(57)【要約】【課題】ＷＡＣＣ算出用の類似会社を客観的且つ迅速に選択することが可能な情報処理システムを提供する。【解決手段】会社の業種を示す業種データと、当該会社の財務状況を示す財務データと、を少なくとも含む会社データを、会社について外部からそれぞれ取得し、その財務データ及び業種データに基づき、既定の基準に基づいて業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列Ｖを、非負値行列因子分解処理により、複数の類似会社群のそれぞれに対する当該各会社の類似度Ｗｎｒを行列要素とする類似度行列Ｗと、財務データに含まれる各財務数値の各類似会社群のそれぞれに対する貢献度Ｈｒｍを行列要素とする貢献度行列Ｈと、に分解し、分解後の類似度行列Ｗに行列要素として含まれる各類似度Ｗｎｒを、類似会社群ごと且つ会社ごとに、使用者端末に出力する。【選択図】図５
2018092284.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
会社の業種を示す業種情報と、当該会社の財務状況を示す財務情報と、を少なくとも含む会社情報を、前記会社について外部からそれぞれ取得する取得手段と、
前記取得した財務情報及び業種情報に基づき、予め設定された基準に基づいて業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解（Nonnegative Matrix Factorization）処理により、複数の類似会社群のそれぞれに対する当該各会社の類似度を行列要素とする類似度行列と、前記財務情報に含まれる各財務数値の各前記類似会社群のそれぞれに対する貢献度を行列要素とする貢献度行列と、に分解する処理手段と、
当該分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度を、前記類似会社群ごと且つ前記会社ごとに、前記類似度を利用する者が使用する端末装置に出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記出力手段は、三以上の類似会社群に対する前記会社ごとの前記類似度を二次元のグラフに変換して前記端末装置に出力することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、
前記出力手段は更に、前記分解後の貢献度行列に行列要素として含まれる各前記貢献度を、前記財務情報の種類ごと且つ前記類似会社群ごとに前記端末装置に出力することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記取得手段は、各前記会社間の予め設定された類似度を示す類似会社情報を前記会社情報として更に取得し、
前記出力手段は、前記分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度に加えて、前記更に取得された類似会社情報を前記端末装置に出力することを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記取得手段は、前記取得した会社情報に対応する前記会社との前記類似度が算出されるべき対象会社についての前記業種情報及び前記財務情報を更に取得し、
前記処理手段は、前記対象会社について前記取得された業種情報及び財務情報に更に基づいて、前記会社・財務数値行列を、前記非負値行列因子分解処理により、前記対象会社を含む各前記会社の前記類似度を行列要素とする前記類似度行列と、前記貢献度行列と、に分解し、
前記出力手段は、当該分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度を、前記対象会社を含む前記会社ごと且つ前記類似会社群ごとに前記端末装置に出力することを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記取得手段は、前記類似会社群の数を指定する指定情報を更に取得し、
前記処理手段は、前記取得された指定情報により指定される数の前記類似会社群について、前記取得した財務情報及び業種情報に基づき、前記会社・財務数値行列を、前記非負値行列因子分解処理により前記類似度行列と前記貢献度行列とに分解することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
取得手段と、処理手段と、出力手段と、を備える情報処理装置において実行される情報処理方法であって、
会社の業種を示す業種情報と、当該会社の財務状況を示す財務情報と、を少なくとも含む会社情報を、前記会社について外部から前記取得手段によりそれぞれ取得する取得工程と、
前記処理手段により、前記取得した財務情報及び業種情報に基づき、予め設定された基準に基づいて業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解処理により、複数の類似会社群のそれぞれに対する当該各会社の類似度を行列要素とする類似度行列と、前記財務情報に含まれる各財務数値の各前記類似会社群のそれぞれに対する貢献度を行列要素とする貢献度行列と、に分解する処理工程と、
当該分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度を、前記類似会社群ごと且つ前記会社ごとに、前記類似度を利用する者が使用する前記出力手段により端末装置に出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータを、
会社の業種を示す業種情報と、当該会社の財務状況を示す財務情報と、を少なくとも含む会社情報を、前記会社について外部からそれぞれ取得する取得手段、
前記取得した財務情報及び業種情報に基づき、予め設定された基準に基づいて業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解処理により、複数の類似会社群のそれぞれに対する当該各会社の類似度を行列要素とする類似度行列と、前記財務情報に含まれる各財務数値の各前記類似会社群のそれぞれに対する貢献度を行列要素とする貢献度行列と、に分解する処理手段、及び、
当該分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度を、前記類似会社群ごと且つ前記会社ごとに、前記類似度を利用する者が使用する端末装置に出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする情報処理用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理用プログラムの技術分野に属する。より詳細には、取引に関連する企業としての類似企業の選択に有用な情報処理を行う情報処理装置及び情報処理方法、並びに当該情報処理のためのプログラムの技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
一般に取引においては、その取引を行う企業の価値を、誤差をなるべく少なくして算定することが求められる。
【０００３】
ここで、企業価値の算定に当たり、売買取引時に市場価格を持たない資産の売買取引を行う際の価格算定の不確実性の排除又は是正を図ることを目的とした発明について開示している先行技術文献としては、下記特許文献１がある。この特許文献１に開示されている発明では、市場価格を持たない資産の売買取引を行う際に、取引後に、精算時の取引対象資産の理論時価又は市場時価に基づき、割引率を用いて取引時点での取引対象資産の価格として妥当であると推定される推定価格を算出する構成とされている。そして、算出後の推定価格と実際の取引価格とが乖離している場合に、売り方又は買い方に対し、差額分を補填する事後的な精算処理を行う構成とされている。
【０００４】
一方、上記企業価値を算定する際の指標（パラメータ）として従来から用いられているものに、加重平均資本コストが挙げられる。なお以下の説明においては、当該加重平均資本コストを「ＷＡＣＣ（Weighted Average Cost of Capital）」と称する。そして、このＷＡＣＣを算出するに当たっては、価値の算定の対象となる会社に類似する会社を、その価値の算定をしようとする使用者が適切に選択する必要がある。なお以下の説明において、価値の算定の対象となる会社を「対象会社」と称し、当該対象会社に類似する会社を「類似会社」と称する。そして従来では、この類似会社の選択は、その類似会社が属する地域間における市場動向の相違等があることにより、自身の経験や専門家の意見を聞くこと等により極めて主観的に選択しなければならかなった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３０２７７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述したＷＡＣＣの算出に用いられる上記類似会社を上記使用者がその経験や専門家の意見等に基づいて主観的に選ぶ場合には、上記特許文献１に記載されている問題点と同様の、不確実性の問題や算定誤差の問題が内在する結果とならざるを得ないという問題点があった。
【０００７】
より具体的には、類似会社の選択に当たっての会社の企業価値計算においては、一般に、業種又は財務的に近い（類似している）企業を比較参照するプロセスが重視されており、いわゆる会社四季報や各種アナリストレポート等で報告される専門家の知識／意見が用いられる。よって、企業価値の算定等を専門としながらも調査時間を削減したい企業等でない、他の多くの企業にとっては企業価値計算を戦略的に繰り返すという業務自体が一般化しづらいという問題点があった。ここで、企業価値計算を伴う類似会社の選択業務の普及を難しくする代表的な障壁・問題点としては、例えば以下の点が挙げられる。
・報告される類似企業の候補が少なく、ごく一部の関係性しか示されないので、一見したところでは類似していないと判断される会社を俯瞰して、その類似性を判断することができない。
・「やや似ている」といった（「類似している」／「類似していない」ではない）「数値としての指標」による候補列挙がないので、当該「やや似ている」会社については、候補として全く提示されない。
・信頼できる機関や専門家からの報告及びその基礎となるデータは、それら自体が非常に高価である。
・いわゆるノウハウに当たる部分が多いため、類似会社についての専門家の選択結果に至るその選択のプロセス（選択結果に対応するその選択の根拠となる論理やデータ等）が明かされない場合が多い。そしてこの場合は、その結果の適否について使用者としての最終的な判断が難しく、例えば類似の判断が難しい（微妙な）場合は、やはり使用者も専門的知識が必要となってしまう。
【０００８】
そこで本発明は、上記の各問題点に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、ＷＡＣＣの算出等に用いられる類似会社を客観的且つ迅速に選択することが可能な情報処理システム及び情報処理方法、並びに当該情報処理のためのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、会社の業種を示す業種情報と、当該会社の財務状況を示す財務情報と、を少なくとも含む会社情報を、前記会社について外部からそれぞれ取得する通信部等の取得手段と、前記取得した財務情報及び業種情報に基づき、予め設定された基準に基づいて業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解（Nonnegative Matrix Factorization）処理により、複数の類似会社群のそれぞれに対する当該各会社の類似度を行列要素とする類似度行列と、前記財務情報に含まれる各財務数値の各前記類似会社群のそれぞれに対する貢献度を行列要素とする貢献度行列と、に分解する処理部等の処理手段と、当該分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度を、前記類似会社群ごと且つ前記会社ごとに、前記類似度を利用する者が使用する端末装置に出力する通信部等の出力手段と、を備える。
【００１０】
上記の課題を解決するために、請求項７に記載の発明は、通信部等の取得手段と、処理部等の処理手段と、通信部等の出力手段と、を備える情報処理装置において実行される情報処理方法であって、会社の業種を示す業種情報と、当該会社の財務状況を示す財務情報と、を少なくとも含む会社情報を、前記会社について外部から前記取得手段によりそれぞれ取得する取得工程と、前記処理手段により、前記取得した財務情報及び業種情報に基づき、予め設定された基準に基づいて業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解処理により、複数の類似会社群のそれぞれに対する当該各会社の類似度を行列要素とする類似度行列と、前記財務情報に含まれる各財務数値の各前記類似会社群のそれぞれに対する貢献度を行列要素とする貢献度行列と、に分解する処理工程と、当該分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度を、前記類似会社群ごと且つ前記会社ごとに、前記類似度を利用する者が使用する前記出力手段により端末装置に出力する出力工程と、を含む。
【００１１】
上記の課題を解決するために、請求項８に記載の発明は、コンピュータを、会社の業種を示す業種情報と、当該会社の財務状況を示す財務情報と、を少なくとも含む会社情報を、前記会社について外部からそれぞれ取得する取得手段、前記取得した財務情報及び業種情報に基づき、予め設定された基準に基づいて業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解処理により、複数の類似会社群のそれぞれに対する当該各会社の類似度を行列要素とする類似度行列と、前記財務情報に含まれる各財務数値の各前記類似会社群のそれぞれに対する貢献度を行列要素とする貢献度行列と、に分解する処理手段、及び、当該分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度を、前記類似会社群ごと且つ前記会社ごとに、前記類似度を利用する者が使用する端末装置に出力する出力手段、として機能させる。
【００１２】
請求項１、請求項７又は請求項８のいずれか一項に記載の発明によれば、業種情報及び財務情報を少なくとも含む会社情報を会社ごとに取得し、それら財務情報及び業種情報に基づき、業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解処理により類似度行列と貢献度行列とに分解する。そして、分割後の類似度行列に行列要素として含まれる各類似度を、類似会社群ごと且つ会社ごとに、類似度を利用する者が使用する端末装置に出力する。よって、当該利用者に対して、財務情報及び業種情報に少なくとも基づいた類似会社群に対する客観的な類似度を自動的に提供することができる。
【００１３】
上記の課題を解決するために、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記出力手段は、三以上の類似会社群に対する前記会社ごとの前記類似度を二次元のグラフに変換して前記端末装置に出力するように構成される。
【００１４】
請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明の作用に加えて、三以上の類似会社群に対する会社ごとの類似度を二次元のグラフに変換して端末装置に出力するので、端末装置の利用者に対して見易い状況で客観的な類似度を自動的に提供することができる。
【００１５】
上記の課題を解決するために、請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、前記出力手段は更に、前記分解後の貢献度行列に行列要素として含まれる各前記貢献度を、前記財務情報の種類ごと且つ前記類似会社群ごとに前記端末装置に出力するように構成される。
【００１６】
請求項３に記載の発明によれば、請求項１又は請求項２に記載の発明の作用に加えて、貢献度行列に行列要素として含まれる各貢献度を、財務情報の種類ごと且つ類似会社群ごとに端末装置に更に出力するので、類似会社の自動選択の際に参照された財務情報の類似度の算出に対する貢献度を、類似会社群ごと且つ財務情報の種類ごとに利用者に提供することができる。
【００１７】
上記の課題を解決するために、請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記取得手段は、各前記会社間の予め設定された類似度を示す類似会社情報を前記会社情報として更に取得し、前記出力手段は、前記分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度に加えて、前記更に取得された類似会社情報を前記端末装置に出力するように構成される。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の発明の作用に加えて、各会社間の既定の類似度を示す類似会社情報を会社情報として更に取得し、分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各類似度に加えて、当該更に取得された類似会社情報を端末装置に出力するので、例えば当該利用者における検証用として類似会社情報を提供することができる。
【００１９】
上記の課題を解決するために、請求項５に記載の発明は、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記取得手段は、前記取得した会社情報に対応する前記会社との前記類似度が算出されるべき対象会社についての前記業種情報及び前記財務情報を更に取得し、前記処理手段は、前記対象会社について前記取得された業種情報及び財務情報に更に基づいて、前記会社・財務数値行列を、前記非負値行列因子分解処理により、前記対象会社を含む各前記会社の前記類似度を行列要素とする前記類似度行列と、前記貢献度行列と、に分解し、前記出力手段は、当該分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各前記類似度を、前記対象会社を含む前記会社ごと且つ前記類似会社群ごとに前記端末装置に出力するように構成される。
【００２０】
請求項５に記載の発明によれば、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の発明の作用に加えて、会社情報に対応する会社との類似度が算出されるべき対象会社についての業種情報及び財務情報を更に取得し、当該対象会社についての業種情報及び財務情報に更に基づいて、会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解処理により、対象会社を含む各会社の類似度を行列要素とする類似度行列と、貢献度行列と、に分解する。そして、当該分解後の類似度行列に行列要素として含まれる各類似度を、対象会社を含む会社ごと且つ類似会社群ごとに端末装置に出力する。よって、各会社とのあいだの類似度を認識したい対象会社の客観的な当該類似度を、当該利用者に対して自動的に提供することができる。
【００２１】
上記の課題を解決するために、請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記取得手段は、前記類似会社群の数を指定する指定情報を更に取得し、前記処理手段は、前記取得された指定情報により指定される数の前記類似会社群について、前記取得した財務情報及び業種情報に基づき、前記会社・財務数値行列を、前記非負値行列因子分解処理により前記類似度行列と前記貢献度行列とに分解するように構成される。
【００２２】
請求項６に記載の発明によれば、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の発明の作用に加えて、指定情報により指定される数の類似会社群について、財務情報及び業種情報に基づき、会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解処理により類似度行列と貢献度行列とに分解するので、類似会社群の数を任意とした類似度を提供することができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、業種情報及び財務情報を少なくとも含む会社情報を会社ごとに取得し、それら財務情報及び業種情報に基づき、業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列を、非負値行列因子分解処理により類似度行列と貢献度行列とに分解する。そして、分割後の類似度行列に行列要素として含まれる各類似度を、類似会社群ごと且つ会社ごとに、類似度を利用する者が使用する端末装置に出力する。
【００２４】
従って、当該利用者に対して、財務情報及び業種情報に少なくとも基づいた類似会社群に対する客観的な類似度を自動的に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施形態に係る情報処理システムの概要構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る類似会社の選択処理を示すフローチャートである。
【図３】実施形態に係る業種データの内容を例示する図である。
【図４】実施形態に係る類似会社データの内容を例示する図である。
【図５】実施形態に係る類似会社の選択処理を示す図である。
【図６】実施形態に係る類似会社群の数の算出を示す図であり、（ａ）は当該算出に用いられる隣接行列を例示する図であり、（ｂ）は当該算出に用いられるコンセンサス行列を例示する図であり、（ｃ）は当該算出における階層的クラスタリングの結果を例示する図であり、（ｄ）は類似会社群の数の決定を例示する図である。
【図７】実施形態に係る類似会社の選択結果の表示例（Ｉ）を示す図である。
【図８】実施形態に係る類似会社の選択結果の表示例（II）を示す図である。
【図９】実施形態に係る類似会社の選択結果の表示例（III）を示す図であり、（ａ）は財務数値ごとの類似度への貢献度の例（ｉ）であり、（ｂ）は財務数値ごとの類似度への貢献度の例（ii）であり、（ｃ）は財務数値ごとの類似度への貢献度の例（iii）であり、（ｄ）は財務数値ごとの類似度への貢献度の例（iv）である。
【図１０】実施形態に係る類似会社の選択結果の表示例（IV）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
次に、本発明を実施するための形態について、図面に基づいて説明する。なお以下に説明する実施形態は、対象会社に類似する類似会社の選択を行う使用者に対して当該選択のための各種データを提供する情報処理システムに対して本発明を適用した場合の実施の形態である。
【００２７】
また、図１は実施形態に係る情報処理システムの概要構成を示すブロック図であり、図２は実施形態に係る類似会社の選択処理を示すフローチャートであり、図３は実施形態に係る業種データの内容を例示する図であり、図４は実施形態に係る類似会社データの内容を例示する図である。また、図５は実施形態に係る類似会社の選択処理を示す図であり、図６は実施形態に係る類似会社群の数の算出を示す図であり、図７乃至図１０は実施形態に係る類似会社の選択結果の表示例をそれぞれ示す図である。
【００２８】
（Ｉ）実施形態に係る情報処理システムの構成及び動作の概要について
図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、使用者が使用する使用者端末ＵＴと、実施形態に係るサーバ装置ＳＶと、例えば会社四季報又は金融庁（ＥＤＩＮＥＴ（Electronic Disclosure for Investors’ NETwork））の有価証券報告書或いはＸＢＲＬ（eXtensible Business Reporting Language）ファイル等のデータをサーバ装置ＳＶに送信可能な複数の情報サービスサーバＥＴ１、情報サービスサーバＥＴ２、…、情報サービスサーバＥＴｎ（ｎは自然数）と、インターネット等のネットワークＮＷと、を備えて構成されている。なお以下の説明において、情報サービスサーバＥＴ１、情報サービスサーバＥＴ２、…、情報サービスサーバＥＴｎに共通の事項を説明する場合、これらを纏めて単に「情報サービスサーバＥＴ」と称する。そして、各情報サービスサーバＥＴと、使用者端末ＵＴと、サーバ装置ＳＶと、は、ネットワークＮＷを介して種々のデータの授受が可能に接続されている。このとき使用者端末ＵＴは、具体的には、使用者が操作するパーソナルコンピュータ等により実現される。そして、上記使用者が本発明に係る「利用する者」の一例に相当する。また、サーバ装置ＳＶが本発明に係る「情報処理装置」の一例に相当する。更に、実施形態に係る類似会社の選択処理はサーバ装置ＳＶを中心として実行される。
【００２９】
次にサーバ装置ＳＶは、通信部１と、ＣＰＵ、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等からなる処理部２と、キーボード及びマウス等からなる操作部３と、液晶ディスプレイ等からなるディスプレイ４と、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等からなる記録部５と、を備えて構成されている。このとき、上記通信部１が本発明に係る「取得手段」の一例及び「出力手段」の一例にそれぞれ相当し、処理部２が、本発明に係る「処理手段」の一例に相当する。
【００３０】
以上の構成において通信部１は、処理部２の制御の下、ネットワークＮＷを介した使用者端末ＵＴ及び情報サービスサーバＥＴそれぞれとの間のデータの授受を制御する。また記録部５は、後述する実施形態に係る非負値行列因子分解処理の実行に必要なプログラム等を不揮発性に記録する。一方操作部３は、当該操作部３においてサーバ装置ＳＶの管理者等により必要な操作が行われると、当該操作に対応した操作信号を生成して処理部２に出力する。これにより処理部２は、操作部３からの操作信号に基づいて、実施形態に係る類似会社の選択処理を主として実行する。このとき処理部２は、必要な情報をディスプレイ４に表示して上記管理者等に提示する。
【００３１】
一方使用者端末ＵＴは、通信部１０と、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等からなる処理部１１と、キーボード及びマウス等からなる操作部１２と、液晶ディスプレイ等からなるディスプレイ１３と、ＨＤＤ又はＳＳＤ等からなる記録部１４と、を備えて構成されている。
【００３２】
以上の構成において通信部１０は、ネットワークＮＷを介したサーバ装置ＳＶとの間のデータの授受を制御する。また記録部１４は、使用者端末ＵＴとしての実施形態に係る処理に必要なプログラム等を記録する。一方操作部１２は、当該操作部１２において上記使用者により必要な操作が行われると、当該操作に対応した操作信号を生成して処理部１１に出力する。これにより処理部１１は、操作部１２からの操作信号に基づいて、使用者端末ＵＴとしての実施形態に係る処理を主として実行する。
【００３３】
（II）実施形態に係る類似会社の選択処理について
次に、主としてサーバ装置ＳＶの処理部２を中心として実行される、実施形態に係る類似会社の選択処理について、図２乃至図１０を用いて説明する。なお、実施形態に係る類似会社の選択処理は、例えば実施形態に係るサーバ装置ＳＶの電源がオンとされたタイミングから開始される。
【００３４】
図２に示すように、実施形態に係る類似会社の選択処理においてサーバ装置ＳＶの処理部２は初めに、情報サービスサーバＥＴのいずれかから、類似会社の選択の対象となる会社（企業）についての業種データを取得する（ステップＳ１）。このステップＳ１により取得される業種データとは、例えば図３に示すように、「上場企業（上場会社）」を頂点として、大分類から細分類に至る階層的な業種データであり、その最下層がその直上の業種に属する具体的な会社の名称（「Ｏバック」、「ＳＳ情報システム」等）となっている。このような業種データの取得元の情報サービスサーバＥＴに記録されているデータには、例えば東洋経済新報社（固有名詞）の業種細分類のデータや、上記金融庁（ＥＤＩＮＥＴ）の業種分類又はセグメント情報等が含まれている。
【００３５】
次に処理部２は、情報サービスサーバＥＴのいずれかから、類似会社の選択の対象となる会社（企業）についての財務データを、当該会社ごとに取得する（ステップＳ２）。このステップＳ２により取得される会社ごとの財務データには、例えば、過去５年分の主な経営指標のデータの一部又は全部の項目を会社ごとに示すデータ、過去２年分の損益計算書の一部又は全部の項目を会社ごとに示すデータ、及び過去２年分のキャッシュフロー計算書の一部又は全部を示すデータが含まれている。このような財務データの取得元の情報サービスサーバＥＴに記録されているデータには、例えば上記金融庁（ＥＤＩＮＥＴ）の有価証券報告書或いはＸＢＲＬファイル等のデータ含まれている。
【００３６】
次に処理部２は、情報サービスサーバＥＴのいずれかから、対象となる会社（企業）が類似する類似会社を示す類似会社データを、当該会社ごとに取得する（ステップＳ３）。このステップＳ３により取得される会社ごとの類似会社データには、例えば図４に示すように、対象となる会社ごとに、例えばその業種の小分類に基づいて選択された類似会社（図４においては「比較会社」と示している）を示す既存のデータが含まれている。またこの類似会社データには、いわゆる有向ネットワーク関係（即ちどの会社Ａから見てどの会社が類似していると判定されているのか）を示すデータも含まれている。このような類似会社データの取得元の情報サービスサーバＥＴに記録されているデータには、例えば上記東洋経済新報社（固有名詞）の会社四季報のデータや、各金融機関のいわゆるアナリストデータ等が含まれている。
【００３７】
次に処理部２は、上記ステップＳ１及びステップＳ２によりそれぞれ取得された業種データ及び財務データを用いて、類似性の判断の対象となる各会社について、その会社がいずれの類似会社群に属しており、且つ、その類似会社群自体に対してその会社がどの程度類似しているかを算出する（ステップＳ４）。このステップＳ４についてより具体的に図５及び図６を用いて説明すると、先ず処理部２は、上記業種データ及び財務データに基づき、例えば経験的に予め設定された基準に基づいて業種が近いとされる複数（ｎ個）の比較会社（類似会社として比較される会社）について、その比較会社ごとの財務データに含まれるｍ種類の財務数値を各行列要素とする会社・財務数値行列Ｖを生成する（図５左参照）。このとき、当該会社・財務数値行列Ｖの各行列要素Ｖｎｍはそれぞれ、「会社ｎの財務数値ｍの値」を示している。なお、実際の数としては、例えば「ｎ」は３，５００（即ち上場会社の数）、「ｍ」は１００（即ち、注目すべき財務数値の数）とされる。次に処理部２は、上記生成された会社・財務数値行列Ｖを、非負値行列因子分解処理により、複数の類似会社群のそれぞれに対する当該各会社の類似度Ｗｎｒを行列要素とする類似度行列Ｗ（図５中央参照）と、財務データに含まれる各財務数値の各類似会社群のそれぞれに対する貢献度Ｈｒｍを行列要素とする貢献度行列Ｈ（図５右参照）と、分解する。このとき、類似度行列Ｗの各行列要素Ｗｎｒはそれぞれ、「企業ｎの類似会社群ｒに対する類似度」を示しており、その値が大きいほど、その会社がその類似会社群内でよりその中央に近いことを意味している。また、貢献度行列Ｈの各行列要素Ｈｒｍはそれぞれ、「類似会社群ｒへの財務数値ｍの貢献度」を示しており、その値が大きいほどその類似会社群への貢献度が大きいことを意味している。なお、実施形態に係る非負値行列因子分解処理自体は従来の比較又は推薦等の手法であり、より具体的には、例えば、「Lee DD, Seung HS. (1999) “Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization”, Nature, 401, 788-791」に詳しい。また、当該非負値行列因子分解処理の高速化手法については、例えば、「Hsieh CJ, Dhillon IS. (2011) “Fast coordinate descent methods with variable selection for non-negative matrix factorization”, KDD, 1064-1072」に詳しい。
【００３８】
ここで、上記類似会社群ｒの数は、例えば類似会社を選択する使用者がその使用者端末ＵＴにおいて入力した値をサーバ装置ＳＶにおいて受信して上記類似度行列Ｗ等の生成に用いてもよいし、当該類似会社群ｒの数自体を処理部２が自動的に決定してもよい。そこで、当該類似会社群数ｒの自動による決定方法について、図６を用いて説明する。
【００３９】
先ず、図５に示した非負値行列因子分解処理による会社・財務数値行列Ｖの分解は、ランダムな初期値を用いた最適化計算を行うこととなるため、複数回行った場合にそれらが同じ解（上記類似度行列Ｗ及び上記貢献度行列Ｈ）に収束するとは限らない。そこで、類似企業群の数等の安定性を確認すべく、上記会社・財務数値行列Ｖの分解を複数回試行する。即ち、類似会社群の数ｒを自動で決定する場合、処理部２は先ず、図５に示す会社・財務数値行列Ｖの分解の一試行（一回行うこと）による分類結果を「０」／「１」で表現した隣接行列を図６（ａ）に例示するように生成する。このとき、右下向きの対角線上の行列要素は全て「１」となる。そして処理部２は、上記会社・財務数値行列Ｖの分解を百回行い（百回試行し）、その結果を合計して「１００」で除することにより、その行列要素が「０」から「１」の間で連続値となるコンセンサス行列（図６（ｂ）参照）を生成する。なお図６（ｂ）は、各行列要素を「１００」で除する前のコンセンサス行列を示している。ここで図６（ｂ）に例示する場合、例えばＡ社とＢ社の類似度は「０．８３（８３）」であり、Ａ社とＣ社の類似度は「０．１７（１７）」であり、Ａ社とＺ社の類似度は「０．６２（６２）」であるため、結果として、Ａ社も最も類似している会社はＢ社であり、次に類似している会社はＺ社であり、一方Ａ社とＣ社とは類似度が低い、ということになる。次に処理部２は、類似会社群の数を手動ではなく自動で決定すべく、いわゆる「階層的クラスタリング」等の結果を事前知識の一種とすることで、コンセンサス行列の内容を定量的に評価する。例えば図６（ｃ）に例示するように、図６（ｂ）に例示するコンセンサス行列を階層的クラスタリングすると、Ａ社とＢ社が最も類似しており、次にはＺ社がＡ社に類似しており、一方Ｃ社とＡ社との間の類似度はかなり低いということになる。そして、このようなクラスタリングを類似会社群数ｒについて繰り返し、両者のいわゆるCophenetic相関係数を算出することで、最適な類似会社群数（クラスタ数）ｒが得られる。例えば比較会社の数が１５の場合について図６（ｄ）に例示するように、横軸に取った類似会社群数（rank数）に対して縦軸の値「１．０」のとき会社同士が最も類似していることを示しているので、この例では、類似会社群数ｒとして「６」が採用される。このとき、当該６個の類似会社群をそれぞれ半分ずつにした１２個の類似会社群数が二番目に適切な類似会社群数ｒであると考えることもできる。なお、図６において説明した類似会社群の数の決定手法は、例えば、「Brunet JP, Tamayo P, Golub TR, Mesirov JP. (2004) “Metagenes and molecular pattern discovery using matrix factorization”, Proc Natl Acad Sci USA, 101(12), 4164-4169」に記載されている。
【００４０】
以上の図５及び図６を用いて説明した実施形態に係る非負値行列因子分解処理による類似渡行列Ｗに含まれる行列要素として、各比較会社の各類似会社群における類似度Ｗｎｒが自動的に算出される。
【００４１】
その後処理部２は、上記ステップＳ４の算出結果としての上記類似度Ｗｎｒ等を、ネットワークＮＷを介して使用者端末ＵＴに出力し（ステップＳ５）、当該使用者端末ＵＴにおける表示等に供させる。その後処理部２は、例えばサーバ装置ＳＶの電源がオフとされる等により、実施形態に係る類似会社の選択処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ６）。ステップＳ６の判定において当該選択処理を終了する場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、処理部２はそのまま当該選択処理を終了する。一方ステップＳ６の判定において、当該選択処理を終了しない場合（ステップＳ６：ＮＯ）、処理部２は、上記ステップＳ１に戻って上述してきた一連の処理を繰り返す。
【００４２】
次に、使用者端末ＵＴのディスプレイ１３における上記ステップＳ５に係る各種結果の表示例について、図７乃至図１０を用いて説明する。なお、図７乃至図１０においては、上記類似会社群を便宜上「Group」と称しており、類似会社群の数ｒは「４」とされている。
【００４３】
先ず、上記ステップＳ２で取得した財務データに含まれる財務数値に基づいて類似会社群を形成した場合、その結果としては、例えば図７に示す一覧表が使用者端末ＵＴのディスプレイ１３に表示される。このとき、類似会社群の数が４となっているが、上記財務数値で見た場合は「オ社」なる会社には、類似会社がないことになる。
【００４４】
次に、上記ステップＳ４で算出された類似度Ｗｎｒは、例えば図８に例示する態様でディスプレイ１３に表示される。このとき、各会社の各類似会社群に対する類似度Ｗｎｒ自体が具体的な数値として表されている。なお図８において、空白部分は値「０」（即ち全く類似しないこと）を意味している。図８に例示する場合、各会社は、最も類似度Ｗｎｒの類似会社群（Group）に分類されている。そして、類似会社群１（Group 1）に属する五社の中で当該類似会社群１に対して最も類似度が高い会社は「シ社」なる会社であり、類似会社群２（Group 2）については「オ社」なる会社のみが類似性があるとされている。また、類似会社群３（Group 3）に属する四社の中で当該類似会社群３に対して最も類似度が高い会社は「カ社」なる会社であり、類似会社群４（Group 4）に属する五社の中で当該類似会社群４に対して最も類似度が高い会社は「コ社」なる会社であることが判る。一方、例えば「ウ社」なる会社については、類似会社群１に対する類似度Ｗｎｒが「１．７５」で最も高いが、類似会社群３に対する類似度Ｗｎｒ（１．７０）とは僅差と言える。よって「ウ社」としては、類似会社群３に分類されるとも考えられる。
【００４５】
次に、上記ステップＳ４で算出された貢献度Ｈｒｍは、例えば図９に例示する態様でディスプレイ１３に表示される。このとき、財務データに含まれる各財務数値の各類似会社群のそれぞれに対する貢献度Ｈｒｍ自体が具体的な数値として表されている。なお図９においては、空白部分は値「０」（即ち全く貢献していないこと）を意味している。また、図９の各図においては、財務数値の一部のみを示している。図９にそれぞれ例示するように、各類似会社群（Group）ごとに、その類似度に貢献する財務数値の種類が異なっていることが表示される。そして、図９（ａ）には類似会社群１（Group 1）に対する貢献度Ｈｒｍが高い財務数値の種類が示されており、図９（ｂ）には類似会社群２（Group 2）に対する貢献度Ｈｒｍが高い財務数値の種類が示されており、図９（ｃ）には類似会社群３（Group 3）に対する貢献度Ｈｒｍが高い財務数値の種類が示されており、図９（ｄ）には類似会社群４（Group 4）に対する貢献度Ｈｒｍが高い財務数値の種類が示されている。
【００４６】
以上図７乃至図９を用いて説明した態様で上記類似度Ｗｎｒ等が使用者端末ＵＴのディスプレイ１３に表示されるため、使用者端末ＵＴを使用する使用者が、それを確認した上でいずれかの会社を類似会社として選択することができる。なお、図８に示した類似度Ｗｎｒについては、例えば図１０に示すように、四つの類似会社群に分けて（つまり四次元的に）表示される類似度Ｗｎｒをｔ−ＳＮＥ（t-distributed stochastic neighbor embedding）法なる手法を用いて二次元のグラフとして表示してもよい。なおこの手法については、例えば「van der Maaten LJP, Hinton GE. (2008) "Visualizing high-dimensional data using t-SNE", J Machine Learning Research, 9, 2579-2605.」等に詳しい。図１０に例示する表示態様の場合、図８に示した類似度の値に基づき、各会社の表示位置が決定される。このように二次元的に表示することで、不慣れな使用者であっても、類似会社群に対する各社の類似度を認識することができる。
【００４７】
以上それぞれ説明したように、実施形態に係る類似会社の選択処理によれば、業種データ及び財務データを少なくとも含む会社データを会社ごとに取得し、それら財務データ及び業種データに基づき、業種が近いとされる複数の会社についての会社・財務数値行列Ｖを、非負値行列因子分解処理により類似度行列Ｗと貢献度行列Ｈとに分解する。そして、分割後の類似度行列Ｗに行列要素として含まれる各類似度Ｗｎｒを、類似会社群ごと且つ会社ごとに、類似度Ｗｎｒを利用する者が使用する使用者端末ＵＴに出力する。よって、当該利用者に対して、財務データ及び業種データに少なくとも基づいた類似会社群に対する客観的な類似度Ｗｎｒを自動的に提供することができる。
【００４８】
また、三以上の類似会社群に対する会社ごとの類似度Ｗｎｒを二次元のグラフ（図１０参照）に変換して使用者端末ＵＴに出力する場合は、使用者端末ＵＴの使用者に対して見易い状況で客観的な類似度Ｗｎｒを自動的に提供することができる。
【００４９】
更に、貢献度行列Ｈに行列要素として含まれる各貢献度Ｈｒｍを、財務データの種類ごと且つ類似会社群ごとに使用者端末ＵＴに更に出力するので、類似会社の自動選択の際に参照された財務データの類似度Ｗｎｒの算出に対する貢献度Ｈｒｍを、類似会社群ごと且つ財務データの種類ごとに利用者に提供することができる。
【００５０】
更にまた、使用者端末ＵＴにより指定される数の類似会社群について、財務データ及び業種データに基づき、会社・財務数値行列Ｖを、非負値行列因子分解処理により類似度行列Ｗと貢献度行列Ｈとに分解するので、類似会社群の数を任意とした類似度を提供することができる。
【００５１】
なお上述した実施形態では、類似度Ｗｎｒの算出に上記ステップＳ３で取得した類似会社データを使用することはなかったが、当該既定の類似会社データを分解後の類似度行列Ｗに行列要素として含まれる各類似度Ｗｎｒに加えて使用者端末ＵＴに出力することとすれば、例えば当該使用者における検証用として当該類似会社データを提供することができる。
【００５２】
また、上述した実施形態に係る構成に加えて、外部から取得された上記各会社データに対応する会社との類似度が算出されるべき対象会社の、使用者端末ＵＴを用いた使用者による指定により、当該対象会社についての業種データ及び財務データを更に取得し、当該対象会社についての業種データ及び財務データに更に基づいて、会社・財務数値行列Ｖを、非負値行列因子分解処理により、対象会社を含む各会社の類似度Ｗｎｒを行列要素とする類似度行列Ｗと、貢献度行列Ｈと、に分解するように構成してもよい。そして処理部２は、当該分解後の類似度行列Ｗに行列要素として含まれる各類似度Ｗｎｒを、対象会社を含む会社ごと且つ類似会社群ごとに使用者端末ＵＴに出力するように構成してもよい。この場合には、各会社とのあいだの類似度Ｗｎｒを認識したい対象会社の客観的な当該類似度Ｗｎｒを、当該使用者に対して自動的に提供することができる。
【００５３】
更に、上述した実施形態に係る類似度Ｗｎｒは上記ＷＡＣＣの算出に用いられるものである例について説明したが、当該類似度Ｗｎｒ自体は、これ以外にも種々の用途がある。より具体的に例えば業績予測の算出に用いてもよい。
【００５４】
更に上述した実施形態では、一のサーバ装置ＳＶを用いて類似会社の選択処理を実行する場合について説明したが、これ以外に、ネットワークＮＷ上に複数のサーバ装置を設置し、それら機能を分割して担当することで、情報処理システムＳとしての冗長性及び抗堪性を高めることができる。
【００５５】
更にまた、図２に示すフローチャートに相当するプログラムを、光ディスク等の記録媒体に記録しておき、或いはネットワークＮＷを介して取得して記録しておき、それらを汎用のマイクロコンピュータ等により読み出して実行することにより、当該マイクロコンピュータ等を、実施形態に係る処理部２として機能させることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
以上それぞれ説明したように、本発明は情報処理システムの分野に利用することが可能であり、特に特に商品の取引に関連する企業の企業価値又は株式価値を算定する情報処理システムの分野に適用すれば、特に顕著な効果が得られる。
【符号の説明】
【００５７】
１、１０    通信部
２、１１    処理部
３、１２    操作部
４、１３    ディスプレイ
５、１４    記録部
Ｓ    情報処理システム
ＵＴ    使用者端末
ＥＴ、ＥＴ１、ＥＴ２、ＥＴｎ    情報サービスサーバ
ＳＶ    サーバ装置
ＮＷ    ネットワーク
【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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