(57)【要約】【課題】財務諸表に現れない企業価値を判定する。【解決手段】データベース内に格納された企業毎の企業の技術革新力と、顧客・取引先との関係性と、従業員の生産性と、設備の活用力と、知的活動によりもたらされる将来収益期待と、市場視点とを予め分類された業種毎にその平均値と標準偏差で標準化した標準化データを算出して、この標準化データを一括して分散共分散行列に基づく主成分分析処理を行い前記各因子の重み付けを行い、前記企業毎に前記各因子に重み付けを乗じて加算した数値を知の潜在力として算出する。【選択図】    図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、データベース内に格納された企業毎の企業の技術革新力と、顧客・取引先との関係性と、従業員の生産性と、設備の活用力と、知的活動によりもたらされる将来収益期待と、市場視点とを予め分類された業種毎にその平均値と標準偏差で標準化した標準化データを算出し、
前記標準化データを一括して分散共分散行列に基づく主成分分析処理を行い前記各因子の重み付けを算出し、
前記企業毎に前記各因子に重み付けを乗じて加算した数値を知の潜在力として算出した企業の知価指数計算方法。
【請求項２】
前記標準化データに対して決算時の株式時価総額を被説明変数とし、その他の評価因子に基づくデータを説明変数とする重回帰分析を行って推定企業価値を算出する請求項１記載の知価指数計算方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報処理装置を用いた企業の価値を判断に適用して有功な技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年では投資の対象判断等の目的で企業価値を計ろうとする場合、損益計算書や貸借対照表等の財務諸表や株価・関連指標だけでは十分とはいえなくなってきている。
【０００３】
たとえば、前記財務諸表には現れてこない技術・ノウハウ等の「見えない」価値を考慮して総合的に企業を評価することが要求されてきている。
【０００４】
本出願人は特願２００２−０３１００２号において、顧客、従業員、株主のステークホルダー（利害関係者）の「認知度」や「忠誠度」などを測定し、ブランドが将来生み出すであろうキャッシュフローの現在価値を算出する技術を開示している。
また、この種の文献としては、２００３年３月１８日発行の「週刊東洋経済」において、吉野貴晶氏が執筆した「修正ＰＢＲ」と題された記事が知られている。
【０００５】
【非特許文献１】
「週間東洋経済、吉野貴晶執筆『修正ＰＢＲ』」株式会社東洋経済新報社、２００３年３月１８日発行
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
前記先行技術はいずれも財務諸表に現れない企業価値を判定する点において優れているが、本発明者らはさらに投資家が投資対象として判断するためには、その企業が知の潜在力を全て使用したときに生み出せる企業価値（＝推定株式時価総額）を試算できるようにしてこれを現実の株式市場での時価総額と比較できるようにする必要があることを見いだした。
【０００７】
この点について従来の企業の潜在能力を評価する手法は、いずれも記者やアナリストを対象としたアンケート等の定性評価を加えることが多かったため、アンケート対象者を限定していくことによって間接的に評価者の恣意的な判断が加わる余地があった。
【０００８】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、有価証券報告書から得られる客観的データの使用により、企業がその研究開発力・技術革新力を、知識経営の実践を介して、企業価値と結びつける潜在力を測る指標、すなわち「知価指数」（株式会社日本経済新聞社の商標）を提供することを技術的課題とする。
【０００９】
本発明によれば、入手可能な財務データに基づき、透明性かつ客観性の高い知の潜在力、すなわち企業知価を算出することができ、さらに、知の観点から見た企業の内在的価値を推定企業価値として導き出し、現実の株式市場での時価総額と比較することができる。
【００１０】
また、企業価値評価は、今後新たに公開される特許資産等によりモデル式に変更を加えなければならないため、改良性が高い評価手法が必要であるが、本発明によれば改良性に富んだ企業評価手法を実現することができる。
【００１１】
さらに、本発明は財務諸表に表れない「無形資産」を開示しようとするのが国際的な会計処理の流れであり、このような先行性の高い企業評価手法を実現することができる。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するためには、本発明は、以下のような手段を採用した。
本発明は、少なくとも、データベース内に格納された企業毎の企業の技術革新力と、顧客・取引先との関係性と、従業員の生産性と、設備の活用力と、知的活動によりもたらされる将来収益期待と、市場視点とを予め分類された業種毎にその平均値と標準偏差で標準化した標準化データを算出して、この標準化データを一括して分散共分散行列に基づく主成分分析処理を行い前記各因子の重み付けを行い、前記企業毎に前記各因子に重み付けを乗じて加算した数値を知の潜在力として算出するものである。さらに、同じデータを用いて、市場視点を被説明変数、その他の変数を説明変数として、重回帰分析を行なうことにより、知の観点からみた潜在的な企業価値を推定するものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本実施形態のサーバのデータ構成を示す説明図、図２は産業別の評価因子データ構成図、図３は知の潜在力指数の算出手順と、推定企業価値の算出手順を示すブロック図、図４は図１に対応する具体例、図５は図３に対応した手順のブロック図である。
【００１４】
本実施形態では、１）企業の技術革新力、および２）顧客・取引先との関係性構築、３）プロセスの改善、４）設備の有効活用といった企業の知的活動と、５）知的活動によりもたらさせる将来収益期待、６）市場の視点、といった６つの要因を評価因子として選択し、それらの基底にある観察できない要因を抽出して、知の潜在力とすることとした。
【００１５】
具体的には、１）「技術革新力」として、企業の技術革新の原動力となる研究開発投資の過去２年の累積、２）「関係性」として、顧客や取引先との関係性の構築・効率化を示す在庫回転日数、３）「従業員の生産性」として、従業員のプロセス改善に基づく従業員生産性の向上、４）「設備の活用力」として、設備の有効な設計と活用に基づく設備効率性の向上、５）「将来収益期待」として次期の残余利益（資本コスト・税控除後営業利益に直近研究開発投資）、６）「市場からの視点」として、直近決算期末の株式時価総額、を選択、これらの共通基盤にある、観察できない目に見えない軸を分散共分散行列による主成分分析で抽出することにより、新たな指標を求めることとした。
【００１６】
なお、図６はこれらの評価因子を用いた「知の潜在力指標」の算出と、「推定企業価値」の算出の関係を示したブロック図である。
【００１７】
本実施形態において、使用した評価因子とデータの詳細を説明すると以下の通りである。
【００１８】
１）技術革新力（過去２期間の研究開発投資の累積）、
２）関係性（在庫回転日数：３６５／（売上高／前期・当期平均在庫有高））
、
３）従業員の生産性（営業利益／前期・当期平均従業員数）、
４）設備の活用力（営業利益／前期・当期平均有形固定資産）、
５）将来収益期待（ランダム・ウオーク・モデルにより、次期残余利益＝当期残余利益とおき、残余利益を、税引き後・資本コスト控除後営業利益に当期研究開発投資を加算することにより求める）
６）市場からの視点（直近決算期末の株式時価総額）。
【００１９】
これら評価因子のうち、「関係性」を表わすものだけが、その値が小さければ小さいほど将来価値がもたらされる、という性質をもち、意味のある主成分についてはこの評価因子について、主成分得点係数がマイナスとなるはずである。
【００２０】
このことは、主成分分析で複数導出された主成分のうち１つを選択するにあたって、その選択を機械的かつ容易とする効果をもつ。また、「市場からの視点」に使用される株式時価総額は後述するように、企業規模の格差による影響を制御する効果をもつ。
【００２１】
なお、研究開発投資と営業利益との比率を指標として使わないのは、他社の開発成果を応用して効率的に利益を稼得する企業を有利としない効果をもち、基礎的な研究に積極的な企業が排除されないためである。
【００２２】
なお、研究開発投資と将来収益期待・市場の視点、および他の評価因子との共通軸を求めるという本指標の算定構造により、無制限な研究開発投資が高得点と結びつくことを廃している。
【００２３】
プロセスの改善を従業員の生産性でみるのは、１人１人の従業員が本業での利益を稼得する力をみる意味がある。さらに、設備の有効活用力を、営業利益を使う指標でみるのは、減損会計の適用を厳密に行う企業に有利となる効果をもつ。なぜならば、減損会計適用による減損は営業外費用に含められるからである。
【００２４】
以下、図９〜図１１を用いて「知の潜在力指数」を算出するためのデータ処理の手順を示す。
【００２５】
使用したデータは、図４に示すように、ＮＥＥＤＳ―ＣＯＭＰＡＮＹ（日本経済新聞社の総合企業データバンクシステム）による連結本決算データである。なお対象を、製造業企業とした。但し、非製造業企業に範囲を広げてもよい。
【００２６】
知の潜在力指標を求めるに先立ち、業種・技術特性・企業規模の影響を制御する必要がある。そのために、まず対象企業をＮＥＥＤＳ−ＣＯＭＰＡＮＹに基づく業種に分類。その上で、技術特性の類似する業種を１つの業種としてまとめ、業種・技術の影響を制御した。
【００２７】
具体的には、素材技術で評価されている繊維と窯業とを１業種として一括し、燃料電池で評価されている自動車・複合的な情報技術で評価されている電機および精密機器を複合先端技術として一括し、機械・輸送用機器・造船を一括し、原料を主として提供する紙・パルプ・石油・ゴム・鉄鋼・非鉄金属を一括した。
【００２８】
また、企業規模の格差の制御は、市場からの視点として株式時価総額が使用されていることにより可能となる。すなわちこの評価因子には、同業種内での市場評価の格差を反映させつつ、業種毎の規模の格差を制御する、という効果をもたせている。したがって、産業分類は次の通りである。
【００２９】
産業１）  繊維・窯業、
産業２）  化学、
産業３）  先端複合技術、
産業４）  医薬
産業５）  食品、
産業６）  機械・輸送・造船、
産業７）  紙・パルプ等、
産業８）  その他製造。
【００３０】
評価因子を表わすデータとして、図９に示すように、従業員の生産性と設備の活用力には、営業利益データが使用されている。
【００３１】
企業の会計方針の変更が営業利益に与える影響を除去するために、会計方針の変更企業をデータベースによりチェックし、変更企業について、当該変更が営業利益に与える影響額を決算短信での開示で調べ、変更前の営業利益額を算出し、変更後営業利益と変更前営業利益との比率を使って、従業員の生産性と設備の活用力を表わす指標の大きさを、変更前のデータを使った場合の大きさに修正した。
【００３２】
なお、将来収益期待としての残余利益にも営業利益データが使用されているが、この残余利益は将来の残余利益であり、次期営業利益＝変更後の会計方針に基づく営業利益、を仮定するため、残余利益を算定するにあたっての営業利益は修正を施していない。
【００３３】
次に、選択した６つの評価因子に基づくデータを、新たに分類された業種毎に、その平均値と標準偏差で標準化した。具体的には、表形式のデータをＳＰＳＳファイルに読み込んでＳＰＳＳ記述統計産業毎に標準化した。この産業データ（標準化データ）が図２に示したものと対応している。図１５は、医薬業のＴ社についての各評価因子の標準化データの算出例を示した例である。
ここで、ＳＰＳＳとは、統計解析を支援するためのデータ解析アプリケーションソフトであり、重回帰分析、主成分分析、判別分析、多次元尺度法といった、複雑な解析を容易とする、という特徴をもつ。
【００３４】
次に、産業毎の標準化データファイルをつなぎ合わせて全産業の標準化データのファイルを生成する。
【００３５】
次に、標準化されたデータについて、選択した評価因子の適切性を確認するために、各変量間の散布図をチェックした。さらに残余利益、株式時価総額データと他の各データ間、ならびに残余利益データと株式時価総額データ間の単回帰分析をも実施し、その関係を確認した。
【００３６】
具体的には、Ｙ軸にＺ市場からの視点、Ｘ軸に他の標準化評価因子を順次とり、同様の操作を繰り返す。Ｙ軸にとった評価因子とＸ軸にとった評価因子との間に正の相関のあることを確認し、さらに被説明変数を「Ｚ市場からの視点」とした単回帰で各評価因子との正の相関を確認した。
【００３７】
次に、図１０に示すように、標準化されたデータを一括して、分散共分散行列に基づく主成分分析を適用、抽出後の負荷量平方和が７０％を超えることを確認する。その上で、導出された主成分の符号をチェックし、各評価因子の中で唯一、値が少なければ少ないほど価値をもたらすことが明確な「関係性」に着目し、その符号がマイナスである主成分を選択する。２００１年度決算データを使用した場合、２つの主成分が導出され、そのうち「関係性」因子の符号がマイナスである主成分が一意的に導出されている。なお、各評価因子の重み付けは、技術革新力０．３０３，  関係性−０．０２９，  従業員の生産性０．２６５，  設備の活用力０．１２９，  将来収益期待０．３４３，  市場からの視点０．３２３であった。すなわち、
【００３８】
知の潜在力指標＝０．３０３・技術革新力−０．０２９・関係性＋従業員の生  産性
＋０．１２９・設備の活用力＋０．３４３・将来収益期待＋０．３２３・市場  からの視点
という式が成立する。
【００３９】
「知の潜在力」指標を、結果的に導き出された主成分得点に求め、その大きさの順にランキングを行った。また、標準化されたままのデータを指標としたのでは一般にわかりにくいため、本指標の標準偏差化を行った上で、最高点が１００点となるように軸を平行移動させた。これが、「知の潜在力」指標の得点であり、それに基づくランキングである。
【００４０】
図１０では、モデル１（指数（ＦＡＣ＿１））とモデル２（指数（ＦＡＣ＿２））が追加されており、これらはそれぞれ２つのモデルにより算出されている指数に該当している。
【００４１】
ここで、「Ｚ関係性」だけの係数がマイナスとなっているのはモデル１である。したがって、モデル１が全ての評価因子に対して望ましい方向で係数の符号が付されていることを意味する。そのため、ここではモデル１を採択している。
【００４２】
以上により、ＳＰＳＳでＦＡＣ１＿２を基準として降順にデータを並び替えたものが図１０の最下表である。このＦＡＣ１＿２を図１１に示すように偏差値化してさらに、最高得点企業の指数を１００となるように設定し、分布を移動させる。ここではＦ社の偏差値が最高値の９１．３８であるので、１００−９１．３８＝８．６２を全ての企業の偏差値に加算する。その結果、Ｆ社の知の潜在力指数は１００．００となり、Ｇ社の知の潜在力指数は９３．１０となる。
【００４３】
この指標（知の潜在力）は単に潜在性の大きさをみるだけでなく、業界平均と標準偏差での標準化データを使用することにより、指標を構成する標準化データで業界の中での位置づけをみるとともに、将来潜在力を高めるための指針を提供するものである。
図１６は、前述のＴ社について知の潜在力指数を算出した具体例を示したものである。
【００４４】
次に、以上の手順で採用したのと同じ標準化データを使用して、推定企業価値を算出する手順を図１２〜図１４を用いて説明する。
【００４５】
これは、知の観点から推定される企業価値を意味する。知の潜在性が、将来「知」を発現させる潜在性の推定に資するのに対し、推定企業価値は現状分析にも効果がある。推定企業価値は、決算時の株式時価総額を被説明変数とし、その他の評価因子に基づくデータを説明変数とする重回帰分析を行って導出する。
【００４６】
現実の株式時価総額と「知」の観点から推定される推定企業価値との乖離を確認し、企業の知的活動が現実に発現している企業価値と結びついているかどうかを観察できる。
【００４７】
なお、株式時価総額の実績が推定値よりも高い企業が過大評価されているとは限らず、全体的な企業の知的活動の傾向を超えた価値創造を行っていることがある。逆の場合も、過小評価とは限らず、企業活動のどこかに問題があることがある。あくまで知の潜在力指標と合わせて判断すべきである。
【００４８】
具体的には、図１２に示したように、知の潜在力指標の算出に用いたものと同じ標準化データを使用する。
【００４９】
データの多重共線性を除去するために、変数減少法による重回帰分析により選定される変数を確認、多重共線性関係にある評価因子を認識の上、多重共線性関係にあるものを主成分分析により統合する。
【００５０】
具体的には、「市場からの視点」を除く５変数を主成分分析により統合したものである。
【００５１】
統合した変数と統合しないままの全変数を説明変数とし、株式時価総額を被説明変数とした重回帰を実施し、統合変数の回帰係数に、統合時の各主成分得点係数を乗じて、統合変数のもととなる変数それぞれの回帰係数を導出し、標準化推定企業価値を算出した（図１２）。
【００５２】
なお、２００１年度決算においては５変数を統合（技術革新力０．３６７，  関係性−０．０８３，  従業員の生産性０．２８７，  設備の活用力０．２３２，  残余利益０．４３９の重み付け）、統合しない全変数とともに変数減少法による重回帰分析を行った。結果的に算出された回帰式は、被説明変数（市場からの視点）＝−０．３６９・設備の活用力＋０．９２６統合変数であり、各有意水準は０．０００であった。この統合変数の係数に、統合時の重み付けを乗じ、結果的に、重回帰にあたっての各説明変数に対する重み付けは、技術革新力０．３４、関係性−０．０７７、  従業員の生産性０．２６６，  設備の活用力−０．１５４，  将来収益期待０．４０７となった（図１４）。
【００５３】
ちなみに、強制投入法による重み付けはそれぞれ、０．２２７，  −０．００４，０．１５７，−０．０５７，０．５７１であった。計算の結果算定された重み付けにより、現状での企業価値との結びつきにおいて、企業の知的活動のうち全体的に、どの要因に問題があるかがわかる。２００１年度決算データでは、設備の活用力に問題があることが判明する。
【００５４】
次に、標準化されたデータを実額に戻すため、各業種の株式時価総額の標準偏差を乗じ、平均値をプラスするが、価値破壊が著しい企業では実額がマイナスになる。実額がマイナスになるのを避けるため、マイナスが出ない範囲にまで線形関数の定数項を平行移動させ、調整する。２００１年度決算データを使用した場合、調整の結果、定数項は、７．４５５Ｅ−１７＋０．５となった。よって、図１４に示すように、
【００５５】
推定企業価値＝０．３４×技術革新力−０．０７７×関係性＋０．２６６×従業員の生産性−０．１５４×設備の活用力＋０．４０７×将来収益期待＋７．４５５Ｅ−１７＋０．５という式が導出された。
【００５６】
調整後の標準化データに、各業種の株式時価総額の標準偏差を乗じ、平均値を加算して、推定企業価値を求めた。
具体的には図１４に示すように、Ｘ社（Ｔ０００Ｘ）の推定企業価値は３５２７４１であり、Ｙ社（Ｔ０００Ｙ）の推定企業価値は２０４０１７となった。
【００５７】
なお、図１７は前述のＴ社を例に推定企業価値を算出した例を示している。
【発明の効果】
本発明によれば、有価証券報告書から得られる客観的データの使用により、企業がその研究開発力・入手可能な財務データに基づき、透明性かつ客観性の高い企業評価指標を得ることができる。
【００５８】
また、本発明によれば、今後新たに公開される特許資産等によりモデル式に変更を加えることも可能であり、改良性が高い評価手法が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態のサーバのデータ構成を示す説明図
【図２】産業別の評価因子データの構成図
【図３】知の潜在力指数の算出手順と、推定企業価値の算出手順を示すブロック図
【図４】図１に対応する具体例の説明図
【図５】図３に対応した手順のブロック図
【図６】実施形態の評価因子を用いた「知の潜在力指標」の算出と、「推定企業価値」の算出の関係を示したブロック図
【図７】実施形態のサーバ１に格納される知的価値ランキング用バックデータの例
【図８】実施形態のサーバ２に格納される産業１の繊維・窯業における評価因子のデータの例
【図９】実施形態における「知の潜在力指数」を算出するためのデータ処理手順（１）
【図１０】実施形態における「知の潜在力指数」を算出するためのデータ処理手順（２）
【図１１】実施形態における「知の潜在力指数」を算出するためのデータ処理手順（３）
【図１２】実施形態における「推定企業価値」を算出するためのデータ処理手順（１）
【図１３】実施形態における「推定企業価値」を算出するためのデータ処理手順（２）
【図１４】実施形態における「推定企業価値」を算出するためのデータ処理手順（３）
【図１５】医薬業のＴ社についての各評価因子の標準化データの算出例
【図１６】医薬業のＴ社についての知の潜在指数の算出例
【図１７】医薬業のＴ社についての推定企業価値の算出例
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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