今や、ビッグデータを有効活用できない企業は競争力を失うとも言われる時代。 そして無数のデータの中から、有益な答えを導き出す上で、 ヒトの処理能力を超えたA I ( 人工知能) は、急速にその重要性が高まっています。 長い年月をかけて開発してきた独自の運用モデルにA I による分析を導入することで、 あふれる情報の中から投資への示唆を見出し、ポートフォリオ構築に役立てています。
計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用について
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの計量モデルでは、投資対象銘柄について、数多くの多面的な評価基準に基づいて評価し、組入銘柄を決定しています。これらの評価基準の開発において、財務諸表などの伝統的なデータに加え、ニュース記事やウェブ・アクセス量などの非伝統的ないわゆるビッグデータも活用されます。ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントではこれらのビッグデータの活用を競争力の源泉とみなしており、近年その利用割合を増やしているだけでなく、そのデータの種類や利用方法も進化しています。機械学習や自然言語処理などのAI（人工知能）技術は、一部の評価基準においてデータ分析プロセスで活用され、特にアナリスト・レポートやニュース記事等のテキストデータを読み込む評価基準において活用されます。最終的な評価基準の選定および組入銘柄の決定は、計量投資戦略グループのシニア・ポートフォリオ・マネジャーが監督しています。
人間が日常的に使う自然言語をコンピューターに処理させる「自然言語処理」は、 AI(人工知能)の機械学習*分野において最も有望とされる技術の一つです。
*機械学習とは、データから反復的に学習することで潜在するパターンを発見し、それを新たなデータにあてはめることで判断や将来の予測を行う技術。
出所：アレクサ、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 上記はあくまでも例示であって、すべての一般消費者向けにビジネスを営む企業にあてはまるものではありません。上記のような運用が実現できることを保証するものではありません。
※本ファンドは、MSCIワールド・インデックスを運用上の参考指標とします。
※為替ヘッジにはヘッジ・コストがかかります。Ａコースは、原則として、実質的な外貨建資産について対円で為替ヘッジを行い為替変動リスクの低減を図りますが、委託会社の裁量により実質外貨建資産のすべてに対してヘッジが行われるとは限りません。また、純資産総額によっては一部の実質外貨建資産について為替ヘッジを行わず、為替ヘッジを行わない比率は純資産総額の減少に応じて大きくなります。Ａコースへの投資であっても為替変動リスクが伴いますのでご留意ください。
※本ファンドは、ファンド・オブ・ファンズ方式で運用を行います。本ファンドの主要投資対象は、「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. －ゴールドマン・サックス・グローバルCORE エクイティ・ポートフォリオ」です。
※市況動向や資金動向その他の要因等によっては、運用方針に従った運用ができない場合があります。
