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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-12-06
(45)【発行日】2022-12-14
(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/06 20120101AFI20221207BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/06
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2021160141
(22)【出願日】2021-09-29
【審査請求日】2021-10-29
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【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】吉川 悠一
(72)【発明者】
【氏名】久光 徹
(72)【発明者】
【氏名】蓮子 和巳
【審査官】加舎 理紅子
(56)【参考文献】
【文献】特表２０２１－５１９９５７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－１１７９６６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－２３５７２３（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、前記サプライチェーンネットワークに対して、１つ以上の仮想ノードを追加することにより、前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークを生成する、仮想ノード追加部と、
前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数のノードのそれぞれに対応する、前記複数のノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、ベクトル表現算出部と、
を含み、
前記仮想ノードは、前記サプライチェーンネットワークに含まれるノードにより示される企業の産業分類を示し、
前記仮想ノード追加部は、前記複数のノードのそれぞれに付与された前記属性に含まれる前記産業分類に基づいて、前記複数のノードのそれぞれと追加した前記仮想ノードとをリンクによって接続することにより、前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークを生成する、
情報処理システム。
【請求項2】
請求項１において、前記複数のベクトル表現を用いて、前記複数のベクトル表現にそれぞれ対応する前記複数のノード間の関連度を算出する、関連度算出部をさらに含む、情報処理システム。
【請求項3】
請求項２において、前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークに含まれるノードにより示される複数の企業のうちのいずれかを選択する選択操作を受け付ける入力受付部をさらに含み、
前記関連度算出部は、前記選択操作により選択された企業のノードに対応付けられたベクトル表現と、他の企業のノードに対応付けられたベクトル表現を用いて、前記選択操作により選択された企業のノードと、前記他の企業のノードとの関連度を算出する、
情報処理システム。
【請求項4】
情報処理システムが、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、
前記サプライチェーンネットワークに対して、１つ以上の仮想ノードを追加することにより、前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークを生成し、
前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数のノードのそれぞれに対応する、前記複数のノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、
処理を行い、
前記仮想ノードは、前記サプライチェーンネットワークに含まれるノードにより示される企業の産業分類を示し、
前記情報処理システムは、前記複数のノードのそれぞれに付与された前記属性に含まれる前記産業分類に基づいて、前記複数のノードのそれぞれと追加した前記仮想ノードとをリンクによって接続することにより、前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークを生成する、
情報処理方法。
【請求項5】
情報処理システムに、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、
前記サプライチェーンネットワークに対して、１つ以上の仮想ノードを追加することにより、前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークを生成し、
前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数のノードのそれぞれに対応する、前記複数のノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、
処理を実行させ、
前記仮想ノードは、前記サプライチェーンネットワークに含まれるノードにより示される企業の産業分類を示し、
前記情報処理システムに、前記複数のノードのそれぞれに付与された前記属性に含まれる前記産業分類に基づいて、前記複数のノードのそれぞれと追加した前記仮想ノードとをリンクによって接続することにより、前記仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークを生成する、
処理を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、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。例えば非特許文献１には、サプライチェーン上で関連性の高い企業を抽出する手法として、コミュニティ分類を用いた手法が開示されている。また、例えば非特許文献２には、サプライチェーン上の企業のチョークポイント性を評価するために、媒介中心性指標を評価指数として用いる手法が開示されている。さらに、非特許文献３には、コミュニティ分類を用いたサプライチェーン分析の手法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【文献】Newman, Mark EJ. "Analysis of weighted networks" Physical review E 70.5 (2004): 056131.
【文献】White, Douglas R. and Stephen P. Borgatti. "Betweenness centrality measures for directed graphs" Social networks 16.4 (1994): 335-346.
【文献】Takayuki Mizuno, Takaaki Ohnishi, and Tsutomu Watanabe, “Structure of global buyer-supplier networks and its implications for conflict minerals regulations” EPJ Data Science 5, Article number 2 (2016), <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】
【0004】
非特許文献１に開示されたコミュニティ分類という手法では、サプライチェーン上の複数の企業が同一のコミュニティに属するか否かを示す二値指標により、関連性の高い企業が抽出される。しかしながら、コミュニティ分類では、この二値指標により企業が分類されるため、コミュニティの境界に位置する企業の関連性を高い精度で評価することは難しかった。また、コミュニティ分類では、サプライチェーンネットワークを示すグラフ構造に含まれない、例えばドメイン知識などの要素を、分類に用いることはできなかった。非特許文献２に開示された媒介中心性指標を用いた手法では、媒介中心性指標の性質により、サプライチェーンネットワークの末端のノードを評価できないという問題があった。
【0005】
また、サプライチェーン上における企業同士のつながりを示すリンクは、企業が実施する事業に関連する本質的なものと、事業と関連のない非本質的なものとが混在している場合がある。しかしながら、従来の分析手法でこれらを区別することはできなかった。そのため、従来の分析手法では、本質的なリンクと非本質的なリンクとが同等に扱われ、企業同士のサプライチェーンの実態を適切に反映できないという問題があった。
【0006】
本開示のいくつかの態様によれば、より実態に即したサプライチェーン分析を実行可能な、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムなどを提供できる。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の一形態は、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、前記サプライチェーンネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数のノードのそれぞれに対応する、前記複数のノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、ベクトル表現算出部と、を含む、情報処理システムに関係する。
【0008】
本開示の他の一形態は、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、前記サプライチェーンネットワークを、前記複数のリンクを複数の新たなノードとし、前記複数の新たなノードのそれぞれに対して、前記サプライチェーンネットワークにおける前記複数のノードと前記複数のリンクとの関係に基づいて定められる、産業分類に関する情報を含む新たな属性を付与するとともに、前記新たなノードを、前記サプライチェーンネットワークにおける前記複数のノードと前記複数のリンクとの関係に基づいて定められる新たなリンクで接続することによって生成したリンクネットワークに変換する、ネットワーク変換部と、前記リンクネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数の新たなノードのそれぞれに対応する、前記複数の新たなノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、ベクトル表現算出部と、を含む、情報処理システムに関係する。
【0009】
本開示のさらに他の一形態は、情報処理システムが、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、前記サプライチェーンネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数のノードのそれぞれに対応する、前記複数のノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、処理を行う、情報処理方法に関係する。
【0010】
本開示のさらに他の一形態は、情報処理システムが、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、前記サプライチェーンネットワークを、前記複数のリンクを複数の新たなノードとし、前記複数の新たなノードのそれぞれに対して、前記サプライチェーンネットワークにおける前記複数のノードと前記複数のリンクとの関係に基づいて定められる、産業分類に関する情報を含む新たな属性を付与するとともに、前記新たなノードを、前記サプライチェーンネットワークにおける前記複数のノードと前記複数のリンクとの関係に基づいて定められる新たなリンクで接続することによって生成したリンクネットワークに変換し、前記リンクネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数の新たなノードのそれぞれに対応する、前記複数の新たなノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、処理を行う、情報処理方法に関係する。
【0011】
本開示のさらに他の一形態は、情報処理システムに、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、前記サプライチェーンネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数のノードのそれぞれに対応する、前記複数のノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、処理を実行させる、プログラムに関係する。
【0012】
本開示のさらに他の一形態は、情報処理システムに、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、前記サプライチェーンネットワークを、前記複数のリンクを複数の新たなノードとし、前記複数の新たなノードのそれぞれに対して、前記サプライチェーンネットワークにおける前記複数のノードと前記複数のリンクとの関係に基づいて定められる、産業分類に関する情報を含む新たな属性を付与するとともに、前記新たなノードを、前記サプライチェーンネットワークにおける前記複数のノードと前記複数のリンクとの関係に基づいて定められる新たなリンクで接続することによって生成したリンクネットワークに変換し、前記リンクネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数の新たなノードのそれぞれに対応する、前記複数の新たなノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、処理を実行させる、プログラムに関係する。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【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5】サプライチェーンネットワークの一例を示す図である。
【図7】仮想ノードを含むサプライチェーンネットワークの一例を示す図である。
【図9】リンクネットワークの一例を示す図である。
【図10】仮想ノードを含むリンクネットワークの一例を示す図である。
【図11】所与の企業のノードに入るリンクと当該ノードから出るリンクとの関連度を示す分布図である。
【図12】重み付きネットワークの一例を示す図である。
【図13】経路長ごとの流量の順位付けの結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
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。
【0015】
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との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、構成の省略が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。
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との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、構成の省略が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。
【0016】
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。
【0017】
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６及び図８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。
【0018】
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。
【0019】
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。
【0020】
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。
【0021】
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。
【0022】
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、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。
【0023】
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。
【0024】
【0025】
本実施形態の処理部１０１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。
【0026】
また処理部１０１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１０１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。
【0027】
処理部１０１は、例えば、サプライチェーンネットワーク取得部１１０と、ネットワーク変換部１１１と、仮想ノード追加部１１２と、ベクトル表現算出部１１３と、関連度算出部１１４と、重み付きネットワーク生成部１１５と、流量算出部１１６と、判定部１１７と、入力受付部１１８と、提示処理部１１９と、を含む。本実施形態において、処理部１０１は、第１の分析処理及び第２の分析処理の一方または双方を実行する。第１の分析処理及び第２の分析処理の詳細については、後述する。
【0028】
サプライチェーンネットワーク取得部１１０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１１０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１１０は、作成したサプライチェーンネットワーク１２１を、記憶部１０２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１１０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。
【0029】
サプライチェーンネットワーク取得部１１０は、例えば図５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。
【0030】
ネットワーク変換部１１１は、サプライチェーンネットワーク１２１を、リンクネットワーク１２２に変換する。リンクネットワーク１２２は、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のリンクのそれぞれを、複数の新たなノードとするネットワークである。リンクネットワーク１２２における新たなノードには、新たな属性が付与される。新たな属性は、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のノードと複数のリンクとの関係に基づいて定められる。新たな属性は、例えば、産業分類に関する情報を含んでよい。例えば、サプライチェーンネットワーク１２１における所与のリンクを示す、リンクネットワーク１２２における所与の新たなノードに対しては、当該所与のリンクで接続された複数のノードのそれぞれに付与された産業分類の組合せが、新たな属性として付与される。つまり、この場合、新たな属性に含まれる産業分類に関する情報は、産業分類の組合せである。
【0031】
リンクネットワーク１２２における新たなノードは、新たなリンクにより接続される。新たなリンクは、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のノードと複数のリンクとの関係に基づいて定められる。言い換えれば、新たなリンクは、変換前のサプライチェーンネットワーク１２１におけるリンク同士の関係に基づいて決定される、向きを有するリンクである。従って、リンクネットワーク１２２は有向グラフである。リンクネットワーク１２２は、第２の分析処理において使用される。ネットワーク変換部１１１は、作成したリンクネットワーク１２２を、記憶部１０２に記憶する。
【0032】
仮想ノード追加部１１２は、サプライチェーンネットワーク１２１またはリンクネットワーク１２２に対して、１つ以上の仮想ノードを追加する。例えば、仮想ノード追加部１１２は、第１の分析処理において、サプライチェーンネットワーク１２１に対して、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企業の産業分類を示す１つ以上の仮想ノードを追加する。仮想ノード追加部１１２は、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のノードのそれぞれに付与された属性に含まれる産業分類に基づいて、複数のノードと、追加した仮想ノードとを、向きを有するリンクによって接続する。具体的には、仮想ノード追加部１１２は、所与の産業分類が付与されたノードと、当該所与の産業分類を示す仮想ノードとを、リンクによって接続する。このようにして、仮想ノード追加部１１２は、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１を生成する。
【0033】
仮想ノード追加部１１２は、例えば、第２の分析処理において、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企業の産業分類に基づいて定められる１つ以上の仮想ノードを追加する。ここで追加される仮想ノードは、サプライチェーンネットワーク１２１のリンクで接続されたノードのそれぞれに付与された属性に含まれる産業分類の組合せを示すノードであってよい。つまり、仮想ノードは、２つ以上の産業分類の組合せを示すノードであってよい。仮想ノード追加部１１２は、リンクネットワーク１２２における複数の新たなノードのそれぞれに付与された新たな属性に含まれる産業分類に関する情報に基づいて、複数の新たなノードのそれぞれと追加した前記仮想ノードとをリンクによって接続する。具体的には、仮想ノード追加部１１２は、所与の産業分類の組合せが付与された新たなノードと、当該所与の産業分類の組合せを示す仮想ノードとを、リンクによって接続する。このようにして、仮想ノード追加部１１２は、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２を生成する。
【0034】
ベクトル表現算出部１１３は、サプライチェーンネットワーク１２１またはリンクネットワーク１２２に対して、グラフ埋め込み手法を適用することにより、ベクトル表現を算出する。
【0035】
第１の分析処理では、ベクトル表現算出部１１３は、サプライチェーンネットワーク１２１にグラフ埋め込み手法を適用することにより、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のノードのそれぞれに対応する、複数のノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する。仮想ノード追加部１１２によって仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１が生成されている場合、ベクトル表現算出部１１３は、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１にグラフ埋込み手法を適用することにより、複数のベクトル表現を算出する。
【0036】
第２の分析処理では、ベクトル表現算出部１１３は、リンクネットワーク１２２にグラフ埋め込み手法を適用することにより、リンクネットワーク１２２における複数の新たなノードにそれぞれ対応する、複数の新たなノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する。仮想ノード追加部１１２によって仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２が生成されている場合、ベクトル表現算出部１１３は、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２にグラフ埋込み手法を適用することにより、複数のベクトル表現を算出する。
【0037】
ベクトル表現算出部１１３は、ベクトル表現を算出するに際し、公知のグラフ埋め込み手法を用いることができる。例えば、ベクトル表現算出部１１３は、グラフ埋め込み手法として、node2vecという手法を用いることができる。この手法では、ベクトル表現算出部１１３は、グラフ構造（本実施形態におけるサプライチェーンネットワーク１２１またはリンクネットワーク１２２）の所与のノードを起点として、ランダムウォークによってリンクをたどって形成されるシーケンスデータの集合を生成する。そして、ベクトル表現算出部１１３は、生成したシーケンスデータの集合に対してskip-gramという手法を適用し、各ノードの特徴量を抽出することによって各ノードのベクトル表現を算出する。ただし、node2vecはグラフ埋め込み手法の一例に過ぎず、ベクトル表現算出部１１３は他の公知のグラフ埋め込み手法を用いてベクトル表現を算出してもよい。
【0038】
関連度算出部１１４は、ベクトル表現算出部１１３によって算出された複数のベクトル表現を用いて、複数のベクトル表現にそれぞれ対応する複数のノード間の関連度を算出する。関連度算出部１１４は、例えば、関連度としてコサイン類似度を算出してよい。コサイン類似度は、２つのノードの類似度を、当該２つのノードのベクトル表現同士がなす角度に基づいて示す指標である。２つのノードが類似するほど、コサイン類似度は１に近い値となり、２つのノードが非類似であるほど、コサイン類似度は０に近い値となる。
【0039】
第１の分析処理では、関連度算出部１１４は、ベクトル表現に基づいて、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のノード間の関連度を算出する。後述する入力受付部１１８において、サプライチェーンネットワーク１２１のノードが示す企業のうちいずれかを選択する選択操作を受け付けた場合、関連度算出部は、選択操作により選択された企業のノードと、他のノードとの関連度を算出してよい。
【0040】
第２の分析処理では、関連度算出部１１４は、ベクトル表現に基づいて、リンクネットワーク１２２における複数の新たなノード間の関連度を算出する。
【0041】
重み付きネットワーク生成部１１５は、第２の分析処理において、重み付きネットワーク１２３を生成する。重み付きネットワーク１２３は、リンクネットワーク１２２における新たなリンクに対して、重み値を付与したネットワークである。重み値は、関連度算出部１１４が算出した関連度に基づいて、重み付きネットワーク生成部１１５が算出してよい。つまり、重み付きネットワーク生成部１１５は、関連度算出部１１４が算出した関連度に基づいて重み値を算出し、算出した重み値を新たなリンクに対して付与することにより、重み付きネットワーク１２３を生成する。重み付きネットワーク生成部１１５は、作成した重み付きネットワーク１２３を、記憶部１０２に記憶する。なお、重み付きネットワーク生成部１１５が実行する重み値の算出方法の詳細については、後述する。
【0042】
流量算出部１１６は、重み付きネットワーク生成部１１５が算出した重み値を用いて、重み付きネットワーク１２３上のフローにおける流量を算出する。ここで、フローは、重み付きネットワーク１２３において、所与の１つの新たなノードから、他の１つの新たなノードまでをたどる新たなリンクの経路をいう。流量算出部１１６は、重み付きネットワーク１２３で取りうる全てのフローの流量を算出してもよく、特定の新たなノードに関するフローの流量を算出してもよい。また、流量は、所与のフローにおける取引関係の量を示す指標である。より具体的には、流量は、当該所与のフローの終点のノードに対する起点のノードの取引関係の値を示す。流量は、新たなリンクに付与された重み値に基づいて算出される。流量の算出方法の詳細については、後述する。
【0043】
判定部１１７は、流量算出部１１６が算出した流量に基づいて、サプライチェーンネットワーク１２１またはリンクネットワーク１２２における重要リンクを判定する。重要リンクは、製品を提供する上で重要な役割を果たすリンクである。また、判定部１１７は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる１つ以上の企業のチョークポイント性を判定する。チョークポイントは、もともと、二つのコミュニティを結ぶ経路上にあって、そのノードがなくなると接続が絶たれるか、互いを接続する経路の長さが大きく増えるノードを表す。判定部１１７は、流量算出部１１６が算出した流量から、重要リンクまたはチョークポイント性を算出することができる。例えば、判定部１１７は、流量算出部１１６が算出した流量に対して、所定の演算を行ったり、流量または所定の演算の結果を比較したりすることにより、重要リンクまたはチョークポイント性を判定することができる。
【0044】
なお、判定部１１７は、重要リンクとチョークポイント性との一方のみを判定してもよく、双方を判定してもよい。また、判定部１１７は、重要リンクに代えて、または重要リンクとともに、重要ノードを判定してもよい。重要ノードは、例えば重要リンクにより接続されるノードである。本実施形態では、判定部１１７は、重要リンクとチョークポイント性との双方を判定するとして、説明する。
【0045】
入力受付部１１８は、情報処理システム１０を利用するユーザによる選択操作を受け付ける処理を行う。ここでの選択操作は、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いずれかを選択する操作を含む。ユーザは、例えば端末装置２００の操作部２５０に対して、選択操作を行う。この場合、選択操作の情報が端末装置２００からサーバシステム１００に送信され、入力受付部１１８は、送信された選択操作を受け付ける。なお、ユーザは、サーバシステム１００が含む不図示の操作部に対して選択操作を行ってもよく、この場合、入力受付部１１８は、サーバシステム１００の操作部に対する選択操作を受け付ける。入力受付部１１８が選択操作の入力を受け付けると、例えば、関連度算出部１１４は、第１の分析処理において、選択操作により選択された企業のノード対応付けられたベクトル表現と、他の企業のノードに対応付けられたベクトル表現を用いて、選択操作により選択された企業のノードと、他の企業のノードとの関連度を算出する。
【0046】
提示処理部１１９は、処理部１０１による第１の分析処理及び／または第２の分析処理の処理結果を、ユーザに提示する提示処理を行う。提示処理部１１９は、例えば処理結果を表示画面に表示させるための処理を実行する。表示画面は、例えば端末装置２００の表示部２４０に表示される。例えば提示処理部１１９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１１９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、端末装置２００以外の機器で表示されてもよい。例えば、表示画面は、サーバシステム１００が備える不図示の表示部に表示されてもよい。また、提示処理部１１９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。
【0047】
記憶部１０２は、処理部１０１のワーク領域であって、種々の情報を記憶する。記憶部１０２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。
【0048】
記憶部１０２は、例えばサプライチェーンネットワーク取得部１１０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。記憶部１０２は、例えばネットワーク変換部１１１が生成したリンクネットワーク１２２を記憶する。記憶部１０２は、例えば重み付きネットワーク生成部１１５が生成した重み付きネットワーク１２３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１２４等を記憶してもよい。産業分類コード１２４は、上述したように、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。その他、記憶部１０２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。
【0049】
通信部１０３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１０３は、処理部１０１による制御に従って動作してもよいし、処理部１０１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１０３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。
【0050】
【0051】
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。
【0052】
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。
【0053】
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。
【0054】
表示部２４０は、種々の情報を表示するインターフェイスであり、液晶ディスプレイであってもよいし、有機ＥＬディスプレイであってもよいし、他の方式のディスプレイであってもよい。操作部２５０は、ユーザ操作を受け付けるインターフェイスである。操作部２５０は、端末装置２００に設けられるボタン等であってもよい。また表示部２４０と操作部２５０は、一体として構成されるタッチパネルであってもよい。
【0055】
【0056】
まず、サプライチェーンネットワーク取得部１１０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Ｓ１０１）。上述のように、サプライチェーンネットワーク取得部１１０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を作成してもよい。
【0057】
図５は、サプライチェーンネットワーク取得部１１０が取得するサプライチェーンネットワーク１２１の一例を示す図である。図５では、各ノードが円形の図で示されている。また、図５において、ノードを接続する矢印は、リンクを示している。図５では、企業Ａ１から企業Ａ８までの８個のノードが示されている。企業Ａ１及び企業Ａ２のノードには、それぞれ企業Ａ５に向かうリンクＣ１及びリンクＣ２が接続されている。企業Ａ３及び企業Ａ４のノードには、それぞれ企業Ａ６に向かうリンクＣ３及びリンクＣ４が接続されている。企業Ａ５及び企業Ａ６のノードは、それぞれ企業Ａ７に向かうリンクＣ５及びリンクＣ６が接続されている。企業Ａ７のノードは、企業Ａ８に向かうリンクＣ７が接続されている。各リンクを示す矢印は、取引関係を示している。例えば、リンクＣ１は、企業Ａ１から企業Ａ５に製品が提供されていることを示している。つまり、リンクＣ１は、企業Ａ１が製品の提供元企業であり、企業Ａ５が製品の提供先企業であることを示している。
【0058】
情報処理システム１０は、ステップＳ１０１でサプライチェーンネットワーク１２１を取得すると、サーバシステム１００において、第１の分析処理を実行する（ステップＳ１０２）。第１の分析処理は、サプライチェーンネットワーク１２１のノードに着目した分析処理である。第１の分析処理において、サーバシステム１００は、サプライチェーンネットワーク１２１における各ノードのベクトル表現を算出し、ベクトル表現を用いてノード間の関連度を算出する。第１の分析処理の詳細については、後述する。
【0059】
また、情報処理システム１０は、サーバシステム１００において、第２の分析処理を実行する（ステップＳ１０３）。第２の分析処理は、サプライチェーンネットワーク１２１のリンクに着目した分析処理である。第２の分析処理において、サーバシステム１００は、サプライチェーンネットワーク１２１における各リンクを新たなノードとするリンクネットワーク１２２を生成し、リンクネットワーク１２２における各新たなノードのベクトル表現を算出し、ベクトル表現を用いて新たなノード間の関連度を算出する。第２の分析処理の詳細については、後述する。
【0060】
サーバシステム１００は、第１の分析処理と第２の分析処理とのうち、少なくとも一方を実行してよい。情報処理システム１０は、第１の分析処理と第２の分析処理との双方を実行してもよい。情報処理システム１０は、第１の分析処理と第２の分析処理との双方を実行する場合、これらの分析処理を順に実行してもよく、これらの分析処理を並行して同時に実行してもよい。
【0061】
情報処理システム１０は、提示処理部１１９により、第１の分析処理及び／または第２の分析処理を実行すると、処理結果をユーザに提示する提示処理を実行する（ステップＳ１０４）。提示処理の詳細については、後述する。
【0062】
【0063】
まず、仮想ノード追加部１１２は、サプライチェーンネットワーク１２１に対して仮想ノードを追加することにより、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１を生成する（ステップＳ１１１）。
【0064】
図７は、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１の一例を示す図である。仮想ノード追加部１１２は、ステップＳ１１１において、例えば図５で示した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企業の産業分類を示す仮想ノードを追加する。例えば、図５のサプライチェーンネットワーク１２１において、企業Ａ１、企業Ａ２、企業Ａ３及び企業Ａ４に対して、産業分類Ｂ１という属性が付与されているとする。この場合、仮想ノード追加部１１２は、産業分類Ｂ１を示すノードを、サプライチェーンネットワーク１２１に追加してよい。また、例えば、図５のサプライチェーンネットワーク１２１において、企業Ａ５及び企業Ａ６に対して、産業分類Ｂ２という属性が付与されているとする。この場合、仮想ノード追加部１１２は、産業分類Ｂ２を示すノードを、サプライチェーンネットワーク１２１に追加してよい。さらに、例えば、図５のサプライチェーンネットワーク１２１において、企業Ａ７及び企業Ａ８に対して、産業分類Ｂ３という属性が付与されているとする。この場合、仮想ノード追加部１１２は、産業分類Ｂ３を示すノードを、サプライチェーンネットワーク１２１に追加してよい。仮想ノード追加部１１２は、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれるノードにより示される企業の産業分類のうち、一部のみを仮想ノードとして追加してもよく、全部を仮想ノードとして追加してもよい。例えば、ここで説明した例では、仮想ノード追加部１１２は、産業分類Ｂ１、産業分類Ｂ２及び産業分類Ｂ３のうち、一部のみを仮想ノードとして追加してもよく、全部（ここでは３つ）を仮想ノードとして追加してもよい。ここでは、図７に示すように、産業分類Ｂ１、産業分類Ｂ２及び産業分類Ｂ３の全部が、仮想ノードとして追加されるとして説明する。
【0065】
仮想ノード追加部１１２は、ステップＳ１１１において、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のノードのそれぞれに付与された属性に含まれる産業分類に基づいて、複数のノードと、追加した仮想ノードとを、向きを有するリンクによって接続する。具体的には、仮想ノード追加部１１２は、所与の産業分類が付与されたノードと、当該所与の産業分類を示す仮想ノードとを、リンクによって接続する。例えば、図７の例では、企業Ａ１、企業Ａ２、企業Ａ３及び企業Ａ４に対して、産業分類Ｂ１という属性が付与されている。そのため、仮想ノード追加部１１２は、図７に破線の矢印で示すように、企業Ａ１、企業Ａ２、企業Ａ３及び企業Ａ４を示す各ノードから産業分類Ｂ１を示すノードに向かうリンクによって、企業Ａ１、企業Ａ２、企業Ａ３及び企業Ａ４を示す各ノードと、産業分類Ｂ１を示すノードとを接続する。また、図７の例では、企業Ａ５及び企業Ａ６に対して、産業分類Ｂ２という属性が付与されている。そのため、仮想ノード追加部１１２は、図７に破線の矢印で示すように、企業Ａ５及び企業Ａ６を示す各ノードから産業分類Ｂ２を示すノードに向かうリンクによって、企業Ａ５及び企業Ａ６を示す各ノードと、産業分類Ｂ２を示すノードとを接続する。さらに、図７の例では、企業Ａ７及び企業Ａ８に対して、産業分類Ｂ３という属性が付与されている。そのため、仮想ノード追加部１１２は、図７に破線の矢印で示すように、企業Ａ７及び企業Ａ８を示す各ノードから産業分類Ｂ３を示すノードに向かうリンクによって、企業Ａ７及び企業Ａ８を示す各ノードと、産業分類Ｂ３を示すノードとを接続する。このようにして、仮想ノード追加部１１２は、ステップＳ１１１により、図７に示すような、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１を生成する。
【0066】
なお、第１の分析処理では、必ずしも仮想ノードが追加されなくてもよい。仮想ノードが追加されない場合、ステップＳ１１２以降の処理は、仮想ノードが追加されていない、もとのサプライチェーンネットワーク１２１に基づいて実行される。仮想ノードが追加される場合、例えば図７に示すように、企業を示すノードと、ノードに付与された産業分類を示すノードとが、リンクによって接続される。そのため、第１の分析処理のステップＳ１１２によるベクトル表現の算出において、企業を示すノードと、ノードに付与された産業分類を示すノードとを接続するリンクの影響が反映されることにより、ベクトル表現の精度が向上する。
【0067】
次に、ベクトル表現算出部１１３は、サプライチェーンネットワーク１２１にグラフ埋め込み手法を適用することにより、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる各ノードについて、ノードの特徴量を示すベクトル表現を算出する（ステップＳ１１２）。ここでは、仮想ノード追加部１１２により、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１が生成されているため、ベクトル表現算出部１１３は、当該仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１にグラフ埋め込み手法を適用する。
【0068】
ベクトル表現算出部１１３は、グラフ埋め込み手法として、例えばnode2vecという手法を用いることができる。具体的には、ベクトル表現算出部１１３は、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１の所与のノードを起点として、ランダムウォークによってリンクをたどって形成されるシーケンスデータの集合を生成する。例えば、図７の例では、ベクトル表現算出部１１３は、企業Ａ１を示すノードを起点として、ランダムウォークによってリンクをたどって形成されるシーケンスデータの集合を生成する。そして、ベクトル表現算出部１１３は、企業Ａ１を示すノードを起点としたシーケンスデータの集合に対してskip-gramという手法を適用し、企業Ａ１を示すノードの特徴量を抽出することによって、企業Ａ１を示すノードのベクトル表現を算出する。ここで、所与の企業ｉを示すノードのベクトル表現をｖｉと記載する。すなわち、企業Ａ１を示すノードのベクトル表現は、ｖＡ１と表される。ベクトル表現算出部１１３は、企業Ａ２から企業Ａ８を示すノードについても、同様にシーケンスデータの集合を生成し、skip-gramを適用することによって、ベクトル表現ｖＡ２からｖＡ８を算出する。
【0069】
ベクトル表現算出部１１３によりベクトル表現が算出されると、関連度算出部１１４は、ベクトル表現を用いて、ノード間の関連度を算出する（ステップＳ１１３）。関連度算出部１１４は、例えば、関連度としてコサイン類似度を算出する。具体的には、所与の企業ｉを示すノードと企業ｊを示すノードとのコサイン類似度ｗｉｊは、次の式（１）により算出される。
【0070】
【数1】
【0071】
関連度算出部１１４は、ステップＳ１１３において、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる企業を示すノードの全ての組合せについて、コサイン類似度ｗｉｊを算出してよい。
【0072】
次に、入力受付部１１８が、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いずれかを選択する選択操作の受け付けると、関連度算出部１１４は、選択操作により選択操作により選択された企業のノードと、他の企業のノードとの関連度を算出する（ステップＳ１１４）。例えば、選択操作により、企業Ａ１が選択されたとすると、関連度算出部１１４は、企業Ａ１の企業ノードと、他の企業のノードとの関連度を算出する。なお、ここでは、関連度算出部１１４は、ステップＳ１１３において、サプライチェーンネットワーク１２１に含まれる企業を示すノードの全ての組合せについてコサイン類似度ｗｉｊを算出しているため、ステップＳ１１４において、ステップＳ１１３で算出したコサイン類似度ｗｉｊのうち、企業Ａ１に関連するコサイン類似度のみを抽出する処理を実行してもよい。
【0073】
ステップＳ１１４の処理により、情報処理システム１０は、ユーザが望む企業に関する情報を抽出し、出力することが可能になる。
【0074】
第１の分析処理フローによれば、情報処理システム１０は、グラフ埋め込み手法を適用することによってノードのベクトル表現を算出し、ベクトル表現を用いてノード間の関連度を算出する。このように、情報処理システム１０は、ノード間の関連度を数値化することができるため、その数値の大小により、ノードにより示される企業同士の関連性を評価できるようになる。このようにして、従来よりも、より実態に即したサプライチェーン分析を実行できるようになる。
【0075】
一例として、ある半導体製造を事業として行う半導体製造企業が、半導体製造装置を製造装置メーカから購入し、社員食堂用の食材を食品関連企業から購入しているとする。この場合、サプライチェーンネットワークでは、製造装置メーカ及び食品関連企業を示すノードと、半導体製造企業を示すノードとが、リンクにより接続される。このようなサプライチェーンネットワークにおいて、半導体製造企業、製造装置メーカ及び食品関連企業のノードのベクトル表現を算出し、これらの関連度を算出することにより、事業と関連する実質的なリンクを判定することができる。例えば、半導体製造企業を示すノードのベクトル表現と製造装置メーカを示すノードのベクトル表現との関連度が、所与の閾値以上である場合、情報処理システム１０は、半導体製造企業を示すノードと製造装置メーカを示すノードとを接続するリンクが、事業に関連する本質的なリンクであると判定することができる。一方、半導体製造企業を示すノードのベクトル表現と食品関連企業を示すノードのベクトル表現との関連度が、所与の閾値未満である場合、情報処理システム１０は、半導体製造企業を示すノードと食品関連企業を示すノードとを接続するリンクが、事業に関連しない非本質的なリンクであると判定することができる。このようにして、情報処理システム１０は、実質的なリンクを自動的に判定することができる。これにより、より実態に即したサプライチェーン分析を実行できるようになる。
【0076】
【0077】
まず、ネットワーク変換部１１１は、サプライチェーンネットワーク１２１をリンクネットワーク１２２に変換することにより、リンクネットワーク１２２を生成する（ステップＳ１２１）。
【0078】
ネットワーク変換部１１１は、サプライチェーンネットワーク１２１をリンクネットワーク１２２に変換する際に、サプライチェーンネットワーク１２１のリンクを、リンクネットワーク１２２における新たなノードとする。図９は、リンクネットワーク１２２の一例を示す図である。具体的には、図９は、図５のサプライチェーンネットワーク１２１を変換することにより生成されるリンクネットワーク１２２を示す図である。図９では、新たなノードが四角形の図で示されている。また、図９において、新たなノードを接続する矢印は、新たなリンクを示している。
【0079】
図５に示すように、サプライチェーンネットワーク１２１は、リンクＣ１からリンクＣ７までの７個のリンクを含む。ネットワーク変換部１１１は、これらのリンクＣ１からリンクＣ７までの７個のリンクを、図９に示すように、それぞれ新たなノードとする。図５及び図９に示す例では、図９における新たなノードＸｉは、図５におけるリンクＣｉに対応する。例えば、図９における新たなノードＸ１は、図５におけるリンクＣ１に対応する。従って、図５のサプライチェーンネットワーク１２１を変換して生成されるリンクネットワーク１２２は、新たなノードＸ１から新たなノードＸ７までの７個のノードを含む。
【0080】
ネットワーク変換部１１１は、リンクネットワーク１２２における新たなノードのそれぞれに対し、新たな属性を付与する。新たな属性は、例えば、サプライチェーンネットワーク１２１におけるリンクが接続するノードの産業分類の組合せとすることができる。例えば、図５に示すサプライチェーンネットワーク１２１において、リンクＣ１は、企業Ａ１のノードと企業Ａ５のノードとを接続している。企業Ａの産業分類はＢ１であり、企業Ａ５の産業分類はＢ２である。この場合、ネットワーク変換部１１１は、新たなノードＸ１に対して、産業分類Ｂ１及びＢ２の組合せを、新たな属性として付与する。同様の方法で、新たなノードＸ２、新たなノードＸ３及び新たなノードＸ４には、新たな属性として、産業分類Ｂ１及びＢ２の組合せが付与される。また、新たなノードＸ５及び新たなノードＸ６には、産業分類Ｂ２及びＢ３の組合せが付与される。サプライチェーンネットワーク１２１におけるリンクが接続するノードの産業分類が１つである場合には、当該１つの産業分類のみが、新たな属性として付与されてよい。例えば、リンクＣ７は、企業Ａ７のノードと企業Ａ８のノードとを接続しているが、企業Ａ７及び企業Ａ８の産業分類は、いずれもＢ３である。この場合、新たなノードＸ７には、産業分類Ｂ３が付与される。
【0081】
また、ネットワーク変換部１１１は、新たなノードを、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のノードと複数のリンクとの関係に基づいて定められる新たなリンクで接続する。ネットワーク変換部１１１は、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のノードと複数のリンクとの関係に基づいて、新たなノードを新たなリンクで接続する。例えば、図５に示すサプライチェーンネットワーク１２１において、リンクＣ１及びリンクＣ２はノードＡ５に向かうリンクであり、リンクＣ５はノードＡ５から出るリンクである。この関係に基づき、ネットワーク変換部１１１は、リンクＣ１及びリンクＣ２にそれぞれ対応する新たなノードＸ１及びＸ２から、それぞれ新たなノードＸ５に向かう新たなリンクＺ１及びＺ２で、新たなノードＸ１及びＸ２と新たなノードＸ５とを接続する。新たなリンクＺ１及びＺ２は、サプライチェーンネットワーク１２１におけるノードＡ５に対応するものと考えることができる。同様に、ネットワーク変換部１１１は、リンクＣ３及びリンクＣ４にそれぞれ対応する新たなノードＸ３及びＸ４から、それぞれ新たなノードＸ６に向かう新たなリンクＺ３及びＺ４で、新たなノードＸ３及びＸ４と新たなノードＸ６とを接続する。新たなリンクＺ３及びＺ４は、サプライチェーンネットワーク１２１におけるノードＡ６に対応するものと考えることができる。同様に、ネットワーク変換部１１１は、リンクＣ５及びリンクＣ６にそれぞれ対応する新たなノードＸ５及びＸ６から、それぞれ新たなノードＸ７に向かう新たなリンクＺ５及びＺ６で、新たなノードＸ５及びＸ６と新たなノードＸ７とを接続する。新たなリンクＺ５及びＺ６は、サプライチェーンネットワーク１２１におけるノードＡ７に対応するものと考えることができる。このようにして、図９に示すような、有向グラフとしてのリンクネットワーク１２２が生成される。
【0082】
次に、仮想ノード追加部１１２は、ステップＳ１２１で生成されたリンクネットワーク１２２に対して仮想ノードを追加することにより、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２を生成する（ステップＳ１２２）。
【0083】
図１０は、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２の一例を示す図である。仮想ノード追加部１１２は、ステップＳ１２２において、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企業の産業分類に基づいて定められる仮想ノードを追加する。例えば、仮想ノード追加部１１２は、図９で示したリンクネットワーク１２２に含まれる新たなノードに付与された産業分類の組合せを示す仮想ノードを追加する。具体的には、上述したように、新たなノードＸ１、Ｘ２、Ｘ３及びＸ４には、産業分類Ｂ１及びＢ２の組合せが付与されている。この場合、仮想ノード追加部１１２は、図１０に示すように、産業分類Ｂ１及びＢ２の組合せを示すノードＹ１を、リンクネットワーク１２２に追加してよい。また、新たなノードＸ５及びＸ６には、産業分類Ｂ２及びＢ３の組合せが付与されている。この場合、仮想ノード追加部１１２は、図１０に示すように、産業分類Ｂ２及びＢ３の組合せを示すノードＹ２を、リンクネットワーク１２２に追加してよい。さらに、新たなノードＸ７には産業分類Ｂ３が付与されている。この場合、仮想ノード追加部１１２は、図１０に示すように、産業分類Ｂ３を示すノードＹ３を、リンクネットワーク１２２に追加してよい。仮想ノード追加部１１２は、新たなノードに付与された産業分類の組合せのうち、一部のみを仮想ノードとして追加してもよく、全部を仮想ノードとして追加してもよい。例えば、ここで説明した例では、仮想ノード追加部１１２は、産業分類Ｂ１及びＢ２の組合せ、産業分類Ｂ２及びＢ３の組合せ、並びに産業分類Ｂ３、のうち、一部のみを仮想ノードとして追加してもよく、全部（ここでは３つ）を仮想ノードとして追加してもよい。ここでは、図１０に示すように、産業分類Ｂ１及びＢ２の組合せ、産業分類Ｂ２及びＢ３の組合せ、並びに産業分類Ｂ３の全部が、仮想ノードとして追加されるとして説明する。
【0084】
仮想ノード追加部１１２は、ステップＳ１２２において、複数の新たなノードのそれぞれに付与された産業分類に関する情報（つまり産業分類の組合せ）に基づいて、複数の新たなノードのそれぞれと追加した仮想ノードとを、向きを有するリンクによって接続する。具体的には、仮想ノード追加部１１２は、所与の産業分類の組合せが付与された新たなノードと、当該所与の産業分類の組合せを示す仮想ノードとを、リンクによって接続する。例えば、図１０の例では、新たなノードＸ１、Ｘ２、Ｘ３及びＸ４に対して、産業分類Ｂ１及びＢ２の組合せが付与されている。そのため、仮想ノード追加部１１２は、図１０に破線の矢印で示すように、新たなノードＸ１、Ｘ２、Ｘ３及びＸ４のそれぞれから、産業分類Ｂ１及びＢ２の組合せを示すノードＹ１に向かうリンクによって、新たなノードＸ１、Ｘ２、Ｘ３及びＸ４とノードＹ１とを接続する。また、図１０の例では、新たなノードＸ５及びＸ６に対して、産業分類Ｂ２及びＢ３の組合せが付与されている。そのため、仮想ノード追加部１１２は、図１０に破線の矢印で示すように、新たなノードＸ５及びＸ６のそれぞれから、産業分類Ｂ２及びＢ３の組合せを示すノードＹ２に向かうリンクによって、新たなノードＸ５及びＸ６とノードＹ２とを接続する。さらに、図１０の例では、新たなノードＸ７に対して、産業分類Ｂ３が付与されている。そのため、仮想ノード追加部１１２は、図１０に破線の矢印で示すように、新たなノードＸ７から、産業分類Ｂ３を示すノードＹ３に向かうリンクによって、新たなノードＸ７とノードＹ３とを接続する。このようにして、仮想ノード追加部１１２は、ステップＳ１２２により、図１０に示すような、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２を生成する。
【0085】
なお、第２の分析処理では、必ずしも仮想ノードが追加されなくてもよい。仮想ノードが追加されない場合、ステップＳ１２３以降の処理は、仮想ノードが追加されていない、もとのリンクネットワーク１２２に基づいて実行される。仮想ノードが追加される場合、例えば図１０に示すように、サプライチェーンネットワーク１２１のリンクに対応する新たなノードと、産業分類に基づいて定められる新たなノードとが、リンクによって接続される。そのため、第２の分析処理のステップＳ１２３によるベクトル表現の算出において、サプライチェーンネットワーク１２１のリンクに対応する新たなノードと、産業分類に基づいて定められる新たなノードとを接続する新たなリンクの影響が反映されることにより、ベクトル表現の精度が向上する。
【0086】
次に、ベクトル表現算出部１１３は、リンクネットワーク１２２にグラフ埋め込み手法を適用することにより、リンクネットワーク１２２に含まれる新たなノードのそれぞれについて、ノードの特徴量を示すベクトル表現を算出する（ステップＳ１２３）。ここでは、仮想ノード追加部１１２により、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２が生成されているため、ベクトル表現算出部１１３は、当該仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２にグラフ埋め込み手法を適用する。
【0087】
ベクトル表現算出部１１３は、グラフ埋め込み手法として、例えばnode2vecという手法を用いることができる。具体的には、ベクトル表現算出部１１３は、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２の所与の新たなノードを起点として、ランダムウォークによって新たなリンクをたどって形成されるシーケンスデータの集合を生成する。例えば、図１０の例では、ベクトル表現算出部１１３は、新たなノードＸ１を起点として、ランダムウォークによって新たなリンクをたどって形成されるシーケンスデータの集合を生成する。そして、ベクトル表現算出部１１３は、新たなノードＸ１を起点としたシーケンスデータの集合に対してskip-gramという手法を適用し、新たなノードＸ１の特徴量を抽出することによって、新たなノードＸ１のベクトル表現ｖＸ１を算出する。ベクトル表現算出部１１３は、新たなノードＸ２からＸ７についても、同様にシーケンスデータの集合を生成し、skip-gramを適用することによって、ベクトル表現ｖＸ２からｖＸ７を算出する。
【0088】
ベクトル表現算出部１１３によりベクトル表現が算出されると、関連度算出部１１４は、ベクトル表現を用いて、新たなノード間の関連度を算出する（ステップＳ１２４）。関連度算出部１１４は、例えば、関連度としてコサイン類似度を算出する。コサイン類似度は、上述した式（１）により算出される。関連度算出部１１４は、ステップＳ１２４において、リンクネットワーク１２２に含まれる新たなノードの全ての組合せについて、コサイン類似度ｗｉｊを算出してよい。
【0089】
ここで、上述したように、リンクネットワーク１２２の新たなノードＸｉは、サプライチェーンネットワーク１２１のリンクＣｉに対応する。そのため、リンクネットワーク１２２の新たなノード間の関連度を算出することは、サプライチェーンネットワーク１２１のリンク同士の関連度を算出することと考えることができる。関連度算出部１１４は、算出した新たなノード間の関連度に基づいて、サプライチェーンネットワーク１２１のリンク同士の関連度を示す分布図を生成してもよい。例えば、関連度算出部１１４は、サプライチェーンネットワーク１２１における所与の企業を示すノードに向かう（つまり当該ノードに入る）リンクと、当該ノードから他のノードに向かう（つまり当該ノードから出る）リンクとの関連度を示す分布図を生成してもよい。
【0090】
図１１は、所与の企業のノードに入るリンクと当該ノードから出るリンクとの関連度を示す分布図の一例である。図１１は、所与の企業のノードに入るリンクと当該ノードから出るリンクとのコサイン類似度の分布を示す図である。図１１に示す分布図において、横軸はコサイン類似度の値を示し、縦軸は各コサイン類似度の値を取るリンクの組合せの数を示す。なお、図１１に示す分布図の例は、必ずしも図９に示すリンクネットワーク１２２に基づく分布を示すものではない。
【0091】
コサイン類似度は、所与の新たなノードと他の新たなノードとが類似するほど１に近い値となり、非類似であるほど０に近い値となる。従って、図１１に示す分布図では、コサイン類似度が１に近いほど、入るリンクと出るリンクとが、より類似していると言える。
【0092】
図１１に示す分布図は、例えばベクトル表現算出部１１３により生成されてよい。ベクトル表現算出部１１３は、例えば、生成した分布図を、端末装置２００に表示させてもよい。分布図を表示させる処理は、図４のステップＳ１０４で実行されてもよい。分布図を提示することにより、例えば、ユーザは視覚的に関連度の分布を理解することができる。
【0093】
次に、重み付きネットワーク生成部１１５は、リンクネットワーク１２２の新たなリンクに対して重み値を付与した重み付きネットワーク１２３を生成する（ステップＳ１２５）。重み付きネットワーク生成部１１５は、ステップＳ１２５において、まず、新たなリンクのそれぞれについて重み値を算出する。重み付きネットワーク生成部１１５は、関連度算出部１１４が算出した関連度に基づいて、新たなリンクのそれぞれについて重み値を算出することができる。重み付きネットワーク生成部１１５は、例えば、関連度を示すコサイン類似度ｗｉｊを、そのまま重み値として決定してもよい。重み付きネットワーク生成部１１５は、例えば、コサイン類似度ｗｉｊに対して所定の数理的処理を施して重み値を算出してもよい。
【0094】
例えば、重み付きネットワーク生成部１１５は、所与の新たなノードに向かう新たなリンクの重み値の合計が１となるように、当該所与の新たなノードに向かう新たなリンクのそれぞれについての重み値を算出してよい。このとき、新たなリンクのそれぞれの重み値は、コサイン類似度ｗｉｊに比例するように決定されてよい。つまり、重み付きネットワーク生成部１１５は、所与の新たなノードに向かう新たなリンクの重み値の合計が１となり、かつ、新たなリンクのそれぞれの重み値がコサイン類似度ｗｉｊに比例するように、新たなリンクの重み値を算出してよい。具体的には、重み付きネットワーク生成部１１５は、新たなノードｉと新たなノードｊとを接続するリンクの重み値ｗ′ｉｊを、次の式（２）により算出することができる。
【0095】
【数2】
【0096】
例えば、新たなノードＸ７に向かう新たなリンクＺ５のコサイン類似度ｗＸ５Ｘ７と、新たなノードＸ７に向かう新たなリンクＺ６のコサイン類似度ｗＸ６Ｘ７との比が、１：４である場合、重み付きネットワーク生成部１１５は、上記式（２）を用いて、リンクＺ５の重み値ｗ′Ｘ５Ｘ７を０．２と算出し、リンクＺ６の重み値ｗ′Ｘ６Ｘ７を０．８と算出する。重み付きネットワーク生成部１１５は、リンクネットワーク１２２の全ての新たなリンクについて、重み値ｗ′ｉｊを算出する。
【0097】
なお、重み値は、ここで説明した算出方法に限られず、他の算出方法で算出されてもよい。例えば、ここでは、新たなリンクのそれぞれの重み値は、コサイン類似度ｗｉｊに比例するように決定されると説明したが、これに限られず、例えばコサイン類似度ｗｉｊの二乗に比例するように決定されてもよい。重み値は、関連度に基づく他の適宜の方法で算出されてよい。
【0098】
重み付きネットワーク生成部１１５は、算出した重み値を、新たなリンクのそれぞれに付与することにより、重み付きネットワーク１２３を生成する。図１２は、重み付きネットワークの一例を示す図である。図１２に示すように、重み付きネットワーク１２３では、リンクネットワーク１２２の新たなリンクのそれぞれについて、算出した重み値ｗ′ｉｊが付与されている。
【0099】
そして、流量算出部１１６は、重み付きネットワーク１２３上のフローの流量を算出する（ステップＳ１２６）。流量算出部１１６は、重み付きネットワーク１２３における重み値を用いて、流量を算出する。流量算出部１１６は、予め定められた所定の演算式を用いて、流量を算出してよい。例えば、流量は、フローにおける新たなリンクに付与された重み値の積として算出されてよい。ここで、本明細書では、所与の１つの新たなノードＮ１から他の１つの新たなノードＮ２までのフローの流量を、「新たなノードＮ２に対する新たなノードＮ１の流量」と表現する。
【0100】
例えば、新たなノードＸ５から新たなノードＸ７までのフローの流量を算出する場合、つまり、は、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ５の流量を算出する場合、流量算出部１１６は、新たなノードＸ５から新たなノードＸ７までのフローにおける新たなリンクに付与された重み値の積を算出する。このとき、フローの最も下流側にある新たなリンクＸ７の流量を１として、重み値を算出してよい。新たなノードＸ５から新たなノードＸ７までのフローにおけるリンクは、新たなリンクＺ５のみである。そのため、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ５の流量は、リンクＺ５に付与された重み値であるｗ′Ｘ５Ｘ７となる。この流量は、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ５の取引関係を示す指標を表す値である。
【0101】
例えば、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ１の流量を算出する場合、流量算出部１１６は、新たなノードＸ１から新たなノードＸ７までのフローにおける新たなリンクに付与された重み値の積を算出する。図９から理解されるように、新たなノードＸ１から新たなノードＸ７までのフローにおけるリンクは、新たなリンクＺ１及びＺ５である。この場合、新たなノードＸ１から新たなノードＸ７までのフローの流量は、リンクＺ１に付与された重み値であるｗ′Ｘ１Ｘ５と、リンクＺ５に付与された重み値であるｗ′Ｘ５Ｘ７との積となる。つまり、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ１の流量は、ｗ′Ｘ１Ｘ５×ｗ′Ｘ５Ｘ７と表される。この流量は、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ１の取引関係を示す指標を表す値である。
【0102】
例えば、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ２の流量を算出する場合、流量算出部１１６は、新たなノードＸ２から新たなノードＸ７までのフローにおける新たなリンクに付与された重み値の積を算出する。図９から理解されるように、新たなノードＸ２から新たなノードＸ７までのフローにおけるリンクは、新たなリンクＺ２及びＺ５である。この場合、新たなノードＸ２から新たなノードＸ７までのフローの流量は、リンクＺ２に付与された重み値であるｗ′Ｘ２Ｘ５と、リンクＺ５に付与された重み値であるｗ′Ｘ５Ｘ７との積となる。つまり、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ２の流量は、ｗ′Ｘ２Ｘ５×ｗ′Ｘ５Ｘ７と表される。この流量は、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ２の取引関係を示す指標を表す値である。
【0103】
なお、新たなノードＮ２に対する新たなノードＮ１の流量は、新たなノードＮ１に向かう新たなリンクによって新たなノードＮ１と接続された新たなノードの、新たなノードＮ２に対する流量の和となる。例えば、図１２に示す例では、新たなノードＸ５は、新たなリンクＺ１及びＺ２により、それぞれ新たなリンクＸ１及びＸ２と接続されている。この場合、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ５の流量ｗ′Ｘ５Ｘ７は、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ１の流量ｗ′Ｘ１Ｘ５×ｗ′Ｘ５Ｘ７と、新たなノードＸ７に対する新たなノードＸ２の流量ｗ′Ｘ２Ｘ５×ｗ′Ｘ５Ｘ７との和となる。
【0104】
また、新たなノードＮ１から新たなノードＮ２へのフローが複数存在する場合、新たなノードＮ２に対する新たなノードＮ１の流量は、複数のフローのそれぞれの流量の和となる。例えば、新たなノードＮ１から新たなノードＮ２へのフローが、第１のフローと第２のフローのように、２つ存在する場合、第１のフローにおける流量と第２のフローにおける流量との和が、新たなノードＮ２に対する新たなノードＮ１の流量となる。
【0105】
流量算出部１１６は、重み付きネットワーク１２３で取りうる全てのフローの流量を算出してもよい。また、流量算出部１１６は、重み付きネットワーク１２３における、特定の新たなノードに関するフローの流量を算出してもよい。例えば、流量算出部１１６は、新たなノードＸ７に関する全てのフローの流量を算出してもよい。例えば図９に示す例では、新たなノードＸ７に関するフローは、新たなノードＸ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５及びＸ６のそれぞれを起点とし、新たなノードＸ７を終点とする、合計６個のフローが存在する。
【0106】
判定部１１７は、流量算出部１１６がステップＳ１２６で算出した流量に基づいて、重要リンクまたはチョークポイント性を判定する（ステップＳ１２７）。例えば、判定部１１７は、サプライチェーンネットワーク１２１またはリンクネットワーク１２２における重要リンクを判定する。判定部１１７は、流量算出部１１６が算出した流量のうち、流量が所定の閾値以上となるフロー上に位置するリンクを、重要リンクと判定してよい。例えば、新たなノードＸ１から新たなノードＸ７までのフローの流量が所定の閾値以上であるとする。この場合、判定部１１７は、このフロー上に位置するリンクＺ１とＺ５とを、重要リンクと判定してよい。この場合、リンクＺ１及びＺ５は、それぞれサプライチェーンネットワーク１２１における企業Ａ５及び企業Ａ７を示すノードに対応するため、判定部１１７は、企業Ａ５及び企業Ａ７を示すノードを重要ノードと判定してもよい。また、判定部１１７は、このフロー上に位置する新たなノードＸ１、Ｘ５及びＸ７を重要ノードと判定してもよい。この場合、新たなノードＸ１、Ｘ５及びＸ７は、それぞれサプライチェーンネットワーク１２１におけるリンクＣ１、Ｃ５及びＣ７に対応するため、判定部１１７は、リンクＣ１、Ｃ５及びＣ７を重要リンクと判定してもよい。判定部１１７は、重要リンクまたは重要ノードとして判定されたリンクまたはノードを、チョークポイント性が高いリンクまたはノードと判定してもよい。
【0107】
判定部１１７は、例えば、流量を用いた所定の演算を行い、その演算結果を使用して重要リンクまたはチョークポイント性を判定してもよい。つまり、判定部１１７は、演算結果を重要リンクまたはチョークポイント性を判定するための判定指標として用いてよい。例えば、判定部１１７は、所与の第１の新たなノードを起点とし、所与の第２の新たなノードが終点となるようなフローの流量の和を算出してよい。判定部１１７は、この算出結果である流量の和を、当該所与の第１の新たなノードと当該所与の第２の新たなノードとに関する判定指標とする。判定部１１７は、他のフローについても同様に流量の和を算出してよい。判定部１１７は、例えば算出した判定指標同士を比較することによって、その大小から、重要リンクまたはチョークポイント性を判定してよい。例えば、流量の和が所定の閾値より高いフローを構成するリンクを重要リンクと判定したり、当該フローのチョークポイント性が高いと判定したりしてよい。
【0108】
判定部１１７は、リンクネットワーク１２２における新たなノードの流量に基づいて、サプライチェーンネットワーク１２１における重要ノードを判定するための判定指標を、企業ごとに算出してよい。判定部１１７は、判定指標に基づいて重要ノードを判定してもよい。例えば、図５のサプライチェーンネットワーク１２１では、リンクＣ１及びＣ２が企業Ａ５を示すノードに向かうリンクである。図９のリンクネットワーク１２２では、新たなノードＸ１及びＸ２が、それぞれリンクＣ１及びＣ２に対応する。判定部１１７は、新たなノードＸ１の流量と新たなノードＸ２の流量の和を算出し、これを企業Ａ５の判定指標としてよい。判定指標の値が所与の閾値以上である場合、元のサプライチェーンネットワーク１２１における企業Ａ５を示すノードが重要ノードであると判定してよい。
【0109】
判定部１１７は、リンクネットワーク１２２におけるフローの経路長ごとに、企業の判定指標を順位付けしてもよい。フローの経路長とは、フローに含まれるリンクの数である。例えば図９の例では、新たなノードＸ１から新たなノードＸ５までのフローの経路長は、このフローに新たなリンクＺ１が含まれているため、１である。同様に、例えば、新たなノードＸ２から新たなノードＸ５までのフローや、新たなノードＸ５から新たなノードＸ７までのフローの経路長も、１である。例えば、新たなノードＸ１から新たなノードＸ７までのフローの経路長は、このフローに新たなリンクＺ１及びＺ５が含まれているため、２である。仮に、特定のノードから他のノードへのフローが複数ある場合、判定部１１７は、当該複数のフローの経路長のうち、最短の経路長を、当該特定のノードから他のノードへのフローの経路長としてよい。
【0110】
図１３は、経路長ごとの判定指標の順位付けの結果の一例を示す図である。判定部１１７は、図１３に一例として示すように、経路長ごとの企業の判定指標を順位付けしてよい。なお、図１３に示す順位付けの例は、必ずしも図５に示すサプライチェーンネットワーク１２１及び図９に示すリンクネットワーク１２２に基づく順位付けを示すものではない。図１３に示す例では、経路長（つまりフローが含むリンクの数）が１であることを示す経路長１と、経路長が２であることを示す経路長２と、経路長が３であることを示す経路長３とについて、順位付けの結果が示されている。図１３において、「企業名」の列には、例えば企業を示す名前などの企業を一意に特定する情報が含まれ、「判定指標」の列には、判定指標を示す数値が含まれている。図１３を参照すると、経路長１の場合、企業１という企業名の判定指標が０．９で最も高く、企業２という企業名の判定指標が０．８で２番目に高い。経路長２の場合、企業５という企業名の判定指標が０．８１で最も高く、企業６という企業名の判定指標が０．６４で２番目に高い。このように、判定部１１７は、経路長ごとに判定指標を順位付けしてよい。判定部１１７は、順位付けの結果に基づいて、重要ノードを判定してよい。例えば、判定部１１７は、経路長ごとに、判定指標が高い上位の企業を重要ノードと判定してよい。
【0111】
第２の分析処理フローによれば、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をリンクネットワーク１２２に変換し、リンクネットワーク１２２から重み値を付与した重み付きネットワーク１２３を生成し、重み付きネットワーク１２３上のフローの流量を算出する。リンクネットワーク１２２における新たなノードは企業同士の取引関係を示すため、第２の分析処理では、取引関係を示す新たなノードに着目した分析を実行できる。そして、第２の分析処理では、流量算出部１１６が重み付きネットワーク１２３上のフローの流量を算出する。この流量は、取引関係を示す新たなノードの関連度に基づいて算出される重み値に基づいて算出されることから、取引関係の関連性が反映されている。そのため、流量を算出することにより、企業同士の取引関係の関連性を数値的に評価できるようになる。このようにして、従来よりも、より実態に即したサプライチェーン分析を実行できるようになる。
【0112】
再び、第１の分析処理でも挙げた、半導体製造企業と、製造装置メーカと、食品関連企業との例に基づいて説明すると、第２の分析処理では、製造装置メーカ及び食品関連企業を示すノードと、半導体製造企業を示すノードとが、それぞれリンクにより接続される。第２の分析処理では、これらのリンクを新たなノードとするリンクネットワークが生成され、リンクネットワークにおけるフローの流量が算出される。例えば、製造装置メーカを示すノードと半導体製造企業を示すノードとを接続するリンクを新たなノードとしたフローの流量が所与の閾値以上である場合、情報処理システム１０は、半導体製造企業を示すノードと製造装置メーカを示すノードとを接続するリンクが、事業に関連する本質的なリンクであると判定することができる。一方、食品関連企業を示すノードと半導体製造企業を示すノードとを接続するリンクを新たなノードとしたフローの流量が所与の閾値未満である場合、情報処理システム１０は、半導体製造企業を示すノードと食品関連企業を示すノードとを接続するリンクが、事業に関連しない非本質的なリンクであると判定することができる。このようにして、情報処理システム１０は、実質的なリンクを自動的に判定することができる。これにより、より実態に即したサプライチェーン分析を実行できるようになる。
【0113】
２．４ 提示処理
提示処理部１１９は、第１の分析処理及び／または第２の分析処理を実行すると、処理結果をユーザに提示する提示処理を実行する。提示処理部１１９は、第１の分析処理及び／または第２の分析処理の処理過程または処理結果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１１９は、図５に示すようなサプライチェーンネットワーク１２１を提示したり、図９に示すようなリンクネットワーク１２２を提示したり、図１２に示すような重み付きネットワーク１２３を提示したりしてよい。提示処理部１１９は、図８に示すような、選択された企業のノードと他の企業のノードとの関連度を示す分布図を提示してもよい。提示処理部１１９は、図１３に示すような、経路長ごとの流量の順位付けの結果を提示してもよい。また、提示処理部１１９は、選択操作により選択された企業に関連する情報を抽出して提示してもよい。例えば、提示処理部１１９は、ネットワーク中から、選択操作により選択された企業に関連するフローを抽出して提示してよい。提示処理部１１９は、選択操作により選択された企業と他の企業とのフローにおける流量や判定指標を提示してよい。提示処理部１１９が提示処理を行うことにより、情報処理システム１０を利用するユーザは、情報処理システム１０による処理結果を知ることができる。
提示処理部１１９は、第１の分析処理及び／または第２の分析処理を実行すると、処理結果をユーザに提示する提示処理を実行する。提示処理部１１９は、第１の分析処理及び／または第２の分析処理の処理過程または処理結果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１１９は、図５に示すようなサプライチェーンネットワーク１２１を提示したり、図９に示すようなリンクネットワーク１２２を提示したり、図１２に示すような重み付きネットワーク１２３を提示したりしてよい。提示処理部１１９は、図８に示すような、選択された企業のノードと他の企業のノードとの関連度を示す分布図を提示してもよい。提示処理部１１９は、図１３に示すような、経路長ごとの流量の順位付けの結果を提示してもよい。また、提示処理部１１９は、選択操作により選択された企業に関連する情報を抽出して提示してもよい。例えば、提示処理部１１９は、ネットワーク中から、選択操作により選択された企業に関連するフローを抽出して提示してよい。提示処理部１１９は、選択操作により選択された企業と他の企業とのフローにおける流量や判定指標を提示してよい。提示処理部１１９が提示処理を行うことにより、情報処理システム１０を利用するユーザは、情報処理システム１０による処理結果を知ることができる。
【0114】
情報処理システム１０は、第１の分析処理と第２の分析処理との少なくともいずれかを実行してよい。ただし、第１の分析処理はサプライチェーンネットワーク１２１のノードに着目した分析処理であり、第２の分析処理はサプライチェーンネットワーク１２１のリンクに着目した分析処理であることから、第１の分析処理と第２の分析処理とは、異なる観点からサプライチェーンを分析するものである。そのため、情報処理システム１０は、第１の分析処理と第２の分析処理との双方を実行することにより、より多角的な視点からの分析結果を得ることができる。
【0115】
３．変形例
上記実施形態では、第２の分析処理のステップＳ１２２において、仮想ノード追加部１１２が、リンクネットワーク１２２に対して仮想ノードを追加することによって、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２を生成すると説明した。しかしながら、第２の分析処理において、仮想ノードは、必ずしもリンクネットワーク１２２に対して仮想ノードを追加しなくてもよい。例えば、第２の分析処理において、仮想ノード追加部１１２は、ステップＳ１２１でリンクネットワーク１２２を生成する前に、サプライチェーンネットワーク１２１に対して仮想ノードを追加することによって、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１を生成してもよい。
上記実施形態では、第２の分析処理のステップＳ１２２において、仮想ノード追加部１１２が、リンクネットワーク１２２に対して仮想ノードを追加することによって、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２を生成すると説明した。しかしながら、第２の分析処理において、仮想ノードは、必ずしもリンクネットワーク１２２に対して仮想ノードを追加しなくてもよい。例えば、第２の分析処理において、仮想ノード追加部１１２は、ステップＳ１２１でリンクネットワーク１２２を生成する前に、サプライチェーンネットワーク１２１に対して仮想ノードを追加することによって、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１を生成してもよい。
【0116】
この場合、仮想ノード追加部１１２は、第１の分析処理のステップＳ１１１と同様の処理を、第２の分析処理のステップＳ１２１の前に実行してよい。すなわち、仮想ノード追加部１１２は、サプライチェーンネットワーク１２１に対して、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企業の産業分類を示す１つ以上の仮想ノードを追加してよい。仮想ノード追加部１１２は、サプライチェーンネットワーク１２１における複数のノードのそれぞれに付与された属性に含まれる産業分類に基づいて、複数のノードと、追加した仮想ノードとを、向きを有するリンクによって接続してよい。
【0117】
このように、第２の分析処理において、仮想ノード追加部１１２がサプライチェーンネットワーク１２１に対して仮想ノードを追加した場合、ネットワーク変換部１１１は、ステップＳ１２１において、仮想ノードを含むサプライチェーンネットワーク１２１を、リンクネットワーク１２２に変換してよい。この場合、第２の分析処理において、ステップＳ１２２は実行されてもよく、実行されなくてもよい。ステップＳ１２２が実行される場合、仮想ノード追加部１１２は、ネットワーク変換部１１１により生成されたリンクネットワーク１２２に対して、仮想ノードを追加することにより、仮想ノードを含むリンクネットワーク１２２を生成する。ステップＳ１２２が実行されない場合、ベクトル表現算出部１１３により、ネットワーク変換部１１１により生成されたリンクネットワーク１２２における新たなノードのベクトル表現が算出される。
【0118】
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。
【符号の説明】
【0119】
１０…情報処理システム、１００…サーバシステム、１０１…処理部、１０２…記憶部、１０３…通信部、１１０…サプライチェーンネットワーク取得部、１１１…ネットワーク変換部、１１２…仮想ノード追加部、１１３…ベクトル表現算出部、１１４…関連度算出部、１１５…重み付きネットワーク、１１６…流量算出部、１１７…判定部、１１８…入力受付部、１１９…提示処理部、１２１…サプライチェーンネットワーク、１２２…リンクネットワーク、１２３…重み付きネットワーク、１２４…産業分類コード、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
【要約】
【課題】より実態に即したサプライチェーン分析を実行可能な、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムなどを提供する。
【解決手段】情報処理システムは、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、前記サプライチェーンネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数のノードのそれぞれに対応する、前記複数のノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、ベクトル表現算出部と、を含む。
【選択図】図４
【解決手段】情報処理システムは、複数の企業に対応する複数のノードであって、企業の産業分類を含む企業に関する属性が付与されたノードが、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複数の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、前記サプライチェーンネットワークにグラフ埋込み手法を適用することにより、前記複数のノードのそれぞれに対応する、前記複数のノードの特徴量をそれぞれ示す、複数のベクトル表現を算出する、ベクトル表現算出部と、を含む。
【選択図】図４
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】