デジタル化推進とEBPMへ向けたデータ活⽤⽀援

Sansan 株式会社取締役 / DSOCセンター⻑ 常樂 諭Data Strategy and Operation Center

本⽇のアジェンダ
− 会社・サービスの紹介− DSOCの紹介− データ化技術の紹介− 最先端の研究について1

出会いからイノベーションを⽣み出す世界に挑むビジネスプラットフォームへ企業が抱える課題

Product×Technology×
Data

データ統括部⾨ビジネスパーソンが抱える課題

Company Profile

Sansan
名刺管理から、働き⽅を変える

契約数

6,754件名刺管理• 名刺検索機能• 名刺共有機能• スマホアプリ機能• メッセージ機能• プロフィール機能• ニュース配信機能

顧客管理• 会社検索機能• 組織ツリー機能• メール配信機能

2020年5⽉末実績
3Company Profile

Sansan
名刺管理から、働き⽅を変える

4

Company Profile

Eight
名刺でつながる、ビジネスのためのSNS

ユーザー数

270万

アプリをダウンロード後、⾃⾝の名刺をプロフィールに登録した認証ユーザー数

5

Company Profile

⼀⼈ひとりが持つ新しい名刺「オンライン名刺」

Sansan、Eightでオンライン名刺のURLを発⾏誰とでもオンライン名刺交換が可能

6

Sansanユーザーでなくてもオンライン名刺交換が可能です常樂 諭
Satoru Joraku

取締役
DSOCセンター⻑
個⼈情報保護⼠オンライン名刺連絡先に登録できます

名刺画像をダウンロードできますCompany Profile

イベントテック

集客開催

開催後

•

募集ページの⾃動作成•

参加者登録時の負担軽減•

無⼈受付システム•

⾃動受付システム•

Web会議システムとの連携•

客層別のメールフォロー

Company Profile

Bill One
請求書を発⾏する企業

⽉次決算を加速する

テレワークを実現（クラウドで請求書を確認）

アップ
ロード

Bill One
請求書のクラウドデータベース

メール添付
⽉次決算を加速できる（請求書の回収率向上 / 業務効率化）
郵送
代理受領
代理スキャン・2020年5⽉提供開始
・あらゆる請求書の受領を実現

組織全体の⽣産性を上げる（経理業務の属⼈化からの脱却）

・提供開始4ヶ⽉で、数⼗社のご契約・導⼊事例：結婚式場・⼋芳園さま
910Data Strategy and Operation Center

組織構成
Sansan株式会社

Sansan事業部

Eight事業部

DSOC

名刺管理サービス
Sansanの開発、提供

名刺アプリサービス
Eightの開発、提供

データ統括部⾨

サービス開発部

研究開発部(R&D)

データ分析・研究開発
システム開発・データマネジメント （画像処理／機械学習・AI）

EBPM⽀援室
客観的エビデンスの活⽤を⽀援データ化

Data Strategy and Operation Center「出会い」のデータベースを構築
Sansan株式会社の事業成⻑を根幹から⽀える
名刺が⽰す情報

1 会社・個⼈の情報
業種、職種、役職、地域

2 つながり→⼈脈

3

いつ、どの部署・役職の横の繋がりの豊富さから、⼈と出会ったか名刺所有者のナレッジ・経験強みがある領域が⽰唆されている
企業名

役職名

⽒名

メールアドレス/ 電話番号 / URL

Data Strategy and Operation Center

データ化精度 99.9%へのこだわり

企業名

役職名
ビジネスシーンで名刺を活⽤する場合

⽒名⼀⽂字でも間違っていたら、データとして使えない

メールアドレス/ 電話番号 / URL

Data Strategy and Operation Center

データ化精度 99.9%へのこだわり

zAI

⼈⼒

Data Strategy and Operation Center

名刺データ化システム「GEES」
マイクロタスク×マルチソーシングによる独⾃の名刺データ化システム

Global

世界中のリソースを利⽤できる（⽇本語以外は地産地消で解決できる）

Elastic

繁忙・閑散期を柔軟に吸収できる伸縮⾃在な体制を組める

Efficient

効果的な⽅法で役割配置できる

Scalable

スケーリングできる

Data Strategy and Operation Center

名刺データ化システム「GEES」
マイクロタスク×マルチソーシングによる独⾃の名刺データ化システム

1

2
名刺取り込み

背景分離

3

画像補正

項⽬分割

4

セキュリティー項⽬細分割、項⽬⼊⼒

セキュアな環境を構築

5
マージ

チェック＆補正Data Strategy and Operation Center

1. 画像の補正

名刺取り込み背景分離

画像補正

Data Strategy and Operation Center

2. マイクロタスク化項⽬分割

Data Strategy and Operation Center

3. マルチソーシング

セキュリティ項⽬細分割

項⽬⼊⼒

情報として価値がなくなるまで切⽚化 ＝ セキュアな環境を構築

Data Strategy and Operation Center

4. 多重⼊⼒・マージ

マージ

Data Strategy and Operation Center

5. チェック&補正

Aさん⼊⼒内容

Bさん⼊⼒内容チェック&補正

Data Strategy and Operation Center

データ化におけるAIの活⽤

名刺⾃動認識項⽬セグメンテーション

⾔語処理判定⾃動ミス検知Data Strategy and Operation Center

データ化におけるAIの活⽤
⾃社OCR

他社OCR

データ化技術の活⽤

Data Strategy and Operation Center

請求書・契約書のデータ化
名刺データ化ノウハウを活かした、請求書データ化システム

請求書・契約書
画像
ユーザ企業

⼊⼒

請求書画像⼊⼒/
データ化システム
⾃動化エンジン

データ化

請求書・契約書
データ

契約書画像⼊⼒/
データ化システム

オペレーターデータの活⽤Data Strategy and Operation CenterDSOC R&Dチーム
多様なバックグラウンドや専⾨領域を持つ研究員をはじめ、あらゆる分野から⾼い技術⼒を持ったメンバーが集い、活躍しています。

画像処理

複雑ネットワーク

⾃然⾔語処理経済学

Grandmaster 在籍

深層学習

経営学

博⼠学位

機械学習

社会学
計算社会科学分野

博⼠（経済） 各１名
博⼠（理学）、博⼠（⼯学）2名

Data Strategy and Operation Center

研究成果の公開

Sansan Labs
Sansanのプロダクト内で実験的な機能を提供

Data Strategy and Operation Center

研究成果の公開

Data Science Report

Data Visualization

Econ Source

論⽂よりも読みやすく

出会いのデータを可視化

所属の経済学者による、研究成果を公開

誰でもその可能性を体感できる形にオープンソースソフトウェア

EBPMの⽀援を⽬指した研究成果

EBPM – Evidence-Based Policy Making – とは統計データや各種指標など、客観的エビデンス（根拠や証拠）を基にして、政策の決定や実⾏を効果的・効率的に⾏うこと

01：ビジネス関係⼈⼝
02：コロナ禍の知られざるビジネスインパクト03：市区町村のつながりシミュレーション
04：新たなESG指標

01：ビジネス関係⼈⼝
02：コロナ禍の知られざるビジネスインパクト03：市区町村のつながりシミュレーション
04：新たなESG指標

Data Strategy and Operation Center

関係⼈⼝とはData Strategy and Operation Center

関係⼈⼝のもつ課題

定量的な測定が困難であり、実態把握が進んでいないData Strategy and Operation Center

関係⼈⼝のもつ課題

定量的な測定が困難であり、実態把握が進んでいない
Sansan DSOCではNPO法⼈ETIC.と共同でビジネス上の関係⼈⼝を推算

Data Strategy and Operation Center

ビジネス関係⼈⼝の定義

直接その地域で主業を営んでいるわけではないが、営業活動や視察などを通して、その地域と間接的に関わっているビジネスパーソンの数

写真ください！

平井デジタル改⾰担当⼤⾂との HIRAI Pitch

まち・ひと・しごと創⽣会議

Data Strategy and Operation Center

ビジネス関係⼈⼝の推定⽅法
データ：個⼈向け名刺アプリ「Eight」における名刺交換データ− ある市区町村の名刺を取り込んだことのあるユーザー数を集計> なお、同じ地域間での交換は除外する− 名刺交換の背後には物理的な出会いが存在> 会話などを通して、企業が⽴地する地域の情報や魅⼒が伝達されている可能性− 期間： 2020/01-2020/09

市区町村の従業員数で除算した「調整済みビジネス関係⼈⼝」の順位を作成− 従業員数は「平成28年経済センサス-活動調査」に準拠※分析に当たっては、 Eightのデータについて個⼈を匿名化した名刺の情報をEightの利⽤規約で許諾を得ている範囲において使⽤している。

Data Strategy and Operation Center

調整済みビジネス関係⼈⼝の上位10⾃治体- 2020年版5位

順位

都道府県名

第 3 位：西粟倉村（岡山県）

市区町村名

10 位
6位

林業を主要産業としながら、ローカルベンチャーの先駆

1

沖縄県

2

京都府

⼄訓郡⼤⼭崎町3

岡⼭県

英⽥郡⻄粟倉村

4

岡⼭県

真庭郡新庄村5

北海道

古宇郡神恵内村

6

北海道

虻⽥郡留寿都村

7

⼭梨県

北都留郡丹波⼭村

8沖縄県

島尻郡渡名喜村

国頭郡東村

けとされ、「株式会社木の里工房 木薫」や「エーゼロ株式会社」「株式会社西粟倉・森の学校」などを筆頭とし

9

京都府

相楽郡精華町

10

北海道

余市郡⾚井川村て「起業家の村」として名高く、2018 年までに約 30 社のローカルベンチャーが創業されている。

4位 3位

7位

2位
9位

※2020年9⽉時点
8位

1位

第 1 位：東村（沖縄県）

第 2 位：大山崎町（京都府）

沖縄本島で最も人口が少ない村だが、国指定京都府の市町村の中で最も面積が小さい。

天然記念物である慶佐次湾のヒルギ林（マンアサヒビール大山崎山荘美術館や天王山グローブ）などを含む「やんばる国立公園」などの観光地で知られる。隣町の島本町を有しており、主に修学旅行客をターゲットには、サントリー山崎蒸留所が立地してとした体験型・交流型エコツーリズムを推進いる。

している。

42Data Strategy and Operation Center

市区町村毎のデータ推移（実測値）

ビジネス関係⼈⼝

⽉次のビジネス関係⼈⼝推移（2018年1⽉〜2020年9⽉）

七尾市（⽯川県）

勇払郡厚真町（北海道）

勝浦郡上勝町（徳島県）

⽇南市（宮崎県）

気仙沼市（宮城県）

⽯巻市（宮城県）

英⽥郡⻄粟倉村（岡⼭県）

釜⽯市（岩⼿県）

阿蘇郡南⼩国町（熊本県）

雲南市（島根県）

2018

2018

2018

2019

2020

2019

2020

2019

集計⽉

2020

2018

2019

2020

2018

2019

2020
43

Data Strategy and Operation Center

市区町村毎のデータ推移（実測値）

ビジネス関係⼈⼝

⽉次のビジネス関係⼈⼝推移（2018年1⽉〜2020年9⽉）

七尾市（⽯川県）

勇払郡厚真町（北海道）

勝浦郡上勝町（徳島県）

⽇南市（宮崎県）

気仙沼市（宮城県）

⽯巻市（宮城県）

英⽥郡⻄粟倉村（岡⼭県）

釜⽯市（岩⼿県）

阿蘇郡南⼩国町（熊本県）

雲南市（島根県）

20182018201820192020

20192020

2019

集計⽉

2020

2018

2019

2020

2018

2019

2020
44

Data Strategy and Operation Center

市区町村毎のデータ推移（実測値）
2018年9⽉

勇払郡厚真町（北海道）

ビジネス関係⼈⼝

北海道胆振東部地震

20182019

2020

集計⽉
45

Data Strategy and Operation Center考察
今後の課題− ビジネス関係⼈⼝が地域活性化の中間的KPIとして堪え得る指標か検証− RESASへの市区町村・年次単位データの提供を⽬指す− 帝国データバンク×Sansanで効果検証中Data Strategy and Operation Center

ビジネス関係⼈⼝と地域経済
帝国データバンク社との共同研究• ビジネス関係⼈⼝と地域経済の間には関連があるか？
• 市区町村のビジネス関係⼈⼝と以下の指標が有意な正の相関> 仕⼊取引数（帝国データバンク）> 販売取引数（帝国データバンク）> ⼀⼈あたりの地⽅税歳⼊• 地域経済の活性度を測る指標として有効である。
ビジネス関係⼈⼝と各指標の関係（2018年）

Data Strategy and Operation Center

地⽅創⽣を評価する指標• 定量的な測定ができ、地⽅創⽣の実態調査が可能になる• ビジネス関係⼈⼝の変化から、地域経済の変化が⾒える• より重点的に⽀援するべき地域の判断軸

01：ビジネス関係⼈⼝
02：コロナ禍の知られざるビジネスインパクト03：市区町村のつながりシミュレーション
04：新たなESG指標

Data Strategy and Operation Center

都道府県ビジネス関係⼈⼝の減少率
都道府県外 名刺交換減少率

都道府県内 名刺交換減少率

Data Strategy and Operation Center

都道府県ビジネス関係⼈⼝の減少率
県内交換数の減少率は、県ごとの差が⼤きい- 県間交換数減少率は⽐較的⼀様- 東京など⼤都市との遮断の影響が強い可能性

なぜ県内交換数の減少率は県によって⼤きく異なるのか？
- コロナ期間の⾃粛要請と⾃粛の程度が県によって異なっていた影響か

都道府県外 名刺交換減少率

Data Strategy and Operation Center

都道府県ビジネス関係⼈⼝の減少率
県内交換数の減少率は、県ごとの差が⼤きい- 県間交換数減少率は⽐較的⼀様- 東京など⼤都市との遮断の影響が強い可能性

なぜ県内交換数の減少率は県によって⼤きく異なるのか？
- コロナ期間の⾃粛要請と⾃粛の程度が県によって異なっていた影響か

都道府県内 名刺交換減少率

Data Strategy and Operation Center

⾃粛率×地域内ビジネス関係⼈⼝- ⾃粛率と名刺交換減少率には明確な相関関係- ⾃粛率の⾼い県は、県内の名刺交換減少率も⼤きい

名刺交換の減少は、⼈の移動・出会いの制約を正確に反映している

⾃粛率と県内名刺交換下落率

01：ビジネス関係⼈⼝
02：コロナ禍の知られざるビジネスインパクト03：市区町村のつながりシミュレーション
04：新たなESG指標

Data Strategy and Operation Center

市区町村間のつながりができるメカニズム

市区町村 C
50 億円

経済規模に比例市区町村 B
50 億円

市区町村 A からの距離距離に反比例

市区町村 A
100 億円Data Strategy and Operation Center

シミュレーション結果観察されたデータ

シミュレーション結果

Data Strategy and Operation Center

Key City アルゴリズム
ネットワークからある市区町村を除いたときに、ネットワーク全体のパフォーマンスが最も低くなるノードをKey Cityとする

パフォーマンス: 60

パフォーマンス: 40

Data Strategy and Operation Center

Key City アルゴリズム𝒊∗ = 𝒂𝒓𝒈 𝒎𝒂𝒙(𝒚∗ 𝑮 − 𝒚∗ (𝑮#𝒊 ))
𝒊

都道府県

市区町村名

東京都

世⽥⾕区

埼⽟県

川⼝市

埼⽟県

⼤宮区

埼⽟県

中央区

千葉県

緑区

東京都

新宿区

神奈川県

⻄区

東京都

杉並区

埼⽟県

浦和市

埼⽟県

川越市

Data Strategy and Operation Center

Key City Score

Key City Score

Key City アルゴリズムが捉えているもの

つながりの多さ

経済指標

ビジネス活動の反実仮想シミュレーション

Data Strategy and Operation Center

ビジネス活動の反実仮想シミュレーション• コロナ禍による市区町村ロックダウンが各市区町村の経済活動に与える影響を分析• オリンピックなどの⼤型イベントの開催や新しい駅の開業などによる波及効果を調査

01：ビジネス関係⼈⼝
02：コロナ禍の知られざるビジネスインパクト03：市区町村のつながりシミュレーション
04：新たなESG指標

Data Strategy and Operation Center

企業の社会的評価指標: Eight Company Score
背景• 環境（Environment）・社会（Social）・ガバナンス（Governance）要素も考慮した
ESG投資は、⻑期的投資運⽤を考える上で、近年の最重要課題の⼀つ•

国内の企業を、国内で評価する指標や基盤の不⾜•企業の社会との関わり (Social) は重要だが、有効な指標がない

Eight Company Score▶ Eightの名刺ネットワークデータを活⽤した、企業の社会的な評価指標

Data Strategy and Operation Center

名刺ネットワークデータの活⽤
Eight Company Score
名刺交換ネットワーク = ビジネスネットワーク
企業の名刺所有者 (Eight ユーザー) に対し、その企業についての印象を調査

Eight Company Score▶ ビジネスネットワークにおける企業印象を定量化•

投資家やアナリストによる企業評価ではなく、企業と関連のある幅広いビジネス関係者（ステークホルダー) からの企業印象•

市⺠からの企業評価 (社会的指標)•「三⽅よし」の定量化

Data Strategy and Operation Center

Eight Company Scoreの特⻑
名刺所有者調査の特徴
1. ⾯会経験に基づいた印象: その企業の⼈と少なくとも⼀度は⾯識がある
2. ステークホルダーを含む⺟集団: 取引相⼿や協業相⼿、ビジネス関係の⼈脈
3. 同業者の印象: 業界・業種も近しいと想定
4. 回答者のビジネス属性: 回答者の役職・業種情報
名刺交換相⼿を対象とした Eight Company Score の特⻑
1. 企業のステークホルダー・エンゲージメント、社会的な印象評価の測定
2. 通常は計測しにくい、B2B企業のブランド⼒・Reputation の測定が可能
3. ⼀般認知度の低い中⼩企業やニッチな企業の業界評判の測定が可能

Data Strategy and Operation Center

Eight Company Scoreの調査
調査項⽬:
1. ブランドの魅⼒
2. 製品・サービスの有⽤性
3. 社員の印象
0 - 10 でスコアリング
⾃由記述⽂による企業の評判も収集「三⽅よし」の定量•

2018 年 5 ⽉から半年に⼀回の頻度で継続的に調査•

ユーザー250万⼈以上の名刺ネットワークデータを活⽤し、1400 社あまりに対する業種横断的な⼤規模調査を実施 (回答者の個⼈情報は全て匿名化)

Data Strategy and Operation Center

Eight Company Score (偏差値) ランキング

May 2020

67

Data Strategy and Operation Center

⾃由記述⽂の例
⾃由記述⽂の例 (Sansan に対するコメント、ブランド⾼評価者に限定)

Data Strategy and Operation Center

Eight Company Scoreと企業業績現在までに、株主価値や企業業績との関連が明らかになっている。
株式市場価値+
EightCompanyScore

時価総額PBR
株価リターン論⽂•

真鍋友則(Sansan), 中川慧 (野村アセット), 「B2B
企業ブランド評価と株価の価値関連性の実証研究」
経営情報学会誌 2020年09⽉29巻2号•

真鍋友則(Sansan), 中川慧 (野村アセット)「B2B市場における企業ブランドとROAの関連性」 証券ア

企業業績+ROA
利益率

ナリストジャーナル 2020年6⽉号•T. Manabe, K. Namakagawa, Identiﬁcation of B2B
Brand Components and their Performance's
Relevance Using a Business Card Exchange
Network, Paciﬁc Rim Knowledge Acquisition
Workshop, PKAW 2020 (Accepted)

Data Strategy and Operation Center

Eight Company Scoreと企業CSR
ECSブランドスコアと CSR の関連性

東洋経済 CSR データとECS ブランドスコアの相関関係• 障害者雇⽤数が多く、⼥性従業員、⼥性管理職・役員が多く、給与が⾼い企業が、外部からのブランド評価が⾼い傾向にある• 離職率が⾼く、平均年齢が⾼い企業はブランド評価が低い

国内の企業を、国内で評価する
新たなESG指標

Data Strategy and Operation Center

今後の展開
Eight ネットワークデータを、⽇本における ESG や SDGs 発展のために活⽤していく
他企業、アカデミアとの連携•

追加の調査項⽬の設計•

ダブルボトムライン (企業がESGに対して好ましい活動を⾏うこと。かつ、その企業の証券が、市場平均を超えるリスク調整済みリターンを⽣むこと)の理論構築と実証•

ステークホルダーの⽴場を問わず評価されている企業へ投資が向くような投資指標の設計•

上記を実現するためのESG 研究会の設⽴ (野村アセットマネジメント、中央⼤学)

Data Strategy and Operation Center

EBPMの⽀援
ビジネス関係⼈⼝•

地域おこし施策の効果検証や地域活性度のモニタリングを⽀援

市区町村のつながりシミュレーション•

都市政策・産業政策の事前評価

新たなESG投資の指標•

Social 指標の探求：
企業の「三⽅よし」を定量化し、投資価値を明らかにする

EBPMの普及を⽀援する

EBPM⽀援室 窓⼝

dsoc-ebpm@sansan.com

Sansanユーザーでなくてもオンライン名刺交換が可能です常樂 諭
Satoru Joraku

取締役
DSOCセンター⻑
個⼈情報保護⼠オンライン名刺

連絡先に登録できます

名刺画像をダウンロードできます