(57)【要約】【課題】単純に数値化できない特徴に関する企業間の類似性を可視化して提示することにより、統合的な評価に基づいた取引企業選定を支援する。【解決手段】評価装置は、各企業に関する新聞やウェブ上の記事などの文書データの入力を受けると、当該文書から企業の特徴を示す単語を検出し、当該単語の出現数に基づいて、企業に関する文書の特徴を表現する記事ベクトルを生成する。さらに、各企業の記事ベクトル群を基に、自己相関行列を用いて当該企業に対応する部分空間を生成し、企業間の類似度をこの生成された当該企業の部分空間同士の角度により算出するとともに、部分空間を用いて各企業に関連する単語を抽出する。そして、企業間の類似度が、企業に対応したプロットの距離に対応するよう、関連単語とあわせて可視化し、企業マップとして表示する。【選択図】図１
2008287328.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象を特定する情報が付随した文書のデータの入力を受け、当該文書から前記評価対象の特徴を示す所定の単語を検出し、当該単語の出現数に基づいて、当該単語に対応する要素からなり、前記評価対象に関する文書の特徴を表現する記事ベクトルを生成する記事ベクトル作成部と、
前記記事ベクトル作成部により生成された各評価対象に関する記事ベクトル群から、当該各評価対象に対応する部分空間を生成する評価対象空間作成部と、
評価対象間の類似度を、前記評価対象空間作成部により生成された、当該評価対象の部分空間同士の角度により算出する評価対象間類似度算出部と、
前記評価対象間類似度算出部により算出された評価対象同士の類似度が、当該評価対象間の距離に対応するよう、２次元に各評価対象をプロットした結果を出力するマップ表示部と、
を備えることを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記評価対象空間作成部により生成された部分空間を用いて、各評価対象に関連する単語を抽出する関連単語算出部をさらに備え、
前記マップ表示部は、各評価対象に対応したプロットに、前記関連単語算出部により抽出された、当該評価対象に関連する単語を対応させて出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
前記記事ベクトル作成部は、ｊ番目の文書である文書ｊ中にｉ番目の単語である単語ｉが出現する回数である出現頻度をｔｆｉ，ｊ、単語ｉが含まれる文書の数をｄｆｉ、単語数をＮ、文書の総数をＭとした場合、文書ｊ中の単語ｉに対応したＮ次元の記事ベクトルの要素ｗｉ，ｊを、ｔｆｉ，ｊ×ｌｏｇ（Ｍ／ｄｆｉ）により算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の評価装置。
【請求項４】
前記評価対象間類似度算出部は、各評価対象の記事ベクトルから当該各評価対象のＮ次元の固有ベクトルを算出し、その上位の所定数の固有ベクトルからなる空間を、当該各評価対象の部分空間とすることを特徴とする請求項３に記載の評価装置。
【請求項５】
前記関連単語算出部は、各評価対象の部分空間と、各単語に対応する軸との角度から関連度を算出し、関連度が高い所定数の単語を関連する単語として抽出することを特徴とする請求項３または請求項４に記載の評価装置。
【請求項６】
評価対象の類似度を可視化して表示する評価装置に用いられる評価方法であって、
記事ベクトル作成部が、評価対象を特定する情報が付随した文書のデータの入力を受け、当該文書から前記評価対象の特徴を示す所定の単語を検出し、当該単語の出現数に基づいて、当該単語に対応する要素からなり、前記評価対象に関する文書の特徴を表現する記事ベクトルを生成し、
評価対象空間作成部が、前記記事ベクトル作成部により生成された各評価対象に関する記事ベクトル群から、当該各評価対象に対応する部分空間を生成し、
評価対象間類似度算出部が、評価対象間の類似度を、前記評価対象空間作成部により生成された、当該評価対象の部分空間同士の角度により算出し、
マップ表示部が、前記評価対象間類似度算出部により算出された評価対象同士の類似度が、当該評価対象間の距離に対応するよう、２次元に各評価対象をプロットした結果を出力する、
ことを特徴とする評価方法。
【請求項７】
評価対象の類似度を可視化して表示する評価装置として用いられるコンピュータを、
評価対象を特定する情報が付随した文書のデータの入力を受け、当該文書から前記評価対象の特徴を示す所定の単語を検出し、当該単語の出現数に基づいて、当該単語に対応する要素からなり、前記評価対象に関する文書の特徴を表現する記事ベクトルを生成する記事ベクトル作成部、
前記記事ベクトル作成部により生成された各評価対象に関する記事ベクトル群から、当該各評価対象に対応する部分空間を生成する評価対象空間作成部、
評価対象間の類似度を、前記評価対象空間作成部により生成された、当該評価対象の部分空間同士の角度により算出する評価対象間類似度算出部、
前記評価対象間類似度算出部により算出された評価対象同士の類似度が、当該評価対象間の距離に対応するよう、２次元に各評価対象をプロットした結果を出力するマップ表示部、
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価装置及び方法ならびにコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業活動においては、取引先企業の新規選定や取引停止選定などの意思決定を行い、リスクのコントロールをしている。この際の判断材料として用いられる情報には、取引実績に基づいた業務知識や、企業信用調査等を行っている企業が提供する企業情報データベースにより示されるリスクスコアなどがあり（例えば、非特許文献１参照）、これらの情報を利用して企業毎に個別の評価を行い、意思決定を行っている。具体的な例として、ある業種の企業との新規取引を検討する場合、新規取引先の候補となる企業について企業情報データベースから各種評価のスコアを取得して所定の閾値を超えているか否かを調べ、さらに、閾値を超えていると判断された各企業について個別に取引実績や、新聞記事等による企業の情報を調べ、それらの調査結果と選定者等の業務知識とを総合して取引可否判断を行って新規取引企業を選定している。
【０００３】
また、従来、定量情報を用いて、全体傾向の把握や他社との関係を２次元平面に表す技術がある（例えば、特許文献１参照）。この技術においては、以下のような手順で企業情報マップを作成している。
（手順１）企業を財務指標によるベクトル表現で表す。
（手順２）企業に対応する部分空間を生成する。
（手順３）各企業同士の部分空間の角度から、企業間の類似度を算出する。
（手順４）類似度を用いて、ＭＤＳ（multidimensional scaling；多次元尺度構成法）によって２次元に企業をプロットした企業情報マップを作成する。
【特許文献１】特開２００５−３６２６３７号公報
【非特許文献１】企業調査・DBソリューション−倒産予測値，[online]，帝国データバンク，[平成１９年４月１６日検索]、インターネット<http://tdb.jp/lineup/b-predict/>
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来、取引企業を評価する際には、企業情報データベースにより示される企業のリスクスコア等の評価値に閾値を設け、さらに業務知識を加味して人が取引可否を判断するが、取引品目などの企業特性や、企業関係からなる業態・業界を俯瞰的に把握して判断材料とすることはできなかった。また、財務指標のみで企業の傾向や他社との関係を把握する場合、利益や従業員など数値で表すことができる対象についての比較は可能であるが、事業内容、例えば、「エンジン開発」「新車発売」等、技術力につながる内容などは数値化ができないため、類似性を判断するための要素として扱うことができず、企業特性や企業間の相互関係を判断材料とすることは困難であった。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、単純に数値化できない特徴に関する企業間の類似性を判断し、可視化して提示することにより、統合的な評価に基づいた取引企業の選定を支援することができる評価装置及び方法ならびにコンピュータプログラムを提供することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明は、評価対象を特定する情報が付随した文書のデータの入力を受け、当該文書から前記評価対象の特徴を示す所定の単語を検出し、当該単語の出現数に基づいて、当該単語に対応する要素からなり、前記評価対象に関する文書の特徴を表現する記事ベクトルを生成する記事ベクトル作成部と、前記記事ベクトル作成部により生成された各評価対象に関する記事ベクトル群から、当該各評価対象に対応する部分空間を生成する評価対象空間作成部と、評価対象間の類似度を、前記評価対象空間作成部により生成された、当該評価対象の部分空間同士の角度により算出する評価対象間類似度算出部と、前記評価対象間類似度算出部により算出された評価対象同士の類似度が、当該評価対象間の距離に対応するよう、２次元に各評価対象をプロットした結果を出力するマップ表示部と、を備えることを特徴とする評価装置である。
【０００７】
また、本発明は、上述する評価装置であって、前記評価対象空間作成部により生成された部分空間を用いて、各評価対象に関連する単語を抽出する関連単語算出部をさらに備え、
前記マップ表示部は、各評価対象に対応したプロットに、前記関連単語算出部により抽出された、当該評価対象に関連する単語を対応させて出力する、ことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、上述する評価装置であって、前記記事ベクトル作成部は、ｊ番目の文書である文書ｊ中にｉ番目の単語である単語ｉが出現する回数である出現頻度をｔｆｉ，ｊ、単語ｉが含まれる文書の数をｄｆｉ、単語数をＮ、文書の総数をＭとした場合、文書ｊ中の単語ｉに対応したＮ次元の記事ベクトルの要素ｗｉ，ｊを、ｔｆｉ，ｊ×ｌｏｇ（Ｍ／ｄｆｉ）により算出する、ことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上述する評価装置であって、前記評価対象間類似度算出部は、各評価対象の記事ベクトルから当該各評価対象のＮ次元の固有ベクトルを算出し、その上位の所定数の固有ベクトルからなる空間を、当該各評価対象の部分空間とすることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上述する評価装置であって、前記関連単語算出部は、各評価対象の部分空間と、各単語に対応する軸との角度から関連度を算出し、関連度が高い所定数の単語を関連する単語として抽出することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、評価対象の類似度を可視化して表示する評価装置に用いられる評価方法であって、記事ベクトル作成部が、評価対象を特定する情報が付随した文書のデータの入力を受け、当該文書から前記評価対象の特徴を示す所定の単語を検出し、当該単語の出現数に基づいて、当該単語に対応する要素からなり、前記評価対象に関する文書の特徴を表現する記事ベクトルを生成し、評価対象間類似度算出部が、前記記事ベクトル作成部により生成された各評価対象に関する記事ベクトル群から、当該各評価対象に対応する部分空間を生成し、評価対象間類似度算出部が、評価対象間の類似度を、前記評価対象空間作成部により生成された、当該評価対象の部分空間同士の角度により算出し、マップ表示部が、前記評価対象間類似度算出部により算出された評価対象同士の類似度が、当該評価対象間の距離に対応するよう、２次元に各評価対象をプロットした結果を出力する、ことを特徴とする評価方法である。
【００１２】
また、本発明は、評価対象の類似度を可視化して表示する評価装置として用いられるコンピュータを、評価対象を特定する情報が付随した文書のデータの入力を受け、当該文書から前記評価対象の特徴を示す所定の単語を検出し、当該単語の出現数に基づいて、当該単語に対応する要素からなり、前記評価対象に関する文書の特徴を表現する記事ベクトルを生成する記事ベクトル作成部、前記記事ベクトル作成部により生成された各評価対象に関する記事ベクトル群から、当該各評価対象に対応する部分空間を生成する評価対象空間作成部、評価対象間の類似度を、前記評価対象空間作成部により生成された、当該評価対象の部分空間同士の角度により算出する評価対象間類似度算出部、前記評価対象間類似度算出部により算出された評価対象同士の類似度が、当該評価対象間の距離に対応するよう、２次元に各評価対象をプロットした結果を出力するマップ表示部、として機能させることを特徴とするコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、評価装置は、企業などの評価対象に関する文書に含まれている、評価対象特徴を表現する単語群に基づいて、各評価対象の特徴を表す部分空間を作成し、作成した評価対象の部分空間を用いて評価対象間の類似度を求める。さらに、評価装置は、作成した評価対象の部分空間と単語の原空間における基底ベクトルとの関連度を算出して、評価対象毎に関連度の高い単語を抽出し、評価対象間類似度を２次元平面上に表示するとともに、抽出した関連度の高い単語をラベルとして表示する。
上述するように、評価対象間類似度に基づいて２次元に評価対象をプロットしたマップ表示により、評価対象間関係の類似度を視覚的に把握可能なように提示する。そして、そのマップ上に評価対象特性を反映した関連単語を同時にプロットすることにより、これらを統合的な判断材料とした評価をすることが可能となる。
よって、評価対象が企業の場合、その事業内容など、意味が似ているものを踏まえた企業間類似度により、数値化されない企業の特性をユーザに提示すること可能となるため、適切な意思決定を支援することができる。また、取引企業を新たに加えたい場合に、既存の企業群と新たに加えたい企業リストについて、企業特性を含んだ企業類似度を可視化することができ、取引先企業選定における企業情報収集における工数を削減することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の評価装置の概要を説明するための図である。
本実施形態による評価装置は、文書情報に基づいて得られた企業間の類似度を、当該文書情報から得られた企業特性を示す単語とともに、二次元平面にプロットする。すなわち、企業に関する文書としての新聞記事等を基にして、ベクトル空間法によってその企業に関する文書の特徴を抽出した後、各企業について抽出した特徴によって企業間の類似度を算出し、ＭＤＳ（multidimensional scaling；多次元尺度構成法）によって二次元平面に企業を関連単語とともにプロットし、企業評価を行う。このように、企業名を含む文書に対して、ベクトル空間モデルを適用することにより、企業間類似度を算出して二次元平面に関係を可視化し、さらには、関連単語による企業特性も併せて、取引先企業の選定等に活用する。
【００１５】
図２は、本発明の評価装置の分析動作の概要フローを示す図である。
同図において、評価装置は、各企業についての新聞やウェブ上の記事、調査資料などの文書のデータ、すなわち、定性情報と、企業リストとの入力受けると、リストで示される企業単位に、入力された定性情報内における単語の出現頻度をもとにした出現情報を得、この出現情報を基に企業の文書の特徴を抽出する（ステップＳ１）。評価装置は、抽出した特徴から企業間の類似度を計算し（ステップＳ２）、この計算した企業間の類似度を、二次元上に可視化する（ステップＳ３）。さらに、評価装置は、企業構成要件の関連単語を計算し、ステップＳ３において可視化した企業間の類似度に併せて計算した関連単語を表示する（ステップＳ４）。
【００１６】
図３は、本発明の一実施形態による評価装置の機能ブロック図である。
同図において、評価装置は、記事ベクトル作成部１、企業空間作成部２、企業間類似度算出部３、関連単語算出部４、及び、企業マップ表示部５を備える。
記事ベクトル作成部１は、企業を特定する情報が付随した、当該企業に関連する文書のデータである文書データ６と、文書データ６で示される文書中に含まれる企業に関する単語のセットを示す単語セットデータ７とを参照し、各企業に関する文書を、単語セット内に含まれる単語によるベクトル表現、すなわち、記事ベクトルで表す。企業空間作成部２は、記事ベクトル作成部１により作成された、各企業に関する記事ベクトル群を基に、当該企業に対応する部分空間を生成する。企業間類似度算出部３は、企業空間作成部２により生成された各企業の部分空間を用い、企業名リストデータ８で示される企業一覧に含まれる全ての企業の組み合わせについて、それら企業の部分空間同士の角度により、企業間の類似度を算出する。関連単語算出部４は、企業空間作成部２により生成された部分空間を用いて、各企業に対応した特徴的な単語を抽出する。企業マップ表示部５は、企業間類似度算出部３により算出された類似度が、各企業に対応したプロット間の距離として表現されるように、企業マップとして２次元に各企業をプロットし、関連単語算出部４により得た関連単語と併せて表示する。
【００１７】
図４及び図５は、図３に示す評価装置の動作フローを示す図である。
まず、図４において、記事ベクトル作成部１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体から読み出す、あるいは、他のコンピュータから受信するなどして、文書データ６と、企業に関するＮ個の単語のセットを示す単語セットデータ７の入力を受ける。文書データ６で示される文書は、予め明示的に企業ＩＤと対応付けられて入力される場合もあるが、文書内に企業を特定する情報が含まれており、記事ベクトル作成部１が文書内からこの企業を特定する情報（企業名など）を検出する場合もある。記事ベクトル作成部１は、文書データ６により示される文書群中に、単語セットデータ７により示される各単語が何回出現しているかの出現頻度を数える（ステップＳａ１）。
【００１８】
記事ベクトル作成部１は、ステップＳａ１で数えた出現頻度を用い、文書データ６で示される文書中に、単語セットデータ７で示される各単語が何回出現するかの回数である出現頻度ＴＦ（term frequency）値を計算する（ステップＳａ２）。なお、文書ｊ中の単語ｉの出現頻度ＴＦ値をｔｆｉ，ｊとする。
【００１９】
続いて、記事ベクトル作成部１は、文書データ６で示される文書群のうち、単語セットデータ７で示される各単語が含まれる文書の数ＤＦを数え、この文書数ＤＦ（document frequency）の逆数の対数ｌｏｇをとってＩＤＦ（inverse document frequency）値を計算する（ステップＳａ３）。つまり、ＩＤＦ値は、集めた文書群の中でその単語が現われる文書の割合を示すものであり、単語ｉが含まれる文書数をｄｆｉとしたとき、単語ｉのＩＤＦ値は文書の総数をＭとして、ｌｏｇ（Ｍ／ｄｆｉ）である。
【００２０】
記事ベクトル作成部１は、単語数Ｎを次元数、各単語に対応する要素をＴＦ-ＩＤＦ（term frequency - inverse document frequency）値として、各企業に対応した文書の特徴を示す記事ベクトルを算出する。記事ベクトルの要素は、文書ｊ中の単語ｉのＴＦ−ＩＤＦ値である要素ｗｉ，ｊ（ｉ＝１〜Ｎ，ｊ＝１〜Ｍ）からなり、各要素ｗｉ，ｊは下記の（式１）により算出される。なお、対象文書総数Ｍは、上述するように、文書データ６の示す文書の総数である。これは、「Salton, G. ，“Automatic Text Processing: The Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer”，Addison-Wesley Publishing Company，1989.」（参考文献１）に基づく。
【００２１】
記事ベクトルの要素ｗｉ，ｊ＝ｔｆｉ，ｊ×ｌｏｇ（Ｍ／ｄｆｉ）    …（式１）
【００２２】
上述するように、単語セットに含まれる単語数Ｎを次元として、各企業に対応する文書についての記事ベクトルが生成される。ｍ番目の企業である企業Ｃ（ｍ）に対応した文書データ６を基に生成された、Ｈ個のＮ次元の記事ベクトルをｕＣ（ｍ（ｈ））（ｈ＝１，２，...，Ｈ）とする。
【００２３】
図５において、評価装置１０の企業空間作成部２は、各企業に関連する記事から得たベクトル群を用いて、自己相関行列に基づく部分空間を算出する（ステップＳｂ１）。
企業Ｃ（ｍ）に関連するＨ個のＮ次元の記事ベクトルｕＣ（ｍ（ｈ））（ｈ＝１，２，...，Ｈ）を用いた場合、（式２）に示す自己相関行列の固有値方程式は（式３）のようになる。
【００２４】
【数１】
2008287328.tif 000003
【００２５】
【数２】
2008287328.tif 000004
【００２６】
上記の（式２）、（式３）を解く事によって、Ｎ次元の固有ベクトルλが算出される。そして、その上位ｐ個の固有ベクトルからなる空間を、企業Ｃ（ｍ）の部分空間Ｓ（Ｃ（ｍ））とする。ただし、ｐは、下記に示す、固有ベクトルλの固有値λｒ（１≦ｒ≦Ｎ）に対する第Ｎ’主成分までの累積寄与率を満たす最大のＮ’とする。また、δは、累積寄与率の閾値で、例えば、０．８などとする。
【００２７】
【数３】
2008287328.tif 000005
【００２８】
なお、固有ベクトルとは、変換によって大きさが定数倍されるのみの影響しか受けないベクトルのことであり、固有値とは、変換によって固有ベクトルの大きさが定数倍されるときのその倍率である。
【００２９】
企業間類似度算出部３は、入力された企業名リストデータ８で示される企業のすべての組み合わせである企業Ｃ（ａ），Ｃ（ｂ）について、企業Ｃ（ａ），Ｃ（ｂ）の部分空間をそれぞれＳ（Ｃ（ａ）），Ｓ（Ｃ（ｂ））、部分空間Ｓ（Ｃ（ａ）），Ｓ（Ｃ（ｂ））を構成する固有ベクトルをそれぞれφｋＳ（Ｃ（ａ））、φｋＳ（Ｃ（ｂ））とするとき、二つの部分空間の類似度Ｌｗ（Ｃ（ａ），Ｃ（ｂ））を（式５）により計算する（ステップＳｂ２）。これは、「伊里正夫、伊里由美  訳，『行列の固有値』，シュプリンガー・フェアラーク東京，2003年」（参考文献２）に基づく。
【００３０】
【数４】
2008287328.tif 000006
【００３１】
ここで、λｍａｘＳ（Ｃ（ａ）,Ｃ（ｍ））は、（式６）の行列Ｘ＝（ｘｉｊ）の固有値問題を解いて得られる最大固有値である。
【００３２】
【数５】
2008287328.tif 000007
【００３３】
関連単語算出部４は、各企業Ｃ（ｍ）の部分空間Ｓ（Ｃ（ｍ））と、単語Ｔ（ｎ）に対応する原空間における基底ベクトルＵ（ｎ）の関連度Ｌｗ（Ｃ（ｍ），Ｕ（ｎ）)を、ステップＳｂ２におけるＣ（ａ）をＣ（ｍ）、Ｃ（ｂ）をＵ（ｎ）として定義することにより、すべての企業Ｃ（ｍ）の単語Ｔ（ｎ）それぞれに対する値を算出し、関連度が高い単語上位ｐ個を取得する（ステップＳｂ３）。
【００３４】
企業マップ表示部５は、上記ステップＳｂ２において求められた、企業の部分空間同士の類似度Ｌｗ（Ｃ（ａ），Ｃ（ｂ））を、企業に対応したプロット間の距離とみなすように、例えば、多次元尺度構成法によって２次元平面上の座標を取得して各企業をプロットすることにより、企業マップを表示する（ステップＳｃ１）。
【００３５】
さらに、企業マップ表示部５は、ステップＳｃ１において企業マップにプロットした企業のラベルとして、ステップＳｂ３で取得した企業の関連単語の上位ｐ個を表示する（ステップＳｃ２）。そして、企業マップの印刷を行うときに、各プロットがどの企業に対応したものであるかの情報を印刷する。あるいは、企業の関連単語を表示する代わりに企業名を表示し、プロットした表示部分にマウスを近づける（もしくはクリックする）と、上位ｐ個の単語を表示するようにしたり、関連単語の上位ｐ個を表示し、プロットした表示部分にマウスを近づける（もしくはクリックする）と企業名を表示するようにしてもよい。
【００３６】
企業マップ表示部５は、ステップＳｃ１においてプロットした２次元平面で領域Ｄを設定し、その領域Ｄ内にある候補企業を得てディスプレイに表示する（ステップＳｃ３）。例えば、閾値ｘを設定し、企業Ｃ（ｍ）の座標を基に、注目企業Ｃ（α）からの距離が半径ｘ内に含まれる企業群を候補企業として得る。領域Ｄの設定情報は、予め企業マップ表示部５内に設定しておくことでもよく、ユーザが入力することでもよい。
【００３７】
次に、評価装置の具体的な動作例について説明する。
図６は、企業の部分空間作成工程の動作例について示しており、図４のステップＳａ１〜Ｓａ４、及び、図５のステップＳｂ１に示す処理に対応する。ここでは、企業を単位にベクトル空間モデルを用いて、定性情報から企業オブジェクトとして、部分空間を作成する。これにより、定性情報を距離として定量的に計算可能となる。
【００３８】
同図において、評価装置１０に、定性情報としての文書データ６と、単語リスト７とが入力される。定性情報は、新聞や、ウェブなどの記事、各種調査資料などの文書のデータを用いることができる。ここでは、記事ベクトル作成部１は、文書データ６で示される「ＸＸＸ新聞」の記事、…の文書中に、単語リスト７に示されるＮ個の単語がそれぞれ幾つ出現するかの出現頻度を数え、「ＡＢＣ自動車」（名詞）が「１回」、「震度」（名詞）が３回、「地震」（名詞）が１回、「指定」（名詞）が１１回、「地域」（名詞）が９回、…を得る（図４：ステップＳａ１）。記事ベクトル作成部１は、この得られた出現頻度を基に、単語の種類数Ｎを次元として、各企業毎の記事ベクトルを作成する（図４：ステップＳａ２〜Ｓａ４）。記事ベクトルは、例えば、（企業，事業，震度，地震，研究，…）＝（０，０，０．５，０．７７，０，…）のように表される。なお、意味合いに応じて重み付けされた記事ベクトルは、実際には数千など、高次元空間となる。
企業空間作成部２は、記事ベクトル作成部１により生成された、各企業に関する記事ベクトル群から、各企業の部分空間を作成する（図５：ステップＳｂ１）。
【００３９】
図７は、企業間類似度算出及び可視化工程の動作例について示しており、図５のステップＳｂ２，Ｓｃ１に示す処理に対応する。ここでは、企業に対応する部分空間同士の角度から企業間の関係を定量化し、企業群を可視化する。
企業間類似度算出部３は、企業リストで示される各社の組み合わせについて、ステップＳｂ１で作成された各企業の部分空間を用いて、部分空間同士の類似度を算出する（ステップＳｂ２）。例えば、企業が「Ａ社」、「Ｂ社」、「Ｃ社」の３社であれば、「Ａ社」と「Ｂ社」、「Ａ社」と「Ｃ社」、「Ｂ社」と「Ｃ社」の全ての組み合わせについて部分空間同士の類似度を算出し、これを企業間の類似度とする。
企業マップ表示部５は、多次元尺度構成法により、ステップＳｂ２において算出された企業間の関係、すなわち、企業間の類似度がプロット間の距離に対応するように、二次元平面に各企業をプロットして表示し、可視化する（ステップＳｃ１）。
【００４０】
図８は、企業の関連単語計算工程の動作例について示しており、図５のステップＳｂ３、Ｓｃ２に示す処理に対応する。この工程により、関連単語から、各企業の特性が把握可能となる。
関連単語算出部４は、各企業について、ステップＳｂ１で作成された当該企業の部分空間と、単語に対応するもとの軸との角度から単語の関連度を算出する（ステップＳｂ３）。そして、企業の関連単語を上位から順にならべたときに、その関連単語について上位から関連度を累計した値が所定の閾値に達するまでの関連単語を、その企業の特性を表す単語として抽出する。
企業マップ表示部５は、ステップＳｃ１において各企業間の関連度を可視化して表示した結果である企業マップ上のプロットに、当該プロットに対応した企業の企業特性を示す関連単語を同時に示す（ステップＳｃ２）。これにより、企業特性が表された企業間関係の俯瞰による理解が可能となる。
【００４１】
図９は、上述する評価装置１０について、以下の実験を行った結果、出力された企業マップである。
（１）実験内容：企業に関する新聞記事を用いて、企業間類似度と関連単語を算出し、二次元平面上に可視化する。
（２）実験に使用したデータ：２００２年１月１日〜１２月３１日の新聞記事データ（全１６６，７３３記事）を使用。対象企業数７５６社（東京証券取引場一部上場企業約１５００社のうちの製造業企業（推定約８００社）の中からデータに不備のない法人を利用）、サンプル単語種数１，５００（全１６６，７３３記事から形態素解析を行い、所定の品詞を選択する、１文字、数詞は除外するなどの所定のルールに基づいて得た全２１４，６０２単語中から、ＴＦ値あるいはＴＦ−ＩＤＦ値の上位のものを選択）。
【００４２】
同図においては、２つの業種「輸送用機器器具製造業」、「食品製造業」に属する企業がプロットされており、プロットの大きさは、ベクトル空間の次元数を示す。なお、企業と「輸送用機器器具製造業」あるいは「食品製造業」の属性とを対応付ける情報は、予め評価装置１０内に保持されており、企業マップ表示部５は、各企業のプロット時に当該情報を参照して各企業が「輸送用機器器具製造業」に属するか「食品製造業」に属するかの情報を読み出し、プロットの表示色を決めて出力するものとする。企業マップには、類似している企業がより近くにプロットされるため、類似度を反映した企業間関係を視覚的に把握することができる。また、関連単語が同時にプロットされているため、統合的な判断材料を得ることができる。また、プロットの大きさは、各企業に対応した文書の数に応じて大きくしている。なお、各企業の売上などの財務情報を評価装置１０の内部に記憶しておき、各企業の売上に応じてプロットの大きさを決めることもできる。
【００４３】
なお、上記においては、評価対象を企業としたが、企業以外の団体や個人などとすることもできる。
【００４４】
上述するように、本実施の形態では、取引企業の各種選定における意思決定の際に複数企業における傾向の把握や類似企業群と比較した特徴を直感的に把握することを可能とするものであり、企業に関する文書データ（定性データ）群から所定の企業特徴を表現する単語群に基づく企業の部分空間を作成し、作成した企業の部分空間を用いて各企業間の類似度を求めるとともに、作成した企業の部分空間と単語の原空間における基底ベクトルとの関連度を算出し、関連度の高い単語を企業毎に抽出し求めた企業間類似度を基に多次元尺度構成法により２次元平面上に表示するとともに、抽出した関連度の高い単語をラベルとして表示する。
【００４５】
このように、本実施の形態では、企業間類似度を用いて２次元に企業をプロットした企業マップによって、企業群の類似度を反映した企業間関係を視覚的に把握可能なように提示する。そして、その企業マップ上に企業特性を反映した、関連単語を同時にプロットすることで、これらを統合的な判断材料とした評価をすることが可能となる。
よって、事業内容など（例えば、「エンジン開発」「新車発売」等技術力につながる内容など）、意味が似ているものを踏まえた企業間類似度により、数値化されない企業の特性をユーザに提示することが可能となるため、適切な意思決定を支援することができる。
また、取引企業を新たに加えたい場合に、既存の企業群と新たに加えたい企業リストについて、企業特性を含んだ企業情報を可視化することができ、取引先企業選定における企業情報収集における工数を削減することが可能となる。
【００４６】
なお、上述の評価装置１０は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した評価装置の記事ベクトル作成部１、企業空間作成部２、企業間類似度算出部３、関連単語算出部４及び企業マップ表示部５の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＣＰＵ及び各種メモリやＯＳ、周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【００４７】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の一実施の形態による評価装置の概要を説明するための図である。
【図２】同実施の形態による評価装置の分析動作の概要フローを示す図である。
【図３】同実施の形態による評価装置の機能ブロック図である。
【図４】同実施の形態による評価装置の動作フローを示す図である。
【図５】同実施の形態による評価装置の動作フローを示す図である。
【図６】同実施の形態による評価装置における企業の部分空間作成工程の動作について示す図である。
【図７】同実施の形態による評価装置における企業間類似度算出及び可視化工程の動作について示す図である。
【図８】同実施の形態による評価装置における企業の関連単語計算工程の動作について示す図である。
【図９】同実施の形態による評価装置により出力される企業マップを示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１…記事ベクトル作成部
２…企業空間作成部
３…企業間類似度算出部
４…関連単語算出部
５…企業マップ表示部
１０…評価装置
【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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