The Society for Economic Studies
The University of Kitakyushu
Working Paper Series No.2013-3(accepted in February 10, 2014)

テキストマイニングによる経営理念の分析
齋藤朗宏 (北九州市立大学経済学部)・武田寛 (北九州市立大学マネジメント研究科)

目的
グローバリゼーションの進展や企業の社会的責任が強く求められる経営環境を反映して，のはソニーのみであった．これは，経営理念の研究は言葉の分析であり，日本企業を分析するには日本語に通暁する必要があることが，影響しているためと思われる．

経営理念の研究が注目を集めている．経営理

言葉の分析については，近年，テキストマ

念とは，企業経営における基本的な価値観・イニングと呼ばれる研究分野が発展している．

精神・信念あるいは行動基準を表明したもの

テキストマイニングとは，膨大なテキスト（文で，多くの会社が，社是，社訓，経営理念，使書）情報の中から有用な情報を掘り出す（マ命（ミッション）などの形で掲げている．企イニング）ことで，定型化されていないテキ業とステイクホルダー（利害関係者）との関ストデータを，一定のルールに従って定型化係を双方向に構築する必要がある現代においして整理し，データマイニングの手法を用いて，経営の目的や方向性を定める経営理念のながら，相関関係などの定量分析を行う手法重要性が増している．

である．

しかしながら，経営理念として使用されて文章の分析そのものには長い歴史があるが，いる「和」「誠実」「信用」などの単語の頻度

データマイニングの一手法としてのテキストや日本企業の特徴，地域間の違いや経営理念マイニングという名が与えられ，特に応用研の由来などについて述べた若林 (1982) や，社究が進んできたのはここ 10 年ほどである．こ

是・社訓の保有率や制定時期に関する調査，内れには，テキストマイニングはある特定の言容からの類型化を行った鳥羽・浅野 (1984) な語への対応が求められるため，海外のソフトどに見られるように，経営理念に関する従来ウェアをそのまま用いることができないといの研究は，主に頻度を基礎とした実態の調査う事情があったものと考えられる．にとどまっており，全体像の把握や比較分析

最近では，樋口 (2004) の KH coder を嚆矢が困難で，統計的分析の理論・方法論が確立とし，松村・三浦 (2009) の TinyTextMiner，していない．経営理念の内容の分類（たとえ金 (2009) の MLTP に見られるように，フリーば，営利性・集団性・対外関係など）についてのソフトウェアも豊富である．形態素解析ソも，研究者の主観による分類であるため，先フトウェア MeCab を R に組み込んだパッ行研究を統一的に比較することが難しい．まケージ RMeCab(石田,2008) により，フリーた，経営理念の重要性を明らかにした研究との統計ソフトウェア R 上でもテキストマイニして名高い Collins and Porras(1994）においングは実行可能となっている．こういった背ても，調査対象企業が超優良企業 36 社に限定

景から，後述の那須川 (2001) を代表に，初期されており，日本企業として取り上げられたの研究では自分で必要なソフトウェアを開発するという方法を取られることが多かったが，マンスの関連性についての分析が見られるが，最近では統計，テキストデータ分析の専門家

本研究では，より多くの企業の経営理念を収ではない研究者による応用事例が数多く見ら集することで，経営理念のあり方の全体像をれる．

探る．

経営場面に絞っても，テキストマイニングの応用例は多岐に渡る．国内におけるテキスデータベースの作成と集計

トマイニング黎明期の，代表的な研究として前述の「ミッション・経営理念，2004 年版」知られる那須川 (2001) では IBM 社におけるを用い，掲載されている企業，合計 983 社の社

コールセンターのログ分析により，効率的な是・社訓をデータベース化を行った．その際FAQ 作成を実施している．には，ウェブページ，Yahoo!ファイナンス*1 よマ ー ケ テ ィ ン グ の 分 野 で は ，豊 田・森 永(2003) や磯島 (2010) に見られるように，アり東証 33 業種分類に基づいた業種情報を入手，データに加えた．

ンケートの自由記述の分析に用いられること

上記サイトには上場企業しか掲載されていが多い．また，松村・河原・岡本他 (2007) や，ない．非上場企業に関しては，可能な限り調伊藤・曽和 (2010) に見られるように，Web 上査し，業種が明確なもの (○○生命保険であの，Blog 等のデータを収集し，分析している

れば保険業など) についてはデータに加えた．

例もある．こういった Web データの分析は最終的に，業種不明は 47 社であった．図は，Web マイニング，Blog のテキストマイニン作成されたデータベースの一部である．

グは，Blog マイニングとも呼ばれる．

テキストの集計には KH Coder2.beta.27

企業分析への応用事例も多い．喜田 (2006)（樋口，2004）を使用した．尚，同ソフトウェ

ではアサヒビールの有価証券報告書を分析す

アでは，形態素解析に茶筌を使用している．

ることで，同社の経営方針の変化を追ってい集計の際には，「件数」に着目する．即ち，一る．記虎 (2009a,b,2010a,b) のように，企業つの企業で何回同じ言葉が登場しても，1 回の CSR 方針について，企業ウェブサイトの分としてカウントする．

析なども行われている．
この技術を経営理念に応用することで，経営理念の科学的かつ客観的な分析が可能となる．たとえば，似たような使われ方をする単語の抽出や，企業間の類似度の測定により，同業だが経営理念は全く異なる企業や，逆に，業種は大きく異なるが経営理念の近い企業などを導き出せる．
本研究では，社会経済生産性本部編集で 6年ごとに出版されている「ミッション・経営理念 社是社訓」の 2004 年版を用いて日本企業の経営理念に関するデータベースを作成し，そのデータベースをテキストマイニングの手法を用いて実証的に分析し，理論的枠組みの図 1：作成されたデータベース集計結果は表の通りとなった．若林 (1983)の調査では全体の 15.2%，最も多くの企業が社是・社訓の中に掲げていた「和」という言葉は，6.2% の企業が掲げるに留まった．代わって，上位に入ってきたのは，「社会」，「顧客」，構築を目指す．類似した研究としては，小田・
三橋 (2010) において経営理念と企業パフォー*1 http://finance.yahoo.co.jp/

「貢献」などである．
「和」といったものは，内グラフ表示のオプションでサブネットワーク向きのメッセージである一方で，「顧客」，「社を選んでいる．これにより，より繋がりの強会」などは，どちらかと言えば外向きのメッいネットワークが確認できる．

セージと考えることが出来る．ここから，社
是社訓，経営理念のあり方が，我が社の社員サービスはかくあるべしというものから，企業として商品の姿勢をステークホルダーに対して提示する技術というものに変化していることが示唆される．

価値提供

この結果は，間 (1984) による予測とも合致
貢献する．

創造

発展
社会

表：集計結果語

12345678910
111213
1415

出現件数

社会
客（顧客など）貢献
創造（創出，創り出すなど）
企業
信頼（信用など）
人（人々など）提供
社員（従業員など）
発展（進展）
商品（製品）
豊か
技術
経営
サービス

625
512501445416354333309
290281271264263
246244中略
和61

分析 1-ネットワーク分析

客
豊か

環境

信頼

社員

地球株主

図 2：ネットワーク分析
ネットワーク分析では，同時に出現する確率の高い単語であれば線で結ばれる．たとえば，一番左では「地球」と「環境」が線で結ばれている．ここから，「地球」という単語と「環境」という単語は同時に出現する可能性が高いと続いて，単語間の関係性を見るためにネッ解釈できる．これは，「地球環境」というひとトワーク分析を行った．ここではネットワーまとまりの言葉と考えられる．尚，同じ色とクの規模を変えながら分析を繰り返し，解釈し形で塗られている部分はサブネットワークでやすい規模のネットワークができた Jaccardある．ここから，「社会」，「貢献」といった言係数*2 0.3 以上をネットワーク形成の基準と葉はネットワークの中心にあり，様々な言葉した．あまり大きなネットワークを作っても，と結びついていること，「社員」と「株主」が一つには解釈が困難であるし，もう一つには同時に言及されやすいこと，「客」と「満足」，若干のデータの違いにより結果が大きく変化「価値」と「創造」のように，定番の言い回ししてしまう安定性のなさがあるため，結果とがあることなどが確認できる．

しての意味が少ないことも挙げられる．また，*2 2 つの変数間の類似度の基準となる係数

人

満足健康

医薬品

生活 食料品
小売業

地域

人

心 文化
水産・農林業
卸売業 努力精密機器 開発
奉仕 株主 満足貢献
ゴム製品
商品
その他金融業 幸福 豊か 情報 価値
使命 社員
その他製品
客
銀行業
金属製品
積極
世界
提供 挑戦 活動
空運業
革新
創造 尊重
証券業 信頼誠実社会
利益
責任
サービス業
電気・ガス業 不動産業
品質
繊維製品
向上
成長
サービス
機械
ガラス・土石製
保険業
陸運業発展
化学
通信業電気機器建設業 石油・石炭製品
倉庫・運輸関連業
パルプ・紙 輸送用機器 環境精神
鉄鋼 安全 地球職場
非鉄金属 技術
海運業

図 3：コレスポンデンス分析

分析 2-コレスポンデンス分析ここからは，業種と経営理念との関係について考える．まず，業種と経営理念に用いら

左側には「地域」，「サービス」，「客」といった単語と第三次産業の業種が布置され，右側には「世界」，「品質」，「技術」といった単語と第二次産業の業種が布置されている．

れている単語との間でコレスポンデンス分析

つまり，より身近なものを重視する企業でを行った．分析に際しては，100 回以上登場，は，地域やサービス，客に対する言及が多く，かつ分析に意味がありそうな単語に絞り，合銀行業，電気・ガス業や小売業などにそういっ計 44 語を用いた．この結果から，第一次元た企業が多いということである．本データ(横軸) は「地域」や「サービス」を重視する

ベースでは地方銀行が数多くあり，また，電気第三次産業か，「世界」や「技術」をを重視す

ガス業は第二次産業と第三次産業の間と考える第二次産業かを示す軸であることがわかる．

られるが，この業種の地域への密着度の高さ

からも，納得できる結果といえる．逆に，よ今後の展望としては，より業種を絞り込んだ上り広い世界への展開を重視する企業では，世での検討や，企業の財務指標との照合．「ミッ界や品質，技術に対する言及が多く，精密機ション・経営理念」の他の年度の版を用いた器やガラス・土石製品，石油・石炭製品など製変化の検討などが考えられる．

造系業種にそういった企業が多いということになる．
明確に結果が出た第一軸と比べると，第ニ文献
石田基広 (2008). R によるテキストマイ軸の軸としての解釈は若干難しい．上側に「健ニング入門，森北出版．

康」や「生活」，「人」や「文化」などが集まり，磯島昭代 (2010). テキストマイニングに「医薬品」，「食料品」といった業種が集まり解よる農産物に対する消費者ニーズの把握，釈しやすいが，下側は業種にしても内容にしフードシステム研究，16(4)，38-42．てもあまりまとまりがあるとは思えない．強伊藤いずみ・曽和治好 (2010). ブログかいて言えば，上側には具体的に提供する物事

らみる日本庭園の評価，ランドスケープを示す単語が入り，BtoC の業種，下側には抽研究，73(5)，377-380．

象的なあり方を示す単語が入り，BtoB の業種

小田恵美子・三橋平 (2010). 経営理念とと解釈できる．

企業パフォーマンス―テキスト・マイニ

まとめ

ングを用いた実証研究，経営哲学，7(2)，22-37．

本研究では，大きく分けて 3 つの分析が行喜田昌樹 (2006). アサヒの組織革新の認われている．1 つめ，従来の研究でも行われ知的研究―有価証券報告書のテキストマている頻度の集計については，1983 年，つまイニング，組織科学，39(4)，79-92．

り，今回のデータの 20 年前の調査結果と比較

記 虎 優 子 (2009a). 企 業 の 社 会 的 責 任

して，「和」などの内向きのメッセージから，(CSR) に対する基本方針による企業の「顧客」など外向きへのメッセージへと経営理類型化―テキストマイニングによるクラ念のあり方が変化していることを確認するこ

スター化の試み，社会情報学研究，13(1)，とができた．

17-29．

2 つめ，経営理念に使用されている単語を記 虎 優 子 (2009b). 企 業 の 社 会 的 責 任

ネットワーク分析で分析した結果からは，定(CSR) の一環としての情報開示志向と番の言い回しや，同時に言及されやすい対象企業ウェブサイトにおける情報開示の関などを確認することができた．

係―テキストマイニングを利用して，会

3 つめ，コレスポンデンス分析の結果から

計プログレス (10)，28-42．

は，単語間，企業間の類似性を調べると同時記虎優子 (2010a).CSR 基本方針に表れに，「銀行業」と「地域社会」のように，あるた企業の環境志向と EMS 構築度の関係，業種には，その業種に属する企業の経営理念

環境技術，39(8)，486-492．に頻出する単語が存在することを確認できた．

記虎優子 (2010b). 企業のステークホル

このように，テキストマイニングの手法をダー志向と情報開示の関係 : 企業ウェ用いて大量のデータを分析することで，従来ブサイトに着目して，環境技術，39(2)，行われていた単純な頻度の確認，経験的な類103-111．

型化ではなく，実証的な類型化，業種との関

金明哲 (2009a). テキストデータの統計連性の検討を行うことが出来ると確認された．

科学入門，岩波書店．

JamesCollins

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