銘柄テキスト情報と銘柄数値情報をハイブリッド活用した企業間類似度の獲得

出資判断や自社IR活動，テーマ型投資信託の組成，事業推進時のパートナー選定といった金融実務の場において，類似企業間や競合企業間での比較分析を行うことが多い．例えば，自社IR活動においては自社と競合他社の比較を行う．また，テーマ型投資信託の組成においては，「生成AI」や「半導体」等の特定のテーマに関連する、または影響のある企業を洗い出した上，比較・分析を行う．特定の企業への出資や事業推進時のパートナー選定時にも，類似企業間での比較を行うことが多い．以上を踏まえると，金融実務の場において，「類似企業を自動検索できること」は非常に有用であると考えられる．このような背景のもと，本研究では類似企業の検索に有効な「企業間類似度の算出手法」の開発を目指す．ここで，「企業間類似度の算出」に関する有用なのがBERT[1]やGCN[2]等を活用した企業埋込表現である．例えば，[3]では決算短信やForm-10K等の銘柄テキスト情報を活用した企業埋込表現を構築し，[4]では銘柄間の情報を元に埋め込みを獲得することで企業埋込表現を構築する．また，[5]では因果チェーンを用いて構築される銘柄間ネットワークと銘柄テキスト情報を組み合わせることで個別銘柄情報と銘柄間情報を同時に考慮した企業埋込表現を獲得している．これらのテキストデータをベースとする埋込表現は有効である一方，経済・金融分野においては株価や売上の推移やセグメント別売上等の数値データや株のや特定投資株式を始めとする株式保有情報等，企業間類似度を測る上で有用と考えられる数値データも多く存在し，これらの金融数値データとテキストデータを組み合わせることでより有用な「企業間類似度」を算出することが期待される．一方，これらの数値データが既存手法において十分に活用されているとは言い難い．そこで，本研究では，銘柄テキスト情報だけでなく，セグメント別売上や株価時系列データ，株式保有情報も活用した「テキスト情報」と「数値情報」をハイブリッドに活用した企業間類似度を提案する．また，提案手法を他の手法と比較し，その特徴やその実タスクにおける有効性を観察する．