AI技術で会社の評価を進める

企業の評価は、公的でも私的でも、投資判断を下すために重要なんだ。一般的な方法の一つが、Comparable Companies Analysis（類似企業分析）で、同じような企業を見つけて価値を評価するんだ。この方法は、私募ファンドがプライベート企業の価値を評価するのに特に役立つよ。従来は、類似企業を見つけるのに質的な方法、つまり業界分類やアナリストの知識に頼ってたんだけど、最近では機械学習や自然言語処理（NLP）などの新しい定量的手法が出てきてる。

#企業評価の基本

企業評価ってのは、特定の通貨で特定の日に企業の価値を見積もることを指すよ。上場企業の場合、株価に発行済み株式数を掛け算することで評価できることが多い。ただ、株価は頻繁に変動するし、市場の憶測に影響されることもある。プライベート企業の場合は、公開取引されてないから、価格を見つけるのが難しいこともあるんだ。

よく使われる企業評価の方法には、以下のものがあるよ：

1. 類似企業法：選ばれた企業の財務比率をピア企業と比べて、選ばれた企業の価値を推定する方法。

2. 類似取引法：最近の類似企業の取引、例えば合併や買収、公募などを分析する方法。これらの取引の比率を評価対象の企業に適用する。

3. 割引キャッシュフロー（DCF）法：企業の将来のキャッシュフローを見積もって、それを現在価値に割り引く方法。お金の時間的価値を考慮するんだ。

多くの場合、エクイティアナリストが手作業でデータを集めて評価を行うから、エラーや不一致が起きやすい。自動化が進んで、プロセスを効率化しようとしてるんだ。

#類似企業の重要性

類似企業を特定することは、いくつかの理由で重要だよ：

• 合併・買収（M&A）
• 企業の競争環境を理解するため
• ビジネスネットワークに関する経済研究の実施

ピア企業を特定するには、質的または定量的な方法がある。一般的なアプローチは、業界分類システムを使って企業をグループ分けすること、例えばSIC（標準産業分類）やNAICS（北米産業分類）とか。ただ、これらの分類が株価の動きを完全に説明するわけじゃないって研究もあるんだ。

#ピア企業の特定

最近のビッグデータを使ったアプローチでは、ファイナンシャルアナリストの共通検索に基づいてピア選定の定量的手法が提案されてる。一部の研究者は、NLP技術を使ってソーシャルメディアからデータを抽出し、企業のネットワークを共有する製品やサービスに基づいて定義しているんだ。

基本的な情報を使ってピアグループを定義することで、より正確な評価ができるかもしれない。従来の業界分類があまり役立たないかもしれないけど、企業が提供する実際の製品やサービスに焦点を当てることで、より良い結果が得られると思うよ。

#GPTとNERの役割

製品提供や説明に基づいて適切なピア企業を見つけるためには、固有表現認識（NER）が大事なツールになるんだ。NERは、テキスト内のエンティティを識別して分類する。今回の研究では、OpenAIのGPTモデルと、spaCyのような標準的なNERモデルを比較して、どちらが企業のウィキペディアページの説明から製品情報を抽出するのに効果的かを見たんだ。

この研究では、13社の上場企業を分析して、ウィキペディアの要約から製品情報を抽出したよ。

#データ収集

この研究に使われたデータはウィキペディアから来てて、選ばれた企業のページの要約部分が対象なんだ。目標は、異なるNER手法のパフォーマンスを評価するために、一貫して使えるデータセットを作ることだった。データ抽出プロセスはプログラミング言語やツールを使って自動化されたよ。

注釈付きデータセットは両方のモデルに使われて、結果を正確に比較できるようになってる。

#方法論

固有表現認識は、spaCyとGPTモデルの両方を使って行われたんだ。GPTモデルは、従来のNERとは違う動き方をする。標準のNERが教師あり学習に依存するのに対し、GPTは統計的アプローチを使って、ラベル付きトレーニングデータなしで文の中の次の単語を予測する。

GPTモデルは、エンティティを一貫して認識できるように、特定の形式でフォーマットされた例を使って訓練されたよ。この訓練形式では、何を製品やサービスとして分類すべきかについて明確な指示が必要だったんだ。

#結果

初期の結果では、トレーニング例がなくても（ゼロショット学習）、GPTは会社の説明に基づいていくつかの製品やサービスを正確に特定できたよ。例えば、ある会社は、自身の説明に頼るだけで、その製品を予測したんだ。

他のケースでは、GPTは市場と製品を正しく区別しながら、製品を特定できた。これは、モデルが似たような用語を効果的に区別できる能力を示したね。

#パフォーマンス比較

二つのモデルのパフォーマンスは、Fスコアを使って測定された。このスコアは、精度と再現率のバランスを提供するんだ。結果は、GPTモデルがさまざまなシナリオで一貫してspaCyモデルを上回ったことを示してる。

トレーニング例の数が増えると、GPTモデルのパフォーマンスは大幅に向上したよ。少数の例でも、結果は十分に良くて、GPTがエクイティ評価のピア企業を特定する実世界のアプリケーションに使えるかもしれないことを示唆しているんだ。

#ピアグループ構築

ピアグループを作るために、GPTは13社の注釈付きセットを使って訓練され、それから約3,890社のウィキペディアページを持つ大規模データセットに対してテストされた。目標は、類似の製品提供を共有する企業を見つけることだよ。

初期の結果では、GPTがある石油・ガス会社のピアとしてエネルギー企業を特定できることが示された。ただ、ニッチ市場で活動している企業の場合、関連するマッチの数は少なかったんだ。

#自動化への影響

ウィキペディアのような公開データを使って、GPTのような高度なモデルを適用することで、より効率的で正確なピアグループの構築が可能になるかもしれない。この技術が商業データプロバイダと統合されれば、エクイティ評価プロセスのかなりの部分を自動化できるかもしれない。

ただし、この手法は期待できるけど、大規模なアプリケーションにGPTを使うには、大きなデータセットを処理するコストから、金融投資が必要になるかもしれないんだ。

#結論

GPTのような大規模言語モデルを使うことで、研究者たちは、従来のNER手法に頼るよりも、製品情報の抽出や類似企業の特定において高い成功率を達成できることを示したんだ。ピアグループの作成プロセスを自動化できる能力は、企業評価の分野でのエキサイティングな進展だよ。

将来的には、これらのモデルをさらに洗練させたり、既存のシステムに統合したりして、より良い結果を得ることができるかもしれない。類似企業を特定し分析する方法を改善することで、金融業界における企業評価の精度と効率を高めることができると思うよ。