金融テキストにおけるセンチメント分析の課題整理

LLMの急激な発展に伴い，資産運用業界においてもAIファンドマネージャー(運用者)の期待が高まっているが，実際には様々な課題が存在する．ファンドマネージャーは多種多様な情報を元に，ファンドに含まれる資産(アセット)のポジションを変化させることで，運用収益を積み上げていくことが求められるが，その多種多様な情報のほとんどはテキスト情報である．経済指標や財務指標などに関しても，ニュースやアナリストレポートなどにコメント付きで記載されているため，数値情報に関しても間接的にテキスト情報として活用していることになる．したがって，テキストを入力することで各資産のウェイトを出力することができるモデルを作れば，ファンドマネージャーの業務を疑似的に模倣することが可能である．しかし，実際にテキストを入力してポジションを決めるハードルは非常に高く，NLP技術活用の現状は，ファクターモデルのファクターの一つとして，テキストから算出されたセンチメントスコアを使用する程度の活用にとどまっている．さらに，人間は大量の情報の取捨選択を行いつつ，時系列変化による評価や現状の資産間の相対的な評価を複雑に行っているため，言語モデルに同じことをさせるためには，最低限同じ量の情報の入力が必要になる．しかし，モデルに入力できるテキストの量には限界があり，大量の入力を受け入れ可能なモデルであっても，ある一定量を超えると性能が低下することが報告されている[1]．このような背景から現在は，各テキストに対するセンチメント分析の結果を集計することでセンチメントスコアを算出し，分析や意思決定に活用する研究が盛んに行われている．しかし，実際に実務の資産運用の現場において，金融テキストから算出されたセンチメントスコアの使用は限定的である．その理由は様々だが，センチメントスコアを使用したとしても，コストやリスクに見合った十分なパフォーマンスが得られないことが理由の一つとしてあげられる．また考察にはいろいろと記述があるものの，その大半は「情報がすでに織り込まれている」ことが要因としてあげられている．しかし，十分なパフォーマンスが得られない原因には，それ以外にも意識されていない課題や，手をつけることができていない課題が存在している．そこで本研究では，従来の金融テキストにおけるセンチメント分析の課題とその解決の糸口をいくつか示す．課題を明確に示し，整理することで，金融テキストにおけるセンチメント分析が今後より発展することを期待している．