(57)【要約】【課題】多くの変量を考慮に入れたブランド価値評価支援を行う際の効率を向上させることのできるブランド価値評価支援装置を提供する。【解決手段】企業のブランド価値の評価を支援する装置であって、データベース部１１が、企業ごとに、当該企業のブランド価値評価の基礎となる複数種類の情報を、それぞれ評価基礎情報として保持し、制御部１２が当該保持されている複数種類の評価基礎情報のうち、有意性のある評価基礎情報を選抜し、当該選抜された評価基礎情報に基づいてブランド価値の推計式を統計的演算に基づいて決定し、当該決定された推計式を利用して、評価対象となった企業のブランド価値を評価し、その評価結果を出力するブランド価値評価支援装置である。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
企業のブランド価値の評価を支援する装置であって、
企業ごとに、当該企業のブランド価値評価の基礎となる複数種類の情報を、それぞれ評価基礎情報として保持する評価基礎情報群記憶手段と、
前記保持されている複数種類の評価基礎情報のうち、有意性のある評価基礎情報を選抜する選抜手段と、
前記選抜された評価基礎情報に基づいてブランド価値の推計式を統計的演算に基づいて決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された推計式を利用して、評価対象となった企業のブランド価値を評価し、その評価結果を出力する評価手段と、
を含むことを特徴とするブランド価値評価支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載のブランド価値評価支援装置において、
前記評価基礎情報群記憶手段に保持される評価基礎情報には、評価の対象となる企業について、当該企業以外の機関によって為された調査結果の情報が含まれることを特徴とするブランド価値評価支援装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のブランド価値評価支援装置において、
評価対象となった企業が、予め定められた複数の業種のうち、どの業種に属するかを判別する業種判別手段をさらに含み、
当該業種の判別結果が、前記選抜手段の処理に利用される、
ことを特徴とするブランド価値評価支援装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載のブランド価値評価支援装置において、
評価対象となった企業が、予め定められた複数の業種のうち、どの業種に属するかを判別する業種判別手段と、
前記業種判別手段によって判別された業種ごとに、当該業種に属する企業の一つを代表企業として、当該代表企業について前記選抜手段によって選抜された評価基礎情報を特定する、特定情報を、当該代表企業が属する業種を特定する業種特定情報に関連づけて記憶する記憶手段と、を有し、
前記選抜手段は、現在評価対象となっている企業について、前記業種判別手段によって判別される業種を調べ、当該業種の情報に関連づけて、過去に選抜した評価基礎情報を特定する情報が前記記憶手段に記憶されているときには、当該記憶されている情報によって特定される評価基礎情報を有意性のある評価基礎情報として選抜する、
ことを特徴とするブランド価値評価支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載のブランド価値評価支援装置において、
前記記憶手段は、前記業種判別手段によって判別された業種の情報が共通する、Ｎ社の企業からなる同業種企業群について、
当該同業種企業群に含まれる各企業ごとに、前記選抜手段によって選抜された評価基礎情報を特定する特定情報を取得し、各特定情報に対する論理演算を行い、当該論理演算の結果を、前記同種企業群が属する業種を特定する業種特定情報に関連づけて記憶することを特徴とするブランド価値評価支援装置。
【請求項６】
企業のブランド価値の評価を支援する方法であって、
企業ごとに、当該企業のブランド価値評価の基礎となる複数種類の情報を、それぞれ評価基礎情報として保持する評価基礎情報群記憶手段を備えたコンピュータを用いて、
前記保持されている複数種類の評価基礎情報のうち、有意性のある評価基礎情報を選抜する工程と、
前記選抜された評価基礎情報に基づいてブランド価値の推計式を統計的演算に基づいて決定する工程と、
前記決定手段によって決定された推計式を利用して、評価対象となった企業のブランド価値を評価し、その評価結果を出力する工程と、
を前記コンピュータに行わせることを特徴とするブランド価値評価支援方法。
【請求項７】
企業のブランド価値の評価を支援するプログラムであって、
企業ごとに、当該企業のブランド価値評価の基礎となる複数種類の情報を、それぞれ評価基礎情報として保持する評価基礎情報群記憶手段を備えたコンピュータに、
前記保持されている複数種類の評価基礎情報のうち、有意性のある評価基礎情報を選抜する手順と、
前記選抜された評価基礎情報に基づいてブランド価値の推計式を統計的演算に基づいて決定する手順と、
前記決定手段によって決定された推計式を利用して、評価対象となった企業のブランド価値を評価し、その評価結果を出力する手順と、
を実行させることを特徴とするブランド価値評価支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、企業のブランド価値を評価するブランド価値評価支援装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、企業の保有する無体財産を評価し、企業の会計情報等に反映させて、より的確な企業情報の提供をしようという動きが活発である。その一つの例が、企業のブランド価値を評価しようというものである。
【０００３】
従来、企業のブランド価値の評価方法は、その企業の財務情報に基づき、予め定められた算定方法で算定するのが一般的である。例えば経済産業省モデルでは、プレステージ・ドライバ（ＰＤ）と、ロイヤルティー・ドライバ（ＬＤ）と、エクスパンション・ドライバ（ＥＤ）と、割引率ｒとを用いてブランド価値（ＢＶ）を評価する。ここで、ＰＤ，ＬＤ，ＥＤ等は、財務情報から得られるものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、企業のブランド価値の算定式などというものは、予めその式を定めておくことができるほど単純なものではなく、経済指標に多く見られるのと同様に多くの変量に応じて動的に変化する性質を備えている。そのため、上記従来の評価方法のように単純化された方法では的確さを欠く虞があるし、かといってブランド価値に影響する可能性のあるすべての変量に基づく解析を毎回行うのでは効率が悪い。
【０００５】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、多くの変量を考慮に入れたブランド価値評価支援を行う際の効率を向上させることのできるブランド価値評価支援装置を提供することをその目的の一つとする。
【０００６】
また、本発明の別の目的の一つは、当該変量の中に企業外からの情報を含ませることで、客観性を向上させるブランド価値評価支援装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記従来例の問題点を解決するための本発明は、企業のブランド価値の評価を支援する装置であって、企業ごとに、当該企業のブランド価値評価の基礎となる複数種類の情報を、それぞれ評価基礎情報として保持する評価基礎情報群記憶手段と、前記保持されている複数種類の評価基礎情報のうち、有意性のある評価基礎情報を、選抜する選抜手段と、前記選抜された評価基礎情報に基づいてブランド価値の推計式を統計的演算に基づいて決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された推計式を利用して、評価対象となった企業のブランド価値を評価し、その評価結果を出力する評価手段と、を含むことを特徴としている。
【０００８】
ここで前記評価基礎情報群記憶手段に保持される評価基礎情報には、評価の対象となる企業について、当該企業以外の機関によって為された調査結果の情報が含まれることとしてもよい。また、評価対象となった企業が、予め定められた複数の業種のうち、どの業種に属するかを判別する業種判別手段をさらに含み、当該業種の判別結果が、前記選抜手段の処理に利用される、こととしてもよい。
【０００９】
さらに、ここで、前記有意性のある評価基礎情報を選抜する選抜手段は、評価の時点で、選抜を行うこととしてもよいし、次のようにしてもよい。
【００１０】
すなわち、評価対象となった企業が、予め定められた複数の業種のうち、どの業種に属するかを判別する業種判別手段と、前記業種判別手段によって判別された業種ごとに、当該業種に属する企業の一つを代表企業として、当該代表企業について前記選抜手段によって選抜された評価基礎情報を特定する、特定情報を、当該代表企業が属する業種を特定する業種特定情報に関連づけて記憶する記憶手段と、を有し、前記選抜手段は、現在評価対象となっている企業について、前記業種判別手段によって判別される業種を調べ、当該業種の情報に関連づけて、過去に選抜した評価基礎情報を特定する情報が前記記憶手段に記憶されているときには、当該記憶されている情報によって特定される評価基礎情報を有意性のある評価基礎情報として選抜する、こととしてもよい。
【００１１】
さらに、この場合において、前記記憶手段は、前記業種判別手段によって判別された業種の情報が共通する、Ｎ社の企業からなる同業種企業群について、当該同業種企業群に含まれる各企業ごとに、前記選抜手段によって選抜された評価基礎情報を特定する特定情報を取得し、各特定情報に対する論理演算を行い、当該論理演算の結果を、前記同種企業群が属する業種を特定する業種特定情報に関連づけて記憶することとしてもよい。
【００１２】
また、本発明の別の態様に係る企業のブランド価値の評価を支援する方法は、企業ごとに、当該企業のブランド価値評価の基礎となる複数種類の情報を、それぞれ評価基礎情報として保持する評価基礎情報群記憶手段を備えたコンピュータを用いて、前記保持されている複数種類の評価基礎情報のうち、有意性のある評価基礎情報を選抜する工程と、前記選抜された評価基礎情報に基づいてブランド価値の推計式を統計的演算に基づいて決定する工程と、前記決定手段によって決定された推計式を利用して、評価対象となった企業のブランド価値を評価し、その評価結果を出力する工程と、を前記コンピュータに行わせることを特徴としている。
【００１３】
また本発明のさらに別の態様に係る企業のブランド価値の評価を支援するプログラムは、企業ごとに、当該企業のブランド価値評価の基礎となる複数種類の情報を、それぞれ評価基礎情報として保持する評価基礎情報群記憶手段を備えたコンピュータに、前記保持されている複数種類の評価基礎情報のうち、有意性のある評価基礎情報を選抜する手順と、前記選抜された評価基礎情報に基づいてブランド価値の推計式を統計的演算に基づいて決定する手順と、前記決定手段によって決定された推計式を利用して、評価対象となった企業のブランド価値を評価し、その評価結果を出力する手順と、を実行させることを特徴としている。
【００１４】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係るブランド価値評価支援装置は、図１に示すように、一般的なコンピュータによって実現できるものであり、具体的にはデータベース部１１と、制御部１２と、記憶部１３と、情報出力部１４と、操作部１５とを含んで構成されている。
【００１５】
データベース部１１は、本発明の評価基礎情報群記憶手段に相当するものであり、評価の対象となるべき企業ごとに、その財務情報を格納する財務データベース１１ａと、評価の対象となるべき企業について、当該企業以外の機関によって為された調査結果の情報を格納する調査結果データベース１１ｂとを含んでなる。
【００１６】
具体的に、この財務データベース１１ａに格納されている情報は、図２に示すようなものである。すなわち、企業ごとに、貸借対照表や損益計算書、事業の種類別のセグメント情報（以下、セグメント情報という）などを含んでなる。また、このセグメント情報は、図３に示すように、事業構成要素（セグメント）ごとに売上高、営業費用、営業利益、資産、減価償却費、資本的支出等といった種類の財務情報の要素を共通に含んでいる。これら売上高などの財務情報要素の種類を以下では「共通財務情報要素」と呼ぶ。
【００１７】
なお、このセグメントの分類方法は、投資情報などとして有用に利用可能なように、一般に事業セグメントアプローチ（主として日本において採用される方法）や、マネジメントアプローチ（主としてアメリカで採用される方法）等によって経営者の恣意的なセグメンテーションが排除されている（「ゼミナール  現代会計入門」，第３版，伊藤邦雄著，日本経済新聞社発行，２０００年４月２０日の５０９ページから５１２ページにかけての「２．事業セグメント・アプローチとマネジメント・アプローチ」の章を参照されたい）。従って、事業構成要素の分類等は企業間で比較的共通性を有している。
【００１８】
また、調査結果データベース１１ｂは、図４に示すように、例えば企業イメージについて調査機関（日本経済新聞社、毎日コミュニケーションズ、週刊ダイヤモンド等）が行った調査内容、すなわち、日経優良企業ランキングや、毎日コミュニケーションズ人気企業ランキング、週刊ダイヤモンド就職ランキング等、の得点の情報を含んだものである。
【００１９】
これらデータベース部１１に格納されている複数種類の情報が本発明の評価基礎情報に相当する。
【００２０】
制御部１２は、本発明の各手段を実現するもので、記憶部１３に格納されているプログラムに従って動作し、操作部１５から入力されるユーザの指示に従って、データベース部１１から評価の対象となった企業の財務情報や調査結果の情報（評価基礎情報）を取得し、取得した各評価基礎情報のうち、その企業の評価において統計的に有意性のある情報を選抜し、当該選抜した評価基礎情報を利用した推計式をさらに統計的な方法で生成し、当該生成した推計式を利用して当該評価の対象となった企業のブランド価値評価値を数値的に算出する（ブランド価値評価処理）。
【００２１】
また、この制御部１２は、企業の財務情報をデータベース部１１から取得し、当該取得した財務情報に基づいて、その企業の主要セグメントを決定し、当該決定した主要セグメントに基づいて当該企業の業種分類を決定する処理（業種分類処理）を行う。さらに制御部１２は、当該決定した一以上の主要セグメントと、分類の対象となった企業を特定する情報（企業名等）とを対応付けて企業分類情報として記憶部１３に格納し、また、必要に応じ、例えばユーザの指示に応じて記憶部１３から当該企業分類情報を読み出して情報出力部１４に出力する。
【００２２】
これらの制御部１２による処理の内容は後に詳しく述べることとする。
【００２３】
記憶部１３は、本発明の記憶手段を実現するものであり、一般的な記憶素子（例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）など）や、ハードディスク等であり、制御部１２から入力される指示に従って情報を格納して保持し、また、当該保持している情報を制御部１２に出力する。また、この記憶部１２は、制御部１２のワークメモリとしても動作する。
【００２４】
情報出力部１４は、ユーザに対して情報を表示するディスプレイやプリンタなどの情報出力デバイスあるいは、ネットワークを介して情報を外部のコンピュータなどに送信するネットワークデバイスなどであり、制御部１２から入力される情報をユーザに対して出力する。操作部１５は、キーボードやマウス等の入力デバイスであり、ユーザの指示操作の内容を制御部１２に出力する。
【００２５】
［ブランド価値評価処理］
ここで、制御部１２が行うブランド価値評価処理について説明する。具体的に制御部１２は、評価対象となる企業を特定する情報（企業特定情報）の入力を受けて、図５に示すブランド価値評価処理を開始し、まず、当該評価対象となった企業に関する財務情報と、調査結果の情報とをデータベース部１１から取得し（Ｓ２１）、評価基礎情報として記憶部１３に格納する。
【００２６】
制御部１２は、次に、これら財務情報（売上高、営業利益、総資産、株主資本、宣伝広告費等、企業が公開する貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書等の各項目の情報を含んでなる会計情報）と、調査結果の情報（各調査機関が調査したランキング情報等）とのうち、有意性のある評価基礎情報を統計的に選抜する（Ｓ２２）。
【００２７】
ここで有意性がある情報とは、注目される評価基礎情報（注目情報）について、当該注目情報を含めた場合の統計値（第１統計値）と、当該注目情報を含めなかった場合の統計値（第２統計値）との差を調べたとき、当該差に意味があると判別される情報であり、具体的にはｔ検定（いわゆるＳｔｕｄｅｎｔのｔ検定）によって判別が行われる。なお、ｔ検定は、上記第１統計値と第２統計値との差が、統計値の標準偏差の何倍になっているかによって、第１統計値と第２統計値との差に意味があるか否かを判別させるものである。このｔ検定のより具体的な演算内容、及びコンピュータプログラムの例は、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｈ．Ｐｒｅｓｓほか著、丹慶勝市ほか訳による「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｒｅｃｉｐｅｓ  ｉｎ  Ｃ  日本語版」，平成５年６月２５日、技術評論社初版発行の第１３章「データの統計的記述」等に詳しい開示があるので、ここでの詳細な説明を省略する。この処理Ｓ２２で行われる選抜処理の内容はまた後に詳しく述べる。
【００２８】
制御部１２は、選抜された有意性ある評価基礎情報を用いた多変量解析処理により、評価値を算出する算定式（推計式）を決定する（Ｓ２３）。そして制御部１２は、選抜された有意性ある評価基礎情報を、当該推計式に代入して、当該企業のブランド価値評価値ＢＶを算出し（Ｓ２４）、評価対象となった企業を特定する情報（企業名等）に関連づけて、当該処理Ｓ２４で算出したブランド価値評価値ＢＶを記憶部１３に格納して（Ｓ２５）、処理を終了する。
【００２９】
ここでブランド価値評価値ＢＶとしては、評価基礎情報のそれぞれに係数を乗じて総和したものを用いることができる。そして処理Ｓ２３では、多変量解析の処理（例えば重回帰分析処理）により、所定の決定係数（重相関係数Ｒの二乗など）を最大とする係数の組を繰り返し演算等によって決定することによって、推計式を決定することとしてもよい。なお、この多変量解析の方法は広く知られた方法を用いることができるため、ここでの詳細な説明は省略する。
【００３０】
［選抜処理］
また、ここで、制御部１２による選抜処理（上記処理Ｓ２２）について図６を参照しながら説明する。制御部１２は、まず、処理Ｓ２１で取得したすべての評価基礎情報の群を記憶部１３に格納し（Ｓ３１）、仮のブランド価値評価値ＢＶを、記憶部１３に格納されている評価基礎情報群について、それぞれ係数を乗じて、それらの総和したものとして演算する（Ｓ３２）。次に、制御部１２は、多変量解析の処理によって所定の決定係数（重相関係数Ｒの二乗など）を最大とする係数の組を繰り返し演算等によって決定する（Ｓ３３）。この多変量解析の方法も広く知られた方法を用いることができるため、ここでの詳細な説明は省略する。
【００３１】
次に制御部１２は、処理Ｓ３３で決定された係数を用い、評価基礎情報のいずれか一つを順次取り除いたときのＢＶをそれぞれ演算する。すなわち、例えば財務情報Ｘｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）と、調査結果の情報Ｙｉ（ｉ＝１，２，…Ｍ）の各々について、係数αｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）と、βｉ（ｉ＝１，２，…Ｍ）とが決定されたとき、Ｘ１を除いた、ＢＶＸ１＝α２×Ｘ２＋α３×Ｘ３＋…＋αＮ×ＸＮ＋β１×Ｙ１＋…＋βＭ×ＹＭ、Ｘ２を除いた、ＢＶＸ２＝α１×Ｘ１＋α３×Ｘ３＋…＋αＮ×ＸＮ＋β１×Ｙ１＋…＋βＭ×ＹＭと、といったように、ＹＭを除いた、ＢＶＹＭ＝α１×Ｘ１＋α２×Ｘ２＋…＋αＮ×ＸＮ＋β１×Ｙ１＋βＭ−１×ＹＭ−１までを演算して各情報のｔ検定値ｔＸｉ及びｔＹｉを求める（Ｓ３４）。ｔＸｉ≧２又はｔＹｉ≧２となる、ｔＸｉ及びｔＹｉを有意性ありとし、ｔＸｉ＜２又はｔＹｉ＜２となるｔＸｉ及びｔＹｉを棄却する。すなわち、処理Ｓ３４の演算により、ｔＸｉ＜２又はｔＹｉ＜２となったｔＸｉとｔＹｉがあったか否かを調べ（Ｓ３５）、ｔＸｉ＜２又はｔＹｉ＜２となったｔＸｉとｔＹｉがあれば（Ｙｅｓならば）、ｔＸｉ＜２又はｔＹｉ＜２となったｔＸｉとｔＹｉを、記憶部１３に格納した評価基礎情報の群から削除して（Ｓ３６）、処理Ｓ３２に戻って処理を繰り返す。
【００３２】
一方、処理Ｓ３５において、ｔＸｉ＜２又はｔＹｉ＜２となったｔＸｉとｔＹｉがなければ（Ｎｏならば）、記憶部１３に格納されている（残されている）評価基礎情報の群に含まれる財務情報Ｘｉと、調査結果の情報Ｙｉとを選抜した情報として記憶部１３に格納し（Ｓ３７）、処理を終了する。
【００３３】
この例のように選抜処理では、多変量解析処理によって定めた推計式によって、仮のブランド価値評価値ＢＶを演算し、その際に、各評価基礎情報をそれぞれ変量としたｔ検定を行い、有意性のない変量を棄却しては、多変量解析処理によって推計式を調整する処理を繰り返し、上記棄却をされることなく残った評価基礎情報のすべてが有意性を有すると検定されたときに、当該残った評価基礎情報を選抜した評価基礎情報とする。
【００３４】
［動作］
このように、本実施の形態に係るブランド価値評価支援装置は、財務情報等、評価対象となる企業そのものが公開する情報と、評価対象となる企業以外の調査機関等によって行われる調査結果に関する情報とを少なくとも含んだデータベース部１１を含む。
【００３５】
そして本実施の形態のブランド価値評価支援装置では、制御部１２が、これらの評価基礎情報に基づく多変量解析処理によって仮のブランド価値評価値ＢＶが演算され、その際に、各評価基礎情報についての有意性が統計的に検定される。
【００３６】
制御部１２は、この検定の結果、有意性のないものを棄却（使用しないと決定）し、棄却した評価基礎情報を除く評価基礎情報の群を用いて改めて多変量解析処理を行って仮のブランド価値評価値ＢＶを演算する。制御部１２は、この検定、棄却、仮のＢＶの演算という処理を、棄却する評価基礎情報がなくなるまで（すなわち有意性ある評価基礎情報のみが残るまで）繰り返して行い、棄却されることなく残った評価基礎情報を選抜した評価基礎情報として、この選抜した評価基礎情報に基づく多変量解析処理をさらに行って、推計式を定め、この定めた推計式によって評価対象となった企業のブランド価値評価値ＢＶを演算して、記憶部１３に格納し、必要に応じて情報出力部１４を介してディスプレイに表示し、また印刷するなど、ユーザの用に供する。
【００３７】
［変形例］
本実施の形態のブランド価値評価支援装置は、基本的には上述のように動作するが、さらに評価対象となる企業を業種ごとに分類し、その分類結果を用いて選抜処理や、推計式の決定の処理、推計式によるブランド価値評価値ＢＶの演算の処理を行ってもよい。以下、その処理の例について説明する。ここで業種分類は、データベース部１１にその情報が格納されている、評価対象となり得る各企業ごとに予め定めておいてもよいし、次に述べる方法で評価の時点で業種分類を実行してもよい。近年では、企業の合併機会などが増大し、企業の業態が短期間のうちに、ドラスティックに変動するケースも多いので、次に述べる処理による方法が好ましい場合もある。
【００３８】
［業種分類処理］
ここでは制御部１２の業種分類処理の内容について説明する。最初に、主要セグメントを決定する制御部１２の処理について図７を参照しながら説明する。図７は、制御部１２の処理の例を表すフローチャート図である。制御部１２は、ユーザの指示に従って、分類の対象となった企業の財務情報をデータベース部１１から取得し、当該取得した財務情報のうち、予め注目共通財務情報要素として特定されている共通財務情報要素を抽出する。具体的には、制御部１２は、分類の対象となった企業のセグメント情報のうち、売上高の情報Ｓを抽出する（Ｓ４１）。この売上高の情報Ｓには、各セグメントの売上高が含まれている。
【００３９】
制御部１２は、この各セグメントの売上高の総和Ｓｍを、
【数１】
Ｓｍ＝ΣＳｉ
として演算する（Ｓ４２）。ここで、Ｓｉは、ｉ番目のセグメントの売上高である。
【００４０】
次に制御部１２は、売上高から見た各セグメントの構成比率を演算する（Ｓ４３）。具体的に、売上高から見たｉ番目のセグメントの構成比率ｒｓｉは、
【数２】
ｒｓｉ＝Ｓｉ／Ｓｍ
として演算される。制御部１２は、演算した構成比率ｒｓｉのうち、最大の構成比率に対応するセグメントを主要セグメント候補として記憶部１３に格納する（Ｓ４４）。ここで構成比率が同率となっているものがあると、主要セグメント候補が複数となる場合があり得る。
【００４１】
そこで制御部１２は、この主要セグメント候補が一つであるか否かを調べ（Ｓ４５）、一つであれば（Ｙｅｓならば）、当該記憶部１３に格納されている主要セグメント候補を主要セグメントとして決定して（Ｓ４６）、処理を終了する。
【００４２】
一方、処理Ｓ４５において、記憶部１３に格納した主要セグメント候補が複数ある場合（Ｎｏの場合）は、注目共通財務情報要素とは異なる種類の共通財務情報要素を補助共通財務情報要素として用いて、セグメントごとの構成比率を演算し、当該演算の結果に基づいて、記憶部１３に格納された主要セグメント候補から、新たな主要セグメント候補を絞り込む。
【００４３】
すなわち制御部１２は、取得した財務情報のうち、補助共通財務情報要素として予め特定されている共通財務情報要素を抽出する。具体的に制御部１２は、セグメント情報のうち、営業利益の情報Ｅを抽出する（Ｓ４７）。この営業利益の情報Ｅには、各セグメントの営業利益が含まれている。
【００４４】
制御部１２は、この各セグメントの営業利益の総和Ｅｍを、
【数３】
Ｅｍ＝ΣＥｉ
として演算する（Ｓ４８）。ここで、Ｅｉは、ｉ番目のセグメントの営業利益である。
【００４５】
次に制御部１２は、営業利益から見た各セグメントの構成比率を演算する（Ｓ４９）。具体的に、営業利益から見たｉ番目のセグメントの構成比率ｒｅｉは、
【数４】
ｒｅｉ＝Ｅｉ／Ｅｍ
として演算される。制御部１２は、記憶部１３に格納されている主要セグメント候補のうち、今回演算した構成比率ｒｅｉが最大となっているものに対応するセグメントを残し、他のセグメントを削除して、新たな主要セグメント候補を選択し、当該選択した新たな主要セグメント候補を記憶部１３に格納する（Ｓ５０）。
【００４６】
この際、記憶部１３に新たに格納した主要セグメント候補がなお複数ある場合も考えられる。この場合制御部１２は、当該複数の主要セグメント候補のそれぞれを主要セグメントとして決定する。また、記憶部１３に新たに格納した主要セグメント候補が一つとなれば、当該主要セグメント候補を主要セグメントとして決定して（Ｓ５１）、処理を終了する。
【００４７】
なお、処理Ｓ４５の判断を行うことなく、複数の主要セグメント候補があっても、各主要セグメント候補をそれぞれ主要セグメントとして決定し、当該各主要セグメントに基づいて決定される複数の業務分類に属すると判断してもよい。この場合は、処理Ｓ４５並びにＳ４７以下の各処理は不要である。
【００４８】
また、ここでの処理において、各共通財務情報要素を用いた構成比率を演算し、そのうち最大の構成比率となっているものに対応するセグメントを主要セグメント候補としているのであるが、必ずしも最大でなくとも、最大となっているものに極めて近い構成比率のものについては配慮するべき場合もある。例えば、４つのセグメントＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄについて、構成比率がそれぞれ１０％、１０％、３９％、４１％であるとすると、セグメントＣとＤとを主要セグメント候補とすることがよい場合もある。そこで制御部１２は、構成比率が最大のセグメントを主要セグメント候補とするとともに、当該構成比率から所定範囲内の構成比率となっているものに対応するセグメントを主要セグメント候補に追加する。また所定範囲内のものでなくとも、例えば全体のセグメントの構成比率の分布から、所定の統計学的検定によって得られる有意な範囲を確定し、最大の構成比率の値から当該有意な範囲にある構成比率に対応するセグメントを主要セグメント候補に追加するようにしてもよい。
【００４９】
［選抜処理の変形例］
次に選抜処理の際に、上述の業種分類の結果を用いる例について述べる。この例では、選抜処理の処理負荷が軽減される。すなわち、経験的に同じ業種の企業については同じ評価基礎情報の群が選抜されやすいので、ある企業に対する選抜処理の結果を、その企業が属する業種の情報に関連付けて記憶部１３に格納しておき、後に、同じ業種の企業が評価の対象となったときに、当該選抜処理の結果を記憶部１３から取り出して利用する。
【００５０】
具体的に制御部１２は、評価の対象となった企業について予め業種分類処理を実行して、その企業についての業種の情報を得ておき、図６に示した選抜処理において、制御部１２が処理Ｓ３１の前に、当該業種の情報に関連付けて過去に行われた選抜処理の結果が記憶部１３に格納されていないかを判断する。ここで、記憶部１３に評価の対象となった企業が属する業種に関連付けて選抜処理の結果が格納されていなければ、今回評価の対象となった企業を、その企業が属する業種の代表企業として、処理Ｓ３１〜Ｓ３７を実行し、処理Ｓ３７において、選抜処理の結果を、業種分類処理の結果として得られた業種の情報に関連付けて格納する。
【００５１】
また、業種の情報（業種を特定する業種特定情報）に関連付けて過去に行われた選抜処理の結果が記憶部１３に格納されていれば、処理Ｓ３１〜Ｓ３７を行わずに当該格納されていた選抜処理の結果をそのまま選抜処理の結果とする。
【００５２】
また、代表企業は一つでなくてもよく、同じ業種に属する（すなわち業種の情報の少なくとも一部が共通している）Ｎ社の同業種企業群のそれぞれを代表企業として、それぞれの代表企業について得られた選抜処理の結果に論理演算を行って、当該論理演算の結果を、その業種を特定する業種特定情報に関連付けて記憶部１３に格納してもよい。
【００５３】
この場合、制御部１２は、業種特定情報と、現在何社の代表企業について選抜処理を行ったかを表すカウンタと、上記論理演算の結果とを関連付けて記憶部１３に格納しておき、選抜処理を行うごとに、その選抜処理を行った企業が属する業種を特定する業種特定情報に関連付けたカウンタをインクリメントし、その選抜処理の結果をさらに用いた論理演算結果を記憶する。そして、カウンタが予め定めたＮ社を超えているときに、図６の処理Ｓ３１〜Ｓ３７に示した選抜処理を行わずに、論理演算結果を選抜処理の結果として利用するようにする。
【００５４】
ここで論理演算は、論理積又は論理和などである。すなわち、論理積を用いることとすれば、各代表企業について選抜処理結果として得られた、選抜後の評価基礎情報の群に共通している価基礎情報を選抜された評価基礎情報として用いるようになり、論理和を用いることとすれば、各代表企業のいずれかにおいて、選抜後の評価基礎情報となっていた評価基礎情報のすべてを含む評価基礎情報の群を、選抜された評価基礎情報として用いるようになる。
【００５５】
また、調査結果データベース１１ｂに格納されている調査結果の情報は、業種ごとに妥当性が異なることもあることから、人為的に、調査結果の情報ごとに業種特定情報を関連付けておく。そして、評価基礎情報を調査結果データベース１１ｂから取得するときに、評価対象となった企業についての業種を特定して、当該業種を特定する情報に関連付けられている調査結果の情報のみを評価基礎情報として取り出す。
【００５６】
［その他の例］
また、業種分類の結果は、推計式の変数を決定する際に、その決定係数の調整に用いるなどの方法で利用してもよいし、推計式を用いたブランド価値評価の演算結果を出力する際に、その時点までに演算された他の同業種の企業に関するブランド価値評価値とともに出力するなどといった方法でも利用することもできる。
【００５７】
さらに、ここまでの例では、財務情報と調査結果の情報とを用いる例について説明したが、これ以外の情報も利用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る業種分類装置の構成ブロック図である。
【図２】データベース部１１に格納された財務情報の概要の例を表す説明図である。
【図３】データベース部１１に格納されている財務情報のうち、セグメント情報の概要の例を表す説明図である。
【図４】データベース部１１に格納された調査結果の情報の概要の例を表す説明図である。
【図５】制御部１２によって行われる、ブランド価値評価処理の例を表すフローチャート図である。
【図６】制御部１２によって行われる、選抜処理の例を表すフローチャート図である。
【図７】制御部１２によって行われる、主要セグメントを決定する処理の例を表すフローチャート図である。
【符号の説明】
１１  データベース部、１２  制御部、１３  記憶部、１４  情報出力部、１５  操作部。
【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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