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投資⼯学研究所

因果関係⽂以外の特徴⽂の抽出

要2018 年 1 ⽉

⼩寺

俊哉

佐藤

史仁

⽥中

良典

約

近年、⾦融市場においてテキストマイニングの注⽬度が増し、⾦融経済⽉報や企業の決算短信等様々な媒体に対してテキストマイニングを⽤いた研究が盛んに⾏われている。坂地ら[坂地他, 2015]は機械学習を⽤いて、決算短信から原因・結果を含む因果関係⽂を特徴⽂として抽出する⼿法を開発した。佐藤ら[佐藤他, 2017]は坂地らの⼿法を参考に、有価証券報告書から因果関係⽂の抽出を試みたところ、「対処すべき課題」の項⽬では因果関係⽂以外の特徴⽂の存在が⽰唆された。そこで、本稿では有価証券報告書の「対処すべき課題」の項⽬における企業の課題に関する記述を「課題⽂」と定義し、課題⽂の⽂末表現の特徴から、⼿がかりとなる表現を⾃動獲得⼿法により増幅し、それらを⽤いて課題⽂の抽出を試みた。その結果、抽出した課題⽂を確認したところ判別モ
デルの精度は良好であった。また、抽出した課題⽂の数は「対処すべき課題」全⽂の数を上回るペースで年々増加する傾向であり、近年の有価証券報告書における課題に関する開⽰意識の⾼まり等が⽰唆された。さらに、抽出した課題⽂を⽤いて、単語ごとに各業種における特有度合いをスコア化し、業種特有の課題に関する単語の抽出を試みた結果、それぞれの業種の課題に則した単語を抽出することが出来た。このように本稿での提案⼿法は、
有価証券報告書を⽤いた分析⼿段として有⽤であり、投資判断情報の効率的な獲得に役⽴つだろう。

⽬次
1. はじめに
2. 課題⽂の抽出⽅法
2.1 利⽤データ
2.2 ⼿がかり表現の⾃動獲得
2.3 課題⽂の抽出
2.4 業種特有の課題に関する単語の抽出
3. 結果
3.1 課題⽂の抽出
3.2 業種特有の課題に関する単語の抽出
4. 考察
4.1 課題⽂の抽出
4.2 業種特有の課題に関する単語の抽出
5. おわりに本資料は、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。

1

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1. はじめに
近年、⾦融市場の分析においてテキストマイニングの導⼊の注⽬度が増している。例えば、⽇本銀⾏
が毎⽉発⾏している⾦融経済⽉報や、新聞記事に機械学習を⽤いたテキストマイニングの技術により、経済市場を分析する研究等が盛んに⾏われている。和泉ら[和泉他, 2011]は⾦融経済⽉報のテキストデータを⽤いて⽇本国債市場での運⽤テストを⾏い、テキストマイニング⼿法が⻑期的な市場分析に有効であると⽰した。また、藏本ら[藏本他, 2013]は⽇本経済新聞のテキスト情報を⽤いて、和泉らが提案した CPR 法を応⽤し、より広範で⻑期的な分析を⾏った結果、⽇経平均と TOPIX の 1 ヶ⽉後の騰落予測において 6 割以上の精度であった。これらの研究では、指標等のマクロ的な対象の分析におけるテキストマイニングの有効性を⽰した。しかし、ミクロな観点から個別企業を対象に分析する場合は、ニュースや新聞記事、SNS、決算短信、有価証券報告書等のテキスト情報等を⽤いて、各企業の特性や業績の理由及び根拠、経営戦略に関する情報、進⾏中⼜は今後予定されている施策、抱えているリスク等の多岐にわたる定性的な情報を総合的に評価することが効果的だと考えられる。ただし、それらの評価には専⾨的な知識や経験が必要なうえ、企業間の相対的な評価を⾏う場合、⼤量の企業を同時に⼀定の基準を持って評価するのは困難であるという問題がある。
このような問題を解消するため、テキストマイニングの技術を使い、⾃動でテキストデータから重要部分を判断し抜き出す研究や定性的なテキストデータを定量化する研究が盛んに⾏われている。例えば、坂地ら[坂地他, 2015]は、業績等の記述のある決算短信に着⽬し、機械学習を⽤いて⾃動で決算短信のテキストデータから投資判断に有⽤な情報として因果関係⽂を抽出することの出来るモデルを開発した。因果関係⽂とは、出来事（結果）とその理由（原因）の組から構成される⽂と定義される。例えば、
原因「猛暑」による結果「冷房需要の盛り上がり」等の因果関係を提⽰することで、「猛暑」の際には「冷房需要」が⾼まる可能性があるという情報を得ることが出来るとした。ところで、決算短信は上場企業が証券取引所から求められている適時開⽰資料であることに対し、有価証券報告書は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1。その特性として、決算短信と⽐較して速報性はないも「業績等の概要」等の業績に関する項⽬だけでなく、「対処すべき課題」や「事業等のリスク」等のの2、の決算短信にはない項⽬があり、投資判断に有⽤と思われる情報が多く含まれている。そこで佐藤ら[佐藤他, 2017]は、坂地らの⼿法を有価証券報告書に応⽤し、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 3 項⽬から原因と結果の因果関係⽂を特徴⽂として抽出を⾏った。その結果の 1 つとして、「対処すべき課題」の項⽬において他 2 項⽬と⽐較して抽出された因果関係⽂の数の割合が少なかった。その要因の 1 つは当該項⽬の特徴に因るものと考えられる。企業内容等の開⽰に関する内閣府令では「対処すべき課題」の項⽬を「最近⽇現在における連結会社（連結財務諸表を作成していない場合には提出会社）の事業上及び財務上の対処すべき課題について、その内容、対処⽅針
1

有価証券報告書は、⾦融商品取引法第⼆⼗四条により提出が定められている。⾦融庁の EDINET から⼊⼿可能。

2

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

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。

2

⽇興リサーチレビュー

等を具体的に記載すること」としている。さらに、2017 年 3 ⽉ 31 ⽇以後に終了する事業年度に係る有価証券報告書から「対処すべき課題」を「経営⽅針、経営環境及び対処すべき課題等」に変更することとなっている。このように「対処すべき課題」での因果関係⽂の数の割合が少なかったことと、企業が取り組むべき課題を記述しているという項⽬の特徴を踏まえると、当該項⽬には因果関係とは異なる特性の企業経営に係る重要な情報が含まれている可能性があると考えられる。
本稿では、有価証券報告書の「対処すべき課題」の項⽬における因果関係⽂以外の特徴⽂を企業の課
題に関する記述の⽂であるとした。この「対処すべき課題」における特徴⽂を「課題⽂」と定義し、課題⽂の特徴として⽂末の表現に注⽬して抽出を⾏った。しかしながら、これらの課題⽂から課題を抽出できたとしてもそれぞれの企業における課題は多種多様であると推測され、多くの企業について⼀律で単純な⽐較・評価を⾏うのは難しいだろう。そこで、多種多様な課題を整理するための⼀助として、抽出した課題⽂から、単語ごとに各業種における特有度合いをスコア化し、業種特有の課題に関する単語の抽出を試みた。

2. 課題⽂の抽出⽅法
2.1 利⽤データ
本稿で⽤いるテキストデータの基本情報は図表 1 に⽰す。対象期間は 2008 年〜2016 年とし、対象企業は各年における本決算の有価証券報告書発表時に東京証券取引所の市場第⼀部に上場している企業とした。対象企業の本決算の有価証券報告書 PDF ファイルをテキスト化し、⽂単位に分割した。そして、それらの中から「対処すべき課題」の項⽬の⽂をテキストデータとした。
図表 1

対象テキストデータの基本情報

対象

内容

期間

2008 年〜2016 年

企業

有価証券報告書発表時、東京証券取引所の市場第⼀部に上場している企業

有価証券報告書

発表⽇が対象期間に含まれている本決算の有価証券報告書

項⽬「対処すべき課題」（出所）⽇興リサーチセンター作成

2.2 ⼿がかり表現の⾃動獲得
課題⽂を抽出するにあたり、まずは課題⽂の特徴を捉える必要がある。「対処すべき課題」の項⽬における課題に関する記述の⽂は、「取り組みます。」や「参ります。」のように⽂末に特徴が⾒られた。
それらの⽂末表現を⼿がかりとすることで、課題⽂を抽出した。本稿では、そのような⽂末表現を「⼿がかり表現」と呼ぶこととした。

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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それら⼿がかり表現を獲得するために、酒井ら[酒井他, 2016]の⼿法を参考に⼿がかり表現の⾃動獲得⼿法を試みた。本稿では、⼿がかり表現に対して係る⽂節の内、多くの⼿がかり表現に共通して頻繁に係る⽂節は、既存の⼿がかり表現と類似した意味の⽂末表現に対して係る可能性が⾼いと考えた。そのような⽂節を共通頻出表現として獲得し、次に共通頻出表現が係る⽂末表現の内、同様に共通して頻出するものを新たな⼿がかり表現として獲得した。例えば、既存の⼿がかり表現として「取り組みます。
」
を与え、共通頻出表現として「改善に」を獲得する。その獲得した共通頻出表現により⽂末表現の「努めます。」を獲得し、これを新たな⼿がかり表現とする。ただし、本稿では獲得する⼿がかり表現を⽂末表現に絞るため、末尾が句点のもののみを対象とした。この⼿順を繰り返し⾏うことで⼿がかり表現
を⾃動で獲得した。⼿がかり表現の⾃動獲得⼿法のイメージ図を図表 2 に、具体的な⼿順を⼿順 1-1〜
⼿順 1-7 に、獲得した⼿がかり表現の⼀部を図表 3 に、共通頻出表現の⼀部を図表 4 に⽰す。⼿がかり
表現の⾃動獲得⼿法によって 107 個の⼿がかり表現と 390 個の共通頻出表現を獲得した。この⼿がかり表現を⽤いて課題⽂を抽出することとする。

図表 2 ⼿がかり表現⾃動獲得⼿法イメージ図（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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⼿順1-1. 対象となるテキストデータに係り受け解析器 CaboCha3[⼯藤, 松本 2002]を⽤いて構⽂解析4し、⽂節に区切り係り受けを作成する。
⼿順1-2. 少数の⼿がかり表現（以下「タネ表現」とする）を⼈⼿で与える。本稿ではタネ表現として「取り組みます。」、「参ります。」、「致します。」、「⾏います。」の 4 つの表現を与えた。
⼿順1-3. 式 1 によりタネ表現の数から閾値 を算出する。
また、タネ表現を含む⽂末⽂節を取得し、それら⽂末⽂節に係る⽂節を共通頻出表現候補として集合を作成する。
log |
：定数（0
|

|

(1)

1）、本稿では 0.4 とする|：タネ表現の数

⼿順1-4. 各共通頻出表現候補 に対して式 2,3 によりし、を算出し、⼿順 1-3 で算出した閾値に対のものを共通頻出表現 ′として獲得する。
,

log

,

(2)

∈

,

,

∑ ∈

(3)

,

：共通頻出表現候補 が係るタネ表現の集合,：共通頻出表現候補 がタネ表現 に係る確率,：共通頻出表現候補 がタネ表現 に係る回数

⼿順1-5. 式 4 により共通頻出表現の数から閾値 を算出する。また、それら共通頻出表現が係る先の⽂節を⼿がかり表現候補として集合を作成する。ただし、本稿では⽂末表現のみを⼿がかり表現候補とした。
log |
|

|

|：共通頻出表現の数

⼿順1-6. 各⼿がかり表現候補 ′′に対して式 5,6 により
対し、

′′

(4)

′′ を算出し、⼿順 1-5 で算出した閾値にのものを⼿がかり表現として獲得する。
′′′′, ′ log
∈

′′, ′

′′, ′
∑

∈

′′,

, ′

(5)
(6)

3

CaboCha とは、機械学習に基づく⽇本語係り受け解析器で、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。

4

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, ⾦ 2012]。

https://taku910.github.io/cabocha/

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⽇興リサーチレビュー′′ ：⼿がかり表現候補 ′′に係る共通頻出表現の集合′′, ′ ：⼿がかり表現候補 ′′に共通頻出表現 ′が係る確率′′, ′ ：⼿がかり表現候補s′′に共通頻出表現 ′が係る回数
⼿順1-7. 獲得した新たな⼿がかり表現をタネ表現とし、⼿順 1-3 に戻る。ただし、新たな⼿がかり表現が得られなくなる、または⼿順 1-3~⼿順 1-7 を指定の回数繰り返した場合は終了する。
図表 3

⼿がかり表現例

獲得した⼿がかり表現の⼀部図ります。

実⾏します。

⽬指します。

展開します。

注⼒する。

推進します。

強化いたします。

予定しております。

⾏っております。

(出所) ⽇興リサーチセンター作成

図表 4

共通頻出表現例

獲得した共通頻出表現の⼀部
事業展開を

構造改⾰を

収益拡⼤を

グローバルに

改善に

研究開発を

徹底して

今後も

体制作りを

(出所) ⽇興リサーチセンター作成

2.3 課題⽂の抽出
本稿では、課題⽂の特徴は⽂末にあるとし、⽂末表現を⼿がかり表現として獲得した。この⼿がかり表現を⽤いて、各⽂に対して、⼿がかり表現を含む場合は課題⽂、含まない場合はそれ以外の⽂と判別するモデルを作成した。判別モデルのイメージを図表 5 に⽰す。
また、判別モデルの性能評価を⾏うために、抽出した課題⽂の判定を⾏った。抽出した課題⽂から無作為に 100 ⽂を抽出し、複数⼈で正誤を判定した。その際、図表 6 のような⽂を課題⽂とし、判定基準
として、企業が今後取り組むべき課題を含んでいる⽂を課題⽂、完了形や、具体的な課題内容を含んでいない⽂等をそれ以外の⽂とした。その結果により判別モデルの性能を評価した。

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 5

課題⽂判別モデルのイメージ図(出所) ⽇興リサーチセンター作成

図表 6

課題⽂の例

課題⽂の例
売上拡⼤を課題とし、グローバル展開に取り組みます。
収益⼒の改善に向けて、店舗運営の効率化を推進致します。
(出所) ⽇興リサーチセンター作成

2.4 業種特有の課題に関する単語の抽出
次に抽出した課題⽂から業種特有の課題に関する単語を抽出することを試みた。本稿では業種区分として、図表 7 に⽰す東京証券取引所が定めた東証 17 業種分類を⽤いて各業種特有の課題に関する単語を抽出することとした。

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 7

本稿で⽤いる業種分類

東証 17 業種分類
⾷品

⾃動⾞・輸送機

電⼒・ガス

⾦融（除く銀⾏）

エネルギー資源

鉄鋼・⾮鉄

運輸・物流

不動産

建設・資材

機械

商社・卸売

素材・化学

電機・精密

⼩売

医薬品

情報通信・サービス

銀⾏

その他(出所) ⽇興リサーチセンター作成

まず、抽出した課題⽂を MeCab5によって形態素6に分割した。その形態素を単語と表記することとした。ここで、分析対象は名詞と動詞とし、また単独では意味をなさないものや、課題⽂全体での頻度が10 未満の単語は分析対象から除くこととした。各単語の全企業での出現頻度、各業種での出現頻度及び各企業での出現頻度を算出した。各単語に対して出現確率を計算し、全企業内での業種間のエントロピ
ー7と、各業種内での企業間のエントロピーを求め、それらエントロピーの⽐をとした。このが⼤きい単語、つまり全体では特定の業種に偏って出現するが、業種内では万遍なく様々な企業に出現するような単語を業種特有の課題に関する単語とした。計算の⼿順を以下の⼿順 2-1〜⼿順 2-5 に⽰す。

⼿順2-1

単語 に対し、式 7 を⽤いて業種との出現確率,ごを算出する。
,

⼿順2-2

での頻度を全企業での頻度で除し、単語 の業種

業種

での単語 の頻度

全企業での単語 の頻度

単語 に対し、式 8 により業種間のエントロピー(7)を算出する。ただし、ここでエント

ロピーが 0 のものは、1 つの業種でのみ出現する単語で、⼀般性の無いものといえるため除くものとする。
,

5

log

,

(8)

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。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される。
http://taku910.github.io/mecab/6

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7

エントロピーとは、乱雑さや平均情報量と訳され、ばらつき具合を表している。つまり、エントロピーが⾼ければ、全体で万遍いう[⽯⽥, 2008]。
なく出現することを⽰し、低ければある特定の所で出現していることが分かる。
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。

8⽇興リサーチレビュー

⼿順2-3

次に単語 に対し、式 9 により業種における企業し、単語 の業種の出現確率

における企業,

⼿順2-4の頻度を業種全体の頻度で除を算出する。

,

企業

での単語 の頻度

業種

での単語 の頻度(9)における企業間のエントロピーを算出する。

単語 に対し、式 10 により業種

,

log

,

(10)

∈

：業種
⼿順2-5

に含まれる企業の集合

最後に単語 に対し、式 11 のように⼿順 2-4 で算出した業種

における企業間のエント

ロピーを⼿順 2-2 で算出した業種間のエントロピーで除することで、単語 の業種の内でを算出する。
,(11)

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. 結果
3.1 課題⽂の抽出
判別モデルの性能評価に関して、抽出した課題⽂から無作為に抽出した 100 ⽂を複数⼈で確認したところ、87 ⽂が課題⽂と判定された。
また、図表 8 は、各年の「対処すべき課題」全⽂の数と抽出した課題⽂の数及びその割合を表している。
「対処すべき課題」全⽂の数は、2010 年、2011 年、2012 年で減っているものの、それ以降 2016年までは増えていた。また、課題⽂の割合は、16%〜20%程度で増加傾向であった。
図表 9 は抽出した課題⽂の発表年、企業名、課題⽂の内容の例を表している。ただし、下線部分は課
題⽂抽出に⽤いた⼿がかり表現を⽰している。
図表 8 課題⽂の抽出割合
発表年「対処すべき課題」全⽂の数

課題⽂の数

割合（%）

2008

38,760

6,371

16.4

2009

38,898

6,556

16.8

2010

37,567

6,375

16.9

2011

36,867

6,238

16.9

2012

36,712

6,519

17.7

2013

37,912

6,838

18.0

2014

39,082

7,297

18.6

2015

40,855

7,685

18.8

2016

41,910

7,975

19.0

計

348,563

61,854

17.7（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表 9
発表年

企業名

2009

トヨタ⾃動⾞抽出された課題⽂
課題⽂

また、需要拡⼤の⾒込まれる資源国・新興国については、商⽤⾞や低価格⾞の商品⼒強化を着実に進めていきます。
さらに、平成 24 年度末で約 700 名であった課⻑相当職以上の⼥性管

2015

⽇本電信電話理者について、管理者全体に占める割合を平成 32 年度までに倍増させるという⽬標を掲げており、多様性の尊重と機会均等に向けても取り組んでまいります。

（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

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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⽇興リサーチレビュー

3.2 業種特有の課題に関する単語の抽出
各業種における業種特有の課題に関する単語としてが 1 位〜10 位の単語を図表 10〜図表 13 に⽰す。ただし、特定の企業、製品等を表すような単語は除いた。
⾷品業種では「加⼯⾷品、茶、ビール」、エネルギー資源業種では「メタンハイドレート」、⾃動⾞・輸送機業種では「軽⾃動⾞、燃費、⼩型⾞」、電⼒・ガス業種では「⽕⼒発電所、原⼦⼒、⽯炭⽕⼒発電所、原⼦⼒発電」、⼩売業種では「⼤型店、開店、陳列、フォーマット、新店」、⾦融（除く銀⾏）業
種では「投資信託」、不動産業種では「空室率、テナント、マンション」等の単語が抽出された。
図表 10 各業種のが 1 位〜10 位の単語

⾷品

エネルギー資源

建設・資材

素材・化学

加⼯⾷品

探鉱

積算

ポリマー

砂糖

埋蔵量

施⼯

⾼分⼦

酒類

メタンハイドレート

ガラス

無機

チョコレートＳＳ

官庁

コンパウンド

茶

輸送

臨海

酸化チタン

冷凍⾷品

潤滑油

EPC

塩素

飲料

⽯油

⼟⽊

⾐料

ビール

⽯油製品

ゼネコン

エアバッグ

⾃動販売機

化学製品

耐⽕

顔料

乳酸菌

⽯油精製

受注競争

企業化

図表 11 各業種のが 1 位〜10 位の単語

医薬品

⾃動⾞・輸送機

鉄鋼・⾮鉄

機械

ＯＴＣ

軽⾃動⾞

特殊鋼

油圧ショベル

癌

ゴム

亜鉛

パチンコ

学術

燃費

電線

パチスロ

創製

⼩型⾞

圧延

⼯作機械

腎

製品

鋳鉄

原⼦⼒

疾患

⽣産

めっき

遊技

新薬

技術

鋼管

建設機械

疼痛

部品

製鋼

EPC

錠

取り組む

ケーブル

熱処理

神経

強化

鋼板

機種

(出所) ⽇興リサーチセンター作成(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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図表 12 各業種のが 1 位〜10 位の単語

情報通信・サービス

電機・精密

その他

電⼒・ガス

運輸・物流

⾼周波

興⾏

経年

沿線

インバータ

視聴

⽕⼒発電所

船隊

カーエレクトロニクス

アニメ

沿線

コンテナ

真空

BPO

原⼦⼒

観光資源

計測

com

送配

ダイヤ

AV

番組

⽯炭⽕⼒発電所

列⾞

ＭＥＭＳ

ゲームソフト混焼

バリアフリー化

加熱

制作

エネファーム海運

プリンティング

通信サービス

原⼦⼒発電

不動産業

ワイヤレス

オンラインゲーム

ヒートポンプ運航

図表 13 各業種のが 1 位〜10 位の単語

(出所) ⽇興リサーチセンター作成

商社・卸売

⼩売

銀⾏

⾦融（除く銀⾏）

不動産

専⾨商社

全店

バンク

預り

空室率

卸売

⼤型店

住宅ローン

債券

分譲

商社

開店

リスクテイク

引受

不動産業

酒類

客数

中⼩企業⾦融アドバイザリー分譲マンション

⽔産物

陳列

銀⾏

証券

⽤地

安全保障

必需

融資

融資

物件

繊維

フォーマット

地域⾦融機関

投資信託

テナント

商

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⾦融サービスオフィスビル(出所) ⽇興リサーチセンター作成

4. 考察
4.1 課題⽂の抽出
本稿における判別モデルの性能評価に関して、100 ⽂中 87 ⽂について企業が今後取り組むべき課題を含んでいると判定されたことから、良好な精度と⾔えるだろう。
課題⽂の抽出結果において、「対処すべき課題」全⽂の数は 2012 年から 2016 年にかけて増加傾向であった。これは、対象を東京証券取引所の市場第⼀部に上場している企業としているため、対象企業数

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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⽇興リサーチレビューが増加していることが１つの要因として考えられる。しかしながら、抽出された課題⽂の数の割合は対象期間において増加傾向であった。「対処すべき課題」全⽂の数が増えているため、課題⽂の数が増えるのは容易に想定できるが、その上で課題⽂の数の割合が増えているのは、近年の有価証券報告書における課題に関する開⽰意識の⾼まりや、企業の事業規模や事業領域の拡⼤に伴う課題の多様化を⽰唆しているかもしれない。
抽出された例として、2009 年のトヨタ⾃動⾞と 2015 年の⽇本電信電話の課題⽂を挙げた。2009
年のトヨタ⾃動⾞の課題⽂では、課題と捉えている対象地域や、対象商品についての情報が記されており、事業戦略における課題に関する情報を得ることが出来た。2015 年の⽇本電信電話の課題⽂では、
⼈事⾯での課題が記されており、抽出された課題⽂から事業戦略以外の課題に関する情報も取得することが出来た。このように本稿における提案⼿法によって抽出した課題⽂は、企業の課題に関する情報を含んでおり、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。

4.2 業種特有の課題に関する単語の抽出
業種特有の課題に関する単語として、⾷品業種と⾦融（除く銀⾏）業種において抽出された単語は、それぞれ「加⼯⾷品、茶、ビール」、「投資信託」といった企業が取り扱う商品そのものに関すると推察される単語が抽出され、企業が今後注⼒すべき商品として課題に挙げている可能性が考えられる。エネ
ルギー資源業種では、「メタンハイドレート」という新たなエネルギー資源として期待される単語が抽出され、それに対する開発技術に関する課題を認識していることが推察される。⾃動⾞・輸送機業種では「軽⾃動⾞、燃費、⼩型⾞」といった単語が抽出され、国内市場で販売が好調な⼩型⾞及び軽⾃動⾞に関する事業戦略を課題として注⼒していることや、これらに必要な低燃費技術の研究開発が企業にとって重要な課題になっていることが連想される。電⼒・ガス業種では、「⽕⼒発電所、原⼦⼒、⽯炭⽕
⼒発電所、原⼦⼒発電」といった単語が抽出されており、2011 年 3 ⽉ 11 ⽇に発⽣した東⽇本⼤震災の影響による事業環境の変化に対応するための事業構造の⾒直しが注⼒すべき課題として挙げられているのかもしれない。⼩売業種では「⼤型店、開店、陳列、フォーマット、新店」といった単語が抽出され、新店や⼤型店舗及び陳列⽅法に関する店舗戦略に課題を抱えているということが考えられる。⼀⽅で、商品に関する単語は抽出されず、このことは企業が課題として商品戦略よりも店舗戦略を重視していることが推察される興味深い結果であった。
このように、業種によって事業環境や事業戦略、商品戦略、技術開発等の多岐にわたる課題に関する
様々な単語が抽出されたが、それらは各業種における課題を表していた。意外なことに経営戦略に関する単語はあまり抽出されなかった。このことは経営戦略に関する単語は業種を問わず課題とされるため、業種特有の課題としては抽出されなかったことが考えられる。

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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5. おわりに
本稿では、有価証券報告書の「対処すべき課題」における因果関係⽂以外の特徴⽂として企業の課題に関する記述の⽂の抽出を⾏った。その結果、企業の課題に関する情報を含み、投資判断に有益な情報となり得る課題⽂を抽出することが出来た。本稿の提案⼿法により情報収集の効率化を図ることが出来る可能性を⽰唆した。ただし、本稿で⽤いた抽出⼿法では、⼿がかり表現の有無の判定のみで判別を⾏ったため、⽂末が体⾔⽌め等のものは抽出対象から除外した。また、出現頻度が著しく低い⼿がかり表
現は⼿がかり表現の⾃動獲得⼿法で獲得することが難しく、そのような⼿がかり表現を含む課題⽂は対象外となっている。今後は、⽂末だけでなく、⽂頭、⽂中の表現や、係り受け、あるいは前後の⽂の内容などを考慮した判別モデルの作成が必要になるかもしれない。
さらに、抽出した課題⽂を⽤いて、業種特有の課題に関する単語を抽出することが出来た。今後の発展として、時系列での課題の変化の抽出や、課題のクラスタリング、他項⽬と対応させた分析等が挙げられるだろう。
＊ 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

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参考⽂献
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