事業セグメントに着目した類似企業の特定は，ポートフォリオの構築や，資産価格や債券金利の適切な設定など金融機関の主要業務に関わる重要な課題とされている．類似企業の特定は，各社の事業セグメントに基づき異なる粒度で各企業に独自のカテゴリーを割り当てた業種分類に基づいて行われる．しかし，複数の業種にまたがる事業をもつ企業の場合，ひとつの企業に複数の業種を割り当てることができないため，類似企業を適切に特定することが困難である．そこで本研究では，有価証券報告書で報告された事業セグメントの記述よりキーワードを抽出し，その周辺のコンテキストを含めてベクトル化することで，多様な意味や潜在的な文脈を抽出する手法と，大規模言語モデルの内部知識に基づき企業の一般的な業種イメージをキーワードとして表現する手法を組み合わせるハイブリッド検索手法を提案した．これにより，従来の業種分類では困難だった，事業セグメントを考慮した類似企業検索を実現した．評価実験により，業種抽出性能と株式投資のリターン相関の評価において，提案モデルがベースラインモデルを上回る性能を示した．

類似企業の分析は，企業を公平に比較し，パフォーマンスを比較することにつながるため，金融機関において重要なタスクとされている．類似企業の分析が迅速かつ正確に実施可能になると，特定された類似の企業グループに対して金融政策や規制変更がどのような影響を与えるかを分析できるようになり，また，同一のセクターに属する企業間で財務データの異常値を検出し，これらのデータを用いてポートフォリオのリスクを最小化し，最適な投資ポートフォリオを構築できるようになるため，その入力：クエリの企業[0.3,0.1,0.2,0.4,0.8][0.1,0.1,0.4,0.3,0.7][0.9,0.8,0.1,0.2,0.3]入力：有報各企業の表現ベクトルハイブリッド検索[”ダイカスト”,“自動車部品”,“金属加工”]LLM内部知識[”運輸”,“配送”,“倉庫”,“管理”][”IT”,“コンサル”,“ライセンス”]出力：類似企業ランキングLLMの生成したキーワード入力：企業名0.90.60.4実現が期待されている．類似企業の検索は，日本取引所グループ（JapanExchangeGroup,JPX）によって作成された東証33業種の業種分類システムなどを用いることが一般的である1）．一方で，業種分類システムを用いた類似企業の特定では，複数の業種にまたがって活動する企業を見逃してしまう可能性があり，また，流動的に変化する企業の事業セグメントを捉えられない可能性がある．例えば，小売業にはオンラインストアや実店舗も含まれていることがあり，事業再編により事業や企業の構成・編成が作り直されることもある．さらに，異なるデータベンダーは，同じビジネスに異なるコードを割り当てる可能性がありその定義に揺らぎが発生することがある[1]．このように，従来の業種分類システムは，企業の業種を特定するために広く用いられている一方，類似企業の特定に用いるには限界があることは明らかである．このため，金融機関では，より解像度の高い企業分析を実現することを目的として，データベンダーから提供されるデータセットを超えて企業の類似性を比較可能な手法が求められている．有価証券報告書（有報）は，日本の上場企業が年次で提出する法定開示書類であり，事業の状況，財務情報，リスク情報，企業ガバナンス，株主情報などが記載されている．このため，有報は従来の手法1）https://www.jpx.co.jp/.では捉えにくかった企業同士の関係を抽出するためのデータソースとして注目されており，様々な情報抽出手法が提案されている[2,3,4].しかしながら，事業セグメントに関する情報は，数値データとしてではなく，テキストデータとして記載されていることが主なため，金融工学の分野で提案される財務情報への適用が想定された数理モデルを直接適用し分析を行うことが困難である．そこで本研究では，自然言語処理を用いて有報に含まれるテキストデータより抽出した事業セグメントを用いて企業の類似性を比較可能な手法を提案する．本研究の貢献は次のとおりである．図1に提案モデルの概要を示す．1.有報全体より事業セグメントを表す文脈を含むチャンクを抽出する文脈ベクトル検索を提案．