原著論文/Original Paper:

テキストマイニングを用いた企業・業種分析の一指標〜2010 年と 2012 年の環境報告書の場合〜
中邨 良樹∗1 · 高林 直樹∗2 · 大場 允晶∗3 · 山本 久志∗4 · 丸山 友希夫∗5

Analyzing Companies and Industries’ Indicatorby Using Text-Mining〜The Case of 2010 and 2012’s Environmental Reports〜
Yoshiki NAKAMURA∗1 , Naoki TAKABAYASHI∗2 , Masaaki OHBA∗3 ,Hisashi YAMAMOTO∗4 , and Yukio MARUYAMA∗5
Abstract– Growing public attention has been focused on the Environmental Reports that different
companies have been disclosed. Their reports usually provide the stakeholders with the information
about the firms’ efforts for environmental concerns. Likewise, they also usually elaborate on various
outputs of their activities for the sustainability of environment. The goal of this study is to find andinvestigate the subjective and objective perspective from the words of environmental reports used in
the companies and industries. Results of this research are we found 1) the characteristic and trends ofthe output nouns through a few aspects, 2) aging tendencies from the factor scores depended on theindustries, 3) the classification of the direction in the companies’ environmental aspect, and so on.
Keywords– environmental report, text-mining, factor analysis

1. はじめに病，ダイオキシン問題，地球温暖化，そして持続成長社
会，生物多様性問題と常に議論されてきた [5]．そして，現在，企業は様々な環境活動，社会貢献活動を行っている．たとえば，環境活動として CO2 排出量の抑制やライフサイクルマネジメント，社会貢献活動として清掃活
動 [1] や出張授業 [2] などがある．消費者も地球環境に貢献しているのかを意識するようになってきた [3]．このような環境問題への取り組みは古くは 1972 年のロー
マ・クラブの「成長の限界 [4]」の発表，日本でも水俣∗1 青山学院大学経営学部 東京都渋谷区渋谷 4-4-25∗2 庄原市役所自治定住課 広島県庄原市中本町 1 丁目 10-1
∗3 日本大学経済学部 東京都千代田区三崎町 1-3-2∗4 首都大学東京システムデザイン学部経営システムデザインコー

ス 東京都日野市旭が丘 6-6∗5 日本工業大学工学部共通教育系 埼玉県南埼玉郡宮代町学園台

4-1∗1 Aoyama Gakuin University, 4-4-25 Sibuya, Shibuya-ku, Tokyo∗2 Shobara City Office, 1-10-1 Nakahonmachi, Shobara, Hiroshima∗3 Nihon University, 1-3-2 Misaki-cho, Chiyoda-ku, Tokyo∗4 Tokyo Metropolitan University, 6-6 Asahigaoka, Hino, Tokyo∗5 Nippon Institute of Technology, 4-1 Gakuendai, Miyashiro-machi,

Minami-Saitama-Gun, Saitama
Received: 2 May 2015
Accepted: 8 July 20152011 年 3 月の東日本大震災を境に，福島の原子力発電所事故によって電力や水などのインフラに対する意識も生まれた．
企業がどのような環境活動，社会貢献活動を行っているかを知るためには，環境報告書が参考になる．環境報告書 [6] とは，その名称や環境以外の分野に関する情報の記載の有無並びに公表媒体に関わらず，事業者が事業活動における環境負荷及び環境配慮等の取組状況に関する説明責任を果たし，ステークホルダーの判断に影響を与える有用な情報を提供するとともに，環境コミュ
ニケーションを促進するためのものと定義される．本
研究では，この環境報告書を対象とする．なお，社会や
経済分野まで記載した「サスティナビリティ（持続可能性）報告書」や「社会・環境報告書」，企業の社会的責任（CSR）に基づく取組の成果を公表する「CSR 報告
書 [7]」等，その内容や作成趣旨により様々ある．しかし，環境庁 [6] のガイドラインにおいては企業の社会的責任や持続可能性に関する情報を含む場合であっても，「環境報告書」とみなすとしているので，本研究でもそれを準拠する．

Oukan Vol.9, No.2

95

Nakamura, Y. et al.

1 会計情
環境報告書を対象とした先行研究として，
2 報告書の記述内容
報などを利用して分析したものと 
1 は環境会計情報に焦点をあてたものに分類できる．

とも言われ，消費者，投資家，地域住民などのステークホルダーに対し，利益・資産以外の環境保全への取組を公表するものである [8, 9]．その際，環境効率（＝売上高／環境活動の効果）[10] やマテリアルフロー会計 [11]などの数値的指標を測り，評価している [12]．これらの分析方法では，企業の環境に関わる会計評価を分析できるが，企業が目指す方向や指針などの定性的な議論が2 報告書の記述内容を焦点にした「テできないので，

キストマイニング」を使用する研究がある [13, 14]．テ
キストマイニングとは，テキスト文章を対象に形態素解析を用いて単語を抜き出し，出現頻度やそれらの相関，傾向などを解析し，考察を得るというものである [13]．
「CSR記虎 [15, 16] は，CSR に対する基本方針に着目し，数え上げる．2010 年と 2012 年の 91 社の報告書において，2 社以上が少なくとも 1 回以上使っている名詞数は
1,214 語であった．なお，「年（2012“年” や平成 24“年”度など）」や「報告」，「計上」などの環境活動の言葉として適当でないものは解析前に削除している．また，今回は「環境」という単語を抽出する場合，「環境報告」や「事業環境」という「名詞 + 環境」もしくは「環境 + 名詞」という複合名詞はカウントせず，「環境」のみで文章を成立させているものをカウントした．たとえば，「企業の環境に対する意識」という文章では「企業」，「環境」，「意識」をそれぞれ 1 カウントする．このカウント数は，報告書内の名詞のみの出現回数（Table 2）を表す．報告書は名詞だけでなく動詞，助詞も含んだ総単語数が企業別に異なるので，以下の出現率を設定する．
出現率 =カウントした名詞数
報告書内の総単語数(1)

企業調査」における調査項目内の記述文章に対しテキス

この出現率を使って 2010 年と 2012 年の企業別出現

トマイニングを行い，企業の分類を試みている．その結率を計算し，3 個のデータセットを設定する．それは果とコーポレートガバナンスとの関係や Web サイトの

1
2
2010
年の企業別出現率（以下，2010 分析），2012
年の企業別出現率（以下，2012 分析），そして時系列
3
年と 2012 年の企業別出現率
比較をするために 2010
を一つのデータセットとしたもの（以下，2010-2012 分
析）である．
これらのデータセットに対して，3 通りの分析を進めていく．一つ目が 2010 年と 2012 年の報告書から得られた名詞単語にはどのようなものがあり，どのように変化したかなどを，出現率や単語の前後の文章などから分析する（「出現単語分析」とする）．二つ目が，出現率に対して因子分析を行い，因子の命名や因子得点から，数量的な観点より経年比較や分析，考察を試みる（「因子分析」とする）．最後に，2010 年から 2012 年において報告書作成に関するガイドラインの発表・変更や東日本大震災が発生したこともあり，二つの分析後に，それらへの影響があるか（「年次推移分析」とする）を分析する．
なお，1,214 語の出現率に対して床効果（= 平均 − 標準偏差 < 0）を計算し，単語分析の条件を同じにした．その結果，2010 年は 119 単語，2012 年は 151 単語になった．床効果のみで天井効果を対象外にした理由は，数値結果が間隔尺度ではなく，かつ利用されている名詞の数が多いほど価値あるものと考えたためである．

充実度を重回帰分析より数量分析している．この研究か
らは，企業の環境活動と企業活動との関係は理解できるが，報告書に対してテキストマイニングを行っているわ
けではない．そこで大場ら [17] は，環境報告書に対してテキストマイニングを行い，抽出単語を因子分析し，因子得点から企業別の傾向を考察している．しかしながら，対象企業が 36 社にとどまり，単語そのものの分析や経年比較を行っていないという問題点があった．
そこで本研究では，より多くの企業や業種の報告書の記述部分を分析することで，企業が目指す方向性や時間的な変化をより詳細に議論したいと考えた．そのために2010 年と 2012 年の環境報告書に対して，テキストマイングを行い，報告書内で使われている単語を抜き出す．
その結果から，出現した単語やその単語の使われ方を時系列に分析する．また，出現単語を因子分析し，報告書の傾向や企業・業種別の特徴を考察する．

2. 環境報告書の分析対象とその処理について
環境報告書の分析対象は，日経 BP 環境経営フォーラ
ムが 2010 年（全 135 社）と 2012 年（全 120 社）に発行している DVD-ROM [18] の企業の中で，2 年とも報告書があり，テキストマイニングソフトで分析できた 91 社
である（Table 1）．91 社の環境報告書をテキストマイ
ニングするために，文章を形態素の列に分割し，品詞を判別する作業を行う必要がある．そのための解析ソフト
として ChaSen（茶筌）[19]，Juman [20]，KAKASI [21]などあるが，本研究では筆者らの分析環境に一番適合した MeCab [13, 22] を利用して，報告書内の名詞の個数を

96

3. 環境報告書分析とその考察
3.1 出現単語分析
はじめに，それぞれの年で高い出現率の単語をみる．

Table 3 は，それぞれの年の出現率の上位 10 個の単語と出現率，また 2010 年から 2012 年にかけて出現率が大きく上昇した単語 10 個（増加率とする）である．増加率

横幹 第 9 巻 第 2 号

Analyzing Companies and Industries’ Indicatorby Using Text-Mining〜The Case of 2010 and 2012’s Environmental Reports〜

Table 1: 対象業種・企業の一覧

Table 1:
1 ࢔ࢧࣄࣅ࣮ࣝ
2 ࢟ࣜࣥࣅ࣮ࣝ
3 ఀ⸨ᅬ
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8 ᪥ᮏࢥ࣭࢝ࢥ࣮ࣛ
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13 ࢺࢫࢸ࣒
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25 ᪥⏘⮬ື㌴
26 ᮏ⏣ᢏ◊ᕤᴗ
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29 ࣈࣜࢴࢫࢺࣥ
30 ࣐ࢶࢲ
31 ㇏⏣⮬ື⧊ᶵ32 ▮ᓮ⥲ᴗ33 ࢲ࢖࢟ࣥᕤᴗ
34 ୕⳻㔜ᕤᴗ35 ⲥཎ〇సᡤ36 ᮾὒ〇⨑37 ⰼ⋤
38 ᮾࣞ
39 ᐩኈࣇ࢕࣒ࣝ
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41 ࢥࢽࢩ
42 ࢧࣛࣖ
43 ࣘࢽ࣭ࢳ࣮࣒ࣕ
44 ୕஭໬Ꮫ
45 ୕⳻ࣞ࢖ࣚࣥ
46 ୕⳻໬Ꮫ
47 ఫ཭ࢦ࣒ᕤᴗ
48 ✚Ỉ໬Ꮫᕤᴗ
49 ࣞࣥࢦ࣮
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55 ࢥࢽ࣑࢝ࣀࣝࢱ࣮࣍ࣝࢹ࢕ࣥࢢ
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57 ࢭ࢖ࢥ࣮࢚ࣉࢯࣥ
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59 ᪥❧〇సᡤ60 ࢔ࢻࣂࣥࢸࢫࢺ㟁Ẽ࣭
61 ࣒࢜ࣟࣥ
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68 ᐩኈࢮࣟࢵࢡࢫ
69 ᐩኈ㏻
Table 1:70 ᐩኈ㟁ᶵ࣮࣍ࣝࢹ࢕ࣥࢢࢫ
71 JRᮾ᪥ᮏ
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72 ࣐ࣖࢺ㐠㍺㏻ಙ
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ࢧ࣮ࣅࢫ
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91 ᮾிᾏୖ᪥ືⅆ⅏ಖ㝤

໬Ꮫ࣭
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Table 2:の計算は，「影響」の場合，2010 年の出現率 0.00933 かTable 2: 報告書内の名詞数カウント結果
Table 2:࢔ࢧࣄ㸦୍㒊ᢤ⢋㸧
JR
NEC
Sony
䞉䞉䞉

ら 2012 年は 0.0160 と増加したので，(0.0160 ÷ 0.00933 − 1) × 100 = 71.907(2)と計算し，下三桁を表示したものである．

Table 3 より 2010 分析は 1 位が「環境」で出現率が0.0577%，2 位が「推進」で 0.0575%と続く．2012 分析࡜ࡑࡢฎ⌮࡟ࡘ࠸࡚
0.0618%，「環境」が 0.0542%と，同じよ
は「推進」が ⎔ቃሗ࿌᭩ࡢศᯒᑐ㇟࡜ࡑࡢฎ⌮࡟ࡘ࠸࡚
うな傾向の順位になった．そこで，両年ともに出現する
単語 103 個の出現率に対して，単相関係数を求めると0.983（無相関の検定 1%有意）であった．つまり，報告書で利用する単語は，年の経過による変化はないと言える．増加率は，1 位が「影響」の 71.907%，2 位が「電
力」，
「連携」，
「支援」，
「日本」と続く．この増加率から，インフラを示す単語が増えたと言える．

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♫఍
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Oukan Vol.9, No.2

13
46
23
12
16
64
37
1
30

2
15
24
12
11
29
16
0
15

29
18
29
18
5
4
25
21
22

ࣅ࣮ࣝ
23
28
32
19
15
53
50
34
28

97

Nakamura, Y. et al.

Table 3: 出現率（上位 10 個）
Table 3:2010ศᯒ
2012ศᯒ
(0.0577 )(0.0618 )⎔ቃ᥎㐍
(0.0575 )(0.0542 )᥎㐍⎔ቃ
(0.0543 )(0.0536 )♫఍♫఍(0.0494 )(0.0521 )άືάື
(0.0432 )(0.0411 )๐ῶ〇ရ(0.0323 )(0.0411 )௻ᴗ๐ῶ(0.0320 )(0.0370 )㈉⊩㈉⊩(0.0296)(0.0361
)
ᐇ⌧
ᥦ౪
ᥦ౪
ᐇ⌧
(0.0296 )(0.0355 )㛤Ⓨᆅᇦ(0.0285 )(0.0313 )的責任への期待は益々高まり多様化しています」，「恩恵をうける企業として」という表現が多く，自社・企業のฟ⌧༢ㄒศᯒ
あるべき姿を社会全体に発信するような使い方である．
1఩
「変化」は，ソニーの場合，「変化に絶えず対応し」，「急2఩
激に変化する世界情勢」などの社会情勢に関する記述が3఩
あった．以上のことから，因子 1 は社会での自分たちの4఩
対応，協調性を発信していることから「社会性」とする
5఩
（Table 5）．
6఩
因子 2 は「視点，報告」の 2 個であり，両単語とも
7఩
8఩
「視点」に関して，
出現率 1 位は三菱レイヨンであった．
9఩
三菱レイヨンでは「お客様の視点に立った真に満足して10఩いただける，優れた商品と，細やかなサービスを提供いቑຍ⋡たします」，「CSR の視点からも最高の質を追求してい1఩
71.907%ᙳ㡪
ます」，「製造段階で地球温暖化，省エネルギーの視点2఩
61.976%
㟁ຊ
での取り組み」，「会社の視点だけでなく，社会の視点」
3఩
48.920%㐃ᦠとあった．花王も「本業の中に CSR の視点を組み入れ，
4఩
46.412%ᨭ᥼5఩
39.431%᪥ᮏ“よきモノづくり” を進化させてまいります」いうよう
6఩
ࢧ࣮ࣅࢫ 39.186%に自社の立場を，ステークホルダーにアピールしている
7఩
37.700%ᣑ኱
ことがわかる．
「報告」は，「ウエブを使った効果的な報告
37.431%
8఩
ከᵝ
を目指す」
，
「
報告する内容は毎年増えている」というよ
34.877%9఩☜ㄆうに社会や消費者への発信に対して使っている．このよ
ᅉᏊศᯒ
10఩
33.786%Ⓨ⏕
 ᅉᏊศᯒ࡜ᅉᏊࡢ࿨ྡ
うなことから，因子 2 はステークホルダーとの係わり，報告，アピールということから「発信性」と命名した．
3.2 因子分析2012 分析では，「販売，製造，信頼」の 3 個の単語が1の「販売」に関して，豊田自動織機は製残った．因子3.2.1 因子分析と因子の命名
品・サービスの販売についての紹介がほとんどで，富士
本節では，因子分析を出現率に対して行い，得られ電機ホールディングスとイオンは「販売を拡大する」，
た因子の命名について説明する．因子分析は，主因子「販売を開始する」というように新しいことへのアピー
法，プロマックス回転で行った．因子分析における因子
ルに使われていた．
「製造」に関して，三井化学は「製数の推定方法は，まず固有値が 1 以上かつ累積寄与率
造の現場が販売，研究が一体になって」というように，が 50%以上となる因子数を選定した．そして，選定し製造部門の位置づけをアピールしていた．富士電機ホーた推定因子数で得られた因子パターン行列において，各
ルディングスは「設計から製造まで」，「製造のみなら
変数（単語）について因子負荷量が 0.5 以上かつ共通性
ず」，「営業，開発，製造の全機能をお客様に近いマレーが 0.5 以上となるまで繰り返し行った．繰り返しの回数
シアに移管・集約しました」など全社的な観点の内容がは，2010 分析は 6 回，2012 分析は 5 回，2010-2012 分
多かった．以上のことから，製造，販売という SCM に
析は 6 回であった．因子分析の結果について，推定因子
関することと捉えられることから「SCM 活動」と命名
数および各因子に帰属する変数（単語），回転後（主因した．
子法，プロマックス法）における因子負荷量，その単語
因子 2 の「信頼」に関しては，日本紙パルプ商事はの出現率が高い上位 3 社を Table 4 にまとめる．
「社会からの更なる信頼を獲得するべく」などがあり，三因子の命名については，実際の報告書内で使われてい井化学は「信頼される企業グループでありたい」，「品質
る単語の前後を読み，それも踏まえ決めていく．
保証部門の体制を明確にし，（中略）お客様からの信頼2010 分析では，「社会，企業，変化，視点，報告」のにより応えられるようにしました」，東レは「誠実で信5 個の単語が残った．はじめに，因子 1 の「社会，企業，
頼に応える経営を」，「社会からの信頼を獲得するべく，変化」の 3 個の報告書内の使われ方をみていく．因子 1（中略）高い倫理観，責任感を持って行動します」など ⎔ቃሗ࿌᭩ศᯒ࡜ࡑࡢ⪃ᐹ
に関する単語の出現率がすべて1 位であったセイコーと書かれていた．このようなことから，因子 2 は「信頼インスツルの単語の使われ方は，「社会」が「社会の皆性」とした．
様，豊かな社会づくり」というように外部のステークホ
2010-2012 分析においては，「社会，企業，期待，評価，ルター全般を指すときに利用されている．
「企業」という「社会」に関して，富士通-2012
業務」の 5 個が残った．
言葉は「企業に対する社会的責任」，「企業に対する社会98

横幹 第 9 巻 第 2 号

Analyzing Companies and Industries’ Indicatorby Using Text-Mining〜The Case of 2010 and 2012’s Environmental Reports〜

Table 4: 因子分析の結果と上位 3 社の出現率
Table 4:䜶䞊䝍䝉䝑䝖2010ศᯒ

2012ศᯒ

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-0.039

0.704

㈍኎

0.762

-0.170ࢭ࢖ࢥ࣮࢖ࣥࢫࢶࣝ
<0.388>ࢭ࢖ࢥ࣮࢖ࣥࢫࢶࣝ
<0.215>ࢭ࢖ࢥ࣮࢖ࣥࢫࢶࣝ
<0.043>୕⳻ࣞ࢖ࣚࣥ
<0.105>୕⳻ࣞ࢖ࣚࣥ
<0.055>㇏⏣⮬ື⧊ᶵ
<0.069>୕஭໬Ꮫ
<0.065>᪥ᮏ⣬ࣃࣝࣉၟ஦
<0.050>᪥ᮏ⣬ࣃࣝࣉၟ஦
<0.147>
ᐩኈࢮࣟࢵࢡࢫ
<0.104>ࢯࢽ࣮<0.028>ࣃࢼ࣮࣒࣍
<0.034>ⰼ⋤<0.021>ᐩኈ㟁ᶵ࣮࣍ࣝࢹ࢕ࣥࢢࢫ

<0.058>ᐩኈ㟁ᶵ࣮࣍ࣝࢹ࢕ࣥࢢࢫ

〇㐀

0.533

0.477

ಙ㢗

-0.150

0.723

♫఍

0.822

-0.043ࢭ࢖ࢥ࣮࢖ࣥࢫࢶࣝ-2010

0.079

ࢭ࢖ࢥ࣮࢖ࣥࢫࢶࣝ-2010௻ᴗ
20102012ศᯒ

ୖ఩3♫

ᅉᏊ㈇Ⲵ㔞

0.786

ᮇᚅ

0.778

-0.033

ホ౯

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0.725

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-0.0080.724<0.388><0.215>ࢭ࢖ࢥ࣮࢖ࣥࢫࢶࣝ-2010<0.129>࢔ࢻࣂࣥࢸࢫࢺ-2012<0.129>࢔ࢻࣂࣥࢸࢫࢺ-2012<0.065><0.049>୕஭໬Ꮫ
<0.044>
ᐩኈ㏻-2012<0.154>▮ᓮ⥲ᴗ-2012<0.109>ΎỈᘓタ-2012<0.039>᪥❧〇సᡤ-2010<0.073>
࣐ࣖࢺ㐠㍺-2010<0.046>

ᐩኈࢮࣟࢵࢡࢫ
<0.123>୕⳻ࣞ࢖ࣚࣥ
<0.099>᫛࿴ࢩ࢙ࣝ▼Ἔ<0.021>࢟ࣜࣥࣅ࣮ࣝ
<0.030>➨୍୕ඹ<0.021>࢖࢜ࣥ<0.043>
኱᪥ᮏ༳ๅ<0.033>ᮾࣞ
<0.041>᪥ᮏ⣬ࣃࣝࣉၟ஦-2010<0.147>
ᐩኈࢮࣟࢵࢡࢫ-2010<0.104>➨୍୕ඹ-2010<0.036>஑ᕞ㟁ຊ-2012<0.061>
NEC-2010<0.032>「業務に励む」とヤマト運輸-2010 は「業務の時間内」，

Table 5: 因子の命名

いう使われ方が多かった．以上のことから，「業務性評価」と命名した．

3.2.2 因子得点分析

ᛶ

次に，データセット別に業種別の因子得点平均値を求め，考察する（Table 6）．業種とは Table 1 の 3 列目のは「震災を経験した日本では，安心・安全を享受できる社会づくり」，「地球と社会に貢献する」とあった．
「企

分類である．
はじめに，2010 分析の業種別因子得点平均値からの業」は，セイコーインスツル-2010 において「企業に対業種分布をみる（Fig. 1）．因子 1（社会性）の因子得点

する社会的責任への期待」，「企業は地域や社会の課題

平均値が高い業種は「電気・電子」，「紙・パルプ」，「食や期待を意識し，事業活動が及ぼす影響に配慮する必要品・医療」と続き，これらは因子 2（発信性）も高く，第1 象限にある．この第 1 象限にある企業は，社会的な自社の位置づけを明確に発信している業種といえる．つまり，社会，外部，利害関係者への発信アピールが強く，社会の重要性も強く認識している業種といえる．それに「機械・精密機対し，「化学・繊維・ゴム」が第 2 象限，器」が第 4 象限，それ以外は第 3 象限にあった．第 4 象
限の場合は，社会への発信はするが，アピールする力は弱い業種といえる．全体的に，それぞれのことを発信す
る業種とそうでない業種の 2 極化が 2010 分析の特徴である．
2012 分析の業種分布をみると，因子 1（SCM 活動）と因子 2（信頼性）の両方とも大きな値である業種は，SCM 活動を積極的かつそれを基盤に社会から信頼してがある」などで使っていた．
「期待」に関しては，清水
建設-2012 では「社会やお客様の期待を超える価値の実
現，地域や社会からの要請や期待に応える活動」とあっ「ステークホルダーの充実に向た．第一三共-2010 では，け，ご期待に応えるような企業活動，評価を推進」，「期待される点」などであった．以上より，社会・企業に対する期待を，責任を持って取り組むということが連想でTable 5:
きるため，因子 1 を「責任性」と命名した．
「評価」はアドバンテスト-2012 では
因子 2 に関して，「リスクの評価」，「内部監査の評価」，日立製作所-2010
では「環境活動の評価」というように活動への評価に対する文言が多かった．
「業務」は，アドバンテスト-2012
は「業務の執行，業務のプロセス，業務の効率化」など，

Oukan Vol.9, No.2

99

Nakamura, Y. et al.

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0.6

Table 6: データセット別及び業種別の因子得点の平均値

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Fig.1:
Fig. 1: 2010 分析の業種別の因子得点分布図

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1.5

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Fig.3:-1

Fig.1:

Fig.2:
Fig. 2: 2012 分析の業種別の因子得点分布図

もらえるように発信している企業といえる． 2 極化は，

2010 分析同様にみられる（Fig. 2）．
「輸送用機器」と「商業」が第 4 象限にある．したがって，SCM 活動を重視しているが，信頼関係作りに対するアピールは小さい業種といえる．
2010-2012 分析については，企業がどのように変化しているかを考察する（Fig. 3）．全体的に 2010 年より2012 年の方が業種間の距離が狭い，つまり集約していると考えられる．そこで，クラスター分析のユークリッ
ド距離を計測し，全てのクラスターが一つのクラスターに結合されたとしたときの合併後距離（最短距離法）を求めた．その結果，2010 年が 1.034，2012 年が 0.378 であったことから，2012 年の方が業種間の差が小さくなっている．このことから，報告書が年経過とともに集約しFig.3:たと考えられる．
次に，業種の年度による移動方向から考察する．右上方向に，つまり因子 1，2 ともに増えた業種は 5 業種
（鉄鋼・非鉄金属，輸送用機器，機械・精密機器，商業， ᖺḟ᥎⛣ศᯒ

100 ᖺḟ᥎⛣ศᯒサービス）であった．これらの企業は，社会責任と業績を強く意識し，かつ行動を起こしている企業といえる．
因子 1 のみが大きく増加した業種は 2 業種（建設・住宅・不動産，その他製造），因子 2 のみが大きく増加した業種は 4 業種（化学・繊維・ゴム，紙・パルプ，文具・事務用品，エネルギー）であった．特に，因子 2 のみであった「エネルギー」は，省エネやインフラのあり方に
より業績への影響が大きいことから，それが強くアピー
ルされているとわかる．
「電気・電子」は因子 1 のみ減少，「食品・医薬」と「運輸・通信」のみ両因子減少という結果であった．

3.3 年次推移分析
2010 年から 2012 年にかけて，環境報告書作成において内容や形式を変えなければならない出来事，ルール変

横幹 第 9 巻 第 2 号

Analyzing Companies and Industries’ Indicatorby Using Text-Mining〜The Case of 2010 and 2012’s Environmental Reports〜

Fig.1:

Fig.2:
1.5

ᴗ⦼ᛶホ౯

㐠㍺࣭
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2010ᴗ✀
2012ᴗ✀

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-0.8

-0.6

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㏻ಙ-2012㕲㗰࣭㠀㕲㔠ᒓ-2010ᶵᲔ࣭⢭ᐦᶵჾ-2010ࡑࡢ௚ࢧ࣮ࣅࢫ-2012〇㐀-2010㍺㏦⏝
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0.6

0.8

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ࣃࣝࣉ-2010-1

Fig.3:
Fig. 3: 2010-2012 分析の業種別の因子得点分布図

 ᖺḟ᥎⛣ศᯒ更があったため，それがどのように反映されているかを，

Table 7: 2012 年に出現した震災関連単語の出現率

単語の出現率より分析してみる．対象単語は前述の床効

Table 7:

果を考慮した 2010 年 119 単語，2012 年 151 単語のみで

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Ᏻ඲࣐ࣖࢺ㐠㍺ࣈࣜࢴࢫࢺࣥ

ある．
まずは，2011 年 3 月の東日本大震災の発生である．未曾有の大震災であり，企業としても電力削減努力や被災地への社会貢献などが行われた．それを報告書に反映することは十分に考えられる．そこで，2012 年に新たに出現した 16 個の単語の中を吟味した．その結果，震災関連の単語 9 個（Table 7）と判断し，2012 年に新たに出現した単語とそれが使われている文章をみながら，震災影響の有無を確認する．
• 「基盤」について，大和ハウスでは「CSR 経営の基盤」などと使い，重点課題，組織統治，研究開発の推進を示しながら経営指標に関する言及でも利用されていた．同様に，住友電気工業も「社会への貢献を続けていく基盤を支える研究開発」，「経営，CSR，社会の基盤」，「社会や産業の基盤を支える事業を多角的に展開している」，ブリヂストンでは「すべてのステークホルダーとの信頼関係の基盤，環境活動のための基盤，安全はすべての基盤」などの言及で
あった．

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0.018
0.015
0.015
0.035
0.025
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0.022
0.018
0.018
0.033
0.022
0.018
0.039
0.035
0.029
0.059
0.050
0.046
0.075
0.069
0.049
0.069
0.046
0.043
0.108
0.100
0.087

Table 8:

• 「心」について，バンダイは「お客様の心を響かせ• 「期待」はステークホルダーへの期待に応えることる」，イオン，リンテックなどは「心からお見舞い」

を触れ，「安全」はドライバーや消費者への安心・安という表現で使われていた．

全という形で，ステークホルダー・従業員への配慮• 「見直し」，「安心」，「エネルギー」なども震災後の省

エネ，お客様への安心を与える，というような表現で使われており，「継続」は事業継続計画（Business

continuity planning, BCP）で利用されていた．

を示す内容であった．
以上のことから，新たに出てきた単語の一部は震災を意識していると言えるが，すべてではなかった．
次に，2010 年 11 月に ISO26000 と 2011 年 3 月に GRI

Oukan Vol.9, No.2

101



Nakamura, Y. et al.

Table 8:

4. おわりにTable 8: ISO26000 の関連単語と出現率結果
2010ศᯒ
䠉♫఍
(5.425E-04)
䠉⫱ᡂ(8.805E-05)
ྍ⬟(8.083E-05)㈨※(1.110E-04)⎔ቃ(5.775E-04)
᥎㐍(5.755E-02)

2012ศᯒ
⤌⧊
(7.354E-05)♫఍(5.357E-04)
Ᏻ඲(2.911E-04)⫱ᡂ(9.996E-05)
ྍ⬟(9.992E-05)
䠉⎔ቃ(5.423E-04)
᥎㐍(6.179E-02)

現在，企業ではさまざまな報告書が発表されている ࠾ࢃࡾ࡟
2010 年から 2012
が，本研究では環境報告書に注目し，年にかけて，どのように報告書の使用単語が変化したか分析してきた．具体的には，環境報告書内の出現単語
から，傾向分析をしたこと，因子分析および業種別因子
得点分析から 2012 年業種の方が 2010 年業種より集約（業種間の距離が狭い）傾向であること，業種別に意識の経年変化が見られたこと，また東日本大震災の発生やISO26000，GRI 3.1 の発行などにより出現単語の増減が分析できたことなどがあげられる．社会や企業活動の視3.1 が発行されたので，それによる影響を分析してみる．
ISO26000 とは，社会的責任（Social Responsibility）に関する世界初の国際規格である．それは，中核主題および課題というものが設定されており，それに沿った報告書作りが推奨される．その中の単語が出現していた場合を分析してみる（Table 8）．“ ― ” は出現率として現れなかったものである．まず中核主題および課題に「組織統治」という言葉があり，出現単語として「組織」があった．これは「消費者の安全衛生の保護」という部分の「安全」と同様に，2012 分析のみ出現しているということがわかった．同様に，中核主題および課題に関連した単語の「社会」，「可能」，「推進」に関しては 2010，2012 分析両方に出現し，出現率は増加であった．これ
らの単語に関しては，ISO26000 との関連もあるのではないかと考える．ただし，「社会」と「環境」の出現率が減少という結果になっているので，さらなる詳細な分析が必要である．
次に GRI（Global Reporting Initiative）とは，サステ
ナビリティレポートのガイドラインを提唱する非営利団体であり，そこではサステナビリティを環境，社会，経済のトリプルボトムラインであることを提唱している．
2011 年 3 月に GRI 3.1 が GRI 3 からの改編で発行された．ここでは，そのときの追加項目の単語のみ分析対象とした．それは「男女の報酬の平等」や「人権レビュー」など 18 項目で使われている単語である．その中で，点から本研究の貢献を述べるならば，ステークホルダー
にとっては対象としている企業が他社と比較してどのよ
うな意識や方向性にあるのかが理解でき，企業に取っては自社の位置づけおよび今後の報告書作成の一助になると考えられる．ただし，本研究は萌芽研究であり，多くの課題が存在する．たとえば，環境報告書は専門家が読む文書と位置付けられているためか専門用語が非常に多い．そこで，Dictionary Based Analysis [23] などの専門用語に特化した分析も考えられる．その他，抽出する対象を形容詞や文節にするなど，さまざまなアプローチが考えられるが，今後の研究課題としたい．

参考文献[1] シャープ: サステナビリティレポート 2014，http://www.
sharp.co.jp/corporate/eco/report/ssr/（参照 2015 年 4 月 26日）．
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co.jp/company/csr/（参照 2015 年 4 月 26 日）．
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[4] ドネラ H. メドウズ: 成長の限界―ローマ・クラブ人類の危機レポート，ダイヤモンド社， 1972．
[5] 石井邦宜: 20 世紀の日本環境史，産業環境管理協会，2002．

• 影響（0.933E-04）⇒ 影響（1.604E-04）[6] 環境省: 環境報告ガイドライン〜持続可能な社会をめざして〜，環境省，2007．

• （出現なし） ⇒ 組織（7.354E-05）[7] 江橋崇: 企業の社会的責任経営―CSR とグローバル・コ
ンパクトの可能性，法政大学現代法研究所， 2009．

という単語のみが出現しており，両方とも増加傾向であった．しかしながら，発行されて間もない移行期間であるため，必ずしもすべての企業の報告書が GRI 3.1 を反映していないため，それが出現単語にも影響しなかったと考える．
ここでは，床効果を考慮した単語のみの考察にとどめているため，分析としては不十分である．報告書内すべての単語での検討など，今後の課題としたい．

102[8] 國部克彦: 実践マテリアルフローコスト会計，産業環境管理協会， 2008．
[9] M. Lenzena, S. A. Murrayb, B. Kortec, and C. J. Deya: “Environmental Impact Assessment including Indirect Effects –A Case Study using Input-Output Analysis,” Environmental Impact Assessment Review, Vol.23, No.3, pp. 263-282,
2003.
[10] N. E. Costaras: “Environmental Risk Rating for the Financial Sector,” Journal of Cleaner Production, Vol.4, No.1,
pp. 17-20, 1996.

横幹 第 9 巻 第 2 号

Analyzing Companies and Industries’ Indicatorby Using Text-Mining〜The Case of 2010 and 2012’s Environmental Reports〜[11] B. Bahr, O. J. Hanssen, M. Vold, G. Pott, E. StoltenbergHansson, and B. Steen: “Experiences of Environmental Performance Evaluation in the Cement Industry. Data Qualityof Environmental Performance Indicators as a Limiting Factor for Benchmarking and Rating,” Journal of Cleaner Production, Vol.11, No.7, pp. 713-725, 2003.
[12] 壷井彬，高橋正子: 環境会計情報にもとづく企業の環境保全活動の評価─貨幣尺度で測る環境保全活動と効果の関連性─，経営情報学会誌，Vol.19，No.3，pp. 183-202，
2010．
[13] 松村真広，三浦麻子: 人文・社会科学のためのテキスト
マイニング，誠信書房，2009．
[14] 那須川哲哉，河野浩之，有村博紀: テキストマイニング
基盤技術，人工知能学会誌，Vol.16，No.2，pp. 201-211，
2001．
[15] 記虎優子，奥田真也: 企業の社会的責任（CSR）に対する基本方針とコーポレート・ガバナンスの関係―テキストマ
イニングを利用して―，一橋ビジネスレビュー， Vol.57，
No.1，pp. 152-163，2009．
[16] 記虎優子: 企業の社会的責任（CSR）の一環としての情報開示志向と企業ウェブサイトにおける情報開示の関係―テキストマイニングを利用して―，会計プログレス，
No.10，pp. 28-42，2009．
[17] 大場允晶，中邨良樹，山本久志，高林直樹，丸山友希夫，
林滋: 環境対策に経済概念を取り入れた新しい環境経済
評価手法の構築，産業経営プロジェクト報告書， Vol.36，
No.1，2013．
[18] 日経 BP 環境経営フォーラム: http://business.nikkeibp.
co.jp/emf（参照 2015 年 4 月 26 日）．
[19] ChaSen（茶筌）: http://chasen-legacy.sourceforge.jp（参照2015 年 4 月 26 日）．
[20] Juman: http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp （参照 2015 年 4 月 26日）．
[21] KAKASI: http://kakasi.namazu.org （参照 2015 年 4 月 26日）．
[22] MeCab:
http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/
doc/index.html（参照 2015 年 4 月 26 日）．
[23] 樋口耕一: テキスト型データの計量的分析：2 つのアプロー
チの峻別と統合，理論と方法，Vol.19，No.1，pp. 101-115，
2004．

中邨 良樹
2005 年青山学院大学理工学研究科博士後期課程修了．博士（工学）．青山学院大学理工学部，日本大学
経済学部を経て，青山学院大学経営学部准教授，現在に至る．マネジメント研究，教育システム研究に
従事．

高林 直樹
1989 年東京工業大学電子科学専攻（修士）卒業後，小西六写真工業株式会社（現コニカミノルタ株式会社）
入社，カラー写真事業に従事．2013 年退職し 2014 年
より庄原市役所自治定住課，現在に至る．定住促進策
に従事．

大場 允晶
日本大学経済学部教授．横浜国立大学大学院工学研
究科電気化学専攻修了．博士（工学）（東京都立科学
技術大学）．生産管理・生産計画システムの研究に従事．横断型基幹科学技術研究団体連合理事，日本経営工学会，日本設備管理学会などの会員．

山本 久志
1983 年東京工業大学 理工学研究科 経営工学専攻（修士課程）修了．博士（工学），（株）東芝，西東京科学大学を経て，首都大学東京 システムデザイン研究科教授，現在に至る．信頼性工学などの研究に従事．
日本経営工学会 学会賞（学術）等を受賞．

丸山 友希夫

Oukan Vol.9, No.2

2000 年帝京科学大学大学院理工学研究科博士後期
課程先端科学技術専攻修了．博士（先端科学技術），
群馬大学，（独）産業技術総合研究所，沖縄国際大学を経て日本工業大学 工学部 共通教育系 准教授，現在に至る．経営工学（統計的品質管理，経営情報システム）などの研究に従事．

103