JP6991554B2 - Ｅｓｇ情報を用いたポートフォリオ構築方法、ｅｓｇ情報を用いたポートフォリオ構築に関する情報処理を実行可能なコンピュータおよびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、企業情報に基づく資産運用に関し、特に、ポートフォリオの構築に関する。

投資信託などでは、上場企業の銘柄に対し、投資先となる企業（銘柄）を選定し、運用資産であるファンドのポートフォリオを構築するが、その銘柄の選定には、大別してアクティブ型とパッシブ型がある。アクティブ型ファンドの場合、運用者が主に財務情報などの分析に基づいて銘柄を選定する。一方、パッシブ型ファンド（インデックファンド）の場合、株価の単純合計に基づいた指数（日経平均株価など）、時価総額の合計に基づいた指数（ＴＯＰＩＸなど）などのインデックスに連動した運用を行う。そこでは、時価総額ウェイト方式、均等ウェイト方式などを用いて、選定銘柄のウェイト、すなわちファンド分配比率を決定する。

一方で、時価総額、株価単純平均とは異なるインデックスに基づいてポートフォリオを構築する方法も知られている。それは一般にスマートベータと呼ばれ、企業の規模（売り上げ）、キャッシュフローなどの会計資料に基づいたインデックスを定義し、そのインデックスに応じて銘柄のウェイトを決定する（特許文献１、２、３参照）。

特表２００９－５２０３００号公報 特表２００７－５２２５６２号公報 特表２０１０－５２２３７５号公報

一方、資産運用において上記のような財務情報に基づく分析とは別に、環境（Environment）、社会（Society）、企業統治（Governance）の非財務情報を考慮した投資（以下、ＥＳＧ投資という）が、近年世界的に浸透している。それは、環境（Ｅ）、社会（Ｓ）、企業統治（Ｇ）に対して企業がどれだけ熱心に取り組んでいるかを評価して運用するものであり、各項目の内容は、例えばＥの分野では、気候変動（二酸化炭素削減）、環境負荷低減（リサイクル）、Ｓの分野では、社会的課題への取り組み、従業員施策、顧客・調達先対応、そしてＧの分野では、法令順守、株主に対する説明責任といった具体的な項目が挙げられる。

ＥＳＧに関する非財務情報（以下、ＥＳＧ情報という）が長期的なリターンに寄与し、長期的に見て企業価値を向上させる情報であることが認識され始めており、ＥＳＧ情報を根拠に投資対象企業を選定することが、社会的、政策的に求められている。しかしながら、各企業が発表するＥＳＧ情報は、売り上げなどの財務情報と異なり、企業間で統一されたものではない。また、財務情報との相関関係も明確でない。

したがって、従来型インデックスをベンチマークとするポートフォリオと異なり、ＥＳＧ情報に基づく投資パフォーマンスを長期にわたって検証することは困難であり、そのため従来型投資に対する優位性を実証することも困難であった。しかしながら、通常のアクティブ型ファンドにおいて、市場平均に対する超過収益性についての信頼性が揺らぎ、パッシブ型ファンドによる投資信託が主流になっている現在、社会貢献的意義に加え、新たな超過収益源として、有益なＥＳＧ情報を活用する新しいポートフォリオの構築が求められ、課題となっている。

本発明は、通常の財務情報では把握できないＥＳＧ情報を活用する新たなポートフォリオを提供するものであり、これは、出願人が過去１０年以上に渡って調査した上場企業（１０００社以上）のＥＳＧ情報及びこれをスコア評価したものを、コンピュータによって集積し、バックテストなど過去のパフォーマンス解析などを行うことを可能にすることによって実現することができたものである。

本発明のポートフォリオ構築方法は、ＥＳＧ関連情報から得られるＥＳＧ評価値と、企業の財務情報から得られる財務評価値とを、コンピュータによってメモリから読み出し、コンピュータによって、財務評価値とＥＳＧ評価値とに基づいて総合評価値を算出し、コンピュータによって、総合評価値からポートフォリオ構成銘柄を選定し、ポートフォリオを構築する。このような方法は、コンピュータのハードウェア（算出部、選定部などをプロセッサで構成）、ファームウェア、ソフトウェアいずれにおいても実行可能であり、プログラミングすることができる。ＥＳＧ評価値は、Ｅ、Ｓ、Ｇの少なくともいずれか一つに関する評価値を含んでいればよい。総合評価値の算出方法は様々あるが、例えば、財務評価値とＥＳＧ評価値とを合算した値で算出することが可能である。

あるいは、コンピュータによって、財務評価値とＥＳＧ評価値の両方が相対的に高い銘柄を投資対象銘柄として抽出し、コンピュータによって、その投資対象銘柄の総合評価値に基づいて、その上位銘柄からポートフォリオ構成銘柄を選定することができる。例えば、コンピュータによって、財務評価値とＥＳＧ評価値がそれぞれに対して定められた所定値（例えば、中央値、平均値など）以上をもつ銘柄を投資対象銘柄として抽出してもよい。さらに、コンピュータによって、ポートフォリオ構成銘柄のウェイトを、ＥＳＧ評価値に応じて定め、ポートフォリオを構築することが可能である。

本発明の他の態様における情報処理装置は、対象企業の非財務情報の中のＥＳＧ関連情報から得られるＥＳＧ評価値と、財務情報から得られる財務評価値とに基づいて、総合評価値を算出する算出手段と、得られた総合評価値に基づいてポートフォリオ構成銘柄を選定する選定手段と、選定された投資対象銘柄に基づいてポートフォリオを形成するポートフォリオ形成手段とを備える。

さらに、本発明の他の態様によるポートフォリオ構築方法は、コンピュータによって、ＥＳＧ関連情報から得られるＥＳＧ評価値と企業の財務情報から得られる財務評価値とに基づく、あるいは一方の評価値に基づいて、ポートフォリオ構成銘柄を選定し、コンピュータによって、ポートフォリオ構成銘柄のウェイトをＥＳＧ評価値に応じて定め、ポートフォリオを構築する。このような方法は、コンピュータのハードウェア（算出部、選定部などをプロセッサで構成）、ファームウェア、ソフトウェアいずれにおいても実行可能であり、プログラミングすることができる。

本発明によれば、ＥＳＧ関連情報／財務情報の両者を有効に活用したポートフォリオを形成することができる。

ポートフォリオ管理システムのブロック図である。 ポートフォリオ構築処理を示したフローチャートである。 ＥＳＧスコアと財務スコアの求め方を示した図である。 ＥＳＧスコア値を縦軸、財務スコア値を横軸とし、各銘柄のＥＳＧスコア値、財務スコア値を２次元座標上でプロットしたグラフを示す図である。 選定銘柄（ポートフォリオ構築銘柄）のＥＳＧスコアの推移を年度別に示したグラフである。 ＥＳＧスコアとトピックスの変動を表すグラフを示した図である。 ＥＳＧスコアとＪＰＸ４００の変動を表すグラフを示した図である。

以下、図面を参照して本実施形態である資産運用システムについて説明する。

図１は、ポートフォリオ管理システムのブロック図である。ポートフォリオ管理システムは、ここでは投資信託の委託会社などによって構築されるコンピュータシステムであり、マーケットに対して株式売買を行う資産運用システムに対してネットワーク接続されている。

サーバ１００は、ネットワークを通じてパーソナルコンピュータ１０と接続されており、ファンドマネージャーなどの資産運用担当者（以下、ユーザともいう）は、パーソナルコンピュータ１０を操作してサーバ１００を動作させる。例えば、サーバのＷＥＢ機能によって作成されるＷＥＢ画面上にユーザがログインすることで、ポートフォリオ構築に関する処理を行うことができる。

サーバ１００は、ここではポートフォリオの構築、管理を行うコンピュータシステムとして機能し、ポートフォリオに関する演算処理、記憶処理、送受信処理などを実行することが可能である。サーバ１００は、制御部１２０、記憶部１４０、演算部１６０を備え、サーバ全体の動作制御に関するプログラムは、ＲＯＭなどの不揮発性メモリ（図示せず）に記憶されている。

データベース２００には、後述する企業のＥＳＧ関連情報に関するデータと、企業の財務情報に関するデータが格納されている。ＥＳＧ関連情報のデータは、ここでは投資助言会社（投資顧問会社）５００によって作成、提供され、例えばＳＲＩ（社会的責任投資）専門の投資助言会社によって提供される。財務情報のデータは、ここではユーザの所属するファンド運用会社５５０によって作成、提供されている。なお、ＥＳＧ関連情報、財務情報については、銀行、保険会社、証券会社、シンクタンク、調査会社などによって作成することも可能である。

ユーザによって所定操作が行われると、サーバ１００の制御部１２０は、データベース２００からＥＳＧ関連情報と財務情報とを読み出し、一時的に記憶部１４０に格納する。そして、演算部１６０は、読み出されたＥＳＧ関連情報と財務情報のデータに基づき、銘柄選定、選定銘柄のウェイト付けを行ない、ポートフォリオを形成する。これにより、運用資産の配分が決定される。資産運用システム６００では、サーバ１００から送られてくるポートフォリオデータに基づいて資産運用を行う。

図２は、サーバ１００において実行されるポートフォリオの作成処理を示したフローチャートである。ポートフォリオの作成は、四半期、半年、一年など、会計報告時期などに合わせて作成することが可能である。

サーバ１００の制御部１２０は、データベース２００からＥＳＧ関連情報と財務情報のデータを読み出す（Ｓ１０１、Ｓ１０２）。具体的には、企業のＥＳＧ関連情報および財務情報に基づいて作成されるＥＳＧスコアおよび財務スコアのデータを読み出す。ＥＳＧスコア、財務スコアは、一定期間（例えば半年、一年ごと）ごとに作成されてデータベース２００に蓄積されており、ここでは最新のＥＳＧスコア、財務スコアのデータが読み出される。

ＥＳＧスコアは、企業の非財務情報の中でＥＳＧに関連する活動、組織体制などを定量化して評価した値であり、ＥＳＧの各分野の要件をどの程度満たしているか表す。一方、財務スコアは、企業の財務情報の中で営業効率、将来に向けての内部留保、キャッシュフローの健全性を評価した値をここでは示す。ここには、東証一部上場銘柄の一部（例えば１０００社）の企業に関するＥＳＧスコアと財務スコアのデータが格納されている。

図３は、ＥＳＧスコアと財務スコアの算定プロセスを示した図である。以下、ＥＳＧスコアと財務スコアについて説明する。

ＥＳＧ関連情報は、（例えば株式を公開している）企業が公表する非財務情報に含まれた企業情報であり、環境（Ｅ）、社会（Ｓ）、企業統治（Ｇ）それぞれに対する企業のアプローチ、実際の取り組みなどが含まれている。また、ＥＳＧ関連情報には、企業自らが公表する情報とともに、投資の助言や調査を行う独立機関とのヒアリングなどによって開示される情報、報道機関などが提供する企業情報も含まれる。

環境（Ｅ）、社会（Ｇ）、企業統治（Ｓ）には、それぞれ複数の項目が挙げられている。例えば環境（Ｅ）では、低炭素社会、資源効率性、水資源保護の項目、社会（Ｓ）では、両立支援（仕事と家庭の両立サポート）、ダイバーシティ推進、女性活躍の項目、そして企業統治（Ｇ）では、情報開示、ガバナンス体制、法令順守の項目が、それぞれ定められている。

投資対象企業は、これらの項目に対する方針、姿勢、実際の取り組み（アプローチ）などを営業報告書やＣＳＲレポートの中で示しているが、企業によってその表示内容は様々であり、売上高、純利益などの財務情報とは異なり、定性的な情報として扱われるものが多い。また、二酸化炭素削減量などについても、他の企業とそのまま比較できるように開示されていないこともある。そこで本実施形態では、ＥＳＧ関連情報の各項目についてスコアリングし、企業間で比較できるように定量化してＥＳＧの総合スコアを企業ごとに求めている。

例えば、環境（Ｅ）における低炭素社会の項目では、非財務情報の中で公表している二酸化炭素排出量に対し、前年度の対比値を企業間で比較し、スコアリングする。また、社会（Ｇ）における女性活躍の項目では、女性の登録、活用に関する質問事項を含むアンケート調査を事前に行い、回答内容に基づいてスコアリング評価を行う。アンケート調査では、あらかじめ点数の異なる段階的な回答項目を用意し、その中から該当する項目を企業が選ぶようにし、点数で順位付けすることが可能となる。

ここでは、環境（Ｅ）、社会（Ｓ）、企業統治（Ｇ）に関し、それぞれ多数の項目（ここでは１５０、４５０、２００項目）を設定している。環境（Ｅ）、社会（Ｓ）、企業統治（Ｇ）それぞれにおいて、項目ごとの点数を合計した値をスコア値として算出し、３つ（Ｅ、Ｓ、Ｇ）のスコア値を合算することによって、各企業のＥＳＧスコアを得る。ただし、報道などによる情報などを受けてネガティブ評価が生じた場合、再評価してスコア値を減点するなどして、ＥＳＧスコア値を修正する。

一方、財務スコアについては、企業の発表する財務情報の中で、収益性、成長性、健全性に関する内容を評価し、スコアリングを行っている。具体的には、ＲＯＡ（Return On Asset）、ＲＯＡ変化率によって収益性を評価し、内部留保に基づいて成長性を評価し、アクルーアル(Accrual)によって健全性を評価する。収益性、成長性、健全性それぞれのスコアは、従来の統計手法による正規化によって求めることができる。そして、得られた３つのスコア値を合算することによって、企業ごとの財務スコア値が算出される。

ＥＳＧスコア値と財務スコア値がデータベース２００から読み出されると、投資対象となるべき銘柄（以下、投資対象銘柄という）が定められる（Ｓ１０３）。すなわち、ＥＳＧ情報に基づくポートフォリオを構築するのにふさわしいユニバースを構成する銘柄群を抽出する。具体的には、ＥＳＧスコア値と財務スコア値をそれぞれ正規化して１００点を最高点とし、２次元グラフ上において所定エリアに収まる銘柄を、投資対象銘柄として定める。

図４は、ＥＳＧスコア値を縦軸、財務スコア値を横軸とし、各銘柄のＥＳＧスコア値、財務スコア値を２次元座標上でプロットしたグラフを示す図である。本実施形態では、ＥＳＧスコア値、財務スコア値いずれも相対的に高い銘柄を、ユニバース構成銘柄として選ぶ。ここでは、ＥＳＧスコア値、財務スコア値いずれも５０以上、すなわち中央値（最高点の半分）以上となるエリアＲに属する銘柄を、投資対象銘柄として抽出する。したがって、ＥＳＧスコア値もしくは財務スコア値のいずれか一方が比較的高く、他方が低い偏った銘柄は、投資対象銘柄から外される。

投資対象銘柄が決まると、投資対象銘柄それぞれの総合評価値が算出される（Ｓ１０４）。ここでは、正規化したＥＳＧスコア値、財務スコア値を合算することによって総合評価値を求める。この総合評価値は、企業の持続可能な成長性を表すスコア値（サスティナブルインベストメントスコア）であり、ＥＳＧスコア値、財務スコア値を単純平均したスコア値で表される。あるいは、パーセンタイルの位置として表してもよい。

投資対象銘柄の総合評価値が求められると、エリアＲに属する投資対象銘柄の中でスコア値の高い順に従って、ポートフォリオを構成する銘柄を選定する（Ｓ１０５）。ここでは、総合評価値の高い上位１００社を選定する。ポートフォリオ構成銘柄が選定されると、ＥＳＧスコア値に基づいて銘柄のウェイト、すなわちファンドの構成比率を決定する（Ｓ１０６）。

具体的には、ポートフォリオ構成銘柄のＥＳＧスコア値の相対的割合（ＥＳＧスコア値の総和に対する各銘柄のＥＳＧスコア値）に従って、ファンドの構成比率を定める。ポートフォリオ構成銘柄の中でＥＳＧスコア値が高い銘柄ほど、ファンド分配比率が高まり、ＥＳＧスコアの高い企業に対してより多くの資金が集まることになる。

このようなポートフォリオの構築処理を、一定期間（例えば半年）ごとに行う。各銘柄のＥＳＧスコア値、財務スコア値は時期によって変動するものであるから、投資対象銘柄（ユニバース）、ポートフォリオ構成銘柄もそれに応じて変動し、また、ＥＳＧスコア値によってウェイト（ファンド分配比率）も変動する。

図５は、選定銘柄（ポートフォリオ構築銘柄）のＥＳＧスコアの推移を年度別に示したグラフである。ここでは、本実施形態のポートフォリオモデルを過去のＥＳＧスコアも含めて適用し、選定銘柄すべてのＥＳＧスコアを合算した値をグラフ化している。選定銘柄（上位１００社）のＥＳＧスコアは、長期的に見て向上し、改善が続く。したがって、ＥＳＧファンド規模、ファンド数が大きくなるのに伴い、ＥＳＧスコアが高い企業に対してより多くの資金が集まることになる。

図６は、ＥＳＧスコアとトピックスの変動を表すグラフを示した図である。図７は、ＥＳＧスコアとＪＰＸ４００の変動を表すグラフを示した図である。ここでは、対比できるようにスコアを正規化し、シミュレーションによって得ている。図６、７に示すように、ＥＳＧスコアは、時価総額インデックスを表すＴＯＰＩＸと、ＲＯＥなどを組み入れたインデックスを上回っている。よって、ＥＳＧスコアを利用した本実施形態のポートフォリオモデルは優れた運用パフォーマンスを得ることが明らかである。

このように本実施形態によれば、ＥＳＧスコア値と財務スコア値とを銘柄ごとに算出し、ＥＳＧスコア値と財務スコア値の組合せ（２次元グラフ）から、投資対象銘柄（ユニバース）を定める。投資対象銘柄を定めると、投資対象銘柄の総合評価値（ＥＳＧスコア値＋財務スコア値）を算出し、上位銘柄をポートフォリオ構成銘柄として選定する。そして、ＥＳＧスコア値に基づいて投資ウェイトを決定し、ポートフォリオを構築する。このようにＥＳＧスコアと財務スコアを組み合わせたポートフォリオの構築により、ＥＳＧ投資が要請される近年の市場に適したポートフォリオを構築することができる。

従来のＥＳＧ関連情報を考慮したアクティブ型ファンドなどの場合、財務スコア、ＥＳＧスコアが提供されたとしても、ファンドマネージャーによって銘柄選定、投資ウェイトの仕方が異なり、ＥＳＧスコアと整合するポートフォリオ構築が困難であった。しかしながら本実施形態によれば、ＥＳＧスコアと財務スコアが提供されるだけで、ファンドマネージャーの個性を排除してポートフォリオを構築することが可能となり、ファンドマネージャーの経験値、嗜好などに基づく運用を回避することができる。

特に、データベース２００に格納されているＥＳＧスコアデータは、企業の定性的な特徴を詳細かつ客観的に分析し、定量化したスコア値であり、財務情報には含まれない企業価値情報が数値として表れている。したがって、財務スコアとＥＳＧスコアとを組み合わせた総合評価値の高い順位の銘柄を選定することは、将来に渡って持続的に企業価値を高めていくことができる企業を選定することを意味し、中長期的視点に立ってファンド運用を行う中で優れたパフォーマンスを実現することができる。そして、このようなパフォーマンスを実現するポートフォリオは、調査会社などによって蓄積され、データ構造化されたＥＳＧデータを利用することによって初めて可能となる。

すなわち、ＥＳＧスコアデータが、長期間（十年以上）に渡る調査によって得られた各銘柄（企業）のＥＳＧ評価値としてデータベース２００に記憶されていることで、ファンドマネージャーは、任意銘柄のＥ、Ｓ、Ｇそれぞれのスコアを過去に遡って抽出することが可能となる。財務スコアについても同じようにデータ構造化され、任意銘柄について財務スコアを抽出することができる。したがって、ファンドマネージャーは、データ構造化されたＥＳＧスコアと財務スコア両方を利用することで、バックテストなどのシミュレーションを行ってポートフォリオモデルの検証、モデル修正などを自在に行うことが可能となり、実際の資産運用に上記ポートフォリオを適用することが可能となる。

また本実施形態では、選定された銘柄に対し、資産ウェイトをＥＳＧスコアに従って決定する。従来使用されている時価総額ウェイトを採用していないため、割高な株価に対して資金が集中するのを防ぐことができる。一方で、ＥＳＧスコアの高い銘柄ほどファンド分配比率が大きくなるため、ＥＳＧスコアに関して持続的向上の見られる企業に資金をより多く集めることができる。

さらに本実施形態では、ＥＳＧスコアと財務スコアとの組み合せから、投資対象銘柄を定めている。上位銘柄の選出前にあらかじめ候補となる銘柄を絞り込むことにより、財務面、ＥＳＧ面両方とも評価の比較的高い企業を投資対象とすることができる。なお、投資対象銘柄を定めるエリアは図３に示すエリアＲに限定されるものではなく、それ以外のエリアを規定して（例えば平均値以上）投資対象銘柄を定めてもよい。さらには、投資対象銘柄の属するエリアを設定しなくてもよい。

ＥＳＧスコアについては、図３に示すような算出方法とは異なる方法で求めてもよい。また、財務スコアに関しても、図３に示す財務内容以外の財務指標を追加し、あるいは入れ替えて財務スコアを算出してもよい。

サーバ１０以外のコンピュータによってポートフォリオ管理システムを構成することも可能であり、ステップＳ１０３～Ｓ１０６のステップをそれぞれ実行するプロセッサを別々に構成することも可能である。また、ハードウェアではなく、ファームウェア、ソフトウェアによってポートフォリオ構築処理を実行することも可能である。この場合、コンピュータ読み取り可能なプログラムをあらかじめコンピュータ内のメモリなどに格納し、実行させればよい。

１０ コンピュータ（情報処理装置）
１００ サーバ
２００ データベース

Claims (7)

1. コンピュータにおける制御部が、投資対象企業の非財務情報の中で環境（Environment）、社会(Society)、企業統治（Governance）に関する情報（以下、ＥＳＧ関連情報という）を定量化し、スコアリングすることによって得られるＥＳＧ評価値と、投資対象企業の財務情報をスコアリングすることによって得られる財務評価値とを、メモリから読み出し、
   コンピュータにおける演算部が、投資対象企業のＥＳＧ評価値と財務評価値とを２次元座標として２次元グラフ上に表したときに、所定エリアに収まる財務評価値とＥＳＧ評価値の両方が相対的に高い投資対象企業を、投資対象銘柄として抽出し、
   コンピュータにおける演算部が、投資対象銘柄それぞれに対し、財務評価値とＥＳＧ評価値とを合算した総合評価値を、スコア値として算出し、
   コンピュータにおける演算部が、総合評価値の高い順に従って、投資対象銘柄の中からポートフォリオ構成銘柄を選定し、ポートフォリオを構築することを特徴とするポートフォリオ構築方法。
2. コンピュータにおける演算部が、ポートフォリオ構成銘柄に対するウェイト付けを、ポートフォリオ構成銘柄のＥＳＧ評価値の相対的割合に従って行い、ファンドの分配比率を定めることを特徴とする請求項１に記載のポートフォリオ構築方法。
3. コンピュータにおいて、
   投資対象企業の非財務情報の中で環境（Environment）、社会(Society)、企業統治（Governance）に関する情報（以下、ＥＳＧ関連情報という）を定量化し、スコアリングすることによって得られるＥＳＧ評価値と、投資対象企業の財務情報をスコアリングすることによって得られる財務評価値とを、メモリから読み出すステップと、
   投資対象企業のＥＳＧ評価値と財務評価値とを２次元座標として２次元グラフ上に表したときに、所定エリアに収まる財務評価値とＥＳＧ評価値の両方が相対的に高い投資対象企業を、投資対象銘柄として抽出するステップと、
   投資対象銘柄それぞれに対し、財務評価値とＥＳＧ評価値とを合算した総合評価値を、スコア値として算出するステップと、
   総合評価値の高い順に従って、投資対象銘柄の中からポートフォリオ構成銘柄を選定し、ポートフォリオを構築するステップと
   を実行させることを特徴とするプログラム。
4. コンピュータにおける演算部が、財務評価値とＥＳＧ評価値がそれぞれ所定値以上をもつ銘柄を投資対象銘柄として抽出することを特徴とする請求項１に記載のポートフォリオ構築方法。
5. 総合評価値が、財務評価値とＥＳＧ評価値とを合算した値であることを特徴とする請求項１、２、４のいずれかに記載のポートフォリオ構築方法。
6. ポートフォリオ構築に関する情報処理を実行可能なコンピュータであって、
   投資対象企業の非財務情報の中で環境（Environment）、社会(Society)、企業統治（Governance）に関する情報（以下、ＥＳＧ関連情報という）を定量化し、スコアリングすることによって得られるＥＳＧ評価値と、投資対象企業の財務情報をスコアリングすることによって得られる財務評価値とを、メモリから読み出す読み出し手段と、
   投資対象企業のＥＳＧ評価値と財務評価値とを２次元座標として２次元グラフ上に表したときに、所定エリアに収まる財務評価値とＥＳＧ評価値の両方が相対的に高い投資対象企業を、投資対象銘柄として抽出する抽出手段と、
   投資対象銘柄それぞれに対し、財務評価値とＥＳＧ評価値とを合算した総合評価値を、スコア値として算出する算出手段と、
   総合評価値の高い順に従って、投資対象銘柄の中からポートフォリオ構成銘柄を選定し、ポートフォリオを構築するポートフォリオ構築手段と
   を備えたことを特徴とする、ポートフォリオ構築に関する情報処理を実行可能なコンピュータ。
7. コンピュータにおける制御部が、投資対象企業の非財務情報の中で環境（Environment）、社会(Society)、企業統治（Governance）に関する情報（以下、ＥＳＧ関連情報という）を定量化し、スコアリングすることによって得られるＥＳＧ評価値と、投資対象企業の財務情報をスコアリングすることによって得られる財務評価値とを、メモリから読み出し、
   コンピュータにおける演算部が、投資対象企業それぞれに対して、ＥＳＧ評価値と財務評価値とを合算した総合評価値を、スコア値として算出し、
   コンピュータにおける演算部が、総合評価値の高い順に従って、投資対象企業の銘柄の中からポートフォリオ構成銘柄を選定し、
   コンピュータにおける演算部が、ポートフォリオ構成銘柄に対するウェイト付けを、ポートフォリオ構成銘柄のＥＳＧ評価値の相対的割合に従って行い、ファンドの分配比率を定めることを特徴とするポートフォリオ構築方法。

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