# Visualizing Inter-firm Transaction Networks Utilizing Company Big Data on a Digital Globe

帝国データバンク、東京大学

抄録：企業間取引ネットワークの構造は、インフラ事情によるサプライチェーンの効率化やリスクの増減に影響を与える。また政策立案を実施する場では、リスク軽減やステークホルダー間の合意形成のため、エビデンスに基づく意思決定のアプローチが求め られる。そこで近年、企業活動を測るデータとして、信用調査報告書のデータから構築された企業ビッグデータが注目されている。本稿では、信用調査報告書をビッグデータとしてアーカイブするまでの経緯と、そのデータから企業間取引ネットワーク構造の可視化を試みた実践例についていくつか報告したい。

Abstract: The structure of inter-firm transaction networks affects the efficiency of the supply chain and the risk depending on the infrastructure situation. At the scene of policy making, an Evidence Based Policy Making approach is required for risk reduction and consensus building among stakeholders. Therefore, in recent years, company big data constructed from corporate credit reports has attracted attention as data for measuring corporate activities. In this paper, we would like to report on the history of archiving corporate credit reports as a big data and some examples tried to visualize the structure of inter-firm transaction networks.

キーワード : 企業間取引ネットワーク、グラフ可視化、階層、ジオビジュアライゼーション

Keywords: inter-firm transaction network, graph visualization, hierarchy, geovisualization
## 1. はじめに

企業間取引ネットワークの構造は、インフラ事情によるサプライチェーンの効率化やリスクの増減に影響を与える。しかし、その構造は複雑で膨大であるため、 ここから情報を読み解き構造の見直しを図ることは困難である。

一方、このような政策立案を実施する場では、リスク軽減やステークホルダー間の合意形成のため、エビデンスに基づく意思決定のアプローチが求められる。近年は、蓄積された膨大なデジタルデータであるビッグデータを利用し解析することで、データからエビデンスを創出し、政策立案に役立てるという施策が多岐に渡る分野で実施されている。

このような背景より、企業に関するビッグデータを活用しその構造を明らかにすることで、エビデンスの創出に役立ち、企業取引の効率的な政策立案に貢献できると考える。

企業活動を測るデータとしては、経済センサスなど
の統計データや、産業ごとに調査したデータベース、自治体や事業者が公開しているオープンデータが広く一般に存在している。これまで企業を題材とした研究の多くは、これらのデータを用いて分析がされていた。

まず経済センサスなどの統計データは、日本に存在する企業に同様の調査票を送付し情報を収集している。そのため、企業の規模や業種の偏りがない情報を収集できるが、公開されているデー夕は市区町村（自治体）やメッシュ単位に集計されているため、個社ごとの企業の状態を測ることができない。

次に産業ごとに調査したデータベースは、第3者機関が調査しているため公正な情報であり、詳細な情報を含んでいる。しかしながら、産業ごとに調査をするため、産業をまたいだ取引のつながりなどを把握することができない。

最後にオープンデータについてであるが、一般的に企業が独自に持つ Web サイトで公開されている。そ

のため、企業規模に関わらず全世界の企業データを収集することが可能であるが、データのフォーマットが均一でなく、企業により収集できる情報にムラがある。 また企業独自に情報を開示するため、第三者によって制作されたデータと比べると信憑性の点で少し劣る。 このような背景より近年、信用調查報告書のデータから構築された企業ビッグデータが注目されている。 そこで筆者らは、企業間取引ネットワークの構造を明らかにするため、信用調査報告書のデータから構築された企業ビッグデータを用いた企業間取引ネットワー ク構造の可視化を実践してきた。本稿では、信用調査報告書をビッグデータとしてアーカイブするまでの経緯と、そのデータから企業間取引ネットワーク構造の可視化を試みた実践例についていくつか報告したい。

## 2. 企業ビッグデータアーカイブ 2.1 信用調査の歴史

信用調査や信用確認は、信用取引において欠かせないものであり、信用取引が発生すると同時に行われてきた。本節では、まず信用取引の歴史から信用調查の構造について述べる。

信用取引は、貨幣経済の発達に伴い出現した手形のシステムによって始まる。例えばイスラム社会では、 8 世紀のアッバス王朝時代に為替手形、約束手形や小切手などが流通した。中国でも 7 世紀から9 世紀にかけての唐の時代に、飛銭と呼ばれる為替手形が登場し、 またヨーロッパでは 12 13 世紀に来たフランスのシャンパーニュ地方の市場に集まった商人たちによって為替が利用された。このような手形のシステムを利用した信用取引では、様々な信用調査や信用確認が行われてきた。例えば振出人は振出と同時に別の文書を送り、支払人は受取人の持参する手形と照合して初めて支払をすることで、信用確認を行っていた。あるいは、取引先への密かな人の派遣や、外国の取引先の場合は、駐在の外交官を通じた信用調査をしていた。こうした信用確認あるいは調查は、信用取引の当事者が自ら行うことが多かった。

ところが、産業革命後のイギリスで取引の範囲・規模が拡大したことにより、信用調査がより一層重要になってくると、当事者に代わって信用調査を行う第三者機関が成立するようになった。このほかヨーロッパでは、1850 年代以降フランス、イタリア、ドイツ、 ベルギー、オランダ、スイスなどで興信所の設立が相次いだ。この中でも最も有名なのが 1872 年にドイツで設立されたシンメルフェング社であった。従業員数は約 1100 名、事業所数は 33 力所にも上っていた。事業所はドイツ国内はもち万ん、ロンドン、パリ、ブリユッセル、ブダペスト、ウィーン、アムステルダムなどヨーロッパ各地に置かれた。独立した機関としての興信所の誕生はイギリスであり、その後ヨーロッパ各国でも次々設立されていったが、それらの国々では商業組合の情報交換の機関という性質が強かった。一方アメリカでは、興信所は当初から企業として成立した。1841 年に設立されたマーカンタイル社が、最初の企業であった。

日本においても信用取引の歴史は古く、 13 世紀後半（鎌倉時代中期）には銭の代わりに為替、割符と呼ばれる証書が流通していた。戦国時代以降は、こうした契約証書類は手形と呼ばれるようになった。江戸時代になると、各地で生産された商品が“天下の台所”大坂に持ち込まれ、全国的な商品の流通機構が形づくられた。そして問屋を軸とした前貸しゃ延売買の信用売買が次第に拡充していった。また大坂と江戸との間で大量の資金移動が盛んであった当時、大坂や京都などの上方では、銀貨幣を基準とする取引が行われる銀遣が、一方、江戸では金貨幣を基準とする取引が行われる金遣がそれぞれ行われていたため、両替屋が手形を多用しながらこの間に介在して活躍の場を広げた。特に大坂では、有力な両替屋だけではなく広範囲に手形が用いられ、近在の取引や町内の薪炭から米魚の節季の支払いにまで通用するようになった。こうした近世における信用経済の隆盛を背景として、この後、明治新政府下でもまず大坂で手形交換所やさらに興信所が創立されることになり、信用調查が普及し始める。

## 2.2 企業情報のアーカイブ化による企業ビッグデータ

図 1 は、昭和初期の信用調查報告書の入力用紙である。当時は企業の概要情報を元に、企業の信用度を調べていた。現在の信用調査では、企業を訪問して、 ヒアリングした情報を 30 40ページの信用調査報告書としてまとめている。信用調査報告書には、各企業の売上高や従業員数などの定量的な情報や、事業内容などの定性的な情報、また取引先や資本関係など他企業とのつながりを示した情報が記載されている。

1960 年代から 1970 年代にかけては、コンピュータの導入により、信用調査で得られた情報が統一された形式でアーカイブされ、企業情報のデータベース化が進んでいった。そして近年の飛躍的なコンピュータの性能の向上により、蓄積できるデー夕量は莫大になり、信用調査報告書がアーカイブされたデータベースを企業ビッグデータと定義するようになった。

図1昭和初期の信用調査報告書の入力用紙

## 3. 企業間取引ネットワークの可視化 3.1 関連研究

インターネットや人間関係、神経経路など、分野を問わず身の回りに存在する様々な関係性は、ネットワークという概念を用いて表現できる。しかし世の中で実際に起こっている事象のネットワークは、多数のノード（頂点）とエッジ（ノードとノードを結ぶ線） で構成され、複雑な構造を有している。そのため、複雑ネットワークから一見して構造的特徴を把握することは非常に困難である。

企業ビッグデータから構築した企業間取引ネットワークも複雑ネットワークの一種である。特に、企業間取引ネットワークは、始点と終点のノードが企業であり、つながりを示す取引関係にはお金の流れがあることから、位置情報をもつ有向ネットワークである。 また企業同士の取引は、原材料から部材、製品が生産され、製品として最終消費者の手に届くといった過程があるように、取引関係は複数の企業でつながりあっている。そのため、実社会における企業間取引ネットワークは階層で構成されるという特徴を持っている。

このような複雑ネットワークの性質を分析するための可視化手法は、これまで多数研究されてきた。複数のネットワークの階層性の関係を比較するために、 Dwyer ら ${ }^{[1]}$ は 2 次元で描かれたネットワークを積み重ねることによって比較する可視化手法を提案した。企業間取引ネットワークに着目すると、伏見ら ${ }^{[2]}$ は、産業をノードとし、産業間の取引関係をエッジとした重み付き有向ネットワークの可視化手法を提案している。 また、Basole ${ }^{[3]}$ は、エレクトロニクス産業の企業を頂点
とし、階層別に企業間の共同研究ネットワークを可視化している。これらの提案手法では、階層をもつネットワークを 2 次元平面上に階層ごとに区別してノードをプロットした可視化手法を提案している。ネットワークの階層を区別して可視化することで、ネットワーク内に打ける各ノードの取引階層ごとに区別した把握が可能になる。しかしながらこれらの手法は、2 次元平面上に取引階層とエッジの重み付けなどで描画する座標を決定しているため、地理情報を重ね合わせた可視化には不向きである。そこで筆者らは、任意の企業を頂点とした取引クラスタを抽出し、階層ごとにデジタル地球儀上に描画することで、企業間取引ネットワークの可視化を試みた ${ }^{[4,5]}$ 。これにより、企業間取引ネットワークに潜在する性質の読み解きが可能となり、エビデンスの創出に貢献できると考える。

## 3.2 企業間取引ネットワークの実装例

3.2.1 階層をもつ企業間取引ネットワークのジオビジュアライゼーション

企業間の取引関係が地域ごとにどのような特徴をもち、また時系列で取引数が変化する様子を把握するため、任意の企業を頂点とした企業間取引ネットワークをデジタル地球儀上に可視化するアプリケーションを実装した。幅広いユーザが可視化から容易に情報の読み取りを体験できるようにするため、ウェブアプリケーションとして動作する可視化ツールを実装した。本稿では、オープンソースで利用可能なデジタル地球儀 Cesium ${ }^{[6]}$ を用い、企業間取引ネットワークのデー タベースから Cesium 上に時空間の可視化ができる CZML 形式のデータを構築した。

図 2 に示す可視化では、自動車産業に属する企業を頂点として、頂点企業から仕入取引により 2 次のつながりをもつ企業間取引ネットワークのデータを用いる。このデー夕は、発注社と受注社からなる取引関係と、発注社、受注社それぞれの位置情報で構成されている。

図 2 では、デジタル地球儀の地表から垂直方向に地図を重層する。そして任意に選択した頂点企業をデジタル地球儀上部に配置し、 1 次取引先、 2 次取引先の順にデジタル地球儀の中段、下段の地図上に描画する。また時系列での取引量の変化に応じて、エッジの色を変化させる。ここでは、取引数が増加したエッジは赤色、減少したエッジは青色、変化のない取引を白色とし、新規に発生した取引を緑色で描画する。また画面左側には、企業の選択フォームや、右側に表示させる可視化方法の選択など設定用のフォームを設け

図2 取引階層を重層表示した企業間取引ネットワークの可視化事例

図3

2011年 2013年における時系列での1次取引先の取引数の変化

る。図 3 に時系列での 1 次取引先の取引数の変化を示す。2011 年から 2013 年における $1 \mathrm{j}$ の時系列でのエッジの色の変化を示す。2011 年と 2013 年は青色のエッジが多く、2012 年では赤色のエッジが多く存在する様子が読み取れることから、年ごとに描画された取引クラスタのエッジの集合体の色に傾向があることが読み取れる。これは、2011 年に発生した東日本大震災の影響により、自動車産業の取引は 2012 年に一時的に減少したが、2013 年には取引クラスタにおけるつながりが再構築されていると推測される。

図 4 に、前述の可視化手法をより多階層に適用させた可視化事例を示す。より多階層を同時に可視化す

図4 多階層な取引構造の可視化事例

図5 ビジュアライゼーションによる2時点の企業間取引ネットワークの比較（日本全体）

図6 ビジュアライゼーションによる2時点の企業間取引ネットワークの比較 (北海道周辺)

るため、エッジをグリッドメッシュ単位に束化した。 またエッジの色は束化したエッジの取引数による重み付けによって、透明度の高い青色から透明度の低い赤色へ変化させている。また図 5 の実装例では、画面を左右に分け、同じ視点で 2 時点の可視化を俯瞰する。 ここでは、2012 年と 2018 年の 2 時点を比較する。この可視化手法により、時系列での企業間取引ネットワークの地理的特徴の変化の比較が容易となる。図 6 に北海道に注目した企業間取引ネットワークの比較を示す。この図より、この企業間取引ネットワークにおいて、新規に北海道での取引が開始され、かつ自地域内での取引ネットワークを構築している様子が読み取れる。

図7 没入型ディスプレイLiquid Galaxyへの実装例

## 3.2.2 没入型ディスプレイによる可視化

近年、VR システムや複数のスクリーンを並べて構成する没入型ディスプレイが、様々な場面で活用されている。特に没入型デイスプレイによるシステムは、 ユーザの視界を高視野の立体映像で覆うことにより、臨場感の高いインタラクティブな仮想世界を提示することができるため、へッドセットなどの機材なしに、映像世界の中に入り达んでいるかのような感覚を得ることができる。これらの没入型可視化は、情報可視化の分野でも活用され始めている。Kwon ら ${ }^{[7]}$ は、没入型ディスプレイでの複雑ネットワークの可視化手法を提案している。この可視化手法の体験者からは、少ないインタラクションで複雑なデータから知見が得られたなどの効果が報告されている。

そこで、3.2.1 の可視化手法を用いたジオビジュアライゼーションコンテンツを没入型デジタルディスプレイに実装した。本研究では、END POINT 社の Liquid Galaxy を用いる。55インチのディスプレイ 7 枚を半円周状に配置し、Liquid Galaxy のシステムによって、デジタル地球儀上に企業間取引ネットワークを可視化したジオビジュアライゼーションコンテンツを表示する。またこのデジタル地球儀は、手前に設置したモニタと $3 \mathrm{D}$ マウスを操作することで視点を動かすことが可能である。図 7 に、Liquid Galaxyへの実装の一例を示す。高視野でデジタル地球儀を俯瞰すると、北海道から九州までを同時に表示したまま、細かなデー 夕まで視認することが可能である。

また、その場にいる全員に同じ体験を提供することができるため、複数人での議論を要する場などに適しており、議論の質やスピードの向上に役立つ。この特徵は、企業取引の効率的な政策立案の場にも効果的である。図 8 は、複数のユーザが Liquid Galaxy に実装したジオビジュアライゼーションコンテンツを囲み、

図8 没入型ディスプレイを用いたディスカッションの様子

ディスカッションを実施している様子である。ディスカッション中に挙がった気づきを以下に列挙する。

・デスクトップコンピュータで操作するより、より自分ごとのように可視化を探索することができる。

この頂点企業で勤めている社員になったかのように、具体的な戦略の仮設を立てることができる。

没入型デイスプレイを情報可視化に活用することで、閲覧しているユーザは自分事として捉えながら、企業間取引ネットワークを探索し、分析することがきる。これはユーザ自身がその場に立っているかのような感覚になるためであると推測される。また複数人で画面を囲み、Liquid Galaxyを操作しながらディスカッションを行うことで、ユーザが考えた分析結果をディスカッションしているその場で他のユーザに共有することができる。したがって、ディスカッションで没入型ディスプレイによるジオビジュアライゼーションコンテンツを用いることで、会議体の質やスピードを向上することが可能となる。

## 4. おわりに

本稿では、信用調査報告書のデータを企業ビッグデータとしてアーカイブ化し、企業間取引ネットワー クの可視化手法を紹介した。詳細な可視化手法などについては、既発表論文 ${ }^{[4,5]}$ を参照されたい。

本研究の意義は大規模な取引クラス夕内のエッジ数の変化を把握し、時系列での取引構造の変化のメカニズムを発見したことである。これにより特定の企業を中心とした企業間取引ネットワークの構造的特徴を可視化から把握することができ、自治体や企業の施策立案においてデー夕に基づいた意思決定を支援することが可能になる。

## 註$\cdot$参考文献

[1] Tim Dwyer, Seok-Hee Hong, Dirk Koschützki, Falk Schreiber, Kai Xu: "Visual analysis of network centralities.", In Proceedings of the 2006 Asia-Pacific Symposium on Information Visualization, Vol. 60, 2006, p.189-197.

[2] 伏見卓恭, 斉藤和巳, 郷古浩道：“Zスコアを用いた階層性を有するカテゴリ間関係の効果的可視化法”, 情報処理学会論文誌, Vol. 7, No. 2, 2014, p.93-103.

[3] Rahul C. Basole: "Topological analysis and visualization of interfirm collaboration networks in the electronics industry", Decision Support Systems, Vol. 83, 2016, p.22-31.

[4] 有本昂平, 渡邊英徳：“デジタルアースを用いた階層を有す
る自動車産業における取引構造のビジュアライゼーション”, 映像情報メディア学会誌, Vol. 70, No. 4, 2016, p.J88-J93.

[5] 有本昂平、渡邊英徳：“階層を有する取引クラスタの時系列でのジオビジュアライゼーション”, デジタルアーカイブ学会誌, Vol. 2, No. 1, 2018, p.2-7.

[6] Analytical Graphics, Inc.: "Cesium.js". URL: https://cesiumjs.org/ [参照 2019-04-09]

[7] Oh-Hyun Kwon, Kyungwon Lee, Kwan-Liu Ma:"A study of layout, rendering, and interaction methods for immersive graph visualization", IEEE transactions on visualization and computer graphics, Vol. 22, No. 7, 2016, p.1802-1815.