ポイント1：オルタナティブデータの特徴を理解する

　フランシス氏はオルタナティブデータの定義を「新しいデータセット」だと説明する。オルタナティブデータの対義語として挙げられるのが、「トラディショナルデータ」だ。具体的には政府が公開した統計や、企業のESG（環境・社会・ガバナンス）情報、POSデータなどを指す。

　ただし、フランシス氏は「こうしたデータも数年前までは、新しいデータだと言われていた。だから、オルタナティブデータとは、『データのサイクル』で誕生する新しいデータセットだと考えてほしい」と説明する。

　近年、オルタナティブデータが活用されるようになった理由は、コンピュータ性能の向上による部分が大きい。さまざまなAIやML（機械学習）の登場により、多様なデータでも迅速に分析できるようになった。

　以前であれば、複数のデータセットを分析するには、一定以上のコンピュータリソースと複雑なアルゴリズムが必要だった。しかし、現在はクラウドの普及で、ハイパフォーマンスなコンピュータリソースや分析ツールを安価に利用できる環境が整っている。

　これによりユーザーは複数のデータを組合せ、目的に応じた分析で、データを価値ある情報（インテリジェンス）に昇華させられるようになった。

　では、なぜ、今、オルタナティブデータが注目されているのか。その理由は、「トラディショナルデータでは見えなかったものが見えてくるためだ」とフランシス氏は説明する。

　現在、オルタナティブデータはヘッジファンドや投資銀行をはじめ、主にファンドマネージャーなどが投資の目的で利用している。投資行動に必要な情報や洞察を素早く得るために、オルタナティブデータから投資判断に必要な“材料”を見付けようとしているのである。

　具体的に考えてみよう。以前は衛星データを使わないと把握できなかった地政学的な知見は、特定のオルタナティブデータを分析することで詳らかになる。

　たとえば、アプリ利用情報（アプリインテリジェンス）プロバイダーである米Apptopia（アプトピア）のデータからは、「どの地域」で、「どのアプリ」が「どのくらい」ダウンロードされているのかを把握できる。こうしたデータを他のデータと掛け合わせて分析すれば、特定地域のトレンドが短期間で判明するというわけだ。

　今後、IoTデバイスが普及し、多様なデータが収集できるようになれば、オルタナティブデータの“幅”も広がる。新しいデータの種類と数が増加すれば、より顧客が必要とするデータセットの提供も可能になる。

　ただし、フランシス氏は「現在のオルタナティブデータもESG情報やPOSデータのように、時間が経てばトラディショナルデータになる。それが『データのサイクル』だ」と指摘する。

ポイント2：オルタナティブデータの価値を見極める

　次に「オルタナティブデータの価値」について考えてみたい。企業は何を基準にオルタナティブデータの価値を見極めるべきなのか。フランシス氏は、「オルタナティブデータの価値は、それが顧客にとって必要かどうかで決まる」と語る。

　実は、ブルームバーグも20種類を超えるオルタナティブデータを提供している。具体的には金属在庫量に関する洞察、株式ブロガーのセンチメント、医薬品の承認、一般消費者の回遊行動や駐車場の混雑状況、建設認可、地政学リスク、アプリ活用状況といったデータセットだ。

　さらに2019年2月には、同社のWebサイト「ブルームバーグ・エンタープライズ・アクセス・ポイント」から、オルタナティブデータ・プラバイダーであるThasos、Apptopia、TipRanks、PredictWallStreet、RSMetrics、Orbital Insight、OWL Analytics、Predata、Evaluate、280First、Symphony Pharmaなどが提供するデータに簡単にアクセスできる仕組みを構築した。


　ブルームバーグでは「クライアントが必要になるオルタナティブデータはすべて提供する」というスタンスだ。フランシス氏は、「我々は32年間に渡るデータ収集実績がある。たとえば、企業のリファレンスデータなどは、データフィールドの中で相関関係が把握できるよう、メタデータなどのインテリジェンスを追加して提供している。データ提供の方法も、オルタナティブデータを選択する際の判断材料の1つになるだろう」と説明する。

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