会計不正は発覚後の損失が大きく，早期検知が重要である。近年は，財務開示文書に含まれるテキスト情報を対象とした研究が進む一方で，数値情報とテキスト情報の役割を明示的に区別し，自然言語処理手法を複数組み合わせて体系的に比較した検証は十分でない。本研究では，数値情報のみ，テキスト情報のみ，および両者を組み合わせた条件の下で，TF-IDF，Word2Vec，BERTを用いた手法，ならびに大規模言語モデルによる推論を対象として，会計不正検知性能を比較する。

会計不正検知は，観測可能な公開情報から不正の有無を推定するという点で，一般に不均衡データ下の分類問題として位置づけられる。実務的観点からは，会計不正は企業活動および資本市場に深刻な影響を及ぼし，発覚後には財務的損失に加えて，調査・訂正・再発防止対応に多大なコストを要する。そのため，公開情報に基づく早期の不正検知は，学術的にも実務的にも重要な研究課題である。従来の会計不正検知研究は，財務比率や会計数値に基づく統計的手法を中心に発展してきたが，近年では自然言語処理技術の進展に伴い，企業が公開する財務開示文書に含まれるテキスト情報を活用した研究も増加している。日本において有価証券報告書は，投資家に対して企業の財務状況や経営の実態を包括的に伝えるための主要な財務開示文書であり，財務諸表に基づく数値情報に加えて，事業内容，リスク要因，経営者による分析など，企業活動を理解するための多様なテキストを含んでいる。例えばYazawaら[1]は，有価証券報告書テキストと財務数値を併用することで会計不正検知性能が向上することを示した。またSugiuraら[2]は，日本の財務開示文書を対象としたベンチマークデータセットEDINET-Benchを公開し，大規模言語モデル（LLM）を含む多様な手法を評価している。しかし，既存研究では，財務数値に基づく数値情報とテキスト情報の役割が必ずしも明確に整理されておらず，また伝統的手法からBERT，LLMまでを同一条件下で体系的に比較した検証は十分ではない。本研究では，有価証券報告書を対象とし，数値情報とテキスト情報を明示的に区別した上で，会計不正検知におけるそれぞれの有用性を検証することを目的とする。具体的にはEDINET-Benchを用い，数値情報のみを用いる構成，テキスト情報のみを用いる構成，および両者を結合した構成の三条件を定義し，複数の手法における性能を比較する。本研究の貢献は，(1)数値情報とテキスト情報を明確に分離した評価枠組みを提示する点，(2)TF-IDFやWord2Vecといった伝統的手法から，BERTのファインチューニングおよびLLMまでを統一条件下で比較する点にある。これにより，会計不正検知においてどの情報がどの程度有効であるかを整理し，今後のモデル設計に対する基礎的知見を提供する。