経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

感情分析とテキスト分析を通じて見える経営者の特性と企業の関係－日経 225 社を対象にした分析－
The Relationship Between the Characteristics of Company Executives and Their
Companies Observed Through Facial Emotions and Text Analysis- Analysis of Nikkei 225 Firms 税所篤大力 1* 菅愛子 1高橋大志 1

Atsutaka Saisho1, 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 and Administration, Keio University

Abstract: Company executives play an important role in corporate activities. In this research, we focus on
the characteristics of the top executive, who make the important decisions. We attempt to measure the facial
emotional score of these executives from the photographs published on their firm’s annual report. In
addition, we create a narcissism index from the number of times these executives appear on their reports.
Finally, we analyze how these emotional scores or narcissism indexes relate with their company’s
performance and behavior.

1. はじめに経営者は企業活動において重要な役割を果たしている．しかし，近年の相次ぐ不祥事により，我が国の経営者はその在り方を問われている．例えば，2016
年には電通の新入社員が過労死，2017 年には神戸製鋼のデータ改ざん，また 2018 年には日産のゴーン会長が逮捕されるなど，大企業の不祥事が後を絶たない．
池田ら（2018）は，日本の場合，安定株主が多いなどの理由で市場の圧力を受けにくいため，経営者
はリスクが伴う投資や M&A といった決断を避け，その結果，組織がよどみ，停滞をもたらしやすいと述べている． 一方，Malmendier & Tate（2008）では，
世界的にみて，楽観的で，またリスク回避的でない経営者の方が M&A を積極的に実施している傾向がみられると言われている．では，そういった特性をもつ我が国の経営者は，業績を維持，向上しやすいのだろうか．
海外では，そういった経営者の特性をナルシシズ
ム（Narcissism）1と捉え，それが企業の業績や行動に与える影響について実証的に分析したものも少なく* 連絡先：慶應義塾大学大学院経営管理研究科〒223-8526 神奈川県横浜市港北区日吉 4 丁目 1 番 1 号
E-mail: ku.atsu7@gmail.com
1

ナルシシズムのコンセプトを体系立てた Freud et al.（1954）は，ナルシない．例えば，その中でも最も引用されることが多い Chatterjee et al.（2007）は，レポート上の CEO の写真を独自の手法で評価し，ナルシシズム指標を作成している．その結果，経営者のナルシシズムは企業行動を促進させるものの，業績には必ずしも良い
影響を与えないことを示した．他方，我が国においては，日本企業を対象に経営者の特性と企業との関係について研究したものは海外に比べて圧倒的に少なく，中でもナルシシズムに言及したものは限定的である．
ところで，なぜ経営者のナルシシズムの測定に写真が用いられるのか．そもそも，ナルシシズムの測定には，Raskin & Hall（1979）の中で用いられている
NPI（Narcissistic Personality Inventory）の有名な調査手法があり，これは質問表によりナルシシズムの度合いを計測するもので，数多くの研究でその有効性が実証されている．一方，Cycyota（2006）では，実際問題として経営者はそれらの質問に答えることを億劫に感じ，またその質問内容が機微に触れるものも多いことから回収率が低いという問題点が指摘されている．このような背景のもと，多くの先行研究
で，サンプルの取得が容易な写真を用いた手法が採
シズムを自己をある種の性的な対象とみなすものだとしている。しかし，本稿で引用するナルシシズムに関する先行研究では，ナルシシズム
を単に「自己愛が強い」という意味で使用している。本稿でも，引用す
る先行研究と同様の意味で使用するものとする。

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用されている．
しかしながら，果たしてそれは本当に適切といえるのだろうか．もし経営者個人の特徴を捉えるのであれば，写真以上に経営者本人の意思が滲み出ていそうな媒体の方がより正確にその特徴を測定できるのではないか．例えば，Joel & Russell (2007)では，
CEO のメッセージには，自社を繰り返し引用したり一人称を使用するなど，ナルシスティックと判断できる単語や文脈があることが定性的に示されている．
また，Chatterjee et al.（2007）は，社長インタビュー
における一人称の使用と業績の関連性について定量的に分析している．とりわけ，近年は人工知能の発達によりテキスト分析への注目も高まっていることから，写真だけでなく，テキストを用いたナルシシ
ズムの分析も進みそうである．
さらに，ナルシシズムに限らず，経営者の怒りや悲しみなどの感情に焦点を当てた研究も数多く存在している．とりわけ近年は画像分析の精度向上を背景として人工知能技術を用いた研究も確認される．
水門・勇（2017）は，日本銀行総裁の会見時の表情
から表情認識アルゴリズム を用いて感情値を計測し，その感情と金融政策変更との関係を分析した．
その結果，大きな金融政策変更を行う直前の回の会
見では，「怒り」や「嫌悪」の値が高くなる一方，金融政策変更後の会見では，「悲しみ」の数値が低下する傾向が確認された．また，選挙候補者の笑顔と投
票率 の関係に ついて研 究を行っ た Horiuchi et al.
（2012）は，自動顔認識技術を用いて，日本とオーストラリアの選挙候補者の画像から客観的な笑顔の指数を作成した．その結果，笑顔の指数が候補者の投票率に正の影響を与えることを示している．本研
究においても，仮に経営者の感情と企業との間に相関がみられた場合，日本の経営者を取り巻く議論に何か新たな示唆を与えられるのではないか．
このような問題意識のもと，本稿では，まず，日本企業を対象に経営者2 のナルシシズムを定量的に測定し，それが企業の行動や業績に与える影響について検証する．具体的には，アニュアルレポート上の露出度をナルシシズムと捉え，経営者のナルシシ
ズムが高いかを確認する．レポート上の露出度には，日経 225 社に属する企業の社長を分析対象とし，登場回数，写真やサインの面積が 1 ページに占める割合等をデータとして使用する．さらに，経営者の感情特性にも注目し，企業との関連性について分析を行う．

2

本稿では，会長，副社長や取締役などは含まず，社長に限定している。

2．経営者のナルシシズムの測定
2.1 分析アプローチと使用データ
本節では，日本企業を対象に，経営者のナルシシ
ズムが企業の行動や業績に与える影響について分析する．分析には 2013 年から 5 年分の年次パネルデー
タを使用し，サンプル対象を日経 225 社とする．推定モデルは以下のとおりである．
𝑌𝑖𝑡 = ∑ 𝛼𝑘 𝑁𝑖𝑡𝑘 + ∑ 𝛽𝑙 𝑋𝑖𝑡𝑙 + 𝜀𝑖𝑡𝑘𝑙

ここで，t 年における企業 i の業績および行動を表す変数を𝑌𝑖𝑡，経営者のナルシシズムを表す変数を𝑁𝑖𝑡𝑘，
コントロール変数を𝑋𝑖𝑡𝑙として示している．𝜀𝑖𝑡は誤差項である．また，𝛼𝑘 ，𝛽𝑙 は各変数へのパラメータを表し，本分析の関心は𝐸𝑖𝑡𝑘 の係数𝛼𝑘 に示される．
使用変数とその定義は，表 1 のとおりである．
表 1: 使用変数一覧

𝑌𝑖𝑡には，大別して 2 種類の指標を用いる．まず，企業行動を示す指標には，「設備投資額売上高比率」，「研究開発費売上高比率」，「販管費率」，「負債比率」，「子会社・関係会社の株式取得額」，「子会社・関係
会社の買収件数」を用いる．次に，企業業績を表す
指標に「ROA（総資産利益率）」を用いる．これら財務データは，いずれも『日経 NEEDS』（日本経済新聞社）から入手，算出した．なお，いずれの指標も
Chatterjee et al.（2007）を参考に設定した．
次に，経営者のナルシシズム度を示す𝑁𝑖𝑡𝑘には，アニュアルレポート上の「経営者が初めて登場するページ」，「経営者の写真に写る人数」，「経営者の登場
回数」，「経営者の写真やサイン面積のページ比割合」

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)を使用する．なお，これらの指標は Chatterjee et al.
（2007），Seybert（2013），伊藤・高橋（2015）を参考に設定した3．
また，企業規模をコントロールするため，𝑋𝑖𝑡𝑙には従業員数の対数値を用いる．また，年度および産業による影響を考慮するため，年ダミーと業種ダミーも作成した．
推計に使用した変数の記述統計量は，表 2 のとおりである．
表 2：記述統計量

2.2 推計結果
表 3 および表 4 は，ナルシシズム指数を説明変数に追加した場合の結果である．表 3 は製造業に属する企業を対象に，表 4 は非製造業の企業を対象にした場合の推計結果である．なお，Hausman 検定の結果，すべての Model において変量効果モデルが採択されている．
まず，表 3 をみると，Model 1 では，PeopleNum が
統計的に負に有意となっている．すなわち，経営者と一緒に写る人数が増えれば増えるほど（＝経営者のナルシシズム度が低くなればなるほど），その企業
は設備投資をしにくくなることを示している．また，Model 4 では，ExecNum が統計的に正に有意になっており，これはレポート上に経営者が登場する回数が増えれば増えるほど（＝経営者のナルシシズム度が高くなればなるほど），負債比率が増加することを示している．
次に，表 4 をみると，Model 1 では FirstExec が統計的に負に有意になっている．この結果は，アニュ
アルレポート上にで経営者が初めて登場するページが後になればなるほど（＝経営者のナルシシズム度が低くなればなるほど），その企業は設備投資を行い
3

先行研究では Chatterjee et al.（2007）のアニュアルレポート上の写真を用いた手法が一般的となっているが，それが本当に経営者の個人特性を測る手段として適切であるかどうかは疑わしい．そこで，Joel & Russell (2007)を参考に，社長メッセージのテにくい傾向があることを示している．また，Model 4
をみると，FirstExec と PeopleNum は統計的に負に有意となっている．つまり，レポート上に経営者が登場する回数が多ければ多いほど，または経営者と共に写る人数が増えれば増えるほど（＝経営者のナル
シシズム度が低くなればなるほど），負債比率は低下する傾向があることを示している．
これらの推計結果をまとめると，製造業，非製造業のいずれをサンプル対象とした分析でも，業績との関連性においては特筆すべき結果は得られなかっ
たものの，ナルシスティックな経営者がいる企業では投資などの行動が積極的になる傾向がみられた．
これらの結果は，特定の産業やデータに焦点を当てた過去の研究（Chatterjee et al.，2007 年；伊藤・高橋，2015 年）の結果とも一致している．ただし，ここでの分析では，投資に積極的な企業ほど経営者はナル
システィックであるといった逆の因果性が存在する
可能性については考慮しておらず，推計結果の解釈は幅をもってみる必要がある．逆の因果性を考慮した分析については，経営者のナルシシズム度に影響を与えず，企業行動には直接影響を与えないような適切な操作変数を選定することも含めて，今後の課題としたい．
表 3：ナルシシズム指標の推計結果（製造業）
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
Model 5Model 6 Model 7
Capex
R&D SGAex
Debt
M&Asize M&Anum ROAFirstExec
0.00
0.00
0.00
0.00
1679.83
0.03**
0.00[-1.34] [-1.03] [-1.08] [1.44][1.4][2.04][-0.55]PeopleNum-0.00*
0.00
0.00
0.00
2537.56
0.02
0.00[-1.9] [-1.64] [-0.59] [0.29][0.51][0.37][0.58]
ExecNum
0.00
0.00
0.00
0.00**
1747.960.01
0.00[0.03] [-1.27] [0.49][2.63][0.62][0.27][-0.4]
PicSize
0.00
0.00
0.01
-0.03
-22687.41
0.17
0.00[0.24] [-0.42] [0.71] [-1.54][-0.58][0.34][0.31]
SigSize
0.40-0.15-0.43 -1.71*** -377652.20-14.34-0.64[0.95] [-0.66] [-0.84] [-2.57][-0.39][-0.92][-1.59]LnEmployee
0.00
0.00
0.01
0.03** 11513.01**
0.42***
0.00[1.22] [0.01] [0.65][2.03][2.31][4.78][1.16]
Year_d
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
Intercept
0.03
0.05
0.17
0.29** -108191.10** -3.33***
0.00[1.06] [1.42] [1.61][2.33][-2.15][-3.76][0.18]
Adjusted R-square 0.02
0.01
0.00
0.01
0.10
0.14
0.05
N
400
400
400
400
199
400
400
Note: The upper row of the table shows dependent variables. The left column shows independent
variables. The values in parentheses are z values. ***, **, * are significance levels at 1%, 5%,
and 10%, respectively.

キストデータからもナルシシズム指標を作成し，アニュアルレ
ポートから作成したナルシシズム指標が確からしいかについて検証を行った．その結果，テキストから作成した一部のナルシ
シズム指標との間に一定の相関が認められた．

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表 4：ナルシシズム指標の推計結果（非製造業）
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
Model 5Model 6 Model 7
Capex
R&D SGAex
Debt
M&Asize M&Anum ROAFirstExec-0.00**
0.00
0.00-0.00*-340.29-0.02
0.00[-2.12] [-0.52] [-1.59] [-1.92][-0.07][-0.62][1.34]
PeopleNum
0.00
0.00
0.00
-0.00** -28818.59
0.06
0.00
[0.88] [0.38] [1.25] [-2.18][-0.67][0.49][0.54]
ExecNum
0.00
0.00
0.00
0.00
38348.52***
-0.02
0.00
[0.69][0.1][0.53] [-0.85][2.95][-0.22][0.19]
PicSize
-0.01
0.00
0.00
0.01
-267490.70*
-0.40
0.00
[-0.62] [-0.68] [-0.18] [1.03][-1.81][-0.52][-0.03]
SigSize-0.43-0.04 -2.90*** -0.12-407130.70
14.11
-0.17
[-0.36] [-0.33] [-2.99] [-0.16][-0.05][0.33][-0.36]
LnEmployee-0.01**
0.00 -0.05*** 0.06*** 56177.91**
0.50-0.01*[-2.03] [0.85] [-4.24] [5.14][2.16][1.42][-1.67]
Industry_d
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
Year_d
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
Intercept
0.26*** -0.01 0.62***
0.18 -611059.90**
-3.51
0.06*
[4.65] [-0.72][4.4][1.34][-2.13][-0.93][1.91]
Adjusted R-square 0.81
0.17
0.19
0.51
0.15
0.27
0.06
N
224
224
249
302
151
303
302
Note: The upper row of the table shows dependent variables. The left column shows independent
variables. The values in parentheses are z values. ***, **, * are significance levels at 1%, 5%,
and 10%, respectively.

3.経営者の感情スコアの測定
3.1 分析アプローチと使用データ
第 2 節では，経営者の有するナルシシズムの高さが企業に与える影響について分析を行った．ところが，第 1 節で述べたように，ナルシシズムに限らず，経営者の怒りや悲しみなどの感情に焦点を当てた研究は数多く存在しており，もしかするとナルシシズ
ム以外の感情も企業の業績や行動に何かしらの影響を与えているのではないか．
そこで，本節では，日本企業を対象に，経営者の表現する感情が企業の行動や業績に与える影響について分析する．分析には， 2013～2017 年の年次パネ
ルデータを使用し，サンプル対象を日経 225 社とする．推定モデルは以下のとおりである．

使用変数とその定義は，表 5 のとおりである．
表 5: 使用変数一覧
Explained variables (Y at Model 1~7)
Capex
Capital expenditures/ Sales
R&D
R&D expenses/ Sales
SGAex
Selling, general and administrative expenses/ Sales
Debt
Debt/ Total assets
M&Asize Size of Acquisition of subsidiaries and affiliates
M&Anum Number of Acquisition of subsidiaries and affiliates
ROA
Net income/ Total assets
Emotion variables
Anger
Sadness Emotion numbers detected from executive's face photo
Happiness
Control variables
LnEmployee Natural log of number of employees
Industry_d One if it is the current industry, zero otherwise
Year_dOne if it is the current fiscal year, zero otherwise

𝑌𝑖𝑡には，第 2 節同様，大別して 2 種類の指標を用いる．まず，企業行動を示す指標には，「設備投資額
売上高比率」，「研究開発費売上高比率」，「販管費率」，「負債比率」，「子会社・関係会社の株式取得額」，「子
会社・関係会社の買収件数」を用いる．次に，企業業績を表す指標に「ROA（総資産利益率）」を用いる．
これら財務データは，いずれも『日経 NEEDS』（日本経済新聞社）から入手，算出した．なお，いずれの指標も Chatterjee et al.（2007）を参考に設定した．
さらに，経営者の感情スコアを示す𝐸𝑖𝑡𝑘 には，
「怒り」
，
「悲しみ」
，
「幸福」を用いる4．なお，これらのデー
タは 2013 年から 2017 年度分の日経 225 社のアニュ
アルレポートから収集した経営者の顔写真をもとに，
Microsoft 社の Emotion API を用いて計測した．
推計に使用した変数の記述統計量は，表 6 のとおりである．
表 6：記述統計量5
Explained variables (Y at Model 1~7)
Capex
R&D
SGAex
Debt
M&Asize
M&AnumROA
Emotion variables
Anger
Sadness
Happiness
Control variables
LnEmployee

𝑌𝑖𝑡 = ∑ 𝛼𝑘 𝐸𝑖𝑡𝑘 + ∑ 𝛽𝑙 𝑋𝑖𝑡𝑙 + 𝜀𝑖𝑡𝑘𝑙

ここで，t 年における企業 i の業績および行動を表す変数を𝑌𝑖𝑡，経営者の感情を表す変数を𝐸𝑖𝑡𝑘，コント
ロール変数を𝑋𝑖𝑡𝑙として示している．𝜀𝑖𝑡は誤差項である．また，𝛼𝑘 ，𝛽𝑙 は各変数へのパラメータを表し，本分析の関心は𝐸𝑖𝑡𝑘の係数𝛼𝑘 に示される．
4

Emotion API では 8 種類の感情（怒り，軽蔑，嫌悪，恐怖，幸福，中立，悲しみ，驚き）を測定することができるが，変数間に多重共線性が存在することから，本分析では「怒り」，「悲しみ」，「幸福」のみを変数に設定した。変数の選定にあたっては，Madera & Smith（2009），Juan Bautista & Juan

N
1,000
1,000
1,040
1,100
527
1129
1,100
N
513
513
513
N
1100

Mean
0.065
0.030
0.203
0.581
41981.180
1.271
0.030
Mean
0.001
0.012
0.575
Mean
9.888

S.D.
0.067
0.042
0.139
0.193
174404.200
2.552
0.038
S.D.
0.004
0.056
0.383
S.D.
1.173

Min
0
0
0
0.072
1
0
-0.519Min
2.0E-13
2.3E-13
1.4E-05
Min
6.148

Max
0.923
0.292
0.766
0.963
3254104
28
0.240
Max
0.075
0.819
1.000
Max
12.806

Manuel（2010）を参考にした。
5

ここでは，年ダミーと業種ダミーについては掲載を割愛している。

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3.2 推計結果
表 7 は，感情スコアを説明変数に入れた場合の推計結果である．なお，Hausman 検定の結果，すべての Model において変量効果モデルが採択されている．
表 11 をみると，Model 7 では Anger は統計的に正に有意となっており，これは経営者が怒りの感情を表現すると，その企業の業績にプラスの影響を与える可能性が高いことを示している．次に，Sadness に注
目すると，Model 2 では統計的に負に有意であるのに対し，Model 3 では統計的に正に有意となっている．すなわち，経営者が悲しみの感情を表に出すと，その企業は研究開発への投資に消極的になり，一方販管費率は上昇する傾向があることが示された．さらに，Happiness に焦点を当てると，すべての Modelで 統 計 的 に 有 意 な 結果 は 得 ら れ なか っ た ． Juan
Bautista & Juan Manuel（2010）では，スペインの銀行業界において，経営者の否定的な感情はより両立した戦略とより典型的なパフォーマンスに影響を与えるが，肯定的な感情は業界の中心的傾向からの逸脱を助長すると述べられている．この分析では，悲し
みや怒りなどの経営陣の否定的な感情が企業の行動や業績にプラスの影響を与えていることが部分的に示されており，これは特定の業種を対象にしたもの
ではあるが先行研究の結果と一致している．
本分析の課題として，静止画を用いた感情スコアの測定の限界が挙げられる．本研究では，年次パネ
ルデータを用いているため，アニュアルレポート上の経営者の顔写真から測定した感情スコアを入力していた．しかしながら，一時点を切り取った静止画から得た経営者の特徴をその企業の一年分のデータとして扱うのは無理があるだろう．今後は，サンプルの取得が可能な企業は限られるが，例えば決算報
告の動画等を用いて連続する感情の変化を計測することなどが求められる．

表 7：感情スコアの推計結果
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
Model 5Model 6 Model 7
Capex
R&D SGAex Debt
M&Asize
M&Anum ROA
Anger
-0.17
0.05
0.05
-0.35
60502.70
17.09
0.52*
[-0.47] [0.24][0.13] [-0.93][0.02][0.93][1.91]
Sadness-0.04 -0.09*** 0.06*
0.03
31839.31-0.39
0.00[-1.55] [-5.60] [1.82] [0.98][0.14][-0.26][0.15]
Hapiness
0.00
0.00
0.00
0.00
24981.15-0.21
0.01[-0.34] [-1.57] [0.21] [-0.33][1.23][-0.87][1.56]
LnEmployee
0.00-0.00**
0.00 0.05*** 28901.30***
0.50**
0.00[-0.59] [-2.13] [0.50] [5.03][4.01][2.08][-0.83]
Industry_d
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
Year_d
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
Intercept
0.17*** 0.08*
0.06
0.31** -300810.70***
-3.49
0.03
[4.81][1.86][0.53] [2.56][-3.69][-1.31][1.20]
Adjusted R-square 0.77
0.23
0.25
0.23
0.14
0.27
0.10
N
495
495
495
503
270
504
503

Note: The upper row of the table shows dependent variables. The left column shows independent
variables. The values in parentheses are z values. ***, **, * are significance levels at 1%, 5%,
and 10%, respectively.

4．おわりに本稿では，まず日経 225 社を対象に経営者のナル
シシズムや感情を測定し，それが企業に与える影響について分析を行った．
第 2 節では，アニュアルレポートからナルシシズ
ム指標を作成し，それが企業の行動（M & A の件数や規模など）や業績（ROA）にどのような影響を与えているかを，5 年分のパネルデータを用いて検証した．その結果，製造業，非製造業のいずれを対象とした分析においても，ナルシスティックな経営者がいる企業では投資などの行動が積極的になる傾向
が部分的に確認された．
第 3 節では，アニュアルレポート上の経営者の顔
写真から測定した感情的特性と，企業行動や業績との関連性について検証した．その結果，感情指数と
企業行動との間に一定の相関関係が認められた．
経営者の意思決定は，言わずもがな企業活動において大きな影響を与える．本研究は経営者の意思決定に感情がどう影響するかを検証したという意味で，近年の経営者をめぐる議論に興味深い証拠を残したといえるだろう．
最後に，改めて今後の課題について触れる．まず，ナルシシズムの分析において，逆の因果性を考慮できていないことである．また，感情指標の分析では，静止画のみならず，動画を用いるなどの工夫が必要であろう．さらに各分析において，サンプルサイズの拡充，適切なコントロール変数の追加に関しても検討の余地がある．

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参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

Naoshi Ikeda, Kotaro Inoue, Sho Watanabe.:“Enjoying thequiet life: Corporate decision-making by entrenchedmanagers ” , Journal of the Japanese and International
Economies, Volume 47, pp.55-69, (2018)26(2), pp.243-267, (2013)[14] Yusaku Horiuchi, Tadashi Komatsu and Fumio Nakaya:

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