JP7452801B2 - Evaluation support system and evaluation support program - Google Patents

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JP7452801B2 JP2021212810A JP2021212810A JP7452801B2 JP 7452801 B2 JP7452801 B2 JP 7452801B2 JP 2021212810 A JP2021212810 A JP 2021212810A JP 2021212810 A JP2021212810 A JP 2021212810A JP 7452801 B2 JP7452801 B2 JP 7452801B2
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Description

本発明は、被対象者の価値評価を支援するための評価支援システム及び評価支援プログラムに関する。 The present invention relates to an evaluation support system and an evaluation support program for supporting evaluation of the value of a subject.

近年、銀行等の金融機関は、融資先企業におけるビジネス環境の激しい変化や被対象者におけるDX(Digital transformation)化に対応し、被対象者の対象者価値の定量把握や、被対象者の信用格付け等のための資産分析を、人工知能を利用して算出している。このような技術として、例えば特許文献1の財務情報分析システム等が提案されている。 In recent years, financial institutions such as banks have responded to drastic changes in the business environment of lending companies and the shift to DX (Digital Transformation) among their clients, and have been able to quantitatively understand the value of their clients and improve their creditworthiness. Asset analysis for ratings, etc. is calculated using artificial intelligence. As such a technique, for example, a financial information analysis system disclosed in Patent Document 1 has been proposed.

特許文献1では、財務情報分析システムは、企業会計情報から選択された項目の値を説明変数として入力し、再帰型ニューラルネットワークを用いて学習する学習モデルに基づいて、企業ごとのデフォルト率を算出するとともに、算出した企業のデフォルト率と企業のデフォルト情報とを参照して、学習モデルを用いて、特定の企業の対象月におけるデフォルト率を計算する技術が開示されている。 In Patent Document 1, a financial information analysis system inputs values of items selected from corporate accounting information as explanatory variables, and calculates a default rate for each company based on a learning model learned using a recurrent neural network. In addition, a technique is disclosed that refers to the calculated company default rate and company default information and uses a learning model to calculate the default rate of a specific company in a target month.

特開2018-049400号公報Japanese Patent Application Publication No. 2018-049400

ここで、特許文献1の開示技術では、被対象者の価値評価を行う際、被対象者のDX化、風評リスク、被対象者のグループ会社及び関係他社等の取引状況等を算出するためには、各企業のデフォルト率と各企業のデフォルト情報等を取得し、財務情報以外の各種の情報に基づく学習モデルを事前に用意し、各企業の対象月におけるデフォルト率を計算する行う必要がある。このため、財務情報以外の新規情報の取得、情報量の増大に伴い、ユーザが費やす作業時間が膨大となる懸念が挙げられる。このような事情から、被対象者の価値評価において、ユーザが費やす作業時間の削減が望まれている。 Here, in the disclosed technology of Patent Document 1, when evaluating the value of a target person, in order to calculate the target's DX conversion, reputational risk, transaction status of the target's group companies, related companies, etc. It is necessary to obtain the default rate of each company and default information of each company, prepare a learning model based on various information other than financial information in advance, and calculate the default rate of each company in the target month. . Therefore, as new information other than financial information is acquired and the amount of information increases, there is a concern that users will spend an enormous amount of time working on the system. Under these circumstances, it is desired to reduce the amount of work time spent by users in assessing the value of a subject.

そこで本発明は、上述した問題に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、被対象者の価値評価を支援するための評価支援システムにおいて、ユーザが費やす作業時間の削減をすることができる評価支援システム及び評価支援プログラムを提供することにある。 The present invention has been devised in view of the above-mentioned problems, and its purpose is to reduce the work time spent by users in an evaluation support system for supporting the value evaluation of subjects. The objective is to provide an evaluation support system and evaluation support program that can perform the following tasks.

第1発明に係る評価支援システムは、金融機関を利用している企業のうち、融資、または提携の対象となる対象企業の価値評価を支援するための評価支援システムであって、前記価値評価に関する情報を取得するための取得先の識別情報、及び複数前記取得先のWebサイトからデータを取得する取得順番を示す巡回情報を設定する設定手段と、前記対象企業の情報、及び前記対象企業の価値を判断するための価値情報を含む対象データを、前記取得先の識別情報と複数の前記巡回情報に基づき取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記対象データを記憶する価値情報データベースと、前記対象企業の価値評価を行うための複数の評価モデルが記憶されたモデル定義データベースと、前記価値情報データベースを参照し、前記モデル定義データベースに記憶された前記評価モデルに基づき前記対象企業の価値評価を行う評価手段と、を備えることを特徴とする。 The evaluation support system according to the first invention is an evaluation support system for supporting the value evaluation of a target company that is the target of a loan or an alliance among companies using financial institutions, and is related to the value evaluation. a setting means for setting identification information of an acquisition source for acquiring information, and circulation information indicating an acquisition order in which data is acquired from a plurality of websites of the acquisition destination; information on the target company ; and a value of the target company. an acquisition unit that acquires target data including value information for determining the value based on identification information of the acquisition source and a plurality of the circulation information; and a value information database that stores the target data acquired by the acquisition unit. , refers to a model definition database storing a plurality of evaluation models for evaluating the value of the target company and the value information database, and determines the value of the target company based on the evaluation model stored in the model definition database. The present invention is characterized by comprising an evaluation means for performing evaluation.

第2発明に係る評価支援システムは、第1発明において、前記設定手段により設定される巡回情報は、Webサイトの巡回に関する時間情報、実行回数、前記対象データの取得箇所に関する取得位置、取得段落、取得キーワード、及び除外キーワードの少なくとも何れかを含むことを特徴とする。 In the evaluation support system according to a second invention, in the first invention, the visiting information set by the setting means includes time information regarding website visiting, the number of times of execution, an acquisition position regarding the acquisition location of the target data, an acquisition paragraph, It is characterized by including at least one of an acquired keyword and an excluded keyword .

第3発明に係る評価支援システムは、第1発明において、前記取得手段により取得される前記対象データは、前記対象企業、又は前記対象企業を除く第三者により公表された公表情報、報道情報、口コミ情報、Webサイトの信頼情報、及びデジタル化の取り組みに関するDX化情報の少なくとも何れかを含むことを特徴とする。 In the evaluation support system according to a third invention, in the first invention, the target data acquired by the acquisition means includes public information, press information, etc. published by the target company or a third party other than the target company ; It is characterized by including at least one of word-of-mouth information, website trust information, and DX information regarding digitalization efforts.

第4発明に係る評価支援システムは、第4発明において、前記モデル定義データベースに記憶される評価モデルは、取得したデータの特徴、又は種別を少なくとも含む区分情報とユーザによって予め設定されたWebサイトごとの信憑性を示す信頼度により評価を行う注目度評価モデル、過去の価値評価の価値評価結果と前記過去の価値評価結果に紐づく参照情報との間における連関性を有する学習データを用いた機械学習により構築された学習モデルにより評価を行う評価分析モデル、及び前記注目度評価モデルと前記評価分析モデルを用いて算出した総合スコアにより評価を行う総合スコアモデルの少なくとも何れかを含むことを特徴とする。 In the evaluation support system according to a fourth aspect, in the fourth aspect, the evaluation models stored in the model definition database are classified according to classification information including at least characteristics or types of the acquired data and websites preset by the user. A machine that uses learning data that has an association between the value evaluation results of past value evaluations and the reference information linked to the past value evaluation results. It is characterized by including at least one of an evaluation analysis model that performs evaluation using a learning model constructed through learning, and a comprehensive score model that performs evaluation using a total score calculated using the attention evaluation model and the evaluation analysis model. do.

第5発明に係る評価支援システムは、第4発明において、前記過去の価値評価結果と、前記参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、前記関係を前記連関性に反映させる更新手段を更に備えることを特徴とする。 In the fourth invention, the evaluation support system according to a fifth invention provides an update to reflect the relationship in the association when a relationship between the past value evaluation result and the reference information is newly acquired. The method further comprises means.

第6発明に係る評価支援システムは、第4発明において、前記評価手段は、前記注目度評価モデルによる評価を行う場合に、Webサイトごとの前記信頼度に基づいて、前記信頼度が一定値以上の前記Webサイトから取得したデータを対象に使用キーワードのランキングを算出し、算出した前記ランキングの順位変動の結果により有望キーワードを抽出する抽出手段をさらに備えることを特徴とする。 In the evaluation support system according to a sixth invention, in the fourth invention, when the evaluation means performs the evaluation using the attention evaluation model, the evaluation means determines that the reliability is equal to or higher than a certain value based on the reliability of each website . The present invention is characterized by further comprising an extraction means for calculating a ranking of keywords used for data acquired from the website, and extracting promising keywords based on a result of a change in the calculated ranking.

第7発明に係る評価支援システムは、第1発明において、前記評価手段により評価された評価結果を表示する出力手段をさらに備え、前記出力手段は、前記対象企業における評価結果を表示する第一表示領域と、前記対象企業に関連する他の対象企業に関する評価結果を集約して表示する第二表示領域と、を少なくとも含む2以上の表示領域を備え、前記第一表示領域及び前記第二表示領域の各々は、対象企業名と、前記対象企業と前記他の対象企業との間の取引形態を示す取引情報と、1以上の前記評価モデルによる評価結果と、を表示することを特徴とする The evaluation support system according to a seventh invention is the evaluation support system according to the first invention, further comprising an output means for displaying the evaluation result evaluated by the evaluation means, and the output means is a first display for displaying the evaluation result for the target company. and a second display area that aggregates and displays evaluation results regarding other target companies related to the target company, the first display area and the second display area. each displaying a target company name , transaction information indicating the type of transaction between the target company and the other target company , and evaluation results based on one or more of the evaluation models.

第8発明に係る評価支援プログラムは、金融機関を利用している企業のうち、融資、または提携の対象となる対象企業の価値評価を支援するための評価支援プログラムであって、前記価値評価に関する情報を取得するための取得先の識別情報、及び複数の前記取得先のWebサイトからデータを取得する取得順番を示す巡回情報を設定する設定ステップと、前記対象企業の情報、及び前記対象企業の価値を判断するための価値情報を含む対象データを、前記取得先の識別情報と複数の前記巡回情報に基づき取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された前記対象データを、価値情報データベースに記憶する第1記憶ステップと、前記対象企業の価値評価を行うための複数の評価モデルを、モデル定義データベースに記憶する第2記憶ステップと、前記価値情報データベースを参照し、前記モデル定義データベースに記憶された前記評価モデルに基づき前記対象企業の価値評価を行う評価ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。 The evaluation support program according to the eighth invention is an evaluation support program for supporting the value evaluation of a target company that is a target of financing or collaboration among companies using financial institutions, and is related to the value evaluation. a setting step of setting identification information of an acquisition source for acquiring information and circulation information indicating an acquisition order in which data is acquired from a plurality of websites of the acquisition destination; information of the target company; an acquisition step of acquiring target data including value information for determining value based on the identification information of the acquisition source and a plurality of the circulation information; and storing the target data acquired in the acquisition step in a value information database. a first storage step of storing a plurality of evaluation models for evaluating the value of the target company in a model definition database; and a second storage step of storing a plurality of evaluation models for evaluating the value of the target company in the model definition database with reference to the value information database. and an evaluation step of evaluating the value of the target company based on the evaluated evaluation model.

第1発明~第7発明によれば、設定手段は、価値評価に必要な対象企業に関する情報を取得する取得先の識別情報と複数の取得先のWebサイトからデータを取得する取得順番を示す巡回情報を設定する。このため、対象企業の情報、及び対象企業の価値を判断するための価値情報を含むデータを取得先の識別情報と複数の巡回情報に基づき取得することができる。これにより、ユーザが費やす作業時間の削減をすることが可能となる。 According to the first to seventh inventions, the setting means includes identification information of a source from which information about the target company necessary for value evaluation is acquired and a cycle indicating the acquisition order in which data is acquired from the websites of the plurality of acquisition sources. Set information. Therefore, data including information on the target company and value information for determining the value of the target company can be acquired based on the identification information of the acquisition source and a plurality of pieces of circulating information. This makes it possible to reduce the amount of work time spent by the user.

特に、第2発明によれば、取得先の識別情報と複数の前記取得先の取得順番を少なくとも含む巡回情報は、Webサイトの巡回に関する時間情報、実行回数、データの取得箇所に関する取得位置、取得段落、取得キーワード、及び除外キーワードの少なくとも何れかを含む。このため、価値評価する被対象者におけるデータの取得を、即時、定時などそれぞれのタイミングで適宜に実行することができる。これにより、ユーザが費やす作業時間の削減をすることが可能となる。 In particular, according to the second invention, the tour information including at least the identification information of the acquisition source and the order of acquisition of the plurality of acquisition sources includes time information regarding the website visit, number of times of execution, acquisition position regarding the data acquisition location, acquisition Contains at least one of a paragraph, an acquired keyword, and an excluded keyword. Therefore, data on the subject whose value is to be evaluated can be acquired at any time, such as immediately or at a scheduled time. This makes it possible to reduce the amount of work time spent by the user.

特に、第3発明によれば、データは、対象企業、又は対象企業を除く第三者により公表された公表情報、報道情報、口コミ情報、Webサイトの信頼情報、及びデジタル化の取り組みに関するDX化情報の少なくとも何れかを含む。このため、価値評価する対象企業におけるデータを広範囲に取得することができる。これにより、多角的な評価を容易に行うことができ、ユーザが費やす作業時間の削減をすることが可能となる。 In particular, according to the third invention, the data includes public information published by the target company or a third party other than the target company , press information, word-of-mouth information, website trust information, and DX conversion regarding digitalization efforts. Contains at least one of the following information. Therefore, it is possible to obtain a wide range of data on the target company whose value is to be evaluated. This makes it possible to easily perform multifaceted evaluations and reduce the amount of work time spent by the user.

特に、第4発明によれば、評価モデルは、注目度評価モデル、評価分析モデル、及び総合スコアモデルの少なくとも何れかを含む。このため、被対象者の価値評価を適した評価モデルで実行することができる。これにより、多角的な評価を容易に行うことができ、ユーザが費やす作業時間の削減をすることが可能となる。 In particular, according to the fourth invention, the evaluation model includes at least one of an attention evaluation model, an evaluation analysis model, and a comprehensive score model. Therefore, it is possible to evaluate the value of the subject using an appropriate evaluation model. This makes it possible to easily perform multifaceted evaluations and reduce the amount of work time spent by the user.

特に、第5発明によれば、更新手段は、過去の価値評価結果と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を前記連関性に反映させる。このため、データベースの更新を容易に実施することができる。これにより、ユーザが費やす作業時間の削減をすることが可能となる。 In particular, according to the fifth invention, when the updating means newly acquires the relationship between the past value evaluation result and the reference information, the updating means reflects the relationship in the association. Therefore, the database can be updated easily. This makes it possible to reduce the amount of work time spent by the user.

特に、第6発明によれば、評価手段は、抽出手段をさらに備える。このため、前記注目度評価モデルによる評価を行う場合に、取得したデータから有望キーワードを抽出できる。これにより、現在広く認識されている事象でないことを容易に確認、評価することができ、ユーザが費やす作業時間の削減をすることが可能となる。 In particular, according to the sixth invention, the evaluation means further includes extraction means. Therefore, when performing evaluation using the attention evaluation model, promising keywords can be extracted from the acquired data. As a result, it is possible to easily confirm and evaluate that the event is not a phenomenon that is currently widely recognized, and it becomes possible to reduce the amount of work time spent by the user.

特に、第7発明によれば、出力手段は、第一表示領域と第二表示領域と、を少なくとも含む2以上の表示領域を備える。このため、第一表示領域及び第二表示領域の各々に、対象企業名と、対象企業名と他の対象企業との間の取引形態を示す取引情報と、1以上の評価モデルによる評価結果を表示することができる。これにより、評価結果の比較が容易となり、ユーザが費やす作業時間の削減をすることが可能となる。 In particular, according to the seventh invention, the output means includes two or more display areas including at least a first display area and a second display area. Therefore, the first display area and the second display area each display the target company name , transaction information indicating the type of transaction between the target company name and other target companies , and evaluation results based on one or more evaluation models. can be displayed. This makes it easy to compare evaluation results and reduces the amount of work time spent by the user.

第8発明によれば、設定ステップは、価値評価に必要な対象企業に関する情報を取得する取得先の識別情報と複数の取得先のWebサイトからデータを取得する取得順番を示す巡回情報を設定する。このため、対象企業の情報、及び対象企業の価値を判断するための価値情報を含むデータを取得先の識別情報と複数の巡回情報に基づき取得することができる。これにより、ユーザが費やす作業時間の削減をすることが可能となる。 According to the eighth invention, the setting step includes setting identification information of a source from which information regarding the target company required for value evaluation is acquired and circulation information indicating the order of acquisition in which data is acquired from the websites of the plurality of acquisition sources. . Therefore, data including information on the target company and value information for determining the value of the target company can be acquired based on the identification information of the acquisition source and a plurality of pieces of circulating information. This makes it possible to reduce the amount of work time spent by the user.

図1は、本実施形態における評価支援システムの構成の一例を示す模式図である。FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of the configuration of an evaluation support system in this embodiment. 図2は、本実施形態における評価支援システムの動作の一例を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of the operation of the evaluation support system in this embodiment. 図3(a)は、本実施形態における評価支援システムの構成の一例を示す模式図であり、図3(b)は、本実施形態における評価支援システムの機能の一例を示す模式図である。FIG. 3(a) is a schematic diagram showing an example of the configuration of the evaluation support system in this embodiment, and FIG. 3(b) is a schematic diagram showing an example of the functions of the evaluation support system in this embodiment. 図4は、価値情報データベース、モデル定義データベース、巡回情報データベース、及び使用キーワードランキングデータベースの一例を示す模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a value information database, a model definition database, a circulation information database, and a used keyword ranking database. 図5は、本実施形態における評価支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an example of the operation of the evaluation support system in this embodiment. 図6は、本実施形態における評価支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing an example of the operation of the evaluation support system in this embodiment. 図7は、本実施形態における評価支援システムの評価結果の一例を示す模式図である。FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of the evaluation results of the evaluation support system in this embodiment. 図8は、本実施形態における評価支援システムの評価結果の表示画面の一例を示す模式図である。FIG. 8 is a schematic diagram showing an example of an evaluation result display screen of the evaluation support system according to the present embodiment.

以下、本発明の実施形態における評価支援システムの一例について、図面を参照しながら説明する。 An example of an evaluation support system according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.

(評価支援システム100)
図1~図8を参照して、本実施形態における評価支援システム100の構成の一例について説明する。図1は、本実施形態における評価支援システム100の構成の一例を示す模式図である。
(Evaluation support system 100)
An example of the configuration of the evaluation support system 100 in this embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 8. FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of the configuration of an evaluation support system 100 in this embodiment.

評価支援システム100は、主に金融機関(例えば銀行)等における融資先である被対象者の価値評価を支援するために用いられる。評価支援システム100は、例えば銀行等が例えば融資、資本提携等を行う被対象者の信用リスク管理業務、営業から与信管理等の対象者価値の評価を効率化する手段として、他の技術と併用してもよい。 The evaluation support system 100 is mainly used to support the value evaluation of a target person who is a loan recipient at a financial institution (for example, a bank). The evaluation support system 100 can be used in combination with other technologies as a means for streamlining the evaluation of the value of a target person, such as credit risk management operations, sales, credit management, etc., of a target person with whom a bank or the like conducts a loan, capital alliance, etc. You may.

評価支援システム100は、特に、Webサイトを巡回して被対象者の価値評価に必要な各種のデータを取得し、取得したデータに対し、最適な評価モデルを選択することができ、例えば上述したリスク管理業務等を実施することができる。これにより、ユーザが人手と膨大な時間を使って被対象者である企業、その他の被対象者(例えば競合企業、関連企業等)に関する各種の情報収集、DX化への取り組みに関するDX化情報の確認、新しい付加価値を生み出す価値評価等の作業を行う必要が無く、ユーザの作業時間を削減することが可能となる。 In particular, the evaluation support system 100 can acquire various data necessary for evaluating the value of a subject by visiting websites, and select an optimal evaluation model for the acquired data, such as the above-mentioned evaluation model. Able to carry out risk management work, etc. As a result, users can spend a huge amount of time and manpower to collect various information about target companies and other targets (e.g., competitors, related companies, etc.), as well as DX information regarding DX initiatives. There is no need to perform work such as confirmation and value evaluation to create new added value, and it is possible to reduce the user's work time.

評価支援システム100は、例えば図1に示すように、評価支援装置1を備え、ユーザが評価支援装置1を利用してもよい。評価支援システム100は、例えば通信網4を介して評価支援装置1と接続された端末2を備え、ユーザが端末2を介して評価支援装置1を利用してもよい。評価支援システム100は、例えば通信網4を介して評価支援装置1と接続されたサーバ3を備え、ユーザが評価支援装置1又は端末2を介してサーバ3との各種情報の送受信により、各手段を実現してもよい。 For example, as shown in FIG. 1, the evaluation support system 100 includes an evaluation support device 1, and a user may use the evaluation support device 1. The evaluation support system 100 includes a terminal 2 connected to the evaluation support apparatus 1 via a communication network 4, for example, and a user may use the evaluation support apparatus 1 via the terminal 2. The evaluation support system 100 includes a server 3 connected to the evaluation support device 1 via, for example, a communication network 4, and allows the user to send and receive various information to and from the server 3 via the evaluation support device 1 or the terminal 2, thereby controlling each means. may be realized.

評価支援システム100は、例えば図2に示すような処理を実現することができる。図2では、ユーザが端末2を操作して評価支援装置1を利用する一例を示しており、例えばユーザが評価支援装置1を直接操作してもよい。 The evaluation support system 100 can implement processing as shown in FIG. 2, for example. FIG. 2 shows an example in which the user operates the terminal 2 to use the evaluation support device 1. For example, the user may directly operate the evaluation support device 1.

評価支援システム100は、価値評価に必要な被対象者に関する各種の情報(データ)を、例えばクラウド5から提供される複数のWebサイトを巡回(スクレイピング)して取得する。Webサイトは、例えば被対象者のWebサイトの他、例えば対象者情報を掲載するニュースサイト、SNS、口コミサイト、専門家やアナリスト等のブログ、情報ベンダー、その他の情報サイトであってもよい。被対象者は、価値評価を行いたい被対象の企業であって、例えば対象となる企業の関連会社、下請け会社、協業会社、又は競合会社の他、例えば官公庁、調査・研究機関、教育機関、団体、グループ、又は特定個人等であってもよく、企業の規模や事業形態、業種等は任意である。 The evaluation support system 100 acquires various information (data) regarding the subject necessary for value evaluation by, for example, scraping a plurality of websites provided from the cloud 5. In addition to the target person's website, the website may be, for example, a news site that posts target person information, an SNS, a word-of-mouth site, a blog of an expert or an analyst, an information vendor, or other information site. . The target company is the target company whose value is to be evaluated, such as affiliated companies, subcontractors, collaborative companies, or competing companies of the target company, as well as government offices, survey/research institutions, educational institutions, etc. It may be an organization, a group, or a specific individual, and the scale, business form, industry, etc. of the company are arbitrary.

評価支援システム100は、ユーザによって予め設定された取得先の識別情報と複数の前記取得先の取得順番を少なくとも含む巡回情報に基づいて、各Webサイトを巡回する。取得先の識別情報と複数の前記取得先の取得順番を少なくとも含む巡回情報は、例えばWebサイトのURL情報に加え、例えばWebサイトの巡回に関する時間情報、実行回数、Webサイトで表示される表示画面におけるデータの取得箇所に関する取得位置、取得段落、取得キーワード、及び除外キーワード等である。 The evaluation support system 100 patrols each website based on patrol information that includes at least the identification information of the acquisition source set in advance by the user and the acquisition order of the plurality of acquisition sources. The tour information that includes at least the identification information of the acquisition source and the order of acquisition of the plurality of acquisition sources includes, for example, URL information of the website, as well as time information regarding the website visit, the number of executions, and a display screen displayed on the website. These include the acquisition position, acquisition paragraph, acquisition keyword, exclusion keyword, etc. regarding the data acquisition location in .

評価支援システム100は、これらの取得先の識別情報と複数の前記取得先の取得順番を少なくとも含む巡回情報に基づいて各種のデータを取得する。評価支援システム100は、Webサイトの巡回において、例えば公知のWebサイトの巡回技術(例えばスクレイピング)により取得するようにしてもよい。評価支援システム100が取得するデータは、例えば評価対象となる結果見出し(ヘッドライン)、タイトル、本文中の文言などの各種の対象データであり、例えば被対象の企業、被対象の企業を除く第三者により公表された公表情報、報道情報、口コミ情報等の各種の情報の他、例えばWebサイトの信頼情報、被対象者のデジタル化の取り組みに関するDX情報、音声データ、映像データ、画像データ、アイコン、イメージデータ等であってもよい。 The evaluation support system 100 acquires various types of data based on circulation information that includes at least the identification information of these acquisition sources and the acquisition order of the plurality of acquisition sources. The evaluation support system 100 may acquire the information using, for example, a known website crawling technique (for example, scraping) when visiting websites. The data acquired by the evaluation support system 100 includes various target data such as the result heading (headline), title, and wording in the body of the evaluation, and includes, for example, the target company and the data excluding the target company. In addition to various information such as public information published by three parties, press information, and word-of-mouth information, for example, website trust information, DX information regarding the subject's digitalization efforts, audio data, video data, image data, It may be an icon, image data, etc.

評価支援システム100は、取得した各種のデータを価値情報データベースに記憶する。価値情報データベースには、例えば被対象者に関する被対象者情報(例えば企業名、企業プロフィール、事業内容、関連企業、提携先、ニュースリリース、決算情報等)と、被対象者の対象者価値を判断するための各種の価値情報(例えば経営情報、取引情報、業績情報、信用情報等)を含むデータが記憶される。評価支援システム100は、取得したデータを価値情報データベースに記憶する場合、例えば各データの取得元のWebサイトリンク情報(URL)、取得した日時情報の他、取得元のWebサイトに関する信憑、信頼に関する情報を合わせて取得し、各種のデータと対応づけて記憶するようにしてもよい。 The evaluation support system 100 stores various acquired data in a value information database. The value information database includes, for example, target person information about the target person (e.g., company name, company profile, business content, affiliated companies, partners, news releases, financial results information, etc.) and information that determines the target person's value as a target person. Data including various value information (for example, management information, transaction information, performance information, credit information, etc.) for the purpose of When storing the acquired data in the value information database, the evaluation support system 100 stores, for example, the website link information (URL) of the acquisition source of each data, the acquired date and time information, as well as the credibility and trustworthiness of the acquisition source website. The information may be acquired together and stored in association with various data.

評価支援システム100は、価値情報データベースに記憶したデータに対して区分情報を付与する。区分情報は、例えばユーザによって予め設定される他、例えば取得したデータのキーワードや種別、キーワードの出現頻度に応じて適宜に追加されるようにしてもよい。なお区分情報は、例えば取得した1つのデータに対して複数の区分情報が付与されるようにしてもよい。 The evaluation support system 100 assigns classification information to the data stored in the value information database. The classification information may be set in advance by the user, for example, or may be added as appropriate depending on, for example, the keyword or type of the acquired data, or the frequency of appearance of the keyword. Note that a plurality of classification information may be assigned to one piece of acquired data, for example.

評価支援システム100は、データを評価モデルに基づいて評価することにより、被対象者の価値評価を行う。評価モデルは、被対象者の価値評価を行うための評価モデルであり、複数の評価モデルがモデル定義データベースに記憶される。モデル定義データベースには、例えば後述する「注目度評価モデル」、「評価分析モデル」、「総合スコアモデル」が記憶される。 The evaluation support system 100 evaluates the value of a subject by evaluating data based on an evaluation model. The evaluation model is an evaluation model for evaluating the value of a subject, and a plurality of evaluation models are stored in a model definition database. The model definition database stores, for example, an "attention evaluation model", an "evaluation analysis model", and a "total score model" which will be described later.

<データ>
データは、例えば被対象である企業の被対象者情報や被対象者価値を判断するための価値情報の内容を示し、具体的には、被対象の企業、又は被対象の企業を除く第三者により公表された公表情報、報道情報、口コミ情報、Webサイトの信頼情報、デジタル化の取り組みに関するDX化情報等を示す。データは、例えば各被対象者(企業の他、例えば官公庁、調査・研究機関、教育機関、団体、グループ、又は特定個人等)に関するデータであってもよい。データは、例えば対象が対象データである場合は、Webサイトを巡回して取得される文字データの他、例えばユーザによって新たに追加、登録されるデータ、各種の情報等を対象としてもよい。
<Data>
The data indicates, for example, the target company's target company information and the content of value information for determining the target company's value, and specifically, the target company or a third party other than the target company. Shows public information published by people, press information, word-of-mouth information, website trust information, DX information regarding digitalization efforts, etc. The data may be, for example, data regarding each target person (in addition to companies, for example, government offices, survey/research institutions, educational institutions, organizations, groups, or specific individuals). For example, when the target data is target data, the target data may be character data acquired by visiting websites, data newly added or registered by the user, various types of information, etc., for example.

データとして、例えばキーワード、単語、又は形態素毎に分割された形式が用いられ、公知の言語認識技術によって対象データから抽出するようにしてもよい。データは、対象データの他、例えば音声データ、映像データ、画像データ、アイコン、イメージデータ等であってもよい。 The data may be divided into keywords, words, or morphemes, and may be extracted from the target data using known language recognition technology. The data may be, for example, audio data, video data, image data, icons, image data, etc. in addition to target data.

<データベース>
評価支援システム100では、例えば図4に示すようなデータベース及びデータテーブルを備える。データベースは、価値情報データベースと、モデル定義データベースとを少なくとも含み、例えば価値評価に関する情報を取得するための巡回情報を設定する巡回情報データベース、使用キーワードランキングデータベース等をさらに含んでもよい。各データベースは、評価支援システム100に保存されるほか、例えばサーバ3等の評価支援装置1とは異なる記憶部分に保存されてもよく、データベース毎の保存先、保存のタイミングは任意である。
<Database>
The evaluation support system 100 includes a database and data table as shown in FIG. 4, for example. The database includes at least a value information database and a model definition database, and may further include, for example, a circulation information database for setting circulation information for acquiring information regarding value evaluation, a used keyword ranking database, and the like. In addition to being stored in the evaluation support system 100, each database may be stored in a storage part different from the evaluation support apparatus 1, such as the server 3, and the storage location and storage timing for each database are arbitrary.

<<価値情報データベース>>
価値情報データベースには、例えば被対象者の対象者情報、及び対象者価値を判断するための価値情報を含む対象データが記憶される。価値情報データベースには、例えば被対象者を識別する「被対象者ID」、被対象者の名称を示す「企業名」、巡回するWebサイトのURL情報を示す「Webサイト」、Webサイトや対象データの信憑性を示す「信頼情報」、被対象者に関する各種の情報を示す「対象者情報」、被対象者の対象者価値を判断するための各種の情報を示す「価値情報」、被対象者の企業を除く第三者等により公開されている情報を示す「公表情報」、被対象者に関する口コミなどの投稿情報を示す「口コミ」等として記憶される。なお、価値情報データベースには、取得した対象データに日時情報を合わせて記憶するようにしてもよい。
<<Value information database>>
The value information database stores target data including, for example, target person information of a target person and value information for determining target person value. The value information database includes, for example, a "target person ID" that identifies a target person, a "company name" that indicates the name of a target person, a "website" that indicates URL information of a website to be visited, and information on websites and targets. "Trust information" that indicates the reliability of data, "Target information" that shows various information about the target person, "Value information" that shows various information to judge the target person's value, The information is stored as "public information" indicating information published by a third party, etc. other than the company of the target person, and "word of mouth" indicating posted information such as word of mouth regarding the target person. Note that the value information database may store acquired target data together with date and time information.

<<モデル定義データベース>>
モデル定義データベースには、例えば被対象者の価値評価を行うための複数の評価モデルとして、「注目度評価モデル」、「評価分析モデル」、「総合スコアモデル」が記憶される。モデル定義データベースには、例えば評価モデルを識別する「モデルID」、評価モデルの名称を示す「モデル名」、評価する対象データに関する条件等を示す「評価式・パラメータ」、各評価モデルのタスクスケジュール、更新情報を示す「評価日時情報・更新情報」等として記憶される。
<<Model definition database>>
The model definition database stores, for example, an "attention evaluation model," an "evaluation analysis model," and a "total score model" as a plurality of evaluation models for evaluating the value of a subject. The model definition database includes, for example, a "model ID" that identifies an evaluation model, a "model name" that indicates the name of the evaluation model, an "evaluation formula/parameter" that indicates conditions related to the target data to be evaluated, and a task schedule for each evaluation model. , is stored as "evaluation date/time information/update information" indicating update information.

「注目度評価モデル」は、例えば取得したデータの特徴、又は種別を少なくとも含む区分情報とユーザによって予め設定されたWebサイトごとの信憑性を示す信頼度により被対象者の価値評価の評価を行うモデルである。信頼度は、Webサイトの種別により異なり、例えば「公表(企業、公的)=2」、「報道=1.5」、「口コミ(投稿、書込)=1」等の閾値として設定される。評価支援システム100は、被対象者に対する個別の対象データ数とWebサイトの信頼度を算出し、例えば被対象者毎の対象データに対して、定量的な割合、平均値等として注目度評価モデルによる評価の結果を出力する。 The "attention evaluation model" evaluates the value of the target person based on, for example, the characteristics of the acquired data or classification information including at least the type and the reliability that indicates the credibility of each website set in advance by the user. It's a model. The reliability varies depending on the type of website, and is set as a threshold value such as "publication (company, public) = 2", "reporting = 1.5", "word of mouth (post, write) = 1", etc. . The evaluation support system 100 calculates the number of individual target data for the target person and the reliability of the website, and creates an attention evaluation model as a quantitative ratio, average value, etc. for the target data for each target person, for example. Output the results of the evaluation.

「評価分析モデル」は、例えば過去の価値評価の価値評価結果(例えば対象データ等)と過去の価値評価結果に紐づく参照情報(例えばポジティブ/ニュートラル/ネガティブ)との間における連関性を有する学習データを予め作成し、作成した学習データを用いた機械学習により構築された学習モデルにより評価を行うモデルである。機械学習は、例えば「教師あり学習」、「半教師あり学習」等の何れの場合であってもよい。 An "evaluation analysis model" is a learning model that has a relationship between the value evaluation results of past value evaluations (e.g., target data, etc.) and reference information (e.g., positive/neutral/negative) linked to the past value evaluation results. This is a model in which data is created in advance and evaluation is performed using a learning model constructed by machine learning using the created training data. Machine learning may be, for example, "supervised learning" or "semi-supervised learning".

これにより「評価分析モデル」は、例えば新たに取得した被対象者毎の対象データに対して、例えばポジティブ/ニュートラル/ネガティブの比率を集計することで、点数化することが可能となる。評価支援システム100は、学習モデルにより例えば被対象者毎の対象データに対して、定性的な評価として評価分析モデルによる評価の結果を出力する。 This makes it possible for the "evaluation analysis model" to score, for example, the ratio of positive/neutral/negative to newly acquired target data for each subject. The evaluation support system 100 outputs the results of the evaluation using the evaluation analysis model as a qualitative evaluation of the target data for each subject, for example, using the learning model.

「総合スコアモデル」は、「注目度評価モデル」と「評価分析モデル」による各々の評価結果から、例えば「注目度評価モデル」の評価結果を「注目度」、「評価分析モデル」の評価結果を「評判」とし、それらの乗算(「注目度」×「評判」)として評価を行う。「評判」は、例えば「(ポジティブ比率×1+ニュートラル比率×0.1+ネガティブ比率×(-2)」等の閾値として設定されてもよい。評価支援システム100は、評判に対して閾値を設定することで、全ての対象データに対する評価を行うことが可能となる。評価支援システム100は、「注目度評価モデル」と「評価分析モデル」による各々の評価結果から、被対象者単位で総合的な評価として総合スコアモデルによる評価の結果を出力する。 The "Comprehensive score model" is based on the evaluation results of the "Attention evaluation model" and the "Evaluation analysis model". is defined as "reputation", and the evaluation is performed by multiplying them ("attention level" x "reputation"). "Reputation" may be set as a threshold such as "(Positive ratio x 1 + Neutral ratio x 0.1 + Negative ratio x (-2)"). The evaluation support system 100 sets a threshold for reputation. This makes it possible to evaluate all target data.The evaluation support system 100 performs a comprehensive evaluation for each target person based on the evaluation results of the "attention evaluation model" and the "evaluation analysis model." As an evaluation, the results of the evaluation using the comprehensive score model are output.

評価支援システム100は、モデル定義データベースを参照し、例えば「注目度評価モデル」、「評価分析モデル」、「総合スコアモデル」の全て、又は何れかを選択し、注目する被対象者の価値評価を支援するための評価結果を出力する。評価の結果は、例えば評価支援装置1の表示部109に評価結果109a(例えば「株式会社Aの価値評価結果」)として表示される。 The evaluation support system 100 refers to the model definition database, selects, for example, all or any of the "attention evaluation model," "evaluation analysis model," and "overall score model," and evaluates the value of the target of interest. Output evaluation results to support. The evaluation result is displayed, for example, on the display unit 109 of the evaluation support device 1 as an evaluation result 109a (for example, "value evaluation result of Corporation A").

<<巡回情報データベース>>
巡回情報データベースには、例えば価値評価に関する情報を取得するための巡回(スクレイピング)に関する各種の巡回情報が記憶される。巡回情報データベースには、例えば巡回の条件を識別する「巡回先ID」、巡回するWebサイトのURL情報を示す「Webサイト」、巡回先の被対象者を識別する「被対象者ID」、巡回を開始する時間を示す「巡回時間」、巡回の実行を示す「実行情報」、Webサイトから取得する対象データの位置を示す「位置情報」、取得するテキストの構成を示す「本文・段落」、及び対象データ中のタイトルや特徴的なキーワードを示す「使用KW(キーワード)」等として記憶される。なお、巡回情報データベースには、例えばWebサイトの巡回を開始した日時情報、終了した日時情報等が合わせて記憶されるようにしてもよい。
<<Travel information database>>
The tour information database stores various kinds of tour information related to, for example, a tour (scraping) for acquiring information regarding value evaluation. The patrol information database includes, for example, a "visit destination ID" that identifies the conditions of the patrol, a "website" that indicates URL information of the website to be patrolled, a "subject ID" that identifies the target of the patrol destination, and a "target person ID" that identifies the target of the patrol. "Visit time" that indicates the time to start the patrol, "Execution information" that indicates the execution of the patrol, "Location information" that indicates the location of the target data to be obtained from the website, "Body/Paragraph" that indicates the structure of the text to be obtained, It is also stored as a "used KW (keyword)" or the like indicating a title or characteristic keyword in the target data. Note that the tour information database may also store, for example, information on the date and time when the website tour started, information on the date and time when it ended, and the like.

評価支援システム100は、例えば日次処理として実行情報が登録されたタスクスケジューラ(図示せず)に基づいて、例えば巡回情報データベースを参照し、巡回対象のタスクが登録されている場合は、一致するタスクスケジュールを開始するようにしてもよい。 The evaluation support system 100 refers to a patrol information database, for example, based on a task scheduler (not shown) in which execution information is registered as a daily process, and if a task to be patrolled is registered, a match is found. A task schedule may also be started.

<<使用キーワードランキングデータベース>>
使用キーワード(使用KW)ランキングデータベースは、評価支援システム100により、例えば取得された対象データを対象に使用キーワードの出現頻度等がランキングされた算出結果、ランキングの順位変動の結果により、例えば一定期間で急増したキーワードが有望キーワードとして抽出されたデータを記憶する。使用キーワードランキングデータベースには、図4に示す通り、例えば抽出したキーワードを識別する「キーワードID」、Webサイトに掲載されるタイトルや本文の対象データから取得した使用キーワードを示す「使用KW」、ある期間におけるランキング(順位)を示す「期間1・前回」、「期間2・今回」、使用キーワードを取得したWebサイトを示す「Webサイト」、巡回先IDを示す「巡回先ID」、抽出された使用キーワードが使用されている割合を示す「使用率」、有望キーワードの候補有無を示す「有望候補」等として記憶される。
<<Used keyword ranking database>>
The used keyword (used KW) ranking database is created by the evaluation support system 100, for example, based on the calculated results of ranking the appearance frequency of the used keywords for the acquired target data, and the results of ranking changes, for example, in a certain period of time. Data on which keywords that have increased rapidly are extracted as promising keywords is stored. As shown in Figure 4, the used keyword ranking database includes, for example, a "keyword ID" that identifies extracted keywords, and a "used keyword" that indicates used keywords obtained from the target data of the title and text posted on the website. "Period 1/Previous", "Period 2/This" which indicates the ranking (rank) for the period, "Website" which indicates the website from which the used keyword was obtained, "Visiting destination ID" which indicates the visited destination ID, extracted It is stored as a "usage rate" indicating the rate at which a used keyword is used, a "promising candidate" indicating the presence or absence of a promising keyword candidate, etc.

<評価支援装置1>
図3(a)は、評価支援装置1の構成の一例を示す模式図である。評価支援装置1として、例えばパーソナルコンピュータ(PC)、スマートフォン、タブレット端末等の公知の電子機器が用いられる。評価支援装置1は、例えば筐体10と、CPU(Central Processing Unit)101と、ROM(Read Only Memory)102と、RAM(Random Access Memory)103と、保存部104と、I/F105~107と、入力部108と、表示部109とを備える。各構成101~107は、内部バス110により接続される。
<Evaluation support device 1>
FIG. 3(a) is a schematic diagram showing an example of the configuration of the evaluation support device 1. As the evaluation support device 1, a known electronic device such as a personal computer (PC), a smartphone, or a tablet terminal is used. The evaluation support device 1 includes, for example, a housing 10, a CPU (Central Processing Unit) 101, a ROM (Read Only Memory) 102, a RAM (Random Access Memory) 103, a storage unit 104, and I/Fs 105 to 107. , an input section 108, and a display section 109. Each configuration 101-107 is connected by an internal bus 110.

CPU101は、評価支援装置1全体を制御する。ROM102は、CPU101の動作コードを格納する。RAM103は、CPU101の動作時に使用される作業領域である。保存部104は、上述した各データベース等の各種情報が保存される。保存部104として、例えばHDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)等が用いられる。 The CPU 101 controls the entire evaluation support device 1 . The ROM 102 stores operation codes for the CPU 101. The RAM 103 is a work area used when the CPU 101 operates. The storage unit 104 stores various information such as the above-mentioned databases. As the storage unit 104, for example, an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), or the like is used.

I/F105は、端末2、サーバ3、通信網4等との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。I/F106は、入力部108との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。I/F107は、表示部109との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。 The I/F 105 is an interface for transmitting and receiving various information to and from the terminal 2, server 3, communication network 4, and the like. I/F 106 is an interface for transmitting and receiving various information to and from input unit 108 . I/F 107 is an interface for transmitting and receiving various information to and from display unit 109 .

入力部108として、キーボードが用いられるほか、例えばマイク等の収音装置が用いられてもよい。評価支援装置1を利用するユーザは、例えば入力部108を介して対象データや音声等の各種情報を入力できる。 In addition to using a keyboard as the input unit 108, a sound pickup device such as a microphone may also be used. A user using the evaluation support device 1 can input various information such as target data and audio via the input unit 108, for example.

表示部109は、保存部104に保存された表示用データ等の各種情報や、評価支援装置1の処理状況などを表示する。表示部109として、ディスプレイが用いられるほか、例えばスピーカが用いられてもよい。 The display unit 109 displays various information such as display data stored in the storage unit 104, the processing status of the evaluation support device 1, and the like. In addition to using a display as the display unit 109, for example, a speaker may be used.

なお、I/F105~I/F107として、例えば同一のものが用いられてもよく、各I/F105~I/F107として、例えばそれぞれ複数のものが用いられてもよい。また、表示部109としてタッチパネル式のディスプレイが用いられる場合、表示部109が入力部108を含む構成としてもよい。 Note that, for example, the same I/F 105 to I/F 107 may be used, or a plurality of I/Fs 105 to I/F 107 may be used, respectively. Further, when a touch panel display is used as the display unit 109, the display unit 109 may include the input unit 108.

図3(b)は、評価支援装置1の機能の一例を示す模式図である。評価支援装置1は、設定部11と、取得部12と、評価部13と、更新部14と、抽出部15とを備え、例えば出力部16と、記憶部17とを備えてもよい。なお、図3(b)に示した各機能は、CPU101が、RAM103を作業領域として、保存部104等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、各機能の一部は、人工知能により制御されてもよい。ここで、「人工知能」は、いかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。 FIG. 3(b) is a schematic diagram showing an example of the functions of the evaluation support device 1. The evaluation support device 1 includes a setting section 11, an acquisition section 12, an evaluation section 13, an updating section 14, and an extraction section 15, and may also include, for example, an output section 16 and a storage section 17. Note that each function shown in FIG. 3(b) is realized by the CPU 101 executing a program stored in the storage unit 104 or the like using the RAM 103 as a work area. Also, a portion of each function may be controlled by artificial intelligence. Here, "artificial intelligence" may be based on any known artificial intelligence technology.

<設定部11>
設定部11は、価値評価を行うタイトルや本文に関する情報を取得するための巡回情報を設定する。設定部11は、例えば端末2を介して、予めユーザからの入力された価値評価を行いたい被対象者に関する各種の巡回情報を取得し、取得した各種の巡回情報を巡回情報データベースに記憶する。設定部11は、例えば端末2を介して、対象データを取得するため各種の巡回情報を設定できる他、例えば何れかの巡回情報を選択して巡回情報を取得するためのタスクスケジュールを設定するようにしてもよい。設定部11は、例えばWebサイトを巡回するタイミングの他、Webサイトに表示される各種のタイトルや本文の対象データの位置や段落、キーワードを設定するようにしてもよい。
<Setting section 11>
The setting unit 11 sets circulation information for acquiring information regarding the title and text for which value evaluation is to be performed. The setting unit 11 obtains, for example, via the terminal 2, various kinds of tour information regarding the subject whose value evaluation is to be performed, input in advance from the user, and stores the obtained various kinds of tour information in the tour information database. The setting unit 11 can, for example, set various kinds of tour information to acquire target data via the terminal 2, and can also set a task schedule for selecting any one of the tour information and acquiring the tour information, for example. You can also do this. The setting unit 11 may set, for example, the timing of visiting websites, as well as the positions, paragraphs, and keywords of target data of various titles and texts displayed on the website.

<取得部12>
取得部12は、設定部11により設定された巡回情報に基づいて、価値評価の被対象者の対象者情報、対象者価値を判断するための価値情報を含む対象データ(タイトル、本文等)を取得する。取得部12は、例えば巡回情報データベースに設定された各巡回先として設定されている巡回時間、実行情報を参照する。取得部12は、一致する日時の巡回情報があれば、Webサイトとして示されるURLに対して順次にコンテンツデータの取得に関するリクエストを送信する。取得部12は、Webサイトからのリプライを受信し、受信したリプライの結果に応じて、価値評価の対象となる各種のコンテンツデータを価値情報データベースに登録する。
<Acquisition unit 12>
Based on the circulation information set by the setting unit 11, the acquisition unit 12 acquires target data (title, text, etc.) including target person information of the target person for value evaluation and value information for determining the target person value. get. The acquisition unit 12 refers to, for example, the tour time and execution information set as each tour destination set in the tour information database. If the acquisition unit 12 has the matching date and time visit information, it sequentially transmits requests regarding the acquisition of content data to the URLs indicated as websites. The acquisition unit 12 receives a reply from a website, and registers various content data to be evaluated in a value information database according to the result of the received reply.

取得部12は、例えば対象データに含まれる対象者情報、及び価値情報を分類してもよい。この場合、例えば公知技術の自然言語解析(形態素解析)を用いて分類することができる。上記と同様に、取得部12は、例えば対象データに含まれる対象者情報、及び価値情報に加え、取得したコンテンツデータに特徴的な情報があれば付加するようにしてもよい。また取得部12は、取得した対象データの価値評価を行う区分情報に振り分けて登録するようにしてもよい。区分情報は、例えば取得したコンテンツデータの企業名、取得したコンテンツデータに付与されていたタイトル、又はコンテンツデータの特徴や種別を示すカテゴリであってもよい。 The acquisition unit 12 may classify, for example, target person information and value information included in the target data. In this case, classification can be performed using, for example, a known technique of natural language analysis (morphological analysis). Similarly to the above, the acquisition unit 12 may add characteristic information to the acquired content data, if any, in addition to the target person information and value information included in the target data, for example. Further, the acquisition unit 12 may register the acquired target data by sorting it into category information for evaluating its value. The classification information may be, for example, a company name of the acquired content data, a title given to the acquired content data, or a category indicating the characteristics or type of the content data.

取得部12は、被対象者、又は被対象者を除く第三者により公表された公表情報、報道情報、口コミ情報、Webサイトの信頼情報、及びデジタル化の取り組みに関するDX化情報等を取得し、取得元のWebサイトで識別される被対象者IDの対象データとして紐づけて価値情報データベースに記憶するようにしてもよい。 The acquisition unit 12 acquires public information published by the target person or a third party other than the target person, press information, word of mouth information, website trust information, DX information regarding digitalization efforts, etc. , the data may be stored in the value information database in association with the target person ID identified by the website from which it was obtained.

<評価部13>
評価部13は、モデル定義データベース記憶された評価モデルに基づいて、価値情報データベースに記載されている対象データを評価することにより、被対象者の価値評価を行う。評価部13は、モデル定義データベースを参照し、取得したデータの特徴、又は種別を少なくとも含む区分情報とユーザによって予め設定されたWebサイトごとの信憑性を示す信頼度により評価を行う注目度評価モデル、過去の価値評価の価値評価結果と過去の価値評価結果に紐づく参照情報との間における連関性を有する学習データを用いた機械学習により構築された学習モデルにより評価を行う評価分析モデル、又は注目度評価モデルと評価分析モデルを用いて算出した総合スコアにより評価を行う総合スコアモデルの何れかを少なくとも含む評価を行う。評価部13は、これらの評価モデルを個別に、又は複数を組み合わせて評価してもよい。
<Evaluation section 13>
The evaluation unit 13 evaluates the value of the target person by evaluating the target data described in the value information database based on the evaluation model stored in the model definition database. The evaluation unit 13 refers to the model definition database and evaluates the attention evaluation model based on classification information including at least the characteristics or type of the acquired data and reliability indicating the credibility of each website set in advance by the user. , an evaluation analysis model that performs evaluation using a learning model constructed by machine learning using learning data that has a relationship between value evaluation results of past value evaluations and reference information linked to past value evaluation results, or An evaluation is performed that includes at least one of the comprehensive score models that perform evaluation based on the comprehensive score calculated using the attention evaluation model and the evaluation analysis model. The evaluation unit 13 may evaluate these evaluation models individually or in combination.

評価部13は、取得部12により取得されタイトルに基づいて、取得したタイトルの評価を本評価の前の仮評価として評価する仮評価部を含む。 The evaluation unit 13 includes a provisional evaluation unit that evaluates the acquired title based on the title acquired by the acquisition unit 12 as a preliminary evaluation before the main evaluation.

<<仮評価部>>
仮評価部は、巡回情報に基づいて、情報別(ニュース別)に価値評価となるネガティブ/ポジティブを評価し、評価結果(判定結果・結果値)を付与するようにしてもよい。仮評価部は、例えば巡回情報に基づいて「結果見出し(ヘッドライン)」(タイトル)を使用して、ネガティブ/ポジティブの評価を行う。仮評価部は、例えば巡回処理の終了後に実施するようにしてもよい。仮評価部は、タスクスケジューラにより設定された巡回終了後の時間帯にジョブをスタートするようにしてもよい。
<<Temporary Evaluation Department>>
The provisional evaluation unit may evaluate negative/positive value as a value evaluation for each piece of information (for each piece of news) based on the circulating information, and may provide an evaluation result (judgment result/result value). The provisional evaluation unit performs negative/positive evaluation using a "result headline" (title) based on the circulation information, for example. The provisional evaluation unit may be executed, for example, after the cyclic processing is completed. The temporary evaluation unit may start the job in a time period set by the task scheduler after the completion of the patrol.

仮評価部は、巡回情報データベースを参照し、取得部12より取得された巡回情報に基づいて各種のコンテンツテキストの評価を行う。仮評価部は、例えばスクレイピング実行日時情報、対象サイト種別情報、結果見出し(ヘッドライン)情報、論理削除されているか否かを示すフラグである削除フラグなどを評価の対象とする。さらに、モデル定義データベースを参照し、例えば評価対象とするモデルを示す評価モデル名、情報別の結果算出に使用する評価式、パラメータを示す評価ウェイト、評価開始日時と終了日時、更新情報を示す評価日時情報に基づいて、仮評価のタスクを実行する。 The provisional evaluation section refers to the circulation information database and evaluates various content texts based on the circulation information acquired by the acquisition section 12. The tentative evaluation unit evaluates, for example, scraping execution date and time information, target site type information, result headline information, and a deletion flag that is a flag indicating whether logical deletion has occurred. Furthermore, by referring to the model definition database, for example, the evaluation model name indicating the model to be evaluated, the evaluation formula used to calculate the results for each information, the evaluation weight indicating the parameters, the evaluation start date and time, the evaluation end date and time, and the evaluation indicating update information. Perform preliminary evaluation tasks based on date and time information.

仮評価部は、さらに「評価実行条件」の「開始日時」に前回仮評価実行時の「終了日時」を設定し、「終了日時」を未設定(NULL)とし、さらに巡回結果について、巡回実行日時が、「評価実行条件」の「開始日時」~「終了日時」(未設定の場合は処理実行時点)である結果を評価対象とするようにしてもよい。仮評価部は、例えば対象サイト種別「対象サイト種別=3(ニュース)」となっている巡回結果のみを分析対象とするようにしてもよい。さらに、仮評価部は、「削除フラグ」により論理削除されている巡回結果については評価対象外とするようにしてもよい。 The provisional evaluation unit further sets the "end date and time" of the previous provisional evaluation execution in the "start date and time" of the "evaluation execution conditions", sets the "end date and time" to unset (NULL), and further sets the "end date and time" of the previous provisional evaluation execution to the "start date and time" of the "evaluation execution conditions", sets the "end date and time" to unset (NULL), and further sets the "end date and time" of the previous provisional evaluation execution to the "start date and time" of the "evaluation execution condition", sets the "end date and time" to not set (NULL), and further sets the "end date and time" of the previous provisional evaluation execution to the "end date and time" of the "evaluation execution condition". Results whose dates and times are between the "start date and time" and "end date and time" of the "evaluation execution conditions" (if not set, the time of processing execution) may be evaluated. For example, the temporary evaluation unit may analyze only the search results whose target site type is "target site type=3 (news)". Further, the provisional evaluation unit may exclude from the evaluation target cyclic results that have been logically deleted by a "deletion flag."

仮評価部は、モデル定義データベースを参照し、例えば定義されている各種のモデルにより、巡回結果に基づいて「結果見出し(ヘッドライン)」(タイトル)を使用して、各モデル別の評価判定結果・結果値(ポジティブ・ニュートラル・ネガティブ)を算出する。仮評価部による算出は、例えばモデルID、モデル名で識別されるモデル毎のウェイトの総和、加重平均などによりポジティブ、ニュートラル、ネガティブを集計し、情報別の評価結果が算出されるようにしてもよい。仮評価部は、例えば企業毎の仮評価の評価結果を、各企業の被対象者IDと対応づけて価値評価データベースに記憶する。 The provisional evaluation section refers to the model definition database and uses the "result headline" (title) based on the patrol results using various defined models, for example, to determine the evaluation judgment results for each model.・Calculate the result value (positive, neutral, negative). Calculations by the provisional evaluation unit may be performed by aggregating positive, neutral, and negative results using, for example, the sum of weights for each model identified by model ID and model name, weighted average, etc., and calculating evaluation results for each information. good. The provisional evaluation unit stores, for example, the evaluation results of the provisional evaluation for each company in the value evaluation database in association with the target person ID of each company.

また評価部13は、仮評価部により評価された仮評価の結果に基づいて、取得部12に対応する本文を取得するように指示を行うようにしてもよい。取得部12は、評価部13による本文取得の指示に基づいて、本評価を行う本文を取得する。 Furthermore, the evaluation section 13 may instruct the acquisition section 12 to acquire the corresponding text based on the result of the preliminary evaluation evaluated by the preliminary evaluation section. The acquisition unit 12 acquires the text to be subjected to the main evaluation based on the text acquisition instruction from the evaluation unit 13 .

評価部13は、取得部12により取得された本文を参照し、価値評価の本評価を行う(本評価部)。 The evaluation unit 13 refers to the main text acquired by the acquisition unit 12 and performs the main evaluation of value evaluation (main evaluation unit).

<<本評価部>>
本評価部は、仮評価部における処理と同様の処理を行うが、仮評価部では巡回結果の「結果見出し(ヘッドライン)」(タイトル)を用いるのに対して、本評価部では巡回結果の本文を利用して評価を行うという点で相違する。本評価部は、例えば取得部12による本文取得後に本文を利用して評価する。本評価部は、例えば企業毎の本評価の評価結果を、各企業の被対象者IDと対応づけて価値評価データベースに記憶する。
<<This evaluation department>>
This evaluation section performs the same processing as the preliminary evaluation section, but whereas the preliminary evaluation section uses the "result headline" (title) of the patrol results, the main evaluation section uses the "result headline" (title) of the patrol results. The difference is that the evaluation is performed using the main text. For example, after the acquisition unit 12 obtains the text, the evaluation unit uses the text to perform evaluation. The main evaluation unit stores, for example, the evaluation results of the main evaluation for each company in the value evaluation database in association with the target person ID of each company.

評価部13は、例えば端末2を介して、ユーザからの入力された評価モデルに基づいて被対象者の価値評価を行う他、例えば集約された対象データの量や特徴等の情報に基づいて、適宜に評価モデルを決定し、被対象者の価値の評価を個別に行うようにしてもよい(個別評価部)。 The evaluation unit 13 evaluates the value of the target person based on the evaluation model input by the user via the terminal 2, for example, and also evaluates the value of the target person based on information such as the amount and characteristics of the aggregated target data. An evaluation model may be appropriately determined and the value of each subject may be evaluated individually (individual evaluation section).

<<個別評価部>>
個別評価部は、例えば価値評価データベースを参照し、本評価の結果を集約して、被対象者別の結果を算出する。個別評価部は、例えば企業別に本評価部による本評価の結果を記憶したデータベースを参照し、本評価部における本評価の結果から、情報別のポジティブ、ニュートラル、及びネガティブを各々に集計する。個別評価部は、例えば集計結果に基づいて、企業別の評価判定結果として、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブの各評価を算出する。個別評価部は、例えばニュース毎に本文の注目度スコアにサイト別の信頼度を加算し、ニュース毎の個別評価として算出する。個別評価部は、例えばニュース毎のグループに対して全国、同業種、同規模毎に注目度の順位を算出するようにしてもよい。さらに個別評価部は、注目度順位の結果に基づいて、例えば総合スコア順位を全国、同業種、同規模毎に算出するようにしてもよい。
<<Individual Evaluation Department>>
The individual evaluation unit refers to, for example, a value evaluation database, aggregates the results of the main evaluation, and calculates results for each subject. The individual evaluation section refers to a database that stores the results of the main evaluation by the main evaluation section for each company, for example, and totalizes the positive, neutral, and negative information for each piece of information from the results of the main evaluation by the main evaluation section. The individual evaluation unit calculates positive, neutral, and negative evaluations as evaluation determination results for each company, for example, based on the aggregated results. For example, the individual evaluation unit adds the reliability of each site to the attention score of the main text for each news, and calculates the individual evaluation for each news. For example, the individual evaluation unit may calculate the rank of attention for each news group nationwide, in the same industry, and in the same scale. Furthermore, the individual evaluation unit may calculate, for example, the overall score ranking for each country, the same industry, and the same size based on the result of the attention ranking.

個別評価部は、注目度スコアの算出、評判比率(ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ)の評価、総合スコアの評価を行う。注目度スコアは、例えば注目度スコアをサイト別信頼度の総和(被対象者に紐づく情報別分析結果の合計)として算出する。評価比率は、例えば企業単位で評判比率(ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ)の判定を行う。この際、評判比率は、例えば被対象者に紐づく情報別評価結果により、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブのそれぞれの割合としてもよい。 The individual evaluation section calculates the attention score, evaluates the reputation ratio (positive, neutral, negative), and evaluates the overall score. The attention score is calculated, for example, as the sum of reliability by site (total of analysis results by information linked to the target person). For example, the reputation ratio (positive, neutral, negative) is determined on a company-by-company basis. At this time, the reputation ratio may be a positive, neutral, or negative ratio, for example, depending on the evaluation result for each information associated with the target person.

個別評価部による注目度スコアの算出、評判比率(ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ)の評価、総合スコアの評価を図7に示す。図7は、例えば個別評価部により評価された今回、前回、差分の評価結果であり、被対象者毎の注目度、評価比率の評価結果が算出される。総合スコアの判定は、例えば情報別分析結果毎に、「ポジティブの場合注目度×100」、「ニュートラルの場合注目度×10」、「ネガティブの場合注目度×-200」などとして加算し、-1000~500までのキャップ・フロアを設けるようにしてもよい。これにより、注目度順位、総合スコア順位の判定を、例えば注目度順位(全国・同業種・同規模)、総合スコア順位(全国・同業種・同規模)による結果として判定を行う。個別評価部は、例えば企業毎の本評価の評価結果を、各企業の被対象者IDと対応づけて価値評価データベースに記憶する。 Figure 7 shows the calculation of the attention score by the individual evaluation section, the evaluation of the reputation ratio (positive, neutral, negative), and the evaluation of the overall score. FIG. 7 shows, for example, the evaluation results of the current, previous, and difference evaluations by the individual evaluation unit, and the evaluation results of the degree of attention and evaluation ratio for each subject are calculated. The overall score is determined by adding, for example, "attention level x 100 for positive", "attention level x 10 for neutral", "attention level x -200 for negative", etc. for each information analysis result, and - A cap floor of 1000 to 500 may be provided. As a result, the attention ranking and overall score ranking are determined based on, for example, the attention ranking (nationwide, same industry, same size) and overall score ranking (nationwide, same industry, same size). The individual evaluation unit stores, for example, the evaluation results of the main evaluation for each company in the value evaluation database in association with the target person ID of each company.

個別評価部は、モデル定義データベースを参照し、モデル別のスコアを算出する。モデル別のスコアは、例えば仮評価部では、「結果見出し(ヘッドライン)」(タイトル)の評価で参照し、本評価部では、本文を利用し、評価結果の判定のため、例えばモデル定義データベースの各々の定義モデルを参照し、評価式・パラメータに基づいて、「ポジティブ度閾値」「ネガティブ度閾値」を取得する。個別評価部は、例えばモデル別スコア(ポジティブ度、ニュートラル度、ネガティブ度)によりモデル別のスコアを計算する。 The individual evaluation unit refers to the model definition database and calculates a score for each model. The score for each model is referenced in the evaluation of the "result heading (headline)" (title) in the preliminary evaluation department, for example, and in the main evaluation department, the main text is used to judge the evaluation result, for example, in the model definition database. With reference to each definition model, the "positive degree threshold" and "negative degree threshold" are obtained based on the evaluation formula and parameters. The individual evaluation unit calculates a score for each model based on, for example, a score for each model (a degree of positivity, a degree of neutrality, and a degree of negativity).

個別評価部は、例えば「(ポジティブ度-ネガティブ度)>ポジティブ度閾値」の場合は、「ポジティブ」と判定する。また、「(ネガティブ度-ポジティブ度)>ネガティブ度閾値」の場合は、「ネガティブ」と判定する。さらに、これら以外の場合は、「ニュートラル」と判定するようにしてもよい。個別評価部は、モデル別スコアの算出で、例えば公知のスコアリング手法(第三者機関からの提供、教師なし学習モデル、教師あり学習モデルなど)や、一般的な極性辞書等を用いたスコアリングサービスを用いるようにしてもよく、どのようなスコアリング手法を用いるかは任意である。個別評価部は、例えば企業毎のモデル・情報別評価結果を、各企業の被対象者IDと対応づけて価値評価データベースに記憶するようにしてもよい。 For example, if "(positive degree - negative degree)>positive degree threshold", the individual evaluation unit determines that it is "positive". Further, if "(degree of negativity - degree of positivity)> threshold of degree of negativity", it is determined to be "negative". Furthermore, in cases other than these, it may be determined as "neutral". The individual evaluation unit calculates scores for each model, using, for example, known scoring methods (provided by third-party organizations, unsupervised learning models, supervised learning models, etc.), general polarity dictionaries, etc. A ring service may be used, and any scoring method may be used. The individual evaluation unit may store, for example, model/information-specific evaluation results for each company in the value evaluation database in association with the target person ID of each company.

<更新部14>
更新部14は、例えばモデル定義データベースに記憶される評価モデルの更新を行う。更新部14は、例えば過去の価値評価結果と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させる。更新部14は、例えば評価部13により生成された評価結果を踏まえ、評価者等が評価結果の内容における精度を判定し、判定結果を評価支援装置1が取得した場合、更新部14は、判定結果に基づきモデル定義データベースに含まれる評価モデルの連関性を更新する。
<Update section 14>
The updating unit 14 updates the evaluation model stored in the model definition database, for example. For example, when the update unit 14 newly acquires a relationship between past value evaluation results and reference information, the update unit 14 reflects the relationship in the association. For example, when an evaluator or the like determines the accuracy of the content of the evaluation result based on the evaluation result generated by the evaluation section 13, and the evaluation support device 1 acquires the determination result, the updater 14 updates the evaluation result. Update the association of evaluation models included in the model definition database based on the results.

<抽出部15>
抽出部15は、例えば被対象者の価値評価を行う場合に、今後有望となるキーワードを抽出する。抽出部15は、例えば注目度評価モデルによる評価を行う場合に、Webサイトごとの信頼度に基づいて、信頼度が一定値以上のWebサイトから取得した対象データを対象に使用キーワードのランキングを算出する。抽出部15は、算出したランキングの順位変動の結果により有望キーワードを抽出する。
<Extraction part 15>
The extraction unit 15 extracts keywords that will be promising in the future, for example, when evaluating the value of a target person. For example, when performing an evaluation using an attention evaluation model, the extraction unit 15 calculates the ranking of used keywords based on the reliability of each website for target data obtained from websites whose reliability is above a certain value. do. The extraction unit 15 extracts promising keywords based on the results of the calculated ranking changes.

抽出部15は、例えば信憑性の高いWebサイトを、価値情報データベースに登録される信頼情報に基づいて判別し、信頼情報が「高」として登録されているWebサイトから取得された対象データから使用キーワードを抽出する。抽出部15は、例えば抽出した使用キーワードの期間ごとの順位や、期間において各Webサイトで使用されている使用率に基づいて、使用キーワードを有望キーワードとして抽出する。これにより、例えば取得した対象データから有望なキーワードを効率よく発掘することができ、被対象者の価値評価に有用となる。 For example, the extraction unit 15 determines highly reliable websites based on trust information registered in the value information database, and uses target data obtained from websites whose trust information is registered as "high". Extract keywords. The extraction unit 15 extracts used keywords as promising keywords based on, for example, the ranking of the extracted used keywords for each period and the usage rate of each website in the period. Thereby, for example, promising keywords can be efficiently discovered from the acquired target data, which is useful for evaluating the value of the target person.

<出力部16>
出力部16は、例えば評価部13により評価された被対象者の価値評価の結果を出力する。出力部16は、出力部16は、表示部109又は端末2等を介して、ユーザが認識できるように各種情報を報知する。出力部16は、I/F105を介して端末2等に各種情報を出力し、I/F107を介して表示部109に評価結果109aを出力する。
<Output section 16>
The output unit 16 outputs, for example, the result of the value evaluation of the subject evaluated by the evaluation unit 13. The output unit 16 reports various information via the display unit 109, the terminal 2, etc. so that the user can recognize it. The output unit 16 outputs various information to the terminal 2 etc. via the I/F 105, and outputs the evaluation result 109a to the display unit 109 via the I/F 107.

出力部16が出力する価値評価の結果を図8に示す。出力部16は、評価結果109aに示すような内容で被対象者の価値評価の評価結果を第一表示領域109bに出力する。出力部16は、被対象者の評価結果と合わせて、他の被対象者に関する評価結果を集約して表示する第二表示領域109cと、を少なくとも含む2以上の表示領域を備える。出力部16は、第一表示領域109b、及び第二表示領域109cの各々の領域に、被対象者名と、被対象者と他の被対象者との間の取引形態を示す取引情報と、1以上の評価モデルによる評価結果と、を表示する。 FIG. 8 shows the value evaluation results output by the output unit 16. The output unit 16 outputs the evaluation result of the subject's value evaluation to the first display area 109b with the content shown in the evaluation result 109a. The output unit 16 includes two or more display areas including at least a second display area 109c that aggregates and displays the evaluation results of other subjects together with the evaluation results of the subject. The output unit 16 displays, in each of the first display area 109b and the second display area 109c, the target person's name and transaction information indicating the type of transaction between the target person and another target person, Evaluation results based on one or more evaluation models are displayed.

<記憶部17>
記憶部17は、保存部104に保存されたデータベース等の各種データを必要に応じて取出す。記憶部17は、各構成11~17により取得又は生成された各種データを、必要に応じて保存部104に保存する。記憶部17は、取得部12により取得された対象データを、価値情報データベースに記憶する第1記憶部と、被対象者の価値評価を行うための複数の評価モデルを、モデル定義データベースに記憶する第2記憶部を含む。
<Storage unit 17>
The storage unit 17 retrieves various data such as a database stored in the storage unit 104 as necessary. The storage unit 17 stores various data acquired or generated by each of the components 11 to 17 in the storage unit 104 as necessary. The storage unit 17 includes a first storage unit that stores the target data acquired by the acquisition unit 12 in a value information database, and stores a plurality of evaluation models for evaluating the value of the target person in a model definition database. A second storage unit is included.

<評価支援プログラム>
評価支援プログラムは、被対象者の価値評価を支援する評価支援システム100(評価支援装置1)における評価支援プログラムである。評価支援プログラムは、例えば価値評価に関する情報を取得するための取得先の識別情報、及び複数の取得先の取得順番を少なくとも含む巡回情報を、被対象者又は識別情報ごとに設定する設定ステップと、被対象者の対象者情報、及び対象者価値を判断するための価値情報を含む対象データを、取得先の識別情報と複数の取得先の取得順番を少なくとも含む巡回情報に基づき取得する取得ステップとを有する。
<Evaluation support program>
The evaluation support program is an evaluation support program in the evaluation support system 100 (evaluation support device 1) that supports evaluation of the value of the subject. The evaluation support program includes a setting step of setting, for each target person or identification information, circulation information including at least identification information of an acquisition source for acquiring information related to value evaluation, and the order of acquisition of a plurality of acquisition sources, for example; an acquisition step of acquiring target data including target person information of the target person and value information for determining target person value based on circulation information including at least identification information of the acquisition source and acquisition order of the plurality of acquisition sources; has.

さらに評価支援プログラムは、対象データを、価値情報データベースに記憶する第1記憶ステップと、被対象者の価値評価を行うための複数の評価モデルを、モデル定義データベースに記憶する第2記憶ステップと、価値情報データベースを参照し、モデル定義データベースに記憶された評価モデルに基づき被対象者の価値評価を行う評価ステップとを有し、例えば評価支援システム100(評価支援装置1)で実行される。 Furthermore, the evaluation support program includes a first storage step of storing target data in a value information database, a second storage step of storing a plurality of evaluation models for evaluating the value of the target person in a model definition database, and an evaluation step of referring to the value information database and evaluating the value of the subject based on the evaluation model stored in the model definition database, and is executed by, for example, the evaluation support system 100 (evaluation support device 1).

<端末2>
端末2として、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等の公知の電子機器が用いられる。端末2は、例えば上述した評価支援装置1と同様の構成及び機能の少なくとも一部を備えてもよい。端末2は、例えば複数備えてもよく、各端末2がそれぞれ通信網4を介して評価支援装置1と接続されてもよい。
<Terminal 2>
As the terminal 2, a known electronic device such as a personal computer, a smartphone, a tablet terminal, etc. is used. The terminal 2 may have, for example, at least part of the same configuration and functions as the evaluation support device 1 described above. For example, a plurality of terminals 2 may be provided, and each terminal 2 may be connected to the evaluation support device 1 via the communication network 4.

<サーバ3>
サーバ3には、例えば上述したデータベース等の各種情報が記憶される。サーバ3には、例えば通信網4を介して評価支援装置1等から送られてきた各種情報が蓄積される。サーバ3には、例えば保存部104と同様の情報が記憶され、通信網4を介して評価支援装置1等と各種情報の送受信が行われてもよい。即ち、評価支援システム100では、評価支援装置1又は評価支援装置1の保存部104の代わりにサーバ3を用いてもよい。
<Server 3>
The server 3 stores various information such as the above-mentioned database. The server 3 stores various information sent from the evaluation support device 1 and the like via the communication network 4, for example. The server 3 may store, for example, the same information as the storage unit 104, and may exchange various information with the evaluation support device 1 and the like via the communication network 4. That is, in the evaluation support system 100, the server 3 may be used instead of the evaluation support device 1 or the storage unit 104 of the evaluation support device 1.

<通信網4>
通信網4は、評価支援装置1が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。通信網4は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、通信網4は、有線通信網のほか、無線通信網等の公知の通信網で実現されてもよい。
<Communication network 4>
The communication network 4 is an Internet network or the like to which the evaluation support device 1 is connected via a communication circuit. The communication network 4 may be constituted by a so-called optical fiber communication network. Further, the communication network 4 may be realized by a known communication network such as a wireless communication network in addition to a wired communication network.

(評価支援システム100の動作の一例) (Example of operation of evaluation support system 100)

次に、本実施形態における評価支援システム100の動作の一例について説明する。図5、図6は、本実施形態における評価支援システム100の動作の一例を示すフローチャートである。 Next, an example of the operation of the evaluation support system 100 in this embodiment will be described. 5 and 6 are flowcharts showing an example of the operation of the evaluation support system 100 in this embodiment.

評価支援システム100は、例えば図5、図6に示すように、設定手段S110と、取得手段S120と、評価手段S130と、出力手段S140を備え、例えば抽出手段S150、更新手段、記憶手段の少なくとも何れかを備えてもよい。さらに評価手段S130は、仮評価手段S210、本評価手段S220、個別評価手段S230の少なくとも何れかを備えてもよい。 The evaluation support system 100 includes, for example, as shown in FIGS. 5 and 6, a setting means S110, an acquisition means S120, an evaluation means S130, and an output means S140, and includes, for example, at least an extraction means S150, an updating means, and a storage means. Either one may be provided. Furthermore, the evaluation means S130 may include at least any one of the provisional evaluation means S210, the main evaluation means S220, and the individual evaluation means S230.

<設定手段S110>
設定手段S110は、巡回情報を設定する。例えば設定部11は、端末2又は入力部108を介して、ユーザから入力されたテキストに基づき、巡回情報データベースに価値評価に関する情報を取得するための巡回情報を設定する。設定部11は、例えば設定する情報として、被対象者毎に、巡回先ID、Webサイト、被対象者ID、巡回時間、実行情報、位置、段落、KW等を設定するようにしてもよい。
<Setting means S110>
Setting means S110 sets tour information. For example, the setting unit 11 sets tour information for acquiring information regarding value evaluation in the tour information database based on text input by the user via the terminal 2 or the input unit 108. The setting unit 11 may set, for example, the destination ID, website, person ID, visit time, execution information, position, paragraph, KW, etc. for each target person as the information to be set.

設定部11は、例えば巡回情報を、被対象者に関する情報がWebサイトの巡回に関する時間情報、実行情報、対象データの取得箇所に関する取得位置、取得段落、取得キーワード、及び除外キーワードの少なくとも何れかの情報として設定する。 For example, the setting unit 11 sets the patrol information such that the information regarding the target person is at least one of the following: time information regarding the visit of the website, execution information, acquisition position regarding the acquisition location of the target data, acquisition paragraph, acquisition keyword, and exclusion keyword. Set as information.

<取得手段S120>
取得手段S120は、巡回情報に基づき対象データを取得する。取得部12は、被対象者の対象者情報、及び対象者価値を判断するための価値情報を含む対象データを巡回情報に基づき、例えばタイトルと本文から対象データを取得する。また取得部12は、例えば仮評価手段による仮評価の結果に基づいて、本文から対象データを取得する。例えば取得部12は、取得した対象データを保存部104に保存する。取得部12は、例えばユーザの入力するタイミング毎に対象データを取得するほか、例えば一定期間に蓄積された複数の対象データを一度に取得してもよい。なお、端末2又は入力部108を介して入力された非テキスト形式のデータから、対象データを生成する方法は、公知技術を用いることができる。
<Obtaining means S120>
The acquisition means S120 acquires target data based on the circulation information. The acquisition unit 12 acquires target data including target person information of the target person and value information for determining target person value based on the circulation information, for example, from a title and a body text. Further, the acquisition unit 12 acquires target data from the main text, for example, based on the result of the preliminary evaluation by the preliminary evaluation means. For example, the acquisition unit 12 stores the acquired target data in the storage unit 104. The acquisition unit 12 may acquire target data, for example, at each timing of a user's input, or may acquire, for example, a plurality of target data accumulated over a certain period of time at once. Note that a known technique can be used as a method for generating target data from non-text data input via the terminal 2 or the input unit 108.

取得部12が取得する対象データは、例えば被対象者、又は被対象者を除く第三者により公表された公表情報、報道情報、口コミ情報、Webサイトの信頼情報、及びデジタル化の取り組みに関するDX化情報の少なくとも何れかを含む。 The target data acquired by the acquisition unit 12 includes, for example, public information published by the target person or a third party other than the target person, press information, word-of-mouth information, website trust information, and DX related to digitalization initiatives. Contains at least one of the conversion information.

<評価手段S130>
評価手段S130は、被対象者の価値評価を行う。評価部13は、モデル定義データベース記憶された評価モデルに基づいて、価値情報データベースに記載されている対象データを評価することにより、被対象者の価値評価を行う。評価部13は、取得したデータの特徴、又は種別を少なくとも含む区分情報とユーザによって予め設定されたWebサイトごとの信憑性を示す信頼度により評価を行う注目度評価モデル、過去の価値評価の価値評価結果と過去の価値評価結果に紐づく参照情報との間における連関性を有する学習データを用いた機械学習により構築された学習モデルにより評価を行う評価分析モデル、及び注目度評価モデルと評価分析モデルを用いて算出した総合スコアにより評価を行う総合スコアモデルの少なくとも何れかの評価モデルに基づいて評価することにより、被対象者の価値評価を行う。
<Evaluation means S130>
The evaluation means S130 evaluates the value of the subject. The evaluation unit 13 evaluates the value of the target person by evaluating the target data described in the value information database based on the evaluation model stored in the model definition database. The evaluation unit 13 uses an attention evaluation model that performs evaluation based on classification information that includes at least the characteristics or type of the acquired data and the reliability that indicates the credibility of each website set in advance by the user, and the value of past value evaluations. An evaluation analysis model that performs evaluation using a learning model constructed by machine learning using learning data that has a relationship between evaluation results and reference information linked to past value evaluation results, and an attention evaluation model and evaluation analysis. The value of the subject is evaluated by making an evaluation based on at least one of the overall score models that evaluate based on the overall score calculated using the model.

評価手段S130は、仮評価手段S210、本評価手段S220、個別評価手段S230の少なくとも何れかを備えてもよい。 The evaluation means S130 may include at least one of the provisional evaluation means S210, the main evaluation means S220, and the individual evaluation means S230.

<<仮評価手段S210>>
仮評価手段S210は、巡回結果の各タイトルに基づいて仮評価を行う。仮評価部は、巡回処理終了後に、取得部12により取得された巡回結果をもとに、例えば情報別(ニュース別)にポジティブ、ニュートラル、ネガティブの評価を行い、判定結果と結果値を算出し、評価モデル毎のウェイトによる加算を付与する。仮評価部は、例えばポジティブ、ニュートラル、ネガティブのそれぞれの総和(最大得票など)により、ポジティブ判定、ニュートラル判定、ネガティブ判定を行う。
<<Temporary evaluation means S210>>
The provisional evaluation means S210 performs provisional evaluation based on each title of the search results. After the patrol processing is completed, the provisional evaluation section performs a positive, neutral, or negative evaluation for each piece of information (for each news item) based on the patrol results obtained by the acquisition section 12, and calculates the judgment result and result value. , an addition is given based on the weight for each evaluation model. The provisional evaluation unit makes a positive determination, a neutral determination, and a negative determination, for example, based on the total sum of positive, neutral, and negative (maximum votes, etc.).

仮評価部は、さらに例えば対象サイト種別の判別を行い、「対象サイト種別=3(ニュース)」となっている巡回結果のみを評価対象とし、例えば「削除フラグ」により論理削除されている巡回結果については評価対象外とするようにしてもよい。仮評価部は、仮評価の評価に基づいて、取得部12に対応する本文を取得するように指示する。取得部12は、仮評価部による本文取得の指示に基づいて、本評価を行う本文を取得する。 The temporary evaluation unit further determines, for example, the target site type, and evaluates only the patrol results with "target site type = 3 (news)", and, for example, the patrol results that have been logically deleted by the "deletion flag". may be excluded from the evaluation. The provisional evaluation unit instructs the acquisition unit 12 to acquire the corresponding text based on the evaluation of the provisional evaluation. The acquisition unit 12 acquires the main text to be subjected to the main evaluation based on the instruction to obtain the main text from the temporary evaluation unit.

<<本評価手段S220>>
本評価手段S220は、本文に基づいて本評価を行う。本評価部は。取得部12による本文の取得後に本文を利用して評価する。本評価部は、仮評価部における処理と同様の処理を行い、取得部12により取得された巡回結果をもとに、例えば情報別(ニュース別)に本文のポジティブ、ニュートラル、ネガティブの評価を行い、判定結果と結果値を算出し、評価モデル毎のウェイトによる加算を付与する。本評価部は、例えばポジティブ、ニュートラル、ネガティブのそれぞれの総和(最大得票など)により、ポジティブ判定、ニュートラル判定、ネガティブ判定を行う。
<<This evaluation means S220>>
The main evaluation means S220 performs the main evaluation based on the text. This evaluation department. After the acquisition unit 12 acquires the text, the text is used for evaluation. This evaluation section performs the same processing as the provisional evaluation section, and based on the patrol results obtained by the acquisition section 12, evaluates the main text as positive, neutral, or negative, for example, by information (by news). , calculate the judgment result and result value, and add weights for each evaluation model. The evaluation unit makes a positive determination, a neutral determination, and a negative determination, for example, based on the total sum of positive, neutral, and negative (maximum votes, etc.).

<<個別評価手段S230>>
個別評価手段S230は、各種の個別評価を行う。個別評価部は、例えば価値評価データベースを参照し、本評価の結果を集約する。個別評価部は、本評価部における本評価の結果に基づいて、例えばニュース毎に本文の注目度スコアにサイト別の信頼度を加算し、ニュース毎の個別評価として算出する。個別評価部は、例えば情報別のポジティブ、ニュートラル、ネガティブの各数値に基づいて集計し、企業別の評価判定結果として、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブの各評価を算出する
<<Individual evaluation means S230>>
The individual evaluation means S230 performs various individual evaluations. The individual evaluation unit refers to, for example, a value evaluation database and aggregates the results of the main evaluation. Based on the results of the main evaluation performed by the main evaluation section, the individual evaluation section adds, for example, the reliability of each site to the attention score of the main text for each news, and calculates the individual evaluation for each news. For example, the individual evaluation department aggregates the numbers based on positive, neutral, and negative values for each piece of information, and calculates positive, neutral, and negative evaluations as evaluation judgment results for each company.

個別評価部は、例えばニュース毎のグループに対して全国、同業種、同規模毎に注目度の順位を算出するようにしてもよい。さらに個別評価部は、注目度順位の結果に基づいて、例えば総合スコア順位を全国、同業種、同規模毎に算出するようにしてもよい。 For example, the individual evaluation unit may calculate the rank of attention for each news group nationwide, in the same industry, and in the same scale. Furthermore, the individual evaluation unit may calculate, for example, the overall score ranking for each country, the same industry, and the same size based on the result of the attention ranking.

<出力手段S140>
出力手段S140は、被対象者の価値評価の結果を評価結果109aとして出力する。出力部16は、例えば被対象者における評価結果を表示する第一表示領域109bと、被対象者に関連する他の被対象者に関する評価結果を集約して表示する第二表示領域109cと、を少なくとも含む2以上の表示領域を備える。出力部16は、例えば第一表示領域109b、及び第二表示領域109cの各々の表示領域に、被対象者名と、被対象者と前記他の被対象者との間の取引形態を示す取引情報と、1以上の前記評価モデルによる評価結果と、を表示する。出力部16は、例えば端末2を介して入力される評価結果の表示の切り替え指示に基づいて、表示順位を切り替えて表示するようにしてもよい。
<Output means S140>
The output means S140 outputs the result of the value evaluation of the subject as the evaluation result 109a. The output unit 16 includes, for example, a first display area 109b that displays evaluation results for the target person, and a second display area 109c that aggregates and displays evaluation results for other targets related to the target person. At least two or more display areas are provided. The output unit 16 displays, for example, a transaction message indicating the target person's name and the type of transaction between the target person and the other target person in each of the first display area 109b and the second display area 109c. Information and evaluation results based on one or more of the evaluation models are displayed. The output unit 16 may switch the display order and display the evaluation results based on an instruction to switch the display of the evaluation results inputted via the terminal 2, for example.

<抽出手段S150>
抽出手段S150は、有望キーワードを抽出する。抽出部15は、例えば注目度評価モデルによる評価を行う場合に、Webサイトごとの信頼度に基づいて、信頼度が一定値以上のWebサイトから取得した対象データを対象に使用キーワードのランキングを算出する。抽出部15は、算出したランキングの順位変動の結果により有望キーワードを抽出する。
<Extraction means S150>
Extraction means S150 extracts promising keywords. For example, when performing an evaluation using an attention evaluation model, the extraction unit 15 calculates the ranking of used keywords based on the reliability of each website for target data obtained from websites whose reliability is above a certain value. do. The extraction unit 15 extracts promising keywords based on the results of the calculated ranking changes.

これにより、ユーザから入力された対象データに対し、最適な処理を選択することができ、例えば本実施形態における評価支援システム100の動作が終了する。 Thereby, the optimal process can be selected for the target data input by the user, and, for example, the operation of the evaluation support system 100 in this embodiment ends.

また、本実施形態によれば、評価支援システム100は、価値情報データベースを参照し、例えば対象データに含まれる被対象者の対象者情報、価値情報を特定するための取得したデータの特徴、又は種別を少なくとも含む区分情報に基づいて、対象データに重複があるか否かを判断し、重複する対象データがある場合は、重複する対象データの削除を行うようにしてもよい。評価支援システム100は、集約した削除後の対象データを価値情報データベースに記憶する。これにより、被対象者の価値評価において、ユーザが費やす作業時間を削減することができる。 Further, according to the present embodiment, the evaluation support system 100 refers to the value information database and obtains, for example, target person information of the target person included in the target data, characteristics of acquired data for specifying value information, or Based on classification information including at least the type, it may be determined whether or not there is any overlap in the target data, and if there is any overlap in the target data, the duplicate target data may be deleted. The evaluation support system 100 stores the aggregated target data after deletion in the value information database. Thereby, it is possible to reduce the work time spent by the user in evaluating the value of the subject.

また、本実施形態によれば、被対象者の価値評価を支援するための評価支援プログラムは、巡回情報を設定する設定ステップS110による設定ステップ、対象データを巡回情報に基づき取得するステップS120による取得ステップ、対象データを価値情報データベースに記憶する第1記憶ステップ、複数の評価モデルをモデル定義データベースに記憶する第2記憶ステップ、被対象者の価値評価を行う評価ステップS130による評価ステップ、評価結果を表示する評価ステップS140による評価ステップをコンピュータに実行させることにより提供することができる。 Further, according to the present embodiment, the evaluation support program for supporting the value evaluation of the target person includes a setting step S110 for setting tour information, and an acquisition step S120 for acquiring target data based on the tour information. step, a first storage step of storing target data in a value information database, a second storage step of storing a plurality of evaluation models in a model definition database, an evaluation step of evaluating the value of the target person S130, and an evaluation step of storing the evaluation results. The information can be provided by causing a computer to execute the evaluation step S140 for display.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although several embodiments of the invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, substitutions, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and their modifications are included within the scope and gist of the invention, as well as within the scope of the invention described in the claims and its equivalents.

1 :評価支援装置
2 :端末
3 :サーバ
4 :通信網
5 :クラウド
10 :筐体
11 :設定部
12 :取得部
13 :評価部
14 :更新部
15 :抽出部
16 :出力部
17 :記憶部
100 :評価支援システム
101 :CPU
102 :ROM
103 :RAM
104 :保存部
105 :I/F
106 :I/F
107 :I/F
108 :入力部
109 :表示部
109a :評価結果
109b :第一表示領域
109c :第二表示領域
110 :内部バス
S110 :設定手段
S120 :取得手段
S130 :評価手段
S140 :出力手段
S150 :抽出手段
S210 :仮評価手段
S220 :本評価手段
S230 :個別評価手段
1: Evaluation support device 2: Terminal 3: Server 4: Communication network 5: Cloud 10: Housing 11: Setting unit 12: Acquisition unit 13: Evaluation unit 14: Updating unit 15: Extracting unit 16: Output unit 17: Storage unit 100: Evaluation support system 101: CPU
102: ROM
103: RAM
104: Storage section 105: I/F
106: I/F
107: I/F
108: Input section 109: Display section 109a: Evaluation result 109b: First display area 109c: Second display area 110: Internal bus S110: Setting means S120: Acquisition means S130: Evaluation means S140: Output means S150: Extraction means S210: Temporary evaluation means S220: Main evaluation means S230: Individual evaluation means

Claims (8)

金融機関を利用している企業のうち、融資、または提携の対象となる対象企業の価値評価を支援するための評価支援システムであって、
前記価値評価に関する情報を取得するための取得先の識別情報、及び複数の前記取得先のWebサイトからデータを取得する取得順番を示す巡回情報を設定する設定手段と、
前記対象企業の情報、及び前記対象企業の価値を判断するための価値情報を含む対象データを、前記取得先の識別情報と複数の前記巡回情報に基づき取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記対象データを記憶する価値情報データベースと、
前記対象企業の価値評価を行うための複数の評価モデルが記憶されたモデル定義データベースと、
前記価値情報データベースを参照し、前記モデル定義データベースに記憶された前記評価モデルに基づき前記対象企業の価値評価を行う評価手段と、
を備えること
を特徴とする評価支援システム。
An evaluation support system for supporting the value evaluation of target companies for financing or collaboration among companies using financial institutions ,
a setting means for setting identification information of an acquisition source for acquiring information regarding the value evaluation, and circulation information indicating an acquisition order in which data is acquired from a plurality of websites of the acquisition destination;
acquisition means for acquiring target data including information on the target company and value information for determining the value of the target company based on the identification information of the acquisition source and the plurality of pieces of patrol information;
a value information database that stores the target data acquired by the acquisition means;
a model definition database storing a plurality of evaluation models for evaluating the value of the target company ;
an evaluation means that refers to the value information database and evaluates the value of the target company based on the evaluation model stored in the model definition database;
An evaluation support system comprising:
前記設定手段により定される前記巡回情報は、
Webサイトの巡回に関する時間情報、実行回数、前記対象データの取得箇所に関する取得位置、取得段落、取得キーワード、及び除外キーワードの少なくとも何れかを含むこと
を特徴とする請求項1記載の評価支援システム。
The tour information set by the setting means is:
The evaluation support system according to claim 1, further comprising at least one of time information regarding a website visit, the number of times of execution, an acquisition position regarding an acquisition location of the target data, an acquisition paragraph, an acquisition keyword, and an exclusion keyword.
前記取得手段により取得される前記対象データは、
前記対象企業、又は前記対象企業を除く第三者により公表された公表情報、報道情報、口コミ情報、Webサイトの信頼情報、及びデジタル化の取り組みに関するDX化情報の少なくとも何れかを含むこと
を特徴とする請求項1記載の評価支援システム。
The target data acquired by the acquisition means is:
It is characterized by containing at least one of public information published by the target company or a third party other than the target company , press information, word-of-mouth information, website trust information, and DX information regarding digitalization efforts. The evaluation support system according to claim 1, wherein:
前記モデル定義データベースに記憶される評価モデルは、
取得したデータの特徴、又は種別を少なくとも含む区分情報とユーザによって予め設定されたWebサイトごとの信憑性を示す信頼度により評価を行う注目度評価モデル、過去の価値評価の価値評価結果と前記過去の価値評価結果に紐づく参照情報との間における連関性を有する学習データを用いた機械学習により構築された学習モデルにより評価を行う評価分析モデル、及び前記注目度評価モデルと前記評価分析モデルを用いて算出した総合スコアにより評価を行う総合スコアモデルの少なくとも何れかを含むこと
を特徴とする請求項1記載の評価支援システム。
The evaluation model stored in the model definition database is:
An attention evaluation model that performs evaluation based on the classification information including at least the characteristics or type of the acquired data and the reliability that indicates the credibility of each website set in advance by the user, the value evaluation results of past value evaluations, and the past value evaluations. An evaluation analysis model that performs evaluation using a learning model constructed by machine learning using learning data that has a relationship with reference information linked to value evaluation results, and the attention evaluation model and the evaluation analysis model. The evaluation support system according to claim 1, further comprising at least one of a total score model that performs evaluation based on a total score calculated using a total score model.
前記過去の価値評価結果と、前記参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、前記関係を前記連関性に反映させる更新手段を更に備えること
を特徴とする請求項4記載の評価支援システム。
The evaluation according to claim 4, further comprising updating means for reflecting the relationship in the association when a relationship between the past value evaluation result and the reference information is newly acquired. support system.
前記評価手段は、
前記注目度評価モデルによる評価を行う場合に、前記Webサイトごとの前記信頼度に基づいて、前記信頼度が一定値以上のWebサイトから取得した対象データを対象に使用キーワードのランキングを算出し、算出した前記ランキングの順位変動の結果により有望キーワードを抽出する抽出手段をさらに備えること
を特徴とする請求項4記載の評価支援システム。
The evaluation means is
When performing an evaluation using the attention evaluation model, based on the reliability of each website, calculate the ranking of the keywords used for target data obtained from websites whose reliability is higher than a certain value, The evaluation support system according to claim 4, further comprising an extraction means for extracting promising keywords based on the calculated result of the ranking change.
前記評価手段により評価された評価結果を表示する出力手段をさらに備え、
前記出力手段は、前記対象企業における評価結果を表示する第一表示領域と、前記対象企業に関連する他の対象企業に関する評価結果を集約して表示する第二表示領域と、を少なくとも含む2以上の表示領域を備え、前記第一表示領域及び前記第二表示領域の各々は、対象企業名と、前記対象企業と前記他の対象企業との間の取引形態を示す取引情報と、1以上の前記評価モデルによる評価結果と、を表示すること
を特徴とする請求項1記載の評価支援システム。
Further comprising an output means for displaying the evaluation result evaluated by the evaluation means,
The output means includes at least two or more display areas, including at least a first display area that displays evaluation results for the target company , and a second display area that aggregates and displays evaluation results for other target companies related to the target company . The first display area and the second display area each display a target company name , transaction information indicating a transaction type between the target company and the other target company , and one or more display areas. The evaluation support system according to claim 1 , further comprising displaying an evaluation result based on the evaluation model.
金融機関を利用している企業のうち、融資、または提携の対象となる対象企業の価値評価を支援するための評価支援プログラムであって、
前記価値評価に関する情報を取得するための取得先の識別情報、及び複数の前記取得先のWebサイトからデータを取得する取得順番を示す巡回情報を設定する設定ステップと、
前記対象企業の情報、及び前記対象企業の価値を判断するための価値情報を含む対象データを、前記取得先の識別情報と複数の前記巡回情報に基づき取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記対象データを、価値情報データベースに記憶する第1記憶ステップと、
前記対象企業の価値評価を行うための複数の評価モデルを、モデル定義データベースに記憶する第2記憶ステップと、
前記価値情報データベースを参照し、前記モデル定義データベースに記憶された前記評価モデルに基づき前記対象企業の価値評価を行う評価ステップと、
をコンピュータに実行させること
を特徴とする評価支援プログラム。
An evaluation support program for supporting the value evaluation of target companies for financing or collaboration among companies using financial institutions ,
a setting step of setting identification information of an acquisition source for acquiring information regarding the value evaluation, and circulation information indicating an acquisition order in which data is acquired from a plurality of websites of the acquisition destination;
an acquisition step of acquiring target data including information on the target company and value information for determining the value of the target company based on the identification information of the acquisition source and the plurality of pieces of circulating information;
a first storage step of storing the target data acquired in the acquisition step in a value information database;
a second storage step of storing a plurality of evaluation models for evaluating the value of the target company in a model definition database;
an evaluation step of referring to the value information database and evaluating the value of the target company based on the evaluation model stored in the model definition database;
An evaluation support program characterized by causing a computer to execute.
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