相互接続が進むグローバル経済において、組織がデータを信頼し効果的に利用する能力は、イノベーション、成長、競争力の基盤です。
高品質なデータ・エコシステムは、組織が新たな機会を特定し、それを捉えることを可能にする変化とイノベーションの推進力である。同時に、データ品質が低いと非効率につながり、組織は規制や風評のリスクにさらされることになります。
GLEIF は、LEI データの品質、信頼性及び有用性の最適化にコミットしている。2017 年以降、グローバル LEI システムで達成されたデータ品質の全体的なレベルを透明性をもって実証するため、専用の月次レ ポートを公表している。
GLEIF のデータ品質イニシアチブのより広範な業界の理解と認識を助けるため、この新し いブログ・シリーズは、報告書に含まれる主要な指標を探求する。
今月のブログは、"誰が誰のものか？"という疑問に答えるレベル 2 の理解を検討する。
レベル1データは「誰が誰なのか」という問いに答えるものですが、今日の相互接続された金融の世界では、透明性は会社名や登録番号を知ることにとどまりません。これを可能にするため、レベル 2 データは、「誰が誰を所有するのか？
グローバル LEI システム（GLEIS）において、レベル 2 データは、直接及び最終の連結親会社だけ でなく、国際支店及び投資ファンドも識別することにより、関係を捕捉する。
直接の会計上の連結親会社は、財務諸表上、企業を連結している最下位の会社である。一方、最終的な会計上の連結親会社は、親会社を持たない最上位の会社である。
GLEIFは、毎月の報告書を通じてこの関係データを追跡・公表し、親子関係報告の完全性についての透明性を提供している。未更新の LEI は、少なくとも一つの有効な親会社（公表又は公表済み）を有する LEI レコードの 数をカウントする。2025 年 10 月現在、135,451 の LEI が親子関係指標を満たしている。完全な親情報は、完全かつ検証可能な親詳細を持つ LEI レコードの数を示し、同月の LEI 総数の 93.13％に当たる 2,892,126 LEI を占める。
併せて、これらの指標は、親子関係及び所有関係が GLEIS 全体で如何に包括的に開示され維持さ れているかを明確に示すものであり、グローバルな金融エコシステムにおける信頼性、説明責任 及び透明性を高めるという GLEIF の使命を強化するものである。この可視性は、規制当局、企業、アナリストが、個々の事業体ではなく企業グループ全体のリスクを評価するのに役立ち、金融の安定性、コンプライアンス、責任ある投資慣行を強化する。
取引主体が投資ファンドであることを報告する場合、それは複数の投資家によって受益的に所有され、資産運用会社によって、あるいは場合によってはファンド自体によって、投資家に代わって運用される集団投資スキームと定義される。2025年10月現在、GLEISに投資ファンドとして登録されている法人は150,774社であり、これらはさらに3つの主要なファンド関係に分類される：
ファンド管理主体：ファンドの組成、運営、リスク管理に責任を負う取引主体。
アンブレラ構造：複数のサブファンドを含む親組織で、それぞれが明確な投資目的、投資家、分離された資産と負債を持つ。
マスターフィーダー型：1つまたは複数のフィーダーファンドが、単一のマスターファンドに専ら、またはほぼ全面的に投資する設定。
レベル2報告の強化
GLEISの基盤であるデータの透明性を強化するため、GLEIFはレベル2報告を通じてリレーションシップ・データの品質と完全性を継続的に高めることに取り組んでいる。
レベル2報告を強化するための最近の主な取り組みには、厳格なデータ品質の確認の追加や、ポリシー適合フラグ（PCF）の導入などがある。これと並行して、GLEIFは関係データ抽出の自動化と精度をさらに向上させるため、人工知能（AI）の活用を模索している：
2025年のルール設定更新の一環として、GLEIFは11月13日より、リレーションシップ・データの正確性と一貫性をさらに強化するため、新たなデータ品質の確認を導入し、今後のレポートとDQダッシュボードに反映させる。これらの確認は、報告されたエンティティ間のリンクが論理的であり、かつ確立されたリレーションシップ報告ルールとデータ品質標準に準拠していることを確認するためのものである。具体的なチェック項目としては、支店の本社住所が本社の法的住所と一致しているか、またその逆も同様であることの確認、移転の際の登録ステータスの一致の確認、取引主体がその法的形態によって他の取引主体を連結することができない場合に、その取引主体が他の取引主体を連結していないことの確認、親会社の法的形態によって他の取引主体を連結することが期待できない場合に、その取引主体が親子関係を報告していないことの確認などがある。
さらに、循環的な関係を防止し、すべての直 接親とその子が同一の最終親または同一の 報告例外に収斂されることを保証することで、 報告された直接親子関係の整合性をサポートす る、いくつかの既存のチェックも継続される。これにより、非分岐エンティティは、関係レコードとの競合を避けるために慎重に管理された例外を使用して、完全かつ明確な親情報を報告することを確認し、レコードが非アクティブである場合に子関係が正しい登録ステータスを使用することを確認します。
2024 年 4 月に開始されるPCFは、各 LEI レコードが規制監視委員会（ROC）のポリシーに適合し ているかどうかを判断するシンプルなツールである。適合状態を判断する一つの基準は、レベル 2 報告である。レベル 2 報告が完了している場合、取引主体がその直接の親会社及び最終の親会社に関するデー タを報告したか、又はこのデータを報告しない許容される理由の一つを提供していることを意味する。
適合ステータスを有する事業体は、透明性と説明責任に強くコミットしていることを示す。所有者情報が確認されることで、より効果的な取引監視が可能となり、企業構造をより明確に把握することができる。PCFはその開始以来、レベル2のデータ品質の測定可能な改善に貢献しており、適合レベルは2024年4月の87.97%から2025年10月には89.62%に上昇している。
GLEIFは、非構造化アニュアルレポートからの親子関係抽出を自動化するAIの利用も試験的に行っている。このアプローチでは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、企業の年次報告書を直接読み取り、構造化された子会社リストを生成し、多段階の検証プロセスを通じて絞り込む。このパイロット版では、AIによる抽出が実現可能であり、手作業による方法と同程度であること、同程度の数の事業体を特定できること、手作業によるレビューでは見落とされる子会社を捕捉できることが実証された。AIの精度は向上し続けているが、初期の結果は、自動と手動のアプローチを組み合わせることで、近い将来、最も包括的なカバレッジを提供できる可能性があることを示している。また、まだ初期段階ではあるが、この研究は、既存のデータ検証・分析プロセスを補完するAIの可能性を浮き彫りにしている。
データをチャンスに変える
併せて、これらの取組みは、LEI の記録が正確、信頼され、かつ法域を超えた相互運用性を確保する上で 不可欠な役割を果たしている。データ利用者、規制当局及び機関は、これらの高品質のデータセットにますます依存するようにな り、よりインテリジェントなシステムを構築し、コンプライアンス自動化を改善し、グローバルな所有 構造をより深く洞察する能力を獲得し、最終的にはデジタル・エコシステム全体を通じて、より大きな 信頼、説明責任及びイノベーションを推進する。
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Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF)において、データ品質管理・データサイエンス・チームを率いています。2018年4月以来、画期的なデータ・アナリティクス手法を導入することにより、確立されたデータ品質とデータ・ガバナンスの枠組みの強化と改善の責任を担っています。前職は、PwC Forensicsの国際金融調査に関するフォレンジック・データ分析プロジェクトの管理を担当。フィリップ大学マールブルクで機械学習を中心としたコンピュータ科学の学位を取得。
