株価変動に関する記事は，変動の要因を分析する点で有用であるが，人手で作成するには手間と時間がかかるため，十分な量が存在していない.本研究では，大規模言語モデル(LLM)を用いて記事を自動生成する手法を提案する．日々の株価変動率ランキングに基づく日本語データセット“JFinSR”を構築し，記事と株価変動要因に関する情報を収集した．このデータセットを用いたfew-shot学習により，株価変動要因から高品質な記事を生成する手法を実現し，zero-shotより優れた性能を達成した。

株価の変動に関する情報を提供するニュース記事は，単に株価の変動幅を示すだけでなく，価格変動を引き起こした要因についての分析も提供するという点で有用である．通常このような記事は，人手で書かれることが一般的であるが，現時点で十分な量の記事が存在しているとは言えない．そこで，本研究では，自然言語処理の分野で高い性能を発揮している大規模言語モデル（LLM）を用いることで，大量の記事を自動で生成することを目的とする．本研究の目的の概要を，図1に示す．記事生成モデルは記者と同様に，変動の要因となったと考えられる情報を探し，それを基に記事を書く必要がある．そのような情報は，企業のプレスリリースや決算報告書など，様々な形式で公開されるため，単にそれらを入力として記事を生成しても，高品質な記事を生成できるとは限らない．以上を踏まえ，記事生成の第一段階として，1日の株価変動率ランキングを用いた金融記事生成のための日本語データセット“JFinSR”を構築する．JFinSRは，株価変動率上位50銘柄のランキングおよび記事と，株価変動要因に関する情報とで構成される．続いて“JFinSR”を用いて，LLMのfew-shot学習を行い，株価上昇・下落要因から高品質な記事を自動生成する手法を実現した．zero-shotとfew-shot学習でそれぞれ生成された記事を比較し，few-shot学習で生成された記事が，ROUGE-1およびROUGE-Lの評価指標において，より高いスコアを達成したことが示された．