JP5311085B2 - リスク分析システム及びリスク分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、リスク分析システム及びリスク分析方法に関する。

相互に依存する企業における生産を分析するための指標として、産業連関表が知られている。産業連関表とは、旧ソビエト連邦の経済学者レオンチェフが考案した、産業部門間の取引の金額を行列の形式で表記したマクロスコピックな経済指標である。また、産業連関表は、ある産業部門の生産が他の産業部門の生産にどう波及するか、その効果の大きさをまとめたものと言うことができる。波及の効果の大きさは投入係数と呼ばれ、製品のライフサイクルアセスメントの基礎データとして有用である。日本では、総務省が中心となり省庁共同で５年ごとに産業連関表が作成されている。例えば、２００５年度（平成１７年度）の産業連関表を参照すると、農林水産業が１単位生産するには、原料を農林水産業から０．１２４９０１単位、鉱業から０．００００４８単位、飲食料品から０．０９４６１８単位購入する必要がある、といった情報が得られる。

例えば、特許文献１〜５には、このような産業連関表を利用して相互に依存する企業の生産を分析する手法の例が開示されている。

特許文献１には、分析対象とする製品に固有のリサイクルの各段階において、製品を構成する材料ごとのリサイクル形態を指定することにより、産業連関表から算出した排出原単位を利用して環境負荷の大きさを求める方法が開示されている。

また、特許文献２には、企業における複数の事業部門間での相互依存性を分析する際に、各事業部門での社外への販売額を与えた場合の売上、営業利益、および、変動費を算出する逆行列係数を算出し、事業部門間の連関表を出力する方法が開示されている。

また、特許文献３には、部品や素材に対する取引金額を示す産業連関表と環境負荷データベースとをもとに、製品の設計段階において、あらかじめ環境負荷を予測し、迅速かつ簡易に環境負荷の大きさを算出し、製品の設計を支援する方法が開示されている。

また、特許文献４には、多種多様な部品から構成される複雑な製品であっても、製品の製造から廃棄に至るまでの総合的な評価を効率的かつ高精度に行い、廃棄処理を考慮した設計を行うことのできる、環境負荷の大きさを評価する方法が開示されている。

また、特許文献５には、製品のライフサイクルのデータに識別番号と環境負荷とを対応させて生産工程ごとに管理し、その製品を利用する他の工程に対して必要最小限のデータのみ開示し、製品のライフサイクルの環境負荷の情報を全生産工程で共通に管理する方法が開示されている。

ここで、産業連関表を利用して相互に依存する企業の生産を分析する生産分析システムの一例を図１２に示す。この生産分析システム１００は、産業連関表入力部１１０、初期生産量入力部１１２、波及効果計算部１１４、最終生産量表示部１１６を含んでいる。産業連関表入力部１１２を介して、上記の産業連関表の投入係数がシステム１００に与えられる。初期生産量入力部１１２は、分析対象とする産業部門ごとの生産量をシステムの利用者から受け付ける。波及効果計算部１１４は、投入係数及び初期生産量に基づいて最終生産量を算出し、産業部門ごとに最終生産量を出力する。相互に依存する企業の生産、すなわち、サプライチェーンの分析では、それらの企業が属する産業部門間の投入係数によって企業の生産が他の企業の生産に波及するものとすれば、算出された結果をそのまま当てはめることができる。したがって、生産分析システム１００では、ある産業部門の生産から他の産業部門の生産への波及について、充分時間が経過した後での平均的な波及の大きさを知ることができる。

なお、波及効果計算部１１４における具体的な計算方法の例は、平成１７年（２００５年）産業連関表総合解説編（平成２１年３月総務省編）の第５章「産業連関分析のための各種係数の内容と計算方法」や第６章「産業連関分析の方法」に詳しく記載されている。

特開２００５−３０１８６７号公報 特開２０１０−２２４７６９号公報 特開２００４−３３４２７２号公報 特開２００２−２５９６２８号公報 特開平１１−１６１７０９号公報

ところで、ひとつひとつの取引の金額は、同一の産業部門の中でも企業ごとに異なり、同一の企業であっても時期によって異なるものであるが、産業連関表に記載されている係数はこれらの平均値にすぎない。そのため、産業連関表に記載されている係数を単純に用いるだけでは、ある産業部門の生産の直後から任意の時刻における他の産業部門への影響を分析する等、ミクロスコピックな差異を組み入れた分析を行うことはできない。例えば、上述した生産分析システム１００では、ある産業部門の生産の直後から任意の時刻において、最善の状態、あるいは、最悪の状態のもとで平均的な大きさからどの程度ずれた（ばらついた）波及が起こりうるかを知ることはできない。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、任意の時刻において、ある産業部門の生産量が変化した場合の他の産業部門の生産量への影響の程度を示すリスクを分析することを目的とする。

本発明の一側面に係るリスク分析システムは、相互に依存する複数の産業部門間の投入係数を記憶する産業連関表記憶部と、初期時刻における各産業部門の初期生産量を記憶する初期生産量記憶部と、投入係数及び初期生産量に基づいて、初期時刻から所定の分析時刻までの各産業部門の累積生産量の複数のサンプル値を、該複数のサンプル値にばらつきが生じるように生成するサンプル生成部と、サンプル生成部によって生成された複数のサンプル値を記憶するサンプル記憶部と、サンプル記憶部に記憶されている複数のサンプル値に基づいて、複数の産業部門のうちの少なくとも１つの分析対象の産業部門における、分析時刻における累積生産量の変化のリスクを分析するリスク分析部と、リスク分析部の分析結果を出力する分析結果出力部と、を備える。

なお、本発明において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や装置が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や装置の機能が１つの物理的手段や装置により実現されても良い。

本発明によれば、任意の時刻において、ある産業部門の生産量が変化した場合の他の産業部門の生産量への影響の程度を示すリスクを分析することができる。

本実施形態のリスク分析システムの構成を示す図である。 産業連関表の一例を示す図である。 初期生産量管理表の一例を示す図である。 累積生産量管理表の一例を示す図である。 サンプル管理表の一例を示す図である。 リスク分析処理の一例を示すフローチャートである。 産業連関表の具体例を示す図である。 初期生産量管理表の具体例を示す図である。 初期化された状態の累積生産量管理表の一例を示す図である。 累積生産量管理表の具体例を示す図である。 サンプル管理表の具体例を示す図である。 生産分析システムの一例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。

図１は、本実施形態のリスク分析システムの構成を示す図である。リスク分析システム１０は、相互に依存する産業部門間における生産量変化のリスクを分析するシステムである。リスク分析システム１０は、例えば、サーバ等の情報処理装置を用いて構成することができる。また、リスク分析システム１０は、複数の情報処理装置を用いて構成されることとしてもよい。

図１に示すように、リスク分析システム１０は、産業連関表受付部２０、産業連関表記憶部２２、初期生産量受付部２４、初期生産量記憶部２６、分析時刻受付部２８、分析時刻記憶部３０、生産量サンプル生成部３２、累積生産量記憶部３４、生産量サンプル記憶部３６、リスク分析部３８、及び分析結果出力部４０を含んで構成されている。なお、産業連関表記憶部２２、初期生産量記憶部２６、分析時刻記憶部３０、累積生産量記憶部３４、及び生産量サンプル記憶部３６は、例えば、情報処理装置において、メモリや記憶装置等の記憶領域を用いて実現することができる。また、産業連関表受付部２０、初期生産量受付部２４、分析時刻受付部２８、生産量サンプル生成部３２、リスク分析部３８、及び分析結果出力部４０は、情報処理装置において、メモリに格納されているプログラムをプロセッサが実行することにより実現することができる。

産業連関表受付部２０は、リスクの分析において必要となる産業連関表を受け付け、産業連関表記憶部２２に格納する。例えば、産業連関表受付部２０は、情報処理装置の入力Ｉ／Ｆを介して、システムの利用者から入力される産業連関表を受け付けたり、他のシステムから産業連関表を受け付けたりすることができる。

産業連関表には、取引についての発注側産業部門と受注側産業部門の対ごとに投入係数が設定されている。図２は、産業連関表記憶部２２に記憶される、産業連関表の一例を示す図である。図２に示す例では、産業連関表には、産業部門を示す識別子（産業部門識別子）による行列が構成され、行列の各要素に投入係数が設定されている。例えば、識別子「１」は農林水産業、識別子「２」は鉱業を示している。なお、識別子は、予め定められた規則に従って付与されており、整数値以外であってもよい。図２において、投入係数Ａ_jiは、産業部門「ｉ」が１単位生産するのに、原料を産業部門「ｊ」から投入する必要がある単位を示している。例えば、投入係数Ａ₁₁は、産業部門「１」が１単位生産するのに、原料を産業部門「１」からＡ₁₁単位購入する必要があるということを意味している。また、投入係数Ａ₂₁は、産業部門「１」が１単位生産するのに、原料を産業部門「２」からＡ₂₁単位購入する必要があるということを意味している。なお、図２では、産業部門の数が２である場合の例として２×２の行列が示されているが、産業連関表は、産業部門の数が多ければその分大きな行列によって示される。なお、産業部門の数は、例えば、１３部門、３４部門、１０８部門等あらかじめ定められており、その数に応じた大きさの産業連関表が産業連関表記憶部２２に格納される。

初期生産量受付部２４は、リスク分析において必要となる初期生産量管理表を受け付け、初期生産量記憶部２６に格納する。例えば、初期生産量受付部２４は、情報処理装置の入力Ｉ／Ｆを介してシステムの利用者から入力される初期生産量を受け付けることができる。初期生産量は、リスクを分析する際の条件であり、システムの利用者によって指定される。例えば、産業部門「１」の初期生産量が１０単位の場合のリスクを分析する場合であれば、初期生産量として「１０」が入力される。また、初期生産量を変更してリスクの大きさの違いを比較する場合には、入力される初期生産量が変更される。

初期生産量管理表には、産業部門ごとの初期の生産量が設定されている。図３は、初期生産量記憶部２６に記憶される、初期生産量管理表の一例を示す図である。図３に示す例では、初期生産量管理表には、産業部門ごとの初期生産量が設定されている。図３において、初期生産量Ｙ_i（０）は、産業部門「ｉ」の初期生産量を示している。なお、図３には、２つの産業部門の初期生産量が設定された初期生産量管理表が示されているが、産業部門の数が多ければその数に応じた大きさの初期生産量管理表が初期生産量記憶部２６に格納される。

分析時刻受付部２８は、リスク分析において必要となる分析時刻を受け付け、分析時刻記憶部３０に格納する。ここで、分析時刻とは、初期生産が開始された後で、リスク分析を行う時刻である。分析時刻記憶部３０に記憶される分析時刻は単一の値であるため、特に表の形式で保持されるものではない。この分析時刻は、リスクを分析する際の条件であり、システムの利用者によって指定される。例えば、リスク分析システム１０では、時刻の初期値が「０」であり、時刻は「１」ずつ増加していくとすることができる。ここで、時刻の１単位は、例えば５日間等、あらかじめ設定された期間とすることができる。この場合において、例えば、初期生産が開始されてから１０日後のリスクを分析する場合であれば、分析時刻として「２」が入力される。また、分析時刻を変更してリスクの大きさの違いを比較する場合には、入力される分析時刻が変更される。

生産量サンプル生成部３２は、産業連関表、初期生産量管理表、分析時刻をもとに、取引ごとのばらつきを考慮したうえで、分析時刻における累積生産量を算出する。そして、生産量サンプル生成部３２は、算出された累積生産量が設定されたサンプルデータを生産量サンプル記憶部３６に格納する。また、生産量サンプル生成部３２は、リスクの分析に必要な数のサンプルデータが蓄積されるまで、累積生産量の算出を繰り返し実行する。なお、リスクの分析に必要なサンプルデータの数の下限（閾値）は、あらかじめ定められているものとする。

図４は、生産量サンプル生成部３２によって生成され、累積生産量記憶部３４に格納される、累積生産量管理表の一例を示す図である。図４の例では、累積生産量管理表には、産業部門ごとに、ある時刻における、平均波及量、ばらつき、波及量、及び累積生産量が設定されている。

平均波及量（平均生産量）は、ある産業部門のある時刻における波及量（生産量）の平均を示すものであり、投入係数と、１つ前の時刻における各産業部門の波及量とに基づいて算出される。例えば、産業部門「ｉ」の時刻「Ｔ」における平均波及量Ｗ_i（Ｔ）は、時刻「Ｔ−１」における各産業部門の波及量Ｙ_j（Ｔ−１）に基づいて、以下の式（１）により算出することができる。

なお、式（１）では、産業部門の数が２である場合の一例が示されているが、産業部門の数が多ければ、ｉ，ｊはその分大きくなる。以下に示す他の式においても同様である。

ばらつきは、取引ごとの波及量（生産量）に変化を与えるためのものであり、投入係数と、１つ前の時刻における各産業部門の波及量と、乱数とに基づいて算出される。例えば、産業部門「ｉ」の時刻「Ｔ」における、平均波及量からの「ずれ」を示すばらつきＤ_i（Ｔ）は、以下の式（２）、（３）により算出することができる。

式（２）において、Ｎ（０，１）は、平均値「０」、分散「１」（標準偏差「１」）の正規分布を表しており、Ｘ_j（Ｔ）は、この正規分布に従う乱数である。また、式（３）において、指数θはあらかじめ定められた値である。例えば、θ=０．５とすることができる。式（３）により算出されるばらつきＤ_i（Ｔ）は、発注側の産業部門「ｊ」から受注側の産業部門「ｉ」への取引において、発注側の産業部門「ｊ」からの各取引に応じて波及量の関数として決まる値を振幅として、正規乱数によるばらつきを掛け合わせた値となる。

波及量は、ある産業部門におけるある時刻における生産量を示すものであり、平均波及量とばらつきとに基づいて算出される。例えば、産業部門「ｉ」の時刻「Ｔ」における波及量Ｙ_i（Ｔ）は、以下の式（４）により算出することができる。

累積生産量は、ある時刻までにおける波及量（生産量）を累積したものである。例えば、産業部門「ｉ」の時刻「Ｔ」における累積生産量はＺ_i（Ｔ）は、以下の式（５）により算出することができる。

生産量サンプル生成部３２は、このような式に基づいて、分析時刻における累積生産量を算出し、サンプル管理表記憶部３６に格納する。なお、各時刻における波及量（生産量）を算出する際に取引ごとのばらつきが考慮されているため、累積生産量のサンプル値にもばらつきが生じることとなる。

図５は、生産量サンプル生成部３２によって生成され、生産量サンプル記憶部３６に格納される、サンプル管理表の一例を示す図である。図５に示すように、産業部門「ｉ」の分析時刻「Ｔ_f」における累積生産量のサンプル値Ｚ_i（Ｔ_f）がサンプル識別子とともにサンプル管理表に格納されている。サンプル識別子は、サンプルデータごとに重複のないように割り当てられている。例えば、サンプル識別子は、「１」ずつ増加していく整数値とすることができる。

リスク分析部３８は、サンプル管理表に記憶されているサンプルデータに基づいて、各産業部門における生産量変化のリスクを分析する。分析の具体例については後述する。

分析結果出力部４０は、リスク分析部３８による分析結果を出力する。なお、分析結果の出力は、例えば、ディスプレイへの表示や他のシステムへのデータ出力等により行うことができる。

次に、リスク分析システム１０におけるリスク分析処理について説明する。図６は、リスク分析処理の一例を示すフローチャートである。

まず、産業連関表、初期生産量、分析時刻が、産業連関表受付部２０、初期生産量受付部２４、分析時刻受付部２８によって受け付けられ（Ｓ６０１）、産業連関表記憶部２２、初期生産量記憶部２６、分析時刻記憶部３０に格納される（Ｓ６０２）。

生産量サンプル生成部３２は、生産量サンプル記憶部３６を参照し、サンプル管理表に格納されているサンプルデータの数が閾値以上であるかどうか確認する（Ｓ６０３）。なお、閾値は、リスクの分析に必要なサンプルデータ数の下限値であり、あらかじめ設定されている。

サンプルデータの数が閾値未満である場合（Ｓ６０３：ＮＯ）、生産量サンプル生成部３２は、累積生産量記憶部３４に記憶されている累積生産量管理表を初期化する（Ｓ６０４）。なお、生産量サンプル生成部３２は、累積生産量管理表の初期化とともに、時刻を例えば「０」に初期化する。

生産量サンプル生成部３２は、時刻が分析時刻に到達しているかどうか判定する（Ｓ６０５）。時刻が分析時刻に到達していなければ（Ｓ６０５：ＮＯ）、時刻に例えば「１」を加算し、該時刻における波及量や累積生産量を算出し（Ｓ６０６）、累積生産量記憶部３４に記憶されている累積生産量管理表に追加する（Ｓ６０７）。そして、生産量サンプル生成部３２は、時刻の判定（Ｓ６０５）に戻る。すなわち、時刻が分析時刻に到達するまで、累積生産量の算出処理が繰り返し実行される。

時刻が分析時刻に到達すると（Ｓ６０５：ＹＥＳ）、生産量サンプル生成部３２は、累積生産量管理表への追加を停止する。そして、生産量サンプル生成部３２は、累積生産量記憶部３４に記憶されている累積生産量管理表を参照し、分析時刻における累積生産量をサンプル値として取得する（Ｓ６０８）。生産量サンプル生成部３２は、該サンプル値が設定されたサンプルデータを生産量サンプル記憶部３６のサンプル管理表に追加し（Ｓ６０９）、サンプルデータ数の判定（Ｓ６０３）に戻る。すなわち、サンプル管理表に記憶されているサンプルデータ数が閾値以上となるまで、分析時刻のサンプルデータの生成処理が繰り返し実行される。

サンプルデータの数が閾値に到達すると（Ｓ６０３：ＹＥＳ）、リスク分析部３８は、生産量サンプル記憶部３６のサンプル管理表を参照し、分析時刻における、各産業部門のリスクを分析する。例えば、リスク分析部３８は、リスクを示す値として、サンプル管理表から、産業部門ごとの累積生産量の最大値、最小値を検索する（Ｓ６１０）。

分析結果出力部４０は、リスク分析部３８の分析結果を出力する。例えば、分析結果出力部４０は、リスク分析部３８によって検索された、産業部門ごとの累積生産量の最大値、最小値を表示する（Ｓ６１１）。分析対象として興味がある企業が属する産業部門の累積生産量の最小値は、生産量の下限としての財務会計的なインパクトを表すリスクと解釈することができる。また、累積生産量の最大値は、生産量の上限としての環境負荷を表すリスクと解釈することができる。なお、最大値、最小値は、リスクを示す指標の一例であり、リスクを示す指標はこれらに限られず、より高度な指標や、複雑な指標が用いられることとしてもよい。

ここで、具体例を用いてリスク分析処理の一例を説明する。いま、産業連関表記憶部２２には、図７に示す産業連関表が格納されていることとする。図７に示す産業連関表では、例えば、発注側の産業部門「１」と受注側の産業部門「２」との間の投入係数が、Ａ₂₁＝０．１５に設定されている。また、初期生産量記憶部２６には、図８に示す初期生産量管理表が格納されていることとする。図８に示す初期生産量管理表では、産業部門「１」の初期生産量が「１０００」、産業部門「２」の初期生産量が「０」に設定されている。なお、分析時刻には「２」が設定されていることとする。

また、図９には、初期化された状態の累積生産量管理表の一例が示されている。この累積生産量管理表は、産業部門ごとに、初期生産量管理表の初期生産量を、波及量および累積生産量に設定したものである。なお、平均波及量およびばらつきには、初期値「０」が設定されている。

そして、このような条件のもとで生産量サンプル生成部３２により更新された、時刻「２」における累積生産量管理表の一例が図１０に示されている。この累積生産量管理表に設定されている平均波及量、ばらつき、波及量、累積生産量は、図７に示す産業連関表、および、図８に示す初期生産量管理表に基づいて、式（１）〜（５）に従って算出されたものである。図１０に示すように、分析時刻である時刻「２」までの累積生産量が算出されている。

また、図１１には、サンプル管理表の一例が示されている。図１１に示すように、サンプル識別子「１」のサンプルデータには、図１０に示した累積生産量管理表における時刻「２」の累積生産量が設定されている。すなわち、産業部門「１」の累積生産量「１１４０．６」と、産業部門「２」の累積生産量「２７６．１」が設定されている。そして、図１１に示すサンプル管理表には、この他に、サンプル識別子「２」〜「８」までのサンプルデータが格納されている。

ここで、リスク分析に必要なサンプルデータ数の下限値を「８」とすると、リスク分析部３８は、図１１に示されるサンプル管理表に基づいてリスクの分析を行うことができる。例えば、累積生産量の最大値、最小値をリスクの指標とする場合であれば、リスク分析部３８は、図１１のサンプル管理表を参照し、産業部門「１」の累積生産量の最大値として、サンプル識別子「２」のサンプルデータに設定されている「１１４７．３」を取得する。また、リスク分析部３８は、産業部門「１」の累積生産量の最小値として、サンプル識別子「６」のサンプルデータに設定されている「１０９９．４」を取得する。同様に、産業部門「２」については、累積生産量の最大値として、サンプル識別子「４」のサンプルデータに設定されている「２８５．６」が取得され、累積生産量の最小値として、サンプル識別子「６」のサンプルデータに設定されている「２７０．０」が取得される。分析結果出力部４０は、このようにして取得された、産業部門ごとの累積生産量の最大値、最小値をリスクの分析結果として出力する。

また、リスク分析部３８は、単に、産業部門ごとに累積生産量の変化のリスクを分析するだけではなく、産業部門間の相関のリスクを検出することもできる。例えば、リスク分析部３８は、サンプル管理表から、ある産業部門の累積生産量が最大値、最小値になった時の他の産業部門の累積生産量を検索することにより、産業部門間の相関のリスクを検出することができる。例えば、産業部門「１」の累積生産量が最大値「１１４７．３」になった時の産業部門「２」の累積生産量は、「２７９．９」である。この値は、産業部門「１」と産業部門「２」の相関に起因するリスクであると考えることができる。また、産業部門「１」の累積生産量が最小値「１０９９．４」になった時の産業部門「２」の累積生産量は、「２７０．０」である。これは、産業部門「２」の累積生産量の最小値に等しい。したがって、産業部門「２」の生産量が減少するリスクは、すべて産業部門「１」と産業部門「２」の相関に起因するリスクであると考えることができる。

以上、本実施形態について説明した。本実施形態のリスク分析システム１０によれば、任意の時刻において、ある産業部門の生産量が変化した場合の他の産業部門の生産量への影響の程度を示すリスクを分析することができる。例えば、ある産業部門の生産の直後から任意の時刻において、最善の状態、あるいは、最悪の状態のもとで平均的な生産量からどの程度ずれた（ばらついた）波及が起こりうるかを知ることができる。

なお、本実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。

この出願は、２０１１年１月２４日に出願された日本出願特願２０１１−０１２３０３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

本実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）相互に依存する複数の産業部門間の投入係数を記憶する産業連関表記憶部と、初期時刻における各産業部門の初期生産量を記憶する初期生産量記憶部と、前記投入係数及び前記初期生産量に基づいて、前記初期時刻から所定の分析時刻までの各産業部門の累積生産量の複数のサンプル値を、該複数のサンプル値にばらつきが生じるように生成するサンプル生成部と、前記サンプル生成部によって生成された前記複数のサンプル値を記憶するサンプル記憶部と、前記サンプル記憶部に記憶されている前記複数のサンプル値に基づいて、前記複数の産業部門のうちの少なくとも１つの分析対象の産業部門における、前記分析時刻における累積生産量の変化のリスクを分析するリスク分析部と、前記リスク分析部の分析結果を出力する分析結果出力部と、を備えるリスク分析システム。
（付記２）付記１に記載のリスク分析システムであって、前記サンプル生成部は、前記分析時刻までの各時刻において、前記投入係数と、１つ前の時刻における前記複数の産業部門の生産量とにより定まる平均生産量を、乱数を用いた関数に適用することにより、前記複数のサンプル値にばらつきが生じるように各産業部門の複数のサンプル値を生成する、リスク分析システム。
（付記３）付記２に記載のリスク分析システムであって、前記サンプル生成部は、前記分析時刻までの各時刻において、各産業部門における生産量のばらつきを示す値を、１つ前の時刻における前記複数の産業部門の生産量と、乱数とに基づいて生成し、前記平均生産量と、該ばらつきを示す値とに基づいて、各時刻における各産業部門における生産量を算出する、リスク分析システム。
（付記４）付記１〜３の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、前記分析時刻を受け付ける分析時刻受付部と、前記受け付けた分析時刻を記憶する分析時刻記憶部と、をさらに備えるリスク分析システム。
（付記５）付記１〜４の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、前記複数の産業部門間の投入係数を受け付けて、前記産業連関表記憶部に格納する産業連関表受付部をさらに備えるリスク分析システム。
（付記６）付記１〜５の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、前記リスク分析部は、分析対象の各産業部門における、前記複数のサンプル値のうちの最大値を前記リスクとして分析する、リスク分析システム。
（付記７）付記１〜６の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、前記リスク分析部は、分析対象の各産業部門における、前記複数のサンプル値のうちの最小値を前記リスクとして分析する、リスク分析システム。
（付記８）付記１〜７の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、前記リスク分析部は、前記複数の産業部門のうちの１つの産業部門の前記サンプル値が最大である場合における、分析対象の各産業部門における前記サンプル値を前記リスクとして分析する、リスク分析システム。
（付記９）付記１〜８の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、前記リスク分析部は、前記複数の産業部門のうちの１つの産業部門の前記サンプル値が最小である場合における、分析対象の各産業部門における前記サンプル値を前記リスクとして分析する、リスク分析システム。
（付記１０）相互に依存する複数の産業部門間の投入係数を産業連関表記憶部に記憶し、 初期時刻における各産業部門の初期生産量を初期生産量記憶部に記憶し、前記投入係数及び前記初期生産量に基づいて、前記初期時刻から所定の分析時刻までの各産業部門の累積生産量の複数のサンプル値を、該複数のサンプル値にばらつきが生じるように生成し、前記生成された複数のサンプル値をサンプル記憶部に記憶し、前記サンプル記憶部に記憶されている前記複数のサンプル値に基づいて、前記複数の産業部門のうちの少なくとも１つの分析対象の産業部門における、前記分析時刻における累積生産量の変化のリスクを分析する、前記リスクの分析結果を出力する、リスク分析方法。

１０ リスク分析システム
２０ 産業連関表受付部
２２ 産業連関表記憶部
２４ 初期生産量受付部
２６ 初期生産量記憶部
２８ 分析時刻受付部
３０ 分析時刻記憶部
３２ 生産量サンプル生成部
３４ 累積生産量記憶部
３６ 生産量サンプル記憶部
３８ リスク分析部
４０ 分析結果出力部

Claims (10)

1. 相互に依存する複数の産業部門間の投入係数を記憶する産業連関表記憶部と、
   初期時刻における各産業部門の初期生産量を記憶する初期生産量記憶部と、
   前記投入係数及び前記初期生産量に基づいて、前記初期時刻から所定の分析時刻までの各産業部門の累積生産量の複数のサンプル値を、該複数のサンプル値にばらつきが生じるように生成するサンプル生成部と、
   前記サンプル生成部によって生成された前記複数のサンプル値を記憶するサンプル記憶部と、
   前記サンプル記憶部に記憶されている前記複数のサンプル値に基づいて、前記複数の産業部門のうちの少なくとも１つの分析対象の産業部門における、前記分析時刻における累積生産量の変化のリスクを分析するリスク分析部と、
   前記リスク分析部の分析結果を出力する分析結果出力部と、
   を備えるリスク分析システム。
2. 請求項１に記載のリスク分析システムであって、
   前記サンプル生成部は、前記分析時刻までの各時刻において、前記投入係数と、１つ前の時刻における前記複数の産業部門の生産量とにより定まる平均生産量を、乱数を用いた関数に適用することにより、前記複数のサンプル値にばらつきが生じるように各産業部門の複数のサンプル値を生成する、
   リスク分析システム。
3. 請求項２に記載のリスク分析システムであって、
   前記サンプル生成部は、前記分析時刻までの各時刻において、各産業部門における生産量のばらつきを示す値を、１つ前の時刻における前記複数の産業部門の生産量と、乱数とに基づいて生成し、前記平均生産量と、該ばらつきを示す値とに基づいて、各時刻における各産業部門における生産量を算出する、
   リスク分析システム。
4. 請求項１〜３の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、
   前記分析時刻を受け付ける分析時刻受付部と、
   前記受け付けた分析時刻を記憶する分析時刻記憶部と、
   をさらに備えるリスク分析システム。
5. 請求項１〜４の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、
   前記複数の産業部門間の投入係数を受け付けて、前記産業連関表記憶部に格納する産業連関表受付部をさらに備えるリスク分析システム。
6. 請求項１〜５の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、
   前記リスク分析部は、分析対象の各産業部門における、前記複数のサンプル値のうちの最大値を前記リスクとして分析する、
   リスク分析システム。
7. 請求項１〜６の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、
   前記リスク分析部は、分析対象の各産業部門における、前記複数のサンプル値のうちの最小値を前記リスクとして分析する、
   リスク分析システム。
8. 請求項１〜７の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、
   前記リスク分析部は、前記複数の産業部門のうちの１つの産業部門の前記サンプル値が最大である場合における、分析対象の各産業部門における前記サンプル値を前記リスクとして分析する、
   リスク分析システム。
9. 請求項１〜８の何れか一項に記載のリスク分析システムであって、
   前記リスク分析部は、前記複数の産業部門のうちの１つの産業部門の前記サンプル値が最小である場合における、分析対象の各産業部門における前記サンプル値を前記リスクとして分析する、
   リスク分析システム。
10. 相互に依存する複数の産業部門間の投入係数を産業連関表記憶部に記憶し、
    初期時刻における各産業部門の初期生産量を初期生産量記憶部に記憶し、
    前記投入係数及び前記初期生産量に基づいて、前記初期時刻から所定の分析時刻までの各産業部門の累積生産量の複数のサンプル値を、該複数のサンプル値にばらつきが生じるように生成し、
    前記生成された複数のサンプル値をサンプル記憶部に記憶し、
    前記サンプル記憶部に記憶されている前記複数のサンプル値に基づいて、前記複数の産業部門のうちの少なくとも１つの分析対象の産業部門における、前記分析時刻における累積生産量の変化のリスクを分析する、
    前記リスクの分析結果を出力する、
    リスク分析方法。

Images