(57)【要約】【課題】  企業の特徴を表している指標から算出される企業間の特徴類似性分析により、企業群の全体傾向を容易に把握する。【解決手段】  指標算出部４は、企業の特徴を表す、分析対象とする複数年度分の指標を、財務情報５や企業情報６などから複数選択する。特徴抽出部７は、企業に対し、分析対象とする指標を複数年度分選択し、自己相関行列に基づく、各企業の年度間差分の特徴を表す部分空間を算出する。原指標関連度算出部８は、原指標の基底ベクトルと上記部分空間とのなす角度（正準角）を求める。類似度算出部９は、全ての企業の組み合わせに対して、企業間の部分空間のなす角度（正準角）を算出する。類似度マップ表示部１６は、企業間類似度に従って、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出してマップを描画する。【選択図】  図１
2005352637.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
企業の特徴を表している複数の指標情報を抽出する指標抽出手段と、
前記複数の指標情報を用いて、自己相関行列に基づいて企業毎のベクトル空間を算出するベクトル空間算出手段と、
前記企業同士のベクトル空間のなす角度を、企業間の類似度として算出する類似度算出手段と
を具備することを特徴とする企業評価装置。
【請求項２】
前記企業間の類似度に基づいて、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し、各企業を算出された座標上にプロットしてマップを描画する類似度マップ描画手段を具備することを特徴とする請求項１記載の企業評価装置。
【請求項３】
前記マップから隣接している企業群を選択する選択手段と、
前記複数の指標情報の年度間差分データを算出する年度間差分データ算出手段と、
前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群の各企業のベクトル空間を算出する年度差分ベクトル空間算出手段と、
前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群全てのベクトル空間を算出する企業群ベクトル空間算出手段と、
前記各企業のベクトル空間と前記企業群全てのベクトル空間とのなす角度を、企業群の典型的特徴と企業の類似度として算出する典型的特徴算出手段と
を具備することを特徴とする請求項２記載の企業評価装置。
【請求項４】
前記企業群の典型的特徴と企業の類似度とに基づいて、前記マップの元の座標から終点座標まで矢印を描画する矢印描画手段を具備することを特徴とする請求項３記載の企業評価装置。
【請求項５】
前記企業群に対して、前記複数の指標情報全部のうち、任意の２つの指標情報を２軸にとった散布図を作成する散布図作成手段と、
前記２つの指標情報で、どの程度の説明ができているかという説明度情報を算出する説明度算出手段と、
前記説明度情報を各散布図に表示する提示手段と
を具備することを特徴とする請求項３記載の企業評価装置。
【請求項６】
企業の特徴を表している複数の指標情報を抽出する指標抽出手段と、
前記複数の指標情報を用いて、自己相関行列に基づいて企業毎のベクトル空間を算出するベクトル空間算出手段と、
前記企業同士のベクトル空間のなす角度を、企業間の類似度として算出する類似度算出手段と、
前記企業間の類似度に基づいて、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し、各企業を算出された座標上にプロットしてマップを描画する類似度マップ描画手段と、
前記マップから隣接している企業群を選択する選択手段と、
前記複数の指標情報の年度間差分データを算出する年度間差分データ算出手段と、
前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群の各企業のベクトル空間を算出する年度差分ベクトル空間算出手段と、
前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群全てのベクトル空間を算出する企業群ベクトル空間算出手段と、
前記各企業のベクトル空間と前記企業群全てのベクトル空間とのなす角度を、企業群の典型的特徴と企業の類似度として算出する典型的特徴算出手段と、
前記企業群の典型的特徴と企業の類似度とに基づいて、前記マップの元の座標から終点座標まで矢印を描画する矢印描画手段と、
前記企業群に対して、前記複数の指標情報全部のうち、任意の２つの指標情報を２軸にとった散布図を作成する散布図作成手段と、
前記２つの指標情報で、どの程度の説明ができているかという説明度の情報を算出する説明度算出手段と、
前記説明度を各散布図に表示する提示手段と
を具備することを特徴とする企業評価システム。
【請求項７】
企業の特徴を表している複数の指標情報を抽出するステップと、
前記複数の指標情報を用いて、自己相関行列に基づいて企業毎のベクトル空間を算出するステップと、
前記企業同士のベクトル空間のなす角度を、企業間の類似度として算出するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする企業評価プログラム。
【請求項８】
前記企業間の類似度に基づいて、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し、各企業を算出された座標上にプロットしてマップを描画するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７記載の企業評価プログラム。
【請求項９】
前記マップから隣接している企業群を選択するステップと、
前記複数の指標情報の年度間差分データを算出するステップと、
前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群の各企業のベクトル空間を算出するステップと、
前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群全てのベクトル空間を算出するステップと、
前記各企業のベクトル空間と前記企業群全てのベクトル空間とのなす角度を、企業群の典型的特徴と企業の類似度として算出するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項８記載の企業評価プログラム。
【請求項１０】
前記企業群の典型的特徴と企業の類似度とに基づいて、前記マップの元の座標から終点座標まで矢印を描画するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項９記載の企業評価プログラム。
【請求項１１】
前記企業群に対して、前記複数の指標情報全部のうち、任意の２つの指標情報を２軸にとった散布図を作成するステップと、
前記２つの指標情報で、どの程度の説明ができているかという説明度の情報を算出するステップと、
前記説明度を各散布図に表示するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項９記載の企業評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業評価装置、企業評価システムおよび企業評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、企業価値や企業の特徴を分析する企業評価の方法として様々な手法が開発されてきているが、それらの手法は主に以下のような特徴を持っている。
（１）分析対象とする指標（財務指標や企業情報）に対して評価基準を定め、その評価基準に基づいて各企業を個別に評価する。
（２）評価結果は、ある１つの固定的な基準で数値化されており、その数値でランキングや格付けを行っている。
（３）各企業と扱う指標間の関係は、ランキングや格付け結果を算出するための重み付けとして利用されるだけであり、特に重要な意味付けをされていない。
（４）企業同士を比較する場合には、主に同業種や同企業規模内での比較という、既存の分類体系の中で比較を行っている。
（５）他社と傾向の異なる動きをしている企業を選定するためには、例えば業界平均や同企業規模の平均値などと比較を行い、その平均からの乖離が大きい企業を選定している。
【０００３】
また、特許公開されている先行技術としては、財務データ（主に貸借対照表と損益計算書のデータ）を元に、個々の企業に対して、その経営状態（経営の効率性や事業業績）の分析を行い、その結果を企業評価として提示する技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−３５２０５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した従来技術では、以下のような問題点がある。
（１）与信・投資などの格付けや社会的価値評価など、特定の尺度に基づく序列化に限られる。主な分析モデルとして、ロジットモデル（信用リスク評価の数理モデル：木島正明（著），小守林克哉（著）出版社：朝倉書店）がある。
（２）経済環境などの外部環境が大きく変化する中で、企業群の全体的な傾向変化を捉えることが重要視されてきているが、個々の企業を個別に評価することにより全体の傾向を掴む事は容易ではない。そのため、企業群の傾向を全体として把握したい（全体を俯瞰して見たい）という要望を満たすことができない。
【０００５】
（３）企業の異業種への参入により、コングロマリット化する企業が増加してきた。そのため、既存の業種による分類の意味が薄れてきており、同業種間による企業比較も同様に意味が薄れてきている。同様に業界平均に関しても、その数値の信頼性が弱くなってきている。
（４）企業規模に関わらず、その企業のもつ力や企業の特徴が類似している企業同士で、比較を行いたいという要望があるが、それに的確に答えることができない。
【０００６】
また、上述した従来技術（特許文献１）は、あくまでも分析の対象が特定の企業に閉じたものとなっており、複数企業における傾向の把握や類似企業群と比較して特徴の変化を把握するという仕組みは提供されていない。
【０００７】
このように、従来、企業評価手法に関しては様々な手法が開発されているが、それらは、ある固定された評価手法を用いて、個々の企業を個別に評価する手法がほとんどである。そのため、従来技術では、全体傾向の把握や他社との関係の直感的な比較を行った上で、特徴的な企業を選定し評価するということができないという問題があった。
【０００８】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、企業群の全体傾向を容易に把握することができ、また、類似企業群を容易に抽出・選定することができる企業評価装置、企業評価システムおよび企業評価プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は上記の課題を解決すべくなされたもので、企業の特徴を表している複数の指標情報を抽出する指標抽出手段と、前記複数の指標情報を用いて、自己相関行列に基づいて企業毎のベクトル空間を算出するベクトル空間算出手段と、前記企業同士のベクトル空間のなす角度を、企業間の類似度として算出する類似度算出手段とを具備することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、請求項１記載の企業評価装置において、前記企業間の類似度に基づいて、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し、各企業を算出された座標上にプロットしてマップを描画する類似度マップ描画手段を具備することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、請求項２記載の企業評価装置において、前記マップから隣接している企業群を選択する選択手段と、前記複数の指標情報の年度間差分データを算出する年度間差分データ算出手段と、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群の各企業のベクトル空間を算出する年度差分ベクトル空間算出手段と、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群全てのベクトル空間を算出する企業群ベクトル空間算出手段と、前記各企業のベクトル空間と前記企業群全てのベクトル空間とのなす角度を、企業群の典型的特徴と企業の類似度として算出する典型的特徴算出手段とを具備することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、請求項３記載の企業評価装置において、前記企業群の典型的特徴と企業の類似度とに基づいて、前記マップの元の座標から終点座標まで矢印を描画する矢印描画手段を具備することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、請求項３記載の企業評価装置において、前記企業群に対して、前記複数の指標情報全部のうち、任意の２つの指標情報を２軸にとった散布図を作成する散布図作成手段と、前記２つの指標情報で、どの程度の説明ができているかという説明度の情報を算出する説明度算出手段と、前記説明度を各散布図に表示する提示手段とを具備することを特徴とする。
【００１４】
また、この発明は上記の課題を解決すべくなされたもので、企業の特徴を表している複数の指標情報を抽出する指標抽出手段と、前記複数の指標情報を用いて、自己相関行列に基づいて企業毎のベクトル空間を算出するベクトル空間算出手段と、前記企業同士のベクトル空間のなす角度を、企業間の類似度として算出する類似度算出手段と、前記企業間の類似度に基づいて、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し、各企業を算出された座標上にプロットしてマップを描画する類似度マップ描画手段と、前記マップから隣接している企業群を選択する選択手段と、前記複数の指標情報の年度間差分データを算出する年度間差分データ算出手段と、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群の各企業のベクトル空間を算出する年度差分ベクトル空間算出手段と、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群全てのベクトル空間を算出する企業群ベクトル空間算出手段と、前記各企業のベクトル空間と前記企業群全てのベクトル空間とのなす角度を、企業群の典型的特徴と企業の類似度として算出する典型的特徴算出手段と、前記企業群の典型的特徴と企業の類似度とに基づいて、前記マップの元の座標から終点座標まで矢印を描画する矢印描画手段と、前記企業群に対して、前記複数の指標情報全部のうち、任意の２つの指標情報を２軸にとった散布図を作成する散布図作成手段と、前記２つの指標情報で、どの程度の説明ができているかという説明度の情報を算出する説明度算出手段と、前記説明度を各散布図に表示する提示手段とを具備することを特徴とする。
【００１５】
また、この発明は上記の課題を解決すべくなされたもので、企業の特徴を表している複数の指標情報を抽出するステップと、前記複数の指標情報を用いて、自己相関行列に基づいて企業毎のベクトル空間を算出するステップと、前記企業同士のベクトル空間のなす角度を、企業間の類似度として算出するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、請求項７記載の企業評価プログラムにおいて、前記企業間の類似度に基づいて、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し、各企業を算出された座標上にプロットしてマップを描画するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、請求項８記載の企業評価プログラムにおいて、前記マップから隣接している企業群を選択するステップと、前記複数の指標情報の年度間差分データを算出するステップと、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群の各企業のベクトル空間を算出するステップと、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群全てのベクトル空間を算出するステップと、前記各企業のベクトル空間と前記企業群全てのベクトル空間とのなす角度を、企業群の典型的特徴と企業の類似度として算出するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、請求項９記載の企業評価プログラムにおいて、前記企業群の典型的特徴と企業の類似度とに基づいて、前記マップの元の座標から終点座標まで矢印を描画するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、請求項９記載の企業評価プログラムにおいて、前記企業群に対して、前記複数の指標情報全部のうち、任意の２つの指標情報を２軸にとった散布図を作成するステップと、前記２つの指標情報で、どの程度の説明ができているかという説明度の情報を算出するステップと、前記説明度を各散布図に表示するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明によれば、指標抽出手段により、企業の特徴を表している複数の指標情報を抽出し、ベクトル空間算出手段により、前記複数の指標情報を用いて、自己相関行列に基づいて企業毎のベクトル空間を算出し、類似度算出手段により、前記企業同士のベクトル空間のなす角度を、企業間の類似度として算出する。
したがって、企業群の全体傾向を容易に把握することができという効果が得られる。
【００２１】
また、本発明によれば、類似度マップ描画手段により、前記企業間の類似度に基づいて、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し、各企業を算出された座標上にプロットしてマップを描画する。
したがって、企業群の全体傾向を容易に把握することができ、また、類似企業群を容易に抽出・選定することができ、さらには、その全体俯瞰を視覚的に把握することができるという効果が得られる。
【００２２】
また、本発明によれば、選択手段により、前記マップから隣接している企業群を選択し、年度間差分データ算出手段により、前記複数の指標情報の年度間差分データを算出し、年度差分ベクトル空間算出手段により、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群の各企業のベクトル空間を算出し、企業群ベクトル空間算出手段により、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群全てのベクトル空間を算出し、典型的特徴算出手段により、前記各企業のベクトル空間と前記企業群全てのベクトル空間とのなす角度を、企業群の典型的特徴と企業の類似度として算出する。
したがって、企業群の全体傾向を容易に把握することができ、また、類似企業群を容易に抽出・選定することができ、さらに、最近の傾向が他社と異なる特徴をもつ企業を抽出することができるという効果が得られる。
【００２３】
また、本発明によれば、矢印描画手段により、前記企業群の典型的特徴と企業の類似度とに基づいて、前記マップの元の座標から終点座標まで矢印を描画する。
したがって、企業群の全体傾向を容易に把握することができ、また、類似企業群を容易に抽出・選定することができるという効果が得られる。
【００２４】
また、本発明によれば、散布図作成手段により、前記企業群に対して、前記複数の指標情報全部のうち、任意の２つの指標情報を２軸にとった散布図を作成し、説明度算出手段により、前記２つの指標情報で、どの程度の説明ができているかという説明度の情報を算出し、提示手段により、前記説明度を各散布図に表示する。
したがって、企業群の全体傾向を容易に把握することができ、また、類似企業群を容易に抽出・選定することができ、他社と傾向が異なる理由が、散布図により把握できるという効果が得られる。
【００２５】
また、本発明によれば、指標抽出手段により、企業の特徴を表している複数の指標情報を抽出し、ベクトル空間算出手段により、前記複数の指標情報を用いて、自己相関行列に基づいて企業毎のベクトル空間を算出し、類似度算出手段により、前記企業同士のベクトル空間のなす角度を、企業間の類似度として算出し、類似度マップ描画手段により、前記企業間の類似度に基づいて、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し、各企業を算出された座標上にプロットしてマップを描画し、選択手段により、前記マップから隣接している企業群を選択し、年度間差分データ算出手段により、前記複数の指標情報の年度間差分データを算出し、年度差分ベクトル空間算出手段により、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群の各企業のベクトル空間を算出し、企業群ベクトル空間算出手段により、前記年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、前記企業群全てのベクトル空間を算出し、典型的特徴算出手段により、前記各企業のベクトル空間と前記企業群全てのベクトル空間とのなす角度を、企業群の典型的特徴と企業の類似度として算出し、矢印描画手段により、前記企業群の典型的特徴と企業の類似度とに基づいて、前記マップの元の座標から終点座標まで矢印を描画し、散布図作成手段により、前記企業群に対して、前記複数の指標情報全部のうち、任意の２つの指標情報を２軸にとった散布図を作成し、説明度算出手段により、前記２つの指標情報で、どの程度の説明ができているかという説明度の情報を算出し、提示手段により、前記説明度を各散布図に表示する。
したがって、企業群の全体傾向を容易に把握することができ、また、類似企業群を容易に抽出・選定することができるという効果が得られる。さらに、その全体俯瞰を視覚的に把握することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
【００２７】
Ａ．実施形態の構成
図１は、本実施形態の企業評価装置の略構成を示すブロック図である。図において、企業評価装置は、データ整理系１、情報分析系２、表示系３からなる。データ整理系１は、指標算出部４を備えており、該指標算出部４は、各会社の財務情報５や企業情報６に従って、企業の特徴を表している指標（財務指標，企業情報、ある評価指標など、主に数値化されているデータ）を算出する。
【００２８】
情報分析系２は、特徴抽出部７、原指標関連度算出部８、類似度算出部９、比較抽出部１０、根拠情報抽出部１１を備えている。特徴抽出部７は、上記指標から特徴を抽出する。原指標関連度算出部８は、各会社の特徴に従って原指標関連度を算出する。類似度算出部９は、原指標関連度に従って、指標類似性を企業間の特徴類似性と捉え、企業間の類似度を算出する。比較抽出部１０は、類似度と指標とを比較して比較結果を取得する。根拠情報抽出部１１は、比較結果に従って、根拠情報を抽出する。
【００２９】
次に、記事抽出部１２は、データベース上の新聞記事情報１４から特定のキーワードを含む新聞記事を抽出する。関連情報抽出部１３は、インターネット１５などから企業に関連する各種情報を抽出する。
【００３０】
表示系３は、類似度マップ表示部１６、比較結果表示部１７、結果表示部１８からなる。類似度マップ表示部１６は、各企業をノードとし、上述した類似度算出部９により算出された類似度をノード間の距離として、２次元平面上にマップとして表示する。また、該類似度マップ表示部１６は、選択された類似企業だけで再度マップを作成し直す（更新する）べく、絞り込み表示を行う（詳細は後述）。比較結果表示部１７は、上述した比較抽出部１０により比較・抽出された結果を表示する。結果表示部１８は、上述した根拠情報抽出部１１により抽出された根拠情報や、記事抽出部１２により抽出された新聞記事、関連情報抽出部１３により抽出された関連情報を表示する。
【００３１】
Ｂ．実施形態の動作
次に、本実施形態による企業評価装置の動作について説明する。
まず、指標算出部４による動作について説明する。ここで、図２は、指標算出部４による動作を説明するためのフローチャートである。まず、指標算出部４は、企業の特徴を表す、分析対象とする複数年度分の指標を、各会社の財務情報５や企業情報６、あるいはいくつかの情報を加工して複数選択する（Ｓａ１）。次に、指標間の比較が行えるように、各指標の平均と分散とを揃えるなどして上記指標を規格化し（Ｓａ２）、規格化された指標に対して年度間の差分（例：最新年度と1年前の差分、1年前と2年前の差分）を求める（Ｓａ３）。該年度間の差分は、比較抽出部１０にて用いられる。
【００３２】
次に、特徴抽出部７、原指標関連度算出部８および類似度算出部９の動作について説明する。ここで、図３は、特徴抽出部７、原指標関連度算出部８および類似度算出部９の動作を説明するためのフローチャートである。まず、特徴抽出部７は、企業に対し、分析対象とする指標を複数年度分選択し（Ｓｂ１）、自己相関行列に基づく部分空間を算出し、それを各企業の年度間差分の特徴を表すベクトル空間とする（Ｓｂ２）。この値が企業の特徴を表す情報となる。
【００３３】
ここで、特徴抽出部７の具体的な計算手順について説明する。特徴抽出部７は、自己相関行列に基づく部分空間を、次式（１）により算出する。
【数１】
2005352637.tif 000003
【００３４】
ここで、ＲＷは、オブジェクトＷに関する自己相関行列であり、Ｗは各企業を表す。Ｍは各企業における指標の分析対象年度数（但し、Ｍ≧１、Ｍは整数）である。ｍは１からＭの値をとる整数である。また、ｕＷ（ｍ）は、オブジェクトＷに関するＭ個のベクトル情報集合における、ｍに対応するベクトル情報である。
【００３５】
例として、分析対象企業数を１００社、分析指標の数を５指標、分析対象年度数を１０年とした場合、Ｗは、１社から１００社までを表す（Ａ社の情報は、ＲＡ）。Ｍは１０（１０年）、ｕＷは、５列１０行（５指標１０年分）の行列となる。上記数式１についての固有方程式は、次のようになる。
【００３６】
【数２】
2005352637.tif 000004
上記数式２を解くことにより、固有ベクトルが算出され、その固有ベクトルを部分空間とする。
【００３７】
原指標関連度算出部８は、原指標の基底ベクトルと、上記部分空間（各企業の特徴を表すベクトル空間）とのなす角度（正準角）を求める（Ｓｂ３）。この値が企業と指標との関連度を表す情報となる。このように、原空間の基底ベクトルと各企業の特徴を表すベクトル空間とのなす角度（正準角）を求め、その値を各企業の特徴における原指標との関連度と定義することにより、企業の特徴と原指標の関連性、すなわち各企業の特徴が原指標のどの指標に強い関連性があるのかを把握することが可能となる。
【００３８】
ここで、原指標関連度算出部８の具体的な計算手順について説明する。各企業の部分空間と原空間における原指標の基底ベクトルとのなす角度（正準角）を算出し、その値のコサイン値を、企業と指標の関連度と定義する。これを、企業毎に各指標に対するコサイン値を算出する。一例を図１９に示す。各企業毎に指標の値を比較することにより、最も値の大きい指標（太枠）が、一番関連性が高い指標であると言える。
【００３９】
次に、類似度算出部９は、全ての企業の組み合わせに対して、企業間の部分空間のなす角度（正準角）を算出し（Ｓｂ４）、その結果を保存する（Ｓｂ５）。これより、算出された値を企業間の類似度と定義することにより、企業間の類似性を算出することができ、企業間の特徴類似度を把握することが可能となる。
【００４０】
ここで、類似度算出部９の具体的な計算手順について説明する。例えば、Ａ社とＢ社との類似度を算出する場合には、それぞれの部分空間同士のなす角度（正準角）を求め、その角度のコサイン値を、企業間の類似度と定義する。つまり、正準角が９０度に近いほど類似度は低く、０度に近いほど類似度は高い。なお、正準角の算出方法については、「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」（参考文献）に詳しい。また、部分空間同士のなす角度を求める際、必ずしも双方が空間である必要はなく、ベクトルと空間、あるいはベクトル同士であっても、角度を算出することが可能であり、同様に、類似度を算出することが可能である。
【００４１】
次に、類似度マップ表示部１６の動作について説明する。ここで、図４は、類似度マップ表示部１６の動作を説明するためのフローチャートである。類似度マップ表示部１６は、まず、初期表示であるか否かを判断する（Ｓｃ１）。そして、初期表示である場合には、全ての企業の企業コードを保持し（Ｓｃ２）、保持された企業コードの企業を対象に、企業間類似度を読み込み（Ｓｃ５）、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し（Ｓｃ６）、算出された座標に基づいて、図１０に示すマップを描画する（Ｓｃ７）。図１０では、各点がそれぞれ１つの企業を示し、プロット間の距離が企業間の類似度を示している。このように、企業間の類似度の値を用いて、多次元尺度法による分析を行うことにより、企業間の特徴類似性を２次元上の座標問の距離に反映した、図１０に示すような２次元のマップの座標を得ることができる。そして、該企業類似度マップにより、企業間の特徴類似性の全体像を視覚的に把握することができる。つまり、このマップ上で近い位置に位置付けられた企業同士は、その企業のもつ特徴が類似していることを表し、全体的な企業の特徴を視覚的に把握することが可能となる。また、元の指標（分析対象とした指標）に立ち返り、分布を形成している特徴的な指標が何であるのかを視覚的に把握することができる。
【００４２】
また、図１１に示すように、その結果を元に、（例えば指標Ａが効いている企業は赤色でマッピング、指標Ｂが効いている企業は青色でマッピングするなど）元のマップを色分けすることにより、原指標と企業の関係を視覚的に把握することができる（なお、図では、色の違いを塗り潰しパターンで示している）。すなわち、同じ指標に特徴があるものが同じ色で表示されることになる。本提案手法では、指標間の特徴の類似性が高い企業が近くにマッピングされており、指標と企業の関係をより全体俯瞰の下で直感的に把握できる。本実施形態では、５つの指標を用いているので、５色（５パターン）で色分けしている。
【００４３】
一方、類似度マップ表示が初期表示でない場合、すなわち絞り込み表示であった場合には、図１２に示すように、上記マップから隣接している類似企業群（上記マップ上の近い位置にある企業群）を選択し（Ｓｃ３）、選択された企業の企業コードを保持する（Ｓｃ４）。そして、上述したように、保持された企業コードの企業を対象に、企業間類似度を読み込み（Ｓｃ５）、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出し（Ｓｃ６）、算出された座標に基づいて、図１２に示すマップを再描画する（Ｓｃ７）。すなわち、企業の特徴類似性に基づいて、その特徴類似性が高い企業群を取り出すことにより、既存の分類体系に変わる企業グループを抽出することができる。マップ上で集まっている企業群を選択すると、その選択された企業群は、原指標のもつ特徴から見て類似性の高い企業が集まる。つまりこの企業群は、既存の分類体系である業種などに取って代わる分類となる。
【００４４】
次に、比較抽出部１０および比較結果表示部１７の動作について説明する。ここで、図５は、比較抽出部１０および比較結果表示部１７の動作を説明するためのフローチャートである。比較抽出部１０は、まず、選択された企業の全てに対する、年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、部分空間を算出する（Ｓｄ１）。この値が直近の傾向の変化を表す。次に、選択された類似企業群をまとめて、年度間差分データを用いて、自己相関行列に基づいて、部分空間を算出する（Ｓｄ２）。この値が企業群の典型的特徴を表す。そして、選択された企業全てに対して、ある企業と企業群の部分空間とのなす角度（正準角）を算出する（Ｓｄ３）。この値が企業群の典型的特徴と企業の類似度とを表す。この典型的特徴と類似性との低い企業は、「最近の傾向が他社と異なる企業」であると言える。これにより、全体的な（複数年度）傾向は似ている企業同士であるが、その中で最近の傾向が他社と異なる企業を選択することが可能となる。
【００４５】
次に、比較結果表示部１７は、算出された類似度の値を用いて、矢印描画の終点座標を算出し（Ｓｄ４）、図１３（ａ）に示すように、類似度マップの元の座標から終点座標まで矢印を描画する（Ｓｄ５）。この様子を図６を参照して説明する。図において、丸印がある企業の類似度マップ上の位置であり、そこから終点座標までに矢印を描画する。Ｘ軸成分においては、年度間の類似度が低いほど、Ｘ軸の終点座標が遠くなるように算出される。Ｙ軸成分においても同様である。その矢印の長さが企業群の典型的特徴との非類似性を表し、矢印の角度がどの年度（の差分）の傾向が異なっているのかを示す。なお、図１３（ｂ）には、部分拡大図が示されている。
【００４６】
このように、企業群の典型的特徴を算出し、個々の企業と比較することにより、最近の傾向が他社と異なる特徴をもつ企業を抽出することができる。
【００４７】
次に、根拠情報抽出部１１の動作について説明する。ここで、図７は、根拠情報抽出部１１の動作を説明するためのフローチャートである。根拠情報抽出部１１は、まず、比較抽出部１０で選択された企業群において、任意の２つの指標を選択し、その２つの指標を２軸にとり、図１４に示す散布図を作成する（Ｓｅ１）。次いで、元の５つの指標全部の情報のうち、選択された２つの指標で、どの程度の説明ができているかという説明度の情報を算出する（Ｓｅ２）。そして、上記説明度を各散布図に表示する（Ｓｅ３）。
【００４８】
図１４の散布図では、２０００年度と２００１年度との差分、および２００１年度と２００２年度との差分の散布図が示されている。各散布図（ブロック）には、説明度２０が明示されている。説明度２０について詳細に説明する。本実施形態では、図１５に示すように、全体の特徴を表すために、５次元（５指標）全ての情報が必要であるが、全体を２次元（２指標）の情報で表した場合、全体のうち、どの程度の説明ができているかを、説明度という指標で表している。説明度の値は、０〜１の間の値をとる。つまり、説明度「１」とは、２指標で全体（１００％）を表せていることになる。一方、説明度「０」とは、その指標で全体の０％を表しているということになる。
【００４９】
ところで、５指標は同じ重みではないため、選択された指標に応じて、全体の説明度合いが変わってくる。例えば、２指標で全体の７０％の情報量を持つ場合、説明度は０．７となる。ここで、図１４に示す２００１年度と２００２年度との差分情報を、図１６に部分拡大して示す。図１６に示すように、Ａ社（大きな黒丸：実際には「赤」など異なる色で色分けする）は、「取引の効率性」の行で、他社（小さな点）の分布から離れていることから、「将来収益期待」に着目して他社と類似している企業群を選択したが（図示の点線枠３０ａ，３０ｂ参照）、２００１年度と２００２年度との差分情報で見ると、Ａ社は、「取引の効率性」に特に特徴がある（図示の一点破線３１参照）、すなわち他社と異なるということを読み取ることができる。つまり、Ａ社は、全体的な傾向は「将来収益期待」の企業群に属するが、直近では「取引の効率性」に変化が生じていると読み取ることができる。このように、説明度を求めることにより、どの散布図が、より元の情報量を保存しているかが明らかになる。
【００５０】
次に、記事抽出部１２の動作について説明する。ここで、図８は、記事抽出部１２の動作を説明するためのフローチャートである。記事抽出部１２は、まず、指標毎に指標と関連する語を定義し、その語と企業名とをキーとして、関連記事情報を新聞記事情報（データベース）１４から抽出し（Ｓｆ１）、次いで、抽出された記事を、図１７に示すように、指標と関連付けて結果表示部１８により提示する（Ｓｆ２）。図１７に示すように、紙面、日付、タイトルおよび記事本文が提示されており、本文のキーに一致する語にはマーキングが施されている。このように、他社との傾向が異なった理由（その企業に起きたイベント情報）をその年度の新聞記事等から抽出し、根拠情報として提示することができる。この結果を見ることで、なぜ取引の効率性に変化が生じたのか、その具体的な理由を別の視点から把握することができる。
【００５１】
次に、関連情報抽出部１３の動作について説明する。ここで、図９は、関連情報抽出部１３の動作を説明するためのフローチャートである。関連情報抽出部１３は、まず、各企業の関連会社の社名と企業概要情報とを、インターネット１５から取得し（Ｓｇ１）、次いで、抽出された情報を、図１８に示すように、企業と関連付けて結果表示部１８により提示する（Ｓｇ２）。このように、最近の企業は、様々な事業に着手しており、関連企業（子会社や取引先）も多様化している。そこで、関連企業情報を提示することにより、そこから変化の理由を読み解くことができる。図示の例では、Ａ社は、関連会社にＡ物流を持っており、取引の効率性に寄与した可能性があることが分かる。
【００５２】
上述した実施形態によれば、企業の特徴類似性により、既存の業種などの分類ではなく、より企業の実態に基づいた企業群を抽出することが可能となる。また、企業間の特徴類似性について、その全体俯瞰を視覚的に把握することが可能となる。また、類似企業群における典型的特徴との比較により、最近の傾向が他社と異なる特徴をもつ企業を抽出することが可能となる。さらに、他社と傾向が異なる理由が、根拠情報提示により把握できる。
【００５３】
なお、上述した実施形態においては、データ処理系１および情報分析系２などは、コンピュータシステム内で実行される。そして、上述したデータ処理系１および情報分析系２による一連の処理の過程は、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。すなわち、データ処理系１および情報分析系２における、各処理手段、処理部は、ＣＰＵ等の中央演算処理装置がＲＯＭやＲＡＭ等の主記憶装置に上記プログラムを読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、実現されるものである。
【００５４】
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本実施形態の企業評価装置の略構成を示すブロック図である。
【図２】指標算出部４による動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】特徴抽出部７、原指標関連度算出部８および類似度算出部９の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】類似度マップ表示部１６の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】比較抽出部１０および比較結果表示部１７の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】類似度マップの元の座標から終点座標まで描画する矢印例を示す概念図である。
【図７】根拠情報抽出部１１の動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】記事抽出部１２の動作を説明するためのフローチャートである。
【図９】関連情報抽出部１３の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１０】類似度マップ表示部１６により表示されるマップを示す模式図である。
【図１１】上記マップにおいて企業を示すドットを関連の高い指標に応じて色分けした例を示す模式図である。
【図１２】上記マップのうち、特徴類似性が高い企業群を選択してマップを再描画している状態を示す模式図である。
【図１３】企業群の典型的特徴との非類似性、年度間の傾向との提示例を示す模式図である。
【図１４】選択された企業群において、任意の２つの指標に対する散布図を示す模式図である。
【図１５】散布図における色分け例を説明するための概念図である。
【図１６】散布図の見方を説明するための模式図である。
【図１７】記事抽出部１２により抽出され、結果表示部１８に表示された新聞記事情報の一例を示す模式図である。
【図１８】関連情報抽出部１３により抽出され、結果表示部１８に表示された関連企業情報の一例を示す模式図である。
【図１９】原指標関連度算出部８により企業毎に各指標に対して算出される、コサイン値の一例を示す概念図である。
【符号の説明】
【００５６】
１…データ整理系
２…情報分析系
３…表示系
４…指標算出部（指標抽出手段）
５…財務情報
６…企業情報
７…特徴抽出部（ベクトル空間算出手段）
８…原指標関連度算出部
９…類似度算出部（類似度算出手段）
１０…比較抽出部（選択手段、年度間差分データ算出手段、年度差分ベクトル空間算出手段、企業群ベクトル空間算出手段、典型的特徴算出手段）
１１…根拠情報抽出部（散布図作成手段、説明度算出手段）
１２…記事抽出部
１３…関連情報抽出部
１４…新聞記事
１５…インターネット
１６…類似度マップ表示部（類似度マップ描画手段）
１７…比較結果表示部（矢印描画手段）
１８…結果表示部（提示手段）
【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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【図１８】
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【図１９】
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