⽇興リサーチレビュー

Research Report

テキストマイニングによる有価証券報告書の2017 年 10 ⽉

因果関係⽂の抽出

投資⼯学研究所佐藤史仁

佐久間 洋明
⼩寺

要

俊哉

約

近年、テキストマイニングなどの⼈⼯知能分野の技術を、⾦融市場における分析に導⼊する研究が盛んに⾏われている。例えば、決算短信等のテキストデータから投資判断に有益な情報として業績等の因果関係⽂を抽出する⼿法の研究がされている。同様の⼿法で、有価証券報告書の「業績等の概要」の他、決算短信にはない、「対処すべき課題」や「事業等のリスク」などの項⽬から因果関係⽂を抽出することで、業績のみならずリスク対策や企業の施策などを把握するための有⼒情報が取得できると考えられる。しかし、有価証券報告書から因果関係⽂を抽出した報告はない。そこで、本稿では、坂地ら[坂地, 増⼭ 2011]の⼿法を参考に、有価証券報告書から因果関係⽂を抽出する判別モデルを機械学習により作成し、因果関係⽂を抽出した。また、有価証券報告書の項⽬ごとに含まれる因果関係⽂の数や、坂地ら[坂地他 2015]を参考に原因表現と結果表現の抽出を⾏い、それぞれの表現に含まれる単語に違いがあるかを確認した。その結果、精度の⾼い判別モデルが作成できた。また、リスクに関する因果関係⽂が年々増えていること、「対処すべき課題」では企業の存続に関わる課題に関して企業ごとに認識している様々な要因が記載される傾向などが⽰唆された。これらは、有価証券報告書独⾃の投資判断に有益な情報の効率的な抽出や、テキストデータの定量評価⼿法を構築する上で有⼒な情報として役⽴つだろう。

⽬次
1. はじめに
2. 利⽤したデータの定義
3. 各種テキストマイニング⼿法
3.1 因果関係⽂の抽出⼿法
3.1.1 ⼿がかり表現によるフィルタリング
3.1.2 サポートベクターマシンによる因果関係⽂の抽出
3.2 原因・結果表現の抽出
4. 結果
4.1 判別モデルの評価結果
4.2 因果関係⽂抽出結果
4.3 原因・結果表現の抽出結果
5. 考察
6. まとめ
本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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1. はじめに
投資判断に利⽤できる基本的な情報の 1 つとして、財務データやマーケットデータなどの数値データがある。これら数値データの特徴は、構造化しやすく統計解析なども⽐較的容易かつ⼤量に実施可能である点が挙げられる。実際にいくつものデータベンダーによってデータベース形式などの構造化データとして提供されており、合わせて分析ツールも提供される場合が多い。⼀⽅、数値以外のデータとして、ニュース、新聞記事、決算短信や有価証券報告書などに含まれるテキストデータがある。これらテキス
トデータの特徴は、過去や将来の業績に対する理由及び根拠、経営戦略に関する情報、進⾏中の施策、新商品発表情報、抱えているリスクや企業の不祥事に関する情報など、投資判断において数値データにはない重要な情報を含んでいる点が挙げられる。しかしながら、構造化することが難しく、そのほとん
どは投資家が直接読まなければ投資判断に利⽤できない場合が多かった。近年、この問題に対し、テキストマイニングなどの⼈⼯知能分野の技術を、⾦融市場における分析に導⼊して解決を試みる研究が盛んに⾏われている。例えば、ある企業に関連するニュースがその株価にとってポジティブに働くかネガ
ティブに働くか（極性）でニュースを定量化し、株式リターンとの関係を分析した研究[沖本, 平澤
2014] [五島他 2015]が挙げられる。これらの研究は、投資家が直接そのニュースを読まなくとも、ニュースに極性を付与し定量化することで、投資戦略に活⽤できることを⽰唆している。
テキストデータの定量化以外にも、テキストデータから投資判断等に関する重要⽂を抽出する⼿法の研究が⾏われている。磯沼ら[磯沼他 2016]は、決算短信から決算記事を⾃動⽣成することを⽬的として、決算記事などから推定した企業の事業セグメントの重要度と極性及び重要単語を⽤い、決算短信から決算記事を構成する⽂を抽出する⼿法を提案している。このような技術は公表されたテキストデータ
から投資家が注⽬すべき情報のみを要約し、即座に提⽰するツール等に⼀部応⽤され始めている1。坂地
ら[坂地, 増⼭ 2011]は、過去の業績や製品の売れ⾏きなどに対する原因と結果を含む⽂を因果関係⽂とし、その特徴的な表現と機械学習によって、因果関係⽂を経済新聞の記事から抽出する⼿法を提案している。さらに、坂地ら[坂地他 2015]は、決算短信の因果関係⽂から原因表現と結果表現を抽出する
⼿法を⽤いて、企業の事業活動に付随する様々な因果関係を含む⽂や、ある原因(例えば、猛暑）などに対する結果(例えば、エアコン)とそれに結びつく企業を検索できるシステムを開発し公開している2。因果関係⽂の抽出以外にも、決算短信から業績の要因を含む⽂を抽出した研究[酒井他 2015b]3や、業績の予測を含む⽂を抽出した研究[北森他 2017]があり、さらに抽出された⽂に極性を付与する研究[酒井他 2015a]も⾏われている。このように、テキストデータからの重要⽂の抽出⼿法は、投資家が投資判断に有益な情報を効率良く把握することを可能にし、また、ある特定のテーマを持った重要⽂の定量化
データを既存の分析や投資戦略等へ導⼊することで、新しい投資戦略や⼿法の開発に役⽴つだろう。しかしながら、多様なテキストデータからある特定のテーマを持った重要⽂についての抽出⼿法やその定
1決算短信から⾃動で決算記事を作成する決算サマリーというサービス（β版）が（株）⽇本経済新聞社から提供されており、こ2

CS（Causal expressions Search system）として Web に公開されている。http://hawk.ci.seikei.ac.jp/CS/

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CEES（Causal Expressions Extraction System）として Web に公開されている。http://hawk.ci.seikei.ac.jp/cees/のサービスに磯沼ら[磯沼他 2016]の技術も導⼊される予定となっている。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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量化が多岐にわたり研究されているが、現在のところ、それらの統⼀的な抽出⼿法や数量化モデルは存在しない。⾔い換えれば、抽出対象となるテキストデータや重要⽂によって、抽出⼿法や定量化⼿法に⼯夫が必要であると⾔える。
有価証券報告書は、上場会社が証券取引所から求められている適時開⽰資料である決算短信に対し、⾦融商品取引法により提出が定められている開⽰資料である。有価証券報告書は、決算短信と⽐較して速報性はないものの4、「業績等の概要」等の業績に関する情報だけでなく、「対処すべき課題」や「事業等のリスク」など投資判断に有益と考えられる情報をより多く含む。また、ニュースや新聞記事は限られた企業に関する情報が多いが、有価証券報告書は全ての上場企業から公表されているという利点もある5。投資判断に有益なテキスト情報としては、まずは業績に関する情報が考えられる。どんな事象が原因で、そのような業績結果となったのかを知るには、業績に関する項⽬の因果関係⽂を抽出すれば良い。
また、何をリスク要因や経営課題として捉えて、それに対しどんな対策を講じているのかを知るには、
リスクやその企業がもつ課題に関する項⽬の因果関係⽂を抽出することで把握できると考えられる。つまり、有価証券報告書の各項⽬から因果関係⽂を抽出することは、単純に業績に関する原因と結果だけでなく、その企業のリスク対策や⽬指している⽅向性などを把握するための有⼒情報を取得することになると⾔えるだろう。にもかかわらず、因果関係⽂の抽出に関する研究の中で、新聞記事や決算短信を対象とした研究はあるものの、有価証券報告書を対象にした報告はない。そこで、本稿では、有価証券報告書から「業績等の概要」、「対処すべき課題」、「事業等のリスク」を対象に因果関係⽂の抽出を⾏った。具体的には、坂地ら[坂地, 増⼭ 2011]の⼿法を参考に、有価証券報告書から因果関係⽂を抽出す
る判別モデルを機械学習により作成し、有価証券報告書の因果関係⽂の抽出を⾏った。さらに、抽出した⽂における原因部分と結果部分の関係を調べるため、坂地ら[坂地他 2015]を参考に、得られた因果関係⽂から原因表現と結果表現を抽出した。最後に、有価証券報告書の項⽬ごとに含まれる因果関係⽂の数及び原因表現と結果表現に含まれる単語に違いがあるかを確認した。

2. 利⽤したデータの定義
本稿においてテキストマイニングの対象としたデータの定義を図表１に⽰す。対象企業はTOPIX1000 の構成企業とした。対象テキストは、有価証券報告書の項⽬のうち、「業績等の概要」、「対処すべき課題」、「事業等のリスク」のテキストとした。なお、有価証券報告書のテキストデータは、PDF
ファイルからテキストデータを抽出後、クリーニングを⾏った上で⽂を抽出したデータを⽤いた。

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決算短信は、決算期末後 45 ⽇以内の開⽰が適当とされ、30 ⽇以内の開⽰がより望ましいとされている。⼀⽅、有価証券報告5

例えば⾦融庁の EDINET から⼊⼿が可能。http://disclosure.edinet-fsa.go.jp/

書は、やむを得ない場合を除いて事業年度末から 3 ヵ⽉以内の公表が求められている。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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図表 1

テキストマイニングの対象としたデータ

対象

内容

期間

2008 年〜2016 年

企業

TOPIX1000 の構成企業

有価証券報告書

発表⽇ベースで対象となる期間に含まれている本決算の有価証券報告書項⽬「業績等の概要」、「対処すべき課題」、「事業等のリスク」(出所) ⽇興リサーチセンター作成

今回テキストマイニングの対象となった⽂の数について年ごと項⽬ごとの内訳を図表 2 に⽰す。項⽬ごとに確認すると、各年通して「業績等の概要」の⽂の数が相対的に多く、「対処すべき課題」の⽂の数が相対的に少ない。また、年による項⽬ごとの⽂の数の推移を⾒ると、「事業等のリスク」が徐々に増加している。その他の項⽬は多少の変動があるものの、⽐較的安定的な推移を⽰している。全期間、全項⽬の合計は 874,858 ⽂となった。
図表 2
発表年

テキストマイニングの対象とした⽂の数の項⽬別内訳「業績等の概要」「対処すべき課題」「事業等のリスク」

合計

2008

39,37725,99629,72595,098

2009

40,401

26,91431,286

98,601

2010

39,18425,83931,41296,435

2011

39,02825,46632,93997,433

2012

38,49024,82433,04496,3582013

37,651

25,18433,666

96,501

2014

37,467

24,561

34,666

96,6942015

36,92525,282

35,63097,837

2016

37,66524,92337,31399,901

全期間

346,188

228,989

299,681874,858(出所) ⽇興リサーチセンター作成

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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3. 各種テキストマイニング⼿法
3.1 因果関係⽂の抽出⼿法
本稿では、新聞記事から因果関係を含む⽂を抽出する研究[坂地, 増⼭ 2011]で⽤いられた⼿法を適⽤した。この⼿法は、より広範の因果関係⽂を対象とできることや⾼い抽出性能となったことが報告されている。本稿で⾏った因果関係を含む⽂の抽出の実際の処理として、まず、テキストマイニングの対象とした⽂から⼿がかり表現で因果関係を含む⽂の候補を抽出した。次に、この因果関係を含む⽂の候補の⼀部から学習データ及び評価データを作成した。そして、素性でベクトル化した学習データでサポー
トベクターマシン（以下、SVM）6を学習させ判別モデルを作成した。判別モデルの評価は、素性でベクトル化した評価データで⾏った。最後に、因果関係を含む⽂の候補を素性でベクトル化し、判別モデル
で因果関係を含む⽂を抽出した。なお、SVM のカーネルは線形を⽤いた。⼿がかり表現と素性及び学習データと評価データについては後述する。図表 3 は因果関係⽂の抽出処理の概要を⽰す。また、抽出対象となる因果関係を含む⽂と抽出対象外である因果関係を含まない⽂の具体例を図表 4 に⽰す。
図表 3

因果関係⽂の抽出処理の概要(出所) ⽇興リサーチセンター作成

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サポートベクタ―マシン（SVM）とは、教師あり学習と呼ばれるパターン認識モデルの⼀つで、いくつかのラベルを付与されたデータを読み込み、それらの特徴（素性）を学習する事で、未学習のデータを分類する事の出来る機械学習の⼿法である。2
値分類を解く上では、現在知られている多くの学習モデルの中でも優れた識別能⼒があると⾔われている。本稿では、pythonの機械学習のオープンソースライブラリである scikit-learn（http://scikit-learn.org/stable/index.html）を⽤いた。

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図表 4

因果関係を含む⽂と含まない⽂の例

シューズ部⾨では、ランニングブームの継続と、フィッティングの取組みを強化した
ことにより、ランニングシューズの販売が堅調に推移いたしました。
因果関係を
含む⽂

また、新興国を中⼼とする旺盛な需要や新しいエネルギー資源の開発などを背景に、当社グループの事業環境は好転しております。
当連結会計年度におけるわが国経済は、⽶国の⾦融危機に端を発する世界経済の減速による影響を受け、年度後半から企業収益が⼤幅に減少し、雇⽤情勢が悪化するなど、景気は急速に悪化しました。
また、通商、独占禁⽌、特許、消費者、租税、為替管制、環境・リサイクル関連の法規制を受けております。

因果関係を現下の危機及び変動の⼤きい市場環境の中で、当社グループは、リカバリー・プラン

含まない⽂を遂⾏していく。
平成 17 年７⽉１⽇から、製造たばこの販売に際しては、これらの規定に従っております。

注：太字は⼿がかり表現を⽰す。
(出所) 各社有価証券報告書より⽇興リサーチセンター作成

3.1.1 ⼿がかり表現によるフィルタリング
因果関係を含む⽂の抽出の第⼀ステップとして、⼿がかり表現を含む⽂の抽出を⾏う。⼿がかり表現とは因果関係⽂を判定する上で重要な⼿がかりとなる表現を⽰す。例えば、「猛暑⽇が連続したため、飲料⽔の売上が伸びた。
」という⽂の「ため、」が⼿がかり表現となる。本稿では、決算短信と有価証券
報告書は記載される⽂が類似していることから、決算短信の⼿がかり表現[坂地他 2015]を参考に 37
個の⼿がかり表現を選定した。選定した⼿がかり表現を含む⽂が、因果関係を含む⽂の候補となる。ただし、2 ⽂にまたがる因果関係や、⼿がかり表現が含まれていない⽂は対象外とした。選定した⼿がかり表現を図表 5 に⽰す。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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図表 5

⼿がかり表現⼀覧

を背景に

を背景に、

を受け、

ため、

に伴う

に伴い、

を反映して

をきっかけににより、に⽀えられて

によって

を反映し、

が響き、

ためで、

を受けて

から、

により

が響いた。

ため」

が影響した。

による。

ためで

ためだ。

を受けて、

に伴い

ため。

が響く

が響いているが響いている。

で、を受けております。

によります。

によっております。

ためであります。 によっています。

響いております響いています(出所) ⽇興リサーチセンター作成

3.1.2 サポートベクターマシンによる因果関係⽂の抽出（１）学習データ及び評価データの作成⽅法
SVM の学習データ及び評価データは因果関係を含む⽂の候補から下記の⼿順 1-1〜⼿順 1-4 の⼿順で抽出した後、因果関係を含む場合に正例、含まない場合に負例とするラベル付与を⼈⼿で⾏った。⽂の抽出においては、精度の⾼い判別モデルを作成するため、学習データについてより広範の表現を抽出できるような⼯夫を⾏った。具体的には、有価証券報告書に記載される⽂が時期や業種、項⽬によって特徴が異なることが考えられるため、これらが均⼀に抽出されるようにした。
⼿順1-1

図表 1 に⽰した対象有価証券報告書を、有価証券報告書の発表⽇ベースで年ごとに振
り分ける。

⼿順1-2

⼿順 1-1 の各年の有価証券報告書から業種ごとにランダムに 3 社を抽出。計 459（3社×17 業種×9 年）の有価証券報告書が抽出される。業種は東京証券取引所が定めた東証 17 業種分類を利⽤する。

⼿順1-3

⼿順 1-2 で抽出した 459 の有価証券報告書から⼿がかり表現によるフィルタリングで因果関係を含む⽂の候補を抽出する。

⼿順1-4

⼿順 1-3 で抽出した各有価証券報告書の⽂から、「業績等の概要」、「対処すべき課題」、「事業等のリスク」の各項⽬からランダムに 1 ⽂ずつ抽出。合計 1377（459×3）⽂が抽出される。なお、1 ⽂も抽出されなかった有価証券報告書があった場合は、既に抽出済みの有価証券報告書以外で、同年、同業種内でランダムに取得された有価証券報告書を使⽤して同じ項⽬の 1 ⽂をランダムに抽出する。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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学習データ及び評価データをそれぞれ 1377 ⽂抽出した後、⼈⼿で正例と負例のラベルを付与した。
正例と負例の誤判定の発⽣を抑えるために、少なくとも 3 ⼈の判定が⼀致するような判定⼿順で作業を⾏った。判定員は⾦融業務に従事する実務者が担当した。正例と負例のラベル付与の⼿順を⼿順 2-1〜
⼿順 2-4 に⽰した。学習データ及び評価データとも共通の⼿順となる。得られたラベル付きデータの内訳は、学習データが正例 782 ⽂、負例 595 ⽂、評価データが正例 733 ⽂、負例 644 ⽂となった。
⼿順２-1 抽出した学習データ（または評価データ）1377 ⽂を 3 グループ（各 459 ⽂）に分割する。
⼿順２-2 判定員計 9 ⼈を各グループに 3 ⼈ずつ割り当てる。
⼿順２-3 グループ内のそれぞれの⽂に対して、判定員 3 ⼈が同じ判定だった場合はその判定を採⽤し正例または負例のラベルを付与する。
⼿順２-4 ⼿順 2-3 でラベルが付与されなかった⽂に対しては、別の判定員 2 ⼈が判定を⾏う。5
つの判定のうち、同じ判定が 3 つ以上となった判定を採⽤しラベルを付与する。
（２）素性の作成
判別モデルとして SVM を⽤いる際、学習、評価及び学習後の判別処理において、⽂の特徴を表す素性が必要となる。本稿では坂地ら[坂地, 増⼭ 2011]を参考に 4 つの素性を利⽤した。各素性の概要を
図表 6 に⽰す。因果関係を含む⽂の特徴を適切に捉えるために、⽂に含まれる⼿がかり表現と構⽂的な素性である助詞のペアが素性として含まれている。SVM に⼊⼒される最終的なデータは、取得した全ての素性を並べて、⽂に含まれている素性を 1、含まれていない素性を 0 としたベクトルとなる。素性の作成においては、形態素解析7では形態素解析器 MeCab8[⼯藤他 2004]を、構⽂解析9では係り受け解析
器 CaboCha10[⼯藤, 松本 2002]を⽤いた。

7

形態素とは⾔語学で使われる専⾨⽤語で、“意味の最⼩の単位”と説明され、テキストを形態素に分割することを形態素解析という[⽯⽥82008]。

MeCab は 京都⼤学情報学研究科−⽇本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所 共同研究ユニットプロジェク
トを通じて開発されたオープンソース 形態素解析エンジン。https://taku910.github.io/mecab/
⽂を⼊⼒すると、その⽂の形態素と各形態素の品詞が出⼒として得られる。

9

構⽂解析とは、⽂の構造を求めることであり、⽇本語の場合は、⽂節間の係り受けを求める場合が多い[⽯⽥ 2012]。

10

サポートベクターマシンに基づく⽇本語係り受け解析器。https://taku910.github.io/cabocha/
⽂を⼊⼒すると、⽂節の係り受け関係が出⼒として得られる。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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図表 6

素性の概要

素性の名前

概要

助詞のペア

核⽂節に係る⽂節に含まれる助詞を前部助詞、基点⽂節に係る⽂節の助詞を後部助詞とし、前部助詞と後部助詞を合わせた全ての助詞のペア（重複を除く）。
ただし、前部助詞が取得できない場合は、核⽂節より前の最も近い⽂節の助詞
を前部助詞とする。存在しない場合は⽋損値。また、後部助詞が取得できない
場合は、核⽂節より後で基点⽂節に最も近い助詞を後部助詞とする。存在しない場合は⽋損値。
※核⽂節は⼿がかり表現を含む⽂節。基点⽂節は核⽂節の係り先の⽂節。
※助詞のペアの取得イメージは図表 7 を参照。

⽂に含まれる

図表 5 を参照。

⼿がかり表現形態素ユニグラム

因果関係を含む⽂の候補を形態素解析器で分解した形態素のうち、頻度が 2以上のものを抽出し重複を除いたもの。

形態素バイグラム

因果関係を含む⽂の候補を形態素解析器で分解し、隣り合った全ての形態素ペア（重複を除く）。

(出所) ⽇興リサーチセンター作成

図表 7

助詞のペアの取得イメージ

注：図表上部の＜⽂節と係り受けの関係＞は、係り受け解析を⾏った⽂節と係り受けの関係を⽰している。⼀塊の⽂字列が⽂節を⽰し、⽮印は係り先を⽰す。
(出所) ⽇興リサーチセンター作成

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9⽇興リサーチレビュー

3.2 原因・結果表現の抽出抽出した因果関係を含む⽂から、構⽂パターンによって原因・結果表現を抽出する⼿法[坂地他2015][Sakaji et al. 2008]を⽤い、原因表現と結果表現を抽出した。この⼿法は、原因表現と結果表現
及び⼿がかり表現の出現パターンを調査し、5 つの構⽂パターンに分類したものを⽤いて、構⽂マッチ
ングによって原因表現と結果表現を抽出するものである。ただし、本稿の⼿法では、前述したとおり同
⼀⽂内に原因・結果表現が含まれている場合に限られるため、構⽂マッチングの対象となるパターンは、
図表 8 に⽰した 3 パターンとなる。抽出処理はこの⼿法を実装した原因・結果表現抽出プログラム11を⽤いた。さらに、抽出された原因表現と結果表現を形態素解析し、各表現、各項⽬で頻度が⾼かった単語を確認した。ただし、品詞が形容詞、副詞、名詞のものだけを対象とした。頻度の数え⽅は、各有価証券報告書、各項⽬の原因表現、結果表現ごとに単語が含まれているかどうかで数え、各原因表現・結果表現に複数回出現した場合は 1 としてカウントしている。
図表 8

原因表現と結果表現及び⼿がかり表現の出現パターン

パターン名

構成イメージパターン A

原因表現＋⼿がかり表現＋結果表現

パターン B

結果表現の主部＋原因表現＋⼿がかり表現＋結果表現の述部

パターン C

結果表現＋原因表現＋⼿がかり表現(出所) ⽇興リサーチセンター作成

4. 結果
4.1 判別モデルの評価結果
SVM を学習させ作成した判別モデルの評価結果を図表 9 に⽰す。因果関係を含む⽂の場合も、含まない⽂の場合も、精度、再現率、F 値12とも 0.8 を超える結果となった。この結果は、同様の⼿法で重要⽂を⽤いて⾏った評価と⽐較して遜⾊ない結果と⾔える。

11
12

https://github.com/tetsuwaka/CausalExtraction
精度とは、どれだけ正確に正しい判定ができたかを⽰す指標。再現率とは、対象となるデータをどれだけ正しく判別できているかの網羅性を⽰す指標。F 値とは、⼀般的にトレードオフの関係にある精度と再現率のバランスを⽰し、精度と再現率の調和
平均で計算される指標（F 値=2×精度×再現率/(精度＋再現率)）。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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図表 9

判別モデルの評価結果

精度

再現率

F値

データ数

因果関係を含む⽂

0.85

0.89

0.87

733

因果関係を含まない⽂

0.87

0.82

0.84

644

平均／合計

0.86

0.86

0.86

1377

注：因果関係を含む⽂を正とすると、精度は正と判別したデータのうち、実際に正であるものの割合を⽰す。再現率は実際に正であるデータのうち、正しく判別されたものの割合を⽰す。F 値は精度と再現率の調和平均を⽰す。平均／合計の欄は、精度、再現率、Ｆ値について、因果関係を含む⽂と含まない⽂の数で加重平均した値を、データ数については合計を⽰す。
(出所) ⽇興リサーチセンター作成

4.2 因果関係⽂抽出結果
図表 10 は抽出された因果関係⽂の結果であり、年ごと項⽬ごとに集計した因果関係⽂の数と抽出率（各年各項⽬の因果関係⽂の数を、同年同項⽬のテキストマイニングの対象とした⽂（図表 2 参照）の数で割って 100 を掛けた値）を⽰す。まず、抽出された因果関係⽂の合計は 176,886 ⽂であり、抽出率は 20.2%となった。次に項⽬別に確認すると、「業績等の概要」では、因果関係⽂の数と抽出率の割
合が、2009 年に増⼤し、それをピークに減少傾向がみられた。
「対処すべき課題」では、因果関係⽂の数と抽出率ともに 3 項⽬中最も少なかった。
「事業等のリスク」については、因果関係⽂の数が年々増加する傾向がみられた。
図表 10 抽出された因果関係⽂と抽出率の項⽬別内訳
発表年「業績等の概要」「対処すべき課題」「事業等のリスク」

2008

合計

8,820（22.4%）

1,370（5.3%）

7,332（24.7%）

17,522（18.4%）

2009

10,455（25.9%）

1,652（6.1%）

8,478（27.1%）

20,585（20.9%）

2010

9,693（24.7%）

1,490（5.8%）

8,552（27.2%）

19,735（20.5%）

2011

9,365（24.0%）

1,598（6.3%）

9,032（27.4%）

19,995（20.5%）

2012

9,221（24.0%）

1,427（5.7%）

9,116（27.6%）

19,764（20.5%）

2013

8,700（23.1%）

1,402（5.6%）

9,318（27.7%）

19,420（20.1%）

2014

8,389（22.4%）

1,406（5.7%）

9,698（28.0%）

19,493（20.2%）

2015

8,692（23.5%）

1,440（5.7%）

10,048（28.2%）

20,180（20.6%）

2016

8,378（22.2%）

1,357（5.4%）

10,457（28.0%）

20,192（20.2%）

全期間

81,713（23.6%）

13,142（5.7%）

82,031（27.4%）

176,886（20.2%）

注：括弧内は抽出率。抽出率は、各年各項⽬の因果関係⽂の数/同年同項⽬のテキストマイニングの対象とした⽂の数×100。
テキストマイニングの対象とした⽂の数は図表 2 を参照。
(出所) ⽇興リサーチセンター作成

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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4.3 原因・結果表現の抽出結果
図表 11 は「業績等の概要」における原因表現及び結果表現のそれぞれについて、⾼頻度で出現した
上位 30 の単語を⽰す。原因表現については、「価格、投資、経済、市場、円⾼、海外、震災」などが結果表現にはない単語として出現している。結果表現のみに出てきた単語は、「売上⾼、利益、損失、営業利益、増収、減収、増益、減益、前期」などであった。共通して出現している単語として、「増加、減少」などの数量の変化に関する単語があった。
図表 11 「業績等の概要」の原因表現及び結果表現に⾼頻度で出現した単語⼀覧
原因表現

結果表現

1~10 位

11~20 位

21~30 位

1~10 位

11~20 位

21~30 位

増加

取得

固定資産

連結

販売

当期

減少

⽀出

低迷

増加

⽀出

損失

影響

会計

震災

会計

事業

利益

需要

計上

⽉

年度

需要

影響

事業

年度

効果

減少

減収

改善

販売

投資

市場

売上⾼

⼤幅

増益

連結

関連

円⾼

前期

増収

収益

価格

経済

拡⼤

推移

収⼊

景気

売上

景気

海外

営業利益

回復

減益

⾦

推移

改善

売上

資⾦

状況

(出所) ⽇興リサーチセンター作成

図表 12 は「対処すべき課題」における原因表現及び結果表現のそれぞれについて、⾼頻度で出現した上位 30 の単語を⽰す。原因表現については、「取締役会、株主総会、世界、震災、市場、景気、増加、減少、変動」などが結果表現にはない単語として出現している。結果表現のみに出てきた単語は、「企業価値、地位、共同、⽅針、対応、⽬的、維持、判断、買収防衛」などであった。共通して出現している単語として、「株主、皆様、新株予約権、利益、需要、規模、経済、影響」などの単語が抽出された。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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図表 12 「対処すべき課題」の原因表現及び結果表現に⾼頻度で出現した単語⼀覧
原因表現

結果表現

1~10 位

11~20 位

21~30 位

1~10 位

11~20 位

21~30 位

当社

⽉

プラン

当社

⽬的

地位

株主

世界

景気

株主

企業価値

平成

影響

需要

利益

利益

影響

状況

経済

規模

拡⼤

⽅針

環境

ない

事業

理由

株主総会

共同

基本

損害

新株予約権

取締役会

無償

皆様

対応

回復

平成

市場

任期

事業

可能

経済

環境

震災

減少

プラン

規模

判断

皆様

⾏為

変動

株式

需要

買収防衛

株式

増加

対抗

維持

新株予約権

ハンド

(出所) ⽇興リサーチセンター作成

図表 13 は「事業等のリスク」における原因表現及び結果表現のそれぞれについて、⾼頻度で出現した上位 30 の単語を⽰す。原因表現については、「環境、経済、規制、変化、動向、要因、⾃然災害、信⽤」などが結果表現にはない単語として出現している。結果表現のみに出てきた単語は、「財政、財務、
成績、資産、費⽤、損失、悪影響」などであった。共通して出現している単語として、「発⽣、リスク、
為替、製品、業績、経営」などの単語が抽出された。
図表 13 「事業等のリスク」の原因表現及び結果表現に⾼頻度で出現した単語⼀覧
原因表現

結果表現

1~10 位

11~20 位

21~30 位

1~10 位

11~20 位

21~30 位

当社

状況

低下

影響

悪影響

減少

グループ

経済

増加

当社

事業

製品

変動

可能

販売

グループ

成績

費⽤

事業

悪化

⾃然災害

可能

状況

当⾏

影響

為替

動向

業績

リスク

為替

発⽣

製品

信⽤

発⽣

財務

市場

市場

価格

取引

財政

増加

販売

環境

要因

業績

状態

価格

資産

変化

規制

経営

変動

損失

活動

リスク

変更

予期

経営

低下

悪化

(出所) ⽇興リサーチセンター作成

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5. 考察
因果関係⽂の抽出結果に関しては、テキストマイニングの対象とした⽂の約 20%が抽出された。つまり、有価証券報告書の「業績等の概要」、「対処すべき課題」、「事業等のリスク」の⽂全体に対して、
約 1/5 が何らかの原因結果を記しており、これらの⽂を抽出することで、投資判断に有益な情報の効率的な把握に役⽴てられるだろう。抽出結果について項⽬別に推移を確認すると、まず、「業績等の概要」
については、因果関係⽂の数と抽出率が 2009 年に増⼤し、それをピークに減少傾向が⾒られた。2008
年 9 ⽉のリーマン・ショックによる影響で、翌年の 2009 年に発表された有価証券報告書の「業績等の概要」の記載⽂が増加し、その後、徐々に元の⽔準に戻っていったものと推察される。次に、「対処すべき課題」については、抽出率が「業績等の概要」や「事業等のリスク」と⽐較して低かった。この理由の 1 つとして、因果関係⽂は過去形の表現に対して多く含まれる傾向にあるが、「対処すべき課題」の⽂は現在形や未来形の表現が多い傾向にあるためだと考えられる。最後に、「事業等のリスク」では因果関係⽂の数が年々増加する傾向が確認できた。これは、リスクが多様化していることや、リスク情報は 1 度開⽰されると削除されにくく、その結果リスク情報の開⽰の数が増加を続けている[野⽥2016]と考えられる。
原因表現と結果表現の抽出結果に関しては、項⽬ごとに原因表現と結果表現で含まれる出現頻度が上位 30 の単語に以下の特徴があった。まず、「業績等の概要」について、原因表現では、「経済、市場、円⾼、海外」など経済やマーケット環境と関連する単語が結果表現にはない単語として抽出された。また、「震災」も原因表現のみで抽出された。結果表現のみに出てきた単語を確認すると、「売上⾼、営業利益、増収、減益」などの業績に関わる具体的な個別の損益項⽬の単語が多かった。これらのことから、経済やマーケット環境、⾃然災害を業績の原因に記載する企業が多いと推察される。また、「前期」という単語が結果表現に出ていることから、前期と⽐較して売り上げや利益がどうだったかを⽰す結果表
現が多いことも推察される。次に、「対処すべき課題」について、原因表現では、「取締役会、株主総会、世界、震災、市場、景気、増加、減少、変動」などの単語が結果表現にはない単語として抽出された。
これらを⼀括りにする解釈は難しく、対処すべき課題として、その原因を何と認識するかは、企業によって様々であるのかもしれない。結果表現のみに出てきた単語を確認すると、「企業価値、地位、買収
防衛、⽅針、⽬的、維持、判断」など会社及び組織運営に関連するような単語が抽出された。「対処すべき課題」の結果表現は企業としての存続に関する内容が記載されている場合が多いことが推察される。
共通して出現した単語に、「株主、皆様」が抽出された。これはステークホルダーに関する記載が多いことが推察される。最後に、「事業等のリスク」について、原因表現では、「環境、経済、規制、⾃然災
害、動向、変化、要因」など主に企業を取り巻く環境に関する単語が結果表現にはない単語として抽出された。リスクの要因は規制、災害、経済及びそれらの変化などに分類できるだろう。結果表現のみに出てきた単語を確認すると、「財政、財務、成績、資産、費⽤、損失」などの業績に関する個別の項⽬を包括する単語であるものが多かった。企業は規制、災害、経済とそれらの変化をリスク要因とし、その影響を「業績等の概要」のような個々の項⽬ではなく、それらを包括するより⼤きな項⽬に対して記本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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載していることが多いと推察される。

6. まとめ
本稿では、有価証券報告書から因果関係を含む⽂を抽出する判別モデルを作成した。また、作成した判別モデルを⽤いて抽出した因果関係⽂を年別、項⽬別に集計し、その特徴を確認した。さらに、因果関係⽂から原因表現と結果表現を抽出し、各表現に出現する単語から項⽬別の特徴を確認した。
判別モデルに関しては、精度、再現率、F 値とも 0.8 を超える結果となり、有価証券報告書から因果関係⽂を抽出する判別モデルとして⾼い性能を⽰すことができた。この判別モデルを⽤いることで、他のテキストデータにはない有価証券報告書独⾃の投資判断に有益な情報を効率よく抽出し、把握することが可能になったと⾔えるだろう。また、抽出された因果関係⽂や原因表現、結果表現は、項⽬ごとに異なる特徴があった。因果関係⽂の抽出数をみると、「業績等の概要」では、業績に多⼤な影響を及ぼすイベントによって因果関係⽂が増加する可能性があること、「対処すべき課題」では、他の項⽬と⽐較して因果関係⽂の含まれる割合が少なく、その他のテーマを持つ⽂の割合が多いこと、「事業等のリ
スク」では、リスクの多様化や過去のリスク情報が記載され続ける傾向を反映して因果関係⽂が年々増加していることが⽰唆された。また、原因表現と結果表現の頻出単語をみると、因果関係⽂の記載の傾向として、「業績等の概要」では、個別の損益項⽬に関する業績結果の原因として経済やマーケット環
境が⽰され、「対処すべき課題」では、企業の存続に関わる課題に関して企業ごとに認識している様々な要因が⽰され、「事業等のリスク」では、企業を取り巻く環境を原因とする業績の包括的項⽬への影響が⽰されていることが⽰唆された。これらの特徴の違いは、企業の業績評価や業績予測、経営戦略や施策、認識するリスクの変化の把握等の評価を⽬的とした場合、結果だけでなく原因も考慮したテキス
トデータの定量評価⼿法を構築する上で有⼒な情報となり得るだろう。
今後の課題として、本稿で明らかになった有価証券報告書の 3 つの項⽬に対する因果関係⽂の原因表
現と結果表現の特徴を踏まえた定量評価を⾏いたい。また、これら定量化したデータと企業の業績や株価との関係性を分析し、投資戦略への応⽤を検討していきたい。
＊ 本稿の作成にあたり、東京⼤学⼤学院⼯学系研究科教授和泉潔先⽣と助教坂地泰紀先⽣に、多⼤なるご指導とご助⾔を頂いた。⼼から感謝の意を表したい。なお、本稿の内容・意⾒は全て当社に属する。

以上

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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参考⽂献
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