自然言語処理技術を用いた人的資本情報の抽出

抄録

競争力の源泉としての人的資本への投資が注目を集めている．有価証券報告書での人的資本投資情報の開示も求められるようになったが，投資家が大量にある企業の情報から人的資本への対応状況を効率的に抽出することは容易ではない．このような状況に対し，本研究では自然言語処理技術を利用した人的資本情報の抽出を試みる．先行して情報公開が義務付けられた米国の年次報告書を利用した評価実験の結果，大規模言語モデルを用いたBERTを利用した方式において概ね7割の精度で人的資本情報を抽出することが確認できた．今後，更に学習データを精査することでさらに精度の高い情報抽出ができることが期待できる．