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公開番号2025136348
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-19
出願番号2024034858
出願日2024-03-07
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータプログラム
出願人国立大学法人九州大学,株式会社aiESG
代理人個人
主分類G06F 16/90 20190101AFI20250911BHJP(計算;計数)
要約【課題】法人に関する文書データに基づいて正確な法人評価を行う情報処理装置を提供する。
【解決手段】本発明にあっては、法人評価に関連する二以上の単語からなる法人評価フレーズを記憶する法人評価フレーズ記憶部と、法人に関する文書を取得して文書からテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータを所定の単語数で分割することでフラグメントデータを複数生成するテキストデータ前処理部と、文書に含まれる前記フラグメントデータと、法人評価フレーズに基づいて法人評価値を算出するよう学習された学習済みニューラルネットワークである法人評価モデルで法人評価値を算出する法人評価部と、を有する情報処理装置を提供する。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
法人評価に関連する二以上の単語からなる法人評価フレーズを記憶する法人評価フレーズ記憶部と、
法人に関する文書を取得して前記文書からテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータを所定の単語数で分割することでフラグメントデータを複数生成するテキストデータ前処理部と、
前記文書に含まれる前記フラグメントデータと、前記法人評価フレーズに基づいて法人評価値を算出するよう学習された学習済みニューラルネットワークである法人評価モデルで法人評価値を算出する法人評価部と、を有する情報処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記テキストデータ前処理部は、前記テキストデータを、一単語ずつ移動させながら所定の単語数で分割することで前記フラグメントデータを生成する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記法人評価フレーズ記憶部は、法人評価項目に対応付けて前記法人評価フレーズを複数記憶しており、前記法人評価部は、法人評価項目別に法人評価値を算出する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記法人評価部の学習済みニューラルネットワークは、BERTの一部を用いることを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
請求項１記載の情報処理装置は、
さらに前記法人評価フレーズ記憶部に新たな法人評価フレーズを追加する法人評価フレーズ追加部を有し、
前記法人評価フレーズ追加部は、
前記法人評価フレーズと、前記テキストデータ前処理部が学習用文書から生成したフラグメントデータとに基づいて学習した法人評価モデルで、取得した法人に関する文書から生成した前記フラグメントデータの法人評価関連度を算出し、前記法人評価関連度ありと算出されたフラグメントデータに対応するフレーズの出現回数を算出し、出現回数の多いフレーズから順に所定数のフレーズを前記法人評価フレーズとして前記法人評価フレーズ記憶部に追加することを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
前記法人評価フレーズ追加部は、さらに前記出現回数の多いフレーズと前記法人評価フレーズ記憶部に記憶された前記法人評価フレーズとの類似度を算出し、所定値以上の類似度を有する出現回数の多いフレーズを前記法人評価フレーズ記憶部に追加することを特徴とする請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記法人評価フレーズ追加部は、新たに法人評価フレーズが追加された前記法人評価単語記憶部に記憶された法人評価フレーズと、前記学習用文書から生成された前記フラグメントデータに基づいて、前記法人評価モデルをさらに再学習させることを特徴とする請求項５記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記フラグメントデータに対応するフレーズは、前記フラグメントデータの次に現れる二単語からなる請求項５記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記法人評価部は、前記法人に関する文書に含まれるすべてのフラグメントデータに対して算出された法人評価値を平均することで、前記法人に関する文書の法人評価値を算出する、請求項１記載の情報処理装置。
【請求項１０】
法人評価に関するフレーズである法人評価フレーズを記憶するステップと、
法人に関する文書を取得して前記文書からテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータを所定の単語数で分割することでフラグメントデータを複数生成するステップと、
前記文書に含まれる前記フラグメントデータと、前記法人評価フレーズに基づいて法人評価値を算出するよう学習された学習済みニューラルネットワークである法人評価モデルで法人評価値を算出するステップと、を有するコンピュータが実行する情報処理方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、企業や自治体、大学法人など法人の評価を行うことが一般的になってきている。法人評価においては、営業利益や売上高など財務諸表に表れる数値データに限らず、財務諸表には表れない、定性的な情報も含めて法人を分析し、法人評価を行う。定性的な情報とは、たとえば従業員の能力やスキルといった人的資本、製品製造のためのインフラなどの製造資本、特許やノウハウ、技術力などの知的資本、植物や空気、動物などの再生／非再生可能な天然資源を示す自然資本、信頼や規範などの人と人との関係を示す社会関係資本などを指す。こうした財務諸表には表れない定性的な情報も含めて法人評価を行うことにより、多面的な法人評価を行うことができる。
【０００３】
定性的な情報による法人評価として、例えばＥＳＧ（環境Environment, 社会Social, ガバナンスGovernment）の３つの観点から法人を評価することが検討されている。
【０００４】
たとえば、特許文献１では、ニュース記事を収集して日付別や企業別に分類し、ニュース記事間の類似度分析を行い、類似度が基準値以上のニュース記事に対して
クラスタリングを行った後、Ｅである環境、Ｓである社会、Ｇであるガバナンス、のそれぞれの項目別にニュース記事を分類し、クラスタ単位でＥＳＧリスクを計算することで、ＥＳＧ企業評価点数を算出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２１－５０４７８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１の技術においては、インターネット上のニュースを収集するため、ニュースにならない企業とニュースに取り上げられる企業とでＥＳＧリスクスコアに差が生じ、スコアが実態から乖離するという問題があった。
【０００７】
また、ＥＳＧに関係する単語の頻出度数に基づいていたため、本来ＥＳＧに関係する単語であるにもかかわらず、ＥＳＧに関係する単語として登録されていない場合、正しいスコアが算出できないという問題もあった。また、単語の頻度数に基づくことから、短いニュース記事で同じ単語が繰り返し使われた場合、実際の企業の取り組み状況よりも、スコアが高く出てしまうという問題もあった。
【０００８】
そこで、本発明では、法人評価項目ごとに、該法人評価項目に関連している二以上の単語からなるフレーズを登録し、登録された法人評価フレーズに基づいて、所定単語数からなるフラグメントデータから関連度合いを法人評価値として算出することで、単語の頻出度数に左右されることなく、法人評価を行う。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明にあっては、法人評価に関連する二以上の単語からなる法人評価フレーズを記憶する法人評価フレーズ記憶部と、法人に関する文書を取得して文書からテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータを所定の単語数で分割することでフラグメントデータを複数生成するテキストデータ前処理部と、文書に含まれるフラグメントデータと、法人評価フレーズに基づいて法人評価値を算出するよう学習された学習済みニューラルネットワークである法人評価モデル１５０で法人評価値を算出する法人評価部と、を有する情報処理装置を提供する。
【００１０】
また、テキストデータ前処理部は、テキストデータを、一単語ずつ移動させながら所定の単語数で分割することでフラグメントデータを生成してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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