2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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オーガナイズドセッション » OS-11 政治経済におけるAIの利活用

[3E4-OS-11a] 政治経済におけるAIの利活用

2025年5月29日(木) 13:40 〜 15:20 E会場 (会議室1101-2)

オーガナイザ:木村 泰知(小樽商科大学),小川 泰弘(名古屋市立大学),渋木 英潔(BESNA研究所),高丸 圭一(宇都宮共和大学),内田 ゆず(北海学園大学),乙武 北斗(福岡大学),秋葉 友良(豊橋技術科学大学),門脇 一真(日本総合研究所),小林 暁雄(農業情報研究センター)

14:20 〜 14:40

[3E4-OS-11a-03] 有価証券報告書のリスク項目と経済指標との相関分析

〇比嘉 宏之1、阪谷 真治1、竹内 和広1、岡田 真2 (1. 大阪電気通信大学、2. 大阪公立大学)

キーワード:有価証券報告書、テキストマイニング、テキスト埋め込み

企業の経営状態に関する情報の一つである有価証券報告書にはリスク項目が記述されている.それらは企業の運営の方向性や経営の健全さの判断材料として非常に重要な情報だが,記述中にリスクの原因や結果などの因果関係や,企業が危険要因として重要視している情報であるインシデント情報や,筆者の意見などが混在しており,評価者は必要な情報を適切に選出せねばならず,必要かつ有効な情報を的確に抽出する方法が希求されている.本研究では、有価証券報告書のリスク項目の記述から企業のリスクに対する認識を特徴ベクトルとしてクラスタリングを行った.特徴ベクトルの算出には、一般的な文書から作成されたBERTと、金融系文書から作成されたFin-BERTとを比較した.このようにして得られた企業群のクラスタを特徴付けるため各種経済指標との関係性を分析した.関係性の分析には、リスク項目に記述されているインシデントを人手で分類することにより行った.インシデントの人手分類についてもその信頼性を評価した上で分析を行い,その結果、特定の経済指標に基づいたインシデント項目をリスクと認識する企業群を検討することができた.

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