ニュースは金融市場の資産価格に大きな影響を与える．ニュースと株価変動の関係性を分析し，ニュースを評価する取り組みはこれまでに多く行われており，ニュースと株価変動の間には関連性があると報告されている．高精度なニュース評価モデルを構築することで，発信されたニュースが企業の株価にポジティブな影響を与えるかどうか判断する事ができる．しかしながら，ニュースや株価変動率算出のための取引成立価格など，取得できるデータの数には制限がある．この制限は，通常，ニュース評価モデルの精度の制限となる．本研究では，より高精度なニュース評価モデルを構築すべく，大規模言語生成モデルにより生成したニュースを分析用のデータとして使用するモデルの構築を試みた．株式市場において発信されたニュースが株価変動に与える影響について分析をおこない，GPT-2によるニュース生成を用いて分析精度を向上させる．ニュースのラベル付けに株価変動率を用い，分類モデルにはLSTMを用いた．本研究における分析の結果，大規模言語生成モデルであるGPT-2を用いることで，ニュース評価モデルの精度が向上した．