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\Volume{32}
\Number{2}
\Month{June}
\Year{2025}

\setcounter{page}{699}

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%%%%   タイトル部分                                      %%%
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\jsubject{学会記事}
\jtitle{NLP2025テーマセッション「金融・経済ドメインのための言語処理」}
\jauthor{中川　　慧\affiref{Author_1}}

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% 英語タイトル・英語著者名
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\etitle{Theme Session in NLP2025 ``Narutal language processing for the financial and economic domain''}
\eauthor{Kei Nakagawa\affiref{Author_1}} 

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\headauthor{中川}
\headtitle{NLP2025テーマセッション「金融・経済ドメインのための言語処理」}

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%%%% 所属
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\affilabel{Author_1}{大阪公立大学 経営学研究科}{Graduate School of Business, Osaka Metropolitan University}



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\begin{document}
\maketitle


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\section{はじめに}
言語処理技術の急速な進展に伴い，金融・経済分野におけるテキスト分析の研究領域は飛躍的に拡大している．
決算短信，決算説明会資料，アナリストレポート，統合報告書，ニュース記事など，大量かつ多様な金融・経済テキストデータを的確に処理する技術は，金融機関や投資家にとって投資判断やリスク管理，経済予測のための不可欠な要素となっている．
こうした技術の導入は意思決定の質を向上させ，業務効率の大幅な改善を実現している．
特に，大規模言語モデル (LLMs)の急速な進歩により，金融・経済分野におけるテキスト分析の精度と応用範囲が拡大し，実務への導入が急速に進んでいる．

従来，金融業界におけるテキスト分析業務は，金融や経済に関する高度な専門知識を持つ専門家が手作業で行っていた．
しかし，分析対象となるテキストデータの規模が著しく増加する一方で，専門家の人数には限界があるため，作業の膨大さと専門性の高さから，時間とコストが大きな負担となっていた．
前述のLLMsをはじめとする高度な言語処理技術を導入することで，テキストの自動要約，キーワード抽出，市場センチメント分析などが効率的かつ高精度に実施可能となった．
これらのメリットは，金融機関にとって競争優位を確立するために極めて重要な要素であり，従って，金融・経済ドメインにおける言語処理技術も重要性および必要性が高い領域である．

こうした社会的なニーズの高まりを背景に，2025年3月に開催された言語処理学会第31回年次大会 (NLP2025)においても，金融・経済ドメインにおける言語処理技術の最新動向と今後の発展を議論するテーマセッションを開催した．
本テーマセッションの発表件数は17件に達し，過去（2024年・2023年は15件\cite{坂地泰紀2023金融,坂地泰紀2024金融}，2020年は14件\cite{坂地泰紀2020金融}）に比べて増加した．
このことから，本分野における研究活動が一層活発化していることが確認できる．
今回のセッションでも，アカデミアや金融機関だけでなく，資産運用会社や，一般の事業会社からの発表もあり，分野横断的な融合が進展していることが示された．
以下では，本テーマセッションを含む，金融・経済ドメインを対象にした言語処理に関する動向を概観する．


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\section{国内外の動向}
金融・経済を対象にした自然言語処理の国内での研究発表は主に人工知能学会において発表されている．
特に，金融分野と情報分野の融合を目指した人工知能学会の第二種研究会である金融情報学研究会(SIG-FIN)\footnote{\url{https://sigfin.org/}}での発表が多いため，本研究会の動向を紹介する．

金融情報学研究会は，人工知能学会第二種研究会「ファイナンスにおける人工知能応用研究会 (SIG-FIN)」として，2008年9月に第1回が開催された．
この時期は2008年9月15日に起きた米投資銀行リーマン・ブラザーズの経営破綻を機に，世界的な金融危機に陥ったリーマン・ショックと同時期である．
その後，2013年10月に開催された第11回研究会より，「金融情報学研究会」に名前を変え，今に至っている．
第33回 金融情報学研究会は，2024年10月19日および20日に開催され，第34回 金融情報学研究会は2025年3月1日および2日に開催されている．
なお，前回記事執筆時点で開催されていたSIG-FINは1日開催であったが，第33回および第34回の研究会は2日開催となり，当該分野の研究の発展が見て取れる．

また，2025年は第39回人工知能学会全国大会 (JSAI2025)において
オーガナイズドセッション「金融・会計・経済における情報学」\footnote{\url{https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2025/os/#OS-8}}が開催予定である．
本オーガナイズドセッションにおいても金融・経済を対象にした自然言語処理の研究が報告される予定である．

次に国際的な動向として前回までの記事でも言及した国際ワークショップの最新動向を紹介する．
まず，Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP)\footnote{\url{https://aclanthology.org/venues/finnlp/}}は2019年のIJCAIにおいて初めて立ち上げられたワークショップであり，本テーマセッション同様に，金融・経済分野を対象とした自然言語についての研究発表が集まっている．2025年はCOLING2025のワークショップとして，The 6th Financial Narrative Processing (FNP)およびThe 1st Workshop on Large Language Models for Finance and Legal (LLMFinLegal)と共同開催された．
金融分野の自然言語を含む非構造データに関する研究を扱うKnowledge Discovery from Unstructured Data in Financial Services (KDF)\footnote{\url{https://sites.google.com/nlg.csie.ntu.edu.tw/finnlp-kdf-2024/previous-kdf?authuser=0}}が2020年のAAAI以降に引き続き開催されていた．
しかし，2024年にLREC-COLING-2024\footnote{\url{https://sites.google.com/nlg.csie.ntu.edu.tw/finnlp-kdf-2024/home}}にてFinNLPとのワークショップが共同で開催されたあと，本稿執筆時点においてKDF2025の開催予定はない．

また，2022年からIIAI AAI\footnote{\url{https://www.iaiai.org/top/}}のワークショップのスペシャル・セッションとして，SIG-FINと同様に金融・経済分野の情報学の融合を目指すApplied Informatics in Finance and Economics (AIFE)\footnote{\url{https://aife.mhirano.jp/2024/}}が開催されている．
2025年からはIIAI AAI内の国際学会としてInternational Conference on Computational and Data Sciences in Economics and Finance (CDEF 2025)\footnote{\url{https://iaiai.org/conference/aai2025/conferences/cdef-2025/}}が開催予定である．


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\section{テーマセッションにおける研究動向}
NLP2025のテーマセッション「金融・経済ドメインのための言語処理」において発表された17件の研究の中から，二つの研究を紹介する．
一つ目は，「取締役推薦理由文を用いた取締役のスキル・マトリックス分類モデルの開発\cite{yamawaki_nlp2025}」である．
株式会社のガバナンスの中核を担うのは取締役会であるが，その構成は，時代の変化に伴い透明性や多様性の確保が求められてきた．
特に近年では，コーポレートガバナンス・コードの再改訂でも取り上げられた取締役会の機能強化を支える手段としてスキル・マトリックスが注目されている．しかし，当該マトリックスの作成は各企業に委ねられ，客観性や標準化の欠如が課題である．
本研究は，取締役の専門性やスキルを可視化するスキル・マトリックスに注目し，推薦理由文から取締役が有するスキルを自動的に分類するモデルを提案している．
具体的には，推薦理由文から抽出した取締役のスキルをデータセット化し，これを多ラベル分類問題として定義した．
さらに，スキル間のラベル不均衡に対応した独立した分類器を構築することで，分類精度の向上を実証した．
この成果は取締役会の透明性や多様性向上に寄与し，企業ガバナンスの改善に貢献することが期待される．
二つ目は，「大規模言語モデルを用いた Few-Shot プロンプティングによるJREITの投資物件に関する表構造認識\cite{doi_nlp2025}」である．
投資信託の一種であるJ-REITは，有価証券報告書に保有する不動産物件の詳細情報を表形式で開示している．
しかしながら，その表形式は各不動産投資法人で異なっており，標準化されていないため機械的な情報抽出が難しいという課題がある．
そこで本研究では，LLMsを用いたFew-Shotプロンプティングを用いて，このようなHTML形式の表を構造化されたJSONデータに自動変換することを提案している．
具体的には，複雑なネスト構造や項目名と値の対応など従来手法(Zero-Shot)では十分に処理できなかった問題を克服するため，変換対象と同じあるいは異なるJ-REITの表をサンプルとして提示するFew-Shotの手法を導入し，その精度を評価した．
その結果，特に同一のJ-REITの表をサンプルとして提示した場合には，精度は最大98.70％に達し，異なるJ-REITの表を用いた場合でも約62％の精度向上が認められた．
この成果は，情報抽出や分析作業の効率化につながり，実務での活用可能性が高いことを示している．


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\section{まとめ}
本テーマセッションを通じて，金融・経済ドメインにおける言語処理技術の重要性がますます増えていることが確認できた．
特に，LLMsの実務応用の進展とともに，本分野に対する関心が金融機関のみならず，幅広い金融に関連する業界で高まっている．本年度ではLLMsを用いた業務効率化に関する研究が多くみられた．
今後，言語処理技術が金融・経済分野の業務効率化や意思決定品質向上にさらに寄与するためには，会計等の近接分野を含む，より多様な視点からの研究や議論の活性化を期待する．


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%%% Acknowledgement %%%
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\acknowledgment
本テーマセッションの提案者は次の通りです（敬称略，所属は大会時点）．
中川 慧（野村アセットマネジメント／大阪公立大学），平野 正徳（Preferred Networks），坂地 泰紀（北海道大学），酒井 浩之（成蹊大学），木村 泰知（小樽商科大学），石野 亜耶（広島経済大学）．
また，大会運営という非常に大変な仕事をしてくださった言語処理学会第31回年次大会の運営委員の皆さまに，感謝申し上げます．


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%%% Bibliography %%%
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% 参考文献を j_yourrefs.bib に記述し，jbibtex で処理します．
% bibファイル中の日本語の文献には必ずyomiフィールドを記載して下さい
\bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}
\bibliography{34refs}

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%%% Biography %%%
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\begin{biography}
\bioauthor{中川　　慧}{%
2012年 京都大学経済学部卒業．同年より資産運用会社にて定量分析（クオンツ）業務・ファンドマネジメント業務・研究開発業務に従事．
2025年より大阪公立大学 経営学研究科 教授．
2015年筑波大学大学院ビジネス科学研究科博士前期課程修了．修士（経営学）．
2020年同博士後期課程修了．博士（経営学）．
}

\end{biography}


\end{document}



