jh231001

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, Moody’s 社(旧 Bureau van Dijk 社) 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 (諸表) 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 (諸表) データ(Orbis, 2.9 億行, 142GB 超) である. これを GPGPU 環境で PG-Strom と R を連動させて, 探索的データ解析（Exploratory Data Analysis）にもとづき, 時空間分析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. これらの実証的エビデンスを社会に広く還元・周知し, 社会・経済の持続可能な発展に向けて, 企業行動の変容を促すことを目指すものである.

スから抽出した世界の全上場企業・非上場企業の1 共同研究に関する情報
1.1

財務ビッグデータを GNU parallel 等の並列処理環境を利用し, さらに Apache Arrow, PG-Strom

共同研究を実施した拠点名

環境とデータ解析環境 R を連動して利用すること

• mdx
1.2

によって, 可視化を行うためのデータ前処理の速

課題分野

度 (velocity) を改善する研究を行うとともに, 欠測• データ科学・データ利活用課題分野
1.3

情報などのデータの品質に関する考察も行う (表共同研究分野 (HPCI 資源利用課題のみ)

2 参照). Moody’s 社のデータ抽出に関する新サー• なし

ビス (DataHub) から, 上記のデータを効率よく抽出・処理するためのノウハウを確立することを試

参加研究者の役割分担
地道正行 (関西学院大学 商学部):• データ前処理, データラングリング• 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):• データラングリング• データ解析環境の構築
阪 智香 (関西学院大学 商学部):• 財務データの経済・会計学的考察
永田修一 (関西学院大学 商学部):• パネルデータ・時系列データ解析の理論構築

1.4

みる. また, 日本における上場企業に対するデータとして日経 NEEDS 財務データ (2018 年版〜2022年版) のデータセット (以後, “DS-NEEDS-2018”〜“DS-NEEDS-2022” と略) も利用する. さらに, 非
財務情報である新国富指標 (Inclusive Wealth: IW)に関するデータセット (DS-IW-2018), FTSE Rus-

sell ESG レーティングデータセット (DS-FTSERussell-2020) を財務データと結合するとともに, これらの, 処理されたデータを効率よく抽出するシステムを構築し, データ利用の効率化を図る.

2 研究の目的と意義(2) データ可視化とサステナビリティ基準開発への活用:
本研究の目的は, 次の 3 つである.

研究目的 (1) で構築されたシステムから抽出された世界の企業財務ビッグデータと IW データ, ESG(1) データの前処理・ラングリングとデータ抽出システ
ムの構築:

レーティングデータを用い, 時空間分析の観点から本研究では, 表 1 (図表については補助資料を参データ可視化を行う. このことによって, データ自身

照) で与えられるような Moody’s 社のデータベーの情報を探索的に引き出し, グローバルな企業活動

1

の実態 (付加価値分配と人的資本, 生産性, 租税回避,社のデータ抽出サービス DataHub を利用して抽出した

ESG と企業価値等) に関する新しい知見と課題を明

データファイルは, これまで扱ってきたデータ規模を超らかにする. また, これらの知見と課題の証拠を, 企えるもの (数 TB) となり, このような規模のデータを前

業のサステナビリティディスクロージャーに関する処理・可視化・モデリングするために mdx 環境が希求

基準開発に活用する. 共同研究者 (阪智香) は, 日本

される.

における企業のサステナビリティ基準開発と国際的また, 本研究が扱う財務 (諸表) データは, 会計学分野

な基準開発への貢献を行うサステナビリティ基準委における研究におけるデータ量としては過去最大規模の員会 (SSBJ) に委員として参加しており, これらのものであり, これを扱うためには, 高速な計算機環境・基準開発等において本研究の研究成果を活用する.

ネットワーク環境といった物理的な資源と, その環境を(3) 統計モデリング:利用するための技術・知識・経験, さらにそれらを会計研究目的 (2) の可視化の情報をもとに時間・空間学・統計科学・情報科学の専門的観点から総合的に評価・の両面から探索的データ解析 (Exploratory Data

分析できる多面的な知見をもつ人的資源が必要となる.

Analysis: EDA) を実行することによって, 企業行

これらの専門知識を有する研究メンバーにより, 学際的動を高精度に予測する統計モデリングと実証分析をな共同研究を mdx 環境のもとで進めることができるこ行うことでその有効性を検証する. 具体的には, 非とが本研究の意義である. また, これらの研究成果は, 国

対称分布族を考慮した両対数モデルによる財務指標

内および国際的なサステナビリティ基準開発等に直接の統計モデリングを行うとともに, パネルデータの活用することができることも本研究の意義として重要で

統計モデリング等に関しても検証を行う. また, 近ある.

年その重要性が指摘されている, 再現可能性を研究

4 前年度までに得られた研究成果の概要

全体に対して確保することも, 本研究の目的である.

2017〜2022 年度に採択された JHPCN 環境 (FEN-

また, 本研究で扱う財務諸表データ (会計データ) は,NEL) を利用した研究は, 主に世界の全上場企業の財務

既存の研究において利用されてきたデータ量を凌駕する

データベース Osiris から 2016〜2021 年に抽出された

過去最大規模のものであるため, 大容量のデータを高速

データセットにもとづくものである. 前年度 (2022 年に処理する計算機環境・ネットワーク環境といった物理度) に得られた研究成果は, 主に 2020 年, 2021 年に抽的な資源と, その環境を利用するための技術・知識・経出されたデータにもとづいている.

験, さらにそれらを会計学・統計科学・情報科学の専門

前年度 (2022 年度) に得られた研究成果の概要を以下的観点から総合的に評価・分析できる多面的な知見をもに述べる*1 . なお, 図表については, 付録 A に一括してつ人的資源が必要となる. これらの専門知識を有する研与えており, 前年度までに得られた研究成果や, その他

究メンバーにより, mdx 環境のもとで, 財務ビッグデーの業績 (紀要論文, ワークショップ, プレスリリース等)

タを処理・可視化・解析するといった世界的にも希有のについて本文中で引用しているものについては, 付録 B

研究を実践することが意義である. また, これらの研究に与えている.

成果は, 国内および国際的なサステナビリティ基準開発
等に直接活用することができる.

研究目的 (1) に対する成果(a) 2021 年度に前処理した世界の上場企業のデー

3 当拠点公募型研究として実施した意義

タセット DS-Osiris-C-2021 に対してラングリ

これまでの, 研究において扱ってきた財務データセッ

ングを行うことによって, 売上高, 従業員数, 資

トは, 数百 GB 超の複数のテキストファイルである. こ産合計等が 20 年分完全に存在するものを抽出

れらのファイルの前処理の高速化や可視化を含むデータ

した. これは, パネルデータにもとづくモデリ

解析を実行するためには, それ相応の計算機環境が必要

ングに利用するためであり, この工程を再現可となり, このことが拠点公募型共同研究として実施して能性を確保して行うことについても検討した.

きた理由である. 2022 年度に本格的に mdx 環境を利

この成果は, 国内会議 (16) で発表するととも用し, これまでの研究を継続的に実行するために非常に優れた環境であることを確認している. また, Moody’s*1 ここで与えられる成果の総合報告を, JHPCN 第 15 回シンポ

ジウム (国内会議 (6)) にて行った.

2

に, 学術論文 (10) で公表された.

要な情報を与える.

(b) 2021 年度までの成果としてデータセット DS-(c) 研究目的 (1) に対する今年度の成果 (b) とし

Orbis-C-2019, DS-Orbis-U-2019 を利用してて得られた世界の非上場企業の 10 年分の財務

JHPCN 環境で構築されたデータベースから財データに対する可視化を行った (図 3, 4 参照).

務データを PG-Strom を利用して抽出し, デー

図 3 から, 峰は少なくとも 2 つ存在することがタラングリングを実行することによって世界のわかり, 何らかの混合分布に従うことが見て取

非上場企業の財務データを可視化することがでれることと, 図 4 からは分布が ROE = 0 で非きるオブジェクト形式へ変換することができた

対称となっていることが確認でき, 作為的な会が (cf. 学術論文 (3), 国内会議 (2)), このデー計処理の可能性がみえることがわかった. このタの前処理からラングリングまでを mdx 環境

成果は, 国内会議 (14) で発表するとともに, 学

で行うことができるかどうかを検証した. その術論文 (11) で公表された.

結果として, 前処理に関して, 並列処理環境を利(d) サステナビリティ開示水準は, これまでの ESG

用することによって, これまでの処理時間 (約への取組の差が大きく影響する. そこで FTSE

80 分) を 60 分程度に大幅に短縮できることがRussell ESG レーティングデータ DS-FTSE-

わかった. この成果は, mdx 上の CPU コアを

2021 から, 国ごとに ESG スコアに統計的に有上限 (152) まで引き上げた環境で並列処理した

意な差異が存在するかについて可視化を行っ*2

ことが功を奏したものである . また, 学術論

た*3 . 図 5 は, 国毎に ESG スコアに差がない

文 (3) と国内会議 (2) ではラングリングに関しという帰無仮説に基づいて生成されたプロッては単年度の処理を行うことを考えていたが,ト (ヌルプロット) (2 ∼ 5) と, 実際の国ごとのこれをデータの全存在期間 (10 年分) に拡大し

ESG スコアのプロット (1) を示している. 実際て再現可能性を考慮して行うための方策についの ESG スコアプロット (1) とヌルプロット (2ても検討した. この成果は, 国内会議 (14) で発∼ 5) の比較から, ESG スコアには国毎に有意表するとともに, 学術論文 (11) で公表された.

な差がある (これまでの取組レベルに国毎の差研究目的 (2) に対する成果がある) ことを可視化によって確認することが(a) 2020 年度に得られた財務データセット DS-できた. なお, この結果は国際会議発表 (2) でOsiris-C-2020 と FTSE Russell ESG レーティ

発表した.

ングデータ DS-FTSE-2020 を結合したデータ

研究目的 (3) に対する成果

セット DS-Osiris-C-FTSE-2020 を可視化した(a) 対数株式時価総額の可視化の知見 (研究目的

結果 (図 1) として, 対数株式時価総額の分布構(2) に対する今年度の成果 (a)) に基づいて有限造が先進国と新興国で異なることがわかった.

混合分布によって統計モデリングを行った. そこのことは, 対数株式時価総額のデータ発生メの結果として, 赤池情報量規準 (AIC) では, 先カニズムをモデリングする際に重要な情報を与進国と新興国の企業の株式時価総額ともに, 正える.

規逆ガウス分布を混合した分布が適しているこ

なお, この結果は国内会議 (セミナー) (3), (18)とがわかった. 一方, ベイズ情報量規準 (BIC)で報告するとともに, 学術論文 (7) で公表した.

では, 先進国に対しては非対称正規分布を, 新興(b) 研究目的 (1) に対する今年度の成果 (a) として国には正規逆ガウス分布を当てはめたものを混得られたパネルデータを利用し, その可視化を合した分布が適しているという結果を得た (図行った. その結果として, 対数売上高が会計年

6 も参照). この結果は, 国内会議 (3), (18) (共

度毎に左に歪んでいることがわかった (図 2 参に招待講演) で報告するとともに, 学術論文 (7)照). このことは, 対数売上高のデータ発生メカ
ニズムやパネルデータをモデリングする際に重*3 ヌルプロット (null plot) の作成については, Monash 大学のDianne Cook 教授が開発している R パッケージ {nullabor}を利用しており, 実際のプロットについても Dianne Cook 教*2 並列処理を行う過程で生じた様々なトラブルに対して, 対応い

授から様々なコメント・アドバイスをいただいたことに感謝す
る.

ただいた関係者各位に感謝の意を表する.

3

でも公表した.

セット DS-Orbis-C-2019, DS-Orbis-U-2019 を(b) パネルデータの可視化による知見 (研究目的

可視化・解析できるオブジェクト形式へ変換す(2) に対する今年度の成果 (b)) を使って, 対る工程 (ラングリング) を, これまではローカ

数売上高の確率分布やパネルデータをプーリン

ル環境を用いて行ってきたが, その工程を mdx

グモデルと固定効果モデルを当てはめた. その上で行い, CPU ノードをパラレルで利用する

際, 誤差項に正規分布, 非対称正規分布, 非対ことによって, スケールアウトを行い, 従来よ称ティー分布に従うことを仮定した. その結果りも短時間 (1/5 程度) で処理することができとして, プーリングモデル, 固定効果モデルとた. なお, この成果を, 学術論文 (16) として改も, 非対称ティー誤差をもつ固定効果モデルが訂中である.

AIC, BIC の両方でよいという結果が得られた.

(b) 日本における上場企業の財務データ (NEEDS)

さらに, 全てのモデルの中で, 非対称ティー誤を抽出するシステム SKWAD *4 のバージョン

差をもつ固定効果モデルが最も良い当てはまり

アップ (2022 年版データの追加) を行った. こを与えることがわかった (図 7 も参照). この成のシステムの利用法については, マニュアル (2)果は, 国内会議 (16) で報告するとともに, 学術にまとめられた.

論文 (10) でも公表した.

(c) これまで利用してきたデータベース Osiris, Or-(c) 2021 年度に公表された学術論文 (2) の結果 (日bis が DataHub サービスに移行したことに伴経 NEEDS データを用いた売上高の両対数モ

い, この環境からデータを抽出することを試みデリング) を国内会議 (4), (7) で発表した.

た. この結果として, 上場企業の財務 (諸表)(d) 学術論文 (1) (査読あり), 学術論文 (2) の内容

データについては従来からのものと同様のデーを含む非対称誤差を持つ両対数モデルを用いたタを抽出することが可能であり, さらに従来か

売上高の統計モデリングについて国内会議 (11)

ら得られている結果が一部再現できるというこにおいて総合報告 (招待講演) を行った.

とを確認できた. この成果は, 学術論文 (14) と(e) 大規模パネルデータの相互作用効果を持つ線形

して公表された.

モデルにおいて, 不均一分散性, 誤差の系列相研究目的 (2) に対する進捗:

関, 傾きの不均一性に対して頑健なアプローチ(a) mdx 上でラングリング処理した世界の 2,600を考察した. このアプローチは, データへ実際

万社超の世界の非上場企業のデータセットに応用する際に, モデル選択の不確実性を大幅

DS-Orbis-C-2019, DS-Orbis-U-2019 を 使 っに低減することができるものである. さらに,て, ローカル環境で種々の探索的財務データ

有限標本の場合の理論的証拠の検討と, 応用の解析を行った. 企業数では企業の圧倒的多数が考察から, 我々のアプローチの信頼性と有用性

非上場企業であるが, 世界の非上場企業の分析を支持することがわかった. なお, これらの成は今までほとんどなされておらず, その会計実

果は学術論文 (2) (査読付き) において公表さ態はほとんど明らかにされてこなかった. 非上れた.

場企業の探索的財務データ解析にあたっては,「新しい資本主義」の実現のための「成長と分配

なお, 以上の研究において行われる処理は, 全て自動の好循環」の視点から, 10 年間の実態を, 国際的に実行され, また論文も動的文書生成によって作成さ比較を含めて明らかにした. まず成長に関してれており, この意味で再現可能研究の立場から行われては, 非上場企業の生産性を, 従業員ひとりあたいる.

り営業利益で確認した. 他国と比較しても日本

5 今年度の研究成果の詳細の非上場企業の生産性は低くはないこと, 収益性 ROE をみても日本の非上場企業と上場企業今年度に得られた各研究目的に対する研究成果は以下の収益性は, アメリカなどと比較しても実は低の通りである:
研究目的 (1) に対する進捗:*4 SKWAD はデータのライセンスの関係上, 弊学に設置されてい(a) 世界の全企業を対象として抽出されたデータ

る.

4くはないことがわかった. このため, 成長に向の開発においては, これまでの企業の取り組み

けては, 既存の企業の効率を上げるよりも, 全水準に配慮した開示要求の設定が求められる.

体のパイを増やすような新しいビジネスの創出

そこで, 企業の ESG レーティングデータを取が求められるであろう. なお, ROE の分布 (図り上げ, 国毎でどれほど差が存在するかを可視

4) で興味深い点は, 0 付近に極端に企業が集中化によって示した（図 5 参照）. 図 5 では, 実

していること, また, ROE = 0 を境に分布が非際の ESG レーティングデータは一番左であり,対象になっており, わずかに赤字の企業は黒字

国によって差がないと仮定した右 4 つの分布とにするような会計処理が選択されている可能性は明らかに異なり, ESG の取り組みレベルに差も見える. 次に, 分配に関して, 社会的に分配のがあることを明らかにした. また, ESG と, 企

多くの部分を実質的に担っているのは企業であ

業利益や株式時価総額とに正の関係があることることから, 企業が生み出した付加価値がどのを示した. また, サステナビリティ関連財務情

ようにステークホルダー (債権者, 従業員, 政府,

報開示を探るために, ESG と各種財務指標との株主) に分配されているかの 10 年間の実態を関係を見出す, 高次元の可視化も実施した（高確認した. 国ごとでは, 大陸ヨーロッパである

次元の可視化）. さらに, 会計情報と ESG 情

ドイツやフランスでは, 従業員への分配割合が報が, 企業の株式時価総額のどの程度を説明す

高く維持されており, 上場企業と同様の傾向がるかを確認し, ESG 情報が 3 割ほどの説明力見えた. 一方, アメリカでは, 株主への分配割合

をもっていることを示した. これらの研究結果が増加し, 従業員への分配の減少が顕著であり,と研究手法は, 学術論文 (9), (15) で公表され,これも上場企業と同じ傾向が確認できた. 日本

国際会議 (1), (2) や, 企業等を対象とした講演

企業はアメリカ企業ほどではないが, 従業員へ

や日本学術会議のシンポジウム等を含む国内会の分配が減少し, 投資家への分配が増加してき議 (2), (3), (4) (8), (11), (12), (13), (14) で発た. 世界の上場企業の付加価値分配と比較する

表するとともに, プレスリリース（日経ビジネと, 従業員への付加価値分配の減少と投資家へス）も行うことによって, 社会への還元も行っの分配増加は上場企業の方がその傾向がはっきている.

り確認でき, 非上場企業では, 相対的に従業員研究目的 (3) に対する進捗:への分配が維持されてきたことがわかった. こ(a) 研究目的 (1) に対する成果であるバージョンの結果は, 学術論文 (13) で公表され, 国内会議アップしたシステム SKWAD から, 2022 年 4(1), (8) で発表された. さらに, mdx 環境にお月に改編された東京証券取引所の市場 (プライいて CPU ノードをパラレルで利用することにム市場) に対する最新のデータ (2022 年 3 月期

よって, 可視化を短時間 (1/3 程度) で行うこと決算) を抽出し, 売上高を従業員数と資産合計ができた. これらの結果は, 学術論文 (16) としで予測するための統計モデリングを実施した.

て改訂中である.

結果としては, 日経業種分類 (中分類) をダミー(b) 上の結果で明らかになったように株主・投資家

変数としてもち, かつ非対称ティー誤差をもつへの分配を重視するなど株主第一主義の経営が両対数モデルが有効であることがわかった. こ

行われてきたことで, 様々な環境・社会問題もの結果は, 学術論文 (1) で公表され, 国内会議生じた. 現在それが見直され, 持続可能な, サ(15), (17) で報告された. さらに, 同じデータにステナブルなビジネスへの転換が求められてい対して, R の Tidymodels パッケージを利用し,る. このためには, 資金の流れを変えること, そ回帰木, ランダムフォレスト, 勾配ブースティしてそのための金融市場の枠組み作りが必要とング木等の学習モデルを当てはめることによっされ, ESG・サステナビリティ情報開示の基準て考察した. この結果については, 国内会議 (9)開発や制度設計が急速に進んでいる. 本研究ので発表された.

参加研究者の一人はこれらの基準開発や制度設(b) 2020 年度に得られた財務データセット DS-

計に関連して本研究の分析結果を報告し, 還元

Osiris-C-2020 と FTSE Russell ESG レーティしている. 例えば, サステナビリティ開示基準

ングデータ DS-FTSE-2020 を結合したデータ

5セット DS-Osiris-C-FTSE-2020 を用いて, 株(1) 研究目的 (1) に関しては以下の事項を検討する:

式時価総額を財務データと非財務データで予測(a) 2017 年度に JHPCN 拠点として採択された時するための統計モデリングを行った. その際,点からの懸案事項であった全世界の全企業の先進国と新興国の国タイプの情報を考慮し, 非

データ (データセット DS-Orbis-C-2019, DS-

対称分布族の有限混合回帰によるモデリングを

Orbis-U-2019) の前処理, データラングリング,行った. この成果は, 学術論文 (12) で公表され,可視化, 統計モデリングを行うことに対して,国内会議 (7), (10) で発表された.

今年度の成果として, これらのデータセットを(c) 昨年度の成果 (cf. 国内会議 (8)) として, 日経

データベース化したものからデータを抽出した

NEEDS 企業財務データを利用した東京証券取ものをラングリングし, 可視化する工程を mdx

引所第一部上場企業の合成疑似データを生成す

上で make コマンドによって自動実行することるための統計モデリングを行ったが, この成果が漸く可能となった. 一方, mdx の GPGPU 環

を国内会議 (5), (16) でも発表した.

境のもとでの PG-Strom を利用した高速ラン
グリングに関しては, 従来チューニングが難し

なお, 以上の研究において行われているデータの前処

かったが, 今年度は, PG-Strom の開発等を行っ

理とラングリング, 探索的データ解析の工程は, make コている宮原徹氏, 海外浩平氏らとの共同研究を

マンドを実行することによって全て自動実行されてい2023 年 10 月から開始することができた. こる. また, 論文等も一部 (地道作成分) は動的文書生成にの結果として, mdx 環境下での PG-Strom のよって作成されているため, この意味で再現性が確保さ

チューニングを行うことによって大幅に時間がれているといえる.

短縮できることがわかった. なお, 2024 年度はまた, 2021 年度から実施している統計数理研究所 (統mdx の複数ノードを並列で利用することによっ計思考院) における人材育成事業であるオンラインワーて前処理を行うことと, PG-Strom のライセン

クショップ (ワークショップ (1), (2), (3)) を, 今年度もス版を利用したラングリングを行うことによっ

実施*5 し, 探索的データ解析の話題 (ワークショップ (4),て, さらに高速化が望まれるため, これらのこと(5)) を扱うとともに, セミナーでは mdx 環境についてを課題としたい.

の紹介 (セミナー (6)) が行われた.

(b) 昨年度からの成果として, 日経 NEEDS 財務

6 今年度の進捗状況と今後の展望

データにもとづいて, 2019 年度 (2019 年 4 月
期〜2020 年 3 月期) の東京証券取引所の株式

本年度は, 非上場企業を含めて抽出したデータセット

市場 (第一部, 第二部) に上場している企業の財の前処理とラングリングを mdx 環境で最新技術 (GNU務データの匿名化を実験的に行うことができた

Parallel, PG-Strom, Apache Arrow) を利用して本格的(国内発表 (5), (16)). しかしながら, 2022 年 4に実施することによって, これまで扱うことが難しかっ

月から市場区分が 「プライム」, 「スタンダー

た非上場企業を含めた富の蓄積と偏在, 租税回避行動, 付ド」, 「グロース」へ変更されたため, 2023 年度

加価値分配に関する分析, 可視化, モデリングを実行す

はデータの整備が必要があった*6 . 2024 年度はることであった (cf. 国内会議 (6)).

この市場に対応した財務データの匿名化を検討

今年度の研究成果として, 学術論文 6 編 (査読付き論する予定である. また, 匿名化されたデータの公文 1 編含む), 学会・セミナー・ワークショップ報告 20

開可能性について, 技術的な側面のみならず, 制

回 (招待講演, 基調講演 4 回含む), ワークショップの開度等の面からも引き続き調査する予定である.

催, マニュアル・テクニカルレポート公表, プレス発表等(c) これまで主に利用してきたデータは, Moody’sに照らして, 概ね順調に結果を得ることができているも社の Osiris, Orbis というデータベースから抽のと思われる.

出したものであったが, これまでのサービスがこれまでの進捗を勘案し, 各研究目的に対する今後の2022 年から DataHub へ順次移行したことに伴展望を与える:い, 2023 年度はこのシステムを利用することに*5 探索的ビッグデータ解析と再現可能研究』, https://sites.
*6 2024 年 4 月の時点でデータベース化が完了している.

google.com/view/ws-ebda-rr-2023/

6

よって抽出したデータのうち, 主に上場企業にたデータを, 次年度は, 本格的に mdx 環境で利ついて, これまで利用してきたデータと比較・検用して可視化や統計モデリングを実施する予定

証した (学術論文 (14)). 2024 年度は, 非上場企である.

業に対象を広げ検証するとともに, このシステ

また, 2021 年度から 2023 年度まで実施してきたワー

ムを定期的に利用することによってデータを抽クショップ (統計数理研究所・統計思考院・人材育成事

出し, 研究に利用する予定である.

業) を, 次年度は共同研究集会 (統計数理研究所) として(2) 研究目的 (2) に関しては以下の事項を検討する:

実施する予定である.

(a) 研究目的 (1) に対する箇所でも述べたが, 今年度

7 研究業績一覧（発表予定も含む）

は, データセット DS-Orbis-C-2019, DS-Orbis-

U-2019 ラングリングによって得られた世界の学術論文（査読あり）

非上場企業の 10 年分の財務データに対する可(1) Masayuki Jimichi, Yoshinori Kawasaki, Daisuke

視化を, 様々な観点から実施し, 考察を行い, 富Miyamoto, Chika Saka, Shuichi Nagata, ‘Sta-の蓄積と偏在, 租税回避行動, 付加価値分配に関tistical Modeling of Financial Data with Skew-

する分析を本格的に行った (cf. 学術論文 (13)).

Symmetric Error Distributions’, Symmetry, Vol.

2024 年度は, これまでに培った技術・環境を利

15, No. 9, 1772, September 2023, *7 .

用してさらなる可視化を行い, 富の蓄積と偏在,
租税回避行動, 付加価値分配に関する課題に取国際会議プロシーディングス（査読あり）

り組む予定である.

(該当なし)(3) 研究目的 (3) に関しては以下の事項を検討する:

国際会議発表(a) 2022 年度に得られた成果である先進国と新興国(1) Saka, C., D. Cook, M. Jimichi, T., Prabanga∗ ,の企業に対する対数株式時価総額の有限混合分‘Dynamical Visualization of Environmental, So-

布による統計モデリングをさらに発展させ, 今

cial and Governance (ESG) Ratings and Corpo-

年度は有限混合回帰モデルによる統計モデリン

rate Financial Performance: An Exploratory Data

グを行うことによって, 高精度に対数株式時価

Analysis of Global ESG and Accounting Data’,

総額を予測するためのモデルを構築した (cf. 学

Academy of Sustainable Finance, Accounting, Ac-

術論文 (12)). 2024 年度は, 財務指標や ESG 指

countability & Governance, 3rd Annual Confer-標の説明変量が国別情報を表すカテゴリカル変

ence, Spain, Valencia (Hybrid), 27th July 2023

量に依存する問題を克服するためにモデルの仮(2) Saka, C., D. Cook, M. Jimichi, T., Prabanga∗ ,定を緩和することによって改良する予定である.

‘Dynamical Visualization of Environmental, So-(b) 今年度に得られた成果 (学術論文 (1)) では, 日経

cial and Governance (ESG) Ratings and Corpo-

業種分類の中分類をダミー変数と非対称ティー

rate Financial Performance: An Exploratory Data

誤差をもつ両対数モデルが, 2022 年 3 月期決算

Analysis of Global ESG and Accounting Data’,の東京証券取引所プライム上場企業の財務デー

Meditari Accountancy Research Conference 2023,

タへ良い当てはまりを与えることがわかった.

University of Verona (Italy), 14th September 2023

さらに, この結果から得られた経済学的なイン

国内会議発表プリケーションとしては, コロナ禍における航(1) 地道正行 ∗ , 阪 智香 ∗ , 宮本大輔, 永田修一『探索的空機産業と鉄道産業の売上高に対する大きな打財務ビッグデータ解析と再現可能研究: 非上場企業

撃があったこともわかった. このような結果をに関する財務データの可視化とその考察』, 日本計算

さらに詳細に検討するためには, 日経業種分類

機統計学会, 第 37 回大会, ハイブリッド開催, 2023の小分類に関する情報をモデルに加味する必要

年 6 月 3 日 (土).

があり, そのためには, 混合効果モデルを検討す(2) 阪智香『人間・AI 共創時代の経営教育』, パネリス

る必要があるため, 2024 年度はこのテーマに取ト報告, 日本学術会議公開シンポジウム「人間・AI

り組む予定である.

(c) 今年度から利用している DataHub から抽出し*7 https://doi.org/10.3390/sym15091772

7

共創時代における価値創造経営教育」, 日本学術会

日 (月).

議経営学委員会主催, 早稲田大学小野記念講堂, ハイ(11) 阪智香『サステナブル経営の現状と課題: 会計・企

ブリッド開催, 2023 年 6 月 4 日 (日).

業価値評価における経済性と社会性』, 日本学術会(3) 阪智香『サステナビリティ開示: 企業に求められる

議公開シンポジウム「サステナブル経営の実現を目

新たな基準』, 経営関連学会協議会主催, 第 18 回公指して」, 日本学術会議経営学委員会主催, 経営関連

開講演会, 明治大学, ハイブリッド開催, 2023 年 6 月

学会協議会共催, 筑波大学東京キャンパス, 2023 年

11 日 (日).

9 月 24 日 (日).

(4) 阪智香『グローバルにサステナビリティ開示が求(12) 阪智香『サステナビリティ開示制度の動向』, 国際

められる企業: 世界が求めるものと日本企業の対応

会計研究学会, 第 40 回研究大会, 近畿大学, 統一論について』, 日本環境ジャーナリストの会・勉強会,

題報告, 2023 年 10 月 29 日 (日) (招待講演).

一般財団法人地球・人間環境フォーラム (東京都台(13) 阪智香『財務諸表における気候関連及びその他の不東区・蔵前), ハイブリッド開催, 2023 年 6 月 27 日

確実性』(パネルディスカッション), 日本公認会計(火).

士協会・公益財団法人財務会計基準機構共催 IASB∗

(5) 地道正行 , 川崎能典, 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一

セミナー「IFRS 会計基準をめぐる最新動向」, 2023

『財務データの匿名化: NEEDS 財務データを利用し

年 10 月 30 日 (月) (招待講演).

た合成疑似データの生成』, 日本経営数学会第 45 回

(14) 阪智香『相次ぎ固まるサステナビリティ情報開示の(通算 65 回) 全国研究大会, ハイブリッド開催 (専修国際標準: ISSB「S1」「S2」を読み解く』, 日経 BP,

大学神田キャンパス), 2023 年 7 月 1 日 (土).

SX/DX/GX Summit 2023 *8 , Autumn, 東京 NBF(6) 地道正行 ∗ , 阪 智香 ∗ , 宮本大輔, 永田修一『財務ビップラチナタワー, 2023 年 10 月 31 日 (火) (基調講

グデータの可視化と統計モデリング』, 学際大規模情演).

報基盤共同利用・共同研究拠点 (JHPCN) 第 15 回

(15) 地道正行 ∗ , 川崎能典, 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一

シンポジウム, ハイブリッド開催, 口頭発表, 2023 年『探索的財務データ解析と再現可能研究: 東京プライ

7 月 6 日 (木).

ム上場企業財務データの利用』, 日本計算機統計学会(7) 地道正行 ∗ , 川崎能典, 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一

第 37 回シンポジウム, フェニックス・シーガイア・『非対称分布の有限混合回帰による株式時価総額のリゾート (宮崎県宮崎市), ハイブリッド開催, 2023

統計モデリング』, 国際数理科学協会, 2023 年度年会

年 11 月 11 日 (土).

「統計的推測と統計ファイナンス」分科会研究集会,(16) 地道正行 ∗ , 阪 智香, 宮本大輔, 永田修一『R による

大阪公立大学中百舌鳥キャンパス, 現地開催, 2023

財務データの匿名化: NEEDS 財務データを利用し

年 8 月 20 日 (日).

た合成疑似データの生成』, 統計数理研究所共同研究∗∗(8) 地道正行 , 阪 智香 , 宮本大輔, 永田修一『探索的集会 2023 年度「データ解析環境 R の整備と利用」,

財務ビッグデータ解析と 再現可能研究: 非上場企業

統計数理研究所, ハイブリッド開催, 2023 年 12 月

に関する財務データの可視化とその考察』, 国際数

16 日 (土).

理科学協会, 2023 年度年会「統計的推測と統計ファ(17) 川崎能典 ∗ , 地道正行, 宮本大輔, 阪智香, 永田修

イナンス」分科会研究集会, 大阪公立大学中百舌鳥

一 ‘Statistical Modeling of Financial Data with

キャンパス, 現地開催, 2023 年 8 月 20 日 (日).

Skew-Symmetric Error Distributions’, 2023 年度∗(9) 大森 亮 , 地道正行『Tidymodels による財務データ(第 31 回) 関西計量経済学研究会, 広島大学東千田の統計モデリング』, 国際数理科学協会, 2023 年度

キャンパス, 2024 年 1 月 6 日 (土).

年会「統計的推測と統計ファイナンス」分科会研究

その他

集会, 大阪公立大学中百舌鳥キャンパス, 現地開催,

その他の業績については, 補助資料の付録 B を参照さ

2023 年 8 月 20 日 (日).

れたい.

(10) 地道正行 ∗ , 川崎能典, 阪 智香, 宮本大輔, 永田修一
『非対称分布の有限混合回帰による株式時価総額の統計モデリング』, 2023 年度統計関連学会連合大会,*8 https://events.nikkeibp.co.jp/event/2023/

京都大学吉田キャンパス, 現地開催, 2023 年 9 月 4

nxt1031sdgx/

8

補助資料

付録 A

図表
表1

データセット名

年月版

データベース

上場・非上場連結・非連結DS-Osiris-C-2020

2020/3

Osiris

上場

連結

DS-Osiris-U-2020

2020/3

Osiris上場

非連結

DS-Osiris-C-2021

2021/3

Osiris

上場

連結

DS-Osiris-U-2021

2021/3

Osiris上場

非連結

DS-Osiris-C-2022

2022/3

Osiris上場

連結

DS-Orbis-C-2019

2019/12

Osiris

上場・非上場

連結

DS-Orbis-U-2019

2019/12

Osiris

上場・非上場非連結

DS-NEEDS-C-2022

2022/9NEEDS

上場 (日本, 非上場含む)

連結

DS-NEEDS-U-2022

2022/9NEEDS

上場 (日本, 非上場含む)

非連結

表2

付録 B

データセット一覧

データセット: 規模

データセット名

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-Osiris-C-2021

100,542 社

約 300 万行, 1.7GB 超DS-Osiris-U-2021

100,542 社

約 300 万行, 1.7GB 超DS-Osiris-C-2022

105,276 社

約 300 万行, 1.6GB 超

DS-Orbis-C-2019

2,635 万社超

約 2.9 億行, 142GB 超

DS-Orbis-U-2019

2,635 万社超

約 2.9 億行, 142GB 超DS-NEEDS-C, U-2022

17,150 社

約 280 万行, 8.5GB 超

その他の業績

ここでは, 本文中で引用している 2018 年度から 2023 年度のその他の業績を掲載する.
学術論文（査読あり）(1) Masayuki Jimichi, Daisuke Miyamoto, Chika Saka, Shuichi Nagata, ‘Visualization and statistical modelingof ﬁnancial big data: Double-log modeling with skew-symmetric error distributions’, Japanese Journal of
Statistics and Data Science, Vol. 1, Issue 2, pp. 347–371, December 2018 *9 .
(2) Guowei Cui, Kazuhiko Hayakawa, Shuichi Nagata, and Takashi Yamagata, ‘A Robust Approach to Heteroscedasticity, Error Serial Correlation and Slope Heterogeneity in Linear Models with Interactive Eﬀects
for Large Panel Data’, Journal of Business & Economic Statistics, Published online: 07 Jul 2022 *10 .
(3) 地道正行『文系学部におけるデータサイエンス教育』, 日本経営数学会誌, 第 42 巻, 第 1・2 号合併号, pp. 17–29,
2024 年 3 月. (招待有り)*9 https://doi.org/10.1007/s42081-018-0019-1*10 https://doi.org/10.1080/07350015.2022.2077349

9図1

対数株式時価総額のヒストグラムと推定された密度: 国タイプ別 (新興国: E(実線), 先進国: G(点線)), ラグ付き

図2

売上高のリッジプロット: 対数スケール

10

図3

図4

図5

2018 会計年度の非上場企業に関する対数資産合計と対数売上高の散布図

自己資本利益率 (Return On Equity: ROE) のヒストグラム: 範囲を −0.5 < ROE < 0.5 に限定

国毎の ESG スコアの差異: 実際の国毎の ESG スコアプロット (1) と帰無仮説のもとでのプロット (2 ∼ 5)11

linetype

NIG.G.NIG.E

SN.G.NIG.E

ST

0.4

density

0.3

0.2

0.1

0.0
6

9

12

log.mc

図6

対数株式時価総額のヒストグラムと統計モデル: 実線が先進国と新興国の場合ともに正規逆ガウス分布を当てはめそれらを混合した場合であり, 点線が先進国に非対称正規 (SN) 分布, 新興国に正規逆ガウス (NIG) 分布
を当てはめそれらを混合した場合である. また, 破線はデータをタイプに分けず非対称ティー (ST) 分布を全体に当てはめた場合である.

図7

時点 t 毎の尺度調整済み直接母数残差の 2 乗の P-P プロット: 非対称ティー誤差をもつ固定効果モデル(切片項付き) を当てはめた場合

国際会議発表 (国外セミナー含む)(1) Masayuki Jimichi, Chika Saka, Daisuke Miyamoto, Shuichi Nagata, Statistical Modeling of Market Capitalization with Financial Data and ESG Rating Data, The 11th Conference of The Asian Regional Section of
the International Association for Statistical Computing, Doshisya University, Feb 24, 2022. ( 査読有り)(2) Chika Saka and Masayuki Jimichi, Business Megatrend through Accounting Data, Monash NUMBATs seminar in the Department of Econometrics and Business Statistics. March 9nd 2023, Monash University.
学術論文 (査読無し)(1) 阪 智香『気候変動と企業価値』, 青山アカウンティングレビュー, 第 11 号, pp. 61-64, 2022 年 2 月.
(2) 地道正行『R による探索的財務データ解析と再現可能研究: NEEDS 企業財務データの利用』, 商学論究, 第 69
巻, 第 3・4 号合併号, pp. 1–82, 関西学院大学商学研究会, 2022 年 3 月*11 .
*11 http://hdl.handle.net/10236/00030066

12

(3) 地道正行, 阪 智香『探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究: 非上場企業のデータラングリング』, 商学論究,
第 69 巻, 第 3・4 号合併号, pp. 83–120, 関西学院大学商学研究会, 2022 年 3 月*12 .

(4) 阪 智香『高まりつつあるサステナビリティ情報の説明力』, 企業会計, 第 74 巻第 6 号, 中央経済社, pp. 14–20,
2022 年 6 月. (招待論文)(5) 阪 智香『DX の進展と会計研究・教育: 世界の上場企業・非上場企業の会計ビッグデータ解析』, 會計, 第 201 巻
第 6 号, 森山書店, pp. 14–20, 2022 年 6 月. (招待論文)(6) 阪 智香『グローバルな財務・ESG データ分析からみえる課題』, 国際会計研究学会年報, 通号 49・50 合併号, pp.
57–69, 2022 年 7 月. (招待論文)(7) 地道正行『非対称分布族と一般化双曲型分布族の有限混合による株式時価総額の統計モデリング』, 商学論究, 第70 巻, 第 1・2 号合併号 (商学部開設 70 周年, 商科開設 110 周年記念号), pp. 425–507, 2022 年 12 月. 関西学院
大学商学研究会, 2022 年 12 月*13 .

(8) 阪 智香『探索的データ解析にみるビジネスとサステナビリティ』, 商学論究, 第 70 巻, 第 1・2 号合併号 (商学部
開設 70 周年, 商科開設 110 周年記念号), pp. 211–226, 2022 年 12 月. 関西学院大学商学研究会, 2022 年 12 月.

(9) 阪 智香『サステナビリティ開示: 経済社会のサステナビリティに向けての貢献』, 會計, 第 203 巻, 第 1 号, pp.
92–106, 森山書店, 2023 年 1 月. (招待論文)(10) 地道正行『探索的財務パネルデータ解析と再現可能研究: 世界の上場企業データの利用』, 商学論究, 第 70 巻, 第3 号, pp. 1–121, 関西学院大学商学研究会, 2023 年 3 月*14 .
(11) 地道正行, 阪 智香『探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究: mdx 環境とローカル環境の協調による非上場
企業データのラングリングと可視化の自動化』, 商学論究, 第 70 巻, 第 3 号, pp. 123–173, 関西学院大学商学研究会, 2023 年 3 月*15 .

(12) 地道正行『非対称分布族の有限混合回帰による株式時価総額の統計モデリング』, 商学論究, 第 71 巻, 第 1 号, pp.
1–69, 2023 年 10 月*16 .
(13) 地道正行, 阪 智香『探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究: 非上場企業のデータ可視化と考察』, 商学論究,
第 71 巻, 第 1 号, pp. 71–122, 2023 年 10 月*17 .

(14) 地道正行『探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究: DataHub データのラングリングと Osiris データとの比較』, 商学論究, 第 71 巻, 第 2 号, pp. 1–50, 2024 年 3 月(15) 阪智香『探索的データ解析の意義: ESG と企業価値研究の事例』, 商学論究, 第 71 巻, 第 3 号 (小菅正伸博士記念号), pp. 171–190, 2024 年 3 月.

(16) 地道正行, 宮本大輔, 阪 智香, 永田修一『R によるビッグデータ解析と再現可能研究: mdx 環境における非上場
企業財務データのラングリングと可視化』, 改訂中.
国内会議発表(1) 阪智香 ∗ 『世界の上場企業・非上場企業の会計ビッグデータ解析』, 日本会計研究学会, 第 71 回関西部会, 統一論
題「AI・DX の進展と会計研究・教育」報告, 京都先端科学大学, オンライン開催, 2022 年 3 月 4 日 (金). (招待講演)(2) 地道正行 ∗ , 阪 智香 ∗ , 宮本大輔, 永田修一『探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究: 非上場企業のデータラ
ングリング』, 日本計算機統計学会 第 36 回大会, ハイブリッド開催, 2022 年 5 月 22 日 (日).

(3) 地道正行 ∗ , 阪 智香, 宮本大輔, 永田修一『財務データと ESG レーティングデータによる株式時価総額の統計モ*12 http://hdl.handle.net/10236/00030067*13 http://hdl.handle.net/10236/00030481*14 http://hdl.handle.net/10236/00030602*15 http://hdl.handle.net/10236/00030603*16 http://hdl.handle.net/10236/0002000131*17 http://hdl.handle.net/10236/0002000132

13

デリング 』, 九州大学統計科学セミナー, オンライン開催, 2022 年 6 月 10 日 (金) *18 . (招待講演)(4) 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と再現可能研究: NEEDS 企業財務
データの利用』, 日本経営数学会第 44 回 (通算 64 回) 全国研究大会, ハイブリッド開催 (専修大学神田キャンパス), 2022 年 7 月 2 日 (土).

(5) 地道正行 ∗ , 阪 智香 ∗ , 宮本大輔, 永田修一『財務ビッグデータの可視化と統計モデリング』, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (JHPCN) 第 14 回 シンポジウム, オンサイト開催, ポスター発表, 2022 年 7 月 7 日(木).
(6) 地道正行 ∗ , 阪 智香 ∗ , 宮本大輔, 永田修一『財務ビッグデータの可視化と統計モデリング』, 学際大規模情報基盤
共同利用・共同研究拠点 (JHPCN) 第 14 回 シンポジウム, ハイブリッド開催, 口頭発表, 2022 年 7 月 8 日 (金).

(7) 地道正行 ∗ , 阪 智香, 宮本大輔, 永田修一『R による探索的財務データ解析と再現可能研究: NEEDS 企業財務
データの利用 』, 国際数理科学協会, 2022 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, 大阪公立大学, オンライン開催, 2022 年 8 月 21 日 (日).

(8) 地道正行『財務データの匿名化』, 国際数理科学協会, 2022 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, 大阪公立大学, オンライン開催, 2022 年 8 月 21 日 (日).

(9) 阪 智香『サステナビリティ開示』, 日本会計研究学会第 81 回全国大会, 東京大学, オンライン開催, 2022 年 8 月
27 日 (土), 28 日 (日). (報告統一論題「拡大・多様化する開示情報・報告書と会計学研究」における招待報告)(10) 阪 智香『SDGs 達成にむけて会計はどのように貢献できるのか』, 日本経営学会第 96 回大会 明治大学, オンライン開催, 2022 年 9 月 2 日 (金)〜4 日 (日). (セッション「SDGs 達成にむけて経営はどのように貢献できるのか」
における招待報告)(11) 地道正行 ∗ , 阪 智香 ∗ , 宮本大輔, 永田修一『非対称分布族による財務データの統計モデリング』, 2022 年度統計関連学会連合大会, ハイブリッド開催, 2022 年 9 月 5 日 (月). (招待講演)(12) 阪 智香『ステークホルダーに届く非財務情報開示』, 日経 SDGs/ESG 会議, 東京・丸ビルホール, 2022 年 9 月
13 日 (火).
(13) 阪 智香『ESG 情報開示を企業価値につなげる』, 日経 ESG 経営フォーラム, 日経大阪本社カンファレンスルー
ム, 2022 年 10 月 13 日 (木).

(14) 地道正行 ∗ , 阪 智香, 宮本大輔, 永田修一『探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究: 非上場企業のデータ可視化』, 日本計算機統計学会 第 36 回シンポジウム, ハイブリッド開催, 2022 年 11 月 27 日 (日).

(15) 地道正行『大規模データの探索的データ解析と再現可能研究』, 2022 年度第 3 回計算機統計セミナー, 日本計算機統計学会, オンライン開催, 2022 月 12 月 11 日 (日) *19 . (招待講演)(16) 地道正行 ∗ , 阪 智香, 宮本大輔, 永田修一『R によるパネルデータ解析』, 統計数理研究所共同研究集会 2022 年度「データ解析環境 R の整備と利用」, 統計数理研究所, ハイブリッド開催, 2022 年 12 月 17 日 (土).

(17) 阪 智香『サステナビリティ開示: 経済社会のサステナビリティに向けての貢献』, 会計教育研修機構 SDGs, ESG
講座『ESG のE にフォーカスした講座 〜気候関連情報〜』, (東京大手町フィナンシャルシティ サウスタワー), 2023 年 1 月 16 日 (月).

(18) 地道正行 ∗ , 阪 智香, 宮本大輔, 永田修一『財務データと ESG レーティングデータによる株式時価総額の統計モデリング』, 広島大学金曜セミナー, 2023 年 2 月 10 日 (金) *20 . (招待講演)(19) 阪 智香『「ディスクロージャーワーキング・グループ報告: 中長期的な企業価値向上につながる資本市場の構築に向けて」の公表を受けて』, 日本公認会計士協会 第 54 回 中日本五会研究大会, グランヴィア京都, 2023 年 3 月

23 日 (木). (基調講演, 招待報告)*18 https://www.math.kyushu-u.ac.jp/seminars/view/3003*19 https://jscs.jp/学会の活動/セミナー/*20 http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/stat/Friday_2022.html

14

ワークショップ・セミナー(1) 地道正行『探索的財務データ解析と再現可能研究』, 統計数理研究所統計思考院, 2022 年度公募型人材育成事業,
オンラインワークショップ『R + tidyverse パッケージ速習: dplyr と ggplot2 を利用した探索的財務データ解析』, 2022 年 8 月 28 日 (日) *21 .

(2) 阪 智香『探索的財務データ解析にみるビジネスとサステナビリティ』, 統計数理研究所統計思考院, 2022 年度公募型人材育成事業, オンラインワークショップ『探索的ビッグデータ解析と再現可能研究』, 2022 年 8 月 28 日(日).
(3) 宮本大輔『データプラットフォーム mdx による財務ビッグデータ解析環境の構築』, 統計数理研究所統計思考院,
2022 年度公募型人材育成事業, オンラインワークショップ「探索的ビッグデータ解析と再現可能研究」, 2022 年
8 月 28 日 (日).
(4) 地道正行, 阪 智香『探索的財務ビッグデータ解析による世界の企業行動の実態』, 統計数理研究所統計思考院,
2023 年度公募型人材育成事業, オンラインワークショップ「探索的ビッグデータ解析と再現可能研究」, 2023 年
8 月 27 日 (日).
(5) 宮本大輔『財務ビッグデータ解析のためのデータ形式及びツールに関する検討』, 統計数理研究所統計思考院,
2023 年度公募型人材育成事業, オンラインワークショップ「探索的ビッグデータ解析と再現可能研究」, 2023 年
8 月 27 日 (日).
(6) 地道正行『大規模データの探索的データ解析と再現可能研究』, 2023 年度 第 1 回 計算機統計セミナー, 日本計算機統計学会, オンライン開催, 2023 年 12 月 9 日. *22 . (招待講演)
マニュアル・テクニカルレポート(1) 地道正行『財務データ抽出システム SKWAD』, pp. 1–193, 関西学院大学リポジトリ, 2022 年 5 月 20 日, ISBN:
9784990553012*23(2) 地道正行『SKWAD ユーザマニュアル: NEEDS 企業財務データの抽出, Version 2.0』, pp. 1–100, 関西学院大
学リポジトリ, 2023 年 4 月 12 日*24 .
記事(1) 阪智香「ニューノーマル時代の読書術：探索的データ解析への旅」『企業会計』第 75 巻第 12 号、pp. 118-121.
（中央経済社）2023 年 12 月 (pp. 11(2) サステナビリティ基準委員会 特設サイト サステナビリティ開示基準案「座談会「公開草案の開発を受けて」(前編)IFRS S1 号に相当する「適用基準 (案)」と「一般基準 (案)」」2024 年 4 月 26 日公表 https://www.ssb-j.

jp/jp/news_release/400713.html(3) 阪智香「新設のサステナビリティ国際基準でゲームチェンジの現在地を知る」, 日経ビジネス, No.2220 (2023 年
12 月 11 日号)
プレスリリース(1) 産経新聞 2022 年 5 月 11 日 (月) 夕刊記事「西論 +」にコメントが掲載(2) 毎日新聞 2022 年 5 月 23 日 (月) 東京朝刊記事「持続可能な未来へ 2」に掲載(3) 日本経済新聞 2022 年 10 月 18 日 (火) 朝刊記事「日経 SDGs/ESG 会議 開催リポート: ESG 経営 真価問われる
時『取り組みの可視化・開示急げ』」に掲載*21 https://sites.google.com/view/ws-ebda-rr-2022/*22 https://jscs.jp/学会の活動/セミナー/*23 http://hdl.handle.net/10236/00030225*24 http://hdl.handle.net/10236/00030672

15