＜東芝データの扱う購買データの特徴＞
・POSシステムのリーディングカンパニーである東芝テック株式会社が開発・運営し、東芝データが運営支援をする電子レシートサービス「スマートレシートR」＊を用いて、「いつ・どこで・何を・いくらで・いくつ購入したのか」といったレシート起点の情報提供が可能です。これにより、日本国内の購買変化を速やかに捉え機会を逃さない判断や予測業務等を支援いたします。
<スマートレシート情報＞
・サービス会員数：約150万人、加盟店数（全国）：約1万5,000店舗
　※2023年11月現在

＊「スマートレシートR」は東芝テック株式会社の登録商標です。

東証上場銘柄の東証市場における銘柄別の日次売買代金・売買高（立会内取引に限る）を現物取引、信用取引、空売りという区分けで集計したデータです。投資家は発注時にこれらの属性情報を入力するため、JPX総研がフラグを集計し、売買代金・売買高のデータを提供しています。

通常信用取引の個別銘柄残高は、日々公表銘柄以外は週次での公表ですが、本データを用いることで全銘柄の日々の信用取引残高を推計することが可能となります。

TONA Averages・TONA Indexは日本銀行が公表する無担保コール翌日物金利を複利計算した指標です。TONAは日本円LIBORの後継金利の一つですが、日本円LIBORの代替として用いる場合は毎日のTONAを用いて複利計算する必要があります。市場参加者はTONA Averages・TONA Indexの利用によって、TONAの日次複利の水準を共有し、計算・照合にかかわる負荷を軽減することができます。

TONA Averages
指標の基準日（各営業日）から遡って30日前、90日前、180日前から基準日までの期間について、それぞれTONAを日次複利計算した金利。

TONA Index
2017年6月14日（日本銀行の「無担保コールO/N物レート行動規範」制定日）に100単位だった資産をTONAで運用した場合の基準日の資産評価額。
※TONA Indexの過去データから、スタート日とエンド日を指定することで、任意の期間においてTONAを複利計算した金利を算出可能。

東京ターム物リスク・フリー・レート（TORF）は、株式会社QUICKベンチマークス（QBS）が算出・公表する日本円の短期金利です。本指標はロンドン銀行間取引金利（LIBOR）の後継金利の一つであり、金融商品取引法が定める「特定金融指標」に指定されています。
算出には、金融機関の信用リスクをほぼ含まない「無担保コール翌日物金利」を原資産とするデリバティブ取引のデータが使われており、LIBORなどの金利指標と同様、金利の計算期間の開始時点でレートが決まっている前決めターム物金利である点が特徴です。

現在では世界の金融機関において、日本円金利の融資やデリバティブ取引における基準金利として幅広く利用されています。

詳細は以下をご覧ください。
https://corporate.quick.co.jp/torf/

※TORFの利用にあたっては、QUICKとのライセンス契約が必要となります。

QUICK株式リスクプレミアムは、QUICKが算出する株主資本コスト（QUICK株主資本コスト）やファクターモデルの算出に必要な各種パラメータなどを提供するサービスです。
QUICK株主資本コストは、株式評価モデル（割引残余利益モデル）と、ファクターモデル（Fama-French 3ファクターモデル、さらに債務超過リスクファクターを加えたQUICK4ファクターモデルを利用）を組み合わせることで、市場で付けられている株価から逆算します。このデータは、上場企業の株主資本コストの水準確認、WACCの算出や、株価の割高・割安の評価などに活用可能です。

TVメタデータは、24時間365日のテレビ放送（番組及びCM）をテキスト化・DB化したデータです。
「いつ」「どこで」「何が」「どのように」「何秒間」放送されたかをデータ化したもので、放送量や内容を企業別に集計でき、企業のマーケティングの活動量を可視化することで、株価の先行指標・上昇シグナルとするオルタナティブデータ活用が可能です。また企業別の放送量を時系列の変化で集計することで、TV指数としてインデックス化できます。
センチメントに影響を与えるTV情報で、様々な切り口での投資判断ができ、他のデータと組み合わせた新たな指標化も可能です。

本データセットは、承諾を得たHonda車ユーザの走行データを活用し、
各銘柄に紐づけられる小売店や工場駐車場への来訪データを算出したものです。
大元のデータの取得粒度が細かいため、秒単位での滞在時間の把握が可能です。提供データはこれらを統計加工したものですが、平均滞在時間の変化についても把握できるため、来訪車両数からの客数の増減予測だけでなく、客単価の増減予測にも活用することが可能です。