言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

ChatGPT と表整理技術を利用した株価に関わる新聞記事の分析
村田真樹 1
1 鳥取大学工学部電気情報系学科／鳥取大学工学部附属クロス情報科学研究センター
murata@tottori-u.ac.jp

概要

表整理技術を用いた分析

2

2007 年から 2020 年の毎日新聞において，「前日終本研究では，株価予測のために毎日新聞の記事を値比」「前日比」のいずれかを含み，「東京株式市場」
表整理技術と ChatGPT を用いて分析している．分
析から，日経平均株価に影響を与える 22 の主要因 「日経平均株価」を含む記事を抜き出した．それをクラスタリングし，類似記事を収集した．類似記事が特定された．また，ChatGPT が新聞データを抽出し，表形式で表示できることがわかった．さらに， を表整理技術 [6] を用いて，表に整理する．この表整理技術では，複数の記事を入力すると，記事中のChatGPT に表整理技術を統合することで，高効率で文をクラスタリングして，表の行に，入力した記大規模な表生成手法を構築した．この手法は緩い基事，表の列に，クラスタリングした文を配置するよ準を用いて 0.88 を達成している．日経平均株価にうな表を生成できる．よく似た内容の文が同じ列に関連する記事で頻出する項目を体系的に表にし，そ配置された表が生成できる．表の列には新聞記事にの項目に対して株価指数がどのように上昇・下降す書かれやすい項目が入る．この項目のうち有用なもるかを表に示した．機械学習の素性となるカテゴリのとして以下の項目が得られた [7, 8, 9]．詳細は Aを ChatGPT を利用して取り出すことで，知見獲得を節を参照されたい．
目的とする特殊な状況での株価の上昇下落の予測性(a) ダウ平均，(b) 為替，(c) 市場の情報 1，(d) 市場の情報能が向上することを確認した．ChatGPT によるカテ2，(e) 世界情勢，(f) 海外株価指数，(g) 以来に類するもの，
ゴリにより，株価の上昇下落の理由がわかりやすく(h) 下げ幅，(i) 東証，(j) 国際的な情報，(k) 指摘事項，(l) 利回り，(m) 金融緩和，(n) 業績，(o) 取引開始，(p) 関連，(q)なった．ChatGPT によるカテゴリを利用して，同種貿易，(r) 欧州，(s) 警戒，(t) トランプ，(u) 新型コロナ，(v)のカテゴリを持つが挙動が異なるデータの分析も海外投資家行った．

1

ChatGPT を使った分析事例

3

はじめに

Bollen らによると，株価の予測が Twitter の感情分
析によってある程度達成できる [1]．機械学習や深層学習が，新聞から抽出された情報に基づいて株価を予測するために様々な研究で使用されている[2, 3, 4, 5]．新聞には一般的な経済情勢や株価の変動に関する貴重な洞察が含まれている．株価予測の精度を向上させるために，本研究では，新聞から特に株価に関連する文章を調査した．新聞によく見られる株式関連コンテンツの種類を特定するために，表整理技術 [6] と ChatGPT を使用した．本研究は日本語の文章を用いて行われた．本稿は文献 [7, 8, 9] の研究も紹介している．2 節と A 節は文献 [7] で，2 節から 5 節と A 節と B 節は文献 [8, 9] でより詳細を述べている．

自然言語処理の分野は急速に進歩しており，深層学習の進歩が大きな役割を果たしている．その中でも，大規模言語モデルを用いたチャットシステム
ChatGPT は，自然言語処理において高い性能を発揮している [10, 11]．ここでは，ChatGPT(GPT-4) を用いて新聞の内容を分析し，株価予測に役立つ情報を抽出した [8, 9]．
ChatGPT は大量のデータを学習する．その中には株価の記事も含まれる．ChatGPT からそれを取り出して分析する．
「日経平均に大きな影響を与えた出来事を 10 個示してください．」「この 10 個の出来事において，日経平均株価のことを記載する新聞記事の文章例を書いてください．日経平
均株価の値も記載ください．」「これらの記事を時間順に並べかえて記載ください．」「この 10 個の記事の文章を，である調に書き直してください．」

上記を ChatGPT の出力に対して逐次的に ChatGPT― 2852 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表1
出来事
1989 年のバブル経済の崩壊
1990 年代のアジア通貨危機
1995 年の阪神・淡路大震災
2000 年の IT バブルの崩壊
2008 年の世界金融危機
2011 年の東日本大震災
2013 年のアベノミクス政策の導入
2016 年のブレグジット
2019 年の米中貿易戦争
2020 年の COVID-19 パンデミック

重要な出来事と日経平均株価の動き
種類
経済
経済
自然災害
経済
経済
自然災害
政策
政治
政治
公衆衛生

影響
長期的な経済停滞
市場の不安定化
経済活動の一時停滞
市場の不安定化
市場への大規模影響
市場への深刻な影響
市場の上昇
経済の不確実性
貿易の不確実性
経済の全面的停滞

日経平均株価の動き
22,000 円近辺で取引
14,000 円近辺で推移
一時 18,000 円を下回る
20,000 円を割り込む
15,000 円を下回る大幅な下落
9,500 円まで急落
16,000 円を上回る
16,000 円を割り込む
21,000 円を下回る
一時 19,000 円を下回る

期間
長期
中期
短期
中期
中長期
中長期
中長期
短期
中期
長期に入力すると，ChatGPT が最終的に下記を出力した．

する情報を抽出する．この処理は複数の文書に渡っもちろんです．以下に，上記の架空の新聞記事を「である調」に書き直した文章を示します．
1. 1989 年のバブル経済の崩壊「バブル崩壊後の 1990 年 12 月，日経平均株価は 22,000 円近辺で取引されている．これは，バブルのピーク時に比べて大きく下落した数値である．
」
2. 1990 年代のアジア通貨危機「アジア通貨危機の最中の 1997 年，日経平均株価は 14,000円近辺で推移している．アジア経済全体の不安定さが日本の市場にも影響を及ぼしている．
」....て実行され，その結果は多数の列と行を持つ表に構造化される．この融合手法では，列は抽出される内下記を ChatGPT の出力に対して逐次的に ChatGPTに入力した．
「上記 10 個の記事を様々な観点で分析して，表に整理してください．」「上記 10 個の記事を様々な観点で分析して，表に整理してください．列の数をもう少し増やす感じで作成ください．」

容を表し，行は複数の文書に対応する．この手法により，高い性能を維持しながら，多数の列を持つ表を生成できる．ChatGPT は，文章を分割しない表整理技術とは異なり，文章を分割して情報を抽出するため，融合手法においてより適切な情報を抽出することができる．
ChatGPT への入力は，表整理配置技術で得られた分類をさらに手作業で精緻化し，(a)〜(v) とラベル付けされた分類を作成する．これらの分類に対応する内容を ChatGPT で取得する．に，2008 年の世界金融危機，2011 年の東日本大震

以下の文章から，以下のカテゴリーに該当する文章を抜き出してください．該当するものがない場合は，該当なしとしてください．＃ 分類 (a) 日経平均，(a2) 日経平均の推移，(b) ダウ平均，(c) 為替，(d) マーケット情報，(中略) (t)トランプ政権，(u) 新型コロナ，(v) 外国人投資家 ＃本文
8 月 28 日の東京株式市場では，米格付け会社スタンダード・プアーズによるギリシャ国債とポルトガル国債の格下げを受け，欧州財政の悪化懸念が広がり，日経平均株価は一時 330 円以上下落した．(残りの記事の文章)

災で下がったことがわかる．日経平均のおおまかな

ChatGPT に上記を入力すると，以下を出力する．

ChatGPT が最終的に表 1 を出力した．
新聞記事を使わなくても，ChatGPT で新聞記事での株価の分析ができることがわかる．
表を見ると，日経平均の動きがわかる．バブル崩
壊で日経平均が暴落した印象を持っていたがさら各カテゴリーに該当する記述を抽出すると，以下のようになる．
(a) 日経平均株価- 8 月 28 日の東京株式市場で日経平均株価は一時 330 円以上下落した．
- 日経平均株価は大幅に下落し，取引時間中に 3 営業日ぶりに 10,900 円台を割り込んだ．
(中略)(b) ダウ平均- ”5 月 27 日のニューヨーク株式市場でダウ工業株 30 種平
均は 7 営業日ぶりに大幅下落し，前日終値比 213.04 ドル安の 19,991.99 ドルと，2 月 4 日（268.37 ドル安）以来の下げ幅を記録した．”(c) 外国為替- 外国為替市場では，ユーロが対ドル，対円で大きく売られ，一時 1 ユーロ＝ 1.3166 ドルと昨年 4 月下旬以来約 1 年ぶりの安値水準まで下落した．円も対ドルで強含み，一時3 営業日ぶりに 1 ドル＝ 92 円 81 銭をつけた．”....

動きがわかる便利な表である．

4

表整理技術と ChatGPT を併用した解析事例ChatGPT を用いて生成された表は，表整理技術を用いて生成された表よりも列数が少ない．この節では，表整理技術と ChatGPT の両方を組み合わせることで，多くの列を持つ表を生成することを目的とす
る．ChatGPT は高性能な技術である．この 2 つのアプローチを併用することで，高性能な表生成が期待できる．この融合手法の性能を評価するために，表生成処理の簡単な性能評価を行う [8, 9]．本節ではChatGPT(GPT-4) を利用する．
手順としては，表整理技術によって列として得られた項目を，対象となる抽出項目とする．その後，実験は，A 節の毎日新聞の 21 記事を使用した．

ChatGPT を用いて，各文書からこれらの項目に関連上記と同じ手順を 21 記事に適用した．記事を表に整理することで，A 節で示されたもの (表 8) と同様― 2853 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 2 内容の抽出精度

方法

精度

表整理技術

0.73 (58/80)

融合手法

0.88 (70/80)

表 3 日経平均株価の上昇および下落の要因
要因(b) ダウ平均(c) 為替(d) 市場の情報上昇の可能性
ダウが上昇
円安
好材料が入る

下落の可能性
ダウが下落
円高
悪材料が入る

表 4 株価の上昇下落の予測の表が作成された．
本節では，2 節で説明した表整理技術と，本節で紹介する融合手法の両方を用いて，最初の 10 記事から抽出した内容の性能を評価する．2 節で作成し用いた素性

正解率

用語とカテゴリ

0.863

用語のみ

0.845

ChatGPT で付与したカテゴリを6た表は，主に (b) から (i) までの情報を取り込んでい利用した分析る．そのため，(b)〜(i) の情報のみに基づいて性能

文献 [13] と同様に知見獲得を目指して記事から株を評価した．
結果を表 2 に示す．ここでは，表整理手法または価の上昇下落を予測する．日経平均を記載した新聞記事に ChatGPT により，カテゴリを付与する．付与

融合手法のいずれかによって得られた正しい情報を正しいとする．入力文書中に正しい情報がない場したカテゴリも利用して，新聞記事から，株価の上合，情報が得られなかったもの，あるいは N/A とし

本研究は，株価の上昇下落の理由を新聞記事の文て抽出されたものは，正しいとみなす．さらに，情章から得ることが目的である．次の日の株価を予測

報の欠落や追加にもかかわらず，得られた情報が部するのでなく，新聞記事の文章から前日から当日の分的に正しい場合も正しいと判断する．表３より融株価の上昇下落を予測し，株価の上昇下落の理由を合手法の有効性がわかる．

抽出する．

昇下落を予測する．

以前の研究において，我々は質問応答処理を使っ2007 年から 2022 年の毎日新聞から「東京株式市て表の各セルの情報を取り出し，すべてのセルの場〜日経平均株価〜前日比・前日終値比」を含む情報抽出を完了することを提案した [12](質問応答記事 (820 件) を抽出し実験データとして用いる．

処理を使って，目的の列 (文書から取り出すべき内ChatGPT(GPT-4) により各記事が各カテゴリに当て容項目) を見つけるのが良いということも強調した

はまるかを判定させる．カテゴリとしては以下を用いた．

[12])．ChatGPT は質問応答処理の性能を向上させる

金価格の上昇, 金価格の下落, 石油価格の上昇, 石油価格の下落, 日本の金利の上昇, 日本の金利の下落, 米国の金利の上昇, 米国の金利の下落, ヨーロッパの金利の上昇, ヨーロッパの金利の下落..

ため，今回の研究はこれを達成するために ChatGPTを活用していると考えることができる．

5

得られたカテゴリーと ChatGPTを使った簡単な分析
2 節では，分析に有用な項目を示した．この分類を用いた知識獲得を行った [9]．ChatGPT(GPT-4) に，これらの項目が発生したときに日経平均株価がどうなるかを分析してもらった．ChatGPT には次のように入力した．
日経平均株価が上昇したとき，あるいは下落したときを，以下の内容に基づいて表に整理せよ．(a) 日経平均，(a2)日経平均の推移，(b) ダウ平均，(c) 為替，(d) マーケット情報，(e) 世界情勢，(f) 海外株価指数，(g)「以降」関連，(h)下落，(i) 東証，(j）国際情報，（k）注目，（l）利回り，（m）
金融緩和，（n）決算，（o）取引開始，（p）関連，（q）貿易，（r）欧州，（s）注意，（t）トランプ政権，（u）新コロナ，（v）
外国人投資家記事からは TermExtract を用いて用語を取り出した．用語とカテゴリを利用して，前日から当日の株価の上昇下落を予測する．用語では上昇下落を直接意味するもの（「好感」「嫌気」「全面安」「全面高」「買い」「売り」「買われ」「売られ」など）は取り除いた．機械学習には最大エントロピー法を用いる．
実験結果を表 4 に示す．機械学習の素性となるカテゴリを ChatGPT を利用して取り出すことで，株価の上昇下落の予測性能が向上することを確認した．
最大エントロピー法では有用な素性を正規化α値が大きいものとして検出できる [13]．正規化α値が大き素性で興味深いものを表 5 と表 6 に示す．文献

これにより ChatGPT が出力した表の一部を表 3 に[13] では単語連続の素性しか用いなかったが，カテ示す．2 節で得た有用な項目がどうなると日経平均

ゴリの素性を用いるとわかりやすい有用な素性が得が上昇下落するかがわかり便利である．

られた．米国の金利の下落，石油価格の変化で株価― 2854 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 5 株価上昇に寄与するカテゴリ
素性
アジア株式市場の上昇
米国株式市場の上昇
市場への警戒感の減少
米国の金利の下落ドル円の上昇
石油価格の下落
石油価格の上昇

表7

正規化α値
0.81
0.77
0.74
0.70
0.64
0.59
0.59

同種のカテゴリを持つが挙動が異なるデータ

記事対 1

株価上昇の記事が持つカテゴリ
ヨーロッパ株式市場の下落，市場への警戒感の増加，ダウ平均の下落，アジア株式市場の下落，金融不安の増加，米国株式市場の下落

表 6 株価下落に寄与するカテゴリ
素性
利益確定売り市場への警戒感の増加
米国株式市場の下落
懸念の増加
マーケットの過熱感
新型コロナウイルス患者数の増加
政治的影響（トランプ氏関連）の減少

正規化α値
0.85
0.83
0.80
0.72
0.63
0.61
0.59

記事対 2

日本の金利の下落，不透明感の増加，債券市場の上昇，市場への警戒感の増加，金融不安の増加，ドル円の下落

株価下落の記事が持つカテゴリ
政治的影響（トランプ氏関連）の減少，不透明感の増加，ヨーロッパ株式市場の下落，市場 へ の 警 戒 感 の 増 加，
ダウ平均の下落，アジア株式市場の下落，債券市場の下落，金融不安の増加 v 米国株式市場の下落，米国の景況感の下落
日本の金利の下落，不透明感の増加，債券市場の上昇，市場への警戒感の増加，金融緩和政策の推進，ドル円の下落が上昇すること，マーケットの過熱感，コロナ患者の増加，トランプ氏の影響低下で株価が下落するこ

すい株式市場の状況は良くないもので，記事対のうとがわかる．ChatGPT を用いてわかりやすいカテゴ

ちの株価上昇をした記事では，下落で始まったもの

リを付与して分析すると，分析がわかりやすくなるの反発し結局前日に対して株価上昇となるもので場合があることがわかる．

あった．
株価は状況により動くだけでなく，下落の反動で7同種のカテゴリを持つが挙動が異なるデータの分析
6 節で ChatGPT で新聞記事にカテゴリを付与でき反発する動きもあり，予測が複雑になることがわかる．

た．本節では，同種のカテゴリを持つが株価の上昇

本節では，ChatGPT で付与したカテゴリを用いた

下落の向きが異なる新聞記事対の分析を行う．
同種のカテゴリを持つ状況なので，一般的には株分析を行った．ChatGPT で付与したカテゴリは，こ価の上昇下落は同じになると思われる．そういう状
況なのに，株価の上昇下落が異なるというのは特殊な状況と思われる．そのような状況を分析する．
6 節のデータを用いる．そのデータで，ChatGPTのような分析にも役立つ便利なものである．

おわりに

8

本研究では，株価に関連する新聞記事を表整理技術と ChatGPT を用いて分析し，株価を論理的に予で付与したカテゴリを用いる．多くのカテゴリを共測した．表整理技術により 22 個の分析に役立つ項通して持ち，かつ，カテゴリの有無を 1,0 としたベ目を得た．表整理技術と ChatGPT を組み合わせる

クトルの内積が大きい記事対を考察した．

ことで，性能高く列数の多い表を生成できることを

5 記事対を調査した．そのうちの 2 記事対に付与されたカテゴリを表 7 に示す．

示した．22 個の項目がどのようになると株価が上下するかを示す表も生成した．機械学習の素性とな

記事対 1 では，どちらの記事も状況は同じく海外るカテゴリを ChatGPT を利用して取り出すことで，株式の下落により株式市場の状況は良くない．しか特定の状況での株価の上昇下落の予測性能が向上し，記事対 1 のうちの株価上昇をした記事では，日することを確認した．ChatGPT によるカテゴリによ

経平均は下落で始まったもののその後反発し結局その日は前日に対して株価上昇となった．

り，株価の上昇下落の理由がわかりやすくなった．
ChatGPT によるカテゴリを利用して，同種のカテゴ

記事対 2 では，どちらの記事も状況は同じく日本リを持つが挙動が異なるデータの分析も行った．の金利の下落により円高が進行し株式市場の状況は良くない．しかし，記事対 2 のうちの株価上昇をし謝辞た記事では，連日の日経平均の株価下落の反動で反本研究は，公益財団法人石井記念証券研究振興財

発し結局その日は前日に対して株価上昇となった．

団の助成金を受けて実施された．6 節は，西垣孝紀

調査した 5 つの記事対はすべて，株価が下落しや氏との共同研究である．西垣氏の了承を得て，本論― 2855 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

文で内容を紹介している．

参考文献[1] Johan Bollen, Huina Mao, and Xiao-Jun Zeng. Twittermood predicts the stock market. Journal of Computational Science, Vol. 2, No. 1, pp. 1–8, 2011.
[2] Heeyoung Lee, Mihai Surdeanu, Bill MacCartney, and Dan
Jurafsky1. On the importance of text analysis for stock
price prediction. In Proceedings of Ninth International
Conference on Language Resources and Evaluation(LREC 2014), pp. 1170–1175, 2014.

[3] Arman Khadjeh Nassirtoussi, Saeed Aghabozorgi,
Teh Ying Wah, and David Chek Ling Ngo. Text mining formarket prediction: A systematic review. Expert Systems
with Applications, Vol. 41, No. 16, pp. 7653–7670, 2014.
[4] Ryo Akita, Akira Yoshihara, Takashi Matsubara, and Kuniaki Uehara. Deep learning for stock prediction using
numerical and textual information. In 2016 IEEE/ACIS
15th International Conference on Computer and Information Science (ICIS), pp. 1–6, 2016.

[5] 村田真樹, 中原裕人, 馬青. 機械学習と言語処理による株価予測と知識獲得. 言語処理学会第 26 回年次大会, pp. 657–660, 2020.
[6] Masaki Murata, Kensuke Okazaki, and Qing Ma. Improved method for organizing information contained in
multiple documents into a table. Journal of Natural Language Processing, Vol. 28, No. 3, pp. 802–823, 2021.
[7] 村田真樹. 株価予測の ための新聞データでの表整理技術を用いた記載事項の内容分析. 行動経済学会第16 回大会, pp. 1–6, 2022.
[8] Masaki Murata. Content analysis of items in newspaper
data using table arrangement technology and chatgpt for
stock price prediction. In Proceedings of The 22nd International Conference on Information & Knowledge
Engineering on CSCE 2023, pp. 1–8, 2023.

[9] Masaki Murata. Leveraging chatgpt and table arrangement techniques in advanced newspaper content analysis
for stock insights. Big Data, Data Mining and Data Science: Algorithms, Infrastructures, Management andSecurity, 2024. (submitted).

[10] OpenAI. Chatgpt. https://openai.com/blog/chatgpt/, 2022.
[11] Long Ouyang, Jeﬀ Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman,
Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens,Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, JanLeike, and Ryan Lowe. Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv:2203.02155,2022.
[12] 村田真樹, 内山将夫, 井佐原均. 質問応答システムを用いた情報抽出. 言語処理学会第 6 回年次大会ワー
クショップ論文集, pp. 33–40, 2000.
[13] 村田真樹, 中原裕人, 馬青. パターンと教師あり機械
学習と素性分析を利用した ウェブと新聞からの株式相場に関わる知見獲得. 情報処理学会第 82 回全国大会, pp. 55–56, 2022.

― 2856 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

A

表整理技術を用いた分析の詳細

2 節の研究の詳細を本節で述べる [7, 8, 9]．
2007 年から 2020 年の毎日新聞において，「前日終値比」「前日比」のいずれかを含み，「東京株式市場」「日経平均株価」を含む記事を抜き出した．2,084 件の記事が抜き出された．
次に，この記事群をクラスタリングした．K-means 法でクラスタ数 を 100 と指定してクラスタリングを行い，その中から密集度が高く件数も適度に多いクラスタを選択して実験データとする．密集度 0.989，21 件の記事を含むクラスタを抜き出し，実験データとする．ここで，密集度とはクラスタ内の情報の関連具合を表したものであり，似たような情報が詰まったクラスタは密集度が高くなる．
fastText で単語ベクトルを作りそれに基づき文書ベクトルを作り，文書間の類似度を算出し K-means でクラスタリングしている．密集度も同様に文書ベクトルを利用して算出する．
この 21 件の記事に対して，表整理技術 [6] で表に整理する．この表整理技術では，複数の記事を入力すると，記事中の文をクラスタリングして，表の行に，入力した記事，表の列に，クラスタリングした文を配置するような表を生成できる．よく似た内容の文が同じ列に配置された表が生成できる．実際にこの技術を利用したところ，13列が生成された．表では左の方の列が重要度が高いものが配置される．重要度は密集度と表の充填率（空白の欄が少ないほどよい）の積でもとまる．手法の詳細は文献[6] にある．生成された表のうちの一部を表 8 に示す．
13 列のうちの最後の 3 列は断片的なものや記事の著者の情報であり不要なものであった．残る 10 列の内容は，重要度順に以下のものがあった．(a) ダウ平均，(b) 為替，(c) 市場の情報 1，(d) 市場の情報 2，(e) 世界情勢，(f) 海外株価指数，(g) 以来に類するもの，(h) 下げ幅，(i) 東証，(j)国際的な情報密集度 0.983，79 件の記事を含むクラスタで，列数 20，列数 50 の表を生成した．その表で新たに有用と思われる列の内容が，12 個見つかった．(k) 指摘事項，(l) 利回り，(m) 金融緩和，(n) 業績，(o) 取引開始，(p) 関連，(q) 貿易，(r) 欧州，(s) 警戒，(t) トランプ，(u) 新型コロナ，(v) 海外
投資家
新聞で日経平均について記載する際，上記のような情報を同時に書くことが多いということがわかる．表で列数を増やすとより多くの内容を取得できる．「トランプ政権」「新型コロナ」などの特殊な事象に関わる内容も得られた．

得られたカテゴリーと ChatGPTを使った簡単な分析の追加事例

B

表 8 生成された表の一部
記事タイトル外 為・株 式：東 証 8000 円
割れ寸前 一時 658 円 安，
年初来安値．

ギリシャ：財政危機 日米欧で株価急落支援決定，来月 10 日 で 調整．

為替
午後 0 時 45 分
現在は同 531円 27 銭 安 の8143 円 42 銭．

円を買う動きも強まり，円相場は一時 1ドル＝ 92・81円と 3 営業日ぶ り に 92 円台をつけた．

市場の情報
23 日 の 東 京
株 式 市 場 は，前日の欧米市場の急落や急激な円高を受けて全面安の展開となった．....
前日の欧米株も急落しており，市場では欧州発の世界的な株安が進むとの警戒感も出ている．

表 9 日経平均株価の上昇および下落の要因（追加）
要因(cc) 石油価格上昇の可能性
石油価格が安定(dd) インフレ・デ
フレ

マイルドなインフレ

表 10

日経平均株価の上昇の理由-

石油価格の急落

1. エネルギーコストの低下による企業利益の増加．
2. 家計の燃料・輸送費用の減少による消費の活発化．
3. 石油輸入額の減少による貿易収支の改善．
1. 予測しやすい経済環境．

上記表で示した要因以外の要因を多数考案ください．日経
平均株価が，その新たに考案した要因がどのような場合に，上昇または下落するかを表に整理してください．
石油価格の安定石油価格では，それがどのような場合に，日経平均株価が上昇または下落するかを表に整理してください．

これにより ChatGPT は表 10 を生成した．この表により石油と日経平均のより詳細な関係がわかる．

― 2857 ―下落の可能性石 油 価 格 の 急 騰/急落
高 イ ン フ レ/デ フレ

日経平均株価と石油価格の関係

石油価格の変動石油価格の急騰

本節では，5 節で行った分析の追加事例を示す [9]．5 節で得た結果に続いて，下記を ChatGPT に入力する．

これにより ChatGPT が出力した表の一部を表 9 に示す．
下記を ChatGPT に入力する．

ダウ平均.... 前 日 のニューヨーク市場でダウ工業 株 30 種 平均が 500 ドル超下落した流れを引き継いだ．
27
日 のニューヨーク
株式市場のダウ 工 業 株 30
種平均は 7 営業日ぶりに急反落し，前日
終 値 比 213・04 ドル安の 1万 991・99 ドルと 2 月 4 日以来の大幅な下げを記録した．....

日経平均株価の下落の理由
1. エネルギーコストの増加による企業利益の圧迫．
2. 家計の燃料・輸送費用の増加による消費の冷え込み．
3. 石油輸入額の増加による貿易収支の悪化．
-

1. 他の経済要因による株価の変動が主体となる．

2. 企業の中長期的な経営戦略の策定が容易に．

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