AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「ゾンビ企業を機械学習で見つけられる」と聞きまして、正直よく分かりません。これって要するに何ができるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言えば、公開されている決算書の欠損情報も含めて学習させ、将来にわたって回復しない「困窮状態」にある企業を予測できるんですよ。
欠けている数字まで使う？正直に申しますと、うちの現場でも決算書は出てくるが穴があることがあります。それをどうやって使うのですか。
良い質問です。一般にデータの欠損はノイズではなく情報であることがあるのです。例えば、重要な指標が意図的に開示されない傾向があれば、それ自体が経営の危険信号になり得ます。機械学習はその「欠損パターン」も特徴量として扱えるのです。
それならば、誤って「倒産」と判断されて取引停止になったら困ります。誤判定のリスクはどう見ているのですか。
的確な視点ですね。論文では、誤陽性率（false positive rate）と誤陰性率（false negative rate）の組合せを最小化する閾値を定め、その上で「少なくとも三年連続」で高リスクに入る企業をゾンビと定義しています。これにより一時的な誤判定を減らす工夫がされていますよ。
これって要するに、「欠損の出方も含めて学ばせ、一定期間以上繰り返し高リスクと判定される会社をゾンビと扱う」ってことですか。
まさにその通りですよ！要点を三つにまとめると、第一に欠損が示す情報を活用すること、第二に勘案する閾値で誤判定を調整すること、第三に短期の揺らぎを捨てて持続的なリスクを重視することです。大丈夫、一緒に設計すれば導入できるんです。
うちが使うなら、実行にはどのくらいのデータと工数が要りますか。現場からは「そんなに手間をかけられない」と言われています。
現実的な関心ですね。論文の対象は30万社超の大規模データで検証していますが、実務導入では最初に代表的な数千社分でプロトタイプを試すのが現実的です。工数はデータ整備に集中しますが、そこは段階的に進めてリターンを見ながら投資判断できますよ。
最後に、社内会議で説明する際の簡潔な言い回しを教えてください。私は短く本質を伝えたいのです。
もちろんです。会議で使えるフレーズを三つ用意しました。要は「欠損も含めたデータで持続的リスクを予測し、誤判定を抑えつつゾンビ企業を早期に識別する仕組みを今年度中に試作する」という形で伝えれば、現場の不安も投資判断も整理できますよ。
分かりました。要するに「欠損の出方からも危険性を学んで、三年続く高リスクをゾンビと見なす仕組み」で、まずは小さく試すということですね。自分の言葉で説明できる気がします。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、この研究が最も変えた点は「未開示や欠損値という現実の欠点を情報として組み込み、機械学習で持続的な財務苦境（ゾンビ）を高精度に予測する」枠組みを示したことである。従来は欠損を除外するか単純補完して扱うのが一般的であったが、本研究は欠損の発現パターン自体を予測に利用している。これにより、従来手法では見落としがちであった持続的な低生産性企業や、危機拡大期に増加するゾンビ企業を早期に識別できる可能性が示された。
本研究は実務上の意義も明確である。金融機関や政策当局が企業の健全性を評価する際に、単年の損益や財務比率の断片だけで判断するリスクを軽減し得る。欠損を単なるノイズと見なさず、企業が情報を意図的に隠す合理的インセンティブを考慮する点が新しく、本研究の手法は実務の信用リスク評価や情報開示政策の設計に直結する。
対象とするデータは2008年から2017年のイタリア企業約304,906社であり、研究は大規模マイクロデータを駆使している。手法面ではeXtreme Gradient Boosting（XGBoost）という勾配ブースティング木モデルを採用し、モデル評価にはArea Under the Curve（AUC）とPrecision-Recall（PR）等を用いて性能比較を行っている。これらの略称は本文で初出する際に英語表記＋略称＋日本語訳で示している。
実務導入の観点からは、単に高精度を示すだけでなく、誤陽性や誤陰性のバランスを保つ閾値設定、および「少なくとも三年」継続して高リスクと判定される条件を設けることで、短期的なノイズによる誤判定を抑制している点が重要である。したがって、経営層が判断すべきは「いつ評価を行い、閾値をどのように設定するか」である。
最終的には、この研究は単なる学術的改善に留まらず、政策立案や与信管理に応用可能な実務的フレームワークを提供している点で位置づけられる。金融危機時にゾンビ企業が増える傾向を踏まえ、景気循環に応じたモニタリング体制を構築するための重要な出発点である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来の信用リスク評価では、AltmanのZ-score（Z-score、倒産予測指標）やMertonのDistance-to-Default（Distance-to-Default、デフォルトまでの距離）等、財務比率や資本構造に基づくモデルが主流であった。これらは財務書類が完全に開示されていることを前提にしていたため、未開示や意図的な簡素化がある非上場企業には適用が難しい場合があった。
本研究の差別化は二点に集約される。第一に、欠損（missing values、欠測値）の発現そのものをモデルに組み込む点である。多くの先行研究は欠損を除外または補完するにとどまったが、本研究は欠損パターンを説明変数として扱い、企業が情報を出さない傾向をリスク指標へと変換している。
第二に、機械学習手法の適用により、非線形な特徴や複雑な相互作用を捉えている点である。従来の線形回帰や一部の計量経済学的手法では扱いにくかった相互作用効果をXGBoostで学習し、さらに他の機械学習手法や伝統的手法と性能比較を行って優越性を示している。
また、定義面でも差がある。本研究は「三年継続した高リスク」をゾンビ企業と定義することにより、一時的ショックでは説明されない持続的な劣後状態を抽出している。これにより、景気循環に伴う一過性の赤字企業と恒常的に低業績の企業を切り分けることが可能である。
したがって先行研究との差別化は、欠損情報の積極活用、非線形モデルによる高性能化、そして持続性を重視した定義の三点にあり、これらが組み合わさることで従来手法よりも実務的に使える識別器を実現している。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核技術はXGBoost（eXtreme Gradient Boosting、勾配ブースティング木）という機械学習アルゴリズムの応用である。XGBoostは多数の決定木を逐次的に構築して誤差を減らす手法で、非線形性や特徴間の相互作用を自動で捕捉できる点が強みである。初出時には英語表記＋略称＋日本語訳として明示されている。
重要なのは、欠損値（missing values、欠測値）を単純に無視するのではなく、欠損そのものを特徴量として処理した点である。具体的には、ある会計項目が未開示であるというフラグを作り、それが他の財務情報や倒産リスクとどう結びつくかを学習させている。これにより、情報隠蔽や帳票の簡略化といった経営上のシグナルもモデルに取り込まれる。
モデル評価にはArea Under the Curve（AUC、受信者動作特性曲線下面積）とPrecision-Recall（PR、適合率-再現率）曲線が用いられ、これらはクラス不均衡（倒産・ゾンビは数が少ないことが多い）に強い評価指標であることが示されている。AUCやPRは初出時に英語表記＋略称＋日本語訳で示している。
また、閾値設定を工夫して誤陽性（false positive、誤って危険と判定する）と誤陰性（false negative、誤って安全と判定する）のバランスを取る設計が実務的に重要であると説明している。単に性能指標が良いだけでは不十分で、運用上のコストを踏まえた閾値決定まで考慮している点が技術面の要である。
最後に、同論文は他の機械学習手法や伝統的な代理変数（Z-score等）と比較し、XGBoostが欠損情報を活かした場合に最も高いAUCとPR性能を示したことを実証している。これにより、理論的な合理性と実証的な有効性が整合している。
4.有効性の検証方法と成果
検証は2008年から2017年にかけてイタリアの約304,906社を対象に行われ、訓練・検証データを分割してクロスバリデーション等の手法でモデルの汎化性能を確認している。性能評価はAUC（Area Under the Curve、受信者動作特性曲線下面積）やPR（Precision-Recall、適合率-再現率）で行われ、欠損パターンを特徴量として組み込んだ場合に最高でAUCが0.97まで到達したと報告している。
さらに、伝統的なZ-scoreやDistance-to-Defaultと比較してXGBoostは明確に優れていると示されている。これにより、単純な財務比率では捉えきれない企業の危険シグナルを機械学習が補足できるという主張に実証的根拠が与えられた。
ゾンビ企業の定義に基づく分析では、ゾンビと判定された企業は平均して生産性が低く、規模が小さい傾向があり、景気後退期にその割合が増加するという事実が確認されている。したがって政策対応や与信管理の観点から早期発見が重要であることが示唆される。
検証はまた、欠損変数が従来の文献でゾンビや資金制約の代理変数として使われてきた変数と高い相関を持つことを示しており、欠損の情報的価値が理論的にも裏付けられている。実務ではこの結果を用いて情報開示政策や破産法の最適化に役立てられる。
ただし、検証は一国（イタリア）と特定期間に限定されるため、他国や別の制度下で同様の性能が得られるかは追加検証が必要である。ここが実装に際して注意すべき点である。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は欠損情報の有用性を示したが、欠損がなぜ生じるかという因果解釈には限界がある。欠損は経営者の戦略的行動や会計慣行の産物であり、単にリスクの指標とするだけでなく、背景にある制度やインセンティブを理解する必要がある。因果関係の特定は将来の課題である。
また、モデルの運用面の課題として、データの最新性と整合性の確保が挙げられる。機械学習は学習した時点のデータ分布に依存するため、制度変更や会計基準の改定があるとモデルの性能が劣化する懸念がある。したがって定期的な再学習とモニタリング体制が必要である。
倫理面と法的リスクも議論の対象である。誤判定によって企業の信用が不当に毀損されれば経済的打撃を与えかねないため、透明性の確保や説明可能性（explainability、説明可能性）の担保が重要である。これらはモデル選定と運用ルールの設計課題である。
実務適用においては、モデルの出力をどのように意思決定に組み込むかというガバナンス設計が不可欠である。単なるスコアだけで取引停止や貸出拒否を決めるのではなく、人間の専門判断と組み合わせる運用が望ましい。ここに組織文化と意思決定プロセスの調整が求められる。
最後に外部妥当性の問題が残る。研究はイタリアの事例で強い結果を示したが、他国や業種特性の異なるサンプルで同程度の成果が得られるかは検証が必要である。制度差や報告慣行の違いを踏まえた適応が今後の課題である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後取り組むべき研究課題は複数あるが、初めに制度横断的な検証が重要である。具体的には他国データや異なる会計制度下で同様のアプローチを適用し、欠損パターンの情報量が普遍的かどうかを検証する必要がある。これにより手法の外部妥当性が担保される。
二つ目は因果推論との組合せによる理解の深化である。欠損が単に相関的なシグナルであるならば、政策介入による改善効果を示すのは難しい。したがって、欠損の発生要因や介入による企業の回復可能性を因果的に評価する研究が望まれる。
三つ目は説明可能性の強化と運用プロトコルの確立である。機械学習の出力を経営判断に結び付けるためには、なぜその企業が高リスクと判断されたのかを説明できる仕組みが必要である。これは法的要求やステークホルダーの信頼確保に直結する。
実務者向けには段階的導入のロードマップが有効である。まずは社内データで小規模モデルを試験し、次に外部データを組み合わせて評価を高め、最終的に運用ガイドラインを整備するという流れが現実的である。これにより投資対効果を見極めつつリスクを管理できる。
検索に使える英語キーワードとしては、”zombie firms”, “missing values”, “XGBoost”, “credit risk prediction”, “firm distress”を挙げる。これらの語で文献検索を行えば本研究に関連する先行研究や応用事例を効率よく探索できるだろう。
会議で使えるフレーズ集
「欠損の出方も含めて機械学習で学習し、三年継続の高リスクをゾンビと定義して早期に識別するプロトタイプを今年度中に試作します。」
「この手法は単年の赤字とは区別して恒常的な低生産性企業を抽出するため、与信管理の精度を向上させる見込みがあります。」
「まずは数千社規模で実証を行い、データの整備コストと得られる利得を見ながら本格導入を判断しましょう。」
