中央銀行の要人発言にタカハトセンチメントを付与するタスクは,金融実務家にとって重要でありながら,商用利用可能なアノテーション付き学習データの提供はまだ行われていない.本研究では,プロンプトエンジニアリングを用いて,大規模言語モデル（LLM）を活用したセンチメント推定の精度向上を検証した.その結果,センチメント付与ガイドラインを含むプロンプトを用いることで,ファインチューニングされた小型モデルよりも高い精度を達成するケースが存在することが明らかになった.

米国の連邦準備制度（FederalReserveSystem,以下「Fed」と略称）は,2022年3月に長らく0%付近で維持されていた政策金利を引き上げ,2023年7月までの約1年半で合計5%の引き上げを行った.これに伴い,米国の10年国債の指標金利も約半年間で2%上昇し,FTSE世界国債インデックスは最大19%,S&P500種指数は最大17%下落し1）投資家に大きな影響を及ぼした.中央銀行の金融政策が市場与える影響は大きく,その動向を分析することは市場参加者にとって重要な課題である.Fed高官のスピーチや公開市場委員会（FederalOpenMarketCommittee,以下「FOMC」と略称）の議事録は,政策決定者からの直接的なメッセージであり,金融政策や経済環境に対する彼らの見解が反映されている.これらを詳細に分析することでFedの政策がタカ派（緊縮的）か,ハト派（緩和的）かを判断することの価値は大きい.自然言語処理技術を用いたFedのテキストデータ分析は多く行われており,例えば[1]や[2]は,LDAを用いたトピック抽出と極性辞書によるセンチメント分析を組み合わせ,資産価格への影響を分析している.しかし,[3]が指摘するようにFed要人の発言には1）Bloombergによる婉曲表現が多く,テキスト外の情報を参照しないと意味が理解しにくいケースも多い.Fed高官の難解な文章をさすFedspeak[4]という表現すら存在する.難解なFedspeakをルールベースの極性推定だけで読み解くことは難しい可能性があり、実際[5]や[6]は,独自にタカ,ハトのアノテーションを付与したデータセットを用いてBERTやRoBERTaなどのTransformerベースのモデルでファインチューニングを行い,タカハトセンチメントの付与タスクにおいてルールベースのモデルを上回る精度を達成したと報告している.ただし,前者のデータセットは公開されておらず,後者は商用利用が制限されている.金融実務家にとってタカハトセンチメントの付与は重要なタスクであるが,現在利用できるアノテーション付きの学習データセットは限られている.ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）がファインチューニングなしで従来の自然言語処理タスクを高精度で処理できるという報告が増えている中[7][8][9],プロンプトに様々な工夫を加えることで,従来のアプローチでは解決が難しい問題に対しても新たな可能性が開ける.金融政策に関連するテキストデータの分析においてもLLMが優れた解釈能力を発揮し,より複雑なニュアンスやコンテキストを理解することが期待される.上記のような背景から本研究ではLLMを利用してタカハトセンチメントを効果的に識別する方法を検証する.