［東京 ２０日 ロイター］ - 東京大学出身の研究者らが、日本銀行の金融政策決定会合後に開催される黒田東彦総裁の記者会見の映像を人工知能（ＡＩ）モデルを使って分析し、その表情と金融政策の変更との間に相関関係を確認したと発表した。世界初の試みとされ、将来的に、日銀が次の会合で金融政策を変更するかどうかの予測に応用できる可能性がある。

１０月２０日、東京大学出身の研究者らが、日本銀行の金融政策決定会合後に開催される黒田東彦総裁の記者会見の映像を人工知能（ＡＩ）モデルを使って分析し、その表情と金融政策の変更との間に相関関係を確認したと発表した。写真は都内の日銀本店で９月撮影（２０１７年 ロイター/Toru Hanai）

＜人が分析できない「感情」をスコア化＞

研究を行ったのは、ともに東大大学院の新領域創成科学研究科で学んだ水門善之氏（野村證券金融経済研究所）と勇大地氏（米マイクロソフト）。論文の主執筆者である水門氏が１４日、東京大学で開催された人工知能学会（ＪＳＡＩ）の金融情報学研究会で発表した。

同研究では、インターネット上に公開されている日銀金融政策決定会合後の総裁記者会見の映像を、０．５秒ごとにスクリーンショット撮影して作成した画像データを分析対象とした。

それを米マイクロソフトMSFT.Oが開発した感情認識アルゴリズム「エモーションＡＰＩ」を用いて、喜び、中立、怒り、驚き、嫌悪感、軽蔑、悲しみ、恐怖の８つに分類される感情のスコアを計測。人間では正確に計測できないような細かい変化をスコア化した。

今回の研究では、会見中の黒田総裁の感情スコアの総合計に占める各感情スコアの割合を算出し、結果を解析。全体的には「中立」の感情が大部分を占めたが、日銀が金融政策変更を発表した会合の１つ前と直後の記者会見で、「怒り」、「嫌悪」、「悲しみ」の感情スコアに特徴的な変化が確認できたと言う。

＜政策変更前は「怒り」と「嫌悪」が上昇、変更後は「悲しみ」が低下＞

解析対象となった期間中（２０１５年１０月─１７年１月）、主な金融政策変更は２回。昨年１月のマイナス金利政策、そして同年９月のいわゆるイールドカーブ・コントロール（ＹＣＣ）政策の導入だ。

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このうち、それぞれその１回前の決定会合終了後に行われた記者会見では、「怒り」と「嫌悪」の感情スコアが顕著に上昇した。

一方、それらの政策変更を決定した会合終了後の会見では、「悲しみ」のスコアが目に見えて低下したと言う。

これについて、水門氏は「政策変更を行う前の回の会見では、黒田総裁自身の中で既存の金融政策に対する問題意識がすでに高まっており、それが怒りや嫌悪感にカテゴライズされたネガティブな感情のスコア上昇という形で表れたと考えるのが合理的だ。一方、政策を実際に変更した後の会見では、そういった問題が緩和されたことによる安堵が悲しみの感情スコアの低下につながったのではないか」と考察する。

＜世界初、ビジネス化も＞

研究会の代表を務める東京大学大学院工学系研究科の和泉潔教授（システム創成学専攻）は、「かつては我々が扱うデータはマクロ指標くらいだったが、ＡＩの進歩によって、今では文字、画像、音声など分析に使えるデータの種類が爆発的に増えつつある。そういう意味ではいかにもＡＩらしい、非常に面白い研究だと思う」と評価した。

同教授によると、世界的にも経済・金融分野の要人の画像から表情スコアを計測する先行研究については聞いたことがなく、少なくともペーパー（学術論文）になったのは見た記憶がないと言う。

その上で、海外では各国中銀の会見のテキスト（文字）資料を基にＡＩを用いて指標化するビジネスも既に存在しており、今回の研究についてもビジネス化できる可能性は大いにある、との見方を示した。

＜「文学」の読解から「感情」の解読へ＞

今回の共同研究は、大学院で研究室仲間だった水門氏と勇氏が、ともに勤務先とは独立して取り組んだものだが、水門氏の本職は、野村證券金融経済研究所のエコノミストだ。

「われわれエコノミスト、アナリストはこれまで、時に『日銀文学』とも呼ばれる、難解で独特な表現をどう読み解くかに奔走してきた。それがＡＩの進歩で感情を数値化できるようになり、表情から感情を読み取ろうという新たな段階を迎えた」と意義を語る。

水門氏は今後の展望について、米連邦準備理事会（ＦＲＢ）のイエレン議長や欧州中央銀行（ＥＣＢ）のドラギ総裁についても解析してみたいと語る。既に運用会社から問い合わせが寄せられているという。

一方、日銀広報課は「個別の研究結果にコメントは行なっておらず、答える立場にない」と話している。