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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】P2023102690
(43)【公開日】2023-07-25
(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0601 20230101AFI20230718BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20230718BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/06 312
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022003352
(22)【出願日】2022-01-12
(71)【出願人】
【識別番号】521208619
【氏名又は名称】Ｄｅｃｉｌｌｉｏｎ Ｃａｐｉｔａｌ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100126000
【弁理士】
【氏名又は名称】岩池 満
(74)【代理人】
【識別番号】100154748
【弁理士】
【氏名又は名称】菅沼 和弘
(72)【発明者】
【氏名】村上 英史
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB53
5L049CC11
(57)【要約】
【課題】ユーザ企業にとって好適なＭ＆Ａの相手先の候補の提示を実現化すること。
【解決手段】Ｍ＆Ａマッチング部５３は、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡに基づいて、Ｍ＆Ａの相手先の企業の候補を出力する。Ｍ＆Ａ相手候補提供部５４は、候補の情報を提示する。ユーザ企業評価取得部５６は、当該候補に対してユーザ企業が行ったポジティブ又はネガティブの２択の評価結果を取得する。再学習部５８は、当該評価結果を少なくとも用いて、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡ等を更新するための学習を実行する。
【選択図】図４
【解決手段】Ｍ＆Ａマッチング部５３は、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡに基づいて、Ｍ＆Ａの相手先の企業の候補を出力する。Ｍ＆Ａ相手候補提供部５４は、候補の情報を提示する。ユーザ企業評価取得部５６は、当該候補に対してユーザ企業が行ったポジティブ又はネガティブの２択の評価結果を取得する。再学習部５８は、当該評価結果を少なくとも用いて、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡ等を更新するための学習を実行する。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザ企業にとって、Ｍ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒｓ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）の相手先の企業の候補を提供する情報処理システムにおいて、
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報として取得するユーザ企業情報取得手段と、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズムに基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力手段と、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースを前記ユーザ企業に提供する候補提供手段と、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得手段と、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習手段と、
を備える情報処理システム。
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報として取得するユーザ企業情報取得手段と、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズムに基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力手段と、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースを前記ユーザ企業に提供する候補提供手段と、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得手段と、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習手段と、
を備える情報処理システム。
【請求項2】
前記学習手段は、さらに、前記ユーザ企業情報に基づいて、前記学習を実行する、
請求項１に記載の情報処理システム。
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項3】
前記Ｍの候補の夫々について、知的財産に関する文献を用いた解析を行い、その解析結果を知的財産解析結果として取得する解析結果取得手段、
をさらに備え、
前記学習手段は、さらに、前記Ｍの候補の夫々についての前記知的財産解析結果に基づいて、前記学習を実行する、
請求項１又は２に記載の情報処理システム。
をさらに備え、
前記学習手段は、さらに、前記Ｍの候補の夫々についての前記知的財産解析結果に基づいて、前記学習を実行する、
請求項１又は２に記載の情報処理システム。
【請求項4】
前記ユーザ企業がＭ＆Ａの買い手側である場合において、前記ユーザ企業に資金援助をする団体の候補に係る情報を資金援助情報として取得する資金援助情報取得手段をさらに備え、
前記所定のアルゴリズムに対する入力パラメータには、前記資金援助情報の少なくとも一部が含まれている、
請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の情報処理システム。
前記所定のアルゴリズムに対する入力パラメータには、前記資金援助情報の少なくとも一部が含まれている、
請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項5】
前記学習手段は、さらに、前記資金援助情報に基づいて、前記学習を実行する、
請求項４に記載の情報処理システム。
請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項6】
前記候補提供手段は、前記Ｍの候補のうちＫ（Ｋは、Ｍ以下の整数値）の候補の前記候補情報については、所定条件を満たさない場合には、内容の一部をマスクして前記ユーザ企業に提供する一方、当該所定条件を満たす場合には、当該マスクを外して前記ユーザ企業に提供する、
請求項５に記載の情報処理システム。
請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項7】
ユーザ企業にとって、Ｍ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒｓ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）の相手先の企業の候補を提供する情報処理システムが実行する情報処理方法において、
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報として取得するユーザ企業情報取得ステップと、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズムに基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力ステップと、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースを前記ユーザ企業に提供する候補提供ステップと、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得ステップと、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習ステップと、
を含む情報処理方法。
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報として取得するユーザ企業情報取得ステップと、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズムに基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力ステップと、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースを前記ユーザ企業に提供する候補提供ステップと、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得ステップと、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項8】
ユーザ企業にとって、Ｍ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒｓ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）の相手先の企業の候補を提供する情報処理システムに含まれるコンピュータに、
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報として取得するユーザ企業情報取得ステップと、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズムに基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力ステップと、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースを前記ユーザ企業に提供する候補提供ステップと、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得ステップと、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報として取得するユーザ企業情報取得ステップと、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズムに基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力ステップと、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースを前記ユーザ企業に提供する候補提供ステップと、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得ステップと、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
【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、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来より、インターネットを介して、企業のＭ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒｓ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）を仲介する技術は提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－０３８４７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、特許文献１を含む従来の技術のみでは、ユーザ企業に対して提示されるＭ＆Ａの相手先の候補は、必ずしも当該ユーザ企業にとって好適であるとは言えない状況である。
【0005】
本発明は、このような状況を鑑みてなされたものであり、ユーザ企業にとって好適なＭ＆Ａの相手先の候補の提示を実現化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理システムは、
ユーザ企業にとって、Ｍ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒｓ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）の相手先の企業の候補を提供する情報処理システムにおいて、
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報として取得するユーザ企業情報取得手段と、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズムに基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力手段と、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースを前記ユーザ企業に提供する候補提供手段と、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得手段と、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習手段と、
を備える。
ユーザ企業にとって、Ｍ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒｓ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）の相手先の企業の候補を提供する情報処理システムにおいて、
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報として取得するユーザ企業情報取得手段と、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズムに基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力手段と、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースを前記ユーザ企業に提供する候補提供手段と、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得手段と、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習手段と、
を備える。
【0007】
また、本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムの夫々は、上述の本発明の一態様の情報処理システムに対応する情報処理方法及びプログラムの夫々である。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、ユーザ企業にとって好適なＭ＆Ａの相手先の候補の提示を実現化することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
【0011】
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システムにより実現可能となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）の概要について説明する。
【0012】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムにより実現可能となる本サービスの概要を示す図である。
【0013】
本サービスは、サービス提供者（図示せず）から、ユーザ企業に対して提供されるサービスである。具体的には、本サービスは、ユーザ企業にとって、Ｍ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒｓ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）の相手先の企業の候補を提供するサービスである。
ここで、ユーザ企業にとってのＭ＆Ａの相手先とは、ユーザ企業が買い手側の場合には売り手側の企業を指し、ユーザ企業が売り手側の場合には買い手側の企業を指す。即ち、本サービスは、ユーザ企業が買い手側の場合も売り手側の場合も対応可能なサービスである。ただし、以下説明の便宜上、ユーザ企業は買い手側であるものとする。
ここで、ユーザ企業にとってのＭ＆Ａの相手先とは、ユーザ企業が買い手側の場合には売り手側の企業を指し、ユーザ企業が売り手側の場合には買い手側の企業を指す。即ち、本サービスは、ユーザ企業が買い手側の場合も売り手側の場合も対応可能なサービスである。ただし、以下説明の便宜上、ユーザ企業は買い手側であるものとする。
【0014】
ユーザ企業（実際には当該ユーザ企業に属する担当者）は、当該ユーザ企業により管理されるパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等の情報処理端末（以下、「ユーザ企業端末」と呼ぶ）を操作することで、本サービスを享受することができる。
ユーザ企業端末は、専用のアプリケーションソフトウェアをインストールすることができる。これにより、当該アプリケーションソフトウェアがインストールされたユーザ企業端末を用いて本サービスの利用が可能になる。
また、ユーザ企業端末のブラウザ機能により表示される、所定のウェブサイトにアクセスすることでも本サービスの利用が可能になる。
ユーザ企業端末は、専用のアプリケーションソフトウェアをインストールすることができる。これにより、当該アプリケーションソフトウェアがインストールされたユーザ企業端末を用いて本サービスの利用が可能になる。
また、ユーザ企業端末のブラウザ機能により表示される、所定のウェブサイトにアクセスすることでも本サービスの利用が可能になる。
【0015】
本サービスの流れの概要は、図１に示すステップＳ１乃至Ｓ６の通りである。
【0016】
即ち、ステップＳ１において、ユーザ企業は、本サービスの提供を受けるに際し、ステップＳ１において、Ｍ＆Ａの買い手側の企業名（本例ではユーザ企業の名称）及びキーワードを入力する。
ここで、キーワードとは、ユーザ企業側の売り手に対する条件等、ユーザ企業により任意に入力される文字列である。例えばユーザ企業は、ＩＴ企業等を売り手として希望する場合には、ＩＴ、コンピュータ、システム等をキーワードとして入力することができる。
ここで、キーワードとは、ユーザ企業側の売り手に対する条件等、ユーザ企業により任意に入力される文字列である。例えばユーザ企業は、ＩＴ企業等を売り手として希望する場合には、ＩＴ、コンピュータ、システム等をキーワードとして入力することができる。
【0017】
すると、ステップＳ２において、サービス提供者により管理されるサーバ（以下、「サービス提供者サーバ」と呼ぶ）は、ステップＳ１において入力されたユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報Ｄ１として取得する。
ここで、ユーザ企業情報Ｄ１の複数の項目としては、特に限定されず、上述のステップＳ１で入力されたキーワードの他、資本金、従業員数、本社所在地等の企業基本情報を含む。さらに、ユーザ企業自身が入力した、自社の特徴を示す情報（以下、「企業特徴情報」と呼ぶ）も、複数の項目に含めることができる。例えばユーザ企業が焼肉店である場合に、「食べ放題」や「２０代人気」等を企業特徴情報として入力して、複数の項目に含めることができる。
また、キーワード以外のユーザ企業情報Ｄ１の取得先は、特に限定されず、インターネット上に散在する各種情報でもよいが、ここでは説明の便宜上、サービス提供者により管理されている企業ＤＢであるものとする。
即ち、企業ＤＢは、ユーザ企業を含む多数の企業に関して、複数の項目を含む情報を予め保有しているものとする。ここで、複数の項目には、各企業の企業基本情報や企業特徴情報が含まれているものとする。
ここで、ユーザ企業情報Ｄ１の複数の項目としては、特に限定されず、上述のステップＳ１で入力されたキーワードの他、資本金、従業員数、本社所在地等の企業基本情報を含む。さらに、ユーザ企業自身が入力した、自社の特徴を示す情報（以下、「企業特徴情報」と呼ぶ）も、複数の項目に含めることができる。例えばユーザ企業が焼肉店である場合に、「食べ放題」や「２０代人気」等を企業特徴情報として入力して、複数の項目に含めることができる。
また、キーワード以外のユーザ企業情報Ｄ１の取得先は、特に限定されず、インターネット上に散在する各種情報でもよいが、ここでは説明の便宜上、サービス提供者により管理されている企業ＤＢであるものとする。
即ち、企業ＤＢは、ユーザ企業を含む多数の企業に関して、複数の項目を含む情報を予め保有しているものとする。ここで、複数の項目には、各企業の企業基本情報や企業特徴情報が含まれているものとする。
【0018】
ステップＳ３において、サービス提供者サーバは、ユーザ企業情報Ｄ１の複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡに基づいて、相手先の企業（本例では売り手）としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する処理を実行する。
なお、このような処理を、以下、「マッチング処理」と呼ぶ。
なお、このような処理を、以下、「マッチング処理」と呼ぶ。
【0019】
Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡは、特に限定されず、ルールベースのアルゴリズムでもよい。例えば、複数の項目の中に資本金が存在したとする。この場合、例えばユーザ企業が資本金１０００万円だとする。そして、候補としてのＡ社が事業内容としてはユーザ企業にとって非常に魅力的で、他の項目についてはユーザ企業に一致する場合だったとしても、資本金が１億円だとする。この場合、ユーザ企業は、Ａ社をＭ＆Ａの相手先とすることは不可能なので、候補から除外する（後述するマッチ度を下げる）といったルールが複数存在して、これらの複数のルールから構成されるものを、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡとして採用してもよい。
この場合、ユーザ企業情報Ｄ１の複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、各入力パラメータをルールに当てはめていくことで、ユーザ企業とＮの候補の夫々との間のマッチ度を出力するものである。
この場合、ユーザ企業情報Ｄ１の複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、各入力パラメータをルールに当てはめていくことで、ユーザ企業とＮの候補の夫々との間のマッチ度を出力するものである。
【0020】
また例えば、ルールベースのＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡとして、ＡＩ等の機械学習により得られたモデルが採用されてもよい。
このモデルは、ユーザ企業情報Ｄ１の複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、ユーザ企業とＮの候補の夫々との間のマッチ度を出力するものである。
このモデルは、ユーザ企業情報Ｄ１の複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、ユーザ企業とＮの候補の夫々との間のマッチ度を出力するものである。
【0021】
ステップＳ４において、サービス提供者サーバは、Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報Ｄ２として、ユーザ企業端末を介してユーザ企業に提供する。
ここで、本サービスの特徴として、候補情報Ｄ２と共に、Ｍの候補の夫々に対してユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースがユーザ企業に提供される点である。
本例の評価受付インターフェースは、ポジティブの評価を行う際に押下されるＧｏｏｄボタンと、ネガティブの評価を行う際に押下されるＢａｄボタンとを含むように構成されている。
ここで、本サービスの特徴として、候補情報Ｄ２と共に、Ｍの候補の夫々に対してユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースがユーザ企業に提供される点である。
本例の評価受付インターフェースは、ポジティブの評価を行う際に押下されるＧｏｏｄボタンと、ネガティブの評価を行う際に押下されるＢａｄボタンとを含むように構成されている。
【0022】
そこで、ステップＳ５において、ユーザ企業は、ユーザ企業端末に表示された評価受付インターフェースに対して操作をすることで、Ｍの候補の夫々に対して、ポジティブ評価（Ｇｏｏｄボタン押下）又はネガティブ評価（Ｂａｄボタン押下）を行う。
このようなステップＳ５の評価結果を示す情報を、以下、「評価結果情報」と呼ぶ。
図示はしないが、Ｍの候補のうち、ユーザ企業によりポジティブ評価（Ｇｏｏｄボタン押下）された候補については、保存ボタン等が表示されて当該保存ボタン等が押下さると、その企業情報（企業基本情報等）の保存が可能になる。なお、保存ボタン等の押下なしに、Ｇｏｏｄボタンの押下により、ＣＳＶのデータに自動的に落とし込まれるようにしてもよい。
このようにして、ユーザ企業にとって好適な企業（マッチ度が高いＭの候補のうち、ユーザ企業自身によりポジティブ評価された企業）がリスト化されたロングリストが容易に生成可能になる。
このようなステップＳ５の評価結果を示す情報を、以下、「評価結果情報」と呼ぶ。
図示はしないが、Ｍの候補のうち、ユーザ企業によりポジティブ評価（Ｇｏｏｄボタン押下）された候補については、保存ボタン等が表示されて当該保存ボタン等が押下さると、その企業情報（企業基本情報等）の保存が可能になる。なお、保存ボタン等の押下なしに、Ｇｏｏｄボタンの押下により、ＣＳＶのデータに自動的に落とし込まれるようにしてもよい。
このようにして、ユーザ企業にとって好適な企業（マッチ度が高いＭの候補のうち、ユーザ企業自身によりポジティブ評価された企業）がリスト化されたロングリストが容易に生成可能になる。
【0023】
Ｍの候補の夫々についての候補情報Ｄ２及び評価結果情報、並びにユーザ企業情報Ｄ１は、再学習用データＤ３としてサービス提供者サーバにフィードバックされる。
ステップＳ６において、サービス提供者サーバは、再学習用データＤ３を用いて、入力パラメータとＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する。
ここで、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡがルールベースの者である場合には、ステップＳ６の学習により、（当てはめる入力パラメータが異なる）ルールが増減したり、ルールの内容やルールに当てはめる入力パラメータが更新されることになる。
また、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡがＡＩ等のモデルである場合には、モデル自体が更新されたり、入力パラメータが異なるモデルが生成されることを意味する。
ステップＳ６において、サービス提供者サーバは、再学習用データＤ３を用いて、入力パラメータとＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する。
ここで、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡがルールベースの者である場合には、ステップＳ６の学習により、（当てはめる入力パラメータが異なる）ルールが増減したり、ルールの内容やルールに当てはめる入力パラメータが更新されることになる。
また、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡがＡＩ等のモデルである場合には、モデル自体が更新されたり、入力パラメータが異なるモデルが生成されることを意味する。
【0024】
このようにして、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡに基づいて出力された、マッチ度に応じたＭの候補（Ｍ＆Ａの相手先の候補）がユーザ企業に提示され、Ｍの候補の夫々に対してポジティブ又はネガティブの評価がなされ、その評価結果がフィードバックされると、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡ等が再学習される。
これにより、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡは、ユーザ企業とのマッチ度をより適切に出力できるものと更新していき、より精度の高いＭ＆Ａの相手先の候補、換言するとユーザ企業にとってより好適な候補を提示することができるようになる。
ここで、再学習を行うための評価結果としては、ポジティブ又はネガティブの二択評価ではなく、ユーザ企業により入力された文章等各種各様なものを採用することはできる。しかしながら、Ｍの候補の夫々に対して評価をしてもらうためには、特にＭが多い場合に評価をしてもらうためには、簡単で時間のかからない操作で行う評価を採用する方が好適である。そういった点で、Ｇｏｏｄ又はＢａｄボタンをワンクリックするだけで済む本例の評価の手法は好適である。
換言すると、ポジティブ評価のためのＧｏｏｄボタンは、ユーザ企業にとっては、評価のための操作というよりは、自身のロングリストを作るための操作である。即ち、ユーザ企業にとっては、ロングリストを作るために必須な作業をしているだけで、再学習のための評価操作をしているという意識はない。この点で、Ｇｏｏｄ又はＢａｄボタンをワンクリックするだけで済む本例の評価の手法は、再学習用データＤ３を収集するための手法として好適である。
これにより、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡは、ユーザ企業とのマッチ度をより適切に出力できるものと更新していき、より精度の高いＭ＆Ａの相手先の候補、換言するとユーザ企業にとってより好適な候補を提示することができるようになる。
ここで、再学習を行うための評価結果としては、ポジティブ又はネガティブの二択評価ではなく、ユーザ企業により入力された文章等各種各様なものを採用することはできる。しかしながら、Ｍの候補の夫々に対して評価をしてもらうためには、特にＭが多い場合に評価をしてもらうためには、簡単で時間のかからない操作で行う評価を採用する方が好適である。そういった点で、Ｇｏｏｄ又はＢａｄボタンをワンクリックするだけで済む本例の評価の手法は好適である。
換言すると、ポジティブ評価のためのＧｏｏｄボタンは、ユーザ企業にとっては、評価のための操作というよりは、自身のロングリストを作るための操作である。即ち、ユーザ企業にとっては、ロングリストを作るために必須な作業をしているだけで、再学習のための評価操作をしているという意識はない。この点で、Ｇｏｏｄ又はＢａｄボタンをワンクリックするだけで済む本例の評価の手法は、再学習用データＤ３を収集するための手法として好適である。
【0025】
ここで、再学習用データＤ３は、図１の例に特に限定されない。例えば、上述の例では、ステップＳ３のマッチング処理において、ユーザ企業とのマッチ度を出力するＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡが採用されたが、ユーザ企業の情報は含めずにキーワードとのマッチ度を出力するものが採用されてもよい。この場合、再学習用データＤ３には、ユーザ企業の情報は不要である。
ただし、ユーザ企業の情報を再学習用データＤ３に盛り込むことで、ユーザ企業ならでは、或いは、ユーザ企業が属する分野ならではのＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡを構築していくことが可能になる。
また、再学習用データＤ３は、さらにより精度の高いＭ＆Ａの相手先の候補を提示すべく、次のような情報を含めてもよい。
ただし、ユーザ企業の情報を再学習用データＤ３に盛り込むことで、ユーザ企業ならでは、或いは、ユーザ企業が属する分野ならではのＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡを構築していくことが可能になる。
また、再学習用データＤ３は、さらにより精度の高いＭ＆Ａの相手先の候補を提示すべく、次のような情報を含めてもよい。
【0026】
例えば、サービス提供者は、サービス提供者サーバ又は他の装置を用いて、Ｍの候補の夫々について、知的財産に関する文献を用いた解析（例えば特許文献に基づく特許マップによる解析）を行うことができる。
例えば、特許マップの中には、コンポラマップのように、ユーザ企業と、Ｍの候補の夫々との各種特徴を比較するマップ等があり、Ｍ＆Ａの相手先としての良し悪しを判断できるものものある。
また例えば、特許マップの中には、サイテーションマップのように、各候補のキーワードに関する特許戦略を解析できるマップ等があり、Ｍ＆Ａの相手先としての良し悪しを判断できるものものある。
サービス提供者サーバは、このような解析結果を知的財産解析結果として取得して、再学習用データＤ３に含めて、入力パラメータとＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行することができる。
例えば、特許マップの中には、コンポラマップのように、ユーザ企業と、Ｍの候補の夫々との各種特徴を比較するマップ等があり、Ｍ＆Ａの相手先としての良し悪しを判断できるものものある。
また例えば、特許マップの中には、サイテーションマップのように、各候補のキーワードに関する特許戦略を解析できるマップ等があり、Ｍ＆Ａの相手先としての良し悪しを判断できるものものある。
サービス提供者サーバは、このような解析結果を知的財産解析結果として取得して、再学習用データＤ３に含めて、入力パラメータとＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行することができる。
【0027】
また例えば、上述の例のようなＭ＆Ａの買い手側であるユーザ企業は、他社からの資金援助を受けたうえでＭ＆Ａを行いたいという要望を持つ場合もある。
このような場合において、サービス提供者サーバは、ユーザ企業に資金援助をする団体の候補に係る情報を資金援助情報として取得するようにしてもよい。
そして、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡに対する入力パラメータには、資金援助情報の少なくとも一部が含まれるようにしてもよい。
この場合、サービス提供者サーバは、資金援助情報を再学習用データＤ３に含めて、入力パラメータとＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行することができる。
このような場合において、サービス提供者サーバは、ユーザ企業に資金援助をする団体の候補に係る情報を資金援助情報として取得するようにしてもよい。
そして、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡに対する入力パラメータには、資金援助情報の少なくとも一部が含まれるようにしてもよい。
この場合、サービス提供者サーバは、資金援助情報を再学習用データＤ３に含めて、入力パラメータとＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行することができる。
【0028】
なお、図１の例では、ステップＳ３のマッチング処理では、ユーザ企業とのマッチ度に基づいてＭの候補が出力されたが（後述の図７参照）、後述の図８に示すように、ユーザ企業により入力されたキーワードを自社のＨＰ等に多く含む順にＭの候補を出力するようにしてもよい。
【0029】
また、図１の例では、Ｍ＆Ａの買い手側の企業はユーザ企業自身とされた。このため、ユーザ企業にとって好適なロングリストが作成可能なように、ポジティブ又はネガティブの二択評価が採用された。
しかしながら、Ｍ＆Ａの買い手側の企業は、ユーザ企業に特に限定されず、任意でよい。ただし、ユーザ企業が、他社を買い手側として場合には、ポジティブ又はネガティブの二択評価は行われない（ＧｏｏｄボタンやＢａｄボタンは表示されない）。なぜなら、この二択評価の評価結果は、入力パラメータとＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡのうち少なくとも一方を更新するための学習に用いられる。このため、ユーザ企業が、例えば悪意を持って、本当は「Ｂａｄ」なのに、「Ｇｏｏｄ」ボタンの押下を連発すれば、ユーザ企業が実際に活用する時には「ユーザ企業が興味のない会社ばかり」がＭの候補として表示されてしまうからである。
しかしながら、Ｍ＆Ａの買い手側の企業は、ユーザ企業に特に限定されず、任意でよい。ただし、ユーザ企業が、他社を買い手側として場合には、ポジティブ又はネガティブの二択評価は行われない（ＧｏｏｄボタンやＢａｄボタンは表示されない）。なぜなら、この二択評価の評価結果は、入力パラメータとＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡのうち少なくとも一方を更新するための学習に用いられる。このため、ユーザ企業が、例えば悪意を持って、本当は「Ｂａｄ」なのに、「Ｇｏｏｄ」ボタンの押下を連発すれば、ユーザ企業が実際に活用する時には「ユーザ企業が興味のない会社ばかり」がＭの候補として表示されてしまうからである。
【0030】
次に、図２を参照して、上述した本サービスの提供を実現化させる情報処理システム、即ち本発明の情報処理システムの一実施形態の構成について説明する。
図２は、本発明の情報処理システムの一実施形態の構成の一例を示す図である。
図２は、本発明の情報処理システムの一実施形態の構成の一例を示す図である。
【0031】
図２に示す情報処理システムは、サービス提供者サーバ１と、ユーザ企業端末２と、企業サーバ３－１乃至３－ｎ（ｎは任意の整数値）とを含むように構成されている。
サービス提供者サーバ１、ユーザ企業端末２、及び企業サーバ３－１乃至３－ｎは、インターネット等の所定のネットワークＮＷを介して相互に接続されている。
サービス提供者サーバ１、ユーザ企業端末２、及び企業サーバ３－１乃至３－ｎは、インターネット等の所定のネットワークＮＷを介して相互に接続されている。
【0032】
サービス提供者サーバ１は、サービス提供者により管理される情報処理装置である。サービス提供者サーバ１は、ユーザ企業端末２、及び企業サーバ３－１乃至３－ｎと適宜通信をしながら、本サービスを実現するための各種処理を実行する。
【0033】
ユーザ企業端末２は、ユーザ企業（実際には担当者）が操作する情報処理装置である。ユーザ企業端末２は、上述したように、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等で構成される。ユーザ企業端末２は、例えばユーザ企業による各種情報の入力操作を受け付けてサービス提供者サーバ１に送信したり、サービス提供者サーバ１から送信されてきた各種情報を受信して表示したりする。なお、図２にはユーザ企業端末２が１台のみ描画されているが、これは説明を理解し易くするために簡略化させたものである。実際にはユーザ企業の数以上のユーザ企業端末２が存在し得る。
【0034】
企業サーバ３－Ｋ（Ｋは１乃至ｎのうち何れかの整数値）は、ユーザ企業にとってＭ＆Ａの相手方になり得る企業により管理される情報処理装置である。企業サーバ３－Ｋは、自社の企業ＨＰ－Ｋを管理している。
なお、以下、企業サーバ３－１乃至３－ｎを個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「企業サーバ３」と呼ぶ。また企業サーバ３と呼んでいる場合には、企業ＨＰ－１乃至ＨＰ－ｎをまとめて「企業ＨＰ」と呼ぶ。
なお、以下、企業サーバ３－１乃至３－ｎを個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「企業サーバ３」と呼ぶ。また企業サーバ３と呼んでいる場合には、企業ＨＰ－１乃至ＨＰ－ｎをまとめて「企業ＨＰ」と呼ぶ。
【0035】
【0036】
サービス提供者サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、入力部１６と、出力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
【0037】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【0038】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、入力部１６、出力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【0039】
入力部１６は、例えばキーボード等により構成され、各種情報を入力する。
出力部１７は、液晶等のディスプレイやスピーカ等により構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮＷを介して他の装置（例えば図２のユーザ企業端末２や企業サーバ３）との間で通信を行う。
出力部１７は、液晶等のディスプレイやスピーカ等により構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮＷを介して他の装置（例えば図２のユーザ企業端末２や企業サーバ３）との間で通信を行う。
【0040】
ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【0041】
なお、図示はしないが、図２のユーザ企業端末２及び企業サーバ３も、図３に示すハードウェア構成と基本的に同様の構成を有することができる。したがって、ユーザ企業端末２及び企業サーバ３のハードウェア構成についての説明は省略する。
【0042】
このような図３のサービス提供者サーバ１を含む図２の情報処理システムを構成する各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、図４の機能的構成の処理を実行し、上述の本サービスを提供することができる。
図４は、図２の情報処理システムを構成する図３のサービス提供者サーバの機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
図４は、図２の情報処理システムを構成する図３のサービス提供者サーバの機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【0043】
図４に示すように、サービス提供者サーバ１のＣＰＵ１１においては、ユーザ企業情報取得部５１と、資金援助情報取得部５２と、Ｍ＆Ａマッチング部５３と、Ｍ＆Ａ相手候補提供部５４と、知財評価部５５と、ユーザ企業評価取得部５６と、再学習データ取得部５７と、再学習部５８とが機能する。
【0044】
また、サービス提供者サーバ１の記憶部１８の一領域には、企業ＤＢ－Ｃと、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡが設けられている。
企業ＤＢ－Ｃは、図１を用いて上述したように、ユーザ企業、及び企業サーバ３－１乃至３－ｎの夫々を管理する各企業に関する各種情報を格納している。
Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡは、図１を用いて上述したように、所定の入力パラメータの情報が入力されると、ユーザ企業又はキーワードについての、企業サーバ３－１乃至３－ｎの夫々を管理する各企業とのマッチ度を出力する。
企業ＤＢ－Ｃは、図１を用いて上述したように、ユーザ企業、及び企業サーバ３－１乃至３－ｎの夫々を管理する各企業に関する各種情報を格納している。
Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡは、図１を用いて上述したように、所定の入力パラメータの情報が入力されると、ユーザ企業又はキーワードについての、企業サーバ３－１乃至３－ｎの夫々を管理する各企業とのマッチ度を出力する。
【0045】
ユーザ企業情報取得部５１は、ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報Ｄ１として取得する。
ここで、複数の項目には、ユーザ企業によってユーザ企業端末２に入力されたキーワード（図１のステップＳ１、図７の入力領域ＤＡ４、又は図８の入力領域ＤＡ６参照）が少なくとも含まれている。また、図１で上述したように、企業ＤＢ－Ｃに格納されているユーザ企業の情報、例えば、企業基本情報や企業特徴情報も複数の項目に含まれ得る。
ここで、複数の項目には、ユーザ企業によってユーザ企業端末２に入力されたキーワード（図１のステップＳ１、図７の入力領域ＤＡ４、又は図８の入力領域ＤＡ６参照）が少なくとも含まれている。また、図１で上述したように、企業ＤＢ－Ｃに格納されているユーザ企業の情報、例えば、企業基本情報や企業特徴情報も複数の項目に含まれ得る。
【0046】
資金援助情報取得部５２は、ユーザ企業がＭ＆Ａの買い手側である場合において、当該ユーザ企業に資金援助をする団体の候補に係る情報を資金援助情報として取得する。
具体的には、資金援助情報は、ユーザ企業によってユーザ企業端末２に入力されてサービス提供者サーバ１に送信されてくる。そこで、資金援助情報取得部５２は、通信部１９を介して資金援助情報を取得する。
具体的には、資金援助情報は、ユーザ企業によってユーザ企業端末２に入力されてサービス提供者サーバ１に送信されてくる。そこで、資金援助情報取得部５２は、通信部１９を介して資金援助情報を取得する。
【0047】
Ｍ＆Ａマッチング部５３は、ユーザ企業情報Ｄ１の複数の項目（資金援助情報が存在する場合には資金援助情報も含む）の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力する。Ｍ＆Ａマッチング部５３は、当該入力パラメータの情報をＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡに入力し、ユーザ企業（或いはキーワード）に対する、企業サーバ３－１乃至３－ｎの夫々を管理する各企業のマッチ度を出力する。
換言すると、企業サーバ３－１乃至３－ｎの夫々を管理するｎの企業が、マッチ度の順番でｎの候補として出力される。
換言すると、企業サーバ３－１乃至３－ｎの夫々を管理するｎの企業が、マッチ度の順番でｎの候補として出力される。
【0048】
Ｍ＆Ａ相手候補提供部５４は、Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値であり、例えばマッチ度が上位Ｍ位まで）の候補の夫々に関する情報を候補情報Ｄ２として、通信部１９を介してユーザ企業端末２に送信する。これにより、候補情報Ｄ２は、ユーザ企業に提供される。
このとき、Ｍ＆Ａ相手候補提供部５４は、当該Ｍの候補の夫々に対してユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースも、通信部１９を介してユーザ企業端末２に送信する。これにより、評価受付インターフェースは候補情報Ｄ２と共に、ユーザ企業に提供される。
このようなマッチ度による候補情報Ｄ２及び評価受付インターフェースの具体例については、図７を参照して後述する。
このとき、Ｍ＆Ａ相手候補提供部５４は、当該Ｍの候補の夫々に対してユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースも、通信部１９を介してユーザ企業端末２に送信する。これにより、評価受付インターフェースは候補情報Ｄ２と共に、ユーザ企業に提供される。
このようなマッチ度による候補情報Ｄ２及び評価受付インターフェースの具体例については、図７を参照して後述する。
【0049】
なお、Ｍ＆Ａマッチング部５３は、上述したように、マッチ度ではなく、ユーザ企業情報Ｄ１として入力されたキーワードを１以上の個数（以下、「マッチ数」と呼ぶ）だけ企業ＨＰに含むＭの企業を、Ｍの候補として出力することもできる。
この場合、候補情報Ｄ２のみユーザ企業に提供される。このようなマッチ数による候補情報Ｄ２の具体例については、図８を参照して後述する。
この場合、候補情報Ｄ２のみユーザ企業に提供される。このようなマッチ数による候補情報Ｄ２の具体例については、図８を参照して後述する。
【0050】
知財評価部５５は、Ｍ＆Ａマッチング部５３から出力されたＭの候補の夫々について、知的財産に関する文献を用いた解析（例えば特許文献を用いた特許マップによる解析）を行い、その解析結果を知的財産解析結果として取得する。
なお、解析自体は、サービス提供者サーバ１自体で実行する必要は特になく、他の情報処理装置で実行してもよい。
なお、解析自体は、サービス提供者サーバ１自体で実行する必要は特になく、他の情報処理装置で実行してもよい。
【0051】
ユーザ企業評価取得部５６は、マッチ度に基づく候補情報Ｄ２と共に提供された評価受付インターフェースによりユーザ企業の評価結果情報がユーザ企業端末２に入力されて送信されてきた場合、当該評価結果情報を通信部１９を介して取得する。
【0052】
再学習データ取得部５７は、評価結果情報と、マッチ度に基づく候補情報Ｄ２とを再学習用データＤ３として取得する。
さらに、再学習データ取得部５７は、さらに必要に応じて、ユーザ企業情報Ｄ１、資金援助情報、及び、知的財産解析結果のうち少なくとも一部を再学習用データＤ３として取得する。
さらに、再学習データ取得部５７は、さらに必要に応じて、ユーザ企業情報Ｄ１、資金援助情報、及び、知的財産解析結果のうち少なくとも一部を再学習用データＤ３として取得する。
【0053】
再学習部５８は、再学習用データＤ３を用いて、入力パラメータとＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する。
【0054】
【0055】
【0056】
図５に示す画面は、ダッシュボードの画面であり、表示領域ＤＡ１と表示領域ＤＡ２とを含んでいる。
表示領域ＤＡ１には、ユーザ企業によって設定された分野等に基づく過去のＭ＆Ａの実績がグラフ形式で表示される。
表示領域ＤＡ２には、ユーザ企業によって設定された分野等に基づく過去のＭ＆Ａの相手先を見つける際に用いられたキーワードのランキングが表示される。
なお、表示領域ＤＡ１及びＤＡ２等に表示される内容は、図５の例に特に限定されず、ユーザ企業にとって有意な各種情報が各種表示形態で表示可能である。
表示領域ＤＡ１には、ユーザ企業によって設定された分野等に基づく過去のＭ＆Ａの実績がグラフ形式で表示される。
表示領域ＤＡ２には、ユーザ企業によって設定された分野等に基づく過去のＭ＆Ａの相手先を見つける際に用いられたキーワードのランキングが表示される。
なお、表示領域ＤＡ１及びＤＡ２等に表示される内容は、図５の例に特に限定されず、ユーザ企業にとって有意な各種情報が各種表示形態で表示可能である。
【0057】
図６に示す画面は、過去のＭ＆Ａの実績のリストが表示される。
このリストにおいて、１つの所定行は、１つのＭ＆Ａの実績を示しており、ＤＡＴＥ（Ｍ＆Ａがなされた日付）、買い手企業（買い手企業の情報）、売り手企業（売り手企業の情報）、及びＶＡＬＵＡＴＩＯＮ（Ｍ＆Ａの金額）が表示される。
ユーザ企業は、この図６に示すリストの中で、所望の行をクリックすることで、当該業のＭ＆Ａの実績のさらなる詳細を閲覧することができる。
このリストにおいて、１つの所定行は、１つのＭ＆Ａの実績を示しており、ＤＡＴＥ（Ｍ＆Ａがなされた日付）、買い手企業（買い手企業の情報）、売り手企業（売り手企業の情報）、及びＶＡＬＵＡＴＩＯＮ（Ｍ＆Ａの金額）が表示される。
ユーザ企業は、この図６に示すリストの中で、所望の行をクリックすることで、当該業のＭ＆Ａの実績のさらなる詳細を閲覧することができる。
【0058】
図７に示す画面は、買い手企業とのマッチ度で売り手企業を検索するための画面であり、入力領域ＤＡ３及びＤＡ４、並びに、表示領域ＤＡ５０及びＤＡ５１を含んでいる。
即ち、図１の例の検索を行う場合の画面例が図７に示されている。
即ち、図１の例の検索を行う場合の画面例が図７に示されている。
【0059】
図１のステップＳ１において、ユーザ企業が、買い手企業として自社の名称を入力する。このユーザ企業の名称が入力される領域が、入力領域ＤＡ３である。また、ユーザ企業が、売り手企業に求める条件等の任意のキーワードを入力する領域が、入力領域ＤＡ４である。
なお、図１でも上述したように、ユーザ企業は、入力領域ＤＡ３に対して、ユーザ企業自身の名称を入力する必要は特になく、任意の企業名（他者の企業名）を入力することができる。ただし、評価受付インターフェース（後述のＧｏｏｄボタンＧＢとＢａｄボタンＮＢ）は、買い手企業としてユーザ企業自身が入力領域ＤＡ３に入力された場合に表示され、買い手企業として他社が入力領域ＤＡ３に入力された場合には表示されない。上述したように、評価受付インターフェースによる評価結果はマッチ度を出力するＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡ等の学習に用いられ、他社のためにいい加減な評価をするとユーザ企業にとって適切でないものになってしまうおそれが大きいからである。
なお、図１でも上述したように、ユーザ企業は、入力領域ＤＡ３に対して、ユーザ企業自身の名称を入力する必要は特になく、任意の企業名（他者の企業名）を入力することができる。ただし、評価受付インターフェース（後述のＧｏｏｄボタンＧＢとＢａｄボタンＮＢ）は、買い手企業としてユーザ企業自身が入力領域ＤＡ３に入力された場合に表示され、買い手企業として他社が入力領域ＤＡ３に入力された場合には表示されない。上述したように、評価受付インターフェースによる評価結果はマッチ度を出力するＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡ等の学習に用いられ、他社のためにいい加減な評価をするとユーザ企業にとって適切でないものになってしまうおそれが大きいからである。
【0060】
図１のステップＳ２において、サービス提供者サーバ１の図４のユーザ企業情報取得部５１は、入力領域ＤＡ４に入力されたキーワードを含む、入力領域ＤＡ３に入力された買い手企業（ここではユーザ企業）に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報Ｄ１として取得する。
【0061】
ステップＳ３において、図４のＭ＆Ａマッチング部５３は、買い手企業とのマッチ度で売り手企業を検索するためのマッチング処理を実行する。即ち、Ｍ＆Ａマッチング部５３は、ユーザ企業情報Ｄ１の複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、Ｍ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡに基づいて、相手先の企業（本例では売り手企業）としてＮの候補を出力する処理を実行する。
【0062】
ステップＳ４において、図４のＭ＆Ａ相手候補提供部５４は、Ｎの候補のうちＭの候補の夫々に関する情報を候補情報Ｄ２として、ユーザ企業端末２を介してユーザ企業に提供する。
即ち、マッチ度が第Ｌ位（Ｌは１乃至Ｍのうち何れかの整数値であり、図７の例ではＬ＝２０）の候補についての候補情報Ｄ２が、図７の表示領域ＤＡ５０に表示される。
また、マッチ度が第Ｌ＋１位（図７の例ではＬ＋１＝２１）の候補についての候補情報Ｄ２が、図７の表示領域ＤＡ５１に表示される。
なお、図７には図示はしないが、ユーザ企業は、ユーザ企業端末２に対してスクロール操作等をすることによって、マッチ度が他の順位の候補についての候補情報Ｄ２をユーザ企業端末２に表示させることができる。
即ち、マッチ度が第Ｌ位（Ｌは１乃至Ｍのうち何れかの整数値であり、図７の例ではＬ＝２０）の候補についての候補情報Ｄ２が、図７の表示領域ＤＡ５０に表示される。
また、マッチ度が第Ｌ＋１位（図７の例ではＬ＋１＝２１）の候補についての候補情報Ｄ２が、図７の表示領域ＤＡ５１に表示される。
なお、図７には図示はしないが、ユーザ企業は、ユーザ企業端末２に対してスクロール操作等をすることによって、マッチ度が他の順位の候補についての候補情報Ｄ２をユーザ企業端末２に表示させることができる。
【0063】
さらに、ステップＳ４において、図４のＭ＆Ａ相手候補提供部５４は、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェースを提供する。
図７の例では、評価受付インターフェースは、ポジティブ評価をする場合に押下されるＧｏｏｄボタンＧＢと、ネガティブ評価をする場合に押下されるＢａｄボタンＮＢとで構成されている。
ここで、表示領域ＤＡ５１においては、ＧｏｏｄボタンＧＢと、ネガティブ評価をする場合に押下されるＢａｄボタンＮＢとが表示されている。これは、表示領域ＤＡ５１に表示されているマッチ度が第Ｌ＋１位（図７の例ではＬ＋１＝２１）の候補については、未だ評価がなされていないことを意味している。
これに対して、表示領域ＤＡ５１においては、ＧｏｏｄボタンＧＢと、ネガティブ評価をする場合に押下されるＢａｄボタンＮＢとは表示されておらず、その代わりに、「見積り依頼ＢＯＸへ」と表記されたボタンＭＢが表示されている。これは、表示領域ＤＡ５１に表示されているマッチ度が第Ｌ位（図７の例ではＬ＝２０）の候補については、既に評価がなされており、当該候補についての次のステップ（ここでは見積り依頼）に進める状態であることを意味している。
図７の例では、評価受付インターフェースは、ポジティブ評価をする場合に押下されるＧｏｏｄボタンＧＢと、ネガティブ評価をする場合に押下されるＢａｄボタンＮＢとで構成されている。
ここで、表示領域ＤＡ５１においては、ＧｏｏｄボタンＧＢと、ネガティブ評価をする場合に押下されるＢａｄボタンＮＢとが表示されている。これは、表示領域ＤＡ５１に表示されているマッチ度が第Ｌ＋１位（図７の例ではＬ＋１＝２１）の候補については、未だ評価がなされていないことを意味している。
これに対して、表示領域ＤＡ５１においては、ＧｏｏｄボタンＧＢと、ネガティブ評価をする場合に押下されるＢａｄボタンＮＢとは表示されておらず、その代わりに、「見積り依頼ＢＯＸへ」と表記されたボタンＭＢが表示されている。これは、表示領域ＤＡ５１に表示されているマッチ度が第Ｌ位（図７の例ではＬ＝２０）の候補については、既に評価がなされており、当該候補についての次のステップ（ここでは見積り依頼）に進める状態であることを意味している。
【0064】
ここで、図７の画面の右上に「チケット購入」というボタンがある。ユーザ企業は、例えば当該ボタンを押下して、１枚チケットを購入して使用することで、図７の画面を用いてＭ＆Ａの相手先の検索をすることができる。
ただし、チケット１枚の検索結果として、例えばマッチ度が第１位乃至第２０位の候補情報Ｄ２は開示されるが（第２０位の表示領域ＤＡ５０参照）、第２１位以降の候補情報Ｄ２は会社名と業界（分野）のみが表示されそれ以外の情報はマスクされる（第２１位の表示領域ＤＡ５１参照）。
そこで、ユーザ企業は、さらに１枚チケットを購入して使用することで、当該マスクを除去して、第２１位以降の候補情報Ｄ２を視認することができるようになる。
ただし、チケット１枚の検索結果として、例えばマッチ度が第１位乃至第２０位の候補情報Ｄ２は開示されるが（第２０位の表示領域ＤＡ５０参照）、第２１位以降の候補情報Ｄ２は会社名と業界（分野）のみが表示されそれ以外の情報はマスクされる（第２１位の表示領域ＤＡ５１参照）。
そこで、ユーザ企業は、さらに１枚チケットを購入して使用することで、当該マスクを除去して、第２１位以降の候補情報Ｄ２を視認することができるようになる。
【0065】
なお、マスクの対象は、特に図７の例に限定されず任意でよく、例えば、図７の例とは逆に、マッチ度が上位の幾つかの候補情報Ｄ２にマスクをするようにしてもよい。
また、マスクを外す所定条件も、特に図７の例のチケット購入に限定されず任意でよい。
以上まとめると、図４のＭ＆Ａ相手候補提供部５４は、Ｍの候補のうちＫ（Ｋは、Ｍ以下の整数値）の候補の候補情報Ｄ２については、所定条件を満たさない場合には、内容の一部をマスクスしてユーザ企業に提供する一方、当該所定条件を満たす場合には、当該マスクを外して前記ユーザ企業に提供することができる。
このようなマスクを利用することで、サービス提供者は、戦略的に本サービスを提供することができるようになる。
また、マスクを外す所定条件も、特に図７の例のチケット購入に限定されず任意でよい。
以上まとめると、図４のＭ＆Ａ相手候補提供部５４は、Ｍの候補のうちＫ（Ｋは、Ｍ以下の整数値）の候補の候補情報Ｄ２については、所定条件を満たさない場合には、内容の一部をマスクスしてユーザ企業に提供する一方、当該所定条件を満たす場合には、当該マスクを外して前記ユーザ企業に提供することができる。
このようなマスクを利用することで、サービス提供者は、戦略的に本サービスを提供することができるようになる。
【0066】
図８に示す画面は、キーワード（マッチ数）で売り手企業を検索するための画面であり、入力領域ＤＡ６及び表示領域ＤＡ７を含んでいる。
【0067】
図８に示す画面において、ユーザ企業は、入力領域ＤＡ６に対して、売り手企業に求める条件等の任意のキーワードを入力する。
【0068】
サービス提供者サーバ１の図４のユーザ企業情報取得部５１は、入力領域ＤＡ６に入力されたキーワードを取得する。
図４のＭ＆Ａマッチング部５３は、キーワード（マッチ数）で売り手企業を検索するためのマッチング処理を実行する。即ち、Ｍ＆Ａマッチング部５３は、企業ＨＰ－Ｃ１乃至Ｃｎの夫々にアクセスし、入力領域ＤＡ６に入力されたキーワードを幾つ含むのかを確認し、その「幾つ」をマッチ数として認識する。そして、Ｍ＆Ａマッチング部５３は、マッチ数の順にＮの候補を出力する処理を実行する。
図４のＭ＆Ａマッチング部５３は、キーワード（マッチ数）で売り手企業を検索するためのマッチング処理を実行する。即ち、Ｍ＆Ａマッチング部５３は、企業ＨＰ－Ｃ１乃至Ｃｎの夫々にアクセスし、入力領域ＤＡ６に入力されたキーワードを幾つ含むのかを確認し、その「幾つ」をマッチ数として認識する。そして、Ｍ＆Ａマッチング部５３は、マッチ数の順にＮの候補を出力する処理を実行する。
【0069】
図４のＭ＆Ａ相手候補提供部５４は、Ｎの候補のうちＭの候補の夫々に関する情報を候補情報Ｄ２として、ユーザ企業端末２を介してユーザ企業に提供する。
即ち、Ｍの候補の夫々の候補情報Ｄ２が、図８の表示領域ＤＡ７に表示される。
なお、図８の例では、マッチ数が１９位乃至２１位の候補情報Ｄ２のみが表示されているが、ユーザ企業は、ユーザ企業端末２に対してスクロール操作等をすることによって、マッチ数が他の順位の候補についての候補情報Ｄ２をユーザ企業端末２に表示させることができる。
即ち、Ｍの候補の夫々の候補情報Ｄ２が、図８の表示領域ＤＡ７に表示される。
なお、図８の例では、マッチ数が１９位乃至２１位の候補情報Ｄ２のみが表示されているが、ユーザ企業は、ユーザ企業端末２に対してスクロール操作等をすることによって、マッチ数が他の順位の候補についての候補情報Ｄ２をユーザ企業端末２に表示させることができる。
【0070】
【0071】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものとみなす。
【0072】
例えば、マッチングの相手は、上述の実施形態ではＭ＆Ａの相手先とされたが、特にこれに限定されず、資金提供者等でもよい。
【0073】
また例えば、上述の実施形態では、マッチング処理の結果としてユーザ企業に提示される対象は、Ｍ＆Ａの相手先の候補自体とされたが、所定属性や所定分野における当該候補の類似企業でもよい。
この場合の類似企業の選択手法は、特に限定されず、例えば、属性の近い企業の買収実績を参照する手法、企業規模を参照する手法、会社の事業内容等の記載を参照する手法等任意の手法を採用することができる。
この場合の類似企業の選択手法は、特に限定されず、例えば、属性の近い企業の買収実績を参照する手法、企業規模を参照する手法、会社の事業内容等の記載を参照する手法等任意の手法を採用することができる。
【0074】
【0075】
また、図４に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述したマッチング処理等を全体として実行できる機能が図２の情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロック及びデータベースを用いるのかは、特に図４の例に限定されない。
【0076】
また、機能ブロック及びデータベースの存在場所も、図４に限定されず、任意でよい。
図４の例で、マッチング処理等は、図２の情報処理システムを構成する図３のサービス提供者サーバ１のＣＰＵ１１の制御により行われる構成となっているが、これに限定されない。例えばサービス提供者サーバ１側に配置された機能ブロック及びデータベースの少なくとも一部を、ユーザ企業端末２や図示せぬ他の情報処理装置が備える構成としてもよい。
図４の例で、マッチング処理等は、図２の情報処理システムを構成する図３のサービス提供者サーバ１のＣＰＵ１１の制御により行われる構成となっているが、これに限定されない。例えばサービス提供者サーバ１側に配置された機能ブロック及びデータベースの少なくとも一部を、ユーザ企業端末２や図示せぬ他の情報処理装置が備える構成としてもよい。
【0077】
また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
【0078】
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
【0079】
このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。
【0080】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【0081】
以上をまとめると、本発明が適用される情報処理システムは、次のような構成を有していれば足り、各種各様な実施の形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理システムは、
ユーザ企業にとって、Ｍ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒｓ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）の相手先の企業の候補を提供する情報処理システムであって、
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報（例えば図１のユーザ企業情報Ｄ１）として取得するユーザ企業情報取得手段（例えば図４のユーザ企業情報取得部５１）と、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズム（例えば図１や図４のＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡ）に基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力手段（例えば図４のＭ＆Ａマッチング部５３）と、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報（例えば図１の候補情報Ｄ２）として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェース（例えば、図７のＧｏｏｄボタンＧＢ及びＢａｄボタンＮＢ）を前記ユーザ企業に提供する候補提供手段（例えば図４のＭ＆Ａ相手候補提供部５４）と、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得手段（例えば図４のユーザ企業評価取得部５６）と、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報（例えば図１の再学習用データＤ３）に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習手段（例えば図４の再学習部５８）と、
を備える。
即ち、本発明が適用される情報処理システムは、
ユーザ企業にとって、Ｍ＆Ａ（Ｍｅｒｇｅｒｓ ａｎｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）の相手先の企業の候補を提供する情報処理システムであって、
前記ユーザ企業に関する複数の項目を含む情報をユーザ企業情報（例えば図１のユーザ企業情報Ｄ１）として取得するユーザ企業情報取得手段（例えば図４のユーザ企業情報取得部５１）と、
前記複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報を入力パラメータとして入力すると、所定のアルゴリズム（例えば図１や図４のＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡ）に基づいて、前記相手先の企業としてＮ（Ｎは１以上の整数値）の候補を出力する候補出力手段（例えば図４のＭ＆Ａマッチング部５３）と、
前記Ｎの候補のうちＭ（ＭはＮ以下の整数値）の候補の夫々に関する情報を候補情報（例えば図１の候補情報Ｄ２）として前記ユーザ企業に提供すると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェース（例えば、図７のＧｏｏｄボタンＧＢ及びＢａｄボタンＮＢ）を前記ユーザ企業に提供する候補提供手段（例えば図４のＭ＆Ａ相手候補提供部５４）と、
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果を、評価結果情報として取得する評価結果取得手段（例えば図４のユーザ企業評価取得部５６）と、
前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報（例えば図１の再学習用データＤ３）に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習を実行する学習手段（例えば図４の再学習部５８）と、
を備える。
【0082】
即ち、ユーザ企業に関する複数の項目の少なくとも一部を含む複数の情報が入力パラメータとして入力されると、所定のアルゴリズム（例えば図１や図４のＭ＆Ａ相手探索アルゴリズムＡＭＡ）に基づいて、相手先の企業としてＮの候補が出力される。
Ｎの候補のうちＭの候補の夫々に関する情報を候補情報（例えば図１の候補情報Ｄ２）として前記ユーザ企業に提供されると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェース（例えば、図７のＧｏｏｄボタンＧＢ及びＢａｄボタンＮＢ）が前記ユーザ企業に提供される。
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果が、評価結果情報として取得され、前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報（例えば図１の再学習用データＤ３）に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習が実行される。
Ｎの候補のうちＭの候補の夫々に関する情報を候補情報（例えば図１の候補情報Ｄ２）として前記ユーザ企業に提供されると共に、当該Ｍの候補の夫々に対して前記ユーザ企業がポジティブ又はネガティブの２択で評価する操作を行うための評価受付インターフェース（例えば、図７のＧｏｏｄボタンＧＢ及びＢａｄボタンＮＢ）が前記ユーザ企業に提供される。
前記Ｍの候補の夫々に対して、前記評価受付インターフェースを介して前記ユーザ企業により評価された結果が、評価結果情報として取得され、前記Ｍの候補の夫々についての前記候補情報及び前記評価結果情報（例えば図１の再学習用データＤ３）に基づいて、前記入力パラメータと前記アルゴリズムのうち少なくとも一方を更新するための学習が実行される。
【0083】
このようにして、所定のアルゴリズムに基づいて出力された相手先の企業の候補に対して、ユーザ企業のポジティブ又はネガティブの２択評価がフィードバックされて、当該所定のアルゴリズム等が再学習される。
これにより、当該所定のアルゴリズムはユーザ企業にとって好適なものになっていく。その結果、より精度の高いＭ＆Ａの相手先の候補、換言するとユーザ企業にとってより好適な候補を提示することができるようになる。
これにより、当該所定のアルゴリズムはユーザ企業にとって好適なものになっていく。その結果、より精度の高いＭ＆Ａの相手先の候補、換言するとユーザ企業にとってより好適な候補を提示することができるようになる。
【0084】
さらにより精度の高いＭ＆Ａの相手先の候補を提示すべく、情報処理システムは、次のような構成を取ることもできる。
【0085】
例えば、前記学習手段は、さらに、前記ユーザ企業情報に基づいて、前記学習を実行するようにしてもよい。
【0086】
また例えば、前記Ｍの候補の夫々について、知的財産に関する文献を用いた解析を行い、その解析結果を知的財産解析結果として取得する解析結果取得手段（例えば図４の知財評価部５５）をさらに備え、
前記学習手段は、さらに、前記Ｍの候補の夫々についての前記知的財産解析結果に基づいて、前記学習を実行するようにしてもよい。
前記学習手段は、さらに、前記Ｍの候補の夫々についての前記知的財産解析結果に基づいて、前記学習を実行するようにしてもよい。
【0087】
また例えば、
前記ユーザ企業がＭ＆Ａの買い手側である場合において、前記ユーザ企業に資金援助をする団体の候補に係る情報を資金援助情報として取得する資金援助情報取得手段（例えば図４の資金援助情報取得部５２）をさらに備え、
前記所定のアルゴリズムに対する入力パラメータには、前記資金援助情報の少なくとも一部が含まれており、
前記学習手段は、さらに、前記資金援助情報に基づいて、前記学習を実行するようにしてもよい。
前記ユーザ企業がＭ＆Ａの買い手側である場合において、前記ユーザ企業に資金援助をする団体の候補に係る情報を資金援助情報として取得する資金援助情報取得手段（例えば図４の資金援助情報取得部５２）をさらに備え、
前記所定のアルゴリズムに対する入力パラメータには、前記資金援助情報の少なくとも一部が含まれており、
前記学習手段は、さらに、前記資金援助情報に基づいて、前記学習を実行するようにしてもよい。
【0088】
さらに本発明が適用される情報処理システムを用いたサービスを提供する者（例えば上述の本サービスのサービス提供者）が当該サービスを戦略的に提供することができるように、情報処理システムは、次のような構成を取ることもできる。
前記候補提供手段は、前記Ｍの候補のうちＫ（Ｋは、Ｍ以下の整数値）の候補の前記候補情報については、所定条件（例えばチケット購入して使用するという条件）を満たさない場合には、内容の一部をマスクスして前記ユーザ企業に提供する（例えば図７の表示領域ＤＡ５１参照）一方、当該所定条件を満たす場合には、当該マスクを外して前記ユーザ企業に提供する（例えば図７の表示領域ＤＡ５０参照）ようにしてもよい。
前記候補提供手段は、前記Ｍの候補のうちＫ（Ｋは、Ｍ以下の整数値）の候補の前記候補情報については、所定条件（例えばチケット購入して使用するという条件）を満たさない場合には、内容の一部をマスクスして前記ユーザ企業に提供する（例えば図７の表示領域ＤＡ５１参照）一方、当該所定条件を満たす場合には、当該マスクを外して前記ユーザ企業に提供する（例えば図７の表示領域ＤＡ５０参照）ようにしてもよい。
【符号の説明】
【0089】
１・・・サービス提供者サーバ、２・・・ユーザ企業端末、３・・・企業サーバ、１１・・・ＣＰＵ、１２・・・ＲＯＭ、１３・・・ＲＡＭ、１４・・・バス、１５・・・入出力インターフェース、１６・・・入力部、１７・・・出力部、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、２０・・・ドライブ、３１・・・リムーバブルメディア、５１・・・ユーザ企業情報取得部、５２・・・資金援助情報取得部、５３・・・Ｍ＆Ａマッチング部、５４・・・Ｍ＆Ａ相手候補提供部、５５・・・知財評価部、５６・・・ユーザ企業評価取得部、５７・・・再学習データ取得部、５８・・・再学習部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】