JP2023107904A - 記事生成システム、記事生成装置、記事生成方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】発表された決算等に対して自動生成される記事の中身を、発表内容に含まれる特徴的な事項等に焦点を合わせたものにする。【解決手段】記事生成装置２０は、証券取引所システム２から配信される決算等の企業情報を，情報ＤＢシステム１０が取得したことをトリガーにして記事の自動生成を行う。記事生成装置２０は、発表された業績内容に含まれる各項目の数値情報を、情報ＤＢシステム１０が有する過去決算ＤＢ１６及び業績予想ＤＢ１７に格納される各項目の数値情報と比較し、その比較の結果により、差が顕著となる項目を特定し、その特定した項目を記事の見出し又は主題に用いることで、発表内容に含まれる特徴的な事項を目立たせた記事を自動生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、記事を自動で生成するものであり、特に、各企業の業績等に関する発表内容を業績予測等と比較することで、業績動向と関連性が高い項目を割り出し、割り出した項目に基づき各企業の業績状況を個別的に編集した記事を自動生成するようにした記事生成システム、記事生成装置、記事生成方法、及びコンピュータプログラムに関する。

従来から、記事などの文章を自動生成することは行われている。下記の特許文献１では、発生するイベントのタイプに基づいて適切なテンプレートを用いて、数字またはデータ値が挿入されたテキスト形式のレポートを生成することが開示されている（特許文献１の段落００２３～００２９、及び図１Ｂ等を参照）。一例としては、ある企業の第４四半期の収益に関するレポートが示されている（特許文献１の段落００３１、００３２、及び図４参照）。

また、下記の特許文献２では、ユーザにより指定された株式銘柄についての解説文が、株価データ、株価データを解析した内容、ニュースデータにより生成されることが開示されている（特許文献２の段落００２２～００５３、及び図１、３等参照）。このような特許文献２の開示内容によれば、特許文献２で生成される解説文の例としては、図１３（ａ）（ｂ）に示す解説文Ｋ１、Ｋ２のようなものになる。

さらに、昨今では、人工知能（ＡＩ）による記事の自動作成も行われている。例えば、下記の非特許文献１では、東京証券取引所が運営する「ＴＤｎｅｔ（適時開示情報閲覧サービス）」に上場企業が決算資料を開示（発表）すると、その決算資料に基づき、人工知能（ＡＩ）が、「業績」、「要因」、「見通し」という三つのパラグラフにまとめ、公表された数値をテンプレートに当てはめて文章を作成すると共に、売上高や利益が前年同期から変化した理由も記事に記述することが開示されている。この非特許文献１によって作成された記事の例を図１４（ａ）（ｂ）に示す。図１４（ａ）は、上場企業であるＡ社の記事Ｋ１０であり、図１４（ｂ）は、上場企業Ｂ社の記事Ｋ１１である。

人工知能（ＡＩ）による記事作成の他の例として、下記の非特許文献２では、上述した「ＴＤｎｅｔ」に加えて、金融庁の開示書類に関する電子開示システムである「ＥＤＩＮＥＴ」の情報に含まれるポイントを、ニュース（ＱＵＩＣＫ ＡＩ速報）として提供することが開示されている。

特表２００４－５２６２６４号公報 特開２００１－３５１０１１号公報 ＩＴ Ｐｒｏ－"わずか１０秒で原稿作成、日経のＡＩ記者「決算サマリー」の衝撃３Ｄ Ｍｏｔｉｏｎ Ｈｕｍａｎ Ａｎａｔｏｍｙ 世界初、生きた人間の動き・形態を再現した３Ｄ人体解剖アプリ"、[online]、[平成２９年（２０１７年）７月３日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/040400118/041200003/＞ ＠Ｐｒｅｓｓ－"自動解析ニュース「ＱＵＩＣＫ ＡＩ速報」リリース～株価インパクトを瞬時に検知～"、[online]、[平成２９年（２０１７年）７月３日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：https://www.atpress.ne.jp/news/116363＞

特許文献１により生成されるレポートは、テンプレートに数字又はデータ値を挿入したものになっていることから、レポート内容が画一的となり、株価等に影響を及ぼす重要な項目等が何であるかを把握しにくいと共に、全体的な評価も一目で分かりにくいという問題がある。同様に、特許文献２により生成される解説文も、ユーザ指定の株式銘柄について、株価の値上がり又は値下がり等を記述した定型的な文章に終始するので、企業業績に関連のある重要な項目等を把握しにくいという問題があり、また、内容的にも株価に関する解説に留まっているという問題もある。

さらに、非特許文献１により作成される記事も基本的に、「ＴＤｎｅｔ」で開示された情報に含まれる数値を、テンプレートに当てはめたような定型的な文章になっており、図１４（ａ）（ｂ）の記事Ｋ１０、Ｋ１１に示すように、複数の項目及び項目に関する数値が羅列的に記載されたものすぎず、投資家等が投資の判断を行う上で、重要な項目が何であるか、全体的な評価はどのようなものであるか等について、作成された記事では一目で分かりにくいという問題がある。

さらにまた、非特許文献２により作成されるニュースも基本的に、「ＴＤｎｅｔ」で開示された情報を用いた内容に留まり、企業の業績予想などとの比較は行われていないので、一律的な内容になっているという問題がある。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、各企業の決算、配当、修正等の発表に含まれる数値情報を、業績予測等と比較することにより、企業の業績、株価等に影響を及ぼす項目を洗い出し、そのような項目を記事の見出し又は主題に適用することで、投資家等が注目している事項を伝わりやすくした記事を自動生成する記事生成システム、記事生成装置、記事生成方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

また、本発明では、発表された内容に含まれる業績等に関連する項目を発表ごとに特定して、その特定した項目を中心に記事を編集して、各企業の業績等に合わせた個別的な内容の記事を自動で生成するようにした記事生成システム、記事生成装置、記事生成方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

さらに、本発明は、企業の発表された業績等に対する全体的な評価を提示することで、発表された業績等について、投資家等が素早く判断するのを手助けできるようにした記事生成システム、記事生成装置、記事生成方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために本発明は、情報配信元から配信される企業情報に基づいて、企業情報記事を自動生成する記事生成装置を備える記事生成システムにおいて、情報配信元から配信される企業情報は、企業の業績に係る複数の項目に応じた数値情報を含み、情報配信元から配信される企業情報を受信すると共に、前記複数の項目に応じた予測の数値情報を含む予測企業情報を記憶する情報データベースシステムを備え、前記記事生成装置は、情報配信元から配信される新たな企業情報が、前記情報データベースシステムによって受信されることを検知する手段と、前記情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、新たな企業情報及び前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の予測企業情報を、前記情報データベースシステムから取得する手段と、取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した予測企業情報に含まれる複数の項目に応じた予測の数値情報と項目ごとに比較する手段と、比較した数値情報の中で、数値情報同士の差に応じた値が最も大きい数値情報に係る項目を特定する手段と、特定した項目に応じた情報を、企業情報記事の見出し又は主題の中に記載する手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、前記情報データベースシステムが、情報配信元から受信した企業情報を、過去の企業情報として蓄積するようにしてあり、前記記事生成装置は、前記情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、前記新たな企業情報及び前記予測企業情報に加えて、前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の過去の企業情報を、前記情報データベースシステムから取得する手段と、前記新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、前記予測企業情報に含まれる複数の項目に応じた予測の数値情報及び取得した過去の企業情報に含まれる複数の項目に応じた過去の数値情報と項目ごとに比較する手段とを備えることを特徴とする。

さらに、本発明は、前記情報データベースシステムが、複数企業の企業情報にそれぞれ含まれる複数の項目に応じた数値情報を平均した平均数値情報を記憶しており、前記記事生成装置は、新たな企業情報の取得に合わせて、平均数値情報を取得する手段と、取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した平均数値情報と項目ごとに比較する手段と、比較に基づき、数値情報と平均数値情報の差に応じた値が大きい項目の順序を特定する手段と、特定した項目の順序に従って、各項目に係る情報を記載して企業情報記事を自動生成する手段とを備えることを特徴とする。

さらにまた、本発明は、前記情報データベースシステムが、各企業の株価について理論的に算出された理論株価を記憶する手段を備え、前記記事生成装置は、新たな企業情報の取得に合わせて、前記新たな企業情報に応じた企業の理論株価を取得する手段と、配信される各企業の実際の株価を取得する手段と、取得した理論株価、及び前記理論株価に係る企業と同じ企業の実際の株価を含む企業情報記事を自動生成する手段とを備えることを特徴とする。

そして、本発明は、前記情報データベースシステムが、各企業の株価について複数の投資家がそれぞれ予測した株価を集計して算出された投資家予想株価を記憶する手段を備え、前記記事生成装置は、新たな企業情報の取得に合わせて、前記新たな企業情報に応じた企業の投資家予想株価を取得する手段と、配信される各企業の実際の株価を取得する手段と、取得した投資家予想株価、及び前記投資家予想株価に係る企業と同じ企業の実際の株価を含む企業情報記事を自動生成する手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、情報配信元から配信される企業の業績に係る複数の項目に応じた数値情報を含む企業情報に基づいて、企業情報記事を自動生成する記事生成装置において、情報配信元から配信される企業情報を受信すると共に、前記複数の項目に応じた予測の数値情報を含む予測企業情報を記憶する外部の情報データベースシステムによって、新たな企業情報が受信されることを検知する手段と、外部の情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、新たな企業情報及び前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の予測企業情報を、外部の情報データベースシステムから取得する手段と、取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した予測企業情報に含まれる複数の項目に応じた予測の数値情報と項目ごとに比較する手段と、比較した数値情報の中で、数値情報同士の差に応じた値が最も大きい数値情報に係る項目を特定する手段と、特定した項目に応じた情報を、企業情報記事の見出し又は主題の中に記載する手段とを備えることを特徴とする。

さらに、本発明は、外部の情報データベースシステムが、情報配信元から受信した企業情報を、過去の企業情報として蓄積するようにしてあり、外部の情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、前記新たな企業情報及び前記予測企業情報に加えて、前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の過去の企業情報を、外部の情報データベースシステムから取得する手段と、前記新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、前記予測企業情報に含まれる複数の項目に応じた予測の数値情報及び取得した過去の企業情報に含まれる複数の項目に応じた過去の数値情報と項目ごとに比較する比較手段とを備えることを特徴とする。

さらにまた、本発明は、前記比較手段が、前記新たな企業情報に含まれる数値情報を、前記過去の企業情報に含まれる数値情報の中で、過去の極値となる数値情報と比較するようにしてあることを特徴とする。

そして、本発明は、前記複数の項目には、重要項目が含まれており、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が、比較対象の数値情報に対して大きい場合と小さい場合の両方が含まれるとき、重要項目に係る数値情報の比較で、新たな企業情報に含まれる数値情報が比較対象の数値情報に対して大きければ、前記新たな企業情報について、プラスの全体評価を行う評価手段と、前記プラスの全体評価を、企業情報記事に付す手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、前記評価手段が、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が比較対象の数値情報に対して大きい場合と小さい場合の両方が含まれるとき、前記重要項目に係る比較で、新たな企業情報に含まれる数値情報が比較対象の数値情報に対して小さければ、前記新たな企業情報について、マイナスの全体評価を行うようにしてあり、前記マイナスの全体評価を、企業情報記事に付す手段を備えることを特徴とする。
さらに、本発明は、前記重要項目が、経常利益にしてあることを特徴とする。

さらにまた、本発明は、外部の情報データベースシステムには、複数企業の企業情報にそれぞれ含まれる複数の項目に応じた数値情報を平均した平均数値情報が記憶しており、新たな企業情報の取得に合わせて、平均数値情報を外部の情報データベースシステムから取得する手段と、取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した平均数値情報と項目ごとに比較する手段と、比較に基づき、数値情報と平均数値情報の差に応じた値が最も大きい数値情報に係る項目を、前記重要項目にする手段とを備えることを特徴とする。

そして、本発明は、外部の情報データベースシステムには、複数企業の企業情報にそれぞれ含まれる複数の項目に応じた数値情報を平均した平均数値情報が記憶しており、新たな企業情報の取得に合わせて、平均数値情報を外部の情報データベースシステムから取得する手段と、取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した平均数値情報と項目ごとに比較する手段と、比較に基づき、数値情報と平均数値情報の差に応じた値の大きい順序に従った比較対象の数値情報に係る項目の順序を特定する手段と、特定した項目の順序に従って、各項目に係る情報を記載して企業情報記事を生成する手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、情報配信元から配信される企業の業績に係る複数の項目に応じた数値情報を含む企業情報に基づいて、記事生成装置が企業情報記事を自動生成する記事生成方法において、前記記事生成装置は、情報配信元から配信される企業情報を受信すると共に、前記複数の項目に応じた予測の数値情報を含む予測企業情報を記憶する外部の情報データベースシステムによって、新たな企業情報が受信されることを検知するステップと、外部の情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、新たな企業情報及び前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の予測企業情報を、外部の情報データベースシステムから取得するステップと、取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した予測企業情報に含まれる複数の項目に応じた予測の数値情報と項目ごとに比較するステップと、比較した数値情報の中で、数値情報同士の差に応じた値が最も大きい数値情報に係る項目を特定するステップと、特定した項目に応じた情報を、企業情報記事の見出し又は主題の中に記載するステップとを備えることを特徴とする。

さらに、本発明は、コンピュータに、情報配信元から配信される企業の業績に係る複数の項目に応じた数値情報を含む企業情報に基づいて、企業情報記事を自動生成する処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータに、情報配信元から配信される企業情報を受信すると共に、前記複数の項目に応じた予測の数値情報を含む予測企業情報を記憶する外部の情報データベースシステムによって、新たな企業情報が受信されることを検知するステップと、外部の情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、新たな企業情報及び前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の予測企業情報を、外部の情報データベースシステムから取得するステップと、取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した予測企業情報に含まれる複数の項目に応じた予測の数値情報と項目ごとに比較するステップと、比較した数値情報の中で、数値情報同士の差に応じた値が最も大きい数値情報に係る項目を特定するステップと、特定した項目に応じた情報を、企業情報記事の見出し又は主題の中に記載するステップとを実行させることを特徴とする。

本発明にあっては、新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、予測企業情報（業績予測情報）に含まれる複数の項目に応じた予測の数値情報と項目ごとに比較して、差に応じた値が最も大きい数値情報に係る項目を特定するので、配信される企業情報に含まれる複数の項目の中で、予測と比べて違い最大になっている項目が割り出されることになる。そして、その項目を記事の見出し又は主題の中に記載することから、予測との対比で特徴的になっている項目が目立つようにした記事を提供できるようになる。

本発明にあっては、新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、予測に加えて過去の企業情報に含まれる複数の項目に応じた各数値情報とも項目ごとに比較して、差が最も大きい値に応じた数値情報に係る項目を特定するので、配信される企業情報に含まれる複数の項目の中で、予測又は過去と比べて違い最大になっている項目が割り出され、その項目を記事の見出し又は主題の中に記載するので、予測又は過去との対比で特徴的になっている項目が目立つようにした記事を提供できるようになる。

本発明にあっては、新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、複数企業の企業情報にそれぞれ含まれる複数の項目に応じた数値情報を平均した平均数値情報と項目ごとに比較して、両者の差が大きい項目の順序を特定し、その順序に従って各項目に係る情報を記載して記事を生成するので、他の企業との違いが大きい項目を順に並べた記事内容となり、投資家等が注視する他企業の業績等の違いを分かりやすくした構成の記事を提供できるようになる。

本発明にあっては、理論的に算出された企業の理論株価、及びその企業の実際の株価を含む記事を生成するので、今後の投資に参考となる実際の株価と理論株価との違い等を投資家等が把握しやすい記事を提供できるようになる。

本発明にあっては、複数の投資家がそれぞれ予測した株価を集計して算出された企業の投資家予想株価、及びその企業の実際の株価を含む記事を生成するので、多数の投資家による集合知を表した予想株価と実際の株価の違い等を、投資家等が把握しやすい記事を提供できるようになり、投資家等は、このような記事を今後の投資に対する検討資料として活用できる。

本発明にあっては、新たな企業情報に含まれる数値情報を、過去の極値（最大値又は最小値）となる数値情報と比較するので、企業の業績が過去最高又は過去最低を更新したこと等を記事に表すことが可能となり、一連の企業の業績動向の流れにおいて、現状の企業業績の状況を端的に表現できるようになる。なお、過去の範囲としては、現在の状況と乖離しすぎないようにするため、１０年、５年、３年、１年、半年、４ヶ月、又は３ヶ月といった所要の期間に留めることが好適である。

各項目の比較において、新たな企業情報に含まれる数値情報が、比較対象に対して大きい場合（プラスの場合）と、小さい場合（マイナスの場合）の両方が混在して含まれると、一般に、新たに発表された企業情報の中身が良好であるのか否かについての評価が困難になるが、本発明にあっては、複数の項目の中に重要項目を定め、上記のように比較結果にプラスの場合とマイナスの場合が入り交じって評価が困難なときは、重要項目に絞って比較を行う。そして、その重要項目の比較結果がプラスであれば、新たに発表された企業情報の全体評価をプラスにするので、企業情報の内容が項目ごとに良悪が混じってバラバラで評価困難なときでも、重要項目を視点とした評価により、投資家等に一定の指針を分かりやすく示すことが可能となる。

また、本発明にあっては、上記のように比較結果にプラスとマイナスが入り交じっている場合、重要項目における比較で、比較の結果がマイナスとなれば、新たな企業情報の全体評価をマイナスである旨を記事に示すので、企業情報の内容が評価困難なときでも、重要項目を視点とした評価により、全体的な評価が一目で分かるようにした内容を投資家等に提供できるようになる。

さらに、本発明にあっては、経常利益を重要項目にしており、経常利益は一般に企業の業績を最も顕著に表すものであることから、重要項目を経常利益にすることで、経常利益を軸にして、新たに発表された企業情報の全体評価も適切に行いやすくなる。

本発明にあっては、新たに発表された企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、複数企業の企業情報に、それぞれ含まれる複数の項目に応じた数値情報を平均した平均数値情報と項目ごとに比較して、両者の差が最も大きい項目を重要項目にするので、他の企業と最も違いが大きい項目に重点をおいて、新たな企業情報の全体評価を行えるようになる。

本発明にあっては、配信される新たな企業情報に含まれる複数の項目の中で、予測と比べて違い最大になっている項目を記事の見出し又は主題の中に記載することから、予測との対比で特徴的になっている項目が目立つようにした自動生成の記事を投資家等に提供できる。

また、予測に加えて過去の企業情報に含まれる複数の項目に応じた各数値情報とも項目ごとに比較し、差が最も大きい値に応じた数値情報に係る項目を特定するので、過去から未来という幅広い時間範囲での比較により、違いが最大になっている項目が割り出されて、その項目を記事の見出し又は主題の中に記載するため、企業業績の中で、過去及び未来の両方で見た場合において、特徴的な項目が目立つようにした記事を提供できる。

さらに、本発明にあっては、配信される新たな企業情報に含まれる複数の項目の中で、過去最高又は過去最低を更新すると、そのことを記事の見出し又は主題の中に記載することから、現在の企業業績が、ピーク的な状況であることを分かりやすく投資家等に伝えられる。
さらにまた、本発明にあっては、他の企業との違いが大きい項目の順に並べた記事内容にしたので、投資家等が注視する他企業と比べた場合に目立つ内容を把握しやすくした構成の記事を提供できる。

本発明にあっては、理論的に算出された企業の理論株価、及びその企業の実際の株価を含む記事を生成するので、投資判断資料として、実際の株価と理論株価とを比べられる記事を提供できる。
また、本発明にあっては、複数の投資家がそれぞれ予測した株価を集計して算出された投資家予想株価、及び実際の株価を含む記事を生成するので、多数の投資家の集合知による予想株価と実際の株価とを比べられる記事を提供できる。

本発明にあっては、複数の項目の中に重要項目を定め、項目ごとの比較結果がプラスとマイナスの結果が入り交じれば、重要項目における比較結果に基づき、新たに発表された企業情報の全体評価がプラス又はマイナスであることを記事に示すので、重要項目を視点とした評価を、投資家等への一定の指針として提示できる。
また、本発明にあっては、重要項目を、企業の業績が顕著に表れる経常利益にすることで、新たに発表された企業情報の評価を適切に行える。
さらに、本発明にあっては、他の企業と最も違いが大きい項目に重点をおいて、新たに発表された企業情報の全体評価を行える。

本発明の実施形態に係る記事生成システムを含む記事提供システムの全体的な構成を示す概略図である。 情報ＤＢシステムの内部構成を示す概略図である。 記事生成装置の主要な内部構成を示すブロック図である。 評価基準テーブルの中に含まれる四半期決算テーブル部の中身の一例を示す図表である。 評価基準テーブルの中に含まれる通期決算テーブル部の中身の一例を示す図表である。 記事生成方法に係る一連の処理手順を示すフローチャートである。 発表されたＡ社の決算に対して自動生成された企業情報記事の例を示す概略図である。 発表されたＢ社の決算に対して自動生成された企業情報記事の例を示す概略図である。 （ａ）は、発表されたＣ社の業績予想修正に対して自動生成された企業情報記事の例を示す概略図であり、（ｂ）は、発表されたＤ社の業績予想修正に対して自動生成された企業情報記事の例を示す概略図である。 発表されたＥ社の配当修正に対して自動生成された企業情報記事の例を示す概略図である。 （ａ）は、Ａ社の理論株価を含む株価情報の例を示す概略図、（ｂ）は、Ａ社の投資家予想株価を含む株価情報の例を示す概略図、（ｃ）は発表されたＡ社の決算に対する総合評価（全体評価）の例を示す概略図である。 ビジュアル化（図案化）した企業情報記事の例を示す概略図である。 （ａ）（ｂ）は、従来技術により生成された解説文の例を示す概略図である。 （ａ）は、発表されたＡ社の決算に対して従来技術により自動生成された記事の例を示す概略図、（ｂ）は発表されたＢ社の決算に対して従来技術により自動生成された記事の例を示す概略図である。

図１は、本発明に係る記事生成システム５を含む記事提供システム１の全体的な構成を示す概略図である。記事提供システム１は、従来に比べて高度な文章記事を記事生成システム５で自動生成し、各ユーザのユーザ端末Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４等へネットワークを通じて提供可能にするものである。記事提供システム１は、各上場企業が発表する決算等の各種企業情報を適時開示情報として、所定の標準化ファイル形式（例えば、ＸＢＲＬ：ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ Ｌａｎｇｕａｇｅ）で配信する証券取引所システム２、及び各上場企業の変動する株価を随時配信する株価配信システム３を有する。

また、記事生成システム５は、情報ＤＢシステム１０及び記事生成装置２０により構成されている。情報ＤＢシステム１０は、独自に構築したデータアーカイブを蓄える複数種類のＤＢ（データベース）を備えた情報データベースシステムであり、本実施形態では、該当決算ＤＢ１５、過去決算ＤＢ１６、業績予想ＤＢ１７、理論株価ＤＢ１８、及び個人投資家株価予想ＤＢ１９を有する。情報ＤＢシステム１０は、証券取引所システム２が配信する各種情報（上場企業の発表された企業情報に相当）を随時取得しており、このような企業情報の取得を、記事生成装置２０が監視（検知）し、記事生成装置２０は、情報ＤＢシステム１０が企業情報を取得したことをトリガーにして、上記の発表された企業情報に基づいた記事の自動生成を行う。以下、記事生成システム５を構成する情報ＤＢシステム１０及び記事生成装置２０を中心にして、本発明の内容を詳しく説明していく。

図２は、情報ＤＢシステム１０の内部構成を概要的に示したものであり、ＤＢ管理装置１１が、上述した各ＤＢ１５～１９と内部接続線１０ａで接続された構成になっている。ＤＢ管理装置１１は、各ＤＢ１５～１９の管理制御を行うものであり、外部のシステム等から配信（提供）される情報及びデータ等を受信（取得）し、受信した情報等を、その内容に応じて振り分けて、所要の各ＤＢ１５～１９に格納する処理を行うと共に、外部からの要求に応じて、各ＤＢ１５～１９に格納されている情報等を読み出し、読み出した情報等を要求元へ送信する処理等を行う。

ＤＢ管理装置１１は、内部に制御部１１ａ及び通信部１１ｂを有しており、制御部１１ａが、上述したＤＢ管理装置１１の各処理を実質的に担っており、これらの各処理の制御を行う。なお、制御部１１ａは、内部にメモリ（記憶部）を有しており、処理に伴う情報及びデータ等を一時的に記憶できるようにしている。また、通信部１１ｂは、制御部１１ａの制御により、外部のネットワーク及び各ＤＢ１５～１９と通信を行うものであり、この通信部１１ｂの通信により、各ＤＢ１５～１９に対して各情報及びデータ等の送受が可能となる。

情報ＤＢシステム１０が有する該当決算ＤＢ１５は、上述した証券取引所システム２が配信する各上場企業により発表された企業情報を、企業ごとに対応づけて記憶するデータベースであり、ＤＢ管理装置１１は証券取引所システム２（情報配信元に相当）から配信された企業情報を受信して取得すると、その取得した企業情報を該当決算ＤＢ１５に格納（記憶）する。なお、証券取引所システム２から配信される企業情報は、上述した所定の標準化ファイル形式（ＸＢＲＬ形式）になっており、ＸＢＲＬ形式のファイル内に含まれる数値情報は、数値単位が１００万円単位で記載されている（例えば、１００億円は”１００００”と記される）。そのため、そのままでは、後の段階で企業情報の解析や文章生成が行いにくいことから、ＤＢ管理装置１１は、取得したＸＢＲＬ形式の企業情報に含まれる数値情報について、該当決算ＤＢ１５へ格納する段階で、数値単位の変換処理を行い、その変換処理済みの内容で該当決算ＤＢ１５への保存（記憶）を行う（例えば、前述の”１００００”という数値情報は、”１００００００００００”という数値単位に変換される）。

また、ＤＢ管理装置１１は、証券取引所システム２から配信される企業情報を受信したことを、外部から検知できるようにしており、企業情報を受信した場合は、いずれの企業の企業情報を何時受信したかを示す情報信号を発行し、この発行した情報信号を外部に向けて発信する処理を行っている。なお、証券取引所システム２が配信する企業情報としては、各上場企業が発表する決算（通期、上期、下期、四半期累計、四半期等の決算）、業績予想、業績予想の修正、配当予想、配当予想の修正等があり、このような決算、業績予想、業績予想の修正、配当予想、配当予想の修正等と云った企業情報は、企業の業績に係る複数の項目に応じた数値情報（％等の割合又は貨幣単位に応じた数値又は無単位の数値を示す情報）を含み、証券取引所システム２が運営する適時開示情報閲覧サービスに従って情報ＤＢシステム１０へ配信される。

企業情報が決算の場合であれば、複数の項目としては、経常利益、営業利益、売上高、純利益等があり、これらの各項目に対する各企業の数値情報（経常利益の数値を示す数値情報、売上高の数値を示す数値情報、営業利益の数値を示す数値情報、純利益を示す数値情報等）を企業情報は含むことになる。なお、証券取引所システム２からの企業情報の配信（発表）は一般に大引け後（１５時）や、１５時３０分頃に発表されることが多く、本発明の記事生成システム５は、このような発表時刻と、ほぼ時間的に同時期に生成記事を提供できるようにしている。

企業情報が修正（業績予想の修正、配当予想の修正等）の場合は、修正対象に応じた項目が含まれることになり、経常利益の修正、最終利益の修正等、利益に関する項目についての修正、配当の修正を示す数値（数値情報）が含まれる。

情報ＤＢシステム１０が有する過去決算ＤＢ１６は、過去分の企業情報（過去企業情報）を記憶するデータベースであり、上述した該当決算ＤＢ１５に記憶された企業情報を、アーカイブして蓄積したものが、過去企業情報になっている。過去決算ＤＢ１６への記憶処理は、該当決算ＤＢ１５の記憶処理と連動したものになっており、ＤＢ管理装置１１が、該当決算ＤＢ１５に企業情報を記憶すると、その記憶した企業情報を過去決算ＤＢ１６にも格納している。そのため、該当決算ＤＢ１５には、直近に発表された新たな企業情報だけが記憶されているようになっており、古くなった企業情報は随時、消去される（例えば、発表から約２、３週間経過した情報等）。一方、過去決算ＤＢ１６は、一旦記憶された企業情報は、過去企業情報として企業ごとに対応づけて蓄積されており、過去の業績等を確認するのに好適なデータベースになっている。なお、過去決算ＤＢ１６に記憶される企業情報も、上述したＸＢＲＬ形式に含まれる数値情報が変換処理済みの内容になっている。

さらに、ＤＢ管理装置１１は、過去決算ＤＢ１６に蓄積された各企業に対する過去分の企業情報に含まれる数値情報ついて、複数の各項目に応じた平均値を算出する処理を行って、算出した各項目に対する平均値を平均数値情報として過去決算ＤＢ１６に記憶することも行っている。この平均値の算出処理は、一つの企業を除いた他の企業の平均値を算出するという内容で行われる。例えば、企業情報を取得する企業としてＡ～Ｚ社があると想定すると、Ａ社を除いた平均値の算出処理は、Ｂ～Ｚ社の企業情報を用いて行うことになり、Ｂ社を除いた平均値の算出処理は、Ａ、Ｃ～Ｚ社の企業情報を用いて行い、Ｃ社を除いた平均値の算出処理は、Ａ、Ｂ、Ｄ～Ｚ社の企業情報を用いて行い、また、Ｚ社を除いた平均値の算出処理は、Ａ～Ｙ社の企業情報を用いて行う。

そして、ＤＢ管理装置１１は、Ａ社を除いた平均値（算出した平均値）を、Ａ社に対応づけて過去決算ＤＢ１６に記憶し、以下同様に、Ｂ社を除いた平均値（算出した平均値）を、Ｂ社に対応づけて過去決算ＤＢ１６に記憶し、Ｃ社を除いた平均値（算出した平均値）を、Ｃ社に対応づけて過去決算ＤＢ１６に記憶し、Ｚ社を除いた平均値（算出した平均値）を、Ｚ社に対応づけて過去決算ＤＢ１６に記憶する。このように平均値を算出して各企業に対応づけて記憶することで、ある企業の業績を、その他の企業の平均値と比較する場合などに、記憶した平均値を使えるようになる。なお、このような平均値の算出処理は、所定の期間単位（例えば、１ヶ月又は３ヶ月ごと等の月単位、半年、１年、３年、又は５年ごと等の年単位）で、各企業からの業績発表に合わせてＤＢ管理装置１１が行っており、算出して記憶される平均値としては、３ヶ月平均値、半年平均値、１年平均値、３年平均値、又は５年平均値とうように複数の平均値を準備してもよい。

また、情報ＤＢシステム１０が有する業績予想ＤＢ１７は、各上場企業の業績を予想した数値情報を含む業績予想情報（予測企業情報に相当）を企業ごとに対応づけて記憶したデータベースである。記憶対象となる業績予想情報は、情報ＤＢシステム１０の運営事業体又は予想業者等により生成されたものであり、証券取引所システム２から配信される企業情報と同様に、企業の業績に係る複数の項目に応じた予想の数値情報を含む。予想業者の装置等から生成された業績予想情報が情報ＤＢシステム１０に送られてくると、ＤＢ管理装置１１が、その業績予想情報を受信して取得し、業績予想ＤＢ１７に、企業ごとに区別して記憶する処理を行っている。なお、このような業績予想情報も、上述した所定の標準化ファイル形式に準じたものになっており、数値情報の数値単位も一般的な単位になっている（１桁目が１の位から始まる単位）。

さらに、情報ＤＢシステム１０が有する理論株価ＤＢ１８は、各上場企業の株価を所定の理論等に基づいた数式を用いて算出した株価の数値を示す理論株価（理論株価情報）を企業ごとに対応づけて記憶したデータベースである。このような理論株価情報は、一例として、記事生成装置２０を管理運営する事業体、情報ＤＢシステム１０を管理運営する事業体、又は外部の事業体により随時算出されて生成されており、このような事業体による装置（算出した理論株価情報を有する装置）から、理論株価情報が情報ＤＢシステム１０へ送られてくると、ＤＢ管理装置１１が、その理論株価情報を受信して取得し、理論株価ＤＢ１８に、企業ごとに区別して記憶する処理を行っている。

最後に、情報ＤＢシステム１０が有する個人投資家株価予想ＤＢ１９は、複数の個人投資家による各企業の予想株価を示す個人投資家予想株価情報を記憶したデータベースである。記憶対象となる個人投資家予想株価情報は、各個人投資家の予想株価の集計を行う事業体から提供されるものであり、この事業体の有する装置が、各個人投資家の予想株価を集計して統計的な処理（平均化処理等）を行うことで、個人投資家の予想に基づく株価情報（各企業の株価を予想した数値情報を含む個人投資家予想株価情報）を生成し、生成した個人投資家予想株価情報を情報ＤＢシステム１０等へ提供（送信）する。なお、このような予想株価の集計を行う事業体の例としては、記事生成装置２０を管理運営する事業体、情報ＤＢシステム１０を管理運営する事業体、又は外部の事業体等が該当する。また、予想株価の集計を行う事業体の装置から送られてきた個人投資家予想株価情報を、情報ＤＢシステム１０が受信すると、受信した個人投資家予想株価情報をＤＢ管理装置１１は個人投資家株価予想ＤＢ１９に、企業ごとに対応づけて記憶する処理を行っている。

情報ＤＢシステム１０のＤＢ管理装置１１は、上述した各ＤＢ１５～１９の管理制御を行っており、情報ＤＢシステム１０の外部から各企業に関する各種情報を受信すると、その情報の中身を検知して、その中身に応じた各ＤＢ１５～１９のいずれかに、受信した情報を、企業ごとに識別できるように記憶（格納）する処理を行う。また、情報ＤＢシステム１０のＤＢ管理装置１１が、記事の自動生成を行う記事生成装置２０から、ある特定の企業に関する情報の要求（企業情報要求）を受信すると、その企業に対応づけて各ＤＢ１５～１９に記憶している各種情報（要求対象となる企業に関する各種情報）を、各ＤＢ１５～１９より読み出して、要求元の記事生成装置２０へ送信（提供）する処理を行う（各種情報は、それぞれファイルとして送信される）。

具体的には、上場企業であるＡ社についての情報要求をＤＢ管理装置１１が受信すると、ＤＢ管理装置１１は、該当決算ＤＢ１５からＡ社の最新の企業情報（証券取引所システム２が配信した最新の決算、業績予想、業績予想の修正、配当予想、配当予想の修正等に応じた企業情報ファイル）を読み出し、過去決算ＤＢ１６からＡ社の過去分の企業情報（過去分企業情報ファイル）及びＡ社を除いた他社の平均値を示す情報（平均数値情報）を読み出し、業績予想ＤＢ１７からはＡ社の業績予想情報（業績予想情報ファイル）を読み出し、理論株価ＤＢ１８からはＡ社の理論株価情報（理論株価情報ファイル）を読み出し、個人投資家株価予想ＤＢ１９からはＡ社の個人投資家予想株価情報（個人投資家予想株価情報ファイル）を読み出し、これら読み出したＡ社の各種情報（各情報のファイル）を記事生成装置２０へ送信することになる。なお、本実施形態では、過去決算ＤＢ１６から読み出す過去分の企業情報は、過去５年分の情報（過去５年以内に発表された決算、業績、配当などに関する情報）にしているが、システムの仕様等によっては、過去１０年程度の範囲の中で、適宜の過去分の情報を適用するようにしてもよい。また、情報ＤＢシステム１０は、記事生成装置２０にとっては外部の情報データベースシステムに該当する。

図３は、本発明の中心的な装置である記事生成装置２０の主要な内部構成を示すブロック図である。本実施形態の記事生成装置２０は、一般的なサーバコンピュータ（サーバ装置）で構築したものになっているが、分散処理等を行うことで複数のサーバ装置等を組み合わせてシステムを構築することも勿論可能である。記事生成装置２０は、上述した情報ＤＢシステム１０にアーカイブされた各種情報・データに基づく記事を、独自のプログラム（ＡＩ：人工知能）により、企業情報の発表をトリガーにして自動生成する。

記事生成装置２０は、全体的な制御及び各種処理を行うＭＰＵ２０ａに、各種デバイス等を内部接続線２０ｈで接続したものになっており、各種デバイス等には、通信モジュール２０ｂ、ＲＡＭ２０ｃ、ＲＯＭ２０ｄ、入力インタフェース２０ｅ、出力インタフェース２０ｆ、及び記憶部２０ｇ等がある。

通信モジュール２０ｂは、ネットワークとの接続モジュールに相当する通信デバイスであり、所要の通信規格に応じたものである（例えばＬＡＮモジュール）。通信モジュール２０ｂは、所要の通信機器（図示は省略。例えばルータ等が該当）を介してネットワーク（内部、外部、又は他の通信ネットワーク等も含む）と接続されており、株価配信システム３、情報ＤＢシステム１０（記事生成装置２０にとっては外部の情報データベースシステムに該当）、及びユーザ端末Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３等との通信を可能にする。なお、株価配信システム３からは、株式市場が開いている時間帯において、各企業の株価が配信されてくるので、通信モジュール２０ｂで配信株価が受信され、ＲＡＭ２０ｃ又は記憶部２０ｇ等に、受信された配信株価が順次記憶されるようになっている。

ＲＡＭ２０ｃは、ＭＰＵ２０ａの処理に伴う内容、ファイル等を一時的に記憶するものであり、ＲＯＭ２０ｄは、ＭＰＵ２０ａの基本的な処理内容を規定したプログラム等を記憶するものである。入力インタフェース２０ｅは、記事生成装置２０の管理者等からの操作指示等を受け付けるキーボード２１、マウス等が接続されるものである。出力インタフェース２０ｆは、ディスプレイ２２（表示出力装置）が接続されるものであり、ＭＰＵ２０ａの処理に伴う内容をディスプレイ２２へ出力し、記事生成装置２０の管理者等が現在の処理内容等を確認できるようにしている。

記憶部２０ｇは、プログラム、及びテーブル等を記憶するものであり、プログラムとしてはＯＳプログラムＰ１及び記事生成プログラムＰ２を記憶し、テーブルとしては、作成記事デーブル２４、及び評価基準テーブル２５等を記憶する。なお、記事生成プログラムＰ２を記憶部２０ｇにインストールするには、光ディスク等の記憶媒体に記事生成プログラムＰ２を記憶しておき、その記憶媒体を通じて、記憶部２０ｇにインストールすること等が考えられる。

記憶部２０ｇに記憶されるプログラムの中のＯＳプログラムＰ１は、サーバコンピュータ用のオペレーティングシステムに応じた各種処理を規定したものであり、この規定内容に基づいた処理をＭＰＵ２０ａが行うことで、記事生成装置２０は、サーバコンピュータ（サーバ装置）としての各機能を果たす。

また、記憶部２０ｇに記憶される記事生成プログラムＰ２は、ＭＰＵ２０ａが人工知能として記事を自動生成するため各種処理を規定したものであり、ＭＰＵ２０ａは、記事生成プログラムＰ２の規定に従い、情報ＤＢシステム１０による企業情報の受信監視、情報ＤＢシステム１０から取得した企業情報の分析及び評価等、分析及び評価等の結果に基づく記事見出しの特定、重要項目の特定、及び記事内容の説明順序の特定等を行う手段として機能する。なお、記事に係る文章等の作成のために、記事生成プログラムＰ２は、文章作成エンジンに応じた処理内容も含んでおり、この文章作成エンジンにより、ＭＰＵ２０ａは、文章作成用のＡＩ（人工知能）としても機能する。このような記事生成プログラムＰ２の詳細については、後述の図６に示すフローチャートに基づき説明し、その前に作成記事テーブル２４及び評価基準テーブル２５について説明する。

作成記事テーブル２４は、記事生成プログラムＰ２の規定に従って、ＭＰＵ２０ａにより自動作成された記事（企業情報記事）を、その記事に応じた企業ごとに格納するものである。また、評価基準テーブル２５は、企業情報の分析・評価処理に用いる各種比較に係る条件等を格納したものである。

図４は、評価基準テーブル２５の中に含まれる四半期決算テーブル部２５ａの中身の一例を示す。図４に示す四半期決算テーブル部２５ａは、発表された新たな企業情報が、四半期決算の場合に用いられるものであり、分析結果として付与する評価を示すポイント（異なる項目間で共通する評価の値に相当）の数値を規定する。四半期決算テーブル部２５ａは、分析及び評価の事項の例として「（１）四半期決算が修正アリの場合の修正業績予想と従来業績予想の比較」、「（２）四半期決算が修正アリの場合の修正配当予想と従来配当予想の比較」、「（３）四半期決算が修正ナシの場合の実績数値と開示済予想の比較」、「（４）決算数値と過去実績との比較」、「（５）決算数値と過去最高実績との比較」、及び「（６）利益率と過去実績の比較」等を含んでいる。

「（１）四半期決算が修正アリの場合の修正業績予想と従来業績予想の比較」は、発表された新たな企業情報が、四半期決算の修正（業績予想等の修正）の場合に適用される事項であり、修正された業績予想と従来（修正前）の業績予想との対比結果に応じて付与（又は減算）されるポイントの値を規定している。具体的には、業績予想の従来に対する修正率が１５％以上で３０％未満であれば（１５％≦修正率＜３０％）、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、業績予想の従来に対する修正率が３０％以上であれば（３０％≦修正率）、２ポイントを付与し（プラス２ポイント）、一方、業績予想の従来に対する修正率がマイナス１５％以下で３０％未満であれば（－３０％＜修正率≦－１５％）、１ポイントを減算し（マイナス1ポイント）、業績予想の従来に対する修正率がマイナス３０％以下であれば（－３０％≧修正率）、２ポイントを減算する（マイナス２ポイント）ことが規定される。

「（２）四半期決算が修正アリの場合の修正配当予想と従来配当予想の比較」も、発表された企業情報が、四半期決算の修正（配当予想等の修正）の場合に適用される事項であり、修正された配当予想と従来（修正前）の配当予想との対比結果に応じて付与（又は減算）されるポイントの値を規定している。具体的には、配当予想の従来に対する修正率が１５％以上で３０％未満であれば（１５％≦修正率＜３０％）、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、配当予想の従来に対する修正率が３０％以上であれば（３０％≦修正率）、２ポイントを付与する（プラス２ポイント）。一方、配当予想の従来に対する修正率がマイナス１５％以下で３０％未満であれば（－３０％＜修正率≦－１５％）、１ポイントを減算し（マイナス1ポイント）、配当予想の従来に対する修正率がマイナス３０％以下であれば（－３０％≧修正率）、２ポイントを減算する（マイナス２ポイント）ことが規定される。

「（３）四半期決算が修正ナシの場合の実績数値と開示済予想の比較」は、発表された企業情報が、修正を含まない四半期決算の場合に適用される事項であり、発表された業績通知と、開示済みの業績予想との対比により得られる進捗率の結果に応じて付与（又は減算）されるポイントの値を規定している。具体的には、開示済みの予想に対して進捗率が８０％以上であれば（８０％≦進捗率）、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、一方、進捗率が６０％未満であれば、１ポイントを減算する（マイナス1ポイント）ことが規定される。

「（４）決算数値と過去実績との比較」は、発表された企業情報が、四半期決算の場合に適用される事項であり、発表された決算数値と、過去の実績（直近の期の実績）との対比結果に応じて付与（又は減算）されるポイントの値を規定している。具体的には、発表された決算数値が過去実績に対してプラス１５％以上で３０％未満であれば（過去実績のプラス１５％≦決算数値＜過去実績のプラス３０％）、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、発表された決算数値が過去実績に対して３０％以上であれば（過去実績のプラス３０％≦決算数値）、２ポイントを付与し（プラス２ポイント）、一方、発表された決算数値が過去実績に対してマイナス１５％以下で３０％未満であれば（過去実績の－３０％＜決算数値≦過去実績の－１５％）、１ポイントを減算し（マイナス1ポイント）、発表された決算数値が過去実績に対してマイナス３０％以下であれば（過去実績の－３０％≧決算数値）、２ポイントを減算する（マイナス２ポイント）ことが規定される。

「（５）決算数値と過去最高実績との比較」も、発表された企業情報が、四半期決算又は決算予想の場合に適用される事項であり、発表された決算数値を、過去の最高実績と対比して、過去の最高実績を更新しているか（上回っているか）、又は発表に含まれる決算予想値が過去の最高実績の更新を見込んでいるかに応じて、ポイントを付与することを規定したものになっている。具体的には、発表された決算数値が過去の最高実績を更新していれば、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、発表された決算予想値が過去の最高実績の更新を見込んでいれば、１ポイントを付与する（プラス１ポイント）ことが規定される。

「（６）利益率と過去実績の比較」は、発表された企業情報が、四半期決算の場合に適用される事項であり、発表された企業情報に含まれる利益率と、過去実績（例えば、直近の期の利益率、又は前年同期の利益率など。以下同様）との対比結果に応じて付与（又は減算）されるポイントの値を規定している。具体的には、発表された企業情報に含まれる利益率が過去実績に対してプラス１５％以上で３０％未満であれば（過去実績のプラス１５％≦利益率＜過去実績のプラス３０％）、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、発表された利益率が過去実績に対して３０％以上であれば（過去実績のプラス３０％≦利益率）、２ポイントを付与し（プラス２ポイント）、一方、発表された企業情報に含まれる利益率が過去実績に対してマイナス１５％以下で３０％未満であれば（過去実績の－３０％＜利益率≦過去実績の－１５％）、１ポイントを減算し（マイナス1ポイント）、発表された利益率が過去実績に対してマイナス３０％以下であれば（過去実績の－３０％≧利益率）、２ポイントを減算する（マイナス２ポイント）ことが規定される。

図５は、評価基準テーブル２５の中に含まれる通期決算テーブル部２５ｂの中身の一例を示す。図５に示す通期決算テーブル部２５ｂは、分析及び評価対象となる企業情報が、通期決算の場合に用いられるものであり、分析及び評価等の結果として付与するポイント（評価値）の数値を規定する。通期決算テーブル部２５ｂは、分析及び評価の事項として、「（１０）今期業績予想と過去実績の比較」、「（１１）決算数値と過去最高実績との比較」、「（１２）前期実績値と予想の比較」、「（１３）３ヶ月単位の決算数値と過去の実績との比較」、及び「（１４）利益率の過去分との比較」等を含んでいる。

「（１０）今期業績予想と過去実績の比較」は、発表された企業情報（決算）に含まれる今期業績予想（例えば、経常利益の予想）を過去の業績値（例えば、直近の期の経常利益）と対比した結果に応じて付与するポイントの値を規定している。具体的には、発表された企業情報に含まれる今期業績予想が過去実績値に対してプラス３０％以上で５０％未満であれば（過去実績値のプラス３０％≦今期業績予想＜過去実績値のプラス５０％）、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、今期業績予想が過去実績値に対して５０％以上であれば（過去実績値のプラス５０％≦今期業績予想）、２ポイントを付与し（プラス２ポイント）、一方、今期業績予想が過去実績値に対してマイナス３０％以下で５０％未満であれば（過去実績値の－５０％＜今期業績予想≦過去実績値の－３０％）、１ポイントを減算し（マイナス1ポイント）、今期業績予想が過去実績値に対してマイナス５０％以下であれば（過去実績値の－５０％≧今期業績予想）、２ポイントを減算する（マイナス２ポイント）ことが規定される。

「（１１）決算数値と過去最高実績との比較」は、上述した「（５）決算数値と過去最高実績との比較」の場合と同様に、発表された企業情報（決算）に含まれる決算数値を過去の最高実績（過去の最高決算値）と対比して、過去の最高実績を更新しているか（上回っているか）、又は発表された企業情報（決算予想）に含まれる決算予想値が過去の最高実績の更新を見込んでいるかに応じて、ポイントを付与することを規定したものになっている。具体的には、発表された企業情報に含まれる決算数値が過去の最高実績を更新していれば、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、発表された決算予想値が過去の最高実績の更新を見込んでいれば、１ポイントを付与する（プラス１ポイント）ことが規定される。

「（１２）前期実績値と予想の比較」は、発表された企業情報（決算）に含まれる前期実績値（例えば、前期の経常利益）を来期の予想値（例えば、来期の経常利益の予想値）と対比した結果に応じて付与するポイントの値を規定している。具体的には、発表された企業情報に含まれる前期実績値が来期予想値に対してプラス３０％以上で５０％未満であれば（来期予想値のプラス３０％≦前期実績値＜来期予想値のプラス５０％）、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、前期実績値が来期予想値に対して５０％以上であれば（来期予想値のプラス５０％≦前期実績値）、２ポイントを付与し（プラス２ポイント）、一方、前期実績値が来期予想値に対してマイナス３０％以下で５０％未満であれば（来期予想値の－５０％＜前期実績値≦来期予想値の－３０％）、１ポイントを減算し（マイナス1ポイント）、前期実績値が来期予想値に対してマイナス５０％以下であれば（来期予想値の－５０％≧前期実績値）、２ポイントを減算する（マイナス２ポイント）ことが規定される。

「（１３）３ヶ月単位の決算数値と過去の実績との比較」は、発表された企業情報（決算）に含まれる３ヶ月単位の決算数値（例えば、３ヶ月単位の決算数値）を、前年同期の実績（例えば、決算数値）と対比した結果に応じて付与するポイントの値を規定している。具体的には、発表された企業情報に含まれる３ヶ月単位の決算数値が、前年同期の実績値に対してプラス３０％以上で５０％未満であれば（前年同期の四半期の実績値のプラス３０％≦３ヶ月単位の決算数値＜前年同期の四半期の実績値のプラス５０％）、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、３ヶ月単位の決算数値が前年同期の実績値に対して５０％以上であれば（前年同期の実績値のプラス５０％≦３ヶ月単位の決算数値）、２ポイントを付与し（プラス２ポイント）、一方、３ヶ月単位の決算数値が前年同期の実績値に対してマイナス３０％以下で５０％未満であれば（前年同期の実績値の－５０％＜３ヶ月単位の決算数値≦前年同期の実績値の－３０％）、１ポイントを減算し（マイナス1ポイント）、３ヶ月単位の決算数値が前年同期の実績値に対してマイナス５０％以下であれば（前年同期の実績値の－５０％≧３ヶ月単位の決算数値）、２ポイントを減算する（マイナス２ポイント）ことが規定される。

「（１４）利益率の過去分との比較」は、上述した「（６）利益率と過去実績の比較」の場合と同様に、発表された企業情報に含まれる利益率と、過去分の実績（前期の利益率）との対比結果に応じて付与（又は減算）されるポイントの値を規定している。具体的には、発表された企業情報に含まれる利益率が過去実績に対してプラス１５％以上で３０％未満であれば（過去実績のプラス１５％≦利益率＜過去実績のプラス３０％）、１ポイントを付与し（プラス１ポイント）、発表された利益率が過去実績に対して３０％以上であれば（過去実績のプラス３０％≦利益率）、２ポイントを付与し（プラス２ポイント）、一方、発表された企業情報に含まれる利益率が過去実績に対してマイナス１５％以下で３０％未満であれば（過去実績の－３０％＜利益率≦過去実績の－１５％）、１ポイントを減算し（マイナス1ポイント）、発表された利益率が過去実績に対してマイナス３０％以下であれば（過去実績の－３０％≧利益率）、２ポイントを減算する（マイナス２ポイント）ことが規定される。

なお、上述した図４の四半期決算テーブル部２５ａ及び図５の通期決算テーブル部２５ｂに示すポイントに係る条件（条件に伴う数値も含む）は一例に過ぎず、他の条件等を適用することも勿論可能である。例えば、配当に係る条件は、図４の四半期決算テーブル部２５ａの「（２）四半期決算が修正アリの場合の修正配当予想と従来配当予想の比較」として、四半期決算が修正アリの場合で説明したが、修正が無い場合の四半期決算や通期決算においても、前期比の比較で、今回の発表された配当が５円以上１０円未満のアップであれば、プラス１ポイント、１０円以上のアップであれば、プラス２ポイント、５円以上１０円未満のダウンであれば、マイナス１ポイント、１０円以上のダウンであれば、マイナス２ポイントなどの内容も規定されるものとする。

また、図４、５に示す各テーブル部２５ａ、２５ｂは評価基準テーブル２５に含まれる一部分であり、他の対象等との比較条件を含まれる。例えば、他の比較対象としては、過去実績（過去最高実績又は過去最低実績等を含む）、来期予想値等の他に、各項目に対する複数企業の平均値（平均数値情報）を用いる場合も評価基準テーブル２５に含まれており、この平均数値情報を条件とする場合も、上述した過去実績又は来期予想値のときと同様に、発表された企業情報に含まれる数値情報に対する比較の条件により、プラス１又は２ポイント、若しくはマイナス１又は２ポイント等の付与の規定が含まれる。さらに、評価基準テーブル２５は、発表される企業情報が配当予想又は配当予想の修正などの場合についても、図４、５に示すようなポイントに係る条件を規定した内容を含むテーブル部を有するものとする。次に、記憶部２０ｇに記憶される記事生成プログラムＰ２について詳しく説明する。

図６は、記事生成プログラムＰ２が規定する記事生成装置２０のＭＰＵ２０ａが行う各制御処理を説明したフローチャートであり、このフローチャートで示される処理手順の内容が、記事生成方法に該当する。以下、この図６のフローチャートに従って、記事生成プログラムＰ２が規定するＭＰＵ２０ａの処理内容を説明していく。

まず、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、記事生成プログラムＰ２の規定により、情報ＤＢシステム１０の状況を監視し、情報ＤＢシステム１０（ＤＢ管理装置１１）によって、証券取引所システム２から配信される企業情報が受信されたかについて検知する（Ｓ１）。この検知は、上述したように証券取引所システム２から配信される企業情報を情報ＤＢシステム１０が受信した場合、いずれの企業の企業情報を何時受信したかを示す情報信号をＤＢ管理装置１１は発信し、この情報信号の有無により、情報ＤＢシステム１０による企業情報の受信の有無を監視して、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は上記の検知を行う。

情報ＤＢシステム１０が企業情報を受信したことを検知していない場合（Ｓ１：ＮＯ）、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は検知待ちの状態となり、一方、情報ＤＢシステム１０が企業情報を受信したことを検知した場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、受信が検知された企業情報に係る企業の各種情報の要求（企業情報要求）を、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は情報ＤＢシステム１０（ＤＢ管理装置１１）へ送信する（Ｓ２）。

そして、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、上述した企業情報要求の送信に応じて、情報ＤＢシステム１０（ＤＢ管理装置１１）から送られてきた企業情報（各企業情報のファイル）を受信して取得する（Ｓ３）。例えば、上記のＳ２の段階で、Ａ社についての企業情報要求を送信すると、Ａ社の企業情報（受信が検知されたＡ社が発表した新たな企業情報）、Ａ社の過去分の企業情報、複数の他社（Ａ社を除く）の平均数値情報、Ａ社の業績予想情報（予想企業情報）、Ａ社の理論株価情報、及びＡ社の個人投資家予想株価情報等を、企業情報として記事生成装置２０は情報ＤＢシステム１０から受信して取得することになる。なお、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、取得した企業情報を、以降に続く処理を行うために、一時的にＲＡＭ２０ｄ又は記憶部２０ｇに記憶する。

記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、要求した企業情報を取得すると、取得した企業情報（企業情報に含まれる数値情報）について演算、比較等の処理を行う（Ｓ４）。演算等の中身の具体例としては、取得した企業情報が、四半期決算の発表に基づいたものであれば、業績予想に対し、発表された実績数値の進捗率の算出や、過去の同時点での進捗率の算出などがあり、発表された企業情報が修正を伴うものであれば、修正率の算出などが行われ、さらには上述した図４、５に示す評価基準テーブル２５（各テーブル部２５ａ、２５ｂ）に規定されるポイントの算出等も行われる。

また、比較等の中身としては、発表された業績値（決算や利益率など）と過去の業績値（過去の決算や利益率など）との比較、新たに発表された企業情報の各項目に応じた業績値（決算や利益率など）と業績予想情報に含まれる各項目に応じた業績予想値（予想決算や予想利益率）との比較、発表された業績予想値と過去実績値との比較、新たに発表された企業情報の各項目に応じた数値情報と平均数値情報との項目ごとの比較、上述した演算で求めた進捗率について、実際の進捗率と予想進捗率との比較、実際の進捗率と同時期の過去進捗率との比較などがある。なお、これらの比較では、同じ項目ごとに数値情報同士の比較を行う。

このような比較内容の中で、取得した企業情報が通期決算のものであれば、新たに発表された今期業績予想と過去実績との比較、発表された前期実績値と予想値との比較、３ヶ月単位の決算数値と過去実績値との比較、発表された利益率と過去利益率との比較などが行われる。なお、このような通期決算に係る比較では、決算数値と過去実績の比較において、過去最高を更新しているか、過去最高の更新を見込んでいるかの比較は必ず行っており、この場合、過去の企業情報に含まれる数値情報（決算数値）の中で、過去の極値（過去最高の決算値又は過去最低の決算値）と、新たに発表された決算値を比較することになる。

また、取得した企業情報が四半期決算であり、業績や配当に関する通期予測の修正が行われていれば、修正された予想業績と従来予想との比較、修正された予想配当と従来予想との比較等が行われ、一方、修正が行われていなければ、予想に対する実績数値の進捗率の比較、過去同時期の決算との進捗率の比較、３ヶ月単位の決算数値と過去実績値との比較、利益率と過去利益率との比較等が行われる。なお、このような四半期決算に係る比較でも、決算数値と過去実績の比較において、過去最高（又は過去最低）を更新しているか、過去最高（又は過去最低）の更新を見込んでいるかの比較は必ず行っており、この場合も、過去の企業情報に含まれる数値情報（決算数値）の中で、過去の極値（過去最高の決算値又は過去最低の決算値）と、新たに発表された決算値を比較することになる。

さらに、Ｓ４の段階では、発表された企業情報の中に修正が含まれているかなどの分析も、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）により行われると共に、発表された企業情報に含まれる項目の中で、株価に影響を及ぼす項目（株価ドライバと称す）が、何になるかを分析する処理も記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）により行われる。発表される企業情報に含まれる財務に関する項目（売上高、純利益、ＥＢＩＴＤＡ（金利・税金・償却前利益）、純資産、配当金など）の全てが、株価ドライバになり得る対象の候補となり、これらの項目に係る数値と株価（株価配信システム３から配信される株価を含む）の相関性を、情報ＤＢシステム１０から送られてくる他企業の平均値と照らし合わせて、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は株価ドライバを特定する処理を行う。なお、株価ドライバは、株価に影響を及ぼすので、投資家の関心事項となる。

それから、図６に示すフローチャートのＳ５の段階で、上述したＳ４の処理内容に基づき、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、記事の見出し又は主題を特定する処理を行う。すなわち、Ｓ４の処理の中で、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、受信した各企業情報の中で、発表された最新の企業情報（決算等）を、過去分の企業情報（決算等）及び業績予想情報（決算等の関する予想）とそれぞれ項目ごとに比較しており、その比較の結果から、自動生成する記事の見出し又は主題内容を特定する処理を、Ｓ５の段階で行うことになる。

この特定処理の前提となる比較は、フローチャートのＳ４の段階で、各情報に含まれる企業の業績に係る複数の数値（数値情報）を項目ごとに比較するものになっており、このように比較した結果に基づき、評価基準テーブル２５で規定されるポイントを記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）が算出する。そして、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、数値情報同士の差に応じた状況が最も大きくなった数値情報に係る項目を特定し、その項目に応じた内容（情報）を、見出し又は主題として特定し、その特定した内容を見出し又は主題に記載することになる。本実施形態では、数値情報同士の差に応じた状況として、算出したポイント（差に応じた評価値に相当）を用いており、算出したポイントの値が最も大きくなった比較対象の項目を特定して、その項目に応じた内容（情報）を、見出し又は主題に記載することになる。

記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）が情報ＤＢシステム１０から取得する企業情報は、上述したように、所定の標準化ファイル形式（例えば、ＸＢＲＬ形式）で示される情報（但し、数値情報については、上述したように通常の数値単位に変換済み）であり、このような標準化ファイル形式では、業績を表す複数の項目について、項目と数値がセットになった状態で、所定の順序に従って羅列した内容になっている。そのため、発表された企業情報が決算の場合であれば、新たに発表された決算に含まれる各項目に応じた数値情報が示す数値と、過去分の決算に含まれる各項目に応じた数値、及び予想分の決算に含まれる各項目に応じた数値情報が示す数値を、それぞれ順に比較していくことになる。なお、決算に含まれる項目としては、売上高、営業利益、税引前利益、経常利益、資産合計、配当等があるので、これらの各項目に対する数値を順次、比較する。

また、比較結果について、上述した図４、５に示す評価基準テーブル２５（各テーブル部２５ａ、２５ｂ）に規定に基づきポイント（評価の値）を算出し、そのポイントの絶対値（差の状況に相当）が最も大きくなった比較対象の項目を、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は特定し、その特定した項目に応じた情報を記事の見出し又は手段に用いることを決定する（Ｓ５）。このように本実施形態では、ポイント（評価値）の絶対値が大きいものを特定して、見出し又は手段を決定するので、発表された最新の決算の経常利益が、過去分の決算の経常利益よりプラスの場合だけでなく、マイナスであっても、その差（絶対値の差）に応じた評価値が、複数の項目の中で最も大きければ、「経常利益大幅ダウン」というような内容が、見出し又は主題に用いられることになる。

なお、差に応じた状況（評価の値であるポイント）として絶対値を用いるのは一例であり、システムの仕様等によっては、絶対値を用いずに、差に応じた評価の値（ポイント）がプラスとなる場合のみに絞って、項目を特定するようにしてもよく、このような場合は、企業の最も大きいプラス項目をユーザに分かりやすく伝えたい場合に好適となる。一方、上記とは逆に、差に応じた評価の値（ポイント）がマイナスとなる場合のみに絞って、項目を特定することも可能であり、この場合は、企業の最も大きなマイナス項目（マイナスを取った値が大きい項目）を目立たせてユーザに伝えるようにするときに好適となる。

そして、図６に示すフローチャートのＳ６の段階で、記事を構成するパラグラフの内容、順序の決定処理を記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は行う。パラグラフの内容の特定において、企業情報に含まれる複数の項目の中で、基本的に経常利益を最も重要な判断基準の項目（重要項目）にしているので、パラグラフの内容に、経常利益の項目は必ず含めるようにしている。また、発表された企業情報に含まれる経常利益は黒字になっているが、純利益は赤字になっている等のように、経常利益の状態と他の利益の状態が反対になっている場合では、経常利益以外の項目が株価に影響を及ぼす要因になり得るので、そのような株価に影響を及ぼす要因となり得る項目を重要項目として扱い、その重要項目に係る情報もパラグラフの内容に含ませることを決定する。

さらに、上述した株価ドライバに関する処理も、パラグラフの内容及び順序等の決定処理に用いられる。すなわち、取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値（数値情報）を、情報ＤＢシステム１０から取得した中に含まれる平均数値情報と比較し、比較の結果に基づき、両数値情報の差に応じた状況を示すポイント（差に応じた割合：差の評価の値に相当）を評価基準テーブル２５に従って算出し、この算出したポイントに係る項目のポイントが大きくなっていく項目の順序を特定し、その特定した項目の順序に従って、各項目に係る情報を記載して記事を自動生成する。この際、各項目に係る情報の記載を、その記載内容ごとにパラグラフに分けることで、パラグラフの内容及び順序等を決定することになる。

そして、図６に示すフローチャートのＳ７の段階で、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、上記のＳ４、５、６等の処理の内容をふまえて、企業情報の記事を自動生成する。具体的には、記事の見出しについて、Ｓ５の段階で特定した項目に応じた情報を記載した見出し文章を、記事生成プログラムＰ２に含まれる文章作成エンジンに応じた機能（ＡＩによる機能）により、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）が作成する。

また、記事の中身について、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、文章作成エンジンに応じた機能により、Ｓ５の段階で特定した主題、及びＳ６の段階で決定した重要項目を含ませた文章を１番目のパラグラフとして作成すると共に、２番目以降のパラグラフの文章も、Ｓ６の段階で決定した項目に応じた情報を各パラグラフに含ませた文章を作成していく。

このような文章作成は、情報ＤＢシステム１０から取得した企業情報の中で、ＸＢＲＬ形式のものは、上述した各項目と数値情報がセットになっているので、基本的に、これらセットの中で、項目は主語的に認識し、数値情報は目的語的に認識し、主語的な項目と、目的語的な数値情報を繋ぐ助詞、動詞等を文章作成エンジンによる解析で割り出し、各パラグラフに応じた具体的な文章を作成していくことになる。すなわち、各パラグラフで用いる主語及び述語に応じた語句・数値等は、上述したＳ６等の段階で処理の対象となった経常利益、重要項目等に応じた項目内容及び数値情報を用いると共に、Ｓ３の段階で取得した企業情報に含まれる業績予想に関する情報（業績予想ＤＢ１７に格納される情報）、及びＳ４の段階で演算により算出した結果の内容（算出事項、及び算出した結果の数値）等も用いて文章を作成することになる。

なお、第１番目のパラグラフの最初の文章に関しては、新たに発表された企業情報に含まれる企業名、発表の日時、発表の種別（決算、業績予想の修正、配当の修正など）を抽出して、これら抽出した語を適宜、繋ぐ助詞、副詞、動詞等を文章作成エンジンによる解析で割り出して１番目のパラグラフの最初の文章を作成することになる。そして、このようにして作成された企業情報記事は、ＭＰＵ２０ａによって、記憶部２０ｇに含まれる作成記事テーブル２４（図３参照）の中に、その記事に応じた企業ごとに区別して記憶される。

最後に、図６に示すフローチャートのＳ８の段階で、記事生成装置２０（ＭＰＵ２０ａ）は、上記のＳ７の段階で生成した記事（企業情報記事）を、図１に示すユーザ端末Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３等へネットワークを通じて配信する。この配信は、プッシュ配信的に対象となるユーザ端末へ送信する場合、ユーザ端末側からの要求（リクエスト）に応じて、要求元のユーザ端末へ送信する場合などが想定でき、商業的利用においては、配信に対して課金するようにしてもよい。また、Ｓ８の段階の企業情報記事の配信は、Ｓ１の段階から、早ければ瞬時（１０秒以内の秒単位）、又は１分以内で行われ、通常であれば分単位の２～３分程度で行われ、同時期に多くの発表が行われて並行的に複数の記事生成を行うような場合でも、遅くとも４～６分以内程度で行われる。

図７は、図６に示すフローチャートの処理により自動生成された記事の一例である企業情報記事３０を示す。この企業情報記事３０は、図１４（ａ）に示す記事Ｋ１０と同様に、東京証券取引所等の証券取引所システム２により開示（発表）されたＡ社の決算資料（企業情報：決算）に基づいて、本発明によって自動生成されたものである。

企業情報記事３０は、見出し部３０ａ、第１パラグラフ部３０ｂ、第２パラグラフ部３０ｃ、第３パラグラフ部３０ｄ、及び配信時間部３０ｅを有する。見出し部３０ａは、Ａ社の５～１月期の経常利益が、５１％増益であり、１１～１月期も２．３倍増益である旨が示されており、これらの経常利益に関する内容は、図６のフローチャートのＳ５の段階で特定されたものになっている。この見出し部３０ａの内容は、図７に示す様に、Ａ社の経常利益の状況を端的に示すものとなっており、図１４（ａ）に示す同じＡ社の従来技術による記事Ｋ１０の一律的な見出しの内容と異なるものになっている。

また、企業情報記事３０の第１パラグラフ部３０ｂは、最初に企業名（Ａ社）、発表の日時（３月１日１５時）、及び発表の種別（決算）を示す文章を含み、その後に、主題及び重要事項に該当する第３四半期累計の連結経常利益について、前年同期比と比較した内容（前年同期比５１．４％増の１７５億円に拡大）、通期計画（予想）に対する進捗率、及び過去５年との比較内容等を含む。このような第１パラグラフ部３０ｂにより、経常利益に関する状況が記事の読者に伝わりやすい内容になっていると共に、計画に対する進捗率も示されるので、投資家が注視する企業の情報を的確に伝える記事内容になっている。なお、第１パラグラフ部３０ｂの中の進捗率や５年平均との比較結果は、図６に示すフローチャートのＳ４の段階における処理内容を用いている。一方、図１４（ａ）の従来技術による記事Ｋ１０では、最初のパラグラフにおいて、純利益、売上高、経常利益、及び営業利益という４つの項目の内容が羅列的に記載されるので、いずれの項目が重要であるかが記事の読者に伝わりにくい表現になっており、それゆえ、本発明の記事情報記事３０では、目立つように記されていた経常利益に関する内容も、記事Ｋ１０では羅列的な記載の中に埋もれてしまっている。

さらに、企業情報記事３０の第２パラグラフ部３０ｃは、２－４月期の連結経常利益の予想値を、前年同期比と対比した内容になっており、投資家が気にする該当企業の来期の状況を予想として示すものとなっている。なお、このような来期の予想状況の内容は、評価基準テーブル２５の中で規定される前期実績と来期予想の比較に基づいたものになっている（図６のフローチャートのＳ４の段階）。一方、図１４（ａ）の従来技術による記事Ｋ１０では、二つ目のパラグラフにおいて、来期の予想が記載されているが、こちらも最初のパラグラフと同様に、純利益、売上高、経常利益、及び営業利益という４つの項目の予想内容が羅列的に記載されるので、いずれの項目が重要であるかが記事の読者に伝わりにくい表現になっている。

さらにまた、企業情報記事３０の第３パラグラフ部３０ｄは、直近三ヶ月の実績である連結経常利益及び売上営業利益率を前年同期比と対比した内容になっており、この第３パラグラフ部３０ｄの内容は、投資家等がＡ社の直近の業績実績を把握するのに役立つ情報になっている。一方、図１４（ａ）の従来技術による記事Ｋ１０には、企業情報記事３０の第３パラグラフ部３０ｄに応じたような内容は含まれない。

以上のことを整理すると、投資家等が本発明に係る図７に示すＡ社に関する企業情報記事３０を読めば、見出し部３０ａ及び第１パラグラフ部３０ｂの内容より、Ａ社の現況の業績は順調であり、このことは第３パラグラフ部３０ｃの内容からも裏付けられるが、第２パラグラフ部３０ｃの内容より、今後は業績が下降気味になることから、現状が業績のピーク状態であると判断できる材料を分かりやすく伝える内容になっているが、図１４（ａ）の従来技術による記事Ｋ１０からは、図７の企業情報記事３０から判断できるような上記の内容を読み取ることは困難になっていることが分かる。

また、図８は、図６に示すフローチャートの処理により自動生成された記事の他の例である企業情報記事３１を示し、この企業情報記事３１は、図１４（ｂ）に示す記事Ｋ１１と同様に、東京証券取引所等の証券取引所システム２により開示（発表）されたＢ社の決算資料（企業情報：決算）に基づき、自動生成されたものである。

企業情報記事３１は、図７に示す企業情報記事３０と同様に、見出し部３１ａ、第１パラグラフ部３１ｂ、第２パラグラフ部３１ｃ、第３パラグラフ部３１ｄ、及び配信時間部３１ｅを有する。見出し部３１ａは、Ｂ社の今期の経常利益は３％増で５期連続最高益であること、及び配当が１１円増す旨が示されており、このような見出し部３１ａに関する内容は、図６のフローチャートのＳ５の段階で特定されたものになっている。この見出し部３１ａの内容は、図１４（ｂ）に示す同じＢ社の従来技術による記事Ｋ１１の見出しの内容が、純利益に関するものであることから（Ｂ社の１７年１月期、純利益４４．５％増１２１５億円）、このＢ社に関する企業情報記事３１においても、図７及び図１４（ａ）に示す両記事の場合と同様に、両者の見出し内容は異なるものになっている。

この企業情報記事３１の第１パラグラフ部３１ｂは、企業名（Ｂ社）、発表の日時（３月９日１５時３０分）、及び発表の種別（決算）を示す文章の後に、主題又は重要な項目として、２０１７年１月期の連結経常利益について、前期比と比較した内容（前期比１８．９％増の１９０９億円）を含むと共に、２０１８年１月期の経常利益も前期比に対して伸びて、５期連続で過去最高益を更新する見込みである内容等を含む文章を有するので、Ｂ社の業績が好調であり、それが続きそうであることを記事の読者に伝わりやすい内容になっている。なお、第１パラグラフ部３１ｂの内容（経常利益に関する現状、今後の内容、過去最高であること等）は、図６に示すフローチャートのＳ４～６の段階における処理内容により得られたものである。

そして、この企業情報記事３１の第１パラグラフ部３１ｂの内容は、今後の業績見込みを含むという点において、上述した図７に示す業績情報記事３０の第１パラグラフ部３０ｂの内容とも異なっており、それゆえ、本発明では、各企業の業績に応じて、個別の内容の記事が自動で生成されていることが分かる。また、同じＢ社の記事である図１４（ｂ）に示す従来技術による記事Ｋ１１では、最初のパラグラフにおいて、純利益、売上高、経常利益、及び営業利益という４つの項目の内容が羅列的に記載した定型的な表現に留まるので、図１４（ａ）の記事Ｋ１１と同様に、いずれの項目が重要であるかが記事の読者に伝わりにくい表現になっている。

さらに、企業情報記事３１の第２パラグラフ部３１ｃは、今期の年間配当を増加する旨の内容になっており、投資家が気にする配当の内容を伝えるものとなっている。なお、このような配当に関する内容は、図６のフローチャートのＳ４等の段階の処理内容で得られたものになっている。このような企業情報記事３１の第２パラグラフ部３１ｃも、図７に示す企業情報記事３０の第２パラグラフ部３０ｃの内容と異なっており、ここでも企業ごとに、個別の記事内容が生成されていることが分かる。なお、同じＢ社の記事である図１４（ｂ）に示す従来技術による記事Ｋ１１では、二つ目のパラグラフにおいて、来期の予想が記載されているので、企業情報記事３１の第２パラグラフ部３１ｃと全く異なる内容になっている。

さらにまた、企業情報記事３１の第３パラグラフ部３１ｄは、直近三ヶ月の実績の連結経常利益及び売上営業利益率を前年同期比と対比した内容になっており、この第３パラグラフ部３１ｄの内容は、投資家等がＢ社の直近の業績情報を把握するのに役立つ情報になっている。一方、図１４（ｂ）の従来技術による記事Ｋ１１には、企業情報記事３１の第３パラグラフ部３１ｄに応じたような内容は含まれない。

図８の企業情報記事３１について、以上のことを整理すると、投資家等が本発明に係る図８に示すＢ社に関する企業情報記事３１を読めば、見出し部３１ａ及び第１～第３パラグラフ部３１ｂ～３１ｄの内容より、Ａ社の現況の業績は好調であって、今後も暫くは順調な業績が続きそうであると判断できる材料を分かりやすく伝える内容になっているが、図１４（ｂ）の従来技術による記事Ｋ１１からは、図８の企業情報記事３１から読み取れるような上記の内容をスムーズに把握することは困難になっていることが分かる。

図９（ａ）は、図６に示すフローチャートの処理により自動生成された記事の例である企業情報記事４０を示し、この企業情報記事４０は、東京証券取引所等の証券取引所システム２により開示（発表）されたＣ社の資料（企業情報：業績予想修正）に基づき、自動生成されたものである。

企業情報記事４０は、見出し部４０ａ、第１パラグラフ部４０ｂ、第２パラグラフ部４０ｃ、及び配信時間部４０ｄを有する。見出し部４０ａは、Ｃ社が今期の経常利益を１６％上方修正した旨が示されており、この内容は、図６のフローチャートのＳ５の段階で特定されたものになっている。また、企業情報記事４０の第１パラグラフ部４０ｂは、主題又は重要な項目として、２０１７年３月期の連結経常利益を従来予想から上方修正し、減益率が減少する見通しになった旨を示すと共に、通期の連結最終利益は従来予想から下方修正となり、減益率も拡大する見通しである旨を示すので、投資家が気にかける企業の業績動向を的確に伝える記事内容になっている。なお、このような第１パラグラフ部４０ｂの内容も図６に示すフローチャートのＳ４～Ｓ６の段階における処理内容に基づいたものになっている。

さらに、企業情報記事４０の第２パラグラフ部４０ｃは、今回の修正発表により、下期の連結経常利益及び増益率は、それぞれ拡大になることを示す内容になっており、この内容も図６に示すフローチャートのＳ４～Ｓ６の段階における処理内容に基づいたものになっている。このように本発明では、企業が業績予想修正を発表すると、株価に影響を及ぼすような内容を投資家に伝える記事を自動生成するようになっており、一方、上述した従来技術の非特許文献１で記事を生成するのは、企業が決算資料を発表した場合に限られるので、このように業績予想修正が発表された場合に記事を生成できない。

図９（ｂ）も、図６に示すフローチャートの処理により自動生成された例の企業情報記事４１を示し、この企業情報記事４１は、東京証券取引所等の証券取引所システム２により開示（発表）されたＤ社の資料（企業情報：業績予想修正）に基づき、自動生成されたものである。

企業情報記事４１も、見出し部４１ａ、第１パラグラフ部４１ｂ、第２パラグラフ部４１ｃ、及び配信時間部４１ｄを有する。見出し部４１ａは、Ｄ社が今期の経常利益を１６％上方修正して最高益を更新する旨が示されており、この内容も、図６のフローチャートのＳ５等の段階で特定されたものになっている。また、企業情報記事４１の第１パラグラフ部４１ｂは、主題又は重要な項目として、２０１７年３月期の連結経常利益を従来予想から上方修正し、一転して１６％の増益を見込んで、２期連続で過去最高益を更新する見通しになった旨を示す文章になっている。そして、第２パラグラフ部４０ｃは、今回の修正発表により、下期の連結経常利益及び増益率は、それぞれ増額及び拡大になることを示す内容になっており、この内容も図６に示すフローチャートのＳ４～Ｓ６の段階における処理により得られている。

図１０は、図６に示すフローチャートの処理により自動生成された記事の例である企業情報記事４２を示し、この企業情報記事４２も、東京証券取引所等の証券取引所システム２により開示（発表）されたＥ社の資料（企業情報：配当修正）に基づき、自動生成されたものである。

企業情報記事４２は、見出し部４２ａ、第１パラグラフ部４２ｂ、及び配信時間部４２ｃを有する。見出し部４２ａは、Ｅ社が今期配当を２期ぶりに２０円で復配する旨を記しており、この内容は、図６のフローチャートのＳ５等の段階で特定されたものになっている。また、企業情報記事４２の第１パラグラフ部４２ｂは、未定だった２０１７年３月期の配当を実施して２期ぶりに復配することを示すので、投資家が気にかける企業の状況を的確に伝える記事内容になっている。なお、このような第１パラグラフ部４２ｂの内容も図６に示すフローチャートのＳ４～Ｓ６の段階における処理内容に基づいたものになっている。このように本発明では、企業が配当修正を発表しても、記事を自動生成し、一方、上述した非特許文献１で記事を生成するのは、企業が決算資料を発表した場合に限られるので、このように配当修正が発表された場合は記事を生成できない。

以上のように、本発明では、各企業が決算等の企業情報を発表すると、定型的な内容ではなく、発表内容に合わせて、注目すべき事項に焦点を合わせた記事を自動で作成するので、投資等において検討及び判断等の対象にしなければならない事項を把握しやすい表現にした記事を投資家等に素早く提供できるメリットを有し、また、このような内容の記事は、決算以外の業績予想修正、配当修正等が発表された場合にも生成されることが特徴になっている。

なお、本発明は上述した形態に限定されるものではなく、様々な変形例が想定できる。例えば、上記の説明では、過去決算ＤＢ１６に記憶する平均値は、一つの企業を除いた残りの他の企業の平均値を算出したものであったが、他の企業としては、一つの企業と同じ業種の企業に絞って、業種ごとに平均値を算出して、業種に合わせた対比等を行うようにしてもよい。また、仕様の簡易化、及び平均値算出処理の負担の低減等を図る場合は、一つの企業を除いた平均値ではなく、一つの企業を除かずに含めた複数の平均値を算出し、このように算出した平均値を対比等に用いるようにしてもよい。

また、生成する記事は、記事の見出しを示す見出し部３０ａ等を設けていたが、生成する記事の仕様等に応じては、見出し部３０ａ等を設けるのを省略する仕様にしてもよく、この場合は、図６のフローチャートのＳ５の段階で特定する内容は、記事の主題の中に記載するようにし、記事の主題は、第１パラグラフ部３０ｂ等の中で、企業名と発表時期の文章の次の文章の中に含ませて、主題を目立つようにする。

さらに、上述した説明では、記事の見出し又は主題は、新たに発表された企業情報に含まれる数値情報を、業績予測情報に含まれる数値情報及び過去分の企業情報に含まれる数値情報の両方と比較して特定するようにしていたが、仕様の簡易化等を図る場合は、いずれか一方のみの比較で特定を行っても良い（新たな企業情報に含まれる数値情報と業績予測情報に含まれる数値情報との比較、又は新たな企業情報に含まれる数値情報と過去分の企業情報に含まれる数値情報との比較のいずれか一方で、見出し等を特定することも可能である）。

また、上記の処理において生成する記事では、株価に関する内容を含んでいなかったが、情報ＤＢシステム１０からは、理論株価ＤＢ１８及び個人投資家株価予想ＤＢ１９に格納されている株価に関する情報（理論株価、複数の個人投資家による予想株価等）も記事生成装置２０へ送られてくると共に、株価配信システム３が配信する各企業の最新の株価（実際の株価）も記事生成装置２０は受信して取得するので、これら株価に関する情報を、生成する記事に含ませても良い。

図１１（ａ）は、Ａ社の最新の株価５０ａ（実際の株価）及びＡ社の理論株価５０ｂを含むＡ社株価情報５０の例を示し、このようなＡ社株価情報５０を例えば、図７に示す企業情報記事３０の見出し部３０ａの下方、又は配信時間部３０ｅの上方などの記事内に配置して、記事と共に、株価に関する内容を提供するようにしてもよい。この場合、Ａ社株株価情報５０に含まれるＡ社の株価５０ａとしては、記事を生成する際に、株価配信システム３から取得した最新の株価が用いられ、また、Ａ社の理論株価５０ｂは、図６のフローチャートのＳ３の段階で取得する情報の中に含まれる理論株価ＤＢ１８から読み出されたＡ社の理論株価の値が用いられる。

また、図１１（ｂ）は、Ａ社の株価５１ａ（実際の株価）及びＡ社の予想株価５１ｂを含むＡ社株価情報５１の例を示し、このようなＡ社株価情報５１を、図１１（ａ）のＡ社株価情報５０の場合と同様に、例えば、図７に示す企業情報記事３０の見出し部３０ａの下方、又は配信時間部３０ｅの上方などの記事内に配置し、記事と共に、株価に関する内容を提供してもよい。この場合、Ａ社株株価情報５１に含まれるＡ社の株価５１ａは、図１１（ａ）に示す場合と同様に、Ａ社の最新の株価が用いられ、また、Ａ社の予想株価５１ｂは、図６のフローチャートのＳ３の段階で取得する情報の中に含まれる個人投資家株価予想ＤＢ１９から読み出されたＡ社の予想株価の値が用いられる。

なお、他の変形例としては、図１１（ａ）、（ｂ）を組み合わせたような株価情報を用いることも可能であり、この場合は、例えば、Ａ社の株価（最新の株価）、Ａ社の理論株価、及びＡ社の予想株価を含む株価情報を記事と共に載せることになる。このような図１１（ａ）（ｂ）等に示す株価情報を記事と共に載せることで、株価と記事の内容について、どのような影響及び関連性が出ているかを一緒に確認できるようになる。

さらに、自動生成する決算に関する記事（図７～１０等に示す企業情報記事３０、３１４０～４２等）には、その記事を生成する起因となった発表の概要を一目で分かるようにするため、その発表についての総合評価（決算等に関する発表に対する全体評価）を記事と共に示すようにしてもよい。

図１１（ｃ）は、Ａ社の発表された決算についての総合評価５２の例（全体評価の例）を示し、この例では、５段階評価で決算の内容を評価できるように、５つの星の図柄を表すと共に、５段階評価に応じて、星の図柄の中身を塗りつぶす仕様になっている（例えば、評価が５段階中の３であれば、左から三つ目までの星の図柄を塗りつぶすことになる）。このような５段階評価は、評価基準テーブル２５に基づいて算出する各項目のポイントを合計し、その合計したポイントの値に応じて５段階評価を行う。このような評価は、図６のフローチャートにおけるＳ４の段階でポイントを算出して、合計のポイントの値を求め、その合計のポイントの値に基づき評価の段階を決定することになる。例えば、求めた合計ポイントの値が５であれば、評価も５段階中の５になり、以下同様に、合計ポイントの値が４であれば、評価は５段階中の４、合計ポイントの値が３であれば、評価は５段階中の３、合計ポイントの値が２であれば、評価は５段階中の２、合計ポイントの値が１であれば、評価は５段階中の１になる。

決定した評価に基づいて生成したＡ社の総合評価５２は、例えば、図７に示す企業情報記事３０の見出し部３０ａの下方、又は配信時間部３０ｅの上方などに配置し、記事と共に、発表された決算の評価を提供する。このように総合評価５２も記事と共に提供すれば、投資家等は、総合評価５２により、一目で発表された決算が好ましいものか、又は良くないものであるかなどを把握でき、それから、より詳しい内容を記事で確認するという流れを作ることができ、投資家等がスムーズな判断を行えることに貢献できる。

なお、評価の仕方としては、上記のような５段階評価以外に、段階数を増やして６段階以上で評価することや、逆に段階数を減らして３段階以下で評価することも考えられる。さらには、全体評価としてプラス又はマイナスの二段階で評価することも可能である。

このようにプラス又はマイナスの二段階等で、発表された企業情報の全体評価を行う場合も、新たな企業情報に含まれる各項目の数値情報を、比較対象となる業績予想情報に含まれる各項目の数値情報、又は過去の企業情報に含まれる各項目の数値情報と比較し、その比較の結果において、上述したように評価基準テーブル２５で規定される条件により、各項目に対し算出されるポイントに基づき行うことになる。しかし、算出した複数の項目に対するポイントに、プラスとマイナスが入り交じっている場合、すなわち新たに発表された企業情報に含まれる各項目の数値情報が、比較対象となる数値情報に対して大きくなる場合と小さくなる場合は入り交じっているときは、全体として評価を一律的に行うのが困難となるので、このような場合は、複数の項目の中の重要項目に基づき全体評価を行うことになる。

すなわち、重要項目における数値情報同士の比較で、新たな企業情報に含まれる数値情報が、比較対象となる数値情報に対して大きくなる場合（重要項目において、算出されるポイントがプラスの場合）、発表された新たな企業情報について、プラスの全体評価（総合評価）を行う。一方、新たな企業情報に含まれる数値情報が、比較対象となる数値情報に対して小さくなる場合（重要項目において、算出されるポイントがマイナスの場合）、マイナスの全体評価（総合評価）を行うことになる。そして、このようなプラス又はマイナスの全体評価を、自動生成した記事（企業情報記事３０等）に付して、投資家等のユーザに配信すれば、投資家等は、発表された企業情報が、概要的にポジティブなものか、あるいはネガティブなものであるかを、記事に付された全体評価で素早く判断できる。

複数の項目の中の重要項目としては、基本的に経常利益を用いる（経常利益に関する項目を重要項目にする）。しかし、経常利益は黒字であるが、純利益は赤字といったように、利益に関する項目に黒字と赤字が入り交じっているときは、経常利益以外の項目が、企業の業績において影響を及ぼす項目になっていると推測できるので、このような場合は、経常利益以外で業績に影響を及ぼす項目を重要項目にすることになる。このような場合の具体的な重要項目の特定（経常利益以外を重要項目に特定する場合）は、上述した新たに発表された企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、平均数値情報と項目ごとに比較する際、数値情報と平均数値情報の差に応じた状況を示す値（ポイント）が最も大きくなる比較対象の項目を、記事生成装置２０は重要項目として特定することになる。

さらに、上記の説明において、生成する記事（図７～１０等に示す企業情報記事３０、３１、４０～４２等）は、テキストベースのものであったが、グラフや図柄等を用いて記事内容をビジュアル化することも可能である。

図１２は、ビジュアル化した例の企業情報記事６０（発表された決算に対する記事）を示し、上から順に、要約部６１、グラフ部６２、評価部６３を含む。この変形例では、記事をビジュアル化（図案化）するために、決算内容を「売上高」、「営業利益」、及び「最終利益」の項目に絞った内容にしており、要約部６１では、これら３つの項目に対して、要約と共に「Ｇｏｏｄ！」又は「Ｂａｄ」の評価を示す図柄を付したものにしている。また、グラフ部６２では、これら３つの項目を、各期を横軸にしたグラフで表した内容にしている。そして、評価部６３は基本的に、図１１（ｃ）で示したものと同等にしている。このようなビジュアル化した企業情報記事６０では、テキストの記事に比べて、視覚的に内容を把握できるので、スピーディーに企業情報を理解することを望む投資家等に対して好適なものとなる。

本発明は、発表された決算等の企業情報に含まれる重要な事項がメインとなるように編集した記事を自動生成するので、投資家等が気にかける事項を伝わりやすい表現で提供する用途等に対し好適に利用可能である。

１ 記事提供システム
２ 証券取引所システム
３ 株価配信システム
５ 記事生成システム
１０ 情報ＤＢシステム
１１ ＤＢ管理装置
１５ 該当決算ＤＢ
１６ 過去決算ＤＢ
１７ 業績予想ＤＢ
１８ 理論株価ＤＢ
１９ 個人投資家株価予想ＤＢ
２０ 記事生成装置
２０ａ ＭＰＵ
２０ｇ 記憶部
２４ 作成記事テーブル
２５ 評価基準テーブル
Ｐ２ 記事生成プログラム

Claims (12)

1. 情報配信元から配信される企業情報に基づいて、企業情報記事を自動生成する記事生成装置を備える記事生成システムにおいて、
   情報配信元から配信される企業情報は、企業の業績に係る複数の項目に応じた数値情報を含み、
   情報配信元から配信される企業情報を受信すると共に、受信した企業情報を、過去の企業情報として蓄積する情報データベースシステムを備え、
   前記記事生成装置は、
   情報配信元から配信される新たな企業情報が、前記情報データベースシステムによって受信されることを検知する手段と、
   前記情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、新たな企業情報及び前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の過去の企業情報を、前記情報データベースシステムから取得する手段と、
   取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した過去の企業情報に含まれる複数の項目に応じた過去の数値情報と項目ごとに比較する比較手段と、
   比較した数値情報の中で、数値情報同士の差の状況が最も大きくなる比較対象の項目を特定する手段と、
   特定した項目に応じた情報を、企業情報記事の見出し又は主題の中に記載する手段と
   を備えることを特徴とする記事生成システム。
2. 前記複数の項目には、重要項目が含まれており、
   前記記事生成装置は、
   前記比較手段の比較により、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が、前記過去の企業情報に含まれる過去の数値情報の各項目に対して大きい場合と小さい場合の両方が含まれるとき、前記重要項目に係る比較で、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が前記過去の企業情報に含まれる過去の数値情報に対して大きければ、前記新たな企業情報について、プラスの全体評価を行う評価手段と、
   前記プラスの全体評価を配置した企業情報記事を自動生成する手段と
   を備える請求項１に記載の記事生成システム。
3. 前記評価手段は、前記比較手段の比較により、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が、前記過去の企業情報に含まれる過去の数値情報の各項目に対して大きい場合と小さい場合の両方が含まれるとき、前記重要項目に係る比較で、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が前記過去の企業情報に含まれる過去の数値情報に対して小さければ、前記新たな企業情報について、マイナスの全体評価を行うようにしてあり、
   前記マイナスの全体評価を配置した企業情報記事を自動生成するようにしてある請求項２に記載の記事生成システム。
4. 前記比較手段の比較に基づき、前記新たな企業情報と前記過去の企業情報の差の状況が最も大きくなる比較対象の項目を、前記重要項目にするようにしてある請求項２又は請求項３に記載の記事生成システム。
5. 情報配信元から配信される各企業の企業情報に基づいて、企業情報記事を自動生成する記事生成装置において、
   情報配信元から配信される企業情報を受信すると共に、受信した企業情報を、過去の企業情報として蓄積する外部の情報データベースシステムによって、新たな企業情報が受信されることを検知する手段と、
   外部の情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、新たな企業情報及び前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の過去の企業情報を、外部の情報データベースシステムから取得する手段と、
   取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した過去の企業情報に含まれる複数の項目に応じた過去の数値情報と項目ごとに比較する比較手段と、
   比較した数値情報の中で、数値情報同士の差の状況が最も大きくなる比較対象の項目を特定する手段と、
   特定した項目に応じた情報を、企業情報記事の見出し又は主題の中に記載する手段と
   を備えることを特徴とする記事生成装置。
6. 前記比較手段は、前記新たな企業情報に含まれる数値情報を、前記過去の企業情報に含まれる過去の数値情報の中で、過去の極値となる数値情報と比較するようにしてある請求項５に記載の記事生成装置。
7. 前記複数の項目には、重要項目が含まれており、
   前記比較手段の比較により、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が、前記過去の企業情報に含まれる過去の数値情報の各項目に対して大きい場合と小さい場合の両方が含まれるとき、前記重要項目に係る比較で、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が前記過去の企業情報に含まれる過去の数値情報に対して大きければ、前記新たな企業情報について、プラスの全体評価を行う評価手段と、
   前記プラスの全体評価を配置した企業情報記事を自動生成する手段と
   を備える請求項５又は請求項６に記載の記事生成装置。
8. 前記評価手段は、前記比較手段の比較により、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が、前記過去の企業情報に含まれる過去の数値情報の各項目に対して大きい場合と小さい場合の両方が含まれるとき、前記重要項目に係る比較で、前記新たな企業情報に含まれる数値情報が前記過去の企業情報に含まれる過去の数値情報に対して小さければ、前記新たな企業情報について、マイナスの全体評価を行うようにしてあり、
   前記マイナスの全体評価を配置した企業情報記事を自動生成するようにしてある請求項７に記載の記事生成装置。
9. 前記重要項目は、経常利益に関する項目にしてある請求項７又は請求項８に記載の記事生成装置。
10. 前記比較手段の比較に基づき、前記新たな企業情報と前記過去の企業情報の差の状況が最も大きくなる比較対象の項目を、前記重要項目にするようにしてある請求項７又は請求項８に記載の記事生成装置。
11. 情報配信元から配信される各企業の企業情報に基づいて、記事生成装置が企業情報記事を自動生成する記事生成方法において、
    前記記事生成装置は、
    情報配信元から配信される企業情報を受信すると共に、受信した企業情報を、過去の企業情報として蓄積する外部の情報データベースシステムによって、新たな企業情報が受信されることを検知するステップと、
    外部の情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、新たな企業情報及び前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の過去の企業情報を、外部の情報データベースシステムから取得するステップと、
    取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した過去の企業情報に含まれる複数の項目に応じた過去の数値情報と項目ごとに比較するステップと、
    比較した数値情報の中で、数値情報同士の差の状況が最も大きくなる比較対象の項目を特定するステップと、
    特定した項目に応じた情報を、企業情報記事の見出し又は主題の中に記載するステップと
    を実行することを特徴とする記事生成方法。
12. コンピュータに、情報配信元から配信される各企業の企業情報に基づいて、企業情報記事を自動生成する処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、
    前記コンピュータに、
    情報配信元から配信される企業情報を受信すると共に、受信した企業情報を、過去の企業情報として蓄積する外部の情報データベースシステムによって、新たな企業情報が受信されることを検知するステップと、
    外部の情報データベースシステムによる新たな企業情報の受信を検知した場合、新たな企業情報及び前記新たな企業情報に係る企業と同じ企業の過去の企業情報を、外部の情報データベースシステムから取得するステップと、
    取得した新たな企業情報に含まれる複数の項目に応じた数値情報を、取得した過去の企業情報に含まれる複数の項目に応じた過去の数値情報と項目ごとに比較するステップと、
    比較した数値情報の中で、数値情報同士の差の状況が最も大きくなる比較対象の項目を特定するステップと、
    特定した項目に応じた情報を、企業情報記事の見出し又は主題の中に記載するステップと
    を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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