野村 AI ビジネス 70
金融工学研究センター

人工知能関連銘柄の等金額型インデックス
ニュース・新聞・雑誌の記事検索によって銘柄選定

Global Markets Research2017 年 1 月 18 日

リサーチアナリスト
インデックスの概要とコンセプト

クオンツ・リサーチ

野村 AI ビジネス 70 は、人工知能（AI）に関連するビジネスを行う代表的な70 社を構成銘柄とする、等金額型インデックスである。

山中 智 - NSC
satoshi.yamanaka@nomura.com+81 3 6703 1728

ニュース・新聞・雑誌等の記事からなるビッグ・データを検索することで、人工知能に関連するビジネスが報道された国内上場企業の中から、記事検索結果を基にした定量的な評価指標により銘柄を選定する。記事検索には「人工知能」と、AI を活用して選んだ複数の関連キーワードを用いる。

大西 裕子 - NSC
yuko.onishi@nomura.com+81 3 6703 3915

人工知能を投資テーマとして、電機・精密、情報通信・サービスその他、自動車・輸送機、機械等の、AI を積極活用している業種が中心となっており、中小型の AI・ロボット関連銘柄も含まれているのが特徴である。
2010 年代に入って世界的に AI 技術が飛躍的に進歩し、第 3 次 AI ブームが到来している。日本でも政府や官公庁が一体となって、AI の研究開発とその産業化を推進している。AI 関連技術のビジネスへの応用は既に始まっており、AI 関連ビジネスを行う企業に対する集中投資を可能とすべく生まれたのが、野村 AI ビジネス 70 である。

図表 1: 野村 AI ビジネス 70 の推移

350
野村AIビジネス70
300
TOPIX
250
200
150
100
50
0

注: 2001 年 11 月 30 日を 100 としている。過去のデータに基づく分析であり、将来のパフォーマンスを保証するものではない。
出所: 野村Production Complete: 2017-01-18 07:00 UTC

Appendix A-1に記載されているアナリスト証明、重要なディスクロージャー及び米国以外のアナリストのステータス
をお読み下さい。

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2017 年 1 月 18 日

1. AI ビジネスの拡大
第 3 次 AI ブームの到来2010 年代に入って人工知能（AI）に関する技術が飛躍的に進歩し、マスメデ
ィアを通じてその成果が相次いで報道されている。AI にビッグ・データ等を学習させることで、人間の能力を超えた判断や作業の自動化が可能となり、様々な分野でビジネスへの応用が進んでいる。
歴史を紐解けば AI は 1956 年に米国のダートマス大学で開かれた会議において提唱され、機械学習 1やニューラルネットワークの原型（パーセプトロン）
は 50 年代後半に考案、確立された。現在も用いられている AI 技術の根幹が、この第 1 次 AI ブームの時期に形作られた。70 年代後半には知識ベースを利用して専門家（エキスパート）に近い判断を下すエキスパートシステムが開発され、80 年代にデータベースの普及と相まって第 2 次 AI ブームが到来した。日
本でもこの時期に国家プロジェクトとして、第五世代コンピュータの研究開発が行われている。
そして 2010 年代に入って、ディープ・ラーニング（深層学習）を中心とする第 3 次 AI ブームが到来している。画像認識、音声認識の技術が飛躍的に進歩し、自動運転車や人型ロボット等、革新的な商品が登場しつつある。IT 企業を中心として活用されていた AI やその関連技術は、自動車や製造・建設、電力、医薬品、金融を含む様々な業界で活用され、AI ビジネスが拡大している。

図表 2: AI の歴史と発展

1950-60年代

1980年代2010年代

第1次AIブーム

第2次AIブーム

第3次AIブーム（探索の時代）（知識の時代）（学習の時代）

1956年

1977年

1989年

2011年

2014年

ダートマス会議

人工知能国際会議「知識工学」の提唱

ビッグ・データを解析す
るWatsonがクイズ番組
でチャンピオンに勝利

人型ロボット

人工知能（AI）の命名

人工市場モデルの構築

1959年

1970年代後半

1997年

2012年

2016年

機械学習が
定義・確立

エキスパートシステムの開発

DeepBlueがチェス世界チャンピオン
に勝利

自動運転車の公道走行実験用に、初のナンバープレート交付

ディープ・ラーニングでを用いたAlphaGoが世界最高棋士に勝利

Pepper発表

出所: 野村1

機械学習の父と呼ばれるアーサー・サミュエルによれば、機械学習とは「コンピュータに明示的にプログラミングしなくても学習する能力を与える研究分野」を意味する。

2

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2. 野村 AI ビジネス 70 の銘柄選定
ニュース・新聞・雑誌等の記事検索結果から定量的に選定
野村 AI ビジネス 70 は、人工知能（AI）に関連するビジネスについて、マス
メディアを通して報道された企業 70 社の株式を構成銘柄とする、等金額型のインデックスである。近年有望視されている人工知能という投資テーマに沿った、代表的な企業に集中投資するためのテーマ別インデックスとして位置づけられる。
図表 3 は銘柄選定の作業の流れを表したものである。組入対象となる銘柄は、国内金融商品取引所に上場するすべての普通株式であり、時価総額上位 98％かつ、平均売買代金上位 90％に該当する銘柄がスコア計算対象母集団となる。投資可能性に配慮し、時価総額が極端に小さい銘柄や流動性の低い銘柄は組み入れられていない。
このスコア計算対象母集団に属するそれぞれの銘柄に対して、各種ニュース・新聞・雑誌等の媒体に対する記事検索を行う。記事検索には「人工知能」と、AI を活用して選んだ複数の関連キーワードを用いる。詳細は後述するが、この記事検索結果を基にした定量的な評価指標により、最終的に 70 銘柄が選定される。
ウェイトは全銘柄が等しく 70 分の 1 に設定される。等金額型のインデック
スとすることで、大型のみならず中小型の AI 関連銘柄に対しても一定比率で投資を行う。人工知能の関連キーワードは毎年見直され、8 月に公表される。定期入替は毎年 1 回であり、入替日は 12 月第一営業日となっている。
なおこの銘柄選定手法を、野村 AI テーマ銘柄サーチ（NAITS: Nomura AI
Thematic Stock Search）と呼称する。任意の投資テーマについて、AI を活用
して関連キーワードを選び、記事検索によってテーマ銘柄選定が可能である。

図表 3: 野村 AI ビジネス 70 の銘柄選定（野村 AI テーマ銘柄サーチ）のフロー

銘柄選定
母集団

スコア計算対象
母集団

時価総額
上位98％

平均売買代金
上位90％

人工知能順位
スコアを算出記事検索
関連キーワード
順位スコアを算出

人工知能順位
スコア上位10社＋
平均順位スコア
上位から計70社
まで選定

野村AI
ビジネス70
等金額ウェイト

AIを活用して関連キーワー
ドを選定

出所: 野村3

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AI を活用して関連キーワードを選定
人工知能の関連キーワードは、政府・官公庁や研究機関の人工知能に関する公表資料をテキスト解析した上で、人工知能との類似度の高さ等によって選定される。具体的には 図表 4 のように、まず各機関が公表している「人工知能」
を含む資料を網羅的に取得し、図表等を除いてテキスト形式に変換する。さらにそのテキスト文書を、言語として意味を持つ最小単位（形態素）に分割する。
この形態素の集合を AI に学習させることで、人工知能と類似度が高い単語を抽出することができる。最終的に AI ビジネス関連企業を記事検索する際のキーワードとして、適切な単語が選定される。
2016 年に選定された当初の関連キーワードは、「ディープ・ラーニング」、「機械学習」、「ビッグ・データ」、「モノのインターネット」、「ロボティクス」、「データ・マイニング」、「センシング」、「サイバー・セキュリテ
ィ」、「ロボット」、「自動運転」であった。
またそれぞれの単語の類似度は、図表 5 の上図の通りであった。これは「人工知能」という言葉にどれだけ類似しているかを表し、1 に近いほど類似度が高いことを意味している。上記の単語以外に類似度が高い単語として「人間」、「汎用」、「大量」等があったが、企業の記事を検索する際のキーワードとして適切でないため選定されていない。「ディープ・ラーニング（深層学習）」、「機械学習」については特に類似度が高くなっていたが、AI の原動力となるコ
ア技術として特に注目を集めていたことが、うかがい知れる。
実際にそれぞれの関連キーワードが、「人工知能」を含む公表資料において出現した数の内訳を表しているのが、図表 5 の下図である。「ロボット」の出現頻度の割合が最も多く、「ビッグ・データ」、「モノのインターネット（IoT）」等が続いて使用されていたことがわかる。ただしこれは 2011 年 4 月
以降、5 年間における結果となっており、直近数年間については「ロボット」
以外の関連キーワードの割合が上昇している。

図表 4: テキスト解析によって、人工知能と類似度が高いキーワードを抽出(1) 各機関の「人工知能」を含む資料を取得

このようなビッグデータを人工知能（機械学習）等に
よって解析すること
で、自動運転技術に繋がるシステムの(2) 図表等を除いたテキストを抽出し、形態素に分割

この よう な ビッ
グデータ を 人工
知能 機械学習 等
によって 解析 す
る こと で 自動運転 技術 に 繋がる システム の(3) 人工知能が学習(4) 「人工知能」と類似度が高いキーワードを抽出

・ ビッグデータ・ 機械学習・ 解析・ 自動運転・ 技術・ システム(5) 関連キーワー
ドを選定

ビッグデータ
機械学習
自動運転

参考例
出所: 野村4

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図表 5: 関連キーワードに関する定量的指標0.8「人工知能」に対する類似度

0.6
0.4
0.2
0

60
50
40
30
20
10
0

(%)

出現頻度の割合

注: 分析期間は 2011 年 4 月から 2016 年 3 月まで。
出所: 政府、官公庁、研究機関の資料に基づき、野村作成

AI 関連政策に登場する関連キーワード
前述した通り、関連キーワードの選定にあたっては、政府・官公庁や研究機
関の人工知能に関する公表資料が用いられているが、以下では関連キーワード
が、実際の政策にどのように用いられているかを紹介する。
政府・官公庁は 2016 年から一体となって、AI の研究開発を加速させ、その産業化を推進している。2016 年 4 月に総理指示により人工知能技術戦略会議が設置され、AI 研究開発・イノベーション施策に関しては、経済産業省、総務省、文部科学省の 3 省が連携して対応する体制となった。この一環として同月に理化学研究所は、AIP（人工知能／ビッグデータ／IoT／サイバーセキュリテ
ィ統合プロジェクト）の実施を担う研究開発拠点「革新知能統合研究センター」を設置した。図表 5 で「ビッグ・データ」、「モノのインターネット（IoT）」、「サイバー・セキュリティ」の類似度が高かったのは、特にこのAIP に関する資料の影響が大きかったと考えられる。
現在では図表 6 の通り、産業技術総合研究所の人工知能研究センター、理化学研究所の革新知能統合研究センターと情報通信研究機構の研究機関が、AI 技術の研究開発や産学官の連携、事業開発を担う体制となっている。

5

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図表 6: 政府・官公庁・研究機関の AI に関する取り組み

人工知能技術戦略会議

産業技術総合研究所
AIST（経済産業省）

理化学研究所
RIKEN（文部科学省）

情報通信研究機構
NICT（総務省）

人工知能研究センター（AIRC） を設置（2015年5月）⇒ 脳型人工知能、ニューロコンピューテ ィング、
機械学習、データ知識融合型人工知能の研究

革新知能統合研究センター（AIP） を設置（2016年4月）⇒ 人工知能基盤技術をサイエ ンスや実社会に応用

ユニバーサルコミュニケーシ ョン研究所（ UCRI）、
脳情報通信融合研究センター（CiNet）等⇒ ビッグデータ、脳機能から知能を理解する／作る研究

出所: 政府、官公庁、研究機関の資料に基づき、野村作成

さらに政府は 2016 年 9 月に成長戦略の司令塔として未来投資会議を開催し、企業に第 4 次 2産業革命を促すことで 2020 年に 30 兆円の付加価値創出を目指している。第 4 次産業革命は、あらゆるモノがインターネットでつながり、蓄積される様々なデータを、人工知能等が解析することで、新たな製品・サービスの開発が行われる産業構造革命とされている。図表 7 の通り、AI や「モノのインターネット（IoT）」、「ビッグ・データ」、「ロボット」等を活用したビジネスの各分野におけるイノベーションが例として挙げられ、優先的に取り組む課題となっている。
なお「データ・マイニング」は、ビッグ・データ等の分析から知見を得る手法を意味し、「機械学習」とも類似性が高い技術である。「センシング」は各種センサーから定量データを得る手法で、自動運転を実現するための技術となっている。遠隔操作を意味するリモートセンシングとしても用いられている。

図表 7: イノベーションの社会実装例

健康・医療・介護

モビリティ・交通

ものづくり

エネルギー・建設•カルテ、レセプトの電子化、分析•ICTを活用した予防、自立支援、遠隔診療、介護ロ
ボットの活用•AI、センサー、ロボットを活用した医療診断•無人自動走行•高速道路のトラックの隊
列走行・自動走行•ドローン配送の早期実現•人手不足を克服する物
流革命•製造業のスマート化•IoT、ビッグデータ、AIによる異常予兆の早期検知•IoT社会でのサイバーセ
キュリティ•電力消費量の見える化•スマートメーターやHEMS（家庭エネルギー管理システム）の普及•建設現場の生産性革命の実現•i‐Constructionの普及に向けたICTの活用

出所: 日本経済再生本部 未来投資会議 第 2 回配布資料「優先的に取り組むべきアジェンダについて」に基づき、野村作成

2

第 4 次とは蒸気機関を活用した第 1 次産業革命（18 世紀）、電力を活用した大量生産による第 2 次産業革命（19 世紀後半）、コンピュータを活用した自動化による第 3 次産業革命（20 世紀後半）に続く、産業の構造改革を意味している。

6

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野村 AI テーマ銘柄サーチ（NAITS）による銘柄選定
野村 AI ビジネス 70 の銘柄選定にあたっては、「人工知能」と関連キーワー
ドによる、記事検索結果を基にした定量的な評価指標が用いられ、基本的には記事数が多い企業が構成銘柄として選定される仕組みとなっている。ここではこの銘柄選定について具体的に紹介する。
前述した通り、野村 AI ビジネス 70 のスコア計算の対象となる母集団は、国内金融商品取引所の浮動株調整時価総額上位 98%かつ、過去 60 日の平均売買代金上位 90％である。この母集団に対して、人工知能順位スコアと関連キーワ
ード順位スコアが算出される。
人工知能順位スコアは銘柄毎に算出される。銘柄の「株式コード」と「人工知能」の両方を含む直近 2 年間の記事数が 1 年毎に算出され、直近 1 年間については 2 倍した上で合計した記事スコアが算出される。この合計記事スコアが大きい方から付けた順位が、人工知能順位スコアとなる。
関連キーワード順位スコアは、銘柄の「株式コード」と「関連キーワード群」の両方を含み、かつ「人工知能」は含まない記事数が、人工知能順位スコアの場合と同様に算出され、合計記事スコアが大きい方から付けた順位が、関連キーワード順位スコアとなる。
最後に、人工知能順位スコアの上位 10 銘柄と、人工知能と関連キーワードの両順位スコアの平均が小さい方から付けた、順位スコア平均の上位 60 銘柄
が野村 AI ビジネス 70 の構成銘柄となる。なお上記は簡略化したルール概要であり、厳密な銘柄選定方法については、ルールブックを参照いただきたい。

図表 8: 野村 AI テーマ銘柄サーチにおける銘柄選定のフロー（2017 年の場合）

各銘柄を
記事数に
基づいて
ス コ ア化

人工知能

ディープ・
ラーニング

サイバー・
セキュリティ

自動運転

ロボット

ロボティクス

ビッグ・
データ

センシング

データ・
マイニング

モノのイン
ターネット
（IoT）

各銘柄を
記事数に
基づいて
ス コ ア化2016年の記事スコア

×1＋
2017年の記事スコア

2016年の
記事スコア

×2

人工知能
順位スコア
人工知能
順位スコア
上位10銘柄＋両順位スコ
ア 平均の上
位60銘柄

×1

2017年

×2

関連キー
ワード
順位スコア

＋
2017年の
記事スコア

2017年

2017年
野村AI
ビジネス70
の
構成銘柄

機械学習

出所: 野村7

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3. 野村 AI ビジネス 70 のパフォーマンスと
業種・スタイル構成
TOPIX を上回るパフォーマンス
野村 AI ビジネス 70 のパフォーマンスは、図表 9 の通りであった。2001 年以降の約 15 年間では、年率平均で約 9.9%のリターンとなっており、TOPIX に対しては年率平均で約 3.5％、累積では約 52.8％の超過リターンであった。
高パフォーマンスの要因としては、主に業種要因とサイズ要因が考えられるが、さらに多くの記事が報道されることによって投資家の注目が集まり、株価
上昇につながる記事数要因が考えられる。詳細は後述するが、ニュース・新
聞・雑誌等で多く取り上げられた中小型の AI、ロボット関連を含む銘柄を構成
銘柄として、一定比率（70 分の 1）で集中投資されたことで、TOPIX を上回る
パフォーマンスとなっていたと考えられる。
なおベータの平均値 3は 1.02 であり、市場平均に対する感応度は TOPIX と同等か、わずかに上回る程度であった。

図表 9: 野村 AI ビジネス 70 のパフォーマンス

60

350

(%)

野村AIビジネス70
50

300
TOPIX
250

40

200

30

150

20

100

10

50

0

0

-10

平均リターン（％）
標準偏差（％）
シャープ・レシオ
最大ドローダウン（％）
超過リターン（％）
IR（情報比）累積超過リターン

野村AIビジネス70

TOPIX

9.92
23.48
0.38
59.10
3.51
0.65

6.61
22.20
0.25
60.15
−
−

注: 分析期間は 2001 年 11 月から 2016 年 12 月まで。2001 年 11 月 30 日を 100 としている。日次の結果に基づき、年率化している。TOPIXについては配当込み株価指数を用いており、配当課税は考慮されていない。野村 AI ビジネス 70 については、超過リターン・IR の計算では、TOPIX 配当込み株価指数と条件を揃えるために配当込み指数から計算し、それ以外については配当課税考慮済指数から計算した。取引コストは考慮していない。過去のデータに基づく分析であり、将来のパフォーマンスを保証するものではない。
出所: 野村3

ベータは、TOPIX 配当込み株価指数と野村 AI ビジネス 70 配当込み株価指数の 2 年週次
データから算出し、2003 年 11 月から 2016 年 12 月までの値を平均した。

8

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電機・精密、情報通信・サービスが中心の業種構成
野村 AI ビジネス 70 の平均的な業種構成は、図表 10 の通りであった。2001
年から 2016 年までの定期入替時点において、TOPIX-17 セクターに基づいて分類した業種ウェイトを平均した結果が上図で、TOPIX の業種構成に対する業種
超過ウェイトを平均した結果が下図である。
電機・精密、情報通信・サービスその他、自動車・輸送機、機械の各業種に対するウェイト、超過ウェイトが特に大きかったことがわかる。AI 関連技術の発展に伴って、直接的に業務効率化や刷新の効果がある業種のウェイトが大きかったと言える。一方、医薬品、金融、素材・化学の業種に対してはアンダー
ウェイトとなっていた。現在では AI は様々な業種に応用されつつあるが、過去においてこれらの業種への波及度合は低かったと考えられる。
それぞれの業種で AI やその関連技術がどのように活用されているのか、その実例や取り組み状況を以下でまとめる。

図表 10: 野村 AI ビジネス 70 の業種構成(%)

平均業種ウェイト
28.2

30

22.2
16.6

20

8.3

10

6.3

4.7

3.3

2.9

2.5

2.1

1.6

1.2

0

(%)
20

平均業種超過ウェイト（対TOPIX）
13.9

10

9.3
4.8

4.0

2.1

1.3

-8.5

0
-1.0
-10

-1.1

-1.3

-1.4

-2.0

-2.2

-2.8

-4.5

-5.0

-5.7

注: 分析期間は 2001 年から 2016 年まで。各年の定期入替日（12 月第一営業日）におけるウェイトの平均である。図表中の情報通信・サービ
スは、情報通信・サービスその他業を表す。
出所: 野村9

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電機・精密業、情報通信・サービスその他業
パソコンやスマートフォンでは、音声入力を認識した上で適切なサービスを自動的に提供する仕組みが普及しつつある。人型ロボットとの対話も実用化され、職場や家庭で AI を活用した商品がより身近なものとなり始めている。電機大手各社は 2017 年以降、AI 技術者を大幅に増加させる計画を打ち出しており、今後も AI 関連ビジネスの中核を担う業種となる可能性が高い。
医療機器では、レントゲン等の医療用画像解析による自動診断と、それに基づく治療法の自動提案が実用段階に入っている。介護ロボットは、移動や入浴等を支援する介護支援型、歩行やリハビリ等を支援する自立支援型、そして特に AI 技術の応用によって可能となった、会話や意思疎通ができるコミュニケー
ション型に分類されるが、いずれも高齢化社会を迎えて需要が増えている。
一方、機密情報や個人情報を含む様々なデータが頻繁にやり取りされる中で、情報流出や不正アクセスの問題も表面化し、情報に対するセキュリティが重視されている。経済産業省は 2016 年 10 月に国家資格「情報処理安全確保支援士」
制度を開始し、企業等のサイバー・セキュリティを担う人材確保やその支援を始めた。
実社会の防犯面でも、AI や関連技術が利用され始めている。来訪者を探知して知らせるスマート・ドアベル、スマート・ドアノブによる鍵の開閉、不審者の侵入等の異常を検知して警告するスマート・アラート等が、住居用の新しい家電として登場しつつある。顔認証、指紋認証等の生体認証技術や、その機器の需要も拡大しており、AI を用いたセキュリティ強化が進んでいる。
自動車・輸送機業、運輸・物流業
この業種におけるキーワードは自動運転である。画像認識や空間認識の技術が進歩し、センシング技術や 3D マップ等を利用して外部情報を認識する自動走行が可能になり、公道での実用実験が始まった国もある。道路に設置されたインフラや人が補助する形態の準自動運転から、最終的な形態である完全自動運転まで、各社がそれぞれの得意分野を活かした開発が進んでいる。自動ブレーキ、自動駐車等、個別技術についての完成度も高まっている。
また運輸・物流では無人タクシーやドローンによる配送、3D プリンターを搭載して製造と運搬を同時に行うトラック等、新しい形態のサービスが検討されている。
機械業、建設・資材業
モノのインターネット（IoT）や ICT（情報通信技術）が活用されている。工場についてはスマート・ファクトリー（完全自動化工場）、建設・施工についてはスマート・コンストラクションが提唱され、現場に関わるすべてを ICT で管理しようとする試みもある。作業の自動化と効率化が進められている実例としては無人ダンプトラックや、自動運転トラクター、ドローンを利用した測量、運搬等がある。

10Nomura | 野村 AI ビジネス 70

2017 年 1 月 18 日

その他の業種小売業ではセルフレジの導入が進み、完全無人店舗等も検討されている。実店舗やインターネット、モバイル等の全ての販売・流通チャネルが連携するオ
ムニチャネルによって、新たな顧客の獲得や人件費の抑制が期待できる。
電力・ガス業では、通信機能を持つスマートメーターや、節電機能を持つ
EMS（エネルギー管理システム）の設置が進み、それらを構成要素とした電力網（スマートグリッド）の整備により、業務の効率化やエネルギー利用の全体的な最適化が進められている。
医薬品の新薬等の研究開発では、手間と時間を要する治験（臨床研究）において特に AI が活用されており、新薬候補の探索が効率化されている。
銀行を含む金融業では、金融と IT を融合したフィンテック（FinTech）が注
目を集めており、特に決済分野で IT 化が進んでいる。投資家の選好やリスク許容度に応じて自動的にポートフォリオを提案、運用するロボアドバイザー、ビットコインに代表されるブロックチェーン技術の応用も進んでいる。
食品関連では、触覚、味覚、嗅覚センサー等の技術の標準化が進められ、日本の技術が世界標準となる可能性も出てきている。ロボットハンド等、産業用ロボットによる食品製造工程の効率化も進んでいる。
小売、医薬品、金融の各業種では、接客用の人型ロボットや、コールセンタ
ー等での質問対応用の AI 活用も始まっている。野村 AI ビジネス 70 におけるウ
ェイトは過去においては小さかったが、今後ニュースや新聞等で AI 活用の取り組みが報道される機会が増えれば、ウェイト増加の可能性もあるだろう。

図表 11: 各業種における AI 活用、自動化の例や代表的なキーワード

電機・精密業
情報通信・サービスその他業

自動車・輸送機業
運輸・物流業

機械業
建設・資材業• 情報端末での音声入力• 5G（第五世代移動通信方式）• 人型ロボット• 介護ロボット• 医療用画像解析• 自動診断• サイバー・セキュリティ• 自動運転•準自動運転•完全自動運転• 自動ブレーキ• 自動駐車

• スマート・ファクトリー
（完全自動化工場）• スマート・コンストラクショ
ン（ICTの活用）• プロジェクトのリスク管理• オムニチャネル• センシング技術• 3Dマップ• 無人ダンプトラック• 自動運転トラクター• ドローンによる測量・運搬• 新薬開発（創薬）• スマート冷蔵庫• スマート掃除ロボット• スマート・ドアベル（来訪探知）• スマート・ドアノブ（鍵の開閉）• スマート・アラート（異常検知）• 無人タクシー• 3Dプリンター搭載トラック• ドローン配送

その他の業種• スマート・グリッド• スマート・メーター• EMS（エネルギー管理）• フィンテック（FinTech）• ロボアドバイザー• ブロックチェーン• 触覚センサー• 味覚センサー• 臭覚センサー• ロボット・ハンド

出所: 野村作成

11

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特許出願数からみた AI 技術の応用分野
野村 AI ビジネス 70 の業種構成では、電機・精密や情報通信・サービスその他、自動車・輸送機の業種に対するウェイトが大きかったが、特許が出願されている AI 技術の応用分野の内訳を見ても、これらの業種が重要なことを確認できる。
特許庁の資料によれば、日米欧中韓の AI 技術の応用産業分野は、公共分野（交通・運輸、通信、電力・ガス・水道、気象・環境、防災・防犯）、産業分
野（金融、製造、農林水産、法務、商取引、経営・管理）、生活分野（娯楽・ゲーム、健康・医療、教育）、汎用、その他に分類され、特許出願数の割合は
図表 12 の通りであった。特に多い応用産業分野は、製造、通信、健康・医療、
経営・管理、商取引分野であり、分類上の差異はあるものの、野村 AI ビジネス
70 の上位ウェイト業種に概ね対応していた。AI 技術の進化に伴って、直接的な成長が見込まれる分野と言える。
なお同資料によれば基盤技術の内訳に関しては、これらの応用産業分野における機械学習とニューラルネットワークの占める割合が 3 割から 4 割に達しており、また注目産業分野別に見ると、ロボットについては 6 割を超えていた。
関連キーワードで選ばれた「機械学習」と「ディープ・ラーニング」の重要性を、特許出願数からも確認することができる。

図表 12: 世界の AI 特許出願数に占める応用産業分野の内訳

(%)
15

10

5

0

注: 2008-2012 年に優先権が主張された日米欧中韓の特許出願件数に基づく。応用産業分野から「汎用」「その他」を除く分野の内訳である。
出所: 特許庁 「平成 26 年度 特許出願技術動向調査報告書（概要） 人工知能技術」に基づき、野村作成

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2017 年 1 月 18 日

中小型とグロースの割合が多いスタイル構成
野村 AI ビジネス 70 が、どのようなスタイルの株式を構成銘柄としていたかを調べるために、2001 年から 2016 年までの期間における平均的なスタイル構
成割合を求めた。
図表 13 に示した通り、サイズ別にみると TOPIX と比較して中小型株へのウ
ェイトが大きくなっており、この期間では約 10％、TOPIX よりも平均的に多く配分されていた。AI 関連の中小型銘柄が多く選定され、TOPIX を上回る比率で投資することで、サイズ要因による超過リターンが得られていたと考えられる。
一方、バリュー・グロース別でみると、成長株のウェイトが比較的大きくなっており、この期間では約 5％、TOPIX よりも平均的に多く配分されていた。
AI 関連の将来的に高い成長が期待されている企業を構成銘柄とする傾向があったことがわかる。

図表 13: 野村 AI ビジネス 70 のスタイル構成(%)

サイズ構成割合

100
17.5

13.4

41.5

35.3

80
60

小型株（Small Cap）
中型株（Mid Cap）

40

大型株（Top Cap）
51.3

41.0

20
0
野村AIビジネス70

(%)

TOPIX

バリュー・グロース構成割合

100
80

45.3

50.4

60

割安株（Value）

40

成長株（Growth）
54.7

20

49.6

0
野村AIビジネス70

TOPIX

注: 分析期間は 2001 年から 2016 年まで。Russell/Nomura 日本株インデックスにおけるスタイル別の銘柄数に対して、構成ウェイトを掛けて構成割合を月次で算出して平均した。
出所: 野村13

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2017 年 1 月 18 日

人工知能と関連キーワードの記事数が多いほど高リターンの傾向
最後にこの節では、記事の多さが超過リターンの源泉と言えるかどうかを調べる。2001 年から 2016 年までの定期入替時点において、記事数で順位付けを行った上で企業を記事が多い高順位、中順位、そして記事が少ない低順位の 3
グループに分ける。その後、各グループで将来 1 年間の超過リターンを算出し、平均した結果が 図表 14 である。
「人工知能」と関連キーワードを含む記事が多い企業は、高順位のグループに属し、野村 AI ビジネス 70 の構成銘柄は概ねこのグループに属することにな
る。超過リターン平均に関しては、この高順位グループが最も高く、記事が少ない低順位グループは相対的に低い傾向があった。
記事が多いほど、マスメディアでの報道を通じて企業の評判や知名度が向上し、その企業に対する投資家の注目が集まって株式が購入されることで、一年間に渡る比較的長期的な投資においても、株価上昇につながる効果が平均的に期待できると考えられる。

図表 14: 記事数順位に基づくグループ別の超過リターン平均

1.00

(%)
0.67

0.75
0.50
0.25
0.00
-0.00
-0.25
-0.50
-0.75

-0.66

-1.00
低順位

中順位

高順位

記事数順位
注: 分析期間は 2001 年 12 月から 2016 月 12 月まで。毎年 1 回、12 月に直近 2 年間の記事数（ただし直近 1 年間の記事数を 2 倍して合計）に基づいて、銘柄ユニバースを高、中、低順位の 3 グループに分け、各グループで 1 年間の超過リターンを算出した上で、各年の値を平均した。銘柄ユニバースは時価総額上位 98%以内の上場銘柄であり、ユニバースの全銘柄を等金額で保有した場合をベンチマークとしている。取引コストは考慮していない。過去のデータに基づく分析であり、将来のパフォーマンスを保証するものではない。
出所: 日経メディアマーケティング社のデータに基づき、野村作成

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2017 年 1 月 18 日

指数のディスクレイマー
野村 AI ビジネス 70 は、野村證券株式会社が公表している指数で、その知的財
産権およびその他一切の権利は野村證券株式会社に帰属します。なお、野村證
券株式会社は、対象指数の正確性、完全性、信頼性、有用性、市場性、商品性
および適合性を保証するものではなく、指数の利用者およびその関連会社が当指数を用いて行う事業活動・サービスに関し一切責任を負いません。
また、指数算出において、電子計算機の障害もしくは天災地変その他やむを得ない事由が発生した場合は、指数算出を延期または中止することがあります。
本冊子の使用資料・公表資料の作成はできるかぎり信頼のおけるデータに基づ
いておりますが、時宜変更・訂正がありえますことをご了承下さい。
野村 AI ビジネス 70 は、日本経済新聞社とは無関係であり、かつなんら日本経済新聞社が推奨及び保証するものではありません。

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2017 年 1 月 18 日

Appendix A-1
アナリスト証明
我々、 山中 智 と 大西 裕子は、（1）レポートに記述されている全ての見方が私のここで議論した全ての証券や発行企業に対する私の見方を正確に反映していることを保証いたします。（2）さらに、私は私の報酬が、直接的あるいは間接的にこのレポートで議論した推奨や見方によって、現在、過去、未来にわたって一切影響を受けないこと、ならびに、（3）米国の NSI、
英国の NIP あるいはその他の野村のグループ企業が行ったいかなる投資銀行案件とも関係ないことを保証いたします。

重要なディスクロージャー
当社に関係するディスクロージャー
野村證券の親会社である野村ホールディングスの子会社又は関連会社、野村證券の役員が役員を兼務している会社、野村グループが株式を合計 1%以上保有している会社および野村證券が過去 12 ヶ月間に株券、新株予約権証券又は新株予約権付社債券の募集又は売出しに関し主幹事を務めた会
社につきましては、http://www.nomuraholdings.com/jp/report/ をご参照ください。本件につき情報が必要な方は、野村證券 リサーチ・プロダクト部まで
お問合せ下さい。

リサーチのオンライン提供と利益相反に関するディスクロージャー
野村グループのリサーチは、www.nomuranow.com/research、ブルームバーグ、キャピタル IQ、ファクトセット、MarkitHub、ロイター、トムソン・ワンでご覧いただけます。重要なディスクロージャーにつきましては、http://go.nomuranow.com/research/globalresearchportal/pages/disclosures/disclosures.aspx にてご参照いただくか、ノムラ・セキュリティーズ・イ
ンターナショナル・インクまたはインスティネット LLC(1-877-865-5752)までお申し出ください。ウェブサイトへのアクセスでお困りの場合には grpsupport@nomura.com にお問い合わせください。
本レポートを作成したアナリストは、その一部は投資銀行業務によって得ている会社の総収入など、様々な要素に基づく報酬を得ています。特に断りがな
い限り、本レポートの表紙に記載されている米国外のアナリストは、金融取引業規制機構（FINRA）/ニューヨーク証券取引所（NYSE）の規定に基づくリサーチ・アナリストとしての登録・資格を得ておらず、NSI または ILLC の関係者ではない場合があり、また、調査対象企業とのコミュニケーション、公の場での発言、あるいはリサーチ・アナリスト個人が保有する証券の売買に関して、FINRA の規則 2711 や NYSE の規則 472 を適用されない場合があります。
ノムラ・グローバル・フィナンシャル・プロダクツ・インク（「NGFP」）、ノムラ・デリバティブ・プロダクツ・インク（「NDPI」）およびノムラ・インターナショナル plc（「NIplc」）は、商品先物取引委員会および米国先物取引委員会にスワップ・ディーラーとして登録されています。NGFP、NDPI および NIplc は、通常業務として、先物およびデリバティブ商品のトレーディングに従事しており、いずれの商品も本レポートの対象となることがあります。

評価の分布（野村グループ）
野村グループの株式リサーチのグローバルでの評価の分布は以下のとおりとなっています。
50%が法令で定められた Buy レーティング、この Buy の企業の中で 39%が野村の投資銀行業務の顧客です。また、この Buy の企業の中で 0%が欧州経済領域の規制市場で売買を許可され、かつ野村が重要な証券サービスを提供している顧客です。 42%が法令で定められた Hold レーティング(野村ではNeutral)、この Hold の企業の中で 52%が野村の投資銀行業務の顧客です。また、この Hold の企業の中で 0%が欧州経済領域の規制市場で売買を許可され、かつ野村が重要な証券サービスを提供している顧客です。8%が法令で定められた Sell レーティング(野村では Reduce)、この Sell の企業の中で 7%が野村の投資銀行業務の顧客です。また、この Sell の企業の中で 0%が欧州経済領域の規制市場で売買を許可され、かつ野村が重要な証券サービスを提供している顧客です。(2016 年 12 月 31 日 現在)
野村グループの説明は、ディスクレイマーの冒頭をご参照ください。
重要な証券サービスは EU の市場濫用規制で定義されています。

評価の分布（インスティネット LLC）
インスティネット LLC の株式リサーチの評価の分布は以下のとおりとなっています。
53%が法令で定められた Buy レーティング、インスティネット LLC は過去 12 ヵ月間に、この Buy の企業の 0%に投資銀行サービスを提供しました。42%が法令で定められた Hold レーティング(インスティネット LLC では Neutral)、インスティネット LLC は過去 12 ヵ月間に、この Hold の企業の 0%に投資銀
行サービスを提供しました。5%が法令で定められた Sell レーティング(インスティネット LLC では Reduce)、インスティネット LLC は過去 12 ヵ月間に、このHold の企業の 0%に投資銀行サービスを提供しました。

野村グループの株式リサーチの個別銘柄およびセクターのレーティングシステム定義
レーティングシステムは、マネジメントによる一定の裁量の下、ベンチマークに対する個別企業の予想パフォーマンスを表す相対システムです。アナリストの目標株価は、現時点での株式の内在妥当価値の評価です。目標株価の計算方法は、ディスカウント・キャッシュフロー、期待 ROE、相対評価等を含み、アナリストが定義します。アナリストは、(目標株価-株価)/株価として定義された、目標株価までの予想アップサイド/ダウンサイドに言及することもあります。
「個別企業」
1 または Buy = 当該銘柄の今後 12 ヶ月間におけるパフォーマンスが、ベンチマークを上回るとアナリストが予想する場合
2 または Neutral = 当該銘柄の今後 12 ヶ月間におけるパフォーマンスが、ベンチマーク並みとアナリストが予想する場合
3 または Reduce = 当該銘柄の今後 12 ヶ月間におけるパフォーマンスが、ベンチマークを下回るとアナリストが予想する場合
レーティング保留(Suspended) ＝法令や社内規定などにより、一時的にレーティング、目標株価および業績予想を保留する場合。
Not rated または未付与＝野村のレギュラーカバーの対象ではありません。
ベンチマークは、以下の通りです。米国･欧州・日本を除くアジア：個別企業の評価方法のベンチマークをご参照ください。 http://go.nomuranow.com/research/globalresearchportal にあるディスクロージャーでご覧いただけます。グローバル・エマージング市場（除くアジア）：評価方法に別途記載がない限り MSCI エマージング市場(除くアジア)。日本：Russell/Nomura Large Cap

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2017 年 1 月 18 日

「セクター」
強気(Bullish) = 当該セクターの今後 12 ヶ月間におけるパフォーマンスが、ベンチマークを上回るとアナリストが予想する場合
中立(Neutral) = 当該セクターの今後 12 ヶ月間におけるパフォーマンスが、ベンチマーク並みとアナリストが予想する場合
弱気(Bearish) = 当該セクターの今後 12 ヶ月間におけるパフォーマンスが、ベンチマークを下回るとアナリストが予想する場合
Not rated または N/A ＝当該セクターにレーティングがない場合
ベンチマークは、以下の通りです。米国：S&P500、欧州：ダウ・ジョーンズ STOXX®600、グローバル・エマージング市場：MSCI エマージング市場(除くアジア)。日本を含むアジア：セクターレーティングがありません。

目標株価アナリストがレポートにおいて企業の目標株価に言及した場合、その目標株価はアナリストによる当該企業の業績予想に基づくもので、今後 12 ヶ月での達成が期待されています。実際の株価は、当該企業の業績動向や、当該企業に関る市場や経済環境などのリスク要因により、目標株価に達しない可能性があります。

ディスクレイマー
本資料は表紙に記載されている野村グループの関連会社により作成されたもので、表紙などに従業員やその協力者が記載されている１社あるいは複数の野村グループの関連会社によって単独あるいは共同で作成された資料が含まれます。ここで使用する「野村グループ」は、野村ホールディングス、およびその関連会社と子会社を指し、また、日本の野村證券（「NSC」）、英国のノムラ・インターナショナル plc (「NIplc」)、米国のノムラ・セキュリティーズ・イン
ターナショナル・インク (「NSI」)、インスティネット LLC (「ILLC」)、香港の野村国際（香港） (「NIHK」)、韓国のノムラ・フィナンシャル・インベストメント(韓国)(「NFIK」) (韓国金融投資協会(「KOFIA」)に登録しているアナリストの情報は KOFIA のイントラネット http://dis.kofia.or.kr でご覧いただけます)、シンガポ
ールのノムラ・シンガポール・リミテッド (「NSL」) (登録番号 197201440E、 シンガポール金融監督局に監督下にあります)、オーストラリアのノムラ･オースト
ラリア・リミテッド (「NAL」) (ABN 48 003 032 513) (オーストラリアのライセンス番号 246412、オーストラリア証券投資委員会(「ASIC」)の監督下にあります）、インドネシアの P.T.ノムラ・インドネシア (「PTNI」)、マレーシアのノムラ・セキュリティーズ・マレーシア Sdn. Bhd. (「NSM」)、台湾の NIHK 台北支店(「NITB」)、インドのノムラ・フィナンシャル・アドバイザリー・アンド・セキュリティーズ (インディア) プライベート・リミテッド (「NFASL」)、 (登録住所: Ceejay
House, Level 11, Plot F, Shivsagar Estate, Dr. Annie Besant Road, Worli, Mumbai- 400 018, India；電話: +91 22 4037 4037、ファックス: +91 22 4037 4111;
CIN 番号：U74140MH2007PTC169116、SEBI 登録番号(株式ブローカレッジ)： BSE INB011299030、NSE INB231299034、 INF231299034、 INE
231299034, MCX: INE261299034、SEBI 登録番号(マーチャントバンキング)：INM000011419、SEBI 登録番号(リサーチ)：INH000001014)、スペインのNIplc マドリッド支店 (「NIplc, Madrid」)が含まれます。リサーチ・レポートの表紙のアナリスト名の横に記載された「CNS タイランド」の記載は、タイのキャピ
タル・ノムラ・セキュリティーズ・パブリック・カンパニー・リミテッド (「CNS」)に雇用された当該アナリストが、CNS 及び NSL 間のアグリーメントに基づき、NSL にリサーチ・アシスタントのサービスを行っていることを示しています。リサーチ・レポートの表紙の従業員氏名の横に記載された「NSFSPL」は、ノム
ラ・ストラクチャード・ファイナンス・サービシーズ・プライベート・リミテッドに雇用された当該従業員が、インタ−カンパニー・アグリーメントに基づき、特定の野村の関連会社のサポ―トを行っていることを示しています。リサーチ・レポートの表紙のアナリスト名の横に記載された「BDO NS」の記載は、BDO
Unibank Inc.（「BDO」）に雇用され BDO ノムラ・セキュリティーズ・インク（BDO と野村グループのジョイント・ベンチャーであるフィリピンの証券ディーラー）にアサインされた当該アナリストが、BDO、NSL 及び BDO ノムラ・セキュリティーズ・インク間のアグリーメントに基づき、NSL にリサーチ・アシスタントのサービスを行っていることを示しています。
本資料は、(i)お客様自身のための情報であり、投資勧誘を目的としたものではなく、(ii)証券の売却の申込みあるいは証券購入の勧誘が認められていな
い地域における当該行為を意図しておらず、かつ(iii)野村グループに関するディスクロージャー以外は、信頼できると判断されるが野村グループによる独自の確認は行っていない情報源に基づいております。
野村グループに関するディスクロージャー以外は、野村グループは、本資料の正確性、完全性、信頼性、適切性、特定の目的に対する適性、譲渡可能性を表明あるいは保証いたしません。また、本資料および関連データの利用の結果として行われた行為（あるいは行わないという判断）に対する責任を負いません。これにより、野村グループによる全ての保証とその他の言質は許容可能な最大の範囲まで免除されます。野村グループは本情報の利用、誤用
あるいは配布に対して一切の責任を負いません。
本資料中の意見または推定値は本資料に記載されている発行日におけるものであり、本資料中の意見および推定値を含め、情報は予告なく変わることがあります。野村グループは本資料を更新する義務を負いません。本資料中の論評または見解は執筆者のものであり、野村グループ内の他の関係者の見解と一致しない場合があります。お客様は本資料中の助言または推奨が各自の個別の状況に適しているかどうかを検討する必要があります。また、必要に応じて、税務を含め、専門家の助言を仰ぐことをお勧めいたします。野村グループは税務に関する助言を提供しておりません。
野村グループ、その執行役、取締役、従業員は、関連法令、規則で認められている範囲内で、本資料中で言及している発行体の証券、商品、金融商品、
またはそれらから派生したオプションやその他のデリバティブ商品、および証券について、自己勘定、委託、その他の形態による取引、買持ち、売持ち、あるいは売買を行う場合があります。また、野村グループ会社は発行体の金融商品の（英国の適用される規則の意味する範囲での）マーケットメーカーある
いはリクイディティ・プロバイダーを務める場合があります。マーケットメーカー活動が米国あるいはその他の地域における諸法令および諸規則に明記された定義に従って行われる場合、発行体の開示資料においてその旨が別途開示されます。
本資料はスタンダード・アンド・プアーズなどの格付け機関による信用格付けを含め、第三者から得た情報を含む場合があります。当該第三者の書面による事前の許可がない限り、第三者が関わる内容の複製および配布は形態の如何に関わらず禁止されております。第三者である情報提供者は格付けを含め、いずれの情報の正確性、完全性、適時性あるいは利用可能性を保証しておらず、原因が何であれ、(不注意あるいは他の理由による)誤りあるいは削除、または当該内容の利用に起因する結果に対する一切の責任を負いません。第三者である情報提供者は、譲渡可能性あるいは特定の目的または利用への適性の保証を含め（ただしこれに限定されない）、明示的あるいは暗黙の保証を行っていません。第三者である情報提供者は格付けを含め、提供した情報の利用に関連する直接的、間接的、偶発的、懲罰的、補償的、罰則的、特別あるいは派生的な損害、費用、経費、弁護料、損失コスト、費用（損失収入または利益、機会コストを含む）に対する責任を負いません。信用格付けは意見の表明であり、事実または証券の購入、保有、売却の推奨を表明するものではありません。格付けは証券の適合性あるいは投資目的に対する証券の適合性を扱うものではなく、投資に関する助言として利用することはお控えください。
本資料中に含まれる MSCI から得た情報は MSCI Inc.(「MSCI」)の独占的財産です。MSCI による事前の書面での許可がない限り、当該情報および他のMSCI の知的財産の複製、再配布あるいは指数などのいかなる金融商品の作成における利用は認められません。当該情報は現状の形で提供されています。利用者は当該情報の利用に関わるすべてのリスクを負います。これにより、MSCI、その関連会社または当該情報の計算あるいは編集に関与ある
いは関係する第三者は当該情報のすべての部分について、独創性、正確性、完全性、譲渡可能性、特定の目的に対する適性に関する保証を明確に放棄いたします。前述の内容に限定することなく、MSCI、その関連会社、または当該情報の計算あるいは編集に関与あるいは関係する第三者はいかなる種類の損失に対する責任をいかなる場合にも一切負いません。MSCI および MSCI 指数は MSCI およびその関連会社のサービス商標です。

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2017 年 1 月 18 日

Russell/Nomura 日本株インデックスの知的財産権およびその他一切の権利は野村證券株式会社および Frank Russell Company に帰属します。なお、野村證券株式会社および Frank Russell Company は、当インデックスの正確性、完全性、信頼性、有用性、市場性、商品性および適合性を保証するものではなく、インデックスの利用者およびその関連会社が当インデックスを用いて行う事業活動･サービスに関し一切責任を負いません。
本資料は投資家のお客様にとって投資判断を下す際の諸要素のうちの一つにすぎないとお考え下さい。また、本資料は、直接・間接を問わず、投資判断に伴う全てのリスクについて検証あるいは提示しているのではないことをご了解ください。野村グループは、ファンダメンタル分析、定量分析等、異なるタイ
プの数々のリサーチ商品を提供しております。また、時間軸の捉え方や分析方法の違い等の理由により、リサーチのタイプによって推奨が異なる場合があります。野村グループは野村グループのポータル・サイト上へのリサーチ商品の掲載および/あるいはお客様への直接的な配布を含め、様々な方法によってリサーチ商品を発表しております。調査部門が個々のお客様の要望に応じて提供する商品およびサービスはお客様の属性によって異なる場合があります。
当レポートに記載されている数値は過去のパフォーマンスあるいは過去のパフォーマンスに基づくシミュレーションに言及したものである場合があり、将来のパフォーマンスを示唆するものとして信頼できるものではありません。情報に将来のパフォーマンスに関する示唆が含まれている場合、係る予想は将来のパフォーマンスを示唆するものとして必ずしも信頼できるものではありません。また、シミュレーションはモデルと想定の簡略化に基づいて行われており、想定が過度に簡略化され、将来のリターン分布を反映していない場合があります。
特定の証券は、その価値または価格、あるいはそこから得られる収益に悪影響を及ぼし得る為替相場変動の影響を受ける場合があります。
金融市場関連のリサーチについて：アナリストによるトレード推奨については、以下の 2 通りに分類されます；戦術的（tactical）トレード推奨は、向こう 3 ヶ
月程度の見通しに基づいています；戦略的（strategic）トレード推奨は、向こう 6 ヶ月から 12 ヶ月の見通しに基づいています。これら推奨トレードについては、
経済・市場環境の変化に応じて、適宜見直しの対象となります。また、ストップ・ロスが明記されたトレードについては、その水準を超えた時点で推奨の対象から自動的に外れます。トレード推奨に明記される金利水準や証券のプライスについては、リサーチ・レポートの発行に際してアナリストから提出された時点の、ブルームバーグ、ロイター、野村のいずれかによる気配値であり、その時点で、実際に取引が可能な水準であるとは限りません。
本資料に記載された証券は米国の 1933 年証券法に基づく登録が行われていない場合があります。係る場合、1933 年証券法に基づく登録が行われる、
あるいは当該登録義務が免除されていない限り、米国内で、または米国人を対象とする購入申込みあるいは売却はできません。準拠法が他の方法を認めていない限り、いかなる取引もお客様の地域にある野村の関連会社を通じて行う必要があります。
本資料は、NIplc により英国および欧州経済領域内において投資リサーチとして配布することを認められたものです。NIplc は、英国のプルーデンス規制
機構によって認可され、英国の金融行為監督機構とプルーデンス規制機構の規制を受けています。NIplc はロンドン証券取引所会員です。本資料は、英国の適用される規則の意味する範囲での個人的な推奨を成すものではなく、あるいは個々の投資家の特定の投資目的、財務状況、ニーズを勘案したものではありません。本資料は、英国の適用される規則の目的のために「適格カウンターパーティ」あるいは「専門的顧客」である投資家のみを対象にしたもので、したがって、当該目的のために「個人顧客」である者への再配布は認められておりません。本資料は、香港証券先物委員会の監督下にある
NIHK によって、香港での配布が認められたものです。本資料は、オーストラリアで ASIC の監督下にある NAL によってオーストラリアでの配布が認められたものです。また、本資料は NSM によってマレーシアでの配布が認められています。シンガポールにおいては、本資料は NSL により配布されました。
NSL は、証券先物法（第 289 条）で定義されるところの認定投資家、専門的投資家もしくは機関投資家ではない者に配布する場合、海外関連会社によって発行された証券、先物および為替に関わる本資料の内容について、法律上の責任を負います。シンガポールにて本資料の配布を受けたお客様は本資料から発生した、もしくは関連する事柄につきましては NSL にお問い合わせください。本資料は米国においては 1933 年証券法のレギュレーション S の条
項で禁止されていない限り、米国登録ブローカー・ディーラーである NSI により配布されます。NSI は 1934 年証券取引所法規則 15a-6 に従い、その内容に対する責任を負っております。本資料を作成した会社は、野村グループ内の関連会社が、顧客が入手可能な複製を作成することを許可しています。
野村サウジアラビア、NIplc、あるいは他の野村グループ関連会社はサウジアラビア王国（「サウジアラビア」）での（資本市場庁が定めるところの、）「オーソライズド・パーソンズ」、「エグゼンプト・パーソンズ」、または「インスティテューションズ」以外の者への本資料の配布、アラブ首長国連邦（「UAE」）においては、（ドバイ金融サービス機構が定めるところの、）「専門的顧客」以外の者への配布、また、カタール国の（カタール金融センター規制機構が定めるところの、）「マーケット・カウンターパーティー」、または「ビジネス・カスタマーズ」以外の者への配布を認めておりません。サウジアラビアおいては、「オーソライズド・パーソンズ」、「エグゼンプト・パーソンズ」、または「インスティテューションズ」以外の者、UAE の「専門的顧客」以外の者、あるいはカタールの「マーケット・カウンターパーティー」、または「ビジネス・カスタマーズ」以外の者を対象に本資料ならびにそのいかなる複製の作成、配信、配布を行うことは直接・間接を問わず、係る権限を持つ者以外が行うことはできません。本資料を受け取ることは、サウジアラビアに居住しないか、または「オーソライズド・パーソンズ」、「エグゼンプト・パーソンズ」、または「インスティテューションズ」であることを意味し、UAE においては「専門的顧客」、カタールにおいては「マーケット・カウンターパーティー」、または「ビジネス・カスタマーズ」であることの表明であり、この規定の順守に同意することを意味いたします。この規定に従わないと、サウジアラビア、UAE、あるいはカタールの法律に違反する行為となる場合があります。
台湾上場企業に関するレポートおよび台湾所属アナリスト作成のレポートについて：本資料は参考情報の提供だけを目的としています。お客様ご自身で投資リスクを独自に評価し、投資判断に単独で責任を負っていただく必要があります。本資料のいかなる部分についても、野村グループから事前に書面で承認を得ることなく、報道機関あるいはその他の誰であっても複製あるいは引用することを禁じます。「Operational Regulations Governing Securities
Firms Recommending Trades in Securities to Customer」及びまたはその他の台湾の法令・規則に基づき、お客様が本資料を関係者、関係会社およびその他の第三者を含む他者へ提供すること、あるいは本資料を用いて利益相反があるかもしれない活動に従事することを禁じます。NIHK 台湾支店が執行できない証券または商品に関する情報は、情報の提供だけを目的としたものであり、投資の推奨または勧誘を意図したものではありません。
本資料のいかなる部分についても、野村グループ会社から事前に書面で同意を得ることなく、(i)その形態あるいは方法の如何にかかわらず複製する、あるいは(ii)配布することを禁じます。本資料が、電子メール等によって電子的に配布された場合には、情報の傍受、変造、紛失、破壊、あるいは遅延もしくは不完全な状態での受信、またはウィルスへの感染の可能性があることから、安全あるいは誤りがない旨の保証は致しかねます。従いまして、送信者は電子的に送信したために発生する可能性のある本資料の内容の誤りあるいは欠落に対する責任を負いません。確認を必要とされる場合には、印刷された文書をご請求下さい。

日本で求められるディスクレイマー
レポート本文中の格付記号の前に※印のある格付けは、金融商品取引法に基づく信用格付業者以外の格付業者が付与した格付け（無登録格付け）です。
無登録格付けについては「無登録格付に関する説明書」https://www.nomura.co.jp/retail/bond/noregistered.html をご参照ください。
当社で取り扱う商品等へのご投資には、各商品等に所定の手数料等（国内株式取引の場合は約定代金に対して最大 1.404％（税込み）（20 万円以下の場合は、2,808 円（税込み））の売買手数料、投資信託の場合は銘柄ごとに設定された購入時手数料（換金時手数料）および運用管理費用（信託報酬）等

18

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2017 年 1 月 18 日の諸経費、等）をご負担いただく場合があります。また、各商品等には価格の変動等による損失が生じるおそれがあります。商品ごとに手数料等およびリスクは異なりますので、当該商品等の契約締結前交付書面、上場有価証券等書面、目論見書、等をよくお読みください。
国内株式（国内 REIT、国内 ETF、国内 ETN を含む）の売買取引には、約定代金に対し最大 1.404％（税込み）（20 万円以下の場合は 2,808 円（税込み））の売買手数料をいただきます。国内株式を相対取引（募集等を含む）によりご購入いただく場合は、購入対価のみお支払いいただきます。ただし、相対取引による売買においても、お客様との合意に基づき、別途手数料をいただくことがあります。国内株式は株価の変動により損失が生じるおそれがあります。
国内 REIT は運用する不動産の価格や収益力の変動により損失が生じるおそれがあります。国内 ETF は連動する指数等の変動により損失が生じるおそれがあります。
外国株式の売買取引には、売買金額（現地約定金額に現地手数料と税金等を買いの場合には加え、売りの場合には差し引いた額）に対し最大 1.026％（税込み）（売買代金が 75 万円以下の場合は最大 7,668 円（税込み））の国内売買手数料をいただきます。外国の金融商品市場での現地手数料や税金
等は国や地域により異なります。外国株式を相対取引（募集等を含む）によりご購入いただく場合は、購入対価のみお支払いいただきます。ただし、相対取引による売買においても、お客様との合意に基づき、別途手数料をいただくことがあります。外国株式は株価の変動および為替相場の変動等により損失が生じるおそれがあります。
信用取引には、売買手数料（約定代金に対し最大 1.404％（税込み）（20 万円以下の場合は 2,808 円（税込み）））、管理費および権利処理手数料をいただきます。加えて、買付の場合、買付代金に対する金利を、売付けの場合、売付け株券等に対する貸株料および品貸料をいただきます。委託保証金は、売買代金の 30％以上で、かつ 30 万円以上の額が必要です。信用取引では、委託保証金の約 3.3 倍までのお取引を行うことができるため、株価の変動により委託保証金の額を上回る損失が生じるおそれがあります。詳しくは、上場有価証券等書面、契約締結前交付書面、等をよくお読みください。
ＣＢの売買取引には、約定代金に対し最大 1.08％（税込み）（4,320 円に満たない場合は 4,320 円（税込み））の売買手数料をいただきます。ＣＢを相対取引（募集等を含む）によりご購入いただく場合は、購入対価のみお支払いいただきます。ただし、相対取引による売買においても、お客様との合意に基づ
き、別途手数料をいただくことがあります。ＣＢは転換もしくは新株予約権の行使対象株式の価格下落や金利変動等によるＣＢ価格の下落により損失が生じるおそれがあります。加えて、外貨建てＣＢは、為替相場の変動等により損失が生じるおそれがあります。
債券を募集・売出し等その他、当社との相対取引によってご購入いただく場合は、購入対価のみお支払いいただきます。債券の価格は市場の金利水準の変化に対応して変動しますので、損失が生じるおそれがあります。また、発行者の経営・財務状況の変化及びそれらに関する外部評価の変化等により、投資元本を割り込むことがあります。加えて、外貨建て債券は、為替相場の変動等により損失が生じるおそれがあります。
個人向け国債を募集によりご購入いただく場合は、購入対価のみお支払いいただきます。個人向け国債は発行から 1 年間、原則として中途換金はできません。個人向け国債を中途換金する際、原則として次の算式によって算出される中途換金調整額が、売却される額面金額に経過利子を加えた金額より差し引かれます。（変動 10 年：直前 2 回分の各利子（税引前）相当額×0.79685、固定 5 年、固定 3 年： 2 回分の各利子（税引前）相当額×0.79685）
物価連動国債を募集・売出等その他、当社との相対取引によって購入する場合は、購入対価のみをいただきます。当該商品の価格は市場の金利水準及び全国消費者物価指数の変化に対応して変動しますので、損失が生じるおそれがあります。想定元金額は、全国消費者物価指数の発行時からの変化
率に応じて増減します。利金額は、各利払時の想定元金額に表面利率を乗じて算出します。償還額は、償還時点での想定元金額となりますが、平成 35
年度以降に償還するもの（第 17 回債以降）については、額面金額を下回りません。
投資信託のお申込み（一部の投資信託はご換金）にあたっては、お申込み金額に対して最大 5.4％（税込み）の購入時手数料（換金時手数料）をいただきます。また、換金時に直接ご負担いただく費用として、換金時の基準価額に対して最大 2.0％の信託財産留保額をご負担いただく場合があります。投資信託の保有期間中に間接的にご負担いただく費用として、国内投資信託の場合には、信託財産の純資産総額に対する運用管理費用（信託報酬）（最大5.4％（税込み・年率））のほか、運用成績に応じた成功報酬をご負担いただく場合があります。また、その他の費用を間接的にご負担いただく場合があります。外国投資信託の場合も同様に、運用会社報酬等の名目で、保有期間中に間接的にご負担いただく費用があります。
投資信託は、主に国内外の株式や公社債等の値動きのある証券を投資対象とするため、当該資産の市場における取引価格の変動や為替の変動等により基準価額が変動します。従って損失が生じるおそれがあります。投資信託は、個別の投資信託ごとに、ご負担いただく手数料等の費用やリスクの内容や性質が異なります。また、上記記載の手数料等の費用の最大値は今後変更される場合がありますので、ご投資にあたっては目論見書や契約締結前交付書面をよくお読みください。
金利スワップ取引、及びドル円ベーシス・スワップ取引（以下、金利スワップ取引等）にあたっては、所定の支払日における所定の「支払金額」のみお受払
いいただきます。金利スワップ取引等には担保を差入れていただく場合があり、取引額は担保の額を超える場合があります。担保の額は、個別取引により異なりますので、担保の額及び取引の額の担保に対する比率を事前に示すことはできません。金利スワップ取引等は金利、通貨等の金融市場における相場その他の指標にかかる変動により、損失が生じるおそれがあります。また、上記の金融市場における相場変動により生じる損失が差入れていただ
いた担保の額を上回る場合があります。また追加で担保を差入れていただく必要が生じる場合があります。お客様と当社で締結する金利スワップ取引等と「支払金利」（又は「受取金利」）以外の条件を同一とする反対取引を行った場合、当該金利スワップ取引等の「支払金利」（又は「受取金利」）と、当該反対取引の「受取金利」（又は「支払金利」）とには差があります。商品毎にリスクは異なりますので、契約締結前交付書面やお客様向け資料をよくお読みください。
クレジット・デフォルト・スワップ（CDS）取引を当社と相対でお取引いただく場合は手数料をいただきません。CDS 取引を行なうにあたっては、弊社との間で合意した保証金等を担保として差し入れ又は預託していただく場合があり、取引額は保証金等の額を超える場合があります。保証金等の額は信用度に応じて相対で決定されるため、当該保証金等の額、及び、取引額の当該保証金等の額に対する比率をあらかじめ表示することはできません。CDS 取
引は参照組織の一部又は全部の信用状況の変化や、あるいは市場金利の変化によって市場価値が変動し、当該保証金等の額を超えて損失が生じるおそれがあります。信用事由が発生した場合にスワップの買い手が受取る金額は、信用事由が発生するまでに支払う金額の総額を下回る場合があります。
また、スワップの売り手が信用事由が発生した際に支払う金額は、信用事由が発生するまでに受取った金額の総額を上回る可能性があります。他の条件が同じ場合に、スワップの売りの場合に受取る金額と買いの場合に支払う金額には差があります。 CDS 取引は、原則として、金融商品取引業者や、あるいは適格機関投資家等の専門的な知識を有するお客様に限定してお取り扱いしています。
有価証券や金銭のお預かりについては料金をいただきません。証券保管振替機構を通じて他の証券会社へ株式等を移管する場合には、数量に応じて、移管する銘柄ごとに 10,800 円（税込み）を上限額として移管手数料をいただきます。

野村證券株式会社
金融商品取引業者 関東財務局長(金商) 第 142 号
加入協会/日本証券業協会、一般社団法人 日本投資顧問業協会、一般社団法人 金融先物取引業協会、一般社団法人 第二種金融商品取引業協会
野村グループは法令順守に関する方針および手続き（利益相反、チャイニーズ・ウォール、守秘義務に関する方針を含むがそれに限定されない）やチャイ
ニーズ・ウォールの維持・管理、社員教育を通じてリサーチ資料の作成に関わる相反を管理しています。

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Nomura | 野村 AI ビジネス 70

2017 年 1 月 18 日

本資料で推奨されたトレードについて、その構築に用いられた手法や数理・解析モデルに関する追加情報が必要な場合は、表紙に記載されたアナリストにお問い合わせください。ディスクロージャー情報については下記のサイトをご参照ください。
http://go.nomuranow.com/research/globalresearchportal/pages/disclosures/disclosures.aspx
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