JP2018206219A - ビジネスマッチング支援装置およびビジネスマッチング支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】精度良好なビジネスマッチングを可能とする。【解決手段】ビジネスマッチング支援装置１００において、一方の業種から他方の業種を見る視点での当該業種間における取引関係の強さを規定する評価式を、各業種間の各視点について格納した記憶装置１０１と、所定の評価対象企業とその他の企業とに関する各情報を、前記評価対象企業の所属業種を前記一方の業種または前記他方の業種とした各視点の前記評価式それぞれに入力して、前記各視点での前記評価対象企業と前記その他の企業との取引関係の強度を算定し、前記算定した前記各視点での取引関係の強度の合算値を、前記評価対象企業と前記その他の企業とのマッチングスコアとして特定し、前記その他の企業のうち前記マッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する演算装置１０４を含む構成とする。【選択図】図２

Description

本発明は、ビジネスマッチング支援装置およびビジネスマッチング支援方法に関するものであり、具体的には、精度良好なビジネスマッチングを可能とする技術に関する。

企業間競争の激化に伴い、最も有利な条件で効率的に資材調達および商品販売を行うことは企業において重要な課題である。そこで、企業にとっての資材調達先や商品販売先を網羅的に検索し、好適な相手企業を特定するための、いわゆる企業評価手法が種々提案されている。

このような企業評価に関する従来技術としては、例えば、（１）２社の比較企業と、複数の比較項目とを表示し、判定者に対して、２社の比較企業のうち優位と判定した優位企業の選択と、複数の比較項目のうち優位企業の判定に対する要因となった要因項目の選択とを促す判定画面を生成する判定画面生成部、（２）生成した判定画面を出力する判定画面出力部、（３）上記優先企業の選択を入力する優先企業選択部、（４）上記要因項目の選択を入力する要因項目評価部、（５）上記２社の比較企業を特定する情報と、上記優先企業を特定する情報と、上記要因項目を特定する情報とを判定結果データベースに記憶させる決定処理部、（６）上記２社の比較企業を特定する情報と、上記優先企業を特定する情報と、上記要因項目を特定する情報とを対応付けた判定結果を記憶する判定結果データベース、を有することを特徴とする企業判定評価システム（特許文献１参照）などが提案されている。

特開２００４−９４７２７号公報

従来技術においては、様々な視点から企業評価を行うものの、当事者間で各当事者の立場から相手との関係性を評価し、それらを併せて企業評価に用いるものではなかった。換言すると、評価者たる企業側からのみ他企業に関する評価を行うもので、この場合、一方的な評価結果が得られるのみである。

そうした評価結果を用いてビジネスマッチングを行えば、例えば資材調達や商品販売におけるバイヤーとサプライヤの関係性において、単に一方から見て取引を行いたい相手企業が特定出来るのみで、実際に取引関係成立に至るほど互いに好適と認識しうる相手企業を特定出来る可能性は高くない。
そこで本発明の目的は、精度良好なビジネスマッチングを可能とする技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明のビジネスマッチング支援装置は、一方の業種から他方の業種を見る視点での当該業種間における取引関係の強さを規定する評価式を、各業種間の各視点について格納した記憶装置と、所定の評価対象企業とその他の企業とに関する各情報を、前記評価対象企業の所属業種を前記一方の業種または前記他方の業種とした各視点の前記評価式それぞれに入力して、前記各視点での前記評価対象企業と前記その他の企業との取引関係の強度を算定し、前記算定した前記各視点での取引関係の強度の合算値を、前
記評価対象企業と前記その他の企業とのマッチングスコアとして特定し、前記その他の企業のうち前記マッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する演算装置と、を備えることを特徴とする。

また、本発明のビジネスマッチング支援方法は、一方の業種から他方の業種を見る視点での当該業種間における取引関係の強さを規定する評価式を、各業種間の各視点について格納した記憶装置を備える情報処理装置が、所定の評価対象企業とその他の企業とに関する各情報を、前記評価対象企業の所属業種を前記一方の業種または前記他方の業種とした各視点の前記評価式それぞれに入力して、前記各視点での前記評価対象企業と前記その他の企業との取引関係の強度を算定し、前記算定した前記各視点での取引関係の強度の合算値を、前記評価対象企業と前記その他の企業とのマッチングスコアとして特定し、前記その他の企業のうち前記マッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する、ことを特徴とする。

本発明によれば、精度良好なビジネスマッチングが可能となる。

本実施形態のビジネスマッチング支援装置を含むネットワーク構成図である。 本実施形態におけるビジネスマッチング支援装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の評価式テーブルのデータ構成例を示す図である。 本実施形態の企業情報テーブルのデータ構成例を示す図である。 本実施形態におけるビジネスマッチング支援方法のフロー例１を示す図である。 本実施形態における出力例１を示す図である。 本実施形態におけるビジネスマッチング支援方法のフロー例２を示す図である。 本実施形態におけるビジネスマッチング支援方法のフロー例３を示す図である。 本実施形態におけるビジネスマッチング支援方法のフロー例４を示す図である。

−−−ネットワーク構成−−−

以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態のビジネスマッチング支援装置１００を含むネットワーク構成図である。図１に示すビジネスマッチング支援装置１００は、精度良好なビジネスマッチングを可能とするコンピュータ装置である。

本実施形態におけるビジネスマッチング支援装置１００は、例えば、銀行などの金融機関が運営するサーバ装置を想定出来る。こうした金融機関は、顧客として多くの企業を有しており、自身の事業展開を図る意味でも、顧客企業間でのビジネスマッチングを推進する傾向にある故である。ただし、こうした形態に本発明の適用範囲を限定するものではない。

上述の形態におけるビジネスマッチング支援装置１００は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０を介して、顧客企業や金融機関の担当者が操作するユーザ端末２００
や企業情報の配信サービスを行っている企業情報サーバ３００と通信可能に結ばれている。

上述の所定担当者らは、この端末２００を操作してビジネスマッチング支援装置１００にアクセスして該当機能を利用し、資材調達や商品販売先の変更や新規開拓の該当業務を行うこととなる。また、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述の企業情報サービス３００と定期的に、或いは、必要に応じて通信を実行して、各企業の企業情報を取得するものとする。
−−−ハードウェア構成−−−

また、ビジネスマッチング支援装置１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。すなわちビジネスマッチング支援装置１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１０４、ネットワークと接続してユーザ端末２００や企業情報サーバ３００との通信処理を担う通信装置１０５、を備える。

なお、記憶装置１０１内には、本実施形態のビジネスマッチング支援装置１００として必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加えて、評価式テーブル１２５および企業情報テーブル１２６が少なくとも記憶されている。これら評価式テーブル１２５および企業情報テーブル１２６の詳細については後述する。
−−−データ構造例−−−

続いて、本実施形態のビジネスマッチング支援装置１００が用いるテーブル類について説明する。図３に、本実施形態における評価式テーブル１２５の一例を示す。

この評価式テーブル１２５は、一方の業種から他方の業種を見る視点での当該業種間における取引関係の強さを規定する評価式を、各業種間の各視点について格納したテーブルである。そのデータ構造は、上述の一方および他方の各業種の組み合わせをキーとして、当該組み合わせにおける評価式を対応付けたレコードの集合体である。なお、同じ業種の組みであっても、一方の業種から他方の業種をみる視点と、これとは逆の、すなわち他方の業種から一方の業種をみる視点の、各視点での評価式が登録されているものとする。

こうした評価式の具体例としては、取引関係の強さを規定するための各変数（例：“x1”〜“x7”）が四則演算等の演算子（例：“+”、“-”）を介して組み合わされたものを想定出来る。また、変数には定数（例：“a1”〜“a7”）が乗じられている。また、変数の例としては、x1：評価対象企業の従業員数規模（例：１千人以上で“１”、１千人未満で“０”）、x2：評価対象企業の業績推移（例：売上高１００億円以上で“１”、売上高１００億円未満で“０”）、x3：評価対象企業の信用評価（例：業歴２０年以上で“１”、業歴２０年未満で“０”）、x4：評価対象企業と候補先企業の所在地（例：互いが同一自治体または隣接自治体で“１”、互いが非同一自治体かつ非隣接自治体で“０”）、x5：候補先企業の従業員数規模（例：１千人以上で“１”、１千人未満で“０”）、x6：候補先企業の業績推移（例：売上高１００億円以上で“１”、売上高１００億円未満で“０”）、x7：候補先企業の信用評価（例：業歴２０年以上で“１”、業歴２０年未満で“０”）、といったデータから成るレコードの集合体である。

図４に、本実施形態における企業情報テーブル１２６の一例を示す。この企業情報テーブル１２６は、上述の企業情報サーバ３００から配信を受けて格納した各企業の企業情報
を格納したテーブルである。

そのデータ構造は、企業コードなどの適宜な識別情報をキーとして、該当企業の企業名、所在地、取引銀行、従業員数、仕入れ先、得意先、系列、業績推移、事業構成（業種）、信用評価、といったデータから成るレコードの集合体である。この企業情報テーブル１２６の内容は、一定期間ごとに企業情報サーバ３００から配信された情報により更新される形態を想定できる。
−−−フロー例１−−−

以下、本実施形態におけるビジネスマッチング支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明するビジネスマッチング支援方法に対応する各種動作は、ビジネスマッチング支援装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図５は、本実施形態におけるビジネスマッチング支援方法のフロー例１を示す図である。ここではまず、金融機関の所定担当者がユーザ端末２００を操作して、ビジネスマッチング支援装置１００に対し、所定の処理要求を送信してきたとする。この処理要求には、ビジネスマッチングにおける評価対象企業の識別情報が少なくとも含まれている。

この場合、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述の評価対象企業の識別情報をキーに、企業情報テーブル１２６で該当企業の企業情報を検索し、この検索で得た企業情報をメモリ１０３に格納する（ｓ１００）。

また、ビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ１００でメモリ１０３に格納した企業情報のうち「事業構成」が示す業種情報をキーに、評価式テーブル１２５を検索し、当該業種からそれ以外の他業種（以後、候補業種）それぞれをみた場合の各評価式（以後、一次評価式）を特定する（ｓ１０１）。

また、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述の候補業種それぞれから上述の評価対象企業の業種をみた場合の各評価式（以後、二次評価式）を同様に特定する（ｓ１０２）。

続いて、ビジネスマッチング支援装置１００は、評価対象企業以外の企業であって、上述の候補業種を「事業構成」に含む企業（以後、候補先企業）の企業情報を、企業情報テーブル１２６から読み取って、例えば、メモリ１０３に保持する（ｓ１０３）。

次に、ビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ１０１で特定した一次評価式を構成する変数のうち一方の企業すなわち上述の場合における評価対象企業に関するものに、ｓ１００で得ている企業情報のうち所定項目の値をパラメータとして入力し、また同様に、上述の一次評価式を構成する変数のうち他方の企業すなわち上述の場合における候補先企業に関する変数に、ｓ１０３で得ている候補先企業の企業情報のうち所定項目の値をパラメータとして入力し、評価対象企業から候補先企業それぞれをみた視点での取引関係の強度を、一次スコアリング値として算定する（ｓ１０４）。

例えば、業種“Ｖ”の評価対象企業“Ｘ”の企業情報が、従業員数規模：１千人以上、
業績推移：売上高１００億円以上、信用評価：業歴２０年未満、所在地：東京都、といった内容を含むものであったとする。また、業種“Ｗ”の或る候補先企業“Ｙ”の企業情報が、従業員数規模：１千人以下、業績推移：売上高１００億円以上、信用評価：業歴２０年未満、所在地：東京都、といった内容を含むものであったとする。

上述の業種“Ｖ”から業種“Ｗ”をみた場合の評価式“ｆ＝15・x1+30・x2+5・x3+50・x4+3・x5+7・x6+3・x7”であったとすれば、一次スコアリング値ｆを、“15・1+30・1+5
・0+50・1+3・0+7・1+3・0＝102”と算定出来る。

次に、ビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ１０２で特定した二次評価式を構成する変数のうち一方の企業すなわち候補先企業に関するものに、ｓ１０３で得ている企業情報のうち所定項目の値をパラメータとして入力し、また同様に、上述の二次評価式を構成する変数のうち他方の企業すなわち評価対象企業に関する変数に、ｓ１００で得ている評価対象企業の企業情報のうち所定項目の値をパラメータとして入力し、候補先企業それぞれから評価対象企業をみた視点での取引関係の強度を、二次スコアリング値として算定する（ｓ１０５）。

上述の具体例において、例えば、業種“Ｗ”から業種“Ｖ”をみた場合の評価式“ｆ＝5・x1+5・x2+2・x3+10・x4+3・x5+15・x6+8・x7”であったとすれば、二次スコアリング
値ｆを、“5・0+5・0+2・0+10・1+3・1+15・1+8・0＝28”と算定出来る。

続いて、ビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ１０４およびｓ１０５で評価対象企業と候補先企業それぞれとの組みに関して算定した、一次スコアリング値および二次スコアリング値を合算し、当該組みに関してマッチングスコアを算定する（ｓ１０６）。上述の例の場合、マッチングスコアは、“102+28=130”と算定される。

また、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述の候補先企業のうち、ｓ１０６で算定したマッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して、当該マッチング候補の情報（例：図６のマッチング候補リスト６００）をユーザ端末２００に送信し（ｓ１０７）、処理を終了する。
−−−フロー例２−−−

次に、ビジネスマッチング支援処理の効率化を図る手法について図に基づき説明する。図７は、本実施形態におけるビジネスマッチング支援方法のフロー例２を示す図である。ここで、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述のフロー例１におけるｓ１０４の実行で得た、各候補先企業に関する一次スコアリング値を、所定基準値（例：８０）と比較する（ｓ２００）。

フロー例１における具体例であれば、業種“Ｖ”の評価対象企業“Ｘ”からの企業情報
が、従業員数規模：１千人以上、業績推移：売上高１００億円以上、信用評価：業歴２０年未満、所在地：東京都、といった内容を含むものであったとする。また、業種“Ｗ”の或る候補先企業“Ｙ”の企業情報が、従業員数規模：１千人以下、業績推移：売上高１００億円以上、信用評価：業歴２０年未満、所在地：東京都、といった内容を含むものであったとする。

この場合のビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ２００の比較の結果、一次スコアリング値が上述の所定基準以下である候補先企業を特定し（ｓ２０１）、ｓ１０５以降の処理、すなわち二次スコアリング値およびマッチングスコアの各算定の対象から、当該候補先企業を除外する（ｓ２０２）。換言すれば、ｓ１０５以降では、ｓ２０２で除外対象となった候補先企業以外の候補先企業についてのみ、二次スコアリング値およびマッチングスコアの各算定を実行することとなる。

上述の業種“Ｖ”の評価対象企業“Ｘ”から業種“Ｗ”の候補先企業“Ｙ”をみた視点での一次スコアリング値は、“102”であり、基準値“８０”を超えている。よって、こ
の候補先企業“Ｙ”は、ｓ１０５以降の処理対象となりうることとなる。

こうした一次スコアリング値による候補先企業の事前スクリーニングを行うことで、ビジネスマッチング支援装置１００による計算量は低減し、全体として処理効率が良好なものとなりうる。
−−−フロー例３−−−

次に、ビジネスマッチング支援処理の効率化を図る他の手法について図に基づき説明する。図８は、本実施形態におけるビジネスマッチング支援方法のフロー例３を示す図である。

ここで、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述のフロー例１におけるｓ１０１で得た一次評価式と、ｓ１０２で得た二次評価式とを、評価対象企業の業種と候補先企業の業種それぞれとの組みごとに合算する（ｓ３００）。

上述の具体例であれば、業種“Ｖ”から業種“Ｗ”をみた場合の評価式“ｆ＝15・x1+30・x2+5・x3+50・x4+3・x5+7・x6+3・x7”と、業種“Ｗ”から業種“Ｖ”をみた場合の評価式“ｆ＝5・x1+5・x2+2・x3+10・x4+3・x5+15・x6+8・x7”とを合算することで、合算
式“20・x1+35・x2+7・x3+60・x4+6・x5+22・x6+11・x7”を得る。

続いて、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述の合算式における各変数の定数部分を合算することで、当該合算式における理論最高値を算定する（ｓ３０１）。上述の例であれば、“20+35+7+60+6+22+11=161”を理論最高値として算定出来る。

この場合のビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ３０１の算定で得た理論最高値が所定基準以下となった上述の組みにおける候補先企業を特定し（ｓ３０２）、ｓ１０３以降の処理、すなわち一次スコアリング値、二次スコアリング値、およびマッチングスコアの各算定の対象から、当該候補先企業を除外する（ｓ３０３）。

こうした理論最高値による候補先企業の事前スクリーニングを行うことで、ビジネスマッチング支援装置１００による計算量は更に低減し、全体として処理効率が更に良好なものとなりうる。
−−−フロー例４−−−

次に、或る企業が新規事業を立ち上げる際など、当該企業における本来事業の業種とは異なる業種にてビジネスマッチングを望む機会が生じた場合、当該業種に関して当該企業から他社をみた場合と、その他社から本来業種の当該企業をみた場合の、双方の視点からビジネスマッチングを行うケースに対応した形態について説明する。

この場合、当該企業からすれば異業種でのビジネスマッチングの候補企業を事前推定することが可能であり、また、相手企業からすれば、意外な企業とのビジネスマッチング機会となりつつも、本来的に無視できない取引関係の条件等（例：企業規模や売上高など）を的確に踏まえたマッチング候補を知りうることとなる。

図９は、本実施形態におけるビジネスマッチング支援方法のフロー例４を示す図である。ここではまず、顧客企業の所定担当者がユーザ端末２００を操作して、ビジネスマッチング支援装置１００に対し、所定の処理要求を送信してきたとする。この処理要求には、ビジネスマッチングにおける評価対象企業の識別情報および仮想業種の情報が少なくとも含まれている。

この場合、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述の評価対象企業の識別情報をキーに、企業情報テーブル１２６で該当企業の企業情報を検索し、この検索で得た企業情報を、上述の仮想業種の情報と共にメモリ１０３に格納する（ｓ４００）。

また、ビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ４００でメモリ１０３に格納した「仮想業種」の情報をキーに、評価式テーブル１２５を検索し、当該仮想業種からそれ以外の他業種（以後、候補業種）それぞれをみた場合の各評価式（以後、一次評価式）を特定する（ｓ４０１）。

また、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述の候補業種それぞれから上述の評価対象企業の本来業種をみた場合の各評価式（以後、二次評価式）を同様に特定する（ｓ４０２）。この本来業種は、ｓ４００で得た企業情報のうち「事業構成」が示す業種情報にて特定される。

続いて、ビジネスマッチング支援装置１００は、評価対象企業以外の企業であって、上述の候補業種を「事業構成」に含む企業（以後、候補先企業）の企業情報を、企業情報テーブル１２６から読み取って、例えば、メモリ１０３に保持する（ｓ４０３）。

次に、ビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ４０１で特定した一次評価式を構成する変数のうち一方の企業すなわち上述の場合における評価対象企業に関するものに、ｓ４００で得ている企業情報のうち所定項目の値をパラメータとして入力し、また同様に、上述の一次評価式を構成する変数のうち他方の企業すなわち上述の場合における候補先企業に関する変数に、ｓ４０３で得ている候補先企業の企業情報のうち所定項目の値をパラメータとして入力し、仮想業種における評価対象企業から候補先企業それぞれをみた視点での取引関係の強度を、一次スコアリング値として算定する（ｓ４０４）。

次に、ビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ４０２で特定した二次評価式を構成する変数のうち一方の企業すなわち候補先企業に関するものに、ｓ４０３で得ている企業情報のうち所定項目の値をパラメータとして入力し、また同様に、上述の二次評価式を構成する変数のうち他方の企業すなわち評価対象企業に関する変数に、ｓ４００で得ている評価対象企業の企業情報のうち所定項目の値をパラメータとして入力し、候補先企業それぞれから本来業種の評価対象企業をみた視点での取引関係の強度を、二次スコアリング値として算定する（ｓ４０５）。

続いて、ビジネスマッチング支援装置１００は、ｓ４０４およびｓ４０５で評価対象企業と候補先企業それぞれとの組みに関して算定した、一次スコアリング値および二次スコアリング値を合算し、当該組みに関してマッチングスコアを算定する（ｓ４０６）。

また、ビジネスマッチング支援装置１００は、上述の候補先企業のうち、ｓ４０６で算定したマッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して、当該マッチング候補の情報をユーザ端末２００に送信し（ｓ４０７）、処理を終了する。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
こうした本実施形態によれば、精度良好なビジネスマッチングを可能となる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態のビジネスマッチング支援装置において、前記演算装置は、前記算定した前記各視点での取引関係の強度のうち、前記評価対象企業から前記その他の企業を見る視点に関して得た強度が所定基準以下である企業を、前記その他の企業のうちで特定し、当該企業に関して
前記マッチングスコアの特定対象から除外する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、少なくともビジネスマッチングを望んでいる企業側からの視点でマッチング成立が期待困難な相手企業に関しては以後の処理から除外することで、ビジネスマッチング支援装置における処理負荷を低減可能となる。

本実施形態のビジネスマッチング支援装置において、前記演算装置は、前記評価対象企業の所属業種を前記一方の業種または前記他方の業種とした各視点の前記評価式の理論最高値を、前記評価対象企業と前記その他の企業各々との関係ごとに合算し、前記その他の企業のうち前記理論最高値の合算値が所定基準以下であるものを、前記マッチングスコアの特定対象から除外する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、上述の評価式に与えるパラメータの如何に関わらず、マッチング成立の期待度が理論的に高い企業のみをマッチングスコアの特定対象とすることで、ビジネスマッチング支援装置における処理負荷を更に効率的に低減可能となる。

本実施形態のビジネスマッチング支援装置において、前記演算装置は、前記評価対象企業が仮想業種で事業展開するとした場合の仮想企業と前記その他の企業とに関する各情報を、前記仮想企業の所属業種を前記一方の業種とした視点の前記評価式と、前記評価対象企業の所属業種を前記他方の業種とした視点の評価式とのそれぞれに入力して、前記各視点での前記取引関係の強度を算定し、前記算定した前記各視点での取引関係の強度の合算値を、前記仮想企業と前記その他の企業とのマッチングスコアとして特定し、前記その他の企業のうち前記マッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、或る企業が新規事業を立ち上げる際など、本来の業種とは異なる業種にてビジネスマッチングを望む機会が生じた場合、当該業種に関して当該企業から他社をみた場合と、その他社から本来業種の当該企業をみた場合の、双方の視点からビジネスマッチングを行うことが可能となる。この場合、当該企業からすれば異業種でのビジネスマッチングの候補企業を事前推定することが可能であり、また、相手企業からすれば、意外な企業とのビジネスマッチング機会となりつつも、本来的に無視できない取引関係の条件等（例：企業規模や売上高、上場有無など）を的確に踏まえたマッチング候補を知りうることとなる。

本実施形態のビジネスマッチング支援方法において、前記情報処理装置が、前記算定した前記各視点での取引関係の強度のうち、前記評価対象企業から前記その他の企業を見る視点に関して得た強度が所定基準以下である企業を、前記その他の企業のうちで特定し、当該企業に関して前記マッチングスコアの特定対象から除外する処理を更に実行する、としてもよい。

本実施形態のビジネスマッチング支援方法において、前記情報処理装置が、前記評価対象企業の所属業種を前記一方の業種または前記他方の業種とした各視点の前記評価式の理論最高値を、前記評価対象企業と前記その他の企業各々との関係ごとに合算し、前記その他の企業のうち前記理論最高値の合算値が所定基準以下であるものを、前記マッチングスコアの特定対象から除外する処理を更に実行する、としてもよい。

本実施形態のビジネスマッチング支援方法において、前記情報処理装置が、前記評価対象企業が仮想業種で事業展開するとした場合の仮想企業と前記その他の企業とに関する各
情報を、前記仮想企業の所属業種を前記一方の業種とした視点の前記評価式と、前記評価対象企業の所属業種を前記他方の業種とした視点の評価式とのそれぞれに入力して、前記各視点での前記取引関係の強度を算定し、前記算定した前記各視点での取引関係の強度の合算値を、前記仮想企業と前記その他の企業とのマッチングスコアとして特定し、前記その他の企業のうち前記マッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する処理を更に実行する、としてもよい。

１０ ネットワーク
１００ ビジネスマッチング支援装置
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置
１０５ 通信装置
１２５ 評価式テーブル
１２６ 企業情報テーブル
２００ ユーザ端末
３００ 企業情報サーバ

Claims (8)

1. 一方の業種から他方の業種を見る視点での当該業種間における取引関係の強さを規定する評価式を、各業種間の各視点について格納した記憶装置と、
   所定の評価対象企業とその他の企業とに関する各情報を、前記評価対象企業の所属業種を前記一方の業種または前記他方の業種とした各視点の前記評価式それぞれに入力して、前記各視点での前記評価対象企業と前記その他の企業との取引関係の強度を算定し、前記算定した前記各視点での取引関係の強度の合算値を、前記評価対象企業と前記その他の企業とのマッチングスコアとして特定し、前記その他の企業のうち前記マッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する演算装置と、
   を備えることを特徴とするビジネスマッチング支援装置。
2. 前記演算装置は、
   前記算定した前記各視点での取引関係の強度のうち、前記評価対象企業から前記その他の企業を見る視点に関して得た強度が所定基準以下である企業を、前記その他の企業のうちで特定し、当該企業に関して前記マッチングスコアの特定対象から除外する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置。
3. 前記演算装置は、
   前記評価対象企業の所属業種を前記一方の業種または前記他方の業種とした各視点の前記評価式の理論最高値を、前記評価対象企業と前記その他の企業各々との関係ごとに合算し、前記その他の企業のうち前記理論最高値の合算値が所定基準以下であるものを、前記マッチングスコアの特定対象から除外する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置。
4. 前記演算装置は、
   前記評価対象企業が仮想業種で事業展開するとした場合の仮想企業と前記その他の企業とに関する各情報を、前記仮想企業の所属業種を前記一方の業種とした視点の前記評価式と、前記評価対象企業の所属業種を前記他方の業種とした視点の評価式とのそれぞれに入力して、前記各視点での前記取引関係の強度を算定し、前記算定した前記各視点での取引関係の強度の合算値を、前記仮想企業と前記その他の企業とのマッチングスコアとして特定し、前記その他の企業のうち前記マッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置。
5. 一方の業種から他方の業種を見る視点での当該業種間における取引関係の強さを規定する評価式を、各業種間の各視点について格納した記憶装置を備える情報処理装置が、
   所定の評価対象企業とその他の企業とに関する各情報を、前記評価対象企業の所属業種を前記一方の業種または前記他方の業種とした各視点の前記評価式それぞれに入力して、前記各視点での前記評価対象企業と前記その他の企業との取引関係の強度を算定し、
   前記算定した前記各視点での取引関係の強度の合算値を、前記評価対象企業と前記その他の企業とのマッチングスコアとして特定し、
   前記その他の企業のうち前記マッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する、
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援方法。
6. 前記情報処理装置が、
   前記算定した前記各視点での取引関係の強度のうち、前記評価対象企業から前記その他の企業を見る視点に関して得た強度が所定基準以下である企業を、前記その他の企業のうちで特定し、当該企業に関して前記マッチングスコアの特定対象から除外する処理を更に実行する、
   ことを特徴とする請求項５に記載のビジネスマッチング支援方法。
7. 前記情報処理装置が、
   前記評価対象企業の所属業種を前記一方の業種または前記他方の業種とした各視点の前記評価式の理論最高値を、前記評価対象企業と前記その他の企業各々との関係ごとに合算し、前記その他の企業のうち前記理論最高値の合算値が所定基準以下であるものを、前記マッチングスコアの特定対象から除外する処理を更に実行する、
   ことを特徴とする請求項５に記載のビジネスマッチング支援方法。
8. 前記情報処理装置が、
   前記評価対象企業が仮想業種で事業展開するとした場合の仮想企業と前記その他の企業とに関する各情報を、前記仮想企業の所属業種を前記一方の業種とした視点の前記評価式と、前記評価対象企業の所属業種を前記他方の業種とした視点の評価式とのそれぞれに入力して、前記各視点での前記取引関係の強度を算定し、前記算定した前記各視点での取引関係の強度の合算値を、前記仮想企業と前記その他の企業とのマッチングスコアとして特定し、前記その他の企業のうち前記マッチングスコアが所定基準以上であるものをマッチング候補と判定して当該マッチング候補の情報を所定装置に出力する処理を更に実行する、
   ことを特徴とする請求項５に記載のビジネスマッチング支援方法。

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