本研究では，上場会社の有価証券報告書における「研究開発活動」欄のテキストを用いて，上場会社の研究開発活動の内容の経時的な変化を定量的に把握することを目指す．具体的には，2013年度から2024年度までの年次別のコーパスを対象に，文書属性を取り込めるStructuralTopicModelを適用し，研究開発活動の主要トピックとその出現比率の推移を分析する．実験の結果，対象期間における，生成AI関連およびサステナビリティ関連のトピックの拡大と，業種間のトピックの推移の差異が確認された．

企業の研究開発は，企業の将来の収益性を左右する重要な要素であり，研究開発費の総額や研究開発の内容等に関する情報は，企業の経営方針や将来の収益予測に関する重要な投資情報として位置づけられている[1]．日本では，法定開示書類である有価証券報告書を通じて，上場会社による研究開発活動について開示が行われ，投資家はEDINETを通じてそれらを閲覧することが可能である．しかしながら，有価証券報告書における研究開発活動の記述は，研究開発費を除くと定性的要素が大きく，大量の上場会社についてその内容を長期にわたり体系的に比較することは容易ではない．一方で，開示資料の電子化と自然言語処理技術の進展を背景に，上場会社の開示資料におけるテキストを大規模に扱うアプローチが活用されている[2,3,4,5]．そのなかでも，語彙が多様な領域のテキストでは，キーワード集計に代えて，文書集合から潜在テーマを抽出するトピックモデルが有用であると考えられる．ただし，代表的なトピックモデルの手法であるLatentDirichletAllocation(LDA)[6]では，年次や業種といった文書属性を，モデル内で直接扱えないため，属性別の比較は推定後の集計に依存しやすい．これに対して，StructuralTopicModel（STM）[7,8,9]は，トピック比率を文書のメタデータの関数としてモデル化できるため，年次や業種を踏まえたトピックの変化を確認できる．そこで，本研究では，上場会社の有価証券報告書における「研究開発活動」欄のテキストを対象に，STMによって，研究開発活動の主要トピックとその出現比率の推移を，2013年度から2024年度までの長期間にわたって分析する．これにより，研究開発のトピックの推移を，業種の差異を考慮しつつ捉えることを目指す．本稿の構成は次のとおりである．第2章では関連研究を述べ，第3章では本研究で使用するデータセットをまとめる．第4章では分析手法について述べ，第5章で実験について述べた後，第6章で結論と今後の課題を述べる．