IR担当役員・責任者必見　 ― AIとデータ分析を活用した新しいIR支援サービスを開始！「高出来高企業」に関する独自調査を実施

2025-09-17 09:30

株式会社シュタインズ(本社：東京都千代田区、代表取締役：齊藤大将)とMIHアドバイザリー株式会社(本社：東京都港区、代表取締役：牧知秀)は、AIを活用した定量的IRデータ分析に基づく新たなIR支援サービスを共同で開始しました。

本サービスは、東京証券取引所による上場企業へのIR体制整備義務化や、個人投資家向け情報開示の重要性が高まる中、科学的根拠とデータサイエンスを活用してIR活動を支援するものです。
第一弾の独自リサーチとして、「時価総額が小さく、出来高が多い企業と出来高が少ない企業(それぞれ約50社ずつ)」を抽出し、その要因を分析しました。また、決算情報をもとに投資家からの質問へ自動回答するIR Agentのプロトタイプも共同開発しており、公開予定です。

背景・目的

近年、日本の株式市場では個人投資家の存在感が高まり、企業の投資家向け広報(IR)活動は従来以上に多様で戦略的な情報発信が求められています。さらに、東京証券取引所は上場企業に対してIR体制の整備を義務化し、企業は制度対応と同時に、投資家との信頼関係を強化するための施策が急務となっています( https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB078GM0X00C25A4000000/ )。

加えて、株主資本コストや資本効率などのファイナンス分析を行う重要性も高まっており、投資家や市場からの要求も強まっています( https://www.jpx.co.jp/equities/follow-up/jr4eth0000004vj2-att/240201.pdf )。しかし、こうした分析に対応できる専門的な知見やスキルを持つ人材が社内に不足している企業は少なくありません。

現状では、多くの企業でIR活動に科学的根拠や先端テクノロジーが十分に活用されておらず、施策の優先順位や市場反応との関係性を定量的に把握することが困難です。

この課題を解決するため、株式会社シュタインズとMIHアドバイザリー株式会社は、AIとデータサイエンスを活用してIR活動を分析・改善の方向性を検討できる材料を提供する新たな支援サービスをスタートしました。
本サービスは、客観的な数値データに基づきIR施策の有効性を可視化し、改善に直結する実務的な提案と分析、開発を行うことで、企業の投資家対応力の強化を支援することを目的としています。

サービス概要

株式会社シュタインズとMIHアドバイザリー株式会社が共同提供する本サービスは、AIとデータサイエンスを活用し、企業のIR活動およびファイナンス分析を総合的に支援するものです。市場データ、決算情報、IR施策内容を体系的に収集・分析し、特定の施策や条件と投資家反応の関係を定量的に分析します。

主な機能・特徴は以下の通りです。

●定量的IRデータ分析(IRデータサイエンス)
○売上・利益成長率、株価、出来高、配当利回り、株主優待など多角的指標を組み合わせ、市場反応を解析
○過去施策と株式市場の反応を関連付け、効果を可視化

●ファイナンス分析支援
○株主資本コスト、資本効率(ROE、ROIC等)を算出
○財務戦略の改善や資本市場での競争力強化に資するレポートを提供

●AIによる決算情報自動応答(IR Agent)
○決算説明資料、短信、プレスリリース等をもとに、投資家からの質問に自動で回答
○投資家対応の迅速化とIR担当者の負担軽減を実現

●施策改善提案とKPI設定
○分析結果に基づき、効果的なIR施策の優先順位と改善案を提示
○PDCAサイクルを回せるよう、KPIを設計

また、個人投資家の発言や投稿から投資家心理分析も行っています。

独自リサーチ概要

本サービスの開発にあたり、株式会社シュタインズとMIHアドバイザリー株式会社は第一弾の独自調査として、2024年1月から12月のデータをもとに、出来高と企業活動の関係性を定量的に分析しました。

調査にあたっては、以下を除外しました。

2023年以降に新規上場した企業：上場直後の特殊要因による売買高回転率の上昇を避けるため。
2023年以前からすでに高い出来高を維持している企業：その要因が2024年の施策に起因しない可能性があるため。
そのうえで、次の2つのグループを抽出し、約50銘柄ずつ選定しました。
出来高多群：「時価総額500億円以下」かつ「年間売買代金回転率4回転以上」
出来高少群：「売買高回転率0.45以下(2024年全銘柄平均の半分以下)」で、上記と時価総額・業種などのプロファイルが類似する銘柄

IR施策を多面的に評価するため、以下の観点で出来高への影響を分析しました。

Disclosure(開示)：「適時開示本数」「プレスリリース本数」
Engagement(接触)：「決算説明会頻度」「会社説明会頻度」「説明会動画の再生回数」など
Documentation(資料整備)：「決算説明資料の有無」「英語資料の有無」「外部リサーチ有無」を数値化

さらに、株主還元施策(配当利回り・株主優待の有無)も組み込み、これらの活動が出来高にどのように影響しているかを明らかにしました。

調査結果(概要)

今回の分析では、2023年以降の市場データを対象に、出来高と各種IR施策の関係を統計的に検証しました。その結果、以下のような傾向が確認されました。

特定のIR施策が出来高増加に強く寄与する一方で、逆効果となる施策も存在
単なる情報開示の数ではなく、「質」や「タイミング」が投資家の注目を大きく左右する
株主還元策の一部は、かえって流動性を抑制する可能性がある

こうした知見は、企業が限られたリソースを「本当に効果のあるIR施策」に配分し、逆効果の施策を見直す上での判断材料となります。
なお、本リリースでは概要のみをお伝えしています。
詳細な分析結果や定量的な効果の大きさについては、弊社が作成したレポートにまとめております。
以下の特設ページよりレポートをダウンロードいただけます。
https://steins.works/2025/09/15/report2025/
ぜひ本レポートをご活用いただき、貴社のIR施策の検討にお役立てください。

その他のAI活用の取り組み

株式会社シュタインズは、本サービスに加え、決算情報をもとに投資家からの質問に自動で回答するIR Agentのプロトタイプを共同開発しています。現在は一部企業を対象に試験運用中で、今後は多言語対応や決算発表直後の即時対応など、IR業務の効率化と投資家とのコミュニケーション向上を目的とした機能拡張を予定しています。

プロトタイプ版はすでに公開済み(URL： https://ir-bot-mvp-255752121803.us-central1.run.app/ )で、現在は既存IR支援先企業のみを対象に試験運用中です。