2024-47979 情報処理システム及び情報処理方法

(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】P2024047979

(43)【公開日】2024-04-08

(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 10/06 20230101AFI20240401BHJP

   G06F 16/908 20190101ALI20240401BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/06

G06F16/908

【審査請求】有

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022153775

(22)【出願日】2022-09-27

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2023-05-16

(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ＮＩＰ＆ＳＢＰＪ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】吉川 悠一

(72)【発明者】

【氏名】久光 徹

【テーマコード（参考）】

5B175

5L049

【Ｆターム（参考）】

5B175FB03

5B175HB03

5L049AA06

(57)【要約】

【課題】サプライチェーンネットワークにおける企業間の類似度を適切に求める情報処理システム及び情報処理方法などを提供する。
【解決手段】情報処理システムは、複数の企業にそれぞれ対応する複数のノードが、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係を示すリンクで接続された、サプライチェーンネットワークを取得するサプライチェーンネットワーク取得部と、処理対象ノードに対応する企業のサブネットワークをサプライチェーンネットワークから抽出するサブネットワーク抽出部と、処理対象ノードのサブネットワークに含まれる各ノードに対して、処理対象ノードまでの距離に応じた位相、及び、流量に応じた絶対値を有する複素数を割り当てることによって、処理対象ノードを表す複素ベクトルを求めるベクトル取得部と、複数のノードのうちの２つのノードに対応する２つの複素ベクトルに基づいて、２つのノードの間の類似度を算出する類似度算出部と、を含む。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の企業にそれぞれ対応する複数のノードが、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係を示すリンクで接続された、サプライチェーンネットワークを取得するサプライチェーンネットワーク取得部と、
前記複数の企業のうち処理対象ノードに対応する企業に製品を供給する上流側企業を含む上流側サブネットワーク、及び、前記処理対象ノードに対応する企業から製品の供給を受ける下流側企業を含む下流側サブネットワークの少なくとも一方を含むサブネットワークを、前記サプライチェーンネットワークから抽出するサブネットワーク抽出部と、
前記処理対象ノードの前記サブネットワークに含まれる各ノードに対して、前記処理対象ノードまでの距離に応じた位相、及び、前記処理対象ノードへと向かう流量または前記処理対象ノードからの流量に応じた絶対値を有する複素数を割り当てることによって、前記処理対象ノードを表す複素ベクトルを求めるベクトル取得部と、
前記複数のノードのうちの２つのノードに対応する２つの前記複素ベクトルに基づいて、前記２つのノードの間の類似度を算出する類似度算出部と、
を含む情報処理システム。

【請求項2】

請求項１において、
前記類似度算出部は、
２つの前記複素ベクトルである第１複素ベクトルと第２複素ベクトルのエルミート内積と、前記第１複素ベクトルのノルムと前記第２複素ベクトルのノルムの積を求め、前記エルミート内積と前記ノルムの積の比の実数部分に基づいて、前記類似度を算出する情報処理システム。

【請求項3】

請求項１または２において、
前記複数のノードは、第１～第ｎ（ｎは２以上の整数）のノードを含み、
第ｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎを満たす整数）のノードに対応する前記複素ベクトルをｘ_ｉとしたとき、前記第１～第ｎのノードに対応する前記複素ベクトルを並べた行列Ｘ＝［ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎ］と、前記行列Ｘの各成分の共役複素数を取って転置した行列Ｘ^＊を求め、複素相関行列ＣをＣ＝ＸＸ^＊により求める行列取得部と、
前記複素相関行列Ｃの固有値分解を行うことによって、前記サプライチェーンネットワークにおける主要経路を推定する主要経路推定部と、
を含む情報処理システム。

【請求項4】

請求項３において、
前記主要経路推定部は、
前記固有値分解によって取得される固有値に対応する固有ベクトルに基づいて、前記主要経路を推定する情報処理システム。

【請求項5】

請求項４において、
前記主要経路推定部は、
複素数を要素とする前記固有ベクトルを求め、前記固有ベクトルに含まれる要素の位相に基づいて順序が決定される前記主要経路を推定する情報処理システム。

【請求項6】

請求項３において、
前記主要経路推定部は、
前記主要経路に基づいて、前記サプライチェーンネットワークの構造を推定する情報処理システム。

【請求項7】

請求項１または２において、
第１企業を示すノードと、前記第１企業とは異なる第２企業を示すノードとが１以上の前記リンクによって繋がれた経路を１以上含む、経路群を抽出する経路抽出部と、
前記経路の再描画に関する操作入力を受け付ける入力受付部と、
前記経路抽出部が抽出した前記経路群を再描画する再描画部と、
を含む情報処理システム。

【請求項8】

請求項７において、
前記操作入力が、前記経路群に含まれるノードのいずれかを削除する操作入力である場合に、
前記再描画部は、
削除対象であるノードとの前記類似度が所定閾値以上である代替ノードを含む経路群を再描画する情報処理システム。

【請求項9】

請求項７において、
前記操作入力が、前記経路群に含まれない企業のノードを、前記経路群に含まれるノードのいずれかとリンクで接続することにより、前記経路群に追加ノードを追加する操作入力である場合に、
前記再描画部は、前記追加ノードとリンクで接続されうる候補ノードを抽出し、前記候補ノードのうち、前記類似度によって選択されるいずれかを前記追加ノードとリンクで接続することにより、前記追加ノードを含む経路群を再描画する情報処理システム。

【請求項10】

請求項９において、
前記再描画部は、
前記候補ノードと、前記サプライチェーンネットワークに含まれる他のノードとの前記類似度に基づいて、前記追加ノードを前記候補ノードと接続した場合に構成される仮想の局所グラフの前記サプライチェーンネットワークにおける出現のしやすさを示す指標を算出し、
前記指標に基づいて、前記追加ノードと接続されるノードを決定する情報処理システム。

【請求項11】

複数の企業にそれぞれ対応する複数のノードが、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係を示すリンクで接続された、サプライチェーンネットワークを取得し、
前記複数の企業のうち処理対象ノードに対応する企業に製品を供給する上流側企業を含む上流側サブネットワーク、及び、前記処理対象ノードに対応する企業から製品の供給を受ける下流側企業を含む下流側サブネットワークの少なくとも一方を含むサブネットワークを、前記サプライチェーンネットワークから抽出し、
前記処理対象ノードの前記サブネットワークに含まれる各ノードに対して、前記処理対象ノードまでの距離に応じた位相、及び、前記処理対象ノードへと向かう流量または前記処理対象ノードからの流量に応じた絶対値を有する複素数を割り当てることによって、前記処理対象ノードを表す複素ベクトルを求め、
前記複数のノードのうちの２つのノードに対応する２つの前記複素ベクトルに基づいて、前記２つのノードの間の類似度を算出する、
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、サプライチェーンの分析に関する種々の手法が知られている。サプライチェーンとは、製品の原材料・部品の調達から、製造、在庫管理、配送、販売、消費までの一連の流れをいう。例えば特許文献１には、サプライチェーンにおいて、関心企業の上流側サブネットワーク及び下流側サブネットワークの少なくとも一方を含むサブネットワークを分析し、その結果を表示する情報処理システムが開示されている。また、非特許文献１には、コミュニティ分解手法により関連性の高い企業を抽出する手法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第７０３４４４７号公報

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】Ｔａｋａｙｕｋｉ Ｍｉｚｕｎｏ， Ｔａｋａａｋｉ Ｏｈｎｉｓｈｉ， Ｔｓｕｔｏｍｕ Ｗａｔａｎａｂｅ， “Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｇｌｏｂａｌ ｂｕｙｅｒ－ｓｕｐｐｌｉｅｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｃｏｎｆｌｉｃｔ ｍｉｎｅｒａｌｓ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ” ＥＰＪ Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１６年１月１６日発行， （ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１１４０／ｅｐｊｄｓ／ｓ１３６８８－０１６－００６３－７）

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１の手法では、企業間の類似度に関する開示がない。また非特許文献１のコミュニティ分解手法は、同じコミュニティに属するか否かの二値化指標を求める手法であり、コミュニティの境界に属する企業の評価が容易でなかった。

【0006】

本開示のいくつかの態様によれば、サプライチェーンネットワークにおける企業間の類似度を適切に求める情報処理システム及び情報処理方法を提供できる。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一形態は、複数の企業にそれぞれ対応する複数のノードが、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係を示すリンクで接続された、サプライチェーンネットワークを取得するサプライチェーンネットワーク取得部と、前記複数の企業のうち処理対象ノードに対応する企業に製品を供給する上流側企業を含む上流側サブネットワーク、及び、前記処理対象ノードに対応する企業から製品の供給を受ける下流側企業を含む下流側サブネットワークの少なくとも一方を含むサブネットワークを、前記サプライチェーンネットワークから抽出するサブネットワーク抽出部と、前記処理対象ノードの前記サブネットワークに含まれる各ノードに対して、前記処理対象ノードまでの距離に応じた位相、及び、前記処理対象ノードへと向かう流量または前記処理対象ノードからの流量に応じた絶対値を有する複素数を割り当てることによって、前記処理対象ノードを表す複素ベクトルを求めるベクトル取得部と、前記複数のノードのうちの２つのノードに対応する２つの前記複素ベクトルに基づいて、前記２つのノードの間の類似度を算出する類似度算出部と、を含む情報処理システムに関係する。

【0008】

本開示の他の形態は、複数の企業にそれぞれ対応する複数のノードが、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係を示すリンクで接続された、サプライチェーンネットワークを取得し、前記複数の企業のうち処理対象ノードに対応する企業に製品を供給する上流側企業を含む上流側サブネットワーク、及び、前記処理対象ノードに対応する企業から製品の供給を受ける下流側企業を含む下流側サブネットワークの少なくとも一方を含むサブネットワークを、前記サプライチェーンネットワークから抽出し、前記処理対象ノードの前記サブネットワークに含まれる各ノードに対して、前記処理対象ノードまでの距離に応じた位相、及び、前記処理対象ノードへと向かう流量または前記処理対象ノードからの流量に応じた絶対値を有する複素数を割り当てることによって、前記処理対象ノードを表す複素ベクトルを求め、前記複数のノードのうちの２つのノードに対応する２つの前記複素ベクトルに基づいて、前記２つのノードの間の類似度を算出する、情報処理方法に関係する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】一実施形態に係る情報処理システムを含むシステムの構成例である。

【図2】図１のサーバシステムの詳細な構成例を示す機能ブロック図である。

【図3】図１の端末装置の詳細な構成例を示す機能ブロック図である。

【図4】図１の情報処理システムにおいて実行される処理の概略を示すフローチャートである。

【図5A】公開情報に基づいて取得されるデータの構造例である。

【図5B】公開情報に基づいて取得されるデータの構造例である。

【図5C】公開情報に基づいて取得されるサプライチェーンネットワークの一部の例を示す図である。

【図6】サプライチェーンネットワークを説明する模式図である。

【図7】類似度算出処理を説明するフローチャートである。

【図8】上流側サブネットワークの抽出処理を説明するフローチャートである。

【図9A】サブネットワークの一部の例を示す図である。

【図9B】サブネットワークの一部の例を示す図である。

【図10】サブネットワークの例を示す図である。

【図11A】ノードのベクトル表現を求める処理を説明するフローチャートである。

【図11B】ノードのベクトル表現を求める処理を説明するフローチャートである。

【図12A】サブネットワークにおける流量を例示する図である。

【図12B】サブネットワークにおける位相付き流量を例示する図である。

【図13】所与のノードに対応する複素ベクトルの例である。

【図14】サブネットワークにおける位相付き流量を例示する図である。

【図15A】類似度算出処理の一例を説明する図である。

【図15B】位相を用いずに類似度算出を行う比較例を説明する図である。

【図16】提示処理を説明するフローチャートである。

【図17】経路群の抽出について説明する模式図である。

【図18】特定のノードを削除させる操作入力について説明する模式図である。

【図19】削除処理による再描画の結果を示す模式図である。

【図20】削除処理の他の一例を説明する模式図である。

【図21】削除処理による他の一例の再描画の結果を示す模式図である。

【図22】削除する産業分類を指定するための入力画面の一例を示す図である。

【図23】産業分類により削除するノードが特定される場合における、削除処理を説明するフローチャートである。

【図24】産業分類により削除するノードが特定される場合における、削除処理による再描画の結果を示す模式図である。

【図25】ノード追加処理について説明する模式図である。

【図26】新たなノードを追加させる操作入力について説明する模式図である。

【図27】ノード追加処理を説明するフローチャートである。

【図28A】局所グラフの一例を示す図である。

【図28B】局所グラフの一例を示す図である。

【図29A】仮想の局所グラフの一例を示す図である。

【図29B】仮想の局所グラフの一例を示す図である。

【図30】追加ノードとリンクで接続されるノードが示す企業の表示例を示す図である。

【図31】ノード追加処理による再描画の結果を示す模式図である。

【図32】代替経路算出処理について説明する模式図である。

【図33】代替経路算出処理を説明するフローチャートである。

【図34】代替経路算出処理による再描画の結果を示す模式図である。

【図35】構造推定処理を説明するフローチャートである。

【図36】固有ベクトルを例示する図である。

【図37】構造推定の具体例を説明する模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、実施形態について、図面を参照しながら説明する。図面において、同一又は同等の構成要素には同一の符号を付し、同一又は同等の構成要素に関する説明が重複する場合は適宜省略する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された内容を限定するものではない。また、実施形態で説明される構成の全てが、必ずしも本開示の必須構成要件であるとは限らない。本開示で説明する機能を発揮する限りにおいて、実施形態で説明される構成は、適宜省略されてもよい。

【0011】

１．システム構成例
図１は、一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とを含む。ただし、情報処理システム１０を含むシステムの構成は必ずしも図１に限定されず、例えば一部の構成を省略したり他の構成を追加したりするなど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つが図示されているが、端末装置２００の数はこれに限定されない。また、構成の省略や追加などの変形実施が可能である点は、後述する図２及び図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、本明細書で説明する情報処理システム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、本明細書では、情報処理システム１０がサーバシステム１００である場合の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構成されていてもよい。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とを含んで構成されていてもよい。データベースサーバは、後述するサプライチェーンネットワーク１２１などを含む、種々のデータを記憶する。アプリケーションサーバは、後述する図４、図７、図８、図１１Ａ、図１１Ｂ、図１６、図２３、図２７、図３３及び図３５などを用いて説明する処理を実行する。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。このように、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、スマートフォンなどの携帯端末装置であってもよいし、本明細書で説明する機能を有する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と通信可能に接続される。以下、複数の端末装置を互いに区別する必要がない場合、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などの公衆通信網であるが、ＬＡＮ（Local Area Network）などであってもよい。

【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、分析などを行うＯＳＩＮＴ（Open Source Intelligence）システムである。ここでの公開情報は、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。例えば公開情報は、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などを含んでもよい。また、公開情報は、ＳＮＳ（Social Networking Service）において送受信される種々の情報を含んでもよい。例えばＳＮＳは、テキストまたは画像などを投稿可能なサービスを含み、本実施形態における公開情報は、当該テキストまたは画像、あるいはそれらに対する自然言語処理または画像処理などの結果を含んでもよい。

【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。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企業である。ノードに付与される属性は、公開情報に基づいて決定される情報であって、企業の名称、国籍、事業分野、産業分類、取引先及び取引品目などの種々の情報を含む。エンティティを表すノードが企業である場合、企業の産業分類を含む企業に関する属性が、ノードに付与される。なお、ここでの属性は、売り上げ、従業員数、株主及び出資比率、ボードメンバーなどを含んでよい。本実施形態では、属性のうち、少なくとも産業分類がノードに対して付与される。産業分類は、産業の種類をその性質ごとに分類したものである。産業分類として、例えば産業分類コードが用いられてよい。産業分類コードは、産業をいくつかに分類し、各分類結果に「０１」等のコードを割り当てた情報である。

【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とが、向きを有するリンクによって接続される。例えば、所与の企業が、他の企業に対して何らかの取引製品を提供（売却）しているとする。この場合、他の企業に対応するノードと、所与の企業に対応するノードとの間が、製品の売買関係（流通関係）を表すリンクによって接続される。ここでのリンクは、影響を与える側から受ける側への方向を有するリンクであり、例えば何らかの製品を売る側から買う側への方向を有するリンクである。つまり、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係が、リンクにより示される。

【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（例えば企業）を表す複数のノードが、取引関係を示す複数のリンクで接続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。リンクは方向を有するため、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。本実施形態におけるエンティティネットワークは、狭義にはサプライチェーンを表すサプライチェーンネットワーク１２１である。以下、本実施形態では、エンティティネットワークがサプライチェーンネットワーク１２１であるとして説明する。

【0020】

図２は、サーバシステム１００の詳細な構成例を示す機能ブロック図である。サーバシステム１００は、例えば図２に示すように、処理部１１０と、記憶部１２０と、通信部１３０と、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。プログラムは、サーバシステム１００に、本明細書で説明する処理を実行させるものを含んでよい。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、例えばサプライチェーンネットワーク取得部１１１と、サブネットワーク抽出部１１２と、経路抽出部１１３と、入力受付部１１４と、提示処理部１１５と、再描画部１１６と、類似度取得部１１７と、構造推定部１１８を含む。

【0024】

サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、サプライチェーンネットワーク１２１を取得する。例えばサプライチェーンネットワーク取得部１１１は、公開情報に基づいてサプライチェーンネットワーク１２１を作成することにより取得してもよい。公開情報は、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係情報を含む。サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、作成したサプライチェーンネットワーク１２１を、記憶部１２０に記憶する。ただし、サプライチェーンネットワーク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てもよい。この場合、サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、当該異なるシステムから作成結果を取得する処理を行ってもよい。

【0025】

サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、例えば図５Ａ－図５Ｃを用いて後述するように、企業間の取引関係に基づいて、複数の企業に対応する複数のノードが接続されたネットワークを、サプライチェーンネットワーク１２１として取得してもよい。

【0026】

サブネットワーク抽出部１１２は、サプライチェーンネットワーク取得部１１１が取得したサプライチェーンネットワーク１２１の一部を、サブネットワーク１２２として抽出する処理を行う。サブネットワーク１２２とは、例えばサプライチェーンネットワーク１２１のうち、直接的にまたは間接的に特定の企業を表すノードと接続されるノード群を含む有向グラフである。

【0027】

ここで、当該特定の企業は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれるノードにより示される複数の企業のうちの１つの企業である。特定の企業は、例えば、情報処理システム１０における分析の基準となる企業であってよい。特定の企業は、例えば、情報処理システム１０を利用するユーザが、所定の操作入力を行うことにより選択されてよい。以下、本明細書において、当該特定の企業を、「第１企業」とも言う。

【0028】

サブネットワーク抽出部１１２は、サプライチェーンネットワーク１２１のうち、第１企業に関係する部分であるサブネットワーク１２２を抽出する。ここでのサブネットワーク１２２は、第１企業に製品を供給する上流側企業を含む上流側サブネットワーク、及び、第１企業から製品の供給を受ける下流側企業を含む下流側サブネットワークの少なくとも一方を含む。本実施形態における上流とは、リンクにおける起点側、即ち、他の企業に対して物品を提供する側を表す。下流とは、リンクにおける終点側、即ち、他の企業から物品の提供を受ける側を表す。上流側企業とは、第１企業に直接物品を提供する企業を含む。ただし、本実施形態における上流側企業は、他の上流側企業の上流に位置する企業を含んでもよい。即ち、上流側企業は、他の企業を介して第１企業と接続される企業を含んでもよい。下流側企業についても同様に、第１企業から直接物品の提供を受ける企業、及び、他の下流側企業の下流に位置する企業を含んでもよい。

【0029】

なお、サブネットワーク１２２の抽出の基準となる特定の企業は、ベクトル表現の算出対象となる企業であってもよい。この場合、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる複数の企業が、順次、特定の企業として選択されてもよい。

【0030】

サブネットワーク抽出部１１２は、抽出したサブネットワーク１２２を、記憶部１２０に記憶してよい。

【0031】

経路抽出部１１３は、サブネットワーク抽出部１１２が抽出したサブネットワーク１２２において、１以上の経路を含む経路群を抽出する。ここで、経路は、１つのノードから１以上のリンクをたどって他のノードに至るまでのルートである。すなわち、経路は、１つのノードと他のノードとが１以上のリンクによって繋がれたルートである。

【0032】

本実施形態において、経路抽出部１１３は、第１企業を示すノードと第２企業を示すノードとが１以上のリンクによって繋がれた経路を１以上含む、経路群を抽出する。第２企業は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれるノードにより示される複数の企業のうちの１つの企業であり、第１企業とは異なる企業である。第２企業は、例えば、ユーザが入力受付部１１４に対して所定の操作入力を行うことにより指定されてよい。あるいは、第２企業は、入力受付部１１４で受け付けた条件の指定に基づき、経路抽出部１１３が、指定された条件に合致する企業を、第２企業として自動的に決定してもよい。第２企業は、例えば取引が規制されている規制企業であってよく、より具体的にはＥＳＧ（Environment, Social, Governance）の観点から問題がある企業であってもよい。あるいは、第２企業は、サブネットワーク１２２におけるチョークポイントに相当する企業であってもよい。

【0033】

経路抽出部１１３は、第１企業を示すノードと第２企業を示すノードとが１以上のリンクによって繋がれた経路のうち、特定の条件を満たす経路を抽出し、抽出した経路を経路群とすることができる。特定の条件は、適宜定められてよい。特定の条件は、例えば最短経路であってよい。特定の条件が最短経路である場合、経路抽出部１１３は、第１企業を示すノードと第２企業を示すノードとが１以上のリンクによって繋がれた経路のうち、経由するリンクの数が最も少ない経路を抽出する。特定の条件は、例えばユーザによる操作入力に基づいて定められてもよい。本実施形態では、特定の条件が、最短経路であるとして、以下説明する。

【0034】

入力受付部１１４は、情報処理システム１０を利用するユーザによる操作入力を受け付ける処理を行う。例えば、入力受付部１１４は、ユーザが端末装置２００の操作部２５０に対して行った操作入力に関する操作信号を、通信部１３０を介して端末装置２００から受信することにより、ユーザによる操作入力を受け付けることができる。あるいは、入力受付部１１４は、情報処理システム１０が備える不図示の操作部（入力インターフェイス）に対して、ユーザが行った操作入力を受け付けてもよい。

【0035】

ここでの操作入力は、第１企業の選択を行う操作を含む。操作入力は、第２企業の選択を行う操作を含んでもよい。操作入力は、経路抽出部１１３が第２企業を決定するための条件の入力を含んでもよい。また、本実施形態では、操作入力は、経路の再描画に関する操作入力を含む。経路の再描画に関する操作入力の詳細については、後述する。

【0036】

提示処理部１１５は、経路抽出部１１３が抽出した経路群をユーザに提示する処理を行う。本実施形態では、提示処理部１１５は、さらに、再描画部１１６が再描画した経路群をユーザに提示する処理も行う。例えば、提示処理部１１５は、表示画面を表示する処理を行う。表示画面は、例えば端末装置２００の表示部２４０に表示される画面である。例えば提示処理部１１５は、表示画面を生成し、通信部１３０を介して当該表示画面を端末装置２００に送信する処理を行う。また、表示画面そのものを送信するものには限定されず、提示処理部１１５は、表示画面を生成可能な情報（例えばマークアップ言語等）を送信する処理を行ってもよい。ただし、表示画面は、サーバシステム１００等の端末装置２００以外の機器に表示されてもよい。また提示処理部１１５による提示処理は表示処理に限定されず、音声等を用いた出力処理を含んでもよい。

【0037】

再描画部１１６は、経路抽出部１１３が抽出した経路群の再描画を行う。再描画部１１６は、例えば入力受付部１１４で受け付けた、経路の再描画に関する操作入力に基づいて、経路群を再描画する。本実施形態において、再描画部１１６は、削除処理部１６１と、ノード追加部１６２と、代替経路算出部１６３と、を含む。ただし、再描画部１１６は、必ずしも、削除処理部１６１、ノード追加部１６２及び代替経路算出部１６３の全てを含んでいなくてもよく、これらのうち少なくともいずれかを含んでいればよい。

【0038】

削除処理部１６１は、経路抽出部１１３が抽出した経路において特定のノードを削除する、削除処理を実行する。ノード追加部１６２は、経路抽出部１１３が抽出した経路群において新たな企業のノードを追加する、ノード追加処理を実行する。代替経路算出部１６３は、経路抽出部１１３が抽出した経路群に含まれる経路に類似する代替経路を算出する、代替経路算出処理を実行する。削除処理、ノード追加処理、及び、代替経路算出処理の詳細については、後述する。

【0039】

類似度取得部１１７は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる所与のノードと、他のノードとの間の類似度を求める。類似度取得部１１７は、ベクトル取得部１７１と、類似度算出部１７２を含む。ベクトル取得部１７１は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる各ノードのベクトル表現を求める。ベクトル表現を求める手法については、図１１Ａ～図１４等を用いて後述する。類似度算出部１７２は、当該ベクトル表現に基づいて、２つのノード間の類似度を算出する処理を行う。ここでの類似度は、例えば類似度合いが高いほど値が大きくなる数値データである。類似度算出処理の詳細については、図１５等を用いて後述する。

【0040】

構造推定部１１８は、サプライチェーンネットワーク１２１のネットワーク構造を分析する処理を行う。構造推定部１１８は、行列取得部１８１と、主要経路推定部１８２を含む。行列取得部１８１は、類似度取得部１１７によって取得された類似度に基づいて、複素相関行列Ｃを求める。主要経路推定部１８２は、複素相関行列Ｃの固有値分解を行うことによって、サプライチェーンネットワーク１２１の主要経路を推定する処理を行う。各処理の詳細については図３５～図３７を用いて後述する。

【0041】

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。

【0042】

記憶部１２０は、例えばサプライチェーンネットワーク取得部１１１が取得したサプライチェーンネットワーク１２１を記憶する。また、記憶部１２０は、例えばサブネットワーク抽出部１１２が抽出したサブネットワーク１２２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。また記憶部１２０は、産業分類コード１２３及び規制対象企業リスト１２４等を記憶してもよい。産業分類コード１２３は、産業をいくつかに分類し、各分類結果に「０１」等のコードを割り当てた情報である。規制対象企業リスト１２４は、例えばＥＳＧの観点から問題がある企業を特定する情報である。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。

【0043】

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。

【0044】

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。

【0045】

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。

【0046】

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。

【0047】

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。

【0048】

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、ユーザによる操作入力を受け付けるインターフェイスである。操作部２５０は、例えば端末装置２００に設けられるボタン等であってよい。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。

【0049】

２．処理の流れ
２．１ 全体フロー
図４は、本実施形態の情報処理システム１０において実行される処理の概略を説明するフローチャートである。

【0050】

まず、ステップＳ１０１において、サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、サプライチェーンネットワーク１２１を取得する。サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、サプライチェーンネットワーク１２１を記憶部１２０に記憶する。

【0051】

ステップＳ１０２において、類似度取得部１１７は、ステップＳ１０１で取得されたサプライチェーンネットワーク１２１に含まれる複数のノード間の類似度を算出する。類似度取得部１１７は、算出した類似度を記憶部１２０に記憶する。

【0052】

ステップＳ１０３において、情報処理システム１０は、サプライチェーンネットワーク１２１のうち、ユーザによる操作入力に基づく情報を提示する処理を行う。ステップＳ１０３の処理では、後述するように第１企業の選択入力受付、第２企業の特定、第１企業と第２企業を結ぶ経路群の提示等が行われる。また経路群の提示において、ステップＳ１０２で求められた類似度に基づいて提示対象となる経路が決定されてもよい。

【0053】

以下、各ステップの処理について詳細に説明する。

【0054】

２．２ サプライチェーンネットワークの取得
図４のステップＳ１０１に対応するサプライチェーンネットワーク１２１の取得処理について説明する。サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、公開情報に基づいて、サプライチェーンネットワーク１２１を生成してよい。公開情報には、例えば有価証券報告書やニュースリリース等の情報が含まれる。

【0055】

サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、多数の企業のそれぞれについて、企業の名称、国籍、事業分野、取引先と取引品目等の種々の情報を特定する。またサプライチェーンネットワーク取得部１１１は、公開情報に基づいて、各企業の従業員数、株主と出資比率、ボードメンバー等を特定してもよい。

【0056】

またサプライチェーンネットワーク取得部１１１は、公開情報に基づいて、各企業の評判を表す評判情報を取得してもよい。例えば、評判情報とは、対象の企業が、ＥＳＧ（Environment, Social, Governance）の観点から問題を有する企業であるか、制裁を受けた履歴があるか等を表す情報である。例えば評判情報は、輸出規制への違反をした企業であるか、紛争鉱物を取り扱う企業であるか、奴隷労働に関与する企業であるか、違法伐採に関する企業であるか等を表す情報であってもよい。また公開情報は、政府等の機関が発行する文書であってもよく、評判情報は、所定の国等において取引規制の対象となっているか否かを表す情報であってもよい。また上述したように公開情報はＳＮＳに関する情報を含んでもよく、ここでの評判情報はＳＮＳに基づいて決定される情報であってもよい。例えばサプライチェーンネットワーク取得部１１１は、ＳＮＳにおいて企業等の公式アカウントが発信した情報に基づいて評判情報を取得してもよい。また本実施形態の手法で用いられるＳＮＳの情報は、公式アカウントから発信するものには限定されない。例えばＳＮＳにおいて所定数以上のユーザが「紛争鉱物」、「奴隷労働」、「違法伐採」等のワードとともに所与の企業名を発信していた場合、当該企業に対して、ネガティブな評判情報が対応付けられてもよい。

【0057】

図５Ａ、図５Ｂは、公開情報に基づいて取得されるデータの構造例である。図５Ａに示すように、サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、公開情報に含まれる各企業について、企業名、産業分類、評判、国籍が対応付けられた情報を取得する。

【0058】

企業名は、例えば対象の企業の名称を表すテキストデータである。産業分類は、対象の企業の事業分野を表す情報である。評判は上記の通り、対象の企業が、ＥＳＧの観点から問題を有する企業であるか否か等を表す情報である。国籍は、対象の企業が属する国を表す情報である。

【0059】

なお図５Ａでは産業分類をテキストで図示しているが、産業分類を表す情報は産業分類コードであってもよい。例えば日本標準産業分類であれば、非鉄金属第１次製錬・精製業には「２３１」というコードが割り当てられ、半導体素子製造業には「２８１３」等のコードが割り当てられる。なお、産業分類は日本標準産業分類に限定されない。例えば産業分類は、国際標準産業分類やＮＡＩＣＳ（North American Industry Classification System）等、他の分類であってもよい。また産業分類コードも、産業分類にあわせて種々のコードを用いることが可能である。以下では、説明の便宜上、産業分類が分類名を表すテキストであるものとして説明する。ただし、以下の処理における分類名は産業分類コードに置き換えが可能である。また、記憶部１２０は図２に示すように産業分類コード１２３を含んでもよい。産業分類コード１２３は、例えば日本標準産業分類における分類名と分類コードを対応付けた情報である。処理部１１０は、産業分類コード１２３に基づいて、分類名と分類コードの間の変換処理を行ってもよい。

【0060】

また図５Ｂに示すように、サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、公開情報に基づいて、企業間の取引を表す情報を取得する。例えば公開情報に含まれる取引関係情報は、図５Ｂに示す情報、あるいは、図５Ｂに示す情報を特定することが可能な態様の情報である。企業間の取引を表す情報は、例えば販売元企業を特定する情報と、販売先企業を特定する情報と、取引される製品を特定する情報とを対応付けた情報である。

【0061】

サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、これらの情報に基づいて、企業をノードとし、取引関係をリンクとする有向グラフであるサプライチェーンネットワーク１２１を作成する。

【0062】

図５Ｃは、図５Ｂに示す取引関係に基づいて生成されるサプライチェーンネットワーク１２１の一部を例示する図である。図５Ｂに示すように、企業Ｃ１が、企業Ｃ１０に製品Ｐ１を売るという関係がある。この場合、サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、企業Ｃ１を表すノードと、企業Ｃ１０を表すノードとの間に、Ｃ１からＣ１０への向きのリンクを付与する。企業Ｃ１を表すノードには、図５Ａに示すように、企業名である「Ｃ１」の他、産業分類、評判、国籍等の情報が対応付けられる。企業Ｃ１０を表すノードについても同様である。またＣ１からＣ１０へと向かうリンクには、取引製品であるＰ１が対応付けられる。なおサプライチェーンネットワーク取得部１１１は、公開情報に基づいて、取引量や取引価格等の情報を取得してもよく、これらの情報がリンクに対応付けられてもよい。

【0063】

また、図５Ｂに示すように、企業Ｃ１０が、企業Ｃ５に製品Ｐ２を売るという関係があるとする。この場合、サプライチェーンネットワーク取得部１１１は、企業Ｃ１０を表すノードと、企業Ｃ５を表すノードの間に、Ｃ１０からＣ５への向きのリンクを付与する。各ノードには図５Ａに示す情報が対応付けられ、リンクには取引製品等に関する情報が対応付けられる。

【0064】

なお、上述したように、有向グラフであるサプライチェーンネットワーク１２１において、何らかのものを提供する（売る）側を「上流側」と表記し、何らかのものの提供を受ける（買う）側を「下流側」と表記する。なお上流及び下流の定義は、後述するサブネットワーク１２２に置いても同様である。

【0065】

ここでのサプライチェーンネットワーク１２１は、狭義には処理対象の公開情報に含まれるすべての企業に対応するノードを含むネットワークである。そのため、サプライチェーンネットワーク１２１は非常に多くのノードを含むネットワークであり、ノード数は数千程度や、それ以上であってもよい。ただし、公開情報に含まれる一部の企業を除外する等、サプライチェーンネットワーク１２１の構成手法は種々の変形実施が可能である。

【0066】

図６は、サプライチェーンネットワーク１２１の概略を示す図である。図６に示すように、サプライチェーンネットワーク１２１は、複数のノードが、取引関係を表すリンクによって結合された有向グラフである。なお、図６では説明を分かりやすくするため、製造工場であるか、流通拠点であるか等に応じてノードの形状を変えている。上述したように、各ノードに対応する企業の名称や産業分類等の情報が取得されているため、例えば産業分類に応じて表示態様を変える等の処理を実行することが可能である。ただし、本実施形態の手法では、ノードの形状を制御することは必須ではない。

【0067】

なお、図５Ａ及び図５Ｂはサプライチェーンネットワークに関するデータ構造の一例であり、具体的なデータ構造はこれに限定されない。例えば図５Ａや図５Ｂではリレーショナルデータベース等のテーブルデータを用いる例を示したが、他の構造のデータが用いられてもよい。またテーブルデータを用いる場合であっても、テーブル数は２つに限定されず、１つにまとめられてもよいし、３つ以上に分割して管理されてもよい。また図５Ａ、図５Ｂに示した項目の一部が省略されてもよいし、他の項目が追加されてもよい。例えばサプライチェーンネットワーク取得部１１１は企業名、産業分類コード、売買の向きを表す情報を取得し、他の情報については欠落が許容されてもよい。

【0068】

２．３ 類似度算出処理
図７は、図４のステップＳ１０２における類似度算出処理を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、まずステップＳ２０１において、サブネットワーク抽出部１１２は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれるノードのうちの１つを処理対象のノードとして選択し、当該ノード（以下、選択ノードと記載）に関するサブネットワーク１２２を抽出する。

【0069】

ステップＳ２０２において、ベクトル取得部１７１は、ステップＳ２０１で抽出されたサブネットワーク１２２に基づいて、選択ノードのベクトル表現を求める。ここでのベクトルは、図１３を用いて後述するように、大きさと位相を有する複素数を要素とする複素ベクトルである。

【0070】

ステップＳ２０３において、ベクトル取得部１７１は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる全てのノードのベクトル表現が求められたか否かを判定する。ただし、本実施形態ではサプライチェーンネットワーク１２１の全ノードについてベクトル表現を求めることは必須ではなく、類似度算出の対象とならない一部のノードに関する処理が省略されてもよい。

【0071】

ベクトル表現が未算出のノードが存在する場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻り、処理が継続される。例えばサブネットワーク抽出部１１２は、未算出のノードを選択ノードとして選択し、当該選択ノードのベクトル表現を求める。

【0072】

全ノードのベクトル表現が算出された場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０４において、類似度算出部１７２は、類似度算出の対象となる２つのノードを選択し、当該２つのノードに対応する２つの複素ベクトルに基づいて、当該２つのノード間の類似度を算出する。

【0073】

ステップＳ２０５において、類似度算出部１７２は、全てのノードの組み合わせにおいて類似度が算出されたかを判定する。例えば、サプライチェーンネットワーク１２１にｎ個（ｎは２以上の整数）のノードが含まれる場合、そこから２つのノードを選択する組み合わせは｛ｎ×（ｎ－１）｝／２通りである。類似度算出部１７２は、｛ｎ×（ｎ－１）｝／２通りの類似度が算出された場合に、全てのノードの組み合わせにおいて類似度が算出されたと判定してもよい。

【0074】

類似度が未算出の組み合わせが残っている場合（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、ステップＳ２０４に戻り処理が継続される。全てのノードの組み合わせにおいて類似度が算出された場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、類似度算出処理が終了する。ただし、類似度算出部１７２は、｛ｎ×（ｎ－１）｝／２通りの全てについて類似度を求めるのではなく、類似度を求める必要がある組み合わせのみを対象として、類似度を算出してもよく、具体的な処理内容は種々の変形実施が可能である。以下、各ステップの詳細について説明する。

【0075】

２．３．１ サブネットワークの抽出
図８は、図７のステップＳ２０１に対応するサブネットワーク抽出処理を説明するフローチャートである。

【0076】

ステップＳ３０１において、サブネットワーク抽出部１１２は、サブネットワーク１２２の抽出の基準となる特定の企業を決定する。例えば、ここでの特定の企業は図７のステップＳ２０１で選択される選択ノードであってもよい。例えば図７のステップＳ２０１～Ｓ２０３に示したように、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる複数のノードが順次、選択ノードとして選択される。以下、特定の企業を企業Ａとも表記する。

【0077】

ステップＳ３０２において、サブネットワーク抽出部１１２は、選択ノードに対応する企業Ａに隣接し、当該企業Ａに何かを売っている企業Ｘをすべて選択し、この集合をＳ１（Ａ）とする。

【0078】

図９Ａは、Ｓ１（Ａ）を例示する図である。例えば図９Ａは、サプライチェーンネットワーク１２１のうち、企業Ａを含む一部を抽出した図である。図９Ａの例では、企業Ｘ１を表すノードが、Ｘ１からＡへと向かうリンクによって、企業Ａを表すノードと直接接続されている。すなわち、Ｘ１は、企業Ａに隣接し、企業Ａに何かを売っている企業であるため、Ｓ１（Ａ）の要素と判定される。同様に、Ｘ２及びＸ３も企業Ａに隣接し、企業Ａに何かを売っている企業であるため、Ｓ１（Ａ）の要素と判定される。この場合のＳ１（Ａ）は、（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）という３つの要素からなる集合である。

【0079】

ステップＳ３０３において、サブネットワーク抽出部１１２は、探索のための変数ｉを１に初期化し、Ｓｉ＋１（Ａ）を空集合とする。ここではｉ＝１に初期化するため、Ｓｉ＋１（Ａ）はＳ２（Ａ）となる。従って、ここでは、サブネットワーク抽出部１１２は、Ｓ２（Ａ）を空集合とする。

【0080】

ステップＳ３０４において、サブネットワーク抽出部１１２は、Ｓｉ（Ａ）の各要素Ｘに対して、Ｘに隣接し、Ｘに製品を売っている企業Ｙのすべてに対し、企業ＹをＳｉ＋１（Ａ）に追加する。所与の企業Ａを対象として初めてステップＳ３０４の処理が行われる場合、ｉ＝１である。よって、この場合、サブネットワーク抽出部１１２は、Ｓ１（Ａ）の各要素Ｘに対して、Ｘに隣接し、Ｘに製品を売っている企業Ｙのすべてを、Ｓ２（Ａ）に追加する。

【0081】

図９Ｂは、Ｓ２（Ａ）を例示する図である。Ｓ１（Ａ）は、この例では図９Ａを用いて上述したとおり、（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）という３つの要素からなる集合である。サブネットワーク抽出部１１２は、まずＸ１に隣接し、Ｘ１に製品を売っている企業Ｙを特定する。ここではＸ４及びＸ５の２つが条件を満たすため、この２つの企業がＳ２（Ａ）に追加される。次にサブネットワーク抽出部１１２は、Ｘ２に隣接し、Ｘ２に製品を売っている企業Ｙを特定する。ここではＸ５及びＸ６の２つが条件を満たす。Ｘ５についてはすでにＳ２（Ａ）に追加済であるため、Ｘ６がＳ２（Ａ）に追加される。次にサブネットワーク抽出部１１２は、Ｘ３に隣接し、Ｘ３に製品を売っている企業Ｙを特定する。ここではＸ７、Ｘ８及びＸ９の３つが条件を満たすため、この３つの企業がＳ２（Ａ）に追加される。結果として、ステップＳ３０４では、例えば図９Ｂに示すように、Ｓ２（Ａ）として、（Ｘ４，Ｘ５，Ｘ６，Ｘ７，Ｘ８，Ｘ９）という６つの要素からなる集合が生成される。

【0082】

ステップＳ３０５において、サブネットワーク抽出部１１２は、Ｓｉ＋１（Ａ）が空集合であるか否かを判定する。図９Ｂの例であれば、Ｓ２（Ａ）は６つの要素を含むため、空集合ではない（ステップＳ３０５：Ｎｏ）と判定される。この場合、ステップＳ３０６において、サブネットワーク抽出部１１２は、変数ｉをインクリメントして、Ｓｉ＋１（Ａ）を空集合に初期化する。そして、ステップＳ３０４の処理に戻る。例えばサブネットワーク抽出部１１２は、図９Ｂに示すようにＳ２（Ａ）を求めた後、ステップＳ３０６において、Ｓ３（Ａ）を空集合に初期化した上でステップＳ３０４の処理に戻る。

【0083】

この場合、ステップＳ３０４において、サブネットワーク抽出部１１２は、Ｓ２（Ａ）の各要素Ｘに隣接し、Ｘに製品を売っている企業Ｙを特定し、企業ＹをＳ３（Ａ）に追加する。例えばサブネットワーク抽出部１１２は、Ｘ４に隣接しＸ４に製品を売っている企業を特定し、特定された企業をＳ３（Ａ）に追加する。Ｘ５からＸ９についても同様であり、サブネットワーク抽出部１１２は、各企業に隣接し、且つ、製品を売っている企業をＳ３（Ａ）に追加する。

【0084】

もしＳ３（Ａ）が空集合でなければ、ステップＳ３０５の判定結果がＮｏとなるため、再度ステップＳ３０４に戻り、Ｓ４（Ａ）を求める処理が実行される。これ以降の処理も同様であり、Ｓｉ＋１（Ａ）が空集合となるまで、ステップＳ３０４からＳ３０６の処理が繰り返される。

【0085】

ステップＳ３０５においてＳｉ＋１（Ａ）が空集合とは、ステップＳ３０４の処理によって条件を満たす要素が１つも見つからないことを表す。即ち、Ｓｉ（Ａ）の要素である企業Ｘのいずれにも、それ以上、上流側の企業が存在しないことを表す。

【0086】

よってこの場合（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ３０７において、サブネットワーク抽出部１１２は、Ｓ１（Ａ）、Ｓ２（Ａ）、…、Ｓｉ（Ａ）の和集合をＳとする。

【0087】

ステップＳ３０８において、サブネットワーク抽出部１１２は、企業Ａと、Ｓに含まれるすべての企業に対応するノードを含む有向グラフを、サブネットワークとして出力する。ここでのサブネットワークは、選択ノードに対応する企業Ａを基準として上流側の企業を表すサブネットワークであるため、上流側サブネットワークとも表記する。

【0088】

図１０は、上流側サブネットワークの例である。図１０に示すように、上流側サブネットワークは、企業Ａと直接的または間接的に接続される企業を表すノードからなる有向グラフである。このようにすれば、サプライチェーンネットワーク１２１のうち、所望の企業に関連する部分を適切に抽出することが可能になる。ここではベクトル表現の算出対象となる企業が企業Ａとして選択される。上流側サブネットワークは、企業Ａのサプライチェーンに含まれる企業や、各企業と企業Ａとの具体的な接続関係を特定可能な情報であるため、企業Ａの特徴を複素ベクトルで表現する上で有用な情報である。

【0089】

なお、ステップＳ３０４においてＳｉ＋１（Ａ）を求める際、サブネットワーク抽出部１１２は、「Ｓｉ（Ａ）の要素Ｘに隣接しＸに何かを売っている」という条件に加えて、「｛Ａ｝、Ｓ１（Ａ）、…、及びＳｉ（Ａ）の和集合に含まれない」という条件に基づいて企業Ｙを特定してもよい。

【0090】

例えば３つの企業Ｘａ，Ｘｂ、Ｘｃについて、Ｘａ←Ｘｂ←Ｘｃ←Ｘａという循環が存在する場合であって、ＸａがＳｉ－２（Ａ）の要素であり、ＸｂがＳｉ－１（Ａ）の要素であり、ＸｃがＳｉ（Ａ）の要素である場合を考える。「Ｘａ←Ｘｂ」は、ＸｂがＸａに隣接し且つ何かを売っていることを表す。この場合、ＸａはすでにＳｉ－２（Ａ）の要素であるが、Ｘｃに隣接しＸｃに何かを売っているため、Ｓｉ＋１（Ａ）の要素となり得る。すなわち、循環まで考慮すると、サブネットワーク抽出部１１２による処理が複雑化するおそれがある。その点、上記「｛Ａ｝、Ｓ１（Ａ）、…、及びＳｉ（Ａ）の和集合に含まれない」という条件を追加することによって、ＸａはＳｉ＋１（Ａ）の要素から除外されるため、処理の簡略化が可能である。

【0091】

また図８のステップＳ３０５において、サブネットワーク抽出部１１２は、Ｓｉ＋１（Ａ）が空集合であるか否かの判定に加えて、ｉ≧ｋであるか否かを判定してもよい。ここでｋは、サブネットワーク１２２の抽出対象となる段数を決定する値である。ｋは例えば３程度の値であるが、異なる値が設定されてもよい。サブネットワーク抽出部１１２は、Ｓｉ＋１（Ａ）が空集合であるという第１条件と、ｉ≧ｋであるという第２条件の少なくとも一方が満たされた場合に、ステップＳ３０５でＮｏと判定し、それ以上の探索を終了してもよい。このようにすれば、ベクトル表現を求めるためのサブネットワーク１２２の上流側の段数をｋ段に限定できる。そのため、選択ノードに対応する企業との距離が遠い企業を処理から除外できるため、処理負荷の軽減が可能になる。より具体的には後述するベクトル表現において値が０となる要素の数を増やすことができるため、類似度算出における計算負荷を軽減できる。

【0092】

なお以上では企業Ａを基準として上流側の企業からなる上流側サブネットワークについて説明した。ただしサブネットワークは上流側サブネットワークに限定されず、下流側サブネットワークを含んでもよい。下流側についても探索方向が変わるのみであり、処理は図８と同様であるため説明は省略する。

【0093】

例えばサブネットワーク抽出部１１２は、選択ノードの上流ｋ段、及び下流ｋ段の範囲において当該選択ノードのサブネットワーク１２２を抽出し、抽出したサブネットワーク１２２をベクトル取得部１７１に出力する。

【0094】

２．３．２ ベクトル表現
図７のステップＳ２０２におけるベクトル表現の算出処理について説明する。本実施形態の手法では、ベクトル取得部１７１は、処理対象ノード（選択ノード）のサブネットワーク１２２に含まれる各ノードに対して、処理対象ノードまでの距離に応じた位相、及び、処理対象ノードへと向かう流量または処理対象ノードからの流量に応じた絶対値を有する複素数を割り当てることによって、処理対象ノードを表す複素ベクトルを求める。なお本実施形態における流量とは、有向グラフにおいて当該グラフ上を流れるものの量を表す。本実施形態のグラフは上流側企業から下流側企業へ向かう方向の有向グラフであり、流量とは上流側企業が下流側企業へ与える影響度合いを表す。本実施形態の流量は、図１２Ａを用いて後述するように、有向グラフ（サプライチェーンネットワーク１２１，サブネットワーク１２２）におけるノードの接続関係に基づいて決定される情報であってもよい。また流量は、例えば上流側企業から下流側企業へ供給される製品（材料、原料、製造装置等を含む）の具体的な量を反映した情報であってもよい。

【0095】

本実施形態の手法によれば、有向グラフであるサプライチェーンネットワーク１２１（狭義にはそのうちのサブネットワーク１２２）における流量（フロー）の大きさを絶対値により表現することに加えて、ノード間の距離を位相により表現することが可能になる。そのため、選択ノードを含むサブネットワーク１２２（局所グラフ）の構造を正確に反映したベクトル表現が可能になる。より具体的には、サプライチェーンにおけるノードのベクトル表現として、当該ノードがその上流、下流において、どのような企業とつながっているかという情報を、詳細に反映する情報を用いることが可能になる。

【0096】

図１１Ａ及び図１１Ｂは、図７のステップＳ２０２に対応する選択ノードのベクトル表現を求める処理を説明するフローチャートである。まずステップＳ４０１において、ベクトル取得部１７１は、上流側ノードに関する初期化処理を実行する。以下では、選択ノードｎｓの上流側ノードをｘとしたとしき、上流側ノードｘの位相付き流量をＦ^＋（Δθ，ｘ）とする。ベクトル取得部１７１は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれ、且つ、選択ノードｎｓよりも上流側に位置する全ての上流側ノードｘについて、Ｆ^＋（Δθ，ｘ）を０で初期化する。またベクトル取得部１７１は、選択ノードｎｓ自身の位相付き流量であるＦ^＋（Δθ，ｎｓ）を１に設定する。また選択ノードから上流にｍ段離れたノードの集合をＮ_ｍ ^＋とする。選択ノードｎｓから０段離れたノードは選択ノード自身となるため、Ｎ_０ ^＋＝｛ｎｓ｝である。またベクトル取得部１７１は、ｍを１で初期化する。

【0097】

ステップＳ４０２において、ベクトル取得部１７１は、ｍ＞ｋと、Ｎ_ｍ ^＋＝φの少なくとも一方が満たされるかを判定する。ここでのｋは、例えばサブネットワーク１２２の抽出処理において上述したｋと同様であり、探索範囲の上限段数を表す数値である。φは空集合を表す。

【0098】

ｍ≦ｋ、且つ、Ｎ_ｍ ^＋≠φである場合（ステップＳ４０２：Ｎｏ）、ステップＳ４０３において、ベクトル取得部１７１は、Ｎ_ｍ ^＋に含まれる全てのノードｘを対象として、下式（１）を用いてＦ^＋（Δθ，ｘ）を更新する。

【0099】

【数1】

【0100】

図１２Ａ、図１２Ｂを用いて具体例を説明する。図１２Ａ及び図１２Ｂでは、サプライチェーンネットワーク１２１として、全ノード数ｎ＝１４の例を示している。ここで、選択ノードとしてノード８が選択された場合を考える。なおここでのサプライチェーンネットワーク１２１は小規模であり、サプライチェーンネットワーク１２１と、ノード８の上下３段分のサブネットワーク１２２が同一となるため、以下の説明ではサプライチェーンネットワーク１２１とサブネットワーク１２２を区別しない。

【0101】

図１２Ａは、サプライチェーンネットワーク１２１のノード８に着目した場合の流量を示す図である。この場合、ノード８から上流に１段離れたノードは、ノード３とノード４となる。即ち、ノード８の１段上流からノード８へと流れ込むためのリンクは、ノード３とノード８を結ぶリンクと、ノード４とノード８を結ぶリンクの２本となる。よってノード８に流れ込む流量を１とした場合、当該流量が２本のリンクに所与の比率で分配されることになる。

【0102】

例えば分配比率が等分である場合、ノード３からノード８への流量が１／２、ノード４からノード８への流量が１／２となる。当然、ノード８の１段上流からノード８へと流れ込むためのリンクがＮ本（Ｎは２以上の整数）である場合、各リンクに対応する流量は１／Ｎとなる。以下では分配比率が等分である例について説明する。ただし、具体的な製品の取引量等がリンクに対応付けられている場合、当該取引量等に基づいて分配比率が設定されてもよい。

【0103】

分配比率が決定されたら、具体的に上式（１）の計算が行われる。例えばＦ^＋（Δθ，３）を求める場合、右辺第１項の更新前のＦ^＋（Δθ，３）は初期値そのものとなるため０である。またＮ_０ ^＋は、ノード８のみとなるため、「Ｎ_ｍ－１ ^＋の中でｘにつながるノードｙすべて」はノード８となる。またノード３とノード８を結ぶリンクの分配比率は上記の通り１／２である。またＦ^＋（Δθ，ｙ）は、選択ノードであるノード８の位相付き流量であるため、ステップＳ４０１で設定したとおり１である。従って、Ｆ^＋（Δθ，３）は以下のように更新される。同様に、Ｆ^＋（Δθ，４）は以下のように更新される。
Ｆ^＋（Δθ，３）＝０＋ｅ^ｉΔθ×（１／２）×１＝０．５ｅ^ｉΔθ
Ｆ^＋（Δθ，４）＝０＋ｅ^ｉΔθ×（１／２）×１＝０．５ｅ^ｉΔθ

【0104】

図１２Ｂは、図１２Ａと同様のサプライチェーンネットワーク１２１を対象とした場合であって、ノード８を選択ノードとしたときの各ノードの位相付き流量を例示した図である。上述したように、ノード３及び４の位相付き流量は、いずれも０．５ｅ^ｉΔθとなる。

【0105】

次のステップＳ４０４において、ベクトル取得部１７１はｍをインクリメントし、ステップＳ４０２に戻って処理を行う。例えば２回目のステップＳ４０２の処理ではｍ＝２に設定されているため、２＞ｋであるかの判定、及び、Ｎ_２ ^＋が空集合であるかの判定が行われる。

【0106】

例えばｋ＝３である場合、２＞ｋは満たされない。また図１２Ａ、図１２Ｂの例では、ノード８から上流に２段離れたノードとして、ノード３の１段上流に隣接し且つノード４の１段上流に隣接するノード１と、ノード４の１段上流に隣接するノード２が存在する。即ち、Ｎ_２ ^＋はノード１とノード２の集合であり、空集合ではない。よってこの例ではベクトル取得部１７１は、ステップＳ４０２でＮｏと判定し、ステップＳ４０３の処理を実行する。

【0107】

この場合、Ｎ_２ ^＋に含まれるノード１とノード２を対象として位相付き流量の更新処理が実行される。図１２Ａに示すように、ノード３から上流に１段離れたノードは、ノード１のみとなる。即ち、ノード３の１段上流からノード３へと流れ込むためのリンクは、ノード１とノード３を結ぶリンクの１本のみとなる。よってノード３の流量は、その全てがノード１に起因する流量となるため、分配比率は１になる。

【0108】

またノード４から上流に１段離れたノードは、ノード１とノード２の２つとなる。即ち、ノード４の１段上流からノード４へと流れ込むためのリンクは、ノード１とノード４を結ぶリンクと、ノード２とノード４を結ぶリンクの２本となる。よってノード４の流量は、その１／２がノード１に起因し、残り１／２がノード２に起因する流量となるため、分配比率はそれぞれ１／２になる。

【0109】

分配比率が決定されたら、具体的に上式（１）の計算が行われる。例えばＦ^＋（Δθ，１）を求める場合、右辺第１項の更新前のＦ^＋（Δθ，１）は初期値そのものとなるため０である。またＮ_１ ^＋は、ノード３とノード４であり、この両方がノード１とつながるため、「Ｎ_ｍ－１ ^＋の中でｘにつながるノードｙすべて」はノード３とノード４の２つとなる。またノード１とノード３を結ぶリンクの分配比率は１であり、ノード３の位相付き流量Ｆ^＋（Δθ，３）は上述したとおり０．５ｅ^ｉΔθである。またノード１とノード４を結ぶリンクの分配比率は１／２であり、ノード４の位相付き流量Ｆ^＋（Δθ，４）は上述したとおり０．５ｅ^ｉΔθである。従って、Ｆ^＋（Δθ，１）は以下のように更新される。
Ｆ^＋（Δθ，１）＝０＋ｅ^ｉΔθ×｛１×０．５ｅ^ｉΔθ＋１／２×０．５ｅ^ｉΔθ｝
＝０．７５ｅ^２ｉΔθ

【0110】

またＦ^＋（Δθ，２）を求める場合、右辺第１項の更新前のＦ^＋（Δθ，２）は初期値そのものとなるため０である。またＮ_１ ^＋は、ノード３とノード４であり、このうちノード２とつながるのはノード４のみであるため、「Ｎ_ｍ－１ ^＋の中でｘにつながるノードｙすべて」はノード４の１つとなる。またノード２とノード４を結ぶリンクの分配比率は１／２であり、ノード４の位相付き流量Ｆ^＋（Δθ，４）は上述したとおり０．５ｅ^ｉΔθである。従って、Ｆ^＋（Δθ，２）は以下のように更新される。
Ｆ^＋（Δθ，２）＝０＋ｅ^ｉΔθ×｛１／２×０．５ｅ^ｉΔθ｝＝０．２５ｅ^２ｉΔθ

【0111】

以上の説明から分かるように、選択ノードからの段数が増えるごとにｅ^ｉΔθが乗算されることになるため、位相がΔθずつずれている。即ち、本実施形態の手法では、選択ノードから上流にｍ段離れたノードの位相は、ｍΔθとなる。

【0112】

次のステップＳ４０４において、ベクトル取得部１７１はｍをインクリメントし、ステップＳ４０２に戻って処理を行う。例えば３回目のステップＳ４０２の処理ではｍ＝３に設定されているため、３＞ｋであるかの判定、及び、Ｎ_３ ^＋が空集合であるかの判定が行われる。

【0113】

図１２Ａ、図１２Ｂのサプライチェーンネットワーク１２１の例では、ノード１よりも上流のノード、及び、ノード２よりも上流のノードは存在しないため、Ｎ_３ ^＋が空集合となる。よってステップＳ４０２でＹｅｓと判定され、図１１Ｂに示す下流側の処理に移行する。Ｎ_３ ^＋が空集合でなく、且つｋ≧３である場合には、ステップＳ４０２でＮｏと判定されるため、Ｎ_３ ^＋に含まれる各ノードを対象として、位相付き流量の更新処理が実行される。即ち、本実施形態の手法では、上流側にｋ段分の処理が完了する、及び、それよりも上流側にノードが存在しないという条件の少なくとも一方が満たされるまで、１段ずつ上流に向かって位相付き流量を更新する処理が繰り返される。

【0114】

上流側の処理が完了した場合、図１１ＢのステップＳ４０５において、ベクトル取得部１７１は、下流側ノードに関する初期化処理を実行する。以下では、選択ノードｎｓの下流側ノードをｘとしたとしき、下流側ノードｘの位相付き流量をＦ^－（Δθ，ｘ）とする。ベクトル取得部１７１は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれ、且つ、選択ノードｎｓよりも下流側に位置する全ての下流側ノードｘについて、Ｆ^－（Δθ，ｘ）を０で初期化する。またベクトル取得部１７１は、選択ノードｎｓ自身の位相付き流量であるＦ^－（Δθ，ｎｓ）を１に設定する。また選択ノードから下流にｍ段離れたノードの集合をＮ_ｍ ^－とする。選択ノードｎｓから０段離れたノードは選択ノード自身となるため、Ｎ_０ ^－＝｛ｎｓ｝である。またベクトル取得部１７１は、ｍを１で初期化する。

【0115】

ステップＳ４０６において、ベクトル取得部１７１は、ｍ＞ｋと、Ｎ_ｍ ^－＝φの少なくとも一方が満たされるかを判定する。即ち、下流側においても上流側と同様に、ｋ段分の処理が完了する、または、それよりも下流側にノードが存在しないという条件が満たされるまで、処理が繰り返される。

【0116】

ｋ段分の処理が完了しておらず、且つ、下流側にノードが存在する場合（ステップＳ４０６：Ｎｏ）、ベクトル取得部１７１は、Ｎ_ｍ ^－に含まれる全てのノードｘを対象として、下式（２）を用いてＦ^－（Δθ，ｘ）を更新する。

【0117】

【数2】

【0118】

図１２Ａの例であれば、選択ノードであるノード８から下流に１段離れたノードは、ノード１１とノード１２となる。即ち、ノード８からノード８の１段下流へと流れ出るためのリンクは、ノード８とノード１１を結ぶリンクと、ノード８とノード１２を結ぶリンクの２本となる。よってノード８から流れ出る流量を１とした場合、当該流量が２本のリンクに所与の比率で分配されることになる。分配比率が等分である場合、ノード８からノード１１への流量が１／２、ノード８からノード１２への流量が１／２となる。

【0119】

分配比率が決定されたら、具体的に上式（２）の計算が行われる。例えばＦ^－（Δθ，１１）を求める場合、右辺第１項の更新前のＦ^－（Δθ，１１）は初期値そのものとなるため０である。またＮ_０ ^－は、ノード８のみとなるため、「Ｎ_ｍ－１ ^－の中でｘにつながるノードｙすべて」はノード８となる。またノード８とノード１１を結ぶリンクの分配比率は上記の通り１／２である。またＦ^－（Δθ，ｙ）は、選択ノードであるノード８の位相付き流量であるため、ステップＳ４０５で設定したとおり１である。従って、Ｆ^－（Δθ，１１）は以下のように更新される。同様に、Ｆ^＋（Δθ，１２）は以下のように更新される。
Ｆ^－（Δθ，１１）＝０＋ｅ^－ｉΔθ×（１／２）×１＝０．５ｅ^－ｉΔθ
Ｆ^－（Δθ，１２）＝０＋ｅ^－ｉΔθ×（１／２）×１＝０．５ｅ^－ｉΔθ

【0120】

次のステップＳ４０８において、ベクトル取得部１７１はｍをインクリメントし、ステップＳ４０６に戻って処理を行う。例えば２回目のステップＳ４０６の処理ではｍ＝２に設定されているため、２＞ｋであるかの判定、及び、Ｎ_２ ^－が空集合であるかの判定が行われる。

【0121】

図１２Ａ、図１２Ｂの例では、Ｎ_２ ^－に含まれるノード１３及びノード１４に関する処理が行われ、Ｆ^－（Δθ，１３）及びＦ^－（Δθ，１４）が更新される。処理の詳細については、以上で説明した例と同様であるため説明を省略する。なお選択ノードからの段数が増えるごとにｅ^－ｉΔθが乗算されることになるため、位相が－Δθずつずれている。即ち、本実施形態の手法では、選択ノードから下流にｍ段離れたノードの位相は、－ｍΔθとなる。

【0122】

下流側にｋ段分の処理が完了する、及び、それよりも下流側にノードが存在しないという条件の少なくとも一方が満たされた場合（ステップＳ４０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０９において、ベクトル取得部１７１は、各ノードについて求められた位相付き流量に基づいて、選択ノードのベクトル表現を決定する。

【0123】

具体的には、ベクトル取得部１７１は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれるｎ個のノードの全てについて、位相付き流量を所定順に並べたｎ次元複素ベクトルを、選択ノードのベクトル表現とする。

【0124】

図１３は、図１２Ａ及び図１２Ｂを用いて上述した例におけるベクトル表現を示す図である。上述したように、ここでのサプライチェーンネットワーク１２１は１４個のノードを含むため、求められるベクトルは１４次元複素ベクトルとなる。例えば１４次元複素ベクトルは、ノード１～ノード１４の位相付き流量をこの順に並べたベクトルである。ただし、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる複数のノードの順序はこれに限定されず、種々の変形実施が可能である。

【0125】

上述したように、ノード１～ノード４、ノード１１～ノード１４は選択ノードであるノード８に接続されるため、位相付き流量が更新される。従って、１～４番目、及び１１～１４番目の要素は０でない複素数となる。一方、ノード５～ノード７、ノード９～ノード１０は更新対象とならないため位相付き流量は初期値である０のままとなる。従って、５～７番目、９～１０番目の要素は０となる。８番目の要素は、ノード８自身の位相付き流量であるため１となる。

【0126】

本実施形態の手法によれば、流量そのものだけでなく、選択ノードからの段数を考慮したベクトル表現を用いることが可能になる。図１３の例であれば、複素ベクトルの１番目の要素の位相が２Δθであることから、当該複素ベクトルは、ノード１が選択ノードから上流に２段離れているという情報を保持できる。同様に、３番目の要素の位相がΔθであることから、複素ベクトルは、ノード３が選択ノードから上流に１段離れているという情報を保持できる。これらの情報を保持する複素ベクトルを類似度算出等の処理に用いることによって、段数を含む情報が処理に反映されるため、処理精度を向上させることが可能になる。

【0127】

なお、上下ｋ段までの処理を行う場合、要素となる複素数の位相は、上流側でΔθ、２Δθ、３Δθ、・・・、ｋΔθとなり、下流側で－Δθ、－２Δθ、－３Δθ、・・・、－ｋΔθとなる。位相と段数の関係を明確にするためには、これらの位相が互いに重複しないことが望ましい。例えば、ｋ＝３である場合にΔθ＝π／２に設定してしまうと、ｅ^２ｉΔθ＝ｅ^{－２ｉΔθ}＝－１等の重複が発生するため、例えば上流側に２段離れていることと、下流側に２段離れていることの区別が難しくなる。よって本実施形態では、Δθはｋに基づいて値が設定されてもよい。例えばΔθは、（ｋ＋１）×Δθ＝πを満たす正の実数である。

【0128】

図１４は、異なる構造のサプライチェーンネットワーク１２１の一部を例示する図である。図１４において、ノード１が選択ノードとして選択され、ノード２～ノード５等の位相付き流量を求める場合を考える。

【0129】

ここでノード５は、ノード１と直接接続されるため、Ｎ_１ ^＋に含まれるノードである。具体的には、ノード５の位相付き流量Ｆ^＋（Δθ，５）は、Ｎ_１ ^＋を対象とした処理により以下のように更新される。
Ｆ^＋（Δθ，５）＝０＋ｅ^ｉΔθ×（１／３）×１＝（１／３）ｅ^ｉΔθ

【0130】

またノード５は、Ｎ_１ ^＋に含まれるノード２から１段上流のノードであるため、Ｎ_２ ^＋に含まれるノードである。具体的には、ノード５の位相付き流量Ｆ^＋（Δθ，５）は、Ｎ_２ ^＋を対象とした処理により以下のように更新される。なおノード２の位相付き流量Ｆ^＋（Δθ，２）は（１／３）ｅ^ｉΔθである。
Ｆ^＋（Δθ，５）＝（１／３）ｅ^ｉΔθ＋ｅ^ｉΔθ×（１／２）×（１／３）ｅ^ｉΔθ
＝（１／３）ｅ^ｉΔθ＋（１／６）ｅ^２ｉΔθ

【0131】

さらにノード５は、Ｎ_２ ^＋に含まれるノード４から１段上流のノードであるため、Ｎ_３ ^＋に含まれるノードである。具体的には、ノード５の位相付き流量Ｆ^＋（Δθ，５）は、Ｎ_３ ^＋を対象とした処理により以下のように更新される。なお、ノード４の位相付き流量Ｆ^＋（Δθ，４）は（１／６）ｅ^２ｉΔθである。
Ｆ^＋（Δθ，５）＝（１／３）ｅ^ｉΔθ＋（１／６）ｅ^２ｉΔθ
＋ｅ^ｉΔθ×（１／２）×（１／６）ｅ^２ｉΔθ
＝（１／３）ｅ^ｉΔθ＋（１／６）ｅ^２ｉΔθ＋（１／１２）ｅ^３ｉΔθ

【0132】

以上のように、本実施形態の手法では、選択ノードから対象ノードまでの経路として、距離（段数）の異なる複数の経路が存在するネットワーク構造であったとしても、対象ノードの位相付き流量を用いて、当該ネットワーク構造を表現することが可能になる。例えば上述の例であれば、Ｆ^＋（Δθ，５）には位相がΔθの項と、２Δθの項と、３Δθの項の３つが含まれるため、図１４に示したサブネットワーク１２２の構造が適切にベクトル表現に反映される。

【0133】

２．３．３ 類似度算出
図７のステップＳ２０４における類似度の算出処理について説明する。なお、ステップＳ２０２の処理がサプライチェーンネットワーク１２１に含まれる各ノードを対象として実行されることによって、各ノードのベクトル表現が求められている。

【0134】

本実施形態の類似度算出部１７２は、２つの複素ベクトルである第１複素ベクトルと第２複素ベクトルのエルミート内積と、第１複素ベクトルのノルムと第２複素ベクトルのノルムの積を求め、エルミート内積とノルムの積の比の実数部分に基づいて、類似度を算出してもよい。

【0135】

例えば、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれるｎ個のノードのうち、ノードｉのベクトル表現をｘ_ｉ、ノードｊのベクトル表現をｘ_ｊとする。ｉ及びｊは、１≦ｉ≦ｎ、１≦ｊ≦ｎ、ｉ≠ｊを満たす整数である。またｘ_ｉ及びｘ_ｊは、上述したとおり、それぞれがｎ次元複素ベクトルである。

【0136】

この場合、類似度算出部１７２は、下式（３）に基づいてノードｉとノードｊの類似度Ｓを求めてもよい。下式（３）において、ｘ_ｊ ^＊はｘ_ｊの各要素について共役複素数を取った複素共役ベクトルを表す。即ち、右辺の分子はｘ_ｉとｘ_ｊのエルミート内積を表す。また｜ｘ_ｉ｜及び｜ｘ_ｊ｜は、それぞれｘ_ｉ及びｘ_ｊの大きさ（ノルム）を表す。Ｒ｛｝は実部を表す。

【0137】

【数3】

【0138】

なおｘ_ｉとｘ_ｊが等しい場合、上式（３）によって求められる類似度Ｓは１となる。また上式（３）は、実ベクトルを対象とする場合、広く用いられるコサイン類似度と一致する。換言すれば、本実施形態の手法はコサイン類似度を複素数に拡張することによって、複素ベクトル表現を用いてノード間の類似度を算出できる。

【0139】

ここで本実施形態の手法と従来手法の差異について説明する。広く用いられている埋め込み手法（ベクトル化手法）では、ノードに対して、サプライチェーンネットワークの中での他のノードとの関係の強さを実数値で表し、これを用いて実ベクトル表現をする。例えば、あるノードに対して、他のノードへの寄与度や、他のノードからの寄与度を表す重みのみを用いてベクトル表現することになる。例えば図１２Ａに示した流量のみを考慮してベクトル表現が求められる。

【0140】

図１５Ａは、本実施形態の手法により求められた２つの複素ベクトル表現であり、図１５Ｂは、位相を考慮せずに求められた２つの実ベクトル表現である。なお、図１５Ａ及び図１５Ｂに示した各ベクトルは、位相の有無による類似度への影響を説明するために設定した便宜的なベクトルであり、具体的なネットワーク構成は図１２Ａ、図１２Ｂの例と異なる。

【0141】

ここでは１４次元ベクトルを想定している。図１５Ａに示すように、ベクトルの７番目及び８番目の要素を見たとき、比較対象の一方側のベクトルの絶対値は（０，１）であり、他方側のベクトルの絶対値が（１，０）となる点が相違し、１～６番目、及び９～１４番目の要素の絶対値は２つのベクトル間で共通である。この点は、図１５Ｂの比較例においても同様である。

【0142】

本実施形態の手法では、ベクトル表現の各要素が複素数であり、選択ノードからの段数に応じた位相を有する。図１５Ａの左側のベクトルであれば、選択ノードはノード８であり、ノード１及び２は選択ノードから上流側に２段離れており、ノード３及び４は選択ノードから上流側に１段離れている点が表現されている。またノード１１及び１２は選択ノードから下流側に１段離れており、ノード１３及び１４は選択ノードから下流側に２段離れている点が表現されている。

【0143】

これに対して、図１５Ａの右側のベクトルであれば、選択ノードはノード７であり、ノード１及び２は選択ノードから上流側に１段離れており、ノード３及び４は選択ノードから上流側に２段離れている。またノード１１及び１２は選択ノードから下流側に２段離れており、ノード１３及び１４は選択ノードから下流側に１段離れている。

【0144】

即ち、この例ではノード８とノード７では、ノード１～４及びノード１１～１４との接続関係（段数の関係）が大きく相違しているため、ノード８とノード７の類似度は低くなるべきと考えられる。その点、図１５Ａに示す複素ベクトル表現には当該接続関係の相違が反映されているため、上式（３）を用いてノード７とノード８の類似度Ｓを算出した場合、類似度は０に近い値となる。なお類似度Ｓの具体的な値はΔθの設定に応じて異なる。

【0145】

これに対して、図１５Ｂに示した例では、位相が考慮されないため、仮に図１５Ａを用いて上述したように、ノード８とノード７で、ノード１～４及びノード１１～１４との段数の関係が大きく相違していたとしても、当該相違がベクトル表現に反映されない。具体的には、図１５Ｂに示したように、７番目と８番目の要素を除いて、２つの実ベクトル表現は一致してしまう。結果として、上式（３）あるいは一般的なコサイン類似度を用いて類似度を算出した場合、類似度は１に近い大きな値となってしまう。

【0146】

以上、図１５Ａと図１５Ｂの比較から分かるように、本実施形態の手法では段数に応じた位相を有する複素ベクトル表現を用いることによって、重みのみを考慮した場合には失われていたネットワーク構造に関する情報を、ベクトル表現に反映できる。結果として、位相を用いない場合に比べて類似度の算出精度を高くすることが可能になる。本実施形態の手法では、このようにして求められた類似度が種々の処理に利用されてもよい。例えば後述するように、提示処理において類似度が用いられてもよい。

【0147】

２．４ 提示処理
図１６は、図４のステップＳ１０３における提示処理の一例を説明するフローチャートである。まずステップＳ５０１において、入力受付部１１４は、ユーザによる操作入力を受け付ける。ここでの操作入力は、第１企業を選択する操作である。ユーザによる操作入力は、例えば端末装置２００の操作部２５０において実行されてよい。この場合、入力受付部１１４は、例えば通信部１３０を介して、端末装置２００で実行された操作入力を表す操作信号を取得する。あるいは、サーバシステム１００が不図示の操作部を含み、入力受付部１１４は、当該操作部を用いて実行された操作入力を受け付けてもよい。その他、操作入力の受付けの具体的な態様については、種々の変形実施が可能である。

【0148】

ステップＳ５０２において、サブネットワーク抽出部１１２は、サブネットワーク１２２を抽出する。

【0149】

ステップＳ５０３において、経路抽出部１１３は、第２企業を特定する。経路抽出部１１３は、例えば、入力受付部１１４においてユーザから第２企業の選択操作を受け付け、受け付けた選択操作に基づいて、第２企業を特定することができる。経路抽出部１１３は、入力受付部１１４で受け付けた条件の指定に基づき、指定された条件に合致する企業を、第２企業として決定してもよい。

【0150】

ステップＳ５０４において、経路抽出部１１３は、第１企業を示すノードと第２企業を示すノードとが１以上のリンクによって繋がれた経路を１以上含む、経路群を抽出する。このとき、経路抽出部１１３は、特定の条件としての最短経路により構成される経路群を抽出する。

【0151】

ステップＳ５０５において、提示処理部１１５は、抽出された経路群を提示する処理を行う。例えば、提示処理部１１５は、抽出された経路群を含む表示画面を生成し、通信部１３０を介して当該表示画面を端末装置２００に送信する処理を行う。端末装置２００は、受信した表示画面を表示部２４０に表示する。ユーザは、表示部２４０に表示された画面を参照することにより、抽出された経路群を確認することができる。

【0152】

ユーザは、表示部２４０に表示された経路群について、再描画を希望する場合、例えば端末装置２００の操作部２５０において、再描画に関する操作入力を行う。

【0153】

ステップＳ５０６において、入力受付部１１４は、ユーザによる再描画に関する操作入力を受け付ける。例えば、入力受付部１１４は、通信部１３０を介して、端末装置２００の操作部２５０で実行された操作入力を表す操作信号を取得することにより、再描画に関する操作入力を受け付ける。

【0154】

ステップＳ５０７において、再描画部１１６は、入力受付部１１４で受け付けた再描画に関する操作入力に基づいて、経路群を再描画する。具体的には、再描画部１１６は、再描画に関する操作入力に基づいて、削除処理、ノード追加処理、または、代替経路算出処理を実行する。

【0155】

ステップＳ５０８において、提示処理部１１５は、再描画された経路群を提示する処理を行う。例えば、提示処理部１１５は、再描画された経路群を含む表示画面を生成し、通信部１３０を介して当該表示画面を端末装置２００に送信する処理を行う。端末装置２００は、受信した表示画面を表示部２４０に表示する。ユーザは、表示部２４０に表示された画面を参照することにより、再描画された経路群を確認することができる。以下、各ステップの処理について詳細に説明する。

【0156】

２．４．１ サブネットワークの抽出
図１６のステップＳ５０２におけるサブネットワーク１２２の抽出処理について説明する。サプライチェーンに関する分析では、所定の第１企業に着目し、当該第１企業に関するネットワークを分析することが重要である。しかし、サプライチェーンネットワーク１２１は、例えば公開情報に基づいて取得されるネットワークであるため、多数のノードやリンクを含む。そのため、サプライチェーンネットワーク１２１は、第１企業と無関係のノードやリンクを含んでいる可能性がある。

【0157】

本実施形態では、図１６のステップＳ５０１に示したように、入力受付部１１４が、ユーザによる第１企業の選択操作を受け付ける。この処理は、例えば、分析を行おうとするユーザが具体的な企業名を入力してもよい。あるいは入力受付部１１４は、産業分類や製品等の情報を受け付け、それらを検索キーとする検索処理を行うことによって、第１企業の候補を提示する処理を行ってもよい。ユーザは、提示された候補から第１企業を選択し、入力受付部１１４は選択入力を受け付ける。

【0158】

サブネットワーク抽出部１１２は、入力受付部１１４が受け付けた操作入力に基づいて、第１企業に関するサブネットワーク１２２を、サプライチェーンネットワーク１２１から抽出する処理を行う。

【0159】

具体的な処理は、入力受付部１１４が受け付けた選択入力に基づいて、第１企業が特定され、当該第１企業が企業Ａとなる点を除いて、図８を用いて上述した例と同様である。例えば、第１企業の企業名が取得された場合、サブネットワーク抽出部１１２は、当該企業名と、サプライチェーンネットワーク１２１の各ノードに対応付けられた企業名との比較処理に基づいて、第１企業を特定する処理を行う。

【0160】

具体的には、サブネットワーク抽出部１１２は、第１企業を企業Ａとし、Ｓｉ（Ａ）に含まれる各企業に何かを売っている企業を企業Ｓｉ＋１（Ａ）に追加する処理を、Ｓｉ＋１（Ａ）が空集合となるまで繰り返すことによって、第１企業の上流側サブネットワークを求める。上流側サブネットワークは、第１企業と直接的または間接的に接続される企業を表すノードからなる有向グラフである。このようにすれば、サプライチェーンネットワーク１２１のうち、第１企業に関連する部分を適切に抽出することが可能になる。上流側サブネットワークは、第１企業のサプライチェーンに含まれる企業や、各企業と第１企業との具体的な接続関係を特定可能な情報であるため、第１企業のサプライチェーンの分析において有用な情報である。

【0161】

同様にサブネットワーク抽出部１１２は、第１企業を企業Ａとし、Ｓ’ｉ（Ａ）に含まれる各企業から何かを購入している企業を企業Ｓ’ｉ＋１（Ａ）に追加する処理を、Ｓ’ｉ＋１（Ａ）が空集合となるまで繰り返すことによって、第１企業の下流側サブネットワークを求める。

【0162】

なお第１企業のサブネットワーク１２２を抽出する際にも、探索範囲を表す値ｋ’が設定されてもよい。このようにすれば、探索範囲を限定できるため、処理負荷の軽減が可能である。ただし、類似度算出処理においては、選択ノード近傍のネットワーク構造を複素ベクトルとして表現できればよいため、ｋを相対的に小さい値にすることで探索範囲から外れるノードが生じても問題となりにくい。一方、ユーザが関心を持っている第１企業のサブネットワーク１２２を抽出する場合、第１企業が不適切な企業とつながっているかは大きな問題であるため、第１企業と不適切な企業の距離が大きくても当該不適切な企業を漏れなく発見することが望ましい。よってｋとｋ’を比較した場合、ｋ＜ｋ’であってもよい。あるいは第１企業のサブネットワーク１２２の抽出においてはｋ’が設定されず、Ｓｉ＋１（Ａ）が空集合となるまで探索が継続されてもよい。

【0163】

２．４．２ 経路群の抽出
図１６のステップＳ５０４に対応する経路群の抽出処理について説明する。経路抽出部１１３は、第１企業を示すノードと第２企業を示すノードとが１以上のリンクによって繋がれた経路を１以上含む、経路群を抽出する。

【0164】

例えば、サブネットワーク抽出部１１２により抽出されたサブネットワーク１２２が、上流側サブネットワークであるとする。この場合、第２企業として、第１企業の上流側の企業が選択される。経路抽出部１１３は、例えば図９に示すサブネットワーク１２２において、第２企業を示すノードから第１企業を示すノードまでの、１以上のリンクによって繋がれた経路を抽出する。

【0165】

本実施形態では、このとき、経路抽出部１１３は、特定の条件としての最短経路により構成される経路群を抽出する。例えば、経路抽出部１１３は、まず、第２企業を示すノードから第１企業を示すノードまでの、１以上のリンクによって繋がれた全ての経路を抽出する。経路抽出部１１３は、抽出した経路のそれぞれについて、経路に含まれるリンクの数を算出する。経路抽出部１１３は、リンクの数が最も少ない１以上の経路を抽出し、抽出した経路を、経路群として決定する。このようにして、経路抽出部１１３は、１以上の経路を含む経路群を抽出することができる。抽出された経路群は、ステップＳ５０５の処理によって、例えば表示部２４０に表示される。

【0166】

図１７は、経路群の抽出について説明する模式図である。図１７では、ノード内に、そのノードにより示される企業が記載されている。例えば、企業Ａ１を示すノードには、ノード内に「Ａ１」と記載されている。また、図１７では、ノード内に、そのノードに付与された産業分類が、括弧により記載されている。例えば、企業Ａ１を示すノードに、産業分類ＩＣ６が付与されている場合、ノード内に「（ＩＣ６）」と記載されている。この表記の方法は、ノードを含む他の図においても同様である。ただし、図によっては、産業分類の表記を省略している場合もある。

【0167】

図１７は、第１企業Ａ１の上流側サブネットワークにおいて、第２企業Ａ２を示すノードから第１企業Ａ１を示すノードまでの、１以上のリンクによって繋がれた全ての経路を示すとする。つまり、ここでの例では、第１企業Ａ１を示すノードから第２企業Ａ２を示すノードまでの経路は、全部で４つであるとする。具体的には、第１経路は、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ１の順でノードをたどる経路である。第２経路は、Ａ２、Ａ５、Ａ１の順でノードをたどる経路である。第３経路は、Ａ２、Ａ６、Ａ１の順でノードをたどる経路である。第４経路は、Ａ２、Ａ７、Ａ８、Ａ１の順でノードをたどる経路である。なお、本明細書では、以下、「企業Ａを示すノード」を、「ノードＡ」とも表記する。

【0168】

経路抽出部１１３は、これらの４つの経路のうち、特定の条件を満たす経路、つまり最短経路を抽出する。最短経路は、各経路が有するリンクの数に基づいて定めることができる。例えば、第１経路は３つのリンクを有し、第２経路は２つのリンクを有し、第３経路は２つのリンクを有し、第４経路は３つのリンクを有する。従って、リンクの数が最も少ない経路は、２つのリンクを有する第２経路と第３経路である。従って、ここでの例では、経路抽出部１１３は、第２経路及び第３経路を、経路群として抽出する。

【0169】

このようにして抽出された経路群は、ステップＳ５０５の処理によって、例えば表示部２４０に表示される。ここでの例では、Ａ２、Ａ５、Ａ１の順でノードをたどる第２経路と、Ａ２、Ａ６、Ａ１の順でノードをたどる第３経路のみが、表示部２４０に表示される。

【0170】

なお、図１７では、抽出されて表示部２４０に表示される経路については、リンク及びノードを実線で示している。一方、サブネットワーク１２２には含まれるが、例えば特定の条件を満たさないなどの理由で抽出されずに、表示部２４０に表示されない経路については、リンク及びノードを破線で示している。図面では、以下、同様の方法で、表示されるリンク及びノードと、表示されないリンク及びノードとを区別する。

【0171】

また、ここでは、最短経路がリンクの数に基づいて決定される場合について説明したが、最短経路は、各経路のノードの数に基づいて決定されてもよい。

【0172】

２．４．３ 削除処理
図１６のステップＳ５０７に対応する経路群の再描画に関する処理のうち、削除処理について説明する。再描画部１１６の削除処理部１６１は、入力受付部１１４において、削除処理を実行するための操作入力を受け付けた場合、削除処理を実行する。

【0173】

削除処理を実行するための操作入力は、例えば、経路抽出部１１３により抽出された経路群における特定のノードを削除させる操作入力である。例えば、経路抽出部１１３により、図１７で説明した経路群が抽出されていたとする。この場合、上述のように、Ａ２、Ａ５、Ａ１の順でノードをたどる第２経路と、Ａ２、Ａ６、Ａ１の順でノードをたどる第３経路のみが、表示部２４０に表示されている。ユーザは、表示部２４０に表示されたノードのうち、特定のノードを削除させることを希望する場合、当該特定のノードを削除させる操作入力を実行する。このように特定のノードを削除させる操作入力は、本実施形態において、削除処理を実行するための操作入力に相当する。ユーザは、例えば、サプライチェーン上に表示されたノードのうち、特定の企業を示すノードが現実には存在しえないと考えた場合、当該特定の企業を示すノードを削除させる操作入力を行う。

【0174】

図１８は、特定のノードを削除させる操作入力について説明する模式図である。ここでは、一例として、ユーザは、企業Ａ５を示すノードを削除させることを希望しているとする。この場合、ユーザは、ノードＡ５に対して、所定の処理を実行するための入力を行う。例えば、ユーザは、表示部２４０に表示されているノードＡ５上にカーソルを移動させ、その状態でマウスをクリックする。すると、例えば図１８に示すように、ノードＡ５を削除するためのコマンドが表示される。ユーザが、ノードＡ５を削除するためのコマンドを選択する操作入力を行うと、入力受付部１１４により当該操作入力が受け付けられる。

【0175】

入力受付部１１４において、特定のノード（ここではノードＡ５）を削除させる操作入力が受け付けられると、再描画部１１６の削除処理部１６１は、削除処理を実行する。具体的には、削除処理部１６１は、サブネットワークにおいて、第１企業Ａ１を示すノードと第２企業Ａ２を示すノードとが１以上のリンクによって繋がれた経路であって、特定のノードを通らない経路により構成される経路群を再描画する。このとき、削除処理部１６１は、経路抽出部１１３と同様に、特定の条件を満たす経路を抽出することにより、再描画を行ってよい。つまり、ここでの例では、削除処理部１６１は、特定の条件である最短経路を抽出することにより、再描画を行ってよい。

【0176】

図１９は、削除処理による再描画の結果を示す模式図である。ここでの例では、ノードＡ１とノードＡ２とがリンクによって繋がれた経路であって、ノードＡ５を通らない最短経路は、Ａ２、Ａ６、Ａ１の順でノードをたどる第３経路である。従って、図１９に示すように、削除処理部１６１は、Ａ２、Ａ６、Ａ１の順でノードをたどる第３経路を再描画する。再描画において、Ａ２、Ａ５、Ａ１の順でノードをたどる第２経路は、抽出されない。削除処理部１６１は、再描画した経路を、表示部２４０に表示させる（図１６のステップＳ５０８）。この場合、図１９に示すように、Ａ２、Ａ６、Ａ１の順でノードをたどる第３経路のみが、表示部２４０に表示される。

【0177】

図２０は、削除処理の他の一例を説明する模式図である。具体的には、図２０は、サブネットワーク抽出部１１２により抽出されたサブネットワーク１２２と、経路抽出部１１３により抽出された経路群の他の一例を示している。図２０に示す例では、ノードＡ６が存在しないことを除き、図１７に示す例と同じである。すなわち、図２０に示す例では、サブネットワーク１２２は、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ１の順でノードをたどる第１経路と、Ａ２、Ａ５、Ａ１の順でノードをたどる第２経路と、Ａ２、Ａ７、Ａ８、Ａ１の順でノードをたどる第４経路とを含む。これらの３つの経路のうち、最短経路である第２経路のみが、経路群として抽出され、表示部２４０に表示されている。

【0178】

この状態で、ユーザがノードＡ５を削除させる操作入力を行ったとする。入力受付部１１４において、ノードＡ５を削除させる操作入力が受け付けられると、削除処理部１６１は、サブネットワークにおいて、第１企業Ａ１を示すノードと第２企業Ａ２を示すノードとが１以上のリンクによって繋がれた経路であって、ノードＡ５を通らない経路により構成される経路群を再描画する。図２０に示す例では、ノードＡ５を通らない経路は、第１経路と第４経路である。そのため、削除処理部１６１は、削除処理部１６１は、例えば図２１に示すように、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ１の順でノードをたどる第１経路と、Ａ２、Ａ７、Ａ８、Ａ１の順でノードをたどる第４経路とを、再描画する。再描画された、第１経路及び第４経路により構成される経路群は、表示部２４０に表示される。

【0179】

なお、第１経路及び第４経路は、いずれも３つのリンクにより構成されている。しかしながら、仮にいずれかの経路が４つ以上のリンクにより構成されている場合には、第１経路と第４経路とのうち、リンクの数がより少ない、最短経路のみが再描画されてよい。

【0180】

削除処理を実行するための操作入力は、例えば産業分類を指定することにより行われてもよい。図２２は、削除する産業分類を指定するための入力画面の一例を示す図である。上述したように、各ノードには、ノードが示す企業の産業分類が付与されている。ここでは、産業分類は、図２２に示すように、ＩＣ１、ＩＣ２、ＩＣ３、ＩＣ４・・・のように示す。例えば図１７に括弧を用いて示しているように、ノードＡ１には産業分類ＩＣ６が付与されており、ノードＡ２には産業分類ＩＣ１が付与されており、ノードＡ３には産業分類ＩＣ２が付与されており、ノードＡ４及びＡ８には産業分類ＩＣ５が付与されており、ノードＡ５及びＡ６には産業分類ＩＣ３が付与されており、ノードＡ７には産業分類ＩＣ４が付与されているとする。

【0181】

ユーザは、表示部２４０に表示された経路群において、特定の産業分類が付与されたノードを削除させることを希望する場合、当該特定の産業分類が付与されたノードを削除させる操作入力を実行する。このように特定の産業分類が付与されたノードを削除させる操作入力は、本実施形態において、削除処理を実行するための操作入力に相当する。ユーザは、例えば、サプライチェーン上に表示されたノードのうち、特定の産業分類が付与されたノードが示す企業が、現実の取引におけるサプライチェーン上には存在しえないと考えた場合、当該特定の産業分類が付与されたノードを削除させる操作入力を行う。

【0182】

ここでは、一例として、ユーザは、産業分類ＩＣ３が付与されたノードを削除させることを希望しているとする。この場合、ユーザは、削除させる産業分類を入力する画面を表示させるための操作入力を行う。この操作入力により、例えば、図２２に示すラジオボタンが、表示部２４０に表示される。ユーザは、ラジオボタンにおいて、削除させる産業分類ＩＣ３を選択する操作入力を行う。ユーザが、削除させる産業分類を選択する操作入力を行うと、入力受付部１１４により当該操作入力が受け付けられる。当該操作入力が受け付けられると、削除処理部１６１により削除処理が実行される。なお、削除させる産業分類の選択は、必ずしもラジオボタンにより行われなくてよい。削除させる産業分類の選択は、他の任意の方式により入力されてよい。

【0183】

図２３は、産業分類により削除するノードが特定される場合における、削除処理を説明するフローチャートである。

【0184】

まず、ステップＳ６０１において、削除処理部１６１は、サブネットワーク１２２において、ユーザにより選択された、特定の産業分類ＩＣ３が付与されたノードを特定する。例えば、図１７に示す例では、削除処理部１６１は、特定の産業分類ＩＣ３が付与された、ノードＡ５及びＡ６を特定する。

【0185】

そして、ステップＳ６０２において、削除処理部１６１は、ステップＳ６０１で特定したノード、つまりノードＡ５及びＡ６を通らない経路群を再描画する。図１７に示す例では、サブネットワーク１２２において、Ａ５及びＡ６を通らない経路群として、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ１の順でノードをたどる第１経路と、Ａ２、Ａ７、Ａ８、Ａ１の順でノードをたどる第４経路とにより構成される経路群が、再描画される。これにより、例えば図２４に示すように、第１経路と第４経路により構成される経路群が再描画される。再描画された、第１経路及び第４経路により構成される経路群は、表示部２４０に表示される。

【0186】

なお、第１経路及び第４経路は、いずれも３つのリンクにより構成されている。しかしながら、仮にいずれかの経路が４つ以上のリンクにより構成されている場合には、第１経路と第４経路とのうち、リンクの数がより少ない、最短経路のみが再描画されてよい。

【0187】

このように、削除処理を行うことにより、特定のノードを通らない経路群が再描画される。再描画された経路群には、特定のノードが表示されない。そのため、サーバシステム１００は、ユーザが経路群に表示させることを希望しない企業のノードを表示しないように、経路群を再描画することができる。例えば、サーバシステム１００は、ユーザの操作入力に基づき、現実のサプライチェーンを構成しない企業を、経路群から削除することができる。これにより、より正確に、現実のサプライチェーンを反映した経路群を生成し、表示部２４０に表示することができる。

【0188】

なお以上では、いずれかのノードが削除された場合に、経路群のうちの最短経路を再描画する例を説明した。ただし本実施形態の処理はこれに限定されず、上述した手法により求められる類似度に基づいて、削除後の経路群が表示されてもよい。

【0189】

例えば操作入力が、経路群に含まれるノードのいずれかを削除する操作入力である場合に、再描画部１１６は、削除対象であるノードとの類似度が所定閾値以上である代替ノードを含む経路群を再描画してもよい。このようにすれば、削除ノードとの類似度合いが高いノードを含む経路群が再描画の対象となる。よって、削除処理が行われる場合にも、削除前と特性（ネットワーク構造等）が近い経路群を再描画することが可能になる。

【0190】

例えば、削除処理部１６１は、第１企業に対応するノードと、第２企業に対応するノードを結ぶ経路群に含まれる削除対象ノード以外のノードを代替候補ノードとして決定する。そして削除処理部１６１は、代替候補ノードのそれぞれについて削除対象ノードとの類似度を求め、類似度が最大となる代替候補ノードを代替ノードとする。

【0191】

図１７の例であれば、ノードＡ５を削除する操作入力が行われた場合、削除処理部１６１は、ノードＡ３～Ａ４、ノードＡ６～Ａ８を代替候補ノードとして選択し、それぞれとノードＡ５との類似度を取得する。なお、ノード間の類似度は図４及び図７を用いて上述したように予め算出されていてもよい。あるいは各ノードのベクトル表現のみが予め求められており、類似度の算出は再描画の際に実行されてもよい。また、再描画の際に各ノードのベクトル表現の算出、類似度の算出が逐次実行されてもよい。

【0192】

そして削除処理部１６１は、ノードＡ５との類似度が最大となるノードを代替ノードとして選択し、当該代替ノードを含む経路群を再描画の対象とする。例えば、ノードＡ３又はノードＡ４が代替ノードである場合、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ１の順でノードをたどる第１経路が再描画される。またノードＡ６が代替ノードである場合、Ａ２、Ａ６、Ａ１の順でノードをたどる第３経路が再描画される。またノードＡ７又はノードＡ８が代替ノードである場合、Ａ２、Ａ７、Ａ８、Ａ１の順でノードをたどる第４経路が再描画される。ただし、代替ノードは１つに限定されず、所定数のノードが代替ノードとして選択されてもよいし、類似度が所定閾値以上となる全てのノードが代替ノードとして選択されてもよい。また再描画の対象となる経路も１つに限定されず、複数の経路を含む経路群が再描画されてもよい。

【0193】

２．４．４ ノード追加処理
図１６のステップＳ５０７に対応する経路群の再描画に関する処理のうち、ノード追加処理について説明する。再描画部１１６のノード追加部１６２は、入力受付部１１４において、ノード追加処理を実行するための操作入力を受け付けた場合、ノード追加処理を実行する。ノード追加処理を実行するための操作入力は、例えば、経路抽出部１１３により抽出された経路群に含まれない企業のノードを、経路群に含まれるノードのいずれかとリンクで接続することにより、経路群に追加ノードを追加する操作入力である。

【0194】

本実施形態では、再描画部１１６は、追加ノード（後述するノードＹ）とリンクで接続されうる候補ノード（後述するノードＺ）を抽出し、候補ノードのうち、類似度によって選択されるいずれかを追加ノードとリンクで接続することにより、追加ノードを含む経路群を再描画してもよい。このようにすれば、類似度に応じて適切なノードを用いて追加ノードを含む経路群を再描画できる。

【0195】

具体的には、再描画部１１６は、候補ノードと、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる他のノードとの類似度に基づいて、追加ノードを当該候補ノードと接続した場合に構成される仮想の局所グラフ（後述するＧＶ（Ｚ））のサプライチェーンネットワーク１２２における出現のしやすさを示す指標を算出してもよい。そして再描画部１１６は、当該指標に基づいて、候補ノードから追加ノードと接続されるノードを決定する。本実施形態の類似度は複素ベクトル表現を用いて求められるものであり、複素ベクトル表現は上述したように、選択ノードからの段数に応じた位相を含むため、具体的なネットワーク構造を反映した情報となる。即ち、複素ベクトル表現に基づく類似度を用いることによって、仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）と既存のグラフ構造を適切に比較できるため、よりサプライチェーンネットワーク１２１に出現しやすい局所グラフＧＶ（Ｚ）を追加することが可能になる。以下、ノード追加処理について具体的に説明する。

【0196】

図２５は、ノード追加処理について説明する模式図である。図２５には、経路抽出部１１３により抽出された経路群が示されている。図２５に示す例では、ノードＡ２からノードＡ１までの最短経路として抽出された経路群のみが示されており、サブネットワーク１２２に含まれるが最短経路ではない経路については、図示されていない。具体的には、図２５には、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ１の順でノードをたどる第５経路と、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ６、Ａ１の順でノードをたどる第６経路と、Ａ２、Ａ３、Ａ７、Ａ８、Ａ１の順でノードをたどる第７経路と、が示されている。

【0197】

この経路群について、ユーザは、企業Ｙを示すノードを経路群に追加することを希望しているとする。また、ユーザは、企業Ｙが企業Ａ１に取引製品を提供（売却）していることを知っているとする。この場合、ユーザは、企業Ｙを示すノードを経路群に追加させる操作入力を実行する。このように新たなノードを追加させる操作入力は、本実施形態において、ノード追加処理を実行するための操作入力に相当する。ユーザは、例えば、自身が所属する企業と直接の取引がある企業が、経路群に現れていない場合、当該取引がある企業を示すノードを追加させる操作入力を行う。具体的には、企業Ｙが元のデータベースに存在していない場合などが想定される。

【0198】

図２６は、新たなノードを追加させる操作入力について説明する模式図である。ここでは、一例として、ユーザは、企業Ｙを示すノードを追加させることを希望しているとする。この場合、ユーザは、企業Ｙを示す追加ノードＹを経路群に追加するための入力を行う。例えば、ユーザは、表示部２４０に表示されている経路群において、ノードが存在しない位置にカーソルを移動させ、その状態でマウスをクリックする。すると、例えば図２６に示すように、追加ノードを追加するためのコマンドが表示される。ユーザが、追加ノードを追加するためのコマンドを選択する操作入力を行うと、入力受付部１１４により当該操作入力が受け付けられる。このとき、入力受付部１１４は、追加ノードに付与される産業分類の入力を受け付けてもよい。本実施形態では、入力受付部１１４は、追加ノードに付与される産業分類の入力も受け付けてもよい。

【0199】

また、ユーザは、経路群に含まれるノードのうち、追加ノードＹをリンクで接続させるノードを選択する操作入力を行う。ここでは、図２６に示すように、追加ノードＹが、ノードＡ１とリンクで接続させるという操作入力が行われたとする。

【0200】

入力受付部１１４において、追加ノード（ここではノードＹ）を追加させる操作入力が受け付けられると、再描画部１１６のノード追加部１６２は、ノード追加処理を実行する。具体的には、ノード追加部１６２は、追加ノードとリンクで接続されうるノードの候補である候補ノードのうちのいずれかを追加ノードとリンクで接続することにより、追加ノードを含む経路群を再描画する。ノード追加部１６２は、例えば類似度に基づいて、候補ノードから描画候補ノードを抽出し、当該描画候補ノードに関する情報を表示部２４０に表示させる。例えば、ノード追加部１６２は、抽出した描画候補ノードが示す企業名を表示部２４０に表示させる。ノード追加部１６２は、表示部２４０に表示された描画候補ノードが示す企業のうち、ユーザの操作入力により選択された企業のノードを、追加ノードとリンクで接続する。

【0201】

図２７は、ノード追加処理を説明するフローチャートである。すなわち、図２７は、図１６のステップＳ５０７に対応する経路群の再描画に関する処理のうち、ノード追加処理の一例を示すフローチャートである。図２７に示す処理は、入力受付部１１４において、ノードＹを追加させる操作入力を受け付けた場合に実行される。

【0202】

図２７のフローにおいて、再描画部１１６のノード追加部１６２は、サプライチェーンネットワーク１２１における、追加ノードをサプライチェーンネットワーク１２１に含まれる１つのノードと接続した場合に構成される仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）の、サプライチェーンネットワーク１２１における出現のしやすさを算出する。

【0203】

出現のしやすさは、複素ベクトル表現を用いて算出される類似度に基づいて求められる。上述したように、本実施形態の複素ベクトル表現では、各要素が選択ノードからの段数に応じた位相を含む複素数となるため、具体的なネットワーク構造に関する情報を保持している。そのため、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる各ノードと、処理対象ノードの類似度をそれぞれ求めた場合に、類似度が所定以上となるノード数が多い場合、処理対象ノードと同様のネットワーク構造（即ち局所グラフＧＶ（Ｚ））がサプライチェーンネットワーク１２１に頻繁に現れると考えられる。逆に、類似度が所定以上となるノード数が少ない場合、処理対象ノードと同様のネットワーク構造はサプライチェーンネットワーク１２１に出現しにくい。

【0204】

例えば、ノード追加部１６２は、ステップＳ７０１及びステップＳ７０２により、仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）のサプライチェーンネットワーク１２１における出現のしやすさを算出する。

【0205】

具体的には、まず、ステップＳ７０１において、ノード追加部１６２は、追加ノードＹを挿入する際に、追加ノードＹの上流に隣接する端点となるノードＺの候補（候補ノード）を全て特定する。ここで、候補ノードは、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれるすべてのノードであってもよいし、特定の条件を満たすノードであってもよい。特定の条件は、適宜定めることができ、例えば、特定の産業分類が付与されたノードとしたり、特定の所在地に位置する企業を示すノードとしたりすることができる。特定の条件は、例えばユーザにより入力されてよい。

【0206】

またステップＳ７０１において、ノード追加部１６２は、各候補ノードＺのベクトル表現を求める。ここでのベクトル表現は、仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）を表す情報となる。仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）とは、追加ノードＹと、追加ノードＹに接続されると選択されたノードＡ１と、候補ノードＺに対する局所グラフＧ（Ｚ）と、を使って構成するグラフである。局所グラフＧ（Ｚ）は、サプライチェーンネットワーク１２１において、候補ノードＺを端点とするネットワークの一部であり、候補ノードＺを端点とし、距離ｄまで離れたノードにより構成される。ここで、ｄは、適宜定められる１以上の整数であり、上流側を考える場合、候補ノードＺから上流側へ、下流側を考える場合、候補ノードＺから下流側へ数える。ここでのｄは、図１１Ａや図１１Ｂを用いて上述したｋと同じであってもよいし、異なってもよい。仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）は、局所グラフＧ（Ｚ）と、追加ノードＹと、追加ノードＹに接続すると選択されたノードＡ１とをリンクにより接続した、仮想的な局所グラフである。

【0207】

図２８Ａ及び図２８Ｂは、局所グラフの一例を示す図である。具体的には、図２８Ａは、ノードＢ１を端点とし、上流側に距離ｄまで離れたノードにより構成される局所グラフＧ（Ｂ１）の一例を示すグラフである。図２８Ｂは、ノードＢ２を端点とし、上流側に距離ｄまで離れたノードにより構成される局所グラフＧ（Ｂ２）の一例を示すグラフである。ここでは、いずれも距離ｄ＝２の局所グラフを示している。局所グラフＧ（Ｂ１）及びＧ（Ｂ２）は、いずれもサプライチェーンネットワーク１２１に含まれる局所グラフである。図２８Ａ及び図２８Ｂでは、それぞれノードＢ１及びノードＢ２を端点とする局所グラフのみを示しているが、候補ノードは、ノードＢ１及びＢ２に限られない。

【0208】

図２９Ａ及び図２９Ｂは、仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）の一例を示す図である。具体的には、図２９Ａは、図２８Ａに示す局所グラフＧ（Ｂ１）と、追加ノードＹと、追加ノードＹに接続すると選択されたノードＡ１とをリンクにより接続した、仮想の局所グラフＧＶ（Ｂ１）を示す図である。図２９Ｂは、図２８Ｂに示す局所グラフ（Ｂ２）と、追加ノードＹと、追加ノードＹに接続すると選択されたノードＡ１とをリンクにより接続した、仮想の局所グラフＧＶ（Ｂ２）を示す図である。図２９Ａ及び図２９Ｂに示すように、仮想の局所グラフでは、候補ノードＢ１又はＢ２と追加ノードＹとが、リンクにより接続されており、追加ノードＹとノードＡ１とが、リンクにより接続されている。

【0209】

例えばサブネットワーク抽出部１１２は、候補ノードＺの上流側にｄ段まで離れたノードにより構成される局所グラフＧを求め、さらに候補ノードＺの下流側直下にノードＹを追加し、且つ、ノードＹの下流側直下にノードＡ１を追加したサブネットワーク１２２を抽出してもよい。ベクトル取得部１７１は、当該サブネットワーク１２２を対象として図１１Ａ、図１１Ｂに示した処理を行うことによって、候補ノードＺのベクトル表現を求める。ここでの候補ノードＺのベクトル表現は、仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）をベクトル化したものに相当する。

【0210】

なおサブネットワーク抽出部１１２は、候補ノードＺの上流側にｄ段まで離れたノード、及び候補ノードＺの下流側にｄ段まで離れたノードにより構成される局所グラフＧ’を求め、当該局所グラフＧ’にノードＹ及びノードＡ１を追加することによってサブネットワーク１２２を抽出してもよい。即ち、仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）の具体的な構成、及びそのベクトル表現については種々の変形実施が可能である。

【0211】

ノード追加部１６２は、ステップＳ７０２において、出現のしやすさｐを算出する。ここでは、ノード追加部１６２は、仮想の局所グラフに対応する候補ノードＺのベクトル表現と、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる各ノードのベクトル表現の類似度に基づいて、出現のしやすさｐを算出する。

【0212】

具体的には、ノード追加部１６２は、ステップＳ７０１で選択した全ての候補ノードＺに対して、「仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）のサプライチェーンネットワーク１２１における出現のしやすさｐ」として、「サプライチェーンネットワーク１２１内に存在するノードであって、候補ノードＺとδ以上の類似度を持つノードの数ｐ」を計算する。ここで、所定基準としての閾値δは、出現のしやすさの算出方法などに基づき、適宜定められてよい。ノード追加部１６２は、ノードＺとδ以上の類似度を持つと判定されたｐ個のノードについて、各ノードの類似度の平均類似度をｓとして、三項組｛Ｚ,ｐ,ｓ｝をリストＰ（Ｙ）に加える。なお、リストＰ（Ｙ）は、予め空集合として初期化されている。

【0213】

仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）について、ステップＳ７０２で算出したサプライチェーンネットワーク１２１における出現のしやすさｐが大きいほど、仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）はサプライチェーンネットワーク１２１に頻出する傾向があり、サプライチェーンネットワーク１２１に現れうるもっともらしい局所グラフであると言える。Ｓ７０２では、サプライチェーンネットワーク１２１における出現のしやすさｐを、候補ノードＺとの類似度がδ以上となるノードの数ｐとしているが、仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ）に順序をつける方法は、算出可能な他の指標を用いる方法でもよい。

【0214】

また、二つの仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ１）とＧＶ（Ｚ２）とのもっともらしさを比べる方法として、仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ１）とＧＶ（Ｚ２）との出現のしやすさｐが等しいとき、類似度の平均値を比べてもよいし、類似度の最大値を比べてもよい。二つの仮想の局所グラフのもっともらしさを比べる方法は、さまざま存在するため、必ずしもここで説明した方法に限定されない。

【0215】

なお、候補ノードＺとの類似度算出の対象となるノードは、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる全てのノードであってもよいし、一部のノードであってもよい。例えば、図２９Ａ、図２９Ｂの例では、ノードＹの産業分類がＩＣ１であり、ノードＡ１の産業分類がＩＣ９である。よってノード追加部１６２は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれるノードのうち、１段下流側に産業分類がＩＣ１のノードが接続され、当該ノードのさらに１段下流側にＩＣ９のノードが接続されるノードを、候補ノードＺとの類似度算出の対象としてもよい。その他、候補ノードＺとの類似度算出の対象となるノードは種々の手法により決定可能である。

【0216】

ノード追加部１６２は、出現のしやすさｐに基づいて選択された１又は複数の候補ノードを、描画候補ノードとして決定する。例えば、ノード追加部１６２は、複数の描画候補ノードのうち、ユーザが選択したノードを含む経路群の再描画を行ってもよい。

【0217】

具体的には、ステップＳ７０３において、ノード追加部１６２は、リストＰ（Ｙ）が空集合であるか否かを判定する。つまり、ノード追加部１６２は、リストＰ（Ｙ）に、少なくとも１つの企業と出現のしやすさと平均類似度の三項組｛Ｚ，ｐ，ｓ｝が記録されているか否かを判定する。

【0218】

ノード追加部１６２は、リストＰ（Ｙ）が空集合である場合、つまりリストＰ（Ｙ）に企業と出現のしやすさと平均類似度の三項組が１つも記録されていない場合（ステップＳ７０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ７０４において、閾値δの値を変更する。閾値δの値は、リストＰ（Ｙ）が空集合とならないように変更される。従って、例えばここでは、閾値δの値が低くなるように変更される。閾値δの値の変更幅は、類似度の算出方法などの条件に基づいて、適宜定められてよい。ノード追加部１６２は、ステップＳ７０４で閾値δの値を変更した場合、上述したステップＳ７０２の処理を実行する。

【0219】

ノード追加部１６２は、リストＰ（Ｙ）が空集合でない場合、つまりリストＰ（Ｙ）に企業と出現のしやすさと平均類似度の三項組が少なくとも１つ記録されている場合（ステップＳ７０３：Ｎｏ）、リストＰ（Ｙ）に含まれる企業Ｚに対応するノードを描画候補ノードとする。ノード追加部１６２は、ステップＳ７０５において、リストＰ（Ｙ）に含まれる三項組｛Ｚ，ｐ，ｓ｝のうち、企業Ｚ又は企業Ｚに平均類似度ｓなどの付加情報を加えたものを表示部２４０に表示させる。このとき、ノード追加部１６２は、企業Ｚ又は企業Ｚに平均類似度ｓなどの付加情報を加えたものを、出現のしやすさｐの高い順に表示させる。複数の企業の出現のしやすさｐが等しい場合、ノード追加部１６２は、平均類似度ｓが高い順に表示部２４０に表示させる。つまり、ノード追加部１６２は、追加ノードＹとリンクで接続される描画候補ノードの企業Ｚを、表示部２４０に表示させる。

【0220】

図３０は、描画候補ノードが示す企業の表示例を示す図である。図３０に示すように、描画候補ノードが示す企業は、例えばラジオボタンにより表示されてよい。描画候補ノードが示す企業は、例えば出現のしやすさｐの高い順に、出現のしやすさｐが等しい場合は平均類似度ｓが高い順に表示されてよい。また、図３０に示すように、描画候補ノードが示す企業とともに、描画候補ノードに付与された産業分類が表示されてもよい。また、ノード追加部１６２は、出現のしやすさｐの代わりに、出現のしやすさｐの全体ノード数に対する割合を指標として用い、当該指標が高い順に企業Ｚを表示してもよい。また、ノード追加部１６２は、企業Ｚとともに又は企業Ｚに代えて、平均類似度ｓなどの付加情報を加えたものを表示してもよい。

【0221】

ユーザは、ラジオボタンにおいて、追加ノードＹとリンクで接続させるノードの企業を選択する操作入力を行う。ここでは、企業Ｂ２５が選択されたとする。ユーザが、選択する操作入力を行うと、入力受付部１１４により当該操作入力が受け付けられる。なお、追加ノードＹとリンクで接続させるノードの企業の選択は、必ずしもラジオボタンにより行われなくてよい。追加ノードＹとリンクで接続させるノードの企業の選択は、他の任意の方式により入力されてよい。

【0222】

入力受付部１１４により上記操作入力が受け付けられると、ステップＳ７０６において、ノード追加部１６２は、選択された企業Ｂ２５を示すノードと、追加ノードＹとをリンクで接続する。

【0223】

そして、ステップＳ７０７において、ノード追加部１６２は、追加ノードＹを含む経路群を再描画する。具体的には、ノード追加部１６２は、ノードＡ２から、選択されたノードＢ２５と追加ノードＹとを経由して、ノードＡ１まで、リンクで接続された経路を含む経路群を抽出する。このとき、ノード追加部１６２は、サプライチェーンネットワーク１２１に基づいて、ノードＡ２からノードＢ２５までリンクで接続される経路を抽出してよい。ノード追加部１６２は、特定の条件を満たすノードＡ２からノードＢ２５までの経路を抽出してよい。例えば、ノード追加部１６２は、ノードＡ２からノードＢ２５までの最短経路を抽出してよい。

【0224】

図３１は、ノード追加処理による再描画の結果を示す模式図である。図３１に示すように、ノードＡ２からノードＢ２５までは、抽出された経路としてリンクで接続される。図３１に示す例では、サプライチェーンネットワーク１２１において、ノードＡ２は、ノードＡ９を経由して、ノードＢ２５とリンクで接続されているため、ノードＡ２、Ａ９、Ｂ２５の順にリンクで接続されている。また、選択されたノードＢ２５から追加ノードＹは、ユーザによってノードＢ２５が選択されたことに基づいて、リンクで接続される。さらに、追加ノードＹからノードＡ１は、ユーザが追加ノードＹをノードＡ１とリンクで接続させるという操作入力を行ったことに基づいて、リンクで接続される。このようにして、ノード追加部１６２は、例えば図３１に示すように、再描画の結果を生成できる。

【0225】

ステップＳ７０８で再描画された経路群は、提示処理部１１５の処理に基づき、表示部２４０に表示される（図１６のステップＳ５０８）。

【0226】

なお、提示処理部１１５は、図２７のステップＳ７０６で選択された企業のノードと、追加ノードＹとを接続するリンクを、他のリンクと異なる態様で提示させてよい。ここでは、図２７のステップＳ７０６で選択された企業のノードは、ノードＢ２５である。そのため、提示処理部１１５は、例えば図３１に示すように、ノードＢ２５と追加ノードＹとを接続するリンクを、他のリンクと異なる態様で提示させてよい。リンクの提示態様は、ユーザが認識可能な任意の態様であってよい。図３１では、ノードＢ２５と追加ノードＹとを接続するリンクは、他のリンクと異なり、二重線を用いた矢印で示されている。ただし、ノードＢ２５と追加ノードＹとを接続するリンクの提示態様は、これに限られない。

【0227】

ノード追加処理を行うことにより、ユーザは、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれないノードを含む経路群を再描画させることができる。これにより、例えば公開情報では得られない企業間の取引関係の情報をユーザが有している場合、経路群に当該取引関係の情報を反映させることができる。

【0228】

また、ノード追加処理では、候補ノードから、類似度に基づいて選択された描画候補ノードが表示され、ユーザは、表示された描画候補ノードが示す企業から、追加ノードと接続するノードを選択する。即ち、追加ノードと接続するノードは、各ノードを含むサブネットワーク１２２（仮想の局所グラフＧＶ（Ｚ））の構造を考慮して決定される。そのため、再描画により、現実の取引関係を示す経路である可能性が高い経路が描画される。これにより、ユーザは、追加ノードが示す企業が、どのようなサプライチェーン上に位置するかを知ることができる。ただし本実施形態の手法はこれに限定されず、ノード追加部１６２は、候補ノードから類似度に基づいて１つのノードを選択し、当該ノードと追加ノードが接続された経路を含む経路群を再描画してもよい。即ち、図３０を用いて上述した操作入力は省略されてもよい。

【0229】

なお、ここで説明した例では、ユーザは、追加ノードＹを、経路群の最下流に位置するノードＡ１に接続するとして説明した。しかしながら、ユーザは、追加ノードＹを、必ずしも経路群における最下流に位置するノードに接続しなくてもよい。追加ノードＹは、経路群に含まれるいずれかのノードに接続されればよい。

【0230】

２．４．５ 代替経路算出処理
図１６のステップＳ５０７に対応する経路群の再描画に関する処理のうち、代替経路算出処理について説明する。再描画部１１６の代替経路算出部１６３は、入力受付部１１４において、代替経路算出処理を実行するための操作入力を受け付けた場合、代替経路算出処理を実行する。

【0231】

代替経路算出処理を実行するための操作入力は、例えば、経路抽出部１１３により抽出された経路群に含まれる上流側ノードと下流側ノードとを結ぶ対象経路の代替経路を算出させる操作入力である。代替経路算出処理を実行するための操作入力について、図３２を参照しながら詳細に説明する。

【0232】

図３２は、代替経路算出処理について説明する模式図である。図３２では、ノードＡ１からノードＡ１３までの１３個のノードが示されているが、経路抽出部１１３により抽出されて表示部２４０に表示される経路群は、実線で示したノード及びリンクにより構成される経路のみを含む。つまり、図３２に示す例では、経路抽出部１１３により抽出されて表示部２４０に表示される経路群は、ノードＡ２、Ａ３、Ａ１１、Ａ１を順にたどる経路のみを含む。破線で示されたノード及びリンクは、サブネットワーク１２２に含まれるが、例えば特定の条件としての最短経路ではないため、経路抽出部１１３により抽出されていない。

【0233】

代替経路算出処理を実行するための操作入力は、対象経路の指定を含む。対象経路は、経路抽出部１１３により抽出された経路群に含まれる経路であって、代替経路に置き換える対象となる経路である。対象経路の指定は、例えば、対象経路に含まれるノードを順に指定することにより行われる。例えば、図３２に示す例では、ノードＡ２、Ａ３、Ａ１１及びＡ１を順に指定することにより、ノードＡ２、Ａ３、Ａ１１、Ａ１の順でノードをたどる経路が、対象経路として指定される。なお、ノードの指定は、例えば、マウスのクリックやタッチパネル上のタッチにより行われてよい。

【0234】

対象経路は、必ずしも、経路抽出部１１３により抽出された経路群における最も上流のノード及び／又は最も下流のノードを含まなくてもよい。対象経路は、経路抽出部１１３により抽出された経路群に含まれる経路の一部のみ（部分経路）であってもよい。図３２の例では、最も上流のノードはノードＡ２であり、最も下流のノードはノードＡ１である。従って、図３２の例では、対象経路は、必ずしもノードＡ２及び／又はノードＡ１を含まなくてもよい。例えば、対象経路は、ノードＡ３及びノードＡ１１のみを含む部分経路であってもよい。

【0235】

対象経路における最も上流側のノードを、本明細書において「上流側ノード」という。一方、対象経路における最も下流側のノードを、本明細書において「下流側ノード」という。仮に、対象経路として、ノードＡ２、Ａ３、Ａ１１、Ａ１の順でノードをたどる経路が指定された場合、上流側ノードはノードＡ２であり、下流側ノードはノードＡ１である。一方、例えば、対象経路として、ノードＡ３、Ａ１１の順でノードをたどる部分経路が指定された場合、上流側ノードはノードＡ３であり、下流側ノードはノードＡ１１である。

【0236】

代替経路算出処理を実行するための操作入力は、上述した対象経路の指定に加え、代替経路算出処理を開始させるための操作入力を含んでよい。代替経路算出処理を開始させるための操作入力は、対象経路の指定が完了したときに行われる。代替経路算出処理を開始させるための操作入力は、例えば、操作部２５０における特定のキーの操作、又は、表示部２４０に表示された特定のボタンの操作により行われてよい。

【0237】

代替経路算出処理を実行するための操作入力は、入力受付部１１４において受け付けられる。入力受付部１１４において、代替経路算出処理を実行するための操作入力が受け付けられると、再描画部１１６の代替経路算出部１６３は、代替経路算出処理を実行する。具体的には、代替経路算出部１６３は、指定した対象経路を、代替経路に置き換えることにより経路群を再描画する。ここで、代替経路は、サブネットワーク１２２において上流側ノードと下流側ノードとが１以上のリンクによって繋がれた経路のうち、対象経路とは異なる経路である。代替経路算出部１６３は、指定した対象経路を、１つ以上の代替経路に置き換えることにより経路群を再描画してよい。

【0238】

図３３は、代替経路算出処理を説明するフローチャートである。図３３を参照しながら、代替経路算出処理の具体的な一例について説明する。ここでは、対象経路として、図３２に示す例において、ノードＡ２、Ａ３、Ａ１１、Ａ１の順でノードをたどる経路が指定されたとする。

【0239】

まず、ステップＳ８０１において、代替経路算出部１６３は、代替候補経路ＲＡを抽出する。代替候補経路ＲＡは、代替経路の候補である。代替候補経路ＲＡは、サブネットワーク１２２における、上流側ノードと下流側ノードとを結ぶ、対象経路ＲＴ以外の経路である。代替経路算出部１６３は、例えば、サブネットワーク１２２における、上流側ノードと下流側ノードとを結ぶ対象経路ＲＴ以外の全ての経路を抽出する。代替経路算出部１６３は、サブネットワーク１２２における、上流側ノードと下流側ノードとを結ぶ対象経路ＲＴ以外の経路のうち、特定の条件を満たす一部の経路をのみを抽出してもよい。特定の条件は、例えば最短経路である。

【0240】

図３２に示す例では、上流側ノードがノードＡ２であり、下流側ノードがノードＡ１であるため、代替経路算出部１６３は、ノードＡ２とノードＡ１を結ぶ、対象経路ＲＴ以外の代替候補経路ＲＡを抽出する。ここでは、代替経路算出部１６３は、特定の条件として、最短経路となる代替候補経路ＲＡのみを抽出するとする。図３２に示す例では、ノードＡ２とノードＡ１を結ぶ対象経路ＲＴ以外の最短経路は、ノードＡ２、Ａ４、Ａ６、Ａ１０、Ａ１の順でノードをたどる第１代替候補経路と、ノードＡ２、Ａ４、Ａ７、Ａ１０、Ａ１の順でノードをたどる第２代替候補経路と、ノードＡ２、Ａ５、Ａ８、Ａ１２、Ａ１の順でノードをたどる第３代替候補経路と、ノードＡ２、Ａ５、Ａ９、Ａ１３、Ａ１の順でノードをたどる第４代替候補経路である。そのため、代替経路算出部１６３は、これらの４つの代替候補経路ＲＡを抽出する。

【0241】

ステップＳ８０２において、代替経路算出部１６３は、対象経路ＲＴに含まれるノードと、代替候補経路ＲＡに含まれるノードの類似度を取得する。図３２に示す例ではノードＡ１～Ａ１３の１３個のノードが含まれるため、代替経路算出部１６３は、（１３×１２）／２＝７２通りの類似度を取得してもよい。

【0242】

ステップＳ８０３において、代替経路算出部１６３は、ステップＳ８０２で取得した２つのノード間の類似度に基づいて、対象経路ＲＴと代替候補経路ＲＡの類似度を算出する。例えば対象経路ＲＴと代替候補経路ＲＡでは上流側ノード（Ａ２）と下流側ノード（Ａ１）が共通であるため、その間の中間ノードの比較が行われてもよい。例えば対象経路ＲＴの中間ノードはＡ３とＡ１１であり、第１代替候補経路の中間ノードはＡ４、Ａ７、Ａ１０の３つである。よって代替経路算出部１６３は、Ａ３とＡ４、Ａ３とＡ７、Ａ３とＡ１０、Ａ１１とＡ４、Ａ１１とＡ７、Ａ１１とＡ１０の類似度に基づいて、対象経路ＲＴと第１代替候補経路の類似度を算出する。例えば代替経路算出部１６３は、上記６つの類似度の最大値や平均値を経路間の類似度としてもよいし、Ａ３とＡ４、Ａ３とＡ７、Ａ３とＡ１０の３つの類似度から第１最大値を求め、Ａ１１とＡ４、Ａ１１とＡ７、Ａ１１とＡ１０の３つの類似度から第２最大値を求め、第１最大値と第２最大値の平均値を経路間の類似度としてもよい。あるいは上流側ノードからの距離及び下流側ノードからの段数を考慮して類似度算出の対象となるノードを決定してもよい。例えばノードＡ３は上流側ノードから下流側に１段目のノードであるため、同じく上流側ノードから下流側に１段目のノードであるＡ４との間で類似度が求められてもよい。その他、ノード間の類似度に基づいて経路間の類似度を求める手法は種々の変形実施が可能である。第２代替候補経路～第４代替候補経路を対象とする場合も同様である。

【0243】

代替経路算出部１６３は、抽出された代替候補経路ＲＡのうち、対象経路ＲＴに類似する経路を、代替経路として決定してよい。そして、代替経路算出部１６３は、対象経路ＲＴを代替経路に置き換えることにより、経路群を再描画してよい。

【0244】

ステップＳ８０４において、代替経路算出部１６３は、対象経路ＲＴを、類似度が最も高い代替候補経路ＲＡに置き換えることにより、経路群を再描画する。例えば、対象経路ＲＴと、第３代替候補経路との類似度が最も高かったとする。この場合、代替経路算出部１６３は、対象経路ＲＴを、第３代替候補経路に置き換えることにより、経路群を再描画する。

【0245】

図３４は、代替経路算出処理による再描画の結果を示す模式図である。図３４に示すように、代替経路算出処理の結果、対象経路ＲＴが、ノードＡ２、Ａ５、Ａ８、Ａ１２、Ａ１を順にたどる第３代替候補経路に置き換えられている。

【0246】

ステップＳ８０４で再描画された経路群は、提示処理部１１５の処理に基づき、表示部２４０に表示される（図１６のステップＳ５０８）。このとき、表示部２４０には、置き換えられた第３代替候補経路のみが表示されてよい。つまり、図３４において、実線で示すノード及びリンクのみが表示されてよい。対象経路ＲＴは、表示部２４０に表示されなくてよい。

【0247】

なお、ここでの例では、代替経路算出部１６３が、抽出された代替候補経路ＲＡのうち、対象経路ＲＴに類似する経路を、代替経路として決定し、対象経路ＲＴを代替経路に置き換えるとして説明した。しかしながら、代替経路算出部１６３は、必ずしも代替経路を１つに決定しなくてもよい。例えば、代替経路算出部１６３は、ステップＳ８０１で抽出した代替候補経路ＲＡの全てを、対象経路ＲＡと置き換えてもよい。この場合、複数の代替経路が再描画され、表示部２４０に表示される。

【0248】

代替経路算出処理を行うことにより、ユーザは、対象経路ＲＡの代替経路を知ることができる。これにより、例えばユーザは、対象経路における特定のノードが示す企業が、何らかの理由でサプライチェーンから外れた場合に、代替となるサプライチェーンを知ることができる。また、本実施形態で説明したように、対象経路に類似する代替経路が算出されて表示部２４０に表示された場合、ユーザは、対象経路ＲＡに近いサプライチェーンを知ることができる。そのため、例えばユーザは、特定の経路が使用できない状態となった場合を想定して、特定の経路の代替となる経路を容易に探すことができる。

【0249】

２．４．６ 提示処理
提示処理部１１５は、経路抽出部１１３が抽出した経路群を提示する提示処理を実行する。提示処理部１１５は、再描画部１１６が再描画した経路群を提示してもよい。提示処理部１１５は、経路群に関する多様な情報を提示することができる。例えば、提示処理部１１５は、経路群に含まれるノードが示す企業名や、各ノードに付与された産業分類の情報を提示することができる。提示処理部１１５は、再描画部１１６が再描画する前と再描画した後との経路群を、比較可能な態様で提示してもよい。例えば、提示処理部１１５は、再描画部１１６が再描画する前の経路群と、再描画した後との経路群とを、並べて提示してよい。

【0250】

以上説明したように、本開示に係る情報処理システム１０では、経路抽出部１１３が抽出した経路を、再描画部１１６が再描画することができる。上記実施形態で説明した例では、再描画部１１６は、ユーザの操作入力に応じて、削除処理、ノード追加処理又は代替経路算出処理を実行することによって、抽出した経路を再描画できる。そのため、情報処理システム１０は、単に情報を表示するだけでなく、ユーザの操作入力に応じて、ユーザが必要とする情報を表示することができる。

【0251】

なお、上記実施形態の説明では、サブネットワーク抽出部１１２により抽出されたサブネットワーク１２２が、上流側サブネットワークである場合について説明した。しかしながら、情報処理システム１０は、サブネットワーク１２２が下流側サブネットワークである場合についても、上記処理に対応する処理を実行することにより、経路抽出部１１３が抽出した経路を再描画できる。

【0252】

３．ネットワークの構造推定
また以上では複素ベクトル表現を用いて算出された類似度が、ノードの削除、追加、代替経路算出等の処理に用いられる例を説明した。ただし本実施形態の処理はこれに限定されず、主要経路の推定やサプライチェーンネットワーク１２１の構造推定に用いられてもよい。

【0253】

図３５は構造推定処理を説明するフローチャートである。まずステップＳ９０１において、行列取得部１８１は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる第１～第ｎノードのそれぞれの複素ベクトル表現を取得する。以下、第ｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎを満たす整数）のノードに対応する複素ベクトルをｘ_ｉとする。例えばベクトル取得部１１７は、第１～第ｎのノードのそれぞれを選択ノードとして、図１１Ａ及び図１１Ｂに示した処理を実行することで複素ベクトルｘ_１～ｘ_ｎを求め、求めたｘ_１～ｘ_ｎを記憶部１２０に記憶する。ｘ_１～ｘ_ｎは、それぞれがｎ次元複素ベクトルである。そして行列取得部１８１は、記憶部１２０から当該複素ベクトルｘ_１～ｘ_ｎを読み出すことによってステップＳ９０１の処理を行う。

【0254】

ステップＳ９０２において、行列取得部１８１は、ｘ_１～ｘ_ｎを所定順に並べた行列Ｘ＝［ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎ］を取得する。また行列取得部１８１は、行列Ｘの各成分の共役複素数を取って転置した行列（複素共役転置）Ｘ^＊を求める。なお、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれるｎ個のノードを並び順は、複素ベクトル表現を求める際の順序と同じである。

【0255】

そして行列取得部１８１は、Ｃ＝ＸＸ^＊により、複素相関行列Ｃを求める。Ｃの各成分は２つの複素ベクトルのエルミート内積に相当するため、上式（３）に示した類似度に対応する情報である。従ってＣはサプライチェーンネットワーク１２１の第１～第ｎのノードのノード間の相関を表す複素相関行列Ｃとして用いることが可能である。

【0256】

次に主要経路推定部１８２は、複素相関行列Ｃの固有値分解を行うことによって、サプライチェーンネットワーク１２１における主要経路を推定する処理を行う。具体的にはステップ９０３において、主要経路推定部１８２は、複素相関行列Ｃの固有値分解を行う。具体的には、主要経路推定部１８２は、Ｃ＝ＶΛＶ^－１により、複素相関行列Ｃを、固有ベクトルを列ベクトルとする行列Ｖと、固有値を対角成分とする対角行列Λに分解する。以下、ｎ個の固有値をλ_１～λ_ｎと表記し、それぞれの固有値に対応するｎ個の固有ベクトルをｅ_１～ｅ_ｎと表記する。

【0257】

主要経路推定部１８２は、固有値分解によって取得される固有値に対応する固有ベクトルに基づいて、サプライチェーンネットワーク１２１の主要経路を推定する。具体的には、ステップＳ９０４において、主要経路推定部１８２は、固有値分解の結果に基づいて固有ベクトルｅ_ｉを推定し、ｅ_ｉによって特定される経路を、主要経路として推定する。

【0258】

図３６は、例えばｎ＝１４の場合において、複素相関行列Ｃの固有値分解によって取得される第ｉの固有ベクトルｅ_ｉを例示する図である。図３６に示すように、本実施形態に係る固有ベクトルｅ_ｉは、それぞれの要素が複素数となる複素ベクトルである。図３６に示す例では、ｅ_ｉの１、３、８、１２、１４番目の要素が非零で、それ以外の要素は０であったとする。

【0259】

この場合、主要経路推定部１８２は、非零要素に対応するノード１、３、８、１２、１４を通過する経路が、本実施形態に係るサプライチェーンネットワーク１２１の特徴をよく表す主要経路であると判断する。

【0260】

本実施形態に係る主要経路推定部１８２は、複素数を要素とする固有ベクトルを求め、固有ベクトルに含まれる要素の位相に基づいて順序が決定される主要経路を推定してもよい。例えば各ノードのベクトル表現が実ベクトルである場合、複素相関行列Ｃも実数を成分とする行列となるため、固有ベクトルも実ベクトルとなる。この場合、主要経路に含まれるノードを特定することは可能かもしれないが、その順序を特定できない。例えば、ノード１、３、８、１２、１４が主要経路に含まれることが特定できたとしても、この５つのノードの順序が不明となる。これに対して、本実施形態の手法では図３６に示したように、固有ベクトルｅ_ｉの各要素が複素数となるため、位相の情報を含む。本実施形態の手法において、複素数の位相は、選択ノードからの段数を表す情報である。よって、主要経路推定部１８２は、主要経路に含まれるノードを特定するだけでなく、具体的な順序を特定できるため、よりサプライチェーンネットワーク１２１の分析に適した情報を取得できる。

【0261】

図３６の例であれば、位相が０であるノード８が選択ノードに対応し、ノード３はノード８から上流に１段離れており、ノード１はノード８から上流に２段離れていることが分かる。同様にノード１２はノード８から下流に１段離れており、ノード１４はノード８から下流に２段離れていることが分かる。従って主要経路推定部１８２は、図３６に示す固有ベクトルｅ_ｉに基づいて、ノード１、ノード３、ノード８、ノード１２、ノード１４がこの順に並ぶ経路が主要経路であると判定する。

【0262】

そして主要経路推定部１８２は、推定した主要経路に基づいて、サプライチェーンネットワーク１２１の構造を推定してもよい。図３７は、本実施形態におけるサプライチェーンネットワーク１２１の構造推定処理を説明する模式図である。例えば、サプライチェーンネットワーク１２１の所与の位置に自動車メーカーに対応するノード１があり、主要経路として、当該ノード１を含む経路が求められたとする。

【0263】

ここで、自動車メーカーは、自動車に用いられる種々の部品を上流のノードに対応する企業から購入する。例えば自動車メーカーは、電池（バッテリー）、車体、他の部品等を購入し、これらを含む自動車を製造する。この場合、上流からノード１へ向かう経路は、電池のサプライチェーンに関係する経路、車体のサプライチェーンに関係する経路、その他の部品のサプライチェーンに関する経路等に大まかに区分できる。

【0264】

例えば、所与の完成品メーカーに着目した場合、複素相関行列Ｃの固有値分解によって得られる複数の固有ベクトルは、当該完成品の製造に必要な部品又は原料に応じて分類されてもよい。例えば主要経路推定部１８２は、固有ベクトルが表す経路として完成品メーカーを含む複数の経路が特定された場合、当該経路に基づいて、第１部品を供給するサプライチェーンと、第１部品とは異なる第２部品を供給するサプライチェーンとを推定してもよい。より広義には、主要経路推定部１８２は、推定した複数の主要経路に基づいて、それぞれが異なる産業に属する複数の主要経路を特定する構造推定処理を行ってもよい。自動車メーカーのように、複数の部品や材料の供給を受けて完成品を製造するメーカーを含むサプライチェーンネットワーク１２１はノード数が非常に多い複雑な構造となりやすい。その点、本実施形態の手法によれば、サプライチェーンネットワーク１２１を部品毎、産業毎に分類できるため、サプライチェーンの構造をユーザが理解しやすい態様に分解できる。さらにノードに対応する要素の絶対値を比較することによって、ある部品や材料の供給において主要な役割を果たす企業を特定することも可能になる。

【0265】

さらに本実施形態では、例えば図３７のノード１～ノード５に示したように、主要経路内での順序や、ノード間の距離を特定することも可能である。例えば主要経路推定部１８２は、当該距離に基づいて、サプライチェーンの上流側に位置するか、下流側に位置するかの推定を行ってもよい。

【0266】

例えば主要経路推定部１８２は、主要経路に含まれる企業が完成品に近い物品に関わる企業であるのか、部品や原材料に近い物品に関わる企業であるかを判定してもよい。図３７の例であれば、ノード５はノード１からの距離が遠いため部品や原材料に近い物品に関わる企業と判定され、ノード２はノード１からの距離が近いため完成品に近い物品に関わる企業であると判定される。例えば主要経路推定部１８２は、完成品を製造するメーカーから上流側に１段離れた企業は、当該完成品に直接的に組み込まれる部品や、完成品の製造に直接的に用いられる製造機械等を販売している企業であると推定してもよい。

【0267】

また上述した削除処理部１６１、ノード追加部１６２、代替経路算出部１６３は、主要経路推定部１８２の推定結果に基づいて提示する経路群を決定してもよい。例えば第１企業が図３７のノード１（自動車企業）であり、第２企業が電池のサプライチェーンにおける上流側の企業である経路群が提示されている場合に、経路の一部の削除等に起因して代替経路を提示する必要が生じた場合を考える。この場合、削除処理部１６１等は、削除対象となる企業と第１企業との位相差（段数）に基づいて、主要経路に含まれる企業を含む経路を代替経路として表示してもよい。

【0268】

例えば、ユーザの操作入力が、第１企業から上流に２段離れた企業を削除する入力であったとする。図３７に示すように、構造推定部１１８の処理に基づいて、ノード３に対応する企業が、ノード１の２段上流に位置する主要経路上の企業であると推定されている。よって削除処理部１６１や代替経路算出部１６３は、第１企業及び第２企業に対応するノードと、ノード３とを含む経路を提示する処理を行ってもよい。このようにすれば、主要経路に含まれる企業、即ち、重要度が他の企業に比べて高いと推定される企業を優先的に提示対象とすることが可能になる。その際、位相（段数）が考慮されるため、削除される企業の代替企業として適切な企業が選択可能である。例えば、特定の部品や材料を供給するサプライチェーンにおいて、削除対象企業と同様の機能を果たす蓋然性の高い企業を、代替企業として用いることが可能である。

【0269】

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及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。

【0270】

また本実施形態の手法は、以下の各ステップを含む情報処理方法に適用できる。情報処理方法は、サプライチェーンネットワーク１２１を取得するステップと、処理対象ノードのサブネットワーク１２２を抽出するステップと、サブネットワーク１２２に基づいて処理対象ノードを表す複素ベクトルを求めるステップと、２つの複素ベクトルに基づいてノード間の類似度を求めるステップを含む。サプライチェーンネットワーク１２１を取得するステップでは、複数の企業にそれぞれ対応する複数のノードが、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係を示すリンクで接続された、サプライチェーンネットワークが取得される。サブネットワーク１２２を抽出するステップでは、複数の企業のうち処理対象ノードに対応する企業に製品を供給する上流側企業を含む上流側サブネットワーク、及び、処理対象ノードに対応する企業から製品の供給を受ける下流側企業を含む下流側サブネットワークの少なくとも一方を含むサブネットワーク１２２が、サプライチェーンネットワーク１２１から抽出される。複素ベクトルを求めるステップでは、処理対象ノードのサブネットワークに含まれる各ノードに対して、処理対象ノードまでの距離に応じた位相、及び、処理対象ノードへと向かう流量または処理対象ノードからの流量に応じた絶対値を有する複素数が割り当てられることによって、処理対象ノードを表す複素ベクトルが求められる。類似度を求めるステップでは、複数のノードのうちの２つのノードに対応する２つの複素ベクトルに基づいて、２つのノードの間の類似度が算出される。

【符号の説明】

【0271】

１０…情報処理システム、１００…サーバシステム、１１０…処理部、１１１…サプライチェーンネットワーク取得部、１１２…サブネットワーク抽出部、１１３…経路抽出部、１１４…入力受付部、１１５…提示処理部、１１６…再描画部、１１７…類似度取得部、１１８…構造推定部、１２０…記憶部、１２１…サプライチェーンネットワーク、１２２…サブネットワーク、１２３…産業分類コード、１２４…規制対象企業リスト、１３０…通信部、１６１…削除処理部、１６２…ノード追加部、１６３…代替経路算出部、１７１…ベクトル取得部、１７２…類似度算出部、１８１…行列取得部、１８２…主要経路推定部、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5C】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図10】

【図11A】

【図11B】

【図12A】

【図12B】

【図13】

【図14】

【図15A】

【図15B】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28A】

【図28B】

【図29A】

【図29B】

【図30】

【図31】

【図32】

【図33】

【図34】

【図35】

【図36】

【図37】

【手続補正書】

【提出日】2023-02-16

【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】

複数の企業にそれぞれ対応する複数のノードが、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係を示すリンクで接続された、サプライチェーンネットワークを取得するサプライチェーンネットワーク取得部と、
前記複数の企業のうち処理対象ノードに対応する企業に製品を供給する上流側企業を含む上流側サブネットワーク、及び、前記処理対象ノードに対応する企業から製品の供給を受ける下流側企業を含む下流側サブネットワークの少なくとも一方を含むサブネットワークを、前記サプライチェーンネットワークから抽出するサブネットワーク抽出部と、
前記処理対象ノードの前記サブネットワークに含まれる各ノードに対して、前記処理対象ノードまでの距離に応じた位相、及び、前記処理対象ノードへと向かう流量または前記処理対象ノードからの流量に応じた絶対値を有する複素数を割り当てることによって、前記処理対象ノードを表す複素ベクトルを求めるベクトル取得部と、
前記複数のノードのうちの２つのノードに対応する２つの前記複素ベクトルに基づいて、前記２つのノードの間の類似度を算出する類似度算出部と、
を含む情報処理システム。

【請求項2】

請求項１において、
前記類似度算出部は、
２つの前記複素ベクトルである第１複素ベクトルと第２複素ベクトルのエルミート内積と、前記第１複素ベクトルのノルムと前記第２複素ベクトルのノルムの積を求め、前記エルミート内積と前記ノルムの積の比の実数部分に基づいて、前記類似度を算出する情報処理システム。

【請求項3】

請求項１または２において、
前記複数のノードは、第１～第ｎ（ｎは２以上の整数）のノードを含み、
第ｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎを満たす整数）のノードに対応する前記複素ベクトルをｘ_ｉとしたとき、前記第１～第ｎのノードに対応する前記複素ベクトルを並べた行列Ｘ＝［ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎ］と、前記行列Ｘの各成分の共役複素数を取って転置した行列Ｘ^＊を求め、複素相関行列ＣをＣ＝ＸＸ^＊により求める行列取得部と、
前記複素相関行列Ｃの固有値分解を行うことによって、前記サプライチェーンネットワークにおける主要経路を推定する主要経路推定部と、
を含む情報処理システム。

【請求項4】

請求項３において、
前記主要経路推定部は、
前記固有値分解によって取得される固有値に対応する固有ベクトルに基づいて、前記主要経路を推定する情報処理システム。

【請求項5】

請求項４において、
前記主要経路推定部は、
複素数を要素とする前記固有ベクトルを求め、前記固有ベクトルに含まれる要素の位相に基づいて順序が決定される前記主要経路を推定する情報処理システム。

【請求項6】

請求項３において、
前記主要経路推定部は、
前記主要経路に基づいて、前記サプライチェーンネットワークの構造を推定する情報処理システム。

【請求項7】

請求項１または２において、
第１企業を示すノードと、前記第１企業とは異なる第２企業を示すノードとが１以上の前記リンクによって繋がれた経路を１以上含む、経路群を抽出する経路抽出部と、
前記経路の再描画に関する操作入力を受け付ける入力受付部と、
前記経路抽出部が抽出した前記経路群を再描画する再描画部と、
を含む情報処理システム。

【請求項8】

請求項７において、
前記操作入力が、前記経路群に含まれるノードのいずれかを削除する操作入力である場合に、
前記再描画部は、
削除対象であるノードとの前記類似度が所定閾値以上である代替ノードを含む経路群を再描画する情報処理システム。

【請求項9】

請求項７において、
前記操作入力が、前記経路群に含まれない企業のノードを、前記経路群に含まれるノードのいずれかとリンクで接続することにより、前記経路群に追加ノードを追加する操作入力である場合に、
前記再描画部は、前記追加ノードとリンクで接続されうる候補ノードを抽出し、前記候補ノードのうち、前記類似度によって選択されるいずれかを前記追加ノードとリンクで接続することにより、前記追加ノードを含む経路群を再描画する情報処理システム。

【請求項10】

請求項９において、
前記再描画部は、
前記候補ノードと、前記サプライチェーンネットワークに含まれる他のノードとの前記類似度に基づいて、前記追加ノードを前記候補ノードと接続した場合に構成される仮想の局所グラフの前記サプライチェーンネットワークにおける出現のしやすさを示す指標を算出し、
前記指標に基づいて、前記追加ノードと接続されるノードを決定する情報処理システム。

【請求項11】

サプライチェーンネットワーク取得部、サブネットワーク抽出部、ベクトル取得部及び類似度算出部を含む情報処理システムによる情報処理方法であって、
前記サプライチェーンネットワーク取得部が、複数の企業にそれぞれ対応する複数のノードが、製品の提供元企業及び提供先企業を対応付けた取引関係を示すリンクで接続された、サプライチェーンネットワークを取得し、
前記サブネットワーク抽出部が、前記複数の企業のうち処理対象ノードに対応する企業に製品を供給する上流側企業を含む上流側サブネットワーク、及び、前記処理対象ノードに対応する企業から製品の供給を受ける下流側企業を含む下流側サブネットワークの少なくとも一方を含むサブネットワークを、前記サプライチェーンネットワークから抽出し、
前記ベクトル取得部が、前記処理対象ノードの前記サブネットワークに含まれる各ノードに対して、前記処理対象ノードまでの距離に応じた位相、及び、前記処理対象ノードへと向かう流量または前記処理対象ノードからの流量に応じた絶対値を有する複素数を割り当てることによって、前記処理対象ノードを表す複素ベクトルを求め、
前記類似度算出部が、前記複数のノードのうちの２つのノードに対応する２つの前記複素ベクトルに基づいて、前記２つのノードの間の類似度を算出する、
情報処理方法。