JP7418781B2 - 企業類似度算出サーバ及び企業類似度算出方法 - Google Patents

Description

本発明は、企業類似度算出サーバ及び企業類似度算出方法に関する。

本技術分野の背景技術として、特開２０１２－１１８６１２号公報（特許文献１）がある。この公報には、「ネットワークを介して、顧客である企業の財務情報を格納したデータサーバとユーザ端末とに接続された管理サーバにおけるマーケティング提案支援方法は、前記ユーザ端末から顧客リストを取得し、前記顧客リストから少なくとも１つの特徴的な評価指標を抽出し、前記特徴的な評価指標に基づいて、前記データサーバから、少なくとも１つの類似企業を検索し、前記検索された少なくとも１つの企業を、類似の程度に基づいて絞り込む」ことが記載されている。

特開２０１２－１１８６１２号公報

しかし、企業間の類似度を算出するにあたり、企業の情報を事業に関する情報、業界に関する情報又は業態に関する情報に分類しておらず、企業間の類似度を精度良く算出できないおそれがあった。

そこで、本発明は、其々の企業における、事業に関する情報の類似度、業界に関する情報の類似度、及び業態に関する情報の類似度に基づいて、企業間の類似度を精度良く算出できる仕組みを提供する。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、
基準となる第１の企業と、前記第１の企業以外の第２の企業と、の企業類似度を算出する企業類似度算出サーバであって、
前記第１の企業に関する第１の情報及び前記第２の企業に関する第２の情報に基づき、前記第１の企業と前記第２の企業との企業類似度を算出する類似度算出手段と、
算出された前記企業類似度を出力する出力手段と、を備え、
前記類似度算出手段は、
前記第１の企業が行っている事業に関する単語と、前記第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出し、
前記第１の企業が属する業界に関する第１の業界と、前記第２の企業が属する業界に関する第２の業界と、に基づいて業界類似度を算出し、
前記第１の企業が属する業態に関する第１の業態と、前記第２の企業が属する業態に関する第２の業態と、に基づいて業態類似度を算出し、
前記事業類似度と、前記業界類似度と、前記業態類似度と、に基づいて前記企業類似度を算出する、
ことを特徴とする。

本発明によれば、其々の企業における、事業に関する情報の類似度、業界に関する情報の類似度、及び業態に関する情報の類似度に基づいて、企業間の類似度を精度良く算出できる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

全体の企業類似度算出システム１の構成図の例である。 企業類似度算出サーバ１０１のハードウェア構成の例である。 利用者端末１０２のハードウェア構成の例である。 管理者端末１０３のハードウェア構成の例である。 基準企業単語情報５００の例である。 基準企業分類情報６００の例である。 類似度情報７００の例である。 対象企業基本情報８００の例である。 対象企業単語情報９００の例である 対象企業分類情報１０００の例である。 業界単語分類辞書情報１１００の例である。 業態単語分類辞書情報１２００の例である。 業界類似度マトリクス情報１３００の例である。 業態類似度マトリクス情報１４００の例である。 業界業態類似度設定情報１５００の例である。 類似度算出モジュール２１１が実施する類似度算出フロー１６００の例である。 類似度算出モジュール２１１が実施する事業単語抽出フロー１７００の例である。 類似度算出モジュール２１１が実施する事業単語類似度算出フロー１８００の例である。 類似度算出モジュール２１１が実施する業界単語抽出フロー１９００の例である。 類似度算出モジュール２１１が実施する業界類似度算出フロー２０００の例である。 類似度算出モジュール２１１が実施する業態単語抽出フロー２１００の例である。 類似度算出モジュール２１１が実施する業態類似度算出フロー２２００の例である。 類似度算出モジュール２１１が実施する企業類似度算出フロー２３００の例である。 類似度算出モジュール２１１が実施する類似度出力フロー２４００の例である。 類似企業表示モジュール２１２が実施する類似企業表示フロー２５００の例である。 第１の企業と類似する類似企業の抽出を開始するための画面２６００の例である。 第１の企業と類似する類似企業を表示するための画面２７００の例である。

企業間の類似度（以下、企業類似度とする場合がある。）の情報は様々な場面で活用されており、例えば、企業同士のＭ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ：企業買収）を計画するに際して相手方の企業（以下、マッチング先企業とする場合がある。）の候補を抽出する場合に、企業類似度が活用される。この場合において、企業類似度を精度良く算出することで、より効率的なＭ＆Ａを実現できる。

しかしながら、従来においては、企業間の類似度を、其々の企業における、事業に関する情報の類似度、業界に関する情報の類似度、及び業態に関する情報の類似度に基づいて、算出することについては何ら考慮されておらず、企業類似度を精度良く算出できないおそれがあった。

そこで、当該課題を解決するために、本実施形態は以下で説明するシステム又は方法を採用した。これにより、企業間の類似度を精度良く算出できる。
以下、実施形態を説明する。

本実施形態では、企業同士のＭ＆Ａを計画するに際してマッチング先企業の候補を抽出するために企業間の類似度を算出する企業類似度算出システム１の例を説明する。
図１は、全体の企業類似度算出システム１の構成図の例である。
企業類似度算出システム１は、複数の利用者端末１０２、複数の管理者端末１０３、を備え、それぞれがネットワークを介して企業類似度算出サーバ１０１に接続されている。なお、ネットワークは有線、無線を問わず、それぞれの端末はネットワークを介して情報を送受信することができる。

企業類似度算出システム１のそれぞれの端末や企業類似度算出サーバ１０１は、例えば、スマートフォン、タブレット、携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）などの携帯端末（モバイル端末）でもよいし、メガネ型や腕時計型、着衣型などのウェアラブル端末でもよい。また、据置型または携帯型のコンピュータや、クラウドやネットワーク上に配置されるサーバでもよい。また、機能としてはＶＲ（仮想現実：Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）端末、ＡＲ端末、ＭＲ（複合現実：Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）端末でもよい。あるいは、これらの複数の端末の組合せであってもよい。例えば、１台のスマートフォンと１台のウェアラブル端末との組合せが論理的に一つの端末として機能し得る。またこれら以外の情報処理端末であってもよい。

企業類似度算出システム１のそれぞれの端末や企業類似度算出サーバ１０１は、それぞれオペレーティングシステムやアプリケーション、プログラムなどを実行するプロセッサと、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の主記憶装置と、ＩＣカードやハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等の補助記憶装置と、ネットワークカードや無線通信モジュール、モバイル通信モジュール等の通信制御部と、タッチパネルやキーボード、マウス、音声入力、カメラ部の撮像による動き検知による入力などの入力装置と、モニタやディスプレイ等の出力装置とを備える。なお、出力装置は、外部のモニタやディスプレイ、プリンタ、機器などに、出力するための情報を送信する装置や端子であってもよい。

主記憶装置には、各種プログラムやアプリケーションなど（モジュール）が記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサが実行することで全体システムの各機能要素が実現される。なお、これらの各モジュールは集積化する等によりハードウェアで実装してもよい。また、各モジュールはそれぞれ独立したプログラムやアプリケーションでもよいが、１つの統合プログラムやアプリケーションの中の一部のサブプログラムや関数などの形で実装されていてもよい。
本明細書では、各モジュールが、処理を行う主体（主語）として記載をしているが、実際には各種プログラムやアプリケーションなど（モジュール）を処理するプロセッサが処理を実行する。

補助記憶装置には、各種データベース（ＤＢ）が記憶されている。「データベース」とは、プロセッサまたは外部のコンピュータからの任意のデータ操作（例えば、抽出、追加、削除、上書きなど）に対応できるようにデータ集合を記憶する機能要素（記憶部）である。データベースの実装方法は限定されず、例えばデータベース管理システムでもよいし、表計算ソフトウェアでもよいし、ＸＭＬ、ＪＳＯＮなどのテキストファイルでもよい。データベース管理システムで実装する場合には、リレーショナルデータベース（ＲＤＢＭＳ）であってもよいし、非リレーショナルデータベース（非ＲＤＢＭＳ）であってもよい。

利用者端末１０２は、企業類似度情報を利用する者が使用する端末である。利用する者とは自ら企業類似度情報を利用する者だけでなく、当該情報を他社に提供する者も含む。
管理者端末１０３は、企業類似度算出システム１の管理者などが使用する端末である。
企業類似度算出サーバ１０１は、上記それぞれの端末などから、判定を行うにあたって必要となる様々な情報の入力を受け付け、これらを補助記憶装置２０２の中に記憶する。

図２は、企業類似度算出サーバ１０１のハードウェア構成の例である。
企業類似度算出サーバ１０１は、例えばクラウド上に配置されたサーバで構成される。
主記憶装置２０１には、類似度算出モジュール２１１、類似企業表示モジュール２１２、管理モジュール２１３のプログラムやアプリケーションが記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ２０３が実行することで企業類似度算出サーバ１０１の各機能要素が実現される。

類似度算出モジュール２１１は、企業に関連する情報に基づき、企業間の類似度を算出する。詳細は後述するが、例えば、基準となる企業（以下、第１の企業とする場合がある）と、第１の企業との類似度を算出される対象となる企業（以下、第２の企業とする場合がある）と、の類似度を算出する。
類似企業表示モジュール２１２は、類似する企業同士の情報を利用者端末１０２や管理者端末１０３に表示する。詳細は後述するが、例えば、第１の企業と類似する複数の第２の企業の情報、及び当該第１の企業と其々の第２の企業との類似度を表示する。

管理モジュール２１３は、企業類似度算出システム１の管理を行う。具体的には、管理モジュール２１３は企業類似度算出サーバの稼働情報や、企業類似度算出システム１を利用する利用者情報などを管理することなどを行う。

補助記憶装置２０２は、調査履歴データベース２０７（以下、調査履歴ＤＢとする場合がある）、対象企業データベース２０８（以下、対象企業ＤＢとする場合がある）、辞書データベース２０９（以下、辞書ＤＢとする場合がある）、を備える。本実施形態においては少なくとも１つの情報を格納する少なくとも１つの情報をデータベースに備える。

調査履歴ＤＢ２０７は、基準企業単語情報５００、基準企業分類情報６００及び類似度情報７００を備える。
対象企業ＤＢ２０８は、対象企業基本情報８００、対象企業単語情報９００及び対象企業分類情報１０００を備える。
辞書ＤＢ２０９は、事業単語辞書情報１０５０、業界単語分類辞書情報１１００、業態単語分類辞書情報１２００、業界類似度マトリクス情報１３００、業態類似度マトリクス情報１４００及び業界業態類似度設定情報１５００を備える。

図３は、利用者端末１０２のハードウェア構成の例である。
利用者端末１０２は、例えば据置型コンピュータで構成される。
主記憶装置３０１には、類似度企業表示モジュール３１１が記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ３０３が実行することで利用者端末１０２の各機能要素が実現される。
補助記憶装置３０２の利用者端末データ３２１は、利用者に関連する情報を記憶する。

図４は、管理者端末１０３のハードウェア構成の例である。
管理者端末１０３は、例えば据置型コンピュータで構成される。
主記憶装置４０１には、管理モジュール４１１が記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサが実行することで管理者端末１０３の各機能要素が実現される。

管理モジュール４１１は、企業類似度算出システム１の管理を行う。
補助記憶装置４０２の管理者端末データ４２１は、企業類似度算出システム１を管理するための情報を記憶する。

図５、図６及び図７は企業類似度算出サーバ１０１の補助記憶装置２０２の調査履歴ＤＢ２０７に記憶される各テーブルの例である。

図５は、基準企業単語情報５００の例である。
基準企業単語情報５００は第１の企業に関する情報から抽出した単語の情報を記憶している。
基準企業単語情報５００は、案件ＩＤ５０１、企業ＩＤ５０２、基準企業名５０３、事業単語５０４、業界単語５０５及び業態単語５０６などの情報を有する。

案件ＩＤ５０１は、基準企業としての第１の企業と、少なくとも１つの第２の企業と、の類似度を算出する旨の要求を利用者端末から企業類似度算出サーバが受信した場合に生成されるユニークなＩＤである。案件ＩＤは時系列において過去の案件より後の案件の方が大きい数値が付与される。
企業ＩＤ５０２は、企業ごとに生成されるユニークなＩＤである。言い換えれば、１つの企業は１つの企業ＩＤを有する。
基準企業名５０３は、基準企業（第１の企業）の名称である。
事業単語５０４は、第１の企業に関する情報から抽出した、第１の企業の事業に関する単語の情報である。
業界単語５０５は、第１の企業に関する情報から抽出した、第１の企業の業界に関する単語の情報である。
業態単語５０６は、第１の企業に関する情報から抽出した、第１の企業の業態に関する単語の情報である。

図６は、基準企業分類情報６００の例である。
基準企業分類情報６００は基準企業（第１の企業）が属する業界及び業態の情報を記憶している。
基準企業分類情報６００は案件ＩＤ６０１、企業ＩＤ６０２、基準企業名６０３、業界６０４及び業態６０５などの情報を有する。
業界６０４は、基準企業（第１の企業）が属する業界の情報である。
業態６０５は、基準企業（第１の企業）が属する業態の情報である。

図７は、類似度情報７００の例である。
類似度情報７００は基準企業（第１の企業）と対象企業（第２の企業）との類似度の情報を記憶している。
類似度情報７００は案件ＩＤ７０１、企業ＩＤ７０２、基準企業名７０３、及び類似度７０４などの情報を有する。
類似度７０４は基準企業（第１の企業）と複数の対象企業（第２の企業）との類似度の情報である。

図８、図９及び図１０は企業類似度算出サーバ１０１の補助記憶装置２０２の対象企業ＤＢ２０８に記憶される各テーブルの例である。

図８は、対象企業基本情報８００の例である。
対象企業基本情報８００は対象企業（第２の企業）に関する企業情報を記憶している。
対象企業基本情報８００は企業ＩＤ８０１、対象企業名８０２、企業情報８０３、株式時価総額８０４、当期純利益８０５及び株価収益率８０６などの情報を有する。
対象企業名８０２は、対象企業（第２の企業）の名称である。
企業情報８０３は、対象企業（第２の企業）に関する文字列の情報であり、実質的に対象企業（第２の企業）に関する文字列の情報に紐づいた情報であればよく、例えば企業ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）であってもよい。

図９は、対象企業単語情報９００の例である
対象企業単語情報９００は対象企業（第２の企業）に関する情報から抽出した単語の情報を記憶している。
対象企業単語情報９００は、企業ＩＤ９０１、対象企業名９０２、事業単語９０３、業界単語９０４及び業態単語９０５などの情報を有する。
事業単語９０３は、第２の企業に関する情報から抽出した、第１の企業の事業に関する単語の情報である。
業界単語９０４は、第２の企業に関する情報から抽出した、第１の企業の業界に関する単語の情報である。
業態単語９０５は、第２の企業に関する情報から抽出した、第１の企業の業態に関する単語の情報である。

図１０は、対象企業分類情報１０００の例である。
対象企業分類情報１０００は対象企業（第２の企業）が属する業界及び業態の情報を記憶している。
対象企業分類情報１０００は企業ＩＤ１００１、対象企業名１００２、業界１００３及び業態１００４などの情報を有する。
業界１００３は、対象企業（第２の企業）が属する業界の情報である。
業態１００４は、対象企業（第２の企業）が属する業態の情報である。

図１１、図１２、図１３、図１４及び図１５は企業類似度算出サーバ１０１の補助記憶装置２０２の辞書ＤＢ２０９に記憶される各テーブルの例である。
なお、辞書ＤＢ２０９には、事業単語辞書情報１０５０も記憶されている。事業単語辞書情報１０５０は事業に関する単語の情報を記憶している。

図１１は、業界単語分類辞書情報１１００の例である。
業界単語分類辞書情報１１００は業界に関する単語及び分類の情報を記憶している。
業界単語分類辞書情報１１００は上位業界１１０１、下位業界１１０２及び業界単語１１０３などの情報を有する。
業界単語１１０３は、業界に関する単語の情報である。
下位業界１１０２は、業界単語１１０３に対応付けられた下位の業界の分類の情報である。
上位業界１１０１は、下位業界１１０２に対応付けられた上位の業界の分類の情報である。上位業界１１０１は下位業界１１０２より広い概念である。

図１２は、業態単語分類辞書情報１２００の例である。
業態単語分類辞書情報１２００は業態に関する単語及び分類の情報を記憶している。
業態単語分類辞書情報１２００は上位業態１２０１、下位業態１２０２及び業態単語１２０３などの情報を有する。
業態単語１２０３は、業態に関する単語の情報である。
下位業態１２０２は、業態単語１２０３に対応付けられた下位の業態の分類の情報である。
上位業態１２０１は、下位業態１２０２に対応付けられた上位の業態の分類の情報である。上位業態１２０１は下位業態１２０２より広い概念である。

なお、事業単語辞書情報１０５０に記憶する事業に関連する全ての単語と、業界単語分類辞書情報１１００に記憶する業界に関連する全ての単語と、業態単語分類辞書情報１２００に記憶する業態に関連する全ての単語と、は完全に一致しないようにする（異なる）。しかし、事業単語辞書情報１０５０に記憶する事業に関連する特定の一部の単語と、業界単語分類辞書情報１１００に記憶する業界に関連する特定の一部の単語と、業態単語分類辞書情報１２００に記憶する業態に関連する特定の一部の単語と、が同一であってもよい。

図１３は、業界類似度マトリクス情報１３００の例である。
業界類似度マトリクス情報１３００は一方の上位業界及び下位業界と他方の上位業界及び下位業界との類似度を記憶している。
業界類似度マトリクス情報１３００は上位業界１３０１、下位業界１３０２及び類似度１３０３などの情報を有する。
業界類似度マトリクス情報１３００は、列に属する要素（上位業界及び下位業界）と行に属する要素（上位業界及び下位業界）とがそれぞれ対応している。
類似度１３０３には、列と行の交点に、列における上位業界及び下位業界と行における上位業界及び下位業界との類似度の情報を記憶している。

図１４は、業態類似度マトリクス情報１４００の例である。
業態類似度マトリクス情報１４００は一方の上位業態及び下位業態と他方の上位業態及び下位業態との類似度を記憶している。
業態類似度マトリクス情報１４００は上位業態１４０１、下位業態１４０２及び類似度１４０３などの情報を有する。
業態類似度マトリクス情報１４００は、列に属する要素（上位業態及び下位業態）と行に属する要素（上位業態及び下位業態）とがそれぞれ対応している。
類似度１４０３は、列と行の交点に、列における上位業態及び下位業態と行における上位業態及び下位業態との類似度の情報を記憶している。

図１５は、業界業態類似度設定情報１５００の例である。
業界業態類似度設定情報１５００は、業界類似度マトリクス情報１３００の類似度１３０３及び業態類似度マトリクス情報１４００の類似度１４０３を設定するための規則の情報を記憶している。詳細は後述する。

図１６～図２５は企業類似度算出システム１で実施される各種処理のフローを示す。
図１６は、類似度算出モジュール２１１が実施する類似度算出フロー１６００の例である。
類似度算出フロー１６００は、第１の企業と第２の企業との類似度を算出し、算出した類似度を出力するフローである。

類似度算出モジュール２１１は第１の企業に関する情報（以下、第１の情報とする場合がある）及び第２の企業に関する情報（以下、第２の情報とする場合がある）を取得する（ステップ１６０１）。
ここで、図２６を用いて説明する。本実施形態における画面の例は利用者端末１０２の出力装置３０５に表示される。

図２６は、第１の企業と類似する類似企業の抽出を開始するための画面２６００の例である。
図２６で示す例では、第１の企業であるＡ株式会社におけるマッチング先企業の候補がある場合にはマッチング先企業の候補を表示する。しかし、図２６で示す例では、Ａ株式会社にはマッチング先企業が登録されていないため、マッチング先企業の候補を特定するために、第１の企業と類似する類似企業の抽出を開始するための画面となっている。
第１の企業と類似する類似企業を抽出することにより、利用者は、抽出した複数の類似企業を参照することで、いずれの企業をマッチング先企業の候補とすべきかの意思決定を行いやすくなる。

図２６で示す例では、第１の企業であるＡ株式会社に関する情報（第１の情報）であるＵＲＬ２６０１（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ.ａ‥）を表示している。ここで、当該Ａ株式会社に関する情報（第１の情報）は、Ａ株式会社に関する情報であるとして予め記憶した情報である。すなわち、Ａ株式会社に関する情報（Ａ株式会社のＵＲＬの情報も含む。）は既に対象企業基本情報８００に記憶した情報である。従って、図２６で示す例では、第１の情報であるＵＲＬ２６０１は対象企業基本情報８００の企業情報８０３に記憶したＡ株式会社の企業情報（図示せず）である。他の例として、第１の情報を利用者端末１０２から受信してもよい。

図２６で示す例において、「以下のＵＲＬから自動抽出する」２６０２が選択されると、類似度算出モジュール２１１は、第１の情報及び第２の情報を取得（ステップ１６０１）したこととなる。
すなわち、類似度算出モジュール２１１は「以下のＵＲＬから自動抽出する」２６０２が選択された場合に、第１の情報を取得する。
また、類似度算出モジュール２１１は、本実施形態において、「以下のＵＲＬから自動抽出する」２６０２が選択された時点で対象企業基本情報８００の企業情報８０３に記憶した全ての企業における企業情報（第１の企業と企業ＩＤが同一であるものを除く。）を第２の情報として取得する。すなわち、本実施形態において、類似度算出モジュール２１１は、１つの第１の企業に対して対象企業基本情報８００に記憶した全ての企業（第１の企業と同一の企業を除く）の類似度を算出することを意味する。
なお、他の実施形態として、類似度算出モジュール２１１は、特定の一部の対象企業基本情報８００の企業情報８０３に記憶した企業情報、又は利用者端末１０２から受信した企業情報を第２の情報として取得してもよい。

類似度算出モジュール２１１は、第１の情報及び第２の情報から事業に関する単語を抽出する（ステップ１６０２）。詳細は後述する。
類似度算出モジュール２１１は、第１の企業が行っている事業に関する単語と、第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出する（ステップ１６０３）。詳細は後述する。

類似度算出モジュール２１１は、第１の情報及び第２の情報から業界に関する単語を抽出する（ステップ１６０４）。詳細は後述する。
類似度算出モジュール２１１は、第１の企業が属する業界と、第２の企業が属する業界と、の類似度に基づいて業界類似度を算出する（ステップ１６０５）。詳細は後述する。

類似度算出モジュール２１１は、第１の情報及び第２の情報から業態に関する単語を抽出する（ステップ１６０６）。詳細は後述する。
類似度算出モジュール２１１は、第１の企業が属する業態と、第２の企業が属する業態と、の類似度に基づいて業態類似度を算出する（ステップ１６０７）。詳細は後述する。

類似度算出モジュール２１１は、事業類似度、業界類似度、及び業態類似度に基づいて企業類似度を算出する（ステップ１６０８）。詳細は後述する。
類似度算出モジュール２１１は、企業類似度の序列に基づいて複数の第２の企業の類似度を出力する（ステップ１６０９）。詳細は後述する。
これにより、類似度算出モジュール２１１が実行する類似度算出フロー１６００は終了する。

図１７は、類似度算出モジュール２１１が実施する事業単語抽出フロー１７００の例である。
事業単語抽出フロー１７００は、第１の情報及び第２の情報から事業に関する単語を抽出するフローであり、図１６におけるステップ１６０２の詳細なフローである。

類似度算出モジュール２１１は第１の企業に関する情報である第１の情報及び第２の企業に関する情報である第２の情報から単語群を抽出する（ステップ１７０１）。
具体的には、類似度算出モジュール２１１は、第１の企業に関する文字列の情報である第１の情報（本実施形態においては企業ＵＲＬのリンク先の文字列情報）を形態素解析により、意味を持つ最小限の単位である単語に分解する（以下、第１の情報を分解して得た複数の単語の群を第１の単語群とする場合がある。）。
同様に、類似度算出モジュール２１１は、第２の企業に関する文字列の情報である第２の情報（本実施形態においては企業ＵＲＬのリンク先の文字列情報）を形態素解析により、意味を持つ最小限の単位である単語に分解する（以下、第２の情報を分解して得た複数の単語の群を第２の単語群とする場合がある。）。

類似度算出モジュール２１１は第１の単語群と事業単語辞書情報１０５０とを突合し、かつ第２の単語群と事業単語辞書情報１０５０とを突合する（ステップ１７０２）。
辞書ＤＢ２０９の事業単語辞書情報１０５０には事業に関する単語（以下、事業単語とする場合がある。）の情報が記憶されている。

類似度算出モジュール２１１は第１の単語群に含まれる事業単語（以下、第１の事業単語とする場合がある。）又は第２の単語群に含まれる事業単語（以下、第２の事業単語とする場合がある。）を出力する（ステップ１７０３）。
類似度算出モジュール２１１は、第１の情報において第１の事業単語が出現した回数及び第２の情報において第２の事業単語が出現した回数を出力する（ステップ１７０４）。

ステップ１７０３及びステップ１７０４の具体的な例を、図５を用いて説明する。図５で示す案件ＩＤがＭ１（基準企業名がＡ株式会社）の例を説明する。
Ａ株式会社に関する文字列情報（第１の情報）から抽出した第１の単語群に「住宅」及び「メンテナンス」の単語を含んでおり、かつ事業単語辞書情報１０５０に「住宅」及び「メンテナンス」の事業単語を含んでいる場合を想定する。当該場合には、類似度算出モジュール２１１は、第１の単語群と事業単語辞書情報１０５０とで共通する「住宅」及び「メンテナンス」が第１の情報における第１の事業単語であるとして当該単語を基準企業単語情報５００の事業単語５０４に出力する（記憶する）（ステップ１７０３）。

さらに、類似度算出モジュール２１１は、「住宅」及び「メンテナンス」がＡ株式会社に関する文字列情報に出現した回数も基準企業単語情報５００の事業単語５０４に出力する（記憶する）（ステップ１７０４）。すなわち、類似度算出モジュール２１１はＡ株式会社に関する文字列情報（第１の情報）のうち、最も多く出現した「住宅」（出現回数が７回）を事業単語５０４の単語１に出力し、次いで出現回数が多かった「メンテナンス」（出現回数が６回）を事業単語５０４の単語２に出力する。なお、類似度算出モジュール２１１は、「メンテナンス」に次いで出現回数が多かった他の単語も事業単語５０４の単語３（図示せず）以降に出力する。

なお、Ａ株式会社に関する文字列情報から抽出した第１の単語群に「新築」の単語を含んでおり、かつ事業単語辞書情報１０５０に「新築」の事業単語を含んでいない場合を想定する。当該場合には、類似度算出モジュール２１１は、第１の単語群と事業単語辞書情報１０５０とでは「新築」の単語は共通しないため「新築」は基準企業単語情報５００の事業単語５０４に出力しない（記憶しない）。
また、図５を用いて説明した当該例は第１の企業についての例であるが、第２の企業の場合であっても、第２の事業単語の情報及び出現した回数の情報を対象企業単語情報９００における事業単語９０３に出力する（記憶する）こと以外は、図５を用いて説明した例と同様である。他の実施形態として、類似度算出モジュール２１１は、第１の事業単語の情報及び出現した回数、並びに情報第２の事業単語の情報及び出現した回数の情報が同一のデータベースに記憶してもよい。
これにより、類似度算出モジュール２１１が実行する事業単語抽出フロー１７００は終了する。

図１８は、類似度算出モジュール２１１が実施する事業単語類似度算出フロー１８００の例である。
事業単語類似度算出フロー１８００は、第１の企業が行っている事業に関する単語（第１の事業単語）と、第２の企業が行っている事業に関する単語（第２の事業単語）と、に基づいて事業類似度を算出するフローであり、図１６におけるステップ１６０３の詳細なフローである。

類似度算出モジュール２１１は図５における事業単語５０４に記憶した全ての第１の事業単語（以下、第１の事業単語群とする場合がある）及び事業単語９０３に記憶した全ての第２の事業単語（以下、第２の事業単語群とする場合がある。）取得する（ステップ１８０１）。
類似度算出モジュール２１１は第１の事業単語群をベクトル化し、かつ第２の事業単語群をベクトル化する（ステップ１８０２）。

具体的には、例えば、類似度算出モジュール２１１は、ｔｆ‐ｉｄｆ（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ-Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を用いて、第１の事業単語群及び第２の事業単語群を其々ベクトル化することができる。この場合においては、類似度算出モジュール２１１は、第１の事業単語群に含まれる各事業単語の出現回数の情報も取得する。
他の例として、類似度算出モジュール２１１は、Ｂａｇ ｏｆ Ｗｏｒｄｓ、ＬＳＡ（Ｌａｔｅｎｔ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ）、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ等の文字列情報をベクトル化する技術を用いて、第１の企業に関する文字列情報（第１の情報）をベクトル化してもよく、また第２の企業に関する文字列情報（第２の情報）をベクトル化してもよい。

類似度算出モジュール２１１は、第１の事業単語群におけるベクトル情報と第２の事業単語群におけるベクトル情報との類似度を算出する（ステップ１８０３）。
例えば、類似度算出モジュール２１１は、第１の事業単語群におけるベクトル情報と第２の事業単語群におけるベクトル情報との類似度は、コサイン類似度を計算することで算出できる。
類似度算出モジュール２１１は、第１の事業単語群におけるベクトル情報と第２の事業単語群におけるベクトル情報との算出した類似度を事業類似度として出力する（ステップ１８０４）。

ステップ１８０３及びステップ１８０４の具体的な例を、図５、図７及び図９を用いて説明する。図５で示す第１の企業であるＡ株式会社（基準企業名５０３）と、図９で示す第２の企業のうちの１つであるＺ株式会社（対象企業名９０２）と、の事業類似度を算出し、図７における類似度７０４に出力する例である。

ステップ１８０３として、類似度算出モジュール２１１は、図５のＡ株式会社における事業単語５０４に記憶した情報をベクトル化したベクトル情報と、図９のＺ株式会社における事業単語９０３に記憶した情報をベクトル化したベクトル情報と、のコサイン類似度を算出する。この場合、類似度算出モジュール２１１は、例えば、コサイン類似度を０．９６０と算出する。

ステップ１８０４として、類似度算出モジュール２１１は、Ｚ株式会社の企業ＩＤ及び当該企業ＩＤに関連させて事業類似度（コサイン類似度）を類似度情報７００の類似度７０４に出力する（記憶する）。
なお、類似度算出モジュール２１１は、第１の企業のＡ株式会社と他の第２の企業との事業類似度も類似度７０４に出力するが、この時点において事業類似度の序列に従って記憶する必要はない。詳細は後述するが、Ｚ株式会社（企業ＩＤ：Ｃ０００１）の事業類似度は、類似度７０４のうちの類似度１に記憶されている。
これにより、類似度算出モジュール２１１が実行する事業単語類似度算出フロー１８００は終了する。

図１９は、類似度算出モジュール２１１が実施する業界単語抽出フロー１９００の例である。
業界単語抽出フロー１９００は、第１の情報及び第２の情報から業界に関する単語を抽出するフローであり、図１６におけるステップ１６０４の詳細なフローである。

類似度算出モジュール２１１は第１の企業に関する情報である第１の情報及び第２の企業に関する情報である第２の情報から単語群を抽出する（ステップ１９０１）。なお、当該ステップはステップ１７０１と同様であり、ステップ１７０１において、類似度算出モジュール２１１が抽出した単語群を利用することができる。

類似度算出モジュール２１１は第１の単語群と業界単語分類辞書情報１１００とを突合し、かつ第２の単語群と業界単語分類辞書情報１１００とを突合する（ステップ１９０２）。
辞書ＤＢ２０９の業界単語分類辞書情報１１００には業界に関する単語（以下、業界単語とする場合がある。）の情報を記憶している。

類似度算出モジュール２１１は第１の単語群に含まれる業界単語（以下、第１の業界単語とする場合がある。）又は第２の単語群に含まれる業界単語（以下、第２の業界単語とする場合がある。）を出力する（ステップ１９０３）。
類似度算出モジュール２１１は、第１の情報において第１の業界単語が出現した回数及び第２の情報において第２の業界単語が出現した回数を出力する（ステップ１９０４）。

ステップ１９０２～ステップ１９０４の具体的な例を、図５及び図１１を用いて説明する。図５で示す案件ＩＤがＭ１（基準企業名がＡ株式会社）の例を説明する。
Ａ株式会社に関する文字列情報（第１の情報）から抽出した第１の単語群に「新築」及び「住宅」の単語を含んでいる場合を想定する。当該場合に、類似度算出モジュール２１１は、第１の単語群に含む「新築」及び「住宅」の単語が、業界単語分類辞書情報１１００の業界単語１１０３に記憶されているかを検索する（ステップ１９０２）。

本実施形態において、業界単語分類辞書情報１１００の業界単語１１０３には「新築」１１１１及び「住宅」１１１２の単語が記憶されている。従って、類似度算出モジュール２１１は、第１の単語群に含む「新築」及び「住宅」の単語は、業界単語分類辞書情報１１００の業界単語１１０３に含まれる「新築」１１１１及び「住宅」１１１２の単語であるとして、「新築」及び「住宅」の単語を第１の業界単語として基準企業単語情報５００の業界単語５０５に出力する（記憶する）（ステップ１９０３）。

さらに、類似度算出モジュール２１１は、「新築」及び「住宅」がＡ株式会社に関する文字列情報に出現した回数も基準企業単語情報５００の業界単語５０５に出力する（記憶する）（ステップ１９０４）。すなわち、類似度算出モジュール２１１はＡ株式会社に関する文字列情報（第１の情報）のうち、最も多く出現した「新築」（出現回数が１０回）を業界単語５０５の単語１に出力し、次いで出現回数が多かった「住宅」（出現回数が７回）を業界単語５０５の単語２に出力する。なお、類似度算出モジュール２１１は、「住宅」に次いで出現回数が多かった他の単語も業界単語５０５の単語３（図示せず）以降に出力する。

なお、Ａ株式会社に関する文字列情報から抽出した第１の単語群に「施工事例」の単語を含んでおり、かつ業界単語分類辞書情報１１００の業界単語１１０３に「施工事例」の業界単語を含んでいない場合を想定する。当該場合に、類似度算出モジュール２１１は、第１の単語群と業界単語分類辞書情報１１００の業界単語１１０３とでは「施工事例」の単語は共通しないため「施工事例」の単語は基準企業単語情報５００の業界単語５０５に出力しない（記憶しない）。
また、図５を用いて説明した当該例は第１の企業についての例であるが、第２の企業の場合でっあっても、第２の業界単語の情報及び出現した回数の情報を対象企業単語情報９００における業界単語９０４に出力する（記憶する）こと以外は、図５を用いて説明した例と同様である。他の実施形態として、類似度算出モジュール２１１は、第１の業界単語の情報及び出現した回数、並びに情報第２の業界単語の情報及び出現した回数の情報が同一のデータベースに記憶してもよい。
これにより、類似度算出モジュール２１１が実行する業界単語抽出フロー１９００は終了する。

図２０は、類似度算出モジュール２１１が実施する業界類似度算出フロー２０００の例である。
業界類似度算出フロー２０００は、第１の企業が属する業界と、第２の企業が属する業界と、の類似度に基づいて業界類似度を算出するフローであり、図１６におけるステップ１６０５の詳細なフローである。

類似度算出モジュール２１１は、所定回数以上で出現する第１の業界単語を基準企業単語情報５００の業界単語５０５から取得し、かつ所定回数以上で出現する第２の業界単語の情報を対象企業単語情報９００の業界単語９０４から取得する（ステップ２００１）。

ステップ２００１の具体的な例を、図５及び図９を用いて説明する。図５で示す基準企業名がＡ株式会社の例を説明する。Ａ株式会社における業界単語は「新築」（出現回数１０回）、「住宅」（出現回数７回）と続く。本実施形態において、類似度算出モジュール２１１は、最大の出現回数で出現する「新築」の出現回数（１０回）の８０％以上の回数（８回以上）で出現する第１の業界単語を取得する。すなわち、類似度算出モジュール２１１は、「新築」の業界単語の情報のみを取得する。なお、本実施形態において、類似度算出モジュール２１１は、最大の出現回数で出現する単語の出現回数の所定割合（８０％）以上としたが、当該所定割合は任意に設定できる。

図９で示す対象企業名がＺ株式会社の例を説明する。Ｚ株式会社における業界単語は「空間設計」（出現回数５回）、「住宅」（出現回数４回）と続く。本実施形態において、類似度算出モジュール２１１は、最大の出現回数で出現する「空間設計」の出現回数（５回）の８０％以上の回数（４回以上）で出現する第１の業界単語を取得する。すなわち、類似度算出モジュール２１１は、「空間設計」及び「住宅」の業界単語の情報を取得する。

類似度算出モジュール２１１は、ステップ２００１で取得した第１の業界単語に対応付けられた業界分類（以下、第１の業界とする場合がある。）、及びステップ２００１で取得した第２の業界単語に対応付けられた業界分類（以下、第２の業界とする場合がある。）を業界単語分類辞書情報１１００から取得する（ステップ２００２）。

ステップ２００２の具体的な例を、図５及び図１１を用いて説明する。図５で示す基準企業名がＡ株式会社の例を説明する。類似度算出モジュール２１１は、ステップ２００１で取得した「新築」の第１の業界単語に対応する第１の業界を取得する。具体的には、類似度算出モジュール２１１は、図１１の業界単語分類辞書情報１１００の「新築」１１１１に対応する、下位業界１１０２に記憶された「建築」１１１３及び上位業界１１０１に記憶された「建設」１１１４を取得する。なお、類似度算出モジュール２１１は、取得した第１の業界の情報を図６で示す基準企業分類情報６００の業界６０４の業界１に記憶し、第１の業界が複数ある場合には、業界２以降に記憶する。

同様に、ステップ２００２の具体的な例を、図９及び図１１を用いて説明する。図９で示す対象企業名がＺ株式会社の例を説明する。類似度算出モジュール２１１は、ステップ２００１で取得した「空間設計」及び「住宅」の第２の業界単語に対応する第２の業界を取得する。具体的には、類似度算出モジュール２１１は、図１１の業界単語分類辞書情報１１００の「空間設計」１１１５及び「住宅」１１１２に対応する、下位業界１１０２に記憶された「建築」１１１３及び上位業界１１０１に記憶された「建設」１１１４を取得する。なお、類似度算出モジュール２１１は、取得した第２の業界の情報を図１０で示す対象企業分類情報１０００の業界１００３の業界１に記憶し、第１の業界が複数ある場合には、業界２以降に記憶する。

類似度算出モジュール２１１は、業界類似度マトリクス情報１３００に基づき、ステップ２００２で取得した、第１の業界と第２の業界との類似度を取得する（ステップ２００３）。
ステップ２００３の具体的な例を、図１３を用いて説明する。Ａ株式会社の第１の業界（下位業界「建築」及び上位業界「建設」）と、Ｚ株式会社の第２の業界（下位業界「建築」及び上位業界「建設」）と、の類似度を取得する例を説明する。
類似度算出モジュール２１１は、図１３の業界類似度マトリクス情報１３００の列に属するＡ株式会社の上位業態「建設」１３１２及び下位業態「建築」１３１１と、行に属するＺ株式会社の上位業態「建設」１３１４及び下位業態「建築」１３１３との交点１３１５に対応付けられた類似度（１０）を取得する。

類似度算出モジュール２１１は、業界類似度マトリクス情報１３００の交点に対応付けられた類似度に基づき、第１の企業と第２の企業との業界類似度を算出する（ステップ２００４）。
第１の企業としてのＡ株式会社と第２の企業としてのＺ株式会社との例のように、第１の企業が１つの下位業界のみを有し、第２の企業が１つの下位業界のみを有している場合（業界類似度マトリクス情報１３００の交点が１つの場合）には、業界類似度マトリクス情報１３００の交点に対応付けられた類似度が、第１の企業と第２の企業との業界類似度となる。すなわち、上述のステップ２００３で説明した、第１の企業としてのＡ株式会社と第２の企業としてのＺ株式会社との例の場合の業態類似度は１０である。

第１の企業の第１の業界及び第２の企業の第２の業界のうちの少なくとも１つが複数の下位業界を含んでいる場合であって、業界類似度マトリクス情報１３００の交点が複数ある（類似度が複数ある）場合には、複数の交点に対応付けられた類似度を用いて所定の計算をすること業界類似度を算出できる。具体的な例を、図６、図１０及び図１３を用いて説明する。図６における基準企業分類情報６００に記憶するＨ株式会社の第１の業界と、図１０における対象企業分類情報１０００に記憶するＶ株式会社（企業ＩＤ：Ｃ０００５）の第２の業界と、の業界類似度を取得する例を説明する。

類似度算出モジュール２１１は、Ｈ株式会社の第１の業界として下位業界「高分子」及び上位業界「化学・石油・素材」並びに下位業界「無機材料」及び上位業界「化学・石油・素材」を基準企業分類情報６００の業界６０４から取得する。
類似度算出モジュール２１１は、Ｖ株式会社（企業ＩＤ：Ｃ０００５）の第２の業界として下位業界「高分子」及び上位業界「化学・石油・素材」並びに下位業界「生活用品」及び上位業界「化学・石油・素材」を対象企業分類情報１０００の業界１００３から取得する。

類似度算出モジュール２１１は、図１３の業界類似度マトリクス情報１３００における、列に属するＨ株式会社の下位業界「高分子」１３１６及び下位業界「無機材料」１３１７と、行に属するＶ株式会社の下位業界「高分子」１３１８及び下位業界「生活用品」１３１９と、の４つの交点１３２０、１３２１、１３２２、１３２３に対応付けられた類似度を其々取得する。
すなわち、類似度算出モジュール２１１は、交点１３２０に対応付けられた類似度「８」と、交点１３２１に対応付けられた類似度「１０」と、交点１３２２に対応付けられた類似度「６」と、交点１３２３に対応付けられた類似度「８」と、を其々取得する。

類似度算出モジュール２１１は、例えば、複数のうちの１つの第１の下位業界ごとに類似度を算出し、算出した全ての第１の下位業界ごとの類似度の平均値を算出することで、業界類似度を算出できる。類似度算出モジュール２１１は、例えば、列に属する第１の企業の１つの第１の下位業界に対応付けられた複数の類似度のうちの、最大の類似度と平均の類似度と、の平均値を算出することで、第１の下位業界ごとの類似度を算出する。なお、列の業界と、行の業界が完全に同一の場合の業界類似度は最大値となる。

第１の下位業界ごとの類似度は、具体的に次のように算出できる。類似度算出モジュール２１１は、列に属するＨ株式会社の下位業界「高分子」１３１６における交点に対応付けられた類似度のうち、交点１３２０に対応付けられた類似度「８」と交点１３２１に対応付けられた類似度「１０」との平均である「９」と、最大の類似度である交点１３２１に対応付けられた類似度「１０」と、を取得する。更に、類似度算出モジュール２１１は、取得した「９」と「１０」との平均値である「９．５」を、Ｈ株式会社の下位業界「高分子」１３１６における類似度とする。

類似度算出モジュール２１１は、列に属するＨ株式会社の下位業界「無機材料」１３１７における交点に対応付けられた類似度のうち、交点１３２２に対応付けられた類似度「６」と交点１３２３に対応付けられた類似度「８」との平均である「７」と、最大の類似度である交点１３２３に対応付けられた類似度「８」と、を取得する。更に、類似度算出モジュール２１１は、取得した「７」と「８」との平均値である「７．５」を、Ｈ株式会社の下位業界「無機材料」１３１７における類似度とする。なお、当該例のように、第１の下位業界ごとに類似度を算出することで、複数の交点に対応付けられた類似度のうちの最大の類似度に重きをおいた評価をすることができる。

そして、類似度算出モジュール２１１は、Ｈ株式会社の下位業界「高分子」１３１６における類似度「９．５」と、Ｈ株式会社の「無機材料」１３１７における類似度「７．５」と、の平均値である「８．５」を業界類似度として算出する。なお、類似度算出モジュール２１１は、算出した業界類似度は次のステップ２００５に従い図７の類似度情報７００の類似度７０４に記憶する
なお、他の例として、複数の交点に対応付けられた全ての類似度の平均値を業界類似度としてもよい。

類似度算出モジュール２１１は、算出した業界類似度を出力する（ステップ２００５）。
ステップ２００５の具体的な例を、図７を用いて説明する。第１の企業としてのＡ株式会社と第２の企業としてのＺ株式会社との例で説明する。類似度算出モジュール２１１は、上述したステップ２００４により算出した業界類似度の１０を、事業類似度の点数と調整するため、１０で除した値である１．００を類似度情報７００の類似度７０４にＺ株式会社（対象企業の企業ＩＤ：Ｃ０００１）と関連させて出力する（記憶する）。なお、他の実施形態として、当該出力後の類似度を業界類似度マトリクス情報１３００の交点に対応付けておいてもよい。
これにより、類似度算出モジュール２１１が実行する業界類似度算出フロー２０００は終了する。

図２１は、類似度算出モジュール２１１が実施する業態単語抽出フロー２１００の例である。
業態単語抽出フロー２１００は、第１の情報及び第２の情報から業態に関する単語を抽出するフローであり、図１６におけるステップ１６０６の詳細なフローである。

類似度算出モジュール２１１は第１の企業に関する情報である第１の情報及び第２の企業に関する情報である第２の情報から単語群を抽出する（ステップ２１０１）。なお、当該ステップはステップ１７０１及び１９０１と同様であり、ステップ１７０１又は１９０１において、類似度算出モジュール２１１が抽出した単語群を利用することができる。

類似度算出モジュール２１１は第１の単語群と業態単語分類辞書情報１２００とを突合し、かつ第２の単語群と業態単語分類辞書情報１２００とを突合する（ステップ２１０２）。
辞書ＤＢ２０９の業態単語分類辞書情報１２００には業態に関する単語（以下、業態単語とする場合がある。）の情報を記憶している。

類似度算出モジュール２１１は第１の単語群に含まれる業態単語（以下、第１の業態単語とする場合がある。）又は第２の単語群に含まれる業態単語（以下、第２の業態単語とする場合がある。）を出力する（ステップ２１０３）。
類似度算出モジュール２１１は、第１の情報において第１の業態単語が出現した回数及び第２の情報において第２の業態単語が出現した回数を出力する（ステップ２１０４）。

ステップ２１０２～ステップ２１０４の具体的な例を、図５及び図１２を用いて説明する。図５で示す案件ＩＤがＭ１（基準企業名がＡ株式会社）の例を説明する。
Ａ株式会社に関する文字列情報（第１の情報）から抽出した第１の単語群に「施工事例」及び「メンテナンス」の単語を含んでいる場合を想定する。当該場合に、類似度算出モジュール２１１は、第１の単語群に含む「施工事例」及び「メンテナンス」の単語が、業態単語分類辞書情報１２００の業態単語１２０３に記憶されているかを検索する（ステップ２１０２）。

本実施形態において、業態単語分類辞書情報１２００の業態単語１２０３には「施工事例」１２１１及び「メンテナンス」１２１２の単語が記憶されている。従って、類似度算出モジュール２１１は、第１の単語群に含む「施工事例」及び「メンテナンス」の単語は、業態単語分類辞書情報１２００の業態単語１２０３に含まれる「施工事例」１２１１及び「メンテナンス」１２１２の単語であるとして、「施工事例」及び「メンテナンス」の単語を第１の業態単語として基準企業単語情報５００の業態単語５０６に出力する（記憶する）（ステップ２１０３）。

さらに、類似度算出モジュール２１１は、「施工事例」及び「メンテナンス」がＡ株式会社に関する文字列情報に出現した回数も基準企業単語情報５００の業態単語５０６に出力する（記憶する）（ステップ２１０４）。すなわち、類似度算出モジュール２１１はＡ株式会社に関する文字列情報（第１の情報）のうち、最も多く出現した「施工事例」（出現回数が７回）を業態単語５０６の単語１に出力し、次いで出現回数が多かった「メンテナンス」（出現回数が６回）を業態単語５０６の単語２に出力する。なお、類似度算出モジュール２１１は、「住宅」に次いで出現回数が多かった他の単語も業態単語５０６の単語３（図示せず）以降に出力する。

なお、Ａ株式会社に関する文字列情報から抽出した第１の単語群に「住宅」の単語を含んでおり、かつ業態単語分類辞書情報１２００の業態単語１２０３に「住宅」の業態単語を含んでいない場合を想定する。当該場合に、類似度算出モジュール２１１は、第１の単語群と業態単語分類辞書情報１２００の業態単語１２０３とでは「住宅」の単語は共通しないため「住宅」の単語は基準企業単語情報５００の業態単語５０６に出力しない（記憶しない）。
また、図５を用いて説明した当該例は第１の企業についての例であるが、第２の企業の場合でっあっても、第２の業態単語の情報及び出現した回数の情報を対象企業単語情報９００における業態単語９０５に出力する（記憶する）こと以外は、図５を用いて説明した例と同様である。他の実施形態として、類似度算出モジュール２１１は、第１の業態単語の情報及び出現した回数、並びに情報第２の業態単語の情報及び出現した回数の情報が同一のデータベースに記憶してもよい。
これにより、類似度算出モジュール２１１が実行する業態単語抽出フロー２１００は終了する。

図２２は、類似度算出モジュール２１１が実施する業態類似度算出フロー２２００の例である。
業態類似度算出フロー２２００は、第１の企業が属する業態と、第２の企業が属する業態と、の類似度に基づいて業態類似度を算出するするフローであり、図１６におけるステップ１６０７の詳細なフローである。

類似度算出モジュール２１１は、所定回数以上で出現する第１の業態単語を基準企業単語情報５００の業態単語５０６から取得し、かつ所定回数以上で出現する第２の業態単語の情報を対象企業単語情報９００の業態単語９０５から取得する（ステップ２２０１）。

ステップ２２０１の具体的な例を、図５及び図９を用いて説明する。図５で示す基準企業名がＡ株式会社の例を説明する。Ａ株式会社における業態単語は「施工事例」（出現回数７回）、「メンテナンス」（出現回数６回）と続く。本実施形態において、類似度算出モジュール２１１は、最大の出現回数で出現する「施工事例」の出現回数（７回）の８０％以上の回数（５．６回以上）で出現する第１の業態単語を取得する。すなわち、類似度算出モジュール２１１は、「施工事例」及び「メンテナンス」の業態単語の情報を取得する。なお、本実施形態において、類似度算出モジュール２１１は、最大の出現回数で出現する単語の出現回数の所定割合（８０％）以上としたが、当該所定割合は任意に設定できる。

図９で示す対象企業名がＺ株式会社の例を説明する。Ｚ株式会社における業態単語は「施工実績」（出現回数８回）、「メンテナンス」（出現回数４回）と続く。本実施形態において、類似度算出モジュール２１１は、最大の出現回数で出現する「施工実績」の出現回数（８回）の８０％以上の回数（６．４回以上）で出現する第１の業態単語を取得する。すなわち、類似度算出モジュール２１１は、「施工実績」の業態単語の情報のみを取得する。

類似度算出モジュール２１１は、ステップ２２０１で取得した第１の業態単語に対応付けられた業態分類（以下、第１の業態とする場合がある。）、及びステップ２２０１で取得した第２の業態単語に対応付けられた業態分類（以下、第２の業態とする場合がある。）を業態単語分類辞書情報１２００から取得する（ステップ２２０２）。

ステップ２２０２の具体的な例を、図５及び図１２を用いて説明する。図５で示す基準企業名がＡ株式会社の例を説明する。類似度算出モジュール２１１は、ステップ２２０１で取得した「施工事例」及び「メンテナンス」の第１の業態単語に対応する第１の業態を取得する。具体的には、類似度算出モジュール２１１は、図１２の業態単語分類辞書情報１２００の「施工事例」１２１１に対応する、下位業態１２０２に記憶された「施工」１２１３及び上位業態１２０１に記憶された「製造・加工」１２１４を取得する。さらに、類似度算出モジュール２１１は、図１２の業態単語分類辞書情報１２００の「メンテナンス」１２１２に対応する、下位業態１２０２に記憶された「整備・維持」１２１５及び上位業態１２０１に記憶された「管理」１２１６を取得する。
なお、類似度算出モジュール２１１は、取得した第１の業態の情報を図６で示す基準企業分類情報６００の業態６０５の業態１及び業態２に記憶する。

同様に、ステップ２２０２の具体的な例を、図９及び図１２を用いて説明する。図９で示す対象企業名がＺ株式会社の例を説明する。類似度算出モジュール２１１は、ステップ２２０１で取得した「施工実績」の第２の業態単語に対応する第２の業態を取得する。具体的には、類似度算出モジュール２１１は、図１２の業態単語分類辞書情報１２００の「施工実績」１２１７に対応する、下位業態１２０２に記憶された「施工」１２１３及び上位業態１２０１に記憶された「製造・加工」１２１４を取得する。なお、類似度算出モジュール２１１は、取得した第２の業態の情報を図１０で示す対象企業分類情報１０００の業態１００４の業態１に記憶し、第１の業態が複数ある場合には、業態２以降に記憶する。

類似度算出モジュール２１１は、業態類似度マトリクス情報１４００に基づき、ステップ２２０２で取得した、第１の業態と第２の業態との類似度を取得する（ステップ２２０３）。
ステップ２２０３の具体的な例を、図１４を用いて説明する。Ａ株式会社の第１の業態（下位業態「施工」及び上位業態「製造・加工」並びに下位業態「整備・維持」及び上位業態「管理」）と、Ｚ株式会社の第２の業態（下位業態「施工」及び上位業態「製造・加工」）と、の類似度を取得する例を説明する。

類似度算出モジュール２１１は、図１４の業態類似度マトリクス情報１４００における、列に属するＡ株式会社の上位業態「製造・加工」１４１２及び下位業態「施工」１４１１並びに列に属するＡ株式会社の上位業態「管理」１４１４及び下位業態「整備・維持」１４１３と、行に属するＺ株式会社の上位業態「製造・加工」１４１６及び下位業態「施工」１４１５と、の２つの交点１４１７、１４１８に対応付けられた類似度を其々取得する。すなわち、類似度算出モジュール２１１は、交点１４１７に対応付けられた類似度「１０」と、交点１４１８に対応付けられた類似度「７」と、を其々取得する。

類似度算出モジュール２１１は、業態類似度マトリクス情報１４００の交点に対応付けられた類似度に基づき、第１の企業と第２の企業との業態類似度を算出する（ステップ２２０４）。
第１の企業が１つの下位業態のみを有し、第２の企業が１つの下位業態のみを有している場合（業態類似度マトリクス情報１４００の交点が１つの場合）には、類似度算出モジュール２１１は、業態類似度マトリクス情報１４００の交点に対応付けられた類似度を第１の企業と第２の企業との業態類似度とできる。

第１の企業の第１の業態及び第２の企業の第２の業態のうちの少なくとも１つが複数の下位業態を含んでいる場合であって、業態類似度マトリクス情報１４００の交点が複数ある（類似度が複数ある）場合を想定する。当該場合に、類似度算出モジュール２１１は、複数の交点に対応付けられた類似度を用いて業態類似度を算出する。
類似度算出モジュール２１１は、例えば、複数のうちの１つの第１の下位業態ごとに類似度を算出し、算出した全ての第１の下位業態ごとの類似度の平均値を算出することで、業態類似度を算出する。類似度算出モジュール２１１は、上述する業界類似度算出フロー２０００における処理と同様に、例えば、列に属する第１の企業の１つの第１の下位業態に対応付けられた複数の類似度のうちの、最大の類似度と平均の類似度と、の平均値を算出することで、第１の下位業態ごとの類似度を算出する。なお、列の業態と、行の業態が完全に同一の場合の業態類似度は最大値となる。

第１の企業としてのＡ株式会社と第２の企業としてのＺ株式会社との業態類似度を算出する例を説明する。当該例においては、列に属する第１の企業の１つの第１の下位業態に対応付けられた類似度は１つであるため、当該１つの類似度が、第１の下位業態ごとの類似度となる。すなわち、類似度算出モジュール２１１は、Ａ株式会社の下位業態「施工」１４１１における類似度「１０」１４１７と、Ａ株式会社の「整備・維持」１４１３における類似度「７」１４１８と、を取得する。
そして、類似度算出モジュール２１１は、Ａ株式会社の下位業態「施工」１４１１における類似度「１０」１４１７と、Ａ株式会社の「整備・維持」１４１３における類似度「７」１４１８と、の平均値である「８．５」を業態類似度として算出する。

類似度算出モジュール２１１は、算出した業態類似度を出力する（ステップ２２０５）。
ステップ２２０５の具体的な例を、図７を用いて説明する。第１の企業としてのＡ株式会社と第２の企業としてのＺ株式会社との例で説明する。類似度算出モジュール２１１は、上述したステップ２２０４により算出した業態類似度の８．５を、事業類似度の点数と調整するため、１０で除した値である０．８５を類似度情報７００の類似度７０４にＺ株式会社（対象企業の企業ＩＤ：Ｃ０００１）と関連させて出力する（記憶する）。なお、他の実施形態として、当該出力後の類似度を業態類似度マトリクス情報１４００の交点に対応付けておいてもよい。
これにより、類似度算出モジュール２１１が実行する業態類似度算出フロー２２００は終了する。

ここで、業界類似度マトリクスの列における下位業界及び上位業界と、行における下位業界及び上位業界と、の交点に記憶された類似度は、所定の規則に基づいて設定される。当該所定の規則について、図１５を用いて説明する。
図１５の業界業態類似度設定情報１５００には、業界類似度マトリクスにおける列の上位分類（上位業界）と行の上位分類（上位業界）とが、同じ、高類似度、中類似度、又は低類似度の場合で場合分けされており、かつ業界類似度マトリクスにおける列の下位分類（下位業界）と行の下位分類（下位業界）とが、同じ、高類似度、又は中類似度及び低類似度場合で場合分けされており、其々の場合に応じた類似度が記憶されている。
なお、「同じ」は業界同士が完全に同一であり、「高類似度」は業界同士が類似する可能性が高く、「中類似度」は業界同士が「高類似度」に次いで類似する可能性が高く、「低類似度」は業界同士が「中類似度」に次いで類似する可能性が高いことを意味する。

業界業態類似度設定情報１５００は類似度設定規則１５０１などの情報を有する。
類似度設定規則１５０１は、業界業態類似度設定情報１５００の最下行に上述した其々の場合に応じた類似度を記憶している。
類似度算出モジュール２１１は、業界業態類似度設定情報１５００で示す規則に基づいて、業界類似度マトリクスの列（第１の企業）における下位業界及び上位業界と、行（第２の企業）における下位業界及び上位業界と、の交点に類似度を対応付ける。

具体的には、例えば、類似度算出モジュール２１１は、以下の順で類似度を高く設定することができる。
列の下位業界と行の下位業界とが同じである場合（交点に記憶される類似度が１０）。
列の下位業界と行の下位業界とが高類似度であり、かつ列の上位業界と行の上位業界とが同じである場合（交点に記憶される類似度が９）。
列の下位業界と行の下位業界とが中類似度であり、かつ列の上位業界と行の上位業界とが同じである場合（交点に記憶される類似度が８）。

列の下位業界と行の下位業界との類似度が高類似度であり、かつ列の上位業界と行の上位業界との類似度が高類似度である場合（交点に記憶される類似度が７）。
列の下位業界と行の下位業界との類似度が中類似度であり、かつ列の上位業界と行の上位業界との類似度が高類似度である場合（交点に記憶される類似度が６）。
列の下位業界と行の下位業界との類似度が高類似度であり、かつ列の上位業界と行の上位業界との類似度が低及び中類似度である場合（交点に記憶される類似度が５）。
列の下位業界と行の下位業界との類似度が中類似度であり、かつ列の上位業界と行の上位業界との類似度が低及び中類似度である場合（交点に記憶される類似度が４）。

列の下位業界と行の下位業界との類似度が低類似度であり、かつ列の上位業界と行の上位業界とが同じである場合（交点に記憶される類似度が３）。
列の下位業界と行の下位業界との類似度が低類似度であり、かつ列の上位業界と行の上位業界との類似度が高類似度である場合（交点に記憶される類似度が２）。
列の下位業界と行の下位業界との類似度が低類似度であり、かつ列の上位業界と行の上位業界との類似度が低及び中類似度である場合（交点に記憶される類似度が１）。

なお、下位業界同士が「同じ」、「高類似度」、「中類似度」又は「低類似度」かは、予め決定されている必要がある。また同様に、上位業界同士が「同じ」、「高類似度」、「中類似度」又は「低類似度」かは、予め決定されている必要がある。

また業態類似度マトリクスの列における下位業態及び上位業態と、行における下位業態及び上位業態と、の交点に対応付ける類似度についても上述するとおりの所定の規則に基づいて設定される。

図２３は、類似度算出モジュール２１１が実施する企業類似度算出フロー２３００の例である。
企業類似度算出フロー２３００は、事業類似度、業界類似度、及び業態類似度に基づいて企業類似度を算出するフローであり、図１６におけるステップ１６０８の詳細なフローである。

類似度算出モジュール２１１は、類似度情報７００から事業類似度、業界類似度及び業態類似度の情報を取得する（ステップ２３０１）。
類似度算出モジュール２１１は、事業類似度、業界類似度及び業態類似度を所定割合で足し合わせた企業類似度を算出する（ステップ２３０２）。
類似度算出モジュール２１１は、算出した企業類似度を出力する（ステップ２３０３）。

ステップ２３０１～ステップ２３０３の具体的な例を、図７を用いて説明する。第１の企業としてのＡ株式会社と第２の企業としてのＺ株式会社（対象企業の企業ＩＤ：Ｃ０００１）との例で説明する。
類似度算出モジュール２１１は、類似度情報７００の類似度７０４から、第１の企業であるＡ株式会社と第２の企業（対象企業の企業ＩＤ：Ｃ０００１）との事業類似度（０．９６０）、業界類似度（１．００）及び業態類似度（０．８５０）を其々取得する（ステップ２３０１）。

類似度算出モジュール２１１は、以下の割合で其々の類似度を足し合わせる。
事業類似度：業界類似度：業態類似度＝３：５：２
業態類似度の割合が最も高く、事業類似度の割合が最も低い。
すなわち、類似度算出モジュール２１１は、企業類似度として０．９５８の値を算出する（ステップ２３０２）。
当該所定割合はいかなる割合でもよく、当該割合を調整することで各類似度の重要度を設定できる。

類似度算出モジュール２１１は、算出した企業類似度（０．９５８）を類似度情報７００の類似度７０４にＺ株式会社（対象企業の企業ＩＤ：Ｃ０００１）と関連させて出力する（記憶する）（ステップ２３０３）。
これにより、類似度算出モジュール２１１が実行する企業類似度算出フロー２３００は終了する。

図２４は、類似度算出モジュール２１１が実施する類似度出力フロー２４００の例である。
類似度出力フロー２４００は、企業類似度の序列に基づいて複数の第２の企業の類似度を出力するフローであり、図１６におけるステップ１６０９の詳細なフローである。

類似度算出モジュール２１１は、複数の第２の企業における企業類似度を取得する（ステップ２４０１）。
類似度算出モジュール２１１は、取得した複数の第２の企業における企業類似度に基づき複数の第２の企業の序列を決定する（ステップ２４０２）。
類似度算出モジュール２１１は、決定した複数の第２の企業の序列の情報を出力する（記憶する）（ステップ２４０３）。

ステップ２４０１～ステップ２４０３の具体的な例を、図７を用いて説明する。第１の企業としてのＡ株式会社の例で説明する。
類似度算出モジュール２１１は、図７の類似度情報７００の類似度７０４から、第１の企業であるＡ株式会社と複数の第２の企業との企業類似度を取得する（ステップ２４０１）。本実施形態においては、対象企業基本情報８００に記憶されたすべての第２の企業とＡ株式会社との企業類似度を類似度情報７００の類似度７０４から取得する。なお、図７には、３つの企業の類似度のみしか表示されていない。

類似度算出モジュール２１１は、すべての第２の企業とＡ株式会社との企業類似度に基づき第２の企業を序列付けしたところ、例えば、上位３位は次のとおり決定できる（ステップ２４０２）。第１位は企業ＩＤがＣ０００１（Ｚ株式会社）で企業類似度が０．９５８であり、第２位は企業ＩＤがＣ００８０の企業で企業類似度が０．９２７であり、第３位は企業ＩＤがＣ００８７で企業類似度が０．８１０である。

類似度算出モジュール２１１は、第１位の企業ＩＤがＣ０００１のＺ株式会社の各類似度に関する情報を類似度情報７００の類似度７０４の類似度１に出力（記憶）し、第２位の企業ＩＤがＣ００８０の企業の各類似度に関する情報を類似度情報７００の類似度７０４の類似度２に出力（記憶）し、第３位の企業ＩＤがＣ００８７の企業の各類似度に関する情報を類似度情報７００の類似度７０４の類似度３に出力（記憶）する（ステップ２４０３）。なお、類似度算出モジュール２１１は、第４位以降を類似度情報７００の類似度７０４の類似度４以降に出力（記憶）する。
これにより、類似度算出モジュール２１１が実行する類似度出力フロー２４００は終了する。

図２５は、類似企業表示モジュール２１２が実施する類似企業表示フロー２５００の例である。
類似企業表示フロー２５００は、第１の企業に類似する第２の企業を表示するフローである。

類似企業表示モジュール２１２は、企業類似度が上位の第２の企業における事業類似度、業界類似度、業態類似度及び企業類似度を取得する（ステップ２５０１）。
類似企業表示モジュール２１２は、企業類似度の序列に基づいて、第２の企業に関する情報及び事業類似度、業界類似度及び業態類似度の軸を含むチャートを利用者端末１０２に表示する（ステップ２５０２）。
なお、類似企業表示モジュール２１２が生成及び表示するチャートは、レーダーチャートに限られず、例えば、会社毎に各類似度のコラムチャート（棒グラフ）をグルーピングしたチャートであってもよい。

ステップ２５０１及びステップ２５０２の具体的な例を、図７、図８及び図２７を用いて説明する。第１の企業としてのＡ株式会社の例で説明する。
類似企業表示モジュール２１２は、図７の類似度情報７００の類似度７０４における、第１の企業であるＡ株式会社の行の類似度１、類似度２及び類似度３に記憶した、第２の企業（企業ＩＤがＣ０００１のＺ株式会社、企業ＩＤがＣ００８０の企業及び企業ＩＤがＣ００８７の企業）における事業類似度、業界類似度、業態類似度及び企業類似度を取得する。また、取得した第２の企業における図８の対象企業基本情報８００に記憶した情報も併せて取得する（ステップ２５０１）。

図２７は、第１の企業と類似する類似企業を表示するための画面２７００の例である。より具体的には、図２７は第１の企業としてのＡ株式会社に類似する３つの企業が表示されている。なお、図２７は図２６の「以下のＵＲＬから自動抽出する」２６０２が選択された後に表示される画面である。
類似企業表示モジュール２１２は、企業ＩＤがＣ０００１のＺ株式会社、企業ＩＤがＣ００８０の企業及び企業ＩＤがＣ００８７の企業の企業類似度の序列に基づいて、各企業の情報を表示する。すなわち、類似企業表示モジュール２１２は、企業類似度が最も高い企業であるＺ株式会社（企業ＩＤ：Ｃ０００１）の情報を上段部に表示し、次いで企業類似度が高い企業である企業ＩＤがＣ００８０の企業（Ｒ株式会社）の情報を中段部に表示し、次いで企業類似度が高い企業である企業ＩＤがＣ００８７の企業（Ｇ株式会社）の情報を下段部に表示する。

類似企業表示モジュール２１２は、図２７で示すように、図８の対象企業基本情報８００から取得した、各第２の企業における、名称、株式時価総額、当期純利益、及び株価収益率を表示する。
また、類似企業表示モジュール２１２は、図２７で示すように、類似度情報７００から取得した事業類似度を事業類似度の軸に表示し、類似度情報７００から取得した業界類似度を業界類似度の軸に表示し、類似度情報７００から取得した業態類似度を業態類似度の軸に表示したレーダーチャートを表示する。
これにより、類似企業表示モジュール２１２が実行する類似企業表示フロー２５００は終了する。

なお、類似企業表示モジュール２１２は、事業類似度の軸、業界類似度の軸及び業態類似度の軸に加えて、又は置き換えて、業種に関する類似度の軸、営業形態に関する類似度の軸、又は事業構造に関する類似度の軸、を含むチャートを生成及び表示してもよい。
類似度算出モジュール２１１は、業種に関する類似度、営業形態に関する類似度、又は事業構造に関する類似度を、業界類似度又は業態類似度を算出する方法と同様の方法で、算出できる。

すなわち、類似度算出モジュール２１１は、第１の情報又は第２の情報から、業種に関する単語及び分類の情報を記憶する業種単語分類辞書情報、営業形態に関する単語及び分類の情報を記憶する営業形態単語分類辞書情報、又は事業構造に関する単語及び分類の情報を記憶する事業構造単語分類辞書情報を用いて、業種に関する単語、営業形態に関する単語、又は事業構造に関する単語を抽出する。

次いで、当該抽出した単語に対応する第１の企業又は第２の企業が属する業種、営業形態、又は事業構造を、業種単語分類辞書情報、営業形態単語分類辞書情報、又は事業構造単語分類辞書情報を用いて、特定する。
次いで、類似度算出モジュール２１１は、業種類似度マトリクス、営業形態類似度マトリクス、又は事業構造類似度マトリクスを用いて、業種に関する類似度、営業形態に関する類似度、又は事業構造に関する類似度を算出する。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
なお、上述の実施例は少なくとも特許請求の範囲に記載の構成を開示している。

１・・・企業類似度算出システム、１０１・・・企業類似度算出サーバ、１０２・・・利用者端末、１０３・・・管理者端末、２０１・・・主記憶装置、２０２・・・補助記憶装置、２０３・・・プロセッサ、２１１・・・類似度算出モジュール、２１２・・・類似企業表示モジュール、２１３・・・管理モジュール

Claims (25)

1. 基準となる第１の企業と、前記第１の企業以外の第２の企業と、の企業類似度を算出する企業類似度算出サーバであって、
   前記第１の企業に関する第１の情報及び前記第２の企業に関する第２の情報に基づき、前記第１の企業と前記第２の企業との企業類似度を算出する類似度算出手段と、
   算出された前記企業類似度を出力する出力手段と、を備え、
   前記類似度算出手段は、
   前記第１の企業が行っている事業に関する単語と、前記第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出し、
   前記第１の企業が属する業界に関する第１の業界と、前記第２の企業が属する業界に関する第２の業界と、に基づいて業界類似度を算出し、
   前記第１の企業が属する業態に関する第１の業態と、前記第２の企業が属する業態に関する第２の業態と、に基づいて業態類似度を算出し、
   前記事業類似度と、前記業界類似度と、前記業態類似度と、に基づいて前記企業類似度を算出するものであり、
   前記第１の情報から業界に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第１の業界単語と対応付けられた少なくとも１つの業界を前記第１の業界とし、
   前記第２の情報から業界に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第２の業界単語と対応付けられた少なくとも１つの業界を前記第２の業界として、
   前記業界類似度を算出する、企業類似度算出サーバ。
2. 基準となる第１の企業と、前記第１の企業以外の第２の企業と、の企業類似度を算出する企業類似度算出サーバであって、
   前記第１の企業に関する第１の情報及び前記第２の企業に関する第２の情報に基づき、前記第１の企業と前記第２の企業との企業類似度を算出する類似度算出手段と、
   算出された前記企業類似度を出力する出力手段と、を備え、
   前記類似度算出手段は、
   前記第１の企業が行っている事業に関する単語と、前記第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出し、
   前記第１の企業が属する業界に関する第１の業界と、前記第２の企業が属する業界に関する第２の業界と、に基づいて業界類似度を算出し、
   前記第１の企業が属する業態に関する第１の業態と、前記第２の企業が属する業態に関する第２の業態と、に基づいて業態類似度を算出し、
   前記事業類似度と、前記業界類似度と、前記業態類似度と、に基づいて前記企業類似度を算出するものであり、
   前記第１の情報から業界に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第１の業界単語と対応付けられた少なくとも１つの業界を第１の下位業界とし、前記第１の下位業界より広い概念であり、前記第１の下位業界に対応付けられた業界を第１の上位業界とし、前記第２の情報から業界に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第２の業界単語と対応付けられた少なくとも１つの業界を第２の下位業界とし、前記第２の下位業界より広い概念であり、前記第２の下位業界に対応付けられた業界を第２の上位業界とし、
   前記第１の下位業界及び前記第１の上位業界と、前記第２の下位業界及び前記第２の上位業界と、の類似度を算出することで、前記業界類似度を算出する、企業類似度算出サーバ。
3. 前記業界類似度を算出するために用いる業界類似度マトリクスを取得する情報取得手段を有し、
   前記業界類似度マトリクスは、
   列に属する要素と行に属する要素とがそれぞれ対応しており、前記要素は、業界に関する情報である下位業界と前記下位業界より広い概念である上位業界とを含み、
   前記列と前記行との交点には、前記列における前記下位業界及び前記上位業界と、前記行における前記下位業界及び前記上位業界と、の類似度が対応付けられており、
   前記類似度算出手段は、
   前記業界類似度マトリクスを用いて、
   前記第１の下位業界及び前記第１の上位業界と関連する少なくとも１つの前記列と、
   前記第２の下位業界及び前記第２の上位業界と関連する少なくとも１つの前記行と、に対応付けられた類似度を取得することで、前記業界類似度を算出する、請求項２に記載の企業類似度算出サーバ。
4. 前記第１の下位業界及び前記第１の上位業界と関連する少なくとも１つの前記下位業界及び前記上位業界に対応する前記列と、
   前記第２の下位業界及び前記第２の上位業界と関連する少なくとも１つの前記下位業界及び前記上位業界に対応する前記行と、に対応付けられた複数の類似度を取得し、
   取得した前記複数の類似度に基づき、前記業界類似度を算出する、請求項３に記載の企業類似度算出サーバ。
5. 前記業界類似度マトリクスの前記列と前記行とに対応付けられた類似度は、
   前記列の前記下位業界と前記行の前記下位業界とが同一である場合、
   前記列の前記下位業界と前記行の前記下位業界との類似度が類似する可能性が高い高類似度であり、かつ前記列の前記上位業界と前記行の前記上位業界とが同一である場合、
   前記列の前記下位業界と前記行の前記下位業界との類似度が前記高類似度であり、かつ前記列の前記上位業界と前記行の前記上位業界との類似度が前記高類似度である場合、
   前記列の前記下位業界と前記行の前記下位業界との類似度が前記高類似度より低い低類似度であり、かつ前記列の前記上位業界と前記行の前記上位業界とが同一である場合、
   前記列の前記下位業界と前記行の前記下位業界との類似度が前記低類似度であり、かつ前記列の前記上位業界と前記行の前記上位業界との類似度が前記低類似度である場合、
   の順で高い、請求項３または４に記載の企業類似度算出サーバ。
6. 基準となる第１の企業と、前記第１の企業以外の第２の企業と、の企業類似度を算出する企業類似度算出サーバであって、
   前記第１の企業に関する第１の情報及び前記第２の企業に関する第２の情報に基づき、前記第１の企業と前記第２の企業との企業類似度を算出する類似度算出手段と、
   算出された前記企業類似度を出力する出力手段と、を備え、
   前記類似度算出手段は、
   前記第１の企業が行っている事業に関する単語と、前記第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出し、
   前記第１の企業が属する業界に関する第１の業界と、前記第２の企業が属する業界に関する第２の業界と、に基づいて業界類似度を算出し、
   前記第１の企業が属する業態に関する第１の業態と、前記第２の企業が属する業態に関する第２の業態と、に基づいて業態類似度を算出し、
   前記事業類似度と、前記業界類似度と、前記業態類似度と、に基づいて前記企業類似度を算出するものであり、
   前記第１の情報から業態に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第１の業態単語と対応付けられた少なくとも１つの業態を前記第１の業態とし、
   前記第２の情報から業態に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第２の業態単語と対応付けられた少なくとも１つの業態を前記第２の業態として、
   前記業態類似度を算出する、企業類似度算出サーバ。
7. 基準となる第１の企業と、前記第１の企業以外の第２の企業と、の企業類似度を算出する企業類似度算出サーバであって、
   前記第１の企業に関する第１の情報及び前記第２の企業に関する第２の情報に基づき、前記第１の企業と前記第２の企業との企業類似度を算出する類似度算出手段と、
   算出された前記企業類似度を出力する出力手段と、を備え、
   前記類似度算出手段は、
   前記第１の企業が行っている事業に関する単語と、前記第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出し、
   前記第１の企業が属する業界に関する第１の業界と、前記第２の企業が属する業界に関する第２の業界と、に基づいて業界類似度を算出し、
   前記第１の企業が属する業態に関する第１の業態と、前記第２の企業が属する業態に関する第２の業態と、に基づいて業態類似度を算出し、
   前記事業類似度と、前記業界類似度と、前記業態類似度と、に基づいて前記企業類似度を算出するものであり、
   前記第１の情報から業態に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第１の業態単語と対応付けられた少なくとも１つの業態を第１の下位業態とし、前記第１の下位業態より広い概念であり、前記第１の下位業態に対応付けられた業態を第１の上位業態とし、
   前記第２の情報から業態に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第２の業態単語と対応付けられた少なくとも１つの業態を第２の下位業態とし、前記第２の下位業態より広い概念であり、前記第２の下位業態に対応付けられた業態を第２の上位業態とし、
   前記第１の下位業態及び前記第１の上位業態と、前記第２の下位業態及び前記第２の上位業態と、の類似度を算出することで、前記業態類似度を算出する、企業類似度算出サーバ。
8. 前記業態類似度を算出するために用いる業態類似度マトリクスを取得する情報取得手段を有し、
   前記業態類似度マトリクスは、
   列に属する要素と行に属する要素とがそれぞれ対応しており、前記要素は、業態に関する情報である下位業態と前記下位業態より広い概念である上位業態とを含み、
   前記列と前記行との交点には、前記列における前記下位業態及び前記上位業態と、前記行における前記下位業態及び前記上位業態と、の類似度が対応付けられており、
   前記類似度算出手段は、
   前記業態類似度マトリクスを用いて、
   前記第１の下位業態及び前記第１の上位業態と関連する少なくとも１つの前記列と、
   前記第２の下位業態及び前記第２の上位業態と関連する少なくとも１つの前記行と、に対応付けられた類似度を取得することで、前記業態類似度を算出する、請求項７に記載の企業類似度算出サーバ。
9. 前記第１の下位業態及び前記第１の上位業態と関連する少なくとも１つの前記下位業態及び前記上位業態に対応する前記列と、
   前記第２の下位業態及び前記第２の上位業態と関連する少なくとも１つの前記下位業態及び前記上位業態に対応する前記行と、に対応付けられた複数の類似度を取得し、
   取得した前記複数の類似度に基づき、前記業態類似度を算出する、請求項８に記載の企業類似度算出サーバ。
10. 前記業態類似度マトリクスの前記列と前記行とに対応付けられた類似度は、
    前記列の前記下位業態と前記行の前記下位業態とが同一である場合、
    前記列の前記下位業態と前記行の前記下位業態との類似度が類似する可能性が高い高類似度であり、かつ前記列の前記上位業態と前記行の前記上位業態とが同一である場合、
    前記列の前記下位業態と前記行の前記下位業態との類似度が前記高類似度であり、かつ前記列の前記上位業態と前記行の前記上位業態との類似度が前記高類似度である場合、
    前記列の前記下位業態と前記行の前記下位業態との類似度が前記高類似度より低い低類似度であり、かつ前記列の前記上位業態と前記行の前記上位業態とが同一である場合、
    前記列の前記下位業態と前記行の前記下位業態との類似度が前記低類似度であり、かつ前記列の前記上位業態と前記行の前記上位業態との類似度が前記低類似度である場合、
    の順で高い、請求項８または９に記載の企業類似度算出サーバ。
11. 前記類似度算出手段は、
    前記第１の企業が行っている事業に関する単語である第１の事業単語を、前記第１の情報から少なくとも１つ抽出し、前記第２の企業が行っている事業に関する単語である第２の事業単語を、前記第２の情報から少なくとも１つ抽出し、前記第１の事業単語と前記第２の事業単語とを入力として、前記第１の企業と前記第２の企業との事業類似度を算出する言語処理モジュールを備える、請求項１から１０のいずれか１項に記載の企業類似度算出サーバ。
12. 前記言語処理モジュールは、ｔｆ‐ｉｄｆ、Ｂａｇ ｏｆ Ｗｏｒｄｓ、ＬＳＡ、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ、またはＤｏｃ２Ｖｅｃのうちの少なくとも１つである、請求項１１に記載の企業類似度算出サーバ。
13. 前記類似度算出手段は、
    前記事業類似度と、前記業態類似度と、前記業界類似度と、の其々を所定の割合で足し合わせた値を算出することで、
    前記企業類似度を算出する、請求項１から１２のいずれか１項に記載の企業類似度算出サーバ。
14. 前記所定の割合は、
    前記業態類似度の割合が最も高く、前記事業類似度の割合が最も低い、請求項１３に記載の企業類似度算出サーバ。
15. 前記出力手段は、
    前記事業類似度と、
    前記業態類似度と、
    前記業界類似度と、
    前記企業類似度と、を出力する、請求項１から１４のいずれか１項に記載の企業類似度算出サーバ。
16. 前記出力手段は、
    前記事業類似度の軸と、
    前記業態類似度の軸と、
    前記業界類似度の軸と、を含むチャートを出力する、請求項１から１５のいずれか１項に記載の企業類似度算出サーバ。
17. 前記出力手段は、
    前記類似度算出手段により算出した前記事業類似度を前記事業類似度の軸に表示し、
    前記類似度算出手段により算出した前記業界類似度を前記業界類似度の軸に表示し、
    前記類似度算出手段により算出した前記業態類似度を前記業態類似度の軸に表示する、請求項１６に記載の企業類似度算出サーバ。
18. 前記第２の企業が複数ある場合、
    前記出力手段は、
    前記類似度算出手段により算出した前記企業類似度の序列に基づいて複数の前記第２の企業の類似度を出力する、請求項１から１７のいずれか１項に記載の企業類似度算出サーバ。
19. 基準となる第１の企業と、前記第１の企業以外の第２の企業と、の企業類似度を算出する企業類似度算出サーバにおける企業類似度算出方法であって、
    前記第１の企業が行っている事業に関する単語と、前記第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出し、
    前記第１の企業が属する業界に関する第１の業界と、前記第２の企業が属する業界に関する第２の業界と、に基づいて業界類似度を算出し、
    前記第１の企業が属する業態に関する第１の業態と、前記第２の企業が属する業態に関する第２の業態と、に基づいて業態類似度を算出し、
    前記事業類似度と、前記業界類似度と、前記業態類似度と、に基づいて前記企業類似度を算出し、
    算出された前記企業類似度を出力する、
    ここで、前記業界類似度の算出においては、
    前記第１の企業に関する第１の情報から業界に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第１の業界単語と対応付けられた少なくとも１つの業界を前記第１の業界とし、
    前記第２の企業に関する第２の情報から業界に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第２の業界単語と対応付けられた少なくとも１つの業界を前記第２の業界として、
    前記業界類似度を算出する、
    企業類似度算出方法。
20. 基準となる第１の企業と、前記第１の企業以外の第２の企業と、の企業類似度を算出する企業類似度算出サーバにおける企業類似度算出方法であって、
    前記第１の企業が行っている事業に関する単語と、前記第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出し、
    前記第１の企業が属する業界に関する第１の業界と、前記第２の企業が属する業界に関する第２の業界と、に基づいて業界類似度を算出し、
    前記第１の企業が属する業態に関する第１の業態と、前記第２の企業が属する業態に関する第２の業態と、に基づいて業態類似度を算出し、
    前記事業類似度と、前記業界類似度と、前記業態類似度と、に基づいて前記企業類似度を算出し、
    算出された前記企業類似度を出力する、
    ここで、前記業界類似度の算出においては、
    前記第１の企業に関する第１の情報から業界に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第１の業界単語と対応付けられた少なくとも１つの業界を第１の下位業界とし、前記第１の下位業界より広い概念であり、前記第１の下位業界に対応付けられた業界を第１の上位業界とし、
    前記第２の企業に関する第２の情報から業界に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第２の業界単語と対応付けられた少なくとも１つの業界を第２の下位業界とし、前記第２の下位業界より広い概念であり、前記第２の下位業界に対応付けられた業界を第２の上位業界とし、
    前記第１の下位業界及び前記第１の上位業界と、前記第２の下位業界及び前記第２の上位業界と、の類似度を算出する、
    企業類似度算出方法。
21. 基準となる第１の企業と、前記第１の企業以外の第２の企業と、の企業類似度を算出する企業類似度算出サーバにおける企業類似度算出方法であって、
    前記第１の企業が行っている事業に関する単語と、前記第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出し、
    前記第１の企業が属する業界に関する第１の業界と、前記第２の企業が属する業界に関する第２の業界と、に基づいて業界類似度を算出し、
    前記第１の企業が属する業態に関する第１の業態と、前記第２の企業が属する業態に関する第２の業態と、に基づいて業態類似度を算出し、
    前記事業類似度と、前記業界類似度と、前記業態類似度と、に基づいて前記企業類似度を算出し、
    算出された前記企業類似度を出力する、
    ここで、前記業態類似度の算出においては、
    前記第１の企業に関する第１の情報から業態に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第１の業態単語と対応付けられた少なくとも１つの業態を前記第１の業態とし、
    前記第２の企業に関する第２の情報から業態に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第２の業態単語と対応付けられた少なくとも１つの業態を前記第２の業態として、
    前記業態類似度を算出する、
    企業類似度算出方法。
22. 基準となる第１の企業と、前記第１の企業以外の第２の企業と、の企業類似度を算出する企業類似度算出サーバにおける企業類似度算出方法であって、
    前記第１の企業が行っている事業に関する単語と、前記第２の企業が行っている事業に関する単語と、に基づいて事業類似度を算出し、
    前記第１の企業が属する業界に関する第１の業界と、前記第２の企業が属する業界に関する第２の業界と、に基づいて業界類似度を算出し、
    前記第１の企業が属する業態に関する第１の業態と、前記第２の企業が属する業態に関する第２の業態と、に基づいて業態類似度を算出し、
    前記事業類似度と、前記業界類似度と、前記業態類似度と、に基づいて前記企業類似度を算出し、
    算出された前記企業類似度を出力する、
    ここで、前記業態類似度の算出においては、
    前記第１の企業に関する第１の情報から業態に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第１の業態単語と対応付けられた少なくとも１つの業態を第１の下位業態とし、前記第１の下位業態より広い概念であり、前記第１の下位業態に対応付けられた業態を第１の上位業態とし、
    前記第２の企業に関する第２の情報から業態に関する単語を抽出し、抽出した単語のうち所定の出現回数以上で出現する少なくとも１つの第２の業態単語と対応付けられた少なくとも１つの業態を第２の下位業態とし、前記第２の下位業態より広い概念であり、前記第２の下位業態に対応付けられた業態を第２の上位業態とし、
    前記第１の下位業態及び前記第１の上位業態と、前記第２の下位業態及び前記第２の上位業態と、の類似度を算出することで、前記業態類似度を算出する、
    企業類似度算出方法。
23. 前記事業類似度の算出においては、
    前記第１の企業が行っている事業に関する単語である第１の事業単語を前記第１の情報から少なくとも１つ抽出し、前記第２の企業が行っている事業に関する単語である第２の事業単語を、前記第２の情報から少なくとも１つ抽出し、前記第１の事業単語と前記第２の事業単語とを入力として、前記第１の企業と前記第２の企業との事業類似度を算出する言語処理モジュールを備える、請求項１９から２２のいずれか１項に記載の企業類似度算出方法。
24. 前記言語処理モジュールは、ｔｆ‐ｉｄｆ、Ｂａｇ ｏｆ Ｗｏｒｄｓ、ＬＳＡ、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ、またはＤｏｃ２Ｖｅｃのうちの少なくとも１つである、請求項２３に記載の企業類似度算出方法。
25. 企業類似度算出サーバに請求項１９から２４のいずれか１項に記載の企業類似度算出方法の各ステップを実行させるためのプログラム。

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