国内金融ADR機関が公開する紛争解決事例を整理・統合し,申立人および被申立人それぞれの主張文と和解の有無から構成されるテキストデータセットを構築した．さらに,双方の主張文を同時に入力とする言語モデルを用い,和解判断を予測する枠組みを検討した．数値実験の結果,複数機関の事例を統合して学習することで,単一機関データを用いた設定と同等またはそれを上回る予測性能が得られることを確認した．本研究は,金融分野の紛争事例を対象とした言語処理研究に向けた基盤的なデータ構成を提示するとともに,和解判断予測タスクの可能性が期待される．

金融分野では,勧誘,営業,取引の各段階において法令遵守や説明責任といったコンプライアンスが重視されている．近年は金融商品の複雑化や取引形態の多様化により,金融機関に対するコンプライアンス要請が一層高まっている．一方で,顧客とのトラブル（以下,紛争）の発生を完全に防ぐことは難しく,金融機関のコンプライアンス向上に向けては,紛争の要因や和解に至る過程を体系的に理解することが求められている．このような金融分野の紛争を裁判外で調整する制度として,AlternativeDisputeResolution（ADR）が整備されている[1]．日本では,銀行・証券・保険などの分野ごとに業界団体が金融ADR機関を運営し,申立人と被申立人双方の主張から和解に向けた交渉が行われる．これらの機関は,事例の概要や当事者の主張,和解の有無を要約した形で公開[2,3,4,5,6,7,8,9]している．言語処理分野では,法的文書や議論を対象とした対立構造や判断結果予測に関する研究[10,11,12,13,14,15]が進展しているが,金融ADRのように制度や商品構造,説明義務といった産業固有の要素が反映された主張文を対象とした分析は十分に行われていない．本研究では,国内金融ADR機関が公開する紛争解決事例を整理・統合し,申立人文,被申立人文,および和解の有無から構成される統一的なデータセットを構築する．さらに,著者の過去研究[16]では,単一のADR機関で行ったモデルを検討しており,申立人文と被申立人文の対を同時に入力とする言語モデルを用い,和解に至る確率を予測する枠組みを検討する．本研究の貢献は,金融分野の紛争テキストを対象とした言語処理研究として,(1)国内金融ADR機関が公開する事例を整理し,申立人文・被申立人文と和解可否からなるデータセット構築の方向性を示す点,(2)二者の主張文を同時に入力とする言語モデルにより,和解判断を推定するというタスクを定式化する点である．以降,第2章で関連研究を整理し,第3章でデータセットの概要を述べる．第4章でモデルの構成を示し,第5章で数値実験,第6章で結果を示し,第7章でまとめを述べる．