金融機関と共同で、市場参加者が特に注目する日本銀行の金融経済月報を題材として、長期的な市場動向を分析するテキストマイニング手法を世界に先駆けて開発しました。これにより、既存の数値分析手法に比べ市場分析の推定精度を最大70%以上改善できました。さらに、人工市場シミュレーションとの統合により、通貨当局の価格安定化のための政策オプションの決定を支援するシステムとして用いる可能性があることを示しました。
日銀金融経済月報の分析による月次市場価格の予測
和泉 潔, 後藤 卓, 松井 藤五郎, テキスト分析による金融取引の実評価, 人工知能学会論文誌, Vol. 26 (2011) , No. 2 pp.313-317.
和泉 潔, 後藤 卓, 松井 藤五郎, テキスト情報による金融市場変動の要因分析, 人工知能学会論文誌, 25巻3号 pp.383-387, 2010