JPWO2011145185A1 - 株主総会招集通知における議案予測システム - Google Patents

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Abstract

【課題】株主が株主総会で議決権行使を行う際に必要となる議案情報を株主総会招集通知の発行前に予測作成し、予測された議案内容から、最善の議決権行使を行えるよう予め作成された議決権行使ガイドラインを基に議決権行使結果を判断することが可能な株主総会招集通知における議案予測システムを提供する。【解決手段】入力部より入力された有価証券報告書、コーポレート・ガバナンス報告書、決算短信報告書等のデータより、議案項目毎に数値化し、データの並び替えを行うことにより株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表を作成し、株主総会議案毎に、当該議案に必要な項目を一覧表から抽出し、抽出された項目の数値の合算値を算出し、合算値と当該議案の基準値Ａとを比較することによって当該議案の有無を判定し、その判定結果に基づいて株主総会議案予測報告書を作成する。【選択図】図１

Description

本発明は株主総会招集通知における議案予測システムに関し、特に株主総会で取り上げられると予想される議案を、発行会社が株主総会招集通知を公開するよりも前（例えば２，３週間前）に議案の有無を予測することができる株主総会招集通知における議案予測システムに関する。また、予測された議案に対する議決権行使の判断（賛否）を示し、株主の議決権行使の支援を行い得る議案予測システムに関する。
現在、株式上場会社は株主総会招集通知を株主総会開催日より２週間前（会社法による発送期限）に発送することとされている。株主総会招集通知は従来郵便で発送されているので、株主総会開催日より２週間前の発送であっても、株主の受領はそれよりも少し遅れることになる。特に遠隔地であれば、その遅れも大きなものとなってしまう。その場合、多くの投資先を保有する機関投資家や、翻訳等に時間を必要とする外国人投資家にとって、２週間という日程は議案内容を吟味した上での議決権行使を行うためには不十分である。そのため、機関投資家や外国人投資家は、早めに株主総会招集通知を発送することを要望しているが、決算準備や監査の日程等から改善されていないのが実情である。
従来株主総会での株主の議決権の管理や行使手続きを電子化したものとして、特開２００２−４９７４２号公報（特許文献１）、特開２００３−１６２５４号公報（特許文献２）、特開２００３−８５３５５号公報（特許文献３）がある。しかしながら、これら従来技術は株主総会における議決権の行使手続きや管理に関するものであり、株主総会招集通知に関するものでもなく、また、株主総会招集通知の発送前に議案がどのようなものであるかを予測するものでもない。
特開２００２−４９７４２号公報 特開２００３−１６２５４号公報 特開２００３−８５３５５号公報
このため、機関投資家や株主が議決権行使を行う際に必要となる議案情報を、投資先である発行会社が株主総会招集通知を発行する前（例えば３週間ほど前）に予測作成し、株主に提供することが事態の改善および解決になる。更に、この予測された議案内容から、株主が最善の議決権行使を行えるよう予め作成された議決権行使ガイドラインを基に議決権行使結果（賛否）を作成して支援することが求められる。
本発明は上述のような事情よりなされたものであり、本発明の目的は、株主が株主総会で議決権行使を行う際に必要となる議案情報を株主総会招集通知の発行前に予測して作成し、更にこの予測された議案内容から、最善の議決権行使を行えるよう予め作成された議決権行使ガイドラインを基に議決権行使の賛否を判断して提供することが可能な株主総会招集通知における議案予測システムを提供することにある。
本発明は株主総会招集通知における議案予測システムに関し、本発明の上記目的は、入力部と、記憶部を具備した演算処理部と、出力部とを具え、前記演算処理部が、数値化部と、データ抽出部と、株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表作成部と、データ並び替え部と、議案内容予測部と、株主総会議案予測報告書作成部とを具え、前記入力部より入力された有価証券報告書、コーポレート・ガバナンス報告書、決算短信報告書、適時情報開示報告書、独立役員報告書、定款および過去の株主総会招集通知の書類のデータより、前記数値化部は議案項目毎に数値化し、前記データ並び替え部はデータの並び替えを行うことにより前記株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表作成部は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表を作成し、株主総会議案毎に、前記データ抽出部は当該議案に必要な項目を前記株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表から抽出し、前記議案内容予測部は前記抽出された項目の数値の合算値を算出し、前記合算値と前記当該議案の基準値Ａとを比較することによって当該議案の有無を判定し、前記株主総会議案予測報告書作成部は前記当該議案の有無の判定結果に基づいて株主総会議案予測報告書を作成することにより達成される。
本発明の株主総会招集通知における議案予測システムによれば、株主総会における議案を、発行会社が株主総会招集通知を公開するよりも前（例えば２，３週間前）にその内容を予測することが可能であり、短期間に投資先の議案に対する意思決定を行わなければならない機関投資家や外国人投資家にとって、議案内容の十分な吟味が可能となり、利用価値が非常に大きいものである。
また、発行会社と株主の間の理解を促進し、相互にとって円滑かつ有益な意思疎通を実現することが可能となり、産業上の利用価値は甚大である。
本発明の全体構成の一例を示すブロック構成図である。 本発明の演算処理部の構成例を示す機能ブロック図である。 有価証券報告書（日本語版）の一例の一部を示す図である。 コーポレート・ガバナンス報告書（日本語版）の一例の一部を示す図である。 決算短信報告書の一例の一部を示す図である。 定款および過去の株主総会招集通知のデータ入力を説明するための図である。 入力されたデータ、情報のデータベース内の配置例を模式的に示す図である。 株主総会議案予測システム収集データ一覧表の一例を示す図である。 株主総会議案予測システム収集データ一覧表の一例を示す図である。 株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表の一例を示す図である。 株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表の一例を示す図である。 株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表の一例を示す図である。 株主総会議案予測報告書（英語版）の一例を示す部分図である。 株主総会議案予測報告書（英語版）の一例を示す部分図である。 株主総会議案予測報告書（英語版）の一例を示す部分図である。 株主総会議案予測報告書（英語版）の一例を示す部分図である。 議決権行使ガイドラインの一例を示す部分図である。 剰余金分配議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 定款一部変更議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 取締役選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 監査役選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 補欠監査役選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 役員賞与支給議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 退職慰労金支給議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 役員報酬額改定議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 新株予約権付与議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 自己株式取得議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 会計監査人選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 買収防衛策導入議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 事業再編議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 その他会社提案議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。 株主提案議案に関する有無判断のアルゴリズム例を示すフローチャートである。
本発明の全体構成は図１に示すような構成になっており、全体の制御や演算処理等を実行するＣＰＵ１０と、制御プログラムやパラメータ等を格納しているＲＯＭ１１と、作業メモリを形成するＲＡＭ１２と、入力処理された情報やデータ、パラメータを記憶するデータベース（ＤＢ）２０と、表示制御部１３を経て必要なデータ、表、操作案内等を表示する表示部１４と、演算処理結果等を電子データや印字形式で出力する出力部１５と、必要な情報やデータ、コマンド等を入力する入力部１６とを具備し、これら各部が相互に接続されている。また、システム本体は外部の端末（例えばパソコン）３０に接続されると共に、インターネット３１に接続されて利用者の外部端末と送受信することができ、そのためのインタフェース（Ｉ／Ｆ）部３２がＣＰＵ１０等に接続されている。
入力部１６からは、電子データである有価証券報告書４１、電子データであるコーポレート・ガバナンス報告書４２、電子データである決算短信報告書４３、電子データである適時開示情報報告書４４、電子データである独立役員報告書４５、ペーパーに印字されている定款および過去の株主総会招集通知の書類４６、ペーパーに印字されている報道および取材情報４７のデータや情報が入力される。また、電子データの場合には、インターネット３１を経由して入力することも可能である。なお、有価証券報告書４１、コーポレート・ガバナンス報告書４２、決算短信報告書４３、適時開示情報報告書４４はペーパーに印字されているデータであっても構わない。逆に、定款および過去の株主総会招集通知の書類４６、報道および取材情報４７が電子データであっても構わない。
図２は、ＣＰＵ１０、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、データベース２０で構成される演算処
理部１００の機能ブロック例を示しており、演算処理部１００は議案項目等のデータを所定のアルゴリズムで数値化する数値化部１１０と、議案項目の抽出を行うデータ抽出部１２０と、株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表作成部１３０と、データの並び替えを行うデータ並び替え部１４０と、株主総会における議案を予測する議案内容予測部１５０と、議案内容予測部１５０で予測された予測議案に基づいて株主総会議案予測報告書６０を作成する株主総会議案予測報告書作成部１６０と、別途株主が作成する議決権行使ガイドライン２００のデータを基準値として予測議案に対する賛否を判断する議案判断部１７０と、議案判断部１７０で判断された結果に基づいて株主総会議案決定報告書５２を作成する株主総会議案決定報告書作成部１８０とで構成されている。
有価証券報告書（日本語版）４１は例えば図３に示すようになっており、様式は「企業内容等の開示に関する内閣府令」に定められている。電子データである有価証券報告書４１より、株式の所有者別状況、役員に関するデータを入力部１６より入力して取り込む。有価証券報告書４１のデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、有価証券報告書４１の分類に従って、各々の項目に該当値を入力部１６のキーボードより入力する。なお、有価証券報告書４１の財務情報が作成、流通、再利用できるように標準化されたＸＭＬ(eXtensible Markup Language)ベースの言語であるＸＢＲL(eXtensible Business Reporting Language)を利用することで、キーボードによる入力作業の省力化を図ることが可能であるため、有価証券報告書４１がＸＢＲLにより開示される場合は、これを利用する。株式の所有者別状況における入力対象は金融機関その他の法人、外国法人、個人の区分などである。役員に関するデータにおける入力対象は、役員氏名、生年月日、会社入社年月、役員就任年月、略歴、社内・社外役員の区分などである。図３は有価証券報告書４１の一部を示しており、「第一部 証券情報」の「第１ 募集要項」として、新規発行社債、社債の引受けおよび社債管理の委託、新規発行コマーシャル・ペーパー、新規発行カバードワラント、新規発行預託証券、新規発行による手取金の使途、会社設立の場合の特記事項があり、「第２ 売出要領」として、売出有価証券、売出しの条件がある。また、「第二部 企業情報」には、「第１ 企業の概況」として、主要な経営指標等の推移、沿革、事業の内容、関係会社の状況、従業員の状況があり、「第２ 事業の状況」として、業績等の概要、生産、受注および販売の状況、対処すべき課題、経営上の重要な契約等、研究開発活動があり、「第３ 設備の状況」として、設備投資等の概要、主要な設備の状況、設備の新設、除却等の計画があり、「第４ 提出会社の状況」として、株式等の状況、自己株式の取得等の状況、配当政策、株価の推移があり、「第５ 経理の状況」として、連結財務諸表等、財務諸表等があり、「第６ 提出会社の株式事務の概要」、「第７ 提出会社の参考情報」がある。更に、「第三部 提出会社の保証会社等の情報」には、「第１ 保証会社情報」、「第２ 保証会社以外の会社の情報」、「第３ 指数等の情報」があり、「第四部 特別情報」には、「第１ 最近の財務諸表」、「第２ 保証会社および連動子会社の最近の財務諸表または財務書類」がある。
コーポレート・ガバナンス報告書（日本語版）４２は例えば図４に示すようになっており、「コーポレート・ガバナンスに関する基本的な考え方および資本構成、企業属性その他の基本情報」には更に、企業属性、上場取引所および市場区分、決算期、業種、（連結）従業員数、（連結）売上高、親会社の有無、連結子会社数、その他コーポレート・ガバナンスに重要な影響を与えうる特別な事情その他が一般的に示される。また、「経営上の意思決定、執行および監督に係る経営管理組織その他のコーポレート・ガバナンス体制の状況」として、組織形態、取締役会の議長、取締役の人数、社外取締役の選任状況、監査役会の設置の有無、監査役の人数、監査役と会計監査人の連携状況、監査役と内部監査部門の連携状況、社外監査役の選任状況、執行役関係、監査体制インセンティブ関係、取締役報酬に関する開示状況、社外取締役のサポート体制その他がある。更に、「株主その他の利害関係者に関する施策の実施状況」には、株主総会の活性化および議決権行使の円滑化に向けての取組み状況、ＩＲに関する活動状況、ステークホルダーの立場の尊重に係る取組み状況があり、「内部統制システムに関する基本的な考え方およびその整備状況」には、内部統制システムについての基本的な考え方、内部統制システムの整備状況、反社会的勢力排除に向けた基本的な考え方、反社会的勢力排除に向けた整備状況、模式図の添付があり、その他買収防衛に関する事項等がある。このような内容が記述されている電子データのコーポレート・ガバナンス報告書４２より、当該会社の基本的考え方、資本構成、企業属性、取締役および監査役に関する情報、社外取締役および社外監査役に関する情報、報酬に関する情報、株主その他利害関係者に関する施策、内部統制、買収防衛に関する情報を入力部１６より入力して取り込む。コーポレート・ガバナンス報告書４２の入力部１６でのデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、コーポレート・ガバナンス報告書４２の分類に従って、各々の項目に該当値をキーボードにより入力する。なお、コーポレート・ガバナンス報告書４２の財務情報が作成、流通、再利用できるように標準化されたＸＭＬベースの言語であるＸＢＲLを利用することで、キーボードによる入力作業の省力化を図ることが可能であるため、コーポレート・ガバナンス報告書４２がＸＢＲLにより開示される場合は、これを利用する。
決算短信報告書（日本語版）４３は例えば図５に示すようになっており、決算短信報告書４３の様式には連結財務諸表作成会社用と連結財務諸表非作成会社用とがあり、連結財務諸表作成会社用様式では、サマリー情報として、連結業績、配当の状況、連結業績予想、その他があり、定性的・財務諸表等として、経営成績、企業集団の状況、経営方針、連結財務諸表、個別財務諸表、その他がある。また、連結財務諸表非作成会社用様式では、サマリー情報として、業績、配当の状況、業績予想、その他があり、定性的・財務諸表等として、経営成績、企業集団の状況、経営方針、財務諸表、その他がある。このような内容を記述している電子データの決算短信報告書４３より、当期利益、配当額、発行済株式数といった企業業績および決算発表日時、株主総会開催日などのデータを入力部１６より入力して取り込む。決算短信報告書４３の入力部１６によるデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、決算短信報告書４３の分類に従って、各々の項目に該当値を入力部１６のキーボードにより入力する。なお、決算短信報告書４３の財務情報が作成、流通、再利用できるように標準化されたＸＭＬベースの言語であるＸＢＲLを利用することで、キーボードによる入力作業の省力化を図ることが可能であるため、決算短信報告書４３がＸＢＲLにより開示される場合は、これを利用する。
適時開示情報報告書４４には定められた様式はないが、電子データである適時開示情報報告書４４より役員の異動、買収防衛策に関する方針、企業再編に関する情報、役員報酬に関する情報等を入力部１６より入力して取り込む。適時開示報告書４４の入力部１６によるデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、適時開示情報報告書４４の分類に従って、各々の項目に該当値を入力部１６のキーボードにより入力する。
電子データである独立役員報告書４５より、個々の社外取締役および社外監査役の属性について、他の会社の出身者、弁護士、公認会計士、税理士、学者、その他の区分に従ってデータを入力する。併せて、開示される当該社外取締役および社外監査役の専門性と業務との関連性に係る選任理由を入力する。電子データである独立役員報告書４５の入力部１６によるデータ入力は、これを掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードした後、独立役員報告書４５の分類に従って、各々の項目に該当値を入力部１６のキーボード等により入力する。なお、独立役員報告書４５の財務情報が作成、流通、再利用できるように標準化されたＸＭＬベースの言語であるＸＢＲLを利用することで、キーボードによる入力作業の省力化を図ることが可能であるため、独立役員報告書４５がＸＢＲLにより開示される場合は、これを利用する。なお、独立役員報告書４５の開示項目はコーポレート・ガバナンス報告書４２に沿ったものである。
各会社が開示する定款および過去の株主総会招集通知の書類４６より、株主総会議案を作成するに当たり必要となる情報を入力する。ペーパーに印字されている定款および株主総会招集通知４６の入力部１６によるデータ入力は、図６に示すように、当該会社（本例では「ＡＡ株式会社」）が定款および過去の株主総会招集通知の書類４６を掲載するインターネット上の発行会社等のウェブサイトからデータをダウンロードして表示部１４Ａに表示した後、表示部１４の所定部に入力部１６のキーボー等で行う。株主総会招集通知の様式は会社法施行規則において定められており、議案、提案の理由、議案につき株主総会に報告すべき調査の結果があるときは、その結果の概要、その他が挙げられている。定款において入力するデータは、株式の状況、株主総会、取締役会および監査役会の運営に関する事項、取締役および監査役の任期、配当金決議の権限に関する事項などである。過去の株主総会招集通知より入力する情報は、株主総会における決議事項の対象となる議案、参考資料として提示される取締役および監査役の略歴、属性、役員報酬の内容、買収防衛策、企業再編に関するもの等である。なお、図６では表示部１４Ａと表示部１４を別のハードとして示しているが、同一画面上に重畳形式で表示することも可能である。
更に、メディアによる報道や記者の取材などを基に、会社の株主総会に有用と思われる事項や情報をスクラップ等として蓄積しておき、本システムの利用時に報道および取材情報４７として入力する。入力する情報は、分析対象期間において発生した当該企業が関わる事件、不祥事等である。報道および取材情報４７は一般的にはスクラップとして蓄積されるのでペーパー形式であり、これらスクラップされた事項を入力部１６のキーボード等により入力して行う。
上述のようにして入力された各会社の情報、データはデータベース２０に図７に示すように各会社毎に区画されて格納され、その後、データ並び替え部１４０は、入力種別（開示書類）毎にグループ分けして記番号を付してデータベース２０のデータの並び替えを行い、図８および図９に示すような株主総会議案予測システム収集データ一覧表５０として、記番号、開示書類等および開示書類等の項目の組で、少なくとも２年度分作成する。
次に、上述のように作成された株主総会議案予測システム収集データ一覧表５０のデータから、株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表作成部１３０は議案項目毎にグループ分けして別の記番号を付してデータを並び替え、数値化部１２０は各項目の数値化を行い、図１０〜図１２に示すような株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する。
データ抽出部１２０は、図１０〜図１２に示す株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１として集約されたデータから、一般的な株主総会招集通知の議案分類である剰余金分配、定款一部変更、取締役選任、監査役選任、補欠監査役選任、役員賞与金支給、退職慰労金支給、役員報酬額改定、新株予約権付与、自己株式取得、会計監査人選任、事業再編、買収防衛策導入、株主提案、その他の議案に必要な項目を各議案毎に抽出し、その抽出された項目から議案内容予測部１５０は、当該会社が作成するであろう株主総会招集通知の議案内容を予測し、この予測結果に基づいて株主総会議案予測報告書作成部１６０は株主総会議案予測報告書６０を作成する。このようにして作成された株主総会議案予測報告書６０を、株主総会開催の５週間前をめどに機関投資家等の株主に電子メール、ＦＡＸ、郵便等で提供する。株主総会議案予測報告書（英語版）６０の一例（”Typical Company, Limited”）を図１３〜図１６に示す。”Proxy
Advance Japan”は、本システム名を示している。
また、議案判断部１７０は、議案内容予測部１５０で予測された予測議案について、例えば図１７に示されるような議決権行使ガイドライン２００を参照することにより当該予測議案の賛否を判断し、株主総会議案決定報告書作成部１８０は議案判断部１７０からの判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。なお、株主総会議案決定報告書５２は株主総会議案予測報告書６０に含めても良い。つまり、予測議案の有無と、議案が有ると予測された予測議案に対する賛否とを併記して作成するようにしても良い。
株主総会議案決定報告書５２と株主総会議案予測報告書６０が別の場合には、実際に株主総会招集通知が公開された時点において、判断結果を含む株主総会議案決定報告書５２を株主総会開催の２週間前をめどに株主等に電子メール、ＦＡＸ、郵便等で提供する。これは、株主総会議案予測報告書６０ではカバーしきれなかった部分を改めて通知するためのものである。例えば取締役の人事について、発行会社は株主総会招集通知作成の直前で候補者を差し替えるといったことを行う可能性があり、本システムを使用する顧客（機関投資家等）に対し、予測と実際の招集通知の一致点および相違点を通知する必要があるからである。
以下に、各議案の有無の予測と予測議案に対する賛否の決定について説明する。
剰余金分配においては、定款および過去の株主総会招集通知４６より入力された配当決議の権限に関するデータと決算短信報告書４３より入力された配当金データとを組み合わせ、配当決議権限が株主総会にある場合および配当金が支給される場合はいずれも剰余金分配議案が「有る」と予測する。また、配当決議権限が取締役に有る場合においては、剰余金分配議案が「無い」と予測する。剰余金分配議案が有ると予測された場合には、更にその予測議案に対する賛否を判断する。
即ち、図１８に示す剰余金分配議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ８（当年：最終配当）、ＳＴ９（当年：配当性向）、ＳＴ１６（前年：配当性向）、ＳＴ１７（前年：ＲＯＥ）、ＤＴ８（配当権限）、ＳＴ４９（剰余金処分がある場合にその詳細）の各項目を抽出し（ステップＳ１１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ１２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている剰余金分配の基準値＃1Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ１３）、合算値が基準値＃１Ａ以上の場合には剰余金分配議案が「有る」と判定し（ステップＳ１４）、合算値が基準値＃１Ａより小さい場合には剰余金分配議案が「無い」と判定する（ステップＳ１５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された剰余金分配議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、剰余金分配の予測議案が有ると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された剰余金分配予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ１６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ８（当年：最終配当）、ＳＴ９（当年：配当性向）、ＳＴ１６（前年：配当性向）、ＳＴ１７（前年：ＲＯＥ）、ＤＴ８（配当権限）、ＳＴ４９（剰余金処分がある場合にその詳細）の数値の合算値である基準値＃１Ｂとを比較し（ステップＳ１７）、剰余金分配の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃１Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ１８）、算出最低値が基準値＃１Ｂよりも小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ１９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
定款一部変更議案においては、適時開示報告書４４または報道および取材情報４７により入力された定款変更に関するデータを基に、定款一部変更議案の有無を予測する。定款一部変更の議案が有ると予測された場合には、更にその予測議案に対する賛否を判断する。
即ち、図１９に示す定款一部変更議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＤＴ６（取締役任期）、ＤＴ７（監査役任期）、ＤＴ８（配当権限）、ＳＴ２７（株主総会の運営に関する規定）、ＳＴ２８（株式の状況）、ＳＴ５０（定款一部変更がある場合にその詳細）の各項目を抽出し（ステップＳ２１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ２２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている定款一部変更の基準値＃２Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ２３）、合算値が基準値＃２Ａ以上の場合には定款一部変更議案が「有る」と判定し（ステップＳ２４）、合算値が基準値＃２Ａより小さい場合には定款一部変更議案が「無い」と判定する（ステップＳ２５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された定款一部変更議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、定款一部変更の議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された定款一部変更予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ２６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＤＴ６（取締役任期）、ＤＴ７（監査役任期）、ＤＴ８（配当権限）、ＳＴ２７（株主総会の運営に関する規定）、ＳＴ２８（株式の状況）、ＳＴ５０（定款一部変更がある場合にその詳細）の数値の合算値である基準値＃２Ｂとを比較し（ステップＳ２７）、定款一部変更の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃２Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ２８）、算出最低値が基準値＃２Ｂよりも小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ２９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
取締役選任議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された取締役人事に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書４１、コーポレート・ガバナンス報告書４２、定款および過去の株主総会招集通知の書類４６より入力された個々の取締役のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう取締役の特定を行うと共に、その属性を一覧表として提示した上で取締役選任議案の有無を予測する。取締役選任の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２０に示す取締役選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＤＴ１（取締役または監査役の氏名）、ＤＴ２（役職名）、ＤＴ３（生年）、ＤＴ４（就任年）、ＤＴ５（経歴）、ＤＴ６（取締役任期）、ＤＴ９（社外役員）、ＤＴ１０（社外役員の属性）、ＤＴ１１（役員の異動に関する情報）、ＤＴ１２（役員候補者氏名）、ＤＴ１３（役員候補者役職名）、ＤＴ１４（役員候補者属性）、ＤＴ１５（役員候補者生年）、ＤＴ１６（役員候補者就任年）、ＳＴ２２（取締役会形態）、ＳＴ２３（取締役総数）、ＳＴ２４（社外取締役数）、ＳＴ２５（監査役数）
、ＳＴ２６（社外監査役数）、ＳＴ２７（株主総会の運営に関する規定）、ＳＴ５１（取締役選任がある場合にその詳細） の各項目を抽出し（ステップＳ３１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ３２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている取締役選任の基準値＃3Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ３３）、合算値が基準値＃３A以上の場合には取締役選任議案が「有る」と判定し（ステップＳ３４）、合算値が基準値＃３Aより小さい場合には取締役選任議案が「無い」と判定する（ステップＳ３５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された取締役選任議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、取締役選任の議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された取締役選任予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ３７）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＤＴ１（取締役または監査役の氏名）、ＤＴ２（役職名）、ＤＴ３（生年）、ＤＴ４（就任年）、ＤＴ５（経歴）、ＤＴ６（取締役任期）、ＤＴ９（社外役員）、ＤＴ１０（社外役員の属性）、ＤＴ１１（役員の異動に関する情報）、ＤＴ１２（役員候補者氏名）、ＤＴ１３（役員候補者役職名）、ＤＴ１４（役員候補者属性）、ＤＴ１５（役員候補者生年）、ＤＴ１６（役員候補者就任年）、ＳＴ２２（取締役会形態）、ＳＴ２３（取締役総数）、ＳＴ２４（社外取締役数）、ＳＴ２５（監査役数）
、ＳＴ２６（社外監査役数）、ＳＴ２７（株主総会の運営に関する規定）、ＳＴ５１（取締役選任がある場合にその詳細）の数値の合算値である基準値＃３Bとを比較し（ステップＳ３８）、取締役選任の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃３B以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ３９a）、算出最低値が基準値＃３Bよりも小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ３９b）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
監査役選任議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された監査役人事に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書４１、コーポレート・ガバナンス報告書４２、定款および過去の株主総会招集通知の書類４６より入力された個々の監査役のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう監査役の特定を行うと共に、その属性を一覧表として提示した上で監査役選任議案の有無を予測する。監査役役選任の予測議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２１に示す監査役選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＤＴ１（取締役または監査役の氏名）、ＤＴ２（役職名）、ＤＴ３（生年）、ＤＴ４（就任年）、ＤＴ５（経歴）、ＤＴ７（監査役任期）、ＤＴ９（社外役員）、ＤＴ１０（社外役員の属性）、ＤＴ１１（役員の異動に関する情報）、ＤＴ１２（役員候補者氏名）、ＤＴ１３（役員候補者役職名）、ＤＴ１４（役員候補者属性）、ＤＴ１５（役員候補者生年）、ＤＴ１６（役員候補者就任年）、ＳＴ２２（取締役会形態）、ＳＴ２３（取締役総数）、ＳＴ２４（社外取締役数）、ＳＴ２５（監査役数）、ＳＴ２６（社外監査役数）、ＳＴ２７（株主総会の運営に関する規定）、ＳＴ５１（取締役選任がある場合にその詳細）の各項目を抽出し（ステップＳ４１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ４２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている監査役選任の基準値＃4Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ４３）、合算値が基準値＃４A以上の場合には監査役選任議案が「有る」と判定し（ステップＳ４４）、合算値が基準値＃4Aより小さい場合には監査役選任議案が「無い」と判定する（ステップＳ４５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された監査役選任議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、監査役選任の議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された監査役選任予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ４７）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＤＴ１（取締役または監査役の氏名）、ＤＴ２（役職名）、ＤＴ３（生年）、ＤＴ４（就任年）、ＤＴ５（経歴）、ＤＴ７（監査役任期）、ＤＴ９（社外役員）、ＤＴ１０（社外役員の属性）、ＤＴ１１（役員の異動に関する情報）、ＤＴ１２（役員候補者氏名）、ＤＴ１３（役員候補者役職名）、ＤＴ１４（役員候補者属性）、ＤＴ１５（役員候補者生年）、ＤＴ１６（役員候補者就任年）、ＳＴ２２（取締役会形態）、ＳＴ２３（取締役総数）、ＳＴ２４（社外取締役数）、ＳＴ２５（監査役数）、ＳＴ２６（社外監査役数）、ＳＴ２７（株主総会の運営に関する規定）、ＳＴ５１（取締役選任がある場合にその詳細）の数値の合算値である基準値＃４Bとを比較し（ステップＳ４８）、監査役選任の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃４B以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ４９a）、算出最低値が基準値＃４Bよりも小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ４９ｂ）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
補欠監査役選任議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された補欠監査役人事に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書４１、コーポレート・ガバナンス報告書４２、定款および過去の株主総会招集通知の書類４６より入力された個々の補欠監査役のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう補欠監査役の特定を行うと共に、その属性を一覧表として提示した上で補欠監査役選任議案の有無を予測する。補欠監査役役選任の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２２に示す補欠監査役選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ７２（その他情報はある場合にその詳細）およびＳＴ５３（補欠監査役選任がある場合にその詳細）の項目を抽出し（ステップＳ５１）、議案内容予測部１５０は抽出された項目の数値を合算値とする（ステップＳ５２）。当該項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている補欠監査役選任の基準値＃５Aと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ５３）、合算値が基準値＃５A以上の場合には補欠監査役選任議案が「有る」と判定し（ステップＳ５４）、合算値が基準値＃５Aよりも小さい場合には補欠監査役選任議案が「無い」と判定する（ステップＳ５５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された補欠監査役選任議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、補欠監査役選任の予測議案がある場合には、議案判断部１７０は、作成された補欠監査役選任予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ５６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳT７２およびＳＴ５３の数値の合算値である基準値＃５Bとを比較し（ステップＳ５７）、補欠監査役選任の議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃５Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ５８）、算出最低値が基準値＃５Bよりも小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ５９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
役員賞与支給議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された報酬に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書４１、コーポレート・ガバナンス報告書４２、定款および過去の株主総会招集通知の書類４６より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう役員賞与支給議案の有無を予測する。役員賞与支給の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２３に示す役員賞与支給議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ３６（報酬に関する情報）、ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ５４（役員賞与支給がある場合にその詳細）、ＳＴ６４（役員賞与支給対象者の特徴）の各項目を抽出し（ステップＳ６１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ６２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている役員賞与支給の基準値＃6Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ６３）、合算値が基準値＃６Ａ以上の場合には役員賞与支給議案が「有る」と判定し（ステップＳ６４）、合算値が基準値＃６Ａよりも小さい場合には役員賞与支給議案が「無い」と判定する（ステップＳ６５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された役員賞与支給議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、役員賞与支給の議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された役員賞与支給予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ６６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ３６（報酬に関する情報）、ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ５４（役員賞与支給がある場合にその詳細）、ＳＴ６４（役員賞与支給対象者の特徴）の数値の合算値である基準値＃６Ｂとを比較し（ステップＳ６７）、役員賞与支給の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃６Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ６８）、算出最低値が基準値＃６Ｂよりも小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ６９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
退職慰労金支給議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された報酬に関するデータを基に、議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書４１、コーポレート・ガバナンス報告書４２、定款および過去の株主総会招集通知の書類４６より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう退職慰労金支給議案の有無を予測する。退職慰労金支給の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２４に示す退職慰労金支給議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ３６（報酬に関する情報）、ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ５５（退職慰労金支給がある場合にその詳細）、ＳＴ６５（退職慰労金支給対象者の特徴）、ＳＴ７０（役員報酬に関する方針）の各項目を抽出し（ステップＳ７１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ７２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている退職慰労金支給の基準値＃7Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ７３）、合算値が基準値＃７Ａ以上の場合には退職慰労金支給議案が「有る」と判定し（ステップＳ７４）、合算値が基準値＃７Ａより小さい場合には退職慰労金支給議案が「無い」と判定する（ステップＳ７５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された退職慰労金支給議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、退職慰労金支給の議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された退職慰労金支給予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ７６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ３６（報酬に関する情報）、ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ５５（退職慰労金支給がある場合にその詳細）、ＳＴ６５（退職慰労金支給対象者の特徴）、ＳＴ７０（役員報酬に関する方針）の数値の合算値である基準値＃７Ｂとを比較し（ステップＳ７７）、退職慰労金支給の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃７Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ７８）、算出最低値が基準値＃７Ｂより小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ７９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
役員報酬額改定議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された報酬に関するデータを基に、議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書４１、コーポレート・ガバナンス報告書４２、定款および過去の株主総会招集通知の書類４６より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう役員報酬額改定議案の有無を予測する。役員報酬額改定の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２５に示す役員報酬額改定議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ３６（報酬に関する情報）、ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ５６（役員報酬額改定がある場合にその詳細）、ＳＴ６６（役員報酬改定後の水準）、ＳＴ７０（役員報酬に関する方針）の各項目を抽出し（ステップＳ８１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ８２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている役員報酬額改定の基準値＃8Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ８３）、合算値が基準値＃８Ａ以上の場合には役員報酬額改定議案が「有る」と判定し（ステップＳ８４）、合算値が基準値＃８Ａより小さい場合には役員報酬額改定議案が「無い」と判定する（ステップＳ８５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された役員報酬額改定議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、役員報酬額改定の議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された役員報酬額改定予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ８６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ３６（報酬に関する情報）、ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ５６（役員報酬額改定がある場合にその詳細）、ＳＴ６６（役員報酬改定後の水準）、ＳＴ７０（役員報酬に関する方針）の数値の合算値である基準値＃８Ｂとを比較し（ステップＳ８７）、役員報酬額改定の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃８Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ８８）、算出最低値が基準値＃８Ｂより小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ８９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
新株予約権付与議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された報酬に関するデータを基に、議案の有無を予測すると共に、有価証券報告書４１、コーポレート・ガバナンス報告書４２、定款および過去の株主総会招集通知の書類４６より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう新株予約権付与議案の有無を予測する。新株予約権付与の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２６に示す新株予約権発行議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ３６（報酬に関する情報）、ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ５７（新株予約権がある場合にその詳細）、ＳＴ６７（新株予約権付与対象者の特徴）、ＳＴ７０（役員報酬に関する方針）の各項目を抽出し（ステップＳ９１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ９２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている新株予約権発行の基準値＃９Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ９３）、合算値が基準値＃９Ａ以上の場合には新株予約権発行議案が「有る」と判定し（ステップＳ９４）、合算値が基準値＃９Ａより小さい場合には新株予約権発行議案が「無い」と判定する（ステップＳ９５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された新株予約権発行議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、新株予約権発行の議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された新株予約権発行予測議案の判定に用いた項目の中での最低値を求め（ステップＳ９６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ３６（報酬に関する情報）、ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ５７（新株予約権がある場合にその詳細）、ＳＴ６７（新株予約権付与対象者の特徴）、ＳＴ７０（役員報酬に関する方針）の数値の合算値である基準値＃９Ｂとを比較し（ステップＳ９７）、新株予約権発行の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃９Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ９８）、算出最低値が基準値＃９Ｂより小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ９９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
自己株式取得議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された自己株式取得に関するデータを基に、議案の有無を予測すると共に、報道および取材情報情報４７を基に入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう自己株式取得議案の有無を予測する。自己株式取得の予測議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２７に示す自己株式取得議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ４５（昨年度定時総会議案の有）、ＳＴ７２（その他情報がある場合にその詳細）の各項目を抽出し（ステップＳ１０１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ１０２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている自己株式取得の基準値＃１０Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ１０３）、合算値が基準値＃１０Ａ以上の場合には自己株式取得議案が「有る」と判定し（ステップＳ１０４）、合算値が基準値＃１０Ａより小さい場合には自己株式取得議案が「無い」と判定する（ステップＳ１０５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された自己株式取得議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、自己株式取得の議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された自己株式取得予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ１０６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ４５（昨年度定時総会議案の有）およびＳＴ７２（その他情報がある場合にその詳細）の数値の合算値である基準値＃１０Ｂとを比較し（ステップＳ１０７）、自己株式取得の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃１０Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ１０８）、算出最低値が基準値＃１０Ｂより小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ１０９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
会計監査人選任議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された会計監査人選任に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、過去の株主総会招集通知（書類４７）より入力された会計監査人に関するデータを組み合わせ、その属性を一覧表として提示した上で監査役選任議案の有無を予測する。会計監査人選任の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２８に示す会計監査人選任議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ７２（その他情報がある場合にその詳細）およびＳＴ５９（会計監査人選任がある場合にその詳細）の項目を抽出し（ステップＳ１１１）、議案内容予測部１５０は抽出された項目の数値を合算値とする（ステップＳ１１２）。当該項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている会計監査人選任の基準値＃１１Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ１１３）、合算値が基準値＃１１Ａ以上の場合には会計監査人選任議案が「有る」と判定し（ステップＳ１１４）、合算値が基準値＃１１Ａより小さい場合には会計監査人選任議案が「無い」と判定する（ステップＳ１１５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された会計監査人選任議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、会計監査人選任の議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された会計監査人選任予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ１１６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ７２およびＳＴ５９の数値の合算値である基準値＃１１Ｂとを比較し（ステップＳ１１７）、会計監査人選任の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃１１Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ１１８）、算出最低値が基準値＃１１Ｂより小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ１１９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
買収防衛策導入議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された買収防衛策に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、報道および取材情報４７、有価証券報告書４１、コーポレート・ガバナンス報告書４２、定款および過去の株主総会招集通知の書類４６より入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう買収防衛策導入議案の有無を予測する。買収防衛策導入の予測議案が有ると判断された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図２９に示す買収防衛策導入議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ３９（買収防衛策に関する方針）、ＳＴ６８（買収防衛策に関する方針）の各項目を抽出し（ステップＳ１２１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ１２２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている買収防衛策導入の基準値＃１２Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ１２３）、合算値が基準値＃１２Ａ以上の場合には買収防衛策導入議案が「有る」と判定し（ステップＳ１２４）、合算値が基準値＃１２Ａより小さい場合には買収防衛策導入議案が「無い」と判定する（ステップＳ１２５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された買収防衛策導入議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、買収防衛策導入の予測議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された買収防衛策導入予測議案の判定に用いた項目の中での最低値を求め（ステップＳ１２６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ３９（買収防衛策に関する方針）およびＳＴ６８（買収防衛策に関する方針）の数値の合算値である基準値＃１２Ｂとを比較し（ステップＳ１２７）、買収防衛策導入の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃１２Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ１２８）、算出最低値が基準値＃１２Ｂより小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ１２９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
事業再編関連議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された事業再編に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、報道及び取材情報４７を基に入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう事業再編関連議案の有無を予測する。事業再編関連の予測議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図３０に示す事業再編関連議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ６９（企業再編に関する方針）の各項目を抽出し（ステップＳ１３１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ１３２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている事業再編関連の基準値＃１３Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ１３３）、合算値が基準値＃１３Ａ以上の場合には事業再編関連議案が「有る」と判定し（ステップＳ１３４）、合算値が基準値＃１３Ａより小さい場合には事業再編関連議案が「無い」と判定する（ステップＳ１３５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された事業再編関連議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、事業再編関連の予測議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された事業再編関連予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ１３６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ６９（企業再編に関する方針）の数値の合算値である基準値＃１３Ｂとを比較し（ステップＳ１３７）、事業再編関連の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃１３Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ１３８）、算出最低値が基準値＃１３Ｂより小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ１３９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する（ステップＳ１３６）。
その他会社提案議案においては、適時開示情報報告書４４より入力されたその他会社提案に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、報道および取材情報４７を基に入力された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろうその他会社提案議案の有無を予測する。その他会社提案の議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図３１に示すその他会社提案議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から基番号ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ７１（株主提案に関する情報）の各項目を抽出し（ステップＳ１４１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ１４２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されているその他会社提案基準値＃１４Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ１４３）、合算値が基準値＃１４Ａ以上の場合にはその他会社提案議案が「有る」と判定し（ステップＳ１４４）、合算値が基準値＃１４Ａより小さい場合にはその他会社提案議案が「無い」と判定する（ステップＳ１４５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定されたその他会社提案議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、その他会社提案議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成されたその他会社提案予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ１４６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ７１（株主提案に関する情報）の数値の合算値である基準値＃１４Ｂとを比較し（ステップＳ１４７）、その他会社提案の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃１４Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ１４８）、算出最低値が基準値＃１４Ｂより小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ１４９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する（ステップＳ１４６）。
株主提案議案においては、適時開示情報報告書４４より入力された株主提案に関するデータを基に議案の有無を予測すると共に、報道および取材情報４７を基に収集された個々のデータを組み合わせ、株主総会に提示されるであろう株主提案議案の有無を予測する。株主提案議案が有ると予測された場合には、更にその議決権行使の判断結果を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
即ち、図３２に示す株主提案議案に関する有無判断のアルゴリズム例では、議案内容予測部１５０が議案の有無を判定する。先ずデータ抽出部１２０は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１から記番号ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ７１（株主提案に関する情報）の各項目を抽出し（ステップＳ１５１）、議案内容予測部１５０は抽出された各項目の数値の合算値を算出する（ステップＳ１５２）。各項目の数値化は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１を作成する段階で、数値化部１２０によって行われている。次に、予め設定されている株主提案の基準値＃１５Ａと、算出された合算値との大小を比較する判定を行い（ステップＳ１５３）、合算値が基準値＃１５Ａ以上の場合には株主提案議案が「有る」と判定し（ステップＳ１５４）、合算値が基準値＃１５Ａより小さい場合には株主提案議案が「無い」と判定する（ステップＳ１５５）。株主総会議案予測報告書作成部１６０は、判定された株主提案議案の有無の予測結果を株主総会議案予測報告書６０として作成する。
さらに、株主提案議案があると予測された場合には、議案判断部１７０は、作成された株主提案予測議案の判定に用いた項目の数値の中での最低値を求め（ステップＳ１５６）、この算出最低値と、別途株主が作成する議決権行使ガイドラインが定めた記番号ＳＴ４４（不祥事等の事件）、ＳＴ７１（株主提案に関する情報）の数値の合算値とを比較し（ステップＳ１５７）、株主提案の予測議案に対する賛否を判断する。つまり、算出最低値が基準値＃１５Ｂ以上の場合には予測議案に賛成し（ステップＳ１５８）、算出最低値が基準値＃１５Ｂより小さい場合には予測議案に反対し（ステップＳ１５９）、株主総会議案決定報告書作成部１８０はその議決権行使の判断結果（賛否）を株主総会議案決定報告書５２として作成する。
上述のように本発明システムでは株主総会の議案予測を行うと共に、その予測内容が、株主が議決権を行使する際に総合的な判断を行えるように株主総会の概要を予測すると共に、当該会社の株主総会に関する総合的な判断報告書を作成し、株主総会議案における株主の意思決定および議決権行使に有用となる情報を提供する。
上記の予測対象会社の議案に影響を与え得る事項の分析におけるアルゴリズムでは、株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表５１における記番号ＤＴ１（取締役または監査役の氏名）、ＤＴ９（社外役員）、ＤＴ１０（社外役員の属性）、ＤＴ１１（役員の異動に関する情報）、ＳＴ５（決算概要（当年決算短信））、ＳＴ２０（安定比率（株式の所有者別状況より算出））、ＳＴ２２（取締役会形態）、ＳＴ２３（取締役総数）、ＳＴ２４（社外取締役数）、ＳＴ３１（基本的な考え方）、ＳＴ３２（基本構成）、ＳＴ３３（企業属性）、ＳＴ３４（取締役および監査役に関する情報）、ＳＴ３５（社外取締役および社外監査役の属性および関連する情報）、ＳＴ３６（報酬に関する情報）、ＳＴ３７（株主その他利害関係者に関する施策）、ＳＴ３８（内部統制）、ＳＴ３９（買収防衛策に関する方針）、ＳＴ４０（企業再編に関する方針）、ＳＴ４１（役員報酬に関する方針）、ＳＴ４２（株主提案に関する情報）の各項目を抽出し、各項目が示す分析結果を文章化して表示する。
本発明の株主総会招集通知における議案予測システムによれば、株主総会における議案を、発行会社が株主総会招集通知を公開するよりも２，３週間早くその内容を予測することが可能であり、短期間に投資先の議案に対する意思決定を行わなければならない機関投資家にとって、議案内容の十分な吟味が可能となる。さらに、議案の「有り」が予測される場合、各議案に対する賛否情報を得ることができるので、議決権行使の上で貴重な支援を得ることができる。
これにより、発行会社と株主の間の理解を促進し、相互にとって円滑かつ有益な意思疎通を実現することが可能となり、産業上の利用価値は甚大である。
１０ ＣＰＵ
１１ ＲＯＭ
１２ ＲＡＭ
１３ 表示制御部
１４ 表示部
１５ 出力部
１６ 入力部
２０ データベース（ＤＢ）
３０ 端末
３１ インターネット
３２ インタフェース（Ｉ／Ｆ）部
４１ 有価証券報告書
４２ コーポレート・ガバナンス報告書
４３ 決算短信報告書
４４ 適時開示情報報告書
４５ 独立役員報告書
４６ 定款および過去の株主総会招集通知の書類
４７ 報道および取材情報
５０ 株主総会議案予測システム収集データ一覧表
５１ 株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表
５２ 株主総会決定報告書
６０ 株主総会議案予測報告書
１００ 演算処理部
１１０ 数値化部
１２０ データ抽出部
１３０ 株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表作成部
１４０ データ並び替え部
１５０ 議案内容予測部
１６０ 株主総会議案予測報告書作成部
１７０ 議案判断部
１８０ 株主総会議案決定報告書作成部
２００ 議決権行使ガイドライン

Claims (7)

  1. 入力部と、記憶部を具備した演算処理部と、出力部とを具え、
    前記演算処理部が、数値化部と、データ抽出部と、株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表作成部と、データ並び替え部と、議案内容予測部と、株主総会議案予測報告書作成部とを具え、
    前記入力部より入力された有価証券報告書、コーポレート・ガバナンス報告書、決算短信報告書、適時情報開示報告書、独立役員報告書、定款および過去の株主総会招集通知の書類のデータより、前記数値化部は議案項目毎に数値化し、前記データ並び替え部はデータの並び替えを行うことにより前記株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表作成部は株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表を作成し、
    株主総会議案毎に、
    前記データ抽出部は当該議案に必要な項目を前記株主総会議案予測システムアルゴリズム算出用データ一覧表から抽出し、前記議案内容予測部は前記抽出された項目の数値の合算値を算出し、前記合算値と前記当該議案の基準値Ａとを比較することによって当該議案の有無を判定し、前記株主総会議案予測報告書作成部は前記当該議案の有無の判定結果に基づいて株主総会議案予測報告書を作成することを特徴とする株主総会招集通知における議案予測システム。
  2. 前記入力部より入力されるデータに、更に報道および取材情報が含まれている請求項１に記載の株主総会招集通知における議案予測システム。
  3. 前記株主総会議案が剰余金分配、定款一部変更、取締役選任、監査役選任、補欠監査役選任、役員賞与支給、退職慰労金支給、役員報酬改定、新株予約権発行、自己株式取得、会計監査人選任、買収防衛策導入、事業再編関連、その他会社提案、株主提案である請求項１又は２に記載の株主総会招集通知における議案予測システム。
  4. 前記株主総会議案予測報告書を前記出力部より、外部の端末に電子データで送信するようになっている請求項１に記載の株主総会招集通知における議案予測システム。
  5. 前記演算処理部が更に議案判断部および株主総会議案決定報告書作成部を具えており、前記議案判断部は、前記抽出された項目の数値の中での最低値を求め、議決権行使ガイドラインで定められている前記抽出された項目の数値の合算値を基準値Ｂとし、前記最低値と前記基準値Ｂとを比較することによって前記予測議案に対する賛否を判断し、前記株主総会議案決定報告書作成部は前記賛否の結果に基づいて株主総会議案決定報告書を作成するようになっている請求項１に記載の株主総会招集通知における議案予測システム。
  6. 前記株主総会議案決定報告書が前記株主総会議案予測報告書に含まれている請求項５に記載の株主総会招集通知における議案予測システム。
  7. 前記株主総会議案決定報告書を前記出力部より、外部の端末に電子データで送信するようになっている請求項５に記載の株主総会招集通知における議案予測システム。
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