更新日:2018年12月26日

「GSグローバル・ビッグデータ投資戦略」は、日本を含む先進国の株式を主な投資対象としています。
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。

POINT 1 先進的な運用手法

ヒトでは処理することのできない膨大な量のビッグデータを、AIによる分析を導入した運用モデルを活用することで、有益な投資判断をすばやく導き出す運用手法

先進的な運用手法

上記は、例示をもって理解を深めて頂くことを目的とした概念図です。上記のビッグデータは、あくまで一例に過ぎません。

  • ページ下部の「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」をご参照ください
  • 出所:ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成

本ファンドで利用しているビッグデータの例

同量のデータを人間が分析すると・・・

同量のデータを人間が分析すると・・・

2016年12月末現在(上記の数値は過去のレポート等を含みます。) 出所:ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
上記は一例であり、本ファンドではさまざまなビッグデータを活用しています。

POINT 2 ビッグデータ/AIを活用した分析事例

WEBへのアクセス動向で収益トレンドを予想!

一般消費者向けビジネスを営む企業では、企業のWEBサイトへのアクセス動向のトレンドを分析することにより、収益性の予測に活用します。

  • 小売業などの一般消費者向けに事業を営む企業では、企業WEBサイトへの閲覧ページ数が増加すると、販売増加に伴い収益性が向上する傾向があります。
  • WEBへのアクセス数の変化をいち早く捉えることで、その後の株価トレンドを予測することが可能になります。

ビッグデータ/AIを活用した分析事例

  • 出所:アレクサ、ブルームバーグ、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。

小売店舗の駐車場の衛星写真データで売上高の変化を推測!

駐車場の車の数の変化を衛星写真で追うことで、その小売企業が既存店売上高を発表する前に、業績を推測します。

  • 小売企業の業績を予想する上で、各社より四半期や月次で発表される既存店売上高は重要な指標の一つです。
    この指標が市場予想に対しサプライズとなる場合、株価は大きく反応することがあります。
  • 定点観測された駐車場の車の数の変化を追うことで、小売企業が既存店売上高を発表する前に業績を推測し、投資判断に活かす分析を導入(米国地域のみ)。

小売企業B

小売店舗の駐車場の衛星写真データで売上高の変化を推測!

  • 期間:2017年3月1日~2017年12月末 出所:ブルームバーグ、公表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

上記はあくまでも例示であって、すべての小売関連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。
上記は経済や市場等の過去のデータであり、将来の動向を示唆あるいは保証するものではありません。

POINT 3 堅調な運用実績

本ファンドの投資対象ファンドは、2004年に設定された長期の実績があるファンドです。
設定来、安定して参考指標である「MSCIワールド・インデックス」を上回って推移してきました。
特に、ビッグデータ/AIを本格活用し始めた2012年以降、比較的高い超過収益を実現していることが示されています。

投資対象ファンドのパフォーマンス(米ドル・ベース)

  • 期間:2004年10月14日(設定日)~2018年10月末、投資対象ファンドと参考指標は設定日前日を100として指数化。
  • 出所:MSCI、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 参考指標:MSCIワールド・インデックス(ネット・リターン)
  • 投資対象ファンドとは、本ファンドの投資対象ファンドであるルクセンブルク籍外国投資証券「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」を指します。上記は、投資対象ファンドの過去の運用実績(費用控除前)であり、本ファンドの運用実績ではなく、本ファンドの将来の運用成果を示唆または保証するものではありません。

上記データにおいては、本ファンドの信託報酬【年率1.225%(税抜)】等の諸費用は考慮されておらず、また、米ドル・ベースのデータを用いて計算しているため、円ベース、円ヘッジ・ベースのデータとは動きが異なります。為替ヘッジを行うコースでは、ヘッジ・コストがかかることにもご留意ください。

  • ページ下部の「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」をご参照ください。

「GSグローバル・ビッグデータ投資戦略」の
基準価額や組入銘柄などはここから確認!

投資対象ファンドのパフォーマンス(米ドル・ベース)

GSグローバル・ビッグデータ投資戦略Aコース(為替ヘッジあり)

GSグローバル・ビッグデータ投資戦略Bコース(為替ヘッジなし)

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。

  • 計量モデルは仮説に基づき構成されたものであり、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。
  • 本ページはゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成の販売用資料(2018年9月)・WEBサイトをもとに当社が作成したものです。
  • 上記はあくまでも過去の実績であり、将来の動向や運用成果等を示唆・保証するものではありません。
  • 上記内容は作成時点のものであり、今後予告なく変更されることがあります。

「GSグローバル・ビッグデータ投資戦略」のリスクおよび手数料等について

  • 国内外の株式を主な投資対象とするため、株価の下落や、発行者の信用状況の悪化、流動性の低下、為替変動等の影響による基準価額の下落により、損失が生じるおそれがあります。
  • 取引手数料、信託財産留保額および投資対象ファンドの信託報酬を含めた信託報酬(実質)は次のページをご確認ください。

    GS グローバル・ビッグデータ投資戦略 Aコース(為替ヘッジあり)

    GS グローバル・ビッグデータ投資戦略 Bコース(為替ヘッジなし)

  • その他の費用・手数料については、監査費用等を信託財産からご負担いただきます。これらの費用については、売買条件等により異なるため、あらかじめ上限等を記載することができません。
  • 投資にあたっては、当社WEBサイトの目論見書等をご覧いただき、内容を十分ご理解のうえ、ご自身の判断と責任によりお申込みください。

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