投資家別属性の研究 - 大量保有報告書と自然言語処理による投資家行動分析

EDINETに開示される大量保有報告書を自然言語処理によりデータベース化し、投資家種別ごとの活動特性の分析、およびアクティビストファンドの詳細な投資行動の調査・分析を行う研究です。

大量保有報告書には、5%以上の株式を保有する投資家の保有比率、保有目的、共同保有者などの情報が記載されています。これらのデータを体系的に収集・分析することで、市場参加者の行動パターンや投資スタイルを定量的に把握することが可能となります。

研究の重点領域

投資家種別分析: 証券会社、資産運用会社、信託銀行、アクティビスト等、種別ごとの投資行動の特徴付け
アクティビスト研究: 個別アクティビストの投資戦略、保有銘柄特性、株主提案傾向の詳細分析
自然言語処理: 保有目的等のテキストデータから投資意図を自動分類
マルチエージェントシミュレーション: 異なる投資家視点からの開示書類分析と質問生成

データベース構成

本研究では、研究室で構築した以下のデータベースを構築・活用しています。

データベース	概要	主な内容
Activist_Action_DB	大量保有報告書DB	EDINETからの報告書を自然言語処理し構造化
Activist_Details_DB	アクティビスト詳細DB	特定アクティビストの活動情報を詳細にデータベース化
tairyou_hoyu.db	統合分析DB	投資家属性・グループ・時系列データを統合管理

データ構造

カテゴリ	内容	データ期間
報告書データ	単独・共同報告、保有比率、変動情報	2007年～現在
投資家属性	種別、地域、投資スタイル、アクティビストフラグ	継続更新
保有目的	純投資、重要提案行為、経営参加等	2007年～現在
グループ情報	共同報告者グループ、ファンドファミリー	継続更新

投資家種別分類体系

組織種別

種別コード	種別名	説明
SECURITIES	証券会社	国内外の証券会社（自己勘定・マーケットメイク）
ASSET_MANAGER	資産運用会社	投資信託、投資顧問会社
TRUST_BANK	信託銀行	年金等の受託運用
ACTIVIST	アクティビスト	株主提案を行うアクティビストファンド
HEDGE_FUND	ヘッジファンド	多様な戦略を用いるヘッジファンド
PE_VC	PE/VC	プライベートエクイティ、ベンチャーキャピタル
INDIVIDUAL	個人株主	個人投資家、創業者等

投資スタイル

スタイル	説明	主な投資家
PASSIVE	インデックス連動型運用	信託銀行、大手運用会社
ACTIVE	銘柄選別型アクティブ運用	運用会社、投資顧問
ACTIVIST	経営関与型投資	アクティビストファンド
VALUE	割安株投資	バリュー投資家
QUANT	クオンツ運用	クオンツファンド

アクティビスト分析システム

分析モジュール

モジュール	分析内容	出力
ポートフォリオ分析	投資先構成、業種分散、集中度	保有銘柄一覧、統計
時系列分析	保有比率の推移、買増・売却パターン	変動履歴、傾向
保有目的分析	テキストマイニングによる意図分類	純投資/重要提案行為等
ファクター分析	保有銘柄の株式特性分析	バリュー/グロース傾向等

主要アクティビスト分析例

本研究で分析対象としている主要アクティビストの一例：

アクティビスト	地域	投資先数	平均保有比率	特徴
オアシス・マネジメント	海外	-	-	重要提案行為を積極的に実施
エフィッシモ・キャピタル	海外	-	-	長期保有型アクティビスト
シティインデックスイレブンス	国内	-	-	超集中投資（最大58%）
ダルトン・インベストメンツ	海外	-	-	バリュー投資型
シルチェスター	海外	-	-	長期パッシブ型アクティビスト

投資家プロファイル構造

各投資家について、以下の階層的プロファイルを構築：

投資家プロファイル
├── ベータプロファイル（種別共通特性）
│   ├── 投資家種別の一般的な行動パターン
│   ├── 保有目的の傾向
│   └── 投資スタイルの特徴
│
└── アルファプロファイル（個社固有特性）
    ├── 投資先ポートフォリオ
    ├── 保有比率分布（集中度）
    ├── 買増・売却パターン
    ├── 株式ファクター選好
    └── 特異な投資行動

ナレッジベース構造

各エージェントは以下のナレッジを参照して分析を行います：

エージェント/
├── config.yaml           # エージェント設定
├── personality.md        # 投資家視点・思考様式
├── beta_profile.md       # 種別共通の行動特性
└── knowledge/
    ├── alpha_profiles/   # 個別投資家の詳細プロファイル
    ├── analysis_reports/ # 投資家分析レポート
    ├── financial_data/   # ポートフォリオ特性データ
    └── past_emails/      # 過去の株主提案・対話事例

技術的特徴

自然言語処理

処理内容	技術	目的
保有目的分類	テキスト分類	純投資/重要提案行為等の自動判定
投資家名寄せ	類似度計算	表記揺れの統一、グループ化
株主提案分析	情報抽出	提案内容のカテゴリ分類

データベース設計

特徴	内容
正規化設計	投資家・報告書・保有明細の適切な分離
グループ管理	共同報告者グループの明示的管理
時系列対応	保有比率の推移を追跡可能なビュー
分析ビュー	種別サマリー、アクティビスト活動等の事前計算

LLM統合

機能	説明
ナレッジ参照	投資家プロファイルをコンテキストとして活用
視点模倣	各投資家種別の思考様式を再現
質問生成	開示書類に対する視点別質問の自動生成

今後の研究方向性

アクティビスト活動の予測モデル構築
株主提案の成功要因分析
投資家間の協調行動の検出
ESG関連の保有目的分析
リアルタイム報告書モニタリング
海外アクティビストデータベースとの統合

株式市場における投資家行動の理解は、IR戦略の立案、株主構成の分析、コーポレートガバナンスの検討において重要な示唆を与えます。本研究では、大量保有報告書という公開情報を最大限に活用し、投資家種別ごとの行動パターンを定量的に把握することで、企業と投資家の建設的な対話に貢献することを目指しています。