2023年07月, 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics, Competitive Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
Policy Gradient Stock GAN for Realistic Discrete Order Data Generation in Financial Markets
Masanori Hirano;Hiroki Sakaji;Kiyoshi Izumi

2022年07月, 10th International Congress on Advanced Applied Informatics, Outstanding Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
Investment Strategy via Lead Lag Effect using Economic Causal Chain and SSESTM Model
Kei Nakagawa;Shingo Sashida;Hiroki Sakaji

2022年05月, The 2nd Workshop on Financial Technology on the Web, Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
Graph Representation Learning of Banking TransactionNetwork with Edge Weight-Enhanced Attention and Textual Information
Naoto Minakawa;Kiyoshi Izumi;Hiroki Sakaji;Hitomi Sano

2022年, 人工知能学会, 研究会優秀賞　　　　　　　　　　　　　　　
因果情報を用いた経済数値予測
和泉潔;坂地泰紀;佐野仁美

2020年, 人工知能学会, 全国大会優秀賞　　　　　　　　　　　　　　　
STBM+: Advanced Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets based on Residual Blocks or Transformers
Masanori Hirano;Kiyoshi Izumi;Hiroki Sakaji

2019年08月, The First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP), Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
Economic Causal-Chain Search using Text Mining Technology
Kiyoshi Izumi;Hiroki Sakaji

2019年, 人工知能学会, 研究会優秀賞　　　　　　　　　　　　　　　
高頻度電力需要データを用いた製造業活動のナウキャスティングモデルの構築
水門善之;和泉潔;坂地泰紀;島田尚;松島裕康

2019年, 人工知能学会, 全国大会優秀賞　　　　　　　　　　　　　　　
経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用
和泉潔;坂地泰紀

2017年12月, IDRユーザフォーラム2017, 企業賞「Sansan株式会社」　　　　　　　　　　　　　　　
動画サイトのコメントを用いたタグ推定に関する研究
坂地泰紀;小林暁雄;小花聖輝

2014年10月, 金融情報学研究会, 優秀論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
坂地 泰紀

Sentiment works in small-cap stocks: Japanese stock’s sentiment with language models
Masahiro Suzuki, Yasushi Ishikawa, Masayuki Teraguchi, Hiroki Sakaji
International Journal of Information Management Data Insights, 2025年06月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Optimal Assignment of Immediate Tasks in Multi-agent Pickup and Delivery
Taisei Hirayama, Itsuki Noda, Hiroki Sakaji, Norihiko Kato
The 29th International Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI 2024), 2025年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Refined and Segmented Price Sentiment Indices from Survey Comments
Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji
2024 IEEE International Conference on Big Data (BigData), 6642, 6650, IEEE, 2024年12月15日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Is ChatGPT the Future of Causal Text Mining? A Comprehensive Evaluation and Analysis.
Takehiro Takayanagi, Masahiro Suzuki 0004, Ryotaro Kobayashi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi
IEEE Big Data, 6651, 6660, 2024年12月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Extraction of Research Objectives, Machine Learning Model Names, and Dataset Names from Academic Papers and Analysis of Their Interrelationships Using LLM and Network Analysis.
S. Nishio, Hirofumi Nonaka, N. Tsuchiya, A. Migita, T. Banno, Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji, Takeshi Sakumoto, Kohei Watabe
IEEM, 1377, 1381, 2024年12月, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Enhancing Financial Domain Adaptation of Language Models via Model Augmentation.
Kota Tanabe, Masanori Hirano 0001, Kazuki Matoya, Kentaro Imajo, Hiroki Sakaji, Itsuki Noda
IEEE Big Data, 6661, 6669, 2024年12月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Knowledge Management for Automobile Failure Analysis Using Graph RAG.
Yuta Ojima, Hiroki Sakaji, Tadashi Nakamura, Hiroaki Sakata, Kazuya Seki, Yuu Teshigawara, Masami Yamashita, Kazuhiro Aoyama
IEEE Big Data, 6624, 6631, 2024年12月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Metadata-based Data Exploration with Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models.
Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji, Jiayi Dai, Randy Goebel
IEEE Big Data, 6574, 6583, 2024年12月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Indexing Economic Fluctuation Narratives from Keiki Watchers Survey.
Eriko Shigetsugu, Hiroki Sakaji, Itsuki Noda
IEEE Big Data, 3871, 3879, 2024年12月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

JaFIn: Japanese Financial Instruction Dataset
Kota Tanabe, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Itsuki Noda
2024 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), 1, 10, IEEE, 2024年10月22日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Self-Playを用いた深層強化学習におけるスコア分布予測型モデルの提案
神子島一弥, 坂地泰紀, 野田五十樹
人工知能学会論文誌, 39, 5, G, O63_1, Japanese Society for Artificial Intelligence, 2024年09月01日, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

PGSGAN: Policy Gradient Stock GAN
Masanori HIRANO, Hiroki SAKAJI, Kiyoshi IZUMI
International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, 8, 1, 1, 1, International Institute of Applied Informatics, 2024年08月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Firm Default Prediction by GNN with Gravity-Model Informed Neighbor Node Sampling
Naoto Minakawa, Kiyoshi Izumi, Yuri Murayama, Hiroki Sakaji
The Review of Socionetwork Strategies, Springer Science and Business Media LLC, 2024年07月29日, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, Abstract

Firm default prediction is important in credit risk management and understanding economic trends. Both practitioners and academic researchers have long studied it. While traditional statistical methods such as discriminant analysis and logistic regression have been used recently, machine learning and deep learning methods have been widely applied. The graph neural network (GNN) is one of the latest applications of deep-learning approaches. With the use of GNNs, it is possible to reflect the non-linear relationships of features among neighboring companies around the target company, whereas ordinary machine learning and deep learning methods focus only on the features of the target company. However, when handling large-scale graphs such as inter-firm networks, it is difficult to apply vanilla GNNs naively. Although uniform neighbor node sampling is commonly used for large-scale graphs, to the best of our knowledge, no research has focused on better sampling methods for GNN applications for default prediction. From the practical viewpoint, it means which companies should be considered with priority for firm default prediction. In this study, we propose a novel gravity model-informed neighbor sampling method based on the estimated transaction volume by utilizing knowledge from econophysics. The scope of this research is to determine whether we can improve default predictions by considering neighboring companies with larger transaction amounts compared to ordinary uniform sampling. We also verified that the proposed method improves the prediction performance and stability compared to GNNs with other sampling techniques and other machine learning methods using real large-scale inter-firm network data.

FinDeBERTaV2: 単語分割フリーな金融事前学習言語モデル
鈴木雅弘, 平野正徳, 坂地泰紀, 和泉潔
人工知能学会論文誌, 39, 4, FIN23, G_1, Japanese Society for Artificial Intelligence, 2024年07月01日, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）

Development and analysis of medical instruction-tuning for Japanese large language models
Issey Sukeda, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Satoshi Kodera
Artificial Intelligence in Health, 1, 2, 107, 107, AccScience Publishing, 2024年04月08日, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, In the ongoing wave of impact driven by large language models (LLMs) like ChatGPT, the adaptation of LLMs to the medical domain has emerged as a crucial research frontier. Since mainstream LLMs tend to be designed for general-purpose applications, constructing a medical LLM through domain adaptation is a huge challenge. While instruction-tuning, particularly based on low-rank adaptation (LoRA), has become a frequently employed strategy to fine-tune LLMs recently, its precise roles in domain adaptation remain unknown. Here, we investigated how LoRA-based instruction-tuning improves the performance of Japanese medical question-answering tasks by employing a multifaceted evaluation of multiple-choice questions, including scoring based on “Exact match” and “Gestalt distance” in addition to the conventional accuracy. Our findings suggest that LoRA-based instruction-tuning can partially incorporate domain-specific knowledge into LLMs, with larger models demonstrating more pronounced effects. Furthermore, our results underscore the potential of adapting English-centric models for Japanese applications in domain adaptation, while also highlighting the persisting limitations of Japanese-centric models. This initiative represents a pioneering effort in enabling medical institutions to fine-tune and operate models without relying on external services.

Enhancing risk analysis with GNN: Edge classification in risk causality from securities reports
Hajime Sasaki, Motomasa Fujii, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama
International Journal of Information Management Data Insights, 4, 1, 100217, 100217, Elsevier BV, 2024年04月, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）

Metadata-based Clustering and Selection of Metadata Items for Similar Dataset Discovery and Data Combination Tasks
Takeshi Sakumoto, Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji, Hirofumi Nonaka
IEEE Access, 1, 1, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2024年03月11日, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）

LLMFactor: Extracting Profitable Factors through Prompts for Explainable Stock Movement Prediction.
Meiyun Wang, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji
ACL (Findings), 3120, 3131, 2024年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Indexing and Visualization of Climate Change Narratives Using BERT and Causal Extraction.
Hiroki Sakaji, Noriyasu Kaneda
2023 IEEE International Conference on Big Data (BigData), 5674, 5683, 2023年12月15日, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

From Base to Conversational: Japanese Instruction Dataset and Tuning Large Language Models
Masahiro Suzuki, Masanori Hirano, Hiroki Sakaji
2023 IEEE International Conference on Big Data (BigData), IEEE, 2023年12月15日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Discovering new applications: Cross-domain exploration of patent documents using causal extraction and similarity analysis
Meiyun Wang, Hiroki Sakaji, Hiroaki Higashitani, Mitsuhiro Iwadare, Kiyoshi Izumi
World Patent Information, 75, 2023年12月, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）

Financial Causality Extraction Based on Universal Dependencies and Clue Expressions.
Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi
New Generation Computing, 41, 4, 839, 857, 2023年11月, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
研究論文（学術雑誌）

Constructing Sentiment Signal-Based Asset Allocation Method with Causality Information
Rei Taguchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Yuri Murayama
New Generation Computing, Springer Science and Business Media LLC, 2023年09月11日, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）, Abstract

This study demonstrates whether financial text is useful for the tactical asset allocation method using stocks. This can be achieved using natural language processing to create polarity indexes in financial news. We perform clustering of the created polarity indexes using the change point detection algorithm. In addition, we construct a stock portfolio and rebalanced it at each change point using an optimization algorithm. Consequently, the proposed asset allocation method outperforms the comparative approach. This result suggests that the polarity index is useful for constructing the equity asset allocation method.

llm-japanese-dataset v0: Construction of Japanese Chat Dataset for Large Language Models and Its Methodology
Masanori Hirano, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji
Advances in Networked-based Information Systems, 442, 454, Springer Nature Switzerland, 2023年08月24日, ［査読有り］
論文集(書籍)内論文

Constructing and analyzing domain-specific language model for financial text mining
Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi
Information Processing & Management, 60, 2, 103194, 103194, Elsevier BV, 2023年03月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Policy Gradient Stock GAN for Realistic Discrete Order Data Generation in Financial Markets.
Masanori Hirano 0001, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi
IIAI-AAI, 361, 368, 2023年
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Gradual Further Pre-training Architecture for Economics/Finance Domain Adaptation of Language Model
Hiroki Sakaji, Masahiro Suzuki, Kiyoshi Izumi, Hiroyuki Mitsugi
2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), IEEE, 2022年12月17日, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

A Model of Pricing Data and Their Constituent Variables Traded in Two-Sided Markets with Resale: A Subject Experiment
Toshihiko Nanba, Kazuhito Ogawa, Naoki Watanabe, Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji
2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), IEEE, 2022年12月17日, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Extraction and classification of risk-related sentences from securities reports
Motomasa Fujii, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama, Hajime Sasaki
International Journal of Information Management Data Insights, 2, 2, 100096, 100096, Elsevier BV, 2022年11月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Models of Exchanged Datasets and Interactions of Buyers in the Data Market: Toward Multi-Agent Simulators for System Design
Teruaki Hayashi, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Yoshiaki Fukami, Takumi Shimizu
Procedia Computer Science, 207, 1695, 1704, Elsevier BV, 2022年09月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, 32117891

Investment Strategy via Lead Lag Effect using Economic Causal Chain and SSESTM Model
Kei Nakagawa, Shingo Sashida, Hiroki Sakaji
10th International Congress on Advanced Applied Informatics (SCAI2022), 287, 292, 2022年07月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Forecasting Stock Price Trends by Analyzing Economic Reports With Analyst Profiles
Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Yasushi Ishikawa
Frontiers in Artificial Intelligence, 5, Frontiers Media SA, 2022年06月07日, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, This article proposes a methodology to forecast the movements of analysts' estimated net income and stock prices using analyst profiles. Our methodology is based on applying natural language processing and neural networks in the context of analyst reports. First, we apply the proposed method to extract opinion sentences from the analyst report while classifying the remaining parts as non-opinion sentences. Then, we employ the proposed method to forecast the movements of analysts' estimated net income and stock price by inputting the opinion and non-opinion sentences into separate neural networks. In addition to analyst reports, we input analyst profiles to the networks. As analyst profiles, we used the name of an analyst, the securities company to which the analyst belongs, the sector which the analyst covers, and the analyst ranking. Consequently, we obtain an indication that the analyst profile effectively improves the model forecasts. However, classifying analyst reports into opinion and non-opinion sentences is insignificant for the forecasts.

Attempt to Develop An Approach Based on BERT for Task of NTCIR-16 QA Lab-Poliinfo-3 Budget Argument Mining　　　　　　　　　　　　　　　
Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji
the 16th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 199, 200, 2022年06月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Constructing Equity Investment Strategies Using Analyst Reports and Regime Switching Models
Rei Taguchi, Hikaru Watanabe, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kenji Hiramatsu
Frontiers in Artificial Intelligence, 5, Frontiers Media SA, 2022年05月18日, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, This study demonstrates whether analysts' sentiments toward individual stocks are useful for stock investment strategies. This is achieved by using natural language processing to create a polarity index from textual information in analyst reports. In this study, we performed time series forecasting for the created polarity index using deep learning, and clustered the forecasted values by volatility using a regime switching model. In addition, we constructed a portfolio from stock data and rebalanced it at each change point of the regime. Consequently, the investment strategy proposed in this study outperforms the benchmark portfolio in terms of returns. This suggests that the polarity index is useful for constructing stock investment strategies.

Concept and Practice of Artificial Market Data Mining Platform
Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi
2022 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), IEEE, 2022年05月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Implementation of Actual Data for Artificial Market Simulation　　　　　　　　　　　　　　　
Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji
The 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2022), 2022年05月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Graph Representation Learning of Banking TransactionNetwork with Edge Weight-Enhanced Attention and Textual Information　　　　　　　　　　　　　　　
Naoto Minakawa, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hitomi Sano
The 2nd Workshop on Financial Technology on the Web (FinWeb), 2022年05月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

STBM+: Advanced Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets using Residual Blocks or Transformers
Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji
New Generation Computing, 40, 1, 7, 24, Springer Science and Business Media LLC, 2022年04月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

SETN: Stock Embedding Enhanced with Textual and Network Information.
Takehiro Takayanagi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi
IEEE International Conference on Big Data, 2377, 2382, IEEE, 2022年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

SSAAM: Sentiment Signal-based Asset Allocation Method with Causality Information.
Rei Taguchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi
IEEE International Conference on Big Data, 2373, 2376, IEEE, 2022年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Bilateral Trade Flow Prediction by Gravity-informed Graph Auto-encoder.
Naoto Minakawa, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji
IEEE International Conference on Big Data, 2327, 2332, IEEE, 2022年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Growing Process of Communities on Data Platforms: Case Analysis of a COVID-19 Dataset
Teruaki Hayashi, Takumi Shimizu, Yoshiaki Fukami, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima
2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), IEEE, 2021年12月15日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Retrieving of Data Similarity using Metadata on a Data Analysis Competition Platform
Hiroki Sakaji, Teruaki Hayashi, Yoshiaki Fukami, Takumi Shimizu, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi
2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), IEEE, 2021年12月15日, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Market Trend Analysis Using Polarity Index Generated from Analyst Reports
Rei Taguchi, Hikaru Watanabe, Masanori Hirano, Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kenji Hiramatsu
2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), IEEE, 2021年12月15日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Data Combination for Problem-Solving: A Case of an Open Data Exchange Platform
Teruaki Hayashi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Yoshiaki Fukami, Takumi Shimizu, Yukio Ohsawa
The Review of Socionetwork Strategies, 15, 2, 521, 534, Springer Science and Business Media LLC, 2021年11月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, Abstract

In recent years, rather than enclosing data within a single organization, exchanging and combining data from different domains has become an emerging practice. Many studies have discussed the economic and utility value of data and data exchange, but the characteristics of data that contribute to problem-solving through data combination have not been fully understood. In big data and interdisciplinary data combinations, large-scale data with many variables are expected to be used, and value is expected to be created by combining data as much as possible. In this study, we conducted three experiments to investigate the characteristics of data, focusing on the relationships between data combinations and variables in each dataset, using empirical data shared by the local government. The results indicate that even datasets that have a few variables are frequently used to propose solutions for problem-solving. Moreover, we found that even if the datasets in the solution do not have common variables, there are some well-established solutions to these problems. The findings of this study shed light on the mechanisms behind data combination for solving problems involving multiple datasets and variables.

Economic Causal-Chain Search and Economic Indicator Prediction using Textual Data
Kiyoshi Izumi, Hitomi Sano, Hiroki Sakaji
Proceedings of the 3rd Financial Narrative Processing Workshop, FNP 2021, 19, 25, 2021年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Predictive Uncertainty in Neural Network-Based Financial Market Forecasting
Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David deGraw, Atsuo Kato, Michiharu Kitano
International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, 5, 1, 1, 18, International Institute of Applied Informatics, 2021年, ［査読有り］, ［招待有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

STBM: Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets
Masanori Hirano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji
Advances in Intelligent Systems and Computing, 157, 165, Springer International Publishing, 2021年, ［査読有り］
論文集(書籍)内論文

Implementation of Real Data for Financial Market Simulation Using Clustering, Deep Learning, and Artificial Financial Market
Masanori Hirano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji
PRIMA 2020: Principles and Practice of Multi-Agent Systems, 3, 18, Springer International Publishing, 2021年, ［査読有り］
論文集(書籍)内論文

Verification of Data Similarity using Metadata on a Data Exchange Platform
Hiroki Sakaji, Teruaki Hayashi, Kiyoshi Izumi, Yukio Ohsawa
2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), IEEE, 2020年12月10日, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Latent Segmentation of Stock Trading Strategies Using Multi-Modal Imitation Learning
Iwao Maeda, David deGraw, Michiharu Kitano, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Atsuo Kato
JOURNAL OF RISK AND FINANCIAL MANAGEMENT, 13, 11, 2020年11月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Estimating Manufacturing Activity via Machine Learning Analysis of High-frequency Electricity Demand Patterns
Yoshiyuki Suimon, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima
2020 9th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), IEEE, 2020年09月, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Comparing Actual and Simulated HFT Traders' Behavior for Agent Design
Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji
The Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 23, 3, 6, JASSS, 2020年06月30日, ［査読有り］, ［国際誌］
英語, 研究論文（学術雑誌）, Recently financial markets have shown significant risks and levels of volatility. Understanding the sources of these risks require simulation models capable of representing adequately the real mechanisms of markets. In this paper, we compared data of the high-frequency-trader market-making (HFT-MM) strategy from both the real financial market and our simulation. Regarding the former, we extracted trader clusters and identified one cluster whose statistical indexes indicated HFT-MM features. We then analyzed the difference between these traders' orders and the market price. In our simulation, we built an artificial market model with a continuous double auction system, stylized trader agents, and HFT-MM trader agents based on prior research. As an experiment, we compared the distribution of the order placements of HFT-MM traders in the real and simulated financial data. We found that the order placement distribution near the market or best price in both the real data and the simulations were similar. However, the orders far from the market or best price differed significantly when the real data exhibited a wider range of orders. This indicates that in order to build more realistic simulation of financial markets, integrating fine-grained data is essential.

Forecasting Net Income Estimate and Stock Price Using Text Mining from Economic Reports
Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Yasushi Ishikawa
Information, 11, 6, 292, 2020年05月30日, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Autoencoder-Based Three-Factor Model for the Yield Curve of Japanese Government Bonds and a Trading Strategy
Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima
Journal of Risk and Financial Management, 13, 4, 82, 2020年04月23日, ［査読有り］, ［国際誌］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Construction of Macroeconomic Uncertainty Indices for Financial Market Analysis Using a Supervised Topic Model
Kyoto Yono, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada, Kiyoshi Izumi
Journal of Risk and Financial Management, 13, 4, 79, 2020年04月19日, ［査読有り］, ［国際誌］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Impact Analysis of Financial Regulation on Multi-Asset Markets Using Artificial Market Simulations
Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji
Journal of Risk and Financial Management, 13, 4, 75, 2020年04月17日, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Deep Reinforcement Learning in Agent Based Financial Market Simulation
Iwao Maeda, David deGraw, Michiharu Kitano, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Atsuo Kato
Journal of Risk and Financial Management, 13, 4, 71, 2020年04月, ［査読有り］, ［国際誌］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Concept Cloud-Based Sentiment Visualization for Financial Reviews
Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi
Advances in Intelligent Systems and Computing, 1009 AISC, 183, 191, 2020年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japanese Interest Rate Forecast Considering the Linkage of Global Markets Using Machine Learning Methods
Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima
International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, 4, 1, 1, 17, International Institute of Applied Informatics, 2020年, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）

データ流通エコシステムにおけるプラットフォームを媒介とした価値創造
清水 たくみ, 早矢仕 晃章, 深見 嘉明, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 大澤 幸生
情報通信政策研究, 4, 1, 103, 123, 総務省情報通信政策研究所, 2020年, ［査読有り］
日本語,

様々な産業・経済システムのデジタル化が進展する中、デジタルデータを活用した価値創造への期待が高まっている。その流れを受けて、異なる事業者間でデータを交換・取引するデータ流通エコシステムが萌芽し、新たなイノベーションの源泉として注目され始めている。このようにデータ流通を通じた価値創造への関心は高まっているものの、法制度設計と技術仕様が複雑に絡み合うことから、データ流通エコシステム全体を包括的に捉えた議論が進んでいるとは言い難い。加えて、データ流通プラットフォームの仕組みやサービスについてのシステム面・ビジネス面に絞られた形での議論は存在する一方で、実際に取り扱われるデータ自体の特徴やデータ間の関係性などのデータ流通メカニズムについて十分には明らかになっていない。そこで本論文では、データ流通プラットフォームにおけるデータ連携・相互作用メカニズムを、実証分析に基づいて検討した。プラットフォーム上のデータネットワーク分析から、1) 連携可能性を高めるデータの特徴、2) 連携を促進するデータ共有条件、及び3) データネットワーク構造の特徴に関する知見を得た。具体的には、「時間」や「場所」などに関わる変数が多様な異種データの連携可能性を高めることが示された。また、秘匿データと共有可能データの混在が密なネットワーク構造の構成を促し、異分野間データ連携の成立可能性を高めることが明らかになった。加えて、データネットワークは人間関係と似た「局所的に密、大域的に疎」な構造をしており、疎の部分を埋めるデータを提供することで、異分野をつなげるデータ活用を活性化できる可能性が示唆された。これら分析結果をもとに、データ流通プラットフォームの設計・運営及びデータエコノミー推進への示唆と課題を議論する。

SSNN: Sentiment Shift Neural Network.
Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi
Proceedings of the 2020 SIAM International Conference on Data Mining(SDM), 262, 270, SIAM, 2020年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Word-Level Contextual Sentiment Analysis with Interpretability.
Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi
The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 4231, 4238, AAAI Press, 2020年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Contextual Sentiment Neural Network for Document Sentiment Analysis.
Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi
Data Sci. Eng., 5, 2, 180, 192, 2020年, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）

Measuring the Macroeconomic Uncertainty Based on the News Text by Supervised LDA for Investor’s Decision Making
Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima
Advances in Intelligent Systems and Computing, 125, 133, Springer International Publishing, 2020年, ［査読有り］
論文集(書籍)内論文

Causal Sentence Extraction from Multilingual Texts Using End-to-End LSTM Models
Yuta Niki, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima
The 2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC 2019), 17, 23, IEEE, 2019年11月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Extraction of Volitional Utterances from Japanese Local Political Corpus
Hiroki Sakaji, Yasutomo Kimura, Izumi Kiyoshi, Hiroyasu Matsushima
The 2nd International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC 2019), 24, 29, IEEE, 2019年11月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Chain Bankruptcy Simulation Considering Investment Banks to Companies
Ryo Hamawaki, Junichi Ozaki, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima
IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics, 3784, 3790, IEEE, 2019年10月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Card Price Prediction of Trading Cards Using Machine Learning Methods
Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Masaki Kohana, Yasunao Takano, Kiyoshi Izumi
The 8th International Workshop on Web Services and Social Media (WSSM-2019), in conjunction with the 22th International Conference on Network-Based Information Systems, (NBiS-2019), 705, 714, Springer, 2019年09月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Financial Text Data Analytics Framework for Business Confidence Indices and Inter-Industry Relations
Hiroki Sakaji, Ryota Kuramoto, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Keita Sunakawa
Proceedings of the First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing, 40, 46, 2019年08月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

mhirano at the FinSBD Task: Pointwise Prediction Based on Multi-layer Perceptron for Sentence Boundary Detection
Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima
Proceedings of the First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing, 102, 107, 2019年08月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Analysis of Investment Effect using Multiplex Network Simulation of Banks and Firms　　　　　　　　　　　　　　　
Ryo Hamawaki, Junichi Ozaki, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji
5th International Conference on Computational Social Science, 2019年07月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Effectiveness of Uncertainty Consideration in Neural-Network-Based Financial Forecasting
Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw, Atsuo Kato, Michiharu Kitano
7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), 673, 678, IEEE, 2019年07月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Analysis of Macro Economic Uncertainty from News Text with financial market
Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima
7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), 661, 666, IEEE, 2019年07月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Extraction of relationship between Japanese and US interest rates using machine learning methods
Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima
7th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2019), 649, 654, IEEE, 2019年07月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Learning Uncertainty in Market Trend Forecast Using Bayesian Neural Networks
Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw, Hirokazu Tomioka, Atsuo Kato, Michiharu Kitano
The International Conference on Decision Economics (DECON 2019), 210, 218, Springer International Publishing, 2019年06月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Extraction of Focused Topic and Sentiment of Financial Market by using Supervised Topic Model for Price Movement Prediction
Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada
IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr) 2019, 149, 155, 2019年05月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Short-term Stock Price Prediction by Analysis of Order Pattern Images
Atsuki Nakayama, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada, Kenta Yamada
IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr) 2019, 84, 89, 2019年05月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japanese long-term interest rate forecast considering the connection between the Japanese and US yield curve
Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima
IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr) 2019, 34, 40, 2019年05月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Estimation of Tags Using Various Data for Online Videos
Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Masaki Kohana, Yasunao Takano, Kiyoshi Izumi
The 33rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), 301, 312, Springer, 2019年03月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Improving Document Similarity Calculation Using Cosine-Similarity Graphs　　　　　　　　　　　　　　　
Yasunao Takano, Yusuke Iijima, Kou Kobayashi, Hiroshi Sakuta, Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi
The 33rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2020), 512, 522, Springer, 2019年03月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Forecasting Crypto-Asset Price using Influencer Tweet
Hirofumi Yamamoto, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Yuki Yamashita, Kyohei Osawa, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada
The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019), 940, 951, Springer, 2019年03月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Encoding of High-frequency Order Information and Prediction of Short-term Stock Price by Deep Learning
Daigo Tashiro, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji
Quantitative Finance, 19, 9, 1499, 1506, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Chain Bankruptcy Size in Inter-bank Network: the Effects of Asset Price Volatility and the Network Structure　　　　　　　　　　　　　　　
Ryo Hamawaki, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima
Journal of Computational Social Science, 2, 1, 53, 66, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Related Stocks Selection with Data Collaboration using Text Mining
Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Shoko Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Shintaro Nagao, Atsuo Kato
Information, 10, 3, 102, 102, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Word-level Sentiment Visualizer for Financial Documents
Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Tatsuo Yamashita, Kiyoshi Izumi
2019 IEEE CONFERENCE ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR FINANCIAL ENGINEERING & ECONOMICS (CIFER 2019), 27, 33, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

CSNN: Contextual Sentiment Neural Network
Tomoki Ito, Kota Tsubouchi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Tatsuo Yamashita
2019 19TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING (ICDM 2019), 1126, 1131, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Segment Information Extraction from Financial Annual Reports Using Neural Network.
Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi
Advances in Artificial Intelligence - Selected Papers from the Annual Conference of Japanese Society of Artificial Intelligence (JSAI 2019)(JSAI), 215, 226, Springer, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Economic Causal-Chain Search Using Text Mining Technology.
Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji
Artificial Intelligence. IJCAI 2019 International Workshops - Macao(IJCAI), 23, 35, Springer, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

The Extraction of the Future-Oriented Sentences from Annual Reports.
Yoshinori Tanaka, Syunya Kodera, Fumihito Sato, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi
8th International Congress on Advanced Applied Informatics(IIAI-AAI), 679, 684, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Stock Price Analysis Using Combination of Analyst Reports and Several Documents.
Masahiro Suzuki, Toshiya Katagi, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Yasushi Ishikawa
2019 International Conference on Data Mining Workshops, 30, 36, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Economic Causal Chain and Predictable Stock Returns.
Kei Nakagawa, Shingo Sashida, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi
8th International Congress on Advanced Applied Informatics(IIAI-AAI), 655, 660, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

接触履歴を用いた地域景況インデックスの自動生成
坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 川瀬和哉, 林寛
日本知能情報ファジィ学会誌, 31, 2, 626, 635, 日本知能情報ファジィ学会, 2019年, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）,

本論文では，地方銀行が業務利用のために蓄積しているテキストを用いて，その地域の景況感を示すインデックスを生成する手法を提案する． 銀行内には業務で扱っている様々なテキストデータがある． 我々は，その中でも接触履歴に着目した． 接触履歴は，行員が顧客と何かしらのやり取りを行った際に記録されるデータであり，様々なことが記述されている． そのような接触履歴を解析すれば，その地域の景況感が分かるのではないかと，我々は考えた． そこで，本研究では，接触履歴から地域景況インデックスを生成した． まず，景況インデックス作成に最適なモデルを景気ウォッチャー調査と接触履歴を用いて検討した． その後，そのモデルを用いて景況インデックスを作成し，既存の指標と比較することで，性能を評価し，高い性能を示した．

Enriching folksonomy for online videos　　　　　　　　　　　　　　　
Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi, Hiroyuki Sakai
International Journal of Grid and Utility Computing, 10, 3, 258, 264, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

File Assignment Control for a Web System of Contents Categorization　　　　　　　　　　　　　　　
Kohana Masaki, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto
Transactions on Computational Collective Intelligence,Lecture Notes in Computer Science, 11610, 89, 102, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

地方議会会議録における発言文推定手法の性能評価　　　　　　　　　　　　　　　
桧森 拓真, 木村 泰知, 坂地 泰紀, 荒木 健治
日本知能情報ファジィ学会誌, 31, 2, 645, 652, 2019年, ［査読有り］

複数企業からの関連企業の抽出と事業内容に基づく分類　　　　　　　　　　　　　　　
田中 瑞竜, 酒井 浩之, 坂地 泰紀, 北島 良三
日本知能情報ファジィ学会誌, 31, 1, 546, 562, 2019年, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

Selection of Related Stocks using Financial Text Mining
Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Shoko Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Shintaro Nagao, Atsuo Kato
The 1st International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC) in 18th IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW2018), 191, 198, IEEE, 2018年11月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Impact Assessments of the CAR Regulation using Artificial Markets　　　　　　　　　　　　　　　
Masahiro Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima
International Workshop on Artificial Market 2018 (IWAM2018) in The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), 43, 58, 2018年10月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Impact on Financial Markets of Dark Pools, Large Investor, and HFT　　　　　　　　　　　　　　　
Shin Nishioka, Kiyoshi Izumi, Wataru Matsumoto, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima
International Workshop on Artificial Market 2018 (IWAM2018) in The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), 4, 16, 2018年10月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Estimation of Cross-Lingual News Similarities Using Text-Mining Methods
Wang Zhouhao, Liu Enda, Sakaji Hiroki, Ito Tomoki, Izumi Kiyoshi, Tsubouchi Kota, Yamashita Tatsuo
JOURNAL OF RISK AND FINANCIAL MANAGEMENT, 11, 1, 2018年03月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Extraction of sentences concerning business performance forecast and economic forecast from summaries of financial statements by deep learning
Shiori Kitamori, Hiroyuki Sakai, Hiroki Sakaji
2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2017 - Proceedings, 2018-, 1, 7, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018年02月02日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Development of sentiment indicators using both unlabeled and labeled posts
Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita
2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2017 - Proceedings, 2018-, 1, 8, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018年02月02日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Discovery of rare causal knowledge from financial statement summaries
Hiroki Sakaji, Risa Murono, Hiroyuki Sakai, Jason Bennett, Kiyoshi Izumi
2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2017 - Proceedings, 2018-, 1, 7, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018年02月02日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Extracting Laboratory Front Pages from University Websites
Hiroki Sakaji, Atsuya Miyazaki, Hiroyuki Sakai, Kiyoshi Izumi
ADVANCES IN NETWORK-BASED INFORMATION SYSTEMS, NBIS-2017, 7, 1117, 1125, 2018年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

GINN: Gradient Interpretable Neural Networks for Visualizing Financial Texts
Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita
International Journal of Data Science and Analytics, 9, 4, 431, 445, 2018年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Web-based system for Japanese local political documents
Ototake Hokuto, Sakaji Hiroki, Takamaru Keiichi, Kobayashi Akio, Uchida Yuzu, Kimura Yasutomo
INTERNATIONAL JOURNAL OF WEB INFORMATION SYSTEMS, 14, 3, 357, 371, 2018年, ［査読有り］

A Parallel Calculation Method on Web Browser for Contents Categorization.
Masaki Kohana, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto
32nd International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops, AINA 2018 workshops, Krakow, Poland, May 16-18, 2018, 40, 44, IEEE Computer Society, 2018年, ［査読有り］

Text-Visualizing Neural Network Model: Understanding Online Financial Textual Data.
Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kota Tsubouchi, Kiyoshi Izumi, Tatsuo Yamashita
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - 22nd Pacific-Asia Conference, PAKDD 2018, Melbourne, VIC, Australia, June 3-6, 2018, Proceedings, Part III, 247, 259, Springer, 2018年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

資産運用における人工知能の活用 (特集 フィンテック・AIなどによる変革)
和泉 潔, 坂地 泰紀
年金と経済, 36, 4, 23, 27, 年金総合研究センター, 2018年01月, ［招待有り］
日本語

株主招集通知における議案タイトルとその分類及び開始ページの推定システム
高野 海斗, 酒井 浩之, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 岡田 奈奈, 水内 利和
自然言語処理, 25, 1, 3, 31, 一般社団法人 言語処理学会, 2018年, ［査読有り］
日本語, <p>本論文では，テキストマイニング技術を用いて，株主招集通知の情報をデータベースに格納する業務の効率化を実現するための応用システムの研究について述べる．効率化したい業務とは，株主招集通知に記載されている議案の開始ページを予測し，その開始ページにおける議案の議案タイトルと議案内容を分類する業務である．本研究では，これらの業務を株主招集通知のテキスト情報を用いて自動的に行うシステムを開発し，実際に運用している．本研究によって実装したシステムと従来の人手による作業の比較実験の結果，作業時間は 1/10 程度に短縮された．議案分類の手法としては，学習データから抽出した特徴語の重みを用いた分類，多層ニューラルネットワーク（深層学習）を用いた分類，抽出した議案タイトルを用いた分類の三手法を用いた．さらに，各手法の評価を行い，各手法の議案ごとの有効性を確認した．</p>

Development of an interpretable neural network model for creation of polarity concept dictionaries
Tomoki Ito, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kota Tsubouchi, Tatsuo Yamashita
IEEE International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW, 2017-, 1122, 1131, IEEE Computer Society, 2017年12月15日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

金融テキストマイニングの最新技術動向 (特集 AIの金融応用(実践編))
和泉 潔, 坂地 泰紀, 伊藤 友貴, 伊藤 諒
証券アナリストジャーナル = Securities analysts journal, 55, 10, 28, 36, 日本証券アナリスト協会, 2017年10月, ［招待有り］
日本語

A Method for Extracting Correct Links from Automatic Created Links on Folksonomy　　　　　　　　　　　　　　　
Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Masaki Kohana
The 6th International Workshop on Web Services and Social Media (WSSM-2017), in conjunction with the 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2018), 1144, 1150, Springer, 2017年08月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

A Topic Trend on P2P Based Social Media　　　　　　　　　　　　　　　
M. Kohana, H. Sakaji, A. Kobayashi, S. Okamoto
2017 6th International Workshop on Web Services and Social Media, in conjunction with 2017 20th International Conference on Network-Based Information Systems, 1136, 1143, 2017年08月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

A Web-Based Visualization System for Interdisciplinary Research Using Japanese Local Political Corpus　　　　　　　　　　　　　　　
Hokuto Ototake, Hiroki Sakaji, Keiichi Takamaru, Akio Kobayashi, Yuzu Uchida, Yasutomo Kimura
Advances in Network-Based Information Systems, The 20th International Conference on Network-Based Information Systems (NBiS-2017), 2017年08月, ［査読有り］

決算短信PDFからの業績予測文の抽出
北森詩織, 酒井浩之, 坂地泰紀
電子情報通信学会論文誌 D, J100-D, 2, 150‐161, 2017年02月, ［査読有り］
日本語

A Distributed Calculation Scheme for Contents Categorization
Masaki Kohana, Hiroki Sakaji, Akio Kobayashi, Shusuke Okamoto
2017 IEEE 31ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED INFORMATION NETWORKING AND APPLICATIONS (AINA), 614, 620, 2017年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Lexicon Creation for Financial Sentiment Analysis using Network Embedding
Ryo Ito, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Shintaro Suda
Journal of Mathematical Finance, 7, 4, 869, 907, 2017年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Investigation and construction of dictionary for analysis of comments in a video sharing site
Yousuke Kawamoto, Yasuki Nishiyama, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama
4th IGNITE Conference and 2016 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Application, ICAICTA 2016, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016年12月30日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Creating Japanese Political Corpus from Local Assembly Minutes of 47 Prefectures
Yasutomo Kimura, Keiichi Takamaru, Takuma Tanaka, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Yuzu Uchida, Hokuto Ototake, Shigeru Masuyama
Proceedings of the 12th Workshop on Asian Language Resources (ALR12), The COLING 2016 Organizing Committee, 78, 85, 2016年12月, ［査読有り］
英語

Estimation of Tags via Comments on Nico Nico Douga
Hiroki Sakaji, Masaki Kohana, Akio Kobayashi, Hiroyuki Sakai
PROCEEDINGS OF 2016 19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON NETWORK-BASED INFORMATION SYSTEMS (NBIS), 550, 553, 2016年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Extraction of polarity comments from Nico Nico Douga.
Hiroki Sakaji, Junya Ishibuchi, Hiroyuki Sakai
IJSSC, 6, 3, 165, 172, 2016年, ［査読有り］

決算短信PDFからの原因・結果表現の抽出　　　　　　　　　　　　　　　
坂地 泰紀, 酒井 浩之, 増山 繁
電子情報通信学会論文誌D, J98-D, 5, 811, 822, 2015年05月, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

企業の決算短信PDFからの業績要因の抽出
酒井 浩之, 西沢 裕子, 松並 祥吾, 坂地 泰紀
人工知能学会論文誌, 30, 1, 172, 182, The Japanese Society for Artificial Intelligence, 2015年01月06日, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

Extracting Polarity Comments from Nico Nico Douga
Hiroki Sakaji, Junya Ishibuchi, Hiroyuki Sakai
PROCEEDINGS 2015 18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON NETWORK-BASED INFORMATION SYSTEMS (NBIS 2015), 669, 672, 2015年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

新聞記事からの因果関係を含む文の抽出手法(自然言語処理)
坂地 泰紀, 増山 繁
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム, 94, 8, 1496, 1506, 一般社団法人電子情報通信学会, 2011年08月, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）, 本論文では,新聞記事から因果関係を含む文を自動的に抽出する手法を提案する.現在,ウェブページや新聞記事を含む大規模な機械可読文書が入手可能であり,その中には実アプリケーションに役立つ様々な情報が存在し,テキストマイニング技術を用いることで獲得することが可能である.そのような情報の一つに因果関係があり,本研究では因果関係の存在を示す手掛りとなる表現に基づいた因果関係を含む文の抽出を行った.その結果,人手により作られた辞書やパターンを用いず,自動的に因果関係を含む文を抽出することができた.本手法は,素性として構文的な素性と,意味的な素性を用いた.また,追加学習データを自動的に獲得することができる.その結果,性能が向上し,F値0.797を達成した.

経済新聞記事から抽出した景気動向を示す根拠表現への極性付与手法の提案(研究速報)
谷口 将太, 坂地 泰紀, 酒井 浩之, 増山 繁
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム, 94, 6, 1039, 1043, 一般社団法人電子情報通信学会, 2011年06月, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）, 経済新聞記事から抽出した景気動向を示唆する表現を対象として,その表現が景気の回復を示唆する表現なのか,景気の悪化を示唆する表現なのかのいずれかに自動的に分類する研究を行った.

Cross-Bootstrapping:特許文書からの課題・効果表現対の自動抽出手法(テキストマイニング,<特集>情報爆発論文)
坂地 泰紀, 野中 尋史, 酒井 浩之, 増山 繁
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム, 93, 6, 742, 755, 一般社団法人電子情報通信学会, 2010年06月, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）, 特許文書から直接的なユーザの便益に相当する表現と,技術上の解決課題を示す表現を自動的に抽出するアルゴリズム「Cross-Bootstrapping」を提案する.特許出願件数は年間40万件にものぼり,1文書当りの文章量も膨大であるため,出願動向調査に有用なパテントマップ(特許出願動向を可視化したもの)を手作業で作成するには多大な時間とコストを要するため,その作成に役立つ情報を自動的に抽出する技術が求められている.そこで,本研究ではパテントマップの作成に役立つ「直接的なユーザの便益に相当する表現」と「技術上の解決課題を示す表現」を自動的に抽出する.本手法は,二つの手がかりと統計随報を用いて,ブートストラップ的に表現対を抽出する.また,辞書や人手により作成したパターンを用いず,自動的に表現を抽出することができる.最後に本手法の評価実験を行い,F値0.89と高い性能を達成したことを確認した.

Extraction of the effect and the technology terms from a patent document
Hirofumi Nonaka, Akio Kobayahi, Hiroki Sakaji, Yusuke Suzuki, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama
40th International Conference on Computers and Industrial Engineering: Soft Computing Techniques for Advanced Manufacturing and Service Systems, CIE40 2010, 63, 105, 111, 2010年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Extracting Causal Knowledge Using Clue Phrases and Syntactic Patterns
Hiroki Sakaji, Satoshi Sekine, Shigeru Masuyama
PRACTICAL ASPECTS OF KNOWLEDGE MANAGEMENT, PROCEEDINGS, 5345, 111, +, 2008年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Automatic Extraction of Basis Expressions That Indicate Economic Trends.
Hiroki Sakaji, Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 12th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2008, Osaka, Japan, May 20-23, 2008 Proceedings, 977, 984, Springer, 2008年, ［査読有り］

普及指導員の知識を回答可能な生成AIのための農産物市場価値を表現するデータセットの構築
小林暁雄, 坂地泰紀, 桂樹哲雄, 森翔太郎, 橋本祥, 鈴木雅弘, 川村隆浩, 人工知能学会全国大会論文集(Web), 38th, 2024年

BERTおよびChatGPTを用いたサステイナビリティレポートからのSDGs関連文抽出
指田 昌樹, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 人工知能学会第二種研究会資料, 2023, FIN-031, 55, 60, 2023年10月10日
責任投資の原則（PRI）のもと機関投資家は、ESGの取り組みを取り入れた投融資をすることが求められている。しかし、現在日本においてはESG及びSDGsの取り組みに関する開示は、主にPDFベースのサステナビリティレポートや統合報告書で行なわれており、統一的なフォームは存在していない。そのため、ESG投資の責任者は手作業で各企業の取り組みの状況を評価する必要が生じ、多くの手がかかっている。本論文では、サステナビリティレポート等のPDFベースの情報からSDG関連の文を自動で抽出し、17のゴールに分類を行なうモデルの構築した。分類モデルは、事前学習済みのsentence-BERTモデルをファインチューニングして作成した。作成の過程で、SDGsのゴールのうち、「貧困」等に取り組んでいる企業が日本では少なく、学習データとなる事例が少ないという問題が生じた。そこで、ChatGPTを活用し、「貧困」等に関する文章を生成しそれを学習データとして用いることで、その課題の解決を図った。, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

人流データを用いた自動車サプライチェーン異常指数の構築
上田 翼, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 人工知能学会第二種研究会資料, 2023, FIN-030, 40, 44, 2023年03月04日
COVID-19の流行以降、サプライチェーンの混乱が経済や資産市場に大きな影響を及ぼしている。政策当局や金融市場関係者の間で、供給関連指標に対する関心は高まっているが、データの粒度や迅速性の点で課題が残る。そこで、本研究では、オルタナティブデータと深層学習手法を用いて、自動車サプライチェーンの異常度をリアルタイムで測定する指数の構築を試みた。構築した指数は、ミクロ的な生産障害を把握する上で有用であり、既存の統計指標とも一定の関係性があることを確認した。, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

Proposal for Turning Point Detection Method Using Financial Text and Transformer
Rei Taguchi, Hikaru Watanabe, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Kenji Hiramatsu, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13859 LNAI, 171, 181, 2023年

技術アプリケーションの拡大と二次開発を目指す新しい知的財産管理手法
王 美蘊, 坂地 泰紀, 東谷 泰明, 岩垂 光宏, 和泉 潔, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2023, 2N1GS1004, 2N1GS1004, 2023年
本研究では，因果関係抽出と類似度分析を組み合わせ，知識発見のための知的財産管理に対する新しいアプローチを提案した．既存の研究は特定の分野で技術トレンドの予測や特許テキストのマイニングに限られている．我々の提案した方法は，技術の潜在的なアプリケーションを多くの分野に広げ，知的財産の二次開発を可能にすることができる．具体的には，多分野からの特許テキストデータの情報を抽出するアプローチを実施した．その後，事前学習言語モデルを使用して特許テキストの分析を行い，最終的に知識発見のための因果チェーンを構築した．専門家による評価データに基づき，我々の方法が既存の深層学習方法よりもロバストであることを示した．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

時系列に並んだ金融文書からの差分抽出タスクの提案
鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2023, 1E3GS602, 1E3GS602, 2023年
投資や企業分析において，伝統的に用いられてきた財務情報や経済指標などのデータに対して，今まで利活用の少なかったテキストデータの利用が進んでいる．金融ドメインにおける自然言語処理の研究では，ある一時点の文書の分析や評価が多く，時系列にわたる分析は一時点の評価を並べたものが主になっている．決算短信や有価証券報告書など，金融ドメインでは定期的に様々な文書が発行・公開されている．投資家を始めとしたこれらの文書の読者は，企業について継続的に注目し，同じ企業の文書について前回発行時からの変化に着目することが多い．多くの銘柄を運用する投資家にとって，それぞれの企業について二時点に存在する文書を隅々まで読み込み，変化した点を見つけることは容易ではない．本研究では，時系列に並ぶ2つの文書に対し，前回発行時の文書との差分や変化を抽出するタスクを提案する．具体的には，同じ企業について書かれた2つの金融文書を用い，同じ項目について書かれた箇所を抽出する．抽出した箇所について，人手によって2文書間の差分を抽出する．また提案したタスクに対し，事前学習言語モデルを実際に適用した評価実験を行う．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

因果関係を考慮した感情シグナルに基づく資産配分法の提案
田口 怜, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2023, 2T1GS1001, 2T1GS1001, 2023年
本研究では、金融テキストが株式の戦術的アセットアロケーションに有用であるかどうかを実証する。これは、自然言語処理を用いて金融ニュースから極性指標を作成することで実現できる。作成された極性指標に対して、変化点検知アルゴリズムを用いてクラスタリングを行う。さらに、株式ポートフォリオを構築し、最適化アルゴリズムを用いて各変化点でリバランスを行う。その結果、提案手法は、比較手法を上回る性能を示した。この結果は、極性指標が株式アセットアロケーションの構築に有用であることを示唆している。, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

グラフニューラルネットワークを用いた金融因果関係の抽出
坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2023, 3A5GS601, 3A5GS601, 2023年
本論文では，多言語テキストデータから金融の因果関係を表す知識を抽出する方法を提案する．金融分野では，ファンドマネージャや金融アナリストなどが，業務上因果的な知識を必要としている．既存の言語処理技術は人間が認識した因果関係を抽出するのに非常に有効であるが，既存の手法には2つの大きな問題点がある．第一に，多言語での因果関係抽出はこれまで確立されていない．第二に，入れ子の因果関係など，複雑な因果構造を抽出する技術が不十分である．そこで，これらの問題を解決するために，手がかり(becauseやdue toなど)とUniversal Dependenciesに基づいて，入れ子型の因果関係を抽出する手法を提案する．提案する金融因果関係抽出手法を金融分野の多言語テキストデータで評価した結果，提案モデルが既存モデルを上回る性能を持つことが実証された．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

2言語の極性分析を用いた中国市場インデックスの予測
Cong Liu, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 早川 正亮, 塚本 和哉, 加藤 大輔, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, FIN-029, 28, 31, 2022年10月08日
近年、中国経済の躍進に伴い、中国の各国経済に与える影響が高まっている。そのため、米国経済を中心に把握するだけではなく、中国経済の動向を把握することがより重要になっている。しかしながら、中国経済に言及した英語記事は中国語媒体よりも少なく、また、中国語で記載された中国経済に関する膨大な記事から選別してトピックを抽出することは現状難しい。そこで本研究では、中国語記事と英語記事の両方からセンチメントを獲得し、これらを合わせて利用することで、中国市場インデックスを予測する新たなモデルを提案する。, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

テキストマイニングに基づく中央銀行の政策変更予測フレームワーク
坂地 泰紀, 加藤 大輔, 吉田 佑輔, 渡辺 剛史, 早川 正亮, 和泉 潔, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, FIN-028, 113, 2022年03月12日
本研究では，テキストマイニング技術を用いた中央銀行の金融政策変更を予測するフレームワークを提案する．中央銀行による金融政策の変更は為替市場や株式市場，国債市場などにも影響を与えることから，企業や銀行は金融政策変更の予兆を捉えようと試みているが，中央銀行によって公開される情報の量が限られることから非常に困難である．そこで，我々はテキストマイニング技術を用いて，金融政策変更の予兆に関する情報をニュース記事から抽出することを試みる．この問題を解決するために，我々は因果関係に基づく金融政策変更を予測する新たなフレームワークを提案する．本フレームワークはトピックモデル，機械学習に基づく文選択，機械学習に基づく期待値予測から構成される．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

位置情報を利用した降雨観測情報とATM 統計情報の相関分析
佐野 仁美, 皆川 直人, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, FIN-028, 105, 2022年03月12日
近年，局地的大雨の事象は年々増加し，水災害により甚大な経済的ダメージを被る事例が増えている．特に，被災地では当座の生活における安定的な決済手段が必要であり，これまでは現金決済が最も有用な手段の一つと考えられてきた．しかし，現在は，国内でキャッシュレス決済が推進され，都心部を中心に現金決済の比率が減少傾向であり，災害時における現金需要の行動様式にも変化をもたらす可能性が考えられる．このため，本研究では，自然災害のうち大雨の事例にフォーカスし，降雨情報（国土交通省のXRAIN）と金融情報（銀行ATM 統計情報）の異分野データを互いの位置情報を利用して融合する新たな手法により，降雨発生時における現金需要の動向を分析した．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

事前学習と追加事前学習による金融言語モデルの構築と検証
鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, 和泉 潔, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, FIN-028, 132, 2022年03月12日
本研究では決算短信や有価証券報告書を用い，言語モデルのBERT とELECTRA について，事前学習や追加で事前学習(追加事前学習) を行いモデルを構築する．構築したモデルについて，金融ドメインのタスクによって汎用コーパスを用いたモデルとの性能を比較する．その際，ファインチューニングを行う層の数などパラメーターによる性能についても比較を行う．構築した一部のモデルについては一般に公開する．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

産業テキスト情報とグラフニューラルネットを用いた潜在的取引の予測
皆川 直人, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 佐野 仁美, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, FIN-028, 124, 2022年03月12日
金融機関の取引データを活用すると，企業の活動をリアルタイムで把握することが可能である．これらのデータを有効活用すれば与信管理をはじめ，CRM 等にも活用使途が見出せる．一方，主要な取引先以外の企業については取引量が少ない等，データ活用上は注意を要する．すなわち，潜在的な取引を見逃している可能性がある．本問題に対し，取引主体をノード，取引有無をエッジとした企業間ネットワークを構成すれば，取引有無の予測は本ネットワーク上のリンク予測問題として定式化できる．昨今のグラフ上の深層学習の進展に伴い，より精度の高いリンク予測が可能となった．本研究では，最近のグラフ深層学習手法を使った潜在的な取引予測について紹介する．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

Policy Gradient Stock GAN for Realistic Discrete Order Data Generation in Financial Markets.
Masanori Hirano 0001, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, CoRR, abs/2204.13338, 2022年

個別銘柄情報と銘柄間情報を利用したテーマ株抽出手法の提案
高柳 剛弘, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2022, 2A6GS601, 2A6GS601, 2022年
本研究では，新たな銘柄埋め込みを用いて，あるテーマに関連する銘柄群を抽出する手法を提案する.様々な投資信託 会社は，テーマ型ファンドと呼ばれるテーマに関連したファンドを商品として扱っている.テーマ型ファンドは，その 時代の流行に合わせて作成され，売り出されているが，テーマに関連する銘柄を人手で選択しており，構築にはコスト がかかっている.そこで，本研究では，近年注目されている埋め込み技術を用いて，銘柄を埋め込み表現に変換し，そ れを用いて，あるテーマに関する銘柄を抽出する手法を提案する.評価実験の結果，本提案手法が比較手法よりも高い 性能で銘柄を抽出できることを示した., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

位置情報を利用したデータ融合による局地的大雨発生時の現金引出動向分析
佐野 仁美, 皆川 直人, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2022, 4N1GS302, 4N1GS302, 2022年
近年、局地的大雨の事象は年々増加し、水災害により甚大な経済的ダメージを被る事例が増えている。しかし、こうした気候変動が経済や金融システムの安定に及ぼす影響を評価する有意な手法は未だ得られていない。このため、本研究では水災害要因の一つである局地的大雨にフォーカスし、気象情報（降雨観測情報）と金融情報（ATMからの引出しに関する統計情報）を互いの位置情報を利用して融合する手法を開発した。本稿では、局地的大雨発生時に変化が生じたATMの現金引出動向に関する分析結果を紹介する。, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

Transaction prediction by using graph neural network and textual industry information
MINAKAWA Naoto, IZUMI Kiyoshi, SAKAJI Hiroki, SANO Hitomi, Proceedings of the Annual Conference of JSAI, JSAI2022, 4S1IS2f01, 4S1IS2f01, 2022年
Transaction data owned by financial institutions can be alternative source of information to comprehend real-time corporate activities. Such transaction data can be applied to predict stock price and macroeconomic indicator as well as to sophisticate credit management, customer relationship management, and etc. However, it needs attention when a financial institution uses transaction data for aforementioned applications since occurrence of transactions depends on miscellaneous factors including customer loyalty, implying missing potential transactions. To solve this issue, we can predict occurrence of transactions by formulating the problem as a link prediction task in a transaction network with bank accounts as nodes and transaction volume as edges. With the recent advances in deep learning on graphs, we can expect better link prediction. We introduce an approach to predict transaction occurrence by using graph neural network with a special attention mechanism and textual industry information, analyzing the effectiveness of the proposed attention mechanism., The Japanese Society for Artificial Intelligence, 日本語

金融文書を用いた事前学習言語モデルの構築と検証
鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, 和泉 潔, 人工知能学会第二種研究会資料, 2021, FIN-027, 05, 2021年10月09日
BERT を始めとする事前学習言語モデルは，様々な自然言語処理のタスクにおいて成果を上げている．これらのモデルの多くはWikipedia やニュース記事などの一般的なコーパスを用いているため，専門的な単語が使用される金融分野においては十分な効果が得られない．本研究では決算短信や有価証券報告書から事前学習言語モデルを構築する．また金融ドメインのタスクによって汎用モデルとの性能を比較する．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

国債市場情報を用いた機械学習に基づく経済予測モデルの構築
水門 善之, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 人工知能学会第二種研究会資料, 2021, FIN-027, 101, 2021年10月09日
国債のイールドカーブ情報には中央銀行の金融政策の方針が反映されるほか，市場参加者の物価や景気の見通しが織り込まれている．また金利水準自体は各種経済主体にとっての借り入れコストとなることから，先行きの経済活動に影響を与えうる．これらを踏まえ，本研究では，企業や家計などの経済主体による景気に先行的な経済活動をとらえた各種経済統計に加えて，国債イールドカーブの情報を特徴量として用いた，ニューラルネットワークベースの機械学習手法に基づく短期経済予測モデルを構築した．その結果，深層学習手法の一種であり再帰的なネットワーク構造を持つRNN（リカレントニューラルネットワーク）ベースのモデルにおいて，相対的に高い予測精度を確認した．更に，経済統計のみをモデルの特徴量として用いた場合に比べて，イールドカーブの情報も学習に用いた場合に，先行きの経済予測の精度が改善する傾向を確認した．このことは，経済予測において，イールドカーブに織り込まれる情報の有用性を示す結果と考える．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

特集：「ファイナンスにおける人工知能応用」「ファイナンスにおける人工知能応用」にあたって
和泉 潔, 坂地 泰紀, 人工知能, 36, 3, 260, 261, 2021年05月01日
一般社団法人 人工知能学会, 日本語

高頻度注文情報を用いたデータの層化と多段階事前学習による株価動向予測
松原 冬樹, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 人工知能学会第二種研究会資料, 2021, FIN-026, 69, 2021年03月06日
Predicting the movement of stock price is an important issue for market participants. Recently, there have been many attempts applying machine learning techniques in financial time series prediction. However, overfitting presents a huge challenge when machine learning approaches are used in financial time series prediction. In this paper, we propose a stock price prediction method utilizing limit order book data from stocks other than target stocks by stratifying the data and holding a multi-phase pre-training considering market liquidity. Experimental results shows that the proposed approach enhances prediction performance., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

因果情報を用いた経済数値予測
和泉潔, 坂地泰紀, 佐野仁美, 人工知能学会全国大会(Web), 35th, 2021年

金融・経済ドメインを対象とした言語処理
坂地 泰紀, 和泉 潔, 酒井 浩之, 自然言語処理 = Journal of natural language processing, 27, 4, 951, 955, 2020年12月
言語処理学会, 日本語

タグに基づくデータ拡張と因果文抽出を用いた市況コメント生成の試み
坂地 泰紀, 近藤 洋平, 和泉 潔, 長尾 慎太郎, 加藤 惇雄, 人工知能学会第二種研究会資料, 2020, FIN-025, 34, 2020年10月10日
資産運用会社や証券会社などの多くの金融機関では，定期的な（月次，週次等）市況コメントを作成し，顧客に提供している．この市況コメントを作成する際には，ニュース記事や公的機関発表の統計など，様々な情報源にあたり事実関係を確認しながら，実務者の知識や経験に照らして原稿を作成することになる．一方で，こうした市況コメントの調査・執筆の作業は時間とコストが伴うものである．もし，主要な情報源から，自然言語処理をはじめとした機械的なプロセスによって，信頼できる市況コメントを作成することができれば，それは金融機関における当該業務のコストの削減，あるいは処理の迅速化やカバレッジ拡大による顧客サービス向上に資することになる．そこで，本研究では，まずニュース記事に含まれる原因・結果を含む因果文を抽出することで，市況コメントを自動的に生成することを試みた．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

Analysis of Value and Momentum Factors in Japanese Government Bond and Stock Index Using Machine Learning
Fuyuki Matsubara, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, The 34th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2020, 1K4-ES-2-05, 2020年06月09日
There have been many studies seeking to predict excess returns in financial time series data. Nevertheless, not many studies have focused on applying machine learning approaches among factors in different asset classes. The main objective of this paper is to analyze whether a predictability of return in financial products could be improved by considering factors obtained from other asset classes, and to indicate the effectiveness of machine learning in financial time series prediction. We targeted 10-year Japanese Government Bond(10-year JGB), and Nikkei Stock Average Index, implementing non-linear machine learning approaches as well as conventional multiple linear regression models to predict returns in both assets. The results suggest that considering factors from other asset classes could improve return prediction both in 10-year JGB and Nikkei Stock Average, especially when using non-linear approaches., The Japanese Society for Artificial Intelligence, 英語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

STBM : Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets Based on Long Short-Term Memory　　　　　　　　　　　　　　　
Masanori HIRANO, Hiroyasu MATSUSHIMA, Kiyoshi IZUMI, Hiroki SAKAJI, The 34th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2020, 1K4-ES-2-04, 2020年06月09日
英語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

金融文書のための別タスク学習による教師なし重要文判定
平野 正徳, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 和泉 潔, 言語処理学会 第26回年次大会, 26th, 569, 572, 2020年03月16日
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

企業リスク分析のための重要単語抽出と因果関係ネットワークの構築
五十嵐 光秋, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 島田 尚, 松島 裕康, 須田 真太郎, 言語処理学会 第26回年次大会, 26th, 2020年03月16日
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

因果判定データセットの構築と原因結果表現抽出への拡張
仁木 裕太, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 和泉 潔, 言語処理学会 第26回年次大会, 26th, 2020年03月16日
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

経済レポートを対象とした因果関係に着目するクエリ志向型複数文書要約
高嶺 航, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 松島 裕康, 島田 尚, 言語処理学会 第26回年次大会, 26th, 2020年03月16日
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

銘柄属性と市場情報を用いた深層学習株式リターン予測モデルの予測根拠の分析
小寺 俊哉, 佐藤 史仁, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会第二種研究会資料, 2020, FIN-024, 50, 2020年03月14日
近年，個別株式のリターン予測において，様々なファクターの中から予測に有用な特徴量を自動で抽出することのできる深層学習技術の応用研究がなされている．しかしながら，深層学習は計算の過程が複雑で，人間にはその予測根拠の把握が難しく，意思決定に理由が求められる実務での利用において，解釈の困難さが課題視されることがある．一方，深層学習の解釈手法についても研究が行われており，深層学習において研究が盛んな画像分類等のタスクだけでなく株価指数や株式個別銘柄等の資産価格リターン予測を行う深層学習モデルに対しても解釈を行う研究が行われている．本稿では，モデルの解釈に焦点を当て，個別銘柄のリターン予測をタスクとした深層学習モデルについて，LRP と呼ばれる深層学習の解釈手法を用いて，各入力値の寄与度を個別銘柄レベルで確認した．さらに，深層学習モデルの入力値に個別銘柄属性だけでなくマーケット指数等の市場情報を用いることで，銘柄属性と市場トレンドの2 つの側面での分析を行った．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

経済因果チェーンを用いたリードラグ効果の実証分析
中川 慧, 指田 晋吾, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会第二種研究会資料, 2020, FIN-024, 171, 2020年03月14日
A lead-lag effect in stock markets describes the situation where one (leading) stock return is cross-correlated with another (lagging) stock return at later times. There are various methods for stock return forecasting based on such a lead-lag effect. One of the most representative methods is based on the supply chain network. In this research, we propose a stock return forecasting method with an economic causal chain. The economic causal chain refers to a cause and effect network structure constructed by extracting a description indicating a causal relationship from the texts of Japanese financial statement summaries. We examine the following lead-lag effect. (1) whether lead-lag effect spreads to the 'effect' stock group when there is a large stock uctuation in the 'cause' stock group in the causal chain. (2) whether lead-lag effect spreads to the 'cause' stock group when there is a large stock uctuation in the 'effect' stock group in the causal chain. We confirm the existence of the both side of lead-lag effect and the evidence of stock return predictability across causally linked firms in the Japanese stock market., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

テキストマイニングを利用したテーマに関連する上場企業検索ツールの開発
平野 正徳, 坂地 泰紀, 木村 祥子, 和泉 潔, 松島 裕康, 長尾 慎太郎, 加藤 惇雄, 第24回金融情報学研究会資料, 226, 233, 2020年03月14日
人工知能学会 金融情報学研究会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

自己符号化器を用いた国債イールドカーブのファクターモデルの構築
水門 善之, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 島田 尚, 松島 裕康, 第24回金融情報学研究会資料, 66, 69, 2020年03月14日
人工知能学会 金融情報学研究会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

接触履歴を用いた地方景況感と業種間構造の分析
坂地 泰紀, 蔵本 涼太, 和泉 潔, 松島 裕康, 島田 尚, 砂川 恵太, 第24回金融情報学研究会資料, 98, 102, 2020年03月14日
人工知能学会 金融情報学研究会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

強化学習による高頻度取引戦略の構築
小林 弘幸, 和泉 潔, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 島田 尚, 第24回金融情報学研究会資料, 129, 133, 2020年03月14日
人工知能学会 金融情報学研究会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

解釈可能なニューラルネットワークによるレビュー可視化
伊藤友貴, 坪内孝太, 山下達雄, 坂地泰紀, 和泉潔, 言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 26th, 2020年

テキストマイニングによるアナリストレポートを用いた株価動向予測
鈴木雅弘, 堅木聖也, 坂地泰紀, 和泉潔, 石川康, 言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 26th, 2020年

再事前学習したBERTを用いた金融文書中の因果関係知識有無の判別
仁木裕太, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 人工知能学会全国大会(Web), 34th, 2020年

人工市場と深層強化学習の融合による株式投資戦略学習
前田巌, 松島裕康, 坂地泰紀, 和泉潔, DEGRAW David, 加藤惇雄, 北野道春, 人工知能学会全国大会(Web), 34th, 2020年

銀行間ネットワークモデルによる株式運用の銀行連鎖破綻への影響分析
若杉亮, 和泉潔, 松島裕康, 坂地泰紀, 人工知能学会全国大会(Web), 34th, 2020年

学習データ自動生成による市況分析コメント作成のための要因文と補完情報の抽出
酒井浩之, 坂地泰紀, 和泉潔, 松井藤五郎, 入江圭太郎, 人工知能学会全国大会(Web), 34th, 2020年

テキストマイニングを用いたアナリストレポートからの純利益予測
鈴木雅弘, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康, 石川康, 人工知能学会全国大会(Web), 34th, 2020年

高頻度電力需要データを用いた製造業活動のナウキャスティングモデルの構築　　　　　　　　　　　　　　　
水門 善之, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 島田 尚, 松島 裕康, 第35回社会におけるAI研究会(SIG-SAI), 人工知能学会合同研究会 2019, 1, 5, 2019年11月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

深層学習における不確かさ評価の重要性
前田 巌, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 和泉 潔, ディグロー デビット, 富岡 博和, 加藤 惇雄, 北野 道春, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2019, 0, 4I2J201, 4I2J201, 2019年06月

近年，社会の様々な場面で機械学習・深層学習手法による予測が活用されている．深層学習手法を用いて学習したモデルは高い精度で予測を行うことができるが，予測信頼性を十分に考慮できておらず，予測の困難な外挿データに対しても高い確信を持って予測を行ってしまう危険がある．本研究では画像識別タスクに対して，通常の深層学習手法および近年提案されている不確かさを考慮した深層学習手法を適用し，外挿データに対するモデルの頑健性を検証した．通常の深層学習手法により学習したモデルはモデル学習用データに存在しない特徴を持つデータに対して高い確信度で予測を行ってしまうが，不確かさを考慮した深層学習手法により学習したモデルはそのようなデータに対し確信度を低く出力し，誤った予測を回避することが可能となる．実験結果より深層学習手法における不確かさ評価の重要性が示唆された．

, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

インデックス投資が証券市場の価格形成に与える影響の分析
松浦 出, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 島田 尚, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2019, 0, 1P2-J-13-01, 1P2J1301, 2019年06月

インデックス投資が市場の価格形成に与える影響を調べるため，証券市場とその参加者，価格決定をモデル化した．そのモデル上でインデックス投資が価格形成にほとんど影響を与えないことをシミュレーション実験により示した．

, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

Supervised LDAモデルによるニューステキストを用いたマクロ経済不確実性指数の構築
余野 京登, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 島田 尚, 松島 裕康, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2019, 0, 4J3J1302, 4J3J1302, 2019年06月

市場参加者にとって、各国の金融政策や財政政策、あるいは2国間の貿易摩擦などのマクロ経済の不確実性は、意思決定をする際に重要な役割を果たす。本研究では、ニューステキストを用いてマクロ経済の不確実性指数の構築を目指す。トピックモデルを拡張し、テキストデータのみならず、数値データを教師信号として用いたモデルの適用を試みた。また、構築した４つのマクロ経済の不確実性指数を対象にした定性的・定量的な分析を行った.

, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

極性を考慮したリスク発見に向けた因果関係ネットワークの構築
五十嵐 光秋, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 島田 尚, 松島 裕康, 須田 真太郎, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2019, 0, 2O3J1304, 2O3J1304, 2019年06月

決算短信の因果関係ネットワークを構築する実験を行った．因果関係を決算短信から抽出し，表現の類似度を算出してネットワークを構築した．類似度の計算には日本語版ウィキペディアのコーパスから作成したword2vecモデルを使用し，単語の重要度を表すidf値の組み合わせることで，単語ベクトルから因果関係表現のベクトルを獲得した．また、極性辞書を用いて因果表現の極性の反転を捉えることで，word2vecモデルにより同一視される対義語と類義語による違いを検出した．実験によってネットワークから，因果関係どうしを結ぶ100個のエッジを無作為に選択し、目視により評価した。 その結果、妥当な接続と考えられる割合は84％であり、さらにその中で極性の反転が正しく捉えられたエッジの割合は86％であった。

, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

東京証券取引所における高頻度マーケットメイク戦略の注文行動分析
平野 正徳, 和泉 潔, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 島田 尚, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2019, 0, 2O1J1304, 2O1J1304, 2019年06月

本研究は，金融市場における高頻度取引(HFT)のマーケットメイク(MM)戦略と呼ばれる注文行動について分析を行うことを目的とした．株式会社日本取引所グループより提供を受けた，東京証券取引所の注文データを使用し，仮想サーバーの名寄せを前処理として行なった．その結果得られた，取引主体別の注文データを，いくつか指標を使うことで，クラスター分析を行い，高頻度マーケットメイク戦略(HFT-MM)を取っている取引主体を抽出し，それらの注文が，直近約定価格から何ティック離れたところに置かれているかについて計算した．その結果，HFT-MMとされる行動主体は，直近約定価格からかなり離れた位置(5-10ティック)のところにも注文を置いていることが明らかになった．この結果は，HFT-MMとされる取引主体が，マーケットメイク戦略だけではなく，他の戦略も採用している可能性を示唆しており，さらに確認すると，価格が急変した際には，不安定化効果を引き起こす可能性をも示唆していることがわかった．

, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

クラスタリング構造変化検知による銀行間ネットワークの時間変化分析
仁木 裕太, 和泉 潔, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 島田 尚, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2019, 0, 2O1J1303, 2O1J1303, 2019年06月

イタリアの銀行間預金オンライン取引システムe-MIDで行われた取引データから, 1999年から2016年の期間について営業日ごとの銀行間ネットワークを構築した. 構築した銀行間ネットワークについて, ノードのネットワーク特徴量を計算し, それを入力データとしてクラスタリング構造変化検知による分析を行った. この分析の結果, リーマンショック後のダイナミクスの特徴が銀行の種類によって異なることが明らかになった.

, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

新聞記事からの因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成
高嶺 航, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 島田 尚, 清水 康弘, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2019, 0, 1P2J1305, 1P2J1305, 2019年06月

本論文では、新聞記事からのテキストマイニングによる因果関係を考慮したアナリストレポートの要約文生成手法の提案を行う。因果関係抽出本手法を用いれば、機関投資家の大量の文書を熟読しなければならない負担を軽減し、証券アナリストの肩が投資判断に関わる重要な経済情報を簡単に収集することができる。そこで今回は、本手法における因果関係表現抽出手法の妥当性を野村證券株式会社のテキストデータを用いて評価及び分析を行う。全アナリストレポートの7割程度で、予想の根拠情報を取得することができ、本手法における因果関係抽出手法の有用性を示した。また、評価をするにあたり、証券アナリストの予想の書きぶりも示すことができた。

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銀行間と企業間の多層ネットワーク・シミュレーションによる連鎖破綻の解析
濱脇 諒, 尾崎 順一, 和泉 潔, 島田 尚, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2019, 0, 2O3J1302, 2O3J1302, 2019年06月

近年経済のグローバル化によりある金融機関の破綻の影響がその業界や国を超えて国際的なものとなっている。 関連する分野の先行研究は、銀行単体もしくは企業単体でのエージェントシミュレーションを行うものがほとんどである。 そこで、本研究では銀行と企業の相互作用に焦点を当てた多層ネットワークのモデルを提案し、銀行から企業への投資の有無が企業の成長率に与える影響を調べる。 具体的には、投資を受けているかどうかによって成長率の変動幅を変化させ、最終的な企業の規模の分布の変化について議論する。 銀行が持つ貸借対照表は全国銀行協会が公表している全国銀行財務諸表分析に基づいて作成した。 シミュレーションの結果として、投資は企業の成長の平均には影響を与えなかったが、企業間の格差が広がった。 これは投資を受けた企業のうち、投資を活かして成長することができたものと失敗したものに別れてしまったことが原因だと考えられる。

, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

不動産分野へのデータ解析と人工知能技術の応用　　　　　　　　　　　　　　　
和泉潔, 諏訪博彦, 大西立顕, 坂地泰紀, 松島裕康, 不動産テックを考える，赤木正幸，浅見泰司，谷山智彦編，プログレス, 75, 89, 2019年05月

関連記事を用いた市況分析コメントの自動生成
酒井 浩之, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 松井 藤五郎, 入江 圭太郎, 人工知能学会第二種研究会資料, 2019, FIN-022, 61, 2019年03月03日
本研究では、経済新聞記事などの経済テキストから、日経平均株価などの市況について言及している記事を抽出し、それらの内容を自動的に要約することによりマーケットレポートにおける市況分析コメントを自動生成する手法の開発を行う。しかし，日経平均株価の市況について言及している記事のみでは，指定した期間において重要な内容について言及している文の数が少なく，そのために重要な内容が市況分析コメントに含まれないことがある．そこで本研究では，ある期間において日経平均株価に影響を与えたイベントを推定し，そのイベントについて述べた記事を関連記事として自動的に検索し，検索された関連記事をも使用することで，生成する市況分析コメントの精度を高める手法を提案する．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

アナリストレポートを用いた中長期株価動向推定
堅木 聖也, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 石川 康, 笠岡 恒平, 人工知能学会第二種研究会資料, 2019, FIN-022, 42, 2019年03月03日
In this paper, we propose a methodology to forecast the direction and extent of volatility in mid-to-long term excess return of stock price by applying natural language processing and neural networks on the context of analyst reports. Analyst reports are prepared by analysts in research department in stock brokerage firms and we consider the content of reports include usefull information to forecast movements in stock prices. First, our method extracts opinion sentences from analyst reports, while the remaining parts correspond to non-opinion sentences. Second, our method predicts stock price movements by inputting opinion sentences and non-opinion sentences to neural networks separately., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

シミュレーションによるインデックス投資の市場価格形成への影響分析
松浦 出, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 島田 尚, 人工知能学会第二種研究会資料, 2019, FIN-022, 116, 2019年03月03日
In this paper, we modeled stock markets to investigate the effect of index investing on stock price formation. We showed that index investing has little effect on stock price formation in our stock markets model by analyzing results from experiments with various market settings., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

日米イールドカーブの連動性を用いた機械学習に基づく日本国債の長期金利予測
水門 善之, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 島田 尚, 松島 裕康, 第22回金融情報学研究会資料, 81, 87, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

インフルエンサーのツイートを用いた暗号資産の価格変化予測
山本 寛史, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 山下 雄己, 大澤 恭平, 和泉 潔, 島田 尚, 第22回金融情報学研究会資料, 25, 30, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

新聞記事からのテキストマイニングによる因果関係を考慮したアナリストレポートの自動要約文生成
高嶺 航, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 松島 裕康, 島田 尚, 清水 康弘, 第22回金融情報学研究会資料, 48, 52, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

銀行間ネットワークと企業間ネットワークを用いた連鎖倒産シミュレーション
濱脇 諒, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 島田 尚, 松島 裕康, 第22回金融情報学研究会資料, 104, 107, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

シミュレーションによるインデックス投資の市場価格形成への影響分析
松浦 出, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 島田 尚, 第22回金融情報学研究会資料, 116, 119, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

流動性リスク管理による銀行ネットワーク安定化のシミュレョン分析
曽根 泰平, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 島田 尚, 第22回金融情報学研究会資料, 131, 138, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

内閣府景気動向指数の先行系列に基づく機械学習を用いた短期経済予測
水門 善之, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 島田 尚, 松島 裕康, SIG-SAI, 34, 4, 1, 6, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

データ解析とシミュレーションの統合による経済市場制度設計
和泉 潔, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 情報処理学会研究報告, 2019-ICS-194, 4, 1, 4, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

シミュレーションによるバリューチェーン交渉制度の安定性評価　　　　　　　　　　　　　　　
和泉 潔, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 第18回社会システム部会研究会, 159, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

文書内における単語の共起を利用した上位下位概念の推定
平野 正徳, 坂地 泰紀, 木村 笙子, 和泉 潔, 松島 裕康, 長尾 慎太郎, 加藤 惇雄, 言語処理学会第25回年次大会(NLP2019), 25th, 597, 600, 2019年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

日米イールドカーブの連動性に基づく機械学習を用いた日本の金利変動モデルの構築　　　　　　　　　　　　　　　
水門 善之, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 島田 尚, 松島 裕康, 第50回 日本金融・証券計量・工学学会 大会, 2019年02月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

経済因果チェーン検索のシステム紹介と応用
和泉潔, 坂地泰紀, 人工知能学会全国大会(Web), 33rd, 2019年

高頻度注文情報の時系列性考慮による短期市場動向予測
前田 巌, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 和泉 潔, David deGraw, 富岡 博和, 加藤 惇雄, 第21回金融情報学研究会資料, 21, 50, 52, 2018年10月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

金融テキストマイニングの基づいた投資家支援プラットフォームの開発
坂地 泰紀, 和泉 潔, 松島 裕康, 第21回金融情報学研究会資料, 59, 60, 2018年10月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

経済テキストからの市況分析コメントの自動生成
酒井 浩之, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 松井 藤五郎, 入江 圭太郎, 人工知能学会第二種研究会資料, 2018, FIN-020, 44, 2018年03月20日
本研究では，経済新聞記事などの経済テキストから、日経平均株価などの市況について 言及している文書のみを抽出し，それらの内容を自動的に要約することにより，ファンドの運用報告 書における市況分析コメントを自動生成する手法の開発を行う．本手法では，まず経済新聞記事から 深層学習により日経平均株価の市況について言及している記事を抽出する．次に抽出された記事の 中から例えば「ギリシャへの金融支援協議が難航していることや、中国・上海株の値動きへの警戒感 から、投資家のリスクオフの動きが強まった。」のような日経平均が大幅に変動した理由について言 及している文を抽出する．そして，抽出された文を時系列順に並べることで市況分析コメントを自動 生成する．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

テキストマイニングによる金融レポートの自動生成支援
丸澤 英将, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 田村 浩道, 本廣 守, 人工知能学会第二種研究会資料, 2018, FIN-020, 74, 2018年03月20日
Recently, with the increase of individual investors, the necessity of investment support technologies is increasing. Although analyst reports on which professional securities analysts forecast business performances or stock prices of companies are regarded as important investment decision materials, writing an analyst report is heavy burden. In this research, we summarize newspaper articles and support the generation of analyst reports by using knowledge of information features which are referred to as reasons for analysts' forecasts of business performances or stock prices in analyst reports., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

深層学習を用いた経済テキスト可視化の検証
伊藤 友貴, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会第二種研究会資料, 2018, FIN-020, 61, 2018年03月20日
経済文書のような専門的な文書は非専門家にとって読みにくい場合が多い．そのため，非専門家を対象に経済文書上のセンチメントを単語単位で可視化するようなサポートシステムを構築することには一定の需要があると思われる．経済文書上のセンチメントを可視化する手段の一つとして近年提案された「ニューラルネットワークモデルの解釈」に関する手法，LRP (Layer-wiseRepresentation Propagation) を用いるという手段がある．しかし現状 LRP が日本語の経済文書の可視化に有用かどうかは調査されておらず，その性質についての詳細な分析もあまりされていない．また，LRP の Attention RNN への適用方法は未だ提案されていない．本報告では LRP の AttentionRNN への適用方法を提案し，また，LRP が日本語金融テキストの可視化に有用かどうかを検証する．さらに，実データを用いた検証の中で LRP を用いた日本語文書可視化の性質について分析する．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

ベクトル表現を用いた因果関係連鎖の抽出
西村 弘平, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会第二種研究会資料, 2018, FIN-020, 50, 2018年03月20日
複数のテキストデータから経済・金融事象を背景知識まで含めて可視化することは, 経済・金融事象の理解の助けになり有用である. しかしながら, 経済・金融事象の連鎖を手動で抽出することは非常に時間とコストがかかる. そこで, 本研究では経済・金融事象の連鎖を因果関係として扱い, 各事象を表したベクトル間の類似度を用いて因果関係の連鎖を構築する手法を提案する. また,提案手法における問題点から今後の提案をまとめる., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイム日銀センチメントの予測
余野 京登, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 人工知能学会第二種研究会資料, 2018, FIN-020, 67, 2018年03月20日
金融市場におけるテキストデータは、投資家にとって分析対象の一つであり、その重要性は日に日に増している。決算短信をはじめとする企業の業績について書かれたドキュメント、証券会社のアナリストが書いた個別企業についてのアナリストレポート、更にはツイッター等のSNSで発信している個人投資家のつぶやき等、多種多様なテキストデータが存在する。定性的な投資判断の材料になるとともに、これらのテキストを用いて、モデルを構築し、定量的な分析を行うこともある。本研究では、中央銀行が発行する議事録やステートメントなどの公的な文章を対象に、定量的な数値化を目的としている。具体的には、日本銀行の発行する金融政策決定会合の議事要旨から物価、生産、雇用等の各トピックに対するセンチメント指数の構築を目指す。, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

専門分野の論理関係抽出のためのテキスト解析プラットフォーム (人工知能と知識処理)
坂地 泰紀, 和泉 潔, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 117, 468, 21, 24, 2018年03月02日
電子情報通信学会, 日本語

地方議会会議録における発言文の推定　　　　　　　　　　　　　　　
桧森拓真, 木村泰知, 坂地泰紀, 言語処理学会第24回年次大会(NLP2018), P1-3, 125, 128, 2018年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

有価証券報告書からの因果関係文の抽出
佐藤 史仁, 佐久間 洋明, 小寺 俊哉, 田中 良典, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2018, 2O404, 2O404, 2018年
有価証券報告書には，業績の他，リスク対策や企業の施策等，決算短信にはない情報の記載もある．また，先行研究では，多くの情報から重要な文を効率よく抽出する方法として，因果関係文を重要文とした手法が提案されている．しかし，抽出対象を決算短信等とした報告はあるが有価証券報告書とした報告はない．そこで本稿では，この手法を応用し，有価証券報告書専用の因果関係文を抽出する判別モデルを提案した．そして，判別モデルの評価等を行い，高い性能であることなどを示した．この判別モデルにより有価証券報告書独自の投資判断に有益な情報の効率的な抽出が期待できる．, 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

専門分野の論理関係抽出のためのテキスト解析プラットフォーム
坂地泰紀, 和泉潔, 電子情報通信学会技術研究報告, 117, 468(AI2017 43-51), 2018年

金融レポート,およびマクロ経済指数による日銀センチメント指数の構築
余野京登, 和泉潔, 坂地泰紀, 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 32nd, 2018年

ロイターニュース記事からの因果関係抽出の試み
坂地泰紀, BENNETT Jason, 宮尾祐介, 和泉潔, 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 32nd, 2018年

表現類似度を用いた因果ネットワークの構築
西村弘平, 坂地泰紀, 和泉潔, 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 32nd, 2018年

「資産市場の価格変動と銀行間貸借ネットワークの形状が銀行の連鎖倒産に与える影響」
濱脇諒, 和泉潔, 坂地泰紀, 米納弘渡, 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 32nd, 2018年

業種別企業業績要因を含む新聞記事の抽出
丸澤 英将, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 田村 浩道, 人工知能学会第二種研究会資料, 2017, FIN-019, 71, 2017年10月14日
These days, a growing number of individual investors is attracting public attentions even in Japan, and securities companies are actively providing them with investment informations. Especially, analyst reports written by professional security analysts are important investment judgment materials, but their timing of publication varies by brands. In this paper, using the structures of causal relationships of sentences in analyst reports, the ways of security analysts paying attention to cause informations concerning business performances were learned, and newspaper articles including similar causal relationships were extracted. We aim to realize a real-time investment supporting system., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

語の類義性・対義性を考慮したドメイン特化型辞書構築手法の提案と評価
伊藤 諒, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 須田 真太郎, 人工知能学会第二種研究会資料, 2017, FIN-019, 78, 2017年10月14日
In recent years, textual information, which is unstructured data attracts attention as new analytical data in the financial and economic fields and it is expected to structure knowledge on this domain. One such knowledge is a sentiment polarity dictionary in which each word is representing positive or negative. In building the dictionary, it is costly to add the polarity value to a vast number of words manually. Therefore, in this research, we propose a the dictionary construction model especially considering the synonymity and symmetry of words. As a result of the experiment, the proposed method is a more accurate than the model of the previous research. In addition, we extended the conventional dictionary using the proposed method, and we showed that the extended dictionary has higher accuracy than the dictionary which is not extended., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

決算短信から抽出した原因・結果表現の意外性の判定 (言語理解とコミュニケーション) -- (第11回テキストアナリティクス・シンポジウム)
室野 莉沙, 酒井 浩之, 坂地 泰紀, ベネット ジェイスン, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 117, 207, 93, 98, 2017年09月07日
電子情報通信学会, 日本語

地方議会の議案収集に向けた議案一覧抽出の試み　　　　　　　　　　　　　　　
田中琢真, 坂地泰紀, 小林暁雄, 木村泰知, 増山繁, 電子情報通信学会技術研究報告, 117, 207, 41, 46, 2017年09月

議論の背景・過程・結果を関連づける地方政治コーパスの構築の試み
木村 泰知, 小林 暁雄, 坂地 泰紀, 内田 ゆず, 高丸 圭一, 乙武 北斗, 吉田 光男, 荒木 健治, 第31回人工知能学会全国大会, 2017年05月
一般社団法人 人工知能学会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

株主招集通知における議案別の開始ページの推定
高野 海斗, 酒井 浩之, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 岡田 奈奈, 水内 利和, 人工知能学会第二種研究会資料, 2017, FIN-018, 10, 2017年03月10日
In this research, we aim to predict start pages of proposals stated in notice of the meeting of shareholders and classify which proposal the page is. We propose two methods that classification method of proposals. The first method heuristically predicts the page on which the proposal is described. Moreover our method extracts specialized terms of each proposal and assigns weights to them. After that, our method classifies proposals by specialized terms. The second method classifies proposals using deep learning. Each methods were evaluated, and the effectiveness of each methods was verified., 一般社団法人 人工知能学会, 日本語

都道府県議会会議録からの意見や意志を表す発言の抽出　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀, 酒井浩之, 小林暁雄, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知, 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017), 426, 429, 2017年03月

地方政治コーパス構築における従来の成果と現在の課題 - 政治・経済分野の応用研究に向けたパネルデータの構築-
木村泰知, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 高丸圭一, 乙武北斗, 吉田光男, 川浦昭彦, 言語処理学会第23回年次大会, 54, 57, 2017年03月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

大学Webページからの研究室Webページの抽出
宮崎 敦也, 酒井 浩之, 坂地 泰紀, 成蹊大学理工学研究報告, 53, 2, 25, 28, 2016年12月
In this paper, we propose a method that extracts laboratory front pages from university web sites. Our method extracts the laboratory front pages by using SVM and applying some rules. Moreover, we developed the laboratory search system which is able to retrieve laboratory front pages extracted by our method. We evaluated our method and it attained 85.0% precision and 65.5% recall, respectively, 成蹊大学理工学部, 日本語

都道府県議会会議録を用いた地方政治コーパスの構築の試み　　　　　　　　　　　　　　　
田中琢真, 小林暁雄, 坂地泰紀, 内田ゆず, 乙武北斗, 高丸圭一, 木村泰知, 情報処理北海道シンポジウム 2016, 131, 132, 2016年10月
日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

関連企業集合からの共通要素と新規関連企業の抽出
田中瑞竜, 酒井浩之, 坂地泰紀, 電子情報通信学会技術研究報告, 116, 213(NLC2016 13-28), 19‐24, 2016年09月01日
日本語

ニコニコ動画に頻出する特徴コメントの抽出
吉岡晋作, 坂地泰紀, 酒井浩之, 電子情報通信学会技術研究報告, 115, 445(NLC2015 44-53), 1‐5, 2016年01月28日
日本語

製品名と特許における名称の言い換え知識の抽出
坂地泰紀, 所佳祐, 酒井浩之, 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 30th, ROMBUNNO.1H2‐4, 2016年
日本語

決算短信PDFからの業績予測文の抽出
北森詩織, 酒井浩之, 坂地泰紀, 言語処理学会年次大会発表論文集(Web), 22nd, C3‐5 (WEB ONLY), 2016年
日本語

ニコニコ動画に投稿された動画の新しいタグの獲得
坂地泰紀, 小花聖輝, 小林暁雄, 酒井浩之, ファジィシステムシンポジウム講演論文集(CD-ROM), 32nd, ROMBUNNO.WD3‐3, 2016年
日本語

地方政治コーパス構築に向けた都道府県議会会議録からの発言データの抽出
田中 琢真, 小林 暁雄, 坂地 泰紀, 内田 ゆず, 乙武 北斗, 高丸 圭一, 木村 泰知, 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集, 32, 0, 251, 254, 2016年

, 日本知能情報ファジィ学会, 日本語

大学Webページからの研究室トップページの抽出
宮崎敦也, 酒井浩之, 坂地泰紀, 電子情報通信学会技術研究報告, 115, 222(NLC2015 17-33), 37, 41, 2015年09月03日
日本語

ニコニコ動画からのポジティブ・ネガティブコメントの抽出
坂地泰紀, 酒井浩之, 電子情報通信学会技術研究報告, 115, 222(NLC2015 17-33), 31, 35, 2015年09月03日
日本語

Classification of Comments on Nico Nico Douga for Annotation Based on Referred Contents
Akihito Ikeda, Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Shigeru Masuyama, PROCEEDINGS 2015 18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON NETWORK-BASED INFORMATION SYSTEMS (NBIS 2015), 673, 678, 2015年, ［査読有り］
英語

新聞記事からの因果関係の抽出
坂地 泰紀, 酒井 浩之, 増山 繁, 成蹊大学理工学研究報告, 51, 2, 23, 27, 2014年12月
This paper proposes a method that extracts causal knowledge from news paper articles via clue expressions. Our method decides whether a sentence includes causal knowledge or not when the method extracts it. Therefore, our method can extract causal knowledge accurately. Furthermore, the advantage of our decision method is to extract causal knowledge manually without dictionaries and patterns., 成蹊大学理工学部, 日本語

株価に影響を与える重要な出来事が記載された記事の自動抽出
中山 大, 坂地 泰紀, 勝田 研一郎, 成蹊大学理工学研究報告, 51, 2, 53, 60, 2014年12月
This paper proposes a method of extracting important articles that influence the stock price of companies from financial articles. In the first step, our method obtains dates that have large difference from previous day at stock price of a selected company. In the second step, our method acquires articles that are published around the obtained dates and concern the selected company from financial articles. In the third step, our method extracts articles that influence the stock price of the selected company by using SVM as a machine learning method from the acquired articles. Finally, we evaluated our method. As a result, our method achieved 69.8% precision and 53.1% recall., 成蹊大学理工学部, 日本語

ニコニコ動画からのポジティブなコメントを抽出 (言語理解とコミュニケーション) -- (第5回テキストマイニング・シンポジウム)
石淵 準也, 坂地 泰紀, 酒井 浩之, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 114, 211, 17, 21, 2014年09月11日
本研究では,ニコニコ動画サイトに投稿された動画のコメントから,例えば「もっと評価されるべき」などのようなポジティブなコメントを自動的に抽出することを行った.ポジティブなコメントを自動的に抽出できることにより,例えば政見放送へのコメントの中からポジティブなコメントを得ることができ,政見放送の反応が即時に分析できるようになる., 電子情報通信学会, 日本語

企業Webページを対象とした企業検索システムのための検索クエリに関連するタグの推定 (言語理解とコミュニケーション) -- (第5回テキストマイニング・シンポジウム)
酒井 浩之, 坂地 泰紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 114, 211, 41, 45, 2014年09月11日
本論文では,企業Webページを対象とした企業検索システムにおいて,検索クエリに関連したタグを自動的に推定し,検索された企業ごとに推定されたタグを付与する手法を提案する.例えば検索クエリが「テキストマイニング」であれば,「開発」「提供」「導入」などのタグを推定する.そして,推定したタグを検索された企業に付与することで,例えば「テキストマイニング」技術を「開発」している企業を検索することができるようになる., 電子情報通信学会, 日本語

ニコニコ動画のコメントに対する言及内容に基づくアノテーションのための分類 (言語理解とコミュニケーション) -- (第5回テキストマイニング・シンポジウム)
池田 晃人, 小林 暁雄, 坂地 泰紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 114, 211, 47, 52, 2014年09月11日
日本の動画共有サイトであるニコニコ動画の最大の特徴は投稿コメントである.この投稿コメントは,再生中の動画上の任意の時間,場所に重ねて表示することができ,それがニコニコ動画の動画をより一層ユーザにとって楽しいもの,価値のあるものにしている.ニコニコ動画のコメントは,その動画の1つの特徴であるといえる.動画の特徴であるコメントの情報を用いることで,動画推薦や動画検索などの様々な応用が考えられる.本研究では,ニコニコ動画のコメントから情報を得ることを容易にするために,コメントにアノテーションを行う.ここでは,アノテーションを行うのための分類を行う., 電子情報通信学会, 日本語

ニコニコ動画と日経プレスリリース記事との関連付け (言語理解とコミュニケーション) -- (第5回テキストマイニング・シンポジウム)
柴原 啓太, 坂地 泰紀, 酒井 浩之, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 114, 211, 75, 79, 2014年09月11日
近年,インターネットの発達により,動画共有サービスや動画配信サービスなどの動画サイトが普及している.本研究では,動画サイトの一つであるニコニコ動画を対象に,動画に付与されているタグ情報を用いて,動画に最適な日経プレスリリース記事を関連付けることで,効果的かつ効率的なインターネット広告の配信を目的とする., 電子情報通信学会, 日本語

Twitterからのキャラクター印象表現の抽出 (言語理解とコミュニケーション)
田原 如菜, 坂地 泰紀, 酒井 浩之, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 113, 429, 5, 10, 2014年02月06日
本研究では,キャラクターに対応する印象表現をTwitterから抽出する手法を提案する.具体的には,キャラクターとして,ゆるキャラを対象とし,キャラクター名に対応する印象表現(「可愛い」や「癒される」等)を抽出する.人手で印象表現辞書(喜,怒,哀,怖,恥,好,嫌,昂,驚,安,楽,その他のカテゴリーから成る363表現)を作成し,キャラクター名と印象表現辞書に存在する印象表現が含まれているツイートを取得する.そして,キャラクターごとに印象表現を抽出し,実際にアンケートで印象調査した結果と,本手法で抽出した印象表現を比べて評価した., 電子情報通信学会, 日本語

Twitterからのキャラクター印象表現の抽出(抽出,第4回テキストマイニング・シンポジウム)
田原 如菜, 坂地 泰紀, 酒井 浩之, 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション, 113, 429, 5, 10, 2014年01月30日
本研究では,キャラクターに対応する印象表現をTwitterから抽出する手法を提案する.具体的には,キャラクターとして,ゆるキャラを対象とし,キャラクター名に対応する印象表現(「可愛い」や「癒される」等)を抽出する.人手で印象表現辞書(喜,怒,哀,怖,恥,好,嫌,昂,驚,安,楽,その他のカテゴリーから成る363表現)を作成し,キャラクター名と印象表現辞書に存在する印象表現が含まれているツイートを取得する.そして,キャラクターごとに印象表現を抽出し,実際にアンケートで印象調査した結果と,本手法で抽出した印象表現を比べて評価した., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語

決算短信PDFからの因果関係抽出に基づく過去事象間の関連表示システム
坂地 泰紀, 酒井 浩之, 増山 繁, 人工知能学会全国大会論文集, 28, 1, 4, 2014年
人工知能学会, 日本語

新聞記事コーパスからの因果関係の抽出(意味解析/関係抽出1,第1回テキストマイニング・シンポジウム)
坂地 泰紀, 増山 繁, 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション, 111, 119, 7, 10, 2011年06月30日
本研究では,手がかり表現を用いて,タグの付されていない新聞記事から因果関係を表す表現(結果と原因の組)を抽出する手法を提案する.本手法は,因果関係を表す表現を抽出する際に,文が因果関係を含んでいるか否かを判定し,因果関係を含んでいると判定された文から因果関係を表す表現を抽出することで,精度の向上を図っている.さらに,判定手法は人手により作られた辞書やパターンを用いず,自動的に因果関係が含まれているか否かを判定することができる., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語

新聞記事中の文が因果関係を含むか否かの判定 (自然言語処理(NL) Vol.2010-NL-197)
坂地 泰紀, 増山 繁, 酒井 浩之, 情報処理学会研究報告, 2010, 2, 4p, 2010年08月
情報処理学会, 日本語

新聞記事中の文が因果関係を含むか否かの判定
坂地 泰紀, 増山 繁, 酒井 浩之, 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション, 110, 142, 47, 50, 2010年07月15日
本論文では,新聞記事中の文が因果関係を含むか否かの判定を行う手法を提案する.手がかり表現を伴う因果関係に限定し,有無の判定を行う.因果関係を示す手がかり表現は,因果関係以外の意味を持っている場合がある.例えば,手がかり表現「から」は因果関係以外に,出発する位置を表す意味があり,「京都から大阪」などには因果関係は含まれない.このような因果関係を示す手がかり表現が含まれていても,因果関係以外の意味であるものを除くために,本手法を提案する.意味的な素性として拡張言語オントロジーを用いることと,学習データを自動的に増やすことにより,本手法の性能が向上した., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語

商品ページからの属性・属性値抽出と同一商品クラスタリング手法
坂地泰紀, 言語処理学会第16回年次大会, 2010, 371, 374, 2010年

効果―技術型パテントマップ生成を目的とした特許明細書中からの効果語及び技術語の自動抽出と意味的統合
野中 尋史, 小林 暁雄, 坂地 泰紀, 人工知能学会全国大会論文集, 24, 1, 4, 2010年
人工知能学会, 日本語

特許文書からのブートストラップ手法を用いた課題・効果表現対の抽出 (言語理解とコミュニケーション)
坂地 泰紀, 野中 尋史, 酒井 浩之, 電子情報通信学会技術研究報告, 109, 142, 85, 92, 2009年07月22日
電子情報通信学会, 日本語

特許文書からのブートストラップ手法を用いた課題・効果表現対の抽出
坂地 泰紀, 野中 尋史, 酒井 浩之, 増山 繁, 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告, 2009, 14, 1, 8, 2009年07月15日
特許文書から直接的なユーザの便益に相当する表現と,技術上の解決課題を示す表現を自動的に抽出するアルゴリズム 「Cross-Bootstrapping」 を提案する.抽出した直接的なユーザの便益に相当する表現と,技術上の解決課題を示す表現はパテントマップを生成するために役立つ.本手法は,二つの手がかりと統計情報を用いて,ブートストラップ的に表現対を抽出する.また,辞書や人手により作成したパターンを用いず,自動的に表現を抽出することができる.最後に本手法の評価実験を行い,パテントマップを自動生成するために,十分な性能を達成したことを確認した., 一般社団法人情報処理学会, 日本語

2-D-4 景気動向を示す根拠表現の抽出と分類(統計)
坂地 泰紀, 酒井 浩之, 増山 繁, 日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集, 2007, 194, 195, 2007年09月27日
社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会, 日本語

景気動向を示す根拠表現の抽出と分析
坂地 泰紀, 酒井 浩之, 増山 繁, 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告, 2007, 76, 151, 156, 2007年07月24日
本研究では,新聞記事から景気動向を示す「根拠となる表現」を統計的手法を用いて自動的に抽出する手法を提案する.また,抽出された景気動向を示す「根拠となる表現」を景気が回復することを示すPositive表現と悪化することを示すNegative表現に分類する手法も併せて提案する.企業や投資家にとって,株価や商品の売行きを予測するために,景気動向を知ることは重要なことである.そこで,我々は景気動向に関する記事から景気動向を示す「根拠となる表現」を抽出し,それを用いることにより,景気動向の予測が可能ではないかと考えた.今回,景気動向を予測するための材料として,景気動向の根拠となる表現を抽出し,それが景気が回復することを示すのか,悪化することを示すのかを判定する.我々は1990年から2005年の日経新聞を用いて実験し,景気動向を示す「根拠となる表現」の抽出手法と分類手法をそれぞれ評価した.その結果,景気動向を示す「根拠となる表現」の抽出手法に関しては適合率が71.43%,再現率が33.33%となり,分類手法に関してはPositive表現分類のF値が0.695, Negative表現分類のF値が0.849となった., 一般社団法人情報処理学会, 日本語

景気動向を示す根拠表現の抽出と分析(用語・情報抽出)
坂地 泰紀, 酒井 浩之, 増山 繁, 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション, 107, 158, 151, 156, 2007年07月17日
本研究では,新聞記事から景気動向を示す「根拠となる表現」を統計的手法を用いて自動的に抽出する手法を提案する.また,抽出された景気動向を示す「根拠となる表現」を景気が回復することを示すPositive表現と悪化することを示すNegative表現に分類する手法も併せて提案する.企業や投資家にとって,株価や商品の売行きを予測するために,景気動向を知ることは重要なことである.そこで,我々は景気動向に関する記事から景気動向を示す「根拠となる表現」を抽出し,それを用いることにより,景気動向の予測が可能ではないかと考えた.今回,景気動向を予測するための材料として,景気動向の根拠となる表現を抽出し,それが景気が回復することを示すのか,悪化することを示すのかを判定する.我々は1990年から2005年の日経新聞を用いて実験し,景気動向を示す「根拠となる表現」の抽出手法と分類手法をそれぞれ評価した.その結果,景気動向を示す「根拠となる表現」の抽出手法に関しては適合率が71.43%,再現率が33.33%となり,分類手法に関してはPositive表現分類のF値が0.695,Negative表現分類のF値が0.849となった., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語

Pythonによる金融テキストマイニング
和泉, 潔, 坂地, 泰紀, 松島, 裕康
朝倉書店, 2022年07月, 9784254275889, vi, 174p, 日本語

Pythonではじめるテキストアナリティクス入門
榊, 剛史, 石野, 亜耶, 小早川, 健, 坂地, 泰紀, 嶋田, 和孝, 吉田, 光男
講談社, 2022年03月, 9784065274101, 253p, 日本語

金融・経済分析のためのテキストマイニング
和泉, 潔, 坂地, 泰紀, 松島, 裕康
岩波書店, 2021年01月, 9784000299015, viii, 163p, 日本語

テキストマイニングを用いた地方景況感の分析　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀
第54回サイバーワールド(CW)研究会, 2023年08月
2023年08月, ［招待講演］

経済因果チェーンの構築とその応用　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀
Workshop on Microeconomic Analysis of Social Systems and Institutions: Theory, Experiment, and Empirical Studies, 2023年03月
2023年03月, ［招待講演］

BERTと因果抽出を用いた気候変動ナラティブの可視化／指数化　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀, 金田規靖
日本銀行金融研究所ファイナンス・ワークショップ, 2022年11月
2022年11月, ［招待講演］

Economic Causal-Chain Search using Text Mining Technology　　　　　　　　　　　　　　　
Hiroki Sakaji
Knowledge Graphs in Finance and Economics, AKBC Conference 2022 Workshop, 2022年11月
2022年11月, ［招待講演］

決算短信定性的情報の活用方法・分析ポイントについて～決算短信への期待～　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀
決算短信からのデータ抽出に関するハンズオン「JPX総研(日本取引所グループ)/AWS共催」, 2022年10月
2022年10月, ［招待講演］

地域経済の未来をデータで読み解く！　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀, 砂川恵太, 上島邦彦
日本データ取引所主催シンポジウム「データ流通市場の歩き方」, 2022年01月, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
［招待講演］

金融テキストマイニングの最新技術とその応用　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀
日本経済研究センター主催「AI・ビッグデータ経済モデル研究会」, 2021年01月, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
［招待講演］

テキストを用いた経済・経営分析のための人工知能技術　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀
長岡市主催「ビジネスのためのAI・IT・IoT活用セミナー」, 2020年12月, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
［招待講演］

因果チェーンとネットワーク学習によるソースごとのCOVID19に関する捉え方の違いの抽出　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀, 久野遼平
東京大学金融教育研究センター・日本銀行調査統計局共催 ビッグデータフォーラム, 2020年11月, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
［招待講演］

多様なテキストデータを対象にした金融テキストマイニング　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀
第293回MPTフォーラム, 2019年05月, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
［招待講演］

言語処理技術を用いた金融テキストマイニング　　　　　　　　　　　　　　　
坂地泰紀
北海道大学講演会(電子情報通信学会・日本知能情報ファジィ学会), 2018年07月, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
［招待講演］

情報理工学演習Ⅳ　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2024年04月 - 現在

情報理工学入門　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2024年04月 - 現在

情報理工学実験Ⅰ　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2024年04月 - 現在

計算機プログラミングⅠ　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2024年04月 - 現在

知能ソフトウェア特論　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2023年11月 - 現在

Data Oriented Modeling　　　　　　　　　　　　　　　
The University of Tokyo

Economic Physics　　　　　　　　　　　　　　　
The University of Tokyo

Financial Resilience　　　　　　　　　　　　　　　
The University of Tokyo

経済物理[集中講義]　　　　　　　　　　　　　　　
東京大学

データ指向モデリング　　　　　　　　　　　　　　　
東京大学

金融レジリエンス　　　　　　　　　　　　　　　
東京大学

Application Programming　　　　　　　　　　　　　　　
Seikei University

Advanced Programming　　　　　　　　　　　　　　　
Seikei University

Java Programming　　　　　　　　　　　　　　　
Seikei University

JAVAプログラミング　　　　　　　　　　　　　　　
成蹊大学

上級プログラミング　　　　　　　　　　　　　　　
成蹊大学

応用プログラミング　　　　　　　　　　　　　　　
成蹊大学

因果関係抽出プログラム
坂地 泰紀, ［コンピュータソフト］

AI農業社会実装プロジェクト　　　　　　　　　　　　　　　
農林水産省における研究開発とSociety5.0 との橋渡しプログラム（BRIDGE）
2023年09月 - 2026年03月
農林水産省, 研究分担者, 23836805

因果情報を用いた経済ナラティブシミュレーション　　　　　　　　　　　　　　　
さきがけ
2022年10月 - 2026年03月
坂地 泰紀
戦略的創造研究推進事業, 研究代表者, 22717675

経済シナリオ分析のための因果関係インスタンス認識技術の確立
科学研究費助成事業 基盤研究(C)
2021年04月01日 - 2024年03月31日
坂地 泰紀
本年度は、まず、因果関係インスタンスを取得するために、決算短信に対してタグ付与を行った。その後、タグ付けを行った決算短信データ、タグ付与済みの英語ロイターニュース記事、FinCausalのデータセットを用いて実験を行い、日英の文書から因果関係インスタンスを抽出できる手法の開発に取り組んだ。結果的に、BERTとグラフニューラルネットワークを組み合わせることで既存の手法よりも高い精度で因果関係インスタンスを抽出できる手法の開発に成功した。具体的には、全てのデータセットにおいて、F値が0.75以上で因果関係インスタンスを抽出することができた。この結果を論文としてまとめて国際会議に投稿したが、残念ながら不採録となった。そのため、2022年度は論文のブラッシュアップを行い、再度、投稿を行う。
因果関係インスタンスを抽出するためにドメイン特化のBERTモデルの構築も行った。モデル
構築にあたり、グラフィックカードであるNvidiaのV100を購入予定であったが、V100よりも価格が安いうえに性能が高いNvidiaのA6000が発売されていたことから、こちらを2個購入し、モデル構築や実験に利用した。
作成した事前学習モデルは、Web上で公開しており、誰でも無料で利用可能となっている。全ての公開したモデルのダウンロード数を合わせると、現時点で6,700件以上あり、多くの方に利用して頂いている。こちらの研究に関しては、SIGFINなどの国内研究会で発表済みである。こちらの研究に関しては、SIGFINなどの国内研究会で発表済みである。
日本学術振興会, 基盤研究(C), 東京大学, 21K12010

データ流通市場のダイナミクスの解明と制度設計
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
2020年04月01日 - 2024年03月31日
早矢仕 晃章, 清水 たくみ, 松島 裕康, 深見 嘉明, 坂地 泰紀
本研究の目的は、データ流通市場の健全な発展を目指し、マーケットにおける異種のデータ・法規制・ヒトの動的な相互作用の解明とそれに基づくデータ流通の制度設計である。
2年目となる本年度は、昨年度整理したデータ流通市場の構成要素とその関係性を検討し、市場シミュレータ開発のためのモデル構築に取り組んだ。また、IEEE International Conference on Big Data 2021にて国際ワークショップCross-disciplinary Data Exchange and Collaborationを企画・運営し、国際的なコミュニティ作りにも注力した。
はじめに、(1)行政情報システム研究所で公開しているメタデータサイト及び、(2)データ分析コンペティションサービスKaggleの2つのデータ交換プラットフォームを分析した。(1)では組み合わせによって価値を持つデータのモデル化の手掛かりを得た。(2)では、COVID-19関連データを対象とし、データ公開初期のユーザ行動がコミュニティ形成とデータ利活用を促進することが分かった。
続いて、Kaggleデータセットを昨年度開発したデータ類似性計算手法に適用した。その結果、プラットフォームに依らない構造的特徴の一部が明らかとなった。
これらの解析から得られたデータとユーザの特徴から複数のモデルを作成し、データ生成器とデータ市場シミュレータを試作した。これにより、観測可能な相互作用が限定されるデータ流通市場の理解に向けた次年度の進展が期待できる。
また、近年注目されるIDアーキテクチャの分散化がデータ流通にもたらす影響と効率性を評価するために、分散型と集中型IDアーキテクチャを分析した。今後は、データ流通のインセンティブや導入コストの観点から、マルチエージェントシミュレーションに向けたパラメータを整理と検証を進めていく。
日本学術振興会, 基盤研究(B), 東京大学, 20H02384

データ取引の市場設計：被験者実験による研究　　　　　　　　　　　　　　　
2023年04月 - 2024年03月
関西大学ソシオネットワーク戦略研究機構, 研究分担者

データ流通市場の設計：新しい情報技術の人工市場における実験研究　　　　　　　　　　　　　　　
2021年04月 - 2023年03月
渡邊 直樹, 難波 敏彦, 早矢仕 晃章, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 清水 たくみ, 深見 嘉明
関西大学ソシオネットワーク戦略研究機構, 研究分担者

議論の背景・過程・結果を関連づける地方政治コーパスの構築とその学際的応用
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
2016年04月01日 - 2020年03月31日
木村 泰知, 川浦 昭彦, 乙武 北斗, 荒木 健治, 河村 和徳, 高丸 圭一, 湯淺 墾道, 吉田 光男, 坂地 泰紀, 内田 ゆず, 渋木 英潔, 小林 暁雄
本研究では、地方政治に関する研究の活性化・学際的応用を目指して、「議論の背景」「議論の過程」「議論の結果」を関連づけるコーパスを構築する。具体的には、新聞記事（議論の背景）、地方議会会議録(議論の過程)、条例（議論の結果）の3つの言語資源を地域、時間、課題の観点から関連づけることを目指す。本研究の目的は以下の3点である。 A)3つの言語資源（地方議会会議録・条例・新聞記事）の収集・整理 B)地域・時間・課題などの観点から3つの言語資源を関連づけるコーパスの構築 C)上記の成果を用いた、政治学・経済学・言語学・情報工学における応用研究
日本学術振興会, 基盤研究(B), 小樽商科大学, 16H02912

決算短信やWEB情報を活用した就職支援のための企業検索システム
科学研究費助成事業 基盤研究(C)
2015年04月01日 - 2019年03月31日
酒井 浩之, 増山 繁, 坂地 泰紀
本研究では，決算短信や企業WEBサイトから，企業の事業に関連する情報を自動的に抽出し，その情報を検索対象とした企業検索システムを開発することを目的とした．研究成果として，決算短信から業績要因を抽出する手法，因果関係（原因と結果）を抽出する手法，業績予測文を抽出する手法，関連企業を推定する手法等を開発した．また，本手法により抽出された業績要因等を検索対象とした４つの企業検索システムを開発した．開発した企業検索システムは，WEBサイト（http://www.ci.seikei.ac.jp/sakai/）にて公開されている．
日本学術振興会, 基盤研究(C), 成蹊大学, 15K00315