言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

テキストマイニングを用いた株主招集通知の重要ページ抽出
高野 海斗 1
1中川 慧 3

酒井 浩之 2

成蹊大学大学院理工学研究科理工学専攻
2
成蹊大学理工学部情報科学科
3
野村アセットマネジメント株式会社

1

dd186201@cc.seikei.ac.jp
h-sakai@st.seikei.ac.jp
3k-nakagawa@nomura-am.co.jp
2

1

はじめに

め，必要な情報が記載されているページを探す時間や，印刷の待ち時間などに無駄な時間がかかってしまって近年，機械学習などの手法が注目を集め，様々な分いる．

野への応用研究が活発に行われている．特に，データそこで，そのような無駄な時間を削減するために，が紙媒体から電子媒体に移行したことにより，これまテキストマイニング技術を活用し，必要な情報が記載で必要だった多くの業務の自動化や半自動化が，今後されているページだけを自動で抽出する手法を提案すより進むと予測される．金融業界でも，人工知能分野る．具体的には，株主招集通知から，表紙や目次となの手法や技術を金融市場における様々な場面に応用するページ，大株主に関するページ，会社役員に関するることが期待されており，膨大な金融情報を分析してページ，決議事項について記載されたページ，独立役投資判断を支援する技術にも注目が集まっている．さ員に関して記載されたページを印刷するページとしてらに，最近では証券市場における個人投資家の比重が自動で抽出する．また，株主総会で扱われる決議事項増大しており，個人投資家に対して投資判断の支援をはタイトルによって重要であるかどうかを予測したり行う技術の必要性が高まっている [1, 2, 3]．野村アセッ

することができることや，大株主の情報は重要度が高

トマネジメントでは，様々な部署で文書に目を通していため，それらの情報も自動抽出できるような方法を重要な部分を確認することや，レポートを作成するな提案する．

どのテキストに関わる業務を多く行っている．これら

目標は，図 1 のような情報の抽出である．の業務を効率化することにより，時間を大幅に削減する事ができれば，より良い働き方ができるようになることが期待される．

2問題定義
本研究では，責任投資調査部が行っている業務の一部である，株主招集通知の内容確認業務の効率化を目的とする．業務では，数十ページにわたる資料から，株価などに与える影響が大きいと思われる部分のテキストを人手で探し確認する必要がある．また，確認する項目が多く存在するため，多くの時間を要している．
現状は，株主招集通知を印刷し，必要な情報を数人で図 1: 株主招集通知から抽出したい情報の例

人手にて確認しているが，必要のないページ（重要な項目が載っていないページ）も多く存在する．そのた― 565 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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株主招集通知3

タに変換するためには，「k2pdfopt1 」を用いた．実務としては印刷するページの抽出だけでなく，追加で表

株主招集通知とは，株式総会を開催する際に，株主の中の情報などを抽出する必要があるため，多少時間に発送することが義務付けられている，開催要項や企はかかるが，形式が崩れにくい，「k2pdfopt」を用いる

業情報が記載された通知である．企業の WEB サイトことにした．
「k2pdfopt」を用いることで，PDF デー上でも閲覧が可能であり，PDF データとして，取得タから図 2 のようなテキストデータを取得することが可能である．企業概要や，大株主情報，決議事項であ可能である．このテキストデータを用いて，重要ペーる議案など，多くの情報が記載されていることから，ジの抽出などを行う．

投資判断の基準に用いられることもある．ページ数は十数ページのものから百ページを超えるものも存在す
る．また，株主総会前に発行されるため，発行時期が集中する特徴を持つ．

関連研究

4

株主招集通知に関するテキストマイニングの研究としては，高野らの研究が存在する [4]．これらは業務中に蓄えられた大量の議案分類のタグが付いたデータを学習データとして用いることで，議案の分類をしているが，本研究とは，学習データが存在しない点，およ図 2: PDF データからテキストの抽出例

び，大株主に関する情報等の重要な情報の抽出を行っている点で大きく異なる．金融テキストから，重要な情報を抽出する研究としては，高野らの研究が存在す

表紙・目次となる候補ページの抽出

5.2

るが [5]，これらは文章単位で抽出を行うが，本研究表紙ページとは，株主招集通知の先頭にあるペーではページ単位で重要な部分を抽出する点で異なる．

ジで，日時，場所，目次，社名などが書いてあることが多い．目次ページとは，表紙ページの後に出てくる提案手法の詳細5ページで，証券コード，日時，場所，報告事項と決議事項の一覧などが記載されている．表紙や目次となる手法のアウトラインは以下の通りである．

ページには，話し合われる議案のタイトルなどが記載

1 株主招集通知 PDF データをテキストデータに変換されているため，重要なページである．特徴として，

2 テキストデータを用いて以下のような情報を抽出

表紙ページは，先頭のページにあることが多いが，目・表紙・目次となる候補ページ

次ページは，企業情報などがそれよりも前に来ること・大株主に関するページもあるため，必ずしも表紙ページの次に来るとは限ら

・会社役員に関する開始ページない．
表紙や目次には，特徴的な単語が多く存在するので，・各議案のタイトル・各決議事項の開始ページ「第 n 号議案2 」と下記の単語が対象とするページにす・独立役員に関するページべて含まれているかどうかで判定した．

株主総会，日時，決議事項，通知，招集3 抽出情報を用いて印刷するページの決定

5.1



PDF データをテキストデータに変換

株主招集通知は PDF データとして，web ページ上で公開されているため，PDF データをテキストデー

また，目次ページは複数ページにまたがる可能性があるため，上記の単語がすべて含まれているページが存在しない場合には２ページごとにテキストをまとめて対象となるページの抽出を行った．

タに変換する必要がある．PDF データをテキストデー
1 https://www.willus.com/k2pdfopt/
2 n は対象とする株主招集通知の中で一番大きい番号― 566 ―

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5.3

大株主に関するページの抽出

5.8

抽出情報を用いた印刷ページの決定

大株主に関する事項が記載されているのは，株主招ここまでに抽出した情報以外にも，「連結計算書類」，集通知の株式に関する事項の一部分である．大株主上「貸借対照表」，「損益計算書」，「メモ」，「新株予約権」，位１０名の株主名，持株数，持株比率などが記載され「会計監査人」などに関する事項が書いてあるページており，株価への影響を与える可能性があるため重要の抽出も行った．これらの情報自体はあまり重要ではな確認項目の１つである．

ないが，抽出したい情報が記載されていることが終了

大株主に関するページには，特徴的な単語が多く存するページを抽出することは現状難しくできないため，在するので，その単語がすべて含まれているかどうか次の項目が始まる場所までを範囲とすることで印刷すで判定した．
株主, 株式, ％, 持株, 発行, 総数

5.4



るページを決定した．例えば，「会社役員に関する事項」の次に来るのは，高い可能性で「会計監査人」に関するページであるため，そのページを「会社役員に関する事項」の終了ページとした．
特にうまくいかないのは，最後の議案がどこまで記

会社役員に関するページの抽出載されているかを決めることであった．最後の議案の会社役員に関する事項も重要である．会社役員に関するページには，以下の単語のいずれかが含まれているかどうかで判定した．


おいて，「以上」のみの行が出現したページとしている

 が，ルールにヒットしないものも多かった．終了ページが見つからない場合は，他の項目に関するページが役員に関する事項，役員に関する状況，役員の状況



5.5

終了ページは，5.1 節にて説明したテキストデータに

 始まるまでのすべてのページを印刷することで対応した．その結果，重要な情報が印刷できないファイルは各議案タイトルの抽出ほとんど存在しない状態にすることに成功した．

決議事項である各議案タイトルの抽出は，全ページを対象に文字列マッチングで以下のいずれかに当てはまるものを抽出した．


第 N 号議案〜件，第 N 号議案〜について

6評価の方法とその結果今回対象とした株主招集通知 PDF のデータは，2019年 1 月から 2019 年 9 月までに企業が公表した，1,527

 件のデータを用いた．1,527 件のデータから情報を抽出したところ，47,645 ページの圧縮に成功した（1 ファある議案に対するタイトルが複数とれる場合もあるた

め，さらに細かいルールを用いて，各議案ごとにタイイルあたり 31 ページ短縮）．今回の課題は，印刷すトルを決定した．

るページ数を少なくしつつ，必要な情報が記載されたページを漏れなく印刷することが求められるため，適5.6

各決議事項の開始ページの抽出合率はもちろんだが，再現率が高いことがとても重要

抽出した各議案タイトルと議案番号を用いて，議案である．人手で 1,527 件すべてのファイルを評価するごとの開始ページの抽出を行った．最初に抽出した表ことは難しいため，ランダムに選んだ 10 件のファイ紙・目次となる候補ページよりも後ろのページを対象に，第１号議案から順に，議案タイトルと第 n 号議案が出現するページをその議案の開始ページとして抽出した．

5.7

ルを人手で確認し，印刷ページ抽出の適合率，再現率と，議案タイトル抽出の精度を用いて評価を行った．
結果を表 1 に示す．

7
独立役員に関するページの抽出考察
開始ページの抽出は，そもそも課題としてあまり難独立役員に関する情報も，株価に影響を与えることしくないが，終了ページの抽出はまだまだ改良の余地があるため重要である．独立役員に関するページは，が存在する．今回扱った課題では，印刷されたページページに「独立役員」という単語が出現するものをすが必要な部分を含んでいないと，二度手間になってしべて抽出した．

まうため多めに範囲を指定することでフォローしてい― 567 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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証券コード印刷ページ適合率

表 1: 評価結果
印刷ページ再現率 議案タイトル抽出精度

全ページ数

圧縮率

3182

12 / 13 = 0.923

12 / 12 = 1.000

1 / 2 = 0.500

5124%

3341

17 / 19 = 0.895

17 / 17 = 1.000

7 / 7 = 1.000

6427%

3676

10 / 10 = 1.000

10 / 10 = 1.000

1 / 2 = 0.500

5020%

3694

6 / 7 = 0.857

6 / 6 = 1.000

2 / 2 = 1.000

48

13%

4620

22 / 26 = 0.846

22 / 22 = 1.000

6 / 7 = 0.857

56

39%

6121

10 / 12 = 0.833

10 / 10 = 1.000

3 / 3 = 1.000

2836%

6145

12 / 13 = 0.923

12 / 12 = 1.000

5 / 5 = 1.000

3633%

6923

17 / 18 = 0.944

17 / 17 = 1.000

2 / 2 = 1.000

6825%

7780

18 / 28 = 0.643

18 / 19 = 0.947

2 / 2 = 1.000

4441%

8589

14 / 15 = 0.933

14 / 14 = 1.000

3 / 3 = 1.000

3936%

るが，可能であるならば，不必要なページは印刷しな9

おわりにいようにしたい．
今回の手法はルールベースを用いているが，良好な本研究では，業務効率化を目的とした株主招集通知結果は得られている．しかし，人間が確認すればすぐの重要ページ抽出を行った．実験を行った結果，本手にわかるような些細な違いでさえも，ルールベースに法の有用性を確認できた．

当てはまらないことで対応できなくなる．ランダムでファイルを選べば成功しているファイルばかりである

参考文献

が，ルールベースにヒットしなかったものにのみ限定[1] 和泉潔, 後藤卓, 松井藤五郎. 経済テキスト情報をして出力し確認を行うと，やはりページの抽出に失敗用いた長期的な市場動向推定. 情報処理学会論文

し必要なページが印刷範囲に指定されていない例も存

誌, Vol. 52, No. 12, pp. 3309–3315, 2011.

在した．また，株主招集通知の構成に依存するため，記載順番や見出しのタイトル変更などには，自動で対[2] 藏本貴久, 和泉潔, 吉村忍, 石田智也, 中嶋啓浩, 松井藤五郎, 吉田稔, 中川裕志. 新聞記事のテキスト応することが現状できない．

マイニングによる長期市場動向の分析. 人工知能

8

発展的課題解決策の提案

学会論文誌, Vol. 28, No. 3, pp. 291–296, 2013.

今回の手法を用いることで，かなり高い精度で重要[3] 酒井浩之, 増山繁. 企業の業績発表記事からの重要なページの抽出をすることができた．また，抽出がう業績要因の抽出. 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.

まくいっていない可能性があるものと，うまくいってJ96-D, No. 11, pp. 2866–2870, 2013.

いるもので区別することができるため，抽出がうまくいっていることが保証できるようなデータを学習デー[4] 高野海斗, 酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 岡田奈奈,水内利和. 株主招集通知における議案タイトルとタとして，機械学習を用いた分類をすることが可能でその分類及び開始ページの推定システム. 自然言あると考えられる．現状は考察で述べた通り，ルール

語処理, Vol. 25, No. 1, pp. 3–32, 2018.

から少しでも外れたりするものは，抽出がうまくできなくなるが，機械学習を用いてページ全体や前後情報[5] 高野海斗, 酒井浩之, 北島良三. 有価証券報告書かを加味することで，多少の違いに影響されないモデルらの事業セグメント付与された業績要因文・業績を作成することが期待できる．具体的には，1 ファイ

結果文の抽出. 自然言語処理, Vol. 34, No. 5, pp.

ルごとにページごとのデータを，何らかの手法を用い1–22, 2019.て分散表現で表し，BiLSTM 層と CRF 層を使った深層学習モデルで，ページにタグ付けを行うことで，印刷するページを抽出できるモデルを考えている．

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