Credit Scoring System to Resolve Financial Exclusion of Small-Scale Farmers in Developing Countries by Mobile and Satellite Data

2019 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19H04100
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 神武 直彦 慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 教授 (20549836)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中島 円 慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 特任准教授(有期)(研究/教育)(非常勤) (60607802) ; 小高 暁 慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 特任講師 (60750429)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 信用評価 / 衛星データ / モバイルデータ / 機械学習 / 途上国農家

Outline of Annual Research Achievements

発展途上国における小規模農家の金融排除の原因である信用情報欠落の解消のために、衛星データと地上データの統合による新規アプリケーションとしての社会実装が可能なデータ駆動型の農地評価及び信用評価の手法を構築する。具体的な目的は以下の3つである。（１）衛星による地区観測データとモバイルアプリケーションを介して農家から直接収集した行動履歴をはじめとした地上データを統合し、借用履歴に代わる小規模農家の信用評価モデルを機械学習により構築し、その妥当性を確認すること。 （２）衛星データを駆使した客観的な農作物収量予測及び小希望農家からの収集情報の信頼性検証をはじめとした農地評価手法を確立すること。（３）金融機関の信用評価者の要求事項に基づいた社会実装可能なアプリケーションとして信用評価モデルの運用方法を構築すること。
当該目的を達成するため、本研究でははじめに前述した目的を達成するために、これまでに研究参画者が構築した小規模農家や低所得者層を対象とした信用評価モデルの精度向上のため、追加データの収集及びモデルの再構築を行った。これまでのモデル構築には主にモバイルデータを用いていたが、利害関係者からの要求分析をもとにした取得データの拡充に加えて、衛星データを組み入れた機械学習モデルの構築を行った。そして、構築したモデルから出力される結果を基に実際の評価手法を検討した。追加した具体的な衛星データは、農地の植生や土壌特性、道路や水路までの距離などの地理空間情報と、温度や湿度、降雨量や日照などの気象水文情報である。これらのデータにより、予測収穫量やその販売による予測収入への更なる言及が可能になった。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究実績に記載した以下の進捗を得ている。これまでに研究参画者が構築した小規模農家や低所得者層を対象とした信用評価モデルの精度向上のため、追加データの収集及びモデルの再構築を行った。これまでのモデル構築には主にモバイルデータを用いていたが、利害関係者からの要求分析をもとにした取得データの拡充に加えて、衛星データを組み入れた機械学習モデルの構築を行った。そして、構築したモデルから出力される結果を基に、実際の評価手法を検討した。具体的に利用した衛星データは、地表面の起伏や土質、農地の大きさや水路までの距離などの地理空間情報と、天気や降水量などの気象水文情報である。これらのデータから、モバイルデータのみでは評価が困難であった、作物の収穫量予測を立てることができるため、金融サービスに対する返済能力の重要な指標である、小規模農家の収入の詳細検討が可能になる。

Strategy for Future Research Activity

信用評価にあたっての重点要素を考慮した、出力結果のスコア化を行い、社会実装を考慮した客観的な信用評価ができるようにする。加えて、構築したモデルの評価結果と実際の借用者の貸付資金の返済実績を照らし合わせ、再構築した信用評価モデルの信頼性を検証する。 次に、大規模かつ広範囲に収集される情報の信頼性を担保するため、衛星やドローンで取得するリモートセンシングデータを活用し、農家より報告されるスマートフォンアプリを介してモバイルデータの信頼性検証の手法を設計する。モバイルデータの信頼性の検証だけではなく、衛星 データを活用した農地監視活動を通して情報精度の改善効果を得ることを目的に、検証の頻度、範囲及び結果の評価や活用手法についても検討を行う。情報精度の改善効果については対象地域を選定し、実証実験も行う予定である。その上で、信用評価モデルの信頼性検証とモバイルデータの信頼性検証で得られた結果をもとに、実際に社会実装するための信用評価モデルの運用方法の検討を行う。