JP6489340B1 - 比較対象企業選定システム - Google Patents

Abstract

【課題】主として、移転価格税制対応における、手作業による比較対象企業の選定の手間を省くことができ、信頼性と経済性の高い比較対象企業選定システムを提供する。
【解決手段】本発明の比較対象企業選定システム１は、複数の企業について企業情報を記憶する記憶手段、検証対象とする企業と前記記憶手段に記憶されている企業との類似度を、当該検証対象とする企業の企業情報と前記記憶手段に記憶されている企業の前記企業情報とに基づいて算出する解析手段、前記解析手段により算出された類似度に基づいて前記複数の比較対象となりうる候補企業をさらに絞り込む選定手段を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、比較対象企業選定システムに関し、特に、移転価格分析において、自社との定性的な類似度を計算することで類似度の高い比較対象企業を効率良く絞り込み選定するシステムとして有用なものである。

２０１５年９月にＯＥＣＤが公表したＢＥＰＳ（多国籍企業による過度な租税回避行為を防止する取り組み）最終勧告内容に応じて、世界各国が近年移転価格に関するルールを協調的に導入し、日系企業も含め同時文書化を含む各種移転価格ルールに拘束されることとなった。

当該各種移転価格ルールより、グループ内の国際取引が活発な企業では、毎年大量の文書を限られた人数と期間で作成する必要に迫られている一方、移転価格は専門性の高い分野であるため一部の国際的会計事務所等の専門家でなければ十分な対応は困難とされ、参入業者が少なくＩＴ技術を活用した自動化や作業効率化が遅れている。

具体的には、既存の税理士事務所等の競合他社では上記文書化作業の各ステップをほぼ手作業で行うため、一つの文書の完成には平均で３〜４名の作業者で４〜６か月程度の期間がかかっている。また、請求報酬総額も一つの関連者間取引に対し数百万円規模と税務対応費用が比較的高額になる傾向がある。このことから、専門的知見と作業速度を兼ね備えた新たな文書化テクノロジーの早急な開発が待ち望まれている。

一般的に、移転価格文書は、各関連者間取引ごとにその取引価格の妥当性を他の類似取引における価格や利益率と比較することで立証するための文書である。一般的に、移転価格文書の作成は、（１）情報収集、（２）インタビュー、（３）機能リスク分析、（４）移転価格算定方法の検討、（５）経済分析、（６）一連の移転価格分析結果を文書化（多言語対応含む）という作業ステップで進められる。

上記のような文書を作成するための技術として、特許文献１に示すような、移転価格文書作成のノウハウを提供する技術がある（特許文献１）。

登録実用新案第３２１２３０９号公報

特許文献１に記載の技術によると、移転価格文書作成のノウハウを提供することで、複数の企業間価格算定方法の中から最適な方法を選んで文書の作成ができるため、文書作成を外部委託せずに行うことができる。

しかしながら、上記特許文献１の技術によると、上記（１）から（６）のうち、（４）及び（６）については対応可能であるものの、その他の点については言及されていない。

上記項目における（５）経済分析においては、自社と事業内容や取引製品などが類似する企業を選定（スクリーニング）し、選定された企業を比較対象企業として経済分析を行うことが一般的である。従来における比較対象企業選定作業は、各企業の企業情報（企業情報は、定量情報および/または定性情報を含む）を手作業で分析することで、多数の候補企業の中から類似する数社から数十社を絞り込むことによって行われており、時間と手間がかかり、企業選定作業の自動化技術の確立が要請されている。

本発明は、このような要望に鑑みてなされたものであり、独自の分析手法及び自動類似度解析ツールとそれらを提供するＩＴシステムを開発し、作業効率性を高めることで、現状よりも少人数でも短期かつ低価格で移転価格文書等で必要になる経済分析の作成が可能となる比較対象企業選定システムを提供することを目的とする。

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

第１の特徴に係る発明は、比較対象企業選定システムであって、複数の企業について企業情報を記憶する記憶手段、検証対象とする企業と前記記憶手段に記憶されている企業との類似度を、当該検証対象とする企業の企業情報と前記記憶手段に記憶されている企業の前記企業情報とに基づいて算出する解析手段、前記解析手段により算出された類似度に基づいて前記複数の企業をさらに絞り込む選定手段を備えた比較対象企業選定システムを提供する。

第１の特徴に係る発明によれば、多数の企業の中から類似性や関連性の高い企業を絞り込む作業を、手作業によらず自動で実施することができる比較対象企業選定システムを提供することが可能となる。

第２の特徴に係る発明は、第１の特徴に係る発明であって、前記企業情報が複数の項目からなり、前記類似度は、前記複数の項目のそれぞれについての類似度である項目別類似度と、前記項目別類似度を総合的に評価した類似度である全体類似度とからなり、前記解析手段は、前記項目別類似度と前記全体類似度とを算出するものであり、前記選出手段は、前記全体類似度に基づいて前記複数の企業を絞り込む、比較対象企業選定システムを提供する。

第２の特徴に係る発明によれば、企業情報が複数の項目からなり、類似度が、複数の項目のそれぞれについての類似度である項目別類似度と、項目別類似度を総合的に評価した類似度である全体類似度とからなるため、複数の項目からなる多面的な解析を行うことが可能で信頼性の高いシステムを提供できる。

第３の特徴に係る発明は、第２の特徴に係る発明であって、前記全体類似度が、単一または複数次元ベクトルのコサイン値として算出される、比較対象企業選定システムを提供する。

第３の特徴に係る発明によれば、全体類似度が単一または複数次元ベクトルのコサイン値として算出されるため、類似度を複数段階で評価でき、容易に類似度を比較することが可能なシステムを提供できる。

本発明によれば、手作業による比較対象となりうる候補企業の選定の手間を省くことができ、信頼性と経済性の高い比較対象企業選定システムを提供できる。

図１は、本実施形態における比較対象企業選定システム１のハードウェア構成とソフトウェア機能を示すブロック図である。 図２は、企業選定の事前準備を示すフローチャートである。 図３は、企業の企業情報を入力する画面の一例を示す図である。 図４は、企業データベース３１０の一例を示す図である。 図５は、企業選定の手順を示すフローチャートである。 図６は、検証対象となる企業名を入力する画面の一例を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。

［比較対象企業選定システム１の構成］
図１は、本実施形態における比較対象企業選定システム１のハードウェア構成とソフトウェア機能を説明するためのブロック図である。

比較対象企業選定システム１は、データを制御する制御部１００と、ユーザや他の機器と通信を行う通信部２００と、データを記憶する記憶部３００と、ユーザからの情報の入力を受け付ける入力部４００と、制御部１００で制御したデータや画像を出力する表示部５００とを備える。

制御部１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。

通信部２００は、他の機器と通信可能にするためのデバイス、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＦＩＤｅｌｉｔｙ）対応デバイスを備える。

制御部１００は、所定のプログラムを読み込み、必要に応じて通信部２００及び／又は記憶部３００と協働することで、企業情報登録モジュール１１０と、解析モジュール１２０と、選定モジュール１３０とを実現する。

記憶部３００は、データやファイルを記憶する装置であって、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等による、データのストレージ部を備える。記憶部３００は、後に説明する企業データベース３１０を記憶する。

入力部４００の種類は、特に限定されない。入力部４００として、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等が挙げられる。

表示部５００の種類は、特に限定されない。表示部５００として、例えば、モニタ、タッチパネル等が挙げられる。

［比較対象企業選定システム１を用いた事前準備］
本実施形態における比較対象企業選定システム１を使用して企業選定を実施するに先立って行う事前準備について説明する。図２は比較対象企業選定システム１を用いた事前準備のフローチャートである。また、図３は企業の企業情報を入力する入力画面１０００の一例を示す図であり、図４は企業データベース３１０の一例を示す図である。図１〜図４を用いて、上述した各ハードウェアと、ソフトウェアモジュールが実行する処理について説明する。

〔ステップＳ１１０〜Ｓ１３０：企業に関する企業情報の入力〕
最初に、比較対象企業選定を実施するための事前準備として、企業に関する企業名及び企業情報を入力し、企業データベース３１０を作成する。比較対象企業選定システム１を利用して企業を選定しようとするユーザは、使用する端末（ユーザー端末）を用いて、図３に例示するような所定のフォーマットに企業名１０１０及び企業情報を入力し（ステップＳ１１０）、インターネットを介して比較対象企業選定システム１にアクセスし、企業名及び企業情報、さらに必要に応じて特定の選定条件を送信する（ステップＳ１２０）。

ステップＳ１１０において入力される企業情報としては、図３に例示するように、例えば、金融、鉄鋼、製造、通信等の業種１０２０、主な事業の内容を表す事業概要１０３０、会社が設立された年月を表す設立１０４０、資本金１０５０、売上高１０６０などが挙げられる。また、図示しないが、利益の額、及び、従業員数等、企業同士を比較して類似度を算出する際の基準となる項目も入力される。これら複数の項目に関する企業情報が、データベースに蓄積される企業を識別するための企業名に紐づいて入力される。前記所定のフォーマットにおいては、図３に例示するように、予め定められた複数の項目が入力できるようになっており、ユーザは、当該フォーマットに前記複数の項目についての入力を行う。

なお、ステップＳ１１０において、企業情報をユーザ端末から直接的に入力するようにしたが、既存の企業情報データベースから取得するようにしてもよい。すなわち、民間企業等から提供される既存の企業情報データベースから、産業分類コード・国・地域名などによって特定される企業に関する企業情報を一気に取得するようにしてもよい。このように構成することにより、膨大な量のデータの入力の手間を省略することができる。

また、ステップＳ１２０において、インターネットを介してユーザ端末から比較対象企業選定システム１へ企業情報を送信するようにしたが、比較対象企業選定システム１がユーザ端末と一体となっているものであっても構わない。

ユーザ端末から企業名及び企業情報を受信すると、比較対象企業選定システム１の制御部１００は、記憶部３００と協働して企業情報登録モジュール１１０を実行し、ユーザの操作によって入力された当該企業名及び企業情報を、図４に示す記憶部３００の企業データベース３１０に登録する（ステップＳ１３０）。

図４に一例を示す企業データベース３１０には、ステップＳ１３０で登録された企業名、及び、当該企業名に紐づいた企業情報が項目別に記憶される。

そして、ステップＳ１１０からステップＳ１３０までを、異なる企業に対して繰り返し実行することにより、企業データベース３１０を作成して、事前準備を終了する。

企業データベース３１０に登録される企業数としては、例えば、一つの業種につき２００社など、そこから企業の選定を実行するにあたって十分な数の企業についての企業情報を収載する。

また、企業データベース３１０を作成するにあたり、一度に複数の企業についての企業情報を入力して作成することもできるし、随時、企業情報を追加して企業データベース３１０に収載される情報を更新するようにしても構わない。

［比較対象企業選定システム１を用いた企業の選定］
次に、図５に示すフローチャートにしたがって、本実施形態における比較対象企業選定システム１を使用し、企業データベース３１０に登録されている企業を、検証対象企業と類似する所定の数の比較対象企業に絞り込む作業を行う企業選定方法について説明する。

まず、比較対象企業選定システム１を利用して企業を選定しようとするユーザは、ユーザ端末を用いて、図６に例示するような所定のフォーマットに検証対象企業名２０１０及び企業情報を入力し（ステップＳ２１０）、インターネットを介して比較対象企業選定システム１にアクセスし、検証対象企業名を送信する（ステップＳ２２０）。

ステップＳ２１０において検証対象企業名を入力する企業とは、この後のステップにおいて類似する企業を選定するための検証対象となる企業であり、多くの場合、自社または自社のグループ会社のことを指す。そのため、ステップＳ２１０においては、一つの検証対象企業に関する企業情報を入力することとなる。なお、企業データベース３１０に当該検証対象企業に関する企業情報が予め収録されている場合は、当該企業情報呼び出して利用することも出来る。

また、ステップＳ２１０において入力される、検証対象企業に関する企業情報の項目は、企業データベース３１０に登録されている項目と同様に、業種２０２０、事業概要２０３０、設立２０４０、資本金２０５０、売上高２０６０等が挙げられる。

ステップＳ２２０でユーザ端末から検証対象企業名及び企業情報を受信すると、比較対象企業選定システム１の制御部１００は、記憶部３００と協働して解析モジュール１２０を実行し、企業情報の比較に基づく解析を行う（ステップＳ２３０）。

ステップＳ２３０においては、企業情報における同一の項目について比較をし、項目別類似度をスコア化する。例えば、項目「業種」についての項目別類似度をスコア化するにあたっては、検証対象企業の業種と比較したい企業の業種との相違を、予め機械学習させた言語データと予め定められたアルゴリズムに従ってスコア化する。なお、スコア化する際のアルゴリズムは、項目ごとに予め定められている。

そして、そのような項目別の類似度のスコア化を、登録されているすべてのまたは一部の項目について行うことで、企業同士の総合的な類似度を数値化した全体類似度を算出する。全体類似度は、項目別類似度を総合的に評価した類似度であり、すべてのまたは一部の項目別類似度に基づいて算出され、例えば、すべての項目別類似度の算術平均として算出される。

本実施形態においては、企業情報の全体類似度は例えば１５次元ベクトルのコサイン（ＣＯＳ）値として算出される。つまり、Ｘ−Ｙ座標の原点を基準に、最も類似する１から、最も類似しない−１までの方向を１５次元に圧縮したベクトルとして算出し、それらベクトルのコサインを取ることで１から−１までの数値として算出する。このようにすることで、企業間の類似度を企業情報に基づいて１５段階の数値で評価でき、容易に類似度を比較することが可能となる。

なお、本実施形態においては、全体類似度を１５次元ベクトルのコサイン値として算出するよう構成したが、１５次元に限ったものでなく、１次元から複数の次元のいずれかの次元に設定することが可能である。このようにすることで、比較検討する企業数や企業情報の多少に合わせて次元数を変更することができる。

そして、このような全体類似度の算出を、企業データベース３１０に登録されている、または選定条件に合致するすべての企業について行い、それらすべての企業について検証対象企業との全体類似度を算出する。

ステップＳ２３０で、登録されているすべての企業についての全体類似度を算出すると、制御部１００は、選定モジュール１３０を実行し、算出された全体類似度の高い順に、すべて列挙する、または、例えば上位１０社ないし１５社等、予め定められた数にさらに絞り込むことにより、企業の選定を行う（ステップＳ２４０）。

ステップＳ２４０で、すべてのまたは予め定められた数の企業が選定されると、選定された企業名をユーザ端末に送信して、処理を終了する（ステップＳ２５０）。

以上のように構成することで、多数の企業の中から関連性の高い企業を絞り込む作業を、手作業によらず自動で実施することができ、信頼性と経済性の高い比較対象企業選定システムを提供することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

１ 比較対象企業選定システム
１００ 制御部
１１０ 企業情報登録モジュール
１２０ 解析モジュール
１３０ 選定モジュール
２００ 通信部
３００ 記憶部
３１０ 企業データベース

Claims (2)

1. 各関連者間取引ごとにその取引価格の妥当性を他の類似取引における価格や利益率と比較することで立証するための文書である移転価格文書で必要になる経済分析を行うための比較対象企業を選定する企業選定システムであって、
   複数の企業について企業情報を記憶する記憶手段と、
   検証対象とする企業と前記記憶手段に記憶されている企業との類似度を、当該検証対象とする企業の定性情報を含む企業情報と前記記憶手段に記憶されている企業の定性情報を含む前記企業情報とに基づいて算出する解析手段と、
   前記解析手段により算出された類似度に基づいて複数の比較対象となりうる企業をさらに絞り込む選定手段と、
   を有し、
   前記企業情報が複数の項目からなり、
   前記類似度は、前記複数の項目のそれぞれについての類似度である項目別類似度と、前記項目別類似度を総合的に評価した類似度である全体類似度とからなり、
   前記解析手段は、
   前記企業情報に含まれる前記定性情報における同一の項目について、予め機械学習させた言語データと、項目ごとに予め定められたアルゴリズムに従って項目別にスコア化を行うことで、前記企業情報に含まれる前記定性情報の複数の項目のそれぞれについての類似度である項目別類似度を算出し、
   算出した全部または一部の前記項目別類似度に基づき企業同士の総合的な類似度を数値化した全体類似度を算出し、
   選出手段は、前記全体類似度に基づいて、前記複数の企業から前記比較対象企業を選定する、比較対象企業選定システム。
2. 前記全体類似度が、単一または複数次元ベクトルのコサイン値として算出される、
   請求項１に記載の比較対象企業選定システム。