経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

営業日報における「お客様の声」分析と抽出
Customer Voice Extractions from Business Daily Reports
島田

敦子 1

Atsuko Shimada1
1

1

株式会社リコー
Ricoh COMPANY, LTD.

Abstract: 日々の営業活動報告はテキストデータで登録され、表現、内容、スタイルが既存の NLP
システムの学習データセットに含まれていないため、解析して AI で活用したくてもできていない。本研究では、先行指標が記載されているため、ビジネス上価値があると認識している「お客様の声」文の解析をもとに定義を明確にし、学習データを作成した。最初に、お困りごとと課題の特徴をお客様の「事象」と「心象」を軸に定義した。「お困りごと」とは、現在の状態と理想の状態とにギャップがあり（事象）、そのギャップに対して困っている（心象）。
「課題」とは、お困りごとを解消するための行動（事象）であり、行動に前向き（心象）。事象と心象の条件をクリアした文のみ学習データとして分類器を開発、営業日報からお客様の声文の抽出を試みた。
テキストデータの AI 活用に手ごたえを感じる結果を得ることができた。

1. はじめに

2. 関連研究日々の営業活動報告はテキストデータで登録され、表現、内容、スタイルが既存の NLP システムの学習
データセットに含まれていないため、解析して AI
で活用したくてもできていない。本研究では、テキストデータとして蓄積されている営業日報から、先行指標が記載されているため、ビジネス上価値があると認識している「お客様の声」の自動抽出を目的としている。
テキストデータは構造化データと異なり、書き手
によって様々である。特に忙しいセールス・エージ
ェント（以下 SA）が書く営業日報は短く、多くの当たり前の情報は省略された文としては不完全な表現がほとんどである。本研究では SA 自身の営業活動報告の中で、お客様より伺うことができた「お客様の声」を言語的に解析し、その特徴をもとに、お客様の困りごと文・課題文の伝える情報を明確に定義し、その定義をもとに、商材やソリューションの導入事例集のテキストにラベル付けを行った。
近年発表された汎用言語モデルにラベル付けしたデータを使って「お客様の声」文の文分類モデルを開発した。営業日報データでの結果は公開できないが、開発したモデルで livedoor ニュースコーパスの文を分類した結果を本稿で紹介する。

テキストデータからある特徴を有する文を抽出する研究は、NLP 領域で出が行われている。ニュースの記事より「意見文」抽出をする研究 [1]、ブログの記事より「意見文」の抽出・検索をする研究 [2]、Web 文書より「トラブル文」を抽出する研究 [3] などがあるが、多くは機械学習を用いた分類問題として特徴を有する文文抽出を行った。本研究では汎用言語モデル BERT を使って単文の多値分類を行った。
「課題」抽出の研究では、特許明細から「従来技術課題」の抽出 [4]、「技術課題情報」の抽出 [5] があり、営業日報からは杉原らの「課題記述文」を抽出する研究 [6] がある。課題記述文の定義は各研究で異なっている。[6] において、従来研究における課題及び課題文の定義に関しては丁寧にまとめられている。本研究と従来研究の違いは、課題及び、課
題文をお客様の心象に応じて、「お困りごと」と「課題」の二つに分割している点である。

3. 「お客様の声」の分析
SA が直接取得したお客様の声、特にビジネス上有益な先行指標が含まれている「お困りごと」と「課題」文を、お客様の事象と心象の 2 点を軸に定義する。最初に「事象」と「心象」について、本研究での意味を明記する。事象とは、「ある Event とその結

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

果」を指す。すべてのビジネス活動が Event であり、過去のあらゆる Event の結果の集合が現在の状態であるとする。心象とは、「心や意識の中に浮かぶ感覚
やイメージ」を指す。

お客様の「お困りごと」と「課題」
ビジネスにおけるお客様の課題を定義するには、その前の段階である「問題」を明確にする必要がある。
本研究において、ビジネス上の「問題」とは「ある Event の結果とお客様が想定されていた結果のギャップ」を指す。問題という表現がネガティブなイメージを付与しがちだが、想定外の結果などのポジ
ティブなギャップもここでは含まれる。理想的な結果と現実の結果の間にギャップがあるという事象に対して、お客様が困っている・不満足であるという心象が表現されたとき、その文を「お困りごと」文と判定する。
またお困りごととなっている問題（理想と現実のギャップ）がある状態を、何とかしたい・解消した
いというお客様の心象が明確に表現された文をお客様の「課題」文と本研究では定義する。
お客様の理想は先行指標であり、ビジネスチャン
スと直結する。日々蓄積される営業日報から上記の定義をもとにお客様のお困りごと文と課題文の自動抽出方法に関して次に述べる。

4. お困りごと文・課題文の自動抽出
本研究では、近年発表された汎用言語モデル
BERT [7] を用い、お客様のお困りごと文と課題文を営業日報から言語的特徴を基に判定し、抽出する。

抽出方法
本研究では京都大学が発表している汎用言語モ
デル BERT の PreTrain モデルに、独自のお客様のお困りごと文・課題文をマニュアルでラベリングしたデータで Fine Tuning を行い、多値分類器（お困りごと文・課題文・その他の文を分類する分類器）を開
発した。

データ
手作業でラベル付けしたデータは、弊社の商材・サービスの導入事例集を用いた。また Fine Tuning に使用したラベル付けしたデータの数は以下の通りである。

文分類カテゴリ

ラベルデータ数

お客様のお困りごと文
お客様の課題文
その他（SA 活動報告）

384 文
311 文
1,619 文

文分類モデルの実験と結果
本来は営業日報から、お困りごと文・課題文を分類・抽出を行っているが、本研究会では実際の営業
日報データを分類した結果を公開できないため、テストデータとして livedoor ニュースコーパスの以下のテキストを使用した。

No.

livedoor ニ ュ ー ス コ ー パ ス （ 家 電 チ ャ ン ネ ル ：http://news.livedoor.com/category/vender/kadench/）1

あなたは「正しい歯磨きの方法」を知っているだろうか。

2

おそらく多くの人が小学生の時に歯の磨き方を習うのだが、時代によって「正しい方法」が変わっている。

3

歯磨きの仕方が悪いとせっかく磨いても歯垢が取れない。

456

歯垢は虫歯だけでなく、糖尿病の悪化や動脈硬化、心筋梗塞など、全身疾患の原因にもなるという。
大人になってからも最新の正しい歯磨き方法を是非習得したいものだ。
ブラウン（Ｐ＆Ｇ）は２０１２年２月１０日より、電動歯ブラシ「ブラウンオーラルＢ」からプレミアムモデル『デンタプライド
５０００』『デンタプライド４０００』を新発売する。

以下に開発した分類モデルによって、上記のデータを分類した結果を提示する。1 及び 2 の文には。
明確な書き手の心象はない。よって分類モデルはお困り文でも課題文でもないと判定している（それぞれの確信度を参照）。3、4 の文には事象及び心象の言語的特徴を有すため、分類モデルは「お困りごと」と判定している。文 3 の事象は「歯垢が取れない」、
心象は「せっかく磨いても歯垢が取れない」ので、困るとなる。文 4 の事象は様々な「全身疾病の原因」になる、そして心象は「虫歯だけでなく」の「だけ」、
及び「全身疾病の原因にも」の「にも」からネガテ
ィブな感覚を読み取ることができる。文 6 からは正しくない歯磨きの方法（現実）ではなく、「正しい歯磨きの方法を習得する」（理想）という、理想と現実のギャップを解消するための対策を前向きにおこな
いたいという事象と心象が読み取れるため、分類モ
デルは「課題文」と判定している。最後の文 6 は「電動歯ブラシを新発売する」という情報のみで書き手の心象は読み取れないので、モデルはお困りごととも課題とも判定していない。

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

(2012)[７] Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K. and Toutanova, K.:

確信度

Text
No.

お困りごと文

課題文

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers
for Language Understanding, NAACL, Vol. 1, pp.

120.3436632
0.9062867

0.60872
0.003379103

30.99576277

0.000890648

4

0.99131435

0.001663661

50.001380988

0.9935121

60.3436632

0.608724171-4186, (2019).

5. まとめ日々テキストデータで蓄積される営業日報から、
その言語的な特徴をもとに、本研究ではお客様のお困りごとや課題を報告している文を自動抽出するモデルの開発を行った。今後はお客様の課題を更に分析し、事業所移転や基盤システムの変更などビジネ
ス上大きな案件につながる課題を営業日報から抽出するためのラベルリングデータの作成とモデルの改良を行いたい。

参考文献[１] YU,H.:

Towards

Answering Opinion

Questions:

Separating Facts from Opinions and Identifying thePolarity of Opinion Sentences, In Proceedings of theConference on Empirical Methods in Natural Language
Processing, pp. 129-136, (2003)[２] FURUSE, O.: Opinion sentence search engine on
open-domain blog, Proceedings of the 20th international
joint conference on Artificial intelligence, pp. 2760-2765,(2007)[３] 丹治広樹:トラブルを表す文の Web からの抽出, 言語処理学会第 15 回年次大会発表論文集, pp. 140-143,(2009)[４] 西山莉紗: 特許公報を対象とした従来技術課題の抽出, 言語処理学会第 16 回年次大会発表論文集, pp.
82-85, (2010)[５] 坂井浩之: 特許明細書からの技術課題情報の抽出,
人工知能学会論文誌, pp. 531-540, (2009)[６] 杉原大悟, 大熊智子, 佐竹功次, 三浦康秀, 服部圭悟:
営業支援システム内に蓄積されたテキストデータからの課題記述文抽出, 情報通信学会技術研究報告言語 理 解 と コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 112(196), pp.7-12,

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

日本の上場企業における労働分配率の決定要因の検討―機械学習を用いた労働分配率および平均給与に関する分析―
Analyzing the factors that determine the labor share of listed companies in Japan
松本 章宏 1

菅 愛子 1

高橋 大志

Akihiro MATSUMOTO 1, Aiko SUGE 1, and Hiroshi TAKAHASHI 1
1

1

慶應義塾大学大学院 経営管理研究科
Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: In recent years, the labor share has been declining in Japan, causing a hollowing out of the real
economy. The purpose of this study is to clarify the relationship between labor shares and payout ratios. We
plan to examine whether the relationship between the labor share and payout ratio can be demonstrated byusing nonlinear analysis such as machine learning methods.
Keyword : Labor share, Payout ratio, Average salary, Industry differences, Machine learning

はじめに1989 年に端を発したバブル崩壊以降、日本は失われた 25 年を歩むこととなったが、2013 年の内閣によって実行された一連の経済政策である「アベノミクス」の効果により、景気は回復の兆しを見せ始めた。2013 年の段階で約 8000 円台だった株価は、2018
年では一時期 24000 円台まで回復し、企業の業績は改善され、企業の内部留保の金額は過去最高に至るまでとなっている。一方で、日本の労働分配率は戦後最低の値を示しており、鈴木(2018)や田中・菊地・
上野(2018)においても指摘されているように、労働分配率の低下は大きな社会的課題として捉えられている。労働分配率とは、付加価値に占める人件費の割合を示す経営指標であり、下記の式にてその値が求められる。
労働分配率（％） ＝ 人件費 ÷ 付加価値 × 100

先行研究と課題
日本は約 84%が雇用者である。よって、企業からの労働分配率の低下は、実体経済の弱体化を招き、人々の購買力そのものが低下し、マーケットが縮小する可能性が問題視されている。労働分配率の低下が問題視される一方で、日本の金利は引き下げられ続け、

2016 年 1 月に「マイナス金利付き量的・質的金融緩和」として更に強化された。金融市場に資金が大量に流れ、企業体は投資に踏み切りやすいタイミングになったにもかかわらず、労働市場に支払われる対価は創造した付加価値に対して以前ほど配分されないという構図が明らかになりつつある。更に、国際柄基金(2018)の調査では、近年 IT 技術の進歩により資源配分を、労働者の雇用ではなく、AI 技術などのオートメーションを目的としたソフトウェアおよび
ハードウェアへの投資に企業が切り替えることを報
告し、所得の 2 極化が進んでいることを指摘している。労働分派率は近年の IT 技術の進歩に対して重要な指標となっている。
西崎・須合(2001)の研究では、労働分配率は景気循
環とほぼ同時に、かつ逆方向に動くという傾向が述
べられており、これは景気が好転することにより企業の売上は上昇するが、企業における労働対価は恒常的な数値傾向を示している。また、逆に景気が悪くなると売上の下落分ほどには人件費が削減されないことを示されており、近年の労働分配率の低下は好景気を反映したものであるとの指摘もある。
独立行政法人 労働政策研究・研修機構の調査(2018)によると、OECD の加盟国の中において特に日本の労働市場に支払われる対価が低いことが示されている。日本における法人税は下がり続けており、企業は内部留保の割合を高めている。従来は労働者

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)に分配されていた企業の利益は 2002 年以降、株主に還元される傾向が強まってきた。鈴木(2018)によると、近年外国株主の増加により配当性向が上昇し、特に大企業においてその傾向が顕著となっていることが指摘されている。2000 年代前半までの配当性向
は 5〜10%で推移していたが、2019 年現在、30%を中央地として配当性向は高まり続けている。
これらを鑑みると、法人税は低下し余剰利益を創出しやすい環境になったにも関わらず、企業が生み出した付加価値が人件費として還元されず、配当として株主の手に渡っている可能性が高い。また、一部の資本家が潤い、日本の約 9 割を占める労働者に還元されないため、日本の実体経済が弱体化するという懸念が考えられる。よって、本研究では再度日本の上場企業にのみ着目し、労働分配率と配当性向の関係について検討する。

目的
上記の課題について検討するために、上場企業の財務データを分析対象とし、機械学習による労働分
配率の説明を目的とした分類を行う。その際、従業員配分が特有に高い企業を選定し、その因果を計測・推定することにより、いかにして高い労働分配率を維持しながら企業が成長可能であるかという要因分析を行う。高い労働分配率と成長性を維持している企業の特徴を分析することで、株主構成や資本構成といった観点から特徴を分析する上場企業の財務無データは、各企業の有価証券報告書のデータを集計している日経 NEES より取得したものを利用した。

金として支払っている割合を示すものである。

分析対象
研究手法とデータセット
上場企業約 3600 社の 2018 年度の開示決算情報を分析対象とする。労働分配率の分析に関しては、売上による変動の影響を受けるため、安定かつ持続的な企業経営が行えていることを前提とし、東証一部
および二部上場企業を対象とした。また、株主構成との関係性を見るため、配当性向が 0%の企業は分析対象から除外し、株主還元と労働分配率の関係性を
株主構成の観点から検討した。

分析
労働分配率と配当性向の関連性
労働分配率および配当性向の関係性を示すため、Fig 1 に散布図を示した。

分析手法
近年、機械学習アルゴリズムによる分類手法が普及したことにより、数値解析における利用の範囲が広が っ て い る 。 従 来 行 わ れ て き た Support Vector
Machine や、クラスタリング分析などを用いる事により、従来人間の判断では判別が難しかったビック
データを用いた解析が可能となっている。本研究では、そうした機械学習アルゴリズムを用いて、上場企業の財務データを分類し、産業の形態を特定すると共に、その業界の中において特有の高い労働分配率を維持している企業を選出する。労働分配率の説
明は複雑性が高いため、多数の数値分析を可能とす
る機械学習による分析と相性がよく、また新規性が高いと考える。また、企業における成長性の代理変数として、配当性向を分析指標とする。配当性向とは、その期の純利益（税引後利益）の中から、配当

Fig 1. 労働分配率と配当性向の関係性（縦軸：労働分配率、横軸：配当性向）
また、上記データを元に Pearson の積率相関係数を求めたところ、r=0.02 となり相関関係は示されなかった。

業種ごとにおける労働分配率の差異

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

東証の指定する 33 の業種によって労働分配率に差異があるか分散分析を用いて検討したところ、F(30, 1576)=16.60, p<.01 となり、有意な差が示された。
続いて、Tukey の多重比較検定を行ったところ、その他の産業と比較して「輸送用機器」「陸運業」「情報・通信業」「空運業」「倉庫・運輸関連業」といった産業において労働分配率が高いことが示された(Fig 2)。

かった。

業種ごとにおける平均年収の差異
東証の指定する 33 の業種によって労働分配率に差異があるか分散分析を用いて検討したところ、F(30, 1576)=13.04, p<.01 となり、有意な差が示された。
続いて、Tukey の多重比較検定を行ったところ、その他の産業と比較して「小売業」の平均年収が低く、
「海運業」
「医薬品」
「鉱業」
「証券、商品先物取引業」の平均年収が高いことが示された(Fig 4)。

Fig 2. 東証指定 33 業種における労働分配率の平均値（縦軸：労働分配率の平均、横軸：業種コード）

労働分配率と平均年収の関連性
実際に労働者に支払われている給与と働分配率の関係性を示した(Fig 3)。なお、給与は有価証券報告書に記載されている単独の平均給与額を分析対象として扱った。

Fig 4. 東証指定 33 業種における平均年収の平均値（縦軸：平均年収、横軸：業種コード）

業種ごとにおける労働分配率の差異
続いて業界ごとに配当性向に差異があるか分散分
析を用いて検討したところ、F (30, 2559)=0.83, ns.となり、有意な差はなかった。 (Fig5)。

Fig 3. 労働分配率と平均年収の関係性（縦軸：労働分配率、横軸：平均年収）
また、上記データを元に Pearson の積率相関係数を求めたところ、r=-0.14 となり相関関係は示されな

Fig5. 東証指定 33 業種における配当性向の平均値（縦軸：配当性向、横軸：業種コード）

財務データを用いた労働分配率の説明

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

重回帰分析による説明
各社の有価証券報告書に記載されている財務デー
タおよび日経 NEES の公開している株主構成のデー
タをもとに、労働分配率を独立変数に設定し重回帰分析を行った。入力した説明変数を Tab1 に示した。

Tab1. 各種財務データと株主構成

ステップワイズ法を用いて説明変数の選択を行ったところ、「従業員持株会持株数割合」「平均年収」「期末従業員数」「粗利」「経常利益」の変数が採択された(Tab2)。また、これらの説明変数を用いたモデルの調整済み R2 は R=0.1.126 となり、説明力が高い結果を得ることはできなかった。

Fig6. UP 群の労働分配率における特徴重要度
UP 群における労働分配率においては、「従業員増加率」
・「有形固定資本装備率」「付加価値」
・「粗利益」
・「総人件費」の特徴重要度が高いことが示された。

Tab2. ステップワイズ法により選択された説明変数
続いて、STAY 群における労働分配率の特徴重要度
を Fig7 に示した。

機械学習による分類
上記データをもとに、Random Forest による機械学習を用いた労働分配率に関する説明を試みた。労
働分配率の説明性を向上させるため、企業規模をベースに、下記 3 つの群に分けた。なお、群分けにおける主要分析項目の平均値を Tab3 に示した。なお、各群における詳細な分割基準は下記の通りである。
UP 群：2013 年〜2018 年の東証上場企業の平均である企業価値上昇率 60%を上回る企業
STAY 群：2013 年〜2018 年の東証上場企業の平均である企業価値上昇率 60%を下回る企業
DOWN 群：2013 年〜2018 年における企業価値上昇率
が 0%以下に下落した企業
Tab3. 群分けにおける主要分析項目の平均値

考察UP 群における労働分配率の特徴重要度を Fig6 に示した。

Fig7. STAY 軍の労働分配率における特徴重要度
STAY 群における労働分配率においては、
「付加価
値」
・
「粗利益」
・
「ROA」の特徴重要度が高いことが示された。
続いて、DOWN 群における労働分配率の特徴重要度を Fig8 に示した。

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

Fig8. DOWN 群の労働分配率における特徴重要度
DOWN 群における労働分配率においては、「粗利益」
・「付加価値」
・「ROA」の特徴重要度が高いことが示された。

財務データを用いた平均年収の説明
上記データをもとに、Random Forest による機械学習を用いた平均年収についての説明を試みた。平
均給与の説明性を向上させるため、企業規模をベースに、前述の 3 つの群を踏襲した。

Fig10. STAY 群の平均給与における特徴重要度
STAY 群における平均給与においては、
「従業員平
均年齢」
・
「従業員増加率」
・「粗利益」
・「付加価値」の特徴重要度が高いことが示された。
続いて、DOWN 群における平均給与の特徴重要度
を Fig11 に示した。

UP 群における平均給与の特徴重要度を Fig9 に示した。

Fig11. DOWN 群の平均給与における特徴重要度
DOWN 群における平均給与においては、
「従業員平
均年齢」
・
「単元株主数」・「ROA」
・「総人件費」
・「総人件費率」の特徴重要度が高いことが示された。
Fig9. UP 群の平均給与における特徴重要度
UP 群における平均給与においては、
「ROA」
・
「従業
員増加率」の特徴重要度が高いことが示された。
続いて、STAY 群における平均給与の特徴重要度をFig10 に示した。

考察
労働分配率における説明について、従来型の分析手法であった重回帰分析を行ったところ、説明力は高くなかったが、一方で、決定木を複数回行う
RandomForest による機械学習を用いたところ、いく
つかの典型的なパターンを見つけることができた。
特に、UP 群においては、平均年収の上昇は軽微であ経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

り、労働分配率は低下傾向である。また、各種資本への投資が少ないことから、従業員を増加させて労働集約型産業のような形態を取り、付加価値を労働者に分配していなかった企業価値が向上している可能性が示された。また、DOWN 群においては、企業
業績が悪化するも平均年収は一貫して上昇していた。
また、従業員の平均年齢が最も特徴重要度が高く、日本における低労働分配率の説明として終身雇用制
度の影響を示した橋本(2017)を裏付ける結果となった。
従来、典型的な統計手法を用いて労働分配率の説明を行ってきた場合が多いが、本研究はそれらの手法より高い精度にて日本における労働分配率低下の要因を明らかにできる可能性を示唆した。近年、経団連の要望するような企業体一律のベアではなく、IT 産業のような低アセットにて運用可能な企業において、労働分配率を一定にした状態で、賞与による従業員関連を促すような通達を行うことにより、日本の実体経済への金融緩和の効果還元が行われる可能性が高いと言える。

参考文献
1) 独立行政法人 労働政策研究・研修機構: データブック
国際労働比較,pp.45 (2018)2) Mai Chi Dao, Mitali Das, Zsoka Koczan, Weicheng Lian:IMF Working Paper -Why Is Labor Receiving a Smaller
Share of Global Income? Theory and Empirical Evidence-,
pp39-41.(2018)3) 西崎健司,須合智広: わが国における労働分配率についての一考察, 日本銀行調査統計局 Working Paper 01-8,(2001)
4) 鈴木明彦: 三菱 UFJ リサーチ&コンサルティング 調査
レポート 今月のグラフ(2018 年 1 月)歴史的な水準まで低下した労働分配率, (2018)5) 高田潔: 日本経済 ―平成 26 年度法人企業統計年次別調査より―」『ファイナンス』平成 27 年 12 月号.(2015)6) 田中吾朗, 菊地康之, 上野有子: 近年の労働分配率低下の要因分析, 内閣府 経済財政分析ディスカッション・
ペーパー, (2018)7) 橋本由紀,企業業績からみた労働分配率,財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」 通巻第 130号, (2017).

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

マルチエージェントシミュレーションを用いた工場内無人搬送車システムの解析
Analysis of Factory Automated Guided Vehicles Systems
using Multi-Agent Simulation
加藤

大望

倉橋

節也

Daimotsu Kato and Setsuya Kurahashi
筑波大学University of Tsukuba
Abstract: 近年、工場では原材料、部品、完成品等の輸送に関し、無人搬送車 (AGV) を用いた自動搬送システムが利用されている。ジョブショップ型の工場では、搬送車の渋滞が生じた場合
や適切なタイミングで製品を製 装置に供給ができない場合は、納期遅延等を引き起こす可能性がある。本研究においては、ジョブショップ型の工場である半導体製 工場を想定し、マルチ
エージェントシミュレーションを用いた工場内無人搬送車システムにおける交通流量の解析を行ったので報告を行う。

1. 研究背景、および目的
近年、生産性の向上等を目的とし、工場の IoT 化、スマート化が検討されている[1, 2]。スマート工場では原材料、部品、完成品等の輸送において、無人搬送車 (AGV) を用いた自動搬送システムが検討されている[3, 4]。工場の生産方式は、大別すると製 装
置を工程順に従って同順序で処理するフローショッ
プ型、また同種の製 装置を複数配置し、処理順序が可変であるジョブショップ型の搬送システムに分かれる。ジョブショップ型の生産方式は同じ製 装置を共有して製品を生産する工場でよく用いられる生産方式であり、生産工程間における加工中の製品搬送において、AGV を用いた自動搬送システムの導入が進められている。使用される AGV は自動制御
され、加工中の製品を運搬するが、この際、AGV の渋滞や加工前後での適切な時機での製品の受渡しができず、納期遅れが発生する等の課題が存在する。
このため、搬送車の交通量を最適化し，渋滞発生を抑えることが、ジョブショップ型工場の生産性向上に重要となる。
半導体製 工場では基板洗浄やフォトリソグラフ
ィ工程などを同じ装置を用いて、複数回繰り返して、製品の製 を行うことから典型的なジョブショップ型の工場である。特に 12 インチの半導体ウェハを用いた工場では、AGV の自動搬送システムが適用され、その搬送効率が工場の生産性に大きな影響を与えることから多くの研究が行われている[5-7]。
本研究では、マルチエージェントシミュレーショ
ンを用いた工場内 AGV システムにおける交通流量の解析を行ったので報告を行う。

2. 研究方法
工場内 AGV システムでは、図 1 に示すような全
長 L [m]である AGV が 度 v [m/s] で走行し、前方車との車間距離 Lh [m] を検知し、Lh を一定に保つよ
うに v を調整しながら走行する。この AGV の交通流量を最大化し、搬送路での渋滞発生を抑えるため、本研究においてはマルチエージェントシミュレーシ
ョンを用いた解析を行った。マルチエージェントシ
ミュレーションにおいては、各 AGV をエージェン
トとして扱い、エージェントを生産ラインに単位時間あたり n [台/s] で流入した場合に流出する交通流
量が AGV の車間距離 Lh に対し、どのように変化するかを解析した。なお、マルチエージェントシミュ
レーションでは、エージェント型プログラミング
言語 NetLogo を用いて解析を行った[8]。
解析では、図 2 のような工場の製 ラインの一部を想定し、単位時間あたり n で搬送経路から加工装置の存在するイントラベイに AGV が流入し、反時計回りに搬送路を走行しているとした。

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

図 1 AGV 間の関係ることも確認できる。この原因を確認するため、n =0.3 台/s における搬送路上に存在する AGV 総数の時間変化を図 4 に示す。図に示すように Lh = 7 , 9 m では AGV 総数が時間 500 sec を超えると 0.5 台/sec で飽和しているが確認できる。この値は AGV が流入
する n = 0.3 台/s よりも高い値となり、車間距離のマージンを広くとりすぎてしまい、搬送路上で渋滞が発生してしまった結果、交通流量が低下したと考えられる。一方で、Lh = 1 m の場合は車間距離が短く、渋滞は生じないものの、AGV の 度 v の調整が頻繁に生じることから AGV 全体の群 度が低下してしまい、Lh = 3 、5 m と比較し、交通流量が低下したと考えられる。

図 2 工場内レイアウト
イントラベイの搬送路の両側には、加工装置を配置し、流入した AGV が加工装置に製品の受渡しを行い、再び搬送路から流出するとした。本解析では、イントラベイから退出する際の単位時間あたりのAGV の台数を交通流量[台/s]とし、Lh と n を変化させ、交通流量の解析を行った。

3. 解析結果
車間距離 Lh を 1 ~ 9 m で変化させた場合における交通流量の時間変化を図 3 に示す。ここで、単位時間あたりに流入する AGV 台数 n を図 3(a) n = 0.2 台/s、図 3(b) n = 0.3 台/s、図 3(c) n = 0.4 台/s としている。図に示すように横軸が時間に対し、縦軸の交通流量は約 100 sec の時点でピークを持つことがわかる。これは、イントラベイに流入または流出する
AGV が搬送路の交差点において、車間距離 Lh を一定に保つために、 度 v を変化させるためであると考えられる。一方、交通流量は一度ピークを付けた
後は一定の値を示すか、徐々に低下することが確認できる。図 3(a) ~ (b)に関し、時間 800 sec における交通流量の値を比較すると、図 3(a)では、Lh = 3 m において交通流量は約 0.2 台/sec、同様に図 3(b)では Lh =5 m で約 0.3 台/sec、図 3(c)では Lh = 5 m で約 0.35 台/sec となり、単位時間あたりに流入する AGV 台数 nの増加に伴い、交通流量も増加することが分かった。
車間距離 Lh に関しては、Lh = 1 m より Lh = 3, 5 m において高い値を示すことが分かった。加えて図 3(b)と(c)のような n = 0.3 、0.4 台/s と高い場合には、Lh= 7 、9 m では交通流量が明確に低下する傾向にあ

図 3 交通流量の時間変化((a) n = 0.2、(b) n = 0.3、(c) n = 0.4)

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

工場内無人搬送車システムの開発を行うことができると考えられ、今後、検討を進めていく。

参考文献[１] 内閣府『第 5 期科学技術基本計画』平成 28 年 1 月 22日
[２] M. Hermann et al., “Design Principles for Industrie 4.0
Scenarios ” 49th Hawaii International Conference on
System Sciences (HICSS), 2018[３] S. Wang et al., “Implementing Smart Factory of Industrie4.0: An Outlook”

International Journal of Distributed

図 4 搬送路上に存在する AGV 総数の時間変化(n = 0.3)

Sensor Networks, 12, 1 (2016).
[４] A. Kusiak et al., “Smart manufacturing” International

以上の結果から単位時間あたりに流入する AGV
台数 n を増加させることで交通流量を増加させることが可能であるが、車間距離には最適値が存在し、車間距離 Lh を広く設定しすぎると渋滞が発生し、交通流量が低下する可能性があることが分かった。このような渋滞発生の条件は、装置の配置や加工処理時間に変化すると考えられるがイントラベイに流入
または流出する AGV がイントラベイ外に存在する搬送路が交差する点において、車間距離 Lh を一定に保つために、 度 v を変化させるために生じている点は同様であると考えられる。

[５] J. Tung et al., “Optimization of AMHS design for a

Journal of Production Research, 56:1-2, 508 (2018).
semiconductor foundry fab by using simulation modeling”
Proceedings of the 2013 Winter Simulation Conference,
3829.
[６] Rank S, Hammel C, Schmidt T, et al., “Reducing
simulation model complexity by using an adjustable basemodel for path-based automated material handling systems
case study in the semiconductor industry” Proceedings of
the winter simulation conference, Huntington Beach, CA,
6–9 December 2015.
[７] K. Kumagai et al., “Maximizing traffic flow of automatedguided vehicles based on Jamology and applications”

4. 今後の検討
本研究で検討した工場のレイアウトは、工場の製ラインの一部であるが、実際の工場では図 2 に示したようなイントラベイがマトリックス状に配置され、構成されている[5]。このような製 ラインにおいては、上記で示したような渋滞が搬送路の交差点で生じる可能性が常に存在すると考えられる。加えて、製 装置の故障等による一部のイントラベイの使用中止等も想定される。
上記のようなイントラベイがマトリックス状に配置され工場においては、自動車の交通渋滞で検討されているような間接的な共有情報（図 3 に示したよ
うな搬送路上に存在する AGV 総数の時間変化等）
を AGV に与えることで、自律的に経路探索を行い、効率的な経路発見する方法に対しても検討を行うことが必要になると考えられる。加えて、交差点の形状等と検討することで、より効率的な搬送を行うことができると考えられる。また、過去の工場内の渋滞情報、加工装置の故障予測情報、各 AGV から位置情報を収集し、イントラベイに流入する見込み量を基に経路探索を行う方法も考えられ、より効率的なAdvances in Mechanical Engineering, 10 (12), 1 (2018)[８] Netlogo Homepage: https://ccl.northwestern.edu/netlogo/[９] R. Kanamori et al., “Evaluation of Traffic Management
Strategies with Anticipatory Stigmergy” Journal of
Information Processing, Vol.22, No.2 (2014).

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

ニュースおよび高頻度データを用いたディープラーニング
による株式変動の分析―BERT によるニュース評価―
Analysis of Stock Price Fluctuations by Deep Learning Using News and HighFrequency Data: BERT News Evaluation
西良浩 1∗

菅愛子 1

高橋大志 1

Yoshihiro Nishi1, Aiko Suge1, and Hiroshi Takahashi111

慶應義塾大学大学院経営管理研究科
Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: ニュースは金融市場の資産価格に大きな影響を与える．ニュースと株価変動の関係性を分析し，ニュースを評価する取り組みはこれまでに多く行われており，ニュースと株価変動の間には関連性があると報告されている．しかしながら，ニュースは非構造化データであり，定型的に精度高く処理し，分析に用いることは難しい．本研究では，多くの自然言語読解タスクでSOTA(State of the Art)を達成している BERT を用いて株式変動を説明するニュース評価モデルを構築し，実証分析を行い，従来の分類モデルよりも高い正答率を得られるか検証を行った．本研
究における分析の結果，BERT を用いたニュース評価モデルの精度が最も高かった．

1 はじめに文書のような非構造化データを対象とし，資産価格の分析に用いる取り組みが模索されている．ニュースが株価に与える影響に関して，これまでに多くの取り組みが報告されており，金融市場の資産価格に大きな影響を与えることが示唆されている[1][3][4]．しかしながら，非構造化データは定型的に扱うことが困難なため，構造化データに比べると扱いが難しい．
近年は情報技術の進展に伴い，マシーンラーニン
グやディープラーニングを用い，非構造化データを
自然言語処理により分析する手法が多く存在している．金融市場において発信されたニュースを用いた株式変動に関する分析をマシーンラーニングやディープラーニングを介して行うことで，より精度の高いモデルが構築できることが期待されている．
2019 年時点で時価総額が最も高い上位 3 社（トヨタ自動車株式会社，日産自動車株式会社，本田技研
工業株式会社）を主要な自動車企業とし，分析対象とした．自動車産業は日本における重要な産業であり，経済全体に与える影響は大きい．自動車産業の出荷額は約 52 兆円で，主要製造業の出荷額の 20％∗ 連絡先: 慶應義塾大学大学院 経営管理研究科 経営管理専攻〒223 - 8526 神奈川県 横浜市 港北区 日吉 4-1-1
E-mail: nishi_yoshihiro@keio.jpを占める．輸出額は約 15 兆円で，日本の総輸出額の20％を占めている．関連する製造人口は約 550 万人
で，これは労働人口の 10％を占めている[6]．
これらを背景とし，本研究ではトヨタ自動車株式会社，日産自動車株式会社や本田技研工業株式会社を 分 析 の 対 象 と し ， Bidirectional Encoder
Representations from Transformers（BERT）[2]や，Long
Short-Term Memory（LSTM）[5]といったディープラーニングを用いたニュース評価モデルの構築を行った．

2 関連研究金融市場において配信されたニュースが株価の変動に与える影響に関して分析を行った取り組みは数多くある．例えば，ニュース記事のテキストマイニ
ングにより株価変動を分析した研究では，ニュース記事に含まれるファンダメンタルおよびセンチメン
トに関する情報が株価に反映されている可能性が報告されている．ニューステキストをナイーブ・ベイ
ズ分類器によって分類し，株価との関係について分析した取り組み[4]．ニューステキストを SVM により分析した取り組み[8]，生成したニュース記事を分

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

析用のデータとして追加し，LSTM により分析した取り組み[9]などがこれまでに報告されている．以上の取り組みにより，金融市場において配信されたニュースが株価変動にポジティブもしくはネガティブな影響を与えていると考えられる．
近年では，情報技術の発展に伴い，主として高精度化を目的とし，LSTM のようなディープラーニン
グを用いて金融市場の分析を行う取り組みが行われている[13]．

表 1: 取得したニュースの件数

件数
トヨタ自動車

1,065

株式会社
日産自動車

587

株式会社
本田技研工業

3 データ

株式会社

本研究では，分析の対象期間を 2014 年から 2016年までとし，ニュースデータとマーケットデータを用いて分析を行った．2019 年時点で時価総額が最も高い上位 3 社（トヨタ自動車株式会社，日産自動車
株式会社，本田技研工業株式会社）を主要な自動車企業とし，分析対象とした．

合計

3.1 マーケットデータ
マーケットデータとして，トムソン・ロイター社
より高頻度データを取得した．マーケットデータには，取引成立価格や取引量などの株式取引に関する情報が含まれており，各行にマイクロ秒単位のタイ
ムスタンプが付されている．2014 年から 2016 年までのトヨタ自動車株式会社，日産自動車株式会社，
本田技研工業株式会社に関するマーケットデータ
14 億 990 万 1961 件を取得した．

3.2 ニュースデータ
ニュースデータとして，トムソン・ロイター社が配信を行ったニュースを取得した．日本企業に関するニュースは主として英語もしくは日本語により配信されている．配信されたニュースのテキスト情報には，ヘッドラインと本文があり，ヘッドラインは
本文内の重要な内容を要約したテキストデータである．ニュースには配信された日時のタイムスタンプが付されている．
本研究ではニュース配信の前後 1 分間に取引があった英語のヘッドラインを用いて分析を行う．2014
年から 2016 年までのトヨタ自動車株式会社，日産自動車株式会社，本田技研工業株式会社に関するニュース 2,259 件を取得した．表 1 は取得したニュースの内訳を各社ごとに示したものである．取得した
2014 年から 2016 年までにトムソン・ロイター社が配信を行ったトヨタ自動車株式会社に関するニュースは 1,065 件，日産自動車株式会社に関するニュースは 587 件，本田技研工業株式会社に関するニュースは 607 件であった．

607
2,259

4 分析手法図 1 に構築した 3 つのニュース評価モデルに用いた分析の主な手順を示す．本研究において構築した
ニ ュ ー ス 評 価 モ デ ル は Labeling ， Vectorization ，Classification Layer の 3 つを通じて，ニュース評価を行っている．

図 1: 分析の主な⼿順

4.1 株価変動率を元にしたラベル付け
Labeling では，ニュース分類分析を行うために，取得したニュースにラベル付けを行う[11]．ニュース配信前後のマーケットデータを取得し，（１）の定義式により，株価変動率を求め，2014 年から 2016 年までのトヨタ自動車株式会社，日産自動車株式会社，
本田技研工業株式会社に関するニュース 2,259 件にラベル付けを行った．ラベルは Positive と Negativeの二値とし，α > 0% の場合は Positive，α < 0% の場合は Negative とし，ラベル付けを行う．

（１）

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

4.2 ニュースのベクトル化

5.2 Keras の tokenizer + LSTM モデル

Vectorization では，取得したニュースのベクトル化を行う．ニュースのベクトル化には BERT，Keras のtokenizer，word2vec を用いる．

Keras*の tokenizer を用いてニュースをベクトル化
し，LSTM を介してニュース分類を行ったモデルを
tokenizer + LSTM モデルとし，比較評価を行う．
Keras の tokenizer とは Keras ライブラリに含まれる文章のベクトル化のためのクラスである．Keras とは Python で記述されたニューラルネットワーク APIであり，ディープラーニングライブラリを使用する際に用いられている．Keras の tokenizer に含まれる
keras.preprocessing.text は単語のカウントや tf-idf などに基づき，各トークンの係数がバイナリになるベ
クトルに変換を行う．
LSTM (Long Short-Term Memory) は, 時系列データを学習する RNN の一種である．LSTM は RNNを拡張しており，長期的な依存関係の学習を可能としている[5]．分類分析に LSTM モデルを使用し，精度検証にはクロスバリデーションスコア（正解率）
を 用 い た ． Compile を loss='binary_crossentropy',
optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']とし，分析を行う．図 3 に tokenizer + LSTM モデルのアーキテク
チャを示す．

4.3 ニュース分類分析
Classification Layer では，取得したニュースと付与したラベルを元に，ディープラーニングを用いてニュース分類分析を行う．ニュース分類分析に用いた
ディープラーニングのモデルは BERT もしくはLSTM である．

5 比較評価方法
本研究では， 3 つのモデルを構築し，クロスバ
リデーションスコア（正解率）を用いて，比較評価を行った．本章の以降の節において，構築した各モ
デルについて述べる．

5.1 BERT モデル
BERT を用いてニュースデータをベクトル化し，ニュース分類分析を行ったモデルを BERT モデルとし，比較評価を行う．
BERT とは 2018 年に Google が発表した自然言語
処理モデルのことである[2]．自然言語処理の読解のベンチマークタスクにおいて SotA を達成している．
BERT はファイン・チューニングを用いたアプロー
チである．双方向の Transformer を用いており，Attention によるニューラル翻訳を行うモデルである．
近年は Attention を用いた自然言語処理モデルが注目されており，多くのタスクにおいて高い性能を示している[12]．図 2 に BERT モデルのアーキテクチャを示す．

図 3: tokenizer + LSTM モデルのアーキテクチャ

5.3 word2vec + LSTM モデル

図 2: BERT モデルのアーキテクチャ*

https://github.com/keras-team/keras

word2vec を用いてニュースをベクトル化し，LSTM
を介してニュース分類を行ったモデルを word2vec +LSTM モデルとし，比較評価を行う．
ニュースのベクトル化には，最も広く用いられている word2vec の Skip-gram を用いた[7]．文書中の中心の単語から周辺の単語を予測するモデルを Skipgram という．Skip-gram は，"#, "& , … , "( の順で単語が現れる場合に，（2）の定義式を用いて確率変数の経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)対数の項を最大化するベクトルを学習により探索す
る．
:

1
+
*

+

log /0"(12 |"( 4(2)

社のタイアップに関するニュースは事実ではないことを伝えたニュースである”TOYOTA MOTOR SAYSNO TRUTH TO REPORT ABOUT TIE-UP TALKSWITH SUZUKI MOTOR”は株価に Negative な影響を与えていることが分かる．

(;# 567276,289

表 2: ラベル付けの結果/0"(12 |"( 4は，Hierarchical Softmax を用いて計算を行なっている．Hierarchical Softmax は，頻度の高い単語の順にハフマン木を作成し，階層ごとにロジス
ティック回帰を用いて全結合ソフトマックスに近似させる手法である[10]．
分類分析には，tokenizer + LSTM モデルと同様に，
LSTM
を 使 用 し た ． Compileを
loss='binary_crossentropy',
optimizer='rmsprop',
metrics=['accuracy']とし，分析を行う．
図 4 に word2vec+ LSTM モデルのアーキテクチャを示す．

ニュース数

Positive

1,137

Negative

図 4: BERT モデルのアーキテクチャ

6 分析結果6.1 ニュースのラベル付け
表 2 はラベル付けの結果を示したものである．
2014 年から 2016 年までのトヨタ自動車株式会社，
日産自動車株式会社，本田技研工業株式会社に関す
る 2,259 件のニュースは，
Positive なニュースが 1,137
件，Negative なニュース 1,122 件となった．
ラベル付けの結果の例として，トヨタ自動車株式
会社の Positive なニュースと Negative なニュースを
表 2 に示している．米国における新製品の販売に関するニュースである”TOYOTA TO START SELLINGNX COMPACT CROSSOVER SUV IN U.S. IN NOV,AIMS TO SELL 42,000 NX SUVS ANNUALLY IN U.S.
-EXEC”が株価に Positive な影響を与えているのに対し，トヨタ自動車株式会社と本田技研工業株式会

1,122

例
TOYOTA TO STARTSELLING NXCOMPACTCROSSOVER SUV
IN U.S. IN NOV,AIMS TO SELL
42,000 NX SUVSANNUALLY IN U.S.
-EXEC
TOYOTA MOTOR
SAYS NO TRUTH
TO REPORTABOUT TIE-UP
TALKS WITHSUZUKI MOTOR

表 3 は，全てのモデルの教師データ数とテストデータ数を示したものである．ラベル付けを行ったニュースデータ 2,259 件を，教師データ 2,033 件，テス
トデータ 226 件に分割し，分析用のデータセットに格納した．
表 3: 分析⽤データセット

教師データ
テストデータ
合計

データ数
2,033
226
2,259

6.2 ニュース分類分析の精度比較評価尺度にクロスバリデーションスコア（正解率）
を用い，
BERT を介したニュース評価モデルと LSTMを介したニュース評価モデルの比較評価を行った．
比較評価にあたり，各モデルの分析に用いるデータ
セットは全て同一のものを使用している．
表 4 は，分類分析の結果を示したものである．
BERT モデルの正解率が，構築した 3 つのモデルの中で最も高かった．BERT モデルは，Tokenizer +経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

LSTM モデルよりも正解率が 10.6 ポイント高く，
word2vec + LSTM モデルよりも正解率は 0.9 ポイン
ト高かった．
表 4: ニュース分類分析の結果

正解
率

BERT
モデル

Tokenizer+ LSTM
モデル

word2vec+ LSTM
モデル

0.624

0.518

0.615

7 まとめと今後の課題
本研究において，自然言語処理読解のベンチマー
クタスクにおいて SotA を達成した BERT を用いた
ニュース評価モデルの構築をし，比較評価を行った．
評価実験の結果， BERT モデルのクロスバリデーションスコア（正解率）が最も高かった．
テキストマイニングによるラベルごとのニュースの分析や，分類分析の正誤傾向の分析は今後の課題としている．

参考文献
[1]

[2]

[3]

David, M. C., James, M. P., Lawrence, H. S.: What Moves
Stock Prices? The Journal of Portfolio Management Spring,15（3）, pp.4-12, （1989）
Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., Toutanova, K. Bert.:
Pretraining of Deep Bidirectional Transformers for
Language
Understanding.
arXiv
preprint
arXiv:1810.04805, （2018）
Fung G. P. C., Yu J. X., Lam W.: Stock Prediction:
Integrating Text Mining Approach using Real-time News,In Proceedings of the IEEE International Conference on
Computational Intelligence for Financial Engineering, pp.
395-402, (2003)[4]

Gidófalvi G.: Using News Articles to Predict Stock Price
Movements, Department of Computer Science andEngineering, Technical Report University of California,(2001)[5]

Hochreiter S., Schmidhuber J.: Long Short-Term Memory,
Neural Computation, Vol. 9, No. 8, pp. 1735-1780, (1997)[6]

Ibuki, H.: Zidousya sangyou wo meguru kouzou henka tosono taiou ni tui te [Structural Changes and Responses in
the Automobile Industry]. Monthly Report Japan Foreign
Trade Council, 745, pp. 7-11, （2016） （in Japanese）
Mikolov T., Sutskever I., Chen K., Corrado G., and Dean

[7]

J.: Distributed Representations of Words and Phrases andtheir Compositionality, In Proceedings of the NeurIPS,(2013)[8] Mittermayer M. A.: Forecasting Intraday Stock Price
Trends with Text Mining Techniques, In Proceedings of the37th Hawaii International Conference on System Sciences,(2004)[9] Nishi Y., Suge A., Takahashi H.: Text Analysis on the Stock
Market thorough "Fake" News Generated by GPT-2, In
Proceedings of the INFORMS Annual Meeting, (2019) (toappear)[10] Rong, X.: word2vec parameter learning explained. arXiv
preprint arXiv:1411.2738, （2014）[11] Takayama, L., Suge, A., Takahashi, H.: LSTM Model for
Explaining the Association between News Data and Stock
Price Fluctuations. In Proceedings of the 11th JSAI Special
Interest Group on Business Informatics, （2018）[12] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones,
L., Gomez, A.N., Kaiser, L., Polosukhin, I.: Attention is all
you need. In Proceedings of the Annual Conference on
Neural Information Processing Systems (NIPS)，（2017）[13] Wang, J.H., Liu, T.W., Luo, X., Wang, L.: An LSTM
Approach to Short Text Sentiment Classification with
Word Embeddings. In Proceedings of the 30th Conference
on Computational Linguistics and Speech Processing，（2018）

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

インフルエンサーが発信するツイート情報はニュース記事に対して優位性があるのか？
Relationship between tweet information and news articles
片山慎也 1 西良浩 1 菅愛子 1 高橋大志 1
Shinya Katayama1, Yoshihiro Nishi1, Aiko Suge1, and Hiroshi Takahashi111

慶應義塾大学大学院経営管理研究科
Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: SNS が世の中に与える影響が拡大しており、特にインフルエンサーが人々に与える影響が増してきている。本研究では、株のインフルエンサーを特定した上で、Google Cloud Natural
Language API を用いた感情分析を行い、ツイートとニュース及び株価の関係を明らかにすることを試みる。

1.はじめにインターネットが発達し SNS が発展する以前、情報の発信源として重要な役割を果たしていたのは、新聞やテレビに代表されるマスメディアであった。
しかし今では、レストランを探すときに食べログの星の数を参考にしたり[1]、ホテルを予約する際にトリップアドバイザーを参考にしたりする人が多い。
口コミを参考にする際には、誰のどの書き込みでもいいというわけではなく、評価の高いインフルエン
サーの書き込みを参考にする人が多いことが推定される。
モバイルで簡単に投資ができる環境が整い[2]、金融市場においても、SNS の役割が強くなっていることが推定される。Twitter のテキストデータから、ダ
ウ平均の予測をする研究があるが[3]、本研究では従来の研究では限定的であったインフルエンサーのツ
イート情報とニュースのテキスト情報との関連性について分析を行う。

る可能性を見出している。また、ニュースのテキス
ト情報の極性（ポジティブ・ネガティブ）の推測について、SVR と同様に，Deep Learning が有効である
ことを示した。
佐藤・大原・豊田[6]では 日経平均株価の騰落予測を対象とした評価実験において無作為に抽出したユーザーのツイートを用いるよりも、経済関連ニュースに対する興味度が高いと推定したユーザーのツイートを用いる方が、正答率が向上することを確認したとしている。佐藤らは、投稿されたツイートに対する感情極性値を利用した株価騰落予測モデルを構築する際に、対象ツイートを無作為に選定するのではなく、 経済関連ニュースに興味をもっていると推測されるユーザーが投稿したものに限定している。
ユーザーの経済関連ニュースに対する興味度は、経済関連ニュースから事前に特徴語を抽出し、その特徴語を含むツイートの投稿頻度により定義している。

3.データ
2.関連研究Zhang ら[4]では、twitter の特定の感情が高まる時株価（ダウ）は次の日に下がり、反対に人々が特定の感情を減らすとき、株価（ダウ）は上がるとしている。したがって、あらゆる種類の感情的な爆発をTwitter でチェックするだけで、翌日の株価の変動を予測することができるとしている。
五島・高橋・寺野 2015[5]では、機械学習によるニュース記事の評価を通して，将来の株価予測ができ

インフルエンサーの特定に際して、ツイート（つぶやき）情報に関しては Twitter が提供する API を活用
し、計 242,067 件のツイート情報を取得した。Twitterとニュースの比較において、ツイートに関しては、特定したインフルエンサー上位 10 人の中で、ＡＰＩ制限にかからず、情報が取得できる、全ツイートを分析対象とした。
ニュースに関しては、ロイターニュース 11 月分の全件を分析対象とした。ロイターニュースは，トム
ソンロイター社が提供するニュースであり、日本証経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

券市場に関する日本語のニュース記事のみを分析対象とする。データ数は 14,164 件である。マーケット
データに関しては株式価格ティックデータを使用する。

4.分析手法
本研究では、2018 年 11 月のツイート、ニュース
及び株価を用いて分析を行った。まず株のインフル
エンサーの特定を行った上で[7]、インフルエンサー
ランキングの上位 10 人の 2018 年 11 月のツイートを抽出した。ニュースに関しては、ロイターニュー
ス 11 月分の全件を取得した。
上 記 の デ ー タ に つ い て Google Cloud Natural
Language API を用いた分析を行った。Google Cloud
Natural Language API とは、事前トレーニングされた何千もの分類を使用し、テキストの構造と意味をす
ばやく明らかにできる API である。本研究では API
を用いて感情分析を行う。
感情分析では、指定されたテキストを調べて、そのテキストの背景にある感情的な考え方を分析する。
具体的には、投稿者の考え方がポジティブか、ネガ
ティブか、ニュートラルかを判断する。
Google Cloud Natural Language API の感情分析では、ドキュメント内のポジティブな感情とネガティブな感情の違いを示す。ドキュメントの感情分析のscore は、ドキュメントの全体的な感情を示す。Score
は -1.0（ネガティブ）～1.0（ポジティブ）のスコア
で感情が表される。ドキュメントの感情分析のmagnitude は、そのドキュメントに感情的な内容がどのくらい含まれているかを示す。指定したテキストの全体的な感情の強度（ポジティブとネガティブの両方）が 0.0～+inf の値で示される。score と違って
magnitude は正規化されていないため、テキスト内
で感情が表現されるたびにテキストの magnitude の値が増加する[8]。

図 1:Google Cloud Natural Language API を用いたスコア算出の例
Google Cloud Natural Language API の感情分析機能を Python で呼び出し、出力したものが図 1 である 。入 力 し た テキ ス ト 全 体 の総 合 magnitude とscore、一文ごとの magnitude と score が算出されるが、本研究では一文ごとの score を用いる。その日に発信された全ツイート、全ニュース記事に対して各文章の score を足し合わせた平均をそれぞれ算出し、その日のツイート指数、ニュース指数とする。
Google Cloud Natural Language API を用いた研究はいくつかある。江島、熊谷、村上（2019）では、Twitter の 投 稿 履 歴 か ら Google Cloud Natural
Language API の感情分析を用いて、ユーザーの過去の感情の数値化を行うことで自己理解を支援するシ
ステムを開発したとしている[9]。
田原、池田、松本、帆足(2018)では、ユーザーの発話と SNS 上の投稿を用いたシステムの応答の内容の極性(Positive・Negative・Neutral)を考慮したシ
ステムを提案し、既存手法と比較をして、より共感度の会話が実現できることを確認したとしている[10]。

5.分析結果図 2: Google Cloud Natural Language API によるスコアと日経平均の時系列チャート
図 2 のチャートを見ると、11 月前半は Twitter と日経平均が近い動きをしていることが分かるが全体としては、異なった動きをしていることが見て取れる。ま た Twitter とニュースの動 きを見る と、
Twitter の方が大きな動きをしており、ニュースに関しては動きが少ない。これは当然ではあるが、Twitter の方が感情的な文章が多く、ニュースは感情を多く含まない客観的な情報が多いことが要因であるといえる。
日経平均株価と Google Cloud Natural Language
API による Twitter とニュースのスコアの相関は、それぞれ 0.070,0.193 であった。11 月前半と後半に分け短期間で相関を見ると、11 月前半の日経平均と経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

Twitter の相関係数が 0.807 と強い相関が得られたが、全体として有意な結果は得られなかった。

[8]

Google Cloud ホームページ「Natural Language APIの基本」[https://cloud.google.com/naturallanguage/docs/basics?hl=ja#sentiment-analysis-values]（最終検索日：2020/1/1）

5.まとめ

[9]

本研究では、株のインフルエンサーを特定した上でGoogle Cloud Natural Language API を用いた感情分析
にて、Twitter とニュースのスコアを算出し株価との関係性について分析を行った。
今回算出した指数では、ツイッター、ニュース及び株
価の明確な関係は見られず、同じ動きをしている訳ではないことが分かった。
今後の課題として、日経平均と Twitter、ニュースのス
コアに相関は見られなかったが、個別銘柄に絞って感情分析を行うことで新たな示唆が得られる可能性があると考えている。またスコア算出にディープラーニングを用いる等の方法を試みる。

参考文献
[1]

広田 すみれ,高橋 聖奈:レストランクチコミサイト
における評価の数や質と意思決定の関係, 東京都市大学横浜キャンパス情報メディアジャーナル, Vol.15,
PP32-36, (2014)

[2]

淵田

康之: フィンテックの意義と日本の課題, 資本市場, No.367, pp. 4-13, (2016)[3]

Johan Bollen, Huina Mao, Xiao Jun Zeng: Twitter moodpredicts the stock market, Journal of Computational
Science, Vol.2, No.1, pp.1-8, (2011)[4]

Zhang, X., Fuehres, H., and Gloor, P : Predicting

StockMarket Indicators Through Twitter “I hope it is

not asbad as I fear”，Procedia-Social and Behavioral Sciences，Vol.26, pp.55-62 ,(2011)[5]

五島 圭一、高橋 大志、寺野 隆雄: ニュースのテキスト情報から株価を予測する,人工知能学会全国大会
論文集,Vol.29, pp.1-3, (2015)[6]佐藤 大吾, 大原 剛三, 豊田 哲也: 経済情報に関心をもつ SNS ユーザーの投稿内容に基づく株価騰落
予測モデルの構築 , SIG-KBS ,Vol. B5, No.01, pp. 1-5,
(2016)[7]

片山 慎也,菅 愛子,高橋大志: Twitter における株式のインフルエンサーの特定, 人工知能学会 第 13 回 経営課題に AI を! ビジネス・インフォマティクス研究会, (2019)

江島 直也・熊谷 直人・村上 晴美: Twitter を用いた自己理解支援システムの開発,第 81 回全国大会講演論文集,2019,Vol.1,pp397-398, (2019)[10] 田原 俊一・池田 和史・松本 一則・帆足 啓一郎:
ウェブニュース関連ツイートの極性に着目した共感
対話システムの提案と評価,第 80 回全国大会講演論
文集,2018,Vol1, pp29-30,(2018)経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

Fraud Detection without Label
Masato Nakai∗1∗1 School of Industrial Technology, Advanced Institute of Industrial Technology

At present,a compliance problem tends to be a company crisis, and the unrecognized fraud tends to result inhuge losses. On the other hand, it is diﬃcult for large companies to detect frauds on the contracts because they arecontracted by various person and in various place. Therefore companies need early to introduce a fraud detection
system from the transaction history of contracts. We developed the fraud detection model without supervised label
based on the anomaly detection and succeeded in detecting certified fraud contracts in the top rank.

1.

Introduction

In the case of type I, frauds can be almost detected, so asupervised learning model can be applied and the detection
model is easier than type II. On the other hand, since it isdiﬃcult to detect frauds in the case of type II, there is no
choice but to discriminate with an abnormal data patternthat shows signs of a fraud. For example, an insurance fraud
may have a pattern in which an insurance is contractedwith some premium that is excessive compared to generalcontracts, and a large amount of insurance is claimed immediately after the contract. In general, in the case of type
II fraud, extraction rules for the fraud has been applied in
the past, but in the case of enormous and diverse data, it is
not practical to apply these rules. Now a practical way is
to apply the extraction rule after narrowing down the target by the anomaly detection model. The problem is thatan anomaly model detects both an under side and an overside. Therefore, it is necessary to determine the illegal sidein the anomaly detection based on business knowledge.

Although companies which continue the deficit settlement
can avoid bankruptcies by lone or selling assets, there aremany examples of faced with the bankruptcy crisis if compliance problems occur even if they continue good financial
settlement. Therefore, the introduction of the fraud detection system in advance is urgent for many companies.
Intentional fraudulent contracts are excessive contracts incases where a part of the deposit is deceived and a partof the delivery is cashed. Such fraudulent contracts are
made from a small scale so as not to be detected at first,
but are often large at the time of detection. In large corporations, it is diﬃcult to monitor every contract becauseof making contract between the various person and various
business partners. Therefore, a model for detecting fraud
early from a huge amount of transaction history data is required. When there are very few certified detected frauds,
these are insuﬃcient as supervised labels, and an anomaly
detection model which does not rely on supervised labels is
generally used. In general, anomaly detection uses a deviation from the average. However, in the case of fraudulent
transactions, it is necessary to detect an anomaly value on
the side showing fraud, and the anomaly detection modelcannot be applied as it is. We developed the fraud detection model without labels based on the modified anomaly
model using the transaction history of contracts, and we
succeeded in ranking certified frauds in the top. In this paper, the detection criteria cannot be disclosed in detail dueto the role of fraud detection, therefore we present only the
adopted methods and results.

2.

2.1

Fraud Detection for Contract

This paper is aimed at detecting very few frauds for contracts in the distribution industry with thousands of people.
Anomaly detection models may be applied because there
are wide variety contracts. The company tends to trade to
the limits of organizational rules to accept customer needs.
Therefore, there are many cases where splits, changes, andcancellations occur in negotiations with the business partner. It is not easy to recognize whether the contract is valid.
Also, because of getting the large contracts, some contracts
may not be profitable and it may be diﬃcult to determine
the validity of the contract. Such fraudulent transactions
tend to repeat diﬀerently from general transactions, andmay be detected as abnormal transaction.

Fraud Detection Model

Generally there are two type of fraud detection model.

3.

• type I Frauds that can be detected almost by claims
due to unauthorized use. (Example) Unauthorized
use of another person’s credit card

The book[Ide 15] shows lists the anomaly detection methods in Table 1 below. Since the fraud detection model weseek cannot expect supervised label, models using supervised label are excluded, and time series models are also
excluded. And there is no guarantee that the data will bea gaussian distribution. As a result the methods that canbe applied to this case are shown in the apply column inTable1.

• type II Frauds that can hardly be detected even if
they occur. (Examle) Insurance fraud

Contact: Masato NakaiɼSchool of Industrial Technologyɼ
b1617mn@aiit.ac.jp

1

Method for Anomaly Detection

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

apply
△
⃝
△
⃝

△

Table 1: Methods of anomaly detection
methodlabel time gauss
Mahalanobis dist.
Naive bayes
K neighbor no label
K neighbor labeled
Mixture distribution
One Class SVM
Gaussian process
Partial space
Graphical modelDensity rate
VAE

×ɹ
◦ɹ
×ɹ
◦ɹ
×ɹ
×ɹ
×ɹ
×ɹ
◦ɹ
◦ɹ
×ɹ

×
×
×
×
×
×
◦
◦
×
×
×

◦
×
×
×
◦
×
◦
×
◦
×
◦

Figure 2: Mahalanobis distance on mixed distribution

The Mahalanobis distance is a model which detects peripheral points in the distribution in which diﬀerence withvarious scale of each data are corrected. The K-neighbor nolabeled method detects an anomaly points as sparse groupwhich the zone of the radius space contains K points. However the setting of K and radius is diﬃcult to use because of
dependence on experience. A mixed distribution is shownin Fig. 1 below. The Mixed distribution sequential estimation method are detected peripheral points on each
distributions. VAE is Variation Auto Encoder[Kingma 14]
which can detect peripheral points in space spanned by latent variables. This method is mainly applied for image
anomaly detection. Even in mixed distribution the Mahalanobis distance can be applied shown in the Fig. 2. This
result indicates that the surrounding outliers can be suﬃciently detected except for mixing zone. One Class SVM[Bishop 06] is a model that maps the space in high dimension by the kernel function [Plat 99] so that the peripheral
points are as discrete as possible. In the Fig. 3. One ClassSVM anomaly detection recognizes two mixed distributions,and it can be seen that the peripheral points in mixed zoneof two distributions can also be recognized and have highaccuracy. In both figures 2 and 3, the Z-axis indicates thedegree of abnormality, and the ✷ points in both figures indicate 10% high peripheral points.

Figure 3: One class SVM on mixed distribution
From the above, one Class SVM is the most appropriate.
But if the number of data is 1000 or more, it is practically
impossible to resolve and can only be calculated with anapproximate solution for large data[Mochihashi 15]. There
are thousands of data in this our mission. As a result, even if
the data has complex multimodal distribution as shown Fig.
2, the Mahalanobis distance can roughly detect peripheral
points, so we finally adopted the Mahalanobis distance as
an abnormal value detection model.

4.

Fraud Detection Method

There are both wholesale and retail sales in the distributebusiness. The former is a large-scale transaction with alarge partner, and this transaction of contract is systematized, so there is few opportunity for frauds. On the other
hand, in the latter counter parties are small companies orindividuals, so there are some opportunity for frauds in thenegotiation process. In general, fraudulent contracts are
occurred by the complex trade in retail and are done inconspicuously. Here, it is required using statical models to
detect frauds that cannot be detected by humans.

Figure 1: Mixed Gaussian distribution

2

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

4.1

Preprocessing and Selection features signing Frauds

Contract and transaction history data are distributed in
RDB of the huge business system. Preprocessing is required
to collect data showing signs for frauds from RDB and edit
to appropriate data that can be easily analyzed for dataconsistency and abnormality.
As a result 4 items ware selected for feature values signing frauds in the preprocessing. Since there was no supervised label, such a selection was based on inconsistencies
and abnormality recognized by business knowledge, The selected criterion are not disclosed in detail due to the role ofthe fraud detection. We only show the selected features inabout as follows• Inconsistency between shipped items and contract
amount• Abnormal volume in similar contract• Inconsistency between volume and partner size
• Abnormal trade span in similar contract

5.

Figure 4: Method of Fraud Detection by Mahalanobis distance

Resutl of Fraud Detection

We calculated above 4 feature values of all contracts andthe following two methods were applied as shown below andFig. 4.

In these tables higher rank shows that the possibility of!
fraud is higher. As indicated by, there are two fraudcases that are currently certified within the company. We
evaluated whether these methods are ranked higher.

• Mahalanobis methodɿ Ranking according to Mahalanobis distance using 4-dimensional data composedby 4 features indicating signs of fraud. However, since
Mahalanobis distance is evaluated equally for both under and over distance, we selected only contract which
has larger amount than the average in each organization. The result is shown in Table 2

Table 2: ranking by mahalanobis distancerank
contract mahalanobis• Overall ranking methodɿ Mahalanobis distance is applied to each of the 4 feature values, and ranking isapplied according to each distance. But we ignored
the detected lower side because of safe side. And these4 rankings were totaled to make the overall ranking
as shown in rightmost column in Table 3. We sorted
descending overall ranking and ranked contracts asshown in leftmost column.

1
2
3

08263
40882
31153

15

77728

83

50364

1054
1054

78000
55520

22.23420.03717.098

!
!

8.217
3.557
0.320
0.329

Table 3: overall ranking of each mahalanobis rank
rank
contract
sd
wc
qph
mis
all
1
2
3
4
5
6
2788
2789

!

77728
!
50364
02359
37759
52233
26155
68865
91703

2780
2779
2766
2740
2758
2576

2765
2514
2727
2777
2514
2765

2761
2696
2466
2697
2471
2647

2341
2307
2270
1811
2337
1921

10603
10296
10229
10095
9909
9884

2
2

12
12

3
0

0
0

17
14

Overall ranking method showed that two certified fraud
was ranked top.

3

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

6.

Consideration

Fraud detection at Mahalanobis distance using 4 dimension shows lower ranking of certified fraud contracts. The
peripheral value of Mahalanobis distance is calculated as adeviation from the average, and over and under are treatedequally. On the other hand, the overall ranking method applies the Mahalanobis distance for each variable and ranks
by the sign of fraud ignoring lower side, and the sum isthought to make the sign of fraud more prominent. For
overall evaluation of multiple rankings, it is appropriate toweight each feature amount. However, since there are very
few fraudulent cases at present, it is considered diﬃcult toestimate an appropriate weight.

7.

Conclusion

If the number of fraudulent transactions is extremely few,
modeling based on supervised label is impossible, so weselected features sining frauds by business knowledge, andranked each feature by using unsupervised anomaly model,
and totaled these rank as overall rank. As a result we could
rank certified fraud cases at the top. On the other hand thedetection of anomalies such as Mahalanobis distance alone
evaluated the overs and unders equally, so it did not becomea significant model.
The remaining issues are as follows.
• Applying one Class SVM for large-scale data
• wholesale has large transaction volumes, so if there isan illegal contract, the damage will be great. It is a
future subject whether abnormality detection model
can be applied also in this field.
• It has been found that most of contract are legitimate
contracts even if they are ranked high in our fraud
detection model. It is necessary to consider the legitimate reason and reflect this reason in our model
to eliminate legitimate contracts and to make higher
accuracy of fraud detection.

References[Mochihashi 15] Mochihasi.D,Base of Gaussian Process
and Unsupervised Lerning,2015[Ide 15] Ide T,Anormaly Detection and Change Detection,Kodunsha,2015[Bishop 06] Bishop C.M, Pattern Recognition and Machine
Learning 7.1.3,Springer, 2006
[Plat 99] Platt, J. C. Fast Training of Support Vector Machines using Sequential Minimal Optimization,1999[Kingma 14] Kingma D. P, Welling M. Auto-Encoding
Variational Bayes,arXiv:1312.6114,2014[Ishigima 18] Ishigima T. Method of data analysis corresponding to cases of accounting fraud at overseas subsidiaries,20184経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

Proposal of human resources employment strategy of labor market in food service
based on agent-based model
1

1

1

Hwangsaeng Seo1, Aiko Suge1, and Hiroshi Takahashi1
11Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: Japan is suffering from a serious labor shortage due to the economic expansion anddemographic change in the non-regular employment of the labor market. In particular, non-regular
employees account for 80% of employees in the food-service industry is a critical issue. The purpose of
the present study is to analyze a mechanism of job matching focusing on non-regular employment
through agent-based modeling.

1. はじめに1.1. 背景と目的
昨今、日本で人手不足が叫ばれるなか、企業経営において労働力の確保は主要な関心事の一つに挙げられる。実際に人手不足が原因で倒産する企業は増加傾向にあり、東京商工リサーチによると 2018 年度の人手不足関連倒産は前年度比 28.6％増の 400 件で過去最多を記録した。最新の人手不足関連倒産状
況（2019 年上半期）の内訳は、代表者や幹部役員の死亡、病気入院、引退などによる「後継者難」型
が 109 件（前年同期 146 件）、人手確保が困難で事業継続に支障が生じた「求人難」型が 47 件（同 19件）、中核社員の独立、転職などで事業継続に支障が生じた「従業員退職」型が 20 件（同 10 件）、賃金等の人件費アップから収益が悪化した「人件費高騰」
型が 15 件（同 10 件）であり、「求人難」型が 2.4倍増と増加率が最大だった。このように、国内の人
口動態の変化などを背景とした人手不足が企業に与える影響は深刻化しており、とりわけ飲食企業にとっては恒常化しつつある課題の一つとなっている。
筆者の一人は飲食企業の経営に従事し、この危機を直に感じており、一刻も早い解決を求め本研究に取り組むこととした。
本研究では、飲食企業に焦点をあて、飲食企業と非正規労働者の労働市場におけるマッチングプロセスの観点から分析を行う。これらの分析を通じ、飲食企業の労働市場全体の特徴を整理し、現状の問題点とその改善点を示すことを目的とする。飲食店に焦点を当てた分析はいくつか報告されているが[1]、本分析ではエージェントベースモデルを用いた分析を試みる。

1.2. 労働市場の現状
数多くの業種が存在する中で飲食企業が深刻な人
手不足に陥る根本的な原因として、日本の人口動態（少子高齢化、労働者の構造変化）と利益構造が挙げられる。
労働市場を概観する際に、生産年齢人口および年齢構成は主要な指標の一つに挙げられる。総務省が発表している「労働力調査（詳細集計・長期時系列データ）」によると、日本独自の生産年齢人口の変化と労働人口の年齢構成が人手不足に大きく影響していること確認できる。生産年齢人口が 2000 年の約8,600 万人から 2017 年までに約 1,000 万人以上も減っており、さらに労働人口の年齢構成では、飲食企業にとって最も必要な 44 歳以下の労働人口（若者や中堅社員）は減少傾向となっている。一方で、
55 歳以上の労働人口（中でも 60 歳以上）は増加傾
向にあるが、飲食企業での業務は肉体労働が多く、

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

高齢者は体力的に厳しい状況にある。
政府は労働者不足の対応策の一つとして、外国人労働者の受け入れを推進しており、外された。介護、飲食、建設、飲食料品製造等の人材不足が深刻な 14
業種で就労を認める「特定技能」と呼ばれる在留資格を導入し、5 年間で最大約 35 万人の受け入れが見込まれている。
日本で働く外国人労働者の数は 5 年で倍増している。日本の労働力人口に占める割合も増えており、
2018 年には全産業で 2％を超え、飲食産業では 1
割近くを外国人が占めている［4］。
非正規雇用に関する統計指標も報告されている。例
えば、総務省が発表している平成 29 年就業構造基
本調査によると、飲食産業の非正規雇用者比率は75%と最も高く、飲食企業が非正規雇用者に強く依存していることを確認できる。
さらに企業の反応として、帝国バンクは「人手不足に対する企業の動向調査」で、非正規雇用者が不足していると回答した企業は、全体が 31.8%であるのに対し、飲食企業は 78.6%と最も高いとの報告を行っている（表 1-1）
。飲食企業の主要な従業者である
非正規雇用者を確保するためには、賃金を上げる（高い賃金で募集をかける）ことが最も有効な手段の一つに挙げられるが、利益率が低い飲食企業ではすでに利益構造に余裕がない状況にある。東洋経済「会社四季報（2018 年）」によると、飲食業界の労働者の平均年収は 40 歳時点で年収 481 万円と、63 ある
全業界の中で下から 5 番目である。このように給与水準が低いことは、人手不足の大きな要因のひとつである。給与水準が他の業界と比べて低い理由は、
飲食店はあらかじめ客数を想定することが難しいことが挙げられる。さらに、複数のメニューをいつでも提供できるようにしておくため、客数に関わらず、ホールやキッチンにいる従業員は常に一定数確保する必要がある。このように人件費が多くかかりやす
いにも関わらず、食材費やテナント料などかかる費用が多く、利益率が低い傾向にあるので、給与水準が低めの企業が多いといえる。
その結果、飲食産業の有効求人倍率は約 3.6 倍となっており、全業種の有効求人倍率が約 1.5 倍である
ことを考えると、他業種と比較して人手不足がより深刻な課題となっている［7］。

1.3. 研究方法
本研究では、飲食業界の労働市場内部のジョブマッ
チングプロセスを観察するために、エージェントベ
ースモデルを構築する。S4 Simulation System（エスクワトロシミュレーションシステム）を利用し、コンピュータ上に現状の飲食業界の労働市場を模した仮想空間を作り、非正規雇用者と飲食企業の求人・求職・応募・採用・離職などの行動をシミュレーションにより表現する。
労働市場モデル内には労働者エージェントと企業
エージェントの２種類が存在し、労働者エージェン
トと企業エージェントはそれぞれレベルを持っている。労働者のレベルは企業にとっての魅力度（企業から見た能力や個性など）であり、企業のレベルは労働者にとっての魅力度（賃金）である。したがって、労働者エージェントのレベルは飲食店舗責任者
によるアンケート結果を用いて設定し、企業エージ
ェントのレベルは賃金別飲食店舗数の分布を用いて設定した。

2. 先行研究2.1. 労働市場に関する研究
非正規雇用の労働市場に関する研究は、これまで多くの研究者によって行われており、特に労働市場における労働者の能力に関する情報の非対称性の存在により、非正規雇用での就労が安定定期な職への移行可能性を高めるという、ステッピングストーン効果の検証が進められており、仮説を支持する実証結果が現れている。
Reilly と Bothfeld (2005)によると、パートタイム
労働者は配偶者の所得や税制、家事・育児といった家計内生産を前提とした労働供給を行なっており、
フルタイム労働を好まない傾向にあることが明らかにした。

2.2. エージェントベースモデルに関する研究
エージェントベースモデルは、1990 年代に登場した、コンピュータシミュレーションを用いて、エージェント同士の相互作用から現われる、複雑な社会現象を分析・予測する手法である。エージェントとは一定のルールに従い自律的に行動する仮想的な実行主体であり、例えば、個人や団体などをエージェントとして表現することが可能である。エージェン
トベースモデルには、統計的アプローチや数理モデ
ルなどの従来の方法とは異なる特徴がある。その特徴を活用した事例として、エージェントベースモデ
ルを労働市場の分析に利用した研究を紹介する。

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

Neugart(2004)は、情報の非対称性が高く、抽象度が高い労働市場モデルを構築し、求人枠と求職者を結びつけるジョブマッチングの動きについてエージェントベースモデルを使って説明している。
Neugart はこのようなエージェントの相互作用(interaction)により市場に生み出される動きを内生
的アプローチと表現しており、従来からある統計的アプローチや数理モデルを使った分析を外部性アプ
ローチと表現した。エージェントベースモデルを使った内生的アプローチでは、係数を前もって外部から与える必要がなく、シミュレーション行うことにより、外生的アプローチのパラメータと同じ値を得ることができると主張している。

3. モデル
本研究では、飲食企業の労働市場が直面する課題にエージェントベースモデルを通じ取り組む。図 3.1
は、コンピュータ内に構築した労働市場の実行画面の一部を示したものである。労働市場には実行主体として労働者エージェントと企業エージェントの２種類が存在する。モデル構築の際に、日本の飲食業
界という特定の労働市場を表現するため、エージェ
ントの内部状態とモデルの環境は収集した外部デー
タによって構築するものとする。なお、本研究では、
NTT データ数理システム S-quattro Simulation
System を用い分析を行った。

市場に投入され、求職活動を開始する。表 1 は、各労働者エージェントの割合とレベル、応募、離職率を示したものである。
各労働者エージェントの割合は、総務省「就業構造基本調査」と厚生労働省「外国人雇用状況」のデータを元に作成し、各労働者エージェントの離職率は、
ディップ総合研究所「アルバイト・パートスタッフの離職事情」、株式会社ジェネックスソリューション
ズ「外国人離職率」のデータを元に作成した。
労働者は自身の能力を表す値として１〜６のレベルを有する。各労働者（フリーター、学生、主婦、外国人）によってレベルの幅が異なるが、各レベルの人数は正規分布によって割り当てる。各労働者のレベルの幅は飲食店舗責任者 30 人を対象に実施したアンケートを元に設定した。

%
フリーター
割合

2
学生

主婦

３割（30%） ４割（37%） ２割（24%）

外国人
１割（9%）

レベル

2~6

3~5

2~5

1~3

応募

1/360

1/360

1/360

1/360

離職率

１ヶ月：5%

１ヶ月：13%

１ヶ月：3%

１ヶ月：10%

２ヶ月：4%

２ヶ月：6%

２ヶ月：2%

２ヶ月：5%

３ヶ月：4%

３ヶ月：5%

３ヶ月：2%

３ヶ月：5%

４ヶ月：3%

４ヶ月：5%

４ヶ月：2%

４ヶ月：4%

５ヶ月：2%

５ヶ月：5%

５ヶ月：2%

５ヶ月：3%

６ヶ月：2%

６ヶ月：5%

６ヶ月：2%

６ヶ月：3%

７ヶ月：3%

７ヶ月：5%

７ヶ月：2%

７ヶ月：2%

８ヶ月：3%

８ヶ月：4%

８ヶ月：2%

８ヶ月：2%

９ヶ月：3%

９ヶ月：4%

９ヶ月：2%

９ヶ月：1%

１０ヶ月：3% １０ヶ月：4% １０ヶ月：2% １０ヶ月：1%
１１ヶ月：3% １１ヶ月：4% １１ヶ月：2% １１ヶ月：1%
１２ヶ月：3% １２ヶ月：4% １２ヶ月：2% １２ヶ月：1%%da3.1. 労働者エージェント
飲食企業へ非正規雇用の形態で求職・就労する人を労働者エージェントと置く。フリーター、学生、主婦、外国人の４種類の労働者エージェントを設定される。エージェント数は 3,600（360 日 10 人）とし、労働者エージェントの 1/360 が 1 日ごとに労働労働者エージェントのレベルは企業にとっての魅力度であり、客観的な数値であるため労働者自身は正確に把握できない。したがって労働者は、自身のレベルよりも一つレベルを落としたレベルと同等か、あるいはそれ以上のレベルを持つ企業に魅力を感じて応募する。応募する企業は、条件にあった企業の中から１つを乱数選択により選び出される。
応募した企業に就労した労働者の中から、定められた割合で離職者を選定し、再び労働市場内で求職活動を開始する。
労働市場に投入された労働者と離職した労働者は、応募する企業を探し情報収集を行うため、1 日が経過してから企業に応募するものとした。

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

3.2. 企業エージェント
非正規雇用者の求人を募集している飲食企業を企
業エージェントと置く。企業エージェントの種類はレベルによってのみ分類され、すべての企業の採用
枠数は 1〜４人分という設定にした。採用枠数の合計は、飲食業の有効求人倍率（3.6 倍）をもとにした 12,960 とし、企業数は 9,237 とした。企業エー
ジェントの各レベルごとの割合は、飲食店.COM「飲食店経営に関するレポート」を参考にし、表 3-2 は各企業エージェントの割合とレベルを示したもので
ある。

レベル

１

２

３

４

５

６

合計

割合

20%

30%

20%

15%

10%

5%

100％

求人枠数

2,592

3,888

2,592

1,944

1,296

648

1,2960

企業エージェントは企業の魅力を示す値として労働者エージェントと同様１〜６のレベルを持ち、各レベルの企業数は飲食企業が求人に募集する賃金ごとの募集数を想定し割り当てた。モデルの設定として、非正規雇用の労働市場において、企業は労働力を早急に確保することを望み、企業は労働者を簡単に除外することができるため、質の高い労働者を求めるよりも質の低すぎる労働者以外を採用する傾向にある。したがって、企業が採用したいと考える労働者のレベルは、その企業のレベルより一つレベルを落としたレベルと同等かそれ以上という設定にした。
採否判定をするまでの日数は、労働者が企業に応募してから、企業が学生に採否の結果を通知するまでの日数である。この値は、正規分布 N(μ=４, a =１)による乱数値が設定され、応募のたびに変化するものとした。
各企業の求人枠数は、生活衛生関係営業経営実態調査の従業者規模別施設数の構成割合を参考にした。
表 3-3 は、日本の飲食店に雇用されている従業者の内訳を示したものである[8]。

従業者規模

割合

1人

7.1%

2人

20.8%

3人

11.5%

4人

9.6%

5~9 人

30.3%

10~19 人11.5%

20 人以上

7.1%

不詳

2.1%

合計

100%

本分析では、上記をもとに企業の求人枠数と求人枠ごとの企業数を設定した。従業者規模が大きい企業
ほど求人枠数が多いと仮定し、従業者規模 1〜4 人の企業の求人枠数は１、従業者規模 5〜9 人の企業の求人枠数は２、従業者規模 10~19 人の企業の求人
枠数は３、従業者規模 20 人以上の企業の求人枠数は４とし、それぞれの企業の割合を表 3-4 のように設定した。求人枠数１人分の企業は 3,685 社、求人
枠数２人分の企業は 2,273 社、求人枠数３人分の企業は 861 社、求人枠数４人分の企業は 537 社の割合で存在し、全ての企業はそのどれかにランダムで振り分けられる。

(
規模

1~4 人

5~9 人

10~19 人20 人以上

合計

割合

50.1%

30.9%

11.7%

7.3%

100％

求人枠

1

2

3

4

（平均 1.76 人）

求人枠

28.4%

35.1%

19.9%

16.6%

100%

3,685

4,546

2,582

2,148

3,685

2,273

861

537

数割合
求人枠
数
企業数

12,9607,355

労働市場全体の最適化と企業の収益性を把握するために、企業エージェントごとに利益構造（売上とコスト）の概念を設ける。具体的には企業エージェ
ントごとに客席数と客単価の内部データを設定する。
各企業エージェントの売上を決定する情報は客席数と客単価であり、1 日あたりの売上を以下の式で表す。

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

1 日あたり売上＝客席数 満席率 稼働回数 客✖
✖
✖
単価
飲食企業の客席数は従業者規模が大きいほど多いと仮定し、客席数のよって必要人数と初期人数と初期充足率を決定する。満席率は顧客からの評価を表しており、0.5, 0.6, 0.7, 0.8

3-5

3-6

)
規模

1~4 人

5~9 人

10~19 人20 人以上

客席数

２０席

５０席

１００席

１５０席

必要人数

２人

６人

１２人

２０人

初期人数

１人

４人

９人

１６人

初期充足率

1/2

2/3

3/4

4/5

客単価

1000 円2000 円

3000 円

4000 円

5000 円

限界稼働回数

12

8

6

4.8

4

各企業エージェントのコストは、企業レベルによる賃金と労働者数の増減によって定められる。1 日あたりのコストを以下の式で表す。

✖

✖

✖

➕
✖
✖
1 日あたりコスト＝客席数
満席率 ➕
稼働回数
食材費 労働者数 賃金 時間（６h） 求人コスト
各企業の食材費は客単価に比例するものと仮定し、客単価の 30％とする。時給は飲食店.COM「飲食店経営に関するレポート」の賃金割合構成を参考にし、
表 3-7 の通りである。

c
レベル

１

２

３

４

５

６

時給

980

1080

1180

1280

1380

1480

円

円

円

円

円

円

求人コストは、実際の求人広告の相場が一週間あたり２万円であるため、1 日に求人枠 1 枠につき求人
コスト 3000 円がかかるものとする。エージェント
ベースモデルによって挙動の変化を分析するため、家賃や水道光熱費などの固定費はコストに含まないものとする。

4. 分析結果
本分析では、各シナリオごとにモデルを構築し、シミュレーションを行う。比較対象となるシナリオは４つである。シナリオ１は飲食業界の労働市場の現状を表したもので、求人倍率を 3.6 倍にした。シナ
リオ２は外部からの影響がないまま人手不足が解消
した場合を表現しており、全労働者エージェントを増やし、有効求人倍率を 1.1 倍に設定した。シナリ
オ３は外国人労働者の増加により人手不足が緩和された状態を表しており、外国人労働者エージェント
を増やし、有効求人倍率を 2.4 倍に設定した。シナ
リオ４は外国人労働者がさらに増加した状態であり、全体に占める外国人労働者の割合が相対的に大きい（72%）と、外国人労働者の魅力度は全体の相対的魅力度に類似するため、外国人労働者のレベルの幅を（１〜４）に修正し、有効求人倍率を 1.1 倍に設定した。実行結果は以下の表 4-1 の通りである。
まず、現在の飲食業界の労働市場（シナリオ１）の状態を確認する。求人倍率を 3.6 倍に設定している
ため、労働者エージェントの就労率はほぼ 97.4％と高い。一方で求人充足率は 27.2%と低く、企業の殆どが労働者を確保できていない結果となった。
シナリオ１とシナリオ２を比較すると、求人倍率の調整により企業の求人充足率は上がったが、労働者の就労率は大きく下がる結果となった。求人倍率の調整を行なった同倍率のシナリオ２とシナリオ４を比較しても、就労率・求人充足率ともシナリオ４が優れている。これは飲食企業のレベル（賃金）別割
合が低い方へ偏っているため、この労働市場ではレベルが低い企業への就労を望む労働者の割合が多い
方が、全体最適化しやすいということを表している。
したがって、労働者側と企業側の二つの視点から見ても、シナリオ４が最も全体最適化されたモデルといえる。

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

(%
シナリオ
労働者数

da

シナリオ

シナリオ

シナリオ

シナリオ

１

２

３

４

3,600 人11,7805,460 人11,780

人

人

企業数

7,355

7,355

7,355

7,355

求人枠数

12,96012,96012,96012,960

人分

人分

人分

人分

求人倍率

3.6 倍

1.1 倍

2.4 倍

1.1 倍

外国人割合

9%

9%

40%

72%

就労数

3,505 人10,0265,251 人11,125

結果人

次に、シナリオ毎の特徴を明らかにするために、労働者がどの企業に就労したかを労働者のレベル別、企業のレベル別に集計した。図 4.２は、各労働者のレベル別企業への就労数を表したものである。縦軸、横軸はそれぞれ企業のレベルと労働者のレベルを１〜６まで示し、円の大きさは就労数の割合を表している。
シナリオ２を見ると、特にレベル３以上の労働者が自身よりもレベルが低い企業に就労している割合が多い。逆に言えば、レベル２〜４の企業は自身のレベルよりもレベルが高く。外国人労働者が増加する過程をシナリオ１、３、４の順に仮定すると、外国人労働者の割合が増えるほど、レベルが高い企業の方が就労数の割合が下がる傾向にある。

人

就労率

97.40%

85.10%

96.20%

94.40%

求人充足率27.20%

78.00%

40.80%

86.50%

)

)

(

(

%

%




-







51



3





%

4

.

)

)

(

(

%

%
%

(

71

b

)

3

(%

(

61

%

(4

0

)

3

% %4

(

81

b

)

3

% %4

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

労働者側と企業側の具体的なシミュレーション結果を見ていく。まず、労働者の種類別就労状況の結果が図 4.３と図 4.４である。シナリオ２を見ると、現在の労働者種類別割合のまま求人倍率が落ち着くと、外国人以外の労働者の非就労比率が上がることがわかる。現在の労働者種類別割合のまま求人倍率が落ち着くということは、日本の現在の人口動態から各労働者が全体的に増加するということは考えにくいため、人手不足倒産により企業が淘汰され、人手不足が解消される場合が予想される。つまり、今の人手不足の状態が続き、企業が淘汰されれば、飲食業界において日本人側の失業率の方が高くなるという結果になった。
一方、外国人労働者の割合が増加し、求人倍率が落ち着く場合は、外国人労働者の就労数が大きくなる
だけで、外国人以外の労働者の就労数はほぼ変わらない。これは外国人労働者の投入により、企業の倒産を防ぐことで、日本人側の雇用も守られることが示唆される。

%

(

%
51

(

71

3

4

b

3

)
61

(4

81

3
b

% %4
3

% %4

((
(

%)
%

%
)

%
b

51

2 2

71
51
71

3

4

b

3

61
(4

3

81 b

3

% %4

%

)

51

2 2

3

4

71 b

3

(

61
(4

3

81 b

3
b

4
3

)
61

(4

81

3
b

% %4
3

% %4

% %4

(

b

(

% %4
3

% %4

()
企業のレベル別就労状況から、将来の環境変化に対応した戦略提案を行う。
シナリオ１からシナリオ２へ変化する場合（労働者
種類別割合不変）：これが考えられるのは、人手不足に耐えられず、多くの飲食企業が淘汰され、求人倍率が落ち着いた時である。シナリオ２の企業レベル
別求人充足率から、労働者確保のためには企業レベ
ルを相対的に高く設定することが有効である。したがって、企業がとるべき戦略は他社よりも相対的に高い賃金を設定することである。
シナリオ１からシナリオ４へ変化する場合（外国人労働者割合増加）：これには政府の協力も必要であり、飲食企業の労働者の多くの割合を占めることになる。
シナリオ４の企業レベル別求人充足率から、労働者確保のためには企業レベルを高く設定することが必要はない。したがって企業がとるべき戦略は外国人

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

労働者が働く環境を整え、教育により企業内部で彼らのレベルを上げることである。

5. まとめ飲食企業の労働市場は、非正規雇用者によって支えられているという点で他産業とは異なる特徴を有しており、現在最も問題を抱えている労働市場の一つである。本研究では、この課題を解決するために、
飲食企業の労働市場のモデル化を行い、シナリオ分
析を通じ、その特徴を示すことができた。今後の課題としては、他業種を含む全業種でのジョブマッチ
ング、地理的要素を含むモデル化、利益構造（売上とコスト）の概念を設けたモデルの構築などがあげ
られる。

[ ]

2019
https://www.stat.go.jp/data/roudou/longtime/03roudou.html

[ ]

29
2017
https://www.stat.go.jp/data/shugyou/2017/index.html[ ]2019
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_03337.html

[ ]
2013
[ ]
55
2016f
[

1

2016

1

]

2019
https://www.tdb.co.jp/report/watching/press/p190506.html

[ ]

2019
https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/114-1.html

[

2014

]

https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/
kenkou/seikatsu-eisei/seikatsu-eisei22/index.html

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

‫ن‬ൣϞσϧʹ‫ͮ͘ج‬ஊ߹ҡ࣋ϝΧχζϜͷ‫ڀݚ‬
Analisys of collusion model in application of norm game modelॾ౻ल޾ 1 ɹ૔‫ڮ‬અ໵ 1
Hideyuki MOROFUJII1 ,Setsuya KURAHASHI1
1

1ஜ೾େֶେֶӃϏδωεՊֶ‫ڀݚ‬ՊGraduate School of Business Sciences, University of Tsukuba

Abstract: ެ‫ڞ‬ௐୡʹ͓͚Δஊ߹͕ɼࣾձతʹ໰୊ͱ͞Ε͍ͯΔɽAxelrod ͸ɼ‫ن‬ൣΛʮॴ༩ͷࣾձతഎ‫͍͓ͯʹܠ‬ɼ‫ݸ‬ਓ͕Ұൠతʹ͋Δछͷํ๏Ͱߦಈ͠ɼͦͷΑ͏ͳํ๏ͰͷߦಈΛଵΔͷΛ໨ܸ͞Εͨͱ͖ʹ͸ॲേ͞ΕΔɼͦͷఔ౓ʹґଘͯ͠ଘࡏ͢Δ΋ͷʯͱఆٛͯ͠ɼ‫ن‬ൣͷҡ࣋ʹ͸ʮϝλ‫ن‬ൣʯ͕ඞཁͰ͋Δ͜ͱΛࣔͨ͠ɽ͜ͷϞσϧΛԉ༻ͯ͠ஊ߹ϞσϧΛߏங͠ɼγϛϡϨʔγϣϯΛ࣮ߦͯ͠ɼஊ߹ͷ੒ཱʹ͸ϝλ‫ن‬ൣ·Ͱ͸ඞཁͰ͸ͳ͘ɼൺֱత༰қʹҡ࣋͠ಘΔ͜ͱΛࣔͨ͠ɽ

1

͸͡Ίʹ

ެ‫ڞ‬ௐୡʹ͓͚Δஊ߹͕ɼࣾձతʹ໰୊ͱ͞Ε͍ͯ
Δɽஊ߹Λ๷ࢭ͢ΔͨΊʹ͸ɼͦΕ͕ҡ࣋͞ΕΔϝΧχζϜΛ෼ੳ͢Δඞཁ͕͋Δɽຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɼஊ߹ͷҡ࣋ʹ͸ɼ‫ྗ੍ڧ‬ʢ‫ن‬ൣʣ͕ඞཁͰ͋ΔͱͷԾઆΛཱͯɼ‫ن‬ൣ͕ஊ߹ͷҡ࣋ʹՌͨ͢໾ׂΛ෼ੳ͢Δɽ

2

ؔ࿈‫ڀݚ‬

ஊ߹͸ɼඇެࣜ૊৫Ͱ͋Γɼ‫ݸ‬ʑͷΤʔδΣϯτͷߦಈ͕ஊ߹Λ੒ཱͤ͞Δ΋ͷͱߟ͑Δͱɼެࣜ૊৫Λ૊
৫͢Δͱ͖ʹඞཁͳτοϓμ΢ϯ‫ܕ‬ͷΞϓϩʔνͰ͸ͳ͘ɼϘτϜΞοϓ‫ܕ‬ͷΞϓϩʔν͕ඞཁͱͳΔɽϘτϜΞοϓ‫ܕ‬ͷΞϓϩʔνʹ͸ ABMʢAgentBasedModeling) ͕͋Δ͕ɼ͜ΕʹΑΓ‫ن‬ൣΛ‫ͨ͠ڀݚ‬΋ͷͱ͠
ͯɼAxelrod[3] ͷ‫͕͋ڀݚ‬Δɽ
·ͨɼೖࡳ͸ҰछͷΦʔΫγϣϯͰ͋Δ͕ɼΦʔΫγϣϯʹ͓͚Δஊ߹Λ‫ͨ͠ڀݚ‬΋ͷͱͯ͠ɼMcAfee,
R.P. and McMillan, J. [2] ͕͋Δɽ

2.1

‫ن‬ൣϞσϧ

Axelrod[3] ͸ɼϞσϧԽͱγϛϡϨʔγϣϯʢ100 ճࢼߦʣͷ݁Ռ͔Βɼ‫ن‬ൣͷҡ࣋ʹ͸ʮϝλ‫ن‬ൣʯ͕ඞ
ཁͰ͋Δ͜ͱΛࣔͨ͠ɽ˙
Axelrod ͷϞσϧΛਤͰࣔ͢ͱɼਤ 1 ͷͱ͓ΓͰ͋Δɽ
Axelrod ͷϞσϧͱγϛϡϨʔγϣϯͷ݁Ռʹର͠ɼ‫ن‬ൣͷ਺ཧϞσϧΛల։͢Δͱͱ΋ʹγϛϡϨʔγϣϯΛ࠶ࢼߦͯ͠ɼࢼߦճ਺Λ૿΍͢͜ͱʹΑΓϝλ‫ن‬ൣΛҎͯͯ͠΋ඞͣ͠΋‫ن‬ൣ͕ҡ࣋͞Εͳ͍͜ͱΛࣔ͠ਤ 1: Axelrod ͷ‫ن‬ൣϞσϧ [3]ͨͷ͕ɼJose Manuel Galan and Luis R. Izquierdo[1]
Ͱ͋Δɽ

2.2

ΦʔΫγϣϯཧ࿦

McAfee, R.P. and McMillan, J. [2] ͸ɼஊ߹Λ StrongCartels ͱ WeakCartels ʹ෼͚ͯ෼ੳΛߦ͍ͬͯΔɽStrongCartels Ͱ͸ɼஊ߹αʔΫϧ಺Ͱͷརಘͷ෼഑͕ߦΘΕΔɽҰํͰɼWeakCartels Ͱ͸ɼརಘͷ෼഑͸ߦΘΕͣɼམࡳऀΛॱ൪ʹܾఆͨ͠ΓɼܾΊΒΕͨՁ֨Ͱೖ
ࡳͯ͠ɼམࡳऀͷܾఆ͸ൃ஫ऀଆͷϧʔϧʢ͘͡Ҿ͖౳ʣʹ೚ͤͨΓ͢Δ͢Δ΋ͷͱ͞ΕΔɽ
·ͨɼ͜ͷ෼ੳͰ͸ɼஊ߹Λҡ࣋͢ΔͨΊʹ͸ԿΒ͔ͷ‫͕ྗ੍ڧ‬ඞཁͱ͞Ε͍ͯΔ͕ɼͦͷ͋Γํʹ͍ͭͯ͸ɼઌߦ‫ڀݚ‬ΛҾ༻ཱͯͪ͠ೖΒͳ͍͜ͱͱ͍ͯ͠
Δɽͦͯ͠ɼ෼ੳͷओ୊͸ɼஊ߹ͷҡ࣋ͱೖࡳऀͷ࣋ͭকདྷׂҾ཰ͷؒͷؔ܎ͱஊ߹ʹର͢ΔചΓखʢൃ஫ऀʣଆͷରࡦͱͳ͍ͬͯΔɽ

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

ͳ͓ɼMcAfee, R.P. and McMillan, J. [2] ͕ઌߦ‫ݚ‬‫͍ͯ͛͋ͯ͠ͱڀ‬Δจ‫ݙ‬͸ɼҰൠతͳෳ਺ੜ࢈ऀͱෳ
਺ফඅऀͷҰൠతࢢ৔Λର৅ͱͨ͠෼ੳͱͳ͍ͬͯΔɽ

3

త҆ఆ৚݅ (ESS:Evolutionary Stable State) Λࢉఆ͢Δɽ͜ΕʹΑΓɼஊ߹γεςϜͷ҆ఆ৚݅Λ෼ੳ͢Δɽ͜͜Ͱ͸ɼStrong Cartels ʹ͍ͭͯ෼ੳ͢Δɽ
ஊ߹ϞσϧͰͷ Payoﬀ-equation ͸ɼҎԼͷͱ͓ΓʹఆࣜԽ͞ΕΔɽஊ߹ͷ਺ཧϞσϧ

‫ن‬ൣͷ਺ཧϞσϧΛɼஊ߹ͷ਺ཧϞσϧʹվมͯ͠ɼ
‫ྗ੍ڧ‬ʢ௄േʣ͕ஊ߹ʢ‫ن‬ൣʣͷҡ࣋ʹՌͨ͢໾ׂΛ
෼ੳ͢Δɽ͜͜Ͱͷओ୊͸ɼҰൠࢢ৔Ͱ͸ͳ͘ɼ1 ͷ
ൃ஫ऀ (buyer) ͱෳ਺ͷೖࡳऀ (seller) ͷ‫ݶ‬ΒΕͨ‫ڥ؀‬ͷதͰɼseller ؒͷஊ߹ (‫ن‬ൣ) ͷҡ࣋ʹ‫ྗ੍ڧ‬ʢ௄േʣ͕Ռͨ͢໾ׂͰ͋Δɽஊ߹Ͱͷ‫ྗ੍ڧ‬ʢ௄േʣ͕Կ͔͕໰୊Ͱ͋Δ͕ɼྫ͑͹ɼެ‫Ͱۀࣄڞ‬͸ଟॏԼ੥͚ߏ଄͕͋Δ͜ͱ͕ࢦఠ
͞Ε͍ͯΔɽStrongCartels Ͱͷརಘͷ෼഑ͷҰ‫ܗ‬ଶͱͯ͠Լ੥͚ʹೖΔ͜ͱʹΑΔརӹ෼഑͕ߟ͑ΒΕɼ‫ڧ‬੍ྗʢ௄േʣͷҰ‫ܗ‬ଶͱͯͦ͠ͷԼ੥͚͔Β֎͞ΕΔ
͜ͱʹΑΔඃ֐͕ߟ͑ΒΕΔɽWeakCartels ʹ͍ͭͯ͸ɼྫ͑͹‫ݐ‬ઃ‫͚͓ʹۀ‬Δ‫ۀ‬քஂମ͕͋Δ͜ͱʹΑΔ૬‫ޓ‬ැॿؔ܎͕͋ΓɼैΘͳ͍͜ͱʹΑΔඃ֐͕ߟ͑
ΒΕΔɽஊ߹Ϟσϧ΁ͷվมʹ͋ͨΓɼ3 ͭͷ఺Λมߋ͢ΔɽୈҰʹɼஊ߹ʢ‫ڠ‬ௐʣʹΑΔརಘ R(Reward) ͷಋೖͰ
͋ΔɽAxelrod ͷ‫ن‬ൣϞσϧʹ͓͍ͯ͸ɼR ͸ 0 ͱ͞Ε͍ͯΔɽೖࡳʹ͓͍ͯ͸ɼೖࡳʹΑΓউརऀʹͳΔͱ‫ܖ‬໿͕੒ཱͯ͠རӹΛ֬อ͢ΔલఏΛ͓͍ͯɼR > 0
ͱ͢Δɽୈೋʹɼཪ੾ΓʹΑΔपғͷΤʔδΣϯτʹ
༩͑Δ H Λ֎͢ɽAxelrod ͷ‫ن‬ൣϞσϧ͸ɼࣾձʹ͓
͚Δެ‫ͯ͠ͱࡒڞ‬ͷ‫ن‬ൣͷ෼ੳ͕ओ୊Ͱ͋Γɼެ‫ࡒڞ‬ͷࡡऔʹΑΔपғ΁ͷඃ֐͕૝ఆ͞Ε͍ͯΔ͕ɼຊ‫ݚ‬‫͍͓ͯʹڀ‬͸ɼཪ੾Γʢஊ߹ഁΓʣʹΑΔଞͷΤʔδΣϯτʹର͢Δ௚઀ඃ֐͕૝ఆ͠ʹ͍͘͜ͱʹΑΔɽୈ
ࡾʹɼೖࡳʹ͓͍ͯ͸ɼೖࡳ݁Ռ͕ެද͞ΕΔ͜ͱ͔Βɼཪ੾Γʢஊ߹ഁΓʣ͸‫ج‬ຊతʹൃ‫͞ݟ‬ΕΔ΋ͷͱߟ͑ΒΕΔ͜ͱ͔Βɼൃ‫ ཰ݟ‬S ͷཁૉΛ֎͢ɽϞσϧͷ֓ཁΛਤࣔ͢Δͱɼਤ 2 ͷͱ͓ΓͰ͋Δɽ

P ayof fi = Defi1 ∗ T + Defi2 ∗
+

j=1
j̸=i

͜ΕʹΑΓɼ·ͣஊ߹ͷ਺ཧϞσϧΛߏஙͯ͠ਐԽ

nn!
P unij ∗ E +P unji ∗ P

(1)

j=1
j̸=i

R Λ n Ͱআ͍ͯ͠Δͷ͸ɼஊ߹ࢀՃऀͰ R Λ෼഑͢ΔͨΊͰ͋Δɽ͜͜ͰɼAxelrod ͷ‫ن‬ൣϞσϧͷઃఆΛ౿ऻͯ͠ɼTɿཪ੾Γརಘ (Temptation)ɼEɿ௄േίετ (Enforcement)ɼPɿ௄േඃ֐ (Punishment) ͱ͠ɼAxelrod ͷ‫ن‬ൣϞσϧͱಉ͘͡ɼT = 3, E = −2, P =−9, n = 20 ͱ͢Δɽ⎧
1 If agent i def ects
⎪
⎪
⎪
bi
⎪
⎪
⎪
P rob(Defi1 ≡ 1) = n
⎪
⎪
!
⎪
⎪
⎪
bi
⎪
⎨
i=1
Defi1 =⎪
0 If agent i cooperates
⎪
⎪
⎪
bi
⎪
⎪
⎪
P rob(Defi1 ≡ 0) = 1 − n
⎪
⎪
!
⎪
⎪
⎪
bi
⎩
n
&

i=1

bi ͸ɼdetect ͢ΔೖࡳࢀՃऀͷਓ਺ͷ‫ظ‬଴஋Ͱ͋i=1Γɼ‫ڝ‬૪ೖࡳऀʢஊ߹ഁΓΛ͢Δऀʣ͔ΒϥϯμϜʹ
མࡳऀ͕બ୒͞ΕΔͨΊͰ͋Δɽ
⎧1 If agent i cooperates
⎪
⎪
⎪
n
⎪
'
⎪
⎪
⎪
P
rob(Def≡1)=(1 − bi )
⎪
i2
⎨
i=1
Defi2 =⎪
0 If agent i def ects
⎪
⎪
n
⎪
'
⎪
⎪
⎪
⎪
P
rob(Def≡0)=1−(1 − bi )
i2
⎩
n
'

i=1

ਤ 2: ஊ߹Ϟσϧ

n
!

R

i=1

(1 − bi ) ͱͳ͍ͬͯΔͷ͸ɼೖࡳࢀՃऀ͕શһஊ߹ʹࢀՃ͢Δඞཁ͕͋ΔͨΊͰ͋Δɽ
⎧⎪1 If agent i punishes agent j⎪⎪⎨
P rob(Defij ≡ 1) = bj ∗ vi
P unij =⎪0 If agent i does not punish agent j⎪⎪⎩
P rob(Defij ≡ 0) = 1 − bj ∗ viൃ‫཰ݟ‬Λද͢ (bj /2) Λ֎͍ͯ͠Δɽ͜Ε͸ɼൃ‫཰ݟ‬S ͕Ұ༷෼෍Ͱ͋Δ͜ͱ͔Βɼ0 ͔Β bj ·ͰͷؒͰ͋Δ‫ظ‬଴஋Λ‫͍ͯ͠ࢉܭ‬Δ΋ͷͰ͋Δ͕ɼൃ‫ؔʹ཰ݟ‬ΘΒͣ௄േΛߦ͏͜ͱͱ͢ΔͷͰɼ౰֘‫ظ‬଴஋Λ֎͢ɽ͕ͨͬͯ͠ɼΤʔδΣϯτ i ͷ 1 ϥ΢ϯυͰͷ‫ظ‬଴རಘ͸ɼ࣍Ͱද͞ΕΔɽ

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

Exp(payof fi ) = T ∗

bi
n
!

bi

͜͜Ͱ͸ɼγϛϡϨʔγϣϯΛ࣮ߦͯ͠ɼͲͪΒͷ
ESS ͕ͲͷΑ͏ʹग़‫͢ݱ‬Δͷ͔ɼ͋Δ͍͸ग़‫͍ͳ͠ݱ‬ͷ͔ɼ࣮ࡍͷ‫ڍ‬ಈΛ‫͢ূݕ‬ΔɽnR '+ ∗ (1 − bi ) + E
n i=1

(2)

i=1

∗ vi ∗

n
!
j=1
j̸=i

bj + P ∗ bi ∗

n
!

4.1

vj

j=1
j̸=i

͜͜ʹ͓͍ͯɼΤʔδΣϯτͷ bi Λʮେ୾͞ʯɼ viΛʮ෮़౓ʯͱͯ͠ɼͦΕͧΕ࿈ଓతͰ͋Δͱ͢ΔɽmΛॴ༩ͷूஂϺʹ͓͚Δ೚ҙͷ (ઓུΛม͑Δ mutant)ΤʔδΣϯτͱͯ͠ɼͦͷઓུΛͦΕͧΕ bm , vm ͱ͢ΔɽI Λूஂ Θ ͰͷΤʔδΣϯτ m Λআ͍ͨΤʔδΣϯτͷू߹ͱ͢Δɽ͜ͷ͜ͱ͔Βɼeq(3) ‫ ͼٴ‬eq(4) ͕ ESS ঢ়ଶʹ͍Δ
ΤʔδΣϯτͷඞཁ৚݅ͱͳΔɽ
⎧
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎨
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎩

⎧
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎨
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎩

∂Exp(payof fm )
⎛

=

∂bm

∂bm
∂Exp(payof fm )⎜OR ⎜⎝bm = 1 AN D⎜⎜⎝

OR bm = 0 AN D

⎛

=

⎜

OR ⎜
⎝vm = 1 AN D
⎛
⎜
⎜
⎝

≤

∂bm

∂vm

OR vm = 0 AN D

∂Exp(payof fi )∂vm∂Exp(payof fm )∂vm∂Exp(payof fm )∂vm∀i ∈ I≥∂bm∂Exp(payof fm )⎛∂Exp(payof fm )∂Exp(payof fi )∂Exp(payof fi )∂bm∂Exp(payof fi )
∂bm

⎞
⎟

∀i ∈ I ⎟⎠∀i ∈ I⎞⎟⎟⎠∀i ∈ I≥≤∂Exp(payof fi )∂vm∂Exp(payof fi )
∂vm

⎞
⎟

∀i ∈ I ⎟⎠∀i ∈ I

⎞
⎟
⎟
⎠

⎫
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎬
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎭

⎫
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎬
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎭

∀m ∈ Θ

(3)∀m ∈ Θ

(4)

ͳ͓ɼbi ͕φογϡ‫͋Ͱߧۉ‬ΔͨΊͷඞཁ৚݅͸ɼҎԼͷͱ͓ΓͱͳΔɽ⎧ ∂Exp(payof fm )
⎫
=0
⎪
⎪
⎪
(∂bm
) ⎪
⎬
⎨
fm )
OR bm = 1 AN D ∂Exp(payof≥0∀m ∈ Θ
∂b
m
(
) ⎪
⎪
⎪
⎩ OR b = 0 AN D ∂Exp(payof fm ) ≤ 0 ⎪
⎭
m

∂bm

(5)
Appendix ʹ͓͍ͯɼeq(3) ‫ ͼٴ‬eq(3) ͔ΒɼESS ͷඞཁ৚͕݅શͯͷΤʔδΣϯτ͕ಉ͡ઓུΛ࣋ͭ͜ͱͰ͋Γɼ
-bi = 0, vi ̸= 0 ∀ibi = 1, vi = 0 ∀i

͕ ESS ͷඞཁ৚݅Ͱ͋Δ͜ͱ͕ূ໌͞ΕΔɽ

4γϛϡϨʔγϣϯ

ஊ߹ͷ਺ཧϞσϧͷ෼ੳ݁Ռͱͯ͠ɼஊ߹͕੒ཱ͢
Δ bi = 0 ∀i ͱஊ߹่͕յ͢Δ bi = 1 ∀i ͷ૬൓͢Δೋͭͷঢ়ଶ͕ ESS Ͱ͋Δ͜ͱ͕ಋग़͞ΕͨɽγϛϡϨʔγϣϯ‫ͱڥ؀‬ιʔείʔυγϛϡϨʔγϣϯ‫ڥ؀‬͸ɼNetLogo1 Λར༻ͨ͠ɽ
·ͣɼήʔϜͷ‫ج‬ຊతͳྲྀΕ͸ɼgameʢϞσϧͷ࣮ߦʣɼcalcStandardDeviationʢඪ४ภࠩ‫ࢉܭ‬ʣɼevolutionʢརಘʹΑΔ౫ଡͱઓུͷਐԽʣͰ͋Δɽ
ͦͯ͠ɼgame ͸ɼdetect cooperate ΛΤʔδΣϯτ਺‫܁‬Γฦ͢΋ͷͱͳ͓ͬͯΓɼdetect cooperate ͷιʔείʔυ͸ɼιʔείʔυ 1 ͷͱ͓ΓͰ͋Δɽιʔείʔυ 1: game
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29

30
31
32
33
34
35
36
37
38
39

;ཪ੾Δ͔‫ڠ‬ௐ͢Δ͔
to defect cooperate
ask turtles[;֬཰B rate ʹΑΓ‫ڠ‬ௐ͢Δ(‫ڠ‬ௐ͠ͳ͚Ε͹ཪ੾Γʣifelse random float 1 >= B rate [;‫ڠ‬ௐή Ϝ;‫ڠ‬ௐλʔτϧͷϥϕϧ෇͚set label "cooperate"][;ཪ੾Γή Ϝ
;ཪ੾Γλʔτϧͷϥϕϧ෇͚set label "detect"];རಘ‫ࢉܭ‬;ม਺’cooperate_turtles’ʹʢஊ߹ʣ‫ྗڠ‬ΤʔδΣϯτΛ୅ೖ
let cooperate turtles turtles with [label = "cooperate"];ม਺’defect_turtles’ʹཪ੾Γʢஊ߹ഁΓʣΤʔδΣϯτΛ୅ೖlet detect turtles turtles with [label = "detect"]
if any? cooperate turtles [;શһ͕ʢஊ߹ʣ‫͔ྗڠ‬ΛνΣοΫ
if count cooperate turtles = number [;શһʢஊ߹ʣ‫͋Ͱྗڠ‬Ε͹ɼஊ߹རಘR ΛΤʔδΣϯτͰ෼͚߹͏ɽ
ask parents [ set utility utility + (R / number)]]
if any? detect turtles [;ཪ੾ΓΤʔδΣϯτͷத͔Βɼམࡳऀ (উརऀ)ΤʔδΣϯτΛϥϯμϜʹܾఆͯ͠མࡳऀ͸རӹT ΛಘΔask one of detect turtles [ set utility utility +T]]
ask turtles[;‫ن‬ൣή Ϝif label = "detect"[let group j other parents;ࣗ෼Λturtle i ʹ୅ೖ
let turtle i turtle who;ཪ੾Γ‫ن‬ൣή Ϝ
norm game defection turtle i group j

1 https://ccl.northwestern.edu/netlogo/

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54

4.2

]
]
end
to norm game defection [turtle i group j];ཪ੾Γ‫ن‬ൣή Ϝ
ask group j [;ൃ‫ऀݟ‬ͷ௄േ֬཰V ʹΑΓ௄േΛߦ͏
ifelse V rate > random float 1 [ask turtle i [set utility utility + P];ൃ‫’ऀݟ‬j’͸௄േίετ E Λෛ͏
set utility utility + E]
endఏ৚݅ͱͯ͠ R > 0 Ͱ͋ΔͷͰɼbi = 1, vi = 0 ∀i ͸ɼφογϡ‫ͳʹߧۉ‬Βͳ͍ɽ͕ͨͬͯ͠ɼஊ߹Ϟσϧͷ͏ͪ StrongCartels ʹ͓͍ͯ͸ɼϝλ‫ن‬ൣΛඞཁͱ͢Δ͜ͱͳ͘ɼஊ߹‫ن‬ൣ͕ҡ࣋͞ΕΔ͜ͱͱͳΔ6·ͱΊ‫ن‬ൣϞσϧΛԉ༻ͯ͠ஊ߹ϞσϧΛఏࣔ͢Δͱͱ΋ʹγϛϡϨʔγϣϯΛ࣮ߦͯ͠ɼStrongCartels Ͱ͸ɼ௄േͷଘࡏʹΑΓஊ߹͕༰қʹҡ࣋͞ΕΔ͜ͱΛࣔͨ͠ɽࠓ‫ޙ‬͸ɼWeakcartels ͷ৔߹ͷ෼ੳ͕ඞཁͱ͞ΕΔɽ

γϛϡϨʔγϣϯ݁ՌStrongCartels
100 ճࢼߦͱ 10000 ճࢼߦͷ݁ՌΛࣔ͢ɽ݁Ռͱ͠
ͯ͸ɼbi = 0, vi ̸= 0 ∀i ͷ݁ՌͷΈ͕ग़‫͢ݱ‬Δɽਤ 3: StrongCartels Ͱͷ 100 ճࢼߦͷ݁Ռ

Appendix A: ূ໌ A͢΂ͯͷΤʔδΣϯτ͕ಉ͡ઓུΛͱΔ͜ͱ͕ ESS
ͷඞཁ৚݅Ͱ͋Δ͜ͱΛূ໌͢Δɽ

Exp(P ayof fi ) = Exp(P ayof fj )∀i, j ∈ I(m ∈/ I); ∀m ∈ Θ; ∀bm , vm
F = Exp(P ayof fi ) − Exp(P ayof fj ) = 0∀i, j ∈ I; ∀m ∈ Θ; ∀bm , vmbi − bj
F =T∗
n
!
bm +
bk
⎛ ⎛

k=1
k̸=m

⎜ ⎜
+E ⎝vi ⎝bm +⎛ ⎛⎜ ⎜+P ⎝bi ⎝vm +=0

ਤ 4: StrongCartels Ͱͷ 10000 ճࢼߦͷ݁Ռ5ߟ࡯਺ཧϞσϧʹΑΔ෼ੳͰ͸ɼೋͭͷ ESS ͷඞཁ৚͕݅ಋग़͞ΕͨɽҰํͰɼಉ͡ϞσϧΛγϛϡϨʔγϣϯͰ‫͢ূݕ‬Δͱɼbi = 0, vi ̸= 0 ∀i ͷΈ͕ग़‫͢ݱ‬Δɽ͜ͷ‫ݪ‬Ҽ͸ɼESS ͷୈ 2 ඞཁ৚͕݅φογϡ‫ߧۉ‬ͷඞཁ৚݅Λຬͨ͞ͳ͍ͨΊͰ͋Δɽvi = 0 ∀i ͷ৔߹ʹ eq(5) ʹ͓͍ͯ bi = 1 ∀i ͕੒ཱ͢ΔͨΊͷ R
Λࢉఆ͢ΔͱɼAppendix ͷ eq(B.4) ΑΓɼR ≤ 0 =T ∗ (n − 1)
s.t. bi = 1 ∀i ͱͳΓɼϞσϧͷલn ∗ bi ∗ (1 − bi )n−1

n
!

k=1
k̸=i,mn!

k=1
k̸=i,m

⎞

⎛

⎞

⎛

⎟
⎜
bk ⎠ − vj ⎝bm +⎟⎜v k ⎠ − b j ⎝v m +

n
!

k=1
k̸=j,mn!

k=1
k̸=j,m∀i, j ∈ I; ∀m ∈ Θ; ∀bm , vm

⎞⎞

⎟⎟
bk ⎠⎠

⎞⎞

⎟⎟
v k ⎠⎠

͜͜ͰɼR ʹؔ͢Δ߲͕ফ͑Δͷ͸ɼஊ߹ʢ‫ڠ‬ௐʣརಘ͸ɼશһ͕‫ڠ‬ௐ͢Δඞཁ͕͋ΔͨΊͰ͋Δɽ

∂F= 0 ∀i, j ∈ I; ∀m ∈ Θ; ∀bm ∈ (0, 1)∂vmP∗ (bi − bj) = 0 ∀i, j ∈ I; ∀m ∈ Θ; ∀bm ∈ (0, 1)
2bi = bj ∀i, j ∈ I; ∀m ∈ Θ ⇒ bi = bj ∀i, j ∈ Θ∂F=0∀i, j ∈ I; ∀m ∈ Θ; ∀bm ∈ (0, 1)∂bmbi − bj−T ∗+ E ∗ bm ∗ (vi − vj) = 0
n
!
2
(bm +
bk )
k=1
k̸=m

∀i, j ∈ I; ∀m ∈ Θ; ∀bm ∈ (0, 1)

bi = bj ⇒E ∗ bm ∗ (vi − vj) = 0 ∀i, j ∈ I; ∀m ∈ Θ; ∀bm ∈ (0, 1)
vi = vj ∀i, j ∈ I; ∀m ∈ Θ ⇒ vi = vj ∀i, j ∈ Θ経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

͕ͨͬͯ͠ɼશͯͷΤʔδΣϯτ͕ಉ͡ઓུΛ࣋ͭ͜ͱ͕ ESS ͷඞཁ৚݅Ͱ͋Δ͜ͱ͕ূ໌͞Εͨɽ

Appendix B: ূ໌ BΤʔδΣϯτͷ ESS ͷඞཁ৚݅Ͱ͋ΔઓུΛಋग़͢
Δɽ

4∂Exp(payof fm ) 44
T ∗ (n − 1) ∗ B
R=− ∗ (1 − B)n−1
4
2
∂bm
(n
∗
B)
n
V =0
T ∗B
R
n−1
≥−
− ∗ (1 − B)(n ∗ B)2n(B.4)
4∂Exp(payof fi ) 44=4∂bm

⇒ {eq(3)} ⇒ B = 1

V =0͕ͨͬͯ͠ɼ

{eq(2)} ⇒Exp(payof fi ) = T ∗bibi + bm +

n
!

bj

R
∗ (1 − bi ) ∗ (1 − bm ) ∗
n

n
'

j=1
j̸=i,m+E ∗ vi ∗ (bm +(1 − bj )n!

j=1
j̸=i,m+P ∗ bi ∗ (vm +

bj )
n
!

vj )

j=1
j̸=i,mҎԼͰ͸ɼbi = B vi = V ∀i ∈ Θ ͱ͓͘ɽ∂Exp(payof fm )T ∗ (n − 1) ∗ B=∂bm(n ∗ B)2R− ∗ (1 − B)n−1 + (n − 1) ∗ V ∗ Pn∂Exp(payof fi )
T ∗B
=−
∂bm
(n ∗ B)2R− ∗ (1 − B)n−1 + E ∗ Vn∂Exp(payof fm )= E ∗ (n − 1) ∗ B∂vm∂Exp(payof fi )=P ∗Bi ̸= m∂vm

bi = 0, vi ̸= 0 ∀ibi = 1, vi = 0 ∀i

͕ ESS ͷඞཁ৚݅Ͱ͋Δ͜ͱ͕ূ໌͞Εͨɽj=1
j̸=i,m+-ࢀߟจ‫ݙ‬[1] Jose Manuel Galan and Luis R. Izquierdo. Appearances can be deceiving: Lessons learned
re-implementing axelrod ʟs ʟevolutionary approach to norms ʟ.
Journal of Artificial
Societies and Social Simulation, Vol. 8, p.
http://jasss.soc.surrey.ac.uk/8/3/2.html, 2005.
[2] McAfee P. and J. McMillan. Bidding Rings. American Economic Review, Vol. 82, pp. 579–599, 1992.

i ̸= mi ̸= mi ̸= m(B.1)

4∂Exp(payof fm ) 44
R
= − + (n − 1) ∗ V ∗ P
4
∂bm
n
B=0
4
R
∂Exp(payof fi ) 44≤− +E∗V =
4
n
∂bm
B=0
(B.2)
⇒ {eq(3)}4 ⇒B=04
4∂Exp(payof fm ) 4∂Exp(payof fi ) 44
=
0
=
0
=
4
4
∂vm
∂vm
B=0
B=0
⇒ {eq(4)} ⇒ V = ∀x(0 ≤ x ≤ 1) ⇒ {eq(B.4)} ⇒ V ̸= 0
4
4
∂Exp(payof fm ) 44
∂Exp(payof fi ) 44
≤
4
4
∂vm
∂vm
B̸=0
B̸=0
⇒ {eq(4)} ⇒ V = 0(B.3)[3] RobertAxelrodʢࣉ໺ོ༤ʢ‫؂‬༁ʣ). ‫ن‬ൣͷଅਐ.
ʮ‫ڠ‬ௐͱରཱͷՊֶʯ(The Complexity of Cooperation. Princeton University Press.(1997)). μΠΞϞϯυࣾ, 2003.

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

* "%

IPO -+
Evaluation of IPO offering price using patent document vectors
1

1

1

1

Shohei FUJIWARA1, Yusuke MATSUMOTO1, Aiko SUGE1 and Hiroshi TAKAHASHI1
1
1Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: There are many previous studies on IPO open prices. In particular, underpricing,where the public price is lower than the initial price, is an important issue from the
management's point of view, as it causes loss of opportunity for issuers. Various hypotheses
about the cause of underpricing have been made by previous research. In this research, we
focus on the calculation of corporate value when determining the open price. Specifically,
SCDV was created based on patent documents owned by the company. Next, a similar
company comparison method was performed by selecting similar companies based on thecreated document vectors, and the validity of the open price was attempted.

Kim and Ritter (1999)

1. (
GAFA

Kutsuna et al (2009)(2009) Matsumoto

IPO(2018)
IPO

IPO
IPO

(2010)IPO

2. )#$

3

Jaffe(1986)
Baron (1982) Loughran and Ritter (20022004) Liu and Ritter (2009)
Allen and Faulhaber(1989) Welch
1989
Grinblatt and Hwang(1989) Courteau (1995)

Stuart Podolny (1996)
Hall Jaffe
Trajtenberg(2005)

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

12000
#$
Hoberg Phillips (2010)
Form 10-K
M&A
Loughran Mcdonald (2011)

12000
C

D

4

E
Form 10-K

5

3.

C, + CI + ⋯ + CK
C, + CI + ⋯ + CKHL ,, HL I,
DD#$' = FO (4)C, + CI + ⋯ + CK⋯,HL ,INNNDThomson Reuter
2001~2015
DWPI(Derwent World Patents
Index)
DWPI

'

=

'Q,

(C − C',Q, )I + (C'I − C'IQ, )I
R ',⋯ + (C',INNN − C',INNNQ, )I(5)

4. 
SparseComposite Document Vector
Skip-Gram model (200
!
(60
("#$
%%%%⃗'( )
())

)
3%)

"#$
%%%%⃗'((⊕(,~() )
!01

2
"2⃗$'
(1) (2) (3)

IDF(N
)
SCDV
Figure 1.SONY"#$%%%%⃗'( = "$' × 5(6( |"' )?
9:;1 = <=>
+1
!01

(1)

"2⃗$' = 9:;1 ×⊕(,~() "#$%%%%⃗'((3)(2)

5. &IPO

4
9Harish(2017)(2019)SCDV

t-SNE

Dheeraj Vivek Bhargavi
SCDV
Figure 1
12000
2
SONY
(Year)'

U=!V<1WX1 ' = Y
Z

6Model_test0× 100 − 100Y (6)経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

5
IPO

6. &,
SCDV

'!
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

Allen F., and Faulhaber G R.: Signaling by
Underpricing in the IPO Market, Journal of
Financial Economics, Vol.23, pp. 303-323, (1989)
Baron D.: A Model of the Demand of Investment
Banking Advising and Distribution Services for
New Issues, The Journal of Finance, Vol.37, No.4,
pp. 955-976, (1982)
Courteau L.: Under-Diversification and Retention
Commitments in IPOs, The Journal of Financial
and Quantitative Analysis, Vol.30, No.4, pp. 487517, (1995)
Dheeraj Mekala., Vivek Gupta., Bhargavi
Paranjape., Harish Karnick.: SCDV Sparse
Composite Document Vectors using soft clusteringover distributional representations, Association
for Computational Linguistics, Vol. Proceedings ofthe 2017 Conference on Empirical Methods in
Natural Language Processing, pp. 659–669, (2017)
Grinblatt M., and Hwang C Y.: Signaling and thePricing of New Issues, The Journal of Finance,
Vol.44, No.2, pp. 393-420, (1989)
Hall., B H., Jaffe A., and Trajtenberg M.: Market
value and patent, RAND Journal of economics, Vol.
36, No. 1 pp. 16-38, (2005)

[7]

[8]

Hoberg G., and Phillips G.: Product Market
Synergies and competition in mergers andacquistions: A Text-based analysis, The Review of
Financial Studies, Vol. 23, No. 10, pp. 3773-3811,(2010)
Jaffe A.B.: Technological opportunity andspillovers of R&D: evidence from firms’ patents,
profits and market value, American Economic
Review, Vol. 76, No. 5, pp. 984-999, (1986)[9]

Kim M., and Ritter R J.: Valuing IPOs, Journal of
Financial Economics, Vol. 53, No. 3, pp. 409-437,(1999)[10] Kutsuna.K., Smith.K.J., and Smith.L.R.: PublicInformation, IPO Price Formation, and Long-Run Returns:
Japanese Evidence, The Journal of Finance, V0ol. 64, No.
1, pp. 505-546, (2009)[11] Loughran T., and J Ritter.: Why Don’t Issuers Get
Upset About Leaving Money on the Table in IPOs,
Review of Financial Studies, Vol. 15, pp. 413-443,(2002)[12] Loughran T., and J Ritter.: Why has IPO
Underpricing Changed Over Time?, Financial
Management, Vol. 33, No. 3, pp. 5-37, (2004)[13] Loughran T., and McDonald B.: When is a liability
not a liability? Textual analysis, dictionaries, and10-ks, The Journal of Finance, Vol. 66, No. 1, pp.
35-65, (2011)[ ] Liu X., and Ritter R J.: The Economic
Consequences of IPO Spinning, forthcoming in
Review of Financial Studies.
[14] Matsumoto Y., Suge A., & Takahashi H.:
Construction of new industrial classification
through fuzzy clustering, JSAI International
Symposia on AI workshops, (2018)[15] Stuart T E., and Podolny J M.: Local search andthe evolution of technological capabilities.
Strategic management journal, Vol. 17(S1), pp. 2138, (1996)[16] Welch I.: Seasoned Offerings, Imitation Costs, andthe Underpricing of Initial Public Offerings, The
Journal of Finance, Vol. 44, No. 2, pp. 421-449,(1989)[17]:
Financial Services Agency research review Vol. 6
pp. 39-112 (2010)
[18]

[19]

:

GICS
No. 9 pp. 33-42 (2009):-,27(2019)

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

都市公園の動態モデル開発に関する研究
A Study on Dynamics Model Development of Urban Park菅原規之 1

高橋雅和 1

Noriyuki Sugahara1, Masakazu Takahashi1
1

1

山口大学
Yamaguchi University

Abstract: Urban parks are public spaces indispensable for realizing a sustainable society. On the other
hand, urban parks are also annoying spaces that make people uneasy. Urban parks are attractive andrevitalizing the city must be a space that can accommodate diverse people. But the reality is an exclusiveand crippled space. That is because diverse people have not been in harmony for a long time. In this study,
we aim to develop a dynamic model for urban parks to become truly open public spaces, and to examine
the state transition of urban parks. This study is in progress.

はじめに
都市公園は都市を持続可能にする様々な機能を備え都市化が進む現代において様々な都市問題を軽減してくれる重要な都市インフラである。一方で都市公園は人々の不安の原因ともなる厄介な空間である。
本来、誰もが自由に使えるはずの都市公園は注意書
きだらけの不自由で魅力の無い空間となり多様化が進む街から取り残されている。魅力の無い都市公園は放置され荒廃が進み周辺住民の不安を生み、治安の悪化を招く。従来から利用者を巻き込んだ多様性のある管理や利用が求められているが多様であるがゆえに利害が複雑に絡み合い解決策を見いだせずにいる。そこで本研究では都市公園の動態モデル構築に向けた都市公園の状態遷移について考察を行う。
背景で都市公園の需要や現状、これまでの取り組みなどから状態遷移の基礎を導く。続けて都市公園の状態遷移について考察を行い、最後にまとめと今後の方針について述べる。

背景
都市公園は都市開発により失われた自然や緑を街にもたらし市民に憩いの場を提供する空間である。
都市公園は災害時には避難場所になり火災の延焼を防止する機能があり都市の安全性を高める機能も持つ。また、緑豊かな空間は過密する都市に開放的で快適な空間を作り出し街の賑わいを演出する。都市
公園の持つこれらの機能は都市が抱える様々な問題を軽減し持続可能な社会を実現するために必要である[1][2]。しかし、都市公園は市民の不安や不満の発
生源にもなる[3]。都市公園が誕生して以来、都市公園の破壊や荒廃は常に社会問題となっている。快適
で多目的に自由に利用できる空間は魅力的であり多くの人々が集まる。しかし、過度に人が集まるとゴミが散乱し落書きなどが目立つようになり、芝生も踏み荒らされ土埃が舞うようになる。こうして都市
公園の快適性が徐々に損なわれていく。また、過激なパフォーマーや酔っ払いが都市公園を占拠すると人々は不安を感じ寄り付かなくなる。そして、これらの迷惑行為を禁止する注意書きが都市公園に設置されることになる。ボール遊びや犬の散歩も同様にして禁止されることが多く都市公園は不自由で魅力ない空間になり人々は利用しなくなる。利用者の減少により寂れた都市公園は荒廃が進み周辺地域の治
安にも悪影響を与える。ごみの散乱や落書きが放置された街並みは住民の秩序に対する無関心の象徴となり反社会的行動者を引き寄せると「割れ窓理論」[4]で述べられており、イギリス政府が安全なまちづ
くりの指針として発表した「より安全な場所」[5]の中でも汚れた街並みは犯罪を招くとして街の清掃や破れて放置されたポスターの撤去など街並みの改善が必要と述べている。
一方で都市公園は利用者の多様性をうまく融合させることで近隣に恵みを与える場所になり利用者が公園を活気づけ支援するとジェーン・ジェイコブス
は著書「アメリカ大都市の死と生」の中で述べている[6]。この著書は半世紀以上前 1961 年に出版され経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

たが現在も利用者参加型の都市公園維持管理手法は有効と考えられており模索が続いている。たとえば、住宅・都市整備公団がニュータウン開発で整備された都市公園の管理について「ちゃんと小公園のあるまちづくり」[7]の中で地域の中で小公園を楽しむ方
法として様々な利用方法について提言している。また、馬場は著書「RePUBLIC 公共空間のリノベーシ
ョン」[8]の中で指定管理者制度を軸に都市公園の新しい管理の在り方から地域のつながりや新しい発想や価値が生まれる場づくりを提案している。国土交
通省も 2016 年に「新たなステージに向けた緑とオー
プンスペース政策の展開について」[9]の中で一部の苦情に左右されず柔軟に地域全体で管理に取り組む
必要性を報告している。しかし、人々の多様性をうまく共存させることは容易ではない。住民参加型の維持管理の多くは住民に都市公園の維持管理を委託する形式であるが、この方法は利用者の多様性を阻害する可能性が強い。板橋区では都市公園を住民に愛着を持って管理してもらおうと「里親制度」[3]を設けた。しかし、制度が導入されると導入前に比べ制度が導入された都市公園に対する苦情が増加した。
苦情増加の原因は「里親制度」により都市公園に対する関心の高まりと考えられる一方で管理者側の意
向に沿わないものを排除する意識が強まったとも考えられる。人々の多様性の共存による都市公園の利用価値を高めるためには、管理者、利用者、周辺住民の相互理解と多様な人々が利用できる環境づくりが必要である。
しかし、人々の多様性を全て汲取り維持管理に反映させることは、その複雑さから非現実的である。
そこで、都市公園の動態を都市公園の状態遷移を表すモデルを用いて解明する方法を探索した。半世紀以上に渡り人々の多様性を取り入れる必要性を理解しながら実現できない理由を動態モデルを用いて明らかにしていく。本研究では、都市公園の動態モデ
ル構築に向け都市公園の状態遷移について考察する。

図1

都市の構造

なくなり中心街から離れると利便性が低下し人口が減少すると考えた。人々の移動は、昼間は郊外から中心街に移動し、夜間は中心街から郊外へ移動するものとした。
続いて、都市公園の状態遷移を図 2 に示す。都市
公園の状態は良好と不良の 2 つとした。都市公園の状態を悪化させる要因は、老朽化、利用行動、街の変化とし、状態を良好に回復させる要因は、維持管理、利用行動、街の変化とした。良好な状態を保つためには利用者の多様化と受容的な管理が必要であり、不良な状態に陥るのは占有的な利用と排他的な管理から生じると考えた。この図から人の移動と占有化の関係を考える。人々は昼間に中心街、夜間は郊外に移動するため、昼間の郊外と夜間の中心街で人々の多様性が少なくなると考えられる。小説の題材にもなった池袋西口公園や福岡の警固公園[11]など夜間に不良がたむろして問題になったが、中心街の夜間は人々の多様性が少なく特定の者により都市公園が占有されやすくなることで説明が可能になると考える。逆に昼間の都市公園で起きる苦情についても多様性から説明ができると考える。

都市公園の状態遷移について
前章の内容を基に都市の構造を簡単に図示した。
作図したものを図 1 に示す。図の上部の住区と CBD（中心街）は CBD から住区の距離を段階的に表している。各地区の緑被率や人口は色の濃淡で表した。
都市公園の需要は緑被率と反比例の関係にあるとし緑の少ない都心程需要が高く自然が残る郊外や田園地帯では需要が低くなるとした。緑の量は街の基本的な快適性を表すと考え、人は中心街から少し離れた緑のある郊外に多く住むとした。また、中心街は住宅費が高いことと自然が少ないことで人口が少

図2

都市公園の状態遷移図

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

表1

都市、都市公園、人と緑被率、人口の関係性
都市・地区 都市公園
人
緑被率
快適性
需要
利用率
人口
税収
コスト
多様性
分析の結果、都市公園に関する不満や不安は投稿内容に関係が無く誰もが不満や不安に感じる共通点があることが判明したので、その共通点を都市公園の状態を悪化させる利用行動として利用する。
図3

都市公園の状態遷移図と人口と緑被率の関係

また、都市への人の流出入による影響もある。都市の人口増加は多様性が増すことになり利用行動も多様化する。多様化する利用行動をうまく融合させな
ければ対立が起き都市公園の状態は悪化する。多様化した人々の融合度についてはトーマス・シェリン
グのセグレゲーションモデル[10]を応用することで説明ができると考える。都市公園の管理方針が排他的であれば棲み分けが起きやすくなり管理方針が受容的であれば棲み分けが起きにくくなるためである。
人口は都市の税収に影響を与えるため維持管理費は都市公園の需要が高く人口が多い地区ほど多くなると考えた。
次に都市の緑被率が人々の行動に与える影響を考えた。緑被率を基本的な都市の快適性、都市公園の需要を表す指標として考えると緑被率の低い地区で都市公園需要が高まり利用率が高くなると考えられる。逆に郊外では都市公園以外にも十分な緑がある
ため都市公園の利用率は低くなる。ここに人口を掛け合わせることで単位公園あたりの利用人数が定められる。利用人数は都市公園の維持管理コストに影響を与え利用人数が一定数を超過すると超過した分だけ維持管理コストが増えると考えられる。ここまでをまとめ、人口と緑被率の影響を加えた状態遷移
図を図 3 に示す。
ここからは、都市の構造と都市公園の状態遷移図
から都市公園の動態モデル構築に対する考え方を述べる。都市公園の動態モデルは、できるだけ簡略したモデルを開発したいと考えている。都市公園に対するニーズは無限にあり全てに対応することは不可能であるため、緑被率や人口などの簡単な指標で動態を表現できる方法を探索していく。関係性を整理するために図 3 の状態遷移図の都市、都市公園、人と緑被率、人口の関係性を表 1 にまとめる。
これに、利用行動による影響を加えていく。都市
公園の利用行動に関しては我々がインターネット上の発意情報をテキストマイニングで分析した結果[12]を用いる。テキストマイニングは都市公園の不満や不安に着目した利用行動推定のために行った。

まとめと今後の方針
本研究では都市公園の動態モデル構築に向けた都
市公園の状態遷移について考察した。都市公園は多目的空間であり不特定多数の人々が利用するため、利用行動に合わせたモデルを構築することは非現実的である。しかし、都市公園が誕生した要因の一つである緑被率や人口や人の移動に着目することで、モデルを構築できる可能性が高いことが分かった。
今後は、1) テキストマイニングを用いた不満や不安の原因となる都市公園の利用行動の定量化、2) 都市の状態のモデル化、3) 都市公園の状態遷移のモデル化を行い都市公園の動態モデルを構築していく。

謝辞
本研究の一部は、国立情報学研究所の IDR データ
セット提供サービスによりヤフー株式会社から提供を受けた「Yahoo! 知恵袋データ（第 3 版）」を利用した。データ使用を許諾頂き研究が行えたことに感謝の意を表す。

参考文献[１] 環境省：平成 29 年度版 環境・循環型社会・生物多様性白書(2017)
http://www.env.go.jp/policy/hakusyo/h29/pdf.html(Accessed on 2019/12/29)[２] 国土交通省：公園とみどり
http://www.mlit.go.jp/toshi/park/(Accessed on 2020/1/10)[３] 樋野公宏, 樋野綾美, 小出治: 都市公園における犯罪
不安要因に関する一考察, 日本都市計画学会, 都市計画報集, No.2 pp.132-135, (2004)[４] James Q. Wilson and George L. Kelling “Broken
Windows: The police and neighborhood safety”, The
Atlantic Monthly; March Broken Windows; Volume 249,
No. 3, pages 29-38(1982)

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

[５] Office of the Deputy Prime Minister: Safer Places: The
Planning System and Crime Prevention,（2004）[６] Jane Jacobs, The death and life of great American cites,
Vintage, (1961)[７] 住宅・都市整備公団編：ちゃんと小公園のあるまちづくり, 大蔵省印刷局, (1996)[８] 馬場正尊: RePUBLIC, 学芸出版社, (2013)[９] 国土交通省: 新たなステージに向けた緑とオープン
スペース政策の展開について, (2016)[１０]

ThomasC.

Schelling,

Dynamic

modelsofsegregation, Journal of Mathematical Sociology, Vol.1, PP
143-186, (1971)
[１１]

福岡大学

景観まちづくり研究室：警固公園再整備事業プロジェクト・レポート
http://www.tec.fukuokau.ac.jp/tc/labo/keikan/works/proje
ct/2011_kego/project_kego.htm(Accessed on 2019/9/23)[１２]

菅原規之・高橋雅和：「匿名化情報を用いた都市公園の利用動機分類に関する研究」電気学会 情報システム研究会, IS-18-055, pp.27-30 (2018)経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

大規模ニューステキストを用いたナレッジグラフの構築
Knowledge Graph construction using large-scale news text
張 迎1

菅 愛子 1

高橋 大志 1

Ying Zhang1, Aiko Suge1, Hiroshi Takahashi111

慶應義塾大学大学院経営管理研究科
Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: Investors refer to a variety of information when making investment decisions: The amount ofavailable information is increasing day by day due to the spread of the Internet, and it is difficult to grasp
all information such as causality. In this study, we attempt to construct an understanding support model thatcan visualize news through Attention-Based Bi-LSTM model using Reuters News as an analysis target.

１．はじめに投資家は投資判断を行う際，様々な情報を参考にしている，インターネットの普及等により, 利用可
能な情報量は日々増加しており，因果関係等すべての情報を把握することは困難である．本研究では，
ニュースに記載される事象を可視化する理解支援モデルの構築方法を検討し，モデルによる結果を使って資産運用分野における利用の効果を検証した．

２．先行研究因果関係を構築するには,ニューステキストにおけるエンティティ（地名, 国家, 人名など）の抽出及
びエンティティ間のリレーションの抽出という二つの手法を必要とする．エンティティ抽出とリレーシ
ョン抽出の手法は 2 種類ある．従来は予め辞書を用意して用いていたが，近年は多く自然言語処理技術
を使う手法が多く用いられる．本研究では後者に基づき，研究を行う．
エンティティ抽出に関し，本研究で利用する BiLSTM-CRF モデルは Lample[1]らにより構築され，
エ
ンティティ抽出において LSTM モデル，Bi-LSTM モ
デル[4]と比較して，より高い精度を示している．
一方，リレーション抽出に関して，本研究では
Zhou[3]らが構築した Attention-Based Bi-LSTM モデ
ルを利用する．
当モデルは Bi-LSTM（双方向 LSTM）の上 Attention 層を追加することで，文章を使ったリ
レーション抽出にて高い精度を示すことが報告されている．

景知識の取得には，百科事典記事に記載される構造化データを使わず, 非構造データであるニューステ
キストを用いる．

４．データ
単語ベクトルについては,単語のベクトル表現を取得するための教師なし学習アルゴリズム Glove で
Wikipedia を訓練さした単語ベクトルを利用する．
ニュースデータについては, 2010 年 1 月から 2019年 3 月までの英語のロイターニュースの発信日時とニュースのタイトルを用いる．なお，ニュースデー
タは予めエンティティやリレーションをつけていな
いため，エンティティ抽出に使う教師データとして
CoNLL-2003 を利用し，リレーション抽出に使う教師データとして Wiki80 を用いる．検証モデルの構築には，トヨタ自動車(株)の 2015 年 1 月から 2017 年
12 月の株式価格を使用する．

５．分析手法
本研究では，先行研究に提示されたモデルを利用
し，エンティティ抽出とリレーション抽出を行い，抽出結果を Neo4j により可視化した(Figure 1)．

３．目的
本研究では, ニュース記事の理解に役立つような背景知識を取得し，可視化する手法を提案する．背Figure 1. ナレッジグラフの構築手順

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

資産運用分野における利用効果の検証方法として，リレーション抽出モデルで予測できたトリプルで，
菅[5]らが使用した手法のもと，ニュース配信による株式市場の変動の分析を 1 日ごとに分析する．
まず，エンティティ抽出用の Bi-LSTM-CRF モデ
ルとリレーション抽出用の Attention-Based Bi-LSTM
モデルにそれぞれ conll2003_en と Wiki80 を用い，モデルの訓練を行う．
訓練されたエンティティ抽出モデルに対し，ニュースデータを入れて事象抽出する．さらに事象の抽出が完了したデータを訓練されたリレーション抽出
モデルに入力し，事象と事象の間にリレーションを予測する．結果となる主語，述語，目的語の 3 つの組（トリプル：Triple）を Neo4j でネットワーク図を構成する．
トリプルの検証は，LSTM（Long short-term memory）
でニュース記事分析モデルを構築する．モデル化は，
トヨタ自動車(株)を例に検証モデルを構築する．具体的に，「トヨタ」というワードが含まれるニュース，
及びリレーション抽出の結果により関連性を持つと予測した会社名，人名などが含まれるエンティティのニュースの発信日をトヨタ自動車(株)の株式収益率（閾値 0.1％）により３分類（Positive、Neutral、Negative）して教師データとして与え る．なお，
Neutral のサンプル数が少ないため，本研究では除外
した． 教師データを１）業名が含まれるニュース．
２）企業に関連しているエンティティのニュース．
３）企業名と関連するエンティティ両方のニュース．
の三種類とする．

６．分析結果Figure 2 はトヨタ自動車(株)を例にニュースにより作成したトリプルの一部を Neo4j で示したものである．Table 1 は，トヨタに関連を持つエンティティを表に整理したものである．

Table 1. トヨタに関連を持つエンティティ(表)nissanbmw

toyodasony

avalon

kenya

nhtsa

toyota motor corp

ford

edmunds

hondatakatahonda motor coaichi prefecture

karnatakasoftbank

autodata

panasonic corp

prius

リレーション予測モデルを構築する際に使用した訓練データ Wiki80 はビジネスニュースでの適用性がないため，エンティティの間に関係があるかどうかを予測できるが，リレーションの種類はうまく予測できなくて，結果の可読性が低い．
ただし，種類と関係なく，リレーションの自体には有意性があるため，本研究では資産運用分野における利用効果について検証モデルを構築した．
Table 1 に基づいて作成した教師データの中身はTable 2 で表す．Table 3 は 3 つのデータでそれぞれ構築した検証モデルの予測精度である．
Table 2. 検証モデル構築で使用した教師データ
Positive

Negative

合計

TOYOTA

1,750

1,794

3,544

関連ニュース23,541

23,03046,571TOYOTA・関連ニュース

24,437

23,95548,392

Table 3. 検証モデルの予測精度
訓練データ

検証データ

TOYOTA

0.7812

0.6938

関連ニュース

0.82810.6543

TOYOTA・関連ニュース

0.79690.6545

検証結果により，トリプルに通じて繋いだエンテ
ィティが含まれるニュースは実際に企業の株式価格と関係を持つことを示し，ナレッジグラフは資産運用での有用性を示した．

７．まとめと今後の課題
本研究は, ニュース記事の理解に役立つよう，ニュースの背景知識を取得して可視化する手法にいて検討を行った．可視化した結果から特定の企業実体を選出し，それに関連する実体のニュースを当該企業の株式価格の関連性についてモデルを構築して検証した．結果では関連する実体のニュースは企業の株式価格への影響が存在すると示し，本研究の研究
手法の有用性を示した．今後の課題は，精度向上のための教師データの選択とモデルのパラメータの調整である．

Figure 2. トヨタに関連を持つエンティティ

参考文献[１] Guillaume Lample, Miguel Ballesteros, Sandeep

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

Subramanian, Kazuya Kawakami, Chris Dyer: NeuralArchitectures for Named Entity Recognition, (2016)[２] J. Lafferty, A. McCallum, and F.C. Pereira: “Conditionalrandom fields: Probabilistic models for segmenting andlabeling sequence data,” Proc. 18th International
Conference on Machine Learning 2001 (ICML 2001),
pp.282–289, (2001)[３] Peng Zhou, Wei Shi, Jun Tian, Zhenyu Qi , Bingchen Li,
Hongwei Hao, Bo Xu: Attention-Based Bidirectional
Long Short-Term Memory Networks for Relation
Classification, the 54th Annual Meeting of the
Association for Computational Linguistics, pages 207–
212, (2016)[４] Thireou, T.; Reczko, M.: Bidirectional Long Short-Term
Memory Networks for Predicting the Subcellular
Localization of Eukaryotic Proteins, IEEE/ACM
Transactions on Computational Biology andBioinformatics 4 (3): 441–446, (2007)[５] 菅 愛子，高橋 大志：高頻度データを通じたニュースと株式市場の関連性の分析，日本証券アナリスト
協会，証券アナリストジャーナル(2018)経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

A

B6

1 21

1

Research on Organization Formation Model for Productivity Improvement
Using Artificial Society Simulation
1

Shohei Yada 1

1

Setsuya Kurahashi 1

1
1

University of Tsukuba

Abstract: In Japan which faces population decline and labor shortage, it is obvious that low productivity
is an essential social issue that cannot be avoided.
On the other hand, it is also true that Japanese technology is highly evaluated from a micro perspective.
Based on these, low productivity in Japan can be said to be an organizational management issue.
From the above, in this study, we identify an organization formation model that maximizes the productivityof organization by analysing how individual productivity and behavior patterns affect the productivity oforganization.
In addition, these productivity of organization is generated by complex social systems such as individualinteractions, so we try to demonstrate the macro social order generatively using Agent-based model ABM .

1
[1]
OECD
1970

1

7
[2]

ABM
[3]
2

2.1.

ABM

1

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

3.1.

3.2.
3

8

7

B6

Psychological Capital

Psychological Capital

6

PsyCap

Personal PsyCap
Collective PsuyCap
2
Hope
Efficacy
Resilience
Optimism
[5]

1
2.2.

1

3

4.1.

1
3

future work
2.1

4.2.

.

1
PsyCap[5]
Satomi Tsuji, Nobuo Sato, Kazuo Yaho, et al. 2019[4]2

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

4.3. ABM

34

A

B

iii.

iv.
ABM

ABM

v.

5.3. ABM

34

5.2
ABM

1

2
3

5.1.

1
3

1
ABM
2010

5.2.

1

i.
[3]
ii.

5.1

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第14回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #14)

ABM

54
3

patch

normal-patches ;;remote-patches ;;escape-patches ;;OR
ABMradius

3

link

5.1

3
vertical-link ;;Mhorizontal-link ;;

[ ]

:

30

[ ]

diagonal-link ;;

,

1

1

:
2019

[ ]

:

, J-STAGE,42, p. 56-62 2010
[ ] Satomi Tsuji, Nobuo Sato, Kazuo Yaho, et al.; Employees’

NetlogoWearable Measure of Face-to-Face Communication
Relates to Their Positive Psychological Capital, WellBeing[ ] F. Luthans, C. M. Yousef-Morgan and B. J. Avolio (2015).
"Psychological Capital and Beyond", Oxford University
Press., ACM international confalence on Web Intelligence,
October 2019, p14-20 2019

normal-patches[ ] Ivan, Smarzhevskiy (2019, July 31). “Organizational
behavior in the hierarchy model” (Version 1.1.0).

remote-patches

Wilensky, U. (1997). NetLogo Party model.
http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Party. Centerfor Connected Learning and Computer-Based Modeling,
Northwestern University, Evanston, IL.

escape-patches

NetlogoIvan, Smarzhevskiy (2019, July 31)[6]