2015 April

Vol. 7 No. 1
h t t p : / / re a l o p n . j p

巻頭言リアルオプションと不確実性［辻村 元男］

活動

公開研究会

1

講演要旨

英国電力市場改革と原子力発電［下郡 けい］

2014 音声認識で未来を拓く［鈴木 清幸］

28

地熱発電開発の不確実性［窪田 ひろみ］

13

ビッグデータ時代におけるビジネス向け機械学習［中台 慎二・森永 聡］

17

研究発表大会 講演要旨

大会 金融ネットワークのシステミックリスク分析［西口 健二］22

JAROS ビジネススクール等における、M&A後の事業戦略策定演習の事例［小川 康］ 27
20142014年11月22日-23日

知財経営とシミュレーション［安彦 元］

33

寄稿
オープンデータ時代の幕開けとその意義［鳥海 重喜］

38

プロジェクトの総合的評価法（2）［宮原 孝夫］

45

学会ニュース

第7巻 第1号
目次

巻頭言 リアルオプションと不確実性 …………………………………………………………………………………………… 辻村 元男

公開研究会

1

講演要旨

英国電力市場改革と原子力発電 …………………………………………………………………………………… 下郡 けい 2
音声認識で未来を拓く…………………………………………………………………………………………………………… 鈴木 清幸

8地熱発電開発の不確実性 ……………………………………………………………………………………………… 窪田 ひろみ 13
ビッグデータ時代におけるビジネス向け機械学習 …………………………………… 中台 慎二・森永 聡 17
JAROS2014 研究発表大会

講演要旨〈シンポジウムより〉

金融ネットワークのシステミックリスク分析 ………………………………………………………………………… 西口 健二 22〈チュートリアルセッションより〉

ビジネススクール等における、M&A後の事業戦略策定演習の事例 ………………… 小川 康 27
知財経営とシミュレーション ……………………………………………………………………………………………………… 安彦 元 33
寄稿
〈リアルオプション周辺での新展開〉

オープンデータ時代の幕開けとその意義 ……………………………………………………………………… 鳥海 重喜 38〈研究メモ〉

プロジェクトの総合的評価法（2）……………………………………………………………………………………… 宮原 孝夫 45〈学会ニュース〉
JAROS2015 研究発表大会へのご案内 …………………………………………………………………………………

7

日本リアルオプション学会 会員募集のご案内 ………………………………………………………………………… 16
学会だより ……………………………………………………………………………………………………………………………… 26
論文募集のご案内
論文誌「リアルオプション研究」論文募集のご案内 ………………………………………………………………… 32
Call for Paper: International Journal of Real Options and Strategy …………………………… 44

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月

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巻頭言

リアルオプションと不確実性
辻村元男

同志社大学 商学部

プロジェクトの意思決定プロセス，ある

規分布を仮定する．理論的には理由があり，いは政策の立案プロセスにおいて，リアル

正規分布が仮定されているが，必ずしも将オプションは実際にはどれぐらい活用され来の事業環境が，正規分布に従っているとiているのであろうか．カナダのデータ であは言えないかもしれない．たとえ正規分布

るが，「投資の意思決定においてリアルオプに従っているとしても，正規分布の形状にションを活用しているか」との質問に対しいくつかの候補があり，一意に分布の形状て，”Yes”と答えた企業は，214 社中 36 社を決められないかもしれない．さらには，（16.8％）でしかなかった．リアルオプシ

どのような分布が当てはまるのかさえも分ョンを活用する理由で最も支持されたのは，からないかもしれない．

「リアルオプションが企業の戦略的なビジ

このように，実際のビジネスや政策立案

ョンを形成する助けとなる」ということでにおいては，不確実性をある特定の形で表あった．一方，使われない理由で最も支持現することが困難であるところに，意思決されたのは，「リアルオプションの知識が無定の難しさがあるのではないかと思われる．

いことと専門家がいないこと」であった．

こうした背景の下，世界中の研究者によっ知識が無い，専門家がいない，といったて，不確実性下における意思決定に関する問題に対して学会としては，公開研究会に研究が精力的になされており，研究成果のおいて，知識の普及や専門家とのコミュニ蓄積が進んできている．得られた成果を，ケーションを図っている．先に紹介したカ

ビジネスあるいは政策立案に応用できるよ

ナダのデータで，私が個人的に興味を持っうにすることが，現在の私の関心事である．

たのは，活用されない理由の一つとして挙これは，単に個人的な関心事に留まらず，げられている，「非現実的な仮定が必要であ

先述したデータにもあるように，不確実性る」こと，また，使われる理由で下位にしを上手く取り扱える分析ツールを開発できか挙げられなかった，「不確実性を取り扱う

れば，リアルオプションがより広く使用さ分析ツールを提供する」である．

れるようになるのではないかと，期待する理論モデルを開発する際には，現実の世

ところである．

界を抽象化し，そのメカニズムの本質を捉iBaker, H. K., S. Dutta, and S. Saadi.
Management views on real options in capitalbudgeting, Journal of Applied Finance, 21(1),18-29, 2010.

えることに重点を置く．不確実性の取り扱いに関しては，例えば，将来の事業環境の不確実性を表現するのに，多くの場合，正-1-

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

2015 年 4 月

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<公開研究会 201４年 9 月 11 日、講演要旨、於：電力中央研究所 会議室>

英国電力市場改革と原子力発電
下郡

けい

一般財団法人日本エネルギー経済研究所

1.

はじめに

戦略研究ユニット

研究員

討する．
2.

世界に先駆けて電力市場の自由化に取り組んだ英国では，原子力発電事業が民営化

1990 年代の電力市場改革と 2000 年代の環境変化

された 1996 年に計画段階にあった加圧水

英国では 1950 年代に原子力発電が導入型原子炉(PWR)の新設計画が白紙撤回されされて以降，電源構成に占める割合は 20％てから，EDF Energy の Hinkley Point C 原子程度で一定しており，基幹電源としての役

力発電所建設計画が政府から計画承認を受割を果たしてきた．英国にはウラン濃縮プ

ける 2013 年 3 月まで，具体的な原子力発電

ラントや重水濃縮プラントもなかったこと

所の新規建設計画はなかった．

から，黒鉛減速炭酸ガス冷却型原子炉(GCR)

英国は，1989 年に電気法を制定し，1990の開発が行われ，2015 年現在，国内には 1

年には発電市場の自由化，1999 年には小売

基の GCR，14 基の AGR，1 基の PWR が稼

市場の自由化が完了している．自由化され働中であり，旧式の GCR はほぼ閉鎖して廃た電力市場を背景に，英国はエネルギー政止措置に移行しつつある．

策というよりも競争政策の中でエネルギー

英国では，1995 年 9 月に運転を開始した

安全保障や電源構成をとらえてきた．しかSizewell B 原子力発電所以降，現在に至るまし，2000 年代の環境変化を受けて，“競争”で英国では新しい原子力発電所の建設が行から“支援”をともなうエネルギー政策へわれていない．1996 年の British Energy(原子と転換する．2013 年 12 月には，原子力発

力発電事業者)設立と同時に建設計画はす電を含む低炭素電源導入促進へ向けた

べて白紙撤回された．しかし，既設の原子

FIT-CfD を盛り込んだ「エネルギー法」が成力発電所のほとんどが 2023 年までに稼働立した．

を停止する予定であることから，原子力発

本稿では，原子力発電の推進には政策的電所の新規建設が急務となっている．なぜな支援が重要な役割を果たしており，経済

British Energy は建設計画を撤回したのだろ性にのみ基づいて電源が選択されるようなうか．

競争的な市場の下では，原子力発電の新設

まず一般的に，原子力発電投資の課題と計画は困難に直面する，という仮説をたて，して，長期間・安定的に電気を売ることが英国においてこれまで原子力発電がどのよ必要となることが挙げられる．初期の建設

うに位置付けられ，それがどう変わってき

コストが他電源と比べて非常に大きい原子たのかを整理・分析し，日本への示唆を検力発電は，その分減価償却期間も長い．こ-2-

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■の経済的リスクが原子力発電への大きな投不安，という 3 つが挙げられる．①につい資リスクとなる．また，世論や政治的な圧て，英国政府は 2000 年に気候変動プログラ

力，政府による政策の方針転換といった政ムで 2010 年までに CO2 排出量を 1990 年比

治的(政策変更)リスク，稼働率の低下や安全20％削減という目標を掲げて以降，2008 年

性向上のための追加投資といった技術的リには気候変動法を策定し，2050 年までに温ii

室効果ガス排出量を 1990 年比 80％削減とスク も挙げられる．
英国では，1990 年の発電市場自由化によいう目標(法的拘束力あり)を設定した．②にって「強制プール制度」が導入された．こついて，2000 年以降北海油田・ガス田の生のプール市場取引及び資本費充当支払とい産量は一貫した減少傾向を示すようになり，

う市場設計を背景に，原子力発電事業者は英国のエネルギー自給率が大きく低下する

小売事業者と長期契約を締結していたため，こととなる．さらに，2003 年末以降の世界原子力発電所は確実に資本回収が可能とな的な原油価格高騰により，英国のガス・電っていた．しかし，1999 年の小売市場全面

力価格は上昇することとなり，安定し且つ自由化を前に，小売事業者が長期契約の締

適正な価格でのエネルギー供給に対する要結を控える傾向に出たことから，安定的な請が高まった．③について，今後 2020 年ま

収益確保の見通しが不透明になり，原子力

でに EU の環境規制(NOx，SOx 規制)に基づ

発電の投資リスクが高まることとなった．

く 火 力 発 電 所 の 閉 鎖 や 2023 年 ま で にまた，2001 年 3 月から導入された，より競

Sizewell B を除くすべての原子力発電所の争的な市場制度である「新電力取引制度閉鎖が予定されていることから，英国の既(NETA)」の下で，長期契約から市場取引へ

設発電所の約 20％が閉鎖されることになる．

の依存度が高まったため，原子力発電事業

大幅に供給力が低下する一方で，2050 年ま

者は収益の見通しが不確実になった．さらでには輸送部門や熱需要の電化等によってに，自由化にともない電力会社の格付け引電力需要が 1.3～2 倍に拡大すると政府は見iii

き下げ も行われており，これが事業者の資込んでおり，拡大する需要を満たすには，

金調達コストを増大させ，新設への投資判

発電所の新設が不可避という状況になった．

断をより困難にしたと考えられる．

このような環境の変化を受けて，政府のこれらの理由から British Energy は新設計

原子力政策に対する態度が変化する．

画を撤回し，それ以降，英国では原子力発

英国政府は 2008 年「原子力白書」を公表

電所の新設の可能性や必要性が長く指摘さし，「英国が直面する気候変動問題への対処れなくなった．しかし，電力市場の競争活とエネルギー安全保障の確保という 2 つの性化により原子力発電投資への逆風が強ま

大きな課題に取り組むには，エネルギー企った一方で，同時に英国を取り巻く外部環

業に対し新規原子力発電所への投資という境の変化も進行していたのである．

選択肢を示すことは公共の利益である．」と2000 年代の環境の変化として，①積極的結論付けた．そのため，政府は，気候変動な脱炭素目標の策定，②北海油田・ガス田

対策とエネルギー安全保障の確保という長の生産量減少傾向，③電力の安定供給への期的な目標を掲げ，2018 年頃の新設原子力-3-

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発電所の運転開始を目指すことを明記．事エネルギー源を利用して電力の安定供給を業者と協力して高い安全設計基準を設定し，確保すること，再生可能エネルギー導入目

事業者が参加しやすい枠組みを構築，2013

標と温室効果ガス排出削減目標達成のため，年から 2014 年頃の着工を目指す，とした．

低炭素技術への十分な投資を確保すること，

このように，2000 年代の環境の変化を受適正な電力価格を維持しつつ，必要な投資

けて英国政府は原子力政策を大きく転換し，をもたらすことが挙げられている．今回の原子力発電の新規導入が積極的に検討され

電力市場改革の主な施策は，差額精算方式

るようになった．しかし，原子力発電の経を用いた低炭素発電電力の固定価格買取制

済性を改善させたとする EU-ETS(欧州連合

度(FIT-CfD: Feed-in Tariff with Contracts for

域内排出量取引制度)の炭素価格は，大幅にDifference)，発電容量市場の創設，炭素の下下落し低い価格で推移している(一時は 30

限価格の設定，火力発電所への CO2 排出基

ユーロ/CO2-ton 近くの値をつけたものの現準値の設定，が挙げられる．

在は 7 ユーロ/CO2-ton 近くまで落ち込んで施策の中でも注目されるのが，FIT-CfD でいる)．2011 年 6 月の「国家政策声明」では，ある．風力発電や太陽光発電といった再生

前述の脱炭素目標の達成，エネルギー安全

可能エネルギー導入促進のため，固定価格保障の確保，供給の多様化を早期達成する買取制度を設ける国は多いが，その適用対には，原子力発電所の新設を 2025 年までに象に原子力発電を含めるのは，英国が初め行わねばならない，と政府は指摘したものてである．この制度の目的は，低炭素電源の，民間企業が積極的に原子力発電への投への投資を呼び込むことであり，その際に，資を判断するかどうかが難しい状況にある発電事業者が電力価格の変動に長期的に晒ことはいうまでもなかった．その打開策とされることを防ぎ，投資リスクを減らし，して提案されたのが，原子力発電への固定

消費者への負荷を最小にすることを目指し

価格買取制度適用を含む，新たな電力市場ている．制度の仕組みについて，図を以下改革である．

に示す．

3.

新たな電力市場改革―低炭素電源へのエネルギー気候変動省
DECC

目標・義務
の設定

目標・義務
の設定

履行の分析、
報告

投資リスクを減らす
2013 年 12 月，「エネルギー法」が発効し

送電会社
National Grid

た．この法律は 2012 年 5 月 22 日に公表さ

CfD管理者CfD Counterparty Body: CPB

適格性評価

れて議会へ提出されたもので，現行の電力

CfD支払い取引制度の枠組みを維持しながら，発電市

発電事業者

発電事業者
発電事業者

場に再生可能エネルギー電源や原子力発電といった低炭素電源の導入を促進するとい

図1

う政府の明確なシグナルが示されている．

支払
義務

小売事業者

小売事業者
小売事業者

FIT-CfD の仕組み①iv

同法では，電力市場改革の目的として，再発電事業者は，政府所有の有限会社であ

生可能，原子力，石炭(CCS)，ガスと多様なる CfD 管理者(CPB)との間で CfD 契約を締

-4-

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

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結し，電力の指標価格(reference price)と投資に関する基準価格の交渉が 2013 年より開回収に必要な長期的な基準価格(strike price)

始された．当初政府側と事業者側双方の主の差額につき契約量・発電量に応じて，指張の隔たりは大きかったが，2013 年 10 月，

標価格が基準価格より低い場合は支払いを

両者は合意に達する．基準価格に関する合受け，指標価格が基準価格より高い場合は

意内容viiは，EDF Energy の Sizewell C 計画

発電事業者から支払いをするという仕組みの最終投資決定が得られた場合は 89.5 ポン

である．CfD 支払いに充てられる資金につド/MWh，得られなかった場合は 92.5 ポン

いては，Supplier Obligation として英国のすド/MWh とされ，契約は発電開始日から 35

べての小売事業者から販売シェアに応じて年間とされた．参考までに，2015 年 1 月現v

在の卸売価格はおおよそ 40 ポンド/MWh と徴収される ことになる．

なっている．この合意を受け，EDF Energy
は，最初の原子炉を 2023 年までに運転開始
し，建設コストは 160 億ポンドと見積もられていると発表された．なお，Hinkley Point
C 計画の最終投資決定は，2015 年第 1 四半期頃と見込まれている．
原子力発電所の新規建設費は，昨今の米国や欧州の例をみると増加する傾向にある．
米国で建設が進められている Vogtle 原子力

図 2 FIT-CfD の仕組み②(ベースロード)vi

発電所の建設費は 2 基(AP1000)で 140 億ド

FIT-CfD が機能するかについては，2 つのル(約 87 億ポンド)，V.C. Summer 原子力発

大きなハードルがあった．1 つは，英国政電所は 2 基(AP1000)で 98 億ドル(約 68 億ポ

府と原子力発電事業者である EDF Energyンド)，フィンランドの Olkiluoto 原子力発電間の基準価格をめぐる交渉が着地点を見出

所 3 号機は 1 基(EPR)で 85 億ユーロ(約 72

すことができるかであり，もう 1 つは億ポンド)となっており，特に Olkiluoto 原子

FIT-CfD という制度が欧州委員会の承認を力発電所の建設費は度重なる計画の遅延に得ることができるかであった．

見舞われ，建設コストが当初の予算を大幅

まず，基準価格は，原子力発電事業者がに超えている．EDF Energy にとって，今回投資判断のために必要な将来の収益を見通の基準価格に関する政府との合意は十分満すにあたり，非常に大きなポイントなると足いくものと考えられるが，今後の実際のころだ．基準価格は，各技術の建設・運転制度運用や，建設作業の進捗動向が大きく

コストや投資家が直面するリスクを反映し影響を及ぼすと考えられる．

て，はじめは政府が決定する．原子力発電

さらに，この FIT-CfD は，欧州連合(EU)の基準価格は，プロジェクトごとに決定さの国家補助規則に抵触する可能性があるとれることとなっており，新設計画が最も進指摘され，欧州委員会(EC)がどのような判んでいる EDF Energy の Hinkley Point C 計画断を下すのかが注目されていた．EU は基本-5-日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

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原則として，「競争を歪める」行為を EU 機

めて選択されているのか．先にも触れたと

能条約(101 条，102 条)で禁止しており，同おり，野心的な脱炭素目標達成へ向けた取条約には国家補助に関する規定(106 条，107

り組みの必要性，国産資源の減少に伴うエ条)も存在する．欧州委員会競争総局は，英ネルギー安全保障確保への懸念への対処，

国政府から提出された新規の国家補助であ安定供給の確保へ向けた取り組みの必要性

る FIT-CfD について，その内容を審査し，が背景にある．これら 3 つの観点から，英条約上禁止される国家補助に該当するのか，国は，原子力発電を含めた低炭素電源の導該当するとしても例外として認められるか入促進へ向けて，投資リスクを軽減するた否かを判断することになった．EC は 2013

め FIT-CfD という政策的な支援を行うこと

年 12 月から審査を開始し，2014 年 1 月にを決定したのである．FIT-CfD が機能すれば，意見書(Opening Decision)を公表，同意見書

原子力発電所新設における投資リスクに含に対する利害関係者のコメント募集を 2014

まれる経済的リスク，政策変更リスクを低

年 3 月から開始した．英国政府や他利害関下させることにつながる可能性が高く，英係者からコメントを受領し，最終的な委員

国において原子力発電の新設が積極的に進会決定(Commission Decision)が 2014 年 10 月

むことになるだろう．以上より，「原子力発に発表された．これは，英国政府による電の推進には政策的な支援が重要な役割を

FIT-CfD(当初案を一部修正，基準価格の価

果たしており，経済性にのみ基づいて電源格や契約期間に変更なし)は EC による国家が選択されるような競争的な市場の下では，補助規則に合致するというもので，FIT-CfD

原子力発電の新設計画は困難に直面する．」

が EC の審査をクリアしたことを意味する．

ということは，明白であるといえよう．

これにより，原子力発電事業者にとって新では日本は，英国のこれまでの電力市場

規建設の投資判断を大きく左右する，長期改革，そして現在の電力市場改革と原子力間にわたる安定的な収益が確保されること発電の状況から何を学ぶべきか．電力市場になったのである．

の自由化に向けて取り組みを進めている日

4.

本での原子力発電を検討する際，第一に，おわりに
元来国産資源が豊富な英国ではエネルギ

小売市場の自由化による需要家の離脱リス

ー安全保障上の懸念が生じにくく，適切なクが挙げられる．長期的に安定した収益を競争市場の下では十分にエネルギー安全保必要とする原子力発電にとって，長期契約

障が確保されるという考えが主流になり，による収益の確保は非常に重要である．小

原子力発電も事業が民営化され，競争市場

売市場の自由化にともない，小売事業者のの中に取り込まれた．しかし，競争市場の顧客が不安定になることで小売事業者との中で，原子力発電は初期投資が大きく，長長期契約が結びにくくなることは，将来の期的且つ安定的な収益を必要とするという収益見通しが立ちにくくなることになり，特性から魅力的な投資先として選択されず，新設への投資判断が困難になることにつな

新設が行われることがなかった．

がる．これは，British Energy が 1996 年に新では，原子力発電はなぜ現在の英国で改設計画を白紙撤回した背景である．日本で-6-

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

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は，現在小売市場の全面自由化の議論がな

諸外国の取り組みについてその動向を注視されているが，その場合に，需要家の離脱

し，日本ではどのような制度が適切なのかリスクが原子力発電への新たな投資にあた等を冷静に議論することが求められる．

りまず直面する課題となる．

ii

第二に，気候変動対策，エネルギー安全保障の確保の観点が挙げられる．2000 年以降英国で原子力発電が再評価されるようになったのは，気候変動対策やエネルギー安
全保障といった競争的な市場とは異なる文脈の中で原子力発電の果たしうる役割があると判断されたからである．日本は資源小国であり，エネルギー自給率を高めるため
準国産エネルギーとしてこれまで原子力発電の導入，拡大を進めてきた．将来の電源
ミックスを考える際に，発電コストの議論に加えて，日本が原子力発電を導入した際の当初の目的であるエネルギー安全保障や，
気候変動対策の一環としての原子力発電の役割についても，議論をする必要があるだ
ろう．
日本における原子力発電の将来をめぐる

矢島正之；電気事業の規制緩和と原子力
発電，電力中央研究所報告，Y96013，（1997）．
iii
海外電力調査会；NETA 導入後の情況を受け格付会社は原子力発電に厳しい評価，
海外電力，4 月号，(2002)．
iv
Department of Energy and Climate Change;
Annex A Feed-in Tariff with Contracts forDifference: Operational Framework, (2012).
v
Department of Energy and Climate Change;
CfD Supplier Obligation Policy update andresponse to the call for evidence, (2013).
vi
Department of Energy and Climate Change;
Planning our electric future: a White Paper for
secure, affordable and low-carbon electricity,(2011).
vii
EDF Energy;
http://newsroom.edfenergy.com/Carousel/Agreement-reached-on-commercial-terms-for-the-pl
anned-Hinkley-Point-C-nuclear-station-b7.aspx.
Department of Energy and Climate Change;
https://www.gov.uk/government/news/initial-ag
reement-reached-on-new-nuclear-power-station-at-hinkley.

議論は難しい局面にある．FIT-CfD といった

JAROS2015 研究発表大会へのご案内
National Conference of Japan Association of Real Options and Strategy
下記の要領で 2015 年度研究発表大会を開催します。
(ご案内の詳細は、学会ホームページをご覧ください： http://www.realopn.jp/)
日時：2015 年 10 月 24 日、25 日（土日開催）
場所: 国際大学 新潟県南魚沼市国際町 777 番地
セッションの種類:
1． 一般研究報告セッション
2． 査読セッション
このセッションに採択された論文は、論文誌「リアルオプション研究」または、“International Journal of Real Options and Strategy”に掲載されます。
3． シンポジウム 10 月２４日（土）午後
地域の活性化と発展の戦略に関連しての研究者、識者を、講演者として招きます。
4． その他、チュートリアル・セッション、懇親会等-7-日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■<公開研究会 201４年 9 月 29 日: 講演要旨 於: 野村総合研究所 会議室>

音声認識で未来を拓く鈴木清幸

アドバンスト・メディア

1.

はじめに

代表取締役会長兼社長

く。1997 年（創業前）は、わたしは人工知私が率いるアドバンスト・メディア社（以

能を研究をしていた。広中平祐博士の弟子

下、アドバンスト社）の 17 年間の取組につたちが創った人工知能の専業会社で 12 年

いて、また、その将来性について、お話さ

間、CTO としてビジネス化に従事し、それせていただく。私は、イノベーションに基から音声認識の世界に入った。音声認識にづいた新産業を創ることを 16 年やってき人工知能の要素を入れたことがポイントた。12 月で 17 年目に入る。

（意味処理の導入）である。

2.

(1) 航空券の予約のウェブアプリケーショ

実用例の紹介ンの例(1) スマートフォンに内蔵されるアミボイ

音声ブラウザーを使うとアミボイスボ

ス（AmiVoice）

タンが自動付加され、指入力に加え、木村拓哉が CM 出演して話題になったホ声でも出来るようになる。複数の入力

ームオートメーション『i TamaHome』の単語を文章風のしゃべりで一挙に入力例である。家庭にある電気、オーディオ、

可能であり、意味処理機能により単語

シャッターなどの各リモコンの赤外線信の順序を変えてしゃべっても正しく入号パターンを学習して、それをスマホで力できる。また、「日本航空」と「JAL」

音声操作する。

のように異音同義の処理もできる。グ(2) ワールドビジネスサテライトでのアドバーグルも音声認識を出しているが連続ンスト社の音声認識技術の紹介

単語認識であり、文章を正しく認識す東邦薬品が音声認識を使って薬品の検索ることは難しく（単語の羅列になってをしているところを紹介している。アミしまう）、アミボイスの方がはるかに優ボイスだと 97-98％の認識率である。アミれている。

ボイスの導入により、品質を担保して、(2) 電子カルテの例

かつ、人を減らすことができる。

医者が記録を取る時に使う。医者は患者

音声認識市場は、日本は 100 億円、アメとコミュニケーションを取りながら、カリカは 3,000 億円です。しかし日本もこれルテを書く。しかしキーボード入力だと、から普及していく。

目と手が患者から離れてしまう。これが3.

円滑なコミュニケーションを阻害し、相技術の差別化ポイント

互不信の原因ともなり得る。しかし、ア

当社の革新的な技術を紹介させていただ

ミボイスを使えば、ハンズフリーで顔を-8-

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略

第7巻 1号2015 年 4 月

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見ながら記録を取れる。

らばイントネーション、アクセント、発

この例では、２単語のペアでしゃべる。

話スピードなどのばらつきをうまく処理

例えば、「形状」→「不定形」。最初の単し方言も認識できる。また、意味処理を語で入力位置決めをして（「形状」の認識するので、「入力終了」という音声は記録

によりカーソルがその入力位置に移動）、

されず、コマンドとして処理される。

２単語目で、そこに記録すべき言葉を入イントネーション、アクセント、スピー

力する（「不定形」の認識によりその言葉

ドにおけるバリエーションをアミボイスほが入力される）。これまで音声認識では方どうまく処理できる音声認識は他にはない。

言は認識しにくかったが、アミボイスな

図 1 つぎつぎにおこるインターネットサービス
4.

うち、1,000 病院に導入済みです。キー

開拓した市場ボードだと 1 日 100 件の読影に約 3 時

これまでの 16 年で、医療、議事録、コー間の残業が必要でしたが、いまでは、

ルセンター分野でのアミボイスの事業化を

これまでの倍の所見入力が勤務時間内進めて来た。ここにクラウド事業を加え、にできるようになりました。

ビジネス分野での大成長、即ち、アミボイ(2) 議事録は 47 都道府県の内、25 に入って

スの普及を目指している。

います。アドバンスト社ソフトで文字(1) 病院には 4,800 病院に入っている。読化して、それを人間がチェック・修正

影（どくえい：検査で撮影された画像をしています。

を観察し所見を読みとり診断を下すこと）の専門医は国内 5,500 人しかいな

医療はオンリーワン、一方、議事録はナい。300 床以上の対象病院 1,600 病院のンバーワンの世界です。議事録は NEC と競-9-日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

合していましたが、NEC は 11 年前に、一度を AmiVoice Cloud や音声ブラウザとし撤退し、アドバンスト社ソフトを研究し、1て提供している。

年後に再参入しました。10 年競合してシェ
アはわが社が 80％強です。民間では、JAXA、東証などが利用している。
(3) コールセンターでは人が集まって、オ
ペレーターとして活動している。アドバンスト社のソフトにより、オペレー
ターおよび監視するスーパーバイザー
が人間を超えたスーパーマン化する。
それにより対応品質を向上させ、かつ、
人件費も減らすことができる。
スーパーバイザーの画面上には、オペ
レーターの会話の記録が文字として表示されるばかりでなく、NG ワードや NG
表現に色をつけ教えてくれるので、正に、リアルタイムモニタリングができる。また、オペレーターの画面上には、顧客の問い合わせに対応した自身の喋りの中のキーワードに反応して、必要

AmiVoice Cloud は各社が提供するサービスのインタフェースとして利用するものである。そのためにはモバイルツールキットというソフトにより連携させる。また、音声ブラウザーは各社が提供する Web サービスに音声入力機能を簡単に付加できる汎用ブラウザーである。
ナビタイムではスマホをカーナビとして使えるようにしたい要請があった。そのためには指ではなく声で操作する必要があった。 BGM が流れていても認識できるレベルが条件であり、アドバンスト社が、それをクリアーし採用され、技術力の高さが証明された。
他にも、サントリーの営業支援や、第一三協製薬の MR 支援などで AmiVoice Cloudが使われている。

な情報やデータ等が表示され、スムー

5.

ズで顧客満足度の高い応対ができる。

(1) クラウド型文字起こしサービス VoXT

コールセンターは通話録音されている(Voice teXTing：ボクスト)で「声で書所が多い。普通、録音の中身は見えなく」時代が始まる。従来、1 時間もののい。しかし、アドバンスト社のソフト

講演の文字起こしにプロで 6-８時間かを使えば、会話が文字化され検索が可かった。それがボクスト（VoXT）を使能になる。見えないものに対して、喋

えば 2-6 時間で終わる。ボクストの認って該当箇所を見つけることができる。

識率が 80％以上であれば、文字起こし

現在、導入企業は 80 社を超えている。

は容易であり、2-4 時間で終わる。もっ(4) これからは多様なサービスコンテンツと精度が落ちる場合は、音声認識ではが多数生み出され、ICT を通じて人々になく、リスピークした方がよいであろ提供される時代である。サービスの質う。すなわち、明瞭にしゃべり直したは人とコンピュータとのコミュニケー

声を音声認識して、「声で書く」というションのレベルに依存する。そのレベことである。そうすれば 4-6 時間で済ルを最大化できるものが音声インタフ

む。リスピークでもプロよりも早く済ェースであり、アドバンスト社はそれ

むので、ビジネスになる。

- 10 -

サービスの時代日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略

第7巻 1号□■□■□2015 年 4 月□■□□■(2) IOT (Internet of Things) の時代によ

前に多言語対応構造開発の成果を確か

り色々な「モノ」が Internet に繋がり、めるべく、コールセンター向け音声認情報も含めそれらを「声で動かす」時

識ソリューションでのビジネス開拓を代が始まる。例えば、M2M（マシントゥ

目指し、タイに拠点を設置した。5 年かーマシン）により大量のデータが集まかったが、昨年は黒字化を達成しましる。これをビッグデータにするためにた。今年は中国進出に向けて香港に会は、意味のある加工を行い、分析する社を設立し、台湾企業と組んで台湾、必要がある。大事なのは、M2M によりデ

中国本土へ入りつつある。

ータは自動的に溜まるが、それを分析するには、何らかの評価が必要である。
評価は人間がやらないといけない。これは H2M（ヒューマントゥーマシーン）
であり「声で動かす」世界である。
6.

7.

経営哲学についてポジティブスパイラルを描きながら、社会的価値を向上させていく。
当初は、世界最高技術のアミボイスで市場を作ろうとしました。しかしこれは必要条件にすぎない。もっと重要なのは、アミ

これからの飛躍のために(1) 2003 年から、世界で初めて音声認識だ

ボイスならではの商品やサービスを作るこけで黒字化した企業として脚光を浴びとである。しかしこれでも市場はできなかた。ここで株式上場し、時価総額がった。更にもう 1 つ必要なのが音声認識に

1,500 億円にもなった。

対する世間の認知と受容という外的要因でしかし、これまでのユーザーは新しい技術の採用に積極的なアーリーアドプターという少数集団であった。売り物を変えて、より大きなマジョリティ集団を獲得しなけ
れば売上は落ちてしまう。売り物を変え、
アーリーマジョリティ集団を獲得する企業活動を経て、成長軌道に乗り始めた。これまではソリューションとパッケージ販売の一過性の事業であったが、いよいよストック型のサービスビジネスを入れた。昨年は20％がストック型サービスでの収入であったが、今年はもっと高くなる。

ある。2009 年には音声検索でグーグルが、2011 年にはスティーブ・ジョブスが Siri を世界展開し、世間の認知と受容を勝ち得てくれた。
顧客の獲得が企業の目的であり、パート
ナーの獲得により顧客獲得、即ち、事業を飛躍させることがでる。そのためには内的要因である人の成長が不可欠である。個々
人の能力アップが必要である。事業は、多様性を有する故に二兎三兎を追わないといけない。例えば、目先の利益と相反する将来の利益のための投資を同時にしないとい
けない。このバランスを見極めることがと(2) 大阪にビジネス開発センターを設置しても重要である。1 人で二兎を追うのは難て飛躍の準備が整いつつある。買収やしいが、複数の人間であればできる。従っ事業会社の設置を目指す。従業員は 110て、組織が重要である。

名で、去年の 9 月 30 日に HEMS の世界
で存在感のあるグラモを買収した。6 年- 11 -

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

2015 年 4 月

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図 2 声で各時代

8.

音声認識による雇用の創生

9.

ボクスター事業者の創発モデル

いまや、ペンで紙にボクスターとは VoXT サービスを利用し書く時代から、コンピュータを経て、いよ

声で稼ぐ人々のことをいう。ボクスターがいよ、『声で書く』時代になりつつある。従作る市場がミニッツ市場である。講演、会前より存在するテープ起しで代表される議

議、議会、などでの諸々の録音ファイルを、

事録市場と新たに起こるクラウド市場の融VoXT の Web サイトにアップロードして、（a）

合で、ミニッツ市場ができる。音声認識の

字起こしを自身で行う（セルフ）か、(b) デ

精度アップで、人のチェック料金を差引いータ編集センター（VDEC）に委託する（フても利益が出ます。バーチャルで出来るのル）、を選んでもらう。セルフでは自身がボで場所や時間の制約を超えることができる。

クスターになり、フルでは他のボクスター

雇用を生み出す：「いつでも」「どこでも」「だれでも」ができるということ。
： 少数の熟練者が多数の人とコンピュータに代っていくということである（少数の雇用から多数の雇用へ、ワークシェアやテレワークという雇用の内容の変化を伴って）。従来の議事録市場に加え、声で書く市場ができる。これをミニッツ市
場といい、10 年後は 220 億円と予想する（今は 80 億円）。

に委託することになる。
ボクスター事業者はボクスターを養成しプロよりも同品質のものを「安価に」「早く」できることで、テープ起こし業者との競争に勝ち、事業拡大ができる。地方から地方へ、議事録からそれ以外へと、仕事が広がっていく。今は自治体、官公庁、弁護士事務所などはプロのテープ起こし業者に頼んでおり、この市場規模は 80 億円である。これに、潜在需要を掘り起こすことで、10 年
後に 220 億円程度となることが見込まれる。

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

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<公開研究会 201４年 10 月２日: 講演要旨、於: 野村総合研究所 会議室>

地熱発電開発の不確実性
窪田ひろみ

一般財団法人1.

電力中央研究所

はじめに

そこで本稿では，再生可能エネルギーの地熱発電は，設備利用率が高く（約 80%），

中でも質の高い電気を供給できる地熱発電

ベース電源としての役割を担う。地熱発電について，開発に伴う様々なリスク（不確用タービンの世界シェアは約 70%と，国内

実性）とその対策の現状と課題を紹介する。

企業の技術力は高い。また，発電だけでな
く熱水のカスケード利用（農水産業，暖房，融雪，乾燥等）による省エネ・地元産業活性化・観光資源としての貢献，非常用電源としての有効活用等が期待されている。
しかしながら，現状では，地熱発電の設
備容量は約 52 万 kW，電源構成に占める割合は僅か約 0.3%である。地熱資源の約 8 割が国立・国定公園内に存在するとされ，自然環境保護の観点や，建設コストが高い等の理由から開発困難な地域も多い。地熱発電の固定価格買取制度（FIT）認定設備容量
は 14,725kW（2014.10 時点）であり，太陽
光や風力に比べて極めて少ない状況にある。

2.

大規模地熱開発に伴うリスク
大規模地熱発電（7,500kW～5 万 kW 程度）

は，深度が深く口径の大きい地熱井を掘削し，地下の蒸気を用いる。開発のリードタ
イムが十数年と長いが，近年，国による経済的支援や規制緩和により，開発障壁は改善されつつある。ただし，温泉事業者や自然保護団体，自治体等との調整が進まない地点が複数存在する（図 1）。
開発プロセス上の事業リスクを図 2 に示す。主な開発リスクは掘削の失敗リスクである。大規模の場合，生産井と還元井が複数必要であり，運開後も蒸気が減衰するリスクがあるため，追加井が必要となる。運- 13 -

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

2015 年 4 月

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3.

転段階においては，既に複数の井戸を掘削

中小規模地熱発電開発に伴うリスク

して地下構造が解明されてくるので失敗リ

一方，中小規模地熱発電（数十～数千 kW

スクはある程度低くなる。しかしながら，

程度）では，深度が浅く口径の小さい温泉

地下構造は場所によって異なるため，実際井を用い，蒸気発電や温泉を用いて熱交換に掘削してみないと正確な蒸気量や熱水還するバイナリー発電を行う。バイナリー発

元可能量は予測困難である。

電の場合，余剰の温泉や蒸気，浴用として

次に，様々な法制度の手続きに伴う遅延は高温すぎる温泉を発電に用いることが多リスクがある。例えば，地熱井の掘削許可い。温泉事業者が発電事業者になれば FIT

は温泉法に従うため，温泉審議会を経て都収益を享受できるため，全国的に増加中で道府県知事の許認可が必要となる。また，ある。ただし，先行研究では，その主な普国や自治体の補助金制度，および数々の法

及障壁は温泉・立地条件にあり，事業性が令（電気事業法，環境影響評価法，自然公

高い地域が少ないことが示唆されている[4]。

園法，森林法など）が関わるため，様々な既存の温泉井をそのまま用いる場合は新窓口への申請・承認手続きに多大な時間をたな掘削を伴わないが，新規掘削による開要する。

発の場合，あるいは還元井が必要となった

更に，既述の通り地元調整に伴う遅延リ場合，大規模と同様に掘削の失敗リスクはスクも大きい要因である。調整期間の予測存在する。また，将来的には減衰や老朽化が困難なためリードタイムを左右しうる。

に伴い新たな掘削の可能性もある。その場以上のような様々なリスクが，全て事業

合，条例によっては周辺温泉事業者の同意性に繋がり，事業コストの増加要因となっが必要な地域や，温泉保護のため新規掘削ている。なお，地熱発電の初期コストの大が認可されない地域もある。一般的に温泉半を占める掘削費用および発電設備費用は，

井は深度が浅く，地熱井よりも簡易な削井

海外よりも高いことが報告されている[3]。

方法であるが，発電事業を維持するにはケーシングが十分でない例がみられ，坑壁の崩壊等を防ぐために地熱井と同レベルの措

開発工程

開発調査

全国調査～精査

建設

運用

廃棄

経済性・財務（開発・運用コスト）
国の資金支援

固定価格買取制度(FIT)

開発スピード

阻害要因

短縮化

開発リスク
掘削技術の向上・改善

蒸気減衰
リスク

法規制・制約
政策的支援（自然公園法・温泉法の規制緩和、手続き短縮化の検討等）

地域の受容性（自治体、温泉事業者など）

図2. 大規模地熱発電の開発プロセスにおける様々なリスク[2]- 14 -

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

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置が必要な可能性もある。加えて，温泉や可能となってきた。また，石油天然ガス・

冷却水（地下水）の泉質によってはスケー

金属鉱物資源機構（JOGMEC）による債務ルが多い地域もあり，温泉井だけでなく熱保証制度等により[6]，銀行からの資金調達

交換器や配管等の設備維持・管理に想定外条件に合った地点では開発期間中のリスクの手間や費用がかかる例が複数みられるも低減されつつある（表 1）。その他，落雷[4,5]。先行開発事例では，これら技術的課

リスクなど発電機本体の故障についてはメ

題が，運開の遅延や発電効率の低下を招き，ーカーの保険制度がある。小規模の場合，事業コストの増加や FIT 収益の低下要因と設置する発電機を１機ではなく設備容量のなっている地点もある。中小規模の場合，小さい発電機を複数設置し，１機が万一の大規模に比べて採算効率が悪いため，トラトラブルで運転停止した場合にも他の発電

ブル等による運転停止期間や FIT 期間終了

機が発電し，継続的な FIT 収益が得られる

後の維持・管理費等、予め様々なケースをようにリスク分散している地点もある。

想定して事業性を判断する必要があろう。
4.

中小規模では事業性を向上させるため，発電後の熱水をカスケード利用した農業ハリスク対策オプション
リスクマネジメントの分類としては，
「回

避」
「最適化」
「移転」
「保有」の 4 種類ある。
主なリスク対象は，地熱発電事業，周辺の温泉事業，自然環境影響等である。
まず，地熱発電事業における掘削の失敗
リスク対策については，近年，国による地熱資源開発補助金等の支援措置（平成 26 年
度は約 200 億円）を適用することが可能と
表1. 連帯保証人を立てない場合の地熱発電に対する
JOMGECの債務保証料率表[6]評価項目
1.基準料率
2.事業リスク1)内部収益率
2) Pay Back
Period3) 債務保証額
事業リスク計*機構採用料率評価基準
8≦IRR
6≦IRR＜8
IRR＜6
期間＜10年

増減料率
0.4
▲0.2
0
0.2
▲0.1

10年≦期間＜15年

0

15年≦期間50億円以下
50億円超
1）＋2）＋3）
1. ＋2.

0.1
00.1

ウス等の取り組みも見られる。例えば，大分ベンチャーキャピタルの投資ファンド事業第１号である湯布院フォレストエナジー
社では，キクラゲ栽培[7]，国書刊行会グループのセイユウでは，北海道摩周湖温泉にてホウレンソウ栽培[8]を行っている。これ
ら多目的利用による複数事業を実施する際
は，その市場の継続性や維持・管理など，
長期的な事業性を十分鑑みた事業形態の選択が重要である。
次に，周辺の温泉事業への悪影響を回避
あるいは低減する方策として，既設の大規模地熱発電所では予め周辺の温泉モニタリ
ング（温度，成分，湧出量等）により影響を予測・評価している。もしもモニタリン
グ指標に有意な変化が見られた場合には，温泉に影響を及ぼす交絡因子（降雨，地震，
周辺の土木工事等）を排除する。その上で，発電との因果関係がある場合には何らかの技術的対策を講じることとなる。一部の温* 事業リスクの合計値がマイナスの場合でもゼロとする
注記：連帯保証人を立てる場合は年0.4%

泉事業者等は，万一，地熱発電が原因で温なり，コスト面でのリスク回避がある程度泉に影響があった場合，元の状態に回復で- 15 -

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

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きないのではないかという懸念が大きい[2]。

れるであろう。

これに対して，協定等により温泉事業者に

国内の地熱発電開発を想定したリアルオ

対する補償等の記載がなされている地域もプション研究はこれまで学術的な報告がなある。また，予め万一の際の補償金としていため，今後研究が進むことを期待したい。

積み立てておくような取り組みも，いくつかの地域で検討されつつある。地熱発電に対する受容性は，利害関係者の事情や地域的背景により大きく異なるため，地元関係者とは予めリスク対策オプションについて十分な議論を行い，継続的に情報共有・交換していくことが重要である。
自然環境影響に関しては，環境アセスメ
ントが実施される規模（7,500kW 以上）であれば法令に基づき事前調査等が行われる
が，中小規模の場合は開発事業者による自主的な配慮が重要となってくる。近年，複数の自治体では，自然環境や景観の保護・調和，乱開発防止等の観点から，指導要綱（大分県別府市，大分県九重町等）や条例（大分県由布市や熊本県南阿蘇村等）を制定し，新たに開発する事業者に対して事業計画書の提出等を求めている。このように開発規模が小さくても周辺住民とのトラブ

参考文献[1] 経産省 総合資源エネルギー調査会省エネル
ギー・新エネルギー分科会 新エネルギー小委
員会(第 7 回)資料 1. 再生可能エネルギー電源
別の課題と推進策について, 2014,
http://www.meti.go.jp/committee/sougouen
ergy/shoene_shinene/shin_ene/pdf/007_01_
00.pdf[2] 窪田ひろみ, 2012, 地熱発電開発と温泉事業との相互理解と地域共生に向けた方策,電力中央研究所研究報告 V11033.
http://criepi.denken.or.jp/jp/kenkikaku/
report/detail/V11033.html[3] 有限責任監査法人トーマツ, 2014, 平成 25 年
度地熱発電開発促進に向けた諸外国の普及促
進制度等調査業務報告書,
http://geothermal.jogmec.go.jp/data/file/026.pdf[4] 青島矢一・窪田ひろみ, 2014, 温泉熱を利用した小規模地熱発電の事業性, 第 23 回日本エネルギー学会大会, 8-5-3.
[5] 窪田ひろみ・青島矢一, 2014, 温泉熱を利用した小規模地熱発電の社会的受容性, 第 23 回
日本エネルギー学会大会, 8-5-4.
[6] JOGMEC HP
http://geothermal.jogmec.go.jp/activitie
s/support3.html[7] グリーンファイナンス機構 HP
http://greenfinance.jp/progress/progress02.html[8] 国書刊行会 HP
http://www.kokusho.co.jp/news/2013/02/2013
02191400.html

ルが起きれば結果的に遅延リスクが生じかねないため，十分な配慮が必要である。
5.

おわりに地熱発電開発には将来予測が困難なリス

クが複数存在するため，発電事業だけでな
く温泉や自然環境など地域事情を十分鑑み

日本リアルオプション学会 会員募集中！
学会の目的と使命：中でも今後の普及拡大が大きく期待されて不確実な将来の可能性に、新しい価値認
識をもたらし、有用な意思決定指針を追求します。投資における価値の評価、事業価値の創出と拡大、リスクへの対応と挑戦、戦略の問題にとりくんでいる研究者、経営実務者、投資家のための交流と研究の学会です

いる電源である。今後の課題として，更なご入会の申し込み：学会ホームページ

た慎重な開発が必要である。しかしながら，
これまで世界では地熱発電開発の実績やノウハウが蓄積され，再生可能エネルギーのる事業コストの削減方策，法制度の改善や円滑な地元調整に向けた取り組みが求めら- 16 -

http://realopn.jp/S2_menu.html
よりお願いします。

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■<公開研究会 201４年 10 月 27 日: 講演要旨、於: 野村総合研究所 会議室>

ビッグデータ時代におけるビジネス向け機械学習
中台慎二、

日本電気株式会社

1.

森永

聡

情報・ナレッジ研究所

はじめに

これらの問題の解き方、学習モデルには、

ビッグデータには、膨大なデータを扱う

SVM (Support Vector Machine)などのノン「システム」としての側面、高度な数理処

パラメトリックなアプローチや、最尤推定理を扱う「分析」としての側面、そして、／ベイズ推定などのパラメトリックなア

データから生み出される新たな情報を「ビプローチがある。パラメトリックでは、ノジネス価値」につなげるという側面がある。

ンパラメトリックとは異なり、データを生

このビジネスへの活用を担う人材は、デー成する分布を仮定する。同じパラメトリッ

タサイエンティストと呼ばれている。

クなアプローチでも、近年 DeepLearning

データサイエンティストがビジネスでとして話題のニューラル・ネットワークは、使う機械学習には、学習された結果の正し多量なパラメータを用いる。

さ、すなわち精度だけではなく、学習結果

同じタスクに対して、どの学習を用いるの可読性が重要となる。

べきかは、用途面からの指標によって異なNEC 北米研の藤巻が中心に進めているる。NEC は、ビジネス向け教師付き学習

異種混合学習技術[1, 2]は、この要件を備

では、第１に説明可能性、第２に精度、第えた機械学習であり、機械学習に関する

３に分析スピードが重要と設定している。

数々の最難関学会で注目されているだけ

2.2.

でなく、既に多くの業種において活用され、その有用性が示されている。

説明可能性

一般的な業務分析では、データサイエン
ティストが業務部門の課題を聞き、その解

なお、本稿は、ビジネス向けに機械学習

決策を分析して報告する。その報告においを活用するユーザ向けであり、統計・学習て、学習結果が持つ意味をビジネス的に説

理論の精緻さについては、他書にゆずる。

明できる必要がある。

2.

ビジネス向け機械学習

2.1.

機械学習の分類SVM や DeepLearning、RandomForest といった多くの「精度は良い機械学習」は、

機械学習をタスク（問題設定）の種類お

この説明可能性がない（図 1）。すなわち、よび問題の解き方・学習モデルで分類する。

ブラックボックスで良い推定値を出力す

機械学習のタスクは、教師なし／教師付

るが、その理由を解釈することはできない。

き／強化学習などに分かれ、さらに教師付

そのため現在、多くのデータサイエンティ

きは、連続値を推定する回帰問題と離散値

ストは、精度を犠牲にしても、決定木や回を推定する判別問題がある。多くのビジネ

帰分析といったシンプルな学習器を用いス問題は、教師付き学習でモデル化される。

ている。

- 17 -

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

2015 年 4 月

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回帰式が生成される。

異種混合
精度 ＳＶＭ
異種
ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
混合

従来、回帰問題に対しては重回帰分析、判別問題に対してはロジスティック回帰
分析が広く用いられているが、これらは全てのデータに対して、同一のモデルを当て

決定木 回帰分析

はめようと学習していた。
異種混合では、決定木のようにデータを説明可能性

場合分けしつつ、重回帰／ロジスティック

図 1 学習器の特徴
2.3.

回帰モデルを生成する。単純に決定木分析

精度をした後に回帰分析をするのではなく、場「自動的にあてる」という教師付き学習

合分けとモデル学習を同時に行う。
3.2.

の基本機能に関して精度は基本性能であ精度と分析スピードの両立り、重要である。NEC の試算では、1%の分析スピードを上げるには、精度を上げ精度向上が 1 億円の価値をもたらす例もるためのチューニング作業が不要である

存在した。

ことが望まれる。「チューニング作業」にしかしながら、あくまで「説明可能性がは様々な作業があるが、最も時間を費やし、あるという条件付きでの精度」であり、説さらに学習理論の根本と関連するのが、明可能性を犠牲にしてはならない。なお、「過学習」という問題である。分析作業に説明可能性が不要な機械学習とは、例えば、

おいて、この問題に取り組む試行錯誤によ

顔や指紋などの生体認証である。

って分析スピードが低下してしまう。

2.4.

3.2.1. 過学習

分析スピード精度は重要であるため、時に、多くの時2.1 で述べたパラメトリックモデルにお間を割いて学習器のチューニングを行う

いては仮定するモデルがシンプル過ぎることがある。しかしながら、企業内には分と適切に学習できないが、複雑すぎても過析によって価値向上をもたらす課題が数学習を起こす。シンプル過ぎるとは、例え多くあり、１テーマに多くの時間を割けな

ば、回帰分析にて真のモデルが y =い。 そのため、チューニングをしなくと

x3-6x2+8x である際に、y = w2x2+w1x+b をも高い精度を出す学習器が望まれる。

仮定した場合である（図 2）。この場合、

3.

異種混合の理論

必要な説明変数 x3 がないので、精度が低3.1.

説明可能性と精度の両立

いことは自明である。しかしながら、より説明可能性のある決定木や回帰分析は、

表現力の高い y = w6x6+w5x5+ …+w1x+b とそれ単体では精度は悪いが、異種混合ではいったモデルを使っても精度は出ない。そこれを高度に組み合わせることで、説明可

れは、w6=w5=w4=0 を学習し得るものの、能性を保持しつつ、高い精度を出している。

データに過剰にフィットして w6, w5, w4, bすなわち、決定木のように属性の値や範囲が 0 以外の値を持ってしまうためである。

によって枝の分岐を行い、その葉においてこのような問題を解決するため、一般に学- 18 -

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

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習されるモデルの複雑性に対してペナル

報量基準の理論によって、解析的に適切なティを課す。最尤推定においては、対数尤強さが導出される。すなわち、AIC では 1

度に正則化項 -λR(w)を加えて評価する。

であり、BIC/MDL ではデータ数を N とし

λは正則化の強さであり、R(w)は、正則て logN/2 である。どの強さであると「適化項のノルムに応じて、L2 (Ridge)では切」であるかが、理論的根拠を持って具体|| || 、L1 (Lasso) では||w||1、L0 では||w||0

的に決まるため、モデルの複雑性を決定すとなる。

るためのチューニングは不要である。なお、「適切」の定義、すなわち、いずれの情報量基準が良いかはメタ基準によって異なる。AIC は、不偏性に優れ、予測時の誤差を最小とすることを重視しており、BIC は一致性に優れ、真のモデルへの一致を重視する。異種混合学習の理論は、BIC/MDLと同様に一致性を重視しており、十分なデータが存在した場合に、真のモデルを復元

図 2. 複雑性に関する回帰の実験できることを保証する。先の例では、真のモデル y = x3-6x2+8x が復元される。

3.2.2. 強さの決まった L0 正則化
前項の正則化のうち、異種混合学習の理論に係る L0 正則化は、学習されるパラメ
ータ w が非ゼロとなる個数に対してペナ
ルティを課すものである。チューニング作
業の観点から重要となるのは、L2 や L1での正則化の強さλが、チューニングパラ
メータとなり、図 3 に示すようにベスト精度を出すために交差検定などで探索をす

図 4. 「適度な複雑さ」を、自動で決定る必要がある点にある。

しかしながら、BIC/MDL は一致性の観点で優れながらも、従来、混合モデルに適用することはできなかった。それは特異な問題となり、漸近正規性を利用することができないことによる。しかしながら、異種混合学習では、この課題を克服し、様々な混合モデルに対して、この一致性のある情報量基準を導出することを実現した[1]。
図 3. 通常「複雑性のつまみ」で調整

混合モデルにおいては、データ i に依存

しかしながら、L0 正則化については情するローカル確率変数 zi と、データ全体- 19 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■に係るグローバル確率変数を扱うが、ベとなる。異種混合では説明変数の候補を設

イズ推定における Variational Bayes (VB)の定するだけで、どの組み合せが良いかを学ように、同時分布 q(z, )を q(z, ) ≒習する。

q(z)q()として平均場近似するのではなく、異種混合では、図 5 に示すように、複数Collapsed Variational Bayes (CVB) [3]のよの回帰式を切り分ける属性も、設定した候

うに q(z, ) =q(z)q(z)として扱って周辺分

補から一回の学習の中で、自動で選択され布の変分下限を求め、これに漸近近似を適る。このように、全てのデータを同一のモ用する[1]。

デルでモデル化するのではなく、異なる説

なお、パラメトリックモデルのうち、異明変数と複雑さが混じったモデルを持つ。
4.

種混合はパラメータの点を推定する最尤推定に属すが、分布を推定するベイズ推定

異種混合の活用事例
各業種での具体的な活用事例を概説する。

4.1.

では Bayesian Nonparametrics が活発に研

電力需要予測究されている。代表的な Dirichlet Process

電力需要予測では、ビルごとの従業員数では一致性はないが、ロングテール性など

や天候、カレンダーなどをもとに電力量を異なるメタ基準を重視した拡張がなされ予測する。需要量が増え、需給バランスのている。

崩れが予測されると、自動デマンドレスポ

3.2.3. 説明変数の組み合わせ

ンス（ADR）電力の安定供給を図る。

データサイエンティストの業務では、ど電力の変動要因は、季節・時間変動が支のような説明変数を用いると良いかは、業配的でありながら、カレンダーやビル点検

務ノウハウに係る重要なポイントである。

などの要因で、異なるモデルが切り替わる。

候補となる説明変数の組を試行錯誤する

4.2.

商品需要予測コンビニのおにぎりなど、生鮮品は在庫

設計には、膨大な労力を要する。

が少ないと機会損失となり、多すぎると廃説明変数の候補を入れるだけ！

棄損失が出る。通常、店員は売れ行きを予測しながら発注するが、店頭での販売に追われながらの発注作業は、手間がかかる。

性別

そこで、店舗ごとに売れ行きを予測し、
体重
運動

身長
１４０未満

自動発注するソリューションが有用であ

１４０以上

胴囲

る。この時、ブラックボックスで予測結果が得られるのではなく、店員が理解なモデ

胴囲

体重
野菜

体重

ルが得られるため、自動発注であっても納運動

図 5. 自動で説明変数を組合せる

得感が得られる。

例えば、異なる説明変数の組み合わせ

4.3.

適正価格予測毎に最尤推定し、その中から AIC などの中古品の取引においては、いくらで売れ

情報量基準に従って最も良いモデルを選るかの予測が必要である。買い取り時に、ぶ手法もあるが、組み合せ分の学習が必要

予想を誤って高く買い取ると、損切りする- 20 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

ことになる。売る時も、売値を本来の市場

かずに安全を保つことができる。ここでも、価格より低く設定すると、機会損失となる。

劣化要因についてホワイトボックス化さそこで、異種混合学習で、中古品の型番、れていることが、点検の観点から望ましい。
5.

性能、特徴などから価格を当てる予測を行うことで、属人的な価格付けではなく、安おわりにビジネス向け機械学習のために、可読性、定した価格付けが可能となり、企業収益の精度、そして分析スピードを重視した異種安定化につながる。学習される価格付けモ

混合学習と、その活用事例を紹介した。

デルが、ホワイトボックスとして見えるた

異種混合学習は、決定木や回帰分析といめ、買い取り品に多少の瑕疵や違いがあっった、可読性はありながらも精度の低い学ても、人が臨機応変に価格修正することも習器を、高度に組み合わせたような学習器

可能である。

である。現実のデータは複雑の状況でのデ

4.4.

ータが混じっているため、このような学習

品質予測

工場などでの生産管理においては、生産

器は、理想状態ではない現実のビジネス問

品の収率・歩留りが重要な経営指標になる。

題に適している。

この指標を高くするには、合格ラインとな

また、データサイエンティストが学習器

る品質以下となる生産物がどのような生を使う場合には、精度を高めるチューニン

産条件、環境、材料の状態であるかを見極グや説明変数の選択に時間を取られるが、め、生産工程のカイゼンを行う必要がある。

統計や機械学習の理論に基づいて、試行錯

そこで、生産条件、環境、材料の状態か

誤を行わずとも高い精度を実現できる。

ら品質を予測する学習を行うことで、この本稿では、NEC が取り組む、ビジネス

カイゼンすべき工程の特定を効率的に行向けの「学習」について紹介したが、実ビう。モデルがホワイトボックスであるため、ジネスにおいて、過去データからの「学習」

どのような条件の際に、どの項目が品質には、全体の一部でしかない。今後、データ対して支配的であるかを理解することがの収集から、学習結果をビジネスに反映さでき、工程の絞り込みを早期に行うことがせていく活用・制御を、包括的にソリューできる。

ション提供する枠組み作りに取組んでい

4.5.

く。

劣化予測

参考文献
[1] Ryohei Fujimaki and Satoshi Morinaga,“Factorized Asymptotic Bayesian Inference
for Mixture Modeling,” AISTATS12, 2012.
[2] Riki Eto, Ryohei Fujimaki, Satoshi
Morinaga
andHiroshiTamano,"Fully-Automatic Bayesian Piecewise Sparse
Linear Models", AISTATS14, 2014.
[3] Yee Whye Teh, David Newman and
Max Welling, “A Collapsed Variational
Bayesian Inference Algorithm for Latent
Dirichlet Allocation,” NIPS07, 2007.

橋や道路、線路などの社会インフラの劣化によって発生する事故のニュースが後を絶たないが、安全のために劣化点検の頻度を増やし、保守要員を多くするのは、イ
ンフラ維持コストの増大となり、企業や個
人、社会全体にとって望ましいものではない。 そこで、インフラの劣化程度を予測し、点検した方が良いと思われる時期でのみ、人が点検することで、コスト増大を招- 21 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■<大会シンポジウム 201４年 1１月 2２日: 講演要旨、於: 東洋大学白山キャンパス>金融ネットワークのシステミックリスク分析
西口健二

日本総合研究所

1. はじめに理事ているが、そのメカニズムとして、まず市

本稿では、リーマンショックの前後から場リスクや信用リスクのテールリスクが実強く認識されるようになってきた金融ネッ

現することになる。これはサブプライムやトワークのシステミックリスクについて考

証券化商品で顕在化したように、
「分散」の

察する。

仮説の崩れに起因することが典型であり、まず、筆者自身の経験を通じて、日本の金融機関のリスクについて振り返る。90 年

その当時の格付機関や規制にも誤算があったところである。

代から 2000 年代初めはバブル後の不良債

さらに、金融ネットワークのシステミッ

権の問題に金融機関は悪戦苦闘した。また、クリスクとでもいうべきものが、その本質複雑化するデリバティブ取引のリスク管理として伸長する。これには二つの側面があでも邦銀はキャッチアップに苦労することり、①市場型金融における連鎖リスク、②となる。そして、2000 年代半ばになって、

伝統的金融における実体経済との間でおこ

サブプライムや証券化の問題からリーマン

る循環（スパイラル）リスク、である。こショック・金融危機の時代のリスク管理との新たなリスクこそが、金融危機の前後かなる。20 数年間、リスクのネタは絶えるこら急激に拡大してきていて、その対応が求となく生まれてきたと言える。

められてきているリスクだ。

特に数年前からの金融や経済を取り巻く事象の特徴は、本日のタイトルともなっている「金融ネットワークのシステミックリ
スク」の急拡大にあると考えられ、このリスクについて、モデル化を含めて、解説するのが本稿の狙いだ。
ある意味で、個々の金融機関経営とマクロの間のリスクを分析しようという試みでもあり、ようやく少しずつ結果で出てきている状況である。

３．マクロプルーデンスの視点
ここで、システミックリスクに関連して、
最近話題になることの多いマクロプルーデ
ンスについて触れる。このマクロプルーデ
ンスは、大変わかりにくい概念であるが、平成 25 年 9 月に金融庁より公表された、金融モニタリング基本方針には、「個々の金融機関にとって合理的な行動であっても、多くの金融機関が同様の行動をとることによって、予期せぬ影響を経済全体に及ぼし、

２．システミックリスクの高まり

それが金融機関経営にも影響を及ぼしうる金融商品の複雑化と金融システムの多層こと（金融機関の行動とマクロ経済・市場化のもとで、金融リスクが飛躍的に拡大しとの相互連関性）」と記され、マクロプルー- 22 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

デンスの視点が示されている。

次に、銀行が保有する投融資のポートフ

こういう視点の重要性を明らかにして理ォリオだが、これは仮定として価値変動が論的な出発点となった論文[５]を紹介する。

独立な M 個の資産からなり、各銀行の完全

これまでの投資理論によれば、分散投資を均等分散からのずれを表す指標εと、銀行することにより個別金融機関のリスクは減間でどの程度多様な投資になっているかのじることになる。ところが、[５]では、個別指標δとして、これらを満たす投融資のポ金融機関が分散投資をしてリスクを減じてートフォリオをやはりランダムに生成する。

も、同じ投資行動を金融機関がとれば、金このような銀行間取引のネットワークと融システム全体としてリスクが増加するこ

投融資のポートフォリオのそれぞれを１サとがあることを示した。言い換えれば、個ンプルとして生成させて、その各サンプル

別の金融機関を一律に規制しても金融シス

で資産価値を変動させる。その結果、あるテム全体のリスクが増えうるということで銀行において自己資本を上回る損失がでる

あり、個々の最適の合成が全体最適ではなと倒産する。これを初期ショックとよぶ。

いというディレンマを抱えることになる。

次に、初期ショックにより倒産した銀行に資金を放出していた銀行はそれが回収で４．システミックリスク把握のモデル化
では、この「金融ネットワークのシステ
ミックリスク」の特徴をどう分析するかであるか、そのひとつのモデル化を、[６][７]に基づき紹介する。ここが、本稿の中心となるところだ。
モデルは、銀行間取引を表すネットワー
クと、各銀行が保有する投融資のポートフ
ォリオが、それぞれどんな特性を持つときに、この「金融ネットワーク」がどのようなシステミックリスクを持つかを説明することを目的とする。
それぞれをもう少し詳しく説明する。まず、銀行間取引のネットワークだが、これは、銀行（行数は N とする）が平均的に銀行間で資金を取っている行数κと、資産額上位５行が銀行間資金取引の総額に占める割合を R5 として、これらを満たす銀行間取引のネットワークをランダムに生成する。
なお、ここでは簡単のため、銀行の自己資本比率γと銀行間資金放出額の資産に対する比率θは、どの銀行でも同じとする。

きなくなるがここではそれが全額回収できなくなる仮定のもとで、次にその放出元の銀行が倒産することがある。そしてさらに連鎖することがあり、金融システム全体に波及する。こうして最終的に倒産する銀行数の初期ショックでの倒産銀行数に対する比率を一定の信頼水準（ここでは 99%）で算定した A がこの金融ネットワークのシス
テミックリスクを表す指数と考えられる。
そこで、この A が金融ネットワークの違いによりどのような特性を持つかであるが、文献[６]によれば以下の結果が得られる。
①銀行間で投融資ポートフォリオが類似すると（δが小さくなると）、連鎖倒産リスクが大きくなる。
②投融資ポートフォリオが完全均等分散に近いと（εが小さくなると）、連鎖倒産リスクが大きくなる傾向がある。
③銀行間取引が上位行に集中すると（R5 が大きくなると）、連鎖倒産リスクが大きい。
④銀行間取引の関係を持つ銀行の組が増え- 23 -

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ると（κが大きくなると）、連鎖倒産リスクが大きい。

次に、前節のモデルを使っての事例研究として、CDS によるリスク移転が金融シス

また、同文献によると、テムにもたらす影響と金融システムのリス⑤日本・米国・英国の各金融システムは異ク指標の導出について解説する。

なるにも拘らず、システミックリスクの指各金融機関は、自らの信用リスク管理の数である A はほぼ同じ 2.3 から 2.7 程度とな

ために CDSる（図１で(a)が日本、(b)が米国、(c)が英国）。

て銀行間取引の信用リスク移転を行うこと(Credit default swaps)等を用いがあるが、これにより金融システム全体の図１（出所：文献[６]）リスクが軽減されるかを分析する。前節のモデルにおいて、第三の銀行に CDS 契約で定義された倒産や債務不履行といった事象が起こると、プロテクションの販売銀行がプロテクションの購入銀行に損失が賄われるとし、以下を仮定する：(ⅰ)すべての銀行
間貸出についてプロテクションを購入、(ⅱ)
プロテクションの販売銀行は資産額上位５
銀行、(ⅲ)どの銀行からプロテクションを購入するかはランダム、(ⅳ)リスク移転後の追⑥また、G-SIBS への資本サーチャージが提加の銀行間貸出を実施可（比率 f）。
このもとで、文献[７]によれば以下の結論唱されているが、2.5％程度のサーチャージ
を資産額上位 25 行程度に行うことが相応が得られる。

の効果をもたらす（図２で、N＝500 行中で、①金融システム全体のリスクは CDS 等を用

資本サーチャージが（a）全くない、（b）上

いて信用リスク移転をしても変わらない

位 5 行、（c）上位 25 行、（d）上位 50 行）。

（図３で（d）と（e）が概ね一致）。

図２（出所：文献[６]）図３（出所：文献[７]）５．CDS による信用リスク移転②各銀行によりリスク移転がなされたこと- 24 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

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により計算されるバーゼル規制の自己資本に金融危機の後で進んできているが、今後、比率、すなわち、リスク調整がなされた指大規模な合併があると金融ネットワークの標は金融システムのリスクを表さない。む

構造が大きく変わり、効率性が増す一方、しろ、リスク調整がされないシンプルなレ

システミックが高まると言われている。

バレッジ比率の方が金融システムのリスク

特に、同じ規模となる合併でも、ネットを表すことがわかる（図４は自己資本比率

ワーク構造の変化の仕方が異なり、システの換算を表し、図５ではその換算された自ミックリスクの変動は異なる。そこで、ど己資本比率γｓとレバレッジ比率ｌのグラ

ういう合併であればリスクが増すかを適切

フが概ね一致することがわかる）。

に評価することが金融機関経営と金融規制監督の両面から重要であり、このモデルの図４（出所：文献[７]）応用が期待される。
また、2 点目は、昨今話題になることが多いシャドーバンキンについてだ。これらが金融ネットワークに介在する場合、どの程度システミックリスクに影響を与えるか、というのも大きなテーマとなっており、ここにも本モデルによる分析が望まれる。
具体的には、自己資本が劣後する金融機
関がネットワーク内に内在する場合にどの程度、システミックリスクが増大するかを把握しようとする試みであり、金融機関経図５（出所：文献[７]）営や監督の両面から重要である。特に、自己資本が劣後する金融機関の割合が、どの程度にまでなるとシステミックリスクが飛躍的に増加するかを把握することはシステ
ムの効率性と安定のバランスをみるためにも必要性高く、このモデルを用いた分析が期待される領域だ。
そして 3 点目は、新興国を含めた金融ネットワークのモデル化だ。先進国間と新興国間では複層ネットワークになっていると考えられ、先進国の投融資先となっている

６．システミックリスク分析の今後新興国で問題が発現した際に、先進国やさ最後にこの枠組みの今後の展開を３点紹介する。

らに世界の金融システムに連鎖するリスクを適切に把握していくことが、グローバル

まず 1 点目は、銀行の大型合併が世界的な資金移動が活発となってきている現下に- 25 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

おいて、金融機関・監督の双方にとり極めての観測データが必要となる。そのためにて重要と言える。こういった分析においては、民間の金融機関と各国の金融監督当局

も本稿で紹介したアプローチが応用可能とが協力して体制を整備していくことが不可考えられ今後の展開が望まれる。

欠であり、金融の最重要課題のひとつだ。
ここまでご説明してきたように今やシス

７．終わりに－システミック VaR に向けー
これまで述べてきたように、現在の金融が抱える課題というには、金融ネットワー
クのシステミックリスクにかかわることが極めて多い
そこで、本稿の取組のひとつの目標となるのが、「システミックリスクの定点観測」
である。各時点の金融ネットワークが一定期間後にどの程度のシステミックリスクを示現させる可能性があるか、ある意味でシステミックリスクＶａＲとでもいえるものの計測だ。
もう少し詳しく述べると、現時点のネットワークが今後変化して被る連鎖の最大値（“システミックリスク値”）を・一定期間後（1 年等）
・一定信頼水準（99%等）
で評価するという考え方だ、さらに、各金融機関が当該ネットワークの中でどれだけ

テミックリスクの把握は夢物語ではなくなってきている。そして、世界的にもこの領域は、この１，２年、大いに進展してきており、今後とも大いに進展が予想される。
本稿で、その一端がご紹介できていれば幸
いである。
【文献】
[1] 西口健二：「リスク管理を中心とする金融機関の将来展望｣、財務省フィナンシャル・レビュ
ー 2010 年第 3 号、通巻 101 号[2] 日本銀行：「金融システムレポート」2011 年 10月
[3] 日本総合研究所編：「金融システムの将来像」、
金融財政事情研究会、2010 年 10 月
[4] Adrian & Brunnermeier:：「CoVaR」、May 27,
2009[5] N.Beale et al:「Individual versus systemic risk andRegulator’s Dilemma」 Proceedings of National
Academy of Sciences, August 2, 2011[6] 前野義晴・西口健二・森永聡・松島宏和：「ANWSER モデルで計測した銀行の連鎖倒産リスク」、証券アナリストジャーナル、2013 年
6 月号[7] 前野義晴・西口健二・森永聡・松島宏和：「Impactof credit default swaps on financial contagion」
IEEE Computational Intelligence for Financial
Engineering &Economics, London, 2014 年 3 月

連鎖に巻き込まれるかを把握して、各金融機関別のシステミックリスク値もこの中で算定しようというものだ。

学会だよりこのような形で、システミックリスクが数値で常時評価可能となれば、金融機関も監督も、金融バブルにしっかり備えることができるようになるわけで、市場リスク、
信用リスク、オペレーショナルリスクの次に位置付けられるリスク管理モデルとなるものだ。
もちろんまだ解決すべきことは多い。何よりもそのためには現時点のネットワーク
構造や、過去のネットワークの変化につい- 26 -

本機関誌は、学会員のための情報誌、コ
ミュニケーションの場として、そして、社会へ向けての情報発信のメディアとして、2015 年度からは、年 4 回刊行の季刊といたします。それとともに、学会主
催の公開研究会を、より頻繁に開催し、その講演要旨を掲載します。
本誌の各号は、刊行後、一定期間をおいてから、インターネット上の電子ジャーナルプラットフォーム「J-Stage」に登録することを目指します。これにより、本誌掲載の記事は、Google Scholar な
どからも検索ヒットされ、社会に向けて、
広く情報発信されます。

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■<JAROS 大会チュートリアルセッション、201４年 1１月 23 日, 於: 東洋大学 白山キャンパス>ビジネススクール等における、M&A 後の事業戦略策定演習の事例
小川 康
インテグラート株式会社
1.

演習の目的
M&A の成功・失敗の基準は、あいまい

グループディスカッションの結果、グルになりがちである。そもそも成功が明確にープごとに評価額が異なったり、M&A の

定義されておらず、ディール（取引）の成実行可否についてもグループごとに結論

立・売上獲得だけが目的になっていることが異なることが多いなど、現実のビジネスも多い。

環境に近い設定の演習である。なぜ同じ情

そのような中でも、買収価格が高すぎる報を得ているにもかかわらず評価額や実こと、すなわち「高値掴み」は、M&A 投

行の可否が異なるのか、人によってリスク資の採算性を大きく悪化させる。つまり、の取り方が異なることなどを、演習の最後

M&A 成功の条件の一つとして、当事者がに議論する。
このような演習の学習目的は、以下の 5

買収価格の妥当性を評価することができ、買収価格が高すぎるときには、高すぎる、点である。

と判断できる能力を持たなければならな①

い。

不確実な事業環境下で実現可能な戦略を立案し、買収後に価値をM&A は、単なる有価証券の売買ではな創出するために、そもそもビジネ

く、買収後に価値を実現する事業戦略を必

スプランはどうあるべきか、仮説要とする。本演習では、買収後にどのよう

指 向 計 画 法 （ Discovery-Driven

な事業戦略を実行するかを検討し、その事

Planning）を学ぶ。

業戦略に基づくインカムアプローチのバ②

リュエーションを実践する。

感度分析・モンテカルロシミュレーション・What-If 分析等のビジ

具体的には、M&A 案件を題材としたケ

ネスシミュレーションの考え方ースに基づき、買収価格に対する感度分を学び、実践活用するスキルを習

析・モンテカルロシミュレーション・得する。

What-If 分析等のビジネスシミュレーショ

③

複雑な事業投資案件に関し、ビジンを駆使してグループディスカッション

ネスシミュレーションを駆使しを行う。最終的に、グループごとに買収対て、短時間で自分の考えをまとめ

象事業の価値を決定し、M&A 実行可否にあげて説明し、議論・検討を行う

関する意思決定を下す。

スキルを習得する。
- 27 -

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

2015 年 4 月

□■□
■□
④

⑤

□■□
□■
グループ間の結論の違い・論点の②

分析・シミュレーション手法及びシミ違い等から、担当者から意思決定ュレーションソフト操作の解説者に対する説明の重要性・意思決(ア) What-If 分析（目標設定の確認）

定の難しさを経験する。

(イ) 感度分析（変動要因の優先順位付

EBITDA のような相場感を示す

け）(ウ) リスク分析（事業価値のぶれ幅の指標に惑わされず、買収当事者と確認）なる当社が買収後に実際にどの③ように価値創出が可能であるか、

実践演習(ア) 演習用シートの構造（計算式・デ

自分の頭で考える経験を積む。

ータ）の理解
本演習は、社会人大学院や企業内研修で(イ) 各グループ内で提案チームと承既に 10 回以上実施されている。従来型の認チームに分かれ、分析・シミュ「答え合わせ」ではなく、正解の無い演習

レーションを活用して、ビジネスであり、M&A の事業価値評価において、プランの精査を行う

各グループが異なる評価額を決定してく(ウ) 承認者と提案者が議論し、意思決る点が、現実的な学びにつながる、と好評定の結果として、最終的な NPVを博している。

の数値及び提案の可否（決裁 or却下）とその理由を発表する

2.

演習の基本構成
3.

【形式】

ビジネスプランニングの理論

講義と演習（PC で Excel とシミュレーシ

仮 説 指 向 計 画 法 （ Discovery-Drivenョンソフト「デシジョンシェア」を使用）

Planning）は、ペンシルバニア大学ウォー【所要時間】

トンスクール教授イアン・マクミランとコ

講義 6 コマ（9 時間）～8 コマ（12 時間）

ロンビアビジネススクール教授リタ・マグ

または 1 日（9:00～17:30）程度

ラスが、アメリカ企業に約 50 億円以上の【対象者】

損失をもたらした失敗例の研究に基づい事業投資案件の企画立案・評価を担当するて考案した。
ビジネスプランは「仮説」で構成されて方、または、興味がある方【受講要件】いると考え、計画立案時の「仮説」を明確

ファイナンスで使用する Excel 主要関数のにすること、及び、「仮説」を継続的に確基礎を理解していること、B/S、P/L の構

認し、外れていく「仮説」に対応してビジ成と分類、DCF 法を理解していること。

ネスプランを柔軟に修正する、リアルオプ【内容】

ション的方法論である。

①

ビジネスシミュレーションの考え方

マクミラン教授の口癖は、Fail fast, failとプロセス：仮説指向計画法

cheap である。不確実な事業では、失敗を（Discovery-Driven Planning）の学習避けることは難しいが、失敗するならば、- 28 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

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致命的な大きな失敗を避けて、次の一手のなく活用できる情報である。仮説と知識の余力を必ず残すように、早く安く失敗しよ割合において、仮説の割合が高いと事業はう、という意味である。

失敗しやすく、知識の割合が高いと失敗し仮説指向計画法は、GE、メルク、デュにくい。従って、仮説が多い不確実な事業

ポンなどの大手企業及び、コンサルティン

では、仮説を知識に変換していく、実験的

グ会社「イノサイト」（ハーバードビジネ

な活動が不可欠なのである。
図 2 は、仮説指向計画法の概念を示した

ススクール クレイトン・クリステンセン
教授が設立）等が採用している。

ものである。まず、ゴールとする売り上げ

本稿筆者の小川は、1999 年～2001 年のや利益・NPV 等の指標を分解し、どのよ

2 年間、マクミラン教授の研究センターにうな要因からゴールが成り立っているか

勤務し、直接指導を受けた。現在も折に触を確認し、その要因のうち、不確実な要因

れてマクミラン教授の助言を受けている。

を仮説として、どの程度の変動がありうる

仮説指向計画法は、図 1 に示すように、か、検討する。このプロセスを逆損益計算

ゴール（目標）をどうやって達成するかを法と呼んでいる。

計画し、軌道修正を続けながらゴールへの仮説は、当初の想定通りにならないこと達成を目指す方法論である。

が多いので、実行段階で必ず確認を行う。

図 1 仮説指向計画法の特徴

仮説の外れに応じて、計画を修正し、ゴールの達成を目指す。このプロセスをマイル
ストンプランニングと呼んでいる。
図 2 仮説指向計画法の概念

仮説指向計画法では、仮説と知識の割合に注目する。仮説とは、その時点の想定であり、ゴールを達成するために確認・検証
されなければならない条件のことである。

単純化すると、仮説指向計画法は上記 2

例えば、あるサービスを、対象とする人口つのプロセスによって仮説の知識化を進の 5％が購入する、というような、計画時

め、ゴールの達成可能性を高める方法論で点では想定に過ぎないが、ゴールの達成にある。獲得した知識に基づいて、適切な選は必要な条件が、仮説である。一方で、知択を行う、オプション的発想を持つ計画立

識とは、既に確認されており、計画上問題

案と実行管理の手法である。
- 29 -

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リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

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■□

4.

□■□
□■

図 3 演習で配布されるデータの例

演習ケースの設定
AED（自動対外式除細動器）の日本国

内市場規模は、2010 年の 100 億円程度から、2017 年には 270 億円程度に成長すると見込まれている。日本国内では、フィリップス、日本光電、Medtronic の 3 社が競合していたが、2012 年 3 月に旭化成が米国の AED 最大手 ZOLL 社を約 1,800 億円で買収して、AED 市場への本格参入を開始した。ZOLL（旭化成）の本格参入によって、今後日本市場にも大きな波乱が予想される。

注）スリーロック社およびインテグラート

このような状況下、当社は Medtronic 社

社作成による架空のケースであり、現実のから、日本における AED 事業の M&A を

名称・データとは一切関係ない。

100 億円でオファーされ、実現性に関して
5.

検討することになった。Medtronic 社の日分析・シミュレーションの活用

本における AED 事業の売却理由は、明か

本演習では、複雑な議論を効率的に進めされていない。そこで、Medtronic 社の日るため、分析・シミュレーションの活用方

本における AED 事業の事業価値を算出す法を学ぶ。ソフトウエアは、インテグラー

ることがあなたに命じられた。交渉の結果、ト社のデシジョンシェアを使用する。デシ買収が成功するかまでは、本演習では問わ

ジョンシェアは、前述の仮説指向計画法をず、社内的な買収金額の上限額承認までを簡単に活用できるように設計されている。

扱う。

例えば、買収価格をゴールとして設定し、価値創造のためには、売上拡大、または、買収価格に影響を与える要因（買収後の販コスト削減、あるいは、その両方を実現し管費削減、売上の伸長見通しなど）を仮説なければならない。既存の競合から市場をとして設定できるようになっている。

奪うには、現在 Medtronic 社が得意とする

このようなゴールと仮説の関係を利用

高価格帯ではなく、低価格帯での勝負が必して、デシジョンシェアでは、様々な分要となるかもしれない。しかし、低価格帯

析・シミュレーションが可能となっている。

に参入して、採算は取れるのだろうか。ま【What-If 分析】

た、現在の主力市場である高価格帯に

What-If 分析は、今後どのようなストー

ZOLL が参入してきた場合には、十分に防リーがありうるか、短い時間で多くのスト衛ができるのだろうか。あなたは、ビジネーリーを検討し、その中から現実的な選択

スシミュレーションを活用して、自分の考を行うことを目的としている。ストーリーえを説明しなければならない。

とは、仮説値の様々な組み合わせである。

- 30 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

図 4 では、実現できればよいが無理、と判判断されたストーリーを「現実的」として断されたストーリーを「無理」、現実的と

いる。

図4

What-If 分析【リスク分析】【感度分析】

リスク分析は、モンテカルロシミュレー

感度分析は、ゴール（本演習の場合は、ションによって、ゴールの変動を定量化す

買収価格）に対する各仮説の影響度合いをる。例えば、買収額に見合う事業価値を達示すものである。仮説が変動した際のゴー

成する確率を算出し、事業戦略の妥当性検

ルへの影響の大きさを横棒の長さで示し、討に活用する。図 6 は、モンテカルロシミ

影響が大きい仮説から順番に、上から表示ュレーションの考え方を説明した図であ

する。

る。

図 5 感度分析

図 6 モンテカルロシミュレーション- 31 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

□■□
■□
6.

2015 年 4 月□■□□■

実施結果の例

異なるのが現実

大手総合商社では以下のように本研修を・従って、妥当性を高めるためには、数字実施。

の意味に関する説明・質問が欠かせない・論点を絞った効率的な対話のために、感・参加者 27 名で、まず座学形式でビジネ

度分析・モンテカルロシミュレーション・

スシミュレーション手法を学習

What-If 分析等のビジネスシミュレーショ

・5 グループに分かれ、さらにその各グルンが極めて有効ープで、2～3 名の提案者チーム・承認者

7.

結び

チームに分かれて、ビジネスシミュレーシ

M&A に限らず、事業の価値は、今後実ョンを活用したディスカッションをまず行する事業活動が生み出すものである。従2 時間実施って、どのような事業活動が可能なのかを・その後、各グループ内で、提案者チーム

あらかじめ検討すべきである。しかし、事と承認者チームが 1 時間議論し、ビジネス

業環境の認識の差、リスクの取り方の差にシミュレーションに基づく NPV の評価額

よって、妥当と考えられる事業戦略が異なと、M&A 実行の可否を決定ってくるのが現実である。

・同じケースに取り組んでいるにもかかわ

本演習では、正解の無いケース仕立てにらず、1 グループは却下、4 グループは決することによって、自分と他の参加者の考裁（承認）、各グループ算出した NPV は、え方の違いに気づき、組織としてどのよう

それぞれ異なっていたに意思決定を下すか疑似体験が可能である。また、複雑になりがちな議論を、短時

まとめは以下の通り

間で効率的に進めるために、分析・シミュ

・M&A を成功させるために、当事者としレーション手法を学ぶ。本演習での経験・て買収後に何を実行していくのか、事業計

学びが、多くの企業の更なる発展の一助と画を自分の頭で考える（お金の話で終わらなることを願ってやまない。

せない）
・同じ情報であっても、人によって解釈が論文誌「リアルオプション研究」原稿募集のご案内
日本リアルオプション学会は、査読付論文誌「リアルオプション研究」（英文名称： Journal ofReal Options and Strategy）を発刊しております。本論文誌は、電子ジャーナル化されて、国内外に広く、公開されております。https://www.jstage.jst.go.jp/browse/realopn
募集する原稿:
リアルオプションおよびこれに関連する経営科学、リスクマネジメント、オプション的資産の価値、投資戦略、ゲームと戦略などについての理論、実証および応用に関する研究のほか、ケーススタデ
ィ、あるいは、この分野における教育方法の改善などに関する和文の論文で、新規性または、有用性のあるもの。投稿原稿は、次の 3 類型に分けて審査されます。
1．理論研究 ２．応用研究 ３．研究ノート- 32 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■(講演要旨、大会チュートリアルセッション講演、201４年 1１月 23 日>

知財経営とシミュレーション
安彦

元

ミノル国際特許事務所
１.

はじめに

ャッチアップする側ではなく、フロントラ

技術力で勝る日本が、世界市場では負けンナーとして新興国の猛烈なキャッチアていると言われて久しく経つ。エレクトロップを受ける側にシフトしている。つまり、ニクス関連技術は、かつて日本が、基本技

日本を巡るグローバルな産業構造が大き術、製品開発、標準化、更には特許に至る

く変化してしまっている。このため、近年まで全てリードしていた。しかし、グローでは特にエレクトロニクス産業において、バル市場で大量普及が始まると日本が件

特許の数を重視するという今までの常識並みシェアを落としている。

が通用しなくなってきている。

ＤＶＤは、基本技術や製品開発は勿論のフロントランナー型へ移行した日本企業

こと、国際標準化も全て日本企業が主導しは、特に「オープン＆クローズ」という事ていた。必須特許も９０％以上は日本が保業モデルと知財戦略が重要になる。
「オー有していた。しかしながら、大量普及する

プン＆クローズ」モデルは、標準技術を公頃の世界市場のリーダーは、中国、韓国、

開して新興国に自由競争を促し、コストを台湾等になっている。液晶は、日本企業が下げるオープン領域と、特許やノウハウ秘

先駆けて技術開発に取り組み、２００５年

匿化を使って徹底的に囲い込むクローズに米国で登録された知的財産権の８７．

領域を明確に区別するものである。オープ

５％は、日本企業のものであった。しかし、ン領域を通じて技術伝播を加速させて、低大量普及が始まる頃には、世界市場の競争

コストのビジネスインフラを持つ新興国

2009）。

を自社に取り込む。一方、コア領域はクロ

なぜ日本のエレクトロニクス関連技術ーズ戦略を貫き、特許権を相手方の追従をが危機に陥ったのか、２０１３年１月７日

許さないレベルまで集中し、クロスライセの日本経済新聞において、東京大学特任研

ンスを排除し、ライバル企業の参入を徹底

究員小川紘一氏によれば、特許の数で勝負阻止する。つまり技術蓄積や新たな技術創する従来における日本の特許戦略にもろ出で優位性を持つ先進国企業は、グローバ

さがあることを指摘している。従来の日本

ルなビジネスエコシステムの構造と競争の技術開発は、いわゆるキャッチアップ型

ルールを自社が優位になるように作りこであったため、クロスライセンスや先行特む。そして、新興国企業の活力や市場成長

許の囲い込み等のため特許の数を重視すを自社の成長へと取り込む仕組みを完成る戦略が通用した。しかしながら、日本はさせる。即ち、これからの知財戦略は、特既に技術開発面において、自らが他国のキ許の数を追うのではなく、このような仕掛

力が落ち始めている（妹尾堅一郎- 33 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

け作りに注力し、ここぞと思うコア領域に指標の数値化が必要となるが、知財の業務は徹底的に質の高い特許を集中させるこ

は、先行技術調査、特許明細書の作成や解とが必要となる（小川紘一「オープン＆ク

釈、特許庁の審査、侵害訴訟といった、数ローズ戦略」翔泳社

値化できないものが多く、そもそもシミュ

２０１４）。

モノ作り（技術開発）は得意な日本企業

レーションするという発想自体が出にくは、不得意な「構想」、「戦略的思考」、「標い環境であることに他ならない。しかしな

準化（グローバルスタンダード）」に特にがら、上述した知財経営に求められる環境

今後注力しなければならないケースが出の変化を鑑みた場合に、シミュレーションてくる。つまり自社のコアコンピタンスをだけで全てを解決できないものの、これを持ち、その分野に経営資源を集中すること積極的に導入することで少なくとも意思が有効な知財戦略になる。このような知財決定精度を高める必要があるものと考え戦略を実行する際には、勝てるビジネスモる。

デルを選択して作り上げるプロセス、重点

定量的なシミュレーション結果を得る

的に特許網を張り巡らせるコア領域を的ことで以下の更にメリットが期待される。

確に把握するプロセス、更にはこれらの仕

１）自分がこれからマネジメントしようと組みができているかを確認するプロセス

する知財経営のリスクの全体像を客観的が必要となる。このため、企業がこれからに把握できる（木を見て森を見ず、という仕掛けていく知財経営はますます複雑化状態に陥るのを防止できる。）２）知財コ

し難解なものとなる。また企業において知ストが絞られていく昨今において、最小の財経営の遂行を担当する担当者は、今まで投資で最大の効果を上げる意思決定を、定以上に様々なファクターや予見できない

量的視点で比較することができる。３）意

不確実性も考慮しつつ多岐に亘る意思決

思決定の是非について、部門間で話し合う

定をしなければならなくなる。

上で、或いは経営層に説明する上で、説得

そこで、本論では、知財経営力の急速な力のある参考資料にすることができる。

レベルアップを図るためにシミュレーシ

知的財産経営上のリスクには、コントロ

ョンを新たに導入し、より最適な知財経営ール可能なリスクと、コントロール不可能

上の意思決定を行うためのメソッドにつなリスクが存在している。ここでコントロ

いて紹介したい。

ール可能なリスクとは、内部経営資源、即ち企業のコアコンピタンス、保有している

２.

知財経営にシミュレーションを導入

ノウハウ等である。これに対してコントロ

するコンセプトール不可能なリスクとは、外部環境因子で

一般に「知財経営」と「シミュレーショ

あり、市場動向、技術のトレンド、特許庁

ン」は、全く異なる専門領域であり、これの特許審査結果等である。つまり、この知ら２つの領域を融合させること自体あま

財経営のシミュレーションを活用するこり考えられてこなかったのが現状である。

とにより、知的財産経営に含む不確実性

つまり、シミュレーションを行うためには（リスク）を定量分析し、実際に知財経営- 34 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

上の意思決定を行う上で、その不確実性を価になりがちである。これに対してモンテコントロールすることに究極的には目指

カルロシミュレーションでは、予測に幅をすこととなる。次節以降では、知財経営に持たせた手法であり、どのシナリオが、どシミュレーションを導入した事例から、その程度の確率で起こるのか、予測の範囲にのメリットを検証する。

収まる確率はどの程度かを定量的に求めていくものである。即ち、モンテカルロシ

３.

事例紹介① （モンテカルロＤＣＦを

ミュレーションによれば、個々の不確実な利用した特許戦略シミュレーション）

要素を確率分布として考え、乱数により起

知的財産は、そのものに価値が生じるのこりうる無数のシナリオを再現することではなく、これがサービスや商品に活用さにより、起こりうる範囲と起こりやすさをれて、初めてその価値が生じる。知財が活知ることができる。

用されるサービスや商品の売れ行きや市

以下の事例では、有用な発明を行ったＹ

場環境、活用のされ方等、様々な要因によ社が特許を取得し、活用する戦略として大り価値が大きく変動するという特質があ

きく分類して戦略Ａ～戦略Ｃがあるものる。評価に必要な情報は多岐に亘り、いかしたとき、どの戦略を採用するのが最も効なる評価基準を採用するかはケースバイ

果的かをモンテカルロシミュレーション

ケースとなる。採用する評価基準の例としから求めていく。戦略Ａは特許を取得し、ては、技術的要因（技術の汎用性、代替技

これを自社で独占して他社には一切実施

術、技術のライフサイクル等）、経済的要させないようにすることで参入障壁を築因（事業や製品の競合状況、収益性、今後

き、自社のシェアを高めるものである。戦

の伸び率）、法的要因（侵害の立証容易性、

略Ｂは、取得した特許をあえて他社に次々権利の存続期間等）等がある。また評価手に実施させ、標準化を勝ち取り市場のパイ法としても、インカムアプローチ、マーケを大きくする一方で、自社特許を実施した

ットアプローチ、コストアプローチ等があ

他社からロイヤルティーを払ってもらう、る。本節では、特許を実施した場合に得ら

いわゆるオープン戦略である。戦略Ｃは、

れるフリーキャッシュフローを推定し、特特許出願しないことで、特許権利化費用を許の寄与分に基づいて価値を算定するイ削減する戦略である。

ンカムアプローチにモンテカルロ法を組

実際にこのようなシミュレーションモ

み合わせたモンテカルロＤＣＦ法を紹介

デルを作る上で、Ｒ＆Ｄの観点からは、研する。

究開発費用、特許出願の観点からは、権利

従来のＤＣＦの手法によれば、最も起り化費用、特許率、審査結果、取得した権利

そうなケースや平均的に起こりそうなケ

範囲といったパラメータを入力していく。

ースを１点に亘り見積もる方法や、特定のまた市場面からは、予測市場規模、平均市

シナリオ(ベスト、ワースト、最も起こり場成長率、市場予測誤差、初年度獲得シェ

やすいケース)を想定するシナリオ分析等

ア等を入力する。その他の条件として、割がメインであるが、主観的、決め打ちの評

引率、売上原価率、販売費及び一般管理費、- 35 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

ライセンス料等のパラメータを入力してしている。特許出願しない戦略Ｃよりも、いく。これらのデータからＤＣＦ法を利用

特許権利化する戦略Ａ，Ｂの方がＮＰＶのして実際の事業の正味現在価値（ＮＰＶ）

平均値が高くなっていることが分かる。まを算出していくわけだが、これにモンテカ

た、戦略Ａ、Ｂにおけるほぼ０万円を中心

ルロ法を適用することにより、数千回のシとした山は、出願した特許が拒絶されてしナリオを自動的に作り出してシミュレー

まった場合の最悪ケースの確率分布であションを行う。

る。戦略Ｂの方が戦略Ａよりも高ＮＰＶ側

以下の図１は、戦略Ａ、Ｂ、Ｃについてに分布していることから、あくまで平均的

それぞれモンテカルロＤＣＦを利用してに見た場合には戦略Ｂが最も期待収益のＮＰＶをシミュレーションした結果を示高いことが示されている。

図 3 モンテカルロＤＣＦによる各戦略Ａ～ＣのＮＰＶの確率分布から抽出される各種定量データのみに基
４.

ライバル企業間の特許ポートフォリ

づいた客観性のある評価を行う必要があ

オの戦力比較シミュレーション

る。これに加えて事業展開により起こりえ

自社とライバル企業がそれぞれ保有するあらゆる可能性を全て加味した評価をる特許群（特許ポートフォリオ）を比較す行う必要がある。

るためには、それぞれの特許ポートフォリ

本事例では、特許発明の注目度の軸と、オの戦力をより正確に評価する必要があ

特許の活用性の軸の２軸に亘り、自社とラる。かかる場合には、従来の特許ポートフ

イバル企業のそれぞれ保有する特許ポーォリオ価値評価にありがちな、評価人によ

トフォリオにつき、定量データに基づいてる主観に基づく判断を極力排除し、特許権客観的な評価を行った。特許発明の注目度- 36 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

は、自社及び他社がその特許をどのくらい注目しているかを示す定量パラメータ（被引用数や情報提供
数、存続年数、外国出願国
数等）を重み付けして評価している。また特許の活用
性は、ＮＲＩサイバーパテントが提供する特許の広さ指数（Technology Size :TS）（安彦ほか

2008）に基づいて評価している。
図２は、実際にある技術

図 4 特許の活用性と発明の注目度

分野における各企業が保た仮想的なものであり、得られた結果が全有する特許ポートフォリオを特許発明のて正しいとは限らないのは当然である。し

注目度と、特許の活用性の２軸で比較した

かし、あえてシミュレーションを行って試結果を示している。ちなみに、バブルの大行錯誤することで、今まで絶対見えてこな

きさは、その企業の保有する特許ポートフ

かった不確実性（リスク）が初めて見えてォリオを構成する特許数を示す。

くる場合があります。このような知財経営

このようにして先ずは自社の特許ポーシミュレーションの研究やその活用が今

トフォリオの強さをライバル企業との関後進展し、知財経営上の各種意思決定を行係において相対的に把握することができ

う上での一助となり、ひいては日本の知財る。

経営の更なる発展を是非期待したいもの次に、上述したモンテカルロシミュレーである。

ションを利用し、あらゆる可能性を加味し参考文献

た事業の将来予測を行う。このシミュレー

・妹尾堅一郎「技術力で勝る日本が、なぜ事業で負けるのか」ダイヤモンド社 序章 p14 (2009)
・安彦 元、田中義敏、中川秀敏、「技術的範囲の広さに対応した特許請求の範囲の数値化方法の提案 」 日本知財学会誌 Vol.5 No.1
pp67-80(2008)

ションにおいて図２において把握した特許ポートフォリオの強さを盛り込む。その結果、特許の強さを主観を排してあくまで客観的な観点から盛り込んだ形でシミュ
レーションを行うことが可能となる。
５.

まとめ

一般的にシミュレーションは、あくまで仮定の設定や、入力パラメータにより作られ- 37 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

2015 年 4 月

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□■

<寄稿： リアルオプション周辺での新展開、2015 年 1 月 15 日>

オープンデータ時代の幕開けとその意義
鳥海重喜

中央大学 理工学部 情報工学科

1.

はじめに

１．１

多く，これらのデータをコンピュータプロ

オープンデータとはグラムなどによって二次利用するためには，

近年，「ビッグデータ」という用語が，ビ

人手による再入力などが必要であった．一

ジネスの現場で注目を集めていることをご方，オープンデータでは，機械判読に適し存知の方も多いだろう．総務省の 2012 年情たデータ形式（例えば，XML 形式や CSV

報通信白書によれば，ビッグデータは「事形式など）で公開されるため，データの再業に役立つ知見を導出するためのデータ」

利用が容易になる．すると，行政機関以外であるとされている（この定義に従うと，の人が政府の政策等に関して十分な分析，「ビッグ」という言葉はなくても良さそう判断を行うことが可能になり，行政の透明だが，データを事業に役立たせるためには，性が高まると共に，信頼性も向上することそれなりのデータ量が必要になるというこが期待できる．さらに，公開されたデータとだろう）．このビッグデータの影に隠れてを民間が活用することにより，新しいサー

じわじわと浸透しているのが，これから紹ビスの創出や官民の協働による公共サービ

介する「オープンデータ」である．オープスの提供なども期待することができる．

ンデータとは，行政機関等が持つデータを機械判読に適したデータ形式について，(1) 機械判読に適したデータ形式で，もう少し具体的に考えてみよう．データ形(2) 二次利用が可能な利用ルールで公開さ式によっては，特定の機械（コンピュータ

れたデータプログラム）でのみ処理が可能なものもあと定義される．その意義・目的は，

れば，様々なコンピュータプログラムで処●透明性・信頼性の向上

理が可能なものもある．また，複数のデー●国民参加・官民協働の推進

タを同時に扱う場合に，結合させ易いもの●経済の活性化・行政の効率化もあれば，結合しにくいものもある．これである．

らを評価する指標として，「5 Star Open Data」

従来においても，行政機関等が持つデーが提案されている．この指標では

タを「情報公開」により閲覧することは可★

どんなデータ形式でも良いか能であった．しかし，この情報公開は人にらオープンライセンス（後述）

対して行われるものであったため，画像フで公開（例：PDF, JPG）

ァイルや PDF 形式で公開されていることが- 38 -★★

プログラムで処理可能なデー日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■
タ形式で公開（例：XLS, DOC）

②あるいは，全ての権利を放棄したパブリ

オープンに利用できるデータ

ック・ドメインである必要があり，これを形式で公開（例：CSV, XML）

オープンライセンスと呼んでいる（実際，★★★★

URI を利用してデータを公開

後述する DATA.GO.JP で公開されている多★★★★★

他へのリンクを入れたデータ

くのデータの権利は「①表示」となってい

を公開

る）．

★★★

の 5 段階を制定している（星の数が多いほどオープンデータとして望ましい）
．このう

１．２

政府の取り組みち，機械判読に適したデータ形式というの政府におけるオープンデータ関連の戦略

は 2 つ星以上を表しており，様々なコンピを振り返ると，まず 2012 年 7 月に高度情報ュータプログラムで処理が可能というのは通信ネットワーク社会推進戦略本部（IT 総

3 つ星となる．また，4 つ星以上では，RDF

合戦略本部）が「電子行政オープンデータ（Resource Description Framework）と呼ばれ戦略」を決定し，基本的な方向性（基本原る，データとデータとの関係性を記述する則）として，

フレームワークを利用して，複数のデータ(1) 政府自ら積極的に公共データを公開すを組み合わせて利用する（データを再利用

ること(2) 機械判読可能な形式で公開することする）ことを想定している．
ところで，民間がビジネスとして公共デ(3) 営利目的，非営利目的を問わず活用を促

ータを利用したサービスを提供するには，進すること権利関係（ライセンス）にも十分な配慮が(4) 取組可能な公共データから速やかに公必要となる．すなわち，データの二次利用

開等の具体的な取組に着手し，成果ををデータの所有者（すなわち，権利者）が確実に蓄積していくこと

予め許諾していることが必要になる．そのの 4 項目が示された．

ため，単に機械判読に適したデータ形式でこの戦略に基づく具体的な施策を検討す

公開するだけでなく，二次利用が可能なルるために，2012 年 12 月に IT 総合戦略本部ールを制定しておく必要がある．

の下に「電子行政オープンデータ実務者会

著作権のある著作物の配布を許可するラ議」が設置され，「電子行政オープンデータ

イセンス形態の一つである「クリエイティ推進のためのロードマップ」が成果として

ブ・コモンズ・ライセンス」では，表示・まとめら，関連して「各府省情報化統括責

非営利・改変禁止・継承の 4 つの条件を組任者（CIO）連絡会議」が「二次利用の促進

み合わせたライセンスが定められている．

のための府省のデータ公開に関する基本的

このうち，通常利用されているのは，①表

考え方（ガイドライン）」を公表した．
続く 2013 年 6 月には，
「世界最先端 IT 国示，②表示＋継承，③表示＋改変禁止，④
表示＋非営利，⑤表示＋非営利＋改変禁止，

家創造宣言」が閣議決定され，⑥表示＋非営利＋継承，の 6 つである．民(1) 電子行政オープンデータ戦略に基づく

間での二次利用を推進するには，前述の①，- 39 -

ロードマップを策定・公表

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号

2015 年 4 月

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■□

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□■

(2) 2013 年度から公共データの自由な二次連合会（通称，経団連）の「公共データの利用を認める利用ルールの見直しを行産業利用に関する調査結果」によれば，

うとともに，機械判読に適した国際標●公共データに対する産業界の利用ニーズ，

準データ形式での公開を拡大

期待は非常に高い(3) 各府省が公開する公共データの横断的●しかし，利用上の障害が多く，十分に活検索等を可能とするデータカタログサ
イトについて 2013 年度中に試行版を用されていない●利活用推進には，政府オープンデータポ

立ち上げ，2014 年度から本格運用を実施

リシーの策定等が必要という結論が得られている．以下では，調が掲げられた（2014 年 6 月に改定）．

査結果をもう少し具体的にみてみよう．

同じく 2013 年 6 月には，先進 8 カ国首脳会議（G-8 サミット）で以下のオープンデ

ニーズの高い公共データ

ータ 5 原則

種類別にみると，①地図や地下データ，(1) 原則としてのオープンデータ②交通データ，③防災・保安・安全に関す(2) 質と量るデータ，へのニーズが高いものの，これ(3) すべての者が利用できるらのデータを産業界が十分に活用できてい(4) 改善したガバナンスのためのデータ公ない理由として，①データが非公開，②デ

表ータの所在・公開の有無が不明，③データ(5) イノベーションのためのデータの公表

形式が利用しにくい，④更新頻度が少ない，を含む「オープンデータ憲章」に合意した．

⑤データが複数の機関にまたがって提供さ

その後，2013 年 10 月にアクションプラン

れている，ことが挙げられている．

が制定され，キー・データセットとして「国の統計，国の地図，国の選挙結果，国の予公共データの利用目的

算」を，ハイバリュー・データセットとし公共データの利用目的としては，①消費て「企業，犯罪と司法，地球観測，教育，者や顧客に対する新サービスの創出，②企

エネルギーと環境，財政と契約，地理空間，

業経営の意思決定への活用，③企業の業務

国際開発，政府の説明責任と民主主義，健の効率化などが挙げられている．

康，科学と研究，統計，社会的流動性と福祉，交通とインフラ」を公開することが約

データ提供に関わるニーズ
データ提供に関わるニーズには，①CSV束された（現在では多くのデータが公開さや Excel など二次利用・加工しやすいデー

れている（後述））．

タ形式とし，②最新データが随時参照・利
１．３

用できる，リアルタームまたはタイムリー

民間企業の取り組み

一方，オープンデータを利用する側の民な自動更新，③全ての行政機関のデータを間企業の意識はどうだろうか．2013 年 3 月

極力シンプルな共通ルールの下で一元的にに公表された，一般社団法人日本経済団体

管理したデータカタログの整備や，ダウン- 40 -

日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略 第 7 巻 1 号□■□■□

2015 年 4 月□■□□■

ロードを一元的に行うことができる窓口のいるデータであることから，低コストで実設置，公共データの公開ガイドラインの策

現することが可能である．さらに，データ

定と全ての行政機関への適用等，が挙げらを活用したいと考えている有志が開発するれている．

ことから，開発期間の短縮やサービスの多その上で，公共データの一層の産業利用様化も期待することができる．

に向けて，「産業界の役割は，自己責任で公アメリカ合衆国のシカゴ市で，雪かきが共データを利用し，新産業・新事業の創出

終わった道路を地図上に表示するサービスにつなげていくことである．公共データのとして"Clear Streets"がある．このサービス積極的公開が進むことにより，行政用語にはオープンデータを利用したアプリケーシ

必ずしも詳しくない一般利用者が必要な情ョンを開発している市民ボランティアのグ報に辿り着けるような民間サービスの発展

ループ Open City によって提供されているも期待できる．」と報告書にまとめられていものである．
"The Climate Corporation"は，国立気象サる．
以下の章では，既に公開されているオーービスがリアルタイムに提供する気象関連

プンデータを活用した事例をいくつか紹介のオープンデータや，農務省が提供する過するとともに，オープンデータの入手方法

去 60 年の収穫量データや土壌データなどについて解説する．

を活用して，農家向け収入補償保険"Total
Weather Insurance"を開発・提供している．

２．活用事例
２．１"MRIS"では，不動産の価格や写真などの海外の事例

欧米では日本に先んじてオープンデータの利活用が進んでおり，民間（個人や企業）がサービスを提供している事例が数多く存在している．

情報に加えて，公的機関から入手したその地域の環境や気象などに関する情報を一般
消費者やわかりやすく提供している．
２．２

国内の事例

Matthew Somerville 氏 が 提 供 し て い る

日本での活用事例は，オープンデータと"Live London Underground map" は ， TfL

してのデータ公開が始まったばかりという（Transport for London）API を利用して，ロこともあり，欧米に比べて多くはない（しンドンの地下鉄における電車の位置（およたがって，ビジネスで大きく成功しているび次の駅の到着時刻などの情報）をリアル

例はほぼない）．

タイムに地図上に表示してくれる（図 1）．

全国の 6,000 以上の図書館から，リアル

もちろん，同様のサービスを鉄道事業者がタイムの貸し出し状況を横断的に検索する提供することも可能であるが（例えば，フサービスとして「カーリル」がある．カーィンランドの国鉄である VR グループも同リルでは，図書館の貸し出しデータに加え様のサービスを提供している），そのためにて，Amazon 等の書誌データベースも同時にはシステムの開発コストや運用コストなど検索できるので，図書館の蔵書にはない本を負担する必要がある．一方，運行データ

であっても本の情報を閲覧することができ，の提供であれば，既存システムで管理して利便性の高いサービスを実現している．

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図 5 Live London Underground map

福井県鯖江市が公開しているオープンデ2014 年 10 月には本格版の運用が開始されータを活用したスマートフォン向けのアプ

た（図 2）．DATA.GO.JP は，府省の保有デリに「さばえぶらり」がある．イラストマータをオープンデータとして利用できる場

ップや古地図に，観光スポット・公共施設・として，データの提供側・利用側双方にオ

トイレ等の位置データを加えた地図アプリ

ープンデータのイメージを分かりやすく示

であり，観光振興や地域活性化が期待されすことを目的としている．また，国際的にている．

は，日本政府の一元的なオープンデータのサイトの取組として認知向上を図っている．

３．オープンデータへのアクセス

2015 年 1 月 10 日現在，国土交通省や経済

３．１ DATA.GO.JP

産業省をはじめとする府省の 12,632 件のデ

1.3 節で述べたように，民間企業によるオータセットが登録されているものの，ファープンデータの活用を促進するには，デー

イルフォーマットが機械判読に適している

タを一元的に管理したポータルサイトの整データ（CSV 形式，XLS 形式など）は半数備が必要である．そこで，日本政府はデー以下に止まっている．しかしながら，これタの横断的検索等の機能を備えたオープン

までそれぞれの府省でバラバラに管理されデータの「データカタログサイト」（ポータてきたデータを一元的に扱うことができる

ルサイト）として"DATA.GO.JP"を，2013 年

ようになっている意義は大きい．また，運12 月に試行版として立ち上げた．その後，用開始から比較的短期間で多くのデータが- 42 -

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登録されている背景には，オープンデータ

る．

の作成・公開にあたっては，すべての準備

今後も準備が整ったデータから順次公開

を完全に整えてから実施するのではなく，されていく予定であり，利用者も含めて運比較的オープンデータにしやすいデータか用しながら使いやすいサイトにしていくこ

ら始めるという「スモールスタートの原則」とが期待される．

によって取り組まれているという実情もあ

図 6 DATA.GO.JP
３．２

地方自治体のカタログサイト

静岡県では，都道府県として初の「ふじ国ではなく地方自治体が管理しているオのくにオープンデータカタログ」を立ち上ープンデータのカタログサイトも存在する．

げ，防災や観光などに関するデータを提供

例えば，2.2 節で取り上げた福井県鯖江市で

している．

は，
「データシティ鯖江」として，トイレや日本のオープンデータ都市一覧によれば，避難所などの施設情報や観光情報などをま2014 年 12 月 1 日現在，全国で 70 以上の自とめたサイトを立ち上げている．

治体でオープンデータを公開しており，そ- 43 -

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の数は年々増加している．ただし，公開さて紹介していくことにより，利用を促進しれているデータは，自治体によって大きくていくことも重要である．

異なる．人口や公共施設などは多くの自治体で公開されているが，それに加えて，ご参考文献

みや避難所などの生活に関連するデータや，一般社団法人日本経済団体連合会（2013）：「公共データの産業利用に関する調査結果」．
各府省情報化統括責任者（CIO）連絡会議（2013）：「二次利用の促進のための府省のデータ公開に関する基本的考え方（ガイドライン）」．
高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部（2012）：「電子行政オープンデータ戦略」．
高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部（2013a）：「電子行政オープンデータ推進のためのロードマップ」．
高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部（2013b）：「世界最先端 IT 国家創造宣言」．
総務省（2012）：「情報通信白書」．
電子行政オープンデータ実務者会議（2013）：「G8サミットにおけるオープンデータに関する合意
事項の概要について」
データシティ鯖江：< http://data.city.sabae.lg.jp/>（アクセス日：2015 年 1 月 10 日）
DATA.GO.JP：< http://www.data.go.jp/>（アクセス日：2015 年 1 月 10 日）
日 本 の オ ー プ ン デ ー タ 都 市 一 覧 ： <http://linkdata.org/work/rdf1s127i >（アクセス日：2015 年 1 月 10 日）
5 star Open Data：<http://5stardata.info/ >（アクセス日：2015 年 1 月 10 日）
ふじのくにオープンデータカタログ：<
http://open-data.pref.shizuoka.jp/>（アクセス日：2015 年 1 月 10 日）
Live
LondonUndergroundmap ： <
http://traintimes.org.uk/map/tube/>（アクセス日：2015 年 1 月 10 日）

観光などの地域特有のデータを公開している自治体もある．
４．おわりに本稿では，近年利用環境が整いつつある
オープンデータに関して，その概要を紹介
した．主として，国や自治体などの公的機
関がデータを提供する役割を担っているが，民間企業が保有するデータをオープンデー
タとして公開する動きもある．例えば，2014
年 9 月に東京メトロは創立 10 周年を記念して，リアルタイムの列車位置，遅延時間などの情報をオープンデータとして公開し，当該データを活用したアプリ開発コンテストを実施した．これは，鉄道事業者として
日本初の試みであり，今後鉄道事業者各社に拡がっていくことが期待されている．
また，オープンデータを活用した事例を数多く揃えて，カタログサイトなどで併せCALL FOR PAPER

INTERNATIONAL JOURNAL OF REAL OPTIONS AND STRATEGY
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/ijros/
The International Journal of Real Options and Strategy (Online ISSN 2186- 4667)
is a peer-reviewed and open access journal that publishes theoretical andapplication-oriented articles in areas of real options, strategy and related themes.
Please visit the site above.
Papers that appeared in recent Volume 2 issued in December, 2014
Jing-Hui Dong, Yoshio Iihara, “The Optimal Timing of an Announcement for a
Merger and Acquisition”- 44 -

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< 研究メモ >プロジェクトの総合的評価法 （2）宮原孝夫

名古屋市立大学名誉教授, 立命館大学客員教授

3.

期待効用理論に基づくプロジェクトの評価法

ターン X の価値を定量的に評価しようとする概念として効用無差別価値がある。
定義 3.1 u(x) を効用関数とし X を確率変3.1 効用関数と期待効用数とするとき、

効用関数を u ( x) とする。リターン（収益）E[u (v  X )]  u (0)( 0)

は不確実であるので、これを確率変数 X で(3.1)

示すことにする。この時に得られるであろにより定まる v を、効用関数 u(x) から定まu( X ) で あ る 。 そ の 期 待 値

る X の効用無差別価値と呼び、 v  X  と書

う効用は

E[u ( X )] を期待効用と呼び期待効用の大きく。2いものを価値が高いものと判断する。
効用関数としては指数型効用関数u ( x) 1

1  e  ,   0 、対数型効用関数
 xu ( x)  log(1  bx), b  0 、冪（べき）型効用関
数 u ( x)  x  , 0    1がよく使われる。1

この定義式の意味は、「 X なる不確実なリターンを受け取る権利を得るの v( X ) だ
け支払ったとき、期待効用は 0 となる」ということであり、この意味で X と v( X ) とは釣り合っていることになる。

u ( x)  x のときには E[u ( X )]  E[ X ] であり注意 3.1 効用関数に通常要請される性質を期待効用は単なる平均と同じになる。

仮定したとき、効用無差別価値による評価と期待効用の値による評価とは定性的には

3.2 効用無差別価値
期待効用による価値評価は相対的な評価同等になる。すなわち
E[u ( X )]  E[u (Y )]  v( X )  v(Y ) (3.2)

である。すなわち E[u ( X )]  E[u (Y )] ならば

X の価値は Y の価値より高いと判断されが成立する。

るが、 E[u ( X )] の値が X の価値の値であると主張しているのでもなく、また X の価値

u ( x)  x の場合には v( X )  E[ X ] となりと Y の価値との差が E[u ( X )]  E[u (Y )] であ

平均値となるが、一般の効用関数の場合にると主張しているわけでもない。

は平均値とは異なる。効用関数 u ( x) が上に

これに対して、期待効用理論に基づいてリ凸な関数のとき、一般に v( X )  E[ X ]が成立する。 実際、Jensen の不等式により

1効用関数 u ( x ) の定義域は、消費のような場合には {x  0} でよいが、リスクのあるリターンを扱う
場合には {  x  } で考えたい。以下では、
u ( x) の定義域は {  x  } であるものとする。

2

似た概念である「確実性等価」は、 u (c)  E[u ( X )]なる c として定義される。

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u (v( X )  E[ X ])  E[u (v( X )  X )] であり、正味現在価値（ NPV ）は次式で与えられる。

この右辺の値は u (0) に等しいので、u ( x) のT

PV (C)  tt 1 (1  r )単 調 性 よ り  v ( X )  E[ X ]  0 、 す な わ ちv( X )  E[ X ] 、が成立する。
注意 3.2市場が考慮に入っていない場合である。オに基づく現在価値
キャッシュフローがランダムな場合には、が自然である。すなわち、古典的 PV 計算

例 3.1 効用関数として指数型効用関数



1  e  ,   0式において期待値をとる前のランダムな現(3.3)

在価値に注目し、ランダム現在価値

RPV (C)を採用した場合に得られる効用無差別価値(random present value) をT

RPV (C)  

は次の形である。

U ( ) ( X )  

1



(3.7)

その現在価値もランダムなものと考える方

議論については、[1]を見よ。

u ( x) (3.6)（２）キャッシュフロー C の期待効用理論

プション価格に関連した効用無差別価格の

 x

,

NPV (C)   I 0  PV (C).

効用無差別価値の上の定義は

1

E[Ct ]Cttt 1 (1  r )log E[e X ],   0 (3.4)(3.8)

で定義する。ここで、RPV (C) は確率変数であること、およびE[ RPV (C)]  PV (C)

3.3 プロジェクトの効用無差別正味現在価
値

(3.9)

なる関係を注意しておこう。

リスク・プレミアムを考慮に入れた価値評価法を、NPV 法の考え方を踏襲しつつ上の効用無差別価格の理論に基づいて導入しよう。
プロジェクトとは、現時点での投資額（初期投資額） I 0 と次期以降の収益（または損定義 3.2 ランダムなキャッシュフロー C のランダム現在価値 RPV (C) の効用無差別価
値 を C の { 効 用 無 差 別 現 在 価 値 } （ utility

indifference present value）と呼び、UIPV (C)で示すことにする。

UIPV (C) は次の v についての方程式益）のキャッシュフローC  {C1 , C2 ,, CT }(3.5)

E[u (v  RPV (C))]  0とからなっているものとする。ここで C は不確実性のあるキャッシュフロー ( すなわ(3.10)の解である。

ち確率過程)である。以下、割引率を 1  r とさらに、C の {効用無差別正味現在価値}して、このキャッシュフローの現在価値お（ utility indifference net present value ）よび正味現在価値を考察する。

UINPV (C)E[u (vˆ  I 0  RPV (C))]  0（１）キャッシュフロー C の古典的現在価値
古典的 NPV 法では平均の現在価値を計を次の v̂ についての方程式(3.11)の解として定義する。

算する。したがって、現在価値（ PV ）と- 46 -v と v̂ に つ い て の 方 程 式 を 比 較 し て日本リアルオプション学会機関誌

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v  vˆ  I 0 なる関係が分かる。これより
UINPV (C)   I 0  UIPV (C)こうして我々は確率的最適制御問題とし(3.12)なる関係が出る。あるいはこの式をての定式化へと導かれる。これは概ね次のように定式化される。
戦 略   {1 , 2 ,, T ,} の ク ラ ス

UINPV (C) の定義式に採用しても同じであ1.

る。

を定義する。

効用無差別正味現在価値 UINPV (C) の2.

プロジェクトの初期投資額および値によりプロジェクトの価値を評価する方

キャッシュフローは戦略に依存するので、

法を、効用無差別正味現在価値法と呼ぶこ

それぞれ

とにする。

I 0 および C  {C1 , C2 ,, CT } と表

注意 3.3 ここで、効用関数として u ( x)  x

現することにしよう。それに応じて、対を採用した場合には UINPV (C) は古典的応する効用無差別正味現在価値（UINPVな NPV (C) に一致することを注意しておも UINPV ( I 0 , C ) と表現する。

こう。

3.

3.4 リアルオプション・アプローチの導入

ここまで、キャッシュフロー C が一つ与え次の最適制御問題を解く。
UINPV  sup UINPV ( I 0 , C )
られたとして、それの評価を考えてきた。

(3.13)

が、プロジェクトの推進においては種々の4.

戦略（事業の拡大または縮小など）が付随

ン・アプローチによるプロジェクトの価

しているのが一般的である。そして、一つ値である。この値が正であるとき、最適の戦略を設定したごとにキャッシュフロー（または最適に近い）オプション付きのが一つ決まる。従って、これら多くの戦略

プロジェクトは実施対象の候補となる。

の中で最も望ましい結果を導く戦略が実際に採用されることになる。

この値 UINPV がリアルオプショ

注意 3.4 注意 3.1 より、この最適化問題はsup E u RNPV ( I 0 , C ) 

これら可能な戦略はオプションと考えられ、プロジェクトの推進は複数あるオプシ(3.14)と同等であるョンの中から適切なオプションを選ぶことと考えられる。これをリアルオプション・

3.6 プロジェクト評価の手順

アプローチと呼ぶことにする。

ここまで述べてきた議論に基づいたプロジ
ェクトの評価手順はつぎのようになる。

3.5 確率的最適制御問題としての定式化
前節で述べたオプション付きプロジェク（１） 基本となるプロジェクトの確定

トの選択は、いくつかある採用可能なオプションの中からどのオプションを採用するのが最適か（＝効用無差別正味現在価値（UINPV）の最大化）という問題を解くことである。

- 47 -

価値評価の対象となるプロジェクトの内容を明確にしなくてはならない。そして、初期投資額 I 0 およびキャッシュフロー C  {C1 , C2 ,, CT } を算定する。ここでキャッシュフローは不確実性を伴ってお日本リアルオプション学会機関誌

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り、確率過程（＝時系列）として定式化

項以下の手続きを踏んで実施対象と判断される。その確率的な性質（分布など）される場合もある。

は特定化されているものとする。

（４） 適用可能なオプションの検討基本となるプロジェクトに関して、適（２） 効用関数の確定

期待効用理論を適用するためには、適用可能なオプション（延期オプション、

切な効用関数を一つ採用し確定しておく

拡大オプション、など）が存在するかを必要がある。どのようなタイプの効用関検討する。存在する場合には、それらの数を採用するかは、プロジェクトの実施

オプションの付いたプロジェクトについ主体の考え方に依存して決定すべきものて価値評価をすることになる。なおこのであるが、後に示すように、標準的なも時、オプション採用に伴う追加費用とオの と し て は 指 数 型 効 用 関 数

プション付きプロジェクトのキャッシュu ( x) 

1  e x  ,  0, を採用し、リス

フローを算定しておかねばならない。

1（５） オプション付きプロジェクトの価

ク回避度  の決め方を工夫するのが妥当

値評価な方法の一つと言える。

オプション付プロジェクトがいくつか考えられるとき、その各々に対して期待（３） 基本となるプロジェクトの価値評

効用理論に基づいた価値評価を行う。す価

基本プロジェクトの初期投資額、キャ

なわち、その各々に対して新たに算定さッシュフロー、および効用関数が定まれれた初期費用と（追加費用も含んだ）キ

ば、前節で述べた期待効用理論に基づいャッシュフローに基づいて効用無差別正

た方法・手順により基本プロジェクトの価値を評価することができる。すなわち

味現在価値 UINPV ( I 0 , C ) の計算を行

次のような項目を実行する。

う。その上で（3.13）の UINPV を計算す

１）ランダム現在価値 RPV (C) を計算する。

る。これは確率変数であり、分布を持っ（６） プロジェクト採用の可否の判断ている。

前項の結果として、最適戦略の効用無

２）効用無差別現在価値 UIPV (C) を計算

差別正味現在価値 UINPV が求まり、こする。これは、キャッシュフローれを実現する戦略が最適戦略となる。こC  {C1 , C2 ,, CT } の期待効用理論に基づのとき、もし UINPV  0 ならこのプロジ

く現在価値である。

ェクトは最適戦略(または、UINPV に近い

３）次いで、効用無差別正味現在価値値を実現する戦略）を採用することを前UINPV (C) を計算する。これは、期待効

提に、実施対象の候補プロジェクトと判

用理論に基づくプロジェクトの正味現在断される。もしもこの値が負値であった価値である。この値が正であれば実施対ならば、プロジェクトは実行されないこ象にしてよいプロジェクトであると判断とになる。

できる。ただし、仮に負であっても、次3.6 期待効用理論アプローチの問題点と課- 48 -

日本リアルオプション学会機関誌

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価値を考える場合には常に現れる問題で題

本節で説明してきた「期待効用理論に基くある。一般的には、国債などの安全資産をプロジェクトの評価法」の適用に当たってもとに算出される。

は、次のような問題点や検討課題がある。

２）の効用関数の選定の問題は、次節（４１）割引係数の選定：現在価値の計算には節）で扱う「価値尺度」の議論とも密接に割引係数が使われるが、それをどのように関係しており、そこで詳しく検討する。

決定するかを決める必要がある。

３）の計算法の問題は、キャッシュフロー

２）効用関数の選び方：評価の結果は採用のモデル設定と深く関係しており、動学的した効用関数に依存している。したがって、な確率最適制御理論との接点をどのようにどのような性質を持った効用関数を採用す捉えるかという課題になる。
（５節以下で議べきかの検討が必要である。

論する予定である。）

３） UINPV ( I 0 , C ) および UINPV の計算
法：この計算は確率最適制御理論の手法を使って行われることになろう。（3.5 節 参照。）
これらの問題については後に必要に応じて検討を加えるが、留意点について簡単に述
べておく。

参考文献
[1] Carmona, R. (ed.) (2008), Indifference Pricing:
Theory and Applications, Princeton Series in
Financial Engineering.
[2] T. Misawa (2010), `Simplification of Utility
Indifference Net Present Value Method',OIKONOMIKA, Nagoya City University, Vol.46,
No.3, 123-135.
[3] 宮原 孝夫 (2006), 「期待効用理論に基づくプロジェクトの価値評価法」、Discussion Papers in
Economics, Nagoya City University, No.446. 1-21.
[4] Y. Miyahara (2010), `Risk-Sensitive Value Measure
Method for Projects Evaluation,’ Journal of Real
Options and Strategy, Vol.3, No.2, 185-204.

１）の割引係数の問題は本稿に限らず現在--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------日本リアルオプション学会機関誌

リアルオプションと戦略

第7巻 1号2015 年４月 30 日 発行
（機関誌編集委員会）

委員長： 高森寛
委員 ： 森平爽一郎、中岡英隆、伊藤晴祥
発行所

日本リアルオプション学会
THE JAPAN ASSOCIATION OF REAL OPTIONS AND STRATEGY

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