事業セグメントに着目した有価証券報告書からの文脈抽出とキーワード生成による類似企業検索

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．