@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00070582,
 author = {斎藤祐一郎 and 西森丈俊},
 issue = {4},
 month = {Oct},
 note = {企業分析を行うにあたり、企業間の関係を確認したい場合がある。ある企業の動きが、関連する企業や業界の業績や株価に影響するためである。現在、この関係を求める場合は有価証券報告書や報道といった文章ベースの情報に依るところが大きい。しかし、これらの情報は定性的なものが多く、分析にあたってはアナリストや投資家の経験や勘に頼らざるを得ない部分があった。そこで、筆者らは、この企業間の関係性をより定量的に分析するために、文書ベースの情報を形態素解析や頻度解析等を用いて定量化し、類似性の高い企業同士で相関図を作成するという手法の設計と評価を行った。データには東証一部上場企業の 2009 年度秋に発表された中間決算短信を用いた。その結果、財務諸表や株価等の従来の定量的データからは得られなかった、企業の関係性を導き出すことに成功した。さらに、企業名ばかりでなく関連する製品名等からも関係性を得ることができ、業界構造を知るための新しい手法として有用であると評価できた。},
 title = {自然言語処理を用いた企業相関関係の取得},
 year = {2010}
}