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2017/06/26

【野村総研、野村アセットマネジメント】「投資判断における自然言語分析の実証実験結果」について~ 運用者の投資判断の精度向上に資する支援ツールとして活用へ ~

| by:ウェブ管理者
野村アセットマネジメント株式会社(本社:東京都中央区、CEO兼執行役社長:渡邊 国夫、以下「NAM」)は、株式会社野村総合研究所(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:此本 臣吾、以下「NRI」)と共同で、AIを用いたニュースやアナリストレポートなどの自然言語分析※1に関する実証実験を実施しましたので公表します。


■AI技術でポジティブ・ネガティブ情報をスコア化する実証実験
今日、インターネット上では、新聞各社のニュースサイト、Twitter※2をはじめとするマイクロブログや企業の動静の発表など、将来の業績や株価に影響を与えうるテキスト情報があふれています。資産運用会社のポートフォリオマネージャーは、アナリストレポートだけではなく、社内外の様々なテキスト情報を日々分析し、将来の企業業績の見通しや株価への影響の有無について判断を行っています。
NAMとNRIは、機械学習・深層学習のAI技術を用いてアナリストレポートを含む日本語の各テキスト情報を解析し、当該テキスト情報内に登場する企業に対してポジティブ(業績や企業価値が向上する可能性が高い)な情報であるか、ネガティブ(業績や企業価値が向上しない可能性が高い)な情報であるかをスコア化し、株式運用を行うポートフォリオマネージャーの投資判断の精度向上に資するかを検証しました。


■アナリストレポート等を自然言語分析して教師データに
NAMとNRIが共同で構築した本実証実験のシステムは、投資判断の変更(中立から買い推奨への引き上げ、中立から売り推奨への引き下げなど)が表明されたアナリストレポートに対して、自然言語分析を行い、ポジティブ・ネガティブそれぞれの文章的な特徴を導き出します。この文章的な特徴を、AIが判断モデルを作り出す際の例題となる教師データ※3とし、評価対象のテキスト情報との文章類似度を比較してスコア化を行います。このスコア化は、評価対象のテキスト(ニュース記事やアナリストレポート等)単位に、プラスないしマイナスの数値を出力するもので、プラスならポジティブ評価、マイナスならネガティブ評価を意味します。
なお本実証実験のシステム構築にあたっては、NRIが提供する、AI型ソリューション「TRAINA/トレイナ」※4の開発で得られた自然言語分析に関する知見を活用しています。


原文はこちら
http://www.nri.com/jp/news/2017/170626_1.aspx

17:14 | 金融:証券
 

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