(57)【要約】【課題】ＷＡＣＣ算出用の類似会社を客観的且つ迅速に選択することが可能な情報処理システムを提供する。【解決手段】サーバ装置ＳＶにおいて、対象会社に関する対象会社情報と、類似会社として選択された会社からなる会社群に関する類似会社情報と、選択者情報と、を選択者端末ＥＴから取得し、それらを各選択者に対応させて記憶する。そして、類似会社情報及び選択者情報に基づいて、類似会社を選択した複数の選択者に対応する各選択者情報の合計を選択者及び類似会社に対応させて算出する。その後、対象会社指定情報を指定者端末ＵＴから取得し、その対象会社指定情報に基づいて対象会社に類似する類似会社をデータベースＤＢにおいて検索し、その検索された類似会社に関する類似会社情報と、類似会社情報に対応する選択者情報と、類似会社情報及び選択者情報に基づいて算出された合計と、を含む類似会社候補情報を、指定者端末ＵＴに出力する。【選択図】図１
2017107561.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象会社に関する対象会社情報と、前記対象会社に類似する類似会社として選択された会社からなる会社群に関する類似会社情報と、前記類似会社を選択した選択者に関する選択者情報と、を前記選択者の選択者端末装置から取得する第１取得手段と、
複数の前記選択者端末装置からそれぞれ取得した前記対象会社情報、前記類似会社情報及び前記選択者情報を、各前記選択者に対応させて記憶する記憶手段と、
各前記取得した類似会社情報及び選択者情報に基づいて、前記会社群を構成する前記類似会社を選択した複数の前記選択者に対応する各前記選択者情報の合計を、前記選択者及び前記類似会社に対応させて算出する合計算出手段と、
指定者により指定された前記対象会社を示す対象会社指定情報を、当該指定者の指定者端末装置から取得する第２取得手段と、
前記取得した対象会社指定情報に基づいて、前記指定された対象会社に類似する前記類似会社を前記記憶手段内において検索する検索手段と、
前記検索された類似会社に関する前記類似会社情報と、当該類似会社情報に対応して前記記憶手段に記憶されている前記選択者情報と、当該類似会社情報及び当該選択者情報に基づいて算出された前記合計と、を含む類似会社候補情報を、前記指定者端末装置に出力する出力手段と、
前記出力された前記類似会社候補情報に基づいた前記指定者による前記類似会社の選択結果であって、当該選択された類似会社を示す前記類似会社情報と、前記指定者に関する指定者情報と、を含む選択結果を、前記指定者端末装置から取得する第３取得手段と、
前記取得された選択結果に含まれる前記指定者情報を新たな前記選択者情報として、当該選択者情報と、前記取得された選択結果に含まれる前記類似会社情報と、前記対象会社指定情報により指定された前記対象会社を示す前記対象会社情報と、を、前記指定者を新たな前記選択者とした当該選択者に対応させて前記記憶手段に記憶する記憶制御手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記選択者情報には、当該選択者情報に関する前記選択者が属する職種を示す職種情報、当該選択者が属する地域を示す地域情報、又は当該選択者による前記類似会社の選択時期を示す時期情報の全部又はいずれかが含まれていることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、
前記選択者情報には、当該選択者情報に関する前記選択者の、当該選択者が属する職種及び地域における、前記類似会社の選択についての影響度又は信頼度を示す偏差値が含まれており、
当該偏差値が、当該偏差値に対応する前記選択者により前記類似会社の選択操作が行われた日時を示す情報を用いたＲＦＭ（Recency Frequency Monetary）分析法により算出されており、
前記合計算出手段は、各前記選択者それぞれに対応する前記偏差値を用いて、当該各選択者に対応する各前記選択者情報の前記合計を、当該選択者及び前記類似会社に対応させて算出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記第１取得手段は、予め設定された頻度で、前記対象会社情報、前記類似会社情報及び前記選択者情報を前記選択者端末装置から取得することを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
対象会社に類似する類似会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該類似会社についての個別株式の変動を株式市場全体の変動で除したレバードβと、を示す類似会社情報と、前記対象会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該対象会社についての前記レバードβと、を示す対象会社情報と、を取得する取得手段と、
前記取得した有利子負債比率又は純有利子負債比率を変数Ｄ／Ｅとし、前記対象会社に対応する法人税率をｔとし、前記類似会社についての支払利息を有利子負債で除した負債コストを定数ｋｄとし、当該類似会社に対応する株主資本コストを変数ｋｅとし、当該類似会社に対応するリスクフリーレートを変数Ｒｆとし、当該類似会社及び前記対象会社それぞれについての前記レバードβを変数βとし、当該類似会社に対応するリスクプレミアムを定数Ｒｐとし、前記類似会社についての加重平均資本コストをＷＡＣＣ（Weighted Average Cost of Capital）としたとき、前記類似会社についての前記加重平均資本コストを、
ＷＡＣＣ＝｛（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×（１−ｔ）×ｋｄ
＋｛１−（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×ｋｅ
（但し、ｋｅ＝Ｒｆ＋β×Ｒｐ）
として算出する算出手段と、
前記変数Ｄ／Ｅ、前記変数Ｒｆ及び前記変数βに基づいて、前記変数Ｒｆを固定して他の前記変数を順次変動させた後に、前記変数Ｒｆを変動させることにより、前記加重平均資本コストを算出するように前記算出手段を制御する制御手段と、
複数の前記類似会社のそれぞれについて算出された前記加重平均資本コストの最大値及び最小値にそれぞれ対応する値を、企業価値算定に使用する前記加重平均資本コストの上限値及び下限値とし、当該上限値と当該下限値の平均値を当該加重平均資本コストとしての感応度の幅の中央値とし、当該上限値から当該中央値を減算した値を当該感応度の振れ幅とし、当該上限値、当該下限値、当該中央値及び当該振れ幅をそれぞれ出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置において、
前記取得手段は、非上場会社の小規模リスクプレミアムについての情報を更に取得し、
前記算出手段は、前記非上場会社として取得した前記レバードβを前記類似会社の前記有利子負債比率又は前記純有利子負債比率に基づいてアンレバードβに変換し、前記対象会社の前記有利子負債比率又は前記純有利子負債比率に対応する値、或いは前記類似会社の前記有利子負債比率又は前記純有利子負債比率についての前記平均値に基づいて前記アンレバ―ドβをリレバード化した前記変数βを用いて前記加重平均資本コストを算出し、
前記制御手段は、前記変数Ｄ／Ｅ、前記変数Ｒｆ及び前記リレバード化された変数βに基づき、前記変数Ｒｆ及び前記リレバード化された変数βをそれぞれ固定して前記変数Ｄ／Ｅを変動させた後に、前記変数Ｒｆ及び前記リレバード化された変数βを変動させることにより、前記加重平均資本コストを算出するように前記算出手段を制御し、
前記出力手段は、前記取得した類似会社情報に対応した前記加重平均コストに基づき、前記中央値及び前記振れ幅を算出して出力することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項５又は請求項６に記載の情報処理装置において、
前記取得手段は、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置の前記記憶手段に記憶されている前記類似会社情報に含まれる前記有利子負債比率、前記純有利子負債比率及び前記レバードβと、当該記憶手段に記憶されている前記対象会社情報に含まれる前記有利子負債比率、前記純有利子負債比率及び前記レバードβと、を、それぞれ取得することを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
選択者の選択者端末装置と、指定者の指定者端末装置と、に接続された情報処理装置において実行される情報処理方法であって、
対象会社に関する対象会社情報と、前記対象会社に類似する類似会社として選択された会社からなる会社群に関する類似会社情報と、前記類似会社を選択した前記選択者に関する選択者情報と、を前記選択者端末装置から取得する第１取得工程と、
複数の前記選択者端末装置からそれぞれ取得した前記対象会社情報、前記類似会社情報及び前記選択者情報を、各前記選択者に対応させて記憶手段に記憶する記憶工程と、
各前記取得した類似会社情報及び選択者情報に基づいて、前記会社群を構成する前記類似会社を選択した複数の前記選択者に対応する各前記選択者情報の合計を、前記選択者及び前記類似会社に対応させて算出する合計算出工程と、
前記指定者により指定された前記対象会社を示す対象会社指定情報を、当該指定者の前記指定者端末装置から取得する第２取得工程と、
前記取得した対象会社指定情報に基づいて、前記指定された対象会社に類似する前記類似会社を前記記憶手段内において検索する検索工程と、
前記検索された類似会社に関する前記類似会社情報と、当該類似会社情報に対応して前記記憶手段に記憶されている前記選択者情報と、当該類似会社情報及び当該選択者情報に基づいて算出された前記合計と、を含む類似会社候補情報を、前記指定者端末装置に出力する出力工程と、
前記出力された前記類似会社候補情報に基づいた前記指定者による前記類似会社の選択結果であって、当該選択された類似会社を示す前記類似会社情報と、前記指定者に関する指定者情報と、を含む選択結果を、前記指定者端末装置から取得する第３取得工程と、
前記取得された選択結果に含まれる前記指定者情報を新たな前記選択者情報として、当該選択者情報と、前記取得された選択結果に含まれる前記類似会社情報と、前記対象会社指定情報により指定された前記対象会社を示す前記対象会社情報と、を、前記指定者を新たな前記選択者とした当該選択者に対応させて前記記憶手段に記憶する記憶制御工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
情報処理装置において実行される情報処理方法において、
対象会社に類似する類似会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該類似会社についての個別株式の変動を株式市場全体の変動で除したレバードβと、を示す類似会社情報と、前記対象会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該対象会社についての前記レバードβと、を示す対象会社情報と、を取得する取得工程と、
前記取得した有利子負債比率又は純有利子負債比率を変数Ｄ／Ｅとし、前記対象会社に対応する法人税率をｔとし、前記類似会社についての支払利息を有利子負債で除した負債コストを定数ｋｄとし、当該類似会社に対応する株主資本コストを変数ｋｅとし、当該類似会社に対応するリスクフリーレートを変数Ｒｆとし、当該類似会社及び前記対象会社それぞれについての前記レバードβを変数βとし、当該類似会社に対応するリスクプレミアムを定数Ｒｐとし、前記類似会社についての加重平均資本コストをＷＡＣＣとしたとき、前記類似会社についての前記加重平均資本コストを、
ＷＡＣＣ＝｛（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×（１−ｔ）×ｋｄ
＋｛１−（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×ｋｅ
（但し、ｋｅ＝Ｒｆ＋β×Ｒｐ）
として算出する算出工程と、
前記変数Ｄ／Ｅ、前記変数Ｒｆ及び前記変数βに基づいて、前記変数Ｒｆを固定して他の前記変数を順次変動させた後に、前記変数Ｒｆを変動させることにより、前記加重平均資本コストを算出するように制御する制御工程と、
複数の前記類似会社のそれぞれについて算出された前記加重平均資本コストの最大値及び最小値にそれぞれ対応する値を、企業価値算定に使用する前記加重平均資本コストの上限値及び下限値とし、当該上限値と当該下限値の平均値を当該加重平均資本コストとしての感応度の幅の中央値とし、当該上限値から当該中央値を減算した値を当該感応度の振れ幅とし、当該上限値、当該下限値、当該中央値及び当該振れ幅をそれぞれ出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
選択者の選択者端末装置と、指定者の指定者端末装置と、に接続された情報処理装置に含まれるコンピュータを、
対象会社に関する対象会社情報と、前記対象会社に類似する類似会社として選択された会社からなる会社群に関する類似会社情報と、前記類似会社を選択した前記選択者に関する選択者情報と、を前記選択者端末装置から取得する第１取得手段、
複数の前記選択者端末装置からそれぞれ取得した前記対象会社情報、前記類似会社情報及び前記選択者情報を、各前記選択者に対応させて記憶手段に記憶する第１記憶制御手段、
各前記取得した類似会社情報及び選択者情報に基づいて、前記会社群を構成する前記類似会社を選択した複数の前記選択者に対応する各前記選択者情報の合計を、前記選択者及び前記類似会社に対応させて算出する合計算出手段、
前記指定者により指定された前記対象会社を示す対象会社指定情報を、当該指定者の前記指定者端末装置から取得する第２取得手段、
前記取得した対象会社指定情報に基づいて、前記指定された対象会社に類似する前記類似会社を前記記憶手段内において検索する検索手段、
前記検索された類似会社に関する前記類似会社情報と、当該類似会社情報に対応して前記記憶手段に記憶されている前記選択者情報と、当該類似会社情報及び当該選択者情報に基づいて算出された前記合計と、を含む類似会社候補情報を、前記指定者端末装置に出力する出力手段、
前記出力された前記類似会社候補情報に基づいた前記指定者による前記類似会社の選択結果であって、当該選択された類似会社を示す前記類似会社情報と、前記指定者に関する指定者情報と、を含む選択結果を、前記指定者端末装置から取得する第３取得手段、及び、
前記取得された選択結果に含まれる前記指定者情報を新たな前記選択者情報として、当該選択者情報と、前記取得された選択結果に含まれる前記類似会社情報と、前記対象会社指定情報により指定された前記対象会社を示す前記対象会社情報と、を、前記指定者を新たな前記選択者とした当該選択者に対応させて前記記憶手段に記憶する第２記憶制御手段、
として機能させることを特徴とする情報処理用プログラム。
【請求項１１】
情報処理装置に含まれるコンピュータを、
対象会社に類似する類似会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該類似会社についての個別株式の変動を株式市場全体の変動で除したレバードβと、を示す類似会社情報と、前記対象会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該対象会社についての前記レバードβと、を示す対象会社情報と、を取得する取得手段、
前記取得した有利子負債比率又は純有利子負債比率を変数Ｄ／Ｅとし、前記対象会社に対応する法人税率をｔとし、前記類似会社についての支払利息を有利子負債で除した負債コストを定数ｋｄとし、当該類似会社に対応する株主資本コストを変数ｋｅとし、当該類似会社に対応するリスクフリーレートを変数Ｒｆとし、当該類似会社及び前記対象会社それぞれについての前記レバードβを変数βとし、当該類似会社に対応するリスクプレミアムを定数Ｒｐとし、前記類似会社についての加重平均資本コストをＷＡＣＣとしたとき、前記類似会社についての前記加重平均資本コストを、
ＷＡＣＣ＝｛（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×（１−ｔ）×ｋｄ
＋｛１−（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×ｋｅ
（但し、ｋｅ＝Ｒｆ＋β×Ｒｐ）
として算出する算出手段、
前記変数Ｄ／Ｅ、前記変数Ｒｆ及び前記変数βに基づいて、前記変数Ｒｆを固定して他の前記変数を順次変動させた後に、前記変数Ｒｆを変動させることにより、前記加重平均資本コストを算出するように制御する制御手段、及び、
複数の前記類似会社のそれぞれについて算出された前記加重平均資本コストの最大値及び最小値にそれぞれ対応する値を、企業価値算定に使用する前記加重平均資本コストの上限値及び下限値とし、当該上限値と当該下限値の平均値を当該加重平均資本コストとしての感応度の幅の中央値とし、当該上限値から当該中央値を減算した値を当該感応度の振れ幅とし、当該上限値、当該下限値、当該中央値及び当該振れ幅をそれぞれ出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする情報処理用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理用プログラムの技術分野に属する。より詳細には、取引に関連する企業価値の算定に有用な情報処理を行う情報処理装置及び情報処理方法、並びに当該情報処理のためのプログラムの技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
一般に取引においては、その取引を行う企業の価値を、誤差をなるべく少なくして算定することが求められる。
【０００３】
ここで、企業価値の算定に当たり、売買取引時に市場価格を持たない資産の売買取引を行う際の価格算定の不確実性の排除又は是正を図ることを目的とした発明について開示している先行技術文献としては、下記特許文献１がある。この特許文献１に開示されている発明では、市場価格を持たない資産の売買取引を行う際に、取引後に、精算時の取引対象資産の理論時価又は市場時価に基づき、割引率を用いて取引時点での取引対象資産の価格として妥当であると推定される推定価格を算出する構成とされている。そして、算出後の推定価格と実際の取引価格とが乖離している場合に、売り方又は買い方に対し、差額分を補填する事後的な精算処理を行う構成とされている。
【０００４】
一方、上記企業価値を算定する際の指標（パラメータ）として従来から用いられているものに、加重平均資本コストが挙げられる。なお以下の説明においては、当該加重平均資本コストを「ＷＡＣＣ（Weighted Average Cost of Capital）」と称する。そして、このＷＡＣＣを算出するに当たっては、価値の算定の対象となる会社に類似する会社を、その価値の算定をしようとする使用者が適切に選択する必要がある。なお以下の説明において、価値の算定の対象となる会社を「対象会社」と称し、当該対象会社に類似する会社を「類似会社」と称する。そして従来では、この類似会社の選択は、その類似会社が属する地域間における市場動向の相違等があることにより、自身の経験や専門家の意見を聞くこと等により、その使用者等が極めて主観的に選択していた。またこれに伴い、上記ＷＡＣＣの算出に当たっても、それに用いる各種パラメータをどのように選んで具体的な値を用いるかは、同様に極めて主観的に決定されていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３０２７７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述したＷＡＣＣの算出に用いられる上記類似会社や各種パラメータを上記使用者がその経験等に基づいて主観的に選ぶ場合には、上記特許文献１に記載されている問題点と同様の、不確実性の問題や算定誤差の問題が内在する結果とならざるを得ないという問題点があった。
【０００７】
そこで本発明は、上記の問題点に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、ＷＡＣＣの算出に用いられる類似会社を客観的且つ迅速に選択することが可能な情報処理システム及び情報処理方法、並びに当該情報処理のためのプログラムを提供することにある。
【０００８】
また、本発明の課題の他の一例は、上記類似会社のＷＡＣＣを、客観的に、且つ迅速、正確に出力することが可能な情報処理装置及び情報処理方法、並びに当該情報処理のための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】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、対象会社に関する対象会社情報と、前記対象会社に類似する類似会社として選択された会社からなる会社群に関する類似会社情報と、前記類似会社を選択した選択者に関する選択者情報と、を前記選択者の選択者端末装置から取得する通信部等の第１取得手段と、複数の前記選択者端末装置からそれぞれ取得した前記対象会社情報、前記類似会社情報及び前記選択者情報を、各前記選択者に対応させて記憶する記録部等の記憶手段と、各前記取得した類似会社情報及び選択者情報に基づいて、前記会社群を構成する前記類似会社を選択した複数の前記選択者に対応する各前記選択者情報の合計を、前記選択者及び前記類似会社に対応させて算出する処理部等の合計算出手段と、指定者により指定された前記対象会社を示す対象会社指定情報を、当該指定者の指定者端末装置から取得する通信部等の第２取得手段と、前記取得した対象会社指定情報に基づいて、前記指定された対象会社に類似する前記類似会社を前記記憶手段内において検索する処理部等の検索手段と、前記検索された類似会社に関する前記類似会社情報と、当該類似会社情報に対応して前記記憶手段に記憶されている前記選択者情報と、当該類似会社情報及び当該選択者情報に基づいて算出された前記合計と、を含む類似会社候補情報を、前記指定者端末装置に出力する通信部等の出力手段と、前記出力された前記類似会社候補情報に基づいた前記指定者による前記類似会社の選択結果であって、当該選択された類似会社を示す前記類似会社情報と、前記指定者に関する指定者情報と、を含む選択結果を、前記指定者端末装置から取得する通信部等の第３取得手段と、前記取得された選択結果に含まれる前記指定者情報を新たな前記選択者情報として、当該選択者情報と、前記取得された選択結果に含まれる前記類似会社情報と、前記対象会社指定情報により指定された前記対象会社を示す前記対象会社情報と、を、前記指定者を新たな前記選択者とした当該選択者に対応させて前記記憶手段に記憶する処理部等の記憶制御手段と、を備える。
【００１０】
上記の課題を解決するために、請求項８に記載の発明は、選択者の選択者端末装置と、指定者の指定者端末装置と、に接続された情報処理装置において実行される情報処理方法であって、対象会社に関する対象会社情報と、前記対象会社に類似する類似会社として選択された会社からなる会社群に関する類似会社情報と、前記類似会社を選択した前記選択者に関する選択者情報と、を前記選択者端末装置から取得する第１取得工程と、複数の前記選択者端末装置からそれぞれ取得した前記対象会社情報、前記類似会社情報及び前記選択者情報を、各前記選択者に対応させて記録部等の記憶手段に記憶する記憶工程と、各前記取得した類似会社情報及び選択者情報に基づいて、前記会社群を構成する前記類似会社を選択した複数の前記選択者に対応する各前記選択者情報の合計を、前記選択者及び前記類似会社に対応させて算出する合計算出工程と、前記指定者により指定された前記対象会社を示す対象会社指定情報を、当該指定者の前記指定者端末装置から取得する第２取得工程と、前記取得した対象会社指定情報に基づいて、前記指定された対象会社に類似する前記類似会社を前記記憶手段内において検索する検索工程と、前記検索された類似会社に関する前記類似会社情報と、当該類似会社情報に対応して前記記憶手段に記憶されている前記選択者情報と、当該類似会社情報及び当該選択者情報に基づいて算出された前記合計と、を含む類似会社候補情報を、前記指定者端末装置に出力する出力工程と、前記出力された前記類似会社候補情報に基づいた前記指定者による前記類似会社の選択結果であって、当該選択された類似会社を示す前記類似会社情報と、前記指定者に関する指定者情報と、を含む選択結果を、前記指定者端末装置から取得する第３取得工程と、前記取得された選択結果に含まれる前記指定者情報を新たな前記選択者情報として、当該選択者情報と、前記取得された選択結果に含まれる前記類似会社情報と、前記対象会社指定情報により指定された前記対象会社を示す前記対象会社情報と、を、前記指定者を新たな前記選択者とした当該選択者に対応させて前記記憶手段に記憶する記憶制御工程と、を含む。
【００１１】
上記の課題を解決するために、請求項１０に記載の発明は、選択者の選択者端末装置と、指定者の指定者端末装置と、に接続された情報処理装置に含まれるコンピュータを、対象会社に関する対象会社情報と、前記対象会社に類似する類似会社として選択された会社からなる会社群に関する類似会社情報と、前記類似会社を選択した前記選択者に関する選択者情報と、を前記選択者端末装置から取得する第１取得手段、複数の前記選択者端末装置からそれぞれ取得した前記対象会社情報、前記類似会社情報及び前記選択者情報を、各前記選択者に対応させて記録部等の記憶手段に記憶する第１記憶制御手段、各前記取得した類似会社情報及び選択者情報に基づいて、前記会社群を構成する前記類似会社を選択した複数の前記選択者に対応する各前記選択者情報の合計を、前記選択者及び前記類似会社に対応させて算出する合計算出手段、前記指定者により指定された前記対象会社を示す対象会社指定情報を、当該指定者の前記指定者端末装置から取得する第２取得手段、前記取得した対象会社指定情報に基づいて、前記指定された対象会社に類似する前記類似会社を前記記憶手段内において検索する検索手段、前記検索された類似会社に関する前記類似会社情報と、当該類似会社情報に対応して前記記憶手段に記憶されている前記選択者情報と、当該類似会社情報及び当該選択者情報に基づいて算出された前記合計と、を含む類似会社候補情報を、前記指定者端末装置に出力する出力手段、前記出力された前記類似会社候補情報に基づいた前記指定者による前記類似会社の選択結果であって、当該選択された類似会社を示す前記類似会社情報と、前記指定者に関する指定者情報と、を含む選択結果を、前記指定者端末装置から取得する第３取得手段、及び、前記取得された選択結果に含まれる前記指定者情報を新たな前記選択者情報として、当該選択者情報と、前記取得された選択結果に含まれる前記類似会社情報と、前記対象会社指定情報により指定された前記対象会社を示す前記対象会社情報と、を、前記指定者を新たな前記選択者とした当該選択者に対応させて前記記憶手段に記憶する第２記憶制御手段、として機能させる。
【００１２】
請求項１、請求項８又は請求項１０のいずれか一項に記載の発明によれば、対象会社情報、類似会社情報及び選択者情報を選択者端末装置から取得し、各選択者に対応させて記憶する。そして、類似会社情報及び選択者情報に基づいて、対象会社に類似する類似会社を選択した複数の選択者に対応する各選択者情報の合計を、選択者及び類似会社に対応させて算出する。次に、対象会社指定情報を指定者端末装置から取得し、その対象会社指定情報に基づいて対象会社に類似する類似会社を記憶手段内において検索し、検索された類似会社に関する類似会社情報と、類似会社情報に対応する選択者情報と、類似会社情報及び選択者情報に基づいて算出された合計と、を含む類似会社候補情報を指定者端末装置に出力する。よって、複数の選択者により選択された類似会社候補情報並びに選択者情報及びその合計を指定者端末装置に出力して類似会社の選択を行わせるので、過去の複数の選択者の選択者情報を参考としつつ、対象会社に類似する類似会社を客観的且つ迅速に選択させることができる。
【００１３】
また、類似会社候補情報に基づいて指定者により選択された類似会社を示す類似会社情報と、その指定者に関する指定者情報と、を含む選択結果を指定者端末装置から取得し、その選択結果に含まれる指定者情報を新たな選択者情報として、その選択者情報と、選択結果に含まれる類似会社情報と、対象会社指定情報により指定された対象会社を示す対象会社情報と、を、その指定者を新たな選択者として対応させて記憶する。よって、同じ対象会社に対する他の指定者による事後の類似会社の選択の際に有用となる類似会社情報等を記憶することができる。
【００１４】
上記の課題を解決するために、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記選択者情報には、当該選択者情報に関する前記選択者が属する職種を示す職種情報、当該選択者が属する地域を示す地域情報、又は当該選択者による前記類似会社の選択時期を示す時期情報の全部又はいずれかが含まれているように構成される。
【００１５】
請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明の作用に加えて、選択者情報に職種情報、地域情報又は時期情報の全部又はいずれかが含まれているので、過去の類似会社の選択者の職種、地域又は選択時期も参考にして今回の類似会社を選択することができる。
【００１６】
上記の課題を解決するために、請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、前記選択者情報には、当該選択者情報に関する前記選択者の、当該選択者が属する職種及び地域における、前記類似会社の選択についての影響度又は信頼度を示す偏差値が含まれており、当該偏差値が、当該偏差値に対応する前記選択者により前記類似会社の選択操作が行われた日時を示す情報を用いたＲＦＭ（Recency Frequency Monetary）分析法により算出されており、前記合計算出手段は、各前記選択者それぞれに対応する前記偏差値を用いて、当該各選択者に対応する各前記選択者情報の前記合計を、当該選択者及び前記類似会社に対応させて算出するように構成される。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、請求項１又は請求項２に記載の発明の作用に加えて、選択者情報に、当該選択者情報に関する選択者についての偏差値が含まれており、その偏差値が、当該偏差値に対応する選択者により類似会社の選択操作が行われた日時を示す情報を用いたＲＦＭ分析法により算出されている。そして、各選択者それぞれに対応する偏差値を用いて、当該各選択者に対応する各選択者情報の合計が算出される。よって、ＲＦＭ分析法により算出された偏差値を用いて選択者情報の合計が算出されるので、より適切な選択者情報により、類似会社をより客観的且つ迅速に選択させることができる。
【００１８】
上記の課題を解決するために、請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記第１取得手段は、予め設定された頻度で、前記対象会社情報、前記類似会社情報及び前記選択者情報を前記選択者端末装置から取得するように構成される。
【００１９】
請求項４に記載の発明によれば、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の発明の作用に加えて、予め設定された頻度で対象会社情報、類似会社情報及び選択者情報を取得するので、最新の情報を用いて、対象会社に類似する類似会社を高精度に選択させることができる。
【００２０】
上記の課題を解決するために、請求項５に記載の発明は、対象会社に類似する類似会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該類似会社についての個別株式の変動を株式市場全体の変動で除したレバードβと、を示す類似会社情報と、前記対象会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該対象会社についての前記レバードβと、を示す対象会社情報と、を取得する通信部等の取得手段と、前記取得した有利子負債比率又は純有利子負債比率を変数Ｄ／Ｅとし、前記対象会社に対応する法人税率をｔとし、前記類似会社についての支払利息を有利子負債で除した負債コストを定数ｋｄとし、当該類似会社に対応する株主資本コストを変数ｋｅとし、当該類似会社に対応するリスクフリーレートを変数Ｒｆとし、当該類似会社及び前記対象会社それぞれについての前記レバードβを変数βとし、当該類似会社に対応するリスクプレミアムを定数Ｒｐとし、前記類似会社についての加重平均資本コストをＷＡＣＣとしたとき、前記類似会社についての前記加重平均資本コストを、ＷＡＣＣ＝｛（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×（１−ｔ）×ｋｄ＋｛１−（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×ｋｅ（但し、ｋｅ＝Ｒｆ＋β×Ｒｐ）として算出する処理部等の算出手段と、前記変数Ｄ／Ｅ、前記変数Ｒｆ及び前記変数βに基づいて、前記変数Ｒｆを固定して他の前記変数を順次変動させた後に、前記変数Ｒｆを変動させることにより、前記加重平均資本コストを算出するように前記算出手段を制御する処理部等の制御手段と、複数の前記類似会社のそれぞれについて算出された前記加重平均資本コストの最大値及び最小値にそれぞれ対応する値を、企業価値算定に使用する前記加重平均資本コストの上限値及び下限値とし、当該上限値と当該下限値の平均値を当該加重平均資本コストとしての感応度の幅の中央値とし、当該上限値から当該中央値を減算した値を当該感応度の振れ幅とし、当該上限値、当該下限値、当該中央値及び当該振れ幅をそれぞれ出力するディスプレイ等の出力手段と、を備える。
【００２１】
上記の課題を解決するために、請求項９に記載の発明は、情報処理装置において実行される情報処理方法において、対象会社に類似する類似会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該類似会社についての個別株式の変動を株式市場全体の変動で除したレバードβと、を示す類似会社情報と、前記対象会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該対象会社についての前記レバードβと、を示す対象会社情報と、を取得する取得工程と、前記取得した有利子負債比率又は純有利子負債比率を変数Ｄ／Ｅとし、前記対象会社に対応する法人税率をｔとし、前記類似会社についての支払利息を有利子負債で除した負債コストを定数ｋｄとし、当該類似会社に対応する株主資本コストを変数ｋｅとし、当該類似会社に対応するリスクフリーレートを変数Ｒｆとし、当該類似会社及び前記対象会社それぞれについての前記レバードβを変数βとし、当該類似会社に対応するリスクプレミアムを定数Ｒｐとし、前記類似会社についての加重平均資本コストをＷＡＣＣとしたとき、前記類似会社についての前記加重平均資本コストを、ＷＡＣＣ＝｛（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×（１−ｔ）×ｋｄ＋｛１−（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×ｋｅ（但し、ｋｅ＝Ｒｆ＋β×Ｒｐ）として算出する算出工程と、前記変数Ｄ／Ｅ、前記変数Ｒｆ及び前記変数βに基づいて、前記変数Ｒｆを固定して他の前記変数を順次変動させた後に、前記変数Ｒｆを変動させることにより、前記加重平均資本コストを算出するように制御する制御工程と、複数の前記類似会社のそれぞれについて算出された前記加重平均資本コストの最大値及び最小値にそれぞれ対応する値を、企業価値算定に使用する前記加重平均資本コストの上限値及び下限値とし、当該上限値と当該下限値の平均値を当該加重平均資本コストとしての感応度の幅の中央値とし、当該上限値から当該中央値を減算した値を当該感応度の振れ幅とし、当該上限値、当該下限値、当該中央値及び当該振れ幅をそれぞれ出力する出力工程と、を含む。
【００２２】
上記の課題を解決するために、請求項１１に記載の発明は、情報処理装置に含まれるコンピュータを、対象会社に類似する類似会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該類似会社についての個別株式の変動を株式市場全体の変動で除したレバードβと、を示す類似会社情報と、前記対象会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率と、当該対象会社についての前記レバードβと、を示す対象会社情報と、を取得する取得手段、前記取得した有利子負債比率又は純有利子負債比率を変数Ｄ／Ｅとし、前記対象会社に対応する法人税率をｔとし、前記類似会社についての支払利息を有利子負債で除した負債コストを定数ｋｄとし、当該類似会社に対応する株主資本コストを変数ｋｅとし、当該類似会社に対応するリスクフリーレートを変数Ｒｆとし、当該類似会社及び前記対象会社それぞれについての前記レバードβを変数βとし、当該類似会社に対応するリスクプレミアムを定数Ｒｐとし、前記類似会社についての加重平均資本コストをＷＡＣＣとしたとき、前記類似会社についての前記加重平均資本コストを、ＷＡＣＣ＝｛（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×（１−ｔ）×ｋｄ＋｛１−（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×ｋｅ（但し、ｋｅ＝Ｒｆ＋β×Ｒｐ）として算出する算出手段、前記変数Ｄ／Ｅ、前記変数Ｒｆ及び前記変数βに基づいて、前記変数Ｒｆを固定して他の前記変数を順次変動させた後に、前記変数Ｒｆを変動させることにより、前記加重平均資本コストを算出するように制御する制御手段、及び、複数の前記類似会社のそれぞれについて算出された前記加重平均資本コストの最大値及び最小値にそれぞれ対応する値を、企業価値算定に使用する前記加重平均資本コストの上限値及び下限値とし、当該上限値と当該下限値の平均値を当該加重平均資本コストとしての感応度の幅の中央値とし、当該上限値から当該中央値を減算した値を当該感応度の振れ幅とし、当該上限値、当該下限値、当該中央値及び当該振れ幅をそれぞれ出力する出力手段、として機能させる。
【００２３】
請求項５、請求項９又は請求項１１のいずれか一項に記載の発明によれば、類似会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率及びレバードβを示す類似会社情報と、対象会社についての有利子負債比率又は純有利子負債比率及びレバードβを示す対象会社情報と、を取得し、その有利子負債比率又は純有利子負債比率と、対象会社に対応する法人税率と、類似会社及び対象会社それぞれについてのレバードβと、類似会社についての負債コスト、株主資本コスト、リスクフリーレート及びリスクプレミアムと、に基づいて類似会社についての加重平均資本コストを算出する。このとき、リスクフリーレートを固定して他の変数を順次変動させた後にリスクフリーレートを変動させて加重平均資本コストを算出する。そして、複数の類似会社のそれぞれについて算出された加重平均資本コストの最大値及び最小値にそれぞれ対応する値を、企業価値算定に使用する加重平均資本コストの上限値及び下限値とし、その上限値と下限値の平均値を加重平均資本コストとしての感応度の幅の中央値とし、その上限値から中央値を減算した値を感応度の振れ幅とし、当該上限値、下限値、中央値及び振れ幅をそれぞれ出力する。よって、対象会社及び類似会社それぞれについての有利子負債比率又は純有利子負債等に基づき、あらゆる変動を含めた加重平均資本コストを客観的な数値に基づいて網羅的に算出し、その算出結果に対応する加重平均資本コストの上限値及び下限値等を出力することで、類似会社の加重平均資本コストを客観的に、且つ迅速、正確に出力することができる。
【００２４】
上記の課題を解決するために、請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の情報処理装置において、前記取得手段は、非上場会社の小規模リスクプレミアムについての情報を更に取得し、前記算出手段は、前記非上場会社として取得した前記レバードβを前記類似会社の前記有利子負債比率又は前記純有利子負債比率に基づいてアンレバードβに変換し、前記対象会社の前記有利子負債比率又は前記純有利子負債比率に対応する値、或いは前記類似会社の前記有利子負債比率又は前記純有利子負債比率についての前記平均値に基づいて前記アンレバ―ドβをリレバード化した前記変数βを用いて前記加重平均資本コストを算出し、前記制御手段は、前記変数Ｄ／Ｅ、前記変数Ｒｆ及び前記リレバード化された変数βに基づき、前記変数Ｒｆ及び前記リレバード化された変数βをそれぞれ固定して前記変数Ｄ／Ｅを変動させた後に、前記変数Ｒｆ及び前記リレバード化された変数βを変動させることにより、前記加重平均資本コストを算出するように前記算出手段を制御し、前記出力手段は、前記取得した類似会社情報に対応した前記加重平均コストに基づき、前記中央値及び前記振れ幅を算出して出力するように構成される。
【００２５】
請求項６に記載の発明によれば、請求項５に記載の発明の作用に加えて、非上場会社の小規模リスクプレミアムについての情報を更に取得し、非上場会社として取得したレバードβを類似会社の有利子負債比率又は純有利子負債比率に基づいてアンレバードβに変換し、更に、対象会社の有利子負債比率又は純有利子負債比率に対応する値、或いは類似会社の有利子負債比率又は純有利子負債比率についての平均値に基づいてアンレバ―ドβをリレバード化した変数βを用いて加重平均資本コストを算出する。このとき、変数Ｒｆ及びリレバード化された変数βをそれぞれ固定して変数Ｄ／Ｅを変動させた後に、変数Ｒｆ及びリレバード化された変数βを変動させることにより加重平均資本コストを算出する。そして、取得した類似会社情報に対応した加重平均コストに基づき上記中央値及び振れ幅を算出して出力する。よって、非上場会社についての情報も含めて類似会社の加重平均資本コストを出力することができる。
【００２６】
上記の課題を解決するために、請求項７に記載の発明は、請求項５又は請求項６に記載の情報処理装置において、前記取得手段は、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置の前記記憶手段に記憶されている前記類似会社情報に含まれる前記有利子負債比率、前記純有利子負債比率及び前記レバードβと、当該記憶手段に記憶されている前記対象会社情報に含まれる前記有利子負債比率、前記純有利子負債比率及び前記レバードβと、を、それぞれ取得するように構成される。
【００２７】
請求項７に記載の発明によれば、請求項５又は請求項６に記載の発明の作用に加えて、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置の記憶手段に記憶されている類似会社情報に含まれる有利子負債比率、純有利子負債比率及びレバードβと、当該記憶手段に記憶されている対象会社情報に含まれる有利子負債比率、純有利子負債比率及びレバードβと、を、それぞれ取得する。よって、類似会社の加重平均資本コストを、より迅速且つ正確に出力することができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、複数の選択者により選択された類似会社候補情報並びに選択者情報及びその合計を指定者端末装置に出力して類似会社の選択を行わせるので、過去の複数の選択者の選択者情報を参考としつつ、対象会社に類似する類似会社を客観的且つ迅速に選択させることができる。
【００２９】
また本発明によれば、同じ対象会社に対する他の指定者による事後の類似会社の選択の際に有用となる類似会社情報等を記憶することができる。
【００３０】
更に本発明によれば、対象会社及び類似会社それぞれについての有利子負債比率又は純有利子負債等に基づき、あらゆる変動を含めた加重平均資本コストを客観的な数値に基づいて網羅的に算出し、その算出結果に対応する加重平均資本コストの上限値及び下限値等を出力することで、類似会社の加重平均資本コストを迅速且つ正確に出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】実施形態に係る情報処理システムの概要構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係るデータベースの内容を例示する図である。
【図３】実施形態に係る偏差値の算出方法を例示する図であり、（ａ）は当該算出方法を示す図（Ｉ）であり、（ｂ）は当該算出方法を示す図（II）である。
【図４】実施形態に係る類似会社の選択処理を示すフローチャートである。
【図５】実施形態に係る類似会社の選択結果の表示画面を例示する図である。
【図６】実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理を示すフローチャートである。
【図７】実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理を説明する図（Ｉ）である。
【図８】実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理を説明する図（II）である。
【図９】実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理を説明する図（III）である。
【図１０】実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理における小規模リスクプレミアムの選択を説明する図である。
【図１１】実施形態に係るＷＡＣＣの算出結果の表示画面を例示する図であり、（ａ）は上場会社についてのＷＡＣＣの算出結果の表示画面を例示する図であり、（ｂ）は上非場会社についてのＷＡＣＣの算出結果の表示画面を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
次に、本発明を実施するための形態について、図面に基づいて説明する。なお以下に説明する実施形態は、対象会社に類似する類似会社の選択を行う使用者に対して当該選択のための各種データを提供すると共に、後述する使用者端末において選択された類似会社のＷＡＣＣを当該使用者端末に自動的に算出させる情報処理システムに対して本発明を適用した場合の実施の形態である。
【００３３】
また、図１は実施形態に係る情報処理システムの概要構成を示すブロック図であり、図２は実施形態に係るデータベースの内容を例示する図であり、図３は実施形態に係る偏差値の算出方法を例示する図であり、図４は実施形態に係る類似会社の選択処理を示すフローチャートであり、図５は当該類似会社の選択結果の表示画面を例示する図である。更に、図６は実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理を示すフローチャートであり、図７乃至図９は当該算出処理をそれぞれ説明する図であり、図１０は当該算出処理における小規模リスクプレミアムの選択を説明する図であり、図１１は当該ＷＡＣＣの算出結果の表示画面を例示する図である。
【００３４】
（Ｉ）実施形態に係る情報処理システムの構成及び動作の概要について
図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、使用者が使用する使用者端末ＵＴと、過去に類似会社を評価してその選択を行った複数の評価者がそれぞれ使用する複数の評価者端末ＥＴ１、評価者端末ＥＴ２、…、評価者端末ＥＴｎ（ｎは自然数）と、サーバ装置ＳＶと、インターネット等のネットワークＮＷと、を備えて構成されている。なお以下の説明において、評価者端末ＥＴ１、評価者端末ＥＴ２、…、評価者端末ＥＴｎに共通の事項を説明する場合、これらを纏めて単に「評価者端末ＥＴ」と称する。そして、各評価者端末ＥＴと、使用者端末ＵＴと、サーバ装置ＳＶと、は、ネットワークＮＷを介して種々のデータの授受が可能に接続されている。このとき、使用者端末ＵＴ及び評価者端末ＥＴのそれぞれは、具体的には、使用者及び評価者が操作するパーソナルコンピュータ等により実現される。なお上記評価者としては、自然人（個人）としての評価者の他に、法人としての評価者が含まれている。このとき当該評価者としての法人は、自然人たる複数の評価者を代表して、その法人が評価者となるものである。そして、上記使用者が本発明に係る「指定者」の一例に相当し、上記評価者が本発明に係る「選択者」の一例に相当する。また、サーバ装置ＳＶ及び使用者端末ＵＴが、本発明に係る「情報処理装置」の一例に相当する。更に、実施形態に係る類似会社の選択処理はサーバ装置ＳＶを中心として実行され、一方実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理は、例えば使用者端末ＵＴを中心として実行される。
【００３５】
次にサーバ装置ＳＶは、通信部１と、ＣＰＵ、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等からなる処理部２と、キーボード及びマウス等からなる操作部３と、液晶ディスプレイ等からなるディスプレイ４と、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等からなる記録部５と、を備えて構成されている。このとき、上記通信部１が本発明に係る「第１取得手段」の一例、「第２取得手段」の一例、「第３取得手段」の一例及び「出力手段」の一例にそれぞれ相当し、記録部５が本発明に係る「記憶手段」の一例に相当する。また処理部２が、本発明に係る「合計算出手段」の一例、「検索手段」の一例及び「記憶制御手段」の一例にそれぞれ相当する。
【００３６】
以上の構成において通信部１は、処理部２の制御の下、ネットワークＮＷを介した使用者端末ＵＴ及び評価者端末ＥＴそれぞれとの間のデータの授受を制御する。また記録部５は、後述する実施形態に係るデータベースＤＢを不揮発性に記録する。一方操作部３は、当該操作部３においてサーバ装置ＳＶの管理者等により必要な操作が行われると、当該操作に対応した操作信号を生成して処理部２に出力する。これにより処理部２は、操作部３からの操作信号に基づいて、実施形態に係る類似会社の選択処理を主として実行する。このとき処理部２は、必要な情報をディスプレイ４に表示して上記管理者等に提示する。
【００３７】
一方使用者端末ＵＴは、通信部１０と、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等からなる処理部１１と、キーボード及びマウス等からなる操作部１２と、液晶ディスプレイ等からなるディスプレイ１３と、ＨＤＤ又はＳＳＤ等からなる記録部１４と、を備えて構成されている。このとき、上記通信部１０が本発明に係る「取得手段」の一例に相当し、処理部２が本発明に係る「算出手段」の一例及び「制御手段」の一例にそれぞれ相当し、ディスプレイ１３が本発明に係る「出力手段」の一例に相当する。
【００３８】
以上の構成において通信部１０は、ネットワークＮＷを介したサーバ装置ＳＶとの間のデータの授受を制御する。また記録部１４は、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理の実行に必要な情報を記録する。一方操作部１２は、当該操作部１２において上記使用者により必要な操作が行われると、当該操作に対応した操作信号を生成して処理部１１に出力する。これにより処理部１１は、操作部１２からの操作信号に基づいて、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理を主として実行する。
【００３９】
次に、サーバ装置ＳＶの記録部５に不揮発性に記録されている、実施形態に係るデータベースＤＢについて、具体的に図２を用いて説明する。
【００４０】
図２に例示するように、記録部５に記録されており且つ実施形態に係るデータベースＤＢには、各評価者端末ＥＴを操作する評価者による、対象会社に類似する類似会社の過去の選択結果が、その評価者に関する評価者情報に対応付けて記録されている。図２に例示する場合は、対象会社Ｘに類似する会社として「会社Ａ」を選択した評価者に関する評価者情報と、対象会社Ｘに類似する会社として「会社Ｂ」を選択した評価者に関する評価者情報と、が、それぞれの選択結果に対応付けて記録されている。そして実施形態に係るデータベースＤＢには、各評価者に関する評価者情報として具体的に、その評価者が属する職種及び地域をそれぞれ示すデータと、その評価者の偏差値を示すデータと、偏差値、並びに属する職種及び地域が同じで且つ同じ類似会社を選択した評価者の人数を示すデータと、各評価者が類似会社をそれぞれ選択した日時を示す評価者ごとのデータと、上記各偏差値とその偏差値の評価者の人数とに基づいて算出される偏差値の合計を示すデータと、が、対応付けて記録されている。
【００４１】
ここで上記「偏差値」とは、その偏差値を有する評価者の、当該評価者が属する職種及び地域における、類似会社の選択についての影響度又は信頼度を示すパラメータの一例である。このとき当該評価者についての偏差値の算出には種々の方法を用いることが考えられるが、その一例としては、いわゆるＲＦＭ分析法なる顧客分析法の考え方を用いることができる。そして、ＲＦＭ分析法による偏差値の算出に必要な情報は、その偏差値の評価者が過去において類似会社を選択した際の操作としてのクリックの日時（以下、当該クリックの日時を「クリック日時」と称する）である。また、その評価者における上記クリックの回数は、その評価者について蓄積されている、類似会社の選択操作の履歴を用いて集計される。そして実施形態に係る上記ＲＦＭ分析では、その評価者が類似会社を選択する際にその評価者端末ＥＴ（換言すれば、実施形態に係る情報処理システムＳ）を利用した頻度（Frequency：クリック回数）及び最新の利用日（Recency：最新クリック日時）それぞれの情報を用いて、図３に例示するように当該評価者の偏差値を算出する。なお、評価者端末ＥＴについての利用の単価（Monetary）の情報を追加的に用いることで、利用頻度ではなく利用金額（ＦＭ、利用単価×利用頻度）を指標とすることもできる。より具体的に、例えば図３（ａ）に例示するように、当該評価者についてのクリック回数（Ｆ）を横軸に、最新クリック日時（Ｒ）を縦軸に取る。そして、各軸それぞれの区分（クリック回数についての「多い」／「時々」／「初めて」の区分、及び、最新クリック日時についての「最近使用」／「時々使用」／「ほぼ未使用」の区分）に基づいて、クリック回数Ｆが多く且つ最新クリック日時Ｒが現在時刻に近いほどその偏差値として高く算出され、一方、クリック回数Ｆが初めてであり且つ最新クリック日時Ｒが「ほぼ未使用」に近いほど偏差値として低く算出されるのが好ましい。また図３（ｂ）に例示するように、図３（ａ）に例示される偏差値を詳細にランキング化した上で、二次元正規分布をその度数（ランキングの値）によって再構成することで、より実施形態として適切な偏差値を算出するように構成してもよい。この場合、評価者の重要性（重み付け）として図３（ｂ）に例示する偏差値を直接用いてもよい。
【００４２】
更に、上述したような類似会社の選択についての影響度又は信頼度を客観的に示し得るパラメータであれば、上記偏差値以外のパラメータが評価者情報に含まれていてよい。また実施形態における評価者による類似会社の選択結果は、実施形態に係る選択処理により類似会社が選択された結果であってもよいし、或いは、従来と同様の方法で類似会社が選択された結果であってもよい。
【００４３】
より具体的に図２に例示する場合は、対象会社Ｘの類似会社として会社Ａを選択した評価者のうち、職種：会計士及び地域：東京に属し且つ偏差値が７０である評価者が２名おり、それぞれの評価者がその類似会社Ａを選択した日時が評価者ごとに記録されている。更に、同じ職種／地域に属し且つ類似会社Ａを選択した評価者のうち偏差値が６０である者が３０名おり、同じく偏差値が８０である者が４０名いたことが記録されている。一方、類似会社Ａを選択した評価者のうち、職種：会計士及び地域：大阪に属し且つ偏差値が６０である評価者が２０名おり、同じ職種／地域に属し且つ類似会社Ａを選択した評価者のうち偏差値が５０である者が４５名いたことが記録されている。また、類似会社Ａを選択した評価者のうち、職種：弁護士及び地域：東京に属し且つ偏差値が６０である評価者が３０名おり、同じ職種／地域に属し且つ偏差値が８０である評価者が４０名いたことが記録されている。更に、類似会社Ａを選択した評価者のうち、職種：弁護士及び地域：ワシントンに属し且つ偏差値が８０である評価者が１５名おり、同じ職種／地域に属し且つ偏差値が７５である評価者が２０名いたことが記録されている。
【００４４】
また、データベースＤＢにおける偏差値合計としては図２に示すように、地域ごとに、その地域に属する評価者の偏差値と、その偏差値の評価者の数と、を乗じた値を各偏差値について加算した値を、その地域についての偏差値合計としてもよい。更に他の方法として、具体的な偏差値合計を複数のレベルに分け、そのレベル自体を偏差値合計としてデータベースＤＢに記録してもよい。このとき、上記レベルの分け方としては、値としての偏差値合計を単純に等分したレベルとしてもよいし、予め設定された重み付けに基づいて偏差値合計を不等分に分けたレベルとしてもよい。
【００４５】
更に図２においては図示を省略するが、データベースＤＢ内には、非上場会社に適用されるいわゆる小規模リスクプレミアムについて、各評価者が過去に選択した値が、当該評価者の職種及び地域に対応付けて記録されている。
【００４６】
（II）実施形態に係る類似会社の選択処理について
次に、主としてサーバ装置ＳＶの処理部２を中心として実行される、実施形態に係る類似会社の選択処理について、図２乃至図５を用いて説明する。なお、実施形態に係る類似会社の選択処理は、例えば実施形態に係るサーバ装置ＳＶの電源がオンとされたタイミングから開始される。
【００４７】
図４に示すように、実施形態に係る類似会社の選択処理では、先ず各評価者端末ＥＴから、各評価者による類似会社の選択結果（類似会社の名称等）が、当該評価者に関する評価者情報と共にネットワークＮＷを介して取得される（ステップＳ１）。このとき、図２に例示するデータベースＤＢとして記録される必要があることから、ステップＳ１で取得される評価者情報には、その評価者による選択に係る対象会社及び（選択結果としての）類似会社をそれぞれ示すデータと、その評価者が属する職種及び地域をそれぞれ示すデータと、その評価者の偏差値を示すデータと、が、少なくとも含まれている。なお、対象会社が非上場会社である場合に適用された上記小規模リスクプレムアムを示すデータも、上記評価者情報に含まれている。また、各評価者による類似会社の選択結果及びその評価者情報は、定期的に（より具体的には、例えば毎日の午前９時、或いは一ヶ月に一回等の定期的に）取得される。これらのデータを含む選択結果及び評価者情報がいずれかの評価者端末ＥＴから送信されてくると、処理部２は、当該選択結果及び評価者情報を、図２に例示する態様でデータベースＤＢ内に蓄積し（ステップＳ２）、更に、当該蓄積後のデータベースＤＢにおける上記偏差値合計を再度算出して記録する（ステップＳ３）。このとき処理部２は、上記偏差値合計を上記レベルごとに算出してもよい。そして、いずれかの評価者端末ＥＴから上記選択結果及び対応する評価者情報が取得される度に、処理部２は、上記ステップＳ１乃至ステップＳ３を繰り返す。これにより、データベースＤＢとして常に最新の類似会社の選択結果が反映されることになる。
【００４８】
次に処理部２は、使用者端末ＵＴから、類似会社を選択する対象となる対象会社を示す対象会社指定情報を取得する（ステップＳ４）。この対象会社指定情報として具体的には、例えば、当該対象会社の社名や業種、又は上場／非上場の区分等を示す情報が含まれている。そして処理部２は、当該取得した対象会社指定情報により示される会社を対象会社としてその時点でのデータベースＤＢ内を検索し（ステップＳ５）、その検索結果を、上記対象会社指定情報を送信してきた使用者端末ＵＴに出力する（ステップＳ６）。このとき、その時点でのデータベースＤＢの内容が図２に例示するものであり、更に対象会社として会社Ｘが指定されていた場合、ステップＳ６により使用者端末ＵＴに出力される検索結果には、図２に例示する類似会社Ａ及び類似会社Ｂと、それらを選択した評価者に関する評価者情報が含まれている。そして、ネットワークＮＷを介してこのような検索結果を受信した使用者端末ＵＴの処理部１１は、ディスプレイ１３上に、例えば図５に例示するような検索結果ＲＳを表示する。このとき検索結果ＲＳとしては、過去にその類似会社を選択した評価者の各々を区分することなく、過去の選択結果としての類似会社Ａ又は類似会社Ｂと、それぞれの類似会社を選択した評価者が属する職域及び地域と、その評価者についての地域ごとの偏差値合計に相当するポイントと、が、含まれている。なお、偏差値合計を上記レベルにより表す場合は、当該レベルを示すデータが上記ポイントとして表示されることになる。
【００４９】
そして、当該検索結果ＲＳが表示される使用者端末ＵＴの使用者（換言すれば、所望する対象会社の類似会社を選択する者）は、検索結果ＲＳに含まれている選択結果や、その選択をした評価者に関する評価者情報を見て、例えば自らが投資しようとする地域の評価者についてのポイントを参照すること等により、いずれかの類似会社を新たに選択（決定）する。そして当該使用者は、検索結果ＲＳと同時にディスプレイ１３に表示されている選択欄ＳＬを用いて当該新たに選択した類似会社を入力する。これにより、新たな選択結果としての類似会社を示す類似会社情報と、当該新たな選択をした使用者に関する使用者情報と、が、ネットワークＮＷを介してサーバ装置ＳＶに送信され、サーバ装置ＳＶの処理部２は、当該選択結果等を取得する（図４：ステップＳ７）。このとき、ステップＳ７で取得される使用者情報には、それが新たな評価者情報としてデータベースＤＢに記録されることから、その使用者（即ち新たな評価者）による選択に係る対象会社及び選択結果としての類似会社をそれぞれ示すデータと、その使用者が属する職種及び地域をそれぞれ示すデータと、その使用者の偏差値を示すデータと、が、少なくとも含まれている。そして処理部２は、これらのデータを含む選択結果及び使用者情報が使用者端末ＵＴから送信されてくると、当該選択結果及び使用者情報をデータベースＤＢ内に蓄積し、更に、当該蓄積後のデータベースＤＢにおける上記偏差値合計を再度算出して記録する（ステップＳ８）。
【００５０】
その後処理部２は、例えばサーバ装置ＳＶの電源がオフとされる等により、実施形態に係る類似会社の選択処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ９）。ステップＳ９の判定において当該選択処理を終了する場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）、処理部２はそのまま当該選択処理を終了する。一方ステップＳ９の判定において、当該選択処理を終了しない場合（ステップＳ９：ＮＯ）、処理部２は、上記ステップＳ１に戻って上述してきた一連の処理を繰り返す。
【００５１】
（III）実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理について
次に、主として使用者端末ＵＴの処理部１１を中心として実行される、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理について、図２及び図６乃至図１１を用いて説明する。なお、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理は、図４に示すステップＳ６によりサーバ装置ＳＶから送信されて使用者端末ＵＴのディスプレイ１３に表示されている検索結果ＲＳ（図５参照）を参照しつつ、いずれかの類似会社が新たに選択された後、当該算出処理を開始する旨の操作が操作部１２において実行されたタイミングから開始される。
【００５２】
図６に示すように、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理では、先ず、上記新たに選択された類似会社の会社名、当該類似会社についての有利子負債比率及び純有利子負債比率、個別株式の変動／株式市場全体の変動（いわゆるレバードβ）、国債利回り及びリスクプレミアムそれぞれを示すデータを取得する（ステップＳ１０）。このとき、上記有利子負債比率とは、当該類似会社の有利子負債を当該類似会社の時価総額又は（株主資本＋その他の包括利益累計額）で除した比率である。なお以下の説明では、当該有利子負債比率を「Ｄ（Debt）／Ｅ（Equity）レシオ」と称する。また上記純有利子負債比率とは、当該類似会社の純有利子負債を当該類似会社の時価総額又は（株主資本＋その他の包括利益累計額）で除した比率である。なお以下の説明では、当該純有利子負債比率を「ネットＤ／Ｅレシオ」と称する。更に上記レバードβは、当該類似会社についての２年週次及び５年月次のレバードβを取得する。このときの「β」とは、投資収益率の市場平均の収益率に対する感応度を示す指標である。更にまた上記リスクプレミアムとは、ＷＡＣＣの算出日までの一定期間における個別株式の変動を株式市場全体の変動で除した値であり、例えば５．０％といった値の定数となる。ここで処理部１１は、当該有利子負債比率等をサーバ装置ＳＶから取得してもよいし、或いは図示しない他の外部装置から取得してもよい。
【００５３】
次に処理部１１は、ＷＡＣＣの算出処理に用いられる対象会社及び類似会社が上場会社である非上場会社であるかを示す情報が操作部１２を介して入力されると、これを取得する（ステップＳ１１）。更に処理部１１は、ＷＡＣＣの算出処理に用いられるリスクフリーレート（例えば、１０年国債、２０年国債又は３０年国債等のリスクフリーレート）を示す情報が操作部１２を介して入力されると、これを取得する（ステップＳ１２）。
【００５４】
そして処理部１１は、上記ステップＳ１０乃至ステップＳ１２により取得又は入力された情報又はデータに基づいて、当該Ｄ／Ｅレシオ等の各パラメータの取り得る全ての値を用いて網羅的にＷＡＣＣを算出する。より具体的に処理部１１は、ステップＳ１０乃至ステップＳ１２で取得又は入力されたＤ／Ｅ又はネットＤ／Ｅを変数「Ｄ／Ｅ」とし、対象会社に対応する法人税率を「ｔ」とし、類似会社についての支払利息を有利子負債で除した負債コストを定数「ｋｄ」とし、当該類似会社に対応する株主資本コストを変数「ｋｅ」とし、当該類似会社に対応する上記リスクフリーレート（図６ステップＳ１２参照）を変数「Ｒｆ」とし、当該類似会社及び前記対象会社それぞれについてのレバードβを変数「β」とし、当該類似会社に対応するリスクプレミアムを定数「Ｒｐ」として、類似会社についての上記ＷＡＣＣを以下の式（１）により算出する（ステップＳ１３）。
【００５５】
ＷＡＣＣ＝｛（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×（１−ｔ）×ｋｄ
＋｛１−（Ｄ／Ｅ）／（Ｄ／Ｅ＋１）｝×ｋｅ
（但し、ｋｅ＝Ｒｆ＋β×Ｒｐ）                                …（１）
このとき処理部１１は、ＷＡＣＣを網羅的に算出するために、上記変数Ｄ／Ｅ、上記変数Ｒｆ及び上記変数βに基づいて、変数Ｒｆを固定して他の変数を順次変動させた後に、変数Ｒｆを変動させてＷＡＣＣを算出する。
【００５６】
ここで、上記Ｄ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオの取り得る全ての値について、具体的に図７を用いて説明する。なお図７は、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理において取り得るＤ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオの値のパターンを網羅的に示す図である。ここで、無借金経営（即ち、自己資本１００％の場合）を標榜する場合に処理部１１は、Ｄ／Ｅレシオが０％である場合を追加してＷＡＣＣを算出する。
【００５７】
図７において、対象会社が上場会社であった場合（図６ステップＳ１１参照）、直近の算定基準日と事業計画最終年度それぞれについて別々のＤ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオが取り得、更にＤ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオのそれぞれは、時価総額を用いて算出される場合（図７において「Ｅ：時価総額」と称する）と、（株主資本＋その他の包括利益累計額）を用いて算出される場合（図７において「Ｅ：株主資本」と称する）と、で異なる値となる。
【００５８】
また図７において、対象会社が非上場会社であった場合（図６ステップＳ１１参照）、同様に直近の算定基準日と事業計画最終年度それぞれについて別々のＤ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオが取り得るが、更にＤ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオのそれぞれは、（株主資本＋その他の包括利益累計額）を用いて算出される場合の値しか存在しない。これは、非上場会社の場合にはその時価総額が存在しないことによる。
【００５９】
これに対し図７において、類似会社（必ず上場会社である）には、事業計画が存在しないため、直近の算定基準日のみについてＤ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオが取り得、更にＤ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオのそれぞれは、時価総額を用いて算出される場合と、（株主資本＋その他の包括利益累計額）を用いて算出される場合と、で異なる値となる。更に、それぞれの値には、平均値と中央値とがそれぞれ別々に存在する。
【００６０】
以上の通り、Ｄ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオは種々の値を取り得るため、処理部１１は、これら全ての値を順次上記式（１）に代入してＷＡＣＣを算出する（図６ステップＳ１３参照）。
【００６１】
次に、上記リスクフリーレート及び上記レバードβの取り得る全ての値について、具体的に図８を用いて説明する。なお図８は、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理において取り得るリスクフリーレート及びレバードβの値のパターンを網羅的に示す図である。
【００６２】
図８において、リスクフリーレートとしては、上述したように、１０年国債である場合、２０年国債である場合、及び３０年国債である場合のそれぞれで異なる値を取る。
【００６３】
またレバードβ（図８において「βＬ」と表す）については、対象会社が上場会社であった場合（図６ステップＳ１１参照）、特定の情報サービス会社Ｂａ社から取得される値と他の特定の情報サービス会社Ｂｌ社から取得される値とで異なる場合があり、更に情報サービス会社Ｂｌ社から取得される値には、５年月次に対応する値と２年週次に対応する値とが異なる場合がある。一方、類似会社が上場会社であった場合（図６ステップＳ１１参照）、上記情報サービス会社Ｂａ社から取得される値と上記情報サービス会社Ｂｌ社から取得される値とで異なる場合があり、また情報サービス会社Ｂｌ社から取得される値には５年月次に対応する値と２年週次に対応する値とがあり、更にそれぞれの値には、平均値と中央値とがそれぞれ別々に存在する。
【００６４】
以上の通り、レバードβも種々の値を取り得るため、処理部１１は、これら全ての値を順次上記式（１）に代入してＷＡＣＣを算出する（図６ステップＳ１３参照）。
【００６５】
次に上記ステップＳ１３において、対象会社が非上場会社である場合のレバードβの算出について、図９を用いて説明する。実施形態に係るＷＡＣＣの網羅的な算出処理では、対象会社が非上場会社である場合、当該対象企業に類似するとされた会社（図６ステップＳ１０参照）のレバードβから対象会社のレバードβを類推的に算出する。即ち図９に示すように、先ず処理部１１は、類似会社のレバードβ（図９において「βＬ」と表す）を、例えば類似会社各社の２年週次レバードβに基づき、図９に示す式（２）を用いてアンレバードβに変換する（図９破線矢印参照）。なお図９において、アンレバードβは「βＵ」と表されている。またアンレバードβとは、その会社が無借金経営をすると仮定した際の株式に対応するβであり、レバードβとの間には以下の式で示す関係がある。
【００６６】
アンレバードβ＝レバードβ÷｛１＋（１−法人税率）×Ｄ／Ｅ｝
次に処理部１１は、図９に一点鎖線矢印で示すように、類似会社及び対象会社それぞれのＤ／Ｅレシオ及びネットＤ／Ｅレシオを用いて、上記式（２）により算出されたアンレバードβを、図９に示す式（３）によりリレバード化する。なお図９に示す式（２）及び式（３）は、いわゆるマイルス・エッツェル式を実施形態に適用した式であり、ネットＤ／Ｅレシオが負の値となる場合はネットＤ／Ｅレシオ＝０．０％として用いている。また当該式（２）及び式（３）におけるＤ（Debt）／Ｅ（Equity）の値には、図７に網羅的に示している全ての値（パターン）を代入してアンレバードβ及びそのリレバード化を行う。そして処理部１１は、対象会社が非上場会社である場合には、上記変数Ｄ／Ｅ、変数Ｒｆ及びリレバード化された変数βに基づき、変数Ｒｆ及びリレバード化された変数βをそれぞれ固定して変数Ｄ／Ｅを変動させた後に、変数Ｒｆ及びリレバード化された変数βを変動させることにより、対応するＷＡＣＣを算出する。
【００６７】
次に、対象会社が非上場会社のである場合のＷＡＣＣの算出において考慮される小規模リスクプレミアムの選択について、図１０を用いて説明する。
【００６８】
実施形態に係るサーバ装置ＳＶのデータベースＤＢ内には上述したように、非上場会社に適用される小規模リスクプレミアムについて、各評価者が過去に選択した値が、当該評価者の職種及び地域に対応付けて記録されている。そして、対象会社（例えば「Ｚ社」とする）が非上場会社である場合において使用者が小規模リスクプレムアムを参照してＷＡＣＣが算出されることを所望する場合、その旨の操作が操作部１２において実行されると、処理部１１は、サーバ装置ＳＶ内のデータベースＤＢから当該小規模リスクプレミアムのデータを取得する。このとき処理部１１は、その対象会社についての小規模リスクプレミアムを選択した評価者の職種及び地域を示すデータも併せて取得する。そして処理部１１は、当該取得した小規模リスクプレミアムのデータ等を用いて、図１０に例示する小規模リスクプレミアムの選択画面ＧＬをディスプレイ１３に表示する。この選択画面ＧＬにおいては図１０に例示するように、評価者の職種及び地域と共に、その対象会社についての小規模リスクプレミアムの各値と、当該各値を選択した評価者の人数と、の関係がグラフ化されて表示される。更に当該選択画面ＧＬには、評価者の職種及び地域を切り換えて上記グラフを再表示させるための切換欄ＣＨと、使用者が小規模リスクプレミアムの値を選択する際に用いられる選択欄ＩＮと、が、併せて表示される。そして使用者は、選択画面ＧＬの内容を参照しつつ、小規模リスクプレミアムについていずれの値を選択するかを決定し、選択欄ＩＮを用いて入力する。これにより処理部１１は、当該入力された値に基づいて、非上場会社たる当該対象会社についてのＷＡＣＣを算出する。この場合に処理部１１は、当該入力された値を上記式（１）により算出された値に例えば加算して、非上場会社たる対象会社についてのＷＡＣＣを算出する。
【００６９】
そして、ステップＳ１３によりＷＡＣＣの網羅的な算出が終了したら、次に処理部１１は、類似会社のそれぞれについて算出されたＷＡＣＣの最大値及び最小値にそれぞれ対応する値を、企業価値算定に使用するＷＡＣＣの上限値及び下限値とし、当該上限値と当該下限値の平均値をＷＡＣＣとしての感応度の幅の中央値とし、当該上限値から当該中央値を減算した値を当該感応度の振れ幅とし、当該上限値、当該下限値、当該中央値及び当該振れ幅を、それぞれディスプレイ１３上に算出結果として表示する（ステップＳ１４）。このとき、類似会社が上場会社である場合、その算出結果としては、例えば図１１（ａ）に例示するように、上記上限値、下限値、中央値及び振れ幅を含む算出結果ＲＬが、リスクフリーレートごとに表示される。一方類似会社が非上場会社である場合、その算出結果ＲＬとしては、例えば図１１（ｂ）に例示するように、上記上限値、下限値、中央値及び振れ幅を含む算出結果ＲＵ１乃至算出結果ＲＵ３が、リスクフリーレートごと且つレバードβの種類ごとに表示される。
【００７０】
以上それぞれ説明したように、実施形態に係る類似会社の選択処理によれば、対象会社情報、類似会社情報及び評価者情報を評価者端末ＥＴから取得し、各評価者に対応させて記憶する。そして、類似会社情報及び評価者情報に基づいて、対象会社に類似する類似会社を選択した複数の評価者に対応する各評価者情報の合計を、偏差値合計として評価者及び類似会社に対応させて算出する。次に、対象会社指定情報を使用者端末ＵＴから取得し、その対象会社指定情報に基づいて対象会社に類似する類似会社をデータベースＤＢ内において検索し、検索された類似会社に関する類似会社情報と、類似会社情報に対応する評価者情報と、類似会社情報及び評価者情報に基づいて算出された合計と、を含む類似会社の情報を使用者端末ＵＴに出力する。よって、複数の評価者により選択された類似会社の情報並びに評価者情報及びその合計を使用者端末ＵＴに出力して類似会社の選択を使用者に行わせるので、その使用者は、過去の複数の評価者の評価者情報を参考としつつ、対象会社に類似する類似会社を客観的且つ迅速に選択させることができる。
【００７１】
また、類似会社の情報に基づいて使用者により選択された類似会社を示す類似会社情報と、その使用者に関する使用者情報と、を含む選択結果を使用者端末ＵＴから取得し、その選択結果に含まれる使用者情報を新たな評価者情報として、その評価者情報と、選択結果に含まれる類似会社情報と、対象会社指定情報により指定された対象会社を示す対象会社情報と、を、その使用者を新たな評価者として対応させて記憶する。よって、同じ対象会社に対する他の使用者による事後の類似会社の選択の際に有用となる類似会社情報等をデータベースＤＢに記録することができる。
【００７２】
更に、その職種、地域又は選択時期を示す情報の全部又はいずれかが評価者の評価者情報に含まれているので、使用者は、過去の類似会社の評価者の職種、地域又は選択時期も参考にして、今回の類似会社を選択することができる。
【００７３】
更にまた、評価者情報に関する評価者についての偏差値が当該評価者情報に、含まれており、その偏差値が、当該偏差値に対応する評価者により類似会社の選択操作が行われた日時（クリック日時）を示す情報を用いたＲＦＭ分析法により算出されており、各評価者それぞれに対応する偏差値を用いて当該各評価者に対応する各評価者情報の合計が算出される場合は、ＲＦＭ分析法により算出された偏差値を用いて評価者情報の合計が算出されるので、より適切な評価者情報により、類似会社をより客観的且つ迅速に選択させることができる。
【００７４】
また、予め設定された頻度（例えば毎日の午前９時、又は一ヶ月に一回等）で対象会社情報、類似会社情報及び評価者情報を取得するので、最新の情報を用いて、対象会社に類似する類似会社を高精度に選択させることができる。
【００７５】
一方、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理によれば、類似会社についてのＤ／Ｅレシオ又はネットＤ／Ｅレシオ及びレバードβを示す類似会社情報と、対象会社についてのＤ／Ｅレシオ又はネットＤ／Ｅレシオ及びレバードβを示す対象会社情報と、取得し、そのＤ／Ｅレシオ又はネットＤ／Ｅレシオと、対象会社に対応する法人税率と、類似会社及び対象会社それぞれについてのレバードβと、類似会社についての負債コスト、株主資本コスト、リスクフリーレート及びリスクプレミアムと、に基づいて類似会社についてのＷＡＣＣを算出する。このとき、リスクフリーレートを固定して他の変数を順次変動させた後にリスクフリーレートを変動させてＷＡＣＣを算出する。そして、複数の類似会社のそれぞれについて算出されたＷＡＣＣの最大値及び最小値にそれぞれ対応する値を、企業価値算定に使用するＷＡＣＣの上限値及び下限値とし、その上限値と下限値の平均値をＷＡＣＣとしての感応度の幅の中央値とし、その上限値から中央値を減算した値を感応度の振れ幅とし、当該上限値、下限値、中央値及び振れ幅をそれぞれ出力する。よって、対象会社及び類似会社それぞれについてのＤ／Ｅレシオ又はネットＤ／Ｅレシオ等に基づき、あらゆる変動を含めたＷＡＣＣを客観的な数値に基づいて網羅的に算出し、その算出結果に対応するＷＡＣＣの上限値及び下限値等を出力することで、類似会社のＷＡＣＣを客観的に、且つ迅速、正確に出力することができる。
【００７６】
また、非上場会社たる対象会社の小規模リスクプレミアムについての情報を更に取得し、非上場会社として取得したレバードβを類似会社のＤ／Ｅレシオ又はネットＤ／Ｅレシオに基づいてアンレバードβに変換し、更に、対象会社のＤ／Ｅレシオ又はネットＤ／Ｅレシオに対応する値、或いは類似会社のＤ／Ｅレシオ又はネットＤ／Ｅレシオについての平均値に基づいてアンレバ―ドβをリレバード化した変数βを用いてＷＡＣＣを算出する。このとき、変数Ｒｆ及びリレバード化された変数βをそれぞれ固定して変数Ｄ／Ｅを変動させた後に、変数Ｒｆ及びリレバード化された変数βを変動させることによりＷＡＣＣを算出する。そして、取得した類似会社情報に対応したＷＡＣＣに基づき上記中央値及び振れ幅を算出して出力する。よって、非上場会社についての情報も含めて類似会社のＷＡＣＣを出力することができる。
【００７７】
更に、サーバ装置ＳＶに記録されている類似会社情報に含まれるＤ／Ｅレシオ、ネットＤ／Ｅレシオ及びレバードβと、同様にサーバ装置ＳＶに記録されている対象会社情報に含まれるＤ／Ｅレシオ、ネットＤ／Ｅレシオ及びレバードβと、を、それぞれ取得してＷＡＣＣの算出に用いるので、類似会社のＷＡＣＣを、より迅速且つ正確に出力することができる。
【００７８】
更にまた、実施形態に係る情報処理システムＳによれば、全ての地域において評価者による選択結果のデータをリアルタイムに集めることにより、使用者に対する類似会社の検索結果ＲＳの信頼性を自動的且つ継続的に改善していくことが可能となる。より具体的には、使用者の地域の分布が広がれば広がるほど、そして使用者が類似会社を選択し、更にＷＡＣＣを算出すればするほど、集積されたデータから提示される類似会社及びＷＡＣＣの算出結果の水準が確からしいものとなっていく。
【００７９】
なお上述した実施形態では、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理の前提となる類似会社を実施形態に係る選択処理により選択する場合について説明したが、これ以外に、当該前提となる類似会社は、従来と同様の方法で選択されたものであってもよい。
【００８０】
また上述した実施形態では、一のサーバ装置ＳＶを用いて類似会社の選択処理及びＷＡＣＣの算出処理を実行する場合について説明したが、これ以外に、ネットワークＮＷ上に複数のサーバ装置を設置し、それらが同じデータベースＤＢを記録しておくことで、情報処理システムＳとしての冗長性及び抗堪性を高めることができる。このとき、例えば一のサーバ装置においてデータベースＤＢが更新された場合、その更新の内容が、当該更新後即時に又は定期的に、他のサーバ装置のデータベースＤＢの内容に反映される。
【００８１】
また、評価者端末ＥＴ及び使用者端末ＵＴが新たにネットワークＮＷを介してサーバ装置ＳＶに接続可能となった場合、それら評者端末ＥＴ等とサーバ装置ＳＶとの間でのデータの授受も直ちに可能となる。
【００８２】
更に、実施形態に係る情報処理システムＳにおいて、いわゆるドキュメントデータモデル又はオブジェクトデータモデルが利用可能なデータベースＤＢを使用してもよい。この場合には、評価者又は使用者がそれ以前に評価者端末ＥＴ又は使用者端末ＵＴを用いて入力した類似会社の選定結果やＷＡＣＣの算出結果を事後にそのまま再現できるように、データベースＤＢに記録することが可能となる。また、当該ドキュメントデータモデル又はオブジェクトデータモデルの特性等によっては、将来的に関連性があると例えば処理部２が判断した他のパラメータがある場合、当該パラメータについては、データベースＤＢの構成を大きく変更することなく、その記録に含めていくことができる。
【００８３】
更にまた、上述した実施形態では、実施形態に係るＷＡＣＣの算出処理を使用者端末ＵＴにおいて実行する場合について説明したが、これ以外に、当該ＷＡＣＣの算出処理自体をサーバ装置ＳＶに実行させ、その算出結果のみを使用者端末ＵＴで取得して使用者に提示させるように構成してもよい。
【００８４】
また、図４又は図６に示すフローチャートに相当するプログラムを、光ディスク等の記録媒体に記録しておき、或いはネットワークＮＷを介して取得して記録しておき、それらを汎用のマイクロコンピュータ等により読み出して実行することにより、当該マイクロコンピュータ等を、実施形態に係る処理部２（図４に示すフローチャートに相当するプログラムの場合）又は実施形態に係る処理部１１（図６に示すフローチャートに相当するプログラムの場合）として機能させることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００８５】
以上それぞれ説明したように、本発明は情報処理システムの分野に利用することが可能であり、特に取引に関連する企業価値を算定する情報処理システムの分野に適用すれば、特に顕著な効果が得られる。
【符号の説明】
【００８６】
Ｓ    情報処理システム
ＵＴ    使用者端末
ＥＴ、ＥＴ１、ＥＴ２、ＥＴｎ    評価者端末
ＳＶ    サーバ装置
ＮＷ    ネットワーク
１、１０    通信部
２、１１    処理部
３、１２    操作部
４、１３    ディスプレイ
５、１４    記録部
ＤＢ    データベース
ＲＳ    検索結果
ＳＬ、ＩＮ    選択欄
ＧＬ    選択画面
ＲＬ、ＲＵ１、ＲＵ２、ＲＵ３    算出結果
【図１】
2017107561.tif 000003
【図２】
2017107561.tif 000004
【図３】
2017107561.tif 000005
【図４】
2017107561.tif 000006
【図５】
2017107561.tif 000007
【図６】
2017107561.tif 000008
【図７】
2017107561.tif 000009
【図８】
2017107561.tif 000010
【図９】
2017107561.tif 000011
【図１０】
2017107561.tif 000012
【図１１】
2017107561.tif 000013