途上国農家金融排除解消の為の衛星データとモバイルデータによる信用評価算出システム

Material type: 文書・図像類

Author: 神武, 直彦ほか

Publisher: -

Publication date: 2021

Material Format: Digital

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Note (General)：: type:text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。具体的に、（１）衛星データとモバイルデータを統合した借用履歴に代わる小規...

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科研費研究者番号 : 20549836

科研費研究者番号 : 60607802

科研費研究者番号 : 60750429

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Material Type: 文書・図像類
Title: 途上国農家金融排除解消の為の衛星データとモバイルデータによる信用評価算出システム
Author/Editor: 神武, 直彦
中島, 円
小高, 暁
Author Heading: 神武, 直彦
中島, 円
小高, 暁
Publication Date: 2021
Publication Date (W3CDTF): 2021
Alternative Title: トジョウコクノウカキンユウハイジョカイショウノタメノエイセイデータトモバイルデータニヨルシンヨウヒョウカサンシュツシステム
Tojōkoku nōka kin'yū haijo kaishō no tame no eisei dēta to mobairu dēta ni yoru shin'yō hyōka sanshutsu shisutemu
Credit scoring system to resolve financial exclusion of small-scale farmers in developing countries by mobile and satellite data
Periodical title: 科学研究費補助金研究成果報告書
Text Language Code: jpn
eng
Subject Heading: 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
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
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。具体的に、（１）衛星データとモバイルデータを統合した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）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。 This research targets establishing an alternative credit scoring which can be used to support lending decisions to extend credit services to small-scale farmers in a developing country. Suitable data, credit score analysis models, and scoring results were evaluated. Appropriate credit scoring factors were designed, factoring in the socio-economic context of the farmers concerned which were established through field work observation and interviews. Data relating to farm activities and farmer characteristics, collected by a mobile application, was applied to the development of algorithms to predict the designed credit scoring factors. Additional sources of data such as open geospatial data sources were also be considered to improve model performance as needed. Geospatial analysis and machine learning were the main analysis methods used. The former was used to analyze location data. Meanwhile, various machine learning algorithms were applied and compared to identify the most fitting.
研究種目 : 基盤研究 (B) (一般) 研究期間 : 2019～2021 課題番号 : 19H04100 研究分野 : システムズエンジニアリング
Access Restrictions: 限定公開
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科研費研究者番号 : 60607802
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Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ