JP2018169986A - 企業情報提供システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索ノウハウや業界構造の知識に乏しいユーザでも企業情報の検索業務を容易に行うことができる企業情報提供システムおよびプログラムを提供する。【解決手段】企業情報提供システム１０では、各企業グループについての各事業属性を有する企業の数を行列の要素とする企業グループ・事業属性共起マトリックスＸを用いて、コサイン類似度により各事業属性間の類似度を示す業種間類似度を算出しておき、ユーザが入力した対象事業属性に対し、業種間類似度が高い類似事業属性を抽出し、対象事業属性や抽出した類似事業属性と、これらの事業属性に紐付く類似企業と、この類似企業が属する企業グループとを含む組データからなる抽出企業リストを作成し、抽出企業リストを用いて企業グループや企業と事業属性との関係を示す画面表示等の出力処理を実行する。【選択図】図１

Description

本発明は、企業情報を提供するコンピュータにより構成された企業情報提供システムおよびプログラムに係り、例えば、企業調査業務において、企業間の類似度を多角的に分析することを目的として、企業情報データの事業セグメント分類ラベル等を使用することで、事業構成の視点から各企業の類似性をスコアリングする場合等に利用できる。

従来、企業調査業務において事業構成の視点から企業分析を行う際には、ロイター（Reuter）、ブルームバーグ（Bloomberg）、クイック（Quick）等の企業情報ベンダーが持つデータに対し、各ベンダーが提供する検索インターフェースを利用してアクセスするか、あるいはインターネット検索エンジンを用いて、ウェブ情報にアクセスすることで、分析対象事業に関わりが深いと思われる対象企業の抽出を行っていた。

なお、ユーザに対し、効果的なグラフィック表示を行うことにより情報を視覚的に把握・分析できるようにしているという点で本発明に関連する技術としては、情報を求めるユーザからの問合せを処理、編成、分析し、さらにユーザに対して関連データをグラフ表示するシステムが知られている（特許文献１参照）。

特表２００２−５３２７８８号公報（図４）

しかしながら、前述した従来の手法による対象企業の抽出では、次のような問題点があった。先ず、ある企業が現在どのような事業を行っているかは、既存の方法においても把握可能であるが、今後の事業展開も含めた、分析対象事業に対する潜在ニーズの把握は困難である。特に業務経験のない初心者は、検索ノウハウや業界構造の知識が浅いため、表面的な情報でしか対象企業の抽出を行うことができないケースが多い。

また、既存の方法において、検索のアウトプットはリスト形式であり、対象事業全体の俯瞰や、企業間の多角的な比較は、個人のスキルや経験を必要とする。特に業務経験のない初心者は、一面的な優先度付けしか行うことができないので、検索条件に合致する企業のみならず、それらの企業に近接する企業を抽出することはできない。

本発明の目的は、検索ノウハウや業界構造の知識に乏しいユーザでも企業情報の検索業務を容易に行うことができる企業情報提供システムおよびプログラムを提供するところにある。

本発明は、企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、コサイン類似度を算出する場合（以下、コサイン類似度方式という。）と、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ：レイテント・ディリクレ・アロケーション）による演算を行う場合（以下、ＬＤＡ方式という。）とがある。

＜コサイン類似度方式＞

本発明は、企業情報を提供するコンピュータにより構成された企業情報提供システムであって、
企業と当該企業が有する事業属性と当該企業が属する企業グループとを関連付けて記憶する企業情報記憶手段と、
行列の行または列の一方を企業グループとし、他方を事業属性とし、各企業グループについての各事業属性を有する企業の数を行列の要素とする企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、コサイン類似度により算出した、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度を記憶する業種間類似度記憶手段と、
対象事業属性を含むユーザの入力を受け付ける処理を実行するユーザ入力受付手段と、
このユーザ入力受付手段により受け付けた対象事業属性に類似する事業属性を、業種間類似度記憶手段により記憶された業種間類似度が高い順に、ユーザ入力受付手段により受け付けた件数または予め定められた件数だけ類似事業属性として抽出する処理を実行する類似事業属性抽出手段と、
企業情報記憶手段から、対象事業属性を有する企業およびこの企業が属する企業グループ、並びに、類似事業属性抽出手段により抽出した類似事業属性を有する企業およびこの企業が属する企業グループを、類似企業およびこの類似企業が属する企業グループとして抽出する処理を実行する類似企業抽出手段と、
対象事業属性、類似企業抽出手段により抽出した類似企業、および類似企業が属する企業グループを含む組データ、並びに、類似事業属性、類似企業抽出手段により抽出した類似企業、および類似企業が属する企業グループを含む組データからなる抽出企業リストを作成する処理を実行する抽出企業リスト作成手段と、
この抽出企業リスト作成手段により作成された抽出企業リストを用いて、企業グループと事業属性との関係および／または企業と事業属性との関係を示す画面表示、印刷、立体表示、若しくはこれらの組合せ、若しくはこれらと音声出力との組合せによる出力処理を実行する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。

ここで、「類似事業属性抽出手段」における「類似事業属性」の抽出件数としての「ユーザ入力受付手段により受け付けた件数」は、ユーザが実際に入力した件数から１を減じた件数（すなわち、対象事業属性の分を除いた件数）でもよく、あるいはユーザが実際に入力した件数そのものでもよい。前者の場合は、ユーザは、対象事業属性を含めて抽出件数を入力指定しているので、対象事業属性の分の１を減じた件数を「類似事業属性」の抽出件数とする場合であり、例えば、ユーザが６件と入力すれば、システムが受け付けた「類似事業属性」の抽出件数は５件ということになる。後者の場合は、ユーザは、対象事業属性を含めずに抽出件数を入力指定しているので、入力された件数をそのまま「類似事業属性」の抽出件数とする場合である。

また、「画面表示」は、主として平面による画面表示であるが、表示装置（ディスプレイ）の画面が湾曲、屈折している場合等には、その表示装置の画面形状に沿った表示となるので、必ずしも平面である必要はない。さらに、「立体表示」は、メガネあり方式でも、メガネなし方式でもよい。以下の発明においても同様である。

このような本発明の企業情報提供システムにおいては、企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、コサイン類似度により、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度を算出しておき、この業種間類似度を用いて、ユーザが入力した対象事業属性に対し、類似事業属性を抽出し、それに基づき抽出企業リストを作成し、さらに抽出企業リストを用いて企業情報に関する出力を行うので、検索ノウハウや業界構造の知識に乏しいユーザでも企業情報の検索業務を容易に行うことが可能となり、これにより前記目的が達成される。

また、上述したコサイン類似度方式の発明において、次のように、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度を算出する前処理についてもシステム化することができる。

すなわち、上述したコサイン類似度方式の発明において、
企業グループ・事業属性共起マトリックスを記憶するマトリックス記憶手段と、
このマトリックス記憶手段に記憶された企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、コサイン類似度により、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度を算出し、算出した業種間類似度を業種間類似度記憶手段に記憶させる処理を実行する業種間類似度算出手段とを備えた構成とすることができる。

このようにマトリックス記憶手段および業種間類似度算出手段を備えた構成とした場合には、企業情報記憶手段に記憶されるデータ内容が更新され、企業グループ・事業属性共起マトリックスの内容に変化が生じたときでも、変化後の企業グループ・事業属性共起マトリックスに応じ、新たな業種間類似度を容易に準備することができるようになる。

＜ＬＤＡ方式＞

本発明は、企業情報を提供するコンピュータにより構成された企業情報提供システムであって、
企業と当該企業が有する事業属性と当該企業が属する企業グループとを関連付けて記憶する企業情報記憶手段と、
行列の行または列の一方を企業グループとし、他方を事業属性とし、各企業グループについての各事業属性を有する企業の数を行列の要素とする企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、潜在的ディリクレ配分法により算出した、各企業グループにおける各事業属性の出現確率を記憶する出現確率記憶手段と、
対象事業属性を含むユーザの入力を受け付ける処理を実行するユーザ入力受付手段と、
このユーザ入力受付手段により受け付けた対象事業属性について、出現確率が高い企業グループを、出現確率記憶手段に記憶された出現確率が高い順に、ユーザ入力受付手段により受け付けた件数または予め定められた件数だけ類似企業グループとして抽出する処理を実行する類似企業グループ抽出手段と、
この類似企業グループ抽出手段により抽出した類似企業グループの各々について、出現確率が高い事業属性を、出現確率記憶手段に記憶された出現確率が高い順に、ユーザ入力受付手段により受け付けた件数または予め定められた件数だけ類似事業属性として抽出する処理を実行する類似事業属性抽出手段と、
企業情報記憶手段から、類似企業グループ抽出手段により抽出した類似企業グループに属する企業のうち、類似事業属性抽出手段により抽出した類似事業属性を有する企業を類似企業として抽出し、抽出した類似企業、類似企業が属する類似企業グループ、および類似事業属性を含む組データからなる抽出企業リストを作成する処理を実行する抽出企業リスト作成手段と、
この抽出企業リスト作成手段により作成された抽出企業リストを用いて、企業グループと事業属性との関係および／または企業と事業属性との関係を示す画面表示、印刷、立体表示、若しくはこれらの組合せ、若しくはこれらと音声出力との組合せによる出力処理を実行する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。

このような本発明の企業情報提供システムにおいては、企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）により、各企業グループにおける各事業属性の出現確率を算出しておき、この出現確率を用いて、ユーザが入力した対象事業属性に対し、類似事業属性を抽出し、それに基づき抽出企業リストを作成し、さらに抽出企業リストを用いて企業情報に関する出力を行うので、検索ノウハウや業界構造の知識に乏しいユーザでも企業情報の検索業務を容易に行うことが可能となり、これにより前記目的が達成される。

また、上述したＬＤＡ方式の発明において、次のように、各企業グループにおける各事業属性の出現確率を算出する前処理についてもシステム化することができる。

すなわち、上述したＬＤＡ方式の発明において、
企業グループ・事業属性共起マトリックスを記憶するマトリックス記憶手段と、
このマトリックス記憶手段に記憶された企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、潜在的ディリクレ配分法により、各企業グループにおける各事業属性の出現確率を算出し、算出した出現確率を出現確率記憶手段に記憶させる処理を実行する出現確率算出手段とを備えた構成とすることができる。

このようにマトリックス記憶手段および出現確率算出手段を備えた構成とした場合には、企業情報記憶手段に記憶されるデータ内容が更新され、企業グループ・事業属性共起マトリックスの内容に変化が生じたときでも、変化後の企業グループ・事業属性共起マトリックスに応じ、新たな出現確率を容易に準備することができるようになる。

＜コサイン類似度方式およびＬＤＡ方式に共通の出力の態様＞

また、以上に述べた企業情報提供システムにおいて、
出力手段は、
抽出企業リスト作成手段により作成された抽出企業リストを用いて、企業グループに対応する企業グループノードと、事業属性に対応する事業属性ノードとを、企業グループと事業属性との関係の存在を示す辺により接続したネットワーク表現による画面表示、印刷、若しくは立体表示による出力処理を実行する構成とされていることが望ましい。

このように企業グループノードと事業属性ノードとを辺により接続したネットワーク表現による出力を行う構成とした場合には、企業グループと事業属性との関係がネットワークプロットとして可視化されるので、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰的に把握することが可能となる。このため、例えば、抽出した企業に対する企業調査業務のアドバイザリーの方向性を支援することができるようになる。

＜出力の態様の詳細＞

また、前述したネットワーク表現による出力を行う構成とした場合において、
企業と当該企業についての財務情報、経営指標、またはその他の企業評価情報とを関連付けて記憶する企業評価情報記憶手段と、
抽出企業リスト作成手段により作成した抽出企業リストを構成する各組データに含まれる各企業グループについての企業評価情報を、企業評価情報記憶手段から取得し、取得した企業評価情報を各組データに付加する処理を実行する抽出企業リスト編集手段と、
この抽出企業リスト編集手段により企業評価情報を付加された状態の抽出企業リストを用いて、抽出企業リストを構成する各組データに含まれる各企業グループに対応する企業グループノードの大きさおよび色の設定情報、並びに、抽出企業リストを構成する各組データに含まれる各事業属性に対応する事業属性ノードの大きさおよび色の設定情報を含むノードリストを作成する処理を実行する出力要素作成手段とを備え、
出力要素作成手段は、
企業グループノードの大きさについては、当該企業グループについての企業評価情報を用いた変換後の値とする設定処理を実行するか、
または、企業グループノードの大きさのうち、対象事業属性と同一の事業属性を含む組データを構成する企業グループに対応する企業グループノードの大きさについては、当該企業グループについての企業評価情報を用いた変換後の値とし、それ以外の企業グループノードの大きさについては、固定値とする設定処理を実行する構成とされ、
出力手段は、
出力要素作成手段により作成されたノードリストの設定情報に従ってネットワーク表現による出力処理を実行する構成とされていることが望ましい。

ここで、「企業評価情報」とは、企業についての財務情報や経営指標等といった、企業の規模や状況等を評価するための情報であり、具体的には、例えば、売上高、時価総額、現預金および同等物、企業価値（ＥＶ）、ＥＢＩＴＤＡ（イービットディーエー、またはイービットダー）マージン、売上高増加率、現預金増加率等である。この「企業評価情報」は、主として、客観的な数値データであるが、特定の団体（例えば評価機関等）や特定の人（例えば経済評論家等）が定めた主観的な、あるいは主観が混在した情報（例えば、Ａ，Ｂ，Ｃ，…や、◎，○，△，×，…のようなランク付けに対応する数値データを含む。）でもよい。また、消費者からの収集データ（例えば、多数の消費者から企業ブランドの好み等を収集し、それらを集約した数値データ等）でもよい。

なお、「企業評価情報記憶手段」は、説明の便宜上、「企業情報記憶手段」と別に記載しているが、「企業情報記憶手段」に含まれるものとしてもよい。

また、「抽出企業リスト編集手段」により、抽出企業リストを構成する各組データに付加する「各企業グループについての企業評価情報」は、企業グループの親企業についての企業評価情報でもよく、企業グループの親企業および系列企業（抽出企業リストに含まれる限りの系列企業でもよく、企業情報記憶手段に含まれる全ての系列企業でもよい。）の各企業評価情報を合計または集約して得られた企業評価情報でもよい。但し、処理の簡易化の観点では、企業グループの親企業についての企業評価情報とすることが好ましく、この場合、親企業であるか否かの判断は、例えば、企業情報記憶手段に親企業・系列企業の別を示す情報を記憶させておいてもよく、あるいは企業グループ名（企業グループの識別情報）として親企業の企業名（親企業の識別情報）を使用してもよい。一方、親企業および系列企業の各企業評価情報を合計または集約する場合の「合計」とは、例えば、売上高や時価総額等のように、数値を単純に加算することができる場合の処理を指し、「集約」とは、例えば、ランクを示すデータについて、親企業と系列企業とで軽重を付けた加重平均とする等のように、数値を単純に加算することができない場合の処理を指す。

さらに、「出力要素作成手段」による設定処理における「企業評価情報を用いた変換後の値」とは、企業評価情報（ランク等の場合には、数値データ化されている状態とする。）に係数ａ（この係数ａは、企業評価情報を示す数値の大きさに応じて予め定められている係数である。）を乗じる関数（ｙ＝ａｘ）により線形変換（線型変換）を行って得られる値であってもよく、定数項を有する１次関数（ｙ＝ａｘ＋ｂ；企業評価情報による比例分ａｘに定数項ｂを加える関数）により変換を行って得られる値であってもよく、あるいは、より複雑な関数を用いた変換を行って得られる値であってもよい。なお、より複雑な関数とは、例えば、ある数値の企業評価情報を有する企業グループノードに対し、２倍の数値の企業評価情報を有する企業グループノードが２倍よりも大きな倍率（例えば４倍）で見えるようにして企業評価情報の数値の実際の大小関係よりも誇張したり、逆に、２倍よりも小さな倍率（例えばルート２倍）で見えるようにして大小関係を緩和するような関数等である。また、関数は、１本の簡潔な数式で表現される関数に限らず、テーブルにより表現される関数であってもよい。さらに、原則的な変換だけでは、ノードが肉眼で確認しにくい程に小さくなったり、逆に、他の企業グループノードと比較して大きくなりすぎる場合等に、例外的な変換を行うようにしてもよい。

また、「出力要素作成手段」による設定処理における「それ以外の企業グループノードの大きさについては、固定値とする」については、企業評価情報を用いて企業グループノードの大きさを変動させる（個別に設定する）ことはしないという意味である。従って、表示装置（ディスプレイ）の画面の大きさ（ピクセル数）や、印刷装置（プリンタ）のドット数等に従って、ノードの大きさを全体的に調整することがあっても、それはここでいう固定値とすることに含まれる。

そして、企業グループノードが、企業グループの名称を示す文字（ラベル）と、図形（丸や四角等の単純な図形、または企業ロゴ）とにより構成されている場合には、文字および図形の双方について企業評価情報を用いた変換を行うことが好ましいが、文字または図形のうちのいずれか一方について企業評価情報を用いた変換を行ってもよい。なお、企業ロゴには、企業が採用している正式なロゴのみならず、本システムの作成者または利用者、あるいは企業情報記憶手段に記憶されている企業情報の提供者等が作ったロゴも含まれる。

このように企業評価情報を用いて企業グループノードの大きさを設定する構成とした場合には、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰的に把握することに加え、同時に企業グループの規模や状況等を視覚的に把握することも可能となる。

さらに、前述したように企業評価情報を用いて企業グループノードの大きさを設定する構成とした場合において、
ユーザ入力受付手段は、
企業評価情報記憶手段に複数種類の企業評価情報が記憶されている場合に、いずれの企業評価情報を用いるのかを指定するためのユーザの入力を受け付ける処理を実行する構成とされ、
出力要素作成手段は、
ユーザ入力受付手段により受け付けたユーザが指定した企業評価情報を用いて変換後の値を算出する設定処理を実行する構成とされていることが望ましい。

ここで、「出力要素作成手段」によるノードリスト作成時の「企業評価情報を用いて変換後の値を算出する設定処理」では、抽出企業リスト編集手段により企業評価情報を付加された状態の抽出企業リストを用いるが、この際、（１）抽出企業リストには、複数種類の企業評価情報のうちユーザ入力受付手段により受け付けたユーザの指定に係る企業評価情報だけが付加されていて、出力要素作成手段が、それを取得して変換に用いてもよく、あるいは、（２）抽出企業リストに複数種類の企業評価情報が付加されていて、その中から、出力要素作成手段が、ユーザの指定に係る企業評価情報を選択的に取得して変換に用いてもよい。前者の（１）の場合は、抽出企業リスト編集手段が、ユーザ入力受付手段により受け付けたユーザの指定に係る企業評価情報だけを企業評価情報記憶手段から取得し、抽出企業リストに付加している場合であり、後者の（２）の場合は、抽出企業リスト編集手段が、複数種類の企業評価情報を企業評価情報記憶手段から取得し、抽出企業リストに付加している場合である。

このように複数種類の企業評価情報の中からユーザが選択指定した企業評価情報を用いて企業グループノードの大きさを設定する構成とした場合には、ユーザは、様々な観点から企業グループを視覚的に把握することが可能となり、企業情報を多角的に捉えることが、より一層容易になる。

そして、前述したように企業評価情報を用いて企業グループノードの大きさを設定する構成とした場合において、
出力要素作成手段は、
企業グループノードの色については、対象事業属性と同一の事業属性を含む組データを構成する企業グループに対応する企業グループノードの色と、それ以外の企業グループノードの色とを異なる色とし、
事業属性ノードの大きさについては、固定値とし、
事業属性ノードの色については、対象事業属性に対応する事業属性ノードの色と、それ以外の事業属性ノードの色とを異なる色とする設定処理を実行する構成とされていることが望ましい。

ここで、「事業属性ノードの大きさについては、固定値とし」については、前述した企業グループノードの大きさの場合と同様に、表示装置（ディスプレイ）の画面の大きさ（ピクセル数）や、印刷装置（プリンタ）のドット数等に従って、ノードの大きさを全体的に調整することがあっても、それはここでいう固定値とすることに含まれる。

また、企業グループノードや事業属性ノードが、企業グループの名称や事業属性の呼び名を示す文字（ラベル）と、図形（丸や四角等の単純な図形、または企業ロゴ）とにより構成されている場合には、文字および図形の双方について異なる色としてもよく、文字または図形のうちのいずれか一方について異なる色としてもよい。

このように企業グループノードや事業属性ノードの配色についてユーザの指定に係る分析対象とそれ以外のものとの区別が容易につくようにした場合には、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰することが、より一層容易になる。

また、前述したネットワーク表現による出力を行う構成とした場合において、
ユーザ入力受付手段は、
画面表示または立体表示されている状態の企業グループノードを指示するユーザの入力を受け付ける処理を実行する構成とされ、
出力手段は、
ユーザ入力受付手段によりユーザの指示を受け付けた企業グループノードに対応する企業グループに属する企業を、抽出企業リストから取得し、取得した企業の名称を、当該企業グループノードの近傍に画面表示若しくは立体表示された吹き出し内に画面表示若しくは立体表示する吹き出し表示処理を実行する構成とされていることが望ましい。

このように吹き出し表示処理を行う構成とした場合には、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰しつつ、必要なときに、企業グループに属する企業の情報を容易に把握することが可能となる。

＜コサイン類似度方式およびＬＤＡ方式に共通の前処理＞

さらに、以上に述べた企業情報提供システムにおいて、
企業情報記憶手段に記憶された企業と当該企業が有する事業属性と当該企業が属する企業グループとの関連付けを用いて、各企業グループと各事業属性との総当たりの組合せについて、同一の企業グループに属し、かつ、同一の事業属性を有する企業を抽出し、抽出した企業の数を行列の要素とすることにより、企業グループ・事業属性共起マトリックスを作成する処理を実行するマトリックス作成手段を備えた構成とすることが望ましい。

このようにマトリックス作成手段を備えた構成とした場合には、企業情報記憶手段に記憶されるデータ内容が更新されたときでも、新たな企業グループ・事業属性共起マトリックスを容易に準備することができるようになる。

＜プログラムの発明＞

そして、本発明のプログラムは、以上に述べた企業情報提供システムとして、コンピュータを機能させるためのものである。

なお、上記のプログラムまたはその一部は、例えば、光磁気ディスク（ＭＯ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ハードディスク、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュディスク等の記録媒体に記録して保存や流通等させることが可能であるとともに、例えば、ＬＡＮ、ＭＡＮ、ＷＡＮ、インターネット、イントラネット、エクストラネット等の有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送することが可能であり、また、搬送波に載せて搬送することも可能である。さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。

以上に述べたように本発明によれば、企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、コサイン類似度により各事業属性間の類似度を示す業種間類似度を算出しておくか、または潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）により各企業グループにおける各事業属性の出現確率を算出しておき、この業種間類似度または出現確率を用いて、ユーザが入力した対象事業属性に対し、類似事業属性を抽出し、それに基づき抽出企業リストを作成し、さらに抽出企業リストを用いて企業情報に関する出力を行うので、検索ノウハウや業界構造の知識に乏しいユーザでも企業情報の検索業務を容易に行うことができるという効果がある。

本発明の第１実施形態の企業情報提供システムの全体構成図。 第１実施形態の企業情報記憶手段の構成図。 第１実施形態のマトリックス記憶手段の構成図。 第１実施形態の業種間類似度記憶手段の構成図。 第１実施形態の抽出企業リスト記憶手段の構成図。 第１実施形態の出力要素記憶手段の構成図。 第１実施形態の企業情報提供システムによる企業情報の提供処理の流れを示すフローチャートの図。 第１実施形態の画面表示の一例を示す図。 本発明の第２実施形態の企業情報提供システムの全体構成図。 第２実施形態のＬＤＡによる出現確率の算出処理の説明図。 第２実施形態の企業情報提供システムによる企業情報の提供処理の流れを示すフローチャートの図。

以下に本発明の各実施形態について図面を参照して説明する。

［第１実施形態］

図１には、本発明の第１実施形態の企業情報提供システム１０の全体構成が示されている。図２には、企業情報記憶手段４１の構成が示され、図３には、マトリックス記憶手段４２の構成が示され、図４には、業種間類似度記憶手段４３の構成が示され、図５には、抽出企業リスト記憶手段４４の構成が示され、図６には、出力要素記憶手段４６の構成が示されている。また、図７には、企業情報提供システム１０による企業情報の提供処理の流れがフローチャートで示されている。さらに、図８には、企業情報提供システム１０による画面表示の一例が示されている。

＜企業情報提供システム１０の構成＞

図１において、企業情報提供システム１０は、企業情報の提供に関する各種処理を実行するとともにそれらの処理に必要な各種データを記憶する企業情報提供サーバ２０を備えている。この企業情報提供サーバ２０には、ネットワーク１を介して、ユーザが操作するユーザ端末２と、システム管理者が操作する管理者端末３とが接続されている。

企業情報提供サーバ２０は、１台または複数台のコンピュータにより構成され、企業情報作成・編集手段２１と、マトリックス作成手段２２と、業種間類似度算出手段２３と、ユーザ入力受付手段２４と、類似事業属性抽出手段２５と、類似企業抽出手段２６と、抽出企業リスト作成手段２７と、抽出企業リスト編集手段２８と、出力要素作成手段２９と、出力手段３０と、企業情報記憶手段４１と、マトリックス記憶手段４２と、業種間類似度記憶手段４３と、抽出企業リスト記憶手段４４と、企業評価情報記憶手段４５と、出力要素記憶手段４６とを含んで構成されている。

ネットワーク１は、例えば、インターネット、イントラネット、エクストラネット、ＬＡＮ、ＭＡＮ、ＷＡＮ、あるいはこれらの組合せ等、様々な形態のものが含まれ、有線であるか無線であるか、さらには有線および無線の混在型であるかは問わない。

ユーザ端末２および管理者端末３は、コンピュータにより構成され、例えばマウスやキーボード等の入力手段と、液晶ディスプレイ等の表示装置とを備えている。また、適宜、印刷装置（プリンタ）を備えていてもよい。なお、ユーザ端末２および管理者端末３は、例えばスマートフォン（高機能携帯電話機）やタブレット端末等の携帯機器でもよいが、ユーザ端末２については、後述する図８に示す画面表示が可能な表示装置を備えている必要がある。

企業情報作成・編集手段２１は、管理者端末３からのシステム管理者の入力操作に従って、後述する図８に示す画面表示に必要となる企業情報の作成および編集の処理を実行するものである。

具体的には、企業情報作成・編集手段２１は、システム管理者により入力されて管理者端末３からネットワーク１を介して送信されてくる企業情報、すなわち、企業の識別情報（ここでは、一例として企業名とする。）と、当該企業が有する事業属性の識別情報（ここでは、一例として事業属性の呼び名とする。）と、当該企業が属する企業グループの識別情報（ここでは、一例として企業グループ名とし、さらに企業グループ名は、親企業名と同じとする。）とを関連付けたデータを、企業情報記憶手段４１（図２参照）に記憶させる。

ここで、企業情報記憶手段４１（図２参照）に記憶させる企業には、上場企業およびその系列企業（非上場の関連企業）の両方が含まれ、これらの全企業のリスト（企業マスタ）を基礎として、企業情報を作成・編集する。

事業属性は、企業に関連する事業内容を示した単語（言葉）であり、１企業に対し、複数の事業属性を付与することができる。図２の例では、Ａ２社という企業には、百貨店、通信販売という事業属性が付与され、Ｂ社という企業には、太陽電池、製油という事業属性が付与されている。

この事業属性については、例えば、企業情報を提供するサービスを行う国内外の調査会社やサイト等から、各企業の事業セグメント分類ラベルを取得し、それを事業属性として企業マスタに付与する。あるいは、インターネットキュレーションサービスを利用し、各企業のニュースや決算報告書から特徴語を抽出し、それを事業属性として企業マスタに付与する。この際、例えば、ｔｆ−ｉｄｆ（term frequency-inverse document frequency）の数値の高い単語を抽出し、事業属性として採用する。このｔｆ−ｉｄｆは、文書中に出現した特定の単語がどのくらい特徴的であるかを識別するための指標であり、情報探索やテキストマイニング等の分野で利用されるものである。これにより、ある程度の頻度で出現する単語であり、かつ、一部のニュースにしか出てこないような単語が抽出され、事業属性として採用されることになる。

また、企業の親子関係、すなわち親企業と系列企業（関連企業）とを関連付ける情報（企業グループとそこに属する企業との紐付け情報）は、例えば、企業情報を提供するサービスを行う国内外の調査会社やサイト等から取得し、この紐付け情報に従って、各企業がいずれの企業グループに属するのかを企業マスタに付与する。図２の例では、企業グループＡは、親企業であるＡ社と、その系列企業であるＡ２社、Ａ３社とにより構成され、企業グループＢは、Ｂ社だけにより構成され（但し、説明の便宜上、Ｂ社を親企業として扱う。）、企業グループＣは、親企業であるＣ社と、その系列企業であるＣ２社とにより構成されている。

マトリックス作成手段２２は、企業情報記憶手段４１（図２参照）に記憶された企業と当該企業が有する事業属性と当該企業が属する企業グループとの関連付けを用いて、各企業グループと各事業属性との総当たりの組合せについて、同一の企業グループに属し、かつ、同一の事業属性を有する企業を抽出し、抽出した企業の数を行列の要素とすることにより、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸを作成し、作成した企業グループ・事業属性共起マトリックスＸをマトリックス記憶手段４２（図３参照）に記憶させる処理を実行するものである。

具体的には、ｎ＝企業グループ数、ｐ＝事業属性数とすれば、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（ｉ，ｊ）は、ｎ行ｐ列の行列であり、ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｐである。図３の例では、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸの第１行第１列の要素は、第１行である企業グループＡについての、第１列である百貨店という事業属性を有する企業の数である。図２の例と図３の例とは対応しており、図２の例では、企業グループＡについては、Ａ社およびＡ２社の合計２社が百貨店という事業属性を有しているので、図３の例では、第１行第１列の要素は、Ｘ（１，１）＝２となっている。

業種間類似度算出手段２３は、マトリックス記憶手段４２（図３参照）に記憶された企業グループ・事業属性共起マトリックスＸを用いて、コサイン類似度により、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度Ｓを算出し、算出した業種間類似度Ｓを業種間類似度記憶手段４３（図４参照）に記憶させる処理を実行するものである。

具体的には、コサイン類似度は、図４の式Ｓ（ｌ，ｍ）により算出される値であり、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸにおける第ｌ（エル）列の事業属性と、第ｍ列の事業属性との類似度を示す値である。ここで、ｐ＝事業属性数とすれば、ｌ（エル）＝１〜ｐ、ｍ＝１〜ｐであり、ｌ＝ｍのとき、すなわちＳ（１，１）＝Ｓ（２，２）＝Ｓ（３，３）＝Ｓ（４，４）＝…＝１である。また、Ｓ（α，β）＝Ｓ（β，α）であるから、ｐ行ｐ列の正方行列である業種間類似度Ｓ（ｌ，ｍ）は、対称行列となる。

ユーザ入力受付手段２４は、ユーザ端末２からネットワーク１を介して送信されてくる対象事業属性（分析対象とする事業属性）を含むユーザの入力を受け付ける処理を実行するものである。対象事業属性の他には、類似事業属性の抽出件数ｆ、企業グループノードの大きさの設定に使用する企業評価情報（売上高等）の選択指定情報等があり、後述する図８に示す企業情報提供画面１００の入力部１１０における各項目の入力データを、ネットワーク１を介して受信する。なお、類似事業属性の抽出件数ｆについては、本実施形態では、ユーザは、対象事業属性を含めた件数を入力するので、ユーザが実際に入力した件数から１を減じた件数が、類似事業属性の抽出件数ｆとなる。

類似事業属性抽出手段２５は、ユーザ入力受付手段２４により受け付けた対象事業属性に類似する事業属性を、業種間類似度記憶手段４３（図４参照）により記憶された業種間類似度Ｓが高い順に、ユーザ入力受付手段２４により受け付けた件数ｆだけ類似事業属性として抽出する処理を実行するものである。なお、類似事業属性抽出手段２５は、ユーザ入力受付手段２４により受け付けた件数ｆではなく、予め定められた件数を抽出する構成としてもよい。

例えば、対象事業属性をτとすると、業種間類似度記憶手段４３（図４参照）から、Ｓ（１，τ），Ｓ（２，τ），Ｓ（３，τ），Ｓ（４，τ），…，Ｓ（ｐ，τ）を取得し、これらを業種間類似度Ｓが高い順に（降順で）ソートし、値が大きい方からｆ個の業種間類似度Ｓを抽出すれば、そのときの行番号に対応するｆ個の事業属性が類似事業属性となる。この際、Ｓ（τ，τ）＝１が最も値が大きい。また、業種間類似度Ｓ（ｌ，ｍ）は、対称行列であるため、業種間類似度記憶手段４３（図４参照）から、Ｓ（τ，１），Ｓ（τ，２），Ｓ（τ，３），Ｓ（τ，４），…，Ｓ（τ，ｐ）を取得してもよく、この場合も、これらを業種間類似度Ｓが高い順にソートし、値が大きい方からｆ個の業種間類似度Ｓを抽出すれば、そのときの列番号に対応するｆ個の事業属性が類似事業属性となる。

類似企業抽出手段２６は、企業情報記憶手段４１（図２参照）から、対象事業属性を有する企業およびこの企業が属する企業グループ、並びに、類似事業属性抽出手段２５により抽出した類似事業属性（ｆ個の類似事業属性のうちのいずれか）を有する企業およびこの企業が属する企業グループを、類似企業およびこの類似企業が属する企業グループとして抽出する処理を実行するものである。

抽出企業リスト作成手段２７は、対象事業属性、類似企業抽出手段２６により抽出した類似企業（対象事業属性を有する企業）、およびこの類似企業が属する企業グループを含む組データ、並びに、類似事業属性、類似企業抽出手段２６により抽出した類似企業（類似事業属性を有する企業）、およびこの類似企業が属する企業グループを含む組データからなる抽出企業リスト４４Ａを作成し、作成した抽出企業リスト４４Ａを抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶させる処理を実行するものである。

抽出企業リスト編集手段２８は、抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶された抽出企業リスト４４Ａを構成する各組データ（図５の各行のデータ）に含まれる各企業グループについての企業評価情報（売上高等）を、企業評価情報記憶手段４５から取得し、取得した企業評価情報を各組データに付加する処理を実行するものである。

この際、抽出企業リスト編集手段２８は、企業評価情報記憶手段４５に記憶された複数種類の企業評価情報の全種類（例えば、売上高、時価総額、売上高増加率等）を、企業評価情報記憶手段４５から取得し、取得した全種類の企業評価情報を各組データに付加してもよく、企業評価情報記憶手段４５に記憶された複数種類の企業評価情報のうち、ユーザ入力受付手段２４によりユーザの選択指定を受け付けた企業評価情報だけ（例えば、売上高だけ）を企業評価情報記憶手段４５から取得し、ユーザにより選択指定された１種類の企業評価情報を各組データに付加してもよい。

また、抽出企業リスト編集手段２８は、本実施形態では、「各企業グループについての企業評価情報」として、各企業グループの親企業についての企業評価情報を、抽出企業リスト４４Ａを構成する各組データに付加する。抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶された抽出企業リスト４４Ａでは、企業グループの識別情報（ここでは、企業グループ名）として親企業の識別情報（ここでは、親企業名）が使用されているので、親企業を特定することができる。図５の例では、Ａ社、Ａ２社、Ａ３社は、全て同じ企業グループＡに属するので、その親企業であるＡ社の企業評価情報（例えば、売上高等）を、Ａ社、Ａ２社、Ａ３社の各組データに付加する。なお、抽出企業リスト編集手段２８は、「各企業グループについての企業評価情報」として、企業グループの親企業についての企業評価情報ではなく、企業グループの親企業および系列企業（抽出企業リスト４４Ａに含まれる限りの系列企業でもよく、企業情報記憶手段４１（図２参照）に含まれる全ての系列企業でもよい。）についての各企業評価情報を合計または集約して得られた企業評価情報を、抽出企業リスト４４Ａを構成する各組データに付加してもよい。

出力要素作成手段２９は、抽出企業リスト編集手段２８により企業評価情報を付加された状態の抽出企業リスト４４Ａ（図５参照）を用いて、抽出企業リスト４４Ａを構成する各組データに含まれる各企業グループに対応する企業グループノードの大きさおよび色の設定情報、並びに、抽出企業リスト４４Ａを構成する各組データに含まれる各事業属性に対応する事業属性ノードの大きさおよび色の設定情報を含むノードリスト４６Ａを作成し、作成したノードリスト４６Ａを出力要素記憶手段４６（図６参照）に記憶させる処理を実行するものである。なお、ノードリスト４６Ａは、同一のノードについて複数のレコード（行）ができないように重複を排除して作成される。

また、本実施形態では、抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶された抽出企業リスト４４Ａが、企業グループノードと事業属性ノードとを接続する各辺についての辺リスト４６Ｂを兼ねているが、例えば、各辺の種類（実線、点線等の別）、太さ（細線、太線等の別）、色などを詳細に設定する場合等には、出力要素作成手段２９は、抽出企業リスト４４Ａとは別に、辺リスト４６Ｂを作成し、作成した辺リスト４６Ｂを出力要素記憶手段４６（図６参照）に記憶させる構成としてもよい。

具体的には、出力要素作成手段２９は、企業グループノード（企業グループノードフラグ＝１の場合）の大きさについては、当該企業グループについての企業評価情報（例えば売上高等）を用いた変換後の値とする設定処理を実行する。なお、出力要素作成手段２９は、企業グループノード（企業グループノードフラグ＝１の場合）の大きさのうち、対象事業属性と同一の事業属性を含む組データを構成する企業グループに対応する企業グループノード（対象企業グループフラグ＝１の場合）の大きさについては、当該企業グループについての企業評価情報を用いた変換後の値とし、それ以外の企業グループノード（対象企業グループフラグ＝０の場合）の大きさについては、固定値とする設定処理を実行してもよい。固定値というのは、企業評価情報を用いた変換を行わない値という意味であり、例えば、画面全体の大きさに応じた調整等は許容される。

ここで、「企業評価情報を用いた変換後の値」とは、企業評価情報に係数ａを乗じる関数（ｙ＝ａｘ）により線形変換（線型変換）を行って得られる値であってもよく、定数項を有する１次関数（ｙ＝ａｘ＋ｂ；企業評価情報による比例分ａｘに定数項ｂを加える関数）により変換を行って得られる値であってもよい。係数ａは、企業評価情報を示す数値の大きさに応じて予め定められている係数であり、企業評価情報の種類によって異なる。なお、「企業評価情報を用いた変換後の値」は、より複雑な関数を用いた変換を行って得られる値であってもよい。図５の例では、企業グループＡの売上高が１，３００（百万円）、企業グループＢの売上高が４００（百万円）、企業グループＣの売上高が１，６００（百万円）となっているので、図６の例では、企業グループＡに対応する企業グループノードの大きさは、１．３と設定され、企業グループＢに対応する企業グループノードの大きさは、０．４と設定され、企業グループＣに対応する企業グループノードの大きさは、１．６と設定されている。

そして、出力要素作成手段２９は、抽出企業リスト４４Ａに、複数種類の企業評価情報のうちユーザ入力受付手段２４により受け付けたユーザの選択指定に係る企業評価情報だけが付加されている場合には、その企業評価情報を用いて変換を行う。一方、抽出企業リスト４４Ａに、複数種類の企業評価情報が付加されている場合には、出力要素作成手段２９は、その中から、ユーザ入力受付手段２４により受け付けたユーザの選択指定に係る企業評価情報を取得し、取得した企業評価情報を用いて変換を行う。

また、出力要素作成手段２９は、企業グループノードの色については、対象事業属性と同一の事業属性を含む組データを構成する企業グループに対応する企業グループノード（対象企業グループフラグ＝１の場合）の色と、それ以外の企業グループノード（対象企業グループフラグ＝０の場合）の色とを異なる色とする設定処理を実行する。例えば、前者（対象企業グループフラグ＝１の場合）をオレンジ色として目立たせ、後者（対象企業グループフラグ＝０の場合）を、黒色とする。

さらに、出力要素作成手段２９は、事業属性ノード（事業属性ノードフラグ＝１の場合）の大きさについては、固定値とする設定処理を実行する。図６の例では、全ての事業属性ノードの大きさが、０．５となっている。

そして、出力要素作成手段２９は、事業属性ノード（事業属性ノードフラグ＝１の場合）の色については、対象事業属性に対応する事業属性ノード（対象事業属性フラグ＝１の場合）の色と、それ以外の事業属性ノード（対象事業属性フラグ＝０の場合）の色とを異なる色とする設定処理を実行する。例えば、前者（対象事業属性フラグ＝１の場合）を赤色として目立たせ、後者（対象事業属性フラグ＝０の場合）を青色とする。

出力手段３０は、抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶された抽出企業リスト４４Ａを用いて、企業グループと事業属性との関係および／または企業と事業属性との関係を示す画面表示、印刷、立体表示、若しくはこれらの組合せ、若しくはこれらと音声出力との組合せによる出力処理（これらの出力用データを、ネットワーク１を介してユーザ端末２に送信する処理）を実行するものである。

具体的には、出力手段３０は、出力要素記憶手段４６（図６参照）に記憶されたノードリスト４６Ａや辺リスト４６Ｂ（または辺リスト４６Ｂを兼ねる抽出企業リスト４４Ａ）の設定情報に従って、ネットワーク表現による画面表示処理（後述する図８に示す企業情報提供画面１００の表示処理）を実行し、また、抽出企業リスト４４Ａの画面表示処理を実行し、さらには、ユーザ入力受付手段２４によりユーザからの印刷要求を受け付けた場合には、企業情報提供画面１００や抽出企業リスト４４Ａの印刷処理（これらの印刷用データを、ネットワーク１を介してユーザ端末２に送信する処理）を実行する。

この際、出力手段３０は、力学モデルによるグラフ描画方法（力指向アルゴリズム）を用いて、ネットワーク表現による画面表示処理を実行する。すなわち、各辺の長さがほぼ等しい長さとなり、かつ、各辺ができるだけ交差しないようにノードを配置するために、辺をバネとみなして仮想的な力を割り当て、力学的エネルギの低い安定状態を探すことにより、ノードの描画位置を決める。

また、出力手段３０は、後述する図８に示す企業情報提供画面１００の出力部１２０に画面表示されている状態の企業グループノードを指示するユーザの入力操作（例えば、当該企業グループノードの表示位置にポインタやカーソルを当てる操作）をユーザ入力受付手段２４により受け付けたときに、当該企業グループノードに対応する企業グループに属する企業を、抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶された抽出企業リスト４４Ａから取得し、取得した企業の名称を、当該企業グループノードの近傍に画面表示した吹き出し内に画面表示する吹き出し表示処理を実行する。なお、吹き出し内に画面表示した企業の名称を、音声出力してもよく、また、企業グループノードが指示されたときに、効果音を発するようにしてもよく、さらには、その効果音の音色や大きさを、企業評価情報（例えば売上高等）に応じて変化させたり、対象事業属性に紐付く企業グループであるか否かにより変化させてもよい。

企業情報記憶手段４１は、図２に示すように、企業の識別情報（ここでは、一例として企業名とする。）と、当該企業が属する企業グループの識別情報（ここでは、一例として企業グループ名とし、さらに企業グループ名は、親企業名と同じとする。）と、当該企業が有する事業属性の識別情報（ここでは、一例として事業属性の呼び名とする。）とを関連付けて記憶するものである。

マトリックス記憶手段４２は、図３に示すように、行列の行または列の一方を企業グループとし（ここでは、行を企業グループとする。）、他方を事業属性とし（ここでは、列を事業属性とする。）、各企業グループについての各事業属性を有する企業の数を行列の要素とする企業グループ・事業属性共起マトリックスＸを記憶するものである。具体的なデータの保有形態は任意であり、例えば、ｎ＝企業グループ数、ｐ＝事業属性数とすれば、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（ｉ，ｊ）は、ｎ行ｐ列の行列（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｐ）であるから、Ｘ（ｉ，ｊ）の各値を配列で記憶するとともに、行番号と企業グループの識別情報（ここでは、企業グループ名とする。）との対応関係、および列番号と事業属性の識別情報（ここでは、事業属性の呼び名とする。）との対応関係を記憶する。また、行をレコードとし、列をカラムとするテーブルを備えたデータベースを用意してもよい。

業種間類似度記憶手段４３は、図４に示すように、コサイン類似度により算出した、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度Ｓを記憶するものである。具体的なデータの保有形態は任意であり、例えば、ｐ＝事業属性数とすれば、業種間類似度Ｓ（ｌ，ｍ）は、ｐ行ｐ列の正方行列（ｌ（エル）＝１〜ｐ、ｍ＝１〜ｐ）であるから、Ｓ（ｌ，ｍ）の各値を配列で記憶するとともに、行番号または列番号（Ｓは対称行列であるため、どちらでも同じである。）と事業属性の識別情報（ここでは、事業属性の呼び名とする。）との対応関係を記憶する。また、行をレコードとし、列をカラムとするテーブルを備えたデータベースを用意してもよい。

抽出企業リスト記憶手段４４は、図５に示すように、抽出企業リスト４４Ａとして、企業の識別情報（ここでは、一例として企業名とする。）と、当該企業が属する企業グループの識別情報（ここでは、一例として企業グループ名とし、さらに企業グループ名は、親企業名と同じとする。）と、当該企業が有する事業属性の識別情報（ここでは、一例として事業属性の呼び名とする。）と、企業グループ・事業属性間類似度（但し、後述する第２実施形態の場合）と、企業評価情報（例えば、企業グループの売上高等）とを関連付けて記憶するものである。この抽出企業リスト４４Ａの各レコードは、本第１実施形態では、対象事業属性、類似企業抽出手段２６により抽出した類似企業（対象事業属性を有する企業）、およびこの類似企業が属する企業グループを含む組データであるか、あるいは類似事業属性、類似企業抽出手段２６により抽出した類似企業（類似事業属性を有する企業）、およびこの類似企業が属する企業グループを含む組データである。

企業評価情報記憶手段４５は、企業についての財務情報や経営指標等といった、企業の規模や状況等を評価するための情報として、複数種類の企業評価情報を、企業の識別情報（ここでは、一例として企業名とする。）と関連付けて記憶するものである。具体的には、企業評価情報記憶手段４５は、企業評価情報として、例えば、売上高、時価総額、現預金および同等物、企業価値（ＥＶ）、ＥＢＩＴＤＡマージン、売上高増加率、現預金増加率等を、企業の識別情報（ここでは、企業名）と関連付けて記憶する。この企業評価情報記憶手段４５に記憶される企業評価情報は、ネットワーク１を介して他のシステムから送信されてきたデータを保存したものでもよく、システム管理者により管理者端末３から入力されて企業情報作成・編集手段２１により受け付けたデータを保存したものでもよい。また、この企業評価情報記憶手段４５は、企業情報記憶手段４１（図２参照）の一部を構成するもの、あるいは企業情報記憶手段４１と一体化されたものであってもよい。

出力要素記憶手段４６は、出力要素であるノード（企業グループノードおよび事業属性ノード）に関する描画用データをまとめたノードリスト４６Ａと、出力要素である辺（企業グループノードと事業属性ノードとを接続する要素）に関する描画用データをまとめた辺リスト４６Ｂを記憶するものである。

ノードリスト４６Ａは、図６に示すように、ノードの識別情報（ここでは、ノードのラベルであり、企業グループ名または事業属性の呼び名とする。）と、企業グループノードであるか否かを示す企業グループノードフラグと、事業属性ノードであるか否かを示す事業属性ノードフラグと、対象事業属性（ユーザが分析対象として入力した事業属性）についての事業属性ノードであるか否かを示す対象事業属性フラグと、対象事業属性に紐付く企業グループであるか否かを示す対象企業グループフラグと、ノードの大きさとを関連付けたデータである。

辺リスト４６Ｂは、辺により接続される２つのノード（企業グループノードおよび事業属性ノード）の識別情報を対応付けるとともに、辺の種類、太さ、色等について詳細設定を行う場合には、その設定情報も関連付けたデータである。この際、企業グループノードの識別情報は、企業グループの識別情報と同じでよく、事業属性ノードの識別情報は、事業属性の識別情報と同じでよい。但し、辺リスト４６Ｂについては、抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶された抽出企業リスト４４Ａで兼用することができ、本実施形態では、抽出企業リスト４４Ａが、辺リスト４６Ｂを兼ねている。

以上において、企業情報提供サーバ２０の各種処理を実行する各手段２１〜３０は、企業情報提供サーバ２０を構成するコンピュータ本体の内部に設けられた中央演算処理装置（ＣＰＵ）、およびこのＣＰＵの動作手順を規定する１つまたは複数のプログラムにより実現される。

また、企業情報提供サーバ２０の各記憶手段４１〜４６は、例えば、ハードディスク、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等により好適に実現されるが、記憶容量やアクセス速度等に問題が生じない範囲であれば、例えば、フラッシュ・メモリ、ＤＶＤ等の他の記録媒体を採用してもよい。

さらに、企業情報提供サーバ２０は、１台のコンピュータあるいは１つのＣＰＵにより実現されるものに限定されず、複数のコンピュータあるいは複数のＣＰＵで分散処理を行うことにより実現されるものであってもよい。

＜企業情報提供システム１０による処理の流れ＞

このような第１実施形態においては、以下のようにして企業情報提供システム１０により企業情報の提供処理が行われる。

図７において、システム管理者は、管理者端末３を操作し、企業情報の作成および編集の作業を行う。企業情報提供サーバ２０では、企業情報作成・編集手段２１により、管理者端末３からネットワーク１を介して送信されてくるシステム管理者の入力操作に伴うデータを受信し、受信したデータを、企業情報記憶手段４１（図２参照）に記憶させる（ステップＳ１）。この際、システム管理者は、他のコンピュータで作成・編集したデータを、管理者端末３から入力してもよく、あるいは、全ての作成・編集作業を、管理者端末３で行ってもよい。企業情報の作成および編集の内容（企業に対する事業属性の設定、および企業が属する企業グループの設定を含む。）については、既に詳述しているため、ここでは説明を省略する。

また、企業評価情報記憶手段４５に記憶させる企業評価情報（例えば売上高等）については、他のシステムからネットワーク１を介して送信されてきたデータを自動的に企業評価情報記憶手段４５に記憶させてもよいが、企業情報作成・編集手段２１により、管理者端末３からのシステム管理者の入力操作を受け付けて企業評価情報記憶手段４５に記憶させてもよい。前者のように、他のシステムからデータを受信する場合は、他のシステムに対し、企業情報提供サーバ２０に設けられた企業評価情報取得手段（不図示）によりデータの取得要求信号を送信してもよく、他のシステムの管理するタイミングでデータの送信を受けてもよい。

続いて、企業情報提供サーバ２０では、マトリックス作成手段２２により、企業情報記憶手段４１（図２参照）に記憶されたデータを用いて、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸを作成し、作成した企業グループ・事業属性共起マトリックスＸをマトリックス記憶手段４２（図３参照）に記憶させる（ステップＳ２）。作成タイミングについては、システム管理者が管理者端末３から与えてもよく、定期的に作成してもよく、あるいは、企業情報記憶手段４１（図２参照）に記憶されているデータの更新を検出して作成するようにしてもよい。企業グループ・事業属性共起マトリックスＸの作成の内容については、既に詳述しているため、ここでは説明を省略する。

さらに、企業情報提供サーバ２０では、業種間類似度算出手段２３により、マトリックス記憶手段４２（図３参照）に記憶された企業グループ・事業属性共起マトリックスＸを用いて、コサイン類似度により、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度Ｓを算出し、算出した業種間類似度Ｓを業種間類似度記憶手段４３（図４参照）に記憶させる（ステップＳ３）。この業種間類似度Ｓの算出処理は、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸの作成や更新があったときに実行されるが、算出タイミングについては、システム管理者が管理者端末３から与えてもよく、上述したマトリックス作成手段２２による処理（ステップＳ２）と連動させてもよい。業種間類似度Ｓの算出処理の内容については、既に詳述しているため、ここでは説明を省略する。

その後、以上の前処理が完了している状態で、企業情報提供サーバ２０では、ユーザ入力受付手段２４により、ユーザ端末２からネットワーク１を介して送信されてくる対象事業属性（分析対象とする事業属性）を含むユーザの入力を受け付ける（ステップＳ４）。

具体的には、ユーザによるユーザ端末２からのアクセスがあると、ユーザ入力受付手段２４により、企業情報提供画面１００の表示用データ（例えば、ＷＥＢデータ）がネットワーク１を介してユーザ端末２に送信される。すると、ユーザ端末２の画面上には、図８に示すような企業情報提供画面１００が表示される。なお、企業情報提供画面１００の表示処理（ネットワーク表現による描画部分を除く部分の表示処理）は、ユーザ端末２に予め搭載されているプログラムにより行ってもよく、その場合には、企業情報提供サーバ２０側のユーザ入力受付手段２４は、ユーザ端末２からネットワーク１を介して送信されてくるユーザの入力データを受信する処理は行うが、画面表示処理は行わない構成となる。

図８において、企業情報提供画面１００は、各項目を入力する入力部１１０と、ネットワーク表現による描画出力を行う出力部１２０とを備えている。但し、このステップＳ４の段階では、入力部１１０の表示は行われているが、出力部１２０の表示（ネットワーク表現による描画）は行われていない。

入力部１１０には、ユーザＩＤの入力部１１１と、対象事業属性（分析対象とする事業属性）を選択入力するための大分類、中分類、小分類の各入力部１１２，１１３，１１４とが設けられている。事業属性数ｐ（対称行列である図４の業種間類似度Ｓの行や列の数）は、例えば、５００個程度と非常に多いため、ユーザが選択しやすいように、大分類（例えば１３個程度）、中分類（例えば６９個程度）、小分類（例えば５００個程度）という段階的な絞り込みができるようになっている。従って、一番下の小分類に選択肢として表示される単語（言葉）が、本発明における事業属性の呼び名である。例えば、大分類で「小売」を選択し、その下の中分類で「通信・訪問販売」を選択し、さらにその下の小分類で「通信販売（文房具・事務用品）」を選択することができ、あるいは、大分類で「機械・電気製品」を選択し、その下の中分類で「電子部品・デバイス製造」を選択し、さらにその下の小分類で「センサ」を選択することができる。

また、入力部１１０には、類似事業属性の抽出件数の入力部１１５が設けられている。本実施形態では、ユーザがここで入力する抽出件数は、対象事業属性を含めた件数であるため、類似事業属性抽出手段２５による処理において使用される類似事業属性の抽出件数ｆは、ユーザが入力部１１５で入力した件数から１を減じた件数となる。なお、入力部１１５において、類似事業属性の抽出件数ｆそのもの（対象事業属性を含めない件数）を入力する構成としてもよい。

さらに、入力部１１０には、吹き出し内の表示対象企業について売上高でフィルタリングを行うための閾値設定用の入力部１１６が設けられている。この入力部１１６での閾値の設定を高くすると、表示対象から除外される企業が多くなり、出力部１２０に表示された企業グループノードを指示しても（企業グループノードにポインタやカーソルを当てても）、吹き出し内に表示される企業が何も無い状態になるか、あるいは吹き出しが表示されない状態になることがある。

また、入力部１１０には、企業グループノード（企業グループ名）の大きさを全体的に調整するための設定値を入力する入力部１１７が設けられている。この入力部１１７で入力された設定値は、全ての企業グループノードの大きさに均一に反映され、これを反映した大きさに対し、さらに企業評価情報（例えば売上高等）を用いた変換が行われ、各企業グループノードの大きさについて、大小の差が生じることになる。

さらに、入力部１１０には、企業評価情報（例えば売上高等）の数値の大きさに応じて企業グループノード（企業グループ名）の大きさを変化させる変換処理を行うときに使用する企業評価情報を選択指定するための入力部１１８が設けられている。

そして、ユーザは、図８の企業情報提供画面１００の入力部１１０に設けられた各項目の入力部１１１〜１１８に必要な情報を入力した後、送信ボタン（不図示）をクリックし、入力データを、ネットワーク１を介して企業情報提供サーバ２０に送信する。企業情報提供サーバ２０では、ユーザ入力受付手段２４により、この入力データを受け付ける。なお、入力部１１１に入力したユーザＩＤは、ログインの段階で送信してもよい。

それから、企業情報提供サーバ２０では、類似事業属性抽出手段２５により、ユーザ入力受付手段２４により受け付けた対象事業属性に類似する事業属性を、業種間類似度記憶手段４３（図４参照）により記憶された業種間類似度Ｓが高い順に、ユーザ入力受付手段２４により受け付けた件数ｆだけ類似事業属性として抽出する（ステップＳ５）。類似事業属性の抽出処理の内容については、既に詳述しているため、ここでは説明を省略する。

続いて、企業情報提供サーバ２０では、類似企業抽出手段２６により、企業情報記憶手段４１（図２参照）から、対象事業属性を有する企業およびこの企業が属する企業グループ、並びに、類似事業属性抽出手段２５により抽出した類似事業属性（ｆ個の類似事業属性のうちのいずれか）を有する企業およびこの企業が属する企業グループを、類似企業およびこの類似企業が属する企業グループとして抽出する（ステップＳ６）。

さらに、企業情報提供サーバ２０では、抽出企業リスト作成手段２７により、対象事業属性、類似企業抽出手段２６により抽出した類似企業（対象事業属性を有する企業）、およびこの類似企業が属する企業グループを含む組データ、並びに、類似事業属性、類似企業抽出手段２６により抽出した類似企業（類似事業属性を有する企業）、およびこの類似企業が属する企業グループを含む組データからなる抽出企業リスト４４Ａを作成し、作成した抽出企業リスト４４Ａを、抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶させる（ステップＳ７）。

続いて、企業情報提供サーバ２０では、抽出企業リスト編集手段２８により、抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶された抽出企業リスト４４Ａを構成する各組データ（図５の各行のデータ）に含まれる各企業グループについての企業評価情報（売上高等）を、企業評価情報記憶手段４５から取得し、取得した企業評価情報を各組データに付加する（ステップＳ８）。各企業グループについての企業評価情報の取得処理の内容については、既に詳述しているため、ここでは説明を省略する。

その後、企業情報提供サーバ２０では、出力要素作成手段２９により、抽出企業リスト編集手段２８により企業評価情報を付加された状態の抽出企業リスト４４Ａ（図５参照）を用いて、抽出企業リスト４４Ａを構成する各組データに含まれる各企業グループに対応する企業グループノードの大きさおよび色の設定情報、並びに、抽出企業リスト４４Ａを構成する各組データに含まれる各事業属性に対応する事業属性ノードの大きさおよび色の設定情報を含むノードリスト４６Ａを作成し、作成したノードリスト４６Ａを出力要素記憶手段４６（図６参照）に記憶させる（ステップＳ９）。ノードリスト４６Ａの作成の内容については、既に詳述しているため、ここでは説明を省略する。

また、本実施形態では、抽出企業リスト４４Ａ（図５参照）が辺リスト４６Ｂを兼ねているが、辺について詳細設定を行う場合等には、出力要素作成手段２９により、辺リスト４６Ｂを作成し、出力要素記憶手段４６（図６参照）に記憶させてもよい。

そして、企業情報提供サーバ２０では、出力手段３０により、抽出企業リスト記憶手段４４（図５参照）に記憶された抽出企業リスト４４Ａを用いて、より詳細には、その抽出企業リスト４４Ａを用いて作成されて出力要素記憶手段４６（図６参照）に記憶されているノードリスト４６Ａや辺リスト４６Ｂ（または辺リスト４６Ｂを兼ねる抽出企業リスト４４Ａ）の設定情報に従って、企業グループと事業属性との関係および／または企業と事業属性との関係を示すネットワーク表現による画面表示用データを作成し、作成した画面表示用データを、ネットワーク１を介してユーザ端末２へ送信する（ステップＳ１０）。なお、画面表示用データは、立体表示用データとしてもよく、また、音声データを含むものとしてもよい。

すると、ユーザ端末２の画面上には、図８に示すように、企業情報提供画面１００の出力部１２０に、ネットワーク表現による描画出力が行われる。図８の出力部１２０に示された表示例は、図５の抽出企業リスト４４Ａおよび図６のノードリスト４６Ａに対応している。

従って、「百貨店」が対象事業属性であり（図６の対象事業属性フラグ＝１）、その対象事業属性である「百貨店」に紐付くのが企業グループＡ，Ｄである。すなわち、図５に示すように、企業グループＡ，Ｄは、「百貨店」を事業属性に有する企業を含んでいる。このため、図８に示すように、「百貨店」に対応する事業属性ノードは、目立つように、それ以外の事業属性ノードとは異なる色とされている。また、「百貨店」に対応する事業属性ノードと、「百貨店」に紐付く企業グループＡ，Ｄに対応する各企業グループノードとが、それぞれ辺で接続されるとともに、それらの企業グループＡ，Ｄに対応する各企業グループノードは、目立つように、それ以外の企業グループノードとは異なる色とされている。さらに、図５に示すように、企業グループＡ，Ｄの売上高は比較的大きいので、図６に示すように、企業グループＡ，Ｄに対応する各企業グループノードの大きさは比較的大きく設定され、図８に示すように、ネットワーク表現において目立つように大きく描画されている。

また、図５に示すように、企業グループＤは、Ｄ社およびＤ２社により構成されているので、画面上で企業グループＤに対応する企業グループノードを指示すると（ポインタやカーソルを当てると）、図８に示すように、吹き出し内にＤ社およびＤ２社が表示される。さらに、図５に示すように、企業グループＤに属する企業であるＤ社およびＤ２社は、対象事業属性である「百貨店」以外に、「ディスプレイ企画・運営」や「アパレル専門店」という事業属性も有しているので、企業グループＤに対応する企業グループノードは、「百貨店」に対応する事業属性ノードと辺で接続されているだけではなく、「ディスプレイ企画・運営」や「アパレル専門店」に対応する各事業属性ノードともそれぞれ辺で接続されている。

さらに、図８の例では、企業グループノードや事業属性ノードは、企業グループの名称や事業属性の呼び名を示す文字（ラベル）と、丸い図形とにより構成されているが、ノードの大きさを企業評価情報（例えば売上高等）を用いた変換処理で可変設定したり、ノードの色を設定する場合には、文字および図形の双方を一体として考え、文字および図形の双方の大きさや色を変えてもよく、あるいは、文字と図形とを分離して考え、文字または図形のうちのいずれか一方について大きさや色を変えてもよい。後者の場合は、文字（ラベル）の大きさや色は変えるが、図形の大きさや色は変えないようにしてもよく、逆に、図形の大きさや色は変えるが、文字（ラベル）の大きさや色は変えないようにしてもよい。なお、図形は、テキストデータで用意できる丸や四角等の単純図形に限らず、企業ロゴ等の画像データで用意するものであってもよい。

＜第１実施形態の効果＞

このような第１実施形態によれば、次のような効果がある。すなわち、企業情報提供システム１０では、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３参照）を用いて、コサイン類似度により、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度Ｓ（図４参照）を算出しておき、この業種間類似度Ｓを用いて、ユーザが入力した対象事業属性に対し、ｆ件の類似事業属性を抽出し、それに基づき抽出企業リスト４４Ａ（図５参照）を作成し、さらに抽出企業リスト４４Ａを用いて企業情報に関する出力を行うので、検索ノウハウや業界構造の知識に乏しいユーザでも企業情報の検索業務を容易に行うことできる。

また、企業情報提供システム１０は、マトリックス作成手段２２を備えているので、企業情報記憶手段４１（図２参照）に記憶されるデータ内容が更新されたときでも、新たな企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３参照）を容易に準備することができる。

さらに、企業情報提供システム１０は、業種間類似度算出手段２３を備えているので、企業情報記憶手段４１（図２参照）に記憶されるデータ内容が更新され、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３参照）の内容に変化が生じたときでも、変化後の企業グループ・事業属性共起マトリックスＸに応じ、新たな業種間類似度Ｓ（図４参照）を容易に準備することができる。

そして、出力手段３０は、企業グループノードと事業属性ノードとを辺により接続したネットワーク表現による出力を行うので、企業グループと事業属性との関係がネットワークプロットとして可視化されるため、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰的に把握することができる。このため、例えば、抽出した企業に対する企業調査業務のアドバイザリーの方向性を支援することができる。

また、企業情報提供システム１０は、企業評価情報記憶手段４５、抽出企業リスト編集手段２８、および出力要素作成手段２９を備え、出力要素作成手段２９は、抽出企業リスト４４Ａ（図５参照）に付加された企業評価情報（例えば売上高等）を用いて企業グループノードの大きさを設定する構成とされているので、出力手段３０は、出力要素作成手段２９により作成されたノードリスト４６Ａ（図６参照）の設定情報に従ってネットワーク表現による出力処理を実行する際に、企業評価情報の数値の大きさに応じて企業グループノードの大きさを変化させることができる。このため、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰的に把握することに加え、同時に企業グループの規模や状況等を視覚的に把握することもできる。

さらに、出力要素作成手段２９は、ユーザ入力受付手段２４により受け付けたユーザの指定に係る企業評価情報（例えば売上高等）、すなわち複数種類の企業評価情報の中からユーザが選択指定した企業評価情報を用いて企業グループノードの大きさを設定する構成とされているので、ユーザは、様々な観点から企業グループを視覚的に把握することができ、企業情報の多角的な把握を、より一層容易に実現することができる。

そして、出力要素作成手段２９は、企業グループノードや事業属性ノードの配色についても、ユーザの指定に係る分析対象とそれ以外のものとの区別が容易につくような設定を行う構成とされているので、ユーザは、対象事業とその周辺分野の業界構造を、より一層容易に俯瞰することができる。

また、出力手段３０は、吹き出し表示処理を行うので、ユーザは、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰しつつ、必要なときに、企業グループに属する企業の情報を容易に把握することができる。

［第２実施形態］

図９には、本発明の第２実施形態の企業情報提供システム２００の全体構成が示されている。図１０は、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ：レイテント・ディリクレ・アロケーション）による出現確率の算出処理の説明図である。また、図１１には、企業情報提供システム２００による企業情報の提供処理の流れがフローチャートで示されている。

＜企業情報提供システム２００の構成＞

本第２実施形態の企業情報提供サーバ２００には、前記第１実施形態の企業情報提供サーバ１０と同様な構成および機能を備えた部分が多くあるので、同一部分については、同一符号を付して説明を省略するか、または対応する名称を付して説明を簡略化し、以下では、異なる部分を中心に説明を行う。

図９において、企業情報提供システム２００は、企業情報の提供に関する各種処理を実行するとともにそれらの処理に必要な各種データを記憶する企業情報提供サーバ２２０を備えている。この企業情報提供サーバ２２０には、ネットワーク１を介して、ユーザが操作するユーザ端末２と、システム管理者が操作する管理者端末３とが接続されている。

企業情報提供サーバ２２０は、１台または複数台のコンピュータにより構成され、企業情報作成・編集手段２２１と、マトリックス作成手段２２２と、出現確率算出手段２２３と、ユーザ入力受付手段２２４と、類似企業グループ抽出手段２２５と、類似事業属性抽出手段２２６と、抽出企業リスト作成手段２２７と、抽出企業リスト編集手段２２８と、出力要素作成手段２２９と、出力手段２３０と、企業情報記憶手段２４１と、マトリックス記憶手段２４２と、出現確率記憶手段２４３と、抽出企業リスト記憶手段２４４と、企業評価情報記憶手段２４５と、出力要素記憶手段２４６とを含んで構成されている。

企業情報作成・編集手段２２１、マトリックス作成手段２２２、企業情報記憶手段２４１と、およびマトリックス記憶手段２４２は、前記第１実施形態の企業情報作成・編集手段２１、マトリックス作成手段２２、企業情報記憶手段４１、およびマトリックス記憶手段４２と同様である。従って、前処理で使用する企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３参照）およびそれを作成するための企業情報（図２参照）は、前記第１実施形態の場合と同様である。

出現確率算出手段２２３は、マトリックス記憶手段２４２に記憶された企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３と同様）を用いて、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）により、各企業グループにおける各事業属性の出現確率Ｑを算出し、算出した出現確率Ｑを、出現確率記憶手段２４３（図１０参照）に記憶させる処理を実行するものである。

ここで、出現確率算出手段２２３による潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）の利用は、次のような対応付けで行われる。ＬＤＡは、テキストマイニングの分野で主に用いられる手法であり、ある「文書」における「単語」の出現確率を、「トピック」という単語頻度の傾向の混合分布で表現するモデルである。従って、本第２実施形態では、ある「企業グループ」における「事業属性」の出現確率を算出するので、ＬＤＡを利用する際には、「文書」を「企業グループ」に置き換え、「単語」を「事業属性」に置き換え、「トピック」を「業種傾向（事業属性の傾向）」に置き換える。なお、トピックとは、例えば、ニュースを分類する際に、スポーツ系、社会系、経済系等に分類するとすれば、この分類を指し、これらの分類数がトピックの数となる。

より詳細には、図１０において、β（ｋ，ｊ）は、Ｋ行ｐ列の行列であり、あるトピックｋにおける単語ｊの出現確率を、ある業種傾向ｋにおける事業属性ｊの出現確率に置き換えたものである。ｋ＝１〜Ｋであり、Ｋ＝業種傾向の数であるが、これは、トピックの数に対応する。また、ｊ＝１〜ｐであり、ｐ＝事業属性数であるが、これは、単語数に対応する。なお、Ｋ＝業種傾向の数（トピックの数に対応）は、本第２実施形態では、システム管理者が適宜な数に決定する。

また、π（ｉ）は、Ｋ次元のベクトル（Ｋ＝業種傾向の数：トピックの数に対応）であり、文書ｉにおける各トピックの出現確率を、企業グループｉにおける各業種傾向の出現確率に置き換えたものである。ｉ＝１〜ｎであり、ｎ＝企業グループ数であるが、これは、文書数に対応する。

さらに、Ｎ（ｉ）は、文書ｉ内の単語の数を、企業グループｉが有する事業属性の数に置き換えたものである。

そして、βの右上のｔは、転置を意味し、Ｋ次元のベクトルπと、βの転置行列とを乗じる演算を行うことになるので、企業グループｉにおける各業種傾向の出現確率と、ある業種傾向ｋにおける事業属性ｊの出現確率とを乗じることにより、各企業グループにおける各事業属性の出現確率Ｑが得られることになる。

システム管理者は、ギブスサンプリング（Gibbs sampling）等を用いて、企業グループｉにおける各業種傾向の出現確率を示すＫ次元のベクトルπ（ｉ）と、ある業種傾向ｋにおける事業属性ｊの出現確率を示すＫ行ｐ列の行列であるβ（ｋ，ｊ）とを、データより推定し、その推定値を、企業情報提供サーバ２２０に設けられた推定値記憶手段（不図示）に記憶させておく。また、企業グループｉが有する事業属性の数を示すＮ（ｉ）も、この推定値記憶手段に記憶させておく。そして、出現確率算出手段２２３は、マトリックス記憶手段２４２に記憶された企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３と同様）、および推定値記憶手段に記憶されたπ（ｉ）、β（ｋ，ｊ）、Ｎ（ｉ）を用いて、ＬＤＡにより、各企業グループにおける各事業属性の出現確率Ｑを算出し、算出した出現確率Ｑを、出現確率記憶手段２４３（図１０参照）に記憶させる。なお、各企業グループにおける各事業属性の出現確率Ｑは、各事業属性における各企業グループの出現確率と言い換えることもできる。

具体的には、ｎ＝企業グループ数、ｐ＝事業属性数とすれば、出現確率Ｑ（ｉ，ｊ）は、ｎ行ｐ列の行列であり、ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｐである。前記第１実施形態の図２の例および図３の例をそのまま利用すると、図１０の例では、Ｑ（１，１）＝出現確率Ｑの第１行第１列の要素は、第１行である企業グループＡにおける、第１列である百貨店という事業属性の出現確率である。

ユーザ入力受付手段２２４は、前記第１実施形態のユーザ入力受付手段２４と略同様な構成を備え、対象事業属性を含むユーザの入力を受け付ける処理を実行するものである。異なる点は、前記第１実施形態のユーザ入力受付手段２４が、類似事業属性抽出手段２５による処理で使用する類似事業属性の抽出件数ｆ（より正確には、類似事業属性の抽出件数ｆに、対象事業属性の分の１を加えた件数）の入力を受け付ける構成とされていたのに対し、本第２実施形態のユーザ入力受付手段２２４は、類似事業属性抽出手段２２６による処理で使用する類似事業属性の抽出件数ｆ２（詳細は後述する。）の入力を受け付ける構成とされている点である。なお、ユーザ入力受付手段２２４は、類似企業グループ抽出手段２２５による処理で使用する類似企業グループの抽出件数ｆ１（詳細は後述する。）の入力も受け付ける構成としてもよい。

類似企業グループ抽出手段２２５は、ユーザ入力受付手段２２４により受け付けた対象事業属性について、出現確率が高い企業グループを、出現確率記憶手段２４３（図１０参照）に記憶された出現確率Ｑが高い順に、予め定められた件数ｆ１だけ類似企業グループとして抽出する処理を実行するものである。なお、類似企業グループの抽出件数ｆ１は、ユーザ入力受付手段２２４により受け付けたユーザの入力件数としてもよい。

例えば、対象事業属性をτとすると、出現確率記憶手段２４３（図１０参照）から、Ｑ（１，τ），Ｑ（２，τ），Ｑ（３，τ），Ｑ（４，τ），Ｑ（５，τ），Ｑ（６，τ），…，Ｑ（ｎ，τ）を取得し、これらを出現確率Ｑが高い順に（降順で）ソートし、値が大きい方からｆ１個の出現確率Ｑを抽出すれば、そのときの行番号に対応するｆ１個の企業グループが類似企業グループとなる。図１０の例では、対象事業属性τ＝３の列であるＱ（１，３），Ｑ（２，３），Ｑ（３，３），Ｑ（４，３），Ｑ（５，３），Ｑ（６，３），…，Ｑ（ｎ，３）を取得し、これらを降順でソートし、Ｑ（３，３）の行番号に対応する第３行の企業グループ、およびＱ（５，３）の行番号に対応する第５行の企業グループ等が、ｆ１個の類似企業グループとして抽出されている。

類似事業属性抽出手段２２６は、類似企業グループ抽出手段２２５により抽出した類似企業グループの各々について、出現確率が高い事業属性を、出現確率記憶手段２４３（図１０参照）に記憶された出現確率Ｑが高い順に、ユーザ入力受付手段２２４により受け付けた件数ｆ２だけ類似事業属性として抽出する処理を実行するものである。なお、類似事業属性の抽出件数ｆ２は、予め定められた件数としてもよい。

本第２実施形態では、前記第１実施形態の場合とは異なり、ユーザの指定した対象事業属性を含めて類似事業属性と呼ぶものとする。但し、ユーザの指定した対象事業属性がいずれの事業属性であるかということと、ユーザの指定した類似事業属性の抽出件数ｆ２の数値の大きさによっては、抽出した上位ｆ２件の出現確率Ｑを有する類似事業属性の中に、対象事業属性が含まれない事態も生じ得るが、その場合には、ユーザは、抽出件数ｆ２の入力値を大きくすることにより、上位ｆ２件の類似事業属性の中に、対象事業属性を含ませることができる。仮に、抽出件数ｆ２の入力値を大きくしても、類似事業属性の中に、対象事業属性が含まれない状態であったとすれば、その対象事業属性は、そもそも有用なネットワーク表現による描画を行うことができない事業属性であったということになる。

例えば、類似企業グループ抽出手段２２５により抽出した類似企業グループをσとすると、出現確率記憶手段２４３（図１０参照）から、Ｑ（σ，１），Ｑ（σ，２），Ｑ（σ，３），Ｑ（σ，４），…，Ｑ（σ，ｐ）を取得し、これらを出現確率Ｑが高い順に（降順で）ソートし、値が大きい方からｆ２個の出現確率Ｑを抽出すれば、そのときの列番号に対応するｆ２個の事業属性が類似事業属性となる。そして、類似企業グループはｆ１個抽出されているので、このようなｆ２個の類似事業属性の抽出処理を、ｆ１個の類似企業グループの全てについて行う。図１０の例では、類似企業グループσ＝３の行であるＱ（３，１），Ｑ（３，２），Ｑ（３，３），Ｑ（３，４），…，Ｑ（３，ｐ）を取得し、これらを降順でソートし、値が大きい方からｆ２個の出現確率Ｑを抽出し、そのときの列番号に対応するｆ２個の事業属性を類似事業属性としている。同様に、類似企業グループσ＝５の行であるＱ（５，１），Ｑ（５，２），Ｑ（５，３），Ｑ（５，４），…，Ｑ（５，ｐ）を取得し、これらを降順でソートし、値が大きい方からｆ２個の出現確率Ｑを抽出し、そのときの列番号に対応するｆ２個の事業属性を類似事業属性としている。類似企業グループσ＝３，５以外にも類似企業グループが抽出されていれば、同様な処理を行い、それぞれについてｆ２個の類似事業属性を抽出する。

抽出企業リスト作成手段２２７は、企業情報記憶手段２４１（図２と同様）から、類似企業グループ抽出手段２２５により抽出した類似企業グループに属する企業のうち、類似事業属性抽出手段２２６により抽出した類似事業属性を有する企業を類似企業として抽出し、抽出した類似企業、この類似企業が属する類似企業グループ、および類似事業属性を含む組データからなる抽出企業リスト２４４Ａを作成し、作成した抽出企業リスト２４４Ａを、抽出企業リスト記憶手段２４４（図５と同様）に記憶させる処理を実行するものである。また、抽出企業リスト作成手段２２７は、本第２実施形態では、類似事業属性抽出手段２２６により類似事業属性を抽出した際の出現確率Ｑを、企業グループ・事業属性間類似度として、組データに付加する。従って、図５において、各組データに含まれる企業グループ・事業属性間類似度は、本第２実施形態に特有のデータである。

抽出企業リスト編集手段２２８、ノードリスト２４６Ａ（またはノードリスト２４６Ａに加えて辺リスト２４６Ｂ）を作成する出力要素作成手段２２９、出力手段２３０、企業評価情報記憶手段２４５、および出力要素記憶手段２４６は、前記第１実施形態の抽出企業リスト編集手段２８、出力要素作成手段２９、出力手段３０、企業評価情報記憶手段４５、および出力要素記憶手段４６（図６参照）と同様である。従って、企業グループノードの大きさを変換処理で設定する際に使用する企業評価情報（例えば売上高等）は、前記第１実施形態の場合と同様である。

なお、出力手段２３０については、ネットワーク表現における辺を描画する際に、抽出企業リスト２４４Ａ（図５と同様）に含まれる企業グループ・事業属性間類似度（抽出企業リスト２４４Ａのうち、辺リスト２４６Ｂを兼ねている部分）を用いて、辺の種類、太さ、色等を決定する構成としてもよい。

出現確率記憶手段２４３は、図１０に示すように、ＬＤＡにより算出した、各企業グループにおける各事業属性の出現確率Ｑを記憶するものである。具体的なデータの保有形態は任意であり、ｎ＝企業グループ数、ｐ＝事業属性数とすれば、出現確率Ｑ（ｉ，ｊ）は、ｎ行ｐ列の行列（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｐ）であるから、Ｑ（ｉ，ｊ）の各値を配列で記憶するとともに、行番号と企業グループの識別情報（ここでは、企業グループ名とする。）との対応関係、および列番号と事業属性の識別情報（ここでは、事業属性の呼び名とする。）との対応関係を記憶する。また、行をレコードとし、列をカラムとするテーブルを備えたデータベースを用意してもよい。

抽出企業リスト記憶手段２４４は、図５の場合と同様に、抽出企業リスト２４４Ａとして、企業の識別情報（ここでは、一例として企業名とする。）と、当該企業が属する企業グループの識別情報（ここでは、一例として企業グループ名とし、さらに企業グループ名は、親企業名と同じとする。）と、当該企業が有する事業属性の識別情報（ここでは、一例として事業属性の呼び名とする。）と、企業グループ・事業属性間類似度（但し、本第２実施形態の場合に特有のものである。）と、企業評価情報（例えば、企業グループの売上高等）とを関連付けて記憶するものである。この抽出企業リスト２４４Ａの各レコードは、本第２実施形態では、抽出した類似企業（類似企業グループ抽出手段２２５により抽出した類似企業グループに属する企業のうち、類似事業属性抽出手段２２６により抽出した類似事業属性を有する企業）、この類似企業が属する類似企業グループ、類似事業属性（本第２実施形態では、対象事業属性を含めて類似事業属性と呼んでいる。）、類似事業属性抽出手段２２６によりこの類似事業属性を抽出した際の出現確率Ｑである企業グループ・事業属性間類似度を含む組データである。

＜企業情報提供システム２００による処理の流れ＞

このような第２実施形態においては、以下のようにして企業情報提供システム２００により企業情報の提供処理が行われる。

図１１において、ステップＳ２１，Ｓ２２の処理は、前記第１実施形態のステップＳ１，Ｓ２の処理（図７参照）と同様である。

続いて、企業情報提供サーバ２２０では、出現確率算出手段２２３により、マトリックス記憶手段２４２に記憶された企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３と同様）を用いて、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）により、各企業グループにおける各事業属性の出現確率Ｑを算出し、算出した出現確率Ｑを、出現確率記憶手段２４３（図１０参照）に記憶させる（ステップＳ２３）。この出現確率Ｑの算出処理は、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸの作成や更新があったときに実行されるが、算出タイミングについては、システム管理者が管理者端末３から与えてもよく、上述したマトリックス作成手段２２２による処理（ステップＳ２２）と連動させてもよい。出現確率Ｑの算出処理の内容については、既に詳述しているため、ここでは説明を省略する。

その後、以上の前処理が完了している状態で、企業情報提供サーバ２２０では、ユーザ入力受付手段２２４により、ユーザ端末２からネットワーク１を介して送信されてくる対象事業属性（分析対象とする事業属性）を含むユーザの入力を受け付ける（ステップＳ２４）。このステップＳ２４の処理は、前記第１実施形態のステップＳ４の処理（図７参照）と略同様であるが、前記第１実施形態では、ユーザ入力受付手段２４により、類似事業属性抽出手段２５による処理で使用する類似事業属性の抽出件数ｆ（より正確には、類似事業属性の抽出件数ｆに、対象事業属性の分の１を加えた件数）の入力を受け付けていたのに対し、本第２実施形態では、ユーザ入力受付手段２２４により、類似事業属性抽出手段２２６による処理で使用する類似事業属性の抽出件数ｆ２（本第２実施形態では、対象事業属性を含めて類似事業属性と呼んでいる。）の入力を受け付ける点が異なる。また、ユーザ入力受付手段２２４により、類似企業グループ抽出手段２２５による処理で使用する類似企業グループの抽出件数ｆ１の入力を受け付けてもよい。

続いて、企業情報提供サーバ２２０では、類似企業グループ抽出手段２２５により、ユーザ入力受付手段２２４により受け付けた対象事業属性について、出現確率が高い企業グループを、出現確率記憶手段２４３（図１０参照）に記憶された出現確率Ｑが高い順に、予め定められた件数ｆ１だけ類似企業グループとして抽出する（ステップＳ２５）。類似企業グループの抽出処理の内容については、既に詳述しているため、ここでは説明を省略する。なお、類似企業グループの抽出件数ｆ１は、ユーザ入力受付手段２２４により受け付けたユーザの入力件数としてもよい。

さらに、企業情報提供サーバ２２０では、類似事業属性抽出手段２２６により、類似企業グループ抽出手段２２５により抽出した類似企業グループの各々について、出現確率が高い事業属性を、出現確率記憶手段２４３（図１０参照）に記憶された出現確率Ｑが高い順に、ユーザ入力受付手段２２４により受け付けた件数ｆ２だけ類似事業属性として抽出する（ステップＳ２６）。ここで抽出されるｆ２個の類似事業属性には、対象事業属性も含まれる。なお、類似事業属性の抽出件数ｆ２は、予め定められた件数としてもよい。類似事業属性の抽出処理の内容については、既に詳述しているため、ここでは説明を省略する。

それから、企業情報提供サーバ２２０では、抽出企業リスト作成手段２２７により、企業情報記憶手段２４１（図２と同様）から、類似企業グループ抽出手段２２５により抽出した類似企業グループに属する企業のうち、類似事業属性抽出手段２２６により抽出した類似事業属性を有する企業を類似企業として抽出し、抽出した類似企業、この類似企業が属する類似企業グループ、および類似事業属性を含む組データからなる抽出企業リスト２４４Ａを作成し、作成した抽出企業リスト２４４Ａを、抽出企業リスト記憶手段２４４（図５と同様）に記憶させる（ステップＳ２７）。なお、本第２実施形態でいう類似事業属性には、対象事業属性も含まれている。

その後のステップＳ２８，Ｓ２９，Ｓ３０の処理は、前記第１実施形態のステップＳ８，Ｓ９，Ｓ１０の処理（図７参照）と同様である。

＜第２実施形態の効果＞

このような第２実施形態によれば、次のような効果がある。すなわち、企業情報提供システム２００では、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３と同様）を用いて、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）により、各企業グループにおける各事業属性の出現確率Ｑ（図１０参照）を算出しておき、この出現確率Ｑを用いて、ユーザが入力した対象事業属性に対し、ｆ２件の類似事業属性を抽出し、それに基づき抽出企業リスト２４４Ａ（図５と同様）を作成し、さらに抽出企業リスト２４４Ａを用いて企業情報に関する出力を行うので、検索ノウハウや業界構造の知識に乏しいユーザでも企業情報の検索業務を容易に行うことできる。

また、企業情報提供システム２００は、マトリックス作成手段２２２を備えているので、企業情報記憶手段２４１（図２と同様）に記憶されるデータ内容が更新されたときでも、新たな企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３と同様）を容易に準備することができる。

さらに、企業情報提供システム２００は、出現確率算出手段２２３を備えているので、企業情報記憶手段２４１（図２と同様）に記憶されるデータ内容が更新され、企業グループ・事業属性共起マトリックスＸ（図３と同様）の内容に変化が生じたときでも、変化後の企業グループ・事業属性共起マトリックスＸに応じ、新たな出現確率Ｑ（図１０参照）を容易に準備することができる。

そして、出力手段２３０は、企業グループノードと事業属性ノードとを辺により接続したネットワーク表現による出力を行うので、企業グループと事業属性との関係がネットワークプロットとして可視化されるため、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰的に把握することができる。このため、例えば、抽出した企業に対する企業調査業務のアドバイザリーの方向性を支援することができる。

また、企業情報提供システム２００は、企業評価情報記憶手段２４５、抽出企業リスト編集手段２２８、および出力要素作成手段２２９を備え、出力要素作成手段２２９は、抽出企業リスト２４４Ａ（図５と同様）に付加された企業評価情報（例えば売上高等）を用いて企業グループノードの大きさを設定する構成とされているので、出力手段２３０は、出力要素作成手段２２９により作成されたノードリスト２４６Ａ（図６と同様）の設定情報に従ってネットワーク表現による出力処理を実行する際に、企業評価情報の数値の大きさに応じて企業グループノードの大きさを変化させることができる。このため、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰的に把握することに加え、同時に企業グループの規模や状況等を視覚的に把握することもできる。

さらに、出力要素作成手段２２９は、ユーザ入力受付手段２２４により受け付けたユーザの指定に係る企業評価情報（例えば売上高等）、すなわち複数種類の企業評価情報の中からユーザが選択指定した企業評価情報を用いて企業グループノードの大きさを設定する構成とされているので、ユーザは、様々な観点から企業グループを視覚的に把握することができ、企業情報の多角的な把握を、より一層容易に実現することができる。

そして、出力要素作成手段２２９は、企業グループノードや事業属性ノードの配色についても、ユーザの指定に係る分析対象とそれ以外のものとの区別が容易につくような設定を行う構成とされているので、ユーザは、対象事業とその周辺分野の業界構造を、より一層容易に俯瞰することができる。

また、出力手段２３０は、吹き出し表示処理を行うので、ユーザは、対象事業とその周辺分野の業界構造を俯瞰しつつ、必要なときに、企業グループに属する企業の情報を容易に把握することができる。

［変形の形態］

なお、本発明は前記各実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲内での変形等は本発明に含まれるものである。

例えば、前記各実施形態では、企業情報提供システム１０，２００は、ネットワーク１を介して通信を行うサーバ・クライアント形式のシステムとされていたが、本発明の企業情報提供システムは、スタンド・アロンのシステムとしてもよい。

以上のように、本発明の企業情報提供システムおよびプログラムは、例えば、企業調査業務において、企業間の類似度を多角的に分析することを目的として、企業情報データの事業セグメント分類ラベル等を使用することで、事業構成の視点から各企業の類似性をスコアリングする場合等に用いるのに適している。

１０，２００ 企業情報提供システム
２２，２２２ マトリックス作成手段
２３ 業種間類似度算出手段
２４，２２４ ユーザ入力受付手段
２５ 類似事業属性抽出手段
２６ 類似企業抽出手段
２７，２２７ 抽出企業リスト作成手段
２８，２２８ 抽出企業リスト編集手段
２９，２２９ 出力要素作成手段
３０，２３０ 出力手段
４１，２４１ 企業情報記憶手段
４２，２４２ マトリックス記憶手段
４３ 業種間類似度記憶手段
４４，２４４ 抽出企業リスト記憶手段
４４Ａ，２４４Ａ 抽出企業リスト
４５，２４５ 企業評価情報記憶手段
４６，２４６ 出力要素記憶手段
４６Ａ，２４６Ａ ノードリスト
２２３ 出現確率算出手段
２２５ 類似企業グループ抽出手段
２２６ 類似事業属性抽出手段
２４３ 出現確率記憶手段
Ｘ 企業グループ・事業属性共起マトリックス
Ｓ 各事業属性間の類似度を示す業種間類似度
Ｑ 各企業グループにおける各事業属性の出現確率

Claims (11)

1. 企業情報を提供するコンピュータにより構成された企業情報提供システムであって、
   企業と当該企業が有する事業属性と当該企業が属する企業グループとを関連付けて記憶する企業情報記憶手段と、
   行列の行または列の一方を企業グループとし、他方を事業属性とし、各企業グループについての各事業属性を有する企業の数を前記行列の要素とする企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、コサイン類似度により算出した、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度を記憶する業種間類似度記憶手段と、
   対象事業属性を含むユーザの入力を受け付ける処理を実行するユーザ入力受付手段と、
   このユーザ入力受付手段により受け付けた前記対象事業属性に類似する事業属性を、前記業種間類似度記憶手段により記憶された前記業種間類似度が高い順に、前記ユーザ入力受付手段により受け付けた件数または予め定められた件数だけ類似事業属性として抽出する処理を実行する類似事業属性抽出手段と、
   前記企業情報記憶手段から、前記対象事業属性を有する企業およびこの企業が属する企業グループ、並びに、前記類似事業属性抽出手段により抽出した前記類似事業属性を有する企業およびこの企業が属する企業グループを、類似企業およびこの類似企業が属する企業グループとして抽出する処理を実行する類似企業抽出手段と、
   前記対象事業属性、前記類似企業抽出手段により抽出した前記類似企業、および前記類似企業が属する企業グループを含む組データ、並びに、前記類似事業属性、前記類似企業抽出手段により抽出した前記類似企業、および前記類似企業が属する企業グループを含む組データからなる抽出企業リストを作成する処理を実行する抽出企業リスト作成手段と、
   この抽出企業リスト作成手段により作成された前記抽出企業リストを用いて、企業グループと事業属性との関係および／または企業と事業属性との関係を示す画面表示、印刷、立体表示、若しくはこれらの組合せ、若しくはこれらと音声出力との組合せによる出力処理を実行する出力手段と
   を備えたことを特徴とする企業情報提供システム。
2. 前記企業グループ・事業属性共起マトリックスを記憶するマトリックス記憶手段と、
   このマトリックス記憶手段に記憶された前記企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、コサイン類似度により、各事業属性間の類似度を示す業種間類似度を算出し、算出した前記業種間類似度を前記業種間類似度記憶手段に記憶させる処理を実行する業種間類似度算出手段と
   を備えたことを特徴とする請求項１に記載の企業情報提供システム。
3. 企業情報を提供するコンピュータにより構成された企業情報提供システムであって、
   企業と当該企業が有する事業属性と当該企業が属する企業グループとを関連付けて記憶する企業情報記憶手段と、
   行列の行または列の一方を企業グループとし、他方を事業属性とし、各企業グループについての各事業属性を有する企業の数を前記行列の要素とする企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、潜在的ディリクレ配分法により算出した、各企業グループにおける各事業属性の出現確率を記憶する出現確率記憶手段と、
   対象事業属性を含むユーザの入力を受け付ける処理を実行するユーザ入力受付手段と、
   このユーザ入力受付手段により受け付けた前記対象事業属性について、出現確率が高い企業グループを、前記出現確率記憶手段に記憶された前記出現確率が高い順に、前記ユーザ入力受付手段により受け付けた件数または予め定められた件数だけ類似企業グループとして抽出する処理を実行する類似企業グループ抽出手段と、
   この類似企業グループ抽出手段により抽出した前記類似企業グループの各々について、出現確率が高い事業属性を、前記出現確率記憶手段に記憶された前記出現確率が高い順に、前記ユーザ入力受付手段により受け付けた件数または予め定められた件数だけ類似事業属性として抽出する処理を実行する類似事業属性抽出手段と、
   前記企業情報記憶手段から、前記類似企業グループ抽出手段により抽出した前記類似企業グループに属する企業のうち、前記類似事業属性抽出手段により抽出した前記類似事業属性を有する企業を類似企業として抽出し、抽出した前記類似企業、前記類似企業が属する前記類似企業グループ、および前記類似事業属性を含む組データからなる抽出企業リストを作成する処理を実行する抽出企業リスト作成手段と、
   この抽出企業リスト作成手段により作成された前記抽出企業リストを用いて、企業グループと事業属性との関係および／または企業と事業属性との関係を示す画面表示、印刷、立体表示、若しくはこれらの組合せ、若しくはこれらと音声出力との組合せによる出力処理を実行する出力手段と
   を備えたことを特徴とする企業情報提供システム。
4. 前記企業グループ・事業属性共起マトリックスを記憶するマトリックス記憶手段と、
   このマトリックス記憶手段に記憶された前記企業グループ・事業属性共起マトリックスを用いて、潜在的ディリクレ配分法により、各企業グループにおける各事業属性の出現確率を算出し、算出した前記出現確率を前記出現確率記憶手段に記憶させる処理を実行する出現確率算出手段と
   を備えたことを特徴とする請求項３に記載の企業情報提供システム。
5. 前記出力手段は、
   前記抽出企業リスト作成手段により作成された前記抽出企業リストを用いて、企業グループに対応する企業グループノードと、事業属性に対応する事業属性ノードとを、企業グループと事業属性との関係の存在を示す辺により接続したネットワーク表現による画面表示、印刷、若しくは立体表示による出力処理を実行する構成とされている
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の企業情報提供システム。
6. 企業と当該企業についての財務情報、経営指標、またはその他の企業評価情報とを関連付けて記憶する企業評価情報記憶手段と、
   前記抽出企業リスト作成手段により作成した前記抽出企業リストを構成する各組データに含まれる各企業グループについての前記企業評価情報を、前記企業評価情報記憶手段から取得し、取得した前記企業評価情報を前記各組データに付加する処理を実行する抽出企業リスト編集手段と、
   この抽出企業リスト編集手段により前記企業評価情報を付加された状態の前記抽出企業リストを用いて、前記抽出企業リストを構成する各組データに含まれる各企業グループに対応する前記企業グループノードの大きさおよび色の設定情報、並びに、前記抽出企業リストを構成する各組データに含まれる各事業属性に対応する前記事業属性ノードの大きさおよび色の設定情報を含むノードリストを作成する処理を実行する出力要素作成手段とを備え、
   前記出力要素作成手段は、
   前記企業グループノードの大きさについては、当該企業グループについての前記企業評価情報を用いた変換後の値とする設定処理を実行するか、
   または、前記企業グループノードの大きさのうち、前記対象事業属性と同一の事業属性を含む組データを構成する企業グループに対応する前記企業グループノードの大きさについては、当該企業グループについての前記企業評価情報を用いた変換後の値とし、それ以外の前記企業グループノードの大きさについては、固定値とする設定処理を実行する構成とされ、
   前記出力手段は、
   前記出力要素作成手段により作成された前記ノードリストの設定情報に従って前記ネットワーク表現による出力処理を実行する構成とされている
   ことを特徴とする請求項５に記載の企業情報提供システム。
7. 前記ユーザ入力受付手段は、
   前記企業評価情報記憶手段に複数種類の企業評価情報が記憶されている場合に、いずれの企業評価情報を用いるのかを指定するためのユーザの入力を受け付ける処理を実行する構成とされ、
   前記出力要素作成手段は、
   前記ユーザ入力受付手段により受け付けたユーザが指定した前記企業評価情報を用いて変換後の値を算出する設定処理を実行する構成とされている
   ことを特徴とする請求項６に記載の企業情報提供システム。
8. 前記出力要素作成手段は、
   前記企業グループノードの色については、前記対象事業属性と同一の事業属性を含む組データを構成する企業グループに対応する前記企業グループノードの色と、それ以外の前記企業グループノードの色とを異なる色とし、
   前記事業属性ノードの大きさについては、固定値とし、
   前記事業属性ノードの色については、前記対象事業属性に対応する前記事業属性ノードの色と、それ以外の前記事業属性ノードの色とを異なる色とする設定処理を実行する構成とされている
   ことを特徴とする請求項６または７に記載の企業情報提供システム。
9. 前記ユーザ入力受付手段は、
   画面表示または立体表示されている状態の前記企業グループノードを指示するユーザの入力を受け付ける処理を実行する構成とされ、
   前記出力手段は、
   前記ユーザ入力受付手段によりユーザの指示を受け付けた前記企業グループノードに対応する企業グループに属する企業を、前記抽出企業リストから取得し、取得した企業の名称を、当該企業グループノードの近傍に画面表示若しくは立体表示された吹き出し内に画面表示若しくは立体表示する吹き出し表示処理を実行する構成とされている
   ことを特徴とする請求項５〜８のいずれかに記載の企業情報提供システム。
10. 前記企業情報記憶手段に記憶された企業と当該企業が有する事業属性と当該企業が属する企業グループとの関連付けを用いて、各企業グループと各事業属性との総当たりの組合せについて、同一の企業グループに属し、かつ、同一の事業属性を有する企業を抽出し、抽出した企業の数を前記行列の要素とすることにより、前記企業グループ・事業属性共起マトリックスを作成する処理を実行するマトリックス作成手段を備えた
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の企業情報提供システム。
11. 請求項１〜１０のいずれかに記載の企業情報提供システムとして、コンピュータを機能させるためのプログラム。

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