(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象を、評価対象以外の対象との間の関連情報を元に、前記評価対象を評価する評価装置であって、
前記関連情報から抽出した極大クリークを一定の重複度を有するように選択した和集合からなる擬似クリークを抽出するクリーク抽出手段と、
擬似クリークのサイズ毎に、クリーク抽出手段によって抽出された擬似クリークのうち前記評価対象が含まれる擬似クリークの個数を求める頻度算出手段と、
前記頻度算出手段によって求められたサイズ毎の擬似クリークの個数に基づき、サイズが２の擬似クリークの個数よりも、サイズが２よりも大きな擬似クリークの個数が多ければ多いほど、大きな値を取る関数を、前記頻度算出手段によって求められた前記評価対象が含まれる擬似クリークの個数の総和で正規化した値を、前記評価対象の、当該評価対象以外の対象に対する結束度として算出する結束度算出手段と
を備えることを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記結束度算出手段は、前記頻度算出手段によって求められたサイズ毎の擬似クリークの個数に基づき、サイズが２以上の擬似クリークの個数の和から、サイズが２の擬似クリークの個数を引いた個数を、サイズが２以上の擬似クリークの個数の和で正規化した値を、前記結束度として算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
評価対象を、評価対象以外の対象との間の関連情報を元に、前記評価対象を評価する評価方法であって、
前記関連情報から抽出した極大クリークを一定の重複度を有するように選択した和集合からなる擬似クリークを抽出するクリーク抽出過程と、
擬似クリークのサイズ毎に、クリーク抽出過程で抽出された擬似クリークのうち前記評価対象が含まれる擬似クリークの個数を求める頻度算出過程と、
前記頻度算出過程において求めたサイズ毎の擬似クリークの個数に基づき、サイズが２の擬似クリークの個数よりも、サイズが２よりも大きな擬似クリークの個数が多ければ多いほど、大きな値を取る関数を、前記頻度算出過程において求めた前記評価対象が含まれる擬似クリークの個数の総和で正規化した値を、前記評価対象の、当該評価対象以外の対象に対する結束度として算出する結束度算出過程と
を含むことを特徴とする評価方法。
【請求項４】
評価対象を、評価対象以外の対象との間の関連情報を元に、前記評価対象を評価する評価プログラムであって、
前記関連情報から抽出した極大クリークを一定の重複度を有するように選択した和集合からなる擬似クリークを抽出するクリーク抽出過程と、
擬似クリークのサイズ毎に、クリーク抽出過程で抽出された擬似クリークのうち前記評価対象が含まれる擬似クリークの個数を求める頻度算出過程と、
前記頻度算出過程において求めたサイズ毎の擬似クリークの個数に基づき、サイズが２の擬似クリークの個数よりも、サイズが２よりも大きな擬似クリークの個数が多ければ多いほど、大きな値を取る関数を、前記頻度算出過程において求めた前記評価対象が含まれる擬似クリークの個数の総和で正規化した値を、前記評価対象の、当該評価対象以外の対象に対する結束度として算出する結束度算出過程と
をコンピュータによって実行するための指令を含む
ことを特徴とする評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業などの評価対象と、その対象と関連する他の対象との関係を把握して評価対象を評価する際に用いて好適な評価装置、評価方法及び評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業間の関係は、経営上の意思決定に関する重要な情報源として活用される。例えば、投資先の決定や融資先の限度額の決定では、対象となる企業の取引関係や提携関係によるリスクが考慮され、対象選定に活用される。従来は、信用調査結果や分析対象企業からの有価証券報告書等のデータベースを検索することにより、企業間の取引関係が把握されている（特許文献１）。また、グラフ理論の分野において、関係の分析に際して、対象をノード、対象同士の関係をエッジとみなしたデータに対して、ノードが参照される度合いを重要なものとしてスコア付与する方法が知られている（特許文献２〜４、非特許文献１）。
【０００３】
上記のように企業間の関係を把握するためにデータベースを検索する方法では、当該企業と直接関係のある企業のみが考慮され、取引先の取引先など全体的な視点からは企業間関係を把握できない問題がある。つまり、企業の取引先の背後にある相互関係構造が定量化されていないため、取引構造に基づいた評価が行えない限界があった。
【特許文献１】特開２００３−０３０４６７号公報
【特許文献２】特開２００４−２４０６４０号公報
【特許文献３】特開２００７−２８００００号公報
【特許文献４】特開２００６−１１３９００号公報
【非特許文献１】J. Kleinberg, "Authoritative sources in a hyperlinked environment." Proc. 9th ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 1998. Extended version in Journal of the ACM 46(1999). Also appears as IBM Research Report RJ 10076, May 1997
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、取引先企業の分析を行う際に知りたい情報としては例えば連鎖倒産の危険性などがある。連鎖倒産は、例えば取引先の取引先やさらにその取引先が倒産することで、取引先が倒産することである。したがって、連鎖倒産の危険性の把握には、企業間の取引先についての情報の把握が求められる。しかしながら、企業間の関係を把握するためにデータベースを検索する方法やこれまでの参照関係に基づく方法では、複雑に絡み合う企業間の関連を把握することが困難であり、例えば当該企業と隣接する取引先とに限定された関係の把握にとどまっていた。そのため、取引先の取引先など隣接した関係を超えるような構造の把握が困難という課題があった。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、例えば評価対象となる企業の取引先の取引先など隣接した関係を超える対象間の関係を把握して評価対象を評価することができる評価装置、評価方法及び評価プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一態様は、評価対象を、評価対象以外の対象との間の関連情報を元に、評価対象を評価する評価装置であって、関連情報から抽出した極大クリークを一定の重複度を有するように選択した和集合からなる擬似クリークを抽出するクリーク抽出手段と、擬似クリークのサイズ毎に、クリーク抽出手段によって抽出された擬似クリークのうち評価対象が含まれる擬似クリークの個数を求める頻度算出手段と、頻度算出手段によって求められたサイズ毎の擬似クリークの個数に基づき、サイズが２の擬似クリークの個数よりも、サイズが２よりも大きな擬似クリークの個数が多ければ多いほど、大きな値を取る関数を、頻度算出手段によって求められた評価対象が含まれる擬似クリークの個数の総和で正規化した値を、評価対象の、評価対象以外の対象に対する結束度として算出する結束度算出手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の一態様は、結束度算出手段が、頻度算出手段によって求められたサイズ毎の擬似クリークの個数に基づき、サイズが２以上の擬似クリークの個数の和から、サイズが２の擬似クリークの個数を引いた個数を、サイズが２以上の擬似クリークの個数の和で正規化した値を、結束度として算出することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一態様は、評価対象を、評価対象以外の対象との間の関連情報を元に、評価対象を評価する評価方法であって、関連情報から抽出した極大クリークを一定の重複度を有するように選択した和集合からなる擬似クリークを抽出するクリーク抽出過程と、擬似クリークのサイズ毎に、クリーク抽出過程で抽出された擬似クリークのうち評価対象が含まれる擬似クリークの個数を求める頻度算出過程と、頻度算出過程において求めたサイズ毎の擬似クリークの個数に基づき、サイズが２の擬似クリークの個数よりも、サイズが２よりも大きな擬似クリークの個数が多ければ多いほど、大きな値を取る関数を、頻度算出過程において求めた評価対象が含まれる擬似クリークの個数の総和で正規化した値を、評価対象の、評価対象以外の対象に対する結束度として算出する結束度算出過程とを含むことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一態様は、評価対象を、評価対象以外の対象との間の関連情報を元に、評価対象を評価する評価プログラムであって、関連情報から抽出した極大クリークを一定の重複度を有するように選択した和集合からなる擬似クリークを抽出するクリーク抽出過程と、擬似クリークのサイズ毎に、クリーク抽出過程で抽出された擬似クリークのうち評価対象が含まれる擬似クリークの個数を求める頻度算出過程と、頻度算出過程において求めたサイズ毎の擬似クリークの個数に基づき、サイズが２の擬似クリークの個数よりも、サイズが２よりも大きな擬似クリークの個数が多ければ多いほど、大きな値を取る関数を、頻度算出過程において求めた評価対象が含まれる擬似クリークの個数の総和で正規化した値を、評価対象の、評価対象以外の対象に対する結束度として算出する結束度算出過程とをコンピュータによって実行するための指令を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
上記構成によれば、評価対象の関連の有無をあらわす関連情報から抽出した極大クリークを一定の重複度を有するように選択した和集合からなる擬似クリークに評価対象が含まれる頻度に基づいて評価対象の、評価対象以外の対象に対する結束度が算出される。したがって、極大クリークの和集合を範囲として評価対象間の関係を評価することができる。すなわち、隣接した評価対象間の関係を超えた対象間の関係を把握して評価対象を評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明による評価装置の構成及び情報の流れを示すシステム図である。本実施の形態の評価装置は、入力部１０１と、クリーク抽出部１０２と、頻度算出部１０３および結束度算出部１０４からなる演算部と、出力部１０５と、所定のＤＢ（データベース）として構成された記憶部１０６とから構成されている。図１に示す各部は、コンピュータおよびその周辺装置と、そのコンピュータによって実行されるプログラムとの組み合わせによって構成されるものである。
【００１２】
入力部１０１では、評価対象となる複数の企業に関する企業間関係データテーブルおよび企業間関係データテーブルに基づくグラフにおけるクリーク抽出のパラメータなどが入力される。演算部では、種々の処理が施され、各企業の他企業との結束度が算出される。記憶部１０６には、演算結果（クリーク抽出結果、頻度算出結果）が保存される。そして、出力部１０５から結束度が出力される。
【００１３】
ここで、本実施の形態の前提となる事項について説明する。本実施の形態の評価装置が行う評価方法では、まず、評価対象となる複数の企業間の取引情報を、評価対象となる企業をノードに、取引の有無をエッジに、それぞれ対応させたグラフとして表現する。すなわち、評価対象の企業と、評価対象以外の対象の企業との間の取引情報などの関連情報を元に、取引関係が有る各２企業に対応するノード間をエッジで接続したグラフを設定する。ここで、グラフとは、グラフ理論において定義されるものであって、いくつかのノード（点、頂点などとも呼ばれる）とそれらのノードの対を両端とする線分であるエッジ（枝、アーク、辺などとも呼ばれる）によって表される。このようなグラフは、図形を表して表現しても良いし、配列の各要素をノードとした配列処理によって表すようにしても良い。
【００１４】
グラフＧのノードの集合をＶおよびエッジの集合をＥとすると、グラフＧはＧ＝（Ｖ，Ｅ）で表される。また、グラフＧにおけるノードの集合Ｖの部分集合ＶHとエッジの集合Ｅの部分集合ＥHに対して、どのエッジｋ∈ＥH（ｋはエッジ集合ＥHの要素を表す）の両端点もＶHに含まれるとき、グラフH＝（ＶH，ＥH）をグラフＧの部分グラフという。また、すべてのノードの対がエッジで結ばれているグラフを完全グラフという。
【００１５】
そして、グラフＧの部分グラフＨで完全グラフとなっているものをクリーク（あるいは完全部分グラフ）という。なお、このようなＨのノードの集合をクリークと呼ぶこともある。また、クリークＨのサイズをノードの個数で定義し、｜Ｈ｜で表す。また、ノードの個数がｎ個のクリークをサイズｎのクリークとも呼ぶ。また、グラフＧのクリークＨのノードの集合が他のどのクリークのノードの集合にも真に含まれないとき、集合ＨをグラフＧの極大クリークという。
【００１６】
また、所定の閾値以上の度合でノードを共有する、複数の極大クリークを統合したもの（すなわち極大クリーク族）を、擬似クリークと呼ぶ。この擬似クリークは、抽出した極大クリークのうち、一部に重複するノードを含む極大クリーク同士で重複しないノードが所定のノード数以下であるものを一つの集合としたものであるが、この集合は上述したクリークの定義をかならずしも満たさないため、擬似的なクリークと呼ばれている。Ｃ’＝｛Ｃ’1，…，Ｃ’m｝をグラフＧの極大クリーク族（すなわち極大クリークＣ’1，…，Ｃ’mを要素とする集合）とした場合、下式（１）で定めるｏｖｅｒｌａｐ（Ｃ’）をＣ’の重複度と呼ぶ。この重複度は０以上１以下の値をとり、値が大きくなるほど重複の度合いが大きくなる。
【００１７】
【数１】
0005186197.tif 000002
【００１８】
ここで∩は極大クリークの積集合を、｜  ｜はノードの個数を、ｍｉｎは最小値を表す。
【００１９】
また、次式（２）のように、重複度ｏｖｅｒｌａｐ（）が一定の閾値である重複度αを越えるような極大クリークＣ’1，…，Ｃ’mの和集合（∪で表す。）を、擬似クリークＰＣ（Ｃ’）として定義する。なお、擬似クリークＰＣ（Ｃ’）のサイズは、擬似クリークＰＣ（Ｃ’）のノードの個数｜Ｃ’｜で定める。また、αは重複度を制御する閾値となる。
【００２０】
【数２】
0005186197.tif 000003
【００２１】
図１の評価装置では、入力部１０１において、評価対象となる複数の企業に関する企業間関係データテーブルおよび擬似クリーク抽出のパラメータである重複度αなどが入力される。企業間関係データテーブルは、図２に一例を示すように、取引情報として、評価対象の企業を示す識別情報（例えば企業名）と、その企業と取引関係にある１または複数の企業の識別情報（例えば企業名）とを対応付ける一覧表である。図２に示す例では、識別情報（ここでは企業名）が「企業Ａ」である企業の取引企業が企業名「企業Ｂ」、「企業Ｃ」、「企業Ｅ」および「企業Ｆ」である各企業であること、「企業Ｂ」の取引企業が「企業Ａ」、「企業Ｃ」および「企業Ｇ」であること、「企業Ｋ」の取引企業が「企業Ｅ」、「企業Ｈ」、「企業Ｉ」および「企業Ｊ」であることなどが示されている。
【００２２】
ここで、図３を参照して、図２に示す企業間関係データテーブルに対して設定されるグラフについて説明する。図３は、評価対象となる複数の企業をノードとして、取引関係がある企業に対応するノードの対をエッジで接続したグラフを図式的に表現したものである。丸がノードを表し、丸の中の英字が図２の企業間関係データテーブルの識別情報（図２の例では企業名の英字部分）を表している。
【００２３】
次に、図１のクリーク抽出部１０２の機能について、図４を参照して説明する。クリーク抽出部１０２には、まず、入力部１０１で入力されたデータ・パラメータが入力される（ステップＳ１１）。入力データとしては、グラフＧ＝（Ｖ，Ｅ）を設定する企業間関係データテーブルおよび擬似クリークの重複度αなどである。ここでＶはノードの集合、Ｅはエッジの集合に対応する。
【００２４】
次に、グラフＧに対して、極大クリークＣ’1，…，Ｃ’mを抽出する処理を行う（ステップＳ１２）。極大クリークの抽出法は様々なものがあるが、例えば、以下の方法で行う。
【００２５】
まず、分析対象となる全ての企業から任意の企業を１つ選択し、取引情報から、選択した企業と取引のリンク（取引関係）を持つ企業のリストを作成し、サイズ２のクリークのリストとして所定のテーブルに記憶する。この際、集合として同値の組み合わせはテーブルから除去する。
【００２６】
次に取引情報から、サイズ２のリストに記載された企業と互いにリンクを持つ企業のリストを作成し、サイズ３のクリークとして所定のテーブルに記憶する。この際も集合として同値の組み合わせはテーブルから除去する。これを、サイズ４、サイズ５と新たなリンクが見つからなくなるまで繰り返して、選択した企業に関するクリークが抽出される。
【００２７】
以上の操作を、分折対象となる全ての企業に対して行い、完全グラフとなるクリークを抽出し、結果をクリーク出力結果テーブル１に登録する。クリーク出力結果テーブル１の一例を図５に示す。図５に示すクリーク出力結果テーブル１には、抽出した極大クリークの番号（識別番号）と、サイズと、極大クリークの構成要素（ノードの識別情報）とが登録されている。このクリーク出力結果テーブル１は、図１の記憶部１０６に記憶される。
【００２８】
なお、上記の方法のほか、極大クリーク全列挙アルゴリズムの公知技術であるＣＬＩＱＵＥＳ法などを用いても構わない。
【００２９】
次に、擬似クリークＰＣ（Ｃ’）を抽出する（ステップＳ１３）。ここでは、クリーク出力結果テーブル１に登録されている極大クリークから、式（２）の擬似クリークの条件に当てはまる極大クリークの組み合わせである擬似クリークＰＣ（Ｃ’）を抽出する。合わせて各ＰＣ（Ｃ’）に含まれるノード数をクリークサイズとして算出する。
【００３０】
このステップＳ１３における擬似クリークＰＣ（Ｃ’）の抽出では、まず、ステップＳ１２で抽出した極大クリークの全ての組み合わせを作成し、所定のテーブルに記憶しておく。次にこのテーブルに記憶した組み合わせを個別に取り出し、式（１）の重複度ｏｖｅｒｌａｐ（）を評価する。この評価結果がαを超えたものを擬似クリークとして、クリーク出力結果テーブル２に記憶される。なお、クリーク出力結果テーブル２は、例えば図５に示すクリーク出力結果テーブル１と同じ形式のテーブルであり、擬似クリークの番号と、擬似クリークのサイズと、構成要素であるノードの識別情報とが登録される。また、クリーク出力結果テーブル２も、図１の記憶部１０６に記憶される。
【００３１】
次に、図１の頻度算出部１０３の機能について、図６を参照して説明する。頻度算出部１０３には、入力データとしてクリーク抽出部１０２で抽出された擬似クリークＰＣ（Ｃ’）およびその抽出の際に算出されたクリークサイズが入力される（ステップＳ２１）。
【００３２】
次に、頻度情報の構成を行う（ステップＳ２２）。ステップＳ２２では、擬似クリークＰＣ（Ｃ’）に含まれる各ノード（各企業）に対して、クリークサイズ｜Ｃ’ｌ｜毎の擬似クリークに含まれる頻度が行列として算出され、これが頻度情報Ｆとして頻度情報テーブルに登録される。ここでｌ（英字のエル）はクリーク抽出部１０２で得られた擬似クリークの番号を表す。頻度情報Ｆを表す関数を下式（３）に示し、頻度情報テーブルの一例を図７に示す。
【００３３】
【数３】
0005186197.tif 000004
【００３４】
式（３）において、Ｖはノードｖを要素とする集合、ｍａｘ（｜Ｃ’ｌ｜）はクリークサイズ｜Ｃ’ｌ｜の最大値を表す。
【００３５】
また、図７に示す頻度情報テーブルは、各ノード（図７では企業）に対応して擬似クリークに含まれる頻度を擬似クリークのサイズ毎に示している。例えば「企業Ａ」のノードが、クリークサイズ２の擬似クリークに１回、クリークサイズ３の擬似クリークに１回含まれていることが示されている。この頻度情報テーブルは、図１の記憶部１０６に記憶される。
【００３６】
次に、図１の結束度算出部１０４の機能について、図８を参照して説明する。結束度算出部１０４には、入力データとして頻度算出部１０３で算出された頻度情報Ｆが入力される（ステップＳ３１）。次に、ノード間（すなわち企業間）の結束の度合いを示す結束度が構成される（ステップＳ３２）。ステップＳ３２では、頻度情報Ｆを用いて、下式（４）に基づき、ノード毎（企業毎）の結束度ｕ（ｖ）が算出され、結束度出力結果テーブルに登録される。図９に結束度出力結果テーブルの一例を示す。図９の結束度出力結果テーブルでは、結束度とノードの識別情報（図９では企業ＩＤ（認識符号））とが登録されている。
【００３７】
【数１】
0005186197.tif 000005
【００３８】
式（４）において、ｖはノード、ｋは２以上の自然数であり、結束度ｕ（ｖ）は０から１の値で定義され、値が大きいほど当該ノードの接続先同士の相互開係が強いことを表す。そして、本実施の形態の評価装置における最終的な出力結果は、出力部１０５によって結束度出力結果テーブルから得られる。
【００３９】
図１０に、図１〜図９を参照して説明した本実施形態の機能および処理の流れをまとめて示す。上述したように本実施の形態の評価装置は、企業間関係から、企業をノード、取引の有無をエッジとして表すグラフＧを設定して、グラフＧにおける擬似クリークのサイズに基づき、評価指標となる結束度を算出するものである。この結束度は、以下の手順で求められる。
【００４０】
（１）  用意した企業間取引関係を企業をノード、取引関係をエッジとするグラフで表現する。
【００４１】
（２）  上記グラフから擬似クリークを抽出する（図１０のステップＳ４１）。まず（ａ）上述した方法、あるいは他の極大クリーク全列挙アルゴリズム（たとえばＣＬＩＱＵＥＳ）を用いて極大クリークを全て列挙する。（ｂ）次に、列挙された極大クリークを組合わせて擬似クリークを構成する。
【００４２】
（３）  上記（２）で構成した擬似クリークに対して、評価対象とするノードのクリークサイズごとの頻度情報を求める。具体的には、ノード間のネットワークをグラフとして表したＧ＝（Ｖ，Ｅ）に含まれる各ノードに関して、個々の擬似クリークＣ’ｌ（∈Ｃ’）のサイズ｜Ｃ’ｌ｜に含まれる頻度を要素に持つ行列を、式（３）を用いて、頻度情報として算出する（ステップＳ４２）。
【００４３】
（４）  次に上記（３）で求めた頻度情報に対して、式（４）を用いて結束度を算出する（ステップＳ４３）。結束度は、０から１の値で定義され、値が大きいほど当該ノードの接続先同士の相互開係が強いことを表す。
【００４４】
（５）  そして、結束度の大小により、大きい結束度を持つ場合は取引先同士の相互関係が強く、小さい結束度を持つ場合は取引先同士の相互関係が弱いと評価することができる。したがって、与信分析の例では、当該企業を評価する際に、結束度も基づいて、それぞれ取引先の取引先も考慮する、取引先そのもので与信を与える等として扱うことができる。
【００４５】
なお、実際に存在する複数の企業を対象として本実施の形態による評価を行った結果、結束度の大小により、グラフの構造に一定の傾向がみられ、グラフの構造が分類可能であることが確認された。すなわち、高い結束度を持つ企業と低い結束度を持つ企業のグラフ構造を確認したところ、高い結束度を持つ企業はグラフが図１１に示すような密型の取引構造を持ち、低い結束度の企業はグラフが図１２に示すような星型の取引構造を持つことが確認できた。なお、図１１および図１２ではノードを矩形で示し、エッジを線分で示している。
【００４６】
本発明によれば、次のような効果を得ることができる。（１）企業の相互関係の強さをタイプ分類できる結束度という定量値と共に、企業の取引構造を可視化することで評価が促進される。（２）複数の評価対象企業に対して、結束度を比較することにより、信用調査の対象範囲選定や取引先選定など意思決定に活用できる。（３）評価対象企業に対する結束度の値の大小により、互いに取引し合う密型と特定企業を中心に取引が行われる星型との取引構造が判断できる。これにより、例えば結束度が大きい場合は他企業の影響を強く受けるため、調査をより背後の企業も含めて行う必要がある。結束度が小さい場合は評価企業を中心とした関連となり、調査を行う範囲は評価対象企業で十分である等、調査対象企業の範囲の判断が容易になる。（４）複数の評価対象企業を結束度に基づいて比較することにより、信用調査の対象範囲設定や、取引先や仕入先の選定など企業の絞込みが容易となり、分析作業工数の削減が期待できる。
【００４７】
なお、本発明による評価対象は、上記のような企業間の取引に限らず、ノードとエッジとによって事象間の関係を表現することができるものであれば、広い分野に適用することができる。
【００４８】
また、本発明の実施の形態は上記に限られない。例えば図１の各部を統合あるいは分割したり、さらに通信手段を介して分散して配置したりすることなどが可能である。また、本発明の実施の形態は、コンピュータとそのコンピュータで実行されるプログラムとの組み合わせで構成することができ、そのプログラムの一部または全部はコンピュータ読み取り可能な記録媒体あるいは通信回線を介して頒布することが可能である。
【００４９】
＜実施例１＞
次に、実際に存在する複数の企業を対象として本実施の形態による評価を行った実験の結果について説明する。実験内容は、企業の仕入および販売の取引情報を用いて、結束度算出を行い、結束度により取引関係のタイプ分類が可能かどうかを調べたものである。実験に使用したデータは、日経ＮＥＥＤＳ＝２００３年度上場企業２９０３社の仕入および販売の取引情報である。企業間の関係を示すネットワークデータの構成方法は、ネットワークデータをグラフＧで表し、企業ｉをノードとしたとき、企業ｉと企業ｊの関係をグラフＧのエッジｇｉｊで設定した。仕入・販売の取引関係の有無に応じて、それぞれ、有る場合にｇｉｊ＝１、無い場合にｇｉｊ＝０とした。
【００５０】
擬似クリークの抽出結果を、図１３に示した。図１３は、サイズの降順に並べた擬似クリーク（上位２０）と各サイズに属する企業の業種を一覧にして示すものである。なお、業種の括弧内は企業件数を示している。擬似クリークの抽出結果からは、取引先が多いことで知られる、総合商社および自動車業界のコミュニティが抽出されていることが分かる。これらは販売先や仕入先の関係を多くもち、抽出された擬似クリークとして妥当である。これにより、提携先企業がどのコミュニティに属するかの把握が可能となる。
【００５１】
また、図１４に、結束度の算出結果を、各サイズの頻度の合計値とともに示した。頻度については、サイズ２の頻度を斜線の網掛けをつけて示している。取引先同士の相互関係が強くない総合商社や卸小売業では結束度の値は低く、取引先同士の相互関係が強い自動車業では結束度の値は高いことが確認できた。
【００５２】
なお、グラフの構造の密型と星型のタイプ分類については、例えば自動車車体・その他の業種のＡ社において、図１１に示す密型の構造、すなわち高い結束度を持つ企業の取引構造が確認された。一方、小売業であるａ社においては、図１２に示す星型の構造、すなわち低い結束度を持つ企業の取引構造が確認された。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明による評価装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の入力部１０１に入力される企業間関係データテーブルの一例を示す図である。
【図３】図２の企業間関係データテーブルをグラフで表した図である。
【図４】図１のクリーク抽出部１０２における処理の流れを示す図である。
【図５】図１のクリーク抽出部１０２で作成されるクリーク出力結果テーブル１の一例を示す図である。
【図６】図１の頻度算出部１０３における処理の流れを示す図である。
【図７】図１の頻度算出部１０３で作成される頻度情報テーブルの一例を示す図である。
【図８】図１の結束度算出部１０４における処理の流れを示す図である。
【図９】図１の結束度算出部１０４で作成される結束度出力結果テーブルの一例を示す図である。
【図１０】図１の評価装置における一連の処理の流れを示すシステム図である。
【図１１】本発明の実施の形態によって実際に算出した結束度が高い企業のグラフ構造の一例を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態によって実際に算出した結束度が低い企業のグラフ構造の一例を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態によって実際に擬似クリークを抽出した結果を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態によって実際に結束度を算出した結果を示す図である。
【符号の説明】
【００５４】
１０１…入力部
１０２…クリーク抽出部
１０３…頻度算出部
１０４…結束度算出部
１０５…出力部
１０６…記憶部
【図１】
0005186197.tif 000006
【図２】
0005186197.tif 000007
【図３】
0005186197.tif 000008
【図４】
0005186197.tif 000009
【図５】
0005186197.tif 000010
【図６】
0005186197.tif 000011
【図７】
0005186197.tif 000012
【図８】
0005186197.tif 000013
【図９】
0005186197.tif 000014
【図１０】
0005186197.tif 000015
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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