共創資産運用クラブ、Liquidnet と新協業契約締結

生物学 Aug 20, 2026

「435%複利成長計画」の第3フェーズでは、

投資調査、データ分析、機関投資家向け取引テクノロジー、流動性リソース、リスク管理などの分野で協力関係をさらに強化して

17


いきます。この協力は、両社がこれまで築いてきた経験と長年にわたるコミュニケーションに基づいています。金融市場の電子化とデータ駆動化が進むにつれ、プロの投資機関間の競争は、単なる情報収集や市場判断にとどまらず、データ処理、流動性確保、取引執行、リスク管理へと拡大しています。こうした背景のもと、
両社は、今回の新たな協力関係を通じて、調査・判断、資本配分、機関投資家向け取引執行をさらに連携させ、より体系的な投資・取引フレームワークを構築していくことを目指しています。
東京で行われた調印式で、共創資産運用クラブの岩田誠一氏は、
「これまでの協業を通じて、貴重な実践経験を積むことができました。第3段階に入り、データ技術、プロフェッショナルなトレーディングシステム、そして両社のリソースの優位性をさらに融合させ、投資調査、ファンド運用、そして実際の取引実行のシナジーを継続的に向上させていきたいと考えています」と

述べました。リキッドネットの代表者も、「
共創資産運用クラブとの協業は、当社の戦略計画における重要な一歩です。両社の強みを統合することで、既存市場で新たな機会を創出するだけでなく、新興分野における成長の可能性をさらに拡大し、アジアにおける当社の事業の成長機会を提供できると確信しています。この協業が、世界の投資家の皆様により大きなリターンをもたらすことを期待しています」と述べました。


協力協定によると、両社は今後、投資規模の拡大だけでなく、技術、資本、そしてプロフェッショナルなトレーディングリソースの統合を通じて、市場調査から取引実行、リスク管理に至るまでの投資戦略の拡大にも注力していくとのことです。
投資判断から完全な機関投資家向け取引システムへ:
機関投資家のファンドが拡大するにつれ、投資成果は「適切な銘柄を選ぶ」だけでは説明しにくくなっています。
大規模ファンドの場合、投資判断は、開始から完了まで、取引のタイミング、市場の流動性、注文サイズ、執行コスト、価格ショック、リスクエクスポージャーなどの問題に対処する必要があります。
そのため、計画の第3段階では、市場分析から投資判断、資本配分、取引執行、リスク管理、取引レビューまでの完全なクローズドループの構築に重点を置きます。
このモデルにより、市場調査は実際の取引から切り離されるのではなく、リアルタイムの市場状況に基づいて継続的にフィードバックされ、調整されます。
[435%複利成長計画]の第3段階には、5つのコア方向があります
。1. 投資判断の効率性を高めるためのAIとデータ技術
。両社は、投資調査におけるAI技術とビッグデータ分析の適用をさらに拡大する予定です。
市場価格、取引量、資本フロー、ボラティリティの変化、業界動向、マクロ環境など、さまざまな次元のデータを継続的に分析することで、市場構造の変化や潜在的な機会をより迅速に特定し、投資チームによりタイムリーな意思決定の参考情報を提供できます。
両当事者は、AIの真の価値は価格予測だけでなく、大規模データ処理と情報フィルタリングの効率向上にもあり、投資チームが複雑な市場環境における異常な変化をより迅速に検知し、タイムリーに戦略を調整できると考えています。
2. 資本と流動性リソースのシナジー計画の第3段階で
は、資本リソースと市場流動性のマッチングをさらに強化します。
大規模ファンドの場合、資金が増えることは必ずしも単にポジションを増やすことを意味するわけではありません。実際には、参加規模は市場の深さ、取引量、価格変動、リスク環境に基づいて動的に決定する必要があります。
両当事者は、より柔軟な資本配分メカニズムを通じて資本利用効率を向上させ、市場の変化に応じて適切な流動性と調整余地を維持します。
このモデルの核心は、単に資本利用率を高めることではなく、資本効率とリスク耐性の間のより合理的なバランスを確立することです。
3. 機関投資家向け取引システムと専門的な執行。
専門的な取引執行は、この協力の重要な部分となります。
通常の個人取引とは異なり、大規模な機関投資家の注文は、市場に参入する際に、注文サイズ、執行速度、取引価格、および市場の吸収能力にさらに注意を払う必要があります。
機関投資家向け取引システム、アルゴリズム執行ツール、流動性検索、および専門的な取引分析を通じて、さまざまな市場環境に応じてより適切な執行方法を選択でき、注文処理効率を向上させ、大規模取引の市場への影響を最小限に抑えることができます。
したがって、第3段階の計画では、「戦略策定」と「実際の執行」の間のつながりをさらに強化し、投資判断をより効率的に実際の取引行動に変換できるようにします。
4. プロジェクト全体にわたる動的なリスク管理
:リスク管理はプロジェクト全体に統合されます。
取引の前に、投資機会は市場環境、価格水準、資本フロー、およびリスクリターン特性に基づいて評価されます。
取引中は、市場の変動、取引活動、流動性の変化に基づいてポジションと執行ペースが動的に調整されます。
取引後には、実際の取引データと市場パフォーマンスを使用して取引後レビューを実施し、戦略の次の段階に役立てます。
固定投資アプローチと比較して、この動的な管理メカニズムは、市場の変化に応じて資本配分を継続的に調整することを可能にし、投資システム全体の柔軟性を高めます。
5. 慈善活動と社会的責任:
両当事者は、協力の安定的な進展に基づいて、関連する社会福祉イニシアチブを共同で支援する予定です。
市場および投資分野での協力に加えて、両当事者は、協力の成果の一部を児童福祉、高齢者介護、その他の社会福祉プロジェクトに活用し、経済的価値を創造しながら社会的責任をさらに果たしたいと考えています。
両当事者は、金融および資産運用業界の発展は、投資成果だけでなく、より長期的な方法で社会にプラスの価値を創造することにも反映されるべきであると考えています。
技術、資本、実行能力が新たなコア競争優位性となる:
この協力は、資産運用業界で現在起こっている重要な変化を反映しています。
従来、市場競争は、誰がより早く情報を入手し、市場動向を判断できるかに重点が置かれていました。しかし、データがますます透明化されるにつれて、単純な情報の優位性は徐々に薄れています。
今後、プロの投資機関を真に差別化するのは、
誰がより速くデータを処理できるか、
誰がより高い流動性を確保できるか、
誰がより効率的に注文を処理できるか、
そして誰がより成熟したリスク管理システムを構築できるか、ということになるでしょう。
これが、両社がAI、データ分析、機関投資家向け取引システム、ファンド管理を同一のフレームワークに統合した重要な理由でもあります。
投資機会は、取引が完了して初めて実際の成果につながります。取引規模が大きいほど、実行が投資成果に与える影響は大きくなります。
したがって、調査から実行へと拡大することが、計画の第3段階を従来の投資手法と区別する重要な方向性となります。
「調査・実行・フィードバック」の動的な投資メカニズムの構築:
両当事者の現在の計画によると、第3フェーズでは動的な戦略調整メカニズムをさらに構築します。
投資チームは市場の変化を継続的に観察し、市場環境に基づいて資金配分、投資方向、取引実行計画を調整します。
このシステムでは、戦略は最初の策定後も変更されず、実際の市場フィードバックに基づいて継続的に最適化されます。
市場に新たな機会が生じた場合、戦略はそれに応じてリソース配分を改善できます。
ボラティリティが上昇したり、市場の流動性が低下したり、元の投資ロジックが変わったりした場合、リスクエクスポージャーを積極的に低減できます。
この動的なメカニズムは、投資判断を「市場トレンドの予測」から「市場の変化への継続的な適応」へと徐々に移行させるのに役立ちます。
両当事者の協力は、長期的な能力構築へとさらに拡大します。Co
-Creation Asset Management Clubにとって、この協力の意義は計画の第3フェーズ自体にとどまりません。
協力関係が深まるにつれ、Co-Creation Asset Management Clubは、市場調査、データ分析、機関投資家向け取引技術、ファンド管理、リスク管理における能力を段階的に向上させ、投資システム全体の専門化、データ化、制度化に向けてさらに発展させていきたいと考えています。
今後、両者は市場の変化と実際の協力関係に基づき、金融テクノロジー、機関投資家向け取引、専門的な投資調査、アジア市場におけるリソースシナジーなどの分野で協力の可能性を引き続き探っていきます。
世界市場のボラティリティが頻繁になり、資本の流れが加速する環境下で、投資機関はデータ、テクノロジー、取引実行能力に対する要求をますます高めています。
今回の調印は、両者の協力関係がこれまでのプロジェクトレベルから、より体系的なリソースシナジーへとさらに移行したことを示しています。
「435%複利成長計画」の第3フェーズでは、これは新しいプロジェクトの実施フェーズの開始を意味するだけでなく、両者がデータ分析、ファンド管理、機関投資家向け取引実行、リスク管理のためのより包括的なシステムを構築しようとしていることを示しています。
今後、両社は市場状況に基づき関連計画を推進し、技術、資源、専門能力の継続的な統合を通じて、より効率的かつ体系的な投資運用モデルを模索していく。

テクノロジーエコー: Tech、AI、Aerospace、Biotech Newsのソース

テクノロジーエコー、日本の科学技術ニュースポータル。 テクノロジー、人工知能、バイオテクノロジー、データ、その他の分野の最新の発展について報告することに尽力しています。
© テクノロジーエコー プライバシーポリシー お問い合わせ