[4C1-GS-11] AIと社会：

[4C1-GS-11-04] 種々の主要な経験則を満たす企業間取引ネットワークの統合モデル

〇尾崎 順一¹、Eduardo Viegas³、高安 秀樹^2,1、高安 美佐子¹ (1. 東京工業大学、2. ソニーCSL、3. Imperial College London)

キーワード：複雑ネットワーク、ビッグデータ、モデリング

本研究では、企業間取引ネットワークの種々の主要な統計的特性を捉える２層モデルを提案する。このモデルは、これまで個別に研究されてきた動的なネットワークモデルとお金のフロー推定モデルを統合したものである。第１層はネットワークを構成し、企業売上については第２層で計算される。このモデルにより、テント型の売上成長率分布と、ネットワークのスケーリング関係式を同時に説明することが可能となる。
日本の企業間取引ネットワークを用いた検証では、次数分布、成長率、企業年齢分布、優先的接続、売上分布に関する経験則と全て一致し、モデルの正当性が確認された。現実世界の直観に類似した我々のフレームワークは、金融における慎重な意思決定のための予測ツールとしての可能性を秘めている。