# Geovisualization of Hierarchical Time Series Inter-Municipality Transaction

有本 昂平 ${ }^{1,2}$ 渡邊 英徳 $^{3}$
ARIMOTO Kohei ${ }^{1,2}$ WATANAVE Hidenori ${ }^{3}$
1 首都大学東京大学院システムデザイン研究科 〒191-0065東京都日野市旭が丘6-6
Email: kohei.a.19870908@gmail.com
2 株式会社帝国データバンク 産業調査部 〒107-8680 東京都港区南青山2-5-20
3 首都大学東京システムデザイン学部 191-0065東京都日野市旭が丘6-6
1 Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University
6-6, Asahigaoka, Hino-shi, Tokyo 191-0065
2 TEIKOKU DATABANK, LTD. Industrial Survey Department
2-5-20, Minami-Aoyama, Minato-ku, Tokyo 107-8680
3 Faculity of System Design, Tokyo Metropolitan University
6-6, Asahigaoka, Hino-shi, Tokyo 191-0065
}

(受付日: 2017年9月16日、採択日: 2017年11月19日)

\begin{abstract}
抄録：本論文では 3 次元デジタルアース上に取引クラスタをグラフを用いて可視化し、描画するエッジの始点と終点の高度を変化 させることで階層を表現した。またタイムスライダを用いて時系列で存在する取引クラスタの可視化を動的なアプリケーションと して構築し、各エッジの取引量の変化に応じて描画するエッジの色を変化させた。本提案手法によって取引クラス夕における始点 と終点のノードの位置情報、各ノードの階層、時系列の４つの要素を同時に把握することが可能となり、同一条件で抽出した取引 クラスタは時系列で変化することを把握できたことから、頂点企業の戦略により企業の取引が刻一刻と変化していることがわかっ た。したがって、本提案手法はデータ分析スキルの高低に関わらず企業間取引ネットワークから取引構造や時系列変化についての 知見を得ることが可能な手法である。

Abstract: We visualized transaction clusters on 3-dimensional digital earth using graph drawings, expressing their hierarchy by changing the altitude of the starting and ending points of the edges to be drawn. In addition, transaction clusters existing in chronological order were dynamically visualized using time slider application, and the color of edge to be drawn was changed according to the transaction amount of each edge. By the proposed method, it becomes possible to simultaneously grasp the position information of the nodes of the start and end nodes in the transaction cluster, the hierarchy of each node and the chronology. As the transaction clusters extracted under the same condition change in time, showing the change of transaction reflecing the strategy of the top companies. Therefore, the proposed method is proved useful in obtaining knowledge about transaction structure and chronology change from inter-firm transaction network regardless of the level of data analysis skill.
\end{abstract}

キーワード : ジオビジュアライゼーション、階層、時系列

Keywords: geovisualization, hierarchy, time series
## 1. はじめに

2007 年に新潟県を震源とした新潟県中越沖地震が発生した。この地震の影響で自動車部品を製造する株式会社リケン（以下、リケン）の工場は被災し、自動車部品の生産機能が停止した。 ${ }^{[1]}$ リンと取引を行っていた大手自動車メーカは自動車の生産に必要な一部の部品に関する取引が寸断されたため、自動車製造ラインの停止を余儀なくされた。また 2011 年に発生した東日本大震焱では、多くの自動車メーカは部品調達難となり、国内工場は軒並み操業停止に追い达まれた。 ${ }^{[2]}$ 自動車産業におけるサプライチェーンは自動車メーカを頂点として、1次サプライヤから4 次、5 次サプライヤまでピラミッド構造でつながっているため、自然災害によりサプライチェーンの一部が寸断されることでピラミッド構造全体の生産ラインが停止し、多くの企業の生産活動に影響を及ぼす。そのため企業は地域を分散させて取引先を確保するなど、事業継続のため安定したサプライチェーンを構築する必要がある。

地域特有の産業や産業集積が存在するように、企業活動は地理的情報と密接に関係している。そこで安定したサプライチェーンの構築には日本経済全体を俯瞰し、企業のネットワーク構造と地理的情報をマッシュアップさせ、取引でつながった企業のネットワーク構造の把握が必要となる。そこで企業調査の情報をもとに構築された企業ビッグデータの活用が注目され、取引関係のデータをつなぎ合わせることで企業間取引ネットワークとして捉えることができる。しかしながら企業ビッグデータのデー夕量は大規模であるため、 データ分析によるビッグデータの全体構造の把握のためには統計学など専門的な知識を必要とする。そこで近年ビッグデータの全体構造を把握するための手段と

してデータビジュアライゼーションが注目されている。 ${ }^{[3] \sim[5]}$ データビジュアライゼーションは莫大な量の情報を整理して可視化することで、ユーザは既知の情報をデータに基づいて再確認することが可能になり、 またアプリケーションとしての可視化を探索することで新たな知見を発見することが可能となる。しかしながら企業間取引ネットワークなどの複雑ネットワークの可視化はノード数が大規模であり、エッジが複雑につながり合っていることから、そのままでは解釈や把握が困難である。

企業間取引ネットワークを階層ごとに時系列で変化する様子を地理的情報とマッシュアップさせて把握するには、取引関係の発注側企業の位置情報、受注側企業の位置情報、階層、時系列の４つの要素をビジュアライゼーションする必要がある。そこで本研究では 3 次元のデジタルアース上に階層を有する取引クラスタを時系列でジオビジュアライゼーションさせる可視化手法を提案する。第 2 章では企業ビッグデータの関連研究を挙げ、第 3 章ではデータビジュアライゼーションの関連研究を挙げる。そして第 4 章では本論文に用いるデータマートと筆者らが提案するビジュアライゼーション手法について述べる。第 5 章では結果と考察について挙げ、第 6 章では本稿のまとめを述べる。

## 2. 企業ビッグデータの関連研究

これまでにサプライチェーンや産業構造、地域の特徵的な産業を分析した研究は多く行われている。これらの研究では Web 上に公開しているデータや有価証券報告書などの上場企業を中心とした企業デー夕を分析に用いている。しかしながら杉山ら ${ }^{[G}$ が分析の対象としている企業数は上場企業を中心とした約 3,700 社であり、日本国内に存在する企業と比較すると企業規模に偏りがあり網羅性が低いため、日本経済全体を俯瞰した分析とは言い難い。

帝国データバンクなどの信用調査会社では、日本国内の企業を対象に企業と企業が取引を行う際に取引相手の事業内容や資金繰りを把握するための信用調査を行っている。これらの信用調査で収集した各企業の業種や従業員数、売上高などの企業の属性情報や、取引関係や資本関係などのつながりの情報は、企業単位でデータ化され企業ビッグデータとして構築されている。

表 1 に帝国データバンクが保有する企業ビッグデー 夕と経済産業省が発表している経済センサスの企業数と売上高の比較をまとめた表を示す。それぞれのデー タベースに収録されている企業数は経済センサスが約 386 万社、企業ビッグデータが約 144 万社であり、企表1 企業数と売上高の比較

業ビッグデータにおける企業数の収録率は経済センサスと比較して $37.3 \%$ に留まっている。一方売上高合計は経済センサスが約 1,375 兆円、企業ビッグデー夕が約 1,283 兆円であり、企業ビッグデー夕における売上高合計は経済センサスと比較して $93.3 \%$ である。企業ビッグデータにおける企業数の収録率が低いのは、個人商店など小規模事業者への信用調査が少ないことが要因と考えられる。しかし売上高の網羅率をみると企業ビッグデータと経済センサスではほぼ同規模のお金の動きを把握していることがわかる。このことから企業ビッグデータは企業の取引活動をみる上で十分なデータベースであると考えられる。

企業ビッグデー夕の取引関係のデータから、図 1 の (a) に示すように企業間の取引関係は企業をノード、取引による打金の流れをエッジとした企業間取引デー 夕として捉えることができる。そして企業間取引デー 夕のノードとエッジをつなぎ合わせることで図 1 の （b）に示すような複雑ネットワークの一種である企業間取引ネットワークを構築することができる。高安ら [7] は経済物理学のアプローチから企業間取引ネットワークのスモールワールド性やスケールフリー性などのネットワーク構造を解明した。複雑ネットワークの一種である企業間取引ネットワークを用いてサプライチェーンや産業構造、地域の特徵的な産業を分析するためには、ビッグデータの全体構造を把握しながらデータの詳細にブレイクダウンするように、データをマクロからミクロに行き来して分析する必要がある。 しかしこれまでの企業ビッグデータを用いた研究は、 ノード同士のつながりから企業間取引ネットワーク全体の構造的特徴を解明したものであり、サプライチェーンや産業構造、地域の特徵的な産業を分析したものはない。そこで企業間取引ネットワーク内に存在する任意の企業から複数の次数でつながる企業と取引関係を取引クラスタとして定義する。本論文では自動車メーカにおける仕入の取引構造を可視化の対象とし、図 1 の (c)のように自動車完成車メーカから 2 次の仕入取引によるつながりを取引クラスタとして抽出し、産業分析が促進される可視化手法を提案する。詳細なデータマート構築とビジュアライゼーション手法は第 4 章で述べる。
(a)

(b)

(c)

## 3. データビジュアライゼーションの関連研究

複雑ネットワークの中には、企業間取引ネットワー クや交通ネットワークなど始点や終点のノードが地理情報を有するものがある。これらの地理情報を有する複雑ネットワークは多くの場合地理的特徴がネットワーク構造と密接に関係している。そこで近年地理情報を有する複雑ネットワークを 2 次元や 3 次元の地図上にグラフを用いて可視化するジオビジュアライゼー ションの研究がいくつかなされている。

Chiricota ら ${ }^{[8]}$ はフランス国内における通勤者の自宅と企業が立地する地点をノードとした移動ネットワークを2次元の地図上にグラフを用いて可視化した。 この可視化より移動ネットワークの地点間のつながりの有無を地理情報と重ね合わせて読み取ることができ、通勤者の移動範囲の把握が可能である。また takram design engineering (以下、Takram) ${ }^{[9]}$ は企業間取引ネットワークにおける企業をノード、取引関係をエッジとして 3 次元の地図上に取引関係を可視化したシステムを構築した。この可視化より地域間での取引関係の有無や、異なる地域間でのつながりの強さを把握することが可能である。しかしながら Chiricota らやTakramの手法はいずれもノード間のつながりを示すエッジの始点と終点が同一平面上に描画されている。そのため通勤者の移動ネットワークにおける移動方向や企業間取引ネットワークにおけるお金の流扎を判別することができない。

自動車産業を代表とするサプライチェーンは原材料や部品の調達から製造・販売まで複数の階層による企業間の取引関係で構築されている。自動車産業では自動車メーカを頂点とし下請け企業が紐付く複数階層のピラミッド構造で構築されている。階層を区別して企業間取引ネットワークを把握することは取引関係において仕入側企業と販売側企業の企業には力関係が存在しているため重要である。伏見ら ${ }^{[10]}$ はノードを業種、取引関係を業種間取引とした業種間取引ネットワークを 2 次元平面上に階層ごとに区別してノードをプロットした可視化手法を提案した。業種間取引ネットワー クを階層を区別して可視化することで、ネットワーク内における各ノードの取引階層ごとに区別した把握が可能になる。しかしながらこの手法は 2 次元平面上に取引階層とエッジの重み付けで描画する座標を決定しているため、地理情報を重ね合わせた可視化には不向きである。筆者ら ${ }^{[1]}$ は企業間取引ネットワークにおけるエッジの始点と終点を3 次元のデジタルアース上から高度を変化させて描画させることで階層を区別して把握できる可視化手法を提案した。この可視化から企業間取引における仕入側企業と販売側企業を判別することが可能である。しかしながら描画されているエッジ数が膨大であるため、取引の有無以外の情報を把握することが困難である。

渡邊ら ${ }^{[12]}$ は日本全国にいる天気予報アプリケー ションのユーザが投稿した天気情報を 3 次元のデジタルアース上に可視化したシステムを構築した。ひとつずつの情報は投稿された位置情報に基づいてアイコンとして地図上にプロットされている。またアプリケー ション上に描画する時系列を指定することが可能な夕イムスライダの機能を付与した。タイムスライダを用いることでアプリケーションに搭載された異なる時系列のデータを整理して俯瞰することが可能となる。

企業間取引ネットワークを階層ごとに時系列で変化する様子を把握するには、取引関係の発注側企業の位置情報、受注側企業の位置情報、階層、時系列の 4 つの要素をビジュアライゼーションする必要がある。そこで筆者らは企業間取引ネットワークにおける発注側企業と受注側企業をノードの始点・終点とし、取引関係をエッジとし、デジタルアース上にグラフ表現を用いて可視化した。また企業間取引ネットワークにおける各ノードの階層を区別するため地図上から垂直方向に高度を変化させてノードをプロットさせることで取引における階層を区別する。そして複数の時間軸にまたがる企業間取引ネットワークを同一画面上で可視化するために、タイムスライダを用いて異なる時間軸のデータを整理して可視化する動的なアプリケーションを構築する。
(a)

(b)

## 4. 提案手法

## 4.1 データマート構築

階層を有する取引クラスタが時系列で変化する様子を可視化するため、2 章で述べた帝国データバンクが保有する企業ビッグデータから構築した企業間取引ネットワークを用い、特定の企業を中心とした複数の次数でつながった取引クラスタを構築する。本論文では日本の基幹産業であり、複数の階層で構築されたピラミッド構造のサプライチェーンをもつ自動車産業を可視化の対象とする。自動車産業におけるサプライチェーン構造を企業間取引ネットワークから構築するため、自動車の完成車メーカを頂点企業（以下、 tier0）とし、tier0 と直接の仕入取引でつながる企業を 1 次仕入先（以下、tier1）として抽出する。2 次仕入先（以下、tier2）として tier1 と直接の仕入取引でつながる企業を抽出した場合、tier1 と tier2 の間で交わされている 2 次取引は tier0 と tier1 の間で交わされている 1 次取引に直接関係を有する取引かどうかは断定できない。現実社会の自動車産業のサプライチェーンに可能な限り近づけるため、tier1、tier2 の各企業が主力として製造している製品が自動車製造に関連すると仮定し、本論文において 2 次取引は tier1 または tier2 が主力取引であると認識している取引のみを抽出する。また企業間取引ネットワークを構成するそれぞれの企業間取引データは企業への信用調査の日時により取引の有無を確認した年月が異なる。そこで取引クラスタは 3 年以内に各企業間取引データの取引実態を確認したもののみで構築し、 3 年を超える企業間取引データは取引クラスタから除外する。そして取引クラス夕の時系列推移による変化を可視化するため、上述の手法により複数時点の取引クラスタを抽出する。本論文では2011年から2016年までを可視化の対象とし、各年 1 月時点の取引クラスタを抽出する。

取引クラスタにおける時系列推移による取引数の変化を可視化するため、地理的距離が近いノード同士をクラスタリングし、始点と終点のノードの組み合わせ
が同じエッジを束化する。図 2 の (a) に任意の企業であるノード Xと a、b、c、dの4つのカテゴリに属するノードとのつながりを示した企業間取引ネットワークを示す。本論文ではノードの属する市区町村を集計単位とし、取引クラスタに属する同一の市区町村に属するノードをクラスタリングする。また束化したエッジの重み付けには各カテゴリに属するノード数とする。

## 4.2 ビジュアライゼーション手法

前述の手法により抽出した取引クラスタを用いて取引クラスタ内の tier0 からの各ノードの次数に応じて描画するエッジ端の高度を変化させ、時系列の推移によるエッジの重み付けの変化に応じて描画するエッジの色を変化させる。本論文ではユーザがアプリケー ションを探索し新たな知見を発見するため、ズームイン・ズームアウトが可能で、また時系列の動的な変化が可能なジオビジュアライゼーションを構築する。

筆者らは取引クラスタ内の tier0 からの各ノードの次数に応じて描画するエッジ端の高度を変化させる手法を提案した。図3の（a）に示すように、本論文でも筆者らの提案した手法を用いて取引クラスタを可視化する。各エッジをプロットする地図上の経度と緯度は市区町村の役場が立地する座標とする。また描画する各エッジ端の高度は tier0 を 800,000[m]、tier1を 400,000[m]、tier2を $0[\mathrm{~m}]$ とする。

本論文で用いる取引クラスタは図 3 の (b) に示すように 2011 年から 2016 年まで時系列で存在する。時系列による各エッジの重み付けの変化をみるため、前年との重み付けの数値を比較し描画するエッジの色を変化させる。図3の(c)に重み付けの変化と描画するエッジの色の対応を示す。重み付けが増加したエッジは青色で描画し、減少したエッジは赤色で描画する。また前年との変化がない取引は白色で描画し、前年は存在せず対象年に新規に発生したエッジは緑色で描画する。 そして各時点における取引クラスタを同一のアプリケーションで表現するため、タイムスライダを用いる。
(a)

201120122013201420152016

(c)

図3

(a) 階層によりエッジ端の高度を変化させるビジュアライゼーション手法、（b）時系列で存在する取引クラスタ、（c）重み付けの変化と描画するエッジの色の対応

## 5. 結果・結論

図 4 の (a) に提案手法を用いて可視化した 2013 年の取引クラスタを表示させたアプリケーションを示す。アプリケーション左上のタイムスライダをスライドさせることで、取引クラスタの時系列での変化する様子を表示させることが可能である。ビジュアライゼーションから取引クラスタ内には青色、赤色、緑色のエッジが混在していることが読み取れる。複数色のエッジの混在は取引クラスタにおけるエッジの重み付けの変化や張り代わりを示しており、企業の取引関係は全国規模で年々変化していることがわかる。

図4 の(b) に 2011 年から 2013 年における tier1 の時系列でのエッジの色の変化を示す。 2011 年と 2013 年は青色のエッジが多く、2012 年では赤色のエッジが多く存在する様子が読み取れることから、各年ごとに描画された取引クラスタのエッジの集合体の色に傾向があることが読み取れる。これは 2011 年に発生した東日本大震災の影響により、自動車産業の取引は 2012 年に一時的に減少したが、2013 年には取引クラス夕におけるつながりが再構築されていると推測される。

図4 の(c)に2012 年から 2014 年における宮城県周

図4（a）2013年の取引クラスタのビジュアライゼーションを表示させたアプリケーションの全体像、(b) 2011年から2013年におけるtier1 の時系列でのエッジの色の変化、(c) 2012年から2014年における宮城県周辺での取引伝搬のメカニズム

辺での取引クラスタの変化を示す。 2012 年は tier1、 tier2 とともに緑色のエッジが多く描画されていることから、新たな取引が創出されていることがわかる。 2013 年には tier1 は青色のエッジが描画され、tier2 は前年と比較し緑色のエッジがさらに増加している。したがって 2012 年と比較すると取引クラスタにおける宮城県の 1 次取引は増加し、 2 次取引は新規取引が増加していることがわかる。そして 2014年には tier1 は変化が無いが、tier2 は青色や緑色のエッジが混在している。2012 年、2013 年と比較し 2014 年における取引クラスタは宮城県周辺での取引が拡大していることが推測される。このように新たな地域での取引が生じる場合、まず 1 次取引と 2 次取引が同時に生成され、時間が経過すると 1 次取引数が増加し、その後 2 次取引数が増加していくことがわかる。

このように前の時点とのエッジ数の変化に応じてエッジの色を変化させて描画する手法は、大規模な取引クラスタ内のエッジ数の変化を把握するのに効果的な手法といえる。また提案する可視化手法を用いることで取引クラスタにおける新規取引が創出される時の時系列での取引数変化のメカニズムを見出すことができた。

## 6. おわりに

本研究の目的は取引クラスタの時系列での変化を把握するための可視化手法を提案することであり、そのために始点と終点のノードの位置情報、各ノードの階層、時系列の４つの要素を同時に表現し、ユーザがインタラクティブに可視化の操作を可能にする必要があった。そこで本論文では 3 次元のデジタルアース上に取引クラスタをグラフを用いて可視化し、描画するエッジの始点と終点の高度を変化させることで階層を表現した。またタイムスライダを用いて時系列で存在する取引クラスタの可視化を動的なアプリケーションとして構築し、時系列における各エッジの取引量の変化に応じて描画するエッジの色を変化させた。この可視化から取引クラスタを俯瞰することで、取引クラス夕を構成するエッジの色の変化が読み取れたことから、同一条件で抽出した取引クラス夕は時系列で変化することを把握できた。また時系列の推移とともに取引クラスタ内の取引変化が 1 次取引から 2 次取引へと伝搬していることから、頂点企業の戦略により企業の取引が刻一刻と変化していることがわかった。したがって本提案手法によって取引クラスタにおける始点と終点のノードの位置情報、各ノードの階層、時系列の4つの要素を同時に把握することが可能となり、 データ分析スキルの高低に関わらず企業間取引ネットワークから取引構造や時系列変化についての知見を得ることが可能となった。

本研究の意義は大規模な取引クラスタ内のエッジ数の変化を把握し、時系列での取引構造の変化のメカニズムの発見である。これにより特定の企業を中心とした取引クラスタの構造的特徴を可視化から把握することができ、自治体や企業の施策立案においてデータに基づいた意思決定を支援することが可能になる。今後の展望として他のビッグデータと企業間ネットワークをマッシュアップさせ、より複数の情報が把握できる可視化手法を構築したいと考えている。
(註・参考文献)

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