全体像：EWSの設計原則

1. 予兆重視：「期日超過」前に債務者の変調を掴む（支払行動・発注/返品・与信枠）。
2. 二層構え：即効性のルール＋継続学習のMLで誤検知と取りこぼしを低減。
3. アクション着地：各アラートに標準処方箋（連絡テンプレ・出荷制限・担保要求）を紐づけ。
4. 可監査性：シグナル→判断→処置の証跡を#72の案件IDで一元管理。

特徴量設計（シグナル一覧）

ルールベース検知（初期配備）

機械学習の拡張（確率スコア）

• 目的変数：「期日+X日以内に未入金（=遅延）」の二値。
• 特徴量：上記シグナルに加え、季節性、取引年数、金額帯、契約条項（停止/担保）。
• モデル：初期はロジスティック回帰/勾配ブースティング。可説明性を重視しSHAPで要因可視化。
• 出力：遅延確率Pと要因トップ3。P≥0.6=赤、0.4〜0.6=黄、<0.4=緑。
• 意思決定：スコア帯に標準処方箋（交渉/前受・担保/停止）を紐づけ、半自動運用。

アラート運用・エスカレーション

1. ルーティング：営業/財務/与信の責任者マップに基づき自動配信（メール/チャット/チケット）。
2. テンプレ：#66の督促文面・#65の担保要求・#71の相殺ルールをワンクリック差込。
3. エスカレーション：未対応24h→上長、48h→執行役員、72h→役員会アジェンダ。
4. 出荷制御：赤判定は自動で与信ホールド、解除は入金確認or例外承認（期限付）。

SLO・評価・モデル運用

• アラート品質：Precision≥40%、Recall≥70%、AUC≥0.75を目安に段階引き上げ。
• 業務SLO：赤アラート対応開始90分以内、黄は同営業日内。
• ビジネスKPI：期限超過率、回収リードタイム、DSO、貸倒率、与信枠回転。
• 継続改善：四半期にアラート検証会（誤報/失報レビュー→ルール/特徴量更新）。

データ/アーキテクチャ

よくある失敗と回避策

• アラート過多：ノイズが多く無視される → 赤/黄/緑の3色と処方箋を必ず紐づけ。
• 根拠不明：ブラックボックス判定 → ルール公開とSHAPで説明可能性を担保。
• 行動に繋がらない：誰が何をいつやるか不明 → ルーティングとSLOを規程化。
• データ未整備：検収・相殺のログ欠落 → #63/#72の標準化を先に実装。

チェックリスト

• 顧客別の正常範囲と季節性を定義し、逸脱を捕捉している
• R1〜R5の初期ルールとしきい値が稼働している
• 遅延確率スコア（赤/黄/緑）に標準処方箋が紐づいている
• アラート→対応→結果の証跡が案件IDで保存されている
• Precision/Recall/AUCと業務SLOがダッシュボード化されている
• 四半期の検証会でルール/モデルが更新されている

ご相談・支援メニュー

• 特徴量/しきい値設計と初期ルール（R1〜R5）の実装
• 遅延確率モデル（ロジスティック/GBDT）と説明可能性の可視化
• アラート運用（ルーティング/テンプレ/出荷ホールドAPI/チケット連携）
• #58/#66/#72連動のダッシュボードとSLO/KPI運用設計

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