上場企業の決算説明会における経営者のコメントをテキストマイニング技術で分析し、そこから抽出されるセンチメントスコアが株価リターンの予測に有用かを検証した。対象は東証プライム上場の時価総額上位200社で、2019年以降の決算説明会の書き起こしテキストを使用した。感情分析にはBERTベースの日本語特化モデルを用い、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの3分類に加え、「確信度」「曖昧さ」の2軸をスコア化した。分析の結果、経営者のポジティブ度が上位四分位に属する企業は、決算発表後20日間で下位四分位対比2.1%の超過リターンを記録した。特に「確信度」が高いコメントにおいてこの傾向が顕著であり、経営者の言語パターンには財務数値に表れない情報が含まれていることが示唆された。