IndexBox（インデックスボックス）社の会社概要および調査手法

 

1. 会社概要（About IndexBox）

IndexBoxについて

IndexBoxへようこそ。IndexBoxは、今日の世界経済において企業が成長し、成功するために、データに基づく洞察を提供して企業を支援することに特化した、ワンストップの市場インテリジェンスプラットフォームです。

当社は、熱意ある専門家で構成されたチームであり、国際貿易および世界市場の分野において、最も正確で、最新かつ包括的な市場調査および分析をお客様に提供することに尽力しています。

当社の沿革（Our Story）

2018年に設立されたIndexBoxは、企業が市場データにアクセスし、それを活用する方法に革命をもたらすというビジョンのもとに創業されました。

当社の創業者たちは、絶えず変化する世界市場において、十分な情報に基づいた意思決定を行うために不可欠な、実用的なインテリジェンスを提供する信頼できる情報源への需要が高まっていることを認識していました。

それ以来、当社は、最高品質のデータ分析および市場調査を提供するために、最先端の技術と調査手法の開発に専念してきました。

当社の事業内容（What We Do）

IndexBoxは、企業向けのデータ分析、市場調査、ビジネスインテリジェンスサービスの提供を専門としています。

当社が提供するサービスには、以下のものが含まれます。

包括的な市場調査レポート（Comprehensive Market Reports）

当社は、さまざまな産業および国における主要な動向、競争環境、成長機会を網羅した、詳細な市場調査レポートを作成しています。

カスタマイズ調査（Customized Research）

当社の専門アナリストチームは、お客様の具体的なニーズに合わせて調査内容を調整する準備を常に整えており、お客様の事業目標に関連する知見を確実に得られるようにしています。

データ分析および予測（Data Analytics and Forecasting）

最先端の分析ツールと調査手法を使用して、市場動向の予測、潜在的な機会の特定、データに基づく意思決定を支援します。

当社のお約束（Our Promise）

当社は、正確でタイムリーな情報が、お客様のビジネスの成功にとって極めて重要であることを理解しています。

そのため、当社は調査およびデータ分析において最高水準を維持することに専念し、当社が提供する知見が信頼でき、実際の行動に活用できるものであることを保証するよう努めています。

当社の専門家チームは、お客様のビジネスが世界市場で成功するために、最も包括的で最新の市場インテリジェンスを提供できるよう、たゆまぬ努力を続けています。

この刺激的な取り組みにぜひご参加いただき、お客様の事業目標の達成に向けて、IndexBoxを信頼できるパートナーとしてご活用ください。

私たちは共に、新たな機会を切り開き、国際貿易および世界市場におけるお客様の成功を推進することができます。

2. 市場データサービスと調査対象（Metadata and Definitions）

はじめに（Introduction）

このIndexBox AIプラットフォーム・データサービスは、地域および国別に分類された多様な製品について、主要な市場指標に関する重要なデータへのアクセスを提供します。

このサービスの主な目的は、お客様の事業をさらに拡大することを視野に入れ、市場データの収集、基本的な市場分析の実施、およびカスタマイズされた市場調査レポートの作成を支援することです。

ここでは、消費、生産、輸入、輸出に関する最新データに加え、該当する場合には、収穫面積、生産用家畜数、収量、および補助指標（1人当たり消費量、純輸出など）に関するデータも提供されます。

データは2007年から入手可能な最新年までの期間について提供され、市場規模については中期的な予測が行われます。

「Analyze Data（データ分析）」セクションには、地域別または国別の世界市場マップが含まれています。また、現在の動向が可視化されるとともに、主要な市場指標のランキングおよびシェア分布も表示されます。

「Report Writing（レポート作成）」セクションでは、主要な市場指標の動向パターンに関して、あらかじめ作成された文章による説明を利用することができます。また、調査対象市場についての基本的な完成済みレポートをダウンロードすることもできます。

IndexBox AIデータプラットフォームは、最終的な完成版の市場調査レポートとして利用することも、より包括的な追加調査を行うためのデータに基づく基礎資料として利用することもできます。

製品の対象範囲（Product Coverage）

システム内の製品は、HS分類（Harmonized System：商品の名称および分類についての統一システム）に従って識別されます。これは、世界税関機構（WCO）が開発した国際的な商品分類体系です。

このシステムは約5,000の商品グループを対象としており、それぞれが6桁のコードによって識別されます。179を超える国および経済圏がこのシステムを使用しています。

このシステムを使用するすべての国は、当該商品分類に従って国際貿易データを収集・処理しているため、これらの情報を集約し、世界市場の分析に利用することができます。

システム内の製品は、HS 2007に準拠して定義され、6桁のコードで構成されています。これは、データの互換性および時系列データの一貫性を確保するためです。

いくつかの場合には、4桁のコードで構成される、より一般的な製品についても追加的に検討されます。

例えば、「家禽類（poultry）」という製品項目は、あらゆる種類の家禽肉を含み、HSコード0207として定義されます。一方、異なる種類の家禽肉に関するデータは、それぞれに対応するコード（例：020724、七面鳥の肉および食用くず肉、分割されていないもの、生鮮または冷蔵）でアクセスできます。

HSコードは、製品選択メニューにおいて製品名の横に表示されます。製品は、製品名またはHSコードのいずれかを使用して検索できます。

3. 調査データの種類と補正方法（Raw, Mirror and Normalized Data）

データの分類

このシステムでは、以下のデータ区分を使用します。

生データ（Raw Data）

一次情報源から直接取得されたデータです。

輸入・輸出に関しては、これは「直接データ（Direct Data）」であることも意味します。つまり、特定の国から直接報告されたデータを指します。

ミラーデータ（Mirror Data）

このデータは輸入・輸出にのみ適用されます。

ミラーデータは、特定の国の輸入・輸出を反映するものですが、そのデータは当該国の貿易相手国が報告した貿易フローデータを「ミラーリング」することによって取得されます。

つまり、直接データとミラーデータの違いは次のとおりです。

直接データの例

A国（COUNTRY_A）は、2010年にB国（COUNTRY_B）からアボカドを1,000トン輸入したと報告しました。当社は、この数値をA国のアボカド輸入に関するデータセットにそのまま使用します。

ミラーデータの例

C国（COUNTRY_C）は、2010年にB国からのアボカド輸入を一切報告していなかったため、直接データは「0」となります。

しかし、アボカドの輸出データを確認すると、B国はC国に対して200トンのアボカドを輸出したと報告していることが分かります。

そのため、当社はデータの正規化処理に戻り、この「200トン」という数値をC国の輸入量として補完します。

したがって、2010年のC国の直接データは「0」ですが、ミラーデータは「200」となります。この数値は、データセットを正規化する際に使用されます。

このような不一致は、さまざまな理由によって発生する可能性があります。主な原因としては、C国におけるデータ収集の不備、データ報告時の誤り、または貿易制度の違いなどが挙げられます。

詳細については、以下でさらに説明します。

正規化データ（Normalized Data）

生データとミラーデータを組み合わせ、IndexBoxのAIアルゴリズムを使用してデータの異常を除去し、欠損データを補完した後に得られるデータです。

IndexBox AIプラットフォームの処理は、次のように想定されています。

生データの情報源からデータを受け取った直後に、世界全体の生産および貿易について、整合性と一貫性のある統計的な全体像を得るため、データの正規化、再評価、異常値の除去が行われます。

AIを活用したデータの正規化および改善システムは、統計的手法、機械学習、データマイニングを高度に応用することに基づいています。

これらは統合されたアルゴリズムとして当社のデータサイエンティストによって開発されたものであり、IndexBox, Inc.の知的財産を構成しています。

ほとんどの場合、生データには多数の欠落や異常値が含まれています。そのため、IndexBox AIプラットフォームによって処理される過程で、データが大幅に変更される可能性があります。

多くのデータセットでは、数値の80％以上が再推計または補完されています。

システムの利用者がウェブインターフェースを通じて利用できるデータ可視化機能や、データに基づく市場分析機能は、IndexBox AIプラットフォームによって得られた改善後のデータのみに基づいています。

国際貿易データの不整合

多数のデータ欠損や異常な輸出入数値に加え、世界貿易に関するすべての生データには、二国間の貿易フローにおける非対称性に起因する不整合が存在します。

これは、ある国から別の国への輸出入データが、相手国のミラーデータと必ずしも一致しないことを意味します。

こうした矛盾は、以下のような基本的要因によって生じます。

① 輸入はCIF方式による金額で報告され、輸出はFOB方式による金額で報告されること。

② 輸出と輸入の間に時間差があること。例えば、2012年にA国を出発した商品が、2013年になって初めてB国に到着する場合があります。

③ 商品が第三国を経由すること。

④ 商品が数か月間、保税倉庫に保管されること。

⑤ 商品が異なる方法で分類されること。

⑥ 各国が異なる貿易制度（一般貿易制度と特別貿易制度）を採用していること。

⑦ 工業加工区域を通過する商品について、輸出国によって記録される場合と記録されない場合があること。

⑧ 統計データベースに集約される前の段階で、現場におけるデータの記入や提出の際に人的ミスが発生すること。

これらの不整合を完全に除去したり、個別に追跡したりすることはできません。しかし、これらは全体として、あらゆる国際貿易分析の品質に影響を及ぼします。

当社はAIプラットフォームを活用し、可能な限りデータの整合性を確保・改善することによって、地域規模および世界規模の双方において、市場の一貫した全体像を形成できるようにしています。

AIプラットフォームを使用することで、データの欠損や異常値に効果的に対処することができます。また、取得されたデータが、市場分析を完成させるために可能な限り適切なものとなるようにすることもできます。

4. 調査手法およびAIプラットフォーム（Research Methodology and AI Platform）

調査手法の概要

この調査を実施する過程において、当社はアナリストが蓄積してきた専門知識と人工知能の能力を組み合わせています。

当社のデータサイエンティストによって開発されたAIベースのプラットフォームは、アナリストにとって主要な作業ツールであり、基本的な市場データから深い洞察を見いだすことを可能にしています。

AIプラットフォームのアルゴリズムは、以下の段階に基づいています。

第1段階：データ収集（Data Collection）

データの収集および処理の段階では、当社が開発した「ロボット」が使用されます。

このロボットは、国際連合、世界銀行、業界団体のウェブサイト、企業データを含む商用データベースなど、公的な統計情報を提供するさまざまな情報源から、大量のデータを取得します。

しかし、これらの情報源から取得されたデータの3分の1以上は、データ自体に内在する信頼性の欠如を理由として破棄しなければなりません。最も信頼性の高い情報源から得られたデータであっても、しばしば歪みや欠落が含まれているためです。

第2段階：データのクリーニング、分類および正規化（Data Cleaning, Categorization and Normalization）

データが信頼できると考えられる公的な情報源から取得された場合であっても、一貫性や完全性が欠けていることがあります。

当社のAIプラットフォームは、専門家が開発した数学的・統計的ツールの「スマート」なシステムと、機械学習の原理を組み合わせることによって、データの異常や欠落を除去します。

一般的に、世界貿易に関する公式データには最も多くの問題が存在します。

必要に応じて、「ロボット」は各数値についてミラーデータを計算し、貿易コードごとに合計100万件を超えるデータ値を処理します。

さらに、スクリプトは、平均値、平均成長率、および回帰モデルの構築を使用して、時系列データの途中に存在する欠損や欠落を補完します。

場合によっては、回帰モデルを使用して時系列データを外挿します。

その後、補助指標が計算され、それらの初期値について正確性の評価および検証が行われます。

これは、標準偏差およびパーセンタイルを使用して信頼区間を計算することによって実現されます。

ある数値が異常値と判断された場合、プログラムはデータ復元の全サイクルを繰り返し、変更された数値に応じて値を再計算します。

続いて、予備的な計算を実行し、補助指標およびそれらの計算に使用可能なデータを利用して、時系列データに含まれる欠損値を補完します。

機械学習を利用することによって、データの正確性は継続的に向上しています。

同時に、当社のアナリストは、データの一貫性および経済的な合理性を確保するために、AIプラットフォームによる分析結果を監督・調整しています。

第3段階：データに基づく予測および意思決定（Data-Driving Forecasting and Decision Making）

人工知能プラットフォームを使用することによって、実用的な知見を取得し、お客様の事業をさらに拡大するためのデータに基づく意思決定を行うことが可能になります。

予測の作成には、高度な外挿手法（Smart Extrapolation）が使用されます。

この処理には、現在および将来予測される平均年間成長率と、予測対象指標に対する回帰モデリング手法が組み込まれています。また、明らかに不適切な数値を提示することを回避します。

これらの手法の利点は、継続的に更新・改善されているAIプラットフォームの複数サイクルにわたる処理を通じて取得された、確かな信頼性の高いデータに基づいていることです。