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カンファレンス (国内) 金融掲示板投稿を用いた市場予測モデルにおける重要投稿に基づいた説明生成手法の提案
小手川 康太 (奈良先端科学技術大学院大学), 上田 健太郎 (奈良先端科学技術大学院大学), 細川 蓮 (奈良先端科学技術大学院大学), 山崎 公士 (立命館大学), 諏訪 博彦 (奈良先端科学技術大学院大学), 小川 祐樹 (東京都市大学), 梅原 英一 (新潟国際情報大学), 坪内 孝太, 安本 慶一 (奈良先端科学技術大学院大学)
第5回計算社会科学会大会 (CSSJ2026)
2026.3.4
近年，金融市場予測などの高リスク意思決定領域では，機械学習モデルの出力に対して，人間が理解・納得可能な説明の重要性が高まっている．特に，金融掲示板投稿のようなノイズを多く含む非構造テキストを入力とする場合，モデルの判断根拠に忠実でありながら理解しやすい説明を生成することは容易ではない．XAI 手法はモデル忠実性の高い情報を抽出できる一方，説明は断片的になりやすく，LLM は流暢な説明文を生成できるものの，モデルの実際の判断根拠から逸脱する可能性がある． 本研究ではこの課題に対し，説明文を直接生成するのではなく，説明生成前に用いる情報を段階的に選別・整理する説明生成アーキテクチャ（hybrid 手法）を提案する．具体的には，XAI によりモデルの判断に関連する投稿を抽出した後，LLM を用いて説明根拠として妥当な投稿を整理し，それらを基に自然言語説明を生成する．評価実験の結果，提案手法は XAI に基づく説明と比較して有意に高い選好確率を示し，特に金融知識を有する被験者において一貫して高く評価された．これにより，ノイズを含む非構造テキストに対する説明生成において，説明生成前の情報選別を構造的に設計する有効性が示された．