JP7073029B1 - Business strategy evaluation device and business strategy evaluation program - Google Patents
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Abstract
戦略立案者が迅速に質の高い戦略を立案でき、戦略案採否判定者が、戦略案の実行採否の判断の精度を高めることができる事業戦略評価装置および事業戦略評価プログラムを提供する。
事業戦略評価装置は、複数の事業戦略についての成否に関する説明変数である入力パラメータと事業戦略の成功可能性を示す目的変数とを含むデータセットを教師データとして機械学習をすることによって得た学習済みモデルに対し、評価対象の事業戦略に関する入力パラメータを入力し、当該事業戦略の成功可能性を示す評価値を含んだ評価結果を得る評価実行部と、評価実行部が得た評価結果をユーザに提示する評価結果提示部と、を備える。It provides a business strategy evaluation device and a business strategy evaluation program that enable a strategy planner to quickly formulate a high-quality strategy and improve the accuracy of a strategy plan adoption / rejection decision.
The business strategy evaluation device has been learned by performing machine learning using a dataset containing input parameters, which are explanatory variables for success or failure of multiple business strategies, and objective variables, which indicate the success potential of the business strategy, as teacher data. The evaluation execution unit that inputs the input parameters related to the business strategy to be evaluated to the model and obtains the evaluation result including the evaluation value indicating the success possibility of the business strategy, and the evaluation execution unit obtains the evaluation result to the user. It is provided with an evaluation result presentation unit to be presented.
Description
本発明は、事業戦略の策定を支援する事業戦略評価装置および事業戦略評価プログラムに関する。 The present invention relates to a business strategy evaluation device and a business strategy evaluation program that support the formulation of a business strategy.
現在、多くの企業では、大学、ビジネススクール、コンサルテーション会社などの提唱する戦略立案手法を用いて、事業戦略を立案している。企業においては、的確な事業戦略を構築することが、企業の命運を左右するものであり、現状分析あるいは将来予測に基づいていかに的確な事業戦略を策定するかが普遍的な重要課題である。 Currently, many companies are planning their business strategies using the strategy planning methods advocated by universities, business schools, consulting companies, and so on. In a company, building an accurate business strategy determines the fate of the company, and it is a universally important issue to formulate an accurate business strategy based on current situation analysis or future forecasts.
多くの場合、戦略立案手法は高度な知識や技術を要するものであるため、事業戦略の立案はコンサルテーション会社のコンサルタント等が対価を徴収しつつサービスとして提供されており、企業内の担当者等が手軽に事業戦略を立案することは容易ではない。事業戦略の立案を実施しやすくする仕組みとしてバランススコアカード(BSC:Balanced Score Card)等が考案され、このようなバランススコアカードを利用したシステムも提案されている(例えば特許文献1を参照)。 In many cases, strategy planning methods require advanced knowledge and skills, so business strategy planning is provided as a service by consultants of consulting companies, etc. while collecting compensation, and the person in charge within the company, etc. It is not easy to formulate a business strategy. A Balanced Scorecard (BSC) and the like have been devised as a mechanism for facilitating the planning of business strategies, and a system using such a Balanced Scorecard has also been proposed (see, for example, Patent Document 1).
しかし、従来の技術は、入力パラメータに基づいて、事業戦略を立案するものであり、立案された事業戦略や立案途中の事業戦略を評価・判断するものではかった。そのため、戦略の評価・判断は、経営者や戦略立案者の勘や経験に頼るところとなるが、経営者や戦略立案者にとって、立案した戦略や立案途中の戦略を評価・判断することは容易なことではなく、戦略案の採否判断の間違いや、戦略立案期間の長期化、戦略立案工数の増大を引き起こすという問題があった。 However, the conventional technique formulates a business strategy based on input parameters, and does not evaluate and judge a business strategy that has been formulated or a business strategy that is in the process of being formulated. Therefore, the evaluation and judgment of a strategy depends on the intuition and experience of the manager and the strategy planner, but it is easy for the manager and the strategy planner to evaluate and judge the strategy planned and the strategy in the middle of planning. Instead, there were problems such as mistakes in the decision to adopt or reject the strategy plan, lengthening of the strategy planning period, and an increase in the number of steps for strategy planning.
本発明は上記問題点を解決するためになされたもので、戦略立案者が迅速に質の高い戦略を立案でき、戦略案採否判定者が、戦略案の実行採否の判断の精度を高めることができる事業戦略評価装置および事業戦略評価プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and it is possible for a strategy planner to quickly formulate a high-quality strategy, and for a strategy plan adopter / rejection judge to improve the accuracy of a decision on whether or not to execute a strategy plan. The purpose is to provide a business strategy evaluation device and a business strategy evaluation program that can be performed.
上記の課題を解決すべく、本発明に係る事業戦略評価装置は、複数の事業戦略についての成否に関する説明変数である入力パラメータと事業戦略の成功可能性を示す目的変数とを含むデータセットを教師データとして機械学習をすることによって得た学習済みモデルに対し、評価対象の事業戦略に関する入力パラメータを入力し、当該事業戦略の成功可能性を示す評価値を含んだ評価結果を得る評価実行部と、評価実行部が得た評価結果をユーザに提示する評価結果提示部と、を備える。 In order to solve the above problems, the business strategy evaluation device according to the present invention teaches a data set including an input parameter which is an explanatory variable for success or failure of a plurality of business strategies and an objective variable which indicates the success possibility of the business strategy. With the evaluation execution department that inputs input parameters related to the business strategy to be evaluated for the trained model obtained by performing machine learning as data, and obtains evaluation results including evaluation values indicating the success potential of the business strategy. It also includes an evaluation result presentation unit that presents the evaluation results obtained by the evaluation execution unit to the user.
本発明では、評価実行部は、評価値を向上するために改善すべき入力パラメータを評価結果に含めるとよく、評価結果提示部は、改善すべき入力パラメータを評価値とともにユーザに提示するとよい。 In the present invention, the evaluation execution unit may include input parameters to be improved in order to improve the evaluation value in the evaluation result, and the evaluation result presentation unit may present the input parameters to be improved together with the evaluation value to the user.
本発明では、評価実行部は、入力パラメータを学習済モデルに入力することで、事業戦略の分析に利用される複数のフレームワークのそれぞれに対応した複数の評価値を取得し、評価結果提示部は、複数のフレームワークの評価値を、複数のフレームワークのそれぞれに対応した複数の中間評価値を、事業戦略の評価を実施する際に検討を進める際の標準的な検討順に並べて中間的な評価値として提示するとよい。 In the present invention, the evaluation execution unit acquires a plurality of evaluation values corresponding to each of the plurality of frameworks used for the analysis of the business strategy by inputting the input parameters into the trained model, and the evaluation result presentation unit. Arranges the evaluation values of multiple frameworks and the multiple intermediate evaluation values corresponding to each of the multiple frameworks in the order of standard examination when conducting the evaluation of the business strategy. It should be presented as an evaluation value.
事業戦略評価装置は、既に評価された事業戦略について、所定のタイミングで評価実行部に前回の評価時から更新された入力パラメータを用いて再評価させ、評価結果提示部に再評価結果を提示させる追跡評価管理部をさらに備えるとよい。 The business strategy evaluation device causes the evaluation execution unit to re-evaluate the already evaluated business strategy using the input parameters updated from the previous evaluation at a predetermined timing, and causes the evaluation result presentation unit to present the re-evaluation result. It would be better to have a follow-up evaluation management department.
本発明の他の例に係る事業戦略評価プログラムは、コンピュータを上記何れかの事業戦略評価装置として機能させることを特徴とする。 The business strategy evaluation program according to another example of the present invention is characterized in that the computer functions as any of the above-mentioned business strategy evaluation devices.
以下、図面を参照して本発明の実施形態に係る事業戦略評価装置1について説明する。
Hereinafter, the business
〔事業戦略評価装置のハードウェア構成〕
図1は、本発明の実施形態に係る事業戦略評価装置1を、ネットワークNWを介して事業戦略評価装置1に接続される外部情報サーバ5およびユーザ端末6とともに示す模式図である。事業戦略評価装置1は、ユーザの入力する情報や市場、経営環境等の情報に基づいて、ユーザが立案する事業を評価し、評価結果を出力する装置である。[Hardware configuration of business strategy evaluation device]
FIG. 1 is a schematic diagram showing a business
図2は、事業戦略評価装置1のハードウェア構成を示す模式図である。事業戦略評価装置1は、例えばコンピュータとして実現される。すなわち、事業戦略評価装置1は、プロセッサ101、RAM102、HDD103、グラフィック処理部104、入力インタフェース105、およびネットワークインターフェース106を備える。なお、図2は事業戦略評価装置1がいわゆるスタンドアローンタイプとして1台のコンピュータで実現される例を示したものであるが、LAN等のネットワーク回線を介して相互に接続された複数のコンピュータ(例えばLAN接続された1台のサーバコンピュータと複数のクライアントコンピュータ)が協働する態様によって事業戦略評価装置1を実現することもできる。
FIG. 2 is a schematic diagram showing the hardware configuration of the business
事業戦略評価装置1は、プロセッサ101によって装置全体が制御されている。プロセッサ101は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ101は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、GPU(Graphics Processing Unit)、またはPLD(Programmable Logic Device)である。また、プロセッサ101は、CPU、MPU、DSP、ASIC、PLDのうちの2以上の要素の組み合わせであってもよい。
The entire device of the business
RAM102(Random Access Memory)は、事業戦略評価装置1の主記憶装置として使用される。RAM102には、プロセッサ101に実行させるOS(Operating System)プログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、RAM102には、プロセッサ101による処理に必要な各種データが格納される。
The RAM 102 (Random Access Memory) is used as the main storage device of the business
HDD103(Hard Disk Drive)は、事業戦略評価装置1の補助記憶装置として使用される。HDD103には、OSプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、補助記憶装置としては、SSD(Solid State Drive)などの他の種類の不揮発性記憶装置を使用することもできる。
The HDD 103 (Hard Disk Drive) is used as an auxiliary storage device of the business
グラフィック処理部104には、表示装置104aが接続されている。グラフィック処理部104は、プロセッサ101からの命令に従って、画像を表示装置104aの画面に表示させる。表示装置104aとしては、液晶ディスプレイや有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイなどが用いられる。
A
入力インタフェース105には、入力装置105aが接続されている。入力インタフェース105は、入力装置105aから出力される信号をプロセッサ101に送信する。入力装置105aとしては、キーボードやポインティングデバイスなどがある。ポインティングデバイスとしては、マウス、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。
An input device 105a is connected to the
ネットワークインターフェース106は、ネットワークNWを介した外部機器との通信を実現する。ネットワークインターフェース106によるネットワークNWを介した通信は有線通信であってもよいし無線通信であってもよい。なお、図1に示すようにネットワークには外部情報サーバ5が差接続されており、事業戦略評価装置1はネットワークNWを介して外部情報サーバ5と通信を行うことができる。事業戦略評価装置1は、外部情報サーバ5の他、ユーザ端末6と通信を行うように構成してもよい。そして、事業戦略評価装置1は、入力インタフェース105を用いた入力に代えてユーザ端末から操作や情報の入力を受けるようにしてもよい。
The
外部情報サーバ5は、事業戦略評価装置1が利用する外部環境等を示す情報を提供する外部装置である。事業戦略評価装置1は、外部情報サーバ5から、例えば、ニュース、マーケット情報、企業の決算情報、法改正情報等を取得できるように構成される。
The
ユーザ端末6は、事業戦略評価装置1の利用者が使用する端末装置である。ユーザ端末6は、例えば、ネットワークNWを介して事業戦略評価装置1と通信することができるコンピュータ、携帯情報端末等とするとよい。利用者はユーザ端末6を用いて事業戦略評価装置1に評価を実行させるための操作や情報を入力したり、事業戦略評価装置1から評価結果や通知等を受け取る。
The
以上のようなハードウェア構成によって、事業戦略評価装置1を実現することができる。
With the hardware configuration as described above, the business
〔事業戦略評価装置1の機能ブロック〕
図3は事業戦略評価装置1の機能ブロック図を示している。
事業戦略評価装置1は、機械学習実行部11、評価実行部12、評価結果提示部13、追跡評価管理部14を備える。これらの各機能ブロックは、上述の事業戦略評価装置1のハードウェア構成におけるプロセッサ101が、RAM102やHDD103に格納されたプログラムを実行することにより実現される。[Functional block of business strategy evaluation device 1]
FIG. 3 shows a functional block diagram of the business
The business
機械学習実行部11は、事業戦略を評価する学習済モデル(予測モデル)Mを生成する。学習済モデルMは、事業の成否(勝敗)について説明変数になり得る各種の情報を入力パラメータとし、事業の成否(勝敗)を出力とする。学習済モデルMの入力パラメータは、PESTLE(Politics(政治)、Economy(経済)、Society(社会)、Technology(技術)、Legal(法律)、Ecology(環境))の各観点での外部環境に関するパラメータ、自社を中心とした3C(Customer(市場・顧客)、Competitor(競合)、Company(自社))に関するパラメータ、販売にあたっての4P(Product(製品・サービス)、Price(価格)、Place(立地・流通・販路)、Promotion(販促・広告))に関するパラメータ等、事業戦略の分析に利用される各種フレームワークにおける分析項目に対応したものを含むとよい。また、事業に適用される1つまたは複数の戦略モデル(例えば初期戦略、中盤戦略、スケール戦略の種類)を入力パラメータに含めるとよい。また、外部環境を表す情報を入力パラメータとして取り入れるべく、ニュース等の情報を入力パラメータに含めてもよい。また、これらのパラメータを次元圧縮して特徴量化したものを入力パラメータとしてもよい。具体的には、機械学習実行部11は、投資による事業価値最大化V=(現在時点での既存事業アセット+競争力の源泉(模倣できない優位性))A×(事業意思決定速度+人材スキル+Aとのシナジー戦略精度)Sの2乗をValueNet・PolicyNetのベースにして強化学習を行うとよい。
The machine
また、学習済モデルMの出力(つまり評価結果)は、事業戦略の精度(事業が成功する(勝つ)可能性を示す尺度)を表す数値(スコア)、およびポジショニング戦略における座標とするとよい。例えば、スコアは、学習済モデルMの出力を0から1までの数値とし、1に近いほど既存アセットとシナジーが起きて指数関数的な変化(成長)が発生し優位性の高いケイパビリティ・ポジショニングをとり非連続成長として成功する(勝つ)可能性が高く、0に近いほど失敗する(負ける)可能性が高いことを表すようにするとよい。 Further, the output of the trained model M (that is, the evaluation result) may be a numerical value (score) indicating the accuracy of the business strategy (a measure indicating the possibility that the business will succeed (win)) and coordinates in the positioning strategy. For example, for the score, the output of the trained model M is set to a numerical value from 0 to 1, and the closer it is to 1, synergies with existing assets occur and exponential changes (growth) occur, resulting in highly superior capability positioning. It is good to indicate that there is a high possibility of success (winning) as discontinuous growth, and that the closer it is to 0, the higher the possibility of failure (losing).
また、ポジショニング戦略における座標を提示すべく、学習済モデルMは、ポジショニング戦略において有意な(つまり現在地から目的地への遷移や競合との差別化のために重要度の高い)複数の(例えば2つの)軸を探索して出力するとともに、出力された軸における現時点でとりうるポジショニング戦略の現在地、競合の位置、勝率の高い目的地等の座標を出力する。つまり、時流と自社アセットとのシナジーを生み、経済活動しての投資による事業化によりイノベーション(指数関数的な変化(成長)が発生する状態=シナジー)を実現する条件を提示する。現時点でとりうるポジショニング戦略の座標の現在地については、現状のPESTLE/3C/4Pによる特徴量から算出するとよい。軸の具体例としては、ポジショニング戦略において有意な軸として、学習済モデルMの入力パラメータの何れかを出力するとよい。 Also, in order to present the coordinates in the positioning strategy, the trained model M is a plurality of significant (that is, important for the transition from the current location to the destination and differentiation from the competition) in the positioning strategy (for example, 2). (Two) axes are searched and output, and the coordinates of the current position of the positioning strategy that can be taken at the present time on the output axis, the position of the competition, the destination with a high winning rate, etc. are output. In other words, it presents the conditions for creating synergies between current trends and in-house assets and realizing innovation (state in which exponential change (growth) occurs = synergies) through commercialization through investment through economic activities. The current location of the coordinates of the positioning strategy that can be taken at the present time may be calculated from the current feature amount by PESTLE / 3C / 4P. As a specific example of the axis, it is preferable to output any of the input parameters of the trained model M as a significant axis in the positioning strategy.
機械学習実行部11は、過去及び現状の様々な事業モデルについての入力パラメータと事業の成否(成功した事業(勝ち)について値1、失敗した事業(負け)について値0)とを対応付けたデータセットを教師データとして、学習済モデルMの機械学習・再学習を実施する。
The machine
学習済モデルMは、入力パラメータ(すなわち説明変数)と出力値(すなわち目的変数)との関係についての決定木を含んで構成されるとよく、学習済モデルMは、この決定木についての決定木学習を実施する。学習済モデルMは、特性の異なる複数の決定木を含んで構成されてもよく、複数の決定木の出力を多数決や平均を取ることで最終的な出力としてもよい。 The trained model M may be configured to include a decision tree about the relationship between the input parameter (ie, the explanatory variable) and the output value (ie, the objective variable), and the trained model M is a decision tree about this decision tree. Conduct learning. The trained model M may be configured to include a plurality of decision trees having different characteristics, and may be the final output by taking a majority vote or averaging the outputs of the plurality of decision trees.
学習済モデルMが複数の決定木を含む場合には、個々の決定木(のいくつか)が、事業戦略の分析に利用される各種フレームワークに対応するようにするとよい。例えば、学習済モデルMが、3C分析に対応するパラメータを入力とする決定木、4P分析に対応するパラメータを入力とする決定木、SWOT分析に対応するパラメータを入力とする決定木等を備えるように構成し、これらの決定木の出力を総合した値を学習済モデルMの最終出力とするとよい。学習済モデルMは、個々の決定木の出力値についても、その決定木の情報と紐づけて出力するとよい。 If the trained model M contains multiple decision trees, then (some of) the individual decision trees may correspond to the various frameworks used to analyze the business strategy. For example, the trained model M may include a decision tree for inputting parameters corresponding to 3C analysis, a decision tree for inputting parameters corresponding to 4P analysis, a decision tree for inputting parameters corresponding to SWOT analysis, and the like. The final output of the trained model M should be the sum of the outputs of these decision trees. The trained model M may output the output value of each decision tree in association with the information of the decision tree.
学習済モデルMは、予測結果や推定結果に至るプロセスが人間によって説明・理解可能なモデル(いわゆるXAI(Explainable AI))とすることが好ましい。上述の決定木を含む構成は人間によって予測結果や推定結果に至るプロセスが人間によって説明・理解可能なモデルの一例である。 The trained model M is preferably a model (so-called XAI (Explainable AI)) in which the process leading to the prediction result and the estimation result can be explained and understood by humans. The configuration including the above decision tree is an example of a model in which the process leading to prediction results and estimation results by humans can be explained and understood by humans.
評価実行部12は、機械学習実行部11が生成した学習済みモデルに対し、評価対象の事業戦略(事業計画)に関する各種入力パラメータ(すなわち、学習に用いたのと同種の入力パラメータ)を入力することで、当該事業戦略に対する評価結果を得る。
The
評価結果提示部13は、評価実行部12が入力パラメータを学習済モデルMに入力することによって得た評価結果をユーザに提示する。評価結果提示部13は、例えば図4に示すように、総合的な評価値と、事業戦略のフレームワークに応じた複数の中間的な評価値とを、評価対象の事業戦略についての評価結果としてユーザに提示するとよい。学習済モデルMが、事業戦略の分析に利用される各種フレームワークに対応した複数の評価値を出力する場合、評価結果提示部13は、各種フレームワークの評価値を、コンサルテーション会社が事業戦略の評価を実施する際に検討を進める標準的な順に並べて中間的な評価値として提示するとよい。このようにすれば、ユーザは事業戦略の検討がどの程度まで進んでいるかを一見して認識することができる。また、評価結果提示部13は、評価結果に影響力の高い入力パラメータ(説明変数)、評価値を向上するために改善・変更すべき入力パラメータ(評価結果が低く算出される主要因となっている説明変数)とその変更の内容(例えば、数値の増減、戦略モデルの変更案等)を評価値とともに提示するとよい。例えば、評価実行部12が、個々の入力パラメータを変化させた場合の評価を行い、評価結果(総合的な評価値や中間的な評価値)の変化に基づいて、影響力の高い入力パラメータや改善すべき入力パラメータを把握するとよい。このようにすれば、戦略の弱点・改善点等を容易に把握することができる。
The evaluation
また、図5に示すように、評価結果提示部13は、学習済モデルMの出力に含まれる軸について、軸における現時点でとりうるポジショニング戦略の現在地の座標および勝率の高い目的地の座標をプロットしたグラフを提示するとよい。また、当該グラフには競合の位置も併せてプロットして提示するとよい。
Further, as shown in FIG. 5, the evaluation
評価結果提示部13がユーザに評価結果を提示する方法としては、例えば、評価結果を表示装置104aに表示するとよい。また、評価結果提示部13は、評価結果を表示装置104aに表示する以外の方法で提示してもよい。例えば、評価結果提示部13は、評価結果を報告書として印刷したり、報告書の電子データをHDD103等の記憶手段に格納したりしてもよい。また、評価結果提示部13は、報告書を電子メール等によりユーザ端末6やその他の配信先に送付してもよい。
As a method for the evaluation
追跡評価管理部14は、既に評価された事業戦略について、所定のタイミングで評価実行部12に再評価させ、評価結果提示部13に再評価結果を提示させる。この際、追跡評価管理部14は、前回の評価時から入力パラメータを更新して評価を実施させる。外部環境等を示す情報等の外部情報サーバ5から取得可能な入力パラメータについては最新のものを取得して再評価をさせる。また、ユーザが入力する必要のある入力パラメータについては、前回と同じものを使ってもよいし、再度入力を促すように構成してもよい。また、入力を促してから所定期間経過しても入力が無い場合に前回と同じパラメータを用いて再評価をするようにしてもよい。追跡評価管理部14は、例えば、個々の評価済みの事業戦略についての再評価のタイミングをHDD103等の記憶手段に格納しておき、当該タイミングに達した事業戦略について再評価を実施させるとよい。あるいは、追跡評価管理部14は予め定められた周期・タイミング(例えば毎月末等)で既に評価された事業戦略について再評価を実施させてもよい。
The follow-up
また、追跡評価管理部14は、再評価による事業戦略の評価値が所定値を超えた場合に、ユーザおよび/または所定の管理者等にアラートを通知するように構成するとよい。このようにすれば、外部環境の変化等により過去に立案した事業戦略の評価が高まったタイミングで、機を逃さずに事業戦略を具体化・実行することができる。
Further, the tracking
続いて、事業戦略評価装置1の動作を説明する。
Next, the operation of the business
図6は、事業戦略評価装置1の運用プロセスを示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing the operation process of the business
運用開始時において、事業戦略評価装置1は、機械学習実行部11により教師データのデータセットを多数入力した機械学習を行うことにより学習済モデルMを生成する(ステップS01)。なお、事業戦略評価装置1は、新たな教師データのデータセットを追加して適宜再学習を実行してもよい。
At the start of operation, the business
続いて、評価対象の事業戦略についての入力パラメータを入力し、評価実行部12に入力パラメータに基づく評価を実行させ、事業戦略の評価結果を出力させる(ステップS02)。このとき一部または全部の入力パラメータをネットワークNWを介して外部情報サーバ5から取得してもよい。
Subsequently, input parameters for the business strategy to be evaluated are input, the
続いて、評価実行部12が出力した評価結果を、評価結果提示部13がユーザに提示する(ステップS03)。その後、追跡評価管理部14が再評価を実施する設定の場合(ステップS04;Yes)、再評価の実施を指示するタイミングまで待機した後(ステップS05)、処理をステップS02に戻して再評価を実施し、評価結果を提示する。また、再評価を実施しない設定である場合(ステップS04;No)には、一連の処理を終了する。
Subsequently, the evaluation
以上で説明した構成及び手順により、本実施形態の事業戦略評価装置および事業戦略評価プログラムは、対象に適した構造の学習ネットワークを自動的に生成することができる。 With the configuration and procedure described above, the business strategy evaluation device and the business strategy evaluation program of the present embodiment can automatically generate a learning network having a structure suitable for the target.
なお、上記に本実施形態を説明したが、本発明はこれらの例に限定されるものではない。また、前述の実施形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除、設計変更を行ったものや、各実施形態の特徴を適宜組み合わせたものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に包含される。 Although the present embodiment has been described above, the present invention is not limited to these examples. Further, those skilled in the art appropriately adding, deleting, or changing the design of the above-described embodiments, or those appropriately combining the features of each embodiment also have the gist of the present invention. As long as it is included in the scope of the present invention.
1 事業戦略評価装置
11 機械学習実行部
12 評価実行部
13 評価結果提示部
14 追跡評価管理部1 Business
Claims (4)
前記評価実行部が得た評価結果をユーザに提示する評価結果提示部と、
を備え、
前記入力パラメータは、PESTLE(Politics(政治)、Economy(経済)、Society(社会)、Technology(技術)、Legal(法律)、Ecology(環境))の各観点での外部環境に関するパラメータ、自社を中心とした3C(Customer(市場・顧客)、Competitor(競合)、Company(自社))に関するパラメータ、販売にあたっての4P(Product(製品・サービス)、及びPrice(価格)、Place(立地・流通・販路)、Promotion(販促・広告))に関するパラメータを含む事業戦略の分析に利用されるフレームワークにおける分析項目を含み、
前記評価実行部は、個々の前記入力パラメータを変化させた場合の評価を前記学習済みモデルに出力させ、評価結果の変化に基づいて評価値を向上するために改善すべき入力パラメータを把握し、当該改善すべき入力パラメータを評価結果に含め、
前記評価結果提示部は、前記改善すべき入力パラメータを前記評価値とともに前記ユーザに提示する事業戦略評価装置。 An evaluation target for a trained model obtained by machine learning using a data set containing input parameters, which are explanatory variables for success or failure of multiple business strategies, and objective variables, which indicate the success potential of business strategies, as teacher data. An evaluation execution unit that inputs the input parameters related to the business strategy of the company and obtains an evaluation result including an evaluation value indicating the success possibility of the business strategy.
An evaluation result presentation unit that presents the evaluation results obtained by the evaluation execution unit to the user,
Equipped with
The input parameters are parameters related to the external environment from the viewpoints of PESTLE (Politics, Economy, Society, Technology, Legal, Ecology), centered on the company. 3C (Customer (market / customer), Competitor (competitor), Company (company)) parameters, 4P (Product (product / service), Price (price), Place (location / distribution / sales channel)) , Promotions, including analysis items in the framework used to analyze business strategies, including parameters
The evaluation execution unit outputs the evaluation when each of the input parameters is changed to the trained model, grasps the input parameters to be improved in order to improve the evaluation value based on the change of the evaluation result, and obtains the input parameters to be improved. Include the input parameters to be improved in the evaluation results
The evaluation result presenting unit is a business strategy evaluation device that presents the input parameters to be improved together with the evaluation values to the user.
前記評価結果提示部は、前記複数のフレームワークの評価値を、複数のフレームワークのそれぞれに対応した複数の中間評価値を、事業戦略の評価を実施する際に検討を進める際の標準的な検討順に並べて中間的な評価値として提示することを特徴とする請求項1に記載の事業戦略評価装置。 By inputting the input parameters into the trained model, the evaluation execution unit acquires a plurality of evaluation values corresponding to each of the plurality of frameworks used for analysis of the business strategy.
The evaluation result presentation unit is a standard for examining the evaluation values of the plurality of frameworks and the plurality of intermediate evaluation values corresponding to each of the plurality of frameworks when carrying out the evaluation of the business strategy. The business strategy evaluation device according to claim 1, wherein the evaluation values are arranged in the order of examination and presented as intermediate evaluation values.
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