有価証券報告書の「事業の内容」にもとづく業種分類の提案と信頼性の検証

Research Project

Project/Area Number	23K01705
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07100:Accounting-related
Research Institution	Chiba University of Commerce
Principal Investigator	土屋和之千葉商科大学, 商経学部, 教授 (30288013)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000) Fiscal Year 2024: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000) Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords	業種分類 / 事業の内容
Outline of Research at the Start	本研究は，自然言語処理の手法を用いて，有価証券報告書に記載された「事業の内容」の類似度を計算し，この類似度にもとづいて業種分類を行う．さらに，この業種分類を既存の業種分類と比較し，信頼性の検証を行う．この業種分類は，一定の類似度の企業を集めて業種とするので，あらかじめ設けられた業種に分類する必要はなくなり，事業活動の多角化も反映した業種分類が可能となる．また，「事業の内容」の類似度を距離として表現できるので，「事業の内容」が類似した競合関係にある企業同士の関係を視覚的に表現することが可能となり，企業分析の有用なツールを提供できる．
Outline of Annual Research Achievements	2024年度は，有価証券報告書の「事業の内容」にもとづく新しい業種分類を提案し、その信頼性を検証することを目的として研究を行なった。従来の業種分類は、事業の多様性を十分に反映できず、新しい製品やサービスによる市場の変化にも柔軟に対応できないという課題があった。そこで本研究では、2022年度に決算期を迎えた上場企業1436社を対象に、有価証券報告書から事業内容を抽出し、形態素解析によって名詞を抽出、事業を表す名詞の有無によって企業を二値ベクトル化した。これにコサイン類似度とスペクトラル・クラスタリングを適用して企業をグループ化し、新たな業種分類を構築した。さらに、財務比率の合成分散値を用いて、東証業種分類中分類との比較による信頼性検証を行った。その結果、すべての財務指標で本研究の分類が既存分類よりも分散が小さい傾向を示し、同質的な企業を分類できている可能性が示唆された。ただし統計的な有意差は確認できなかった。今後は形態素解析の精度向上やクラスタリング手法の改善、既存分類との補完的な活用が課題となる。以上の研究成果を「有価証券報告書の「事業の内容」にもとづく業種分類の提案と信頼性の検証」（『千葉商大論叢』、第62巻第2号、2024年11月）として論文の形で発表した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 本研究では、有価証券報告書の「事業の内容」にもとづく新しい業種分類を提案し、財務比率を用いた信頼性検証を実施するという当初の目標に加え、最終的な目標である「事業の内容にもとづく企業の類似性グラフ」のプロトタイプ構築にまで到達している。具体的には、有価証券報告書から抽出した事業内容を形態素解析により名詞単位で分割・整理し、二値ベクトル化とスペクトラル・クラスタリングによって企業間の類似性を定量化した。これらのデータをもとに、企業間の事業内容にもとづく類似性を視覚的に表現するWebサービスのプロトタイプも開発し、基本的な機能の実装と動作検証を完了している。以上により、単なる分類手法の提案にとどまらず、応用可能なツールの開発まで進められており、研究はおおむね順調に推移していると評価できる。
Strategy for Future Research Activity	本研究では、有価証券報告書の「事業の内容」にもとづき企業間の類似性を定量化する試みを行い、二値ベクトルを特徴量とする方法により新たな業種分類を提案した。しかし、財務比率を用いた信頼性検証において統計的に有意な差を示すには至らなかったことから、今後はTF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）を特徴量とする手法を導入し、企業間の事業内容の差異をより精緻に捉えることを目指す。また、Flaskによるサーバー構築およびD3.jsによるインタラクティブなグラフ可視化技術を活用し、企業間の類似性を直感的に探索可能なWebプラットフォームを開発する予定である。特に、東京証券取引所の業種分類では異なる業種に属する企業間であっても、事業内容に着目することにより類似性が可視化される仕組みを構築し、既存の業種分類に依存しない企業間関係の把握と、産業構造理解の深化に資することを目指す。