クエリ対応の事前要約を伴う大規模言語モデルによる企業事業概要生成

企業活動に関する情報は、さまざまな場面で利用される。たとえば、市場での投資家が投資判断を行うことや、事業の見通しをたて、経営計画をたてることなどに主に利用される。これらは、日々のニュースや決算のタイミングで取得される開示資料などが利用されるが、これらは、上場企業に限った情報としても、およそ4000社分の情報があり、大量かつ高頻度に処理する必要がある。これらの膨大な資料を使い、企業分析を実施すると、企業価値の判断など金融工学や財務会計のような方法を使うほかに、テキストベースのものについては情報抽出や要約などの定性情報を使って、情報を整理することがよく行われる。従来では、多量のテキストデータから機械的に必要な情報を抽出し、整理・構造化を行うことが多く、ニュースや経済情報、市場で開示される企業情報から、いち早く情報を分類・抽出[1,2,3,4,5,6,7]することが必要とされてきた。一方で、テキストデータをさまざまな観点で要約し、情報を整理することも行われる。このアプローチでは、機械学習やデコーダ型の深層学習モデルを利用することが多いが、生成AIによる検索拡張生成（RAG：Retrieval-AugmentedGeneration）[8]を利用することが運用には適当と考えられている。RAGは、LLMへの事前学習による知識の追加を行うのではなく、生成に必要な外部知識を入力としてあたえることで、知識を効率的に拡張する方法である。RAGを用いることで、情報の構造化にとどまらない、高度な要約文の生成やユーザーからのクエリに応じて生成結果を変えるインタラクティブな機能を持たせることが可能とされている。本研究に関連するものとして、著者は、企業に関する複数の情報を外部情報とし、生成AIを使って事前に要約を行った外部情報でRAGを行うことで事業概要を生成するシステムを提案した[9]。著者による先行研究に準じ、生成する概要文の数を増やし、提案手法による品質向上を議論する。本章では、本研究の背景を述べた。第2章では、利用するデータの詳細を述べ、3章では、提案手法の概要を解説する。4章では提案手法を実際のデータに適用し、5章でその結果を述べる。最終章で、本研究をまとめる。