2018 年 9 ⽉ 28 ⽇
フィクストインカム|⽇本

Macro Information

AI・機械学習は「BOJ ウォッチ」できるのか 〜 「主な意⾒」を分類してみた
AI・機械学習にエコノミスト（BOJ ウォッチャー）の職は奪われるかテキストデータを金融市場や経済の分析に利用する動きが広がっている。日銀は 9 月
3 日に「機械学習による景気分析 ―『景気ウォッチャー調査』のテキストマイニング―」というワーキングペーパーを発表し、「景気分析におけるテキスト分析の位置づけは，公的統計等を利用した従来の分析手法にはない新しい角度から有力な材料を提供することで、景気認識を容易にし、景気判断の精度を向上させるための補完的な役割を果たし得る」とした。筆者も、政府の「骨太の方針」からテキストマイニングによって重要なキーワードを洗い出し、改革色が強いのか、既存政策の推進に主眼が置かれているのかなどを分析・議論した1。

末廣 徹
シニアマーケットエコノミスト
toru.suehiro@mizuho-sc.com+81 3 6202 8542

また、時系列データではない質的データを扱うことになるテキストマイニングと親和性の高い AI・機械学習も金融・経済の分析において重要性が増している。AI の研究を行っているオックスフォード大学の学者 2 名が公表して話題になった論文「雇用の未来‐ コンピューター化によって仕事は失われるのか」によると、「エコノミスト」が今後 10～20 年のうちに消滅する確率が 43%とされ2、筆者も気が気ではない。今後、「エコノミスト」が生き残るためには、AI・機械学習を利用する立場になり、AI・機械学習が「できること」と「できないこと」を把握し、上手に付き合うことが重要になるだろう。
そこで当レポートでは市場のエコノミストにとって重要な業務の 1 つである「BOJ ウォッチ」を、AI・機械学習がどの程度上手に「熟す（こなす）」ことができるかを検証した。
具体的には、準備段階として日銀の 9 人の政策委員の講演テキスト（17 年以降）をテキストマイニングすることで①各委員の特徴的なキーワードを抽出し、②各委員の発言の類似度を示した。次に、同様に講演テキストを用いて機械学習を行い、各委員の発言を「タグ付け」する分類器を作成し、精度を検証。最後に、実践編として 9 月 18-19日の日銀決定会合「主な意見」におけるそれぞれの意見がどの委員の意見と推測されるかを示した。

9 ⼈の政策委員の講演テキストから浮かび上がるキーワードは何か
日銀の政策委員が政策運営に際して重視する内容やバックグラウンドは様々であり、各委員の講演ではそれぞれの関心のある事柄について、自らの意見を述べるケースが少なくない。
そこで、現政策委員 9 人の 17 年以降の講演テキストを用いて、それぞれの委員がどのような単語（今回は「名詞」のみを対象にした）を多く使用したのかを調べてみた。
なお、今年の 3 月 20 日に就任したばかりの雨宮副総裁と若田部副総裁は講演テキス
トの数が少ないため、就任会見のテキストデータもあわせて用いた（以下、当レポート
ではこれらのテキストデータを分析対象とし、図表等では敬称を省略した）。
1

詳しくは弊社 Macro Information（18 年 6 月 20 日）「『骨太の方針 2018』をテキストマイニン
グで『可視化』すると『推進>改革』だった」を参照いただきたい。
2
詳しくは弊社 Macro Information（15 年 1 月 22 日）「人工知能（AI）は職場を奪うのみならず、『人類にとって最大の脅威』か?」（上野泰也）を参照いただきたい。
本資料は米金融取引業規制機構が定義している"institutional investors"向けに作成されており、リテール向け債券レポートに必要な独立性および開示の対象ではございません。最後の 2 ページに本資料の利用に関する開示事項および留意事項を掲載しておりますのでご覧ください。

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今回のキーワード分析では単純に単語の使用頻度を数えるのではなく、「TF-IDF 分析」（Term Frequency - Inverse Document Frequency）を用いた。「TF-IDF 分析」は「文書に含まれる単語の重要度」をそれぞれ指数化する分析方法であり、その指数は各委員の講演テキストにおける単語の使用頻度（Term Frequency）が高いほど大きくなる一方、すべての委員が共通に用いる単語の使用頻度が高いほど小さくなる（Inverse DocumentFrequency）。つまり、各委員がそれぞれ特徴的に多く用いている単語の指数は高くなるが、共通して用いている単語の指数は低くなるように調整される。
政策委員の講演テキストに「TF-IDF 分析」を行った結果（図表 1）によると、いくつかの特徴が浮かび上がった。例えば、リフレ派で知られる原田審議委員は、「QQE」という発言の重要度が高い一方、鈴木審議委員は「企業」が「物価」よりも重要度が高いという結果となった。金融政策を決定する上で、物価よりも企業活動などの実体経済の動きを重視しているとみられる。他にも、原田審議委員の「岩石」や、政井審議委員の「女性」や「金融教育」などの発言も特徴語としてそれぞれの上位 30 単語にランクインした。
テキストマイニングによって各委員の主張の特徴をつかむことはある程度できそうだ。
■図表 1: 各政策委員の「TF-IDF 分析」（スコアが高いほど重要度が高い単語）
黒田単語

雨宮スコア

単語

若田部スコア

単語

原田スコア

単語

布野スコア

単語

櫻井スコア

単語

政井スコア

単語

鈴木スコア単語

片岡スコア

単語

スコア

1 物価

0.35 物価0.50 総裁

0.32 QQE

0.32 物価0.31 物価0.25 物価0.30 企業

0.21 予想インフレ

0.43

2 経済

0.24 日本銀行

0.21 日本銀行

0.29 議論

0.26 経済0.29 経済0.25 経済0.24 物価0.21 物価

0.29

3 わが国

0.23 安定0.18 議論

0.25 金利

0.19 プラス

0.25 企業

0.22 日本銀行

0.20 経済0.20 経路

0.17

4 物価上昇率0.18 企業

0.16 物価0.20 出口0.19 緩やか

0.21 改善

0.18 女性

0.17 プラス

0.20 上昇

0.17

5 企業

0.18 実現

0.15 政策

0.19 日銀

0.18 増加

0.18 成長

0.17 成長

0.17 増加

0.19 物価上昇率

0.16

6 日本銀行

0.17 経済0.15 安定0.17 危険0.17 先行き

0.18 増加

0.16 増加

0.17 上昇

0.16 わが国

0.16

7 上昇

0.16 上昇

0.15 デフレ

0.16 物価0.16 安定0.17 上昇

0.15 わが国

0.17 先行き

0.14 金融政策

0.15

8 改善

0.14 目標

0.13 研究0.15 低下

0.16 成長

0.15 賃金

0.14 金融教育

0.14 日本銀行

0.13 安定

0.15

9 先行き

0.12 プラス

0.13 手段

0.15 上昇

0.16 所得0.13 緩やか0.13 緩やか0.14 改善

0.12 目標

0.14

10 最近

0.12 金融緩和

0.12 達成

0.14 赤字

0.15 情勢

0.13 海外

0.12 金融

0.14 緩やか0.12 経済

0.14

11 昨年

0.11 金利

0.12 色々

0.13 論0.13 改善

0.12 足もと

0.12 投資

0.13 成長

0.12 改善

0.12

12 動き

0.11 要因

0.12 事実

0.13 日本

0.12 環境0.12 下0.12 環境0.13 足もと

0.12 達成

0.12

13 安定

0.11 時間

0.11 目標

0.13 失業率

0.11 予想0.11 目標

0.12 企業

0.11 環境

0.11 引き上げ

0.10

14 環境

0.10 賃金

0.11 収入

0.11 円

0.11 実現

0.11 景気0.11 お話

0.11 水準

0.11 以降

0.10

15 予想

0.10 金融政策

0.10 金融政策

0.10 成果

0.11 わが国

0.10 先行き

0.11 基調

0.10 影響0.11 成長

0.09

16 実現

0.10 値上げ

0.09 時0.10 消費税

0.11 海外

0.10 環境

0.11 海外

0.10 予想0.11 世界経済

0.09

17 影響

0.09 今回

0.09 データ

0.10 人0.10 目標

0.10 安定0.11 改善

0.10 昨年

0.11 税率

0.09

18 景気

0.09 改善

0.09 番0.10 結果

0.10 消費者

0.10 拡大

0.10 着実

0.10 資金

0.10 均衡

0.09

19 金利

0.09 モメンタム

0.09 経済0.10 銀行

0.10 企業

0.09 動き

0.10 情勢

0.10 物価上昇率

0.10 アンカー

0.09

20 賃金

0.09 わが国

0.09 評価

0.09 GDP

0.10 物価上昇率

0.09 値上げ

0.10 活躍0.09 着実

0.10 日本銀行

0.09

21 消費者

0.09 抑制0.08 意味

0.09 年代

0.10 前年比

0.09 力0.09 消費者

0.09 ９月

0.09 リスク

0.09

22 労働

0.09 許容0.08 異例

0.09 金融緩和

0.10 成長率

0.09 回復0.09 金融経済

0.09 金融政策

0.09 現在

0.08

23 運営

0.08 影響0.08 アップデート

0.09 日本銀行

0.10 着実

0.09 労働0.09 リテラシー

0.09 金融緩和

0.09 成長率

0.08

24 イールドカーブ

0.08 家計

0.08 一般論

0.09 景気0.09 背景0.09 日本銀行

0.09 見通し

0.08 基調

0.09 転換

0.08

25 増加

0.08 デフレ

0.08 正常0.09 純益

0.09 労働0.09 取り組み

0.08 目標

0.08 拡大

0.09 コミットメント

0.08

26 緩やか0.08 強力

0.08 副作用

0.08 暴落

0.09 拡大

0.09 政策

0.08 予想

0.08 所得0.09 デフレ

0.08

27 拡大

0.08 中央銀行

0.08 政府

0.08 インフレ

0.09 2017年度

0.09 直接投資

0.08 政策

0.08 わが国

0.09 需給ギャップ

0.08

28 水準

0.08 現在

0.08 リフレ派

0.08 改善

0.09 見通し

0.08 保護主義

0.08 前年比

0.08 背景0.09 米

0.07

29 動向

0.08 動き

0.07 金融政策決定会合

0.07 後0.08 日本銀行

0.08 皆さま

0.08 安定0.08 輸出

0.09 政策

0.07

30 背景

0.08 運営

0.07 非常

0.07 岩石0.08 需要0.08 着実

0.08 背景0.07 労働0.09 蓋然性

0.07

出所: 日銀よりみずほ証券金融市場調査部作成

Macro Information2

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「類似度分析」によると、原⽥審議委員は全体の総意と「類似度」が低い
テキストマイニングの 1 つの手法として、複数の文章の「類似度」を測る方法がある。具体的には、文章に使われている単語（名詞）の種類と使用頻度を BoW（Bag of Words）と呼ばれるベクトル（行列）で表現し、2 つの文章ベクトルの cos 類似度（内積）を求める（まったく同じベクトルであれば 1、無関係であれば 0 となる）。つまり、2 つの文章をそれぞれベクトルで表現したときに、同じような方向を向いていれば cos 類似度は大きくなり、2 つの文章は「似ている」ことになる。
9 人の講演テキストについて、それぞれの「類似度」を求めた結果を図表 2 に示した。また、各委員の講演テキストと 9 人全員のすべての講演テキストを 1 つにまとめたテキストデー
タとの「類似度」を求めると（図表 3）、全体の総意を述べることが多い黒田総裁は全体との類似度が高いことが分かる。一方で若田部副総裁や原田審議委員は全体との類似度が低い。若田部副総裁の結果は分析に用いたテキストの量が少ないことから割り引いてみる必要があるが、原田審議委員は全体とは異なる意見を述べることが多いと言えそうだ。
「類似度分析」はそれぞれの委員の主張の距離感を測るために有用だろう。
■図表 2: 各政策委員の講演テキストの cos 類似度
黒田
黒田

1.00

雨宮雨宮若田部原田布野

櫻井政井

鈴木

片岡

0.88

0.57

0.75

0.88

0.87

0.84

0.90

0.84

1.00

0.65

0.71

0.78

0.75

0.76

0.79

0.79

1.00

0.60

0.50

0.51

0.61

0.52

0.60

1.00

0.63

0.66

0.66

0.70

0.69

1.00

0.88

0.84

0.87

0.78

1.00

0.83

0.86

0.73

若田部
原田
布野
櫻井
政井

1.00

鈴木

0.86

0.76

1.00

0.76

片岡

1.00

注: cos 類似度は、数字が 1.00 に近いほど類似度が高いことを示す（0.00≦類似度≦1.00）。
出所: 日銀よりみずほ証券金融市場調査部作成■図表 3: 各政策委員の講演テキストの cos 類似度（全体との比較）
1.00
0.95
0.90
0.85
0.80
0.75
0.70
0.650.60
黒田

雨宮若田部

原田布野

櫻井政井鈴木片岡

注: cos 類似度は、数字が 1.00 に近いほど類似度が高いことを示す（0.00≦類似度≦1.00）。
出所: 日銀よりみずほ証券金融市場調査部作成

分類器による委員の発⾔の正答率は 52%、テキストがそろえば 62%も可能
各委員の講演テキストにはそれぞれの考えや主張が反映されているのであれば、それを機械学習することによってさまざまな文章がどの委員の発言に近いかを分類する「分類器」を作ることができる。
具体的には、各政策委員の講演テキストをセンテンスごとに切り分け、それぞれのセンテンスが誰の発言であるかを学習する（今回は全体で 2,974 センテンスが分析対象となった）。どのセンテンスが誰の発言であるかをセットで学習する（ラベル付けするとも言う）ことになるので、機械学習における「教師あり学習」を実行することになる。

Macro Information3

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「分類器」の精度を求めるため、各委員の講演テキストに含まれるセンテンスのうちの一定数（全体の 80%）をランダムに抽出し、それを学習データとして残りのデータ（が誰の発言か）を正しく予想できるかという検証を複数回行った。なお、分類器の設定については、
Random Forest と Newral Network をそれぞれ用いて検証したが、今回は前者の正答率が全体に高かったため、以下ではすべて Random Forest を用いた結果を示す。委員は 9人いることを考えると、ランダムに予想すれば正答率は約 11.1%（=1/9）となるが、検証の結果、機械学習による各委員の発言の正答率は約 52%まで向上した。機械学習によってどの政策委員の発言内容かを予測できる精度を高めることは可能であることが分かる。
なお、どの委員の発言が「予測しやすいか」を調べるため、テキストデータのうちランダムに選んだ 80%を学習データ、残りの 20%を検証データとして正答率を求めた（図表 4）。
原田審議委員（正答率 89.8%）の発言の分類は比較的容易であることが分かったが、これは、原田審議委員は図表 3 で示されたように全体の総意とは違った発言が目立つためだと思われる。一方、雨宮副総裁の正答率は低くなったが、これは講演テキストの不足によって学習データに限りがあったことが原因であると考えられる。他にも、講演テキストが少ない若田部副総裁も正答率が低く、同じリフレ派とされる原田審議委員と分類されてしまう比率が高かった。そこで、テキストの少ない雨宮副総裁と若田部副総裁、鈴木審議委員、片岡審議委員を分析対象から外して同じ検証を行ったところ、各委員の発言の正答率は約 62%まで向上した。十分なテキストデータがあれば、最大でこの程度の精度を出すことはできそうだ。
■図表 4: 機械学習による各委員の発言の正答率（%）
分類器による予想黒田

実際の発言者

雨宮

若田部

原田布野

櫻井

政井鈴木

片岡

全体

黒田

52.7

1.6

0.2

13.0

8.2

19.2

2.4

1.1

1.5

100.0

雨宮

36.6

10.4

1.6

24.6

4.4

14.8

1.6

1.6

4.4

100.0

若田部9.6

0.0

21.2

54.8

0.0

5.8

7.7

0.0

1.0

100.0

原田

3.6

0.0

0.0

89.8

1.2

4.5

0.7

0.0

0.2

100.0

布野

19.8

0.5

0.0

7.3

60.2

8.2

1.9

1.2

0.9

100.0

櫻井

19.6

0.4

0.2

19.2

6.8

47.8

5.5

0.2

0.2

100.0

政井

16.1

0.0

0.6

18.9

6.2

15.8

41.9

0.0

0.3

100.0

鈴木

25.8

4.5

0.0

11.6

18.7

17.4

3.2

17.4

1.3

100.0

片岡

31.0

3.3

1.0

7.1

5.2

18.6

1.9

1.4

30.5

100.0

出所: 日銀よりみずほ証券金融市場調査部作成

9 ⽉会合の「主な意⾒」の発⾔者を予想
機械学習によって作成した各政策委員の発言を分類する「分類器」を 9 月 18‐19 日の日銀決定会合「主な意見」のそれぞれの意見に適用し、発言者を予想した（図表 5）。
実際の発言者が誰なのかは分からないが、経済情勢や物価についての政策委員の基本的な見解を述べた意見は全体の意見を述べることの多い黒田総裁が比較的多く分類された。また、「金融緩和で労働需給を逼迫させることが成長に結びつく」や「賃金上昇や雇用の拡大は、両者を掛け合わせた雇用者所得の拡大をもたらし、需要とコスト上昇の両面から物価を引き上げていく」といったリフレ派とみられる意見については原田審議委員が多く分類されたが、これらは違和感のない結果である。一方、「日本銀行は、追加緩和によって、政府とともに、企業や家計の前向きな行動変化を一段と後押しする必要がある」については若田部審議委員であると分類されたが、この意見は追加緩和を主張している同じリフレ派の片岡審議委員であるとみられ、十分な精度を出せていない面もある。
今後も講演テキストを蓄積し、精度の向上を図る必要があるものの、今回作成した「分類器」はある程度の正答率を発揮しているとみられる。総じて AI・機械学習は「BOJ ウォッチ」をある程度上手に「熟す（こなす）」ことができ、市場の「BOJ ウォッチャー」の脅威となる可能性もあるだろう。

Macro Information4

2018 年 9 ⽉ 28 ⽇
■図表 5: 日銀決定会合「主な意見」と機械学習による「分類器」の分類結果
主な意見
I．金融経済情勢に関する意見
わが国の景気は、所得から支出への前向きの循環メカニズムが働くもとで、緩やかに拡大している。先行きも、きわめて緩和的な金融環境や政府支出による下支えなどを背景に、景気の拡大が続くとみられる。
わが国の景気は緩やかに拡大している。今後、需給が適度に引き締まった状態が続くもとで、多様な人材の活用や省力化などの構造的な取組みが進むとともに、所得増加が消費拡大につながっていくことが期待される。
わが国経済については、4～6 月は設備投資や消費が大きくプラス寄与して力強さを取り戻している。先行きについても、リスク要因に留意すべき局面ではあるが、海外経済の着実な成長などを背景に、緩やかな拡大が続くとのメインシナリオは維持されている。
わが国の経済は、内需主導でプラスの需給ギャップを保ちつつ緩やかな拡大を続けている。一方、海外経済を巡る先行きの不透明感は強まっており、十分に注視する必要がある。
わが国の景気の基調は大きくは変わっていない。海外経済については、米国の通商政策などを背景に、好調な米国経済と他の地域とのコントラストが強まってきているほか、先行きの不確実性、不透明感も高まっている。
経済
世界経済のリスクバランスに関しては、米国や中国などの通商摩擦や金融市場の変動による下振れリスクの増大が、現情勢在もなお続いているとみている。
貿易摩擦への懸念が高まり、国内では自然災害が相次ぐ中、いくつかの景気先行指標が軟調になるなど、先行きの経済・物価を巡る不確実性が増しており、注視する必要がある。
相次いで発生した自然災害が、わが国の消費や企業の生産活動等に与える影響に留意すべきであり、今後とも、丁寧な情報収集と必要な対応についての検討を続ける必要がある。
効果的に成長を実現する手段は、利益が上がらない仕事を止めることであるが、これには雇用の問題が生じるため、金融緩和で労働需給を逼迫させることが成長に結びつく。実際に、時間当たりの労働生産性の上昇率は、量的・質的金融緩和のもとで高まっているが、新たな雇用者が労働経験の少ない人々や高齢者であることを踏まえると、真の労働生産性は数字以上に上昇していると考えられる。
少子高齢化等の人口動態や労働生産性の動向等と相俟って、自然利子率には先行き低下圧力がかかることが想定される。技術革新の一層の推進により自然利子率を下支えしていくことが重要である。
消費者物価の前年比は、マクロ的な需給ギャップがプラスの状態を続けることや中長期的な予想物価上昇率が高まることなどを背景に、2%に向けて徐々に上昇率を高めていくと考えられる。
就業率の上昇と効果の大きい合理化投資に限界がある以上、人手不足は賃金上昇に結びつく。最近の統計上の賃金上昇は過大とされているが、賃金上昇や雇用の拡大は、両者を掛け合わせた雇用者所得の拡大をもたらし、需要とコスト上昇の両面から物価を引き上げていく。
直近の全国や東京の消費者物価をみると、春先までの円高効果が剥落していることもあって、財価格の減速が一服しており、少し安心している。夏季賞与が大きく増加したことも、明るい材料である。
需給ギャップの改善を起点とする物価上昇のモメンタムは維持されているが、それが人々の物価観を変えて、フィリップス物価カーブの上方シフトにつながるには、まだ相当時間がかかるとみておくべきである。
消費者物価（除く生鮮食品）の前年比は、緩やかにプラス幅の拡大を続けていくとみられる。しかし、消費者の値上げ許容度は低いままで、企業は値上げに慎重であるため、2%に達するには暫く時間がかかると見込まれる。
物価上昇の遅れは、単純な需要不足ではなく、根強いデフレマインドに加え、供給面の拡大による生産性向上など様々な要因に影響を受けることが判ってきており、先行きの物価を巡る不確実性は一頃より高まっている。
インターネットやスマートフォンの普及は、必要な情報収集を可能にし、高齢者の就労を促進する効果を持つと考えられる。賃金弾力性の高い労働力の供給が続けば、賃金上昇の抑制要因となることも考えられるため、その動向を注視している。
II．金融政策運営に関する意見「物価安定の目標」の実現には時間がかかるものの、2% に向けたモメンタムは維持されていることから、現在の強力な金融緩和を粘り強く続けていくことが必要である。
息長く経済の好循環を支えて、「物価安定の目標」の実現に資するべく、現在の金融政策方針を継続すべきである。
現行の強力な金融緩和の効果と副作用を肌理細かく検討しつつ、きわめて緩和的な金融環境を息長く続けて行くことが必要である。
前回会合で決定した「強力な金融緩和継続のための枠組み強化」が金融市場に与える影響については、夏場の閑散期を挟んで2か月程しか経過していないことから、引き続き注視していく必要がある。
「枠組み強化」が、金融緩和の副作用への目配りも行いつつ、強力な金融緩和を粘り強く続けることをより明確にしたものであることを、引き続き丁寧に説明していくことが重要である。
経済の需給バランスが維持されていれば、市場機能維持の観点から、金融政策の柔軟化を将来的に検討する余地はある。もっとも、物価の不確実性を考慮すれば、金融面での不均衡など副作用の状況に十分注意しつつ、現行の政策を粘り強く、慎重に続けることが肝要である。
金融緩和効果は時間とともに減衰しうるため、「物価安定の目標」早期達成の観点からは、長期にわたって長短金利を一定水準前後に誘導するという戦略が有効なのか判然としない。むしろ、日本銀行は、追加緩和によって、政府とともに、企業や家計の前向きな行動変化を一段と後押しする必要がある。大規模な金融緩和が長期化することに伴う副作用を考慮すると、長期化にも限界があることから、金融政策の時間軸について政策委員の中で議論を深めておくべきではないか。
政策運営にあたっては、経済・物価の下振れリスクへの備えが重要である。また、インフレ予想への働きかけについて、
そもそも金融政策は、声明文の用語からして一般の家計や企業にとって分かりにくい面があるとの認識に立って、改善を続けていくべきである。
金融緩和効果が地方経済や中堅・中小企業、個人に行き届いていないとの見方があるが、地方の有効求人倍率や、中堅・中小企業の収益、雇用者報酬などはいずれも改善している。
企業では内部留保が過去最高水準となる中、資金需要は決して強いとはいえない状況にある。こうした状況を変えていくには、金融政策に加え、構造改革等の取組みにより企業に攻めの資金需要の創出を促すことも重要と考えられる。
出所: 日銀よりみずほ証券金融市場調査部作成

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5分類器による予想
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櫻井原田政井2018 年 9 ⽉ 28 ⽇
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2018 年 9 ⽉ 28 ⽇
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