（調査研究報告書）
保険会社が関与するシンジケートローンの計量分析菅野正泰 （日本大学商学部・商学研究科教授）

Keywords: シンジケートローン; 保険会社; 相互連関性; 信用リスク
JEL 分類コード: G32; G22; D85; L14.
目次

1 はじめに

1

2 文献レビュー
2.1 シンジケートローン市場 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2 金融ネットワーク . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

33
4

3 ネットワーク分析
3.1 シンジケートローン市場における役割とデータ . . . . . . . . . .
3.2 メソドロジーとネットワーク分析結果 . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1 ネットワーク分析アプローチ . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.2 次数中心性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.3 近接ベクトル中心性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.4 固有ベクトル中心性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.5 HITS ハブ中心性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5
5
6
7
8
11
11
12

4 結論

12

謝辞

19

付録

19

付録 A

シンジケートローンディールの参加者リスト

19

1. はじめに本研究は，保険会社が関与するシンジケートローン市場のネットワーク構造を明らかにし，市場ネットワークを介在して，保険会社や銀行などの金融機関が晒されている信用リスクを定量分析する枠組みを提案することにより，信用リスク研究に貢献する．
シンジケートローンとは，複数の金融機関がシンジケート団を組成して，各金融機関が一つの契約における同一の契約条件に基づいて行うローンを指す．主に銀行がシンジケート団の構成メンバーであるが，近年，保険会社のシンジケー
ト団への参加が増えてきており，貸付人としてだけではなく，アレンジャー等の役割を担う例も出ている．一方，借入人としてシンジケートローンを利用する保険会社が散見される1 ．コーポレート与信では，例えば，10 億円のローンを
一金融機関で実行するのが困難な場合，これを複数の金融機関に分けて実行す
れば可能となる場合がある．ただし，借入企業は，複数の金融機関に個別に借入条件の交渉を行わなければならず，大きな負担となる．こうしたケースでは，複数の金融機関が集まってシンジケート団を形成し，借入企業とシンジケート
団で交渉を行うことで，一度に 10 億円分の融資交渉が可能となる．
シンジケートローンディールに参加する金融機関（保険会社と銀行）側のメ
リットとして，1 社あたりの与信額が高額の場合，大口与信規制（保険会社）や大口信用供与等規制（銀行）に抵触する可能性があるほか，信用リスク管理上，
信用リスク量が過大となり，回避が必要な状況において，複数金融機関が与信を行うことでリスク分散を図ることが可能となる．保険会社の与信リスク管理の観点からは，シンジケートローンを大口与信リスクの回避に使えるメリットが存在する．保険会社においては，保険業法により「大口与信規制」が設けられている．保険会社の財務健全性を確保する観点から，特定の先に対する社債や貸付金等による運用の集中を排除するため，保険会社の同一人に対する資産の運用の額には，一定の上限が設けられている（保険業法第 97 条の 2 第 2，3項）．社債・株式（出資を含む），貸付金・貸付有価証券，預金（当座及び普通預金を除く．
），債務保証，デリバティブ運用に対しては，限度額は合計で総資産の 10%の枠が課され，また，貸付金と債務保証に関しては，合計で総資産の3%の枠が課されている．ただし，同じグループの複数社（子法人等及び関連法
1

例えば，日本生命は 2023 年 4 月 20 日，シンジケートローン方式で劣後特約付タームロー
ン 800 億円を銀行から調達した．劣後特約付タームローンは，資本と負債の中間的な性質を有するファイナンス手法であり，メザニンファイナンスの一種となる．ソルベンシー・マージン
比率規制上や格付機関から一定の資本性を認められることが期待できるなど，財務安定性を高める効果がある．また，第一生命は 2009 年 3 月 18 日，シンジケート・ローン方式で劣後ロー
ン 1,830 億円を期間 10 年で調達し，財務基盤の強化と成長投資に充てた．これにより，ソルベ
ンシー・マージン比率は 47%引き上げる効果があった．

1

2人等）の同一人に対する与信については，合算して規制が適用される．
シンジケートローンを大別すると，次の 3 つの種類がある．まず，「コミット
メントライン」は，予め設定した融資枠金額・期間の範囲内で，借入人の請求に基づき，短期の融資を実行することをコミットする契約である．安定的な運転資金枠や緊急時の資金枠として利用される．次に，「タームローン」は，証書貸付形態とし，主に長期的な運転資金，設備資金，リファイナンス資金として利用される．最後に，「コミット型タームローン」は，予め設定した融資枠の金額
および期間で，借入人の請求に基づき，長期の資金を実行することを約束（コミット）する契約である．このタイプは資金調達時期が未確定で，長期的な運転資金，設備資金，リファイナンス資金の資金枠として利用される．
また，アレンジャーとなる金融機関は，アレンジメントフィーを融資先から得ることが可能となるため，金利収入以外の手数料収入が見込める．一方，借入企業側のメリットとして，シンジケートローンを利用することによって，アレンジャーとの交渉のみで複数金融機関から多額の融資を受けることが可能となり，事務負担の軽減にも繋がる．また，一金融機関だけでは対応が難しい高額の資金調達が可能になる．なお，シンジケートローンのデメリットとして，シンジケートローンでは，手数料を支払う必要がある点が挙げられる．
さて，シンジケートローンの借入人は，貸付人金融機関にとって与信リスクの対象となるが，日本企業が借り入れたシンジケートローンの全ディール数に占める保険会社が関与した比率は，2014 年度は 1%であったが，2021 年度は微増して 1.5%となっている (著者の計算による．データソース： Reﬁnitiv Loan
3
Pricing Corporation (LPC) と Datastream)．
また，シンジケートローンにかかる信用リスクエクスポージャー増大の一要因として，1999 年に制定された「特定融資枠契約に関する法律」を契機として，アレンジメントフィーが，「利息制限法 3 条」および「出資の受入れ，預り金及び金利等の取締りに関する法律」（いわゆる出資法 5 条の 4 第 4 項）という 2 つの法律で規定される「みなし利息」には該当しないと整理されたことが挙げられる（金融法委員会，2009）．
シンジケートローンの既存研究は，シンジケートの構成（Lim et al., 2014），2

一方，銀行の与信リスク管理の観点では，銀行法により大口信用供与等規制が課せられている．大口信用供与等規制とは，銀行が単体およびグループで行う，ある与信先に対する信用供与等（融資，債務保証，出資等）の額は，原則的に自己資本額の 25% 以下でなければならな
いという規制であり，銀行持株会社がグループで実行する信用供与等にも準用される．
3
シンジケートローン市場における世界の融資額は，2021 年 10 月末までに 4 兆 1,300 億米ドルに達した（Reﬁnitiv, 2021）．日本における企業向けシンジケートローン総額は，1997 年に 14 億 8000 万ドルに達したが，2006 年の組成額は 2000 億ドルに増加した．これらの数字は，シンジケートローンが様々な規模の企業に広がっていることを示す．

2

エージェンシー問題（Dennis and Mullineaux, 2000），ローンスプレッド（Deliset al., 2021）などが挙げられる．対照的に，リスクの伝播はシンジケートロー
ンネットワークのネットワーク構造の影響を受けるが，ネットワーク構造についてはほとんど知られていない (Champagne，2014)．さらに，著者の知る限り，
シンジケートローンネットワークに関する計量分析の研究で保険会社に焦点を当てたものはほとんど発表されていない．
したがって，本研究は，シンジケートローンネットワークに含まれる潜在的な信用リスクの管理について，新たな知見を提供することを目的とし，2014 年
度から 2021 年度迄の 8 年間の本邦シンジケートローン市場における相互関連性と信用リスクを評価する．この研究では，ネットワーク指標として，次数中心性，近接中心性，固有ベクトル中心性，およびハイパーリンク誘導トピック検索 (HITS) ハブ中心性などのさまざまなネットワーク中心性を利用して，シンジ
ケートローン市場のネットワーク構造を調査する (Jackson, 2010; Kanno, 2015a，
2019，2020）．このネットワーク分析は，Reﬁnitiv LPC が提供する DealScan
データベース内の本邦企業を借入人とし，保険会社が貸付人となっているディー
ルの残高データセットに基づく．
2 節は，シンジケートローン市場における信用リスク分析と，金融ネットワー
クにおける相互連関性について，文献をレビューする．3 節は，シンジケート
ローンネットワークのネットワーク分析を行う．4 節は結論を纏める．

2. 文献レビュー
この節は，シンジケートローン市場における信用リスク分析と金融ネット
ワークにおける相互連関性の文献をレビューする．

2.1. シンジケートローン市場
ここ数十年の間，シンジケートローン市場に関するいくつかの研究が発表されてきたが，本研究は同市場のネットワークまたは信用リスクに関連した研究に注目しレビューする．Godlewski ほか (2012) は，フランスのシンジケート
銀行ローン市場は局所的密度が高く，貸付人間の社会的距離が短いことを特徴とするスモールワールドであり，貸し手の経験と評判がローンスプレッドの縮小に重要な役割を果たすことを示した．Wu ほか (2013) は，シンジケートロー
ン市場における情報カスケードを介して，潜在的な貸付人間の相互作用が契約条件にどのように影響するか調査した．彼らの実証テストにより，モデルの予測と融資条件に対するカスケード効果の存在が確認された．Champagne (2014)
は，シンジケートローンの貸付人の国際ネットワークの記述的分析を行ない，貸付人のネットワークが近接性とクラスター化を特徴とするスモールワールドの構造を有していることを示した．Gatev and Strahan (2009) は，シンジケート3

ローンのリスクを信用リスク，市場リスク，流動性リスクに分解し，これらのリ
スクがどのようにシンジケート構造を形成するかを検証した．最近，Hasan ほ
か (2021) は，新型コロナウイルス感染症によるパンデミック中の世界的なシンジケートローンの価格設定を調査し，貸付人が新型コロナウイルス感染症に晒されたため，ボラティリティの増加に呼応して，ローンスプレッドが上昇した
ことを発見した．Kanno (2022) は，J-REIT のシンジケートローン市場について，LPC のデータを用いネットワーク構造を解明し，本邦大手銀行，大手地方
銀行，および J-REIT が次数中心性の観点で主要な役割を果たすことを示した．

2.2. 金融ネットワーク
本研究は，信用リスクやシステミックリスクなど金融リスクの管理に対してネットワーク理論を適用する文献をレビューする．解析しやすい金融ネット
ワークの例は，双方向のエクスポージャーを特徴とする銀行間市場ネットワー
クが挙げられる．ここで，金融ネットワークの研究には 2 つのアプローチが採用されている．
1 つ目のアプローチは，ショックに対する金融ネットワーク構造の応答を観察することにより，感染経路の強さとネットワークの回復力を評価するものである．ショックの導入には，カウンターパーティーによる債務不履行などの特定の伝播メカニズムが想定される．Alves ほか (2013) は，このアプローチを動的ネットワーク分析と呼ぶ．Elsinger ほか (2006)，Cocco ほか (2009)，および
Haldane and May (2011) は，ネットワーク分析で感染効果を分析した．また，
Furﬁne (2003) は，銀行の破綻による感染メカニズムを説明するシミュレーショ
ンアルゴリズムを提案した．
2 つ目のアプローチは，トポロジー指標を使用してネットワーク構造を記述するものであり，多くの場合，ネットワーク構造をネットワーク理論に基づいたモデルグラフに関連付ける．このアプローチは，ネットワーク内のショックの伝播メカニズムを想定しない．したがって，このアプローチは，静的ネット
ワーク分析と呼ばれる (Alves ほか，2013)． このアプローチの例として，様々な研究が挙げられる (Eisenberg and Noe, 2001; Boss ほか，2004; Champagne,
2014; Bhattacharya ほか，2018; Kanno, 2019, 2020; Deng ほか，2021; Baumöhl
ほか，2022)．
シンジケートローン市場に関して，ネットワーク分析は市場におけるエン
ティティ（借入人，貸付人）間のリレーションシップの相互関連性を調べるた
めに非常に効果的なアプローチである．こうしたローンは，「エッジ」で接続された一連の「ノード」を使用した複雑ネットワークを表す．シンジケートロー
ンネットワークでは，ノードは借入企業または貸付金融機関（保険会社あるいは銀行）を表し，エッジは借入人と貸付人間の与信関係を表す．

4

3. ネットワーク分析
この節では，シンジケートローン市場のネットワーク構造の分析について説明する．この分析は，ローン市場における信用エクスポージャー（与信額）の簿価に基づく．

3.1. シンジケートローン市場における役割とデータ
近年，保険会社，特に生命保険会社の投融資手段として，シンジケートロー
ンは融資［貸付］（一般貸付と保険約款貸付）の中で最大 57%程度と高いシェアを誇っており（表 1），1 ディールは 50 億円程度から 4 千億円に及ぶ（表 2）．
さて，シンジケートローン市場には様々な金融機関が参加する．多くの重要な役割は必須であるが，ブックランナーの役割は任意である．ブックランナーとは，シンジケートプロセスを調整するために借入人によって指定される，一ないし複数の組織を指す．ブックランナーは，資金調達の構築と取引の設計と実行にも責任を負う．マンデーテッド・リードアレンジャー（MLA）は，資金調達業務に貢献する額が大きいため，ブックランナーに次いで重要な役割である．
MLA の役割は，取引の構築を主導する金融機関に与えられる．運営資金を提供する銀行は，その財務的な貢献に応じて，それぞれ，重要度の降順に，リード
アレンジャー，アレンジャー，コアレンジャー，および参加者の役割が指定される (Kanno, 2022)．保険会社の主要な役割は参加者（貸付人）に留まるケー
スが多いが，近年，日本生命など大手保険会社がブックランナーや MLA など
主要な役割に就く例が出てきている（表 2）．
エージェントは借入人と貸付人の橋渡し役として機能し，両当事者に対して契約上の義務を負う． ただし，契約書（「コミットメントライン契約」および「タームローン契約」）の第 25.1 項によれば，エージェントは契約書の各条項に定められた以外の義務については責任を負わない．また，エージェントは，契約中において，貸付人の義務の不履行に対して何ら責任を負わない．エージェ
ントは貸付人の代理をするものとし，特段の定めがない限り，借入人の代理をしてはならない（日本ローン債権市場協会, 2019a, 2019b）．なお，保険会社がエージェントに就いた例は確認されていない．さらに，銀行間市場と異なり4 ，貸付人の間に与信関係がない．また，貿易信用市場と異なり，借入人の間に与信関係はない (Kanno, 2022)．
したがって，信用リスク管理については，まず，ローン取引における関係性に焦点を当てる．ネットワーク分析は，シンジケートローン市場における与信関係の相互関連性を調査するために極めて有効なアプローチである．シンジケー
42009 年 3 月から 2013 年 3 月までの銀行間ネットワーク構造に関しては，Kanno (2015b)
を参照されたい．

5

トローン市場は，ノードをエッジで接続した複雑な契約ネットワークであり，ここで，ノードは借入人や貸付人を表し，エッジは借入人と貸付人の間の与信関係を表す．
シンジケートローンデータは，Reﬁnitiv LPC の DealScan から取得される．
このデータは，現在利用可能な保険会社が取引に関与するシンジケートローン
ディールの借入人企業に対するローンデータである．DealScan は，シンジケー
トローンに関する保険会社・銀行の役割を提供する．貸付人情報 (親会社名，社
名，ID，主な役割，追加の役割)，コミットメント，シェア (%)); 取引情報 (ID，金額，有効日，通貨); トランシェ情報 (ID，タイプ，有効日，満期日，金額，通貨); 借入人情報 （ID，名前，ティッカー，国，主要な業界グループ，SIC コー
ド，スポンサー，保証人）; シンジケートグループ情報 (リードアレンジャー，
ブックランナー，アレンジャー，エージェント，リードマネジャー，貸付人); 信
用格付け情報（ムーディーズ，S&P）; 基準レート/基準レート，およびマージン (bps)．データベースには，「ディール金額」と「トランシェ金額」が蓄積されている．ただし，借入人別の融資金額は含まれていないため，この金額はトランシェ金額を貸付人の数で除して計算される．
表 3 は，シンジケートローン市場の統計量を示す．保険会社が関与するディールにかかる貸付人数は，2017 年までは着実に増加したが，その後は概ね 4 百社台で推移している．この期間の「貸付人数/ディール」は 14.0—29.7 の範囲にあり，また，「トランシェ数/ディール」は 1.9—3.2 である．また，全シンジケート
ローンディールに占める保険会社が関与するディール数の割合は 0.94—1.49%
であり，概ね 1%台と低いものの，2021 年度は 1.49%に達し，上昇傾向にあることがわかる．
表 4 は，シンジケートに関する記述統計量とネットワーク統計量を示す．表
4 を見ると，トランシェタイプは，タームローン，リボルビングローン，ブリッ
ジローン，およびスタンドバイ信用状5 の 4 種類である．1 ディール当たり，リー
ドアレンジャーとブックランナーの平均社数はそれぞれ 1.7 社と 1.4 社，アレンジャーとエージェントの平均数はそれぞれ 0.2 と 0.9，また，貸付人数は平均
11.4 である．タームローンのシェアは 88.19%であり，最も一般的なローンタイ
プである．

3.2. メソドロジーとネットワーク分析結果
この節は，シンジケートローンネットワークに関するリスク分析アプローチ
について記述する．
5

スタンドバイ信用状は，予備的な信用状の意味合いを持ち，普通の信用状は使用されることが前提となっているに対して，スタンドバイ信用状は取引が正常に終了すれば使用されるこ
とはない．

6

表 1: 生命保険会社全社の融資額に対する生命保険会社が貸し付けたシンジケー
トローン（シ・ローン）融資額のシェアの推移
会計年度
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
注：

シ・ローン融資額
92,609198,620
184,595
164,303
122,081
33,13082,56047,715

生命保険会社融資額
368,103349,869
340,714
329,731318,785
391,986
295,862
291,554

シ・ローンのシェア
25.2%
56.8%
54.2%
49.8%
38.3%
8.5%
27.9%
16.4%

データソース［シ・ローン融資額］：Reﬁnitiv LPC．出所 [生命保険会社融資額]：生命保険協会 (2018,2022)．シ・ローンのシェアは著者の計算による．

3.2.1. ネットワーク分析アプローチ
このアプローチは，借入人と貸付人との間の与信関係に基づく．与信関係は信用エクスポージャーにより表される（図 1）．
本研究では，以下に定義される信用エクスポージャー行列を使用して，2014年度から 2021 年度までのディール参加者毎のネットワーク指標と中心性指標を計算する．ネットワークサイズはローンネットワーク内の連結総数を示し，2014年度から 2021 年度間での平均は 205.25 である（表 4）．
X をサイズが N×N の信用エクスポージャー行列と置く．ここで，次の行列
X は与信関係を表す．

x11 · · · x1j · · · x1N
.. 
..
.
..
 ..
..
.
. 
.
 .


(1)
X =  xi1 · · · xij · · · xiN  ,
 .

.
.
.
.
..
..
.. 
 ..
..
xN 1 · · · xN j · · · xN N
ここで，xij は，借入人 i の貸付人 j に対する与信残高を示す．i 行の合計により，i のシンジケートローンによる借入負債残高の総額が求められる．j 列の合計は，貸付人 j のシンジケートローンによる与信残高の総額を示す．したがって，行列 X は非対称である．
分析にはシンジケートローンエクスポージャー行列 X に対する与信関係を表すデータが必要であるため，本研究では付録 A の表 A.7 にリストされている

7

表 2: 保険会社が役割を担ったディールの詳細

注：

会計
年度
2014

ディー ディール金額
ル数（10 億円）2
33, 43

トラン
シェ数
7

2015

1

400

2

2016
2017

0
1

13.675

0
1

2018
2019

0
1

15

0
1

2020

1

10

1

2021

6

17, 15, 5.76,
22.5, (-), 15

7

ブックラ
ンナー

日本生命
(2)

MLA，
LA

アレンジ
ャー
日本生命
(2)
日本生命
(1)

日本生命
(1)，東京海上 (1)

日本生命(1)，東京海上 (1)

日本生命
(4)

日本生命
(1)
日本生命
(1)
日本生命
(6)，大樹生命 (2)

コアレン
ジャー

日本生命
(1)，明治安田生命(1)

MLA: マンデーテッド・リードアレンジャー，LA: リードアレンジャー．データソース：Reﬁnitiv LPC．著
者の計算による．括弧内の数字は当該役割を務めたトランシェの回数を表す．(-) は不明．

企業別詳細を利用する．
また，次数中心性，近接中心性，固有ベクトル中心性，および HITS ハブ中
心性の 4 つの代表的なネットワーク中心性指標も選択される．表 4 には，3.2.2
節—3.2.5 節で後述する，これら中心性の 2014 年度から 2021 年度までの 8 年間の平均と標準偏差を示す．

3.2.2. 次数中心性
各企業の次数は，ネットワークにおける各企業の相互連関性の代理変数である．有向グラフでは，一連の企業の全ての負債が，ローンネットワーク内の一借入人から複数の貸付人に向いている．したがって，貸付人は借入人との与信関係に関して，入次数を 1 つだけ有し，出次数を持たない一方，借入人は貸付
人との与信関係に関して，出次数を 1 つだけ有し，入次数を持たない．
また，借入人ペアや貸付人ペアの間には与信関係がないため，借入人の次数には他の借入人との与信関係の数は含まれておらず，貸付人の次数には他の貸付人との与信関係の数は含まれていない．
8

表 3: シンジケートローン市場の統計量
会計
年度

貸付人
数

2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021

301
332
548
713
439
322
410
458

保険会社
関与のデ
ィール数
19
19
24
24
26
23
20
28

トランシ
ェ数

全ディー
ル数

50
50
59
76
57
46
38
68

1,905
2,013
1,996
2,007
1,935
1,803
1,828
1,876

貸
付
人 数/
ディール
15.8
17.5
22.8
29.7
16.9
14.0
20.5
16.4

ト ラ ン
シェ数/
ディール
2.6
2.6
2.5
3.2
2.2
2.0
1.9
2.4

保険会社関
与のディー
ルのシェア
1.00%
0.94%
1.20%
1.20%
1.34%
1.28%
1.09%
1.49%

表 4: シンジケートに関する記述統計量とネットワーク統計量
統計量
ディール金額（百万円）
トランシェ満期（月数）トランシェ金額（百万円）
リードアレンジャー数
ブックランナー数
アレンジャー数
エージェント数
貸付人数
マージン (bps)
タームローンダミー
リボルビングローンダミー
ブリッジローンダミー
スタンドバイ信用状ダミー
ネットワークサイズ
次数中心性
近接中心性
固有ベクトル中心性
HITS ハブ中心性注：

平均44,452.8
98.9
15,279.0
1.7
1.4
0.2
0.9
11.4
82.1
0.88190.10280.01020.0026205.2500
1.42040.07440.04380.0146

標準偏差65,276.9
101.5
27,826.8
1.2
0.8
0.5
0.5
5.9
66.4
0.1041
0.09220.01010.002544.35020.55340.01560.01390.0003

データは 2014 年度から 2021 年度迄の期間をカバーする．次数中心性，近接中心性，固有ベクトル中心性および HITS ハブ中心性は，与信額（信用エクスポージャー）をベースとしたエッジを有するシンジケートロー
ンネットワークに対する数値である．

9図 1: シンジケートローンネットワークの模式図
注：

図は借入人 (1, 2, 3) および貸付人 (1, 2, . . . , 9) に対応するディール (1, 2, 3) の二部ネットワークを示す．
全ての実線の矢印は，借入人から貸付人（保険会社あるいは銀行）に向いており，与信関係を示す．エッジのウェイトは信用エクスポージャーとして設定される．貸 1 ∼ 貸 9 は貸付人を表す．ディール (1, 2, 3) はシン
ジケートローンを示す．ディール 1 は 2 つのトランシェで構成されるが，ディール 2 と 3 はそれぞれ 1 つのトランシェで構成される．貸付人 (1, 5, 8) はブックランナーを務め，その他の貸付人は参加者である．したがって，貸付人 1 と 5 はトランシェ1–1 のブックランナー，貸付人 5 と 8 はトランシェ2–1 のブックラン
ナー，貸付人 8 はトランシェ3–1 のブックランナーとなる．ブックランナーは，貸付人の役割に加えて，エー
ジェント，マンデーテッド・リードアレンジャー，あるいはマンデーテッド・アレンジャーの任務を兼任することが多い．

図 2–5 は，2014 年度末から 2021 年度末までの（見やすさのため）次数 4 以
上に限定した有向グラフに関する，8 つの時間推移パネルを示す．矢印は借入人から貸付人に向いている．各図では，ノードサイズは次数に比例し，エッジ
サイズはシンジケートローンの信用エクスポージャーに比例する．図を見ると，2014 年度末から 2021 年度末にかけて，日本生命，第一生命，明治安田生命，大同生命などの保険会社が，J-REIT（投資法人）やその他の企業に対して相当程
度の信用リスクエクスポージャーを抱えていたことが分かる．
図 2–5 の 8 つの年度別パネルで，保険会社の与信額（信用エクスポージャー）が大きい例は，貸付人 B の借入人 A 宛与信を「A→B」と表現すると，2014 年
度：出光興産 → 日本生命，2015 年度：アジアテーマパーク投資 → 日本生命，
2016 年度：プロロジスＧＫホールディングス（有）→ 日本生命，福島電力プロ
ジェクト → 明治安田生命，2017 年度：USJ→ 日本生命，2018 年度：福岡国際

10

空港 → 明治安田生命，2019 年度：グローバル・ワン不動産投資法人 → 明治安田生命，2020 年度：三菱商事 → 明治安田生命，2021 年度：東京センチュリー→ 第一生命，不二製油グループ → 日本生命，などが挙げられる．
表 5 は，各ノードの次数によって測定された相互連関性に基づく上位 20 社のランキングを示す．2014 年度末から 2021 年度末までの上位 20 社には１ない
し 2 の保険会社がランクインしている．

3.2.3. 近接ベクトル中心性
近接中心性は，ノードから他のノードまでの平均距離を測定する中心性指標である．dij が i から j までの測地線の経路長であると仮定すると，これは，経路に沿ったエッジの数が最小であることを意味する．ネットワーク内のすべてのノード j で平均した i から j までの平均測地線距離は次の通りである．
Ci =

1 ∑
dij .
n − 1 j̸=i(2)

ここで，d(i, j) は，エンティティ i と j の間の最短経路上のエンティティの数
であり，したがって，dij ≥ 1 となる (Jackson, 2010, p.39)．
この測定では，平均して他のノードから測地線距離が短いだけ離れている
ノードは低い値をとる．このようなノードは，他のノードの情報へのアクセスが向上したり，他のノードにより直接的な影響を与えたりする可能性がある．

3.2.4. 固有ベクトル中心性
固有ベクトル中心性は，次数中心性の自然な拡張と言える．次数中心性は，
エンティティが持つネットワーク近隣毎に 1 つの中心性ポイントを与える．ただし，すべての近傍が同等であるとは限らない．多くの場合，エンティティのネットワーク上の重要性は，他の重要なエンティティとの連結により増加する(Newman，2010)．
固有ベクトル中心性が他の中心性尺度に比べて優れている点は，ターゲット
エンティティにリンクされているエンティティの数 (次数中心性) だけでなく，それらの隣接するエンティティの中心性も取得できることにある．したがって，
エンティティがより高い中心性スコアを持つ，より多くのエンティティに接続されている場合，エンティティの固有ベクトル中心性スコアはより高くなる．
C e (g) がネットワーク g に関連付けられた固有ベクトル中心性を表すものとする．エンティティの中心性は，隣接するエンティティの中心性スコアの合∑計 λCie (g) = j gij Cje (g) に比例する．行列表現を使用すると，
λC e (g) = gC e (g),11(3)

ここで，λ は比例係数である．したがって，方程式 (3) より，C e (g) は g の固有ベクトルであり，λ は対応する固有値である．C e (g) の中心性は非負の値を持つ尺度であるため，最大の固有値に関連付けられた固有ベクトルを使用する(Jackson，2010)．

3.2.5. HITS ハブ中心性
HITS ハブ中心性については，HITS は「ハブ」と「オーソリティ」で構成される．Kleinberg (1999, 2000) によって開発された HITS は，グラフ内の重要なノードを特定するのに役立つリンク分析アルゴリズムである．これは，(1) ハブ
スコアと (2) オーソリティスコアの 2 つのスコアで構成される．ノードのオー
ソリティスコアは，ノードが保有する貴重な情報量の尺度である．ノードのハ
ブスコアは，そのノードが指している情報量の多いノードまたはオーソリティのあるノードの数を示す．
したがって，あるノードのオーソリティスコアが高いということは，そのノードが多くのノードを指しており，ネットワーク内で有用な情報のノードとして機能していることを示す．対照的に，あるノードのハブスコアが高い場合
は，そのノードが他の多くの信頼できるノードを指していることを示す．
借入人から貸付人（保険会社や銀行）への返済に関しては，HITS オーソリ
ティ中心性は，ローンネットワークにおける借入人の信用リスクを測定するのには適さない．一方，HITS ハブ中心性では出次数に基づいてハブスコアに関する借り手の信用リスクが考慮される．ハブ中心性が最も高い借入人がネット
ワークの中心的な役割を果たす．ウェイトは，二乗和が 1 になるように正規化される．
表 6 は，ノードの HITS ハブ中心性によって測定された相互連関性に基づく
上位 10 社のランキングを示す．上位 10 位までは，その特徴からいずれも借入
人企業となっており，保険会社および銀行は含まれていない．
4. 結論
本研究は，保険会社が関与するシンジケートローン市場のネットワーク構造を明らかにし，ネットワークを介在して貸付人の金融機関が晒されている信用リスクを定量分析する枠組みを提案することにより，信用リスク関連文献に貢献する．
保険会社が投融資する対象には，上場株式や債券などの伝統的資産のほか，不動産や REIT，コモディティなどのオルタナティブ資産がある中で，シンジ
ケートローンは金利収入と，役割に応じた手数料収入（アレンジメントフィーとエージェントフィー）が見込める有望な対象であるが，現状は，アレンジャー

12Resona Bk
Technopro HD
Fuji Oil

Launchpad Nine
Daiwa House
Tobu Railway

Hankyu Hanshin HD

Nippon Life Ins
Oji HD
Yayoi

Mizuho Bk
SMTB

SMBC
MUTB

Sumitomo Corp
Ashikaga Bk
CSM HD

Stanley Electric
Sumitomo Forestry
Sumitomo Bakelite
Shinsei Bk

Kohnan Shoji

Idemitsu Kosan
Healthcare& Medical
DBJ
MUTB
Ashikaga Bk

SMTB
Prologis GK HD

Hulic REIT

Soma Energy ParkSMBCKK BCJ-18
Japan Senior Living
Nippon Tochi-Tatemono
Resona Bk
Tobu Railway

Fuji Oil

Daido Life Ins
Nippon Life Ins
HasekoKansai Airports

Asia Theme Park

Shinsei Bk
Aplus Financial [ex-Aplus]
Panasonic Healthcare
Nippon Coke& Engineering
Nippon Sheet Glass
Mizuho Bk

図 2: 2014 年度–2015 年度間の各年度におけるシンジケートローンネットワー
クの有向グラフ（見やすさのため次数 4 以上に限定）
注：

有向グラフは，Fruchterman Reingold レイアウトアルゴリズムに従って描画されている．このグラフの描画
は力学モデルに基づき，ノードに影響する 2 つの力，すなわち自分以外の全てのノードからの斥力と隣接ノードからの引力により，レイアウトを決定される．この有効グラフでは，負債は借入人企業から貸出人金融機関の方向に矢印が向いている．

13

Idom
Daiwa House REIT Inv

Okuma
Nikon

Prologis GK HD

Mizuho Bk
Kushima Wind Hill

Karumai East Solar

Bk of Fukuoka

Hitachi Koki
MUTB

Mitsubishi Nichiyu Forklift
Solar Farm Minami Satsuma

SMBC

SMTB
Toho Bk

Nippon Life Ins

Accordia Golf

Chiba Bk

AEON REIT

Shinsei Bk
Fukushima Power Project

Chugoku Bk

Buzen New Energy
Resona Bk
Ichinen HD

Sumitomo Forestry

Global One RE Inv Corp
Meiji Yasuda Life Ins
DBJJapan Wind Dev Joint Fund
Ooedo Onsen
Chugoku Bk
Chiba Bk
DBJ
USJ

Green Power Tsugaru
Sumitomo Forestry
MCUBS MidCity

Hyakujushi Bk
Tokyo Int'l Air Terminal

Mizuho Bk

EM Devices
Hiroshima Bk

ToyoboSMTB

MUTBResona Bk
SMBC

Hitachi Const Machinery
Iyo BkNorinchukin Bk

Monteroza

Invincible Inv Corp
Hulic REIT
Nippon Life Ins
Tobu Railway
Konica Minolta

Higo Bk

Shinkin Chukin Bk
Bk of Fukuoka

Xymax Reit

Mie Bk
Hokkaido Yakumo Solar Park
Stanley Electric
Ashikaga Bk

MarujunDaido Life Ins

Okuma
Samty Residential

Shinsei Bk

Nippon REIT
Aozora Bk
Bcj-30Meiji Yasuda Life Ins
Dai-ichi Life Ins
JP Lease Prod and Serv

図 3: 2016 年度–2017 年度間の各年度におけるシンジケートローンネットワー
クの有向グラフ（見やすさのため次数 4 以上に限定）
注：

有向グラフは，Fruchterman Reingold レイアウトアルゴリズムに従って描画されている．このグラフの描画
は力学モデルに基づき，ノードに影響する 2 つの力，すなわち自分以外の全てのノードからの斥力と隣接ノードからの引力により，レイアウトを決定される．この有効グラフでは，負債は借入人企業から貸出人金融機関の方向に矢印が向いている．

14

Japan Rental Housing Inv
Arai Sogo Shisetsu
Bk of Fukuoka

Shinsei BkFuji Oil HD
Mizuho Bk

Invesco Office J-REIT

Tobu Railway

Kenedix Resi Next

Nippon Chemical
Ashikaga Bk

DBJ

SMTB

Resona Bk

Monteroza
Obayashi Kamisu Biomass Power

Nippon Life Ins
Miyagi Osato Solar Park

77 Bk

Japan Hotel REIT Inv
SMBC

Okuma

MUTB

N Hokkaido Wind Energy Trans
Eurus Dohoku Wind Farm

Chiba Bk
Sumitomo Chemical
Hachijuni Bk
Fukuoka Int'l Airport
Kanda Biomass Energy
Mitsui Chemicals
Norinchukin Bk
Sumitomo Forestry
Healthcare& Medical
Daido Life Ins
Yamaguchi Bk
Global One RE Inv Corp
Keiyo Bk
Nippon Coke& Engineering
Toray Industries
Meiji Yasuda Life Ins

Hyakujushi Bk

SGET Hiroshima Mega Solar
Iyo BkDai-ichi Life Ins
Idom

SMTB

Iyo BkNAC
MUTB

SubaruMeiji Yasuda Life Ins
Shidax

Ryobi

Hulic REIT

Nanto Bk
Bk of Fukuoka

Sumitomo Rubber
Sumitomo Riko
Shinsei BkHealthcare& Medical
Hyakugo Bk

Okuma
Nishi-Nippon City Bk
Kohnan Shoji

Mie BkResona Bk

Norinchukin Bk
Global One RE Inv Corp

77 Bk

Rengo
SMBC
Nippon Chemi-Con
Hoshino Resorts REIT

Nippon Life Ins
One REIT [Ex-SIA REIT]
Keihan HD

Fuji Oil HD

Dai-ichi Life Ins

Heiwa RE Reit
Bk of Kyoto
Mizuho Bk
Mitsui Mining& Smelting

図 4: 2018 年度–2019 年度間の各年度におけるシンジケートローンネットワー
クの有向グラフ（見やすさのため次数 4 以上に限定）
注：

有向グラフは，Fruchterman Reingold レイアウトアルゴリズムに従って描画されている．このグラフの描画
は力学モデルに基づき，ノードに影響する 2 つの力，すなわち自分以外の全てのノードからの斥力と隣接ノードからの引力により，レイアウトを決定される．この有効グラフでは，負債は借入人企業から貸出人金融機関の方向に矢印が向いている．

15

DenkaMeiji Yasuda Life Ins
DBJ

Line
Mizuho Bk

Shinsei Bk

Kohnan Shoji
Okuma

Resona Bk

MS InsTobu Railway

MUTB

Sumitomo Mitsui Const
Nippon Prologis REIT

Dai-ichi Life Ins

TBS

Nippon Chemi-Con
Fuji Oil HD

Daicel

SMTB

Hulic REIT
Bk of Yokohama
SMBC

Norinchukin Bk
Nippon Life Ins

Shizuoka Bk
Stanley Electric
Mitsubishi Corp

Healthcare& Medical

Sumitomo Riko
Hachijuni Bk
Aozora Bk
77 Bk

DBJ

Okuma

Ooedo Onsen Reit

Star Asia

Dai-ichi Life Ins
Healthcare& Medical
Fuji Oil HD

Minato Bk
Tsubaki Nakashima

KatitasSMBC

Outsourcing

Hulic REIT

Kenedix Office

Yasuda Logi
San Ju San Bk

Resona Bk

Sumitomo Electric

SMTB

Norinchukin Bk

World

Ashikaga Bk

Sumitomo Riko
Shinsei Bk

Nippon Chemi-Con
Mizuho Bk

Chiba Bk

Tobu Railway

Tokyo Century

MUTB
HasekoDaiwa House REIT Inv
Iino Kaiun Kaisha

Daido Life Ins

Nippon Life Ins

図 5: 2020 年度–2021 年度間の各年度におけるシンジケートローンネットワー
クの有向グラフ（見やすさのため次数 4 以上に限定）
注：

有向グラフは，Fruchterman Reingold レイアウトアルゴリズムに従って描画されている．このグラフの描画
は力学モデルに基づき，ノードに影響する 2 つの力，すなわち自分以外の全てのノードからの斥力と隣接ノードからの引力により，レイアウトを決定される．この有効グラフでは，負債は借入人企業から貸出人金融機関の方向に矢印が向いている．

16

17

注:

19
20

順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

括弧内の数値は次数中心性を指す．

2014
住友林業 (14)
出光興産 (12)ＣＳＭホールディングス (12)SMBC (12)
ヘルスケア&メディカル投資法人 (11)日本生命 (11)
弥生 (10)
テクノプロＨＤ (9)MUTB (9)SMTB (9)みずほ銀行 (9)東武鉄道 (8)住友ベークライト (8)Launchpad Nine (8)阪急阪神ＨＤ (6)大和ハウス工業 (6)りそな銀行 (6)
住友商事 (5)スタンレー電気 (5)コーナン商事 (5)2018
東レ (29)SMBC (22)住友化学 (22)三井化学 (17)
MUTB (16)
日本コークス工業 (15)オークマ (15)日本生命 (14)住友林業 (14)福岡国際空港 (12)ジャパン・ホテル・リート投資法人 (12)新井総合施設 (12)みずほ銀行 (11)
ヘルスケア&メディカル投資法人 (11)SMTB (10)苅田バイオマスエナジー (10)モンテローザ (10)ケネディクス・レジデンシャル・ネクスト
投資法人 (10)足利銀行 (9)日本賃貸住宅投資法人 (9)2016
福島電力プロジェクト (24)
Idom (19)
日立工機 (18)
みずほ銀行 (17)オークマ (16)イオンリート投資法人 (16)
MUTB (16)SMBC (16)日本生命 (16)住友林業 (14)豊前ニューエナジー（同） (12)大和ハウスリート投資法人 (11)串間ウインドヒル (11)日本風力開発ジョイントファンド (9)SMTB (9)ニチユ三菱フォークリフト (8)ニコン (7)
イチネンＨＤ (7)アコーディア・ゴルフ (7)
大江戸温泉物語 (7)2020
ダイセル (31)三井住友建設 (25)Line (22)
コーナン商事 (17)TBS (16)
SMBC (15)オークマ (15)ヒューリックリート投資法人 (15)
日本プロロジスリート投資法人 (14)MUTB (13)デンカ (12)SMTB (9)みずほ銀行 (8)日本生命 (8)住友理工 (8)DBJ (6)
農林中央金庫 (6)ヘルスケア&メディカル投資法人 (6)八十二銀行 (5)第一生命 (5)2015
日本コークス工業 (15)アプラスフィナンシャル (13)
長谷工コーポレーション (13)
関西エアポート (13)SMBC (13)
プロロジスＧＫホールディングス（有） (12)MUTB (12)みずほ銀行 (12)KK BCJ-18 (11)日本生命 (11)日本板硝子 (10)東武鉄道 (9)不二製油 (8)ＰＨＣホールディングス (7)新生銀行 (7)
りそな銀行 (7)SMTB (7)
日本土地建物 (6)ジャパン・シニアリビング投資法人 (6)相馬エネルギーパーク（同） (6)2019
SMBC (18)
レンゴー (16)オークマ (15)
コーナン商事 (15)
京阪 HD (13)
シダックス (12)
ヘルスケア&メディカル投資法人 (12)グローバル・ワン不動産投資法人 (11)ヒューリックリート投資法人 (11)
日本ケミコン (11)
星野リゾート・リート投資法人 (10)MUTB (9)Ｏｎｅリート投資法人 (9)リョービ (9)日本生命 (9)SMTB (8)平和不動産リート投資法人 (8)三井金属鉱業 (8)住友理工 (8)
農林中央金庫 (7)日本生命 (10)
ツバキ・ナカシマ (8)2017
コニカミノルタ (19)SMBC (19)サムティ・レジデンシャル投資法人 (18)
日立建機 (17)
東京国際空港ターミナル (17)
ＪＰリースプロダクツ&サービシイズ (16)
MUTB (16)
みずほ銀行 (16)オークマ (15)
住友林業 (14)ザイマックス・リート投資法人 (13)SMTB (13)インヴィンシブル投資法人 (12)日本生命 (12)ヒューリックリート投資法人 (11)モンテローザ (11)EM デバイス (11)東武鉄道 (10)日本リート投資法人 (10)ＭＣＵＢＳ ＭｉｄＣｉｔｙ投資法人 (9)2021
住友電気工業 (29)
アウトソーシング (17)
カチタス (16)ケネディクス・オフィス投資法人 (16)
ヘルスケア&メディカル投資法人 (15)ワールド (14)SMBC (14)
長谷工コーポレーション (13)ヒューリックリート投資法人 (12)日本ケミコン (12)
りそな銀行 (12)みずほ銀行 (12)スターアジア不動産投資法人 (11)MUTB (11)SMTB (11)東武鉄道 (10)飯野海運 (10)
第一生命 (10)

表 5: 保険会社が関与するシンジケートローンネットワークにおける次数中心性によるランキングでトップ
20 の企業18

注:

括弧内の数値は HITS ハブ中心性を指す．

コーナン商事 (0.2)
2018
住友林業 (0.29)
東レ (0.27)
オークマ (0.26)
住友化学 (0.26)
ケネディクス・レジデンシャル・ネクスト
投資法人 (0.25)
福岡国際空港 (0.24)
日本コークス工業 (0.24)
日本賃貸住宅投資法人 (0.24)
三井化学 (0.22)
インベスコ・オフィス・ジェイリート投資
法人 (0.22)

10
順位
1
2
3
4
5

6
7
8
9
10

出光興産 (0.3)
ヘルスケア&メディカル投資法人 (0.29)
スタンレー電気 (0.24)
住友ベークライト (0.24)
Launchpad Nine (0.24)
大和ハウス工業 (0.24)

2014
住友林業 (0.42)
ＣＳＭホールディングス (0.33)
東武鉄道 (0.31)

4
5
6
7
8
9

順位
1
2
3

京阪ＨＤ (0.26)
グローバル・ワン不動産投資法人 (0.25)
レンゴー (0.25)
日本ケミコン (0.24)
リョービ (0.23)

日本土地建物 (0.2)
2019
コーナン商事 (0.34)
ヒューリックリート投資法人 (0.3)
ヘルスケア&メディカル投資法人 (0.29)
オークマ (0.28)
Ｏｎｅリート投資法人 (0.27)

2015
長谷工コーポレーション (0.36)
関西エアポート (0.35)
プロロジスＧＫホールディングス（有）(0.35)
ＰＨＣホールディングス (0.32)
不二製油 (0.31)
東武鉄道 (0.29)
日本コークス工業 (0.25)
ジャパン・シニアリビング投資法人 (0.24)
KK BCJ-18 (0.23)

オークマ (0.24)
三井住友建設 (0.23)
Line (0.23)
デンカ (0.17)
住友理工 (0.17)

大和ハウスリート投資法人 (0.28)
住友林業 (0.26)
オークマ (0.26)
イチネンＨＤ (0.24)
ニコン (0.23)
プロロジスＧＫホールディングス（有）(0.22)
豊前ニューエナジー（同） (0.21)
2020
ダイセル (0.55)
ヒューリックリート投資法人 (0.34)
日本プロロジスリート投資法人 (0.31)
コーナン商事 (0.3)
TBS (0.24)

2016
福島電力プロジェクト (0.42)
イオンリート投資法人 (0.32)
日立工機 (0.29)

ヘルスケア&メディカル投資法人 (0.27)
飯野海運 (0.26)
スターアジア不動産投資法人 (0.24)
東武鉄道 (0.23)
ヒューリックリート投資法人 (0.22)

モンテローザ (0.22)
2021
ケネディクス・オフィス投資法人 (0.32)
住友電気工業 (0.32)
ワールド (0.32)
カチタス (0.29)
長谷工コーポレーション (0.29)

ヒューリックリート投資法人 (0.26)
ザイマックス・リート投資法人 (0.25)
日本リート投資法人 (0.24)
オークマ (0.23)
東武鉄道 (0.23)
日立建機 (0.23)

2017
東京国際空港ターミナル (0.32)
コニカミノルタ (0.3)
住友林業 (0.28)

表 6: 保険会社が関与するシンジケートローンネットワークにおける HITS ハブ中心性によるランキングでトップ 10 の企業

などの役割に就任する例はまだ少ないため，アレンジャーメントフィーとしての手数料収入は限定的であるあることが判明した．
ネットワーク構造の分析では，各種中心性指標を使用して，シンジケート
ローン特有の複雑な取引構造を解明した．シンジケートローンネットワークは二部ネットワークであるため，ローンの返済とその返済不履行によって引き起こされるリスクの伝播は，借入人から貸付人に限定される．したがって，次数中心性の観点で，貸付人としての生命保険会社や大手銀行，借入人としての J-REIT
や主要企業がネットワーク内で重要な役割を果たしており，HITS ハブ中心性に関しては，エアーターミナル会社，住宅建設会社や J-REIT などが最も HITS ハブ中心性が高く，ネットワーク内で重要な役割を果たしていることが判明した．
最終的に，シンジケートローンネットワークにおける相互連関性の観点によるリスク分析は，シンジケートローンを使った借入れを検討する企業や貸付金融機関などの関連主体にとって，潜在的なリスクの認知を喚起するのに有効である．本研究ではネットワークの範囲を保険会社が関与するディールに限定しているが，実際は保険会社以外の参加者は，関与するほかのシンジケートロー
ンのネットワークから影響を受ける可能性があるため，シンジケートローンネッ
トワークを介したパフォーマンスやリスクを評価する観点で，本研究はシンジ
ケートローンに参加する企業の信用リスク管理に貢献する．
今後の研究としては，保険会社がシンジケートローンの借入人として資金調達をおこなう際の資本コスト等の諸数値を分析し，保険会社の経営分析や ERM（エンタープライズ・リスクマネジメント）に活用することが挙げられる．
謝辞
本研究は，かんぽ財団令和 4 年度調査研究助成を受けて実施したものである．
ここに謝して御礼申し上げる．
付録 A. シンジケートローンディールの参加者リスト
表 A.7 は保険会社が関与するディールの参加者リストである．生保 7 社，損
保 4 社，および全共連が含まれる．

19

表 A.7: 借入企業と貸出金融機関のリスト
No 組織名
1 日本板硝子2 住友商事
3 住友電気工業
4 スタンレー電気
5 東武鉄道
6 セントラル硝子
7 三井化学
8 東京ガス
9 東レ
10 レンゴー
11
12
13
14
15

阪急阪神ＨＤ
ニコン
日立建機
日本ケミコン
オリックス

16
17
18
19
20
21
22
23

住友林業
住友ゴム
アプラスフィナンシャル
住友ベークライト
イチネンＨＤ
ブラザー工業
参天製薬
三菱商事

24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55

不二製油
長谷工コーポレーション
東洋紡
住友化学
大和ハウス工業
ツバキ・ナカシマ
リョービ
コーナン商事
シダックス
オークマ
ＭＵＦＧ
出光興産
三井金属鉱業
飯野海運
オリンパス
ジャパンエクセレント投法
グローバル・ワン不動産投法
日本コークス工業
平和不動産リート投法
インヴィンシブル投法
ＳＢＩ証券
日本ロジスティクスファンド投法
東京国際空港ターミナル
ＮＡＣ
アコーディア・ゴルフ
日本賃貸住宅投法
ワールド
大和ハウスリート投法
オエノンＨＤ
ＵＳＪ
弥生
大江戸温泉物語56 東京建物
57 テクノプロＨＤ
58 グローリー

No 組織名59 ジャパン・ホテル・リート投法
60 王子ＨＤ
61 日本プロロジスリート投法
62 星野リゾート・リート投法
63 Ｏｎｅリート投法
64 イオンリート投法
65 ＰＨＣホールディングス
66 ヒューリックリート投法
67 日本リート投法
68 インベスコ・オフィス・ジェイリー
ト投法
69 ＣＳＭホールディングス
70 三井住友建設
71 住友理工72 Launchpad Nine
73 ＪＰリースプロダクツ&サービシ
イズ
74 カチタス
75 日本土地建物
76 日本ケミカル
77 ヘルスケア&メディカル投法
78 住宅金融支援機構
79 サムティ・レジデンシャル投法
80 ＭＣＵＢＳ ＭｉｄＣｉｔｙ投法
81 プロロジスＧＫホールディングス（有）82 ジャパン・シニアリビング投法
83 ＫＫ ＢＣＪ−１８84 新井総合施設
85 相馬エネルギーパーク（同）86 アジアテーマパーク投資
87 関西エアポート
88 スターアジア不動産投法
89 日立工機
90 福島電力プロジェクト
91 コニカミノルタ
92 アウトソーシング
93 大江戸温泉リート投法
94 京阪ＨＤ
95 モンテローザ
96 軽米尊坊ソーラー発電所
97 豊前ニューエナジー（同）98 ニチユ三菱フォークリフト
99 Ｉｄｏｍ
100 日本風力開発ジョイントファンド
101 東京センチュリー
102 串間ウインドヒル
103 ソーラーファーム南さつま発電所
104 Ｓｕｂａｒｕ
105 ＥＭデバイス
106 丸順107 北海道八雲ソーラーパーク（同）108 Ｂｃｊ−３０
109 ザイマックス・リート投法
110 グリーンパワーつがる（同）111 ＳＧＥＴ広島メガソーラー
112 苅田バイオマスエナジー
113 ケネディクス・レジデンシャル・
ネクスト投法114 伊藤忠アドバンス・ロジスティク
ス投法
115 大林神栖バイオマス発電
116 宮城大郷ソーラーパーク

注: 投法は J-REIT 投資法人を指す．

20

No 組織名117 福岡国際空港
118 （同）道北風力総合管理棟
119 北海道北部風力送電
120 ダイセル
121 不二製油グループ
122 ケネディクス・オフィス投法
123 Ｌｉｎｅ
124 デンカ
125 ＴＢＳ126 安田倉庫

No 組織名175 ＭＵＴＢ
176 りそな銀行
177 ＳＭＴＢ
178 ＳＭＢＣ
179 北越銀行
180 福岡銀行
181 西日本シティ銀行
182 千葉銀行
183 横浜銀行
184 群馬銀行

No 組織名233 興銀リース
234 長野銀行
235 名古屋銀行
236 愛知銀行
237 第三銀行
238 中京銀行
239 大光銀行
240 福岡中央銀行
241 愛媛銀行
242 みなと銀行

127 北都銀行
128 山形銀行
129 岩手銀行
130 鳥取銀行
131 福岡銀行

185 武蔵野銀行
186 千葉興業銀行
187 筑波銀行
188 東京都民銀行
189 七十七銀行

243 京葉銀行
244 栃木銀行
245 熊本銀行
246 宮崎太陽銀行
247 徳島銀行

132 ＮＴＴファイナンス
133 北九州銀行
134 新銀行東京
135 北洋銀行
136 北日本銀行137 仙台銀行
138 静岡中央銀行
139 西京銀行

190 青森銀行
191 秋田銀行
192 岩手銀行
193 東邦銀行
194 東北銀行
195 みちのく銀行
196 北海道銀行
197 静岡銀行

248 福島銀行
249 大東銀行
250 オリックス銀行
251 香川銀行
252 大和ネクスト銀行
253 野村信託
254 損保ジャパン
255 シティグループ

140 徳島大正銀行
141 佐賀共栄銀行
142 稚内信金
143 福岡ひびき信金
144 全信組連
145 君津信用組合
146 農林中央金庫
147 茨城県信連
148 神奈川県信連
149 長野県信連
150 岐阜県信連
151 静岡県信連
152 愛知県信連
153 ＪＡ三重信連
154 滋賀県信連
155 兵庫県信連
156 和歌山県信連
157 広島県信連
158 愛媛県信連
159 ＪＡ岐阜信連
160 ＪＡ愛知信連
161 島根銀行
162 足利銀行
163 きらぼし銀行
164 かんぽ生命
165 ゆうちょ銀行
166 富山第一銀行
167 東日本銀行168 三十三銀行
169 第四銀行
170 十六ＦＧ
171 ＪＡ山口信連

198 十六銀行
199 スルガ銀行
200 八十二銀行
201 山梨中央銀行
202 大垣共立銀行
203 福井銀行
204 冨山銀行
205 滋賀銀行
206 南都銀行
207 百五銀行
208 京都銀行
209 紀陽銀行
210 三重銀行
211 北陸銀行
212 広島銀行
213 山陰合同銀行
214 中国銀行
215 東京スター銀行
216 伊予銀行
217 百十四銀行
218 四国銀行
219 阿波銀行
220 鹿児島銀行
221 親和銀行
222 大分銀行
223 宮崎銀行
224 肥後銀行
225 佐賀銀行
226 十八銀行
227 筑邦銀行
228 みずほ銀行
229 高知銀行

256 泉州池田銀行
257 三井住友海上火災
258 ソニー銀行
259 第一生命
260 あいおいニッセイ同和損保
261 東京海上日動火災
262 ＮＥＣキャピタルＳ
263 大同生命
264 全共連
265 日本生命
266 富国生命
267 朝日生命
268 明治安田生命
269 住友生命
270 ＤＢＪ
271 バンクネガラインドネシア
272 新韓銀行（韓国）273 ＫＥＢハナ銀行（韓国）274 第一銀行（台湾）275 Goldman Sachs
276 韓国開発銀行
277 ＤＢＳ銀行
278 クレディ・アグリコル・ＣＩＢ
279 ウリ銀行（韓国）
280 中国信託商業銀行（台湾）281 Lotte Capital
282 ＫＢ国民銀行（韓国）283 兆豐國際商業銀行（台湾）284 ＵＢＳ285 民間資金等活用事業推進機構
286 玉山銀行（台湾）287 ＢＮＰパリバ

172 イオン銀行

230 山口銀行

288

173 新生銀行
174 あおぞら銀行

231 信金中央金庫
232 芙蓉総合リース

289
290

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