[2J4-GS-10] AI応用：経済

[2J4-GS-10-05] グラフニューラルネットワークを用いたサプライチェーンの経済被害波及の予測

〇楊 少鋒¹、小川 芳樹¹、池内 幸司¹、柴崎 亮介¹ (1. 東京大学)

キーワード：グラフニューラルネットワーク、サプライチェーンマネジメント、企業間取引データ、経済被害波及

本研究では，自然災害時に企業が被災した場合に企業間のネットワークを通じて経済被害が波及していくことを想定し，Graph Neural Network（GNN）手法に基づく経済被害推定モデルを提案した．提案モデルでは，企業の信用調査データセットから様々な企業間ネットワーク（取引関係，出資関係，同一業種，同一地域など計7種類）を抽出する．次に，個々の企業の特徴量と抽出した企業のネットワーク構造からグラフデータを作成し，GNNに基づく学習モデルを構築する．本モデルの有用性を検証のために，実際の企業データから2009年から2019年までの期間を対象として7種類のネットワークを学習させ，予測精度を検証した．結果として，出資先や取引先，同じ市区町村の企業間ネットワークの予測誤差（MSE）は比較的小さく，特に出資先の関係のモデルが一番予測誤差が小さいことがわかった．これは，企業の取引額の被害波及において，各企業の出資先，取引先や同じ市区町村の企業からの影響を受けやすいことを示唆している．