本研究は，SNS投稿に基づく日経平均株価予測において，大規模言語モデル（LLM）を市場シミュレーターとして活用することでその予測精度を向上する手法を提案し，その有用性を検証する．提案手法では，SNS上の市場関連投稿を入力とし，株価を予測する前にLLMによる推論によって市場センチメントの変化を予測する．LLMによる推論においては，金融のダイナミクスを記述したプロンプト指示により，段階的に市場判断を推論することで市場のシミュレーションを実現する．この予測結果を特徴量として抽出し，株価予測モデルに統合することでその精度を向上させることを目指し，その推論過程の制御が予測性能に寄与し得るかを分析する．