予測サービス

予測サービス

ブログ、SNS、Twitterなどのソーシャルメディアサービスが普及したことで、現実世界の様々な情報が、リアルタイムにソーシャルメディア上に反映されるようになってきました。それに伴い、ソーシャルメディア上のデータを分析することで、現実世界の動向をリアルタイムに把握できたり、更には、現実世界の未来を予測できる可能性が高まってきます。

ホットリンクでは、大学研究機関や提携企業とも共同し、ソーシャルメディア上のデータを科学的に分析し、未来予測技術の研究開発をおこなっております。現在、「株式市場変動の予測」、「選挙の予測（クチコミ＠総選挙）」、「ヒット商品の予測」、「景気予測」、「売上の予測」などがテーマになっています。

予測ご説明の前に・・・ホットリンクの取り組み

「予測」に至らずとも、ソーシャルメディア上での自社や競合商品のクチコミがどのように変化しているかをモニタリングすることで、「市場動向をリアルタイムに把握」し、迅速且つ的確な経営判断をすることが重要になっています。

ホットリンクでは、ブログやTwitterなどのソーシャルメディア上にあふれる口コミ情報を収集・分析するための「クチコミ＠係長」という分析ツールをASPで提供しております。

クチコミ＠係長

予測例1）　株式市場変動の予測


※現在、個人向けサービス提供は行っておりません。
研究委託を希望される法人のお客様は、お問い合わせ下さい。
 

【はじめに】

従来の金融工学は、過去のチャートの動きや企業の決算発表などの情報を基に、株式市場の値動きを予測する「テクニカル分析」が中心になっています。

しかし、実際の株式の売買は、売買する人々の「今」の「思考」「感情」に基づく「判断」の需給バランスで決定されます。そこで、ソーシャルメディア上のデータから、「今」の日本中の人々の「思考」「感情」を抽出し、分析することで、今後の株式市場の予測をする「ソーシャルメディア分析を利用した新しい金融工学」が生まれると考えています。

2010年10月14日に発表された、インディアナ大学Johan Bollen 教授のTwitterを利用した株式市場予測では、86.7%の精度でダウ・ジョーンズ工業株価平均の予測が立てられたとしています(※1)。また、google社では、ネット上の検索行動と株価の関係研究(※2)や、インフルエンザの流行発生との関係研究(※3)などのネットのユーザ行動履歴から未来予測をする研究が進んでいます。

【「日経225先物」予測システムとは？】

ホットリンクでは、ソーシャルメディア分析ツール「クチコミ＠係長」が収集するブログ記事情報を基に日経225先物の株価予測の研究を進めてきました。

システムの仕組み
システムの仕組みは、ホットリンクのソーシャルメディア分析ツール「クチコミ＠係長」が収集している1811 万 7432ブロガー（2010年11月18日現在）によるブログ記事情報と、過去の日経225出来高と価格情報との関係を、人工知能分野の技術である機械学習技術でコンピュータに学習させる事により、株式市場価格の予測モデルを構築しました。
システムイメージ図
※ 機械学習とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現させるための技術・手法のこと。 「入力」と「出力」の間を繋ぐ「数学モデル」を自動的に構築する。モデルの例としては、ニューラルネットワークや、サポートベクターマシン、遺伝的アルゴリズム、ベイジアンネットワーク等がある。

【システムのパフォーマンス検証】

日本国内1600万ブロガーのブログ記事を基に下記方法でパフォーマンス検証を実施しました。

予測期間
  • バックテスト期間：2007年1月〜2009年7月
  • フォワードテスト期間：2009年8月〜2010年6月
検証方法
  • バックテスト期間を除く、フォワードテスト期間でシミュレーション
  • 検証シミュレーション期間：2009年8月1日〜2010年6月30日
  • 日経225miniの1枚（10万円）を毎日売買した場合の運用益を算出
検証結果
【運用成績】
  • 純利益    160,720円
  • 運用益    161%
実際の活用事例
  • 2009年末より、実証実験として、某投資運用会社において本技術を活用して実際の運用が行われました。

    ※本技術を元に、運用会社が独自にパラメータの入力及び投資判断を行いました。
期間
2009年12月〜2010年6月
運用成績
  • 運用益            72%

予測例2）　選挙の予測（クチコミ＠総選挙）

ネットの口コミ情報から選挙結果を予測しました。東京大学松尾研究室の研究成果を活用しています。

詳細説明はコチラ　→　http://senkyo.kakaricho.jp/

予測例3）　その他の予測

ヒット商品の予測

今後ヒットする商品を予測する研究です。

景気指数の予測

内閣府発表の景気動向指数（CI）を予測しています。東京工業大学高安研究室、電通関西、ホットリンクとで共同研究中の内容です。

売上予測

東京工業大学高安研究室、電通関西、ホットリンクとで共同研究中の内容です。

参考情報