Named entity recognition using GPT for identifying comparable companies

Named entity recognition using GPT for identifying comparable companies

1. この研究の学術的な背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
- 答え： この研究の学術的背景は、パブリックおよびプライベート企業を対象とした、同等の企業分析の評価手法に関する課題である。研究課題の核心的な問いは、合理的な同一業種に属する企業を特定するために、機械学習のクラスタリング、自然言語処理(NLP)の手法を使用し、それらの方法が従来の手法に対してどの程度優れているのか、ということである。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
- 答え： 本研究では、NLP（自然言語処理）による同等の会社分析手法の定量的比較を行った。Wikipediaの企業情報を使用し、大口言語モデル（LLM）を使用することで、通常の名前付きエンティティ認識（NER）よりも高い精度と成功率が得られることを示した。本研究は、機械学習手法による同等の会社分析手法を確立した点が、資産価値評価において極めて重要であると言える。

3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
- 答え： 同等の会社分析に関する研究は以前から行われており、従来は人手による分類手法が主流だった。しかし、機械学習手法が利用され始め、NLPも注目を集めるようになった。そこで、Wikipediaの企業情報を用いて、LLMを使用することで、同一業種に属する企業を定量的に比較する手法を開発した。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
- 答え： 本研究では、企業評価において同等の企業分析手法を構築するために、機械学習手法を利用した会社分析手法を開発した。Wikipediaの企業情報を用いた実験により、LLMが通常の名前付きエンティティ認識よりも優れた精度を示すことが明らかになった。また、適切な類似企業を抽出してグループ化することができ、資産価値評価に役立つことが示された。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 答え： 本研究では、定量的および質的な方法を用いて、LLMを使用した同等の会社分析手法が有用であることを検証した。実験の結果、LLMを使用した方が、通常の手動注釈よりもより正確な類似企業群を作成できることが示され、資産価値評価に役立つことが明らかになった。