| 研究課題/領域番号 |
21K01819
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07100:会計学関連
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| 研究機関 | 帝京平成大学 |
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研究代表者 |
吉岡 剛志 帝京平成大学, 人文社会学部, 准教授 (20580426)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 無形資産評価 / 多変量解析 / 機械学習 / 回帰モデル / 財務分析 / 企業価値評価 / 無形資産の価格評価 / 財務データ分析 / 合成データ / 説明可能AI / 無形資産 / 回帰分析 / 重回帰分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
無形資産（金融資産を除いた，のれん，特許権，商標権，ソフトウェア等の物理的実態のない資産）は，企業価値を決める重要な要因である。しかし，無形資産の価格を評価する方法が煩雑で確立しきれていないため，貸借対照表には一部の無形資産しか計上されていない。そこで本研究では，無形資産価格を数学的，客観的に見積もる方法を開発する。具体的には，人工知能の一分野である機械学習により，無形資産の評価額を見積もる（予測する）方程式を作成し，その方程式を用いたソフトウェアの開発を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、企業の無形資産を多変量解析と機械学習を用いて見積もる方法を開発し、ソフトウェアとして実装したものである。東京証券取引所プライム市場に上場する企業の財務データを基に無形固定資産の予測モデルを構築し、生成AIを用いて合成データを作成することでモデルの精度と汎用性を向上させた。結果として、未計上の無形固定資産が存在する可能性が高い企業や業種を特定し、企業価値の正確な反映に寄与する新しい評価手法を提案した。これにより、投資家や経営者がより正確な意思決定を行うための情報を提供し、企業の財務報告の透明性と信頼性を高めることが期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は、無形資産の評価において従来の評価手法を補完する新しい方法を開発し、生成AIを活用して合成データを作成することで、モデルの精度と汎用性を向上させた点にある。これにより、従来の評価手法と併用することで、より正確で客観的な無形資産評価が可能となり、学術的に重要な貢献を果たしている。社会的意義としては、企業価値の正確な評価が投資家や経営者にとって重要な情報を提供し、より適切な意思決定を支援する点が挙げられる。特に、無形資産の存在が企業の財務報告に適切に反映されることで、財務報告の透明性と信頼性が向上し、経済全体の健全性にも寄与することが期待される。
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