日本におけるオルタナティブ・データの活用
今までもこのようなデータは存在していましたが、活用はあくまで個人の経験と勘を補助的に支えるもので、人が目で見て頭で都度考えながら人間の経験と勘に頼った投資判断を補助するような位置づけでした。しかし、クオンツ運用やHFT（High Frequency Trading）といったシステムの高速自動処理が一般化してくると、より大きなコンピューティングパワーをかけてデータを処理することが当たり前になってくると同時に、運用成績で他社と差別化するためには、他社が持っていないような独自のデータを集めていくことに時間とコストをかけるようになってきました。各社が似たようなデータで大量の資産の運用を同じようなロジックで行ったことで、2007年には「クオンツ危機」と呼ばれるようなかえって運用成績が低下してしまうような事態も起こるようになりました。リスク回避のためには、他社の持っていないようなデータソースから多様な分析を行うことが求められるようになり、運用会社の負荷が高まってきました。そうすると代わりに大量の情報を収集・加工してシステムで分析できる形のデータとして供給してくれるデータプロバイダ―といった企業も現れました。結果としてオルタナティブ・データを購入するためのコストはどんどん上がってしまい、大手データプロバイダ―のOpimas社の発表資料では、オルタナティブ・データの市場規模は毎年20％以上の増加と見込まれています。
2. オルタナティブ・データの条件
3. 日本のオルタナティブ・データ活用
ではこのオルタナティブ・データの活用について、日本の資産運用業界ではどの程度進んでいるのでしょうか？ 筆者が様々なお客様と会話させていただいた中では、日本ではオルタナティブ・データはまだ活用できているとはいい難い状況です。一部の金融機関で実証実験が行われていますが、海外に比べると大きく出遅れていると言わざるを得ません。
日本でオルタナティブ・データの活用が進まない理由としては、以下のような仮説が考えられます。
（1） オルタナティブ・データを購入するための予算が獲得できていない
データの購入であっても費用対効果を明確にしない限り購入しにくい環境です。しかし、個別の運用商品に紐づけてデータを購入しても確実にリターンが得られるとは限らないため、稟議承認を得るには時間がかかります。一旦は研究開発費用で購入することになるため、実証実験を繰り返して実績を積み上げる段階にいると思われます。しかしデータを購入するだけでは効果を立証しづらく、結果的に継続的に購入することができていないと思われます。
（2） データ分析のための人材が不足している
オルタナティブ・データの活用にはデータ・サイエンティストが必須ですが、投資運用に詳しいデータ・サイエンティスト自体の数が圧倒的に不足しています。データ分析やシステム系人材というと、既に実績のある金融工学理論に基づいた数式を作り上げるか、システム部門へ配属されて基幹システムの構築に携わるかのどちらかという選択しかありませんでした。データ・サイエンティストのように新しい情報を探し出してそれを分析できる形に加工し、新たな知見を得てビジネスに繋げていくという非常に幅広いスキルが求められる人材を育成する仕組みができていません。
（3） インフラ環境の整備が遅れている
データを購入し、人材をそろえても、購入した大量のデータを蓄積したり、分析・加工のためのソフトウェアライセンスをそろえたり、処理するハードウェア環境を準備するなどのインフラ基盤が必要です。データ・サイエンティストやクオンツアナリストは各部門で個別に採用されているため、必要なインフラの稟議も個別に上申されますが、このような大規模なインフラを各部門が個別に準備することは難しいと思われます。すべてを個々の投資運用部門が単独で準備するものではなく、データ・サイエンティストを集めた部門を組成し、人材もインフラも集中投資する必要があります。
（4） 成功した事例を参考にすることができない
海外の事例を基に新たな取組みを検討したいと考えても、どのようなデータを活用して高いリターンを上げたのかを開示している企業はほとんどありません。クオンツ運用を行っている運用会社にとっては重要なビジネスのノウハウであり、事例として世の中に出回ることは既にアルファを生み出すことに繋がらないからです。
（5） 投資分析への活用方法 オルタナティブ・データが高額のため試行錯誤が進まない
企業としてのノウハウを付けるために様々なデータを購入してテストする必要がありますが、オルタナティブ・データが高価なためたくさんの種類を買って試すことができていません。効果が出る出ないにかかわらず、多くのデータを購入して試してみて、意味が無いデータは何なのかも学習する必要があります。
（6） コンプライアンスへの不安
購入したデータが法的に問題がないのか、出所がどこなのか、継続的に購入できるのか、など様々な懸念が考えられます。懸念事項を1つずつつぶしていく作業を行うと情報の鮮度が失われてしまう可能性があります。
III. 情報銀行の可能性
1. 情報の価値化
そのような状況の一方で、情報を売ることでビジネスを行うという日本独自のコンセプトである「情報銀行」がビジネスとして成功しているという話はあまり聞きません。情報を高く買ってもらうためのユースケースが不足しており、せいぜい顧客属性を使ってデジタルマーケティングの精度を上げるか、与信情報に活用してレンディングの審査の効率化を図るといったものではないでしょうか？
前述したように、資産運用業界においては多種多様なデータが高額で取引されているため、情報銀行で取り扱っているデータをオルタナティブ・データとしてのユースケースを確立し、資産運用業界に販売してくことで、情報の価値が飛躍的に高まるものと思われます。
情報銀行の側からすれば、既にデータが高額で取引されている市場ができ上がっているため、投資運用に役立つことを説明するための実証実験を始めるなどの施策を行うことで、新たな販路が開けることも考えられます。
2. 「スマートシティ」の情報をオルタナティブ・データへ
以上のことから、日本ではオルタナティブ・データの活用実績がなかなか積みあがらず、結果としてデータも流通せず、人材育成もされず、資産運用全体の高度化が進まないという状況に陥ってしまっています。考えられる解決策としては、先ほどの情報銀行の活用や、公共機関から資産運用業界に対して、都市のデータが自由に活用できる基盤を提供することもひとつのアイデアだと思います。
昨今では、新型コロナウイルスによってどこの企業が影響を受けるのかを、交通機関の稼働率、ホテルの予約状況など様々なところからデータを集めて分析を行っています。社会全体に散りばめられた情報は、すべてオルタナティブ・データとして投資判断の基準になる可能性があります。
資産運用業向けのデータ活用を促すためには、「スマートシティ」で取り扱われている都市の情報などはうってつけであると言えます。
FXのテクニカル分析とは？初心者におすすめの手法と注意点
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不動産投資の分析「直接還元法とDCF法 NPVとIRR」・中級編
直接還元法は、一定期間の収益を還元利回りで割ります。還元利回りとは、「不動産投資の分析①」でご紹介した「NOI利回り」と同じもので、「キャップレート」とも呼ばれています。例えば還元利回りを5％と設定し、年間収益が200万円、維持管理費や空室損失額などの年間経費を40万円とすると、物件の収益価格は（200万円－40万円）÷5％＝3200万円になります。この物件を購入する際、3200万円以下で購入できれば割安と判断でき、銀行融資の際には同額まで融資を受けられる可能性があると判断できます。
DCF法は、不動産の保有期間中に得られる収益と売却益を現在価値に割り戻して算出する方法で、DCFは「Discounted Cash Flow」の略です。不動産に限らず、株式などの証券投資をはじめ広く用いられている投資評価ツールです。その計算式はやや複雑ですが、賃貸不動産経営を始めるオーナーにとっては、物件が持つ価値を将来のリスクまで考慮して算出できるので、身に付けておくことが望まれます。というのも、DCF法は将来収益を重要視する銀行の融資審査で使われており、DCF法によって算出された数値が良好であれば銀行融資を受けられる可能性が高まるからです。
NPVとIRR
NPVは「Net Present Value」の略で、正味現在価値と訳されています。投資によってどれだけの利益が得られるのかを示す指標です。不動産投資において、複数の候補物件のどれが最も収益を上げるのかを選択する際の手掛かりになります。IRRは「Internal Rate of Return」の略で、内部収益率などと呼ばれています。いずれも収益性と時間の価値を考慮した指標です。
一般に金銭の価値は「現在」のほうが「将来」よりも高いと判断されます。それはいますぐ100万円を年利5％の定期預金に契約すれば、1年後は105万円になる可能性を持っているからです。金利が不確定で何も運用しない1年後の100万円はそのままと考えるのです。お金は利息が付くことを前提に時間的価値が付くというわけです。将来の収益も同様で、現在の収入よりも将来の収入のほうが少ないと考えます。
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2020年4月18日 2021年12月24日 投資
株式投資で成功するためのポイント！得する人と損する人の特徴は？
株式投資で成功するためのポイント
投資のリスクやリターンへの理解を深める
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資産規模100億円を超えるクライアントの案件を数多く抱えてきた異彩を放つ経歴から、「富裕層を熟知した税理士」として多数メディアに取り上げられている。 培った知識、経験、技量を活かし、富裕層のみならず幅広いお客様に税金対策・資産運用をご提案している。 現在は代表税理士を務める傍ら、英国国立ウェールズ大学経営大学院に在学中（MBA取得予定）。
英国国立オックスフォード大学ELP修了。東京大学EMP修了予定。
また、Mastercard®最上位クラスで、富裕層を多く抱えるクレジットカードLUXURY CARDのオフィシャルアンバサダーに就任。
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