本研究では，テキストデータを用いた株価のリターン予測タスクにおいて，独立成分分析(ICA)を適用することで解釈性の向上を目指す．近年，リターン（株価の変化率）の新たな予測変数として，テキストデータから得られる埋め込み表現が注目されている．ただし，テキストの埋め込み表現の各次元を変数として用いる手法では，個別の埋め込み次元を解釈することは困難である．そこで，本研究では，埋め込み表現に対してICAを適用することで，株価の変動の解釈可能性を向上させることを目的とする．実験の結果，意味的に解釈可能な複数のトピックが抽出され，これらのトピックは株価変動と関連性を示すことが確認された．

リターン（株価の変化率）は，投資の収益性に関わる重要な要素である．従来，リターン予測タスクでは，量的データを基にした経済・金融変数（終値・マクロ経済指標等）を説明変数に用いることが一般的であった．しかし近年では，説明変数として，財務報告書やニュース記事等のテキストデータから得られる情報が注目されている．Chenetal.(2022)[1]はニュース記事の埋め込み表現を説明変数として用いるモデルを提案し，リターン予測の精度向上を示した．しかし，精度向上が達成される一方で，埋め込み表現を説明変数として利用することで解釈性1）の低下が生じている．埋め込み表現の個別の次元から意味的特徴を解釈することは難しく，予測に寄与した要因を解釈することは容易ではない．しかしながら，投資の意思決定において判断の根拠を明確化することは重要であり，埋め込み表現の解釈性の向上が求められる．1）本研究では解釈性を「予測モデルにおいて，説明変数が目的変数に与える影響の根拠を説明できること」と定義する．そこで本研究では，次元削減手法の一つである独立成分分析(ICA)[2]を用い，文章埋め込みを意味的に解釈可能な成分に変換し，各成分が予測に寄与した要因の解釈性を向上させる．ICAは単語埋め込み次元を意味的に解釈可能な次元に変換できることが知られており[3]，文章埋め込み次元への応用が期待される．本研究では，独立成分に変換した後の各独立成分を一つのトピックと見立て，各独立成分の成分スコアの高いテキスト集合を大規模言語モデル(LLM)に与え，トピック名を生成することで，文章埋め込みの解釈性の向上を図る．評価実験では，株式掲示板テキストから取得した文章埋め込みに対してICAを適用した独立成分について，トピックの品質の検証，解釈性の検証を行った．また，独立成分を説明変数として用いた際の予測モデルへの影響を明らかにするため，リターン予測の精度検証も行った．その結果，独立成分に変換した文章埋め込みを利用することで，予測モデルの解釈性の向上が示唆された．また，予測精度は向上し，予測性能への悪影響は観測されなかった．.