jh201003-NWJ

財務ビッグデータの可視化と統計モデリング
地道正行 (関西学院大学 商学部)

概要
本研究では, 財務ビッグデータを用いて, 企業活動のグローバル化がもたらす負の側面 (企業の租税回避, 労働者と株主間の付加価値配分, 企業の富の偏在等) の実態に関する証拠と課題を提示した. この財務ビッグデータは, Bureau van Dijk

(BvD) の 154 カ国・9 万社超の上場企業の (最長) 30 年間・91 系列の財務データ (Osiris, 300 万行, 1.6GB), および非上場企業を含む 2,600 万社超の 10 年間・85 系列の世界最大規模の財務データ (Orbis, 2.9 億行, 142GB 超) である. これを
GPGPU 環境で Apache Spark , PG-Storm と R を連動させて, 探索的データ解析（Exploratory Data Analysis）にもとづき, 時空間の観点からダイナミックかつインタラクティブなデータ可視化（Data Visualization）を行った. 得られた知見に基づき, 企業行動を高精度に予測する統計モデリングと実証分析を行うことでその有効性を検証した. これらの結果を社会に広く還元し, 企業行動を持続可能な発展に向けて変革することを目指すものである.

環境とデータ解析環境 R を連動して利用すること

1 共同研究に関する情報
1.1

によって, 可視化を行うためのデータ前処理の速度共同研究を実施した拠点名(velocity) を改善する研究を行うとともに, 欠測情報

東京大学

1.2

などのデータの品質に関する考察も行う:

共同研究分野データセット名■超大容量ネットワーク技術分野

1.3

年月版 データベース 上場・非上場 連結・非連結
0siris上場
連結
0siris上場
非連結
0rbis
上場・非上場連結
0rbis
上場・非上場非連結

DS-Osiris-C-2020 2020/3
DS-Osiris-U-2020 2020/3
DS-Orbis-C-2019 2019/12
DS-Orbis-U-2019 2019/12

参加研究者の役割分担

なお, 規模は以下のようなものである:

地道正行 (関西学院大学 商学部):

データセット名• データ前処理, データラングリング

企業数

規模

DS-Osiris-C-2020 96,377 社 約 300 万行, 1.6GB 超DS-Osiris-U-2020 96,377 社 約 300 万行, 1.6GB 超
DS-Orbis-C-2019 2,600 万社超 約 2.9 億行, 142GB 超
DS-Orbis-U-2019 2,600 万社超 約 2.9 億行, 142GB 超• 探索的データ解析にもとづく統計モデリング宮本大輔 (東京大学大学院 情報理工学系研究科):• データ解析環境の構築(2) データ可視化:• データラングリング

研究目的 (1) で処理された世界 154 カ国の企業財務

阪 智香 (関西学院大学 商学部):

ビッグデータを用い, 時空間の観点からビジュアライ• 財務データの経済・会計学的考察

ゼーション技法を用いたデータ可視化 (data visual-永田修一 (関西学院大学 商学部):

ization) を行う. データ自身の情報を探索的に引き出• パネルデータ・時系列データ解析の理論構築

し, グローバルな企業活動の実態 (付加価値分配と人的資本, 生産性, 租税回避) に関する新しい知見と課題

2 研究の目的と意義を明らかにする.

(3) 統計モデリング:

本研究の目的は, 次の 3 つである.

研究目的 (2) の可視化の情報をもとに, 時間・空間の(1) データの前処理とラングリングの高速化:

両面から探索的データ解析 (Exploratory Data Anal-

本研究では, 世界 154 カ国の全上場企業・非上場企

ysis: EDA) を実行することによって, 企業行動を高業の財務ビッグデータ*1 を GNU parallel 等の並列処精度に予測する統計モデリングと実証分析を行うこ

理環境を利用し, さらに Apache Spark, PG-Stromとでその有効性を検証する. なお, 企業サイズ分布(Firm Size Distribution: FSD) や確率フロンティア*1 Bureau van Dijk (BvD) のデータベースから抽出

1

分析 (Stochastic Frontier Analysis: SFA) に基づく

4 前年度までに得られた研究成果の概要

企業分布生成理論モデルに関して検証を行うとともに, 近年その重要性が指摘されている, 再現可能性を

2017〜2019 年 度 に 採 択 さ れ た JHPCN 環 境 (FEN-

研究全体に対して確保することも, 本研究の目的であNEL) を利用した研究は, 主に世界の全上場企業の財務る (図 1 参照).

データベース Osiris から 2016〜2018 年に抽出された
データセットにもとづくものである. 前年度 (2019 年度)に得られた研究成果は, 主に 2018 年に抽出された以下のデータにもとづいている.
データセット名

DS-Osiris-C-2018
DS-Osiris-U-2018
DS-Orbis-C-2018
DS-Orbis-U-2018

図 1 探索的財務ビッグデータ解析の全工程

抽出年度 データベース 上場・非上場 連結・非連結
2018
0siris上場
連結
2018
0siris
上場
非連結
2018
0rbis
上場・非上場
連結
2018
0rbis
上場・非上場非連結

なお, 規模は以下のようなものである:
データセット名

企業数

規模

DS-Osiris-C-2018 9 万社超 約 300 万行, 1.4GB 超DS-Osiris-U-2018 9 万社超 約 300 万行, 1.4GB 超
DS-Orbis-C-2018 2,400 万社超 約 2.4 億行, 124GB 超
DS-Orbis-U-2018 2,400 万社超 約 2.4 億行, 124GB 超本研究が扱う財務データは, 既存研究のデータ量を遙かに凌駕する過去最大規模のものであり, これを扱うためには, 高速な計算機環境・ネットワーク環境といった物理的2 節で述べた研究目的それぞれについて, 2019 年度に得な資源と, その環境を利用するための技術・知識・経験, さられた研究成果の概要を述べる. なお, ここで与えられるらにそれらを会計学・統計科学・情報科学の専門的観点か

成果の総合報告を, JHPCN 第 12 回シンポジウム (国内会

ら総合的に評価・分析できる多面的な知見をもつ人的資源

議 (14)) にて行った.

が必要となる. これらの専門知識を有する研究メンバー
により, 東京大学情報基盤センターの強力な JHPCN 環境

研究目的 (1) に対する成果(FENNEL) のもと, 財務ビッグデータを処理・可視化・解(a) データセット DS-Osiris-C-2018, DS-Osiris-U-

析する世界で唯一の研究を進めることができることが本研

2018, DS-Orbis-C-2018, DS-Orbis-U-2018 の前究の意義である.

処理に対して GNU parallel を利用して並列化することによって, 処理速度の向上を検証した結果,

3 当拠点公募型研究として実施した意義

従来の方法と比べて 5 倍程度の処理速度の向上

本研究で扱う財務データセット (複数のテキストファイが得られた (図 2参照).

ル) の内, 最大の規模は合計 140 GB 超であり, 通常の計算機環境では直接扱うことは難しい. また, これらのファ
イルは, 抽出したものをそのまま解析することは困難であり, データ形式の変換, 文字・行末コードの変換, 欠測値の

図2

置換などの前処理が必要である. これらの工程を高速化す

2018) の並列化前処理の全工程

財務ビッグデータ (データセット DS-Orbis-U-

るためには, 相応の処理能力を有する計算機環境が必要となる. また, データを分析するためにデータを拠点へ転送

この結果を, 処理に利用したソースコードとともする際や, 拠点内でネットワークを介した PG-Strom 等のに学術論文 (8) で公表すると共に, 国内会議 (5),

環境下でラングリングするにあたって, GPGPU 環境と高(7), (8), (9), (11), (12) で報告した.

速なネットワーク資源が必要となる. さらに, 本研究で使(b) (a) で前処理されたデータファイルを, 東京大学

用する分析法の一つに, コンピュータ・シミュレーション

情報基盤センター内に実験的に設置された環境をベースとした評価法があり, この評価法による研究を進でデータベース化し PG-Strom を利用してデーめる上で, GPGPU を利用した高速計算を実行可能なコン

タラングリングしたところ, それまで利用していピュータ環境が必要となる. このような研究を行うにあた

た Spark 環境よりも高速化できることが検証でり, JHPCN 環境のもと, 高速な計算機環境・ネットワーク

きた (図 3). なお, この結果については, 国内会

環境を利用することによって, グローバルな企業行動につ

議 (12) にて報告を行った.

いて, これまでの研究に引き続き世界初となる証拠と知見

研究目的 (2) に対する成果を得ることできることが拠点として実施した意義である.

(a) データセット DS-Osiris-C-2018 における 20152

率ゼロ (x 軸真ん中) に企業が集中し, 全く税金を払わない企業が利益率の相当高い企業にもあり(y 軸上限は ROA 100%), 租税回避の蓋然性が確認できる (図 ?? 参照). この結果については学術
論文 (2), (4) で公表するとともに, 国内会議 (10)
図 3 Orbis データの PG-Strom によるデータラングリング

で報告した.

年の売上高データについて, Box-Cox 変換後に正規分布を当てはめた結果を, 動的でインタラク
ティブ性をもつデータ可視化によって検証する
ための Web アプリケーションを RStudio Shinyと R を用いて構築する方法について, 論文 (学術論文 (3)) で報告した (図 4).

図5

ETR (x 軸) と ROA (y 軸) の散布図: 2008 年, 2017 年(d) データセット DS-Osiris-C-2018, DS-Orbis-U2018 を用いて企業資本 (総資産) と環境資本・人的資本・人工資本との関係等を調査した. 具体的には, モーションチャートによって, (フローである GDP の補足として) ストックを測る国連の新国富 (Inclusive Wealth) の指標を用い, 140 カ国の国毎の企業のストック (総資産) 合計との関係(過去 20 年間の推移) を示した (図 6 参照). 人工
資本や人的資本 (図 6 の中段, 下段) は, 企業総
図 4 RStudio Shiny による Box-Cox 変換のインタラ

資産の増加とともに増えているが, 自然資本 (図クティブなデータ可視化

6 上段) は減少している. この図では G7 諸国に軌跡をつけているが全体も同じ傾向である. この(b) データセット DS-Osiris-C-2018, DS-Osiris-U-

ことから経済活動によって不可避的に生じる環

2018 を用いて世界の全上場企業の付加価値分配

境問題への対応は, 最重要課題のひとつであるとを可視化することによって, 従業員賃金が削られ言える. 一方, 当期純利益に対して従業員給付がて, 投資家利益が増加していること, また, 企業の多い国は, 新国富に占める人的資本の割合が高い

租税回避が横行している実態を明らかにした. 地など, 企業の労働分配率が国富 (ストック) にも域別分析や国別分析からも同様の傾向を確認し影響を与えている可能性が示唆される (図 7). ま

た. この結果については学術論文 (4), (11) で公た, 49 カ国の企業の ESG 活動を評価した FTSE

表すると共に, 国際会議 (2), 国内会議 (3), (6) でRussell ESG Rating (2018 年度データ) と Osiris

報告した.

財務データを用いた分析では, ESG 総合スコア(c) データセット DS-Osiris-C-2018, DS-Orbis-U-と, E (環境)・S (社会)・G(ガバナンス) それぞ2018 を用いて非上場企業の租税回避の蓋然性のれのスコアのいずれを用いた分析でも, スコアの確認した. 具体的には, 付加価値分配のうち, 政高い企業の企業価値 (株式時価総額) が高いこと

府への分配（税金支払）, 特に企業の租税回避にが観察された. これは企業の ESG 活動に取り組焦点を当てた. 上場企業については 2018 年度にむ企業への good news でもある. SDGs 達成に実施したため, 非上場企業を含む世界 154 カ国の向けて, 経済社会の持続可能性を確保するために全企業について, 実効税率 (=支払税金/税引前利は, 企業活動の実態をグローバルレベルで解明し,

益, ETR) を x 軸, 総資本利益率 (ROA) を y 軸

その課題を解決していく必要がある. 世界を正しにプロットした散布図 (10 年分) を作成した. 税

く知るための証拠の提示は, ステークホルダーの3

ることによって, 再現性を確保した.

(b) 学術論文 (1) 探索的データ解析を実行することに
よって得られた統計モデルを, 新たなデータセッ
ト DS-Osiris-C-2018 に当てはめ結果が再現すること, 及び, 全ての工程が再現することを確認した (図 8 も参照). この結果については, 学術論文

(11) で報告すると共に, 学会報告を行った (国際会議 (1), 国内会議 (2), (7), (8)).

図8

再現可能研究: Osiris データの前処理・ラングリ

ング, 探索的データ解析, 動的文書生成を make コマンドによって自動実行

図6

140 カ国企業資本を x 軸, 環境資本 (上段)・人的
資本 (中段)・人工資本 (下段) を y 軸にとったモーショ
ンチャート: G7 の 1990 年から 2010 年までの推移の軌跡

5 今年度の研究成果の詳細2 節で述べた研究目的それぞれについて, 今年度に得られた研究成果の詳細を述べる.
研究目的 (1) に対する成果(a) 学術論文 (8) の結果を, 国内会議 (13), (14) で報告するととに, この論文で議論された前処理に対する並列化の方法を, 本年度抽出した Orbis の
データセット (DS-Orbis-C-2019, DS-Orbis-U-2019) に対して適用し, 同様の結果を得ること
図 7 新国富に占める人的資本の割合 (x 軸) と当期純利ができた. この結果は, 国内会議 (17) で報告さ益に対する従業員給付の割合 (y 軸) のバブルチャート:

れた.

資産合計の総和を円の大きさにマッピング(b) 前処理した Orbis のデータセット (DS-Orbis-C2018, DS-Orbis-U-2018) を, 東京大学の FEN民主的な参加やガバナンスに不可欠である. これ

NEL 環境のもとで, Apache Spark, PG-Strom

らの結果については学術論文 (5) で公表した.

環境とデータ解析環境 R を連動して利用するこ

研究目的 (3) に対する成果とによって, データラングリングを行う速度を(a) データセット DS-Osiris-C-2018 における 2015

改善するための方策について学術論文 (10) で詳

年の売上高データについて, これまで検討して細に議論し, 処理に利用したソースコードも与きた対数変換後のデータに非対称分布族を当てえた. 成果としては, 従来方法による処理速度

はめた結果に対して, さらに Box-Cox 変換後によりも 20 倍程度の向上が得られた. なお, この

正規分布を当てはめた結果との比較を行い, これ

結果は, 国内会議 (13), (14) でも報告した. さまで検討してきた結果が優位性を保つことがわらに, 新たに前処理した Orbis のデータセット

かった. この結果を, 学術論文 (3) として公表し,(DS-Orbis-C-2019, DS-Orbis-U-2019) について

Sweave を利用し, LATEX と R を協調して作成すも今年度に用意された PG-Strom 環境でラング

4

リングを行った結果, 再現することを確認する

ム構築の詳細を, 学術論文 (13) で述べるとともとともに, シリアライズの方法として従来形式とに, 国内会議 (18), (21) で発表した.

Apache Parquet 形式を利用した場合の詳細な比研究目的 (2) に対する成果較を行い, 従来の方法が 1 時間 10 分かかったの(a) 研究目的 (1) に対する成果 (c) であるデータセッ

に対して, 後者の方法は, 10 分程度の時間短縮がト DS-Osiris-FTSE-2020 を用いて, 過去 6 年間できた. これらの結果については, 国内会議 (17)における ESG 情報開示・実績と企業価値との関で報告した (図 9 参照).

係を検討した. 企業の ESG 情報開示・実績について, 国別・業種別に可視化し, さらに, ESG 情報開示・実績と企業価値の関係について, 対散布
図 (図 10) やモーションチャート (図 11) を用いた可視化によって明らかにした. この結果は, 国
内会議 (15), (16), (24) で発表するとともに, 学
術論文 (6), (7), (9), (15), (16) で公表した.

図9

PG-Strom 環境におけるラングリングと ApacheParquet によるシリアライズ(c) 2015 年のパリ協定や国連の持続可能な開発目標(Sustainable Development Goals：SDGs) などを受けて, 企業の E (環境)・S (社会)・G (ガバナンス) 活動が注目されていることから, 企業のESG 活動に関する開示情報として優れている
FTSE Russell ESG レーティングデータ (以下“DS-FTSE-Russell-2020” と略) と会計情報を結合することを検討した. このことを実現するために, まず本年度抽出したデータセット DS-Osiris図 10

C-2020 (財務データ) を GNU Parallel を用い

対散布図: ESG, E, S, G, 株式時価総額の推移:

アメリカ, 日本, 韓国, イギリス, 中国, インド: FTSE
Russell ESG Rating の全対象企業について, 対数株式
時価総額, 株式時価総額, ESG, E, S, G の 2015 ∼ 2020年 (6 年間) の推移を対散布図で可視化したもの. 先進国の国別企業数上位 4 カ国であるアメリカ (桃) , 日本 (青緑) , 韓国 (青) , イギリス (茶) , 新興国の国別企業数上
位 2 カ国である中国 (赤), インド (緑) の計 6 カ国を取り上げた (これらは対象企業 130 社以上の国). 右のボッ
クスプロットと下の確率密度関数は, 国別と先進国・新興国のタイプ別の 2 種類が示されている. この 6 カ国では, イギリス (茶) のスコアが最も高いこと, インド (緑)も比較的高く, 中国は企業数が最も多いこともあり, ス
コアは低いが 6 年間で上昇してきていることなどがわ
かる.

て前処理したものと, データセット DS-FTSE-

Russell-2020 を R を利用して前処理した後, Rを利用してこれらのデータセットを主キーとしてISIN コード (国際証券コード) を用いて結合することによって新たなデータセット (以後, “DS-Osiris-FTSE-2020” と略) を得ることができた.
この結果は, 学術論文 (14) で公表された.

(d) データ抽出環境を整備するための試みとして,システム (SKWAD) を構築した. このシステムに搭載するデータとして, データセット DS-

Osiris-C-2020, DS-Osiris-U-2020, DS-Orbis-C2019, DS-Orbis-U-2019 に加えて, 国内の企業
を 対 象 と し た 日 経 NEEDS 企 業 財 務 デ ー タ(b) 2019 年度に実施した非上場企業の租税回避の蓋(2018 年版, 2019 年版, 2020 年版) のデータセ

然性を確認するための ETR と ROA の散布図

ット (以後, “DS-NEEDS-2018”, “DS-NEEDS-(図 5) を, 研究目的 (1) に対する成果 (b) の結果

2019”, “DS-NEEDS-2020” と略) も追加した.

として得られたデータを用いて 2009 年から 2018

このことから, データセット DS-NEEDS-2018,

年の 10 年分にわたって可視化し, 結果が再現す

DS-NEEDS-2019, DS-NEEDS-2020 の前処理とることを確認した. これらの可視化が可能になっデータベース化を行った. これらの処理とシステ

たのは, 研究目的 (1) に対する成果 (b) によるも5のである. この結果は, 国内会議 (17) で報告した(図 13 参照).

図 13

2009 年〜2018 年の ETR (x 軸) と ROA (y 軸)の散布図の描画プロセス(c) システム SKWAD (研究目的 (1) に対する成果
モーションチャート: 対数株式時価総額 (y 軸)(d)) から 2019 年 3 月期決算の東京証券取引所と ESG スコア (x 軸) の 49 カ国, 2015 ∼ 2020 年 (6第一部上場企業に対する売上高 (sales), 従業員

年間) の推移: FTSE Russell ESG Rating の全対象企

数 (employees), 資産合計 (assets total), 業

業について, 対数株式時価総額を y 軸, ESG スコアを x

種分類 (sector1) などのデータを連結決算ベー

図 11軸として, 49 カ国の 2,401∼3,945 社, 2015∼2020 年 (6スで抽出し, 可視化を行った. この結果として得年間) の推移をモーションチャートで可視化したものがこの図である. 色は, 先進国が黄緑, 新興国が青である.

られた知見の主なものとして, 業種によらず売上それぞれの円が企業を示しており, 円の面積は各年度の高 (sales), 資産合計 (assets total), 従業員

当該企業の売上高を示す. このモーションチャートから,

数 (employees) の全てが極端に右に歪んだもの

先進国と新興国の企業の ESG スコアの分布, 推移, 株式であることがわかる. また, これらのペアの散布

時価総額との関係などを確認することができる.

図も原点付近に密集しており, 2 次元の意味で歪んだものであることがわかる. さらに, 業種 (1:製造業, 2: 非製造業) によって, 相関の強弱に違いがあることがわかる. 例えば, 売上高 (sales)と資産合計 (assets total) の相関は, 製造業(0.948) と非製造業 (0.607) で極端に異なってい
ることもわかった (図 12 参照). この結果は, 学術論文 (13) で公表するとともに, 国内会議 (23)
でも発表した.
研究目的 (3) に対する成果(a) データセット DS-Osiris-FTSE-2020 の可視化
(研究目的 (2) に対する成果 (a)) にもとづいて,
株式時価総額を ESG レーティングで予測するためのモデリングとして, 誤差が非対称分布族に従
図 12 対 角 ブ ロ ッ ク に は 売 上 高 (sales), 資 産 合 計(assets total), 従業員数 (employees) に関する推定された密度関数と, 日経産業分類 (sector1 大分類)の頻度が描かれている. また, 上三角ブロックには,売上高 (sales), 資産合計 (assets total), 従業員数
(employees) の 2 つの組合せに関する散布図と最終列には, それぞれのデータのボックスプロット (1: 製造業,
2: 非製造業) が描かれている. さらに, 下三角ブロックには, 売上高 (sales), 資産合計 (assets total), 従業
員数 (employees) の 2 つの組合せに関する相関係数が与えられており, 最終行には, それぞれのデータのヒス
トグラム (1: 製造業, 2: 非製造業) が描かれている.

う片対数モデルを考え, その当てはまりを可視化と赤池情報量基準などで比較・検討した. この結果は, 国内会議 (15), (16) で発表した.

(b) 現在発展がめざましい, 機械学習の分野での深層学習のモデリングとして TensorFlow とそのAPI である Keras を R から利用してパターン認識を実行することを試みた. この結果は国内会
議 (19) で報告された.

(c) 多重共線性と外れ値が存在する場合に, 配当金支払金額を予測するための線形モデルの回帰係数の推定として, 幾つかの頑健性をもつ縮小推定量を6

考察し, 理論的・実証的な側面から考察を行った.

ものと思われる.

この結果を学術論文 (12) で発表した.

これまでの進捗を勘案し, 以下が今後の展望として考え(d) 2019 年度の研究目的 (3) に対する成果 (a) にられる:

よって得られた結果がデータセット DS-Osiris-

研究目的 (1) に関する展望

C-2020 で再現するかを検証した. その結果とし(a) データ前処理のさらなる高速化: 2020 年度は,て, 売上高を Box-Cox 変換したものに正規分布

データの前処理を従来よりも高速に再現性を確保を当てはめるよりも, 対数変換後に非対称ティー

して実行できる成果を得ることができたが, 国内分布を当てはめることによってモデリングした

会議 (14) の質疑応答の際に頂いたコメントを検ものが, 当てはまりが良いことが再度確認された.

討した結果, さらなる高速化・効率化の余地があ

この成果は, 国内会議 (22) で報告された.

ることがわかったため, このことを検討する.

(e) 研究目的 (2) に対する成果 (c) として得られた(b) データラングリングのさらなる高速化: これまで

可視化の結果と学術論文 (1) で得られた統計モの成果として, データラングリングを GPGPU

デルを利用することによって, 売上高を従業員数,

環境下で PG-Strom を利用することによって,資産合計, 業種分類で説明するためのモデリング

実行可能な時間で行うことができるという結果をを行った. その結果として, 対数非対称ティー分

得ているが, さらに短時間でラングリングを行う

布を誤差構造にもつ両対数モデルが検討したモデための方策として, Apache Arrow 形式を利用す

ルの中で赤池情報量規準の意味で最も当てはまりることを検討する. 分散処理環境である Apacheが良いことがわかった (図 14 参照). この結果は,Spark も最新バージョンになってから GPGPU

国内会議 (23) で発表した.

環境にも本格的に対応したことから, 最新動向のキャッチアップを行う.

(c) 複数のデータの結合: 2020 年度, 新たに非財務
データである FTSE Russell ESG レーティング
データの前処理と財務データの結合を行ったが,この処理を新しいツール (R の purrr パッケー
ジなど) を利用して効率化することを検討する.

(d) デ ー タ 抽 出 環 境 の 整 備: 今 年 度 は 主 に 日 経
NEEDS 企 業 財 務 デ ー タ を 抽 出 す る シ ス テ ム(SKWAD) を実験的に学内に構築したが, Osiris
及び Orbis データのデータベース化を行うこと
によって, より汎用性をもつように改良する. さらには, JHPCN 環境へのポーティングを検討
図 14

3 次元散布図と対数非対称ティー分布を誤差構造にもつ両対数モデルの回帰平面群: 日経業種分類 (中分類) によるダミー変数によって切片を変化させることする.
研究目的 (2) に対する展望(a) 財務データ・非財務データ・結合データの可視化:によって回帰平面群を生成

これまでの研究成果として, 様々な財務データと非財務データ, 結合データが整備されてきており,その利用も従来より容易になってきている, 今後

6 今年度の進捗状況と今後の展望もこれらのデータを可視化することによってモデ

本研究の申請時に設定していた計画では, 本年度に抽リングにつなげる予定である.

出したデータセットの前処理とラングリングを最新技術(b) 可視化環境の整備: 可視化の環境 (ツール・手(GNU Parallel, PG-Strom, Apache Parquet) を利用し法等) も日進月歩のため, 最新の動向のキャッチて行い, 企業の富の蓄積と偏在, 租税回避行動, 付加価値アップ行うとともに整備する.

分配に関する分析, 可視化, モデリングを実行することで研究目的 (3) に関する展望あったが, 今年度の研究成果 (学術論文 8 編, 学会報告 12(a) 株式時価総額のモデリング: 2020 年度に得られ回) に照らしても概ね順調に結果を得ることができている

7

た財務データと非財務データを結合したデータ

national wealth’, International Journal for Equity

セット DS-Osiris-FTSE-2020 を利用した株式時

in Health, Vol. 18, No. 1, pp.188–, November 2019.

価総額のモデリングに関する結果を, さらに詳細(査読あり)(6) 阪 智香, 國部克彦, 地道正行, 『探索的データ解析に基に検討し, 再現可能研究の観点から執筆し, 投稿する.

づく世界企業の付加価値分配』, 神戸大学ディスカッ
ションペーパー, 2019-28, pp. 1–35, 2020 年 1 月.

(b) 変換による売上高データの統計モデリング: 研究
目的 (3) に対する成果 (d) を再現可能研究の観(7) 大鹿智基, 阪 智香, 地道正行, 『「社会にとってよい企

点から執筆し, 投稿する.

業」への市場の評価とサステナビリティ』, 企業会計,(c) 東京証券取引所第一部上場企業に対する財務デー

第 72 巻, 第 1 号, pp. 74–80, 中央経済社, 2020 年 1

タの統計モデリング: 2020 年度に得られた 2019月.

年 3 月期決算の東京証券取引所第一部上場企業に(8) 地 道 正 行, 『 探 索 的 財 務 ビ ッ グ デ ー タ 解 析 –前

対する売上高 (sales), 従業員数 (employees),

処 理 の 並 列 化–』, 商 学 論 究, 第 67 巻, 第 3 号,

資産合計 (assets total), 業種分類 (sector1)

pp. 1-19, 関西学院大学商学研究会, 2020 年 3 月.

のデータを用いた統計モデリングの結果を再現可

http://hdl.handle.net/10236/00028408

能研究の観点から執筆し, 投稿する.

(9) 阪 智 香, 國 部 克 彦, 地 道 正 行, 『 会 計 と 不 平 等 –(d) その他のモデリング: 企業サイズ分布や確率フロ

付加価値分配率の探索的データ解析–』, 国民経済

ンティア分析に基づくモデリングを検討する.

雑誌, 第 221 巻, 第 4 号, pp. 1–20, 2020 年 4 月.

http://www.lib.kobe-u.ac.jp/handle_kernel/E0042013

7 研究業績一覧（発表予定も含む）(10) 地 道 正 行, 『 探 索 的 財 務 ビ ッ グ デ ー タ 解 析 –PG-Strom に よ る デ ー タ ラ ン グ リ ン グ の 並 列

学術論文化–』, 商 学 論 究, 第 67 巻, 第 1 号, pp.

(1) M. Jimichi, Miyamoto, D., Saka, C, and Na-

34, 関 西 学 院 大 学 商 学 研 究 会, 2020 年 9 月.

gata, S., ‘Visualization and statistical modeling of ﬁnancial big data:

http://hdl.handle.net/10236/00029031

Double-log mod-(11) 地道正行, 阪 智香, 『探索的財務ビッグデータ解析 –eling with skew-symmetric error distributions’,

データ可視化による企業活動の実態解明と統計モデリ

Japanese Journal of Statistics and Data Science,Vol.

1, Issue 2, pp.

1–ング–』, 日本経営数学会誌, 第 39 巻, 第 1・2 号合併

347–371, December 2018.

号, pp. 1– 23, 2020 年 11 月. (査読あり)

https://doi.org/10.1007/s42081-018-0019-1 (査読(12) Jia-Han Shih, Ting-Yu Lin, Masayuki Jimichi,

あり)

Takeshi Emura, ‘Robust ridge M-estimators with

(2) 大鹿智基, 阪 智香, 地道正行, 『企業の租税回避行動

pretest and Stein-rule shrinkage for an interceptをめぐる証拠の可視化 –グローバルデータの探索的解

term’, Japanese Journal of Statistics and Data Sci-析–』, 産業経理, 第 79 巻, 第 2 号, pp. 118–128, 産業

ence, 10.1007/s42081-020-0. (査読あり)

経理協会, 2019 年 7 月.

(13) 地 道 正 行, 『 財 務 デ ー タ 抽 出 シ ス テ ム の 再(3) 地道 正行, 『変換による財務データの統計解析 –構 築 –NEEDS 企 業 財 務 デ ー タ を 中 心 に–』,

売上高の場合–』, 商学論究, 第 67 巻, 第 1 号, pp.

商 学 論 究,27 – 46, 関西学院大学商学研究会, 2019 年 10 月.

第 68 巻,第 3 号,

pp.

1–

78, 関 西 学 院 大 学 商 学 研 究 会, 2021 年 3 月.

http://hdl.handle.net/10236/00028298

http://hdl.handle.net/10236/00029257(4) C. Saka, T. Oshika, and M. Jimichi, ‘Visualization(14) 地道正行, 阪 智香, 『財務データと ESG レーティン

of tax avoidance and tax rate convergence: Ex-

グデータの前処理と結合』, 商学論究, 第 68 巻, 第 3ploratory analysis of world-scale accounting data’,号, pp. 79–116, 関西学院大学商学研究会, 2021 年 3

Meditari Accountancy Research, Vol. 27, No. 5,

月. http://hdl.handle.net/10236/00029258

pp. 695–724, October 2019, Emerald Publishing(15) 阪智香, 『ESG 情報と企業』, 商学論究, 第 68 巻, 第Limited. (査読あり)

4 号, pp. 149–170, 関西学院大学商学研究会, 2021 年(5) I. A. Jumbri, S. Ikeda, M. Jimichi, C. Saka, S. Man-

3 月. http://hdl.handle.net/10236/00029270

agi, ‘Inequality of health stock and the relation to(16) 阪 智香, 『ESG と企業価値 –将来に向けての視点』,
8

會計, 第 199 巻, 第 4 号, pp. 12–24, 2021 年 4 月.

(火).
(8) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『探索的財国際会議発表務ビッグデータ解析と再現可能研究』, RIMS 共同研(1) M. Jimichi∗ , D. Miyamoto, C. Saka, and S. Nagata,
Exploratory Financial Big Data Analysis and Reproducible Research, DSSV 2019, Doshisha University, Imadegawa Campus, August 14th, 2019.
(2) C. Saka∗ and M. Jimichi, Visualization of Corporate Tax Avoidance and Value Added Distribution: Exploratory Analysis of Financial Big Data,DSSV 2019, Doshisha University, Imadegawa Campus, August 14th, 2019.

究「マクロ経済動学の非線形数理」, 京都大学数理解
析研究所, 2019 年 10 月 17 日 (木).

(9) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『探索的財務ビッグデータ解析 –前処理の並列化–』, 日本計算機統計学会 第 33 回シンポジウム, 青山学院大学 青山
キャンパス, 2019 年 11 月 30 日 (土).

(10) 阪 智香 ∗ , 『財務ビッグデータの探索的データ解析 –企業の租税回避と付加価値分配–』, 統計数理研究所・国内会議発表

リスク解析戦略研究センター, 第 7 回 金融シンポジウ∗(1) 地道正行 , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『探索的財ム, フクラシア丸の内オアゾ, 2019 年 12 月 5 日 (木).

務ビッグデータ解析 –前処理, データラングリング, 再(11) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『探索的財現可能性–』, 日本計算機統計学会シンポジウム予稿

務ビッグデータ解析 –前処理の並列化–』, 2019 年度

集, 滋賀大学データサイエンス学部, 2018 年 11 月 11

日本経営数学会 秋季研究会, 専修大学 神田キャンパ

日 (日).

ス, 2019 年 12 月 7 日 (土). (査読あり)∗(2) 地道正行 , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『探索的財(12) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究』, 日本経営数学

務ビッグデータ解析 –前処理とデータラングリングの会第 41 回 (通算 61 回) 研究大会, 拓殖大学茗荷谷キャ並列化–』, 統計数理研究所共同研究集会 2019 年度

ンパス, 2019 年 6 月 1 日 (土). (査読あり)「データ解析環境 R の整備と利用」, 統計数理研究所,(3) 阪 智香 ∗ , Visualization of tax avoidance and tax

2019 年 12 月 21 日 (土).

rate convergence: Exploratory analysis of world-(13) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『探索的財scale accounting data, 日本会計研究学会特別委員

務ビッグデータ解析 –PG-Strom によるデータラング

会「税制が企業会計その他の企業行動に及ぼす影響

リングの並列化–』, 日本計算機統計学会 第 34 回大に関する研究」研究会, 慶應義塾大学日吉キャンパス,会, オンライン開催, 2020 年 5 月 31 日 (日).

(14) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香 ∗ , 永田修一, 『財務ビッ2019 年 7 月 6 日 (土).
(4) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『財務ビッグデータの可視化と統計モデリング』, 学際大規模情

グデータの可視化と統計モデリング』, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (JHPCN) 第 12 回 シ報基盤共同利用・共同研究拠点 (JHPCN) 第 11 回 シンポジウム, オンライン開催 (ポスター発表), 2020 年

ンポジウム, THE GRAND HALL(品川）, 2019 年 7

7 月 9 日 (木).
(15) 阪 智香 ∗ , 『ESG 情報の開示と企業価値』, 日本経済

月 11 日 (木).
∗(5) 地道正行 , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『探索的財会計学会, 第 37 回全国大会, 統一論題「非財務情報の

務ビッグデータ解析 –前処理の並列化–』, 国際数理科

開示と企業価値」報告・討論, 早稲田大学, オンライン学協会, 2019 年度年会「統計的推測と統計ファイナン

開催, 2020 年 7 月 25 日 (土).

(16) 阪 智香 ∗ , 『企業の ESG 情報と企業価値』, 2020 年度ス」分科会研究集会, 関西学院大学大阪梅田キャンパ
ス, 2019 年 8 月 24 日 (土).

国際会計研究会大阪会計研究会第 1 回合同研究会 (オ∗(6) 阪 智香 , 國部克彦, 地道正行, 『会計と平等 –付加価

ンライン開催), 2020 年 8 月 8 日 (土).

値分配率の探索的データ解析–』, 日本会計研究学会,(17) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『探索的財第 78 回大会, 神戸学院大学ポートアイランドキャン

務ビッグデータ解析 –PG-Strom によるデータラング

パス, 2019 年 9 月 9 日 (月).

リングの並列化–』, 国際数理科学協会, 2020 年度年会∗

(7) M. Jimichi, D. Miyamoto , C. Saka, and S. Nagata,「統計的推測と統計ファイナンス」分科会研究集会, 大Exploratory Financial Big Data Analysis and Re-

阪大学, オンライン開催, 2020 年 8 月 22 日 (土).

producible Research, 2019 年度年会統計関連学会連(18) 地 道 正 行 ∗ , 阪 智 香, 『 財 務 デ ー タ 抽 出 シ ス テ ム

合大会, 滋賀大学彦根キャンパス, 2019 年 9 月 10 日

KGUSBADES の再構築』, 国際数理科学協会, 20209

年度年会「統計的推測と統計ファイナンス」分科会研究集会, 大阪大学, オンライン開催, 2020 年 8 月 22 日

(土).
(19) 劉 澤霖 ∗ , 黒澤拓能, 地道正行, 『R と TensorFlow
による機械学習』, 国際数理科学協会, 2020 年度年会
「統計的推測と統計ファイナンス」分科会研究集会, 大阪大学, オンライン開催, 2020 年 8 月 22 日 (土).

(20) 阪 智香 ∗ , 『開かれた社会関連会計研究とは？』, 日本
社会関連会計学会 2020 年度全国大会, 統一論題「開かれた社会関連会計研究を目指して：国際的、学際的、実践的な貢献の検討」報告・討論, 立命館大学, オンラ
イン開催, 2020 年 11 月 1 日 (日).

(21) 地道正行 ∗ , 阪 智香, 『学内向け財務データ抽出シス
テムの再構築』, 日本計算機統計学会 第 34 回シンポジウム, オンライン開催, 2020 年 11 月 29 日 (日).

(22) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『変換による財務データの統計解析 –売上高の場合–』, 2020 年
度日本経営数学会研究大会, オンライン開催 (専修大学神田キャンパス), 2020 年 12 月 19 日 (土). (査読あり)(23) 地道正行 ∗ , 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一, 『R による探索的財務データ解析 』, 統計数理研究所共同研究集会 2020 年度「データ解析環境 R の整備と利用」, 統
計数理研究所, オンライン開催, 2020 年 12 月 19 日

(土).
(24) 阪 智香 ∗ , 『ESG と財務会計: ESG と企業価値、今後に向けて』, 日本会計研究学会, 第 70 回関西部会, 統
一論題「ESG と会計」報告・討論, 関西学院大学, オ
ンライン開催, 2020 年 12 月 19 日 (土).
その他（評論）(1) 阪 智香, 『世界を正しく知るために、企業活動の実態を解析』, 東洋経済 ACADEMIC、SDGs 大学特集

Vol.2, 東洋経済新報社, pp. 14–15, 2020 年 6 月.
(2) 阪 智香, 『会計情報から企業行動を読み解く』, 旬刊
経理情報, 談・論 (巻頭言), 第 1597 号, 中央経済社, p.

1, 2020 年 12 月.
(3) 阪 智香, 『データは対話のツール』, 企業会計, 第 73
巻, 第 1 号, pp. 42–43, 中央経済社, 2021 年 1 月.

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