大規模言語モデルを用いた有価証券報告書の表質問応答

有価証券報告書は，上場企業が金融商品取引法に基づいて作成・提出する法定書類であり，企業の財務状況や事業内容、経営方針などを投資家や株主に明らかにするためのもので，企業の透明性を高め，投資判断に役立つ情報を提供することが目的である．企業別の有価証券報告書を分析することで，企業間の比較が可能である．有価証券報告書は通常，年度ごとに作成され，提出期限は決算終了後3ヶ月以内とされている．企業が提出した有価証券報告書は，金融庁のEDINET（電子開示システム）を通じて一般に公開されており，誰でも閲覧することが可能である．EDINETで公開されている有価証券報告書は，主にXBRLの形式であり，EDINETのサイトもしくはAPIを通じて，有価証券報告書を直接にダウンロードすることができる．有価証券報告書のXBRLファイルにはタクソノミやインスタンスの情報が含まれており，このタクソノミを解析することで，構造的な正確さを保つデータを抽出可能である．しかしながら，企業間の有価証券報告書を比較する際に，二つの課題があった[1]．一つ目は，有価証券報告書中の表は，全てがタクソノミが付与されているわけではないという点である．木村らの研究によると，TOPIX100の企業の有価証券報告書は，約18%しかタクソノミが付与されていない[2]．二つ目は，企業が独自に定義することができるタクソノミや，一部の企業のみ使用しているタクソノミが存在している点である．この二つの課題によって，タクソノミを機械的に読み，解析することでデータを抽出することが極めて困難である．また、奥山らはEDINET上で公開された有価証券報告書中の表8673件を分析した結果，約37%の表が機械判読困難で複雑な構造を持つため，これらの表からデータ抽出には新たな手法を探る必要がある[3]．以上を踏まえて，木村らはNTCIR-18U4タスク1）を提案した．U4タスクは，与えられた自然言語の質問を用いて，有価証券報告書の文書中から表を見つける表検索サブタスクと，表からデータを見つける表質問応答サブタスクで構成される．最終的には文書中から所望のデータを高精度で得られるようになり，企業間比較が容易になることが期待できる．本研究では，U4タスクに参加し，機械的に抽出困難なデータを大規模言語モデル（LargeLanguageModel以下：LLM)を用いる手法で抽出することを提案する．