東工大に帝国データバンク社が共同研究講座を設置、ビッグデータ解析を用いた経営診断システムの開発を行う

要点

• 東京工業大学に帝国データバンク先端データ解析共同研究講座が設置された。
• 東京工業大学と帝国データバンクは、日本企業100万社のビッグデータを用いた中小企業の経営診断システムの開発を行う。

概要

株式会社帝国データバンクが保有する全国の企業およそ100万社の財務データや取引データなどの「ビッグデータ」を解析し、中小企業の経営改善や地域経済の活性化に役立てるシステムの開発に、東京工業大学と株式会社帝国データバンクが共同で取り組むことになりました。経済物理学の視点から帝国データバンクが保有する企業活動のビッグデータを解析し、企業の設立から業績向上・合併・倒産などのライフサイクルを記述する基礎モデルを構築、天気予報のように企業、産業の将来を予測するシミュレーションの実現を目指した共同研究講座です。

経営状態を B to B の企業間取引、資本関係、株の持ち合い、銀行との取引などの多層ネットワークを利用して解析するこの研究により、個々の企業、地域産業、日本の企業全体がもつ脆弱性をあぶり出し、危機を回避して発展するためのシナリオ抽出や数理科学に基づく企業経営計画や産業政策の立案が可能となります。科学技術基本計画^[用語1] や Basel III^[用語2] などに基づくリスク管理の高度化が実現できるようになります。

図1. 企業多層ネットワーク概念図

研究の背景と意義

2011年より、帝国データバンクと東京工業大学高安研究室との共同研究が始まり、その中で、企業活動が複雑ネットワーク上での動的なモデルとして記述できるようになってきました。すでに成果は、2014年の中小企業白書、メガバンクでの連鎖倒産シミュレーションなどで利用されています。講座開設により、複雑ネットワークの数理科学として、さらに超多変数の中から因果関係を抽出する新しい手法を構築することにより、ビジネスへの応用として、経営診断システム構築へと発展させようと考えています。

今回の研究項目

(1)
企業多層ネットワーク構造の時間的変化を記述するモデル構築
(2)
企業多層ネットワーク上のお金・もの・サービスの輸送モデル構築
(3)
企業多層ネットワークの時間発展シミュレーションの実施
(4)
企業多層ネットワークのストレステストの実施
(5)
企業活動の統計的特性に基づく分類手法の開発（大・中・小企業の分類、類似企業の抽出など）
(6)
企業多層ネットワークの基礎方程式の大規模エージェントベースモデルによる理解

今後の展開

• 起こりうる災害時の産業への影響を推定できるようになります。
• 地域産業の衰退を回避するためのシナリオ、頑強で持続可能な産業の発展のシナリオをシミュレーションによって確認できます。
• 様々な環境の変化による経済活動への影響を推定できるようになります。