本研究では、投資信託の販売促進を行う対話AI の研究を行った。全体の流れは、Seq2Seqを利用した雑談エンジンを通し会話の結果を返す。会話中の言葉の傾向の分析、会話によるリスク許容度の推定、そしてリスク許容度に応じた投資信託をすすめるという流れとなっている。今回の研究では、投資信託を薦める部分について取り組み、有価証券報告書や運用報告書月次レポートを用いて学習をした。学習器についてはLSTM の階層的attention モデルの評価が各種方面で評価が高いのを鑑み、今回の研究でも利用した。また同時に学習が軽量でテキスト分類にもよく用いられるFastText も検証した。
