であると考えられる．特に，株主還元への施策や各各企業はIR（InvestorRelations）活動として，決算事業セグメントの説明に関する自社発信内容に対す短信や有価証券報告書等を通し，機関投資家や個人る外部専門家の評価を各項目毎に把握できるとは各投資家等へ企業の情報を開示する．IR活動におい企業のIR担当者にとって有用であると期待される．て，自社の発信内容に対する外部からの評価の把握このような背景のもと，本研究ではIR文書やアは重要な事項である．特に事業セグメント単位でのナリストレポート等の金融文書からの「事業セグメ評価の把握は有用だと考えられる．このような背景ント言及文抽出手法」の開発を目指す．特に，新規のもと，本研究では，金融文書からの「事業セグメ上場会社や組織改組等により事業セグメントが変更ント言及文抽出手法」の開発を目指す．セグメントされた場合における活用を考慮し，教師なしでの抽情報の抽出に関する既存アプローチとして，事業セ出手法開発を目指す．ここで,アナリストレポートグメント名の検索をベースとするアプローチがあとは，証券アナリストが企業の経営状態や収益力る．一方，本アプローチでは関係会社の記載やサーなどを分析・調査し，まとめたレポートのことであビス名・取扱商品のみが書かれた文の抽出には対応り，その記載内容が株式リターンや各企業の業績のできないという課題がある．そこで，本研究では大増減に関連することが報告されている[10,9]．例え規模言語モデル及び有価証券報告書内の事業セグメば，アナリストレポートと決算短信，双方から事業ント説明記載を利用することで検索単語を拡張し，セグメントに関して言及している文を抽出し，セグ既存アプローチを改善することを提案する．さらメント単位で紐づけることで，自社発信内容に対すに，本取組みの発展として，アナリストレポートのる外部の反応を把握することが可能となる．セグメント別センチメント分析や決算短信へのアナ「教師なし」での「事業セグメント言及文抽出」リスト反応の生成を試みる1）．に関する取組みの一つに「セグメント名の検索」をベースにしたアプローチ[6,7]があり，その有効性

も検証されている．一方，本アプローチでは関連会各企業はIR（InvestorRelations）活動として，決算社やサービス名・商材等のみを記載する文の抽出に短信や有価証券報告書，統合報告書等の開示を通は対応できないという課題がある．し，機関投資家や個人投資家等へ企業の情報を開示そこで，本研究では，有価証券報告書上の事業セする．このIR活動は，透明性の確保，企業と投資家グメント説明記載から各事業セグメントに関連するとの間の信頼関係の構築，市場の期待値の管理，危単語を取得し，検索に利用する単語を良質な形で拡機管理，競争優位の獲得，等の上で重要な活動の一張することで「関連会社やサービス名・商材等にもつである[1]．特に2023年1月31日，金融庁が「企対応可能」にすることを提案する．関連語の取得に業内容等の開示に関する内閣府令」等の改正を公表は，自然文への対応のため大規模言語モデル（LLMした．結果，各企業はESGやSDGs等の非財務情報）を活用する．実データを用いた検証の結果，提案の開示も求められており、各企業のIR活動は益々手法を用いることで「事業セグメント名」をベース重要なものになると想定される．ここで，各企業のとする既存アプローチに比べ高い性能で「事業セグIR担当者にとって「自社IRが機関投資家にどう捉メント言及文」を抽出できることを実証できた．さらに発展として，アナリストレポートの「セグ1）本予稿上の記載内容は著者個人の見解であり所属組織の意向には関係ありません．メント別センチメント分析」及び「決算短信からの―1285―.アナリスト反応（セグメント別）の生成」を試みた．