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%%%% author's definition

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\Volume{31}
\Number{2}
\Month{June}
\Year{2024}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\setcounter{page}{763}


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\jsubject{学会記事}
\jtitle{金融・経済ドメインにおける言語処理の進展}
\jauthor{坂地　泰紀\affiref{Author_1} \and 中川　　慧\affiref{Author_2}}

\etitle{Advances in language processing in the financial and economic domain}
\eauthor{Hiroki Sakaji\affiref{Author_1} \and Kei Nakagawa\affiref{Author_2}} 
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\headauthor{坂地，中川}
\headtitle{金融・経済ドメインにおける言語処理の進展}


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\affilabel{Author_1}{北海道大学 大学院情報科学研究院}{Graduate School / Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University.}
\affilabel{Author_2}{野村アセットマネジメント株式会社 資産運用先端技術研究部}{Innovation Lab, Nomura Asset Management Co, Ltd.}



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\begin{document}
\maketitle


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\section{はじめに}
言語処理技術の進化とともに，金融・経済ドメインにおけるテキスト分析の研究領域は拡大している．
さらに金融機関においても，決算短信，有価証券報告書，アナリストレポートや新聞記事などの金融・経済テキストを対象とした分析は，投資判断や経済動向の把握，業務効率化に不可欠な要素となりつつあり，その重要性は増している．


従来，金融機関においてこれらの業務は専門家による手作業で行われていた．この点，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．
前述の言語処理技術の進化により，これらの作業を自動化，高速化することが可能となった．
これにより，金融機関は次のようなメリットを享受できる．
\begin{description}
    \item[(a)効率化:]自動化により，大量のテキストデータを迅速に処理し，重要な情報を素早く抽出．
    \item[(b)精度の向上:]言語処理技術を用いることで，経験の浅い担当者あるいは専門家と比して分析精度を向上．
    \item[(c)新たな洞察:]従来の人手による分析では見過ごされていたパターンを発見．
    \item[(d)リスク管理:]ニュース記事やソーシャルメディアなどのリアルタイムデータを適時に分析し，市場の変動等のシグナルを早期検出．
    \item[(e)カスタマイズ:]顧客固有のニーズに合わせて，分析をカスタマイズ．
\end{description}

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が高い領域である．
このようなニーズの高まりから過去のテーマセッションにおいても，この分野における数多くの発表と議論が交わされた．
さらに，昨年までのテーマセッションとの大きな差異として，2023年3月14日にリリースされたGPT-4に代表される大規模言語モデル (LLM) の発展が挙げられる．
LLMを活用したテキスト分析の研究と実務への応用に対するニーズが社会的にも一層強まっている．


これらの背景を踏まえ，2024年3月に開催された言語処理学会第30会年次大会 (NLP2024) では金融・経済分野の言語処理技術のさらなる発展を目指し，テーマセッションを企画した．
今回のテーマセッションは15件の発表があり，過去の2023年のテーマセッションは15件，2020年のテーマセッションは14件の発表があった\cite{坂地泰紀2020金融,坂地泰紀2023金融}．
発表数は堅調に推移しており，前回までのテーマセッション同様に金融・経済ドメインを対象にした言語処理の注目度の高さが確認できた．
特に，アカデミア以外にも資産運用会社，証券会社や取引所といった金融機関，さらに金融機関以外の事業会社などからの発表もあり，分野融合が進んでいることも確認できた．

以下本稿では，最近の当該領域の研究動向，特にLLMを用いた研究動向について紹介する．


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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金融情報学研究会 (SIG-FIN\footnote{\url{https://sigfin.org/}}) での発表が多いため，こちらの動向を紹介する．


金融情報学研究会は，人工知能学会第2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月に第一回が開催された．
これは奇しくも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30回 金融情報学研究会は，2023年3月4日に開催され，第31回 金融情報学研究会は2023年10月14日に開催されている．
GPT-4のリリースが2023年3月14日のため，第30回はリリース前，第31回はリリース後の研究会となる．
ここで，第30回においてLLMを含む（研究テーマとする）研究発表は全発表18件中一つもないのに対して，第31回においては，全発表26件中8件の発表があった．
GPT-4のリリースが金融情報学の分野におけるLLMへの関心を顕著に高め，新たな研究のモチベーションとなったことが示唆される．
また，GPT-4リリース後の短期間でLLMを取り入れた研究が増加したことは，研究コミュニティが新しい技術を取り入れ，いち早く研究に活用していることを示している．
8件の研究テーマとしては，情報抽出，生成，および分類・推論に大別することができる．
具体的に情報抽出タスクとしては，近年のESG投資の関心の高まりから，非定型レポートからESG/SDGsに関連する情報抽出を行うものや，商品の物流関係をもとにした企業間のサプライチェーン関係を抽出するものがある．
また生成タスクとしては，決算情報の要約，運用報告書の自動生成などが該当し，分類・推論タスクは資格試験問題の回答や意見/事実情報の分類といったものがある．
情報抽出および生成についてははじめにのセクションで述べた(a)効率化に寄与するためにLLMが活用され，分類・推論については(b)精度の向上および(c)新たな洞察を得ることを目的としている．




次に国際的な動向として前回記事でも紹介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．
また，金融分野の自然言語を含む非構造化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る．
なお，本年度はLREC-COLING-2024\footnote{\url{https://sites.google.com/nlg.csie.ntu.edu.tw/finnlp-kdf-2024/home}}にて2つのワークショップが共同でFinNLP-KDF-2024を開催予定である．
また，昨年から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/2023/program}}) が開催され，2024年においても開催予定である．


2023年7月9--10日に開催されたAIFE2023においては，LLMを含む研究発表は14件中，4件あった．
次に，2023年7月27日に開催されたSIGIR-KDF 2023においては，LLMを含む発表は8件中，1件あった．一方で，2023年8月20日に開催されたFINNLP+MUFFIN@IJCAI-2023において，LLMを含む発表は17件中，6件あった．
KDFは自然言語以外の非構造化データ全般を対象としていることから件数は少ないものの，FinNLPおよびAIFEにおいてはSIG-FINと同様にコミュニティ内で新しい研究テーマとしてLLMが受け入れられていることが示唆される．
研究テーマとしては，(b)精度の向上および(d)リスク管理の観点から，マネーロンダリング防止(AML)報告書の自動生成に取り組んだ研究や(a)効率化および(c)カスタマイズの観点から銀行窓口の顧客の問い合わせ対応の自動化に取り組んだ研究があった．
金融の中でも資産運用会社のニーズにあった研究テーマが多いSIGFINと比較して，銀行や金融ベンチャー企業など，幅広い金融機関のニーズにあった研究が報告されているという特徴がみられた．



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\section{テーマセッションにおける研究動向}
NLP2024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15件の研究の中から，2つの研究を紹介する．
一つ目は野村アセットマネジメント株式会社の高野・中川の発表である「大規模言語モデルを用いた金融テキストに対する推論ベースの極性付与\cite{高野2024}」である．

金融・経済ドメインでは，極性付与は(a)効率化から(d)リスク管理までの観点に関連する重要なタスクであり，多くの研究や分析事例が存在し，LLMの進歩により一層の実務適用が期待される．
一方で，従来の極性付与対象は決算短信やニュースが中心であり，これらのテキストでは極性がテキストに直接記載されている，推論が不要なタスクであるといえる．
しかし，実務上の投資判断を鑑みると，(b)精度の向上または(c)新たな洞察という観点からは，直接的に極性が記載されていないテキスト情報に対して，業種特性などの背景知識を踏まえつつ極性を推論することが求められる．
例えば，Covid-19が世界的に流行する前（2020年1月）の段階で，感染力の強いウィルスが世界的に大流行した場合に，各業種に対してどのような影響が考えられるかを，理由と合わせて極性を付与することが該当する．
そこで本研究では，LLMの推論能力を活用し，業種に関する情報を背景として入力し，ある特定の重大イベント（未知のウィルスの世界的な流行など）が当該業種に与える影響を推論させる極性付与タスクに取り組んだ．
そして，ウィルスの流行に対して，多くの業界でネガティブな影響が優勢の中，医薬業界はポジティブな影響の方が多く出力されているなど業種ごとの特性を踏まえた極性付与ができていることを確認している．


二つ目は株式会社Preferred Networksの平野の発表である「金融分野における言語モデル性能評価のための日本語金融ベンチマーク構築」\cite{平野2024}である．
現在のおよび今後開発されるLLMが，どの程度の性能を発揮できるかを分野ごとに特化して評価するベンチマークの必要性が高まっている中，本研究では，日本語の金融タスクに特化した LLM用のベンチマークを構築した．
また，実際に構築したベンチマークを用いて様々なLLMモデルのパフォーマンスを計測することを目的としている\footnote{構築したベンチマークおよび各モデルの性能
評価結果は，\texttt{https://github.com/pfnet-research/japanese-lm-{\linebreak}fin-harness}において公開されている．}．
性能評価の結果，GPT-4 シリーズが圧倒的な性能を発揮することが明らかになった．
本ベンチマークは，chabsa: 金融分野における感情分析タスク，cma basics: 証券分析における基礎知識タスク，cpa audit: 公認会計士試験における監査に関するタスク，fp2: ファイナンシャルプランナー試験の選択肢問題のタスク，security sales 1: 証券外務員試験の模擬試験タスクから構成され，LLM の性能の上位・中位・下位で性能差の出やすさがタスクによって異なっており，結果として，それらの平均は，どの性能領域でも一定の差が出るようなベンチマークになっている．
そのため，LLMの性能評価における本ベンチマークとしての有用性が認められた．



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\section{まとめ}
本稿では，2020年および2023年の解説記事後の金融・経済を対象とした言語処理の動向やテーマセッションで発表された研究を紹介した．
特にLLMの発展を踏まえて，社会的にも産業への応用期待が高まるなか，テーマセッションを含む研究領域で金融機関の実務家の期待する研究が進められていることが確認できた．
このようなトレンドのもとで今後も，言語処理分野および経済金融分野の専門家が協力しながら「金融・経済ドメインを対象とした言語処理」が発展していくことが期待される．


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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）．
坂地 泰紀（北海道大学），酒井 浩之（成蹊大学），和泉 潔（東京大学），高村 大也（産業技術総合研究所），新谷 元嗣（東京大学），渡部 敏明（一橋大学），木村 泰知（小樽商科大学），中川 慧（野村アセットマネジメント），Chung-Chi Chen（産業技術総合研究所），石野 亜耶（広島経済大学），欅 惇志（一橋大学）．


%%% Bibliography %%%
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    \bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}
\bibliography{25refs}


%%% Biography %%%
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\begin{biography}
\bioauthor{坂地　泰紀}{%
2012年 豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程電子・情報工学専攻修了．博士（工学）．2012年 株式会社ドワンゴ入社．2013年 成蹊大学理工学部情報科学科助教．2017年 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻助教，2018年 同特任講師を経て，2023年より北海道大学 大学院情報科学研究院 准教授．}
\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業務・ファンドマネジメント業務に従事．
2018年 野村アセットマネジメント株式会社 資産運用先端技術研究部クオンツアナリストを経て，2021年より同リサーチフェロー．
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}


%%%%\biodate   %%%% 受付日の出力（編集部で設定します）

\end{document}