本研究では，株価予測のために毎日新聞の記事を表整理技術とChatGPTを用いて分析している．分析から，日経平均株価に影響を与える22の主要因が特定された．また，ChatGPTが新聞データを抽出し，表形式で表示できることがわかった．さらに，ChatGPTに表整理技術を統合することで，高効率で大規模な表生成手法を構築した．この手法は緩い基準を用いて0.88を達成している．日経平均株価に関連する記事で頻出する項目を体系的に表にし，その項目に対して株価指数がどのように上昇・下降するかを表に示した．機械学習の素性となるカテゴリをChatGPTを利用して取り出すことで，知見獲得を目的とする特殊な状況での株価の上昇下落の予測性能が向上することを確認した．ChatGPTによるカテゴリにより，株価の上昇下落の理由がわかりやすくなった．ChatGPTによるカテゴリを利用して，同種のカテゴリを持つが挙動が異なるデータの分析も行った．

Bollenらによると，株価の予測がTwitterの感情分析によってある程度達成できる[1]．機械学習や深層学習が，新聞から抽出された情報に基づいて株価を予測するために様々な研究で使用されている[2,3,4,5]．新聞には一般的な経済情勢や株価の変動に関する貴重な洞察が含まれている．株価予測の精度を向上させるために，本研究では，新聞から特に株価に関連する文章を調査した．新聞によく見られる株式関連コンテンツの種類を特定するために，表整理技術[6]とChatGPTを使用した．本研究は日本語の文章を用いて行われた．本稿は文献[7,8,9]の研究も紹介している．2節とA節は文献[7]で，2節から5節とA節とB節は文献[8,9]でより詳細を述べている．