TECHNOLOGY × JAPAN EQUITY

生成AIと機械学習が変える
日本株投資のリアル

情報過多の時代に、AIは投資判断の「補助輪」となる。最新モデルの可能性と限界を、実証ベースで解説する無料オンラインセミナー。

参加登録(メール) 📅 2026年6月7日(日)14:00-16:00 JST | Zoom

AIで拡がる投資分析のフロンティア

過去の価格予測ではなく、構造的理解・異種データ統合・リスク評価を支援します。

トランスフォーマーによる財務テキスト深掘り

膨大な決算短信・事業説明会の書き起こしをLLMで構文解析。経営陣のトーン変化や将来見通しのニュアンスを定量的に抽出し、ファンダメンタル分析の効率を高めます。

参考:東証プライム500社を対象にした実証実験に基づく知見

マルチモーダル市場シミュレーション

拡散確率モデルを応用し、マクロ指標・業績データ・銘柄間相関を統合した「シナリオ生成」。What-if分析を通じて、ポートフォリオの潜在リスクを可視化します。

※ あくまでリスク評価の補助であり確実な予測を保証しません

自己教師あり学習による異常ボラティリティ検知

ラベルなし過去データから市場の「通常状態」を学習し、外乱や流動性の急変パターンを早期検出。トレーディングリスク管理の補助情報として活用できます。

研究段階の手法(東京大学発スタートアップとの協業知見)

オルタナティブデータ + グラフ学習

求人データ、特許申請、サプライチェーン情報をグラフニューラルネットで関連付け。企業の成長トレンドを早期に発見するリサーチを支援します。

説明可能なAI(XAI)リスク・レポート

SHAP値を用いて予測要因を可視化。ブラックボックス化を防ぎ、人間のアナリストが納得できる補助資料を自動生成します。

※ 掲載しているAI技術は2025-2026年の最新学術・実務研究に基づく事例であり、特定の投資成果を約束するものではありません。

セミナープログラム ─ 理論と実践の融合

14:00-14:30
【基調講演】 生成AI時代の日本株リサーチ ─ ファインチューニング事例と限界の明確化
14:30-15:00
ライブデモ 財務テキスト解析×リアルタイム感情マップ(公開データのみ使用)
15:00-15:30
パネルディスカッション 「AIに頼りすぎない投資リテラシー」─ 過学習・データスヌーピングを避けるために
15:30-16:00
質疑応答 / 交流会 (参加者同士の情報交換も推奨)
特典:ご参加いただいた方に「AI日本株リサーチ補助プロンプト集(日本語版)」をPDFで配布します。

登壇者

林 直樹 (Hayashi Naoki)
AI投資研究所 主席研究員
元ゴールドマン・サックス日本株ストラテジスト。機械学習を応用したクオンツ分析の第一線で活躍。
エミリー・タナカ
東京工科大学 准教授(データサイエンス)
専門はマルチモーダルAI、時系列モデリング。金融データと自然言語処理の融合研究をリード。

主催:一般社団法人 次世代金融テクノロジー研究会(非営利)

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