[2I6-GS-10] AI応用：金融

[2I6-GS-10-04] 大規模言語モデルを利用したパンデミック期の事業等のリスクの記述分析

〇梅原 武志^2,3、武田 英明^1,2 (1. 国立情報学研究所、2. 総合研究大学院大学、3. 株式会社日経リサーチ)

キーワード：大規模言語モデル、テキストマイニング、金融データ、有価証券報告書

本研究では、有価証券報告書の事業等のリスクの記載、特に感染症リスクの記載について、COVID-19のパンデミック前後での企業のリスク認識の変遷を分析した。事業等のリスクの項目は定性項目であるため、企業が何をリスクとして認識し、影響がどの程度であったのか、機械的な抽出処理によって全体的な傾向を把握することは難しい。
そこで本研究では、有価証券報告書のXBRLファイルから抽出した事業等のリスクの記述について、学習済BERTモデルを使って感染症リスクに関する記述情報を抽出し、さらにSentence BERTとPacMAPによる次元縮約により、パンデミック前後での企業の感染症リスクの認識についての比較分析を行った。
その結果、パンデミック前の企業の感染症リスクへの認識が「事業活動への影響」にとどまっていたものの、パンデミック後は感染症拡大による「経済全体への影響」というリスク認識が生まれたことが示された。