Kiyoshi Izumi 研究室
主宰者：Kiyoshi Izumi
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、金融市場と経済現象の複雑なメカニズムを、AI技術と数理モデルを用いて解明することに取り組んでいます。具体的には、大規模言語モデル（LLM）やマルチエージェント・シミュレーション、機械学習などを活用して、投資家の意思決定がどのように市場全体の動きに反映されるか、また過去の価格変動が現在の市場参加者の行動にどう影響するかを調査しています。テキスト分析からは因果関係や経済事象の波及効果を抽出し、これらが市場動向の予測や理解につながる情報がどのように生成・活用されるかを検討しています。
さらに、金融システムの実装レベルでの課題にも取り組んでいます。例えば、株価の合成データ生成や市場メーカーの最適戦略、企業のデフォルト予測、需要応答型の電力市場シミュレーションなど、理論と実務の両面から金融・エネルギー市場をモデル化しています。加えて、LLMが投資アドバイスや企業分析を支援する際の有効性と課題を評価するとともに、個人投資家の行動パターンや心理的特性（リスク選好度や行動バイアスなど）をシステムに組み込む研究も進めています。これらの研究を通じ、人間の行動や選好をどのように機械学習システムやシミュレーション環境に統合するかという、金融AI化時代の重要な問題に取り組んでいます。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（73 件）
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- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2026.findings-acl.580
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matlet.2026.141243
- [2026] Earnings forecasting by LLMs enhanced via reinforcement learning with synthetic financial reportsDOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2026.116610
- DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2025/1040
- DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.40-5_a-p21
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.iswa.2025.200566
- DOI: https://doi.org/10.1145/3726302.3729897
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.iswa.2025.200496
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42001-024-00355-7
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- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.finnlp-2.17
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-naacl.22
- DOI: https://doi.org/10.1145/3768292.3770338
- DOI: https://doi.org/10.1145/3768292.3770342
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10614-025-11140-7
- DOI: https://doi.org/10.25144/19866
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825555
- [2024] Analysis of Optimal Market Making Strategies of CFD Market Using Artificial Market SimulationDOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.39-6_f-o74
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00354-024-00282-1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-024-00170-6
- DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.39-4_fin23-g
- DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.39-4_fin23-d
- DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.39-4_fin23-f
- DOI: https://doi.org/10.52731/ijscai.v8.i1.832
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00354-024-00241-w
- [2024] LLMFactor: Extracting Profitable Factors through Prompts for Explainable Stock Movement PredictionDOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-acl.185
- DOI: https://doi.org/10.1145/3539618.3591850
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386644
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386410
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.wpi.2023.102238
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00354-023-00233-2
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2023edp7017
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00354-023-00231-4
- [2023] Neural-network-based parameter tuning for multi-agent simulation using deep reinforcement learningDOI: https://doi.org/10.1007/s11280-023-01197-5
- DOI: https://doi.org/10.1145/3539618.3592035
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiai-aai59060.2023.00158
- [2023] Using weather-based machine learning approach to estimate retail sales and interpret weather factorsDOI: https://doi.org/10.1109/iiai-aai59060.2023.00151
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiai-aai59060.2023.00077
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiai-aai59060.2023.00092
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiai-aai59060.2023.00099
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4576325
- DOI: https://doi.org/10.52731/ijskm.v7.i2.770
- [2023] Asset Allocation Method Based on Sentiment Signals and Causal Information using Multi-asset ClassesDOI: https://doi.org/10.52731/ijscai.v7.i2.827
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4095304
- DOI: https://doi.org/10.52731/lbds.v001.030
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10021064
- [2022] Gradual Further Pre-training Architecture for Economics/Finance Domain Adaptation of Language ModelDOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020445
- DOI: https://doi.org/10.1109/cifer52523.2022.9776095
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020220
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020563
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020497
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2022.103194
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiai-aai-winter58034.2022.00035
- DOI: https://doi.org/10.1109/ica55837.2022.00009
- DOI: https://doi.org/10.1109/besc57393.2022.9995509
- DOI: https://doi.org/10.1109/besc57393.2022.9994930
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiaiaai55812.2022.00111
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10021066
- DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2022.866723
- DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2022.865950
- DOI: https://doi.org/10.65109/irdx3978
- DOI: https://doi.org/10.1145/3487553.3524643
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata52589.2021.9671414
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata52589.2021.9671702
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00354-021-00145-z
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18126401
- DOI: https://doi.org/10.52731/ijscai.v5.i1.541
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