2021 Fiscal Year Annual Research Report
Credit Scoring System to Resolve Financial Exclusion of Small-Scale Farmers in Developing Countries by Mobile and Satellite Data
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19H04100
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| Research Institution | Keio University |
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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)
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| 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), 特任教授 (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)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 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 |
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| 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した。当該成果は次の3つの成果により構成される。（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、その妥当性を確認した。（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規模農家からの収集データ・情報の信頼性検証をはじめとした収穫量予測の評価手法を確立した。（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提案した。（１）の信用評価モデルの社会実装に向けて、（２）では具体的に、小規模農家への聞き取り調査や定常的な対話などから得られる質的データや手入力される部分のモバイルデータに対して、地球観測衛星や測位衛星、位置情報や利用状況など技術を介して標準的に得られる量的データを比較することで、取得データと現状との乖離の程度を把握するとともに、データの取得方法や組み合わせなど、信頼性を確保するために必要な方策を検討した。（３）では、発展途上国で事業を展開する銀行や保険会社などの金融機関で実際に信用評価を行なっている担当者への聞き取り調査を行い、モデル精度、費用対効果、利用容易性、ユーザーインターフェース等、信用評価モデルを社会実装する上で必要とされる要求事項を取りまとめた。本研究で得られた成果は、ElsevierのDecision Support Systems、MDPIのSymmetry の学術誌などに採録された。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(3 results)
