JP2020027560A - 比較対象企業選定システム - Google Patents

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Abstract

【課題】主として、移転価格税制対応における、手作業による比較対象企業の選定の手間を省くことができ、信頼性と経済性の高い比較対象企業選定システムを提供する。【解決手段】本発明の比較対象企業選定システム1は、複数の企業について企業情報を記憶する記憶手段、検証対象とする企業と前記記憶手段に記憶されている企業との類似度を、当該検証対象とする企業の企業情報と前記記憶手段に記憶されている企業の前記企業情報とに基づいて算出する解析手段、前記解析手段により算出された類似度に基づいて前記複数の比較対象となりうる候補企業をさらに絞り込む選定手段を備える。【選択図】図1

Description

本発明は、比較対象企業選定システムに関し、特に、移転価格分析において、自社との定性的な類似度を計算することで類似度の高い比較対象企業を効率良く絞り込み選定するシステムとして有用なものである。
2015年9月にOECDが公表したBEPS(多国籍企業による過度な租税回避行為を防止する取り組み)最終勧告内容に応じて、世界各国が近年移転価格に関するルールを協調的に導入し、日系企業も含め同時文書化を含む各種移転価格ルールに拘束されることとなった。
当該各種移転価格ルールより、グループ内の国際取引が活発な企業では、毎年大量の文書を限られた人数と期間で作成する必要に迫られている一方、移転価格は専門性の高い分野であるため一部の国際的会計事務所等の専門家でなければ十分な対応は困難とされ、参入業者が少なくIT技術を活用した自動化や作業効率化が遅れている。
具体的には、既存の税理士事務所等の競合他社では上記文書化作業の各ステップをほぼ手作業で行うため、一つの文書の完成には平均で3〜4名の作業者で4〜6か月程度の期間がかかっている。また、請求報酬総額も一つの関連者間取引に対し数百万円規模と税務対応費用が比較的高額になる傾向がある。このことから、専門的知見と作業速度を兼ね備えた新たな文書化テクノロジーの早急な開発が待ち望まれている。
一般的に、移転価格文書は、各関連者間取引ごとにその取引価格の妥当性を他の類似取引における価格や利益率と比較することで立証するための文書である。一般的に、移転価格文書の作成は、(1)情報収集、(2)インタビュー、(3)機能リスク分析、(4)移転価格算定方法の検討、(5)経済分析、(6)一連の移転価格分析結果を文書化(多言語対応含む)という作業ステップで進められる。
上記のような文書を作成するための技術として、特許文献1に示すような、移転価格文書作成のノウハウを提供する技術がある(特許文献1)。
登録実用新案第3212309号公報
特許文献1に記載の技術によると、移転価格文書作成のノウハウを提供することで、複数の企業間価格算定方法の中から最適な方法を選んで文書の作成ができるため、文書作成を外部委託せずに行うことができる。
しかしながら、上記特許文献1の技術によると、上記(1)から(6)のうち、(4)及び(6)については対応可能であるものの、その他の点については言及されていない。
上記項目における(5)経済分析においては、自社と事業内容や取引製品などが類似する企業を選定(スクリーニング)し、選定された企業を比較対象企業として経済分析を行うことが一般的である。従来における比較対象企業選定作業は、各企業の企業情報(企業情報は、定量情報および/または定性情報を含む)を手作業で分析することで、多数の候補企業の中から類似する数社から数十社を絞り込むことによって行われており、時間と手間がかかり、企業選定作業の自動化技術の確立が要請されている。
本発明は、このような要望に鑑みてなされたものであり、独自の分析手法及び自動類似度解析ツールとそれらを提供するITシステムを開発し、作業効率性を高めることで、現状よりも少人数でも短期かつ低価格で移転価格文書等で必要になる経済分析の作成が可能となる比較対象企業選定システムを提供することを目的とする。
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
第1の特徴に係る発明は、比較対象企業選定システムであって、複数の企業について企業情報を記憶する記憶手段、検証対象とする企業と前記記憶手段に記憶されている企業との類似度を、当該検証対象とする企業の企業情報と前記記憶手段に記憶されている企業の前記企業情報とに基づいて算出する解析手段、前記解析手段により算出された類似度に基づいて前記複数の企業をさらに絞り込む選定手段を備えた比較対象企業選定システムを提供する。
第1の特徴に係る発明によれば、多数の企業の中から類似性や関連性の高い企業を絞り込む作業を、手作業によらず自動で実施することができる比較対象企業選定システムを提供することが可能となる。
第2の特徴に係る発明は、第1の特徴に係る発明であって、前記企業情報が複数の項目からなり、前記類似度は、前記複数の項目のそれぞれについての類似度である項目別類似度と、前記項目別類似度を総合的に評価した類似度である全体類似度とからなり、前記解析手段は、前記項目別類似度と前記全体類似度とを算出するものであり、前記選出手段は、前記全体類似度に基づいて前記複数の企業を絞り込む、比較対象企業選定システムを提供する。
第2の特徴に係る発明によれば、企業情報が複数の項目からなり、類似度が、複数の項目のそれぞれについての類似度である項目別類似度と、項目別類似度を総合的に評価した類似度である全体類似度とからなるため、複数の項目からなる多面的な解析を行うことが可能で信頼性の高いシステムを提供できる。
第3の特徴に係る発明は、第2の特徴に係る発明であって、前記全体類似度が、単一または複数次元ベクトルのコサイン値として算出される、比較対象企業選定システムを提供する。
第3の特徴に係る発明によれば、全体類似度が単一または複数次元ベクトルのコサイン値として算出されるため、類似度を複数段階で評価でき、容易に類似度を比較することが可能なシステムを提供できる。
本発明によれば、手作業による比較対象となりうる候補企業の選定の手間を省くことができ、信頼性と経済性の高い比較対象企業選定システムを提供できる。
図1は、本実施形態における比較対象企業選定システム1のハードウェア構成とソフトウェア機能を示すブロック図である。 図2は、企業選定の事前準備を示すフローチャートである。 図3は、企業の企業情報を入力する画面の一例を示す図である。 図4は、企業データベース310の一例を示す図である。 図5は、企業選定の手順を示すフローチャートである。 図6は、検証対象となる企業名を入力する画面の一例を示す図である。
以下、本発明を実施するための形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
[比較対象企業選定システム1の構成]
図1は、本実施形態における比較対象企業選定システム1のハードウェア構成とソフトウェア機能を説明するためのブロック図である。
比較対象企業選定システム1は、データを制御する制御部100と、ユーザや他の機器と通信を行う通信部200と、データを記憶する記憶部300と、ユーザからの情報の入力を受け付ける入力部400と、制御部100で制御したデータや画像を出力する表示部500とを備える。
制御部100は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等を備える。
通信部200は、他の機器と通信可能にするためのデバイス、例えば、IEEE802.11に準拠したWi−Fi(Wireless FIDelity)対応デバイスを備える。
制御部100は、所定のプログラムを読み込み、必要に応じて通信部200及び/又は記憶部300と協働することで、企業情報登録モジュール110と、解析モジュール120と、選定モジュール130とを実現する。
記憶部300は、データやファイルを記憶する装置であって、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等による、データのストレージ部を備える。記憶部300は、後に説明する企業データベース310を記憶する。
入力部400の種類は、特に限定されない。入力部400として、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等が挙げられる。
表示部500の種類は、特に限定されない。表示部500として、例えば、モニタ、タッチパネル等が挙げられる。
[比較対象企業選定システム1を用いた事前準備]
本実施形態における比較対象企業選定システム1を使用して企業選定を実施するに先立って行う事前準備について説明する。図2は比較対象企業選定システム1を用いた事前準備のフローチャートである。また、図3は企業の企業情報を入力する入力画面1000の一例を示す図であり、図4は企業データベース310の一例を示す図である。図1〜図4を用いて、上述した各ハードウェアと、ソフトウェアモジュールが実行する処理について説明する。
〔ステップS110〜S130:企業に関する企業情報の入力〕
最初に、比較対象企業選定を実施するための事前準備として、企業に関する企業名及び企業情報を入力し、企業データベース310を作成する。比較対象企業選定システム1を利用して企業を選定しようとするユーザは、使用する端末(ユーザー端末)を用いて、図3に例示するような所定のフォーマットに企業名1010及び企業情報を入力し(ステップS110)、インターネットを介して比較対象企業選定システム1にアクセスし、企業名及び企業情報、さらに必要に応じて特定の選定条件を送信する(ステップS120)。
ステップS110において入力される企業情報としては、図3に例示するように、例えば、金融、鉄鋼、製造、通信等の業種1020、主な事業の内容を表す事業概要1030、会社が設立された年月を表す設立1040、資本金1050、売上高1060などが挙げられる。また、図示しないが、利益の額、及び、従業員数等、企業同士を比較して類似度を算出する際の基準となる項目も入力される。これら複数の項目に関する企業情報が、データベースに蓄積される企業を識別するための企業名に紐づいて入力される。前記所定のフォーマットにおいては、図3に例示するように、予め定められた複数の項目が入力できるようになっており、ユーザは、当該フォーマットに前記複数の項目についての入力を行う。
なお、ステップS110において、企業情報をユーザ端末から直接的に入力するようにしたが、既存の企業情報データベースから取得するようにしてもよい。すなわち、民間企業等から提供される既存の企業情報データベースから、産業分類コード・国・地域名などによって特定される企業に関する企業情報を一気に取得するようにしてもよい。このように構成することにより、膨大な量のデータの入力の手間を省略することができる。
また、ステップS120において、インターネットを介してユーザ端末から比較対象企業選定システム1へ企業情報を送信するようにしたが、比較対象企業選定システム1がユーザ端末と一体となっているものであっても構わない。
ユーザ端末から企業名及び企業情報を受信すると、比較対象企業選定システム1の制御部100は、記憶部300と協働して企業情報登録モジュール110を実行し、ユーザの操作によって入力された当該企業名及び企業情報を、図4に示す記憶部300の企業データベース310に登録する(ステップS130)。
図4に一例を示す企業データベース310には、ステップS130で登録された企業名、及び、当該企業名に紐づいた企業情報が項目別に記憶される。
そして、ステップS110からステップS130までを、異なる企業に対して繰り返し実行することにより、企業データベース310を作成して、事前準備を終了する。
企業データベース310に登録される企業数としては、例えば、一つの業種につき200社など、そこから企業の選定を実行するにあたって十分な数の企業についての企業情報を収載する。
また、企業データベース310を作成するにあたり、一度に複数の企業についての企業情報を入力して作成することもできるし、随時、企業情報を追加して企業データベース310に収載される情報を更新するようにしても構わない。
[比較対象企業選定システム1を用いた企業の選定]
次に、図5に示すフローチャートにしたがって、本実施形態における比較対象企業選定システム1を使用し、企業データベース310に登録されている企業を、検証対象企業と類似する所定の数の比較対象企業に絞り込む作業を行う企業選定方法について説明する。
まず、比較対象企業選定システム1を利用して企業を選定しようとするユーザは、ユーザ端末を用いて、図6に例示するような所定のフォーマットに検証対象企業名2010及び企業情報を入力し(ステップS210)、インターネットを介して比較対象企業選定システム1にアクセスし、検証対象企業名を送信する(ステップS220)。
ステップS210において検証対象企業名を入力する企業とは、この後のステップにおいて類似する企業を選定するための検証対象となる企業であり、多くの場合、自社または自社のグループ会社のことを指す。そのため、ステップS210においては、一つの検証対象企業に関する企業情報を入力することとなる。なお、企業データベース310に当該検証対象企業に関する企業情報が予め収録されている場合は、当該企業情報呼び出して利用することも出来る。
また、ステップS210において入力される、検証対象企業に関する企業情報の項目は、企業データベース310に登録されている項目と同様に、業種2020、事業概要2030、設立2040、資本金2050、売上高2060等が挙げられる。
ステップS220でユーザ端末から検証対象企業名及び企業情報を受信すると、比較対象企業選定システム1の制御部100は、記憶部300と協働して解析モジュール120を実行し、企業情報の比較に基づく解析を行う(ステップS230)。
ステップS230においては、企業情報における同一の項目について比較をし、項目別類似度をスコア化する。例えば、項目「業種」についての項目別類似度をスコア化するにあたっては、検証対象企業の業種と比較したい企業の業種との相違を、予め機械学習させた言語データと予め定められたアルゴリズムに従ってスコア化する。なお、スコア化する際のアルゴリズムは、項目ごとに予め定められている。
そして、そのような項目別の類似度のスコア化を、登録されているすべてのまたは一部の項目について行うことで、企業同士の総合的な類似度を数値化した全体類似度を算出する。全体類似度は、項目別類似度を総合的に評価した類似度であり、すべてのまたは一部の項目別類似度に基づいて算出され、例えば、すべての項目別類似度の算術平均として算出される。
本実施形態においては、企業情報の全体類似度は例えば15次元ベクトルのコサイン(COS)値として算出される。つまり、X−Y座標の原点を基準に、最も類似する1から、最も類似しない−1までの方向を15次元に圧縮したベクトルとして算出し、それらベクトルのコサインを取ることで1から−1までの数値として算出する。このようにすることで、企業間の類似度を企業情報に基づいて15段階の数値で評価でき、容易に類似度を比較することが可能となる。
なお、本実施形態においては、全体類似度を15次元ベクトルのコサイン値として算出するよう構成したが、15次元に限ったものでなく、1次元から複数の次元のいずれかの次元に設定することが可能である。このようにすることで、比較検討する企業数や企業情報の多少に合わせて次元数を変更することができる。
そして、このような全体類似度の算出を、企業データベース310に登録されている、または選定条件に合致するすべての企業について行い、それらすべての企業について検証対象企業との全体類似度を算出する。
ステップS230で、登録されているすべての企業についての全体類似度を算出すると、制御部100は、選定モジュール130を実行し、算出された全体類似度の高い順に、すべて列挙する、または、例えば上位10社ないし15社等、予め定められた数にさらに絞り込むことにより、企業の選定を行う(ステップS240)。
ステップS240で、すべてのまたは予め定められた数の企業が選定されると、選定された企業名をユーザ端末に送信して、処理を終了する(ステップS250)。
以上のように構成することで、多数の企業の中から関連性の高い企業を絞り込む作業を、手作業によらず自動で実施することができ、信頼性と経済性の高い比較対象企業選定システムを提供することができる。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
1 比較対象企業選定システム
100 制御部
110 企業情報登録モジュール
120 解析モジュール
130 選定モジュール
200 通信部
300 記憶部
310 企業データベース

Claims (3)

  1. 企業選定システムであって、
    複数の企業について企業情報を記憶する記憶手段、
    検証対象とする企業と前記記憶手段に記憶されている企業との類似度を、当該検証対象とする企業の企業情報と前記記憶手段に記憶されている企業の前記企業情報とに基づいて算出する解析手段、
    前記解析手段により算出された類似度に基づいて前記複数の比較対象となりうる企業をさらに絞り込む選定手段を備えた比較対象企業選定システム。
  2. 前記企業情報が複数の項目からなり、
    前記類似度は、前記複数の項目のそれぞれについての類似度である項目別類似度と、前記項目別類似度を総合的に評価した類似度である全体類似度とからなり、
    前記解析手段は、前記項目別類似度と前記全体類似度とを算出するものであり、
    前記選出手段は、前記全体類似度に基づいて前記複数の企業を絞り込む、
    請求項1に記載の比較対象企業選定システム。
  3. 前記全体類似度が、単一または複数次元ベクトルのコサイン値として算出される、
    請求項2に記載の比較対象企業選定システム。

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