情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

B28
2015/3/6

階層を有する企業間取引ネットワークのビジュアライゼーション
有本 昂平†1†2	  	  渡邉 英徳†1

概要：本研究の目的は，サプライチェーンにおける階層間のつながりの把握の促進である．筆者らは，企業間取引のビッグデータを用いて，階層ごとの取引を可視化した．階層ネットワークの可視化には，ノード間の位置関係を表現するための二次元以上の座標が必要となる．そこで，企業の位置とつながりを，取引の階層ごとに積層させる手法を提案する．この手法を用いることにより，異なる階層をまたぐ地域間のつながりの把握の促進が期待される．

Visualization of Hierarchical Transaction Network
KOHEI ARIMOTO†1†2	  HIDENORI WATANAVE†1	  	  	  	 	  	 Abstract: The purpose of this study is to promote understanding of the connection between the hierarchy in the supplychain. The authors, using big data of transactions, and visualized the trading of each hierarchy. The visualization ofhierarchical network, two or more dimensional coordinates for representing the positional relationship between thenodes is required. So, we propose a method that the location and connection of the company, to be stacked on eachhierarchy of trading. By using this technique, facilitating the understanding of the connection between regions acrossthe different hierarchy is expected.

1. は じ め に

性能向上により扱うデータも年々規模が拡大しているため，	  	 ネットワーク構造も大規模化している．大規模化に伴い，

本研究の目的は，サプライチェーンにおける階層間のつネットワーク構造の理解は特徴量という数値データを導出ながりの把握の促進である．筆者らは，企業間取引のビッすることで行われてきた．しかし，数値データのみでネッグデータを用いて，階層ごとの取引を可視化した．階層ネ

トワークの特徴の全てを理解することは不可能であること

ットワークの可視化には，ノード間の位置関係を表現するも事実である．従って，ネットワークの可視化はネットワための二次元以上の座標が必要となる．そこで，企業の位ークの構造から人間の高い認識能力を利用し，新たな知的置とつながりを，取引の階層ごとに積層させる手法を提案発見を導く重要な技術として考えられている．このネットする．この手法を用いることにより，異なる階層をまたぐワークの可視化もネットワークの規模の拡大により，高速地域間のつながりの把握の促進が期待される．に大規模なネットワークを可視化することが要求されてきデータ関係をノードとエッジの単純な構成要素で表すネている．

ットワーク構造は多くの分野に共通に利用されている．電複雑ネットワークの研究は，1998 年ころの勃興から 10力網や道路網，航空網などといった身近なものから，神経年あまりをかけて急速に進展し，様々な応用分野でもその細胞，www のようなリンクで結ばれた仮想的なオブジェク結果が認められるようになった．多少の先行研究はあるもト関係まで，1 つのネットワークとして表現できるからでのの，1998 年のワッツとストロガッツの論文と 1999 年のある．これらは，ネットワークの構成要素 1 つ 1 つは単純

バラバシとアルバートの論文がこの研究分野の始まりであな振る舞しか行わないにも関わらず，ネットワーク全体とるとしてよい．それから 10 年ほどの間に，ネットワークのしては様々な振る舞いを示すことから，近年では複雑ネッ研究は，理論から応用まで急速に発展した．他分野との相トワークと呼ばれる．従来の複雑ネットワークの研究によ互作用も多い．

り，社会，経済，生物，情報などの分野の異なるネットワ

人間関係のネットワークでは，平均して 6 人の知人を介ークがスモールワールド性やスケールフリー性などの共通すだけで世界中の人々とつながるといわれる．このようにの性質を有することが報告されてきた．現在では計算機のネットワークの各ノードが短い距離でつながっていることをスモールワールド性を有するという．企業間ネットワー†1 首都大学東京
Tokyo Metropolitan University†2 株式会社帝国データバンク
Teikoku DataBank, LTD© 2015 Information Processing Society of Japan

クにもこのスモールワールド性があり，ノード間距離（任意の 2 つのノードをつなぐのに必要な最小リンク数）は指546

数分布し，平均距離は 5.62，最大距離は 21 になっている．て近い位置に配置されるためある程度の意味を持つ結果がこのため影響が伝播・拡大しやすく，個々の企業は知らな出力される．しかし，パラメータの設定により結果が大きい間に，直接繋がっていない遠方の企業からの影響を強くく変わってくるため，可視化対象に合わせたパラメータの受けている．

設定が非常に難しい．
ネットワークの可視化問題には明確な解が存在しない．
したがって，可視化の目的やネットワーク構造に合わせて

2. 背 景 と 本 研 究 の 目 的

擬似的に最適解を設定し，その問題を解くことにより最適

ネットワーク情報とは「グラフ」によって抽象化できるなグラフレイアウトを導く．

情報である．グラフとはノードの集合 V とエッジの集合 Eからなる組で，G=(V,E)のように書かれることが多い．E はV 上の 2 項関係として表される．ノードやエッジは応用領

3. ビ ッ グ デ ー タ の ビ ジ ュ ア ラ イ ゼ ー シ ョ ン

域においてそれぞれ意味を持つが，抽象化されたグラフに

3.1 企 業 間 取 引 デ ー タ の ビ ジ ュ ア ラ イ ゼ ー シ ョ ン

おいては具体的な意味は特に問題にしない．だたしノード

Fushimi らにより企業間ネットワークの可視化手法が提やエッジに重みを持たせる（実数値を割り当てる）ことは案された．この研究では，食物連鎖や企業間取引におけるしばしば行われる．

サプライチェーンなどをはじめとする階層性を有するカテ

現在様々なグラフレイアウト手法が提案されており [1],[2]，ゴリ間関係を効果的に可視化することにより全体構造や法無向グラフを描画対象とし，その自動配置を目的として開則性を把握するのに有用な方法を提案している．可視化に発された力学的手法が一般的である．

は，愛知県のある自動車産業の企業を起点として 3 ステッ

力学的手法は P. Eades[3]により提案されたばねモデルがプの取引関係にある企業を集めたものを検証用データとし基礎となっている．この手法はノード間を結ぶエッジを仮て用いている．また負の重みを持つデータと親和性があり，想的なばねとみなし，グラフの各ノードがばねから受けるかつ多階層データへの拡張が容易でことから，球面可視化力が系全体で最小となるようなノード配置（系の安定状態）法を採用している．

を求める．しかし，この手法は各ノードの計算式が非常にオーソリティ度が高いノード群とそれらに直接リンクす簡略されているため（1）綺麗なレイアウトが得られない，るノード群の接続状況の可視化に特化した手法として球面（2）解が収束しない可能性がある，などの問題点が存在す可視化法（SE-PI-W 法）がある．この可視化手法の特徴は，る．バネモデルを改良した手法として Kamada & Kawai

接続関係を球面上で可視化するアイデアとともに，ノード[4]Model（KK 法） がある．この手法は力学的手法の中で最配置の計算に十分統計量相当の量を定義してノード座標をも一般的に使用されている手法である．ばねモデルとの違決めていくので，ネットワークのリンク数が少なければ，いは，全てのノードが隣接・非隣接にかかわらず決められ大規模問題でも高速に可視化できる点である．

た自然長のばねにより接続され，1 回の計算においてグラフを構成するノードの中で，移動した際に最も系全体のエ

Fushimi らの研究では，リンクで結ばれている異なる階層間の関係が入り組んでいて把握に時間がかかる．

ネルギーが減少するノード 1 つのみを移動する点である．

また可視化に用いたデータが，実社会に存在する業間ネ

このモデルは，各ノードに掛かる力をより厳密に定義してットワークと比較してごく一部のものを選定して使用しているため，ばねモデルの問題点を解決しているが，計算量いることから，提案手法が企業間ネットワークの可視化にが大きいため大規模なグラフには適用することが難しい．

適しているか判断しかねる．

[5]

他にも，Fruchterman，Reingold らは，ばねモデルにおける引力・斥力の定義を単純なものに改変し最適化の過程にアニーリングを導入した FR 法を提案した．この手法は KK法の計算量の大きさをかなり改善しており，アルゴリズムも比較的簡単なため，一般的なグラフのノードの最適配置を導出するには有用である．T. Matsubayashi[6]らは FR 法を改良し，ノード毎に固有の更新頻度を持たせポテンシャルエネルギーが高いものを優先して計算する手法を提案している．力学的手法以外のグラフレイアウト手法も提案されており，代表的な可視化手法としては自己組織化マップ（SOM：Self-Organizing Map）を利用した手法や，多次元尺度法などがあげられる．SOM に基づく手法は，力学的手法に比べ高速であり，隣接ノード同士が可視化空間におい© 2015 Information Processing Society of Japan

Fig.1	  球面可視化法による企業間ネットワークの可視化547

3.2 z 軸 方 向 へ の ビ ジ ュ ア ラ イ ゼ ー シ ョ ン
Watanave[8]の研究では，東日本大震災発生時のマスメデ
ィアの報道情報を Google Earth 上にマッピングした「東日本大震災マスメディア・カバレッジ・マップ」のアーカイブを発表している．
本アーカイブでは，報道された時間を z 軸方向にプロットすることで，３次元空間を活かしたビジュアライゼーシ
ョンとしている．
Z 軸方向を用いることで同一地点のプロットの重なりの把握が容易になる．

Fig.4	  プロトタイプイメージ
また異なる階層間での取引関係を同一の地図上に表現することで，同一地域間の産業集積による取引のつながりの強さを把握することができる．

Fig.2	  東日本大震災マスメディア・カバレッジ・マップ
での重層構造による時間要素の可視化

4. 提 案 手 法
480 万取引（72 万社）で構築した Fig.3 のような実社会に近い企業間取引ネットワークデータを用いて，特定産業のサプライチェーンを抽出し，同一また複数階層間において把握が促進されるビジュアライゼーションを作製した．
          

Fig.3	  企業間取引ネットワークデータ
階層ネットワークの表現には，ノード間の位置関係を表現するために二次元（以上）必要である．取引の階層ごとに積層させたサプライチェーンのビジュアライゼーションを提案する．

Fig.5	  同一地域間における異なる階層間取引

5. ま と め本提案手法を用いることにより，異なる階層間のつながり，地域間のつながりの把握の促進が期待される．また z

Fig.4 に提案する手法により可視化したプロトタイプを軸方向へサプライチェーンの階層数を増やすことで，より示す．サプライチェーンの中の頂点企業の 1 次仕入先，2多くの階層にまたぐ業種間ネットワークの可視化をするこ

次仕入先を地図上に示す．1 次仕入先の多くは，東京，大とが可能になる．

阪，名古屋といった大都市に立地していることがわかる．
このように特定産業の地域ごとの集積を読み取ることができる．

© 2015 Information Processing Society of Japan548

参考文献
1) G. Battista, P. Eades, R. Tamassia, and I. Tollis, Algorithms for
Drawing Graphs an Annotated Bibliography, Computatinonal Geomerty
Theory and Applications, 4, 235.282, 1994.
2) G. Battista, P. Eades, R. Tamassia, and I. Tollis, Graph Drawing–
Algorithms for the Visualization of Graphs, Prentice–Hall, 1999.
3) Eades, A Heuristic for Graph Drawing, 1984.
4) Kamada, Kawai, An algorithm for drawing general undirected graphs,
1989.
5) Fruchterman, Reingold, Graph Drawing by Forcedirected Placement,
Software–Practice and Experience, 1991.
6) T.Matsubayashi, T. Yamada, A Force-directed Graph Drawing basedon the Hierarchical Individual Timestep Method, 2007.
7) 伏見卓恭, 斉藤和巳, 郷古浩道, ”Z スコアを用いた階層性を有するカテゴリ間関係の効果的可視化手法”, 情報処理学会論文誌,
7(2), 93-103, 2014.
8) 渡邉英徳:東日本大震災マスメディア・カバレッジ・マップ,
http://media.mapping.jp/9)© 2015 Information Processing Society of Japan549