本研究は、逆方向イベント検出手法を用いて、日米株式市場におけるイベント情報伝達の遅延構造を可視化し、その特徴を比較することを目的とする。価格変動やボラティリティの異常点を起点に、市場が情報を織り込み始めたタイミングを逆方向に推定することで、公式発表日との時間的乖離を定量化する。2000〜2025年の長期データを対象に、構造変化検出や機械学習モデルを組み合わせて遅延のパターンを探索し、市場特性やイベント種類による差異を検討する。これにより、日米市場における情報伝達過程の可視化と、反応メカニズムの理解に貢献することを目指す。