計算機科学の進展により、ビッグデータの蓄積と分析が可能になった。このことが計算機科学における、基礎理論と実装に次ぐ、第三の軸としての「経験主義(Empiricism)」の台頭、いわゆるデータサイエンスの隆盛の背景にある。データ分析にもとづいて仮説と検証を繰り返していくデータサイエンス研究対象は、金融経済現象にも当然のように広がっている。科学的なアプローチで経済金融現象を分析することにより、新たな金融工学の地平が切り開かれていく可能性がある。伝統的に分析されてきた株価や財務情報といったデータに対して、衛星画像データやインターネット上のテキストデータなどは、非伝統的データという意味で、オルタナティブデータと呼ばれる。データ分析の落とし穴として、データサイズが大きければ大きいほど良いという錯覚があるが、重要なのはそのデータ分析によって初めて得られる知見であり、データの大きさではない。その意味で、オルタナティブデータの分析は大きな可能性を秘めている。近年のディープラーニングをはじめとするAI技術の急速な発展で、従来に比べて非常に高い精度の分析が可能になってきている。例に、AI技術のオルタナティブデータへの活用例を具体的に紹介する。手数料等やリスクに関する説明はこちらをご覧ください。