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条件付き
どれだけ断定的に書かれているかです。発表された内容
住宅ローン不正検知の共同化、分析レポート、リスクスコア、不正検知APIサービス等
適用分野(この発表が対象とする用途)
住宅ローン業務、不正利用の抑止・早期発見、金融機関のリスク管理
提供開始日2026年7月1日(実績)
会社が数字で示したこと
定量的な効果
試行でAIモデルのスコア上位先に大半の不正実績が集中し、高い精度を確認(具体的な比率は非開示)
利用実績
住宅ローン・データ・コンソーシアムは2010年から運営、約40の金融機関が加盟、500万件超のデータを蓄積
相手先と当社の関係
三菱総合研究所3636
当社との関係
MRIが運営する住宅ローン・データ・コンソーシアムに金融機関が加盟し、不正案件データを提供する関係。
相手先コンソーシアム加盟金融機関(地域銀行、ネット銀行、信用保証会社)
地域銀行、ネット銀行、信用保証会社。加盟金融機関は約40。個別社名は非開示。
拠点(この発表が示した場所)
住宅ローン・データ・コンソーシアムに約40の金融機関が加盟、500万件超のデータを蓄積
この発表で、会社は契約金額・提供価格・業績への影響のいずれにも触れていません。
出典(会社が根拠として挙げた資料)
三菱総合研究所作成
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象製品・サービス名 | 住宅ローン不正検知の共同化、分析レポート、リスクスコア、不正検知APIサービス等 |
| 相手先 | コンソーシアム加盟金融機関(地域銀行、ネット銀行、信用保証会社) |
| 相手先の概要 | 地域銀行、ネット銀行、信用保証会社。加盟金融機関は約40。個別社名は非開示。 |
| 当社との関係 | MRIが運営する住宅ローン・データ・コンソーシアムに金融機関が加盟し、不正案件データを提供する関係。 |
| 提供開始日 | 2026年7月1日(実績) |
| 適用分野 | 住宅ローン業務、不正利用の抑止・早期発見、金融機関のリスク管理 |
| 拠点の規模 | 住宅ローン・データ・コンソーシアムに約40の金融機関が加盟、500万件超のデータを蓄積 |
| 定量的な効果 | 試行でAIモデルのスコア上位先に大半の不正実績が集中し、高い精度を確認(具体的な比率は非開示) |
| 利用実績 | 住宅ローン・データ・コンソーシアムは2010年から運営、約40の金融機関が加盟、500万件超のデータを蓄積 |
| 出典 | 三菱総合研究所作成 |
この書類が述べていない項目(8件)
契約金額提供価格契約締結日受賞名・認証名授与・認証機関登録番号・有効期限拠点所在地業績への影響
会社がこの書類で述べていない項目です。空欄にしたり、他の資料や推測で補ったりはしません。
会社が挙げている理由
会社自身の説明です。数値から推測したものではありません。単一の金融機関だけでは不正案件の発生件数が限られ、住宅ローン不正の全体像や兆候を把握しにくいため。複数の金融機関のデータや知見を持ち寄り、不正対策を高度化することを目指している。
このページの読み方
これは書類そのものではありません会社が提出した開示をKomoriが読み、要約しています。数値は会社が述べたとおりで、監査を受けたものではありません。
重みは評価ではありません会社が市場に伝えていた内容をどれだけ変えるかを測ったものです。株式に対する見方ではありません。
訂正されることがあります会社が同じ開示を出し直した場合、このページは訂正後の内容から作り直され、訂正番号が繰り上がります。