金融テキストマイニングでは，極性付与は重要なタスクであり，大規模言語モデル(LLM)の進歩により，適用が広がっている．一方，従来の分析対象は決算短信やニュースが中心であり，極性がテキストに直接記載されている，推論が不要なタスクである．しかし，実務上の投資判断を鑑みると，直接的に極性が記載されていないテキスト情報に対して，バックグラウンドを踏まえつつ極性を推論することが求められる．そこで本研究では，LLMの推論能力を活用し，業種に関する情報を入力し，ある特定の重大イベントが当該業種に与える影響を推論させる極性付与タスクに取り組む．そして，その出力が実務的にどの程度有用であるか検証する．

金融に関連する膨大なテキストから業務効率化や投資意思決定に有益な情報を識別・抽出し，その情報と金融市場の関係性を発見・分析する技術は金融テキストマイニングと呼ばれている[1]．金融テキストマイニングにおいて，特に重要なタスクの一つに，極性(センチメント)の付与がある．極性を付与する方法は辞書ベースの手法と機械学習ベースの手法に大別できる（2章参照）．後者の手法に関連し，大規模言語モデル(LLM)の技術進展，特にOpenAIが開発したChatGPTのAPIを介した利用が容易に可能となった．それに伴って，これまで困難であった様々なタスクに対して実務で使用できる高精度の結果をもたらし，その応用領域が拡大している[2,3,4]．極性付与のタスクにおいても，Lopezら[5]は，ChatGPTはニュースのヘッドラインの極性を適切に評価でき，その後の株式リターンに有意に正の相関関係があることを実証した．しかし，GPT-1，(下図)GPT-2，BERTなどのモデルでは相関関係が見られないこともあわせて報告されている．また，Pelsterら[6]は，アウトオブサンプルの検証においても，ChatGPTの決算発表の極性評価と将来の業績発表および株式リターンとの間に正の相関関係があることを実証した．一方で，金融テキストマイニングにおける極性付与は，日々の企業業績に関するニュースや決算短信，有価証券報告書に記載されている文を対象にしている．これらデータに対する極性分析は，事後的に過去の状況を分析するには非常に有力である．ただし，ある企業についてのテキストの情報がポジティブまたはネガティブかは直接記載されているものが大多数であるため，推論が不要な極性付与タスクであるといえる．しかしながら，実際の資産運用における投資判断を鑑みると，運用者は将来または仮定したイベントに対して推論を行い，業績あるいは株価に対してポジティブかネガティブかを判断し意思決定を行っている（図1参照）．この点を考慮すると，直接的な業績への影響などが記載されていない，あるイベントに関して記載された文や文章に対して，業種特性などを踏まえてポジティブなのか，ネガティブなのかを推論することができるかという極性付与タスクに取り組んでいく.必要がある．例えば，Covid-19が世界的に流行する前(2020年1月)の段階で，感染力の強いウィルスが世界的に大流行した場合に，各業種に対してどのような影響が考えられるかを，理由と合わせて極性を付与することが期待される．そこで本研究においては，LLMの推論能力を活用し，業種に関する情報を入力し，ある特定の重大イベントが当該業種に与える影響を推論させる極性付与タスクに取り組む．具体的には，LLMに対して，あるイベントが特定の業種おいてどのような極性を持つのかをプロンプトとして入力し，その出力が実務的にどの程度有用であるか検証する（付録の図2参照）．