AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「イベント駆動型の予測モデルを入れろ」と言われて困っているんです。大きな経済指標の発表で株や為替が動くのは分かるんですが、これをどう業務に活かせばよいのか、投資対効果が見えないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要は〈発表という出来事が市場の期待を変え、それが価格に繋がる因果を捉える〉という考え方です。重要なのは三点、事象の中身（テキスト）、時間の流れ（時系列）、そして因果の仮定です。
それは何となく分かりますが、具体的にどうやって“因果”を学ばせるのですか。言い換えれば、単に過去のテキストと価格を紐づけるだけではダメだと。
その通りです。単なる相関だけならノイズに引っ張られやすいです。本研究は、現実で起こったイベントと、それが起こらなかった場合の「もしも（カウンターファクト）」を人工的に作り出し、モデルに学ばせることで因果的な影響を推定できるようにしています。直感的には”Aが起きたときの反応”と”Aが起きなかったときの反応”を比較するわけです。
これって要するに「実際の発表文と、もし数値や文言を変えたらどうなるかという仮の発表文」を作って学習させるということですか？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。具体的には、Large Language Model (LLM)（大規模言語モデル）を使って、発表文の数値や感情を変えたカウンターファクトを生成し、そのときの市場反応を予測する訓練を行います。これにより単なる関連性ではなく、イベントが因果として与える影響を学べるんです。
具体導入で心配なのは実務面です。現場のデータは雑で欠損も多い。モデルはマルチモーダルという言葉を使っていましたが、それは何を指すのですか。
Multi-Modality (MM)（マルチモダリティ）とは、テキストと時系列データなど複数の種類の情報を同時に扱うことです。ここでは発表文のテキストと、価格や出来高などの時系列を一緒にモデルに入れます。比喩で言えば、現場は声（テキスト）と履歴（時系列）の両方を聞いて判断するようなものです。
なるほど。では、投資対効果は本当に出るのでしょうか。精度が少し上がっても、現場で使える判断材料になるのか不安です。
良い質問です。ポイントは三点にまとめられます。第一に、因果的学習は異常時の説明力を高めるのでショックに強くなる。第二に、カウンターファクトによるデータ拡張で過学習を防ぎ、小さな市場変化にも対応できる。第三に、予測だけでなく”もしこうだったら”というシナリオ分析ができ、経営判断に直結する出力を出せるのです。
ふむ、だいぶ見えてきました。これって要するに「テキストと時系列を組み合わせ、仮想の発表を作って因果を学ばせることで、現実のショックに強い予測とシナリオ分析を得る」ということですね。
その通りですよ！素晴らしい要約です。大丈夫、最初は小さくPoC（概念実証）を回して、現場データの質を改善しつつモデルを運用するのが現実的です。ポイントは説明可能性を重視して現場に寄り添うことです。
分かりました。まずは小さな指標の発表を使って試してみます。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしい決断です！一緒にやれば必ずできますよ。次回はPoC設計のチェックリストを一緒に作りましょう。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究は、マクロ経済の重要な発表（例：金融政策や雇用統計）が市場価格に与える影響を、テキスト情報と時系列データを組み合わせて因果的に学習することで、従来より堅牢な予測とシナリオ分析を実現する点を示した。従来手法が主にテキスト分析か時系列モデリングのいずれかに偏っていたのに対し、本研究は両者を統合し、さらにカウンターファクト（counterfactual、反実仮想）を生成して因果効果の識別精度を高めているため、ショック時の説明力と実用性が向上するのである。
背景にある考え方は単純だ。市場は発表という
