講演情報
[A-11-07]企業開示文書とLLMを活用した財務業績予測手法の提案
◎星野 磨寿1、馬場 隆寛1 (1. 久留米工業大学)
キーワード：
大規模言語モデル、検索拡張生成、企業業績予測
本研究は、有価証券報告書の定量・定性情報を用い、LLMによる企業業績予測手法を提案する。EDINETから収集した有報を基にRAGを構築し、GPT-5とDifyを用いて半期後の売上高および純利益を予測した。対象は「上場・連結あり・3月決算」の105社で、主要11業種を分析した。評価指標にはMAE、RMSE、MedAE、Bias、R²を用いた。結果として売上高予測ではR²=0.9979と高精度を示した一方、純利益予測ではR²=-0.1434となったが、MedAEは613,000円で比較的誤差は小さかった。以上より売上高予測における有効性が示された。今後は外れ値対応や予測根拠の説明性向上を課題とする。