Cognitive Creditは、企業信用データおよび分析テクノロジーのプロバイダーとして、新興市場（EM）コーポレートボンドデータセットの提供開始を発表しました。これにより、同社のグローバルカバレッジは3,500社を超える発行体に拡大されます。

新たなカバレッジ対象には、新興市場における400社以上の米ドル建てコーポレートボンド発行体の詳細な過去の財務データおよび完全なディスクロージャーライブラリが含まれ、今後も継続的に発行体が追加される予定です。カバレッジリストは、代表的なbuy-sideおよびsell-sideの有力企業数社とのパートナーシップにより開発され、広く追跡されている債券指数とのベンチマーク比較が行われています。EMコーポレートボンドデータは歴史的に、先進国市場の比較可能なデータセットよりも断片化が進んでおり、標準化の一貫性に欠けていました。発行体は管轄区域ごとに異なる会計基準、言語、開示頻度で報告を行っています。

EMカバレッジは、Cognitive Creditの既存のハイイールドボンド、投資適格ボンド、およびレバレッジドローンのライセンス（米国および欧州市場）と並んで位置づけられます。同社が公開するすべてのデータは、独自の機械読み取り技術により生成されており、財務報告書やその他の企業開示情報を構造化して動的クレジットモデルに変換します。これらのモデルはリリースから15分以内に更新され、機関投資家向けの信用投資家にタイムリーで粒度の細かい透明性の高いデータを提供します。この機能はEM発行体にとって特に重要です。EMでは情報の非対称性が大きく、開示慣行も先進国市場より一様でない傾向があるためです。

現在、新興市場のハードカレンシー・コーポレート債市場の残高は2.5兆米ドルを超えており、過去10年間で2倍に成長しました。発行体の約65%が投資適格格付けに分類され、スプレッドは現在歴史的なタイト水準にあります。2022年の二桁の損失後、ベンチマークEM指数は過去3年間で年率7.5%のリターンを記録しました。金利および商品価格のボラティリティの高まり、地政学的緊張、貿易紛争、EM選挙サイクル、AIハイパースケーラーの投資支出で特徴づけられるマクロ経済環境を背景に、投資家は企業の信用リスクを継続的に再評価することが求められています。現在のスプレッド水準においては、リスクに対する圧縮された補償により不正確な信用格付けの区別の余地が狭まるため、粒度の細かい発行体レベルのファンダメンタルデータの限界的価値が高まっています。

Cognitive Creditのデータ担当バイスプレジデントであるSudha Sathiaseelanは次のように述べています。「新興市場カバレッジ対象の開始は、私たちの7番目の個別データセットであり、日増しに困難になっている投資環境に直面する企業信用投資家の支援を継続するものです。新興市場の発行体を含む3,500社を超える発行体へカバレッジを拡大することで、クライアントは地理的に完全に標準化され、オンデマンドで利用可能な真にグローバルなファンダメンタルデータストアにアクセスできるようになります。」

Cognitive CreditのCEO兼創設者であるRobert Slaterは次のように述べています。「Cognitive Creditの核心的な目標は、グローバルな信用投資家に対し、さまざまなチームや戦略にわたるすべてのカバレッジ要件を満たす一貫して構造化されたデータセットを提供することです。EMコーポレートの開始はこの目標に焦点を当てた最新の拡張であり、2027年に向けてさらなるカバレッジの成長を予定しています。」

このデータセットは複数のチャネルからアクセス可能です。完全にカスタマイズ可能なクレジットモデル、高度な分析機能、専用構築のGen AIリサーチアシスタントを提供するCognitive Creditウェブアプリケーション、独自のビジネスシステムへの直接データストリーミング用REST API、既存のスプレッドシートモデルへのシームレスな統合を可能にするExcelアドイン、およびClaudeからCognitive Creditデータセットへの直接クエリを可能にするClaude Connectorです。AIネイティブなアクセスポイントの組み込みは、機関信用リサーチのワークフローにおける幅広い変化を反映しています。大規模言語モデルインターフェースが従来のスプレッドシートおよびAPIベースのツールと並んでますます展開されるようになっています。