# 学会記事
## 金融・経済ドメインを対象とした言語処理

坂地泰紀 $\dagger \cdot$ 和泉潔 $\dagger \cdot$ 酒井浩之 $\dagger$

## 1 はじめに

近年，機械学習手法や言語処理技術が高まってきたことを背景に，これらの技術を様々なドメインに適用しようとする流れが加速している，そのような中，金融・経済ドメインを対象にした研究が数多く発表されるようになり，決算短信，有価証券報告書，株主招集通知，経済新聞記事といった金融・経済ドメインの文書（金融テキスト）を自然言語処理により自動的に分析し，経済分析や投資先の選定に利用しょうとするなど，各証券会社や銀行もこれらの技術を取り入れ始めた.

金融の業務において，これらの金融テキストの分析は，従来は人手により行われてきた。しかし, 金融テキストの量は膨大であり, それらの分析には多大は労力と専門的な知識を要する.例えば，決算短信は決算期にもなると 1 日に数百と公開される。そして，決算内容を分析するためにそれらを素早く読み，把握する必要があるが，それを自然言語処理を用いて支援することができれば，業務の効率化に寄与することができる。しかしながら，また解決すべき課題が多く残されていることから，さらなる技術開発が望まれているのが現状である。これらの背景を鑑みて，我々は， 2020 年 3 月に開催された言語処理学会第 26 回年次大会 (NLP2020) において，テーマセッションの一つとして「金融・経済ドメインのための言語処理」を提案した。本セッションでは，想定を超えて 14 件もの発表があり，金融・経済ドメインを対象にした言語処理技術への注目が加速しているのを確認した.

金融・経済を対象とした言語処理では，様々なタスクが取り扱われている。決算短信や有価証券報告書，アナリストレポートの要約や，これらの文書を用いた株価・業績予測，さらに情報抽出や知識獲得，経済ニュースの機械翻訳などが挙げられる。これらの技術のいくつかは既にサービス化され，公開されている。それに合わせて，国内外の研究発表も活発化してきており, 本稿では, 金融・経済を対象にした言語処理の活性化について, 日本国内での動向と国際的な動向との両方から報告させて頂く.


## 2 国内での動向

## 2.1 金融情報学研究会を例にした国内動向

金融・経済を対象にした言語処理の国内での研究は, 主に人工知能学会において発表されている。人工知能の分野において，金融・経済に対する言語処理は金融テキストマイニングと呼ばれており, 金融分野と情報分野の融合を目指した研究会である金融情報学研究会 (SIG-FIN) ${ }^{1}$ での発表が多く,こちらの動向を紹介したい.

金融情報学研究会は, 人工知能学会第 2 種研究会「ファイナンスにおける人工知能応用研究会 (SIG-FIN)」として, 2008 年 9 月に第 1 回が開催された. その後, 2013 年 10 月に行われた第 11 回研究会より, 金融情報学研究会に名前を変え, 今に至っている. 当初は, 大学や研究機関からの発表が多く，実際に実務で利用するような証券会社や銀行に所属している実務者から発表は少なかった. しかしながら, 近年, 実務者からの発表, もしくは, 大学との共同研究の成果を共著者に入る形で発表されることが増えてきた。最近の 5 年間での金融情報学研究会における発表数と，第一著者が企業所属者である発表数，共著者に企業所属者が入っている発表数を推移を図 1 に示す.

図 1 において, 金融情報学研究会は年 2 回の研究会を開催していることから, 各年において 2 回ずつカウントしている ${ }^{2}$. 図 1 より, 近年は発表数も増え, また, 企業所属者が共著や筆頭に入っている発表の割合が増えてきている。この図から, 金融系企業からの, この分野に対す

図 1 金融情報学研究会における発表数の推移


第13回第14回第15回第16回第17回第18回第19回第20回第21回第22回第24回

## —発表件数 — 一 言語処理に関する研究発表数

図 2 金融情報学研究会における言語処理に関する研究の発表数

る期待の高まりが分かる，また，金融・経済における言語処理に関する発表数の推移を図 2 に示す.

図 2 より，徐々にであるが，言語処理に関する発表件数も増えてきている.

## 2.2 国内での研究例

国内で発表された研究として, 銘柄ごとの金融極性辞書を自動構築する研究，アナリストレポートを用いた株式リターンの予測，銀行が保有するテキストを用いた地域景況インデックスの生成, 決算短信からの業績要因や原因・結果表現の抽出，株主招集通知に打ける議案の自動分類などが挙げられる.

## 3 国際的な動向

金融・経済を対象にした言語処理は，言語処理系，データマイニング系，人工知能系のそれぞれの国際会議で発表されてきた。また，金融・経済を対象にした工学という幅広い対象を持つ国際会議として IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (IEEE CIFEr)があり，ここで発表されることが多い.

しかしながら，言語処理系や人工知能系のワークショップに目を向けると，国際的な動きは活発化してきており，COLING，AAAI, IJCAIなどの自然言語処理や人工知能の関連の様々な国際会議で関連するワークショップが開催されてきている。ここ $2 \sim 3$ 年の間に，言語処理や人工知能技術を用いた金融応用に関するワークショップは, 我々が把握しているだけでも 4 件, 新

たに立ち上げられている。以下でそれらを紹介したい。

## Economics and Natural Language Processing (ECONLP) ${ ^{3}$}

ECONLP は 2018 年に開催された ACL において, 初めて立ち上げられたワークショップであり，経済分析を対象にした言語処理についての発表がなされている。2018 年には 9 件の発表があり, 翌年の 2019 年は EMNLP-IJCNLP でのワークショップであり, 8 件の発表があった.

## Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP) ${ ^{4}$}

FinNLP は 2019 年に開催された IJCAI において, 初めて立ち上げられたワークショップであり，金融・経済分析を対象にした言語処理についての発表がなされている．FinNLPは同時に Shared Task も開催されており，2019年はPDF に含まれるテキストの文境界を発見するタスクであった. 2019 年には 14 件の発表があり，2020 年も IJCAI でのワークショップとして開催予定で, 17 件の研究がアクセプトされている。（FinNLP2020 は新型コロナの影響があり，開催が延期されている.)

## Knowledge Discovery from Unstructured Data in Financial Services (KDF) ${ ^{5}$}

KDF は 2020 年に開催された AAAIにおいて, 初めて立ち上げられたワークショップであり,金融・経済システムにおける非構造化データ（テキストや画像など）の分析を対象にした研究発表がなされている。2020 年には 14 件の発表があり，14 件のうち 6 件は，テキストを対象にしたものであった.

## Financial Narrative Processing Workshop (FNP) ${ ^{6}$}

FNP は 2018 年に開催された LREC において, 初めて立ち上げられたワークショップであり，金融・経済分析を対象にした言語処理についての発表がなされている。2020 年は Financial Narrative Processing and MultiLing Financial Summarisation (FNP-FNS 2020)として, COLING で開催予定となっている。2018 年は 9 件の発表があり， 2019 年は 11 件の発表があった. こちらのワークショップも Shared Taskを開催しており, 2020 年は 3 件（要約, PDF の構造検知,因果抽出）のタスクが設定された。
^{6} \mathrm{http} / / /$ wp.lancs.ac.uk/cfie/
}

## 3.1 国際的な研究例

国外で発表された研究としては, 経済レポートからの固有表現抽出や経済テキストからの因果チェーン構築，Twitter を用いたダウ平均株価の予測などが挙げられる。

## 4 まとめ

本稿では，国内だけではなく，国際的な金融・経済を対象にした言語処理の動向を紹介した。国内では，金融テキストマイニングの研究発表が盛んに発表されている金融情報学研究が盛り上がってきていることを示した. 特に, 企業が関係する研究発表数が増えてきていることから,現実社会でこれらの技術が導入され始めていることを示唆している. 国際的な動きとしては，金融・経済を対象にした言語処理を扱うワークショップが，いくつも新規に立ち上げられ，大きな会議で開催されるようになってきている. さらに，いくつもワークショップが存在するにも関わらず，発表件数が多いことから，現在の盛り上がりは続くと考えられる.

## 略歴

坂地泰紀：2012 年豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程電子 ・情報工学専攻修了. 博士 (工学)。2012 年株式会社ドワンゴ入社. 2013 年成蹊大学理工学部情報科学科助教. 2017 年東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻助教を経て, 2018 年より同特任講師.

和泉潔：1998 年東京大学大学院総合文化研究科広域学専攻博士課程修了.博士 (学術). 電子技術総合研究所 (現産業技術総合研究所) 勤務を経て, 2010 年より東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻准教授, 2015 年より同教授。

酒井浩之：2005 年豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程電子・情報工学専攻修了. 博士 (工学)。2005 年豊橋技術科学大学知識情報工学系助手. 2007 年より同助教. 2010 年からは同大学情報・知能工学系助教. 2012 年からは成蹊大学理工学部情報科学科講師. 2014 年より同准教授.