JPH117475A - 企業診断システム - Google Patents
企業診断システムInfo
- Publication number
- JPH117475A JPH117475A JP16214797A JP16214797A JPH117475A JP H117475 A JPH117475 A JP H117475A JP 16214797 A JP16214797 A JP 16214797A JP 16214797 A JP16214797 A JP 16214797A JP H117475 A JPH117475 A JP H117475A
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- JP
- Japan
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- diagnosis
- diagnostic
- rule
- company
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 専門家の思考過程をパターン認識し、専門家
の曖昧さを補った企業診断システムを提供する。 【解決手段】 経営指標を含む定量情報をもつ定量的判
定ルール７と、経営体質を含む定性情報をもつ定性的判
定ルール８とを含む診断ルールを格納する知識ベース部
６と、財務諸表の定量情報から経営指標を求める演算部
と、知識ベース部に基づいて分析する推論部と、診断ル
ールに基づいて診断基準の確信度を計算する計算部とを
有する診断部５と、診断部５による判定の結果を格納す
る診断結果ファイル１１とを備え、定量的要因および定
性的要因に基づく診断結果を出力する。知識ベース部６
は、経営体質および経営指標のモデル化によってパター
ン認識されたパターン判定ルール診断ルール９，１０を
もち、診断ルールは、ファジィ推論に基づくファジィ変
数を有しその確信度を計算する。
の曖昧さを補った企業診断システムを提供する。 【解決手段】 経営指標を含む定量情報をもつ定量的判
定ルール７と、経営体質を含む定性情報をもつ定性的判
定ルール８とを含む診断ルールを格納する知識ベース部
６と、財務諸表の定量情報から経営指標を求める演算部
と、知識ベース部に基づいて分析する推論部と、診断ル
ールに基づいて診断基準の確信度を計算する計算部とを
有する診断部５と、診断部５による判定の結果を格納す
る診断結果ファイル１１とを備え、定量的要因および定
性的要因に基づく診断結果を出力する。知識ベース部６
は、経営体質および経営指標のモデル化によってパター
ン認識されたパターン判定ルール診断ルール９，１０を
もち、診断ルールは、ファジィ推論に基づくファジィ変
数を有しその確信度を計算する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、専門家の思考過程
をモデル化し、コンピュータにより企業診断を行うよう
にした企業診断システムに関する。
をモデル化し、コンピュータにより企業診断を行うよう
にした企業診断システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のコンピュータによる経営分析シス
テムは、財務情報などの定量情報のみで分析評価するも
のであった。そこで、会社情報などの定性情報を組み合
わせることによって、分析結果の精度が一段と高まった
エキスパートシステムを構築することが考えられ、定量
要因と定性要因とを組み合わせた分析を行うことで、知
識べース構築の容易化，効率化，柔軟化を可能としてき
た。
テムは、財務情報などの定量情報のみで分析評価するも
のであった。そこで、会社情報などの定性情報を組み合
わせることによって、分析結果の精度が一段と高まった
エキスパートシステムを構築することが考えられ、定量
要因と定性要因とを組み合わせた分析を行うことで、知
識べース構築の容易化，効率化，柔軟化を可能としてき
た。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来のシステ
ムでは、ＩＦ−ＴＨＥＮ型のルール情報は、常に１００
％の条件になり、専門家であれば８０％，５０％といっ
た経験的な重みづけを行いながら分析を行う必要があ
る。しかし、専門家の知識を、ＩＦ−ＴＨＥＮ型のルー
ル情報として定性要因と定量要因とを組み合わせた分析
を行うことにより、専門家の思考過程をモデル化するこ
とは、現実上不可能であった。
ムでは、ＩＦ−ＴＨＥＮ型のルール情報は、常に１００
％の条件になり、専門家であれば８０％，５０％といっ
た経験的な重みづけを行いながら分析を行う必要があ
る。しかし、専門家の知識を、ＩＦ−ＴＨＥＮ型のルー
ル情報として定性要因と定量要因とを組み合わせた分析
を行うことにより、専門家の思考過程をモデル化するこ
とは、現実上不可能であった。
【０００４】また、専門家の行動および思考過程がそも
そも明確でないうえに、最終的な判断は、経験に基づく
勘や感性にあたる能力によるものである。従って、専門
家の行動をいくら複雑なロジックを使ってルール化して
も表現しきれないという問題があった。
そも明確でないうえに、最終的な判断は、経験に基づく
勘や感性にあたる能力によるものである。従って、専門
家の行動をいくら複雑なロジックを使ってルール化して
も表現しきれないという問題があった。
【０００５】そこで、本発明の目的は、上記課題を解消
すべく、専門家の思考過程をパターン認識した企業診断
システムを提供することにある。
すべく、専門家の思考過程をパターン認識した企業診断
システムを提供することにある。
【０００６】また、本発明の他の目的は、専門家の曖昧
さを補った企業診断システムを提供することにある。
さを補った企業診断システムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の企業診断システムは、経営指標を含む定量
情報をもつ定量的判定ルールと、経営体質を含む定性情
報をもつ定性的判定ルールとを有する診断ルールを格納
する知識ベース部と、財務諸表の定量情報から経営指標
を求める演算部と、知識ベース部に格納された診断ルー
ルに基づいて分析する推論部を有する診断部と、診断部
による判定の結果を格納する診断結果ファイルとを備
え、定量的要因および定性的要因に基づく診断結果を出
力することを特徴とする。
に、本発明の企業診断システムは、経営指標を含む定量
情報をもつ定量的判定ルールと、経営体質を含む定性情
報をもつ定性的判定ルールとを有する診断ルールを格納
する知識ベース部と、財務諸表の定量情報から経営指標
を求める演算部と、知識ベース部に格納された診断ルー
ルに基づいて分析する推論部を有する診断部と、診断部
による判定の結果を格納する診断結果ファイルとを備
え、定量的要因および定性的要因に基づく診断結果を出
力することを特徴とする。
【０００８】また、診断ルールが、経営体質および経営
指標のモデル化によってパターン認識されたパターン判
定ルールを含むのが好ましい。
指標のモデル化によってパターン認識されたパターン判
定ルールを含むのが好ましい。
【０００９】さらに、パターン判定ルールが、経営指標
を含む定量的要因に関する定量的パターン判定ルール
と、経営体質を含む定性的要因に関する定性的パターン
判定ルールとを含むのが好ましい。
を含む定量的要因に関する定量的パターン判定ルール
と、経営体質を含む定性的要因に関する定性的パターン
判定ルールとを含むのが好ましい。
【００１０】またさらに、診断ルールが、ファジィ推論
に基づくファジィ変数を含むのが好ましい。
に基づくファジィ変数を含むのが好ましい。
【００１１】また、診断部が、ファジィ変数による確信
度を計算するのが好ましい。
度を計算するのが好ましい。
【００１２】さらに、診断部が、ニューラルネットワー
クによる学習機能を利用して分析するのが好ましい。
クによる学習機能を利用して分析するのが好ましい。
【００１３】また、定性情報が、会社情報を含むのが好
ましい。
ましい。
【００１４】さらに、定量情報が、安定力，成長力，自
己資本流動力，総資本流動力，総資産収益力，自己資本
収益力を含むのが好ましい。
己資本流動力，総資本流動力，総資産収益力，自己資本
収益力を含むのが好ましい。
【００１５】また、この企業診断システムは、クライア
ント−サーバシステムで行うのが好ましい。
ント−サーバシステムで行うのが好ましい。
【００１６】本発明の企業診断システムは、特に、専門
家の曖昧さを表現するために、定量的要因および定性的
要因に基づく診断ルールの上に、ファジィ変数による確
信度を有した診断を行う。また、過去の倒産企業の経営
指標及び経営体質をモデル化して専門家の経験的な勘を
表現し、それに基づいて診断をおこない、さらにニュー
ロのもつ学習機能にて、より多くの事例を診断すること
で、専門家と同等の診断を行うことを目標としている。
財務諸表から計算された安定力などの経営指標をもとに
診断ルールに基づいて診断していくうえで、例えば、Ｉ
Ｆ−ＴＨＥＮ型のルールとして「（ＩＦ）自己資本純利
益率が５％以下である。（ＴＨＥＮ）経営状態は倒産の
危機にある。」とする。経営指標が５．１％であれば、
このルールは適用されないが、専門家であれば、この判
定基準も判断材料とする。それは１００％ではないが、
７０％の要素として診断に加える。それを表現すること
がファジィ変数の利用であり、確信度の計算によりシス
テム化され、専門家の曖昧さを補うシステムとなる。
家の曖昧さを表現するために、定量的要因および定性的
要因に基づく診断ルールの上に、ファジィ変数による確
信度を有した診断を行う。また、過去の倒産企業の経営
指標及び経営体質をモデル化して専門家の経験的な勘を
表現し、それに基づいて診断をおこない、さらにニュー
ロのもつ学習機能にて、より多くの事例を診断すること
で、専門家と同等の診断を行うことを目標としている。
財務諸表から計算された安定力などの経営指標をもとに
診断ルールに基づいて診断していくうえで、例えば、Ｉ
Ｆ−ＴＨＥＮ型のルールとして「（ＩＦ）自己資本純利
益率が５％以下である。（ＴＨＥＮ）経営状態は倒産の
危機にある。」とする。経営指標が５．１％であれば、
このルールは適用されないが、専門家であれば、この判
定基準も判断材料とする。それは１００％ではないが、
７０％の要素として診断に加える。それを表現すること
がファジィ変数の利用であり、確信度の計算によりシス
テム化され、専門家の曖昧さを補うシステムとなる。
【００１７】また、経営指標が７％であったとしても、
専門家は、過去の事例から判断材料の一つとして加え、
そのほかの経営指標から診断を行っていく。それをシス
テム化するために過去の倒産事例をモデル化すること
で、ニューラルネットワークのパターン認識を利用する
ことで経験的な勘を表現する。さらに、ニューロの特徴
である学習機能により、より多くの診断を行うことで、
専門家と同様の経験を表現することが可能である。この
ように、過去の倒産企業の経営体質および経営指標をモ
デル化しパターン認識することで、誤診や判定不可能な
ものをなくした。
専門家は、過去の事例から判断材料の一つとして加え、
そのほかの経営指標から診断を行っていく。それをシス
テム化するために過去の倒産事例をモデル化すること
で、ニューラルネットワークのパターン認識を利用する
ことで経験的な勘を表現する。さらに、ニューロの特徴
である学習機能により、より多くの診断を行うことで、
専門家と同様の経験を表現することが可能である。この
ように、過去の倒産企業の経営体質および経営指標をモ
デル化しパターン認識することで、誤診や判定不可能な
ものをなくした。
【００１８】本発明では、財務諸表の定量情報から経営
指標を求める演算部分と、各経営指標に関する定量要因
および経営体質などの定性要因に関する診断ルールを格
納する知識ベース部分と、知識ベースに基づいて分析す
る推論部分と、診断ルールに付随するファジィ変数によ
る診断基準の確信度の演算部分と、さらに過去の倒産企
業の経営体質および経営指標のモデル化によるパターン
認識部分と、学習機能とを備え、定量的要因と定性的要
因に基づく出力結果を出力するように構成した。
指標を求める演算部分と、各経営指標に関する定量要因
および経営体質などの定性要因に関する診断ルールを格
納する知識ベース部分と、知識ベースに基づいて分析す
る推論部分と、診断ルールに付随するファジィ変数によ
る診断基準の確信度の演算部分と、さらに過去の倒産企
業の経営体質および経営指標のモデル化によるパターン
認識部分と、学習機能とを備え、定量的要因と定性的要
因に基づく出力結果を出力するように構成した。
【００１９】上記構成により、信頼性は向上される。ま
た、保守性に関しても、より多くの入力データおよび期
待される出力を入力していき、さらに学習機能を利用す
ることで、専門家と同じように経験を重ねていく。ま
た、判断基準に変更がある場合も、それに対応したデー
タを入力すればよいため、メンテナンス面はかなり向上
させることができる。また、ファジィ変数の利用によ
り、診断ルールの判定基準を段階を踏みながら設定する
ことが可能である。
た、保守性に関しても、より多くの入力データおよび期
待される出力を入力していき、さらに学習機能を利用す
ることで、専門家と同じように経験を重ねていく。ま
た、判断基準に変更がある場合も、それに対応したデー
タを入力すればよいため、メンテナンス面はかなり向上
させることができる。また、ファジィ変数の利用によ
り、診断ルールの判定基準を段階を踏みながら設定する
ことが可能である。
【００２０】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施例について図
面を参照して説明する。
面を参照して説明する。
【００２１】図１は、本発明の企業診断システムの構成
を示すブロック図である。この企業診断システムは、ク
ライアント−サーバシステムで構成され、財務諸表など
の定量情報および会社情報などの定量情報を入力するキ
ーボード装置２，ユーザインタフェース機能３，ユーザ
インタフェース内に配置される実行制御機能４，実際の
企業診断を行う診断機能５，判定結果を格納する診断結
果ファイル１１，診断結果を判定する診断結果判定機能
１２，診断ルールを格納する企業診断判定知識ベース６
を備える。企業診断判定知識ベース６は、経営指標など
の定量的情報を診断評価する定量的要因判定ルール７，
経営体質などの定性的な情報を診断評価する定性的要因
判定ルール８，過去の倒産事例のモデル化による診断評
価する定量的パターン判定ルール９，定性的パターン判
定ルール１０から構成される。また、表示するディスプ
レイ１４，出力する機能として帳票出力機能１５を備え
る。
を示すブロック図である。この企業診断システムは、ク
ライアント−サーバシステムで構成され、財務諸表など
の定量情報および会社情報などの定量情報を入力するキ
ーボード装置２，ユーザインタフェース機能３，ユーザ
インタフェース内に配置される実行制御機能４，実際の
企業診断を行う診断機能５，判定結果を格納する診断結
果ファイル１１，診断結果を判定する診断結果判定機能
１２，診断ルールを格納する企業診断判定知識ベース６
を備える。企業診断判定知識ベース６は、経営指標など
の定量的情報を診断評価する定量的要因判定ルール７，
経営体質などの定性的な情報を診断評価する定性的要因
判定ルール８，過去の倒産事例のモデル化による診断評
価する定量的パターン判定ルール９，定性的パターン判
定ルール１０から構成される。また、表示するディスプ
レイ１４，出力する機能として帳票出力機能１５を備え
る。
【００２２】次に、本発明の実施例の動作について詳細
に説明する。
に説明する。
【００２３】図２は、本発明の企業診断システムの動作
を示すフローチャートである。企業診断システムの診断
処理は、図２に示すような分析処理１−１ａ〜１−９を
遂行する。 １−１ａ 決算公告などによる財務諸表により定量情報
を入力する。あるいは、データベース化する。 １−１ｂ 会社情報や経営体質などの定性情報を入力す
る。 １−２ 定量情報をもとに安定力，成長力，自己資本流
動力，総資本流動力，総資産収益力，自己資本収益力な
どの経営指標を計算し、それぞれの増加率および純増率
を求める。 １−３ 各指標値に基づいて健全度をチェックする。 １−４ 診断ルールの判定基準に基づいて確信度の計算
を行う。 １−５ 上記の経営指標および企業業績に影響を与えた
主要因を推定する。 １−６ 診断結果をディスプレイ表示する。 １−７ 診断結果判定機能により、診断の余地を検討す
る。 １−８ 過去の事例モデルによるパターン認識を行う。 １−９ 総合的評価として経営リスクの指摘を行い、よ
り詳細な診断結果を出力する。
を示すフローチャートである。企業診断システムの診断
処理は、図２に示すような分析処理１−１ａ〜１−９を
遂行する。 １−１ａ 決算公告などによる財務諸表により定量情報
を入力する。あるいは、データベース化する。 １−１ｂ 会社情報や経営体質などの定性情報を入力す
る。 １−２ 定量情報をもとに安定力，成長力，自己資本流
動力，総資本流動力，総資産収益力，自己資本収益力な
どの経営指標を計算し、それぞれの増加率および純増率
を求める。 １−３ 各指標値に基づいて健全度をチェックする。 １−４ 診断ルールの判定基準に基づいて確信度の計算
を行う。 １−５ 上記の経営指標および企業業績に影響を与えた
主要因を推定する。 １−６ 診断結果をディスプレイ表示する。 １−７ 診断結果判定機能により、診断の余地を検討す
る。 １−８ 過去の事例モデルによるパターン認識を行う。 １−９ 総合的評価として経営リスクの指摘を行い、よ
り詳細な診断結果を出力する。
【００２４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明により、各
ルールに対してファジィ変数を利用することで、診断項
目に対して経験的な重み付けをしながら企業を分析して
いくことができる。従って、各ルールの重要度を分析結
果に反映することができるという効果を奏する。
ルールに対してファジィ変数を利用することで、診断項
目に対して経験的な重み付けをしながら企業を分析して
いくことができる。従って、各ルールの重要度を分析結
果に反映することができるという効果を奏する。
【００２５】また、過去の倒産企業の経営指標および経
営体質をモデル化し、パターン認識を利用し、さらに学
習機能を利用し、定量要因および定性要因から分析をお
こない、さらに分析結果に経験的な勘を取り入れた形で
最終的な判断をする。従って、分析が不可能な企業まで
分析を可能にすることができるという効果を奏する。
営体質をモデル化し、パターン認識を利用し、さらに学
習機能を利用し、定量要因および定性要因から分析をお
こない、さらに分析結果に経験的な勘を取り入れた形で
最終的な判断をする。従って、分析が不可能な企業まで
分析を可能にすることができるという効果を奏する。
【図１】本発明の企業診断システムの実施例の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図２】本発明の企業診断システムの動作を示すフロー
チャートである。
チャートである。
２ キーボード装置 ３ ユーザインタフェース ４ 実行制御 ５ 診断機能 ６ 企業診断判定知識ベース ７ 定量的要因判定ルール ８ 定量的要因判定ルール ９ 定量的パターン判定ルール １０ 定性的パターン判定ルール １１ 診断結果ファイル １２ 診断結果判定機能 １４ ディスプレイ １５ 帳票出力 １−１ データ入力 １−２ 各指標値の計算 １−３ 健全度の確認 １−４ 確信度の計算 １−５ 推論終了 １−６ 診断結果 １−７ 判定有無 １−８ パターン認識 １−９ 分析結果
Claims (9)
- 【請求項１】経営指標を含む定量情報をもつ定量的判定
ルールと、経営体質を含む定性情報をもつ定性的判定ル
ールとを有する診断ルールを格納する知識ベース部と、 財務諸表の定量情報から経営指標を求める演算部と、前
記知識ベース部に格納された診断ルールに基づいて分析
する推論部とを有する診断部と、 前記診断部による判定の結果を格納する診断結果ファイ
ルと、 を備え、定量的要因および定性的要因に基づく診断結果
を出力することを特徴とする企業診断システム。 - 【請求項２】前記診断ルールが、前記経営体質および前
記経営指標のモデル化によってパターン認識されたパタ
ーン判定ルールを含むことを特徴とする、請求項１に記
載の企業診断システム。 - 【請求項３】前記パターン判定ルールが、前記経営指標
を含む定量的要因に関する定量的パターン判定ルール
と、前記経営体質を含む定性的要因に関する定性的パタ
ーン判定ルールとを含むことを特徴とする、請求項２に
記載の企業診断システム。 - 【請求項４】前記診断ルールが、ファジィ推論に基づく
ファジィ変数を含むことを特徴とする、請求項１〜３の
いずれかに記載の企業診断システム。 - 【請求項５】前記診断部が、前記ファジィ変数による確
信度を計算することを特徴とする、請求項４に記載の企
業診断システム。 - 【請求項６】前記診断部が、ニューラルネットワークに
よる学習機能を利用して分析することを特徴とする、請
求項１〜５のいずれかに記載の企業診断システム。 - 【請求項７】前記定性情報が、会社情報を含むことを特
徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の企業診断シ
ステム。 - 【請求項８】前記定量情報が、安定力，成長力，自己資
本流動力，総資本流動力，総資産収益力，自己資本収益
力を含むことを特徴とする、請求項１〜７のいずれかに
記載の企業診断システム。 - 【請求項９】クライアント−サーバシステムで行うこと
を特徴とする、請求項１〜８のいずれかに記載の企業診
断システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16214797A JPH117475A (ja) | 1997-06-19 | 1997-06-19 | 企業診断システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16214797A JPH117475A (ja) | 1997-06-19 | 1997-06-19 | 企業診断システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH117475A true JPH117475A (ja) | 1999-01-12 |
Family
ID=15748940
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16214797A Pending JPH117475A (ja) | 1997-06-19 | 1997-06-19 | 企業診断システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH117475A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002245232A (ja) * | 2001-02-14 | 2002-08-30 | Cml:Kk | 経営診断情報提供装置、経営診断情報提供システム及びプログラム |
| CN111784166A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-10-16 | 东莞理工学院 | 一种中低压配电网综合能效评估方法及系统 |
| KR102564701B1 (ko) * | 2022-10-13 | 2023-08-09 | (주)엠디캠퍼스 | 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 병원 경영 컨설팅 시스템 |
-
1997
- 1997-06-19 JP JP16214797A patent/JPH117475A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002245232A (ja) * | 2001-02-14 | 2002-08-30 | Cml:Kk | 経営診断情報提供装置、経営診断情報提供システム及びプログラム |
| CN111784166A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-10-16 | 东莞理工学院 | 一种中低压配电网综合能效评估方法及系统 |
| CN111784166B (zh) * | 2020-07-03 | 2024-01-16 | 东莞理工学院 | 一种中低压配电网综合能效评估方法及系统 |
| KR102564701B1 (ko) * | 2022-10-13 | 2023-08-09 | (주)엠디캠퍼스 | 빅데이터 기반 인공지능을 이용한 병원 경영 컨설팅 시스템 |
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