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)

企業間人材 P2P 型シェアリング・プラットフォームのマルチエージェント・シミュレーションによる評価
Evaluating a P2P human-resource sharing platform by multi-agent simulation
齋藤 美紀 1 * 中藤 愛子 1

小峰 賢太 1

佐々木 一晋 1

林 久志 1

Miki Saito1 *, Aiko Nakato1, Kenta Komine1, Isshin Sasaki1, and Hisashi Hayashi1
1 産業技術大学院大学
1

Advanced Institute of Industrial Technology

Abstract: Because in many SMEs (Small and Medium-sized Enterprises), the amount of work largely fluctuates, it isdifficult to secure human resources in keeping with the changing environment. While in busy periods, workers may notfinish all the work, in idle periods, they may not have enough work to do. In order to adjust to the fluctuating workload,
there are various employment methods such as temporary staff services and outsourcing workforce and services. However,
it is very important to make effective use of regular employees. The aim of this paper is to level out the working hours ofworkers and introduce a new inter-company P2P (Peer to Peer) human-resource sharing platform where companies during
their idle periods can offer their employees to companies in their busy periods using an automated negotiation technology.
The effectiveness of this new platform will be evaluated and verified using multi-agent simulation.

1 はじめに外国人労働者の受け入れ拡大に向けた入管難民法
改正案の審議が 2018 年 12 月に参院法務委で可決し，翌年 4 月に新制度が導入される．[1]
移民受け入れ問題，短期間で可決した政府与党の体制等，様々な問題を抱え世論も賛否両論分かれてはいるが[2]，法案の必要性自体は肯定的ととれる．
これは日本企業における深刻化な労働人材確保の困難さの現れと言える．
この日本における全企業社数の中の 99%以上を占めているのが中小企業と呼ばれ[3]，中小企業基本法
では，例えばサービス業の場合，資本金 5,000 万円
以下 または 従業者数 100 人以下の企業を中小企業と定められている[4]．この少ない従業員数をやりくりしている多くの中小企業は，仕事量の変動が激し
く，繁忙期は社員が全ての仕事をこなせないことがあり，閑散期は仕事のない社員が発生することがある為，いかに企業の状況に合わせた人材の確保が出来るかが課題となる．
その様な仕事量の変動に対する調整方法として，
人材派遣やアウトソーシング等のサービスを使った間接的な雇用や業務委託が存在する．しかしながら企業にとって命綱と言える直接雇用である既存の社
員の有効活用は大変重要である．
* 連絡先：産業技術大学院大学 産業技術研究科 創 技術専攻
〒140 - 0011 東京都 品川区 東大井 1-10-40
E-mail: b17z6ms@aiit.ac.jp

その一方で，次代の潮流と思われていた Uber,
Airbnb 等のシェアリングエコノミー（共有型経済）によるビジネス展開は，中国には及ばないまでも，日本においても想像以上に急 に広まっている．モノ（車）や場所（民泊）のシェアリング以外でも様々なモノやコトがサービスとしてシェアされており，既に人材の分野においても新しい価値観をもたらしていると言っても過言ではない．
2018 年 6 月 に 閣 議 決 定 さ れ た 未 来 投 資 戦 略
2018[5]で，”生産性を最大限に発揮できる働き方の実現”とした働き方改革とともに，シェアリングエコ
ノミーの促進について ”経済構 革新への基盤づくり” の中に「シェアリングエコノミーについて，消費者等の安全を守りつつ，イノベーションと新ビジネス創出を促進する観点から，その普及促進を図る．」
として ”新たな技術・ビジネスへの対応” に盛り込
まれ，今後の新しい展開への後押しも期待できる．
本研究では，このような背景から，日本の大多数を占める仕事量の変動が激しい中小企業の働き手の中核である社員の労働時間の平準化をすることで，結果的に効率的な労働人材確保に繋げることを目的とし，自動交渉技術を用いて閑散期の企業が繁忙期の企業に人材を融通するシェアリングエコノミーのP2P (Peer to Peer) 型企業間人材シェアリング・プラ
ットフォームを提案する．その効果は，マルチエー
ジェント・シミュレーションで評価・検証する．

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

2 関連研究・サービス
2.1 シェアリングエコノミー
2020 年の東京オリンピックに向け，住宅宿泊事業法（民泊新法）[6]の施行に至った大きな要因の一つとも言える世界最大の民泊サイト Airbnb の設立は2008 年[7]であり，2017 年 5 月時点で世界の乗車サービス累計 50 億回のライドシェアリングの Uber の
設立は Airbnb 設立の翌 2009 年[8]である．世界的にも日本国内においても，大きな衝撃を与え続けているこの二つのサービスが誕生してから，わずか 10 年程度しか経っていないことになる．
シェアリングのタイプとしては大きく分けると表1 の様に，レンタル型と P2P 型 2 つある[9]．文献や関連研究によってその分類はまちまちであり，場合
によっては P2P 型のみをシェアリングエコノミーによるビジネスとしている場合もある[10]．

表 1：レンタル型と P2P 型の比較
シェアリング
のタイプ
レンタル型
P2P 型

サービスの
運用者・形態サービス内容サービス対象の所有・所属

各種レンタルサービス
Uber やAirbnb

様々なモノのレンタル（シェア）
車や施設のシェアの仲介サービスの運用者
運転手やホスト（ユーザ）

前者のレンタル型は文字どおりレンタル業の発展型とも言えるものである．従来のモノづくりビジネ
スでは， られたモノは必ずユーザに販売されていたが，コピー機などのリース業（従量課金モデル）が誕生し，その後チェスブロウによって Business asa Service (BaaS) が定められ，「所有と使用の分離」[11]という考え方に至った．サーキュラー・エコノミー（循環型経済）では，ビジネスモデルの一つのProduct as a Service (PaaS) として定められ，製品の回転率やリサイクル代なども考慮した持続可能なサービスの分野として発展している[12]．
後者は，サービスの利用者同士が共に個人間で繋がる分散型モデルであり，P2P (Peer to Peer) システ
ムとの類似性から，P2P 型シェアリングと呼ばれ[10]，モノ，コト，お金，労働力など，ユーザが持つ様々な遊休資産の貸し借りの仲介をしている．これにより，ユーザによってリソースを「独占・所有」していた従来の仕組みから，ユーザ自身がそれを「解放・シェア」できる様に進化した[13]．
この二つのシェアリング・タイプの大きな違いは，
サービス対象の所有者が誰かである[10]．レンタル
型は，レンタルサービス提供者であるサービス運用者がその品物を所有している．レンタサイクルであれば，その自転車はレンタサイクル業者が所有している．それに比べ，P2P 型ではサービス運用者がユーザ同士の貸し借りの仲介である為，基本的にサービス運用者が貸し借りをする品物は所有していない．
P2P 型の自転車シェアリングサービスであれば，当然自転車の所有者はそれを貸し出すユーザである．
前述した Airbnb や Uber は，この P2P 型に分類されている．事前に面識のないユーザ同士が自身の持ち物の貸し借りを可能にするこれらのサービスの発展には，インターネットと SNS の存在が深く関わっていたと言える．現在， 世界最大級の QR 決 済
Alipay[14]などで採用されている「信用スコア」というものがあり，ビッグデータを使い，利用履歴を含
む属性情報からユーザの信用評価を割り出すもので，
このスコアが高いユーザは，ローン等の金融業・レンタル業・宿泊業など様々なシェアリングやその他の生活サービスでの優遇の特典があり，新しい形の身分証明としてユーザ数が増えている．日本においても，Yahoo! JAPAN が自社 ID に紐付けする信用ス
コア事業への参入を 2018 年 10 月に発表した[15]．

2.2 P2P 型企業間人材シェアサービス
本研究では，表 2 の様に人材シェアリングをレン
タル型（人材派遣サービス）と P2P 型の二つに分類
し，P2P 型企業間人材シェアリングに的を絞る．レ
ンタル型と違い，P2P 型の人材雇用は企業で，企業同士の社員の貸し借りの仲介が使命である．

表 2：人材シェアサービスの分類比較
シェアリング
のタイプ
レンタル型
P2P 型

サービスの
運用者・形態サービス内容

人材の雇用

人材派遣
サービス
企業間人材
シェアリング

人材の派遣
（シェア）
人材の
シェアの仲介サービス運用者（人材派遣業者）
企業（ユーザ）

既存 P2P 型企業間人材シェアサービスで確認しているのが表 3 の助太刀[16]と LoanDEAL[17]である．
本研究とこれら二つのサービスとのポジショニン
グとしては，建設業特化型の助太刀は，建設職人（個人事業主）に対する業務委託に分類される．
LoanDEAL と本研究は，共にユーザである企業に雇用されている社員を他社に出向（シェア）させてい
る．その違いは，LoanDEAL では，一定期間のプロ
ジェクトごとに大手・中堅企業からベンチャーへの
一方向のシェアリングに対し，本研究では，大手・中小・ベンチャーなど様々な企業が日単位でお互いの状況に合わせ社員を双方向にシェアリングする，
P2P 型シェアリング・プラットフォームを提案する．
それを可能にするのが AI による自動交渉である．

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

表 3：既存 P2P 型企業間人材シェアサービスと本研究との比較
サービス名

本研究の
スコープ

サービス形態サービス内容建設業特化型職人シェアリング

建設職人と現場を繋ぐアプリ提供．
助太刀 Pay による素早い支払い

企業間人材
シェアリング大手・中堅企業のベテラン人材をベンチャーのプロジェクトに出向．
イノベーティブな現場での社員研修

企業間人材
シェアリング・プラットフォーム

大手・中小・ベンチャーなど
様々な企業が毎日の状況に合わせて社員を双方向に出向．

2.3 自動交渉による人材リソース割当
自動交渉とは，競合する AI 群が互いの合理性に従い合意形成を行うことである[18]．
Fatima らは，文献[19]の中でマルチエージェント・
システムによる自動交渉によって，企業間でリソース（資源）である社員をオークションで取引する，企業組織の再編成について述べている．繁忙期の企業（買い手）のニーズに合わせた価格によって閑散期の企業（売り手）の社員の価格が決まる．また，社員全てを取引対象とするのではなく，従業員のうち取引可能な社員と，固定の社員を分類している．
関連研究[19]では，繁忙期と閑散期の企業が一括で参加する多対多のオークション形式を採用しているので，取引される人材の価格変動がおこる．リソースニーズが高ければ高いほどその価格が高騰する．
また，予算を投入すれば従来の人材派遣と同様に一方的に人材を雇用できる．
一方，本研究では，繁忙期と閑散期のエージェン
トが一回転のシェアサイクル時に必ず一回の交渉権が与えられ（交渉の順番はランダムで決定．もしもステイタスが平常であればサイクルから外れる），一対一（P2P）で交渉するので，もしも当番エージェン
トにとって都合の良い相手がネットワーク上にいれば，取引可能になる．
対価は，交換する社員の価格をいつも一定（1 人あたり 1P）にした仮想通貨（シェアリング P）にし，現金に交換不可なため，一方的に人材を派遣しても，貯まったシェアリング P を使わないと損をする．従って，企業が一方的に人材を送る（受ける）ことはなく，相互に助け合うことが期待できる．また，為替など貨幣価値の変動にも影響がない．つまり，シェア交渉時のエージェントごとの優位性は，取引する社員の時価の高さではなく，お互いのシェアした
い人数や取引に必要な人数分の対価であるシェアリ
ング P を持ち合わせているか否かである．

3 問題・課題設定
3.1 研究の目的
各企業の生産量・売上をキープしながら，一従業員に割り当てる労働時間を平準化させ，中小企業における社員数の維持・向上に繋げる事を目的とする．
その手法として図 1 に表した自動交渉を用いて閑散期の企業が繁忙期の企業に人材を融通する企業間
人材 P2P 型シェアリング・プラットフォームを提案
し，その効果を NetLogo6.0.4 で実装したマルチエー
ジェント・シミュレータで評価・検証する．

図 1：自動交渉を適用した企業間人材 P2P 型
シェアリング・プラットフォームによる交渉図

3.2 研究の課題
日本は全体的に深刻化な労働人材不足であり，多くの中小企業は仕事量の変動が大きく，社員数の維持・向上が難しい．アウトソーシングや人材派遣を活用するのも仕事量の一つ調整方法であるが，それに偏りすぎると，社員の維持が出来なくなる．長期的な視点から考えて，チームワークの強さ，モチベーションの高さ，プロジェクト毎に習得した技術の再活用・向上など，多方面から考えても，直接雇用する社員は企業の人材としてとても重要である．
そこで，変動する仕事量のもう一つの調整方法として，社員を他社とシェアする．閑散期の場合の社
員は企業にとって遊休資源で，それを活用出来なけ
れば負債である．繁忙期の場合は労働人材が足りていない状態なので，その社員数だけでは，受注した仕事をこなせない危険性がある．それらを解消する必要がある．

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

4 概念モデル4.1 エージェント
エージェントの種類は，企業エージェント一種類
であり，その目的は，受注した仕事を完了する為に割り出した必要労働時間分をリソースである社員に労働させる．その時に生じる過不足時間数を相殺し合う為に他社と企業間で社員をシェアし合う．

4.2 エージェントを取り巻く要因
企業エージェントに影響を与える外部要因（環境）は，日によって変わる受注した仕事量の変動である．
これによってそれをこなすために必要な全社員の必要総労働時間（𝛼𝑡 ）が変動する．それについては，
4.4.4 𝛼𝑡 と変動率について で解説する．
エージェント間の影響関係は，毎日変動する必要労働時間に応じて生じる過不足労働時間（𝛽𝑡 ）から
status が決まる．
status = 状態
𝛽𝑡 ≥ 𝛾 → busy 繁忙期
𝛽𝑡 ≤ - 𝛾 → idle 閑散期|𝛽𝑡 | < 𝛾 → normal 平常期
𝛾 = 所定労働時間（1 人あたり 8 時間・固定）
お互い都合の良い繁忙期と閑散期の企業エージェ
ント間で交渉し，社員とシェアリング P の交換する
ことで，その日の𝛽𝑡 を相殺し合う．

② 𝛽𝑡 やシェアリング P の量など考慮し，シェアサ
イクルで当番になり，status が normal（平常期）
ではなかったら，逆の status（idle 閑散期<-> busy繁忙期）で交換に都合の良い相手と P2P でシェ
ア交渉，社員のシェアリングをする．
（交渉される場合もある）③ 必要労働時間を消化，足りなければ残業．
④ 労働不足時間は翌日に繰越．（1tick 増える）

4.4 内部モデル
全企業数は入力 csv データの行数に依存する．
脚注）** csv によるエージェント変数初期入力値

4.4.1 𝛽𝑡 について

𝛽𝑡 = 過不足労働時間（初期値 0）𝛽𝑡 を導き出すためには，以下の数式で求める．

𝛽𝑡 = (𝛼𝑡 + max(0, 𝛽𝑡−1 )) − [𝑛 (𝛾 + 𝛿𝑡 ) + 𝜃𝑡 𝛾]

この式の内容は，𝛼𝑡 と繰越不足労働時間から，全社員の所定労働時間数・全社員の残業時間・シェア
労働時間を引いたものである．
𝛼𝑡 = 必要総労働時間（変動）
𝛽𝑡−1 = 前日の不足労働時間（変動・初期値 0）
𝑛 = 従業員者数**（固定）𝛿𝑡 = 残業時間（1 人最大 30 分・シェア交渉後に算出・初期値 0）
𝜃𝑡 = シェア人数（シェア交渉時に算出・初期値 0
他社から社員を借りる時はプラスになり他社に社員を貸し出す時はマイナスになる）
𝛾 = 所定労働時間（1 人あたり 8 時間・固定）

4.4.2 𝜃𝑡 について

図 2：企業間人材 P2P 型
シェアリング・プラットフォーム概念図

4.3 行動モデル
とりうる行動は，次の①〜④を毎日繰り返す．
① その日の𝛼𝑡 を割り出す．

𝜃𝑡 を求めるのは，シェアサイクル中に行われるシ
ェア交渉時である．
当番企業エージェントとその交渉相手におけるそれぞれの仮の𝛽𝑡（仮に𝜃𝑡 = 0，𝛿𝑡 = 0として，𝛼𝑡 と繰越不足労働時間時間から，全社員の所定労働時間数を引いたもの）の絶対値を𝛾で割ったものと，どちらか status が busy（繁忙期）である企業エージェントのシェアリング P 数（1 人あたり 1P）を見比べ，3 つの数値のいずれか最小のものを，両企業エージェン
トの𝜃𝑡 とする（繁忙期→プラス，閑散期→マイナス）．
point-of-Sharing = シェアリング P 数**

4.4.3 𝛿𝑡 について

𝛿𝑡 を求めるのは，シェアサイクル後の繁忙期や一部の平常期における企業エージェントの残業処理中である．閑散期の場合は残業処理自体が発生しない
ので，𝛿𝑡 = 0となる．

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

仮の𝛽𝑡（仮に𝛿𝑡 = 0として，𝛼𝑡 と繰越不足労働時間
時間から，全社員の所定労働時間数とシェア労働時間を引いたもの）を𝑛で割った正の値が，30 分以上であれば 30 分，30 分より小さければその値が𝛿𝑡 である．30 分より超過した分は，翌日𝛽𝑡+1 算出時に不足労働時間として処理する．

4.4.4 𝛼𝑡 と変動率について

annual-α = 必要総労働時間**（年・固定）
𝑛 × 𝛾 × 240 から算出
monthly-α = 必要総労働時間（月・変動）
weekly-α = 必要総労働時間（週・変動）
𝛼𝑡 = 必要総労働時間（日・変動）
degree-of-variability = 変動率の三乗根（固定）
必要な総労働時間を degree-of-variability によって変動させる．degree-of-variability を月・週・日それぞれにかけることで，年間の連続的な仕事量の変動を表している．ただし，以下の random (x)は，NetLogo
で，0 から x までの乱数を表す関数である．
⚫ monthly-α= annual-α／12 ＋ random ((degree-ofvariability − 1.00) × annual-α／6) − (degree-ofvariability − 1.00) × annual-α／12)⚫ weekly-α= monthly-α／4 ＋ random ((degree-ofvariability − 1.00) × monthly-α／2) − (degreeof-variability − 1.00) × monthly-α／4)⚫ 𝛼𝑡 = weekly-α／5 ＋ random ((degree-of-variability− 1.00) × weekly- α ／ 2.5) − (degree-ofvariability − 1.00) × weekly-α／5)

4.4.5 𝑡について

5.1 状況シナリオについて
変動率は，インターフェイス上で選択できる 3 つの degree-of-variability の値を三乗した値であり，状況シナリオは，この 3 つの変動率によって成り立っている．なお，図 3〜5 のグラフの凡例の数字は，サンプルの企業エージェントの ID 番号である．Zero は
絶対値 0 の意．この場ではランダムシードの値を 200と定めた．X 軸は ticks 数であり，Y 軸は𝛼𝑡 （1 日の必要総労働時間）である．

5.1.1 状況①／変動率 1.00
必要総労働時間に対して全く変動をかけない．受注している仕事量に対して 1 日に必要な労働時間が年中一定で，就業している社員数で過不足なく仕事をこなせる（図 3）．

図 3：状況①の必要総労働時間

5.1.2 状況②／変動率 1.25
必要総労働時間に対して変動率を 1.25 としている．
受注している仕事量に対して必要な労働時間に変動がある．場合によっては就業している社員数で過不足が出て仕事に支障が出てくる（図 4）．

𝑡 = 日数（年間 240 ticks・初期値 0）
1 週間が 5 日（月曜〜金曜），一ヶ月が 4 週間，一年が 12 ヶ月という設定である．
（休日なし）

4.5 評価指標

図 4：状況②の必要総労働時間

本研究では，提案しているシェアリング手法によって，社員の労働時間の平準化をすることを目的とし，全企業・全社員の年間過不足労働時間を評価指標としている．
全社員の年間過不足労働時間数※ 数値が小さいほど良い

5 評価シナリオ

240= ෍|𝛽𝑡 |𝑡= 0

シナリオ分析を用いて，人工中小企業群の企業間
人材シェアリングの振る舞いの傾向を掲示する．
状況シナリオ 3 種類 × 施策シナリオ 5 種類

5.1.3 状況③／変動率 1.50
必要総労働時間に対して変動率を 1.50 としている．
受注している仕事量に対して必要な労働時間に変動がある．状況②以上に就業している社員数だけでは過不足時間が出て業務に支障が多数出てくる（図 5）．

図 5：状況③の必要総労働時間

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)

5.2 施策シナリオ
シェアリングをしない施策⓪以外に，提案するシェアリングによる解決手法である施策①〜④を挙げている．施策⓪を含めた全ての施策において，1 人当たり 30 分までは残業可能．1 日に 1 回シェアサイク
ルイベントが発生し，他企業とシェア交渉可能になる交渉当番は，1 シェアサイクルに 1 企業エージェ
ントにつき 1 回のみで順番はランダムで決定される．

5.2.0 施策⓪ シェアリングなし（デフォルト）
何も処理しない．社員が処理出来る時間数だけ必要総労働時間をこなす．

5.2.1 施策① ランダム選択の 1 社と交渉
シェアサイクル時に交渉当番となった企業エージ
ェントのステイタス（繁忙期 or 閑散期）の逆ステイタスである企業エージェント群の中から 1 社をラン
ダムで選択・交渉，𝜃𝑡 人の社員と𝜃𝑡 分のシェアリング
P と交換する．

5.2.2 施策② ランダム選択の 1 社と交渉×s 回

シェアサイクル時に交渉当番となった企業エージ
ェントのステイタス（繁忙期 or 閑散期）の逆ステイタスである企業エージェント群の中から 1 社をラン
ダムで選択・交渉，𝜃𝑡 人の社員と𝜃𝑡 分のシェアリング
P と交換，s 回繰り返す．
（今回は s = 3）

グラフは，状況シナリオ毎に 3 種作成し，5 種の施策シナリオ毎の評価指標の分布を表した．

6.1 状況①／変動率 1.00
必要総労働時間に対して全く変動をかけないので，受注している仕事量を就業している社員が全て仕事をこなせる．図 6
変動率1.00

年 全 100
間 企
過 業
不 ・
足 全
0
労 社
働 員
0
時 の
間

result1

5.2.4 施策④ 最大値の 1 社と交渉×s 回

シェアサイクル時に交渉当番となった企業エージ
ェントのステイタス（繁忙期 or 閑散期）の逆ステイタスである企業エージェント群の中から𝛽𝑡 （過不足労働時間）が最大値の 1 社を選択・交渉，𝜃𝑡 人の社員と𝜃𝑡 分のシェアリング P と交換，s 回繰り返す．
（今回は s = 3）

6 評価
状況シナリオ 3 種類 × 施策シナリオ 5 種類
計 15 種類のシナリオを各 100 回（random seed 1 -100）
シミュレートする．評価指標は，全企業・全社員の年間過不足労働時間である．

3

4

施策

図 6：状況①における全企業・全社員の年間過不足労働時間の分布図

6.2 状況②／変動率 1.25
日によって必要労働時間に変動があるため，𝛽𝑡 の絶対値から求めた評価指標にばらつきが出た．各施
策共に，最大値と最小値の差が 3,000 程度である．
シェアリングしていない施策⓪よりも，何かしらのシェアリングをした施策①〜④の方が，全体的に評
価指標の平均値がおよそ 1／3 下がっている．図 7・
表 4

5.2.3 施策③ 最大値の 1 社と交渉
シェアサイクル時に交渉当番となった企業エージ
ェントのステイタス（繁忙期 or 閑散期）の逆ステイタスである企業エージェント群の中から𝛽𝑡 （過不足労働時間）が最大値の 1 社を選択・交渉，𝜃𝑡 人の社員と𝜃𝑡 分のシェアリング P と交換．

2

変動率1.25
6,000
全
企
業
・
全
社
員
の
年
間
過
不
足
労
働
時
間

5,662

resultAverage

5,000
4,117
4,000

3,864

4,045

2,298 2,344

2,344

3,642
2,268

3,000
2,000

3,921

2,551

1,466

1,000

1,680

1,628

1,675

2

3

4

0
0

1

施策

図 7：状況②における全企業・全社員の年間過不足労働時間の分布図

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

表 4：状況②における全企業・全社員の年間過不足時間数の平均・中央・最大・最小値
施策

0

1

2

3

4

平均値

3642.00

2268.38

2298.33

2344.30

2343.83

中央値

3596.502219.502236.502266.00

2278.00

最大値

5662.00

4117.00

3921.00

3864.00

4045.00

最小値

2551.00

1466.00

1680.00

1628.00

1675.00

図 8：NetLogo にて実装したシミュレーション

6.3 状況③／変動率 1.50
状況②よりも日によって必要労働時間に変動があるため，𝛽𝑡 の絶対値から求めた評価指標によりばらつきが出た．各施策共に，最大値と最小値の差が20,000 程度である．状況②と同様，シェアリングしていない施策⓪よりも，何かしらのシェアリングをした施策①〜④の方が，全体的に評価指標の平均値がおよそ 1／3 下がっている．図 9・表 5
変動率1.50
40,000
全
企
業
・
全
社
員
の
年
間
過
不
足
労
働
時
間

result34,42635,000

Average

30,00026,597

26,53425,00026,40023,786

21,242
14,18420,00013,495

13,17915,00013,173

10,000 12,790
5,000

2,941

7,743

6,747

1

2

8,099

6,352

0
0

3

4

施策

図 9：状況③における全企業・全社員の年間過不足労働時間の分布図
表 5：状況③における全企業・全社員の年間過不足時間数の平均・中央・最大・最小値
施策

0

1

2

3

4

平均値

21242.47

14184.34

13179.35

13495.38

13173.44

中央値

20874.50

13427.00

12568.00

12649.00

12471.50

最大値

34426.00

26534.00

26597.00

26400.00

23786.00

最小値

2941.00

7743.00

6747.00

8099.00

6352.00

7 考察
今回のシミュレーション結果により，シェアリン
グしていない施策⓪よりも，何かしらのシェアリングをした施策①〜④の方が，全体的に評価指標である全企業・全社員の年間過不足時間数の平均値が下がっていることがわかった．しかし，施策①〜④の数値の平均値の差がほとんどないことから，今回の検証では，それぞれの施策で提案したシェアリング
の種類や回数によって差があまり出ない可能性が高いと言える．
理由として，どの施策でも，1 回あたりのシェアサ
イクルの間に必ず一度は繁忙期と閑散期にあたる企
業エージェントにそれぞれ交渉当番が回っているた
め，ある程度シェアリングによる効果が出ており，交渉相手の選択方法や，複数回交渉などの差別化が，人工企業群全体の平均値の数値として出なかった事が考えられる．
（人工企業群全体の総社員数およびそうシェアリング P 数は，シミュレーション中一定で変化しない）

8 まとめ
本研究では，人工社会の中小企業群を形成するネットワーク全体の集中的な効率化を検証した．各シ
ェアリングの状況とアルゴリズムの組み合わせを合計 15 通り×100 回ずつ検証し，シェアリングしていないよりも，何かしらのシェアリングをした方が，全体的に評価指標である全企業・全社員の年間過不足時間数の平均値が共通しておよそ 1/3 下がっていることがわかった．
本研究での評価指標は，人工企業群全体の数値を比較するものであるため，分散的な効果を詳細に分析するには， 1 企業エージェント毎の数値を解析する必要がある．これは次の研究課題とする．
なお，本研究は，ビジネスプラン版としてビジコ
ンなかの 2018[20]にて発表済みであり，そこで提案した 2 サイドプラットフォームのフリーミアムモデ

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)

ル（無料会員の他にプレミアム会員という複数の種類のユーザ会員を設ける）でのユーザの差別化の実装を考えている（プレミアム会員のみシェアサイク
ルにおける交渉当番が多く回ってくる等）．
今後は，人工企業群の中の企業ごとに最適なシェアリングを強化学習等で導き出した上で，企業ごとの信用スコアや社員のスキル別・シェアリング時のスイッチングコスト，過去にシェアした相手かどうか等のパラメータを加味したよりリアルな人材シェ
アリングを想定したシミュレーションを行い，各種施策を評価する．

ン学会年次大会講演要旨集, vol.30, pp.533-538,
2015.
[11] ヘンリー・チェスブロウ. “オープン・サービス・イ
ノベーション-生活者視点から，成長と競争力のあるビジネスを創造する,” pp.55-63，阪急コミュニケー
ションズ，東京，2012．
[12] ピーター・レイシー,ヤコブ・ルトクヴィスト.
“サーキュラー・エコノミー デジタル時代の成長戦
略,” pp.223，日本経済新聞出版社，東京，2016．
[13] 松島聡. “UX の時代 ― IoT とシェアリングは産業をどう変えるのか,” pp.72，英治出版，東京，2016．
[14] アリババ株式会社，“Alipay（アリペイ）サービス”

参考文献

https://www.alibaba.co.jp/service/alipay/, (visited on[1] 首相官邸, “政府与党連絡会議,”
https://www.kantei.go.jp/jp/98_abe/actions/201812/11sei_yoto.html, 2018. (visited on 2019)[2] The Sankei News, “労働者数，受け入れ体制…入管法
改正案，懸念払拭されず,”
https://www.sankei.com/politics/news/181208/plt18
12080016-n1.html, 2018. (visited on 2019)[3] 中小企業庁, “最近の中小企業の景況について,”
http://www.chusho.meti.go.jp/koukai/chousa/chush
oKigyouZentai9wari.pdf, (visited on 2019)[4] 中小企業庁, “中小企業・小規模企業者の定義,”
http://www.chusho.meti.go.jp/soshiki/teigi.html,(visited on 2019)[5] 首相官邸，“アベノミクス

成長戦略で明るい日本に！,”
https://www.kantei.go.jp/jp/headline/seicho_senryaku2013.html, 2018. (visited on 2019)http://www.mlit.go.jp/kankocho/shisaku/sangyou/ju
utaku-shukuhaku.html, 2018. (visited on 2019)[7] Airbnb Inc., “Airbnb について,”https://press.airbnb.com/ja/about-us/ (visited on
2019)[8] Uber Technologies Inc., “世界で広がるライドシェ
https://www.uber.com/ja-

Airbnb が変えた世界,”

購買デＩＤ情報を点数化”

https://www.sankeibiz.jp/business/news/181011/bsj
1810110500003-n1.htm, 2018. (visited on 2019)[16] 株式会社 助太刀,
https://suke-dachi.jp/, (visited on 2019)[17] 株式会社ローンディール
https://loandeal.jp/, (visited on 2019)[18] 伊藤 孝行．“マルチエージェントの自動交渉モデルとその応用,” 日本知能情報ファジィ学会誌 情報処
理, ,vol.55, pp.563-571, 2014.
[19] S. Shaheen Fatima and Michael Wooldridge:“Adaptive Task and Resource Allocation in MultiAgent Systems,” AGENTS '01 Proceedings of thefifth international conference on Autonomous agents[20] 齋藤 美紀, 産業技術大学院大学 林 PBL2018 チー
ム, “シャイリング～企業間人材シェアサービス～,”
平成 30 年度中野区ビジネスプランコンテスト ファ
イナルイベント, 2018.
http://bizconnakano.tokyo/2018/12/06/%E5%B9%B3%E6%88%
9030%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E4%B8%AD%E
9%87%8E%E5%8C%BA%E3%83%93%E3%82%B8

JP/newsroom/5billion/ (visited on 2019)[9] 宮崎康二． “シェアリング・エコノミー

ータなど分析

pp.537-544, 2001.

[6] 国土交通省 観光庁, “住宅宿泊事業法,”

ア,”

2019)
[15] SankeiBiz, “ヤフー、信用スコアに年内参入―Uber，

pp.161，日本経済新聞出版

社，東京，2015．
[10] 奥和田久美，牧野司. “シェアリングエコノミーの本
質と社会受容性に関する考察,” 研究・イノベーショ%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%e3%80%80%
E5%8F%97%E8%B3%9E/, 2018 (visited on 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11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

店舗賃料とエージェントシミュレーションによる足跡数との関係に関する研究―下北沢を対象としてー
Rental price analysis with an agent-based simulation– A case study of Shimokitazawa–
張

震坤 1

太田

明1 菅

愛子 1 兼田

敏之 2

高橋

大志 1

Zhenkun ZHANG1, Akira OTA1, Aiko SUGE1 Toshiyuki KANEDA2 and Hiroshi TAKAHASHI1
1慶應義塾大学大学院
1
Keio University
2
名古屋工業大学大学院
2
Nagoya Institute of Technology
Abstract: Pedestrian traffic is reported to be a component of rental price. However, rental price analysis
with an agent-based simulation has not been conducted. In this article, shop rental around Shimokitazawa
station is analyzed by conducting an agent-based simulation. The result shows that there is a positive
correlation between shop rental and the number of footprint, which is the output of the agent-based
simulation.

１

背景・目的

不動産の賃料単価を構成する要因の一つに歩行者
通行量が後述のように報告されている。歩行者通行
量は人間が実際に観測した数値であり、ある地域の歩行者の回遊行動と各場所の歩行者通行量を把握するためには、数多くの場所で歩行者通行量を測る必要があり、実用的ではない。ソフトウェアを用いてエージェントシミュレーションを行うことによって、足跡数の分布を作成し、それを歩行者通行量マップとして用い、賃料単価との関係を捉えることは解決策のひとつだと考えられる。
過去には、歩行者通行量、認知度と賃料および地価に関する研究があり、場所によって歩行者通行量
は 1%有意差で賃料要因に採択されることが確認さ
れ て い る [1] 。 ま た 、 EVAS (Exosomatic VisualArchitecture Stytem) によるエージェントシミュレー
ションによって計算された足跡数の分布は実際に観測された滞留者と強い相関をもつことも確認されている[2]。
そこで、本研究では、下北沢駅から 800m 以内の店舗を対象とし、エージェントシミュレーションを行うことによって計算された足跡数と賃料単価の関
係を探る。

２

データ

本研究の賃料単価には、Real Estate Information
Network Systems (不動産流通標準情報シスステム、
以下、REINS)における 2011 年 6 月から 2016 年 5 月までに成約した下北沢駅から 800m 以内の 75 件の店
舗賃料の取引データを用いた。
下北沢駅の 3 つの改札口の歩行者通行量を測定し、エージェントの発生比率として用いる。平日の午前と午後、休日の午前と午後 4 つの時間帯において、各改札口から出た人数を 10 分間測定した。測定の結果を表１に示す。次に、各時間帯の歩行者通行量比率を計算し、その加重平均をエージェントシミュレーションにおけるエージェントの発生比率とした
（表１）
。
表１

下北沢駅の各改札口で測定した歩行者通行量

人数
南西口
西口
北口
合計

平日
午前
午後
241
254
66
71
205
199
512
524

休日
午前
午後
282
291
83
69
324
253
689
613

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)

表２

比率
南西口
西口
北口
合計

３

各出口の歩行者通行量比率

平日
休日
加重平均
午前 午後 午前 午後
47%
48%
41%
47%
46%
13%
14%
12%
11%
12%
40%
38%
47%
41%
42%
100% 100% 100% 100%
100%

表３ ３パターンのエージェントシミュレーション
によって計算された足跡数と賃料単価の相関係数
エージェントの発生方法

賃料単価

ランダムで発生0.209

場所のみを指定0.313

場所と発生比率を指定

0.491

方法

下北沢駅から 800m の地域を対象とし、１．エー
ジェントをランダムに発生させた場合、２．エージ
ェントの発生場所を下北沢駅と指定した場合、３．
エージェントの発生場所を下北沢駅、発生比率を実際下北沢の各出口で観測した歩行者通行量比率と指定した場合の３パターンでエージェントシミュレー
ションを行い、足跡数による分布図を作成した（図１, ２, ３）
。それを用い、店舗の賃料単価と足跡数の相関分析を行った。
エージェントシミュレーションを行うために、ロンドン大学が開発した depthmapX を用いた。エージェントシミュレーションを行った際の設定は下記の
通り：

５

結論

研究の結果、エージェントシミュレーションにおいて、エージェントの発生場所を駅の各出口に指定
し、発生比率を実際に観測した歩行者通行量比率に指定した場合、足跡数は賃料単価とやや強い正の相関があることが確認された。

参考文献[１] 石井健太郎, 吉川徹, 讃岐亮: 歩行者通行量との相関を踏まえた通りの名称の認知度と賃料および地価の相関分析, 都市計画報告集, No.14, pp27-32, (2015)[２] 小林洵也: 賑わい調査に基づく地区賑わい分布の推（１）エージェントシミュレーションのタイムステ
ップ数: 2,000（２）エージェントの最大移動ステップ数: 2,000（３）１タイムステップに発生するエージェントの数: 0.75375

４

結果

表３は３パターンのエージェントシミュレーショ
ンによって計算された足跡数と賃料単価の相関係数のまとめである。エージェントをランダムに発生させた場合、足跡数と賃料単価の相関係数は 0.209 という低い水準だったが、発生場所を駅に指定した場
合、足跡数と賃料単価の相関係数は 0.313 まで上昇した。更に、発生場所を駅に指定し、発生比率を実際に観測した歩行者通行量比率に指定した場合、足跡数と賃料単価の相関係数は 0.491 になった。足跡数は賃料相関とやや強い相関を持つことが確認された。

計と予測に関する研究, (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11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

図１

ランダムに発生させた場合

図２

発生場所を指定した場合

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)

図３

発場所と発生比率を指定した場合

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)

Modeling of Bicycle Sharing operation system by multi agent simulation
1

1

Kohei YASHIMA1 , Setsuya KURAHASHI1
1
1University of Tsukuba

Abstract:

m
u

a

a

u p

g b

a

a

sa
u b

2

a

sa

u

g b

jg

sa

a

u

a

u b
gb B Cfau(

hp l m

f a

ga

s

l

g b

a
u

l

s s hbt ags m j a5lmlas g ha

l

s

u
s

o

na3 (

f bB(C

jo

g

//&

k

g

b

g

a

l

a

k

i
l
a
g

i

b

hp l

f b p a

la

u p

g

u
s g

k

o g

a
u b

jg
hp

f a

a

sa

l
a

c

a

u
j a

a

c
l p

a

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)

g p
l

a

l

b

a

l

n

p

s g bB)C

d

a

a

(&

eB C

a

)

d9MESNME 8

L 3LMI 6V

E A 8II (& . e

M 3LI

3LI

,

sa

a

g b

s a

jo

l

u

a
sa

ia
k

3 (

l

u

ga

l p
g b

u
sa

i

g

l

g b
s

(

ub

jo
f

sa

wa

l

w

s g b
ub

2
sksa
u

j a
l

1 MAS

m g gb

u

h

ap

a
a
(
s
s

j a

s

l

u k

v
s

)

s j vau p lau p l m p

a

l

gl

g
s g b

a
g la

a
sa

u

u
g g

a

g
k

a

k u
w p

g g

i

b

s

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)

5

B_

4 ]
)

l

a

n

u

a

b
4

a
1

u
a

u

lf a

h

l,

a

% +

1<!-2 /.*

$(

/.#

u b

(%
#

ub

0
!-2 /.+
8(
1

/

)

376
4"

a

E PI(



s g b

u

E PI

/. 

(%;>

376
'&:

0,/.#

)=59%376


E PI


5A#16 32.

#16 32/

32%

&,

=,

B*32%9(

40

+(/

(

0

(2

3

)'" 7<;
%

8$

1

7<;+()'" ?
7<;4032%

2

32 @D



%



C:>'"B!)



E PI(
a

lf a)

f
l

y
u b

f a
gla

k

(

4

sa

k

k
n

b

s g
mn

s
h

sa

l
w

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)

b

ga

h

,

B C

(& , d

a
a

SP )(
s

e

w

B LWWT0

u b

GPEM S NT N S

H )( & VT TH

(& /

S

T

C

B(C
(& - dke B LWWT0. &) THPMW S NT GS S &&(& /B)C 9MESNME 8C

L 3LMI 6V

E A 8II (& . 7 T SYM

,

M 3LI

3LI

WLI

V VWEM E MPMW[ S M WI EWIH
4 _W E VTS WEWMS V[VWI

k
sa

l t k

h

u b

VTEWMEP E I W EVIH ETT SEGLVWEM E PI

3MWMIV E H SGMIW[ SP I

E IV

a

gp l

B C

s

hb

a

a

a
:IW8S S

sa

s

g

la
h

g
k

u b

a

f b

,

wr

g

l i g

jg a
f

u p
s
-

sa3 (
l

b

(&

9SHIPM

E H

9 PWM E I W M PEWMS S 2MG[GPI LE M
I YMGISPS [ Sf

MWL MOI VLE M 0 1

I YMGIV E IV )/ ,

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)

中国株式市場を対象とした金融極性辞書の構築と検証
Building a Financial Polarity Dictionary Using Stock Price Information:
Analysis and Verification in Chinese Stock Markets
瞿雪吟 1

菅愛子 1 高橋大志 1

1

Xueyin Qu , 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: This paper proposes a method of building a polarity dictionary using news articles and stock
prices in the Chinese market by textual analysis in finance. In order to measure the degree of polarity, we
associated the news articles’ sparse composite document vectors to a score. The score is calculated by themethod of event study with the abnormal change rate of stock prices on the publication date. We
conducted support vector regression (SVR) and built a polarity dictionary with polarity data from learners.
Furthermore, we made a comparison on accuracy to traditional ways of calculating word polarity inwhich news articles are represented by a one-hot wordlist. The comparison of the existed polarity is made.

1. はじめに
近年、テキストを定量化し、記事内容と株価収益率の関連性を明らかにする試みが行われている。例
えば、Tetlock［1］は、文章の評価に心理学をベースとした辞書を用い、内容分析を行っている。また、Loughran/ McDonald［2］は、金融分野のテキスト分
析のための辞書の提案を行っている。
中国株式市場の株式価格変動とニュースの関係を説明する多くの実証研究がなされているが、株式価格情報を用いた中国語の金融分野の単語極性辞書の研究は限定的である。また、既存の単語極性辞書で使われたテキストを定量化手法の多くは、テキスト分析の基礎的な手法である bag-of-words を用いたものであり、単語の前後の文脈が考量されてないなどの問題点が存在する。本分析では、文章のベクトル化手法として、近年、新たに提案されている Sparse
composite document vector (SCDV)法（Mekala et al.[5]）を用い、テキスト分類モデルの構築、単語の極性辞書の構築を試みる。

関/柴本［4］は、個別銘柄の株価など対象とする金融指標によって異なる可能性があるため、金融指標の短期変動に関する語を収録した辞書を作成している。本研究では、Google 社が提供している Sparse
composite document vector (SCDV)を採用し金融極性辞書の構築を試みる1。

3. データ
本研究においてワードリストを作成するため，ニュースは、中国金融情報サイト「和讯首页」2で掲載
している 2013 年 1 月から 2017 年 12 月までのニュース(合計 80,325 個)を使用した。図 1 が示す通り、記事で言及された銘柄は、後ろに証券コードが付与されている。つまり、ニュースと関連する主要銘柄の情報はニュースに含まれている。

図1

2. 関連研究
極性辞書に関する分析は数多い。例えば、金融分
野に特化した報告として、五島/高橋［3］が挙げられる。当研究では、ニュースと株式価格のデータから、キーワードリストの作成を行っており、作成した金融辞書により、将来のニュース記事や、異なるメディアのニュース記事の分類を行っている。また、「和讯首页」掲載新聞の一例

ワードの極性評価を行うために、各銘柄の株式リ
ターンとリスクファクター・リターンのデータを用
1

SCDV の特徴の一つとして、テキスト分類精度が高い点が挙げられる。Dheeraj Mekala［5］は、単語の embedding にクラスタリ
ング分析を用いることで、より複雑な文章を表現するベクトルを獲得できるとの主張を行っている。
2
和讯首页;http://stock.hexun.com/stocknews/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11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

いた。ファイナンシャル データオンラインサービス
システム「同花順」から、株式価格に関する日次データを取得した。また、リスクファクター・リター
ンのデータは、中国中央財経大学3が提供しているデータを用いた。

4. 作成方法
本研究における学習用データセットの作成は、大きく二つの部分に分かれる。作成過程の概略を、図2 に示す。

イベント・スタディにおいては、ニュースごとに推定ウィンドウとイベントウィンドウを設定する。
本分析では、推定ウィンドウはニュース配信日の140 日前から 21 日前までの 120 日間、イベントウィ
ンドウはニュース配信日一日前から、その翌日までとした。推定ウィンドウにおいて、Fama-French の 3
ファクターモデルにより、パラメータを推定した[6]。

4.2 ワードリストの作成
次に、2013 年 1 月から 2017 年 12 月のニュースからワードリストを作成する。
本研究では、ニュース記事内容を Bag-of-words、
Sparse composite document vector (SCDV) 二つの手法によりベクトル表現を獲得し、分類モデルを構築し、それら精度の比較を行った。
4.2.1 Bag-of-Word
Bag-of-Word 手法を用いたニュースのワードリス
トを作成過程を、図 3 に示す。

図2

学習用データセットの作成過程

4.1 教師スコアの算出
はじめに、ニュース配信時間の調整を行った。本
分析では、中国証券取引場の営業時間に合わせて、
15 時以降に配信されたニュースをその翌日に調整し、また週末に配信したニュースはその次の月曜日に調整した。
次に、ニュースと関連する主要銘柄の情報を取得
し、イベント・スタディにより各銘柄のリスク調整
後のリターンを算出した[5]。ここで、イベント・ス
タディとは、企業の活動に関する情報の発表が、その企業の資産価格に与える影響を分析する手法である。株式価格変動の概念図を、図 3 に示す。

図3

株式価格変動の概念図

図 3 Bag-of-Word 手法を用いたニュースのワードリストを作成過程
本分析では、R の Rwordseg パッケージ、形態素解
析ツール Ansj を用いた。金融経済分野のワードを分析するため、証券、経済、金融分野のセル辞書を導入した。セル辞書は中国で有名な中国語入力システ
ム（IME）である Sogou4が提供しているものである。
本分析では、1 年分のワードリスト 47,378 語のTF-IDF 値を算出し、それらのうち、上位 10,000 語を対象として分析を行った。

4.2.2 Sparse composite document vector (SCDV)
Sparse composite document vector は、グーグルが提供している文章ベクトル化手法の一つであり、高い分類精度が特徴として挙げられる（Mekala et al.[5]）。

3中国中央財経大学;
http://sf.cufe.edu.cn/kxyj/kyjg/zgzcglyjzx/zlxzzq/98178.htm

4

Sogou; https://pinyin.sogou.com/?r=shouji

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)

本研究においては、Skip-gram モデルを用い、200
次元の word vector の学習を行った。GMM モデルのクラスタリング数は 60、sparsity threshold parameterは 0.33 と設定した。

4.3 分類モデル
本研究においでは、ポジティブ・ネガティブニュースの分類モデルは、SVR(Support Vector Regression)
によって作成する。前節の方法で算出した教師スコ
アをニュース記事ベクトルに紐付け、入力をニュースの文章ベクトル、出力を、株式売買回転率により加重平均した、各関連銘柄の標準化された累積異常リターン(SCAR)として、SVR によって学習機を作成する。

5. 分析結果
分析結果について、分類モデル精度、極性、既存
極性辞書との比較を記述する。

5.1 分類モデル精度
本研究は、Bag-of-words と SCDV に基づいたモデ
ルの分類精度を比較するため、2014 年度「和讯首页」のニュース記事(サンプリング調整後 9,053 個)を対象とし、ニュースの分類モデルを作った。
本分析においては、文章の極性を基に、モデル精度の検証を行った。具体的には、文章ベクトルを学
習済みの分類モデルに入力し、モデルにより推定された分類と、実際の分類が一致しているかどうかについて検証を行った。
表 1 に分析結果を示す。表の真ん中の列は SCDVを用いた分析結果であり、左の列は Bag-of-words を用いた分析結果である。モデル精度は、表 1 が示す
ように、SCDV を用いたニュースの分類モデルの精度が、Bag-of-words を用いたモデルより高いことを確認できる。
表1

5.2

単語の極性

SCDV 法の極性計算についで記述する。本分析では、一つの単語である word topic vector ( ⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗
wtvi ) を、
一つ文章ベクトルとして見なし、構築した分類モデ
ルを基に単語の極性を獲得した。

5.3 既存極性辞書との比較
本節では、本研究にて構築した辞書と既存極性辞書との比較を行った。本分析では、既存辞書としてLoughran McDonald Sentiment Word Lists を採用し、
比較分析を行った（Loughran et al.[2]）。
比較においては、Loughran McDonald Sentiment
Word Lists のポジティブおよびネガティブの単語リストを中国語に翻訳し、中国語の同義語辞書を参照
し、既存辞書の単語と同じ意味を持つ単語を組み入れることで比較用の単語リストの構築を行った5。な
お、比較分析用の Loughran McDonald Sentiment Word
Lists のポジティブパートの単語数は 353 個、ネガティブパートの単語数は 374 個であった。
比較においては Bag-of-words および SCDV を採用した方法と既存辞書の比較を行った。比較においては、既存辞書に含まれる単語とそれぞれの手法によって作成された極性辞書と共通する単語、いわゆる単語の検出率（Detected Rate）の算出を行った。また、Loughran McDonald Sentiment Word Lists の単語の極性記号が、本研究で作成された極性辞書での極性記号が一致している単語の割合（Accuracy）についても算出を行った。これら二つの指標を使って、現存辞書との一致性を測定した。
表 2 は、Bag-of-Word 法により作成された極性辞書と 既存辞書との比較結果、表 3 は SCDV 法により作成された極性辞書と既存辞書との比較結果を示したものである。
表 2、表 3 より、SCDV により作成された極性辞書が、Bag-of-words により作成された極性辞書と比較して、相対的に既存辞書の共通性が高いことを確認できる。

Bag-of-words と SCDV のモデル正解率

5

本分析の翻訳においては Google 翻訳を用いた。

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

[４] 関和広, 柴本昌彦: 銘柄固有の金融極性辞書の構築,

表 2 Bag-of-Word 法により作成された
極性辞書と 既存辞書との比較結果

第 18 回人工知能学会, 金融情報学研究会(SIG-FIN),(2017)[５] Mekala, D., Gupta, V., Paranjape, B., Karnick, H. SCDV :Sparse Composite Document Vectors using soft clusteringover distributional representations[C], 2017 Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing,
pp.670-680,(2017).
[６] Campbell, J.Y., Lo., A.W., and MacKinlay, A.C.: The
econometrics of financial markets, Princeton, NJ:
princeton University press, 1997.

表3
SCDV 法により作成された
極性辞書と既存辞書との比較結果[７] Fama, E. F. and French, K. R.: Common Risk Factors inReturns on Stock and Bonds. Journal of Financial
Economics, Vol.33 No.1, pp. 3-56. (1993).

6. まとめ・今後の課題
本研究では、インターネットで掲載するされる金融市場における資産価格形成と関連性の高いニュー
スデータ、及び中国株式市場のマーケットデータ用
い、中国語の極性辞書の構築を試みた。具体的には、
Bag-of-words および Sparse composite document vector(SCDV) の手法を用い、ニュース分類モデルを構築
し、単語の極性辞書の構築を行った。
分析の結果、(1)SCDV に基づいたニュースの分類
モデルの精度は、Bag-of-words に基づいたモデルより高いことが確認された。(2)SCDV により作成された極性辞書は、Bag-of-words により構築された極性辞書と比較し、相対的に既存辞書と一致していることが確認された。分析手法の精緻化、分析対象デー
タの拡張など、詳細な分析は今後の課題である。

参考文献[１] Tetlock, P.C.: Giving Content to Investor Sentiment: The
Role of Media in the Stock Market, Journal of Finance
Vol.62, No.3, pp.1139-1168.(2007)[２] Loughran, T. and B. McDonald : When Is a Liability Not
a Liability? Textual Analysis, Dictionaries, and 10-Ks,
Journal of Finance, Vol.66, No.1, pp.35-65. (2011)[３] 五島 圭一, 高橋 大志.: 株式価格情報を用いた金融
極性辞書の作成, 自然言語処理, Vol.24, No.4,
pp.547-577, (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11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

Estimating a Goods Position Based on Purchase and Movement Histories in RetailStores
1

2

3

4

5

Yangyang Zhao 1, Yusuke Goto 2, Hiroyuki Morita 3, Ken’ichi Minamino 4, Yoshikazu Watanabe 5
1
1

Iwate Prefectural University Graduate School
2,4,5
2,4,5

Iwate Prefectural University
3

3

Osaka Prefecture University

Abstract: There are many types of goods in retail stores such as supermarkets. While the goods position
may be changed by store staffs, management of goods position may be insufficient. In this study, we
proposed a model for estimating goods position in retail stores through association analysis and analyzing
the staying time of customers in divided areas in the store, using customer's purchase history and movement
history of customers. In this paper, we show some results from our experiments and point out several future
works.

1

3)

1)

2)

RFID
2
3

RFID

4

RFID

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)

2017
31

10

1

2018

10

13

5

4,235
6

16,8047

2,012,397
ID

2

ID

3

3
1
2

3
3
1
P

A

1
1

28

2

1
3,000
16

20

2,500
13
2
3

2
!"# $=%~&, '=1~28
'

$

1
90%
33
3

2:

2017
13
139,561

1:
10

1

2018
3
47,454,867

10

JAN

31

ID
8

24

24
1
0, 1, 2,…

3:

6,000
1
90%

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)

_
40

22

ID

4
2
40%
3

4:

5:

1

6:

2

27
1
2

1
2

k-means

1

1

10

4
4
5

4.1

6

ID

10

5

6

ID

5

6
ID
5
ID2

A

B

PET

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)

(01 ∩ 8(!"# ))×2

C/>D /, $, ' =F/GHIJK /, $, ' =Confidence

4.2
66

01 ∩ 8 !"#Lift

1,084,220
ID

6JKO/@DK>D2 /, $, ' =16,804

Q/OR /, $, ' =

ID

50
500
ID
16,804

ID

4.3

(3)

min 01 , 8 !"#6JKO/@DK>D1 /, $, ' =

ID

(2)

01 + 8 !"#01 ∩ 8 !"#01(4)01 ∩ 8 !"#

(5)

8 !"#

(01 ∩ 8(!"# ))/01

(6)

8 !"#
%
Confidence
Confidence1!"#!"#

Confidence2/
SimpsonConfidence
Lift

/

Lift
!"#
/

!"#

)*
)* = 538
01 / = 1, 2, ⋯ , 67
8 !"# ($=%, !,

5

/

5.1

!"#

, &)('=1, 2,

, 28)

/

!"#

JAN

229,932

01 ∩ 8(!"# )JAN
538
A A=16,222
Dice

Jaccard<=>>=?@ /, $, ' =Simpson01 ∩ 8 !"#01 + 8 !"# − 01 ∩ 8 !"#20(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11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

2:

(305
538

486
50
500

305

)

(210

)

Jaccard

61.3%

68.6%

Dice
SimpsonConfidence1
Confidence2
Lift

61.3%
28.5%
28.5%
47.9%
58.7%

68.6%
30.5%
27.1%
59.5%
66.2%

6

1

6.1

G22, G23, G24, G25, G26, G27

Jaccard1:

Confidence2 Lift
Jaccard

block
G22
G23
G24
G25
G26
G27

Dice

Dice
Dice

305
3, 4, 5
Lift
146

126
Confidence2
Confidence2

Lift
33
Lift

5.2
3: Lift3

Confidence2

Confidence2

2

Confidence2
Jaccard

61.3%
1/3

Dice
61.3%

146
0

Lift
4: Dice33
126

Confidence2
Confidence2

95

141
7



210
Confidence1
10%

5: Lift
Jaccard

46
118

Dice
Dice

Dice

Confidence2 Lift
Lift

174
13

5
126

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)

3

5
Dice

Dice
Dice
Dice
305

Lift
Lift
13

Lift
174
5
Lift
192
192/305=62.9%

7210
Jaccard
Confidence2 Lift

6.2

JSPS

[

]

,

JP25350343

,

,

7:

Dice
Confidence1

Simpson6, Vol.60, No.3, pp.128−144(2009)[]

7?−
5
pp.57−68 (2014)
[

]

Lift
Lift
M25

M25
7

Vol.56, No.2, pp.199-213(2008)

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)

機械学習を用いた高級焼肉店における顧客購買データ分析
及びフィンテック応用に関する研究
Research of High-end Barbecue Beef Restaurants Based on Consumer Purchase Databy Machine Learning and FinTech Application
辛

郷孝 1、菅愛子 1、山下泰央 1、高橋 大志 1

Kiyotaka Shin1, Aiko Suge1,Yasuo Yamashita1, 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

要旨：本研究は、外食産業の POS データを用いて経営力向上に繋げるサービスの実現を目的としている。日本の外食産業は、労働生産性が低い上、慢性的な人手不足で人材確保に苦労している。そこで、この課題を解消する対策として、1 テーブルごとの客単価向上が有効と仮説を立て、客単価の高い高級焼肉店の POS データを分析した。顧客の購買行動の特徴を明らかにし、機械学習を用いてフィンテック応用を含めた販売政策の検討を行う。
Abstract: The purpose of this research is to realize service that leads to improvement of management ability byusing POS data of restaurant service industry. The labor productivity of the food-service industry in Japan isvery low, has long suffered from lack of personnel and continues to struggle maintaining talent. Therefore, as ameasure to solve this problem, we analyzed the POS data of a High-end barbeque shop with a high customer
unit price, making a hypothesis that the improvement per customer price per customer is effective.And We
clarify the characteristics of customer's purchasing behavior and examine the sales policy including FinTech
application using machine learning.

1. 先行研究
外食産業の市場規模は、1 人当たりの外食支出額の増加、訪日外国人の増加、法人交際費の増加傾向などにより、2017 年時点で約 25 兆円、労働者人口
約 480 万人となっており、2 年連続で微増している
巨大な市場である。しかしながら、日本の外食産業
は、労働生産性が低い上、慢性的な人手不足で人材確保に苦労している。昨今は、食材や人件費の高騰
で、売上が微増であっても利益は下がるという傾向も見える。一方で、数か月先まで予約が埋まっており、社員教育にも熱心で、顧客の支持を得て利益を上げている飲食店も存在する。本研究では、これまで明らかにされてこなかった高級飲食店での顧客購買データを分析し、どのような経営を行っているのか、そこに集まる顧客はどのような特徴があるのかを分析した。
本研究は、外食産業の POS データを対象とした分析を行う。高級焼肉店の顧客構成と注文の関連性を明らかにし機械学習を用いて販売施策の検討を行う。
このような顧客単価の高い高級飲食店を対象とし連絡先：慶應義塾大学 大学院経営管理研究科〒223-8526 横浜市港北区日吉 4-1-1
E-mail: k-shin@keio.jp

た分析は、我々の知る限り限定的である。次節において目的について触れたのち、データ、分析方法について説明する。5.は分析結果、6.はまとめである。

2. 目的
本研究では、高級焼肉店を利用する顧客層の特定および各顧客層が、どのような注文を行っているのか、購買データ分析を通じ明らかにすることを目的とする。外食産業で成功している企業がどのような経営を行っているのか、そこに集まる顧客はどういう特徴があるのか、POS データから分析し、その成功要因を探ることを目的とした。具体的には、労働生産性が低いという課題を解消する対策として、「１
テーブルごとの客単価向上が有効」という仮説を立て、高級焼肉店の POS データを分析した。POS デー
タ分析から、高級焼肉店の顧客構成と注文の関連性を明らかにすることを目的とした。また、機械学習を用いて販売政策の検討を行う。高価格単価の購買行動を分析することで、外食産業の付加価値を高め、業界全体へのインパクトを与えるきっかけとする。

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

表 2：主成分得点の重回帰分析

3. データPOS データについては該当飲食店の共同研究の了承の元、SoftTheater 社から取得した。本研究は、2017 年 8 月 1 日-2018 年 7 月 31 日までの 361 日間において、高級焼肉店 1 店舗の POS データから 1 会
計ごとのオーダーデータを抽出し分析を行った。表1 は上記 361 日のデータである。17,855 件の会計ごとのデータであり、160,125 件の注文データである。
全注文の 10 分ごとの時間帯別オーダー頻度分析を行った。図 1 はその結果である。（11 時～23 時）

Coefficients：

Estimaste

Std. Errort value

Pr(>|t|)(Intercept)

18,621.7

125.12148.83<2e-16***

第 1 主成分

8,379.9

62.54

133.98<2e-16***

第 2 主成分

1,631.45

86.04

18.961<2r-16***

第 3 主成分-648.45

98.43-6.5884.77r-11***

第 4 主成分-78.03104.38-0.7480.4548

第 5 主成分-272.63

107.36-2.5390.0111*

第 6 主成分-623.51135.63-4.5974.36e-06***

第 7 主成分-1,618.46

123.46-13.11<2e-16***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 9465 on 7207 degrees of freedom

表 1：POS データ件数
データ取得日361 日
会計件数17,855 件

1 テーブルごと

注文件数

160,125 件

1 注文ごと注
文
頻度

Multiple R-squared: 0.7393,

Adjusted R-squared: 0.7391

F-statistic: 2920 on 7 and 7207 DF,

p-value: < 2.2e-16

寄与率（決定係数）は、73.93%、自由度調整済み寄与率（決定係数）は 73.91％となっている。また、第一、第ニ、第三、第六、第七主成分が 0.1％有意水準で有意である。また、第一、第ニ、第三主成分得点と会計金額の間に強い関連性を確認できる。

6.まとめ

時間

本研究では、高級焼肉店の POS データを分析し、顧客の購買データを分析した。分析の結果、購買顧
客数別の注文特徴や、顧客構成別の注文特徴を明らかにすることができた。今後の課題としては、新規と再来店客の購買データの比較分析を行う必要がある。また、POS、発注のデータ分析を通じた日次経
営指標の作成およびキャッシュレスなどのフィンテック領域への応用も、今後の課題として挙げられる。

図 1：時間帯別オーダー頻度分析（10 分単位）
参考文献

4. 分析方法品、57 分類されている商品群を 3 つのカテゴリー
ごとにクラスター分析を行い、12 種類のクラスターに分類した。POS 全注文データの主成分分析を行い、データの縮約を行った。第 1 主成分で 38.0％の寄与率であり、第 6 主成分までで 79.84%の累積寄与率、第 7 主成分までで 85.86%の累積寄与率となった。

5. 分析結果[１] 星野智洋,谷﨑隆士,新村猛,竹中毅：機械学習を用いた飲食店運営の効率化へのアプローチ,人工知能学会 32 回(2018)[２] 原田奈弥,山下和也,本村陽一:ID 付 POS データによる 購 買 行 動 の 季 節 変 化 の 分 析
SIG-SAI/SIG-SAI,27(7),1-7 (2016-11-11)[３] 石垣司, 竹中毅, 本村陽一：日常購買行動に関する大規模データの融合による顧客行動予測システム,
人工知能学会論文誌, 26 巻, 6 号, D, pp.670-681,(2011)[４] 星野綾子,細見格：句構造解析とクラスタリングを用

1 会計ごとの会計金額を被説明変数として、第 1
主成分得点から第 7 主成分得点を説明変数として、
重回帰分析を行った。表 2 は、その結果である。

いた会話履歴の要約,人工知能学会 32 回（2018）[５] 神嶌敏弘：推薦システムのアルゴリズム(1),人工知能
学会誌

22 巻 6 号(2007 年)

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)

シナジー効果の測定と企業行動との関係性―日本企業を対象とした分析―
Estimating the synergy effect and its relevance to corporate behavior-Analysis of Japanese companies松本裕介 1

菅愛子 1 高橋大志 1

Yusuke Matsumoto1, 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: To keep up with rapid changes in the business environment, Japanese companies have required
to conduct business transformation in recent years. In this paper, we classified companies by using Fuzzy
C Means, and estimated the synergy effect of multi-business companies based on that classification. In
addition to this, we investigated the corporate behavior, especially when making a decision to sell a business,
focusing on divestment through M&A.

1 はじめに企業が多角化する目的の一つに、シナジー効果の追及がある。多角化企業のシナジー効果とは具体的に、規模の経済や範囲の経済、デフォルトリスクの低減などが例として挙げられる。一方、多角化企業
に関して、コングロマリット・ディスカウントということがよく使われる。これは、多角化企業が非効率な経営を行うことで、株式市場から専業企業よりも過小評価されてしまう傾向のことを指す。
近年の株主重視の傾向から、企業はシナジー効果を意識した企業経営を行う必要がある。つまり、変化が激しい現代では、企業は事業環境の変化に合わ
せて、柔軟に事業再編を実行することが求められている。
企業が事業環境に合わせる手段の一つとして
M&A が挙げられる。従来、日本企業は M&A を通して、事業を売却することには慎重であった。しかし日本企業の経営陣は、企業が持続的に成長する上で、事業売却がもたらす恩恵を認識し始めており、従来の考えが変化しつつある。こうした背景から、事業売却は、日本企業がコアでない資産や不採算事業を整理、または既存事業を合理化し企業の健全性を高めるために、事業売却は執るべき、考えるべき選択肢の一つになり始めている。
本研究では、複数事業を有する企業の事業部間シ
ナジー効果の測定を通して、事業譲渡や株式譲渡などの M&A という企業行動を対象に、その関連性について分析する。
本論文の構成は以下の通りである。まず第 2 章では、本論文のテーマと関連する研究について述べ、
第 3 章で分析に使用するデータについて説明する。
第 4 章では分析に使用する変数の作成方法について述べる。第 5 章で実証分析の方法を説明し、第 6 章でその結果について考察を行う。そして第 7 章で本論文についてのまとめと課題について述べる。

２

先行研究

Gomes and Livdan[1]は、企業は成長するにつれて、株主価値を最大化するため、多角化することをモデル化している。また多角化は、事業コストの削減やリスクの分散化などのシナジー効果を享受しながら新しい事業機会を探ることにつながるとも報告している。企業が多角化する一つの目的に、シナジー効
果があげられる。しかしすべての多角化企業がシナジー効果を享受できるわけではない。多角化に関して、多角化企業が非効率な経営を行うことで、株式市場から専業企業よりも過小評価されてしまう傾向のことを指すコングロマリット・ディスカウントとい う 言 葉 が 言 わ れ る 。 ア メ リ カ で は Berger andOfek[2]、日本では中野・久保・吉村[3]、牛島[4]によってコングロマリット・ディスカウントの存在が確認されている。
非効率な経営を行う企業の対応策として、John,
Lang and Netter[5]は、事業売却や子会社の売却が最も高い割合を占めるということを報告している。そ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)

して企業が事業売却を行う理由を分析した Dittmar
and Shivdassani[6]は、多角化ディスカウントを改善するためであると報告している。また、Schlingemann,
Stulz and Walking[7]は、業績悪化やシナジー効果の悪化を防ぐためであると報告している。
シナジー効果に関して、シナジー効果を暗に意味する研究は多数存在するが、直接測定する研究は少ない。そこで、本研究では、シナジー効果を直接測定することで、シナジー効果と企業行動、特に事業売却との関係について分析する。

業(セグメント)の価値の総和(理論価値)と企業価値の差をシナジーと定義する。差が正の場合はプラスのシナジー効果があると呼び、差が負の場合はマイナスのシナジー効果があると呼ぶことにする。
本研究では、セグメントを複数有している企業を
多角化企業、1 つだけ有している企業を専業企業と定義する。多角化企業の場合に限って、企業価値は、企業が持つセグメントの価値の総和と、セグメントの組み合わせによるシナジー効果による価値に分けることができる。図 1 に全体のイメージ図を示す。

３ データ
本研究では、東証一部上場企業を対象に、2002 年
から 2016 年までの財務データを使用して分析を行う。分析対象企業数は 1210 社である。これらの企業
は、日本標準産業分類・大分類において 17 の業種に属している。データは日経 NEEDS より入手した。
本研究では、金融・証券・保険、複合サービス事業
や公務、分類不能の産業に属する企業、分析において必要となりデータを入手することができない企業を除外している。
M&A に関連する情報については、レコフ M&A データベースから収集した。レコフが提供する M&A
データには M&A データやグループ内 M&A データ、
分社・分割データ、子会社株式取得データ等を含む
M&A 関連データが含まれている。本論文では M&A
によって事業売却を行う企業の特徴を探るため、
M&A データのみを使用する。
本研究では、Fuzzy C Means を用いて企業の分類を行う。加えて、M&A を通して事業売却を行う企業の特徴を探るため、実証分析を行う。その際に使用する主な変数の記述統計量は以下の通りである。

図 1: シナジー効果のイメージ
多角化企業𝑖𝑖の企業価値(𝐸𝐸𝐸𝐸)は、(1)式のように時価総額と負債で計算される。

企業価値𝑖𝑖 = 時価総額𝑖𝑖＋負債𝑖𝑖(1)

多角化企業𝑖𝑖のシナジー効果は、(2)式のように、多角化企業𝑖𝑖が持つ事業(セグメント)のそれぞれの価値を合計した理論価値と、(1)式で計算された企業価値𝑖𝑖との差額で表わせられる。
シナジー効果による価値= 企業価値 − � セグメントの価値

表 1: 記述統計量
Variable name

Mean

Median

Min

営業利益率

0.059

0.048

－3.3190.689

自己資本比率

0.487

0.482

－0.4730.973

総資産回転率

1.059

0.935

0.003

6.310

売上高成長率

0.035

0.025

－0.89510.484－0.0350－1.987

0.866

EBITDA(-1)/Sales(-2)

0.105

0.087

－1.4622.439

Debt(-1)/Asset(-2)

0.527

0.528

0.022

5.551

Synergy effect(-1)/Enterprise value(-1)

４ 分析方法
この章では、本研究の分析にて使用する変数、特にシナジー効果をどのように作成したかについて説
明する。

4.1

(2)

Max

シナジー効果

本節では、本研究で使用するシナジー効果の計測
方法について説明する。本研究では、企業が持つ事

多角化企業𝑖𝑖が有する各セグメント𝑗𝑗の価値は、(3)式のように、多角化企業𝑖𝑖のセグメント𝑗𝑗の資産額と、そ の セ グ メ ン ト 𝑗𝑗 が 属 す る 業 種 の 平 均 的 な 乗 数
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑀𝑀𝑖𝑖𝑖𝑖 の積で表せる。
セグメント𝑖𝑖𝑗𝑗の価値= セグメント𝑗𝑗の業種乗数 �𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑀𝑀𝑖𝑖𝑖𝑖 �× セグメント𝑗𝑗の資産額(3)セグメント𝑗𝑗が属する業種の平均的な乗数𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑀𝑀𝑖𝑖𝑖𝑖

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)

は専業企業を用いて以下の(4)式ように算出する。
セグメント𝑗𝑗の業種乗数
�𝑖𝑖𝐼𝐼𝐼𝐼𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑚𝑚𝑛𝑛𝑚𝑚𝑛𝑛𝑖𝑖𝑚𝑚𝑚𝑚𝑖𝑖𝑚𝑚𝑛𝑛, 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑀𝑀𝑖𝑖𝑖𝑖 �= 𝑚𝑚𝑚𝑚𝐼𝐼𝑖𝑖𝑚𝑚𝐼𝐼 �

専業企業𝑖𝑖の企業価値
専業企業𝑖𝑖の資産�(4)(3)、(4)式のように、多角化企業𝑖𝑖のセグメント𝑗𝑗と同じ業種に属する専業企業から複製して計算した理論価値と、(1)式のように時価総額と負債総額から計算される企業価値の差を計算することでシナジー効果を算出する。

4.2

企業分類

シナジー効果を算出する際、各企業が専業企業なのか多角化企業なのか、また各企業が何処の業種に属しているかを知る必要がある。Matsumoto, Suge
and Takahashi[8]は、既存の業種分類に関する問題点を指摘適している。従来、日経業種分類や東証業種分類などの業種分類では、一企業に対して１つの産業分類コードだけを割り振っており、多角化企業か否かを客観的に判断できない。多角化が進む企業の場合には複数の分類コードを必要がある。それゆえに、企業の状況を正しく反映するため、新たな業種分類を構築した。
本研究では、Matsumoto, Suge and Takahashi[8]に倣い、Fuzzy C Means(FCM)を用いて企業をグルーピン
グすることで、各企業が専業企業なのか多角化企業
なのかの識別を行った。FCM は、データのパターンが似ている個体を同じグループにまとめる分析方法の一つである。FCM は以下の(5)式ように表せる。
𝑁𝑁

𝐾𝐾

𝐽𝐽 = � �(𝑔𝑔𝑖𝑖𝑖𝑖 )𝑚𝑚 ‖𝑥𝑥𝑖𝑖 − 𝑐𝑐𝑖𝑖 ‖2(5)

𝑖𝑖=1 𝑖𝑖=1(5)式に関して、目的関数𝐽𝐽を𝑔𝑔𝑖𝑖𝑖𝑖 について最小化す
ることで、帰属度𝑔𝑔𝑖𝑖𝑖𝑖 を得ることができる。また目的関数𝐽𝐽を𝑐𝑐𝑖𝑖 に関して最小化することで、重心ベクトル
𝑐𝑐𝑖𝑖 を得ることができる。
FCM における設定について説明する。初期のクラスター数𝐾𝐾を、今回使用している業種分類である総1

FCMでは、初期値としてクラスター数𝐾𝐾を事前に設定しなければならない。本論文では、クラスター数を決めることを目的としていない。ゆえに初期値として与えるク

務 省 大 分 類 と 同 じ 17 と 設 定 し た 1 。 ま た 距 離‖𝑥𝑥𝑖𝑖 − 𝑐𝑐𝑖𝑖 ‖はユークリッド距離を採用し、ぼかし度合
い𝑚𝑚は 2 とした。
データ𝑥𝑥𝑖𝑖 について説明する。本論文では、収益性を示す営業利益率、安全性を表す自己資本比率、活動性を表す総資産回転率、成長性を表す売上高成長率、合計 4 種類の指標を使用した。
FCM による分析の結果として、各企業は 17 個のクラスターそれぞれに対して帰属度𝑔𝑔𝑖𝑖𝑖𝑖 を持つ。それらの中で、帰属度𝑔𝑔𝑖𝑖𝑖𝑖 が最も高いクラスターから、その企業の第 1 業種、第 2 業種と名前を付けた。なお
本論文ではクラスターを業種と呼ぶことにする。

５

実証分析

本論文では、条件付きロジットモデルを用いて、事業売却を行う企業の特徴を分析した。ロジットモ
デルに対する被説明変数は、各年に企業が M&A にて売却した場合に 1、売却しなかった場合に 0 とするダミー変数である。分析期間は 2002 年から 2016年までの 15 年間で、分析対象企業は東証一部上場企
業の 1210 社である。
分析手法に対する説明変数は、EBITDA/売上高と負債/資産、シナジー効果/企業価値の 3 つである。
EBITDA/売上高に関して、M&A で売却を行う企業は事業悪化に対する対応であることが多く、本業による利益を示す EBITDA/売上高が低い企業ほど M&Aで売却する、と考え説明変数に選択した。負債/資産に関して、負債/資産による事業悪化に対応するため、M&A で売却をする、と考え説明変数に選択した。シナジー効果/企業価値に関して、シナジーが出ていな
い多角化企業ほど、M&A にてシナジーが出ていな
い事業を売却し、シナジー効果を出しやすくする、と考え説明変数に選択した。また多角化企業のシナ
ジー効果は、(2)式を用いて計算された値を使用し、専業企業は 0、つまりシナジー効果は出ていない、と仮定して変数を作成している。
EBITDA/売上高と負債比率に関して、分母は 2 期、分子は 1 期ラグを取っている。またシナジー効果/企
業価値に関して、分母と分子それぞれに 1 期ラグを取っている。

６

分析結果

実証分析の結果は以下の表 2 に示す通りである。
表 2 の結果を見ると、Debt/Asset が、有意に正を示
し、Synergy effect/Enterprise value が有意に負を示す
ラスター数を、日本標準産業分類にて本論文で対象とする企業が所属している業種数である 17 種類として一度設定した。

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

結果となった。Debt/Asset が有意に正であることは、
貸借対照表内における負債の割合が高い企業ほど
M&A にて売却を行う可能性があるということを意味する。また Synergy effect/Enterprise value が有意に負であることは、シナジー効果が低い企業ほど事業を売却するという意思決定を行う可能性があることを示唆している。本論文の結果を、1979 年から 1994
年 の 15 年 間 で 、 本 論 文 と 同 様 の 分 析 を 行 っ た
Schlingemann, Stulz and Walking[7]で報告された結果と比較すると、両者の結果は、15 年間という期間でみると、企業は業績悪化や状況の悪化に対応するた
めに M&A にて売却を行っている可能性があるという点で一致している。それゆえ、長期間で分析すると、企業が事業を売却しようと考える際の要因は過去からほとんど変わらないといえる。
表 2: 分析結果
The dependent variable＝M&A and Whether or not sold
Term=2002-2016
条件付き
ロジットモデル
EBITDA(-1)/Sales(-1)－0.702

Debt(-1)/Asset(-1)

0.821***

Synergy effect(-1)/Enterprise value(-1)－0.464***

2

0.001

Samplesize

18150

Dependent variable : 0

16857

Dependent variable : 1

1293

Pseudo-R

しかし、両者を細かく見ると、売却という意思決定に影響を与える予想が変化している可能性がある。
以前に行われた研究では、EBITDA/売上高の悪化が影響を与えるということを見出していた。しかし本研究では、EBITDA/売上高は有意な結果ではなく、過去の研究では有意でなかった負債/資産とシナジ
ー効果/企業価値が有意な結果となっている。今後、M&A にて売却するという意思決定に対して、3 つの説明変数がどう影響を与えているのかを、企業規模
や時代の変遷を考慮して分析していく予定である。

７ まとめ
本論文では、新たな業種分類の方法を通してシナジー効果を測定することに加えて、M&A にて売却を行うという企業行動を分析した。分析結果から、直近の業績にて貸借対照表の貸方において負債の比率が大きくなった企業ほど、またシナジー効果が低い企業ほど M&A にて売却を行うということが分かった。加えて、業績が悪化した際に M&A にて売却する可能性があるということは、過去の研究と一致しており、M&A にて売却という意思決定をする要因は過去から変化していない可能性があることが示唆された。
最後に、本論文における課題を 2 点示しておきたい。第 1 に、新たな企業分類の方法が効果的なのかを詳細に検証することである。本論文の結果から、シナジー効果に関しては、有意な結果を得ることができた。ゆえに、FCM による分類に関してうまくいった結果なのか、または分析期間が長期であること
によって、見えるようになった結果なのかなど様々な可能性が考えられる。今後、これらの詳細な分析を通して、その有効性を確認する必要がある。第 2に、分析手法についての検討を行うことである。
M&A の場合、必然的に被説明変数に関して 0 が多くなり、1 が少なくなる傾向がある。このようなサン
プルに偏りがある点を考慮した分析手法がいくつか提案されている。0 が多くなることを考慮した分析
手法を用いたほうが適切なモデルとなる可能性がある。それゆえに、仮説を検証するうえで最適な手法を今後も探索する必要がある。

参考文献[１] Gomes, J., and Livdan, D.: Optimal diversification:
Reconcilingtheoryandevidence, The

JournalofFinance, 59(2), 507-535, (2004)[２] Berger, P. G., and Ofek, E.: Diversification's effect on firm
value. Journal of financial economics, 37(1), 39-65, (1995)[３] 中野誠, 野間幹晴: 日本企業のバリュエーション―
資本市場における経営行動分析―, 中央経済社, 第 1
版第 1 刷, (2009)[４] 牛島辰男: 多角化ディスカウントと企業ガバナンス.
財務省財務総合政策研究所 『フィナンシャル・レビ
ュー』, (121), 69-90, (2015)[５] John, K., Lang, L. H., and Netter, J.: The voluntary
restructuring of large firms in response to performance
decline. The Journal of Finance, 47(3), 891-917, (1992)[６] Dittmar, A., and Shivdasani, A.: Divestitures and divisional
investment policies. The Journal of Finance, 58(6), 27112744, (2003)[７] Schlingemann, F. P., Stulz, R. M., and Walkling, R. A.:
Divestitures and the liquidity of the market for corporate
assets. Journal of financial Economics, 64(1), 117-144,(2002)[８] Matsumoto, Y., Suge, A., and Takahashi, H.: Constructionof new industrial classification through fuzzy clustering,Working paper, (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11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

M&Aとゲーミングシミュレーション
M&A and Gaming Simulation
持井 美紅​1​ 倉橋節也​1Miku Mochii​1​ Setsuya Kurahashi​1
1​​ 筑波大学大学院ビジネス科学研究科経営システム科学専攻
1​​University of Tsukuba

Abstract : Merger and Acquisition (M&A) has become more and more popular these days. While M&A is aneffective strategy, it also has a big risk for companies. According to the study in U.S., over 60% of M&A
ended in decreasing the shareholder value. What is worse,even though M&A is one of the biggest bet for thecompanies, we still don’t have the clear answer for the reason of those failures. The previous studies aremostly based on comparing success cases and failure ones. However, since M&A is a dynamic activity andinvolves many stakeholders, surveying the past cases may not be enough and we need the way to simulate
this dynamics. Thus, in this paper, we would like to emulate M&A activity as gaming and aim to find theinsights on success / failure factor of M&A.

1 . 研究 背景と目的​近年、企業拡大やあるい 競争力強化 ため 方法として M&A が一般的な手段となってきた。ここ数年
国内でも右肩上がりに件数が増加しており2017 年に3000 件を突破した。（調査会社レコフ, 2018年）今後も M&A 活発化していくことが予想されているが、M&A において 失敗 リスクも高い。米国 研究によると、60% 以上も M&A が”失敗”している。（”失敗” = 株主価値 減少 ）[Marks and Mirvis(2001)]。さらに悪いことに、そ 失敗 原因および対処法について 研究 多く 行われていない。また、次 先行研
究にあるとおり、失敗 原因に関するいくつか 研究も、過去 事例を体系的に整理するにとどまっているも が多い。たとえ 、住田（2015） 、失敗 原因として、Hab k，et，al．（2000） 研究に触れながら、ビジョン、リーダーシップ、企業文化などをキーワードとしてあげている。また、それと同時にそもそも 契約に関する失敗として、 irower（1997） 言葉を引用しつ
つ、シナジー・トラップについて言及している。シ ナ ジー・トラ ッ プ と 、経営者がシナジー 定義 を十分理解することなく、適切な買収プレミアム分析を行わな
いまま M ＆ A を行うことにより、期待したシナジーが得られない かりか、M ＆A が失敗 （企業価値を買収以前よ り減 じてしま う） してしまうことである 。
本研究で 、こ シナジー・トラップに着目して、「なぜ買収プレミアムが過大に膨らんでしまう か」について考察したい。そ 原因 特定 事例研究から みで 不十分であると考えられる。それ 、M&A 企業
にとって 1 大プロジェクトであることからステークホ
ルダーが多数いることや状況も動的に変化をするためである。また、未来 不確定事項をど ように評価す
るか、ということが焦点となるため、人間がど ように行動するかを観察してみる必要があると考えられる。こような状況がプレイヤー間 相互作用によって動的に変化し、さらに 現実に試してみることが難しい現象を観察するた​め​に、ゲーミングシミュレーションという方法が用いられてきた。たとえ 、北梶ら （2014） 、廃棄物処理において不法投棄が行われる条件をゲーミ
ングシミュレーションで例証している。そこから、罰則有無について 提言を行っている。また、畔柳ら（
2011） 、新しい小学校 校舎を設計するにあたり、子供たち 意見を引き出すため 方法としてゲーミン
グシミュレーションを用いている。ゲームという形式をとることで、現実に 既存校舎しか体験したことがない
子供たちから新しい校舎 使い道について 自由な意見を引き出すことができたということが述べられている。本研究においても、実際にトライしてみるということが難しい M&A ゲーミングシミュレーションを行い、ゲーム後 議論を通じてM&A成否 原因について知見を得たい。特に、今回 ゲームで 、M&A プロ
セス全体において 、交渉が成立するまでを実験対象としている。交渉前や交渉中 プレイヤー 行動を観察することやゲーム後 議論から、なぜ買収プレ
ミアム 算出を人々がど ように行う か、シナジー・
トラップが発生する であれ そ メカニズムを明らかにしたいと考えている。そ ため、M&A における契約

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)

締結後 組織構築や人材流出 問題など 本研究
対象外である。

2 . 先行研究2-1. M&A

成功 条件 研究

M&A 成功 ため 条件について 、淵本(2002)による研究があげられる。こ 研究で 、自動車業界、金融業界、家電業界という３業界で行われた大企業
間 M&A をとりあげてそ 成否について 考察が行われている。戦略提携を①強者連合②強者と弱者
連合③弱者連合 ３通りに類型化しながら、成功 要件について提言をおこなっている。また、そ 提携によって獲得するも何か、およびそ 目的達成 た
めにふさわしい相手な か当方 提供するもなにかをよく自認することが大切だと述べられている。反対に、宮崎（2006） M&A 失敗リスクについて 検討を行っている。ここで 、シナジーや規模 経済性といった M&A に期待されている効果を整理したうえ
で、そ 効果を消失させてしまうようなリスク要因について検討を加えている。そ リスク要因 、「内的要因」と「外的要因」に分類され、前者に 財政負担
重圧や経営陣 顧客コミットメント 低下、後者に競合企業 侵襲や規制や政策 急変などが含まれる。最後に、そ ような内的要因について 「調整」
を、外的要因について 「対応」を適切に図ることが必要であると 提言が行われている。

2-2. ゲーミングシミュレーション
現実 現象をゲーミングシミュレーションを用いて再現しようと試みた研究として 、まず、「社会的ジレン
マ状況で非協力をもたらす監視罰則ーゲーミングで例証ー」（北梶、大沼 2014）がある。産業廃棄物不法投棄問題を題材に、社会的ジレンマ状況において監視罰則が非協力を誘発するという状況を実証した。
監視や罰則 有無という初期条件 異なる２つ シ
ナリオでゲームを行い、結果 違いについて考察した。そ 結果、監視や罰則が存在する条件でそれらがない統制条件より非協力行動が多かったことが一貫して確認された。また、監視や罰則 ない統制条件
下で最も利得情報 共有化が進み、相互協力が達成されやすかった可能性も示唆されている。他に、ゲーミングシミュレーションを用いてまだ現実に なっていない未来 出来事をシミュレーションし、そ 知見を
現実に生かすという試みた が「カードゲームを用いた児童による教室まわり 使い方シミュレーションー小
学校 設計におけるユーザー参加に関する研究ー」（畔柳、堀部、笠井、鈴木 2011）である。とある公立小学校 改修にあたり生徒 意見をとりいれるために、カードゲームを使って設計へ 生徒 参加を促した。標準設計による既存校舎で 生活経験しかない
児童にとって新たな設備を伴う教室 使い方を想像すること 容易で ない。

そ ため、自由な発想で 意見を引き出すために
カードゲームという手法を利用した。そ 結果、児童が楽しみながら積極的に参加し、有用な意見を引き出すことができた。

3 . 提案方法
3-1 . ゲーム 前提となる概念
M&A 一般的に、以下 ようなプロセスで行われる。本ゲームにおいてもこ 流れを模倣できるよう設計した。本研究におけるゲームで 、以上 うち 1 ～4 買収前および交渉 部分を再現し、プレイヤー間相互関係を観察することを目指している。
1. 目的 明確化↓
2.買収先（売却先） 選定↓
3.対象先に関する情報収集・スキーム策定↓
4.対象先と コンタクト・条件交渉・詳細検討↓
5.基本合意書（LOI） 締結↓
6.デューディリジェンス実施↓
7.最終契約書 締結・譲受（譲渡）実行

3-2. M&A ゲーム ルールと設計（実験第１回目版）
概要
プレイ人数：2 人 × 3 チーム
プレイ時間：60 分（1 ターンあたり制限時間 2分）
対象年齢：社会人
ゲーム説明[事前準備]
1. 2 人 1 組 チームに分かれる。
2. 子会社カードを１チームにつき５枚ずつ配布する。
3. お金カードを配布する。それぞれ 手持ち
現金と子会社カード 裏側 価格 合計を各チームから申告してもらい、記録しておく
4. 参照市場価格シートを１チームにつき１枚ずつ配布する。
[ゲーム中]
1. 作戦タイム（3分）：チームごとにど 会社を売りたいか買いたいか、いくらで売却・買収する
か 戦略をディスカッションする経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

2. 表明タイム（1チーム1分）：じゃんけんで順番を決定し、勝ったチームから交渉権を獲得する。
交渉タイムにとることができるアクション 、「売却」か「購入」か。
「売却」：売却したい子会社カードを前に出し、売却意思を表明する。売却意思がどこかチームから表明された場合、他 チーム
そ 時点で購入意思を表明することができる。購入意思を表明したチームが現れた場

3.

4.

5.
6.

7.

8.

合、交渉フェーズに ​いる。
「購入」：購入したい子会社カードを持つチームに対し、購入意思を表明する。購入したい
子会社カードを持つチームが交渉に応じれ２分間 交渉タイムがスタートする。
交渉タイム（1チーム2分）：売却したい企業と購入したい企業が現れた場合、２分間 交渉タイムに入る。こ 時間内に、「売却・購入額」 合意をとることで、契約タイムにうつることができる。時間内に合意がとれなかった場
合 、交渉決裂となる。（次ターン以降で再交渉 可能）また、他 チーム 交渉中に割り込んで交渉に いることも可能である。
契約タイム：4 で合意がとれた場合 、契約タイムにうつる。ここで 、合意した金額分 お金カードを購入側が売却側に渡す。売却側、子会社カードを購入側に譲渡する。
3 ～5 を 60 分間繰り返す。
イベントタイム：主催者権限によってランダムに発動可能。イベントタイムが発動した場合、次に交渉タイムに入るチームが会社カードから１枚、事象カードから１枚カードを引く。そカードに書かれた事象が会社カードに書かれた企業に対して発生し、評価額や現金資産 変化が起きる。
決算タイム：手持ち 現金と子会社カード
金額 合計を各チーム計算して、主催者に報告する。
表彰タイム：次に記載する勝利条件に基づき、優勝チームを発表する。

[ゲーム後]「ゲーム終了時 (手持ち 現金＋会社 資産価値)」 ー「ゲーム開始時 (手持ち 現金＋会社 資産価値)」がプラスになっていたチームに なぜ増やすことができた か、逆に「ゲーム終了時 (手持ち 現
金＋会社 資産価値) 」 ー「ゲーム開始時 (手持ち
現金＋会社 資産価値)」がマイナスになっていたチームに なぜマイナスになっていた かを議論して発表してもらう。

勝利条件「ゲーム終了時 (手持ち 現金＋会社 資産価値)」 ー「ゲーム開始時 (手持ち 現金＋会社 資産価値)」が最も大きいチームが優勝となる。

コンポーネント説明
子会社カード：子会社 情報（名前、業界、概要）および特記事項としてシナジー効果 算定結果（例：会社
001 と提携すると評価が20% アップなど）が記載されている。また、希望販売価格を記載するため 空欄がある。裏側に 、評価額が記載されている。
参照市場価格シート（1チーム1枚）：業界ごと 人材・設備・資金力それぞれ ランクに応じた相場が記載されている。
お金カード：契約が成立した際に使用する。
外部要因カード：イベント発生時に使用する。会社
カードと事象カードで構成される。

4 . 実験結果と今後 課題
4-1. 第1回実験 結果
上​ 記 内容で筑波大学社会人大学院 学生を対象に実験を行った。参加者 7 名であったため、2名グループを 2 組、3 名 グループを 1 組に分割した。結果 、2 チームで収支プラス、1 チームで収支
マイナスとなった。実験後 デブリーフィングで 、収支プラスとなったチームから 「積極的な買収をおこなったことがよかった」「シナジー ある会社に的をしぼって買収を行った」というようなコメントが得られた。
また、収支マイナスとなったチームから 、「自動車業
界とI 業界 企業を組み合わせることで大きなシナジーが得られるとおもった」というシナジーへ 期待に対するコメントが見られた。今回 テスト的な実験であったため、デブリーフィング 内容に対する解釈控える。

4-2. 参加者から 感想参​ 加者から 、「楽しかった」というコメントがあり、ゲームとして参加者をエンゲージさせること できたと考えられる。ルールに対するコメントとして 、「シナジー 全カードに記載されていたほうがよい」「交渉に使用できる材料がもう少し欲しい」「売却 目安金額
事前に記入されていたほうが楽」「初期 手持ち現金
が企業価値に対して多すぎる」「将来を予測できるような要素があったほうがおもしろい」といったも があった。また、ハード面として電卓を準備しておいたほうがよいというフィードバックがあった。企業価値 総額を評価する際などに計算が必要になるため、円滑な実験 ために次回以降電卓 準備を行う。

4-3. 今後 課題
参加者からもらったフィードバックをもとにゲーム
ルールに改善を加える。具体的に 、将来 企業価

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)

値を予測できるような内容を暗示的かつ徐々に参加者に提示していくという工夫が考えられる。たとえ 、I 情報やニュース記事など 情報を参加者に 1 ラウ
ンドごとに渡すといったルールを導入したい。
次項にフィードバックを受けて 改良案を記載する。

3.

4-4. M&A ゲーム ルールと設計（改良版）
第 1回実験から 反省点
1.​ ​M&A プロセス内 ど ような現象を明らかにした
い かについて 焦点があいまいであった
2. 企業に関する情報が少なく、交渉 材料が乏しい
4.

改良点
1. 円滑な運営 ため、企業 現在価値を表側に印刷しておく
2. 電卓を 1 チーム 1 つ配布する
3. 不確定事項をど ように評価するかをよりクリアに観察するため、ニュース情報やシナジー効果 算出
方法などを記載した情報カードを 1 ターンにつき 1枚配布する
4.. カード 裏側に自社 みが知りうる情報を記載し
ておく

5.

6.
7.

以下に 、第 1 回目から変更があった点 み改めてルールを記載する。

ゲーム説明[事前準備]
1. 2 人 1 組 チームに分かれる。
2. 子会社カードを１チームにつき５枚ずつ配布する。
3. お金カードを配布する。それぞれ 手持ち
現金と子会社カード 価格 合計を各チームから申告してもらい、ホワイトボードに記録しておく。
4. 情報シート1枚目を１チームにつき１枚ずつ配布する。
[ゲーム中]
1. 作戦タイム（3分）：チームごとにど 会社を売りたいか買いたいか、いくらで売却・買収する
か 戦略をディスカッションする
2. 表明タイム（1チーム1分）：じゃんけんで順番を決定し、勝ったチームから交渉権を獲得する。交渉タイムにとることができるアクション、「売却」か「購入」か。
「売却」：売却したい子会社カードを前に出し、売却意思を表明する。売却意思がどこかチームから表明された場合、他 チーム
そ 時点で購入意思を表明することができる。購入意思を表明したチームが現れた場
合、交渉フェーズに ​いる。
「購入」：購入したい子会社カードを持つチー

8.

9.

ムに対し、購入意思を表明する。購入したい
子会社カードを持つチームが交渉に応じれ２分間 交渉タイムがスタートする。
交渉タイム（1チーム2分）：売却したい企業と購入したい企業が現れた場合、２分間 交渉タイムに入る。こ 時間内に、「売却・購入額」 合意をとることで、契約タイムにうつることができる。時間内に合意がとれなかった場
合 、交渉決裂となる。（次ターン以降で再交渉 可能）また、他 チーム 交渉中に割り込んで交渉に いることも可能である。
契約タイム：3 で合意がとれた場合 、契約タイムにうつる。ここで 、合意した金額分 お金カードを購入側が売却側に渡す。売却側、子会社カードを購入側に譲渡する。
情報 追加： 1 ターンが終わるごとに、参加者に新しい情報シートが 1 枚ずつ手渡される。
3 ～5 を 60 分間繰り返す。
イベントタイム：主催者権限によってランダムに発動可能。イベントタイムが発動した場合、次に交渉タイムに入るチームが会社カードから１枚、事象カードから１枚カードを引く。そカードに書かれた事象が会社カードに書かれた企業に対して発生し、評価額や現金資産 変化が起きる。
決算タイム：手持ち 現金と子会社カード
金額 合計を各チーム計算して、主催者に報告する。
表彰タイム：次に記載する勝利条件に基づき、優勝チームを発表する。

​コンポーネント説明
子会社カード：子会社 情報（企業コード、名前、業界、概要）および現在 価値が記載されている。裏側に 、ランダムに特記事項(例：30億 隠れ負債をかかえている)が記されている。
情報シート：業界ごと 人材・設備・資金力それぞれランクに応じた相場、各企業 I や買収価格決定
ヒントになるようなニュース記事などが記載されている。1 枚目に 、シナジー効果 算出方法が記されている。
お金カード：契約が成立した際に使用する現金資産。
外部要因カード：イベント発生時に使用する。会社
カードと事象カードで構成される。

デブリーフィング
デブリーフィングで 、参加者に気づきを振り返ってもらうと同時に、特にシナジー・トラップが発生したと思われる部分について 理由をヒアリングする。

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

参考文献
[1] 杉浦淳吉,吉川肇子: 社会課題 シミュレーション
として アナログゲーム 意義と効果, 日本シミュレー
ション＆ゲーミング学会全国大会論文報告集, 2015年
秋号, pp. 64–67 (2015)[2] 淵本康方:M&A 成功 条件 研究, 共栄大学研
究論集 (2002)[3] 北梶陽子, 大沼進: 社会的ジレンマ状況で非協力をもたらす監視罰則ーゲーミングで 例証ー, 心理学
研究第 85 巻第 1 号, pp. 9-19 (2014)[4]畔柳昭佳, 堀部篤樹, 笠井 尚, 鈴木賢一 : カード
ゲームを用いた児童による教室まわり 使い方シミュ[7]長瀬勝彦 : ​経営学における実験的研究方略 位
置づけについて, 駒大経営研究, pp1-15

レーションー小学校 設計におけるユーザー参加に関する研究ー, 日本建築学会技術報告集, 第 17 巻,
第 35 号（2011）[5]Mitchell Lee Marks and Philip H. Miivis : Making
mergers and acquisitions work: Strategic andpsychological preparation,Academy of Management
Executive, 2001, Vol.15, No.2
[6]宮崎 哲也 :M&Aにおける失敗リスク 研究, 九州
情報大学研究論集 8(1), pp. 1-14

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。

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)

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．

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)

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。

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)

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．

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)

参考文献
[1]

[2]

Naoshi Ikeda, Kotaro Inoue, Sho Watanabe.:“Enjoying thequiet life: Corporate decision-making by entrenchedYoung.: “CEO Narcissism and Accounting: A Picture ofProfits.”, Journal of Management Accounting Research

managers ” , 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:

Ulrike Malmendier, Geoffrey Tate.: “Who makes
acquisitions? CEO overconfidence and the market’s
reaction”, Journal of Financial Economics, 89, pp.20–43,“Should Candidates Smile to Win Elections? An
Application of Automated Face Recognition Technology”,
Political Psychology, Vol. 33, No. 6, pp.925-933, (2012)(2008)[3]

Charles Ham, Nicholas Seybert, Sean Wang.: “Narcissism
is a Bad Sign: CEO Signature Size, Investment, andPerformance”, UNC Kenan-Flagler Research Paper,

[4]

[5]

personality:

psychopathy”, Journal of Research in Personality, 36 / 6,
pp.556 – 563, (2002)

company strategy and performance”, Administrative[17] Jonason, P. K. and Webster, G. D.: “The Dirty Dozen: A

Machiavellianism,

andConcise Measure of the Dark Triad”, PsychologicalSeybert Nick.: “Size Does Matter (in Signatures)”,

Assessment, 22 / 2, pp.420-432, (2010)

伊藤卓志，高橋大志：「経営者の特性と企業の行動お(2015)
Juan M. Madera, D. Brent Smith.: “The effects of leader
negative emotions on evaluations of leadership in a crisis
situation: The role of anger and sadness”, The Leadership
Quarterly, 20, pp.103–114, (2009)
Juan Bautista Delgado-García and Juan Manuel De La
Fuente-Sabaté.: “How do CEO emotions matter? Impact ofCEO affective traits on strategic and performance
conformity in the Spanish banking industry”, Strategic
Management Journal Volume 31, pp.562–574, (2010)[9]

Narcissism,

Science Quarterly, 52, pp.351-386, (2007)

サインから経営者のナルシシスト度を測定し関係性を探る－」，慶應義塾大学大学院経営管理研究科，[8]

学会研究会資料，(2017)[16] Paulhus, D.L. and Williams, K.M.: “The Dark Triad of

Chatterjee. A, and D. C. Hambrick.: “It’s all about me:
Narcissistic Chief Executive Officers and their effects on

よび業績との関連性－アニュアルレポートの写真や[7][15] 水門善之・勇大地：「日銀総裁会見の表情解析に基づ
く感情値の計測と金融政策変更との関係」，人工知能

No.2013-1, (2017)

Harvard Business Review Magazine, (2013)[6](2011)[13] Olsen, Kari Joseph, Kelsey Kay Dworkis, and S. MarkRaskin, Robert N. and Calvin S. Hall.: “A Narcissistic
Personality Inventory.”, Psychological Reports, 45(2),pp.590, (1979)[10] Cycyota, Cynthia S. and David A. Harrison.: ”What (Not)to Expect when Surveying Executives a Meta Analysis of
Top Manager Response Rates and Techniques Over Time.”,Organizational Research Methods, 9(2), pp.133-160,(2006)[11] Joel H. Amernic and Russell J. Craig.: “Guidelines for
CEO-speak: editing the language of corporate leadership”,(2007)[12] Chatterjee, Arijit and Donald C. Hambrick.: “Executive
Personality, Capability Cues, and Risk Taking how
Narcissistic CEOs React to their Successes and Stumbles.”,
Administrative Science Quarterly 56(2), pp.202-237,[18] Lee, K. and Ashton M.C.: “The Dark Triad, the Big Five,and the HEXACO model Personality and Individual
Differences”, 67, pp.2-5, (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11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

財務情報，統計情報等を利用した監査リスク分析手法に関する研究
Research on audit risk analysis method using financial information, statisticalinformation, etc.
細尾 忠敬 1

倉橋 節也 1

Tadataka Hosoo1, Setsuya Kurahashi1
1

1

筑波大学
University of Tsukuba

Abstract: 近年，上場会社の不適切な会計処理が問題とされる事例が増加する傾向にあり，その一方で，監査を担当する監査法人の業務は人的制約や時間的制約等により，十分なリソースを投入することが難しい状況になっている．このような状況に対応するために，現在は監査人が個人の経験や資質と各監査法人のマニュアルに基づいて行っている監査リスク（監査人が財務諸表の重要な虚偽の表示を看過して，誤った意見を形成する可能性）の評価に対して，財務情報，統計情報等を使用する財務分析，統計分析に機械学習による異常検知や異常値判別，時系列分析等の手法を加えた新たな監査リスクの分析手法を検討する．

1.研究の背景
近年，上場会社の不適切な会計に関する事例は年々増加する傾向にあり，大きな社会問題となっている．例えば，ここ数年で話題になった大型の事例
としては，株式会社 東芝，オリンパス株式会社等がある．一方で，金融商品取引法により求められている金融商品取引法監査に代表される財務諸表監査の本来の目的は，財務諸表の適正性に関する結論を出すことであり，すべての不正を摘発することが目的ではない．
しかし，現実には，一般投資家には財務諸表監査における不正摘発の期待があり，財務諸表監査の本
来の目的と一般投資家の期待との間に期待ギャップが存在しているのも事実である．このため，社会的に影響が大きな不適切な会計の事例が公表された場
合，翌年度以降の株主総会において，その会社の監査を担当していた監査法人から他の監査法人への会
計監査人の変更が行われる事例も多く発生している．
財務諸表監査のリスクが増大している一方で，監査業務の実態については，公認会計士協会が毎年まとめている監査実施状況調査を参考にすると，一社当たりの平均監査時間は増加傾向にある．また，監査は，会社の決算が完了しないと実施できない手続
きがある一方で，原則として，一定の期日までに監査報告書を会社に提出しなくてはならないとする時

間的な制約が制度上存在している．
さらに，日本取引所グループが公表している東証上場会社 コーポレート・ガバナンス白書 2017[1]によると，３月を決算月として採用している会社は東証全体の 67.3%を占めており，３月に決算期が集中している．その結果，決算後の監査業務は，４～５月に集中することになり，これが時間的な制約をさらに厳しいものとしている．
以上に述べた不適切な会計の事例の増加と，期待ギャップに起因する不適切な会計事例が公表された際の監査法人への影響から，財務諸表監査のリスクは増大していると考えられる．また，特に期末監査を中心に，監査の実施環境は厳しくなっており，時間的制約や人的リソースの制約が厳しい中で，監査リスクに対応することが必要になってきている．

2.研究の目的
このような監査環境に対して，現在の監査は，リスクアプローチに基づく監査で，各監査主体は，それぞれに監査マニュアルを策定し，そのマニュアルに沿った形で，財務諸表における重要性が高い，あるいは監査リスクが高い科目や会計処理を中心に実証手続きを実施しており，そのリスクの評価はマニ
ュアルにしたがい，一定の経験を有する監査人が判断している．

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

しかし，経験ある監査人が判断することが，監査上，有効かつ効率的である反面，経験があるが故の思い込みや，時間的制約等が盲点となることも考えられる．
このような監査業務の遂行に対する時間的な制約や投入できる人員の制約がある中で，増大する財務諸表監査のリスクに対応するため，また，経験ある監査人の判断を補完するために，新たなリスク評価の方法を検討することが必要となる．
ここで考えられるのは，財務分析や統計分析の手法を利用したリスク評価である．財務比率分析のような伝統的な財務分析，複数年の時系列分析，関連する経済統計や社会統計の統計情報との整合性分析
等の組合せ，さらに，回帰分析等の統計的な分析方法等を用いて，会社の決算数値の中から異常値を判別することにより，財務諸表監査のリスクを分析・評価する手法を検討する．

3. 関連研究
監査リスクをデータ分析の手法を用いて評価することをテーマとした先行研究としては，Tawei andRobert[2]や，Min, Roman and Trevor [3]がある．
Tawei and Robert によれば，監査品質を向上させるためにデータ分析を利用することの重要性と，膨大な量の利用可能なデータを活用する実際的なニーズにもかかわらず，監査業務におけるデータ分析の使用についての理解は限られているとされ，一方で，最近の分析技法の革新や視覚化，予測分析，機械学
習等の技術の進歩が過去に監査データ分析の利用を妨げた障害を取り除く可能性があるとしている．
また，Min, Roman and Trevor によれば，ビッグデータ分析の手法を監査業務に活用する機会として，監査対象会社の破産リスクや経営者不正リスクを把握・評価する局面，不正による財務諸表上の虚偽表示リスクを把握・評価する局面及びそのリスクを検証する局面，監査の最終段階における監査人の財務諸表に対する理解と財務諸表の整合性についての結論を形成する局面があげられている．
しかし，Tawei and Robert の研究は，課題の提示に，Min. Roman and Trevor の研究は，他分野の応用できそうな事例を紹介することにとどまっていて，実証的な研究には言及されていない．
また，不適切会計が問題となったいくつかの会社について財務分析による異常点の検討が井端 [4]により行われている．井端の研究は，不適切会計の事例を分析し，粉飾の手法から，粉飾の影響により財務指標に歪みが生じると想定される指標について異常な点がなかったかを事後的に検証するものとなっている．

4. 研究の手順・手法
研究は，以下の３つの手順で実施する．
①特定業種の会社の主要な科目について，財務分
析・統計分析の考え方をベースに機械学習の手法を用いたリスク評価方法のモデル化②同業種の他の会社について，①で構築したモデルを適用した場合の有効性の検討とモデルの改善③別の業種を対象としたモデルの改善と適用した場合の有効性の検討
なお，①は，過去 10 年分程度の有価証券報告書，四半期報告書等を入手して，財務情報をデータベー
ス化し，勘定科目残高の時系列分析や主要な財務比率の時系列分析により会社の財務的な傾向を把握す
るとともに，必要に応じて，関係性が深いと思われる経済統計，社会統計の統計情報等を加味して，機械学習による異常検知や異常値判別の手法によりリスク分析のモデルを構築する．
機械学習の手法としては，教師なし学習と教師あり学習に大きく分けられるが，教師なし学習が適用できるケースとしては，有価証券報告書の財務数値の組合せや財務指標との組合せ等に対して，ワンク
ラス・サポートベクターマシン等の手法により異常値を判別することが考えられる．一方，教師あり学習が適用できるケースとしては，有価証券報告書に対する訂正報告書の財務数値の訂正前の数値をエラ
ー値，訂正後の数値および訂正報告書が出されていない有価証券報告書の数値を正常値として，回帰分
析，サポートベクターマシン，ｋ近傍法等の手法によりモデルを生成することが考えられる．

5. 期待される成果
財務情報，統計情報等を利用した財務諸表監査上のリスク分析の有効性が確認できることにより，財務諸表監査の実務において，監査実施初期に財務諸表監査のリスクが高い項目を洗い出す作業に有効に機能する．また，監査の最終段階で，監査完了後の財務諸表に大きなリスク項目が残っていないことを確認する作業にも有効に機能すると考えられる．
また，このようなリスクの分析作業について自動化された仕組みをあらかじめ構築することにより，監査人の判断とは別の切り口からの財務諸表監査のリスク分析を時間的制約や人的リソースの制約の中で実施することが可能となる．
これらの効果により，財務諸表監査の質が向上す
ることが期待されることから，結果として，株式市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)

場の信頼性の向上に貢献することができると考えら
れる．

参考文献
[１] 日本取引所グループ: 東証上場会社 コーポレート・
ガバナンス白書 2017, (2017)
http://www.jpx.co.jp/news/1020/nlsgeu000002drf0att/white-paper17.pdf[２] Tawei Wang, and Robert Cuthberson: Eight Issues on
Audit Data Analytics We Would Like Researched, Journalof Information Systems, Vol. 29, No. 1, pp. 155-162,(Spring 2015)[３] Min Cao, Roman Chychyla, and Trevor Stewart: Big
Data Analytics in Financial Statement Audits, Accounting
Horizons, Vol. 29, No. 2, pp. 423-429, (2015)[４] 井端和男: 最近の粉飾―その実態と発見法―, 税務経理協会, 第７版, (2016)

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)

カテゴリーの異なるニュースを用いた日本株式市場の分析－高頻度データおよび LSTM によるニュース分類－
LSTM Model for Explaining the Association between News Data and Stock Price
Fluctuations
高山理璃子 1

菅愛子 1

高橋大志 1

Liliko Takayama1, 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: Research on the association between stock price fluctuations and news data is popular andnumerous studies have been conducted. This paper aims to improve the accuracy of text classification into
three categories (negative, neutral, or positive) by employing high frequency data and LSTM model. Oneof the novelties of our paper is to use several types of news articles in the analysis.

１ はじめに近年、情報蓄積の技術が進展し、金融市場分野ではビックデータを用いて深層学習を行い、株式変動を説明する新たな手法が検討されている。テキスト
マイニング手法を用いたニュースと株式市場の関連性を説明する試みは、このような流れの一つである。
これまで日時データや月次データを用いた、ニュースと株式市場に関する分析が報告されているが、ニュース配信による株式市場への影響を観察するには、
短期変動に着目し分析を行う必要がある。また、個々のニュース属性を考慮することで、より詳細な分析結果が得られる可能性がある。本論文はニュース配
信による株式市場の短期変動及び、ニュース属性の分類に焦点を当て分析を行った。
テキストマイニングを用いた先行研究としては、
例えば、Gidofalvi et al.[1]はニュース発信前後 20 分
間 (計 40 分) の株価をナイーズベイズ分類器により分類し、 ニュースと株価変動との関連性を報告し向が継続している関連性について報告している。より詳細な単位での研究としては Brogaard et al.[5]のミリ秒単位での研究がある。当研究では、高頻度取引が長期的な価格変動の方向と同様に取引すること
で、市場の効率性に寄与することを見出している。
本研究では、2 種類の異なるニュース : 市場全体に関する記事 (マクロニュース) と個別企業に関する記事 (銘柄ニュース） を用いて、株式市場の短期間の変動を観察する。高頻度データを用いたニュースと株式市場の分析では、五島・高橋[6]が挙げられるが、ニュースの特徴ごとの分類は行っていなかった。また Schumaker and Chen[7]は、ニュースをカ
テゴリー化し、分析をおこなっているが、カテゴリ
ーごとそれぞれ単体で分析をおこなっており、カテゴリー化した上で同時にモデル構築をする研究は限定的である。

ている。また、Tetlock et al.[2][3] は Wall Street

２ 使用データ

Journal を用いて株価と日時ニュースの関連性につ

分析には株式データとニュースデータを用い、分析のサンプル対象を日経 225 社とする。いずれもThomson 社より取得した。
2－1. 株式データ
日経 225 に属する企業を対象に株式価格、取引時
間、取引量を取得した。 (表 1)

いてテキストマイニングを行い、過度に悲観的なニュースは株価を押し下げ、取引量を増大させる傾向があることを報告している。Chan[4]は月次の株価
変動とヘッドラインニュースの関連性について分析を行い、悲観的なニュース配信の後、株価の下落傾

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)

表 1：使用する株式データ

４ まとめ

2013 年

2014 年

日経 225955,215,608 行

1,137,155,162 行

日経平均先物

2,899,243 行

2,538,704 行

2－2. ニュースデータ
本研究ではカテゴリーの異なるニュースとしてマクロニュース及び銘柄ニュースの 2 種類を用いる。
分析対象は日本株式市場の開場時間内に英語で発信されたヘッドラインニュースで、ニュース配信 2.5
分前に取引が行われていたニュースに限る。日経225 に属する企業のコード番号が付随したニュース
を銘柄ニュース、日経 225 のコード番号が入ったニ
ュースをマクロニュースとした。 (表 2)
表 2：使用するニュースデータ
ニュース数2013 年
2155

異なるニュースとしてマクロニュース及び銘柄ニュースを使用し、株式変動率を教師データとしてニュース分類を行った。
分類分析では銘柄ニュースのみならず、マクロニ
ュースを加えることで分類精度の向上が確認された。
本研究を通じ、高頻度データを教師データとして、
株式短期変動の分類モデル構築ができる可能性があ
ること、またニュースを特徴ごとに分類し、分析する意義が確認できた。分析期間の拡張および企業属[1] G. Gidófalvi and C.Elkan, “Using news articles

を用いて分析を行った。以下の定義式よりニュース
配信前後の株式変動率を求め、教師データとする。
クラス分類に用いる閾値は今回 0.1%とした。
(ニュース配信 2.5 分前の価格)分析を行った。ニュースデータには、カテゴリーの参考文献

本研究では LSTM (Long Short Term Memory) [8](ニュース配信 2.5 分後の価格)−(ニュース配信 2.5 分前の価格)

ュースと株式変動の関連性について LSTM を用いて性を考慮した分析など詳細な分析は今後の課題である。

2014 年
1201

３ 分析方法及び分析結果

株式変動率 (%)=

本論文では、日経 225 に属する企業を対象にニ× 𝟏𝟎𝟎

ネガティブ : -0.1% > α
ニュートラル : -0.1%≦α≦0.1%
ポジティブ : 0.1%< α

to predict stock price movements,” Department ofComputer Science and Engineering ,University of
Calofornia. (2001)[2] Tetlock, P. C. “ Giving content to investor
sentiment: The role of media in the stock market,”

The Journal of finance 62（3）, pp. 1139-1168.
(2007)[3] Tetlock, P. C., M. Saar‐Tsechansky and S.
Macskassy “More than words: Quantifying language

以上の分類を教師データとして、2013 年のデータでニュースと株式変動率の分類学習を行い、2014 年のデータで検証を行った。分析には銘柄ニュース、マ
クロニュースをそれぞれ単体で用いた場合と両方用
いて分析した場合の 3 通りで行った。分析の結果、
マクロニュース及び銘柄ニュースの両方を用いた場
合が最も高い正答率となった。 (表 3)
表 3：分類分析の正答率
学習
検証
銘柄ニュース
76.05%
56.76%
マクロニュース
62.53%
59.53%
銘柄及びマクロ76.39%
72.22%
ニュース

to measure firms' fundamentals,” The

Journal of Finance 63（3）, pp. 1437-1467. (2008)[4] W.S.Chan,”Stock price reaction to news andno-news : drift and reversal after headlines,” Journalof Financial Economics, vol.70, no.2, pp.233-260.
(2003)[5] Brogaard, J., T. Hendershott and R. Riordan“High-frequency trading and price discovery,” The
Review of Financial Studies 27 (8) , pp. 2267-2306.
(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11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

[6] 五島圭一・高橋大志「ニュースと株価に関する
実証分析-ディープラーニングによるニュース記事の評判分析-」『証券アナリストジャーナル』 (2016)[7] R.P. Schumaker and H.Chen,”Textual Analysisof Stock Market Prediction Using Financial News
Articles,”in Proceedings of the 12th Americas
Conference on Information Systems (AMCIS) ,pp.1-20. (2006)[8] S. Hochreiter, J. Schmidhuber “Long Short-Term
Memory,” Neural Computation 9(8) pp.1735-1780(1997)

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)

ニュースと商品先物価格の関連性についての分析―トウモロコシ、大豆、小麦―
Analysis of the relationship between news reports and commodity futures prices;
through the examples of corn, soy bean and wheat
伊藤武真 1 菅愛子 1高橋大志 1

Takema Ito1 , Aiko Suge1 , and Hiroshi Takahashi1
1 慶應義塾大学大学院経営管理研究科
1 Graduate School of Business

Administration, Keio University

Abstract: News reports can be one of the main factors that influence commodity futures prices. In thispaper, we conducted analysis on the relationship between news reports and commodity futures. Firstly, wedeveloped a fluctuation index of the futures prices on a daily basis, through event study. Next we
vectorized the news report data and analyzed their relationships with the futures prices. In this analysis,
we used the multivariate autoregressive model to examine the possibilities of forecasting commodity
futures prices by using the news report index. We also analyzed the relationship between the news index
developed in this paper and the stock prices of enterprises related with commodity futures.

1. はじめに
近年では、農産物などのコモディティ商品について、その価格と株価をはじめとする金融商品との関連性への注目が高まりをみせている。事業会社や金融機関においてもリスク管理などの重要な役割を果たしている。商品先物の価格変動に影響を与える主
要な要因の一つとしてニュースなどに伝えられる情報が挙げられている。ニュースは、常時最新の情報を配信しており、経営者の意思決定における重要な要素となるが、テキスト情報を用いた研究は、数値情報を基にした研究に比べ相対的に少ない。そこで本研究では、シカゴ商品取引所で取引される商品先物（トウモロコシ、大豆、小麦）のニュースと価格の推移について分析を行う。また、商品先物価格とニュースの関係から企業への影響の考察を試みる。

数（NFP）に関するニュースの時系列分析を行い、ニュースが商品先物の価格変動に一時的な影響を与えていることを明らかにした。
また、Musunuru（2016）は、大豆に関する商品先物価格とニュースの非対称性から時系列分析を行い、商品先物価格に対してネガティブな影響を与えるニ
ュースよりポジティブな影響を与えるニュースの方が、商品先物価格のボラティリティを高めることを示した。
対象となる商品とニュースの関係を説明するものが多く、商品に関するニュースと関連企業の株価について説明するものは少ない。以上を踏まえ、本研究の目的を商品先物と関連するニュースから企業の株価の関係について明らかにすることとする。

3. データと分析手法

本研究では、2008 年から 2014 年の商品先物に関する価格データ及び関連銘柄のシンボル（証券コー
ニュースと商品先物の価格変動に関する研究では、 ド）に紐づいたニュースデータ収集した。
Hamadi & Bassil & Neh me（2017）が、シカゴ商品取
商品先物に関する価格および TOPIX、S&P500 の引所(COBT 1 )の商品先物価格の変動と消費者物価指データは、Speakers’ Corner Japan 社の CEIC Data
数、失業率、FED、米国における非農業部門雇用者
から入手し、シカゴ商品取引所で取引されているト
ウ モ ロ コ シ、 小 麦 、大 豆 に 関す る ニ ュー ス は、
1 COBT とは、大豆・小麦・トウモロコシなどの商Thomson Reuters 社から取得した。なお、ニュースデータの言語は各国の言語で配信されているが、今回品先物に関して、世界の商品市場に大きな影響力をの分析では英語を対象とした。また、ニュースデー
持つ取引所である。

2. 関連研究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)

タのタグ情報については、配信日時とニュースに関連する証券コードを利用した。また、2013 年から2014 年における東証一部上場企業及びニューヨー
ク証券取引所上場企業の株価データは、S&P Global
社の Capital IQ から入手した。
表1

取得したニュース数

次に、bag-of-words 法を用いて、ニュースの onehot
表現を作成した。onehot 表現とは、ニュースに用いられた単語の数だけ次元を用意して、含まれている単語に対応する次元を１に、それ以外を 0 とすることで文章をベクトル表現する手法である。まず、形
態素解析を行うことで、ニュース内の文章を単語ごとに切り分けた。そして、ストップワードを用いて、記号や冠詞などの意味のなさない単語を削除した。

4. 分析手法
本稿では、はじめに、S&P500 の先物価格データ
によりリスク調整後の各商品先物のリターンを算出した。この調整済みのリターンからニュース配信日
における指標を、イベントスタディ法によって推測する。また、テキスト分析を行うにあたり個別商品
先物におけるニュースの形態素分析を行い、テキス
トをベクトル化する。
ベクトル表現化したニュースを機械学習において提案されている手法を用いて分類器を作成し、未知のニュースの分類を予測していく。
イベントスタディとは、企業に関連した何らかの情報発信が企業の市場価値について、どのような影響が与えられるかを検証する手法であり、本分析では商品先物の価格に応用した。イベントスタディにおいては,日付ごとに推定ウィンドウとイベントウ
ィンドウを設定する。本分析では,推定ウィンドウはニ ュー ス配信 日の 140 日 前 から 21 日 前 ま での120 日間とし、イベントウィンドウはニュース配信日の前日から翌日までとした。ここで、推定ウィンドウにおいてマーケットモデルを使用し、イベントウィンドウでのニュースの指標を推定した。

図1

さらに、イベントスタディで得られた教師スコアとベクトル表現したニュースを同じ日付によって結合する。これをもとに機械学習の分野で用いられているサポートベクターマシン（support vector machine、SVM）によって 2008 年から 2012 年までのデータを使用し、ニュースの分類器モデルを作成した。そのうえで、2013 年及び 2014 年のニュースのスコアを推測する。ここで予測されたスコアをニュースイン
デックスとする。本研究では、正のスコアについて
はポジティブ、負のスコアについてはネガティブと
する。
表2

2

図1

イベントスタディの概念図

onehot 表現の作成例

サポートベクター回帰における正答率2

In sample とは 2008 年から 2012 年のデータで行った教師あり学習のことであり、Out of sample とは2013 年、2014 年で行った教師なし学習のことである。

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

5. 分析結果

参考文献

本研究では、2013 年から 2014 年における東証一部上場企業とニューヨーク証券取引所上場企業の中で、各商品先物価格と関連性の高い 2 社を対象に、
以下 3 つのモデルについて比較した。

[１] Hassan Hamadi, Charbel Bassil, Tamara Nehme (2017)① マーケットモデルから関連企業の株価を説明
するモデル[２] Naveen M usunuru（2016） 「Examining Volatility
Persistence and News Asymmetry in Soybeans Futures𝑛

𝑅𝑎 = α + ∑ 𝛽𝑅𝑚
𝑛=1② マーケットモデルにニュースインデックスを加えた関連企業の株価を説明するモデル
𝑛𝑛

𝑅𝑎 = α + ∑ 𝛽𝑅𝑚 + ∑ 𝑁𝐼
𝑛 =1

𝑛=1

③ ニュースインデックスのみで関連企業の株価を説明するモデル𝑛

𝑅𝑎 = α + ∑ 𝑁𝐼
𝑛=1

「News surprises and volatility spillover among
agricultural commodities: The caseof corn, wheat,soybean and soybean oil」 Research in International
Business and Finance ,41 ,148–157

Returns」 Atl Econ J, 44,487–500[３] M acKinlay, A. C.「Event Studies in Economics andFinance」Journal of Economic Literature, 1997,
35(1):13-39[４] Yin Zhang,Rong Jin,Zhi-Hua Zhou（2010）「Understanding bag-of-words model: a statisticalframework」International Journal of M achine Learning
and Cybernetics, December 2010, Volume 1, Issue 1–4,
pp 43–52[５] December 2010, Volume 1, Issue 1–4, pp 43–52[６] 沖本竜義・平澤英司（2014）「ニュース指標による株式市場の予測可能性」証券アナリストジャーナル
2014,pp.67-75

日米企業について、マーケットモデルから関連企[７] 瞿雪吟・菅愛子・高橋大志(2018)「中国株式市場に関業の株価を説明するモデルとニュースインデックス
する株式価格情報を用いた金融局性辞書の作成」経を加えたモデルを比較すると、決定係数が増加して営課題に AI を！ビジネス・インフォマティクス研究いることが確認され、ニュースが株価の説明につい会 2018,第 10 回研究会て説明力を増加させる可能性があることが示された。 [８] 栗田 多喜夫（2002）「サポートベクターマシン入門」
また、商品を用いる米国メーカーについては、ポジ
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 2002
ティブなニュースの配信によって原料となる商品先[９] 五島圭一・高橋大志（2016）「ニュースと株価に関す物価格が増加することにより、株価が減少傾向にある実証分析―ディープラーニングによるニュース記
ることが確認された。しかし、商品を用いるメーカ
事の評判分析―」証券アナリストジャーナル
2016,3,pp.76-86
ーについては、ポジティブなニュースが配信された
場合、株価が米国同様に減少する企業と反対に増加する企業が観測された。日本において商品の供給は輸入に依存しているため、為替レートなどを考慮したより正確な分析を行う必要がある。

6. まとめ・今後の課題
本研究では、シカゴ商品取引所におけるトウモロ
コシ、大豆、小麦に関連するニュースデータ、及び先物価格の日次データを用いて、ニュースの指標を作成し、関連企業への分析を試みた。こ本分析における今後の課題は、ニュースの予測精度を向上させるさせる必要があることである。そのためには、ニュ ー ス の ベ ク ト ル 化 に つ い て SCDV （ Sparse
Co mposite Document Vectors ）などの別手法の適用やニュースのサンプル数の増加などが考えられる。