JP6884435B2 - 協力会社サプライチェーンリスク分析方法 - Google Patents

Description

本発明は協力会社サプライチェーンリスク分析方法に関り、さらに詳細には非財務的評価基準に応じて企業のリスクを評価し、その結果を多様な視覚的な情報として提供する協力会社サプライチェーンリスク分析方法に係る。

インターネットの発達によってビックデータ分析が発展している。データマイニング（ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ）は多いデータの中に隠されている有用な相関関係を発見して、未来に実行可能な情報を抽出して意思決定に利用する過程を言う。即ち、データに隠されたパターンと関係を見つけて鉱脈を見つけるように情報を発見することである。ここで、情報の発見とは、データに高度な統計分析とモデリング技法を適用して有用なパターンとの関係を見つける過程として、データベースマーケティングの核心技術である。

最近には、企業の価値を評価するためにこのようなデータマイニング技術が導入されており、インターネットに散在している様々なデータを総合的に考慮して、その企業の価値やリスクを評価しようとする試みがなされている。

しかし、従来には主に負債、営業利益、資産などの財務的な情報のみを利用して、企業を評価することにとどまっており、企業の道徳性、社会貢献、倫理経営等のような非財務的な側面を評価できないという限界がある。

本発明の目的は財務的、非財務的情報を含む多様な情報を利用して企業のリスクを評価し、評価結果を多様な視覚的な情報に変換して提供し、特定イシューの発生の時に企業と協力会社との間の実時間コミュニケーションサービスを提供する協力会社サプライチェーンリスク分析方法、これを遂行するための記録媒体を提供することにある。

本発明の技術的課題は以上で言及した技術的な課題に制限されなく、言及されないその他の技術的な課題は下の記載から当業者に明確に理解されるべきである。

本発明の一実施形態に係る協力会社サプライチェーンリスク分析方法は、評価対象企業と関連されたテキストデータに基づいて前記評価対象企業及び前記評価対象企業と関連された複数の協力会社の各々に対するリスクスコアを算出し、前記評価対象企業に対する前記リスクスコアを前記協力会社の平均リスクスコアと比較するためのバーグラフを生成し、前記評価対象企業及び複数の前記協力会社に各々に対するリスクスコアの変動推移を示すトラッキンググラフを生成し、前記トラッキンググラフ上の特徴点を抽出して前記特徴点に特徴点発生原因を示す外部情報をマッチングさせ、前記評価対象企業と前記協力会社のサプライチェーン管理のためのチャットルームを生成し、前記チャットルームの所定の領域に前記バーグラフ及び前記トラッキンググラフが実時間に表示されるように制御する。

前記バーグラフを生成することは、前記評価対象企業のリスクスコアのサイズに応じて前記バーグラフの高さを設定し、前記協力会社のリスクスコアのサイズに応じて前記バーグラフの所定の高さに前記協力会社のリスクスコアを表示することである。

前記評価対象企業及び複数の前記協力会社別に生成される複数の前記トラッキンググラフの中でユーザからいずれか１つのトラッキンググラフが選択されれば、選択された前記いずれか１つのトラッキンググラフの色、明るさ、又は太さの中で少なくとも１つが可変されることをさらに含むことができる。

前記トラッキンググラフに形成された複数の前記特徴点の中でユーザからいずれか１つの特徴点が選択されれば、選択された前記いずれか１つの特徴点にマッチングされた前記外部情報が所定の領域に表示されることをさらに含むことができる。

前記いずれか１つの特徴点にマッチングされた前記外部情報が所定の領域に表示されることは、前記ユーザから順次的に複数の特徴点が選択されれば、選択された各々の特徴点毎にマッチングされた互いに異なる前記外部情報が連続的に表示されることである。

前記評価対象企業又は前記協力会社と関連された複数のキーワードが階層的ツリー構造に表示される関係ネットワークダイヤグラムを生成し、ユーザから入力された入力情報に基づいて前記関係ネットワークダイヤグラムを構成する複数のキーワードの中で特定階層に所属するキーワードを表示することをさらに含むことができる。

前記関係ネットワークダイヤグラムを生成することは、前記テキストデータに基づいて前記キーワードの各々に対するリスクスコアを算出して、算出されたリスクスコアのサイズに応じて前記複数のキーワードが階層的構造に表示される前記関係ネットワークダイヤグラムを生成することである。

前記キーワードを表示することは、ユーザから選択された第１キーワードを抽出し、抽出された前記第１キーワードを予め定められた中心点に配置し、前記第１キーワードと関連された複数の下位キーワードを、前記中心点を基準にリング状に配置して表示することである。

前記キーワードを表示することは、前記複数の下位キーワードの中で前記ユーザからいずれか１つの下位キーワードである第２キーワードが選択されれば、前記第２キーワードを前記中心点に移動配置させつつ、前記第２キーワードと関連された複数の他の下位キーワードを前記第２キーワードを中心にリング状に配置して表示し、前記ユーザによって選択された複数のキーワードのヒストリが表示されるように、前記第１キーワードは前記リング状の外側の所定の部分に移動配置させつつ、前記第１キーワードと前記第２キーワードをチェーン状に連結して表示することである。

テキストデータに基づいて予め格納されたマップデータ上に前記評価対象企業と関連されたイベント発生位置を表示し、表示された位置に前記テキストデータに応じるリスクスコアを共に表示することをさらに含むことができる。

前記チャットルームを生成することは、前記評価対象企業と関連された第１ユーザの端末から特定テキストデータが前記チャットルームにアップロードされれば、前記チャットルームの第１領域に前記特定テキストデータを表示し、前記第１領域に表示された前記特定テキストデータを分析して複数の協力会社の中で前記特定テキストデータに応じるイシューと関連された対象協力会社を抽出し、抽出された前記対象協力会社と関連された第２ユーザの端末前記チャットルームの一時接続のための一時的なアドレス情報を伝送することを含み、前記チャットルームの所定の領域に前記バーグラフ及び前記トラッキンググラフが実時間に表示されるように制御することは、前記第１ユーザの端末機又は前記第２ユーザの端末から前記特定テキストデータに含まれた特定単語が選択されれば、選択された前記特定単語と関連された前記バーグラフ及び前記トラッキンググラフを第２領域に実時間表示することである。

また、本発明の一実施形態に係るコンピュータで読出し可能な記録媒体は、本発明に係る協力会社サプライチェーンリスク分析方法を遂行するためのコンピュータプログラムが記録されることができる。

上述した本発明の一側面によれば、ユーザはバーグラフ、トラッキンググラフ、関係ネットワークダイヤグラム、マップダイヤグラム等のように多様な形態の視覚的な資料を通じて評価対象企業のリスクを多角度に分析することができ、特定イシューの発生の時に評価対象企業と協力会社との間の実時間コミュニケーションの中にこのような視覚的な資料を提供することによって円滑なコミュニケーションが行われるようにすることができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る協力会社サプライチェーンリスク分析装置の概略的な構成が図示されたブロック図である。 図２は、図１の視覚化部の具体的な構成が図示されたブロック図である。 図３は、図１の視覚化部で生成される多様な視覚的情報の例示が図示された図面である。 図４は、図１の視覚化部で生成される多様な視覚的情報の例示が図示された図面である。 図５は、図１の視覚化部で生成される多様な視覚的情報の例示が図示された図面である。 図６は、図１の視覚化部で生成される多様な視覚的情報の例示が図示された図面である。 図７は、図１の視覚化部で生成される多様な視覚的情報の例示が図示された図面である。 図８は、図１の視覚化部で生成される多様な視覚的情報の例示が図示された図面である。 図９は、本発明の一実施形態に係る協力会社サプライチェーンリスク分析方法の概略的な流れの図示されたフローチャートである。

後述する本発明に対する詳細な説明は、本発明が実施されることができる特定実施形態を例示として図示する添付図面を参照する。これらの実施形態は当業者が本発明を実施できるように十分に詳細に説明される。本発明の多様な実施形態は互いに異なるが、互に排他的ではないことが理解されなければならない。例えば、ここに記載されている特定形状、構造、及び特性は一実施形態と関連して本発明の思想及び範囲を逸脱しなく、他の実施形態で具現されることができる。また、各々の開示された実施形態内の個別の構成要素の位置又は配置は本発明の思想及び範囲を逸脱しなく、変更できることが理解されなければならない。したがって、後述する詳細な説明は限定的な意味ではなく、本発明の範囲は、適切に説明されたら、その請求項が主張するものと均等なすべての範囲と共に添付された請求項のみによって限定される。図面で類似な参照符号は様々な側面に亘って同一であるか、或いは類似な機能を指称する。

以下、図面を参照して本発明の望ましい実施形態をより詳細に説明する。

図１は本発明の一実施形態に係る協力会社サプライチェーンリスク分析装置１の概略的な構成が図示されたブロック図である。

本発明に係る協力会社サプライチェーンリスク分析装置１はユーザによって検索された特定企業（以下、評価対象企業）に対する情報を有している多様なデータをクローリングして非財務的評価基準（ＥＳＧ、ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｓｏｃｉａｌ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ）にしたがって評価対象企業及び評価対象企業と協力会社との間に形成されたサプライチェーンに対するリスクを評価することができる。

協力会社サプライチェーンリスク分析装置１はこのような評価結果を多様な視覚的な情報に変換してユーザに提供することができ、特定イシューが発生した場合、評価対象企業及び評価対象企業とサプライチェーンを形成している協力会社との間の実時間コミュニケーションを支援することができる。

具体的に、本発明の一実施形態に係る協力会社サプライチェーンリスク分析装置１はリスクスコア算出部１００、視覚化部２００、及びコミュニケーション管理部３００を含む。

この時、本発明に係る協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は移動性を有するか、或いは固定されることができる。例えば、協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は、サーバー（ｓｅｒｖｅｒ）又はエンジン（ｅｎｇｉｎｅ）であり、スマートフォン（ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ）、ディバイス（ｄｅｖｉｃｅ）、器具（ａｐｐａｒａｔｕｓ）、端末（ｔｅｒｍｉｎａｌ）、ＵＥ（ｕｓｅｒ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、ＭＳ（ｍｏｂｉｌｅ ｓｔａｔｉｏｎ）、無線機器（ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｄｅｖｉｃｅ）、携帯機器（ｈａｎｄｈｅｌｄ ｄｅｖｉｃｅ）等他の用語と指称されることができる。

また、協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は図１に図示された構成要素より多い構成要素によって具現されることができ、それより少ない構成要素によって具現されることができる。又は、協力会社サプライチェーンリスク分析装置１はリスクスコア算出部１００、視覚化部２００、及びコミュニケーション管理部３００の中で少なくとも２つの構成要素が１つの構成要素に統合されて１つの構成要素が複合的な機能を遂行してもよい。以下、上述した構成要素に対して具体的に説明する。

リスクスコア算出部１００は協力会社サプライチェーンリスク分析装置１で収集される多様なデータに基づいて評価対象企業のリスクの程度を数値的に示したリスクスコアを算出することができる。

このために、協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は多様な方法にテキストデータを収集することができる。例えば、協力会社サプライチェーンリスク分析装置１はポータルサイト、報道機関サイト、ＳＮＳなど様々なウェブページを訪問してニュース等のような、さまざまなテキストデータを収集することができ、これを企業別に分類して管理することができる。

この時、リスクスコア算出部１００は特定企業（評価対象企業）に対する評価過程が遂行されれば、評価対象企業と関連されたテキストデータを分析して評価対象企業に対するリスクスコアを算出することができる。例えば、リスクスコア算出部１００はいずれか１つのテキストデータを単語別又は形態素別に区分し、これを予め学習された人工ニューラルネットワークに入力して該当テキストデータが有する意味を推論することができる。リスクスコア算出部１００は推論された結果に基づいて各々のテキストデータ別にリスクを算出し、算出された結果を総合して評価対象企業に対するリスクスコアを算出することができる。

これと類似な方法として、リスクスコア算出部１００は評価対象企業と関連された協力会社に対するリスクスコアをまた算出することができる。

ここで、協力会社は評価対象企業と密接な関連がある企業として定義されることができ、例えば、評価対象企業に資材を納入するか、或いは評価対象企業の要求に応じた部品を製作する企業を含むことができる。このような評価対象企業と協力会社との間には物流、財源の移送、流通のためのサプライチェーンが形成されており、このようなサプライチェーンのリスクは多様な外部要因によって発生されることができる。

したがって、本発明に係るリスクスコア算出部１００はサプライチェーンのリスクを多角度に分析するためのリスクスコアを算出することができる。

視覚化部２００は生成されたリスクスコアを多様な視覚的効果として表現するための一連の過程を遂行することができる。具体的に、視覚化部２００は評価対象企業を評価結果をバーグラフ、トラッキンググラフ、散布図グラフ、関係ネットワークダイヤグラム、及びマップダイヤグラムを通じて視覚的な情報として提供することができる。これと関連して、図２を共に参照して説明する。

図２は図１の視覚化部２００の具体的な構成が図示された図面である。

具体的に、視覚化部２００はバーグラフ生成部２１０、トラッキンググラフ生成部２２０、散布図グラフ生成部２３０、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０、及びマップダイヤグラム生成部２５０を含むことができる。

バーグラフ生成部２１０は評価対象企業のリスクスコアをバーグラフ形態に表現することができる。これと関連して、図３を共に参照して説明する。

図３はバーグラフ生成部２１０によって生成されたバーグラフの一例が図示された図面である。

バーグラフ生成部２１０は評価対象企業のリスクスコアをバーグラフに変換することができる。即ち、バーグラフ生成部２１０は評価対象企業のリスクスコアのサイズに応じてバーグラフの高さ（４．２）を設定することができる。バーグラフ生成部２１０はリスクスコアを５つの段階（Ｅｘｔｒｅｍｅ、Ｖｅｒｙ Ｈｉｇｈ、Ｈｉｇｈ、Ｍｅｄｉｕｍ、Ｌｏｗ）及びスコアで表示してバーグラフ上に長さと色の区別によってリスクの程度を表現することができる。

この時、バーグラフ生成部２１０は評価対象企業に対する協力会社のリスクスコアをバーグラフに共に表示することによって、測定対象企業のリスクスコアと比較されるようにすることができる。具体的に、バーグラフ生成部２１０は協力会社の平均リスクスコアを算出し、算出された平均リスクスコアを示すグラフィックを既に生成されたバーグラフ上に表示することができる。

例えば、図示されたように協力会社の平均リスクスコアが３．３である場合、４．２点ぐらいの高さを有する評価対象企業のバーグラフ内の所定の位置に協力会社の平均リスクスコアを示すグラフィック（Ｓｕｐｐｌｉｅｒ Ａｖｅｒａｇｅ）を生成することができる。

トラッキンググラフ生成部２２０は評価対象企業及び複数の協力会社に各々に対するリスクスコアの変動推移を示すトラッキンググラフを生成することができる。これと関連して、図４を共に参照して説明する。

図４はトラッキンググラフ生成部２２０によって生成されたトラッキンググラフの一例が図示された図面である。

図示されたように、トラッキンググラフ生成部２２０は時間の流れに応じる評価対象企業及び協力会社のリスクスコアの変化を示すトラッキンググラフを生成することができる。

ここで、トラッキンググラフ生成部２２０はユーザから受信される入力信号に応じてトラッキンググラフに多様な効果が演出されるように制御することができる。

一例として、トラッキンググラフ生成部２２０は評価対象企業及び複数の前記協力会社別に生成される複数のトラッキンググラフの中でユーザからいずれか１つのトラッキンググラフが選択されれば、選択されたいずれか１つのトラッキンググラフの色、明るさ、又は太さの中で少なくとも１つが可変されるように制御することができる。

この状態で、トラッキンググラフ生成部２２０は選択された特定トラッキンググラフと関連された外部情報が共に表示されるようにすることができる。

このために、トラッキンググラフ生成部２２０は各々のトラッキンググラフに少なくとも１つの特徴点Ｐを生成することができる。特徴点は多様な基準によって生成されることができ、一例として、トラッキンググラフ生成部２２０はトラッキンググラフの微小区間べつに勾配の変化を観察して、特定区間での勾配の変化量が予め設定された臨界値を超えた区間に特徴点Ｐを設定することができる。図示された実施形態では説明の便宜のために１つのトラッキンググラフのみに特徴点が設定されたことと図示されているが、実質的にすべてのトラッキンググラフに特徴点が設定されることができる。

トラッキンググラフ生成部２２０はトラッキンググラフに形成された複数の特徴点の中でユーザからいずれか１つの特徴点が選択されれば、選択されたいずれか１つの特徴点にマッチングされた外部情報が所定の領域に表示されるようにすることができる。ここで、外部情報とは、該当イシューと関連されたイメージ、動画等のような情報として定義されることができる。

また、トラッキンググラフ生成部２２０はユーザから順次的に複数の特徴点が選択されれば、選択された各々の特徴点毎にマッチングされた互いに他の前記外部情報が連続的に表示されるように制御することができる。図示された実施形態ではユーザが３つの特徴点を連続的に選択した時に、各々の特徴点に対する外部情報が時間の流れに応じて連続的に表示されるように制御することによって、ユーザは特徴点と関連された外部情報のみで企業のリスクがどのような要因によって変動されたかを容易に把握することができる。

散布図グラフ生成部２３０は測定対象企業で管理する協力会社のリスクスコアを利用して散布図（Ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔ）グラフを生成することができる。これと関連して、図５を共に参照して説明する。

図５は散布図グラフ生成部２３０によって生成された散布図グラフの一例が図示された図面である。

具体的に、散布図グラフ生成部２３０は協力会社別に過去から現在までのリスク変動推移をサイズ及び領域に示した散布図グラフを生成することができる。散布図グラフ生成部２３０はユーザから選択された特定領域をハイライト処理して表示するか、或いは外郭線の太さ、色の変化等の効果を付与することができる。また、特定領域を選択すれば、該当協力会社に対する要約情報、関連記事等に対する情報をハイパーリンク形態に表示することができる。

関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は評価対象企業又は協力会社と関連された複数のキーワードを階層的に表示する関係ネットワークダイヤグラムを生成することができる。

先ず、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０はキーワードの重要度に応じてキーワードを他のキーワードに対する上位カテゴリ又は下位カテゴリに区分して、複数のキーワードが階層的ツリー構造をなす関係ネットワークダイヤグラムを生成することができる。

この時、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は多様な基準に複数のキーワードの間の上位、下位関係を設定することができる。

一例として、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は特定テキストデータに対するリスクスコアを算出し、該当テキストデータに含まれた単語に算出されたリスクスコアを算出することができる。関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は特定単語が含まれた互いに異なるテキストデータに対するリスクスコアに基づいて特定単語の平均リスクスコアを算出することができ、このような方法に、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は評価対象企業と関連されたすべてのキーワード毎に平均リスクスコアを付与することができる。

関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０はキーワード別に算出された平均リスクスコアのサイズに応じて複数のキーワードが階層的構造に表示される関係ネットワークダイヤグラムを生成することができる。

他の例として、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は協力会社サプライチェーンリスク分析装置１の管理者によって設定された階層（カテゴリ）に応じて複数のキーワードを階層別にグループ化することができる。

その後、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０はユーザの操作によって関係ネットワークダイヤグラムを構成する複数のキーワードの中で特定階層に所属するキーワードが表示されるように制御することができる。これと関連して、図６を共に参照して説明する。

図６は関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０によって出力される関係ネットワークダイヤグラムの一例が図示された図面である。

関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０はユーザから選択された第１キーワードを予め定められた中心点に配置することができる。関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は既に構築された関係ネットワークダイヤグラムを参照して、選択された第１キーワードと連関され、第１キーワードの下位階層に所属する第２キーワードグループを抽出することができる。関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は図６の右側図面に図示されたように、抽出された第２キーワードグループ（第２カテゴリ）を第１キーワードを中心にリング状をなすように配置することができる。

また、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は配置された第２キーワードグループ（第２カテゴリ）の中でユーザからいずれか１つの第２キーワードが選択されたことと確認されれば、第２キーワードを中心点に移動配置させることができる。これと同時に、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０は選択された第２キーワードと関連された複数の他の下位キーワードグループ（第３カテゴリ）を第２キーワードを中心にリング状に配置して表示することができる。

この過程で、関係ネットワークダイヤグラム生成部２４０はユーザによって選択された複数のキーワードのヒストリが表示されるように、第１キーワードはリング状の外側の所定の部分に移動配置させつつ、第１キーワードと第２キーワードをチェーン形態に連結して表示することができる。

これにしたがって、ユーザは複数のキーワードを最上位のカテゴリから最下位のカテゴリーまで直感的に探索することができており、自分が選択したキーワードのヒストリが別々に表示されることにより、自分がどのようなキーワードを選択によって、現在表示されるキーワードが抽出されるかを直感的に把握することができる。

マップダイヤグラム生成部２５０は特定地域に対するマップデータ上に算出されたリスク情報に応じる多様な情報を表示して視覚的な情報として提供することができる。これと関連して、図７を共に参照して説明する。

図７はマップダイヤグラム生成部２５０によって生成されたマップダイヤグラムの一例が図示された図面である。

マップダイヤグラム生成部２５０はテキストデータに基づいて予め格納されたマップデータ上に前記評価対象企業と関連されたイベント発生位置（イシュー発生位置）を表示することができる。

マップダイヤグラム生成部２５０は表示された位置に前記テキストデータに応じるリスクスコアを共に表示することができる。例えば、マップダイヤグラム生成部２５０は平常の時にはマップデータに位置のみを表示し、ユーザが該当地点を選択すれば、リスク情報、又は該当イシューに対する要約情報がポップアップ形態に表示されるように制御することができる。

また、マップダイヤグラム生成部２５０はイベント発生地点及び該当イベントと関連された評価対象企業又は協力会社に対するテキスト情報を分析して、イシュー発生地点を起点としてイシューに影響を受ける可能性がある予想範囲を表示することができる。

一方、マップダイヤグラム生成部２５０はイシュー（イベント）拡散経路を予測して表示することができる。例えば、マップダイヤグラム生成部２５０は南アメリカ地域に干ばつ等のような自然災害が発生されたニュースデータを分析してマップデータ上の該当地域にイシュー発生位置を表示することができる。この時、マップダイヤグラム生成部２５０は該当ニュースデータ及びこれと関連された他のテキストデータを分析してアフリカの特定地域５にイシュー発生地域から生産された農作物が輸出される情報を獲得すれば、イシュー拡散経路としてアフリカ地域５を選択し、南アメリカ地域からアフリカ地域を示す矢印をイシュー拡散経路として生成することができる。この過程で、マップダイヤグラム生成部２５０は該当ニュースデータのリスクスコアを算出して、リスクスコアのサイズに応じてイシュー拡散経路の色又は太さを設定することができる。したがって、ユーザはマップダイヤグラム生成部２５０によって生成されたマップダイヤグラムのみを見てから地域別にリスク程度及びリスクの拡散範囲及び経路に対する情報を容易に獲得することができる。

このように、本発明に係る視覚化部２００は評価対象企業及び評価対象企業と関連された協力会社別に算出されたリスクスコアをバーグラフ、トラッキンググラフ、散布図グラフ、関係ネットワークダイヤグラム、及びマップダイヤグラムを通じて視覚的な情報として提供することができる。

コミュニケーション管理部３００はこのような視覚化部２００で生成された多様なグラフィック情報を利用して評価対象企業と協力会社のサプライチェーン管理のためのチャットルームを生成することができる。これと関連して、図８を共に参照して説明する。

図８はコミュニケーション管理部３００によって生成されたチャットルームの具体的な一例が図示された図面である。

コミュニケーション管理部３００は評価対象企業のリスクスコア又は評価対象企業と関連されたテキストデータを分析して評価対象企業と関連されたイシュー発生の可否を判断することができる。例えば、コミュニケーション管理部３００は算出されたリスクスコアが既設定された基準値以上であるか、或いは、特定テキストデータに予め設定されたイシュー発生キーワードが含まれた場合、該当評価対象企業に対するイシューが発生されたことと判断することができる。

このような場合、コミュニケーション管理部３００は所定の領域で構成されたチャットルームを生成することができ、評価対象企業と関連されたユーザ（以下、第１ユーザ）が所持した端末で生成されたチャットルームを接続するためのアドレス情報を伝送することができる。

これと同時に、コミュニケーション管理部３００は評価対象企業と関連されたすべての発生された協力会社の中でイシューと関連された協力会社と関連されたユーザ（以下、第２ユーザ）が所持した端末チャットルームを接続するためのアドレス情報を共に伝送することができる。

例えば、コミュニケーション管理部３００はチャットウィンドウに第１ユーザから協力会社の電子メール又は連絡先が入力されれば、該当協力会社の端末で一時ＩＤ又は該当チャットルームの接続リンクを伝送することができる。

他の例として、コミュニケーション管理部３００は発生されたイシューと関連されたテキストデータを分析して複数の協力会社の中で特定テキストデータに応じるイシューと関連された対象協力会社を自動的に抽出することができる。即ち、コミュニケーション管理部３００はテキストデータに含まれた単語と関連された協力会社を自主的に検索して第１ユーザが別の情報を入力しなくてもイシューと関連された協力会社ユーザ（第２ユーザ）を自動的に選別して招待することができる。

以後、コミュニケーション管理部３００は第１ユーザと少なくとも１つの第２ユーザとの間の実時間コミュニケーション（チャット、映像通話等）を支援することができる。この時、コミュニケーション管理部３００は円滑なコミュニケーションのためにチャットウィンドウの第１領域に発生されたイシューと関連されたテキストデータが表示されるように制御することができる。

この過程で、コミュニケーション管理部３００は第１ユーザ又は第２ユーザから第１領域に表示されたテキストデータの中で特定単語が選択されたことと確認されれば、選択された特定単語と関連されたグラフィック情報が共に表示されるように制御することができる。即ち、コミュニケーション管理部３００は選択された単語を視覚的に表現するために視覚化部２００で生成された多様なグラフィック情報の中で少なくとも１つが第２領域に表示されるように制御することによって、第１ユーザと第２ユーザは円滑なコミュニケーションがなされることができ、チャットウィンドウに共有されるテキストデータ及びグラフィック情報を修正するか、又は変更することによってイシュー解決のための速やかな論議がなされることができる。

このように、本発明に係る協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は評価対象企業と関連されたテキストデータに基づいてリスクスコアを算出し、評価対象企業に対する前記リスクスコアをバーグラフ、トラッキンググラフ、散布図グラフ、関係ネットワークダイヤグラム及びマップダイヤグラムを通じて視覚的な情報として提供し、評価対象企業と協力会社のサプライチェーン管理のためのチャットルームを生成して実時間コミュニケーションを支援することができ、これを通じて評価対象企業に対するリスク情報を多様な形態の視覚的情報として提供することと同時に、評価対象企業と協力会社との間のサプライチェーンを効率的に管理することができる効果を提供することができる。

図９は本発明の一実施形態に係る協力会社サプライチェーンリスク分析方法の概略的な流れが図示されたフローチャートである。

本発明に係る協力会社サプライチェーンリスク分析方法は上述した本発明に係る協力会社サプライチェーンリスク分析装置１によって遂行されることができる。このために、本発明に係る協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は後述する協力会社サプライチェーンリスク分析方法を構成する各段階を遂行するためのアプリケーション（ソフトウェア）がプリインストールされることができる。例えば、ユーザのスマートフォンには本発明に係る協力会社サプライチェーンリスク分析方法に対するプラットフォームがアプリケーションの形態にプリインストールされることができ、ユーザはスマートフォンにインストールされたアプリケーションを実行して本発明に係る協力会社サプライチェーンリスク分析方法が提供する多様なサービスが提供されることができる。

協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は評価対象企業と関連されたテキストデータに基づいて評価対象企業及び評価対象企業と関連された複数の協力会社の各々に対するリスクスコアを算出することができる（９１０）。

協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は算出されたリスクスコアを多様な形態の視覚的な情報に変換して表示することができる（９２０）。即ち、協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は評価対象企業を評価結果をバーグラフ、トラッキンググラフ、散布図グラフ、関係ネットワークダイヤグラム、及びマップダイヤグラムを通じて視覚的な情報として提供することができる。

また、協力会社サプライチェーンリスク分析装置１は評価対象企業と協力会社間のサプライチェーン管理のためのコミュニケーション手段を提供することができる（９３０）。協力会社サプライチェーンリスク分析装置１はチャットウィンドウを生成して協力会社と評価対象企業の相互コミュニケーションを支援することができ、この過程でチャットウィンドウに既に生成された評価対象企業と関連されたグラフィック情報が表示されるように制御することによって円滑なコミュニケーションができるようにすることができる。

上述した各段階（９１０、９２０、９３０）に対する具体的な説明は図１乃至図８を参照して上述したので、繰り返される説明は省略する。

このような、仮想現実に基づいた災害避難訓練方法を提供する技術はアプリケーションとして具現されるか、或いは多様なコンピュータ構成要素を通じて遂行されることができるプログラム命令語の形態に具現されてコンピュータ読出し可能な記録媒体に記録されることができる。前記コンピュータ読出し可能な記録媒体はプログラム命令語、データファイル、データ構造等を単独に又は組み合わせて含むことができる。

前記コンピュータ読出し可能な記録媒体に記録されるプログラム命令語は本発明のために特別に設計され、構成されたものであるか、或いはコンピュータソフトウェア分野の当業者に公知されて使用可能なものであってもよい。

コンピュータ読出し可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピーディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光学ディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等のようなプログラム命令語を格納し、遂行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。

プログラム命令語の例としては、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを使用して、コンピュータによって実行されることができる高級言語コードも含まれる。前記ハードウェア装置は本発明に係る処理を遂行するため１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されることができ、その逆も同様である。

以上では実施形態を参照して説明したが、該当技術分野の熟練された当業者は下記の特許請求の範囲に記載された本発明の思想及び領域から逸脱しない範囲内で本発明を多様に修正及び変更させることができることを理解することができる。

以上では実施形態を参照して説明したが、該当技術分野の熟練された当業者は下記の特許請求の範囲に記載された本発明の思想及び領域から逸脱しない範囲内で本発明を多様に修正及び変更させることができることを理解することができる。

Claims (12)

1. 評価対象企業と関連されたテキストデータに基づいて前記評価対象企業及び前記評価対象企業と関連された複数の協力会社の各々に対するリスクスコアを算出する段階と、
   前記評価対象企業に対する前記リスクスコアを前記協力会社の平均リスクスコアと比較するためのバーグラフを生成する段階と、
   前記評価対象企業及び複数の前記協力会社に各々に対するリスクスコアの変動推移を示すトラッキンググラフを生成し、前記トラッキンググラフ上の特徴点を抽出して前記特徴点に特徴点発生原因を示す外部情報をマッチングさせる段階と、
   前記評価対象企業と前記協力会社のサプライチェーン管理のためのチャットルームを生成し、前記チャットルームの所定の領域に前記バーグラフ及び前記トラッキンググラフが実時間表示されるように制御する段階と、を含む協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
2. 前記バーグラフを生成する段階は、
   前記評価対象企業のリスクスコアのサイズに応じて前記バーグラフの高さを設定し、前記協力会社のリスクスコアのサイズに応じて前記バーグラフの所定の高さに前記協力会社のリスクスコアを表示する段階を含む請求項１に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
3. 前記評価対象企業及び複数の前記協力会社別に生成される複数の前記トラッキンググラフの中でユーザからいずれか１つのトラッキンググラフが選択されれば、選択された前記いずれか１つのトラッキンググラフの色、明るさ、又は太さの中で少なくとも１つが可変する段階をさらに含む請求項１に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
4. 前記トラッキンググラフに形成された複数の前記特徴点の中でユーザからいずれか１つの特徴点が選択されれば、選択された前記いずれか１つの特徴点にマッチングされた前記外部情報を所定の領域に表示する段階をさらに含む請求項１に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
5. 前記いずれか１つの特徴点にマッチングされた前記外部情報を所定の領域に表示する段階は、
   前記ユーザから順次的に複数の特徴点が選択されれば、選択された各々の特徴点毎にマッチングされた互いに異なる前記外部情報を連続的に表示する段階を含む請求項４に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
6. 前記評価対象企業又は前記協力会社と関連された複数のキーワードが階層的ツリー構造に表示される関係ネットワークダイヤグラムを生成する段階と、
   ユーザから入力された入力情報に基づいて前記関係ネットワークダイヤグラムを構成する複数のキーワードの中で特定階層に所属するキーワードを表示する段階と、をさらに含む請求項１に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
7. 前記関係ネットワークダイヤグラムを生成する段階は、
   前記テキストデータに基づいて前記キーワード各々に対するリスクスコアを算出して、算出されたリスクスコアのサイズに応じて前記複数のキーワードが階層的構造に表示される前記関係ネットワークダイヤグラムを生成する段階を含む請求項６に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
8. 前記キーワードを表示する段階は、
   ユーザから選択された第１キーワードを抽出し、抽出された前記第１キーワードを予め定められた中心点に配置し、前記第１キーワードと関連された複数の下位キーワードを前記中心点を基準にリング状に配置して表示する段階を含む請求項６に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
9. 前記キーワードを表示する段階は、
   前記複数の下位キーワードの中で前記ユーザからいずれか１つの下位キーワードである第２キーワードが選択されれば、前記第２キーワードを前記中心点に移動配置させつつ、前記第２キーワードと関連された複数の他の下位キーワードを前記第２キーワードを中心にリング状に配置して表示する段階と、
   前記ユーザによって選択された複数のキーワードのヒストリが表示されるように、前記第１キーワードは、前記リング状の外側の所定の部分に移動配置させつつ、前記第１キーワードと前記第２キーワードをチェーン形態に連結して表示する段階を含む請求項８に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
10. テキストデータに基づいて予め格納されたマップデータ上に前記評価対象企業と関連されたイベント発生位置を表示し、表示された位置に前記テキストデータに応じるリスクスコアを共に表示する段階をさらに含む請求項１に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
11. 前記チャットルームを生成する段階は、
    前記評価対象企業と関連された第１ユーザの端末から特定テキストデータが前記チャットルームにアップロードされれば、前記チャットルームの第１領域に前記特定テキストデータを表示し、前記第１領域に表示された前記特定テキストデータを分析して複数の協力会社の中で前記特定テキストデータにしたがうイシューと関連された対象協力会社を抽出し、抽出された前記対象協力会社と関連された第２ユーザの端末前記チャットルームの一時接続のための一時的なアドレス情報を伝送する段階を含み、
    前記チャットルームの所定の領域に前記バーグラフ及び前記トラッキンググラフが実時間表示されるように制御する段階は、
    前記第１ユーザの端末又は前記第２ユーザの端末から前記特定テキストデータに含まれた特定単語が選択されれば、選択された前記特定単語と関連された前記バーグラフ及び前記トラッキンググラフを第２領域に実時間表示する段階を含む請求項１に記載の協力会社サプライチェーンリスク分析方法。
12. 請求項１に記載された協力会社サプライチェーンリスク分析方法を遂行するための、コンピュータプログラムが記録されたコンピュータで読出し可能な記録媒体。

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