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政府の後押しによりビッグデータの活用が進む日本。 データ量が爆発的に増える今こそビッグデータ/AIを活用したアプローチを。 ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントは、 長い年月をかけて開発してきた独自の運用モデルに、 ビッグデータ解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す。
計量モデルにおけるビッグデータやAI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データ（ビッグデータを含みます。）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。機械学習に代表されるAI 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。
大量の企業関連情報がインターネット上にあふれている現代においては、人では処理することのできないビッグデータをAIによる分析を用いることで、投資判断に活用できるようになりました。
2016年現在 出所： ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント調べ
＊ ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント計量投資戦略グループがデータを取得している企業数であり、世界の全上場企業数を示すものではありません。
上記はビッグデータやAIについて理解を深めるための一般的な情報提供を目的としており、本ファンドの運用を説明したものではありません。
2014年12月末現在(上記の数値は過去のレポートを含みます。) 出所：ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
本ファンドでは、上記に例示したビッグデータ以外にも、多様なビッグデータを活用します。
2017年3月末現在 上記は「計量投資戦略グループ」全体に関するデータです。
日本でも日々大量のビッグデータが生成されています。しかし、米国対比では、プライバシーの問題や民間企業の希薄な情報共有文化を背景に、有効なデータの流通がなかなか進んでいません。これに対処すべく、日本政府はビッグデータの流通を拡大させる施策を推進しています。
出所：総務省、経済産業省、個人情報保護委員会およびIoT推進コンソーシアム データ流通促進ワーキング・グループの資料を基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成（2017年2月現在）
記載された見解は本資料作成時点のものであり、将来予告なしに変更する場合があります。
上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。
上記はビッグデータやAIについて理解を深めるための一般的な情報提供を目的としており、本ファンドの運用を説明したものではありません。
ビッグデータやAI(人工知能)を活用したゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント独自 開発の計量モデルを用い、多様な銘柄評価基準に基づいて幅広い銘柄に分散投資します。
四季報の利用
出所：東洋経済新報社「会社四季報」のデータを基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成
上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。上記のデータはあくまで一例に過ぎません。
上記はビッグデータやAI について理解を深めるための一般的な情報提供を目的としており、本ファンドの運用を説明したものではありません。
＊ベンチマーク：運用において投資収益目標を設定する際に基準とする指標です。また、投資家がファンドの運用対象や資産の基本配分比率を確認する際の目安となります。
