経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)

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COVID-19 Ԉ঱Ҽ੝๞ॣ߀‫ݼ‬ʍ‫ۄ‬Ѣഒউ
AI-based analysis of impact of non-pharmaceutical interventions
against COVID-19 with respect to country/region featuresฐ໠ દ‫ ݎ‬1∗ љ஑ ‫ ޯۏ‬2 ഇ୔ ෲ՚ 1 যπ ੷‫ ݎ‬1Զђ ๎ି 1 ஑ࡥ ฺ੝ 1 ഇ୔ ՞‫ޔ‬໶ 1 ੝ඝ ۴ਸ਼໶ 1
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Takasaburo Fukuda1
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Fujitsu Laboratories Ltd.
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2
Fujitsu Kyushu Network Technologies Limited
1

Abstract: Each country/region has implemented some non-pharmaceutical interventions (NPIs),
such as school closure, workplace closure, restriction of gatherings, and stay-at-home requirement,
to control COVID-19 epidemic. It is important to analyze the association between the NPIs
and COVID-19 incidence and to estimate the impact of each of the NPIs against COVID-19 forthe future policy-making. Although the impact potentially diﬀers depending on country/region
features (e.g. society, economy, life style), existing works for analysis of COVID-19 transmission
growth and control according to NPIs and country/region features are done separately, and noanalysis of the impact of each NPIs with respect to country/region features has been done asof yet. In this paper, we extract exhaustively combination of NPIs and country/region featuresassociated with COVID-19 incidence using “Wide Learning” developed by Fujitsu Laboratories,
and propose hypotheses for impact of the NPIs against COVID-19 with respect to country/region
features as well as comparing our findings with findings on the existing analysis of the impact of
NPIs against COVID-19.

1

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ƏƏƏƏƏƏǵ 211-8588 ज௎ন‫ٳ‬ন‫ ઺୔ࢬࣣ޸ݰ‬4-1-1ƏƏƏƏƏƏ E-mail: t.noro@fujitsu.com
ƏƏƏƏƏƏ ORCID: 0000-0002-5645-8497
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JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)

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3.3

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5 https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/
public/data経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
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経過日数

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3 ઞҠɪʨ 5 ઞҠʍॐડʆ೅ɶʅɣʪɫƒѼƧʍഒউ
6 https://bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/
coronavirus-government-response-trackerɼʍ਴ӌۣപ݅ (ˋ˃ƪ˽ 3)ϼ‫ז‬։߃ (ˋ˃ƪ˽ 2 Τࣣ)ࡘ҇ॣ‫˃ˋ( ڌ‬ƪ˽ 4)Ҥࡰॣ‫˃ˋ( ڌ‬ƪ˽ 2 Τࣣ)‫˃ˋ( ߃઺ߚۼִۂ‬ƪ˽ 2)‫૾ڼ‬ՑԪപ݅ (ˋ˃ƪ˽ 2)‫ܙ‬ௐζஞॣ‫˃ˋ( ڌ‬ƪ˽ 2)
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7 https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/906519-world-bank-country-and-lending-groups
8 https://datatopics.worldbank.org/
universal-health-coverage/coronavirus

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3.4

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|A| + |B|຃‫ޚ‬ѓʎφ୩ɿɰࠄ‫ۼ‬ɸʪƓʃʝʩƒҺ‫܈‬෾ʱ 2 ഒӘɶƒ2 ડѓɸʪƓʽ˘ˆ˼ƪ˙ƪˑʆɡʪ‫ܙ‬Ɣણςʍʺ˼ʴഒ຾ʎƒ
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4

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4.1

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4.2

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(4)

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೅ 3: ‫י‬୩೗‫ܪ‬ຆʇ߀‫ݼ‬ʍৠʞ܏ʮɺɪʨʉʪ KC

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˺ƪ˿˕ˣƔ઺гʴˊʴ∧ ϼ‫ז‬։߃௪ॐ ≤ 7
˺ƪ˿˕ˣƔ઺гʴˊʴ∧ ӌۣപ݅௪ॐ ≤ 7
˺ƪ˿˕ˣƔ઺гʴˊʴ∧ ࡘ҇ॣ‫ڌ‬௪ॐ ≤ 7
˺ƪ˿˕ˣƔ઺гʴˊʴ∧ Ҥࡰॣ‫ڌ‬௪ॐ ≤ 7
˺ƪ˿˕ˣƔ઺гʴˊʴ∧ ‫ܙ‬ௐζஞॣ‫ڌ‬௪ॐ ≤ 7
˺ƪ˿˕ˣƔ઺гʴˊʴ∧ ‫૾ڼ‬ՑԪപ݅௪ॐ ≤ 7

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(0.0077) ʱƒKC ʇɶʅ‫ݔ‬๑ɸʪɪʈɥɪʍՂࢀʇɶ
ʅঙଜɸʪƓʝɾƒজ෢ഷॐʍৠʞ܏ʮɺʎ‫ݍ‬੝ 4 ʃ
ʝʆ (ɾɿɶƒ‫ܙ‬Ɣણςʍʺ˼ʴഒ຾ʊԪɸʪഷॐʱ԰
ʝʉɣ࣪܏ʎ‫ݍ‬੝ 3 ʃʝʆ) ʇɸʪƓɼʍٗѢƒ49,274
ٛʍৠʞ܏ʮɺ (˻˫˽ɫ۶ଜʍৠʞ܏ʮɺʎ 19,268ٛƒಇଜʍৠʞ܏ʮɺʎ 30,006 ٛ) ɫ KC ʇɶʅ‫ݔ‬๑ɴʫɾƓɲʫʎƒɸʘʅʍৠʞ܏ʮɺ (311,613 ٛ) ʍɥʀƒ९՜ѓਂ‫࣮ک‬൙ສʍࣣΦต 15.8%ʊɡɾʪƓ

4.3

KC (˻˫˽: ۶ଜ)‫י‬୩೗‫ܪ‬ຆ > 1.25
∧ ˇˡ˻Τ௜ʴ˧˼ʽ∧ ‫૾ڼ‬ՑԪപ݅ࠄ߀ʉɶ∧ ‫߃઺ߚۼִۂ‬௪ॐ ≤ 7‫י‬୩೗‫ܪ‬ຆ > 1.25
∧ ഥ‫࠹ן‬෡ > 78.8
∧ ‫߃઺ߚۼִۂ‬௪ॐ ≤ 7
KC (˻˫˽: ಇଜ)‫י‬୩೗‫ܪ‬ຆ > 1.25
∧ ೊࢰॐ ≤ 1.60
∧ ࡘ҇ॣ‫ڌ‬௪ॐ ≤ 7‫י‬୩೗‫ܪ‬ຆ > 1.25
∧ Ҥ‫ܙ‬ऩທ‫ࠖۼ‬ॐ ≤ 5265000∧ ࡘ҇ॣ‫ڌ‬௪ॐ ≤ 7

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(36, 14)0.594(41, 28)0.633(31, 18)0.586(34, 24)0.574(35, 26)0.537(29, 25)0.391(9, 14)‫ܙ‬Ɣણςற१ʱ۵ຖɶɾԈ঱Ҽ੝๞ॣ߀‫ݼ‬ʍ‫ۄ‬ѢʊԪɸʪєজʍౙ‫ٵ‬

ਫ਼ 4.2 ছʆ‫ݔ‬๑ɴʫɾ‫ܙ‬Ɣણςʍற१ʊԪɸʪজ෢ഷ
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ɺɪʨʉʪʡʍʍແʱ೅ 3 ʊߪɸƓφ౶ʊƒ೗‫ܪ‬ৰʍऩƧʍॲӜԖֻʎ·ɮƒԈ঱฽ඍʍୀଞɫ௟ɶɣɾʠƒ‫י‬୩ʍ೗‫ܪ‬ৰʍऩ‫ۇ‬ɫਵɣ‫ܙ‬ƔણςʆʎԈ঱Ҽ੝ʱ๞ॣɸʪɲʇɫ௟ɶɣɲʇɫ฽৳ɴʫʪƓɶɪɶƒ೅ 3ʍʇɩʩƒ‫י‬୩೗‫ܪ‬ຆɫ 1.25%ʱ૨ɧʪ‫ܙ‬Ɣણςʊɩɣʅƒ1000 ऩɡɾʩೊࢰॐɫ 1.60 Τђʍ࣪܏ʣҤ‫ܙ‬ऩທ‫ࠖۼ‬ॐɫ 5,265,000 ऩΤђʍ࣪܏ƒɲʫʨʍற१ʇ
ࡘ҇ॣ‫ڌ‬ʍৠʞ܏ʮɺɪʨʉʪ KC ʎԈ঱Ҽ੝ʍ๞ॣʱಇଜɸʪʡʍʆɡʪφൣƒˇˡ˻Τ௜ʴ˧˼ʽʆ‫ڼ‬૾ՑԪപ݅ʱࠄ߀ɶʅɣʉɣ࣪܏ʣƒഥ‫࠹ן‬෡ɫ 78.7
‫ݖ‬ʧʩ‫܊‬ɣ࣪܏ʎƒɲʫʨʇ‫߃઺ߚۼִۂ‬ʍৠʞ܏ʮ
ɺɪʨʉʪ KC ɫԈ঱Ҽ੝ʍ๞ॣʱ۶ଜɸʪʡʍʆɡ
ʩƒ‫߃઺ߚۼִۂ‬ʍ߀‫ݼ‬ʇԈ঱Ҽ੝ʍ๞ॣʍԨʊԪໞ
ɫ‫ٵ‬ʨʫʪƓѼƧʍഒউʍ੆ࣛʇɶʅɣʪ߀‫ݼ‬ʍ઺ʆƒ௪චɫࠄ߀ɶɾʡʍʎӌۣപ݅ʍʞʆɡʩƒɼʍ਴ʍ߀‫ݼ‬ʎࠄ߀ɶʅɣʉɣƓ௪චʆɲʫʨʍ߀‫ݼ‬ʱࠄ߀ɶɾ࣪܏ƒɼʍ‫ۄ‬ѢʎՎ੊ʆɬʪɿʬɥɪƓʝɾƒ௪චʆࠄ߀ɶɾ

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0.0086ӂऊ୩
1.000(5, 0)

0.00861.000(5, 0)

NMI
0.0110ӂऊ୩
1.000(0, 17)0.01001.000(0, 16)

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ৠʞ܏ʮɺɪʨʉʪ KC ʍॐʱ೅ 4 ʊߪɸƓɣɹʫʍ߀‫ݼ‬ʊʃɣʅʡ۶ଜʱ೅ɸ KC ɫਮ‫ݥ‬ɸʪφൣƒಇଜʱ೅ɸ KC ʎࡘ҇ॣ‫ڌ‬ʇ௪චʍற१ʍৠʞ܏ʮɺɪʨ
ʉʪʡʍɫ 2 ٛɡʪʍʞʆɡʂɾƓ೅ 5 ʊƒҺ߀‫ݼ‬ʇ௪චʍற१ʍৠʞ܏ʮɺɪʨʉʪ KC ʍɥʀƒ९՜ѓਂ‫࣮ک‬൙ສɫ‫ݍ‬੝ʍʡʍʱߪɸƓ‫૾ڼ‬ՑԪപ݅ΤҤʍ߀‫ݼ‬ʇ௪චʍற१ʍৠʞ܏ʮɺɪʨʉʪ KC ʍ઺ʊʎƒ९՜ѓਂ‫࣮ک‬൙ສʇӂऊ୩ʍຜൣɫ‫܊‬ɣƒɸʉʮʀԈ঱Ҽ੝๞ॣʍ२ಇʇʍԪໞʍֽɣ KC ɫਮ‫ݥ‬ɶƒ௪චʆʎɲʫʨʍ߀‫ݼ‬ʍࠄ߀ʊʧʪԈ঱Ҽ੝๞ॣʍ‫ۄ‬Ѣɫࡰʪњఉ१ɫɡʪƓφൣƒ‫૾ڼ‬ՑԪപ݅ʇ௪චʍற१
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342
306
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JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)

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tjsai.D-K28 (2020)経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
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特許データを用いた製薬企業の戦略に関する研究
Research on strategies of pharmaceutical companies using patent data
米村崇 1

松本裕介 1 菅愛子 1高橋大志 1

Takashi YONEMURA1, Yusuke MATSUMOTO1, Aiko SUGE1, and Hiroshi TAKAHASHI1
1

1

慶應義塾大学大学院経営管理研究科
Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: 製薬企業にとって特許は宝であり、新薬開発には欠かせない。近年、少子高齢化による社会保障費の上昇、それに伴い既存医薬品の薬価改定の 度が増している。新薬を矢継ぎ早に開発・販売しなければ製薬企業はたちまち衰退の道を歩むだろう。だが、新薬の開発には不確実性が高く、かつ莫大な予算が必要となってくる。その成果ともいえる特許データには製薬企業の戦略が詰まっているともいえる。本研究では、特許データベースである DWPI を用い、特許デー
タを解析することで、製薬企業の戦略の分析を試みた。

1.はじめに
1-1.国民医療費の概況
日本政府は社会保障と税の一体改革を進めているが、現実として社会保障費の増大等の問題を短期的に解決することは困難であるのは周知の事実である。
厚生労働省(2020)によると、日本の 65 歳以上の人口の割合が 30%を超える 2025 年問題が騒がれ、その先の 2040 年には医療費は 65 兆円を超え GDP 比では8%以上になると予想している。この国民的な課題を解決する策の一つに、薬剤費を下げる政策は常に騒がれてきた。だが近年、バイオ医薬品等の新薬の高額な医薬品の発売が相次ぎ、薬剤費は膨れ上がっているのが現状である。政府としても、画期的な医薬品の発売は国民の福祉や医療の質の向上、イノベー
ションの推進といった観点からも望んでいることではある。薬価改定の制度もそのような考えで仕組み
付けられている。

1-2.医薬品市場の現状
製薬企業は従来の生活習慣病を中心とした長期収載品から収益を得る構 から、より高い創薬力を持
つ産業構 への転換に迫られている。この大きな外部環境の変化の中ではあるが、製薬企業の新薬の研究開発には従前同様、時間と費用の多くを投入する必要がある。日本製薬工業協会によると基礎研究から販売まで 9～17 年、金額も数百億円～数千億円を計上、かつ成功確率も極めて低いことから、ポート

フォリオ形成の為、複数のパイプラインが重要になってくる。新薬創出、つまりイノベーションを産み出す鍵の一つに特許がある。知的財産権である特許
は製薬企業にとっての生命線であり、将来の研究開発の指針を決める重要な要素である。本研究では特許データである DPWI に SCDV を用いて特許のベク
トル化をすることで、企業が保有する特許の重心を測定する。合併等の当事者間の重心の距離を測定することで、特許における企業戦略を分析する。

2.関連研究2-1.特許に関する価値
製薬企業にとって特許はイノベーション創出にな
くてならないものであり、コアコンピタンスに成り得る重要な資産である。製薬企業の研究開発力を測る指標としては特許があり、特許といった無形資産
が企業価値に影響を与える先行研究は多くなされている（Griliches(1981））。伊地知・小田切(2006)は、特許はイノベーションの利益を専有する手段としても有効であることを示している。パートナーシップと特許の関係による先行研究として、植西・伊佐田(2015)は特許の所有者又は譲受者が複数の場合、パートナーを形成していると仮定したネットワーク分
析結果と財務関連データの相関関係を求めた結果、密接な関係を築くことが業績の向上に寄与することが確認されており、パートナーシップのあり方が重要になることが示唆されている。このように非財務指標である特許が企業価値や財務データに影響する

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ことは先行研究で示されているのも含め、製薬企業の特許戦略は企業戦略を考える上での KSF（Key
Success Factor）であり、企業が成功するか否かを大きく左右する。

2-2.技術的類似度
研究開発と特許が密接な関係があることは前項で触れた。Jaffe(1986)は企業との技術的類似度を計測するために技術距離を活用する手法を提案した。井田(2011)は医薬品産業における合併について、企業間の製品ポートフォリオの同質的および異質的の判別にあたり、薬効別の医薬品売上高ベースを用いて、Jaffe(1986)の技術距離を参考に計算している。大西(2010)は企業の研究開発費は、同質的な企業同士の合併に限っては増加する一方で、特許出願件数や保有特許を削減する方向に作用することが明らかにし、競争促進的な効果を持つと示唆している。

3.データ
本研究では、Derwent World Patents Index（以下DWPI）より取得した特許データを活用する。松谷・岡・小林・加藤(2013)によれば、DPWI は世界の特許を収録している特許調査において重要なデータベースであり、特徴は標題、抄録、索引にある。各技術者の専門家が標題および第三者抄録を作成していることから、高精度かつ効率的な特許検索が行える。
本研究では特許データのうち、各特許の IPC 分類と抄録を活用する。特許データの分析対象は公報発行
日が 2004 年、2006 年、2011~2015 年の日本の特許データ 2,225,901 件である。対象企業は、合併企業を対象にすることから 2004 年は三共、第一製薬、大日本
製薬、住友製薬、山之内製薬、藤沢薬品工業、
2011~2015 年は医療用医薬品を製 している会社の中において、2020 年 6 月時点で時価総額上位 20 社を対象にしている。なお各特許の抄録はすべて英語で記されている。

方法で算出する（Fujiwara(2020)、藤原・松本・菅・高橋(2020)）。データに 200 次元の Skip-Gram modelを用いることで、𝑑次元の単語ベクトルを取得する。
次に 60 クラスター、スパース域値 3%の混合分布モ
デルより、得られた単語ベクトルに確率を付与することでウェイトを持たせる(𝑤𝑐𝑣⃗⃗⃗⃗ 𝑖𝑘 )。得られた𝑤𝑐𝑣⃗⃗⃗⃗ 𝑖𝑘をクラスター数(𝐾）の数だけ結合(⊕(1−𝑘) )し、逆文書
頻度 IDF(N が全文書を、dft がある単語𝑡の出現数を表す)でウェイトを付与することでwt𝑣𝑖 を取得する。
SCDV による式は以下の式(1)、(2)、(3)に示す。

本研究では、企業の技術的類似度を比較するために Sparse Composite Document Vector(以下 SCDV)の手法を用い、特許の文書ベクトル化を行う。対象デー
タは DWPI 抄録内にある該当特許の新規性、詳細な説明、用途、優位性を記した抄録 4 項目にあるテキスト情報を統合し、ステミング処理を行い、以下の

(1)

𝑁

(2)

𝐼𝐷𝐹𝑡 = log

𝑑𝑓𝑡

+1

wt𝑣𝑖 = 𝐼𝐷𝐹𝑡 ×⊕(1−𝑘) 𝑤𝑐𝑣⃗⃗⃗⃗ 𝑖𝑘 (3)次元数等の値設定は、Dheeraj •Vivek •Bhargavi •Harish(2017)や松本・菅・高橋(2019)に従って行う。
SCDV を用いて特許のベクトル化をした後、検索式
は津谷(2013)に準じ、国際特許分類 IPC を利用した。
各 IPC は「A61K」（医薬用、歯科用又は化粧用製剤]）
又は「A61P」(化合物または医薬製剤の特殊な治療活性)のいずれかを含むものとした

4-2.重心からの距離次に得られた各企業の 12000 次元の特許文書ベクトルを平均することで各企業の重心（𝑐𝑣）を算出する。各企業における 12000 次元空間内での位置関係を把握する。単語ベクトル（𝑝）を𝑛特許数保有している企業𝑖の重心は以下の（4）式で表す。次に得られた各企業の重心間をベクトルの距離を算出することと同様に計測する。式（5）に重心間距離の計算式を記す。ユークリッド距離を使用する。
𝑝 +𝑝2 +⋯+𝑝𝑛( 1
c𝑣𝑖 = [

4.分析手法4-1.SCDV の作成方法

𝑤𝑐𝑣⃗⃗⃗⃗ 𝑖𝑘 = 𝑤𝑣𝑖 × 𝑃(𝐶𝑘 |𝑤𝑖 )

𝑛

(

)

𝑝 +𝑝2 +⋯+𝑝𝑛

( 1

𝑛
1,
𝑝1 +𝑝2 +⋯+𝑝𝑛
𝑛

) … ,
2,

]

(4)

)

12000

企業𝑖 ・企業𝑖+𝑡 間距離 ＝√(𝑝𝑖1 − 𝑝𝑖2+1 )2 + (𝑝𝑖2 − 𝑝𝑖2+1 )2 …
+(𝑝𝑖12000 − 𝑝𝑖12000+1 )2(5)

ここで得た企業間の重心との距離を技術距離とする。技術距離が現実と乖離していないかを示すため

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JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)

井田(2011)と比較する。同条件で比較するため、同時期で同企業の統合前の特許データの企業間の技術距離を算出する。対象データは三共、第一製薬、大日
本製薬、住友製薬、山之内製薬、藤沢薬品工業の 2004
年の特許データを用いる。技術距離は数字が 0 に近いほど（値の小ささ）、該当企業の距離は小さい、すなわち技術的に類似していることを表す。市場距離は数字が 1 に近いほど（値の大きさ）、製品ポートフ
ォリオの類似性の高さを表す。
次いで 2011~2015 年の特許データを用い、医療用医薬品を研究している会社の中で、2020 年 6 月時点
で時価総額上位 20 社を対象にして分析を試みた。5～9 年後の時価総額を対象としている理由として、新薬は基礎研究から販売まで 9～17 年かかるといわれていることから、そのタイムラグを考慮している。
対象企業は中外製薬、第一三共、武田薬品工業、ア
ステラス製薬、大塚ホールディングス、エーザイ、
塩野義製薬、小野薬品工業、協和キリン、参天製薬、
ペプチドリーム、日本新薬、大日本住友製薬、大正
製薬ホールディングス、久光製薬、ロート製薬、JCR
ファーマ、アンジェス、科研製薬、沢井製薬である。
分析には前述の技術距離ならびに階層的クラスター
分析をおこなった。階層的クラスター分析の方法はウォード法を用いた。

5-2.2011～2015 年の企業間の技術距離
表 2 は 2020 年 6 月時点での時価総額ランキング
上位 5 社の企業間の技術距離を示したものである。
表 2 時価総額上位 5 社の企業間の技術距離
会社名

中外製薬

第一三共

0

0.168

0.215

0.181

0.197

0

0.175

0.147

0.124

0

0.171

0.137

0

0.149

中外製薬

第一三共

武田薬品工業

武田薬品工業 アステラス製薬

アステラス製薬

大塚製薬

0

大塚製薬

中外製薬、武田薬品工業、第一三共、アステラス製
薬、大塚製薬間の技術距離は近いことを確認できる。
図 1 は 2020 年 6 月時点での時価総額ランキング
上位 20 社の企業間の技術距離を階層的クラスター分析を行い、樹形図に示したものである。
図 1 時価総額上位 20 社の企業間の技術距離
階層的クラスター分析

5.分析結果5-1.技術距離と市場距離の関係
表 1 は合併前企業と新会社名、合併時期、本研究で算出した技術距離、井田(2011)が算出した市場距離を示したものである。
表 1 国内医薬品産業の合併当事者間の技術距離と市場距離

合併前の
会社名
三共
第一製薬
大日本製薬
住友製薬
山之内製薬
藤沢薬品工業Height0.4 では 17 社とは別に、ペプチドリーム、JCR
ファーマ、科研製薬がクラスターとして分類された。

合併後
新会社名

合併時期

本研究で算出
した合併前の技術距離

井田(2011)が算出した合併前
の市場距離

第一三共

2007年4月

0.192

0.567

大日本住友製薬 2005年10月

0.321

0.357

会社名

ペプチドリーム

JCRFファーマ

科研製薬

アステラス製薬

0.373

0.323

ペプチドリーム

0

0.876

0.891

0

0.493

2005年4月

井田(2011)では第一三共を同質的な製品ポートフォ
リオを有する 2 社の合併事例として、アステラス製
薬を異質的な製品ポートフォリオを有する 2 社の合併事例としていたが、技術距離で算出した場合でも同様の結果となった。

表 3 4 社の企業間の技術距離

JCRFファーマ
科研製薬

0

該当の 3 社と他の製薬 17 社とは一定の技術距離

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)があることが示唆されたが、3 社間の距離も近くはないことが示されている。JCR ファーマは希少疾病
領域、ペプチドリームはバイオ医薬品の、ともに販売機能を多く持たない創薬特化型のスペシャリティ
ーファーマであることが、科研製薬は整形外科領域
ならびに皮膚科領域を中心に経営資源を集中させている会社であるが農薬も扱っていることが、それぞれ技術距離が遠い要因の可能性がある。

研究所 Discussion Paper No.43,(2006)[７] 植西祐子,伊佐田文彦: 国内製薬企業の特許共同出願に見るパートナーシップのネットワーク分析,研究・イノベーション学会 年次学術大会,（2015）[８] 大西宏一郎,永田晃也: 医薬品産業における M&Aが研究開発・知的財産活動に与える影響, 日本知財学
会誌 Vol. 7 No. 1―2010 : 37-44 ,(2010)[９] 津谷薫子: 癌製剤に関する医薬企業の用途発明の研究, 平成 25 年度プロジェクトレポート,(2013)
[１０]

6.まとめ

藤原匠平, 松本裕介、菅愛子, 高橋大志: 特許文書ベクトルを用いた企業価値評価，第 34 回人工知能

本研究では、企業が保有する特許データを用い、
SCDV により特許文書のベクトルを獲得することで、当該企業の技術的情報の数値化に成功した。次に企業の技術の重心位置を、企業間で比較することで技術距離を算出し、医薬品業界の企業分析をおこなった。技術距離と市場距離は一定の関係があることが示唆された。次いで、5 年間の技術距離の算出の結果、製薬企業の研究戦略あるいは特許戦略の分析の可能性を見出せた。詳細な分析が今後の課題である。

学会全国大会，(2020)[１１]

松谷貴己，岡紀子，小林伸行，加藤久仁政 :Derwent World Patents Index (DWPI)抄録の評価の試み-日本語特許公報を例に-情報管理，Vol. 56，No. 4，pp.
208-216，(2013)[１２]

松本裕介,菅愛子,高橋大志: 企業の多角化とシナジー効果の関連性-特許データを用いた分析-, 日
本ファイナンス学会第 27 回大会,(2019)[１３]

厚生労働省: 平成 29 年度 国民医療費の概況

https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/kiryohi/17/dl/kekka.pdf (2020 年 6 月 4 日)

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業境界の変化がイノベーションに及ぼす影響に関する分析, 文部科学省科学技術政策研究所
DISCUSSION PAPER No.75,(2011)[６] 伊地知寛博,小田切宏之: 全国イノベーション調査による医薬品産業の比較分析,文部科学省科学技術政策

日本製薬工業協会ホームページ

http://www.jpma.or.jp/(2020 年 6 月 4 日)
[１５]日本製薬工業協会:産業ビジョン 2025 世界に届ける創薬イノベーション,(2016)

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)

交渉エージェントを用いた工場内無人搬送車システムの検討
Study of Factory Automated Guided Vehicles Systems
using Negotiation Agent.
加藤 大望

矢田

昇平

倉橋

節也

Daimotsu Kato, Shohei Yada and Setsuya Kurahashi
筑波大学University of Tsukuba
Abstract: 近年、工場では原材料、部品、完成品等の輸送に関し、無人搬送車 (AGV) を用いた自動搬送システムが利用されている。ジョブショップ型の工場では、同じ製 設備を用いて同様の工程で繰返すことから搬送車の渋滞が生じ、適切なタイミングで製品を製 装置に供給できず、納期遅延や品質トラブルなどを引き起こす可能性がある。本研究においては、ジョブショッ
プ型の工場である半導体製 工場を想定し、交渉エージェントを用いた工場内無人搬送車システムの検討を行ったので報告を行う。

1

研究背景、および目的

近年、生産性の向上等を目的とし、工場の IoT 化、スマート化が検討されている[1, 2]。このような工場
では原材料、部品、完成品等の輸送において、従来のベルトコンベア等を用いた搬送システムとは異なり、ロボット等を用いた効率的、かつフレキシブル
な搬送システムが検討されている[3, 4]。工場の生産
方式は大別すると、製 装置を工程順に従って同順序で処理するフローショップ型、同種の製 装置を複数配置し、処理順序が可変であるジョブショップ型の生産方式に分かれる。ジョブショップ型の生産方式は、同じ製 装置を共有して製品を生産する工場でよく用いられる生産方式であることから、生産工程間における加工中の製品搬送において、無人搬送車 (Automated Guided Vehicle: AGV)を用いた自動搬送システムの導入が進められている。使用される
AGV は自動制御され、加工中の製品を運搬するが、この際、AGV の渋滞や加工前後での適切な時機での製品の受渡しができず、納期遅れが発生する等の課題が存在する。このため、搬送車の交通量を最適化
し，渋滞発生を抑えることが、ジョブショップ型工場の生産性向上に重要となる。ジョブショップ型工場は様々なものがあるが、半導体製 工場では基板洗浄やフォトリソグラフィ工程など同様の装置を複数回繰り返して使用することで製 を行うことから典型的なジョブショップ型の工場であり、特に 12 イ
ンチの半導体ウェハを用いた工場では、AGV を用いた大規模な自動搬送システムが適用され、その搬送効率が工場の生産性に大きな影響を与えることから様々な研究が行われている[5-7]。
本研究では、ジョブショップ型工場である半導体製 工場を基に、交渉エージェントを用いた工場内
AGV システムの検討を行ったので報告を行う。

2
2.1

研究方法
NetLogo を用いた AGV 流量解析

工場内 AGV システムでは、図 1 に示すような全
長 L [m]である AGV が 度 v [m/s] で走行し、前方車との車間距離 Lh [m] を検知し、Lh を一定に保つよ
うに v を調整しながら走行する。この AGV の交通流量を最大化し、搬送路での渋滞発生を抑えるため、本研究においてはマルチエージェントシミュレーシ
ョンを用いた解析を行った。マルチエージェントシ
ミュレーションにおいては、各 AGV をエージェン
トとして扱い、エージェントを生産ラインに単位時間あたり n [台/s] で流入した場合に流出する交通流
量が AGV の車間距離 Lh に対し、どのように変化するかを解析した。なお、マルチエージェントシミュ
レーションでは、エージェント型プログラミング言
語 NetLogo を用いて解析を行った[8]。

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解析では、図 2 のような工場の製 ラインの一部を想定し、単位時間あたり n で搬送経路から加工装置の存在するイントラベイに AGV が流入し、反時計回りに搬送路を走行しているとした[5]。イントラ
ベイの搬送路の両側には、加工装置を配置し、流入した AGV が加工装置に製品の受渡しを行い、再び搬送路から流出するとした。本解析では、イントラ
ベイから流出する際の単位時間あたりの AGV の台
数を交通流量[台/s]とし、Lh と n を変化させ、交通流量の解析を行った。

図1

図2

台/s よりも高い値となり、車間距離のマージンを広くとりすぎてしまい、搬送路上で渋滞が発生した結果、交通流量が低下したと考えられる。
以上の結果から単位時間あたりに流入する AGV
台数 n を増加させることで交通流量を増加させることが可能であるが、車間距離には最適値が存在し、車間距離 Lh を広く設定しすぎると渋滞が発生し、交通流量が低下する可能性があることが分かった。
このような渋滞発生の条件は、装置の配置や加工処
理時間に変化すると考えられるが、イントラベイに流入または流出する AGV がイントラベイ外に存在する搬送路が交差する点において、車間距離 Lh を一定に保つために、 度 v を変化させるために生じている点は同様であると考えられる。なお、上記で示した車間距離 Lh、単位時間あたりに流入する AGV
台数 n と交通流量の関係は参考文献[9]に示している。

AGV 間の関係

工場内レイアウト

車間距離 Lh を 1 ~ 9 m で変化させた場合における交通流量の時間変化を図 3 に示す。ここで、単位時間あたりに流入する AGV 台数 n を n = 0.2 台/s としている。図に示すように横軸が時間に対し、縦軸の交通流量は約 100 sec の時点でピークを持つことがわかる。これは、イントラベイに流入または流出す
る AGV が搬送路の交差点において、車間距離 Lh を一定に保つために、 度 v を変化させるためであると考えられる。一方、交通流量は一度ピークを付けた後は一定の値を示すか、徐々に低下することが確認できる。図 3(a) では、時間 800 sec における交通流量の値を比較すると、図 3(a)では、車間距離 Lh に関しては、Lh = 1, 3, 5 m において、Lh = 5 m で約 0.3
台/s 示すが、Lh = 7, 9 m では、交通流量の低下が明確に確認できる。
上記の原因を確認するため、n = 0.3 台/s における搬送路上に存在する AGV 総数の時間変化を図 4 に示す。図 4 に示すように Lh = 7, 9 m では AGV 総数
が時間 500 sec を超えると 0.5 台/m で飽和していることが確認できる。この値は AGV が流入する n = 0.3

図3 (a) 交通流量の時間変化(b)搬送路上に存在するAGV総数の時間変化(n = 0.3 の場合)

2.2

交渉エージェントの検討

上記の研究では AGV の流量のみに着目したが、実際には各 AGV に割当てるタスクを考慮する必要がある。タスク割当においては、交渉エージェント
等を用いたタスク割当システムが検討されており、このシステムでは本研究で検討した渋滞情報（図 3経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
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各 AGV に交渉エージェントの機能を与え、契約ネットプロトコル(Contract Net Protocol: CNP)に従い、タスクをオークション形式で各 AGV 与えることを検討した[12]。本研究の場合、契約交渉の際には、装置タスクを与えるエージェントを管理者、入札する
エージェントを契約者とし、AGV は契約者として扱
い、動的に契約交渉を行うとした。また、交渉の際には 契約ネットプロトコルに基づいたメッセージがマネージャと 契約者の間でやり取りされる。タスク管理者と契約者の間の交渉の流れは図 4 のようになる。図 4 に示すように、まず、タスク管理者は
AGV にタスクを送信しい、次に AGV はそのタスクを入札するかの判断を行い、入札が可能である場合は入札を行う。つづいて、タスク管理者は複数の入札に対し、落札者を選定する。落札者は、各 AGV の異質性（例えば、目的とする装置と AGV の距離など）を考慮し、落札者の AGV に結果を報告する。最後にタスクを落札した AGV は、自己の状況を考慮し、タスクを実行するかの判断を行う。なお、落札されたタスクが実行されなかった場合は、タスク管理者は別の契約者にタスクを割り当てる。

て検討を行った。BDI アーキテクチャは、人間が合理的に行動する際には、信念（Belief）、欲求（Desire）、
意図（Intention）という三つの心的状態が関与してい
るとし、その分析を基本として自律エージェントを構築しようとするアーキテクチャである。具体的には、以下の 3 つの状態で実装されている。
・Belief：各エージェントの環境や状態
・Desire：各エージェントの達成する目標
・Intention：各エージェントが Desire を達成するために実行する行動や計画
NetLogo においては、BDI extension という形で BDI
アーキテクチャが提供されており[14]、本研究においても BDI extension を用いて検討を行った。このBDI アーキテクチャをベースに、CNP を用いたシス
テム検討することでより、AGV の自律性を考慮したシステムの設計が可能となると考えられる。図 4 に示すような交渉の流れは、Intention を基本として実装されるが、エージェントの環境が大きく変わった場合（Belief が変化した場合）には、エージェントはIntention を変更する必要がある。本研究においては、
図 3(b)に示す搬送路上に存在する AGV 総数の時間変化をモニタリングし、その値を各 AGV にフィードバックすることにより、搬送路上の AGV に渋滞が生じると類推される場合には、Belief が変化させることで、より環境の変化に対応するシステム設計が可能になると考えられる。

3

図4 タスク管理者と契約者の間の交渉の流れ

2.3

BDI スキームを用いた CNP の検討

2.2 節で上げた CNP を用いたシステムを NetLogo
上で実装する際に、BDI アーキテクチャ[13]を用い期待される成果

本研究では、マルチエージェントシステムでの解析結果をもとに、より各エージェントが自律的に状況を判断し、タスク実行を行えるよう、BDIアーキテ
クチャを組み込んだCNPのシステムを検討した。
BDIアーキテクチャを組み込むことで、より外部環境に順応できるシステム設計が可能になると考えられる。特に、本研究で検討した渋滞情報（図3に示したような搬送路上に存在するAGV総数の時間変化
等）を各AGVに与えることで、自律的に経路探索を行い、効率的な経路発見・およびタスク割当を行う事が重要であり、さらには、過去の工場内の渋滞情報、加工装置の故障予測情報、各AGVから位置情報を収集し、推論を行う事で、Beliefを変化させ、より効率的な工場内無人搬送車システムの検討を進めていく。

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参考文献
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[3]

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[4]

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Proceedings of the 2013 Winter Simulation Conference,
3829.

[6]

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the winter simulation conference, Huntington Beach, CA,
6–9 December 2015.

[7]

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加藤 大望他『マルチエージェントシミュレーションを用いた 工場内無人搬送車システムの解析』, SIGBI #14(2019)[10] R. V. Parysi et al., “Flexible Multi-Agent System forDistributed Coordination, Transportation & Localisation”
AAMAS 2018, p1832.
[11] Sebastian Mayer et al., “Adaptive Production Control with

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IEEE International Conference on Systems, Man andCybernetics (SMC), p120.
[12] R.G.Smith, ”The Contract Net Protocol: High-Level

Communication and Control in a Distributed Problem
Solver,” IEEE Trans. on Computers, Vol.C-29, pp.11041113 (1980)[13] M. Bratman et. al., “Intention, Plans, and Practical Reason,”

Harvard University Press (1987)[14] Ilias Sakellariou et. al., “Enhancing NetLogo to Simulate

BDI Communicating Agents,” J. Darzentas et al. (Eds.):
SETN 2008, LNAI 5138, pp. 263–275 (2008)

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経営者の容姿が企業行動に与える影響に関する研究
A Study on the Influence of Managerial Appearance on Corporate Behavior

Ayumi Fukasawa, Hiroshi Takahashi

Graduate School of Business and Administration, Keio University

Abstract: In Europe and the United States, appearance is considered to be an important factor in business,
and not a few studies have examined the effects of managerial appearance on corporate management andindividual success and performance. In this study, we attempt to analyze quantitatively the faces ofmanagers in Japan, which is one of the most important components of appearance, in order to elucidate
whether a similar phenomenon is found in Japan. Photographs of managers' faces are collected fromannual reports and other sources, and feature vectors are extracted. This will be clustered using theK-means method using FaceNet's trained model VGGFace2 to analyze whether there are differences inthe behavior of the companies in each cluster, i.e., how the face of the manager affects the company's
behavior.

52

Hamermesh et al. 1994

Biddle et al.
1995

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Saisho et al. 2018

Hamermesh et al. 2003

Salter et al. 2012
Pfann et al. (2000)
1

Cao et al. 2019

Pfann et.

al. (2000)

FaceNetVGGFace2
Schroff et
1996

al. (2015), Qiong et al. (2018)

CEO13.>; .OB? VY\0c1JX
e2JS/J_L:6[AhPfann/Biddle/Hamermesh/Bosmanh2000ii

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ROA (

)

2

2
FaceNetVGGFace2

2K-means

5.
3



.
225

113
2

VGGFace2
K-means

1

1[] Daniel S. Hamermesh, Jeff E. Biddle., “Beauty and theLabor Market,” American Economic Review, vol 84,(1994), pp. 1174-1194.
[] Jeff E. Biddle, Daniel S. Hamermesh., “Beauty,
Productivity and Discrimination: Lawyers' Looks and1

Lucre,” Journal of Labor Economics, Vol. 16, No.1,(1995), pp. 172-201.
[] Gerard A. Pfann, Jeff E. Biddle, Daniel S. Hamermesh,
Ciska M. Bosman., "Business success and businesses'
beauty capital," Economics Letters, Elsevier, vol. 67(2),(2000), pp. 201-207.
[] Daniel S. Hamermesh, Amy M. Parker., “Beauty in theClassroom:

Professors'

Pulchritude

andPutative

Pedagogical Productivity,” Economics of Education
Review, (2005), v. 24, issue. 4, pp. 369-76.
[] Sean P. Salter, Franklin G. Mixon Jr, Ernest W. King.,“Broker beauty and boon: A study of physical2DK Saisho et al. (2018)9a= <ZN&$) VGGFace2 U@Ib ][.!%+#dCTF8.f4QhmjlGjk.5iP-`EM'!"(* ^WH90%R@U@7,.O7,'!"5g 

3attractiveness and its effect on real estate brokers' income
and productivity,” Applied Financial Economics 22(10),(2012), pp.811-825.
[] Qiong Cao, Li Shen, Weidi Xie, Omkar M. Parkhi,

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IEEE International Conference on Automatic Face &Gesture Recognition (FG 2018), (2018).
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Conference on Innovation & Management (ICIM2018),(2018).
[] Ying Cao, Feng Guan, Zengquan Li, Yong George Yang.,“Analysts’ Beauty and Performance,” Management
Science, (2019).
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Philbin., "Facenet: A unified embedding for facerecognition and clustering." Proceedings of the IEEE
conference on computer vision and pattern recognition.
(2015).

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要約文章生成と意味類似度による株式市場におけるニュース記事の影響度の測定
Analysis the Effect of News Articles on the Stock Market
by Summarizing and Semantic Similarity
野矢淳 1

高橋大志１

Jun Noya1, and Hiroshi Takahashi111

慶應義塾大学大学院経営管理研究科
Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: Stock market fluctuations are caused by various factors. This study focuses on news articles toimprove the accuracy of stock market predictions. The effect of news articles is bigger when informationthat was not predicted is public, earning surprise. We have summarized past news articles by GPT-2 todiscover news trends. We also converted the news articles into vectors and link them to stock prices bymachine learning. As a result of this analysis, we were able to improve the accuracy of stock market predictions.

1 はじめに株式市場の株価はさまざまな要因によって変動する．株価の挙動を説明するために，これまで数多くの研究が行われてきた．しかし複雑な株式市場をモデル化することは困難であり，現在でも株価の動きを完璧に説明することはできていない．
株価の変動は，一般的にこれまでに市場では認識されておらず，予測しづらい情報が発表されたときに特に大きく反応する．これをアーニングサプライ
ズという．アーニングサプライズに関連した研究として，アナリスト数や企業業績によって検証したもの[1]や，アーニングサプライズが将来どのように株価と関係するか検証したもの[2]などが存在する．
また，株価は景気や企業業績，市場の動きなどに影響を受けて変動する．これらの情報を受信する媒体として代表的なものに有価証券報告書や四季報，
ニュースなどがある．とりわけニュースは誰でもア
クセスできる情報源であり，個人のような小さい投資家から機関投資家までが活用している．ニュースと株価の関係性を扱ったものは数多く存在している[3]．また，近年は機械学習モデルを使った研究も盛んに行われている[4][5]．
そのため本研究では，ニュース記事を要約することで算出されるアーニングサプライズをモデルに組み込むことで，株価の説明モデルの精度の向上を目的としている．その手法として，近年の機械学習の発展により自然言語処理で文章の意味を理解することが可能となったため，言語生成モデルでニュース記事の要約文章を生成し，文章のベクトル化によって類似度を求めて分析する．

2 データ
本研究では，要約文章生成のためにニュース記事と株価の結びつけに株式市場データを使用する．それぞれ以下通りである．

2.1 ニュース記事データ
ニュース記事データは，トムソン・ロイター社が提供するロイターニュースを用いた．トムソン・ロ
イター社は世界最大級のマルチメディア通信社であり，日本においても幅広いニュースを提供している．
特にトムソン・ロイター社の報道スピート，正確性，信頼性は高い評価を得ており数多くの投資家が活用する情報源である．本研究では，2016 年のシャープ
株式会社に関連するニュース記事の発信日時，本文を使用した．

2.2 株式市場データ
株式市場データは，東京証券取引所におけるティ
ックデータを用いた．ティックデータとは，株式の約定価格や約定数量の推移を示した，時系列の取引
データのことである．本研究では，2016 年の取引時間と約定価格を使用した．

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3 分析手法

3.3 NN による分析

本研究の分析手法の構造を，図 1 に示す．まず一定期間のニュース記事から要約文章を生成し，次の期間に発表されたニュース記事との類似度を比較した．その後，算出された類似度より株価との関連性を分析した．要約記事の作成には GPT-2 を用いて，比較のための文章ベクトルの生成は Bert を用いた．
また，株価との関連性は，ニュースが発表される前後の株価の変動率を算出し，ラベル付を行った上で，NN を用いて分析を行った．

Neural Network(NN)は脳のように動作する機械学習モデルであり，複数のノード（ニューロン）が結合して構成されている．単一のノードにおいて，複数の入力（x0, x1 … xn）をすると，一つの出力(Y)をする（図２）．これらのノードを複数組み合わせて最適な値を算出する．本研究では文章の類似度を比較したベクトルと株価との結びつけを行うのに用いた．

ニュース記事データ

Input

Weights

x0

w0

x1

w1

x2

w2

xn

言語生成モデル（GPT-2）…

Sum∑

Activation
Functionz

Outputfywn

図 2 NN のノードに対する入力と出力

要約文章生成4 分析結果

言語モデル（Bert）
ベクトル化・比較
機械学習
（NN）

ラベル付け

株価データ

出力

図 1 分析手法の構造

3.1 GPT-2 を用いたニュース記事の要約
Generative Pretrained Transformer 2 (GPT-2)[6]は，汎用人工知能の研究をするアメリカの非営利団体である Open AI が開発した言語生成モデルである．世界中のインターネット上にある 800 万の Web サイトの文章を学習しており，読解や翻訳，要約などのタスクを得意とする．
本研究では関連銘柄のニュース記事を読み込み，要約文章を生成するのに用いた．要約する期間は一ヶ月毎として，その月のニュース記事の要約文章を生成した．

3.2 Bert を用いた文章のベクトル化
Bidirectional Encoder Representations from Transformers(Bert)[7]は，Google が開発した言語モデルである．事前学習した後に転移学習によって様々なタスクを解くことができる．このモデルの最大の特徴は文章の文脈を理解することであり，文章の意味比較
や．他の文章が続く可能性などを計算できる．
本研究ではニュース記事を比較するために，文章を多次元ベクトル化するのに用いた．

本研究では，文書をベクトル化した後に機械学習で分析した Model 1，要約文章との類似度のみを機械学習で分析した Model 2，要約文章との類似度及び文書をベクトル化した両方を機械学習で分析した
Model 3 を用いて，正答率を比較した．

4.1 要約文章の生成
GPT-2 を用いて，一年間のニュース記事を一ヶ月毎に要約した．その結果の例を，図 3 に示す．これ
より可読性の高い要約文章を生成できたことが分かる．
The plan to raise Sharp's capital, saying it could
raise 2 trillion yen ($18.85 billion) with investors.
Mr. Murakami, former manager of the fund, wasalso on the call. The government is unlikely to help
Sharp's plans, some experts say that is a surprise,
but the government should be helpful for Sharp.
The government should offer Sharp and take Sharp
Sharp and Hon Hai and SoftBank.
図 3 生成した要約文章の例

4.2 文章のベクトル化と分析
Bert を用いて文章をベクトル化して要約文章との比較を行い NN で株価との関連性の分析を行った．
それぞれのモデルの結果は図 4 の通りである．正答率は，Model 1 が 55%，Model 2 が 35%，Model 3 が57%となった．これより，要約文章との類似度を組み込んだモデルである，Model 3 の結果が一番高い正経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
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答率であることが確認できた．これらの結果は，類似度の情報が資産価格評価に貢献できる可能性を示すものである．
60
50

正答率(%)

40
30
20
10
0
Model1Model2Model3

モデル名

図 4 NN による分析結果

5 まとめ
本研究は，ニュース記事の要約文章生成によって，株価の説明モデルを構築した．GPT-2 で要約文章を生成した後，Bert でベクトル化して NN で分析を行った結果，類似度と文章ベクトルを組み込んだモデルの精度が最も高いことを見出した．これらの結果
は，ニュース記事と要約文章の類似度を通じサプラ
イズを組み込むことで，株価の説明モデルの精度の向上の可能性を示すものである．
今後はデータ数を増やして結果をさらに検証する必要がある．また要約文章を生成するにあたって
GPT-2 の後継モデルである GPT-3 を使うことを検討
している．

参考文献
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働き方と生産性の相互作用分析のためのミーティング検知手法
Meeting Detection Method for Interaction Analysis between Work Style and Productivity
矢田 昇平 1
Shohei Yada 1
1

加藤 大望 1

Daimotsu Kato 1

倉橋 節也 1
Setsuya Kurahashi 1

筑波大学大学院 ビジネス科学研究科 経営システム科学専攻
1
University of Tsukuba

Abstract: Labor shortage due to population decline is a social issue in Japan.
On the other hand, in April 2019, the “Work Style Reform Laws” was enacted, and diversification of work
styles and improvement of productivity can be seen as a management issue for Japanese companies.
In this paper, we propose a method to detect various work situations and meeting occurrences of employees,
in order to find out the relationship of interaction between "work style" and "productivity", using location
information data obtained from in-house Wi-Fi connection. In addition, by analyzing the network basedon the information of the detected meeting, the network in the organization can be visualized.
In this way, we aim to identify a model that maximizes organizational productivity by visualizing the way
employees work styles.

ミーティングの発生状況を検知するために, オフ
ィス内における従業員の位置情報を利用する. 本研
日本は少子高齢化や人口減少に伴う労働力不足が究対象の環境は, 東京都内にあるオフィスビルの執深刻化している. [1] 加えて就業時間あたりの労働
務フロア内であり, 基本的には全てのフロアでフリ生産性も著しく低く, OECD の発表によると日本はーアドレス制が導入されている. 従業員はノート
主要先進 7 カ国の中で 1970 年以降常に最下位とな
PC とスマートフォンが支給されており, フロア内っている. [2] こうしたことから日本経済は「量」「質」 においては Wi-Fi 接続によって業務を行うのが標準共に危機的状況にあり, このことは社会課題ともいである. この Wi-Fi 接続情報を用いてフロア内におえるであろう.
ける位置情報を取得し, さまざまなタイプの異なる一方で, 2019 年 4 月には『働き方改革関連法』が執務状況やミーティングの発生状況を検出する.
施行され, 生産性向上とともに就業機会の拡大や意欲・能力を存分に発揮できる環境をつくることが求
3. 先行研究との比較められており, 企業側からみるとこのことは経営課
題とも捉えられる.
執務エリア内での位置情報や対面情報を用いた先
このように, 働き方の多様性を受け入れながらも行研究としては, 名刺型のウェアラブルセンサーデ
組織レベルでの生産性を高めていかなければならな
バイスを用いて日立研究所が実施した研究[3]や,いなかで, 組織経営は未だに経験・勘・慣習などといWi-Fi の接続情報を用いてヤフー株式会社の山下らった非科学的なアプローチが中心ではないだろうか.
が実施した研究[4]があるが, 本研究は後者の研究を発展させる形で行うものである. 山下らの研究では,執務フロア内の位置情報から離合集散モデルに基づ
2. 研究の目的
くミーティング発生の検知手法を提案しているが,本論文の目的は「個人の働き方」と「組織の生産本研究における発展性は主に以下 2 点である.
性」との相互作用の関係を見出すために, オフィス
一つ目は, ミーティングがオフィス内のどのよう
内での従業員間のさまざまなミーティングの発生状なエリアで発生しているのかを特定している点であ況を検出することにある. そして, その結果を用いる. これは, 座標系の位置情報データに, フロアレて組織の生産性を最大化するモデルを特定すること
イアウトのエリア区分を重ね合わせて計測することを目指す.
で実現する.

1. 研究の背景

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二つ目は, 検知したミーティングを従業員間のネットワークと捉え「ネットワークの中心性」を特徴量抽出している点である.

4. 研究手法
本研究の対象とする環境は, 東京都内にあるオフィスビルの執務フロア内であり, 基本的には全てのフロアでフリーアドレス制が導入されている前提である. 従業員の位置情報の取得には, オフィス内の位置情報システム「pozzy」のログを用いる. [5]現在この位置情報データは, フリーアドレス環境
下で従業員の居場所を検索したり, 各フロアの混雑状況を確認したりといった執務のうえで必要な形で利用されているが, 本研究においてはこの位置情報データから個人を特定できる情報を一切排除することで匿名性を担保しつつ, ミーティングの検出とネットワークの中心性を抽出する. 以降で, 研究の具体的な手法を記す.

グ検知手法を踏襲しつつ, 4.1 で用いたエリア区分を,
ミーティングが発生した位置情報においても適応することで, 「どういった場所でミーティングが行なわれているか」といった働き方に関する特徴量を抽出した. ここまでで説明したエリア特定の概念を示したのが図 1 である.
図 1：エリア区分の概念図

4.1. 執務場所の特定
まずはオフィスのレイアウトデータを分析環境に読み込む. 全てのフロアは 233 Feet（約 71 メートル）
四方の間取りである. このフロアレイアウトを二次元の XY 軸座標平面として扱い, 左上の座標軸（0, 0）
地点から最大(233, 233)まで正の値を持たせる.
このフロアレイアウトに対し, エリア区分を付加することでその地点の属性を得ることができる. エリア区分は, 実際のオフィスの利用状況に応じて「 formal meeting area 」「 informal meeting area 」「concentration working area」それ以外を「free working
area」とする 4 区分であり, その概念を図 1 に記す.
こうして特定したエリア区分付きのフロアレイア
ウトに対して, 各従業員の位置情報データを重ねることで位置情報データにエリア区分を付加し, フリ
ーアドレス環境下において「どいうった場所で業務を行なっているか」といった働き方を表現する特徴量を抽出する.

4.2. ミーティングの検出
山下らの先行研究におけるミーティング検知の定義設定は, 人数 2 人以上で上限なし（1 対 1 の立ち話等も考慮）, 場所はフロア内であればどこでも, 時間
は 5 分以上 60 分以内で, 複数デバイスの離合集散の動きからミーティングの発生を検知しネットワーク
グラフ化することで, コミュニケーションの可視化を試みたが, 本研究ではこの先行研究のミーティン

4.3. ネットワークの中心性の抽出
先の通り 4.2 で検出したミーティングデータを用いて, 組織内における中心的な役割を定量的に算出するために, 2 種類のネットワークの中心性を抽出す
る. 1 つ目は「次数中心性("#$)」である. これは, そ
れぞれの従業員をネットワークのノードと捉えたときに, 多くのノードと隣接しているノードを中心的とする指標である. 次数とは各ノードに隣接しているエッジ数のことであり, ノード&の次数を"'# (&)としたとき, 次数が高いノードほど重要とする.
"#$(&) = "'# (&)
もう 1 つは, ノードの 2 点間を結ぶ経路上にしばしば現れるノードを中心的とする「媒介中心性(*+$)」である. 任意のノードペア間の最短パスのうち, 媒介しているパスの割合によりノードをランキ経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
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ングするものであり, ,!,# はノード-, /間の最短パス数, ,!,# (&)はノード&を通るノード-, /間の最短パス数としたとき以下の式で表すことができる.
*+$(&) = 0 0!∈% #∈%,!,# (&),!,#

えたあたりから, 「formal meeting area」での発生比率が高まっていることが見て取れる.
図 2：集合人数別/エリア区分別 MTG 発生比率

なお, これらの中心性については, ミーティングが発生した「formal meeting area」「informal meetingarea」「free working area」別に合計で 6 パターン算出
することとした. その理由は, 会議室で行われるミーティングだけではなく, 開放的な場で行われるオープンなミーティングや, 突発的に発生する立ち話のようなコミュニケーションがもたらす効果も検証するためである.

5. 分析結果
今回の分析に利用したデータの期間は, 2019 年 11
月 1 日から 11 月 7 日までの一週間の位置情報デー
タである. この期間で抽出された全従業員の 5 分おきの位置情報のデータ数は 5,060,524 レコード, ミー
ティングの発生回数は, ミーティングであると検知するデバイス間の距離を 10Feet（約 3 メートル）と設定した場合で 24,835 レコードであった.

5.1. 執務場所特定の精度サンプルとして, あるひとりの従業員の執務場所
検知結果と, 実際の当時のスケジュールを比較してみたところ, 検知された 49 のミーティング実施エリ
アでのデータ数に対して 83.7%にあたる 41 のデータ
が当時のスケジュール内に収まる結果となった. ただしこれは, あくまで検知されたデータに対する検証であるため, 本来であれば当時の正確なスケジュールすべてに対する検証が必要である. これは検証数の向上と合わせてさらに分析を進める予定である.

5.3. ミーティングネットワークの中心性該当期間における「informal meeting area」で発生したミーティングを次数中心性によってネットワー
クグラフにしたものが図 3 である. それぞれの従業員を赤い円（ノード）, コミュニケーションのパスを灰色の線（エッジ）で表しており, ノードの大きさは
ここでは次数中心性に応じて変化させている.
これをみるとネットワークの所々で次数中心性の高いノードが点在していることがわかる.
図 3：次数中心性によるネットワークグラフ

5.2. ミーティング発生状況
該当期間における集合人数別のミーティング発生回数をみると, 全体の 66%にあたる 16,315 回が 2 名によるミーティング（1 対 1 のミーティング）であった. 研究対象組織においては上司と部下による定期的な「1on1」が組織文化的に推奨されており, この
結果にはある程度納得ができる.
また, この集合人数別のミーティング発生回数を,
エリア区分別にみてみると図 2 のようになった. 6 名程度までの比較的少人数のミーティングは, ほとん
どが「free working area」で発生しており, 10 名を超次に, 同じ「informal meeting area」で発生したミー
ティングを媒介中心性によってネットワークグラフにしたものが図 4 である. 媒介中心性の値が高いノードがまばらに発生しており, 次数中心性とは異なる分布があるように思われる.

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ただし, 定義が異なる中心性間で, 中心性の強さを単純比較することはできないため, この差が意味するところを, 今後分析を進める予定である.
図 4：媒介中心性によるネットワークグラフ

6.2. 働き方と生産性の因果推論
ここまでの研究過程においては, 変数間に有意な相関がみてとれたとしても, その因果関係に言及することは難しい. そこでベイジアンネットワークを用いて「組織の生産性」を向上する「働き方」を導出することを試みる.

6.3. シミュレーションモデル化

6. 今後の展望
この結果を踏まえて本研究は以下の通り発展させていく計画をしている.

ここまでで検証できるのは, あくまで個人の働き方が, 当人の生産性にどう寄与しているかであるが,本来は働き方の多様性が組織の生産性をどのように高めるかを明らかにしたいと考えている.
またこれらが相互作用の関係にあると仮定すると,個人の働き方を「ミクロの行動パターン」として, 組織の生産性を「マクロの社会現象」として階層的に捉え, 今回の分析結果をパラメータとして用いることで, エージェントベースモデルによるシミュレー
ションが設計可能では無いかと考えている.
そうすることで, ミクロ・マクロループが引き起こす構造変化のメカニズムを創発的に発見する発展的な研究を計画している.

7. 参考文献
6.1. 目的変数及び媒介変数の考慮
これまでに抽出した「働き方」のデータを説明変数として扱い, これに対する目的変数として「生産性」を加えることで「働き方」と「生産性」の関係
性を明らかにできると考えている. この「生産性」には半期ごとに実施する個人および組織の 11 段階業
績評価を用いることを検討している. 業績評価を生産性として扱う理由としては 2 点ある.
1 点目は全従業員を一律で相対比較できる評価指標が存在しないからである. 営業職から技術職まで幅広く在籍する企業においては致し方ない側面である. 2 点目の理由は, 業績評価の設定思想が, 全社の定量的な業績目標を組織・個人までブレイクダウンするという設計思想になっているためである.
続いて, 個人の「働き方」が例えば職位や年齢, 性
別, またはモチベーションといった外的要因からの影響を受けている可能性も無視できない. そのため「個人の属性」や「組織満足度」といった媒介変数を加えることで, 組織として生産性を最大化する組織形成モデルを明らかにしたいと考えている.

[１] 内閣府: 平成 30 年版 高齢社会白書, 第 1 章 第 1 節
生産年齢人口の将来推計[２] 公益財団法人 日本生産性本部: 労働生産性の国際比較 2019[３] Satomi Tsuji, Nobuo Sato, Kazuo Yao, et al (2019).
“Employees’ Wearable Measure of Face-to-Face
Communication Relates to Their Positive Psychological
Capital, Well-Being”[４] 山下 達雄, 寺岡 照彦, 田口 拓明 (2020). Wi-Fi 接続
による屋内位置情報を用いた人間関係の抽出.
[５] ヤフーの社内システムを紹介します, Yahoo! JAPAN
Tech Blog, 2016 年
12 月
5 日
.
https://techblog.yahoo.co.jp/advent-calendar-2016/pozzy/[６] 村田 剛志（2019 年）. Python で学ネットワーク分析,
オーム社[７] 和泉 潔 他（2017 年）. マルチエージェントのためのデータ解析, コロナ社
[８] 出口 弘（2004）. エージェントベースモデリングによる問題解決－エージェントベース社会システム科
学としての ABM 一, オペレーションズ・リサーチ,2004 年 3 月号, p161-167[９] 伏見 卓恭 他（2012 年）. ノード集合に対する媒介
中心性の提案.

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日本のガス市場におけるダイナミック・プライシングモデルに関する研究
A Study on the Potential of Dynamic Pricing Models in the Japanese Gas Market
許 慏碩 1

村上 英治 1,2

高橋 大志 1Myeongseok HEO 1 Eiji MURAKAMI 1,2 and Hiroshi TAKAHASHI 1
1

慶應義塾大学大学院経営管理研究科 2 アズビル金門(株)1Graduate School of Business Administration, Keio University 2 Azbil Kimmon Corporation

Abstract: Gas and electric power are one of the essential social infrastructure for social and economic
activities. The purpose of this research is to construct a Real Time Pricing (RTP) model suitable for the
distribution and sales market of LP gas in Japan by utilizing the Dynamic Pricing Model. As a method ofpredicting demand, we would like to first create a model of power consumption and then apply it to LP
gas. Analysis of customers' electric power and gas consumption can infer from what standpoint they wereconsuming public goods. Through this, we would like to offer users' reasonable prices to expand theirchoices and contribute to the efficient use of social resources.

1．研究背景ガス、電気は、社会、経済活動において必要不可
欠な社会インフラの一つである。
本研究はダイナミック・プライシングモデルを活用し、日本の LP ガスの流通及び販売市場に適したReal Time Pricing (RTP)モデルを構築することを目的とする。
電力市場に関しては、ダイナミック・プライシン
グモデルに関する報告が、数多く行われているのに対し、ガス市場に関しては、相対的に分析報告の数は限定的である。本研究では、ガス市場を対象としたダイナミック・プライシングモデルについて検討を行う。
次節において関連研究について触れたのち、基礎分析の結果を示す。4．は、まとめである。

2．関連研究2.1 ガス消費量と電力消費量
近年、電力業界では、消費量の多い時間帯の電力消費を少なくするというピークカットが行われている。これに関連して様々なプライシングモデルが提案されており、特にダイナミック・プライシングモ
デルが注目を集めている。
ダイナミック・プライシングモデルは、リアルタ
イムに需要と供給を把握し、最適化された価格を算出するものである[1]。このようなモデルを使用することで個々の消費者の特性や個別状況が反映された価格を算出することが可能である。更に、ダイナミ
ック・プライシングを通じ消費者が感じている価値をより正確に価格に反映することで、既存のステイ
ティック・プライシングに比べて効率性の向上に貢献することが期待される。
2.2

日本のガス市場の現状

日本の LP ガス市場は自由料金制である[2]。自由
料金制であるので、原油価格の上昇によって LP ガ
ス料金も変動的に動くことが考えられるが、事業者によっては原油価格が下落してもガス料金を下げない場合も存在する。これらの要因の一つとして LP
ガスの価格には公表義務がなく、市場の閉鎖性のため適正価格より高い価格が設定されたとしても消費者は気付きづらいことが挙げられる。
1996 年から消費者はガス会社を自由に選ぶことができるようになっている。しかし、現実の選択には、様々な要因が存在する。例えば、住宅を新築す

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る際にプロパンガス設備の導入費用をガス事業者が立て替えるため長期契約を締結する場合が多い。そのような場合、適正価格より高い価格の LP ガスの利用を促される可能性がある1。
日本のガス市場におけるダイナミック・プライシ
ングモデルの開発においては、こうした日本の LP
ガス市場の特殊性と現実性を勘案する必要性がある[3]。
本研究では、電力市場などにおける先行研究の成果を取り込み、日本のガス市場に関する研究を行う[3-7]。

[３] 村上英治: 価値創出を指向するメーターデータプラ
ットフォームガスミエール TM, Azbil Technical Review,
pp. 20-23, (2020 年 4 月)
[４] Yasirli Amri, Amanda Lailatul Fadhilah, Fatmawati, Novi
Setiani, Septia Rani: Analysis Clustering of Electricity
Usage Profile Using K-Means Algorithm, IOP Publishing,(2016)[５] https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ElectricityLoadDia
grams20112014[６] Sebastián de la Torre, José M. Arroyo, Antonio J. Conejo,
and Javier Contreras: Price Maker Self-Scheduling in a
Pool-Based Electricity Market: A Mixed-Integer LP

3．基礎分析
LP ガス消費量の季節ごとの消費量を分析したところ、2015∼2019 年の 5 年間の LP ガス消費量から、僅差で夏（7∼8 月）の消費量が冬（12∼1 月）の消費量より高いことを確認した2。
また、使用料データを基に顧客をグループ化することで、顧客群別のカスタマイズ対応サービスが可能になる。本分析では、電気使用量データを基に顧客のクラスター分析を実施し、可視化を行った [5]。
同様の分析はガス使用量を用いても可能であり、今後の課題である。

Approach,IEEE

SYSTEMS,

Vol.

TRANSACTIONS
17,

No.

4,

ON
pp.

POWER
1037-1042,(NOVEMBER 2002)[７] Alireza Rahimi Vahed, Teodor Gabriel Crainic, Michel
Gendreau, Walter Rei: A Path Relinking Algorithm for a
Multi-Depot

Periodic

VehicleRouting

Problem,

CIRRELT, pp.1-33, (2013)[８] 経済産業省資源エネルギー庁, 石油等消費動態統計
年報, (2015, 2016, 2017, 2018, 2019)[９] Axelrod,R: The Complexity of Cooperation Agent-Based
Model of Competition and Collaboration, Princeton
University Press (1997)[１０]

Epstein, J.M., Axtell, R.: Growing Artificial

Societies Social Science From The Bottom Up. MIT Press

4．まとめおよび今後の課題(1996)[１１]

本分析では、日本のガス市場におけるダイナミッ
ク・プライシングモデル構築に向けた検討を行った。
現実のデータを用いた詳細な分析は今後の課題である。また、本分析においては、事業者、消費者等、複数のステークホルダーが存在する。これらを考慮したエージェントベースモデルおよび人間参加型ア
プローチによる分析やファイナンス分野の知見を取り込んだ分析も、今後の課題の一つに挙げられる[9-15]。

Hiroshi Takahashi, and Takao Terano: Agent-BasedApproach to Investors ’ Behavior and Asset Price
Fluctuations in Financial Markets，Journal of Artificial
Societies and Social Simulation, no.3, Vol.6, (2003)[１２]

山下泰央，高橋大志，寺野隆雄：ビジネスゲー

ムによるファイナンスへの接近：金融資産への投資の 意思 決定 の学 習， コンピ ュー タソ フト ウェア ,pp.30-40, No.4, Vol.25 (2008)[１３]

Hiroshi Takahashi: An Analysis of the Influence ofdispersion of valuations on Financial Markets throughagent-based

参考文献[１] Walter R. Paczkowski: Pricing Analytics, Models andInternational

Journalofissue 1, pp. 143-166, 2012.
[１４]

菊地剛正，國上真章，高橋大志，鳥山正博，寺Advanced Quantitative Techniques for Product Pricing,

野 隆雄：経営意思決定表現モデルを用いたビジネス(2018)

ケースとエージェントモデルの意思決定過程の形式[２] 江田健二: かんたん解説!! 1 時間でわかるガス自由化
入門, https://pps-net.org/tainavi-interview (2017 年 6 月)
1modeling,

Information Technology & Decision Making, vol.11,

異なる LP ガス事業者を選ぼうとすると、多額の違約金が請求される可能性もある。
2
本稿では、経済産業省資源エネルギー庁より公表されている石油等消費動態統計を用いた。

的記述，情報処理学会論文誌，10, 60, pp.1704 -1718(2019)[１５]

井上光太郎、高橋大志、池田直史: ファイナンス, 中央経済社(2020)

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2

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Analysis of Financial Situation of Retirement Generation using Questionnaire Data
1,2

1



Takamasa Kikuchi 1,2 and Hiroshi Takahashi 1
1
1

Keio University
MUFG
2
MUFG Financial Education Institute2

Abstract: With the aging of society, the problem of asset formation before and after retirement is
attracting attention. The issues related to asset depletion are often analyzed based on macro statistical datasuch as financial assets and disposable income. Whereas such analysis does not necessarily reflect the
attributes of each individual so there is room for improvement. In this paper, as a first step to analyze thecharacteristics of the assets and household income before and after retirement, we conducted a basic
analysis using individual questionnaire data. Specifically, after showing the summary statistics of theabove data, cross tabulation was performed according to the attributes of the questionnaire respondents.
We analyzed the tendency of various asset statuses and stances toward investment due to differences inresidential area and household composition.

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2018.

https://www.fsa.go.jp/singi/singi_kinyu/market_wg/siryo
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2014

https://www.stat.go.jp/data/zensho/2014/index.html, last

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Appendix
2

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経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)

DEA によるシミュレーション・ログ集合の分類
A Classification of the Simulation Log Set by DEA
國上真章 1 菊地剛正 2

寺野隆雄 3Masaaki Kunigami 1, Takamasa Kikuchi 2, and Takao Terano 3
東京工業大学Tokyo Institute of Technology
2
慶應義塾大学2
Keio University
3
千葉商科大学3
Chiba University of Commerce
1

1

Abstract: This study proposes a method of using Data Envelopment Analysis (DEA) to classify a set of
input/output logs in a social or organizational simulation and compares it with previous methods based oncluster analysis using examples. DEA is used mainly in policy analysis as a method to compare theefficiency based on multiple input and multiple output data. In DEA, the entire data is partitioned by thedata that define efficiency corner points, called reference sets. In this study, we propose to use DEA as aclassifier of simulation logs due to this property of reference sets. In this paper, we illustrate how DEA
allows us to classify a set of simulation logs by their characteristics, using the SIR model of infectious
disease spreading with additional variables multiple indicating measures. In addition, the results werecompared with the results of the previous log classification using cluster analysis.

1 はじめに

2 包絡分析法（DEA）

本稿は，社会や組織のシミュレーションの入出力
ロ グ 集 合 の 分 類 に 包 絡 分 析 法 (Data Envelopment
Analysis: DEA)の活用を提案するものである．DEA
は多入力・多出力の経営データ間の効率性を相互に比較する手法として，政策分析等で利用されている[1]．DEA による分類では参照集合と呼ばれる効率性の端点を定める経営データによってデータ全体が分割される．本稿では，この参照集合の性質により
DEA をシミュレーション・ログの分類器として用いる．
これまでに田中[2]は，組織シミュレーションのロ
グをクラスター分析により分類するとともに，各クラスター毎にその性質を特徴づける意志決定を決定
木により抽出する方法を提案している．また菊池[3]は，クラスター分析によりログを類型化し，形式化された仮想ケースとして記述している．
本稿ではシミュレーションの入出力ログをその振舞いに応じて分類するために DEA による方法を提案し，その特徴についてクラスター分析と比較しつつ考察する．

Charnes，Cooper，Rhodes が 1978 年に提案した包絡分析法 (Data Envelopment Analysis: DEA)[4]は，複数の入力と複数の出力をもつ意思決定主体（Decision
Making Unit: DMU）の効率性を比較する手法である．
DEA では各 DMU について，より最適化された効率性を持つ DMU からなる参照集合（Reference Set）による特徴づけを行うとともに，参照集合をつないで生成される包絡線（Envelopment）により，DMU の相対的な位置づけの比較を可能にする．

2.1 DEA の考え方
DEA の最も基本的な方法である CCR 法[4]の考え方は，次のとおりである．a) 複数の入出力をもつ意
志決定主体（DMU）の重み付き効率性，b) 各 DMUの効率の重みの最適化を通した DMU 間の効率性の比較，c) 劣効率的な DMU に対しての最適な効率性を持つ DMU の集まりである参照集合（Reference
Set）による特徴づけである．
まず，複数（K 個）の意志決定主体のそれぞれ
DMUk (k = 1~K) が，M 成分の入力 xk ={xkm >0 | m =経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第16回)
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1~M} から N 成分の出力 yk {ykn >0 | n = 1~N} を生成するとする．この時，各 DMUk の効率性Θk は，入力
xk と出力 yk に重み ξk ={ξkm >0 (m = 1~M)}, ηk (ηkn
>0 (n = 1~N))をつけて，Θk ≡ (ηk·yk) /(ξk ·xk) =∑n,m{(ηknykn) / (ξkm xkm)}と定義できる．（図１）
xk1
xk2
:
xkM

η⋅y
=  η kn y kn
ξ ⋅ x n =1

km

N

η ,ξ

n =1

M

ξ x
m

m =1

km

DMUkの効率性ΘkM N  η n y hn  ξ m xhm ≤ 1 (h = 1 ~ K )m =1
 n =1
そのη, ξ で他のDMU
s.t. 
η n ≥ 0 (n = 1 ~ N ) の効率性Θhが１を超
えないよう制限 ξ m ≥ 0 (m = 1 ~ M )重み 全て非負 ξ kn = ξ n∗ , η kn = η n∗

図２：DMU の効率性Θを求める最適化問題．
もし最適化した重みでもでも効率性 Θk =1 にできず他の DMUk’ の Θk’ に劣れば，DMUk は効率的でないといえる．このとき，DMUk を最適化した重み
においてもその効率性 Θk を上回り最適な効率性が1 と な る DMUk’ を DMUk の 参照 集 合 Ek と い い ，DMUk にとっての効率性改善の参考となる．（図３）

 N
E k = k '  η kn y k 'n
 n =1

M

ξ x
km

m =1

M
 N

E k = k ′  η n y k ′n =  ξ m xk ′m (k ′ = 1 ~ K )m =1
 n =1m =1

このとき，重み ξk , ηk はいくらでも動かせるので，効率性 Θk は変わってしまう．そこで相互に比較す
るので効率性の上限は１（Θk ≤ 1）で共通化した上で，それぞれの DMUk の効率性 Θk を最も有利になる
ように重み ξk , ηk を最適化する．ただしこの最適化の際，その重み ξk , ηk で他の全ての DMUh 効率性
も 1 を超えない（Θh ≤ 1）ように最適化するのがポイントである．（図２）max Θ k =  η n y knkm

図１：意志決定主体 DMU と効率性Θ．

k 'm
= 1 (1 ≤ k ' ≤ K )

DMUkを最適化してもΘk<1のとき ，Θk=1を妨げている
他のDMUk′ （kのための最適化の重みでも効率1となる）
が存在する

効率性の分母を１に固定する  ξ m xkm = 1
制約式を等価な m =1
不等式に変更 N
Ms.t.   η n y k ′n ≤  ξ m xk ′m (k ′ = 1 ~ K ) n =1m =1
 η ≥ 0 (n = 1 ~ M )n ξ ≥ 0 (m = 1 ~ M )
 m

M

ξ x

n =1

M

n = 1~N,
ykn > 0 (∀k, ∀n)k = 1~K
N

Θk ≡

η ,ξ

yk1
yk2
:
yNk

DMUk

m = 1~M,
xkm > 0 (∀k, ∀m)Nmax Θ k =  η n y kn

図４：分数計画問題（図 2）は等価な線形計画
問題によって解くことができる．
DEA を用いることの利点の一つが，このように多入力多出力系の効率性を比較する際の重みをどう決めるかという問題が，上記の最適化のプロセスで自動的に解決されることにある．

2.2 DEA による分類
DEA においては，ある DMUk にとってその参照
集合 Ek は，DMUk にとって改善の参考となる対象であり，効率的な DMU の参照集合は自分自身である．
また，入出力変数で張られる空間において DMU の散布図を描くと，効率的な DMU は全 DMU の包絡線となる．また効率的な DMU と原点で分割される領域には，その効率的な DMU を参照集合とする効率的でない DMU が含まれる．よってこれらの DMU
達は同じ参照集合を共有するという性質で分類されていることになる．（図 5）（M=1, N=2 のとき）

y1/x

k :DMUk

1
5
2

3
4

7
6

効率的DMU:{1, 5, 6}
E1 ={1}, E5 ={5}, E6 ={6}
非効率的DMU: {2, 3, 4, 7, 8}
E2 = E3 = {1, 5}
E4 = E7 = {5, 6}
E6 = {6}
参照集合を共有するという性質によって分類できる

8y2/x
図５：効率的な DMU（参照集合）により包絡線を分割すると非効率な DMU を分類できる．

図３：DMUk の参照集合 Ek．
ここまでに見た DEA の最適化（図２）は，分数計画問題として定式化されているが，実用上は次の等価な線形計画問題に変換して解かれる．（図４）

同じ参照集合を共有する DMU は，効率性の改善について同じ方向（参照集合の元）を共有している．
このように，分類群の中において分類群を特徴付ける元（効率的な DMU～参照集合の元）と，その他の

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元（非効率的な DMU）の関係が，自動的に与えられることが DEA を用いることの今一つの利点である．
また部分的にしか一致しない参照集合をとるグループ間においては，共通する部分とその多少によってグループ間の類似性を考察することができる．これも分類器としての DEA を見たときの利点である．

3 シミュレーションへの適用
簡単なシミュレーションを用いて，その入出力データを DEA により分類してみる．シミュレーションモデルとしては，感染症伝播に関する SIR モデル[5]を用いる．ただし SIR モデルは，独立な自由度が２しかないため，出力の自由度とともに政策的な入力
変数を追加して DEA を適用する．

3.1

SIR モデルの拡張

本稿で例題として用いる拡張した SIR モデルは以下の状態遷移（図６）を持つ差分方程式系（式(1)～(3)）である．
Ｓ：未感染・感受性
susceptibles

Ｉ：感染・伝染性
infectives

Ｒ：回復・抵抗性
recovered/resistant

口を I(t)，回復した非感受性人口を R(t) とし，さらに死亡人口を D(t)として追加した，従属変数 P(t)は生存者人口である．また感染率 c, 治癒率 h, 死亡率m を，制御変数 u(t), v(t), w(t) によって変化させられる変数とした．ここで正定数 c0, h0, m0 は制御入力がない時の c(t), h(t), m(t) の値を示し，正定数 αu , αv ,αw はそれぞれ u(t), v(t), w(t)の感度である．
制御入力 u(t), v(t), w(t)について，u(t)は感染率 c(t)を抑制する施策を，v(t)は治癒率 h(t)を向上させる施策を，w(t)は死亡率 m(t)を抑制する施策をそれぞれ表す．これらの費用と効果はそれぞれ異なるが費用で規格化することで一般性を失わずにその違いを感度
αu , αv , αw のみで表し，費用制約は u(t) + v(t) + w(t) ≤ 1としている．

DEA による結果の分類

3.2

前節で導入した拡張された SIR モデルを例として用いて，シミュレーションの入出力データの集合を
DEA によって分類する．共通する初期値，係数等は表１のとおりである．
InitialConditions

S(0):

I(0) = ε :

R(0):

D(0):

Susceptibles

Infectives

Recovered

Dead

9990

10

0

0

P(0): Population Alive =10000

S(t)c I(t)S(t)c: congestion

I(t)h I(t)

R(t)Coefficientsh: healingm I(t)

m: mortality

D ：死亡
dead

ControlSensitivities

D(t)

c0

h0

m0

Contagion

Healing

Mortality

0.00002

0.01

0.01

αu

αv

αw

10

15

20

表１：シミュレーションの初期値および係数
図６：拡張された SIR モデルの状態遷移と差分方程式系および制御入力
 S (t + 1) = S (t ) − c(t ) S (t ) I (t ), I (t + 1) = I (t ) + c(t ) S (t ) I (t ) − h(t ) I (t ) − m(t ) I (t ), R(t + 1) = R(t ) + h(t ) I (t ), D(t + 1) = D(t ) + m(t ) I (t ).
 P(t ) = S (t ) + I (t ) + R(t ), population alive, P(0) = P0 , initial population,
 S (0) = P − ε , I (0) = ε , , R (0) = 0, D (0) = 0.
0

次に，シミュレーション実行(RUN)設定は，表２に示す 10 通りの制御入力の割付に従った．
Stage-0
Stage-1
Stage-2
Stage-3
t = 0 ~ 29
t = 30 ~ 89
t = 90 ~ 179
t = 180 ~ 500
u (t ) v (t ) w (t ) u (t ) v (t ) w (t ) u (t ) v (t ) w (t ) u (t ) v (t ) w (t )⋯⋯ (1)⋯⋯ ( 2)c0, : contagion, c(t ) =α1+u ⋅ u (t ) h(t ) = h (1 + α ⋅ v(t )), : heeling,  u (t ), v(t ), w(t ) ≥ 0 ⋯ (3)0v
 u (t ) + v(t ) + w(t ) ≤ 1m0
 m(t ) = 1 + α ⋅ w(t ) , : mortality.
w

式(1)は状態変数の時間変化を，式(2)は従属変数と状態変数の初期値を，式(3)は制御変数による係数の時間変化を表す．
状態変数は，未感染の感受性人口を S(t), 感染者人

RUN #(DMU #)

0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1
1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
2
1.0 0.0 0.0 0.0 1.0
3
1.0 0.0 0.0 0.0 0.0
4
0.0 1.0 0.0 1.0 0.0
0.0 0.0 0.0
5
0.0 1.0 0.0 0.0 1.0
6
0.0 1.0 0.0 0.0 0.0
7
0.0 0.0 1.0 1.0 0.0
8
0.0 0.0 1.0 0.0 1.0
9
0.0 0.0 1.0 0.0 0.0

0.0
0.0
0.0
1.0
0.0
0.4 0.3 0.3
0.0
1.0
0.0
0.0
1.0

表２：シミュレーションの実行設定．
上記の設定から得られた実行結果の要約値は表３のとおりである．要約値を用いたのは，本例では実行数が少ないためと，DEA の性質から出力変数は正の望大特性であることが必要なためである．

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Input:
Cs
Social Cost:

Cm

BtmActP

OutPut:AvgActP

AlvPE

Medical Cost:

Bottom Active
Population:

Average Active
Population:

Alive Poplation at
the end:

接触・感染防止 感染者の回復と 活動可能な人数
活動可能な人数 最終的に生き残の社会的コスト: 救命コスト:が最も落ち込んの平均値:
った人の数:
Avg[ P (t )· α u
Avg[I (t ){α v · v (t ) だ時の値:
Avg[P (t )-I (t )]Min[P (t )]Min[ P (t )-I (t )]· u (t )]+ α w · w (t )}]0
1
2
3
Run # 4(DMU #) 5
6
7
8
9

13,574
49,69334,73734,481
41,87924,652
24,32833,20324,08824,418231340
617
19,220
912
919
6,776
15,244
15,932
29,615

1,915
8,176
8,371
2,514
8,650
8,650
6,505
1,906
1,906
1,906

5,112
8,590
9,011
7,974
9,560
9,575
9,147
6,589
8,663
8,082

ついて，グループの特徴づけがされている．さらに，
参照集合の共有の有無によってグループ間の近さも読み取ることができる．
参照集合
(Θ=1)

5,296
8,638
9,072
8,967
9,603
9,619
9,488
7,235
9,399
9,524

1

2

0

5

8
6

9

4
3

劣効率的
なデータ
(Θ<1)
InputWeight

表３：シミュレーションの実行結果（入出力要約値）

Output Weight7

Cm > 5.0

Cm = 0

BtmActP > 0.5

BtmActP = 0

図７：DEA による入出力要約値のグループ化
表４は，シミュレーションの入出力要約値のデー
タ（表３）から DEA（CCR 法）によって求めた，最適な効率性Θ（DEA Score），参照集合（Reference Set），
入出力の要約値への最適化された重み（Input Weight,
Output Weight）である．なお CCR 法の計算について
は，並木[6]による Python コードを用いた．
DEA_CCR

DEA Reference
Score Θ
Set

0
1
2
3
4
Run #
(DMU #) 5
6789

1.0 {0, 1, 2}
1.0{1}1.0 {1, 2}
0.6665 {8, 5}
0.7903 {0, 2, 5}1.0{5}0.9995 {8, 5}
0.5584 {8, 5}1.0{8}0.9997{8}

3.3

クラスター分析による分類

次に，同じ入出力要約値（2 入力 3 出力）について，クラスター分析による分類を行う．分類は階層的クラスタリングの Ward 法により，データ間の距
離は Euclid 距離を用いた．

Input Weights
Output Weights
Cs
Cm BtmActP AvgActP AlvPE

0.4
0
0.1
0.3
0.1
0.4
0.4
0.3
0.4
0.4

22.4
29.4
8.4
0
5.3
0
0
0
0
0

1.8
1.2
1.2
0
0.5
1.2
0
0
0
0

0
0
0
0
0.4
0
0
0
0
0

1.2
0
0
0.7
0
0
1.1
0.8
1.1
1.0

表４：DEA による表３の入出力要約値の分析結果
DEA の結果（表４）によると，効率的な実行結果
として，{Run 0, 1, 2, 5, 8}が得られた．一方，非効率な実行結果としては，{Run 3, 6, 7}が{Run 5, 8}を参照集合として共有する分類群となっており，入出力
要約値の重みづけも互いに近い傾向を示している．
また効率的な実行結果である，{Run 0, 1, 2, 5, 8}については，Run 8 と 5 にはこれらを参照集合として共有するグループがあり，Run 0, 1, 2 は互いを参照集合としているなどそれぞれの間で違いが少ない
ことを示している．反面，Run 8 と Run 0, 1 の間にはこれらを共有する非効率集合が無いなど，これらの間で違いが大きいことを示している．
これらの結果を模式的にまとめたのが図 7 である．効率的な実行結果（参照集合）の共有によって，実行結果がグループ化されている，これによりグループ内での効率性の改善の参考となるデータが明らかになっている．また最適な入出力要約値の重みに

図８：入出力要約値のクラスタリング
クラスタリングによる，入出力要約値の類似性（ベクトルとしての距離の近さ）による樹形図は図８のとおりである．

4 考察
これまでに見たように DEA による分類とクラス
ター分析では，同じデータに対しても異なった分類を示す．ここでは DEA とクラスター分析のアプロー
チについて分類器としての特徴という視点でから追加的に考察する．
まず基本的なアプローチについて，DEA ではグループの分類と特徴づけは，参照集合によって行われる．参照集合はグループの端点であり，グループ内でも特異な元である．このためクラスター分析のようななグループ内の平均あるいは重心付近の元という意味は持たないが，グループ内の元の効率性の方向性でのトップという意味は明確である．

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ＤＥＡ

クラスタリング

対して相反する性質を有する．このことから DEA による分類は，クラスター分析を超えるものというよりは，互いに補う様に使うことでより分析の幅を広げられる可能性を持つと考えられる．

5 まとめ
図８：クラスタリングが互いに近いものをまとめるのに対し DEA は端点でグループ化する．
DEA による分類においては，入出力の重みは自動的に最適化される．このためクラスター分析でのデータの重みをどう決めるかという問題は，DEA 任せにできる．一方 DEA には，分類に特化した方法ではないための使い勝手の悪さも存在する．例えば，クラスター分析では，生成するクラスターの階層数を選ぶことができる．これ対し DEA では，グループの数は DEA 任せであり，一つのグループしか生成されないことや，すべてのグループがひとつの参照集合しか含まないということもあり得る．また DEA では，
入力は正の望小特性，出力は正の望大特性である必要があり，負の値や望大特性と望小特性が入り交ざっていると事前にデータの変換処理が必要になる．
次に，データの追加に対する安定性について比較してみる．まず，グループの内側に非効率なデータが追加される場合，DEA によるグループ分けは影響を受けない．一方クラスター分析ではクラスター間に中間的なデータが追加されるとクラスタリングが大きく影響される可能性がある．（図９上）
他方，新たな包絡線の外側に位置するようなデータが追加された場合，DEA によるグループ分けは大きな影響を受ける．一方，クラスター分析では大きな外れ値は独立したクラスターとなり，その他のクラスタリングには影響しない．（図９下）

本稿は，シミュレーション入出力ログ集合の分類法としての DEA の活用を提案し，シミュレーション
による例題と，クラスター分析との比較を考察した．
DEA による分類は，クラスタリングと相互補完的な分類器となると考えられる．ログの本格的な分類器として活用するためには，Window 分析等の時系列の DEA も必要であり，今後検討を深めていきたい．

謝辞
本稿の着想の多くは，竹内俊彦先生の解説[7]に拠っている，この場で深く感謝を表したい．また，本研究の一部について，公益財団法人科学技術融合振興財団の調査研究助成を受けている．

参考文献：[１] Cooper, WW., Seiford, LM., Tone, K.: Data Envelopment
Analysis, A Comprehensive Text A Comprehensive Text
with Models, Applications, References and DEA-Solver
Software (Second Edition), Springer, (2007).
[２] 田中祐史, 國上真章, 寺野隆雄: エージェントシミュ
レーションにおけるログクラスターの系統的分析か
らわかること, シミュレーション＆ゲーミング,
Vol.27, No.1, pp. 31-41, (2017)
DOI https://doi.org/10.32165/jasag.27.1_31[３] 菊地剛正, 國上真章, 高橋大志, 鳥山正博, 寺野隆雄
ビジネスケースの形式的記述のためのシミュレーシ
ョン結果の類型化手法, 経営情報学会論文誌 研究ノート Vol.29,

ＤＥＡ

クラスタリング

No.3, (to be published 2020)[４] Charnes, A., Cooper, WW., Rhodes, E.: Measuring
Efficiency of Decision Making Units, European Journalof Operational Research, Vol.2 , pp.429-444, (1978).
[５] Kermack, WO., McKendrick, AG.: A Contribution to the
Mathematical Theory of Epidemics, Proceedings of the

ＤＥＡ

クラスタリング

Royal Society, vol.115A, pp.700–721 (1927),
DOI https://doi.org/10.1098/rspa.1927.0118,(reprinted Bulletin of Mathematical Biology vol.53,
pp.33-55 (1991))[６] 並木誠: Python による数理最適化入門, 朝倉書店,
pp.70-71, (2018)

図９：新しいデータの追加に対する安定性：図８のグループの内部に追加（★）された場合（上）とグループの外側に追加（★）された場合（下）このように DEA による分類は，クラスター分析に[７] 竹 内 俊 彦 : DEA 入 門 ・ 泉 恵 女 学 園 物 語 ,http://blog.livedoor.jp/lionfan/archives/52682140.html,(2020.8 閲覧)

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JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)

暗号資産がポートフォリオのリスクリターン特性に与える影響に関する分析
Analysis of the impact of crypto assets on portfolio risk return performance
刘梦垚 1

上瀧 弘晃 2

高橋大志 3Mengyao Liu1, Hiroaki Jotaki2, Hiroshi Takahashi 3
1,2,3

1,2,3

慶應義塾大学大学院経営管理研究科
Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: In this research, we analyze the impact of crypto assets on portfolio construction. Through this research, we
attempt to clarify the risk return characteristics of portfolios that include crypto assets as investment targets. The
analysis period is from 2014 to 2020, and in addition to the Cryptocurrency Index (CRIX), S&P500, Gold, Crude oil,
PE, REITs, Goldman Sachs Commodity Index (GSCI), etc. Consider effectiveness and challenges.

外貨、商品、株式、ETF および暗号資産のビットコ
イン、リップル、ライトコインを投資対象として、
投資ポートフォリオ作成する分析を行う研究もある。
近年、暗号資産に関する議論が関心を集めている。 暗号通貨のポートフォリオが実際にポートフォリオ
ビットコインなどをはじめとする暗号資産の多くは、 の有効性を向上させることを示している[７]。そし従来の資産とは異なる特徴を有しており、利点およて、最近では暗号資産のインデックスを投資対象とび課題を含め、数多くの議論が行われている[１]。
した分析を行う論文も増えている。例えば、暗号資
暗号資産に関する議論は、いくつかの視点から行産をポートフォリオ管理の研究対象とし、暗号資産
われているが、投資対象としての視点も一つの主要は従来の資産と比較して流動性が低いため、ポートな議論に挙げられる[２]。暗号資産は、ビットコイ
フォリオに追加する際には、流動性限定リスクリタ
ンだけでなく、多くのデジタルマネーが開発されてーン最適化（LIBRO）アプローチを提案する研究がおり、Cryptocurrency Index （CRIX）などの暗号資ある[８]。また、Chuen/Guo/Wang (2018)は、2014 年
産の推移を示す指数も報告されている[２][４]。本研
8 月 11 日から 2017 年 3 月 27 日までの暗号資産のイ
究では、暗号資産を投資対象に含めた際のポートフ
ンデックス（CRIX）を対象とした分析を行っており、
ォリオ特性に与える影響について分析を行う。
DCC などのモデルを利用して、CRIX および暗号通次章において、先行研究について触れた後、分析貨がポートフォリオのリスク分散に優れた投資資産手法、データ、分析結果について説明する。最後に、となる可能性があることを示している[９]。
まとめおよび今後の課題を記す。
これらの研究を背景とし、本研究においては、ポートフォリオの特性に与える影響に焦点をあて分析を行う。とりわけ、本研究では、近年拡大している
先行研究
市場価格変動を考慮した分析についても試みる。
暗号資産に関する研究は、ビットコインを投資対象とした分析が数多く報告されている。例えば、ビ目的
ットコインと債券インデックスを投資対象とし、ビットコインのリスクヘッジに関する研究などが報告
本研究では、暗号資産を含むポートフォリオのリされている[５]。
スク・リターン特性を明らかにすることを目的とす
また、近年、多様な暗号資産への投資が行われるる。分析においては、株式や債券などの伝統的は資ようになっており、ビットコイン以外の暗号資産を産に加え、暗号資産が投資対象に含まれた場合にお投資対象とした分析も報告されている[６]。例えば、 ける、投資ポートフォリオについて分析を行う。こはじめに

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JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)

れら分析を通じ、投資クラスとしての暗号資産の可能性および課題について検討する。また、先行研究には暗号資産の発展がここ最近であることから、分析対象期間が 3 年程度の研究が数多いが、本研究では分析対象期間を直近まで追加することで約 6 年とし、分析結果を先行研究と比較する。さらに、市場が急変動した場合における暗号資産の効果についても検証を行う。

分析結果
Fig. 1 は、暗号資産を含むポートフォリオのリスク
リターン特性を示したものである。表の横軸は、ボ
ラティリティ、縦軸はリターンを示している。

データ
本研究では、資産運用における代表的な資産を対象として分析を行う。一番数多く代表的な資産を分析した Chuen/Guo/Wang (2018)の先行研究を参考にして、7 種類の資産の各代表的な指数を利用する。
本分析に用いた資産をテーブル 1 に示す。本分析では、暗号資産の動きを示す指標として Cryptocurrency
index(CRIX) を用いた。同指標は、暗号資産の代表的な指数の一つに挙げられる[１０]。1本研究の分析
対象期間は、2014 年 7 月 31 日から 2020 年 4 月 22
日とし、日次データを用いた。
Table 1: 本分析に用いた指数
1
S&P5002
Crude Oil
3
Gold
4
S&P Listed Private Equity
5
MSCI U.S. REIT Index
6
Goldman Sachs Commodity Index (GSCI)
7
Cryptocurrency index(CRIX)

分析手法
マーコヴィッツ現代のポートフォリオ理論アプローチを使用して、平均分散と有効フロンティアアプ
ローチで、伝統的な資産と暗号資産から構成されるポートフォリオを構築する。
具体的な分析方法としては、モンテカルロシミュ
レーションを行って、暗号資産が含まれてないと含まれた場合の最小分散ポートフォリオと最大シャープレシオを持つポートフォリオの各資産の投資比率を比較する。暗号資産を含むと、ポートフォリオのリスク・リターンパフォーマンスが向上かどうかを
検証する。

1

Kim/Trimborn/Härdle [2019]らは，暗号資産の指数としてのCRIX の正当性について議論を行っている。

Fig.1

ポートフォリオのリスク・リターン特性

図中の赤い点は最も高いシャープレシオを持つポートフォリオを示すものである。同ポートフォリオ
内において、暗号資産のウェイトが 34.78%である。
これらの結果は、暗号資産がポートフォリオのリス
ク・リターン特性の改善に貢献している可能性を示すものである2。

まとめ
本研究では、暗号資産がポートフォリオのリス
ク・リターン特性に与える影響に関し検討を行った。
本稿では、基礎的な分析として、資産運用における伝統的な資産と暗号資産から構成されるポートフォリオを構築し、その特性について議論を行った。より詳細な分析は今後の課題である。

参考文献[１] Lam, P.N., and D.K.C. LEE. “Introduction to Bitcoin.”
Handbook of Digital Currency, edited by D.K.C. Lee, pp.
5-30. San Diego: Elsevier, 2015.
[２] Burniske, C., and A. White. “Bitcoin: Ringing the Bell fora New Asset Class.” Research white paper, 2017.
[３] Simon Trimborn, Wolfgang Karl Härdle. “CRIX an
Index for cryptocurrencies” Journal of Empirical Finance
49 (2018) 107–122
2

緑色の点は、最小分散ポートフォリオであるが、暗号資産のウエイトは 4.36%であった。

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JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #16)

[４] Chen, S., C.Y.H. Chen, W.K. Härdle, T.M. Lee, and B.
Ong. “A First Econometric Analysis of the CRIX Family.”
Working paper, (2016)[５] Md Akhtaruzzaman, Ahmet Sensoyc, Shaen Corbetd.
“The influence of Bitcoin on portfolio diversificationand design”. Finance Research Letters.2019.
[６] Halaburda, H. “Digital Currencies: Beyond Bitcoin.”
DigiWorld Economic Journal, 103 (2016), pp. 77-92.
[７] Yanuar Andrianto, Yoda Diputra. “The Effect of
Cryptocurrency on Investment Portfolio Effectiveness”.
Journal of Finance and Accounting.2017; 5(6): 229-238[８] Trimborn, S., M. Li, and W.K. Härdle. “Investing with
Cryptocurrencies—A Liquidity Constrained Investment
Approach.”2017.
[９] David LEE Kuo Chuen, Li Guo and Yu Wang.
“Cryptocurrency: A New Investment Opportunity?”
The Journal of Alternative Investments Winter 2018, 20(3) 16-40[１０]Alisa Kim, Simon Trimborn, Wolfgang K. Härdle，“VCRIX - A Volatility Index for Crypto-Currencies”(2019)