機械学習で読み解く上場企業の評価倍率、IIAIで発表
ベストカレンダー編集部
2025年9月27日 06:01
バリュエーション分解発表
開催日：7月16日
研究発表の核心 — 何を明らかにしたか
Axios Financial Technologies株式会社（代表取締役: 榎本佳朗）は、大阪公立大学の中川慧教授との共同研究成果が、国際応用情報学会（IIAI）主催の国際会議「IIAI AAI 2025（第18回 国際先端応用情報学会議）」に採択され、2025年7月16日に北九州市で発表されたことを発表しました。発表された研究は、上場企業のバリュエーション・マルチプル（評価倍率）の構造を機械学習手法で分解し、投資家が企業価値をどのように評価しているかを実証的に明らかにした点に特徴があります。
この成果は理論的な新知見を提示するだけでなく、Axios Financial Technologiesが掲げる「企業価値向上を支援するデータドリブンな分析ソリューション」の基盤強化に資するものと位置づけられています。以下では、研究の具体的内容、用いた手法、学会での位置づけ、企業実務への応用可能性や問い合わせ先まで、プレスリリースに記載された情報を漏れなく整理して紹介します。
研究タイトルと発表の基本情報
研究の正式なタイトルは Decomposing and Understanding Valuation Multiples Using Machine Learning Methods: Evidence from Japan です。著者はYoshiro Enomoto（Axios Financial Technologies）とKei Nakagawa（大阪公立大学）で、発表は2025年7月16日9:30〜11:35のセッションで行われました。
この章では、著者や発表日時、発表会場などの基本情報を明確に示します。研究の対象は日本の上場企業であり、データに基づく機械学習の適用を通じて、評価倍率の内在的構造や投資家の評価メカニズムを検証した点が重要です。
- 研究タイトル
- Decomposing and Understanding Valuation Multiples Using Machine Learning Methods: Evidence from Japan
- 著者
- Yoshiro Enomoto（Axios Financial Technologies）、Kei Nakagawa（大阪公立大学）
- 発表日時
- 2025年7月16日（水） 9:30～11:35
- 発表場所
- 北九州国際会議場（IIAI AAI 2025内）
分析手法の概略と主要な発見
本研究は、機械学習手法を用いてバリュエーション・マルチプルを「分解（decompose）」し、その構成要素やそれぞれが株価評価に与える影響を定量的に抽出することを目的としています。分析は日本の上場企業データを用いた実証研究で、特徴量の重要度や相互作用を評価する方法が採用されています。
研究の手順はデータの収集・前処理から始まり、説明変数の設計、モデル学習、解釈可能性のための分析（例：SHAP値や部分依存プロット等）を通じて、マルチプル構造の分解と投資家評価メカニズムの検証を行っています。結果として、伝統的な要因（業績指標、PBR等）に加え、非線形な相互作用や予想外の要因が評価に寄与することが示されています。
用いた機械学習手法と分析の流れ
研究では複数の機械学習手法を比較・適用し、解釈可能性の高い解析を行ったことが示されています。アルゴリズムの選択は予測精度と解釈可能性の兼ね合いを考慮して行われ、結果の信頼性と実務への応用可能性に配慮しています。
以下は研究で実施した主な分析プロセスです。手順を順を追って示すことで、どの段階でどのような検証が行われたかが明確になります。
- 日本上場企業の定量データ収集と前処理（欠損値処理、標準化等）
- 評価対象となるバリュエーション・マルチプルの定義と目的変数の設定
- 説明変数の設計（業績指標、財務比率、資本コストに関連する変数等）
- 機械学習モデルの学習（複数手法の試行）と交差検証によるモデル選定
- モデル解釈のための手法適用（変数重要度、部分依存、SHAP等）
- 結果の実務的解釈と理論的示唆の抽出
| 分析フェーズ | 主な内容 |
|---|---|
| データ準備 | 上場企業の財務データ収集、欠損値処理、標準化 |
| モデル構築 | 複数の機械学習アルゴリズムを用いた予測と比較 |
| 解釈・分解 | 変数寄与の分解、相互作用の評価、投資家評価メカニズムの検証 |
IIAI AAI 2025での位置づけと開催情報
本研究はIIAI AAI 2025に採択され、同学会の会期中に発表されました。IIAI AAI 2025は2025年7月13日（日）〜7月19日（土）に北九州国際会議場を会場として開催され、国際的な応用情報学分野の研究交流の場となりました。
学会の主催は IIAI – International Institute of Applied Informatics であり、公式ウェブサイトには会議プログラムや採択論文の一覧が掲載されています。研究発表は会期中の指定されたセッションにおいて学術的に査読された上で行われています。
- 会議名
- IIAI AAI 2025（第18回 国際先端応用情報学会議）
- 会期
- 2025年7月13日（日）～7月19日（土）
- 発表日
- 2025年7月16日（水） 9:30～11:35（該当セッション）
- 会場
- 北九州国際会議場
- 主催
- IIAI – International Institute of Applied Informatics
- 関連URL
- https://iaiai.org/conference/aai2025/
企業実務への応用、問い合わせおよびその他の情報
発表された研究は、企業価値向上に資する戦略立案やIR戦略の構築、資本コストを意識した経営判断に対するデータドリブンな根拠提供に役立ちます。Axios Financial Technologiesは本研究成果を基盤として、理論と実務をつなぐ分析ソリューションの強化を図るとしています。
プレスリリースには、研究内容に関する問い合わせについて「当社ウェブサイトのお問合せフォームよりご連絡ください」との案内が記載されています。また、発表に関する情報や素材（画像ファイル等）のダウンロードが可能である旨が示されています。本文に記載された内容は発表日現在のものであり、その後予告なく変更される場合がある点にも注意が促されています。
- 会社名: Axios Financial Technologies株式会社
- 代表取締役: 榎本佳朗
- プレスリリース公開日時: 2025年9月26日 22時49分
- 関連リンク（会社）: https://axios-financial-technologies.com/
- キーワード: 企業価値向上、株価対策、中期経営計画、PBR、IR戦略、資本コストや株価を意識した経営、マルチプル
以下の表は、本記事で紹介した主要項目を整理したものです。表を参照することで、発表の要点と連絡先情報を短時間で確認できます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 研究タイトル | Decomposing and Understanding Valuation Multiples Using Machine Learning Methods: Evidence from Japan |
| 著者・所属 | Yoshiro Enomoto（Axios Financial Technologies）、Kei Nakagawa（大阪公立大学） |
| 学会 | IIAI AAI 2025（第18回 国際先端応用情報学会議） |
| 発表日時 | 2025年7月16日（水） 9:30～11:35 |
| 会期 | 2025年7月13日〜7月19日 |
| 会場 | 北九州国際会議場 |
| 主催 | IIAI – International Institute of Applied Informatics |
| 公開プレス日 | 2025年9月26日 22:49 |
| 代表者 | 榎本佳朗（代表取締役） |
| 関連サイト | https://axios-financial-technologies.com/ 、 https://iaiai.org/conference/aai2025/ |
| 問い合わせ方法 | 当社ウェブサイトのお問合せフォームから |
本稿では、Axios Financial Technologies株式会社と大阪公立大学の共同研究が示した研究の要旨、手法、学会での発表状況、企業実務への示唆、問い合わせ方法までを網羅的に整理しました。発表内容に関する詳細な資料や画像ファイルは、プレスリリース素材としてダウンロード可能とされています。記載の情報は発表日現在のものであり、将来変更される場合がありますので、最新情報は掲載された関連リンクや問い合わせ窓口でご確認ください。
