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推薦精度の向上（ポイント）書きぶり
条件付き
どれだけ断定的に書かれているかです。発表された内容
個人の特性やインパクト投資への関心を考慮した銘柄推薦システム
適用分野（この発表が対象とする用途）
金融サービス、銘柄推薦、投資行動分析、インパクト投資
提供開始日2023年7月23日（予定、SIGIR 2023で成果発表）
会社が数字で示したこと
定量的な効果
予測した銘柄の取引が実際にあった割合61.1％、従来手法55.1％、推薦精度6ポイント向上
利用実績
同意を得た大和コネクト証券の1,000名弱の顧客データを使用（評価実験）
相手先と当社の関係
大和証券グループ本社8601
当社との関係
大和証券グループ本社および大和コネクト証券と、2022年7月から共同研究を実施。大和証券グループ本社とは2018年4月から社会連携講座の活動として共同研究を継続。
相手先国立大学法人東京大学大学院工学系研究科 和泉潔教授の研究室（和泉研究室）
国立大学法人東京大学大学院工学系研究科の研究室。和泉潔教授が所属。金融テキストデータに関する機械学習・自然言語処理技術、投資行動分析技術を研究。
この発表で、会社は契約金額・提供価格・業績への影響のいずれにも触れていません。
出典（会社が根拠として挙げた資料）
SIGIR 2023、2022年7月28日付け大和証券グループ本社ニュースリリース
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象製品・サービス名 | 個人の特性やインパクト投資への関心を考慮した銘柄推薦システム |
| 相手先 | 国立大学法人東京大学大学院工学系研究科 和泉潔教授の研究室（和泉研究室） |
| 相手先の概要 | 国立大学法人東京大学大学院工学系研究科の研究室。和泉潔教授が所属。金融テキストデータに関する機械学習・自然言語処理技術、投資行動分析技術を研究。 |
| 当社との関係 | 大和証券グループ本社および大和コネクト証券と、2022年7月から共同研究を実施。大和証券グループ本社とは2018年4月から社会連携講座の活動として共同研究を継続。 |
| 提供開始日 | 2023年7月23日（予定、SIGIR 2023で成果発表） |
| 適用分野 | 金融サービス、銘柄推薦、投資行動分析、インパクト投資 |
| 定量的な効果 | 予測した銘柄の取引が実際にあった割合61.1％、従来手法55.1％、推薦精度6ポイント向上 |
| 利用実績 | 同意を得た大和コネクト証券の1,000名弱の顧客データを使用（評価実験） |
| 出典 | SIGIR 2023、2022年7月28日付け大和証券グループ本社ニュースリリース |
この書類が述べていない項目（9件）
契約金額提供価格契約締結日受賞名・認証名授与・認証機関登録番号・有効期限拠点所在地拠点の規模業績への影響
会社がこの書類で述べていない項目です。空欄にしたり、他の資料や推測で補ったりはしません。
会社が挙げている理由
会社自身の説明です。数値から推測したものではありません。金融テキストデータ、顧客の投資行動・アンケート結果に、機械学習・自然言語処理・投資行動分析技術を応用したため。
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これは書類そのものではありません会社が提出した開示をKomoriが読み、要約しています。数値は会社が述べたとおりで、監査を受けたものではありません。
重みは評価ではありません会社が市場に伝えていた内容をどれだけ変えるかを測ったものです。株式に対する見方ではありません。
訂正されることがあります会社が同じ開示を出し直した場合、このページは訂正後の内容から作り直され、訂正番号が繰り上がります。