本発明の全体構成は図1に示すような構成になっており、全体の制御や演算処理等を実行するCPU10と、制御プログラムやパラメータ等を格納しているROM11と、作業メモリを形成するRAM12と、入力処理された情報やデータ、パラメータを記憶するデータベース(DB)20と、表示制御部13を経て必要なデータ、表、操作案内等を表示する表示部14と、演算処理結果等を電子データや印字形式で出力する出力部15と、必要な情報やデータ、コマンド等を入力する入力部16とを具備し、これら各部が相互に接続されている。また、システム本体は外部の端末(例えばパソコン)30に接続されると共に、インターネット31に接続されて利用者の外部端末と送受信することができ、そのためのインタフェース(I/F)部32がCPU10等に接続されている。
入力部16からは、電子データである有価証券報告書41、電子データであるコーポレート・ガバナンス報告書42、電子データである決算短信報告書43、電子データである適時開示情報報告書44、電子データである独立役員報告書45、ペーパーに印字されている定款および過去の株主総会招集通知の書類46、ペーパーに印字されている報道および取材情報47のデータや情報が入力される。また、電子データの場合には、インターネット31を経由して入力することも可能である。なお、有価証券報告書41、コーポレート・ガバナンス報告書42、決算短信報告書43、適時開示情報報告書44はペーパーに印字されているデータであっても構わない。逆に、定款および過去の株主総会招集通知の書類46、報道および取材情報47が電子データであっても構わない。
図2は、CPU10、ROM11、RAM12、データベース20で構成される演算処
理部100の機能ブロック例を示しており、演算処理部100は議案項目等のデータを所定のアルゴリズムで数値化する数値化部110と、議案項目の抽出を行うデータ抽出部120と、株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表作成部130と、データの並び替えを行うデータ並び替え部140と、株主総会における議案を予測する議案内容予測部150と、議案内容予測部150で予測された予測議案に基づいて株主総会議案予測報告書60を作成する株主総会議案予測報告書作成部160と、別途株主が作成する議決権行使ガイドライン200のデータを基準値として予測議案に対する賛否を判断する議案判断部170と、議案判断部170で判断された結果に基づいて株主総会議案決定報告書52を作成する株主総会議案決定報告書作成部180とで構成されている。
有価証券報告書(日本語版)41は例えば図3に示すようになっており、様式は「企業内容等の開示に関する内閣府令」に定められている。電子データである有価証券報告書41より、株式の所有者別状況、役員に関するデータを入力部16より入力して取り込む。有価証券報告書41のデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、有価証券報告書41の分類に従って、各々の項目に該当値を入力部16のキーボードより入力する。なお、有価証券報告書41の財務情報が作成、流通、再利用できるように標準化されたXML(eXtensible Markup Language)ベースの言語であるXBRL(eXtensible Business Reporting Language)を利用することで、キーボードによる入力作業の省力化を図ることが可能であるため、有価証券報告書41がXBRLにより開示される場合は、これを利用する。株式の所有者別状況における入力対象は金融機関その他の法人、外国法人、個人の区分などである。役員に関するデータにおける入力対象は、役員氏名、生年月日、会社入社年月、役員就任年月、略歴、社内・社外役員の区分などである。図3は有価証券報告書41の一部を示しており、「第一部 証券情報」の「第1 募集要項」として、新規発行社債、社債の引受けおよび社債管理の委託、新規発行コマーシャル・ペーパー、新規発行カバードワラント、新規発行預託証券、新規発行による手取金の使途、会社設立の場合の特記事項があり、「第2 売出要領」として、売出有価証券、売出しの条件がある。また、「第二部 企業情報」には、「第1 企業の概況」として、主要な経営指標等の推移、沿革、事業の内容、関係会社の状況、従業員の状況があり、「第2 事業の状況」として、業績等の概要、生産、受注および販売の状況、対処すべき課題、経営上の重要な契約等、研究開発活動があり、「第3 設備の状況」として、設備投資等の概要、主要な設備の状況、設備の新設、除却等の計画があり、「第4 提出会社の状況」として、株式等の状況、自己株式の取得等の状況、配当政策、株価の推移があり、「第5 経理の状況」として、連結財務諸表等、財務諸表等があり、「第6 提出会社の株式事務の概要」、「第7 提出会社の参考情報」がある。更に、「第三部 提出会社の保証会社等の情報」には、「第1 保証会社情報」、「第2 保証会社以外の会社の情報」、「第3 指数等の情報」があり、「第四部 特別情報」には、「第1 最近の財務諸表」、「第2 保証会社および連動子会社の最近の財務諸表または財務書類」がある。
コーポレート・ガバナンス報告書(日本語版)42は例えば図4に示すようになっており、「コーポレート・ガバナンスに関する基本的な考え方および資本構成、企業属性その他の基本情報」には更に、企業属性、上場取引所および市場区分、決算期、業種、(連結)従業員数、(連結)売上高、親会社の有無、連結子会社数、その他コーポレート・ガバナンスに重要な影響を与えうる特別な事情その他が一般的に示される。また、「経営上の意思決定、執行および監督に係る経営管理組織その他のコーポレート・ガバナンス体制の状況」として、組織形態、取締役会の議長、取締役の人数、社外取締役の選任状況、監査役会の設置の有無、監査役の人数、監査役と会計監査人の連携状況、監査役と内部監査部門の連携状況、社外監査役の選任状況、執行役関係、監査体制インセンティブ関係、取締役報酬に関する開示状況、社外取締役のサポート体制その他がある。更に、「株主その他の利害関係者に関する施策の実施状況」には、株主総会の活性化および議決権行使の円滑化に向けての取組み状況、IRに関する活動状況、ステークホルダーの立場の尊重に係る取組み状況があり、「内部統制システムに関する基本的な考え方およびその整備状況」には、内部統制システムについての基本的な考え方、内部統制システムの整備状況、反社会的勢力排除に向けた基本的な考え方、反社会的勢力排除に向けた整備状況、模式図の添付があり、その他買収防衛に関する事項等がある。このような内容が記述されている電子データのコーポレート・ガバナンス報告書42より、当該会社の基本的考え方、資本構成、企業属性、取締役および監査役に関する情報、社外取締役および社外監査役に関する情報、報酬に関する情報、株主その他利害関係者に関する施策、内部統制、買収防衛に関する情報を入力部16より入力して取り込む。コーポレート・ガバナンス報告書42の入力部16でのデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、コーポレート・ガバナンス報告書42の分類に従って、各々の項目に該当値をキーボードにより入力する。なお、コーポレート・ガバナンス報告書42の財務情報が作成、流通、再利用できるように標準化されたXMLベースの言語であるXBRLを利用することで、キーボードによる入力作業の省力化を図ることが可能であるため、コーポレート・ガバナンス報告書42がXBRLにより開示される場合は、これを利用する。
決算短信報告書(日本語版)43は例えば図5に示すようになっており、決算短信報告書43の様式には連結財務諸表作成会社用と連結財務諸表非作成会社用とがあり、連結財務諸表作成会社用様式では、サマリー情報として、連結業績、配当の状況、連結業績予想、その他があり、定性的・財務諸表等として、経営成績、企業集団の状況、経営方針、連結財務諸表、個別財務諸表、その他がある。また、連結財務諸表非作成会社用様式では、サマリー情報として、業績、配当の状況、業績予想、その他があり、定性的・財務諸表等として、経営成績、企業集団の状況、経営方針、財務諸表、その他がある。このような内容を記述している電子データの決算短信報告書43より、当期利益、配当額、発行済株式数といった企業業績および決算発表日時、株主総会開催日などのデータを入力部16より入力して取り込む。決算短信報告書43の入力部16によるデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、決算短信報告書43の分類に従って、各々の項目に該当値を入力部16のキーボードにより入力する。なお、決算短信報告書43の財務情報が作成、流通、再利用できるように標準化されたXMLベースの言語であるXBRLを利用することで、キーボードによる入力作業の省力化を図ることが可能であるため、決算短信報告書43がXBRLにより開示される場合は、これを利用する。
適時開示情報報告書44には定められた様式はないが、電子データである適時開示情報報告書44より役員の異動、買収防衛策に関する方針、企業再編に関する情報、役員報酬に関する情報等を入力部16より入力して取り込む。適時開示報告書44の入力部16によるデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、適時開示情報報告書44の分類に従って、各々の項目に該当値を入力部16のキーボードにより入力する。
電子データである独立役員報告書45より、個々の社外取締役および社外監査役の属性について、他の会社の出身者、弁護士、公認会計士、税理士、学者、その他の区分に従ってデータを入力する。併せて、開示される当該社外取締役および社外監査役の専門性と業務との関連性に係る選任理由を入力する。電子データである独立役員報告書45の入力部16によるデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、独立役員報告書45の分類に従って、各々の項目に該当値を入力部16のキーボード等により入力する。なお、独立役員報告書45の財務情報が作成、流通、再利用できるように標準化されたXMLベースの言語であるXBRLを利用することで、キーボードによる入力作業の省力化を図ることが可能であるため、独立役員報告書45がXBRLにより開示される場合は、これを利用する。なお、独立役員報告書45の開示項目はコーポレート・ガバナンス報告書42に沿ったものである。
各会社が開示する定款および過去の株主総会招集通知の書類46より、株主総会議案を作成するに当たり必要となる情報を入力する。ペーパーに印字されている定款および株主総会招集通知46の入力部16によるデータ入力は、図6に示すように、当該会社(本例では「AA株式会社」)が定款および過去の株主総会招集通知の書類46を掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードして表示部14Aに表示した後、表示部14の所定部に入力部16のキーボー等で行う。株主総会招集通知の様式は会社法施行規則において定められており、議案、提案の理由、議案につき株主総会に報告すべき調査の結果があるときは、その結果の概要、その他が挙げられている。定款において入力するデータは、株式の状況、株主総会、取締役会および監査役会の運営に関する事項、取締役および監査役の任期、配当金決議の権限に関する事項などである。過去の株主総会招集通知より入力する情報は、株主総会における決議事項の対象となる議案、参考資料として提示される取締役および監査役の略歴、属性、役員報酬の内容、買収防衛策、企業再編に関するもの等である。なお、図6では表示部14Aと表示部14を別のハードとして示しているが、同一画面上に重畳形式で表示することも可能である。
更に、メディアによる報道や記者の取材などを基に、会社の株主総会に有用と思われる事項や情報をスクラップ等として蓄積しておき、本システムの利用時に報道および取材情報47として入力する。入力する情報は、分析対象期間において発生した当該企業が関わる事件、不祥事等である。報道および取材情報47は一般的にはスクラップとして蓄積されるのでペーパー形式であり、これらスクラップされた事項を入力部16のキーボード等により入力して行う。
上述のようにして入力された各会社の情報、データはデータベース20に図7に示すように各会社毎に区画されて格納され、その後、データ並び替え部140は、入力種別(開示書類)毎にグループ分けして記番号を付してデータベース20のデータの並び替えを行い、図8および図9に示すような株主総会議案予測システム収集データ一覧表50として、記番号、開示書類等および開示書類等の項目の組で、少なくとも2年度分作成する。
次に、上述のように作成された株主総会議案予測システム収集データ一覧表50のデータから、株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表作成部130は議案項目毎にグループ分けして別の記番号を付してデータを並び替え、数値化部120は各項目の数値化を行い、図10〜図12に示すような株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する。
データ抽出部120は、図10〜図12に示す株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51として集約されたデータから、一般的な株主総会招集通知の議案分類である剰余金分配、定款一部変更、取締役選任、監査役選任、補欠監査役選任、役員賞与金支給、退職慰労金支給、役員報酬額改定、新株予約権付与、自己株式取得、会計監査人選任、事業再編、買収防衛策導入、株主提案、その他の議案に必要な項目を各議案毎に抽出し、その抽出された項目から議案内容予測部150は、当該会社が作成するであろう株主総会招集通知の議案内容を予測し、この予測結果に基づいて株主総会議案予測報告書作成部160は株主総会議案予測報告書60を作成する。このようにして作成された株主総会議案予測報告書60を、株主総会開催の5週間前をめどに機関投資家等の株主に電子メール、FAX、郵便等で提供する。株主総会議案予測報告書(英語版)60の一例(”Typical Company, Limited”)を図13〜図16に示す。”Proxy
Advance Japan”は、本システム名を示している。
また、議案判断部170は、議案内容予測部150で予測された予測議案について、例えば図17に示されるような議決権行使ガイドライン200を参照することにより当該予測議案の賛否を判断し、株主総会議案決定報告書作成部180は議案判断部170からの判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。なお、株主総会議案決定報告書52は株主総会議案予測報告書60に含めても良い。つまり、予測議案の有無と、議案が有ると予測された予測議案に対する賛否とを併記して作成するようにしても良い。
株主総会議案決定報告書52と株主総会議案予測報告書60が別の場合には、実際に株主総会招集通知が公開された時点において、判断結果を含む株主総会議案決定報告書52を株主総会開催の2週間前をめどに株主等に電子メール、FAX、郵便等で提供する。これは、株主総会議案予測報告書60ではカバーしきれなかった部分を改めて通知するためのものである。例えば取締役の人事について、発行会社は株主総会招集通知作成の直前で候補者を差し替えるといったことを行う可能性があり、本システムを使用する顧客(機関投資家等)に対し、予測と実際の招集通知の一致点および相違点を通知する必要があるからである。
以下に、各議案の有無の予測と予測議案に対する賛否の決定について説明する。
剰余金分配においては、定款および過去の株主総会招集通知46より入力された配当決議の権限に関するデータと決算短信報告書43より入力された配当金データとを組み合わせ、配当決議権限が株主総会にある場合および配当金が支給される場合はいずれも剰余金分配議案が「有る」と予測する。また、配当決議権限が取締役に有る場合においては、剰余金分配議案が「無い」と予測する。剰余金分配議案が有ると予測された場合には、更にその予測議案に対する賛否を判断する。
即ち、図18に示す剰余金分配議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST8(当年:最終配当)、ST9(当年:配当性向)、ST16(前年:配当性向)、ST17(前年:ROE)、DT8(配当権限)、ST49(剰余金処分がある場合にその詳細)の各項目を抽出し(ステップS11)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS12)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている剰余金分配の基準値#1Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS13)、合算値が基準値#1A以上の場合には剰余金分配議案が「有る」と判定し(ステップS14)、合算値が基準値#1Aより小さい場合には剰余金分配議案が「無い」と判定する(ステップS15)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された剰余金分配議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、剰余金分配の予測議案が有ると予測された場合には、議案判断部170は、作成された剰余金分配予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS16)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST8(当年:最終配当)、ST9(当年:配当性向)、ST16(前年:配当性向)、ST17(前年:ROE)、DT8(配当権限)、ST49(剰余金処分がある場合にその詳細)の数値の合算値である基準値#1Bとを比較し(ステップS17)、剰余金分配の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#1B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS18)、算出最低値が基準値#1Bよりも小さい場合には予測議案に反対し(ステップS19)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
定款一部変更議案においては、適時開示報告書44または報道および取材情報47により入力された定款変更に関するデータを基に、定款一部変更議案の有無を予測する。定款一部変更の議案が有ると予測された場合には、更にその予測議案に対する賛否を判断する。
即ち、図19に示す定款一部変更議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号DT6(取締役任期)、DT7(監査役任期)、DT8(配当権限)、ST27(株主総会の運営に関する規定)、ST28(株式の状況)、ST50(定款一部変更がある場合にその詳細)の各項目を抽出し(ステップS21)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS22)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている定款一部変更の基準値#2Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS23)、合算値が基準値#2A以上の場合には定款一部変更議案が「有る」と判定し(ステップS24)、合算値が基準値#2Aより小さい場合には定款一部変更議案が「無い」と判定する(ステップS25)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された定款一部変更議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、定款一部変更の議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された定款一部変更予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS26)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号DT6(取締役任期)、DT7(監査役任期)、DT8(配当権限)、ST27(株主総会の運営に関する規定)、ST28(株式の状況)、ST50(定款一部変更がある場合にその詳細)の数値の合算値である基準値#2Bとを比較し(ステップS27)、定款一部変更の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#2B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS28)、算出最低値が基準値#2Bよりも小さい場合には予測議案に反対し(ステップS29)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
取締役選任議案においては、適時開示情報報告書44より入力された取締役人事に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書41、コーポレート・ガバナンス報告書42、定款および過去の株主総会招集通知の書類46より入力された個々の取締役のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう取締役の特定を行うと共に、その属性を一覧表として提示した上で取締役選任議案の有無を予測する。取締役選任の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図20に示す取締役選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号DT1(取締役または監査役の氏名)、DT2(役職名)、DT3(生年)、DT4(就任年)、DT5(経歴)、DT6(取締役任期)、DT9(社外役員)、DT10(社外役員の属性)、DT11(役員の異動に関する情報)、DT12(役員候補者氏名)、DT13(役員候補者役職名)、DT14(役員候補者属性)、DT15(役員候補者生年)、DT16(役員候補者就任年)、ST22(取締役会形態)、ST23(取締役総数)、ST24(社外取締役数)、ST25(監査役数)
、ST26(社外監査役数)、ST27(株主総会の運営に関する規定)、ST51(取締役選任がある場合にその詳細) の各項目を抽出し(ステップS31)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS32)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている取締役選任の基準値#3Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS33)、合算値が基準値#3A以上の場合には取締役選任議案が「有る」と判定し(ステップS34)、合算値が基準値#3Aより小さい場合には取締役選任議案が「無い」と判定する(ステップS35)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された取締役選任議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、取締役選任の議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された取締役選任予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS37)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号DT1(取締役または監査役の氏名)、DT2(役職名)、DT3(生年)、DT4(就任年)、DT5(経歴)、DT6(取締役任期)、DT9(社外役員)、DT10(社外役員の属性)、DT11(役員の異動に関する情報)、DT12(役員候補者氏名)、DT13(役員候補者役職名)、DT14(役員候補者属性)、DT15(役員候補者生年)、DT16(役員候補者就任年)、ST22(取締役会形態)、ST23(取締役総数)、ST24(社外取締役数)、ST25(監査役数)
、ST26(社外監査役数)、ST27(株主総会の運営に関する規定)、ST51(取締役選任がある場合にその詳細)の数値の合算値である基準値#3Bとを比較し(ステップS38)、取締役選任の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#3B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS39a)、算出最低値が基準値#3Bよりも小さい場合には予測議案に反対し(ステップS39b)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
監査役選任議案においては、適時開示情報報告書44より入力された監査役人事に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書41、コーポレート・ガバナンス報告書42、定款および過去の株主総会招集通知の書類46より入力された個々の監査役のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう監査役の特定を行うと共に、その属性を一覧表として提示した上で監査役選任議案の有無を予測する。監査役役選任の予測議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図21に示す監査役選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号DT1(取締役または監査役の氏名)、DT2(役職名)、DT3(生年)、DT4(就任年)、DT5(経歴)、DT7(監査役任期)、DT9(社外役員)、DT10(社外役員の属性)、DT11(役員の異動に関する情報)、DT12(役員候補者氏名)、DT13(役員候補者役職名)、DT14(役員候補者属性)、DT15(役員候補者生年)、DT16(役員候補者就任年)、ST22(取締役会形態)、ST23(取締役総数)、ST24(社外取締役数)、ST25(監査役数)、ST26(社外監査役数)、ST27(株主総会の運営に関する規定)、ST51(取締役選任がある場合にその詳細)の各項目を抽出し(ステップS41)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS42)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている監査役選任の基準値#4Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS43)、合算値が基準値#4A以上の場合には監査役選任議案が「有る」と判定し(ステップS44)、合算値が基準値#4Aより小さい場合には監査役選任議案が「無い」と判定する(ステップS45)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された監査役選任議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、監査役選任の議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された監査役選任予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS47)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号DT1(取締役または監査役の氏名)、DT2(役職名)、DT3(生年)、DT4(就任年)、DT5(経歴)、DT7(監査役任期)、DT9(社外役員)、DT10(社外役員の属性)、DT11(役員の異動に関する情報)、DT12(役員候補者氏名)、DT13(役員候補者役職名)、DT14(役員候補者属性)、DT15(役員候補者生年)、DT16(役員候補者就任年)、ST22(取締役会形態)、ST23(取締役総数)、ST24(社外取締役数)、ST25(監査役数)、ST26(社外監査役数)、ST27(株主総会の運営に関する規定)、ST51(取締役選任がある場合にその詳細)の数値の合算値である基準値#4Bとを比較し(ステップS48)、監査役選任の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#4B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS49a)、算出最低値が基準値#4Bよりも小さい場合には予測議案に反対し(ステップS49b)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
補欠監査役選任議案においては、適時開示情報報告書44より入力された補欠監査役人事に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書41、コーポレート・ガバナンス報告書42、定款および過去の株主総会招集通知の書類46より入力された個々の補欠監査役のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう補欠監査役の特定を行うと共に、その属性を一覧表として提示した上で補欠監査役選任議案の有無を予測する。補欠監査役役選任の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図22に示す補欠監査役選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST72(その他情報はある場合にその詳細)およびST53(補欠監査役選任がある場合にその詳細)の項目を抽出し(ステップS51)、議案内容予測部150は抽出された項目の数値を合算値とする(ステップS52)。当該項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている補欠監査役選任の基準値#5Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS53)、合算値が基準値#5A以上の場合には補欠監査役選任議案が「有る」と判定し(ステップS54)、合算値が基準値#5Aよりも小さい場合には補欠監査役選任議案が「無い」と判定する(ステップS55)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された補欠監査役選任議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、補欠監査役選任の予測議案がある場合には、議案判断部170は、作成された補欠監査役選任予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS56)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST72およびST53の数値の合算値である基準値#5Bとを比較し(ステップS57)、補欠監査役選任の議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#5B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS58)、算出最低値が基準値#5Bよりも小さい場合には予測議案に反対し(ステップS59)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
役員賞与支給議案においては、適時開示情報報告書44より入力された報酬に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書41、コーポレート・ガバナンス報告書42、定款および過去の株主総会招集通知の書類46より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう役員賞与支給議案の有無を予測する。役員賞与支給の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図23に示す役員賞与支給議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST36(報酬に関する情報)、ST44(不祥事等の事件)、ST54(役員賞与支給がある場合にその詳細)、ST64(役員賞与支給対象者の特徴)の各項目を抽出し(ステップS61)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS62)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている役員賞与支給の基準値#6Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS63)、合算値が基準値#6A以上の場合には役員賞与支給議案が「有る」と判定し(ステップS64)、合算値が基準値#6Aよりも小さい場合には役員賞与支給議案が「無い」と判定する(ステップS65)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された役員賞与支給議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、役員賞与支給の議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された役員賞与支給予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS66)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST36(報酬に関する情報)、ST44(不祥事等の事件)、ST54(役員賞与支給がある場合にその詳細)、ST64(役員賞与支給対象者の特徴)の数値の合算値である基準値#6Bとを比較し(ステップS67)、役員賞与支給の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#6B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS68)、算出最低値が基準値#6Bよりも小さい場合には予測議案に反対し(ステップS69)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
退職慰労金支給議案においては、適時開示情報報告書44より入力された報酬に関するデータを基に、議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書41、コーポレート・ガバナンス報告書42、定款および過去の株主総会招集通知の書類46より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう退職慰労金支給議案の有無を予測する。退職慰労金支給の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図24に示す退職慰労金支給議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST36(報酬に関する情報)、ST44(不祥事等の事件)、ST55(退職慰労金支給がある場合にその詳細)、ST65(退職慰労金支給対象者の特徴)、ST70(役員報酬に関する方針)の各項目を抽出し(ステップS71)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS72)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている退職慰労金支給の基準値#7Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS73)、合算値が基準値#7A以上の場合には退職慰労金支給議案が「有る」と判定し(ステップS74)、合算値が基準値#7Aより小さい場合には退職慰労金支給議案が「無い」と判定する(ステップS75)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された退職慰労金支給議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、退職慰労金支給の議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された退職慰労金支給予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS76)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST36(報酬に関する情報)、ST44(不祥事等の事件)、ST55(退職慰労金支給がある場合にその詳細)、ST65(退職慰労金支給対象者の特徴)、ST70(役員報酬に関する方針)の数値の合算値である基準値#7Bとを比較し(ステップS77)、退職慰労金支給の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#7B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS78)、算出最低値が基準値#7Bより小さい場合には予測議案に反対し(ステップS79)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
役員報酬額改定議案においては、適時開示情報報告書44より入力された報酬に関するデータを基に、議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書41、コーポレート・ガバナンス報告書42、定款および過去の株主総会招集通知の書類46より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう役員報酬額改定議案の有無を予測する。役員報酬額改定の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図25に示す役員報酬額改定議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST36(報酬に関する情報)、ST44(不祥事等の事件)、ST56(役員報酬額改定がある場合にその詳細)、ST66(役員報酬改定後の水準)、ST70(役員報酬に関する方針)の各項目を抽出し(ステップS81)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS82)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている役員報酬額改定の基準値#8Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS83)、合算値が基準値#8A以上の場合には役員報酬額改定議案が「有る」と判定し(ステップS84)、合算値が基準値#8Aより小さい場合には役員報酬額改定議案が「無い」と判定する(ステップS85)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された役員報酬額改定議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、役員報酬額改定の議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された役員報酬額改定予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS86)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST36(報酬に関する情報)、ST44(不祥事等の事件)、ST56(役員報酬額改定がある場合にその詳細)、ST66(役員報酬改定後の水準)、ST70(役員報酬に関する方針)の数値の合算値である基準値#8Bとを比較し(ステップS87)、役員報酬額改定の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#8B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS88)、算出最低値が基準値#8Bより小さい場合には予測議案に反対し(ステップS89)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
新株予約権付与議案においては、適時開示情報報告書44より入力された報酬に関するデータを基に、議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書41、コーポレート・ガバナンス報告書42、定款および過去の株主総会招集通知の書類46より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう新株予約権付与議案の有無を予測する。新株予約権付与の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図26に示す新株予約権発行議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST36(報酬に関する情報)、ST44(不祥事等の事件)、ST57(新株予約権がある場合にその詳細)、ST67(新株予約権付与対象者の特徴)、ST70(役員報酬に関する方針)の各項目を抽出し(ステップS91)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS92)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている新株予約権発行の基準値#9Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS93)、合算値が基準値#9A以上の場合には新株予約権発行議案が「有る」と判定し(ステップS94)、合算値が基準値#9Aより小さい場合には新株予約権発行議案が「無い」と判定する(ステップS95)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された新株予約権発行議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、新株予約権発行の議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された新株予約権発行予測議案の判定に用いた項目の中での最低値を求め(ステップS96)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST36(報酬に関する情報)、ST44(不祥事等の事件)、ST57(新株予約権がある場合にその詳細)、ST67(新株予約権付与対象者の特徴)、ST70(役員報酬に関する方針)の数値の合算値である基準値#9Bとを比較し(ステップS97)、新株予約権発行の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#9B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS98)、算出最低値が基準値#9Bより小さい場合には予測議案に反対し(ステップS99)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
自己株式取得議案においては、適時開示情報報告書44より入力された自己株式取得に関するデータを基に、議案の有無を予測すると共に、報道および取材情報情報47を基に入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう自己株式取得議案の有無を予測する。自己株式取得の予測議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図27に示す自己株式取得議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST45(昨年度定時総会議案の有)、ST72(その他情報がある場合にその詳細)の各項目を抽出し(ステップS101)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS102)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている自己株式取得の基準値#10Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS103)、合算値が基準値#10A以上の場合には自己株式取得議案が「有る」と判定し(ステップS104)、合算値が基準値#10Aより小さい場合には自己株式取得議案が「無い」と判定する(ステップS105)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された自己株式取得議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、自己株式取得の議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された自己株式取得予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS106)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST45(昨年度定時総会議案の有)およびST72(その他情報がある場合にその詳細)の数値の合算値である基準値#10Bとを比較し(ステップS107)、自己株式取得の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#10B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS108)、算出最低値が基準値#10Bより小さい場合には予測議案に反対し(ステップS109)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
会計監査人選任議案においては、適時開示情報報告書44より入力された会計監査人選任に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、過去の株主総会招集通知(書類47)より入力された会計監査人に関するデータを組み合わせ、その属性を一覧表として提示した上で監査役選任議案の有無を予測する。会計監査人選任の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図28に示す会計監査人選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST72(その他情報がある場合にその詳細)およびST59(会計監査人選任がある場合にその詳細)の項目を抽出し(ステップS111)、議案内容予測部150は抽出された項目の数値を合算値とする(ステップS112)。当該項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている会計監査人選任の基準値#11Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS113)、合算値が基準値#11A以上の場合には会計監査人選任議案が「有る」と判定し(ステップS114)、合算値が基準値#11Aより小さい場合には会計監査人選任議案が「無い」と判定する(ステップS115)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された会計監査人選任議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、会計監査人選任の議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された会計監査人選任予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS116)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST72およびST59の数値の合算値である基準値#11Bとを比較し(ステップS117)、会計監査人選任の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#11B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS118)、算出最低値が基準値#11Bより小さい場合には予測議案に反対し(ステップS119)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
買収防衛策導入議案においては、適時開示情報報告書44より入力された買収防衛策に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、報道および取材情報47、有価証券報告書41、コーポレート・ガバナンス報告書42、定款および過去の株主総会招集通知の書類46より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう買収防衛策導入議案の有無を予測する。買収防衛策導入の予測議案が有ると判断された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図29に示す買収防衛策導入議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST39(買収防衛策に関する方針)、ST68(買収防衛策に関する方針)の各項目を抽出し(ステップS121)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS122)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている買収防衛策導入の基準値#12Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS123)、合算値が基準値#12A以上の場合には買収防衛策導入議案が「有る」と判定し(ステップS124)、合算値が基準値#12Aより小さい場合には買収防衛策導入議案が「無い」と判定する(ステップS125)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された買収防衛策導入議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、買収防衛策導入の予測議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された買収防衛策導入予測議案の判定に用いた項目の中での最低値を求め(ステップS126)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST39(買収防衛策に関する方針)およびST68(買収防衛策に関する方針)の数値の合算値である基準値#12Bとを比較し(ステップS127)、買収防衛策導入の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#12B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS128)、算出最低値が基準値#12Bより小さい場合には予測議案に反対し(ステップS129)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
事業再編関連議案においては、適時開示情報報告書44より入力された事業再編に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、報道及び取材情報47を基に入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう事業再編関連議案の有無を予測する。事業再編関連の予測議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図30に示す事業再編関連議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST44(不祥事等の事件)、ST69(企業再編に関する方針)の各項目を抽出し(ステップS131)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS132)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている事業再編関連の基準値#13Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS133)、合算値が基準値#13A以上の場合には事業再編関連議案が「有る」と判定し(ステップS134)、合算値が基準値#13Aより小さい場合には事業再編関連議案が「無い」と判定する(ステップS135)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された事業再編関連議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、事業再編関連の予測議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された事業再編関連予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS136)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST44(不祥事等の事件)、ST69(企業再編に関する方針)の数値の合算値である基準値#13Bとを比較し(ステップS137)、事業再編関連の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#13B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS138)、算出最低値が基準値#13Bより小さい場合には予測議案に反対し(ステップS139)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する(ステップS136)。
その他会社提案議案においては、適時開示情報報告書44より入力されたその他会社提案に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、報道および取材情報47を基に入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろうその他会社提案議案の有無を予測する。その他会社提案の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図31に示すその他会社提案議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から基番号ST44(不祥事等の事件)、ST71(株主提案に関する情報)の各項目を抽出し(ステップS141)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS142)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されているその他会社提案基準値#14Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS143)、合算値が基準値#14A以上の場合にはその他会社提案議案が「有る」と判定し(ステップS144)、合算値が基準値#14Aより小さい場合にはその他会社提案議案が「無い」と判定する(ステップS145)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定されたその他会社提案議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、その他会社提案議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成されたその他会社提案予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS146)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST44(不祥事等の事件)、ST71(株主提案に関する情報)の数値の合算値である基準値#14Bとを比較し(ステップS147)、その他会社提案の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#14B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS148)、算出最低値が基準値#14Bより小さい場合には予測議案に反対し(ステップS149)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する(ステップS146)。
株主提案議案においては、適時開示情報報告書44より入力された株主提案に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、報道および取材情報47を基に収集された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう株主提案議案の有無を予測する。株主提案議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書52として作成する。
即ち、図32に示す株主提案議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部150が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部120は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51から記番号ST44(不祥事等の事件)、ST71(株主提案に関する情報)の各項目を抽出し(ステップS151)、議案内容予測部150は抽出された各項目の数値の合算値を算出する(ステップS152)。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51を作成する段階で、数値化部120によって行われている。次に、予め設定されている株主提案の基準値#15Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い(ステップS153)、合算値が基準値#15A以上の場合には株主提案議案が「有る」と判定し(ステップS154)、合算値が基準値#15Aより小さい場合には株主提案議案が「無い」と判定する(ステップS155)。株主総会議案予測報告書作成部160は、判定された株主提案議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書60として作成する。
さらに、株主提案議案があると予測された場合には、議案判断部170は、作成された株主提案予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め(ステップS156)、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ST44(不祥事等の事件)、ST71(株主提案に関する情報)の数値の合算値とを比較し(ステップS157)、株主提案の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値#15B以上の場合には予測議案に賛成し(ステップS158)、算出最低値が基準値#15Bより小さい場合には予測議案に反対し(ステップS159)、株主総会議案決定報告書作成部180はその議決権行使の判断結果(賛否)を株主総会議案決定報告書52として作成する。
上述のように本発明システムでは株主総会の議案予測を行うと共に、その予測内容が、株主が議決権を行使する際に総合的な判断を行えるように株主総会の概要を予測すると共に、当該会社の株主総会に関する総合的な判断報告書を作成し、株主総会議案における株主の意思決定および議決権行使に有用となる情報を提供する。
上記の予測対象会社の議案に影響を与え得る事項の分析におけるアルゴリズムでは、株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表51における記番号DT1(取締役または監査役の氏名)、DT9(社外役員)、DT10(社外役員の属性)、DT11(役員の異動に関する情報)、ST5(決算概要(当年決算短信))、ST20(安定比率(株式の所有者別状況より算出))、ST22(取締役会形態)、ST23(取締役総数)、ST24(社外取締役数)、ST31(基本的な考え方)、ST32(基本構成)、ST33(企業属性)、ST34(取締役および監査役に関する情報)、ST35(社外取締役および社外監査役の属性および関連する情報)、ST36(報酬に関する情報)、ST37(株主その他利害関係者に関する施策)、ST38(内部統制)、ST39(買収防衛策に関する方針)、ST40(企業再編に関する方針)、ST41(役員報酬に関する方針)、ST42(株主提案に関する情報)の各項目を抽出し、各項目が示す分析結果を文章化して表示する。