Goldm an Sachs Asset M anagem ent 2017年2月10日 ビッグデータと資産運用 情報提供資料 2016年11月16日、QUICK金融コラムに計量投資戦略グループ諏訪部貴嗣マネージン グ・ディレクターのインタビュー記事が掲載されました。 Suwabe’s Voice 資産運用でビッグデータの活用が本格化している中、かねてよりビッ グデータを運用に活用してきた諏訪部氏は同記事で「ビッグデータを 駆使して高い運用能力を発揮できるようになった」と語っています。イ ンタビューでの主なポイントは下記3つです。 ① ビッグデータによる資産運用は実用化され競争も ② 記者の質問に答える経営者の声のトーンも解析対象 ③ ビッグデータ活用ファンドの成績が指数を上回る時期も 諏訪部貴嗣 Ph.D. 計量投資戦略グループのリード・ポートフォリオ・マネージャー及びアクティブ・ エクイティ・リサーチの共同責任者 ビッグデータによる資産運用は実用化され競争も <インタビュー記事より抜粋> 資産運用でビッグデータの活用が本格化している。米ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの計量投資 戦略グループの諏訪部貴嗣マネージング・ディレクターは「ビッグデータによる資産運用は実用化されており、 すでに競争が始まっている」と話す。分析の対象は企業の決算情報やアナリストの業績予想など数値データだ けでなく、文章や経営者の声色、交流サイト(SNS)などに広がっている。 データを分析して資産運用に活かす手法は株式市場ではクオンツ分析として古くから知られている。足元でイ ンターネットの普及によるデータの爆発的増加、人工知能(AI)など技術革新、データ処理能力の飛躍的向上に より「ビッグデータを駆使して高い運用能力を発揮できるようになった」(諏訪部氏)という。 記者の質問に答える経営者の声のトーンも解析対象 <インタビュー記事より抜粋> ビッグデータを活用する資産運用の世界では財務数値以外の情報の利用が始まっている。決算会見では記者 からの質問に答える経営者の声のトーンを解析して神経質になっているかどうかを調べる。アナリストのリポー トからは文章が強気になっているか弱気になっているかを分析して、投資判断が変化する兆候を嗅ぎ取る。衛 星写真からは小売店の駐車場の混雑具合を調べて売上高の推測に使う。 ビッグデータの資産運用は従来のモデルを改良、蓄積していくため「先行者利益が大きい」(諏訪部氏)。機械対 人間の論争においては、機械は長期の未来予測が難しいと指摘されることが多い。諏訪部氏は機械が10年先 の未来を想定するのは困難と認めながらも資産運用については「近未来について5分5分よりはマシな程度の 予測で十分に実用化する意味がある」と指摘する。 11月9日に行われた米大統領選では共和党候補のトランプ氏が勝利した。諏訪部氏は機械が予想しにくい結 果だったと話す一方、「確率が低い事態が起きた時に何が起きるかを機械で分析した結果を人が利用すること でリスクをコントロールできる」と話した。 ビッグデータ活用ファンドの成績が指数を上回る時期も <インタビュー記事より抜粋> ビッグデータの活用による資産運用は未来の話ではなく、すでに現実のものだ。ゴールドマン・サックス・アセッ ト・マネジメントがビッグデータを活用して投資するファンドは過去７年間との比較でMSCIなどインデックス(指 数)を上回る成果を出しているという。 出所： 2016年11月16日 QUICK金融コラム 『ビッグデータと資産運用、ゴールドマンAM諏訪部氏に聞く』 QUICK社の許可を得て作成。無断転載・複製を禁じます。 本資料はビッグデータや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、当社が設定・運用するファンドの運 用を説明したものではありません。 1 Goldm an Sachs Asset M anagem ent ビッグデータと資産運用 2017年2月10日 情報提供資料 本資料は、情報提供を目的としてゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント株式会社(以下｢弊社｣といいます。)が作成した 資料であり、特定の金融商品の推奨(有価証券の取得の勧誘)を目的とするものではありません。 本資料は、弊社が信頼できると判断した情報等に基づいて作成されていますが、弊社がその正確性・完全性を保証するもので はありません。 本資料に記載された過去のデータは、将来の結果を示唆あるいは保証するものではありません。 本資料に記載された見解は情報提供を目的とするものであり、いかなる投資助言を提供するものではなく、また個別銘柄の購 入・売却・保有等を推奨するものでもありません。記載された見解は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。 個別企業あるいは個別銘柄についての言及は、当該個別銘柄の売却、購入または継続保有の推奨を目的とするものではあり ません。本資料において言及された証券について、将来の投資判断が必ずしも利益をもたらすとは限らず、また言及された証 券のパフォーマンスと同様の投資成果を示唆あるいは保証するものでもありません。 本資料の一部または全部を、弊社の書面による事前承諾なく(Ｉ)複写、写真複写、あるいはその他いかなる手段において複製 すること、あるいは(Ⅱ)再配布することを禁じます。 ©2017GoldmanSachs.Allrightsreserved. <82925-OTU-467277> 本資料はビッグデータや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、当社が設定・運用するファンドの運 用を説明したものではありません。 2
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