テクノロジーの進化が、

革新的な投資戦略を可能にした。

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

2020.3

■■■投資信託説明投資信託説明投資信託説明書書書（（（交付目論見交付目論見交付目論見書書書）））のののごごご請請請求求求・・・おおお申申申込込込みみみははは

※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。

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

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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［ ］

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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。

AI の進化により、ヒトでは処 のできない

3

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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

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現在、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。

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。

ビッグデータは「3つのV」で3次元的に拡張

5

出所：IDC「DATA AGE2025 The Digitization of the World From Edge to Core」2018年11月版

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

世界で１分間に作り出される大量のデータ世界で日々生成される多様なデータ

出所：ドーモ社の記事（2019年）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

Variety（種類）Variety（種類）

Velocity（速度）Velocity（速度）

Volume（量）Volume（量）

位置情報

ビッグデータ

出所：ビビッッッッッッググググググデデデータ

約 450 万回

グーグル検索数

51万1,200回

ツイート投稿回数

約5万5,140枚

インスタグラムへの投稿写真数

約 450 万本

ユーチューブの動画視聴本数

▼

世界で急速に増加するデジタルデータ

2018年 2025年（予測）

175

33ゼタバイト

ゼタバイト

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衛星写真までも有益な情報に。

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 》

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、例示を目的とするものです。上記写真はイメージです。衛星写真は米国でのみ活用しています。

衛星写真

5

6

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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。

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戦略の運用モデルに2008年、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

□

□

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

2つの分野の能力を兼ね備えた

IT 資産運用

7

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2019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。

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

15の平均運用経験を持つ

年 180のプロフェッショナルが

名 23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

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、運用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

18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

43名

86名その他戦略など

2,069 億米ドル、1米ドル＝109.56円

※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。

7

8

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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。

ある企業の株価のリターン（イメージ）＊

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。

＊ある企業の20xx年7月末の株価を基準に、20xx年10月10日までの日々のリターンを算出したイメージ図です。

ポジティブネガティブ

9

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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。

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。す。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。

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）

米国株式市場に対する小売業者Aの超過収益率（左軸）

出所：アレクサ、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。

米国の小売業者 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

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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。

刻々と移り変わるトレンド

《日経各紙の関連記事数の推移》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

ご 参 考（個）

11

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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＊

＊2018 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　上記はイメージ図です。

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

独自開発の運用インフラにより、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

～ 、 、 、 ー 、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。

データ

データ

データ

データ

データ

データ

データ

データ

11

12

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■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。Bコースは、原則として対円での為替ヘッジを行いません。※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

13

ファンドの特色

■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。

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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証券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

投資プロセス

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。

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15

本ファンドの運用実績

期間：2017年2月24日（設定日）～2019年12月末　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過去のデータであり、将来の結果を示唆または保証するものではありません。投資価値および投資によってもたらされる収益は上方にも下方にも変動します。この結果、投資元本を割り込むことがあります。上記のパフォーマンスは分配金再投資基準価額であり信託報酬控除後のものです。分配金再投資基準価額は、本ファンドの決算時に収益の分配があった場合に、その分配金（税引前）で本ファンドを購入（再投資）した場合の基準価額です。

GS グローバル・ビッグデータ投資戦略は、2017年2月24日に運用を開始しました。

《Aコース（為替ヘッジあり）のパフォーマンス》 《Bコース（為替ヘッジなし）のパフォーマンス》

（年 /月）7,000

8,000

9,000

10,000

11,000

12,000

13,000

2017/2 2017/8 2018/2 2018/8 2019/2 2019/8

（円）

（年 /月）7,000

8,000

9,000

10,000

11,000

12,000

13,000

2017/2 2017/8 2018/2 2018/8 2019/2 2019/8

（円）

過去1年 設定来22.2% 20.3%

各期間の騰落率

22.2% 20.3%

過去1年 設定来22.9% 22.7%

各期間の騰落率22.9% 22.7%

SMBC日興証券_GS �ロー�ル・�ッ��ータ投資戦略_販Y_2003_cc.indd 15 2020/04/01 14:35

16

15した場合の基準価額です。

ポートフォリオ概要 1

2019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。上記構成比率は投資対象ファンドの純資産総額に対する比率です。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。す。す

投資対象ファンド＊1 の組入上位10銘柄［合計216 銘柄］

123456789

10

構成比率銘柄紹介

3.3%

2.8%

2.8%

2.3%

1.6%

1.5%

1.5%

1.3%

1.2%

1.2%

セクター＊2

情報技術

情報技術

一般消費財・サービス

コミュニケーション・サービス

情報技術

コミュニケーション・サービス

コミュニケーション・サービス

素材

ヘルスケア

資本財・サービス

V

●

●

●

M

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

P

●

●

●

●

マイクロソフト

アップル

アマゾン・ドット・コム

フェイスブック

ビザ

アルファベット クラスＣ

アルファベット クラスＡ

シャーウィン・ウィリアムズ

アンセム

ユニオン・パシフィック

国

米国

米国

米国

米国

米国

米国

米国

米国

米国

米国

フェイスブックはインターネットメディア会社。ソーシャルネットワーク・ウェブサイトを運営。家族・友人・同僚間のコミュニケーションを可能にするウェブサイトを提供する。ユーザー間における情報、写真、ウェブサイトリンク、ビデオなどの共有を容易にする技術も開発。ユーザーは、各自の基準を具体的に設定して情報を共有・制限できる。

マイクロソフトはソフトウエアメーカー。ソフトウエア製品の開発、製造、ライセンス供与、販売、サポートに従事。オペレーティングシステム、サーバー・アプリケーション、法人・個人向けアプリケーションのソフトウエア、ソフトウエア開発ツール、およびインターネット／イントラネットソフトウエアを手掛ける。テレビゲーム機、デジタル音楽・娯楽用機器も開発する。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。アマゾン・ドット・コムはオンライン小売会社。多岐にわたる製品を販売する。主な製品は、書籍、音楽、ビデオテープ、コンピューター、電子機器、家庭・園芸用品など。顧客別にカスタマイズされたショッピングサービス、ウェブ上でのクレジットカード決済、および顧客への直接配送を手掛ける。

ビザはクレジットカード会社。小売り電子決済ネットワークの運営、国際的な金融サービスの提供に従事。金融機関、販売業者、消費者、企業、政府機関などが相互に行う決済ネットワークやデータ転送サービスを通じて、国際的な商取引を提供する。

アンセムは医療保険会社。 一般診療、歯科・眼科、処方薬に関する医療費の給付に加え、生命保険、障害保険の給付を手掛ける。 中小企業、個人、マネージドケア、メディケイド、およびメディケアの各市場を対象に、ネットワークベースのさまざまな管理医療型医療保険プランを提供。

アルファベットは持株会社。子会社を通じ、ウェブベースの検索、広告、地図、ソフトウエア・アプリケーション、モバイルオペレーティングシステム、消費者コンテンツ、業務用ソリューション、eコマース、ハードウエア製品などを提供する。アルファベットは持株会社。子会社を通じ、ウェブベースの検索、広告、地図、ソフトウエア・アプリケーション、モバイルオペレーティングシステム、消費者コンテンツ、業務用ソリューション、eコマース、ハードウエア製品などを提供する。シャーウィン・ウィリアムズは塗料会社。塗料、コーティング剤、関連製品の製造、販売を手掛ける。製品は主に北・南米の専門塗料業者をはじめ、工業、商業、小売業者に販売される。カリブ海地域、欧州、アジアでも事業を展開。

ユニオン・パシフィックは鉄道会社。鉄道輸送の対象は農産物、自動車関連製品、化学品などさまざまな製品。米国の西海岸およびメキシコ湾岸各地から東部ゲートウェイへの長距離輸送ルートのほか、カナダの鉄道システムとも接続。メキシコへの主要輸送ルートも手掛ける。

銘 柄 名

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17

ポートフォリオ概要 2

北米 71.3%

欧州22.5%

米ドル71.2%

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。上記構成比率は投資対象ファンドの純資産総額に対する比率であり、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。

136%

17.3倍

2.5 倍

2019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》

《セクター＊2 別構成比率》

素材　3.6%

一般消費財・サービス10.7%

日本　4.3%

その他地域　0.1%

その他通貨　2.0%現金等　0.8%

日本円　4.3%

スウェーデン・クローナ 1.2%英ポンド　2.9%

スイス・フラン　3.8%

ユーロ　12.8%

デンマーク・クローネ　1.1%

公益事業　2.0%エネルギー　2.7%

資本財・サービス12.8%

現金等　0.8%

生活必需品　6.9%不動産　4.2%

コミュニケーション・サービス7.4%

アジア・オセアニア（日本を除く）1.1%

現金等　0.8%

情報技術17.8%

金融16.1%

ヘルスケア15.2%

現金等 0.8%

中型株14.8%

大型株84.5%

SMBC日興証券_GS �ロー�ル・�ッ��ータ投資戦略_販Y_2003_cc.indd 17 2020/04/01 14:35

17

18

ご参考：投資対象ファンドの運用実績

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。上記構成比率は投資対象ファンドの純資産総額に対する比率であり、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。

下記は、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。下記データにおいては、本ファンドの信託報酬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、累積超過リターンはプラスを維持しています。

特に、2008年にビッグデータやAIを導入してから随時改良を進め、2012年頃以降は、長期でみるとより安定的に超過収益を積み上げてきました。

《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 23.3% 39.2% 58.7% 271.4%

参考指標 27.7% 42.7% 204.4%52.0%

（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

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

160%

180%

200%

0%

50%

100%

150%

200%

300%

250%

期間：（左グラフ）2004年10月14日（設定日）～2019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）2019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（税引後配当込み）当該参考指標は投資対象ファンドの参考指標であり、本ファンドのベンチマークや参考指標ではありません。 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。＊

2004/10 2006/10 2008/10 2010/10 2012/10 2014/10 2016/10 2018/10

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19

＊2019年は予測値

期間：世界経済1980年～2024 年（2019 年以降は予測値）、グローバル先進国株式 1980年～2019 年出所：IMF（国際通貨基金）World Economic Outlook,October 2019、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（税引前配当込み / 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。

期間：1999 年 12 月末～2019 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39年間、世界経済の規模＊（名目GDP）は10.7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39.9倍（年率換算9.9%）に上昇しました。

今後5年の世界経済の規模＊（名目GDP）は、2019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 2019

予 測

《世界経済の規模と先進国株式の長期推移》（兆米ドル）

湾岸戦争

ITバブル崩壊

世界金融危機

100

3,987

0

25

50

75

100

125

150

175

200

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 （年）

500

0

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,500

4,000

ご参考：グローバル先進国株式市場の魅力

（兆米ドル）

世界経世界経世界経済済済 規規規模模模（右軸）（右軸）（右軸）

グローバル先進国株グローバル先進国株グローバル先進国株式式式（（（左軸左軸左軸）））

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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りません。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。そのため、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

19

20

投資リスク

ものです。

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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3月10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。

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

原則として無期限（設定日 ： 2017年2月24日）信 託 期 間

収 益 分 配

年1回（3月）の決算時に原則として収益の分配を行います。販売会社によっては、分配金の再投資が可能です。※運用状況によっては、分配金の金額が変わる場合、あるいは分配金が支払われな　い場合があります。

※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。

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

随 時

投資者が信託財産で間接的に負担する費用

換 金 手 数 料

スイッチング手数料 ありません。

ありません。

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 関 係（個人の場合）

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。

純資産総額に対して年率1.3475％（税抜1.225％）※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

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。

1億円未満 3.3％（税抜3.00％）1億円以上5億円未満 1.65％（税抜1.50％）5億円以上10億円未満 0.825％（税抜0.75％）10億円以上 0.55％（税抜0.50％）

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

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

※別に定める場合はこの限りではありません。

繰 上 償 還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。

その他の費用・手 　 数 　 料

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。

21

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MEMO

一部払戻しに相当する場合があります。21

22

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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

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186兆円＊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。

＊2019 年 12 月末現在

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