(57)【要約】      （修正有）【課題】  企業の決算データに基づいて、企業の信用判定についてのコメントを自動生成する企業信用判定システムを提供する。【解決手段】  企業の決算データに基づいて、その企業の信用度合いを示すスコアリングを算出する、スコアリング算出手段と、前記企業の経営的な指標を複数算出する、指標算出手段と、前記各指標について、各指標の基準値からの隔たりを示す距離を算出する、距離算出手段と、前記各指標に、重み付けを加味することにより、前記スコアリングの値に関する影響度合いを反映した、相関距離を算出する、相関距離算出手段と、前記スコアリングと前記相関距離に基づいて、コメントを生成する指標を選択する、指標選択手段と、前記距離に対応した複数のコメントを保持する、コメント保持手段と、前記複数のコメントの中から、前記距離に対応したコメントを取得する、コメント取得手段と、前記コメントを出力する、コメント出力手段と、を備える。【選択図】  図１
2006099266.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
企業の決算データに基づいて、その企業の信用度合いを示すスコアリングを算出する、スコアリング算出手段と、
前記企業の前記決算データに基づいて、前記企業の経営的な指標を複数算出する、指標算出手段と、
前記算出された各指標について、各指標の基準となる値である基準値からの隔たりを示す距離を算出する、距離算出手段と、
前記指標算出手段で算出された各指標に、各指標の重み付けを加味することにより、各指標について、前記スコアリング算出手段で算出した前記スコアリングの値に関する影響度合いを反映した、相関距離を算出する、相関距離算出手段と、
前記スコアリングと前記相関距離に基づいて、コメントを生成する指標を選択する、指標選択手段と、
前記各指標について、前記距離に対応した複数のコメントを保持する、コメント保持手段と、
前記コメント保持手段を検索して、前記指標選択手段で選択された指標に関して、前記複数のコメントの中から、前記距離に対応したコメントを取得する、コメント取得手段と、
前記コメント取得手段で取得したコメントを出力する、コメント出力手段と、
を備えることを特徴とする企業信用判定システム。
【請求項２】
前記各指標の前記距離は、各指標の重心からの距離であることを特徴とする請求項１に記載の企業信用判定システム。
【請求項３】
前記指標選択手段は、
前記企業のスコアリングの値が第１の所定値以上である場合には、前記相関距離の大きい指標から順に、１又は複数の指標を選択し、
前記企業のスコアリングの値が、前記第１の所定値未満で、前記第１の所定値より低い第２の所定値以上である場合には、前記相関距離の大きい指標から順に、１又は複数の指標を選択し、且つ、前記相関距離の小さい指標から順に、１又は複数の指標を選択し、
前記企業のスコアリングの値が、前記第２の所定値未満である場合には、前記相関距離の小さい指標から順に、１又は複数の指標を選択する、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の企業信用判定システム。
【請求項４】
前記相関距離算出手段では、前記指標算出手段で算出された各指標に、各指標毎に定められた係数を掛け合わせることにより、前記相関距離を算出する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の企業信用判定システム。
【請求項５】
前記出力手段は、前記コメント取得手段で取得したコメントを画面に表示する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の企業信用判定システム。
【請求項６】
前記コメント取得手段で、複数のコメントを取得した場合には、そのコメントが同種のものであるかどうかを判断する同種判断手段をさらに備えるとともに、
前記同種判断手段で、前記複数のコメントが同種のものであると判断した場合には、前記指標選択手段は、前記スコアリングと前記相関距離に基づいて、コメントを生成する別の指標を選択する、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の企業信用判定システム。
【請求項７】
企業信用判定システムが、企業の決算データに基づいて、その企業の信用度合いを示すスコアリングを算出するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記企業の前記決算データに基づいて、前記企業の経営的な指標を複数算出するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記算出された各指標について、各指標の基準となる値である基準値からの隔たりを示す距離を算出するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記算出された各指標に、各指標の重み付けを加味することにより、各指標について、前記スコアリングの値に関する影響度合いを反映した、相関距離を算出するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記スコアリングと前記相関距離に基づいて、コメントを生成する指標を選択するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記各指標について、前記距離に対応した複数のコメントを保持する、コメント保持手段を検索して、前記選択された指標に関して、前記複数のコメントの中から、前記距離に対応したコメントを取得するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記取得したコメントを出力するステップと、
を備えることを特徴とする企業信用判定システムの制御方法。
【請求項８】
企業の決算データに基づいて、その企業の信用度合いを示すスコアリングを算出するステップと、
前記企業の前記決算データに基づいて、前記企業の経営的な指標を複数算出するステップと、
前記算出された各指標について、各指標の基準となる値である基準値からの隔たりを示す距離を算出するステップと、
前記算出された各指標に、各指標の重み付けを加味することにより、各指標について、前記スコアリングの値に関する影響度合いを反映した、相関距離を算出するステップと、
前記スコアリングと前記相関距離に基づいて、コメントを生成する指標を選択するステップと、
前記各指標について、前記距離に対応した複数のコメントを保持する、コメント保持手段を検索して、前記選択された指標に関して、前記複数のコメントの中から、前記距離に対応したコメントを取得するステップと、
前記取得したコメントを出力するステップと、
を企業信用判定システムに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業信用判定システムに関し、特に、決算データに基づいてその企業の信用判定についてのコメントを自動生成する企業信用判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業の信用リスクを判定する手法は、いくつか存在している。代表的なものには、ＡｌｔｍａｎのＺスコアモデルがある（例えば、非特許文献１参照）。これは、
【数１】
2006099266.tif 000003
というスコアリングの値で、企業の倒産／非倒産の判定をする。ここで、Ａｉは、重み付け係数であり、Ｘｉは自己資本比率や借入依存度などの企業の経営的な指標の値であり、ｉは１〜ｎの整数である。つまり、この数式（１）では、ｎ個の指標について、その重み付けを加味した値をすべた足し合わせることにより、スコアリングの値（Ｚ値）を求めている。そして、スコアリングの値（Ｚ値）が大きければ非倒産の確率が高いと判定し、スコアリングの値（Ｚ値）が小さければ倒産の確率が高いと判定する。
【０００３】
しかし、スコアリングに基づく倒産／非倒産の判定だけでは、これを見たユーザは、その企業のどのような点が優れており、どのような点が問題であるのかが分からない。このため、スコアリングの値に対するコメントや、企業の決算データに対するコメントが同時に表示されればユーザにとって便利である。このため、これまでの企業信用判定システムでは、スコアリングの値や決算データを、人間が解析して、その企業の信用リスクに対するコメントを作成していた。
【非特許文献１】アンソニー・サウンダース著、森平爽一郎監修、「信用リスクの判定手法のすべて−ＶＡＲへの新しいアプローチ−」、社団法人  金融財政事情研究会
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、複数の企業、例えば何万社という企業について、スコアリングの値や決算データを解析して、コメントを作成するには、膨大な労力を必要とする。
【０００５】
一方、単に、スコアリングの値に対応する複数のコメントを用意し、スコアリングの値に応じて、いずれか１つのコメントを選択し、表示するだけでは、必ずしも企業の信用判定の適正なコメントとはならないことが多い。
【０００６】
そこで本発明は、前記課題に鑑みてなされたものであり、企業の決算データに基づいて、企業の信用判定についてのコメントを自動生成する企業信用判定システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明に係る企業信用判定システムは、
企業の決算データに基づいて、その企業の信用度合いを示すスコアリングを算出する、スコアリング算出手段と、
前記企業の前記決算データに基づいて、前記企業の経営的な指標を複数算出する、指標算出手段と、
前記算出された各指標について、各指標の基準となる値である基準値からの隔たりを示す距離を算出する、距離算出手段と、
前記指標算出手段で算出された各指標に、各指標の重み付けを加味することにより、各指標について、前記スコアリング算出手段で算出した前記スコアリングの値に関する影響度合いを反映した、相関距離を算出する、相関距離算出手段と、
前記スコアリングと前記相関距離に基づいて、コメントを生成する指標を選択する、指標選択手段と、
前記各指標について、前記距離に対応した複数のコメントを保持する、コメント保持手段と、
前記コメント保持手段を検索して、前記指標選択手段で選択された指標に関して、前記複数のコメントの中から、前記距離に対応したコメントを取得する、コメント取得手段と、
前記コメント取得手段で取得したコメントを出力する、コメント出力手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る企業信用判定システムの制御方法は、
企業信用判定システムが、企業の決算データに基づいて、その企業の信用度合いを示すスコアリングを算出するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記企業の前記決算データに基づいて、前記企業の経営的な指標を複数算出するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記算出された各指標について、各指標の基準となる値である基準値からの隔たりを示す距離を算出するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記算出された各指標に、各指標の重み付けを加味することにより、各指標について、前記スコアリングの値に関する影響度合いを反映した、相関距離を算出するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記スコアリングと前記相関距離に基づいて、コメントを生成する指標を選択するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記各指標について、前記距離に対応した複数のコメントを保持する、コメント保持手段を検索して、前記選択された指標に関して、前記複数のコメントの中から、前記距離に対応したコメントを取得するステップと、
前記企業信用判定システムが、前記取得したコメントを出力するステップと、
を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、
企業の決算データに基づいて、その企業の信用度合いを示すスコアリングを算出するステップと、
前記企業の前記決算データに基づいて、前記企業の経営的な指標を複数算出するステップと、
前記算出された各指標について、各指標の基準となる値である基準値からの隔たりを示す距離を算出するステップと、
前記算出された各指標に、各指標の重み付けを加味することにより、各指標について、前記スコアリングの値に関する影響度合いを反映した、相関距離を算出するステップと、
前記スコアリングと前記相関距離に基づいて、コメントを生成する指標を選択するステップと、
前記各指標について、前記距離に対応した複数のコメントを保持する、コメント保持手段を検索して、前記選択された指標に関して、前記複数のコメントの中から、前記距離に対応したコメントを取得するステップと、
前記取得したコメントを出力するステップと、
を企業信用判定システムに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、企業の決算データに基づいて、企業の信用判定についてのコメントを自動生成する企業信用判定システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、本実施形態に係る企業信用判定システム１０の全体構成の一例を説明する図である。この図１に示すように、本実施形態に係る企業信用判定システム１０は、サーバコンピュータ２０と、このサーバコンピュータ２０にネットワーク（例えば、インターネット）３０を介して接続された利用者端末４０とを備えて構成されている。
【００１２】
本実施形態においては、サーバコンピュータ２０は、この企業信用判定システム１０のサービスを提供するサービス提供企業の内部に設けられている。利用者端末４０は、この企業信用判定システム１０を利用するユーザである企業の内部に設けられている。この利用者端末４０の台数は任意であり、本実施形態では、複数の異なる企業に設けられた利用者端末４０が、適宜、ネットワーク２０を介してサーバコンピュータ２０に接続される利用形態を想定している。
【００１３】
図２は、本実施形態に係るサーバコンピュータ２０の内部構成の一例を示す図である。この図２に示すように、本実施形態に係るサーバコンピュータ２０は、本体部５０と、この本体部５０に接続されたディスプレイ５２とを備えて構成されている。
【００１４】
本体部５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）５６と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５８とを備えており、これらは内部バス６０を介して相互に接続されている。また、内部バス６０は、インターフェース６２を介してハードディスク６４に接続されており、インターフェース６６を介して、前述のディスプレイ５２に接続されている。
【００１５】
図３は、本実施形態に係る利用者端末４０の内部構成の一例を示す図である。この図３に示すように、本実施形態に係る利用者端末４０は、本体部７０と、この本体部７０に接続されたディスプレイ７２とを備えて構成されている。
【００１６】
本体部７０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）７４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）７６と、ＲＯＭ（Read Only Memory）７８とを備えており、これらは内部バス８０を介して相互に接続されている。また、内部バス８０は、インターフェース８２を介してハードディスク８４に接続されており、インターフェース８６を介して、前述のディスプレイ７２に接続されている。
【００１７】
次に、本実施形態に係る企業信用判定システム１０が実行するコメント生成処理について説明する。
【００１８】
図４乃至図７は、本実施形態に係るサーバコンピュータ２０が実行するコメント生成処理の内容を説明するフローチャートを示す図である。このコメント生成処理は、ＲＯＭ５８又はハードディスク６４に格納されているコメント生成プログラムを、ＣＰＵ５４が読み込んで実行することにより実現する処理である。本実施形態においては、このコメント生成処理は、ユーザが、利用者端末４０からサーバコンピュータ２０に、特定の企業の信用格付の算出を要求した場合や、特定の企業の信用判定についてのコメントの生成を要求した場合に、起動されることを想定している。
【００１９】
このコメント生成処理が起動されると、まず、サーバコンピュータ２０は、ユーザが指定した企業の決算データを取得する（ステップＳ１０）。具体的には、サーバコンピュータ２０のハードディスク６４には、図８に示すような決算データテーブルＴＢ１０が格納されている。本実施形態では、何万社という企業の決算データが、決算データテーブルＴＢ１０の形で保持されている。したがって、サーバコンピュータ２０は、ハードディスク６４から、ユーザの指定した企業の決算データテーブルＴＢ１０を検索し、決算データを取得する。なお、本実施形態においては、決算データは、貸借対照表（ＢＳ）及び損益計算書（ＰＬ）に含まれる各項目により構成されている。
【００２０】
次に、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ１０で取得した決算データに基づいて、その企業のスコアリングを算出する（ステップＳ１２）。本実施形態においては、このスコアリングを算出するために、ニューラルネットワークを用いている。すなわち、決算データをニューラルネットワークに投入すると、その決算データに基づいたスコアリングの値が得られる。ニューラルネットワークを用いてスコアリングを算出する手法は既知のものであり、例えば、中野馨監修、「入門と実習  ニューロコンピュータ」、技術評論社に開示されている。なお、本実施形態においては、このスコアリングの値は、０〜１００の間で、算出されるように正規化されている。
【００２１】
但し、ニューラルネットワークを用いるのではなく、上述した数式（１）ようなＡｌｔｍａｎのスコアモデルを用いて、スコアリングの値Ｚを算出することもできる。
【００２２】
次に、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ１０で取得した決算データに基づいて、その企業の信用を判定する上で必要となる各種の経営的な指標を算出する（ステップＳ１４）。この経営的な指標には、様々なものが存在するが、本実施形態においては、例えば、自己資本比率、借入依存度、デッドエクイティレシオの逆数、デットキャパシティレシオ、借入金月商倍率、流動比率、当座比率、経常収支比率、総資本営業利益率、総資本経常利益率、総資本当期利益率などを算出する。ここでは、何個の指標を算出するかは任意であるが、本実施形態では、ｎ個の指標を算出するものとする。
【００２３】
また、本実施形態においては、この算出したｎ個の指標を、図９に示すＸｉテーブルＴＢ２０として、ハードディスク６４に格納しておく。この図９から分かるように、本実施形態においては、例えば、Ｘ１（指標コード１）は自己資本比率であり、Ｘ２（指標コード２）は借入依存度であり、…Ｘｎ（指標コードｎ）は経常収支比率である。
【００２４】
次に、図４に示すように、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ１４で算出した各指標について、統計上の重心からの距離Ｌ１〜Ｌｎを算出する（ステップＳ１６）。具体的には、サーバコンピュータ２０のハードディスク６４には、図１０に示す統計値テーブルＴＢ３０が格納されている。この図１０の統計値テーブルＴＢ３０は、サーバコンピュータ２０が、このハードディスク６４に保持されている全ての企業の決算データテーブルＴＢ１０を読み出して、ｎ個の各指標の分散値、重心値を算出することにより生成される。この統計値テーブルＴＢ３０の生成は、定期的に（例えば、決算データテーブルＴＢ１０のデータが更新される毎に）、予め行われているものとする。
【００２５】
また、本実施形態においては、各指標の重心からの距離Ｌ１〜Ｌｎを、分散値を用いて、０から１００の値に正規化して算出する。すなわち、ステップＳ１４で算出された指標が、統計値テーブルＴＢ３０の重心値と同じであれば、距離Ｌは５０となり、ステップＳ１４で算出された指標が、統計値テーブルＴＢ３０の重心より高ければ最大で１００となり、ステップＳ１４で算出された指標が統計値テーブルＴＢ３０の重心より低ければ最低で０となるようになっている。
【００２６】
また、本実施形態においては、この算出したｎ個の指標の距離Ｌ１〜Ｌｎを、図１１に示す距離テーブルＴＢ４０として、ハードディスク６４に格納しておく。
【００２７】
次に、図４に示すように、サーバコンピュータ２０は、相関距離γ１〜γｎを算出し、この算出された相関距離γ１〜γｎを降順に並べた相関距離テーブルを生成する（ステップＳ１８）。具体的には、相関距離γｉは、Ａｉ×Ｘｉで算出される。ここで、Ａｉは指標コードｉの重み付け係数であり、Ｘｉは指標コードｉの具体的な値である。
【００２８】
図１２は、サーバコンピュータ２０のハードディスク６４に保持されているＡｉテーブルＴＢ５０の一例を示す図である。このＡｉテーブルＴＢ５０は、サーバコンピュータ２０が、このハードディスク６４に保持されている全ての企業の決算データテーブルＴＢ１０を読み出して、各指標の値とスコアリングの値との相関関係を計測することにより、生成される。このＡｉテーブルＴＢ５０の生成は、定期的に（例えば、決算データテーブルＴＢ１０のデータが更新される毎に）、予め行われているものとする。
【００２９】
したがって、本実施形態においては、図１２のＡｉテーブルＴＢ５０のＡｉに、図９のＸｉテーブルＴＢ２０のＸｉを掛け合わせることにより、相関距離γｉが算出される。これによりｎ個の相関距離γ１〜γｎが算出されるが、この算出されたγ１〜γｎを降順に並べることにより、図１３に示す相関距離テーブルＴＢ６０が生成される。本実施形態では、この相関距離テーブルＴＢ６０は、ハードディスク６４に格納される。
【００３０】
この図１３の相関距離テーブルＴＢ６０においては、テーブルの上に行くほど、相関距離γが大きくなっており、相関距離γが大きいということは、スコアリングの値を良くする（大きくする）要因として大きな役割を果たしていることを意味している。逆に、テーブルの下に行くほど、相関距離γが小さくなっており、相関距離γが小さいということは、スコアリングの値を悪くする（小さくする）要因として大きな役割を果たしていることを意味している。
【００３１】
次に、図４に示すように、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ１２で算出したスコアリングの値に基づいて、その企業が優良先か、標準か、それとも不良先かを判断する（ステップＳ２０）。本実施形態においては、スコアリングの値が１００以下で８０以上の場合には優良先と判断し、スコアリングの値が８０未満で２０以上の場合は標準と判断し、スコアリングの値が２０未満で０以上である場合には不良先と判断する。
【００３２】
このステップＳ２０で、その企業が優良先と判断した場合には、図５に示すように、サーバコンピュータ２０は、相関距離が最上位の指標コードｉについて、重心からの距離Ｌｉに応じたコメントを取得する（ステップＳ３０）。具体的には、図１３の相関距離テーブルＴＢ６０における最も相関距離γの値の大きな指標コードを１つ選択する。すなわち、相関距離テーブルＴＢ６０の一番上にある指標コードを選択する。この図１３の例では、指標コード２（借入依存度）が指標として選択される。
【００３３】
続いて、図１１の距離テーブルＴＢ４０に基づいて、指標コード２（借入依存度）の距離Ｌ２を取得する。図１１の例では、指標コード２の距離Ｌ２は８０である。続いて、図１４に示すコメントテーブルＴＢ７０に基づいて、距離Ｌ２が８０である場合の指標コード２（借入依存度）のコメントを取得する。このコメントテーブルＴＢ７０は、各指標コード１〜ｎ毎に、その重心からの距離Ｌ１〜Ｌｎに応じて、コメントが予め格納されている。この図１３の例では、距離Ｌが１００以下、７５以上の場合を非常に良い指標であると分類し、距離Ｌが７５未満、５０以上の場合を良い指標であると分類し、距離Ｌが５０未満、２５以上の場合をやや悪い指標に分類し、距離Ｌが２５未満、０以上の場合を悪い指標に分類している。上述した例では、距離Ｌ２が８０であるので、指標コード２（借入依存度）のコメントとして、「借入依存水準が低く良好です」であるが取得される。
【００３４】
次に、図５に示すように、サーバコンピュータ２０は、相関距離が上位から第２位の指標コードｉについて、重心からの距離Ｌｉに応じたコメントを取得する（ステップＳ３２）。具体的には、図１３の相関距離テーブルＴＢ６０における相関距離γの値の２番目に大きな指標コードを１つ選択する。すなわち、相関距離テーブルＴＢ６０の上から２番目にある指標コードを選択する。この図１３の例では、指標コードｎ（経常収支比率）が指標として選択される。
【００３５】
続いて、図１１の距離テーブルＴＢ４０に基づいて、指標コードｎ（経常収支比率）の距離Ｌｎを取得する。図１１の例では、指標コードｎの距離Ｌｎは５４である。続いて、図１４に示すコメントテーブルＴＢ７０に基づいて、距離Ｌ２が５４である場合の指標コードｎ（経常収支比率）のコメントを取得する。この図１３の例では、距離Ｌｎが５４である場合の指標コードｎ（経常収支比率）のコメントは、「事業のキャッシュフローバランスが比較的良好です」である。
【００３６】
次に、図５に示すように、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ３０で取得したコメントと、ステップＳ３２で取得したコメントが同種のコメントであるかどうかを判断する（ステップＳ３４）。すなわち、同じようなコメントが２つ並ぶと、企業の信用判定に対するコメントとして質が低下するので、本実施形態ではこれを避けるようにしている。具体的には、図１５に示す同種コメントテーブルＴＢ８０を参照し、ステップＳ３０で取得したコメントと、ステップＳ３２で取得したコメントが、同じ種類のものとして登録されているかどうかを判断する。すなわち、同じ種類の指標コードについては、予めこの図１５の同種コメントテーブルＴＢ８０に登録されている。図１５の例では、例えば、指標コード１５と指標コード１６と指標コード１７は同じような指標であり、コメントとしても同種のコメントとなるので、これらは同じ種類であるとして、この同種コメントテーブルＴＢ８０に登録してある。但し、この同種のコメントであるかどうかの判断は、省いてしまうことも可能である。
【００３７】
ステップＳ３４で同種のコメントでないと判断した場合（ステップＳ３４：Ｎｏ）には、サーバコンピュータ２０は、２つのコメントを結合したコメント文を生成する（ステップＳ３６）。本実施形態では、優良先の企業については、２つのコメントを「また」などの順接の接続詞により繋ぐこととしている。したがって、上述した例では、「借入依存水準が低く良好です。また、事業のキャッシュフローバランスが比較的良好です。」というコメント文が生成される。
【００３８】
次に、図５に示すように、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ３６で生成したコメント文を、利用者端末４０のディスプレイ７２に表示する（ステップＳ３８）。図１６は、利用者端末４０のディスプレイ７２に表示されるコメント表示画面Ｗ１０の一例を示す図である。この図１６から分かるように、コメント表示画面Ｗ１０では、企業を特定するための企業名と、この判定を行った判定日と、その信用格付とともに、ステップＳ３６で生成したコメント文が表示される。これにより、利用者端末４０のユーザは、特定の企業の信用格付とともに、その信用判断をする根拠となるコメントを見ることができる。
【００３９】
一方、図５に示すように、サーバコンピュータ２０が、ステップＳ３４で、同種のコメントであると判断した場合（ステップＳ３４：Ｙｅｓ）には、相関距離γｉが次の順位である指標コードｉについて、重心からの距離Ｌｉに応じたコメントを取得する（ステップＳ４０）。すなわち、図１３の相関距離テーブルＴＢ６０に基づいて、上位第３位の指標コードｉを選択し、図１１の距離テーブルＴＢ４０に基づいて、この選択した指標コードｉの重心からの距離Ｌｉを取得し、図１４のコメントテーブルＴＢ７０に基づいて、取得した重心からの距離Ｌｉに対応する、指標コードｉのコメントを取得する。そして、上述したステップＳ３４からを繰り返す。
【００４０】
これに対して、図４のステップＳ２０で、その企業のスコアリングの値が標準であると判断した場合には、図６に示すように、サーバコンピュータ２０は、相関距離γｉが最上位の指標コードｉについて、重心からの距離Ｌｉに応じたコメントを取得する（ステップＳ５０）。具体的には、図１３の相関距離テーブルＴＢ６０における最も相関距離γｉの値の大きな指標コードｉを１つ選択する。続いて、図１１の距離テーブルＴＢ４０に基づいて、選択した指標コードｉの距離Ｌｉを取得する。続いて、図１４に示すコメントテーブルＴＢ７０に基づいて、距離Ｌｉに対応する指標コードｉのコメントを取得する。
【００４１】
次に、図６に示すように、サーバコンピュータ２０は、相関距離γｉが最下位の指標コードｉについて、重心からの距離Ｌｉに応じたコメントを取得する（ステップＳ５２）。具体的には、図１３の相関距離テーブルＴＢ６０における最も相関距離γの値の小さな指標コードｉを１つ選択する。続いて、図１１の距離テーブルＴＢ４０に基づいて、選択した指標コードｉの距離Ｌｉを取得する。続いて、図１４に示すコメントテーブルＴＢ７０に基づいて、距離Ｌｉに対応する指標コードｉのコメントを取得する。
【００４２】
次に、図６に示すように、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ５０で取得したコメントと、ステップＳ５２で取得したコメントが同種のコメントであるかどうかを判断する（ステップＳ５４）。すなわち、同じようなコメントが２つ並ぶと、企業の信用判定に対するコメントとして質が低下するので、本実施形態ではこれを避けるようにしている。具体的には、図１５に示す同種コメントテーブルＴＢ８０を参照し、ステップＳ５０で取得したコメントと、ステップＳ５２で取得したコメントが、同じ種類のものとして登録されているかどうかを判断する。但し、この同種のコメントであるかどうかの判断は、省いてしまうことも可能である。
【００４３】
ステップＳ５４で同種のコメントでないと判断した場合（ステップＳ５４：Ｎｏ）には、サーバコンピュータ２０は、２つのコメントを結合したコメント文を生成する（ステップＳ５６）。本実施形態では、スコアリングの値が標準である企業については、２つのコメントを「しかし」などの逆接の接続詞により繋ぐこととしている。例えば、ステップＳ５０で取得したコメントが「金利負担は軽いです」であり、ステップＳ５２で取得したコメントが「借入に対して運転資金が不足しています」であったとすると、このステップＳ５６で生成されるコメント文は、「金利負担は軽いです。しかし、借入に対して運転資金が不足しています。」となる。
【００４４】
次に、図６に示すように、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ５６で生成したコメント文を、利用者端末４０のディスプレイ７２に表示する（ステップＳ５８）。図１７は、利用者端末４０のディスプレイ７２に表示されるコメント表示画面Ｗ２０の一例を示す図である。この図１７から分かるように、コメント表示画面Ｗ２０では、企業を特定するための企業名と、この判定を行った判定日と、その信用格付とともに、ステップＳ５６で生成したコメント文が表示される。これにより、利用者端末４０のユーザは、特定の企業の信用格付とともに、その信用判断をする根拠となるコメントを見ることができる。
【００４５】
一方、図６に示すように、サーバコンピュータ２０が、ステップＳ５４で、同種のコメントであると判断した場合（ステップＳ５４：Ｙｅｓ）には、ステップＳ５０で選択した指標コードの代わりに、相関距離が次の順位である指標コードｉを選択し、重心からの距離Ｌｉに応じたコメントを取得する（ステップＳ６０）。すなわち、図１３の相関距離テーブルＴＢ６０に基づいて、上位第２位の指標コードｉを選択し、図１１の距離テーブルＴＢ４０に基づいて、この選択した指標コードの重心からの距離Ｌｉを取得し、図１４のコメントテーブルＴＢ７０に基づいて、取得した重心からの距離Ｌｉに対応する、指標コードｉのコメントを取得する。そして、上述したステップＳ５４からを繰り返す。但し、本実施形態では、ステップＳ５０で選択した指標コードを次の順位（１つ下位）の指標コードに入れ替えることとしたが、ステップＳ５２で選択した指標コードを次の順位（１つ上位）の指標コードに入れ替えるようにしてもよい。
【００４６】
これに対して、図４のステップＳ２０で、その企業のスコアリングの値が不良先であると判断した場合には、図７に示すように、サーバコンピュータ２０は、相関距離γｉが最下位の指標コードｉについて、重心からの距離Ｌｉに応じたコメントを取得する（ステップＳ７０）。具体的には、図１３の相関距離テーブルＴＢ６０における最も相関距離γｉの値の小さな指標コードｉを１つ選択する。続いて、図１１の距離テーブルＴＢ４０に基づいて、選択した指標コードｉの距離Ｌｉを取得する。続いて、図１４に示すコメントテーブルＴＢ７０に基づいて、距離Ｌｉに対応する指標コードｉのコメントを取得する。
【００４７】
次に、図７に示すように、サーバコンピュータ２０は、相関距離γｉが下位第２位の指標コードｉについて、重心からの距離Ｌｉに応じたコメントを取得する（ステップＳ５２）。具体的には、図１３の相関距離テーブルＴＢ６０における相関距離γｉの値の２番目に小さな指標コードｉを１つ選択する。続いて、図１１の距離テーブルＴＢ４０に基づいて、選択した指標コードｉの距離Ｌｉを取得する。続いて、図１４に示すコメントテーブルＴＢ７０に基づいて、距離Ｌｉに対応する指標コードｉのコメントを取得する。
【００４８】
次に、図７に示すように、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ７０で取得したコメントと、ステップＳ７２で取得したコメントが同種のコメントであるかどうかを判断する（ステップＳ７４）。すなわち、同じようなコメントが２つ並ぶと、企業の信用判定に対するコメントとして質が低下するので、本実施形態ではこれを避けるようにしている。具体的には、図１５に示す同種コメントテーブルＴＢ８０を参照し、ステップＳ７０で取得したコメントと、ステップＳ７２で取得したコメントが、同じ種類のものとして登録されているかどうかを判断する。但し、この同種のコメントであるかどうかの判断は、省いてしまうことも可能である。
【００４９】
ステップＳ７４で同種のコメントでないと判断した場合（ステップＳ７４：Ｎｏ）には、サーバコンピュータ２０は、２つのコメントを結合したコメント文を生成する（ステップＳ７６）。本実施形態では、不良先の企業については、２つのコメントを「また」などの順接の接続詞により繋ぐこととしている。例えば、ステップＳ５０で取得したコメントが「借入に対しキャッシュフローが不足しています」であり、ステップＳ５２で取得したコメントが「投下資本に対して当期利益の水準が低く不安があります」であったとすると、このステップＳ５６で生成されるコメント文は、「借入に対しキャッシュフローが不足しています。また、投下資本に対して当期利益の水準が低く不安があります。」となる。
【００５０】
次に、図７に示すように、サーバコンピュータ２０は、ステップＳ７６で生成したコメント文を、利用者端末４０のディスプレイ７２に表示する（ステップＳ７８）。図１８は、利用者端末４０のディスプレイ７２に表示されるコメント表示画面Ｗ３０の一例を示す図である。この図１８から分かるように、コメント表示画面Ｗ３０では、企業を特定するための企業名と、この判定を行った判定日と、その信用格付とともに、ステップＳ７６で生成したコメント文が表示される。これにより、利用者端末４０のユーザは、特定の企業の信用格付とともに、その信用判断をする根拠となるコメントを見ることができる。
【００５１】
一方、図７に示すように、サーバコンピュータ２０が、ステップＳ７４で、同種のコメントであると判断した場合（ステップＳ７４：Ｙｅｓ）には、相関距離γｉが次の順位である指標コードｉについて、重心からの距離Ｌｉに応じたコメントを取得する（ステップＳ８０）。すなわち、図１３の相関距離テーブルＴＢ６０に基づいて、下位第３位の指標コードｉを選択し、図１１の距離テーブルＴＢ４０に基づいて、この選択した指標コードｉの重心からの距離Ｌｉを取得し、図１４のコメントテーブルＴＢ７０に基づいて、取得した重心からの距離Ｌｉに対応する、指標コードｉのコメントを取得する。そして、上述したステップＳ７４からを繰り返す。
【００５２】
以上のように、本実施形態に係る企業信用判定システム１０によれば、企業の決算データに基づいて、企業の信用判定に関するコメントを自動的に生成できるので、コメント生成のための労力を軽減することができる。また、ユーザにとっては、企業の決算データに基づいた的確なコメントを取得できるので、企業の信用判定を適正に行うことができる。
【００５３】
また、本実施形態においては、コメントを自動生成するにあたり、その企業の信用格付（スコアリング）に応じて、上位２つの指標についてのコメントを生成するのか（優良先）、上位１つ下位１つの指標についてのコメントを生成するのか（標準）、下位２つの指標についてのコメントを生成すのか（不良先）を、峻別することとした。このため、企業の信用格付（スコアリング）に応じた適切なコメントを生成することができる。
【００５４】
また、どのようなコメントを選択するかは、選択された指標（指標コードｉ）に関するその企業の指標値が、重心値からどの程度隔てているかを示す距離Ｌｉに応じて定めることとしたので、選択された指標に関する企業の指標値に基づいて、適切なコメントを選択することができる。
【００５５】
なお、本発明は上記実施形態に限定されず種々に変形可能である。例えば、上述した実施形態で述べた手法以外のやり方で、企業のスコアリング（信用格付）を算出するようにしてもよい。
【００５６】
また、上述した実施形態では、どの指標（指標コードｉ）に関するコメントを生成するかの判断を、Ａｉ×Ｘｉから定まる相関距離γｉに基づいて行うこととしたが、他の手法により、各指標のスコアリングに対する影響の度合いを求め、この影響度合いに応じて、コメントを生成する指標（指標コードｉ）を選択するようにしてもよい。
【００５７】
また、上述した実施形態では、重心からの距離Ｌｉに基づいて、選択された指標（指標コードｉ）に関して、どのコメントを選択するかを決めることとしたが、他の統計手法により基準値を求め、各指標におけるこの基準値からの隔たりに応じて、コメントを選択するようにしてもよい。
【００５８】
また、上述した実施形態では、コメントを生成する指標として、複数の指標の中から、２つの指標を選択するようにしたが、１つの指標を選択するようにしてもよいし、或いは、２つ以上の複数の指標を選択するようにしてもよい。具体的には、優良先の企業については、相関距離γｉの大きい順に、１又は複数の指標を選択するようにすればよい。標準の企業先については、相関距離γｉが大きい順に１又は複数の指標を選択し、且つ、相関距離γｉが小さい順に１又は複数の指標を選択すればよい。不良先の企業については、相関距離γｉの小さい順に、１又は複数の指標を選択するようにすればよい。換言すれば、企業信用判定システムで生成するコメントの数は任意であると言える。
【００５９】
また、上述した実施形態では、生成したコメントを利用者端末４０のディスプレイ７２に表示することとしたが、コメントの出力形態はディスプレイ７２への表示に限定されるものではない。例えば、生成されたコメントをプリンタで印刷するようにしてもよい。
【００６０】
また、上述の実施形態で説明した処理については、この処理を実行するためのプログラムをフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＲＯＭ、メモリカード等の記録媒体に記録して、記録媒体の形で頒布することが可能である。この場合、この記録媒体に記録されたプログラムをサーバコンピュータ２０や利用者端末４０に読み込ませ、実行させることにより、上述した実施形態を実現することができる。
【００６１】
また、サーバコンピュータ２０や利用者端末４０は、オペレーティングシステムや別のアプリケーションプログラム等の他のプログラムを備える場合がある。この場合、サーバコンピュータ２０や利用者端末４０の備える他のプログラムを活用するために、そのサーバコンピュータ２０や利用者端末４０が備えるプログラムの中から、上述した実施形態と同等の処理を実現するプログラムを呼び出すような命令を含むプログラムを、記録媒体に記録するようにしてもよい。
【００６２】
さらに、このようなプログラムは、記録媒体の形ではなく、ネットワークを通じて搬送波として頒布することも可能である。ネットワーク上を搬送波の形で伝送されたプログラムは、サーバコンピュータ２０や利用者端末４０に取り込まれて、このプログラムを実行することにより上述した実施形態を実現することができる。
【００６３】
また、記録媒体にプログラムを記録する際や、ネットワーク上を搬送波として伝送される際に、プログラムの暗号化や圧縮化がなされている場合がある。この場合には、これら記録媒体や搬送波からプログラムを読み込んだサーバコンピュータ２０や利用者端末４０は、そのプログラムの復号や伸張を行った上で、実行する必要がある。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本実施形態に係る企業信用判定システムの全体構成を説明するブロック図。
【図２】本実施形態に係るサーバコンピュータの内部構成の一例を説明する図。
【図３】本実施形態に係る利用者端末の内部構成の一例を説明する図。
【図４】本実施形態に係るサーバコンピュータが実行するコメント生成処理の内容を説明するフローチャートを示す図（その１）。
【図５】本実施形態に係るサーバコンピュータが実行するコメント生成処理の内容を説明するフローチャートを示す図（その２）。
【図６】本実施形態に係るサーバコンピュータが実行するコメント生成処理の内容を説明するフローチャートを示す図（その３）。
【図７】本実施形態に係るサーバコンピュータが実行するコメント生成処理の内容を説明するフローチャートを示す図（その４）。
【図８】本実施形態に係る決算データテーブルの構成の一例を説明する図。
【図９】本実施形態に係るＸｉテーブルの構成の一例を説明する図。
【図１０】本実施形態に係る統計値テーブルの構成の一例を説明する図。
【図１１】本実施形態に係る距離テーブルの構成の一例を説明する図。
【図１２】本実施形態に係るＡｉテーブルの構成の一例を説明する図。
【図１３】本実施形態に係る相関距離テーブルの構成の一例を説明する図。
【図１４】本実施形態に係るコメントテーブルの構成の一例を説明する図。
【図１５】本実施形態に係る同種コメントテーブルの構成の一例を説明する図。
【図１６】本実施形態に係るコメント表示画面の一例を示す図。
【図１７】本実施形態に係るコメント表示画面の一例を示す図。
【図１８】本実施形態に係るコメント表示画面の一例を示す図。
【符号の説明】
【００６５】
１０  企業信用判定システム
２０  サーバコンピュータ
３０  ネットワーク
４０  利用者端末
５０  本体部
５２  ディスプレイ
５４  ＣＰＵ
５６  ＲＡＭ
５８  ＲＯＭ
６０  内部バス
６２、６６  インターフェース
６４  ハードディスク
７０  本体部
７２  ディスプレイ
７４  ＣＰＵ
７６  ＲＡＭ
７８  ＲＯＭ
８０  内部バス
８２、８６  インターフェース
８４  ハードディスク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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