人工知能学会第二種研究資料
ビジネス・インフォマティクス研究会
SIG-BI BI-019-01

社会シミュレーションと経営戦略～人材の流動性を鑑みた制度設計の研究～
Social Simulation and Management Strategy: Research on the institutional design
considering the mobility of human resources
森松

和也 1

Kazuya Morimatsu1

高橋 大志 1Hiroshi Takahashi 1

1

1

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

Abstract: When sales were made up solely of intangible assets, companies would accumulate capabilities
through the acquisition and development of human resources, and the way they are allocated to eachmarket would show the difference in the results. In this case, decision makers need to design a system thatwill guide their actions based on the vision, but the system is often designed based on common practice,and there is little research on the method of designing the system and its effects from a quantitative
perspective. Therefore, this study models industry and corporate behavior through an agent-based modeland aims to clarify the decision-making process that is important for achieving superior performancethrough institutional design considering human resource mobility.

1

はじめに

持続的な経営をするためにも，人材の獲得ならびに育成の指針は，重要な意思決定の一つである．既存事業の拡大や，既存事業へのリスクヘッジのために新規事業の開拓をすることなども，全て人材が基点となるためである．この指針を戦略と定義した場
合，その具体的な行動は戦術であり，企業活動に置き換えると制度設計と見なすことが出来るだろう．
ここから，制度設計は，無形資産として会計上の数
値に現れないものの，会社の業績に大きく関与していると推察できる．さらに，制度の制定するためには，経営層などの意思決定者が，ビジョンや戦略を元に指示する必要があることから，委任させることが難しい意思決定であることも留意すべきであろう．
先行研究において，企業の持続的な経営のために有益な情報，例えば，関連多角化は企業価値に優位性をもたらす示唆[1]や，無形資産による企業価値の算出[2]などが試みられている．しかしながら，それを実行するために重要である人材の活用と制度設計を交えた手法や，その効果について定量的な観点からみた研究は少なく，また，実際の環境においては，業界の通例に基づいて判断されることが多いため，その解明に対する研究が望まれている．
そこで，本研究においては，この焦点に絞り，企業として無形資産のみで売上を構成するものとした
場合1に，制度設計の違いによる人材の獲得ならびに教育の違いを，企業ごとの業績を分ける主要因と定義することで，その関係性の解明を目指す．

2 モデリング
2.1 手法と仮説設定
本研究では，エージェントベースモデルを通じて，企業活動とそれを取り巻く環境をモデル化し，シミュレーションにて検証を行う．エージェントベース
モデルとは，自律的に行動するエージェントとエー
ジェントが属する環境を用意し，一定のルールを繰
り返しながらエージェント同士が干渉することで，複雑な現象を模擬し，その結果を通じて分析する手法である[3]．このシミュレーションの特徴として，
認知的制約，複雑な環境，および中期的なダイナミ
クスを考慮した適応的探索ができるとの報告がある[4]．企業活動において，これらの要素は強く関係しており，例えば，認知的制約については，市場の将
来予測の不確実性，複雑な環境については，他社との競争や突発的な事象への対応，中期的なダイナミ
1

例えば，ファブレス企業，コンサルティング業界，
教育関連などの企業をモチーフとしている．

クスについては，常に動きのある市場の中での最適な動作などと対応できるため，企業活動のような複雑な事象でも検証できる手法であると考察する．
ただし，シミュレーションの構築については KISS
原理が提唱されている．KISS は，”Keep it Simple,
Stupid”の略であり，単純であればあるほど，取り組む問題の骨格となるプロセスの抽出や，因果関係の把握に努めやすく，また，第三者の理解の促進の観点から，その研究についての議論を深められることもあるため，なるべく簡素化すべきという主張である．しかしながら，あまりに単純化してしまうと，そこから得られる示唆は当たり前のものになりがちであり，複雑な事象を表現しきれていない可能性や，
むしろシミュレーションにより隠れた条件を明確にすることが課題へのアプローチとして重要な場合もあるだろう[5][6]．
本研究においても，いたずらに複雑化させてはな
らないし，簡素化させすぎてもならない．ここから，エージェントは意思決定者，すなわち経営層として捉えることが，モデル化として妥当であると判断す
る．制度設計の性質から，従業員個人の意思決定を把握するのではなく，それよりもマクロな視点で企業活動の最適化を検討するべきであろう．すると，環境は，各エージェントの集合体である市場や産業と定義することになる．
本研究の主旨は，人材の獲得と育成の指針を，制度設計を通じて解明することにある．そこで，産業の状態と制度を通じた成果との関係性を鑑みて，以下の仮説を立てる．
H1:人材の流動性が高ければ，社内教育よりも採用コストの方が低くなるため，中途採用重視の制度の方が高い経済価値を生む．
H2:人材の流動性が高くとも，人材の離職により，既存事業への影響が懸念されることから，ある程度の短期的な利益を諦めて，社内にノウハウを蓄積する制度を優先したほうが，平均的に高い経済価値を確保できる．
H3:人材の流動性が低ければ，中途の採用コストよりも社内教育の方が低くなるため，社内教育重視の制度の方が高い経済価値を生む．
H4:産業の特徴によって，”H1”と”H3”の境界が検証できる．また，リスクマネジメントとして，”H2”により体系的に説明できる．

2.2 シミュレーションの概要
仮説を検証するためには，適切な粒度のモデルを組む必要がある．モデルに関するアプローチとしては，NK モデルと経済モデルによる，大きく 2 つに分けることが出来る[4]．

NK モデルは，生態系の複雑性を解明するための手法として考案されたものであり，生態系全体を一つのネットワークとみなし，相互依存関係がある状
態での振る舞いをモデル化している[7]．このモデルが組織論との親和性が高いことから，徐々に展開されており，例えば，組織内における意思決定の粒度とその複雑な依存関係下において，権限を集中化もしくは分散化した場合のパフォーマンスを検証している研究が多い[8][9][10][11]．つまり，意思決定の要素(N に相当)とその依存関係(K に相当)を元に，意思決定の速度やエージェンシー問題などにアプロー
チする場合には，NK モデルは大変有効であることがわかる．
経済モデルは，様々な分野で既に研究されている理論モデルの活用や，実際の現象を観測し，そこからヒントを得て定義するなどにより，モデルを構築する手法である．例えば，企業の行動を情報処理のモデルから定義して組織行動を表現することや[12][13]，経済学におけるアプローチで，効用の最大化を目指したモデルを構成する[14][15][16][17]など，
その研究範囲は多岐にわたる．
本研究では，企業価値の向上の観点，ならびに，無形資産の定義として Intellectual capital の分野の研究成果を活用するために，経済モデルを採用する．
さらに，実際の企業活動を経済学におけるアプロー
チからモデル化することから，原価や利益の概念を導入することになる．ここで，Intellectual capital の先行研究[18][19]に基づくと，無形資産を細分化させた場合に，”人材力”，”組織力”，”関係力” 2の 3 つから構成されるという主張が一般的である．そこで，先行研究[17]に基づき，新たなモデルとして，環境については，産業をモチーフに”既存市場”，”新規市場への開拓”，”雇用市場”の 3 つをモデル化し，エー
ジェントについては，”制度”と”人材”と，無形資産である”人材力”，”組織力”，”関係力”の観点を実装
する．経済学におけるアプローチにより，効用関数としては，企業価値の最大化とする．この構造の概要を図 1 に示す．従来の研究[17]では，意思決定者の違いによるパフォーマンスの研究がされていたが，実際の環境下において人材の確保や流動性の観点が重要であるにもかかわらず不足していたため，この点を補強している．
よって，これまでの内容をまとめると，経済モデ
ルにより，エージェントの制度設計に差異を持たせた際に，優秀な業績を上げたエージェントの意思決
定を追うことで，その戦略の解明を行うことになる．
2

Human capital を”人材力”，Structural capital を”組織力”，Relational capital を”関係力”との訳で定義した．

図 1 シミュレーションの概要

2.3 環境
既存市場と新規市場への開拓に関しては，先行研究[16]に基づき，市場のライフサイクルを表現する．
これは，エージェントからの投資により市場は成長する中で，成長の制約としてバスモデルを設定する
ことで，ライフサイクルの管理とともに，エージェント間の競争での過剰な投資を表現できるモデルになる．新規市場の生成は，過去数年の累積投資量に応じた成功確率を管理し，成功可否の抽選を行う形
式とすることで，将来の不確実性を表現できるモデ
ルになる．これより，エージェントは新規市場へ開拓を行わなければ，やがては衰退してしまう環境下にいるため，最後まで業績を残せた企業からは，持続的な経営のための戦略を分析できると考察する．
雇用市場に関して，先行研究[17]においても設定されていたものの，外部人材は外部より常に充足されていたため，本研究においては，より現実の環境に近づけるべく，設定の詳細化を行う．具体的には，
外部人材は自身のスキルを活かせる都合，同業界からの転職が比較的多いことから，競合他社から転職する人材を中心として設計する．これより，エージ
ェントは，自社の成長のために外部人材の引き抜きを検討しながらも，自社の優秀な人材の引き留めを検討する条件下に置かれることになる．環境が，これを管理するパラメータとしては，平均的な離職率とスキルの転用度合とする．産業構造を模擬するべ
く，設定を都度変更して検証を行うが，恣意的にならぬよう基本的には厚生労働省が報告している雇用動向調査[20]などの公表値を参照する．

2.4 エージェント
先行研究[16]に基づくと，売上の構成は”人材力”と”組織力”の 2 つに切り分けており，エージェントの行動は，この人材力を向上させるべく，利益の投資先として社内教育に配分することや，外部人材の採用を行うなどの意思決定を行っている．さらに，市場へのアプローチとしては，動的計画法の元に最適化を図りつつ労働力の管理を行っている．ただし，この”組織力”は，全事業の売上高の成長もしくは衰退に影響されるという定義のみであり，Intellectual
capital の先行研究の示唆を表現しきれていない．また，従業員のコストは簡略化のために固定にしていたものの，今回は流動性を考慮するためにも変動制にする必要がある．
そこで，本研究においては，上記 2 点について新
たな定義を行う．概要で述べたように，売上は，”人材力”，”組織力”，”関係力”の 3 つから構成させると定義する．従来の実績からの影響は”関係力”に帰属させ，制度設計からの組織効率の向上の観点を，”組織力”として定義する．これらを図示したものを図2 に示す．なお，図２内の比率は，先行研究[18]を参考に定義している3．

図 2 売上の構成モデル
組織力の効果は，パッシブに積み上がるモノではなく，意思決定者の投資に左右されると定義する．
企業の設立時点では非常に簡素な制度しかなくても運用できていたものの，企業の成長とともに人材が増えると，間接業務の集約や社内のベストプラクテ
ィスの共有などを通じて，組織の効率化を図るために，制度設計の重要性が増すだろう．このときに，投資をするか否かの判断と，する場合には投資量に応じた組織力の変化があると考えたためである．
組織力への投資のデメリットとしては，社内投資は売上の向上に直結するとは限らないことから投資効率は必ずしも良くないことと，新規事業へ移行する際の抵抗が増すことが考えられる．これは，組織内において，いわゆる現状維持バイアスが発生してしまうと捉えている．
組織力の最適化の塩梅は，所属している産業の人
材の流動性ならびにスキルの転用度合に依存すると考察する．このことから，産業の状態に応じた，それぞれのシミュレーションにユニークな示唆が得られることを期待している．
3

先行研究内では，本研究の定義のように売上のすべてを Intellectual capital で説明しているわけではな
いことに注意されたい．

コスト構造については，能力に応じた変動制とする．ただし，その変動の割合は，各エージェントに委ねるものとする．離職率を下げるためには，社内の教育投資の優先的な配分に加えて，本コスト構造の調整，すなわち他社と比較して高い給料を支払うなどの対策が考えられる．この部分においても制度設計の検討の重要性が増すだろう．
エージェントのパラメータにおいても，設定を都度変更して検証を行うが，恣意的にならぬよう基本的には厚生労働省が報告している雇用動向調査[20]などの公表値を参照する．

Stability:

Interdependencies

Among

Elementsof

Organizational Design, Management Science, Vol. 49, pp.
290–311 (2003)[１０]

Siggelkow, N., Rivkin, J, W.: Hiding the Evidenceof Valid Theories: How Coupled Search Processes
Obscure Performance Differences among Organizations,
Administrative Science Quarterly, Vol. 54, pp. 602–634(2009)[１１]

Joseph, J., Gaba, V.: Organizational Structure,

Information

Processing,andDecision-Making:A

Retrospective and Road Map for Research, Academy of

3 むすびManagement Annals, Vol. 14, No. 1 (2020)

これらの設定により，人材の流動性を鑑みた制度設計の指針を解明できると考察する．シミュレーシ
ョン結果の相対的な評価に基づく示唆を導出したう
えで，更なる発展として，進化計算手法を通じた，制度設計の探索も今後の課題として挙げられる．本
研究は，無形資産が及ぼす企業価値の効果の解明に貢献できることからも，今後の進展が望まれる次第
である．

[１２]

DeCanio, S, J., Watkins, W, E.: Information

processing and organizational structure, Journal of
Economic Behavior and Organization, Vol. 36, pp.
275–294 (1998)[１３]

Axtell, R.: The Emergence of Firms in a Populationof Agents: Local Increasing Returns, Unstable Nash
Equilibria, And Power Law Size Distributions, Center on
Social and Economic Dynamics, working paper No. 3(1999)

参考文献[１４][１] Palich, L, E., Cardinal, L, B., and Miller, C, C.:
Curvilinearity[９] Rivkin, J, W., Siggelkow, N.: Balancing Search and

in

the

Chang, M-H., Harrington, J.E. Jr.: Centralization vs.

DecentralizationinaMulti-Unit

Organization:A

Diversification-Performance

Computational Model of a Retail Chain as a Multi-Agent

Linkage: An Examination of over Three Decades of

Adaptive System, Management Science, Vol. 46, No.11,

Research, Strategic Management Journal, Vol. 21, No. 2,
pp. 155-174 (2000)

pp. 1427–1440 (2000)[１５]

Chang, M-H., Harrington, J.E. Jr.: Multimarket[２] Bontis, N., Sgro, M, C, F, P, F.: Intellectual capital andCompetition, Consumer Search, and the Organizational

financial performance in social cooperative enterprises,

Structure of Multiunit Firms, Management Science, Vol.

Journal of Business Research, vol. 81, pp. 11-20 (2017)49, No. 4, pp. 541–552 (2003)[３] Tesfatsion, L.: Modeling Economic Systems as Locally[１６]Morimatsu, K., Takahashi, H.: What is theConstructive Sequential Games, Iowa State University,

investment strategy to overcome the severe

Working Paper Number 17022 (2017)environment?:[４] Chang, M-H., Harrington, J, E, Jr.: Agent-Based Modelsof Organizations, Handbook of Computational Economics,
Vol. 2, pp. 1273-1337 (2006)[５] 倉橋 節也, 南 潮，寺野 隆雄.: 逆シミュレーション
手法による人工社会モデルの分析, 計測自動制御学
会論文集, Vol. 35, No. 11, pp. 1454-1461 (1999)[６] 寺野 隆雄.: エージェントベースモデリング：KISS
原理を超えて, 人工知能学会, No. 18, Vol. 6 (2003)[７] Kauffman, S, A.: The Origins of Order: Self-Organization

Perspectivesonbusinessdecision-makers'

competencies and institutional designs , Artificial
Intelligence of and for Business (Working paper)[１７]

森松 和也, 高橋 大志.: 社会シミュレーションと経営戦略～人材への投資戦略と外部労働市場の活用～, 計測自動制御学会 (Working paper)[１８]

Bontis, N.: Intellectual capital: an exploratory study

that develops measures and models, Management
Decision, Vol. 36, No. 2, pp. 63-76 (1998)[１９]

Petty, R. Guthrie, J.: Intellectual capital literatureand Selection in Evolution, Oxford University Press

review:(1993)

Journal of Intellectual Capital, Vol. 1, No. 2, pp. 155-176[８] Kollman, K., Miller, J, H., Page, S, E.: Decentralizationand the search for policy solutions, Journal of Law,
Economics, and Organization, Vol. 16, pp. 102–128(2000)

Measurement,

reportingandmanagement,(2000)[２０]

厚 生 労 働 省 .: 雇 用 動 向 調 査 ,https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/9-23-1.html

人工知能学会第二種研究資料
ビジネス・インフォマティクス研究会
SIG-BI BI-019-02σʔλϚΠχϯά๏Λ༻͍ͨෆਖ਼ձ‫ݕܭ‬஌ख๏ͷ‫ݕ‬౼Study of accounting fraud detection using a data-mining approachখാਸ߂ 1 ࡉඌ஧‫ ܟ‬1 ૔‫ڮ‬અ໵ 1
Takahiro Obata
Tadataka Hosoo1
Setsuya Kurahashi1111ஜ೾େֶେֶӃϏδωεՊֶ‫ڀݚ‬ՊGraduate School of Business Sciences, University of Tsukuba

Abstract: ຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɼσʔλϚΠχϯά๏ʢDM ๏ʣΛ‫ͨ͠༻׆‬ෆਖ਼ձ‫ݕܭ‬஌ख๏ͷ෼ੳ݁Ռʹ͍ͭͯใࠂ͢ΔɽDM ๏ͱ͸ɼ‫ࣜג‬ϑΝΫλʔ‫ۙͰڀݚ‬೥ఏҊ͞Εͨख๏Ͱɼ‫ࢉܭ‬ՄೳͳϑΝΫλʔΛ໢ཏతʹ෼ੳ͢Δ͜ͱͰैདྷ‫Ͱڀݚ‬͸஫໨͞Εͯ͜ͳ͔͕ͬͨ༗ޮͳϑΝΫλʔΛ‫ݟ‬ग़ͦ͏ͱ͢
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2.1

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7,810
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99.61% 21.41%
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ਖ਼ղ཰ʢtestʣෆਖ਼ແ ෆਖ਼༗
98.82% 14.04%
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and the Cross-Section of Stock Returns: A DataMining Approach, The Review of Financial Studies 30(4), pp. 1382-1423 (2017)[2] Messod D. Beneish: The Detection of Earnings
Manipulation, Financial Analysts Journal, pp.
24-36 (1999)[3] Patricia M. Dechow, Weili Ge, Chad R. Larson and Richard G. Sloan: Predicting Material
Accounting Misstatements, Contemporary Accounting Research 28(1) pp. 17-82, (2011)

[4] ౦ւྛ࿨༤, தଜ྄հ, ඌ࡚޾‫ݠ‬: ೔ຊͷ্৔‫ۀا‬ʹ͓͚Δച্աେ‫ʹ্ܭ‬ΑΔෆਖ਼ձ‫ܭ‬ͷ‫ݕ‬஌–ϚϋϥϊϏε‫཭ڑ‬Λ༻͍ͨ‫ػ‬ցֶशʹΑΔํ๏–, ߦಈ‫ ֶྔܭ‬47(2), pp. 123-140 (2020)[5] ࢁాప, ‫ޙ‬౻৾‫ޗ‬: ೔ຊ‫ג‬ϑΝΫλʔϞσϧʹ଍Γͳ͍΋ͷ–σʔλϚΠχϯά๏Λ༻͍ͨ୳๚–, ‫ݱ‬୅ϑΝΠφϯε 42, pp. 37-69 (2020)

人工知能学会第二種研究資料
ビジネス・インフォマティクス研究会
SIG-BI BI-019-03

情報セキュリティ事故に対する株式市場の反応に関する研
究：日本および中国株式市場を対象とした分析
A Study on Stock Market Reaction to Information Security Incidents: An Analysis ofJapanese and Chinese Stock Markets
趙 健森 1 高橋 大志 1
Jiansen Zhao 1, 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: In this study, we analyzed the impact of news related to information security incidents in theJapanese and Chinese stock markets. The period of analysis is from 1996 to 2018, and Reuters News isused as the analysis target. We adopted FinBERT, which focuses on text analysis in the financial field, toanalyze the impact of news on stock prices through event studies. The results of the analysis indicates :(1) information security incidents have a negative impact on stock prices in the Japanese stock market,
which may exist for a certain period of time, (2) the impact in the Chinese stock market is relatively
limited during the period of analysis, and news articles with a negative polarity (3) News articles withnegative polarity tend to have a relatively strong negative impact to the market.

1 背景
近年，情報セキュリティへの関心が高まっている．
社会におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組みなどを背景とし，企業は，個人
情報の取り扱い，データベースの安全性など情報セ
キュリティを重要視するようになってきている．企業は，情報セキュリティ事故が発生した場合，自社の信頼が失われ，経済的な損失を被ることもある．
また，企業が事故直後にとる対策なども企業の損失の程度に影響を及ぼす可能性がある．
日本国内において，情報セキュリティ問題が重要視されていることを示す事例の一つに法整備の進展が挙げられる．個人情報を適正に使用しつつも，事業で新たな価値を創出し，且つ個人の権利を保護することを目的として，2005 年 4 月 1 日から，個人情報保護法が施行されている1．
中国においては，2020 年 10 月に個人情報保護法は公表されている2．これまで，中国では日本のよう連絡先：〒223-8526 神奈川県横浜市港北区日吉４－１－１
慶應義塾大学大学院経営管理研究科
1

法律の施行により，違反時には 6 ヶ月以下の懲役または 30 万円以下の罰金が課される．
2
罰則により，5,000 万人民元また前年度売上高の 5%の罰金が課される．

な個人情報保護法が存在していなかったが，このような動きは個人情報への関心の高まりを示すものと捉えることができる．
例えば，日本国内の法整備にもみられるように，
情報セキュリティ問題の重要性は，これまで以上に高いものとなっている．一方，ひとたび情報セキュ
リティ事故が発生すると，それらは企業価値および株式価値に影響を及ぼすことが予想される．セキュ
リティに関する分析は，数多く報告されているもののセキュリティ事故と株式価値の関連性に焦点を当てた分析の報告は限定的である．
これらを背景とし，本研究では，日本および中国の二つの株式市場について，セキュリティ事故と株式市場の評価との関連性について比較分析を行う．
本分析では， AI テキスト分析（FinBERT）とイベ
ントスタディを併用することで，情報セキュリティ
事故（情報漏洩事故）が企業の株価の影響の分析を試みた（Araci (2019), Yang et al. (2020), Campbell et al.
(2012)）．テキスト分析を用いたファイナンス分野の研究は数多く報告されているが (Yamashita et al.
(2013), Nishi et al. (2019, 2021), Goshima et al. (2016))，
金融に特化した手法（FinBERT）を採用し評価を行っている点は本研究の特長の一つに挙げられる．

2 関連研究情報セキュリティ問題に関する先行研究には，主にイベントスタディの研究方法を用いて分析されたものが存在している．
まず，Cavusoglu et al.（2004）は，1996 年から 2001
年の米国におけるインターネット・セキュリティ被害事例 66 件をサンプルとしてイベントスタディの研究方法で株式市場において企業価値への影響を分析した．分析の結果，セキュリティ被害に遭った企業は，被害がアナウンスされた後の 2 日間で，市場要因を除くと平均 2.1%の企業価値が下落するとの報告を行っている．
国内を対象とした分析においては，2003 年に発生した 18 件の漏洩事件の中で，12 件で 1 日の株価の平均変動率は 0％～－2％に集中しているとの報告が行われている（日本ネットワークセキュリティキ
ー協会 2004）．また，河路（2006）は，2005 年「個人情報保護法」が実施された前の 1997 年から 2004年まで発生した 118 件上場企業の情報漏洩事件を対象として，イベントスタディの研究手法で分析を行っている．分析の結果，平均で－0.667％負の異常収益率が観察されたとの報告をしている．また，小規
模な事件より，大規模事件の方は，異常収益率が－1.726％との大きな負の反応があることを示している．
さらに宮内ら（2015）は，2005 年から 2016 年までの情報漏洩事件 340 件について，実証分析を行っている．実証分析の結果，（1）情報セキュリティ事
故は株式市場に負の影響を与えること，（2）時期に
より株式市場の反応に違いがあること，（3）社会的
インパクトの大きな情報セキュリティ事故は，企業価値に負の影響を与えること，（4）情報セキュリテ
ィ事故の原因が不正アクセス以外の場合，企業価値に相対的に大きな負の影響を与えること，（5）情報公開度の高い企業の情報セキュリティ事故は，企業価値の負の影響は限定的であること，（6）機密性の高い情報を取り扱っている企業の情報セキュリティ
事故は，企業価値に負の影響を与える傾向にあること，（7）格付けの高い企業の情報セキュリティ事故
は企業価値に負の影響は，相対的に限定的であること，（8）情報セキュリティ事故発生時に，経営者が積極的に補償について発言をした場合，企業価値に負の影響は限定的であること，などといった興味深
い結果を示している．

期に株価のボラティリティを測ることで事故に対する株式の反応を研究することが多い．情報セキュリ
ティ事故に対して，長期的な影響と発展途上国株式
市場の反応についての研究は未だ少ない．これらを踏まえ，本研究では，中国と日本で発生した情報漏
洩事故に絞り，「個人情報保護法」が実行された前後に分け，情報漏洩事故のニュースに対してイベント
スタディを用いて比較分析する．また FinBERT という金融分野における AI テキスト分析技術を用いて事故ニュースに対する極性（neutral, positive, negative）
をつけ，AI によって極性が判断されたニュースはそ
れぞれ株価にどんな影響を与えるかを短期と長期の影響を分析することでテキスト分析技術の実用性を分析して検証する．

3 目的

5 分析方法関連研究で述べたように，情報セキュリティ事故
に対する研究は主にイベントスタディの手法を用いて，米国と日本の株式市場を中心に事故の影響を短

本研究では情報セキュリティ事故の関連ニュース
について分析するために，自然言語処理技術を用いて，ニュースを分析する．
自然言語処理技術の中で，4 データ
分析データとして，ニュースデータ及びマーケッ
トデータの双方を用いる．
まず，ニュースデータとして，トムソンロイター
社が配信を行ったニュース記事を用いて分析する．
本研究において，1996 年から 2018 年まで 23 年分のニュースデータにわたる中国と日本での情報安全に関するニュースを抽出した．
データ抽出の手順として，まずニュースデータの中から，中国株式コードまたは日本株式コードが含まれているデータを抽出した．また先行研究によって「security breaches」と「phishing」二つのキーワー
ドでニュースのタイトルまたは本文がキーワードに含まれているニュースを抽出した．それに加え，タイトルまたは本文で「leak」と「information」二つのキーワードが同時に含まれているニュースを抽出した．日本と中国それぞれ合計 573 件，87 件のニュースデータを抽出した．
マーケットデータとしては，日本市場のデータは
日経 NEEDS から取得した．サンプル期間は，1996
年から 2018 年とし，使用データは，上場各銘柄とTOPIX の日次終値データを使用した．中国のマーケ
ットデータは，DATASTREAM から取得した．サン
プル期間は，同様に 1996 年から 2018 年とし，中国
上海と深セン株式市場に上場している各銘柄とそれぞれの A株のインデックスの日次終値データを使用した．

FinBERT （ Financial
Bidirectional
Encoder
Representations form Transformers）モデルを用いてニュース記事に極性をつける．また，イベントスタデ
ィの手法を用いて，情報セキュリティ事故につき，
株価への影響を分析する．イベントが発生した期間の累積異常リターンを推定し，株式価格への影響を分析する．

5.1 イ ベントスタディ
企業に関連したイベント前後の株式の累積の異常リターンの動きを分析することで，そのイベントの株式価格に与える影響について分析する．本研究においては，ニュースデータのアナウンス日をイベントデーとして定義する．また，同じイベントが複数報道された場合，より早い時点をイベントデーとして定義する．アナウンス日は土，日，祝日の場合ではイベントデーは翌営業日にする．アナウンスの時
間は当日 15 時から 24 時までの時間帯であれば，株式価格への影響は当日で反映されていないため，イ
ベントデーは翌営業日とする．
本分析では，推定ウィンドウは，アナウンス日の140 営業日前からアナウンス日 20 営業日前までとした．イベントウィンドウは，短期および中長期の影響を測るため，イベントデーから 200 営業日後まで
を含む複数の期間を分析対象とした．

5.2 FinBERT
まず，BERT は 2018 年に Google 社が発表した双方向の Transformer モデルであり，伝統的なモデルなどと比較してより優れたパフォーマンスを示すモデルとして関心を集めているモデルである（Devlin etal. (2018)）．そして， BERT モデルを基に金融分野に特化したモデルが FinBERT モデルである（Araci(2019), Yang et al. (2020)）．本モデルの特徴としてデータが少ない場合でも，精度の高い分類精度が得られる点などが挙げられる．
本研究では yinyanghkust と ProsusAI の二つのFinBERT モデルを用いてニュースのタイトルと本文両方の極性分析を行う（ Araci (2019), Yang et al.
(2020)）．極性分析によって，テキストを「neutral」，「positive」と「negative」の三つに分類し，各分類のニュースが株式市場に与える影響について分析を行う 3．
3

本分析で採用したモデルでは，テキストの tokenize による制限があり，分析可能なのは 512byte の tokenize までとなっている．
そのため，本研究では長さが 512byte を超えたニュースデータについて，テキスト最初の 512byte のみを取得して分析を行う．

6 分析結果6.1 イ ベントスタディによる分析
分析においては，日本株式市場と中国株式市場を分けて行った．イベントスタディの結果を表 1 に示す．表 1 の左の列は，イベントスタディにおける異常収益の計測期間，真ん中の列は，日本市場の分析
結果，右の列は中国市場の分析結果を示したものである．
分析結果により，
日本株式市場（表の真ん中の列）において，イベントウィンドウをアナウンス日後の20 営業日の短期において，株式市場（CAR）において 4.46％の下落が確認された．これらの結果は，セキュリティ事故に対して市場がマイナスの評価をしていることを示すものである．
また，表 1 より，例えば，-20 営業日から 20 営業
日の値は，-11.11%の水準であること，アナウンス日
後 200 日までの株式価格の下落は-20.32％となっていることを確認できる．これらの結果は，株式価格への負の影響は，一定期間存在する可能性のあることを示すものである4．
表 1 日中株式市場の反応（累積異常リターン）
日本市場
中国市場
(T1,T2)
CAR(T1,T2)
CAR(T1,T2)(-20,20)-0.1111-0.0104(-20,-1)-0.0665-0.0136(0,+1)-0.00890.0050(0,+3)-0.0164-0.0082(0,+5)-0.0225-0.0009(0,+10)-0.0404
0.0089(0,+20)-0.0446
0.0033(0,+50)-0.09610.0016(0,+100)-0.1346-0.0338(0,+200)-0.2032-0.0340
その一方，中国の株式市場においては，例えば，-20 営業日から 20 営業日の値は，-1.04%とマイナスの値となっているが，累積異常リターンの水準は，日本市場と比較して相対的に小さいことを確認でき
る 5．
日本では，負の影響がみられるのに対し，中国市
場における影響は相対的に限定的なものとなってい4

中長期的な分析においては，期間中に市場環境の変化の影響を受ける可能性がある．より多くの要因を考慮した詳細な分 析 は ，
今後の課題として挙げられる．
5
例えば，200 営業日の値は，-3.4%となっている．

る．これらの要因の一つとして，中国では個人情報保護法が公表されたので比較的最近（2020 年 10 月）
であるのに対し，日本では，個人情報保護法が施工されたのが 2005 年 4 月 1 日と相対的に長い歴史を有しており，個人情報に対する意識が，投資家を含め社会前提において高まっていることなどが挙げられる．法律，経済面など含む経営環境，企業属性等を考慮した詳細な分析は今後の課題に挙げられる．

表 4，表 5 は，ニュース記事本文を対象とした分析結果である．タイトルを分析した結果と同様に，いずれのモデルも， negative と分類される割合が，positive と分類される割合より相対的に高いことを確認できる8, 9．
表 4 極性分析結果（ニュース記事本文）(yinyanghkust モデル)
日本
市場

6.2 FinBERT に よる極性分析
yinyanghkustモデル

本節では，ニュース記事の内容を考慮した分析結果を示す．ニュース記事の評価には，FinBERT モデ
ルを用いた．本分析では，ニュース記事のタイトルを分析したもの，記事の本文を分析したもの，両者の分析結果を示す．
表 2 および表 3 は，ニュース記事のタイトルを対象として，二つの FinBERT モデルを通じ，ニュース
記事の極性を分析した結果である6．

中国
市場

日本
市場
yinyanghkust
モデル
中国
市場

393(68.59%)

positive45(7.85%)

negative135(23.56%)

neutral47(54.02%)

positive15(17.24%)

negative25(28.74%)

表 3 極性分析結果（ニュースのタイトル）(ProsusAI モデル)
日本
市場
ProsusAI
中国市場

neutral295(51.48%)

positive58(10.12%)

negative220(38.39%)

neutral21(24.14%)

positive16(18.39%)

negative50(57.47%)
同じニュースデータセットを対象として，二つのモデルを通じて，それぞれ分類を行った．いずれのモデルも， negative と分類される割合が，positiveと分類される割合より相対的に高いことを確認でき
る 7．

日本
市場
ProsusAI
中国
市場

各モデルを通じ，ニュース記事を，ポジティブ，ニュートラル，
ネガティブに分類した．
7
モデルが異なることから，分類結果も差異が存在することを確

positive41(7.16%)

negative126(21.99%)

neutral47(54.03%)

positive12(13.79%)

negative28(32.18%)

neutral267(46.60%)

positive44(7.68%)

negative262(45.72%)

neutral28(32.18%)

positive14(16.09%)

negative45(51.72%)

6.3 イ ベントスタディ分析による検証
本節では，各極性に分類されたニュース記事の発信が市場に与える影響を分析する．
表 6 および表 7 は，日本株式市場を対象とした分析結果である．また，表 8，表 9 は，中国株式市場の結果を示したものである．
ネガティブな極性のニュースが，ポジティブなニュースと比較して相対的に株式市場の評価が低い傾向にあることを確認できる．これらの結果は，本分析で採用した FinBERTモデルと株式市場の評価が整合的であることを示すものである．
認できる．本分析にて用いたサンプルでは，ProsusAI モデ ル は ，
相対的に negative に分類される割合が高い傾向を確認できる．
8

二つのモデルを比較すると，Yinyanghkust モデルは，相対的にneutral が多くなる傾向であること．一方，ProsusAI モデルは，相対的に negative が多くなる傾向にあることを確認できる．
9

6406(70.86%)

表 5 極性分析結果（ニュース記事本文）(ProsusAI モデル)

表 2 極性分析結果（ニュースのタイトル）(yinyanghkust モデル)
neutralneutralなお，タイトルと記事本文の分析結果が同じ極性であったものの割合は，日本市場（全 573 件）の中で，Yinyanghkust モデルでは，376 件，ProsusAI モデルでは 343 件であった．中国市場（全87 件）の中で，Yinyanghkust モデルでは 51 件，ProsusAI モデル
では 49 件であった．

表 6 極性ごとのイベントスタディ分析結果（日本市場 yinyanghkust モデル）
yinyanghkust
neutralpositive
negative
CAR(-20,20)-0.1144-0.0168-0.1311
CAR(-20,-1)-0.0678-0.0067-0.0814
CAR(0,+1)-0.00700.0001-0.0180
CAR(0,+3)-0.0137-0.0067-0.0283
CAR(0,+5)-0.0220-0.0065-0.0293
CAR(0,+10)-0.0417-0.0105-0.0459
CAR(0,+20)-0.0465-0.0102-0.0497
CAR(0,+50)-0.10369 -0.03282-0.09215
CAR(0,+100)-0.14136 -0.06461-0.13543
CAR(0,+200)-0.20987 -0.09720-0.21598
表 7 極性ごとのイベントスタディ分析結果（日本市場 ProsusAI モデル）
ProsusAI
CAR(-20,20)
CAR(-20,-1)
CAR(0,+1)
CAR(0,+3)
CAR(0,+5)
CAR(0,+10)
CAR(0,+20)
CAR(0,+50)
CAR(0,+100)
CAR(0,+200)

neutral-0.1112-0.0737-0.0077-0.0153-0.0217-0.0378-0.0376-0.0904-0.1265-0.2238

positive-0.0422-0.0199-0.0051-0.0050-0.0055-0.0150-0.0224-0.0298-0.0786-0.1014

negative-0.1225-0.0671-0.0108-0.0195-0.0262-0.0473-0.0555-0.1130-0.1522-0.1992

表 8 極性ごとのイベントスタディ分析結果（中国市場 yinyanghkust モデル）
yinyanghkust
neutralpositive
negative
CAR(-20,20)
0.01600.0158-0.0670
CAR(-20,-1)-0.0041-0.0062-0.0329
CAR(0,+1)
0.00260.01290.0065
CAR(0,+3)-0.0042-0.0071-0.0137
CAR(0,+5)0.0078-0.0100-0.0100
CAR(0,+10)
0.02300.0070-0.0135
CAR(0,+20)
0.0201
0.0220-0.0341
CAR(0,+50)
0.0469-0.0614-0.0457
CAR(0,+100)
0.0280-0.1256-0.0981
CAR(0,+200)
0.0280-0.1723-0.0816

表 9 極性ごとのイベントスタディ結果（中国市場 ProsusAI モデル）
ProsusAI
neutralpositive
negative
CAR(-20,20)
0.00090.0200-0.0269
CAR(-20,-1)
0.00560.0021-0.0307
CAR(0,+1)-0.00390.00580.0113
CAR(0,+3)0.0029-0.0037-0.0161
CAR(0,+5)0.00860.0035-0.0080
CAR(0,+10)
0.01550.00950.0052
CAR(0,+20)-0.00470.01790.0038
CAR(0,+50)
0.05310.0014-0.0313
CAR(0,+100)-0.0091
0.0545-0.0797
CAR(0,+200)
0.0257
0.0612-0.1042

7 まとめ
本研究では，情報セキュリティ事故が株式市場に与える影響について，イベントスタディ分析および自然言語処理技術（FinBERT）を通じ分析を行った．
(1) 情報セキュリティ事故は，日本株式市場において株式価格に負の影響を与え，その影響は一定期間存在する可能性のあること，(2) 中国の株式市場における影響は，分析対象期間中においては相対的に限定的であること，(3) ニュース記事の極性が負のニュース記事は，相対的に市場に負の影響を与える傾向が強いことなどの結果を見出した10．

8 今後の課題
本研究では，分析対象をキーワードを用いて抽出したが，抽出方法の精度向上は，今後取り組む課題の一つに挙げられる．また，市場環境や企業属性な
ど，株式市場と関連するより多様なデータを用いた詳細な分析も今後の課題として挙げられる．

謝辞
本研究の一部は，科学研究費補助金(JP20K01751)の助成を受けたものです．プログラミングコードについて援助して頂いた同研究室の尹聖在さんに感謝する．
10

本分析では，ニュースの評価に金融に特化した自然言語モデル（FinBERT）を採用したが，本結果は，FinBERT モデルと株式市場の評価が整合的であることを示すものである．これらの結果
は，ファイナンス分野が自然言語処理技術の応用分野として有効であることを市場の評価を通じ示すものである．

(2019) (pp. 4Rin127-4Rin127). 一般社団法人 人工知能学会 (2019)

参考文献

[１４]

[１] Cavusoglu, H., Mishra, B., & Raghunathan, S : The effectof internet security breach announcements on market
value: Capital market reactions for breached firms andinternet security developers. International Journal of
Electronic Commerce, 9(1), 70-104(2004)

河路武志：個人情報漏洩事件に対する株式市場の反応. 管理会計学:⽇ 本管理会計学会誌: 経営管理のための総合雑誌, 15(1), 35-56(2006)[１５]

久保田敬一, 竹原均：Fama-French ファクター

モ デル の有 効性の 再検 証. 現代 ファイ ナン ス , 22,[２] Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K.
：Bert: Pre-training of deep bidirectional transformer

3-23. (2007)[１６]

西良浩, 菅愛子, 高橋大志：ニュースおよび高s for language understanding. arXiv preprint arXiv:181

頻度データを用いたディープラーニングによる株式

0.04805.(2018)

変動の分析―BERT によるニュース分類―，人工知能[３] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones,
L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. ：Attention is all
you need. arXiv preprint arXiv:1706.03762 (2017)

学会 経営課題に AI を! ビジネス・インフォマティ
クス研究会（第 14 回）(2020)[１７]

田中勝行：企業の情報セキュリティ事故による[４] Araci, D. Finbert: Financial sentiment analysis with p

株価への影響に関する実証研究 (2011 年度国際マネ

re-trained language models. arXiv preprint arXiv:1908.

ジメント研究奨励賞受賞論文). 国際マネジメント研

10063. (2019)

究, (2), 40-55(2013)[５] Spanos, G., & Angelis, L. The impact of information[１８]

廣松毅：情報セキュリティ事故が企業価値に与security events to the stock market: A systematic literature

える影響の分析-イベント・スタディ法を用いたリス

review. Computers & Security, 58, 216-229. (2016)

ク評価の試み(2011)[６] Nishi,Y., Suge, A.,& Takahashi, H.: Text Analysis on the[１９]

宮内幸子, 高橋大志：情報セキュリティ事故にStock Market in the Automotive Industry through Fake

よる企業価値への影響とその関連性について経営課

News Generated

題に AI を!ビジネス・インフォマティクス研究会 (第byGPT-2,

Proceedings oftheInternational Workshop Artificial Intelligence of and forBusiness (AI-Biz2019) ( 2019)[７] Goshima, K., & Takahashi, H. : Quantifying news tone toanalyze the Tokyo Stock Exchange with deep learning.
Security Analysis Journal, 54(3), 76-86, 2016.
[８] Nishi,Y., Suge, A.,& Takahashi, H.: Construction of aNews Article Evaluation Model Utilizing High-Frequency
Data and a Large-Scale Language Generation Model, SN
Business & Economics, 1, 104 (2021)[９] Yamashita, Y., Johtaki, & H., Takahashi, H.: Analyzing
the Influence of Head-Line News on the Stock Market in
Japan, International Journal of Intelligent Systems
Technologies and Applications, 12, 328-342 (2013)[１０]

Araci, D. FinBERT: Financial Sentiment Analysis

with Pre-Trained Language Models, arXiv:1908.10063(2019)[１１]

Yang, Y., UY, M.C.S, & Huang, A.: FinBERT: A

Pretrained

Language

Model

for

Financial

Communications, arXiv:2006.08097 (2020)[１２]

Campbell, J. Y., Lo, A. W., & MacKinlay, A. C.:

The econometrics of financial markets,

Princeton

University press (2012)
[１３]

青嶋智久,

中川慧：日本語 BERT モデルを用いた経済テキストデータのセンチメント分析，人工
知 能 学会 全国 大会 論文 集 第33 回 全 国 大 会

15 回) (2020)

人工知能学会第二種研究資料
ビジネス・インフォマティクス研究会
SIG-BI BI-019-04

社会シミュレーション・ログからのナレッジ抽出：
エクスペリエンスマッピング手法の援用
Knowledge Extraction from Social Simulation Logs
Using Experience Mapping Methods
菊地 剛正 1

高橋 大志 1

Takamasa Kikuchi 1 and Hiroshi Takahashi 1
1

1

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

Abstract: 社会シミュレーションの出力結果・ログからのナレッジ抽出については，様々な方法論が提案されている．当該分析手法は，モデルの開発者や分析者のみならず，その他ステークホ
ルダーの間での認識共有やコミュニケーションのために重要である．本稿では，社会シミュレー
ションの結果の分析及び形式的記述のために，デザイン思考の分野で用いられているエクスペリ
エンスマッピング手法を援用することを試みる．
／シナリオ法[9]やカスタマージャーニーマップ，エクスペリエンスマップ[10]といったエクスペリエン
経済・社会における課題解決のため，実データとスマッピング手法が用いられている．しかし，シミ
社会シミュレーションの両者を利活用した手法が提ュレーションログ分析において，上記のようなエク案されている．例えば，山田・大堀らは，現実のデスペリエンスマッピング手法を適用した事例はあまータを基に空港における複数のタイプの人間行動のり存在しない1．当該手法は，ログ分析における課題
類型化を行い，福岡空港における新機材導入時の混である，ステークホルダー間のコミュニケーション
雑時状況をエージェントシミュレーションにより再円滑化のための有効な方策になる可能性がある．
現することに成功している[1;2]．また，個票アンケ
そこで本稿では，サービスやプロダクトのデザイ
ートデータに基づいた社会シミュレーションにより， ン・設計に直結するような社会シミュレーションの退職前後世代の資産の持続可能性の問題にアプロー
ログ分析・形式的記述のための枠組みを検討する．
チするものもある[3;4]．これら実務の意思決定に資デザイン思考の領域で用いられている人間中心設計
する分析は，社会および経済活動における効率的なの考え方やエクスペリエンスマッピング手法を援用
意思決定やサービス・プロダクトの設計に貢献するする．提案手法のケーススタディ・デモンストレー
ことが期待される．一方で，モデルの構造やシミュションとして，退職前後世代の資産持続可能性のシレーション結果の理解・解釈については，モデルのミュレーションに適用する．なお，シミュレーショ
開発者や分析者のみが行うものではなく，経営・行
ンログを形式的に記述する際の要件は，[12;13]を参政に係る意思決定権者や現場担当者に至るまで広く照し，以下の通りとする：1) サービスやプロダクト
行われていく可能性がある．そのため，シミュレーの設計に資するよう顧客や利用者の視座を表現しう
ション・ログデータからナレッジやインサイトを抽ること，2)ログ分析の結果から導かれた内容が簡潔出する方法論や抽出したナレッジやインサイトをスに 1 枚のマップに収められており，特別な説明や正テークホルダー間で伝播させる枠組みが重要となる． 当化を必要とせずに，ステークホルダー間に回覧さ他方，プロダクトやサービスのデザインにおいてせることができること，3)そのマップに次のデザイ
は，「デザイン思考」が注目されている[5;6;7]．デンアクションを示唆するような情報が記載されていザイン思考では，1)人間中心の視点、2)プロトタイ
ること．
プを活用した試行錯誤型の問題解決，が要素とされ1ている[8]．人間中心の視点としては，ユーザーの潜Kikuchi & Takahashi[11]では，ペルソナ形式での記述
在ニーズを掘り起こす観察的手法として，ペルソナを試行している．

1

はじめに

2

関連研究

2.1 エクスペリエンスマッピング手法
ペルソナとは，実在の人物の具体的データに基づき創作された仮想のキャラクターをいう[9]．当該手
法はマーケティングやヒューマン・コンピュータ・
インタラクションの分野で広く用いられている．ペルソナの表現形式としては，ペルソナスケッチやペルソナスケルトンなど様々存在するが，本稿では，
複数のペルソナを共通の属性で横比較するペルソナ
コンパリソンポスターを用いる(Table 1)．
Table 1 ペルソナコンパリソンポスターの例 [9]NameTannerColbi

AustinPreston

Age

9

7

12

3

TaglineThe
tenacious
tinkererThecreative
child

The
activecompetitor

The precious
preschooler

Personal
Computer(PC)
locationPCinfamilyroom only

Uses PC in
familyroom andsometimes
herbrother’s
PC, when
he lets her

Has a PC in his
bedroom, rarely
uses the PC in thefamily room

Uses the PC
in office with
Mom

Internet
Connection

Dial upBroadband

Broadband

Dial up

PC/Internet
Activity

Gaming,websurfing,someschoolwork/
research

Chattingwithfriends,
surfing theweb,schoolwork/
research,
arts / crafts

Gaming,websurfing, tracking
sports schedules,
tracking favorite
athletes,someschool work /research

Educational
games andlight
entertainment
deemedworthybyMom

スデザインにおける視覚的記述手法の中で最も基本的な手段であり，また頻繁に活用される[13]，カス
タマージャーニーマップを用いる．

2.2 シミュレーション分析手法
社会シミュレーションの実行結果やモデルの構造について，ステークホルダー間で認識や理解の共有を図ろうとする研究が広く行われている．シミュレーション結果からのナレッジ抽出という観点では，その分析粒度から，ミクロ的分析[15]やマクロ的分
析[16;17]，メゾ的分析[18;19]が存在する．また，主に企業組織を対象としたシミュレーションにおいて，結果を形式的に記述する言語モデルが提案されており[20]，実際にエージェントシミュレーションの実行結果に適用した事例がある[21]．しかし，前述の通り，サービスやプロダクトのデザイン・設計に直結するような社会シミュレーションのログ分析・形式的記述のための枠組みは殆ど行われていない．

3

方法論

本稿では，サービス設計に資する社会シミュレー
ションのログ分析・形式的記述のための枠組みを検討する．手法の概念図は以下の通りである(Fig. 2)．
＜Cyber Space＞Ⅰ) Data Augmentation
By Social Simulation

Simulation
Model

Simulation-logs
Simulation-paths
Theoriesof Social
ScienceFeatureAnalysis＜Physical Space＞

MachineLearning
Methods

Individual
Attributes etc.

本稿での
フォーカス
MachineLearning
Methods

Ⅱ) Knowledge
Extraction

Estimate Impact ofDecision-making
・Persona
・Experience Mapping

DatasetFig. 2 提案手法の概念図

個票アンケートデータを用いた特徴分析と当該分
析結果に基づく退職前後世代の資産持続可能性のシ
ミュレーションを行なった先行文献[3]の結果を参照し，エクスペリエンスマッピング手法によりログ
分析及び形式的記述を行う．

4
Fig. 1 エクスペリエンスマッピング手法の比較 [14]その他，エクスペリエンスマッピング手法としては，エンパシーマップやカスタマージャーニーマッ
プ，エクスペリエンスマップ，サービスブループリ
ントなどが存在する[14] (Fig. 1)． 本稿では，サービ

デモンストレーション

著者らは，個票アンケートデータから生成した類型（人物属性）に基づき，退職前後世代の資産形成・取り崩しのシミュレーションを行い，資産の持続可能性について分析を行なっている[3;4]．以下，分析結果の一部を再掲し，エクスペリエンスマッピング手法による形式的記述のフィジビリティを検討する．

24 Policy Simulation for Retirement Planning …

293

24.5.2 Asset Formation and Withdrawal Simulation
24.5.2.1

Depletion Rate Based on Individual Questionnaire Data

We performed computer simulations of asset formation and withdrawal based on thecluster set described in Sect. 24.5.1 (Table 24.4).
Here, the annual income and expenditure CF net for each asset class was set fromSect. 24.3.1 (Table 24.1) according to the current balance of financial assets (without
curbing of expenditure cases). The correspondence with the model described in
Sect. 24.4.2 is expressed as follows:

4.1

特徴分析とシミュレーション

個票アンケートデータのクラスタリングにより，回
"
!
all
risk
,
= 5 (cluster #1 ∼ #5), C Ai,0 = F Ainow ∗ 1 −R2)．当該分
答者を 5 Nつのクラスタに分類した(Table
i
now
risk
Out
In
net
R Ai,0 = F Ai ∗ Ri , C Fi,0 − C Fi,0 = C Fi類に基づくパラメタ設定により，インフレシナリオ
We also define the parameters as follows: agei retired = 60, the actor’s age at which
毎に将来の特定年齢における資産枯渇の可能性（枯a life event occurs: agei,t’ = 70, LE i, t’ = FAfuture i * Rfuture . Here, Rfuture is the ratio渇率）をシミュレートした(Table
3)．さらに，人物of asset succession (representing the ratio of actual balanceof financial assets to be
succeeded). In this paper, the above parameters are called “Case of Making Basic
像毎に枯渇率を低減させるための施策を検討した
Decisions.”
Other4)．
parameter settings, for example, the portfolio risk-return and inflation rate,(Tableare shown in Table 24.5. Note that the risk-return of the portfolio was set assuming

Table 2 特徴分析の結果：クラスタ毎の属性 [3]Table 24.4 Setting attributes for each cluster# of cluster

Attributes
Age

FAnow

FAfuture

Rrisk (%)

#457

17.5 m yen

None

5

#1

57

40.0 m yen

25.0 m yen

25

#3

67

2.5 m yen

None

0

#2

72

17.5 m yen

None

0

#5

72

40.0 m yen

None

45

294
T. Kikuchi and H. Takahashi
Table 24.5 Simulation parameter settings: case of making basic decisions

Table
将来時点の資産枯渇率 [3]Item 3 シミュレーション結果：
Value
Table
24.6of Depletion
rates by cluster and inflationWithout
scenario
Curbing
expenditure#ageof retired
cluster Depletion rates by inflation scenario 60
Rfutureµj , σ jµinflation#4
σ inflation#1K#3(1) No inflation
Age: 90 (%)
34
0

100

(2) Moderate
100% inflation(3) 2% inflation

Age: 100 Age: 90(6.37%,(%) Age:
100 Age: 90 (%)
18.0%)(%)(%){0.0%, 0.53%, 2.0%}
75
60
86
93
1.26%
0
0
0
0
10,000
100
100
100
100

Age: 100
(%)

100

98
0

#2

0

34

0

94

0

100

#5

0

0

0

1

0

5

a portfolio
comprisingforeign stocks
and…bonds. The expected inflation rates were
24
Policy Simulation
for Retirement
Planning
297

according to three patterns, that is, (1) no inflation (0%), (2) moderate inflation (actualTable
4 インプリケーション：枯渇率を低減させる施策 [3]results for the past 30 years in Japan [19]: 0.53%), and (3) 2% inflation (monetary
Table 24.8 Assumed countermeasures for each cluster

easing target). Here, the standard deviation of the inflation rate was the same as a
# of cluster
Countermeasures (example)
pattern (2), which is the actual result for the past 30 years in Japan.
#4 The depletion rate
Appropriate
riskandtakinghedging,
at age 90
agefor100inflation
by cluster
and increaseinflationretirement
scenarioage
is shown#1 Table 24.6.
Appropriate and steady asset successionin#3 The depletion rate
Curbing
expenditure,
expandingsocial securityof cluster#4 increases
accordingto the high inflation scenario,
andrate of expenditurecluster #1 is zero in all scenarios. However, note that the#2 the depletionCurbing
simulation
was under
assumption
financialassets are inherited as expected.
#5
Avoidtheexcessiverisk to thatprevent
price fluctuations
The depletion rate of cluster #3 was 100% in all scenarios. Similar to cluster #4,
cluster #2 shows a high depletion rate in a high inflation scenario. For cluster #5,
asset
depletion
wasdiversity
observed
a low probability
in individual
the limitedattributes
case of set
high
Focusing
on theandwithrepresentativenessof theasinflationat the target,
age of we
100.performed a simulation based on feature analysis of indithe
simulation
vidual questionnaire data. In addition to the financial asset’s balance and income andexpenditure of the individual, it is now possible to consider more diverse attributes,
24.5.2.2
Analysis
Impacton Depletion
Rates which, toforexmaple,financialofassets
to ofbeVarious
inheritedDecisions
and investment
preferences,the best of our knowledge, are not commonly considered in conventional research.
Here, we analyze
decisionshave ait large
effecton the depletion
rate for the
Clustering
questionnaire
data thathas madepossibleto categorize
survey respondents
4.1 節で示した社会シミュレーションのログ分析結
clusters
shown in and
Table
24.4.a certain
Here, weconsiderthe following decisions:(1)
withlow setarbitrarinessensuredegreeof representativeness.
In addition,
portfolio
risk-return,(2)age,(3) curbing
expenditure,andsuccession(4) asset
basedon theclusters,
we retirement
conducted
a simulation
thatofconsideredasset
果等(Table
2〜Table4)を，2.1
節で述べたペルソナコ
succession.
andthe price fluctuations of risk assets, and we examined actions that could be taken
ンパリソンポスターを用いて形式的に記述したもの
The parametersettings
are shownto avoid
asset depletionfor eachcluster.in Table 24.7. Here, the assumed decisionnet
bydepleasset
makingfollows.(1)The
annualand expenditure
CFassetFuturepatterns
work isare
as asfollows:
surveyof incomeother attributes
that affectが下表である(Table
5).
classbyhasquestionnaire
two patterns, thatis, with
and(2)
without
curbing
expenditure.
Theofretirementtion
analysisanddiversify
the ofdecisionmakingactors inages
are 60, 65, and 70 years. There are three of asset
succession patterns, that is,simulation.
本記述形式によるメリットは，
1)結果の解釈の余地100%, 50%, and 0%, and four portfolio risk setting patterns, that is, 18%, 12%,が比較的少ないことや，2)個票アンケートデータの6%, and 0% (returns are set according to the corresponding figures, that is, 6.37%,
4.68% 2.87%, and 0.01%; see Ref. [18]). For each cluster set shown in Table 24.4,
特徴分析の結果のみならず，社会シミュレーション
References
72 decision-making patterns were generated. Note that the other parameters were
the same as those shown in Table 24.5. In this paper, the above parameters are calledのログにより拡張したデータをも含めた記述が可能“Caseof Making
1. Investingin (andVariousfor) Our Decisions.”
Future, World Economic Forum White Paper (2019). http://www3.

4.2 ペルソナ・コンパリソン・ポスターによる形式的記述weforum.org/docs/WEF_Investing_in_our_Future_report_2019.pdf.
9 Feb 90”2021
であること(Table
5 における”Depletion Last
rateaccessedat age2. Yokoyama, et al.: Future forecast/policy simulation analysis on private asset formation. MURC
report(2018)(inJapanese).
https://www.murc.jp/report/rc/policy_rearch/politics/seiken_180と” Depletion rate at age 100”)などが挙げられる．
112_2/. Last accessed 9 Feb 2021
3. 他方，デメリットとしては，あくまでも得られる
Kato, Y.: Post-retirement asset management framework. Secur. Anal. J. 56(8), 19–28 (2018)(in Japanese)
4. Fujibayashi, H.: Individual asset management and retirement income securing-life cycle model
情報は静的（スナップショット的）なものであり，
and asset reversal strategy. Secur. Anal. J. 52(10), 50–55 (2014) (in Japanese)
5. Bengan, W.P.: Determining withdrawal rates using historical data. J. Finan. Plan. 767–777
次のデザインアクションに通じるような情報には乏(1994)
6. Scott, J.S., Sharpe, W.F., Watson, J.G.: The 4% rule—at what price? J. Invest. Manage, Third
Quarter (2008)
7. Guyton, W.T., Klinger, W.: Decision rules and maximum initial withdrawal rates. J. Finan.
Plan. 19, article 6 (2006)
8. Spitzer, J.J.: Retirement withdrawals: an analysis of the benefits of periodic “midcourse”
adjustments. Finan. Ser. Rev. 17, 17–29 (2008)
9. Bishop, C.M.: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, New York (2006)
10. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning. Springer, NewYork (2009)clusters #4, 20–30 million yen for cluster #5, and 30–50
million yen for clusters #1 and #2, as shown in Fig. 6(c).
The median balance of financial assets to be succeeded
FAfuture was zero for clusters #1 through #4 and 15–20
million yen for cluster #5, as shown in Fig. 6(d).
The average depletion rate at age 90 was 0.1% for cluster#2, 0.3% for cluster #5, 7.5% for cluster #4, 7.8% for cluster
しい．また，顧客や利用者の思考や感情を表現でき#1, and 95.9% for cluster #3, as shown in Fig. 6(e).
ないなど，サービスやプロダクトの設計の視座といThe average of the depletion rate at age 100 was 6.8% for
う点では改善の余地がある．
cluster #2, 7.3% for cluster #5, 19.0% for cluster #1, 90.3%
for cluster #4, and 99.0% for cluster #3, as shown in Fig.
6(f). 5 ペルソナコンパリソンポスターによる形式的記述
Table（サンプル）
Table 6 Persona comparison poster designed by proposed method

D. SumThe
personaenvirontime inelement
targetunderstexplicit
than sim

In aaugmentakes crather t
trials pr
simulatpossible

Cluster #

#5

#1

#3

#4

#2

Age group

55~59

60~64

60~64

65~69

70~74

20~30

30~50

4~5

10~15

30~50

m yen

m yen

m yen

m yen

m yen

ApproaHoldingratio ofrisk assets

10~20

50~60

0

0

0~10

%

%

%

%

%

(1) HacustomchangeFinancialassets to be
succeeded

15~20

0

0

0

0

m yen

m yen

m yen

m yen

m yen

Depletion
rate at age
90

0.3%

7.8%

95.9%

7.5%

0.1%

Depletion
rate at age
100

7.3%

Currentbalances offinancialassets

19.0%

99.0%

90.3%

6.8%

(2) Claattribuaugme
simulaThese results are summarized in Table 6 in the form of a

4.3
カスタマージャーニーマップによる
persona comparison poster. For each attribute value, thedepletion rate is taken as the mean value, and the othervalues are taken as the median value.
形式的記述

We note that the distribution of age group divides roughly

4.1
into 節で示した社会シミュレーションのログ分析結
relatively young people (median 55–59 years or 60-64
years,
assumedto be pre-retirement)
and elderly people
果等(Table
2〜Table4)を，2.1 節で述べたカスタマー(median
65–69
years
or
70–74
years
old, assumed to be
ジャーニーマップを用いて形式的に記述したものがretired). The holding ratio of risk assets can be classified
下図である(Fig.
into zero, low (0 to3).
20%), and high (50 to 60%) classes. The
currentbalance of financial assets divides into three tiers: 4–n
ユーザーのプロファイル（クラスタ＃4）：• 年齢： 55-59歳，資産残高（現在）: 15-20百万円
5 million
yen, 10–30なし，保有するリスク性資産の割合：
million yen, and 30–50
million yen,
• 資産残高（承継予定）：
0-10%
each
numberrepresenting the median for that tier. There aren
シナリオ
及び ゴール（シナリオ）資産の価格変動：伝統的４資産のインデックス，インフレ：本邦過去30年実績
two• layersof financial assets to inherit: with and without• （ゴール） 90歳時点の枯渇率： 60%，100歳時点での枯渇率： 86%
asset inheritance. Among the depletion rates at age 90 andPhase1:
Phase2:Phase3:Phase4:age 100, clusters#5 and老後・資産運用，取り崩し，資産承継#2 remain low, at less than資産枯渇
10%
現役・資産形成期
退職
each. Clusters #1 and #4・年間xx万円程度の資産取り崩し
are both below 10% at age 90, but
・資産運用にはあまり関心がなく
at age 100, #1 remains below
20%, while #4 is ashigh as
・90歳時点・100歳時点
全資産の5%程度
では相応に高い資産枯
・現役時点で相応の資
90%.
Cluster
#3
has
a
high
level
of
90%
or
more
at
both age
渇(60%, 86%)
産形成に成功（同一世・高インフレシナリオで代比）and age 100.
90・60歳にて退職はさらに枯渇率悪化
・ネットキャッシュフローが悪化

・親類等からの資産承継は得られれず

Fig. 3 カスタマージャーニーマップによる形式的記述（サンプル，クラスタ#4 にフォーカスしたもの）

本記述形式によるメリットは，顧客や利用者の思考や感情を入れ込み可能であり，顧客の体験を総体的に取り扱いうることである．従ってサービスやプロダクトの設計の視座では，ペルソナコンパリソンポBasthe crea
throughunderstexplicit
This fea
arbitrarelement

In ashows
customesimulatThis feスターによる手法に比べ優位性があると考えられる．
8)
他方，デメリットとしては，得られる情報が 1 シナリオに限定されるなど静的であり，クラスタ毎の改9)善施策など，次のデザインアクションに通じるような情報を織り込む場合，”As Is”と”To Be”の相互比較が必要になると考えられる．

5

おわりに

本稿では，サービスやプロダクトのデザイン・設計に直結するような社会シミュレーションのログ分
析・形式的記述のための枠組みを検討した．デザイ
ン思考の領域で用いられている人間中心設計の考え方やエクスペリエンスマッピング手法を援用した．
提案手法のケーススタディ・デモンストレーション
として，退職前後世代の資産持続可能性のシミュレ
ーション結果に対し，ペルソナコンパリソンポスタ
ーとカスタマージャーニーマップによる形式的記述を実施した(4.2 節，4.3 節)．両手法ともメリット・デメリットが存在するものの，シミュレーションロ
グを形式的に記述する際の要件(1 章後段)と照らし合わせると，改善の余地があると考えられる．
今後の課題は以下の通りである：1)ケーススタディ・デモンストレーションの対象事例の拡大，2)上記要件に適合するようなエクスペリエンスマッピン
グ手法の検討．

参考文献

10)

11)

12)
13)
14)

86-6, 84/92 (2008)
森永: デザイン，アート，イノベーション，同文社出版(2021)
Pruitt, J., Adlin, T.: The Persona Lifecycles: Keeping
People in Mind Throughout Product Design, Morgan
Kaufmann (2006) (秋本・岡田・ラリス訳：「ペルソナ戦略」,
ダイヤモンド社，2007)
Kalbach, J.: Mapping Experiences: A Complete Guide to
Creating Value through Journeys, Blueprints, andDiagrams, 1st edn, O’Reilly Media (2016)
Kikuchi T., Takahashi H.: A Persona Design Method
Based on Data Augmentation by Social Simulation, The
IEEE/ACIS 21st International Fall Conference on
Computer and Information Science (ICIS 2021-Fall), In
proc. (2021) (to be published)
Risdon, C: The anatomy of an experience map, Adaptive
Path’s web site (2011)
武山: サービスデザインと視覚化の技法，慶應義塾大学
日吉紀要(社会科学)，23, 15/35 (2012)
Gibbons, S: UX Mapping Methods Compared: A Cheat
Sheet, Nielsen Norman Group (2017)https://www.nngroup.com/articles/ux-mapping-cheat-sheet/15) Ju-S. L., Tatiana F., Arika L., Behrooz H., Forrest S., Iris
L., Alexey V., Gary P., Zhanli S., and Dawn C. P.: The
Complexities of Agent-Based Modeling Output Analysis,
Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 18-4
(2015)
16) 兼田: 歩行者流のエージェントシミュレーション，計測と制御, 43-12, 944/949 (2004)17) 松島, 内種, 辻, 山下, 伊藤, 野田: 実験計画法による
実 験数削減と有意なパラメータ探索の避難シミュレーシ
ョン分析への適用, 人工知能学会論文誌 , 31-6, 1/9

1)

Yamada, H., Ohori, K., Iwao, T., Kira, A., Kamiyama, N.,
Yoshida, H., Anai, H.： Modeling and managing airport
passenger flow under uncertainty: A case of Fukuoka
Airport in Japan, 9th International Conference on Social
Informatics (SocInfo), LNCS 10540, 419/430 (2017)2)

大堀： システム科学に基づく AI 社会実装へのアプロ

3)ーチ, 人工知能学会誌, 35-4 , 542/548 (2020)
Kikuchi, T. and Takahashi, H.: Policy Simulation for
Retirement Planning Based on Clusters Generated from18) 田中, 國上, 寺野: エージェントシミュレーションにおけるログクラスターの系統的分析からわかること, シミュレー
ション&ゲーミング，27-1，31/41 (2018)

Questionnaire Data, Agents and Multi-Agent Systems:
Technologies and Applications 2021. Smart Innovation,
Systems and Technologies, Springer, Singapore, 241,285/298 (2021)

19) 後藤: 複数の分析関心に基づく社会シミュレーショ ン・ログの階層的分類と可視化手法, 計測自動制御学会論文, 56-10, 463/474 (2020)20) Kunigami M., Kikuchi T., Takahashi H., Terano T.: A

4)

菊地, 高橋: 社会シミュレーション技法を用いた老後世
代のライフプランニング支援システム, 計測自動制御学
会論文集, 57-12 (2021) (to be published)

Formal, Descriptive Model for the Business Case ofManagerial Decision-Making, Agents and Multi-Agent
Systems: Technologies and Applications 2020. Smart

5)

Kelley, T., Litterman, J., The art of innovation: Lessons in

Innovation, Systems and Technologies, Springer, 186

6)

creativity from IDEO, America’s leading design firm,
Doubleday (2001)
Moggridge, B., Designing Interactions 1/e, The MIT
Press (2006)
Brown, T., Design Thinking, Harvard Business Review,(2020)
21) 菊地, 國上, 高橋, 鳥山, 寺野: ビジネスケース記述言語を用いたエージェントシミュレーションログの分析手法,
シミュレーション&ゲーミング, 29-1, 36/48 (2019)7)(2016)

人工知能学会第二種研究資料
ビジネス・インフォマティクス研究会
SIG-BI BI-019-05

バルチック海運指数による海運市況予測の検証
The Verify of Maritime market prediction by Baltic Dry Index
吉田 光宏 1
Mitsuhiro Yoshida 1,

高橋 大志 1Hiroshi Takahashi 1

1

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

1

Abstract: The Baltic Dry Index is an index of international ocean freight rates for dry cargo (coal, iron,steel, etc.), and is said to be of interest in predicting future global economic activity and stock prices formaritime industries. In this study, we attempted to verify the medium-term predictability of the index byutilizing historical data. For the analysis, we used daily data for the past 36 years from 1985 and conductedbasic analysis such as estimation of market trends and verification of forecast accuracy.

1. はじめに
近年，株式市場をはじめとしたあらゆる市場を対象とし，様々な時系列数値情報やテキスト情報を定量化し、市場のメカニズムを探索する試みが行われている。海運市況に関しても同様に、過去の経済指標や海事関連のビックデータを分析・活用し、市況予測モデルの構築と高度化への取り組みが着手されている。一方で、海運市況は日々のグローバルな商品市況の影響と船腹需給バランスに依存する市況産業であり、なおかつ市況の変動要因は為替レートをはじめ多岐にわたる要因の影響を受け、複雑である
ため、不確定な部分が多く、一般的に予測は困難であるとも考えられている。
現在でも実務上では，将来の需給予測について、
適切な手法は存在しておらず，個人および組織の経験などに頼った各社独自の将来予測に基づき意思決定や投資を行っているのが現状である。
日本の外航海運会社のビジネスモデルは船を貸す船主業務と海上輸送を行う運航業務に大別される。
それらサービスを顧客に提供するために、船舶を確保する必要があり、その調達方法は金融機関からの借り入れなどを元にした自社保有と他社又はマーケットから借り入れる傭船という2つの形態がある。海運会社は市況や需給バランスに合わせて、それぞれ最適な船隊構成(ポートフォリオ)を形成している。
海上輸送の運賃は航路や船型、輸送の期間に応じてそれぞれの市場で形成され、鉄鉱石や石炭、穀物などのドライカーゴと呼ばれる貨物を輸送するばら積み船についてはバルチック海運指数(BDI)が指標として用いられている。
BDIはロンドンのバルチック海運取引所が毎日算出する運賃の総合指数で、1985年1月4日を1000として算出している。国際的な海上運賃の指標となっている他、世界経済や商品価格の先行指標としても注目されている。

2. 関連研究
Cullinake (1992)は、ARIMA モデルを使用した予測手法を用いた分析を行っている。さらに，時系列分
析手法やニューラルネットワークなどの機械学習手法を BDI 予測に取り込んだ報告も行われるようになってきている。
短期間の BDI 予測の有効性に関する報告も行われており、例えば、Kavussanos ら(2001)は、1990 年代の市況情報を用いて海運市況の短期スポット市場と先物市場の間のリターンとボラティリティの両方におけるリードラグ効果について考察を行っている。
2010 年以降については、機械学習を用いた研究も盛んに行われており、Han ら(2014)は、サポートベク
ターマシン回帰を用いた分析の提案を行っている。
また、渕上ら(2021)は、深層学習を活用した浸透学習法（Percolative Learning）を提案し、時系列予測に対しても有効であるとの報告を行っている。
また、近年では、新造船受注情報などの船腹需給量や、和田ら(2018)により実際の船舶の動静を AIS や衛星情報により入手し、解析を行い、将来予測を試みる研究もみられる。これらの研究は、短期予測に焦点をあてたものとなっている。長期予測に関して
は、石原ら(2015)が SD モデルを通じ，約 20 年間のタンカーの需要予測をもとにタンカーの価格に焦点を当てた分析を行っている。長期予測に焦点をあてた研究はいくつか報告されているものの、海運市況

の長期的な動向に焦点を当てた報告は、きわめて限定的である。これらを背景に、本研究では、海運市
場の中長期予測の可能性について分析を行う。とりわけ、本分析では、海運市場と最も密接な関連性のあるバルチック海運指数（BDI）を対象として分析を
行う。

3. 目的
本研究は、バルチック海運指数（BDI）の時系列予測の可能性について検証を行う。長期予測の有効性が確認されれば、海運会社の採用できるヘッジ手法の選択肢の拡大、ヘッジ精度の向上など、その意義は大きいと考える。
海運業界は市況産業に加え、多額の設備投資を必要とする装置産業の側面もある。市況を読み間違え
ると、不況時に過剰な船舶を負うリスクがあり、好況時には船が足らず、他社に高い傭船料を支払うことになるリスクがある。本分析は、これらのリスクの低減に貢献できる可能性がある。
また、運賃の変動リスクについても、FFA(Forward
Freight Agreement)と呼ばれる金融先物契約(海上運賃先渡契約)を利用し、将来の海上運賃の上下を予想して、ヘッジしている1。本分析は、これらのヘッ
ジ精度の向上に貢献することが期待される。

図 1 時系列データ基礎分析（バルチック海運指数）

5. 分析結果
表 1 は、各モデルによる分析結果を示したものである。
表 1 分析結果のリスト

4. データ・分析手法
4.1

データ

本分析では、1985 年 1 月 4 日から 2021 年 8 月 31日までの 9167 個の時系列データを分析対象とする。
図１は、バルチック海運指数の基礎分析を行った結果を示したものである。

4.2

分析手法

本分析では、単変量時系列データを通じ、バルチック海運指数の分析を行った。また、本稿では、LSTM
や Prohet を通じた分析も行った。なお、本分析における予測期間は、１４日間とした。
モデルの精度検証では、RMSE(二乗平均平方根誤差)、MAPE(平均絶対パーセント誤差)等を用いた。なお、機械学習による訓練データとテストデータの割
合は 9:1 とした。

1

通常、海運会社は運賃の下落をヘッジするため、ショートポ
ジションがメインとなっている。

予測モデル

RMSE

MAPE

AR(28)

24.6

3.30%

ARIMA(2,1,1)

5884.319.40%SARIMA(4,1,1)

5603.018.60%

LSTM

412.3

8.20%

Prophet803.0

29.50%

6. まとめ
本稿では、海運市況に関連する研究について概観を行った後、バルチック海運指数を対象とした基礎的な分析を示した。今後の課題としては、説明変数を追加した分析や、FFA のヘッジ精度の向上などが挙げられる。

参考文献[1]

Kavussanos, M.G., Alizadeh-M,A.H., ”Seasonality
patterns in dry bulk shipping spot and time charter
freight rates,” Transportation Research Part E, Vol.
37,No. 6, pp. 443–467.(2001)[2] Han Q., Yan B., Ning G., Yu B., ”Forecasting Dry
Bulk Freight Index with Improved SVM,”

Mathematical Problems in Engineering Volume
2014 (2014)[3] 和田祐次郎・松倉洋史 「Deep learning と衛星
AIS 情報によるバルチック海運指数の予測に関する研究」『日本船舶海洋工学会講演会論文集(CD-ROM)』5 月(2018)[4] 秋元博路・横田季和・武市祥司 「海運・中古船
市況データを利用した海運会社の船団構成戦略
モ デ ル 」『 日 本 船 舶 海 洋 工 学 会 論 文 集 』 6月,pp267-275 (2018)[5] 秋元博路・野澤久穂・武市祥司「マルチエージ
ェントを用いた鉄鉱石海上輸送船団の設計」『日
本船舶海洋工学会論文集』12 月,pp185-191(2010)[6] 又川雄仁・田中謙司・秋元博路、宮田秀明「船舶需要予測に基づく海運市況予測モデルの研究」『日本船舶海洋工学会講演会論文集』6月,pp437-438(2008)[7] 田中彰「鉄鉱石市場の変動と原料調達システムの課題」『産業学会研究年報』pp59-71(2013)[8] 石原唯・濱田邦裕・平田法隆・和田裕次郎・関和隆・山田真慈「SD モデルを利用したタンカーの需要予測に関する研究」『日本船舶海洋工学会
講演会論文集』11 月,pp583-586(2015)[8] 濱田邦裕・平田法隆・和田裕次郎「船価の影響を考慮した 船舶需要予測用 SD モデルに関する研究」『日本船舶海洋工学会講演会論文集』11
月 pp581-582(2011)[9] Cullinake K,“A short adaptive forecasting modal for
BIFFEX speculation a Box-Jenkins approach”
Maritime Policy & Man agement, Vol. 2, pp. 91–
114.(1992)[10] 滕玲・長尾智晴「数値情報とテキスト情報によるバルチック海運指数の予測」『情報処理学会
第 79 回全国大会講演論文集』第 2017 巻,1 号,
3 月,pp341-342(2017)[11] 淵上淳子・長尾智晴「バルチック海運指数の予測に対する浸透学習法の提案」『日本船舶海洋工学会論文集』第 33 号,pp199-207(2021)[12]

Sean J. Taylor, Benjamin Letham, “Forecasting at
Scale” PeerJ Preprints 5 (2017)

人工知能学会第二種研究資料
ビジネス・インフォマティクス研究会
SIG-BI BI-019-06

過去のニュース発信傾向及びニュースのセンチメントによる日本株式市場の反応分析
Analysis of the reaction of the Japanese stock market by
the tendency of past news transmission and news sentiments
ユン

尹

ソンジェ

聖在1

高橋大志 1

Sungjae Yoon1, 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: In this research, we studied the relationship between news sentiment polarities (positive,
negative, neutral) and volume using news data and high-frequency data for the Japanese stock market. For
the classification of news sentiment, the FinBERT model, which is a machine-learning method proposed
for analysis in the field of finance, was used. The tendency of past news transmission was taken into
consideration, and the reaction of the volume to the sentiment of each alert news was evaluated. As aresult of the analysis, it was found that the trading volume tends to increase when the sentiment polarities(positive, negative, neutral) of past news in the same company are mixed. These are consistent with theprevious studies using daily data and are interesting consequences that contribute to the clarification of
the price change mechanism in the stock market.

1

はじめに

近年、ニュース、有価証券報告書などのテキスト情報に焦点を当てた先行研究が数多く報告されている．アメリカ市場を対象とした研究[１] [２] [３] [４]をはじめ、日本市場を対象とした研究[５] [６]も含め数多くの分析が報告されている。例えば、Antweiler &Frank(2004)[１]は、Yahoo! Finance Raging Bull に掲示された米国株式市場の上場銘柄45社の150万件以上のメッセージを分析し、日次データを用い、ニュースと市場の変化（出来高、ボラティリティ）に密接に関連しているとの結果を報告しており、さらに投稿されているメッセージ間の不一致は出来高の増加に関連しているとの主張を行っている。
本研究では、ニュース及び高頻度データ用いて過去のニュース発信傾向及びニュースのセンチメントによる日本株式市場の反応に関する分析を行う。

2

先行研究

テキストと市場の関係を分析した先行研究も数多く報告されている。例えば、アメリカ市場の研究に関して、Tetlock(2007)[２], Tetlock et al.(2008)[３]ではメディアの悲観度による属性や影響を取り入れた分析を報告している。また、Dougal et al.(2012)[４]は、Dow Jones Industrial AverageとWall Street Journalのコラムから文章の特徴を取り出し、コラムを執筆した
ジャナーリストが投資家の行動に大きな影響をもたらすと報告している。
近年、日本株式市場を対象とした研究報告も見られる。沖本・平澤 (2014) [５]は、QUICK社の端末により配信される日経ニュースから ニュース指標を作成し、株式市場への影響を分析し、翌営業日のリタ
ーンや出来高と有意に正の影響をもつこと、先行研究で報告されたリバウンドが観測されないことを報告している。また、五島・高橋[６]は、Thomson Reutersのニュースを指標化し、ニュース指標とマーケットの反応との関係を分析している。
近年、Googleによって開発された自然言語処理の手法のBERT （Bidirectional Encoder Representations
from Transformers）[７]が注目を浴びているが、BERTにファイナンス分野の辞書を事前学習させ、ニュース分類（Positive, Neutral, Negative）をできるFinBERT
モデルが提案されている。本研究では、FinBERTモデル（Araci(2019)[８]）を通じたニュース分類からニ
ュースのセンチメント及び過去ニュースの発信傾向を算出し、高頻度データを同時に用いる分析を行うことが特徴の一つである。

3

目的

本研究は、ニュース発表が株式市場の出来高に与える影響を明らかにすることを目的とする。本分析
では、ファイナンス分野の分析に特化した機械学習

手法の FinBERT モデル1を用い、日本市場の上場企
業のニュースを分類し、過去のニュース発信の傾向
及び市場全体の価格変動の傾向を考慮し、ニュースのセンチメントによる反応分析を行う。

4

分析対象及びデータ

分析対象は、日本市場（東証一部）の 2018 年末基準の時価総額上位 50 位以内の銘柄の内、アラートニ
ュース（以下アラート）の分析可能な銘柄（32 社）を対象とした。表 1 では対象銘柄の時価総額を確認できる。
分析期間は 2007 年 1 月-2019 年 2 月である。

処理を行う。ここで、ヘッドラインに記載されている重複ニュースの削除、証券コードの削除、小文字化等を行う。
2) 1) の前 処 理後 の ニ ュ ー スの ヘ ッ ド ライ ン にFinBERT モデル(Araci(2019)[８])を適用し、ニュースのセンチメントを 3 パターン（ポジティブ、ニュー
トラル、ネガティブ）で分類する。
3) 株式市場の開場時間内に発信された各ニュースに対し、発信時刻の分から+1 分~+10 分の間の合計出来高を算出し、以下の式で定義された出来高比率を算出する。

表 1 対象銘柄の時価総額分布
項目
時価総額（億円）
東証一部の全体
対象銘柄（32 社）

5,621,213(100%)
1,489,789(26.5%)

本研究では、Thomson Reuters 社の英語ニュースデータを用いた。また、株式価格および取引データについては Thomson Reuters 社、Datastream を用いた。
表 2 は、対象銘柄の英語ニュースデータにおける統計量を示したものである。ニュースは 2 種類が存在する。具体的には、(1) ヘッドライン（タイトルを示す）と本文（詳細内容）を含んで発信されるケース（以下、本文）と (2) 緊急や速報として発信され、即時性が高い一方、ヘッドラインのみ発信されるケース（以下、アラート）がある。ニュースの分析においては、アラートと本文いずれも対象としている。本分析では、いずれもヘッドラインのみを用いて分析した。
表 2 対象銘柄のニュースの件数（開場時間のみ）2
種類

対象銘柄（32 社）の
ニュース数

アラート
本文

1,809
13,226

合計

15,035

なお、株式取引データ（高頻度データ）は対象銘
柄の 1 分単位の株価と出来高のデータ、TOPIX の日単位の終値データを利用した。

5

分析方法
以下の手順で分析を行う。
1) 分析を行う英語ニュースのヘッドラインの前

1

本研究で用いた FinBERT モデル(Araci(2019)[８])では Reuters の TRC2-financial のコーパスをを用いる。
2
表中の値は開場時間内のニュース及び重複するニ
ュースを除外したものである．なお、1 件のニュースが複数の銘柄の内容を含む場合も存在する。

4) 株式市場の開場時間内に発信された各ニュースに対し、以下の式で定義されたリターンを算出する。

5) 該当銘柄ニュース発信日の以前の 10 日間における各センチメント分類のニュース（アラート及び本文）の数を集計する。
6) 5)で集計したポジティブ及びネガティブのニュ
ース数を用い、ニュースの発信傾向を以下の式で評価する。

なお、ニュースの発信傾向は、以下の 3 パターンで分類する。
① ニュースの発信傾向 > 0：ポジティブ寄り状態② ニュースの発信傾向 = 0：混在状態（ポジティブとネガティブが同数）③ ニュースの発信傾向 < 0：ネガティブ寄り状態
7) 株式市場の変化を調べるため、TOPIX の日単位の終値データを用いて以下の式で TOPIX の変化率を評価する。

また、TOPIX の変化率は以下の 2 パターンで分類する。
① TOPIX の変化率 > 0：上昇
② TOPIX の変化率 < 0：下落
なお、今回の分析では TOPIX の変化率=0 のケー
スは表れていない。
8) 3)4)5)6)で導出した結果に基づき、以下のケース
間の対象企業の緊急ニュース（アラート）3の出来高
3

アラートは緊急性が高い性質を持っており、先行研究[９] [１０]では日本株式市場でアラートは本文

比率とリターンの検定（t 検定）を行う。
① 分析対象-混在状態とポジティブ寄り状態-混在状態とネガティブ寄り状態② t 検定の種類：-出来高比率：片側、分散が等しくないと仮定- リターン：両側、分散が等しくないと仮定
9) 3)4)5)7)で導出した結果基づき、以下のケース間の対象企業の緊急ニュース（アラート）の出来高比
率とリターンの検定（t 検定）を行う。
① 分析対象-TOPIX の変化率が上昇状態と下落状態（FinBERT による同分類間の比較）② t 検定の種類：8)②と同一
10) 3)4)5)6)7)で導出した結果基づき、以下のケース
間の緊急ニュース（アラート）の出来高比率とリターンの検定（t 検定）を行う。
① 分析対象-過去のニュース傾向が 6)②「混在状態」におけるTOPIX が上昇傾向と下落傾向の状態（FinBERT による同分類間の比較）② t 検定の種類：8)②及び 9)②と同一

及び表 6 は TOPIX 変化率が「上昇のみ」のケースであり、表 7 及び表 8 は TOPIX 変化率が「下落のみ」のケースである。
分析の結果、TOPIX 変化率が「上昇のみ」と「下落のみ」のいずれも出来高比率の場合は「混在状態」
が「ポジティブ寄り状態」又は「ネガティブ寄り状態」のいずれよりも平均出来高比率が、統計的有意（***：p<0.01）に高いことを確認できる。一方、リターンについては、統計的有意な差はみられなかった。

6

本研究では、日本株式市場を対象とし、ニュースと高頻度データを用い、ニュース記事の極性（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）と出来高の関連性について分析を実施した。分析の結果、同一企
業における過去のニュース記事の極性（ポジティブ、
ネガティブ、ニュートラル）が混在している場合に、出来高が大きくなる傾向を確認した。これらの結果
は、日次データを用いた報告と整合的な結果であり、株式市場における価格変動メカニズムの解明に寄与する興味深い結果である。

6.1.

分析結果
過去に発信された情報の影響

表 3 及び表 4 は、対象企業の全アラートに対し、過去のニュースの発信傾向が「混在状態」と「ポジティブ寄り状態」、「混在状態」と「ネガティブ寄り状態」の出来高比率とリターンに対し、両グループ間の検定（t 検定）（分散が等しくないと仮定）を行った結果である。
分析の結果、出来高比率の場合は「混在状態」が「ポジティブ寄り状態」又は「ネガティブ寄り状態」のいずれよりも平均出来高比率が、統計的有意（***：p<0.01）に高いことを確認できる。一方、リターンについては、統計的有意な差はみられなかっ
た。

6.2.

過去発信傾向、TOPIX の変化率の影響

表 5 から表 8 までは、対象企業の全アラートに対し、TOPIX の変化率を考慮した過去のニュースの発信傾向が「混在状態」と「ポジティブ寄り状態」、「混在状態」と「ネガティブ寄り状態」の出来高比率とリターンに対し、両グループ間の検定（t 検定）（分散が等しくないと仮定）を行った結果である。表 5

6.3. 混在状態の TOPIX の変化率による影響
表 9 及び表 10 は過去ニュースの発信傾向が「混在状態」に該当する対象企業の全アラートに対し、
TOPIX の変化率が「上昇」と「下落」の出来高比率とリターンに対し、両グループ間の検定（t 検定）（分散が等しくないと仮定）を行った結果である。分析の結果、出来高比率の場合は「ネガティブ」に分類されたアラートは、「下落」が「上昇」より統計的有意に高い傾向にあることを見出した。一方、リター
ンについては、統計的有意な差はみられなかった。

7

まとめ

参考文献
[１] Antweiler, W., Frank, M. Z.：Is All That Talk Just Noise?
The Information Content of Internet Stock Message
Boards，Journal of Finance, Vol. 59, No. 3，pp. 1259-1293(2004)[２] 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)[３] Tetlock, P. C., Saar-Tsechansky, M., Macskassy, S.：Morethan Words: Quantifying Language to Measure Firms’
Fundamentals，Journal of Finance，Vol. 63, No. 3，pp.
1437-1467 (2008)[４] Dougal, C., Engelberg, J., Garcia, D., and Parsons C.
A. ： Journalists and The Stock Market, Review ofより出来高比率が高いことが確認されている。

Financial Studies，Vol. 25, No. 3，pp. 639-679 (2012)[５] 沖本竜義, 平澤英司 : 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，Vol. 52,
No. 4，pp. 67-75（2014）[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，Vol. 54, No. 3,
pp. 76-86（2016）[７] Devlin, J., Chang, M.W., Lee, K., Toutanova, K.: BERT:
Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for
Language Understanding，arXiv:1810.04805 (2018)[８] Araci, D.: FinBERT: Financial Sentiment Analysis with
Pre-Trained Language Models，arXiv:1908.10063 (2019)[９] 尹聖在，高橋大志：FinBERT を用いたニュースと株式市場の関連性分析，2021 年度経営情報学会全国大会予稿集 (2021) (to appear)[１０]

Yoon, S.J., Takahashi, H.：A Study of News andStock Markets Using FinBERT Models: Evidence fromJapan and Korea，Ai-Biz 2021 (2021) (to appear)[１１]

Yoon, S.J., Takahashi, H.：A Study of News andStock Markets Using FinBERT Models: Evidence fromJapan and Korea，Ai-Biz 2021 (2021) (to appear)表3

過去ニュースの発信傾向における出来高比率の t 検定結果（*：p<0.1, **：p<0.05, ***：p<0.01）

t 検定の比較対象

統計量項目

混在状態(A)とポジティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

7.85%
6.60%
852

混在状態(A)とネガティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

7.85%
6.60%
852

表4

A の値

自由度

t

p-value（片側）

4.98%
4.85%
432

1,120

8.814

2.27E-18***

4.77%
4.26%
762

1,471

11.238

1.79E-18***

過去ニュースの発信傾向におけるリターンの t 検定結果（*：p<0.1, **：p<0.05, ***：p<0.01）

t 検定の比較対象

統計量項目

混在状態(A)とポジティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

0.022%
1.076%
852

混在状態(A)とネガティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

0.022%
1.076%
852

表5

B の値

A の値

B の値

自由度

t

p-value（両側）-0.033%0.720%
432

1,188

1.084

0.279

0.005%
0.787%
762

1,552

0.348

0.728

過去ニュースの発信傾向における出来高比率の t 検定結果（TOPIX の変化率：上昇のみ）（*：p<0.1, **：p<0.05, ***：p<0.01）

t 検定の比較対象

統計量項目

混在状態(A)とポジティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

7.61%
6.63%
476

4.65%
4.59%
262

734

7.131

1.25E-12***

混在状態(A)とネガティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

7.61%
6.63%
476

4.59%
4.41%
337

771

7.807

9.08E-15***

表6

A の値

B の値

自由度

t

p-value（片側）過去ニュースの発信傾向におけるリターンの t 検定結果（TOPIX の変化率：上昇のみ）（*：p<0.1, **：p<0.05, ***：p<0.01）

t 検定の比較対象

統計量項目

混在状態(A)とポジティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

A の値
0.039%
1.116%
476

B の値
0.019%
0.579%
262

734

0.318

0.751

混在状態(A)とネガティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

0.039%
1.246%
476

0.048%
0.381%
337

771

0.155

0.877

自由度

t

p-value（両側）表7

過去ニュースの発信傾向における出来高比率の t 検定結果（TOPIX の変化率：下落のみ）（*：p<0.1, **：p<0.05, ***：p<0.01）

t 検定の比較対象

統計量項目

混在状態(A)とポジティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

8.14%
6.57%
376

5.50%
5.20%
170

405

5.061

3.17E-07***

混在状態(A)とネガティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

8.14%
6.57%
376

4.91%
4.14%
425

618

8.207

6.61E-16***

表8

A の値

B の値

自由度

t

p-value（片側）過去ニュースの発信傾向におけるリターンの t 検定結果（TOPIX の変化率：下落のみ）（*：p<0.1, **：p<0.05, ***：p<0.01）

t 検定の比較対象

統計量項目

混在状態(A)とポジティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

-0.000%1.024%
376-0.114%0.891%
170

371

1.314

0.190

混在状態(A)とネガティブ寄り状態(B)

平均
標準偏差
サンプル数

-0.000%1.024%
376-0.029%0.898%
425

751

0.416

0.677

表9

A の値

B の値

自由度

t

p-value（両側）「混在状態」の TOPIX 傾向における出来高比率の t 検定結果（*：p<0.1, **：p<0.05, ***：p<0.01）

FinBERT の分類結果

統計量項目

ポジティブ

平均
標準偏差
サンプル数

6.99%
6.75%
131

7.62%
6.31%
111

238

0.746

0.229

ニュートラル

平均
標準偏差
サンプル数

7.61%
6.77%
215

7.24%
6.55%
146

318

0.518

0.302

ネガティブ

平均
標準偏差
サンプル数

8.25%
6.26%
130

9.74%
6.59%
119

242

1.823

0.035**

表 10

上昇

下落

自由度

t

p-value（片側）「混在状態」の TOPIX の変化率におけるリターンの t 検定結果（*：p<0.1, **：p<0.05, ***：p<0.01）

FinBERT の分類結果

統計量項目

上昇

ポジティブ

平均
標準偏差
サンプル数

0.066%
0.854%
131

0.075%
0.768%
111

239

0.082

0.935

ニュートラル

平均
標準偏差
サンプル数

0.054%
1.338%
215-0.040%0.880%
146

359

0.808

0.605

ネガティブ

平均
標準偏差
サンプル数

-0.014%0.938%
130-0.022%1.350%
119

208

0.048

0.961

下落

自由度

t

p-value（両側）人工知能学会第二種研究資料
ビジネス・インフォマティクス研究会
SIG-BI BI-019-07

M&A における企業間の技術的距離とイノベーション活動に関する関係性についての研究
The Relationship between Technological Distance of Firms andInnovation Activities in Mergers and Acquisitions
玉川 希 1

高橋 大志 1

Nozomi Tamagawa1, Hiroshi Takahashi11

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: We analyze the relationship between the technological distance of firms and the innovation
activities around mergers and acquisitions (M&A), focusing on the deals in Japan. In this analysis, we use
natural language processing to analyze the patent document data and measure the technological distance
while considering the quality of the patent. This analysis shows that in merger deals with more patents
obtained by target firms than acquirers before the deals, innovation output declines significantly after thedeal announcement. In addition, this group has a relatively small value of technological distance. The
novelty in this paper is the measurement of technological distance using natural language processing, andthe uncovering of conditions and characteristics that lead to a decline in innovation output after deal
announcements.
知識ベースや，技術の類似性について着目し分析を行う．具体的には，買収企業に対して被買収企業が企業戦略において実行される M&A について，そより多くの特許数を保有している場合は，統合後にの重要な目的の 1 つに技術的な成果が挙げられる[1]． 研究開発組織の統合が困難になることや研究開発の技術的な成果として，研究開発おける規模や範囲の効率化のために重複する技術の削減が行われること経済の獲得，リスク分散などが議論されている[2]． により，イノベーションアウトプットが低下するこ
Bena and Li (2014)は，技術的な重複は M&A の取引とが考えられる．加えて，両企業の技術が非常に似発生確率に正の影響を与えており，取引後に多くの通っている場合では，M&A 後に研究開発の効率化
イノベーションアウトプット生み出すことを示してが行いやすいことや，新たな技術の組み合わせが生いる[3]．また，Ahuja and Katila (2001)は，獲得した
まれにくいことから，イノベーションアウトプット
知識ベースの絶対的な大きさがイノベーションアウは低下することが考えられる．これらを踏まえて，トプットを向上させ，獲得した相対的な知識ベース
本稿では以下の仮説を検証する．
の大きさがイノベーションアウトプットを減少させることを示している [4]．この原因として，相対的な仮説 1: M&A 前における被買収企業の特許数が，買知識ベースが大きい場合には，M&A 後の研究開発
収企業よりも大きい場合は，M&A 後のイノ組織の統合がより困難となることを挙げている．こベーションアウトプットが減少する．
のように，M&A と技術的な成果に関する研究につ仮説 2: M&A 後のイノベーションアウトプットが減
いて，様々な議論が行われているものの統一的な見少するグループは，買収企業と被買収企業の解は存在していない．
技術的距離が近しい．
これらの先行研究を踏まえて，本稿では大規模な特許データを用いて M&A 前後の買収企業，被買収
これらの仮説を検証し，M&A におけるイノベーシ
企業のイノベーションアウトプットと企業間の技術ョンアウトプットと技術的距離の関係性について分的距離を計測し，M&A のタイプごとに傾向を比較，析することを本稿の目的とする．
分析する．また，本稿では M&A における相対的な加えて，本稿においては，既存の指標では技術的

1

背景

な詳細や細かな差異が見落とされるという先行研究の問題点を解消するため，特許の詳細情報を考慮した分析を行う．上記の先行研究では，分析において
主に財務指標，産業分類，国際特許分類（IPC）などの一定基準に基づく指標が利用されているが，製品や技術の詳細な内容を加味することが困難であるという課題がある．その一方で，近年の情報技術の進展によって非構造化データの活用が進んでおり，
様々な分野への活用が行われている．具体的には，
計算機シミュレーションによる分析を用いて，中央銀行や金融リスク管理が市場に与える影響についての議論が挙げられる[5]．他にも，Matsumoto et al.
(2019)が特許文書ベクトルを用いて，企業の技術的な多角化の度合いについて計測するというアプロー
チを試みている[6]．このような背景から，本分析では特許文書を自然言語処理によって解析することで，特許文書ベクトルを算出し，買収企業と被買収企業間の技術的距離を定量的に測定する．これにより，
従来は活用することが困難であった特許の沙録などのテキスト情報を分析対象とすることで，企業が持つ技術の詳細な内容を加味した分析を試みる．

2

データ

本稿では，特許データと M＆A 案件のデータを使用する．まず，特許データは 1987 年から 2015 年までの Derwent World Patent Index（DWPI）を使用する．
DWPI とは各技術の専門家による沙録，技術分類などを付加した特許二次データベースである[7]．従って，各技術専門家によって作成された DWPI の沙録を使用することで，特許申請者に依存せず客観的な視点で，特許文書を分析できるという利点がある．
また，本稿では DWPI による抄録が付与されている特許データのみを分析の対象とする．
M＆A 案件のデータは，Refinitiv Eikon のデータベースから取得する．以下に，本稿における分析対象とする M&A 案件の抽出方法について示す．まず，Refinitiv Eikon より 1990 年から 2012 年の間に案件の公表が行われており，日本企業 2 社の間で行われた案件サイズ 100 万米ドル以上の案件を抽出する．
次に，それらの M&A 案件の中でも，Refinitiv Eikonに お い て 取 引 形 態 が 「 Merger 」，「 Acquisition Of
Majority Assets」に，案件ステータスが「Completed」に分類されている案件のみを抜き出す．また，その中から買収企業と被買収企業が，どちらも異なる標
準コードを DWPI から付与されている案件を抽出す
る．標準コードとは，DWPI が特に多数の特許（通常500 件以上）を取得している企業へ発行している独自の 4 文字のコードである[8]．最後に，上記で抽出した M&A 案件の中でも，案件を公表した年とその前後 3 年の 7 年間の中で，買収企業と被買収企業の両企業が少なくとも 1 件以上の特許を出願している
71 件の M&A 案件を最終的な分析対象とする．尚，
本分析では，DWPI の標準コードを用いることで，各社の特許の名寄せを行なう．

3

分析方法

本章では，各 M&A におけるイノベーションアウ
トプット，特許データを用いた特許文書ベクトル，
技術的距離の算出方法について示す．

3.1 イノベーションアウトプットの算出
本稿では，Bena and Li (2014)を参考に，買収企業と被買収企業の Patent Index を算出し，案件ごとに足し合わせたものを，各 M&A におけるイノベーショ
ンアウトプットの指標として用いる[3]．また，取引前後のイノベーションアウトプットの変化を比較するために，各 M&A 案件の公表が行われた年(ayr)を基準に，3 年前(ayr-3)から 3 年後(ayr+3）の 7 年間における各年の Patent Index を計測する．Patent Indexの算出には，大きく 3 つステップがある．1 つ目は，
まず各年(t)の技術クラス(k）ごとに，少なくとも 1 件の特許を日本で獲得した企業群を抽出し，各年(t)の技術クラス(k)ごとに企業群における出願数の中央値を算出する．本稿における，技術クラス(k)とは，
国際特許分類において特許に付与される分類記号を示す．国際特許分類では，セクション，クラス，サ
ブクラス，グループの 4 段階で特許を分類しており，それぞれ分類記号を付与している[9]．本分析では，
国際特許分類におけるクラスまでの分類記号を技術クラスとして扱う．また，1 つの特許に対して，複数のクラスが付与されている場合は，その組み合わせ
を 1 つの固有の技術クラスとして扱う．2 つ目は，各年(t)の技術クラス(k）ごとに，買収企業と被買収企業が獲得した特許の総数を測定し，各年(t)の技術ク
ラス(k)ごとに 1 つ目のステップで算出した中央値で除する．3 つ目は，2 つ目のステップにて算出した値
を，M&A 案件ごとに，案件の公表が行われた年(ayr)を基準として，3 年前(ayr-3)から 3 年後(ayr+3）までの各年で合計し，M&A 案件ごとの各年(t)におけるPatent Index を算出する．上記の算出方法に従って，分析対象の M&A 案件ごとに各年(ayr-3 から ayr+3)の Patent Index を計測する．
本分析では，上記の方法で算出した Patent Index を用いて，M&A のタイプごとにイノベーションアウ
トプットを比較，分析する．具体的には，まず分析

対象の M&A 案件を，Refinitiv Eikon の取引形態を参考 に ， 合 併 (Merger) と 買 収 (Acquisition Of Majority
Assets)に分類する．次に，各 M&A 案件の買収企業と被買収企業が，ayr-1 から ayr-3 の間に獲得した特許数を測定する．そして，買収企業の特許数よりも被買収企業の特許数が大きい場合と，小さい場合に分類を行う．これによって分析対象を，買収案件の中でも買収企業が被買収企業よりも案件公表前に獲得した特許数が大きい Acquisition Group1，被買収企業が獲得した特許数が大きい Acquisition Group2，合併案件の中でも買収企業が被買収企業よりも案件公表前に獲得した特許数が大きい Merger Group1，被買収企業が獲得した特許数が大きい Merger Group2 に分類する．上記の方法により，分析対象である 71 件の M&A 案件を 4 つに分類し，それぞれグループにおける Patent Index の平均値を比較する．

図 1: パナソニックと三洋電機の特許文書ベクトル.

3.2 特許文書ベクトルの算出
特許文書ベクトルを算出するために，Mekala et al.
(2017)の Sparse Composite Document Vector（以下，SCDV）を用いて，特許文書のベクトル化を行う[10]．
尚，実際の分析においては Matsumoto et al. (2019)の分析に倣って，SCDV の分析対象や次元数等を決定した[6]．
具体的には，SCDV の分析対象として，
DWPIの沙録における 4 項目のテキストである，特許の新規性，詳細な説明，用途，優位性を使用する． また，特許文書ベクトルの算出においては，まずステミン
グ処理を行った上で，Skip-Gram model を用いて，次元数(d)を 200 として，単語ベクトルを獲得する．次に，混合分布モデルを活用し，60 クラスター，スパース閾値 3%で，単語ベクトルに確率を付与し重み付けを行う(!"#$$$$⃗!" ）．そして，この単語ベクトル(!"#$$$$⃗!" )を，クラスター数（K）の数だけ結合（⊕($~") ）し，( × *次元の単語ベクトルを獲得する．最後に，この単語ベクトルに対して，
逆文書頻度 IDF(N が全文書，(+' はある単語(t)の出現数)で再度重み付けをすることで!,⃗#! を獲得する．以下に，上記の特許文書ベクトルの算出方法を，式(1)，(2)，(3)によって示す．
!"#$$$$⃗!" = !#! × .(/" |!! )(1)

234' = 567 )* + 1((2)!,⃗#! = 234' ×⊕($~") !"#$$$$⃗!"(3)!

可視化の対象として，
案件公表前の 2005 年から 2007
年までの両社の特許を用いる．手法としては，12,000次元の特許ベクトルを t-SNE 手法を用いて 2 次元に圧縮して表現している．図 1 にプロットされている
各点が，両社の特許文書ベクトルを表している．

最後に，図 1 にて特許文書ベクトルの具体例として 2008 年(ayr)に公表されたパナソニックによる三洋電機の買収案件における特許の可視化を試みた．

3.3 技術的距離の算出
本稿では，M&A 取引前に買収企業と被買収企業が獲得した特許の文書ベクトルから重心を測定し，両企業間の重心間距離を算出した値を，各 M&A 案
件における技術的距離の指標として用いる．具体的な算出方法としては，まず各 M&A 案件における買収企業，被買収企業ごとに，案件の公表を行なった
年（ayr）に対して，ayr-1 から ayr-3 の間で各企業が獲得した特許文書ベクトルを抽出する．次に，抽出した 12,000 次元の特許文書ベクトルを企業ごとに平均し，重心(cv)を算出する．最後に，案件ごとに買収
企業と被買収企業の重心間のユークリッド距離を算出し，これを技術的距離として用いる．以下に，上記の分析手法を式(4)，(5)によって示す．
+ ,+# ,⋯,+$; ""#! = :.

<

+ ,+# ,⋯,+$

$，

; "

+" ,+# ,⋯,+$

⋯，;

.

.

<

/，

<

>

(4)

$/000

企業! ∙ 企業!,$ 間距離 =(B − B!$,$ )/ + (B!/ − B!/,$ )/A !$⋯ + (B!$/000 − B!$/000,$ )/(5)

上記に加えて，各特許を被引用特許数にて分類した上で，特許の価値を加味した技術的距離の算出を行なう．本分析では，Harthoff et al. (1999)を参考に，
被引用特許数が 8 件以上の特許を，価値の高い特許として用いる[11]．具体的な分析方法としては，各
M&A 案件における買収企業，被買収企業ごとに ayr1 から ayr-3 の間で各企業が獲得した特許の中から，被引用特許数が 8 件以上の特許のみを抽出し，上記と同様の方法で重心間距離を算出する．そして，これを特許の価値を加味した技術的距離として用いる．

分析の結果，分析対象の 71 件の M&A 案件が，Acquisition Group1 には 17 件，Acquisition Group2 には 7 件，Merger Group1 には 34 件，Merger Group2 には 13 件の案件がそれぞれ分類された．以下に，各グ
ループのノベーションアウトプット，技術的距離の比較に関する分析結果を以下に示す．

4.1 イノベーションアウトプットの比較

Acquisition Group1
Acquisition Group2
Merger Group1
Merger Group2

4000
3500

Patent Index

3000
2500
2000
1500
1000
500

ayr-2

ayr-1

ayr

ayr+1

ayr+2

0.18
0.16
0.14
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02

図 2 は，各グループのイノベーションアウトプッ
トを示している．具体的には，グループごとに各年の Patent Index を平均した値を表している．図における横軸は時間を示しており，各 M&A 案件の公表が行われた年（ayr）を基準に，3 年前（ayr-3）から 3年後（ayr+3）の 7 年間を示している．図における縦軸は，Patent Index の平均値を示している．
分析の結果から，他のグループが案件の前後で，イノベーションアウトプットの大きな変化が見られない中，買収企業よりも被買収企業が案件公表前に獲得した特許数が大きい Merger Group2 のイノベー
ションアウトプットが，案件公表後に大きく低下していることが確認できる．

0
ayr-3

Acquisition Group1
Acquisition Group2
Merger Group1
Merger Group2

0.2

結果
Percentage of Patent Index for each year

4

計値に対する，各年の Patent Index の割合を各グループで平均した結果を示している．図の横軸は図 2 と同様に時間を示している．図における縦軸は，7 年間の Patent Index の合計値に対する，各年の Patent Indexの割合を示している．
図 3 の結果から，
図 2 と同様に案件公表後に Merger
Group2 のイノベーションアウトプットが，案件公表
後に大きく低下していることが確認できる．

ayr+3

Years relative to deal announcement

図 2: M&A 前後のイノベーションアウトプット.
図 3 は，各 M&A 案件の 7 年間の Patent Index の合

0
ayr-3

ayr-2

ayr-1
ayr
ayr+1
Years relative to deal announcement

ayr+2

ayr+3

図 3: M&A 前後における各年の Patent Index の割合.
これらの結果について，買収企業よりも被買収企業が案件公表前に獲得した特許数が大きい Acquisition
Group2 のイノベーションアウトプットが案件公表後に低下することが確認できなかったことについて
は仮説 1 とは整合的ではない結果であるが，Merger
Group2 のイノベーションアウトプットが案件公表
後に大きく低下していることは仮説 1 と整合的な結果と言える．

4.2 技術的距離の比較
図 4 は，
それぞれのグループに分類された各 M&Aの技術的距離を平均した値を示している．技術的距
離とは，各 M&A 案件の買収企業と被買収企業が，案件公表前の 3 年間(ayr-1 から ayr-3)で獲得した特許の重心間距離である．図における縦軸は，各グループの技術的距離の平均を示している．また，図中においては買収企業と被買収企業が獲得した全ての特許文書ベクトルを用いて算出した技術的距離の平均値と，被引用特許数が 8 件以上の価値の高い特許のみを抽出して計測した技術的距離の平均値の 2 つの値を示している．尚，Merger Group1 に分類された中の 1 つの案件は，被買収企業が案件公表前に被引用特許数 8 件以上の特許を獲得していなかったため
技術的距離の測定が行えず，図 4 における価値の高い特許のみを抽出して計測した技術的距離の結果からは除外している．
図 4 の結果から，案件公表後にイノベーションア
ウトプットが減少した Merger Group2 は，2 つの技術
的距離の値のどちらにおいても，他のグループと比
べて最も小さい値であることが確認できる．この結果は，仮説 2 と整合的な結果であると言える．

All Patents
More than 8 citations

0.3

Technological Distance

0.25
0.2

0.1

[１] Kaplan, S, N.: Mergers and Productivity, University of
Chicago Press (2000)[２] Cassiman, B., Colombo, M. G., Garrone, P., Veugelers, R.:
The impact of M&A on the R&D process an empiricalanalysis of the role of technological and marketrelatedness, Research Policy, 34(2), pp. 195–220, (2005)[３] Bena, J., Li, K.: Corporate innovations and mergers andacquisitions, The Journal of Finance, 69(5), pp. 1923-1960

study, Strategic Management Journal 22(3), pp. 197–220(2001)

0.05[５] Takahashi, H., Terano, T.: Analysis of micro–macro
structure of financial markets via agent‐based model: Risk
Acquisition Group1

Acquisition Group2

Merger Group1

Merger Group2

図 4: 案件公表前の技術的距離.

5

参考文献

(2014)[４] Ahuja, G., Katila, R.: Technological acquisitions and theinnovations performance of acquiring firms: a longitudinal

0.15

0

ンアウトプットの低下要因に関する詳細な分析などについては，今後の課題である．

まとめ

本稿では，大規模な特許データを用いて計測した
M&A 前後のノベーションアウトプットと企業間の技術的距離を，M&A のタイプごとに比較すること
で，その関係性について分析した．
分析の結果，買収企業よりも被買収企業が案件公表前に獲得した特許数が大きい合併案件のグループ
は，案件公表後にイノベーションアウトプットが減少することを確認できた．加えて，このグループの技術的距離は他のグループと比べて相対的に小さい値であることを確認できた．この結果は，本稿における仮説 1，2 と整合的な内容であり，先行研究にて
M＆A とその技術的な成果に関して統一的な見解が存在しない中，M＆A の公表後にイノベーションア
ウトプットに対して負の影響を及ぼす条件を見出した点は，本研究の新規性の一つに挙げられる．
今後の研究の方向性としては，M＆A の統合後に組織再編や研究開発組織の統合などを行った上で，その効果が発揮されることが想定されることからも，
M＆A の統合前後のイノベーションアウトプットの変化について分析を行なっていくことが挙げられる．
また，日本以外の企業間で行われた M&A やクロス
ボーダーM＆A など，より多くの企業を含めた分析も今後の研究の方向性として挙げられる．最後に，特許文書ベクトルの実用性の検討や，イノベーショ

management and dynamics of asset pricing, Electronics
and Communications in Japan (Part II: Electronics), 87(7),pp. 38-48 (2004)[６] Matsumoto, Y., Suge, A., Takahashi, H.: Analysis of theRelationship between Technological Diversification andEnterprise Value using Patent Data, Nippon Finance
Associate 27th Annual Conference Program, (2019)[７] 松谷貴己, 岡紀子, 小林伸行, 加藤久仁政: Derwent
World Patents Index(DWPI)沙録の評価の試み-日本語
特許公報を例に，情報管理，第 56 巻，第 4 号, pp. 208216 (2013)[８] Clarivate ホームページ, https://clarivate.jp/training/der
went-world-patents-index/assignee-code/, last accessed
2021/10/18.
[９] 特許庁ホームページ, https://www.jpo.go.jp/system/pa
tent/gaiyo/bunrui/ipc/ipc8wk.html, last accessed 2021/1
0/18.
[１０]
Mekala, D., Gupta, V., Paranjape, B., Karnick, H.:
SCDV: Sparse Composite Document Vector using softclustering over distributional representations, Association
for Computational Linguistics. Proceedings of the 2017
Conference on Empirical Methods in Natural Language
Processing, pp. 659-669 (2017)[１１]
Harhoff, D., Narin, F., Scherer, F.M., Vopel, K.:
Citation frequency and the value of patented inventions,Rev. Econ. Stat. 81, pp. 511–515, (1999)