028-29

第28回研究会

投資支援のためのニュース記事からのESG関連文抽出†

著者†

吉田朋弘, 小澤誠一(神戸大学), 渡辺一男, 廣瀨勇秀, 池田佳弘, 飯塚正昭, 西田大輔(三井住友DSアセットマネジメント)

概要†

近年、環境や社会に配慮した企業活動が中長期的な成長戦略に大きな影響を与えるようになり、ESGへの関心が急速に高まっている。そこで、従来の売上高や利益などの財務指標を重要視した投資手法ではなく、ESGへの取り組みという非財務情報も考慮した経営方針に着目した「ESG投資」が盛んに行われている。本研究では、企業の投資価値を推定するため、ロイターニュース記事から企業のESG活動動向や実績などを自動取得する方法を提案する。具体的には、ロイター記事ごとにESG関連情報かどうかのアノテーションを行い、その訓練データを用いてBERTをファインチューニングしてESG判定を実施した。文章ごとにESGトピックかどうかを判定したところ、ファインチューニングしなかったBERTやtf-idfに基づく文章埋め込みベクトルよりも、正しくESG判定が行われることを示した。

キーワード†

機械学習, 文書解析, ESG判定, 投資価値推定

論文†

29_SIG-FIN-28.pdf