英国労働年金省(養育費サービス、Child Maintenance Service)
支払い履行に関する予測分析
養育費サービスのモデルが、支払いを滞らせそうな支払者にフラグを立て、月に約10万件を採点している
課題
養育費サービスの担当者は、それまで養育費を支払っていた親が支払いを滞らせる前に介入したいと考えている。支払いの遅れが、より長期の支払い停止につながるおそれがあるためだ。
取り組み
説明機能付きのXGBoostモデルが、それまで支払いが履行されていた案件のうち、支払いが滞るおそれのあるものにフラグを立てる。2025年3月に利用する担当者の範囲を広げ、現在は40人超の担当者が使っている。新しいモデルが採用されるには、適合率0.62以上が必要である。
主な数値
0.862025年5月のデータに対するモデルの正解率
0.792025年5月のデータに対するモデルの適合率
100,000月間の処理件数(概数)
示唆
モデルは、支払いが滞る前に職員が介入できるケースにフラグを立てる。同サービスはモデルの正解率と適合率を公表したが、支払いの継続への効果の測定値は示していない。
分類
- 規模
- 大企業
- 業種
- 公共部門
- イノベーションの類型
- プロセス・イノベーション
- AI技術
- 予測分析・機械学習
- 導入形態
- 自社開発
- 根拠
- 企業自身の発表
出典
出典の要約
[1]GOV.UK (Department for Work and Pensions)2025年10月30日
養育費サービスは、モデル、その学習データ、使用前に実施した確認を説明した。正解率、適合率、月間の処理件数、利用する担当者の数を公表している。
詳細は原典でご確認いただけます。
掲載日 2026年10月25日 · 更新日 2026年10月25日