JP2017500663A - ビジネス関係ネットワークの発見、及び関係の関連性の評価 - Google Patents

Abstract

（ａ）エンティティ間の取引を記述しているレコードを調べることと、（ｂ）取引に基づいて、データベースにおいて、関係ネットワークを表すデータ構造を構築することであって、関係ネットワークが、（ｉ）第１のエンティティと、（ｉｉ）第１のエンティティからＮ個のティアによって分離された第２のエンティティであって、Ｎが１より大きい又は等しい整数である、第２のエンティティと、を表す、データ構造を構築することと、（ｃ）第２のエンティティの特性の関数として、すなわち、基づいて、第１のエンティティに対する第２のエンティティの関連性を計算することと、を含む方法が提供される。また、本方法を実行するシステムと、本方法を実行するためにプロセッサを制御するための命令を含む記憶媒体と、が提供される。

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１３年１２月２０日に出願された米国特許仮出願第６１／９１９，０８８号明細書の優先権を主張するものであり、その内容は、参照により本明細書に援用される。

本明細書は、第１のエンティティから第２のエンティティまでの経路を含むビジネス関係ネットワークの発見、及び第１のエンティティに対する第２のエンティティの関連性の評価のための技法を開示する。関連性は、第１のエンティティに対するリスク、又は第１のエンティティのための機会のいずれかを示し得る。例示的な実施形態では、本技法は、エンティティに関するビジネスリスクの評価を提供するものであり、ここで、関連性評価のプロセスは、エンティティ自体のリスクと、そのネットワーク内の他のエンティティのリスクと、を考慮する。

このセクションにおいて説明される手法は、追求され得る手法であるが、必ずしも以前に考案又は追求されてきた手法ではない。したがって、このセクションで説明される手法は、本出願における特許請求の範囲に対する従来技術ではあり得ず、このセクションに含めることにより従来技術と認められるものではない。

信用度に関する従来の技法、すなわちＦａｉｒ Ｉｓａａｃ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ＦＩＣＯ）のクレジットスコアなどのクレジットスコアは、会社がその流動負債を弁済する尤度を示す。銀行及びクレジットカード会社などの貸し手は、消費者に融資することによってもたらされる潜在的なリスクを評価するためにクレジットスコアを用いる。クレジットスコアの広範な使用は、クレジットを、消費者にとってより広く利用可能なものに、及びより低価格なものにしてきた。

ＦＩＣＯ及び他の同様の技法は、クレジットスコアを生成するために企業の財務履歴を分析する。たとえば、ＦＩＣＯは、会社の支払い履歴、クレジットの利用、クレジットヒストリーの長さ、使用されたクレジットのタイプ（たとえば、分割払い、リボルビング払い、消費者金融及び抵当）、クレジットについての最近の照会、及び先取特権などの特殊ファクターを分析する。しかしながら、ＦＩＣＯの評価は単に、クレジットスコアを生成するために単一の会社の財務履歴を分析するにすぎない。これは、ＦＩＣＯの評価の範囲を限定し、その上、グローバルなサプライチェーンに関係するファクターを認識及び考慮できない。

エンティティのリスク又は機会の評価の従来の手法は、それが連携する他のエンティティに関わらず、且つ他のエンティティに伴うリスク及び機会に関わらず、エンティティ自体について取得された情報だけに基づいている。しかしながら、他と関わりを持たないで運営するエンティティは存在しない。エンティティは、そのサプライヤ及び顧客と連携し、且つそれらにとってのサプライヤ及び顧客は、サプライヤ及び顧客として他のエンティティと連携する。よって、企業は、そのサプライヤ及び顧客の状態によって、不利に影響を受け得る。そのため、リスクは、クレジットリスクの状況においてのみならず、或いはサプライヤリスク及び顧客リスクの状況においても考慮され得る。

同様に、存在し得る機会の認識及び評価には価値がある。たとえば、対象エンティティは、それが、その顧客のうちの特定の１つ、たとえば、企業Ａに対して、製品のどれだけを販売し得るかを予測したいと望む場合がある。従来の手法ならば、対象エンティティは、それが企業Ａ自体について取得し得る情報を考慮し、且つその情報に基づいて予測を行うはずである。しかしながら、評価の質は、おそらく、顧客Ａとその顧客との間の関係も評価することによって向上するはずである。

実際、ビジネス関係について情報を取得することは、容易な仕事であったことはない。拡張可能な方法でビジネスネットワークを特定するための系統的な方法はなかった。たとえば、サプライヤのサプライヤ、又は顧客の顧客を特定するために、よく使われる手法は、調査を実施することである。しかしながら、調査の実施及び結果評価は、典型的に、多くの企業に電話をかけること、又は質問票を送ること、及び情報を要求することを含む、非常に人手集約的、且つ時間のかかるプロセスである。調査の回答は、しばしば、信頼できるものではなく、且つこれまでまれにしか第三者情報によって検証されていない。

第１のエンティティのために、第１のエンティティに対する第２のエンティティの関連性を特定し、且つ定量化するシステム及び方法の必要性がある。関連性は、第１のエンティティに対するリスク、又は第１のエンティティのための機会のいずれかを示してよい。

この必要性に対処するために、（ａ）エンティティ間の取引を記述しているレコードを調べることと、（ｂ）取引に基づいて、データベースにおいて、関係ネットワークを表すデータ構造を構築することであって、関係ネットワークが、（ｉ）第１のエンティティと、（ｉｉ）第１のエンティティからＮ個のティアによって分離された第２のエンティティであって、Ｎが１より大きい又は等しい整数である、第２のエンティティと、を表す、データ構造を構築することと、（ｃ）第２のエンティティの特性及び第１のエンティティと第２のエンティティとの間の取引の関数として、すなわち、これらに基づいて、第１のエンティティに対する第２のエンティティの関連性を計算することであって、関連性が、取引における頻度、商品及びサービスの量及び価値であり得る、関連性を計算することと、を含む方法が提供される。また、本方法を実行するシステム、及び本方法を実行するためにプロセッサを制御するための命令を含む記憶媒体が提供される。

取引評価プロセスは、企業取引のデータベースからデータを読み出し、且つ取引の特定の態様を要約する参照テーブルを作成し、且つそれらを組織的にリストアップする。発見プロセスは、参照テーブルにあるデータを考慮することによって、組織的且つ拡張可能な方法でビジネス関係ネットワークを発見する。ビジネス関係ネットワークは、ビジネス関係ネットワークのＮ次ティアにおいて、第１のエンティティ、すなわち、第１の企業が、第２のエンティティ、すなわち、別の企業にどのように関係しているかを明らかにし、ティアＮエンティティから第１のエンティティまでの固有の経路をマッピングするものであり、ここで、Ｎは、１より大きい又は等しい整数である。関連性評価プロセスは、第１のエンティティに関係するエンティティに伴うリスク及び機会を考慮することによって、第１のエンティティに関するリスク、又は機会を評価するものであり、したがって、単に第１のエンティティを独立のエンティティとして評価することよりも包括的である。これらのプロセスは、意思決定者、たとえば、与信管理者又は購買管理者に、ビジネス関係ネットワークに対する可視性を提供し、また、ネットワーク内の任意の企業に関するアラートも提供し得る。アラートは、ビジネス特性、そのビジネスネットワーク、社会経済的状況、政治的不透明さ、気候及び壊滅的な変化に関するものであり得る。

３ティアのビジネス関係ネットワークの図である。

３ティアのサプライチェーンネットワークの図である。

サプライヤのティア内指標（Ｗｉｔｈｉｎ Ｔｉｅｒ Ｉｎｄｅｘ）の計算の例を示す表である。

サプライヤのサプライチェーンリスク指標（Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｒｉｓｋ Ｉｎｄｅｘ）の計算の例を提供する表である。

サプライヤのティア内指標の計算の例を示す表である。

サプライヤのサプライチェーンリスク指標の計算の例を提供する表である。

ビジネス関係ネットワークの発見及びエンティティ間の関係の関連性の評価のためのシステムのブロック図である。

取引評価プロセスのフローチャートである。

図９Ａ及び図９Ｂはともに、発見プロセスのフローチャートである。

発見プロセスの例示的な実行中に影響される、いくつかの変数の推移を示す状態テーブルである。

図１１Ａ〜図１１Ｊをまとめて、データ構造の推移を示す図である。

２つ以上の図面に共通する構成要素又は特徴は、図面のそれぞれにおいて同じ参照番号で示されている。

本明細書は、ビジネス関係ネットワークにおいて対象エンティティと連携するエンティティの特性に基づいて、対象エンティティに関するビジネスリスク又は機会を評価するための技法を開示する。たとえば、リスクを考慮する場合、決定ファクターは、ネットワーク内の各エンティティのリスク、特定のエンティティが対象エンティティの運営に対してどのくらい重要か、及び対象エンティティからのティアＮエンティティの距離、すなわち、分離度（Ｎ）、並びにネットワークを記述している任意の他の特性を含み得る。ネットワーク内の各エンティティのリスクを考慮することにより、エンティティを、別のエンティティよりも、それらが個別に評価された際に両方が同リスクである場合でさえ、高リスク又は低リスクにみなし得る。

本技法は、２つの主要なプロセスを有する。一方のプロセスは、ティアＮビジネス関係ネットワークの発見であり、且つ、他方のプロセスは、ネットワークの影響を用いる関連性評価である。

ティアＮビジネス関係ネットワーク発見プロセスは、以下、「発見プロセス」とするが、ビジネス関係にあるエンティティを買い手及び売り手として特定し、且つエンティティを一緒にネットワークにリンクする。対象エンティティから開始して、発見プロセスは、対象エンティティを、あるエンティティ、すなわち、対象エンティティが直接ビジネスを行う、ティア１エンティティと、且つその後、あるエンティティ、すなわち、ティア１エンティティが直接ビジネスを行う、ティア２エンティティと、など以下同様に、ティアＮビジネス関係が発見されるまでリンクするものであり、ここで、Ｎは、１より大きい又は等しい整数である。発見プロセスは、再帰的マッピングを行う。再帰的マッピングは、ティアにおいてエンティティを見つけ、且つその後、次のティアにおいて関係したエンティティを見つけるように、データベース内のデータを繰り返し考慮し、且つティアＮに到達するまでマッピングを続ける技法である。結果は、ティアＮエンティティから対象エンティティまでの固有の経路としての関係チェーンを含む、ティアＮビジネス関係ネットワークデータベースである。

ネットワークの影響を用いる関連性評価プロセスは、以下、「関連性評価プロセス」とするが、対象エンティティに関するリスク又は機会を、そのネットワーク内にある他のエンティティの特性に基づいて評価する。たとえば、対象エンティティに関するリスクを評価するためのプロセスは、（ａ）ネットワーク内の各エンティティのリスク、（ｂ）対象エンティティの運営に対して別のエンティティがどのくらい重要か、（ｃ）対象エンティティからのティアＮエンティティの距離、すなわち、分離度、及び（ｄ）ビジネス関係ネットワークの特性を記述し得る他のファクターを考慮する。

図１は、３ティアビジネス関係ネットワークの図である。対象企業は、ティア１企業１、ティア１企業２及びティア１企業３のそれぞれに接続する線を有し、このようにして、対象企業がティア１企業１、ティア１企業２、及びティア１企業３とビジネスを行っていることを示している。同様に、ティア１企業１は、ティア２企業１及びティア２企業２とビジネスを行っている。このように、図１は、対象企業から３ティアにわたって広がるビジネス関係ネットワークを示している。図１に示された企業間の取引の性質に応じて、ビジネス関係ネットワークは、サプライチェーンネットワーク、カスタマーチェーンネットワーク、又はサプライチェーン及びカスタマーチェーンのハイブリッドであり得る。

この方法論の１つのアプリケーションは、サプライチェーンリスク指標（Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｒｉｓｋ Ｉｎｄｅｘ、ＳＣＲＩ）を作成することであり、これは、以下に更に説明される。データベースは、取引を記述しているレコード、たとえば、顧客データ、サプライヤデータ、出荷データなどを含む。各レコードには２つのエンティティが、一方は買い手として、他方は売り手として、含まれる。１つのレコードでは、エンティティＡがエンティティＢから購入し、且つ別のレコードでは、エンティティＢがエンティティＣから購入するといった２つのレコードが存在する場合、エンティティＣからエンティティＢまで、次いでエンティティＡまでのサプライチェーン関係があるという推論が導き出され得る。同様に、エンティティＢがエンティティＡの顧客であり、且つエンティティＣがエンティティＢの顧客である場合、エンティティＣからエンティティＢまで、次いでエンティティＡまでのカスタマーチェーン関係があるという推論が導き出され得る。

図２は、ネットワーク２００と指定された、３ティアサプライチェーンネットワークの図であり、これを、企業のリスクの評価のために利用される関連性評価プロセスの例として参照する。ネットワーク２００では、Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇは、相手先商標による製品生産者（ＯＥＭ）であり、且つ対象企業と呼ばれる。Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇは、２つの直接的なサプライヤ、すなわち、サプライヤ１及びサプライヤ２を有する。

サプライヤ１は、３つの直接的なサプライヤ、すなわち、サプライヤ３、サプライヤ４及びサプライヤ５を有する。

サプライヤ２は、２つの直接的なサプライヤ、すなわち、サプライヤ５及びサプライヤ６を有する。よって、サプライヤ５は、サプライヤ１及びサプライヤ２の両方に対するサプライヤである。

サプライヤ３は、１つの直接的なサプライヤ、すなわち、サプライヤ７を有する。

サプライヤ４は、１つの直接的なサプライヤ、すなわち、サプライヤ８を有する。

サプライヤ５は、１つの直接的なサプライヤ、すなわち、サプライヤ９を有する。図２では、サプライヤ９が２度、すなわち、サプライヤ５の出現のたびに１度ずつ示されている。

サプライヤ１及び２は、Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇのティア１サプライヤと呼ばれる。サプライヤ３、４、５及び６は、Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇのティア２サプライヤと呼ばれる。サプライヤ７、８及び９は、Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇのティア３サプライヤと呼ばれる。

ティアＮサプライヤからＧｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇまでの各固有の経路は、サプライチェーンと定義される。この例では、５つの固有のサプライチェーン、すなわち：
（１）サプライヤ７−サプライヤ３−サプライヤ１−Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ；
（２）サプライヤ８−サプライヤ４−サプライヤ１−Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ；
（３）サプライヤ９−サプライヤ５−サプライヤ１−Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ；
（４）サプライヤ９−サプライヤ５−サプライヤ２−Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ；及び
（５）サプライヤ６−サプライヤ２−Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ
がある。

関連性評価プロセスは、ＳＣＲＩを作成するものであり、これは、ティア１サプライヤの、それ自体及びそのサプライヤのネットワークに由来する、リスクエクスポージャーを評価するための、各ティア１サプライヤに関する加重指標である。ネットワーク２００では、ティア１内のサプライヤ１及びサプライヤ２に関するＳＣＲＩが作成され、且つ３つのファクター、すなわち：
（１）サプライヤ評価リスク（Ｓｕｐｐｌｉｅｒ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｒｉｓｋ、ＳＥＲ）；
（２）重要度ファクター（Ｃｒｉｔｉｃａｌｉｔｙ Ｆａｃｔｏｒ、ＣＦ）；及び
（３）ティアファクター（Ｔｉｅｒ Ｆａｃｔｏｒ、ＴＦ）
によって決定される。

ＳＥＲは、ビジネスの運営リスクを予測するスコアである。ＳＥＲは、１から９までの範囲に及び、１が最低リスクであり、且つ９が今後１２ヶ月のうちに停止となる最高リスクである。ＳＥＲが入手可能でない場合、ＳＥＲは、サプライヤ安定性指標（Ｓｕｐｐｌｉｅｒ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）など、同様のスコアで置き換えされ得る。一般に、任意のタイプのリスクスコアが使われ得る。

重要度ファクターは、対象エンティティに対してサプライヤがどのくらい重要かを示す、サプライヤに関するウェイトであり、たとえば、買い手に供給される製品及び素材の重要性又は総貨幣価値に基づき得る。重要度はまた、産業分類、取引額、又は製品の詳細によって定義され得る。重要度ファクターは、デフォルト値又はユーザによって規定される値のいずれかであり得る。表１は、重要度ファクターのための例示的なウェイトを提供する。

ティアファクターは、ティアの数を単位として、サプライヤと対象エンティティとの間の分離度を示す、ティアに割り当てられるウェイトである。ティアファクターの１つの目的は、サプライヤに由来する事象がどのくらい速く対象エンティティに影響し得るかを示すことである。対象エンティティとサプライヤとの間における分離が大きいほど、すなわち、ティアの数が大きいほど、ウェイトは低くなる。よって、あるウェイトがティア１に割り当てられ、より低いウェイトがティア２に割り当てられ、且つ更に低いウェイトがティア３に割り当てられる。ティアファクターは、デフォルト値又はユーザによって規定される値のいずれかであり得る。すべてのティアにわたるティアファクターの値は、１つに合計される。表２は、ティアファクターのための例示的なウェイトを提供する。

関連性評価プロセスは、リスク評価のケースでは、各ティア１サプライヤに関するＳＣＲＩを計算するために、２ステップの手法を取る。第１のステップは、ビジネス関係ネットワーク内の各ティアについてティア内指標を計算することである。第２のステップは、各ティア１サプライヤについて複数のティアにわたるＳＣＲＩを計算することである。

ティア内指標は、ティア内のすべてのサプライヤに伴うリスクの加重平均である。これは、サプライヤによって影響を受けるサプライチェーンの数、サプライヤが属する産業、及びサプライヤのリスクレベルによって影響を受ける。数学的には、

ここで、Ｎは考慮されるティア内のサプライヤの数である。

ティア内指標を計算するために、たとえば、重要度ファクターを評価するために産業分類を使うとする。製造業は、Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇの運営に最も重要であるとみなされ得るので、１．５の重要度ファクターが割り当てられる。卸売業及びサービス業は、大事であるが、さほど重要でないため、１の重要度ファクターが割り当てられる。すべての他の産業は、さほど重要ではないとみなされるため、０．５の重要度ファクターが割り当てられる。よって、
（ａ）製造業の重要度ファクター＝１．５、
（ｂ）卸売業の重要度ファクター＝１、
（ｃ）サービス業の重要度ファクター＝１、及び
（ｄ）すべての他の産業の重要度ファクター＝０．５
である。

加えて、以下の通り仮定する：
（ａ）サプライヤ１は、ＳＥＲ＝２を有し、且つ製造業にある；
（ｂ）サプライヤ２は、ＳＥＲ＝２を有し、且つ製造業にある；
（ｃ）サプライヤ３は、ＳＥＲ＝５を有し、且つ製造業にある；
（ｄ）サプライヤ４は、ＳＥＲ＝３を有し、且つ金融業にある；
（ｅ）サプライヤ５は、ＳＥＲ＝８を有し、且つ卸売業にある；
（ｆ）サプライヤ６は、ＳＥＲ＝１を有し、且つ製造業にある；
（ｇ）サプライヤ７は、ＳＥＲ＝１を有し、且つ製造業にある；
（ｈ）サプライヤ８は、ＳＥＲ＝６を有し、且つサービス業にある；及び
（ｉ）サプライヤ９は、ＳＥＲ＝４を有し、且つ通信業にある。

図３は、サプライヤ１に関するティア内指標の計算を示す表、すなわち、表３である。ティア１に関するティア内指標については、重要度ファクターの考慮はないことに留意されたい。これは、なぜなら、ティア１に関するティア内指標が、１つのエンティティ、すなわち、サプライヤ１しか持たず、したがって、ティア１に関するティア内指標が加重平均ではないからである。

図４は、サプライヤ１に関するＳＣＲＩの計算の例を提供する表、すなわち、表４である。

ここで、Ｎは考慮されるティアの数である。

表３は、ティア内指標を示し、且つ表４はティアファクターを示す。

ティア１では、ティア内指標＝２、且つティアファクター＝０．６である。

ティア２では、ティア内指標＝５．７、且つティアファクター＝０．２５である。

ティア３では、ティア内指標＝３．２、且つティアファクター＝０．１５である。

したがって、表４に示されるように：
ＳＣＲＩ＝（２×０．６）＋（５．７×０．２５）＋（３．２×０．１５）
ＳＣＲＩ＝１．２＋１．４２５＋０．４８
ＳＣＲＩ＝３．１０５
ＳＣＲＩ＝（およそ）３．１である。

よって、サプライヤ１に関するＳＣＲＩは、３．１であり、これは、関連性評価プロセスがサプライヤ１をそれ自体だけで評価することであった場合（ＳＥＲ＝２）よりも高いリスクスコアである。より高いリスクスコアに導くファクターは、ＳＥＲが８である（すなわち、サプライヤ５がＳＥＲ＝８を有する）、ティア２におけるリスクを伴うビジネスであり、関連性評価プロセスが、ビジネス関係ネットワークを見ることができなければ、又は関連性評価プロセスが、リスクへのネットワークの影響を考慮しなければ、サプライヤ５によるリスクの寄与は分からなかった。

関連性評価プロセスはまた、ティア１内の他のサプライヤ、この場合、サプライヤ２に伴うリスクを考慮する。

図５は、サプライヤ２に関するティア内指標の計算を示す表、すなわち、表５である。ティア１に関するティア内指標については、重要度ファクターの考慮はないことに留意されたい。これは、なぜなら、ティア１に関するティア内指標が、１つのエンティティ、すなわち、サプライヤ２しか持たず、したがって、ティア１に関するティア内指標が加重平均ではないからである。

図６は、サプライヤ２に関するＳＣＲＩの計算の例を提供する表、すなわち、表６である。よって、サプライヤ２に関するＳＣＲＩ＝２．８である。

サプライヤ１及びサプライヤ２を比較すると、従来の手法は、リスクを評価するために、ＳＥＲなど、各サプライヤ自体に基づいてサプライヤリスクスコアを使うものであり、そのため、これら２つのサプライヤのリスクレベルは同じ（すなわち、ＳＥＲ＝２）とみなされる。しかしながら、ＳＣＲＩは、ネットワークの影響を考慮することによって、サプライヤ１とサプライヤ２との間のリスクの区別を提供する。ＳＣＲＩを考慮する場合、サプライヤ１は、サプライヤ２（すなわち、２．８）よりも高いサプライチェーンリスク（すなわち、３．１）を有する。

関連性評価プロセスでは、重要度ファクター及びティアファクターにおいて使われるウェイトは、柔軟性があり、ビジネスニーズに基づいて調整されるべきである。たとえば、ビジネスの意思決定者が、ティア２及び更に上層、たとえば、ティア３に基づくリスクを重視することを望む場合、０などの、より低いティアファクターをティア１に、且つ０．６５及び０．３５などの、より高いティアファクターをティア２及びティア３に割り当てることができる。

図７は、ビジネス関係ネットワークの発見及びエンティティ間の関係の関連性の評価のためのシステム７００のブロック図である。システム７００は、コンピュータ７０５、ユーザ端末７６５、及び取引データベース７７５を含む。コンピュータ７０５、ユーザ端末７６５、及び取引データベース７７５は、通信ネットワーク７７０、たとえば、インターネットに、通信可能に接続されている。通信は、電子信号及び光信号によって通信ネットワーク７７０を介して行われる。

コンピュータ７０５は、メモリ７１５に接続されたプロセッサ７１０を含む。コンピュータ７０５は、独立型の装置として本明細書に表されているが、そのように限定されず、代わりに、分散処理システム内の他の装置（図示せず）に接続され得る。

プロセッサ７１０は、命令に応答し、且つ実行する論理回路として構成される。

メモリ７１５は、プロセッサ７１０によって読み出し可能であり、且つデータ及びプロセッサ７１０の演算を制御するための命令を格納する、有形の記憶媒体である。メモリ７１５は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードドライブ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、又はこれらの組み合わせとして実施されてもよい。メモリ７１５の構成要素のうちの１つは、プログラムモジュール７２０である。

プログラムモジュール７２０は、それぞれ、取引評価プロセス７２５、発見プロセス７３０、及び関連性評価プロセス７３５として実施される、取引評価プロセス、発見プロセス及び関連性評価プロセスの演算を実行するための、プロセッサ７１０を制御するための命令を含む。

「モジュール」の語は、独立型の構成要素又は複数の下位構成要素の統合構成のいずれかとして実施され得る関数演算を意味するように本明細書において使われる。よって、プログラムモジュール７２０は、単一のモジュールとして、又は互いに協同して動作する複数のモジュールとして実施されてもよい。更に、プログラムモジュール７２０は、メモリ７１５にインストールされる、したがって、ソフトウェアにインストールされるとして本明細書に説明されているが、ハードウェア（たとえば、電子回路）、ファームウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせのうちのどれにでも実装され得る。

プログラムモジュール７２０は、既にメモリ７１５内にロードされたとして示されているが、後でメモリ７１５にロードするために、記憶媒体７４０に構成されてもよい。記憶媒体７４０は、そこにプログラムモジュール７２０を格納する任意の記憶媒体であり得る。記憶媒体７４０の例は、フロッピーディスク（登録商標）、コンパクトディスク、磁気テープ、メモリスティック、読み出し専用メモリ、光記憶媒体、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ、デジタル多用途ディスク、又はジップドライブを含む。記憶媒体７４０は、ランダムアクセスメモリ、又は遠隔のストレージシステムに配置され、且つ通信ネットワーク７７０を介してコンピュータ７０５に接続される、他のタイプの電子ストレージであり得る。

ユーザ端末７６５は、ユーザ７６０から入力を受け入れ、且つユーザ７６０に結果を出力し得る入力／出力装置である。たとえば、ユーザ端末７６５は、ユーザ７６０が情報及びコマンド選択をプロセッサ７１０に伝えることができるように、キーボード又は音声認識サブシステムを含み得る。ユーザ端末７６５はまた、ディスプレイ又はプリンタなどの出力装置を含む。マウス、トラックボール、又はジョイスティックなどのカーソル制御は、ユーザが、追加的な情報及びコマンド選択をプロセッサ７１０に伝えるために、ディスプレイ上でカーソルを操作するのを可能にする。

ユーザ端末７６５を介して、ユーザ７６０は、ビジネス関係ネットワークをコンピュータ７０５が発見し、且つエンティティに伴うビジネスリスクを評価するための要求をコンピュータ７０５に送信する。その後、同様にユーザ端末７６５を介して、ユーザ７６０は、コンピュータ７０５から発見プロセス７３０及び関連性評価プロセス７３５の実行の結果を受信する。

取引データベース７７５は、顧客データ、サプライヤデータ、出荷データなど、買い手と売り手との間における取引のデータを含む。取引データベース７７５内の各レコードは、典型的には、１つの買い手及び１つの売り手を含み、取引の日付、量、製品説明、及び額などの追加的なデータを含んでもよい。取引データベース７７５は、単一の記憶装置として示されているが、互いに遠隔に配置される複数の記憶装置として実施され得る。加えて、取引データベース７７５及びコンピュータ７０５は、通信ネットワーク７７０を介して互いに接続されるとして示されているが、それらは、ローカルネットワーク（図示せず）を介して接続され得る、又は互いに直接接続され得る。

システム７００はまた、コンピュータ７０５に通信可能に接続されるデータベース７４５を含む。データベース７４５は、参照テーブル７５０及びデータ構造７５５を含む記憶装置、たとえば、コンピュータメモリである。参照テーブル７５０は、取引評価プロセス７２５の実行の結果としてプロセッサ７１０によって作られる。データ構造７５５は、発見プロセス７３０の実行の結果としてプロセッサ７１０によって作成される。データベース７４５は、単一の記憶装置上に実装され、且つコンピュータ７０５に直接接続されるとして図７に示されているが、コンピュータ７０５から遠隔に配置された複数の記憶装置にわたって実装され、通信ネットワーク７７０によってコンピュータ７０５に接続されてもよい。

図８は、取引評価プロセス７２５のフローチャートであり、これは、ステップ８０５で開始する。

ステップ８０５では、プロセッサ７１０は、取引データベース７７５から取引レコードを読み出す。取引レコードは、２つのエンティティ、たとえば、買い手と売り手と間の取引に関係する。

ステップ８１０では、プロセッサ７１０は、取引に関与するエンティティを特定する。好ましい実施形態では、各エンティティは、汎用データ番号付与システム（Ｄａｔａ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｎｕｍｂｅｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＤＵＮＳ）番号に照合され、後でこれが、エンティティを特定するために使われ得る。

ステップ８１５では、プロセッサ７１０は、参照テーブル７５０に、取引に関するデータを追加する。以下に説明するように、参照テーブル７５０は、データ構造７５５を作成するために、発見プロセス７３０の実行中に使われる。

ステップ８２０では、プロセッサ７１０は、取引データベース７７５内に処理されるべきレコードがまだあるかどうかを判定する。はい（ＹＥＳ）の場合、取引評価プロセス７２５は、ステップ８０５にループして戻る。いいえ（ＮＯ）の場合、取引評価プロセス７２５は、ステップ８２５に進む。

ステップ８２５では、取引評価プロセス７２５は終了する。

以下の表７は、例示的な参照テーブル７５０の表現である。表７では、Ｓ１〜Ｓ９は、それぞれ、サプライヤ１〜９の省略表現である。たとえば、行１は、サプライヤ１とサプライヤ３との間の取引を表すものであり、ここで、サプライヤ１が買い手、且つサプライヤ３が売り手である。

実際には、参照テーブル７５０は、表７に示されているものよりも相当大きい。これは、何百万もの取引を表す何百万もの入力を含んでもよい。これはまた、取引に関係する他の情報も含んでもよい。

図９Ａ及び図９Ｂは共に、発見プロセス７３０のフローチャートである。発見プロセス７３０の演算は、ユーザ７６０が、Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇで働き、且つサプライヤ１及びサプライヤ２のそれぞれに伴うサプライチェーンリスクについて知ることを望む例として、本明細書で説明される。例は、上記表７に示されるような参照テーブル７５０に関するデータを使用し、且つネットワーク２００、すなわち、サプライチェーンを表すためにデータ構造７５５を構築する。例では、そして表７の説明において上に示されたように、Ｓ１〜Ｓ９は、それぞれ、サプライヤ１〜９の省略表現である。

発見プロセス７３０は、いくつかの変数及びデータ構造、すなわち、スタック９０１、考慮されるティア（ｔｉｅｒ ｂｅｉｎｇ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ、ＴＢＣ）９０２、エンティティ１（Ｅｎｔ１）９０３、エンティティ２（Ｅｎｔ２）９０４、及び考慮されたレコードのリスト（ｌｉｓｔ ｏｆ ｒｅｃｏｒｄｓ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ、ＬＲＣ）９０５を使う。

スタック９０１は、発見プロセス７３０の再帰的マッピング機能を助けるデータ構造である。

ＴＢＣ９０２は、考慮されるティアを表す変数である。

Ｅｎｔ１ ９０３は、関係が検索されているエンティティの識別子を保持する変数であり、且つＥｎｔ２ ９０４は、最も最近発見されたエンティティの識別子を保持する変数である。たとえば、Ｓ１が分かっている場合、且つＳ１のサプライを探している場合、Ｅｎｔ１ ９０３は、識別子Ｓ１を保持し、そしてＳ１のサプライヤが見つかった場合、Ｅｎｔ２ ９０４は、その新規に見いだされたサプライヤの識別子を取る。

ＬＲＣ９０５は、発見プロセス７３０の間に考慮されていた参照テーブル７５０のレコードのリストである。

図１０は、発見プロセス７３０の例示的な実行の間に影響されるいくつかの変数の推移を示す状態テーブル１０００である。状態テーブル１０００は、状態１００１で始まる状態数によって特定される行、並びに
（ａ）スタック９０１ スタック９０１の内容
（ｂ）ＴＢＣ９０２ ＴＢＣ９０２の値；
（ｃ）Ｅｎｔ１ ９０３ Ｅｎｔ１ ９０３の内容；
（ｄ）Ｅｎｔ２ ９０４ Ｅｎｔ２ ９０４の内容；
（ｅ）構造 データ構造７５５の状態；及び
（ｆ）ＬＲＣ ＬＲＣ９０５の内容
を示す見出しを有する列にまとめられる。

状態テーブル１０００では、ｘ＝ｄｏｎ’ｔ ｃａｒｅ、すなわち、内容又は値は何でもよい。

図１１Ａ〜１１Ｊでは、まとめて、データ構造７５５の推移を示している。

読みやすくするために、以下の発見プロセス７３０の説明において、本明細書は、行われている活動を一般的に説明する、「初期化」及び「Ｓ１〜Ｓ３を発見する」などの見出しを含む。

初期化

発見プロセス７３０は、ステップ９０６を開始する。

ステップ９０６では、サプライヤ１及びサプライヤ２のリスク分析を要求する通信を、ユーザ７６０がユーザ端末７６５によって送信し、プロセッサ７１０が受信する。通信において、ユーザ７６０はまた、（ａ）利用するリスクスコアのタイプ、たとえば、ＳＥＲ又はなんらかの他のスコア、（ｂ）様々な産業に関する重要なファクター、（ｃ）ティアファクター、及び（ｄ）分析に含めるティアの数（Ｎ）などのパラメータを処理することを含む。ステップ９０６から、発見プロセス７３０は、ステップ９１０に進む。

Ｎ＝３であると仮定する。注意として、且つ本実施例の提示を容易にするために、図１０において、右上に、Ｎ＝３であると示すボックスがある。

ステップ９１０では、プロセッサ７１０（ａ）は、スタック９０１をクリアし、且つその後、着目するエンティティ、すなわち、Ｓ１及びＳ２をスタック９０１の先頭に投入し、且つ（ｂ）データ構造７５５の構築を開始する。状態１００１及び図１１Ａを参照されたい。状態テーブル１０００において、スタック９０１の状態を示す列では、最も右の値がスタック９０１の先頭にある。そのため、たとえば、状態１００１では、Ｓ１がスタック９０１の先頭にある。ステップ９１０から、発見プロセス７３０は、ステップ９１５に進む。

本明細書では、演算子「：＝」は、第１の演算子が第２の演算子によって指定された値を取ることを意味する。たとえば、Ａ：＝Ｂは、ＡがＢの値を取ることを意味する。同様に、Ａ：＝１は、Ａが値１を取ることを意味する。

ステップ９１５では、プロセッサ７１０は、ＴＢＣ：＝１と設定し、且つＬＲＣ９０５をクリアする。状態１００２を参照されたい。発見プロセス７３０では、ステップ９１５からステップ９２０に進む。

Ｓ１〜Ｓ３の発見

ステップ９２０では、プロセッサ７１０は、ＴＢＣがゼロより大であるかどうかを考慮する。様々なティアにおいて関係を考慮する際、考慮されるティアの数は、常にゼロより大であるべきである。ＴＢＣがゼロより大である場合、発見プロセス７３０は、ステップ９２５に進む。ＴＢＣがゼロより大ではない場合、発見プロセス７３０は、ステップ９１５にループして戻る。

ステップ９２５では、プロセッサ７１０は、スタック９０１が空であるかどうかを考慮する。スタック９０１が空でない場合、発見プロセス７３０は、ステップ９３０に進む。スタック９０１が空である場合、すべての発見可能な取引が処理されたことを意味し、したがって、発見プロセス７３０は、ステップ９６０に進む。

ステップ９３０では、プロセッサ７１０は、スタック９０１から先頭のエントリをポップし、これをＥｎｔ１ ９０３に割り当てる。本実施例では、Ｓ１が、スタック９０１からポップされ、そのため、Ｅｎｔ１ ９０３は、値Ｓ１を取る。状態１００３を参照されたい。このことは、プロセッサ７１０が、Ｓ１が取引を行ったエンティティを検索すること意味する。ステップ９３０から、発見プロセス７３０は、ステップ９３５に進む。

ステップ９３５では、プロセッサ７１０は、ＴＢＣがＮより大きい又は等しいかどうかを問う。この問いにより、発見プロセス７３０が、Ｎより大きい又は等しい番号を付けられたティアだけの関係を調べることを保証する。ＴＢＣが、Ｎより大きい又は等しいのでない場合、発見プロセス７３０は、ステップ９４０に進む。ＴＢＣが、Ｎより大きい又は等しい場合、発見プロセス７３０は、ステップ９５５に進む。

本実施例では、状態１００３に示されるように、ＴＢＣ＝１であり、また本実施例では、Ｎは、３に等しい。ＴＢＣは、Ｎより大ではないため、したがって、発見プロセス７３０は、ステップ９４０に進む。

ステップ９４０では、プロセッサ７１０は、Ｅｎｔ１ ９０３が当事者である取引について参照テーブル７５０を検索する。本実施例では、サプライチェーンを構築しているため、Ｅｎｔ１ ９０３は、買い手とみなされる。上の表７を見ると、行１は、Ｓ１が買い手である取引を表す。ステップ９４０から、発見プロセス７３０は、ステップ９４５に進む。

ステップ９４５では、プロセッサ７１０は、ステップ９３５において取引が見つかったかどうかを考慮する。取引が見つかった場合、発見プロセス７３０は、ステップ９５０に進む。取引が見つからなかった場合、発見プロセス７３０は、ステップ９５５に進む。

ステップ９５０では、プロセッサ７１０は、ステップ９４０において見つかった取引からのＥｎｔ１ ９０３及びＥｎｔ２ ９０４を追加する。したがって、表７の行１のから読み取り、プロセッサ７１０は、
Ｅｎｔ１ ９０３：＝Ｓ１；及び
Ｅｎｔ２ ９０４：＝Ｓ３；
と割り当てる。

その後、更にステップ９５０では、プロセッサ７１０は、
（ａ）ＬＲＣ９０５を更新し；
（ｂ）データ構造７５５を更新し；
（ｃ）Ｅｎｔ１ ９０３をスタック９０１の先頭にプッシュし；
（ｄ）Ｅｎｔ２ ９０４の内容をＥｎｔ１ ９０３にコピーし；及び
（ｅ）ＴＢＣの値を増加させる。

ステップ９５０における演算の結果は、状態１００４及び図１１Ｂによって表される。ＬＲＣ９０５の更新のために、プロセッサ７１０は、今しがた考慮された参照テーブル７５０のレコードを追加する。本実施例では、考慮されたばかりのレコードが、表７の行１に示されている。したがって、状態テーブル１０００では、状態１００４は、ここでＬＲＣ９０５が数「１」を含むことを示しており、これは、表７の行１のレコードを表す。図１１Ｂに示されているように、ここでデータ構造７５５は、Ｓ１からＳ３までのリンクを含む。よって、データ構造７５５は、Ｓ１及びＳ３を表すノードのリンクされたリストである。

ステップ９５０から、発見プロセス７３０は、ステップ９３５にループして戻る。

Ｓ３〜Ｓ７の発見

ステップ９５０では、Ｅｎｔ１ ９０３がＥｎｔ２ ９０４から値を取ったため、今、Ｅｎｔ１ ９０３は、最も最近発見されたエンティティの値、すなわち、Ｓ３を有する。したがって、プロセッサ７１０は、Ｓ３からＳ３のサプライヤまでのリンクを検索する。

本実施例では、プロセッサ７１０は、ステップ９３５、９４０、９４５及び９５０の演算を繰り返す。ステップ９４０では、プロセッサ７１０は、参照テーブル７５０を検索し、且つ表７の行６に示されているようなレコードを見つける。ステップ９５０が完了すると、システム７００の状態は、状態１００５によって示されるようになり、且つデータ構造７５５は、図１１Ｃに示されるようになる。

ティアＮの処理

Ｓ３〜Ｓ７の発見後、ステップ９５０が完了すると、発見プロセス７３０は、ステップ９３５にループして戻る。しかしながら、状態１００５において示されているように、現在、ＴＢＣは、３に等しい。すなわち、ＴＢＣは、Ｎより大きい又は等しい。したがって、ステップ９３５から、発見プロセス７３０は、ステップ９５５に進む。

ステップ９５５では、プロセッサ７１０は、ＴＢＣをデクリメントする。状態１００６を参照されたい。ステップ９５５から、発見プロセス７３０は、ステップ９２０にループして戻る。

本ケースでは、プロセッサ７１０は、Ｓ３〜Ｓ７を最も最近発見した。Ｓ７がティア３にあることから、これは、本実施例では、検索される最大のティア数であるが、発見プロセス７３０は、低次のティア、このケースでは、ティア２に戻る必要がある。

Ｓ３の別のサプライヤの検索

ステップ９２０では、プロセッサ７１０は、状態１００６に示されているように２に等しいＴＢＣについて問い、且つ見つける。よって、ＴＢＣは、ゼロより大きい又は等しく、そのため、発見プロセス７３０は、ステップ９２０からステップ９２５に進む。

ステップ９２５では、プロセッサ７１０は、スタック９０１が空ではないことを見つけ、そのため、発見プロセス７３０は、ステップ９３０に進む。

ステップ９３０では、プロセッサ７１０は、スタック９０１から先頭のエントリをポップし、これをＥｎｔ１ ９０３に割り当てる。本実施例では、Ｓ３が、スタック９０１からポップされ、そのため、Ｅｎｔ１ ９０３は、値Ｓ３を取る。状態１００７を参照されたい。ステップ９３０から、発見プロセス７３０は、ステップ９３５に進む。

ステップ９３５では、プロセッサ７１０は、ＴＢＣがＮより大きい又は等しいかどうかを問う。状態１００７では、ＴＣＢは、２に等しい。したがって、発見プロセス７３０は、ステップ９４０に進む。

ステップ９４０では、プロセッサ７１０は、Ｅｎｔ１ ９０３が当事者である取引について参照テーブル７５０を検索する。しかしながら、このような取引が既に考慮されてきた取引ではないという更なる制約がある。ここで、状態１００７において示されているように、Ｅｎｔ１ ９０３は、Ｓ３を特定し、且つ表７の行６が、Ｓ３が買い手である唯一の取引である。状態１００７では、ＬＲＣ９０５は、表７の行６が既に考慮されてきたことを示している。したがって、ステップ９４０では、プロセッサ７１０は、取引を見つけない。ステップ９４０から、発見プロセス７３０は、ステップ９４５に進む。

ステップ９４５では、プロセッサ７１０は、ステップ９４０において取引が見つかったかどうかを考慮する。本実施例では、答えはいいえ（ＮＯ）であり、そのため、ステップ９４５から、発見プロセス７３０は、ステップ９５５に進む。

ステップ９５５では、プロセッサ７１０は、ＴＢＣをデクリメントする。状態１００８を参照されたい。ステップ９５５から、発見プロセス７３０は、ステップ９２０にループして戻る。

この時点で、プロセッサ７１０は、Ｓ３のサプライヤのすべてを発見し、本実施例では、Ｓ７だけである。Ｓ３のサプライヤの検索がし尽くされ、そのため、発見プロセス７３０は、Ｓ３がサプライヤ、すなわち、Ｓ１であるエンティティを再度考慮することによって進まなければならない。

発見の継続

発見プロセス７３０は、その、ティア２及び３内のＳ１のサプライヤの検索を続ける。したがって、データ構造７５５は、図１１Ｄ〜図１１Ｇに示されているように推移する。

Ｓ１のサプライヤの検索をし尽くした後、次いで発見プロセス７３０は、Ｓ２に関するサプライチェーンを発見する。したがって、データ構造７５５は、図１１Ｈ〜図１１Ｊに示されているように推移する。データ構造７５５は、エンティティ、すなわち、ネットワーク２００における、Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ及びサプライヤ１〜９を表すノードのリンクされたリストである。

発見の終了

ステップ９６０では、発見プロセス７３０は終了する。

発見プロセス７３０の完了後、プロセッサ７１０は、関連性評価プロセス７３５を実行する。関連性評価プロセス７３５の演算は、上で図３〜図６を参照して説明された演算である。よって、関連性評価プロセス７３５は、サプライヤ１及びサプライヤ２のそれぞれについてＳＣＲＩを作成する。

サプライヤ１及びサプライヤ２に関するＳＣＲＩの計算後、プロセッサ７１０は、関連性評価プロセス７３５の結果をユーザ７６０に報告する。

表４で見たように、サプライヤ１のＳＣＲＩ＝３．１であり、且つ表６で見たように、サプライヤ２のＳＣＲＩ＝２．８である。より高いＳＣＲＩがより高いリスクを示すと仮定すると、Ｇｏｒｍａｎ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇにとって、サプライヤ２に依存することよりもサプライヤ１に依存することはよりリスクが高い。

概観するために、コンピュータ７０５、より詳細にはプロセッサ７０１は、プログラムモジュール７２０における命令に従って方法を実行するものであり、方法は、
互いに取引に携わっている、第１のエンティティ、たとえば、サプライヤ１、及び第２のエンティティ、たとえば、サプライヤ３を特定するレコードを取得することと、
第２のエンティティとの取引に携わっている、第３のエンティティ、たとえば、サプライヤ７を特定するレコードを取得することと、
記憶装置、たとえば、データベース７４５において、第２のエンティティを介する第１のエンティティと第３のエンティティとの間の経路を規定するデータ構造、たとえば、データ構造７５５を構築することと、
第３のエンティティの特性の関数として、すなわち、基づいて、第１のエンティティに伴うリスク、たとえば、サプライヤ１に関するＳＣＲＩを計算することと、を含む。
加えて、本方法は、
第１のエンティティとの取引に携わっている、第４のエンティティ、たとえば、サプライヤ４を特定するレコードを取得することと、
第４のエンティティとの取引に携わっている、第５のエンティティ、たとえば、サプライヤ８を特定するレコードを取得することと、
第４のエンティティを介する第１のエンティティと第５のエンティティとの間の経路をデータ構造に追加することと、
を更に含み、
リスクを計算することが、第５のエンティティの特性の関数として、すなわち、基づいて、第１のエンティティに伴うリスクを計算することを更に含む。

本方法の別の実施態様は、
エンティティ間の取引を記述しているレコードを調べることと、
取引に基づいて、データベース、たとえば、データベース７４５において、関係ネットワークを表すデータ構造、たとえば、データ構造７５５を構築することであって、関係ネットワークが、
（ｉ）第１のエンティティ、たとえば、サプライヤ１と、
（ｉｉ）第１のエンティティからＮ個のティアによって分離された第２のエンティティ、たとえば、サプライヤ７であって、Ｎが１より大きい又は等しい整数である、第２のエンティティと、を表す、データ構造を構築することと、
第２のエンティティの特性の関数として、すなわち、基づいて、第１のエンティティに伴うリスクを計算することと、を含む。
加えて、データ構造は、１つ以上の仲介エンティティ、たとえば、サプライヤ３を介する、第２のエンティティから第１のエンティティまでの経路を提供し、且つ第１のエンティティに伴うリスクを計算することはまた、１つ以上の仲介エンティティに伴うリスクの関数である。

システム７００は、サプライチェーンネットワークを作成且つ評価するとして本明細書で説明されているが、これは、カスタマーチェーンネットワークを作成且つ評価するために、全く同じように簡単に利用され得る。たとえば、図１を参照すると、カスタマーチェーンネットワークにおいて、ティア１企業１は、対象企業の顧客であり、且つティア２企業１は、ティア１企業１の顧客である。カスタマーチェーンネットワークにおけるリスクを発見且つ評価する手順は、サプライチェーンネットワークのものと類似している。

機会の評価のケースでは、システム７００は、需要に関係するビジネス特性を評価する。たとえば、ビジネスの規模及びこれらが成長するか又は衰退するかの将来のトレンドは、一般に需要に関する良い指標である。商品及びサービスのタイプ及び量、金額（ｄｏｌｌａｒ ａｍｏｕｎｔ）、及び取引頻度を含む、過去の購買行動は、特定の製品群における機会を明らかにし、このことはまた、次の製品購入が何であるかの予測を助け得る。顧客の顧客からのビジネスの需要を知ることは、全体論的視野及び機会の初期兆候を提供する。

加えて、システム７００は、サプライヤと顧客とのハイブリッドであるビジネス関係ネットワークを作成且つ評価するために利用され得る。たとえば、再び図１を参照すると、例示的なハイブリッドネットワークにおいて、ティア１企業１は、対象企業のサプライヤであり、且つティア２企業１は、ティア１企業１の顧客である。

システム７００は、双務的関係データに基づいて、ビジネス関係ネットワークを再帰的に発見し得る。そのようなネットワークを特定し、且つリスクを全体として監視するために、自動化された、一貫性のある、客観的且つ繰り返されるプロセスを提供する。精度及び効率を改善し、且つ従来技術の調査及びウェブサーフィンの方法と比べて非常にコスト効率が高い。

システム７００は、ビジネスの意思決定者がマーケティングの機会を探しているのか、又は顧客リスク及びサプライヤリスクの管理を探しているかを問わず、顧客関係及びリスクを全体として管理するためにビジネスの意思決定者を助ける。更に、サプライヤネットワーク無しでは分からない、特定の国又は地域におけるティアＮサプライヤを特定するために使われ得る。たとえば、２０１２年には、米国議会は、コンゴ民主共和国（ＤＲＤ）及び隣接国からの調達を含む、サプライチェーンの透明性を改善するために、金融規制改革法（Ｄｏｄｄ Ｆｒａｎｋ Ｗａｌｌ Ｓｔｒｅｅｔ Ｒｅｆｏｒｍ ａｎｄ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ａｃｔ）を制定した。システム７００は、紛争鉱物と潜在的に関わりを持つサプライヤを特定し得る。ビジネスネットワーク発見プロセスは、サプライチェーンの視認性を改善することによって、企業が規制上の要求を満たすのを助ける。

本明細書で説明される技法は、例示的なものであり、本開示にいかなる特定の限定も暗に含むとして解釈されるべきではない。様々な代替策、組み合わせ及び修正が当業者によって考案され得ることを理解されるべきである。たとえば、本明細書で説明されるプロセスに関係するステップは、別途規定される、又はステップ自体によって決まるものでない限り、任意の順番で実行され得る。本開示は、添付の特許請求の範囲に含まれるすべてのそのような代替策、修正及び変形を包含することが意図される。

「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」又は「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」の語は、述べられた特徴、整数、ステップ又は構成要素の存在を規定するとして解釈されるが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ又は構成要素或いはこれらのグループの存在を排除するものではない。「ａ」及び「ａｎ」の語は、不定冠詞であり、そのため、複数形を有する実施形態を排除するものではない。

Claims (21)

1. エンティティ間の取引を記述しているレコードを調べることと、
   前記取引に基づいて、データベースにおいて、関係ネットワークを表すデータ構造を構築することであって、前記関係ネットワークが、
   （ｉ）第１のエンティティと、
   （ｉｉ）前記第１のエンティティからＮ個のティアによって分離された第２のエンティティであって、Ｎが１より大きい又は等しい整数である、第２のエンティティと、
   を表す、データ構造を構築することと、
   前記第２のエンティティの特性の関数として、前記第１のエンティティに対する前記第２のエンティティの関連性を計算することと、
   を含む、方法。
2. 前記関連性が、（ａ）前記第１のエンティティに対するリスクと、（ｂ）前記第１のエンティティに関する機会と、からなる群から選択される特徴を示す、請求項１に記載の方法。
3. 前記データ構造が、１つ以上の仲介エンティティを介する、前記第２のエンティティから前記第１のエンティティまでの経路を提供し、
   前記関連性を前記計算することがまた、前記第１のエンティティに対する前記１つ以上の仲介エンティティの関連性の関数である、請求項１に記載の方法。
4. 前記データ構造において、前記第２のエンティティが前記第１のエンティティからＮ個のティアであることを示す値で前記特性にウェイトをかけること
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
5. 産業分類と、取引額と、製品の詳細と、からなる群から選択された前記第２のエンティティに関する重要度を示す値で前記特性にウェイトをかけること
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記関係ネットワークが、前記第２のエンティティから前記第１のエンティティまでのサプライチェーンを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記関係ネットワークが、前記第２のエンティティから前記第１のエンティティまでのカスタマーチェーンを含む、請求項１に記載の方法。
8. プロセッサと、
   メモリであって、前記プロセッサに、
   エンティティ間の取引を記述しているレコードを調べさせ、
   前記取引に基づいて、データベースにおいて、関係ネットワークを表すデータ構造を構築させ、前記関係ネットワークが、
   （ｉ）第１のエンティティと、
   （ｉｉ）前記第１のエンティティからＮ個のティアによって分離された第２のエンティティであって、Ｎが１より大きい又は等しい整数である、第２のエンティティと、
   を表し、
   前記第２のエンティティの特性の関数として、前記第１のエンティティに対する前記第２のエンティティの関連性を計算させる、
   前記プロセッサによって読み出し可能である命令を含むメモリと、
   を備える、システム。
9. 前記関連性が、（ａ）前記第１のエンティティに対するリスクと、（ｂ）前記第１のエンティティに関する機会と、からなる群から選択される特徴を示す、請求項８に記載のシステム。
10. 前記データ構造が、１つ以上の仲介エンティティを介する、前記第２のエンティティから前記第１のエンティティまでの経路を提供し、
    前記第１のエンティティに伴う前記リスクを前記計算することがまた、前記１つ以上の仲介エンティティに伴うリスクの関数である、請求項８に記載のシステム。
11. 前記命令がまた、前記プロセッサに、
    前記データ構造において、前記第２のエンティティが前記第１のエンティティからＮ個のティアであることを示す値で前記特性にウェイトをかけさせる、
    請求項８に記載のシステム。
12. 前記命令がまた、前記プロセッサに、
    前記第２のエンティティに関する重要度を示す値で前記特性にウェイトをかけさせる、
    請求項８に記載のシステム。
13. 前記関係ネットワークが、前記第２のエンティティから前記第１のエンティティまでのサプライチェーンを含む、請求項８に記載のシステム。
14. 前記関係ネットワークが、前記第２のエンティティから前記第１のエンティティまでのカスタマーチェーンを含む、請求項８に記載のシステム。
15. プロセッサによって読み出し可能である命令であって、前記プロセッサに、
    エンティティ間の取引を記述しているレコードを調べさせ、
    前記取引に基づいて、データベースにおいて、関係ネットワークを表すデータ構造を構築させ、前記関係ネットワークが、
    （ｉ）第１のエンティティと、
    （ｉｉ）前記第１のエンティティからＮ個のティアによって分離された第２のエンティティであって、Ｎが１より大きい又は等しい整数である、第２のエンティティと、
    を表し、
    前記第２のエンティティの特性の関数として、前記第１のエンティティに対する前記第２のエンティティの関連性を計算させる、
    前記プロセッサによって読み出し可能である命令
    を記憶する、記憶媒体。
16. 前記関連性が、（ａ）前記第１のエンティティに対するリスクと、（ｂ）前記第１のエンティティに関する機会と、からなる群から選択される特徴を示す、請求項１５に記載の記憶媒体。
17. 前記データ構造が、１つ以上の仲介エンティティを介する、前記第２のエンティティから前記第１のエンティティまでの経路を提供し、
    前記関連性を前記計算することがまた、前記１つ以上の仲介エンティティに伴う関連性の関数である、請求項１５に記載の記憶媒体。
18. 前記命令がまた、前記プロセッサに、
    前記データ構造において、前記第２のエンティティが前記第１のエンティティからＮ個のティアであることを示す値で前記特性にウェイトをかけさせる、
    請求項１５に記載の記憶媒体。
19. 前記命令がまた、前記プロセッサに、
    前記第２のエンティティに関する重要度を示す値で前記特性にウェイトをかけさせる、
    請求項１５に記載の記憶媒体。
20. 前記関係ネットワークが、前記第２のエンティティから前記第１のエンティティまでのサプライチェーンを含む、請求項１５に記載の記憶媒体。
21. 前記関係ネットワークが、前記第２のエンティティから前記第１のエンティティまでのカスタマーチェーンを含む、請求項１５に記載の記憶媒体。

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