信用スコアはパーソナルデータをもとに、個人の信用力を数値で可視化するサービスです。
比較的新しいサービスということもあり、メディアなどでは信用スコアサービスとひとくくりで表現されがちですが、サービスによって種類やタイプに違いがあります。
この記事では、主に日本企業による信用スコアの種類やタイプを解説します。
おおまかな種類としては
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総合型信用スコア
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ジャンルや業界に特化した信用スコア
があり、それぞれを順番に説明していきます。
このページの目次
大規模プラットフォーマーによる総合型信用スコア
信用スコアといえば中国の「芝麻信用」がまず挙がります。
https://pecu-nia.com/zhima-xinyong/
芝麻信用はアリババグループの会社で、アリババグループはキャッシュレス決済サービスの「アリペイ」をはじめとした様々なサービスを運営しています。
そして、自社のサービスと提携サービスからユーザーのパーソナルデータを収集し信用スコアの分析と作成を行っています。
データの収集元としては
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自社で収集できるデータ
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提携先から収集できるデータ
このように分かれますが、とうぜん自社から収集できるデータの方が自由度は高くなります。
よって自社で大規模なプラットフォームをWEB上で運営している会社は信用スコア事業においてはかなり優位性を持つことになります。
また、大規模なプラットフォーマーは他社と提携して事業を推進することも多いので、芝麻信用のビジネスモデルをそのまま日本で展開しやすくなります。
まず紹介したいのは日本版の芝麻信用とも呼べる、大規模プラットフォーマーによる信用スコアサービスです。
ただ、個別で紹介する前に、信用スコアに取り組む各社が非常に重要視している、「キャッシュレス決済」について少し解説します。
キャッシュレス決済から得られたデータで信用力を分析
日本は政府がキャッシュレスを推進していることもあり、キャッシュレス決済の分野にネット系企業の多くが参入しています。
もしキャッシュレス決済市場でシェアを取れば決済毎に手数料が得られるので、市場としては確かに魅力的です。
しかし、市場に参入している会社が本当に狙っているのはキャッシュレス決済から得られる顧客のパーソナルデータです。
「データは新しい時代の石油だ」
という言葉があるように、ネット社会においてはデータは事業を推進する巨大なエネルギーになります。
ということは、キャッシュレス決済から得られる膨大なパーソナルデータを収集できる企業はこれから巨大な力を得ることになります。
信用スコア事業はパーソナルデータが起点となる事業です。
個人のデータを分析し、信用力を数値化するためには質の高いデータは欠かせません。
データの量も重要になります。
なので、キャッシュレス決済サービスにおいてシェアを握る会社は信用スコア事業に参入して成功できる確率が高くなります。
このような理由から、信用スコア事業へ参入を表明している会社の多くはキャッシュレス決済事業へも参入しているのです。
キャッシュレス決済のプラットフォーマーは信用スコア事業へ参入する可能性が高いことを覚えておいてください。
ここからは信用スコア事業への参入を表明している個別の企業について簡単に説明していきます。
総合力が強いヤフー
検索エンジンやオークションサイトで有名なヤフーは
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ポータルサイトとしてのヤフー
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ヤフオク
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Yahoo!ショッピング
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キャッシュレス決済アプリのpaypay
などのサービスを保有しており、さらに子会社を含めればアスクルや一休などのサービスを保有しています。
ポータルサイトのヤフーは日本トップクラスの規模のWEBサービスで、ここからはユーザーの検索履歴などのデータも収集可能です。
データの質と量という面では非常に充実しており、親会社であるソフトバンクとアリババの関係性も考えると[1]アリババの大株主がソフトバンクで、ヤフーの大株主がソフトバンク、信用スコアの市場シェアを総合力で奪取するかもしれません。
NTTドコモは自社の携帯電話契約者向けに提供
NTTドコモは、いわずとしれた日本の3大携帯キャリアの一角です。
スマホ時代になり以前ほど圧倒的なシェアはありませんが、それでも7,000万台以上の契約があり、規模としてはいまだに巨大です。
NTTドコモは自社の携帯契約者に対して同意のもとに信用スコアを作成し、それを提携企業に提供することを発表しました。
名称は「ドコモスコアリング」となります。
まずは金融系サービスを提供するようですが、携帯キャリアとしての規模とそこから収集できるデータ量は巨大で、どのようにデータを活用していくかに注目が集まっています。
もしドコモが成功したら他の3大キャリアであるソフトバンクやKDDIは黙っていないでしょう。
フリマアプリだけではないメルカリ
フリマアプリで日本トップシェアを持つメルカリも信用スコア事業への参入をインタビュー等で発言しています。
メルカリの場合は
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シェアリングエコノミーのデータ（メルカリで得たデータ）
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キャッシュレス決済のデータ（決済サービスの「メルペイ」で得たデータ）
このふたつを両輪にして事業を展開するはずです。
メルカリの売り上げ金をメルペイで利用できるというのはキャッシュレス決済のシェアを奪う上でとても有利になります。
さらに、メルカリは金融系の事業へ強い関心を示しているので、もし金融系の事業でも成功したらデータ量がさらに増え、信用スコア事業での成功率も高くなるでしょう。
多展開が目立つLINE
チャットアプリで有名なLINEは、「LINE Score（ラインスコア）」という信用スコアを2019年6月にリリースしました。
まずは、高スコア獲得者に対してのクーポン発行や、個人向け融資事業での活用が期待されています。
LINEは
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チャットアプリ
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保険
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投資
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決済
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求人
など、かなり事業を広げています。
なので、信用スコアが活用できる範囲もかなり広いものになるはずです。
業界・ジャンル特化型の信用スコア
ここまでかなり広い範囲でデータを収集したり、信用スコアが活用できる範囲が広い総合型の信用スコアをいくつか紹介しました。
次は、業界やジャンルに特化したタイプの信用スコアを紹介します。
特化しているぶん利用する機会は減るかもしれませんが、特定の目的がありそれと一致する場合はジャンル特化型もおすすめです。
飲食店予約システムのTableCheck（テーブルチェック）
飲食店予約システムを、レストラン利用者や店舗に提供しているTableCheck（テーブルチェック）は、飲食店を予約する利用者に対してスコアで信用格付けをすることを発表しました。
このサービスの背景にあるのは、飲食店を予約するけど来店しない無断キャンセル（ノーショー）や、直前キャンセルによるレストラン側の金銭・心理的な負担を減らすことだと思います。
レストランを利用することによって信用格付けされることに対して不安や嫌悪を感じるかもしれませんが、利用者はいつもどおり利用すれば良いだけです。
AIスコア・レンディングのJ.Score（ジェイスコア）
J.Score（ジェイスコア）はAIスコアと呼ばれる信用スコアを作成し、個人向け融資に活用します。
既存の消費者金融が申し込み者の今と過去の信用力を重視しているのに対し、J.Score（ジェイスコア）はたくさんのパーソナルデータを分析することによって申し込み者の未来の信用力を予測して融資をおこないます。
なので将来の目標に向かって努力している人などはたとえ現在の信用力が低くても良い条件で融資してもらえる可能性があります。
はたLuckのサービス業で働く人向けの信用スコア
「はた Luck」はサービス業など、店舗で働く人向けのアプリです。
基本的には、店舗で働くスタッフの生産性が向上するような機能が多いのですが、機能の中には
はたLuckスコア
という信用スコア機能もあります。
はたLuckスコアは、スタッフ同士が行動を評価して作成されるスコアで[2]https://news.mynavi.jp/article/20190620-846284/、とうぜん同僚から高く評価されるような行動をしたらスコアが高くなります。
まだ実装されていませんが、将来的にははたLuckスコアが高いと「信用力が高い」と認定され、様々なメリットが発生する仕組みになるようです。
one visa（ワンビザ）の信用スコア
外国人労働者等のビザ取得をサポートするone visa（ワンビザ）は、将来的には利用者向けに信用スコアを構築したいと発表しています[3]https://www.nikkei.com/article/DGXMZO38782580R11C18A2000000/。
ビザにひもづいた情報を使って信用力を分析し、信用スコアを作成すれば、有意義な与信情報になるということですね。
今後、日本は外国人労働者が増えると予測されています。
なのでone visaの信用スコアは、もしかしたら日本人向けの信用スコア以上の規模感になるかもしれません。
種類やジャンルはこれから増えていく
ここまで信用スコアの種類と、その種類に該当する信用スコアサービスを紹介しました。
2019年現在正直なところ種類・サービスともに少ないです。
しかし、おそらくこれから増加するでしょうし、日本社会に浸透するような信用力スコアリングサービスが登場するはずです。
利用者としてはどれを使えば良いか迷うと思いますが、自分に合うサービスを選び、無理しない範囲で活用してください。
脚注・引用
| ↑1 | アリババの大株主がソフトバンクで、ヤフーの大株主がソフトバンク |
|---|---|
| ↑2 | https://news.mynavi.jp/article/20190620-846284/ |
| ↑3 | https://www.nikkei.com/article/DGXMZO38782580R11C18A2000000/ |