米シカゴ大学に所属する研究者らは、大規模言語モデル（LLM）、特にGPT-4が企業の財務諸表分析においてどのような能力を発揮するかを検証した研究報告を発表した。
研究チームは、GPT-4に財務諸表の数値情報のみを入力し、将来の収益の方向性を予測させた。その際、財務諸表に付随するテキストによる業界固有のコンテキスト情報は一切与えなかった。これは、GPT-4が数値情報のみから洞察を引き出す能力を純粋に検証するためである。 実験の結果、シンプルなプロンプトを用いた場合、GPT-4の予測精度は52.33％であり、ファイナンシャルアナリストの予測精度52.71％とほぼ同等であった。しかし、人間のアナリストが行うような分析手法（トレンド分析や財務比率分析など）を踏襲するように指示を与えるプロンプトを加えることで、GPT-4の予測精度は60.
35％に達してアナリストを大幅に上回った。また、GPT-4の予測精度は、利益予測のために特化した機械学習モデルとも同等かそれ以上であった。この結果は、GPT-4が利益予測に特化したトレーニングを受けていないにもかかわらず、高い予測精度を達成したことを意味する。GPT-4の予測力の源泉を調べたところ、訓練データセットにあった情報（記憶）を単に再生しているのではないことが分かった。むしろ、財務諸表の数値から理論的な理解と経済的推論を用いて有用な洞察を引き出す能力によるものであった。実際、GPT-4が生成した財務分析のテキストには、それ自体に実質的な情報価値があることを示していた。 最後に、GPT-4の予測に基づいた投資戦略を評価したところ、他の機械学習モデルに基づく戦略よりも高いシャープレシオとアルファ値を示した。つまり、GPT-4を用いることで、より収益性の高い投資意思決定が可能になるということである。 Source and Image Credits: Kim, Alex G. and Muhn, Maximilian and Nikolaev, Valeri V., Financial Statement Analysis with Large Language Models . Chicago Booth Research Paper Forthcoming, Fama-Miller Working Paper, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4835311 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4835311
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