特開 2023-66277 情報処理システム、情報処理方法およびプログラム

(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】P2023066277

(43)【公開日】2023-05-15

(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/28 20190101AFI20230508BHJP

   G06Q 40/12 20230101ALI20230508BHJP

【ＦＩ】

G06F16/28

G06Q40/00 420

【審査請求】有

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021176910

(22)【出願日】2021-10-28

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2022-08-18

(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】弁理士法人ＳＢＰＪ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】久光 徹

(72)【発明者】

【氏名】吉川 悠一

(72)【発明者】

【氏名】蓮子 和巳

【テーマコード（参考）】

5B175

5L055

【Ｆターム（参考）】

5B175FB04

5B175KA12

5L055BB64

(57)【要約】

【課題】エンティティ間の影響度を適正に評価できる情報処理システム等を提供する。
【解決手段】情報処理システムは、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係および出資比率を示すエンティティネットワークを取得する取得部と、前記複数のノードのうち特定ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の上位ノードのそれぞれについて、前記特定ノードからの出資関係を辿った経路に付与されている１つ以上の出資比率に基づき前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした影響度を分析する分析部と、を備え、前記分析部は、前記影響度を分析する対象の分析対象ノードから結ばれる２つ以上の上位ノードのうち１つの上位ノードの出資比率が半分を超えている場合、当該出資比率が半分を超えている１つの上位ノードが前記分析対象ノードを実効的に支配していると分析する。
【選択図】図１２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係および出資比率を示すエンティティネットワークを取得する取得部と、
前記複数のノードのうち特定ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の上位ノードのそれぞれについて、前記特定ノードからの出資関係を辿った経路に付与されている１つ以上の出資比率に基づき前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした影響度を分析する分析部と、を備え、
前記分析部は、前記影響度を分析する対象の分析対象ノードから結ばれる２つ以上の上位ノードのうち１つの上位ノードの出資比率が半分を超えている場合、当該出資比率が半分を超えている１つの上位ノードが前記分析対象ノードを実効的に支配していると分析する、情報処理システム。

【請求項2】

前記分析部は、前記特定ノードから前記分析対象ノードに至るまでの経路に複数の出資比率がある場合、当該複数の出資比率を乗算し、前記特定ノードから前記分析対象ノードに至るまでに複数の経路がある場合、当該複数の経路のそれぞれの出資比率を加算して前記影響度を示す値を算出する、請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

前記分析部は、前記分析対象ノードを実効的に支配していると分析した前記１つの上位ノードによる前記分析対象ノードに対する影響度を示す値を前記出資比率の最大値に設定する、請求項１または２に記載の情報処理システム。

【請求項4】

前記分析部は、上位ノードから下位ノードに向かう経路を除外して前記影響度を分析する、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】

前記分析部は、最上位ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の下位ノードに至る複数の経路のうち、前記出資比率が所定値よりも大きい経路に絞って前記影響度を分析する、請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の情報処理システム。

【請求項6】

前記所定値は、前記出資比率の最大値の半分よりも小さい値である、請求項５に記載の情報処理システム。

【請求項7】

前記エンティティネットワークの各ノードのそれぞれに対応して、分析した前記影響度を示す値を付加した画面を表示装置に表示させる制御を行う表示制御部、
をさらに備える請求項１乃至６のうち何れか１項に記載の情報処理システム。

【請求項8】

前記表示制御部は、前記影響度を示す値が所定の閾値以上である１つ以上のノードを強調表示させる制御を行う、請求項７に記載の情報処理システム。

【請求項9】

複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係および出資比率を示すエンティティネットワークを取得し、
前記複数のノードのうち特定ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の上位ノードのそれぞれについて、前記特定ノードからの出資関係を辿った経路に付与されている１つ以上の出資比率に基づき前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした影響度を分析し、
前記影響度を分析する際に、前記影響度を分析する対象の分析対象ノードから結ばれる２つ以上の上位ノードのうち１つの上位ノードの出資比率が半分を超えている場合、当該出資比率が半分を超えている１つの上位ノードが前記分析対象ノードを実効的に支配していると分析する、情報処理方法。

【請求項10】

複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係および出資比率を示すエンティティネットワークを取得し、
前記複数のノードのうち特定ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の上位ノードのそれぞれについて、前記特定ノードからの出資関係を辿った経路に付与されている１つ以上の出資比率に基づき前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした影響度を分析し、
前記影響度を分析する際に、前記影響度を分析する対象の分析対象ノードから結ばれる２つ以上の上位ノードのうち１つの上位ノードの出資比率が半分を超えている場合、当該出資比率が半分を超えている１つの上位ノードが前記分析対象ノードを実効的に支配していると分析する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【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、情報処理方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、株式の保有比率を用いて、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して評価する手法が知られている。エンティティとしては、例えば、国、企業、人等が挙げられる。

【0003】

あるエンティティが、他のエンティティに対して間接的に影響力を及ぼしている場合、持ち株比率を単純に積算して、上記の影響力を数値化する手法が、非特許文献１に提案されている。また、ネットワーク影響力指数（ＮＰＩ：Network Power Index）を用いて、エンティティ間の影響力を数値化する手法が、特許文献１に提案されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】Mizuno T, Doi S, Kurizaki S (2020) The power of corporate control in the global ownership network. PLoS ONE 15(8): e0237862. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237862

【特許文献】

【0005】

【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】

【0006】

例えば、複数のエンティティを結ぶエンティティネットワークが多層構造になっているような場合、持ち株比率を単純に乗算してエンティティ間の影響力を数値化する手法では、当該影響力を適正に評価することが難しい。また、ＮＰＩを用いてエンティティ間の影響力を数値化する手法でも、当該影響力を適正に評価することは難しい。例えば、ＮＰＩは独自の指標を採用していることから、ＮＰＩの値が「１」以外の場合、ＮＰＩの値とエンティティ間の影響度とがどのような関連性を有しているかを表すことは難しい。また、ＮＰＩを用いた手法では、エンティティネットワークの各エンティティのうち、あるエンティティを実質的に支配しているエンティティの影響度を分析することができない。

【0007】

本開示のいくつかの態様によれば、エンティティ間の影響度を適正に評価できる情報処理システム等を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示の一態様における情報処理システムは、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係および出資比率を示すエンティティネットワークを取得する取得部と、前記複数のノードのうち特定ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の上位ノードのそれぞれについて、前記特定ノードからの出資関係を辿った経路に付与されている１つ以上の出資比率に基づき前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした影響度を分析する分析部と、を備え、前記分析部は、前記影響度を分析する対象の分析対象ノードから結ばれる２つ以上の上位ノードのうち１つの上位ノードの出資比率が半分を超えている場合、当該出資比率が半分を超えている１つの上位ノードが前記分析対象ノードを実効的に支配していると分析する。

【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である。

【図2】サーバシステムの構成例である。

【図3】端末装置の構成例である。

【図4】企業持ち株ネットワーク分析の説明図である。

【図5A】従来のＮＰＩ算出の一例を示す図である。

【図5B】従来のＮＰＩ算出の他の例を示す図である。

【図6A】間接持ち株比率算出の一例を示す図である。

【図6B】間接持ち株比率算出の他の例を示す図である。

【図7】エンティティネットワークの一例を示す図である。

【図8】間接持ち株比率を用いた影響度算出処理の一例を示す図である。

【図9】図８に続く図である。

【図10】図９に続く図である。

【図11】図１０に続く図である。

【図12】間接持ち株比率の算出方法の一例を示す図である

【図13】ボトムアップ法を用いた影響度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図14】図１３に続くフローチャートである。

【図15】提示画面の一例を示す図である。

【図16】エンティティネットワークの他の例を示す図である。

【図17】トップダウン法において出力されるノードの一例を示す図である。

【図18】トップダウン法の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図19A】変形例における間接持ち株比率算出の一例を示す図である。

【図19B】変形例における間接持ち株比率算出の他の例を示す図である。

【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、同一また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および端末装置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の例に限定されず、一部を省略する、或いは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は、端末装置２００として、端末装置２００－１および端末装置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。また、サーバシステム１００は、コンピュータに対応する。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と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および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してもよい。アプリケーションサーバは、本実施形態に係る各種の処理を行ってもよい。上記の複数のサーバは、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。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および端末装置２００－２と接続される。以下、複数の端末装置を相互に区別する必要がない場合、単に端末装置２００と表記する。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ものとして説明するが、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。公開情報は、有価証券報告書や産業連関表、政府の公式発表、国や企業に関する報道等、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。なお、本実施形態の情報処理システム１０は、ＯＳＩＮＴシステムには限定されない。

【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。ノードはエンティティを表す。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、例えば、公開情報に基づいて決定される情報である。属性は、エンティティに関する情報および持ち株比率の情報を含む。属性は、国籍や事業分野、売り上げ、従業員数、ボードメンバー、取引品目等の種々の情報を含んでいていてもよい。

【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、所与のノードと他のノードとが、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、持ち株比率を表すエッジによって連結される。エッジは、影響を受ける側から与える側への方向を有するエッジである。例えば、当該エッジは、出資される側から出資す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。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サーバシステム１００（情報処理システム１０）にリクエストする。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にレスポンスとして送信する。

【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、記憶部１２０および通信部１３０を含む。

【0021】

本実施形態の処理部１１０は、所定のハードウェアにより実現され得る。ハードウェアは、デジタル信号を処理する回路およ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つ以上の回路装置や、１つ以上の回路素子によって構成され得る。回路装置としては、ＩＣ（Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等が適用され得る。１つ以上の回路素子は、例えば抵抗、キャパシター等である。

【0022】

処理部１１０は、１つ以上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、例えば、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）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種のプロセッサを適用可能である。メモリは、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）やＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等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。メモリは、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。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】

図２の例の処理部１１０は、エンティティネットワーク取得部１１１、影響度算出部１１２および提示処理部１１３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を取得する取得部である。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を生成してもよい。エンティティネットワーク取得部１１１は、生成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。エンティティネットワーク取得部１１１は、本実施形態の処理を実行する際に、記憶部１２０に記憶されたエンティティネットワーク１２１を取得する。

【0025】

エンティティネットワーク１２１の生成は、本実施形態に係る情報処理システム１０とは異なる他のシステムにおいて行われてもよい。この場合、エンティティネットワーク取得部１１１は、通信部１３０を介して、他のシステムからエンティティネットワークを取得してもよい。

【0026】

エンティティネットワーク取得部１１１は、例えば、複数のエンティティが出資関係により結ばれるネットワークをエンティティネットワーク１２１として取得する。エンティティネットワーク１２１には、複数のエンティティが含まれる。各エンティティは、上述したように、それぞれノードを表す。ノードとノードとの間は、出資関係に基づき、エッジにより接続される。また、各エッジにはそれぞれ出資比率が付与されている。出資比率は、持ち株比率を表す。持ち株比率の情報も、上述した公開情報に基づき、得ることができる。

【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に対する他のエンティティ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１１２は、分析部に対応する。

【0028】

提示処理部１１３は、例えば、エンティティネットワーク１２１の各ノードの接続関係、エッジに付与された出資比率、および各ノードに対応した間接持ち株比率を示す提示画面を端末装置２００に表示させる処理を行う。提示処理部１１３は、表示制御部に対応する。

【0029】

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る。メモリは、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリであってもよい。メモリは、レジスタやハードディスク装置等の磁気記憶装置、光学ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。

【0030】

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。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。

【0031】

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る。通信部１３０は、例えばアンテナ、ＲＦ（radio frequency）回路、およ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。具体的な通信方式は、種々の変形実施が可能である。

【0032】

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、記憶部２２０、通信部２３０、表示部２４０および操作部２５０を含む。

【0033】

処理部２１０は、デジタル信号を処理する回路およ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。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やＧＰＵ、ＤＳＰ等、各種のプロセッサを適用可能である。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。

【0034】

記憶部２２０は、処理部２１０のワーク領域であって、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ、ＲＯＭ等の種々のメモリによって実現される。

【0035】

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る。通信部２３０は、例えばアンテナ、ＲＦ回路、およ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。

【0036】

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る。表示部２４０は、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。表示部２４０には、サーバシステム１００の提示処理部１１１３からの制御に基づき、例えば、後述する提示画面等が表示される。

【0037】

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。表示部２４０と操作部２５０とは、一体として構成されるタッチパネルであってもよい。

【0038】

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の例を説明する。

【0039】

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、出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、国や企業の出資関係を示すネットワークが形成される。

【0040】

影響度算出部１１２は、例えば、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。この場合の影響度は、出資による支配力を表す。影響度算出処理の具体例については、後述する。

【0041】

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。影響度算出部１１２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。

【0042】

影響度算出部１１２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。これにより、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。影響度算出部１１２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。これにより、安全保障上のリスクを検出することが可能になる。

【0043】

影響度算出部１１２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。

【0044】

影響度算出部１１２は、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出資関係に基づく影響度の分析が可能になる。

【0045】

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いる。そのため、人手による上記の影響度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。

【0046】

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る。ただし、本実施形態の手法は、企業持ち株ネットワーク分析以外の任意の手法に適用可能である。

【0047】

２．１ 影響度算出の基本
ノード間の影響度を算出する手法について説明する。図５Ａは、従来のＮＰＩ算出の一例を示す図である。図５Ｂは、従来のＮＰＩ算出の他の例を示す図である。図５Ａの例では、エンティティＡの株式をエンティティＢ、エンティティＣおよびエンティティＤが保有している。エンティティＢおよびエンティティＣの持ち株比率は３０％であり、エンティティＤの持ち株比率は４０％である。また、エンティティＣの株式をエンティティＢおよびエンティティＥが保有している。エンティティＢおよびエンティティＥの持ち株比率はそれぞれ５０％である。

【0048】

ＮＰＩを求める手法は、従来技術であるため、詳細な説明を省略するが、株主ｉの企業ｊに対するＮＰＩは、以下の（１）の式で求められる。

【0049】

【数1】

以上の（１）の式を用いて、図５ＡにおけるエンティティＢのエンティティＡに対するＮＰＩは「２／３」として求められる。

【0050】

一方、図５Ｂでは、エンティティＢのエンティティＣに対する持ち株比率は５１％であるが、エンティティＥのエンティティＣに対する持ち株比率は４９％である。この場合、エンティティＢは、エンティティＣを介して、エンティティＡに対する影響力を持つため、上記のＮＰＩは「１」として求められる。

【0051】

図５Ｂのように、ＮＰＩが「１」である場合、エンティティＡをエンティティＢが実効的に支配していることは分かる。しかしながら、図５Ａのように、ＮＰＩが「２／３」である場合、当該ＮＰＩの値がどの程度の影響力を有しているかを具体的に表すことは難しい。

【0052】

図６Ａは、本実施形態の間接持ち株比率算出の一例を示す図である。図６Ｂは、本実施形態の間接持ち株比率算出の他の例を示す図である。間接持ち株比率はＩＳＨ（Indirect Shareholding）で表される。間接持ち株比率は、特定のエンティティに対する他のエンティティの直接的または間接的な影響度を、持ち株比率を用いて表す値である。図６Ａおよび図６Ｂの例において、特定のエンティティをエンティティＡとする。例えば、エンティティＡは特定の企業である。

【0053】

本実施形態のエンティティネットワークは、ＮＰＩとは異なり、エンティティ間は影響を受ける側から与える側への方向を有するエッジにより結ばれる。図６Ａの例におけるエンティティＡは、エンティティＢ、ＣおよびＤに株式を保有されている。エンティティＢのエンティティＡに対する持ち株比率は３０％である。エンティティＣのエンティティＡに対する持ち株比率は３０％である。エンティティＤのエンティティＡに対する持ち株比率は４０％である。

【0054】

エンティティＣは、エンティティＢおよびエンティティＥに株式を保有されている。エンティティＢのエンティティＣに対する持ち株比率は５０％である。エンティティＥのエンティティＣに対する持ち株比率も５０％である。

【0055】

従って、エンティティＢは、直接的にエンティティＡに対して影響力を有しており、さらにエンティティＣを介して間接的にエンティティＡに対して影響力を有している。よって、エンティティＢのエンティティＡに対する間接持ち株比率ＩＳＨは４５％（＝３０％＋０．５×３０％）となる。

【0056】

図６Ｂの例は、エンティティＢのエンティティＣに対する持ち株比率が５１％であり、エンティティＥのエンティティＣに対する持ち株比率が４９％である点で、図６Ａの例と異なる。

【0057】

図６Ｂの例において、エンティティＣは、エンティティＢおよびエンティティＥに株式を保有されているが、エンティティＢの持ち株比率は５１％であり、過半数を超えている。持ち株比率が過半数を超えるエンティティ（例えば、企業）は、一般に、普通決議を単独で可決する権限を有し、支配株式となれる。このため、エンティティＢは、エンティティＣを実効的に支配すると分析できる。

【0058】

つまり、エンティティＢのエンティティＡに対する間接持ち株比率ＩＳＨは最大６０％（＝３０％＋１×３０％）になると考えてもよい。厳密には、エンティティＢのエンティティＣに対する持ち株比率が「２／３」を超える場合は完全支配なので問題はないが、５１％は「２／３」を超えていないため、エンティティＣの持ち分３０％が完全にエンティティＢの思うままになるわけではない。このため、実効的にエンティティＢはエンティティＡの５１％を支配していると考えるにとどめ、エンティティＥのエンティティＡに対する実質的な支配力を、エンティティＤの４０％、エンティティＢの５１％を引いた９％が残るというように計算する変形例も考えうる。しかしながら、エンティティＢのエンティティＡに対する影響力の脅威を多めに見積もる方が好ましいことが多いため、ここではエンティティＢのエンティティＡに対する間接持ち株比率ＩＳＨは最大６０％として以下議論する。なお、上記の変形例については、改めて後述する。

【0059】

図５Ａの例では、エンティティＢのエンティティＡに対するＮＰＩは「２／３」である。しかしながら、ＮＰＩが「２／３」である場合、エンティティＢのエンティティＡに対する影響度がどのような意味合いを持つのかを表すことが難しい。

【0060】

一方、図６Ａの例では、エンティティＢのエンティティＡに対する間接持ち株比率ＩＳＨは４５％である。間接持ち株比率ＩＳＨは、持ち株比率を指標として表される間接的な影響度も考慮した影響度を示す値である。つまり、エンティティＢは、直接的または間接的に、エンティティＡに対して「４５％」という持ち株比率を指標とした影響度を有していると分析できる。例えば、ＯＳＩＮＴシステムを利用するユーザや顧客は、ＮＰＩの値がどのような影響度を有しているかを直感的に理解することが難しい。一方、ユーザや顧客は、持ち株比率で表される影響度は直感的に理解しやすい。本実施形態の間接持ち株比率は、持ち株比率をベースとした影響度で表されるため、ユーザや顧客に対して、理解しやすい形で影響度を提示できる。

【0061】

図６Ａおよび図６Ｂは、エンティティの数が少ないエンティティネットワークを例示している。特に、エンティティの数が多く、且つ多層構造のエンティティネットワークでは、ＮＰＩを用いた手法を用いたとしても、特定のエンティティに対する他のエンティティの影響度を適正に表すことは難しい。

【0062】

一方、本実施形態の間接持ち株比率は、エンティティの数が多く、且つ多層構造のエンティティネットワークであっても、特定のエンティティに対する他のエンティティの影響度を適正に分析して、ユーザや顧客に理解しやすい形で表すことができる。また、多層構造のエンティティでは、特定のエンティティに対する究極の支配者のエンティティ（究極支配エンティティ）の他に、特定のエンティティを実質的に支配しているエンティティ（実質支配エンティティ）が存在する場合がある。ＮＰＩの手法では、実質支配エンティティ（例えば、直接株主）の影響度を分析することが難しい。これに対して、本実施形態の間接持ち株比率を用いた手法では、実質支配エンティティを分析することもできる。

【0063】

２．２ 間接持ち株比率の算出の具体例
＜エンティティネットワークの一例＞
図７は、エンティティネットワークの一例を示す図である。図７のエンティティネットワークの例には、ノード１～ノード１３が含まれる。各ノードは、それぞれエンティティを表す。各ノードのうち２つのノードの間は、相互の出資関係に基づき、エッジで結ばれる。エッジの方向は、出資される側から出資する側へ向いている。

【0064】

また、各エッジには、それぞれ持ち株比率（出資比率）の情報が付与されている。各ノードの情報、各エッジの情報および各持ち株比率の情報は、例えば、上述した公開情報に基づき得ることができる。以上のようなエンティティネットワークが、図２のエンティティネットワーク１２１として得られる。

【0065】

本実施形態の間接持ち株比率を用いて影響度を算出する手法では、影響度算出部１１２は、影響度の分析を行う特定ノードをボトムノードとして、当該ボトムノードから上位ノードに向けて、影響度を算出するための処理を行う。ボトムノードは、特定のノードに対応する。間接持ち株比率を用いて影響度を算出する手法は、ボトムアップ法とも称される。

【0066】

＜ボトムアップ法を用いた影響度算出処理の一例＞
図８～図１１は、間接持ち株比率を用いた影響度算出処理の一例を示す図である。以下、図７のエンティティネットワークを用いた例について説明する。

【0067】

影響度算出部１１２は、最初に、スタックＳおよび経路集合Ｐを初期化する。これにより、スタックＳおよび経路集合Ｐは空集合になる。

【0068】

以下、エンティティネットワークに含まれる各ノードのうち、ノード１（ボトムノード）以外のノード２～ノード１３のうち処理するノードを処理ノードとして説明する。処理ノードは、ボトムノードから直接的または間接的に結ばれるノードである。処理ノードは、分析対象ノードに対応する。

【0069】

スタックＳには、ボトムノードであるノード１から処理ノードに至るまでの経路に付与された持ち株比率の情報を含む経路情報（重み付き経路）が格納される。スタックＳは、重み付き経路の集合を格納するために用いられる。

【0070】

ノード１と処理ノードとが間接的に結ばれる場合、ノード１と処理ノードとの間には複数のエッジが存在する。また、ノード１と処理ノードとが直接的に結ばれる場合、ノード１と処理ノードとの間には１つのエッジが存在する。本実施形態では、ノード１と処理ノードとの間に存在する１つ以上のエッジを経路と称する。従って、経路は１つのエッジにより構成される場合もあり、複数のエッジにより構成される場合もある。

【0071】

経路集合Ｐは、スタックＳからポップされた重み付き経路の集合を格納するために用いられる。影響度算出部１１２は、経路集合Ｐに格納された重み付き経路の集合を用いて、間接持ち株比率ＩＳＨを算出する。スタックＳおよび経路集合Ｐは、例えば、記憶部１２０の一部の記憶領域を用いて実現される。

【0072】

影響度算出部１１２は、エンティティネットワークから、ボトムノード（特定ノード）であるノード１を取得する。そして、影響度算出部１１２は、ノード１から結ばれるノード２、ノード３およびノード４のそれぞれについての重み付き経路をスタックＳに格納する。

【0073】

図８の例では、影響度算出部１１２は、ノード１からノード２に向かう経路の重み付き経路のエッジに持ち株比率の情報「０．３」を付与した重み付き経路をスタックＳに格納する。影響度算出部１１２は、ノード１からノード３に向かう経路の重み付き経路、およびノード１からノード４に向かう経路の重み付き経路についても同様の処理を行い、各重み付き経路をスタックＳに格納する。図８は、持ち株比率が小数で表されている例を示しているが、持ち株比率はパーセントで表されてもよい。

【0074】

影響度算出部１１２は、ボトムノードまたは処理ノードの上位ノードに持ち株比率が５０％を超えるノードがある場合、当該上位ノード以外の他の上位ノードを処理ノードについての処理対象から削除する。例えば、処理ノードに直接的に結ばれる複数の上位ノードのうち処理ノードの持ち株比率が５０％を超える上位ノードが存在する場合、影響度算出部１１２は、当該上位ノードが処理ノードを実効的に支配していると分析する。

【0075】

この場合、影響度算出部１１２は、上記の複数の上位ノードのうち持ち株比率が５０％を超える上位ノードの持ち株比率を、持ち株比率の最大値である「１」に書き換える。また、影響度算出部１１２は、当該上位ノード以外の１つ以上の上位ノードを処理ノードについての処理対象から削除する。影響度算出部１１２は、ボトムノードについても同様の処理を行う。

【0076】

図７の例では、ノード２、ノード３およびノード４のノード１に対する持ち株比率は何れも５０％未満である。よって、影響度算出部１１２は、各ノードについてのノード情報をスタックＳに格納する。スタックＳには、図８のＦ１で示される３つの重み付き経路が格納される。

【0077】

影響度算出部１１２は、スタックＳに格納されている３つの重み付き経路のうち先頭の重み付き経路（ノード１からノード２に向かう重み付き経路）を取り出す。影響度算出部１１２は、エンティティネットワークから、処理ノードであるノード２の３つの上位ノード（ノード５、ノード６およびノード７）を取得する。

【0078】

ノード５、ノード６およびノード７のノード２に対する持ち株比率は何れも５０％を超えていない。影響度算出部１１２は、ノード１からノード２までの重み付き経路に、ノード５、ノード６およびノード７をそれぞれ追加する。影響度算出部１１２は、ノード２からノード５、ノード６およびノード７のそれぞれに結ばれるエッジに対応する持ち株比率の情報を付与する。

【0079】

影響度算出部１１２は、図８のＦ２に示すように、ノード１からノード５までの重み付き経路、ノード１からノード６までの重み付き経路、およびノード１からノード７までの重み付き経路をスタックＳに格納する。スタックＳに格納されているノード１からノード３までの重み付き経路およびノード１からノード４までの重み付き経路には変化はない。

【0080】

影響度算出部１１２は、スタックＳの先頭に格納されているノード１からノード５までの重み付き経路を取り出す。影響度算出部１１２は、処理ノードから結ばれる１つ以上の上位ノードのうち持ち株比率が５０％を超えている上位ノードがある場合には、当該上位ノードの持ち株比率を「１」に書き換える。また、影響度算出部１１２は、当該上位ノード以外の上位ノードをノード１についての処理対象から削除する。

【0081】

図７の例に示されるように、ノード５の上位ノードはノード１０だけであり、持ち株比率は１００％である。この場合、影響度算出部１１２は、ノード１０がノード５を実効的に支配するノードであると分析して、ノード５からノード１０までのエッジに持ち株比率「１」を付与する。そして、影響度算出部１１２は、ノード１からノード２およびノード５を経由してノード１０までの経路の重み付き経路を経路集合Ｐに格納する。これにより、スタックＳおよび経路集合Ｐは、図８のＦ３に示される状態になる。

【0082】

影響度算出部１１２は、スタックＳの先頭に格納されているノード１からノード６までの重み付き経路を取り出す。図７の例では、ノード６はノード５と同様、ノード１０に実効的に支配されているノードである。影響度算出部１１２は、ノード１からノード２およびノード６を経由してノード１０までの経路の重み付き経路を経路集合Ｐに格納する。これにより、スタックＳおよび経路集合Ｐは、図８のＦ４に示される状態になる。

【0083】

影響度算出部１１２は、スタックＳの先頭に格納されているノード１からノード７までの重み付き経路を取り出す。図７の例に示されるように、ノード７からノード１１、ノード１２およびノード１３にそれぞれエッジが結ばれている。これら３つの上位ノード（ノード１１、ノード１２およびノード１３）のうち、ノード１１のノード７に対する持ち株比率は５０％を超えている。

【0084】

影響度算出部１１２は、取り出した重み付き経路にノード１１を追加し、ノード７からノード１１に結ばれるエッジの持ち株比率を「１」に書き換える。そして、影響度算出部１１２は、ノード１からノード２およびノード７を経由してノード１１までの経路の重み付き経路を経路集合Ｐに格納する。また、影響度算出部１１２は、ノード１２およびノード１３をノード７についての処理対象から削除する。これにより、スタックＳおよび経路集合Ｐは、図８のＦ５に示される状態になる。

【0085】

図９は、図８に続く図である。影響度算出部１１２は、スタックＳの先頭に格納されているノード１からノード３までの重み付き経路を取り出す。図７の例に示されるように、ノード３からノード２、ノード７およびノード８が結ばれているが、ノード２のノード３に対する持ち株比率は５０％を超えている。

【0086】

影響度算出部１１２は、ノード３にノード２を追加し、ノード３からノード２に結ばれるエッジの持ち株比率を「１」に書き換える。そして、影響度算出部１１２は、ノード１からノード３を経由してノード２までの経路の重み付き経路を経路集合Ｐに格納する。また、影響度算出部１１２は、ノード７およびノード８をノード３についての処理対象から削除する。これにより、スタックＳおよび経路集合Ｐは、図９のＦ６に示される状態になる。

【0087】

影響度算出部１１２は、スタックＳの先頭に格納されているノード１からノード３を経由してノード２までの重み付き経路を取り出す。図７の例に示されるように、ノード２からノード５、ノード６およびノード７が結ばれているが、何れのノードもノード３に対する持ち株比率は５０％を超えていない。

【0088】

影響度算出部１１２は、ノード１からノード３を経由してノード２までの重み付き経路にノード５、ノード６およびノード７を追加し、それぞれの持ち株比率を付与して、スタックＳに格納する。これにより、スタックＳおよび経路集合Ｐは、図９のＦ７に示される状態になる。

【0089】

ノード５、ノード６およびノード７については、上述した処理と同様の処理が行われる。よって、スタックＳに格納されているノード１からノード５までの経路の重み付き経路、ノード１からノード６までの経路の重み付き経路、およびノード１からノード７までの経路の重み付き経路は、経路集合Ｐに格納される。これにより、スタックＳおよび経路集合Ｐは、図９のＦ８に示される状態になる。

【0090】

図１０は、図９に続く図である。図１０のＦ９～Ｆ１２において、経路集合Ｐに格納されている重み付き経路を図示していないが、図９の例に示されるＦ８に対応する各重み付き経路が経路集合Ｐに格納されている。影響度算出部１１２は、上述した処理と同様の処理を行う。これにより、スタックＳおよび経路集合Ｐは、図１０のＦ９～Ｆ１１に示される状態になる。

【0091】

図１１は、図１０に続く図である。図１１のＦ１３～Ｆ１４で、経路集合Ｐに格納されている重み付き経路を図示していないが、図９の例に示されるＦ８に対応する各重み付き経路が経路集合Ｐに格納されている。図１１のＦ１３で、影響度算出部１１２は、ノード１からノード２を経由してノード９に結ばれる経路の重み付き経路をスタックＳから取り出す。そして、影響度算出部１１２は、当該重み付き経路を経路集合Ｐに格納する。これにより、スタックＳは空になる。この時点で、影響度算出部１１２は、影響度算出処理を終了する。

【0092】

図１２は、間接持ち株比率の算出方法の一例を示す図である。経路集合Ｐには、上述した処理により、９つの重み付き経路Ｘ１～Ｘ９が格納されている。影響度算出部１１２は、各重み付き経路Ｘ１～Ｘ９を用いて、間接持ち株比率ＩＳＨを算出する。

【0093】

ノード２のノード１に対する間接持ち株比率ＩＳＨ（２、１）を算出する例について説明する。なお、間接持ち株比率ＩＳＨ（２、１）のうち２はノード２を表し、１はノード１を表す。以下、同様の表記である。ノード１からノード２に結ばれる経路としては、Ｘ１～Ｘ３の経路とＸ４～Ｘ６の経路とがある。Ｘ１～Ｘ３の経路のうちノード１からノード２に至るまでの経路は同じである。Ｘ４～Ｘ６のうちノード１からノード２に至るまでの経路は同じである。

【0094】

Ｘ１～Ｘ３の経路は、ノード１からノード２に直接的に結ばれる経路である。当該経路におけるノード１からノード２に結ばれるエッジに付与された持ち株比率は「０．３」である。

【0095】

一方、Ｘ４～Ｘ６の経路では、ノード１からノード２にはノード３を介して間接的に結ばれている。ノード１からノード３に結ばれるエッジに付与された持ち株比率は「０．３」であり、ノード３からノード２に結ばれるエッジに付与された持ち株比率は「１」である。影響度算出部１１２は、間接的に結ばれる経路に付与された複数の持ち株比率を乗算する。この場合、乗算結果は「０．３（＝０．３×１）」となる。

【0096】

影響度算出部１１２は、Ｘ１～Ｘ３についての経路の持ち株比率「０．３」に、Ｘ４～Ｘ６についての経路の持ち株比率「０．３」を加算する。これにより、影響度算出部１１２は、ノード２のノード１に対する間接持ち株比率ＩＳＨ（２、１）を「０．６」として算出する。

【0097】

次に、ノード３のノード１に対する間接持ち株比率ＩＳＨ（３、１）を算出する例について説明する。図１２の例の各重み付き経路Ｘ１～Ｘ９のうち、ノード１からノード２に結ばれる経路はＸ１～Ｘ３の経路のみである。従って、影響度算出部１１２は、ノード３のノード１に対する間接持ち株比率ＩＳＨ（３、１）を「０．３」として算出する。

【0098】

他のノードについても同様である。これにより、影響度算出部１１２は、ボトムノードであるノード１から直接的または間接的に結ばれる全てのノードの間接持ち株比率ＩＳＨを算出する。図１２は、全てのノードについての間接持ち株比率ＩＳＨを示している。

【0099】

ここで、影響度算出部１１２は、間接持ち株比率ＩＳＨが所定の閾値を超えているノードを検出してもよい。所定の閾値は任意に設定可能である。例えば、所定の閾値が「０．５」に設定されている場合、影響度算出部１１２は、ノード２およびノード１０を検出する。

【0100】

図７の例のエンティティネットワークに基づき、検出されたノード１０が究極の支配力を持つノードであると判定できる。また、検出されたノード２は、各ノードのうち最も高い間接持ち株比率を示している。このため、検出されたノード２が、ノード１に対する実質的な支配力を持つノードであると判定できる。

【0101】

図１３は、ボトムアップ法を用いた影響度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。影響度算出部１１２は、経路集合ＰおよびスタックＳを初期化する（ステップＳ１０１）。影響度算出部１１２は、ボトムノードから結ばれる各上位ノードおよび各経路に付与された持ち株比率を取得する（ステップＳ１０２）。ボトムノードをｎ₁としたとき、各上位ノードおよび各持ち株比率は、以下の（２）で表される。なお、ノードはｎ、持ち株比率はｑを表す。

【0102】

【数2】

【0103】

影響度算出部１１２は、ボトムノードから結ばれる各上位ノードのうち持ち株比率が５０％を超えている上位ノードがあるかを判定する（ステップＳ１０３）。影響度算出部１１２は、ステップＳ１０３でＹｅｓと判定した場合、持ち株比率が５０％を超えている上位ノードの持ち株比率を変更する処理および当該上位ノード以外の上位ノードを処理対象から削除する処理を行う（ステップＳ１０４）。具体的には、影響度算出部１１２は、持ち株比率を変更する上位ノードを変更対象上位ノードとして、以下の（３）の処理を行う。

【0104】

【数3】

【0105】

影響度算出部１１２は、ステップS１０３でＮｏと判定した場合、処理をステップＳ１０５に進める。この場合、ステップＳ１０４の処理は行われない。図７の例では、影響度算出部１１２は、ステップＳ１０３でＮｏと判定し、処理をステップ１０５に進める。

【0106】

影響度算出部１１２は、ボトムノードから上位ノードに向かうエッジに持ち株比率を付与した重み付き経路を生成する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０４の処理が行われた場合、生成される重み付き経路は１つである。重み付き経路は、以下の（４）で表される。

【0107】

【数4】

【0108】

影響度算出部１１２は、ステップＳ１０５で生成された１つ以上の重み付き経路をスタックＳにプッシュする（ステップＳ１０６）。影響度算出部１１２は、ステップＳ１０６の処理を行った後、処理を「Ａ」から図１４のステップＳ１０７に進める。

【0109】

図１４は、図１３に続くフローチャートである。影響度算出部１１２は、スタックＳの先頭の重み付き経路を取得する（ステップＳ１０７）。取得された重み付き経路を重み付き経路ｘとする。重み付き経路ｘは、以下の（５）で表される。

【0110】

【数5】

【0111】

影響度算出部１１２は、取得した重み付き経路ｘのうち最上位ノードｎ_ｋに株主がいないかを判定する（ステップＳ１０８）。影響度算出部１１２は、ステップＳ１０８でＹｅｓと判定した場合、ステップＳ１０７で取得された重み付き経路ｘを経路集合Ｐにプッシュする（ステップＳ１０９）。この場合の最上位ノードｎ_ｋは、究極支配エンティティに対応するノードである。その後、影響度算出部１１２は、処理をステップＳ１１６に進める。

【0112】

影響度算出部１１２は、ステップＳ１０８でＮｏと判定した場合、処理をステップＳ１１０に進める。影響度算出部１１２は、取得した重み付き経路ｘのうち最上位ノードｎ_ｋを処理ノードとして、当該処理ノードｎ_ｋから結ばれる１つ以上の上位ノードおよび当該上位ノードについての持ち株比率を取得する（ステップＳ１１０）。処理ノードｎ_ｋから結ばれる１つ以上の上位ノードおよび当該上位ノードについての持ち株比率は、以下の（６）で表される。

【0113】

【数6】

【0114】

影響度算出部１１２は、処理ノードｎ_ｋから結ばれる各上位ノードのうち持ち株比率が５０％を超えている上位ノードがあるかを判定する（ステップＳ１１１）。影響度算出部１１２は、ステップＳ１１１でＹｅｓと判定した場合、持ち株比率が５０％を超えている上位ノードの持ち株比率を変更する処理および当該上位ノードを処理対象から削除する処理を行う（ステップＳ１１２）。具体的には、影響度算出部１１２は、持ち株比率を変更する上位ノードを変更対象上位ノードとして、以下の（７）の処理を行う。

【0115】

【数7】

【0116】

影響度算出部１１２は、ステップＳ１１２の処理を行った場合、残った上位ノードおよび当該上位ノードの持ち株比率を、処理ノードｎ_ｋから結ばれる１つ以上の上位ノードおよび当該上位ノードについての持ち株比率として書き換える。一方、影響度算出部１１２は、ステップＳ１１１でＮｏと判定した場合、処理をステップＳ１１３に進める。この場合、影響度算出部１１２は、処理ノードｎ_ｋから結ばれる１つ以上の上位ノードおよび当該上位ノードについての持ち株比率を書き換えない。

【0117】

影響度算出部１１２は、循環ノードがあれば、当該循環ノードの除外処理を行う（ステップＳ１１３）。具体的には、影響度算出部１１２は、処理ノードｎ_ｋから結ばれる１つ以上の上位ノードのうちステップＳ１０７で取得された重み付き経路ｘがあれば、当該重み付き経路ｘを除外する。つまり、影響度算出部１１２は、上位ノードから下位ノードに向かう重み付き経路を除外する。図７の例では、ノード１３からノード４に結ばれる経路が除外される。

【0118】

循環ノードの除外処理について説明する。例えば、上位ノードＹが下位ノードＸの株式を保有しており、且つ下位ノードＸが上位ノードＹの株式を保有しているとする。上位ノードＹの下位ノードＸに対する持ち株比率をＹｑとし、下位ノードＸの上位ノードＹに対する持ち株比率をＸｑとする。この場合、上位ノードＹの下位ノードＸに対する間接持ち株比率は「Ｘｑ＋Ｙｑ×Ｘｑ＋Ｙｑ×Ｘｑ^２＋Ｙｑ×Ｘｑ^３＋・・・」として表される。

【0119】

上記のうち「Ｙｑ×Ｘｑ」は、ＹがＸに支配される経路を介してＹを支配するという支配力を表す。当該支配力が許容されると、処理がループするため、影響度算出部１１２が行う処理量が多くなる。このため、影響度算出部１１２は、循環ノードの削除処理を行う。

【0120】

影響度算出部１１２は、循環ノードがあれば、当該循環ノードを削除して、処理ノードｎ_ｋから結ばれる１つ以上の上位ノードおよび当該上位ノードについての持ち株比率を書き換える。影響度算出部１１２は、循環ノードがなければ、処理ノードｎ_ｋから結ばれる１つ以上の上位ノードおよび当該上位ノードについての持ち株比率を書き換えない。

【0121】

影響度算出部１１２は、処理ノードｎ_ｋから結ばれる１つ以上の上位ノードに、ノードおよび持ち株比率を追加する（ステップＳ１１４）。これにより、重み付き経路ｘは、以下の（８）のように更新される。

【0122】

【数8】

【0123】

影響度算出部１１２は、更新された重み付き経路ｘを経路集合Ｐにプッシュする（ステップＳ１１５）。影響度算出部１１２は、スタックＳが空になったかを判定する（ステップＳ１１６）。影響度算出部１１２は、ステップＳ１１６でＮｏと判定した場合、処理をステップＳ１０７に戻す。影響度算出部１１２は、ステップＳ１１６でＹｅｓと判定した場合、処理をステップＳ１１７に進める。つまり、スタックＳが空になるまで、ステップＳ１０７～ステップＳ１１６までの処理が行われる。

【0124】

影響度算出部１１２は、経路集合Ｐに格納されている各重み付き経路を取得して、エンティティネットワークのうちボトムノードに対する各ノードのそれぞれの間接持ち株比率ＩＳＨを算出する（ステップＳ１１７）。具体的には、影響度算出部１１２は、経路集合Ｐに格納されている全ての重み付き経路を取得し、取得した各重み付き経路の集合をＰ（ｎ_ｋ）と定義する。

【0125】

そして、影響度算出部１１２は、ノードｎ_ｋのノードｎ_１に対する間接持ち株比率ＩＳＨ（ｋ、１）を以下の（９）の式を用いて算出する。

【0126】

【数9】

【0127】

これにより、図１２の例に示されるような各間接持ち株比率ＩＳＨが得られる。影響度算出部１１２は、ステップＳ１１７の処理を行った後、ボトムアップ法を用いた影響度算出処理を終了させる。

【0128】

＜提示処理＞
以上のようにして、エンティティネットワークにおける各ノードの間接持ち株比率ＩＳＨが得られる。提示処理部１１３は、通信部１３０を介して、端末装置２００の表示部２４０に、エンティティネットワークおよび間接持ち株比率を表示させてもよい。

【0129】

図１５は、提示画面の一例を示す図である。提示処理部１１３は、エンティティネットワークの各ノード、各ノードの間を結ぶ経路に付与された持ち株比率および各ノードのそれぞれに間接持ち株比率ＩＳＨを付加した画面を生成する。そして、提示処理部１１３は、生成した画面を、端末装置２００の表示部２４０に表示させる制御を行う。

【0130】

例えば、端末装置２００を操作するユーザが、操作部２５０を用いて、間接持ち株比率の表示を要求する操作を行ったとする。操作部２５０が当該操作を受け付けると、処理部２１は、間接持ち株比率の表示のリクエストを、通信部２３０を介して、サーバシステム１００に送信する制御を行う。

【0131】

提示処理部１１３は、上記のリクエストを受信したことに応じて、上記の画面を生成する。そして、提示処理部１１３は、生成した画面をレスポンスとして端末装置２００に送信して、端末装置２００の表示部２４０に表示させる。これにより、端末装置２００を操作するユーザに対して、エンティティネットワークの各ノードのノード１に対する影響度を視覚的に提示することができる。

【0132】

提示処理部１１３は、間接持ち株比率が所定の閾値以上である１つ以上のノードを強調表示した画面を端末装置２００の表示部２４０に表示させてもよい。所定の閾値は任意の値に設定されてもよい。例えば、所定の閾値が「０．５」である場合、提示処理部１１３は、間接持ち株比率が「０．５」を超えているノード２およびノード１０を強調表示した画面を生成してもよい。

【0133】

これにより、端末装置２００を操作するユーザに対して、ノード１に対する影響度が高いノードの情報を良好な視認性で提示することができる。また、提示処理部１１３は、影響度が高いノードに対応する間接持ち株比率を強調表示してもよい。これにより、端末装置２００を操作するユーザに対して、影響度が高いノードについての間接持ち株比率の情報を良好な視認性で提示することができる。ノードおよび間接持ち株比率の強調表示の態様は、図１５の画面例には限定されない。

【0134】

＜支配伝搬を加味した影響度算出処理の一例＞
次に、支配伝搬を加味した影響度算出処理について説明する。支配伝搬を用いる手法は、トップダウン法とも称される。影響度算出部１１２は、上述した間接持ち株比率を用いる手法（ボトムアップ法）に、支配伝搬を用いる手法（トップダウン法）を適用してもよい。

【0135】

図１６は、エンティティネットワークの他の例を示す図である。図１６の例のエンティティネットワークは、ノード１～ノード１６を含む。最上位ノードはノード１である。図１６の例のエンティティネットワークは、図７の例のエンティティネットワークとは異なる。つまり、図１６の例のノード１～ノード１３は、図７の例のノード１～ノード１３とは異なる。

【0136】

影響度算出部１１２は、最上位ノードから持ち株比率が所定値α以上のエッジを辿る複数のノードを取得していく。所定値αの範囲は「０＜α＜１」である。図１６の例のエンティティネットワークは、最上位ノードであるノード１に直接的または間接的に結ばれる複数の下位ノードを示している。

【0137】

最上位ノード（ノード１）に結ばれない下位ノードは、当該最上位ノードについてのトップダウン法の対象外である。例えば、ノード１２はノード９にのみ結ばれており、間接持ち株比率は５１％である。このため、ノード１２の株式を保有している別のノードが存在するが、当該別のノードはノード１から直接的または間接的に結ばれるノードではない。このため、当該別のノードは、図１６の例には示されていない。

【0138】

例えば、上記の所定値αを「α≧０．５」とすると、図１６の例のエンティティネットワークのうち、ノード１に実効的に支配されている複数のノードを特定できる。例えば、「α＝０．５」であるとする。図１６の例の各ノードのうち、持ち株比率が所定値α以上のエッジを辿る経路上に存在しないノードは、ノード７、ノード９、ノード１０、ノード１２およびノード１３である。従って、影響度算出部１１２は、各ノードからノード７、ノード９、ノード１０、ノード１２およびノード１３を除外して、それら以外の各ノードを取得する。

【0139】

一般に、エンティティネットワークを構成するエンティティ（ノード）の数は多く、その数が膨大な数になるケースが増えている。このため、上述した間接持ち株比率を用いた影響度算出処理を行う前に、支配伝搬を用いた手法により処理対象となるノードの数を削減することが望ましい。

【0140】

そこで、影響度算出部１１２は、トップダウン法により処理対象となるノードを絞り込んだ上で、ボトムアップ法を用いて影響度算出処理を行ってもよい。最上位ノードからの支配の伝搬力が弱いノードは影響度算出処理の対象から除外しても、影響度算出処理の精度に与える影響は少ない。影響度算出部１１２は、トップダウン法を用いて、エンティティネットワークの各ノードの中から処理対象を絞り込んでから、ボトムアップ法を用いて影響度算出処理を行う。これにより、影響度算出処理のための処理量を減らしつつ、高い精度で影響度算出処理を行うことができる。

【0141】

所定値αが大きくなりすぎると、エンティティネットワークから多くのノードが削減されるため、所定値αは０．５未満（αの最大値の半分未満）であることが好ましい。より好適には、αは「α＝１／３」である。

【0142】

「α＝１／３」の場合、エンティティネットワークから多くのノードが削減されることを抑制できるとともに、影響度算出処理のための処理量を減らす効果が低下することも抑制できる。

【0143】

例えば、図１６の例において所定値αが「α＝０．５」であるとする。この場合、削減されるノードはノード７、ノード９、ノード１０、ノード１２、ノード１３およびノード１５である。従って、出力されるノードは、図１７の例の「α＝０．５の場合」に示される各ノードになる。一方、図１６の例において所定値αが「α＝１／３」であるとする。この場合、削減されるノードはノード１５のみになる。従って、出力されるノードは、図１７の例の「α＝１／３の場合」に示される各ノードになる。図１７の例の各ノードは、以下の図１８のフローチャートを実行した結果として得られる。

【0144】

以上のことから、「α＝１／３」の場合における処理量の削減効果は、「α＝０．５」の場合における処理量の削減効果よりも低くなるが、トップダウン法を適用しない場合よりも、処理量の削減効果は高い。

【0145】

図１８は、支配伝搬を用いる手法の処理の流れの一例を示すフローチャートである。影響度算出部１１２は、最上位の階層のノード集合を初期化する（ステップＳ２０１）。ここで、図１６に示されるように、エンティティネットワークの各ノードの階層におけるノードの集合をノード集合Ｅ_ｍとする。影響度算出部１１２は、ステップＳ２０１において、「ｍ＝１」および「ｆｌａｇ＝１」に設定する。ｆｌａｇは「０」または「１」の何れかの値になる。

【0146】

影響度算出部１１２は、次の階層（ｍ＋１番目の階層）のノード集合Ｅ_ｍ＋１を空にする（ステップＳ２０２）。この場合、影響度算出部１１２は、「Ｅ_ｍ＋１＝φ」に設定する。

【0147】

影響度算出部１１２は、階層Ｅ_ｍについて、階層Ｅ_ｍの各要素であるノードに対応する会社（エンティティ）により、αを超える持ち株比率を持たれる会社（エンティティ）である、階層のｍ＋１の候補ノードを取得する。（ステップＳ２０３）。具体的には、影響度算出部１１２は、以下の（１０）で定義されるノードを取得して、ステップＳ２０３の処理を行う。（１０）で定義されるノードが「階層のｍ＋１の候補ノード」である。

【0148】

【数10】

【0149】

影響度算出部１１２は、次に、階層Ｅ_ｍまでの既出ノードを以下の（１１）に従って計算する。（ステップ２０４）

【0150】

【数11】

【0151】

影響度算出部１１２は、ステップＳ２０３で取得した階層のｍ＋１の候補ノードからステップＳ２０４で取得した階層ｍまでの既出ノードを除外したノード集合をＥ_ｍ＋１に追加する（ステップＳ２０５）。

【0152】

影響度算出部１１２は、ｍをインクリメントしてｍ＝ｍ＋１とし、Ｅ_ｍが空ならば、flag=０とする（ステップＳ２０６）。

【0153】

影響度算出部１１２は、ｆｌａｇ＝０であるかを判定する（ステップＳ２０７）。影響度算出部１１２は、ステップＳ２０７でＮｏと判定した場合、処理をステップＳ２０２に戻す。

【0154】

影響度算出部１１２は、ｆｌａｇが「０」である場合、ステップＳ２０７でＹｅｓと判定する。この場合、影響度算出部１１２は、以下のノード集合（１２）を返す（ステップＳ２０８）。そして、影響度算出部１１２は、図１８のフローチャートを終了させる。

【0155】

【数12】

【0156】

以上のように、影響度算出部１１２は、ボトムアップ法を用いて影響度算出処理を行う際に、トップダウン法を用いて処理対象のノードの数を削減することで、処理の効率化が図られる。

【0157】

次に、図６Ｂを用いた説明した変形例について述べる。影響度算出部１１２は、所与のエンティティに対する他のエンティティの持ち株比率が「２／３」を超えている場合に、間接持ち株比率ＩＳＨの算出の手法を変えてもよい。図１９Ａの例の場合では、エンティティＢのエンティティＣに対する持ち株比率は「５０％」を超えているものの、当該持ち株比率は「２／３」を超えていない。この場合、影響度算出部１１２は、他のエンティティの間接持ち株比率も考慮して、エンティティＢのエンティティＡに対する間接持ち株比率ＩＳＨを算出してもよい。図１９Ｂの例の場合、影響度算出部１１２は、エンティティＤの間接持ち株比率「４０％」およびエンティティＢの間接持ち株比率「５１％」を引いた「９％」をエンティティＥのエンティティＡに対する間接持ち株比率ＩＳＨとして算出してもよい。

【0158】

図１９Ｂの例の場合、エンティティＢのエンティティＣに対する持ち株比率は「８０％」であり、当該持ち株比率は「２／３」を超えている。この場合、エンティティＢはエンティティＣを完全支配していると分析できる。従って、影響度算出部１１２は、図６Ｂの例と同様、エンティティＢのエンティティＡに対する間接持ち株比率ＩＳＨを６０％（＝３０％＋１×３０％）として算出してもよい。この場合、エンティティＥのエンティティＡに対する間接持ち株比率ＩＳＨは「０％」になる。

【0159】

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、各種の変形はすべて本開示の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書または図面において、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、明細書また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。また本実施形態およ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、端末装置等の構成および動作等も、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】

【0160】

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…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5A】

【図5B】

【図6A】

【図6B】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19A】

【図19B】

【手続補正書】

【提出日】2022-04-21

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を出資される側の下位ノードから出資する側の上位ノードに向いたエッジで表すとともに当該エッジに出資比率が付与されたエンティティネットワークを取得する取得部と、
前記複数のノードのうち特定ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の上位ノードのそれぞれについて、前記特定ノードから前記エッジで結ばれる出資関係を辿った経路に付与されている１つ以上の出資比率に基づき前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした影響度を算出する際に、前記影響度を算出する対象の対象ノードから結ばれる２つ以上の上位ノードのうち１つの上位ノードの出資比率が半分を超えている場合、当該出資比率が半分を超えている１つの上位ノードの前記対象ノードに対する出資比率を１００％に書き換えてから、前記特定ノードから前記対象ノードに至るまでの経路に複数の出資比率がある場合、当該複数の出資比率を乗算し、前記特定ノードから前記対象ノードに至るまでに複数の経路がある場合、当該複数の経路のそれぞれの出資比率を加算した値を、前記対象ノードの前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした前記影響度として算出する分析部と、
を備える情報処理システム。

【請求項2】

前記分析部は、上位ノードから下位ノードに向かう経路を除外して前記影響度を算出する、請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

前記分析部は、最上位ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の下位ノードに至る複数の経路のうち、前記出資比率が所定値よりも大きい経路に絞って前記影響度を算出する、請求項１または２に記載の情報処理システム。

【請求項4】

前記所定値は、前記出資比率の最大値の半分よりも小さい値である、請求項３に記載の情報処理システム。

【請求項5】

前記エンティティネットワークの各ノードのそれぞれに対応して、算出した前記影響度を示す値を付加した画面を表示装置に表示させる制御を行う表示制御部、
をさらに備える請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の情報処理システム。

【請求項6】

前記表示制御部は、前記影響度を示す値が所定の閾値以上である１つ以上のノードを強調表示させる制御を行う、請求項５に記載の情報処理システム。

【請求項7】

複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を出資される側の下位ノードから出資する側の上位ノードに向いたエッジで表すとともに当該エッジに出資比率が付与されたエンティティネットワークを取得し、
前記複数のノードのうち特定ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の上位ノードのそれぞれについて、前記特定ノードから前記エッジで結ばれる出資関係を辿った経路に付与されている１つ以上の出資比率に基づき前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした影響度を算出する際に、前記影響度を算出する対象の対象ノードから結ばれる２つ以上の上位ノードのうち１つの上位ノードの出資比率が半分を超えている場合、当該出資比率が半分を超えている１つの上位ノードの前記対象ノードに対する出資比率を１００％に書き換えてから、前記特定ノードから前記対象ノードに至るまでの経路に複数の出資比率がある場合、当該複数の出資比率を乗算し、前記特定ノードから前記対象ノードに至るまでに複数の経路がある場合、当該複数の経路のそれぞれの出資比率を加算した値を、前記対象ノードの前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした前記影響度として算出する、情報処理方法。

【請求項8】

複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を出資される側の下位ノードから出資する側の上位ノードに向いたエッジで表すとともに当該エッジに出資比率が付与されたエンティティネットワークを取得し、
前記複数のノードのうち特定ノードから直接的または間接的に結ばれる複数の上位ノードのそれぞれについて、前記特定ノードから前記エッジで結ばれる出資関係を辿った経路に付与されている１つ以上の出資比率に基づき前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした影響度を算出する際に、前記影響度を算出する対象の対象ノードから結ばれる２つ以上の上位ノードのうち１つの上位ノードの出資比率が半分を超えている場合、当該出資比率が半分を超えている１つの上位ノードの前記対象ノードに対する出資比率を１００％に書き換えてから、前記特定ノードから前記対象ノードに至るまでの経路に複数の出資比率がある場合、当該複数の出資比率を乗算し、前記特定ノードから前記対象ノードに至るまでに複数の経路がある場合、当該複数の経路のそれぞれの出資比率を加算した値を、前記対象ノードの前記特定ノードに対する前記出資比率を指標とした前記影響度として算出する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。