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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022160906
(43)【公開日】2022-10-20
(54)【発明の名称】情報処理システム及び情報処理方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/00 20120101AFI20221013BHJP
G06F 16/28 20190101ALI20221013BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/00
G06F16/28
【審査請求】有
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021065428
(22)【出願日】2021-04-07
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2022-02-15
(71)【出願人】
【識別番号】316014906
【氏名又は名称】株式会社ＦＲＯＮＴＥＯ
(74)【代理人】
【識別番号】110002848
【氏名又は名称】特許業務法人ＳＢＰＪ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】久光 徹
(72)【発明者】
【氏名】蓮子 和巳
(72)【発明者】
【氏名】水野 貴之
【テーマコード（参考）】
5B175
5L049
【Ｆターム（参考）】
5B175FB04
5B175KA12
5L049AA00
(57)【要約】
【課題】エンティティが選択可能な戦略を適切に評価する情報処理システム及び情報処理方法等の提供。
【解決手段】 情報処理システムは、エンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、エンティティネットワークに基づいて影響度算出処理を行う影響度算出部と、第１エンティティによる複数の戦略を提示し、提示された複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択戦略を決定する戦略決定部と、選択戦略に基づいて、影響度算出処理における制約条件を決定する戦略解釈部と、評価処理部を含む。影響度算出部は、制約条件がない場合の第１影響度と、制約条件が与えられた場合の第２影響度を算出し、評価処理部は、第１影響度と第２影響度の比較処理に基づいて選択戦略の評価を行う。
【選択図】図２
【解決手段】 情報処理システムは、エンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、エンティティネットワークに基づいて影響度算出処理を行う影響度算出部と、第１エンティティによる複数の戦略を提示し、提示された複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択戦略を決定する戦略決定部と、選択戦略に基づいて、影響度算出処理における制約条件を決定する戦略解釈部と、評価処理部を含む。影響度算出部は、制約条件がない場合の第１影響度と、制約条件が与えられた場合の第２影響度を算出し、評価処理部は、第１影響度と第２影響度の比較処理に基づいて選択戦略の評価を行う。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
投資関係に基づいて、第１エンティティ及び第２エンティティを含む複数のエンティティに対応する複数のノードが接続されたエンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、
前記エンティティネットワークに基づいて、前記第２エンティティへの影響度を算出する影響度算出処理を行う影響度算出部と、
前記第１エンティティによる将来的な行動を表す複数の戦略を提示し、提示された前記複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択戦略を決定する戦略決定部と、
前記選択戦略に基づいて、前記影響度算出処理における制約条件を決定する戦略解釈部と、
前記影響度算出処理の結果に基づいて、前記選択戦略を評価する評価処理部と、
を含み、
前記影響度算出部は、
前記制約条件がない場合の前記影響度である第１影響度と、前記制約条件が与えられた場合の前記影響度である第２影響度を算出し、
前記評価処理部は、
前記第１影響度と前記第２影響度の比較処理に基づいて前記選択戦略の評価を行う情報処理システム。
前記エンティティネットワークに基づいて、前記第２エンティティへの影響度を算出する影響度算出処理を行う影響度算出部と、
前記第１エンティティによる将来的な行動を表す複数の戦略を提示し、提示された前記複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択戦略を決定する戦略決定部と、
前記選択戦略に基づいて、前記影響度算出処理における制約条件を決定する戦略解釈部と、
前記影響度算出処理の結果に基づいて、前記選択戦略を評価する評価処理部と、
を含み、
前記影響度算出部は、
前記制約条件がない場合の前記影響度である第１影響度と、前記制約条件が与えられた場合の前記影響度である第２影響度を算出し、
前記評価処理部は、
前記第１影響度と前記第２影響度の比較処理に基づいて前記選択戦略の評価を行う情報処理システム。
【請求項2】
請求項１において、
前記複数のエンティティのうち、前記第１エンティティによる前記行動の対象となるエンティティを第３エンティティとしたとき、
選択可能な前記複数の戦略は、前記第１エンティティが前記第３エンティティと協調する協調戦略、及び、前記第１エンティティが前記第３エンティティと敵対する敵対戦略の少なくとも一方を含む情報処理システム。
前記複数のエンティティのうち、前記第１エンティティによる前記行動の対象となるエンティティを第３エンティティとしたとき、
選択可能な前記複数の戦略は、前記第１エンティティが前記第３エンティティと協調する協調戦略、及び、前記第１エンティティが前記第３エンティティと敵対する敵対戦略の少なくとも一方を含む情報処理システム。
【請求項3】
請求項２において、
選択可能な前記複数の戦略は、前記第１エンティティが前記第３エンティティを買収する買収戦略、及び、前記第１エンティティが前記第３エンティティを売却する売却戦略を含む情報処理システム。
選択可能な前記複数の戦略は、前記第１エンティティが前記第３エンティティを買収する買収戦略、及び、前記第１エンティティが前記第３エンティティを売却する売却戦略を含む情報処理システム。
【請求項4】
請求項２または３において、
前記戦略決定部が、前記複数の戦略のうちの何れかの選択を受け付けた場合に、
前記評価処理部は、
前記複数のエンティティから、前記第３エンティティの候補である複数の候補エンティティを抽出し、
前記第１影響度と、前記複数の候補エンティティのそれぞれについて求められた前記第２影響度の前記比較処理に基づいて、前記複数の候補エンティティから前記第３エンティティを選択する処理を行う情報処理システム。
前記戦略決定部が、前記複数の戦略のうちの何れかの選択を受け付けた場合に、
前記評価処理部は、
前記複数のエンティティから、前記第３エンティティの候補である複数の候補エンティティを抽出し、
前記第１影響度と、前記複数の候補エンティティのそれぞれについて求められた前記第２影響度の前記比較処理に基づいて、前記複数の候補エンティティから前記第３エンティティを選択する処理を行う情報処理システム。
【請求項5】
請求項４において、
前記評価処理部は、
複数の評価基準のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択評価基準を決定し、
前記第１影響度、前記第２影響度、及び前記選択評価基準に基づいて、前記複数の候補エンティティから前記第３エンティティを選択する処理を行い、
前記複数の評価基準は、前記第１エンティティの前記影響度の増加度合いを用いる第１評価基準、及び、前記第１エンティティと敵対する敵対エンティティの前記影響度の減少度合いを用いる第２評価基準を含む情報処理システム。
前記評価処理部は、
複数の評価基準のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択評価基準を決定し、
前記第１影響度、前記第２影響度、及び前記選択評価基準に基づいて、前記複数の候補エンティティから前記第３エンティティを選択する処理を行い、
前記複数の評価基準は、前記第１エンティティの前記影響度の増加度合いを用いる第１評価基準、及び、前記第１エンティティと敵対する敵対エンティティの前記影響度の減少度合いを用いる第２評価基準を含む情報処理システム。
【請求項6】
請求項１乃至５の何れか一項において、
前記第１影響度と前記第２影響度に基づいて、前記複数のエンティティのうち、前記第１エンティティが前記選択戦略に対応する前記行動を行った場合に、前記第２エンティティへの前記影響度が所与の閾値以上増加すると判定された第４エンティティを提示する処理を行う提示処理部を含む情報処理システム。
前記第１影響度と前記第２影響度に基づいて、前記複数のエンティティのうち、前記第１エンティティが前記選択戦略に対応する前記行動を行った場合に、前記第２エンティティへの前記影響度が所与の閾値以上増加すると判定された第４エンティティを提示する処理を行う提示処理部を含む情報処理システム。
【請求項7】
請求項６において、
前記提示処理部は、
前記エンティティネットワークにおいて、前記第４エンティティを識別可能な態様で表示する処理を行う情報処理システム。
前記提示処理部は、
前記エンティティネットワークにおいて、前記第４エンティティを識別可能な態様で表示する処理を行う情報処理システム。
【請求項8】
請求項７において、
前記提示処理部は、
前記第４エンティティから前記第２エンティティまでの複数の経路のうちのクリティカルパスを識別可能な態様で提示し、
前記クリティカルパスは、経路長、及び、経路上における前記エンティティの前記影響度の少なくとも一方に基づいて決定される情報処理システム。
前記提示処理部は、
前記第４エンティティから前記第２エンティティまでの複数の経路のうちのクリティカルパスを識別可能な態様で提示し、
前記クリティカルパスは、経路長、及び、経路上における前記エンティティの前記影響度の少なくとも一方に基づいて決定される情報処理システム。
【請求項9】
請求項１乃至５の何れか一項において、
前記複数のエンティティのうち、前記第１エンティティ及び前記第２エンティティのいずれとも異なるエンティティを第５エンティティとし、
前記第１エンティティの前記影響度と、前記第５エンティティの前記影響度に基づいて求められる相対的な前記影響度を相対影響度としたとき、
前記第１影響度と前記第２影響度に基づいて、前記相対影響度の変化を提示する処理を行う提示処理部を含む情報処理システム。
前記複数のエンティティのうち、前記第１エンティティ及び前記第２エンティティのいずれとも異なるエンティティを第５エンティティとし、
前記第１エンティティの前記影響度と、前記第５エンティティの前記影響度に基づいて求められる相対的な前記影響度を相対影響度としたとき、
前記第１影響度と前記第２影響度に基づいて、前記相対影響度の変化を提示する処理を行う提示処理部を含む情報処理システム。
【請求項10】
投資関係に基づいて、第１エンティティ及び第２エンティティを含む複数のエンティティに対応する複数のノードが接続されたエンティティネットワークを取得し、
前記第１エンティティによる将来的な行動を表す複数の戦略を提示し、
提示された前記複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択戦略を決定し、
前記選択戦略に基づいて、制約条件を決定し、
前記エンティティネットワークに基づいて、前記制約条件がない場合の前記第２エンティティへの影響度である第１影響度を算出し、
前記エンティティネットワークに基づいて、前記制約条件が与えられた場合の前記第２エンティティへの前記影響度である第２影響度を算出し、
前記第１影響度と前記第２影響度の比較処理に基づいて前記選択戦略の評価を行う、
情報処理方法。
前記第１エンティティによる将来的な行動を表す複数の戦略を提示し、
提示された前記複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択戦略を決定し、
前記選択戦略に基づいて、制約条件を決定し、
前記エンティティネットワークに基づいて、前記制約条件がない場合の前記第２エンティティへの影響度である第１影響度を算出し、
前記エンティティネットワークに基づいて、前記制約条件が与えられた場合の前記第２エンティティへの前記影響度である第２影響度を算出し、
前記第１影響度と前記第２影響度の比較処理に基づいて前記選択戦略の評価を行う、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理システム及び情報処理方法等に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、あるエンティティが、他のエンティティに対してどのような影響力を有しているかを数値化する手法が知られている。ここでのエンティティは、国、企業、人等である。
【0003】
例えば特許文献１には、実体同士が複雑な関係を有する場合であっても，実体がほかの実体に対して有する影響力を求める手法が開示されている。複雑な関係とは、例えば、多数の階層を有する関係や、循環関係等である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２１－００５２９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
国や企業等のエンティティが戦略を策定する場合、複雑化したエンティティ間の関係を考慮した上で、当該戦略の効果を評価する必要がある。エンティティの取り得る戦略は種々考えられ、戦略に応じてエンティティ間の関係の変化の仕方も異なる。特許文献１等の従来手法は、戦略の選択受け付けや、受け付けた戦略の解釈等、戦略評価のための具体的な手法を開示していない。
【0006】
本開示のいくつかの態様によれば、エンティティが選択可能な戦略を適切に評価する情報処理システム及び情報処理方法等を提供できる。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の一態様は、投資関係に基づいて、第１エンティティ及び第２エンティティを含む複数のエンティティに対応する複数のノードが接続されたエンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、前記エンティティネットワークに基づいて、前記第２エンティティへの影響度を算出する影響度算出処理を行う影響度算出部と、前記第１エンティティによる将来的な行動を表す複数の戦略を提示し、提示された前記複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択戦略を決定する戦略決定部と、前記選択戦略に基づいて、前記影響度算出処理における制約条件を決定する戦略解釈部と、前記影響度算出処理の結果に基づいて、前記選択戦略を評価する評価処理部と、を含み、前記影響度算出部は、前記制約条件がない場合の前記影響度である第１影響度と、前記制約条件が与えられた場合の前記影響度である第２影響度を算出し、前記評価処理部は、前記第１影響度と前記第２影響度の比較処理に基づいて前記選択戦略の評価を行う情報処理システムに関係する。
【0008】
本開示の他の態様は、投資関係に基づいて、第１エンティティ及び第２エンティティを含む複数のエンティティに対応する複数のノードが接続されたエンティティネットワークを取得し、前記第１エンティティによる将来的な行動を表す複数の戦略を提示し、提示された前記複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択戦略を決定し、前記選択戦略に基づいて、制約条件を決定し、前記エンティティネットワークに基づいて、前記制約条件がない場合の前記第２エンティティへの影響度である第１影響度を算出し、前記エンティティネットワークに基づいて、前記制約条件が与えられた場合の前記第２エンティティへの前記影響度である第２影響度を算出し、前記第１影響度と前記第２影響度の比較処理に基づいて前記選択戦略の評価を行う情報処理方法に関係する。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】情報処理システムを含むシステムの構成例。
【図2】サーバシステムの構成例。
【図3】端末装置の構成例。
【図4】企業持ち株ネットワーク分析の説明図。
【図5】サプライチェーン分析の説明図。
【図6】人物ネットワーク分析の説明図。
【図7】ＳＮＳ・ニュース分析の説明図。
【図8】投資関係を表すエンティティネットワークの例。
【図9】ＮＰＩを求める処理の説明図。
【図10】本実施形態の処理を説明するフローチャート。
【図11A】戦略実行エンティティを受け付ける表示画面の例。
【図11B】被影響エンティティを受け付ける表示画面の例。
【図11C】戦略を受け付ける表示画面の例。
【図12A】敵対戦略における表示画面の例。
【図12B】敵対戦略における表示画面の例。
【図13】協調戦略における表示画面の例。
【図14】売却戦略における表示画面の例。
【図15A】協調戦略における制約条件の説明図。
【図15B】敵対戦略における制約条件の説明図。
【図16A】買収戦略における制約条件の説明図。
【図16B】売却戦略における制約条件の説明図。
【図17】影響度算出処理を説明するフローチャート。
【図18A】評価処理を説明するフローチャート。
【図18B】経路の評価処理を説明するフローチャート。
【図19】評価結果を提示する表示画面の例。
【図20A】評価処理を説明するフローチャート。
【図20B】評価処理を説明するフローチャート。
【図21】評価結果を提示する表示画面の例。
【図22】評価結果を提示する表示画面の例。
【図23】本実施形態の処理を説明するフローチャート。
【図24A】評価基準を受け付ける表示画面の例。
【図24B】推奨戦略対称エンティティを提示する表示画面の例。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本実施形態について図面を参照しつつ説明する。図面については、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本開示の必須構成要件であるとは限らない。
【0011】
１．ＯＳＩＮＴシステム
１．１ システム構成例
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１０を含むシステムの構成例である。本実施形態に係るシステムは、サーバシステム１００と、端末装置２００を含む。ただし、情報処理システム１０を含むシステムの構成は図１に限定されず、一部を省略する、他の構成を追加する等の種々の変形実施が可能である。例えば、図１では端末装置２００として、端末装置２００－１と端末装置２００－２の２つを例示しているが、端末装置２００の数はこれに限定されない。また、構成の省略や追加等の変形実施が可能である点は、後述する図２や図３においても同様である。
１．１ システム構成例
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１０を含むシステムの構成例である。本実施形態に係るシステムは、サーバシステム１００と、端末装置２００を含む。ただし、情報処理システム１０を含むシステムの構成は図１に限定されず、一部を省略する、他の構成を追加する等の種々の変形実施が可能である。例えば、図１では端末装置２００として、端末装置２００－１と端末装置２００－２の２つを例示しているが、端末装置２００の数はこれに限定されない。また、構成の省略や追加等の変形実施が可能である点は、後述する図２や図３においても同様である。
【0012】
本実施形態の情報処理システム１０は、例えばサーバシステム１００に対応する。ただし、本実施形態の手法はこれに限定されず、サーバシステム１００と他の装置を用いた分散処理によって、情報処理システム１０の処理が実行されてもよい。例えば、本実施形態の情報処理システム１０は、サーバシステム１００と、端末装置２００の分散処理によって実現されてもよい。以下、情報処理システム１０がサーバシステム１００である例について説明する。
【0013】
サーバシステム１００は、１つのサーバであってもよいし、複数のサーバを含んでもよい。例えばサーバシステム１００は、データベースサーバとアプリケーションサーバを含んでもよい。データベースサーバは、後述するエンティティネットワーク等、種々のデータを記憶する。アプリケーションサーバは、図１０等を用いて後述する処理を行う。なおここでの複数のサーバは、物理サーバであってもよいし仮想サーバであってもよい。また仮想サーバが用いられる場合、当該仮想サーバは１つの物理サーバに設けられてもよいし、複数の物理サーバに分散して配置されてもよい。以上のように、本実施形態におけるサーバシステム１００の具体的な構成は種々の変形実施が可能である。
【0014】
端末装置２００は、情報処理システム１０を利用するユーザによって使用される装置である。端末装置２００は、ＰＣ（Personal Computer）であってもよいし、スマートフォン等の携帯端末装置であってもよいし、他の装置であってもよい。
【0015】
サーバシステム１００は、例えばネットワークを介して端末装置２００－１及び端末装置２００－２と接続される。以下、複数の端末装置を互いに区別する必要が無い場合、単に端末装置２００と表記する。ここでのネットワークは、例えばインターネット等の公衆通信網であるが、ＬＡＮ（Local Area Network）等であってもよい。
【0016】
本実施形態の情報処理システム１０は、例えば公開情報を用いて、対象に関するデータの収集、分析等を行うＯＳＩＮＴ（Open Source Intelligence）システムである。ここでの公開情報は、有価証券報告書、産業連関表、政府の公式発表、国や企業に関する報道、サプライチェーンデータベース等、広く公開されており、合法的に入手可能な種々の情報を含む。
【0017】
サーバシステム１００は、公開情報に基づいて、様々な属性を含むノードを生成する。１つのノードは、所与のエンティティを表す。ここでのエンティティは人であってもよいし、企業であってもよいし、国であってもよい。属性は、公開情報に基づいて決定される情報であって、エンティティの名称、国籍、事業分野、売り上げ、従業員数、株主と出資比率、ボードメンバー、取引先と取引品目等の種々の情報を含む。名称は、国名、企業名、人名、その他組織名等を含む。
【0018】
所与のノードの属性に、他のノードとの関係性を含む属性がある場合、当該所与のノードと他のノードが、向きを有するエッジによって連結される。例えば、所与のエンティティの株主に、他のエンティティが含まれるとする。この場合、他のエンティティに対応するノードと、所与のエンティティに対応するノードとの間が、投資関係を表すエッジによって連結される。ここでのエッジは、影響を与える側から受ける側への方向を有するエッジであり、例えば出資する側から出資される側への方向を有するエッジである。
【0019】
本実施形態の手法では、サーバシステム１００は、複数のエンティティを表す複数のノードが、属性に基づく向きを有するエッジによって連結されたネットワークであるエンティティネットワークを取得する。即ち、エンティティネットワークは有向グラフである。そしてサーバシステム１００は、エンティティネットワークに基づく分析を行い、分析結果を提示する処理を行う。例えば、端末装置２００は、ＯＳＩＮＴシステムが提供するサービスを利用するユーザによって使用される装置である。例えばユーザは、端末装置２００を用いて何らかの分析を情報処理システム１０であるサーバシステム１００に依頼する。サーバシステム１００は、エンティティネットワークに基づく分析を行い、分析結果を端末装置２００に送信する。
【0020】
図２は、サーバシステム１００の詳細な構成例を示すブロック図である。サーバシステム１００は、例えば処理部１１０と、記憶部１２０と、通信部１３０を含む。
【0021】
本実施形態の処理部１１０は、下記のハードウェアによって構成される。ハードウェアは、デジタル信号を処理する回路及びアナログ信号を処理する回路の少なくとも一方を含むことができる。例えば、ハードウェアは、回路基板に実装された１又は複数の回路装置や、１又は複数の回路素子によって構成できる。１又は複数の回路装置は例えばＩＣ（Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等である。１又は複数の回路素子は例えば抵抗、キャパシター等である。
【0022】
また処理部１１０は、下記のプロセッサによって実現されてもよい。本実施形態のサーバシステム１００は、情報を記憶するメモリと、メモリに記憶された情報に基づいて動作するプロセッサと、を含む。情報は、例えばプログラムと各種のデータ等である。プロセッサは、ハードウェアを含む。プロセッサは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種のプロセッサを用いることが可能である。メモリは、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリであってもよいし、レジスタであってもよいし、ハードディスク装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）等の磁気記憶装置であってもよいし、光学ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。例えば、メモリはコンピュータによって読み取り可能な命令を格納しており、当該命令をプロセッサが実行することによって、処理部１１０の機能が処理として実現される。ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサのハードウェア回路に対して動作を指示する命令であってもよい。
【0023】
処理部１１０は、例えばエンティティネットワーク取得部１１１と、影響度算出部１１２と、戦略決定部１１３と、戦略解釈部１１４と、評価処理部１１５と、提示処理部１１６を含む。
【0024】
エンティティネットワーク取得部１１１は、エンティティネットワーク１２１を取得する。例えばエンティティネットワーク取得部１１１は、公開情報に基づいてエンティティネットワーク１２１を作成してもよい。エンティティネットワーク取得部１１１は、取得したエンティティネットワーク１２１を、記憶部１２０に記憶する。ただし、エンティティネットワーク１２１の作成は、本実施形態に係る情報処理システム１０とは異なるシステムにおいて行われ、エンティティネットワーク取得部１１１は、作成結果を取得する処理を行ってもよい。
【0025】
エンティティネットワーク取得部１１１は、例えば図４を用いて後述するように、投資関係に基づいて、第１エンティティ及び第２エンティティを含む複数のエンティティに対応する複数のノードが接続されたネットワークを、エンティティネットワーク１２１として取得してもよい。第１エンティティは後述する戦略実行エンティティであり、第２エンティティは例えば後述する被影響エンティティである。
【0026】
また、エンティティネットワーク取得部１１１は、図５を用いて後述するサプライチェーンを表すネットワークや、図６を用いて後述する人物間の相関を表すネットワークを、エンティティネットワーク１２１として取得してもよい。またエンティティネットワーク取得部１１１は、投資関係、サプライチェーン、人物間の相関等の種々の関係を含むエンティティネットワーク１２１を取得し、当該エンティティネットワーク１２１の一部を抽出することによって、図４～図６を用いて後述する各ネットワークを取得してもよい。
【0027】
影響度算出部１１２は、エンティティネットワーク１２１に基づいて、所与のエンティティの、他のエンティティに対する影響度を算出する影響度算出処理を行う。例えば、エンティティネットワーク１２１が投資関係を表す場合、影響度とは、特許文献１に開示されたＮＰＩ（Network Power Index）である。影響度算出部１１２は、エンティティネットワーク１２１に基づいて、少なくとも被影響エンティティ（第２エンティティ）への影響度を算出する。
【0028】
戦略決定部１１３は、複数の戦略を提示し、提示された複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付ける。戦略とは、戦略実行エンティティ（第１エンティティ）による将来的な行動を表す。戦略実行エンティティは、企業であってもよいし国家であってもよい。以下、戦略決定部１１３によって決定された戦略を、選択戦略とも表記する。
【0029】
戦略解釈部１１４は、決定された戦略を解釈する処理を行う。具体的には、戦略解釈部１１４は、ユーザによって選択された戦略に基づいて、影響度算出処理における制約条件を決定する処理を行う。具体例については、図１５Ａ～図１６Ｂを用いて後述する。上述した影響度算出部１１２は、制約条件がない場合の影響度である第１影響度と、制約条件が与えられた場合の影響度である第２影響度を算出する。
【0030】
評価処理部１１５は、影響度算出処理の結果に基づいて、選択戦略を評価する。具体的には評価処理部１１５は、第１影響度と第２影響度の比較処理に基づいて選択戦略の評価を行う。
【0031】
【0032】
記憶部１２０は、処理部１１０のワーク領域であって、種々の情報を記憶する。記憶部１２０は、種々のメモリによって実現が可能であり、メモリは、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリであってもよいし、レジスタであってもよいし、ハードディスク装置等の磁気記憶装置であってもよいし、光学ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。
【0033】
記憶部１２０は、例えばエンティティネットワーク取得部１１１が取得したエンティティネットワーク１２１を記憶する。また記憶部１２０は、有価証券報告書、産業連関表等の公開情報を記憶してもよい。その他、記憶部１２０は本実施形態の処理に係る種々の情報を記憶可能である。
【0034】
通信部１３０は、ネットワークを介した通信を行うためのインターフェイスであり、例えばアンテナ、ＲＦ（radio frequency）回路、及びベースバンド回路を含む。通信部１３０は、処理部１１０による制御に従って動作してもよいし、処理部１１０とは異なる通信制御用のプロセッサを含んでもよい。通信部１３０は、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）に従った通信を行うためのインターフェイスである。ただし具体的な通信方式は種々の変形実施が可能である。
【0035】
図３は、端末装置２００の詳細な構成例を示すブロック図である。端末装置２００は、処理部２１０と、記憶部２２０と、通信部２３０と、表示部２４０と、操作部２５０を含む。
【0036】
処理部２１０は、デジタル信号を処理する回路及びアナログ信号を処理する回路の少なくとも一方を含むハードウェアによって構成される。また処理部２１０は、プロセッサによって実現されてもよい。プロセッサは、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ等、各種のプロセッサを用いることが可能である。端末装置２００のメモリに格納された命令をプロセッサが実行することによって、処理部２１０の機能が処理として実現される。
【0037】
記憶部２２０は、処理部２１０のワーク領域であって、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＯＭ等の種々のメモリによって実現される。
【0038】
通信部２３０は、ネットワークを介した通信を行うためのインターフェイスであり、例えばアンテナ、ＲＦ回路、及びベースバンド回路を含む。通信部２３０は、例えばネットワークを介して、サーバシステム１００との通信を行う。
【0039】
表示部２４０は、種々の情報を表示するインターフェイスであり、液晶ディスプレイであってもよいし、有機ＥＬディスプレイであってもよいし、他の方式のディスプレイであってもよい。操作部２５０は、ユーザ操作を受け付けるインターフェイスである。操作部２５０は、端末装置２００に設けられるボタン等であってもよい。また表示部２４０と操作部２５０は、一体として構成されるタッチパネルであってもよい。
【0040】
１．２ サービスの具体例
次にＯＳＩＮＴシステムである情報処理システム１０によって提供されるサービスの具体例について説明する。以下、具体的なサービスとして、企業持ち株ネットワーク分析、サプライチェーン分析、人物ネットワーク分析、ＳＮＳ（social networking servic）・ニュース分析の４つの例を説明する。
次にＯＳＩＮＴシステムである情報処理システム１０によって提供されるサービスの具体例について説明する。以下、具体的なサービスとして、企業持ち株ネットワーク分析、サプライチェーン分析、人物ネットワーク分析、ＳＮＳ（social networking servic）・ニュース分析の４つの例を説明する。
【0041】
図４は、企業持ち株ネットワーク分析を説明する図であり、投資関係を表すエンティティネットワークの一例である。図４に示すように、公開情報に含まれる株主や出資比率を表す情報に基づいて、国や企業の投資関係を示すネットワークが形成される。
【0042】
情報処理システム１０は、様々な国や企業が、他の企業に対して有している影響度を分析してもよい。この場合の影響度とは、出資による支配力を表し、Shapley-Shubik指数であってもよいし、Shapley-Shubik指数をネットワークへ一般化したＮＰＩであってもよい。
【0043】
例えば、特定の国が、所与の業種の企業に対して有している影響度を求めることによって、当該国が当該業種の製品供給をどの程度支配しているかを把握することが可能である。例えば、当該国で重大な事件が起こった場合に、その事件が製品の安定供給に与える影響を評価すること等が可能である。また情報処理システム１０は、世界的企業への国ごとの影響力を求めてもよい。これにより、国家間のパワーバランスを把握することが可能である。また、世界的企業への国ごとの影響力の時系列的な変化を求めることで、上記パワーバランスの推移を把握することも可能である。
【0044】
あるいは、情報処理システム１０は、所与の国のインフラストラクチャに関連する企業への、他の国の影響力を求めてもよい。インフラストラクチャに関連する企業は、電力等のエネルギー関連企業であってもよいし、移動通信網を提供する企業であってもよい。このようにすれば、インフラストラクチャが機能を停止するリスクを評価することが可能になる。あるいは情報処理システム１０は、軍事転用が可能な技術を有する企業への影響力を求めてもよい。このようにすれば、安全保障上のリスクを検出することが可能になる。
【0045】
また情報処理システム１０は、国または企業が特定の行動を取ったときの影響度の変化を求めてもよい。例えば、所与の国の外交政策が転換されたと仮定した場合に、転換前後での影響度を求めることによって、当該外交政策が世界各国へ与える影響をシミュレーションすることが可能である。
【0046】
その他、企業持ち株ネットワーク分析を用いることによって、人手では検出が難しい複雑な投資関係の分析が可能になる。
【0047】
図５は、サプライチェーンを表すエンティティネットワーク１２１の具体例である。例えば原材料の調達から、製造、配送、販売、消費等の各工程を行う企業等が、エンティティネットワーク１２１のノードとなる。
【0048】
本実施形態の情報処理システム１０は、例えばサプライチェーンのチョークポイントを検出する処理を行ってもよい。チョークポイントとは、二つのノード、またはコミュニティを結ぶパス上にあって、そのノードがなくなると連結が絶たれるか、互いを連結するパスの長さが数倍になるようなノードを表す。ここでのコミュニティとは、密に連結する複数のノードの集合を表す。
【0049】
国家や企業にとって、サプライチェーンの確保は重要な課題である。例えば、半導体のサプライチェーンにチョークポイントがある場合、当該チョークポイントに対応するエンティティを支配することによって、半導体業界全体に対して強い影響力を発揮することが可能になる。情報処理システム１０は、チョークポイントを発見することによって、対象となる業界等における重要なエンティティを提示することが可能である。
【0050】
また情報処理システム１０は、当該チョークポイントを表すエンティティへの影響度を分析してもよい。このようにすれば、特定の業界へ強い影響力を有する国や企業を特定することが可能になる。また情報処理システム１０は、特定の国や企業が、チョークポイントを表すエンティティへの影響度を増すためにはどのような戦略をとればよいかを提示してもよい。
【0051】
また情報処理システム１０は、サプライチェーン分析において、取引規制されている企業とのかかわりがないことを確認する処理を行ってもよい。例えば、奴隷労働的な問題を抱える鉱山が存在する場合、各企業は、当該鉱山の生産物を自社製品のサプライチェーンに組み込まないことが重要である。情報処理システム１０は、例えば取引規制されている企業を中心とするコミュニティと、サービス利用者である顧客企業を含むコミュニティとの間を媒介するブリッジ企業を見つける処理を行ってもよい。当該ブリッジ企業と顧客企業の関係を絶つことを提案することによって、顧客企業のサプライチェーン汚染を抑制できる。また情報処理システム１０は、ブリッジ企業と類似する企業を探索、提示する処理を行ってもよい。顧客企業が、ブリッジ企業と類似する企業と関係を持たないことを提案することで、顧客企業のサプライチェーン汚染をより抑制することが可能である。また、サプライチェーンのデータベースに含まれない企業についても、属性等を用いることでブリッジ企業との類似度を算出可能である。よって、取引がない企業を対象としたブラックリストの作成を容易に行うことも可能である。
【0052】
また情報処理システム１０は、国または企業が特定の行動を取ったときのサプライチェーンの変化を求めてもよい。例えば、所与の国の政策が転換されたと仮定した場合に、転換前後でのサプライチェーンを比較することによって、当該政策がサプライチェーンへ与える影響をシミュレーションすることが可能である。
【0053】
図６は、人物ネットワークであるエンティティネットワーク１２１の具体例である。図６の各ノードは人を表すエンティティに対応する。例えば情報処理システム１０は、人の属する国や組織等の情報、ＳＮＳ等におけるつながりを表す情報等に基づいて、人物ネットワークを生成する。
【0054】
例えば情報処理システム１０は、所与の研究分野における研究者をノードとする人物ネットワークを用いた分析を行ってもよい。例えば、人物ネットワークにおいて密に結合する複数のノードからなるコミュニティを特定する。ここでのコミュニティは、同じ国に属する研究者の集合であってもよいし、同じ研究機関、企業に属する研究者の集合であってもよい。例えば情報処理システム１０は、所与のコミュニティと他のコミュニティを媒介するキーパーソンを特定する処理を行う。例えば所与の国の政府は、自国のコミュニティと、友好国のコミュニティを媒介するキーパーソンを特定することによって、国際的な研究活動を推進することが可能である。あるいは、自国のコミュニティと、敵対的な国のコミュニティを媒介するキーパーソンを特定することによって、研究成果の不正な流出を抑制することが可能である。
【0055】
また人物ネットワークは、人のみをノードとするものに限定されず、企業に対応するノードを含んでもよい。例えば情報処理システム１０は、人や企業とのつながりを表す人物ネットワークを作成し、政治的要人や経済的要人に関する分析を行う。例えば情報処理システム１０は、所与の国への経済制裁が、政府要人に与える影響の評価を行ってもよい。また情報処理システム１０は、政府・経済界要人の間の関係性、投資を通じた企業との関係性の分析を行い、ある政策により企業への影響力が変化した場合に、人的ネットワークにはどのような影響があるか予測してもよい。また情報処理システム１０は、好ましくないコミュニティ間をつなぐ人物を突き止めてもよい。
【0056】
図７は、ＳＮＳ・ニュース分析を説明する図である。図７のｗｏｒｄ１～ｗｏｒｄ４はそれぞれ、所与のワードの、ＳＮＳやニュースにおける出現数又は出現頻度の時系列変化を表す。また図７の指標は、政治的あるいは経済的な指標の時系列変化を表す。ここでの指標は、特定の政治家や政党の支持率であってもよいし、ＰＭＩ（Purchasing Managers' Index）等の景気指標であってもよい。
【0057】
情報処理システム１０は、ＳＮＳやニュースに現れたワードを分析し、所与の指標と相関を有するワードを特定する処理を行う。図７は、指標との相関が高いワードとして、ｗｏｒｄ１～ｗｏｒｄ４の４つが特定された例を示している。この場合、ｗｏｒｄ１～ｗｏｒｄ４に対応するワードの出現頻度が高くなると指標も高くなり、出現頻度が低くなると指標も低くなる。そのため、ＳＮＳ等におけるワードの出現頻度に基づいて、指標の変化を予測すること等が可能になる。
【0058】
具体的には、情報処理システム１０は、ＳＮＳ等におけるトピック分析を行ってもよい。トピック分析は、例えばトピックモデルに従って行われる。例えば、与えられた文書中に、いくつかの潜在的なトピックがあって、各単語はトピック固有の確率に従って生成されると仮定する。トピックモデルとは、当該仮定において、統計的に最適な個数のトピックと、各トピックから単語が発生する最適な確率分布を計算するモデルである。情報処理システム１０は、トピックの比率変化をモニタリングすることによって、トピックの変化と他の指標の変化の相関を求めてもよい。例えば情報処理システム１０は、twitter（登録商標）上でのトピックと政治家、政党の支持率との関連性を分析してもよい。このようにすれば、トピックの変化に基づいて、支持率の変動を予測することが可能になる。
【0059】
また情報処理システム１０は、感情分析を行ってもよい。情報処理システム１０は、ＳＮＳの投稿や、新聞記事へのコメントの内容を、例えばpositive, negative, neutralの３種類に分類する。情報処理システム１０は、それぞれの比率の変化をモニタリングすることにより、例えば民意の変化を把握、あるいは、予測することが可能である。例えば情報処理システム１０は、上記のトピック分析と感情分析を組み合わせることによって、重要なトピックに対する民意を分析してもよい。
【0060】
近年、国家間、企業間、要人間の関係は、かつてないほどグローバルかつ複雑につながったネットワークとなっており、人手での分析には限界がある。その点、上述したＯＳＩＮＴシステムでは、出資による企業支配を表すネットワーク、サプライチェーン、要人間の人脈ネットワーク等の分析が可能である。ＯＳＩＮＴシステムでは、複雑な関係性を読み解くことや、政策決定に影響を及ぼす民意を把握することが可能であるため、政府や企業が最適な戦略を立案すること等が可能になる。
【0061】
２．処理の詳細
以下、本実施形態における処理の詳細を説明する。本実施形態の手法は、狭義には企業持ち株ネットワーク分析であって、政府や企業等の戦略策定を支援する手法である。
以下、本実施形態における処理の詳細を説明する。本実施形態の手法は、狭義には企業持ち株ネットワーク分析であって、政府や企業等の戦略策定を支援する手法である。
【0062】
２．１ 影響度算出
まず所与のエンティティが他のエンティティに与える影響を表す影響度を算出する処理について説明する。なお、本実施形態の影響度は、Shapley-Shubik指数や、それを一般化したＮＰＩであり、例えば特許文献１に開示された手法を用いて求められてもよい。
まず所与のエンティティが他のエンティティに与える影響を表す影響度を算出する処理について説明する。なお、本実施形態の影響度は、Shapley-Shubik指数や、それを一般化したＮＰＩであり、例えば特許文献１に開示された手法を用いて求められてもよい。
【0063】
図８は、株式の保有関係を表すエンティティネットワーク１２１の一例である。図８の例では、エンティティＺ１の株式を、エンティティＺ２及びエンティティＺ３が３０％ずつ保有し、エンティティＺ４が４０％を保有している。またエンティティＺ３の株式を、エンティティＺ２とエンティティＺ５が５０％ずつ保有している。
【0064】
Shapley-Shubik指数は、複数の株主が提携によってある投票に勝とうとした場合に、特定の株主が、自分の投票順において「投票結果を決定する最初の投票者」になる場合の数の比によって測られる。以下、「投票結果を決定する最初の投票者」をピボット投票者と表記する。換言すれば、Shapley-Shubik指数はある会社が投票結果を左右するキャスティングボードを握ることができる確率を表す。
【0065】
例えば、エンティティＺ３の株式を保有するのはエンティティＺ２とエンティティＺ５の２つである。よって、投票順序は、Ｚ２→Ｚ５とＺ５→Ｚ２の２通りである。そして、出資比率はいずれも５０％であるため、Ｚ２→Ｚ５の投票順序におけるピボット投票者はエンティティＺ５であり、Ｚ５→Ｚ２の投票順序におけるピボット投票者はエンティティＺ２である。即ち、エンティティＺ３に関して、エンティティＺ２がピボット投票者となる確率は０．５であり、エンティティＺ５がピボット投票者となる確率は０．５である。エンティティＸのエンティティＹに対する影響度を表すＮＰＩをＮＰＩ（Ｘ，Ｙ）としたとき、ＮＰＩ（Ｚ２，Ｚ３）＝０．５であり、ＮＰＩ（Ｚ５，Ｚ３）＝０．５である。
【0066】
エンティティＺ１に対する影響を表すShapley-Shubik指数を求める場合も同様であり、エンティティＺ１の株式を直接保有する株主の投票順序を求め、各投票順序におけるピボット投票者を決定すればよい。例えば、エンティティＺ１の株主は、エンティティＺ２、エンティティＺ３、エンティティＺ４の３つであるため、６通りの投票順序について、それぞれピボット投票者が求められる。ただし、ＮＰＩではShapley-Shubik指数がネットワークに拡張されており、直接の株主とならない企業の影響も考慮される。例えば、図８の例において、エンティティＺ３は上述したように、確率０．５でエンティティＺ２に支配され、確率０．５でエンティティＺ５に支配される。これは、エンティティＺ３を表すノードのラベルが確率０．５でエンティティＺ２に変更され、確率０．５でエンティティＺ５に変更されることに対応する。
【0067】
図９は、エンティティＺ３を表すノードのラベルが変更された後のネットワークに基づいて、エンティティＺ１に対する影響度を求める処理を説明する図である。エンティティＺ３に対応するラベルがエンティティＺ２に変更された場合、エンティティＺ１の株式を、エンティティＺ２が６０％、エンティティＺ４が４０％を保有することになる。よって投票順序はＺ２→Ｚ４とＺ４→Ｚ２の２通りであり、いずれの場合もエンティティＺ２がピボット投票者となる。
【0068】
エンティティＺ３に対応するラベルがエンティティＺ５に変更された場合、エンティティＺ１の株式を、エンティティＺ２及びエンティティＺ５が３０％ずつ保有し、エンティティＺ４が４０％を保有することになる。よって投票順序は図９に示す６通りであり、いずれの場合も２番目に投票するエンティティがピボット投票者となる。即ち、エンティティＺ２、エンティティＺ４、エンティティＺ５がピボット投票者となる確率はいずれも１／３である。
【0069】
以上を考慮すると、エンティティＺ１に対する影響度を表すＮＰＩは下式（１）のように求められる。
ＮＰＩ（Ｚ２，Ｚ１）＝ＮＰＩ（Ｚ２，Ｚ３）＊１＋ＮＰＩ（Ｚ５，Ｚ３）＊１／３
＝２／３
ＮＰＩ（Ｚ４，Ｚ１）＝ＮＰＩ（Ｚ５，Ｚ３）＊１／３＝１／６
ＮＰＩ（Ｚ５，Ｚ１）＝ＮＰＩ（Ｚ５，Ｚ３）＊１／３＝１／６ …（１）
ＮＰＩ（Ｚ２，Ｚ１）＝ＮＰＩ（Ｚ２，Ｚ３）＊１＋ＮＰＩ（Ｚ５，Ｚ３）＊１／３
＝２／３
ＮＰＩ（Ｚ４，Ｚ１）＝ＮＰＩ（Ｚ５，Ｚ３）＊１／３＝１／６
ＮＰＩ（Ｚ５，Ｚ１）＝ＮＰＩ（Ｚ５，Ｚ３）＊１／３＝１／６ …（１）
【0070】
なお、以上ではシンプルなネットワークを想定したため、すべての投票順序を考慮してＮＰＩを求めた。ただし特許文献１に開示されているように、乱数を用いて投票順序を決定し、当該投票順序に従って演算が行われてもよい。例えば特許文献１では、起点となるノードから上位ノードへ向かって、順次、ピボット投票者を求める演算を行い、演算結果に応じて各ノードのラベルを更新する更新ラベルの特定処理が行われる。更新ラベルの特定処理を、上位ノードを有するすべてのノードについて行うことによって、一単位の処理が完了する。特許文献１では当該一単位の処理を、乱数を用いて投票順序を変えながら所定回数繰り返し、各ノードに付与されたラベルの割合を特定することによって、当該ノードへの影響度を表すＮＰＩが求められる。
【0071】
Shapley-Shubik指数やＮＰＩについては公知であるため、影響度算出に関するこれ以上の説明は省略する。なお本実施形態の手法における影響度算出手法は上記に限定されず、Shapley-Shubik指数、ＮＰＩ、及びそれらを拡張した情報を影響度として用いる種々の手法を適用することが可能である。
【0072】
２．２ 処理の流れ
図１０は、本実施形態の処理の流れを説明するフローチャートである。以下、各ステップについて詳細に説明する。
図１０は、本実施形態の処理の流れを説明するフローチャートである。以下、各ステップについて詳細に説明する。
【0073】
＜ステップＳ１０１：エンティティネットワークの取得＞
まずステップＳ１０１において、エンティティネットワーク取得部１１１は、国家、企業間の投資関係を表すエンティティネットワーク１２１を取得する。エンティティネットワーク取得部１１１は、有価証券報告書等の公開情報に基づいてエンティティネットワーク１２１を作成してもよいし、作成済みのエンティティネットワーク１２１を取得してもよい。
まずステップＳ１０１において、エンティティネットワーク取得部１１１は、国家、企業間の投資関係を表すエンティティネットワーク１２１を取得する。エンティティネットワーク取得部１１１は、有価証券報告書等の公開情報に基づいてエンティティネットワーク１２１を作成してもよいし、作成済みのエンティティネットワーク１２１を取得してもよい。
【0074】
＜ステップＳ１０２：戦略実行エンティティの受け付け＞
ステップＳ１０２において、戦略決定部１１３は、戦略実行エンティティの入力を受け付ける。戦略実行エンティティは、戦略を実行する主体となるエンティティである。戦略は、エンティティによる将来的な行動を表し、例えば他のエンティティとの関係を変化させる行動である。エンティティが国家である場合、戦略とは例えば外交政策や経済政策等の国家戦略である。エンティティが企業である場合、戦略とは例えば経営戦略である。
ステップＳ１０２において、戦略決定部１１３は、戦略実行エンティティの入力を受け付ける。戦略実行エンティティは、戦略を実行する主体となるエンティティである。戦略は、エンティティによる将来的な行動を表し、例えば他のエンティティとの関係を変化させる行動である。エンティティが国家である場合、戦略とは例えば外交政策や経済政策等の国家戦略である。エンティティが企業である場合、戦略とは例えば経営戦略である。
【0075】
図１１Ａは、戦略実行エンティティの選択操作を受け付ける表示画面の例である。図１１Ａに示す画面は、例えば端末装置２００の表示部２４０に表示される。例えばサーバシステム１００の戦略決定部１１３は、図１１Ａに示す画面に対応する画面情報を生成し、通信部１３０を介して、当該画面情報を端末装置２００に送信してもよい。ここでの画面情報は、画像そのものであってもよいし、画像を形成するための情報であってもよい。ただし、図１１Ａの表示画面は、サーバシステム１００が有する不図示の表示部に表示されてもよいし、他の装置に表示されてもよい。また、表示される装置に種々の変形実施が可能である点は、図１１Ｂ以降の表示画面においても同様である。
【0076】
図１１Ａに示すように、表示画面は、戦略実行エンティティを入力可能な領域を有する。なお、図１１Ａではプルダウンメニューを用いる例を示しているが、具体的な選択手法は種々の変形実施が可能である。例えば、ユーザがテキスト等を用いて自由に戦略実行エンティティを入力可能であってもよい。あるいは、端末装置２００は、エンティティネットワーク１２１を表示部２４０に表示するとともに、ポインティングデバイスやタッチパネル等の操作部２５０を用いて任意のノードの選択操作を受け付け可能であってもよい。またユーザに選択を行わせる画面等に種々の変形実施が可能である点は、後述する図１１Ｂ～図１４においても同様である。
【0077】
＜ステップＳ１０３：被影響エンティティの受け付け＞
ステップＳ１０３において、戦略決定部１１３は、被影響エンティティの入力を受け付ける。被影響エンティティは、影響を受けるエンティティを表し、例えば影響度算出部１１２は、少なくとも被影響エンティティに対する他のエンティティの影響度を求める処理を行う。狭義には、被影響エンティティとは、ＮＰＩの算出対象となるネットワークの起点（最下位ノード）に対応するエンティティである。図８の例であれば、被影響エンティティはエンティティＺ１に対応する。
ステップＳ１０３において、戦略決定部１１３は、被影響エンティティの入力を受け付ける。被影響エンティティは、影響を受けるエンティティを表し、例えば影響度算出部１１２は、少なくとも被影響エンティティに対する他のエンティティの影響度を求める処理を行う。狭義には、被影響エンティティとは、ＮＰＩの算出対象となるネットワークの起点（最下位ノード）に対応するエンティティである。図８の例であれば、被影響エンティティはエンティティＺ１に対応する。
【0078】
図１１Ｂは、被影響エンティティの選択操作を受け付ける表示画面の例である。図１１Ｂに示すように、表示画面は、被影響エンティティを入力可能な領域を有する。被影響エンティティの入力を受け付けることによって、ＮＰＩの算出対象となるネットワークを特定できる。例えば影響度算出部１１２は、後述する図１７のステップＳ２０１に示すように、記憶部１２０に記憶されたエンティティネットワーク１２１のうち、選択された被影響エンティティを起点とするネットワークを抽出する。以下、エンティティネットワーク１２１の少なくとも一部であって、被影響エンティティを起点とするネットワークを抽出ネットワークと表記する。抽出ネットワークの特定処理については後述する。
【0079】
なおここでは、被影響エンティティへの影響度に基づいて、戦略実行エンティティによる戦略を評価することを想定している。そのため、戦略実行エンティティは、被影響エンティティへ影響を及ぼすことができることが必要となる。換言すれば、戦略実行エンティティに対応するノードは、被影響エンティティを表すノードとの間にパスを有する上位側のノードである。なおここでは、第１ノードに対応するエンティティが、第２ノードに対応するエンティティに影響を与える場合、第１ノードを第２ノードの上位ノードと表記する。被影響エンティティを起点として上位ノードを順次たどることによって戦略実行エンティティに到達できる場合、戦略実行エンティティは被影響エンティティの上位側のノードとなる。
【0080】
よって戦略決定部１１３は、記憶部１２０に記憶されるエンティティネットワーク１２１から、被影響エンティティの候補となるノードを抽出する処理を行ってもよい。例えば戦略決定部１１３は、戦略実行エンティティに対応するノードを起点として、下位ノードを順次抽出し、抽出されたノードに対応するエンティティを、被影響エンティティの候補として図１１Ｂにおいて提示してもよい。あるいは戦略決定部１１３は、図１１Ｂにおいていずれかのエンティティが被影響エンティティとして選択された場合、戦略エンティティと被影響エンティティとを結ぶパスが存在するかを判定してもよい。戦略決定部１１３は、パスが存在しない場合、被影響エンティティが不適切であるとしてエラー表示を行ってもよい。
【0081】
＜ステップＳ１０４：戦略の提示＞
ステップＳ１０４において、戦略決定部１１３は、選択可能な複数の戦略を提示する処理を行う。図１１Ｃは、戦略を提示する表示画面の例である。図１１Ｃに示すように、表示画面は、複数の戦略を表示し、且つ、その何れかを選択可能な領域を有する。
ステップＳ１０４において、戦略決定部１１３は、選択可能な複数の戦略を提示する処理を行う。図１１Ｃは、戦略を提示する表示画面の例である。図１１Ｃに示すように、表示画面は、複数の戦略を表示し、且つ、その何れかを選択可能な領域を有する。
【0082】
以下、エンティティネットワーク１２１に含まれる複数のエンティティのうち、戦略実行エンティティ（第１エンティティ）による行動の対象となるエンティティを戦略対象エンティティ（第３エンティティ）と表記する。図１１Ｃに示すように、選択可能な複数の戦略は、第１エンティティが第３エンティティと協調する協調戦略、及び、第１エンティティが第３エンティティと敵対する敵対戦略の少なくとも一方を含む。このようにすれば、エンティティ間の協調、敵対がエンティティネットワーク１２１に及ぼす影響を評価することが可能になる。敵対戦略とは、例えば投票において必ず相手と異なる行動を取ることを表す。協調戦略とは、例えば投票において必ず相手と同じ行動を取ることを表す。
【0083】
また図１１Ｃに示すように、選択可能な複数の戦略は、第１エンティティが第３エンティティを買収する買収戦略、及び、第１エンティティが第３エンティティを売却する売却戦略をさらに含んでもよい。このようにすれば、エンティティの売却または買収がエンティティネットワーク１２１に及ぼす影響を評価することが可能になる。
【0084】
＜ステップＳ１０５：戦略選択の受け付け＞
ステップＳ１０５において、戦略決定部１１３は、提示した複数の戦略のうちのいずれかを選択するユーザ入力を受け付ける。図１１Ｃの例であれば、選択される戦略は、敵対戦略、協調戦略、売却戦略、買収戦略の何れかである。
ステップＳ１０５において、戦略決定部１１３は、提示した複数の戦略のうちのいずれかを選択するユーザ入力を受け付ける。図１１Ｃの例であれば、選択される戦略は、敵対戦略、協調戦略、売却戦略、買収戦略の何れかである。
【0085】
＜ステップＳ１０６：戦略対象エンティティの受け付け＞
ステップＳ１０６において、戦略決定部１１３は、戦略対象エンティティの選択を受け付ける処理を行う。図１２Ａは、戦略として敵対戦略が選択された場合の、戦略対象エンティティの選択操作を受け付ける表示画面の例である。図１２Ａに示すように、表示画面は、敵対するエンティティを入力可能な領域を有する。
ステップＳ１０６において、戦略決定部１１３は、戦略対象エンティティの選択を受け付ける処理を行う。図１２Ａは、戦略として敵対戦略が選択された場合の、戦略対象エンティティの選択操作を受け付ける表示画面の例である。図１２Ａに示すように、表示画面は、敵対するエンティティを入力可能な領域を有する。
【0086】
なお戦略対象エンティティは、エンティティネットワーク１２１に含まれるすべてのエンティティから選択可能であってもよい。あるいは、戦略決定部１１３は、戦略対象エンティティの候補を抽出し、抽出結果を提示する処理を行ってもよい。例えば、ここでは被影響エンティティを選択し、少なくとも被影響エンティティへの影響度が判定される。そのため、戦略対象エンティティが被影響エンティティへのパスを有さない場合、戦略が実行されても影響度が変化せず、戦略を評価する意義が小さい。よって戦略決定部１１３は、エンティティネットワーク１２１のうち、被影響エンティティへのパスを有する上位ノードに対応するエンティティを、戦略対象エンティティの候補として提示してもよい。例えば、影響度算出部１１２は、図１７のステップＳ２０１を用いて後述する抽出ネットワークの抽出処理を、ステップＳ１０２の後、且つ、ステップＳ１０６の前に実行しておいてもよい。そして戦略決定部１１３は、抽出ネットワークに含まれるノードに対応するエンティティを、戦略対象エンティティの候補として提示する。
【0087】
図１２Ｂは、戦略対象エンティティの選択操作が行われた場合の表示画面の例である。図１２Ｂに示す例では、ユーザは、エンティティＡがエンティティＣと敵対する敵対戦略を、エンティティＢに対する影響度に基づいて評価することを情報処理システム１０に依頼したことになる。これにより、処理に必要な情報が特定されたため、例えば表示画面には評価開始ボタンが表示され、ユーザが当該ボタンの選択操作を行うことによって、図１０のステップＳ１０７以降の処理が開始される。
【0088】
なお、選択される戦略が敵対戦略以外である場合も、ステップＳ１０６の処理は同様である。例えば図１３は、戦略として協調戦略が選択された場合の、戦略対象エンティティの選択操作を受け付ける表示画面の例である。図１３に示すように、表示画面は、協調するエンティティを入力可能な領域を有する。戦略決定部１１３は、敵対戦略の場合と同様に、戦略対象エンティティの候補を抽出する処理を行ってもよい。
【0089】
図１４は、戦略として売却戦略が選択された場合の、戦略対象エンティティの選択操作を受け付ける表示画面の例である。図１４に示すように、表示画面は、売却するエンティティを入力可能な領域を有する。なお、売却戦略における戦略対象エンティティは、戦略実行エンティティが保有するエンティティでなければ、そもそも戦略を実行することができない。よって戦略決定部１１３は、戦略実行エンティティが保有するエンティティを、戦略実行エンティティの候補として抽出、提示する処理を行ってもよい。
【0090】
また売却戦略においては、売却対象のエンティティを、いずれの売却先に売却するかによって、各エンティティの投資関係が変化する。よって図１４には不図示であるが、戦略決定部１１３は、売却先となるエンティティを入力可能な領域を有する画面を表示してもよい。
【0091】
また、ここでは詳細な図示を省略するが、戦略決定部１１３は、戦略として買収戦略が選択された場合、買収先を表す戦略対象エンティティの選択操作を受け付ける表示画面を表示し、ユーザ選択を受け付ける処理を行う。
【0092】
＜ステップＳ１０７：戦略解釈＞
ステップＳ１０７において、戦略解釈部１１４は、図１０のステップＳ１０５で受け付けた戦略を解釈する処理を行う。具体的には、戦略解釈部１１４は、戦略に基づいて、影響度算出における制約条件を求める処理を行う。制約条件は、Shapley-Shubik指数やＮＰＩにおいて、ピボット投票者を決定する処理を変更する情報である。
ステップＳ１０７において、戦略解釈部１１４は、図１０のステップＳ１０５で受け付けた戦略を解釈する処理を行う。具体的には、戦略解釈部１１４は、戦略に基づいて、影響度算出における制約条件を求める処理を行う。制約条件は、Shapley-Shubik指数やＮＰＩにおいて、ピボット投票者を決定する処理を変更する情報である。
【0093】
エンティティＰの株主の集合をＱ１、…、Ｑｋとし、それぞれの持ち株比率をｑ１、…、ｑｋとする。ｋは２以上の整数である。影響度の算出は、図８及び図９を用いて上述したように、Ｑ１～Ｑｋを所与の順に並べた並び順Ｑ１’～Ｑｋ’に対して、ピボット投票者を特定する処理を含む。
【0094】
ここでは、戦略実行エンティティがエンティティＡであり、被影響エンティティがエンティティＢであり、戦略対象エンティティがエンティティＣである例について説明する。なお、売却戦略における売却対象と売却先のように、戦略対象エンティティが複数である場合、複数の戦略対象エンティティをそれぞれエンティティＣ１、エンティティＣ２、…と表記する。
【0095】
エンティティＡがエンティティＣと協調する協調戦略においては、ピボット投票者の特定処理に、以下の制約条件が追加される。
（協調制約条件１）エンティティＡのみが、あるＱｓと一致するとき、ＱｓをＡ＆Ｃと書き換え、その持ち株比率をｑｓとする。ここでｓは１以上ｋ以下の整数である。
（協調制約条件２）エンティティＣのみが、あるＱｔと一致するとき、ＱｔをＡ＆Ｃと書き換え、その持ち株比率をｑｔとする。ここでｔは１以上ｋ以下の整数である。
（協調制約条件３）エンティティＡとエンティティＣの両方がそれぞれＱｓ、Ｑｔと一致するとき、Ｑｓ及びＱｔを削除し、Ａ＆Ｃを挿入する。Ａ＆Ｃの持ち株比率はｑｓ＋ｑｔとする。
なお制約条件におけるエンティティＡとは、他のエンティティを表すノードのラベルが、エンティティＡに置き換えられたものを含む。制約条件におけるエンティティＣについても同様である。
（協調制約条件１）エンティティＡのみが、あるＱｓと一致するとき、ＱｓをＡ＆Ｃと書き換え、その持ち株比率をｑｓとする。ここでｓは１以上ｋ以下の整数である。
（協調制約条件２）エンティティＣのみが、あるＱｔと一致するとき、ＱｔをＡ＆Ｃと書き換え、その持ち株比率をｑｔとする。ここでｔは１以上ｋ以下の整数である。
（協調制約条件３）エンティティＡとエンティティＣの両方がそれぞれＱｓ、Ｑｔと一致するとき、Ｑｓ及びＱｔを削除し、Ａ＆Ｃを挿入する。Ａ＆Ｃの持ち株比率はｑｓ＋ｑｔとする。
なお制約条件におけるエンティティＡとは、他のエンティティを表すノードのラベルが、エンティティＡに置き換えられたものを含む。制約条件におけるエンティティＣについても同様である。
【0096】
以上のように、協調戦略では、エンティティＡに対応するノード及びエンティティＣに対応するノードが、エンティティＡ＆Ｃに対応するノードに置き換えられる。協調戦略では、エンティティＡとエンティティＣが所与の議題について完全に協調して投票を行うため、エンティティＡ及びエンティティＣは、株式を共有する１つのエンティティであるエンティティＡ＆Ｃと見なすことができる。
【0097】
そのため、上記（協調制約条件１）に示すように所与のエンティティＰの株主にＡのみが含まれる場合、エンティティＡ＆ＣがエンティティＡに対応する持ち株比率を有すると解釈できる。同様に、（協調制約条件２）に示すように所与のエンティティＰの株主にＣのみが含まれる場合、エンティティＡ＆ＣがエンティティＣに対応する持ち株比率を有すると解釈できる。また（協調制約条件３）に示すように、所与のエンティティＰの株主にＡとＣの両方が含まれる場合、エンティティＡ＆Ｃの持ち株比率は、エンティティＡとエンティティＣの持ち株比率の合計になると解釈できる。
【0098】
図１５Ａは、協調戦略の解釈結果である制約条件を例示する図であり、上記（協調制約条件３）の場合の具体例である。なお図１５Ａは、抽出ネットワークのうちの隣接する２つの階層の一例を表す。図１５ＡのエンティティＰは、被影響エンティティであるエンティティＢであってもよいし、エンティティＢよりも上位のエンティティであってもよい。この点は、図１５Ｂ～図１６Ｂにおいても同様である。
【0099】
図１５Ａにおいて、Ｐの株主はＡ，Ｑ，Ｃの３つであり、持ち株比率はｑ１，ｑ２，ｑ３であったとする。この場合、Ｐの株主に戦略実行エンティティであるエンティティＡと、戦略対象エンティティであるエンティティＣが含まれるため、Ａ及びＣに対応するノードが削除される。また新たに、エンティティＡ＆Ｃに対応するノードが追加され、エンティティＡ＆Ｃの持ち株比率はｑ１＋ｑ３に設定される。
【0100】
影響度算出部１１２は、エンティティＡ＆Ｃによる影響度を、エンティティＡによる影響度として求める。例えば影響度算出部１１２は、ＮＰＩ（Ａ＆Ｃ，Ｐ）の値を求め、当該値をＮＰＩ（Ａ，Ｐ）の値とする。エンティティネットワーク１２１が複雑な関係を有する場合でも同様であり、ピボット投票者を決定するそれぞれの処理において、上述した制約条件を用いることによって、協調戦略を考慮した影響度の算出が可能である。
【0101】
またエンティティＡがエンティティＣと敵対する敵対戦略においては、ピボット投票者の特定処理に、以下の制約条件が追加される。
（敵対制約条件１）並び順Ｑ１’～Ｑｎ’においてピボット投票者が決まる前にエンティティＡが出現したら、エンティティＣを並び順から削除する。
（敵対制約条件２）並び順Ｑ１’～Ｑｎ’においてピボット投票者が決まる前にエンティティＣが出現したら、エンティティＡを並び順から削除する。
（敵対制約条件１）並び順Ｑ１’～Ｑｎ’においてピボット投票者が決まる前にエンティティＡが出現したら、エンティティＣを並び順から削除する。
（敵対制約条件２）並び順Ｑ１’～Ｑｎ’においてピボット投票者が決まる前にエンティティＣが出現したら、エンティティＡを並び順から削除する。
【0102】
ピボット投票者の特定では、持ち株比率の合計が初めて閾値を超える投票者がピボット投票者となる。これは、それ以前の投票者と同じ投票を行った場合に、ピボット投票者による投票によって得票が目標値を超えることを意味する。これに対して、エンティティＡとエンティティＣが完全に敵対する場合、エンティティＡとエンティティＣは異なる投票を行う。例えば、議題への賛成／反対が問われた場合、一方が賛成すれば他方は反対する。また代表者の選任投票であれば、エンティティＡが投票する候補者と、エンティティＣが投票する候補者は異なる。即ち、敵対戦略をとった場合、エンティティＡとエンティティＣの一方が、他方の投票に同調することによって、得票が目標値を超えるという状況が考えられない。
【0103】
よって影響度算出部１１２は、上述した（敵対制約条件１）及び（敵対制約条件２）に示すように、ピボット投票者の特定処理において、一方が出現した場合に他方を並び順から除外する処理を行う。これにより、エンティティＡとエンティティＣの敵対を、制約条件として適切に表現することが可能になる。
【0104】
図１５Ｂは、敵対戦略の解釈結果である制約条件を例示する図である。図１５Ｂにおいて、Ｐの株主はＡ，Ｑ，Ｃの３つであり、持ち株比率はｑ１，ｑ２，ｑ３である。この場合、並び順としては図示した６パターンが考えられる。パターン１、２及び５では、並び順においてエンティティＡが先に出現するため、並び順からエンティティＣが除外される。同様に、パターン３、４及び６では、並び順においてエンティティＣが先に出現するため、並び順からエンティティＡが除外される。
【0105】
また、エンティティＡがエンティティＣを買収する買収戦略においては、ピボット投票者の特定処理に、以下の制約条件が追加される。
（買収制約条件１）エンティティＣのみが、あるＱｓと一致するとき、ＱｓのラベルをエンティティＡに書き換える。
（買収制約条件２）エンティティＡとエンティティＣの両方がそれぞれＱｓ、Ｑｔと一致するとき、Ｑｔは削除し、Ｑｓの持ち株比率をｑｓ＋ｑｔとする。
（買収制約条件１）エンティティＣのみが、あるＱｓと一致するとき、ＱｓのラベルをエンティティＡに書き換える。
（買収制約条件２）エンティティＡとエンティティＣの両方がそれぞれＱｓ、Ｑｔと一致するとき、Ｑｔは削除し、Ｑｓの持ち株比率をｑｓ＋ｑｔとする。
【0106】
以上のように、買収戦略では、エンティティＣに対応するノードのラベルが、エンティティＡに置き換えられる。また、置き換えの結果、ラベルとしてエンティティＡが付されたノードが複数存在する場合、当該複数のノードがまとめられる。このようにすれば、エンティティＡによる買収を制約条件として適切に表現することが可能になる。
【0107】
図１６Ａは、買収戦略の解釈結果である制約条件を例示する図であり、上記（買収制約条件２）の場合の具体例である。図１６Ａにおいて、Ｐの株主はＡ，Ｑ，Ｃの３つであり、持ち株比率はｑ１，ｑ２，ｑ３であったとする。この場合、Ｐの株主に戦略実行エンティティであるエンティティＡと、買収対象となるエンティティＣが含まれるため、Ｃに対応するノードが削除される。またエンティティＡの持ち株比率はｑ１＋ｑ３に設定される。
【0108】
また、エンティティＡが、エンティティＣ１をエンティティＣ２に売却する売却戦略においては、ピボット投票者の特定処理に、以下の制約条件が追加される。
（売却制約条件１）エンティティＣ１が、あるＱｓと一致するとき、ＱｓをエンティティＣ２に書き換える。
（売却制約条件２）エンティティＣ１とエンティティＣ２の両方がそれぞれＱｓ、Ｑｔと一致するとき、Ｑｓは削除し、Ｑｔの持ち株比率をｑｓ＋ｑｔとする。
（売却制約条件１）エンティティＣ１が、あるＱｓと一致するとき、ＱｓをエンティティＣ２に書き換える。
（売却制約条件２）エンティティＣ１とエンティティＣ２の両方がそれぞれＱｓ、Ｑｔと一致するとき、Ｑｓは削除し、Ｑｔの持ち株比率をｑｓ＋ｑｔとする。
【0109】
以上のように、売却戦略では、エンティティＣ１に対応するノードのラベルが、エンティティＣ２に置き換えられる。また、置き換えの結果、ラベルとしてエンティティＣ２が付されたノードが複数存在する場合、当該複数のノードがまとめられる。このようにすれば、エンティティＣ１のエンティティＣ２への売却を、制約条件として適切に表現することが可能になる。
【0110】
図１６Ｂは、売却戦略の解釈結果である制約条件を例示する図であり、上記（売却制約条件２）の場合の具体例である。図１６Ｂにおいて、Ｘの株主はＡ，Ｃ１，Ｃ２の３つであり、持ち株比率はｑ１，ｑ２，ｑ３であったとする。売却されるエンティティであるエンティティＣ１と、売却先であるエンティティＣ２が、Ｘの株主に含まれるため、Ｃ１に対応するノードが削除される。またエンティティＣ２の持ち株比率はｑ２＋ｑ３に設定される。
【0111】
＜ステップＳ１０８：影響度算出＞
ステップＳ１０６までの処理によって、戦略実行エンティティ、被影響エンティティ、戦略、戦略対象エンティティが決定された。またステップＳ１０７の処理によって、戦略が影響算出処理における制約条件に変換された。よってステップＳ１０８において、影響度算出部１１２は、戦略評価に用いられる影響度を算出する処理を行う。
ステップＳ１０６までの処理によって、戦略実行エンティティ、被影響エンティティ、戦略、戦略対象エンティティが決定された。またステップＳ１０７の処理によって、戦略が影響算出処理における制約条件に変換された。よってステップＳ１０８において、影響度算出部１１２は、戦略評価に用いられる影響度を算出する処理を行う。
【0112】
図１７は、ステップＳ１０８の影響度算出処理を説明するフローチャートである。まずステップＳ２０１において、影響度算出部１１２は、被影響エンティティを起点とするネットワークを、抽出ネットワークとして抽出する処理を行う。
【0113】
例えば影響度算出部１１２は、まず被影響エンティティに対応するノードを特定し、当該ノードを抽出ネットワークに追加する処理を行う。次に影響度算出部１１２は、新たに抽出ネットワークに追加されたノードのそれぞれについて、当該ノードに直接接続する上位ノードを、抽出ネットワークに追加するノード追加処理を、繰り返し実行する。例えば、被影響エンティティを表すノードが追加された直後であれば、被影響エンティティに直接出資する株主を表すノードが、抽出ネットワークに追加される。その次のノード追加処理では、被影響エンティティの株主の株を保有する株主、即ち、被影響エンティティの２層上のエンティティを表すノードが抽出ネットワークに追加される。３層目以降も同様である。影響度算出部１１２は、所与の終了条件が満たされるまで、ノード追加処理を繰り返し、当該終了条件が満たされたときの抽出ネットワークを取得する。このようにすれば、被影響エンティティに影響を与える可能性のあるノードからなるネットワークを、抽出ネットワークとして抽出することが可能になる。
【0114】
なお、ここでの終了条件は、新たに抽出ネットワークに追加されたノードのすべてについて、当該ノードに直接接続する上位ノードが存在しないことであってもよい。このようにすれば、被影響エンティティへのパスを有するエンティティは、被影響エンティティまでのパス長が長いものも含めて、抽出ネットワークに追加されることになる。あるいは影響度算出部１１２は、ノード追加処理を所定回数実行した場合に、終了条件が満たされたと判定してもよい。この場合、被影響エンティティから所定階層上までのエンティティが、抽出ネットワークに含まれる。
【0115】
次にステップＳ２０２において、影響度算出部１１２は、抽出ネットワークを対象として、影響度を求める。例えば影響度算出部１１２は、抽出ネットワークを対象として図８及び図９を用いて上述した処理を行うことによって、影響度としてＮＰＩを求める。ここでの影響度は、戦略実行エンティティによる戦略が考慮されていない影響度である。以下、戦略実行前の影響度を第１影響度と表記する。例えば影響度算出部１１２は、抽出ネットワークに含まれる２つのエンティティＸ，Ｙのすべての順列について、ＮＰＩ（Ｘ，Ｙ）を求める処理を行う。以下、エンティティＸのエンティティＹに対する第１影響度を、ＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ｘ，Ｙ）と表記する。
【0116】
ステップＳ２０３において、影響度算出部１１２は、図１５Ａ～図１６Ｂを用いて上述した制約条件を考慮した上で、影響度を求める。ここでの影響度は、戦略実行エンティティが戦略を実行した場合の影響度である。以下、戦略を実行した場合の影響度を第２影響度と表記する。例えば影響度算出部１１２は、制約条件を反映した上で、抽出ネットワークに含まれる２つのノードＸ，Ｙのすべての順列について、ＮＰＩ（Ｘ，Ｙ）を求める処理を行う。以下、エンティティＸのエンティティＹに対する第２影響度を、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ｘ，Ｙ）と表記する。
【0117】
＜ステップＳ１０９：戦略の評価＞
評価処理部１１５は、第１影響度と第２影響度に基づいて、選択された戦略を評価する処理を行う。例えば評価処理部１１５は、戦略実行前の戦略実行エンティティの被影響エンティティへの第１影響度と、戦略を実行した場合の戦略実行エンティティの被影響エンティティへの第２影響度の差分を求めてもよい。例えば、戦略実行エンティティをエンティティＡとし、被影響エンティティをエンティティＢとしたとき、評価処理部１１５は、下式（２）によってΔ（Ａ，Ｂ）を求めてもよい。Δ（Ｘ，Ｙ）は、戦略前後における、エンティティＸのエンティティＹへの影響度の変化を表す。
Δ（Ａ，Ｂ）＝ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ａ，Ｂ）－ＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ａ，Ｂ）
…（２）
評価処理部１１５は、第１影響度と第２影響度に基づいて、選択された戦略を評価する処理を行う。例えば評価処理部１１５は、戦略実行前の戦略実行エンティティの被影響エンティティへの第１影響度と、戦略を実行した場合の戦略実行エンティティの被影響エンティティへの第２影響度の差分を求めてもよい。例えば、戦略実行エンティティをエンティティＡとし、被影響エンティティをエンティティＢとしたとき、評価処理部１１５は、下式（２）によってΔ（Ａ，Ｂ）を求めてもよい。Δ（Ｘ，Ｙ）は、戦略前後における、エンティティＸのエンティティＹへの影響度の変化を表す。
Δ（Ａ，Ｂ）＝ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ａ，Ｂ）－ＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ａ，Ｂ）
…（２）
【0118】
評価処理部１１５は、影響度の増加度合いが大きいほど、戦略が有効であると判定する。例えば、評価処理部１１５は、Δ（Ａ，Ｂ）の値が、０より大きい所与の閾値以上であれば、戦略が有効と判定してもよい。
【0119】
あるいは、評価処理部１１５は、他のエンティティの、被影響エンティティへの影響度の変化に関する評価を行ってもよい。図８及び図９を用いて上述したように、例えば影響度算出部１１２は、抽出ネットワークに含まれる被影響エンティティ以外のすべてのエンティティについて、当該エンティティの被影響エンティティへの影響度を算出可能である。よって以下では、各エンティティについて、被影響エンティティへの第１影響度及び第２影響度が算出されているものとして説明する。
【0120】
図１８Ａは、ステップＳ１０９で評価処理部１１５が実行する評価処理を説明するフローチャートである。まずステップＳ３０１において、評価処理部１１５は、抽出ネットワークに含まれる複数のエンティティのうち、何れか１つのエンティティを選択する。例えば、抽出ネットワークに含まれる被影響エンティティ（エンティティＢ）以外のエンティティをＸ１～Ｘｎとする。ｎは２以上の整数である。評価処理部１１５は、ステップＳ３０１において、エンティティＸｉを選択する。ｉは１以上ｎ以下の整数を表す。
【0121】
ステップＳ３０２において、評価処理部１１５は、第１影響度と第２影響度に基づいて、選択されたエンティティＸｉの、被影響エンティティへの影響度の変化を求める。具体的には、評価処理部１１５は、上式（２）と同様に、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ｘｉ，Ｂ）からＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ｘｉ，Ｂ）を減算することによってΔ（Ｘｉ，Ｂ）を求める。
【0122】
ステップＳ３０３において、評価処理部１１５は、影響度の変化度合いが閾値以上であるかを判定する。例えば、評価処理部１１５は、Δ（Ｘｉ，Ｂ）の絶対値を求める。評価処理部１１５は、当該絶対値が、０より大きい所与の閾値以上である場合に、影響度の変化が閾値以上と判定する。
【0123】
影響度の変化が閾値以上である場合、ステップＳ３０４において、評価処理部１１５は、選択されたエンティティであるＸｉをリストに追加する処理を行う。
【0124】
ステップＳ３０５において、評価処理部１１５は、抽出ネットワークに含まれるすべてのエンティティに対する処理を行ったかを判定する。未処理のエンティティが残っている場合、評価処理部１１５は、ステップＳ３０１に戻り、他のエンティティを対象として上述した処理を実行する。すべてのエンティティに対する処理が終了した場合、評価処理部１１５は図１８Ａに示す処理を終了し、作成したリストを提示処理部１１６に出力する。このリストは、戦略実行エンティティが戦略を実行した場合に、被影響エンティティへの影響度が大きく変化するエンティティのリストである。
【0125】
また評価処理部１１５は、図１８Ａに示す処理の後、図１８Ｂに示す処理を実行してもよい。まずステップＳ４０１において、評価処理部１１５は、図１８Ａに示す処理において作成したリストから、１つのエンティティを選択する。例えば、リストに含まれるエンティティをＸ１’～Ｘｍ’とする。ｍは１以上ｎ以下の整数であり、Ｘ１’～Ｘｍ’は、それぞれ、Ｘ１～Ｘｎのうち、ステップＳ３０３の条件を満たしたものに対応する。評価処理部１１５は、ステップＳ４０１において、エンティティＸｊ’を選択する。ｊは１以上ｍ以下の整数を表す。
【0126】
ステップＳ４０２において、評価処理部１１５は、選択されたエンティティＸｊ’を始点とし、被影響エンティティを終点とするパスを、抽出ネットワークから抽出する。ここでのパスは１つに限定されない。
【0127】
ステップＳ４０３において、評価処理部１１５は、抽出された１または複数のパスのうち、所与の条件を満たすクリティカルパスを選択する。例えば、クリティカルパスは、経路長が最も短いパスを表す。ここでの経路長は、例えば経由するノードの数であるが、何らかの重み付けに基づいて求められる距離であってもよい。またクリティカルパスは、経路上におけるエンティティの影響度に基づいて決定されてもよい。例えば評価処理部１１５は、各経路について、経路上のエンティティの影響度をすべて乗算した結果が最も大きい経路をクリティカルパスとして選択する。なおここでの影響度は、例えば各エンティティが被影響エンティティに対して有する影響度の変化であるΔ（Ｘｉ，Ｂ）であってもよいし、戦略実行時の影響度であるＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ｘｉ，Ｂ）であってもよいし、他の影響度であってもよい。
【0128】
ステップＳ４０４において、評価処理部１１５は、リストに含まれるすべてのエンティティについて処理を行ったかを判定する。未処理のエンティティが残っている場合、評価処理部１１５は、ステップＳ４０１に戻り、他のエンティティを対象として上述した処理を実行する。すべてのエンティティに対する処理が終了した場合、評価処理部１１５は図１８Ｂに示す処理を終了する。図１８Ｂに示す処理によって、リストに含まれる各エンティティについて、当該エンティティから被影響エンティティまでのクリティカルパスが対応付けられる。
【0129】
＜ステップＳ１１０：提示処理＞
ステップＳ１１０において、提示処理部１１６は、評価処理部１１５における評価結果をユーザに提示する処理を行う。
ステップＳ１１０において、提示処理部１１６は、評価処理部１１５における評価結果をユーザに提示する処理を行う。
【0130】
例えば提示処理部１１６は、上式（２）を用いて求めたΔ（Ａ，Ｂ）の数値を、端末装置２００の表示部２４０に表示させる処理を行う。このようにすれば、戦略実行エンティティの被影響エンティティへの影響力の変化を分かりやすくユーザに提示することが可能である。例えばユーザは、Δ（Ａ，Ｂ）の正負、及び値の大小に基づいて、選択された戦略が適切であるか否かを判定できる。ただし、戦略実行エンティティが戦略によってエンティティネットワーク１２１の他のエンティティの影響度がどのように変化したかという情報も、当該戦略を評価する上で有用である。よって提示処理部１１６は、他のエンティティの影響度に関する提示を行ってもよい。
【0131】
例えば提示処理部１１６は、第１影響度と第２影響度に基づいて、複数のエンティティのうち、戦略実行エンティティ（第１エンティティ）が選択戦略に対応する行動を行った場合に、被影響エンティティ（第２エンティティ）への影響度が所与の閾値以上変化する第４エンティティを提示する処理を行ってもよい。
【0132】
例えば、評価処理部１１５が図１８Ａに示す処理を行うことによって、Ｘ１’、Ｘ２’及びＸ３’の３つのエンティティが、戦略実行エンティティの戦略による影響度の変化が大きいと判定されたとする。この場合、提示処理部１１６は、エンティティＸ１’～Ｘ３’をユーザに提示する処理を行う。提示処理部１１６は、３つのエンティティの名称をリストで表示してもよい。
【0133】
あるいは提示処理部１１６は、エンティティネットワーク１２１において、第４エンティティを識別可能な態様で表示してもよい。このようにすれば、エンティティネットワーク１２１上で影響度の変化が大きいエンティティが図示されるため、当該エンティティと他のエンティティとのつながりを可視化することが可能である。
【0134】
図１９は、提示処理部１１６が提示する画面の例である。図１９においてＢが被影響エンティティを表す。Ｘ１’～Ｘ３’が影響度の変化が閾値以上であるエンティティである。例えば所与の正の閾値をｔｈ１としたとき、Δ（Ｘ１’，Ｂ）＞ｔｈ１である。同様に、Δ（Ｘ２’，Ｂ）＞ｔｈ１、Δ（Ｘ３’，Ｂ）＜－ｔｈ１とする。
【0135】
図１９において、Ｘ１’～Ｘ３’は、例えば対応するノードが所与の態様で表示される。例えば、提示処理部１１６は、影響度が大きく増加したＸ１’及びＸ２’を他のノードとは異なる第１態様で表示し、影響度が大きく減少したＸ３’を第２態様で表示する。提示処理部１１６は、例えばノードの色やサイズ、テキストの色やサイズ等に基づいて、表示態様を決定する。
【0136】
また提示処理部１１６は、第４エンティティから第２エンティティまでの複数の経路のうちのクリティカルパスを識別可能な態様で提示してもよい。クリティカルパスは、上述したように、例えば経路長、及び、経路上におけるエンティティの影響度の少なくとも一方に基づいて決定される。このようにすれば、影響度の変化が大きいエンティティが、どのような経路によって被影響エンティティへ影響を及ぼしているかを分かりやすく図示できる。
【0137】
図１９に示す例では、エンティティＸ１’についてＸ２を含む経路が図示され、エンティティＸ２’についてＸ３を含む経路が図示され、エンティティＸ３’についてＸ４を含む経路が図示されている。
【0138】
また図１９に示すように、提示処理部１１６は、影響度の変化によらず、被影響エンティティに直接接続するエンティティを表示する処理を行ってもよい。図１９の例では、被影響エンティティであるエンティティＢに直接接続するエンティティは、Ｘ１～Ｘ５の５つである。提示処理部１１６は、Ｘ１～Ｘ５に対応する５つのノードを表示する。このようにすれば、被影響エンティティの直接投資関係を可視化することが可能になる。
【0139】
なお提示処理部１１６は、第４エンティティ（Ｘ１’～Ｘ３’）以外の各エンティティに対応するノードについても、影響度の変化に応じた態様で表示する処理を行ってもよい。例えば、影響度が小さく増加するエンティティを表すノードは第３態様で表示され、影響度が小さく減少するエンティティを表すノードは第４態様で表示される。例えば、０＜ｔｈ２＜ｔｈ１を満たす第２閾値ｔｈ２を考えたとき、ｔｈ２＜Δ（ｘｉ，Ｂ）≦ｔｈ１を満たすエンティティＸｉは、影響度が小さく増加したと判定され、第３態様で表示される。－ｔｈ１≦Δ（Ｘｉ，Ｂ）＜－ｔｈ２を満たすエンティティＸｉは、影響度が小さく減少したと判定され、第４態様で表示される。
【0140】
また、提示処理部１１６は、影響度の変化が非常に小さいエンティティを第５態様で表示してもよい。例えば、－ｔｈ２≦Δ（Ｘｉ，Ｂ）≦ｔｈ２を満たすエンティティＸｉは、影響度の変化が非常に小さいと判定され、第５態様で表示される。
【0141】
ここで第１態様に対応するノードは濃い赤色で表示され、第２態様に対応するノードは濃い青色で表示されてもよい。同様に、第３態様に対応するノードは薄い赤色で表示され、第４態様に対応するノードは薄い青色で表示され、第５態様に対応するノードは白色で表示されてもよい。このように、色相を用いて影響度の増加／減少を表し、彩度及び明度の少なくとも一方を用いて影響度の変化度合いを表すことによって、影響度の変化を分かりやすく可視化することが可能である。ただし、表示態様は以上に限定されず、影響度の増減やその度合いを表現可能であれば種々の変形実施が可能である。
【0142】
国家戦略や企業戦略の有効性を考えるとき、その評価軸は種々考えられるが、投資関係に基づく「資本支配力」という観点からの評価は、戦略の具体的な効果を測るうえで大きな意味がある。以上で説明した本実施形態の手法によれば、投資関係が非常に複雑になった場合にも、当該関係を適切に把握し、戦略による関係変化を評価することが可能である。
【0143】
その際、図１１Ｃに示すように複数の戦略を提示することによって、戦略実行エンティティが実行可能な戦略をわかりやすく提示できる。例えば、戦略実行エンティティに適した戦略を抽出、提示することによって、評価をする意義のある戦略を評価対象とすることが可能になる。また、提示した複数の戦略のいずれかの選択を受け付けることによって、戦略の選択にユーザの意図を反映させることが可能になる。
【0144】
さらに、図１５Ａ～図１６Ｂに示すように、選択された戦略を制約条件という形に適切に解釈することによって、当該戦略による変化を適切に影響度算出処理に反映することが可能になる。また図１９等に示すように、評価結果を可視化することによって、戦略の評価結果をユーザに理解させやすくすることが可能である。
【0145】
特に、ＮＰＩを用いる手法では、「子会社の子会社による出資」、「取引会社の取引相手の取引相手」のような間接的な関係性まで考慮できる。その際、図１９等に示す本実施形態の手法であれば、被影響エンティティから遠く離れたエンティティの影響度変化の提示、被影響エンティティまでの具体的なパスの提示が行われる。そのため、上記の間接的な関係性まで考慮した定量的な評価結果を、ネットワーク上のつながりを含めて分かりやすく可視化できる。
【0146】
なお、本実施形態の情報処理システム１０は、その処理の一部または大部分をプログラムにより実現してもよい。この場合には、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することで、本実施形態の情報処理システム１０が実現される。具体的には、非一時的な情報記憶媒体に記憶されたプログラムが読み出され、読み出されたプログラムをＣＰＵ等のプロセッサが実行する。ここで、情報記憶媒体（コンピュータにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク、ＨＤＤ、或いはメモリなどにより実現できる。そして、ＣＰＵ等のプロセッサは、情報記憶媒体に格納されるプログラムに基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち、情報記憶媒体には、本実施形態の各部としてコンピュータ（操作部、処理部、記憶部、出力部を備える装置）を機能させるためのプログラムが記憶される。
【0147】
また本実施形態の手法は、以下の各ステップを実行する情報処理方法に適用できる。情報処理方法は、投資関係に基づいて、第１エンティティ及び第２エンティティを含む複数のエンティティに対応する複数のノードが接続されたエンティティネットワークを取得し、所与の企業または所与の国家である第１エンティティによる将来的な行動を表す複数の戦略を提示し、提示された複数の戦略のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択戦略を決定し、選択戦略に基づいて、制約条件を決定し、エンティティネットワークに基づいて、制約条件がない場合の第２エンティティへの影響度である第１影響度を算出し、エンティティネットワークに基づいて、制約条件が与えられた場合の第２エンティティへの影響度である第２影響度を算出し、第１影響度と第２影響度の比較処理に基づいて選択戦略の評価を行う。
【0148】
３．変形例
３．１ 処理フローに関する変形例
以上では、図１０のステップＳ１０５及びＳ１０６に示したように、戦略決定部１１３は、戦略の選択を受け付けた後に、当該戦略における戦略対象エンティティの選択を受け付ける例について説明した。戦略に応じて戦略対象エンティティの候補が限定されるため、例えば戦略決定部１１３は、当該候補を抽出、提示する処理を行ってもよい。ただし処理の順序はこれに限定されない。
３．１ 処理フローに関する変形例
以上では、図１０のステップＳ１０５及びＳ１０６に示したように、戦略決定部１１３は、戦略の選択を受け付けた後に、当該戦略における戦略対象エンティティの選択を受け付ける例について説明した。戦略に応じて戦略対象エンティティの候補が限定されるため、例えば戦略決定部１１３は、当該候補を抽出、提示する処理を行ってもよい。ただし処理の順序はこれに限定されない。
【0149】
例えば戦略対象エンティティの入力を受け付けた後に、選択可能な戦略の提示及び受付が行われてもよい。この場合、戦略決定部１１３は、戦略実行エンティティと戦略対象エンティティの関係に応じて、選択可能な戦略を絞り込む処理を行ってもよい。例えば、戦略実行エンティティが戦略対象エンティティの株式を保有していない場合、売却戦略は実行不可であるため、ユーザへの提示対象から除外されてもよい。また、戦略実行エンティティが戦略対象エンティティの株式の過半数を保有している場合、敵対戦略をとることは不合理であるし、協調戦略を意図的にとる意義も少ない。よってこの場合、戦略決定部１１３は、敵対戦略及び協調戦略を提示対象から除外してもよい。
【0150】
その他、被影響エンティティの選択を受け付けた後に、戦略実行エンティティの選択を受け付ける等、図１０は処理の一例であって、具体的な処理フローは、種々の変形実施が可能である。
【0151】
３．２ 評価処理及び提示処理に関する変形例
図１８Ａ～図１９では、影響を受ける側である被影響エンティティを固定し、当該被影響エンティティに対する各エンティティの第１影響度及び第２影響度に基づいて、評価処理及び提示処理を行う例を説明した。上述した例においては、エンティティＢを被影響エンティティとしたときに、評価処理部１１５は、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ａ，Ｂ）とＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ａ，Ｂ）の差分であるΔ（Ａ，Ｂ）や、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ｘｉ，Ｂ）とＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ｘｉ，Ｂ）の差分であるΔ（Ｘｉ，Ｂ）に基づいて評価を行った。ただし本実施形態の手法はこれに限定されない。
図１８Ａ～図１９では、影響を受ける側である被影響エンティティを固定し、当該被影響エンティティに対する各エンティティの第１影響度及び第２影響度に基づいて、評価処理及び提示処理を行う例を説明した。上述した例においては、エンティティＢを被影響エンティティとしたときに、評価処理部１１５は、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ａ，Ｂ）とＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ａ，Ｂ）の差分であるΔ（Ａ，Ｂ）や、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ｘｉ，Ｂ）とＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ｘｉ，Ｂ）の差分であるΔ（Ｘｉ，Ｂ）に基づいて評価を行った。ただし本実施形態の手法はこれに限定されない。
【0152】
例えば、影響を与える側のエンティティを選択し、選択されたエンティティの、他の各エンティティに対する第１影響度及び第２影響度に基づいて、評価処理及び提示処理が行われてもよい。以下、影響を与える側のエンティティとして、戦略実行エンティティを用いる例について説明する。このようにすれば、所与の国や企業が戦略を採用した場合に、当該国や企業の影響度がどのように変化するかを評価することが可能になる。ただし、影響を与える側のエンティティは、戦略実行エンティティ以外のエンティティから選択されることは妨げられない。
【0153】
図２０Ａは、評価処理部１１５における処理を説明するフローチャートである。なお図１０と同様に、評価処理部１１５の処理前に、影響度算出部１１２によって第１影響度及び第２影響度が算出されているものとする。例えば、第１影響度及び第２影響度は、被影響エンティティを起点とする抽出ネットワークを対象として算出される。
【0154】
ステップＳ５０１において、評価処理部１１５は、抽出ネットワークに含まれる複数のエンティティのうち、何れか１つのエンティティを選択する。例えば戦略実行エンティティをエンティティＡとし、被影響エンティティをエンティティＢとし、その他のエンティティをＸ１～Ｘｎとしたとき、評価処理部１１５は、Ｘｉを選択する。上述した例と同様に、ｎは２以上の整数であり、ｉは１以上ｎ以下の整数である。
【0155】
ステップＳ５０２において、評価処理部１１５は、選択されたエンティティＸｉに対する、戦略実行エンティティの第１影響度と第２影響度の差分を、影響度の変化度合いとして求める。評価処理部１１５は、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ａ，Ｘｉ）からＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ａ，Ｘｉ）を減算することによってΔ（Ａ，Ｘｉ）を求める。
【0156】
ステップＳ５０３において、評価処理部１１５は、抽出ネットワークに含まれるすべてのエンティティに対する処理を行ったかを判定する。未処理のエンティティが残っている場合、評価処理部１１５は、ステップＳ５０１に戻り、他のエンティティを対象として上述した処理を実行する。これにより、Δ（Ａ，Ｘ１）～Δ（Ａ，Ｘｎ）が求められる。すべてのエンティティに対する処理が終了した場合、評価処理部１１５は図２０Ａに示す処理を終了し、求めたΔ（Ａ，Ｘ１）～Δ（Ａ，Ｘｎ）を提示処理部１１６に出力する。
【0157】
図２１は、図２０Ａに示す評価処理に基づいて、提示処理部１１６が提示する画面の例である。図２１におけるエンティティＡが戦略実行エンティティに対応し、Ｘ１～Ｘ１３は、戦略実行エンティティ以外のエンティティを表す。
【0158】
図２１に示すように、提示処理部１１６は、戦略実行エンティティ以外の複数のエンティティのそれぞれについて、影響度の増加／減少／変化なしと、増加または減少の場合の変化度合いを可視化してもよい。図２１の例では、図１９と同様に、影響度の増加度合いが大きいエンティティに対応するノードが第１態様で表示され、影響度の減少度合いが大きいエンティティに対応するノードが第２態様で表示される。また、影響度の増加度合いが小さいエンティティに対応するノードが第３態様で表示され、影響度の減少度合いが小さいエンティティに対応するノードが第４態様で表示され、影響度の変化度合いが０に近いエンティティに対応するノードが第５態様で表示される。ただし、表示態様に種々の変形実施が可能である点は、図１９と同様である。
【0159】
図２０Ａに示す評価処理、及び、図２１に示す提示処理を行うことによって、戦略実行エンティティ（エンティティＡ）の他のエンティティ（エンティティＸ１～Ｘｎ）への影響度がどのように変化するかを、エンティティネットワーク１２１を用いて分かりやすく可視化される。結果として、評価対象となる戦略が戦略実行エンティティにとってどのような効果をもたらすかを、ユーザに分かりやすく提示できる。
【0160】
またエンティティネットワーク１２１に含まれる複数のエンティティのうち、戦略実行エンティティ（第１エンティティ）及び被影響エンティティ（第２エンティティ）のいずれとも異なるエンティティを注目エンティティ（第５エンティティ）とする。ここで、戦略実行エンティティの他のエンティティに対する影響度と、注目エンティティの当該他のエンティティに対する影響度に基づいて求められる相対的な影響度を相対影響度とする。なお相対影響度は、例えば下式（３）を用いて後述するように、２つの影響度の差分であるが、これには限定されない。例えば、相対影響度は、２つの影響度の比であってもよいし、他の情報であってもよい。提示処理部１１６は、第１影響度と第２影響度に基づいて、相対影響度の変化を表示してもよい。以下、図２０Ｂ及び図２２を用いて詳細に説明する。このように、相対的な影響度の変化を用いることによって、戦略が有効か否かをより適切に評価すること、及び、その評価結果を提示することが可能になる。
【0161】
図２０Ｂは、評価処理部１１５における他の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ６０１において、評価処理部１１５は、抽出ネットワークに含まれる複数のエンティティから注目エンティティを選択する。例えば評価処理部１１５は、注目エンティティを選択するユーザ操作を受け付けてもよい。ここでの注目エンティティとは、戦略実行エンティティにとって注目すべきエンティティであり、例えば戦略実行エンティティと敵対するエンティティである。
【0162】
例えば戦略実行エンティティをエンティティＡとし、被影響エンティティをエンティティＢとし、注目エンティティをエンティティＤとし、それ以外のエンティティをＸ１～Ｘｎとする。なお、図１５Ａ等においては戦略対象エンティティをエンティティＣと表記し、以下では注目エンティティをエンティティＤと表記するが、これは戦略対象エンティティと注目エンティティが異なるエンティティであることを限定するものではない。例えば本実施形態の手法では、１つのエンティティが戦略対象エンティティと注目エンティティを兼ねてもよい。例えば、エンティティＡがエンティティＣと敵対する敵対戦略をとる場合に、エンティティＣが以下で説明する注目エンティティとして選択されてもよいし、他のエンティティが注目エンティティとして選択されてもよい。
【0163】
ステップＳ６０２において、評価処理部１１５は、抽出ネットワークに含まれる複数のエンティティのうち、何れか１つのエンティティを選択する。例えば評価処理部１１５は、エンティティＸｉを選択する。
【0164】
ステップＳ６０３において、評価処理部１１５は、選択されたエンティティＸｉに対する、戦略実行エンティティの第１影響度と第２影響度の差分を、影響度の変化度合いとして求める。具体的には評価処理部１１５は、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ａ，Ｘｉ）からＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ａ，Ｘｉ）を減算することによってΔ（Ａ，Ｘｉ）を求める。
【0165】
ステップＳ６０４において、評価処理部１１５は、選択されたエンティティＸｉに対する、注目エンティティの第１影響度と第２影響度の差分を、影響度の変化度合いとして求める。具体的には評価処理部１１５は、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ｄ，Ｘｉ）からＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ｄ，Ｘｉ）を減算することによってΔ（Ｄ，Ｘｉ）を求める。
【0166】
ステップＳ６０５において、評価処理部１１５は、ステップＳ６０３で求めた差分値と、ステップＳ６０４で求めた差分値の差分を求める。例えば評価処理部１１５は、下式（３）に基づいて、Δ（Ｘｉ）を求める。
Δ（Ｘｉ）＝Δ（Ａ，Ｘｉ）－Δ（Ｄ，Ｘｉ） …（３）
Δ（Ｘｉ）＝Δ（Ａ，Ｘｉ）－Δ（Ｄ，Ｘｉ） …（３）
【0167】
ステップＳ６０６において、評価処理部１１５は、エンティティＸ１～Ｘｎのすべてに対する処理を行ったかを判定する。未処理のエンティティが残っている場合、評価処理部１１５は、ステップＳ６０２に戻り、未処理のエンティティを対象として上述した処理を実行する。即ち、評価処理部１１５は、Δ（Ｘ１）～Δ（Ｘｎ）を求める。すべてのエンティティに対する処理が終了した場合、評価処理部１１５は図２０Ｂに示す処理を終了し、求めたΔ（Ｘ１）～Δ（Ｘｎ）を提示処理部１１６に出力する。
【0168】
例えば、戦略実行エンティティであるエンティティＡが、注目エンティティであるエンティティＤと敵対している場合、エンティティＤによる各エンティティへの影響度の変化も戦略を評価する上で重要である。例えば、戦略によってエンティティＡによる所与のエンティティＸｉへの影響度が増加したとしても、エンティティＤによる当該所与のエンティティＸｉへの影響度がそれ以上に増加していた場合、Ｘｉに関するＤとの競争においてＡは不利となる。一方、戦略によってエンティティＡによる所与のエンティティＸｉへの影響度が減少したとしても、エンティティＤによる当該所与のエンティティＸｉへの影響度がそれ以上に減少していた場合、Ｘｉに関するＤとの競争においてＡは有利となる。即ち、Δ（Ｘｉ）が正の値の場合、エンティティＡの相対的な影響度が増加したことを表し、Δ（Ｘｉ）が負の値の場合、エンティティＡの相対的な影響度が減少したことを表す。
【0169】
図２０Ｂに示すように、Δ（Ａ，Ｘｉ）に加えてΔ（Ｄ，Ｘｉ）を用いた評価処理を行うことによって、注目エンティティとの間の相対的な影響度の変化に基づいて、戦略を評価することが可能になる。
【0170】
図２２は、図２０Ｂに示す評価処理に基づいて、提示処理部１１６が提示する画面の例である。図２２におけるエンティティＡが戦略実行エンティティに対応する。エンティティＤが注目エンティティに対応する。図２１はエンティティネットワーク１２１の一部を表し、Ｘ１～Ｘ１２は、当該一部のネットワークのうちの戦略実行エンティティ及び注目エンティティ以外のエンティティを表す。
【0171】
図２２に示すように、提示処理部１１６は、複数のエンティティＸ１～Ｘ１２について、Δ（Ｘ１）～Δ（Ｘ１２）の値に基づいて、影響度の増加／減少／変化なしと、増加または減少の場合の変化度合いを可視化してもよい。表示手法は、図１９、図２１と同様に種々の変形実施が可能である。例えば、提示処理部１１６は、Ｘ１～Ｘｎのうち、変化量が閾値ｔｈ１より大きいエンティティから、エンティティＡやエンティティＢ等へのパスを図示してもよい。また提示処理部１１６は、Ｘ１～Ｘｎのそれぞれに対応するノードを、Δ（Ｘｉ）の増加／減少、及び変化度合いに応じた態様で表示してもよい。
【0172】
なお図２０Ｂ及び図２２では省略しているが、評価処理部１１５は戦略実行エンティティの注目エンティティへの影響度の変化を算出してもよい。例えば評価処理部１１５は、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ａ，Ｄ）からＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ａ，Ｄ）を減算することによってΔ（Ａ，Ｄ）を求め、当該Δ（Ａ，Ｄ）を図示してもよい。
【0173】
あるいは、戦略を評価するための指標として、複数のＸｉ（図２１の例であればＸ１～Ｘ１２）のそれぞれについて求められたΔ（Ｘｉ）の総和を用いてもよい。例えば評価処理部１１５は、Δ（Ｘ１）～Δ（Ｘｎ）の総和を指標値ｐとして求める。
【0174】
即ち、Δ（Ａ，Ｄ）はエンティティＡがエンティティＤに及ぼす直接的な影響力の変化を表す。ｐは、エンティティＡとエンティティＤの相対的な影響力の変化を表す。例えば評価処理部１１５は、Δ（Ａ，Ｄ）＞０且つｐ＞０の両方が満たされる場合に、選択された戦略が有効であると判定してもよい。
【0175】
３．３ 戦略対象エンティティの提案
また以上では、図１０のステップＳ１０５及びＳ１０６に示したように、戦略決定部１１３が、戦略の選択入力とともに、戦略対象エンティティの選択入力を受け付ける例について説明した。例えば、特定のエンティティと協調した場合の効果を知りたい、といったように、戦略の詳細が明確である場合に、上述した処理は好適である。ただし状況によっては、自身の影響度を増加させたい、敵対エンティティの影響度を減少させたいといった目標のみが決まっており、そのための具体的な戦略が未定の場合もある。
また以上では、図１０のステップＳ１０５及びＳ１０６に示したように、戦略決定部１１３が、戦略の選択入力とともに、戦略対象エンティティの選択入力を受け付ける例について説明した。例えば、特定のエンティティと協調した場合の効果を知りたい、といったように、戦略の詳細が明確である場合に、上述した処理は好適である。ただし状況によっては、自身の影響度を増加させたい、敵対エンティティの影響度を減少させたいといった目標のみが決まっており、そのための具体的な戦略が未定の場合もある。
【0176】
よって戦略決定部１１３が複数の戦略のうちの何れかの選択を受け付けた場合に、評価処理部１１５は、複数のエンティティから、戦略対象エンティティ（第３エンティティ）の候補である複数の候補エンティティを抽出してもよい。影響度算出部１１２は、複数の候補エンティティのそれぞれについて、当該候補エンティティを戦略対象エンティティとした場合の第２影響度を算出する。評価処理部１１５は、第１影響度と第２影響度の比較処理に基づいて、複数の候補エンティティから第３エンティティを選択する処理を行う。このようにすれば、戦略対象エンティティの選択を情報処理システム１０側でサポートできる。例えば情報処理システム１０は、詳細が決まっていない戦略策定の初期段階においても、適切な評価結果をユーザに提示することが可能になる。以下、図２３及び図２４を用いて詳細に説明する。
【0177】
図２３は、戦略対象エンティティを自動的に決定する処理を説明するフローチャートである。図２３のステップＳ７０１～Ｓ７０６については、図１０のステップＳ１０１～Ｓ１０５、Ｓ１０７と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【0178】
ステップＳ７０７において、評価処理部１１５は、複数の候補エンティティを取得する。例えば評価処理部１１５は、抽出ネットワークに含まれる戦略実行エンティティ及び被影響エンティティ以外のすべてのエンティティを候補エンティティとしてもよいし、その一部を候補エンティティとしてもよい。また、評価処理部１１５は、ユーザによる候補エンティティの選択操作を受け付けてもよい。評価処理部１１５は、候補エンティティのうちの１つを仮の戦略対象エンティティとして選択する処理を行う。
【0179】
ステップＳ７０８において、影響度算出部１１２は、第１影響度を算出する処理を行う。またステップＳ７０８において、影響度算出部１１２は、選択された仮の戦略対象エンティティを用いて、第２影響度を算出する処理を行う。ここでの処理は、図１７を用いて上述した処理と同様である。なお、第１影響度については戦略対象エンティティによらず一定であるため、第１影響度を算出する処理は１回行われればよい。
【0180】
ステップＳ７０９において、評価処理部１１５は、候補エンティティのすべてについて、処理を行ったかを判定する。未処理のエンティティが残っている場合、評価処理部１１５は、ステップＳ７０７に戻り、他の候補エンティティを仮の戦略対象エンティティとして選択する。
【0181】
すべての候補エンティティに対する処理が終了した場合、ステップＳ７１０において、評価処理部１１５は、影響度の算出結果に基づいて評価処理を行うことによって、複数の候補エンティティから推奨戦略対象エンティティを決定する。例えば、評価処理部１１５は、評価処理部１１５は、複数の候補エンティティについて、それぞれを戦略対象エンティティとしたときの評価値を求め、当該評価値が高い候補エンティティを推奨戦略対象エンティティとしてもよい。
【0182】
より具体的には、戦略実行エンティティをエンティティＡ、被影響エンティティをエンティティＢとしたとき、評価処理部１１５は、ＮＰＩ＿ＡＦＴＥＲ（Ａ，Ｂ）からＮＰＩ＿ＢＥＦＯＲＥ（Ａ，Ｂ）を減算することによってΔ（Ａ，Ｂ）を求め、その値が最大となる候補エンティティを、推奨戦略対象エンティティとしてもよい。あるいは、評価処理部１１５は、図２０Ｂ及び図２２を用いて上述したように注目エンティティＤを特定し、Δ（Ａ，Ｄ）やｐに相当する指標値を求め、当該指標値が最大となる候補エンティティを、推奨戦略対象エンティティとしてもよい。
【0183】
以上のように、推奨戦略対象エンティティを決定する際には評価の高い候補エンティティを選択することが考えられる。しかし上述した例からも分かるように、評価の高低は評価基準に応じて異なる。例えば、Δ（Ａ，Ｂ）、Δ（Ａ，Ｄ）及びｐのいずれを用いるかによって、推奨戦略対象エンティティが異なる可能性がある。
【0184】
よって評価処理部１１５は、複数の評価基準のうちのいずれかの選択を受け付けることで選択評価基準を決定してもよい。評価処理部１１５は、選択評価基準に従った比較処理に基づいて、複数の候補エンティティから戦略対象エンティティ（第３エンティティ）を選択する処理を行う。ここで複数の評価基準は、戦略実行エンティティ（第１エンティティ）の影響度の増加度合いを用いる第１評価基準、及び、戦略実行エンティティと敵対する敵対エンティティの影響度の減少度合いを用いる第２評価基準を含んでもよい。このようにすれば、ユーザ選択に応じた評価基準が用いられるため、ユーザに適した推奨戦略対象エンティティを提示することが可能になる。
【0185】
例えば、戦略実行エンティティをエンティティＡ、被影響エンティティをエンティティＢ、注目エンティティ（敵対エンティティ）をエンティティＤ、その他のエンティティをエンティティＸ１～Ｘｎとする。第１評価基準における評価値は、例えばΔ（Ａ，Ｂ）、Δ（Ａ，Ｘｉ）、Δ（Ａ，Ｘ１）～Δ（Ａ，Ｘｎ）の総和等、戦略実行エンティティであるエンティティＡの影響度の変化を表す値である。そして第１評価基準は、評価値が大きい場合に、評価が高くなる評価基準である。
【0186】
第２評価基準における評価値は、例えばΔ（Ｄ，Ｂ）、Δ（Ｄ，Ｘｉ）、Δ（Ｄ，Ｘ１）～Δ（Ｄ，Ｘｎ）の総和等、敵対エンティティの影響度の変化を表す値である。そして第２評価基準は、評価値が小さい場合に、評価が高くなる評価基準である。
【0187】
あるいは、複数の評価基準は、２つのエンティティの相対的な影響度の変化を用いる第３評価基準を含んでもよい。例えば第３評価基準における評価値は、上式（３）に示したΔ（Ｘｉ）や、Δ（Ｘ１）～Δ（Ｘｎ）の総和である。これらの評価値が用いられる場合、第３評価基準は、評価値が大きい場合に、評価が高くなる評価基準である。
【0188】
【0189】
ステップＳ７１１において、提示処理部１１６は、推奨戦略対象エンティティを提示する処理を行う。図２４Ｂは、この場合の推奨戦略対象エンティティを提示する表示画面の例である。ここでは、評価基準として第１評価基準が選択され、評価処理部１１５は、第１評価基準に従って各候補エンティティを評価した結果、エンティティＥを推奨戦略対象エンティティとして特定したとする。
【0190】
図２４Ｂに示す表示画面は、推奨戦略対象エンティティが表示される領域を含む。このようにすれば、ユーザによる戦略対象エンティティの選択を受け付けなくても、推奨戦略対象エンティティを自動的に選択し、選択結果をわかりやすく提示することが可能になる。
【0191】
なお、以上では評価処理部１１５が、１つの推奨戦略対象エンティティを自動的に戦略対象エンティティとして決定する例を示したが、本実施形態の処理はこれに限定されない。例えば、評価処理部１１５は、評価値が閾値以上である候補エンティティのすべてを、推奨戦略対象エンティティとして決定してもよい。提示処理部１１６は、例えば複数の推奨戦略対象エンティティを表示し、その何れかの選択操作を受け付け可能であってもよい。
【0192】
戦略対象エンティティが決定された後の処理は、図１０と同様であり、評価処理部１１５は影響度に基づいて評価処理を行い、提示処理部１１６は評価結果を提示する。ただし、図１０のステップＳ１０８に対応する影響度算出処理は、ステップＳ７０８で実行済である。また図１０のステップＳ１０９に対応する評価処理は、ステップＳ７１０で実行済である。よって、図２３の処理では、改めて影響度算出処理及び評価処理を実行しなくてもよい。例えば、提示処理部１１６は、ステップＳ７１１の提示処理において、推奨戦略対象エンティティの提示に加えて、当該推奨戦略対象エンティティに基づく評価結果を提示してもよい。この場合の表示画面は、図１９、図２１、図２２等、種々の画面を利用可能である。
【0193】
３．４ エンティティ及びエンティティネットワークの変形例
以上では、エンティティが人、企業、国家等であって、エンティティネットワークは複数のエンティティの資本による支配関係を表すネットワークである例について説明した。ただし本実施形態の手法はこれに限定されない。
以上では、エンティティが人、企業、国家等であって、エンティティネットワークは複数のエンティティの資本による支配関係を表すネットワークである例について説明した。ただし本実施形態の手法はこれに限定されない。
【0194】
例えば本実施形態におけるエンティティは、委員会を含んでもよい。委員会とは、複数の人、企業、国家の集合であって、当該複数の人等の議決によって意思決定が行われる組織である。議決に加わるエンティティが、それぞれ一定の票を持っているとしたとき、ここでの影響力の強さは上述した例と同様に、Shapley-Shubik指数を用いて評価できる。
【0195】
例えば所与の委員会Ａに複数のエンティティ（人、企業、又は国家等）が属する場合、当該複数のエンティティのそれぞれが委員会Ａに及ぼす影響力は、例えば各エンティティが有する票数に基づいて演算されるShapley-Shubik指数で表現される。全エンティティが一定の票を持っている場合、Shapley-Shubik指数は均等な値となる。即ち、委員会をエンティティとして含むエンティティネットワークを取得し、当該エンティティネットワークに基づいて上述した例と同様の処理を行うことによって、例えば委員会に所属する所与の人や企業等の戦略によって、複数の委員会の間の影響力がどのように変化するか等を評価することが可能になる。
【0196】
また、委員会Ａに所属する人ａが、委員会Ｂの委員であるとする。人ａは、例えば委員会Ａの代表者である。そして人ａは、委員会Ｂでの議決において、委員会Ａでの議決結果に応じた意見に基づいて行動するとする。この場合、委員会Ａでの議決結果が、委員会Ｂでの議決結果に影響を及ぼす。即ち、委員会Ａは委員会Ｂに対して影響力を有する。即ち、委員会をエンティティとして含むエンティティネットワークを取得し、当該エンティティネットワークに基づいて上述した例と同様の処理を行うことによって、所与の委員会の戦略によって、複数の委員会の間の影響力がどのように変化するかを求めることが可能になる。
【0197】
例えば、サーバシステム１００は、公開情報に基づいて、委員会に対応するノードを生成する。委員会を対象とする場合、ノードが有する属性は、例えば対象の委員会に所属する人等の情報や、当該委員会の代表者を表す情報を含む。そして、委員会Ａに所属するエンティティが委員会Ｂに所属する場合、委員会Ａと委員会Ｂは関係性を有するため、対応する２つのノードが、向きを有するエッジによって連結される。例えば、委員会Ａの代表者が委員会Ｂに属する場合、委員会Ａから委員会Ｂへ向かうエッジによって、２つのノードが連結される。
【0198】
例えば委員会Ａに所属する人ａが委員会Ｂの委員であって、委員会Ｂでは全委員が１票の投票が可能である場合、委員会Ａによる委員会Ｂへの影響力は、１票という票数に基づいて求められる。なお、委員会Ａに属する複数の人物が委員会Ｂの委員であって、当該複数の人物が委員会Ａの議決結果に基づいて強調して行動する場合、委員会Ａによる委員会Ｂへの影響力は、人数分の票数に基づいて求められてもよい。
【0199】
本変形例によれば、例えば複数の企業の集合体である標準化団体や、複数の国家が参加する国際機関等において、どのような戦略を行えば所望の結果を得られるかを評価することが可能になる。また所与の委員会に関係した戦略が、他の委員会等に及ぼす影響等を評価することが可能になる。例えば所与の委員会で有利になるための戦略が他の委員会で不利に働くため、総合的な戦略としては好ましくない、といったように、エンティティ間の複雑な関係を考慮した戦略策定が可能になる。
【0200】
３．５ 戦略対象エンティティの数や組み合わせに関する変形例
以上では、戦略対象エンティティが１つである例について説明した。ただし、実際の場面では、複数の企業群と協調する戦略や、複数の企業群と敵対する戦略がとられることもある。また、所与の企業が、１または複数の企業とは協調しつつ、他の１または複数の企業と敵対するように、協調戦略と敵対戦略が同時に実行される可能性もある。
以上では、戦略対象エンティティが１つである例について説明した。ただし、実際の場面では、複数の企業群と協調する戦略や、複数の企業群と敵対する戦略がとられることもある。また、所与の企業が、１または複数の企業とは協調しつつ、他の１または複数の企業と敵対するように、協調戦略と敵対戦略が同時に実行される可能性もある。
【0201】
よって本実施形態では、戦略対象エンティティとして、複数のエンティティが設定されてもよい。例えば、戦略実行エンティティが複数の戦略対象エンティティと協調戦略をとる場合、以下で再掲する協調制約条件１～３のエンティティＣを複数のエンティティに拡張すればよい。即ち、戦略実行エンティティのみがあるＱｓと一致するとき、協調制約条件１の処理が実行され、複数の戦略対象エンティティのうちの何れか１つのみがあるＱｔと一致するとき、協調制約条件２の処理が実行される。そして、戦略実行エンティティと複数の戦略対象エンティティのうちの２以上が、Ｑ１、…、Ｑｋのうちの２以上と一致するとき、協調制約条件３の処理が実行される。この際、Ｑ１、…、Ｑｋのいずれかと一致するエンティティは３以上であってもよく、その場合の持ち株比率は、当該３つ以上のエンティティの持ち株比率の合計となる。
（協調制約条件１）エンティティＡのみが、あるＱｓと一致するとき、ＱｓをＡ＆Ｃと書き換え、その持ち株比率をｑｓとする。ここでｓは１以上ｋ以下の整数である。
（協調制約条件２）エンティティＣのみが、あるＱｔと一致するとき、ＱｔをＡ＆Ｃと書き換え、その持ち株比率をｑｔとする。ここでｔは１以上ｋ以下の整数である。
（協調制約条件３）エンティティＡとエンティティＣの両方がそれぞれＱｓ、Ｑｔと一致するとき、Ｑｓ及びＱｔを削除し、Ａ＆Ｃを挿入する。Ａ＆Ｃの持ち株比率はｑｓ＋ｑｔとする。
（協調制約条件１）エンティティＡのみが、あるＱｓと一致するとき、ＱｓをＡ＆Ｃと書き換え、その持ち株比率をｑｓとする。ここでｓは１以上ｋ以下の整数である。
（協調制約条件２）エンティティＣのみが、あるＱｔと一致するとき、ＱｔをＡ＆Ｃと書き換え、その持ち株比率をｑｔとする。ここでｔは１以上ｋ以下の整数である。
（協調制約条件３）エンティティＡとエンティティＣの両方がそれぞれＱｓ、Ｑｔと一致するとき、Ｑｓ及びＱｔを削除し、Ａ＆Ｃを挿入する。Ａ＆Ｃの持ち株比率はｑｓ＋ｑｔとする。
【0202】
実行される戦略が協調戦略以外の場合も同様である。即ち、上述した敵対制約条件、買収制約条件、売却制約条件のそれぞれにおいて、戦略対象エンティティが２以上に拡張される。このようにすれば、戦略対象エンティティが２以上である場合であっても、戦略を適切に評価することが可能になる。
【0203】
また、種類の異なる複数の戦略を組み合わせる場合、対応する制約条件を表す処理があわせて実行される。例えば、所与の企業群Ａと協調し、他の企業群Ｂと敵対する戦略がとられる場合、企業群Ａに含まれる企業をエンティティＣとして、協調制約条件１～３が実行され、且つ、企業群Ｂに含まれる企業をエンティティＣとして敵対制約条件１～３が実行される。このようにすれば、複数の戦略があわせて実行される場合であっても、戦略を適切に評価することが可能になる。この際、各戦略における戦略対象エンティティが２以上であってもよい。
【0204】
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本実施形態の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本開示の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また本実施形態及び変形例の全ての組み合わせも、本開示の範囲に含まれる。また情報処理システム、サーバシステム、端末装置等の構成及び動作等も、本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【0205】
１０…情報処理システム、１００…サーバシステム、１１０…処理部、１１１…エンティティネットワーク取得部、１１２…影響度算出部、１１３…戦略決定部、１１４…戦略解釈部、１１５…評価処理部、１１６…提示処理部、１２０…記憶部、１２１…エンティティネットワーク、１３０…通信部、２００，２００－１，２００－２…端末装置、２１０…処理部、２２０…記憶部、２３０…通信部、２４０…表示部、２５０…操作部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11A】
【図11B】
【図11C】
【図12A】
【図12B】
【図13】
【図14】
【図15A】
【図15B】
【図16A】
【図16B】
【図17】
【図18A】
【図18B】
【図19】
【図20A】
【図20B】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24A】
【図24B】