WO2022224352A1 - 社会的価値評価装置、社会的価値評価方法、及びプログラム - Google Patents

社会的価値評価装置、社会的価値評価方法、及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2022224352A1
WO2022224352A1 PCT/JP2021/016056 JP2021016056W WO2022224352A1 WO 2022224352 A1 WO2022224352 A1 WO 2022224352A1 JP 2021016056 W JP2021016056 W JP 2021016056W WO 2022224352 A1 WO2022224352 A1 WO 2022224352A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
evaluation
social value
unit
feature
input
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/016056
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
崇 古谷
章 竹内
百合子 田中
Original Assignee
日本電信電話株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電信電話株式会社 filed Critical 日本電信電話株式会社
Priority to JP2023515931A priority Critical patent/JPWO2022224352A1/ja
Priority to PCT/JP2021/016056 priority patent/WO2022224352A1/ja
Priority to US18/555,843 priority patent/US20240127366A1/en
Publication of WO2022224352A1 publication Critical patent/WO2022224352A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/40—Processing or translation of natural language
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • the present invention relates to technology for evaluating the social value of companies.
  • an index of ESG investment stocks (called an ESG index) is generally used. and the details of evaluation criteria and processes are not disclosed. Also, due to the low update frequency, the correlation with the daily financial information of the company is not clear.
  • the present invention has been made in view of the above points, and aims to provide a technique that makes it possible to evaluate the social value of a social value evaluation target in line with the actual state of its activities. aim.
  • a feature quantity generation unit that generates a feature quantity from text information related to evaluation of social value; an input unit for inputting text information about an evaluation target; an evaluation unit that evaluates the relationship between the text information input by the input unit and the feature amount; and an output unit that outputs an evaluation result by the evaluation unit.
  • a technology that makes it possible to evaluate social value in line with the actual state of the activity of a social value evaluation target.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a social value evaluation device; FIG. It is a figure which shows the hardware structural example. It is a figure which shows the image of feature-value calculation. It is a flow chart of processing. It is a figure which shows the example of financial information.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an output example; FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining an output example; FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining an output example; FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining an output example; FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining an output example; FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining an output example; FIG.
  • companies are assumed to be the evaluation target of social value, but the technology according to the present invention can be applied to cases other than companies as the evaluation target.
  • the technology according to the present invention can be used to evaluate the social value of individuals, groups, countries, local governments, and the like.
  • processing is performed on Japanese text, but this is just an example, and the technology according to the present invention can be applied to any language.
  • MSCI ESG Research ESG Rating Methodology Summary For example, as disclosed in “MSCI (2017) MSCI ESG Research ESG Rating Methodology Summary", traditional ESG ratings first select and weight key issues in each industry, to score risk exposure and risk management for each company. A key issue score is obtained from these two scores.
  • the weighted average score of each company is standardized to determine the Industry Adjusted Score, and the ESG score based on that is determined.
  • the company's public information is used as the information source, and annual reports such as sustainability reports are used as public information.
  • the social value evaluation device 100 solves the above-described problems, and can evaluate social value by accurately reflecting in real time the realities of corporate activities that change from moment to moment. .
  • FIG. 1 shows an evaluation method according to the prior art.
  • a rating company uses public information that is disclosed once a year, performs an evaluation in an unknown process, and publishes the evaluation results.
  • the evaluation result is, for example, rating information such as "A + ".
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of the operation of the social value assessment device 100 according to this embodiment.
  • the feature generation module 130 calculates feature amounts related to social value from text information (a plurality of sentences) related to evaluation of social value read from the text DB 132 .
  • the evaluation module 120 inputs text information including a plurality of sentences such as news, press, SNS, etc. acquired from the corporate non-financial DB, for example, and compares the text information with the feature amount generated by the feature generation module 130. Evaluate the relevance and output the evaluation result.
  • This evaluation result is the evaluation result of the social value of the target company.
  • the social value of a company that publishes text information that is highly relevant to features obtained from text information describing goals related to social value in the press, news, etc. as part of its daily activities is considered to be high. .
  • the correlation calculation unit 140 inputs a plurality of indicators (eg, sales, profit, PBR, ROE, stock price, etc.) related to corporate finance from the financial DB 150, and uses these indicators (financial information) and the evaluation module 120 to Calculate the correlation with the evaluation result of the social value obtained, and output the calculation result.
  • indicators eg, sales, profit, PBR, ROE, stock price, etc.
  • evaluation result by the evaluation module 120 and the financial information may be output, for example, in chronological order so that the correlation between the two can be visually grasped.
  • FIG. 3 shows an image of the output from the social value assessment device 100.
  • it has "social value” and “financial value” as evaluation axes, and the time series of "social value 1", “social value 2", and “financial value” Changes are indicated.
  • this kind of output it is possible to grasp “social value 1” and “social value 2", as well as the correlation between “social value 1"/"social value 2" and “financial value”. I can grasp it.
  • FIG. 4 shows a detailed configuration example of the social value assessment device 100.
  • the social value assessment device 100 has an input section 110 , an assessment module 120 , a feature generation module 130 , a correlation calculation section 140 , a financial DB 150 and an output section 160 .
  • the evaluation module 120 has a text analysis unit 121 and an evaluation unit 122.
  • the feature generation module 130 also has a feature storage unit 131 , a text DB 132 and a feature calculation unit 133 .
  • the social value evaluation device 100 can be implemented by, for example, causing a computer to execute a program.
  • This computer may be a physical computer or a virtual machine on the cloud.
  • the social value assessment device 100 is realized by executing a program corresponding to the processing performed by the social value assessment device 100 using hardware resources such as a CPU and memory built into the computer. is possible.
  • the above program can be recorded in a computer-readable recording medium (portable memory, etc.), saved, or distributed. It is also possible to provide the above program through a network such as the Internet or e-mail.
  • FIG. 5 is a diagram showing a hardware configuration example of the computer.
  • the computer of FIG. 5 has a drive device 1000, an auxiliary storage device 1002, a memory device 1003, a CPU 1004, an interface device 1005, a display device 1006, an input device 1007, an output device 1008, etc., which are interconnected by a bus BS.
  • a program that implements the processing in the computer is provided by a recording medium 1001 such as a CD-ROM or memory card, for example.
  • a recording medium 1001 such as a CD-ROM or memory card
  • the program is installed from the recording medium 1001 to the auxiliary storage device 1002 via the drive device 1000 .
  • the program does not necessarily need to be installed from the recording medium 1001, and may be downloaded from another computer via the network.
  • the auxiliary storage device 1002 stores installed programs, as well as necessary files and data.
  • the memory device 1003 reads and stores the program from the auxiliary storage device 1002 when a program activation instruction is received.
  • the CPU 1004 implements functions related to the social value assessment device 100 according to programs stored in the memory device 1003 .
  • the interface device 1005 is used as an interface for connecting to a network and functions as a transmitter and a receiver.
  • a display device 1006 displays a GUI (Graphical User Interface) or the like by a program.
  • An input device 1007 is composed of a keyboard, a mouse, buttons, a touch panel, or the like, and is used to input various operational instructions.
  • the output device 1008 outputs the calculation result.
  • feature values are generated from text information related to evaluation of social value and stored. This stage is called a feature generation phase.
  • the stored feature amount is used to evaluate the social value of the evaluation target company. This stage is called the evaluation phase.
  • the text DB 132 in the feature generation module 130 stores, for example, a plurality of sentences representing goals for activities that increase social value. Specifically, for example, 169 target sentences of SDGs are stored. Targets and goals may also be called indices of social value.
  • the feature calculation unit 133 receives a plurality of sentences read from the text DB 132 and performs morphological analysis on each sentence. Keywords and the like can be obtained from the input text by morphological analysis. Any technique may be used for morphological analysis, for example, natural language processing techniques such as the Tf-idf method, co-occurrence analysis, and dependency analysis, and text mining techniques may be used. Morphological analysis tools such as Mecab, JUMAN, and ChaSen may also be used.
  • arbitrary keywords may be set subjectively (manually).
  • the feature calculation unit 133 generates 109 feature amounts consisting of multiple keywords from 169 target sentences of SDGs. Then, the feature calculation unit 133 uses pre-learned word embedding vectors such as word2Vec, GloVe, fastText, etc., from the feature amounts (which may be called “targets”) made up of a plurality of keywords to extract feature amounts made up of vectors. Generate. At that time, averaging, normalization, or the like may be appropriately performed among a plurality of keywords.
  • Fig. 6 shows an image of generating a vector of feature values using word2Vec.
  • a feature amount 200-dimensional vector, etc.
  • word2Vec is obtained by word2Vec from one target feature amount consisting of three keywords of "safety”, “peace of mind”, and "healthy".
  • the feature amount obtained by the feature calculation unit 133 is stored in the feature storage unit 131.
  • the feature memory 131 stores a target feature amount (multiple keywords) and a feature amount (vector) obtained therefrom for each target.
  • evaluation phase Next, an operation example of the social value assessment device 100 in the assessment phase will be described along the procedure shown in the flowchart of FIG.
  • the order of processing shown in FIG. 7 is an example, and the processing may be performed in any order as long as the evaluation result can be calculated. Also, a plurality of processes may be executed in parallel.
  • the input unit 110 inputs text information about the company to be evaluated.
  • the text information is information obtained in real time about the company to be evaluated.
  • the text information may be any text information related to the company to be evaluated, such as press, news release, SNS, and the like. In this embodiment, it is assumed that a news release of an evaluation target company provided by a PR company is input.
  • the text analysis unit 121 in the evaluation module 120 performs text analysis on the text information (which may be called "sentence” or "document”) input in S101.
  • the text analysis unit 121 performs morphological analysis on the input text, and uses one or more keywords obtained by the morphological analysis.
  • a feature amount is generated using a word embedding vector or the like.
  • the evaluation unit 122 calculates the relationship (specifically, similarity) between the feature amount obtained by the text analysis unit 121 and the feature amount read from the feature storage unit 131 .
  • the evaluation unit 122 stores each of the 109 feature amounts and the text analysis unit 121 to calculate the degree of similarity with the feature quantity obtained by 121;
  • any method can be used for similarity calculation as long as it can calculate the similarity between two pieces of information.
  • cosine similarity can be used.
  • the similarity between feature quantity x and feature quantity y can be calculated by the following formula.
  • the evaluation unit 122 extracts an arbitrary number of keywords having a particularly high degree of similarity from the input text (news release) for each feature amount stored in the feature storage unit 131, and averages the similarity of the number of keywords. , a normalized numerical value, or the like can be used as the degree of similarity of the calculation result.
  • the evaluation unit 122 may extract 10 keywords.
  • the feature amounts of the 10 keywords are designated as feature amount 1, feature amount 2, . , feature quantity 9 and feature quantity 10, and the feature quantity corresponding to the specific target A stored in the feature storage unit 131 is assumed to be feature quantity A.
  • similarity 2 between feature 2 and feature A, . , the similarity 9 between the feature quantity 9 and the feature quantity A, and the similarity 10 between the feature quantity 10 and the feature quantity A are calculated.
  • the evaluation unit 122 calculates the average value, minimum value, and maximum value of 10 similarities 1 to 10 with respect to target A, and outputs these as the calculation results of the similarity with respect to target A. Note that such a calculation method is an example.
  • the correlation calculation unit 140 calculates the correlation between the evaluation result obtained by the evaluation unit 122 and the financial information of the evaluation target company read from the financial DB 150 .
  • the financial DB 150 stores, for example, information such as industry, sales, stock price, ROE, and PBR for various companies. For sales, stock price, ROE, PBR, etc., for example, information from the past to the present is stored as time-series data, and the latest information is always stored.
  • FIG. 8 shows an example of information stored in the finance DB 50. As shown in FIG.
  • the correlation coefficient between the similarity which is the evaluation result of social value, and financial information may be calculated.
  • Correlation analysis makes it possible to find correlations such as, for example, when the degree of similarity to a certain target is high, the stock price is high.
  • the output unit 160 outputs evaluation results.
  • the output of the evaluation result may be, for example, a graphical display on a UI (user interface) screen, or may be output as a list of numerical values.
  • another device may produce a graphical display from the numerical values.
  • the output evaluation result may be the degree of similarity (eg, degree of similarity for each target) calculated by the evaluation module 120, or may be the degree of similarity and the financial information obtained from the financial DB 150. , the correlation value calculated by the correlation calculation unit 140, the similarity, correlation, and financial information, or information other than these.
  • FIGS. 10 to 13 Output examples are shown in FIGS. 10 to 13. Note that these show a part of the output screen for convenience of illustration in the drawing.
  • Figure 9 summarizes the 109 targets into 17 SDGs goals, and the average (Avg), maximum (Max), minimum (Min ) is displayed.
  • Goal 1 to 17 are the goals of the SDGs, such as "Goal 1: End poverty in all its forms everywhere", as shown in the provisional translation of the Ministry of Internal Affairs and Communications' indicators.
  • the title of the goal such as “1: Eliminate poverty” may be displayed.
  • Goal numbers are shown in FIG. 9, but a goal title such as “1: Eliminate poverty” may be displayed for each goal number.
  • the average value (Avg), maximum value (Max), and minimum value (Min) for each goal are shown like a table. , may be changed according to the magnitude of the value. For example, the higher the value, the darker the color.
  • the average value is indicated by ⁇ in the horizontal position at the position corresponding to each goal (position in the height direction).
  • the ratio of values in multiple similarities is displayed for each target number shown on the horizontal axis.
  • the ratio ranges are distinguished by hatching, but they may be distinguished by different colors.
  • the horizontal axis indicates the goal numbers corresponding to the multiple target numbers.
  • the example of FIG. 11 shows annual changes in evaluation results for each target.
  • evaluation results and financial information are displayed in chronological order.
  • the social value evaluation apparatus 100 can extract various information from text information delivered daily, such as press, news releases, and SNS, regardless of public information such as company annual reports. It is possible to evaluate the social value of a company with respect to the evaluation axis.
  • This specification discloses at least a social value assessment device, a social value assessment method, and a program for each of the following items.
  • a feature quantity generation unit that generates a feature quantity from text information related to evaluation of social value; an input unit for inputting text information about an evaluation target; an evaluation unit that evaluates the relationship between the text information input by the input unit and the feature amount;
  • a social value evaluation device comprising: an output unit that outputs an evaluation result obtained by the evaluation unit.
  • the evaluation unit evaluates the relevance by calculating a similarity between the feature amount generated from the text information input by the input unit and the feature amount generated by the feature amount generation unit.
  • the social value assessment device according to the item. (Section 3) 3.
  • the social value evaluation device according to claim 1 or 2, further comprising: a correlation calculation unit that calculates a correlation between the evaluation result by the evaluation unit and the financial information to be evaluated.
  • a correlation calculation unit that calculates a correlation between the evaluation result by the evaluation unit and the financial information to be evaluated.
  • (Section 4) 4.
  • the social value evaluation device according to any one of items 1 to 3, wherein the output unit outputs information indicating the evaluation result by the evaluation unit for each index of social value.
  • (Section 5) 5.
  • the social value evaluation device according to any one of items 1 to 4, wherein the output unit outputs information indicating the evaluation result by the evaluation unit and the financial information of the evaluation target in chronological order. .
  • (Section 6) A social value evaluation method executed by a social value evaluation device, a feature quantity generation step of generating a feature quantity from text information related to evaluation of social value; an input step for entering textual information about the object to be evaluated; an evaluation step of evaluating the relevance between the text information input in the input step and the feature quantity; and an output step of outputting an evaluation result obtained by the evaluation step.
  • (Section 7) A program for causing a computer to function as each part of the social value assessment apparatus according to any one of items 1 to 5.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

社会的価値の評価に関わるテキスト情報から特徴量を生成する特徴量生成部と、評価対象に関するテキスト情報を入力する入力部と、前記入力部により入力されたテキスト情報と前記特徴量との関連性を評価する評価部と、前記評価部による評価結果を出力する出力部とを備える社会的価値評価装置。

Description

社会的価値評価装置、社会的価値評価方法、及びプログラム
　本発明は、企業等の社会的価値を評価するための技術に関連するものである。
　ＥＳＧ（環境：Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，社会：Ｓｏｃｉｅｔｙ，　企業統治：Ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ）に代表される企業の非財務情報が、企業の社会的価値を評価する上で重視されてきている。
　これまでは、投資などにおける企業価値の判断において企業の経済的価値、すなわち財務情報（利益額や利益率など）が主要な評価材料とされてきたが、近年では、財務情報だけではなく、ＥＳＧやＳＤＧｓへの取り組みといった非財務情報が、企業の社会的価値を評価した上で投資先を選別するために重要な材料になっている。またその一方で、企業そのものの在り方としても、グラミン銀行の企業活動のように、経済的価値よりも社会的価値を重視する企業活動も現れている。
平成30年度 環境サステナブル企業評価検討会（第1回）「ESG格付け方法論の事例」,三菱UFJリサーチ&コンサルティング、http://www.env.go.jp/policy/j-hiroba/kigyo/R1/ESGkakudukeGirei.pdf、令和３年４月８日検索
　企業の社会的価値を評価する場合に、現状では一般にＥＳＧ投資銘柄のインデックス（ＥＳＧインデックスと呼ぶ）が用いられるが、ＥＳＧインデックスは、企業の公開情報（年一回更新など）を基に評価されており、かつ、評価基準やプロセスの詳細は公開されていない。また、更新頻度が低いために企業の日々の財務情報との相関関係も明確ではない。
　また、年一回などに更新される企業の公開情報は、外部コンサルティングが関わって作成される事例が多いものと想定され、主観的な評価に基づく情報になると想定される。そのため、企業の公開情報におけるＥＳＧの取り組み（例えばＳＤＧｓに関する取り組み）などが企業活動の実態に即しているかどうか不明である。
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、社会的価値の評価対象に対して、その活動の実態に即した社会的価値を評価することを可能とする技術を提供することを目的とする。
　開示の技術によれば、社会的価値の評価に関わるテキスト情報から特徴量を生成する特徴量生成部と、
　評価対象に関するテキスト情報を入力する入力部と、
　前記入力部により入力されたテキスト情報と前記特徴量との関連性を評価する評価部と、
　前記評価部による評価結果を出力する出力部と
　を備える社会的価値評価装置が提供される。
　開示の技術によれば、社会的価値の評価対象に対して、その活動の実態に即した社会的価値を評価することを可能とする技術が提供される。
既存の評価方法を説明するための図である。 実施の形態の概要を説明するための図である。 実施の形態の概要を説明するための図である。 社会的価値評価装置の構成図である。 ハードウェア構成例を示す図である。 特徴量算出のイメージを示す図である。 処理のフローチャートである。 財務情報の例を示す図である。 出力例を説明するための図である。 出力例を説明するための図である。 出力例を説明するための図である。 出力例を説明するための図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態（本実施の形態）を説明する。以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
　例えば、以下の実施の形態では、社会的価値の評価対象として企業を想定しているが、本発明に係る技術は、評価対象が企業である場合以外にも適用可能である。例えば、本発明に係る技術により、個人、グループ、国、自治体等に対する社会的価値の評価を行うことも可能である。また、以下の実施の形態では、日本語のテキストを対象にして処理を行っているが、これは一例であり、本発明に係る技術はどのような言語にも適用可能である。
　（課題、実施の形態の概要）
　前述したように、従来技術では、企業の社会的価値を評価する場合にＥＳＧインデックスが使用される場合が多い。しかし、ＥＳＧインデックスでは、時々刻々と変化する企業活動の実態に即しているのかどうか不確実である。まず、この点について、従来のＥＳＧ格付け方法の例を挙げて説明する。
　例えば、「MSCI (2017) MSCI ESGリサーチ ESG Ratingメソドロジーサマリー」に開示されているとおり、従来のＥＳＧの格付けでは、まず、各産業でキーイシューの選定と重みづけを実施して、各キーイシューに対して、企業毎にリスク・エクスポージャーとリスク管理をスコアリングする。これら２つのスコアからキーイシュースコアを求める。
　そして、当該産業における企業の相対的な評価を行うために、企業各々の加重平均スコアを標準化してIndustry Adjusted Scoreを決定し、それをもとのＥＳＧスコアを決定する。
　上記のようなＥＳＧスコアの決定においては、情報源として、企業の公開情報が使われており、公開情報としてサステナビリティレポートなど年一回の報告書などが使用されている。
　しかし、年に一回しか出されない企業の公開情報からではＳＤＧｓの取り組みなど時々刻々と変化する非財務要素の評価を十分に行うことができない。また、企業の公開情報作成には外部コンサルティングなどが関わっているケースが多く、実態を正確に反映しているかは不明である。
　本実施の形態における社会的価値評価装置１００は、上記のような課題を解決し、時々刻々に変化する企業活動の実態を正確にリアルタイムに反映した社会的価値の評価を行うことが可能である。
　本実施の形態に係る社会的価値の評価方法との比較のために、図１に従来技術による評価方法を示す。図１に示すように、従来技術では、格付け会社が例えば年一回公開される公開情報を利用して、詳細不明なプロセスで評価を行って、評価結果を公表する。評価結果は、例えば、「Ａ＋」といった格付け情報である。
　図２は、本実施の形態における社会的価値評価装置１００の動作概要を示す図である。図２に示すように、特徴生成モジュール１３０が、テキストＤＢ１３２から読み出した、社会的価値の評価に関わるテキスト情報（複数の文）から、社会的価値に関連する特徴量を計算する。
　続いて、評価モジュール１２０が、例えば企業非財務ＤＢから取得したニュースやプレス、ＳＮＳなど複数の文を含むテキスト情報を入力し、当該テキスト情報と、特徴生成モジュール１３０により生成された特徴量との関連性を評価し、評価結果を出力する。この評価結果は、対象企業の社会的価値の評価結果である。
　例えば、社会的価値に関する目標を記述したテキスト情報から得られた特徴量との関連性が高いテキスト情報を、プレス、ニュース等で日々の活動内容として発出する企業の社会的価値は高いと考えられる。
　そして、相関計算部１４０が、財務ＤＢ１５０から、企業財務に関する複数の指標（例：売上、利益、ＰＢＲ，ＲＯＥ、株価等）を入力し、これらの指標（財務情報）と、評価モジュール１２０により得られた社会的価値の評価結果との相関性を計算し、計算結果を出力する。
　なお、評価モジュール１２０による評価結果と、財務情報とのそれぞれを、例えば時系列で出力し、両者の相関性を目で見て把握できるようにしてもよい。
　図３は、社会的価値評価装置１００による出力のイメージを示す。図３に示す例では、評価軸として「社会的価値」と「財務的価値」を有し、「社会的価値１」、「社会的価値２」、及び「財務的価値」のそれぞれの時系列変化が示されている。このような出力により、「社会的価値１」、「社会的価値２」を把握できるとともに、「社会的価値１」／「社会的価値２」と「財務的価値」との間の相関性を把握できる。
　以下、実施例として、社会的価値評価装置１００の構成と動作の例をより詳細に説明する。
　（社会的価値評価装置１００の構成例）
　まず、社会的価値評価装置１００の構成例を説明する。図４に、社会的価値評価装置１００の詳細な構成例を示す。図４に示すように、社会的価値評価装置１００は、入力部１１０、評価モジュール１２０、特徴生成モジュール１３０、相関計算部１４０、財務ＤＢ１５０、出力部１６０を有する。
　評価モジュール１２０は、テキスト解析部１２１、及び評価部１２２を有する。また、特徴生成モジュール１３０は、特徴記憶部１３１、テキストＤＢ１３２、特徴計算部１３３を有する。
　評価モジュール１２０、特徴生成モジュール１３０、相関計算部１４０の動作概要は図２を参照して説明したとおりである。社会的価値評価装置１００を構成する各部の詳細動作については後述する動作例のところで説明する。
　　＜ハードウェア構成例＞
　社会的価値評価装置１００は、例えば、コンピュータにプログラムを実行させることにより実現できる。このコンピュータは、物理的なコンピュータであってもよいし、クラウド上の仮想マシンであってもよい。
　すなわち、社会的価値評価装置１００は、コンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源を用いて、社会的価値評価装置１００で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メール等、ネットワークを通して提供することも可能である。
　図５は、上記コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図５のコンピュータは、それぞれバスＢＳで相互に接続されているドライブ装置１０００、補助記憶装置１００２、メモリ装置１００３、ＣＰＵ１００４、インタフェース装置１００５、表示装置１００６、入力装置１００７、出力装置１００８等を有する。
　当該コンピュータでの処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ又はメモリカード等の記録媒体１００１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１００１がドライブ装置１０００にセットされると、プログラムが記録媒体１００１からドライブ装置１０００を介して補助記憶装置１００２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１００１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１００２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
　メモリ装置１００３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１００２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１００４は、メモリ装置１００３に格納されたプログラムに従って、社会的価値評価装置１００に係る機能を実現する。インタフェース装置１００５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられ、送信部及び受信部として機能する。表示装置１００６はプログラムによるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を表示する。入力装置１００７はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。出力装置１００８は演算結果を出力する。
　（社会的価値評価装置１００の動作例）
　次に、社会的価値評価装置１００の動作例を説明する。以下では、ある１つの企業（"評価対象企業"と呼ぶ）についての社会的価値の評価を行うものとする。
　本実施の形態では、最初に、社会的価値の評価に関わるテキスト情報から特徴量を生成し、記憶しておく。この段階を特徴量生成フェーズと呼ぶ。次に、記憶した特徴量を利用して、評価対象企業についての社会的価値の評価を実行する。この段階を評価フェーズと呼ぶ。以下、特徴量生成フェーズと評価フェーズのそれぞれについて説明する。
　（特徴量生成フェーズ）
　特徴生成モジュール１３０におけるテキストＤＢ１３２には、例えば、社会的価値を高める活動についての目標を表す複数の文章が格納されている。具体的には、例えば、ＳＤＧｓの１６９のターゲット文章が格納されている。なお、ターゲットやゴールを社会的価値の指標と呼んでもよい。
　特徴計算部１３３は、テキストＤＢ１３２から読み出した複数の文章を入力し、各文章の形態素解析を実施する。形態素解析により、入力文章からキーワード等を得ることができる。形態素解析についてはどのような技術を用いてもよく、例えば、Ｔｆ－ｉｄｆ法、共起度解析、係り受け解析などの自然言語処理技術、及びテキストマイニング技術などを利用することができる。また、Ｍｅｃａｂ、ＪＵＭＡＮ、ＣｈａＳｅｎなどの形態素解析ツールを利用してもよい。
　なお、上記のようにテキスト情報からキーワードを抽出することに代えて、主観的に（人手で）、任意のキーワードを設定してもよい。
　本実施例ではＳＤＧｓの１６９のターゲット文章から、特徴計算部１３３において複数のキーワードからなる１０９の特徴量を生成する。そして、特徴計算部１３３は、複数のキーワードからなる特徴量（"ターゲット"と呼んでもよい）から、例えばｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、ＧｌｏＶｅ、ｆａｓｔＴｅｘｔなどの事前学習済み単語埋め込みベクトルを用いて、ベクトルからなる特徴量を生成する。その際に、複数キーワード間での平均化や正規化等を適宜行ってもよい。
　図６に、ｗｏｒｄ２Ｖｅｃを用いて特徴量のベクトルを生成する場合のイメージを示す。図６に示す例では、"安全"、"安心"、"健康"の３つのキーワードからなる１つのターゲット特徴量から、ｗｏｒｄ２Ｖｅｃにより、特徴量（２００次元などのベクトル）が得られる。
　特徴計算部１３３により得られた特徴量は、特徴記憶部１３１に記憶される。例えば、特徴記憶１３１には、ターゲット毎に、ターゲット特徴量（複数キーワード）と、それから得られた特徴量（ベクトル）とが格納される。
　　（評価フェーズ）
　次に、図７のフローチャートに示す手順に沿って、評価フェーズでの社会的価値評価装置１００の動作例を説明する。なお、図７に示す処理の順番は一例であり、評価結果を計算できるのであればどのような順番で処理を行ってもよい。また、複数の処理を並列に実行してもよい。
　　＜Ｓ１０１＞
　Ｓ１０１（ステップ１０１）において、入力部１１０は、評価対象企業についてのテキスト情報を入力する。当該テキスト情報は、評価対象企業についてリアルタイムに得られる情報である。当該テキスト情報は、プレス、ニュースリリース、ＳＮＳ等、評価対象企業に関するどのようなテキスト情報であってもよい。本実施例では、ＰＲ会社から提供される評価対象企業のニュースリリースを入力することを想定している。
　　＜Ｓ１０２＞
　Ｓ１０２において、評価モジュール１２０におけるテキスト解析部１２１が、Ｓ１０１で入力されたテキスト情報（"文章"あるいは"文書"と呼んでもよい）に対するテキスト解析を実施する。
　具体的には、例えば、「特徴量生成フェーズ」で説明した方法と同様にして、テキスト解析部１２１は、入力されたテキストの形態素解析を実施し、形態素解析で得られた１以上のキーワードに対して単語埋め込みベクトルなどを用いて特徴量を生成する。
　　＜Ｓ１０３＞
　Ｓ１０３において、評価部１２２は、テキスト解析部１２１により得られた特徴量と、特徴記憶部１３１から読み出した特徴量との関連性（具体的には類似度）を計算する。
　例えば、特徴記憶部１３１の中に、１０９個のターゲットに対応する１０９個の特徴量（ベクトル）が格納されているとすると、評価部１２２は、１０９個の特徴量のそれぞれと、テキスト解析部１２１により得られた特徴量との間の類似度を計算する。
　類似度計算においては、２情報間の類似度を計算できる方法であればどのような方法を用いてもよいが、例えば、コサイン類似度を用いることができる。コサイン類似度を用いる場合、下記の式で特徴量ｘと特徴量ｙとの間の類似度を計算することができる。
　　ｃｏｓ（ｘ，ｙ）＝ｘ・ｙ／｜ｘ｜×｜ｙ｜
　例えば、評価部１２２は、特徴記憶部１３１に記憶されている特徴量毎に、入力テキスト（ニュースリリース）から特に類似度が高いキーワードを任意の数で抽出し、その数の類似度の平均や、正規化処理した数値などを、計算結果の類似度とすることができる。
　例えば、評価部１２２は１０個のキーワードを抽出することとしてもよい。この場合、１０個のキーワードそれぞれの特徴量を特徴量１、特徴量２、...．、特徴量９、特徴量１０とし、特徴記憶部１３１に記憶されている、特定のターゲットＡに対応する特徴量を特徴量Ａとすると、評価部１２２は、特徴量１と特徴量Ａとの間の類似度１、特徴量２と特徴量Ａとの間の類似度２、...．、特徴量９と特徴量Ａとの間の類似度９、特徴量１０と特徴量Ａとの間の類似度１０を計算する。
　例えば評価部１２２は、ターゲットＡに対する１０個の類似度１～１０の平均値、最小値、最大値を計算し、これらをターゲットＡに関する類似度の計算結果として出力する。なお、このような計算方法は一例である。
　　＜Ｓ１０４＞
　Ｓ１０４において、相関計算部１４０は、評価部１２２により得られた評価結果と、財務ＤＢ１５０から読み出した、評価対象企業の財務情報との間の相関性を計算する。
　財務ＤＢ１５０には、例えば、様々な企業についての、業種、売上高、株価、ＲＯＥ、ＰＢＲなどの情報が格納されている。売上高、株価、ＲＯＥ、ＰＢＲなどについては、例えば、過去から現在までの情報が時系列データとして格納されており、常に最新の情報が格納されている。図８に、財務ＤＢ５０に格納される情報の例を示す。
　相関性の計算については、例えば、社会的価値の評価結果である類似度と、財務情報との間の相関係数を算出してもよい。相関性の分析により、例えば、あるターゲットに対する類似度が高い場合に、株価が高い、といった相関性を見出すことができる。
　　＜Ｓ１０５＞
　出力部１６０は、評価結果を出力する。評価結果の出力は、例えば、ＵＩ（ユーザインタフェース）の画面上にグラフィカルに表示することであってもよいし、数値の羅列を出力することであってもよい。数値の羅列を出力する場合、他の装置が当該数値からグラフィカルな表示を行ってもよい。
　出力される評価結果は、評価モジュール１２０で計算した、類似度（例：ターゲット毎の類似度）であってもよいし、類似度と財務ＤＢ１５０から得られた財務情報とであってもよいし、相関計算部１４０が計算した相関性の値であってもよいし、類似度と相関性と財務情報であってもよいし、これら以外の情報であってもよい。
　また、出力にあたっては、情報をまとめたうえで出力してもよい。例えば、１０９のターゲットを１７のＳＤＧｓのゴールにまとめて出力してもよい。
　出力例を図１０～図１３に示す。なお、これらは、図面での図示の便宜上、出力画面の一部を示している。
　図９は、１０９のターゲットを１７のＳＤＧｓのゴールにまとめ、各ゴールについての類似度（複数キーワードに対応する複数の類似度）の平均値（Ａｖｇ）、最大値（Ｍａｘ）、最小値（Ｍｉｎ）を表示した例である。
　１～１７は、ＳＤＧｓのゴールであり、例えば、総務省の指標仮訳として示されているとおり、「ゴール１：あらゆる場所のあらゆる形態の貧困を終わらせる」等である。社会的価値評価装置１００における出力時には、ゴールの全文に代えて、「１：貧困をなくそう」といったように、ゴールのタイトルを表示してもよい。図９には、ゴールの番号が記載されているが、ゴール番号毎に「１：貧困をなくそう」等のゴールタイトルを表示してもよい。
　図９の左側の図の例では、ゴール毎の平均値（Ａｖｇ）、最大値（Ｍａｘ）、最小値（Ｍｉｎ）をテーブルのように示しているが、このテーブルの各欄の濃度あるいは色を、値の大きさに応じて変えても良い。例えば、値が高いほど、濃い色とすることとしてもよい。
　また、図９の右側の図の例では、各ゴールに対応する位置（高さ方向の位置）において、水平方向の位置の〇にて、平均値を示している。なお、ゴール毎に〇を塗りつぶす色を変えてもよい。
　図１０の例では、横軸に示されるターゲット番号毎に、複数類似度における値の割合を表示している。図１０では網掛けにより割合の範囲を区別しているが、色の相違で区別してもよい。また、図１０の例では、横軸に、複数ターゲット番号に対応するゴールの番号が示されている。図１１の例では、ターゲット毎の評価結果の年次変化を示している。図１２の例では、評価結果と、財務情報とを時系列で表示している。
　（実施の形態の効果）
　以上、説明したように、本実施の形態に係る社会的価値評価装置１００により、例えば企業のアニュアルレポートなどの公開情報に関わらず、プレスやニュースリリースやＳＮＳなど日々配信されるテキスト情報から、各種評価軸に対する企業の社会的価値を評価することができる。
　また、各種評価軸を設定可能であり、例えばＳＤＧｓの取り組みなど社会的価値の具体的な推進状況などを評価することが可能となる。
　また、企業に関するテキスト情報の入力により評価を行うので、企業の活動実態に即したリアルタイムな評価が可能となる。このようにリアルタイムな評価が可能となることで、株価などの日々更新される財務情報との相関分析が可能となる。更に、企業の業種や規模毎の取り組み評価、及び分析が可能となる。
　（実施の形態のまとめ）
　本明細書には、少なくとも下記各項の社会的価値評価装置、社会的価値評価方法、及びプログラムが開示されている。
（第１項）
　社会的価値の評価に関わるテキスト情報から特徴量を生成する特徴量生成部と、
　評価対象に関するテキスト情報を入力する入力部と、
　前記入力部により入力されたテキスト情報と前記特徴量との関連性を評価する評価部と、
　前記評価部による評価結果を出力する出力部と
　を備える社会的価値評価装置。
（第２項）
　前記評価部は、前記入力部により入力されたテキスト情報から生成された特徴量と、前記特徴量生成部により生成された特徴量との類似度を計算することにより前記関連性を評価する
　第１項に記載の社会的価値評価装置。
（第３項）
　前記評価部による評価結果と、前記評価対象の財務情報との相関性を計算する相関計算部
　を更に備える第１項又は第２項に記載の社会的価値評価装置。
（第４項）
　前記出力部は、前記評価部による評価結果を社会的価値の指標毎に示す情報を出力する
　第１項ないし第３項のうちいずれか１項に記載の社会的価値評価装置。
（第５項）
　前記出力部は、前記評価部による評価結果と、前記評価対象の財務情報とを時系列で示す情報を出力する
　第１項ないし第４項のうちいずれか１項に記載の社会的価値評価装置。
（第６項）
　社会的価値評価装置が実行する社会的価値評価方法であって、
　社会的価値の評価に関わるテキスト情報から特徴量を生成する特徴量生成ステップと、
　評価対象に関するテキスト情報を入力する入力ステップと、
　前記入力ステップにより入力されたテキスト情報と前記特徴量との関連性を評価する評価ステップと、
　前記評価ステップによる評価結果を出力する出力ステップと
　を備える社会的価値評価方法。
（第７項）
　コンピュータを、第１項ないし第５項のうちいずれか１項に記載の社会的価値評価装置における各部として機能させるためのプログラム。
　以上、本実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１００　社会的価値評価装置
１１０　入力部
１２０　評価モジュール
１２１　テキスト解析部
１２２　評価部
１３０　特徴生成モジュール
１３１　特徴記憶部
１３２　テキストＤＢ
１３３　特徴計算部１３３
１４０　相関計算部
１５０　財務ＤＢ
１６０　出力部
１０００　ドライブ装置
１００１　記録媒体
１００２　補助記憶装置
１００３　メモリ装置
１００４　ＣＰＵ
１００５　インタフェース装置
１００６　表示装置
１００７　入力装置

Claims (7)

  1. 　社会的価値の評価に関わるテキスト情報から特徴量を生成する特徴量生成部と、
    　評価対象に関するテキスト情報を入力する入力部と、
    　前記入力部により入力されたテキスト情報と前記特徴量との関連性を評価する評価部と、
    　前記評価部による評価結果を出力する出力部と
    　を備える社会的価値評価装置。
  2. 　前記評価部は、前記入力部により入力されたテキスト情報から生成された特徴量と、前記特徴量生成部により生成された特徴量との類似度を計算することにより前記関連性を評価する
    　請求項１に記載の社会的価値評価装置。
  3. 　前記評価部による評価結果と、前記評価対象の財務情報との相関性を計算する相関計算部
    　を更に備える請求項１又は２に記載の社会的価値評価装置。
  4. 　前記出力部は、前記評価部による評価結果を社会的価値の指標毎に示す情報を出力する
    　請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の社会的価値評価装置。
  5. 　前記出力部は、前記評価部による評価結果と、前記評価対象の財務情報とを時系列で示す情報を出力する
    　請求項１ないし４のうちいずれか１項に記載の社会的価値評価装置。
  6. 　社会的価値評価装置が実行する社会的価値評価方法であって、
    　社会的価値の評価に関わるテキスト情報から特徴量を生成する特徴量生成ステップと、
    　評価対象に関するテキスト情報を入力する入力ステップと、
    　前記入力ステップにより入力されたテキスト情報と前記特徴量との関連性を評価する評価ステップと、
    　前記評価ステップによる評価結果を出力する出力ステップと
    　を備える社会的価値評価方法。
  7. 　コンピュータを、請求項１ないし５のうちいずれか１項に記載の社会的価値評価装置における各部として機能させるためのプログラム。
PCT/JP2021/016056 2021-04-20 2021-04-20 社会的価値評価装置、社会的価値評価方法、及びプログラム WO2022224352A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2023515931A JPWO2022224352A1 (ja) 2021-04-20 2021-04-20
PCT/JP2021/016056 WO2022224352A1 (ja) 2021-04-20 2021-04-20 社会的価値評価装置、社会的価値評価方法、及びプログラム
US18/555,843 US20240127366A1 (en) 2021-04-20 2021-04-20 Social value evaluation apparatus, social value evaluation method and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/016056 WO2022224352A1 (ja) 2021-04-20 2021-04-20 社会的価値評価装置、社会的価値評価方法、及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022224352A1 true WO2022224352A1 (ja) 2022-10-27

Family

ID=83722070

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/016056 WO2022224352A1 (ja) 2021-04-20 2021-04-20 社会的価値評価装置、社会的価値評価方法、及びプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20240127366A1 (ja)
JP (1) JPWO2022224352A1 (ja)
WO (1) WO2022224352A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020160159A (ja) * 2019-03-25 2020-10-01 Tis株式会社 採点装置、採点方法およびプログラム
JP2021009696A (ja) * 2019-07-02 2021-01-28 アビームコンサルティング株式会社 Ｅｓｇ経営を支援するためのシステム、方法、及びプログラム
JP2021504789A (ja) * 2017-11-23 2021-02-15 アイエスディー インコーポレーテッド Ｅｓｇ基盤の企業評価遂行装置及びその作動方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021504789A (ja) * 2017-11-23 2021-02-15 アイエスディー インコーポレーテッド Ｅｓｇ基盤の企業評価遂行装置及びその作動方法
JP2020160159A (ja) * 2019-03-25 2020-10-01 Tis株式会社 採点装置、採点方法およびプログラム
JP2021009696A (ja) * 2019-07-02 2021-01-28 アビームコンサルティング株式会社 Ｅｓｇ経営を支援するためのシステム、方法、及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2022224352A1 (ja) 2022-10-27
US20240127366A1 (en) 2024-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Garanina et al. Blockchain in accounting research: current trends and emerging topics
US8589262B1 (en) Technique for computing relevancy between tax information
US11941714B2 (en) Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US11887201B2 (en) Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US11803927B2 (en) Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US11348195B2 (en) Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US20210004918A1 (en) Analysis Of Intellectual-Property Data In Relation To Products And Services
Polyzos et al. Twitter and market efficiency in energy markets: Evidence using LDA clustered topic extraction
Azar et al. Ex-post performance implications of divergence of managers’ perceptions of ‘distance’from ‘reality’in international business
CN114303140A (zh) 与产品和服务相关的知识产权数据分析
JP2019211974A (ja) 企業分析装置
US9817897B1 (en) Content-dependent processing of questions and answers
Devaraj Analyzing News Sentiments and their Impact on Stock Market Trends using POS and TF-IDF based approach
JP2018142190A (ja) 判断支援システム及び判断支援方法
US9418385B1 (en) Assembling a tax-information data structure
Blanco-González-Tejero et al. Leveraging blockchain for industry funding: A social media analysis
WO2022224352A1 (ja) 社会的価値評価装置、社会的価値評価方法、及びプログラム
Debnath et al. CEO duality and firm performance: An empirical study on listed companies from an emerging market
Hammond et al. Comparison of going concern models with and without corporate governance
WO2023112098A1 (ja) 相性評価装置、相性評価方法、及びプログラム
Pustulka et al. Text mining innovation for business
Anjum Basel violations, volatility model variants and value at risk: Optimization of performance deviations in banks
Mehmood et al. Quantifying Environmental Degradation through Renewable Energy, Financial Development and Economic Sustainability: Insights from Panel Quantile Regression Analysis
KR101886418B1 (ko) Gpu를 활용한 주가 예측 시뮬레이션 제공 시스템
Pooja et al. Sentiment based stock market prediction

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21937849

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2023515931

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18555843

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21937849

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1