Tokyo Briefingは、これらのデータを一つの基盤に統合し、AIによる分析を通じて、意思決定に必要な情報だけを抽出して提示します。
専門的な分析機能を、日常的に使える形に落とし込んでいます。
複数の取引所に分散した口座残高、入出金履歴、評価損益を一つの画面に集約します。取引所ごとにログインして数値を確認する手間がなくなり、資金全体の状況を一度に把握できます。
過去の価格変動や出来高のデータをAIが学習し、短期的な変動リスクを指標化します。専門的な統計知識がなくても、リスクの高低を直感的に比較できるよう表示を単純化しています。
市場データの更新に応じて、資金の配分案を継続的に見直します。急な相場変動があった場合も、根拠となるデータとあわせて新しい推奨内容を確認できます。
AIの判断過程をブラックボックス化せず、各段階で何を行っているかを確認できます。
国内外の主要取引所とAPIで連携し、残高・取引履歴・市場価格を一定間隔で取得します。取得したデータは形式を統一し、比較可能な状態に整えます。
統合したデータに対し、AIが過去の値動きと現在の市場環境の類似性を分析します。流動性の過不足やリスクの偏りを、統計的なパターンとして検出します。
分析結果をもとに、資金配分や待機資金の運用方針を提案します。提案には判断の根拠となるデータも併記し、最終的な意思決定は利用者が行います。
繁忙期と閑散期で資金需要が変動する事業において、当面使用しない余剰資金を把握し、必要なタイミングで引き出せる形での運用先を提案します。資金繰りに影響を与えない範囲での運用を前提としています。
単一の資産や取引所に資金が集中している場合、予測モデルが示す変動シグナルをもとに、配分を分散すべきかどうかを検討する材料を提供します。相場急変時の影響を緩和する判断材料として利用できます。
通信および保存データはすべて暗号化され、アクセス権限は役割ごとに制限されています。
取得したデータは、利用者ごとの予測モデルの精度向上にのみ使用し、第三者への提供は行いません。