東大教授に聞いた！『GS ビッグデータ・ストラテジー』で活用される「ビッグデータ」とは？
2018/03/28
2017年12月6日よりSBI証券限定で募集を開始した
「GS ビッグデータ・ストラテジー（外国株式）」
ゴールドマン・サックスが東京大学大学院教授に聞いた
ビッグデータが秘める可能性に迫ります！
世の中を劇的に変えるビッグデータという力。
今回登場するのはこの方！
東京大学大学院教授 和泉 潔氏がビッグデータについて語る！
和泉 潔
いずみ きよし
東京大学大学院教授 工学系研究科 システム創成学専攻
1970年生。1993年東京大学教養学部基礎科学科第二卒業。1998年同大学院博士課程修了。博士（学術）。同年より2010年まで、電子技術総合研究所（現産業技術総合研究所）勤務。2010年より東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻准教授。2015年より同教授。金融市場を含む社会経済現象のデータ分析およびシミュレーションを研究。
IEEE、人工知能学会、情報処理学会、電子情報通信学会会員。
過去の本ファンドの特集記事も要チェック！そもそもビッグデータとは？AIの分析って？運用手法は？
【SBI証券限定！】AI/ビッグデータ活用ファンドがゴールドマン・サックスから新登場！
※過去掲載した弊社の特集ページへ移動します
コンテンツ
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農業分野での具体的な活用事例の紹介！
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世界中で高いレベルの医療が受けられるようになる未来
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渋滞予測など様々な方面での活用が既にはじまっている！
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ヒトのアイデアや判断力がビッグデータの可能性を広げる
プロの知識や経験、技術を共有し、活用できる時代
AIの進化とともにビッグデータの活用は、世界規模で急速に広がり、ユニークで革新的な使い方もどんどん増えています。次に、具体的な活用事例を紹介しましょう。
農業分野では、衛星写真や土の中に設置されたセンサーから抽出した土壌のデータを解析し、作物の生育状態を一元管理できる仕組みがはじまっています。IT化を図ることで、広大な土地の作物を一つひとつ確認することなく、リアルタイムで作物の状態を把握できるようになりました。また、おいしいトマトを育てている農家のデータを集めて、農業初心者でも本業の農家と変わらない栽培ができる研究も進んでいます。
これまでは、農業従事者の知識・経験・技術などに支えられていたことを、ビッグデータが肩代わりできるようになってきたといえるでしょう。
医療やヘルスケアの分野で広がる多様なデータ活用
医療やヘルスケアの分野におけるビッグデータの使い方は大きく分けてふたつあります。ひとつは健康診断や健康保険、食生活などのデータを分析し、生活習慣病などの疾病にかからないようにアドバイスするもの。いわゆる未病対策へのビッグデータ活用です。もうひとつは難病治療への活用です。世界レベルでの症例を収集・分析することで症例の少ない地域の病院でも高いレベルの治療を受けられるようになると期待されています。
病気の治療だけでなく、心のケアや、QOL（クオリティ・オブ・ライフ）、つまり生活の質を上げるために、世界中の同じ病状で苦しむ患者さんのブログを分析し、活用する試みも進められています。また、SNSに書き込まれる「熱がある」「のどが痛い」といったワードとその地域を分析することで、インフルエンザ流行の最前線を把握し、注意喚起を促すといったことにもビッグデータは活用されています。
SNSやGPSの分析が、観光やまちづくり、交通を変える
観光庁や地方自治体などでは、日本を訪れる外国人旅行客がSNS に残した書き込みや、レンタカーのGPS など、さまざまな観光ビッグデータから外国人旅行客の行動やニーズ、課題などを抽出し、観光施策やまちづくりにつなげる取り組みがはじまっています。
GPSデータの活用という点で、皆様にもよく知られているのは高速道路の渋滞予測ではないでしょうか。カーナビゲーションのGPSデータや走行情報、さらには高速道路に設置されている監視カメラの画像データなどを解析することで、リアルタイムでの渋滞予測が可能になります。
ビッグデータが変えたいま。
ビッグデータで変わる未来。
ビッグデータを価値あるデータにできるかどうかはヒト次第
このようにビッグデータを活用したサービスは、もはや当たり前の時代です。私たち消費者にも、これからもっと大きな価値をもたらすことになるでしょう。そこで、私たちが考えなければならないのは、「収集するデータの期間」「最適なデータの組み合わせ」といったビッグデータの基本的な枠組みを設計することです。AIが囲碁で国内外のプロに勝利したように、決められた一定条件であればAIの能力が人の能力を大きく上回ることもあります。しかし、AI には、囲碁か将棋か、どちらを選択することがベストか、といったことを決めることはできません。また、ビッグデータの解析結果の評価や結果を、最終的に採用するかどうかの判断を下すのも私たち人間です。
すでに私たちの暮らしのさまざまなシーンで大きな変化をもたらしているビッグデータ。その可能性は、無限に広がっています。ただし、それもヒト次第かもしれません。ビッグデータをどのように活用するのか、そこにヒトのアイデアが入ることで、社会はさらに豊かになり、そしてヒトの活動も大きく変わっていくのではないか。私はそう思います。
ヒトのアイデアや判断力が、
ビッグデータの可能性を広げる。
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カテゴリ：国際株式
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日本を除く先進国の株式を主な投資対象とし、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。 |
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ご注意事項
- 本ファンドでは、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群を用いた複数の戦略が実行されます。ビッグデータやA I の利用を含む計量モデルに従う運用がその目的を達成できる保証はなく、ボトムアップ手法によるアクティブ運用やパッシブ運用など他の運用手法に対して優位性を保証するものでもありません。
なお、計量モデルにはビッグデータやA I 以外の定量要素も利用されます。計量モデルの改良・更新は継続的に行われており、ビッグデータやA I の利用方法については将来変更されることがあります。計量モデルは仮説に基づき構成されたものであり、モデルにより選択された銘柄や市場動向は必ずしもこの仮説が想定する動きを示さない場合があります。また、ある時点でモデルが有効であったとしても、市場環境の変化等により、その有効性が持続しない可能性もあります。このような場合には、本ファンドの基準価額に影響を及ぼし、本ファンドのパフォーマンスがベンチマークを下回ったり、投資元金が割り込む可能性があります。
- 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。
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- 「毎月分配型」の投資信託については、お取引の前に必ず「毎月分配型投信の収益分配金およびNISAでのご注意事項、ならびに通貨選択型投信に関するご注意事項」
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