2026年05月26日
## 要約：
本研究では、Form 10-Kファイルからセグメント情報を抽出する大規模言語モデル（LLM）を活用したフレームワークを開発しました。これにより、企業の内部組織や事業部間の経済活動の配分に関する情報をより完全かつ比較可能な形で得ることが可能になります。時系列分析や企業間の地理的セグメントの比較といった応用事例を通じて、その有効性が示されました。
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## 翻訳：
arXiv:2605.23924v1で発表されたType: new
概要：セグメントレベルの開示は、企業の内部組織と事業部間での経済活動の配分に関する洞察を提供する、財務報告の中核的な要素です。しかし、セグメント情報は、定性的および定量的な形で提示され、Form 10-Kファイルの表や説明文に分散して記載されていることがよくあります。構造化されたデータベースに依存する実証研究は、いくつかの企業・年度の観測値が欠落している、ネストされたセグメント開示が捕捉されない、長期的な比較や企業間の比較をサポートしていないという、完全性と比較可能性の課題に直面しています。本研究では、Form 10-Kファイルから直接セグメント開示を抽出するために、大規模言語モデルベースのフレームワークを開発し、報告可能なセグメント情報とネストされたセグメント情報を保持します。さらに、複数のファイルにまたがる情報を組み込んだ検索拡張システムを設計し、比較可能性をサポートします。企業内の長期的なセグメントの変化を解釈するための時系列分析や、異なる報告構造を持つ企業間での地理的セグメントの比較といった2つの代表的な設定でその応用を示します。その結果、このアーティファクトはセグメントレベルの情報を正確に抽出し、時系列の知識を必要とする質問に効果的に対応できることを示し、セグメント開示の測定と解釈を向上させるLLMベースのアプローチの可能性を示しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2605.23924)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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