| 研究課題/領域番号 |
22K01803
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| 研究機関 | 大阪産業大学 |
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研究代表者 |
澤登 千恵 大阪産業大学, 経営学部, 教授 (30352090)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| キーワード | 会計史 / 財務会計 / 監査 / 鉄道 / テキストマイニング / BERT |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，会計変化の本質的要因の特定を目指して，業界内で最初に財務報告制度を確立した19世紀イギリスの鉄道会社の会計の実務と制度の変化に対する「理論の変化」の影響について，当時の有識者の見解が反映されているThe Economistの記事を分析して検討することである。当該資料を自然言語処理モデル「BERT」を使用して分析する。
2022年度は，テストとして，さらに，分析手順の確立を図るために，これまでの研究によって内容が把握できている19世紀前半の主要な鉄道会社，London and Birmingham鉄道会社とGrand Junction鉄道会社の有価証券報告書を分析した。具体的には，当時の鉄道会社が議論していた問題を，資本収支に関する問題，収益収支に関する問題，両方，それ以外にタグ付けすることによって，直面した会計問題のうち，鉄道会社がどの会計問題を重視していたかを明らかにすることにした。教師データとしては，当時の議会文書の中の「資本的支出」について説明した文章，「収益的支出」について説明した文章を採用した。
London and Birmingham鉄道会社の分析結果からは，1文ずつをタグ付けした場合，さらに教師データが不十分である場合（資本的支出を説明する文章内容が収益的支出を説明する文書に依存している場合），正確な結果を得られないことが分かった。
これを受けて，１文ずつではなく段落ごとにタグ付けし，これをLondon and Birmingham鉄道会社の有価証券報告書をマニュアルでタグ付けしたものを教師データとして，Grand Junction鉄道会社の有価証券報告書を分析した。今回の分析結果からは，テキスト化の精度が低い場合，正確な結果を得られないことが分かった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2022年度の分析結果を受けて2023年度は，引き続き，教師データの増加と，分析資料のテキスト化の精度向上を図った。Grand Junction鉄道会社の有価証券報告書は，原資料自体に破損部分があり，テキストデータの向上を図ることが不可能であったため，これに代えて今回は，London and Birminghamの後身，London and North Western鉄道会社の有価証券報告書のテキスト化の精度を向上させた。教師データとしては，議会文書およびLondon and Birmingham鉄道会社の有価証券報告書をマニュアルで分類したものに加えて，19世紀後半のテキスト，具体的にはDicksee著Auditingにおける資本的支出の定義に関する文章と収益的支出の定義に関する文章を追加した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は，追加された教師データを使用して，テキストデータの精度を向上させたLondon and North Western鉄道会社の有価証券報告書を分析する。今回も，当時の鉄道会社が議論していた問題を，資本収支に関する問題，収益収支に関する問題，両方，それ以外に分類することで，鉄道会社が直面した会計問題のうちどのような会計問題を重視していたかを明らかにする。当該分析によって分析手順をある程度確立した上で，The Economistの分析に入る予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2023年度も，分析手順を確立することを目的とした有価証券報告書の分析に留まっており，The Economistの分析に着手することが出来なかった。それ故に，当該資料のライセンス料（2023年度分）が発生しなかった。当該予算は，分析を行う中で必要となったテキストデータの精度を高めるための支払報酬料に充てる。
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