OpenAIが開発する大規模言語モデル(LLM)の「GPT-4」は、道徳テストで人間の大学生より優れたスコアをたたき出したり、セキュリティ勧告を読むことで実際の脆弱性を悪用できたりと、すでに一部の分野で人間の能力を超えることが示されています。そんなGPT-4が、プロのアナリストに匹敵する精度の財務諸表分析を行えることが実証されました。
CoTプロンプトを採用することでGPT-4は金融アナリストの分析プロセスをエミュレートすることが可能となり、傾向を特定したり比率を計算したり情報を統合して予測を形成したりすることができるようになるとのこと。上記のグラフでもCoTプロンプトを利用した際のスコアである「GPT 」の方が、CoTプロンプトを利用しない場合のスコア「GPT 」よりも高いことは一目瞭然。加えて、CoTプロンプトを利用してGPT-4に収益予測させる場合の予測精度は60％程度ですが、人間のアナリストの予測精度は53～57％となっており、CoTプロンプトを利用すれば人間のアナリストよりも正確な収益予測ができることが明らかになっています。
研究グループは「総合すると、私たちの研究結果はLLMが意思決定において中心的な役割を果たす可能性があることを示唆しています」と結論付けました。研究グループはLLMの利点について、「膨大な知識ベース」と「パターンやビジネスコンセプトを認識する能力に由来する、不完全な情報でも直感的な推論を実行できる点」と指摘しています。 以下の図はLLMに企業の収益予測を行わせる際の流れを示したもの。貸借対照表と損益計算書をGPT-4 Turboに入力し、CoTプロンプトを用いて収益を予測しています。具体的にはトレンド分析・比率分析・理論的解釈を実行しているとのことです。論文の著者のひとりであるアレックス・キム氏は、「言語モデルにとって最も困難な領域のひとつが数値領域です。この領域において、言語モデルは計算を実行し、人間のような解釈を行い、複雑な判断を下す必要があります。LLMはテキストタスクにおいて効果的であることが知られていますが、数値を理解するには深い数値推論や人間の心が持ち合わせるような柔軟性に欠けていると考えられてきました」と述べ、CoTプロンプトを用いたGPT-4の収益予測が従来のLLMを上回る成果を出していることを強調しています。
VentureBeatは「汎用言語モデルがひとつの分野に特化したMLモデルのパフォーマンスに匹敵し、人間の専門家を超える能力を示したことは、金融分野におけるLLMの破壊的な可能性を示しています」と言及。人間の専門知識と判断力がすぐにAIに置き換えられるということは考えにくいものの、GPT-4のような強力なツールがアナリストの作業を大幅に強化・効率化できることは明らかであり、今後数年間で財務諸表分析の分野で大きな変化が起きる可能性があると指摘しました。
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