FUTURE VISIONER
ー未来図を描くー

応募区分：大学
チームID：SL2100384
チーム名：部屋の中の象使い
学校名/学部：東京大学/経済学部 ３年
メンバー：屋久 (リーダー) 谷 周
指導教員：首藤昭信 准教授

基礎学習
1.

私たちの⽣活に必要な財やサービスを [1] ⽣産 し、 [2] 流通 させ、 [3] 消費 することを経済という。財やサービスには、代⾦を払った⼈だけが消費を独占できる [4] 私的財 と、政府が税⾦等を使って提供する [5] 公共財 とがある。

2.

経済の主体には、⽣産・流通の主体である [6] 企業 、消費の主体である [7] 家計 、⾏政サービス
や公共財の提供などを通して⼀国の経済活動を調整する主体である [8] 政府 がある。

3.

通貨には、紙幣や硬貨などの [9] 現⾦通貨 と、銀⾏などに預けられており振替などで決済⼿段として機能する [10] 預⾦通貨 とがある。

4.

2022 年からの成年年齢の引き下げに関する説明⽂のうち、誤っているものは︖ [11] dａ. 成年年齢の引き下げにより、18・19 歳は⽗⺟の親権から離れ、親の財産管理権が及ばなくなる。
ｂ. 成年年齢の引き下げにより、男⼥とも 18 歳から結婚が可能になる。
ｃ. 親の同意なしで、携帯電話の契約を結んだり、アパートを借りたり、⾼額商品を買うためのローンを組んだりできるようになる。
ｄ. 成年年齢引き下げ後に、いったん結んだ契約を取り消すためには「未成年取消権」の⾏使が必要になる。

5.

⽇本では⼈⼝減少が進む中、性別や年齢、⾔語や宗教など多様な視点を有する⼈たちで構成される組織のほうが強さを増すという [12] ダイバーシティ の重要性が指摘されている。

6.

2020 年に署名された RCEP(地域的な包括的経済連携)は、⽇本や中国、韓国など東アジアを中⼼に[13] 15 か国が参加し、世界の⼈⼝と GDP のおよそ [14] 3 割を占める世界最⼤規模の⾃由貿易
圏である。

7.

グローバル化の進展に関する次の説明⽂のうち、正しいものは︖ [15] dａ. 貿易が⾃由化され、安い輸⼊品が国内に⼊ってくることは、消費者にとっても国内の⽣産者にとってもメリットになる。
ｂ. グローバル化の進展による影響は、経済以外の分野ではあまり⾒られない。
ｃ. 「環太平洋経済連携協定（TPP）」は、FTA（⾃由貿易協定）の⼀つである。
ｄ. 近年の⽇本の国際収⽀をみると「投資収益」が⼤幅な⿊字を計上している。

8.

「持続可能な開発⽬標（SDGs）」の 17 の⽬標のうち、今回、グループで設定した投資テーマと特に関連が深い⽬標を挙げ（３つ以内）、その主な理由を記述してください。
関連の深い

その主な理由SDGs の⽬標
12 つくる責任 つかう責任

未来図を持つ企業は，持続可能な「消費と⽣産」のサイクルを実現できると考えられる。

8 働きがいも経済成⻑もインタビューおよびアンケート調査によって，どのように企業の未来図を従業員に共有しているか，という点について検討を⾏なっている。そうした全社的な取り組みは，事業活動の質のみならず，従業員⾃⾝のキャリアにも貢献すると考えられる。

2

9.

「ESG 投資」で重視する３つの要素の組み合わせとして、正しいものはどれか︖ [16] b
a. 経済 ― 科学 ― 成⻑
b. 環境 ― 社会 ― 企業統治
c. 効率 ― 公正 ― 企業統治

10. GDP(国内総⽣産)に関する次の説明⽂のうち、誤っているものは︖ [17] aａ. GDP とは、⼀定期間に国⺠全体として⽣産したモノやサービスの付加価値の合計額をさす。
ｂ. GDP とは、⼀定期間に国内で⽣産したモノやサービスの付加価値の合計額をさす。
ｃ. 実質 GDP とは、名⽬ GDP から物価の変動による影響を差し引いたものである。
ｄ. 2020 年(暦年)の⽇本の GDP の額は、名⽬ GDP が実質 GDP を上回っている。
11. 投資のリスクを少なくする⽅法には、 [18] 投資先 を分散させることや、投資する [19] 時間 を分散することなどがある。
12. 「投資信託(ファンド)」に関する次の説明⽂のうち、誤っているものは︖ [20] dａ. 投資信託では、分散投資の考え⽅から⽣まれた⾦融商品の⼀つである。
ｂ. 投資信託では、多くの投資家から集めた資⾦をまとめて運⽤している。
ｃ. 投資信託は、元本が保証されている⾦融商品ではない。
ｄ. 投資信託では、それぞれの投資家からの要望を受けて投資先の選定を⾏っている。
13. 次のうち、資本に対し企業がどれだけの利益を上げているかを表し、数値が⾼いほど経営効率が良いと⾔える財務指標はどれか︖ [21] aａ. ＲＯＥｂ. ⾃⼰資本⽐率

ｃ. 純利益ｄ. ＰＥＲ

14. 「⽇経アジア 300」は、アジアの 11 の国・地域を対象に、 [22] 時価総額
知名度 などを基準に選定した約 300 社の有⼒企業で構成されている。

3[23] 成⻑性[24]

要旨
業績予想や中期経営計画など，⽇本企業は様々な将来予測情報を開⽰してきた。しかし近年，ショートターミズムへの批判を背景に，四半期決算や短期的な業績予想に関して，その制度を⾒直すべきであるとする論調が強まっている。また，昨今のコロナ禍のように不確実性が⾼まった状況においては，将来予測情報の開⽰が困難になるという問題点も存在する。
このような議論や時代の潮流を踏まえて，我々は「企業の未来」に関する新たな捉え⽅を提案することとした。それが「未来図 (Future Vision)」である。未来図は，企業の将来の⾒通しに関する総合的な概念である。未来図の重要な特徴は，それが企業の⻑期的な成⻑に貢献するものであることと，不確実性が⾼まった状況においても有⽤な情報を提供できるということにある。我々は，伝統的な会計・ファイナンスの財務分析に加え，テキスト分析，任意開⽰項⽬の調査，および定量評価が難しいソフト情報の数量化など様々な分析を⾏うことで，企業が持つ「将来の⾒通し」に関する，従来の将来予測情報よりも⻑いスパンによる評価を実現した。
我々は「優れた未来図を描き続けることで⻑期的な成⻑を実現する企業」を Future Visionerと名付け，Future Visioner を投資対象とする投資戦略を⽴案した。具体的には，①未来図を描く積極的な姿勢，②優れた未来図の存在，および③未来図を描く体制，という３段階のスクリーニングによって Future Visioner14 社を選出し，ポートフォリオを構成した。そして，このポートフォリオのパフォーマンスを分析することで，我々の投資テーマの妥当性を確認した。
Future Visioner として選出した 14 社のみならず，全ての⽇本企業が，その会社なりの未来図を描いているはずである。そうした各企業が持つ「将来の⾒通し」を評価するにあたって，
本稿が幾許かの⽰唆を与えることができたならば，これ以上ない喜びである。

⽬次

Ⅰ 投資テーマ ...................................................................................................... 5
投資テーマの背景・決定 .............................................................................................. 5
スクリーニングの決定 .................................................................................................. 6

Ⅱ スクリーニング ............................................................................................... 8
第 1 スクリーニング：未来図を描く積極的な姿勢 ...................................................... 8
第 2 スクリーニング：優れた未来図の存在 ............................................................... 13
第３スクリーニング：未来図を描く体制 ................................................................... 17

Ⅲ ポートフォリオ ............................................................................................. 20
ポートフォリオ配分の決定 ......................................................................................... 20
ポートフォリオにおける投資⽐率および企業紹介 .................................................... 21
ポートフォリオの分析 ................................................................................................ 24

Ⅳ インタビューおよびアンケート調査 ............................................................ 26
Ⅴ ⽇経 STOCK リーグを通じて学んだこと .................................................... 28
Ⅵ 終わりに ........................................................................................................ 28
参 考 ⽂ 献 ............................................................................................................ 29
4

Ⅰ 投資テーマ
投資テーマの背景・決定
財務諸表を通じて開⽰される会計情報が過去の (historical) データである⼀⽅，⽇本企業は独⾃の制度的背景の下で，様々な将来予測情報を開⽰してきた1。特に，具体的数値を伴う将来予測情報の開⽰は，⽇本の⾦融市場の特徴であると⾔える。例えば，⽇本ではほぼ全ての上場企業が「経営者による業績予想」を開⽰しており，2019 年３⽉期決算では，全体の約 96.2%が開⽰を⾏っている (東証, 2019)2。⽶国では，業績予想について具体的な数字を公表する企業は⽇本ほど多くなく，将来業績の予想は主にアナリストが担っている (⽇本経済新聞, 2012 年 7
⽉ 25 ⽇より)3。また，任意開⽰である中期経営計画に関しても，質問調査に対する回答企業
1,032 社のうち，約 69.2%もの企業がその開⽰を⾏っている (⽇本 IR 協議会, 2021)。このように，数値情報を伴う将来予測情報の開⽰は，⽇本企業に深く根付いているのである。
⼀⽅で，近年，企業による将来予測情報の開⽰の在り⽅に関する議論が活発化しており，⽇本経団連は，四半期決算の簡素化や業績予想の廃⽌等の検討を要請している (⽇本経団連,
2010)。また，岸⽥⾸相もその所信表明演説で「四半期決算制度の⾒直し」に⾔及しており，企業の⻑期ビジョンの重要性が議論されている (⽇本経済新聞, 2021 年 10 ⽉ 9 ⽇より)。この背景には，短いスパンでの業績開⽰や短期的な将来予測情報の開⽰が，企業の「短期主義 (ショートターミズム)」を助⻑するのではないか，という懸念があると考えられる。
また，不確実性が⾼まると，将来予測情報の開⽰が困難になるという問題点も存在する4。新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) が急激に拡⼤した 2020 年 3 ⽉期決算では，全体の約56.4%もの企業が，決算短信における業績予想を「未定」または⾮開⽰とした (東証, 2020b)。
こうした状況では，投資家が得られる情報が減少することとなる。
我々は，以上のような将来予測に関する議論や，不確実性の⾼まりという時代の潮流を踏まえて，⽇本企業に根付く「将来予測」を再検討することとした。そして，我々は，独⾃の投資戦略を通じて，企業が持つ「将来の⾒通し」に関する新しい捉え⽅を提案する。
ここに我々は，「未来図 (Future Vision)」という新しい概念に基づく投資戦略を⽴案する。
未来図は，企業の「将来の⾒通し」に関する総合的な概念であり，将来予測や将来計画を含んだ，より包括的なものである。未来図に関する重要な特徴は，以下の 2 つである。

1

将来予測情報とは，「主要な経営指標 (例えば，売上⾼，利益，ROE など) の⾒込みや，将来の経営成績に影響を与える財務指標 (例えば，設備投資や研究開発に係る⽀出など) の⾒込
みその他の将来の⾒通しに係る情報」のことを指す (東証, 2020a)。
2
経営者による業績予想開⽰は，記者クラブにおける決算発表時の共通質問事項の１つとして⾏われていたもので，1980 年には既に 9 割強の上場企業が開⽰を⾏なっていた (林, 2012)。
3
経営者による業績予想開⽰は，⽇⽶の「財務開⽰の最⼤の相違」である (太⽥, 2002)。
4
本稿における「不確実性」は，いわゆる「ナイトの不確実性 (Knightian uncertainty)」である (Knight, 1921)。フランク・ナイトは，不確実性を「確率や統計に基づいた推定が困難である状況」であるとし，確率的予測が可能な「リスク」の概念と明確に区別した。

5

1 つ⽬は，未来図は短期的な予測ではなく，企業の⻑期的な成⻑を意識した将来の⾒通しであるということである。我々は，短期的な将来予測情報の分析を，任意開⽰項⽬の調査，テキスト情報の定量的な分析，定量的な評価が難しい経営者能⼒の数量化，および未来図を⽀える
コーポレート・ガバナンスの分析と組み合わせることで，⻑期的な視点に基づく未来図の評価を実現している。優れた未来図を持つ企業は，⻑期的に成⻑していくことが期待できる。
2 つ⽬は，未来図は不確実性が⾼まった状況 (不確実性下) においても企業評価に関する有益な情報を提供できる，ということである。我々は，不確実性下における将来予測情報の開⽰

状況には企業の未来図に対する積極性が表れると想定し，分析を⾏っている。不確実性下における将来予測情報の分析を，不確実性が低い状況下におけるデータの分析と組み合わせることで，将来予測情報の開⽰が難しい不確実性下においても有益な情報を提供できる未来図の分析を実現した。未来図は，不確実性下における企業評価に貢献することができる。
我々は，不確実性が⾼まっていくこれからの時代において，優れた未来図を描く企業の企業
価値は向上していくと考えた。そこで「優れた未来図を描き続けることで⻑期的な成⻑を実現する企業」を"Future Visioner"と名付け，我々の投資対象企業とする。

スクリーニングの決定
次に，Future Visioner を選出するためのスクリーニングについて検討する。まず，Future
Visioner であるためには，その企業が未来図を描く積極的な姿勢を持っていることが求められる。そこで，まず，第１スクリーニングとして，不確実性下において将来予測情報を積極的に開⽰した企業を選出する。将来予測が難しい不確実性下において，将来予測情報を積極的に開⽰した企業は，それだけ「未来図を描くこと」に対して積極的であると⾔えるだろう。ここでは，将来予測情報の分析として，業績予想開⽰の迅速性，業績予想精度，および業績予想の修正に関する分析や，MD&A テキストの修正度合いに関する定量的な分析を⾏なった。
次に，第２スクリーニングでは，未来図を描く積極的な姿勢を持つ企業の中から，優れた未来図を描けている企業を選出する。我々は，企業の⻑期的な成⻑に貢献する未来図の条件として，将来予測の正確性と将来計画の明確さの２つを想定し，分析を⾏なった。正確な将来予測と明確な将来計画の両⽅を兼ね備えた未来図こそが，有⽤な事業活動の指針となりうる。まず，将来予測の正確性に関して，業績予想精度，利益の持続性，独⾃に考案した配当の予測可能性，および投資効率性を測定した。そして，将来計画の明確さに関して，中期経営計画の開⽰状況や策定⽅針の調査と MD&A テキストの読みやすさに関する定量的な分析を⾏なった。
最後に，第 3 スクリーニングでは，これからも未来図を描き続けられる企業を選出すべく，企業の未来図を描く体制を分析する。具体的には，未来図を描くのに必要な経営者能⼒と，経営者の未来図に関する意思決定を⽀えるコーポレート・ガバナンスに着⽬した。まず，経営者
能⼒に関して，将来の⾒通しに関する経営者能⼒を表すことができる MA スコアという指標を⽤いて，経営者能⼒の数量化を⾏なった。そして，コーポレート・ガバナンスに関して，経営者報酬制度，取締役⼈数，および取締役に占める独⽴社外取締役の割合の分析を⾏なった。
6

スクリーニングおよび分析について
本稿は，東証１部，東証２部，マザーズ，および JASDAQ における上場企業のうち，表 1に掲げる企業を除いた 2,647 社をスクリーニング対象としている。決算⽉や新規上場による除外は，分析に⽤いるデータが⼊⼿不可能であることによる (スクリーニング 1-1, 1-2 を参照)。
表１ 上場企業のうち，スクリーニングの対象外とした企業

・⾦融業 (東証 17 業種における「15 銀⾏」「16 ⾦融 (銀⾏除く)」) に属する企業
・2021 年期の会計利益がまだ公表されていない企業 (10~12 ⽉および 1 ⽉を決算⽉とする企業)
・2019 年や 2020 年において，有価証券報告書を提出していない新規上場企業

スクリーニングの全体図
図 1 は，スクリーニングの全体図を⽰している。
図１ スクリーニングの全体図

分析データ
利⽤データに関して，財務データは「⽇経 NEEDS Financial Quest」，テキストデータは「総合企業情報データベース eol」から⼊⼿した。また，中期経営計画の開⽰に関しては，各企業のウェブサイトにおける IR ページと「⽇経会社情報デジタル」を利⽤し，経営者報酬制
度や取締役の⼈数・属性に関しては，各社の IR ページや TDnet を利⽤した。

7

Ⅱ スクリーニング
第１スクリーニング：未来図を描く積極的な姿勢

不確実性下における将来予測情報の積極的な開⽰
第１スクリーニングにおいては，未来図を描く積極的な姿勢を持っている企業として，不確実性が⾼まった状況 (不確実性下) において将来予測情報を積極的に開⽰した企業を選出する。不確実性が相対的に低い状況に⽐べて，不確実性下における将来予測はより困難になる。
そのような状況において将来予測情報を積極的に開⽰した企業は，将来を⾒通す，つまり未来図を描くことに関して，積極的な企業であると⾔えるだろう。
では，現実にはどのような時に不確実性が⾼まったと⾔えるのだろうか。⼀般に，⼤規模な「想定外の事象」が発⽣すると，社会における不確実性は急激に⾼まり，マクロ経済は⼤きな影響を受けるとされる。過去 20 年間の⽇経平均ボラティリティ・インデックス (⽇経平均 VI)の推移をみると，⾦融危機や東⽇本⼤震災の発⽣時期，そして COVID-19 の感染が急激に拡⼤した時期に，マクロ経済の不確実性が⾼まっていることが分かる (図 2 参照)5。そこで，我々は，COVID-19 感染拡⼤後の 2020 年に開⽰された将来予測情報を分析することとした6。
図２ 過去 20 年間の⽇経平均 VI (⽇次) の推移−Investing.com (https://jp.investing.com) のデータをもとに作成

1-1 不 確 実 性 下 に お け る 業 績 予 想 開 ⽰
第１スクリーニングの第１段階 (1-1) では，経営者による業績予想開⽰を分析する。具体的には，①業績予想開⽰の迅速性，②業績予想精度，および③業績予想の修正の評価を⾏った。
「投資テーマ」でも述べたように，COVID-19 の感染が急激に拡⼤した 2020 年 3 ⽉期には，約 6 割もの企業が例年通りの業績予想開⽰を実施できなかった。このことは，不確実性が⾼まると業績予想の開⽰が困難となること，また，その開⽰に関して企業間に差異が存在する
ことを⽰している。我々は，この差が，企業の「未来図を描くこと」に対する積極性の差であると考え，不確実性下において業績予想開⽰を積極的に⾏なった企業を選出することとした。

5

⽇経平均 VI は⽇経平均株価の動き幅に関する市場予想を⽰す指標で，マクロ経済の不確実性の指標として扱われる (北川, 2021)。先物価格や⾏使価格の幅と連動するように計算される。
6⽣存者バイアスの混⼊を避けるために，⾦融危機が発⽣した 2008~2009 年や，東⽇本⼤震災が発⽣した 2011 年に開⽰された将来予測情報の分析は⾏わないこととした。現存する企業は全て，過去の苦難を乗り越えてきた企業であることを忘れてはならない。
8ここでの分析対象は，2020 年 2 ⽉~9 ⽉を決算⽉として開⽰された業績予想開⽰である。なお，業績予想精度の算出において，予想に対応する実績値を⽤いるため，分析段階において実績値である 2021 年期の会計利益がまだ公表されていない企業 (10~12 ⽉および 1 ⽉を決算⽉とする企業) はスクリーニングの対象外とした。

1-1 ①業績予想開⽰の迅速性
まず，業績予想開⽰に対する積極性として，業績予想開⽰の迅速性を評価する。業績予想は原則として決算短信で開⽰され，通期決算に係る決算短信は「遅くとも決算期末から 45 ⽇以
内の開⽰が適当」であり「30 ⽇以内の開⽰がより望ましい」とされている (東証, 2020a)7。な
お，決算短信で業績予想を「未定」とし，期中に遅れて業績予想を開⽰する企業も存在する。
2020 年 3 ⽉期決算における決算発表所要⽇数は平均 43.4 ⽇であり，2019 年 3 ⽉期決算の39.7 ⽇や 2018 年 3 ⽉期決算の 39.2 ⽇に⽐べて急激に伸びている (東証, 2019; 東証, 2020b)。
このように，業績予想を含む決算短信の開⽰に多くの時間を要した状況下で業績予想を迅速に開⽰した企業は，業績予想開⽰を積極的に⾏なった企業であると⾔えるだろう8。ここでは，決算期末から業績予想の公表⽇までの⽇数 (以下，業績予想所要⽇数) が短い企業を選出する9。

1-1 ②業績予想精度
業績予想が「予想」である以上は，開⽰の迅速性のみならず，その精度が要求される。そこ
で次に，業績予想精度を評価する。業績予想精度が⾼い企業は，業績予想に相対的に多くの労⼒を費やした企業であり，それだけ業績予想開⽰に積極的な企業であると⾔える10。そこで，
Ishida et al.(2021)を参考に，業績予想精度を⽰す MFE スコアを算出する。MFE スコアは，予想利益と実績利益の乖離度合いとして計算される。
ただし，業績予想を達成するために経営者が利益を操作している場合には，MFE スコアは予想の精度を適切に⽰さなくなる。そこで，分析上の⼯夫を⾏う。まず，会計利益は，現⾦による裏付けの有無によって，「キャッシュ・フロー」と発⽣主義会計の下で認識される「会計発
⽣⾼」に分類される。その会計発⽣⾼のうち，経営者の裁量による利益調整部分が「裁量的会
計発⽣⾼」となる。我々は，利益調整の影響を排除するために，裁量的会計発⽣⾼を控除した
利益を⽤いた MFE スコア (以下，Modified MFE スコア) を算出することとした。

7

また，通期決算に係る決算短信を期末後 50 ⽇以後に開⽰する企業は，その理由や次期の開⽰
⾒込み等を開⽰することが求められている。
8
我々は，具体的な将来予測を要する業績予想の算出は，決算短信に含まれる他の経営指標(終了年度の実績) の確定よりも多くの時間を要すると想定している。
9
決算短信で業績予想を開⽰した企業に関しては，決算発表所要⽇数をそのまま算定する。⼀⽅で，決算短信に遅れて後から業績予想を開⽰した企業に関しては，決算期末から「業績予想を公表した⽇」までの⽇数を算定することとなる。
10
Kitagawa(2021)によれば，不確実性下では楽観的な予想が抑制され，業績予想精度は⾼くなる傾向があるが，企業間で業績予想精度を⽐較することの意義は失われないと考えている。
9

図 3 における「表⾯上の乖離」が，MFE スコ

図３ MFE スコアと裁量的会計発⽣⾼の関係

アで測定する乖離であり，これは，利益調整部分である裁量的会計発⽣⾼を含んだ利益と予想利益の乖離である。⼀⽅，Modified MFE スコアは，裁量的会計発⽣⾼を控除した利益と予想利益の乖離である「真の乖離」を測定するため，業績予想
精度をより適切に⽰すと考えられる。
Modified MFE スコアの算定に当たって，まず，裁量的会計発⽣⾼を算定する。ここでは，
修正ジョーンズモデル[1]を⽤いて，東証 17 業種に従った産業ごとにクロスセクション分析を⾏い，回帰モデルの残差として裁量的会計発⽣⾼を推計する (Dechow et al., 1995)。
[1] 修正ジョーンズモデル (Dechow et al., 1995)
𝑻𝑨𝒊 = 𝜶 + 𝜷𝟏 (△ 𝑺𝒂𝒍𝒆𝒔𝒊 −△ 𝑨𝑹𝒊 ) + 𝜷𝟐 𝑷𝑷𝑬𝒊 + 𝜺𝒊

⋯ [𝟏]𝑖: 企業, 𝑇𝐴: 会計発⽣⾼11/期⾸総資産額, 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠: 売上⾼/期⾸総資産額,
𝐴𝑅: 売上債権/期⾸総資産額, 𝑃𝑃𝐸: 償却性有形固定資産/期⾸総資産額

次に，MFE スコアの算定式における実績利益を，裁量的会計発⽣⾼を控除した利益に置き換えることで，Modified MFE スコア[2]を算定し，スコア (乖離) が⼩さい企業を選出する。
[2] Modified MFE スコア (参考: Ishida et al., 2021)
𝑴𝒐𝒅𝒊𝒇𝒊𝒆𝒅 𝑴𝑭𝑬 = 𝟏𝟎𝟎 ×|(𝒂𝒄𝒕𝒖𝒂𝒍 𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈𝒔 − 𝑫𝑨𝑪) − 𝒇𝒊𝒓𝒔𝒕 𝑴𝑭|
𝒍𝒂𝒈𝒈𝒆𝒅 𝒎𝒂𝒓𝒌𝒆𝒕 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 𝒐𝒇 𝒆𝒒𝒖𝒊𝒕𝒚⋯ [𝟐]𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠: 税引後経常利益, 𝐷𝐴𝐶: 裁量的会計発⽣⾼, 𝑓𝑖𝑟𝑠𝑡 𝑀𝐹: 経常利益の当初予想,
𝑙𝑎𝑔𝑔𝑒𝑑 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦: 期⾸時価総額

1-1 ③業績予想の修正
最後に，業績予想の修正を評価する。企業は，直近に公表した予想と実績の⾒込みに重要な差異が⽣じた際に業績予想の修正を⾏う。期⾸に業績予想が⼀⻫に開⽰される⽇本において，予想修正は，既に公表した予想の誤りとして捉えることも，適時情報の開⽰として評価することもできる。我々は「不確実性下における予想修正は，情報の⾮対称性を緩和させる適時情報の開⽰である」と仮定し，業績予想開⽰を積極的に⾏なった企業として，業績予想の修正を公表した企業を選出することとした12。ただし，実質的な実績公表の前倒しによって情報開⽰の安定性を損なう駆け込み修正や，東証の規則に従った⼤幅修正を⾏なった企業は，業績予想開⽰に積極的な企業ではないとして，加点対象から除外した13, 14。

11

税引後経常利益と営業キャッシュ・フロー (営業 CF) の差分として計算した(直接誘導法)。
北川(2021)によれば，不確実性下においては，市場における情報の⾮対称性が拡⼤する。
13
駆け込み修正は，実績値の公表⽇前 30 ⽇以内に⾏われた予想修正を指す (円⾕, 2008)。
14
東証は，予想と実績⾒込みの差異が⼀定の割合を超えた場合に修正を義務付けており，経常利益に関しては 30%をその基準としている。
1210

1-1 におけるスコアリング⽅法①から③の各項⽬に関して，表 2 の通りにスコアリングを⾏う。10 点満点中 6 点以上を獲得した企業 976 社を不確実性下において業績予想開⽰を積極的に⾏なった企業として選出した。
表２ 1-1 におけるスコアリング⽅法①業績予想開⽰の迅速性

業績予想所要⽇数について，以下の通りにスコアリングを⾏う15
30 ⽇以内：4 点; 30 ⽇超~45 ⽇以内：3 点; 45 ⽇超~50 ⽇以内：2 点
50 ⽇超 (期中開⽰含む)：1 点; ⾮開⽰：0 点②業績予想精度

Modified MFE スコアが⼩さい順に，20%毎に 4~0 点③業績予想の修正

業績予想修正を開⽰：2 点
ただし，駆け込み修正 or ⼤幅修正を⾏なった企業は 0 点

1-2 不 確 実 性 下 に お け る MD&A
1-1 では，未来図を描く積極的な姿勢を評価するために，不確実性下における業績予想開⽰の積極性を分析した。しかし，業績予想は単年度の数値指標であるため，企業の未来図を描く
積極的な姿勢に関して⼗分な評価を⾏うことができない。そこで，第 1 スクリーニングの第 2
段階 (1-2) として，有価証券報告書における「経営者による財政状態，経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析 (MD&A)」の項⽬を分析する16。ソフトな将来予測情報が含まれる

MD&A の記載が，不確実性下における企業内外の変化に対応したものであったならば，その企業は，不確実性下において将来予測情報を積極的に開⽰した企業であると⾔えるだろう。
ここでは，主にテキストで構成される MD&A の分析を客観的に⾏うために，Brown andTucker (2011) (以下, BT) を参考に，「MD&A 情報の前年度に対する修正度合い」を⽰す
MD&A Modification Score (以下, Mod スコア) を算出する17。COVID-19 の感染拡⼤後のMD&A における Mod スコアが⾼ければ，それは企業が不確実性下の様々な変化に対応して，積極的に MD&A の修正を⾏なっていることを意味する18。そこで我々は，Mod スコアが⾼い企業を，不確実性下にいて将来予測情報を積極的に開⽰した企業として選出することとした。

ここでは，分析対象として，2019 年期と 2020 年期の MD&A を⽤いる。なお，当該期間において有価証券報告書を提出していない新規上場企業はスクリーニング対象から除外してある。最終的に，サンプルとして 3,432 社×2=6,864 個の MD&A 情報が得られた19。

15
16

東証の作成要領，および決算発表所要⽇数の評価を⾏なっている記⻁(2017)を参考にした。
⾸藤(2008)によれば，MD&A における関⼼の対象は将来予測情報である。

17
MD&A 項⽬の設置⾃体は強制であるが，MD&A の内容には経営者の広い裁量が認められる
ため，Mod スコアは企業の⾃発的開⽰の質を捉えることができる (Roulstone, 2011)。
18
伊藤(2016)は，Mod スコアの簡易版を⽤いた研究で，⾦融危機の際に⽇本企業が MD&A の修正を積極的に⾏なっていた可能性を指摘している。
19
サンプルサイズを確保するために，⼊⼿可能な全てのデータを利⽤した。予想精度の測定に必要な実績利益と異なり，COVID-19 の感染拡⼤後の MD&A データは全て出揃っている。

11

Mod スコアは，テキスト分析の⼿法を⽤いて図４ テキストのベクトル化

算出する20。まず，各企業の 2 年度分のテキストを，それぞれ TF-IDF[3]を⽤いてベクトル化する(図４参照)21。TF-IDF は，ある⽂章における特定の単語の重要度を⽰す指標であり，当該単語の出現頻度と単語⾃体の珍しさによって算出される。
例えば，ある企業の MD&A に「経営」という単語が多く登場したとしても，「経営」という単語
は他社の MD&A にも多く登場するため，重要な単語であるとは評価されない。
[3] TF-IDF
𝑻𝑭-𝑰𝑫𝑭𝒘,𝒅 = 𝑻𝑭 (𝑻𝒆𝒓𝒎 𝑭𝒓𝒆𝒒𝒖𝒆𝒏𝒄𝒚)𝒘,𝒅 × 𝑰𝑫𝑭 (𝑰𝒏𝒗𝒆𝒓𝒔𝒆 𝑫𝒐𝒄𝒖𝒎𝒆𝒏𝒕 𝑭𝒓𝒆𝒒𝒖𝒆𝒏𝒄𝒚)𝒘=

⽂書𝒅における単語𝒘の出現回数
⽂書𝒅に含まれる総単語数

× 𝐥𝐨𝐠

サンプルに含まれる総⽂書数 (𝟔, 𝟖𝟔𝟒)
サンプルのうち，単語𝒘が含まれる⽂書数

次に，各企業に関してそれぞれ，2 年度分のベ⋯ [𝟑]

図 5 コサイン類似度とベクトルの類似度

クトルのコサイン類似度[4]を算出する。コサイン類似度は，ベクトルの類似度を⽰す指標で，２つのベクトルがなす⾓の⼤きさのコサイン値で表される (図 5 参照)。ここでは，ベクトルの要素がTF-IDF 値 (⾮負) であるため，コサイン類似度
は 0~1 の値を取る。最後に，Mod スコアを「修正度合い」つまり「似ていない度合い」として算出するために，[1-コサイン類似度]が Mod スコアとして定義される。
[4] コサイン類似度
𝒄𝒐𝒔𝒊𝒏𝒆 𝒔𝒊𝒎𝒊𝒍𝒂𝒓𝒊𝒕𝒚 =𝑽𝟏 ∙ 𝑽𝟐
S各ベクトルの要素数は等しいT|𝑽𝟏 | × |𝑽𝟐 |⋯ [𝟒]

ここでは，スコアが下位 30%となった企業を除外し，残った 682 社を不確実性下においてMD&A を積極的に修正した企業として選出した。そして，この 682 社が不確実性下において

将来予測情報を積極的に開⽰した企業，つまり未来図を描く積極的な姿勢を持つ企業となる。

20

本分析においては，⼯藤拓⽒が開発した形態素解析エンジン MeCab，および MeCab 上の辞書として，mecab-ipadic-NEologd (LINE(株)の佐藤敏紀⽒が開発) を使⽤した。
21
BT では，TF を単語の出現回数としているが，本稿ではより⼀般的な定義に従い，単語の出現頻度とした。その結果，本稿における Mod スコアと総単語数の相関はほぼ 0 となったた
め，BT における総単語数の影響を排除する操作 (回帰分析) を省略している。
12

第２スクリーニング：優れた未来図の存在

将来予測の正確性と将来計画の明確さ
第２スクリーニングにおいては，未来図を描く積極的な姿勢を持つ企業の中から，実際に「優れた未来図を描けている企業」を選出する。我々は，企業の⻑期的な成⻑に貢献する未来図の要件として，「将来予測の正確性」と「将来計画の明確さ」の２つを分析する。
第１スクリーニングで分析した不確実性下の情報は，将来予測が困難であるという不確実性の影響を⼤きく受けている。ここでは，企業の未来図により迫るために，不確実性の影響が相対的に⼩さい 2013~2019 年のデータを⽤いた22。なお，単年度で測定する指標は 2013~2019年の各年で算出し，その単純平均を⽐較している。また，新規上場等により，⼀部の年度のデータが⼊⼿できない企業に関しては，データが⼊⼿可能な年度分のみで分析を⾏なった。

2-1 将 来 予 測 の 正 確 性
まず，第２スクリーニングの第１段階 (2-1) では，企業の⻑期的な成⻑に貢献する未来図の条件として，将来予測の正確性を評価する。どれだけ⾼尚なビジョンを持っていたとしても，誤った将来予測に基づく計画は計画倒れとなってしまい，⻑期的な成⻑が実現することはないだろう。ここでは，企業による将来予測の正確性を，様々な指標により測定する。

2-1 ①業績予想精度
まず，将来予測の正確性を評価するにあたって，1-1 と同様に業績予想精度の分析を⾏う。
ただし，本分析では，利益調整部分である裁量的会計発⽣⾼を考慮しない従来の MFE スコアを算出する (1-1 ②を参照)。利益調整は，発⽣主義会計の性質を利⽤した有限期間内の利益の移し替えであり，⻑期間で⾒た場合に利益額に与える影響は⼀定である (⾸藤, 2010)23。よって，経営者が業績予想を達成するために報告利益を操作している場合においても，⻑期に渡って MFE スコアが⼩さい企業は，正確な将来予測を⾏なっていると⾔える。ここでは，観測期間の各年における MFE スコア[5]の平均値が⼩さい企業を選出する。
[5] MFE スコア (Ishida et al., 2021)
𝑴𝑭𝑬𝒕 = 𝟏𝟎𝟎 ×|(𝒂𝒄𝒕𝒖𝒂𝒍 𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈𝒔𝒕(𝟏 − 𝒇𝒊𝒓𝒔𝒕 𝑴𝑭𝒕 |𝒍𝒂𝒈𝒈𝒆𝒅 𝒎𝒂𝒓𝒌𝒆𝒕 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 𝒐𝒇 𝒆𝒒𝒖𝒊𝒕𝒚𝒕⋯ [𝟓]𝑡: 年度, 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠: 税引後経常利益, 𝑓𝑖𝑟𝑠𝑡 𝑀𝐹: 経常利益の当初予想,
𝑙𝑎𝑔𝑔𝑒𝑑 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦: 期⾸時価総額

22

東⽇本⼤震災の発⽣時期を考慮している。
会計発⽣⾼は「反転」するため，利益を無制限に増加 (減少) させることはできない。報告
利益を増加 (減少) させた場合には，利益調整を⾏なった分だけ，将来利益が減少 (増加)する
こととなる。
23

13

2-1 ②利益・配当の安定性
企業が開⽰する情報の中でも，投資家はとりわけ利益や配当に注⽬する。そこで次に，利益・配当の安定性を分析する。企業は，投資家の反応が⼤きい利益や配当に関して，安定的な報告を⾏うことが求められる24。それにも関わらず，利益や配当の推移が不安定な場合，それは，企業の将来予測が誤っている可能性を⽰唆する。そこで，⻑期にわたって利益や配当⾦額が安定している企業を選出する25。

②-1 利益の持続性
まず，利益の安定性の指標として，利益の持続性を算出する。利益の持続性は，「報告利益の翌期の利益に対する説明⼒」を⽰す指標である (Francis et al., 2004)26。企業が，将来予測を誤った場合，年度ごとの利益の変動が⼤きくなってしまい，利益の持続性は低くなる。そこ
で，利益の持続性が⾼い企業を選出することとした。利益の持続性は，ラグを 1 とした税引後
経常利益の⾃⼰回帰モデル[6]における⾃⼰回帰係数として算出される。
[6] 利益の持続性 (Francis et al., 2004; Dechow et al., 2010)
𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈𝒔𝒕 = 𝜶 + 𝜷𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈𝒔𝒕)𝟏 + 𝜺𝒕

⋯ [𝟔]𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠! : 𝑡期の税引後経常利益/𝑡期の期⾸総資産②-2 配当の予測可能性
次に，配当の安定性を分析する。観測期間に渡って配当額が⼀定である場合，配当額の⾃⼰回帰係数は 0 となるため，配当の「持続性」によって，配当の安定性を評価することは難しい。そこで我々は，配当の⾃⼰回帰モデル[7]の決定係数を算定することとした (以下，「配当の予測可能性」という)27。配当の予測可能性が⾼ければ，配当⽔準が維持されていることを意

味し，それだけ企業の将来予測が正確であることを⽰唆していると考えられる。
⽤いるデータは，１株あたりの配当⾦額 (DPS) である。ただし，DPS は，株式分割や株式無償割当，株式併合 (以下, 分割等) に⼤きな影響を受けるため，これらの影響を緩和する必要がある (⽯川, 2010)。我々は，𝑡期に「1 株→𝑥株」の分割等を⾏なった場合に，𝑡-1 期以前のDPS を 1/𝑥倍して調整することで，分割等による影響を緩和した。
[7] 配当の予測可能性 (参考: ⾳川・北川, 2007)
𝑫𝑷𝑺𝒕 = 𝜶 + 𝜷𝑫𝑷𝑺𝒕)𝟏 + 𝜺𝒕

⋯ [𝟕]𝐷𝑃𝑆! : 𝑡期の１株あたり配当⾦額 (分割等に関する調整後)
24

配当⾦額の公表は，将来業績に関するシグナリング効果を持つため，安易な減配は避けるべきであり，将来的に維持可能な配当⽔準を⾒定めることが重要であるとされる (⽯川, 2007)。
25
ここでは，⾃⼰回帰モデルを⽤いるため，4 期間以上のデータが⼊⼿できない企業は，分析対象外とした。また，4 期間以上無配であった企業も，配当に関しては分析対象外とした。
26
利益の持続性が⾼ければ，企業評価モデルに安定的な利益情報を提供できることとなり，投資家による企業価値の評価に資するため，利益の質の代理変数として⽤いられる。
27
利益の⾃⼰回帰モデルにおける決定係数は「利益の予測可能性」と称され，利益の持続性と同様に，利益の質の代理変数として⽤いられる (⾳川・北川, 2007)。

14

2-1 ③投資効率性
企業は，その事業活動において様々な投資活動を⾏う。投資とは，将来におけるリターンを期待して⾏うものに他ならず，効率的な投資を⾏なっている企業は，それだけ正確な将来予測を⾏なっていると考えられる。そこで我々は，投資効率性の⾼い企業を選出することとした。
ここでは，Biddle et al.(2009)の投資効率性に関するモデルを⽤いる。Biddle et al.(2009)
は，産業内における平均的な投資⾦額がその産業に最も適した投資⾦額であり，その平均的な⾦額からの乖離，つまり回帰モデルにおける残差が⼩さければ⼩さいほど，企業は効率的な投資を⾏なっていると仮定した。Biddle et al.(2009)のモデルにおいて，正の残差は過⼤投資，負の残差は過少投資を意味する。過⼤投資と過少投資はいずれも投資効率性の低さを⽰すため，
我々は，観測期間における「残差の絶対値」の平均値が⼩さい企業を選出することとした。
具体的な計算としては，Biddle et al.(2009)の投資効率性のモデル[8]を⽤いて，東証 17 業種に従った産業ごとにクロスセクション分析を⾏なった。回帰モデルの残差として，産業内における平均的な投資⾦額からの乖離度合いを推計する。
[8] 投資効率性の算出 (Biddle et al., 2009)
𝑰𝒏𝒗𝒆𝒔𝒕𝒎𝒆𝒏𝒕𝒊,𝒕 = 𝜶 + 𝜷𝑺𝒂𝒍𝒆𝒔𝑮𝒓𝒐𝒘𝒕𝒉𝒊,𝒕)𝟏 + 𝜺𝒊,𝒕

⋯ [𝟖]𝑖: 企業, 𝑡: 年度, 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡:総投資額 (有形固定資産および無形資産の純増加額) /期⾸総資産額,
𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝐺𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ: 売上⾼成⻑率 (前期売上⾼に対する変化率) /期⾸総資産額

2-1 におけるスコアリング⽅法①から③の各項⽬に関して，表 3 の通りにスコアリングを⾏う。12 点満点中 8 点以上を獲得した企業 217 社を将来予測が正確な企業として選出した。
表３ 2-1 におけるスコアリング⽅法①業績予想精度

MFE スコアが⼩さい順に，20%毎に 4~0 点②-1 利益の持続性

利益の持続性が⾼い順に，1/3 毎に 2~0 点②-2 配当の予測可能性

配当の予測可能性が⼤きい順に，1/3 毎に 2~0 点③投資効率性

残差の絶対値が⼩さい順に，20%毎に 4~0 点

2-2 将 来 計 画 の 明 確 さ
2-1 では，企業の⻑期的な成⻑に貢献する未来図の条件として，将来予測の正確性を分析した。しかし，正確な将来予測を⾏なっているだけでは，優れた未来図を描いているとは⾔えない。正確な将来予測を前提とし，その予測に基づいた明確な計画を描いて初めて，その企業は事業活動の指針となりうる「優れた未来図」を描いていると⾔えるのである。よって，第２ス
クリーニングの第２段階 (2-2) では，企業の将来計画の明確さを分析する。だが，直接的に企業の内部計画を評価するのは難しい。そこで我々は，①MD&A の可読性と②中期経営計画の開⽰状況の分析を通じて，明確な将来計画を持つ企業を選出することとした。

15

2-2 ①MD&A の可読性
まず，将来予測情報が含まれる MD&A の分かりやすさに着⽬する。MD&A の記載が分かりやすい場合は，その背後にある将来計画も明確であることが⽰唆される。ここで，主にテキストで構成される MD&A の分かりやすさは，MD&A テキストの読みやすさ (可読性) であると仮定し，テキスト分析の⼿法により MD&A の可読性を測定することとした28。
我々は，MD&A 等のテキスト分析を⾏っている⽮澤・伊藤・⾦(2021)に従って，李(2016)
が提案した可読性指標[9]を測定した29。李(2016)の可読性指標は，国語教科書の⼤規模なコーパスに基づいた推定式であるが，その変数は会計⽂書にも適⽤しうると考えられる30。
[9] 可読性指標 (李, 2016)
可読性 = 平均⽂⻑ × (−𝟎. 𝟎𝟓𝟔) + 漢語率 × (−𝟎. 𝟏𝟐𝟔) + 和語率 × (−𝟎. 𝟎𝟒𝟐)

+動詞率 × (−𝟎. 𝟏𝟒𝟓) + 助詞率 × (−𝟎. 𝟎𝟒𝟒) + 𝟏𝟏. 𝟕𝟐𝟒⋯ [𝟗]平均⽂⻑: 総単語数/総⽂章数, 漢語率: 漢語数/総単語数 (和語率, 動詞率, 助詞率についても同様)

2-2 ②中期経営計画の開⽰状況
企業の将来計画に関する重要な資料として中期経営計画が挙げられる。任意開⽰である中期経営計画には企業の中⻑期的な将来計画に関する情報が豊富に含まれている。我々は，中期経営計画の開⽰は企業に内部計画を明確にする機会をもたらすと考え，分析を⾏うこととした。

中期経営計画の策定⽅式は「固定⽅式」と「ローリング⽅

図６ 中期経営計画の策定⽅法

式」の２つに分かれる (図 6 参照)31。ローリング⽅式の場
合，企業は中期的な経営⽅針を毎年⾒直すことができる (成岡, 2019)。我々は，開⽰を毎年⾏なっている場合は将来計画を明確にする機会が多いと仮定し，より⾼く評価した。

2-2 におけるスコアリング⽅法①，②の各項⽬について，表 4 の通りにスコアリングを⾏う。4 点満点中 3 点以上を獲得した企業 53 社を明確な将来計画を持つ企業として選出した。そして，この 53 社が優れた未来図を描けている企業となる。
表４ 2-2 におけるスコアリング⽅法

MD&A の可読性

可読性指標の値が⼤きい順に，1/3 毎に 2~0 点

中期経営計画

ローリング⽅式：2 点, 固定⽅式：1 点 (開⽰を⾏なっていない企業は 0 点)

28
会計学における可読性研究の嚆⽮となった Li(2008)は，有価証券報告書の可読性が⾼い企業
は，業績悪化の可能性が低く，また利益の持続性が⾼い傾向にあることを⽰した。
29
MeCab 上の辞書として「現代書き⾔葉 UniDic (v3.1.0)」(国⽴国語研究所)を使⽤した。
30
例えば，柴崎・⽟岡(2010)の指標では，「平仮名が多ければ多いほど⽂章は読みやすくなる」としているが，⼤⼈にとっては「かいしゃ」より「会社」の⽅が読みやすいであろう。
31
成岡(2019)に従って，本稿では「修正⽅式」を区分に含めていない。

16

第３スクリーニング：未来図を描く体制

経営者能⼒とコーポレート・ガバナンス
第３スクリーニングにおいては，未来図を描く積極的な姿勢を持ち，優れた未来図を描いている企業の中から，未来図を描く体制が備わった企業を選出する。第１，第２スクリーニング
では，主に「過去にどうであったか」ということについて検討してきた。しかし，企業がこれからの時代において⻑期的な成⻑を続けるためには，これからも優れた未来図を描き続ける必要がある。そこで我々は，企業の「未来図を描く体制」を分析することとした。具体的には，①経営者能⼒と②コーポレート・ガバナンスの２つを分析した。なお，現在の企業に備わった体制を検討するため，ここでの分析においては，最新年度のデータを⽤いている。

3-① 経営者能⼒
まず，未来図を描くのに必要な経営者能⼒の分析を⾏う。企業がこれからも優れた未来図を描き続けるためには，経営者が将来予測や将来計画の策定に⻑けている必要がある。経営者能⼒が⾼い企業こそが，これからも未来図を描いていけると⾔えるだろう。
ここでは，経営者能⼒の指標として，Demerjian et

図７ MA スコア算出の流れ

al.(2012)が提案した MA スコアを算定する。MA スコ
アは，企業の経営能⼒から，産業の影響，経営者能⼒以外の企業特性の影響を順に除去していくことによって算定される (図 7 参照)。MA スコアにおける経営能
⼒は，資源の変換効率 (投資の効率性) として測定されるため，MA スコアは，未来図を描くのに必要な経営者
能⼒の測定に適した指標であると⾔える32。

まず，意思決定主体の⽣産能率を計算する⼿法である包絡分析 (DEA) により，経営の効率性を⽰す FE (Firm Efficiency) スコアを算出する。具体的には，企業ごとに Efficiency スコア
θの最⼤化問題[10]を解き，そして，東証 17 業種に従った産業ごとに，産業内で最もスコアが⾼い企業の「重み付け」によって産業内の他の企業の FE スコアを算出する。こうして，産業内の相対的な資源変換効率として，産業の影響が除去された FE スコアが算出される。
[10] Efficiency スコアθの最⼤化問題
𝐦𝐚𝐱 𝜽 =
𝒗𝟏 , 𝒗𝟐 , ⋯ , 𝒗𝟕

𝑺𝒂𝒍𝒆𝒔
𝒗𝟏 𝑪𝒐𝑮𝑺 + 𝒗𝟐 𝑺𝑮&𝑨 + 𝒗𝟑 𝑷𝑷𝑬 + 𝒗𝟒 𝑶𝒑𝒆𝑳𝒆𝒂𝒔𝒆 + 𝒗𝟓 𝑹&𝑫 + 𝒗𝟔 𝑮𝒐𝒐𝒅𝒘𝒊𝒍𝒍 + 𝒗𝟕 𝑶𝒕𝒉𝒆𝒓𝑰𝒏𝒕𝒂𝒏𝒔. 𝒕. 𝜽 ≤ 𝟏; 𝒗𝟏, 𝒗𝟐 , ⋯ , 𝒗𝟕 ≥ 𝟎⋯ [𝟏𝟎]

𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠: 売上⾼, 𝐶𝑜𝐺𝑆: 売上原価, 𝑆𝐺&𝐴: 販管費, 𝑃𝑃𝐸: 期⾸の償却性有形固定資産(純額),
𝑂𝑝𝑒𝐿𝑒𝑎𝑠𝑒: 期⾸オペレーティングリース資産 (Kusano et al., 2015),．．．
𝑅&𝐷: 期⾸研究開発資産 (Lev and Sougiannis, 1996), 𝐺𝑜𝑜𝑑𝑤𝑖𝑙𝑙: 期⾸のれん, 𝑂𝑡ℎ𝑒𝑟𝐼𝑛𝑡𝑎𝑛: 期⾸その他無形資産

32
MA スコアは，業績予想精度や利益の持続性と正の相関を持つことが実証されており(Ishida et al., 2021; Demerjian et al., 2013)，本稿の趣旨に沿った指標であると⾔える。

17

次に，FE スコアを被説明変数としたトービット回帰により，その残差として，MA スコアを推計する33。企業規模や企業年齢など，FE スコアに影響を与えうる経営者能⼒以外の企業特性を説明変数とした回帰モデル[11]によって，それらの影響を除去した部分が算出される。
[11] MA スコア (Demerjian et al., 2012)
𝑭𝑬𝒊 = 𝜶 + 𝜷𝟏 𝐥𝐨𝐠(𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍𝑨𝒔𝒔𝒆𝒕𝒔𝒊 ) + 𝜷𝟐 𝑴𝒂𝒓𝒌𝒆𝒕𝑺𝒉𝒂𝒓𝒆𝒊 + 𝜷𝟑 𝑭𝑪𝑭_𝑫𝒊+𝜷𝟒 𝐥𝐨𝐠(𝑭𝒊𝒓𝒎𝑨𝒈𝒆𝒊 ) + 𝜷𝟓 𝑩𝑺𝑪𝒊 + 𝜷𝟔 𝑭𝒐𝒓𝒆𝒊𝒈𝒏𝑪𝒖𝒓𝒓𝒆𝒏𝒄𝒚_𝑫𝒊 + 𝜺𝒊

⋯ [𝟏𝟏]

𝑖: 企業, 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝐴𝑠𝑒𝑒𝑡𝑠: 総資産額, 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒: 産業内の売上⾼シェア,
𝐹𝐶𝐹_𝐷: 期末フリー・キャッシュフローが⾮負の場合に 1 をとるダミー変数, 𝐹𝑖𝑟𝑚𝐴𝑔𝑒: 企業年齢,
𝐵𝑆𝐶: 「総売上⾼に対する各事業セグメント売上⾼の割合」の平⽅和 (Bushman et al., 2004),
𝐹𝑜𝑟𝑒𝑖𝑔𝑛𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑐𝑦_𝐷: 期末の為替換算調整勘定が 0 でない場合に 1 を取るダミー変数

3-② コーポレート・ガバナンス
次に，経営者の意思決定を⽀えるコーポレート・ガバナンスの分析を⾏う。能⼒が⾼い経営者でも，意思決定を誤る可能性は常に存在する。そうした場合に⼒を発揮するのがコーポレー
ト・ガバナンスである。我々は，経営者のみでは客観的な未来図を描くことができないと考え，経営者による将来予測や将来計画の策定を⽀えるコーポレート・ガバナンスの分析を⾏なった。具体的には，経営者報酬制度，取締役⼈数，および独⽴社外取締役の割合に着⽬した。

②-1 経営者報酬制度
経営者と株主はエージェンシー関係にあり，情報の⾮対称性によるモラルハザードが発⽣する可能性を孕んでいる。株主は経営者の⾏動を完全に監視することができないため，経営者は⾃⾝の短期的な利益を優先した機会主義的⾏動をとり，企業の⻑期的な利益を損なう可能性があるのである。経営者がこのような⾏動を取ってしまった場合には，企業は短期的な将来予測・将来計画に囚われてしまい，⻑期的な構想である未来図を描けなくなってしまう。
このようなモラルハザードを抑制するための⽅策の１つが，経営者報酬制度の設計である。
まず，年次の利益連動型報酬のみが導⼊されている場合，経営者は短期的思考に陥る可能性がある。そこで，中期経営計画に基づく利益連動型報酬やストックオプション (SO)，株式ベースの報酬制度を利⽤することで，経営者に企業の⻑期的な成⻑を意識させることができる。
ここでは，経営者報酬制度に関する評価を⾏い，経営者報酬制度が⻑期的な観点から適切に設計されている企業を選出する。具体的には，業績連動報酬の評価基準として中期経営計画等に基づいた利益⽬標を採⽤している企業や，SO や株式ベースの報酬制度が導⼊されている企業を選出した。なお，業績連動報酬の割合が 10%を下回る場合は，モラルハザード抑制の効果が⼩さいと仮定して，加点対象から除外している。

33
トービット回帰は，被説明変数に制約条件がある場合に⽤いられる回帰モデルである。ここでは，被説明変数である FE スコアが 0~1 の値を取るため，トービット回帰が⽤いられる。

18

②-2 取締役⼈数
次に，経営者に対する取締役会のモニタリング機能 (監督機能) に関連して，取締役⼈数に着⽬する。取締役の⼈数と取締役会の監督機能は負の相関を持ち，取締役が多すぎると取締役
会の監督機能が低下するとされる34。なお，その理由として，取締役⼈数が多すぎると，取締役会の時間が浪費されやすくなることや，経営者が取締役会を⽀配しやすくなることが挙げられている (Lipton and Lorsch, 1992; Jensen, 1993)。
我々は，取締役会の監督機能が低下している場合，経営者が描く未来図の検討が⼗分に⾏われないと考えた。以上を踏まえて，ここでは，取締役⼈数が少ない企業を選出する。具体的には，Lipton and Lorsch(1992)を参考に，取締役⼈数が 9 ⼈以下である企業を選出した35。

②-3 独⽴社外取締役の割合
最後に，取締役会の監督機能に⼤きな影響を及ぼす存在として，独⽴社外取締役に着⽬する。まず，会社法における独⽴性要件を満たす取締役のことを社外取締役という36。経営者から独⽴した社外取締役は強い監督機能を持つとされる。そして，東証が定めた独⽴性基準を満たす「独⽴役員」として届け出が出されている社外取締役のことを，独⽴社外取締役という。
社外取締役，ひいては独⽴性がより⾼い独⽴社外取締役は，将来予測や将来計画の⽴案に関して，厳格なモニタリングと客観的なアドバイスを⾏うことが期待できる37。以上を踏まえて，ここでは，取締役に占める独⽴社外取締役の割合が⾼い企業を選出する。具体的な評価基
準は，2022 年 4 ⽉から始まる新しい最上位市場「プライム市場」の上場基準を参考にした38。

第 3 スクリーニングにおけるスコアリング⽅法①，②の各項⽬について，表 5 の通りにスコアリングを⾏う。6 点満点中 4 点以上を獲得した企業 14 社を未来図を描く体制が備わった企業として選出した。そして，この 14 社が「優れた未来図を描き続けることで⻑期的な成⻑を実現する企業」たる Future Visioner となる。
表５ 第３スクリーニングにおけるスコアリング⽅法①経営者能⼒MA スコアが⼤きい順に，25%毎に 3~0 点②コーポレート・

経営者報酬制度

報酬制度が⻑期的な視点から適切に設計されている：1 点

ガバナンス

取締役⼈数

取締役⼈数が 9 ⼈以下：1 点

独⽴社外取締役割合

取締役に占める独⽴社外取締役の割合が 1/3 以上：1 点

34

Yermack(1996)は，業績に対する CEO の解任や報酬の感応度を取締役会の監督機能の代理変数として，取締役⼈数と取締役会の監督機能に負の関係が存在することを⽰している。また，⽇本では，鈴⽊・胥(2000)が取締役⼈数と経営成績に負の関係が⾒られることを⽰しており，先⾏研究と整合的な結果を得ている。
35

Lipton and Lorsch(1992)は，取締役は 9 ⼈以下が望ましいと述べている。
⽇本では，令和元年会社法改正により，上場企業に社外取締役の法的設置義務が課された。
37
実際に，社外取締役の存在は業績予想精度を向上させる (Ajinkya et al., 2005; 円⾕, 2013)。
38
プライム市場は，取締役の 1/3 以上が独⽴社外取締役であることを上場要件の 1 つとする。
36

19

Ⅲ ポートフォリオ
ポートフォリオ配分の決定
ここでは，３段階に渡るスクリーニングを経て，Future Visioner として選出された企業 14社により，ポートフォリオを構成する。我々は，各企業に対する投資⽐率を決定すべく，まず，過去の期待リターンと期待リスクに基づいて，最適ポートフォリオを算定した。
具体的には，過去 5 年間の株価データを⽤いて⽉次リターンを算出し，期待リターン[12]と期待リスク[13]に基づく効率的フロンティアを算出した。
[12] 期待リターンの算定式 [13] 期待リスクの算定式
𝟔𝟎

𝑬𝑹 =

𝟏
y 𝑹𝒎
𝟔𝟎

⋯ [𝟏𝟐]

𝒎,𝟏

𝟔𝟎

𝟎.𝟓

𝟏
𝑹𝒊𝒔𝒌 = | y (𝑹𝒎 − 𝑬𝑹)𝟐 ~𝟔𝟎⋯ [𝟏𝟑]

𝒎,𝟏

𝑚: ⽉, 𝑅: ⽉次リターン39, 𝐸𝑅: 期待リターン, 𝑅𝑖𝑠𝑘: 期待リスク

図 8 における⻘⾊の曲線が，効率的フロンティア，す図 8 効率的フロンティアと資本市場線

なわち「任意のリターン⽔準に対して，リスクを最⼩に抑えた場合のポートフォリオ配分」の集合を⽰している。ここで，無リスク資産の点から効率的フロンティアに引いた接線 (資本市場線) が，最適ポートフォリオの集合を⽰す40。そして，効率的フロンティアと資本市場線の接点が，無リスク資産への投資配分を 0 とし，有リスク資産 (株式) にのみ投資する場合における最適ポー
トフォリオを⽰す41。
しかし，我々の⽬的は「優れた未来図を描き続けることで⻑期的な成⻑を実現する企業」た
る Future Visioner に投資を⾏うことである。そして，３段階にわたるスクリーニングを経て選出された 14 社は，その全てが投資対象として相応しい企業である。この点から我々は，過去の株価データに基づいて算定され，⼀部の企業に配分が集中してしまう最適ポートフォリオは適切でないと考え，我々の投資テーマに沿った配分⽐率の決定⽅法を検討することにした。

39

⽉次リターンは，当⽉末の株価と前⽉末の株価の差分を前⽉末の株価で除して計算される。
無リスク資産は，⽇本国債の 10 年物を想定することが多い。⽇本国債 10 年物の現在の利回りを⽉次換算すると 0 に近似されるため，本稿では，リスクフリーレートを 0 としている。
41
Future Visioner14 社を投資対象として算定した「最適ポートフォリオ」における投資配分
は，ベネフィット・ワンが 56.4%，デサントが 24.2%，フジテックが 10.8%，TOWA が6.5%，ZOZO が 0.2%となり，残りの企業が 0%となった。
4020

投資対象の 14 社は，未来図に関する分析・評価によって，⾼く評価されてきた企業である。そこで我々は，スクリーニングにおける分析結果こそが，未来図という視点に基づく各企業の評価を⽰しており，それをポートフォリオの配分にも反映すべきなのではないか，と考えた。以上を踏まえ，我々は，各スクリーニングにおける分析結果に基づき各企業に 100 点満点の総合点数をつけ，その⽐率を配分⽐率として採⽤することとした (表 6 参照)。
表６ 総合得点のスコアリング⽅法
第１スクリーニング (30 点)

1-1 不確実性下の業績予想(20 点)

10 点満点を 20 点満点に換算

未来図を描く積極的な姿勢

1-2 不確実性下の MD&A(10 点)

対象の 682 社を Mod スコアで11 分位, ⼤きい順に 10~0 点(不確実性下における将来予測情報)
第２スクリーニング (40 点)
優れた未来図の存在(将来予測の正確性と将来計画の明確さ)
第３スクリーニング (30 点)

2-1 将来予測の正確性(20 点)

12 点満点を 20 点満点に換算

2-2 ①MD＆A の可読性(10 点)

対象の 217 社を可読性数値で11 分位, ⼤きい順に 10~0 点

2-2 ②中期経営計画の開⽰(10 点)

2 点満点を 10 点満点に換算①経営者能⼒(15 点)

対象の 53 社を MA スコアで16 分位, ⼤きい順に 15~0 点

未来図を描く体制(経営者能⼒とコーポレート・ガバナンス)②コーポレート・ガバナンス(15 点)

3 点満点を 15 点満点に換算

ポートフォリオにおける投資⽐率および企業紹介
表 7 に，ポートフォリオにおける各企業の配分⽐率を企業紹介とともに掲載した。
表７ 各企業の投資⽐率・企業紹介

コード

企業名

業種

得点

購⼊⾦額

配分⽐率

企業とその未来図の紹介
T8806

ダイビル

不動産業

81.33 点

384,285 円

7.77%

オフィスビルの開発・賃貸・管理等。求める⼈物像として「⻑期⽬線で変化を起こせる⼈材」を掲げ，2024 年には 100 周年を迎える。総額 1200 億円の投資を主軸に据えた５ヵ年の中期経営計画を実⾏中。
T9303

住友倉庫

倉庫・運輸関連業

80.00 点

378,634 円

7.66％

国内と国際をいずれも⼿がける物流⼤⼿。次代を⾒据えて，物流の⾼付加価値化を⽬指す。有事の際においても質の⾼いサービスを提供すべく、⾃然災害への対策等の BCP (事業継続計画) を強化している。

21

T4095

⽇本パーカライジング

化学78.67 点

372,300 円

7.53％

防錆・メッキの受託加⼯，薬品販売等。⾦属の損耗に関する製品開発
やサービス提供を⾏なってきたが，近年は⾦属以外への対象の拡⼤および機能の多⾓化を進め，事業環境の変化への対応を図っている。
T4726

ＳＢテクノロジー

情報・通信業78.00 点

368,420 円

7.45％

ソフトバンク株式会社の⼦会社。クラウド，セキュリティ関連の技術に⻑け，それらを付加価値の⾼いサービスとして広く提供する。現代
社会の⼈⼿不⾜問題を背景に，働き⽅改⾰への取り組みに参画する。
T4220

リケンテクノス

化学

76.33 点

360,680 円

7.30％

研磨剤やフィルムなどの化学品製造。⾼度な加⼯技術を活かし，環境に優しい素材の開発を⾏う。中期経営計画では，市場を意識した新セグメントを設定し，各事業にてグローバルな展開を⽬指す。
T4626

太陽ホールディングス

化学76.33 点

360,720 円

7.30％

化学製品の製造・販売。2018 年に 8 年ぶりの中期経営計画を発表した。プリント配線板⽤部材に依存する従来の経営体制からの脱却と，その⾼い技術を活かす総合化学企業への⾶躍を⽬指す。
T6315

ＴＯＷＡ

機械

75.33 点

355,300 円

7.19%

建設機械や農業機械の製造・販売。半導体の樹脂加⼯技術に秀でる。
新事業の成功を背景に，現在は収益⼒強化や財務基盤の強靭化を計画中。環境負荷を考慮した製品開発や，勤務環境の改善に取り組む。
T6406

フジテック

機械

74.67 点

352,800 円

7.14%

昇降機の開発・製造・販売。主要な進出先である中国市場での建設業の不振に対応すべく，新設事業の拡⼤や価格競争⼒の強化を掲げる。
配当に関して，維持や増配といった安定傾向が続く。

22

T8007⾼島卸売業

74.33 点

352,188 円

7.12%

建材や繊維製品等を扱う専⾨商社。2020 年を最終年度とする中期経営計画では，M&A の実施や監査等委員会の設置を⾏い，新体制の構築を進めた。現在も路線を継続し，コロナ禍からの⽴ち直りを狙う。
T2412

ベネフィット・ワン

サービス業

74.00 点349,440 円

7.07%

官公庁や企業の福利厚⽣サービスの代⾏。パソナグループの⼦会社。
DX による⼈事のデジタル化を推進する。ヘルスケア領域にも⻑け，『新型コロナワクチン職域摂取⽀援サービス』で企業を⽀援する。
T8114

デサント

繊維製品

73.33 点

345,000 円

6.98%

スポーツウェアの製造・販売。2016 年には⼈事制度を刷新し，約 550
名の契約社員を正社員とすることで，従業員のキャリア形成を⽀援した。コロナ禍でも「スポーツ」という強みを意識した戦略をとる。
T3092

ＺＯＺＯ

⼩売業

71.33 点

336,260 円

6.80%

ファッション通販サイトの運営など。10 年以内の時価総額 5 兆円達成を⽬標とし，BtoB 事業の強化を計画する。コロナ禍の急激なデジ
タルシフトにも対応し，アクティブ会員数を⼤きく伸ばした。
T2337

いちご

不動産業

67.33 点

318,198 円

6.44%

不動産事業やリート事業等。不動産における多様な付加価値を⽣み出す「サステナブルインフラ企業」を⽬指す。配当政策に関して，減配を⾏わない累進的配当政策を掲げる。
T6294

オカダアイヨン機械

65.33 点

308,794 円

6.25%

建設機械の製造・販売。2021 年からローリングプランに移⾏。南星機
械の取得に伴い，国内・海外の分類に基づく明快な事業区分に変更した。安定的な配当政策を掲げ、来期には 12 期連続増配を⾒込む。

23

ポートフォリオの分析
次に，我々の投資テーマ，スクリーニング，および投資ポートフォリオ (以下，本ポートフォリオ) の妥当性を⽰すために，本ポートフォリオのパフォーマンスを分析する。ここでは，⽐較対象として，我が国における代表的なベンチマークである⽇経 225 と TOPIX を採⽤した。
まず，直近 1 年間の年次リターン，年次リスク，シャープレシオ[14]，およびソルティノレ
シオ[15]を算出する。
[14] シャープレシオの算定式 [15] ソルティノレシオの算定式
𝑹 − 𝑹𝒐𝑹𝒊𝒔𝒌⋯ [𝟏𝟒]

𝑹 − 𝑹𝒐𝑫𝒐𝒘𝒏𝒔𝒊𝒅𝒆 𝑹𝒊𝒔𝒌

⋯ [𝟏𝟓]

𝑺𝒉𝒂𝒓𝒑𝒆 𝑹𝒂𝒕𝒊𝒐 =𝑺𝒐𝒓𝒕𝒊𝒏𝒐 𝑹𝒂𝒕𝒊𝒐 =𝑅: 年次リターン, 𝑅. : リスクフリーレート42,
𝑅𝑖𝑠𝑘: 年次リスク (⽇次リターンの標準偏差 × 営業⽇^0.5)
𝐷𝑜𝑤𝑛𝑠𝑖𝑑𝑒 𝑅𝑖𝑠𝑘: 年次の下⽅リスク (⽇次リターンの下⽅偏差 × 営業⽇^0.5)

表 8 に，各指標の算出結果を⽰した。まず，本ポートフォリオのリターンが，⽇経 225 や
TOPIX のリターンと⽐べて，著しく⼤きいことが分かる。ただし，本ポートフォリオのリス
クは，⽇経 225 や TOPIX のリスクの約 2 倍となっている。これは，本ポートフォリオがわず
か 14 社で構成されており，分散投資によるリスク分散効果が⼩さいことが要因であると考えられる。
そこで，リスクに対するリターンの⼤きさを⽰すシャープレシオを⽐較すると，本ポートフ
ォリオのシャープレシオは⽇経 225 や TOPIX を上回っていることが分かる。また，負のリタ
ーンのみで算出される下⽅リスクを⽤いたソルティノレシオに関しても，本ポートフォリオは
⽇経 225 や TOPIX を上回っている。以上のように，リスクに対して⼀定以上のリターンをあげることができる本ポートフォリオは，効率的なポートフォリオであると⾔えるだろう。
表８ 直近 1 年間のパフォーマンス分析

42

2020/11/30~2021/11/30

本ポートフォリオ

⽇経 225

TOPIX

年次リターン

30.90%

5.25%

9.88%

年次リスク

32.86%

17.88%

15.47%

シャープレシオ

0.94

0.29

0.64

ソルティノレシオ

1.73

0.49

1.09

ここでは，最適ポートフォリオの算定時と同様に，リスクフリーレートを 0 としている。
24

我々が選出した Future Visioner は「優れた未来図を描き続けることで⻑期的な成⻑を実現する企業」である。よって，本ポートフォリオは，⻑期的に⾒ても優れたポートフォリオになっていると考えられる。そこで次に，5 年間における累積リターン[16]の推移を分析した。
[16] 累積リターン (D ⽇間) の算出⽅法
𝑫

𝑪𝒖𝒎𝒖𝒍𝒂𝒕𝒊𝒗𝒆 𝑹𝒆𝒕𝒖𝒓𝒏𝑫 = g(𝟏 + 𝑹𝒅 ) − 𝟏⋯ (𝟏𝟔)

𝒅0𝟏

𝑑: ⽇, 𝑅: ⽇次リターン

図 9 は，過去 5 年間における本ポートフォリオ，⽇経 225，および TOPIX の累積リターンの推移を⽰している。図９から，本ポートフォリオは⻑期にわたって安定的なリターンを⽣み出し，そのリターンは定常的に⽇経 225 や TOPIX を⼤きく上回っていることが分かる。
また，COVID-19 の感染が急激に拡⼤した 2020 年 3~4 ⽉ごろには，本ポートフォリオの累積リターンも，各指標の累積リターンと同様に急落している。そして，その後の累積リターンの回復度合いは，各指標と⽐べて著しく⼤きくなっている。
これらの分析結果は，我々が選定した「優れた未来図を描き続けることで⻑期的な成⻑を実現する企業」たる Future Visioner が，実際に，⻑期的な成⻑を実現していけることを⽰唆する分析結果であると⾔えるのではないだろうか。
図９ 過去 5 年間の累積リターンの推移

以上のポートフォリオ分析により，我々のポートフォリオが，短期および⻑期両⽅の観点か
ら優れたポートフォリオであることが確認できた。もちろん，未来図の観点から重要なのは，これからの企業の成⻑である。引き続き，本ポートフォリオのパフォーマンスを追っていきたい。

25

Ⅳ インタビューおよびアンケート調査
最後に，我々の想定する「未来図」に関して，投資対象企業へのインタビューおよびアンケート調査を⾏なった。具体的には，我々の投資テーマを各企業様にご説明した上で，以下の項
⽬にお答えいただいた。Zoom によるインタビューに 1 社，アンケート調査に 1 社お答えいた
だき，我々の投資テーマの観点から，調査結果をまとめている。
①

どのような⾃社の「将来に関する⾒通し」を持っているか②「将来に関する⾒通し」を，従業員の⽅を含め会社全体に共有できているか③「将来に関する⾒通し」を外部の利害関係者に共有することの意義をどう捉えているか

調査結果 (表 9 参照) から，実際に，企業が「将来予測に基づいた将来計画」を持っていることが分かった。また，開⽰情報を⽤いた分析を⾏うことが難しかった「内部における共有」
や「外部に対する共有の姿勢」といった点に関しても，様々な取り組みがなされていることが分かった。我々の想定する未来図という概念が企業に根付いていることを確認するとともに，会計的分析のみでは⼗分に検討できない「未来図の事業活動への反映」という点の重要性について再認識することができ，有意義なフィールドワークとなった。
表９ 各企業に関する調査結果

会社名：いちご株式会社
⽇時：12 ⽉ 22 ⽇ 11 時〜12 時
ご担当者様：
常務執⾏役 コーポレート本部管掌 吉松健⾏様
コーポレート本部 ブランドコミュニケーション部 ⽊村真紀様①どのような⾃社の「将来に関する⾒通し」を持っているか(⾃社の将来あるべき姿, ⾃社の将来像など)
中期経営計画の策定のみでは，不動産業の周期的な波に合わせた，単なる⽬標設定になってしまう可能性がある。そこで，2019 年に「⻑期ビジョン 2030」を策定した。不動産を⼈や企業と関連づけることで，不動産のサステナブルインフラとしての価値向上を実現する「サステナブルインフラ企業」として新たな市場形成を⽬指している。具体的な取り組みとして，秋葉原の不動産に関連したアニメーション事業が挙げられる。
また，⼼を込めて現存の不動産の価値を向上させていく「⼼築」という考え⽅を重視している。現在は不動産単体のみならず，不動産間の連携を重視した「インフラとしての価値向上」の実現を⽬指している。「100年不動産」という考え⽅に基づき，物理的耐久といったハード⾯と，新たな価値の創造というソフト⾯の両⽅を重視した現存不動産の有効活⽤というサステナブルな事業展開により，社会に貢献していく。
②「将来に関する⾒通し」を，従業員の⽅を含め会社全体に共有できているか
・社内の説明会では，外部に開⽰している情報のみならず，「どのような事業展開がサステナブルインフラとなりうるか」といった理論的なアプローチも共有している。
・積極的に「サステナブル」という⾔葉を⽤いることで，⻑期ビジョンの全社的な浸透を⽬指している。また，
ある程度浸透した段階で，サステナブルという⾔葉を事業部の名称にも取り⼊れた。

26

・計画倒れとならぬように，⻑期ビジョンの達成に向けたロードマップの作成に多くの時間を割いている。また，全ての従業員が全社的な⽬標を⾝近なものとして捉えられるように，各事業部における全員参加の議論を活発化させ，様々な意⾒を吸い上げるようにしている。
③「将来に関する⾒通し」を外部の利害関係者に共有することの意義をどう捉えているか
IR による伝達が難しい情報や，市場が求める「⻑期的なビジョン」を共有するために，「そもそもどのよ
うな会社なのか」「何を考えているのか」ということを，分かりやすく伝えるための取り組みを⾏なっている。
例えば，HP 上の「Ichigo in the Community」やブランドサイトは，⼀般の⽅々が理解しやすいように作成している。具体的な取り組みを知ってもらい，⼀般顧客からの相談や課題提起が増加することでマーケットインの実現を⽬指している。

会社名：株式会社ベネフィット・ワン
⽇時：12 ⽉ 17 ⽇
経営企画室 ご担当者様①どのような⾃社の「将来に関する⾒通し」を持っているか(⾃社の将来あるべき姿, ⾃社の将来像など)
新型コロナウイルス感染症の感染拡⼤により，⼈事における働き⽅改⾰，健康経営，デジタル化等の取組みが加速している状況を事業機会ととらえて、以下の取組みに⼒を⼊れている。
1.企業の HRDX (⼈事領域における DX) ⽀援の取組み
今後，⼈事労務におけるアウトソーシングサービスの活⽤が進み、⼈事・健康データを整理してマネジメン
ト活⽤する HRDX への対応が重要な経営課題となると考えられる。そうした状況を背景に，多様なアウトソーシングサービスと連携して，⼈事・健康データの管理・活⽤の基盤「ベネワン・プラットフォーム」を開発している。今後は同基盤の普及・利⽤促進を中⻑期戦略の中核に据え、⼈と組織のパフォーマンス向上を通じて社会に貢献していく。
2 サービス流通の進化、決済事業収益化への取組み
福利厚⽣のアウトソーシングサービス提供を通じ、顧客企業社員とサプライヤ (福利厚⽣サービス提供事業者) をマッチングすることでサービス流通を成⽴させてきたが，「ベネワン・プラットフォーム」の普及、利⽤促進に伴い、サービス流通規模は⾶躍的に増⼤すると考えている。
また，「給与天引きの仕組みを活⽤して顧客企業ごとに購買情報をまとめ，決済を代⾏することで流通コストを低減させる」という新たな取り組みを始め，顧客企業社員、サプライヤ双⽅の満⾜向上を実現するとともに，その決済⼿数料を新たな収益の柱としていく。中⻑期的には、当該収益を原資にした福利厚⽣サービスの会費単価引き下げも視野に⼊れ、⼀層の会員獲得とサービス流通拡⼤に取り組む。
②「将来に関する⾒通し」を，従業員の⽅を含め会社全体に共有できているか
年１回，グループ全社員が集まるキックオフイベントでは、代表取締役社⻑が，中期経営計画や今後の成⻑戦略等に関する講和を⾏っている。また必要に応じて社⻑メッセージ動画の配信も⾏っている。

27

Ⅴ ⽇ 経 STOCK リ ー グ を 通 じ て 学 ん だ こ と
我々は，約 9 ヶ⽉間に渡るレポート作成を通じて，様々な学びや気づきを得た。その中で，特に強調したいのは以下の２つである。
１つ⽬は「先⼈への敬意」である。本稿の執筆にあたって，膨⼤な量の学術論⽂に⽬を通し，また，様々な分析ツールを利⽤した。いわば，先⼈達が積み上げてこられた「知」という共有財産の恩恵に与った。本稿を完成させられたのは，ひとえに環境に恵まれたからである。
巨⼈の肩に⽴っているからこそ，遠くの景⾊が⾒えていることを努々忘れないようにしたい。
２点⽬は，⽉並みな表現ではあるが「チームワークの重要性」である。ここでは，少しだけチームの話をさせていただこうと思う。我々は 3 ⼈チームである。ゼミの過去のチームと⽐べても少⼈数であり，⼀⼈⼀⼈の負担は少なくなかった。だが，だからこそ，各⼈が⾃分の役割を⾃覚し，お互いに助け合いながら取り組むことができた。1 ⼈でも⽋けたら，出場要件すら満たせなくなってしまう中で，3 ⼈で最後まで⾛り切れたことは，何にも代え難い財産である。今後，３⼈がどのような道を進むこととなっても，この経験は必ずや糧になるであろう。

Ⅵ 終わりに「シカゴ学派の⻑⽼」と呼ばれた経済学者フランク・ナイトは，ちょうど 100 年前の 1921
年に，その著作『Risk, Uncertainty and Profit』で「予測困難な不確実性に直⾯するのが企業であり，不確実性の対処に対する報酬こそが企業の利潤なのである」と主張した。企業は常に不確実性に直⾯しており，完全な将来予測ができないからこそ，企業は⼤きな利潤を得る可能性があるということである。この「不確実性の対処」とは，予測が困難である状況においても，できる限り，将来の⾒通し，つまり未来図を描くことなのではないだろうか？
近年，企業の短期主義 (ショートターミズム) を助⻑するとして，四半期決算や業績予想開⽰が槍⽟に挙げられている。岸⽥⾸相の所信表明演説での⾔及も記憶に新しい。だが，だからといってそれらを廃⽌しようというのは些か短絡的ではなかろうか。⽇本企業に根付く将来予測情報の開⽰は，本当にその価値を失ってしまったのであろうか。我々は，そんな問題意識のもと，「未来図」という概念を提案し，短期的な将来予測情報を様々な開⽰情報と組み合わせ
ることによって，企業の⻑期的な将来の⾒通しを分析してきた。
ほとんどの動物が今を⽣きることしか考えない中，⼈間は未来のことを考えて⾏動する稀有な動物である。我々が選定した Future Visioner は，まさに「未来を考える」企業である。ただ，我々が選定した 14 社以外の企業ももちろん，その企業なりの未来を考えていることだろう。不確実性が⾼まる時代において，未来を考え続けている全ての企業に敬意を表したい。
最後に，様々なコメントをくださった先輩⽅，⻑期にわたって丁寧なご指導をしてくださった⾸藤先⽣に御礼申し上げます。また，お忙しい中私たちの取材に応じてくださった，いちご
株式会社様，株式会社ベネフィット・ワン様，このような貴重な機会を設けてくださった⽇本
経済新聞社様，野村ホールディングス様に改めて深く感謝申し上げます。

28

参考⽂献

Ajinkya, B., S. Bhojraj and P. Sengupta. 2005. The association between outside directors,
institutional investors and the properties of management earnings forecasts. Journal of
Accounting Research 43(3): 343-376.
Biddle, G. C., Hilary, G., and Verdi, R. S. 2009. How does financial reporting quality relate toinvestments efficiency?. Journal of Accounting and Economics 48(2): 112-131.
Brown, S., and J. W. Tucker. 2011. Large-sample evidence on firms' year-over-year MD&A
modifications. Journal of Accounting Research 49(2): 309-346.
Bushman, R., Q. Chen, E. Engel., and A. Smith. 2004. Financial accounting information,organizational complexity and corporate governance systems. Journal of Accounting andEconomics 37(2): 167-201.
Dechow, P. M., R. G. Sloan, and A. P. Sweeney. 1995. Detecting earnings management. The
Accounting Review 70(2): 193-225.
Dechow, P. M., W. Ge, and C. Schrand. 2010. Understanding earnings quality: a review of theproxies, their determinants and their consequences. Journal of Accounting and Economics
50(2): 344-401.
Demerjian, P. R., B. Lev, and S. E. McVay. 2012. Quantifying managerial ability: a new measureand validity tests. Management Science 58(7): 1229-1248.
Demerjian, P. R., B. Lev, M. F. Lewis, and S. E. McVay. 2013. Managerial ability and earnings
quality. The Accounting Review 88(2): 463‒498.
Francis, J., R. LaFond, P. M. Olsson, and K. Shipper. 2004. Cost of equity and earnings
attributes. The Accounting Review 79(4): 967-1010.
Ishida, S., T. Kochiyama, and A. Shuto. 2021. Are more able managers good future tellers?
learning from japan. Journal of Accounting and Public Policy 40(4): 106815.
Jensen, M. C. 1993. The modern industrial revolution, exit, and the failure of internal control
systems. The Journal of Finance 48(3): 831-880.
Kitagawa, N. 2021. Macroeconomic uncertainty and management forecast accuracy. Journal ofContemporary Accounting and Economics 17(3): 100281.
Knight, Frank H. 1921. Risk, Uncertainty and Profit. Houghton Mifflin(奥隅榮喜訳(1959)『危険・不確実性および利潤』⽂雅堂書店).
Kusano, M., Y. Sakuma, and N. Tsunogaya. 2015. Economic impacts of capitalization ofoperating leases: evidence from japan. Corporate Ownership & Control 12(4), 838-850.
Lev, B. and T. Sougiannis. 1996. The capitalization, amortization, and value-relevance of R&D.
Journal of Accounting and Economics 21(1): 107-138.
Li, F. 2008. Annual report readability, current earnings, and earnings persistence. Journal of
Accounting and Economics 45(2): 221-247.
Lipton, M. and J. W. Lorsch. 1992. A modest proposal for improved corporate governance.
Business Lawyer 48(1): 59-77.
Roulstone, D. T. 2011. Discussion of large-sample evidence on firmsʼ year-over-year MD&A
modifications. Journal of Accounting Research 49(2): 347-357.
Yermack, D. 1996. Higher market valuation of companies with a small board of directors. Journalof Financial Economics 40(2): 185-211.
⽯川博⾏ (2007)『配当政策の実証分析』中央経済社。
⽯川博⾏ (2010)『株価を動かす配当政策 コロボレーション効果の実証分析』中央経済社。
伊藤健顕 (2016)「SEC 基準採⽤企業の MD&A 情報と株式市場の反応」『年報 経営ディスク
ロージャー研究』第 14 号, 53-62 ⾴。
29

太⽥浩司 (2002)「経営者予想利益の価値関連性およびアナリスト予想利益に与える影響」『証券アナリストジャーナル』第 40 巻, 第 3 号, 85-109 ⾴。
⾳川和久, 北川教央 (2007)「株式持合と利益の質に関する実証研究」『會計』第 172 巻, 第 6号, 780-792 ⾴。
北川教央 (2021)「マクロ経済の不確実性と経営者による損失回避⾏動」『会計プログレス』
第 22 号, 33-49 ⾴。
記⻁優⼦ (2017)「内部統制システムの構築が決算発表時期の改善に与える影響―内部統制シ
ステム構築の基本⽅針についての適時開⽰に着⽬して―」『社会情報学』第 6 巻, 第 1 号,
1-18 ⾴。
柴崎秀⼦, ⽟岡賀津雄 (2010)「国語科教科書を基にした⼩・中学校の⽂章難易学年判定式の構築」『⽇本教育⼯学会論⽂誌』第 33 巻, 第 4 号, 449-458 ⾴。
⾸藤昭信 (2008)「リスク情報開⽰と企業価値」『専修ビジネス・レビュー』第 3 巻, 第 1 号,
61-67 ⾴。
⾸藤昭信 (2010)『⽇本企業の利益調整: 理論と実証』中央経済社。
鈴⽊誠，胥鵬 (2000)「取締役⼈数と企業経営」『証券アナリストジャーナル』第 38 巻, 第 9号, 47-65 ⾴。
円⾕昭⼀ (2008)「経営者業績予想の駆け込み修正の研究―その実態と実証会計学への影響」『証券アナリストジャーナル』第 46 巻, 第 5 号, 70-81 ⾴。
円⾕昭⼀ (2013)「社外取締役の存在と業績予想バイアスの関係」『証券アナリストジャーナル』第 184 巻, 第 4 号, 521-532 ⾴。
成岡浩⼀ (2019)「中期経営計画における財務⽬標」『専修商学論集』第 108 号, 47-61 ⾴。
林謙太郎 (2012)「上場会社の業績予想開⽰に関する実務上の取扱いの⾒直しの概要」『⽉刊
資本市場』第 320 号, 23-29 ⾴。
⽮澤憲⼀, 伊藤健顕, ⾦鉉⽟ (2021)「テキストマイニングを⽤いた MD&A、リスク、ガバナ
ンス情報の分析」『⻘⼭経営論集』第 56 巻, 第 1 号, 61-84 ⾴。
李在鎬 (2016)「⽇本語教育のための⽂章難易度に関する研究」『早稲⽥⽇本語教育学』第 21号, 1-16 ⾴。
⼀般社団法⼈ ⽇本 IR 協議会 (2021)「IR 活動の実態調査」2021 年 4 ⽉ 21 ⽇
https://www.jira.or.jp/download/newsrelease_20210421.pdf (2022 年 1 ⽉ 3 ⽇閲覧)
⼀般社団法⼈ ⽇本経済団体連合会 (2010)「財務報告に関わるわが国開⽰制度の⾒直しについて」2010 年 7 ⽉ 20 ⽇ https://www.keidanren.or.jp/japanese/policy/2010/069.html (2021
年 1 ⽉ 3 ⽇閲覧)
株式会社東京証券取引所 (2019)「2019 年 3 ⽉期決算発表状況の集計結果について」2019 年 6⽉ 21 ⽇ https://www.jpx.co.jp/news/1023/nlsgeu0000043h2j-att/nlsgeu0000043h54.pdf(2021 年 1 ⽉ 3 ⽇閲覧)
株式会社東京証券取引所 (2020a)「決算短信・四半期決算短信 作成要領等」2020 年 11 ⽉版
https://www.jpx.co.jp/equities/listed-co/format/summary/tvdivq0000004wuhatt/tvdivq000000up10.pdf (2022 年 1 ⽉ 3 ⽇閲覧)
株式会社東京証券取引所 (2020b)「2020 年 3 ⽉期決算発表状況の集計結果について」2019 年
6 ⽉ 2 ⽇ https://www.jpx.co.jp/news/1023/nlsgeu000004rbjm-att/nlsgeu000004rbm7.pdf(2021 年 1 ⽉ 3 ⽇閲覧)
「⽶企業はなぜ今期予想業績を公表しないのか」，『⽇本経済新聞』2012 年 7 ⽉ 25 ⽇
https://www.nikkei.com/article/DGXNMSFK2800O_Y2A620C1000000/ (2021 年 1 ⽉ 3⽇閲覧)「岸⽥⾸相、四半期開⽰「⾒直す」 投資家は継続希望」，『⽇本経済新聞』2021 年 10 ⽉ 9⽇ https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB08DJV0Y1A001C2000000/ (2021 年 1 ⽉
3 ⽇閲覧)

30