近年，マクロ経済分析においてテキストを定量化し経済変数との関係を分析することが盛んに行われているが，従来のテキスト定量化手法では文脈情報等が捨象されるという課題があった．本研究ではファクターモデルの枠組みで埋め込み表現を活用することで，従来手法で捨象されていたテキスト情報を抽出する方法を提案する．景気ウォッチャー調査のコメントを対象にモデル化を行い，それがインフレ率の予測において従来手法より高い予測精度を達成することを示した．さらに，有効求人倍率の予測に応用し，提案手法の下で同調査が経済変動を広く捉える情報源となりうる可能性を示唆した．

マクロ経済分析において，テキストは経済指標では捕捉しきれない経済主体の心理状態の把握やナウキャスティング1）の情報源として有用である．日本の経済分析に活用される代表的なテキストソースとして，内閣府が実施する「景気ウォッチャー調査」がある．同調査は景気動向に敏感な職業に従事する全国の人々から毎月コメントを収集しており，経済政策立案や投資判断などに幅広く活用されている．景気ウォッチャー調査のコメントを定量化し，経済分析に活用する研究は数多く行われてきた[1,2]．テキストを定量化し，経済分析に活用する方法は広く用いられてきた[3]が，その定量化の過程でテキストに含まれる文脈情報やニュアンスが捨象されるという課題があった．近年，自然言語処理技術の発展により，文脈情報を保持したままテキストを埋め込み表現(embedding)に変換することが可能となった．埋め込み表現を用いれば，情報を捨象して1）経済指標の発表を待たずに経済状態を推定すること．しまう従来のテキスト定量化手法を用いずとも，テキストを数値化することが可能である．しかしながら，埋め込み表現は高次元ベクトルであり，サンプルサイズが限られる経済分析において埋め込み表現をそのまま学習に用いると過学習に陥るという課題が想定される．本研究では，経済変数の予測精度向上を目指し，景気ウォッチャー調査のコメントの埋め込み表現を経済分析で活用する手法を提案する．複数のドメインにおける実証分析の結果，提案手法は従来のテキスト定量化手法を用いた場合よりも高い予測精度を達成することを示した．