(57)【要約】事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの評価値の各々が、企業評価値に影響する係数と、前記３つの評価値及び前記企業評価値の各々が、観測可能な複数の指標の各々に影響する係数と、前記３つの評価値及び前記企業評価値以外の要因が、前記企業評価値及び前記観測可能な複数の指標の各々への変動分を与える誤差変数と、を仮定した因果モデル情報の入力を受け付ける。入力された因果モデル情報と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて共分散構造分析により前記各係数の推定値を算出する。前記各係数と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて前記３つの評価値及び前記企業評価値を算出する。これにより、直接観測できない抽象的な要因である事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略と企業価値の関係を実証するとともに、これら３つの戦略に基づく企業評価を可能にする。【特許請求の範囲】
【請求項１】
事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの評価値の各々が、企業評価値に影響する係数と、
前記３つの評価値及び前記企業評価値の各々が、観測可能な複数の指標の各々に影響する係数と、
前記３つの評価値及び前記企業評価値以外の要因が、前記企業評価値及び前記観測可能な複数の指標の各々への変動分を与える誤差変数と、
を仮定した因果モデル情報の入力を受け付ける入力手段と；
前記入力手段により入力された因果モデル情報と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて共分散構造分析により前記各係数の推定値を算出する係数推定手段と；
前記係数推定手段により推定された前記各係数に基づいて適合度指標を算出し、前記因果モデルの適合度を検定する適合度検定手段と；
前記適合度検定手段による検定を通過した場合に、前記各係数と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて前記３つの評価値及び前記企業評価値の少なくとも１つを算出する評価値算出手段と；
を備えた、企業評価支援装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記前記因果モデル情報に含めるための前記観測可能な複数の指標を選択する指標選択手段を更に備え、
前記指標選択手段は、選択候補である観測可能な複数の指標の相関係数を算出し、相関係数が最も小さい指標同士の組合せを選択する、企業評価支援装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２において、前記因果モデル情報は、
前記事業戦略の評価値が影響する観測可能な指標として、少なくとも
『設備投資効率又は労働生産性』
＝付加価値額／（有形固定資産又は従業員数）
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課
を仮定したものである、企業評価支援装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３の何れか一項において、前記因果モデル情報は、
前記研究開発戦略の評価値が影響する観測可能な指標として、少なくとも
『研究開発費比率』
＝研究開発費／（売上高、付加価値額、総資産、又は製造販売利益）
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
製造販売利益＝営業利益＋研究開発費
を仮定したものである、企業評価支援装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４の何れか一項において、前記因果モデル情報は、
前記知的財産戦略の評価値が影響する観測可能な指標として、少なくとも
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数
を仮定したものである、企業評価支援装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５の何れか一項において、前記因果モデル情報は、
前記企業評価値が影響する観測可能な指標として、少なくとも
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本
を仮定したものである、企業評価支援装置。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６の何れか一項において、
前記評価値算出手段は、少なくとも前記知的財産戦略の評価値及び前記企業評価値を算出し、前記知的財産戦略の評価値と前記企業評価値との差を算出する、企業評価支援装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項６の何れか一項において、
前記評価値算出手段は、少なくとも前記研究開発戦略の評価値、前記知的財産戦略の評価値及び前記企業評価値を算出し、前記研究開発戦略の評価値と前記知的財産戦略の評価値との和を算出する、企業評価支援装置。
【請求項９】
事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの評価値の各々が、企業評価値に影響する係数と、
前記３つの評価値及び前記企業評価値の各々が、観測可能な複数の指標の各々に影響する係数と、
前記３つの評価値及び前記企業評価値以外の要因が、前記企業評価値及び前記観測可能な複数の指標の各々への変動分を与える誤差変数と、
を仮定した因果モデル情報の入力を受け付ける入力ステップと；
前記入力ステップにより入力された因果モデル情報と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて共分散構造分析により前記各係数の推定値を算出する係数推定ステップと；
前記係数推定ステップにより推定された前記各係数に基づいて適合度指標を算出し、前記因果モデルの適合度を検定する適合度検定ステップと；
前記適合度検定ステップによる検定を通過した場合に、前記各係数と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて前記３つの評価値及び前記企業評価値の少なくとも１つを算出する評価値算出ステップと；
をコンピュータに実行させる、企業評価支援方法。
【請求項１０】
事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの評価値の各々が、企業評価値に影響する係数と、
前記３つの評価値及び前記企業評価値の各々が、観測可能な複数の指標の各々に影響する係数と、
前記３つの評価値及び前記企業評価値以外の要因が、前記企業評価値及び前記観測可能な複数の指標の各々への変動分を与える誤差変数と、
を仮定した因果モデル情報の入力を受け付ける入力ステップと；
前記入力ステップにより入力された因果モデル情報と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて共分散構造分析により前記各係数の推定値を算出する係数推定ステップと；
前記係数推定ステップにより推定された前記各係数に基づいて適合度指標を算出し、前記因果モデルの適合度を検定する適合度検定ステップと；
前記適合度検定ステップによる検定を通過した場合に、前記各係数と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて前記３つの評価値及び前記企業評価値の少なくとも１つを算出する評価値算出ステップと；
をコンピュータに実行させる、企業評価支援プログラム。
【請求項１１】
複数の企業につき、それぞれの
『設備投資効率又は労働生産性』
＝付加価値額／（有形固定資産又は従業員数），
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『設備投資効率又は労働生産性』及び『ＰＢＲ』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『設備投資効率又は労働生産性』及び『ＰＢＲ』に、それぞれ0.06以上0.70以下、0.03以上0.05以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして事業戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【請求項１２】
複数の企業につき、それぞれの
『設備投資効率又は労働生産性』
＝付加価値額／（有形固定資産又は従業員数），
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『設備投資効率又は労働生産性』及び『ＰＢＲ』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『設備投資効率又は労働生産性』及び『ＰＢＲ』に、それぞれ0.06以上0.70以下、0.02以上0.05以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして事業戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【請求項１３】
複数の企業につき、それぞれの
『研究開発費比率』
＝研究開発費／（売上高、付加価値額、総資産、又は製造販売利益），
『発明者１人当研究開発費』
＝研究開発費／発明者数，
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
製造販売利益＝営業利益＋研究開発費
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『研究開発費比率』、『発明者１人当研究開発費』及び『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『研究開発費比率』、『発明者１人当研究開発費』及び『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』に、それぞれ0.20以上0.35以下、0.15以上0.25以下、0.06以上0.15以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして研究開発戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【請求項１４】
複数の企業につき、それぞれの
『研究開発費比率』
＝研究開発費／（売上高、付加価値額、総資産、又は製造販売利益），
『発明者１人当研究開発費』
＝研究開発費／発明者数，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
製造販売利益＝営業利益＋研究開発費
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『研究開発費比率』及び『発明者１人当研究開発費』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『研究開発費比率』及び『発明者１人当研究開発費』に、それぞれ0.20以上0.70以下、0.15以上0.30以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして研究開発戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【請求項１５】
複数の企業につき、それぞれの
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数，
『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』
＝（特許出願請求項数／特許出願件数）又は（登録請求項数／特許登録件数）
『特許出願生産性』
＝特許出願請求項数／研究開発費
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』、『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』及び『特許出願生産性』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』、『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』及び『特許出願生産性』に、それぞれ0.75以上0.90以下、0.06以上0.15以下、0.03以上0.07以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして知的財産戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【請求項１６】
複数の企業につき、それぞれの
『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』
＝（特許出願請求項数／特許出願件数）又は（登録請求項数／特許登録件数），
『特許出願生産性』
＝特許出願請求項数／研究開発費
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』及び『特許出願生産性』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』及び『特許出願生産性』に、それぞれ0.06以上0.40以下、0.02以上0.40以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして知的財産戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【請求項１７】
複数の企業につき、それぞれの
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本，
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数，
『全要素生産性』
＝  今期付加価値額／前期付加価値額
−｛（１−労働分配率）×今期償却対象有形固定資産／前期償却対象有形固定資産｝
−｛  労働分配率×今期従業員数／前期従業員数｝，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
労働分配率＝（販売費及び一般管理費に計上される人件費＋製造費用に計上される労務費）／付加価値額，
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『ＰＢＲ』、『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』及び『全要素生産性』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『ＰＢＲ』、『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』及び『全要素生産性』に、それぞれ0.25以上0.60以下、0.10以上0.15以下、0.04以上0.10以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして企業評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【請求項１８】
複数の企業につき、それぞれの
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本，
『全要素生産性』
＝  今期付加価値額／前期付加価値額
−｛（１−労働分配率）×今期償却対象有形固定資産／前期償却対象有形固定資産｝
−｛  労働分配率×今期従業員数／前期従業員数｝，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
労働分配率＝（販売費及び一般管理費に計上される人件費＋製造費用に計上される労務費）／付加価値額，
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『ＰＢＲ』及び『全要素生産性』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『ＰＢＲ』及び『全要素生産性』に、それぞれ0.20以上0.60以下、0.04以上0.15以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして企業評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は企業評価支援装置に関する。特に、企業戦略の定量的な分析に基づいて各企業の評価値を算出可能な企業評価支援装置、支援方法及び支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
２００４年に知的財産権の信託を可能とする信託業法改正案が成立するなど、知的財産が収益の源泉として活用されるための環境は、着実に整いつつある。また２００４年に経済産業省より発表された「知的財産情報開示指針」を受け、一部の企業で知的財産報告書による開示が行われるなど、各企業の知的財産に関する情報の開示も進みつつある。【０００３】
しかしながら、現段階においては、一般投資家が、企業別に、特許出願件数等の知的財産関連のデータにアクセスできる機会は、まだまだ乏しい。また、仮に企業の知的財産関連のデータを見ても、それがどのように企業収益に寄与するのか、判然としないという問題がある。【０００４】
上記「知的財産情報開示指針」は、企業が、事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略を三位一体として取り組む態様を市場に開示したときに、その取り組みが正当に評価されることが重要であるという認識に立っている。しかし、今までにこれら３つの戦略が定量化されたことも、これら３つの戦略が企業価値に結びつくことが実証されたこともない。このため、３つの戦略を三位一体として取り組む態様を市場に開示しても、これを一般投資家が評価することは困難である。【０００５】
特開２００４−３４８１７０号公報（特許文献１）には、有価証券報告書から得られる因子の分散共分散行列に基づいて主成分分析を行い、各因子の重み付けを算出し、企業ごとに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することが記載されている。しかし、直接観測できない抽象的な要因である事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略と企業価値の関係が実証されていない現状では、３つの戦略に基づく企業価値の評価に主成分分析を用いることはできない。
【特許文献１】特開２００４−３４８１７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、直接観測できない抽象的な要因である事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略と企業価値の関係を実証するとともに、これら３つの戦略に基づく企業評価を可能にする企業評価支援装置を提供することを第１の課題とする。
また本発明は、直接観測できない抽象的な要因である事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略評価値や企業評価値を、観測データから定量的に算出可能な企業評価支援装置を提供することを第２の課題とする。【０００７】
また、コンピュータによるこれらの支援方法及び支援プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）上記第１の課題を解決するため、本発明の企業評価支援装置は、
事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの評価値の各々が、企業評価値に影響する係数と、
前記３つの評価値及び前記企業評価値の各々が、観測可能な複数の指標の各々に影響する係数と、
前記３つの評価値及び前記企業評価値以外の要因が、前記企業評価値及び前記観測可能な複数の指標の各々への変動分を与える誤差変数と、
を仮定した因果モデル情報の入力を受け付ける入力手段と；
前記入力手段により入力された因果モデル情報と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて共分散構造分析により前記各係数の推定値を算出する係数推定手段と；
前記係数推定手段により推定された前記各係数に基づいて適合度指標を算出し、前記因果モデルの適合度を検定する適合度検定手段と；
前記適合度検定手段による検定を通過した場合に、前記各係数と、前記観測可能な複数の指標と、に基づいて前記３つの評価値及び前記企業評価値の少なくとも１つを算出する評価値算出手段と；
を備えている。
これにより、直接観測できない抽象的な要因である事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略が、直接観測できない抽象的な要因である企業価値に因果的な影響を与えている関係を実証することができる。また、上記３つの戦略及び企業価値が、観測可能な指標に因果的な影響を与えている関係を実証することができる。これとともに、上記３つの戦略に基づく企業評価が可能になるので、実証済みで信頼度の高い企業評価をすることができる。更に、事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略の各々が、企業評価値に影響する因果モデル情報とすることで、適合度及び有意性の高い因果モデルを得ることができる。【０００９】
（２）上記企業評価支援装置において、
前記前記因果モデル情報に含めるための前記観測可能な複数の指標を選択する指標選択手段を更に備え、
前記指標選択手段は、選択候補である観測可能な複数の指標の相関係数を算出し、相関係数が最も小さい指標同士の組合せを選択することが望ましい。
これにより、統計的に独立な指標を抽出し、より少ない指標で企業活動の多様な側面を分析結果に反映させることができる。【００１０】
（３）上記企業評価支援装置において、前記因果モデル情報は、
前記事業戦略の評価値が影響する観測可能な指標として、少なくとも
『設備投資効率又は労働生産性』
＝付加価値額／（有形固定資産又は従業員数）
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課
を仮定したものであることが望ましい。
これにより、一層適合度及び有意性の高い因果モデルを得ることができる。【００１１】
前記事業戦略の評価値が影響する観測可能な指標としては、更に
『売上高利益率』
＝（営業利益又は製造販売利益）／売上高，
『売上高付加価値額率』
＝付加価値額／売上高，又は
『ＲＯＡ』
＝｛（付加価値額、製造販売利益又は営業利益）＋特許料等ロイヤルティ収入｝／総資産，
但し、製造販売利益＝営業利益＋研究開発費，
付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課
を仮定したものであることがより望ましい。【００１２】
（４）上記企業評価支援装置において、前記因果モデル情報は、
前記研究開発戦略の評価値が影響する観測可能な指標として、少なくとも
『研究開発費比率』
＝研究開発費／（売上高、付加価値額、総資産、又は製造販売利益）
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
製造販売利益＝営業利益＋研究開発費
を仮定したものであることが望ましい。
これにより、一層適合度及び有意性の高い因果モデルを得ることができる。【００１３】
前記研究開発戦略の評価値が影響する観測可能な指標としては、更に
『発明者１人当研究開発費』
＝研究開発費／発明者数
を仮定したものであることがより望ましい。【００１４】
（５）上記企業評価支援装置において、前記因果モデル情報は、
前記知的財産戦略の評価値が影響する観測可能な指標として、少なくとも
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数
を仮定したものであることが望ましい。
これにより、一層適合度及び有意性の高い因果モデルを得ることができる。【００１５】
前記知的財産戦略の評価値が影響する観測可能な指標としては、更に
『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』
＝（特許出願請求項数／特許出願件数）又は（登録請求項数／特許登録件数）
を仮定したものであることがより望ましい。また、更に
『特許出願生産性』
＝特許出願請求項数／研究開発費
を仮定しても良い。【００１６】
（６）上記企業評価支援装置において、前記因果モデル情報は、
前記企業評価値が影響する観測可能な指標として、少なくとも
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本
を仮定したものであることが望ましい。
これにより、一層適合度及び有意性の高い因果モデルを得ることができる。【００１７】
前記企業評価値が影響する観測可能な指標としては、更に
『全要素生産性』
＝  今期付加価値額／前期付加価値額
−｛（１−労働分配率）×今期償却対象有形固定資産／前期償却対象有形固定資産｝
−｛  労働分配率×今期従業員数／前期従業員数｝，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
労働分配率＝（販売費及び一般管理費に計上される人件費＋製造費用に計上される労務費）／付加価値額
を仮定したものであることがより望ましい。また、更に
『ＭＶＡ』
＝発行済株式総数×株価−株主資本
を仮定しても良い。【００１８】
（７）上記企業評価支援装置において、前記評価値算出手段は、少なくとも前記知的財産戦略の評価値及び前記企業評価値を算出し、前記知的財産戦略の評価値と前記企業評価値との差を算出することとしても良い。
知的財産戦略評価値から企業評価値を減算した値をとることにより、知的財産戦略を着実に実行していながら未だ市場評価関連指標には表れておらず、いわば過小評価された企業の潜在能力を数値化することができる。逆に、この値が低い企業は、現在の市場で過大評価された企業ということもできる。これにより、どの企業が将来伸びるかを予測し、投資判断などに生かすことができる。【００１９】
（８）上記企業評価支援装置において、前記評価値算出手段は、少なくとも前記研究開発戦略の評価値、前記知的財産戦略の評価値及び前記企業評価値を算出し、前記研究開発戦略の評価値と前記知的財産戦略の評価値との和を算出することとしても良い。
研究開発戦略評価値と知的財産戦略評価値との和が大きい企業は、研究開発戦略及び知的財産戦略を着実に実行している企業であると評価することができる。
更に企業評価値を併せ考慮することも可能である。すなわち、研究開発戦略評価値と知的財産戦略評価値との和が大きく、且つ企業評価値が小さい企業は、研究開発戦略及び知的財産戦略を着実に実行していながら未だ市場評価関連指標には表れていない、いわば過小評価された企業ということができる。逆に、研究開発戦略評価値と知的財産戦略評価値との和が小さく、且つ企業評価値が大きい企業は、現在の市場で過大評価された企業ということもできる。これにより、どの企業が将来伸びるかを予測し、投資判断などに生かすことができる。【００２０】
（９）本発明の企業評価支援方法は、上記企業評価支援装置の各手段による処理を実行することをその内容とするものである。【００２１】
（１０）本発明の企業評価支援プログラムは、上記企業評価支援方法の各ステップをコンピュータに実行させるものである。【００２２】
（１１）上記第２の課題を解決するため、本発明の企業評価支援装置は、
複数の企業につき、それぞれの
『設備投資効率又は労働生産性』
＝付加価値額／（有形固定資産又は従業員数），
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『設備投資効率又は労働生産性』及び『ＰＢＲ』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『設備投資効率又は労働生産性』及び『ＰＢＲ』に、それぞれ0.06以上0.70以下、0.03以上0.05以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして事業戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えている。
これにより、直接観測できない抽象的な要因である各企業の事業戦略を、観測可能な指標から定量的に算出することができる。【００２３】
上記他の指標として、更に
『売上高利益率』
＝（営業利益又は製造販売利益）／売上高，
『売上高付加価値額率』
＝付加価値額／売上高，又は
『ＲＯＡ』
＝｛（付加価値額、製造販売利益又は営業利益）＋特許料等ロイヤルティ収入｝／総資産，
但し、製造販売利益＝営業利益＋研究開発費，
付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課
を上記記憶手段に記憶しておき、上記標準化手段により標準化し、上記評価値算出手段により0.12以上0.65以下の重み付けをして事業戦略評価値を算出してもよい。【００２４】
（１２）また、本発明の企業評価支援装置は、
複数の企業につき、それぞれの
『設備投資効率又は労働生産性』
＝付加価値額／（有形固定資産又は従業員数），
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『設備投資効率又は労働生産性』及び『ＰＢＲ』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『設備投資効率又は労働生産性』及び『ＰＢＲ』に、それぞれ0.06以上0.70以下、0.02以上0.05以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして事業戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えている。
これにより、直接観測できない抽象的な要因である各企業の事業戦略を、観測可能な指標から定量的に算出することができる。【００２５】
上記他の指標として、更に
『売上高利益率』
＝（営業利益又は製造販売利益）／売上高，
『売上高付加価値額率』
＝付加価値額／売上高，又は
『ＲＯＡ』
＝｛（付加価値額、製造販売利益又は営業利益）＋特許料等ロイヤルティ収入｝／総資産，
但し、製造販売利益＝営業利益＋研究開発費，
付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課
を上記記憶手段に記憶しておき、上記標準化手段により標準化し、上記評価値算出手段により0.12以上0.65以下の重み付けをして事業戦略評価値を算出してもよい。【００２６】
（１３）また、本発明の企業評価支援装置は、
複数の企業につき、それぞれの
『研究開発費比率』
＝研究開発費／（売上高、付加価値額、総資産、又は製造販売利益），
『発明者１人当研究開発費』
＝研究開発費／発明者数，
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
製造販売利益＝営業利益＋研究開発費
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『研究開発費比率』、『発明者１人当研究開発費』及び『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『研究開発費比率』、『発明者１人当研究開発費』及び『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』に、それぞれ0.20以上0.35以下、0.15以上0.25以下、0.06以上0.15以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして研究開発戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えている。
これにより、直接観測できない抽象的な要因である各企業の研究開発戦略を、観測可能な指標から定量的に算出することができる。【００２７】
上記他の指標として、更に
『特許出願生産性』
＝特許出願請求項数／研究開発費，又は
『審査請求生産性』
＝特許出願生産性×推定審査請求率，
但し、推定審査請求率＝審査請求期間満了した出願の審査請求率
を上記記憶手段に記憶しておき、上記標準化手段により標準化し、上記評価値算出手段により-0.30以上-0.20以下の重み付けをして研究開発戦略評価値を算出することがより望ましい。【００２８】
（１４）また、本発明の企業評価支援装置は、
複数の企業につき、それぞれの
『研究開発費比率』
＝研究開発費／（売上高、付加価値額、総資産、又は製造販売利益），
『発明者１人当研究開発費』
＝研究開発費／発明者数，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
製造販売利益＝営業利益＋研究開発費
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『研究開発費比率』及び『発明者１人当研究開発費』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『研究開発費比率』及び『発明者１人当研究開発費』に、それぞれ0.20以上0.70以下、0.15以上0.30以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして研究開発戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えている。
これにより、直接観測できない抽象的な要因である各企業の研究開発戦略を、観測可能な指標から定量的に算出することができる。【００２９】
上記他の指標として、更に
『特許出願生産性』
＝特許出願請求項数／研究開発費，又は
『審査請求生産性』
＝特許出願生産性×推定審査請求率，
但し、推定審査請求率＝審査請求期間満了した出願の審査請求率
を上記記憶手段に記憶しておき、上記標準化手段により標準化し、上記評価値算出手段により-0.60以上-0.08以下の重み付けをして研究開発戦略評価値を算出することがより望ましい。【００３０】
上記他の指標として、更に、
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数，
を上記記憶手段に記憶しておき、上記標準化手段により標準化し、上記評価値算出手段により0.03以上0.15以下の重み付けをして研究開発戦略評価値を算出してもよい。【００３１】
（１５）また、本発明の企業評価支援装置は、
複数の企業につき、それぞれの
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数，
『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』
＝（特許出願請求項数／特許出願件数）又は（登録請求項数／特許登録件数）
『特許出願生産性』
＝特許出願請求項数／研究開発費
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』、『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』及び『特許出願生産性』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』、『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』及び『特許出願生産性』に、それぞれ0.75以上0.90以下、0.06以上0.15以下、0.03以上0.07以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして知的財産戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えている。
これにより、直接観測できない抽象的な要因である各企業の知的財産戦略を、観測可能な指標から定量的に算出することができる。【００３２】
（１６）また、本発明の企業評価支援装置は、
複数の企業につき、それぞれの
『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』
＝（特許出願請求項数／特許出願件数）又は（登録請求項数／特許登録件数），
『特許出願生産性』
＝特許出願請求項数／研究開発費
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』及び『特許出願生産性』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『出願１件当請求項数又は登録１件当請求項数』及び『特許出願生産性』に、それぞれ0.06以上0.40以下、0.02以上0.40以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして知的財産戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えている。
これにより、直接観測できない抽象的な要因である各企業の知的財産戦略を、観測可能な指標から定量的に算出することができる。【００３３】
上記他の指標として、更に、
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数，
を上記記憶手段に記憶しておき、上記標準化手段により標準化し、上記評価値算出手段により0.75以上0.90以下の重み付けをして知的財産戦略評価値を算出してもよい。【００３４】
（１７）また、本発明の企業評価支援装置は、
複数の企業につき、それぞれの
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本，
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数，
『全要素生産性』
＝  今期付加価値額／前期付加価値額
−｛（１−労働分配率）×今期償却対象有形固定資産／前期償却対象有形固定資産｝
−｛  労働分配率×今期従業員数／前期従業員数｝，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
労働分配率＝（販売費及び一般管理費に計上される人件費＋製造費用に計上される労務費）／付加価値額，
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『ＰＢＲ』、『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』及び『全要素生産性』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『ＰＢＲ』、『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』及び『全要素生産性』に、それぞれ0.25以上0.60以下、0.10以上0.15以下、0.04以上0.10以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして企業評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えている。
これにより、直接観測できない抽象的な要因である各企業の企業評価値を、観測可能な指標から定量的に算出することができる。【００３５】
上記他の指標として、更に、
『ＭＶＡ』
＝発行済株式総数×株価−株主資本
を上記記憶手段に記憶しておき、上記標準化手段により標準化し、上記評価値算出手段により0.30以上0.35以下の重み付けをして企業評価値を算出してもよい。【００３６】
（１８）また、本発明の企業評価支援装置は、
複数の企業につき、それぞれの
『ＰＢＲ』
＝株式時価総額／自己資本，
『全要素生産性』
＝  今期付加価値額／前期付加価値額
−｛（１−労働分配率）×今期償却対象有形固定資産／前期償却対象有形固定資産｝
−｛  労働分配率×今期従業員数／前期従業員数｝，
但し、付加価値額＝営業利益＋研究開発費＋減価償却費＋人件費＋役員報酬＋福利厚生費＋租税公課，
労働分配率＝（販売費及び一般管理費に計上される人件費＋製造費用に計上される労務費）／付加価値額，
の各指標及び他の指標を記憶した記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の『ＰＢＲ』及び『全要素生産性』につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の『ＰＢＲ』及び『全要素生産性』に、それぞれ0.20以上0.60以下、0.04以上0.15以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして企業評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えている。
これにより、直接観測できない抽象的な要因である各企業の企業評価値を、観測可能な指標から定量的に算出することができる。【００３７】
上記他の指標として、更に、
『ＭＶＡ』
＝発行済株式総数×株価−株主資本
を上記記憶手段に記憶しておき、上記標準化手段により標準化し、上記評価値算出手段により0.20以上0.40以下の重み付けをして企業評価値を算出してもよい。【００３８】
上記他の指標として、更に、
『発明者１人当たりの出願請求項数、出願件数又は登録件数』
＝（特許出願請求項数、出願件数又は登録件数）／発明者数，
を上記記憶手段に記憶しておき、上記標準化手段により標準化し、上記評価値算出手段により0.07以上0.15以下の重み付けをして企業評価値を算出してもよい。
【発明の効果】
【００３９】
第１に本発明によれば、直接観測できない抽象的な要因である事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略と企業価値の関係を実証するとともに、これら３つの戦略に基づく企業評価を可能にする企業評価支援装置を提供することが可能となる。
第２に本発明によれば、直接観測できない抽象的な要因である事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略評価値や企業評価値を、観測データから定量的に算出可能な企業評価支援装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施形態による企業評価支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】上記企業評価支援装置が行う共分散構造分析について、その考え方の概略を説明するためのパス図の一例である。
【図３】上記企業評価支援装置における処理動作を説明するフローチャートである。
【図４】上記企業評価支援装置に適用されたパス図の第１の例である。
【図５】上記企業評価支援装置に適用されたパス図の第２の例である。
【図６】上記企業評価支援装置に適用されたパス図の第３の例である。
【図７】上記企業評価支援装置に適用されたパス図の第４の例である。
【図８】上記企業評価支援装置に適用されたパス図の第５の例である。
【符号の説明】
【００４１】
３０…企業評価支援装置  ３０１…ＣＰＵ（標準化手段、係数推定手段、適合度検定手段、評価値算出手段）  ３０５…記録媒体（記録手段）  ３１５…ＨＤＤ（記録手段）  ３１０…入力手段  ３１２…表示手段  ３１…プリンタ
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
＜１．装置の構成（図１）＞
図１は、本発明の実施形態による企業評価支援装置の構成例を示すブロック図である。この企業評価支援装置３０は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、記録媒体装着部３０４、記録媒体３０５、記録媒体インターフェース３０６、カレンダ時計３０７、送受信手段３０８、通信回線３０９、入力手段３１０、入力インターフェース３１１、表示手段３１２、表示インターフェース３１３、記録手段インターフェース３１４、ハードディスク（ＨＤＤ）等の記録手段３１５、プリンタインターフェース３１６、及びバス３１７を備えたコンピュータ装置である。【００４３】
ＣＰＵ３０１は、企業評価支援用プログラム情報に従ってＲＡＭ３０３をワークエリアとして使用しながら、企業評価支援装置３０の全体の動作を制御する。【００４４】
なお、総ての処理をＣＰＵ３０１が実行する代わりに、複数の専用の処理装置を設けて、それぞれの処理装置に処理を分担させて実行するようにしても構わない。【００４５】
記録媒体３０５は、記録媒体装着部３０４に着脱可能に装着されている。また、記録媒体装着部３０４は、記録媒体３０５に対して各種情報を記録したり読み出したりする記録媒体インターフェース３０６を介してバス３１７に接続されている。なお、記録媒体３０５とは、メモリーカード等の半導体や、ＭＯ、磁気ディスク等に代表される磁気記録式、若しくは光記録式等の着脱可能な記録媒体のことである。記録媒体３０５は、内部データベースを格納することが可能である。なお、記録媒体３０５は、図示しない外部データベースサーバーから通信回線３０９を介して取り込んだものを格納することも出来る。【００４６】
カレンダ時計３０７は、時刻を刻む計時手段として用いられ、バス３１７に接続されている。【００４７】
送受信手段３０８は、通信回線３０９を介して、図示しない外部データベースサーバーと通信を行い、当該外部データベースサーバーの外部データベースから企業評価用の各種指標等を取得することができる。取得したデータは、内部データベースとして、ＨＤＤ３１５、又は記録媒体３０５等に記憶される。【００４８】
入力手段３１０は、キーボードやマウス、タブレット又はタッチパネル等で、入力インターフェース３１１を介してバス３１７に接続されている。【００４９】
表示手段３１２は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等からなり、表示インターフェース３１３を介してバス３１７に接続されている。この表示手段３１２は、入力手段３１０から入力されたデータや操作指示の選択肢等を画面上に表示する。また、表示手段３１２は、算出した各種評価値やこれに基づくランキング等の結果を画面上に表示する。【００５０】
ＨＤＤ（ハードディスク）３１５は、企業評価支援装置３０の処理に関する各種定数やネットワーク上の通信機器に通信接続する際の属性情報、ＵＲＬ（Uniform Resource Locators）、ゲートウェイ情報、ＤＮＳ（Domain
Name System）等の接続情報、企業評価支援用各種プログラム、企業評価用の各種指標、母数推定用の関数、及びモデルの適合度や母数の有意性を判定する閾値等の各種情報を記録する記録手段である。【００５１】
ＨＤＤ３１５に記録されている情報は、記録手段インターフェース３１４を介して読み出すことができ、また情報をＨＤＤ３１５に書き込むことができる。【００５２】
プリンタ３１は、プリンタインターフェース３１６を介してバス３１７に接続されている。このプリンタ３１は、印刷手段として、企業評価支援装置３０により算出された各種評価値やこれに基づくランキング等の情報を紙等の媒体に印刷する。
【００５３】
＜２．共分散構造分析の適用（図２）＞
本発明の実施形態による企業評価支援装置は、共分散構造分析という統計手法を用いる。これにより、事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略と企業価値の関係を実証するとともに、これら３つの戦略に基づく企業評価を行う。【００５４】
＜２−１．変数の設定＞
事業戦略、研究開発戦略及び知的財産戦略の３つの戦略と企業価値の関係を実証するといっても、これらはいずれも直接観測することができない抽象的な概念である。そこで共分散構造分析では、これらを「潜在変数」ベクトルｆで表して定量的分析を可能にする。潜在変数ベクトルｆのベクトル要素は、個々の因子を記述する潜在変数である。この潜在変数として、本実施形態では次のものを用いる。
ｆ１：  事業戦略評価値
ｆ２：  研究開発戦略評価値
ｆ３：  知的財産戦略評価値
ｆ４：  企業評価値【００５５】
一方、「ＰＢＲ」、「発明者１人当たり出願請求項数」、「全要素生産性」など、各企業から提供されている有価証券報告書や独立行政法人工業所有権情報・研修館で提供されている特許電子図書館の情報に基づいて観測可能な指標を用いて「観測変数」ベクトルｖとして表す。
観測変数として用いる指標には種々のものが考えられ、その一例が後掲の［表１］乃至［表６］の７９指標として示されている。その何れを用いるかは、ユーザが複数通りの指標の組合せを抽出して各組合せにつき分析し、適合度の高いものを選ぶことになるが、予め指標間の相関係数を算出し、相関係数が小さい指標同士を選択してもよい。相関係数の小さい指標を選択することにより、統計的に独立な指標を抽出し、より少ない指標で企業活動の多様な側面を分析結果に反映させることができる。企業評価支援装置３０によって算出された指標間の相関係数、或いは当該相関係数に基づいて企業評価支援装置３０によって選択された指標は、表示手段３１２等に出力され、ユーザによる因果モデル情報の入力を容易にすることができる。【００５６】
＜２−２．因果モデルの設定＞
潜在変数と観測変数の関係は不明であり、潜在変数同士の関係も不明である。ただ、一応の仮定をおくことは可能である。
図２のように、変数間の因果関係を示す図を「パス図」という。図２のパス図では、変数間の因果関係を次のように仮定している。【００５７】
まず、潜在変数ｆ１（事業戦略評価値）から図示左側に流れる１方向矢印に着目する。ここでは、潜在変数ｆ１で表される企業の事業戦略が、観測変数ｖ１（売上高営業利益率）に貢献していると仮定している。その影響力は係数λ１で表される。ただ、観測変数ｖ１（売上高営業利益率）は、潜在変数ｆ１（事業戦略評価値）という原因だけでは説明できない独自の原因にも依存して決定されている。そのような独自の原因による変動分を誤差変数ｅ１とおくことができる。このため、誤差変数ｅ１から観測変数ｖ１（売上高営業利益率）にも１方向矢印が引かれている。【００５８】
同様に、潜在変数ｆ２（研究開発戦略評価値）から図示左側に流れる１方向矢印では、企業の研究開発戦略が、観測変数ｖ２（研究開発費比率）及び観測変数ｖ３（発明者１人当研究開発費）に貢献していると仮定している。その影響力はそれぞれ係数λ２及びλ３で表される。潜在変数ｆ２（研究開発戦略評価値）という原因だけでは説明できない独自の原因による変動分は、それぞれ誤差変数ｅ２及びｅ３とおかれている。【００５９】
同様に、潜在変数ｆ３（知的財産戦略評価値）から図示左側に流れる１方向矢印では、企業の研究開発戦略が、観測変数ｖ４（発明者１人当出願請求項数）に貢献していると仮定している。その影響力は係数λ４で表される。潜在変数ｆ３（知的財産戦略評価値）という原因だけでは説明できない独自の原因による変動分は、誤差変数ｅ４とおかれている。【００６０】
同様に、潜在変数ｆ４（企業評価値）から図示右側に流れる１方向矢印では、当該企業の企業価値が、観測変数ｖ５（ＰＢＲ）及び観測変数ｖ６（全要素生産性）に貢献していると仮定している。その影響力はそれぞれ係数κ５及びκ６で表される。潜在変数ｆ４（企業評価値）という原因だけでは説明できない独自の原因による変動分は、それぞれ誤差変数ｅ５及びｅ６とおかれている。【００６１】
潜在変数同士の関係については、潜在変数ｆ１乃至ｆ３が、潜在変数ｆ４（企業評価値）に貢献していると仮定している。その影響力はそれぞれ係数γ１乃至γ３で表される。ただ、潜在変数ｆ４（企業評価値）は、潜在変数ｆ１乃至ｆ３という原因だけでは説明できない独自の原因にも依存して決定されている。そのような独自の原因による変動分は、誤差変数ｄ１とおかれている。【００６２】
＜２−３．方程式の成立＞
このように潜在変数と観測変数の因果関係及び潜在変数同士の因果関係について仮定した因果モデルを構築すれば、これらの関係を１次連立方程式で表すことができる。すなわち、個々の観測変数ｖ１乃至ｖ６について、
観測変数 ＝ 係数×原因となる潜在変数＋誤差変数
で表すことができ、潜在変数同士の関係について、
影響を受ける潜在変数 ＝ 係数×原因となる潜在変数＋誤差変数
で表すことができる。但し、より多くの潜在変数が原因となると仮定した場合は、その潜在変数の分だけ「係数×原因となる潜在変数」の和をとる。【００６３】
図２の例では、次のように表すことができる。
【数１】
2006095746.tif 000002
ここで添え字ｉは、観測変数ベクトルｖ及び潜在変数ベクトルｆが企業ごとに異なる値であるので、区別のために付した。標本数をＮとすればｉ＝１，２，・・・，Ｎである。【００６４】
上述のような因果関係を示す１次連立方程式は、次のように行列を用いて表すことができる。
【数２】
2006095746.tif 000003
ここでｔは「構造変数ベクトル」である。構造変数ベクトルｔは、潜在変数ベクトルｆと観測変数ベクトルｖとからなるので、ｔ＝［ｆ，ｖ］′と表現する（「′」は転置行列を示すものとする）。
ｆ：  潜在変数ベクトル。ベクトル要素は個々の因子を記述する潜在変数。
ｖ：  観測変数ベクトル。ベクトル要素は観測可能な個々の指標で、ｖの期待値Ｅ［ｖ］＝０となるよう標準化されているとする。
また、ｕは「外生変数ベクトル」である。外生変数ベクトルｕは、ｆに関する誤差変数ベクトルｄと、ｖに関する誤差変数ベクトルｅとからなるので、ｕ＝［ｄ，ｅ］′と表現する（「′」は転置行列を示すものとする）。
ｄ：  誤差変数ベクトル。ベクトル要素は、ｆのベクトル要素に関する誤差変数又はｆのｊ番目の要素ｆｊが外生変数のとき、ｆｊ自身。
ｅ：  誤差変数ベクトル。ベクトル要素は、ｖのベクトル要素に関する誤差変数又はｖのｋ番目の要素ｖｋが外生変数のとき、ｖｋ自身。
また、ここでＡは「係数パラメータ行列」である。係数パラメータ行列Ａは、係数行列Ａａと、係数行列Ａｂと、係数行列Ａｃと、係数行列Ａｄと、からなるので、以下のように表現する。
【数３】
2006095746.tif 000004
Ａａ：  潜在変数ｆｊから潜在変数ｆｊ’への規定力を表現する係数γｊをｊ’ｊ要素に配した係数行列。
Ａｂ：  潜在変数ｆｊから観測変数ｖｋへの規定力を表現する係数λｋおよびκｋをｋｊ要素に配した係数行列。
Ａｃ：  観測変数ｖｋから潜在変数ｆｊへの規定力を表現する係数（図２４に示すパス図上には存在せずゼロとなる）をｊｋ要素に配した係数行列。
Ａｄ：  観測変数ｖｋから観測変数ｖｋ’への規定力を表現する係数（図２４に示すパス図上には存在せずゼロとなる）をｋ’ｋ要素に配した係数行列。【００６５】
図２の例には、観測変数から観測変数への単方向の矢印と、観測変数から潜在変数への単方向の矢印はないから、
Ａｃ＝０、  Ａｄ＝０
となる。また、潜在変数から潜在変数への単方向の矢印と、潜在変数から観測変数への単方向の矢印とを図２の例から表現すると、以下のようになる。
【数４】
2006095746.tif 000005
【００６６】
図２の例では、次の［数５］のようになる。［数５］を［数２］に代入したものが、［数１］と等価になる。
【数５】
2006095746.tif 000006
【００６７】
こうして生成された係数パラメータ行列Ａと、外生変数からなるベクトルｕを求めれば、各企業の観測変数ベクトルｖから、当該企業の潜在変数ベクトルｆ＝｛ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４｝を求めることができる。【００６８】
以上が本実施形態で共分散構造分析を用いるときの考え方の概略である。以下では、一般化された［数２］の式を用いて、具体的処理手順について説明する。
【００６９】
＜３．共分散構造分析の具体的手順（図３）＞
図３は、上記企業評価支援装置における処理動作を説明するフローチャートである。この処理は、図１の企業評価支援装置３０のＣＰＵ３０１によって実行される。【００７０】
この処理を実行するにあたっては、各企業についての観測可能な個々の指標（例えばＰＢＲ、発明者１人当たり出願請求項数、全要素生産性など）を、上記外部データベース又は内部データベースに予め用意する。【００７１】
＜３−１．因果モデル情報の入力：Ｓ１＞
まず、ステップＳ１において、因果関係について仮定した因果モデル情報が入力手段３１０から入力されたことを判定する。この因果モデル情報は、例えば図２のようなパス図に基づいて上記のような１次連立方程式で表現される。【００７２】
＜３−２．ベクトルの生成：Ｓ２＞
因果モデル情報が入力されると、ステップＳ２において、因果モデル情報に基づき、潜在変数ベクトルｆ、外生変数ベクトルｄ、外生変数ベクトルｅ、係数パラメータ行列Ａを生成する。また、外部データベース又は内部データベースの関係する観測変数を参照して期待値Ｅ［ｖ］＝０となるよう標準化した観測変数ベクトルｖを、標本数Ｎ個だけ生成する。【００７３】
＜３−３．母数の推定：Ｓ３、Ｓ４＞
次にステップＳ３において、生成された潜在変数ベクトルｆ、外生変数ベクトルｄ、外生変数ベクトルｅ、係数パラメータ行列Ａ、観測変数ベクトルｖに基づいて、母数の推定を行う。ここで母数とは、外生変数ベクトルｄ、外生変数ベクトルｅ、係数パラメータ行列Ａの各要素を指す。母数の推定について概略を説明すると次の通りである。【００７４】
＜３−３−１．共分散行列の母数による表現＞
まず、観測変数に関する共分散行列を母数によって表現することが前提となる。
Ｏを０行列、Ｉを単位行列としたとき、［数２］は、次のように変形できる。
（Ｉ−Ａ）ｔ＝ｕ
この式は、Ｉ−Ａが逆行列Ｔを持つ場合、更に次のように変形できる。
【数６】
2006095746.tif 000007
この式は、ｖ＝Ｇｔを満たす［Ｏ，Ｉ］の形の行列Ｇを、左から両辺にかけると、更に次のように変形できる。こうすることで、観測変数の分散分散共分散行列のみ取り出すことが可能となる。
【数７】
2006095746.tif 000008
【００７５】
一方、一般にベクトルｖの各要素に対する期待値を要素とする期待値ベクトルＥ［ｖ］を用いて、ｖの共分散行列Σｖを次のように表せることが公知である。
【数８】
2006095746.tif 000009
【００７６】
よって観測変数についての共分散行列Σｖは、［数８］及び［数７］より、以下のように母数で表すことができる。
【数９】
2006095746.tif 000010
なお、Σｕ＝Ｅ［ｕｕ′］である。ｆの要素の分散を１と仮定しておけば、Σｕは標本ｉに依存せず一意に定まるので、観測変数についての共分散行列Σｖは一意に定まる。【００７７】
Ｉ−Ａが逆行列Ｔを持たない場合、［数６］の式を得られない。この場合、ステップＳ４にて母数の推定不能と判定され、ステップＳ１に戻って新たな因果モデル情報が入力されるのを待つ。【００７８】
＜３−３−２．最尤推定法＞
共分散行列が求められたら、最尤推定法を用いて母数を推定する。
まず、係数パラメータ行列Ａと、［数６］中のＥ［ｕｕ′］とを要素とするベクトルをθとする。［数６］の共分散行列Σｖは、θでも表現できるので、これをΣ（θ）とする。【００７９】
一般に、変数ｖが多変量正規分布に従っている場合、変数ｖのデータ行列が観測される確率Ｆ（Ｘ｜θ）は、次のように表せることが公知である。
【数１０】
2006095746.tif 000011
ここで、
ｎ：  ベクトルｖの次元
Ｎ：  標本数
｜Σ(θ)｜：  共分散行列Σ(θ)の行列式
Σ(θ)（-１）：  共分散行列Σ(θ)の逆行列
である。［(−１/２)ｖ′Σ(θ)（-１）ｖ］は、ｉに依存するスカラー量となる。
確率Ｆ（Ｘ｜θ）は、個々の標本が観測される確率（２π）（−ｎ/２）｜Σ(θ)｜（−１/２）exp［(−１/２)ｖ′Σ(θ)（-１）ｖ］を、ｉ＝１からｉ＝Ｎまでのすべての標本について掛け合わせたものである。【００８０】
そこで、この確率Ｆ（Ｘ｜θ）を最大にするθを母数の推定値とする。実際には［数７］の両辺の自然対数を取って整理した次の関数Ｆmlを用い、Ｆmlを最大にするθを求める。対数化することで、単調増加関数として扱うことができ、最大化が行い易くなるためである。
【数１１】
2006095746.tif 000012
ここで、
Ｓ：  観測変数のデータ行列を用いた共分散行列Σｖ
tr（Ｂ）：  行列Ｂの対角成分の和
である。【００８１】
関数Ｆml（或いは確率Ｆ（Ｘ｜θ））を最大にするθを求める際、解が収束しない場合がある。この場合はステップＳ１で入力された１次連立方程式の解が不定ということになる。従って、ステップＳ４にて母数の推定不能と判定され、ステップＳ１に戻って新たな因果モデル情報が入力されるのを待つ。
なお、この場合、同じパス図に基づく因果モデル情報であって係数パラメータの拘束条件を課したものを入力し、再度母数の推定を行っても良い。係数パラメータに拘束条件を課すことにより、１次連立方程式の解を一意に求めることができる。
なお、母数の推定方法は、最尤推定法に限られるものではない。他にも最小二乗法や、一般化最小二乗法、楕円最小二乗法、楕円一般化最小二乗法、楕円再重みつき最小二乗法等の手法を用いて行うことができる。【００８２】
＜３−４．適合度及び有意性の検定：Ｓ５＞
母数が推定されたら、ステップＳ５において、因果モデルの適合度を検定する。適合度の検定には、公知の適合度指標であるＧＦＩ（Goodness of Fit Index）若しくはＡＧＦＩ（Adjusted
Goodness of Fit Index）又はその両方を用いる。ＧＦＩは、設定された因果モデルがデータ（観測変数についての共分散行列Σｖ）を何％説明したかを示す指標である。ＧＦＩの値が１に近いほど、説明力のあるモデルと評価される。ＡＧＦＩは、ＧＦＩの欠点（因果モデルが複雑になると母数の安定性が悪くなるにも拘らず、ＧＦＩが向上する）を補うため、ＧＦＩから母数の不安定度を割り引いたものである。ＧＦＩ及び／又はＡＧＦＩがそれぞれ所定の閾値以上であれば、適合度ありと判定する。
なお、別の因果モデルについて既にＧＦＩやＡＧＦＩを求めた場合には、これより劣る結果が出たときは、適合度なしと判定しても良い。また、適合度の検定には他の指標を併せて用いても良い。【００８３】
更に、ステップＳ５では、個々の母数について有意性の検定を行う。具体的には、パス図における任意の一方向矢印で結ばれる２変数に対応する１次線型方程式を回帰式とみなし、母集団の真の係数行列をΓとし、
（θ−Γ）／（diag（Σ(θ)））１／２
但し、（diag（Ｃ））１／２は行列Ｃの対角要素の平方根を対角要素とする対角行列
を考える。この量は標準正規分布に漸近的に従う。従って、Γ＝０を代入した値が一定値以上であれば、Γ＝０の仮説（母数の有意性が認められない）が棄却されるので、母数の有意性を認めることができる。【００８４】
適合度及び有意性の何れかが認められなかった場合は、ステップＳ１に戻り、新たな因果モデル情報が入力されるのを待つ。
適合度及び有意性が認められた場合は、次のステップＳ６に進んで評価値を算出する。但し、適合度及び有意性が認められた場合でも、更に他の因果モデルを検証して最も適合度が高いものを選んでも良い。【００８５】
＜３−５．評価値の算出及び出力：Ｓ６＞
次にステップＳ６において、得られた母数に基づいて、各企業についての観測変数ベクトルｖから潜在変数ベクトルｆを算出し、評価値とする。【００８６】
このためには、まずｆ＝ＹｖなるＹを求めればよい。両辺に右からｖ′をかけると、
ｆｖ′＝Ｙｖｖ′
である。ここで
Ｓ＝Σｖ
＝ｖｖ′／（Ｎ−１）
であるから、
ｆｖ′＝（Ｎ−１）ＹＳ
よって、
Ｙ＝ｆｖ′Ｓ（−１）／（Ｎ−１）
一方、ｆ＝Ｋｔを満たす［Ｏ，Ｉ］の形の行列Ｋを用いると、［数６］及び［数７］より、
ｆｖ′＝Ｋｔｖ′
＝ＫＴｕｖ′
＝ＫＴｕｕ′Ｔ′Ｇ′
よってＹは、
Ｙ＝ＫＴｕｕ′Ｔ′Ｇ′Ｓ（−１）／（Ｎ−１）
であり、Σｕ＝ｕｕ′／（Ｎ−１）であるから、次の式でＹが求められる。
【数１２】
2006095746.tif 000013
【００８７】
こうして求められるＹの成分が、各指標にかける重み付けとなる。
従って、ｆ＝Ｙｖに、評価対象企業の観測変数ベクトルｖを代入すれば、潜在変数ベクトルｆを求めることができる。求められた潜在変数ベクトルｆのベクトル要素ｆ１乃至ｆ４の全部又は一部を、評価対象企業の事業戦略評価値、研究開発戦略評価値、知的財産戦略評価値或いは企業評価値として、出力手段である表示手段３１２或いはプリンタ３１により出力する。或いは、ベクトル要素ｆ１乃至ｆ４の何れかを各企業について求め、降順にソートし、当該ベクトル要素についてのランキングとして、出力手段である表示手段３１２或いはプリンタ３１により出力する。
【００８８】
＜４．具体例（図４〜図８）＞
＜４−１．共通事項＞
図４乃至図８は、上記企業評価支援装置に適用されたパス図の例である。これらのパス図には、上記母数の推定ステップＳ３によって算出された母数も書き込まれている。【００８９】
これらの例は、日本国内の医薬品、化学、自動車・輸送用機器、電気機器、精密機器の５業種４８６社を分析した結果である。【００９０】
上述の説明の通り、潜在変数ｆ１乃至ｆ４としては、事業戦略評価値、研究開発戦略評価値、知的財産戦略評価値の３評価値と、企業評価値とを用い、前３評価値が企業評価値に影響する因果モデルを仮定した。図４乃至図８では、前３評価値にそれぞれ「経営」「Ｒ＆Ｄ」「patent1」のラベルを、企業評価値に「black」のラベルを付している。
また、前３評価値の相互間を結ぶ双方向矢印には、３評価値のうち２評価値を選んだときの相関係数が示されている。【００９１】
また図４乃至図８に示した「ｅ１１」「ｅ１２」等は、潜在変数以外の要因が、観測可能な指標の各々への変動分を与える誤差変数であり、「ｅｖ４」は、企業評価値への変動分を与える誤差変数である。【００９２】
観測可能な指標としては、［表１］乃至［表６］に掲げた７９指標から複数通りの組合せを抽出して各組合せにつき分析し、適合度の高い組合せを図４乃至図８に示した。なお、上記７９指標は、［表１］及び［表２］の事業・経営関連指標と、［表３］の研究開発関連指標と、［表４］乃至「表６」の知的財産関連指標と、に分類して示してある。【００９３】
分析に当たっては、研究開発関連指標については、１９９９年度から２００１年度の３期平均値を用いた。知的財産関連指標については、２０００年度から２００２年度の３期平均値（但し、特許登録関連指標や総有効特許件数等の登録済み特許に関する指標については２００１年度から２００３年度の３期平均値）を用いた。事業・経営関連指標については、２００１年度から２００３年度の３期平均値を用いた。つまり、研究開発投入から特許出願までのタイムラグを１年と仮定し、更に特許出願から特許登録及び事業化までのタイムラグを１年と仮定した。
【表１】
2006095746.tif 000014
【表２】
2006095746.tif 000015
【表３】
2006095746.tif 000016
【表４】
2006095746.tif 000017
【表５】
2006095746.tif 000018
【表６】
2006095746.tif 000019
【００９４】
＜４−２．図４の例＞
＜４−２−１．パス図の説明＞
次に個々の例について説明する。
図４からわかるように、この因果モデルでは、企業評価値（black）に対する他３評価値の影響力（寄与率）は、各々、事業戦略評価値（経営）が約２６％、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が約１７％、知的財産戦略評価値（patent1）が４６％であった。
また、３評価値相互間の相関係数を見てみると、「経営」−「patent1」間が０．１７、「patent1」−「Ｒ＆Ｄ」間が０．１２、「Ｒ＆Ｄ」−「経営」間が０．３４となっており、それぞれ弱い連関を示していることがわかる。【００９５】
ここで、企業評価値（black）は、事業戦略評価値（経営）、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）及び知的財産戦略評価値（patent1）の３評価値（潜在変数）と、ＭＶＡ（時価総額と株主資本の差額）、ＰＢＲ（株価純資産倍率）及び全要素生産性（技術進捗率）の３指標（観測変数）と、の間に存在する潜在因子として設定されている。【００９６】
企業評価値（black）が影響を与える指標としてＭＶＡ及びＰＢＲという市場評価指標を用いたことで、時価が簿価を上回る場合は、各企業のノウハウや知的財産等のオフバランスの無形資産に対する市場評価を反映させることができる。逆に、時価が簿価を下回っている場合は、市場は、当該企業がオフバランスの無形資産をほとんど保有していないか、又はそれを収益の源泉とする能力がないと評価していると考えることができるので、この市場評価を反映させることができる。【００９７】
しかしながら、市場評価指標から得られる無形資産評価には制約もある。なぜなら、そこには、マクロ経済環境や、企業と市場の間に存在する情報の非対称性等によって、時価が不当に低くなったり高くなったりして、無形資産の評価に無関係なノイズが含まれるからである。そこで、市場評価指標に加えて、「全要素生産性」を、企業評価値（black）が影響を与える指標として使用している。ここで、「全要素生産性」とは、各企業の各年度における「付加価値額」の増減率から、設備と労働力とが寄与した付加価値額増減率を差し引くことによって得られる。【００９８】
また、事業戦略評価値（経営）が影響を与える指標として選んだのは、「設備投資効率」、「自己資本比率」、「売上高原価率」及び「売上高営業利益率」の４つである。
次に、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が影響を与える指標として選んだのは、「研究開発費比率α」、「発明者１人当研究開発費」及び「特許出願生産性」の３つである。
最後に、知的財産戦略評価値（patent1）が影響を与える指標として選んだのは、「出願１件当請求項数」、「発明者１人当出願請求項数」、「特許多角化指数」、「規格化競争力指数」及び上記「特許出願生産性」の５つである。なお、知的財産戦略評価値（patent1）が影響を与える指標として有用なものには、他にも、「権利化意欲指数」、「他社牽制力指数」、及び「総有効特許シェア」等がある。
各々の指標の定義及び算出式については、上記［表１］乃至［表６］に示す通りである。【００９９】
図４に示した上記の指標の組合せは、最もモデル適合度が高かったものである。具体的には、カイ２乗検定ではχ２＝３６６．９０６（自由度ｄｆ＝７０、ｐ値＝０．０００）であった。更にＲＭＳＥＡ（Root Mean Square Error of Approximation）＝０．０９４、ＧＦＩ＝０．９０７、ＡＧＦＩ＝０．８６１であった。【０１００】
＜４−２−２．重み付け＞
また、上記評価値の算出ステップＳ６によって各評価値を算出するために各指標にかける重み付け（行列Ｙの成分）は、図４の例では次の通りである。１０−５の位は四捨五入している。
【表７】
2006095746.tif 000020
【０１０１】
これによれば、
（１）事業戦略評価値（経営）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.6015である「売上高営業利益率」、
0.1236である「自己資本比率」、
0.0717である「設備投資効率」、
0.0394である「ＭＶＡ」、
0.0325である「ＰＢＲ」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.2579である「売上高原価率」
がある。【０１０２】
（２）研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.2351である「研究開発費比率α」、
0.2117である「発明者１人当研究開発費」、
0.0648である「発明者１人当出願請求項数」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.2228である「特許出願生産性」
がある。【０１０３】
（３）知的財産戦略評価値（patent1）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.7769である「発明者１人当出願請求項数」、
0.1425である「出願１件当請求項数」、
0.0626である「特許出願生産性」
である。【０１０４】
（４）企業評価値（black）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.3285である「ＭＶＡ」、
0.2704である「ＰＢＲ」、
0.1199である「発明者１人当出願請求項数」、
0.0540である「売上高営業利益率」、
0.0454である「全要素生産性」
である。【０１０５】
＜４−３．図５の例＞
＜４−３−１．パス図の説明＞
図５からわかるように、この因果モデルでは、企業評価値（black）に対する他３評価値の影響力（寄与率）は、各々、事業戦略評価値（経営）が約２２％、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が約１４％、知的財産戦略評価値（patent1）が３５％であった。
また、３評価値相互間の相関係数を見てみると、「経営」−「patent1」間が０．１３、「patent1」−「Ｒ＆Ｄ」間が０．２５、「Ｒ＆Ｄ」−「経営」間が０．２２となっており、それぞれ弱い連関を示していることがわかる。【０１０６】
図５の例では、図４と異なり、企業評価値（black）が影響を与える指標としてＭＶＡを用いなかった。これにより、企業規模による企業評価値の変動を小さくすることができる。【０１０７】
また、他３評価値が影響を与える指標についても、図４と若干相違するものを用いることで、比較的高い適合度が得られた。具体的には、
事業戦略評価値（経営）が影響を与える指標として選んだのは、「設備投資効率」、「売上高原価率」及び「ＲＯＡα」の３つである。
次に、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が影響を与える指標として選んだのは、「研究開発費比率β」、「発明者１人当研究開発費」及び「特許出願生産性」の３つである。
最後に、知的財産戦略評価値（patent1）が影響を与える指標として選んだのは、「出願１件当請求項数」、「発明者１人当出願請求項数」、「規格化競争力指数」及び上記「特許出願生産性」の４つである。
各々の指標の定義及び算出式については、［表１］乃至［表６］に示す通りである。【０１０８】
図５に示した上記の指標の組合せによると、カイ２乗検定ではχ２＝１９３．４５９（自由度ｄｆ＝３７、ｐ値＝０．０００）であった。更にＲＭＳＥＡ（Root Mean Square Error of Approximation）＝０．０９３、ＧＦＩ＝０．９３２、ＡＧＦＩ＝０．８７９であった。【０１０９】
＜４−３−２．重み付け＞
また、上記評価値の算出ステップＳ６によって各評価値を算出するために各指標にかける重み付け（行列Ｙの成分）は、図５の例では次の通りである。１０−５の位は四捨五入している。
【表８】
2006095746.tif 000021
【０１１０】
これによれば、
（１）事業戦略評価値（経営）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.6796である「設備投資効率」、
0.1260である「ＲＯＡα」、
0.0410である「ＰＢＲ」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.0370である「売上高原価率」
がある。【０１１１】
（２）研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.3023である「研究開発費比率β」、
0.1820である「発明者１人当研究開発費」、
0.1381である「発明者１人当出願請求項数」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.2424である「特許出願生産性」
がある。【０１１２】
（３）知的財産戦略評価値（patent1）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.8812である「発明者１人当出願請求項数」、
0.0792である「出願１件当請求項数」、
0.0402である「特許出願生産性」
である。【０１１３】
（４）企業評価値（black）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.5685である「ＰＢＲ」、
0.1106である「発明者１人当出願請求項数」、
0.0811である「全要素生産性」
である。【０１１４】
＜４−４．図６の例＞
＜４−４−１．パス図の説明＞
図６からわかるように、この因果モデルでは、企業評価値（black）に対する他３評価値の影響力（寄与率）は、各々、事業戦略評価値（経営）が約１８％、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が約１６％、知的財産戦略評価値（patent1）が３８％であった。
また、３評価値相互間の相関係数を見てみると、「経営」−「patent1」間が０．１０、「patent1」−「Ｒ＆Ｄ」間が０．２５、「Ｒ＆Ｄ」−「経営」間が０．２１となっており、それぞれ弱い連関を示していることがわかる。【０１１５】
図６の例では、図５と同様に、企業評価値（black）が影響を与える指標としてＭＶＡを用いなかった。これにより、企業規模による企業評価値の変動を小さくすることができる。【０１１６】
また、他３評価値が影響を与える指標については、図５と若干相違するものを用いたが、これによっても比較的高い適合度が得られた。具体的には、
事業戦略評価値（経営）が影響を与える指標として選んだのは、「設備投資効率」、「有利子負債比率」及び「ＲＯＡα」の３つである。
次に、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が影響を与える指標として選んだのは、「研究開発費比率β」、「発明者１人当研究開発費」及び「特許出願生産性」の３つである。
最後に、知的財産戦略評価値（patent1）が影響を与える指標として選んだのは、「出願１件当請求項数」、「発明者１人当出願請求項数」、「規格化競争力指数」及び上記「特許出願生産性」の４つである。
各々の指標の定義及び算出式については、［表１］乃至［表６］に示す通りである。【０１１７】
図６に示した上記の指標の組合せによると、カイ２乗検定ではχ２＝１９４．４１５（自由度ｄｆ＝３７、ｐ値＝０．０００）であった。更にＲＭＳＥＡ（Root Mean Square Error of Approximation）＝０．０９４、ＧＦＩ＝０．９３１、ＡＧＦＩ＝０．８７７であった。【０１１８】
＜４−４−２．重み付け＞
また、上記評価値の算出ステップＳ６によって各評価値を算出するために各指標にかける重み付け（行列Ｙの成分）は、図６の例では次の通りである。１０−５の位は四捨五入している。
【表９】
2006095746.tif 000022
【０１１９】
これによれば、
（１）事業戦略評価値（経営）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.5209である「設備投資効率」、
0.1779である「ＲＯＡα」、
0.0371である「ＰＢＲ」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.1129である「有利子負債比率」
がある。【０１２０】
（２）研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.2988である「研究開発費比率β」、
0.1823である「発明者１人当研究開発費」、
0.1375である「発明者１人当出願請求項数」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.2431である「特許出願生産性」
がある。【０１２１】
（３）知的財産戦略評価値（patent1）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.8702である「発明者１人当出願請求項数」、
0.0863である「出願１件当請求項数」、
0.0437である「特許出願生産性」
である。【０１２２】
（４）企業評価値（black）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.4880である「ＰＢＲ」、
0.1320である「発明者１人当出願請求項数」、
0.0955である「全要素生産性」
である。【０１２３】
＜４−５．図７の例＞
＜４−５−１．パス図の説明＞
図７からわかるように、この因果モデルでは、企業評価値（black）に対する他３評価値の影響力（寄与率）は、各々、事業戦略評価値（経営）が約２８％、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が約２５％、知的財産戦略評価値（patent1）が３６％であった。
また、３評価値相互間の相関係数を見てみると、「経営」−「patent1」間が 、「patent1」−「Ｒ＆Ｄ」間が０．２０、「Ｒ＆Ｄ」−「経営」間が０．２７となっており、それぞれ弱い連関を示していることがわかる。【０１２４】
図７の例では、図４と同様に、企業評価値（black）が影響を与える指標としてＭＶＡを用いている。【０１２５】
また、他３評価値が影響を与える指標については、図４と若干相違するものを用いたが、これによっても比較的高い適合度が得られた。具体的には、
事業戦略評価値（経営）が影響を与える指標として選んだのは、「特許収益性δ」、「設備投資効率」、「有利子負債比率」及び「売上高営業利益率」の４つである。
次に、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が影響を与える指標として選んだのは、「研究開発費比率α」、「発明者１人当研究開発費」及び「特許出願生産性」の３つである。
最後に、知的財産戦略評価値（patent1）が影響を与える指標として選んだのは、「出願１件当請求項数」、「発明者１人当出願請求項数」、「特許多角化指数」、「規格化競争力指数」及び上記「特許出願生産性」の５つである。
各々の指標の定義及び算出式については、［表１］乃至［表６］に示す通りである。【０１２６】
図７に示した上記の指標の組合せによると、カイ２乗検定ではχ２＝３４９．１５３（自由度ｄｆ＝７３、ｐ値＝０．０００）であった。更にＲＭＳＥＡ（Root Mean Square Error of Approximation）＝０．０９８、ＧＦＩ＝０．８８１、ＡＧＦＩ＝０．８２９であった。【０１２７】
＜４−５−２．重み付け＞
また、上記評価値の算出ステップＳ６によって各評価値を算出するために各指標にかける重み付け（行列Ｙの成分）は、図７の例では次の通りである。１０−５の位は四捨五入している。
【表１０】
2006095746.tif 000023
【０１２８】
これによれば、
（１）事業戦略評価値（経営）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.3399である「特許収益性δ」、
0.2999である「売上高営業利益率」、
0.0955である「設備投資効率」、
0.0277である「研究開発費比率α」、
0.0271である「ＭＶＡ」、
0.0268である「ＰＢＲ」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.0751である「有利子負債比率」
がある。【０１２９】
（２）研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.5918である「研究開発費比率α」、
0.1878である「発明者１人当研究開発費」、
0.0365である「発明者１人当出願請求項数」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.0925である「特許出願生産性」
がある。【０１３０】
（３）知的財産戦略評価値（patent1）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.8357である「発明者１人当出願請求項数」、
0.1354である「出願１件当請求項数」、
0.0246である「特許出願生産性」
である。【０１３１】
（４）企業評価値（black）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.2339である「ＭＶＡ」、
0.2307である「ＰＢＲ」、
0.1045である「発明者１人当出願請求項数」、
0.0835である「全要素生産性」
である。【０１３２】
＜４−６．図８の例＞
＜４−６−１．パス図の説明＞
図８からわかるように、この因果モデルでは、企業評価値（black）に対する他３評価値の影響力（寄与率）は、各々、事業戦略評価値（経営）が約１７％、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が約１６％、知的財産戦略評価値（patent1）が３２％であった。
また、３評価値相互間の相関係数を見てみると、「経営」−「patent1」間が０．１６、「patent1」−「Ｒ＆Ｄ」間が０．４２、「Ｒ＆Ｄ」−「経営」間が０．２０となっており、それぞれ弱い連関を示していることがわかる。【０１３３】
図８の例では、図４と同様に、企業評価値（black）が影響を与える指標としてＭＶＡを用いている。【０１３４】
また、他３評価値が影響を与える指標については、図４と若干相違するものを用いたが、これによっても比較的高い適合度が得られた。具体的には、
事業戦略評価値（経営）が影響を与える指標として選んだのは、「設備投資効率」、「自己資本比率」、「売上高原価率」及び「売上高営業利益率」の４つである。
次に、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が影響を与える指標として選んだのは、「研究開発費比率β」、「発明者１人当研究開発費」及び「特許出願生産性」の３つである。
最後に、知的財産戦略評価値（patent1）が影響を与える指標として選んだのは、「出願１件当請求項数」、「発明者１人当登録件数」、「特許多角化指数」、「規格化競争力指数」、「特許査定率」及び上記「特許出願生産性」の５つである。
各々の指標の定義及び算出式については、［表１］乃至［表６］に示す通りである。【０１３５】
図８に示した上記の指標の組合せによると、カイ２乗検定ではχ２＝７０５．００３（自由度ｄｆ＝８３、ｐ値＝０．０００）であった。更にＲＭＳＥＡ（Root Mean Square Error of Approximation）＝０．０８２、ＧＦＩ＝０．９２５、ＡＧＦＩ＝０．８９１であった。【０１３６】
＜４−６−２．重み付け＞
また、上記評価値の算出ステップＳ６によって各評価値を算出するために各指標にかける重み付け（行列Ｙの成分）は、図８の例では次の通りである。１０−５の位は四捨五入している。
【表１１】
2006095746.tif 000024
【０１３７】
これによれば、
（１）事業戦略評価値（経営）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.4391である「売上高営業利益率」、
0.1846である「自己資本比率」、
0.0727である「設備投資効率」、
0.0352である「ＭＶＡ」、
0.0273である「ＰＢＲ」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.3967である「売上高原価率」
がある。【０１３８】
（２）研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.2723である「発明者１人当研究開発費」、
0.2245である「研究開発費比率β」、
0.1832である「出願１件当請求項数」
である。また重み付けが絶対値の大きな負の値となっている指標として
-0.5011である「特許出願生産性」
がある。【０１３９】
（３）知的財産戦略評価値（patent1）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.3720である「特許出願生産性」
0.3364である「出願１件当請求項数」、
0.2283である「発明者１人当研究開発費」
である。【０１４０】
（４）企業評価値（black）を算出するための重み付けが大きい指標は、
0.3490である「ＭＶＡ」、
0.2703である「ＰＢＲ」、
0.0428である「全要素生産性」
である。【０１４１】
＜４−７．［表７］乃至［表９］のまとめ＞
図４乃至図６の例において各評価値を算出するために各指標にかける重み付け（［表７］乃至［表９］）を総合すると、大略次のことが言える。【０１４２】
＜４−７−１．事業戦略評価値の算出＞
事業戦略評価値（経営）の算出には、次の指標が重視される。
重み付け0.06以上0.70以下が好ましい「設備投資効率」、
重み付け0.12以上0.65以下が好ましい「売上高営業利益率」又は「ＲＯＡα」、
重み付け0.03以上0.05以下が好ましい「ＰＢＲ」
また、次の指標を重視しても良い。
重み付け0.10以上0.15以下が好ましい「自己資本比率」
また、次の指標の低さを重視しても良い。
重み付け-0.30以上-0.03以下が好ましい「売上高原価率」、
重み付け-0.15以上-0.10以下が好ましい「有利子負債比率」【０１４３】
なお、上記「設備投資効率」は「労働生産性」に置き換えてもよい。「設備投資効率」＝付加価値額／有形固定資産、「労働生産性」＝付加価値額／従業員数であり、これらは互いに類似の傾向を示すからである。
また、上記「売上高営業利益率」＝営業利益／売上高であり、これは、「売上高製造販売利益率」「売上高付加価値額率」等に置き換えてもよい。また、上記「ＲＯＡα」＝｛付加価値額＋特許料等ロイヤルティ収入｝／総資産であり、付加価値額の部分を製造販売利益や営業利益等に置き換えることによって、「ＲＯＡα」を「ＲＯＡβ」「ＲＯＡδ」等に置き換えてもよい。これら「売上高営業利益率」及びその代替指標と「ＲＯＡα」及びその代替指標は、互いに類似の傾向を示すため、そのいずれを選んでも良い。
また、上記「自己資本比率」或いは「有利子負債比率」は、重み付けの符号を逆にして互いに置き換えても良い。「自己資本比率」＝自己資本／総資産、「有利子負債比率」＝有利子負債／総資産であり、これらは互いに逆の相関を示すからである。
また、上記「売上高原価率」は、「売上高販管費比率」や「労働分配率」に置き換えてもよい。これらは互いに類似の傾向を示すからである。【０１４４】
＜４−７−２．研究開発戦略評価値の算出＞
研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）の算出には、次の指標が重視される。
重み付け0.20以上0.35以下が好ましい「研究開発費比率α」又は「研究開発費比率β」、
重み付け0.15以上0.25以下が好ましい「発明者１人当研究開発費」、
重み付け0.06以上0.15以下が好ましい「発明者１人当出願請求項数」
また、次の指標の低さを重視することがより望ましい。
重み付け-0.30以上-0.20以下が好ましい「特許出願生産性」【０１４５】
なお、上記「研究開発費比率α」＝研究開発費／売上高であり、上記「研究開発費比率β」＝研究開発費／付加価値額であり、いずれを選んでも良い。また、これらは「研究開発費比率γ」＝研究開発費／製造販売利益や、「研究開発費比率δ」＝研究開発費／総資産と類似の傾向を示すため、後２者に置き換えてもよい。
また、上記「発明者１人当研究開発費」は、「従業員１人当研究開発費」＝研究開発費／従業員数に置き換えてもよい。
また、上記「発明者１人当出願請求項数」は、「発明者１人当出願件数」＝特許出願件数／発明者数や、「発明者１人当登録件数」＝特許登録件数／発明者数に置き換えてもよい。
また、上記「特許出願生産性」＝特許出願請求項数／研究開発費は、「審査請求生産性」＝特許出願生産性×推定審査請求率や、「特許取得生産性」＝特許出願生産性×推定登録率に置き換えてもよい。【０１４６】
＜４−７−３．知的財産戦略評価値の算出＞
知的財産戦略評価値（patent1）の算出には、次の指標が重視される。
重み付け0.75以上0.90以下が好ましい「発明者１人当出願請求項数」、
重み付け0.06以上0.15以下が好ましい「出願１件当請求項数」、
重み付け0.03以上0.07以下が好ましい「特許出願生産性」【０１４７】
なお、上記「出願１件当請求項数」は、「登録１件当請求項数」＝登録請求項数／特許登録件数に置き換えても良い。
また、上記「発明者１人当出願請求項数」は、「発明者１人当出願件数」＝特許出願件数／発明者数や、「発明者１人当登録件数」＝特許登録件数／発明者数に置き換えてもよいことは上述の通りである。
また、上記「特許出願生産性」＝特許出願請求項数／研究開発費は、「審査請求生産性」＝特許出願生産性×推定審査請求率や、「特許取得生産性」＝特許出願生産性×推定登録率に置き換えてもよいことは上述の通りである。【０１４８】
＜４−７−４．企業評価値の算出＞
企業評価値（black）の算出には、次の指標が重視される。
重み付け0.25以上0.60以下が好ましい「ＰＢＲ」、
重み付け0.10以上0.15以下が好ましい「発明者１人当出願請求項数」、
重み付け0.04以上0.10以下が好ましい「全要素生産性」
また、次の指標を重視しても良い。
重み付け0.30以上0.35以下が好ましい「ＭＶＡ」【０１４９】
なお、上記「ＭＶＡ」は、「知的資産期待収益」に置き換えてもよい。
また、上記「発明者１人当出願請求項数」は、「発明者１人当出願件数」＝特許出願件数／発明者数や、「発明者１人当登録件数」＝特許登録件数／発明者数に置き換えてもよいことは上述の通りである。【０１５０】
＜４−８．［表７］乃至［表１１］のまとめ＞
図４乃至図８の例において各評価値を算出するために各指標にかける重み付け（［表７］乃至［表１１］）を総合すると、大略次のことが言える。【０１５１】
＜４−８−１．事業戦略評価値の算出＞
事業戦略評価値（経営）の算出には、次の指標が重視される。
重み付け0.06以上0.70以下が好ましい「設備投資効率」、
重み付け0.12以上0.65以下が好ましい「売上高営業利益率」又は「ＲＯＡα」、
重み付け0.02以上0.05以下が好ましい「ＰＢＲ」
また、次の指標を重視しても良い。
重み付け0.10以上0.20以下が好ましい「自己資本比率」
また、次の指標の低さを重視しても良い。
重み付け-0.40以上-0.03以下が好ましい「売上高原価率」、
重み付け-0.15以上-0.06以下が好ましい「有利子負債比率」【０１５２】
なお、上記「設備投資効率」は「労働生産性」に置き換えてもよい。「設備投資効率」＝付加価値額／有形固定資産、「労働生産性」＝付加価値額／従業員数であり、これらは互いに類似の傾向を示すからである。
また、上記「売上高営業利益率」＝営業利益／売上高であり、これは、「売上高製造販売利益率」「売上高付加価値額率」等に置き換えてもよい。また、上記「ＲＯＡα」＝｛付加価値額＋特許料等ロイヤルティ収入｝／総資産であり、付加価値額の部分を製造販売利益や営業利益等に置き換えることによって、「ＲＯＡα」を「ＲＯＡβ」「ＲＯＡδ」等に置き換えてもよい。これら「売上高営業利益率」及びその代替指標と「ＲＯＡα」及びその代替指標は、互いに類似の傾向を示すため、そのいずれを選んでも良い。
また、上記「自己資本比率」或いは「有利子負債比率」は、重み付けの符号を逆にして互いに置き換えても良い。「自己資本比率」＝自己資本／総資産、「有利子負債比率」＝有利子負債／総資産であり、これらは互いに逆の相関を示すからである。
また、上記「売上高原価率」は、「売上高販管費比率」や「労働分配率」に置き換えてもよい。これらは互いに類似の傾向を示すからである。【０１５３】
＜４−８−２．研究開発戦略評価値の算出＞
研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）の算出には、次の指標が重視される。
重み付け0.20以上0.70以下が好ましい「研究開発費比率α」又は「研究開発費比率β」、
重み付け0.15以上0.30以下が好ましい「発明者１人当研究開発費」
また、次の指標の低さを重視することがより望ましい。
重み付け-0.60以上-0.08以下が好ましい「特許出願生産性」
また、次の指標を重視しても良い。
重み付け0.03以上0.15以下が好ましい「発明者１人当出願請求項数」【０１５４】
なお、上記「研究開発費比率α」＝研究開発費／売上高であり、上記「研究開発費比率β」＝研究開発費／付加価値額であり、いずれを選んでも良い。また、これらは「研究開発費比率γ」＝研究開発費／製造販売利益や、「研究開発費比率δ」＝研究開発費／総資産と類似の傾向を示すため、後２者に置き換えてもよい。
また、上記「発明者１人当研究開発費」は、「従業員１人当研究開発費」＝研究開発費／従業員数に置き換えてもよい。
また、上記「発明者１人当出願請求項数」は、「発明者１人当出願件数」＝特許出願件数／発明者数や、「発明者１人当登録件数」＝特許登録件数／発明者数に置き換えてもよい。
また、上記「特許出願生産性」＝特許出願請求項数／研究開発費は、「審査請求生産性」＝特許出願生産性×推定審査請求率や、「特許取得生産性」＝特許出願生産性×推定登録率に置き換えてもよい。【０１５５】
＜４−８−３．知的財産戦略評価値の算出＞
知的財産戦略評価値（patent1）の算出には、次の指標が重視される。
重み付け0.06以上0.40以下が好ましい「出願１件当請求項数」、
重み付け0.02以上0.40以下が好ましい「特許出願生産性」
また、次の指標を重視しても良い。
重み付け0.75以上0.90以下が好ましい「発明者１人当出願請求項数」、【０１５６】
なお、上記「出願１件当請求項数」は、「登録１件当請求項数」＝登録請求項数／特許登録件数に置き換えても良い。
また、上記「発明者１人当出願請求項数」は、「発明者１人当出願件数」＝特許出願件数／発明者数や、「発明者１人当登録件数」＝特許登録件数／発明者数に置き換えてもよいことは上述の通りである。
また、上記「特許出願生産性」＝特許出願請求項数／研究開発費は、「審査請求生産性」＝特許出願生産性×推定審査請求率や、「特許取得生産性」＝特許出願生産性×推定登録率に置き換えてもよいことは上述の通りである。【０１５７】
＜４−８−４．企業評価値の算出＞
企業評価値（black）の算出には、次の指標が重視される。
重み付け0.20以上0.60以下が好ましい「ＰＢＲ」、
重み付け0.04以上0.15以下が好ましい「全要素生産性」
また、次の指標を重視しても良い。
重み付け0.20以上0.40以下が好ましい「ＭＶＡ」、
重み付け0.07以上0.15以下が好ましい「発明者１人当出願請求項数」【０１５８】
なお、上記「ＭＶＡ」は、「知的資産期待収益」に置き換えてもよい。
また、上記「発明者１人当出願請求項数」は、「発明者１人当出願件数」＝特許出願件数／発明者数や、「発明者１人当登録件数」＝特許登録件数／発明者数に置き換えてもよいことは上述の通りである。【０１５９】
＜４−９．ランキング例＞
ここでは、上記企業評価支援装置により評価値を算出し、ランキングを出力した結果について説明する。【０１６０】
まず、［表１２］に企業評価値ランキングを、［表１３］に参考として各指標によるランキングを示し、これについて説明する。
【表１２】
2006095746.tif 000025
【表１３】
2006095746.tif 000026
＜４−９−１．企業評価値ランキング＞
上記［表１２］は、図４の因果モデルを用いて潜在変数ｆ４として求められた企業評価値（black）の上位２０社のランキングである。併せてこれら２０社について、潜在変数ｆ１乃至ｆ３として求められた事業戦略評価値（経営）、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）及び知的財産戦略評価値（patent1）の３評価値を示した。これら３評価値については、偏差値を算出し、平均値が５０点、最高点が１００点となるよう換算してある。
上記［表１３］は、参考のため、企業評価値（black）が影響する指標として選んだ「ＭＶＡ」、「ＰＢＲ」、「全要素生産性」の３指標の各上位２０社を示したものである。【０１６１】
［表１２］にも示されるように、上記企業評価支援装置によれば、直接測定できない抽象的な概念である事業戦略評価値、研究開発戦略評価値、知的財産戦略評価値及び企業評価値を、すべて数値化できる。従って、各企業の総合評価や特定の視点での評価を定量的に行うことができる。［表１４］乃至［表１６］に示すように、事業戦略評価値、研究開発戦略評価値、知的財産戦略評価値の各々でのランキングも可能である。【０１６２】
また［表１２］と［表１３］から明らかなように、［表１３］の３指標での上位企業は［表１２］でもある程度企業評価値（black）の上位企業に入っているが、完全に順位が一致するわけではない。［表１２］のように企業評価値（black）によって評価することで、より総合的な評価が可能になり、投資判断などに生かすことができる。【０１６３】
次に、［表１４］に事業戦略評価値ランキングを示し、これについて説明する。
【表１４】
2006095746.tif 000027
＜４−９−２．事業戦略評価値ランキング＞
上記［表１４］は、図４の因果モデルを用いて潜在変数ｆ１として求められた事業戦略評価値（経営）の上位２０社のランキングである。併せて参考のため、事業戦略評価値（経営）が影響する指標として選んだ「設備投資効率」、「自己資本比率」、「売上高原価率」、「売上高営業利益率」の４指標の各上位２０社を示した。なお、「売上高原価率」は昇順の上位２０社とした。【０１６４】
［表１４］から明らかなように、４指標での上位企業はある程度事業戦略評価値（経営）の上位企業に入っているが、完全に順位が一致するわけではない。事業戦略評価値（経営）によって評価することで、事業戦略についてのより総合的な評価が可能になり、投資判断などに生かすことができる。【０１６５】
次に、［表１５］に研究開発戦略評価値ランキングを示し、これについて説明する。
【表１５】
2006095746.tif 000028
＜４−９−３．研究開発戦略評価値ランキング＞
上記［表１５］は、図４の因果モデルを用いて潜在変数ｆ２として求められた研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）の上位２０社のランキングである。併せて参考のため、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）が影響する指標として選んだ「研究開発費比率α」、「発明者１人当研究開発費」、「特許出願生産性」の３指標の各上位２０社を示した。【０１６６】
［表１５］から明らかなように、３指標での上位企業はある程度研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）の上位企業に入っているが、完全に順位が一致するわけではない。研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）によって評価することで、研究開発戦略についてのより総合的な評価が可能になり、投資判断などに生かすことができる。【０１６７】
次に、［表１６］に知的財産戦略評価値ランキングを示し、これについて説明する。
【表１６】
2006095746.tif 000029
＜４−９−４．知的財産戦略評価値ランキング＞
上記［表１６］は、図４の因果モデルを用いて潜在変数ｆ３として求められた知的財産戦略評価値（patent1）の上位２０社のランキングである。併せて参考のため、知的財産戦略評価値（patent1）が影響する指標として選んだ「出願１件当請求項数」、「発明者１人当出願請求項数」、「特許多角化指数」、「規格化競争力指数」、その他知的財産戦略評価値（patent1）が影響を与える指標として有用な「権利化意欲指数」、「他社牽制力指数」、「総有効特許シェア」の計７指標の各上位２０社を示した。【０１６８】
［表１６］から明らかなように、７指標での上位企業はある程度知的財産戦略評価値（patent1）の上位企業に入っているが、完全に順位が一致するわけではない。知的財産戦略評価値（patent1）によって評価することで、知的財産戦略についてのより総合的な評価が可能になり、投資判断などに生かすことができる。【０１６９】
次に、［表１７］に「知的財産戦略評価値」−「企業評価値」のランキングを示し、これについて説明する。
【表１７】
2006095746.tif 000030
＜４−９−５．「知的財産戦略評価値」−「企業評価値」ランキング＞
上記［表１７］は、図７の因果モデルを用いて評価値を算出し、知的財産戦略評価値（patent1）から企業評価値（black）を減算した値の上位１９社のランキングである。併せて、これら上位１９社以外の企業のうち、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）と知的財産戦略評価値（patent1）との和が０（平均値）より大きく、且つ企業評価値（black）が０（平均値）より小さい企業５９社を、上記知的財産戦略評価値（patent1）から企業評価値（black）を減算した値の順に、リストしている。【０１７０】
知的財産戦略評価値（patent1）は知的財産関連指標との関係が深いのに対し、企業評価値（black）はＰＢＲなど市場評価関連指標との関係が深い。知的財産戦略評価値（patent1）から企業評価値（black）を減算した値をとることにより、知的財産戦略を着実に実行していながら未だ市場評価関連指標には表れておらず、いわば過小評価された企業の潜在能力を数値化することができる。逆に、この値が低い企業は、現在の市場で過大評価された企業ということもできる。これにより、どの企業が将来伸びるかを予測し、投資判断などに生かすことができる。【０１７１】
同様に、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）と知的財産戦略評価値（patent1）との和が０（平均値）より大きく、且つ企業評価値（black）が０（平均値）より小さい企業も、研究開発戦略及び知的財産戦略を着実に実行していながら未だ市場評価関連指標には表れていない、いわば過小評価された企業ということができる。逆に、研究開発戦略評価値（Ｒ＆Ｄ）と知的財産戦略評価値（patent1）との和が０（平均値）より小さく、且つ企業評価値（black）が０（平均値）より大きい企業は、現在の市場で過大評価された企業ということもできる。これにより、どの企業が将来伸びるかを予測し、投資判断などに生かすことができる。
【図１】
2006095746.tif 000031
【図２】
2006095746.tif 000032
【図３】
2006095746.tif 000033
【図４】
2006095746.tif 000034
【図５】
2006095746.tif 000035
【図６】
2006095746.tif 000036
【図７】
2006095746.tif 000037
【図８】
2006095746.tif 000038
【手続補正書】
【提出日】平成19年1月9日(2007.1.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【書類名】請求の範囲
【請求項１】ユーザからのデータの入力を受け付ける入力手段と、データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されたデータを用いて各種情報処理を行う演算手段とを備えた企業評価支援装置であって、
前記入力手段は、
企業の事業戦略を評価した値を示す第１因子、該企業の研究開発戦略を評価した値を示す第２因子、該企業の知的財産戦略を評価した値を示す第３因子、及び該企業の価値を評価した値を示す第４因子をそれぞれ潜在変数とし、
知的資産関連指標を含む複数の企業評価指標を観測変数とし、
前記第１因子、前記第２因子、前記第３因子、及び前記第４因子の各々が、前記複数の企業評価指標のいずれかに影響する係数をそれぞれ第１パス係数とし、前記第１因子、前記第２因子、及び前記第３因子の各々が、前記第４因子に影響する係数をそれぞれ第２パス係数とし、
前記各観測変数を、前記潜在変数のうちの少なくとも１つと、前記第１パス係数と、誤差変数とを用いて示し、且つ前記第４因子を、前記第１因子と、前記第２因子と、前記第３因子と、前記第２パス係数と、誤差変数とを用いて示した因果モデル情報の入力を受け付け、前記受け付けた因果モデル情報を前記記憶手段に記憶させ、
前記演算手段は、
前記記憶手段に記憶されている因果モデル情報と、前記因果モデル情報に含まれる観測変数の値とを用いて共分散構造分析を行い、前記第１パス係数、前記第２パス係数、及び前記因果モデル情報の適合度を算出し、該算出した適合度が所定要件を満たしていれば、前記算出した第１パス係数および第２パス係数と、前記因果モデル情報に含まれる観測変数の値とを用いて、前記第１〜第４因子のうちの少なくとも１つの因子の評価値を算出すること
を特徴とする企業評価支援装置。
【請求項２】請求項１において、
前記演算手段は、前記記憶手段に記憶されている複数の企業評価指標の中から前記観測変数として利用する企業評価指標を選択する指標選択手段を備え、
前記指標選択手段は、前記複数の企業評価指標の中から複数通りの組合せについて、それぞれ相関係数を算出し、該算出した相関係数が所定値より小さい企業評価指標同士の組合せを選択すること
を特徴とする企業評価支援装置。
【請求項３】請求項１又は請求項２において、
前記因果モデル情報は、前記企業の事業戦略を評価した値を示す第１因子の評価値が影響する観測変数として、少なくとも、設備投資効果率、及び労働生産性のうちのいずれかを示す企業評価指標を仮定したものである、企業評価支援装置。
【請求項４】請求項１乃至請求項３の何れか一項において、
前記因果モデル情報は、前記企業の研究開発戦略を評価した値を示す第２因子の評価値が影響する観測変数として、少なくとも、研究開発費比率を示す企業評価指標を仮定したものであって、
前記研究開発費比率とは、研究開発費を、売上高、付加価値額、総資産、および製造販売利益（営業利益に研究開発費を加算したもの）のうちのいずれかで除算した指標である、企業評価支援装置。
【請求項５】請求項１乃至請求項４の何れか一項において、
前記因果モデル情報は、前記企業の知的財産戦略を評価した値を示す第３因子の評価値が影響する観測変数として、少なくとも、発明者１人当たりの出願請求項数、発明者１人当たりの出願件数、及び発明者１人当たりの特許登録件数のうちのいずれかを示す企業評価指標を仮定したものである、企業評価支援装置。
【請求項６】請求項１乃至請求項５の何れか一項において、
前記因果モデル情報は、前記企業の価値を評価した値を示す第４因子が影響する観測変数として、少なくとも、株式時価総額を自己資本で除算したＰＢＲ（株価純資産倍率）を示す企業評価指標を仮定したものである、企業評価支援装置。
【請求項７】請求項１乃至請求項６の何れか一項において、
前記演算手段は、少なくとも、前記企業の知的財産戦略を評価した値を示す第３因子の評価値、及び前記企業の価値を評価した値を示す第４因子の評価値を算出し、前記第３因子の評価値と前記第４因子の評価値との差を算出する、企業評価支援装置。
【請求項８】請求項１乃至請求項６の何れか一項において、
前記演算手段は、少なくとも、前記企業の研究開発戦略を評価した値を示す第２因子の評価値、及び前記企業の知的財産戦略を評価した値を示す第３因子の評価値を算出し、前記第２因子の評価値と前記第３因子の評価値との和を算出する、企業評価支援装置。
【請求項９】データを記憶する記憶手段を備えた情報処理装置が行う企業評価支援方法であって、
企業の事業戦略を評価した値を示す第１因子、該企業の研究開発戦略を評価した値を示す第２因子、該企業の知的財産戦略を評価した値を示す第３因子、及び該企業の価値を評価した値を示す第４因子をそれぞれ潜在変数とし、知的資産関連指標を含む複数の企業評価指標を観測変数とし、前記第１因子、前記第２因子、前記第３因子、及び前記第４因子の各々が、前記複数の企業評価指標のいずれかに影響する係数をそれぞれ第１パス係数とし、前記第１因子、前記第２因子、及び前記第３因子の各々が、前記第４因子に影響する係数をそれぞれ第２パス係数とし、
前記各観測変数を、前記潜在変数のうちの少なくとも１つと、前記第１パス係数と、誤差変数とを用いて示し、且つ前記第４因子を、前記第１因子と、前記第２因子と、前記第３因子と、前記第２パス係数と、誤差変数とを用いて示した因果モデル情報の入力を受け付け、前記受け付けた因果モデル情報を前記記憶手段に記憶させるステップと、
前記記憶手段に記憶させた因果モデル情報と、前記因果モデル情報に含まれる観測変数の値とを用いて共分散構造分析を行い、前記第１パス係数、前記第２パス係数、及び前記因果モデル情報の適合度を算出し、前記算出した適合度が所定要件を満たしていれば、前記算出した第１パス係数および第２パス係数と、前記因果モデル情報に含まれる観測変数の値とを用いて、前記第１〜第４因子のうちの少なくとも１つの因子の評価値を算出するステップと、実行すること
を特徴とする企業支援方法。
【請求項１０】記憶手段を備えた情報処理装置に企業を評価する処理を実行させるプログラムであって、
企業の事業戦略を評価した値を示す第１因子、該企業の研究開発戦略を評価した値を示す第２因子、該企業の知的財産戦略を評価した値を示す第３因子、及び該企業の価値を評価した値を示す第４因子をそれぞれ潜在変数とし、知的資産関連指標を含む複数の企業評価指標を観測変数とし、前記第１因子、前記第２因子、前記第３因子、及び前記第４因子の各々が、前記複数の企業評価指標のいずれかに影響する係数をそれぞれ第１パス係数とし、前記第１因子、前記第２因子、及び前記第３因子の各々が、前記第４因子に影響する係数をそれぞれ第２パス係数とし、
前記各観測変数を、前記潜在変数のうちの少なくとも１つと、前記第１パス係数と、誤差変数とを用いて示し、且つ前記第４因子を、前記第１因子と、前記第２因子と、前記第３因子と、前記第２パス係数と、誤差変数とを用いて示した因果モデル情報の入力を受け付け、前記受け付けた因果モデル情報を前記記憶手段に記憶させるステップと、
前記記憶手段に記憶させた因果モデル情報と、前記因果モデル情報に含まれる観測変数の値とを用いて共分散構造分析を行い、前記第１パス係数、前記第２パス係数、及び前記因果モデル情報の適合度を算出し、前記算出した適合度が所定要件を満たしていれば、前記算出した第１パス係数および第２パス係数と、前記因果モデル情報に含まれる観測変数の値とを用いて、前記第１〜第４因子のうちの少なくとも１つの因子の評価値を算出するステップと、を前記情報処理装置に実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】複数の企業につき、それぞれ、設備投資効率又は労働生産性を示す第１指標と、株式時価総額を自己資本で除算したＰＢＲ（株価純資産倍率）を示す第２指標と、前記第１指標および前記第２指標以外の他の指標と、を記憶している記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の前記第１指標、及び前記第２指標につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の前記第１指標及び前記第２指標に、それぞれ０．０６以上０．７０以下、０．０２以上０．０５以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして事業戦略評価値を算出する評価値算出手段と、を備えた、企業評価支援装置。
【請求項１２】複数の企業につき、それぞれ、研究開発費比率を示す第１指標、発明者１人当りの研究開発費を示す第２指標、及び前記第１指標および前記第２指標以外の他の指標を記憶している記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の前記第１指標及び前記第２指標につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の前記第１指標及び前記第２指標に、それぞれ０．２０以上０．７０以下、０．１５以上０．３０以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして研究開発戦略評価値を算出する評価値算出手段と、を備え、
前記研究開発費比率とは、研究開発費を、売上高、付加価値額、総資産、および製造販売利益（営業利益に研究開発費を加算したもの）のうちのいずれかで除算した指標である、企業評価支援装置。
【請求項１３】複数の企業につき、それぞれ、
特許出願１件当たりの請求項数、又は登録された特許１件当りの請求項数を示す第１指標と、
特許出願の請求項数を研究開発費で除算して求めた特許出願生産性を示す第２指標と、
前記第１指標、及び前記第２指標以外の他の指標と、を記憶している記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の前記第１指標、及び前記第２指標につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の第１指標および第２指標に、それぞれ０．０６以上０．４０以下、０．０２以上０．４０以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして知的財産戦略評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【請求項１４】複数の企業につき、それぞれ、
株式時価総額を自己資本で除算したＰＢＲ（株価純資産倍率）を示す第１指標と、
全要素生産性を示す第２指標と、
前記第１指標、及び前記第２指標以外の他の指標と、を記憶している記憶手段と、
前記複数の企業のうち評価対象企業の前記第１指標及び前記第２指標につき、それぞれ前記記憶手段に各指標が記憶された全企業についての平均及び分散に基づいて標準化した値を算出する標準化手段と、
前記標準化手段により標準化された評価対象企業の前記第１指標及び前記第２指標に、それぞれ０．２０以上０．６０以下、０．０４以上０．１５以下の重み付けをし、残部を他の指標に重み付けをして企業評価値を算出する評価値算出手段と、
を備えた、企業評価支援装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
ここでｔは「構造変数ベクトル」である。構造変数ベクトルｔは、潜在変数ベクトルｆと観測変数ベクトルｖとからなるので、ｔ＝［ｆ，ｖ］′と表現する（「′」は転置行列を示すものとする）。
ｆ：潜在変数ベクトル。ベクトル要素は個々の因子を記述する潜在変数。
ｖ：観測変数ベクトル。ベクトル要素は観測可能な個々の指標で、ｖの期待値Ｅ［ｖ］＝０となるよう標準化されているとする。
また、ｕは「外生変数ベクトル」である。外生変数ベクトルｕは、ｆに関する誤差変数ベクトルｄと、ｖに関する誤差変数ベクトルｅとからなるので、ｕ＝［ｄ，ｅ］′と表現する（「′」は転置行列を示すものとする）。
ｄ：誤差変数ベクトル。ベクトル要素は、ｆのベクトル要素に関する誤差変数又はｆのｊ番目の要素ｆｊが外生変数のとき、ｆｊ自身。
ｅ：誤差変数ベクトル。ベクトル要素は、ｖのベクトル要素に関する誤差変数又はｖのｋ番目の要素ｖｋが外生変数のとき、ｖｋ自身。
また、ここでＡは「係数パラメータ行列」である。係数パラメータ行列Ａは、係数行列Ａａと、係数行列Ａｂと、係数行列Ａｃと、係数行列Ａｄと、からなるので、以下のように表現する。
【数３】
2006095746.tif 000039
Ａａ：潜在変数ｆｊから潜在変数ｆｊ’への規定力を表現する係数γｊをｊ’ｊ要素に配した係数行列。
Ａｂ：潜在変数ｆｊから観測変数ｖｋへの規定力を表現する係数λｋおよびκｋをｋｊ要素に配した係数行列。
Ａｃ：観測変数ｖｋから潜在変数ｆｊへの規定力を表現する係数（図２に示すパス図上には存在せずゼロとなる）をｊｋ要素に配した係数行列。
Ａｄ：観測変数ｖｋから観測変数ｖｋ’への規定力を表現する係数（図２に示すパス図
【国際調査報告】
2006095746.tif 000040
2006095746.tif 000041