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令和７年６月17日
金融庁
FSA Analytical Notes（2025.6）vol.2
「FSA Analytical Notes（2025.6）vol.2」を公表しました。 
全文
金融機関の経営環境や収益構造が変化していく中で、データに基づき、経済・市場動向を理解し、個別金融機関の経営状況や金融システム全体の強靭性・脆弱性を的確に把握することが重要です。金融庁では、こうした観点から、貸出データや企業の個社データ等の粒度の細かいデータ（高粒度データ）等を活用した分析に取り組んでおり、その一部は『FSA Analytical Notes ―金融庁データ分析事例集―』として公表する方針としています。
今回のレポートでは、『地域銀行の信用リスク管理態勢の実態把握に向けた分析（保全状況に関する分析・債務者区分の遷移予測モデル）』及び『信用保証制度の利用状況に関する実態把握』を掲載しています。
共同データプラットフォームで収集された銀行の貸出明細データから、保全状況に関する分析及び債務者区分の遷移予測モデルに関する検証を実施した。保全状況は貸出先企業の規模・特性、資金使途等によって異なるため、その適切性を論じるものではないが、特に複数銀行が貸出を行っている債務者（共通貸出先）や圏外向け（越境貸出）の保全率が低くなる傾向が確認された。債務者区分の遷移予測モデルの検証では、債務者区分が要注意先以上から破綻懸念先以下にランクダウンする際の予測モデルは他の遷移パターンの予測モデルと比較して、財務情報のみで精度の高い予測が可能と示唆された。
共同データプラットフォームで収集された貸出明細データ等を用いて、信用保証制度の利用状況に関する分析を実施した。機械学習により信用保証の有無に影響を与えている特徴量を調査したところ、債務者要因としては売上高や自己資本比率の影響が相対的に大きく、いずれも数値が大きいほど信用保証を利用する債務者の割合が小さくなることが確認された。信用保証の利用状況は債務者の特性等によって異なるため、その適切性を論じるものではないが、債務超過か否かで信用保証の利用傾向が大きく変わることや、業種による差異も確認された。
金融行政におけるデータ活用の高度化は、中長期的な課題です。金融庁としては、今後とも、金融行政を不断に改善していく観点から、組織としてのデータ分析力の向上及びデータ整備への取組みを鋭意進めていきます。
※なお、特段の注記がない限り、本レポートにおける図・表は金融庁作成です。
- お問い合わせ先
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金融庁 Tel 03-3506-6000（代表）
総合政策局リスク分析総括課マクロ・データ分析参事官室（内線3330、2797）
E-mail datastrategyoffice[at]fsa.go.jp
