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ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントとは
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テクノロジーの進化が、
革新的な投資戦略を可能にした。
■ 投資信託説明書（交付目論見書）のご請求・お申込みは
販 売 用 資 料
追加型投信／内外／株式
Aコース（為替ヘッジあり）／Bコース（為替ヘッジなし）
（愛称：AI ブレイン）
お申込みの際は、必ず「投資信託説明書（交付目論見書）」をご覧ください。「投資信託説明書（交付目論見書）」は販売会社までご請求ください。
■本資料はゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント株式会社（以下「当社」といいます。）が作成した販売用資料です。投資信託の取得の申込みにあたっては、販売会社より「投資信託説明書（交付目論見書）」をお渡しいたしますので、必ずその内容をご確認のうえ、ご自身でご判断ください。■本ファンドは値動きのある有価証券等（外国証券には為替リスクもあります。）に投資しますので、基準価額は変動します。したがって、元金が保証されているものではありません。■本資料は、当社が信頼できると判断した情報等に基づいて作成されていますが、当社がその正確性・完全性を保証するものではありません。■投資信託は預金保険機構または保険契約者保護機構の保護の対象ではありません。■銀行等の登録金融機関でご購入いただく投資信託は、投資者保護基金の支払対象ではありません。■投資信託は、金融機関の預金と異なり、元金および利息の保証はありません。■投資した資産の価値の減少を含むリスクは、投資信託をご購入のお客様が負うことになります。
GS グローバル・ビッグデータ投資戦略
2019.3
■ 投資信託説明書（交付目論見書）のご請求・お申込みは
※AI（人工知能）技術は、本ファンドの運用の一部の手法として用いているものです。
1988年の設立以来、世界有数の資産運用会社として、世界の機関投資家、政府系機関、個人投資家から約148兆円＊の資産を受託。
約150年の歴史を有するゴールドマン・サックス・グループのノウハウと世界を結ぶグローバル・ネットワークを活用し、お客様のニーズに対応したサービスを提供。
世界約30拠点のグローバルな運用体制とリサーチ力。
＊2018年12月末現在
商 号 等 SMBC日興証券株式会社 金融商品取引業者 関東財務局長（金商）第2251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
GS グロー バ ル・ビッグデ ータ投 資 戦 略
テ クノロ ジ ー の 進 化 が 、革 新 的 な 投 資 戦 略 を 可 能 にした。
ゴールドマン・サックスが 導 き 出し た 革 新 的 投 資 戦 略
今や、ビッグデータを有効活用できない企業は
競争力を失うとも言われる時代。
そして無数のデータの中から、有益な答えを導き出す上で、
ヒトの処理能力を超えた AI ( 人工知能 ) は、急速にその重要性が高まっている。
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントは、
長い年月をかけて開発してきた独自の運用モデルに
AI による分析を導入することで、
あふれる情報の中から投資への示唆を見出し、
ポートフォリオ構築に役立てる。
テクノロジーの進化がもたらす高い分析力を、投資戦略に生かす。
革新は、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントから起こる。
※「AI ブレイン」とは、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの運用者がAI技術を使ってビッグデータの効果的な分析を可能にし、本ファンドの運用に用いている計量モデルを改良・改善していくことをコンセプトとして表現した言葉です。詳細は１3ページの「計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
AI ブレイン［ ］
GS グロー バ ル・ビッグデ ータ投 資 戦 略
テ クノロ ジ ー の 進 化 が 、革 新 的 な 投 資 戦 略 を 可 能 にした。
ゴールドマン・サックスが 導 き 出し た 革 新 的 投 資 戦 略
今や、ビッグデータを有効活用できない企業は
競争力を失うとも言われる時代。
そして無数のデータの中から、有益な答えを導き出す上で、
ヒトの処理能力を超えた AI ( 人工知能 ) は、急速にその重要性が高まっている。
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントは、
長い年月をかけて開発してきた独自の運用モデルに
AI による分析を導入することで、
あふれる情報の中から投資への示唆を見出し、
ポートフォリオ構築に役立てる。
テクノロジーの進化がもたらす高い分析力を、投資戦略に生かす。
革新は、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントから起こる。
※「AI ブレイン」とは、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの運用者がAI技術を使ってビッグデータの効果的な分析を可能にし、本ファンドの運用に用いている計量モデルを改良・改善していくことをコンセプトとして表現した言葉です。詳細は１3ページの「計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
AI ブレイン［ ］
ビッグデータや AI （人 工 知 能 ）など、最先端のテクノロジーを活用することで、投資戦略は今、新たな時代を迎えます。
投 資判 断
伝統的な運用者は財務情報や市場データといった公開情報に加えて、経営者への取材や工場見学
などの付加情報を活用し、長きにわたり磨き上げた経験に基づき投資判断を行います。ただし、ヒト
が分析できる情報量には限界があり、分析対象を限定せざるを得ないというハードル があります。伝統的な投資戦略
リサーチ・レポート
企業訪問 株 価
経済指標
財 務データ 経営者への取材
ビッグデータ解析で変わる、次世代の投資戦略。
情報の収 集
投 資 に 活 用 す る 情 報 源
運 用 者 による分析
調 査企業訪問
上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。上記の「投資に活用する情報源」は、あくまで一例に過ぎません。
ニュース記 事
決算説明会議事録
ウェブ・アクセス動向
AIによる分析を運用モデルに導入することで、投資判断に活用するデータの種類や量が格段に増大し、より幅広い投資機会を迅速に追求することが可能となりました。
本ファンドの投資戦略
リサーチ・レポート
上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。上記の「投資に活用する情報源」は、あくまで一例に過ぎません。
※13ページの「計量モデルにおけるビッグデータやA I（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
ヒトでは 困 難 な 膨 大 な 量 の情 報 処 理 が 可 能 に AIによる分析を導入した運用モデル
本ファンドの投資戦略を支える3つのポイント
AI（人工知能）の進化により、ヒトでは処理することのできない膨大な量のビッグデータから、有益な投資判断を一瞬にして導き出すことが可能になりました。
研 究 開 発
1Point 膨大かつ質の高い情報
BIG DATA
高度な分析力
の活用
2Point
AI
優れた情報収集力3Point
24 HOURS
投 資 に 活 用 す る 情 報 源
衛星写真
情報の収集
処理・分析
3
4
ビッグデータや AI （人 工 知 能 ）など、最先端のテクノロジーを活用することで、投資戦略は今、新たな時代を迎えます。
投 資判 断
伝統的な運用者は財務情報や市場データといった公開情報に加えて、経営者への取材や工場見学
などの付加情報を活用し、長きにわたり磨き上げた経験に基づき投資判断を行います。ただし、ヒト
が分析できる情報量には限界があり、分析対象を限定せざるを得ないというハードル があります。伝統的な投資戦略
リサーチ・レポート
企業訪問 株 価
経済指標
財 務データ 経営者への取材
ビッグデータ解析で変わる、次世代の投資戦略。
情報の収 集
投 資 に 活 用 す る 情 報 源
運 用 者 による分析
調 査企業訪問
上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。上記の「投資に活用する情報源」は、あくまで一例に過ぎません。
ニュース記 事
決算説明会議事録
ウェブ・アクセス動向
AIによる分析を運用モデルに導入することで、投資判断に活用するデータの種類や量が格段に増大し、より幅広い投資機会を迅速に追求することが可能となりました。
本ファンドの投資戦略
リサーチ・レポート
上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。上記の「投資に活用する情報源」は、あくまで一例に過ぎません。
※13ページの「計量モデルにおけるビッグデータやA I（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
ヒトでは 困 難 な 膨 大 な 量 の情 報 処 理 が 可 能 に AIによる分析を導入した運用モデル
本ファンドの投資戦略を支える3つのポイント
AI（人工知能）の進化により、ヒトでは処理することのできない膨大な量のビッグデータから、有益な投資判断を一瞬にして導き出すことが可能になりました。
研 究 開 発
1Point 膨大かつ質の高い情報
BIG DATA
高度な分析力
の活用
2Point
AI
優れた情報収集力3Point
24 HOURS
投 資 に 活 用 す る 情 報 源
衛星写真
情報の収集
処理・分析
3
4
衛星写真までも有益な情報に。
現在、生成されるビッグデータは、コンピュータが処理しやすい数値データだけではなく、文章や画像など多様なデータが多くを占めるようになっており、Volume( 量 )、Velocity( 速度 )、Variety( 種類 ) の３次元的に拡張しています。
飛躍的に拡大し、増え続けるビッグデータ。
現在、インターネット上で生成されるビッグデータは、コンピューターが処理しやすい数値データ（構造化データ）だけではなく、文章や画像、音声など特定の構造定義を持たないデータ（非構造化データ）がほとんどを占めています。
AI の飛躍的な進化により、これまでのテクノロジーでは 解 析が難しかった非構造化データを、投資戦略に活用できる時代になりました。
□ 小売店舗の駐車場の衛星写真（米国）
上記はビッグデータやAIについて理解を深めるための一般的な情報提供を目的としており、本ファンドの運用を説明したものではありません。
《 ビッグデータの活用の広がり 》
ビッグデータは「3つのV」で3次元的に拡張
定点観測された駐車場の車の数の変化を追うことで、小売業者の売上高の変化を推測
多様なデータ例
上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的としたものであり、上記の写真はイメージです。
衛星写真
5
6
2000年 2010年 2020年（予測） 出所：総務省「情報通信白書」平成27年版1ゼタバイト＝1012ギガバイト
ニュース
財務データ
ウェブサイト
ソーシャル・メディア
電子メール
位置情報衛星写真
経済指標リサーチ・レポート
１分間で作り出される大量のデータ日々生成される多様なデータ
出所：ドーモ社の記事（2018年6月5日現在）を基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成
急速に増加するデジタルデータ
Variety（種類）Variety（種類）
Velocity（速度）Velocity（速度）
Volume（量）Volume（量）
ビッグデータ
44
0.9880.006ゼタバイト ゼタバイト
ゼタバイト
約 388 万回
グーグル検索数
47万3,400回
ツイート投稿回数
約4万9,000枚
インスタグラムへの投稿写真数
約 433 万本
ユーチューブの動画視聴本数
▼
衛星写真までも有益な情報に。
現在、生成されるビッグデータは、コンピュータが処理しやすい数値データだけではなく、文章や画像など多様なデータが多くを占めるようになっており、Volume( 量 )、Velocity( 速度 )、Variety( 種類 ) の３次元的に拡張しています。
飛躍的に拡大し、増え続けるビッグデータ。
現在、インターネット上で生成されるビッグデータは、コンピューターが処理しやすい数値データ（構造化データ）だけではなく、文章や画像、音声など特定の構造定義を持たないデータ（非構造化データ）がほとんどを占めています。
AI の飛躍的な進化により、これまでのテクノロジーでは 解 析が難しかった非構造化データを、投資戦略に活用できる時代になりました。
□ 小売店舗の駐車場の衛星写真（米国）
上記はビッグデータやAIについて理解を深めるための一般的な情報提供を目的としており、本ファンドの運用を説明したものではありません。
《 ビッグデータの活用の広がり 》
ビッグデータは「3つのV」で3次元的に拡張
定点観測された駐車場の車の数の変化を追うことで、小売業者の売上高の変化を推測
多様なデータ例
上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的としたものであり、上記の写真はイメージです。
衛星写真
5
6
2000年 2010年 2020年（予測） 出所：総務省「情報通信白書」平成27年版1ゼタバイト＝1012ギガバイト
ニュース
財務データ
ウェブサイト
ソーシャル・メディア
電子メール
位置情報衛星写真
経済指標リサーチ・レポート
１分間で作り出される大量のデータ日々生成される多様なデータ
出所：ドーモ社の記事（2018年6月5日現在）を基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成
急速に増加するデジタルデータ
Variety（種類）Variety（種類）
Velocity（速度）Velocity（速度）
Volume（量）Volume（量）
ビッグデータ
44
0.9880.006ゼタバイト ゼタバイト
ゼタバイト
約 388 万回
グーグル検索数
47万3,400回
ツイート投稿回数
約4万9,000枚
インスタグラムへの投稿写真数
約 433 万本
ユーチューブの動画視聴本数
▼
2018年12月末現在 上記は「 計量投資戦略グループ」全体に関するデータです。
爆発的に増加するビッグデータから、有効な投資判断を導き出すことは容易ではありません。信頼性の高いビッグデータを選別し、高度な分析力を持つAIを開発、
迅速にポートフォリオに反映させるプラットフォームを構築することで、はじめてそれが実現されます。
ビッグデータが 資産運用の優位性に。
日々ビッグデータ/AIを活用した評価基準を研究・開発・改良し、モデルに随時導入
米 国 株 式 で 計 量 株 式 戦 略 を 開 始
GTAA（グローバル・タクティカル・アセット・
アロケーション）戦 略 を 開 始
先進国株式の運用開始
新興国株式の運用開始
ビッグデータ ／ A I を活用した評価基準を運用モデルに導入開始
新しい時代の幕開け
年1989
年1996
年1995
年2006年
現 在
2008
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント「計量投資戦略グループ」とは
16の平均投資経験を持つ
年 170のプロフェッショナルが
名 16の資産を運用する組織
兆円約約約
約３０年の歴史を誇る、運用モデルに携 わる専 門 集 団。歴史あるゴールドマン・サックス・
アセット・マネジメントの計量株式戦略
充実した運用体制
ビッグデータ 資産運用やファイナンスの分析力
約30年の歴史を持つ計量株式投資戦略の運用モデルに2008年頃ビッグデータやAIを導入
10年以上の歳月をかけて、ビッグデータやAIの研究開発を続け、運用モデルを拡充・改良
□
□
株式アルファマクロ・アルファ
チーム新しい投資アイデアの発掘や、
モデルの研究開発を行うポートフォリオ・マネジャー
32名
ストラテジスト計量アプローチや、アルゴリズムの開発、
株式アルファチームが利用する運用インフラの開発支援を行う、数理分析のプロフェッショナルズ
17名
情報技術（IT）運用を行う上で欠かせない
システムの構築やメンテナンスを行うシステム・エンジニアや
プログラマー
39名
77名その他戦略など
高度なIT 専門家と資産運用ノウハウの両輪が、“ヒト”では困難なビッグデータ解析を用いた革新的な投資戦略を可能にする
データ・サイエンティストなど多くのIT専門家を擁する運用体制と高度なデータ処理能力
機械学習や自然言語処理などAIを活用した分析技術の研究開発
□
□
処理能力 分析力
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
1,474 億米ドル、1米ドル＝111.00 円
2 つの分野の能力を兼ね備えた
※13ページの「計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
IT 資産運用
7
8
2018年12月末現在 上記は「 計量投資戦略グループ」全体に関するデータです。
爆発的に増加するビッグデータから、有効な投資判断を導き出すことは容易ではありません。信頼性の高いビッグデータを選別し、高度な分析力を持つAIを開発、
迅速にポートフォリオに反映させるプラットフォームを構築することで、はじめてそれが実現されます。
ビッグデータが 資産運用の優位性に。
日々ビッグデータ/AIを活用した評価基準を研究・開発・改良し、モデルに随時導入
米 国 株 式 で 計 量 株 式 戦 略 を 開 始
GTAA（グローバル・タクティカル・アセット・
アロケーション）戦 略 を 開 始
先進国株式の運用開始
新興国株式の運用開始
ビッグデータ ／ A I を活用した評価基準を運用モデルに導入開始
新しい時代の幕開け
年1989
年1996
年1995
年2006年
現 在
2008
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント「計量投資戦略グループ」とは
16の平均投資経験を持つ
年 170のプロフェッショナルが
名 16の資産を運用する組織
兆円約約約
約３０年の歴史を誇る、運用モデルに携 わる専 門 集 団。歴史あるゴールドマン・サックス・
アセット・マネジメントの計量株式戦略
充実した運用体制
ビッグデータ 資産運用やファイナンスの分析力
約30年の歴史を持つ計量株式投資戦略の運用モデルに2008年頃ビッグデータやAIを導入
10年以上の歳月をかけて、ビッグデータやAIの研究開発を続け、運用モデルを拡充・改良
□
□
株式アルファマクロ・アルファ
チーム新しい投資アイデアの発掘や、
モデルの研究開発を行うポートフォリオ・マネジャー
32名
ストラテジスト計量アプローチや、アルゴリズムの開発、
株式アルファチームが利用する運用インフラの開発支援を行う、数理分析のプロフェッショナルズ
17名
情報技術（IT）運用を行う上で欠かせない
システムの構築やメンテナンスを行うシステム・エンジニアや
プログラマー
39名
77名その他戦略など
高度なIT 専門家と資産運用ノウハウの両輪が、“ヒト”では困難なビッグデータ解析を用いた革新的な投資戦略を可能にする
データ・サイエンティストなど多くのIT専門家を擁する運用体制と高度なデータ処理能力
機械学習や自然言語処理などAIを活用した分析技術の研究開発
□
□
処理能力 分析力
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
1,474 億米ドル、1米ドル＝111.00 円
2 つの分野の能力を兼ね備えた
※13ページの「計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
IT 資産運用
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8
1 リサーチ・レポート分析 ＡＩの自然言語処理技術を利用し、リサーチ・レポートの文章の変化からアナリストの意図を読み取り、将来のレーティング変更を先取りします。
!文章 の 意 図 を 見 抜く自ら学習し構築したアルゴリズム（判定ルール）に基づき、レーティングには表れないアナリスト（筆者）の考えの微妙な変化をキャッチ。
アナリストの意図を予測しいち早くポジティブ評価に転換。アナリストが買い推奨に転じる前に株価上昇の恩恵を享受。
中立
中立
中立
ポジティブ ポジティブ
買い
〇〇証券リサーチ・レポート
酒類メーカー A
Research report 20XX X.X Vol.1
レーティング：中立 目標株価：15.5 ポンド
増益
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯やや減速◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯持続困難◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯上振れ余地◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯増益◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
〇〇証券リサーチ・レポート
酒類メーカー A
Research report 20XX X.X Vol.2
レーティング：中立 目標株価：15.5 ポンド
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯コンセンサスを下回る◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯力強い成長◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯利益率の拡大◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯底堅い◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
〇〇証券リサーチ・レポート
酒類メーカー A
Research report 20XX X.X Vol.3
レーティング：買い 目標株価：18.5 ポンド
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯堅調な決算◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯売上の加速◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯改善◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯目標株価の上方修正◯◯◯◯◯◯◯
20XX/8/1 20XX/8/15 20XX/8/29 20XX/9/12 20XX/9/26 20XX/10/10
出所：ブルームバーグ、 ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 上記は例示をもって理解を深めていただくことを目的としたものです。上記のような運用が実現できることを保証するものではありません。※13ページの「 計 量モデルにおけるビッグデータやA I（ 人 工 知 能 ）の活 用について」もあわせてご 覧ください 。
-4% -2% 0% 2% 4% 6% 8%
10%
＊機械学習 とは、データから反復的に学習することで潜在するパターンを発見し、それを新たなデータにあてはめることで判断や将来の予測を行う技術。
AIの高度な分析力を投資戦略へ応用。
ある企業の累積株価収益率
レポートのレーティング
AI による評価
やや減速
レーティング：中立
目標株価：15.5 ポンド
持続困難
上振れ余地
レーティング：中立
目標株価：15.5 ポンド
コンセンサスを下回る
底堅い
利益率の拡大
力強い成長
目標株価の上方修正
売上の加速
堅調な決算
改善
目標株価：18.5 ポンド
レーティング：買い
120万本以上のレポートから
人 間が日常的に使う自然言語をコンピューターに処理させる「 自 然 言 語 処 理 」は、A I の機 械 学 習＊分野において最 も 有 望とされる 技 術 の 一つです。
2 ウェブ・アクセス動向分析 一般消費者向けビジネスを営む企業では、企業ウェブサイトへのアクセス動向のトレンドを分析することにより、収益性の予測に活用します。
収益トレンドも予想!ウェブへのアクセス動向で
小売業などの一般消費者向けに事業を営む企業では、企業ウェブサイトへの閲覧ページ数が増加すると、販売増加に伴い収益性が向上する傾向があります。
ウェブへのアクセス数の変化をいち早く捉えることで、その後の株価トレンドを予測することが可能になります。
市場平均に対する超過収益率
100万ユーザーあたりの閲覧ページ数
（2ヵ月移動平均）
100万ユーザーあたりの閲覧ページ数（2ヵ月移動平均）（右軸）
市場平均に対する超過収益率（左軸）
出所：アレクサ、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 上記はあくまでも例示であって、すべての一般消費者向けにビジネスを営む企業にあてはまるものではありません。上記のような運用が実現できることを保証するものではありません。
小売業者 A
20XX/ 2 20XX/ 4 20XX/ 6 20XX/ 8-10% 150
200
250
300
350（ページ）
-5%
0%
5%
10%
15%
9
10
1 リサーチ・レポート分析 ＡＩの自然言語処理技術を利用し、リサーチ・レポートの文章の変化からアナリストの意図を読み取り、将来のレーティング変更を先取りします。
!文章 の 意 図 を 見 抜く自ら学習し構築したアルゴリズム（判定ルール）に基づき、レーティングには表れないアナリスト（筆者）の考えの微妙な変化をキャッチ。
アナリストの意図を予測しいち早くポジティブ評価に転換。アナリストが買い推奨に転じる前に株価上昇の恩恵を享受。
中立
中立
中立
ポジティブ ポジティブ
買い
〇〇証券リサーチ・レポート
酒類メーカー A
Research report 20XX X.X Vol.1
レーティング：中立 目標株価：15.5 ポンド
増益
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯やや減速◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯持続困難◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯上振れ余地◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯増益◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
〇〇証券リサーチ・レポート
酒類メーカー A
Research report 20XX X.X Vol.2
レーティング：中立 目標株価：15.5 ポンド
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯コンセンサスを下回る◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯力強い成長◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯利益率の拡大◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯底堅い◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
〇〇証券リサーチ・レポート
酒類メーカー A
Research report 20XX X.X Vol.3
レーティング：買い 目標株価：18.5 ポンド
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯堅調な決算◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯売上の加速◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯改善◯◯◯
◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯◯目標株価の上方修正◯◯◯◯◯◯◯
20XX/8/1 20XX/8/15 20XX/8/29 20XX/9/12 20XX/9/26 20XX/10/10
出所：ブルームバーグ、 ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 上記は例示をもって理解を深めていただくことを目的としたものです。上記のような運用が実現できることを保証するものではありません。※13ページの「 計 量モデルにおけるビッグデータやA I（ 人 工 知 能 ）の活 用について」もあわせてご 覧ください 。
-4% -2% 0% 2% 4% 6% 8%
10%
＊機械学習 とは、データから反復的に学習することで潜在するパターンを発見し、それを新たなデータにあてはめることで判断や将来の予測を行う技術。
AIの高度な分析力を投資戦略へ応用。
ある企業の累積株価収益率
レポートのレーティング
AI による評価
やや減速
レーティング：中立
目標株価：15.5 ポンド
持続困難
上振れ余地
レーティング：中立
目標株価：15.5 ポンド
コンセンサスを下回る
底堅い
利益率の拡大
力強い成長
目標株価の上方修正
売上の加速
堅調な決算
改善
目標株価：18.5 ポンド
レーティング：買い
120万本以上のレポートから
人 間が日常的に使う自然言語をコンピューターに処理させる「 自 然 言 語 処 理 」は、A I の機 械 学 習＊分野において最 も 有 望とされる 技 術 の 一つです。
2 ウェブ・アクセス動向分析 一般消費者向けビジネスを営む企業では、企業ウェブサイトへのアクセス動向のトレンドを分析することにより、収益性の予測に活用します。
収益トレンドも予想!ウェブへのアクセス動向で
小売業などの一般消費者向けに事業を営む企業では、企業ウェブサイトへの閲覧ページ数が増加すると、販売増加に伴い収益性が向上する傾向があります。
ウェブへのアクセス数の変化をいち早く捉えることで、その後の株価トレンドを予測することが可能になります。
市場平均に対する超過収益率
100万ユーザーあたりの閲覧ページ数
（2ヵ月移動平均）
100万ユーザーあたりの閲覧ページ数（2ヵ月移動平均）（右軸）
市場平均に対する超過収益率（左軸）
出所：アレクサ、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 上記はあくまでも例示であって、すべての一般消費者向けにビジネスを営む企業にあてはまるものではありません。上記のような運用が実現できることを保証するものではありません。
小売業者 A
20XX/ 2 20XX/ 4 20XX/ 6 20XX/ 8-10% 150
200
250
300
350（ページ）
-5%
0%
5%
10%
15%
9
10
3 企業ニュース分析
市場心理を分析
情報を投資判断材料に変換
銘柄 A 株価
銘柄 B 株価
上記は例示をもって理解を深めていただくことを目的としたものです。上記のような運用が実現できることを保証するものではありません。
5,000ニュース記事
万件以上の
35万件以上の決算説明会議事録
絶え間なく
作り出される
膨大なデータ＊
＊2016 年 12 月末現在（上記の数値は過去のレポート等を含みます）出所：ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。
24時間、有効なビッグデータを収集・管理。世界中で作り出されるデータ量は膨大です。
いち早くビッグデータの有効活用を実践してきたゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントでは、独自開発の運用インフラによって24時間、膨大な情報を収集・管理し、計量モデルを用いて有効な情報の分析を行える体制を整えています。
120リサーチ・レポート
万本以上の
多くの経営資源を投入し多数の専門家をグローバルに配置する
ことで、２４時間、有効なビッグデータを収集・管理する体制を構築
無数のウェブ・アクセス量
刻々と移り変わるトレンド
《キーワード抽出数》5,000
2013年 2014年 2015年 2016年
1,000
2,000
3,000
4,000
0
A I
市場注目テーマの抽出4 注目テーマの抽出分析
出所：日経テレコン 期間：2013年～2016年 上記は、日経各紙の見出し、本文、キーワード、分類語の抽出においての検索結果に基づき作成。上記は、本ファンドの注目テーマの抽出における結果ではなく、あくまでも一般的なキーワードのトレンド推移の一例として示しているものです。
自動運転フィンテック
56218
739 4128831,279
19123
459
4,641
2,909
1,551
5,000万件以上のニュース記事から
! !メディアに登場する企業関連ニュースは、個別銘柄への市場心理の変化を刻々と反映しています。自然言語処理技術を利用し個別銘柄への市場心理を測定します。
市場が注目するテーマは、日々刻々と変化しています。自然言語解析によって、アナリスト・レポート等で着目される注目テーマを抽出・追随し、関連銘柄の評価に反映します。
貿易摩擦
自動運転
銘柄 D 銘柄 E 銘柄 F
銘柄 A 銘柄 B 銘柄 C
フィンテック（金融とITの融合）
AI
インフラ投資
大統領選挙
損なわれた評判
社外取締役の導入
A 社に関する記事その2
女性の任命
売り上げ増
A社に関する記事その3A 社に関する記事その1
契約を獲得
増配
B 社に関する記事その2B 社に関する記事その3B 社に関する記事その1
人員削減
情報漏洩信用格付けの格下げ
原油価格の高騰自動車生産
の増加
データ
データ
データ
データ
データ
データ
データ
データ
ご 参 考（個）
11
12
3 企業ニュース分析
市場心理を分析
情報を投資判断材料に変換
銘柄 A 株価
銘柄 B 株価
上記は例示をもって理解を深めていただくことを目的としたものです。上記のような運用が実現できることを保証するものではありません。
5,000ニュース記事
万件以上の
35万件以上の決算説明会議事録
絶え間なく
作り出される
膨大なデータ＊
＊2016 年 12 月末現在（上記の数値は過去のレポート等を含みます）出所：ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 上記は、例示をもって理解を深めていただくことを目的とした概念図です。
24時間、有効なビッグデータを収集・管理。世界中で作り出されるデータ量は膨大です。
いち早くビッグデータの有効活用を実践してきたゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントでは、独自開発の運用インフラによって24時間、膨大な情報を収集・管理し、計量モデルを用いて有効な情報の分析を行える体制を整えています。
120リサーチ・レポート
万本以上の
多くの経営資源を投入し多数の専門家をグローバルに配置する
ことで、２４時間、有効なビッグデータを収集・管理する体制を構築
無数のウェブ・アクセス量
刻々と移り変わるトレンド
《キーワード抽出数》5,000
2013年 2014年 2015年 2016年
1,000
2,000
3,000
4,000
0
A I
市場注目テーマの抽出4 注目テーマの抽出分析
出所：日経テレコン 期間：2013年～2016年 上記は、日経各紙の見出し、本文、キーワード、分類語の抽出においての検索結果に基づき作成。上記は、本ファンドの注目テーマの抽出における結果ではなく、あくまでも一般的なキーワードのトレンド推移の一例として示しているものです。
自動運転フィンテック
56218
739 4128831,279
19123
459
4,641
2,909
1,551
5,000万件以上のニュース記事から
! !メディアに登場する企業関連ニュースは、個別銘柄への市場心理の変化を刻々と反映しています。自然言語処理技術を利用し個別銘柄への市場心理を測定します。
市場が注目するテーマは、日々刻々と変化しています。自然言語解析によって、アナリスト・レポート等で着目される注目テーマを抽出・追随し、関連銘柄の評価に反映します。
貿易摩擦
自動運転
銘柄 D 銘柄 E 銘柄 F
銘柄 A 銘柄 B 銘柄 C
フィンテック（金融とITの融合）
AI
インフラ投資
大統領選挙
損なわれた評判
社外取締役の導入
A 社に関する記事その2
女性の任命
売り上げ増
A社に関する記事その3A 社に関する記事その1
契約を獲得
増配
B 社に関する記事その2B 社に関する記事その3B 社に関する記事その1
人員削減
情報漏洩信用格付けの格下げ
原油価格の高騰自動車生産
の増加
データ
データ
データ
データ
データ
データ
データ
データ
ご 参 考（個）
11
12
■本ファンドは、一般的にビッグデータ分析の対象となる企業開示情報や企業ニュースなどが豊富にあり、 またそのクオリティの高い先進国企業を投資対象とします。
ビッグデータやAI（人工知能）を活用したゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント独自開発の計量モデルを用い、多様な銘柄評価基準に基づいて幅広い銘柄に分散投資します。
日本を含む先進国の株式を主な投資対象とし、信託財産の長期的な成長をめざして運用を行います。
02POI N T
為替ヘッジありのAコース、為替ヘッジなしのBコースの選択が可能です。03
POI N T
※Ａコースは、MSCI ワールド・インデックス（円ヘッジ・ベース）、Ｂコースは、MSCI ワールド・インデックス（円ベース）を運用上の参考指標とします。※為替ヘッジにはヘッジ・コストがかかります。Ａコースは、原則として、実質的な外貨建資産について対円で為替ヘッジを行い為替変動リスクの低減を図りますが、委託会社の裁量により実質外貨建資産の
すべてに対してヘッジが行われるとは限りません。また、純資産総額によっては一部の実質外貨建資産について為替ヘッジを行わず、為替ヘッジを行わない比率は純資産総額の減少に応じて大きくなります。Ａコースへの投資であっても為替変動リスクが伴いますのでご留意ください。
※本ファンドは、ファンド・オブ・ファンズ方式で運用を行います。本ファンドの主要投資対象は、「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. －ゴールドマン・サックス・グローバル CORE エクイティ・ポートフォリオ」です。
※市況動向や資金動向その他の要因等によっては、運用方針に従った運用ができない場合があります。
※運用においてビッグデータやAIなどを利用しますが、ビッグデータやAIなどのテクノロジー関連企業に特化して投資するものではありませんのでご留意ください。
01POI N T
対象となる約4,000銘柄について、投資魅力度を表す総合スコアを毎営業日算出。AI（人工知能）を活用し、数百の評価基準に基づき多面的に評価します。
※ポートフォリオ構築の際には、銘柄評価に加え、定量評価に基づく国別配分も行います。
最新のビッグデータから伝統的なデータまで幅広く収集
期待超過リターン（総合スコアから算出）・推定リスク・取引コストの観点からポートフォリオを最適化
総合スコアの高い銘柄をより多く組入れ
銘柄評価（MVPモデル） ポートフォリオ構築データの収集・蓄積
新しいデータのリサーチ 評価基準の研究・開発 ポートフォリオの管理
運用モデルの研究開発 ポートフォリオの管理および
毎営業日 × 約4,000銘柄 × 数百の評価基準
市場注目テーマの抽出
リサーチ・レポート
企業ニュース
自社株買い
企業財務データ
特許情報
ウェブ・アクセス動向
衛星写真＊
クレジット・カード利用動向
運用者
運用モデル
＊ 米国で活用しています。上記は現行モデルに基づくものであり、運用モデルの改良・更新は継続的に行われております。上記の投資プロセスは変更される場合があります。上記がその目的を達成できる保証はありません。上記は概念図であり、実際の評価の割合等とは異なることがあります。上記は本ファンドが主要投資対象とする外国投資信託について説明したものです。※13ページの「計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
AI
AI
AI
AI
AI
モメンタム
M
バリュー
V
収益性
P：コンピュータ・プログラムで分析：AIを活用したコンピュータ・プログラムで分析
AI
総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア
インターネットから収集
インターネットから収集
情報提供会社等から購入・取得情報提供会社等から購入・取得
（トレンドや投資家心理等による株価の勢いを評価）
（割安度を評価）
（収益性を評価）
13
14
ファンドの特色
投資プロセス
■計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用についてゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの計量モデルでは、投資対象銘柄について、数多くの多面的な評価基準に基づいて評価し、組入銘柄を決定しています。これらの評価基準の開発において、財務諸表などの伝統的なデータに加え、ニュース記事やウェブ・アクセス量などの非伝統的データも活用されます。ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントではこれらのデータ（ビッグデータを含みます。）の活用を競争力の源泉とみなしており、近年その利用割合を増やしているだけでなく、そのデータの種類や利用方法も進化しています。機械学習に代表されるAI技術は、一部の評価基準においてデータ分析プロセスで活用され、特にアナリスト・レポートやニュース記事等のテキストデータを読み込む評価基準において活用されます。最終的な評価基準の選定および組入銘柄の決定は、計量投資戦略グループのシニア・ポートフォリオ・マネジャーが監督しています。
■本ファンドは、一般的にビッグデータ分析の対象となる企業開示情報や企業ニュースなどが豊富にあり、 またそのクオリティの高い先進国企業を投資対象とします。
ビッグデータやAI（人工知能）を活用したゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント独自開発の計量モデルを用い、多様な銘柄評価基準に基づいて幅広い銘柄に分散投資します。
日本を含む先進国の株式を主な投資対象とし、信託財産の長期的な成長をめざして運用を行います。
02POI N T
為替ヘッジありのAコース、為替ヘッジなしのBコースの選択が可能です。03
POI N T
※Ａコースは、MSCI ワールド・インデックス（円ヘッジ・ベース）、Ｂコースは、MSCI ワールド・インデックス（円ベース）を運用上の参考指標とします。※為替ヘッジにはヘッジ・コストがかかります。Ａコースは、原則として、実質的な外貨建資産について対円で為替ヘッジを行い為替変動リスクの低減を図りますが、委託会社の裁量により実質外貨建資産の
すべてに対してヘッジが行われるとは限りません。また、純資産総額によっては一部の実質外貨建資産について為替ヘッジを行わず、為替ヘッジを行わない比率は純資産総額の減少に応じて大きくなります。Ａコースへの投資であっても為替変動リスクが伴いますのでご留意ください。
※本ファンドは、ファンド・オブ・ファンズ方式で運用を行います。本ファンドの主要投資対象は、「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. －ゴールドマン・サックス・グローバル CORE エクイティ・ポートフォリオ」です。
※市況動向や資金動向その他の要因等によっては、運用方針に従った運用ができない場合があります。
※運用においてビッグデータやAIなどを利用しますが、ビッグデータやAIなどのテクノロジー関連企業に特化して投資するものではありませんのでご留意ください。
01POI N T
対象となる約4,000銘柄について、投資魅力度を表す総合スコアを毎営業日算出。AI（人工知能）を活用し、数百の評価基準に基づき多面的に評価します。
※ポートフォリオ構築の際には、銘柄評価に加え、定量評価に基づく国別配分も行います。
最新のビッグデータから伝統的なデータまで幅広く収集
期待超過リターン（総合スコアから算出）・推定リスク・取引コストの観点からポートフォリオを最適化
総合スコアの高い銘柄をより多く組入れ
銘柄評価（MVPモデル） ポートフォリオ構築データの収集・蓄積
新しいデータのリサーチ 評価基準の研究・開発 ポートフォリオの管理
運用モデルの研究開発 ポートフォリオの管理および
毎営業日 × 約4,000銘柄 × 数百の評価基準
市場注目テーマの抽出
リサーチ・レポート
企業ニュース
自社株買い
企業財務データ
特許情報
ウェブ・アクセス動向
衛星写真＊
クレジット・カード利用動向
運用者
運用モデル
＊ 米国で活用しています。上記は現行モデルに基づくものであり、運用モデルの改良・更新は継続的に行われております。上記の投資プロセスは変更される場合があります。上記がその目的を達成できる保証はありません。上記は概念図であり、実際の評価の割合等とは異なることがあります。上記は本ファンドが主要投資対象とする外国投資信託について説明したものです。※13ページの「計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
AI
AI
AI
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モメンタム
M
バリュー
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収益性
P：コンピュータ・プログラムで分析：AIを活用したコンピュータ・プログラムで分析
AI
総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア総 合スコア
インターネットから収集
インターネットから収集
情報提供会社等から購入・取得情報提供会社等から購入・取得
（トレンドや投資家心理等による株価の勢いを評価）
（割安度を評価）
（収益性を評価）
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ファンドの特色
投資プロセス
■計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用についてゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの計量モデルでは、投資対象銘柄について、数多くの多面的な評価基準に基づいて評価し、組入銘柄を決定しています。これらの評価基準の開発において、財務諸表などの伝統的なデータに加え、ニュース記事やウェブ・アクセス量などの非伝統的データも活用されます。ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントではこれらのデータ（ビッグデータを含みます。）の活用を競争力の源泉とみなしており、近年その利用割合を増やしているだけでなく、そのデータの種類や利用方法も進化しています。機械学習に代表されるAI技術は、一部の評価基準においてデータ分析プロセスで活用され、特にアナリスト・レポートやニュース記事等のテキストデータを読み込む評価基準において活用されます。最終的な評価基準の選定および組入銘柄の決定は、計量投資戦略グループのシニア・ポートフォリオ・マネジャーが監督しています。
2018年12月末現在 出所：ブルームバーグ、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
＊1 投資対象ファンドとは、本ファンドの投資対象ファンドであるルクセンブルク籍外国投資証券「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. -ゴールドマン・サックス・グローバル CORE エクイティ・ ポートフォリオ」を指します。＊2 Global Industry Classification Standard（GICS®）（世界産業分類基準）のセクター分類を使用しています。上記はあくまでも過去の一時点における組入銘柄であり、将来にわたって引き続き当該銘柄を保有、または保有しないことを保証するものではありません。また、個別銘柄の売却、購入または継続保有等を推奨するものではありません。
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント独自開発の計量モデルを用い、多様な銘柄評価基準に基づいて幅広い銘柄に分散投資します。
M:モメンタム V :バリュー P:収益性
MVPモデルに基づき、評価されたポイントを示しています。
投資対象ファンド＊1 の組入上位10銘柄 ［合計291 銘柄］
12345
銘 柄 名 国 セクター＊2 銘柄紹介 構成比
6789
10
2.3%
2.0%
2.0%
1.4%
1.2%
1.2%
1.2%
1.1%
1.1%
1.1%
情報技術
ヘルスケア
一般消費財・サービス
資本財・サービス
ヘルスケア
エネルギー
情報技術
エネルギー
コミュニケーション・サービス
金融
M
●
●
●
V
●
●
●
●
●
●
P
● ●
●
●
●
●
アップル
ジョンソン・エンド・ジョンソン
アマゾン・ドット・コム
ボーイング
アッヴィ
ＢＰ
ペイパル・ホールディングス
ＥＮＩ
コムキャスト
シティグループ
ボーイングは、航空機メーカー。子会社と共に商用ジェット機を開発、製造、販売する。世界各地の商業航空業界に関連サポートサービスも提供する。軍用機、ヘリコプター、宇宙・ミサイルシステムなど、情報・宇宙・防衛システムの研究、開発、製造、改良、サポートも手掛ける。
アップルは、パソコン、関連製品、モバイル通信機器、各種関連ソフトウエア、サービス、周辺機器、ネットワーキング・ソリューションの設計、製造、販売に従事。製品は、自社オンラインストア、直営小売店、自社販売員、サードパーティ卸売り、再販業者を通して販売される。ジョンソン・エンド・ジョンソンは、ヘルスケア製品メーカー。ヘルスケア製品を製造し、医薬品、医療機器・診断市場に製品とサービスを提供する。主な製品は、スキンケア・ヘアケア製品、アセトアミノフェン製品、医薬品、診断機器、手術用機器など。世界各地で事業を展開。アマゾン・ドット・コムは、書籍、音楽、電子機器、家庭・園芸用品など多岐にわたる製品を扱うオンライン小売会社。ウェブ上でのクレジットカード決済や顧客別にカスタマイズされたショッピングサービスなども提供する。
アッヴィは医薬品メーカー。医薬品の研究、開発に従事。免疫学、慢性腎疾患、C型肝炎、婦人病、腫瘍、および神経系疾患など、特殊治療を要する分野の医薬品を手掛ける。多発性硬化症、パーキンソン病、アルツハイマー病などの治療薬も製造。
コムキャストは、米国を拠点に世界各国でビデオストリーミングやテレビ番組、高速インターネットなど、通信サービスを提供するメディアおよびテレビ放送会社。
BPは石油・石油化学製品会社。石油と天然ガスの探査・生産のほか、石油製品の精製・販売、太陽光発電、化学品の製造・販売も手掛ける。「スーパーメジャー」の一角。
ペイパル・ホールディングスはオンライン決済サービス会社。消費者と販売業者向けにデジタルおよびモバイル決済用の技術プラットフォームを提供する。オンライン支払いソリューションも手掛ける。世界各地で事業を展開。ENIは、炭化水素生産会社。イタリア､アフリカ、北海、メキシコ湾、カザフスタン、およびオーストラリアにて、炭化水素の探鉱・生産に従事。イタリアやその他欧州諸国への販売のため天然ガスを生産・輸入するほか、パイプラインによる天然ガスの輸送も手掛ける。また、電力の生産・販売、石油の精製、および給油所の経営も展開。
シティグループは総合金融サービス持株会社。消費者・法人顧客に多様な金融サービスを提供する。サービスには投資銀行、個人向け証券仲介、法人向け銀行、資金管理などがある。世界各地の顧客を対象にサービスを提供。
米国
米国
米国
米国
米国
英国
米国
イタリア
米国
米国
16
15
期間：（左グラフ）2004年10月14日（設定日）～2018年12月末、投資対象ファンドと参考指標は設定日前日を100として指数化。累積超過リターンは、その時系列の動きをよりわかりやすく見せるため、スケールを拡大して表示しています。（右グラフ）2018年12月末現在 出所：MSCIのデータを基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成 参考指標：MSCIワールド・インデックス（ネット・リターン） 投資対象ファンドとは、本ファンドの投資対象ファンドであるルクセンブルク籍外国投資証券「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. -ゴールドマン・サックス・グローバル CORE エクイティ・ポートフォリオ」を指します。上記は、投資対象ファンドの過去の運用実績（費用控除前）であり、本ファンドの運用実績ではなく、本ファンドの将来の運用成果を示唆または保証するものではありません。上記データにおいては、本ファンドの信託報酬【年率 1.323％（税込）】等の諸費用は考慮されておらず、また、米ドル・ベースのデータを用いて計算しているため、円ベース、円ヘッジ・ベースのデータとは動きが異なります。為替ヘッジを行うコースでは、ヘッジ・コストがかかることにもご留意ください。※13ページの「計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
投資対象ファンド＊が設定された2004年10月以来、参考指標を上回って推移しています。
特に、2008年頃にビッグデータやAIを導入してから随時改良を進め、2012年頃以降は、それ以前よりも高い超過収益を実現しています。
《各期間の騰落率》《投資対象ファンドのパフォーマンス》（米ドル・ベース）（米ドル・ベース）
投資対象ファンド -10.6% 22.7% 43.9% 201.3%
参考指標 -8.7% 20.1% 138.4%25.0%
（年 /月）
累積超過リターン（右軸）
投資対象ファンド（左軸）
参考指標（左軸）
過去1年 過去3年 過去5年 設定来
投資対象ファンド
参考指標
0
100
50
150
200
250
400
350
300
-20%
0%
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60%
80%
100%
120%
140%
160%
180%
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-50%
0%
50%
100%
150%
200%
250%
＊
運用実績
ポートフォリオ概要 1
2004/10 2006/10 2008/10 2010/10 2012/10 2014/10 2016/10 2018/10
2018年12月末現在 出所：ブルームバーグ、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
＊1 投資対象ファンドとは、本ファンドの投資対象ファンドであるルクセンブルク籍外国投資証券「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. -ゴールドマン・サックス・グローバル CORE エクイティ・ ポートフォリオ」を指します。＊2 Global Industry Classification Standard（GICS®）（世界産業分類基準）のセクター分類を使用しています。上記はあくまでも過去の一時点における組入銘柄であり、将来にわたって引き続き当該銘柄を保有、または保有しないことを保証するものではありません。また、個別銘柄の売却、購入または継続保有等を推奨するものではありません。
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント独自開発の計量モデルを用い、多様な銘柄評価基準に基づいて幅広い銘柄に分散投資します。
M:モメンタム V :バリュー P:収益性
MVPモデルに基づき、評価されたポイントを示しています。
投資対象ファンド＊1 の組入上位10銘柄 ［合計291 銘柄］
12345
銘 柄 名 国 セクター＊2 銘柄紹介 構成比
6789
10
2.3%
2.0%
2.0%
1.4%
1.2%
1.2%
1.2%
1.1%
1.1%
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情報技術
ヘルスケア
一般消費財・サービス
資本財・サービス
ヘルスケア
エネルギー
情報技術
エネルギー
コミュニケーション・サービス
金融
M
●
●
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V
●
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P
● ●
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アップル
ジョンソン・エンド・ジョンソン
アマゾン・ドット・コム
ボーイング
アッヴィ
ＢＰ
ペイパル・ホールディングス
ＥＮＩ
コムキャスト
シティグループ
ボーイングは、航空機メーカー。子会社と共に商用ジェット機を開発、製造、販売する。世界各地の商業航空業界に関連サポートサービスも提供する。軍用機、ヘリコプター、宇宙・ミサイルシステムなど、情報・宇宙・防衛システムの研究、開発、製造、改良、サポートも手掛ける。
アップルは、パソコン、関連製品、モバイル通信機器、各種関連ソフトウエア、サービス、周辺機器、ネットワーキング・ソリューションの設計、製造、販売に従事。製品は、自社オンラインストア、直営小売店、自社販売員、サードパーティ卸売り、再販業者を通して販売される。ジョンソン・エンド・ジョンソンは、ヘルスケア製品メーカー。ヘルスケア製品を製造し、医薬品、医療機器・診断市場に製品とサービスを提供する。主な製品は、スキンケア・ヘアケア製品、アセトアミノフェン製品、医薬品、診断機器、手術用機器など。世界各地で事業を展開。アマゾン・ドット・コムは、書籍、音楽、電子機器、家庭・園芸用品など多岐にわたる製品を扱うオンライン小売会社。ウェブ上でのクレジットカード決済や顧客別にカスタマイズされたショッピングサービスなども提供する。
アッヴィは医薬品メーカー。医薬品の研究、開発に従事。免疫学、慢性腎疾患、C型肝炎、婦人病、腫瘍、および神経系疾患など、特殊治療を要する分野の医薬品を手掛ける。多発性硬化症、パーキンソン病、アルツハイマー病などの治療薬も製造。
コムキャストは、米国を拠点に世界各国でビデオストリーミングやテレビ番組、高速インターネットなど、通信サービスを提供するメディアおよびテレビ放送会社。
BPは石油・石油化学製品会社。石油と天然ガスの探査・生産のほか、石油製品の精製・販売、太陽光発電、化学品の製造・販売も手掛ける。「スーパーメジャー」の一角。
ペイパル・ホールディングスはオンライン決済サービス会社。消費者と販売業者向けにデジタルおよびモバイル決済用の技術プラットフォームを提供する。オンライン支払いソリューションも手掛ける。世界各地で事業を展開。ENIは、炭化水素生産会社。イタリア､アフリカ、北海、メキシコ湾、カザフスタン、およびオーストラリアにて、炭化水素の探鉱・生産に従事。イタリアやその他欧州諸国への販売のため天然ガスを生産・輸入するほか、パイプラインによる天然ガスの輸送も手掛ける。また、電力の生産・販売、石油の精製、および給油所の経営も展開。
シティグループは総合金融サービス持株会社。消費者・法人顧客に多様な金融サービスを提供する。サービスには投資銀行、個人向け証券仲介、法人向け銀行、資金管理などがある。世界各地の顧客を対象にサービスを提供。
米国
米国
米国
米国
米国
英国
米国
イタリア
米国
米国
16
15
期間：（左グラフ）2004年10月14日（設定日）～2018年12月末、投資対象ファンドと参考指標は設定日前日を100として指数化。累積超過リターンは、その時系列の動きをよりわかりやすく見せるため、スケールを拡大して表示しています。（右グラフ）2018年12月末現在 出所：MSCIのデータを基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成 参考指標：MSCIワールド・インデックス（ネット・リターン） 投資対象ファンドとは、本ファンドの投資対象ファンドであるルクセンブルク籍外国投資証券「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. -ゴールドマン・サックス・グローバル CORE エクイティ・ポートフォリオ」を指します。上記は、投資対象ファンドの過去の運用実績（費用控除前）であり、本ファンドの運用実績ではなく、本ファンドの将来の運用成果を示唆または保証するものではありません。上記データにおいては、本ファンドの信託報酬【年率 1.323％（税込）】等の諸費用は考慮されておらず、また、米ドル・ベースのデータを用いて計算しているため、円ベース、円ヘッジ・ベースのデータとは動きが異なります。為替ヘッジを行うコースでは、ヘッジ・コストがかかることにもご留意ください。※13ページの「計量モデルにおけるビッグデータやAI（人工知能）の活用について」もあわせてご覧ください。
投資対象ファンド＊が設定された2004年10月以来、参考指標を上回って推移しています。
特に、2008年頃にビッグデータやAIを導入してから随時改良を進め、2012年頃以降は、それ以前よりも高い超過収益を実現しています。
《各期間の騰落率》《投資対象ファンドのパフォーマンス》（米ドル・ベース）（米ドル・ベース）
投資対象ファンド -10.6% 22.7% 43.9% 201.3%
参考指標 -8.7% 20.1% 138.4%25.0%
（年 /月）
累積超過リターン（右軸）
投資対象ファンド（左軸）
参考指標（左軸）
過去1年 過去3年 過去5年 設定来
投資対象ファンド
参考指標
0
100
50
150
200
250
400
350
300
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
140%
160%
180%
200%
-50%
0%
50%
100%
150%
200%
250%
＊
運用実績
ポートフォリオ概要 1
2004/10 2006/10 2008/10 2010/10 2012/10 2014/10 2016/10 2018/10
投資対象ファンド＊1 のポートフォリオ概要
《 ご参考 : ポートフォリオ特性値》
＊1 投資対象ファンドとは、本ファンドの投資対象ファンドであるルクセンブルク籍外国投資証券「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. -ゴールドマン・サックス・グローバル CORE エクイ ティ・ポートフォリオ」を指します。＊2 Global Industry Classification Standard（GICS®）（世界産業分類基準）のセクター分類を使用しています。上記は過去のデータであり、本ファンドの将来の運用成果を示唆または保証するものではありません。上記の比率は小数点第一位以下を四捨五入しているため、合計が100％にならない場合があります。
※売買回転率とは、当該期間における銘柄入替の程度を示した指標。【（（期中売却額 + 期中購入額）/2）/（期中平均純資産額）】により算出。
115%
13.1倍
1.9 倍
2018 年 12 月末現在 出所：MSCI、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
※小型株： 20億米ドル未満 中型株 : 20億米ドル以上 100億米ドル未満 大型株 : 100億米ドル以上
売買回転率（過去12ヵ月）
PER（株価収益率）
PBR（株価純資産倍率）
《地域別構成比率》
《時価総額別構成比率》《通貨別構成比率》
期間：世界経済 1980 年～ 2023 年（2018 年以降は予測値）、グローバル先進国株式 1980年～2018 年出所：IMF（国際通貨基金）World Economic Outlook, October, 2018、MSCI のデータを基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成世界経済規模：購買力平価に基づき換算されたGDP グローバル先進国株式：MSCI ワールド・インデックス（グロス・リターン / 米ドル・ベース） グローバル先進国株式は1980年末を100として指数化 上記は過去のデータおよび一時点における予測値であり、将来の動向を示唆あるいは保証するものではありません。経済、市場等に関する予測は本資料作成時点のものであり、情報提供を目的とするものです。予測値の達成を保証するものではありません。
期間：1999 年 12 月末～2018 年 12 月末 出所：ブルームバーグ
グローバル先進国株式市場は、これまで短期的な調整局面はあったものの、長期的には世界経済の成長率を上回るペースで上昇を遂げてきました。
1980年以降の38年間、世界経済の規模（名目GDP）は10.2倍（年率換算6.3%）に拡大しましたが、同期間のグローバル先進国株式市場は31.1倍（年率換算9.5%）に上昇しました。
今後5年の世界経済（名目GDP）は、2018年から31.2%拡大（年率換算5.6%）すると予想されています。
《米ドル（対円）の推移》（円）
（年）70
80
90
100
110
120
130
140
1999 2003 2007 2011 2015
予 測
《セクター＊2 別構成比率》
資本財・サービス11.0%
コミュニケーション・サービス7.2%
先物 -0.1%不動産 2.4%
素材 6.0%
生活必需品 5.9%公益事業 4.9%
エネルギー 9.1%
一般消費財・サービス9.8%
現金等 0.5%
ヘルスケア14.2%
日本 9.4%
アジア・オセアニア（日本を除く）2.6%
その他地域 0.3% 現金等 0.5%
北米 71.8%
欧州15.3%
米ドル71.4%
先物 -0.1%現金等 0.5%
ユーロ 9.2%
英ポンド 2.1%スウェーデン・クローナ 1.4%
オーストラリア・ドル 2.2%カナダ・ドル 2.4%
日本円 9.5%
その他通貨 1.3%
金融15.0%
情報技術14.2%
17
18
ご参考：グローバル先進国株式市場の魅力
ポートフォリオ概要 2
現金等 0.5%先物 -0.1%
小型株 0.1%
中型株18.0%
大型株81.5%
135
《世界経済の規模と先進国株式の長期推移》
湾岸戦争
ITバブル崩壊
世界金融危機
177
0
（兆米ドル）
100
3,105
25
50
75
100
125
150
175
200
世界経済 規模（右軸）
グローバル先進国株式（左軸）
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 （年）
13
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
投資対象ファンド＊1 のポートフォリオ概要
《 ご参考 : ポートフォリオ特性値》
＊1 投資対象ファンドとは、本ファンドの投資対象ファンドであるルクセンブルク籍外国投資証券「ゴールドマン・サックス・ファンズ S.I.C.A.V. -ゴールドマン・サックス・グローバル CORE エクイ ティ・ポートフォリオ」を指します。＊2 Global Industry Classification Standard（GICS®）（世界産業分類基準）のセクター分類を使用しています。上記は過去のデータであり、本ファンドの将来の運用成果を示唆または保証するものではありません。上記の比率は小数点第一位以下を四捨五入しているため、合計が100％にならない場合があります。
※売買回転率とは、当該期間における銘柄入替の程度を示した指標。【（（期中売却額 + 期中購入額）/2）/（期中平均純資産額）】により算出。
115%
13.1倍
1.9 倍
2018 年 12 月末現在 出所：MSCI、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント
※小型株： 20億米ドル未満 中型株 : 20億米ドル以上 100億米ドル未満 大型株 : 100億米ドル以上
売買回転率（過去12ヵ月）
PER（株価収益率）
PBR（株価純資産倍率）
《地域別構成比率》
《時価総額別構成比率》《通貨別構成比率》
期間：世界経済 1980 年～ 2023 年（2018 年以降は予測値）、グローバル先進国株式 1980年～2018 年出所：IMF（国際通貨基金）World Economic Outlook, October, 2018、MSCI のデータを基にゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント作成世界経済規模：購買力平価に基づき換算されたGDP グローバル先進国株式：MSCI ワールド・インデックス（グロス・リターン / 米ドル・ベース） グローバル先進国株式は1980年末を100として指数化 上記は過去のデータおよび一時点における予測値であり、将来の動向を示唆あるいは保証するものではありません。経済、市場等に関する予測は本資料作成時点のものであり、情報提供を目的とするものです。予測値の達成を保証するものではありません。
期間：1999 年 12 月末～2018 年 12 月末 出所：ブルームバーグ
グローバル先進国株式市場は、これまで短期的な調整局面はあったものの、長期的には世界経済の成長率を上回るペースで上昇を遂げてきました。
1980年以降の38年間、世界経済の規模（名目GDP）は10.2倍（年率換算6.3%）に拡大しましたが、同期間のグローバル先進国株式市場は31.1倍（年率換算9.5%）に上昇しました。
今後5年の世界経済（名目GDP）は、2018年から31.2%拡大（年率換算5.6%）すると予想されています。
《米ドル（対円）の推移》（円）
（年）70
80
90
100
110
120
130
140
1999 2003 2007 2011 2015
予 測
《セクター＊2 別構成比率》
資本財・サービス11.0%
コミュニケーション・サービス7.2%
先物 -0.1%不動産 2.4%
素材 6.0%
生活必需品 5.9%公益事業 4.9%
エネルギー 9.1%
一般消費財・サービス9.8%
現金等 0.5%
ヘルスケア14.2%
日本 9.4%
アジア・オセアニア（日本を除く）2.6%
その他地域 0.3% 現金等 0.5%
北米 71.8%
欧州15.3%
米ドル71.4%
先物 -0.1%現金等 0.5%
ユーロ 9.2%
英ポンド 2.1%スウェーデン・クローナ 1.4%
オーストラリア・ドル 2.2%カナダ・ドル 2.4%
日本円 9.5%
その他通貨 1.3%
金融15.0%
情報技術14.2%
17
18
ご参考：グローバル先進国株式市場の魅力
ポートフォリオ概要 2
現金等 0.5%先物 -0.1%
小型株 0.1%
中型株18.0%
大型株81.5%
135
《世界経済の規模と先進国株式の長期推移》
湾岸戦争
ITバブル崩壊
世界金融危機
177
0
（兆米ドル）
100
3,105
25
50
75
100
125
150
175
200
世界経済 規模（右軸）
グローバル先進国株式（左軸）
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 （年）
13
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
基準価額の変動要因投資信託は預貯金と異なります。本ファンドは、値動きのある有価証券等に投資しますので、基準価額が変動します。また、為替の変動により損失を被ることがあります。したがって、ご投資家の皆さまの投資元金は保証されているものではなく、基準価額の下落により、損失を被り、投資元金が割り込むことがあります。信託財産に生じた損益はすべてご投資家の皆さまに帰属します。
本ファンドは、日本を含む先進国の株式を主要な投資対象としますので、本ファンドへの投資には、株式投資にかかる価格変動等のさまざまなリスクが伴うことになります。本ファンドの基準価額は、株式等の組入有価証券の値動きにより大きく変動することがあり、元金が保証されているものではありません。特に世界の株式市場の下落局面では本ファンドの基準価額は大きく下落する可能性が高いと考えられます。一般に、株価は、個々の企業の活動や一般的な市場・経済の状況に応じて変動します。したがって、本ファンドに組入れられる株式の価格は短期的または長期的に下落していく可能性があります。現時点において価格が上昇傾向であっても、その傾向が今後も継続する保証はありません。また、発行企業が経営不安、倒産等に陥った場合には、投資資金が回収できなくなることもあります。
主な変動要因
留意点
株式投資リスク（価格変動リスク・信用リスク）
本ファンドの投資対象には、流動性の低い株式も含まれています。このような株式への投資は、ボラティリティ（価 格 変 動 率 ）が比 較的高く、ま た 流 動性の高い株式に比べ、市況によっては大幅な安値での売却を余儀なくされる可能性があることから、大きなリスクを伴います。
株式の流動性リスク
本ファンドは、日本を含む先進国の株式を投資対象とする外貨建ての投資信託証券を主要な投資対象としますので、本ファンドへの投資には為替変動リスクが伴います。とりわけ、対円で為替ヘッジを行わないＢコースでは為替変動の影響を直接的に受け、円高局面ではその資産価値を大きく減少させる可能性があります。Ａコースは、対円で為替ヘッジを行い為替変動リスクの低減を図りますが、為替ヘッジを行うにあたりヘッジ・コストがかかります（ヘッジ・コストは、為替ヘッジを行う通貨の金利と円の金利の差が目安となり、円の金利の方が低い場合、この金利差分収益が低下します。）。為替ヘッジは実質的な外貨建資産に対して行われますが、委託会社の裁量により実質外貨建資産のすべてに対してヘッジを行うとは限らず、また、Ａコースの純資産総額によっては一部の実質外貨建資産について為替ヘッジを行わないため、Ａコースへの投資であっても為替変動リスクが伴います。
為替変動リスク
本ファンドでは、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの計量モデル群を用いた複数の戦略が実行されます。ビッグデータや AI の利用を含む計量モデルに従う運用がその目的を達成できる保証はなく、ボトムアップ手法によるアクティブ運用やパッシブ運用など他の運用手法に対して優位性を保証するものでもありません。なお、計量モデルにはビッグデータや AI 以外の定量要素も利用されます。計量モデルの改良・更新は継続的に行われており、ビッグデータや AI の利用方法については将来変更されることがあります。計量モデルは仮説に基づき構成されたものであり、モデルにより選択された銘柄や市場動向は必ずしもこの仮説が想定する動きを示さない場合があります。また、ある時点でモデルが有効であったとしても、市場環境の変化等により、その有効性が持続しない可能性もあります。このような場合には、本ファンドの基準価額に影響を及ぼし、本ファンドのパフォーマンスが参考指標を下回ったり、投資元金が割り込む可能性があります。
計量運用に関する留意点
購 入 価 額 購入申込日の翌営業日の基準価額
購入・換金申込不 可 日
英 国 証 券 取 引 所、ニューヨーク 証 券 取 引 所 もしくは ルクセンブ ルク証 券取引所の休業日またはロンドン、ニューヨークもしくはルクセンブルクの銀行の休業日および12月24日（ 以下「ファンド休業日」といいます。）
決 算 日 毎年6月25日（ただし、休業日の場合は翌営業日）
信託金の限度額 各ファンドについて1兆円を上限とします。
繰 上 償 還
原則として無期限（設定日 ： 2017年2月24日）
換 金 代 金 原則として換金申込日から起算して6営業日目から、お申込みの販売会社を通じてお支払いいたします。
申 込 締 切 時 間 「ファンド休業日」を除く毎営業日の原則として午後3時まで
購 入 代 金 販売会社が指定する日までにお支払いください。
換 金 価 額 換金申込日の翌営業日の基準価額
信 託 期 間
収 益 分 配 年1回（6月）の決算時に原則として収益の分配を行います。
※上記の手数料等の合計額については、ご投資家の皆さまがファンドを保有される期間等に応じて異なりますので、表示することができません。
課 税 関 係（ 個 人 の 場 合）
ス イッ チ ン グ分配金再投資コースのみ、各ファンド間で無手数料でスイッチングが可能です。※スイッチングの際には換金時と同様に換金されるファンドに対して税金をご負担いただきます。 くわしくは販売会社までお問い合わせください。
※収益分配金に関わる留意点分配金は、計算期間中に発生した収益(経費控除後の配当等収益および評価益を含む売買益)を超えて支払われる場合があります。したがって、ファンドの分配金の水準は必ずしも計算期間におけるファンドの収益率を示唆するものではありません。計算期間中に運用収益があった場合においても、当該運用収益を超えて分配を行った場合、当期決算日の基準価額は前期決算日の基準価額と比べて下落することになります。また、投資家のファンドの購入価額によっては、分配金の一部または全部が、実質的には元本の一部払戻しに相当する場合があります。
換金時信託財産留保額 ありません。
毎 日
運用管理費用（ 信 託 報 酬 ）
信託事務の諸費用
その他の費用・手数料随 時
投資者が信託財産で間接的に負担する費用
購 入 単 位
分配金再投資コース新規購入時：10万円以上1円単位追加購入時：1万円以上1円単位
スイッチングの場合一部スイッチング：１万円以上１円単位全部スイッチング：１円以上１円単位
分配金受取りコース新規購入時：10万口以上1万口単位追加購入時：1万口単位
換 金 手 数 料
スイッチング手数料 ありません。
ありません。
純資産総額に対して年率 1.323％（税抜 1.225％）
監査法人等に支払うファンドの監査に係る費用、印刷費用など信託事務の諸費用が信託財産の純資産総額の年率0.1％相当額を上限として定率で日々計上され、毎計算期間の最初の６ヵ月終了日および毎計算期末または信託終了のときに信託財産中から支払われるほか、組入れ投資信託証券の信託事務の諸費用が各投資信託証券より支払われます。
課税上は株式投資信託として取扱われます。公募株式投資信託は少額投資非課税制度（NISA）の適用対象です。配当控除の適用はありません。原則、分配時の普通分配金ならびに換金（解約）時および償還時の譲渡益が課税の対象となります。
有価証券売買時の売買委託手数料や資産を外国で保管する場合の費用等上記その他の費用・手数料（組入れ投資信託証券において発生したものを含みます。）はファンドより実費として間接的にご負担いただきますが、運用状況等により変動するものであり、事前に料率、上限額等を表示することができません。
購入申込日の翌営業日の基準価額に、購入口数、購入時手数料率を乗じて得た額です。購入時手数料率はお申込代金／金額に応じて下記のように変わります。分配金受取りコース：お申込代金に応じます。
（お申込代金は購入価額に購入口数を乗じて得た額です。）分配金再投資コース：お申込金額に応じます。
（お申込金額はお申込代金に購入時手数料（税込）を加えて得た額です。）
※スイッチングによる購入の場合は無手数料です。※別に定める場合はこの限りではありません。
※運用管理費用は日々計上され、ファンドの基準価額に反映されます。なお、毎計算期間の最初の６ヵ月終了日および毎計算期末または信託終了のときに信託財産中から支払われます。
お申込みメモ ファンドの費用
1億円未満 ）％00.3抜税（ ％42.31億円以上5億円未満 ）％0.5抜税（ ％26.1 15億円以上10億円未満 0.81％ （税抜0.75％）10億円以上 ）％05.0抜税（ ％45.0
お申込代金／金額 手数料率
委託会社 その他関係法人の概要について（信託財産の運用の指図等を行います）
（信託財産の保管・管理等を行います）
（本ファンドの販売業務等を行います）
● 委 託 会 社：ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント株式会社● 受 託 会 社：みずほ信託銀行株式会社● 販 売 会 社：SMBC日興証券株式会社 他
購入時 購入時手数料
投資者が直接的に負担する費用
※別に定める場合はこの限りではありません。
各ファンドについて純資産総額が30億円を下回ることとなった場合等には繰上償還となる場合があります。また、主要投資対象とする投資信託証券が存続しないこととなる場合には、信託を終了します。
21
19
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投資リスク
お申込みメモ（SMBC日興証券でお申込みの場合）くわしくは「投資信託説明書（交付目論見書）」をご覧ください。お申込みの詳細については、販売会社にお問い合わせください。
基準価額の変動要因投資信託は預貯金と異なります。本ファンドは、値動きのある有価証券等に投資しますので、基準価額が変動します。また、為替の変動により損失を被ることがあります。したがって、ご投資家の皆さまの投資元金は保証されているものではなく、基準価額の下落により、損失を被り、投資元金が割り込むことがあります。信託財産に生じた損益はすべてご投資家の皆さまに帰属します。
本ファンドは、日本を含む先進国の株式を主要な投資対象としますので、本ファンドへの投資には、株式投資にかかる価格変動等のさまざまなリスクが伴うことになります。本ファンドの基準価額は、株式等の組入有価証券の値動きにより大きく変動することがあり、元金が保証されているものではありません。特に世界の株式市場の下落局面では本ファンドの基準価額は大きく下落する可能性が高いと考えられます。一般に、株価は、個々の企業の活動や一般的な市場・経済の状況に応じて変動します。したがって、本ファンドに組入れられる株式の価格は短期的または長期的に下落していく可能性があります。現時点において価格が上昇傾向であっても、その傾向が今後も継続する保証はありません。また、発行企業が経営不安、倒産等に陥った場合には、投資資金が回収できなくなることもあります。
主な変動要因
留意点
株式投資リスク（価格変動リスク・信用リスク）
本ファンドの投資対象には、流動性の低い株式も含まれています。このような株式への投資は、ボラティリティ（価 格 変 動 率 ）が比 較的高く、ま た 流 動性の高い株式に比べ、市況によっては大幅な安値での売却を余儀なくされる可能性があることから、大きなリスクを伴います。
株式の流動性リスク
本ファンドは、日本を含む先進国の株式を投資対象とする外貨建ての投資信託証券を主要な投資対象としますので、本ファンドへの投資には為替変動リスクが伴います。とりわけ、対円で為替ヘッジを行わないＢコースでは為替変動の影響を直接的に受け、円高局面ではその資産価値を大きく減少させる可能性があります。Ａコースは、対円で為替ヘッジを行い為替変動リスクの低減を図りますが、為替ヘッジを行うにあたりヘッジ・コストがかかります（ヘッジ・コストは、為替ヘッジを行う通貨の金利と円の金利の差が目安となり、円の金利の方が低い場合、この金利差分収益が低下します。）。為替ヘッジは実質的な外貨建資産に対して行われますが、委託会社の裁量により実質外貨建資産のすべてに対してヘッジを行うとは限らず、また、Ａコースの純資産総額によっては一部の実質外貨建資産について為替ヘッジを行わないため、Ａコースへの投資であっても為替変動リスクが伴います。
為替変動リスク
本ファンドでは、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントの計量モデル群を用いた複数の戦略が実行されます。ビッグデータや AI の利用を含む計量モデルに従う運用がその目的を達成できる保証はなく、ボトムアップ手法によるアクティブ運用やパッシブ運用など他の運用手法に対して優位性を保証するものでもありません。なお、計量モデルにはビッグデータや AI 以外の定量要素も利用されます。計量モデルの改良・更新は継続的に行われており、ビッグデータや AI の利用方法については将来変更されることがあります。計量モデルは仮説に基づき構成されたものであり、モデルにより選択された銘柄や市場動向は必ずしもこの仮説が想定する動きを示さない場合があります。また、ある時点でモデルが有効であったとしても、市場環境の変化等により、その有効性が持続しない可能性もあります。このような場合には、本ファンドの基準価額に影響を及ぼし、本ファンドのパフォーマンスが参考指標を下回ったり、投資元金が割り込む可能性があります。
計量運用に関する留意点
購 入 価 額 購入申込日の翌営業日の基準価額
購入・換金申込不 可 日
英 国 証 券 取 引 所、ニューヨーク 証 券 取 引 所 もしくは ルクセンブ ルク証 券取引所の休業日またはロンドン、ニューヨークもしくはルクセンブルクの銀行の休業日および12月24日（ 以下「ファンド休業日」といいます。）
決 算 日 毎年6月25日（ただし、休業日の場合は翌営業日）
信託金の限度額 各ファンドについて1兆円を上限とします。
繰 上 償 還
原則として無期限（設定日 ： 2017年2月24日）
換 金 代 金 原則として換金申込日から起算して6営業日目から、お申込みの販売会社を通じてお支払いいたします。
申 込 締 切 時 間 「ファンド休業日」を除く毎営業日の原則として午後3時まで
購 入 代 金 販売会社が指定する日までにお支払いください。
換 金 価 額 換金申込日の翌営業日の基準価額
信 託 期 間
収 益 分 配 年1回（6月）の決算時に原則として収益の分配を行います。
※上記の手数料等の合計額については、ご投資家の皆さまがファンドを保有される期間等に応じて異なりますので、表示することができません。
課 税 関 係（ 個 人 の 場 合）
ス イッ チ ン グ分配金再投資コースのみ、各ファンド間で無手数料でスイッチングが可能です。※スイッチングの際には換金時と同様に換金されるファンドに対して税金をご負担いただきます。 くわしくは販売会社までお問い合わせください。
※収益分配金に関わる留意点分配金は、計算期間中に発生した収益(経費控除後の配当等収益および評価益を含む売買益)を超えて支払われる場合があります。したがって、ファンドの分配金の水準は必ずしも計算期間におけるファンドの収益率を示唆するものではありません。計算期間中に運用収益があった場合においても、当該運用収益を超えて分配を行った場合、当期決算日の基準価額は前期決算日の基準価額と比べて下落することになります。また、投資家のファンドの購入価額によっては、分配金の一部または全部が、実質的には元本の一部払戻しに相当する場合があります。
換金時信託財産留保額 ありません。
毎 日
運用管理費用（ 信 託 報 酬 ）
信託事務の諸費用
その他の費用・手数料随 時
投資者が信託財産で間接的に負担する費用
購 入 単 位
分配金再投資コース新規購入時：10万円以上1円単位追加購入時：1万円以上1円単位
スイッチングの場合一部スイッチング：１万円以上１円単位全部スイッチング：１円以上１円単位
分配金受取りコース新規購入時：10万口以上1万口単位追加購入時：1万口単位
換 金 手 数 料
スイッチング手数料 ありません。
ありません。
純資産総額に対して年率 1.323％（税抜 1.225％）
監査法人等に支払うファンドの監査に係る費用、印刷費用など信託事務の諸費用が信託財産の純資産総額の年率0.1％相当額を上限として定率で日々計上され、毎計算期間の最初の６ヵ月終了日および毎計算期末または信託終了のときに信託財産中から支払われるほか、組入れ投資信託証券の信託事務の諸費用が各投資信託証券より支払われます。
課税上は株式投資信託として取扱われます。公募株式投資信託は少額投資非課税制度（NISA）の適用対象です。配当控除の適用はありません。原則、分配時の普通分配金ならびに換金（解約）時および償還時の譲渡益が課税の対象となります。
有価証券売買時の売買委託手数料や資産を外国で保管する場合の費用等上記その他の費用・手数料（組入れ投資信託証券において発生したものを含みます。）はファンドより実費として間接的にご負担いただきますが、運用状況等により変動するものであり、事前に料率、上限額等を表示することができません。
購入申込日の翌営業日の基準価額に、購入口数、購入時手数料率を乗じて得た額です。購入時手数料率はお申込代金／金額に応じて下記のように変わります。分配金受取りコース：お申込代金に応じます。
（お申込代金は購入価額に購入口数を乗じて得た額です。）分配金再投資コース：お申込金額に応じます。
（お申込金額はお申込代金に購入時手数料（税込）を加えて得た額です。）
※スイッチングによる購入の場合は無手数料です。※別に定める場合はこの限りではありません。
※運用管理費用は日々計上され、ファンドの基準価額に反映されます。なお、毎計算期間の最初の６ヵ月終了日および毎計算期末または信託終了のときに信託財産中から支払われます。
お申込みメモ ファンドの費用
1億円未満 ）％00.3抜税（ ％42.31億円以上5億円未満 ）％0.5抜税（ ％26.1 15億円以上10億円未満 0.81％ （税抜0.75％）10億円以上 ）％05.0抜税（ ％45.0
お申込代金／金額 手数料率
委託会社 その他関係法人の概要について（信託財産の運用の指図等を行います）
（信託財産の保管・管理等を行います）
（本ファンドの販売業務等を行います）
● 委 託 会 社：ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント株式会社● 受 託 会 社：みずほ信託銀行株式会社● 販 売 会 社：SMBC日興証券株式会社 他
購入時 購入時手数料
投資者が直接的に負担する費用
※別に定める場合はこの限りではありません。
各ファンドについて純資産総額が30億円を下回ることとなった場合等には繰上償還となる場合があります。また、主要投資対象とする投資信託証券が存続しないこととなる場合には、信託を終了します。
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投資リスク
お申込みメモ（SMBC日興証券でお申込みの場合）くわしくは「投資信託説明書（交付目論見書）」をご覧ください。お申込みの詳細については、販売会社にお問い合わせください。
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ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントとは
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テクノロジーの進化が、
革新的な投資戦略を可能にした。
■ 投資信託説明書（交付目論見書）のご請求・お申込みは
販売用資料
追加型投信／内外／株式
Aコース（為替ヘッジあり）／Bコース（為替ヘッジなし）
（愛称：AI ブレイン）
お申込みの際は、必ず「投資信託説明書（交付目論見書）」をご覧ください。「投資信託説明書（交付目論見書）」は販売会社までご請求ください。
■本資料はゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント株式会社（以下「当社」といいます。）が作成した販売用資料です。投資信託の取得の申込みにあたっては、販売会社より「投資信託説明書（交付目論見書）」をお渡しいたしますので、必ずその内容をご確認のうえ、ご自身でご判断ください。■本ファンドは値動きのある有価証券等（外国証券には為替リスクもあります。）に投資しますので、基準価額は変動します。したがって、元金が保証されているものではありません。■本資料は、当社が信頼できると判断した情報等に基づいて作成されていますが、当社がその正確性・完全性を保証するものではありません。■投資信託は預金保険機構または保険契約者保護機構の保護の対象ではありません。■銀行等の登録金融機関でご購入いただく投資信託は、投資者保護基金の支払対象ではありません。■投資信託は、金融機関の預金と異なり、元金および利息の保証はありません。■投資した資産の価値の減少を含むリスクは、投資信託をご購入のお客様が負うことになります。
GS グローバル・ビッグデータ投資戦略
2019.3
■ 投資信託説明書（交付目論見書）のご請求・お申込みは
※AI（人工知能）技術は、本ファンドの運用の一部の手法として用いているものです。
1988年の設立以来、世界有数の資産運用会社として、世界の機関投資家、政府系機関、個人投資家から約148兆円＊の資産を受託。
約150年の歴史を有するゴールドマン・サックス・グループのノウハウと世界を結ぶグローバル・ネットワークを活用し、お客様のニーズに対応したサービスを提供。
世界約30拠点のグローバルな運用体制とリサーチ力。
＊2018 年 12 月末現在
