(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を入力として前記複数の企業のうち２つの企業間の取引可能性を出力する予測モデルであって、入力された前記取引関係情報に基づいて各企業の特徴情報を生成し、生成した各企業の特徴情報に基づいて前記取引可能性を出力する予測モデルを学習させる学習部と、
前記複数の企業のうち２つを特定する入力情報を取得する入力情報取得部と、
前記予測モデルから出力される情報を参照して、前記入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を予測する予測部と、を備え、
前記学習部は、前記予測モデルに前記取引関係情報を入力し、前記予測モデルから出力される取引関係を有する企業間の取引可能性が、取引関係を有していない企業間の取引可能性よりも大きくなるよう、当該予測モデルを学習させる、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記取引関係情報は、前記複数の企業の各々を表す企業情報と、取引関係を有する企業の組み合わせを表す取引情報とを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記各企業の特徴情報は、当該企業の企業情報と、当該企業とは異なる１以上の他の企業の企業情報とを集約した情報である、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記予測モデルを用いて取引可能性を予測した取引に対する他の取引の影響度を算出する、
ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記予測部は、前記予測モデルを用いて取引可能性を予測した取引に対する各企業の企業属性の重要度を算出する、
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記複数の企業のうち対象企業を示す情報を取得する対象企業取得部と、
前記複数の企業のうち前記対象企業以外の他の各企業について、当該他の企業および前記対象企業の２つを前記入力情報として前記予測部が予測した予測結果を用いて、前記対象企業との取引可能性がある企業一覧を含む企業レポートを出力する企業レポート出力部と、をさらに備えている、
ことを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を入力として前記複数の企業のうち２つの企業間の取引可能性を出力する予測モデルであって、入力された前記取引関係情報に基づいて各企業の特徴情報を生成し、生成した各企業の特徴情報に基づいて前記取引可能性を出力する予測モデルを学習させる学習部を備え、
前記学習部は、前記予測モデルに前記取引関係情報を入力し、前記予測モデルから出力される取引関係を有する企業間の取引可能性が、取引関係を有していない企業間の取引可能性よりも大きくなるよう、当該予測モデルを学習させる、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置を制御する方法であって、
複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を入力として前記複数の企業のうち２つの企業間の取引可能性を出力する予測モデルであって、入力された前記取引関係情報に基づいて各企業の特徴情報を生成し、生成した各企業の特徴情報に基づいて前記取引可能性を出力する予測モデルを学習させる学習ステップと、
前記複数の企業のうち２つを特定する入力情報を取得する取得ステップと、
前記予測モデルから出力される情報を参照して、前記入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を予測する予測ステップと、を含み、
前記学習ステップは、前記予測モデルに前記取引関係情報を入力し、前記予測モデルから出力される取引関係を有する企業間の取引可能性が、取引関係を有していない企業間の取引可能性よりも大きくなるよう、当該予測モデルを学習させる方法。
【請求項９】
請求項１から７の何れか１項に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記各部としてコンピュータを機能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、企業に関する情報を処理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、取引可能性がある企業として条件により抽出した企業を提示する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１６３５５３号公報（２０１８年１０月１８日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の技術では、抽出の条件に応じて提示する企業が変わり得るため、企業間の取引可能性を予測する精度を改善する余地がある。
【０００５】
本発明の一態様は、企業間の取引可能性の予測精度を向上させる技術を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、複数の企業のうち２つを特定する入力情報を取得する入力情報取得部と、前記複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を用いて学習された予測モデルを用いて、前記入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を予測する予測部と、を備えている。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一態様によれば、企業間の取引可能性の予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態１に係る情報処理システムの機能的な構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１に係る情報処理装置が実行する学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】実施形態１における企業情報の一例を示す図である。
【図４】実施形態１における取引情報の一例を示す図である。
【図５】実施形態１における取引関係情報を表すグラフデータを模式的に説明する図である。
【図６】実施形態１に係る情報処理装置が実行する予測処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】実施形態１における予測処理により算出される情報の具体例を説明する図である。
【図８】実施形態２に係る情報処理システムの機能的な構成を示すブロック図である。
【図９】実施形態２に係る情報処理装置が実行するレポート生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】実施形態２における企業レポートの具体例を示す図である。
【図１１】実施形態２における企業レポートの他の具体例を示す図である。
【図１２】各実施形態に係る情報処理システムの物理的構成を例示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
〔実施形態１〕
以下、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１ついて、詳細に説明する。
【００１０】
＜情報処理システム１の概要＞
図１は、情報処理システム１の機能的な構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１０およびユーザ端末２０を含む。ここで、図１に示す例では、情報処理システム１が１つのユーザ端末２０を含んでいるが、本実施形態はこれに限定されず、複数のユーザ端末２０を含んでいてもよい。
【００１１】
情報処理装置１０とユーザ端末２０とは、ネットワークＮ１を介して通信可能に接続される。ネットワークＮ１は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、インターネット、公衆回線網、モバイルデータ通信網、またはこれらの組み合わせである。
【００１２】
情報処理装置１０は、複数の企業のうち２つを特定する入力情報を取得し、複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を用いて学習された予測モデルを用いて、入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を予測する。情報処理装置１０は、当該取引可能性を予測するサービスをユーザ端末２０に対して提供する。
【００１３】
ユーザ端末２０は、情報処理装置１０によって提供されるサービスを利用するユーザが用いるコンピュータである。ユーザ端末２０は、ユーザにより入力される入力情報を情報処理装置１０に送信するとともに、情報処理装置１０から送信される情報を出力してユーザに提示する。
【００１４】
情報処理システム１によれば、複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を用いて学習された予測モデルを用いて予測処理を行うので、複数の企業のうち任意の２つの企業間における取引可能性の予測精度を向上させることができる。
【００１５】
＜情報処理装置１０の構成＞
続いて、図１を参照して情報処理装置１０の構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１０は、通信部１１と、制御部１３と、記憶部１５とを含む。制御部１３は、入力情報取得部１３１と、予測部１３３と、学習部１３５とを含む。
【００１６】
通信部１１は、ネットワークＮ１を介してユーザ端末２０と通信を行う。
【００１７】
入力情報取得部１３１は、複数の企業のうち２つを特定する入力情報を取得する。
【００１８】
予測部１３３は、複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を用いて学習された予測モデルを用いて、入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を予測する。
【００１９】
学習部１３５は、取引関係情報を用いて予測モデルを学習させる。
【００２０】
記憶部１５は、取引関係情報と、予測モデルとを記憶する。
【００２１】
（取引関係情報）
ここで、取引関係情報とは、複数の企業間の取引関係を表す情報である。例えば、取引関係情報は、複数の企業の各々を表す企業情報と、取引関係を有する企業の組み合わせを示す取引情報とを含む。
【００２２】
企業情報とは、企業を表す情報であり、例えば、企業の属性（資本金、売上高、住所等）を示す情報（属性値）を含む。
【００２３】
取引情報とは、取引実績のある企業の組み合わせを表す情報であり、例えば、発注側の企業、受注側の企業を含む。例えば、取引情報は、さらに、取引金額を示す情報を含んでいてもよいが、これに限らず、または、加えて、他の情報を含んでいてもよい。
【００２４】
（取引可能性）
取引可能性とは、２つの企業間において将来取引が発生する可能性である。取引可能性は、２つの企業間における既存の取引関係の有無に関わらず予測される。
【００２５】
（予測モデル）
予測モデルは、複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を用いて学習されたモデルである。具体的には、予測モデルは、取引関係情報を入力として、複数の企業のうち２つの企業の組み合わせ各々について取引可能性を示す情報を出力するよう学習される。学習処理の詳細については後述する。
【００２６】
＜ユーザ端末２０の構成＞
続いて、図１を参照してユーザ端末２０の構成について説明する。図１に示すように、ユーザ端末２０は、通信部２１と、制御部２３と、入力部２５と、表示部２７とを含む。ユーザ端末２０は、ＰＣ、タブレット端末、及びスマートフォン等として実現できるが、これらの具体的態様は本実施形態を限定するものではない。
【００２７】
通信部２１は、ネットワークＮ１を介して情報処理装置１０と通信を行う。制御部２３は、ユーザ端末２０の各部を制御する。入力部２５はユーザからの入力を受け付け、受け付けた入力を示す入力情報を制御部２３に供給する。表示部２７は、制御部２３による制御に従って画像を表示する。
【００２８】
一例として、入力部２５は、ユーザから、複数の企業のうち任意の２つを特定する入力情報を受け付ける。そして、制御部２３は、当該入力情報を、通信部２１を介して情報処理装置１０に対して送信する。
【００２９】
また、一例として、通信部２１は、情報処理装置１０から、入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を示す情報を受信し、制御部２３は、受信した取引可能性を示す情報を表示部２７に表示させる。
【００３０】
＜情報処理システム１における学習処理＞
以下では、情報処理システム１における学習処理について詳細に説明する。
【００３１】
図２は、情報処理装置１０が実行する学習処理の流れを説明するフローチャートである。
【００３２】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１において、学習部１３５は、取引関係情報を取得する。例えば、学習部１３５は、記憶部１５に予め記憶された取引関係情報を取得してもよい。また、例えば、学習部１３５は、通信部１１を介して外部から取引関係情報を取得してもよい。
【００３３】
外部から取引関係情報を取得する場合、取得先の一例としては、取引関係情報を提供する商用または無料のサービス（例えば、企業インフォ、帝国データバンク、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ、Ｗｉｋｉｄａｔａ）が挙げられる。この場合、学習部１３５は、取得した取引関係情報を、記憶部１５に記憶させる。
【００３４】
（ステップＳ１０２）
ステップＳ１０２において、学習部１３５は、ステップＳ１０１で取得した取引関係情報を用いて、予測モデルを学習させる。また、学習部１３５は、学習させた予測モデルを、記憶部１５に記憶させる。
【００３５】
以上で、情報処理装置１０は、学習処理を終了する。
【００３６】
（予測モデルの更新）
なお、学習部１３５は、取引関係情報が更新されると、予測モデルを更新する。例えば、学習部１３５は、定められたタイミング毎に（例えば、所定間隔で、または、スケジュールに従って）ステップＳ１０１を実行し、取得した取引関係情報が前回取得した取引関係情報と異なるか否かを判断してもよい。前回と異なると判断した場合に、学習部１３５は、今回取得した取引関係情報を用いてステップＳ１０２を実行する。
【００３７】
また、学習部１３５は、予測モデルの更新をユーザが指示する情報を受信すると、ステップＳ１０１〜Ｓ１０２の処理を実行してもよい。
【００３８】
また、学習部１３５は、取引関係情報の更新を検出する装置から当該更新を通知する情報を受信すると、ステップＳ１０１〜Ｓ１０２の処理を実行してもよい。
【００３９】
なお、予測モデルを更新する場合のステップＳ１０１における処理は、取引関係情報の差分を取得する処理であってもよい。
【００４０】
また、予測モデルを更新する場合のステップＳ１０２における処理は、記憶部１５に記憶された予測モデルを追加学習させる処理であってもよい。
【００４１】
（学習処理の具体例）
ステップＳ１０２における学習処理の具体例について説明する。
【００４２】
この具体例では、予測モデルは、各企業の特徴情報であって、当該企業の企業情報と、当該企業とは異なる１以上の他の企業の企業情報とを集約した特徴情報に基づいて、予測を行うように学習される。
【００４３】
本具体例では、上述した予測モデルの学習を実現するため、取引関係情報をグラフデータで表し、グラフデータに深層学習を適用する手法の一例であるＧＣＮｓ（Graph Convolutional Networks）と、グラフデータを補間する手法の一例であるＤｉｓｔＭｕｌｔモデルとを用いる。
【００４４】
この場合、取引関係情報は、企業をノードとし取引関係をエッジとするグラフデータとして表現される。ＧＣＮｓは、取引関係情報を入力として、上述のように集約された各企業の特徴情報を生成する。また、予測モデルは、生成した各企業の特徴情報に基づいて、ノード（企業）間にエッジ（将来の取引）が存在する可能性を出力する。
【００４５】
ここで、ＧＣＮｓは、ノード（企業）の特徴量（企業情報）に、隣接関係にある隣接ノード（取引関係を有する企業）の特徴量（企業情報）を重み付けして加算する畳み込み処理を繰り返す。このような畳み込み処理の繰り返しにより、あるノードの特徴量に畳み込まれる隣接ノードの特徴量は、当該隣接ノードと隣接関係にある他の隣接ノード（すなわち、あるノードには隣接していないが、あるノードから複数のエッジをたどって到達可能なノード）の特徴量を含む。したがって、ＧＣＮｓは、各企業について、当該企業の企業情報と、当該企業とは異なる１以上の他の企業の企業情報とを集約した特徴情報を出力することができる。ある企業の企業情報に集約される１以上の他の企業は、当該企業を示すノードから、取引関係を示す１または複数のエッジをたどって到達可能なノードが示す企業からなる。具体的には、集約される１以上の企業は、当該企業との間に取引関係を有する第１の企業を含む。また、集約される１以上の他の企業は、当該企業との間に取引関係を有していないが、第１の企業との間に取引関係を有する第２の企業、第２の企業との間に取引関係を有する第３の企業、・・・、および第Ｎの企業との間に取引関係を有する第Ｎ＋１の企業を含む。
【００４６】
また、予測モデルは、ＧＣＮｓにより生成した各企業の特徴情報をＤｉｓｔＭｕｌｔモデルに入力することにより、複数の企業のうち２つの企業の全ての組み合わせについて取引可能性を出力する。このとき、学習部１３５は、２企業間における取引関係の有無を教師データとして、取引関係を有する企業間の取引可能性が、取引関係を有していない企業間の取引可能性よりも大きくなるように予測モデルを学習させる。
【００４７】
ここで、２つの企業間の取引に対して、当該２つの各企業の企業情報の影響だけでなく、当該２つの企業とは異なる１以上の他の各企業の企業情報の影響があると考えられる。したがって、このように学習させた予測モデルは、上述のように集約された各企業の特徴情報を用いることにより、２つの企業間における取引可能性をより精度よく予測することができる。
【００４８】
図３は、取引関係情報に含まれる企業情報の一例を示す図である。図３の例では、企業情報は、企業ＩＤと、各種企業属性とを含む。企業属性は、企業名と、資本金と、売上高と、利益と、所在地と、業種と、代表者年齢と、人数とを含む。
【００４９】
図４は、取引関係情報に含まれる取引情報の一例を示す図である。図４の例では、取引情報は、取引ＩＤと、発注側の企業ＩＤと、受注側の企業ＩＤと、取引金額とを含む。取引情報は、発注側の企業を示すノードを始点とし受注側の企業を示すノードを終点とするエッジに関連付けられる。
【００５０】
図５は、図３および図４に示す取引関係情報を表すグラフデータを模式的に説明する図である。図５において、円は、当該円の内部に記載された企業ＩＤが「Ｃｉ」の企業Ｃｉを示すノードである。なお、ｉは、各企業に一意に割り当てられる情報であり、この例では、３つの数字の組み合わせである。企業Ｃｉを示すノードを、ノードＣｉとも記載する。各ノードＣｉには、企業情報Ｄｉが関連付けられている。企業情報Ｄｉは、企業属性ｐｋ（ｋ＝１、２、３、４、・・・）の値を含む。
【００５１】
また、図５において、ノード間を結ぶ矢印は、取引ＩＤが「Ｔｊ」の取引Ｔｊを示すエッジである。なお、ｊは、各取引情報に一意に割り当てられる情報であり、この例では、３つの数字の組み合わせである。取引Ｔｊを示すエッジを、エッジＴｊとも記載する。各エッジＴｊには、該当する取引情報が関連付けられている。
【００５２】
図５によれば、例えば、ノードＣ００７およびＣ００９間を結ぶエッジＴ０１２およびＴ０１３は、企業Ｃ００７およびＣ００９の双方が相手に対して発注を行う取引関係を有することを示している。また、例えば、ノードＣ００８およびＣ０１０間を結ぶエッジＴ０１５は、企業Ｃ００８から企業Ｃ０１０に対して発注を行う取引関係があることを示している。なお、ノードＣ００８およびＣ０１０間にエッジＴ０１５とは逆方向のエッジが無いことは、企業Ｃ００８およびＣ０１０間における過去の取引では企業Ｃ０１０が発注側となる取引がないことを示している。また、例えば、ノードＣ０１０およびノードＣ０１１間にエッジが無いことは、企業Ｃ０１０およびＣ０１１間には過去に取引関係が無いことを示している。
【００５３】
図５に示したような取引関係情報を用いて、学習部１３５は、予測モデルを上述したように学習させる。このようにして学習された学習済みの予測モデルは、任意の２つの企業について、当該２つの企業間の取引可能性を含む予測結果を出力することができる。予測結果を出力する処理（予測処理）の詳細については後述する。
【００５４】
＜情報処理システム１における予測処理＞
以下では、情報処理システム１における予測処理について詳細に説明する。
【００５５】
図６は、情報処理装置１０が実行する予測処理の流れを説明するフローチャートである。
【００５６】
（ステップＳ２０１）
ステップＳ２０１において、入力情報取得部１３１は、複数の企業のうち２つを特定する入力情報を取得する。
【００５７】
複数の企業のうち２つを特定する入力情報は、例えば、ユーザの操作により入力される。具体的には、例えば、入力情報取得部１３１は、通信部１１を介して、複数の企業の一覧を示す情報をユーザ端末２０に送信する。ここで、入力情報取得部１３１は、複数の企業の一覧を、記憶部１５に記憶された取引関係情報を参照して得ることができる。換言すると、ここでいう複数の企業とは、予測モデルの学習に用いられた取引関係情報が示す複数の企業である。ユーザ端末２０は、受信した複数の企業の一覧を示す情報を表示部２７により表示し、表示した一覧から選択された２つの企業を示す入力情報を入力部２５により取得し、当該入力情報を通信部２１により送信する。情報処理装置１０では、入力情報取得部１３１は、通信部１１を介して、ユーザ端末２０から送信された入力情報を取得する。
【００５８】
（ステップＳ２０２）
ステップＳ２０２において、予測部１３３は、記憶部１５に記憶された予測モデルを用いて、入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を予測する。
【００５９】
具体的には、予測部１３３は、入力情報が示す２つの企業間の取引Ｔｊを特定する。また、予測部１３３は、学習済みの予測モデルを用いて、取引Ｔｊに関する予測結果を算出する。予測結果は、取引Ｔｊの取引可能性、取引Ｔｊに対する他の各取引Ｔｌ（ｊ≠ｌ）の影響度、取引Ｔｊに対する各企業Ｃｉの企業属性の重要度を含む。影響度および重要度については詳細を後述する。
【００６０】
（ステップＳ２０３）
ステップＳ２０３において、予測部１３３は、ステップＳ２０２における予測結果を出力する。
【００６１】
具体的には、予測部１３３は、通信部１１を介して、予測結果をユーザ端末２０に送信する。ユーザ端末２０は、受信した予測結果を表示部２７により表示する。例えば、ユーザ端末２０は、後述の図７に示す画像を、予測結果として表示してもよい。
【００６２】
以上で、情報処理装置１０は、予測処理を終了する。
【００６３】
（予測処理の具体例）
ステップＳ２０２における予測処理の具体例について説明する。
【００６４】
この具体例では、予測部１３３は、予測モデルを用いて取引可能性を予測した取引に対する他の取引の影響度を算出する。
【００６５】
また、この具体例では、予測部１３３は、予測モデルを用いて取引可能性を予測した取引に対する各企業の企業属性の重要度を算出する。
【００６６】
例えば、予測部１３３は、機械学習によって生成されたモデルからの出力に対する入力された特徴量の寄与度を求める公知の手法を用いて、上述した影響度および重要度を算出する。そのような公知の手法の一例としては、Integrated Gradientsがあるが、これに限られない。
【００６７】
図７は、予測部１３３によって予測される情報群の具体例を示す図である。図７において、情報群Ｑ２０１は、１つの取引Ｔ２０１に関して予測部１３３によって予測される情報群を示している。情報群Ｑ２０１は、取引可能性ａ、影響度ｅ、および重要度ｇを含む。なお、図７において、ノード間を結ぶ一点鎖線のエッジは、過去に取引関係がない未知の取引Ｔ２０１を示している。
【００６８】
図７に示すように、取引Ｔ２０１の取引可能性ａとして０．７が算出されている。なお、取引可能性ａは、０以上１以下の値をとる。つまり、将来において企業Ｃ０１０から企業Ｃ０１１に対して発注を行う取引Ｔ２０１が発生する可能性が０．７である。
【００６９】
また、図７によれば、取引Ｔ２０１に対して、他の各取引Ｔｊの影響度ｅが算出されている。例えば、取引Ｔ０１２の影響度ｅは０．１であり、取引Ｔ０１５の影響度ｅは０．５である。つまり、将来的な取引Ｔ２０１の発生に対して、取引Ｔ０１５の影響度０．５は、取引Ｔ０１２の影響度０．１より大きい。なお、影響度ｅは、−１以上１以下の値をとる。正の影響度は、良い影響を与えることを示し、負の影響度は、悪い影響を与えることを示す。また、影響度の絶対値は、影響の大きさを示している。
【００７０】
また、図７によれば、取引Ｔ２０１に対して、各企業Ｃｉの重要度群Ｇが算出されている。重要度群Ｇは、各企業属性ｐｋの重要度ｇｋを含む。例えば、企業Ｃ００８の資本金ｐ１について、重要度ｇ１が算出されている。ここで、企業Ｃｉの重要度ｇｋは、次の式（１）を用いて算出される。
【００７１】
[企業Ｃｉの重要度ｇｋ]＝[企業Ｃｉの企業属性ｐ１]×[属性影響度ｑｋ]・・・（１）
なお、属性影響度ｑｋは、予測モデルからの出力である取引可能性に対する企業属性の寄与度として算出される情報であり、企業Ｃｉごとに異なる値となりうる。各企業Ｃｉの企業属性の重要度ｇｋは、取引Ｔ２０１に対する当該企業Ｃｉの企業属性の重要性を示す。この例では、重要度が大きいほど、重要性が高いことを示す。
【００７２】
なお、学習部１３５は、ステップＳ１０２において、予測モデルの学習を完了させた後、各取引Ｔｊに関する情報群Ｑｊを算出して記憶部１５に記憶させておいてもよい。この場合、予測部１３３は、ステップＳ２０２において情報群Ｑｊを算出する代わりに、記憶部１５を参照し、特定した取引Ｔｊについて算出済みの情報群Ｑｊを取得してもよい。
【００７３】
以上で、予測処理の具体例に関する説明を終了する。
【００７４】
〔実施形態２〕
本発明の実施形態２に係る情報処理システム１Ａについて、以下に説明する。なお、説明の便宜上、実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
【００７５】
＜情報処理システム１Ａの概要＞
情報処理システム１Ａは、一例として、対象企業に関する企業レポートを出力するサービスを提供するシステムである。
【００７６】
図８は、情報処理システム１Ａの機能的な構成を示すブロック図である。図８に示すように、情報処理システム１Ａは、実施形態１に係る情報処理システム１に対して、情報処理装置１０に替えて情報処理装置１０Ａを含む点が異なる。
【００７７】
＜情報処理装置１０Ａの構成＞
続いて、図８を参照して情報処理装置１０Ａの構成について説明する。図８に示すように、情報処理装置１０Ａは、実施形態１に係る情報処理装置１０に対して、制御部１３に替えて制御部１３Ａを含む点が異なる。制御部１３Ａは、制御部１３と同様の構成に加えて、さらに、対象企業取得部１３７と、企業レポート出力部１３９とを含む。
【００７８】
対象企業取得部１３７は、複数の企業のうち対象企業を示す情報を取得する。
【００７９】
企業レポート出力部１３９は、複数の企業のうち対象企業以外の他の各企業について、当該他の企業および対象企業の２つについて予測部１３３が予測した予測結果を用いて、対象企業との取引可能性がある企業一覧を含む企業レポートを出力する。
【００８０】
＜情報処理システム１Ａにおけるレポート出力処理＞
以下では、情報処理システム１Ａにおけるレポート出力処理について詳細に説明する。
【００８１】
図９は、情報処理装置１０Ａが実行するレポート出力処理の流れを説明するフローチャートである。
【００８２】
（ステップＳ３０１）
ステップＳ３０１において、対象企業取得部１３７は、複数の企業のうち対象企業を示す情報を取得する。
【００８３】
複数の企業のうち対象企業を特定する入力情報は、例えば、ユーザの操作により入力される。具体的には、例えば、対象企業取得部１３７は、通信部１１を介して、複数の企業の一覧を示す情報をユーザ端末２０に送信する。複数の企業の一覧が、記憶部１５に記憶された取引関係情報から取得可能であることについては、図６におけるステップＳ１０１で説明した通りであるため、詳細な説明を繰り返さない。ユーザ端末２０は、受信した複数の企業の一覧を示す情報を表示部２７により表示し、表示した一覧から選択された対象企業を示す情報を入力部２５により取得し、当該情報を通信部２１により送信する。情報処理装置１０Ａでは、対象企業取得部１３７は、通信部１１を介して、ユーザ端末２０から送信された対象企業を示す情報を取得する。
【００８４】
（ステップＳ３０２）
ステップＳ３０２の処理は、複数の企業のうち対象企業以外の他の各企業について実行される。ステップＳ３０２において、予測部１３３は、該当する他の企業および対象企業間の取引可能性を、予測モデルを用いて予測する。ステップＳ３０２の詳細は、該当する他の企業および対象企業を入力情報として入力情報取得部１３１が取得することにより、図６を用いて説明したステップＳ２０１〜Ｓ２０３の処理と同様に説明される。
【００８５】
なお、情報処理装置１０Ａは、ステップＳ３０２の処理を、複数の企業のうち対象企業との間に取引関係を有していない未取引企業について実行し、対象企業との間に取引関係を有する既存取引企業については実行しなくてもよい。
【００８６】
（ステップＳ３０３）
ステップＳ３０３において、企業レポート出力部１３９は、対象企業および他の各企業間の取引可能性に関する予測結果を用いて、対象企業に関する企業レポートを生成し、出力する。
【００８７】
具体的には、企業レポート出力部１３９は、通信部１１を介して、生成した企業レポートをユーザ端末２０に送信する。ユーザ端末２０は、受信した企業レポートを表示部２７により表示する。
【００８８】
以上で、情報処理装置１０は、レポート出力処理を終了する。
【００８９】
（企業レポートの具体例１）
図１０は、企業レポートの具体例であり、ユーザ端末２０の表示部２７によって表示される画面の一例を示す図である。図１０に示す企業レポートは、対象企業を企業Ｃ００１として情報処理装置１０Ａにより生成されたものである。当該企業レポートは、企業Ｃ００１の新規取引先候補一覧を含む。
【００９０】
ここでは、企業レポート出力部１３９は、対象企業との取引関係を有していない他の企業（未取引企業）のうち、取引可能性が高い順に未取引企業の企業情報を並べた情報を、新規取引先候補一覧として生成している。なお、図１０では、新規取引先候補一覧に含める未取引企業の企業属性として企業名を示しているが、これに限らず、新規取引先候補一覧には、他の企業属性が含まれていてもよい。
【００９１】
また、例えば、企業レポート出力部１３９は、ステップＳ３０２における予測結果を参照して、取引可能性が閾値以上の各未取引企業を新規取引先候補一覧に含めてもよい。また、例えば、企業レポート出力部１３９は、ステップＳ３０２における予測結果を参照して、取引可能性が高い順に所定数までの各未取引企業を新規取引先候補一覧に含めてもよい。
【００９２】
また、例えば、企業レポート出力部１３９は、ステップＳ３０２における予測結果を参照して、新規取引先候補一覧に、各未取引企業との取引可能性に加えて、当該取引に対する他の取引の影響度、および当該取引に対する各企業の企業属性の重要度を含めてもよい。
【００９３】
本具体例では、ユーザは、例えば、対象企業として自身が所属する企業（自社）を示す情報を入力することにより、取引可能性が高い新規取引先候補を容易に閲覧することができる。これにより、ユーザは、効率的に営業等の業務を行うことが可能となる。
【００９４】
（企業レポートの具体例２）
図１１は、企業レポートの他の具体例であり、ユーザ端末２０の表示部２７によって表示される画面の他の一例を示す図である。図１１に示す企業レポートは、図１０に示した企業レポートに対して、新規取引先候補一覧をグループ別に含む点が異なる。
【００９５】
この場合、企業レポート出力部１３９は、新規取引先候補一覧に含める各未取引企業をクラスタリングし、グループごとに表示する。クラスタリングは、例えば、企業属性の一部または全部を用いて実施することが可能である。また、クラスタリングの手法には、公知の技術を適用可能である。
【００９６】
この例では、企業レポート出力部１３９は、未取引企業を業種別に分類し、グループ１（業種ａａａ）とグループ２（業種ｂｂｂ）とについて、それぞれ各未取引企業を取引可能性が高い順に並べた情報を、新規取引先候補一覧として企業レポートに含めている。
【００９７】
本具体例では、ユーザは、例えば、対象企業として自身が所属する企業（自社）を示す情報を入力することにより、取引可能性が高い新規取引先候補をグループ（例えば、業種）別に容易に閲覧することができる。これにより、ユーザは、さらに効率的に営業等の業務を行うことが可能となる。
【００９８】
（その他の企業レポートの具体例）
例えば、企業レポート出力部１３９は、企業レポートに、対象企業との取引関係の有無に関わらず、他の各企業について、当該他の企業との取引に対する他の取引の影響度、および、各企業の企業属性の重要度を含めてもよい。
【００９９】
本具体例では、ユーザは、既存取引および未取引について、他の取引の影響度、および各企業の企業属性の重要度を把握することができる。その結果、ユーザは、営業等の業務を効率的に行うことができる。
【０１００】
〔変形例〕
上述した実施形態２において説明した企業レポートに含まれる情報は、具体例で説明したものに限定されない。
【０１０１】
また、上述した各実施形態において、取引関係情報が有向グラフとして表現される例について説明した。ただし、取引関係情報は、無向グラフとして表現されてもよい。この場合、各取引を示すエッジは、取引関係を有する企業の単なる組み合わせ（例えば、発注および受注を区別しない組み合わせ）を示す。換言すると、取引関係情報は、有向グラフで表現されても無向グラフで表現されてもよい。
【０１０２】
また、上述した各実施形態において、予測モデルの学習に用いられる手法は、ＧＣＮｓに限られず、公知の機械学習アルゴリズムを適用可能である。また、取引関係情報は、グラフデータとして表現されることに限定されない。公知の機械学習アルゴリズムとしては、例えば、ＣＮＮ（Convolutional Neural Networks）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）等のディープラーニングがある。また、公知の機械学習アルゴリズムとしては、サポートベクタマシン等といったその他の機械学習アルゴリズムがある。また、予測モデルは、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習等によって機械学習されてもよい。
【０１０３】
また、上述した各実施形態において、情報処理装置１０、１０Ａは、学習部１３５を備えていなくてもよい。この場合、記憶部１５には、取引関係情報を用いて２つの企業間の取引可能性を予測するよう学習された予測モデルが記憶されていればよい。これにより、各実施形態は、上述と同様の効果を奏する。また、この場合、情報処理装置１０、１０Ａは、学習部１３５を備える他の情報処理装置から予測モデルを取得して記憶部１５に記憶させてもよい。なお、学習部１３５を備える他の情報処理装置も、本発明の範疇に含まれる。
【０１０４】
〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１０、１０Ａの制御ブロック（特に制御部１３）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【０１０５】
後者の場合、情報処理装置１０、１０Ａは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１０６】
（情報処理装置１０、１０Ａの物理的構成）
図１２は、情報処理装置１０、１０Ａおよびユーザ端末２０として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。情報処理装置１０、１０Ａは、図１２に示すように、バス１１０と、プロセッサ１０１と、主メモリ１０２と、補助メモリ１０３と、通信インタフェース１０４とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ１０１、主メモリ１０２、補助メモリ１０３、および通信インタフェース１０４は、バス１１０を介して互いに接続されている。
【０１０７】
プロセッサ１０１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。
【０１０８】
主メモリ１０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ（random access memory）等が用いられる。
【０１０９】
補助メモリ１０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ１０３には、上述した情報処理装置１０、１０Ａの動作をプロセッサ１０１に実行させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ１０１は、補助メモリ１０３に格納されたプログラムを主メモリ１０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。
【０１１０】
通信インタフェース１０４は、ネットワークＮ１に接続するインタフェースである。
【０１１１】
この例で、プロセッサ１０１および通信インタフェース１０４は、制御部１３および通信部１１を実現するハードウェア要素の一例である。また、主メモリ１０２および補助メモリ１０３は、記憶部１５を実現するハードウェア要素の一例である。
【０１１２】
（ユーザ端末２０の物理的構成）
ユーザ端末２０は、図１２に示すように、バス２１０と、プロセッサ２０１と、主メモリ２０２と、補助メモリ２０３と、通信インタフェース２０４と、入出力インタフェース２０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ２０１、主メモリ２０２、補助メモリ２０３、通信インタフェース２０４、および入出力インタフェース２０５は、バス２１０を介して互いに接続されている。入出力インタフェース２０５には、入力装置２０６および出力装置２０７が接続されている。
【０１１３】
入出力インタフェース２０５としては、例えば、ＵＳＢインタフェース、赤外線やBluetooth（登録商標）等の近距離通信インタフェース、またはこれらの組み合わせが用いられる。
【０１１４】
入力装置２０６としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、マイク、又はこれらの組み合わせ等が用いられる。出力装置２０７としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、又はこれらの組み合わせが用いられる。
【０１１５】
この例で、プロセッサ２０１および通信インタフェース２０４は、制御部２３を実現するハードウェア要素の一例である。また、入力装置２０６は、入力部２５を実現するハードウェア要素の一例である。また、出力装置２０７は、表示部３７を実現するハードウェア要素の一例である。
【０１１６】
〔まとめ〕
各実施形態の一態様に係る情報処理装置は、複数の企業のうち２つを特定する入力情報を取得する入力情報取得部と、前記複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を用いて学習された予測モデルを用いて、前記入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を予測する予測部と、を備えている。
【０１１７】
上記の構成によれば、企業間の取引可能性の予測精度を向上させることができる。
【０１１８】
各実施形態の一態様に係る情報処理装置において、前記取引関係情報は、前記複数の企業の各々を表す企業情報と、取引関係を有する企業の組み合わせを表す取引情報とを含む、ことが好ましい。
【０１１９】
上記の構成によれば、予測モデルの学習に用いる取引関係情報として、企業情報および取引情報を用いることができる。
【０１２０】
各実施形態の一態様に係る情報処理装置において、前記予測モデルは、各企業の特徴情報であって、当該企業の企業情報と、当該企業とは異なる１以上の他の企業の企業情報とを集約した特徴情報に基づいて、予測を行うよう学習されている、ことが好ましい。
【０１２１】
上記の構成によれば、企業間の取引可能性を、該当する２つの企業の企業情報だけでなく、当該２つの企業とは異なる１以上の他の企業の企業情報も参照して予測するので、予測精度が向上する。
【０１２２】
各実施形態の一態様に係る情報処理装置において、前記予測部は、前記予測モデルを用いて取引可能性を予測した取引に対する他の取引の影響度を算出する、ことが好ましい。
【０１２３】
上記の構成によれば、例えば、当該取引に関わるユーザに、当該取引に対する他の取引の影響度を提示することで、当該ユーザを支援することができる。
【０１２４】
各実施形態の一態様に係る情報処理装置において、前記予測部は、前記予測モデルを用いて取引可能性を予測した取引に対する各企業の企業属性の重要度を算出する、ことが好ましい。
【０１２５】
上記の構成によれば、例えば、当該取引に関わるユーザに、当該取引に対する他の取引の影響度を提示することで、当該ユーザを支援することができる。
【０１２６】
各実施形態の一態様に係る情報処理装置において、前記取引関係情報を用いて前記予測モデルを学習させる学習部、をさらに備えている、ことが好ましい。
【０１２７】
上記の構成によれば、上述した効果を奏する予測モデルを生成することができる。
【０１２８】
各実施形態の一態様に係る情報処理装置において、前記複数の企業のうち対象企業を示す情報を取得する対象企業取得部と、前記複数の企業のうち前記対象企業以外の他の各企業について、当該他の企業および前記対象企業の２つを前記入力情報として前記予測部が予測した予測結果を用いて、前記対象企業との取引可能性がある企業一覧を含む企業レポートを出力する企業レポート出力部と、をさらに備えている、ことが好ましい。
【０１２９】
上記の構成によれば、例えば、対象企業に関わるユーザに企業レポートを提示することで、当該ユーザを支援することができる。
【０１３０】
各実施形態の一態様に係る情報処理装置は、複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を用いて、前記複数の企業のうち２つの企業間の取引可能性を予測するよう予測モデルを学習させる学習部、を備えている。
【０１３１】
上記の構成によれば、上述した効果を奏する予測モデルを生成することができる。
【０１３２】
各実施形態の一態様に係る方法は、情報処理装置を制御する方法であって、複数の企業のうち２つを特定する入力情報を取得するステップと、前記複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を用いて学習された予測モデルを用いて、前記入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を予測するステップと、を含む。
【０１３３】
上記の構成によれば、上述した情報処理装置と同様の効果を奏する。
【０１３４】
各実施形態の一態様に係るプログラムは、上述した情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記各部としてコンピュータを機能させる。
【０１３５】
上記の構成によれば、上述した情報処理装置と同様の効果を奏する。
【０１３６】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１３７】
１、１Ａ  情報処理システム
１０、１０Ａ  情報処理装置
２０  ユーザ端末
１１、２１  通信部
１３、１３Ａ、２３  制御部
１５  記憶部
２５  入力部
２７  表示部
１３１  入力情報取得部
１３３  予測部
１３５  学習部
１３７  対象企業取得部
１３９  企業レポート出力部
１０１、２０１  プロセッサ
１０２、２０２  主メモリ
１０３、２０３  補助メモリ
１０４、２０４  通信インタフェース
１１０、２１０  バス
２０５  入出力インタフェース
２０６  入力装置
２０７  出力装置
【要約】
【課題】企業間の取引可能性の予測精度を向上させる。
【解決手段】複数の企業のうち２つを特定する入力情報を取得する入力情報取得部（１３１）と、複数の企業間の取引関係を表す取引関係情報を用いて学習された予測モデルを用いて、入力情報が示す２つの企業間の取引可能性を予測する予測部（１３３）と、を備える。
【選択図】図１【図１】
0006803053.tif 000002
【図２】
0006803053.tif 000003
【図３】
0006803053.tif 000004
【図４】
0006803053.tif 000005
【図５】
0006803053.tif 000006
【図６】
0006803053.tif 000007
【図７】
0006803053.tif 000008
【図８】
0006803053.tif 000009
【図９】
0006803053.tif 000010
【図１０】
0006803053.tif 000011
【図１１】
0006803053.tif 000012
【図１２】
0006803053.tif 000013