論文 - 高橋　大志

日本のガス市場におけるダイナミック・プライシングモデルに関する研究

許 慏碩, 村上 英治, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-016 ） 07 2020年08月

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<p>Gas and electric power are one of the essential social infrastructure for social and economicactivities. The purpose of this research is to construct a Real Time Pricing (RTP) model suitable for thedistribution and sales market of LP gas in Japan by utilizing the Dynamic Pricing Model. As a method ofpredicting demand, we would like to first create a model of power consumption and then apply it to LPgas. Analysis of customers' electric power and gas consumption can infer from what standpoint they wereconsuming public goods. Through this, we would like to offer users' reasonable prices to expand theirchoices and contribute to the efficient use of social resources.</p>

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Network effects and the appointment of female board members in Japan

Matthias Raddant, Hiroshi Takahashi

2020年07月

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We investigate the dynamics in the networks of Japanese corporates and its
interplay with the appointments of female board members. We find that corporate
boards with women show homophily with respect to gender while the respective
firms often have above average profitability. We also find that new
appointments of women are more likely at boards which observe female board
members at other firms to which they are tied by either ownership relations or
corporate board interlocks.


Network effects and the appointment of female board members in Japan

Matthias Raddant, Hiroshi Takahashi

2020年07月

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We investigate the dynamics in the networks of Japanese corporates and its
interplay with the appointment of female board members. We find that firms with
female board members show homophily with respect to gender and often have above
average profitability. We also find that new appointments of women are more
likely at boards which observe female board members at other firms to which
they are tied by either ownership relations or corporate board interlocks.


Interdependencies of female board member appointments

Matthias Raddant, Hiroshi Takahashi

2020年07月

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We investigate the networks of Japanese corporate boards and its influence on
the appointments of female board members. We find that corporate boards with
women show homophily with respect to gender. The corresponding firms often have
above average profitability. We also find that new appointments of women are
more likely at boards which observe female board members at other firms to
which they are tied by either ownership relations or corporate board
interlocks.


Interdependencies of female board member appointments

Matthias Raddant, Hiroshi Takahashi

2020年07月

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We investigate the networks of Japanese corporate boards and its influence on
the appointments of female board members. We find that corporate boards with
women show homophily with respect to gender. The corresponding firms often have
above average profitability. We also find that new appointments of women are
more likely at boards which observe female board members at other firms to
which they are tied by either ownership relations or corporate board
interlocks.


GPT-2を介したニュース記事生成を用いたニュース評価モデルの構築と共起ネットワーク分析

西 良浩, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-015 ） 03 2020年03月

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<p>News articles have great impacts on asset prices in the financial markets. Many attempts havebeen reported to ascertain how news influences stock prices. However, the limitations in the number ofavailable data sets usually become the hurdle for the model accuracy. In this study, we propose a newsevaluation model utilizing GPT-2. A news evaluation model is a model that evaluates news articlesdistributed to financial markets based on price fluctuation rates and predicts fluctuations in stock prices.Reuter's news texts are classified based on each return through LSTM models. Using co-occurrencenetwork analysis, we reviewed the overview of the news articles retrieved. News articles generated by GPT-2 was used with original news articles, and the model accuracy was examined. The results showed thatcreated news articles are influential over the prediction of stock price fluctuation.</p>

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情報セキュリティ事故による企業価値への影響とその関連性について

宮内 幸子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-015 ） 12 2020年03月

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<p>Information security incidents could be one of the most concerns for corporate activities.Considering these factors, this study attempts to clarify the relationship between information securityincidents and stock market reactions. In this analysis, we analyze the stock market in Japan from March2005 to January 2015. As a result of intensive analyses, we confirm the following results; (1) informationsecurity incidents have a negative impact on corporate values, (2) information security incidents withsignificant impact have long-term negative effects on stock market.</p>

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特許分析を通じた企業価値算定手法の構築 -特許文書ベクトルによる IPO 公開価格の評価-

藤原 匠平, 松本 祐介, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-015 ） 09 2020年03月

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<p>Corporate valuation is an important process for determining corporate value for managersconsidering initial public offering (hereinafter IPO). However, in the IPO, the underprice phenomenonwhere the public price falls below the initial value has occurred. Due to this phenomenon, new publiccompanies suffer opportunity loss. In this study, we consider the cause of this phenomenon to be in theevaluation of corporate value and try to improve it by using patents in existing methods. Specifically,SCDVs are created based on patent documents held by companies and applied to similar companycomparison guns to evaluate the validity of the open price.</p>

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株式市場におけるツイート情報と小型株の関連性

片山 慎也, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-015 ） 16 2020年03月

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<p>本研究では、日本の株式市場における Twitter のツイート情報と小型株の株価との関連性について分析を行った。機関投資家と個人投資家の投資手法の違いを踏まえた上で、GoogleCloud Natural Language API を用いた感情分析を行い、ツイートと小型株の株価の関係を明らかにする。</p>

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飲食店における蓄積データの利活用

徐 晃生, 張 迎, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-015 ） 14 2020年03月

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<p>本研究は、飲食店のPOSデータと顧客データを用いて企業の経営力向上に繋げるシステムの提供を目的としている。昨今のビッグデータ活用時代において、個人のデータを蓄積し利活用することの重要性が増してきている。個人が頻繁に利用しデータ取得可能な業態として飲食店が挙げられ、そこで蓄積されたデータを分析することでCRMに有用な示唆を得ることができると考える。本分析では、顧客の購買行動の特徴を明らかにし、在庫管理と販売政策について検討を行った。</p>

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インフルエンサーが発信するツイート情報はニュース記事に対して優位性があるのか？

片山 慎也, 西 良浩, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-014 ） 05 2020年01月

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<p>SNS が世の中に与える影響が拡大しており、特にインフルエンサーが人々に与える影響が増してきている。本研究では、株のインフルエンサーを特定した上で、Google Cloud NaturalLanguage API を用いた感情分析を行い、ツイートとニュース及び株価の関係を明らかにすることを試みる。</p>

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エージェントベースモデルを用いた飲食業界における最適な人材雇用戦略の提案

徐 晃生, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-014 ） 07 2020年01月

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<p>Japan is suffering from a serious labor shortage due to the economic expansion anddemographic change in the non-regular employment of the labor market. In particular, non-regularemployees account for 80% of employees in the food-service industry is a critical issue. The purpose ofthe present study is to analyze a mechanism of job matching focusing on non-regular employmentthrough agent-based modeling.</p>

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ニュースおよび高頻度データを用いたディープラーニングによる株式変動の分析—BERTによるニュース分類—

西 良浩, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-014 ） 04 2020年01月

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<p>ニュースは金融市場の資産価格に大きな影響を与える．ニュースと株価変動の関係性を分析し，ニュースを評価する取り組みはこれまでに多く行われており，ニュースと株価変動の間には関連性があると報告されている．しかしながら，ニュースは非構造化データであり，定型的に精度高く処理し，分析に用いることは難しい．本研究では，多くの自然言語読解タスクでSOTA(State of the Art)を達成している BERT を用いて株式変動を説明するニュース評価モデルを構築し，実証分析を行い，従来の分類モデルよりも高い正答率を得られるか検証を行った．本研究における分析の結果，BERT を用いたニュース評価モデルの精度が最も高かった．</p>

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特許文書ベクトルを用いた企業価値算定によるIPO公開価格の評価

藤原 匠平, 松本 祐介, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-014 ） 09 2020年01月

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<p>There are many previous studies on IPO open prices. In particular, underpricing,where the public price is lower than the initial price, is an important issue from themanagement's point of view, as it causes loss of opportunity for issuers. Various hypothesesabout the cause of underpricing have been made by previous research. In this research, wefocus on the calculation of corporate value when determining the open price. Specifically,SCDV was created based on patent documents owned by the company. Next, a similarcompany comparison method was performed by selecting similar companies based on thecreated document vectors, and the validity of the open price was attempted.</p>

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日本の上場企業における労働分配率の決定要因の検討 —機械学習を用いた労働分配率および平均給与に関する分析—

松本 章宏, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-014 ） 02 2020年01月

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<p>In recent years, the labor share has been declining in Japan, causing a hollowing out of the realeconomy. The purpose of this study is to clarify the relationship between labor shares and payout ratios. Weplan to examine whether the relationship between the labor share and payout ratio can be demonstrated byusing nonlinear analysis such as machine learning methods.</p>

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大規模ニューステキストを用いたナレッジグラフの構築

張 迎, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会第二種研究会資料 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ BI-014 ） 11 2020年01月

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<p>Investors refer to a variety of information when making investment decisions: The amount ofavailable information is increasing day by day due to the spread of the Internet, and it is difficult to graspall information such as causality. In this study, we attempt to construct an understanding support model thatcan visualize news through Attention-Based Bi-LSTM model using Reuters News as an analysis target.</p>

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News Articles Evaluation Analysis in Automotive Industry Using GPT-2 and Co-occurrence Network

Nishi Y., Suge A., Takahashi H.

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) （Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)）  12331 LNAI   103 - 114 2020年

共著,  ISSN  9783030587895

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News articles have great impacts on asset prices in the financial markets. Many attempts have been reported to ascertain how news influences stock prices. Stock price fluctuations of highly influential companies can have a major impact on the economy as a whole. In particular, the automobile industry is a colossal industry that leads the Japanese industry. However, the limitations in the number of available data sets usually become the hurdle for the model accuracy. In this study, we constructed a news evaluation model utilizing GPT-2. A news evaluation model is a model that evaluates news articles distributed to financial markets based on price fluctuation rates and predicts fluctuations in stock prices. We have added news articles generated by GPT-2 as data for analysis. Besides, we used a co-occurrence network analysis to review the overview of the news articles. News articles were classified through Long Short-Term Memory (LSTM). The results showed that the accuracy of the news evaluation model improved by generating news articles using a language generation model through GPT-2. More detailed analyses are planned for the future.

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ビジネスケースの形式的記述のためのシミュレーション結果の類型化手法

菊地 剛正, 國上 真章, 高橋 大志, 鳥山 正博, 寺野 隆雄

経営情報学会誌 （一般社団法人 経営情報学会）  29 （ 3 ） 199 - 214 2020年

共著,  ISSN  0918-7324

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<p>組織研究では，実在のビジネスケースと組織シミュレーションのログとを比較対照するアプローチがある．両者の実効性のある接地のため，個々のエージェントの行動の詳細な記録を指すミクロ・ログではなく，ミクロ・ログの類型を対象とした分析手法が提唱されている．しかし，当該手法は，分析者のモデルに関する知識が前提であり，あらかじめログの類型を設定する必要があるなど，改善の余地がある．そこで本稿では，組織シミュレーションのミクロ・ログ分析にクラスタリング手法を適用することで，以下の2点を拡張した方法論を提案する：a）分析者がシミュレーションログの類型を事前に設定する必要がないこと，b）シミュレーションログの分析粒度を変えうること．組織の外部環境認識に係る意思決定プロセスを表現するエージェント・モデルを構築し，ミクロ・ログの類型化を行うことで，提案手法の要件が満たされることを例示した．</p>

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特許文書ベクトルを用いた企業価値評価

藤原 匠平, 松本 祐介, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会全国大会論文集 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ 0 ） 3Rin456 - 3Rin456 2020年

共著

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<p>新規株式公開（以下IPO），M&Aにおいて企業価値評価は重要な財務モデルの1つである．とりわけIPOは基となる株価情報が存在しない為，その価格は企業価値評価に依存する．しかし，IPOでは公開価格が初値を下回るアンダープライシングが多々発生し，発行体にとって機会損失が発生している．この課題には多くの先行研究が言及しているが，未だに統一的な見解は得られていない．そこで本研究では，企業価値評価モデルに改善余地があると考え，特許情報を用いることで新規上場企業の初値の再現を試みる．具体的には，まず特許のDerwent World Patents Indexを抽出し，Sparse Composite Document Vectorを用いることで特許文書をベクトル化する．次に，ベクトル化した特許文書から重心を算出し，企業間の距離で表現することで類似企業を選定する．最後に選定された企業を用いて企業価値評価手法の1つである類似企業比較法を行い株価の妥当性の評価を行う．結論として，当該モデルは業界平均財務数値を用いるより説明力が高いことが示唆された．本発表では，当手法の応用可能性について検討を行う．</p>

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GPT-2を介した自然言語生成を用いた電機メーカーのニュース評価モデル構築と分析

西 良浩, 菅 愛子, 高橋 大志

人工知能学会全国大会論文集 （一般社団法人 人工知能学会）  2020 （ 0 ） 4Rin172 - 4Rin172 2020年

共著,  ISSN  2758-7347

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<p>金融市場において配信されるニュース記事は資産価格評価に影響を及ぼす重要な情報である．配信されたニュース記事が株価変動に及ぼす影響について分析を行った取り組みは多くあり，ニュース記事のような非構造化データには，財務情報のような構造化データにはないファンダメンタル情報やセンチメント情報が含まれている可能性が報告されている．しかしながら，ニュース記事の数には限りがあり，取得可能なデータ数の制限は深層学習を用いた分析の精度に影響を及ぼす．本研究では，ニュース記事配信前後の株価変動に基づくニュース評価モデルの構築を行い，GPT-2を介したニュース記事の生成を通じ，モデルの精度向上を試みた．分析対象を日本の電機メーカーとし，ニュース配信前後の株価変動に基づきラベル付けを行い，ニュース評価モデルを用いて分析を行った．分析の結果，GPT-2によるニュース記事生成を通じ，ニュース評価モデルの精度を向上できる可能性があることを見出した．</p>

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