JP2020201819A - ビジネスマッチング支援装置、及びビジネスマッチング支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ビジネスマッチングのための精度の高い情報を提供する。【解決手段】ビジネスマッチング支援装置は、企業の情報を記述したデータを取得し、上記データから各企業の特徴を示す単語を抽出し、抽出した単語の上記データにおける出現頻度に基づき企業特徴ベクトルを生成し、企業間の取引ログを、企業がマッチングを依頼する理由を類型化したマッチングパターン毎に分類するマッチングパターン分類ルールに従って分類し、マッチングパターン毎の取引ログと企業特徴ベクトルとに基づき、マッチングパターン毎に、取引のあった企業の間で共起する単語の組み合わせである共起ルールを抽出したパターン毎共起ルールを生成し、マッチングパターン毎に、企業間の成約率の高さを示す評価値を生成する評価式を生成し、取引の有無に影響を与える要因をマッチングパターン毎に特定して評価式の変数を決定する。【選択図】図３

Description

本発明は、ビジネスマッチング支援装置、及びビジネスマッチング支援方法に関する。

特許文献１には、精度良好なビジネスマッチングを可能とすることを目的として構成されたビジネスマッチング支援装置について記載されている。ビジネスマッチング支援装置は、一方の業種から他方の業種を見る視点での当該業種間における取引関係の強さを規定する評価式を、各業種間の各視点について格納し、所定の評価対象企業とその他の企業とに関する各情報を、評価対象企業の所属業種を一方の業種または他方の業種とした各視点の評価式それぞれに入力して、各視点での評価対象企業とその他の企業との取引関係の強度を算定し、算定した各視点での取引関係の強度の合算値を、評価対象企業とその他の企業とのマッチングスコアとして特定し、その他の企業のうちマッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する。

特開２０１８−２０６２１９号公報

昨今、ビジネスの効率的な展開等を目的として、依頼元の企業に対して課題解決のための協力が可能な依頼先の企業（ビジネスパートナー）の候補を紹介するビジネスマッチングが行われている。ビジネスマッチングにおいては、依頼元の企業に成約の可能性の高い企業を紹介することが重要であり、特許文献１のように精度良好なビジネスマッチングを支援するための仕組みが提案されている。

ところで、企業がマッチングを依頼する理由には、仕入先や販売先の拡大、設備投資、新製品開発パートナー探し等、様々なパターン(以下、「マッチングパターン」と称する
。)があり、例えば、「新商品開発においてはポリシーが一致することが重要」等、成約
に影響する要因の違いはマッチングパターンにより類型化される。またマッチングの精度を高めるには、「同じ地域密着のポリシーで意気投合」、「特殊な冷凍設備が水産業とのマッチングに奏功」等、保有設備や経営理念、ポリシーといった企業の特徴を考慮することも重要である。

本発明はこうした背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、ビジネスマッチングのための精度の高い情報を提供することが可能なビジネスマッチング支援装置、及びビジネスマッチング支援方法を提供することにある。

企業間のビジネスマッチングを支援するビジネスマッチング支援装置であって、情報処理装置を用いて構成され、複数の企業の夫々に関する情報を記述したデータを取得するデータ取得部、前記データから各企業の特徴を示す単語を抽出し、抽出した単語について前記データにおける出現頻度に基づき各企業の特徴をベクトル化した企業特徴ベクトルを生成する企業特徴ベクトル生成部、前記データから取得される前記企業の間の取引の履歴である取引ログを、企業がマッチングを依頼する理由を類型化したパターンであるマッチングパターン毎に分類する条件であるマッチングパターン分類ルールに従って分類する取引
ログ分類部、前記マッチングパターン毎の前記取引ログと前記企業特徴ベクトルとに基づき、前記マッチングパターン毎に、取引のあった企業の間で共起する単語の組み合わせである共起ルールを抽出した情報であるパターン毎共起ルールを生成する、パターン毎共起ルール抽出部、前記マッチングパターン毎に、企業間の成約率の高さを示す評価値を生成する評価式を生成する、評価式生成部、及び、取引の有無に影響を与えている要因を前記マッチングパターン毎に特定することにより前記評価式に用いる変数を決定する、変数決定部、を備える。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、ビジネスマッチングのための精度の高い情報を提供することができる。

情報処理システムの概略的な構成を示す図である。 支援装置や企業情報提供装置を実現する情報処理装置の一例を示すブロック図である。 支援装置が備える主な機能を示す図である。 評価式生成処理を説明するフローチャートである。 企業特徴行列生成処理の詳細を説明するフローチャートである。 企業特徴行列の一例である。 企業属性情報の一例である。 取引ログ情報の一例である。 マッチングパターン分類ルールの一例である。 パターン毎共起ルールの一例である。 パターン毎評価式情報の一例である。 評価処理を説明するフローチャートである。 候補企業評価一覧の一例である。 第２実施形態の評価処理を説明するフローチャートである。 企業抽出条件の一例である。

以下、実施形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明において、同一のまたは類似する構成に同一の符号を付して重複した説明を省略することがある。

［第１実施形態］
図１に第１実施形態として示す情報処理システム１の概略的な構成を示している。情報処理システム１は、ビジネスマッチング支援装置（以下、「支援装置１０」と称する。）、一つ以上のＷｅｂサーバ２、一つ以上の企業情報サーバ３、及び一つ以上の取引情報サーバ４を含む。これらはいずれも情報処理装置（コンピュータ）であって、通信ネットワーク５を介して通信可能に接続されている。通信ネットワーク５は、有線方式または無線方式の通信手段であり、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network)、ＬＡＮ(Local Area Network）、専用線、公衆通信網等である。

Ｗｅｂサーバ２、企業情報サーバ３、及び取引情報サーバ４（以下、これらの装置を「企業情報提供装置」と総称する。）は、いずれも企業間のマッチングの候補となり得る企業に関する様々な情報（企業名、業種、事業内容、研究内容、保有設備、保有資産、従業員数、提携先企業、仕入先、販売先、取引履歴、販売実績、宣伝広告等）を支援装置１０
に提供する。

支援装置１０は、通信ネットワーク５を介して企業情報収集装置から収集した情報に基づき、仕入先や販売先の拡大、設備投資、新製品開発におけるパートナー探し等、企業がマッチングの依頼を行う理由を類型化したパターン(以下、「マッチングパターン」と称
する。)毎に、マッチングの依頼先の候補となる企業（ビジネスパートナー）の評価に関
する情報を提供する。

図２は、支援装置１０や企業情報提供装置を実現する情報処理装置の一例を示すブロック図である。同図に示すように、例示する情報処理装置１００は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、及び通信装置１６を備える。尚、情報処理装置１００は、例えば、クラウドシステム（Cloud System）により提供されるクラウドサーバ（Cloud Server）のように仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また情報処理装置１００は、例えば、コンテナ基盤にデプロイされたコンテナとして実現されるものであってもよい。

プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable
Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ等を用いて構成されている。

主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read
Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。

補助記憶装置１３は、例えば、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive
）、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤカードや光学式記録媒体等の記録媒体の読取／書込装置、クラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置１３には、記録媒体の読取装置や通信装置１６を介してプログラムやデータを読み込むことができる。補助記憶装置１３に格納（記憶）されているプログラムやデータは主記憶装置１２に随時読み込まれる。

入力装置１４は、外部からの入力を受け付けるインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、ペン入力方式のタブレット、音声入力装置等である。

出力装置１５は、処理経過や処理結果等の各種情報を出力するインタフェースである。出力装置１５は、例えば、上記の各種情報を可視化する表示装置（液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等）、上記の各種情報を音声化する装置（音声出力装置（スピーカ等））、上記の各種情報を文字化する装置（印字装置等）である。

尚、例えば、情報処理装置１００が、通信装置１６を介して他の装置との間で情報の入力や出力を行う構成としてもよい。入力装置１４や出力装置１５は、支援装置１０と通信可能に接続する、支援装置１０とは独立したハードウェアで実現されるものであってもよい。

通信装置１６は、他の装置との間の通信を実現する装置である。通信装置１６は、通信ネットワーク５を介した他の装置との間の通信を実現する、有線方式または無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュ
ール、ＵＳＢモジュール、シリアル通信モジュール等である。

支援装置１０や企業情報提供装置の機能は、プロセッサ１１が、主記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、もしくは、これらの装置を構成するハードウェア（ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＡＩチップ等）により実現される。

支援装置１０や企業情報提供装置には、例えば、オペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファイルシステム、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）等が導入されていてもよい。

図３に支援装置１０が備える主な機能を示している。同図に示すように、支援装置１０は、記憶部１１０、データ取得部１１１、企業特徴ベクトル生成部１１２、取引ログ分類部１１３、パターン毎共起ルール抽出部１１４、変数決定部１１５、評価式生成部１１６、及び候補企業評価部１１７の各機能を備える。これらの機能は、プロセッサ１１が、主記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、もしくは、支援装置１０が備えるハードウェア（ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＡＩチップ等）により実現される。

記憶部１１０は、企業テキスト情報１５１、企業属性情報１５２、取引ログ情報１５３、マッチングパターン分類ルール１５４、企業特徴行列１５５、パターン毎共起ルール１５６、パターン毎評価式情報１５７、及び候補企業評価一覧１５８を記憶する。尚、記憶部１１０は、例えば、ＤＢＭＳが提供するデータベースのテーブルや、ファイルシステムが提供するファイルとして、これらの情報（データ）を記憶する。

企業テキスト情報１５１は、企業情報提供装置から取得される情報であり、企業に関する情報を記述したテキストデータを含む。

企業属性情報１５２は、企業情報提供装置から取得される情報であり、企業の名称や業種、所在地、従業員数等の企業の属性に関する情報（以下、「企業属性情報」と称する。）が管理される。

取引ログ情報１５３は、企業情報提供装置から取得される情報であり、企業間で行われた取引の履歴に関する情報（以下、「ログ情報」と称する。）が管理される。

マッチングパターン分類ルール１５４には、取引ログ情報１５３に管理されている取引ログがいずれのマッチングパターンに該当するかを判定するための条件（ルール）に関する情報（以下、「マッチングパターン分類ルール」と称する。）が管理される。マッチングパターン分類ルール１５４は、例えば、入力装置１４を介したユーザからの操作入力により取得される情報である。

企業特徴行列１５５は、支援装置１０によって生成される情報であり、各企業の様々な特徴についてのスコアに関する情報を含む。本実施形態では、上記スコアはＴＦ−ＩＤＦを用いて算出される値であるものとするが、上記スコアの態様は必ずしも限定されない。

パターン毎共起ルール１５６は、支援装置１０によって生成される情報であり、マッチングパターン毎に、取引のあった企業の間で共起する単語の組み合わせである共起ルールを抽出した情報（以下、「パターン毎共起ルール」と称する。）を含む。パターン毎共起ルールは、マッチングパターン毎に、どのような特徴を有する企業の間で取引がよく行われているかを表わす情報である。

パターン毎評価式情報１５７は、支援装置１０によって生成される情報であり、マッチングパターン毎の、企業間の成約率の高さの評価を表わす評価値を生成する評価式に関する情報が管理される。

候補企業評価一覧１５８は、マッチングの依頼先の候補となる企業について、成約率の評価値、マッチングパターン、上記評価値に影響を与える共起ルールを示す情報等を含む。候補企業評価一覧１５８は、支援装置１０によって生成される。

図３に示す機能のうち、データ取得部１１１は、通信ネットワーク５を介して、企業情報提供装置から企業に関する情報を記述したテキストデータを取得する。データ取得部１１１は、例えば、クローリングやスクレイピングを行うことにより、通信ネットワーク５を介して企業情報提供装置から随時情報を取得する。

企業特徴ベクトル生成部１１２は、企業情報提供装置から取得したテキストデータから各企業の特徴を示す単語を抽出し、抽出した単語について上記テキストデータにおける出現頻度に基づき各企業の特徴をベクトル化（本例ではＴＦ−ＩＤＦによりベクトル化）した企業特徴ベクトルを生成し、各企業の企業特徴ベクトルを集約した行列式である企業特徴行列１５５を生成する。

取引ログ分類部１１３は、取引ログ情報１５３に含まれているログ情報をマッチングパターン分類ルール１５４に従ってマッチングパターン毎に分類する。

パターン毎共起ルール抽出部１１４は、マッチングパターン毎に分類された取引ログと企業特徴ベクトル（企業特徴行列１５５）とに基づきパターン毎共起ルールを生成する

変数決定部１１５は、取引の有無に影響を与えている要因をマッチングパターン毎に特定することにより、評価式に用いる変数を決定する。

評価式生成部１１６は、決定した変数を用いた評価式を生成し、パターン毎評価式情報１５７を生成する。

候補企業評価部１１７は、マッチングの依頼元の企業の情報とマッチングパターンの指定をユーザから受け付け、マッチングパターンに対応する評価式を用いて求めた、依頼先の候補となる各企業の評価値と、求めた評価値への影響の大きかった共起ルールを一覧化した情報とに基づき、候補企業評価一覧１５８を生成する。

続いて、支援装置１０が行う処理について説明する。尚、支援装置１０が行う主な処理は、マッチングパターン毎の評価式を生成する処理（以下、「評価式生成処理Ｓ４００」と称する。）と、ユーザから受け付けたマッチング依頼について評価式を用いて各企業の評価（マッチング先としての適切さの評価）を行う処理（以下、「評価処理Ｓ１０００」と称する。）に大別される。これらは例えば、独立した処理として独立したタイミングで実行してもよいし、一連の処理として実行してもよい。

図４は評価式生成処理Ｓ４００を説明するフローチャートである。支援装置１０は、企業テキスト情報１５１、企業属性情報１５２、取引ログ情報１５３、マッチングパターン分類ルール１５４を入力として当該処理を実行することにより、パターン毎評価式情報１５７を生成する。尚、データ取得部１１１は、例えば、企業情報提供装置から企業に関する情報を記述したテキストデータを所定の期間ごとに取得し、テキストデータの前回取得時と今回取得時との差分が予め設定された閾値を超えたことを契機として当該処理を実行する。

まず支援装置１０は、企業テキスト情報１５１に基づき企業特徴行列１５５を生成する（Ｓ４１１）。以下、この処理のことを「企業特徴行列生成処理Ｓ４１１」と称する。

図５は、企業特徴行列生成処理Ｓ４１１の詳細を説明するフローチャートである。

まず企業特徴ベクトル生成部１１２が、企業テキスト情報１５１に含まれているテキストデータについて形態素解析を行い、その結果得られた形態素から名詞や動詞等の所定の品詞の単語を抽出する（Ｓ５１１）。

続いて、企業特徴ベクトル生成部１１２は、Ｓ５１１で抽出した各単語の出現頻度を求め、出現頻度が予め定められた閾値以上の単語を選択する（Ｓ５１２）。

続くＳ５１３〜Ｓ５１４の処理は、企業テキスト情報１５１に含まれている企業毎に繰り返し行われるループ処理である。

Ｓ５１３では、企業特徴ベクトル生成部１１２は、選択中の企業についてＳ５１２で選択された単語についてＴＦ−ＩＤＦ値を求める。

続いて、企業特徴ベクトル生成部１１２は、Ｓ５１３で求めたＴＦ−ＩＤＦ値を並べてベクトル化する（Ｓ５１４）。

上記のループ処理が終了すると、続いて、企業特徴ベクトル生成部１１２は、Ｓ５１４で得られた各企業のベクトル（以下、「企業特徴ベクトル」と称する。）を集約することにより企業特徴行列１５５を生成する（Ｓ５１５）。

以上より、企業特徴行列１５５が生成される。企業特徴行列１５５により、各企業の特徴が、Ｓ５１２で選択された単語についてＳ５１３で求められたスコア（ＴＦ−ＩＤＦ値）として表される。

尚、Ｓ５１１では品詞により単語の抽出を、Ｓ５１２では出現頻度に基づき単語の選択を行っているが、企業テキスト情報１５１からの単語の抽出や選択は他の方法により行ってもよい。例えば、別途作成した単語辞書に登録されている単語に一致する単語を抽出するようにしてもよい。また例えば、単語のＴＦ−ＩＤＦ値やその他の基準に従って単語を選択するようにしてもよい。

図６に企業特徴行列１５５の一例を示す。各レコードは企業の識別子である企業ＩＤ６１１で特定される各企業に対応している。同図において、列方向に並ぶ「地域密着」、「輸出」、「急速冷凍」、「スライサー」、「みかん」、「ジャム」等の各単語６１２は、企業テキスト情報１５１から取得された単語である。行と列とで特定される各欄に設定されている数値は、企業の各単語のＴＦ−ＩＤＦ値である。

例示する単語のうち、「地域密着」及び「輸出」は、企業のポリシーに関す単語であり、「急速冷凍」及び「スライサー」は、企業の保有設備や技術に関する単語であり、「みかん」及び「ジャム」は、企業の取扱商品や原料に関する単語である。このように各企業の特徴は、こうした多様な観点に基づく単語のＴＦ−ＩＤＦ値により表される。尚、例えば、類義語等の関係にある複数の単語を一つの特徴として扱うようにしてもよい。

図４に戻り、続いて、支援装置１０は、企業属性情報１５２、マッチングパターン分類ルール１５４、及び企業特徴行列１５５に基づき、取引ログ情報１５３をマッチングパタ
ーン毎に分類する（Ｓ４１２）。

具体的には、取引ログ分類部１１３が、取引ログ情報１５３の各取引ログについて、企業属性情報１５２と企業特徴行列１５５とに基づき、マッチングパターン分類ルール１５４の内容に従ってマッチングパターンを判定することにより、取引ログをマッチングパターン毎に分類する。

図７に企業属性情報１５２の一例を示す。例示する企業属性情報１５２は、レコード＃１５２０、社名１５２１、業種１５２２、所在地１５２３、従業員数１５２４等の各項目を有する複数のレコードで構成されている。各レコードは一つの企業に対応している。

レコード＃１５２０には、レコードの識別子（レコード番号）が設定される。社名１５２１には、企業ＩＤが設定される。業種１５２２には、当該企業の業種を示す情報が設定される。所在地１５２３には、当該企業の所在地を示す情報が設定される。従業員数１５２４には、当該企業の従業員数を示す情報が設定される。

図８に取引ログ情報１５３の一例を示す。例示する取引ログ情報１５３は、レコードＩＤ１５３０、取引日１５３１、売社名１５３２、売業種１５３３、買社名１５３４、及び買業種１５３５の各項目を有する複数のレコードで構成されている。各レコードは一つの取引ログに対応している。

レコード＃１５３０には、レコードの識別子（レコード番号）が設定される。取引日１５３１には、当該取引ログの取引が行われた日付が設定される。売社名１５３２には、売側企業の企業ＩＤが設定される。売業種１５３３に売側企業の業種を示す情報が設定される。買社名１５３４には買側企業の企業ＩＤが設定される。買業種１５３５には、買側企業の業種を示す情報が設定される。

図９にマッチングパターン分類ルール１５４の一例を示す。マッチングパターン分類ルール１５４には、マッチングパターン毎の分類ルールが管理される。例示するマッチングパターン分類ルール１５４は、マッチングパターン１５４１、取引傾向条件１５４２、企業属性条件１５４３（売側、買側）、テキスト条件１５４４（売側、買側）、パターン適用優先度１５４５の各項目を有する複数のレコードで構成されている。一つのレコードは一つのマッチングパターンに対応している。

マッチングパターン１５４１には、マッチングパターンを示す情報が設定される。取引傾向条件１５４２には、当該マッチングパターンに該当するための企業の取引傾向についての条件（取引間隔についての条件、取引頻度についての条件、売側企業に対する条件、買側企業に対する条件）が設定される。また企業属性条件１５４３には、当該マッチングパターンに該当するための企業属性についての条件（売側企業に対する条件、買側企業に対する条件）が設定される。テキスト情報条件１５４４は、当該マッチングパターンに該当するための企業特徴行列１５５（企業特徴ベクトル）についての条件（売側企業に対する条件、買側企業に対する条件）が設定される。

パターン適用優先度１５４５には、ある取引ログが複数のマッチングパターンに該当する場合における採用優先度を示す情報（本例では、「高」、「中」、「小」）が設定される。例えば、取引ログが複数のマッチングパターンに該当する場合、当該取引ログは優先度がより高いマッチングパターンに分類される。尚、上記の複数のマッチングパターンの夫々の優先度が同じ場合、当該取引ログは複数のマッチングパターンに分類される。

例えば、同図におけるマッチングパターン１５４１が「仕入先拡大」のレコードの条件
は、売側企業と買側企業が同一であり、かつ、これらの企業間で過去５年間に５回以上取引が行われていた場合に成立する。

また例えば、同図におけるマッチングパターン１５４１が「設備投資」のレコードの上段の条件は、売側企業の業種が「製造」または「卸売」であり、「機械」という単語のＴＦ−ＩＤＦ値が売側企業は「０．５」を超えており、買側企業は「０．５」を超えていない場合に成立する。また上記レコードの下段の条件は、売側企業の業種が「製造」または「卸売」であり、買側企業の業種が「卸売り以外」であり、売側企業の「機械」という単語のＴＦ−ＩＤＦ値が「０．５」を超えている場合に成立する条件である。

図４のＳ４１２の処理例として、図７の企業属性情報１５２と図８の取引ログ情報１５３に、図９に示すマッチングパターン分類ルール１５４を適用した場合を示す。

まず例えば、図８の取引ログ情報１５３のレコード＃１５３０が「＃１００５」の取引ログに注目すると、当該取引ログの取引日１５３１「19/04/15」から過去一年以内の取引であるレコード＃１５３０が「＃１００３」の取引ログにおいて、同じ企業間で取引が発生しており、図９のマッチングパターン１５４１が「継続取引」の「１年以内」に、「１回以上」、「売側企業が同一」、「買側企業が同一」という条件が成立する。そのため、レコード＃１５３０が「＃１００５」の取引ログは「継続取引」に分類される。

また図８の取引ログ情報１５３のレコード＃１５３０が「＃１００４」の取引ログは、レコード＃１５３０が「＃１００１」の取引ログと売側が同一の企業「企業Ａ」であり、買側企業の業種は同じ「飲食店」である。このような売側が「企業Ａ」、買側企業の業種が「飲食店」である取引ログが、レコード＃１５３０が「＃１００４」の取引日１５３１「19/03/14」以降に５回以上存在する場合、レコード＃１５３０が「＃１００４」の取引ログは、図９のマッチングパターン１５４１の「販売先拡大」の条件を満たす。従って、レコード＃１５３０が「＃１００４」の取引ログは、パターン適用優先度１５４４が「高」である「継続取引」に該当しなければ、即ち取引日１５３１「19/03/14」から１年前の「18/03/14」以降に「企業Ａ」と「企業Ｓ」との間で取引がなければ、「販売先拡大」に分類される。尚、取引日１５３１「19/03/14」から１年前の「18/03/14」以降に「企業Ａ」と「企業Ｓ」との間で取引があれば、レコード＃１５３０が「＃１００４」の取引ログは「継続取引」の条件を満たし、「継続取引」に分類される。

図４に戻り、ループ処理内のＳ４２１では、Ｓ４１２でマッチングパターン毎に分類された取引ログと、Ｓ４１１の企業特徴ベクトル生成部１１２で得られた企業特徴行列１５５とに基づき、パターン毎共起ルール抽出部１１４がパターン毎共起ルール１５６を生成する。

図１０にパターン毎共起ルール１５６の一例を示す。パターン毎共起ルール１５６は、マッチングパターン毎の一つ以上のテーブル（以下、「共起ルールテーブル１５６０」と称する。）を含む。

同図に示すように、共起ルールテーブル１５６０は、レコード＃１５６１、共起ルール１５６２、及び相関係数１５６３の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。レコード＃１５６１には、レコードの識別子（レコードＩＤ）が設定される。

共起ルール１５６２には、企業特徴行列１５５の複数の特徴（単語）の相関係数をスコアとし、計算されたスコアが予め設定した値より高い特徴（単語）が設定される。相関係数１５６３には、上記スコア（相関係数）が設定される。尚、共起ルール１５６２の内容の抽出方法は必ずしも限定されない。例えば、別の方法で求めたスコアを用いてもよいし
、例えば、企業特徴行列１５５の各成分を何らかの基準で二値化した上で相関パターンマイニング等を行って共起ルール１５６２の内容を抽出してもよい。また例示するパターン毎共起ルール１５６では、売側や買側の要素の数は必ずしも一つずつでなくてもよい。

図４に戻り、続くＳ４２２では、Ｓ４１１の企業特徴ベクトル生成部１１２で得られた企業特徴行列１５５、Ｓ４１２の取引ログ分類部１１３で得られたマッチングパターン毎の取引ログ、企業属性情報１５２、及びＳ４２１で生成されたパターン毎共起ルール１５６を入力として、変数決定部１１５が、マッチングパターン毎に、取引の有無に影響する変数を決定する。本例では、変数決定部１１５は、「情報量基準」に従って上記の変数を決定し、パターン毎共起ルール１５６における特徴の、企業特徴行列１５５における値の積や和等を変数として決定する。

例えば、図１０のパターン毎共起ルール１５６のマッチングパターンが「仕入先拡大」のテーブルの場合、レコード＃１５６１が「＃１」の共起ルール１５６２であれば、変数決定部１１５は、図６に示した企業特徴行列１５５の売側企業の「地域密着」の列の値と図６に示した企業特徴行列１５５の買側企業の「地域密着」の列の値の積を変数として決定する。

尚、本例では「情報量基準」により変数を決定するとしたが、「取引有無を予測する際の当てはまりの良さ等による選択」等、その他の手法により変数を決定してもよい。また企業特徴行列１５５の、売側企業または買側企業を表す行の各成分や、企業属性情報１５２の業種１５２２や所在地１５２３に基づく変数を候補としてもよい。

図４に戻り、Ｓ４２３では、Ｓ４２２の変数決定部１１５で選択された変数と、Ｓ４１２の取引ログ分類部１１３で得たパターン毎の取引ログとに基づき、評価式生成部１１６がパターン毎評価式情報１５７を生成する。

本例では、評価式生成部１１６は、取引ログ分類部１１３で得られた取引ログを正例とし、実際には取引のない企業についてランダムに作成した取引ログを負例としてロジスティック回帰を行うことによりパターン毎の評価式を生成する。尚、ロジスティック回帰以外のモデルや手法を用いてもよい。また本例では、評価式をＳ４２２の変数決定部１１５で選択された各変数に関する一次式としているが、これに限らず、より複雑な形状の式としてもよい。またマッチングパターン毎に使用するモデルや手法が異なっていてもよい。

図１１に評価式生成部１１６が生成するパターン毎評価式情報１５７の一例を示す。同図に示すように、パターン毎評価式情報１５７は、マッチングパターン１５７１、評価式１５７２、変数１５７３、変数の説明１５７４、及び変数１５７５の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。

マッチングパターン１５７１には、マッチングパターンを示す情報が設定される。評価式１５７２には、当該マッチングパターンについての評価式が設定される。尚、同図の例では、説明の簡単のため、各マッチングパターンについてロジスティック回帰のパラメータ部分の一次式をパターン毎評価式情報としている。変数１５７３には、当該評価式に用いられている変数が設定される。変数の説明１５７４には、当該変数を説明する情報が設定される。尚、変数１５７３と変数の説明１７５４の項目の組は、評価式１５７２で用いられる変数の数だけ当該レコードに含められる。

以上で図４の評価式生成処理Ｓ４００の説明を終了する。

続いて、支援装置１０が、入力装置１４を介してユーザからマッチング依頼を受け付け
た際、評価式生成処理Ｓ４００により生成されたマッチングパターン毎の評価式を用いて候補企業評価一覧１５８を生成する処理（以下、「評価処理Ｓ１２００」と称する。）について説明する。

図１２は評価処理Ｓ１２００を説明するフローチャートである。以下、同図とともに評価処理Ｓ１２００について説明する。

まず支援装置１０の候補企業評価部１１７は、ユーザからマッチング依頼情報を受け付ける（Ｓ１２１１）。マッチング依頼情報は、依頼元の企業ＩＤ、依頼元が売側であるか買側であるかを示す情報、ユーザが希望するマッチングパターンを示す情報等を含む。

まずユーザが、マッチング依頼情報を入力する。本例では、依頼元が「買側」であり、希望するマッチングパターンが「仕入先拡大」である場合を例として説明する。

続いて、候補企業評価部１１７は、マッチング依頼情報に指定されているマッチングパターンの評価式をパターン毎評価式情報１５７から取得する（Ｓ１２１２）。本例では、候補企業評価部１１７は、図１１のパターン毎評価式情報１５７のマッチングパターン１５７１が「仕入先拡大」のレコードの評価式１５７２の内容を取得する。

続く、Ｓ１２１３の処理は、企業属性情報１５２の各企業について繰り返し行われる。当該処理において、候補企業評価部１１７は、Ｓ１２１２で取得した評価式の各変数の値を、企業特徴行列１５５と企業属性情報１５２から取得し、取得した値をＳ１２１２で取得した評価式に代入して評価値を求める。本例では、評価値はロジスティック回帰の評価式から求められる確率値であるものとする。

各企業についてＳ１２１３の処理が終了すると、続いて、候補企業評価部１１７は、Ｓ１２１３で評価値を求めるにあたり、評価値を高くするのに大きな影響を与えた（影響の大きさが予め設定した閾値以上となる）共起ルールの変数を求める（Ｓ１２１４）。例えば、図１１の変数ｘ１を例にとると、候補企業評価部１１７は、ｘ１と各企業のｘ１の平均値との差に、係数ａ１を乗算することにより求める。尚、影響の大きさは以上とは異なる方法で求めてもよい。

続いて、候補企業評価部１１７は、Ｓ１２１３で得た評価値と、Ｓ１２１４で得た影響の大きな共起ルールとを用いて、候補企業評価一覧１５８を生成する（Ｓ１２１５）。

図１３に候補企業評価一覧１５８の一例を示す。同図に示すように、候補企業評価一覧１５８は、順位１５８１、社名１５８２、評価値１５８３、マッチングパターン１５８４、及び影響の大きい共起ルール１５８５の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。各レコードは、マッチング先の候補企業の一つに対応する。

上記項目のうち、順位１５８１には、マッチングの依頼先の候補企業の順位（評価値の大きい順）が設定される。社名１５８２には、マッチングの依頼先の候補企業の企業ＩＤが設定される。評価値１５８３には、図１２のＳ１２１３で求めた評価値が設定される。マッチングパターン１５８４には、図１２のＳ１２１１で受け付けたマッチング依頼情報で指定されたマッチングパターンを示す情報が設定される。影響の大きい共起ルール１５８５には、図１２のＳ１２１４で特定された影響の大きな一つ以上の変数を示す情報が設定される。

以上に説明したように、本実施形態の支援装置１０は、企業情報提供装置から自動的に企業に関する情報を収集し、収集した情報に基づきマッチングパターン毎の成約の要因を
自動的に分析してマッチングパターン毎の評価式を生成し、評価式を用いてユーザから受け付けた依頼元の企業のマッチング先の候補となる企業の評価値を提供するので、ビジネスマッチングのための精度の高い有用な情報をユーザに提供することができる。また支援装置１０は、保有設備や経営理念、ポリシー等の企業の特徴を考慮して評価値を求めるので、新商品開発等の長期にわたって連携するビジネスパートナーを精度よく探すことが可能になる。また支援装置１０の利用に際し、ユーザは最低限、マッチングパターン分類ルール１５４を設定するだけでよく、ユーザは容易かつ簡便に支援装置１０を利用することができる。

［第２実施形態］
続いて、第２実施形態について説明する。第２実施形態の支援装置１０は、マッチングの依頼元の企業のニーズに合った取引ログに基づき評価式を生成し、上記ニーズにあった企業をマッチング先の候補として精度よく特定する。

第２実施形態の情報処理システム１の構成や基本的な動作は第１実施形態と同様である。以下、第１実施形態と相違する部分を中心として説明する。

図１４は、第２実施形態の支援装置１０が、入力装置１４を介してユーザからマッチング依頼を受け付けた際に候補企業評価一覧１５８を生成する処理（以下、「評価処理Ｓ１４００」と称する。）を説明するフローチャートである。評価処理Ｓ１４００は、第１実施形態の評価処理Ｓ１２００を基本とするが、ユーザから受け付けた条件（以下、「企業抽出条件」と称する。）に合致する情報に基づき評価式を生成し、生成した評価式を用いて評価値を求める点で第１実施形態の評価処理Ｓ１２００と異なる。

Ｓ１４１１では、支援装置１０は、ユーザからマッチング依頼情報と企業抽出条件を受け付ける。

図１５は、企業抽出条件の例である。例示する企業抽出条件１５００は、候補企業を限定する条件１５１１、依頼元企業と似た企業とみなす条件１５１２を含む。また同図に示すように、これらの条件は夫々、企業属性条件１５１３とテキスト条件１５１４を含む。これらの条件は、図９に示したマッチングパターン分類ルール１５４における企業属性条件１５４３やテキスト条件１５４４と同様に、企業属性情報１５２や企業特徴行列１５５に基づきその成立有無を判定することが可能な条件である。同図の例では、候補企業を限定する条件１５１１については、テキスト条件１５１４として「企業特徴行列１５５の機械の値（ＴＦ−ＩＤＦ値）が0.5より大きいこと」が設定されている。また依頼元企業と
似た企業とみなす条件１５１２については、企業属性条件１５１３として、「業種が小売であり、従業員数が300人以下であること」が設定されている。

図１４に戻り、続いて、支援装置１０は、取引ログ情報１５３の取引ログのうち、Ｓ１４１１で受け付けた企業属性条件に合致するものを抽出する（Ｓ１４１２）。

続いて、支援装置１０は、抽出した取引ログを対象として図４のＳ４１２の処理を行い、取引ログをマッチングパターン毎に分類する（Ｓ１４１３）。尚、支援装置１０は、依頼元企業と似た企業とみなす条件１５１２を満たす取引ログを対象としてマッチングパターン毎の分類を行う。

続いて、支援装置１０は、Ｓ１４１１で受け付けたマッチング依頼情報のマッチングパターンの取引ログについて図４のＳ４２１〜Ｓ４２３の処理を行って評価式を生成する（Ｓ１４１４）。

続いて、支援装置１０は、企業属性情報１５２から、Ｓ１４１１で受け付けた企業抽出条件に合致する企業を候補企業として抽出する（Ｓ１４１５）。

続いて、支援装置１０は、Ｓ１４１５で抽出した各企業について、図１２のＳ１２１３の処理を繰り返し実行して評価値を求める（Ｓ１４１６）。

続いて、支援装置１０は、図１２のＳ１２１４及びＳ１２１５と同様の処理を行って候補企業評価一覧１５８を生成する（Ｓ１４１７，Ｓ１４１８）。

このように、第２実施形態の支援装置１０は、ユーザから受け付けた企業抽出条件を満たす取引ログを評価式の変数の選択や評価式の生成に用いるので、マッチング先の候補として依頼元のニーズに即した企業を精度よく特定してユーザに提示することができる。

以上、実施形態について詳細に説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、説明した全ての構成を備えるものに必ずしも限定されるものではない。また上記実施形態の構成の一部について、他の構成の追加や削除、置換をすることが可能である。

また上記の各構成、機能部、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、ＩＣ
カード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。例えば、実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

また以上に説明した各情報処理装置の各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は一例に過ぎない。各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は、これらの装置が備えるハードウェアやソフトウェアの性能、処理効率、通信効率等の観点から最適な配置形態に変更し得る。

また前述した各種のデータを格納するデータベースの構成（スキーマ（Schema）等）は、リソースの効率的な利用、処理効率向上、アクセス効率向上、検索効率向上等の観点から柔軟に変更し得る。

１ 情報処理システム、２ Ｗｅｂサーバ、３ 企業情報サーバ、４ 取引情報サーバ、５ 通信ネットワーク、１０ 支援装置、１１０ 記憶部、１１１ データ取得部、１１２ 企業特徴ベクトル生成部、１１３ 取引ログ分類部、１１４ パターン毎共起ルール抽出部、１１５ 変数決定部、１１６ 評価式生成部、１１７ 候補企業評価部、１５１
企業テキスト情報、１５２ 企業属性情報、１５３ 取引ログ情報、１５４ マッチングパターン分類ルール、１５５ 企業特徴行列、１５６ パターン毎共起ルール、１５７
パターン毎評価式情報、１５８ 候補企業評価一覧、Ｓ４００ 評価式生成処理、Ｓ４１１ 企業特徴行列生成処理、Ｓ１２００ 評価処理、１５００ 企業抽出条件

Claims (14)

1. 企業間のビジネスマッチングを支援するビジネスマッチング支援装置であって、
   情報処理装置を用いて構成され、
   複数の企業の夫々に関する情報を記述したデータを取得するデータ取得部、
   前記データから各企業の特徴を示す単語を抽出し、抽出した単語について前記データにおける出現頻度に基づき各企業の特徴をベクトル化した企業特徴ベクトルを生成する企業特徴ベクトル生成部、
   前記データから取得される前記企業の間の取引の履歴である取引ログを、企業がマッチングを依頼する理由を類型化したパターンであるマッチングパターン毎に分類する条件であるマッチングパターン分類ルールに従って分類する取引ログ分類部、
   前記マッチングパターン毎の前記取引ログと前記企業特徴ベクトルとに基づき、前記マッチングパターン毎に、取引のあった企業の間で共起する単語の組み合わせである共起ルールを抽出した情報であるパターン毎共起ルールを生成する、パターン毎共起ルール抽出部、
   前記マッチングパターン毎に、企業間の成約率の高さを示す評価値を生成する評価式を生成する、評価式生成部、及び、
   取引の有無に影響を与えている要因を前記マッチングパターン毎に特定することにより前記評価式に用いる変数を決定する、変数決定部、
   を備える、
   ビジネスマッチング支援装置。
2. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
   マッチングの依頼元の企業の情報と前記マッチングパターンの指定を受け付け、前記マッチングパターンに対応する前記評価式を用いて評価値を求め、各企業について求めた評価値を出力する、候補企業評価部、
   を更に備える、
   ビジネスマッチング支援装置。
3. 請求項２に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
   前記候補企業評価部は、前記評価値に与える影響の大きさが予め設定された閾値を超える前記変数を出力する、
   ビジネスマッチング支援装置。
4. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
   前記マッチングパターン分類ルールは、企業間の過去の取引傾向に関する条件、取引を行った各企業の属性に関する条件、取引を行った各企業についての前記データの記述内容に関する条件、のうちの少なくともいずれかを含む、
   ビジネスマッチング支援装置。
5. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
   前記変数決定部は、情報量基準に従って前記変数を決定する、
   ビジネスマッチング支援装置。
6. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
   前記マッチングの依頼先の企業の候補を限定する条件を更に受け付け、前記取引ログ分類部は、前記条件を満たす前記取引ログを対象として前記マッチングパターン毎の分類を行う、
   ビジネスマッチング支援装置。
7. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
   マッチングの依頼元の企業と類似する企業であると見なす条件を更に受け付け、前記取引ログ分類部は、前記条件を満たす前記取引ログを対象として前記マッチングパターン毎の分類を行う、
   ビジネスマッチング支援装置。
8. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
   前記企業特徴ベクトル生成部は、ＴＦ−ＩＤＦを用いて前記企業特徴ベクトルを生成する、
   ビジネスマッチング支援装置。
9. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
   前記データ取得部は、通信ネットワークを介して接続する他の情報処理装置から前記データを所定の期間ごとに取得し、
   前記データの前回取得時と今回取得時との差分が予め設定された閾値を超えた場合に、前記企業特徴ベクトル生成部による企業特徴ベクトルの生成、前記取引ログ分類部による前記取引ログの分類、前記パターン毎共起ルール抽出部による前記パターン毎共起ルールの生成、前記変数決定部による前記変数の決定、及び前記評価式生成部による前記評価式の生成の各処理を実行する、
   ビジネスマッチング支援装置。
10. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
    インターネットを介してＷｅｂサーバと通信可能に接続し、
    前記データ取得部は、インターネットを介して前記Ｗｅｂサーバから前記データを取得する、
    ビジネスマッチング支援装置。
11. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置であって、
    前記データはテキストデータである、
    ビジネスマッチング支援装置。
12. 企業間のビジネスマッチングを支援する方法であって、
    情報処理装置が、
    複数の企業の夫々に関する情報を記述したデータを取得するステップ、
    前記データから各企業の特徴を示す単語を抽出し、抽出した単語について前記データにおける出現頻度に基づき各企業の特徴をベクトル化した企業特徴ベクトルを生成するステップ、
    前記データから取得される前記企業の間の取引の履歴である取引ログを、企業がマッチングを依頼する理由を類型化したパターンであるマッチングパターン毎に分類する条件であるマッチングパターン分類ルールに従って分類するステップ、
    前記マッチングパターン毎の前記取引ログと前記企業特徴ベクトルとに基づき、前記マッチングパターン毎に、取引のあった企業の間で共起する単語の組み合わせである共起ルールを抽出した情報であるパターン毎共起ルールを生成するステップ、
    前記マッチングパターン毎に、企業間の成約率の高さを示す評価値を生成する評価式を生成するステップ、及び、
    取引の有無に影響を与えている要因を前記マッチングパターン毎に特定することにより前記評価式に用いる変数を決定するステップ、
    を実行する、
    ビジネスマッチング支援方法。
13. 請求項１２に記載のビジネスマッチング支援方法であって、
    前記情報処理装置が、マッチングの依頼元の企業の情報と前記マッチングパターンの指定を受け付け、前記マッチングパターンに対応する前記評価式を用いて評価値を求め、各企業について求めた評価値を出力するステップ、
    を更に実行する、
    ビジネスマッチング支援方法。
14. 請求項１３に記載のビジネスマッチング支援方法であって、
    前記情報処理装置が、前記評価値に与える影響の大きさが予め設定された閾値を超える前記変数を出力するステップ、
    を更に実行する、
    ビジネスマッチング支援方法。

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