令和４年度経済産業省中小企業庁委託業務

令和４年度
中小企業の実態把握等のためのデータ利活用に関する委託調査事業
調査報告書

令和５年３月デロイト トーマツ コンサルティング合同会社

目 次
１. はじめに ....................................................................................................................................... 3
１－１. 本業務の背景.................................................................................................................... 3
１－２. 本業務の目的.................................................................................................................... 3
１－３. 本業務の実施概要............................................................................................................ 4
１－４. 本報告書の構成................................................................................................................ 5
２. 中小企業の売上動向把握のための調査・分析 ........................................................................ 6
２－１. 調査方法 ........................................................................................................................... 6
２－１－１. データの選定........................................................................................................ 6
２－１－２. 指標の算出方法.................................................................................................... 7
２－１－３. 業種選定.............................................................................................................. 12
２－１－４. 指標の評価方法.................................................................................................. 14
２－２. 有識者研究会の設置・運営.......................................................................................... 20
２－２－１. 研究会の設置概要.............................................................................................. 20
２－２－２. 各回研究会の議題及び要旨 .............................................................................. 21
２－２－３. 研究会を踏まえた対応...................................................................................... 24
２－３. 調査結果 ......................................................................................................................... 24
２－３－１. 指標の評価.......................................................................................................... 25
２－３－２. 評価結果を踏まえた指標の課題 ...................................................................... 68
３. 事業者を取り巻く外部環境の構造化及びデータ利活用可能性に関する調査・分析 ...... 73
３－１. 因果型共起構造分析...................................................................................................... 73
３－１－１. 分析実施方針...................................................................................................... 74
３－１－２. 分析対象データの選定...................................................................................... 80
３－１－３. 分析結果.............................................................................................................. 83
３－１－４. 構造化データの調査........................................................................................ 104
３－２. 因果構造分析................................................................................................................ 114
３－２－１. 分析実施方針.................................................................................................... 114
３－２－２. 分析結果............................................................................................................ 119
４. 本事業で得られた示唆と次年度以降のアクションプラン ................................................ 133
４－１. 本事業で得られた示唆................................................................................................ 1331

４－１－１. データ利活用の可能性.................................................................................... 133
４－２. 次年度以降のアクションプラン................................................................................ 144
４－２－１. 行政における継続的なオルタナティブデータの活用方法の検討 ............ 144
４－２－２. ユースケースの実現に向けた対応 ................................................................ 146
４－３. 本事業のまとめ............................................................................................................ 149



本報告書に記載されている情報は、調査時点のものであり、公開情報を除き、ヒアリ
ング等で第三者から提供を受けた資料を基礎としております。これら入手した情報自体の妥当性・正確性については、弊社では責任を負いません。



本報告書における分析手法は、多様なものがありうる中での１つを採用したに過ぎず、その正確性や実現可能性に関して、弊社がいかなる保証を与えるものではありません。



本報告書は、調査委託契約に従って貴庁の政策決定の参考資料として作成されたものです。内容の採否や使用方法については、貴庁自らの責任で判断を行うものとします。

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１. はじめに１－１. 本業務の背景
新型コロナウイルス感染症（以下、「感染症」という。
）の流行や原油・原材料価格の高騰など、足下において中小企業を取り巻く環境は激しく変化しており、これまで以上に、可能な限り実態を速報的に捉えたり、今後の教訓として過去の実態を詳細に振り返ったりしながら、必要な政策対応の検討及び実施を迅速かつ的確に行うことが求められている。この点に関して、我が国で伝統的に利用されてきた政府
統計は引き続きマクロ経済の動向を捉える上では有用であるものの、中小企業に限定して動向を把握できる経済指標は限られており、特に詳細性や速報性の面でも課題がある。また、こうした政府統計だけでは、外部環境を構成する個々の諸要素間の連関性や、中小企業の経済活動への波及効果といったプロセスが必ずしも明らかになっていない。
これに対して、クレジットカード決済データ、POS データ、位置情報データ、SNS、新聞等のテキストデータといったオルタナティブデータは、感染症流行後に国内外の中央銀行で経済動向を把握・分析する上で活用されるなど、その注目度が高まっている。その活用実態や個々のデータに関する特性（精度、偏り等）、有効性等の検証は途上にあるものの、詳細性や速報性に優れる点から公的統計を補完する役割が期待されている。同様に、中小企業の動向を的確かつ迅速に把握することや外部環境の構造を体系的に理解することにつながる可能性も考えられる。

１－２. 本業務の目的
このような状況を鑑み、本事業では、「中小企業の売上動向を把握するための調査・分析」、「中小企業を取り巻く外部環境の構造化及びデータ利活用可能性に関する調査・分析」などを通じて、これまで以上に充実して中小企業の経済活動や外部
環境の変化を把握し、厳しい状況にある中小企業の実態を踏まえた適切かつ迅速な政策的支援につなげられるように、オルタナティブデータの有効活用を検討することを目的として推進した。

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１－３. 本業務の実施概要
本事業では、まず「（１）中小企業の売上動向把握のための調査・分析」として、株式会社ジェーシービー（以下、「JCB 社」という。）と株式会社ナウキャスト（以下、「ナウキャスト社」という。
）が共同開発したサービス「JCB 消費 NOW」を活用し、国内のクレジットカードの決済情報データを選定した。ナウキャスト社と共同で、「JCB 消費 NOW」データから中小企業基本法で定める中小企業を抽出する方法の検討を行い、中小企業の売上動向を定期的に把握するための指標を業種別に試作し、試作した指標の有効性・妥当性の評価を実施した。有効性・妥当性の評価に際しては、研究会を設置・運営し、経済学や統計学、データサイエンス等に知見のある学識者・民間人材から意見を聴取し、指標の更なる精度の向上や指標の活用可能性等に向けた助言・指導等を受けた。また、試作した指標の活用可能性に関して、中小企業の売上動向を注視している地方自治体等へのヒアリング調査を実施し、追加的なユースケースを整理した。
また、「（２）事業者を取り巻く外部環境の構造化及びデータ利活用可能性に関する調査・分析」においては、社会情勢や経済動向を把握するための重要な情報源と考えられる新聞などのテキストデータのデータベースを利用した。テキストデータを活用することによって、定量的な指標だけでは把握困難な事象間の因果関係を明らかにし、示唆を得ることが期待できる。テキストデータの活用は、企業における特定業務領域では進んでいるところもあるが、行政における活用事例はいまだ少ない。本事業では、行政におけるテキストデータの活用可能性を調査することを目的
として、
「感染症」
「円安」
「原材料・資源価格の高騰」「サプライチェーン混乱」「震災」といった具体的な経済・社会上の変動であるトピックを選定し、テキストデー
タを用いた因果型共起構造分析と因果構造分析の２つのアプローチ手法による分析を行った。因果型共起構造分析においては、新聞のテキストデータから、同時期に発生している複数の事象間の因果関係を考慮してネットワーク的に可視化するための分析を行った。分析の際には、テキストマイニングの専門的知見を有する学識者に意見聴取を行い、事業者の外部環境を構成する個々の諸要素を仮説的にネットワークとして構造化する際の検討に活用した。加えて、ネットワーク化された個々の要素の動向把握に対応した構造化データの存否についても調査を行った。因果構造分析においては、当該分析に関する専門的知見を有する東京大学和泉潔研究室（以下、「和泉研究室」という。
）と連携して取り組んだ。また、因果構造分析では、決算短信および新聞のテキストデータに記述された因果関係を示す手がかり表現を基に、特定の経済・社会上のトピックが中小企業の各業種に対して与え得る波及効果

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を探索した。これらの仮説的に作成したネットワークに関しては、精度の評価および妥当性の検討を行い、今後の活用方法の提案を行った。
これらの調査を踏まえ、各業務の調査結果を整理するとともに、それらに基づいて導かれる今後の取組に向けた示唆について、本報告書に取りまとめた。

１－４. 本報告書の構成
前項を踏まえ、本報告書は全４章構成とする。
まず第２章では、中小企業の売上動向把握のために試作した指標の内容と指標の有効性・妥当性評価の実施結果を取りまとめた。第３章では、事業者を取り巻く外部環境のネットワーク構造化のために実施した分析の内容について取りまとめた。
最後に第４章では、本事業全体を通して得られた示唆と、それを踏まえて次年度以降で取り組んでいくことが望ましい事項について取りまとめた。

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２. 中小企業の売上動向把握のための調査・分析

２－１. 調査方法
中小企業の売上動向を的確かつ迅速に把握することを目的として、本調査では、国内のクレジットカード決済データを用いて、中小企業の売上動向を定期的に把握するための指標を業種別に５つ以上試作し、試作した指標の有効性・妥当性を評価した。
本項では、指標の試作で用いたデータや中小企業基本法で定める中小企業の抽出方法、試作した業種、有効性・妥当性評価方法等を示す。

２－１－１. データの選定
本調査の目的に鑑み、中小企業の売上動向を把握することが期待できるオルタナ
ティブデータとして、ナウキャスト社が提供する「JCB 消費 NOW」を選定した。
「JCB 消費 NOW」は、統計対象会員のクレジットカードのトランザクションデー
タ（JCB カードの実取引データ）を基にした統計データで、インターネットショッ
ピングやキャッシュレス決済を含む幅広い消費の動向を捉えることが可能である1。
約 1,000 万会員分の豊富な決済情報サンプルを持ち、業種別指数 62 種と非常に広範なデータを保有している。また、更新頻度は約２週間であり、業種別の消費動向が把握できる地域別の最小単位は都道府県であることから、速報性や詳細性に優れており、本調査の目的に適うオルタナティブデータだと考えられる。加えて、内閣府の V-RESAS2や日本銀行をはじめとする各種金融機関での利活用実績も多い。

消費者におけるクレジットカードの取引データを活用することで、近年消費者の利用率が高まっているキャッシュレ
ス決済の消費者行動を捉えることが期待できる。一方で、クレジットカードの取引データからは、現金支払いや銀行振込などのキャッシュレス決済以外の支払い方法に関する情報が得られず、また、キャッシュレス決済においても、クレジットカード以外の支払い方法（電子マネー、QR コード決済など）については把握することが困難であるため、これらの問題を考慮したデータ補正が必要である。
2
https://v-resas.go.jp/
16ナウキャスト社「JCB消費NOW」が提供する国内消費指数の産業分類

マ
ク
ロ
分
類

ミ
ク
ロ
分
類

各種商品小売業
織物 衣服 身の回り品小売業

医薬品 化粧品小売業

医療

その他小売業通信(ISP業、移動通信業)

飲食料品小売業

EC

自動車小売業

電気 ガス 熱供給 水道業

機械器具小売業
燃料小売業
百貨店
スーパー
コンビニエンスストア
家具
医薬品
貴金属
スポーツ用品

外食
旅行
カー用品
酒屋
ディスカウントショップ
喫茶店 カフェ
居酒屋
ファミレス
ホテル

交通（鉄道旅客、バス、タクシー、航空旅客）
娯楽（映画、スポーツ施設、遊園地）
宿泊（ホテル、旅館）
コンテンツ配信
ビジネスホテル
ゴルフ場
遊園地
映画館
鉄道旅客
航空旅客
デジタルマネー

ショッピングセンター（実店舗）

子供用品

靴 履物

化粧品
タクシー
カラオケ

ＤＩＹ
美容室
高速道路

寿司
焼肉
レンタカー

◼ マクロ分類として18業種の分類で消費動向指数を提供◼ ミクロ分類として33
業種の分類で消費動向指数を提供◼ EC業種に関しては、
EC配下に11業種の分類（EC-各種
商品小売業 / EC織物・衣服・身の回り品小売業等）を提供

図 ２-6 「JCB 消費 NOW」の産業分類「JCB 消費 NOW」が対象とするのは全 62 業種であるが、２つの観点を考慮した上で、11 業種に絞り込みを行い、試作する指標の業種を選定した。

業種を絞り込む上で考慮した観点◼

中小企業の実態を踏まえた適切かつ迅速な政策的支援を行う際に、中小企業庁において活用可能性のある業種であるか。

◼

トランザクションデータを基に指標を試作する上で、 現段階では中小企業指数としての精度に大きな懸念がないと想定される業種であるか。

選定した 11 業種【マクロ分類】織物・衣服・身の回り品小売業、機械器具小売業、外食、旅行、宿泊、
EC【ミクロ分類】居酒屋、焼肉、ゴルフ場、タクシー、酒屋

13

② 都道府県ごとに残存セルを計算① 消費者(※)が５人以上いるセルを残す※ここでは、ユニークユーザーを指す。ユニークユーザーとは、実際にJCBクレジットカードで決済したユーザーであるが、当該ユーザーが複数回決済しても、重複してカウントしない。

図 ２-7 詳細性評価方法のイメージ

また、これまで既存の統計では捕捉できなかった業種については、より細分化した業種の売上動向把握が可能であるか確認した。

c.正確性「JCB 消費 NOW」のトランザクションデータから中小企業分を抽出した過程において、「中小企業」とラベリングした企業に大企業が含まれていないか検証した。
本調査では、中小企業分類マスタを活用し、３段階に分けて「中小企業」及び「不明」とラベリングしたため、各３段階におけるラベリングの正確性を把握することを目的として、それぞれの段階の売上高上位企業を 20 件ずつランダム抽出し、当該企業の Web 検索を行い中小企業か否かを確認するサンプリングチェックを実施した。その上で、サンプリングチェック結果を各段階の売上寄与度で重みづけした
正答率を算出した。なお、各段階の売上寄与度で重みづけし、各段階において売上寄与度が大きい企業を残した結果、当該段階の企業数が５つ以下のものについては、少数の企業による評価は信頼性が高くなく、正答率の算出対象からは除外することとした。
正答率を評価するに当たっては、算出される正答率は過小評価の可能性があることに留意した。本調査では、完全無作為ではなく売上高上位企業を抽出しており、中小企業の中でも売上高が大きい企業が評価対象となっているためである。

16（２） 業種ごとの評価
１）織物・衣服・身の回り品小売業の評価
a.指数の推移研究会の内容を踏まえ、「織物・衣服・身の回り品小売業」においては「中小企業指数」と「中小企業指数（不明含む）10」の 2 パターンを作成し、併せて「大企業指数」も作成した。試作した本業種における各指数の推移を図 ２-10 に示す。

図 ２-10 織物・衣服・身の回り品小売業の指数の推移

b.有効性・妥当性評価
本業種の中小企業指標の有効性に関しては、ベンチマーク指標と比較して２週間程度の期間短縮が見込める速報性があり、かつ全ての都道府県別・地域別指数を作成できる詳細性がある。妥当性に関しては、サンプリングチェックの結果、中小企
業の抽出精度が高いことを確認でき、２つのベンチマーク指標と強い正の相関がみられることから、正確性・相関性の観点のいずれもおおむね満たしている。したがって、活用可能性が高い指標と考えられる。

中小企業分類マスタを活用したデータ分類を実施したが、データ分類の結果、「大企業」もしくは「中小企業」のラ
ベリングができない「不明」データが見受けられたため、この「不明」データを試作する中小企業指標に含めるべきか否かの判断するために試作した指数。
1026

図 ２-11 織物・衣服・身の回り小売業の中小企業指数とベンチマーク指標（「商業動態統計」）との比較結果

２）機械器具小売業の評価
a.指数の推移「機械器具小売業」においては「中小企業指数」と「中小企業指数（不明含む）」の 2 パターンを作成し、併せて「大企業指数」も作成した。試作した本業種における各指数の推移を図 ２-12 に示す。

図 ２-12 機械器具小売業の指数の推移30

３）外食の評価
a.指数の推移「外食」においては「中小企業指数」と「中小企業指数（不明含む）」の 2 パターンを作成し、併せて「大企業指数」も作成した。試作した本業種における各指数の推移を図 ２-14 に示す。

図 ２-14 外食の指数の推移

b.有効性・妥当性評価
本業種の中小企業指標の有効性に関しては、ベンチマーク指標と比較して３週間程度の期間短縮が見込める速報性があり、かつほぼ全ての都道府県別・地域別指数を作成できる詳細性がある。妥当性に関しては、サンプリングチェックの結果、中小企業の抽出精度が低いため正確性の観点は懸念があるが、３つのベンチマーク指標と強い正の相関がみられることから、相関性の観点はおおむね満たしている。したがって、一部懸念があるものの活用可能性がある指標と考えられる。
また、「大企業」もしくは「中小企業」のラベリングができない「不明」データを試作する指標に含めるべきか否かの判断について、相関性の評価結果から、「中小企
業のみの指標」と「中小企業及び不明を合算した指標」の２パターンでは、
「中小企

34

図 ２-15 外食の中小企業指数とベンチマーク指標（「消費活動指数」）との比較結果

４）旅行の評価
a.指数の推移「旅行」においては「中小企業指数」と「中小企業指数（不明含む）」の 2 パターンを作成し、併せて「大企業指数」も作成した。試作した本業種における各指数の推移を図 ２-16 に示す。

38

図 ２-16 旅行の指数の推移

b.有効性・妥当性評価
本業種の中小企業指標の有効性に関しては、ベンチマーク指標と比較して３週間程度の期間短縮が見込める速報性はあるが、特定の都道府県別・地域別指数しか作成できないため詳細性の観点では懸念がある。妥当性に関しては、サンプリングチ
ェックの結果、中小企業の抽出精度が高いことを確認でき、１つのベンチマーク指標と強い正の相関がみられることから、正確性・相関性の観点のいずれもおおむね満たしている。したがって、一部懸念があるものの活用可能性がある指標と考えられる。
また、「大企業」もしくは「中小企業」のラベリングができない「不明」データを試作する指標に含めるべきか否かの判断について、正確性の評価結果から、「中小企
業のみの指標」と「中小企業及び不明を合算した指標」の２パターンでは、「中小企
業のみの指標」が望ましいといえる。
一方で、ベンチマーク指標との比較において、キャッシュレス化の進展などのアッパーバイアス（過大評価） や、本業種における中小企業割合が実態と乖離している可能性があるといった課題・懸念事項を確認できた。

39

図 ２-17 旅行の中小企業指数とベンチマーク指標（「消費活動指数」）との比較結果

５）宿泊の評価
a.指数の推移「宿泊」においては「中小企業指数」と「中小企業指数（不明含む）」の 2 パターンを作成し、併せて「大企業指数」も作成した。試作した本業種における各指数の推移を図 ２-18 に示す。

図 ２-18 宿泊の指数の推移

42ため、本業種の中小企業指標として「中小企業指数（外資大手 EC を大企業と扱

15う）」と「中小企業指数（外資大手 EC を中小企業と扱う）」、「中小企業指数（不明含
む、外資大手 EC を大企業と扱う）」、「中小企業指数（不明含む、外資大手 EC を中小企業と扱う）」の４パターンを作成した。同様に、本業種の大企業指標として「大企業指数（外資大手 EC を大企業と扱う）」と「大企業指数（外資大手 EC を中小企業と扱う）」の２パターンを作成した。試作した本業種における各指数の推移を図
２-20 に示す。

図 ２-20EC の指数の推移

b.有効性・妥当性評価
本業種の中小企業指標の有効性に関しては、ベンチマーク指標と比較して２週間程度の期間短縮が見込める速報性はある。一方で、本指標は企業の所在地ではなく消費者の居住地を使用しているため、詳細性の観点での評価は実施していない。妥当性に関しては、サンプリングチェックの結果、中小企業の抽出精度が低いため正確性の観点は懸念があるが、１つのベンチマーク指標と強い正の相関がみられることか
ら、相関性の観点はおおむね満たしている。したがって、一部懸念があるものの活用可能性がある指標と考えられる。
また、「大企業」もしくは「中小企業」のラベリングができない「不明」データを試作する指標に含めるべきか否かの判断については、正確性と相関性の評価結果か外資大手 EC データについては、加盟店情報を取得できない出品形式を採っており、加盟店ごとに大企業あるいは中小企業と判定することが困難であるため。
1547

図 ２-21 EC の中小企業指数とベンチマーク指標（「商業動態統計」）との比較結果

７）居酒屋の評価
a.指数の推移「居酒屋」においては「中小企業指数」と「中小企業指数（不明含む）」の 2 パターンを作成し、併せて「大企業指数」も作成した。試作した本業種における各指数の推移を図 ２-22 に示す。

51

図 ２-22 居酒屋の指数の推移

b.有効性・妥当性評価
本業種の中小企業指標の有効性に関しては、ベンチマーク指標と比較して２週間程度の期間短縮が見込める速報性はあるが、特定の都道府県別指数しか作成できな
いため詳細性の観点では懸念がある。妥当性に関しては、サンプリングチェックの結果、中小企業の抽出精度が高いことを確認でき、１つのベンチマーク指標と強い正の相関がみられることから、正確性・相関性の観点のいずれもおおむね満たしている。したがって、一部懸念があるものの活用可能性がある指標と考えられる。
また、「大企業」もしくは「中小企業」のラベリングができない「不明」データを試作する指標に含めるべきか否かの判断について、相関性の評価結果では「中小企業のみの指標」の相関係数が若干高いが、本業種は「不明」データが極端に少ないため、「中小企業のみの指標」と「中小企業及び不明を合算した指標」いずれのパターンでも相違ないといえる。
一方で、ベンチマーク指標との比較において、平均平方二乗誤差（RMSE）の評価
結果から、誤差少なく適切に捉えていない可能性があるといった課題・懸念事項を確認できた。

52

図 ２-23 居酒屋の中小企業指数とベンチマーク指標（「外食産業市場動向調査」）との比較結果

８）焼肉
a.指数の推移「焼肉」においては「中小企業指数」と「中小企業指数（不明含む）」の 2 パターンを作成し、併せて「大企業指数」も作成した。試作した本業種における各指数の推移を図 ２-24 に示す。

図 ２-24 焼肉の指数の推移

55図 ２-27 ゴルフ場の中小企業指数とベンチマーク指標（「特定サービス産業動態統計調査」）との比較結果

１０）タクシーa.指数の推移「タクシー」においては「中小企業指数」と「中小企業指数（不明含む）」の 2 パ
ターンを作成し、併せて「大企業指数」も作成した。試作した本業種における各指数の推移を図 ２-28 に示す。

図 ２-28 タクシーの指数の推移

62

１１）酒屋
a.指数の推移「酒屋」においては「中小企業指数」と「中小企業指数（不明含む）」の 2 パターンを作成し、併せて「大企業指数」も作成した。試作した本業種における各指数の推移を図 ２-30 に示す。

図 ２-30 酒屋の指数の推移

b.有効性・妥当性評価
本業種の中小企業指標の有効性に関しては、約２週間程度で算出できる速報性はあるが、特定の都道府県別・地域別指数しか作成できないため詳細性の観点では懸念がある。妥当性に関しては、サンプリングチェックの結果、中小企業の抽出精度が高いことを確認でき、相関性の観点はおおむね満たしている。したがって、一部懸念があるものの活用可能性がある指標と考えられる。
また、「大企業」もしくは「中小企業」のラベリングができない「不明」データを試作する指標に含めるべきか否かの判断について、正確性の評価結果から、「中小企
業のみの指標」と「中小企業及び不明を合算した指標」の２パターンでは、「中小企
業のみの指標」が望ましいといえる。
一方で、本指標はベンチマーク指標が存在しないため、既存の統計指標との関係性を示すことができないといった課題・懸念事項を確認できた。

66結果を図 ２-32 に示す。タクシーでは、全国的におおむね似た動きとなっているが、四国地域の指数は欠損があり、北関東・甲信地域と北陸地域の指数は不安定な動きであることが確認できた。

図 ２-32 タクシーにおける地域別指数の結果

加えて、本指標は企業側（供給側）の所在地ではなく、消費者側（需要側）の居住地を基にした地域別指数であるため、宿泊や EC といった業種において、企業の所
在地と消費者の居住地が異なっている可能性がある。したがって、企業の所在地を基にした地域別の売上高変化を捉えることは困難である。

（３） データの網羅性
本調査では、中小企業の売上動向を把握することを目的として、JCB カードのト
ランザクションデータを用いて試行的に指標を作成した。JCB カードは消費者の実取引データを基にしているため、商取引でもクレジットカード決済が多い小売業や外食業といった B to C の比重が大きい業種であれば、その業種の売上動向を捕捉す
ることが期待できる一方、B to C 以外の業種では限界がある。
また、企業の売上に関連する決済手段としては、クレジットカードだけではな
く、銀行送金や QR コード決済などの複数の手段があるため、これら複数のデータソースで補完して中小企業指標を作成することも有効な選択肢の１つである。

71

（４） 追加的なバイアス除去・データ補正の必要性
外食などの一部の業種におけるベンチマーク指標との比較において、キャッシュレス化の進展などの影響と考えられるアッパーバイアス（過大評価）が確認できた。このバイアスが存在することにより、特定の業種の売上動向が本来、「前年比」
ベースで減少（マイナス）傾向であるのに対し、本指標における指数の動きでは増加（プラス）傾向となってしまう懸念がある。また、本調査では JCB カード決済を導入している全企業を対象に中小企業指標を作成しているが、JCB カードの企業層や消費者を考慮したデータ補正を実施していない。中小企業全体を観測する場合、JCB カード決済を導入している企業の平均的な売上動向だけを把握していても、JCB カード決済を導入していないような比較的小さい企業の売上動向を把握できていないおそれがある。中小企業全体を一括りにせず、企業規模別により解像度を高めた分類を行い、傾向把握と適切なバイアス除去を実施する必要があると考えられる。加えて、銀行送金や QR コード決済などの複数のデータソースで補完することが困難である場合、業種ごとのクレジットカードの決済割合を調査し、クレジット
カードデータの決済割合を考慮した適切な補正をする必要がある。
これらを踏まえ、業種別に中小企業の売上動向を示す指標の妥当性を高めるためには、追加的なバイアス除去・データ補正を行い、中小企業指標の精緻化を進めていくことが望ましい。

72

３－１－１. 分析実施方針（１） アプローチ
本分析の目的に鑑み、どのような因果文書の抽出方法が効果的であるか、因果の抽出に係る確認を行った。また、一般的な単語を基本単位として、共起関係に基づ
く分析によってネットワークを抽出する際、文章から得られる係り受け関係19が失われることから、時事の具体的事象間の因果関係を明示的に理解することが困難になると想定される。そのため、因果関係をどのように可視化すると解釈の容易さ（以下、「解釈性」という。
）が高まるかといった観点で、ネットワークの可視化を実施した。本分析における解釈性は、テキストマイニングの専門的知見を有する学識者
や中小企業庁職員、分析実施者による複数の視点からの定性評価により、「可視化したネットワークについて、人間が理解しやすい形式で提供されているか」を検討した。加えて、本分析における妥当性を「可視化したネットワークに対する解釈の容易さ」として定義した。本分析を進めるに当たっては、テキストマイニングの専門的知見を有する学識者に意見聴取を計５回行い、事業者の外部環境を構成する個々の諸要素を仮説的にネットワークとして構造化する際の検討に活用した。

：意見聴取

#1

ステップ0
分析方針整理・データ購入

#2

#3

ステップ1
因果の抽出

ステップ2
因果の可視化 - 1◼ 検討論点・実施方針整理 ◼ 対象文書分割◼ 因果文書抽出
主要
分析
ステップ

◼ 対象データの件数把握・抽 ◼ 因果文書抽出精度確認
出条件の選定（サンプリングデータでの真陽性、真陰性等のチェッ◼ データ購入・確認
ク）◼ 分析環境準備◼ 抽出統計・精度纏め

文中の言葉同士の文法上の関係性。

74

ステップ3
因果の可視化 - 2◼ 抽出した因果文書（原因 ◼ 記事タイトルキーワード抽出
文書、結果文書）からの ◼ ノード定義（記事タイトル
SVO抽出
キーワードの追加）の調整◼ 表記ゆらぎチェック◼ ノードの共起ワード抽出◼ ネットワーク形式での可視 ◼ ネットワーク形式での可視化
化◼ ノード取捨選択の調整

図 ３-2 分析の進め方

19

#4

#5

３－１－２. 分析対象データの選定
本分析では、特定の経済・社会上の変動と当該変動により連鎖的に発生する事象間の相互連関性や因果関係を把握することを目的としているため、広く一般的な経済事象や地方経済、企業活動の動向などを捕捉できるテキストデータを対象とすることが望ましいと考えられる。そこで、世界経済や日本経済に関する情報だけでなく、地方経済面も対象としている日本経済新聞社が提供しているサービス（以下、「新聞記事テキストデータ」という。）29を選定した。なお、同サービスでは他紙である日刊工業新聞の記事データも提供しており、本分析においても分析対象とした。

（１） 分析対象データの内容
１）選定トピック
本分析では、特定の経済・社会上の変動として「東日本大震災」、
「感染症」
、「円
安」の計３つをトピックとして選定した。いずれのトピックも、過去に起きた事象であり、我が国の中小企業の経済活動に大きな影響をもたらした。これらの変動は将来的にも発生し得る可能性があり、テキストデータの政策利活用における有効性を検討する上で適当なトピックと考えられるため、本３トピックを対象とした。

２）抽出条件
本分析を効果的、かつ効率的に行うために、手がかり表現や新聞の分類、検索キーワードと発行期間による絞り込みを実施し、分析対象とする新聞記事を抽出した。

手がかり表現による絞り込み
本分析で活用する因果文書抽出ライブラリの手がかり表現が少なくとも１つ以上含まれていることを抽出条件に付与した。本分析で活用した因果文書抽出ライブラ

29

https://nkbb.nikkei.co.jp/nikkei-corpus/

80

リの手がかり表現の一覧を図 ３-3 に示す30。

手がかり表現
を背景に

によって

による。

を受けております。

を背景に、

を反映し、

ためで

によります。

を受け、

が響き、

ためだ。

によっております。

ため、

ためで、

を受けて、

ためであります。

に伴う

を受けて

に伴い

によっています。

に伴い、

から、

ため。

このため、

を反映して

により

が響く

このため

をきっかけにが響いた。

が響いている

そのため、

により、

ため」

が響いている。

そのために支えられてが影響した。

で、

その結果、
この結果、

図 ３-3 本分析で活用した手がかり表現

新聞の分類による絞り込み
テキストマイニングによる分析を行う上で、本分析目的との直接的な関係性が低
いと考えられる下記分類の記事は除外した。
【除外条件】
スポーツ記事、文化記事、数表記事、人事記事、訃報記事、社告・広告記事、インタビュー記事

検索キーワードと記事発行期間による絞り込み「東日本大震災」においては、震災発生後１年間の記事発行期間を分析対象とした。
「感染症」においては、検索キーワードを「新型コロナウイルス AND 影響」と設定した。
「円安」においては、円安と一般的に関連性の高いキーワード（例：原材料・資源価格の高騰やサプライチェーンなど）を含めて抽出対象の検索条件とした。

表 ３-4 選定トピックにおける検索キーワードと期間

302022 年 11 月時点の因果文書抽出ライブラリから取得している。

81

件
記事種別

トピック
東日本大震災

記事全体*

トピック
感染症

トピック
円安

日刊工業新聞（小計）22,468

5,223

8,028

18,863

日刊工業新聞19,855

5,172

6,877

16,561

日刊工業新聞ニュースイッチ

2,613

51

1,151

2,302

22,646

8,278

9,883

13,434

日本経済新聞地方経済面（小計）日本経済新聞地方経済面

20,560

7,293

8,983

12,855

日本経済新聞

大阪夕刊

932

299

469

411

日本経済新聞

大阪朝刊

395

120

254

56

日本経済新聞

名古屋朝刊

219

122

95

28

日本経済新聞

西部朝刊

138

76

59

25

日本経済新聞

名古屋夕刊

120

119

0

23

日本経済新聞

沖縄朝刊

100

86

8

9

日本経済新聞

西部夕刊

90

88

0

16

日本経済新聞

沖縄夕刊

65

63

0

8

日本経済新聞

北海道朝刊

27

12

15

3

30,547

8,982

12,32721,50030,514

8,970

12,312

21,479日本経済新聞（小計）日本経済新聞朝刊

日本経済新聞

朝刊第２部

28

9

13

20

日本経済新聞

朝刊第３部

3

1

2

1

日本経済新聞

朝刊第４部

2

2

0

0

75,661

22,48330,23853,797

総計*複数のトピックに該当する記事があるため、記事全体の件数は一致しない

図 ３-5 記事種別 – トピック別の記事件数

３－１－３. 分析結果
（１） 因果の抽出
１）因果文書の抽出結果
因果文書抽出ライブラリを活用し、新聞記事テキストデータから因果文書を抽出したところ、因果文書の抽出件数は全体で 187,817 件であった。手がかり表現の内訳
では、
「で」
、
「ため、
」の手がかり表現が、全体の半数以上を占める結果31となった。
また、構文パターンでは、「パターン A」「パターン B」が９割以上を占める結果と
なった。

31

「で」が全体割合 46.0％であり、「ため、」が全体割合 10.8％である。

83

記事種別 - 抽出した因果文書の件数

手がかり表現

日刊工業新聞地方経済面

日本経済新聞手がかり表現総計

記事種別 - 抽出した因果文書の件数
日刊工業新聞地方経済面

日本経済新聞総計で、26,322

24,52435,62386,469をきっかけに

184

300

545

1,029

ため、

6,671

5,482

8,103

20,256

このため、

255

210

277

742

を受け、

4,299

2,352

3,278

9,929

が響き、

145

203

308

656

から、

2,954

2,737

3,621

9,312

が影響した。

113

325

192

630

により

4,816

1,658

2,487

8,961

その結果、

137

52

291

480

に伴う

2,913

1,911

3,419

8,243

が響く

65

119

280

464

によって

2,435

1,459

3,276

7,170

ためで、

67

119

260

446

により、

4,881

860

1,227

6,968

ため」

95

134

147

376

を受けて

1,427

1,435

2,262

5,124

そのため、

187

56

107

350

ためだ。

572

806

3,543

4,921

この結果、

47

24

149

220

を背景に

632

440

1,340

2,412

を反映して

50

36

85

171

に伴い

736

450

640

1,826

を反映し、

60

33

76

169

に伴い、

635

472

640

1,747

ためで

28

28

45

101

が響いた。

351

683

649

1,683

が響いている。

14

33

43

90

を受けて、

738

326

544

1,608

による。

30

16

28

74

そのため

631

176

608

1,415

に支えられて

23

24

23

70

このため

600

211

581

1,392

が響いている

7

9

8

24

を背景に、

350

271

552

1,173

を受けております。

1

ため。

341

343

431

1,115

総計

48,31775,688187,817

63,8121

図 ３-6 手がかり表現別 – 因果文書の抽出件数

記事種別 - 抽出した因果文書の件数（件数割合）
構文パターン

総計

日刊工業新聞地方経済面

日本経済新聞総計A

46,051(72％)

35,945(74％)

53,800(71％)

135,796(72％)

B

14,433(23％)

9,338(19％)

14,755(19％)

38,526(21％)

C

250(0％)

293(1％)

1,012(1％)

1,555(1％)

D

1,221(2％)

2,012(4％)

4,108(5％)

7,341(4％)

E

1,857(3％)

729(2％)

2,013(3％)

4,599(2％)

63,812(100％)

48,317(100％)

75,688(100％)

187,817(100％)

図 ３-7 構文パターン別 – 因果文書の抽出件数（件数割合）

２）サンプリングチェック結果
a.因果文書抽出ライブラリの精度
因果文書抽出ライブラリの手がかり表現に対して、抽出結果の妥当性や精度を評価するために、サンプリングデータを対象に目検による因果文書抽出の精度を確認84した。因果文書抽出精度の評価指標として、正解率32、適合率33、再現率34、ｆ値35を算出した。また、新聞記事テキストデータにみられる特有の手がかり表現が存在する可能性もあるため、サンプリングデータの中から因果文書抽出ライブラリ以外の新たな手がかり表現も調査した。実施内容は、図 ３-8 に示す。

◼ 因果文書抽出ライブラリによる手がかり表現を基に、因果文書抽出精度を確認➢ 確認対象記事件数：100件（サンプリング抽出）➢ 検出した文書数：315文書数➢ 評価指標：正解率、適合率、再現率、ｆ値◼ 上記の確認結果から、新たな手がかり表現を抽出➢ 偽陰性と判定した因果文書から新たな16表現を取得

図 ３-8 因果文書抽出ライブラリを基にした因果抽出におけるサンプリングチェックの実施内容

因果文書抽出ライブラリを基にしたサンプリングチェックの結果、２つの要因か
ら全体的な精度があまり高くないことを確認できた。１つ目の要因として、抽出件数が最も多い手がかり表現である「で」の偽陽性36が高いことが挙げられる。２つ目の要因として、因果文書抽出ライブラリ以外の新たな手がかり表現が存在していることから、偽陰性37が高いことが挙げられる。

因果文書抽出ライブラリ

目検

因果文章を抽出できていない

因果文章を抽出できている因果文章ではない

11

因果文章である
総計

総計【評価指標】
正解率：

44.4%

138

149 適合率：

48.3%

37

129

166 再現率：

77.7%

48

267

315 f値：59.6%

図 ３-9 因果文書抽出ライブラリを基にしたサンプリングチェック結果

因果文書抽出ライブラリによる抽出結果が正しい割合。
因果文書抽出ライブラリにより因果文章であるものを抽出した結果に対して、正しいものが含まれている割合。
34
目検により因果文章であるものに対して、正しいものが含まれている割合。
35
適合率と再現率の調和平均。
36
目検により因果文章ではないと判定したものに対して、因果文書抽出ライブラリで因果文章と判定されたものの文章数。
37
目検により因果文章であると判定したものに対して、因果文書抽出ライブラリで因果文章を抽出できていないものの
文章数。
32
33

85

因果文書抽出ライブラリ

目検総計

因果文章を抽出できていない

因果文章を抽出できている因果文章ではない

7

93

100

因果文章である

2

28

30

9

121

130

総計

図 ３-10 「で、」に係る因果文書抽出精度

b.新たな手がかり表現を追加した更新版の因果文書抽出ライブラリの精度
因果文書抽出ライブラリの因果文書抽出の精度があまり高くないことを受けて、新たに発見した手がかり表現を因果文書抽出ライブラリに追加し、更新版の因果文
書抽出ライブラリを基にして再度因果文書を抽出し、サンプリングチェックを実施した。実施内容は、図 ３-11 に示す。

◼ 新たな手がかり表現を因果文書抽出ライブラリに追加し、因果文書抽出➢ 処理実行◼ 上記の、因果文書抽出精度を確認➢ 確認対象記事：100件（※「a.因果文書抽出ライブラリの精度」で確認した記事と同じ）➢ 検出した文書数：413文書数➢ 評価指標：正解率、適合率、再現率、ｆ値

図 ３-11 更新版の因果文書抽出ライブラリを基にした因果抽出におけるサンプリングチェックの実施内容追加した新たな手がかり表現の一覧を図 ３-12 に示す。また、更新版の因果文書
抽出ライブラリを活用して、新聞記事テキストデータから因果文書を抽出した結果を図 ３-13 に示す。追加した新たな手がかり表現の内訳では、「による」、「の影響で」の手がかり表現が比較的多い抽出件数であった。

86

因果文書抽出ライブラリの手がかり表現

追加した手がかり表現

を背景に

によって

による。

を受けております。

ので

に従い

を背景に、

を反映し、

ためで

によります。

ので、

を機に

を受け、

が響き、

ためだ。

によっております。

の影響で

を機に、

ため、

ためで、

を受けて、

ためであります。

の影響もありを手掛かりに

に伴う

を受けて

に伴い

によっています。

もあり、これを教訓とし、

に伴い、

から、

ため。

このため、

が要因。

こうした影響もあり、

を反映して

により

が響く

このため

この結果から、をきっかけにが響いた。

が響いている

そのため、この背景には、により、ため」が響いている。

そのため

として、

に支えられてが影響した。

で、

その結果、

による

この結果、

図 ３-12 更新版の因果文書抽出ライブラリにおける手がかり表現一覧：追加した手がかり表現
手がかり表現

記事種別 - 抽出した因果文書の件数
日刊工業新聞地方経済面

日本経済新聞手がかり表現総計

記事種別 - 抽出した因果文書の件数
日刊工業新聞地方経済面

日本経済新聞総計で、25,491

23,927

34,474

83,892

を機に

291

319

471

1,081

による

16,881

12,563

26,57056,014をきっかけに

184

300

545

1,029

ため、

6,671

5,482

8,103

20,256

このため、

255

210

277

742

の影響で

4,093

6,075

5,686

15,854

が響き、

145

203

308

656

を受け、

4,299

2,352

3,278

9,929

が影響した。

113

325

192

630

から、

2,954

2,737

3,621

9,312

その結果、

137

52

291

480

により

4,816

1,658

2,487

8,961

が響く

65

119

280

464

に伴う

2,913

1,911

3,419

8,243

ためで、

67

119

260

446

によって

2,435

1,459

3,276

7,170

ため」

95

134

147

376

により、

4,881

860

1,227

6,968

を機に、

119

103

146

368

として、

2,510

1,593

2,374

6,477

そのため、

187

56

107

350

ので

1,489

1,594

2,676

5,759

この結果、

47

24

149

220

を受けて

1,427

1,435

2,262

5,124

を反映して

50

36

85

171

もあり、

1,275

1,618

2,102

4,995

を反映し、

60

33

76

169

ためだ。

572

806

3,543

4,921

ためで

28

28

45

101

ので、

789

566

1,110

2,465

に従い

34

18

48

100

を背景に

632

440

1,340

2,412

が響いている。

14

33

43

90

に伴い

736

450

640

1,826

が要因。

59

18

8

85

に伴い、

635

472

640

1,747

による。

30

16

28

74

が響いた。

351

683

649

1,683

に支えられて

23

24

23

70

を受けて、

738

326

544

1,608

を手掛かりに

5

47

52

そのため

631

176

608

1,415

が響いている

7

9

8

24

このため

600

211

581

1,392

こうした影響もあり、

1

1

2

を背景に、

350

271

552

1,173

を受けております。

1

ため。

341

343

431

1,115

総計

115,778

278,492

90,522

1
72,192

図 ３-13 更新版の因果文書抽出ライブラリの手がかり表現別– 因果文書の抽出件数

更新版の因果文書抽出ライブラリを基にしたサンプリングチェックの結果、再現率が高まったことを確認できた。また、追加した手がかり表現の中において、比較87

的抽出件数が多い「による」と「ので」は偽陽性が高く、必ずしも因果文書精度が高くないことを確認できた。

因果文書抽出ライブラリ

目検

因果文章を抽出できていない

因果文章を抽出できている因果文章ではない

11

因果文章である
総計

総計【評価指標】
正解率：

47.2%

198

209 適合率：

48.2%

20

184

204 再現率：

90.2%

31

382

413 f値：62.8%

図 ３-14 更新版の因果文書抽出ライブラリを基にしたサンプリングチェック結果

因果文書抽出ライブラリ

目検総計

因果文章を抽出できていない

因果文章を抽出できている因果文章ではない

0

46

46

因果文章である

0

16

16

0

62

62

総計

図 ３-15 「による」に係る因果文書抽出精度

因果文書抽出ライブラリ

目検総計

因果文章を抽出できていない

因果文章を抽出できている因果文章ではない

08

8

因果文章である

1

2

3

1

10

11

総計

図 ３-16 「ので」に係る因果文書抽出精度

３）因果の抽出における考察まとめ
サンプリングチェック結果を踏まえ、因果文書抽出ライブラリにおいて標準的に準備されている手がかり表現を最大限活用しつつ、かつ新たな手がかり表現を追加し、精度が悪い表現である「で、」「による」「ので」を除去することで、正解率と適合率の向上が確認できた。つまり、因果文書抽出ライブラリに新たな手がかり表現
を追加し、
「で、
」
「による」
「ので」の手がかり表現を除去した因果文書抽出ライブ
ラリを活用することで、総合的な因果文書抽出精度が高まったといえる。新たな手がかり表現を追加し、「で、」「による」「ので」の手がかり表現を除去した場合のサンプリングチェック結果を図 ３-17 に示す。
したがって、因果の可視化を進めていくに当たっては、新聞記事テキストデータ

88

の文書の特性に応じて手がかり表現を適切に更新することで、因果文書の抽出精度を高めることが可能である。

因果文書抽出ライブラリ

目検

因果文章を抽出できていない

因果文章を抽出できている因果文章ではない

4

因果文章である
総計

総計【評価指標】
正解率：

67.1%

53

57 適合率：

72.4%

17

139

156 再現率：

89.1%

21

192

213 f値：79.9%

図 ３-17 新たな手がかり表現を追加し、「で、」「による」「ので」の手がかり表現を除去した因果文書抽出ライブラリを基にしたサンプリングチェック結果（２） 因果の可視化
１）分析結果の概要「因果の可視化」において段階的に実施した２つの確認方法の結果概要を表 ３-5に示す。
① 【動的な可視化】静的な可視化38では解釈性が高くないことを受け、動的なネットワーク可視化ツールを活用することで、一度に表現できる因果文書の件数を増やすことができ、因果ネットワークの表現力を高めることを確認できた。一方で、多数のノードが絡まり合う複雑な因果ネットワークであることから、可視化の解釈性という観点では限定的であった。この分析結果を受けて、ノードを絞り込んでいく必要があると考えられ、②ノード絞り込みを実施した。
② 【ノード絞り込み】まず、重要度の高い単語及び手がかり表現に絞り込むことで、トピックにおける主要な事象の把握や事象間の関係性について可視化することができ、因果ネットワークの解釈性を高めることを確認できた。次に、因果ネットワーク上の重要ノードに絞り込むことで、巨視的（マクロ）な視点では経済的影響度や社会的注目度が大きい事象（トピック）を確認できたが、微視的（ミクロ）な視点ではノード間の因果関係について、因果関係とは認識できない結果が一部確認できた。また、記事タイトルキーワードを基に共起ネットワーク（共起構造）を可視化した結果、重要度・頻出度の高い単語がノードとして表現された。

38

同上。76 頁。

89

図 ３-18 因果ネットワーク（静的な可視化、「東日本大震災」トピック、因果文書数 100 件、2011 年３月の新聞記事テキストデータを対象）

静的な可視化では解釈性が高くないことを受け、本分析では動的なネットワーク
可視化ツールを活用することとした。図 ３-19 は動的な可視化における「感染症」
トピックについて、2020 年３月の新聞記事テキストデータを対象に抽出した因果文
書を主要部で因果ネットワークを可視化した結果である39。動的なネットワーク可視化ツールを活用することで、一度に表現できる因果文書の件数を大幅に増やすことができ、かつ因果ネットワークの表現力を高めることができる。必要に応じて、ズームイン・ズームアウトを行いながら解釈を行うこともできる。

本紙上では静的なネットワークであるため、ノードに記載されている文章が一部重なっているが、Web ページ上では着目したい文章が記載されているノードを操作することで、ノードの内容を確認することができる。
39

91図 ３-27 因果ネットワーク（ノード絞り込み（最大部分ネットワーク＆記事タイトルキーワードの活用）、「感染症」トピック、
2020 年３月の新聞記事テキストデータを対象）

記事タイトルキーワードをノード定義に含めることによって個別事象性は高まる
が、部分ネットワークが細分化されてしまい、経済事象の巨視的な関係性に対する情報・示唆が限定的になってしまった。そのため、記事タイトルキーワードを基にした共起ネットワークによって、巨視的な関係性を補完しながら個別事象の高い部
分ネットワークと総合的に活用することも一案と考えられる。図 ３-28 は「感染症」トピックについて、2020 年３月時点の共起ネットワーク（共起構造）を可視化した結果である。
「感染症」から「工場」と「ストップ」といった重要度・頻出度の高い単語がノードを確認でき、事象間の同時発生的なネットワークを把握すること
ができた。

101

２）今後に向けた課題
本分析の遂行過程や結果を踏まえ、具体的な活用に向けては「因果文書の抽出精度の向上」が必要である。因果文書の抽出に当たって、本分析では因果文書抽出ラ
イブラリを基に、新聞記事テキストデータの文書の特性に応じて手がかり表現を更新して、因果文書抽出を実施したが、抽出精度をより向上させていく余地があると考えられる。特に今回は、特定の新聞社のテキストデータのみを対象に実施したた
め、中小企業を取り巻く外部環境を幅広く捕捉する上では、抽出した因果文書の視点が偏っている可能性がある。

３－１－４. 構造化データの調査
前項にて、因果ネットワークを活用することで巨視的・微視的な観点で注目すべきキーワードや特定事象を抽出することが可能であることを示した。本項では、因果ネットワークのそのような特徴の発展的な活用例として、因果ネットワークを注
目すべき調査対象の特定に活用した実践例を示す。
（１） 調査目的
新聞記事テキストデータを基に作成した外部環境の変化を、いち早く捕捉するた
めには経済動向を示す構造化された定量データの存在が不可欠である。外部環境の変化を定量的に把握する上で、過去の有事において影響が大きかった業種・経済動向に関して、現存する構造化データの有無・利用可能性を調査することとした。
（２） 調査対象
過去の有事において影響が大きかった業種・経済動向の選定に、因果ネットワー
クが活用可能である。新聞記事テキストデータが保有する業界タグ・経済テーマタ
グを活用し、前項で示した最大部分ネットワークにおいて最も影響が大きい業種・経済テーマを抽出することで、業種・経済テーマの特定を行った。各月の最大部分
ネットワークに紐づく記事の業界タグ・経済テーマタグを集計し、最も割合の多い
分類、最も上昇傾向41にある分類を調査対象とした。
東日本大震災関連では、図 ３-29 に示すとおり、当初 2011 年３月は「電力・ガ41

当該月において、急速に上昇（増加）している業界タグ・経済テーマを指す。

104

ス」の割合が多く、次月 2011 年４月には「自動車・二輪車」業種の「経済活動」が最も割合が多く、かつ最上昇トレンドとなっていることを確認できた。

最大部分ネットワーク
月

ノード数

次数最大のノード

最も関連する業種

最も上昇傾向の業種

最も関連する
経済テーマ

最も上昇傾向の経済テーマ

2011-03

962 node 東日本大震災

電力・ガス

ー

マーケット

ー

2011-04

1,778 node 東日本大震災

自動車・二輪車

自動車・二輪車

経済活動

経済活動

2011-05

1,438 node 東日本大震災

公的機関・大学

公的機関・大学

経済活動

輸出入動向

2011-06

1,041 node 東日本大震災

自動車・二輪車

自動車・二輪車

経済活動

景況感

2011-07708 node 東日本大震災

自動車・二輪車

化学

経済活動

輸出入動向

2011-08549 node 東日本大震災

公的機関・大学

電力・ガス

経済活動

マーケット

2011-09496 node 東日本大震災

公的機関・大学

電機・家電

経済活動

生産・投資動向2011-10374 node 東日本大震災

自動車・二輪車

自動車・二輪車

経済活動

輸出入動向

2011-11356 node 東日本大震災

公的機関・大学

公的機関・大学

経済活動

マーケット

2011-12274 node 東日本大震災

公的機関・大学

文具・家具

経済活動

経済活動

2012-01

379 node 東日本大震災

公的機関・大学

自動車・二輪車

経済活動

生産・投資動向2012-02259 node 東日本大震災

公的機関・大学

新聞・放送・出版

経済活動

消費・住宅

2012-03

55 node 東日本大震災

自動車・二輪車

化学ーー

図 ３-29 「東日本大震災」トピックにおける最大部分ネットワークに最も関連する業種・経済テーマ

感染症関連では、図 ３-30 に示すとおり、期間を通して「公的機関・大学」の割合が多いが、2020 年６月では「旅行・ホテル」業種の「景況感」が最上昇トレンドとなっていることを確認できた。

最大部分ネットワーク
月

ノード数

次数最大のノード

最も関連する業種

最も上昇傾向の業種

最も関連する
経済テーマ

最も上昇傾向の経済テーマ

2020-01

19 node 感染拡大

鉄道・バス・タクシー 鉄道・バス・タクシー ーー2020-02172 node 感染拡大

公的機関・大学

公的機関・大学

経済活動ー

2020-03891 node 感染拡大

自動車・二輪車

自動車・二輪車

経済活動

マーケット

2020-04

1,539 node 感染拡大

公的機関・大学

公的機関・大学

経済活動

経済活動

2020-05

1,470 node 感染拡大

公的機関・大学

公的機関・大学

経済活動

ＧＤＰ

2020-06

1,377 node 新型コロナウイルス 公的機関・大学

旅行・ホテル経済活動

景況感

2020-07

1,119 node 新型コロナウイルス 公的機関・大学

公的機関・大学

経済活動

景況感

2020-08951 node 新型コロナウイルス 公的機関・大学

鉄道・バス・タクシー 経済活動

雇用動向

2020-09749 node 新型コロナウイルス 公的機関・大学

公的機関・大学

経済活動

景況感

2020-10704 node 新型コロナウイルス 公的機関・大学

自動車・二輪車

経済活動

雇用動向

2020-11553 node 新型コロナウイルス 公的機関・大学

鉄道・バス・タクシー 経済活動

生産・投資動向2020-12512 node 新型コロナウイルス 公的機関・大学

銀行・信用金庫

雇用動向

経済活動

図 ３-30 「感染症」トピックにおける最大部分ネットワークに最も関連する業種・経済テーマ

105３－２－２. 分析結果
（１） 分析結果の概要
各アプローチにおける分析結果の概要を表 ３-14 に示す。
① 既存アプローチでは、「感染症」と「震災」のトピックについて出力した結果、出力された事象については、各トピックが多岐に渡る一般的な話題であることに加え、条件設定や工夫も特段行っていないことから、「財政」や「広告」といった様々な名詞が導出され、階層を重ねることで話題が散逸する傾向であることが確認された。この分析結果を受けて、トピックについて絞り込みを行っていく必要があると考え、②トピック絞り込みアプローチを実施した。
② トピック絞り込みアプローチでは、「円安」のトピックについてサブキーワードの追加や対象業種の限定を行い出力した結果、対象業種に関連した話題の出力が多くなる傾向が確認できた。一方で、特定の業種における決算短信テキストデー
タの一部のみを使用するため、「売上高」といった業績に関する話題の出力が多く、多様な因果的波及効果を捉えることが困難であった。この分析結果を受けて、より多様な因果的波及効果の発見ができるように、③階層的調整アプローチを実施した。
③ 階層的調整アプローチでは、「感染症」、「サプライチェーン混乱」、「原材料・資源価格の高騰」のトピックについて階層ごとにパラメータを調整し出力した結果、「感染症」においては多様な、かつ具体的な内容まで捕捉できていることを確認できた。一方で、決算短信テキストデータは企業に直接的に影響を与える話題が主に記載されていることから、「外食自粛」や「休業」等の発見にとどまるなど、
想定しなかった事象の発見という観点では限定的であった。この分析結果を受けて、対象データを拡げていく必要があると考えられ、④対象データ拡充アプロー
チを実施した。
④ 対象データ拡充アプローチでは、「感染症」と「円安」のトピックについて新聞記
事テキストデータを活用して出力した結果、「感染症」においては「中部地方の製造業の減産」といった想定しなかった具体的な因果的波及効果を確認できた。
「円安」においても、「中部地方の製造業の減産」といった地域限定的な、かつ想定しなかった事象が確認できた一方、感染症に関する話題も多く確認された。この要因として、使用した新聞記事テキストデータでは、感染症に関連する記事が非常に多いことが考えられる。

119

図 ３-35 「震災」と入力した場合の出力事例（データ期間：2020 年１月～2020 年 12 月）（小林(2023)より引用）

一方で、図 ３-36 では決算短信テキストデータの対象期間を拡大し、2013 年１月から 2020 年 12 月までに発行された決算短信テキストデータを使用したところ、震災から波及する経済事象として「影響の長期化」といった話題を部分的に確認することはできたものの、具体的な事象であるとは必ずしも言えない。

図 ３-36 「震災」と入力した場合の出力事例（データ期間：2013 年１月～2020 年 12 月）（小林(2023)より引用）

122

図 ３-38 では、対象業種を「石油・石炭製品」に限定した出力事例である。第１
階層のノードでは、「利益の損失」といった業種特有の経済事象が確認でき、第２階層のノードでは「在庫」や「生産」といった類似するような話題の出力が多い。

図 ３-38 「円安」と入力した場合の出力事例（対象業種を「石油・石炭製品」に限定）（小林(2023)より引用）

図 ３-39 では、大分類で製造業に分類される「金属製品」「非鉄金属」
「石油・石
炭製品」
「輸送用機器」「精密機器」「電気機器」という複数の業種にまたがって対象
業種の限定を行った。その結果、図 ３-38 と同様に第２階層では「売上高」といった業績に関する話題の出力が多く、「タイとベトナムにおける製造」といった「精密機器」の企業に関する話題の出力を確認できた。

図 ３-39 「円安」と入力した場合の出力事例（対象業種を「金属製品」「非鉄金属」「石油・石炭製品」「輸送用機器」「精密機器」「電気機器」に限定）（小林(2023)より引用）

124

図 ３-42 「新型コロナウイルス感染症」と入力した場合の出力事例（第１階層の対象業種を「サービス業」に限定）（小林(2023)より引用）

図 ３-43 は、図 ３-42 の出力からさらに、第１階層の接続ノード数を増やした出力事例である。第２階層のノードでは、「消費マインドの冷え込みが継続」や「家庭での内食需要」、「外食自粛によるまとめ買い」といった具体的かつ多様な因果的波及効果を把握できた。一方で、これらの事象はまだ一般的な内容に留まっており、想定しなかった事象の発見という観点では限定的だといえる。

図 ３-43 「新型コロナウイルス感染症」と入力した場合の出力事例（第１階層の対象業種を「サービス業」に限定し、第１階層の最大接続ノード数を増加）（小林(2023)より引用）

b.サプライチェーン混乱
本アプローチにおける「サプライチェーン混乱」トピックのパラメータを表
３-19 に示す。

127

本アプローチでは、「第１階層のパラメータ調整を厳しくし、第２階層以降のパラメータ調整を緩くする」といった階層ごとの調整を実施してきたが、第１階層のみ
１ノード・１トピックあたりの最大接続ノード数を増やすことによる効果を検証した。図 ３-45 と図 ３-46 では、いずれも「原材料 価格 高騰 製造」を入力キーワー
ドとしており、図 ３-45 は比較のため、階層的調整アプローチを活用しない出力を示している。
図 ３-45 では、第１階層のノードにおいて「ツナ」や「乾物」といった具体的な事象を捉え、第２階層のノードにおいて「食品」や「缶詰」といった特定の業種への因果的波及効果を把握することができた。

図 ３-45 「原材料 価格 高騰 製造」と入力した場合の出力事例（小林(2023)より引用）

図 ３-46 は、１ノード・１トピックあたりの最大接続ノード数を増加した結果であるが、類似するような話題の出力が多く、可読性の観点においても懸念がある。

図 ３-46 「原材料 価格 高騰 製造」と入力した場合の出力事例（第１階層における最大接続ノード数を増加）（小林(2023)より引用）

129

図 ３-48 「円安輸出」と入力した場合の出力事例（第１階層における対象業種を「繊維製品」に限定し、第３階層で新聞記事テキストデータを利用）（小林(2023)より引用）

132

４. 本事業で得られた示唆と次年度以降のアクションプラン
本章では、前章までにおいて得られた示唆と、それを踏まえたオルタナティブデー
タの活用に関して、次年度以降で取り組んでいくことが望ましいアクションプランを示す。

４－１. 本事業で得られた示唆
４－１－１. データ利活用の可能性
本事業の遂行過程や有識者からの意見等を踏まえて、クレジットカードデータを基に作成した指標とテキストデータを基に構造化した諸要素ネットワークにおいて、活用可能性が高いと考えられるケース（以下、「ユースケース」という。
）について整理した。
（１） 「JCB 消費 NOW」を基に作成した中小企業指標の活用ユースケース
指標の活用可能性については、経済学や統計学、データサイエンス等に知見のある学識者・民間人材で構成される研究会において助言・指導等を受けた。また、中小企業の売上動向を注視している地方自治体等（以下、「想定ユーザー」という。
）
へのヒアリング調査を実施した。
これらの取組を踏まえ、「既存統計のオルタナティブデータとしての活用」、「中小企業と大企業の比較」、「一人当たり消費金額の変化の把握」、「地方における中小企
業の売上動向の把握」の４つを指標のユースケースとして示す。
１）既存統計のオルタナティブデータとしての活用
既存統計において企業の売上動向を示している業種について、本指標は当該既存統計のオルタナティブデータとしての活用が期待できる。
本指標は既存統計と比較して、速報性の観点でも優れており、足下の状況を踏まえた経済対策の検討に活用できる。速報性については、想定ユーザーからも「既存統計の多くは速報性の観点で課題があり51、足下のデータを基にした景気判断が困難である」という意見があり、本指標の活用によって、機動的な政策対応の要否を円

更新頻度が月次である既存統計の多くは、調査対象時期と公表時期のタイムラグは１か月程度である（例：「商業動態統計」の場合、当月の結果を、翌々月上旬に公表）。また、更新頻度が四半期である既存統計は、調査対象時期と公表時期のタイムラグが数か月程度あり、速報性に課題がある（例：「法人企業統計調査」の場合、４～６月期の結果は９月初旬に公表するため、３～５か月のタイムラグがある）
。
51

133

析と因果構造分析を実施した。各分析から得られた示唆を基に「外部環境変化や影
響の把握」、「特定経済事象の要因分析」、「潜在的な経済的関係性の検討」、「一般的（普遍的）因果事象の検討」の４つを構造化した諸要素ネットワークのユースケー
スとして示す。

１）外部環境変化や影響の把握（因果型共起構造分析（ネットワーク分析））
外部環境の動向をモニタリングする場合や、経済全体への影響度が大きい、あるいは社会的注目度が大きい事象が発生した場合において、注目すべき事象（トピック）や業種を探索的に特定・把握したいときに因果型共起構造分析（ネットワーク
分析）が有用である。一例として、「円安」トピックにおける因果型共起構造分析（ネットワーク分析）の分析結果を図 ４-4 に示す。ウクライナ侵攻を契機として、「半導体不足」や「原油高」などの事象がみられる。

139

図 ４-6 因果型共起構造分析（絞り込み分析）の分析結果

３）潜在的な経済的関係性の検討（因果型共起構造分析（共起分析））
具体的な特定事象間の因果関係といった明示的な関係性ではない場合においても、特定事象間の同時発生的な、あるいは潜在的な関係性に対する示唆を得たいときに因果型共起構造分析（共起分析）が有用である。一例として、感染症における因果型共起構造分析（共起分析）の分析結果を図 ４-7 に示す。因果型共起構造分析（共起分析）の特徴は重要度・頻出度が高い事象のノードが大きくなることであるが、感染症においては「中華人民共和国」や「企業」、「支援」といったノードが際立っていることが分かる。このように特定事象間の関係性を紐解く際に有益な情報が得られる可能性があり、また、特定の経済事象の背後にあるパターンを発見することも期待できる。

142

図 ４-7 因果型共起構造分析（共起分析）の分析結果

４）一般的（普遍的）因果事象の検討（因果構造分析（因果チェーン絞り込み分析））
将来起こりうる一般的（普遍的）な因果事象を探索的に把握したいときや具体的な特定事象間の関係性に対する示唆を得たいときに因果構造分析（因果チェーン絞り込み分析）が有用である。一例として、感染症のトピックにおける因果構造分析（因果チェーン絞り込み分析）の分析結果を図 ４-8 に示す。感染症拡大がもたらす個別企業への影響として、ポンプ・風水力機械分野で海外事業を拡大している企業
では、「移動制限」による「指導員派遣の影響」といった因果的波及効果が見られた。このように、特定の業種や企業に関して、想定しなかった事象等を確認することができる。本手法では経済事象における原因と結果のより一般的な因果関係に対する示唆を得ることができるため、こうした手法を他の将来起こり得る経済事象でも同様に活用して分析を行うことで、得られた結果を実際にその経済事象が起こった場合の適切かつ迅速な対応へとつなげることが期待できる。

143

することが重要である。民間企業は営利企業であり、データ提供がビジネスとして成り立つ必要があるため、データ提供のインセンティブを保持する仕組み化が必要である。また、民間データを基にした公的な利用については、信頼性を担保する必要があり、当該データの特性や課題等について説明責任を果たしながら活用することが求められる。一方で、民間データは企業秘密や競争戦略上の観点から、必ずしもデータの特性や課題を公開できないケースがあるため、情報の秘匿が必要な場合には、得られた情報や知見を取りまとめた行政記録情報の適切な管理など、当該データの信頼性を担保する方法を検討していく必要がある。加えて、クロスセクショ
ン方向のカバレッジを高めていくために、クレジットカードデータや新聞などのテ
キストデータだけではなく、銀行送金や企業会計、電力などの様々なデータを分析に取り入れることで、より中小企業の実態把握に寄与すると考えられる。そこで、
これらのデータを保有する民間事業者と連携し、我が国のより有効な政策検討に資する活動を行っていくことが重要であると考えられる。
大学・研究機関との連携に際しては、本事業で得られた知見を共有し、オルタナ
ティブデータの先端的な研究知見を取り入れながら、共同で取組を推進していく体
制・枠組も考えられる。本事業においては、有識者の助言・指導等を受けながら遂行したところであるが、行政におけるオルタナティブデータの有効活用を継続して検討する上では、データサイエンティストなどの専門家との議論を重ねていくことが望ましい。

（２） 人材の確保・育成
政策議論におけるオルタナティブデータの活用には、オルタナティブデータの活用に長けた人材の確保が重要であり、外部人材の活用と内部での育成のそれぞれの方法が考えられる。本事業のクレジットカードデータを基に作成した指標とテキス
トデータを基に構造化した諸要素ネットワークにおいては、高い専門性と経験を有する外部人材を活用したが、その結果を解釈し、機動的な政策判断を実施する場面
においては内部での育成人材が有益であることが考えられる。その上で、外部、内部といった専門性の高い人材の確保のあり方によらず、併せて行政内部にオルタナ
ティブデータの活用に係るノウハウや知見を蓄積していく仕組みの定着も重要と考えられる。本事業の成果の共有だけではなく、データ分析に関する教育プログラムを提供することで、組織全体のデータリテラシーも向上させることができる。ひいては、継続的なオルタナティブデータの活用に対する理解を深めることができ、こうした行政におけるオルタナティブデータの知識水準の向上が推進力となって、オ145

ルタナティブデータの活用がより進んでいくことも期待される。

４－２－２. ユースケースの実現に向けた対応（１） 指標のユースケースの実現に向けた対応
２章で整理した課題を踏まえ、指標のユースケースの実現に向けて、指標の精緻化・高度化を進めていく必要がある。
１）中小企業分類マスタを活用したデータ分類の精度向上
中小企業分類マスタを活用したデータ分類の精度向上に向けて、「中小企業分類マスタの精度向上」と「データ分類方法の改善」の２つの対応が考えられる。
１点目の「中小企業分類マスタの精度向上」については、中小企業マスタが保有する「従業員数」と「資本金」それぞれのデータ精度を向上させるために、経済センサスなどの公的統計や民間調査会社の提供データなどと組み合わせ、中小企業分
類マスタに登録されている「従業員数」と「資本金」データを最新、かつ正確な情報として整備していく必要がある。中小企業分類マスタの整備については、本指標の実運用化を見据えて、中小企業分類マスタの点検などの運用体制も適切に検討していくことが望ましい。
２点目の「データ分類方法の改善」については、中小企業判定時の「従業員数」と「資本金」の条件変更や、突合するデータ（突合キー）の工夫などを検討し、中小企業分類マスタが保有する企業情報を最大限に活用していくことが望ましい。
また、「機械器具小売業」などの一部の業種において、業種における中小企業割合
が実態（「経済センサス」における中小企業割合）と乖離している可能性があるため、その原因を特定する調査を実施することが重要である。例えば、中小企業分類
マスタにおける当該業種の全体に占める売上シェアの確認等を実施し、実態と乖離している原因を明らかにすることで、当該業種における中小企業指標の算出ロジッ
クの修正を行うことも可能となる。

２）地域別指数の精度向上
地域別指数の精度向上に向けて、「地域別指数の検証」と「企業側（供給側）を基146

にした指標試作」の２つの対応が考えられる。
１点目の「地域別指数の検証」については、サンプル数が少ない地域（例：北陸、四国）では不安定な動き（例：特定のイベントがない状況で変動幅が大きい動き）を示している地域別指数を確認できており、全国指数の動きからも大きく乖離している。この課題に対しては、サンプル数の確保や比較的大きい地域企業（加盟店）の登録状況等を確認し、乖離している要因を調査していく必要がある。また、中小企業の売上動向を示す地域別指数に関連する既存統計があまり存在していない
ことから、地域事情を適切に捉えた動きを示しているかどうかについて、地方自治体や地域金融機関などの関係者による定性評価を実施し、地域別指数の妥当性を検証する必要がある。加えて、地域独自のバイアス55が存在している可能性もあるた
め、必要に応じて対応することが望ましい。
２点目の「企業側（供給側）を基にした指標試作」について、本指標は企業側（供給側）の所在地ではなく、消費者側（需要側）の居住地を基にした地域別指数であるため、宿泊や EC といった業種において、企業の所在地と消費者の居住地が異なっている可能性があり、企業の所在地を基にした地域別の売上動向の変化を捉えることは困難である。この課題に対しては、企業側（供給側）のデータを基にした指標を試作することで、企業の所在地に基づく都道府県別・地域別の売上動向の変化を捉えることができる。ひいては、都道府県よりもさらに地域粒度の細かい市区町村別で指数を算出することも可能となる56。想定ユーザーにおいても地域別指数は関心が高かったユースケースであるが、「市区町村単位で把握できれば、イベントや支援事業等の効果を測定することが期待できる」という意見もあり、更なる活用可
能性が高まると考えられる。

３）データの網羅性向上及び追加的なバイアス除去・データ補正
データの網羅性という観点では、企業の売上に関連する決済手段として、クレジ
ットカードだけではなく、銀行送金や QR コード決済などの決済手段の多様化が進んでおり、データソースを拡充することでカバレッジを拡げた中小企業指標の作成を行う方向性が考えられる。また、今回は JCB カードの消費者の実取引データを基

地域独自のバイアスとして、QR 決済など他の決済手段の加盟店開拓状況が地域ごとに異なるため、決済手段における JCB カードの売上シェアが地域ごとに異なるバイアスなどが想定される。
56「企業側（供給側）を基にした指標試作」に係る課題点として２点挙げられる。１点目は、企業住所を用いる場合、「決済企業リスト・プラットフォーム企業リスト」に該当する企業の住所については住所を振り直す必要がある点である。２点目は、市区町村別にすることでよりサンプル数の確保が困難になるため、網羅的な作成はできず、地方でも観光地や都市部などに絞った市区町村別指数の作成になる点である。
55

147

にした指標であるが、JCB 社が提供する法人カードの実取引データや、銀行送金データなども活用することで、B to B の比重が大きい業種の売上動向把握が期待できる。加えて、現状の JCB カードの情報は国内消費者に限られるが、想定ユーザーからは「インバウンド消費の動向を把握したい」といった意見もあるため、海外の観光客に係る消費データを補完していく方向性が考えられる。
追加的なバイアス除去・データ補正という観点では、キャッシュレス化の進展などの影響と考えられるアッパーバイアス（過大評価）の除去や JCB カードの企業層や消費者を考慮したデータ補正、売上全体に占める JCB カードの決済割合を考慮したデータ補正が考えられる。売上全体に占める JCB カードの決済割合を考慮したデータ補正に関しては、例えば、「中小企業実態基本調査」の代表的な個社群57の個票
データを活用し、JCB カードのデータと比較することで、当該個社群においてどの程度 JCB カードが売上をカバーしているか検証し、そこから得られた示唆を踏まえたデータ補正を実施することが考えられる。

（２） 構造化した諸要素ネットワークのユースケースの実現に向けた対応
構造化した諸要素ネットワークのユースケースの実現に向けて、「分析手法の精緻化・高度化」や「モニタリング体制の構築」に着目し、検討していく必要がある。
１）分析手法の精緻化・高度化
本事業では、既存の因果文書抽出ライブラリにある手がかり表現を基に、因果文書の判定を実施した。今回、サンプリングチェックにより新聞記事テキストデータにみられる特有の手がかり表現を発見し、既存の因果文書抽出ライブラリに新たな手がかり表現として追加したことで、因果文書の判定ロジックの精度を高めたが、より精度を向上させていく余地があると考えられる。海外では、因果推論に関する
自然言語処理データの品質を向上させることを目的として、因果文書の判定パター
ンを大規模に集積している事例がある58。我が国においても、日本語特有の因果関係に関するテキストデータを膨大に収集し、因果文書の基準設定の精緻化・高度化に向けた取組を実施していく方向性が考えられる。
また、分析結果におけるノードの可視化に関して、語形は異なるが意味は互いに「統計法第 33 条の運用に関するガイドライン」において、個々の調査対象である個社に関するデータを活用することが制限されているため、複数社をまとめた形で売上高を比較する必要がある。
58
海外の取組事例である CausalBank とは、因果関係の語彙パターンを収集し、３億 1,400 万組の原因と結果の文章が含まれているデータセットである。（参照：https://nlp.jhu.edu/causalbank/）
57

148

類似している表現（例：「東日本大震災」と「震災」）が別ノード扱いとされてしまう。これらの表現をどのように類義語としてまとめていくべきか（例：どの程度一般化するか、個別事象として区別するか）をユースケースに応じて適切に検討・点検を実施していく必要がある。本事業では、既存の類義語辞書を活用したが、類義語辞書の点検や修正を行うことで、ユースケースに応じたより解釈性の高い可視化を実施できる余地があると考えられる。加えて、分析の基となるテキストデータについては、新聞記事テキストデータだけではなく、SNS データなど様々なデータが存在するため、これらのテキストデータへ活用範囲を広げることによって、より広範囲での環境変化を迅速に把握することに活用できると考えられる。複数のテキス
トデータについてその特性を把握し、分析に活用していくことで、テキストデータの側面から、我が国を取り巻く環境変化の迅速な把握とそれに基づく機動的な行政対応へ資するユースケースの確立が期待できる。なお、新聞記事に関して、本事業では日本経済新聞社のデータを活用した。新聞記事テキストデータを提供している
新聞社は日経新聞社以外にも存在し、より客観性の高い分析を行うためには、複数の新聞社の記事を比較しながら活用することも検討する必要がある。

２）継続的なモニタリングスキームの構築
本事業では試行的に、過去に発行された決算短信や新聞記事のテキストデータを基に分析を実施したが、定常的に外部環境変化を把握する際には、新聞記事データの速報性の高さを最大限に活かすことができると考えられる。そのため、行政においては、リアルタイムにデータを収集・分析を行うモニタリングスキームを構築する必要がある。新聞記事などの速報性の高いテキストデータを継続的に収集する仕組みと運用体制を構築することで行政へのテキストデータ活用を加速させることも、検討に値するテーマではないかと考えられる。

４－３. 本事業のまとめ本事業では、オルタナティブデータの有効活用により、中小企業の経済活動や外部環境の変化をこれまで以上に充実して把握することを目的として実施した。
「中小企業の売上動向を把握するための調査・分析」においては、中小企業の売上動向を定期的に把握するための指標を業種別に 11 業種試作した。試作した指標については有効性・妥当性の評価結果等を踏まえ、指標の活用に関する見通しを確立

149

し、それを具体的なユースケースに落とし込むことができた。ユースケースにおける指標の活用に当たっては、一部課題や懸念事項を確認できているため、次年度以降に対応していくことが望ましい。加えて、想定ユーザーへのインタビュー等を実施し、指標の求められる役割やニーズを確認しながら、指標の精緻化・高度化を進めていくことは有用と考えられる。
「中小企業を取り巻く外部環境の構造化及びデータ利活用可能性に関する調査・分析」においては、因果型共起構造分析と因果構造分析においてテキストデータを基に構造化した諸要素ネットワークを試作した。構造化した諸要素ネットワークについては有識者への意見聴取等を踏まえ、具体的なユースケースを整理することができた。試行的な取組であるため、実用化に当たっては継続的なモニタリングスキームをどのように確立するかといった課題はあるが、引き続き行政におけるテキス
トデータとテキストマイニング手法の有効性を示しながら、より一層のユースケー
スの探索及び深化を進めていくことができれば、取組の拡大に繋がることが期待される。
上記の取組結果から、クレジットカードデータやテキストデータといったオルタ
ナティブデータは、中小企業の実態把握を行う上で、詳細性や速報性の観点から公的統計を補完する役割が期待できる。また、外部環境を構成する個々の諸要素間の連関性などの体系的な理解にも寄与できるため、オルタナティブデータを活用する
ことは非常に重要であり、その意義は十分に存在することを本事業で確認することができた。今後、オルタナティブデータの活用が進み、売上動向をはじめとする中小企業を取り巻く外部環境変化の影響について、的確かつ迅速な把握可能性の向上が期待される。
以上

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