概要 SMACOMは、日経グループが保有している様々なデータに対して、日経金融工学研究所が長年に渡って培ってきたデータ分析・モデリングの技術をもとに独特の視点から企業を評価し、プロである機関投資家の意思決定に役立つ独自の情報を提供するサービスです。SMACOMは上場企業の財務、公開、ニュース、マクロ／ミクロ経済データ、POSなどのさまざまな情報とデータから導かれた各種スコアを、ポートフォリオマネージャーやクオンツアナリストをはじめとする金融市場のプロフェショナルに提供します。 SMACOMで配信しているスコアは以下のとおりです。 News sentiment score / SR sentiment score (Securities Report sentiment score) / FS forecast score (Financial Statement forecast score) / Fundamental score / Total scoreCredit score / Accrual score / Rating change score

株式会社AIoTクラウドは、シャープ株式会社の100%子会社で、AIoT※家電から取得する生活データの利活用を通じて様々な企業のマーケティング活動を支援しております。 シャープ製テレビから、あらかじめユーザーの利用許諾を得た上で取得したテレビ視聴データを 「在宅率」の推移データとしてご活用いただけます。 在宅率の推移データから、在宅率に影響を受ける業界(例：外食産業や鉄道業界)の売上や、業績の予測に活用出来ます。 ※「AIoT」は、AI（人工知能）とIoT（モノのインターネット）を組み合わせ、あらゆるものをクラウドの人工知能とつなぎ、人に寄り添う存在に変えていくビジョンです。「AIoT」はシャープ株式会社の登録商標です。

概要 I Know Firstは、資本市場向けに最先端の自己学習型AIベースのアルゴリズム予測ソリューションを提供し、最良の投資機会を明らかにするフィンテック企業です。同社は、高度な自己学習アルゴリズムに基づいて、毎日の投資予測を提供しています。AIアルゴリズムは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の分野で20年以上の研究と経験を持つ科学者、Dr.LipaRoitmanによって開発されました。 現在のアルゴリズムの概念は、カオスシステムの性質に関する長年の研究の後に具体化されました。アルゴリズムの基盤となるテクノロジーは、人工知能、機械学習に基づいており、人工神経ネットワークと遺伝的アルゴリズムの要素を組み込んでおり、それを通じて株式市場を分析、モデル化、予測します。このアルゴリズムは、適応性があり、スケーラブルであり、入力された長年のデータによって生成される情報を最適化するための意思決定支援システム（DSS）を備えています。 このアルゴリズムは、株式、商品、ETF、金利、通貨、および短期、中期、長期の期間の世界指数の毎日の市場予測を生成します。I Know Firstアルゴリズムは、資本市場の大手金融機関、銀行、ヘッジファンド、および高度なアルゴリズムサポートシステムを探している個人投資家向けに設計されています。このアルゴリズムは現在、10,000を超える金融資産の成長する世界を追跡および予測しています。I Know Firstチームは、投資家に包括的なアルゴリズムソリューションを提供することに重点を置いています。研究開発、運用、分析、マーケティングの各部門の従業員は、最高レベルの倫理的行動と透明性を維持しながら、クライアントに最高の製品とサポートを提供することに専念しています。

EDINETで配信される大量保有報告書を即時にニュース形式で提供します。ニュース本文のほか、ニュースタグとして提出者、保有割合（％）、保有株数、保有目的などを構造化し、データ項目としても提供します。

概要 統合報告書やサステナビリティレポート、ESG関連資料などの開示資料をもとに、環境・社会・ガバナンスに関する定量・定性情報を幅広く収録。指数採用銘柄に限らず、国内全上場企業を対象に情報を提供しているため、網羅的なデータ分析が可能です。 日本経済新聞社の「日経ESGデータ」に加え、「QUICK独自収集データ」もあわせて提供。これにより、日経ESGデータには含まれない項目や企業もカバーし、より包括的な情報が得られます。 ＜提供データ＞ ・日経ESGデータ：温室効果ガス（GHG）排出量、男女の役員比率など主要なESG指標やテキスト情報を収録。 ・QUICK独自収集データ：大気汚染（NOx、SOx）、出産・育児休暇後の復職率など日経ESGデータにない項目を追加で収録。

概要 TVメタデータは、24時間365日のテレビ放送（番組及びCM）をテキスト化・DB化したデータです。 「いつ」「どこで」「何が」「どのように」「何秒間」放送されたかをデータ化したもので、放送量や内容を企業別に集計でき、企業のマーケティングの活動量を可視化することで、株価の先行指標・上昇シグナルとするオルタナティブデータ活用が可能です。また企業別の放送量を時系列の変化で集計することで、TV指数としてインデックス化できます。 センチメントに影響を与えるTV情報で、様々な切り口での投資判断ができ、他のデータと組み合わせた新たな指標化も可能です。

概要 ＜東芝データの扱う購買データの特徴＞ ・POSシステムのリーディングカンパニーである東芝テック株式会社が開発・運営し、東芝データが運営支援をする電子レシートサービス「スマートレシート®」＊を用いて、「いつ・どこで・何を・いくらで・いくつ購入したのか」といったレシート起点の情報提供が可能です。これにより、日本国内の購買変化を速やかに捉え機会を逃さない判断や予測業務等を支援いたします。

概要 株価格付（例：買い/売り/中立）と目標株価を配信します。証券会社および調査機関を幅広くカバーしています。 主な特徴 ・日本の上場企業に特化 ・証券会社／調査機関を幅広くカバー ・証券会社／調査機関がレポート発表後、タイムリーに更新 データ項目（一部） ・銘柄コード ・更新日時 ・株価格付（現在/前回) ・目標株価（現在/前回) ※過去データは、本番データをリリースする前に蓄積したものです。サンプルデータ（本番データ）と過去データでは、フォーマットが異なりますのでご注意ください。

概要 QUICK株式リスクプレミアムは、QUICKが算出する株主資本コスト（QUICK株主資本コスト）やファクターモデルの算出に必要な各種パラメータなどを提供するサービスです。 QUICK株主資本コストは、株式評価モデル（割引残余利益モデル）と、ファクターモデル（Fama-French 3ファクターモデル、さらに債務超過リスクファクターを加えたQUICK4ファクターモデルを利用）を組み合わせることで、市場で付けられている株価から逆算します。このデータは、上場企業の株主資本コストの水準確認、WACCの算出や、株価の割高・割安の評価などに活用可能です。

概要 東京ターム物リスク・フリー・レート（TORF）は、株式会社QUICKベンチマークス（QBS）が算出・公表する日本円の短期金利です。本指標はロンドン銀行間取引金利（LIBOR）の後継金利の一つであり、金融商品取引法が定める「特定金融指標」に指定されています。 算出には、金融機関の信用リスクをほぼ含まない「無担保コール翌日物金利」を原資産とするデリバティブ取引のデータが使われており、LIBORなどの金利指標と同様、金利の計算期間の開始時点でレートが決まっている前決めターム物金利である点が特徴です。 現在では世界の金融機関において、日本円金利の融資やデリバティブ取引における基準金利として幅広く利用されています。 詳細は以下をご覧ください。 https://corporate.quick.co.jp/torf/ ※TORFの利用にあたっては、QUICKとのライセンス契約が必要となります。

概要 Xigniteは、マーケットデータの取得を簡単にする事で、顧客の金融の未来に、力とインスピレーションを与えます。このビジョンと業界をリードするテクノロジーにより、私たちは金融サービスのデジタルトランスフォーメーションの橋頭堡となります。 ブランドURL https://www.xignite.com/

概要 SMACOMは、日経グループが保有している様々なデータに対して、日経金融工学研究所が長年に渡って培ってきたデータ分析・モデリングの技術をもとに独特の視点から企業を評価し、プロである機関投資家の意思決定に役立つ独自の情報を提供するサービスです。SMACOMは上場企業の財務、公開、ニュース、マクロ／ミクロ経済データ、POSなどのさまざまな情報とデータから導かれた各種スコアを、ポートフォリオマネージャーやクオンツアナリストをはじめとする金融市場のプロフェショナルに提供します。 SMACOMで配信しているスコアは以下のとおりです。 News sentiment score / SR sentiment score (Securities Report sentiment score) / FS forecast score (Financial Statement forecast score) / Fundamental score / Total scoreCredit score / Accrual score / Rating change score