JP2008158654A - 自動契約システム - Google Patents

Abstract

【課題】照会すべき仮名氏名に抜けが生じることがなく、また、仮名氏名の地域特性を考慮して会員照会や信用情報照会を効率良く行い、偽契約を効果的且つ効率的に排除することが可能な自動契約システムを提供する。
【解決手段】少なくとも顧客の属性情報に基づき顧客の与信判定を行う与信判定サーバ３を用い、顧客から入力された漢字氏名に対して漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベース１４から読み替え可能な仮名氏名を抽出し、この抽出された仮名氏名から顧客の住所地及び本籍地の都道府県に基づき優先的に使用される仮名氏名を選定し、この選定された仮名氏名、及び、顧客から入力された仮名氏名に基づき会員又は信用情報の照会を行い、照会により該当があった仮名氏名の人物と顧客とが同一人物でない場合に顧客の与信判定を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、消費者金融等の金融機関と顧客との間の貸付契約等の契約に関する手続きを自動で行なう自動契約機に通信ネットワークを介して接続された与信判定サーバを有して構成される自動契約システムに関し、特に、顧客の仮名氏名に基づき会員照会や信用情報照会を行う際に有用な手法を備えた自動契約システムに関する。

個人向けの融資を行なっている消費者金融等の金融業界では、名前を基に会員や信用情報の照会を行い、その結果をもとに与信審査を行うようにしている（例えば、特許文献１参照）。この際、顧客の漢字氏名ではなく、仮名氏名を用いて照会を行うようにしているが（例えば、非特許文献１参照）、漢字は複数の読み方が可能であるため、氏名の漢字が同じでも読み方（仮名氏名）が異なる場合がある。このため、読み方（仮名氏名）が異なれば新規契約の締結が可能になることから偽契約を結ぼうとする者が存在するため、照会の際には顧客から申告があった仮名氏名だけではなく、考え得る仮名氏名を用いて会員照会や信用情報照会が行われている。
特開２００５−１０８００５号公報 "ＳＴＡＲＳ（スターネットシステム）"、［online］、株式会社アイネット、［平成１８年１２月１４日検索］、2003、インターネット＜URL: http://www.i-netc.co.jp/b_gyoumu/b_01_1.html＞

しかしながら、複数の仮名氏名を用いて照会する場合、従来においては、金融機関の職員が、考え得る仮名氏名を想定し、その仮名氏名に基づいて照会を行うようにしていたので、照会すべき仮名氏名に抜けが生じる場合があった。このような照会すべき仮名氏名に抜けが生じた場合には、正確に会員照会や信用情報照会を行うことができず、また、偽契約を見逃す恐れが生じることになる。
また、漢字氏名の読み仮名は、顧客の住所地や本籍地によって大きく異なることがあり、それを正確に把握するのは困難であるため、読み仮名の地域特性を考慮せずに闇雲に照会を行う場合には、効率良く照会を行うことができず、また、照会費用も嵩む不都合があった。

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、照会すべき仮名氏名に抜けが生じることがなく、また、読み仮名（仮名氏名）の地域特性を考慮して会員照会や信用情報照会を効率良く行い、偽契約を効果的且つ効率的に排除することが可能な自動契約システムを提供することを主たる課題としている。

上記課題を達成するために、本発明に係る自動契約システムは、通信ネットワークを介して顧客の属性情報を取得し、少なくとも前記属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定サーバを有して構成され、前記与信判定サーバが、顧客から入力された漢字氏名、前記漢字氏名に対応する仮名氏名、住所地、及び本籍地の都道府県を含む顧客の属性情報を受信する受信手段と、漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベースから前記漢字氏名に対する読み替え可能な仮名氏名を抽出する仮名氏名抽出手段と、前記仮名氏名抽出手段によって抽出された仮名氏名から前記顧客の住所地及び本籍地の都道府県に基づき優先的に使用される仮名氏名を選定する仮名氏名選定手段と、前記顧客から入力された仮名氏名、及び、前記仮名氏名選定手段によって選定された仮名氏名に基づき会員の照会を行う会員照会手段と、前記会員照会手段による照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定手段と、前記同一人物判定手段により同一人物でないと判定された場合に、少なくとも前記顧客の属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定手段とを有することを特徴としている。

したがって、仮名氏名抽出手段により漢字読替データベースを用いて顧客が入力した漢字氏名に対して考えられ得る可能な仮名氏名が抽出され、さらに、仮名氏名選定手段によって前記仮名氏名抽出手段によって抽出された仮名氏名から顧客の住所地及び本籍地の都道府県において優先的に用いられる仮名氏名が選定され、会員照会手段によりこの選定された仮名氏名及び顧客が入力した仮名氏名に基づき会員の照会が自動的に行われる。そして、同一人物判定手段により会員照会手段の照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かが判定され、同一人物でないと判定された場合に与信判定手段により顧客の与信判定が行われる。したがって、漢字氏名から読み替え可能な考えられ得る仮名氏名の中から地域特性に見合った仮名氏名が選定されて会員照会が行われることになり、人為的な判断によって生じうる仮名氏名の抜けによる照会漏れを防ぐことが可能になると共に、無駄な照会を減らして地域特性に合致した効率のよい照会が可能となる。このため、顧客と同一人物の可能性がある人物の会員登録を効率良く見つけ出し、重複した契約を効果的且つ効率的に排除することが可能となる。

上記課題を達成するために、本発明に係る自動契約システムは、通信ネットワークを介して顧客の属性情報を取得し、少なくとも前記属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定サーバを有して構成され、前記与信判定サーバが、顧客から入力された漢字氏名、前記漢字氏名に対応する仮名氏名、住所地、及び本籍地の都道府県を含む顧客の属性情報を受信する受信手段と、漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベースから前記漢字氏名に対する読み替え可能な仮名氏名を抽出する仮名氏名抽出手段と、前記仮名氏名抽出手段によって抽出された仮名氏名から前記顧客の住所地及び本籍地の都道府県に基づき優先的に使用される仮名氏名を選定する仮名氏名選定手段と、前記顧客から入力された仮名氏名、及び、前記仮名氏名選定手段によって選定された仮名氏名に基づき信用情報の照会を行う信用情報照会手段と、前記信用情報照会手段による照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定手段と、前記同一人物判定手段により同一人物でないと判定された場合に、少なくとも前記顧客の属性情報及び前記信用情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定手段とを有して構成してもよい。

したがって、仮名氏名抽出手段により漢字読替データベースを用いて顧客が入力した漢字氏名に対して考えられ得る可能な仮名氏名が抽出され、さらに、仮名氏名選定手段によって前記仮名氏名抽出手段によって抽出された仮名氏名から顧客の住所地及び本籍地の都道府県において優先的に使用される仮名氏名が選定され、信用情報照会手段によりこの選定された仮名氏名及び顧客が入力した仮名氏名に基づき信用情報の照会が自動的に行われる。そして、同一人物判定手段により信用情報照会手段の照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かが判定され、同一人物でないと判定された場合に与信判定手段により顧客の与信判定が行われる。したがって、漢字氏名から読み替え可能な考えられ得る仮名氏名の中から地域特性に見合った仮名氏名が選定されて信用情報照会が行われることになり、人為的な判断によって生じうる仮名氏名の抜けによる照会漏れを防ぐことが可能になると共に、無駄な照会を減らして地域特性に合致した効率のよい照会が可能となる。このため、顧客と同一人物の可能性がある人物の会員登録を効率良く見つけ出し、重複した契約を効果的且つ効率的に排除することが可能となる。

上述のいずれの構成においても、同一人物判定手段は、顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが１項目以上一致する場合に、同一人物であると判定するようにしてもよい。また、与信判定サーバは、同一人物であるか否かの正確な判定を期すために、顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが１項目以上一致する場合に、一致する項目数及び前記住所地と本籍地の都道府県との一致状況により同一人物である可能性比率を算出する可能性比率算出手段を備え、同一人物判定手段を、可能性比率算出手段によって算出された可能性比率を加味して同一人物であるか否かを判定する構成としてもよい。

さらに、前記与信判定サーバは、同一人物か否かの判断をより正確にするために、住所地の名義が格納された地図情報データベースに基づき前記照会により該当があった仮名氏名の人物の住所地における登録名義と前記顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査と、電話番号の登録名義が格納された電話情報データベースに基づき前記照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号における登録名義と前記顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査の少なくとも一方を有する調査手段を備え、同一人物判定手段を、前記調査手段による調査結果を加味して同一人物であるか否かを判定する構成としてもよい。

以上述べたように、本発明によれば、漢字読替データベースを用いて顧客が入力した漢字氏名に対して考えられ得る可能な仮名氏名が抽出され、さらに、その抽出された仮名氏名の中から顧客の住所地及び本籍地の都道府県を加味して仮名氏名が選定され、この選定された仮名氏名及び顧客が入力した仮名氏名に基づき会員の照会又は信用情報の照会が行われ、照会により該当があった仮名氏名の人物と顧客との同一性の有無が判定され、同一人物でないと判定された場合に顧客の与信判定が行われるので、考えられ得る全ての仮名氏名のうち、地域特性に合致した仮名氏名に対して自動的に照会が行われることになり、人為的な判断によって生じうる仮名氏名の抜けによる照会漏れを防ぐと共に、地域特性を考慮した効率的な照会が可能となる。

このため、顧客に対して正確な会員照会や信用情報照会を行うことが可能となり、また、既に会員である人物と同一人物の可能性がある顧客の与信判定を効率的に排除することが可能となるので、仮名氏名を偽って新規契約を行おうとする偽契約を効果的且つ効率的に排除することが可能となる。

さらに、顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが一項目以上一致する場合に、一致する項目数及び住所地と本籍地の都道府県との一致状況により同一人物である可能性比率を算出し、この可能性比率を加味して同一人物であるか否かを判定するようにすれば、照会により該当があった仮名氏名の人物と顧客とが同一人物であるか否かの判断を正確に行うことができ、また、照会により該当があった仮名氏名の人物の住所地における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査したり、照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査するようにすれば、同一人物か否かの判断をより正確に行うことが可能となる。

以下、本発明の自動契約システムの実施形態を添付図面を参照しながら説明する。

図１において、１は、顧客と金融機関等の会社との間の契約締結に必要な処理を行なうための自動契約機であり、インターネット等の通信ネットワーク２を介して与信判定サーバ３に接続され、この与信判定サーバ３との間で種々の情報の授受を行なうことにより、貸付契約等に関する諸手続きを自動で行なうようにしている。

４は、信用情報機関であり、前記通信ネットワーク２を介して与信判定サーバ３に接続され、与信判定サーバ３からの顧客の信用情報の照会電文を受信し、照会処理を行なった後に信用情報の回答電文を与信判定サーバ３へ返信するサービスを提供する。

５は、オペレータ端末であり、前記通信ネットワーク２を介して自動契約機１及び与信判定サーバ３に接続され、自動契約機１と与信判定サーバ３との間の契約処理を監視したり、必要に応じて自動契約機１を利用する顧客の対応をしたり、与信判定サーバ３からの種々の処理結果に対して対応する作業等を行なうためのものである。

自動契約機１は、無人店舗等に設置されているもので、この契約機で処理される各種情報を入力する入力部６と、入力された情報を表示したり利用者の操作を誘導するための表示部７とを有し、例えば、入力部６と表示部７は、表示部７の上に重なるように入力部６が実装されたタッチパネル式ディスプレイによって構成されている。

また、自動契約機１は、顧客の漢字氏名が記載された書類（以下、漢字氏名記載書類といい、例えば、本人確認を行なうための運転免許証や健康保険被保険者証等を指す）などのイメージを読み取るスキャナ８を備え、図示しないが、通信ネットワーク２を介して与信判定サーバ３との間でデータの通信処理を行なう通信制御部と、前記スキャナ８や通信制御部、前記入力部６及び表示部７を制御するマイクロプロセッサやプログラム等を記憶した記憶部などにより構成される制御部とを有している。

これに対して、与信判定サーバ３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を有する情報処理装置であり、メモリに保持された所定のプログラムにより、自動契約機１から受信した顧客の諸情報を利用して与信判定を行なうもので、通信ネットワーク２を介して自動契約機１との間でデータの通信処理を行なうルータなどによって構成される通信制御部１１と、この通信制御部１１を制御するマイクロプロセッサやプログラム等を記憶した記憶部などにより構成される制御部１２とを有している。

また、与信判定サーバ３は、自動契約機１から送信される顧客情報や与信判定結果等を格納する顧客データベース１３、漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベース１４、住所地の登録名義情報を含む地図情報を格納する地図情報データベース１５、及び電話番号の登録名義情報を含む電話情報を格納する電話情報データベース１６を備える。

与信判定サーバ３の制御部１２は、同図に示されるように、インストールしたソフトウェアにより、漢字読替データベース１４に格納された漢字の読替えデータに基づき、自動契約機１から受信した顧客の属性情報の中の漢字氏名に対する読替え可能な仮名氏名を抽出する仮名抽出処理や、抽出した仮名氏名から顧客の住所地及び本籍地の都道府県に基づき優先的に使用される仮名氏名を選定する仮名選定処理、選定された仮名氏名及び顧客が入力した（申告した）仮名氏名から、顧客データベース１３に格納された顧客情報を利用して会員であるか否かの照会を行う会員照会処理、抽出した仮名氏名及び顧客が入力した（申告した）仮名氏名から信用情報機関４に対して信用情報の照会を行う信用情報照会処理、顧客が入力した仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった人物の同属性情報との一致する項目数により同一人物である可能性比率を算出する可能性比率算出処理、地図情報データベース１５に格納された住所地の登録名義情報を利用して、前記照会により該当があった人物の住所地における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定し、また、電話情報データベース１６に格納された電話番号の登録名義情報を利用して、前記照会により該当があった人物の電話番号における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査する調査処理、前記照会結果や同一人物である可能性比率、調査結果に基づき、前記照会により該当があった人物と自動契約機１で手続きをしている顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定処理、顧客の属性情報や信用情報に基づき、顧客の与信を判定する与信判定処理などを行なう機能を有する。

図２乃至図４に、自動契約機１、与信判定サーバ３、及びオペレータ端末５による動作処理例がフローチャートとして示され、以下、このフローチャートに基づき、自動契約システムの動作処理例を説明する。尚、ここで示される処理例は、自動契約機１及び与信判定サーバ３等で読み取ることが可能な制御プログラムをＲＯＭチップやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体を介して供給することにより、或いは、ネットワークを介して配信すること等によって自動契約機１及び与信判定サーバ３等にインストールし、このインストールされた制御プログラムを実行させることで行なわれる。

先ず、顧客が自動契約機１の入力部６を操作し、契約手続きを開始すると、表示部７に商品内容の確認や個人情報利用等の同意を促すメッセージが表示され、確認及び同意が顧客に対して要求される（ステップＳ１）。

この要求に対して、顧客が入力部６を操作して確認及び同意に承諾しない意思表示をした場合には、申込みが取り消され、以後、契約手続きは行なわれずに終了する（ステップＳ２）。

これに対して、顧客が入力部６を操作して確認及び同意に承諾する意思表示をした場合には、顧客に対して顧客の漢字氏名とその仮名氏名（読み仮名）の入力を促し、これを受けて顧客が入力部６を介して所定の操作をすることにより、顧客から漢字氏名とその仮名氏名を取得する（ステップＳ３）。

その後、顧客の漢字氏名が記載された書類（漢字氏名記載書類）、例えば、運転免許証等をスキャナ８の所定位置にセットすることが要求され、この要求に応えて顧客が対応する書類をスキャナ８の所定位置にセットし、所定の操作をして読取処理を行なわせることにより同書類のイメージを取得する（ステップＳ４）。

また、与信審査に必要なその他の必要情報、例えば、生年月日、現住所、電話番号など顧客の属性情報や、勤務先、家族構成等の与信に必要な必要聴取項目の入力を促し、顧客からその他の必要情報を取得する（ステップＳ５）。

その後、顧客が提示した漢字氏名記載書類に漢字氏名が表記されているか否かが判定される（ステップＳ６）。この判定は、例えば、ＯＣＲ処理プログラムを用いてステップＳ４で読み取った漢字氏名記載書類のイメージのＯＣＲ処理を行い、氏名の文字列の有無を自動判定すること等により行われる。

このステップＳ６において、顧客が提示した書類に漢字氏名が記載されていないと判定された場合には、表示部７にエラー表示を行い（ステップＳ７）、漢字氏名の確認書類の再読取を要求する指示を表示部７に表示させ（ステップＳ８）、これを受けて顧客が所定の操作をすることにより漢字氏名記載書類の読取処理を行なわせ、同書類のイメージを再取得する（ステップＳ９）。その後、ステップＳ６において顧客が提示した漢字氏名記載書類に漢字氏名が表記されているか否かが再び判定される。

これに対して、ステップＳ６において、顧客が提示した書類に漢字氏名が記載されていると判定された場合には、書類から認識された漢字と顧客が入力した漢字氏名の漢字とが一致しているか否かが判定される（ステップＳ１０）。

このステップＳ１０において、漢字氏名記載書類から認識された漢字と顧客の漢字氏名の漢字とが一致していないと判定された場合には、顧客から入力された漢字氏名に誤りがあるものとして表示部７にエラー表示を行い（ステップＳ１１）、再度、顧客に対して漢字氏名とその仮名氏名の入力を要求する指示を表示部７に表示させ（ステップＳ１２）、これを受けて顧客が所定の操作をすることにより、顧客から漢字氏名と仮名氏名を再取得する（ステップＳ１３）。その後、ステップＳ１０において、書類から認識された漢字と顧客が入力した漢字氏名の漢字とが一致しているか否かが再び判定される。

これに対して、ステップＳ１０において、書類から認識された漢字と顧客が入力した漢字氏名の漢字とが一致していると判定された場合には、顧客から取得した顧客情報、即ち、漢字氏名やその仮名氏名（読み仮名）、その他の必要情報を与信判定サーバ３へ送信する（ステップＳ１４）。

与信判定サーバ３では、通信制御部１１により自動契約機１から送信された顧客情報を受信すると、制御部１２によりこの顧客情報の中の漢字氏名から照会を行うための苗字と名前のそれぞれについて仮名を抽出する（ステップＳ１５）。

具体的には、苗字については、漢字読替データベース１４に格納された図５（ａ）に示される苗字についての読替えデータから、顧客が入力した漢字氏名の苗字に対応する可能な全ての読替えデータを抽出する。また、名前については、苗字とは異なり、読み方が多様であることから、一文字ずつデータベース化されており、図５（ｂ）に示される名前の各漢字についての読替えデータから、顧客が入力した漢字氏名の名前に対応するそれぞれの漢字の全ての読替えデータを抽出し、その中から組み合わせが不自然でないものの組み合わせをさらに抽出する。

例えば、顧客が入力した漢字氏名が「赤穂剛史」の場合、苗字については、漢字読替データベースの苗字に関する読替えデータから「赤穂」に対応した読替えデータである「アカホ」と「アコウ」を抽出し、名前については、漢字読替データベースの名前に関する読替えデータから「剛」と「史」に対応した読替えデータである「タケシ」、「ツヨシ」、「タケ」、「ツヨ」と、「シ」、「フミ」を抽出した上で、その中から適切な組み合わせである「タケシ」、「ツヨシ」、「タケフミ」、「ツヨフミ」の４種類の仮名名前を抽出する。

そして、顧客の入力された住所地および本籍地の都道府県から、顧客がどの地域に該当するかが判定され（ステップＳ１６）、その判定結果に基づき、前記ステップＳ１５で抽出された仮名苗字に対して顧客の住所地および本籍地の都道府県から割り出した地域で優先して使用される仮名苗字を選定する（ステップＳ１７）。

具体的には、例えば、「赤穂」という苗字に対して抽出した仮名苗字（「アカホ」と「アコウ」）について、図５（ｃ)に示すように、顧客の住所又は本籍地の都道府県が兵庫や大阪であれば、「アコウ」の仮名苗字が「アカホ」の仮名苗字よりも多用されているので、「アコウ」の優先順位を「アカホ」よりも高くし、上位に読み方である「アコウ」を照会対象の仮名苗字に選定し、顧客の住所又は本籍地の都道府県が兵庫や大阪以外であれば、「アカホ」の仮名苗字が「アコウ」の仮名苗字よりも多用されているので、「アカホ」の優先順位を「アコウ」よりも高くし、上位に読み方である「アカホ」を照会対象の仮名苗字に選定する。同様に、他の苗字（安島、味村等）についても、図５（ｃ）に示されるように、選定する優先順位を顧客の住所地や本籍地の都道府県によって決定する。

その後、ステップＳ１８において、ステップＳ１７で選定された仮名苗字とステップＳ１５で抽出された仮名名前とから顧客が入力した（申告した）仮名氏名以外の組み合わせを確定する（ステップＳ１８）。この申告以外の仮名苗字と仮名名前を組み合わせた仮名氏名の一覧はオペレータ端末５に表示される（ステップＳ１９）。

例えば、顧客が兵庫県に本籍地を有する「赤穂剛史」であれば、仮名苗字が「アコウ」に選定され、仮名名前が「タケシ」、「ツヨシ」、「タケフミ」、「ツヨフミ」の４種類であり、これらの組み合わせは４通り（「アコウタケシ」、「アコウツヨシ」、「アコウタケフミ」、「アコウツヨフミ」）であるが、顧客によって申告された仮名氏名が「アコウツヨフミ」である場合、この仮名氏名を除いた３通りの仮名氏名が抽出確定され、その一覧がオペレータ端末５に表示される。

以上のようにして顧客が申告した漢字氏名に対して申告以外の仮名氏名が確定された後に、先ず、顧客が申告した仮名氏名から顧客データベース１３を利用して会員照会が行われ（ステップＳ２０）、申告仮名氏名で契約該当があるか否か否かが判定される（ステップＳ２１）。

申告仮名氏名で契約該当がないと判定された場合には、申告以外の抽出された仮名氏名（ステップＳ１８で確定した仮名氏名）から会員照会が行われるが（ステップ２２）、申告仮名氏名で契約該当があると判定された場合には、顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報（例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先）が照会により該当があった仮名氏名の人物の顧客データベース１３に記録されている同属性情報と１項目以上一致するか否かが判定される（ステップＳ２３）。

このステップＳ２３で、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が前記照会により抽出された該当人物の同属性情報と１項目以上一致すると判定された場合には、既に会員である可能性があるため、オペレータ端末５にその旨を表示し、オペレータによる確認を行なう（ステップＳ２４）。

これに対して、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が前記照会により抽出された該当人物の同属性情報と１項目も一致しないと判定された場合には、申告以外の抽出された仮名氏名から顧客データベース１３を利用して会員照会が行われ（ステップＳ２２）、申告以外の抽出された仮名氏名で契約該当があるか否かを判定する（ステップＳ２５）。

申告以外の抽出された仮名氏名で契約該当がないと判定された場合には、後述するステップＳ３２以降の信用情報照会へと進み、申告以外の抽出された仮名氏名で契約該当があると判定された場合には、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報（例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先）が照会により該当があった人物の顧客データベース１３に記録されている同属性情報と１項目以上一致するか否かが判定される（ステップＳ２６）。

このステップＳ２６で仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が前記照会により該当があった人物の同属性情報と１項目も一致しないと判定された場合には、後述するステップＳ３２以降の信用情報照会へと進むが、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が前記照会により該当があった人物の同属性情報と１項目以上一致すると判定された場合には、顧客の属性情報と申告以外の仮名氏名で照会した人物の属性情報との一致する項目数、及び、住所地や本籍地の都道府県に基づき、同一人物の可能性比率を算出する（ステップ２７）。

具体的には、仮名氏名、生年月日以外の顧客の属性情報、例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先の４つの属性情報が一致するかを判定する処理と、顧客の属性情報の中の本籍地の都道府県と住所地との一致状況を判定する処理とを有し、例えば、前者の処理から得られる可能性比率を全体の８５％の範囲内とし、後者の処理から得られる可能性比率を全体の１５％の範囲内として、同一人物の判定においても地域性の要素を加味する。

即ち、前者においては、図６（ａ）に示されるように、項目ごとに加算する比率を割り当てておき（漢字氏名：２０％、住所：３０％、電話番号：３０％、勤務先：５％）、一致する項目の比率を加算することにより同一人物の可能性比率を算出する。また、後者においては、図６（ｂ）に示されるように、本籍地の都道府県と住所地との一致状況において加算する比率を割り当てておき（本籍地の都道府県と住所地が一致：１５％、本籍地の都道府県のみが一致：１０％、住所地のみが一致：５％、本籍地の都道府県と住所地のいずれも不一致：０％）、これに基づき本籍地の都道府県と住所地との一致状況に応じた可能性比率を決定し、この可能性比率を前者の可能性比率に加算して、同一人物の全体の可能性比率を算出する。その結果は、同一人物の可能性の順位と共にオペレータ端末５に表示される（ステップＳ２８）。

例えば、漢字氏名を入力した顧客と申告以外の抽出された仮名氏名の人物とが、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先の全てが一致し、本籍地の都道府県は一致しているが住所地が不一致である場合には、図６（ｃ）に示されるように、同一人物の可能性比率を９５％（２０％＋３０％＋３０％＋５％＋１０％）とし、漢字氏名と電話番号の２つが一致し、本籍地の都道府県および住所地が一致している場合には、同一人物の可能性比率を６５％（２０％＋３０％＋１５％）とし、漢字氏名のみが一致し、本籍地の都道府県および住所地は不一致である場合には、同一人物の可能性比率を２０％とする。

その後、照会により抽出された該当人物の属性情報項目について調査を実施する（ステップＳ２９）。この属性情報項目の調査は、照会により該当があった仮名氏名の人物の住所から地図情報データベース１５を利用してその住所地の登録名義を抽出し、この登録名義が顧客の入力した漢字氏名と一致するか否かを判定する調査と、照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号から電話情報データベース１６を利用してその電話番号の登録名義を抽出し、この登録名義と顧客の入力した漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査の少なくとも一方を行うようにしている。

そして、ステップＳ２７及びステップＳ２９で得られた結果を基に、申告以外の抽出された仮名氏名のうち、照会により該当があった仮名氏名の人物と自動契約機１で手続きをしている顧客とが同一人物か否かが判定される（ステップＳ３０）。具体的には、ステップＳ２７で算出された同一人物の可能性比率が所定比率以上である場合、また、ステップ２９の調査の結果、照会により該当があった人物の住所地や電話番号の登録名義と顧客が入力した漢字氏名とが一致していると判定された場合に、申告以外の抽出された仮名氏名のうち、照会により該当があった人物と自動契約機１で手続きをしている顧客とが同一人物であると判定し、重複契約を避けるためにオペレータ端末５にその旨を表示し、オペレータによる確認を行なう（ステップＳ３１）。

これに対して、同一人物でないと判定された場合には、ステップＳ３２以降の信用情報照会へと進む。先ず、ステップＳ３２において、顧客によって申告された仮名氏名から信用情報機関４に対して信用情報を照会する。その後、ステップＳ３３において、申告以外の抽出された仮名氏名から信用情報機関４に対して信用情報を照会する。

そして、申告以外の抽出された仮名氏名で信用情報の該当があるか否かを判定し（ステップＳ３４）、申告以外の抽出された仮名氏名で信用情報の該当があれば、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報（例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先）と信用情報回答の同属性情報とが１項目以上一致するか否かが判定される（ステップＳ３５）。

このステップＳ３５において、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報と信用情報回答に記載されている同属性情報とが１項目以上一致すると判定された場合には、顧客の属性情報と申告以外の仮名氏名で得られている信用情報回答に記載された属性情報との一致する項目数、及び、住所地や本籍地の都道府県に基づき、同一人物の可能性比率を算出する（ステップＳ３６）。

具体的には、前述した図６に示されるように、仮名氏名と生年月日以外の属性情報、例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先の４つの属性情報が一致するかを判定する処理と、本籍地の都道府県と住所地との一致状況を判定する処理とを有し、例えば、前者の処理から得られる可能性比率を全体の８５％の範囲内とし、後者の処理から得られる可能性比率を全体の１５％の範囲内として、前記ステップＳ２７と同様の処理を行って同一人物の可能性比率を算出し（ステップＳ３６）、その結果を同一人物の可能性の順位と共にオペレータ端末５に表示させる（ステップＳ３７）。

また、信用情報に該当があった仮名氏名の人物の属性情報項目について調査を実施する（ステップＳ３８）。この属性情報項目の調査は、照会により該当があった仮名氏名の人物の信用情報回答に記載された住所から地図情報データベース１５を利用してその住所地の登録名義を抽出し、この登録名義が顧客の入力した漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査と、照会により該当があった仮名氏名の人物の信用情報回答に記載された電話番号から電話情報データベース１６を利用してその電話番号の登録名義を抽出し、この登録名義と顧客の入力した漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査の少なくとも一方を行うようにしている。

そして、ステップＳ３６及びステップＳ３８で得られた結果を基に、申告以外の抽出された仮名氏名のうち、照会により該当があった仮名氏名の人物と自動契約機１で手続きをしている顧客とが同一人物か否かが判定される（ステップＳ３９）。具体的には、ステップＳ３６で算出された同一人物の可能性比率が所定比率以上である場合、また、属性情報項目の調査の結果、照会により該当があった人物の住所地や電話番号の登録名義と顧客の入力した漢字氏名とが一致していると判定された場合に、申告以外の抽出された仮名氏名の人物と自動契約機で手続きをしている顧客とが同一人物であると判定し、重複契約を避けるためにオペレータ端末にその旨を表示し、オペレータによる確認を行なう（ステップＳ４０）。

そして、前記ステップ３４で申告以外の抽出された仮名氏名で信用情報の該当がないと判定された場合、ステップＳ３５で仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が信用情報回答の同属性情報と１項目も一致していないと判定された場合、また、ステップＳ３９で同一人物でないと判定された場合には、いままで登録されている人物とは別人であり、新規の顧客であるといえるので、顧客から取得した属性情報、及びその顧客に対する信用情報の照会結果をもとに与信判定がなされ（ステップＳ４１）、顧客の申告仮名氏名を他の情報と共に顧客データベース１３に記録し（ステップＳ４２）、与信の判定結果を自動契約機１へ送信して顧客に対して通知する（ステップＳ４３）。これを受けて、自動契約機１の表示部７に与信の判定結果が表示される（ステップＳ４４）。

したがって、上述の自動契約システムによれば、顧客が入力した漢字氏名に基づき漢字読替データベース１３から入力された漢字氏名に対して考えられ得る読み替え可能な仮名氏名が抽出され、しかも、顧客の住所地や本籍地の都道府県に基づき優先的に使用される仮名氏名が選定され、この選定された仮名氏名及び顧客が入力した仮名氏名に基づき会員の照会や信用情報の照会が行われ、該当があった場合にその該当があった仮名氏名の人物の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と顧客の同属性情報とに基づき同一人物の判定が行われ、同一人物でないと判定された場合に顧客の与信判定が行われるので、照会すべき全ての仮名氏名のうち、地域特性を加味した仮名氏名に対して会員照会および信用情報照会が行われることになり、人為的な判断によって生じうる仮名氏名の抜けによる照会漏れを防ぐことが可能となると共に、地域特性を考慮した効率的な照会が可能となる。

また、地域特性を加味しつつ、顧客が申告した仮名氏名とは異なるが同一人物の可能性がある人物の会員登録を発見し、その人物と同一人物の可能性がある顧客の与信判定を排除することが可能となるので、偽契約を効果的且つ効率的に排除することが可能となる。

さらに、顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが一項目以上一致する場合に、一致する項目数及び住所地と本籍地の都道府県との一致状況により同一人物である可能性比率を算出し、この可能性比率を加味して同一人物であるか否かを判定し、また、照会により該当があった仮名氏名の人物の住所における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査したり、照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査するようにしているので、照会により該当があった仮名氏名の人物と顧客とが同一人物であるか否かの判断をより正確に行うことが可能となる。

尚、上述の構成において、同一人物であるか否かの可能性比率の算出は、上述した方法に限定されるものではなく、ステップＳ２７やステップＳ３６へ移行する段階では少なくとも属性情報の１つが一致している場合であることから、可能性比率の初期値を５０％とし、顧客の属性情報と申告以外の仮名氏名で照会した人物の属性情報との一致する項目数から算出した場合の可能性比率の算出基準を図７（ａ）のように９０％の範囲内で設定し（５０％＋漢字氏名：１０％、住所：１０％、電話番号：１５％、勤務先：５％）、住所地や本籍地の都道府県に基づき算出した場合の可能性比率の算出基準を図７（ｂ）のように１０％の範囲内で設定し、これらを加算して同一人物の可能性比率を算出するようにしてもよい。

例えば、自動契約機１で手続きをしている顧客と申告以外の抽出された仮名氏名の人物とが、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先の全てが一致し、本籍地の都道府県は一致しているが住所地が不一致である場合には、図７（ｃ）に示されるように、同一人物の可能性比率を９５％（５０％＋１０％＋１０％＋１５％＋５％＋５％）とし、漢字氏名と電話番号の２つが一致し、本籍地の都道府県および住所地が一致している場合には、同一人物の可能性比率を８５％（５０％＋１０％＋１５％＋１０％）とし、漢字氏名のみが一致し、本籍地の都道府県および住所地も不一致である場合には、同一人物の可能性比率を６０％（５０％＋１０％）とし、所定の比率以上の場合に同一人物であると判定するようにしてもよい。

また、上述の構成においては、自動契約機と与信判定サーバとの契約手続きについて主として説明したが、インターネットに接続された顧客の端末や店頭に設置した端末等から与信判定サーバへ顧客情報を送信し、同様の処理を行うようにしてもよい。

図１は、本発明に係る自動契約システムの構成例を示すブロック図である。 図２は、本発明に係る自動契約システムの動作処理例を示すフローチャートである。 図３は、本発明に係る自動契約システムの動作処理例を示すフローチャートであり、図２の続きを示すものである。 図４は、本発明に係る自動契約システムの動作処理例を示すフローチャートであり、図３の続きを示すものである。 図５は、漢字読替データベースの構成例を示す図であり、図５（ａ）は苗字に関する読替データの構成例を示す図、図５（ｂ）は名前に関する読替えデータの構成例を示す図、図（ｃ）は地域性を加味した苗字に関する読替データの構成例を示す図である。 図６は、同一人物である可能性比率の算出手法を説明する図であり、（ａ）は可能性比率を算出するための項目毎の加算比率を示し、（ｂ）は本籍地の都道府県と住所地の一致状況に基づく加算比率を示し、（ｃ）は（ａ）及び（ｂ）に基づき同一人物である可能性比率を算出した結果例を示す表である。 図７は、同一人物である可能性比率の他の算出手法を説明する図であり、（ａ）は可能性比率を算出するための項目毎の加算比率を示し、（ｂ）は本籍地の都道府県と住所地の一致状況に基づく加算比率を示し、（ｃ）は（ａ）及び（ｂ）に基づき同一人物である可能性比率を算出した結果例を示す表である。

符号の説明

１ 自動契約機
２ 通信ネットワーク
３ 与信判定サーバ
１４ 漢字読替データベース
１５ 地図情報データベース
１６ 電話情報データベース

Claims (5)

1. 通信ネットワークを介して顧客の属性情報を取得し、少なくとも前記属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定サーバを有して構成される自動契約システムにおいて、
   前記与信判定サーバが、
   顧客から入力された漢字氏名、前記漢字氏名に対応する仮名氏名、住所地、及び本籍地の都道府県を含む顧客の属性情報を受信する受信手段と、
   漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベースから前記漢字氏名に対する読み替え可能な仮名氏名を抽出する仮名氏名抽出手段と、
   前記仮名氏名抽出手段によって抽出された仮名氏名から前記顧客の住所地及び本籍地の都道府県に基づき優先的に使用される仮名氏名を選定する仮名氏名選定手段と、
   前記顧客から入力された仮名氏名、及び、前記仮名氏名選定手段によって選定された仮名氏名に基づき会員の照会を行う会員照会手段と、
   前記会員照会手段による照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定手段と、
   前記同一人物判定手段により同一人物でないと判定された場合に、少なくとも前記顧客の属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定手段と
   を有することを特徴とする自動契約システム。
2. 通信ネットワークを介して顧客の属性情報を取得し、少なくとも前記属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定サーバを有して構成される自動契約システムにおいて、
   前記与信判定サーバが、
   顧客から入力された漢字氏名、前記漢字氏名に対応する仮名氏名、住所地、及び本籍地の都道府県を含む顧客の属性情報を受信する受信手段と、
   漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベースから前記漢字氏名に対する読み替え可能な仮名氏名を抽出する仮名氏名抽出手段と、
   前記仮名氏名抽出手段によって抽出された仮名氏名から前記顧客の住所地及び本籍地の都道府県に基づき優先的に使用される仮名氏名を選定する仮名氏名選定手段と、
   前記顧客から入力された仮名氏名、及び、前記仮名氏名選定手段によって選定された仮名氏名に基づき信用情報の照会を行う信用情報照会手段と、
   前記信用情報照会手段による照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定手段と、
   前記同一人物判定手段により同一人物でないと判定された場合に、少なくとも前記顧客の属性情報及び信用情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定手段と
   を有することを特徴とする自動契約システム。
3. 前記同一人物判定手段は、前記顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが１項目以上一致する場合に、同一人物であると判定するものである請求項１又は２記載の自動契約システム。
4. 前記与信判定サーバは、前記顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが１項目以上一致する場合に、一致する項目数及び前記住所地と本籍地の都道府県との一致状況により同一人物である可能性比率を算出する可能性比率算出手段を備え、
   前記同一人物判定手段は、前記可能性比率算出手段によって算出された可能性比率を加味して同一人物であるか否かを判定するものであることを特徴とする請求項１又は２記載の自動契約システム。
5. 前記与信判定サーバは、住所地の登録名義が格納された地図情報データベースに基づき前記照会により該当があった仮名氏名の人物の住所における登録名義と前記顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査と、電話番号の登録名義が格納された電話情報データベースに基づき前記照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号における登録名義と前記顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査の少なくとも一方を有する調査手段を備え、
   前記同一人物判定手段は、前記調査手段による調査結果を加味して同一人物であるか否かを判定するものであることを特徴とする請求項１又は２記載の自動契約システム。

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