Andersonの視点

CEOのパーソナリティが企業の業績に与える影響をAIが予測する

公開日 2022年1月20日

更新日 2026年5月24日

著者

Martin Anderson

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話し手の言葉は、企業の価値に大きな影響を与えることがある。2021年11月、テスラの株価は、創業者のイーロン・マスクが70万人のフォロワーに投票に参加するように呼びかけた後、約210億ドルの価値が失われた。これは、マスクがソーシャルメディア上で行った、思慮のないようなコミュニケーションの1つのエピソードで、テスラの株価は2021年末までに1750億ドルの価値が失われた。

(TSLA )

CEOの行動が企業の業績に直接的な関係があることは、長い間経験的に考えられてきたが、億万長者の経営者が標準化されたパーソナリティーテストを受けることは難しいため、パーソナリティーベースの株価予測は、ほぼ疑似科学のままだった。

分析研究部門の努力は、これまで、ビッグ5のパーソナリティ特性に集中しており、CEOの性格は、開放性、尽力性、外向性、協調性、神経症性の5つの特性で評価される。

これらの特性をすべて、実証的に正確な方法で抽出することは容易ではない。2020年の研究では、ビッグ5の特性のうち3つ（尽力性、神経症性、外向性）のみを分析できた。これは、開放性と協調性を特定するのが難しいからである、特にテキストからである。

MBTIアセスメント

ドイツとイタリアの大学の新しい共同研究では、公開されたデータを使用して、32人の高位のCEOをマイヤーズ・ブリッグス・タイプ・インディケーター（MBTI）の枠組みにマッピングすることで、CEOのパーソナリティを予測する新しい枠組みを開発した。

あなたはおそらくMBTIを知っているだろう、名前を知らないとしても。カール・ユングの研究に基づいて開発されたMBTIは、ENTJ（外向的、感覚的、思考的、判断的）などの4文字のエンティティにパーソナリティを分類し、過去10年ほどでソーシャルメディア上で自己分析のための人気ツールになった。

特性を選択できる4つの軸は、外向性対内向性（E-I）、感覚性対直感性（S-N）、思考性対感情性（T-F）、判断性対認識性（J-P）である。

研究者のチームは、クラウドソーシングされたデータを使用して、CEOのMBTIプロファイルを作成し、別のデータセットとアーキテクチャを作成して、イーロン・マスクを中心とするテスト対象として、CEOのパーソナリティが株価のパフォーマンスに与える影響を成功的に予測した。

MBTI軸に沿ったサンプルCEOの例。出典：https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

新しい研究では、CEOのパーソナリティを、アッパー・エッケロンズ理論に従って、パブリックな発言に基づいて、客観的な方法で株価予測を行おうとしている。

著者らは次のように述べている。

「リスク回帰タスクでは、アッパー・エッケロンズ理論に一致して、予測されたCEOのパーソナリティが、株価のボラティリティという形での財務リスクと有意に関連していることを実証します。質的には、外向的、直感的、思考的なCEOは、財務リスクをより少なく受けるようです。」

プロジェクトの2段階目では、発言とその後の株価の変動との相関関係を求めるアルゴリズムを開発し、テキストのセグメントが正の影響または負の影響を与えるかを示すことができる。

イーロン・マスクの2020年1月期の収益発表会議での発言のテキスト・セグメントに適用されたShapley Additive Explanations（SHAP）ヒートマップ。赤と青は、それぞれ負と正の収益インジケーターである。結果は、MBTIの特性軸によって異なり、最も関連性の高い結果は、スピーカーの中心的な性格（例：『ENTJ』）に合致するものである。

この研究は、論文「Top-Down Influence? Predicting CEO Personality and Risk Impact from Speech Transcript」に掲載されており、ドイツのマンハイム大学とミラノのボッコーニ大学の3人の研究者によるものである。

パーソナリティの定義

著者らは、パーソナリティ予測コンポーネントのデータを収集するために、3つのソースを使用した。CEOを特定して特徴付けるために、レUTERSのRefinitiv EIKONデータセットの88,000の収益発表会議のトランスクリプトと、ペンシルバニア大学のWharton Research Data ServicesのCompustat Execucompを使用した。

MBTIパーソナリティラベルを取得するために、研究者らは、ユーザーが寄稿した評価に基づくパーソナリティデータベースであるパーソナリティデータベースを使用し、32人のCEO（スティーブ・ジョブズやイーロン・マスクを含む）に対する十分なデータが利用できた。

各CEOを典型的なMBTIの4文字の略称で表すのではなく、クラウドソーシングされた評価に基づいて、4つの連続変数のベクトル（0〜1のスケール）で表現した。これにより、ビッグ5とMBTIのスケール間のマッピングがより正確になった。

クラウドソーシングされた評価を検証するために、クラウドソーシングされたMBTIとビッグ5の投票の間の相関行列を構築し、両者の間で一致を見つけた。

(心理評価は主観的であるという意見があるため、この内システムの一致は、両方のシステムが異なる基準に基づいて一致していることを示唆しているに過ぎない。ただし、この一致の客観的な価値は、どちらかのシステムに多少の信頼性がある場合にのみ発生する。)

著者らは、BERT（ベース）、RoBERTa（ベース）、およびサポートベクターマシン（SVM）を使用して、トライグラムTF-IDFとともに、潜在的なモデルとしてテストした。トレーニング後、RoBERTaが全軸で最も優れたパフォーマンスを示した。以下の画像では、イーロン・マスクのパーソナリティに対する各モデルの推定値が示されている。

イーロン・マスクのパーソナリティ回帰タスクの結果。E-I = 外向性-内向性、T-F = 思考性-感情性、S-I = 感覚性-直感性、J-P = 判断性-認識性。SVMはTF-IDFベクトルでトレーニングされたが、他の2つのモデルはテキストでトレーニングされた。

著者らは、将来的に、単一の回帰分析でMBTIの4つの次元すべてを出力し、テキスト以外のデータ（例：音声信号）を組み込むことでモデルを開発したいと考えている。

パーソナリティと企業パフォーマンスの関連付け

プロジェクトのリスク回帰コンポーネントを促進するために、著者らはアッパー・エッケロンズ理論に従って、収益発表会議のデータをIBES、CRSP、Compustat Execucompのデータベースと統合した。

CEOの声明に続く株価の変動の有用な指標を開発するために、著者らは、以前の研究からさまざまなリスクプロキシを組み込み、年齢と性別も組み込んで、混乱した影響を評価した。

リスク評価の基準。

リスクリターンは、声明の翌週のボラティリティ指数に基づいて計算された。RoBERTaが前のモジュールで最も優れたパフォーマンスを示したため、リスク回帰ステージではRoBERTaのみを使用した。

結果

CEOのパーソナリティを株価のボラティリティ予測に使用することの結果について、著者らは次のように述べている。

「MBTIの最初の3つの次元が、電話後のリスクと有意に関連していることを発見しました。この関連性は、E–IとT–Fの両方で高いものでした。関連性の方向は予想どおりでした。内向的で感情的なコミュニケーションを行うCEOは、リスクの増加と関連しており、直感的なコミュニケーションはリスクの減少と関連していることがわかりました。」

「これらの結果は、年齢と性別の固定効果に対して頑健であることに注意することが重要です。」