(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象を識別可能な評価対象識別情報により分類される第１の文書データと、前記第１の文書データに含まれる第１の単語データとを記憶する第１の記憶手段と、
前記第１の記憶手段に記憶されている前記第１の文書データと前記第１の単語データとに基づいて、前記第１の単語データの種別を次元数とし、前記第１の文書データにおける前記第１の単語データ毎の出現頻度と前記第１の単語データを含む前記第１の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第１のベクトルを生成する第１のベクトル生成手段と、
前記第１のベクトル生成手段により生成された前記第１のベクトルから前記評価対象識別情報に基づいて前記評価に関連する前記第１のベクトルを選択し、選択した前記第１のベクトルに基づいて前記評価対象の第１の部分空間を生成する第１の部分空間生成手段と、
評価対象の評価基準となる観点情報を含む第２の文書データと、前記第２の文書データに含まれる第２の単語データとを記憶する第２の記憶手段と、
前記第２の記憶手段に記憶されている前記第２の文書データと前記第２の単語データとに基づいて、前記第２の単語データの種別を次元数とし、前記第２の文書データにおける前記第２の単語データ毎の出現頻度と前記第２の単語データを含む前記第２の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第２のベクトルを生成する第２のベクトル生成手段と、
前記第２のベクトル生成手段により生成された前記第２のベクトルから前記観点情報に基づいて前記観点情報毎に関連する前記第２のベクトルを選択し、選択した前記第２のベクトルに基づいて前記観点情報毎に第２の部分空間を生成する第２の部分空間生成手段と、
前記第２の部分空間毎に、前記第１の部分空間との角度を類似度とし、前記観点毎の類似度を観点スコアとして算出する観点スコア算出手段と、
前記観点スコア算出手段で算出した前記観点毎の前記観点スコアが閾値以上の観点を、前記評価対象と関連する観点として判定する観点判定手段と、
を具備することを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記第１のベクトル毎に、前記観点判定手段で抽出された観点における第２の部分空間との角度を類似度とし、前記第１の文書データ毎に類似度を根拠文書スコアとして算出する根拠文書スコア算出手段と、
前記根拠文書スコア算出手段で算出した前記根拠文書スコアに基づいて、前記第１の記憶手段より前記第１の文書データを根拠文書データとして抽出する根拠文書抽出手段と、  を具備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】
前記第１のベクトル生成手段は、ｊ番目の第１の文書データ中にｉ番目の単語が出現する回数である出現頻度をｔｆｉ，ｊ、ｉ番目の単語が含まれる第１の文書データの数をｄｆｉ、前記単語の総数をＮ、前記複数の第１の文書データの総数をＫとした場合、ｊ番目の第１の文書データ中のｉ番目の単語に対応したＮ次元のベクトルの要素値ｗｉ，ｊを、ｔｆｉ，ｊ×ｌｏｇ（Ｋ／ｄｆｉ）により算出し、
前記第２のベクトル生成手段は、ｎ番目の第２の文書データ中にｍ番目の単語が出現する回数である出現頻度をｔｆｍ，ｎ、ｍ番目の単語が含まれる第２の文書データの数をｄｆｍ、前記単語の総数をＭ、前記複数の第２の文書データの総数をＬとした場合、ｎ番目の第２の文書データ中のｍ番目の単語に対応したＭ次元のベクトルの要素値ｗｍ，ｎを、ｔｆｍ，ｎ×ｌｏｇ（Ｌ／ｄｆｍ）により算出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２のいずれか１項に記載の評価装置。
【請求項４】
第１のベクトル生成手段が、評価対象を識別可能な評価対象識別情報により分類される第１の文書データと、前記第１の文書データに含まれる第１の単語データとを記憶する第１の記憶手段に記憶されている前記第１の文書データと前記第１の単語データとに基づいて、前記第１の単語データの種別を次元数とし、前記第１の文書データにおける前記第１の単語データ毎の出現頻度と前記第１の単語データを含む前記第１の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第１のベクトルを生成する第１のベクトル生成ステップと、
第１の部分空間生成手段が、前記第１のベクトル生成ステップにより生成された前記第１のベクトルから前記評価対象識別情報に基づいて前記評価に関連する前記第１のベクトルを選択し、選択した前記第１のベクトルに基づいて前記評価対象の第１の部分空間を生成する第１の部分空間生成ステップと、
第２のベクトル生成手段が、評価対象の評価基準となる観点情報を含む第２の文書データと、前記第２の文書データに含まれる第２の単語データとを記憶する第２の記憶手段に記憶されている前記第２の文書データと前記第２の単語データとに基づいて、前記第２の単語データの種別を次元数とし、前記第２の文書データにおける前記第２の単語データ毎の出現頻度と前記第２の単語データを含む前記第２の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第２のベクトルを生成する第２のベクトル生成ステップと、
第２の部分空間生成手段が、前記第２のベクトル生成ステップにより生成された前記第２のベクトルから前記観点情報に基づいて前記観点情報毎に関連する前記第２のベクトルを選択し、選択した前記第２のベクトルに基づいて前記観点情報毎に第２の部分空間を生成する第２の部分空間生成ステップと、
観点スコア算出手段が、前記第２の部分空間毎に、前記第１の部分空間との角度を類似度とし、前記観点毎の類似度を観点スコアとして算出する観点スコア算出ステップと、
観点判定手段が、前記観点スコア算出ステップで算出した前記観点毎の前記観点スコアが閾値以上の観点を、前記評価対象と関連する観点として判定する観点判定ステップと、
を具備することを特徴とする評価方法。
【請求項５】
根拠文書スコア算出手段が、前記第１のベクトル毎に、前記観点判定ステップで抽出された観点における第２の部分空間との角度を類似度とし、前記第１の文書データ毎に類似度を根拠文書スコアとして算出する根拠文書スコア算出ステップと、
根拠文書抽出手段が、前記根拠文書スコア算出ステップで算出した前記根拠文書スコアに基づいて、前記第１の記憶手段より前記第１の文書データを根拠文書データとして抽出する根拠文書抽出ステップと、
を具備することを特徴とする請求項４に記載の評価方法。
【請求項６】
評価対象を識別可能な評価対象識別情報により分類される第１の文書データと、前記第１の文書データに含まれる第１の単語データとを記憶する第１の記憶手段に記憶されている前記第１の文書データと前記第１の単語データとに基づいて、前記第１の単語データの種別を次元数とし、前記第１の文書データにおける前記第１の単語データ毎の出現頻度と前記第１の単語データを含む前記第１の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第１のベクトルを生成する第１のベクトル生成ステップと、
前記第１のベクトル生成ステップにより生成された前記第１のベクトルから前記評価対象識別情報に基づいて前記評価に関連する前記第１のベクトルを選択し、選択した前記第１のベクトルに基づいて前記評価対象の第１の部分空間を生成する第１の部分空間生成ステップと、
評価対象の評価基準となる観点情報を含む第２の文書データと、前記第２の文書データに含まれる第２の単語データとを記憶する第２の記憶手段に記憶されている前記第２の文書データと前記第２の単語データとに基づいて、前記第２の単語データの種別を次元数とし、前記第２の文書データにおける前記第２の単語データ毎の出現頻度と前記第２の単語データを含む前記第２の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第２のベクトルを生成する第２のベクトル生成ステップと、
前記第２のベクトル生成ステップにより生成された前記第２のベクトルから前記観点情報に基づいて前記観点情報毎に関連する前記第２のベクトルを選択し、選択した前記第２のベクトルに基づいて前記観点情報毎に第２の部分空間を生成する第２の部分空間生成ステップと、
前記第２の部分空間毎に、前記第１の部分空間との角度を類似度とし、前記観点毎の類似度を観点スコアとして算出する観点スコア算出ステップと、
前記観点スコア算出ステップで算出した前記観点毎の前記観点スコアが閾値以上の観点を、前記評価対象と関連する観点として判定する観点判定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項７】
前記第１のベクトル毎に、前記観点判定ステップで抽出された観点における第２の部分空間との角度を類似度とし、前記第１の文書データ毎に類似度を根拠文書スコアとして算出する根拠文書スコア算出ステップと、
前記根拠文書スコア算出ステップで算出した前記根拠文書スコアに基づいて、前記第１の記憶手段より前記第１の文書データを根拠文書データとして抽出する根拠文書抽出ステップと、
をコンピュータに実行させるための請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、倒産分析など、複数の指標が関係する企業評価等に用いられる評価装置及び方法ならびにそのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、日々の企業活動に伴い、その活動が新聞をはじめとする文書の形で電子的に蓄積されてきている。注目する企業に関する文書を検索するなどして目を通すことで、その企業の状況や特徴を知ることが可能な環境下にあるといえる。しかしながら、倒産などの複数の要因からなり、その理由や根拠付けを行う必要がある企業評価の場合は人に委ねざるを得ない状況である。
【０００３】
一般に企業評価では、ロジスティック回帰モデルが用いられる（例えば、特許文献１参照）。この技術では、以下のような手順で、登記簿やヒアリングなどの定性情報と財務情報を元に、ロジスティック回帰を用いて、倒産確率モデルを作成する。
１．企業情報を収集し、個別企業の評価を行い、モデル構築用データを収集する。
２．財務情報であるバランスシート（ＢＳ）、損益計算書（ＰＬ）等の項目を指標化し、定性情報である登記簿やヒアリング等は適宜数値化し、データを作成する。
３．２で作成したデータの中からモデル構築に適したデータを選択し、指標１から指標ｎまでの値を使って以下の式（１）に示されるようなモデルを構築する。ここで、式（１）のｘｄは分析に用いる指標であり、ａｄは指標に係る係数であり、モデルの構成とは、具体的には以下の式（１）においてａ１からａｄまでの係数パラメータを推定することである。
【０００４】
【数１】
0005017005.tif 000002
【０００５】
式（１）に対して評価対象企業のデータを代入してスコアを算出する。ここで、指標（ａ１からａｄまでの係数）は、業務知識に基づいて選ばれ、係数が推定される。上記の手順により、あるモデルに基づいた評価対象企業ごとのスコアを算出することが可能となる。
【特許文献１】特開２００３−２１６８０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術であるロジスティック回帰によるモデルでは、入力となる情報が数値もしくは指標化が可能な定性情報に限られる。そのため、文書等で表現された指標化が困難な観点に基づいた企業評価を行うことが困難である。また、ロジスティック回帰によるモデルでは、得られた評価対象企業のスコアの根拠となる情報を把握することができないという問題がある。
【０００７】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、指標化が困難な観点に基づいた評価を可能とするとともに評価の観点に対する評価の根拠となる情報を把握することを可能とする評価装置及び方法ならびにコンピュータ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】
【０００８】
本発明は、評価対象を識別可能な評価対象識別情報により分類される第１の文書データと、前記第１の文書データに含まれる第１の単語データとを記憶する第１の記憶手段と、前記第１の記憶手段に記憶されている前記第１の文書データと前記第１の単語データとに基づいて、前記第１の単語データの種別を次元数とし、前記第１の文書データにおける前記第１の単語データ毎の出現頻度と前記第１の単語データを含む前記第１の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第１のベクトルを生成する第１のベクトル生成手段と、前記第１のベクトル生成手段により生成された前記第１のベクトルから前記評価対象識別情報に基づいて前記評価に関連する前記第１のベクトルを選択し、選択した前記第１のベクトルに基づいて前記評価対象の第１の部分空間を生成する第１の部分空間生成手段と、評価対象の評価基準となる観点情報を含む第２の文書データと、前記第２の文書データに含まれる第２の単語データとを記憶する第２の記憶手段と、前記第２の記憶手段に記憶されている前記第２の文書データと前記第２の単語データとに基づいて、前記第２の単語データの種別を次元数とし、前記第２の文書データにおける前記第２の単語データ毎の出現頻度と前記第２の単語データを含む前記第２の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第２のベクトルを生成する第２のベクトル生成手段と、前記第２のベクトル生成手段により生成された前記第２のベクトルから前記観点情報に基づいて前記観点情報毎に関連する前記第２のベクトルを選択し、選択した前記第２のベクトルに基づいて前記観点情報毎に第２の部分空間を生成する第２の部分空間生成手段と、前記第２の部分空間毎に、前記第１の部分空間との角度を類似度とし、前記観点毎の類似度を観点スコアとして算出する観点スコア算出手段と、前記観点スコア算出手段で算出した前記観点毎の前記観点スコアが閾値以上の観点を、前記評価対象と関連する観点として判定する観点判定手段と、を具備することを特徴とする評価装置である。
【０００９】
また、本発明は、前記第１のベクトル毎に、前記観点判定手段で抽出された観点における第２の部分空間との角度を類似度とし、前記第１の文書データ毎に類似度を根拠文書スコアとして算出する根拠文書スコア算出手段と、前記根拠文書スコア算出手段で算出した前記根拠文書スコアに基づいて、前記第１の記憶手段より前記第１の文書データを根拠文書データとして抽出する根拠文書抽出手段と、を具備することを特徴とする評価装置である。
【００１０】
また、本発明の評価装置における前記第１のベクトル生成手段は、ｊ番目の第１の文書データ中にｉ番目の単語が出現する回数である出現頻度をｔｆｉ，ｊ、ｉ番目の単語が含まれる第１の文書データの数をｄｆｉ、前記単語の総数をＮ、前記複数の第１の文書データの総数をＫとした場合、ｊ番目の第１の文書データ中のｉ番目の単語に対応したＮ次元のベクトルの要素値ｗｉ，ｊを、ｔｆｉ，ｊ×ｌｏｇ（Ｋ／ｄｆｉ）により算出し、前記第２のベクトル生成手段は、ｎ番目の第２の文書データ中にｍ番目の単語が出現する回数である出現頻度をｔｆｍ，ｎ、ｍ番目の単語が含まれる第２の文書データの数をｄｆｍ、前記単語の総数をＭ、前記複数の第２の文書データの総数をＬとした場合、ｎ番目の第２の文書データ中のｍ番目の単語に対応したＭ次元のベクトルの要素値ｗｍ，ｎを、ｔｆｍ，ｎ×ｌｏｇ（Ｌ／ｄｆｍ）により算出することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、第１のベクトル生成手段が、評価対象を識別可能な評価対象識別情報により分類される第１の文書データと、前記第１の文書データに含まれる第１の単語データとを記憶する第１の記憶手段に記憶されている前記第１の文書データと前記第１の単語データとに基づいて、前記第１の単語データの種別を次元数とし、前記第１の文書データにおける前記第１の単語データ毎の出現頻度と前記第１の単語データを含む前記第１の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第１のベクトルを生成する第１のベクトル生成ステップと、第１の部分空間生成手段が、前記第１のベクトル生成ステップにより生成された前記第１のベクトルから前記評価対象識別情報に基づいて前記評価に関連する前記第１のベクトルを選択し、選択した前記第１のベクトルに基づいて前記評価対象の第１の部分空間を生成する第１の部分空間生成ステップと、第２のベクトル生成手段が、評価対象の評価基準となる観点情報を含む第２の文書データと、前記第２の文書データに含まれる第２の単語データとを記憶する第２の記憶手段に記憶されている前記第２の文書データと前記第２の単語データとに基づいて、前記第２の単語データの種別を次元数とし、前記第２の文書データにおける前記第２の単語データ毎の出現頻度と前記第２の単語データを含む前記第２の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第２のベクトルを生成する第２のベクトル生成ステップと、第２の部分空間生成手段が、前記第２のベクトル生成ステップにより生成された前記第２のベクトルから前記観点情報に基づいて前記観点情報毎に関連する前記第２のベクトルを選択し、選択した前記第２のベクトルに基づいて前記観点情報毎に第２の部分空間を生成する第２の部分空間生成ステップと、観点スコア算出手段が、前記第２の部分空間毎に、前記第１の部分空間との角度を類似度とし、前記観点毎の類似度を観点スコアとして算出する観点スコア算出ステップと、
観点判定手段が、前記観点スコア算出ステップで算出した前記観点毎の前記観点スコアが閾値以上の観点を、前記評価対象と関連する観点として判定する観点判定ステップと、を具備することを特徴とする評価方法である。
【００１２】
また、本発明は、根拠文書スコア算出手段が、前記第１のベクトル毎に、前記観点判定ステップで抽出された観点における第２の部分空間との角度を類似度とし、前記第１の文書データ毎に類似度を根拠文書スコアとして算出する根拠文書スコア算出ステップと、根拠文書抽出手段が、前記根拠文書スコア算出ステップで算出した前記根拠文書スコアに基づいて、前記第１の記憶手段より前記第１の文書データを根拠文書データとして抽出する根拠文書抽出ステップと、を具備することを特徴とする評価方法である。
【００１３】
また、本発明は、評価対象を識別可能な評価対象識別情報により分類される第１の文書データと、前記第１の文書データに含まれる第１の単語データとを記憶する第１の記憶手段に記憶されている前記第１の文書データと前記第１の単語データとに基づいて、前記第１の単語データの種別を次元数とし、前記第１の文書データにおける前記第１の単語データ毎の出現頻度と前記第１の単語データを含む前記第１の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第１のベクトルを生成する第１のベクトル生成ステップと、前記第１のベクトル生成ステップにより生成された前記第１のベクトルから前記評価対象識別情報に基づいて前記評価に関連する前記第１のベクトルを選択し、選択した前記第１のベクトルに基づいて前記評価対象の第１の部分空間を生成する第１の部分空間生成ステップと、評価対象の評価基準となる観点情報を含む第２の文書データと、前記第２の文書データに含まれる第２の単語データとを記憶する第２の記憶手段に記憶されている前記第２の文書データと前記第２の単語データとに基づいて、前記第２の単語データの種別を次元数とし、前記第２の文書データにおける前記第２の単語データ毎の出現頻度と前記第２の単語データを含む前記第２の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第２のベクトルを生成する第２のベクトル生成ステップと、前記第２のベクトル生成ステップにより生成された前記第２のベクトルから前記観点情報に基づいて前記観点情報毎に関連する前記第２のベクトルを選択し、選択した前記第２のベクトルに基づいて前記観点情報毎に第２の部分空間を生成する第２の部分空間生成ステップと、前記第２の部分空間毎に、前記第１の部分空間との角度を類似度とし、前記観点毎の類似度を観点スコアとして算出する観点スコア算出ステップと、前記観点スコア算出ステップで算出した前記観点毎の前記観点スコアが閾値以上の観点を、前記評価対象と関連する観点として判定する観点判定ステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。
【００１４】
また、本発明は、前記第１のベクトル毎に、前記観点判定ステップで抽出された観点における第２の部分空間との角度を類似度とし、前記第１の文書データ毎に類似度を根拠文書スコアとして算出する根拠文書スコア算出ステップと、前記根拠文書スコア算出ステップで算出した前記根拠文書スコアに基づいて、前記第１の記憶手段より前記第１の文書データを根拠文書データとして抽出する根拠文書抽出ステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によれば、評価対象を識別可能な評価対象識別情報により分類される第１の文書データと、前記第１の文書データに含まれる第１の単語データとを第１の記憶手段に記憶させ、第１の記憶手段に記憶されている第１の文書データと第１の単語データとに基づいて、第１の単語データの種別を次元数とし、第１の文書データにおける第１の単語データ毎の出現頻度と第１の単語データを含む第１の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第１のベクトルを生成し、生成した第１のベクトルから評価対象識別情報に基づいて評価に関連する第１のベクトルを選択し、選択した第１のベクトルに基づいて評価対象の第１の部分空間を生成する。また、評価対象の評価基準となる観点情報を含む第２の文書データと、前記第２の文書データに含まれる第２の単語データとを第２の記憶手段に記憶させ、第２の記憶手段に記憶されている第２の文書データと第２の単語データとに基づいて、第２の単語データの種別を次元数とし、第１の文書データにおける第２の単語データ毎の出現頻度と第２の単語データを含む第２の文書データ数とに基づいて求められる要素値を要素とする第２のベクトルを生成し、生成した第２のベクトルから観点情報に基づいて観点情報毎に関連する第２のベクトルを選択し、選択した第２のベクトルに基づいて観点情報毎に第２の部分空間を生成する。また、第２の部分空間毎に、第１の部分空間との角度を類似度とし、観点毎の類似度を観点スコアとして算出し、算出した観点毎の観点スコアが閾値以上の観点を、評価対象と関連する観点として判定する構成とした。
これにより、指標化が困難な観点を評価対象として関連性の高い観点を自動判定することが可能となる。
【００１６】
また、この発明によれば、第１のベクトルと、第２の部分空間との角度を類似度とし、第１の文書データ毎に類似度を根拠文書スコアとして算出する。また、算出した根拠文書スコアに基づいて、第１の記憶手段より第１の文書データを根拠文書データとして抽出する構成とした。
これにより、自動判定された評価の観点に対する評価の根拠となる情報を把握することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態による評価装置１００を示す概略ブロック図である。評価装置１００は、例えば、企業の財務情報などの評価に用いられるロジスティック回帰モデル等に適用される指標情報と指標情報の根拠となる根拠文書とを抽出する装置であり、以下評価対象のデータとして企業のデータを適用して記載する。
【００１８】
評価装置１００において、文書データベース（以下、ＤＢと記載）９は、ある企業に関連する文書（データ）を記憶している。該文書には、文書を識別するための記事ＩＤ（IDentifier）（文書識別情報）が付与されるとともに、どの企業に関連する文書であるかを示す企業ＩＤ（評価対象識別情報）、どのような観点に基づく記事であるかを示す観点ＩＤ（観点識別情報）が付与されている。なお、企業ＩＤや、観点ＩＤは、文書内に該当企業の企業名や、評価の対象とする観点（例えば、「倒産」など）の文言が含まれていれば、これらＩＤを付与してもよいが、これ以外に、例えば、文書全体の内容からある特定の企業を示している文書であるとか、ある観点を示した文書であるなど、「企業に関する情報」、あるいは「観点に関する情報」を含んでいる文書に対しても、これらのＩＤを付与するようにしてもよい。単語セットＤＢ１０は、文書ＤＢ９に記憶される文書中に含まれる企業に関する単語セットを記憶している。
【００１９】
評価対象企業文書ベクトル作成部１は、文書ＤＢ９の文書と単語セットＤＢ１０の単語セットとに基づいて文書ベクトルを生成する。企業名ＤＢ１１は、企業毎に割り振られた企業ＩＤを記憶している。企業空間作成部２は、企業名ＤＢ１１の企業ＩＤに従って、企業に関連する記事をベクトル群として、自己相関行列に基づく部分空間（企業空間）を生成する。
【００２０】
上位企業文書ＤＢ１２は、評価対象の評価基準となる観点情報を含む第２の文書データとして、例えば、知の潜在力ランキングの上位所定数の企業（観点の上位企業）に関連する文書（データ）を記憶している。「知の潜在力ランキング」とは、横浜国立大学の岡田依里教授が「独自のノウハウを生み出す力、企業価値を生み出す力を計る指標」として、財務指標を基にした６つの指標から作成したものである。また、上位企業文書ＤＢ１２に記憶されている該文書には、文書を識別するための記事ＩＤ（IDentifier）（文書識別情報）が付与されるとともに、どの企業に関連する文書であるかを示す企業ＩＤ（評価対象識別情報）、どのような観点に基づく記事であるかを示す観点ＩＤ（観点識別情報）が付与されている。なお、企業ＩＤや、観点ＩＤは、文書内に該当企業の企業名や、評価の対象とする観点（例えば、「倒産」など）の文言が含まれていれば、これらＩＤを付与してもよいが、これ以外に、例えば、文書全体の内容からある特定の企業を示している文書であるとか、ある観点を示した文書であるなど、「企業に関する情報」、あるいは「観点に関する情報」を含んでいる文書に対しても、これらのＩＤを付与するようにしてもよい。上位企業単語セットＤＢ１３は、上位企業文書ＤＢ１２に記憶される文書中に含まれる企業に関する単語セットを記憶している。
【００２１】
観点の上位企業文書ベクトル作成部３は、上位企業文書ＤＢ１２の文書と上位企業単語セットＤＢ１３の単語セットとに基づいて、観点の上位企業の文書ベクトルを生成する。観点リストＤＢ１４は、観点の上位企業毎に割り振られた企業ＩＤを記憶している。分析観点の空間作成部４は、観点の上位企業の文書ベクトルに付与されている上位企業観点ＩＤに従って、観点に関連する記事をベクトル群として、自己相関行列に基づく部分空間（観点空間）を生成する。
【００２２】
観点スコア算出部５は、上記企業空間と観点空間とに従って、ある企業と観点の部分空間の距離を類似度として観点スコアを算出する。なお、本実施形態では、部分空間の距離として、部分空間のなす角度を距離とする。観点判定部６は、出力したい「企業に関する観点の数」の入力を受け付け、企業が複数持つ観点のうち、観点スコアの高い順に受け付けた数の観点を出力する。
【００２３】
根拠文書スコア算出部７は、評価対象企業文書ベクトル作成部１で作成した文書ベクトルと、分析観点の空間作成部４で作成した観点の部分空間に基づいて根拠文書スコアを算出する。また、算出した根拠文書スコアに基づいて文書ＤＢ９より根拠文書を抽出し、根拠文書スコアとともに記憶部に保存する。根拠文書抽出部８は、観点判定部６で出力された観点と出力したい「観点の根拠となる文書の数」との入力を受け付け、根拠文書スコア算出部７で抽出した根拠文書のうち、根拠文書スコアの高い文書から順に受け付けた数の文書を出力する。
【００２４】
次に、本実施形態による評価装置１００の全体動作について説明する。
図２は、本実施形態による評価装置１００の全体動作の概念を示す概念図である。まず、観点の上位企業の文書より、観点の部分空間を作成する（後述するステップＳｃ１〜Ｓｃ４、およびステップＳｄ１〜Ｓｄ５に相当）。また、評価対象企業の文書より、企業の部分空間を作成する（後述するステップＳａ１〜Ｓａ４、およびステップＳｂ１〜Ｓｂ４に相当）。次いで、観点スコア算出工程として、観点の部分空間と企業の部分空間とに基づいて、評価対象企業の観点スコアを算出する（後述するステップＳｅ１〜Ｓｅ５に相当）。また、文書ベクトルと観点の部分空間とに基づいて評価対象企業の根拠文書スコアを算出する（後述するステップＳｇ１〜Ｓｇ５に相当）。次いで観点スコアに基づいて評価対象企業の観点情報を判定し、判定した観点情報を出力する（後述するステップＳｆ１〜Ｓｆ３に相当）。また、根拠文書スコアに基づいて、評価対象企業の根拠文書を出力する（後述するステップＳｈ１〜Ｓｈ３に相当）。この根拠文書により、出力された評価対象企業の観点情報の根拠を把握することができる。
【００２５】
図３は、本実施形態での観点判定および根拠文書の抽出のモデルイメージを示した図である。図示した例によると、知の潜在力ランキングの上位所定数の企業に関する文書に基づいて観点の部分空間を作成し、評価対象企業の文書に基づいて文書ベクトルおよび評価企業の部分空間を作成する。また、観点の部分空間と評価企業の部分空間の角度から観点別のスコアを算出する。また、観点の部分空間と文書ベクトルの角度から根拠文書を抽出する。
【００２６】
図４は、評価対象企業文書ベクトル作成部１、企業空間作成部２により行われる企業の部分空間作成工程を説明するための概念図である。企業の部分空間作成工程に使用する情報は文書ＤＢ９、単語セットＤＢ１０に記憶されている。まず、定性情報（新聞）から企業を表す単語の出現頻度をカウントする（後述するステップＳａ１に相当）。図示の例では、新聞は、Ａ社の下請けメーカの工場に関する記事である。該記事には、単語リストに示すように、「Ａ社」が１回、「震度」が３回、「地震」が１２回、…というように、各単語が出現している。
【００２７】
次に、単語の種類を次元数として、文書ベクトルを作成する（後述するステップＳａ２〜Ｓａ４に相当）。図において、丸で囲んだ部分が各企業に関する文書ベクトル群である。なお、実際には、意味合いに応じて重み付けされた文書ベクトルは、１５００などの高次元空間である。そして、上記文書ベクトル群から各企業の部分空間を生成する（後述するステップＳｂ１〜４に相当）。各企業の部分空間を生成する際に使用する情報は企業名ＤＢ１１に記憶されている。
【００２８】
このように、企業単位でベクトル空間モデルを用いて、定性情報から企業の部分空間を生成することにより、定性情報を距離として定量的に計算することが可能となる。
【００２９】
図５は、観点の上位企業文書ベクトル作成部３、分析観点の空間作成部４により行われる観点の部分空間作成工程を説明するための概念図である。観点の部分空間作成工程に使用する情報は上位企業文書ＤＢ１２、上位企業単語セットＤＢ１３に記憶されている。まず、定性情報から企業を表す単語の出現頻度をカウントする（後述するステップＳｃ１に相当）。図示の例では、定性情報として新聞を採用した例であり、当該新聞は、Ａ社の下請けメーカの工場に関する記事である。該記事には、単語リストに示すように、「Ａ社」が１回、「震度」が３回、「地震」が１２回、…というように、各単語が出現している。
【００３０】
次に、単語の種類を次元数として、文書ベクトルを作成する（後述するステップＳｃ２〜Ｓｃ４に相当）。図において、丸で囲んだ部分が各観点に関する文書ベクトル群である。なお、実際には、意味合いに応じて重み付けされた文書ベクトルは、１５００などの高次元空間である。そして、上記文書ベクトル群から各観点の部分空間を生成する（後述するステップＳｄ１〜４に相当）。各観点の部分空間を生成する際に使用する情報は観点ＤＢ１４に記憶されている。
【００３１】
このように、観点単位でベクトル空間モデルを用いて、定性情報から観点の部分空間を生成することにより、定性情報を距離として定量的に計算することが可能となる。
【００３２】
図６は、観点スコア算出部５、観点判定部６により行われる企業と観点との関連度を算出する処理を説明するための概念図である。まず、観点の部分空間と、企業の部分空間との角度を計算することにより観点スコアを算出し（後述するステップＳｅ１〜３に相当）、観点毎に算出した観点スコアから、観点スコアの高い観点を対象企業に最も関連する観点として出力する（後述するステップＳｆ１〜３に相当）。あらかじめ定めた閾値以上の観点スコアをもつ観点を出力するようにしてもよい。
【００３３】
図７は、根拠文書スコア算出部７、根拠文書抽出部８により行われる企業と観点との関連を示す根拠となる文書を出力する処理を説明するための概念図である。まず、観点の部分空間と、企業の文書ベクトルとの角度を計算することにより観点と文書の関連度を示すスコアを算出し（後述するステップＳｇ１〜３に相当）、算出した関連性を示すスコアに基づいて、根拠となる文書を出力する（後述するステップＳｈ１〜３に相当）。
【００３４】
次に、評価対象企業文書ベクトル作成部１の動作について説明する。図８は、本実施形態による評価対象企業文書ベクトル作成部１の動作を説明するためのフローチャートである。評価対象企業文書ベクトル作成部１は、まず、文書ＤＢ９の文書データから、単語セットＤＢ１０の単語セットに従って、企業を表す単語の出現頻度をカウントする（ステップＳａ１）。次に、文書データ内の各単語の出現頻度ＴＦ値を算出する（ステップＳａ２）。次に、文書データ内の各単語のＩＤＦ値、すなわち、総文書数Ｋを文書データ内の各単語が含まれる文書数ＤＦで割り、ｌｏｇをとったＩＤＦ値を算出する（ステップＳａ３）。そして、単語の種数Ｎを次元数、要素をＴＦ−ＩＤＦ値として、文書に対応する記事ベクトルを作成する（ステップＳａ４）。なお、上記ＴＦ−ＩＤＦ値（Ｗｉ，ｊ）（ｉ＝１〜Ｎ、ｊ＝１〜Ｋ）は、ＴＦ値とＩＤＦ値の積により、次式（２）で求められる。
【００３５】
【数２】
0005017005.tif 000003
【００３６】
但し、ｔｆｉ，ｊは、ｊ番目の文書データ中のｉ番目の単語の出現数、Ｋは、対象文書データ総数、ｄｆｉは、ｉ番目の単語が含まれる文書データの数である（参考文献：Salton, G.: Automatic Text Processing: The Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer, Addison-Wesley Publishing Company (1989)）。
【００３７】
次に、企業空間作成部２の動作について説明する。図９は、本実施形態による企業空間作成部２の動作を説明するためのフローチャートである。ステップＳｂ１では、パラメータとして累積寄与率の閾値δを入力する。累積寄与率の閾値δは例えば、０．８などとする。ステップＳｂ２では、評価対象企業文書ベクトル作成部１で作成した文書ベクトルを読み込む。ステップＳｂ３では、企業Ｃｉに関する部分空間を作成する。具体的には、企業名ＤＢ１１に基づいて、評価対象企業Ｃｉに関する文書ベクトルを選択し、Ｍ個のＮ次元（単語セットを次元とする）の文書ベクトルｄｋＣｉ（ｋ＝１，２，…，Ｍ）において、次式（３）により自己相関行列ＲＣｉを求める。
【００３８】
【数３】
0005017005.tif 000004
【００３９】
上記自己相関行列の固有方程式は、次式（４）のようになる。
【００４０】
【数４】
0005017005.tif 000005
【００４１】
上記式を解くことにより、Ｎ次元の固有ベクトルλが算出される。その上位ｐ個の固有ベクトルからなる空間を、企業Ｃｉの企業空間Ｓ（Ｃｉ）とする。但し、ｐは、次式（５）に示す、固有ベクトルλの固有値λｒ（１≦ｒ≦Ｎ）に対する第Ｎ’主成分までの累積寄与率を満たす最大のＮ’とする。δはステップＳｂ１で入力した値を使用する。
【００４２】
【数５】
0005017005.tif 000006
【００４３】
ステップＳｂ４では、ステップＳｂ３で作成した企業空間を記憶装置に保存する。
【００４４】
次に、観点の上位企業文書ベクトル作成部３の動作について説明する。図１０は、本実施形態による観点の上位企業文書ベクトル作成部３の動作を説明するためのフローチャートである。観点の上位企業文書ベクトル作成部３は、まず、上位企業文書ＤＢ１２の文書データから、上位企業単語セットＤＢ１３の単語セットに従って、ステップＳａ１と同一の企業に関する単語の出現頻度をカウントする（ステップＳｃ１）。次に、ステップＳａ２と同様に、文書データ内の各単語の出現頻度ＴＦ値を算出する（ステップＳｃ２）。次に、ステップＳａ３と同様に文書データ内の各単語のＩＤＦ値、すなわち、総文書数Ｋを文書データ内の各単語が含まれる文書数ＤＦで割り、ｌｏｇをとったＩＤＦ値を算出する（ステップＳｃ３）。そして、ステップＳａ４と同様に単語の種数Ｎを次元数、要素をＴＦ−ＩＤＦ値として、文書に対応する記事ベクトルを作成する（ステップＳｃ４）。
【００４５】
次に、分析観点の空間作成部４の動作について説明する。図１１は、本実施形態による分析観点の空間作成部４の動作を説明するためのフローチャートである。ステップＳｄ１では、パラメータとして累積寄与率の閾値δを入力する。累積寄与率の閾値δは例えば、０．８などとする。ステップＳｄ２では、観点の上位企業文書ベクトル作成部３で作成した文書ベクトルを読み込む。ステップＳｄ３では、企業Ｃｉに関する観点Ｖａ（ａ＝１，２，…，Ｔ）の部分空間Ｓ（Ｖａ）を作成する。具体的には、観点の上位企業文書ベクトル作成部３で作成した文書ベクトルのうち、観点ＤＢ１４に基づいて、分析対象の観点に関する文書ベクトルを選択し、企業に関する観点Ｖａに関する企業集合Ｖａ＝｛Ｃｉ｜ｉ＝１，２，…，Ｕ｝に対して前式（３）を用いてＲＣｉを生成する。生成したＲＣｉの和を取ることによって、次式（６）により観点Ｖａの自己相関行列を求める。
【００４６】
【数６】
0005017005.tif 000007
【００４７】
上記自己相関行列の固有方程式は、次式（７）のようになる。
【００４８】
【数７】
0005017005.tif 000008
【００４９】
上記式を解くことにより、Ｎ次元の固有ベクトルλが算出される。その上位ｐ個の固有ベクトルからなる空間を、観点Ｖａの観点の空間Ｓ（Ｖａ）とする。但し、ｐは、前式（５）に示す、固有ベクトルλの固有値λｒ（１≦ｒ≦Ｎ）に対する第Ｎ’主成分までの累積寄与率を満たす最大のＮ’とする。δはステップＳｄ１で入力した値を使用する。
【００５０】
ステップＳｄ４では、ステップＳｄ３で部分空間を作成していない評価対象企業が存在するか否か判断する。部分空間を作成していない評価対象企業が存在する場合はステップＳｄ３に戻り、存在しない場合はステップＳｄ５に進む。ステップＳｄ５では、ステップＳｂ３で作成した企業空間を記憶装置に保存する。
【００５１】
次に、観点スコア算出部５の動作について説明する。図１２は、本実施形態による観点スコア算出部５の動作を説明するためのフローチャートである。ステップＳｅ１では、観点スコア算出部５は、企業空間作成部２で作成した企業の部分空間と、分析観点の空間作成部４で作成した観点の部分空間を読み込む。ステップＳｅ２では、企業空間作成部２で作成した企業の部分空間と、分析観点の空間作成部４で作成した観点の部分空間に基づいて観点スコアＬＳ（Ｖａ，Ｃｉ）を算出する。具体的には、観点Ｖａと企業Ｃｉに対して、観点の空間Ｓ（Ｖａ）、企業空間Ｓ（Ｃｉ）を構成する固有ベクトルをそれぞれ、φｌＳ（Ｖａ）及びφｌＳ（Ｃｉ）とするとき、その２つの部分空間の角度ＬＳ（Ｖａ，Ｃｉ）を観点スコアとする。観点スコアＬＳ（Ｖａ，Ｃｉ）は、次式（８）により算出される（参考文献：「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」）。
【００５２】
【数８】
0005017005.tif 000009
【００５３】
ここで、λｍａｘＳ（Ｖａ，Ｃｉ）は、次式（９）で示す行列Ｘ＝（ｘｉｊ）の固有値問題を解いて得られる最大固有値である。
【００５４】
【数９】
0005017005.tif 000010
【００５５】
ステップＳｅ３では、ステップＳｅ２で観点スコアの算出に使用されていない企業の部分空間が存在するか否か判断する。観点スコアの算出に使用されていない企業の部分空間が存在する場合はステップＳｅ２に戻り、存在しない場合はステップＳｅ４に進む。ステップＳｅ４では、ステップＳｅ２で観点スコアの算出に使用されていない観点の部分空間が存在するか否か判断する。観点スコアの算出に使用されていない観点の部分空間が存在する場合はステップＳｅ２に戻り、存在しない場合はステップＳｅ５に進む。ステップＳｅ５では、ステップＳｅ２で計算した観点スコアを記憶装置に保存する。
【００５６】
次に、観点判定部６の動作について説明する。図１３は、本実施形態による観点判定部６の動作を説明するためのフローチャートである。ステップＳｆ１では、評価企業と、出力したい「企業に関する観点の数」ｑをパラメータとして入力する。ステップＳｆ２では、観点スコア算出部５で算出した企業Ｃｉの観点スコアを読み込む。ステップＳｆ３ではステップＳｆ２で読み込んだ企業Ｃｉの観点スコアのうち、スコアの高いｑ個を関連の高い観点として出力する。
【００５７】
次に、根拠文書スコア算出部７の動作について説明する。図１４は、本実施形態による根拠文書スコア算出部７の動作を説明するためのフローチャートである。ステップＳｇ１では、根拠文書スコア算出部７は、評価対象企業文書ベクトル作成部１で作成した文書ベクトルと、分析観点の空間作成部４で作成した観点の部分空間を読み込む。ステップＳｇ２では、企業Ｃｉの観点Ｖａを根拠付ける文書の根拠文書スコアを求める。根拠文書スコアの算出方法は、ステップＳｅ２の（７）式の企業空間を文書ベクトルに置き換え、分析観点の空間作成部４で作成した観点の空間Ｓ（Ｖａ）と評価対象企業文書ベクトル作成部１で作成した文書ベクトルｄｋＣｉとの類似度を根拠文書スコアとして求める。
【００５８】
ステップＳｇ３では、ステップＳｇ２で根拠文書スコアの算出に使用されていない文書ベクトルが存在するか否か判断する。根拠文書スコアの算出に使用されていない文書ベクトルが存在する場合はステップＳｇ２に戻り、存在しない場合はステップＳｇ４に進む。ステップＳｇ４では、ステップＳｇ２で根拠文書スコアの算出に使用されていない観点の部分空間が存在するか否か判断する。根拠文書スコアの算出に使用されていない観点の部分空間が存在する場合はステップＳｇ２に戻り、存在しない場合はステップＳｇ５に進む。ステップＳｇ５では、ステップＳｇ２で計算した根拠文書スコアと、根拠文書スコアを算出した際に使用した文書ベクトルを生成した文書とを対応付けて記憶装置に保存する。
【００５９】
次に、根拠文書抽出部８の動作について説明する。図１５は、本実施形態による根拠文書抽出部８の動作を説明するためのフローチャートである。ステップＳｈ１では、評価企業と、観点判定部６で出力された観点と、「観点の根拠となる文書の数」ｙをパラメータとして入力する。ステップＳｈ２では、根拠文書スコア算出部７で算出した企業Ｃｉの観点の根拠文書スコアと文書を読み込む。ステップＳｈ３ではステップＳｈ２で読み込んだ根拠文書スコアと文書のうち、スコアの高いｙ個を根拠文書として出力する。
【００６０】
（実際の企業データを用いた具体例）
次に、図１６及び図１７を参照して、本実施形態による評価装置１００に、実際の企業データを適用して分析を行った具体例について説明する。文書としては、２００２年１月１日〜１２月３１日の日経新聞記事データ（全１６６，７３３記事）を用い、対象企業数７７４社（東京証券取引場一部上場企業約１５００社のうち、製造業企業（推定約８００社）の中から「知の潜在力ランキング」を生成可能なデータを持ち合わせている企業）、サンプル単語種数１，５００（全１６６，７７３記事から形態素解析を行い、所定の品詞を選択する、１文字、数詞は除外するなどの所定のルールに基づいて得た全２１４，６０２単語中から、ＴＦ値あるいはＴＦ−ＩＤＦ値の上位のものを選択）とした。なお、「知の潜在力ランキング」とは、横浜国立大学の岡田依里教授が「独自のノウハウを生み出す力、企業価値を生み出す力を計る指標」として、財務指標を基にした６つの指標から作成したものである（参考文献：「知財戦略経営」、岡田依里  著）。
【００６１】
図１６は、上記「知の潜在力ランキング」の基となる財務指標を示す概念図である。図において、「知の潜在力要素」として、技術革新力、取引の効率性、設備の活用力、将来収益期待、市場の視点、従業員の生産性を挙げ、それぞれの要素に対応する財務指標として、過去２年の研究開発費、在庫回転率（棚卸資産の在庫回転日数）、単位有形固定資産当たりの営業利益、資本コスト＋営業利益＋研究開発費、株式時価総額、従業員一人当たりの営業利益とした。該「知の潜在力ランキング」によれば、例えば、「従業員の生産性」という観点から、関連性の高い財務指標として、「従業員一人当たりの営業利益」が抽出されればよいことが分かる。
【００６２】
図１７は本実施形態による評価装置１００を用いて文書を抽出した結果をグラフで表した図である。上記「知の潜在力要素」の６つの観点のうち、上記新聞情報を用いて観点判別を行った。それぞれの企業で最もスコアが高い観点を正解データとし、上位Ｎ位までをその企業の観点として評価を行った。図示する例では、本実施形態による評価装置１００を用いて観点を判別した場合の結果を実線で示し、ランダムに観点を判別した場合の結果を破線で示している。
【００６３】
本実施形態による評価装置１００を用いて観点を判別した結果、一番高い観点を判別した割合は４０％であり、上位二番目までの観点を判別した割合は６０％であり、上位三番目までの観点を判別した割合は７５％であり、上位四番目までの観点を判別した割合は８２％であり、上位五番目までの観点を判別した割合は９１％である。それぞれランダムに観点を判別した場合よりも高い割合で上位の観点を判別していることがわかる。
【００６４】
また、以下は「技術革新力」と「取引の効率性」の観点に関する根拠文書を抽出した際に抽出された文書の例である。
【００６５】
技術革新力に関する根拠文書として以下の文書が抽出された。
「Ａ社、Ｋ市に電池の研究所開設。」
研究所の総工費は約三十億円で、最新の二次電池や太陽電池の実証実験器具を備える。従業員数は百五十人。研究開発人員が約百人を占める。大学や顧客と積極的に技術交流をする考えで、まず、Ｋ大学などの電気化学分野の教授との共同研究を開始する。
【００６６】
取引の効率性に関する根拠文書として以下の文書が抽出された。
「Ｂ社、太陽電池装置事業を買収。」
Ｂ社は十七日、Ｎ社から、太陽電池の製造装置事業を買収すると発表した。買収金額は三億−四億円とみられる。薄膜太陽電池を製造する「アレイアンテナ式プラズマＣＶＤ装置」と呼ぶ装置の試作機一台と、関連設備や技術を買い取る。
【００６７】
上述したとおり、本実施形態によれば、指標化が困難な観点に基づいた評価を可能とするとともに、評価の観点に対する評価の根拠となる情報を把握することが可能となる。
【００６８】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００６９】
なお、上記の実施形態の構成により、図１に示す文書ＤＢ９の文書に企業ＩＤや、観点ＩＤを付与するようにしたが、これに限定されず、観点リストＤＢを別途設け、当該観点リストＤＢに、観点ＩＤに対応付けて、該当する文書に付与される記事ＩＤを列挙するようにしてもよい。この場合、分析観点の空間作成部４は、上記観点リストＤＢから観点ＩＤを読み込んで、該当する記事ＩＤを選択して部分空間を生成すればよい。
【００７０】
また、上記の実施形態の構成では、評価対象を企業としたが、企業以外の団体や個人などとすることもできる。
【００７１】
なお、上述の評価装置１００は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した評価装置１００の評価対象企業文書ベクトル作成部１、企業空間作成部２、観点の上位企業文書ベクトル作成部３、分析観点の空間作成部４、観点スコア算出部５、観点判定部６、根拠文書スコア算出部７、根拠文書抽出部８の動作の過程は、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システム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。ここでいうコンピュータシステムとは、ＣＰＵ及び各種メモリやＯＳ、周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【００７２】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本実施形態による評価装置を示す概略ブロック図である。
【図２】本実施形態による評価装置の全体動作の概念を示す概念図である。
【図３】本実施形態での観点判定および根拠文書の抽出のモデルイメージを示した図である。
【図４】本実施形態の評価対象企業文書ベクトル作成部、企業空間作成部により行われる企業の部分空間作成工程を説明するための概念図である。
【図５】本実施形態の観点の上位企業文書ベクトル作成部、分析観点の空間作成部により行われる観点の部分空間作成工程を説明するための概念図である。
【図６】本実施形態の観点スコア算出部、観点判定部により行われる企業と観点との関連度を算出する処理を説明するための概念図である。
【図７】本実施形態の根拠文書スコア算出部、根拠文書抽出部により行われる企業と観点との関連を示す根拠となる文書を出力する処理を説明するための概念図である。
【図８】本実施形態による評価対象企業文書ベクトル作成部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図９】本実施形態による企業空間作成部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１０】本実施形態による観点の上位企業文書ベクトル作成部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本実施形態による分析観点の空間作成部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１２】本実施形態による観点スコア算出部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】本実施形態による観点判定部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１４】本実施形態による根拠文書スコア算出部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】本実施形態による根拠文書抽出部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１６】本実施形態による「知の潜在力ランキング」の基となる財務指標を示す概念図である。
【図１７】本実施形態による評価装置を用いて文書を抽出した結果をグラフで表した図である。
【符号の説明】
【００７４】
１・・・評価対象企業文書ベクトル作成部（第１のベクトル生成手段）、２・・・企業空間作成部（第１の部分空間生成手段）、３・・・観点の上位企業文書ベクトル作成部（第２のベクトル生成手段）、４・・・分析観点の空間作成部（第２の部分空間生成手段）、５・・・観点スコア算出部（観点スコア算出手段）、６・・・観点判定部、７・・・根拠文書スコア算出部（根拠文書スコア算出手段）、８・・・根拠文書抽出部（根拠文書抽出部手段）、９・・・文書ＤＢ（第１の文書データ）、１０・・・単語セットＤＢ（第１の単語データ）、１１・・・企業名ＤＢ、１２・・・上位企業文書ＤＢ（第２の文書データ）、１３・・・上位企業単語セットＤＢ（第２の単語データ）、１４・・・観点リストＤＢ、１００・・・評価装置
【図１】
0005017005.tif 000011
【図２】
0005017005.tif 000012
【図３】
0005017005.tif 000013
【図４】
0005017005.tif 000014
【図５】
0005017005.tif 000015
【図６】
0005017005.tif 000016
【図７】
0005017005.tif 000017
【図８】
0005017005.tif 000018
【図９】
0005017005.tif 000019
【図１０】
0005017005.tif 000020
【図１１】
0005017005.tif 000021
【図１２】
0005017005.tif 000022
【図１３】
0005017005.tif 000023
【図１４】
0005017005.tif 000024
【図１５】
0005017005.tif 000025
【図１６】
0005017005.tif 000026
【図１７】
0005017005.tif 000027