[1N4-GS-13] AI応用: 機械学習と応用 (1)

[1N4-GS-13-05] 企業間取引の業績相関分析と取引情報を取り込んだ企業成長予測

〇土居 孝寛^1,3、大古田 俊介¹、新田 猛¹、日高 義将^1,3、山口 康宏^1,3、柳岡 優希²、武政 孝師² (1. 株式会社JSOL、2. 株式会社東京商工リサーチ、3. 理化学研究所)

キーワード：企業間ネットワーク、企業の成長予測、複雑ネットワーク、機械学習

企業の活動履歴から成長企業を予測することは実用上非常に重要である。これまでの成長企業予測では企業の財務情報が主に利用されてきたが、予測企業の取引先情報も重要であると予想される。本研究では企業間の業績相関を調べ、企業の成長予測に応用することを目的とする。東京商工リサーチ(TSR)の2012年から2017年までの企業の財務情報及び取引情報データを使用した。本研究では企業間取引ネットワークを構成し、企業の財務情報から業績相関を調べた。特に売上高伸び率が最も相関が強く、売上高伸び率が大きい/小さい企業の取引先も売上高伸び率が大きい/小さい傾向にあることを確認できた。この傾向は企業の業種や規模、企業間の関係性に依存することがわかった。企業間の売上高伸び率に正の相関があることを企業の成長予測に応用するために、予測企業の財務情報だけでなく取引先の財務情報の一部をインプットデータに加えて機械学習解析を行った。インプットデータを企業の財務情報のみとして成長予測する場合よりも取引先の情報を加えて成長予測した場合の方が精度向上することを確認できた。