著者

井筒 雄介 中川 歩 笠間 俊夫

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.FIN-029, pp.61-66, 2022-10-08 (Released:2022-10-01)

---

不動産価格の一つである土地の価格は,実勢価格,公示地価,路線価,固定資産税評価額の 4 種類が存在し,公示地価を起点として他の価格が形成されている.しかし,公示地価として公示されるのは標準地として選定された地点のみであり,標準地と離れた場所では,土地取引時や固定資産税の算出時に,適切な価値として評価することができない可能性を孕んでいる.また近年では,機械学習を用いて土地の価格単体や建物込みの取引価格,賃料等を予測する研究が盛んに行われているが,公示地価を予測対象とした研究や,モデルの入力として周囲の標準地の価格を適用した研究の事例は少ない.そこで本研究では,標準地ではない地点の公示地価に資する価格(土地価格)を予測可能とすることを目的に,モデルの構築および検証を行った.予測対象地点の土地に関する属性情報に加え,周囲の標準地の件数を一定数で取得し,その標準地の属性情報を説明変数とした機械学習モデルを構築,検証した.この結果,一定の精度で任意の地点の土地価格を予測可能なモデルを構築できた.

著者

内山 祐介 中川 慧

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2021, no.FIN-026, pp.40, 2021-03-06 (Released:2022-11-08)

---

複数資産からなるポートフォリオのアセット・アロケーションの問題において, 期待リターンとリスクのトレードオフを考慮した平均分散法が使用されてきた. しかし, 期待リターンの推定は困難であり, アウトオブサンプルのパフォーマンスが優れないことなどから, リスクのみに焦点を当てたリスクベースのポートフォリオ構築手法が複数提案されており, 実務を中心に注目されている. 加えて, ポートフォリオを構成する資産変動同士は背後に共通するファクターを持つと考えられ,これらの情報を抽出ために次元削減の手法である主成分分析が応用されている. 本研究では, 量子力学にあらわれるシュレーディンガー方程式を応用したシュレーディンガー主成分分析を用いたリスク分散ポートフォリオとして, シュレーディンガー・リスクパリティポートフォリオを提案する. これによりサンプル点が不等間隔や少数のケースであっても主成分と相互相関が精度良く推定でき, 効率的なリスク分散が可能になると考えられる. 提案手法を既存のリスク分散ポートフォリオと比較し,有効性と課題を検証する.

著者

松本 健 牧本 直樹

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2019, no.FIN-022, pp.77, 2019-03-03 (Released:2022-12-14)

---

Researchs for financial time series in stock or foreign exchange markets, have been one of traditional themes of financial market analysis. Statistical model approaches such as ARMA and GARCH were mainstream of conventional analysis. However, it is difficult to understand and predict financial time series structures, which are generally characterized by high noise level and low autocorrelation. Meanwhile, researchs to capture the structure by artificial intelligence has been increasing in recent years. In particular, Long Short-Term Memory (LSTM), which can capture time series structure, is already widely used in the field of natural language processing and speech recognition. Therefore, in this study, we investigated the model performance in each TOPIX core30 constituent stock by using logistics regression (LOG), random forest (RAF), gradient boosting (GBT), support vector machine (SVM), and LSTM. The performance was evaluated by metrics such as prediction accuracy, F1 measure, AUC, and return. As a result, LSTM showed the best performance in the models. Moreover, we discussed the effectiveness of the stock market neutral strategy by applying the above prediction models. 10-quantile portfolios using the predicted probability outputted by the model, remarks higher accuracy and returns than individual stock trading in all models. Furthermore, LSTM outperformed the others and it is consistent with the result of S&P500 constituent stocks analysis.

著者

山口 敦子 櫛田 達矢 山本 泰智 古崎 晃司

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2019, no.SWO-047, pp.07, 2019-03-10 (Released:2021-09-17)

---

ライフサイエンスのRDFのデータベースは,測定機器の発展に伴い,ますます巨大化し複雑化している.そのような状況のもと,効率的に利用したいデータの関係を洗い出し,その関係を利用して検索をかけるには,適切に定義したRDFデータベースのスキーマを利用できることが望ましい.そこで,ライフサイエンスデータベースにおけるスキーマがどの程度適切に定義されているかを調査し,その分析結果を報告する.

著者

門脇 一真 木村 泰知 加藤 誠 近藤 隆史 乙武 北斗

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2023, no.FIN-030, pp.100-105, 2023-03-04 (Released:2023-03-04)

---

我々は,有価証券報告書(有報)に含まれるさまざまなタイプの表の理解を目的に,表構造解析を行うタスクを計画している.有報にはタクソノミがテキストブロックとして定義された箇所があり,特に非財務情報を表現する表には様々なタイプが含まれる.既存研究を参考に有報の表の各セルをヘッダ,属性,データといったクラスに分類した結果,既存研究で分類された関係表,エンティティ表,行列表などのいずれのパターンにも分類されない複雑な構造の表が見られ,さらにそれらの構造がいくつかのパターンに分類できた.本稿ではまず,各セルの分類方法と,その結果発見された表構造のパターンについて報告する.これらのうちセルが正しく分類できた表については,NTCIR-17 UFOタスクの表データ抽出(TDE)サブタスクでアノテーションデータを公開し,評価型ワークショップとして取り組めるようにする予定である.本稿ではこのタスクのデータ形式,評価方法についても取り上げる.

著者

瀬之口 潤輔

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.FIN-013, pp.03, 2014-10-11 (Released:2023-01-12)

---

Financial crises are typically caused by a chain of credit contractions, which in turns could be caused by the rapid worsening of indexes that indicate people's psychology, such as bank stock prices. The purpose of this analysis is to identify trigger points where bank stocks rise or fall by extracting what common points existed in financial economic indicators immediately before significant fluctuations of bank stocks occurred in the past. To conduct discriminant analysis, we used the traditional statistical method as well as ensemble learning. We also used "bank stock performance" as well as "bank stock regime change" as objective variables. This attempt showed that the money multiplier and 10-year yield of government bonds are important ones that could have an influence on bank stock regime change. Keywords : Ensemble Learning, Bank Stock, Regime, J48, Random Forest.

著者

加藤 義清 黒橋 禎夫 江本 浩

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.SWO-014, pp.01, 2006-11-21 (Released:2021-09-17)

---

従来は一部の機関,著者が特権的に有していた情報発信という機能が,ウェブの登場により一般の個人に開放されることとなった.特に,近年では消費者発信メディアの普及に伴いその傾向は顕著となっている.従来では得られなかった情報が得られるようになり,その利用価値は高まっている.その反面,信頼性という観点から情報を評価,選別し利活用することが難しくなっているのも事実である.本稿では,情報の信頼性について,関連する概念について整理し,ウェブ上の情報の信頼性評価を行う上での課題を挙げて要素技術をまとめる.

著者

許 蔚然 江口 浩二

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2020, no.FIN-024, pp.177, 2020-03-14 (Released:2022-11-25)

---

In this paper, we aim to predict stock prices by analyzing text data in financial articles. TopicVec is a topic embedding model that represents latent topics in a word embedding space. Here, word embedding maps words into a low-dimensional continuous embedding space by exploiting the local word collocation patterns in a small context window. On the other hand, topic modeling maps documents onto a low-dimensional topic space. Using the topic embedding model, topics underlying each document can be mapped into the word embedding space by combining word embedding and topic modeling. The topic embedding model has not been used to address regression problem and also has not been used to predict stock prices by analyzing financial articles, to our knowledge. In this paper, by extending the topic embedding model to regression, we propose a topic embedding regression model called TopicVec-Reg to jointly model each document and a continuous label associated with the document. Our method takes financial articles as documents, each of which is associated with a stock price return as a continuous label, so that we can predict stock price returns for new unlabeled financial articles. We evaluate the effectiveness of TopicVec-Reg through experiments in the task of stock return prediction using news articles provided by Thomson Reuters and stock prices by the Tokyo Stock Exchange. The result of closed test shows that our method brought meaningful improvement on prediction performance.

著者

疋田 聡

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2019, no.AGI-013, pp.05, 2019-11-22 (Released:2021-09-16)

---

In this study, "AGI" is used in the sense of creating AI as general-purpose as possible, and consciousness is not essential. Existence of consciousness is a viewpoint of "strong AI" and "weak AI", it is different from generality. Nevertheless, since consciousness was created in the process of evolution, having consciousness is considered advantageous for survival, and it may be used to improve AI performance. Therefore, we conducted experiments using deep generation models to improve the performance of AI with several functions in consciousness.

著者

宮部 賢志

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2017, no.AGI-006, pp.06, 2017-09-14 (Released:2021-09-16)

---

We give an introduction of Solomonoff's universal induction, or algorithmic probability. The existence of universal prior (or computability) is the key of his result, which explains many aspects in artificial intelligence and philosophy of science. This introduction especially focuses on Solomonoff's view of probability.

著者

平林 明憲 伊庭 斉志

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.FIN-001, pp.01, 2008-09-13 (Released:2023-01-06)

---

The generation of profitable trading rules for Foreign Exchange (FX) investments is a difficult but popular problem. The use of Machine Learning in this problem allows us to obtain objective results by using information of the past market behavior. In this paper, we propose a Genetic Algorithm (GA) system to automatically generate trading rules based on Technical Indexes. Unlike related researches in the area, our work focuses on calculating the most appropriate trade timing, instead of predicting the trading prices.

著者

熊谷 亘

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2021, no.AGI-017, pp.03, 2021-02-25 (Released:2021-09-16)

---

While various models and algorithms for artificial general intelligence have been pro- posed, their theoretical properties are not clear. In this paper, we consider the desirable properties of AGI and describe what kind of models and algorithms can be guaranteed to have such properties from a theoretical point of view.

著者

西野 順二

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.SKL-01, pp.02, 2008-09-16 (Released:2021-08-31)

---

発表タイトルのスキルトロニクスは、道具を使用する人間にも一定の負担として獲得可能なスキルを仮定・要求したうえで人工物を設計し、トータルシステム目標のよりよい達成を目指す、人に優しくない設計モデルである。

著者

内田 純平 穴田 一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.FIN-028, pp.35, 2022-03-12 (Released:2022-10-21)

---

In recent years, research on stock trading and foreign exchange trading using technical analysis has been vigorously conducted. In the research on investment strategies using technical analysis, it is popular to construct trading strategies using deep reinforcement learning and neural networks. However, trading strategies constructed by these methods cannot be interpreted because they are not algorithms that take interpretability into account. Therefore, it is difficult to analyze the reasons for the actual trades. In this study, we propose a new algorithm, Weighted Genetic Network Programming, which is an improvement of Full Range Genetic Network Programming, one of the evolutionary computation methods. We propose a new algorithm, Weighted Genetic Network Programming, which is a modification of Full Range Genetic Network Programming, one of the evolutionary computation methods.

著者

福嶋 真志 來村 徳信 溝口 理一郎 山本 瀬奈 間城 絵里奈 淺野 耕太 田墨 惠子 青木 美和 中村 成美 荒尾 晴惠

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.SWO-058, pp.05, 2022-11-22 (Released:2022-12-03)

---

本研究の目的は,がん治療の副作用による生活上の問題点を感じているがんサバイバーの生活改善を支援するために,問題を解決する生活の知恵を知識モデルとして記述し,患者同士が生活の知恵を共有・活用できるシステムを開発することである.文献や患者インタビューの分析結果に基づいて,行為分解木というオントロジカルな枠組みを援用して,投薬から症状の発現,症状から日常生活における問題点と,それに対する対処方法を,原因—結果の因果連鎖として構造化し,対処方法を分類して,知識モデルとして記述した.記述した知識モデルに基づいて,患者がWebブラウザ上で生活上の問題点から対処方法を閲覧・共有できる知識共有システムのプロトタイプを開発した.本稿では設計思想,プロトタイプの機能と動作などについて報告する.

著者

樋口 千洋 櫛田 達矢 畠中 秀樹 長尾 知生子 古崎 晃司 荒木 通啓 水口 賢司

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.SWO-058, pp.01, 2022-11-22 (Released:2022-12-03)

---

医薬基盤・健康・栄養研究所他研究機関での食品統計調査の支援を意図し、国民の検討栄養調査の食品群からOWLで食品オントロジーFGNHNSを構築しBioPortalで公開した。さらなる拡張としてWikidata情報の追加、FoodOnとの連携、日本標準食品成分表との統合、農作物語彙体系との連携、食物アレルギー情報との連携をすすめている。本研究会でその状況を報告する。

著者

坂井 裕 白松 俊 小野地 光弘 織田 元樹

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.CCI-010, pp.06, 2022-11-23 (Released:2022-11-22)

著者

岡田 佳之 榊 剛史 鳥海 不二夫 篠田 孝祐 風間 一洋 野田 五十樹 沼尾 正行 栗原 聡

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.SAI-016, pp.01, 2013-03-11 (Released:2021-08-31)

---

Twitter is a famous social networking service and has received attention recently. Twitter user have increased rapidly, and many users exchange information. When 2011 Tohoku earthquake and tsunami happened, people were able to obtain information from social networking service. Though Twitter played the important role, one of the problem of Twitter, a false rumor diffusion, was pointed out. In this research, we focus on a false rumor diffusion. We propose a information diffusion model based on SIR model, classify the way of diffusion in four categories, and reapper the real diffussion by using this new model.

著者

栗原 聡

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.AGI-022, pp.19, 2022-11-15 (Released:2022-11-15)

---

大規模言語モデルの登場は画像生成AIの高性能化を実現し,世間を多いに驚かせているものの,これによりAI研究が完結するわけではなく,System1側の能力を向上させたに過ぎず,完成したAIとしての汎用AI実現にはSystem2の実現と統合が必要であり,System2の実現においても大規模言語モデルの登場は極めて重要である.ただし,人を超える汎用AIの実現には大規模言語モデルでも不十分であり,この部分について議論したい.

著者

荒川 直哉

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.AGI-022, pp.16, 2022-11-15 (Released:2022-11-15)

---

この発表では、AGIの定義を振り返るとともに、ヒトのような機能を持つAGIに関し、2022年時点において実現できていない機能を整理する。事例ベースAIの原理的問題として生成的規則の扱いに触れ、未実現課題として流動性知能、実世界対応、社会知能、言語獲得、数学に言及する。