クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、金融関係者において、市場の透明性を高め、効率的な経済運営を促進するために、市場動向の分析、リスク管理、投資戦略の策定などに重要な役割を果たす金融オープンデータを、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。
■金融データの高まり
現代の金融市場は、複雑かつ急速に変化しており、この環境において金融データの重要性はますます高まっています。金融データは、市場の動向を理解し、適切な投資決定を下すための鍵となる情報源です。また、経済のグローバル化、技術の進展、規制の変化など、さまざまな要因がこのデータの価値を増しています。金融データは、単に数字の集合ではなく、経済活動の動態を反映する重要な指標であり、投資家、政策立案者、消費者にとって不可欠なツールとなっています。
金融データの重要性が高まっている背景には、いくつかの主要な要因があります。
これらの要因により、金融データは経済のさまざまな側面において中心的な役割を果たし、その重要性は今後も増していくことが予想されます。
■金融データとは
金融業界はデータに基づく意思決定が中心であり、オープンデータの利用がその核をなしています。金融のオープンデータは、市場動向の分析、リスク管理、投資戦略の策定などに不可欠で、多様な情報を提供します。これらのデータは、市場の透明性を高め、効率的な経済運営を促進するために公開されており、投資家、分析家、政策立案者、一般消費者など、幅広い利害関係者にとって価値のある情報源となっています。以下に、金融分野におけるオープンデータの例を示します。
1. 株式市場データ:
株式の価格、取引量、市場の指標（例：ダウ・ジョーンズ工業平均、S&P 500）
2. 債券市場データ:
政府債や企業債の利回り、発行量、満期日
3. 為替レートデータ:
各国通貨の為替レート、歴史的変動、市場の分析
4. 商品市場データ:
原油、金、農産物などの商品価格とその変動
5. 銀行業務データ:
銀行の貸出、預金、その他のサービスに関連する統計
6. 金融機関の財務報告:
金融機関の収益、損失、資産、負債の情報
7. クレジット市場データ:
消費者信用、モーゲージレート、クレジットスコア
8. 保険データ:
保険商品、保険料率、請求データ
9. マクロ経済データ:
GDP、インフレ率、失業率、経済成長率
10. 国際貿易データ:
輸出入の統計、貿易バランス、主要貿易国
11. 金融政策データ:
中央銀行の政策、金利率、貨幣供給量
12. リスク管理データ:
市場リスク、信用リスク、運用リスクに関する情報
13. ベンチャーキャピタルとスタートアップデータ:
スタートアップの資金調達、ベンチャーキャピタルの投資
14. 不動産市場データ:
不動産価格、取引量、市場動向
15. デリバティブ市場データ:
先物、オプション、スワップなどの金融派生商品
16. サステナビリティとESGデータ:
環境、社会、ガバナンスに関する企業の取り組みとパフォーマンス
これらのデータは、金融市場の深い理解と分析に不可欠であり、多くの利害関係者によって活用されています。
■金融データの特性
金融業界では、データは決定的な役割を果たし、その分析は市場の理解と戦略的意思決定に不可欠です。特にオープンデータは、透明性とアクセスの容易さから金融セクターにおいて重要なリソースとなっています。金融分野のオープンデータは、長い歴史をもち、その内容の多様性、大量性、リアルタイム性、分析の可能性、国際的な視点、規制と透明性の観点で独特な特性を持ちます。これらの特性により、金融データは市場の動向を把握し、より効果的な戦略を立てるための基盤となっています。
金融分野のオープンデータは、以下のような特性を持っています。
これらの特徴により、金融のオープンデータは非常に強力なリソースとなっており、市場の分析、経済の予測、投資戦略の策定などに広く利用されています。
■ユーザーは金融データの品質をどのように評価できるか？
金融市場においては、データの品質が非常に重要です。適切なデータを使用することで、リスクの管理、投資の意思決定、市場分析が正確に行われます。しかし、利用可能なデータの品質が一様ではないため、ユーザーはデータの信頼性と有効性を慎重に評価する必要があります。金融分野のオープンデータの品質を評価する際には、データサンプリング、データ収集方法の確認、データの属性評価という3つの手順が特に重要です。これらのステップを踏むことで、データが特定の分析目的やビジネス要件に適しているかを判断することができます。
金融分野のオープンデータの品質を評価するためには、以下の3つの手順が役立ちます。
1. データサンプリング：
金融データセットの品質を評価するには、まずデータをサンプリングし、そのデータが関連する金融市場や経済活動を適切に代表しているかを確認することが重要です。これには、ランダムまたは特定の基準に基づいて選ばれたデータのサブセットをレビューし、その正確さ、完全性、及び一貫性をチェックすることが含まれます。
2. データ収集方法の確認：
データの信頼性と有効性を保証するために、データ収集に使用された方法を理解し、評価することが重要です。これには、データソース（例えば、市場取引データ、公式統計、調査結果）、収集手法、時間枠、サンプリング方法、及び使用された分析手法のレビューが含まれます。
3. データの属性評価：
最後に、データの属性を評価し、それが特定の分析目的やビジネス目標に対して適切で有用かどうかを確認することが必要です。これには、価格変動、取引量、財務指標、マクロ経済指標などのデータ属性を調べ、それらが意図した用途に適しているかどうかを判断することが含まれます。
これらのステップを通じて、ユーザーは金融データセットの品質を評価し、それが自身の分析ニーズやビジネス要件に合致しているかどうかを判断できます。
■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
金融業界はデータ駆動型の意思決定に大きく依存しており、オープンデータの活用はその中心的な要素です。オープンデータを活用することで、市場の洞察が深まり、より効果的な戦略が立てられます。金融分野のオープンデータは、市場分析からリスク管理、投資戦略の策定に至るまで、幅広い用途に利用されています。ここでは、金融分野のオープンデータを用いた具体的な仕事術のサンプルを14個紹介し、それぞれのデータ利用例とその効果を詳しく説明します。これらの例は、金融分野におけるデータの価値と利用の多様性を示しており、専門家だけでなく一般のビジネスユーザーにも役立つ情報を提供します。
金融分野のオープンデータを活用した仕事術のサンプルを以下のように示します。
1. 株式市場分析
- 使用データ: 株価、取引量、市場指標（例：S&P 500）、配当情報、会社の財務報告
- 効果: 市場トレンドの理解、投資機会の特定、リスク管理、ポートフォリオの多様化、長期収益性の予測
2. リスク管理
- 使用データ: クレジットレポート、デフォルト率、市場リスクデータ、レバレッジ比率、流動性指標
- 効果: リスク評価の精度向上、リスク軽減戦略の策定、資本適正化、リスク対応の迅速化、規制コンプライアンス
3. マクロ経済分析
- 使用データ: GDP、インフレ率、失業率、貿易バランス、政府の財政状況
- 効果: 経済動向の理解、政策提案の支援、市場の変動予測、投資戦略の調整、経済リスクの評価
4. ポートフォリオ最適化
- 使用データ: 資産クラス別リターン、相関係数、ボラティリティ、歴史的パフォーマンス、市場感応度
- 効果: リスクとリターンの最適化、投資分散、安定したリターンの確保、市場変動への対応、長期的な資産増加
5. 債券市場分析
- 使用データ: 債券利回り、発行量、クレジット評価、満期までの期間、市場感応度
- 効果: 投資評価の精度向上、市場動向の理解、リスク評価、キャッシュフローの管理、ポートフォリオの多様化
6. 為替レート分析
- 使用データ: 為替レート、経済指標、中央銀行政策、国際貿易データ、政治的イベント
- 効果: 為替リスク管理、市場動向の予測、通貨の強弱分析、貿易戦略の策定、国際投資の最適化
7. 不動産市場分析
- 使用データ: 不動産価格、取引量、地域経済データ、建設活動、金融市場の動向
- 効果: 投資機会の特定、市場価格の予測、不動産の価値評価、市場動向の理解、リスク管理
8. 保険リスク評価
- 使用データ: 事故率、保険請求データ、人口統計情報、健康データ、天候パターン
- 効果: リスク評価の改善、保険料の最適化、新しい保険商品の開発、潜在的リスクの特定、顧客サービスの向上
9. 商品市場分析
- 使用データ: 原油、金、農産物の価格、市場需給データ、地政学的イベント、生産コスト、輸出入データ
- 効果: 投資戦略の策定、価格リスクの管理、供給動向の分析、市場の不確実性の評価、長期投資の意思決定
10. クレジット分析
- 使用データ: 個人信用スコア、貸出履歴、デフォルト率、金融行動パターン、収入データ
- 効果: クレジットリスクの評価、貸出基準の改善、顧客の信用評価、市場動向の予測、貸し出しポリシーの最適化
11. ベンチャーキャピタル分析
- 使用データ: スタートアップの資金調達履歴、市場成長率、業界動向、創業者の背景、技術革新
- 効果: 投資機会の特定、リターンの評価、リスク管理、業界動向の理解、戦略的投資決定
12. 市場規制コンプライアンス
- 使用データ: 規制文書、市場違反事例、監督機関の報告、法的判例、業界ガイドライン
- 効果: 規制遵守の強化、法的リスクの回避、コンプライアンス戦略の策定、企業イメージの向上、市場信頼性の確保
13. 消費者行動分析
- 使用データ: 買い物パターン、クレジット使用履歴、人口統計情報、消費者フィードバック、オンライン行動
- 効果: ターゲットマーケティング、消費者ニーズの理解、新規顧客獲得、製品開発、市場動向の予測
14. 財務計画と予算策定
- 使用データ: 企業の財務報告、市場動向、業界ベンチマーク、競合分析、規制環境
- 効果: 財務の健全性評価、効果的な予算計画、戦略的財務決定、競争優位の獲得、投資戦略の最適化
これらの例は、金融分野におけるオープンデータの多様な活用方法と、それによって得られる具体的な効果を示しています。
■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータ社は、『Data to AI(R) 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。
「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要 ( https://datamart.jp/ )
・目的：ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ
位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット
(1)データ販売者：自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者：必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴
マッチング表示：登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能：データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能：興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金
販売者様からの手数料：10％
購入者様からの手数料：データ販売額の０％ ＊オープンデータの場合無償
■金融データプロバイダーの募集
近年、金融業界はデジタル化とグローバル化の波に乗り、データの重要性が一段と高まっています。デジタル技術の進展や経済の変動は、金融データの需要を急増させ、データに基づく意思決定が業界の新たな標準となりつつあります。DataMart.jpでは、これらの変化を捉え、金融データコマースの新たな分野を開拓することを目指しています。この目標を達成するために、株価、債券、為替、マクロ経済指標など、多岐にわたる高品質な金融データを提供していただけるデータプロバイダーを広く募集しています。私たちと協力し、金融業界の発展とイノベーションを支えるパートナーとしての提携を希望しています。あなたのデータが、業界の進化に大きな一石を投じることを期待しております。
AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、ご都合がよろしければ、是非、ご参加ください。
■「エドテックｘAI/DXフォーラム」開催概要
(1)日時：2024年1月25日（木）14:00～17:30（受付開始 13:45）
(2)会場：日経ホール＆カンファレンスルーム https://www.nikkei-hall.com/access/
東京都千代田区大手町1-3-7 日経ビル6F ＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジニアのキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
配信元企業：AOSデータ株式会社
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