JP5633944B1 - 評価方法、評価装置、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索エンジンサイトの検索結果の表示順位に関わる各企業の競争力を測る信頼性の高い指標を得る。【解決手段】投資判断支援サーバ１０は、順位参照先の検索語群別順位リストＬＳＴｍにおける検索語Ｔｍ−ｎ毎の当該ウェブサイトＷＳＣの順位ｉを参照し、検索語Ｔｍ−ｎ毎に参照した順位ｉに応じたクリックスルーレートＣＴＲ−ｉに検索語Ｔｍ−ｎ毎の個別の検索ボリュームＳＶｍ−ｎを乗算した各乗算結果ＩＮｍ−ｎを合計し、各乗算結果ＩＮｍ−ｎの合計ＧＩＮを検索語Ｔｍ−ｎ毎の個別の検索ボリュームＳＶｍ−ｎの合計ＧＳＶで除算した除算結果をウェブサイトＷＳＣにおける順位参照先の検索語群別順位リストＬＳＴｍに固有のクリックシェア率ＣＴＳｍとする。【選択図】図１

Description

この発明は、企業の価値を評価する技術に関する。

財務諸表からは推し量ることが困難な企業の価値を評価する技術が各種提案されている。例えば、特許文献１には、各企業の財務諸表データを基に各々の「知」の潜在力を定量化して提示する技術の開示がある。この文献１に開示されたサーバは、企業毎の技術革新力、顧客・取引先との関係性、従業員の生産性、設備の活用力、知的活動によりもたらされる将来収益期待、及び市場視点を予め分類された業種毎に平均値と標準偏差で標準化した標準化データを算出する。そして、この標準化データを一括して分散共分散行列に基づく主成分分析処理を行い、企業毎の各因子に重み付けを乗じて加算した数値を知の潜在力として提示する。この技術により提示される数値は、企業が知の潜在力を全て使用したときに生み出される企業価値に関する信頼度の高い指標となる。したがって、利用者は、この数値を株式市場での時価総額と照らし合せることにより、現在の株価が割安か割高かに関する客観的な判断を下すことができる。

特開２００４−３４８２７０号公報

ところで、企業の中には、売上の多くをウェブサイトに依存しているものがある。この種の企業では、各種検索エンジンサイトから如何に多くの閲覧者を自社サイトに導けるかが収益を左右する。このため、この種の企業における検索エンジンサイトの検索結果に占める表示順位の競争力を上手く定量化することができれば、この種の企業の収益に関わる確度の高い予測を立てることができるはずであるが、このような仕組みは未だ実用化されていない。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、検索エンジンサイトの検索結果の表示順位に関わる各企業の競争力を測る信頼性の高い指標を得るための技術的手段を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の好適な態様である評価方法は、ウェブサイトの想定顧客が検索エンジンサイトのクエリとして使うであろう検索語群について、当該検索語群に属する検索語毎の前記検索エンジンサイトの検索結果における前記ウェブサイトのクリック数を合計し、当該検索語群のクリック数の合計を当該検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果をクリックシェア率とし、このクリックシェア率を前記ウェブサイトの評価の指標値として提示する行程を有することを特徴とする評価方法を提供する。

この評価方法では、検索語群の検索語毎の検索エンジンサイトの検索結果におけるウェブサイトのクリック数を合計し、当該検索語群のクリック数の合計を当該検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果をクリックシェア率とし、このクリックシェア率を当該ウェブサイトの評価の指標値として提示する。ここで、インターネットの利用者は、ネット上のサイトを通じて商品やサービスを購入する場合は、検索エンジンにアクセスして関連語を検索キーとする検索をかけ、検索結果として提示される各社のサイトの中から自らの嗜好にもっともマッチしたサイトを探す、という手順を踏んで商品やサービスの購入申込を行うケースが極めて多い。このような事情を鑑みると、インターネットにおいて売買されることが多い商品やサービスについていえば、検索エンジンにおける該当の商品やサービスの関連語の検索ボリュームはそれら自体の市場規模と同視して差支えない。本発明におけるクリックシェア率は、検索語と関連する商品やサービスの市場規模そのものと同視し得る値である検索ボリュームを分母とし、各ウェブサイトのクリック数の合計値（推定流入量）を分子とする計算により求まる値である。よって、本発明により求まるウェブサイトのクリックシェア率は、それを保有する企業における該当の商品やサービスの市場シェアとの間に極めて強い正の相関をもった値となる。よって、この評価方法によると、利用者は、売上の多くをウェブサイト上のサービスに依存している企業の収益に関わる確度の高い予測を立てることができる。

本発明の別の好適な態様である評価方法は、複数のウェブサイトのＵＲＬを含む第１のデータベースと、前記ウェブサイトの想定顧客が検索エンジンサイトのクエリとして使うであろう複数の検索語群を含む第２のデータベースとを記憶した記憶手段を有するコンピュータによる企業価値の評価方法であって、前記コンピュータが、前記第２のデータベース内の複数の検索語群の各々について、当該検索語群の検索語を前記検索エンジンサイトにクエリとして送信し、前記検索エンジンサイトから各検索語をクエリとする検索の検索結果を取得し、取得した検索結果内における各ウェブサイトの順位を同じウェブサイトのもの毎に纏めた検索語群別順位リストを生成し、生成した検索語群別順位リストを前記記憶手段内に記憶する処理を行う順位リスト生成行程と、前記コンピュータが、前記第１のデータベース内のウェブサイトのＵＲＬについて、前記記憶手段内の各検索語群の検索語群別順位リストを順位参照先とし、順位参照先の検索語群別順位リストにおける検索語毎の当該ウェブサイトの順位を参照し、検索語毎に参照した順位に応じたクリックスルーレートに検索語毎の個別の検索ボリュームを乗算した各乗算結果を合計し、この各乗算結果の合計を該当の検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果を当該ウェブサイトにおける順位参照先の検索語群別順位リストに固有のクリックシェア率とし、このクリックシェア率を当該ウェブサイトの評価の指標値として提示する評価提示行程とを有することを特徴とする評価方法を提供する。

この評価方法では、コンピュータは、順位参照先の検索語群別順位リストにおける検索語毎の当該ウェブサイトの順位を参照し、検索語毎に参照した順位に応じたクリックスルーレートに検索語毎の個別の検索ボリュームを乗算した各乗算結果を合計し、この各乗算結果の合計を該当の検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果を当該ウェブサイトにおける順位参照先の検索語群別順位リストに固有のクリックシェア率とし、このクリックシェア率を当該ウェブサイトの評価の指標値として提示する。この評価方法により得られるウェブサイトのクリックシェア率は、それを保有する企業における該当の商品やサービスの市場シェアとの間に極めて強い正の相関をもった値となる。よって、この評価方法によると、利用者は、売上の多くをウェブサイト上のサービスに依存している企業の収益に関わる確度の高い予測を立てることができる。

また、本発明の別の好適な態様である評価方法は、評価対象の企業が保有する複数のウェブサイトのＵＲＬを含む第１のデータベースと、前記ウェブサイトの想定顧客が検索エンジンサイトのクエリとして使うであろう複数の検索語群を含む第２のデータベースとを記憶した記憶手段を有するコンピュータによる企業価値の評価方法であって、前記コンピュータが、前記第２のデータベース内の複数の検索語群の各々について、当該検索語群の各検索語を前記検索エンジンサイトにクエリとして送信し、前記検索エンジンサイトから各検索語をクエリとする検索の検索結果を取得し、取得した検索結果内における各ウェブサイトの順位を同じウェブサイトのもの毎に纏めた検索語群別順位リストを生成し、生成した各検索語群の検索語群別順位リストを前記記憶手段内に記憶する処理を行う順位リスト生成行程と、前記コンピュータが、前記第１のデータベース内の複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について、前記記憶手段内の各検索語群の検索語群別順位リストを順位参照先とし、順位参照先の検索語群別順位リストにおける検索語毎の当該ウェブサイトの順位を参照し、検索語毎に参照した順位に応じたクリックスルーレートに検索語毎の個別の検索ボリュームを乗算した各乗算結果を合計し、前記各乗算結果の合計を該当の検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果を当該ウェブサイトにおける順位参照先の検索語群別順位リストに固有のクリックシェア率とする処理を行うクリックシェア算出行程と、前記コンピュータが、前記第１のデータベース内の複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について検索語群別順位リスト毎に算出したクリックシェア率を加算または重み付け加算した値を投資判断の指標値とし、この指標値と前記企業の株価または財務指標値との関係を提示する処理を行う評価提示行程とを有する。

この評価方法では、コンピュータは、順位参照先の検索語群別順位リストにおける検索語毎の当該ウェブサイトの順位を参照し、検索語毎に参照した順位に応じたクリックスルーレートに検索語毎の個別の検索ボリュームを乗算した各乗算結果を合計し、前記各乗算結果の合計を該当の検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果を当該ウェブサイトにおける順位参照先の検索語群別順位リストに固有のクリックシェア率とし、複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について検索語群別順位リスト毎に算出したクリックシェア率を加算または重み付け加算した値を評価対象の企業における投資判断の指標値とする。この評価方法により得られる企業の指標値は、その企業における該当の商品やサービスの市場シェアとの間に極めて強い正の相関をもった値となる。よって、本発明によると、利用者は、評価対象の企業が収益の多くをウェブサイトに依存している場合において、その企業の現在の株価が本来の競争力に見合ったものであるかを正確に判断することができる。

本発明の第１実施形態である投資判断支援サーバを含む投資判断支援システムの全体構成を示す図である。 同サーバのハードディスク内のデータベースＤＢ１のデータ構造図である。 同サーバのハードディスク内のデータベースＤＢ２のデータ構造図である。 同サーバのハードディスク内のデータベースＤＢ３のデータ構造図である。 同サーバの動作を示すフローチャートである。 同サーバにおけるリスト生成処理の手順を示す図である。 同サーバにおけるリスト生成処理の手順を示す図である。 同サーバにおけるクリックシェア算出処理の手順を示す図である。 同サーバにおけるクリックシェア算出処理の手順を示す図である。 同サーバにおける評価提示処理の手順を示す図である。 本発明の第２実施形態である投資判断支援サーバを含む投資判断支援システムの全体構成を示す図である。 同サーバにおけるリスト生成処理の手順を示す図である。

以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態について説明する。
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態である投資判断支援サーバ１０（評価装置）を含む投資判断支援システム１の全体構成を示す図である。このシステム１は、複数種類のウェブサイト広告を用いた営業活動を行っている企業Ｃを評価対象とし、これらの企業Ｃの競争力をクリックシェア率ＣＴＳ_ｍと称する尺度を用いて定量的に評価するものである。

図１に示すように、本システム１は、検索エンジンサイトＳＥ_Ｙの運営元事業者による管理の下に稼動する検索エンジンサーバ８１_Ｙ及びキーワードアドバイスツールサーバ８２_Ｙ、証券会社の管理の下に稼働する株価情報提供サーバ８３、並びに各企業Ｃを評価する事業者による管理の下に稼働する投資判断支援サーバ１０を有する。

検索エンジンサーバ８１_Ｙは、検索エンジンサービスを提供する役割を果たす装置である。検索エンジンサーバ８１_Ｙは、インターネット９０に接続されているコンピュータから検索エンジンサイトＳＥ_ＹのＵＲＬを宛先とするクエリ（検索語を含むリクエスト）を受信し、インターネット９０内のウェブサイトＷＳの中からクエリに含まれる検索語との関連性が高いものを検索し、検索したウェブサイトＷＳのタイトル、ＵＲＬ（Uniform Resource Location）、スニペット（ウェブサイトの抜粋）のセットを昇順に配した検索結果Ｒを返信する。

キーワードアドバイスツールサーバ８２_Ｙは、キーワードアドバイスツールサービスを提供する役割を果たす装置である。キーワードアドバイスツールサーバ８２_Ｙは、インターネット９０に接続されているコンピュータから検索語を含むリクエストを受信し、リクエスト内の検索語の関連語群（具体的には、リクエスト内の検索語の同義語、置換可能な言葉、リクエスト内の検索語とこれに関連する別の言葉を組み合わせた複合キーワード）及び検索エンジンサイトＳＥ_Ｙにおける関連語群の各検索語の検索ボリューム（１カ月当たりの当該検索語を含むクエリの総数の統計値）を含むレスポンスを返信する。

株価情報提供サーバ８３は、企業Ｃの株価情報を提供する役割を果たす装置である。株価情報提供サーバ８３は、インターネット９０に接続されたコンピュータから、企業Ｃの株式コードを含むリクエストを受信し、リクエスト内の株式コードが示す銘柄の株式の最新の株価Ｐを株価情報として返信する。

投資判断支援サーバ１０は、投資判断支援サービスを提供する役割を果たす装置である。投資判断支援サーバ１０は、通信インターフェース１１、ＣＰＵ１２、ＲＡＭ１３、ＲＯＭ１４、ハードディスク１５、ディスプレイ１６、マウス１７、キーボード１８を有する。通信インターフェース１１は、インターネット９０に接続された装置との間でデータを送受信する。ＣＰＵ１２は、ＲＡＭ１３をワークエリアとして利用しつつ、ＲＯＭ１４やハードディスク１５に記憶された各種プログラムを実行する。ＲＯＭ１４には、ＩＰＬ（Initial Program Loader）などが記憶されている。ハードディスク１５には、本実施形態に特有の機能を有する評価プログラムＰＲとデータベースＤＢ１、ＤＢ２、ＤＢ３が記憶されている。

図２は、データベースＤＢ１のデータ構造を概念的に示す図である。データベースＤＢ１は、各々が、評価対象の各企業Ｃと対応する複数のレコードの集合体である。データベースＤＢ１の各レコードは、「企業識別情報」と「ウェブサイト」の２つのフィールドを有する。「企業識別情報」のフィールドは、評価対象の企業Ｃの識別情報（例えば、該当の企業Ｃの証券コード）を示す。「ウェブサイト」のフィールドは、評価対象の企業Ｃが保有する複数種類のウェブサイトＷＳ_ＣのＵＲＬを示す。

図３は、データベースＤＢ２のデータ構造を概念的に示す図である。データベースＤＢ２は、検索語群ＴＧ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ、ｍは検索語群を示すインデックス、Ｍは検索語群の総数）と対応するＭ個のテーブルＴＢ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）を有する。ここで、検索語群ＴＧ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）は、企業Ｃの保有するウェブサイトＷＳ_Ｃにおいて取り扱われる商品またはサービスの想定顧客が検索エンジンサイトＳＥ_Ｙのクエリとして使うであろう検索語を同種の商品またはサービスと関連するもの毎に取り纏めたものである。

データベースＤＢ２における１つの検索語群ＴＧ_ｍと対応する１つのテーブルＴＢ_ｍは、各々が、検索語群ＴＧ_ｍに属する複数個の検索語Ｔ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ、ｎは検索語を示すインデックス、Ｎ_ｍは検索語群ＴＧ_ｍに属する検索語の総数）と対応する複数のレコードの集合体である。テーブルＴＢ_ｍの各レコードは、「検索語」と「検索ボリューム」の２つのフィールドを有する。「検索語」のフィールドは、検索語群ＴＧ_ｍに属する検索語Ｔ_ｍ−ｎを示す。「検索ボリューム」のフィールドは、検索エンジンサイトＳＥ_Ｙにおける該当の検索語Ｔ_ｍ−ｎの検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎ（１カ月当たりの当該検索語を含むクエリの総数（検索エンジンサイトＳＥ_Ｙにおける該当の検索語Ｔ_ｍ−ｎを含むクエリの受付総数）の統計値）を示す。

ここで、本実施形態では、ウェブサイトＷＳ_Ｃにおける取扱商品及び取扱サービスの各々と関連するビックキーワード（たとえば、求人紹介のウェブサイトＷＳ_Ｃであれば、アルバイト、バイト、パートなど）を漏れなく選定し、このビックキーワードを検索語として含むリクエストをキーワードアドバイスツールサーバ８２_Ｙに送信し、キーワードアドバイスツールサーバ８２_Ｙから返信されるレスポンス内の関連語群の検索語と各々の検索ボリュームをデータベースＤＢ２に蓄積することが望ましい。

図４は、データベースＤＢ３のデータ構造を概念的に示す図である。データベースＤＢ３は、各々が、検索エンジンサイトＳＥ_Ｙの検索結果Ｒにおける上位Ｌ（Ｌは、２以上の整数、例えば、Ｌ＝１００）位の各順位ｉ（ｉ＝１〜Ｌ）と対応する複数のレコードの集合体である。このデータベースＤＢ３の各レコードは、「順位」と「クリックスルーレート」の２つのフィールドを有する。「順位」のフィールドは、該当の順位ｉを示す。「クリックスルーレート」のフィールドは、該当の順位ｉの予想クリックスルーレートＣＴＲ−ｉを示す。このデータベースＤＢ３における予想クリックスルーレートＣＴＲ−ｉ（ｉ＝１〜Ｌ）は、検索エンジンサイトＳＥ_Ｙの運営元事業者等から統計情報として開示されている値を使うことが望ましい。

次に、本実施形態の動作について説明する。図５は、投資判断支援サーバ１０の処理を示すフローチャートである。図５に示す処理は、評価プログラムＰＲにより実現されるものである。図５において、投資判断支援サーバ１０のＣＰＵ１２は、順位リスト生成処理を行う（Ｓ１００）。

順位リスト生成処理は、データベースＤＢ２内の検索語群ＴＧ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の検索語Ｔ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）を検索エンジンサーバ８１_Ｙにクエリとして送信し、検索エンジンサーバ８１_Ｙから各検索語Ｔ_ｍ−ｎをクエリとする検索の検索結果Ｒ_ｍ−ｎを取得し、取得した検索結果Ｒ_ｍ−ｎ内における各ウェブサイトＷＳの順位ｉを同じウェブサイトＷＳのもの毎に纏めた検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍを生成し、生成した各検索語群ＴＧ_ｍの検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍをハードディスク１５内に記憶する処理である。

より詳細に説明すると、順位リスト生成処理では、ＣＰＵ１２は、データベースＤＢ２におけるテーブルＴＢ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の中のテーブルＴＢ_１を選び、このテーブルＴＢ_１に記憶されている検索語群ＴＧ_１をＲＡＭ１３に読み出す。図６（Ａ）に示すように、ＣＰＵ１２は、ＲＡＭ１３内の検索語群ＴＧ_１に属する検索語Ｔ_１−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_１）を含むクエリを検索エンジンサーバ８１_Ｙに送信し、検索エンジンサーバ８１_Ｙから検索語Ｔ_１−ｎ毎の検索結果Ｒ_１−ｎ（検索エンジンサイトＳＥ_Ｙにおける上位Ｌ位の各順位ｉのウェブサイトＷＳのＵＲＬ）を取得する。

ＣＰＵ１２は、図６（Ｂ）に示すように、検索語群ＴＧ_１に属する検索語Ｔ_１−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_１）の検索結果Ｒ_１−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_１）内の１つ以上の検索結果Ｒ_１−ｎにおいて上位Ｌ（Ｌ＝１００）以内に入っていたウェブサイトＷＳをリスト項目作成対象ウェブサイトＬＷＳとし、検索結果Ｒ_１−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_１）の各々におけるウェブサイトＬＷＳの順位ｉ（順位ｉがＬ（Ｌ＝１００）位より下位の場合は９９９位）を同じウェブサイトＬＷＳのＵＲＬの順位ｉ毎に纏めたものを検索語群ＴＧ_１の検索語群別順位リストＬＳＴ_１とし、この検索語群別順位リストＬＳＴ_１をハードディスク１５に記憶する。

ＣＰＵ１２は、検索語群ＴＧ_２、検索語群ＴＧ_３…、検索語群ＴＧ_Ｍについて同様の処理を繰り返し、これにより得られた検索語群別順位リストＬＳＴ_２、ＬＳＴ_３、…ＬＳＴ_Ｍをハードディスク１５に記憶する。

図５において、ＣＰＵ１２は、クリックシェア算出処理を行う（Ｓ１１０）。クリックシェア算出処理は、ハードディスク１５内の各検索語群ＴＧ_ｍの検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍを順位参照先とし、順位参照先の検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍにおける検索語Ｔ_ｍ−ｎ毎のウェブサイトＷＳ_Ｃの順位ｉを参照し、検索語Ｔ_ｍ−ｎ毎の参照順位ｉに応じたクリックスルーレートＣＴＲ−ｉに検索語Ｔ_ｍ−ｎ毎の個別の検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎを乗算した各乗算結果を合計し、クリックスルーレートＣＴＲ−ｉと検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎの各乗算結果の合計を該当の検索語群ＴＧ_ｍの検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎの合計で除算した除算結果をウェブサイトＷＳ_Ｃにおける順位参照先の検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍに固有のクリックシェア率ＣＴＳ_ｍとする処理である。

より具体的に説明すると、クリックシェア算出処理では、ＣＰＵ１２は、データベースＤＢ１内における評価対象の企業Ｃが保有する複数個のウェブサイトＷＳ_Ｃ（例えば、３個のウェブサイトＷＳ_ＣＡ、ＷＳ_ＣＢ、ＷＳ_ＣＣとする）のＵＲＬをＲＡＭ１３に読み出す。

ＣＰＵ１２は、図７に示すように、検索語群ＴＧ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の中から１つ以上の検索結果Ｒ_ｍ−ｎにおける評価対象企業ＣのウェブサイトＷＳ_ＣＡの順位ｉがＬ（Ｌ＝１００）位より上位になっているもの（例えば、検索語群別順位リストＬＳＴ_１、ＬＳＴ_２、ＬＳＴ_３とする）を選び、これらの検索語群別順位リストＬＳＴ_１、ＬＳＴ_２、ＬＳＴ_３をウェブサイトＷＳ_ＣＡの順位参照先とする。

また、検索語群ＴＧ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の中から１つ以上の検索語Ｔ_ｍ−ｎの検索結果Ｒ_ｍ−ｎにおける評価対象企業ＣのウェブサイトＷＳ_ＣＢの順位ｉがＬ（Ｌ＝１００）位より上位になっているもの（例えば、検索語群別順位リストＬＳＴ_４、ＬＳＴ_５、ＬＳＴ_６とする）を選び、これらの検索語群別順位リストＬＳＴ_４、ＬＳＴ_５、ＬＳＴ_６をウェブサイトＷＳ_ＣＢの順位参照先とする。

また、検索語群ＴＧ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の中から１つ以上の検索語Ｔ_ｍ−ｎの検索結果Ｒ_ｍ−ｎにおける評価対象企業ＣのウェブサイトＷＳ_ＣＣの順位ｉがＬ（Ｌ＝１００）位より上位になっているもの（例えば、検索語群別順位リストＬＳＴ_７、ＬＳＴ_８、ＬＳＴ_９とする）を選び、これらの検索語群別順位リストＬＳＴ_７、ＬＳＴ_８、ＬＳＴ_９をウェブサイトＷＳ_ＣＣの順位参照先とする。

図８に示すように、ＣＰＵ１２は、ウェブサイトＷＳ_ＣＡの順位参照先の検索語群別順位リストＬＳＴ_１、ＬＳＴ_２、ＬＳＴ_３のうち一つ（図８の例では、検索語群別順位リストＬＳＴ_１）を選択し、この検索語群別順位リストＬＳＴ_１の１番目の検索語Ｔ_１−１（図８の例では、「バイト」）の検索結果Ｒ_１−１におけるウェブサイトＷＳ_ＣＡの順位ｉ（図８の例では、ｉ＝１位）がＬ（Ｌ＝１００）位より上位であるか否かを判定する。そして、順位ｉがＬ（Ｌ＝１００）位より上位である場合は、データベースＤＢ３内における該当の順位ｉと対応するクリックスルーレートＣＴＲ−ｉをデータベースＤＢ３から読み出すともに、データベースＤＢ２の該当のテーブルＴＢ_１内における１番目の検索語Ｔ_１−１と対応する検索ボリュームＳＶ_１−１を読み出し、読み出したクリックスルーレートＣＴＲ−ｉと検索ボリュームＳＶ_１−１を乗算し、この乗算結果を１番目の検索語Ｔ_１−１の検索結果Ｒ_１−１からウェブサイトＷＳ_ＣＡへの予想クリック数ＩＮ_１−１とする。

ＣＰＵ１２は、検索語群別順位リストＬＳＴ_１の２番目の検索語Ｔ_１−２、３番目の検索語Ｔ_１−３、…Ｎ_１番目の検索語Ｔ_１−Ｎ_１について同様の処理を繰り返し、検索語群別順位リストＬＳＴ_１の２番目の検索語Ｔ_１−２の検索結果Ｒ_１−２からウェブサイトＷＳ_ＣＡへの予想クリック数ＩＮ_１−２、３番目の検索語Ｔ_１−３の検索結果Ｒ_１−３からウェブサイトＷＳ_ＣＡへの予想クリック数ＩＮ_１−３…Ｎ_１番目の検索語Ｔ_１−Ｎ_１の検索結果Ｒ_１−Ｎ_１からウェブサイトＷＳ_ＣＡへの予想クリック数ＩＮ_１−Ｎ_１を算出する。

その上で、図９に示すように、検索語群別順位リストＬＳＴ_１内の検索語Ｔ_１−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_１）の検索結果Ｒ_１−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_１）からウェブサイトＷＳ_ＣＡへの予想クリック数ＩＮ_１−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_１）の合計ＧＩＮを検索語群ＴＧ_ｍに属する全検索語Ｔ_１−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_１）の検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_１）の合計ＧＳＶで除算し、この除算結果ＧＩＮ／ＧＳＶをウェブサイトＷＳ_ＣＡにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_１に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_１とする。

ＣＰＵ１２は、ウェブサイトＷＳ_ＣＡの順位参照先の残り２つの検索語群別順位リストＬＳＴ_２、ＬＳＴ_３、ウェブサイトＷＳ_ＣＢの順位参照先の各検索語群別順位リストＬＳＴ_４、ＬＳＴ_５、ＬＳＴ_６、ウェブサイトＷＳ_ＣＣの順位参照先の各検索語群別順位リストＬＳＴ_７、ＬＳＴ_８、ＬＳＴ_９について同様の処理を繰り返し、ウェブサイトＷＳ_ＣＡにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_１に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_１、ウェブサイトＷＳ_ＣＡにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_２に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_２、ウェブサイトＷＳ_ＣＡにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_３に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_３、ウェブサイトＷＳ_ＣＢにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_４に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_４、ウェブサイトＷＳ_ＣＢにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_５に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_５、ウェブサイトＷＳ_ＣＢにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_６に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_６、ウェブサイトＷＳ_ＣＣにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_７に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_７、ウェブサイトＷＳ_ＣＣにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_８に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_８、ウェブサイトＷＳ_ＣＣにおける検索語群別順位リストＬＳＴ_９に固有のクリックシェア率ＣＴＳ_９を求める。

図５において、ＣＰＵ１２は、企業Ｃの最新の評価結果の提示を指示する操作が行われた場合、評価提示処理を行う（Ｓ１２０）。評価提示処理は、評価対象の企業が保有する複数のウェブサイトＷＳのＵＲＬの各々について検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍ毎に算出したクリックシェア率ＣＴＳ_ｍを重み付け加算した値を当該企業Ｃの投資判断の指標値Ｖとし、この指標値Ｖと評価対象の企業Ｃの株価Ｐとの関係を提示する処理である。

より詳細に説明すると、図１０に示すように、評価提示処理では、ＣＰＵ１２は、クリックシェア算出処理において企業Ｃの保有するウェブサイトＷＳ_Ｃと検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍの組み合わせ毎に生成した複数のクリックシェア率ＣＴＳ_ｍ（図１０の例では、クリックシェア率ＣＴＳ_１、ＣＴＳ_２、ＣＴＳ_３、ＣＴＳ_４、ＣＴＳ_５、ＣＴＳ_６、ＣＴＳ_７、ＣＴＳ_８、ＣＴＳ_９）に、各々の算出時に参照した検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍ内の全検索語Ｔ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の合計に応じた大きさの係数Ｋ_ｍ（図１０の例では、係数Ｋ_１、Ｋ_２、Ｋ_３、Ｋ_４、Ｋ_５、Ｋ_６、Ｋ_７、Ｋ_８、Ｋ_９）を各々乗算する。その上で、ＣＰＵ１２は、クリックシェア率ＣＴＳ_ｍと係数Ｋ_ｍの各乗算結果を合計し、この合計を企業Ｃについての投資判断の指標値Ｖとする。

次に、ＣＰＵ１２は、企業Ｃの株価Ｐを株価情報提供サーバ８３に問い合わせ、株価情報提供サーバ８３から企業Ｃの最新の株価Ｐを取得する。ＣＰＵ１２は、本日よりも前の所定期間Ｔ_Ｃ（例えば、Ｔ_Ｃ＝６か月）の間の企業Ｃの株価Ｐを遷移を示すチャートＣＨＲＰと本日よりも前の期間Ｔ_Ｃの間の企業Ｃの指標値Ｖの遷移を示すチャートＣＨＲＶを、株価Ｐと指標値Ｖとの関係を示す情報としてディスプレイ１６に表示させる。また、ＣＰＵ１２は、最新の株価Ｐと最新の指標値Ｖを以下の関係式（１）に代入して得られる値Ｘ（株価Ｐと指標値Ｖの比）が閾値Ｔｈを下回ったか否かを判定し、値Ｘが閾値Ｔｈを下回った場合はチャートＣＨＲＶの近傍にアラーメッセージを表示する。
Ｘ＝Ｖ／Ｐ…（１）

以上が、本実施形態の構成の詳細である。本実施形態によると、次の効果が得られる。
第１に、本実施形態では、投資判断支援サーバ１０は、評価対象の企業Ｃが保有する複数のウェブサイトＷＳ_Ｃの各々について、ハードディスク１５内の各検索語群ＴＧ_ｍの検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍを順位参照先とし、順位参照先の検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍにおける検索語Ｔ_ｍ−ｎ毎の当該ウェブサイトＷＳ_Ｃの順位ｉを参照し、検索語Ｔ_ｍ−ｎ毎に参照した順位ｉに応じたクリックスルーレートＣＴＲ−ｉに検索語Ｔ_ｍ−ｎ毎の個別の検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎを乗算した各乗算結果ＩＮ_ｍ−ｎ（予想クリック数）を合計し、各乗算結果ＩＮ_ｍ−ｎ（予想クリック数）の合計ＧＩＮを検索語Ｔ_ｍ−ｎ毎の個別の検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎの合計ＧＳＶで除算した除算結果をウェブサイトＷＳ_Ｃにおける順位参照先の検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍに固有のクリックシェア率ＣＴＳ_ｍとし、企業Ｃが保有する複数のウェブサイトＷＳ_Ｃについて個別に求めたクリックシェア率ＣＴＳ_ｍを重み付け加算した値を企業Ｃの評価値Ｖとする。このようにして得られる企業Ｃの評価値Ｖは、その企業Ｃにおける該当の商品やサービスの市場シェアとの間に強い正の相関をもった値となる。よって、本実施形態によると、利用者は、評価対象の企業Ｃが収益の多くをウェブサイトに依存している場合において、その企業Ｃの現在の株価が本来の競争力に見合ったものであるかを正確に判断することができる。

第２に、本実施形態では、投資判断支援サーバ１０は、クリックシェア算出処理において企業Ｃの保有するウェブサイトＷＳ_Ｃと検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍの組み合わせ毎に生成した複数のクリックシェア率ＣＴＳ_ｍに、各々の算出時に参照した検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍ内の全検索語Ｔ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の合計に応じた大きさの係数Ｋ_ｍを乗算し、クリックシェア率ＣＴＳ_ｍと係数Ｋ_ｍの各乗算結果の合計を指標値Ｖとする。よって、本実施形態によると、各企業Ｃの収益力をより客観的に評価することができる。

第３に、本実施形態では、投資判断支援サーバ１０は、株価情報提供サーバ８３から評価対象の企業Ｃの最新の株価Ｐを取得し、評価対象の企業Ｃの指標値Ｖと最新の株価Ｐの比Ｖ／Ｐが閾値Ｔｈを下回った場合にディスプレイ１６の画面上にアラートメッセージを表示する。よって、本実施形態によると、利用者は、株式市場における企業Ｃの評価が本来の競争力に比べて過大になったことをそれが株価Ｐに現れる前に知ることができる。

＜第２実施形態＞
図１１は、本発明の第２実施形態である投資判断支援システム１Ａの全体構成を示す図である。このシステム１Ａは、検索エンジンサイトＳＥ_Ｙと別の検索エンジンサイトＳＥ_Ｚの運営元事業者による管理の下に稼動する検索エンジンサーバ８１_Ｚ及びキーワードアドバイスツールサーバ８２_Ｚを有している。

検索エンジンサーバ８１_Ｚは、インターネット９０に接続されているコンピュータから検索エンジンサイトＳＥ_ＺのＵＲＬを宛先とするクエリ（検索語を含むリクエスト）を受信し、インターネット９０内のウェブサイトＷＳの中からクエリに含まれる検索語との関連性が高いものを検索し、検索したウェブサイトＷＳのタイトル、ＵＲＬ、スニペットのセットを昇順に配した検索結果Ｒを返信する。

キーワードアドバイスツールサーバ８２_Ｚは、インターネット９０に接続されているコンピュータから検索語を含むリクエストを受信し、リクエスト内の検索語の関連語群及び検索エンジンサイトＳＥ_Ｚにおける関連語群の各検索語の検索ボリュームを含むレスポンスを返信する。

本実施形態では、投資判断支援サーバ１０は、複数の検索エンジンサイトＳＥ_Ｙ及び検索エンジンサイトＳＥ_Ｚの検索結果における企業Ｃの競争力を評価する。より詳細に説明すると、図１２に示すように、投資判断支援サーバ１０のＣＰＵ１２は、検索エンジンサイトＳＥ_Ｙにおける検索語Ｔ_ｍ−ｎをクエリとする検索の検索結果Ｒ_ｍ−ｎを検索エンジンサーバ８１_Ｙから取得し、検索エンジンサイトＳＥ_Ｚにおける検索語Ｔ_ｍ−ｎをクエリとする検索の検索結果Ｒ_ｍ−ｎを検索エンジンサーバ８１_Ｚから取得し、これらの検索結果における各ウェブサイトＷＳ_Ｃの順位ｉを同じウェブサイトＷＳ_Ｃのもの毎に纏めたものを検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍとする。そして、投資判断支援サーバ１０のＣＰＵ１２は、検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍ内における検索エンジンＳＥ_Ｙの検索結果Ｒ_ｍ−ｎに基づいて検索語群ＴＧ_ｍの検索語Ｔ_１−ｎ毎の予想クリック数ＩＮ_ｍ−ｎを算出し、検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍ内における検索エンジンＳＥ_Ｚの検索結果Ｒ_ｍ−ｎに基づいて検索語群ＴＧ_ｍの検索語Ｔ_ｍ−ｎ毎の予想クリック数ＩＮ_ｍ−ｎを算出する。そして、検索エンジンＳＥ_Ｙについて算出した予想クリック数ＩＮ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の合計と検索エンジンＳＥ_Ｚについて算出した予想クリック数ＩＮ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の合計の和ＧＩＮ’を求める。また、検索エンジンＳＥ_Ｙにおける該当の検索語群ＴＧ_ｍの検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の合計と検索エンジンＳＥ_Ｚにおける該当の検索語群ＴＧ_ｍの検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の合計の和ＧＳＶ’を求め、ＧＩＮ’／ＧＳＶ’をクリックシェア率ＣＴＳ_ｍとする。

本実施形態では、複数種類の検索エンジンサイトＳＥ_Ｙと検索エンジンサイトＳＥ_Ｚの検索結果を利用してクリックシェア率ＣＴＳ_ｍの算出を行う。よって、企業Ｃに関わるより客観性の高い評価を行うことができる。

＜他の実施形態＞
以上、本発明の第１及び第２実施形態について説明したが、かかる実施形態に以下の変形を加えてもよい。
（１）上記第１及び第２実施形態のクリックシェア算出処理では、ＣＰＵ１２は、各ウェブサイトＷＳのクリックシェア率ＣＴＳ_ｍの合計に該当の検索語群ＴＧ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の各検索語Ｔ_ｍ−ｎの検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎの合計に応じた大きさの重み付け係数Ｋ_ｍを各々乗算し、クリックシェア率ＣＴＳ_ｍと重み付け係数Ｋの各乗算結果を加算した値を指標値Ｖとした。しかし、各ウェブサイトＷＳのクリックシェア率ＣＴＳ_ｍをそのまま加算したものを評価値Ｖとしてもよい。

（２）上記第１及び第２実施形態は、本発明を複数種類のウェブサイトＷＳ_Ｃを有する企業Ｃの評価に適用したものであった。しかし、本発明を一つのウェブサイトＷＳ_Ｃの評価に適用してもよい。この実施形態では、評価対象のウェブサイトＷＳ_Ｃについて、上述したクリックシェア算出処理を行い、この処理により得られた当該ウェブサイトＷＳ_Ｃのクリックシェア率ＣＴＳ_ｍをウェブサイトＷＳ_Ｃの評価値として提示する。この実施形態によると、利用者は、売上の多くをウェブサイトＷＳ_Ｃ上のサービスに依存している企業Ｃの収益に関わる確度の高い予測を立てることができる。

（３）上記第１及び第２実施形態の評価提示処理では、ＣＰＵ１２は、最新の株価Ｐと最新の指標値Ｖを前掲の関係式（１）に代入して得られる値Ｘが閾値Ｔｈを下回った場合にアラートメッセージを表示させた。しかし、この関係式は、株価Ｐと指標値Ｖの比を示すものである必要はない。たとえば、株価Ｐと指標値Ｖの差を算出するための算出式を準備し、この算出式により求めた差が閾値Ｔｈを上回ったときにアラートメッセージを表示させてもよい。

（４）上記第１及び第２実施形態の評価提示処理では、ＣＰＵ１２は、最新の株価Ｐと最新の指標値Ｖの関係を提示した。しかし、評価対象の企業Ｃの時価総額、株価収益率（ＰＥＲ）、純資産倍率などの財務指標値を株価Ｐの代わりに取得し、最新の財務指標値と最新の指標値Ｖとの関係を提示するようにしてもよい。

（５）上記第１及び第２実施形態において、投資判断支援サーバ１０の運営元事業者と検索エンジンサイトＳＥ_Ｙ（またはＳＥ_Ｚ）の運営元事業者が同じであるか、投資判断支援サーバ１０の運営元事業者が検索語群ＴＧ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の検索語Ｔ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の検索結果における企業ＣのウェブサイトＷＳの実際のクリック数Ｎｕｍ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）（より具体的には、検索語群ＴＧ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）に属する検索語Ｔ_ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の各々をクエリとする検索結果からウェブサイトＷＳｃにアクセスした数）を示す実クリック数情報を入手できる場合は、投資判断支援サーバ１０は、検索語群別順位リストＬＳＴ_ｍを生成せずに、この実クリック数情報からクリックシェア率ＣＴＳ_ｍを算出するようにしてもよい。この実施形態では、投資判断支援サーバ１０は、企業Ｃが保有するウェブサイトＷＳｃの想定顧客が検索エンジンサイトＳＥ_Ｙ（またはＳＥ_Ｚ）のクエリとして使うであろう検索語群ＴＧ_ｍについて、当該検索語群ＴＧ_ｍに属する検索語Ｔ_ｍ−ｎの検索エンジンサイトＳＥ_Ｙ（またはＳＥ_Ｚ）の検索結果におけるウェブサイトＷＳｃのクリック数Ｎｕｍ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）を合計し、当該検索語群ＴＧ_ｍのクリック数Ｎｕｍ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の合計で、当該検索語群ＴＧ_ｍの検索ボリュームＳＶ_ｍ−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ_ｍ）の合計を除算した除算結果をクリックシェア率ＣＴＳ_ｍとし、このクリックシェア率ＣＴＳ_ｍをウェブサイトＷＳｃの評価の指標値として提示するようにしてもよい。

１…投資判断支援システム、１０…投資判断支援サーバ、１１…通信インターフェース、１２…ＣＰＵ、１３…ＲＡＭ、１４…ＲＯＭ、１５…ハードディスク１５、１６…ディスプレイ、１７…マウス、１８…キーボード、８１…検索エンジンサーバ、８２…キーワードアドバイスツールサーバ、８３…株価情報提供サーバ。

Claims (6)

1. 複数のウェブサイトのＵＲＬを含む第１のデータベースと、前記ウェブサイトの想定顧客が検索エンジンサイトのクエリとして使うであろう複数の検索語群を含む第２のデータベースとを記憶した記憶手段を有するコンピュータによる企業価値の評価方法であって、
   前記コンピュータが、前記第２のデータベース内の複数の検索語群の各々について、当該検索語群の検索語を前記検索エンジンサイトにクエリとして送信し、前記検索エンジンサイトから各検索語をクエリとする検索の検索結果を取得し、取得した検索結果内における各ウェブサイトの順位を同じウェブサイトのもの毎に纏めた検索語群別順位リストを生成し、生成した検索語群別順位リストを前記記憶手段内に記憶する処理を行う順位リスト生成行程と、
   前記コンピュータが、前記第１のデータベース内のウェブサイトのＵＲＬについて、前記記憶手段内の各検索語群の検索語群別順位リストを順位参照先とし、順位参照先の検索語群別順位リストにおける検索語毎の当該ウェブサイトの順位を参照し、検索語毎に参照した順位に応じたクリックスルーレートに検索語毎の個別の検索ボリュームを乗算した各乗算結果を合計し、この各乗算結果の合計を該当の検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果を当該ウェブサイトにおける順位参照先の検索語群別順位リストに固有のクリックシェア率とし、このクリックシェア率を当該ウェブサイトの評価の指標値として提示する評価提示行程と
   を有することを特徴とする評価方法。
2. 評価対象の企業が保有する複数のウェブサイトのＵＲＬを含む第１のデータベースと、前記ウェブサイトの想定顧客が検索エンジンサイトのクエリとして使うであろう複数の検索語群を含む第２のデータベースとを記憶した記憶手段を有するコンピュータによる企業価値の評価方法であって、
   前記コンピュータが、前記第２のデータベース内の複数の検索語群の各々について、当該検索語群の各検索語を前記検索エンジンサイトにクエリとして送信し、前記検索エンジンサイトから各検索語をクエリとする検索の検索結果を取得し、取得した検索結果内における各ウェブサイトの順位を同じウェブサイトのもの毎に纏めた検索語群別順位リストを生成し、生成した各検索語群の検索語群別順位リストを前記記憶手段内に記憶する処理を行う順位リスト生成行程と、
   前記コンピュータが、前記第１のデータベース内の複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について、前記記憶手段内の各検索語群の検索語群別順位リストを順位参照先とし、順位参照先の検索語群別順位リストにおける検索語毎の当該ウェブサイトの順位を参照し、検索語毎に参照した順位に応じたクリックスルーレートに検索語毎の個別の検索ボリュームを乗算した各乗算結果を合計し、前記各乗算結果の合計を該当の検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果を当該ウェブサイトにおける順位参照先の検索語群別順位リストに固有のクリックシェア率とする処理を行うクリックシェア算出行程と、
   前記コンピュータが、前記第１のデータベース内の複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について検索語群別順位リスト毎に算出したクリックシェア率を加算または重み付け加算した値を投資判断の指標値とし、この指標値と前記企業の株価または財務指標値との関係を提示する処理を行う評価提示行程と
   を有することを特徴とする評価方法。
3. 前記評価提示行程では、
   前記コンピュータは、前記複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について、ウェブサイトと検索語群別順位リストの組み合わせ毎に生成した複数のクリックシェア率に、各々の算出時に参照した検索語群別順位リスト内の全検索語の検索ボリュームの合計に応じた大きさの係数を乗算し、クリックシェア率と重み付け係数の各乗算結果を合計した値を前記指標値とする
   ことを特徴とする請求項２に記載の評価方法。
4. 前記評価提示行程では、
   前記コンピュータが、前記企業の株価を株価情報提供サーバに問い合わせ、前記株価情報提供サーバから前記企業の株価を取得し、この株価と前記指標値を所定の関係式に代入して得られる値が閾値を上回った場合または下回った場合にアラートメッセージを出力する
   ことを特徴とする請求項３に記載の評価方法。
5. 評価対象の企業が保有する複数のウェブサイトのＵＲＬを含む第１のデータベースと、前記ウェブサイトの想定顧客が検索エンジンサイトのクエリとして使うであろう複数の検索語群を含む第２のデータベースとを記憶した記憶手段と、
   前記第２のデータベース内の複数の検索語群の各々について、当該検索語群の各検索語を前記検索エンジンサイトにクエリとして送信し、前記検索エンジンサイトから各検索語をクエリとする検索の検索結果を取得し、取得した検索結果内における各ウェブサイトの順位を同じウェブサイトのもの毎に纏めた検索語群別順位リストを生成し、生成した各検索語群の検索語群別順位リストを前記記憶手段内に記憶する処理を行う順位リスト生成手段と、
   前記第１のデータベース内の複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について、前記記憶手段内の各検索語群の検索語群別順位リストを順位参照先とし、順位参照先の検索語群別順位リストにおける検索語毎の当該ウェブサイトの順位を参照し、検索語毎に参照した順位に応じたクリックスルーレートに検索語毎の個別の検索ボリュームを乗算した各乗算結果を合計し、前記各乗算結果の合計を該当の検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果を当該ウェブサイトにおける順位参照先の検索語群別順位リストに固有のクリックシェア率とする処理を行うクリックシェア算出手段と、
   前記第１のデータベース内の複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について検索語群別順位リスト毎に算出したクリックシェア率を加算または重み付け加算した値を投資判断の指標値とし、この指標値と前記企業の株価または財務指標値との関係を提示する処理を行う評価提示手段と
   を具備することを特徴とする評価装置。
6. コンピュータに、
   評価対象の企業が保有する複数のウェブサイトのＵＲＬを含む第１のデータベースと、前記ウェブサイトの想定顧客が検索エンジンサイトのクエリとして使うであろう複数の検索語群を含む第２のデータベースとを記憶した記憶手段と、
   前記第２のデータベース内の複数の検索語群の各々について、当該検索語群の各検索語を前記検索エンジンサイトにクエリとして送信し、前記検索エンジンサイトから各検索語をクエリとする検索の検索結果を取得し、取得した検索結果内における各ウェブサイトの順位を同じウェブサイトのもの毎に纏めた検索語群別順位リストを生成し、生成した各検索語群の検索語群別順位リストを前記記憶手段内に記憶する処理を行う順位リスト生成手段と、
   前記第１のデータベース内の複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について、前記記憶手段内の各検索語群の検索語群別順位リストを順位参照先とし、順位参照先の検索語群別順位リストにおける検索語毎の当該ウェブサイトの順位を参照し、検索語毎に参照した順位に応じたクリックスルーレートに検索語毎の個別の検索ボリュームを乗算した各乗算結果を合計し、前記各乗算結果の合計を該当の検索語群の検索ボリュームの合計で除算した除算結果を当該ウェブサイトにおける順位参照先の検索語群別順位リストに固有のクリックシェア率とする処理を行うクリックシェア算出手段と、
   前記第１のデータベース内の複数のウェブサイトのＵＲＬの各々について検索語群別順位リスト毎に算出したクリックシェア率を加算または重み付け加算した値を投資判断の指標値とし、この指標値と前記企業の株価または財務指標値との関係を提示する処理を行う評価提示手段と
   を実現させるプログラム。