また、テキストマイニング(文字情報からの情報抽出)では、約2万文章の学習データによってモデルを作り、さらに約5万文章を使って精度を検証。その上で、約3000社分の計53万件もの口コミデータを解析しており、膨大な手間を掛けて口コミの定量化を実現したという。

 では、口コミから生成したこのVCPC組織スコアは企業分析の新機軸となり得るのか──。

 検証したところ、企業業績との相関が明確に存在することが確認されたという。

 下の図を見てもらいたい。これは横軸にVCPC組織スコア(企業をスコア順に10段階に分類。右に行くほど高ランクの企業群)を、縦軸に業種超過ROA(業種ごとの平均ROA〈総資産利益率〉に対する各企業の超過割合)を取ったグラフだ。

©ダイヤモンド社 2017 禁無断転載

 スコアが高い企業群ほど業種超過ROAが高くなっているのが分かるだろう。

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 また、株式リターンとの相関性があることも確認された。

 時価総額の上位1000社を、VCPC組織スコアの高低と、期初の業種超過PBRの高低によって4グループに分けて、株式リターンを比較した場合、低PBR(割安)・高スコア銘柄が最もリターンが高く、高PBR(割高)・低スコア銘柄が最もリターンが低い結果となった(右図参照)。

 つまり、割安銘柄の中からさらにスコアの高い銘柄をピックアップして投資すれば、より高いリターンが期待できるというわけだ。