AIを活用して投資をする時代へ

口頭での表現をデータ化し、投資判断に活用

業績発表でのトークが分析され、そのコンテンツやニュアンスが情報として蓄積・分析され、投資判断に使用される時代が来ています。

これまで、口頭での業績発表は、その場が過ぎると忘れられるか、参加したアナリストの記憶に短時間残るだけでした。アニュアルレポートやプレスリリースなど、文書コンテンツの方が後々まで投資決定の参照として使用されてきました。

しかし、書き言葉だけでは、情報のニュアンスを理解しきれないと投資家は感じています。さらに、情報量が増え続けていることからも、テクノロジーを活用した情報分析ソリューションに注目が集まってきています。

自然言語処理でニュアンスをデータ化

現在、口頭での業績発表のデータがAIによって記録・分析され、短・中・長期の投資決定に使用されるようになっています。投資家が時間をかけて業績発表の録音を聞く必要はなく、自然言語処理(NLP)と呼ばれる技術が活用されています。

人間の耳では、目の前で話されている情報を聞き逃したり、市場状況などの外部要因に影響を受けて解釈を間違えることが多くあります。NLPでは、情報とそのニュアンスを蓄え、分析することができます。また、「何が」話されたのかだけではなく、「どのように」話されたのかも重視されます。

プレイン・イングリッシュがもつ可能性

これは日本の企業にとっても無関係ではありません。日本語から英語に翻訳をする際に、曖昧な表現をそのまま直訳したり、機械翻訳を使ったりすると、曖昧で冗長な英語表現になることが多くあります。英語では曖昧な表現が嫌われる傾向にあり、曖昧な表現を多用するとNLPによって説得力や透明性に欠けると分析され、ネガティブな情報だと判断される可能性があります。

プレイン・イングリッシュを活用することで、投資家にとって読みやすい文書となるのみならず、NLPなどのAIを使った分析でも文化の違いを超え、グローバルな基準での開示を実現することができます。

IR資料でマクロ経済情報を活用する
定型文ではなく有益な情報として掲載

日本では、決算短信などのIR資料で経済状況を説明する際、同じ表現が何年も使われていることがよくあります。CSR・PR専門家レベッカ・レオナルド氏は、同じコンテンツを何年も繰り返して使っているレポートは通用しなくなっていると指摘しています。投資家は、マクロ経済がどのように企業のストーリーに影響を与えているのかを知りたがっています。

マクロ経済をより有益な情報として活用するための原則が3つあります。

  1. 業績を説明する際に役立つ場合にのみ掲載します。
  2. 業績を説明する流れに沿った場所に掲載します。毎回同じ段落の同じ場所に掲載する必要はありません。
  3. 同じ状況のマクロ経済が同じ結果をもたらすとは限りません。他の要因との関係性を説明します。

アメリカ企業のベストプラクティス

ご参考までにいくつかのベストプラクティスを紹介していきましょう。どの例でも、2019年と2020年に掲載されている情報が大きく異なっています。

スターバックス社

株主への手紙の2019年度と2020年度を比較してみると、掲載されている内容が大きく異なっています。2019年度では、全体的な経済についてはほとんど触れられていませんが、新型コロナウイルスによって経済状況が企業の活動に大きく影響を与えた2020年度では、世界的な経済状況があらゆるトピックスの中心となっています。

サウスウエスト航空

2020年の決算リリースでは、CEOが経済状況を歴史的な視点から説明しています。また経済状況による影響とそれに対する同社の対応を説明しています。前年度の情報を流用したのではなく、今年に何が起こっているのかを新たに説明しています。

自社のビジネスと経済の関係を、フォーカスを絞って丁寧に説明することで企業の「今」を伝えることができるレポートであることが特徴です。