内容説明
本書は、企業を評価する方法の一つとして、知識をＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；人工知能）により評価しようとするものである。いかにして企業を評価するかを検討するに際しては、計量経営学のアプローチを採り、エキスパート・システムとニューラルネットワークという、それぞれの手法が企業評価においてどのように適用されるかという実例を示し、問題点を提起し、対処策を吟味していく。
目次
第１章 エキスパート・システムの企業評価への適用（経営学、企業評価論とエキスパート・システム；ＥＦＳＡ ほか）
第２章 フレーム・システムを加えたエキスパート・システム・モデル（フレーム・システムを用いた推論；フレーム理論を取り入れたＥＦＳＡ ほか）
第３章 ニューラルネットワークの企業評価への適用（ニューラルネットワークとは；ニューラルネットワークによる倒産予測モデルの展開 ほか）
第４章 ＡＮＮｓホームセンター店舗経営力評価モデル（ホームセンター業界概要；ファクトファインディングのためのＨＣ経営力分析 ほか）
第５章 ニューラルネットワークモデルからのルール抽出（ルール抽出法―ＫＮＮＡ‐ＲＸ；ＨＣ経営力モデルへの適用 ほか）
著者等紹介
岡本大輔［オカモトダイスケ］
１９５８年神奈川県逗子市に生まれる。１９８６年慶応義塾大学商学研究科博士課程単位取得。１９８９年マサチューセッツ工科大学スローンスクール客員研究員（～１９９１年）。１９９１年通産省産業政策局経営力委員会委員（～２０００年）。１９９６年慶応義塾大学商学部教授（～現在）。１９９７年ブラウン大学経済学部客員特別研究員（～１９９７年）
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