言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

企業トップのメッセージに基づく	 
企業風土の特徴分析	 
佐藤裕也

掛谷英紀

s1420791@u.tsukuba.ac.jp

kake@iit.tsukuba.ac.jp

筑波大学大学院システム情報工学研究科

概 要 本論文では自然言語処理を用いて社長のメッセージをもとにその企業の平均勤続年数が長いかどうかを推定する手法を提案する。機械業の上場企業のうち、1975 年以前に設立された 206 件のメッセージを収集し、平均勤続年数によって２つのカテゴリに分類する。使用するメッセージは株主向けかどうか、文字数、社長の就任している年数、使用するメッセージ数によって場合分けを行う。機械学習には最大エントロピー法を用いて、結果の検証には 10 分割クロスバリデーションを使用する。十分な正解率を得ることはできなかったが、平均勤続年数が長い企業と短い企業の素性データには特徴がみられた。また、平均勤続年数が特に長い企業と特に短い企業の正解率は他に比べ高かった。
業でなければ記載の義務はなく、平均勤続年数を公開して１．はじめにいる企業であっても会社設立から間もない企業のそれは近年、若者を大量に採用し、過重労働、違法労働をさせ離職者数を推定するデータとして妥当性があるとはいえて離職に追い込むいわゆるブラック企業が注目を浴びてない。実際に企業の内部に入って視察を行えばその企業がいる。2013 年にはブラック企業がユーキャン新語流行語

ブラック企業であるか否かの判断はつくと考えられるが、大賞のトップテンに入り、ブラック企業対策プロジェクト全ての企業に対して視察を行うことは現実的でなく、また共同代表の今野晴貴氏が受賞した[1]。学生が就職する企就職活動を行う学生には就職を希望する企業全てを訪問業を決定する上でもブラック企業であるか否かは一つのする時間はない。そこで、離職率と平均勤続年数以外の指重要な指標であるといえる。ブラック企業は若者を大量に標を用いてそれらを推定する必要があると考えられる。

採用し使い捨てるため、離職率が高くなる。また、若者が企業風土の特徴分析を行う手段として、戸塚は自然言語大量に採用されることから平均勤続年数も短くなる。

処理によって経営トップのメッセージを分析する手法[3]厚生労働省はブラック企業を「若者の使い捨てが疑われを提案した。企業の経営トップのメッセージを株価が安定る企業」と称して、ブラック企業対策の取り組みを強化しである企業と不安定である企業に分類して、最大エントロている。その中で厚生労働省は 2015 年春卒業予定の大学ピー法を用いた機械学習とクロスバリデーションによる生、大学院生を雇用する企業に対し過去３年間の採用者数判定からメッセージの特徴分析をした。その結果、2 分類と離職者数を求人票に明示するよう要請した[2]。また、での正解率は 65.28%となり、3 分類での正解率は 46.28%

それを受けてハローワークは過去３年間の採用者数と離であった。クロスバリデーションでの正解率は高くないが、職者数の記入欄を設置した。しかし、企業側にはそれらを機械学習の結果得られたα値の高い素性から、それぞれの記入する義務がない。そこで離職率の次にブラック企業をカテゴリに関して経営方針や特徴を表す素性を得ること判定する指標として平均勤続年数もあげられる。上場企業ができている。したがって、経営トップのメッセージと企は有価証券報告書内で記載の義務がある。しかし、上場企業風土の間には何らかの因果関係があるといえる。

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そこで、本研究では自然言語処理を用いて、平均勤続年つの業種に限定して実験を行う。そこで数の長い企業と短い企業の経営トップのメッセージを分析し、離職者数や平均勤続年数の公開されていない企業お③	  企業の業種が機械業であることよびそのデータの有益性が疑われる企業の企業風土を推も条件に加える。本研究では、2014 年 6 月から 7 月にか定することを目的とする。

けて各企業内で公開されていた、上記の３つの条件に当てはまる 206 件の企業トップのメッセージを用いる。
次に、収集したデータの中から実験に使用するデータに２．手法ついて説明する。使用するデータの組み合わせをあらゆる

２. １ 概 要
本研究では企業サイトから収集した経営トップのメッセージを形態素解析ツール(ChaSen)[4]を通して、それぞれの単語すなわち素性ごとに分割してその際に品詞から使用する素性データを決定する。その素性データを最大エ条件で変更してどの条件において高い判別率が得られるかを調べる。経営トップのメッセージには一般向けのメッセージと株主向けのメッセージがあるが、株主向けのメッセージしか公開していない企業がある。そこでントロピー法を用いた機械学習[5]にかけることでカテゴリ別分類を行う。カテゴリ別分類とは学習データから文章のカテゴリを判定する機械学習の手法である。判定させたA	  全てのメッセージを使用する場合と一般向けのメッセージのみを使用する場合

い文章を入力し、機械学習によって得られた特徴からその文章がどのカテゴリに属する確率が高いかを算出し、最も確率の高いカテゴリに判別する。また、カテゴリ分類に使用される指標である素性のα値を見ることで素性の分析で場合分けをする。機械業において、株主向けのメッセー
ジのみを公開している企業は 46 件ある。また、極端に短いメッセージが機械学習の結果に影響を及ぼす可能性を考慮し、トップメッセージの文字数に制限をつける。そこを行う。

で

２. ２ 使 用 す る デ ー タ
本節では機械学習に使用する経営トップのメッセージ

B	  全てのメッセージを使用する場合、150 字未満のメッセージを使用しない場合と 200 字未満のメッセージを使について説明する。
まず、収集するデータについて説明する。カテゴリ分類

用しない場合をする指標として離職者数と平均勤続年数が考えられるが、上場企業は有価証券報告書内で平均勤続年数の記載ので場合分けをする。機械業において、150 字未満のメッセ義務があるので平均勤続年数を指標としてカテゴリ分類ージを公開している企業は 9 件、200 字未満のメッセージを行う。20 歳で入社した社員が定年になるまでに 40 年かを公開している企業は 150 字未満のメッセージを公開しかることから会社設立後 40 年未満の企業の平均勤続年数ている企業を含め 16 件ある。さらに、社長が就任してかには離職率を推定するデータとしての妥当性がない。以上

ら企業風土に影響を与えるまで数年かかる可能性を考慮のことから、分析に用いる経営トップのメッセージとしてし、社長が就任してからの年数にも制限をつける。そこで①	  上場企業であること

C	  全てのメッセージを使用する場合、社長が就任してか②	  会社設立後 40 年以上経過していること

ら３年以上の企業のメッセージのみを使用する場合と社長が就任してから 5 年以上の企業のメッセージのみを使の 2 つの条件に当てはまるものを収集した。本研究では用する場合1974 年以前の上場企業を収集する。また業種間でトップメッセージの特徴に違いがある可能性を考慮し、今回は一で場合分けをする。2014 年 10 月時点で機械業において、― 474 ―

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社長が就任してから 3 年未満の企業は 56 件、5 年未満の率の平均は 55.40%で、150 字未満のメッセージを使用し企業は 3 年未満の企業を含め 85 件ある。また、平均勤続ない場合は 56.54%、200 字未満のメッセージを使用しな年数の長い企業から順に並べたときに、中央付近の企業のい場合は 55.65%となった。社長の就任している期間に関カテゴリ分類は困難であると考えられる。そこで特徴が顕して、全てのメッセージを使用した場合の再現率の平均は著に現れると考えられる平均勤続年数の長さが上位の数55.86%で、3 年以上に限定した場合は 59.70%、5 年以上十社と下位の数十社のみで比較してカテゴリ分類を行うに限定した場合は 57.12%となった。使用するデータ数にことでクロスバリデーションの再現率が上昇するか検証する。そこでD	  全てのメッセージを使用する場合、上下 70 社のみを使用する場合、上下 60 社のみを使用する場合、上下 50社のみを使用する場合と上下 40 社のみを使用する場合で場合分けを行う。以上の 4 つの条件で場合分けを行い再現率が高くなる条件を探索する。ただし複数の条件を組み合わせた際に企業数の合計が 140 社を下回った場合上下
図 1	  平均勤続年数の順位別の再現率70 社のみを使用する条件は除外する。

表１	  判定の上位素性	 

上 位 	 

下 位 	 

1	 活動	 業界	 

2	 

づくり	 

お客様	 

3	 年	 多様	 4	 

効率	 

ニーズ	 

5	 

現在	 

中心	 

6	 

時代	 

力	 

7	 

昭和	 

人々	 

8	 

国	 販売	 

9	 

形	 

商品	 

10	 

機械	 

生活	 

11	 

建設	 

私	 

12	 

地域	 

たち	 

13	 

製品	 

開発	 

14	 

可能	 

もと	 

15	 

分野	 

拡大	 

スバリデーションの再現率の平均を求めた。株主向けのメ

16	 

品質	 

情報	 

ッセージに関して、全てのメッセージを使用した場合の再17	 

もの	 

これ	 

現率の平均は 54.47%で、株主向けのメッセージを除外し18	 

価値	 

努力	 て機械学習をした場合は 56.34%であった。メッセージの

19	 

挑戦	 

確率	 

文字数に関して、全てのメッセージを使用した場合の再現

20	 

産業	 

地球	 

３．結果
前章の条件で使用するデータを変更し名詞のみの素性データから機械学習をし、10 分割のクロスバリデーションをした結果、株主向けのメッセージを使用し、200 字未満のメッセージを使用せず、社長が就任してから 3 年以上のメッセージのみを使用し、平均勤続年数が上下 40 社のみのメッセージを使用した場合の再現率が最も高くなった。平均勤続年数が上位の企業の再現率は 65%であり、平均勤続年数が下位の企業の再現率は 75%であった。平
均勤続年数の長さで全体を８分割した時の再現率を図１に示す。平均勤続年数が長い 10 社および短い 10 社の再現率は 90%である。また、この判定において重要な手がかりになった、つまりα値の高い上位 20 個の素性を平均勤続年数が長い、短い企業それぞれについて表１に示す。
また、使用するデータに関する４つの条件に関して、各条件を固定して他の条件全てを使った場合の 10 分割クロ― 475 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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関して、全てのメッセージを使用した場合の再現率の平均と特に短い企業では高く、その結果得られたα値の高い素は 52.63%で、平均勤続年数の長い 70 社と短い 70 社に限性から、各カテゴリに関して特徴的な素性を得ることがで定した場合は 54.29%、60 社ずつに限定した場合はきた。

55.90%、50 社ずつに限定した場合は 61.92%、40 社ずつに限定した場合は 55.63%であった。

本研究で用いたデータは数多く存在する企業の中で機械業という一つの業種に限定したものであるため、本研究での結果の一般性を証明するために他の業種のデータも収集して分析する必要がある。また、機械業においても再現率は十分であるとはいえないので今後再現率を高める

４．考察
使用するメッセージの組み合わせを変更して実験を行ための手法を探す必要がある。

った結果、最良の結果が再現率 70%であった。ランダムに答えても再現率は 50%になることを考慮すると十分な参考文献

結果とはいえないが、平均勤続年数の特に長い企業と特に[1]新語・流行語大賞

短い企業においては再現率が高くカテゴリの傾向をつか

http://singo.jiyu.co.jp

めているといえる。株主向けのメッセージと使用する文字[2]リーフレット-厚生労働省

数の条件に関しては、条件を固定しても再現率に大きな差

http://aichi-hellowork.jsite.mhlw.go.jp/var/rev0/0110/38は見られなかった。一方、社長就任年に関しては３年以上

21/201422819540.pdfに限定した方が、再現率が高くなるといえる。また、使用[3]戸塚貴之, (2008), 自然言語処理による経営トップのメ

するデータ数に関してはメッセージに特徴が現れやすい

ッセージ分析, 筑波大学工学システム学類卒業論文と推測される上下数十社に限定した方が高くなるといえ[4]奈良先端科学技術大学院大学, 松本研究室, ChaSen

る。ただし、データ数を限定しすぎると機械学習を行う上

http://cl.aist-nara.ac.jp/で十分なデータ数を得られなくなるため再現率が低くな[5]内本清貴, 村田真樹, 関根聡, 居佐原均, (1999), 日本ったと考えられる。

語係り受け解析に用いる ME モデルと解析精度, 言語処

また、平均勤続年数の長い企業と短い企業の経営トップ

理学会第５回年次大会併設ワークショップ論文集のメッセージの素性には明らかな傾向が見られる。平均勤[6]内山将夫, maxent

続年数が長い企業に関しては、「もの」「づくり」や「機械」

http://www2.nict.go.jp/univ-com/multi_trans/member/「建設」「製品」といった製造する過程を重視する企業がmutiyama/index-ja.html

多いと見られる。一方で、平均勤続年数が短い企業に関しては、「お客様」「ニーズ」や「人々」「商品」「販売」といった顧客を相手に商品を販売することを重視する企業が多いと見られる。図 1 のようにこの傾向は平均勤続年数が特に長い企業や短い企業に多く見られると考えられる。

５．まとめ
本研究では、企業の平均勤続年数が長いか短いかを判別する新たな指標として経営トップのメッセージを提案した。経営トップのメッセージを平均勤続年数によりカテゴリ分類をして分析をした。その結果、10 分割クロスバリ
デーションによる再現率は平均勤続年数が特に長い企業― 476 ―

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