お知らせ   

2021/08/24 10:30:リーダーボードのボーダーライン表示に誤りがありましたため、以下の通り表示内容を修正いたしました。
           金メダル獲得:10位以上(変更なし)
           銀メダル獲得:42位以上 → 39位以上
           銅メダル獲得:84位以上 → 78位以上
           60%Line   :126位以上 → 117位以上
           なお、実際に付与されておりますメダル・ポイントに誤りはございません。
           ご迷惑をおかけしましたことお詫び申し上げます。

2021/08/13 17:20:入賞者様のご発表資料、提出モデルのソースコードの一覧が公開されました。

2021/07/01 10:10:フォーラム活動賞、Web記事賞表彰者が確定しました。詳細はフォーラムをご確認ください。

2021/06/30 11:30:入賞者が確定しました。

2021/06/18 20:00:第5回のLIVE評価結果が確定し、最終評価が確定しました。

2021/06/11 13:00:Web記事賞の表彰対象選出期間は「2021年1月29日から2021年6月21日正午まで」となっております。詳細はフォーラムをご参照ください。

2021/06/01 10:30:第4回のLIVE評価結果が確定しました。

2021/05/26 17:30:第3回のLIVE評価結果が確定しました。

2021/05/17 20:00:第2回のLIVE評価結果が確定しました。

2021/05/12 15:00:第1回のLIVE評価結果が確定しました。

2021/03/26 15:15:J-Quants APIで配信している2021年1月〜3月のファンダメンタル情報につきまして、
           一部データの欠損を修正しました。
           J-Quants APIを利用されている方は、フォーラムをご確認ください。

2021/03/24 13:00:ランタイム機能の不備により一時的に3時間以内の推論時間でエラー終了となる事態が発生しました。
           大変ご迷惑をおかけしたことをお詫び申し上げます。
           現在は正常に投稿いただけるようになっております。

2021/03/16 15:00:オンラインイベントのアーカイブ動画を公開しました。

2021/03/10 21:20:オンラインイベントにて弊社SIGNATEより発表した資料を概要ページ末尾に追加しました。

2021/03/05 10:00:チュートリアル解説やモデル提出方法などのノウハウの共有を目的とした、
           オンラインのイベントを開催します。
           詳細については、フォーラムにあります以下のディスカッション、
           [お知らせ] オンラインイベントの開催について @3/10(水) 19:00-20:30
           をご確認ください。

2021/02/15 17:30:Runtime機能のメモリを3GB→16GB、CPUを1vCPU→3vCPUに変更いたしました。
           ただし、実際の推論にお使いいただけるメモリは12GB程度です。
           Runtime投稿時にのエラーを受け取った方は、お手数ですが再度ご投稿の程よろしくお願いいたします。
           またスペック変更に伴い、推論時間が変化することがございます。あらかじめご留意ください。

2021/02/10 12:00:ランタイム環境に係る仕様や、ランタイム環境で利用可能なデータについて更新しました。
           詳細は「ルール」、「ランタイム環境について」をご参照ください。

2021/02/09 17:30:Runtime機能のメモリを2GB→3GBに変更いたしました。
            Runtime投稿時にのエラーを受け取った方は、お手数ですが再度ご投稿の程よろしくお願いいたします。

2021/01/29 17:30:stock_fin_price.csv.gzデータがダウンロード出来ないという報告がありました。
           現在はダウンロード可能となっております。なお、内容に変更ございません。



▼J-Quants概要




J-Quantsは、投資にまつわるデータ・環境を提供し、個人投資家の皆様によるデータ利活用の可能性を検証する、(株)日本取引所グループによる期間限定の実証実験プロジェクトです。

本プロジェクトでは、「ファンダメンタルズ分析チャレンジ」と「ニュース分析チャレンジ」の2本のコンペティションの開催を予定しています。

今回は、初学者向けのコンペティションとして、上場企業の財務諸表をもとに株価の先行きを予測する「ファンダメンタルズ分析チャレンジ」を開催いたします。

(参考)J-Quantsについて


▼背景

証券市場では、長年、様々なデータや数学的手法を用いて様々な市場を分析し、金融商品の組成や投資戦略の立案が行われてきました。以前はこのような分析を行うことができるのは、金融機関や機関投資家と呼ばれる大手の投資家に限られてきました。しかし近年では、個人の方にも、ITやデータを活用した金融市場の分析や取引が拡大しています。 

日本においても様々なデータの活用やデータサイエンティストの育成が推進されていることも踏まえ、本コンペティションを開催します。本コンペティションを通じて、データ分析の経験者のみならず、「今まで金融データやデータ分析に知見がなかった初心者の方にもポートフォリオ分析等のITを活用した投資手法を学んでいただくこと」や「データサイエンスを学ぶ学生の方々に金融データに興味を持っていただくきっかけとなること」を期待しています。


▼課題

銘柄情報・株価情報・ファンダメンタル情報等を駆使して、各東証上場企業(普通株式のみ。ETFやREIT等は除きます。)が、決算短信(四半期決算短信を含みます。)を発表した後の20営業日の間における、当該企業の株価の最高値および最安値の予測について取り組んでいただきます。本課題の詳細はチュートリアルにも記載しています。併せてご参照ください。 

上場企業は、決算期末を含め四半期ごとに決算内容が決まった際、決算内容の開示が義務付けられています。決算内容の要点をまとめた書類として決算短信(四半期決算短信を含みます。)と呼ばれる書類が存在しており、決算短信の多くは期末後45日以内に開示されています。また、決算短信には財務諸表と呼ばれる書類が添付されており、財務諸表は企業のファンダメンタル情報を含む複数の表で構成されています。


本コンペティションの学習データは、2016年1月1日以降の銘柄情報・株価情報・ファンダメンタル情報等です。このうち、2016年1月〜2020年12月の期間における銘柄情報・株価情報・ファンダメンタル情報は、本コンペティションのWebページより配布します。2021年1月初からのデータについては、本コンペティション専用のAPIにて提供します。本コンペティションの参加登録後、直ちに、J-Quants APIのアカウントをご作成ください。 

パブリックリーダーボードでは、2020年1月1日(水)〜2020年11月30日(月)の期間を対象に、各決算短信の開示後20営業日以内における、株価の最高値と最安値の予測を行います。パブリックリーダーボードの評価はランタイムにて自動で行われます。ただし、本コンペティションでは2020年の株価データを参加者に提供しているため、2020年の株価データを学習させたモデルを提出した場合にはデータリークが発生していることになります。そのため、パブリックリーダーボードはモデルの提出テスト・正常性テストとしてご利用ください。 

プライベートリーダーボードでは、2021年3月27日(土)〜2021年5月15日(土)の期間を対象に、各決算短信の開示後20営業日以内における株価の最高値と最安値の予測を行います。評価方法や利用可能なデータの詳細については、「評価方法」及び「ランタイム環境について」をご参照ください。なお、評価は次に挙げるように5回行いますが、4回目まではあくまで途中経過をリーダーボードにて確認いただくためのものであり、最終的な順位は5回目の評価で決定します。 

・5月10日(月)に、3月27日(土)〜4月5日(月)分の財務諸表の評価 

・5月17日(月)に、3月27日(土)〜4月12日(月)分の財務諸表の評価 

・5月24日(月)に、3月27日(土)〜4月19日(月)分の財務諸表の評価 

・5月31日(月)に、3月27日(土)〜4月26日(月)分の財務諸表の評価

・6月14日(月)に、3月27日(土)〜5月15日(土)分の財務諸表の評価


▼J-Quants API

J-Quantsプロジェクトでは、個人投資家の皆様によるデータ利活用の可能性を検証するため、銘柄情報・株価情報・ファンダメンタル情報等を配信するAPIを提供します。本APIの仕様についてはJ-Quants APIドキュメントのWebページをご参照ください。

なお、本APIの提供データのアップデートは週次を予定しています。あらかじめご了承ください。


▼表彰

本コンペティションでは、幅広い層の方に取り組んでいただくことを目的として、スコアによる表彰対象を上位10名としました。奮ってご参加ください。

また、本コンペティションでは、フォーラムにおける参加者間の質疑応答や、Web記事等による知見の共有を歓迎します。秀逸なフォーラム投稿やWeb記事等については、「フォーラム活動賞」や「Web記事賞」として、別途表彰します。なお、「フォーラム活動賞」や「Web記事賞」については、後日開催する「ニュース分析チャレンジ」と共通して表彰します。

また、「フォーラム活動賞」と「Web記事賞」は、モデルを提出していない方でも表彰対象です。

(スコアによる表彰)

     順位 賞金・商品
     1位 10万円
     2位 6万円
     3位 3万円
     4~10位 Amazonギフト券1万円

(フォーラム活動賞・Web記事賞)

     表彰名 表彰対象  人数  賞金・商品
     フォーラム活動賞 フォーラムにて他参加者の疑問の解決やチュートリアルの改善等に寄与した個人  3名程度  3万円 
     Web記事賞 他の参加者への教育効果が特に見込めるコンテンツ*をWeb上で公開した個人  3名程度  3万円 
    *主にblog記事を想定していますが、これに限らず、幅広いコンテンツを想定しています。 


▼注意事項

・本コンペティションはランタイム環境を利用したモデル提出型コンペです。提出するモデルを"zip化"した上でご提出ください。また、モデルをご提出いただいた参加者の方は、モデル提出締切日までに投稿済みファイルのページにて、最終評価に用いる投稿ファイルを選択していただく必要がございます。
・ランタイム環境へのモデル提出の詳細については、「ランタイム環境について」をご参照ください。
・提出するモデルの制限やルールについては、「ルール」をご参照ください。


▼投稿モデル等に係る補足事項

・本コンペティションで投稿いただいたモデルは、主催者側では、表彰対象者の決定のみに利用され、商用には一切利用されません。また、全てのモデルを閲覧可能なのはSIGNATEのみであり、日本取引所グループを含むその他関係者が閲覧可能なモデルは上位入賞者のみに限られます。 

・本コンペティションの上位入賞者の最終審査用提出物(モデル、ソースコード等)は、オープンソースライセンスを付与のうえ、GitHub等にて公開いただきます。それ以外のモデルやソースコードについては、必ずしも公開いただく必要はありません。


▼チュートリアル

データセットの詳細、および分析から投稿までの流れは、別途こちらのチュートリアルをご参照ください。 

(参考)株式分析チュートリアル


チュートリアル サンプルイメージ(一部抜粋)


▼オンラインイベント公開資料


評価関数

・精度は以下に示すように、最高値・最安値への変化率について、それぞれのスピアマンの順位相関係数を合算した統合スコアにより評価します。

・評価値は0~8の値をとり、精度が高いほど小さな値となります。


先ず、最高値・最安値への変化率についてそれぞれスピアマンの順位相関係数を計算します。



その上で、それぞれの順位相関係数を以下の通り合算した統合スコアを評価関数とします。




最終順位の決定
1.コンペ最終日までの評価(暫定評価)は2020年1月1日(水)〜2020年11月30日(月)の期間に決算情報が公開された銘柄について評価します。また、コンペ終了後の評価(最終評価)は2021年3月27日(金)〜2021年5月15日(土)の期間に決算情報が公開された銘柄について評価します。なお、暫定評価については、学習方法によってモデルの学習時に予測対象となる未来のデータも含めて学習することがあるため、リークしている可能性があることについてご留意ください。

 リーダーボードはコンペ終了時に自動的に最終評価に切り替わり、それを元に最終順位を決定します。このため、開催中と終了後では順位が大きく変動する場合もあります。

2.スコアが同値の場合は、早い日時でご応募いただいた参加者を上位とします。

3.コンペ終了後、入賞候補者には以下を提出していただきます。
 - 予測モデルのソースコード
 - 学習済モデル
 - 解説書(実行環境、実行時間*1、予測結果の再現手順*1、乱数シード*2、特徴量の説明や寄与度*3、モデリング手法、工夫点、得られた示唆等)
   *1 : 前処理部分、学習部分、予測部分それぞれに対して明記
   *2 : Random Forest等の乱数を利用した手法を用いた場合
   *3 : 算出が可能な手法を用いた場合
 - アンケート(参加の動機、費やした時間、ご意見・感想等)

4.再現性検証期間中、以下いずれかに該当する場合は入賞資格を失います。このため、提出前に必ず問題がないことを確認してください。
 - 事務局からの手続き上の連絡・要求に対して指定された期限内に対応しない
 - 参加条件やルールを満たしていない
 - プログラムが動作しない
 - 最終提出した予測値と学習済モデルから出力される予測値が一致しない

5.入賞候補者が入賞資格を失った場合は、スコアが次点の方が繰り上がり、新たな入賞候補となります。全入賞者の確定をもって、それを最終順位とします。

・2021/02/10 12:00:ランタイム環境で利用可能なデータと乱数シードについて追記しました。


心構え
・企業課題の達成、社会問題の解決、研究成果の共有等、大前提となる目的に合わせ、実用性を意識したアプローチで臨むこと。


システムの利用
・利用アカウントは1人につき1つまで。ただし、アカウントが1つであればチームでの参加も可能(代表者を選定の上、代表者アカウントで分析結果を投稿)。


情報の取り扱い
情報公開ポリシーに従い、データやソースコードを取り扱うこと。


データの利用
・提供するデータ以外の外部データ(為替や金利データ等)や提供するデータの期間外(2015年以前)のヒストリカルデータを用いてモデルを学習することは禁止。

・ランタイム環境で利用するデータ(銘柄、株価、ファンダメンタル情報等)について、株価の最高値・最安値を予想する際、決算短信の開示日より未来のデータを利用したり、未来のデータ用いて学習したモデルによる予測は禁止。(詳細は「ランタイム環境について」をご参照ください。)


J-Quants APIへの登録
・本コンペティション参加登録後、直ちに、J-Quants APIにてアカウントを作成すること。
https://jpx-jquants.com/signUp


実装方法

・投稿ファイルのテンプレートについては、データページのsample_submit.zipをダウンロードしてください。

・ srcフォルダ以下predictor.pyについて、predict関数の出力形式はデータページのモデル出力形式サンプルの指定をご確認ください。

・モデルの学習に利用するツールは、pythonに限定します。

・Random Forest等の乱数を利用した手法を用いる場合は、乱数シードを固定してください。

・汎用的なモデリングであること

 提案した方法が一般的な環境において追加費用負担を伴わず、再現及び継続使用可能であることを保証する必要があります。
 同じフォーマットで、異なる時点のデータを入力した場合にも同様なロジックで予測できなければなりません。
 例えば、根拠無く局所的に予測値を修正することは禁止となります。
 リークを利用したモデリングや評価用データの探索行為を禁止します。
 例えば、複数投稿による評価値等を利用した評価用データの探索、該当情報に基づくモデリングは一切認められません。
 基準について不安がある場合は、事務局までお問い合わせください。

・入賞候補者の方に提出をお願いするソースコードは、以下のように、前処理、学習、予測、の3つに分け、それぞれを実行すれば処理が進むように実装してください。※コンペティション期間中に投稿いただくサブミットファイルでは、学習用の処理やソースコードは必須ではありません。

①preprocess
 提供データを読み込み、データに前処理を施し、モデルに入力が可能な状態でファイル出力するモジュール。
 get_train_dataやget_test_dataのように、学習用と評価用を分けて前処理を行う関数を定義。
②train
 ①で作成したファイルを読み込み、モデルを学習するモジュール。
 学習済モデルや特徴量、クロスバリデーションの評価結果を出力する関数等を定義。
③predict
 ①で作成したテストデータ及び②で作成したモデルを読み込み、予測結果をファイルとして出力するモジュール。


・(2021/02/10 12:00)モデル提出に係る詳細とランタイム環境で利用可能なデータについて追記しました。


モデル提出の概要

・本コンペティションはランタイム環境を利用したモデル提出型コンペです。提出するモデルを"zip化"した上でご提出ください。また、モデルをご提出いただいた参加者の方は、モデル提出締切日までに投稿済みファイルのページにて、最終評価に用いる投稿ファイルを選択していただく必要がございます。

・モデル提出締切後はモデルの提出ができなくなりますので、モデル提出締切間近の際は十分にご注意ください。


モデル提出方法
モデルのzipファイルを提出すると、自動で予測結果ファイルの作成・推論速度と認識精度の評価が行われます。

機能の説明や投稿方法については、以下を参照ください。
 ・機能の説明
 ・投稿方法
※モデルの実行を伴うため、評価結果がリーダーボードに反映されるまで時間がかかります。
※モデル自体の制約については「ルール」をご参照ください。


モデル提出の制約

・モデル提出締切後はモデルの提出ができなくなりますので、モデル提出締切間近の際は十分にご注意ください。

・モデルのサイズの上限は5GBです。5GBを超えてしまう場合は、ファイルを5GB以下に分割してアップロードした上で、その旨ご連絡ください。(https://signate.jp/inquiry

・モデルのサイズが大きい場合は提出に時間がかかりますので、余裕を持ったご対応をお勧めします。

・アップロード時間が10分を超えるとタイムアウトのメッセージが表示されることがあります。その場合でも基本的には正しく受領できておりますが、念の為確認いたしますのでご連絡ください。(https://signate.jp/inquiry

・投稿回数は1日5回までに制限されています。あらかじめご注意ください。


ランタイム環境の制約

・ランタイム環境でのモデルの推論時間は、3時間までに制限されています。 

・ランタイム環境から外部インターネットへの通信は不可となっています。


ランタイム環境で利用可能なパッケージ

・下記URLの [In Installer] にチェックが入っているものが、ランタイム環境で既にインストールされています(ただしバージョンは異なります)。  

https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/py3.7_linux-64/ 

・これら以外のパッケージの利用については、下記チュートリアルをご参照ください。  

https://japanexchangegroup.github.io/J-Quants-Tutorial/#_%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%8F%90%E5%87%BA


ランタイム環境で利用可能なデータ

・ランタイム環境に提出したモデルは、各銘柄の株価の最高値及び最安値を予測する際、評価対象となる決算短信の開示日以前のデータ(株価、ファンダメンタル情報)を利用することができます。 

・ただし、ランタイム環境では、評価対象となる決算短信の開示日の期間のデータを全て格納しているため、予測時に開示日より未来のデータを利用すると、リークが生じることになります。 

・ランタイム環境でこれらのデータを用いて特徴量生成やモデルの再学習を行う際は、リークが含まれないようご留意ください。

・なお、これらを始めとするリークを利用したモデル等は、コンペ終了後の検証段階において、入賞資格を失います。

 ---- 

・以下に、評価期間のランタイム環境で利用可能なデータについて、例を示します。 

(Private 1st)5月10日に、3月27日〜4月5日に開示された決算短信をもとに、各開示日の翌営業日より20営業日の株価の高値及び安値を予測するケース 

・ランタイム環境には、2016年1月1日から2021年4月5日までのデータが配置されています。 

・提出モデルは、3月29日に開示された決算短信について翌営業日より20営業日間の高値安値を予測する際、3月29日までの株価及びファンダメンタル情報を利用できます。3月30日以降の株価またはファンダメンタル情報を利用するとリークとなり、入賞資格を失います。 

・同様に、4月1日に開示された決算短信について予測する際には、4月2日以降の株価またはファンダメンタル情報は利用できません。 

---


実行環境

・Docker: continuumiio/anaconda3:2019.03(Customized)
・vCPU: 3
・メモリ: 16GB(※ただし、実際の推論にお使いいただけるメモリは12GB程度です。)
・WORKDIR: src
※ 実行環境のDocker imageはこちらを参照ください。
※メモリについては、提出モデルの実行状況を踏まえ、随時増強等を検討いたします。


投稿結果の確認について

・投稿後、提出完了の通知をメールで確認いただけます。なお、投稿後にエラーが発生した場合には、エラーメッセージが出力されますが、より詳細なエラー内容はメールの方をご確認いただけますと幸いです。


本ページでは、本コンペティションに関して提供する情報やデータ及びそれらを用いて得られた知見や生成物について、取り扱いや情報公開に係る概要を説明いたします。取り扱いや情報公開に係る詳細は、コンペティション参加規約及びJ-Quantsサービス利用規約をご確認ください。


▼本コンペティションの方針

本コンペティションに関して当社から提供するデータや、それらを改変して作成したデータは、本コンペティションへの参加に向けた情報解析等の目的に限り利用することができます。これらのデータは、本コンペティション終了日(2021年6月30日)までに、参加者自身で削除いただきます。

本コンペティションへの参加を通じて得られたプログラム、学習済みパラメータ、知見等をまとめた資料は、それぞれ作成した本人に知的財産権が帰属します。そのため、原則として、参加者はこれらを自由に公開することができます。

また、本コンペティションでは、フォーラムにおける参加者間の質疑応答や、Web記事等による知見の共有を歓迎します。秀逸なフォーラム投稿やWeb記事等については、「フォーラム活動賞」や「Web記事賞」として別途表彰いたします。


▼本コンペティションにおける知的財産権等の概要

項目名説明 例
 権利帰属先
本データ当社が利用者に貸与する、整形した状態のデータの一式銘柄情報、株価情報、決算情報、配当情報原権利者 
派生データ本データを加工、分析、編集、統合等することによって新たに生じたデータ株価の移動平均、特定企業の株価・決算・配当をまとめたデータ原権利者 
プログラム本コンペティションへの参加を通じて得られたプログラム等ソースコード、コンパイル済みのプログラム、機械学習モデル(学習済みパラメータを除く)
参加者*1
学習済みパラメータ
本データ又は派生データを用いて導出した、プログラム中のパラメータとして使用されるデータ
機械学習モデル中に含まれるパラメータの一式
参加者*1

*1 本データ及び派生データの知的財産権の範囲を除きます。


▼Q&A

1. データ用途

Q.1-1 本コンペティションで提出した機械学習モデル等を、自分の投資活動に活かすために利用することはできますか?

A.1-1 機械学習モデルをはじめとするプログラムの知的財産権は参加者自身に帰属するため、本コンペティション終了後も、自身の環境等で使用することができます。ただし、本コンペティション終了後、本データや派生データは削除いただく必要がございますので、その点をご留意ください。 


Q.1-2 本データや派生データを学術研究に利用することはできますか?

A.1-2 本データや派生データの用途は、本コンペティションの参加に関する情報解析等に限られます。そのため、学術研究への利用は禁止します。 また、株価情報等の学術研究への利用に当たっては、下記Webページを併せてご参考ください。 

JPXデータクラウド

http://db-ec.jpx.co.jp/


Q.1-3 本コンペティションで得た知見をまとめたWeb上の記事を拝見しました。この記事を引用する形でこの知見を自分の学術研究に利用したいと考えていますが、これに当たって、何かしらの制限はありますか?

A.1-3 当該Web記事の著者等による特段の制限等が無い限りにおいて、特段の制限はございません。 


Q.1-4 チュートリアルのWebページに記載されている内容をWeb記事に引用したり、授業等で利用したりすることはできますか?

A.1-4 チュートリアルのWebページのチュートリアル、ハンズオンのソースコードは、CC BY-NC-ND 4.0に従うライセンスで公開しており、教育などの非商用の目的での本チュートリアルの使用や再配布は自由に可能です。なお、商用目的で全体、一部を転載する行為は禁止しておりますので、その点をご留意ください


2. プログラム等のWeb公開

Q.2-1 Web記事やプログラムを公開するために必要な手続きはありますか?

A.2-1 本コンペティションのフォーラム以外で公開する場合は、本コンペティションのフォーラムを通じて、公開する場所(リンク等を含みます。)を明記のうえ参加者全員への共有を図ってください。また、資料中には、本コンペティションの参加に関連して作成したものであることを明記してください。  


Q.2-2 プログラムや学習済みパラメータを、学術研究の目的で公開することはできますか? また、これらを有償の書籍等で掲載することはできますか?

A.2-2 プログラムや学習済みパラメータの公開は、本コンペティションの参加に関する情報解析等の用途に限られ、商用や学術研究の目的で公開することはできません。 


Q.2-3 Web記事を執筆するに当たって、本データや派生データの一部を引用することはできますか?

A.2-3 一般的な引用の要件を満たす限りにおいて、本データや派生データを引用することができます。なお、本データや派生データの全てを掲載する場合は引用に該当しないため、これについてはお控えください。


Q.2-4 過去の株価情報から算出した移動平均の一式のCSVファイルに出力し、それをパラメータとして用いた数理モデルを作成しました。このようなCSVファイルは、学習済みパラメータとして、本コンペティション終了後にGitHub等で公開してもいいでしょうか?

A.2-4 本データを用いて作成したデータのうち、本コンペティションの目的以外の用途での利用が容易に想定されるデータは、機械学習モデルのパラメータとして用いたとしても、学習済みパラメータではなく派生データとして捉えられます。そのため、当該CSVファイルは派生データに該当し、第三者が閲覧可能な環境への公開は禁止します。このようなCSVファイルをパラメータとして用いる機械学習モデルをGitHub等で公開する場合は、当該CSVファイルを削除(あるいは、疑似データに差し替え)する必要があります。


Q.2-5 本コンペティションで作成した機械学習モデルに含まれるパラメータの知的財産権が、派生データとして原権利者に帰属するのか、学習済みパラメータとして自分に帰属するのか、判断に悩んでいます。どのように判断すればいいでしょうか?

A.2-5 当該パラメータが派生データと学習済みパラメータのどちらに分類されるかの判断に当たっては、その用途やファイル形式等を総合的に考慮したうえで判断することになります。一つの基準として、本コンペティションの目的以外の用途での利用が容易に想定されるデータは派生データに該当する可能性が高いと考えています。個別の事案については、別途事務局へご相談ください。


3. 入賞候補者

Q.3-1 入賞候補者が最終審査用提出に付与するオープンソースライセンスに制約はありますか?

A.3-1 Apache License 2.0(https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)または MIT License(https://opensource.org/licenses/mit-license.php)を想定しています。


Q.3-2 入賞候補者になった場合、最終審査用提出物の知的財産権の帰属先はどうなりますか?

A.3-2 他の参加者の成果物と同様、本データ及び派生データの知的財産権の範囲を除き、参加者自身に帰属します。


2021年1月29日制定

Disclosure policy

As a general rule, in accordance with Article 4, Paragraph 1 of the terms of participation, diclosing any contents such as insights and deliverables transmitted through the information or data provided by our company in relation to this competition is not permitted, however, only after the completion of this competition and for non-commercial purposes, it will be possible to disclose the contents within the score of the table below
Model *1
Public
Analysis results *2
Public
Public : Posting to social media sites, blogs and source repositories, and citing to papers
Restricted : Using in a limited range from research, education to seminars, where many unspecified people cannot access
*1 Execution unit source code and learned models
*2 The insights obtained using the information and data provided, or the solutions including scripts and processed data such as summary statistics

※Notes

準備中

▼本コンペティションにおける追加事項(以下、「本追加事項」といいます。)

本コンペティションの主催者(ホスト)である株式会社日本取引所グループは、データサイエンスに興味のある個人をターゲットに、IT及びデータ分析を利用した取引を促進する目的で、株式会社QUICK(以下、総称して「データ提供事業者」といます。)からデータセットの一部提供をうけ、本コンペティションを開催いたします。当該データセットの性質に鑑み、データ提供事業者がこれを保有することとなる参加者を把握することを目的として、株式会社SIGNATEは、データ提供事業者へ参加者のメールアドレス、本コンペティションへの参加申込時にご入力いただく参加者の氏名、及びアンケート内容をパスワード付きのファイルを電子メール等で送信する等の方法により、第三者提供いたします。参加者は、株式会社SIGNATEがデータ提供事業者に対しこれらの情報を第三者提供することについて理解し、同意の上、本コンペティションに参加するものとします。

本コンペティションに参加するためには、株式会社日本取引所グループのJ-Quantsサービス利用規約(以下、「J-Quants規約」といいます。)にご同意いただき、かつ、本コンペティション終了後に最終審査用提出物を第三者が閲覧可能な環境(GitHub等)にご自身で公開することに同意する必要があります。本追加事項又は下記SIGNATEコンペティション参加規約(以下、「SIGNATE参加規約」といいます。)の規定がJ-Quants規約の規定と抵触する場合には、本追加事項に別段の定めがある場合を除き、J-Quants規約の規定が優先して適用されるものとします。なお、参加者がJ-Quants規約に違反したことに起因して本コンペティションへ参加できなかった場合その他参加者に不利益が生じた場合であっても、株式会社SIGNATEは何ら責任を負いません。

また、参加者が本コンペティションにおいて入賞者となる資格を得るためには、最終審査用提出物にオープンソースライセンスを付与いただく必要がございます。なお、当該オープンソースライセンスを付与いただけない場合、又は当該公開にご同意いただけない場合は、本コンペティションへの参加は可能ですが、入賞者となる資格を得ることはできません。 また、J-Quants規約の定めにかかわらず、参加者が、自身で開発したアルゴリズム及びその他本コンペティションへの参加に関連して作成した資料等(最終提出物及び最終審査用提出物を含みます。)をSIGNATE参加規約第4条第3項に従い公開することについては、その目的が商用又は学術研究である場合を除き、何ら制限しません。


SIGNATEコンペティション参加規約

本コンペティションに参加するためには、 SIGNATE.JPサイト利用規約 (以下「利用規約」といいます。)に加え、本規約にもご同意いただく必要があります。 本規約を熟読し、ご同意のうえ、本コンペティションにご参加ください。本規約、本コンペティションへの参加時に「追加事項」として表示されご同意いただいた事項、利用規約及びその他のご同意いただいた事項(以下総称して「本規約等」といいます。)は、すべて参加者を拘束するものとします。

第1条(定義)

1.本規約において次の各用語の定義は、それぞれ次に定めるとおりとします。

(1)「本サイト」とは、本コンペティションを掲載するウェブサイト「SIGNATE(https://signate.jp)」をいいます。

(2)「本コンペティション」とは、ホストが開催する本サイト上でのAI開発又はデータ分析の競技会をいいます。

(3)「ホスト」とは、本コンペティションの主催者をいいます。 ホストは、株式会社SIGNATE(以下、「当社」といいます。)又は当社の顧客企業・提携企業・学校・団体等(以下、「顧客企業等」といいます。)です。

(4)「参加者」とは、会員(利用規約に定義する「会員」をいい、以下同様とします。)のうち、本コンペティションに参加する方をいいます。

(5)「提出物」とは、本コンペティションにおいて提出される分析・予測結果及び予測モデル並びにレポート等の総称をいいます。

(6)「最終提出物」とは、本コンペティションの終了時点までに参加者が提出した提出物の中から本サイトの所定のページで最終提出物として指定した提出物をいいます。

(7)「入賞候補者」とは、当社より入賞候補の通知を受けた参加者をいいます。

(8)「最終審査用提出物」とは、当社の指示に従い、入賞候補者が提出する提出物並びにその他当社が指定するものをいいます。

(9)「最終審査」とは、入賞候補者の最終提出物及び最終審査用提出物に対して当社が行う、再現性検証を含む検収及び審査をいいます。

(10)「入賞者」とは、入賞候補者のうち当社より入賞の通知を受けた者をいいます。

第2条(本コンペティション)

1.本コンペティションに参加することを希望する会員は、本規約等に同意の上、本コンペティションにおいて定められている参加条件を満たしている必要があります。 会員でない方は、本コンペティションに参加することはできません。

2.参加者は、当社がご案内する方法に従い、本コンペティションに参加するものとし、本コンペティションにおいて定められたルールを遵守する義務があります。

3.参加者は、本コンペティションの開催期間中に本コンペティションの問題に対する提出物を提出することができ、ホストに対して問題解決方法の提案を本コンペティションの終了時点まで当社所定の回数行うことができます。

4.参加者は、本コンペティションで指定される形式に従い、本コンペティションで指定される終了時点までに提出した提出物の中から本サイトの所定のページにおいて最終提出物を指定できるものとします。

5.提出された最終提出物は、本コンペティションで定められた評価方法で評価され、その評価をもって最終順位が決定されるものとします。

6.参加者は、提出物が数量的に評価できるものについては、原則、本サイト上で自己及び他の参加者の評価結果を確認できるものとします。

7.参加者は、自身の提出物について、その適法性を含め、一切の責任を負うものとします。

8.参加者は、本コンペティションに直接関係のない提出物を提出しないものとします。

9.参加者は、特段の定めがない限り、本コンペティションに関わる内容について、本コンペティションの開催期間中にホストに対して直接連絡、相談、依頼、勧誘等の活動を行ってはいけません。

10.参加者は、本コンペティションに関して不明点や疑問点がある場合、必ず本サイト上に掲載する当社所定の手続きにより、当社又は当社が指定する第三者まで連絡をすることとします。

11.ホストは、本コンペティションにおける参加者のいかなる行為に対しても、名目の如何を問わず一切の報酬その他の金員を支払う義務を有しないものとします。また、当社は、本コンペティションにおける参加者の行為に対して、次条に定める懸賞を除き、一切の報酬その他の金員を支払う義務を有しないものとします。

第3条(懸賞及び権利の帰属)

1.参加者は、懸賞が付されている本コンペティションにおいて懸賞を獲得する権利を得るためには、特段の定めがない限り、以下の各号に定める条件を満たす必要があります。

(1)入賞者となること

(2)最終提出物及び最終審査用提出物に含まれるすべての分析・予測結果及び予測モデル並びにレポート等、アルゴリズム・ソースコード・再現法等の説明書等(但し、これらに限りません。)、及び提出物に関する著作権(著作権法第27条及び第28条に定める権利を含み、以下同様とします。)、特許を受ける権利、ノウハウ等すべての譲渡可能な権利(以下総称して「本件権利」といいます。)について、ホストその他の本コンペティションにおける権利譲渡対象者へ譲渡するために必要なすべての権限を有していることを保証したうえで、当該譲渡に同意すること

(3)最終提出物及び最終審査用提出物に関する本件権利について、権利譲渡対象者が何ら制限なく無償で自らの事業及びその他目的に利用できることを保証し、権利譲渡対象者が本件権利を専有することに合意すること

(4)権利譲渡対象者に対し、本件権利に関する著作者人格権を行使しないことに同意すること

(5)前3号の保証及び同意その他の合理的な条項を含む、本件権利の譲渡のための契約を権利譲渡対象者と締結すること

(6)当社による参加者の本人確認が完了すること

(7)本規約等の規定に違反していないこと

2.入賞候補者は、当社より入賞候補の通知を受け取った後、当社の指示に従い、最終審査用提出物を指定期日までに当社に提出し、また、最終提出物及び最終審査用提出物に関する確認・回答事項を指定期日までに当社へ連絡するものとします。当社は、かかる確認・回答事項を前提に、最終審査を行います。指定期日までに当社が満足する確認・回答事項が得られない場合、当社は、当該入賞候補者を最終審査の対象外とすることがあり、入賞候補者はこれについて異議を述べないものとします。

3.入賞候補者は、最終審査の過程で、最終提出物又は最終審査用提出物に修正又は変更の必要があると当社が判断、もしくは追加で確認事項が発生した場合、当社の指示に従い、修正又は変更の必要な項目及び確認事項について、指定期日までに対処し又は回答するものとします。指定期日までに当社が満足する対処・回答が得られない場合、当社は、当該入賞候補者を最終審査の対象外とすることがあり、入賞候補者はこれについて異議を述べないものとします。

4.当社は、最終審査を経て入賞者を決定し、入賞者に対しその旨の通知をするものとします。

第4条(秘密保持)

1.参加者は、本コンペティションに関して当社から受領する情報、データ及びそれらを用いて得られた知見や生成物等(参加者の提出物を含み、以下「当社提供情報」といいます。)を秘密情報として取り扱い、第三者には開示しないものとし、かつ、本コンペティション及び別途当社が指定した目的以外に使用することができないものとします。 但し、以下の各号に定める情報は、秘密情報には含まれないものとします。

(1)受領の時点において公知となっていた情報

(2)受領の時点において、既に参加者が所有していた情報(当該参加者が合理的な手段で証明することができる場合に限ります。)

(3)受領の後に、参加者の責めによらず公知となった情報

(4)受領したいかなる情報にもよらずに独自に開発した情報

(5)何ら秘密保持義務を負担することなく開示権限ある第三者から合法的に受領した情報(当該参加者が合理的な手段でこれを証明することができる場合に限ります。)

2.入賞者は、自己の最終提出物及び最終審査用提出物について、入賞の通知を受けた後も引き続き当社提供情報と同様の取扱いをするものとします。また、前項の定めにかかわらず、入賞者が決定した後は、当該入賞者の最終提出物及び最終審査用提出物を除く参加者の提出物は、当社提供情報に含まれないものとします。

3.本コンペティション終了後に自身で開発したアルゴリズム及びその他本コンペティションへの参加に関連して作成した資料等(最終提出物及び最終審査用提出物を含みます。)について、本サイト上で公開される本コンペティションの情報公開ポリシー(以下、「情報公開ポリシー」といいます。)の記載に従い、これを公開することができます。なお、情報公開ポリシーにおいて公開不可の記載がある場合には公開することはできず、また、公開にあたっては以下の事項を遵守するものとします。

(1)本コンペティションの参加に関連して作成したものであることを明記すること

(2) 公開する資料中にデータセットの一部が含まれる場合のクレジット表記については、情報公開ポリシーの記載に従うこと

(3)本コンペティションのフォーラム以外で公開する場合は、全ての参加者が閲覧できる場所(本コンペティションのフォーラム、その他当社が指定する場所を含みますが、これらに限りません。)に公開する場所(リンク等を含みます。)を明記すること

4.参加者は、本コンペティションの終了後、直ちに当社提供情報(但し、第3項に定めるものを除きます。)を消去又は当社に返還するものとします。

5.本コンペティションにおいて、別途秘密情報に関する取り決めがなされる場合は、当該取り決めの規定が本規約の規定に優先するものとします。

6.参加者が本条の規定に違反したことにより、第三者と、当社又はホストとの間で紛争が生じ、その他第三者が当社又はホストに対して何らかの請求を行った場合、当該参加者は当社及びホストが被る一切の損害、損失、費用(弁護士費用を含むがこれに限定されません。)、逸失利益、逸失収入などを補償するものとします。

7.本条の規定は、当社提供情報並びに入賞者の最終提出物及び最終審査用提出物に関し、本コンペティション終了後及び参加者が当社の提供するすべてのサービスについて退会手続きを完了した後5年間有効に存続します。

第5条(参加者の禁止行為)

1.当社は、本コンペティションにおいて、参加者に対し、次に掲げる行為を禁止します。

(1)クラッキングやチート行為、なりすまし等の不正行為

(2)データセットに含まれるデータファイルそのものの再配布

(3)当社が関与しない形で行う、自己の利益を図ることを目的とした他の参加者又はホスト(当社以外の者に限ります。)に対する直接連絡、相談、依頼、勧誘等の活動

(4)書面その他当社が指定する方法による事前の承諾を得ることなく行う、本コンペティションを利用した一切の営利活動(勧誘・スカウト行為、教育事業における第三者への利用等を含みますが、これらに限りません。)

(5)参加者としての地位又は参加者としての権利義務の移転、担保設定その他の処分(事前に当社の書面による同意がある場合を除きます。)

(6)第三者の知的財産権、その他一切の権利を侵害する行為

(7)その他、本規約等に違反する行為

2.参加者が前項に規定する禁止行為を行った、又は行う恐れがあると当社が認める場合、当社は、当該参加者に事前に通知することなく、当該参加者の本コンペティションにおける失格処分、当社が提供する全部又は一部のサービスの一時利用停止、退会処分、損害賠償請求その他当社が必要と判断した措置をとることがあります。

第6条(本規約の変更)

1.当社は、参加者の了承を得ることなく、本規約を随時変更、追加、削除することができます。

2021年1月29日