情報処理学会論文誌

Vol.62 No.5 1288–1297 (May 2021)

経済ニュースによる景況感指数の足元予測
関 和広1,a)生田 祐介2

受付日 2020年9月23日, 採録日 2021年2月2日

概要：政府や中央銀行が定期的に発表する景況感指数は，金融当局の政策決定や企業の生産計画などの拠りどころとして重要な役割を担っている．しかしながら，これらの指数は大規模なアンケートに基づいており，その算出には大変な手間と時間がかかる．そこで本研究では，日々発行されるニュース記事を再利用することで，低コストで速報性の高い，新しい景況感指数を算出する手法を提案する．具体的には，外れ値検出モデルによって経済・景気に関係が薄いと判断されたニュース記事を除外したうえで，それ以外の記事（の文）に対して景気スコアを予測する．そして，ある期間に発行された記事すべての景気スコアを統合して，その期間の景況感指数を定義する．景気スコアの予測には，近年自然言語処理タスクで広く利用されている Bidirectional Encoder Representation from Transformers（BERT）をファインチューニ
ングして用いる．さらに，算出された景況感指数を基に，任意の概念（語句）がどのように景況感に影響を与えたのかを時間軸に沿って分析する手法を提案する．約 12 年分のニュース記事を用いた実験により，提案手法の妥当性と有用性を示す．
キーワード：ビジネスセンチメント，深層学習，感情分析，テキストアナリティクス

Nowcasting Business Sentiment from Economic News Articles
Kazuhiro Seki1,a)Yusuke Ikuta2

Received: September 23, 2020, Accepted: February 2, 2021

Abstract: Business sentiment indices released regularly by the government or the central bank play a crucialrole in decision making for governmental/monetary policies, industrial production planning, and so on. However, these indices rely on traditional surveys, which are costly and time-consuming to conduct. This paper
propose an approach to predicting an inexpensive and timely business sentiment index reusing daily newspaper articles. We adopt the Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) to predict abusiness sentiment score of a given text and aggregate the scores to deﬁne an index, named S-APIR. Also, a
one-class support vector machine is applied to ﬁlter out texts irrelevant to business and economy. Moreover,
we propose a simple yet useful approach to temporally analyzing how much any given factor inﬂuenced thepredicted business sentiment. The validity and utility of the proposed approach are demonstrated throughour experiments on 12-years-worth of newspaper articles.
Keywords: business sentiment, deep learning, sentiment analysis, text analytics

1. はじめに数）*1 や日銀短観の DI *2 などの経済指数は，金融当局の政策決定や企業の生産計画，機関投資家・個人の投資判断な

政府や中央銀行が定期的に発表する景気ウォッチャー

ど，様々な経済活動のよりどころとして重要な役割を担っ調査の現状・先行き判断 DI（diﬀusion index; 景気動向指ている．しかしながら，これらの指数算出の基礎となる調査には大変な手間とコストがかかる．

1
2
a)

甲南大学
Konan University, Kobe, Hyogo 658–8501, Japan
大阪産業大学
Osaka Sangyo University, Kobe, Hyogo 658–8501, Japanseki@konan-u.ac.jp

c 2021 Information Processing Society of Japan

たとえば，景気ウォッチャー調査の現状・先行き判断 DI*1*2

https://www5.cao.go.jp/keizai3/watcher/watcher menu.
html
http://www.boj.or.jp/statistics/tk/

1288

情報処理学会論文誌

Vol.62 No.5 1288–1297 (May 2021)（以降「景気ウォッチャー DI」と呼ぶ）の場合，北海道，東北，北関東，南関東，甲信越，東海，北陸，近畿，中国，

表 1

景気ウォッチャー調査（現状の景気）の例

Table 1 Example responses of Economy Watchers Survey.

四国，九州，沖縄の 12 地域を対象に，地域の景気に関連

地域

回答者

景気

判断理由

の深い動きを観察できる立場にある人々（小売店の店主，

北海道

タクシー

×

売上が減少しているが、季節

運転手

タクシー運転手など）2,050 人を対象に地域別調査機関がアンケート調査を行い，とりまとめ調査機関において地
域ごとの調査結果を集計・分析し，指数の算出を行っている．また，このような調査は相応の時間を要するため，景要因に加えて、景気が下向いていることも影響している。

北関東

輸送用機
械器具製

◎

自動車は米国への輸出が増え
ている。

造業

気ウォッチャー指数は 1 カ月に 1 度，日銀短観は四半期に1 度しか発表されず，速報性が低い．
一方，店舗の商品売り上げのような統計データ，各種

2.1 マーケットセンチメントの予測
大規模なテキスト情報を利用して金融指数を予測した初ニュース記事やマイクロブログなどのテキストデータ，検期の研究として，Bollen ら [3] の研究がある．Bollen らは，索エンジンのクエリログデータ，スマートフォンなどからマイクロブログサービス Twitter への約 10 カ月分の投稿収集される GPS の位置情報データ，あるいは人工衛星のを収集し，感情分析を行った．具体的には，Twitter への衛星画像データなど，いわゆるオルタナティブデータが大投稿のうち，書き手の感情を表している投稿だけを「I feel

量に生成・蓄積されている．このようなデータが利用可能. . .」，「I’m . . .」などのパターンを基に抽出し，6 つの感情軸になってきたこと，および深層学習に代表されるデータド（Calm，Alert，Sure，Vital，Kind，Happy）を用いて数値

リブンな人工知能技術の発展から，人手による調査を要さ化した．そして，これらの感情値がダウ平均株価の予測にず，すでに存在する他の大規模なデータを代替的に用いた有効であるかを検証した．その結果，Calm（平穏）の感情

経済・金融指数の将来予測（forecast），あるいは足元予測

がダウ平均株価の終値と因果関係にあることが示された．

（nowcast）への注目が高まっている [8], [25]．具体的な取Bollen らの試み以降，マイクロブログの感情分析を株価指り組みとして，たとえば店舗の POS（point of sale）データ

数や個別銘柄の株価，ボラティリティ，出来高など，様々を用いた消費者物価指数の足元予測 [18]，金融・経済レポー

な予測に利用する研究が数多くなされている [11], [14]．

トからの景況感指数の予測 [26]，新聞記事からの穀物の市
場価格や経済指数の予測 [4], [16], [19]，ソーシャルメディ

2.2 景況感指数の予測

アの分析による株価指数の予測 [3], [7], [10] などがある．

1 章で述べた内閣府の景気ウォッチャー調査では，集計

本研究では特にテキスト情報に着目し，日々発信されるされた指数（景気ウォッチャー DI）に加えて，個々のア

ニュース記事に基づいた新しい景況感指数（S-APIR 指数

ンケート回答者が判断した現状および先行きの景気の状況と呼ぶ）を提案する．また，予測された指数を用いて，特（「◎（良い）」から「×（悪い）」までの 5 段階評価）とそ定の概念（語句）が景況感にどのように影響を与えたのかの理由（自然言語文）が公開されている．いくつかの例を

時系列で分析する．以降，2 章でテキスト情報を用いた金抜粋して表 1 に示す．

融・経済指数予測の研究についてまとめ，3 章で本研究で景気ウォッチャー DI は，表 1 の「景気」の 5 段階の判提案する景況感指数予測の枠組みについて述べる．4 章で断にそれぞれ点数を与え，これらの点数を各判断区分の構評価実験について報告し，語レベルでの景況感への寄与に

成比（%）に乗じた和で算出されている．算出された DI

ついても議論する．5 章でまとめと今後の課題について述は，50 を基準（景気に変化なし）として 0 から 100 の値をべる．

とる．なお，景気ウォッチャー調査では，景気の現状判断

2. 関連研究と先行き判断を区別して回答させるため，それぞれに指数が算出される．

経済・金融分野では，失業率や物価指数などの統計値や山本ら [26] は，景気ウォッチャー調査を利用して景況感

個別企業の売上高など多くの数値データに加えて，新聞記（野村 AI 景況感指数）の予測を行った．具体的には，Long

事や決算短信，金融レポートなど，関連するテキストデー

Short-Term Memory（LSTM）ユニット [6] から構成されタが豊富に存在する．従来，これらのテキスト情報は人がる両方向・多層の Recurrent Neural Network（RNN）で景読み込み，他の情報・状況と考えあわせ，総合的な意思決

気ウォッチャー調査の判断理由文から景気判断を予測する定を行うために利用されてきた．しかしながら，公表されモデルを学習し，政府の月例経済報告と日銀の金融経済月

るすべてのテキスト情報を限られた時間で人が処理するこ報から抽出したテキストを同モデルを用いて指数化し，ことは現実的には困難である [25]．そこで，このようなテキれらの結果が日銀短観 DI および景気ウォッチャー DI（現スト情報を用いて経済・金融指数を予測する試みが広く行状）と高い相関（0.782〜0.843）を持つことを示した．

われている．

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山本らの研究の発展として，饗場ら [20] は Twitter か1289

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ら景気に関するツイートを抽出し，同様のモデルで景況抽出したデータを学習データとして 2 つのモデルを学感（SNS×AI 景況感指数）を予測した．近藤ら [23]，坂地

習する．1 つはテキストデータから景気判断を行うモデら [24] は，金融機関の社員が取引先企業との面談を通してルであり，もう 1 つは外れ値検出モデルである．前者に作成したテキストを入力として，同様のモデルで景況感をついては，近年，Bidirectional Encoder Representations

予測した．五島ら [22] は，畳み込みニューラルネットを利from Transformers（BERT）[5] やその派生モデルが広く利用し，ロイターのニュース記事から景況感を予測した．ま用されており，本研究でも BERT を採用する．BERT は，た，余野ら [27] は，山本らの手法に加えて Latent Dirichlet

Transformer [17] を利用した言語表現モデルであり，マス

Allocation（LDA）[2] によるトピック分析を行うことで，クされた単語を周辺の文脈から予測するというタスクを解トピックごとの指数への寄与度についての考察を行った．

くことで，大量のコーパスを用いて事前学習を行う．この

本研究では，五島ら [22] と同様にニュース記事に着目し，ようにして得られた初期的な言語表現モデルに解きたいタより低コストで速報性の高い景況感指数の推定を試みる．

スクに応じた出力層を加えてファインチューニングするこ

ただし，本研究では 3.1 節で述べるように，記事のフィルとで，多くのタスクにおいて従来の手法を上回る性能が報タリングを行うことでより正確な景況感の予測を目指す．

告されている．本研究では，日本語の大規模なコーパスでまた，景況感を形成する要因について，その影響を語句レ

事前学習された BERT *3 に景気判断を連続値で予測する出ベルで時系列で分析する．

力層を加え，景気ウォッチャー調査を学習データとしてモ

3. 景況感指数の予測と景況感変動要因分析

デル全体の重みをファインチューニングする．

3.1 S-APIR 指数

ングに用いる．本研究で景況感指数の予測に利用するデー

後者の外れ値検出モデルは，入力テキストのフィルタリ

ニュース記事を利用して景況感指数（S-APIR 指数）のタはニュース記事であり，ニュースには多様な記事が含ま予測を行う枠組みを図 1 に示す．図の左側が「モデルの学れるため，外れ値検出によって経済や景気に関する文だけ習」，右側が「景況感指数の予測」の流れである．以降の節を選択的に利用することで，より正確な指数の予測を試でそれぞれについて説明する．

みる．外れ値検出のモデルには，1 クラス Support Vector

3.1.1 モデルの学習

Machine（SVM）[12] を利用する．通常の SVM では 2 クラ

先行研究 [26] にならい，景気ウォッチャー調査のデータ

ス分類問題を扱うのに対して，1 クラス SVM では，1 クラから，景気判断および判断理由文（表 1 参照）のペアを抽スのデータだけを学習データとして分類器を学習し，学習

出し，モデルの学習を行う．なお，景気ウォッチャー調査

データと類似していないデータを外れ値として検出するこには現状判断と先行き判断とが含まれ，両者では理由文のとができる．そこで景気ウォッチャー調査の景気判断理由

特徴が異なると考えられる．本研究では現状の景況感指数

文を与えて外れ値検出モデルを学習し，景況感指数算出のの足元予測を目的とするため，現状判断のデータのみを用際は，景気判断理由文と類似している文だけを経済・景気いる．また，景気判断は◎，○，□，△，×の記号で表現に関係する文と見なして，指数の算出に利用する．1 クラされているため，これらをそれぞれ 2，1，0，−1，−2 とス SVM に用いる入力文の表現方法としては，tf-idf（term

して扱う．

frequency-inverted document frequency）[13] で重み付けしたベクトル空間モデルを用いる．

3.1.2 景況感指数の予測
S-APIR 指数の予測にはニュース記事を用いる．ニュース記事は前処理として句点「。
」をもとに文に分割し，文ごとに外れ値検出モデルに入力する．その結果外れ値と判定
された文は除外し，それ以外の文を景気判断モデルに入力する．その結果，文ごとに景気スコアが出力される．出力された景気スコアを日ごとや月ごとにまとめて平均値を算出し，それを日次や月次の S-APIR 指数とする．本稿では，
比較の対象として月ごとに発表される景気ウォッチャー DIを用いるため，月次の S-APIR 指数を算出する．

3.2 景況感に影響を与える要因の分析
景況感は，金融政策や物価，為替，雇用，賃金，海外情
図 1 S-APIR 指数予測の枠組み

Fig. 1 Framework for computing S-APIR index.

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*3https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese1290

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勢など，様々な要因から形成されている．しかしながら，

表 2 景気ウォッチャー指数の推定結果

すべての要因が経済に等しく影響を与えているわけではな

Table 2 Results of Economy Watchers DI prediction.

く，経済の情勢判断を行ううえでは，経済を上向きあるい

モデル

MSE

は下向きに動かす要因が何であるのかを知ることが重要で

リッジ回帰

0.494

ある．本研究では，前節の方法で推定した S-APIR 指数に

LSTM-BiRNN [26]0.355

BERT（本研究）

0.321

対する語の寄与を考えることで，どのような要因（語句）が，いつ，どの程度景況感に影響を与えたのかを分析するため，以下に述べる簡便な方法を採用する．

聞を加えた実験も行った．しかし，予測性能はほとんど変まず，文 s の景気スコア ps は，文 s を構成する語（形態素）w ∈ s の景気スコア ps,w の総和であると仮定する．
ps =
tfs,w · ps,w
(1)w∈s

なお，tfs,w は文 s における語 w の出現頻度である．さらに，すべての単語 w ∈ s が等しく文 s の景気スコアに貢献すると仮定すると，|s| を文 s を構成する単語数として ps,w
は次式で表せる．

ps,w =

ps|s|

S-APIR 指数の推定には，日経新聞 2008 年 1 月〜2020
年 6 月に発行された本紙朝刊および本紙夕刊の記事見出しと記事本文を用いた．

4.2 景気ウォッチャー調査によるモデルの学習と検証
検証のため，景気判断とその理由文で学習した景気判断
モデルを用いてテストデータで景気判断の予測を行い，実際の景気判断（−2〜2）との MSE を算出した．結果を表 2(2)

ここで，期間 t 内の文の集合を St とする．そして，単語 w
についてすべての文 s ∈ St で ps,w の総和を取り，総文数|St | で除することで，期間 t における語 w（のみ）の景況
感指数 pt,w を次式で定義する．

1 
pspt,w =
tfs,w ·
|St ||s|

化しなかったため，本稿では結果の報告は割愛する．

に示す．比較のため，以下のモデルについても同様の実験を行った．

• リッジ回帰：入力データは tf-idf で重み付けしたベク
トル空間モデルで表現．正則化パラメタ α は 1.0 とした．

• LSTM-BiRNN：LSTM を隠れ層のユニットに用いた
(3)

s∈St

両方向のリカレントニューラルネットワーク．山本
ら [26] の先行研究に相当．予備実験の結果から，単語

なお，w が複合語である場合は，それを構成する語の語数

埋込を 300 次元，隠れ層を 2 層，隠れ層のユニット数

を式 (2) に乗ずる．直感的には，期間 t の記事に現れたすを 512 とした．

べての語 w の景況感指数 pt,w の総和が，期間 t における

S-APIR 指数であるというように解釈できる．

4. 評価実験
4.1 データと実験設定
景況感予測モデルの学習のため，内閣府のホームペー

単語の文脈を無視したベクトル空間モデルを用いたリッ
ジ回帰，および既存研究で用いられた BiRNN と比較して，
景気ウォッチャー調査のデータで再学習した BERT の誤差が最小となった．この結果から，他の言語処理タスク [5]と同様に，本研究で対象とする景気判断予測についても

BERT の優位性が確認できた．なお，本稿では景気判断を

ジ*4 から，2000 年 1 月〜2020 年 2 月分の景気ウォッチャー

連続値で予測したが，青嶋ら [21] は◎，○，□，△，×の調査の景気判断理由文（現状）計 254,823 件を収集した．

5 クラスの分類問題として同様に BERT の優位性を報告し

このうち，無作為に選んだ 90%を学習データ（検証データている．

を含む），10%をテストデータとした．モデルのファイン
チューニングの際のパラメタは，バッチサイズ b を 16，32，

4.3 景況感指数 S-APIR の予測

エポック数 e を最大 5 とし，学習データの 90%をモデルの前節の比較実験により，景気ウォッチャー調査の景気判

学習，10%を検証データに用い，検証データで最も平均二断理由文から実際の景気判断を従来のモデルより高精度に乗誤差（MSE）が小さかったモデル（b = 32，e = 3）を採予測できることが確認できた．続いて，このモデルを用い用した．なお，入力文の長さ（単語数）については，実験て，3.1.2 項に述べた方法で S-APIR 指数を算出し，既存に用いた環境で実行可能な 200 単語とした．

の景気ウォッチャー DI と比較する．

な お ，前 述 の よ う に ，BERT の 事 前 学 習 は 日 本 語

なお，S-APIR 指数は必ずしも景気ウォッチャー DI を

Wikipedia で行われたモデルを利用した．Wikipedia は置き換えることを目的としているわけではなく，ニュース本研究で景況感の予測に用いるニュース記事とは語彙や表記事を利用した新しい景況感指数という位置づけである点

現が異なると考えられるため，BERT の事前学習に日経新に注意を要する．景況感に正解はなく，景気ウォッチャー

*4

DI も 2,050 名の限られた回答者の景気判断に基づく指数でhttps://www5.cao.go.jp

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1291

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図 2 S-APIR 指数と景気ウォッチャー DI（現状）の比較（相関係数 = 0.888）

Fig. 2 Comparison between S-APIR index and Economy Watchers DI (r = 0.888).

しかない．本節での景気ウォッチャー DI との比較の目的
は，S-APIR 指数が既存の景況感指数に類似したトレンドを持っているか確認すること，またその特性を探ることにある．

4.3.1 実験結果
4.2 節で学習した外れ値検出モデルおよび景気判断モデ
ルを用いて，2008 年 1 月〜2020 年 6 月までに発行された
日経新聞の記事見出しと記事本文を入力として S-APIR 指数を算出した．比較のため，図 2 に，S-APIR 指数と内閣
府発表の景気ウォッチャー DI（現状）を示す．リーマンブラザーズの経営破綻に端を発する金融危機や東日本大震
災による景況感の低下など，S-APIR 指数はおおむね景気

図 3 学習データ量と MSE および相関係数の関係

ウォッチャー DI のトレンドに近い動きを示しており，実Fig. 3 Relation between training data size and model perfor-

際に両者の相関係数も 0.888 と高い正の相関があった．今mance.

回実験に利用したデータは一般の経済・社会情勢を伝える
全国紙であり，新聞記事だけを入力として，景況感指数のれているため，タスクごとのファインチューニングでは，少算出を主目的とする景気ウォッチャー調査に近い結果が得量の学習データで比較的高精度のモデルが学習できる [5]．

られたことは特筆すべきであり，S-APIR 指数の妥当性・

景況感の予測において，学習データが十分であるのか，あ

有用性を示すものである．

るいは学習データを増やすことで性能向上の余地があるのところで，景気ウォッチャー調査の回答者は，約 7 割がかを調べるため，学習データ量と MSE および相関係数の家計動向関連，約 2 割が企業動向関連，約 1 割が雇用関連関係を調べた（前者は景気ウォッチャー調査のテストデーの業種に就いており，家計動向の影響が相対的に大きい．

タにおける MSE，後者は景気ウォッチャー DI との相関係

よって，景気ウォッチャー DI も家計動向の影響をより強数である）．結果を図 3 に示す．景気判断モデルについてく受けた指数であるといえる．一方，本研究で指数の推定は MSE が学習データ 20 万件程度までは減少しているが，に用いた日経新聞は経済紙であるため，ビジネス関連の記学習したモデルから算出された景況感指数の相関係数につ事が多いと考えられる．そこで，企業動向関連業従事者のいては，14 万件程度で学習したモデル以降は頭打ちになっみから算出された景気ウォッチャー DI と S-APIR 指数をている．このことから学習データ量は十分であり，さらな比較したところ，相関係数は 0.888 から 0.937 に上昇した．

る学習データの増加による効果は見込めないと考えられる．

この結果は，日経新聞から算出した S-APIR 指数は，より4.4.2 外れ値検出モデル

企業動向を反映した景況感指数であることを示唆している．

経済・景気に関係する文のみを景況感の予測に利用するため，本研究では外れ値検出モデルとして 1 クラス SVM

4.4 追加実験と考察を用い，モデル入力文のフィルタリングを行った．その有

4.4.1 学習データと予測性能の関係

効性を検証するため，フィルタリングを行わず，すべて

BERT のエンコーダは大規模なデータで事前学習が行わ

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の記事を利用して S-APIR 指数を算出した．この結果を景1292

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気ウォッチャー DI と比較したところ，相関係数は 0.878

表 3 外れ値検出モデルの性能比較であった（フィルタリングを行った場合は 0.888）．また，

Table 3 Performance comparison between diﬀerent outlier detection models.

企業動向関連のみの景気ウォッチャー DI との相関係数は0.919 であった（同 0.937）．フィルタリングを行わない場
合，全体，企業動向関連のいずれの場合も相関係数が低下
し，ニュース記事には景況感の予測には適さない情報が含

モデル

再現率

適合率

F1 値

オートエンコーダ

0.928

0.858

0.892

1 クラス SVM

0.929

0.916

0.923

まれているという予想を裏付ける結果となった．
なお，先行研究で用いられた LSTM-BiRNN（4.2 節参照）で景況感指数を算出した場合，景気ウォッチャー DIとの相関係数は，フィルタリングなしで 0.765，フィルタリングありで 0.875 であった．また，企業動向関連のみの
景気ウォッチャー DI との相関係数は，フィルタリングなしで 0.805，フィルタリングありで 0.922 であり，いずれの場合も BERT を利用したときよりもフィルタリングの効果が大きかった．この結果から，景気・経済に無関係な記事が混在していても，BERT は LSTM-BiRNN よりも頑健な景気判断予測ができていることが分かる．
さらに，本研究で採用した 1 クラス SVM の妥当性を評価するため，LSTM-RNN オートエンコーダ [9] を用いた
外れ値検出モデルとの比較実験を行った．このモデルは，

図 4

S-APIR 指数と景気ウォッチャー DI の相互相関係数

Fig. 4 Cross-correlation between S-APIR index and Economy
Watchers DI.

長短期記憶（LSTM）を隠れ層のユニットに用いた回帰型

能が高いことが分かる．直感的には，文脈をある程度考慮

ニューラルネットワークで，入力データ復元時の誤差のできる RNN ベースのオートエンコーダが有利であると考大きさで外れ値を検出する．学習時のパラメタとして，単えられるが，ある文が経済・景気に関するものかそうでな

語埋め込みベクトルの次元数 d を 100，200，300，隠れ層

いかを区別するという単純な本タスクにおいては，単語レのユニット数 u を 32，64，バッチサイズ b を 8，16 としベルの特徴で十分であることが示唆される．なお，ここでて，各パラメタ値の組合せを試行した．学習データには景学習したオートエンコーダを外れ値検出に用いて 2008 年

気ウォッチャー調査の 90%（4.1 節参照）を利用し，残り

1 月〜2020 年 6 月の景況感指数を算出したところ，景気10%のテストデータで最も損失が少ないモデル（d = 300，

ウォッチャー DI との相関係数は 0.875 であり，外れ値検

u = 64，b = 16）を採用した．

出を行わない場合（0.878）と比べてむしろわずかに相関係

なお，外れ値検出の定量的な評価実験を行うためには，正常値を持つ事例と外れ値を持つ事例からなるデータセッ

数が悪化する結果となった．

4.4.3 S-APIR の先行性・速報性

トが必要である．しかしながら，そのようなデータセット

景気ウォッチャーなどの景況感指数は，景気の動向をを人手で作成するのはコストが高い．そこで，ここでは正迅速に把握することを 1 つの目的として作成されている．

常値の事例として外れ値検出モデルの学習に用いていない

そのため，景気ウォッチャー DI に対して S-APIR 指数の景気ウォッチャー調査のデータ（2020 年 3〜8 月分）7,962

動きが先行していれば，景気動向の変化をいち早くとら件を利用した．外れ値については，毎日新聞 2019 年版の中える先行指数として価値がある．そこで，相互相関係数

で「芸能」というカテゴリが付与されている記事 14,912 文（cross-correlation）によって S-APIR の先行性・遅行性をを簡易的に外れ値と見なして利用した．もちろん，芸能カ評価した．図 4 に結果を示す．なお，相互相関は正規化さテゴリの記事にも景気に関係する記事はありうるものの，れていないため，−1〜1 の範囲には収まらない．

他のカテゴリと比較すれば関係しない記事（外れ値）が多

この結果から，時差なし（time lag が 0）の場合の相関

いと考えられる．結果を表 3 に示す．再現率，適合率，F1が最大であり，少なくとも月単位では S-APIR 指数は景気

値は，正常値と外れ値を 2 つのクラスと考えたときの分類

ウォッチャー DI の（先行も遅行もない）一致指数である

性能（マクロ平均）である．なお，オートエンコーダにつことが分かった．ただし，ある月の景気ウォッチャー DI

いては，出力値（データ復元時の誤差の大きさ）に閾値をの公表は翌月の 10 日前後であるのに対して，S-APIR 指設けて正常値か外れ値か判断する必要があるため，表 3 に数はその月の末日に算出可能であり速報性が高い．そのたは複数の閾値を試して最も F1 値が高かったときの性能をめ，たとえば景気ウォッチャー DI が発表されるまでの暫示している．

定指数としての価値もある．また，本稿では月次で算出し表 3 の結果から，1 クラス SVM の方が外れ値検出の性

c 2021 Information Processing Society of Japanたが，S-APIR 指数は日次・週次などでの算出も容易であ1293

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表 4 情報源として利用する新聞ごとの景況感と景気ウォッチャー

DI との相関係数の関係．カッコ内の数字はフィルタリングの有無による相関係数の増加率

Table 4 Correlation coeﬃcients for diﬀerent information
sources with/without ﬁltering.
情報源

フィルタリング

日経新聞

なし

0.873

相関係数

あり

0.892 (+2.1%)

毎日新聞

なし

0.738

あり

0.817 (+10.7%)

るため，より粒度の高い景況感予測も可能となる．

4.4.4 一般紙による景況感予測

図 5

景況感への「貿易」の寄与

Fig. 5 Contribution of “trade” to S-APIR index.

これまでの実験では，景況感を予測するという目的に鑑
み，経済や産業関係の記事が多い専門誌として日経新聞の記事を基に S-APIR 指数を算出した．その結果，S-APIR
指数は既存の景気ウォッチャー DI と高い相関を示し，特に企業動向関連業の DI とより高い相関を持つことが明らかになった．
本節では，情報源の違いによる景況感指数の違いを調査するため，一般紙を入力として景況感の予測を行い，日経新聞を用いた場合の結果と比較検討した．具体的には，毎日新聞本社版 2008 年 1 月〜2019 年 12 月（毎日新聞記事
データ集 08 版〜19 版）の記事を利用し，フィルタリングの有無も条件に加えて S-APIR 指数を算出した．結果を表 4

図 6 景況感への「アベノミクス」の寄与にまとめる．なお，比較のために日経新聞を用いた場合のFig. 6 Contribution of “Abenomics” to S-APIR index.

結果も表に含めている．この結果が 4.3 節とわずかに異なるのは，毎日新聞に合わせて 2020 年 1〜6 月の記事を分析
対象から除外したためである．
この結果から，いくつかの重要な観察ができる．1 つは，経済紙である日経新聞の方が景況感の予測に有用なことである．もう 1 つは，フィルタリングの効果が毎日新聞の方が大きいことである．具体的には，日経新聞ではフィルタリングによって相関係数が 2.1%向上しているのに対して，
毎日新聞では 10.7%の向上を示している．この結果は，一般紙である毎日新聞の方が経済・景気に無関係な記事を多く含んでいるという直感と一致する．
なお，試みとして日経新聞と毎日新聞の両方を使って

S-APIR 指数を算出したところ，いずれかの新聞を単独で図 7 景況感への「コロナ」の寄与

Fig. 7 Contribution of “Coronavirus” to S-APIR index.

用いるよりわずかながら相関係数が向上した（R = 0.899）．
毎日新聞のように，個々では必ずしも最適な情報源ではな

クス」，「コロナ」について景況感指数への寄与を算出した．

くても，組み合わせることで他のより有用な情報源（ここ結果を図 5，図 6，図 7 に示す．いずれも上側のグラフはでは日経新聞）に補完的に働く可能性が示されたことは

S-APIR 指数の推移であり，比較のために示している．

ビッグデータ利用の観点からも興味深い．

図 5 を見ると，貿易に関する記事は 2018 年始めまで長らく景況感にほとんど影響を与えていなかったことが分か

4.5 景況感に影響を与える要因の分析

る．しかしながら，その後急速に寄与がマイナス方向に増

最後に，3.2 節に述べた方法で景況感に影響を与える要加し，景況感に負の影響を与えている．これは，2018 年

因について分析した．この方法では任意の語句について分

前半に始まった米中貿易摩擦を反映しているものと考えら析が可能であるが，ここでは例として「貿易」
，
「アベノミ

れる．

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次に図 6（アベノミクス）を見ると，2012 年 12 月に第二次安倍内閣が発足した直後から景況感にプラスに寄与していたものの，その期待・効果は年を追うごとに徐々に低下していったことが見てとれる．最後に図 7（コロナ）では，2020 年初頭からコロナウィルスの寄与がマイナス側に大きく現れており，景況感を押し下げる大きな要因になっていることが分かる．
なお，「コロナ」という語は景気ウォッチャー調査には2020 年 1 月まで 1 度も出現していない．今回は 2020 年 2月までのデータを学習データとしたが，学習データに含まれない語（未知語）に対して本手法が頑健か確認するため，試みとして 2019 年 12 月までのデータを用いて景気判断モ
デルを学習し，同じ実験を行った．その結果，図 7 とほぼ同じ結果が得られた（結果は割愛する）．本手法は文の景

図 8

景況感への「アベノミクス」の寄与（上は景気スコアを均等に分配（図 6 の再掲），下は景気スコアを attention rollout 値に応じて分配）気スコアを単語に均等に分配するという単純な方法である

Fig. 8 Contribution of “Abenomics” to S-APIR index, where

ため，文全体として景気判断ができれば未知語であっても

a sentence sentiment score was evenly distributed to its

適切にその貢献を定量化できることが確認できる．

constituent words for the upper ﬁgure whereas it was

一方，文を構成する単語がその文の景気スコアに等しく貢献するという仮定は過度な単純化とも考えられ，その結果の妥当性の検証が必要である．本研究で用いた BERT は
自己注意機構 [17] に基づくため，景気判断予測の際，入力

divided proportionally to attention rollouts for the bottom ﬁgure.

5. おわりに系列のどの要素に注意が払われていたのかをアテンション

本研究では，低コストで速報性の高い景況感指数を算出

値（attention weight）で内部的に定量化している．しかしすること，および景況感に影響を与える要因を時間軸にながら，その値は後ろの層に近づくほど均等になる傾向が沿って分析することを目的として，日々発信されるニューあり，必ずしも入力文の単語そのものの重要性を示すわけ

ス記事を再利用した指数予測の枠組みについて検討した．

ではない [15]．そこで，単語の重要性をより適切に表現す

具体的には，1 クラス SVM による経済・景気関連文の同る指標として，層間のアテンションを有向グラフと見なし定，BERT による入力文の景気判断を行い，それを基にて最大フローを求める attention ﬂow やアテンション値の景況感指数 S-APIR を算出した．そして，2008 年以降の積和で定義される attention rollout が提案されている [1]．

日経新聞を利用してその妥当性を検証した．その結果，

ここでは，より計算量が少ない attention rollout を単語のS-APIR 指数は既存の景気ウォッチャー DI に対して高い重要度として利用し，前述の仮定の妥当性を検証した．具

相関（R = 0.888）が得られることを確認した．また，比較体的には，BERT の最終層の [CLS] トークン（文全体を表の対象を企業動向に限定した場合，相関係数がさらに向上

す特殊なシンボル）から各単語 w への attention rollout 値

した（R = 0.937）．この結果は，日経新聞を利用して算出

rw の大きさに応じて文 s の景気スコア ps を各単語に分配

した S-APIR 指数は，企業動向をより強く反映した指数でした．すなわち，式 (2) を次式で置き換えた．
rw
ps,w = ps · w ∈s rwあることを示唆している．速報性については，実験によっ(4)て S-APIR 指数は景気ウォッチャー調査の一致指数である
ことが分かった．ただし，S-APIR 指数の集計は即時に終

この定義に基づいて「アベノミクス」の貢献度を算出し直了するため，景気ウォッチャー調査よりも 10 日程度早くした結果を図 8 に示す．図 8 の上下のグラフを比較する

公表が可能である．最後に，文単位で予測した景気スコアと，(a) attention rollout 値を利用した下のグラフが全体的を単語単位に分割して再集計することで，任意の要因が景に値が大きくなっていること，(b) わずかな違いはあるも況感に与える影響を時間軸に沿って分析できることをいくのの傾向としてはほとんど変わらないことが分かる．実際

つかの例とともに示した．

に，両者の相関係数は 0.995 であり，非常に高い正の相関

なお，本研究では景気判断モデルに BERT を用いたが，があった（「貿易」と「コロナ」についても同様であった）．

深層学習を利用した言語処理の進展は著しく，他のより高以上の結果から，アテンション値に基づいて語の重要性を性能なモデルが続々と発表されている．それらのモデルの考慮した場合も（絶対的な値は変化しても）全体の傾向は

利用や，景況感指数の速報値としての効果の分析は今後のほとんど変化しないため，語の貢献の傾向を分析するうえ

課題である．

では式 (2) の仮定は問題にはならないといえる．

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Vol.62 No.5 1288–1297 (May 2021)

謝 辞 本 研 究 は ，一 般 財 団 法 人 ア ジ ア 太 平 洋 研 究 所[14]（APIR）の自主研究プロジェクト「テキストデータを利用した新しい景況感指標の開発と応用」，JSPS 科研費

18K11558，20H05633，平成 30 年度私立大学等経常費補助
金特別補助「大学間連携等による共同研究」により行った．

[15]

APIR の宮原秀夫氏，岩野宏氏，本多佑三氏，稲田義久氏，
松林洋一氏，中山明氏の御支援に感謝する．

[16]

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関 和広 （正会員）
2002 年図書館情報大学情報メディア研
究科修士課程修了．2006 年インディアナ大学図書館情報学研究科博士課
程修了．神戸大学助教，准教授等を経て現在，甲南大学知能情報学部教授．

Ph.D. 人工知能学会会員．

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生田 祐介
2016 年神戸大学経済学研究科博士後期課程修了．アジア太平洋研究所研究員等を経て現在大阪産業大学経営学部
講師．博士（経済学）．日本経済政策
学会，日本経済学会，人工知能学会各
会員．

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