論理回帰モデルを活用した信用スコアリンググリッドの構築手法が開発された。本アプローチはFICOスコアリングのロジックを参考に、モデルの係数を変数カテゴリごとのポイントに変換し、0から1000の総合評価スコアを算出する。主要な評価変数には融資対収入比率（35%）、住宅所持タイプ（31%）、融資金利（28%）、信用事故履歴が採用され、信用リスクを最もよく説明する重み付けに最適化された。 スコアリングプロセスでは、顧客が属する変数カテゴリの基準得点を加算し最終スコアを導出する。これにより新規顧客の評価を客観的かつ再現可能な形で実施可能となる。構築スコアは訓練および検証データにおいて破産者と健全群を明確に分離し、低いスコアほどデフォルト確率が高いという予測妥当性を確認した。 リスクグリッドの構築では、スコア分布を20等分ビンに分割し、デフォルト率を基に6リスク階級へ統合した。階級分けではグループ内のリスク均質性、隣接階級間の最低30％の差、対象顧客の少なくとも1％を占めるという3条件を満たすように調整。時系列安定性検証でもリスク順序と階級規模の安定性が確認され、実務適用可能な頑健なグリッドが完成した。 開発コードはGitHub上で公開され、スコア計算ロジックが専用ディレクトリに集約されている。AIコーディング支援を活用しつつ、最終出力は人間による厳格な監査で確保された。完成グリッドは自動審査システムの基盤として与信判断効率化とリスク管理の高度化に直結する。次期課題として、K-meansや証拠重み手法を用いた統計的グリッド最適化が検討されている。