LLMを統合した次世代株式運用モデル・クオンツ分析システムの研究開発

日本株を中心とした過去45年にわたる日次・月次データベースを保有しており、アルファ分析システム、ポートフォリオ分析システム、リスク管理システムを研究開発しています。先端のプログラムを用いてデータベースを1から設計することで、高速に日次の計算やビッグデータの処理が可能となりました。

実務でのポートフォリオの組成には、様々な課題があります。我々は、独自の層化抽出法にて数千億規模に耐えられるパッシブファンドが組成可能です。また、アルファ分析システムにより先端研究のアルファをすぐに実装し、シミュレーションが可能です。さらに、そこで生まれたアルファを業種分散やセグメントなどに適切に配分しながら最適化することで、アクティブファンド（ロング、ショート）を思い通りに設計できるようになりました。

加えて、モデルの中に大規模言語モデル（LLM）を組み込むことで、出来上がりのポートフォリオが詳細な切り口でどのような特性があるのか、どのような局面で効果を発揮するのかを自動で評価するシステムを開発しています。

研究の重点領域

高精度アルファ生成: マルチファクターモデルとセグメント別アプローチによる収益予測
大規模最適化技術: 最適化手法を活用した実運用規模のポートフォリオ構築
LLMの統合: 生成AIをモデルに組み込んだポートフォリオ特性の自動評価・解釈

システム構成

本研究では、以下の統合システム群を開発・運用しています。

システム	概要	主な機能
QuantDB	金融データレイク	45年分の日次・月次データ管理、Delta Lake統合
FactorAnalysis	アルファ分析	IC分析、五分位分析、ファクターリターン検証
MultiFactor Model	マルチファクター	セグメント別合成ファクター、適応的ウェイト調整
TOPIX Index	パッシブファンド	層化抽出法による大規模インデックス構築
HighAlpha Long/Short	アクティブファンド	市場中立型・130/30型ポートフォリオ最適化

QuantDB: 金融データベース基盤

データ構造

カテゴリ	内容	データ期間
価格データ	日次株価、調整済終値、リターン	1980年～現在
ファンダメンタル	PBR, ROE, 配当利回り等	1980年～現在
マーケット	時価総額、売買代金、浮動株比率	1990年～現在
ベンチマーク	TOPIX、業種指数、セグメント	1990年～現在

技術スタック

データ形式: 高速読み書き、ACID保証
処理エンジン: 大規模データの高速処理
スキーマ管理: 厳格な型定義による品質保証

FactorAnalysis: アルファ分析システム

分析モジュール

モジュール	分析内容	出力
IC分析	情報係数の時系列評価	IC平均、ICIR、減衰率
五分位分析	ファクター強度別リターン検証	分位リターン、スプレッド
ファクターリターン	クロスセクション回帰	t値、リターン寄与度
セグメント分析	サイズ・スタイル別効果検証	セグメント間相互作用
合成ファクター	複合シグナル構築	最適ウェイト、相関行列

主要ファクター群

バリュー系: BP, EP, DP, CF/P
クオリティ系: ROE, ROA, 利益安定性
モメンタム系: 過去リターン、リビジョン
リスク系: ボラティリティ、ベータ

MultiFactor Model: セグメント別マルチファクターモデル

セグメント定義

独自セグメント	定義	特性
LARGE	TOPIX比率 ≥ 0.5%	大型株、流動性高
VALUE	中型＋Fac≥中央値	バリュー株
GROWTH	中型＋Fac<中央値	グロース株
SMALL	その他	小型株

モデル特徴

セグメント内でのファクター効果を個別評価
時変的なファクターウェイトの適応調整
セグメント間の相関構造を考慮した合成シグナル

TOPIX Index: 層化抽出パッシブファンド

手法概要

大規模運用（数千億円規模）に耐えられるインデックスファンドを、層化抽出法により効率的に構築します。

層化基準	目的
時価総額	サイズリスクの適切な配分
業種	セグメント・セクターエクスポージャーの制御
スタイル	バリュー/グロースバランス

特徴

トラッキングエラーの最小化: 目標0.5%以下
流動性制約: 売買代金を考慮した銘柄選定
取引コスト最適化: リバランス頻度と回転率のバランス

HighAlpha Long/Short: アクティブファンドシステム

運用戦略タイプ

タイプ	ロング	ショート	ベンチマーク
マーケット・ニュートラル	100%	100%	短期金利
ロング・ショート（130/30）	130%	30%	TOPIX
エクステンション（120/20）	120%	20%	TOPIX

最適化エンジン

線形計画法（HiGHSソルバー）を用いた高速最適化により、以下の制約を同時に満たすポートフォリオを構築します。

目的関数: アルファ最大化 - ペナルティ項

制約条件:
├── セグメント制約（市場ウェイト±許容幅）
├── 業種制約（ネット・トータル）
├── ファクターエクスポージャー制約
├── 回転率制約
└── 個別銘柄上限

バックテスト実績（参考）

指標	マーケット・ニュートラル	130/30
目標超過収益率	10-15%/年	10%/年
想定アクティブリスク	12%程度	12%程度
情報レシオ	1.2以上	1.2以上

LLMアドバイザー統合

概要

ポートフォリオ構築の詳細な情報を内部に組み込み、LLMに送信し、定性的な評価・提言を自動生成します。

評価項目

評価カテゴリ	内容
リスク分析	集中リスク、セクター偏り、ファクターティルト
市場環境適合性	現在の相場環境との整合性
改善提案	ポートフォリオ調整の具体的提案
シナリオ分析	市場変動時の想定影響

研究フレームワーク

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      QuantDB（データ基盤）                    │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐         │
│  │ 価格    │  │ファンダ │  │マーケット│  │ベンチマーク│        │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘         │
└───────┴────────────┴────────────┴────────────┴──────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  FactorAnalysis（分析レイヤー）               │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐         │
│  │ IC分析  │  │五分位   │  │回帰分析 │  │合成     │          │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘         │
└───────┴────────────┴────────────┴────────────┴──────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              MultiFactor Model（シグナル生成）               │
│         セグメント別合成アルファの生成・評価                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
              ┌───────────────┴───────────────┐
              ▼                               ▼
┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────────┐
│  TOPIX Index            │     │  HighAlpha Long/Short       │
│  （パッシブ運用）        │     │  （アクティブ運用）          │
│  層化抽出最適化          │     │  LP最適化エンジン            │
└─────────────────────────┘     └─────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  LLM Advisor（評価・解釈）                   │
│              ポートフォリオ特性の自動評価                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

技術的特徴

高速処理基盤

技術要素	採用技術	メリット
データ処理		メモリ効率、遅延評価
ストレージ		ACID保証、タイムトラベル
最適化		大規模LP問題の高速解決
設定管理	TOML	可読性、型安全性

実運用対応

単元株丸め処理: 理論ウェイトから実際の株数への変換
残余キャッシュ再配分: 丸め誤差の最小化アルゴリズム
取引コスト考慮: 売買コスト、空売りコストのモデル化

今後の研究方向性

リアルタイムデータ統合
機械学習ベースのファクター発見
ESG要因の統合
マルチアセット拡張
リスクモデルの高度化（CVaR、MAD）

次世代の運用モデル、分析モデルに何が必要となるのかをいち早く考え、仮説を立て実装する。そしてそれが実務で使えるというところまで自由に行えるところに焦点を当てています。

ポートフォリオ分析レポート

サマリー

項目	値
ポジション数 (L/S)	113 / 39
個別株 (L/S)	111 / 39
ETF (L/S)	2 / 0
ロング総額	37,070,172,220 JPY
ショート総額	-7,116,549,880 JPY
ネットエクスポージャー	29,953,622,340 JPY
グロスエクスポージャー	44,186,722,100 JPY
L/S比率	5.21

資産内訳

区分	ウェイト
個別株 (ロング)	82.83%
個別株 (ショート)	-16.11%
ETF (ロング)	1.06%
ETF (ショート)	0.00%

ファクターエクスポージャー

ファクター	加重平均
アルファスコア	1.2969
PBR	0.34
時価総額 (億円)	29,484

セクターエクスポージャー (上位5セクター)

セクター	ネット金額	グロス比率
3700	3,895,478,970	8.82%
7050	2,829,976,440	6.40%
7150	2,555,071,900	5.78%
5100	2,006,892,000	4.54%
6050	2,000,146,550	4.53%

セグメント別内訳

セグメント	ネット金額	グロス比率	銘柄数	平均アルファ
ETF	470,038,400	1.06%	2	0.000
LARGE	13,013,715,540	29.45%	90	0.656
MID_GROWTH	8,807,030,100	19.93%	26	0.961
MID_VALUE	7,662,838,300	17.34%	34	-0.005

ロングポジション上位5銘柄

コード	銘柄名	金額	ウェイト
7974	任天堂	1,359,562,500	3.08%
6178	日本郵政	1,270,416,000	2.88%
7201	日産自	1,068,091,820	2.42%
9101	郵船	1,032,892,500	2.34%
9104	商船三井	973,999,500	2.20%

ショートポジション上位5銘柄

コード	銘柄名	金額	ウェイト
6920	レーザーテク	-329,337,000	-0.75%
4661	ＯＬＣ	-293,488,000	-0.66%
2413	エムスリー	-291,431,700	-0.66%
6861	キーエンス	-272,688,000	-0.62%
7741	ＨＯＹＡ	-269,800,000	-0.61%

出力例ローカルAIによるポートフォリオ構築評価

1. 主要ポジションの分析

ポジション	銘柄コード	銘柄名	セクターコード	想定セクター	ウェイト	アルファ	投資理由（要点）
ロング	7974	任天堂 (Nintendo Co., Ltd.)	3800	ゲーム・エンタテインメント／ソフトウェア	4.53 %	+3.748	・2022 年末までに新ハード「Switch」販売台数が2億台突破し、継続的なソフト売上が期待できる。<br>・自社IP（マリオ、ゼルダ等）の高いマージンとグローバルブランド力。<br>・DX推進によるモバイル/クラウドゲーム事業の立ち上げがアルファ源。
	6178	日本郵政 (Japan Post Holdings Co.)	9050	金融・保険／インフラ	4.23 %	+3.450	・郵便・物流は安定したキャッシュフロー源。<br>・保険・銀行子会社の収益改善が進行中（金利上昇局面で利ざや拡大）。<br>・政府支援下の公共インフラ投資で需要底堅い。
	7201	日産自動車 (Nissan Motor Co.)	3700	自動車・輸送機器	3.56 %	+2.775	・電動化ロードマップ（e‑Power、次世代EV）への投資が加速。<br>・アライアンス（ルノー・三菱）によるコストシナジー効果。<br>・国内外で販売回復兆し、利益率改善期待。
	9101	郵船 (Nippon Yusen Kabushiki Kaisha)	5100	海運・物流	3.44 %	+2.659	・コンテナ船運賃の上昇局面（供給逼迫）とLNG燃料転換によるコスト削減期待。<br>・アジア・欧州貿易回復が直接的に売上増に寄与。
	9104	商船三井 (Mitsui O.S.K. Lines Ltd.)	5100	海運・物流	3.25 %	+2.463	・大型LNG船・バルク船の保有比率が高く、エネルギー需要回復で利益が上向き。<br>・長期的な船価上昇トレンドと積載率改善がアルファ源。
ショート	6920	レーザーテク (LaserTech Co.)	3650	電子部品・半導体装置	-1.09 %	-1.208	・主要顧客の受注減速（半導体需要のサイクル低下）に伴う売上減。<br>・資本効率が低く、競合他社に対し技術的優位性が薄い。
	4661	OLC (OLC Inc.)	9050	金融・保険	-0.97 %	-1.087	・保険料収入伸び悩み、資産運用益の低下が顕在化。<br>・規制強化（ソルベンシーII等）に伴うコスト増。
	2413	エムスリー (M3 Inc.)	9050	ヘルスケア・IT	-0.97 %	-1.085	・医師向けプラットフォームの成長が鈍化、広告収入減。<br>・海外展開での競争激化と為替リスク。
	6861	キーエンス (Keyence Corp.)	3650	電子部品・自動化	-0.90 %	-1.017	・産業用センサー需要が一時的に落ち込み、在庫調整が続く。<br>・高利益率が過去の実績に過度に依存し、マクロ不況時の耐性が不透明。
	7741	HOYA (HOYA Corp.)	3750	精密機器・光学	-0.90 %	-1.010	・光学レンズ・医療機器の需要が横ばい、価格競争が激化。<br>・半導体フォトリソグラフィ市場のシェア奪取が思うように進んでいない。

ポイント

ロング側は「ゲーム・インフラ・EV・海運」の成長ドライバーに重みが集中。特に海運は全体の 6.7 % を占め、セクター偏りが顕著。

ショート側は 金融／ヘルスケア／電子部品 に分散しているが、金融銘柄が 2銘柄（4661, 2413）で 約2 % を占め、同セクターへのショートバイアスが見える。

2. リスク分析

リスク項目	現状の把握	具体的懸念点	対応策（例）
集中リスク（単一銘柄）	任天堂・日本郵政がそれぞれ 4.5 % 超のウェイトで、上位2銘柄だけで約9 % を占める。	・任天堂のハード販売停滞や主要IPの売上低迷。<br>・日本郵政の規制変更や保険金利低下。	- ウェイト上限（例: 3 %）を設定し、ポジションを分散。
集中リスク（セクター）	海運（9101, 9104）で 6.7 %、金融系（4661, 2413）で約2 % のショート、電子部品で約2 % のショート。	・海運は燃料価格変動や航路規制（CO₂排出規制）に敏感。<br>・金融は金利サイクルや規制リスク。	- 海運ロングの一部を他輸送モード（航空・鉄道）や代替リートに置き換える。
セクターバイアス	ロング側はゲーム・インフラ・自動車・海運に偏り、ショート側は金融・ヘルスケア・電子部品に偏る。	・マーケットニュートラルの前提である「セクター中立」が崩れ、ベータリスクが顕在化。	- ロング・ショートのセクターウェイトを同等に調整し、Net‑Sectorエクスポージャーを ±0.5 % 以内に抑える。
流動性リスク	・任天堂・日本郵政は流動性が高いが、郵船(9101)・商船三井(9104) は時価総額が中規模で、特にショート時の株価急落時にカバーコストが増大。<br>・ショート銘柄のうちレーザーテク(6920) は取引量が比較的低く、ショートカバー時のスリッページ懸念。	- 大口売買で価格が急変し、実現アルファが減少。	- 流動性指標（Avg Daily Volume / Position Size）を 5% 以上に保つ。流動性が低いショートはヘッジETFや先物で代替。
その他の潜在リスク	- 金利リスク：日本郵政・エムスリー等金融系銘柄は金利変動に敏感。<br>- 為替リスク：海運・自動車は売上の一部がドル建て。<br>- 規制リスク：HOYA・キーエンスの産業向け機器は環境・安全規制強化の影響。<br>- モデルリスク：アルファ算出に使用した因子モデルが過去データに過適合している可能性。	- 市場変動時に想定外のロスが発生。	- 金利ヘッジ（金利スワップ）や為替ヘッジ（FXフォワード）を適用。<br>- モデルリバランスを四半期ごとに実施し、因子過剰適合をチェック。

3. ポジショニングサマリー & 推奨アクション

ポートフォリオの特徴

項目	内容
戦略	マーケットニュートラル・ハイアルファ（ロングとショートのリスク・エクスポージャーを相殺しつつ、個別銘柄のアルファを狙う）
ロング総ウェイト	約 19 %（上位5銘柄）※全体ポジションの約 30 % 程度がロングに集中
ショート総ウェイト	約 ‑4.8 %（上位5銘柄）
セクター偏り	ロングは海運 6.7 % が最大、ショートは金融 2 % が最大
集中度	上位2銘柄で約 9 %、上位5銘柄で約 19 %（ポートフォリオ全体の 30 %）
流動性	任天堂・日本郵政は十分だが、海運・レーザーテクは流動性注意が必要

推奨アクション

セクター中立化の強化
- ロング・ショートのセクターウェイト差を ±0.5 % 以内に調整。具体的には、海運ロングの一部（例: 9101 の 1 %）を 航空物流ETF か 国内物流リート へシフトし、ショート側の金融・ヘルスケア比率を増やす。
銘柄集中リスクの緩和
- 任天堂・日本郵政の個別ウェイトを 3 % 以下に削減し、代替ロング候補（例: ソニー(6758)のゲーム事業、KDDI(9433)のインフラ）でリバランス。
流動性ヘッジ
- ショートの レーザーテク(6920) については、同業界の 半導体装置ETF（例: iShares MSCI Japan Semiconductor ETF） で代替ヘッジを検討。
- 海運ロングは 海運指数先物（例: Bloomberg MSCI Japan Shipping Index）で部分ヘッジし、急激な価格変動リスクを抑制。
金利・為替ヘッジ
- 日本郵政・エムスリー等金融系の金利感応度が高いことから、短期金利スワップで ＋30bp のヘッジを設定。
- 海運・自動車のドル建て売上比率が上昇傾向にあるため、 USD/JPY の1年先渡し取引で 約 0.5% の為替エクスポージャーをヘッジ。
モデル・リスク管理
- 四半期ごとの因子再評価と、過去 12 ヶ月の アルファ/ベータ比率 のモニタリングを実施。
- アルファが 2 % 以上の銘柄については、リスク・リターンプロファイルが変化した際に即座にリバランスできるよう、トリガー条件（例: アルファが 1.5 % 未満に低下）を設定。

結論

現在のポートフォリオは、ロング側の海運・ゲーム・インフラに対するアルファ期待が高く、ショート側は金融・ヘルスケア・電子部品でリスクヘッジが機能しています。
しかし、セクター偏りと銘柄集中 がマーケットニュートラルの前提を脅かす可能性があるため、ウェイト上限設定・セクターバランス調整・流動性ヘッジ を早急に実施することを推奨します。

これらの調整を行うことで、アルファの持続的獲得 と リスクプロファイルの安定化 が期待できます。

LLMを統合した次世代株式運用モデル・クオンツ分析システムの研究開発

研究の重点領域

高精度アルファ生成: マルチファクターモデルとセグメント別アプローチによる収益予測
大規模最適化技術: 最適化手法を活用した実運用規模のポートフォリオ構築
LLMの統合: 生成AIをモデルに組み込んだポートフォリオ特性の自動評価・解釈

システム構成

本研究では、以下の統合システム群を開発・運用しています。

システム	概要	主な機能
QuantDB	金融データレイク	45年分の日次・月次データ管理、Delta Lake統合
FactorAnalysis	アルファ分析	IC分析、五分位分析、ファクターリターン検証
MultiFactor Model	マルチファクター	セグメント別合成ファクター、適応的ウェイト調整
TOPIX Index	パッシブファンド	層化抽出法による大規模インデックス構築
HighAlpha Long/Short	アクティブファンド	市場中立型・130/30型ポートフォリオ最適化

QuantDB: 金融データベース基盤

データ構造

カテゴリ	内容	データ期間
価格データ	日次株価、調整済終値、リターン	1980年～現在
ファンダメンタル	PBR, ROE, 配当利回り等	1980年～現在
マーケット	時価総額、売買代金、浮動株比率	1990年～現在
ベンチマーク	TOPIX、業種指数、セグメント	1990年～現在

技術スタック

データ形式: 高速読み書き、ACID保証
処理エンジン: 大規模データの高速処理
スキーマ管理: 厳格な型定義による品質保証

FactorAnalysis: アルファ分析システム

分析モジュール

モジュール	分析内容	出力
IC分析	情報係数の時系列評価	IC平均、ICIR、減衰率
五分位分析	ファクター強度別リターン検証	分位リターン、スプレッド
ファクターリターン	クロスセクション回帰	t値、リターン寄与度
セグメント分析	サイズ・スタイル別効果検証	セグメント間相互作用
合成ファクター	複合シグナル構築	最適ウェイト、相関行列

主要ファクター群

バリュー系: BP, EP, DP, CF/P
クオリティ系: ROE, ROA, 利益安定性
モメンタム系: 過去リターン、リビジョン
リスク系: ボラティリティ、ベータ

MultiFactor Model: セグメント別マルチファクターモデル

セグメント定義

独自セグメント	定義	特性
LARGE	TOPIX比率 ≥ 0.5%	大型株、流動性高
VALUE	中型＋Fac≥中央値	バリュー株
GROWTH	中型＋Fac<中央値	グロース株
SMALL	その他	小型株

モデル特徴

セグメント内でのファクター効果を個別評価
時変的なファクターウェイトの適応調整
セグメント間の相関構造を考慮した合成シグナル

TOPIX Index: 層化抽出パッシブファンド

手法概要

大規模運用（数千億円規模）に耐えられるインデックスファンドを、層化抽出法により効率的に構築します。

層化基準	目的
時価総額	サイズリスクの適切な配分
業種	セグメント・セクターエクスポージャーの制御
スタイル	バリュー/グロースバランス

特徴

トラッキングエラーの最小化: 目標0.5%以下
流動性制約: 売買代金を考慮した銘柄選定
取引コスト最適化: リバランス頻度と回転率のバランス

HighAlpha Long/Short: アクティブファンドシステム

運用戦略タイプ

タイプ	ロング	ショート	ベンチマーク
マーケット・ニュートラル	100%	100%	短期金利
ロング・ショート（130/30）	130%	30%	TOPIX
エクステンション（120/20）	120%	20%	TOPIX

最適化エンジン

線形計画法（HiGHSソルバー）を用いた高速最適化により、以下の制約を同時に満たすポートフォリオを構築します。

目的関数: アルファ最大化 - ペナルティ項

制約条件:
├── セグメント制約（市場ウェイト±許容幅）
├── 業種制約（ネット・トータル）
├── ファクターエクスポージャー制約
├── 回転率制約
└── 個別銘柄上限

バックテスト実績（参考）

指標	マーケット・ニュートラル	130/30
目標超過収益率	10-15%/年	10%/年
想定アクティブリスク	12%程度	12%程度
情報レシオ	1.2以上	1.2以上

LLMアドバイザー統合

概要

ポートフォリオ構築の詳細な情報を内部に組み込み、LLMに送信し、定性的な評価・提言を自動生成します。

評価項目

評価カテゴリ	内容
リスク分析	集中リスク、セクター偏り、ファクターティルト
市場環境適合性	現在の相場環境との整合性
改善提案	ポートフォリオ調整の具体的提案
シナリオ分析	市場変動時の想定影響

研究フレームワーク

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      QuantDB（データ基盤）                    │
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│  │ 価格    │  │ファンダ │  │マーケット│  │ベンチマーク│        │
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│  │ IC分析  │  │五分位   │  │回帰分析 │  │合成     │          │
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└───────┴────────────┴────────────┴────────────┴──────────────┘
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              MultiFactor Model（シグナル生成）               │
│         セグメント別合成アルファの生成・評価                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
              ┌───────────────┴───────────────┐
              ▼                               ▼
┌─────────────────────────┐     ┌─────────────────────────────┐
│  TOPIX Index            │     │  HighAlpha Long/Short       │
│  （パッシブ運用）        │     │  （アクティブ運用）          │
│  層化抽出最適化          │     │  LP最適化エンジン            │
└─────────────────────────┘     └─────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  LLM Advisor（評価・解釈）                   │
│              ポートフォリオ特性の自動評価                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

技術的特徴

高速処理基盤

技術要素	採用技術	メリット
データ処理		メモリ効率、遅延評価
ストレージ		ACID保証、タイムトラベル
最適化		大規模LP問題の高速解決
設定管理	TOML	可読性、型安全性

実運用対応

単元株丸め処理: 理論ウェイトから実際の株数への変換
残余キャッシュ再配分: 丸め誤差の最小化アルゴリズム
取引コスト考慮: 売買コスト、空売りコストのモデル化

今後の研究方向性

リアルタイムデータ統合
機械学習ベースのファクター発見
ESG要因の統合
マルチアセット拡張
リスクモデルの高度化（CVaR、MAD）

ポートフォリオ分析レポート

サマリー

項目	値
ポジション数 (L/S)	113 / 39
個別株 (L/S)	111 / 39
ETF (L/S)	2 / 0
ロング総額	37,070,172,220 JPY
ショート総額	-7,116,549,880 JPY
ネットエクスポージャー	29,953,622,340 JPY
グロスエクスポージャー	44,186,722,100 JPY
L/S比率	5.21

資産内訳

区分	ウェイト
個別株 (ロング)	82.83%
個別株 (ショート)	-16.11%
ETF (ロング)	1.06%
ETF (ショート)	0.00%

ファクターエクスポージャー

ファクター	加重平均
アルファスコア	1.2969
PBR	0.34
時価総額 (億円)	29,484

セクターエクスポージャー (上位5セクター)

セクター	ネット金額	グロス比率
3700	3,895,478,970	8.82%
7050	2,829,976,440	6.40%
7150	2,555,071,900	5.78%
5100	2,006,892,000	4.54%
6050	2,000,146,550	4.53%

セグメント別内訳

セグメント	ネット金額	グロス比率	銘柄数	平均アルファ
ETF	470,038,400	1.06%	2	0.000
LARGE	13,013,715,540	29.45%	90	0.656
MID_GROWTH	8,807,030,100	19.93%	26	0.961
MID_VALUE	7,662,838,300	17.34%	34	-0.005

ロングポジション上位5銘柄

コード	銘柄名	金額	ウェイト
7974	任天堂	1,359,562,500	3.08%
6178	日本郵政	1,270,416,000	2.88%
7201	日産自	1,068,091,820	2.42%
9101	郵船	1,032,892,500	2.34%
9104	商船三井	973,999,500	2.20%

ショートポジション上位5銘柄

コード	銘柄名	金額	ウェイト
6920	レーザーテク	-329,337,000	-0.75%
4661	ＯＬＣ	-293,488,000	-0.66%
2413	エムスリー	-291,431,700	-0.66%
6861	キーエンス	-272,688,000	-0.62%
7741	ＨＯＹＡ	-269,800,000	-0.61%

出力例ローカルAIによるポートフォリオ構築評価

1. 主要ポジションの分析

ポジション	銘柄コード	銘柄名	セクターコード	想定セクター	ウェイト	アルファ	投資理由（要点）
ロング	7974	任天堂 (Nintendo Co., Ltd.)	3800	ゲーム・エンタテインメント／ソフトウェア	4.53 %	+3.748	・2022 年末までに新ハード「Switch」販売台数が2億台突破し、継続的なソフト売上が期待できる。<br>・自社IP（マリオ、ゼルダ等）の高いマージンとグローバルブランド力。<br>・DX推進によるモバイル/クラウドゲーム事業の立ち上げがアルファ源。
	6178	日本郵政 (Japan Post Holdings Co.)	9050	金融・保険／インフラ	4.23 %	+3.450	・郵便・物流は安定したキャッシュフロー源。<br>・保険・銀行子会社の収益改善が進行中（金利上昇局面で利ざや拡大）。<br>・政府支援下の公共インフラ投資で需要底堅い。
	7201	日産自動車 (Nissan Motor Co.)	3700	自動車・輸送機器	3.56 %	+2.775	・電動化ロードマップ（e‑Power、次世代EV）への投資が加速。<br>・アライアンス（ルノー・三菱）によるコストシナジー効果。<br>・国内外で販売回復兆し、利益率改善期待。
	9101	郵船 (Nippon Yusen Kabushiki Kaisha)	5100	海運・物流	3.44 %	+2.659	・コンテナ船運賃の上昇局面（供給逼迫）とLNG燃料転換によるコスト削減期待。<br>・アジア・欧州貿易回復が直接的に売上増に寄与。
	9104	商船三井 (Mitsui O.S.K. Lines Ltd.)	5100	海運・物流	3.25 %	+2.463	・大型LNG船・バルク船の保有比率が高く、エネルギー需要回復で利益が上向き。<br>・長期的な船価上昇トレンドと積載率改善がアルファ源。
ショート	6920	レーザーテク (LaserTech Co.)	3650	電子部品・半導体装置	-1.09 %	-1.208	・主要顧客の受注減速（半導体需要のサイクル低下）に伴う売上減。<br>・資本効率が低く、競合他社に対し技術的優位性が薄い。
	4661	OLC (OLC Inc.)	9050	金融・保険	-0.97 %	-1.087	・保険料収入伸び悩み、資産運用益の低下が顕在化。<br>・規制強化（ソルベンシーII等）に伴うコスト増。
	2413	エムスリー (M3 Inc.)	9050	ヘルスケア・IT	-0.97 %	-1.085	・医師向けプラットフォームの成長が鈍化、広告収入減。<br>・海外展開での競争激化と為替リスク。
	6861	キーエンス (Keyence Corp.)	3650	電子部品・自動化	-0.90 %	-1.017	・産業用センサー需要が一時的に落ち込み、在庫調整が続く。<br>・高利益率が過去の実績に過度に依存し、マクロ不況時の耐性が不透明。
	7741	HOYA (HOYA Corp.)	3750	精密機器・光学	-0.90 %	-1.010	・光学レンズ・医療機器の需要が横ばい、価格競争が激化。<br>・半導体フォトリソグラフィ市場のシェア奪取が思うように進んでいない。

ポイント

ロング側は「ゲーム・インフラ・EV・海運」の成長ドライバーに重みが集中。特に海運は全体の 6.7 % を占め、セクター偏りが顕著。

ショート側は 金融／ヘルスケア／電子部品 に分散しているが、金融銘柄が 2銘柄（4661, 2413）で 約2 % を占め、同セクターへのショートバイアスが見える。

2. リスク分析

リスク項目	現状の把握	具体的懸念点	対応策（例）
集中リスク（単一銘柄）	任天堂・日本郵政がそれぞれ 4.5 % 超のウェイトで、上位2銘柄だけで約9 % を占める。	・任天堂のハード販売停滞や主要IPの売上低迷。<br>・日本郵政の規制変更や保険金利低下。	- ウェイト上限（例: 3 %）を設定し、ポジションを分散。
集中リスク（セクター）	海運（9101, 9104）で 6.7 %、金融系（4661, 2413）で約2 % のショート、電子部品で約2 % のショート。	・海運は燃料価格変動や航路規制（CO₂排出規制）に敏感。<br>・金融は金利サイクルや規制リスク。	- 海運ロングの一部を他輸送モード（航空・鉄道）や代替リートに置き換える。
セクターバイアス	ロング側はゲーム・インフラ・自動車・海運に偏り、ショート側は金融・ヘルスケア・電子部品に偏る。	・マーケットニュートラルの前提である「セクター中立」が崩れ、ベータリスクが顕在化。	- ロング・ショートのセクターウェイトを同等に調整し、Net‑Sectorエクスポージャーを ±0.5 % 以内に抑える。
流動性リスク	・任天堂・日本郵政は流動性が高いが、郵船(9101)・商船三井(9104) は時価総額が中規模で、特にショート時の株価急落時にカバーコストが増大。<br>・ショート銘柄のうちレーザーテク(6920) は取引量が比較的低く、ショートカバー時のスリッページ懸念。	- 大口売買で価格が急変し、実現アルファが減少。	- 流動性指標（Avg Daily Volume / Position Size）を 5% 以上に保つ。流動性が低いショートはヘッジETFや先物で代替。
その他の潜在リスク	- 金利リスク：日本郵政・エムスリー等金融系銘柄は金利変動に敏感。<br>- 為替リスク：海運・自動車は売上の一部がドル建て。<br>- 規制リスク：HOYA・キーエンスの産業向け機器は環境・安全規制強化の影響。<br>- モデルリスク：アルファ算出に使用した因子モデルが過去データに過適合している可能性。	- 市場変動時に想定外のロスが発生。	- 金利ヘッジ（金利スワップ）や為替ヘッジ（FXフォワード）を適用。<br>- モデルリバランスを四半期ごとに実施し、因子過剰適合をチェック。

3. ポジショニングサマリー & 推奨アクション

ポートフォリオの特徴

項目	内容
戦略	マーケットニュートラル・ハイアルファ（ロングとショートのリスク・エクスポージャーを相殺しつつ、個別銘柄のアルファを狙う）
ロング総ウェイト	約 19 %（上位5銘柄）※全体ポジションの約 30 % 程度がロングに集中
ショート総ウェイト	約 ‑4.8 %（上位5銘柄）
セクター偏り	ロングは海運 6.7 % が最大、ショートは金融 2 % が最大
集中度	上位2銘柄で約 9 %、上位5銘柄で約 19 %（ポートフォリオ全体の 30 %）
流動性	任天堂・日本郵政は十分だが、海運・レーザーテクは流動性注意が必要

推奨アクション

セクター中立化の強化
- ロング・ショートのセクターウェイト差を ±0.5 % 以内に調整。具体的には、海運ロングの一部（例: 9101 の 1 %）を 航空物流ETF か 国内物流リート へシフトし、ショート側の金融・ヘルスケア比率を増やす。
銘柄集中リスクの緩和
- 任天堂・日本郵政の個別ウェイトを 3 % 以下に削減し、代替ロング候補（例: ソニー(6758)のゲーム事業、KDDI(9433)のインフラ）でリバランス。
流動性ヘッジ
- ショートの レーザーテク(6920) については、同業界の 半導体装置ETF（例: iShares MSCI Japan Semiconductor ETF） で代替ヘッジを検討。
- 海運ロングは 海運指数先物（例: Bloomberg MSCI Japan Shipping Index）で部分ヘッジし、急激な価格変動リスクを抑制。
金利・為替ヘッジ
- 日本郵政・エムスリー等金融系の金利感応度が高いことから、短期金利スワップで ＋30bp のヘッジを設定。
- 海運・自動車のドル建て売上比率が上昇傾向にあるため、 USD/JPY の1年先渡し取引で 約 0.5% の為替エクスポージャーをヘッジ。
モデル・リスク管理
- 四半期ごとの因子再評価と、過去 12 ヶ月の アルファ/ベータ比率 のモニタリングを実施。
- アルファが 2 % 以上の銘柄については、リスク・リターンプロファイルが変化した際に即座にリバランスできるよう、トリガー条件（例: アルファが 1.5 % 未満に低下）を設定。

結論

これらの調整を行うことで、アルファの持続的獲得 と リスクプロファイルの安定化 が期待できます。

次世代株式運用モデル・クオンツ分析システムの研究開発

LLMを統合した次世代株式運用モデル・クオンツ分析システムの研究開発

研究の重点領域

システム構成

QuantDB: 金融データベース基盤

データ構造

技術スタック

FactorAnalysis: アルファ分析システム

分析モジュール

主要ファクター群

MultiFactor Model: セグメント別マルチファクターモデル

セグメント定義

モデル特徴

TOPIX Index: 層化抽出パッシブファンド

手法概要

特徴

HighAlpha Long/Short: アクティブファンドシステム

運用戦略タイプ

最適化エンジン

バックテスト実績（参考）

LLMアドバイザー統合

概要

評価項目

研究フレームワーク

技術的特徴

高速処理基盤

実運用対応

今後の研究方向性

ポートフォリオ分析レポート

サマリー

資産内訳

ファクターエクスポージャー

セクターエクスポージャー (上位5セクター)

セグメント別内訳

ロングポジション上位5銘柄

ショートポジション上位5銘柄

出力例 ローカルAIによるポートフォリオ構築評価

1. 主要ポジションの分析

2. リスク分析

3. ポジショニングサマリー & 推奨アクション

ポートフォリオの特徴

推奨アクション

結論

次世代株式運用モデル・クオンツ分析システムの研究開発

LLMを統合した次世代株式運用モデル・クオンツ分析システムの研究開発

研究の重点領域

システム構成

QuantDB: 金融データベース基盤

データ構造

技術スタック

FactorAnalysis: アルファ分析システム

分析モジュール

主要ファクター群

MultiFactor Model: セグメント別マルチファクターモデル

セグメント定義

モデル特徴

TOPIX Index: 層化抽出パッシブファンド

手法概要

特徴

HighAlpha Long/Short: アクティブファンドシステム

運用戦略タイプ

最適化エンジン

バックテスト実績（参考）

LLMアドバイザー統合

概要

評価項目

研究フレームワーク

技術的特徴

高速処理基盤

実運用対応

今後の研究方向性

ポートフォリオ分析レポート

サマリー

資産内訳

ファクターエクスポージャー

セクターエクスポージャー (上位5セクター)

セグメント別内訳

ロングポジション上位5銘柄

ショートポジション上位5銘柄

出力例 ローカルAIによるポートフォリオ構築評価

出力例ローカルAIによるポートフォリオ構築評価

出力例ローカルAIによるポートフォリオ構築評価