[3A3-J-13] AI応用: 企業と経営

[3A3-J-13-03] 2016 年度決算を対象とした社是と企業業績の関係 (第一報)

-東証二部上場製造業企業を対象とした解析-

〇北島 良三¹、上村 龍太郎²、酒井 浩之¹、中川 慧³ (1. 成蹊大学、2. 東海大学 情報教育センター、3. 野村アセットマネジメント株式会社)

キーワード：社是、総資産利益率、有価証券報告書、潜在学習

本研究は社是と企業パフォーマンスの関係について解析を試みたものである．社是は，経営上重要視する事項，創業の想い，経営方針，などが記された，企業が掲げる企業行動の最高目標と捉えることができるメッセージであり，我々は社是が企業パフォーマンスに影響を与えている可能性について興味を持っている．本研究において社是と企業パフォーマンス (ROA) は有価証券報告書から収集を行い解析を行った．社是はテキストデータであるため，解析データは複雑になることが想定される．そこで複雑なデータ解析に定評のあるニューラルネットワークを解析手法として採用した．しかし一般的にニューラルネットワークは内部表現の解釈が困難であるため，これの解釈が可能な「潜在学習」と呼ばれるニューラルネットワークを用いて、解析と共に重要変数の解釈も試みた．解析の結果，正解率で0.6125となるモデルが作成でき，また，複数のメッセージから成る社是が企業パフォーマンスに影響を与えている可能性を得た．