035 の履歴(No.11)


第35回 人工知能学会 金融情報学研究会(SIG-FIN)
2025年10月11日(土)- 12日(日),

日時と会場

日時:2025年10月11日(土) および 10月12日(日)

開催形式:会場およびオンライン(Zoom使用)のハイブリッド開催

会場:慶應義塾大学日吉キャンパス 来往舎1階シンポジウムスペース

参加費:2,000円 (資料は電子配布です.)

重要日程

  • 発表申込締切:2025年8月22日(金)
  • 原稿提出締切:2025年9月23日(火)
  • チケット販売期限
    • 会場チケット:2025年10月8日(水)23:55まで(ただし定員になり次第締切)
    • オンライン(Zoom)チケット:2025年10月10日(金)9:00まで(ただしコンビニ・ATM払いは9日締切,定員になり次第締切)
  • 研究会:2025年10月11日(土), 10月12日(日)

開催主旨

近年,これまで市場に興味を持たなかった一般の人々の間にも,金融市場への関心が高まっています.このような状況の中で,ファイナンス分野への人工知能技術の応用を促進するため,この研究会では,ファイナンスに関わる研究課題を広く対象とし,人工知能分野の工学系研究者と金融市場の現場で活躍されている技術者との交流を深めるとともに,新しい人工知能技術の創出を目指しています.

今回の研究会は,会場とオンライン(Zoom)を併用したハイブリッド開催とします.

人工知能学会の会員でなくても発表・参加していただけます.皆様の積極的なご投稿・ご参加をお待ちしております.

募集テーマ

  • 機械学習,データマイニング,テキストマイニングなどを用いた市場予測
  • 知識ベースシステム,意思決定支援システムなどを用いた投資支援
  • マルチエージェントを用いた人工市場,市場シミュレーション
  • オークションプロトコルなど市場制度設計の理論や技術
  • 金融市場における投資行動,学習の分析やモデル化(行動ファイナンス)
  • 予測市場などの新しい市場分野への人工知能の応用
  • オントロジーを用いたファイナンス知識の体系化 など

発表申込

(発表申込みは終了しました.)

原稿

原稿のアップロードは発表申し込みページで行います.

  • 人工知能学会 研究会スタイル・ファイルをご利用ください.

https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-style/

  • A4 2~6ページ程度(最大8ページまで)
  • 論文はJ-Stageにて公開されます.
  • 本研究会では,投稿いただいた論文の著作権は人工知能学会研究会資料に関する著作権規定に則り,著者にあるものとしています.したがって本文・図・表の利用や再投稿について特段の制限はありませんが,ご自身のページで公開,所属機関等のアーカイブに登録する場合には,出典として本研究会を明記し,研究会予稿集収録の該当論文PDFをご利用ください.
  • J-Stage上の研究会資料は,法的あるいは倫理的に問題があるものであれば,削除可能ですが,そうでない場合は削除不可能であることをご了承ください.

表彰

各年度ごとに優秀な発表を表彰し,副賞を贈呈します.

参加申込

下記URLにてお申し込み下さい.

https://peatix.com/event/4529615

(研究会後に近隣会場にて懇親会あり、懇親会は別途事前申込の必要あり、詳細は下記参照)

  • チケット販売期限
    • 会場チケット:2025年10月12日(日)17:00まで(ただし定員になり次第締切)
    • オンライン(Zoom)チケット:2025年10月12日 (日) 17:00まで(ただしコンビニ・ATM払いは10月10日(金)締切,定員になり次第締切)
  • 研究会資料は電子配布のみとなります.
  • 定員になり次第締め切らせていただきます.
  • 人工知能学会の会員でなくても参加できます.
  • 現地会場に入場できる"会場チケット"とZoomでの参加用の"オンライン(Zoom)チケット"がございます.料金は同じです.ただし,会場チケットは枚数が限られてますので,来場の可能性のない方はオンライン(Zoom)チケットを購入されますようお願いします.
  • 現地会場に参加される方は,必ず会場チケットを購入されてからご来場ください.会場チケットがない方,オンライン(Zoom)チケットしかお持ちでない方は現地会場に入れませんのでご了承ください.
  • 現地会場ではご来場時に受付でお名前をお伺いし,参加登録をされているか確認させていただきます.
  • 会場チケットでもZoomからの参加が可能です.当日体調が悪くなった場合などにZoomからの参加へ切り替えることができます(連絡等は必要ありません).
  • 発表申込みをされている方もいずれかのチケットが必要です.必ずチケット購入をしてください.
  • なお,お支払い済みのチケット代金はいかなる理由でも返金できませんのでご了承ください.
  • 支払い方法や領収書発行については下記のPeatixのヘルプページをご覧ください.

(支払いについて) https://help.peatix.com/customer/ja/portal/articles/151662

(領収書について) https://help.peatix.com/customer/ja/portal/articles/221024

  • 紙での領収書が必要な方はコンビニ払いとし,コンビニで領収書を受け取ってください.研究会では紙での領収書は発行しません.

懇親会参加申込

下記URLにてお申し込み下さい. https://peatix.com/event/4568332

  • チケット販売期限
    • チケット:2025年10月4日(土)(ただし定員になり次第締切)
  • 支払い方法や領収書発行については、研究会参加申込と同様です。
  • 事前申し込みのみとなります。当日参加者の枠の設定はありません。
  • なお,お支払い済みのチケット代金はいかなる理由でも返金できませんのでご了承ください.

会場発表者注意事項

(詳細が決まり次第掲載いたします.)

オンライン(Zoom)発表者注意事項

(詳細が決まり次第掲載いたします.)

オンライン(Zoom)参加者注意事項

(詳細が決まり次第掲載いたします.)

プログラム

一般発表 20分(発表15分+質疑/予備5分)

(最初の発表の15分前ごろからZoomに入れる予定です.)

1日目:10月11日 (土)

10:30-11:30 人工市場(4件) 座長 水門 善之(慶應義塾大学)

※2件目の発表取り消しにつき,終了時刻を前倒ししました

  • (01) 人工市場を用いた取引単位の違いが裁定取引に与える影響の分析
    則武 誉人 (三井住友DSアセットマネジメント), 八木 勲 (工学院大学), 水田 孝信 (スパークス・アセット・マネジメント)
  • (02) 人工市場を用いた高頻度取引が投資戦略の収益性に与える影響
    高橋 賢矢 (工学院大学), 水田 孝信 (スパークス・アセット・マネジメント), 八木 勲 (工学院大学)
  • (03) 人工市場を用いた決済期間が異なる市場間での裁定取引が市場流動性に与える影響の分析
    福家 緋莉 (工学院大学), 水田 孝信 (スパークス・アセット・マネジメント), 八木 勲 (工学院大学)
  • (04) 人工市場を用いたサーキットブレーカーの性能調査
    早瀬 竜希 (工学院大学), 水田 孝信 (スパークス・アセット・マネジメント), 八木 勲 (工学院大学)

11:30-11:50 表彰式+お知らせ 20分以内

11:50-14:00 昼休み

14:00-15:20 投資戦略(4件) 座長 佐野 仁美(一橋大学)

  • (05) 米国経済指標の集団的変動と産業セクター間の関係性の分析
    北浦 崇弘 (旭化成), 稲垣 祐一郎 (旭化成ホームズ), 松浦 大将, 越山 祐資, 西野 洋平 (みずほリサーチ&テクノロジーズ), 家富 洋 (立正大学)
  • (06) 多資産ネットワーク分析が示す暗号資産の独立性とポートフォリオ分散効果
    水門 善之 (慶應義塾大学)
  • (07) 長期相関を持つ成行注文流と価格インパクトのミクロモデル化に基づく株価の予測困難性の説明
    佐藤 優輝, 金澤 輝代士 (京都大学)
  • (08) 戦略多様性と平方根則を取り入れた一般化LMFモデル
    藤原 俊太, 佐藤 優輝, 金澤 輝代士 (京都大学)

15:50-17:30 テキストマイニング(5件) 座長 平野 正徳(Preferred Networks)

  • (09) 金融テキストごとの特徴分析とポートフォリオ評価
    高野 海斗 (野村アセットマネジメント)
  • (10) 有価証券報告書を用いた配当政策データの構築と分析
    竹下 蒼空 (成蹊大学), 高野 海斗 (野村アセットマネジメント), 仁科 慧, 酒井 浩之 (成蹊大学)
  • (11) LLMs による利益予測の分析とアウトオブサンプル評価
    白井 祐典, 市川 佳彦 (Insight Edge), 中川 慧 (大阪公立大学)
  • (12) 適時開示テキスト埋め込みを用いたイベントスタディにおけるCAR予測
    伊藤 央峻 (日興リサーチセンター)
  • (13) 大規模言語モデルを用いたアンサンブル手法によるJ-REIT物件情報データセットの効率的な構築方法
    田中 麻由梨, 土井 惟成 (日本取引所グループ)

2日目:10月12日 (日)

10:30-11:50 データマイニング(4件) 座長 真鍋 友則(SOMPOリスクマネジメント)

  • (14) トランザクションレンディングにおける若年企業の分析
    小林 司 (東京大学), 山本 竜也 (GMOあおぞらネット銀行), 成末 義哲, 森川 博之 (東京大学)
  • (15) Fiedlerベクトルと情報エントロピーを用いた株式ネットワークの構造変化検知
    星野 知也 (三井住友銀行)
  • (16) 暗黙の政府保証を加味した国内地方債スプレッドの評価
    石原 龍太 (みずほ第一フィナンシャルテクノロジー)
  • (17) 本邦中古スマートフォン市場における価格形成に対する機種ブランドと為替レートの影響
    市川 佳彦 (Insight Edge), 中川 慧 (大阪公立大学), 居村 裕平, 中條 悠介, 長谷部 裕也, 大石 俊, 堤 鴻志郎, 桑本 奈緒, 小谷 豪彦, 平野 友貴 (住友商事)

11:50-12:00 お知らせ 10分以内

12:00-13:50 昼休み

13:50-15:30 機械学習(5件) 座長 平松 賢士(アイフィスジャパン)

  • (18) 事前エクスポージャー情報を活用した部分空間正則化付き主成分分析
    中川 慧 (大阪公立大学/MONO Investment), 加藤 真大 (みずほ第一フィナンシャルテクノロジー/大阪公立大学), 今村 光良 (筑波大学)
  • (19) 財務諸表監査のための逐次検定:試査手順の統計学的な定式化と理論保証
    加藤 真大 (大阪公立大学/みずほ第一フィナンシャルテクノロジー), 中川 慧 (大阪公立大学)
  • (20) 学習期間が異なる株価予測機械学習モデルのアンサンブル学習による投資戦略の構築
    Seima Nishimura (三井住友トラスト・アセットマネジメント)
  • (21) マルチモーダルデータを用いた機械学習モデルによる企業の業績修正予測
    田代 雄介, 鈴木 彰人, 山口 流星 (三菱 UFJ トラスト投資工学研究所), 亀田 希夕, 宮澤 朋也 (データアナリティクスラボ)
  • (22) 生成AIを用いた決算説明サプライズの定量化手法の提案
    辻 晶弘 (DaNeel Insight)

15:50-17:30 機械学習/テキストマイニング(5件) 座長 落合 友四郎(大妻女子大学)

  • (23) 指値配分を連続確率分布化した深層学習によるマーケットメイキング
    久保 健治 (東京大学/松尾研究所), 中川 慧 (大阪公立大学/松尾研究所)
  • (24) 3値ポートフォリオ最適化に対するQAOAミキサーの性能比較
    山村 真太郎 (東京理科大学), 渡邉 聡 (KDDI総合研究所), 國見 昌哉 (東京理科大学), 斉藤 和広(KDDI総合研究所), 二国 徹郎(東京理科大学)
  • (25) 日本株式市場におけるLLMを用いたニュースタイトルセンチメントに基づく短期リバーサル戦略の実証分析
    永積 輝 (早稲田大学/松尾研究所), 久保 健治 (東京大学/松尾研究所), 中川 慧 (大阪公立大学/松尾研究所)
  • (26) LLM-PEAD.txt: 日本株式市場におけるLLMを用いたサプライズ抽出と決算後ドリフトの実証分析
    種村 賢飛 (東京大学/松尾研究所), 久保 健治 (東京大学/松尾研究所), 中川 慧 (大阪公立大学/松尾研究所)
  • (27) 有価証券報告書のサステナビリティ記述に関する分類および体系化
    梅原 武志 (総合研究大学院大学/日経リサーチ), 武田 英明 (国立情報学研究所/総合研究大学院大学)

懇親会 18:00-

照会先

jsai-fin-wg _(at)_ googlegroups.com

_(at)_の箇所を@に置換してください.

主査

  • 坂地 泰紀(北海道大学)

主幹事

  • 中川 慧(大阪公立大学)

幹事

  • 落合 友四郎(大妻女子大学)
  • 平松 賢士(アイフィスジャパン)
  • 水門 善之(慶應義塾大学)
  • 真鍋 友則(SOMPOリスクマネジメント)
  • 佐野 仁美(一橋大学)
  • 平野 正徳(Preferred Networks)
  • 高野 海斗(野村アセットマネジメント)
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