(57)【要約】【課題】バリューチェーンの計算による認識を可能とし、認識されたバリューチェーンの重要度や企業業績の根本原因となる企業の推定を可能とする。【解決手段】企業間の資金フローの情報を蓄積したストレージシステムから当該情報を取得するデータ連携部と、前記情報からバリューチェーンを認識するバリューチェーン認識部と、認識された前記バリューチェーン毎に当該バリューチェーン全体の資金の増幅率を計算するバリューチェーン増幅率計算部とを有するバリューチェーン分析装置を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
企業間の資金フローの情報を蓄積したストレージシステムから前記情報を取得するデータ連携部と、
前記情報からバリューチェーンを認識するバリューチェーン認識部と、
認識された前記バリューチェーン毎に当該バリューチェーン全体の資金の増幅率を計算するバリューチェーン増幅率計算部と
を有するバリューチェーン分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のバリューチェーン分析装置において、
前記バリューチェーン認識部が、資金フローの順方向と逆方向の２方向について前記バリューチェーンを認識する
ことを特徴とするバリューチェーン分析装置。
【請求項３】
請求項１に記載のバリューチェーン分析装置において、
前記バリューチェーン認識部が、
企業間の資金フローをエッジとみなし、前記エッジの遷移確率を計算する遷移確率計算部と、
前記資金フローが複数のエッジを経由して遷移する場合に、前記遷移経路上にある各エッジの遷移確率の積として定義される寄与率の閾値を設定する閾値設定部と、
前記複数のエッジ数の最大値を設定するエッジ段数設定部と、
前記資金フローについて計算された前記寄与率が前記閾値よりも大きく、かつ、エッジ数が前記最大値以下の条件で遷移可能なノードの集合を前記バリューチェーンとして認識するエッジ探索部と、
を有することを特徴とするバリューチェーン分析装置。
【請求項４】
請求項１に記載のバリューチェーン分析装置において、
前記バリューチェーン増幅率計算部が、
各企業をノードとみなし、ノードに流入する資金フローと前記ノードから流出する資金フローとに基づいて各ノードの増幅率を計算するノード増幅率計算部と、
前記資金フローの情報から計算されるノード間の遷移確率と前記ノード増幅率とに基づいて、あるバリューチェーンを構成するグラフにおいて起点ノードから見たグラフ内のあるノードの資金増幅率であるノード増幅率要素を計算するグラフのノード増幅率要素計算部と、
前記グラフ内を探索して、グラフの各ノードについて前記ノード増幅率要素計算部で計算した前記ノード増幅率要素を用いて前記バリューチェーン全体の資金の増幅率を計算するグラフ探索部と
を有することを特徴とするバリューチェーン分析装置。
【請求項５】
請求項４に記載のバリューチェーン分析装置において、
あるノードを含む全てのバリューチェーンについて前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅率要素の総和、及び／又は、あるノードを含む全てのバリューチェーンについて前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅量要素の総和を、前記バリューチェーンを構成するノードのランクとして計算する機能と、計算結果をインタフェース画面に表示する機能とを有するノードランク計算部を更に有する
ことを特徴とするバリューチェーン分析装置。
【請求項６】
請求項１に記載のバリューチェーン分析装置において、
インタフェース画面を通じ、ノード数の上限を抽出条件として設定する抽出条件設定部と、あるノードを含む全てのバリューチェーンにおいて、前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅率要素について、ノード増幅率要素が大きい順に前記抽出条件に合致するノード増幅率要素の起点ノードを収集して前記インタフェース画面に表示する増幅率集計部とを有する主要因解析部を更に有する
ことを特徴とするバリューチェーン分析装置。
【請求項７】
請求項６に記載のバリューチェーン分析装置において、
前記抽出条件設定部が、前記抽出条件として割合の下限を含み、前記増幅率集計部が、あるノードの増幅率要素の総和が１になるように正規化し、前記抽出条件の合致の条件として、正規化後のノード増幅率が前記割合の下限よりも大きいことを含む、
ことを特徴とするバリューチェーン分析装置。
【請求項８】
請求項１に記載のバリューチェーン分析装置において、
インタフェース画面を通じ、ノード数の上限を抽出条件として設定する抽出条件設定部と、あるノードを含む全てのバリューチェーンにおいて、前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅率要素と前記資金フローの積から計算されるノード増幅量要素について、ノード増幅量要素が大きい順に前記抽出条件に合致するノード増幅量要素の起点ノードを収集して前記インタフェース画面に表示する増幅量集計部とを有する主要因解析部を更に有する
ことを特徴とするバリューチェーン分析装置。
【請求項９】
請求項８に記載のバリューチェーン分析装置において、
前記抽出条件設定部が、前記抽出条件として割合の下限を含み、前記増幅量集計部が、あるノードの増幅量要素の総和が１になるように正規化し、前記抽出条件の合致の条件として、正規化後のノード増幅量が前記割合の下限よりも大きいことを含む、
ことを特徴とするバリューチェーン分析装置。
【請求項１０】
請求項１に記載のバリューチェーン分析装置において、
インタフェース画面上に、エッジの遷移確率の積として定義する寄与率の閾値の設定領域、エッジの遷移段数の最大値の設定領域、主要因として抽出するノード数の上限の設定領域、主要因として抽出する割合の下限の設定領域のいずれか又はそれらの組み合わせを表示する機能を有する
ことを特徴とするバリューチェーン分析装置。
【請求項１１】
計算機に、
企業間の資金フローの情報を蓄積したストレージシステムから前記情報を取得する処理と、
前記情報からバリューチェーンを認識する処理と、
認識された前記バリューチェーン毎に当該バリューチェーン全体の資金の増幅率を計算する処理と
を実行させるバリューチェーン分析方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のバリューチェーン分析方法において、
前記バリューチェーンを認識する処理が、資金フローの順方向と逆方向の２方向について前記バリューチェーンを認識する
ことを特徴とするバリューチェーン分析方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載のバリューチェーン分析方法において、
前記バリューチェーンを認識する処理が、
企業間の資金フローをエッジとみなし、前記エッジの遷移確率を計算する処理と、
前記資金フローが複数のエッジを経由して遷移する場合に、前記遷移経路上にある各エッジの遷移確率の積として定義される寄与率の閾値を設定する処理と、
前記複数のエッジ数の最大値を設定する処理と、
前記資金フローについて計算された前記寄与率が前記閾値よりも大きく、かつ、エッジ数が前記最大値以下の条件で遷移可能なノードの集合を前記バリューチェーンとして認識する処理と、
を有することを特徴とするバリューチェーン分析方法。
【請求項１４】
請求項１１に記載のバリューチェーン分析方法において、
前記バリューチェーンの増幅率を計算する処理が、
各企業をノードとみなし、ノードに流入する資金フローと前記ノードから流出する資金フローとに基づいて各ノードの増幅率を計算する処理と、
前記資金フローの情報から計算されるノード間の遷移確率と前記ノード増幅率とに基づいて、あるバリューチェーンを構成するグラフにおいて起点ノードから見たグラフ内のあるノードの資金増幅率であるノード増幅率要素を計算する処理と、
前記グラフ内を探索して、グラフの各ノードについて計算された前記ノード増幅率要素を用いて前記バリューチェーン全体の資金の増幅率を計算する処理と
を有することを特徴とするバリューチェーン分析方法。
【請求項１５】
請求項１１に記載のバリューチェーン分析方法において、
インタフェース画面を通じ、ノード数の上限を抽出条件として設定する処理と、
あるノードを含む全てのバリューチェーンにおいて、前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅率要素について、ノード増幅率要素が大きい順に前記抽出条件に合致するノード増幅率要素の起点ノードを収集して前記インタフェース画面に表示する処理と更に有する
ことを特徴とするバリューチェーン分析方法。
【請求項１６】
請求項１１に記載のバリューチェーン分析方法において、
インタフェース画面を通じ、ノード数の上限を抽出条件として設定する処理と、
あるノードを含む全てのバリューチェーンにおいて、前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅率要素と前記資金フローの積から計算されるノード増幅量要素について、ノード増幅量要素が大きい順に前記抽出条件に合致するノード増幅量要素の起点ノードを収集して前記インタフェース画面に表示する増幅量集計部とを有する処理を更に有する
ことを特徴とするバリューチェーン分析方法。
【請求項１７】
請求項１１に記載のバリューチェーン分析方法において、
インタフェース画面上に、エッジの遷移確率の積として定義する寄与率の閾値の設定領域、エッジの遷移段数の最大値の設定領域、主要因として抽出するノード数の上限の設定領域、主要因として抽出する割合の下限の設定領域のいずれか又はそれらの組み合わせを表示する
ことを特徴とするバリューチェーン分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、資金フローの情報からバリューチェーンを自動的に認識して分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
銀行が企業に融資する際には、企業の事業内容や業績を分析して融資実行時のリスクを把握し、その上で融資実行の可否を判断する。リスクを把握するための良く知られた手法として、信用格付又はスコアリングがある。スコアリングは、企業の財務諸表などを所定の評価関数で評価することにより、企業の融資に対する安全性（すなわち、リスクレベル）を数値化する。
【０００３】
ところが、財務諸表は、解釈の余地が大きく、解釈の内容が企業の業績を正確に反映しているとは限らない。さらに、会計監査を受けない非上場企業では、財務諸表と業績の実態との乖離が大きくなる傾向がある。そこで、財務諸表と業績の実態との乖離を考慮した信用格付けを可能にする技術が特許文献１で提案されている。この技術は、企業が提出する財務諸表に加えて追加情報を入力して実質的な財務体質を分析し、実態との乖離（すなわち「粉飾」）を補正して信用区分を判定する。しかし、この方式は、バリューチェーンを分析対象としていないため、事業リスクの把握には不十分である。
【０００４】
また、企業の活動は、一つの企業内で閉じるものではない。また、財務諸表等の分析では、仕入先や販売先という形で注目企業と直接取引のある企業との関係での事業リスクの評価に留まる。しかし、昨今では、企業の専門性が進み、複数の機能モジュールを組わせて最終製品を組み立てるようになっている。すなわち、最終製品の完成には、直接の取引先だけでなく、更に上流に位置する企業群との取引が複雑に関係している。これに従い、直接の取引先を見るだけでは事業のリスクを正確に把握できなくなってきた。
【０００５】
例えば一つの部品は以下の流れに沿って最終製品に組み込まれる。（１）部品をサブモジュールに組み込む、（２）サブモジュールをモジュールに組み込む、（３）モジュールを最終製品に組み込む。これらの組み込み作業は全て別の企業が担当する。このように、部品を階層的に調達するようになると、複数の企業からモジュールやサブモジュールを調達してリスク分散しているつもりが、サブモジュールの段階で一つの部品メーカに依存していてリスク分散できていない場合がある。このためバリューチェーン管理は極めて重要な課題となる。
【０００６】
バリューチェーン全体を管理して与信格付けする方法として、特許文献２に記載の技術がある。この技術では、人手でバリューチェーンをシステムに登録してバリューチェーン全体を管理できるようにする。しかし、この方式には、問題点が２つある。バリューチェーンとして認識しなかった企業が管理対象から漏れるという問題と、銀行の融資先に適用するには多大な工数が掛かるという問題である。
【０００７】
仮に１つの企業について１０社の取引先があるとすると、５階層のバリューチェーンの企業数は１０万社にもなる。この全てを人手で登録するのは現実的ではない。重要な企業を選別して管理する必要があるが、数百円の制御用LSIが、数百万円の製品の基幹部品になっている場合もあるため、取引金額のような簡単な指標では重要度を把握できない。銀行の融資先は数万社から数十万社になるため、人手でバリューチェーンを管理するのは実質的に不可能になる。このため、どのバリューチェーンが重要か、バリューチェーンはどの企業に強く依存するかを自動的に抽出する技術が必要になる。これは、企業をノード、企業間取引をエッジとして、バリューチェーンをグラフとして表現すると、グラフ内のどのノードが重要かを判断する技術と言い換えられる。
【０００８】
グラフ内のノードの重要性をランク付けする技術として、特許文献３に記載の技術がある。この技術は、World Wide Webでどのサイト（ノード）が重要かをランク付けする技術として使われている。この技術は、各ノードに重みの初期値を与えた後、リンク（エッジ）の構造に従い重みを伝播させる計算を繰り返すことで定常状態を求め、重みが大きいノードほど重要度が高いと判定する。ここで、計算が収束するためには、全てのノードが外向きのエッジ（他のサイトへのリンク）を持つ必要がある。このような収束計算は固有値と固有ベクトルを求める問題と等価である。ところが、この集束計算は、外向きのエッジを持たないノードがあると計算が収束しない。このため、特許文献３の技術では、外向きのエッジを持たないノードを外して収束計算を実行してノードの重みを計算した後に、外向きのエッジを持たないノードに重みを伝播させて、全てのノードの重みを計算している。
【０００９】
ところで、企業間取引では、大きな資金フローを持つ企業ほど複数の銀行と取引がある。一つの銀行内での企業間の資金フローに対してこの技術を適用するためには、複数の銀行と取引のある企業を除外して収束計算する必要がある。しかし、複数の銀行と取引のある資金フローの大きな企業を除外すると、バリューチェーンの構造が変わってしまうため正確なランク付けができないという問題がある。
【００１０】
バリューチェーンのどの企業が重要（脆弱）かを調べる手法としては、非特許文献１に記載の方法が知られている。当該技術は、システミックリスクの解析やストレステストに用いられる技術であり、銀行間のOTCデリバティブや現金の保持状況を基にしたモンテカルロシミュレーションにより、銀行間取引のどの部分に問題があるかを解析する。企業間取引にこの手法を適用するには、売掛や買掛の情報を全て入手する必要がある。しかし、このような情報を銀行が入手するのは困難であるため、適用できないという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００２−９２３２１号公報
【特許文献２】特開２００５−４４２５１号公報
【特許文献３】米国特許第６２８５９９９号明細書
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Viral V. Acharya, Lasse H. Pedersen, Thomas Philippon, and Matthew Richardson, Measuring Systemic Risk, (May 2010), AFA 2011 Denver Meetings Paper
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
これらの先行事例により、数万社から数十万社の融資先の事業リスクの把握のためにバリューチェーンを解析するには、以下の４つの問題がある。
（１）人手でのバリューチェーンの認識に多大な工数が掛かる。
（２）代替の効かない部品を作る会社のような重要な会社であっても人手では見落としてしまう。
（３）計算により重要な会社を抽出しようとしても、複数の銀行と取引のある会社を除外するため、バリューチェーンの構造が変わるため正しくランク付けできない。
（４）シミュレーションにより重要度を調べようにも、銀行では融資先の買掛や売掛を把握できないため計算できない。
【００１４】
これらの問題点を解決するには、以下の技術課題を解決する必要がある。
（１）バリューチェーンを計算により認識する。
（２）バリューチェーンの重要度を計算する。
（３）企業の業績の根本原因となる企業を推定する。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本明細書は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、「企業間の資金フローの情報を蓄積したストレージシステムから当該情報を取得するデータ連携部と、前記情報からバリューチェーンを認識するバリューチェーン認識部と、認識された前記バリューチェーン毎に当該バリューチェーン全体の資金の増幅率を計算するバリューチェーン増幅率計算部とを有するバリューチェーン分析装置」を特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、企業間の資金フロー情報の中からバリューチェーンを計算により自動的に認識することが可能となり、各バリューチェーンの重要度を自動的に計算することが可能になる。これにより、重要なバリューチェーンの抽出や重要ノードの推定が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】バリューチェーン分析システムの構成例を示す図。
【図２】資金フローと遷移確率を説明する模式図。
【図３】バリューチェーンを説明する模式図。
【図４Ａ】バリューチェーンの認識処理を説明するフローチャート。
【図４Ｂ】エッジ探索サブルーチンの処理動作を説明するフローチャート。
【図５Ａ】バリューチェーン増幅率の計算処理を説明するフローチャート。
【図５Ｂ】グラフ探索サブルーチンの処理動作を説明するフローチャート。
【図６】ノードランクの計算処理を説明するフローチャート。
【図７】主要因解析処理を説明するフローチャート。
【図８】インタフェース画面のイメージ例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明の実施の態様は、後述する形態例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。なお、図面間において、同一の参照番号は同一の構成要素を示すものとする。
【００１９】
［実施例１］
本実施例では、銀行等が把握している企業間の資金フローから企業のバリューチェーンを計算により認識し、認識されたバリューチェーンを利用して企業の重要度を計算することにより、企業の業績に影響を与える企業の推定が可能なバリューチェーン分析装置を説明する。
【００２０】
［システム構成］
図１に、本実施例で使用するバリューチェーン分析システムの全体構成を示す。当該システムは、資金フロー情報を蓄積する資金フローデータベース１６０と、当該データベースより資金フロー情報を取得してバリューチェーンを分析するバリューチェーン分析装置１００と、当該装置に対する入出力装置となる端末１５０とで構成される。資金フローデータベース１６０は、大規模ストレージ装置であり、１台又は複数台のストレージ装置群で構成される。なお、資金フローデータベース１６０は、ネットワーク経由でバリューチェーン分析装置１００に接続されている。接続に使用されるネットワークの種類、構成は任意である。
【００２１】
バリューチェーン分析装置１００と端末１５０は、いずれも計算機で構成される。ただし、バリューチェーン分析装置１００には高い計算能力が要求される。このため、バリューチェーン分析装置１００は大型計算機をベースに構成される。一方、端末１５０は、計算機本体と、モニタと、入力用のキーボード等とで構成される。図１では、端末１５０を一台のみ表しているが複数台の端末１５０の使用が可能である。なお、バリューチェーン分析装置１００と端末１５０もネットワーク経由で接続される。
【００２２】
バリューチェーン分析装置１００の処理機能は、ＣＰＵ上で実行されるプログラムを通じて実現される。当該処理機能は、おおよそデータ連携部１０１と、バリューチェーン認識部１１０と、バリューチェーン増幅率計算部１２０と、ノードランク計算部１３０と、主要因解析部１４０との４つで構成される。各処理部において実行される処理動作の詳細については後述する。
【００２３】
［資金フローと遷移確率］
図２に、資金フローと遷移確率の関係を模式的に示す。図中、丸付数字は個々の企業に対応するノードであり、矢印は企業間の取引関係を示すエッジである。図２には、ノード間の資金フローを表すグラフ２００と、順方向の遷移行列（確率）とノード増幅率を表すグラフ２１０と、逆方向の遷移行列（確率）とノード増幅率を表すグラフ２２０とを表している。図２の詳細については後述する。
【００２４】
［バリューチェーン］
図３に、本実施例で想定するバリューチェーンの一例を示す。図３において、３００はバリューチェーン、３０１は段数制限によりバリューチェーンの範囲外と識別されたノード、３０２は寄与率制限によりバリューチェーンの範囲外と識別されたノード、３０３は起点から辿れないためにバリューチェーンの範囲外と識別されたノードを示すものとする。図３の詳細については後述する。
【００２５】
［処理動作の概要］
続いて、バリューチェーン分析装置１００において実行される処理動作の概要を説明する。まず、データ連携部１０１が、資金フローの情報を蓄積する資金フローデータベース１６０から資金フローの情報を読み込む。資金フローの情報は、少なくとも送金元、送金先および送金金額の情報を持つ。図２及び図３において、送金元と送金先はノードであり、送金元から送金先への送金金額がエッジとなる。
【００２６】
バリューチェーン認識部１１０は、読み込んだ資金フローの情報からバリューチェーンを認識する処理を実行する。まず、遷移確率計算部１１１が、資金フローの情報からノード間の遷移確率を計算する。閾値設定部１１２は、資金が複数エッジを移動する場合に、当該資金フローの寄与率（移動経路上にあるエッジ毎の遷移確率の積として定義される）の閾値を設定する処理を実行する。エッジ段数設定部１１３は、資金が移動するエッジの最大段数を設定する処理を実行する。エッジ探索部１１４は、設定された寄与率とエッジ段数を認識条件に使用し、資金フローの情報からバリューチェーンを認識する処理を実行する。ここでの閾値とエッジ段数は、端末１５０を通じて設定される。
【００２７】
バリューチェーン増幅率計算部１２０は、認識されたバリューチェーン毎に当該バリューチェーンにおける資金の増幅率（すなわち、バリューチェーンの起点となる企業で入力した資金がバリューチェーンを構成する各ノードでどれだけ増幅されるか）を計算する処理を実行する。まず、ノード増幅率計算部１２１が、各ノードへの資金流入とノードからの資金流出の情報に基づいてノード単体の資金増幅率を計算する。ノード増幅率要素計算部１２２は、バリューチェーンの起点ノードから見たバリューチェーンの各ノードにおける増幅率であるノード増幅率要素を計算する。バリューチェーン内の全てのノードのノード増幅率要素の総和がバリューチェーン増幅率となる。グラフ探索部１２３は、認識した全てのバリューチェーンに対してノード増幅率要素計算部１２２を実行させる。
【００２８】
ノードランク計算部１３０は、グラフ全体を構成するノードのランクを計算する処理を実行する。前述のバリューチェーン増幅率計算部１２０では、個々のバリューチェーンの起点ノードから見たバリューチェーン内における各ノードのノード増幅率要素を計算対象しているが、各ノードは複数のバリューチェーンにも属している。そこで、ノードランク計算部１３０では、あるノードが属する全てのバリューチェーンについて計算された全てのノード増幅率要素を用い、グラフ全体におけるノードのランクを定義する。
【００２９】
増幅率計算部１３１は、ノードのランクを、あるノードが属する全てのバリューチェーンについて計算された全てのノード増幅率要素の総和として計算する。増幅量計算部１３２は、あるバリューチェーンのノード増幅率要素と対応するバリューチェーンの起点となるノードの資金流量との積によって計算された全てのノード増幅量要素の総和として計算する。本実施例では、増幅率計算部１３１で計算されたノードのランクと増幅量計算部１３２で計算されたノードのランクのいずれか一方をノードのランクとして使用する。
【００３０】
主要因解析部１４０は、グラフ全体における業績に大きな影響を与える根本原因となる企業を抽出する処理を実行する。企業の業績は、自分自身の事業戦略だけではなく、直接の取引先や、直接の取引先を通して取引する間接的な取引先の業績にも影響を受けるためである。抽出条件設定部１４１は、抽出条件を設定する処理を実行する。なお、抽出条件は、端末１５０を通じて設定される。増幅率集計部１４２は、ノード増幅率要素に注目して根本原因の企業を抽出する処理を実行する。増幅量集計部１４３は、ノード増幅量要素に注目して根本原因の企業を抽出する処理を実行する。各処理の詳細については後述する。各種条件の設定や計算結果の表示は端末１５０を通して行われる。
【００３１】
［資金フローから遷移確率とノード増幅率を計算する方法］
ここでは、図２に基づいて、資金フローから遷移確率とノード増幅率を計算する方法について説明する。グラフ２００の場合、ノード４からノード１に資金フローf41、ノード５からノード１に資金フローf51、ノード１からノード２に資金フローf12、ノード１からノード３に資金フローf13がある。資金フローとは逆方向に物流が存在するため、仕入先と販売先の両者からなるバリューチェーンを考えるには、資金フローの順方向である仕入先と逆方向である販売先の両者を見る必要がある。
【００３２】
本明細書では、記号を以下のように定義する。ノードiからノードjの資金フローをfijとする。この場合、ノードiからノードjへの順方向の遷移確率と逆方向の遷移確率をそれぞれ、pijおよびrpijとする。ノードiの順方向の増幅率と逆方向のノード増幅率をそれぞれ、giおよびrgiとする。これらは以下の数式のように定義する。
pij ＝ fijΣkfik
rpij ＝ fijΣkfkj
gi ＝ Σkfik/Σfki
rgi ＝ Σkfki/Σfik
【００３３】
図２のグラフ２１０は、資金フロー（グラフ２００）について順方向の遷移確率とノード増幅率の関係を示し、グラフ２２０は、資金フロー（グラフ２００）について逆方向の遷移確率とノード増幅率の関係を示している。以下では、順方向と逆方向を特に指定しないが、どちらの方向についても同様の計算手法を適用することができる。
【００３４】
［バリューチェーンの認識例］
図３に、バリューチェーンの認識例を示す。図３には、ノード１を起点としたバリューチェーン３００を示している。本実施例では、「エッジの段数」と、複数エッジを移動する場合の移動経路を与えるエッジの遷移確率の積により定義される「寄与率」とによりバリューチェーンを識別するところに特徴がある。
【００３５】
図３では、最大エッジ段数の閾値を２以下とする。この場合、ノード６（符号３０１）は、ノード１から見て３段目のノードとなるため、バリューチェーン３００の範囲外として扱われる。また、図３において、寄与率の閾値を5%とし、p15が8％、p58が10％とすると、寄与率が0.8%（＝8％×10％）と計算されるノード８（符号３０２）は、バリューチェーン３００の範囲外として扱われる。また、ノード５に対しては、ノード１以外にもノード９からエッジが出ている。しかし、ノード９にはノード１から到達できる経路がないため、ノード９（符号３０３）もバリューチェーン３００の範囲外として扱われる。
【００３６】
本実施例のように、寄与率をバリューチェーン３００の認識に利用することは極めて重要である。何故ならば、最大エッジ数よりも少ない段数であっても寄与率の小さい、すなわち重要ではないノードをバリューチェーンから外す効果があるからである。例えば、１つのノードあたり１０個のエッジを持つグラフにおいて、最大エッジ段数が５段以下の条件だけでバリューチェーンを識別すると、バリューチェーンのノード数は１０万（＝105）となる。１つのバリューチェーンが１０万ものノードを持つと、計算機で処理するにも多大な時間が掛かるとともに、バリューチェーンを人間が解釈するのが実質的に不可能になる。
【００３７】
これに対して、「寄与率が１％未満のノードは除く」となるような条件を加えると、バリューチェーンのノード数は数十以下になり、計算機での処理の高速化が可能になるとともに、人間による解釈も容易になる。ただし、寄与率によるふるい分けだけでは、取引金額は小さいが基幹部品を作る重要企業がバリューチェーンから外れてしまう。そこで、本実施例では、このような重要企業をバリューチェーンとして抽出するための仕組みも用意する。当該仕組みについては後述する。
【００３８】
［バリューチェーンの認識処理］
図４Ａ及び図４Ｂに基づいて、バリューチェーン認識処理の一例を説明する。当該認識処理（ステップ４００）が開始すると、バリューチェーン認識部１１０は、ステップ４０１において、エッジ段数と寄与率の閾値を設定する。設定値は、銀行員などが端末１５０のインタフェース画面を通じて入力する。
【００３９】
エッジ段数と寄与率の閾値が設定されると、バリューチェーン認識部１１０は、ステップ４０２に進み、エッジ探索サブルーチン４１０を呼び出す。エッジ探索サブルーチン４１０が開始されると、バリューチェーン認識部１１０は、資金フローデータベース１６０から取得した資金フローの情報に、処理対象とするエッジが存在するか否かを判定する（ステップ４１１）。バリューチェーン認識部１１０は、エッジが存在する場合にはステップ４１２に進み、存在しない場合にはサブルーチンを終了して、メイン処理に戻る。
【００４０】
エッジが存在する場合、バリューチェーン認識部１１０は、エッジの遷移確率を取得する（ステップ４１２）。遷移確率が未計算の場合、バリューチェーン認識部１１０は、遷移確率を計算してその値を使用する。エッジ探索では、同じエッジを複数回辿る可能性が高いので、計算済みの遷移確率を不図示の記憶領域に格納しておくと、２回目以降に値が必要な場合には、格納されている値を読み込むことで計算量を削減することができる。ステップ４１２の終了後、バリューチェーン認識部１１０は、ステップ４１３に進む。
【００４１】
ステップ４１３において、バリューチェーン認識部１１０は、ステップ４１２で取得した遷移確率の情報を使用し、エッジを進んだ場合の各エッジの段数と寄与率を計算する。ステップ４１３の終了後、バリューチェーン認識部１１０は、ステップ４１４に進む。ステップ４１４において、バリューチェーン認識部１１０は、ステップ４１３で計算された寄与率が閾値よりも大きいか否か判定する。バリューチェーン認識部１１０は、閾値よりも大きいと判定された場合にはステップ４１５に進み、そうでない場合にはサブルーチンを終了してメイン処理に戻る。
【００４２】
ステップ４１５において、バリューチェーン認識部１１０は、ステップ４１３で計算されたエッジ段数が閾値以下か否か判定する。バリューチェーン認識部１１０は、閾値以下と判定された場合にはステップ４０２に進み、そうでない場合にはサブルーチンを終了してメイン処理に戻る。ステップ４０２に進んだバリューチェーン認識部１１０は、エッジ探索サブルーチン４１０を再帰的に呼び出する。ノードからノードへのエッジを経由して移動するグラフ処理は再帰的な構造をしているため、エッジ探索サブルーチンも再帰的な処理となっている。エッジ探索サブルーチンを終了すると、バリューチェーン認識部１１０は、ステップ４１１に進む。
【００４３】
エッジ探索サブルーチン４１０は、あるノードを起点として寄与率の閾値とエッジ段数の閾値により再帰的な探索を全てのノードについて実行する。同一ノードについて複数回エッジ探索する可能性が高いため、図示していないが認識済みのバリューチェーンをキャッシュしておくと処理を高速化が可能になる。
【００４４】
［バリューチェーン増幅率の計算処理］
図５Ａ及び図５Ｂに基づいて、バリューチェーン増幅率の計算処理の一例を説明する。本実施例では、ノードｉを起点とするバリューチェーンの増幅率G(i)は、遷移確率pikとノード増幅率gkを用いて、以下の式により定義する。
G(i) ＝ １＋Σk (pik＊gk＊G(k))
ここで、G(k)はノードｉを起点としたバリューチェーン内に限る。
【００４５】
この数式を展開することで、各ノードにおけるノード増幅率要素を計算することができる。ノードｉを起点としたノードｊの増幅率要素をGijとすると、図３のバリューチェーンにおけるノード増幅率要素は以下のように与えられる。ここで、G11は起点そのものなので増幅率を１とした。
G11 ＝ １
G12 ＝ p12＊g2
G13 ＝ p12＊g2＊p23＊g3
G14 ＝ p12＊g2＊p24＊g4
G15 ＝ p15＊g5
【００４６】
なお、バリューチェーン増幅率の定義は、上述した定義に限らない。例えば起点のノード増幅率を含める方式もある。また、本実施例では、数式の意味合いからバリューチェーン増幅率という言葉を用いたが、バリューチェーンを特徴付ける定義式であれば任意の数式を用いて構わない。例えば、前述の定義のように、遷移確率とノード増幅率の両方を用いるのではなく、どちらか一方を用いて定義する方式でも構わない。
【００４７】
バリューチェーン増幅率の計算処理（ステップ５００）においても、バリューチェーンの認識処理と同様の再帰的な処理が実行される。ここでは、あるノードが端末１５０を通じて指定されたものとし、当該ノードが起点となるバリューチェーンの増幅率を計算する方法について説明する。
【００４８】
計算処理（ステップ５００）が開始すると、バリューチェーン増幅率計算部１２０は、ステップ５０１に進み、指定されたノードのバリューチェーンのグラフを取得する。ステップ５０１の終了後、バリューチェーン増幅率計算部１２０は、ステップ５０２に進みグラフ探索サブルーチン５１０を呼び出す。グラフ探索サブルーチン５１０でノード増幅率要素が計算されると、バリューチェーン増幅率計算部１２０は、ステップ５０３に進んでノード増幅率要素の総和によりバリューチェーン増幅率を計算する。
【００４９】
グラフ探索サブルーチン５１０が開始されると、バリューチェーン増幅率計算部１２０はステップ５１１に進み、ノード増幅率要素を初期化する。例えば図３のグラフの場合、G11 ＝ 1 とする。ステップ５１１の終了後、バリューチェーン増幅率計算部１２０はステップ５１２に進み、処理対象のエッジが存在するか否か判定する。バリューチェーン増幅率計算部１２０は、処理対象のエッジが存在する場合にはステップ５１３に進み、存在しない場合にはサブルーチンを終了してメイン処理に戻る。
【００５０】
ステップ５１３において、バリューチェーン増幅率計算部１２０は、処理対象のエッジの遷移確率を取得する。ステップ５１３の終了後、バリューチェーン増幅率計算部１２０はステップ５１４に進む。ステップ５１４において、バリューチェーン増幅率計算部１２０は、処理対象のエッジの先にあるノードのノード増幅率を取得する。ステップ５１４の終了後、バリューチェーン増幅率計算部１２０はステップ５０２に進み、グラフ探索サブルーチン５１０を再び呼び出す。グラフ探索サブルーチン５１０の呼び出しにより、バリューチェーン増幅率計算部１２０は、再帰的に処理対象のエッジの先にあるノード以降のノード増幅率要素を計算する処理を実行し、計算の後、ステップ５１５に進む。ステップ５１５において、バリューチェーン増幅率計算部１２０は、ステップ５１３とステップ５１４でそれぞれ取得した遷移確率とノード増幅率を用いて、サブルーチン５０２で取得したノード増幅率要素を更新する。ステップ５１５を終了すると、バリューチェーン増幅率計算部１２０はステップ５１２に戻る。
【００５１】
［ノードランクの計算処理］
企業間の資金フローは、複数の銀行を用いて行われる。１つの銀行が把握できる企業間の資金フローでは、他行からの資金流入及び他行への資金流出があるため資金フローのグラフは閉じていない。グラフが閉じていないため反復計算では値が収束しない。このため、グラフ内のノードの重要性をランク付けするのにWorld Wide Webにおけるサイトのランク付けと同様な収束計算を用いる手法は使えない。
【００５２】
そこで、本実施例では、ノード増幅率要素を用いてノードランクを計算する。例えばあるノードが複数のバリューチェーンに属する場合、それぞれのバリューチェーンのバリューチェーン増幅率を計算する毎に、ノード増幅率要素が求められる。本実施例では、これらの各バリューチェーンについて計算された増幅率要素の総和、又は、ノード増幅率要素にバリューチェーンの起点ノードの資金流量の積により定義するノード増幅量要素の総和により、ノードランクを定義する。以下では、図６に基づいて、ノードランク計算処理の一例を説明する。
【００５３】
計算処理（ステップ６００）が開始すると、ノードランク計算部１３０は、ステップ６０１に進む。ステップ６０１において、ノードランク計算部１３０は、処理対象のノードがあるか否かを判定する。ノードランク計算部１３０は、処理対象のノードが存在する場合にはステップ６０２に進み、そうでない場合にはステップ６１０に進む。ステップ６０２において、ノードランク計算部１３０は、処理対象のノードを起点としたバリューチェーンのグラフを取得する。ステップ６０２の終了後、ノードランク計算部１３０はステップ６０３に進む。ステップ６０３において、ノードランク計算部１３０は、処理対象のノードへの資金流量を取得する。ステップ６０３の終了後、ノードランク計算部１３０はステップ６０４に進む。
【００５４】
ステップ６０４において、ノードランク計算部１３０は、グラフ内に処理対象とするノードが存在するか否かを判定する。ノードランク計算部１３０は、処理対象とするノードが存在する場合にはステップ６０５に進み、存在しない場合にはステップ６０１に戻り、別のノードをバリューチェーンの起点として処理を続行する。
【００５５】
ステップ６０５において、ノードランク計算部１３０は、グラフ内の処理対象のノードについてノード増幅率要素を取得する。ステップ６０５の終了後、ノードランク計算部１３０はステップ６０６に進む。ステップ６０６において、ノードランク計算部１３０は、ステップ６０５で取得したノード増幅率要素をリストに格納する。例えばノード１が、ノードｉ、ノードｊ、ノードｋを起点としたバリューチェーンに含まれている場合、ノードランク計算部１３０は、これら３つのバリューチェーンを探索した後、ノードｌについて以下のようなリストLRGlを得る。
LRGl ＝ [(i,Gil), (j,Gjl), (k, Gkl)]
【００５６】
ステップ６０６の終了後、ノードランク計算部１３０はステップ６０７に進む。ステップ６０７において、ノードランク計算部１３０は、ステップ６０３で取得した資金流量とステップ６０５で取得したノード増幅率要素とからノード増幅量要素を計算する。ステップ６０７の終了後、ノードランク計算部１３０はステップ６０８に進む。ステップ６０８において、ノードランク計算部１３０は、ステップ６０６と同様、ステップ６０７で計算されたノード増幅量要素をリストに格納する。
【００５７】
ステップ６０８の終了後、ノードランク計算部１３０はステップ６０４に戻り、グラフ内の残りの処理対象のノードについて処理を続行する。グラフ内の全てのノードについて処理を終了すると、ステップ６０１に戻り他のノードを起点としたバリューチェーンについて処理を続行する。ステップ６０１で全てのノードについて処理を終えると、ノードランク計算部１３０はステップ６１０に進む。ステップ６１０以降において、ノードランク計算部１３０は、ステップ６０６及びステップ６０８で作成したリストを集計する。
【００５８】
ステップ６１０において、ノードランク計算部１３０は、処理対象のノードがあるか否か判定する。ノードランク計算部１３０は、処理対象のノードが存在する場合にはステップ６１１に進み、そうでない場合には処理を終了する。ステップ６１１において、ノードランク計算部１３０は、処理対象のノードについてステップ６０６で作成したノード増幅率要素のリストを集計する。例えばノードｉについてであれば、以下の総和によりランクRGi を計算する。
RGi ＝ Σk Gki
【００５９】
ステップ６１１を終了してステップ６１２に進んだノードランク計算部１３０は、処理対象のノードについてステップ６０８で作成したノード増幅量要素のリストを集計する。当該集計処理は、ステップ６１１と同様に実行される。ステップ６１２の終了後、ノードランク計算部１３０はステップ６１０に戻り、グラフ内の残りの処理対象のノードについて処理を続行する。
【００６０】
以上のように、本実施例では、収束計算を利用しない代わりに、バリューチェーンに着目して寄与率とノード増幅率とを用いてバリューチェーンの資金増幅効果を反映した指標を定義して計算している。この処理は、初期値としてのノード増幅率と、寄与率による遠くのノードの影響の減衰効果とにより、収束計算を用いずにノードランク付けの計算を実現するところに特徴がある。
【００６１】
バリューチェーンの資金増幅効果は、会社の規模やバリューチェーンの構造から、増幅率で見るのが適切な場合と増幅量で見るのが適切な場合とがある。このため、本実施例では、増幅率と増幅量の両方でノードランクを計算している。例えば増幅率によるノードランクを導入する場合、安価であるが代替の効かない基幹部品を作る重要な会社が、最終製品を作る会社と何段も離れていても、重要な会社として抽出可能になる。また、取引金額の小さな企業は寄与率の閾値によりバチューチェーンとは認識されない場合があるが、取引金額が小さくとも重要な企業は高いノードランクを持つことになるため、図示はしていないが、ノードランクの高い企業はバリューチェーンに登録し直す、又は、ノードランクの高い企業を起点としたバリューチェーンは寄与率の閾値を小さく、かつ、エッジ段数の閾値を大きくして、需要なバリューチェーンとして特別扱いをするなどの手法により、取引金額が小さいが重要な企業の見落としがなくなる。
【００６２】
また、本実施例では、ノード増幅率要素に基づいてノードランクを計算しているが、ノードランクの計算方法はこの方法に限らない。ノードランク増幅率要素を計算するもとになった遷移確率とノード増幅率の２つを用いて別の数式を定義してノードランクを計算する方法や、遷移確率とノード増幅率のどちらか一方を用いる方式や、バリューチェーンを特徴付ける別の値や数式を用いる方法も考えられる。
【００６３】
［主要因解析処理］
図７に基づいて、主要因解析処理の一例を説明する。ノードランクを用いればグラフ内の全てのノード間におけるランクが分かり、ノードランク計算中に得られるノード増幅率要素のリストを用いれば注目したノードに大きな影響を与えるノードが分かる。これに対し、ここではグラフ全体の中で大きな影響を与えるノード群を抽出する主要因解析の方法について述べる。ノードランクでは全てのノードにランクが割り振られるため、ランクが高い順にどのノードまで調べれば良いかを人手で判断する必要がある。これに対し、ここで提案する方法は、影響度の高いノードのみを抽出するため、グラフ全体のノード数が多い場合にも注目すべきノード数を絞り込むのに有効である。本実施例の主要因解析部１４０は、ノード増幅率要素のリストから値の大きな順から指定個数、かつ、指定値以上の条件で起点ノードを抽出し、企業業績の根本原因となる企業群を抽出する。
【００６４】
当該解析処理（ステップ７００）が開始されると、主要因解析部１４０は、ステップ７０１において、ノードの抽出条件を設定する。ここでは、ステップ６０６やステップ６０８で計算したリストを総和が１になるように正規化して大きい順に並び替えた時に、下限値を幾つとするかと、大きい順に最大何個までノードを抽出するかを指定する。ステップ７０１の終了後、主要因解析部１４０はステップ７０２に進む。ステップ７０２において、主要因解析部１４０は、処理対象のノードが存在するか否かを判定する。処理対象のノードが存在する場合はステップ７０３に進み、存在しない場合はステップ７０７に進む。
【００６５】
ステップ７０３において、主要因解析部１４０は、処理対象のノードについてステップ６０６で計算したノード増幅率要素のリストを取得する。リストには、バリューチェーンの起点となったノードIDと、そのノードIDに対応したノード増幅率要素のペアの形で値が格納されている。ステップ７０３の終了後、主要因解析部１４０はステップ７０４に進む。ステップ７０４において、主要因解析部１４０は、ステップ７０１で指定した条件に合致するノードのIDと増幅率を格納する。例えばノードａのリストが、[(i, Gia), (j, Gja), (k, Gka), (l, Gla), (m, Gma)]となっている場合において、ノードｉとノードｊが抽出対象の場合、新たに作成したノードｉとノードｊのリストにそれぞれGiaとGjaを格納する。
【００６６】
ステップ７０４の終了後、主要因解析部１４０はステップ７０５に進む。ステップ７０５において、主要因解析部１４０は、処理対象のノードについてステップ６０８で計算したノード増幅量要素のリストを取得する。ステップ７０５の終了後、主要因解析部１４０はステップ７０６に進む。ステップ７０６において、主要因解析部１４０は、ステップ７０１で指定した条件に合致するノードのIDと増幅量を格納する。ステップ７０６の終了後、主要因解析部１４０はステップ７０２に戻る。ステップ７０２において全てのノードの処理を終了すると、主要因解析部１４０はステップ７０７に進む。
【００６７】
ステップ７０７において、主要因解析部１４０は、処理対象のノードが存在するか否かを判定する。主要因解析部１４０は、処理対象のノードが存在する場合にはステップ７０８に進み、存在しない場合には処理を終了する。ステップ７０８において、主要因解析部１４０は、処理対象のノードについてステップ７０４で作成したリストに含まれるノード増幅率要素を集計する。ステップ７０８の終了後、主要因解析部１４０はステップ７０９に進む。
【００６８】
ステップ７０９において、主要因解析部１４０は、処理対象のノードについてステップ７０６で作成したリストに含まれるノード増幅量要素を計算する。ステップ７０９の終了後、主要因解析部１４０はステップ７０７に戻り、グラフ内の残りの処理対象のノードについて処理を続行する。
【００６９】
これらの処理により、ノードの業績の根本原因となる企業について、増幅率又は増幅量によるスコアを計算することができる。ここで、スコアが大きなノードほど、グラフ全体の中で多数の企業の業績に対して大きな影響を持つ。
【００７０】
［インタフェース画面例］
図８に、本実施例で使用するインタフェース画面のイメージ例を示す。インタフェース画面８００は、端末１５０のモニタに表示される。インタフェース画面８００は、大きく分けて（１）入力領域、（２）ノード表示領域、（３）バリューチェーン描画領域の３つの領域で構成される。入力領域には、寄与率閾値記入欄８０１、最大段数記入欄８０２、ノード数上限記入欄８０３、下限値記入欄８０４が表示される。これらの入力欄は、前述の処理動作で必要となる各種値の入力に使用される。
【００７１】
ノード表示領域には、ノードID表示領域８１１、増幅率によるノードランク表示領域８１２、増幅量によるノードランク表示領域８１３、増幅率による主要因解析スコア表示領域８１４、増幅量による主要因解析スコア表示領域８１５が表示される。これらの表示領域は、ノードランクの計算や主要因解析の結果を表示するために利用される。これらの値のソート後に、どのノードの詳細を調べるかをユーザが選択する。ここで選択したノードの詳細はバリューチェーン描画領域に表示される。
【００７２】
バリューチェーン描画領域には、バリューチェーン情報表示領域８２１、バリューチェーン内のノード群の情報表示領域８２２が表示される。これらの表示領域には、ノード表示領域で選択したノードを起点ノードとしたバリューチェーンの詳細が表示される。バリューチェーンをグラフとして表示するのに加え、バリューチェーンの増幅率や増幅量、バリューチェーン内のノード群の詳細情報（例えばノード増幅率要素、ノードランク、主要因解析のスコアなど）を表示する。
【００７３】
［まとめ］
最後に、本実施例に係るバリューチェーン分析装置１００に特徴的な機能構成を整理する。以下、特徴毎に列記する。
（特徴１）特徴の１つは、企業間の資金フローの情報を蓄積したストレージシステムから当該情報を取得するデータ連携部１０１と、当該情報からバリューチェーンを認識するバリューチェーン認識部１１０と、認識された前記バリューチェーン毎に当該バリューチェーンにおける資金の増幅率を計算するバリューチェーン増幅率計算部１２０と、認識された各バリューチェーンを構成するノードのランクを計算するノードランク計算部１３０と、認識されたバリューチェーンを構成する他のノードの業績に対する影響力の高いノードを解析する主要因解析部１４０を有することを特徴とするバリューチェーン分析装置１００である。この特徴により、バリューチェーン分析装置１００は、（１）バリューチェーンを計算により認識でき、（２）バリューチェーンの重要度を計算でき、（３）企業の業績の根本原因となる企業を推定することができる。
【００７４】
（特徴２）特徴の１つは、特徴１のバリューチェーン分析装置におけるバリューチェーン認識部１１０が、資金フローの順方向と逆方向の２方向についてバリューチェーンを認識できることである。この特徴により、バリューチェーン分析装置１００は、バリューチェーンのいずれの方向（仕入先と販売先）についても、（１）バリューチェーンを計算により認識でき、（２）バリューチェーンの重要度を計算でき、（３）企業の業績の根本原因となる企業を推定することができる。
【００７５】
（特徴３）特徴の１つは、特徴１のバリューチェーン分析装置におけるバリューチェーン認識部１１０が、企業間の資金フローをエッジとみなし、前記エッジの遷移確率を計算する遷移確率計算部１１１と、複数エッジを経由して遷移する場合に前記遷移するエッジの遷移確率の積として定義する寄与率の閾値を設定する閾値設定部１１２と、複数エッジを経由して遷移する場合に遷移するエッジ数の最大値を設定するエッジ段数設定部１１３と、寄与率が前記閾値よりも大きく、かつ、エッジ数が前記最大値以下の条件で遷移可能なノード群をバリューチェーンと認識するエッジ探索部１１４とを備えることである。この特徴により、１つのバリューチェーンを構成するノード数が大きい場合でも、実用的な計算処理量に抑制できる。また、抽出されるバリューチェーンの大きさをユーザによる判断が可能な規模に抑制できる。
【００７６】
（特徴４）特徴の１つは、特徴１のバリューチェーン分析装置におけるバリューチェーン増幅率計算部１２０が、各企業をノードとみなし、ノードに流入する資金フローと前記ノードから流出する資金フローとに基づいて各ノードの増幅率を計算するノード増幅率計算部１２１と、資金フローの情報から計算されるノード間の遷移確率と前記ノード増幅率とに基づいて、あるバリューチェーンを構成するグラフにおいて起点ノードから見たグラフ内のあるノードの資金増幅率であるノード増幅率要素を計算するグラフのノード増幅率要素計算部１２２と、前記グラフ内を探索して、グラフの各ノードについて前記ノード増幅率要素計算部１２２で計算した前記資金増幅率を用いてバリューチェーンの増幅率を計算するグラフ探索部１２３と、を備えることである。この計算手法を用いれば、収束計算を用いずに、バリューチェーンの資金増幅効果を反映する指標を計算するための値を計算することができる。
【００７７】
（特徴５）特徴の１つは、特徴４のバリューチェーン分析装置において、ノードランク計算部１３０が、あるノードを含む全てのバリューチェーンについて前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅率要素の総和を計算する増幅率計算部１３１を備えることである。この計算手法を用いれば、収束計算を用いずに、バリューチェーン内のノードの重要性を与えるランクを計算することができる。
【００７８】
（特徴６）特徴の１つは、特徴４のバリューチェーン分析装置において、ノードランク計算部１３０が、あるノードを含む全てのバリューチェーンについて前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅率要素と前記起点ノードの資金フローの積の総和を計算する増幅量計算部１３２を備えることである。この計算手法を用いれば、収束計算を用いずに、バリューチェーン内のノードの重要性を与えるランクを計算することができる。
【００７９】
（特徴７）特徴の１つは、特徴１のバリューチェーン分析装置における主要因解析部１４０が、ノード数の上限を抽出条件として設定する抽出条件設定部１４１と、あるノードを含む全てのバリューチェーンにおいて、前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅率要素についてノード増幅率要素が大きい順に前記抽出条件に合致するノード増幅率要素の起点ノードを収集する増幅率集計部１４２とを備えることである。この特徴によれば、グラフ全体の中で多数の企業の業績に対して大きな影響を持つ企業の推定が容易になる。
【００８０】
（特徴８）特徴の１つは、特徴１のバリューチェーン分析装置における主要因解析部１４０が、ノード数の上限を抽出条件として設定する抽出条件設定部１４１と、あるノードを含む全てのバリューチェーンにおいて、前記全てのバリューチェーンの起点ノードから見た前記あるノードのノード増幅率要素と前記起点ノードの資金フローの積からならノード増幅量要素について、ノード増幅量要素の大きい順に前記抽出条件に合致するノード増幅量要素の起点ノードを収集する増幅量集計部１４３とを備えることである。この特徴によれば、グラフ全体の中で多数の企業の業績に対して大きな影響を持つ企業の推定が容易になる。
【００８１】
（特徴９）特徴の１つは、特徴７のバリューチェーン分析装置における抽出条件設定部１４１が、前記抽出条件に割合の下限を含み、前記増幅率集計部１４２が、あるノードの増幅率要素の総和が１になるように正規化し、前記抽出条件の合致の条件として、正規化後のノード増幅率が前記割合の下限よりも大きいことを含むことである。
【００８２】
（特徴１０）特徴の１つは、特徴８のバリューチェーン分析装置における抽出条件設定部１４１が、前記抽出条件に割合の下限を含み、前記増幅量集計部１４３が、あるノードの増幅量要素の総和が１になるように正規化し、前記抽出条件の合致の条件として、正規化後のノード増幅量が前記割合の下限よりも大きいことを含むことである。
【００８３】
（特徴１１）特徴の１つは、特徴１のバリューチェーン分析装置において、インタフェース画面に、エッジの遷移確率の積として定義する寄与率の閾値の設定部８０１、エッジの遷移の段数の最大値の設定部８０２、主要因として抽出するノード数の上限の設定部８０３、主要因として抽出する割合の下限の設定部８０４の入力欄を含むことである。
【００８４】
［他の実施例］
本発明は、上述した実施例の構成に限定されるものでなく、様々な変形例を含んでいる。例えば上述した実施例は、本発明を分かりやすく説明するために、一部の実施例について詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備える必要は無い。また、実施例に他の構成を追加し、実施例の一部の構成を他の構成で置換し、又は実施例の一部の構成を削除することも可能である。
【００８５】
また、上述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。上記の説明では、各機能に対応するプログラムをＣＰＵが解釈して実行する場合（すなわち、ソフトウェアにより実現する場合）について説明したが、同機能をハードウェア的に実現することもできる。なお、各機能を実現するために必要とされるプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。
【符号の説明】
【００８６】
１００…バリューチェーン分析装置
１０１…データ連携部
１１０…バリューチェーン認識部
１１１…遷移確率計算部
１１２…閾値設定部
１１３…エッジ段数設定部
１１４…エッジ探索部
１２０…バリューチェーン増幅率計算部
１２１…ノード増幅率計算部
１２２…ノード増幅率要素計算部
１２３…グラフ探索部
１３０…ノードランク計算部
１３１…増幅率計算部
１３２…増幅量計算部
１４０…主要因解析部
１４１…抽出条件設定部
１４２…増幅率集計部
１４３…増幅量集計部
１５０…端末
１６０…資金フローデータベース
８００…インタフェース画面
８０１…寄与率閾値記入欄
８０２…最大段数記入欄
８０３…ノード数上限記入欄
８０４…下限値記入欄
８１１…ノードID表示領域
８１２…増幅率によるノードランク表示領域
８１３…増幅量によるノードランク表示領域
８１４…増幅率による主要因解析スコア表示領域
８１５…増幅量による主要因解析スコア表示領域
８２１…バリューチェーン情報表示領域
８２２…バリューチェーン内のノード群の表示領域
【図１】
2015194863.tif 000003
【図２】
2015194863.tif 000004
【図３】
2015194863.tif 000005
【図４Ａ】
2015194863.tif 000006
【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
2015194863.tif 000009
【図６】
2015194863.tif 000010
【図７】
2015194863.tif 000011
【図８】
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