば、デジタル通貨での決済を行っている企業との取引が少ない、すなわち現
金などトレース困難な決済手段を採用しがちな企業については、デジタル通貨の目的外使
用のリスクが高いと判定可能となる。ひいては、グリーンプロジェクトに関する資金の流
れを、より効率的かつ的確にトレースし、適宜な精度でグリーンウォッシュを防止可能と
なる。

また、本実施形態の資金用途調査装置において、前記演算装置は、前記取引先企業それ
ぞれの業種の情報を前記流通履歴から抽出して、各業種に属する前記取引先企業における
前記取引対象企業の平均数を算定し、当該平均数を前記取引対象企業の数の前記基準とす
るものである、としてもよい。

これによれば、業種特有の背景等を踏まえて、デジタル通貨での決済を行っている企業
との取引数の基準を定めることが可能となる。ひいては、グリーンプロジェクトに関する
資金の流れを、より効率的かつ的確にトレースし、適宜な精度でグリーンウォッシュを防
止可能となる。

また、本実施形態の資金用途調査装置において、前記演算装置は、前記デジタル通貨の
発行を受けた融資先企業との間で取引を行った取引先企業の情報を、前記流通履歴から抽
出して、前記取引先企業それぞれにおける、前記融資先企業からの支払いで得たデジタル
通貨の使用状況を前記流通履歴にて参照し、前記使用状況が示す前記デジタル通貨を原資
とした各決済の用途のうち、予め定めたグリーンカテゴリの事物に合致しない割合を算定
する処理と、前記現金化率が基準を越える関与者ではなく、かつ、前記割合が基準を超え
る取引先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理
をさらに実行するものである、としてもよい。

これによれば、グリーンプロジェクトに関して資金を使用するべき取引先（融資先企業
から見た取引先企業）として不適切、すなわちグリーンカテゴリ以外の事物に資金を使用
しやすい企業を的確に特定可能となる。ひいては、グリーンプロジェクトに関する資金の
流れを、より効率的かつ的確にトレースし、適宜な精度でグリーンウォッシュを防止可能
となる。

また、本実施形態の資金用途調査装置において、前記演算装置は、前記デジタル通貨の
発行を受けた融資先企業の情報を前記流通履歴から抽出して、前記融資先企業それぞれに
おけるデジタル通貨の使用状況を前記流通履歴にて参照し、前記使用状況が示す前記デジ
タル通貨を原資とした各決済の用途のうち、予め定めたグリーンカテゴリの事物に合致し
ない割合を算定する処理と、前記現金化率が基準を越える関与者ではなく、かつ、前記割
合が基準を超える融資先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報とし
て出力する処理をさらに実行するものである、としてもよい。

これによれば、融資先企業として、グリーンカテゴリ以外の事物に資金を使用しがちな
企業を的確に特定可能となる。ひいては、グリーンプロジェクトに関する資金の流れを、
より効率的かつ的確にトレースし、適宜な精度でグリーンウォッシュを防止可能となる。

また、本実施形態の資金用途調査方法において、前記情報処理装置が、前記デジタル通
貨の発行を受けた融資先企業、及び当該融資先企業との間で取引を行った取引先企業の各
情報を、前記流通履歴から抽出し、前記取引先企業それぞれにおける、前記デジタル通貨
での取引を行った取引対象企業である、融資先企業又は他の取引先企業の数を算定する処
理と、前記現金化率が基準を超える関与者であって、かつ、前記算定した取引対象企業の
数が基準を下回る取引先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報とし
て出力する処理をさらに実行するとしてもよい。

また、本実施形態の資金用途調査方法において、前記情報処理装置が、前記取引先企業
それぞれの業種の情報を前記流通履歴から抽出して、各業種に属する前記取引先企業にお
ける前記取引対象企業の平均数を算定し、当該平均数を前記取引対象企業の数の前記基準
とする、としてもよい。

また、本実施形態の資金用途調査方法において、前記情報処理装置が、前記デジタル通
貨の発行を受けた融資先企業との間で取引を行った取引先企業の情報を、前記流通履歴か
ら抽出して、前記取引先企業それぞれにおける、前記融資先企業からの支払いで得たデジ
タル通貨の使用状況を前記流通履歴にて参照し、前記使用状況が示す前記デジタル通貨を
原資とした各決済の用途のうち、予め定めたグリーンカテゴリの事物に合致しない割合を
算定する処理と、前記現金化率が基準を越える関与者ではなく、かつ、前記割合が基準を
超える取引先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する
処理をさらに実行する、としてもよい。

また、本実施形態の資金用途調査方法において、前記情報処理装置が、前記デジタル通
貨の発行を受けた融資先企業の情報を前記流通履歴から抽出して、前記融資先企業それぞ
れにおけるデジタル通貨の使用状況を前記流通履歴にて参照し、前記使用状況が示す前記
デジタル通貨を原資とした各決済の用途のうち、予め定めたグリーンカテゴリの事物に合
致しない割合を算定する処理と、前記現金化率が基準を越える関与者ではなく、かつ、前
記割合が基準を超える融資先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報
として出力する処理をさらに実行する、としてもよい。

１ ネットワーク
１０ 資金用途調査システム
１００ 資金用途調査装置
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置
１０５ 通信装置
１１０ ＤＣ利用実績収集部
１１１ 不正リスク候補検出部
１１２ 結果出力部
１２５ ＤＣ発行履歴ＤＢ
１２６ ＤＣ決済履歴ＤＢ
１２７ 現金化履歴ＤＢ
１２８ 融資目的・ＤＣ対応ＤＢ
１２９ 資金用途テーブル
２００ 企業システム
２０１ 記憶装置
２０２ プログラム
２０３ メモリ
２０４ 演算装置
２０５ 通信装置
２１０ ＤＣ決済部
２１１ ＤＣ現金化部
２２５ 保有ＤＣ情報
３００ 金融機関システム

Claims (10)

1. グリーンプロジェクトに関して発行されたデジタル通貨の流通履歴を保持する記憶装置と、
   前記グリーンプロジェクトの関与者における前記デジタル通貨の決済履歴を、前記流通履歴から抽出し、前記関与者それぞれにおける前記デジタル通貨の現金化率を算定する処理と、前記現金化率が基準を超える前記関与者の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理を実行する演算装置と、
   を含み、
   前記流通履歴は、発行履歴と、前記決済履歴とを含み、
   前記発行履歴は、
   前記デジタル通貨の発行を受けた融資先企業の情報および前記デジタル通貨の発行額を含み、
   前記決済履歴は、
   前記融資先企業および前記融資先企業と取引を行った取引先企業を含む前記関与者の情報と、前記関与者が受取った前記デジタル通貨の第１の額と、前記第１の額のうち前記関与者が現金化した第２の額とを含み、
   前記現金化率は、
   前記第１の額に対する前記第２の額の割合を示す、
   ことを特徴とする資金用途調査装置。
2. 前記演算装置は、
   前記融資先企業、及び前記取引先企業の各情報を、前記流通履歴から抽出し、前記取引先企業それぞれにおける、前記デジタル通貨での取引を行った取引対象企業である、前記融資先企業又は他の取引先企業の数を算定する処理と、前記現金化率が基準を超える前記関与者であって、かつ、前記算定した取引対象企業の数が基準を下回る前記取引先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理をさらに実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の資金用途調査装置。
3. 前記演算装置は、
   前記取引先企業それぞれの業種の情報を前記流通履歴から抽出して、各業種に属する前記取引先企業における前記取引対象企業の平均数を算定し、当該平均数を前記取引対象企業の数の前記基準とするものである、ことを特徴とする請求項２に記載の資金用途調査装置。
4. 前記演算装置は、
   前記取引先企業の情報を、前記流通履歴から抽出して、前記取引先企業それぞれにおける、前記融資先企業からの支払いで得た前記デジタル通貨の使用状況を前記流通履歴にて参照し、前記使用状況が示す前記デジタル通貨を原資とした各決済の用途のうち、予め定めたグリーンカテゴリの事物に合致しない割合を算定する処理と、前記現金化率が基準を越える前記関与者ではなく、かつ、前記割合が基準を超える前記取引先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理をさらに実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の資金用途調査装置。
5. 前記演算装置は、
   前記融資先企業の情報を前記流通履歴から抽出して、前記融資先企業それぞれにおける前記デジタル通貨の使用状況を前記流通履歴にて参照し、前記使用状況が示す前記デジタル通貨を原資とした各決済の用途のうち、予め定めたグリーンカテゴリの事物に合致しない割合を算定する処理と、前記現金化率が基準を越える前記関与者ではなく、かつ、前記割合が基準を超える前記融資先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理をさらに実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の資金用途調査装置。
6. 情報処理装置が、
   記憶装置において、グリーンプロジェクトに関して発行されたデジタル通貨の流通履歴を保持し、
   前記グリーンプロジェクトの関与者における前記デジタル通貨の決済履歴を、前記流通履歴から抽出し、前記関与者それぞれにおける前記デジタル通貨の現金化率を算定する処理と、前記現金化率が基準を超える前記関与者の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理を実行し、
   前記流通履歴は、発行履歴と、前記決済履歴とを含み、
   前記発行履歴は、
   前記デジタル通貨の発行を受けた融資先企業の情報および前記デジタル通貨の発行額を含み、
   前記決済履歴は、
   前記融資先企業および前記融資先企業と取引を行った取引先企業を含む前記関与者の情報と、前記関与者が受取った前記デジタル通貨の第１の額と、前記第１の額のうち現金化した第２の額とを含み、
   前記現金化率は、
   前記第１の額に対する前記第２の額の割合を示す、
   ことを特徴とする資金用途調査方法。
7. 前記情報処理装置が、
   前記融資先企業、及び前記取引先企業の各情報を、前記流通履歴から抽出し、前記取引先企業それぞれにおける、前記デジタル通貨での取引を行った取引対象企業である、前記融資先企業又は他の取引先企業の数を算定する処理と、前記現金化率が基準を超える前記関与者であって、かつ、前記算定した取引対象企業の数が基準を下回る前記取引先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理をさらに実行する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の資金用途調査方法。
8. 前記情報処理装置が、
   前記取引先企業それぞれの業種の情報を前記流通履歴から抽出して、各業種に属する前記取引先企業における前記取引対象企業の平均数を算定し、当該平均数を前記取引対象企業の数の前記基準とする、
   ことを特徴とする請求項７に記載の資金用途調査方法。
9. 前記情報処理装置が、
   前記取引先企業の情報を、前記流通履歴から抽出して、前記取引先企業それぞれにおける、前記融資先企業からの支払いで得た前記デジタル通貨の使用状況を前記流通履歴にて参照し、前記使用状況が示す前記デジタル通貨を原資とした各決済の用途のうち、予め定めたグリーンカテゴリの事物に合致しない割合を算定する処理と、前記現金化率が基準を越える前記関与者ではなく、かつ、前記割合が基準を超える前記取引先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理をさらに実行する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の資金用途調査方法。
10. 前記情報処理装置が、
    前記融資先企業の情報を前記流通履歴から抽出して、前記融資先企業それぞれにおける前記デジタル通貨の使用状況を前記流通履歴にて参照し、前記使用状況が示す前記デジタル通貨を原資とした各決済の用途のうち、予め定めたグリーンカテゴリの事物に合致しない割合を算定する処理と、前記現金化率が基準を越え前記関与者ではなく、かつ、前記割合が基準を超える前記融資先企業の情報を、前記デジタル通貨の目的外使用リスクの情報として出力する処理をさらに実行する、
    ことを特徴とする請求項６に記載の資金用途調査方法。