マクロ経済の動向を把握するには、集計データを用いることが一般的である。集計データは、リアルアイム性に欠けており、ミクロの経済要因を知るには不十分という課題がある。昨今の情報技術の急速な進展により、国内外の経済活動において生成される大規模なデータ(ビッグデータ)が様々な形で利用可能になり始めている。豊富な情報を内包しているビッグデータの活用は、マクロ経済のより精緻な情勢判断と予測において、有効であると考えられる。このため、本研究ではビッグデータの一つであるテキストデータに着目して、経済の動向を析出することを試みる。研究内容2018年度から引き続き、人工知能の一種である深層学習(ニューラルネットワークという人間の脳神経回路を模したモデルを構築し、コンピュータに機械学習させること)を、テキストマイニングに用いる。される成果と社会還元のイメージテキストデータから景況感を推定するモデルを構築する。政府による既存の景況感指数と比較することで、我々のモデルが有する特徴を明らかにする。その成果として「テキスト版景況感指数」を公表する。「テキスト版景況感指数」を見ることで、消費者にとっての景況感を、より深く知ることができるようになる。企業の経営判断を行う際の議論に使えるようにする。国や自治体に対しても、政策決定に活用して頂くことを検討する。