生成AI、オルタナティブデータ、因果推論モデル —— 従来のテクニカルを超えた実践的知見。投資判断を「拡張」する方法を公開。
因果構造・シナリオ生成・アンサンブル学習 —— 実戦的AIユースケース
ベイズネットワークを用いて「企業開示情報→株価反応」の因果経路を探索。疑似相関を排除した投資仮説検証を支援します。
日本経済・物価・企業収益に関する数百のレポートを学習し、GPTベースモデルで「What-if ストーリー」を生成。リスク・リターン両面を可視化。
ランダムフォレスト・XGBoost・ニューラルネットを統合したモデルでオーバーフィッティングを抑制。東証33業種の相対的バリュエーションを評価。
衛星画像、特許情報、求人データを自然言語処理＋時系列モデルで解析。日本企業の設備投資・研究開発トレンドを早期把握。
SHAP値や部分依存プロットを活用し、機械学習の予測要因を可視化。ブラックボックスを避け、人間が納得できる補助指標を提供。
複数のアナリストレポートを要約した上で、ウェイト配分の初期案を生成。人間のマネージャーが最終調整する「人機協調」ワークフロー。
特典：AI日本株リサーチ用プロンプト集（日本語特化）を参加者へ配布
橘 一輝（データサイエンティスト／元みずほ証券クオンツ）
日本株AIモデリングの第一線で活動
王 怡静（AIリサーチャー、東大卒）
専門：生成AIと時系列分析
主催：次世代投資戦略フォーラム（非営利団体）
ファンダメンタル分析の時間削減効果（アンケートベース）
※ あくまで目安情報取得効率（多様なデータソース活用時の改善率・社内調査）
特定条件下の事例※ 上記数値は特定環境でのユーザー報告に基づき、将来の投資成果を保証するものではありません。
下記メールアドレス宛てに「セミナー参加希望」とご連絡ください。Zoom招待状を返信します。（個人情報入力フォームは一切ありません）
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