SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦

 TwitterやFacebookといったソーシャルメディア(SNS)での風評が、ビジネスに大きな影響を与えている。しかし、日々行き交う膨大なSNSのテキストデータをビジネスにどう役立てればいいのか。SNSのデータ収集方法や活用方法については、まだまだ具体的になっていないのが実状だろう。

 そうした中、ビッグデータを活用して株価の変動や顧客の動向にSNSがどう影響を与えているかを明らかにし、株売買の参考となる情報を顧客に提供しようという試みが行われている。インターネット取引専業のカブドットコム証券が取り組む「ソーシャルメディア・センサー」の開発である。

 昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。

 検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。

 今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。

図1●カブドットコム証券のソーシャルメディア・センサー
カブドットコム証券では、ビッグデータを活用し、株売買の参考となる情報を顧客に提供する「ソーシャルメディア・センサー」の検証実験を行っている。
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