証券取引所業界の戦略（市場リサーチ・競合企業調査）

信頼とデータの再定義：AIとトークン化が駆動する次世代証券取引所の成長戦略

第1章：エグゼグティブサマリー

目的と調査範囲

本レポートの目的は、証券取引所業界が直面する地殻変動、すなわちテクノロジーの進化（AI、ブロックチェーン）、競争環境の激化（PTS、ダークプール）、そして新たな資産クラス（デジタルアセット、セキュリティトークン）の台頭を多角的に分析し、持続可能な成長戦略を策定するための基盤を提供することにある。調査対象は、グローバルな主要証券取引所に留まらず、代替取引システム（PTS/ATS）、清算・決済機関、データベンダー、関連テクノロジー企業を含む、業界のエコシステム全体を網羅する。

最重要結論

証券取引所の競争優位の源泉は、取引執行の効率性から、高品質なデータ資産の保有と、AIを活用した高度な分析能力へと不可逆的にシフトしている。この変革の核心には、取引所がその中心的な市場運営機能を通じて生成する、他に類を見ない信頼性と網羅性を持つデータ資産が存在する。ブロックチェーン技術とそれに伴う資産のトークン化は、このデータ中心モデルを加速させ、清算・決済から資産の定義に至るまで、市場構造そのものを再定義する最大の機会であり、同時に既存モデルに対する最大の脅威でもある。結論として、伝統的な取引手数料ビジネスに固執する取引所は徐々にその影響力を失い、信頼性の高い「総合データプラットフォーム」へと自己変革を遂げた取引所が、次世代の金融市場における勝者となるであろう。

主要な推奨事項

本分析から導き出される事業戦略上の主要な推奨事項は以下の通りである。

1. データ事業の抜本的強化と収益化: M&Aや戦略的提携を通じて、伝統的な市場データに加えてオルタナティブデータを含むデータ資産を積極的に拡充する。そして、AIを活用した予測分析やリスク評価などの高度なデータサービスを開発・提供し、これを新たな収益の柱として確立する。
2. デジタルアセット市場への段階的かつ戦略的参入: まずは機関投資家を対象としたセキュリティトークン（STO）の発行・流通プラットフォームを構築し、規制の枠組みの中で実績を積む。同時に、清算・決済領域における分散型台帳技術（DLT）の活用で効率化とノウハウを蓄積し、長期的にはトークン化された多様な資産を扱う24時間365日稼働のグローバル市場の主導権を狙う。
3. AIによるオペレーショナル・エクセレンスの追求とサービス化: 市場監視、上場審査、リスク管理といった取引所の根幹業務にAIを全面的に導入し、その効率性と信頼性を飛躍的に向上させる。さらに、この高度化された機能を「Exchange-as-a-Service」モデルとして他の金融機関や規制当局に提供することで、新たな収益源を創出する。
4. 次世代人材への戦略的投資: データサイエンティスト、AI/MLエンジニア、ブロックチェーン専門家の獲得と育成を経営の最優先課題と位置づける。巨大IT企業やフィンテック企業と競合可能な報酬体系、挑戦を促す企業文化、そして社会インフラを支えるという使命感を提示し、最高水準の人材を惹きつけ、維持する体制を構築する。

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第2章：市場概観（Market Overview）

世界の証券取引所市場規模と予測

証券取引所業界の市場規模は、世界経済の動向と密接に連動しながら拡大を続けてきた。世界取引所連合（World Federation of Exchanges, WFE）の統計によれば、世界の株式時価総額や年間売買代金は、金融政策や市場のボラティリティに影響を受けつつも、長期的に増加傾向にある 1。また、国際決済銀行（Bank for International Settlements, BIS）が追跡する店頭（OTC）デリバティブ市場の想定元本残高も巨大な規模を維持しており、取引所取引されるデリバティブ市場との相互作用が市場全体のダイナミズムを形成している 5。

2030年に向けた予測では、市場は構造的な変化を伴いながら成長を続けると見られる。特に注目すべきは、個人投資家の市場参加を促進するデジタルプラットフォームの拡大である。例えば、Grandview Researchのレポートは、世界の株式取引・投資アプリケーション市場が2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）18.3%で成長し、2030年には140.07億ドル規模に達すると予測している 7。この急成長は、取引そのものから派生するデータや、投資家とのデジタルな接点が新たな価値の源泉となることを強く示唆している。

一方で、国際通貨基金（IMF）が指摘するように、世界経済はインフレ圧力、金融引き締め、地政学リスクといった不確実性に直面しており、これらのマクロ経済要因が今後の市場成長に与える影響を注視する必要がある 8。

指標	2020	2022	2024 (E)	2030 (F)	主な情報源
世界株式時価総額 (USD兆)	109.2	101.9	120.0	150.0+	WFE 1
年間株式売買代金 (USD兆)	186.0	181.1	190.0	250.0+	WFE 1
OTCデリバティブ想定元本残高 (USD兆)	610	632	700+	800+	BIS 5
オンチェーン・トークン化資産 (USD兆)	<0.1	0.3	1.0	16.1	BCG, ADDX 9

(E): 推定値, (F): 予測値

市場セグメンテーション分析

地域別

世界の証券取引所市場は、北米、欧州、アジア太平洋の3極構造が鮮明である。PwCのレポートによると、ニューヨーク証券取引所（NYSE）、Nasdaq、ロンドン証券取引所（LSE）、香港証券取引所（HKEX）が依然として世界の主要な金融センターとしての地位を維持している 10。しかし、アジア太平洋地域、特に中国とインドの経済成長を背景に、上海、深圳、インドの各取引所が急速に規模を拡大しており、グローバルな資本フローにおけるアジアの重要性は増す一方である 10。

取扱商品別

伝統的な株式、債券、ETFに加え、デリバティブ市場は依然として取引所の重要な収益源である。株式取引アプリ市場の分析では、デリバティブセグメントが2022年に31%以上の収益シェアを占めている 7。さらに、暗号資産セグメントが予測期間中に最も高いCAGRを示すと予測されており、これは投資家の需要が新たなデジタルアセットクラスへと急速に拡大していることを示している 7。このトレンドは、取引所が将来的にセキュリティトークンなど、規制されたデジタルアセットを取り扱う大きな機会があることを示唆する。

収益源別

取引所の収益構造は、伝統的な取引手数料（トレーディング）、清算手数料（クリアリング）、上場料（リスティング）から、マーケットデータ＆インデックス、テクノロジーサービスへと多角化が進んでいる。この収益構造の転換こそが、現代の取引所戦略を理解する上で最も重要な点である。かつての取引所の成長が取引高の増加に依存していたのに対し、現在の成長を牽引しているのは、安定的かつ高収益なデータ関連事業である。例えば、Nasdaqの2024年決算では、「Solutions」事業（データ、アナリティクス、テクノロジーを含む）の収益が前年比25%増と急成長したのに対し、「Market Services」事業の成長は3%に留まった 11。同様に、LSEGではRefinitiv買収後、「Data & Analytics」部門が全収益の47%を占めるに至っている 12。これは、取引所業界の成長ストーリーが、もはや「取引の物語」ではなく、「データの物語」へと根本的に書き換えられたことを意味する。

市場成長ドライバーと阻害要因

• 成長ドライバー:
  • 世界的な金融緩和（過去）とそれに伴う流動性供給: 市場の取引活動を活発化させた。
  • 個人投資家の市場参加拡大: テクノロジーの進化と「貯蓄から投資へ」の世界的潮流が市場の裾野を広げている。
  • ESG投資の普及: 新たなデータ商品やインデックス、サステナブルファイナンス関連の上場商品を創出している 13。
  • テクノロジー革新: AI、クラウド、DLTが新たなサービスと効率化を可能にしている。
• 阻害要因:
  • 金融引き締め・金利上昇: 資金調達コストの上昇や市場の流動性低下を招く。
  • 景気後退リスク: 企業のIPO意欲や投資家のリスク許容度を低下させる。
  • 地政学リスク: 市場の分断を招き、クロスボーダー取引を阻害する可能性がある 14。
  • 規制強化とサイバーセキュリティの脅威: コンプライアンスコストの増大と、システム停止リスクをもたらす。

業界の主要KPIベンチマーク分析

業界の健全性と戦略的方向性を評価するため、主要なKPI（重要業績評価指標）のベンチマーク分析は不可欠である。

取引所グループ	2024年 調整後営業利益率 (%)	データ＆アナリティクス収益比率 (%)	データ＆アナリティクス収益成長率 (%)
ICE (NYSE)	59% (FY)	N/A (Fixed Income & Data Servicesとして開示)	+5% (Q4, Fixed Income Data & Analytics)
Nasdaq	55% (Q4, Non-GAAP)	78% (Solutions事業として)	+26% (FY, Solutions事業)
LSEG	49.8% (FY, Adj. EBITDA Margin)	47% (Data & Analytics)	+7.3% (FY, Data & Analytics)
JPX	53.6% (FY)	19% (Information)	+11.3% (FY, Information)
HKEX	74% (FY, EBITDA Margin)	5% (Market Data Fees)	-1% (FY, Market Data Fees)

各社の決算期や開示基準が異なるため、参考値として記載。収益比率の算出基準も異なる。
Sources: ICE 16, Nasdaq 11, LSEG 12, JPX 18, HKEX 19
この表は、単なる収益規模の比較を超え、各社の戦略的な健全性と将来性を示す診断ツールとなる。特に「データ＆アナリティクス収益比率」とその成長率は、どの取引所が新しいビジネスモデルへの転換を成功裏に実行しているかを示す重要な指標である。NasdaqとLSEGがデータ中心のビジネスモデルへ大きく舵を切っているのに対し、他の取引所は依然として伝統的な収益源への依存度が高い構造にあることが示唆される。この差異が、将来の競争優位性を決定づける要因となる可能性が高い。

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第3章：外部環境分析（PESTLE Analysis）

証券取引所業界を取り巻くマクロ環境は、政治、経済、社会、技術、法規制、環境の各側面から大きな影響を受けている。

政治（Politics）

各国の金融市場育成政策は、取引所間の国際競争を促進する。一方で、米中対立に代表される地政学リスクの高まりは、資本フローの分断やサプライチェーンの再編を促し、クロスボーダーでの上場や投資活動に不確実性をもたらしている 14。また、経済安全保障の観点から、市場データや個人情報の国外移転に対する規制（データ主権）が強化される傾向にあり、グローバルに事業を展開する取引所にとって新たなコンプライアンス課題となっている。

経済（Economy）

世界的なインフレとそれに対応するための主要中央銀行による金融引き締めは、市場のボラティリティを増大させ、金利や為替の変動リスクをヘッジするためのデリバティブ取引の需要を高める。しかし、急激な金利上昇は景気後退リスクを高め、企業の資金調達ニーズ、特にIPO（新規株式公開）のパイプラインを冷え込ませる可能性がある 8。経済の先行き不透明感は、投資家心理を悪化させ、市場全体の流動性を低下させる要因ともなる。

社会（Society）

ESG（環境・社会・ガバナンス）投資の主流化は、取引所の役割を大きく変えつつある。投資家は投資先企業に対し、財務情報だけでなくESGに関する情報開示を強く求めており、取引所は上場企業に質の高いESG情報開示を促す重要な役割を担うようになった 23。WFEの調査によれば、事実上すべての取引所が何らかのESG関連イニシアチブに参加しており、ESG関連のインデックスやデータ商品の提供は新たなビジネスチャンスとなっている 13。また、世界的な「貯蓄から投資へ」の流れの中で、特に若年層を中心とした個人投資家が市場に参入している。彼らはSNSやゲーミフィケーション要素を取り入れた投資アプリを通じて市場に参加するため、取引所にはより分かりやすく、アクセスしやすい情報提供が求められている 7。

技術（Technology）

技術革新は、業界構造を根底から変える最も強力なドライバーである。

• 高速化・自動化: HFT（高頻度取引）の進化は、取引システムにおけるマイクロ秒単位のレイテンシー（遅延）削減競争を激化させている。AIアルゴリズムの導入により、HFTの戦略はさらに高度化・複雑化している 26。
• 分散化: ブロックチェーン/DLT（分散型台帳技術）は、取引後の清算・決済プロセスを劇的に効率化し、カウンターパーティリスクとオペレーショナルコストを削減する可能性を秘めている 29。さらに、中央集権的な管理者を必要としないDeFi（分散型金融）は、長期的には取引所の存在意義そのものを問う破壊的イノベーションとなりうる。
• 知能化: AIは、市場監視の分野で特に大きなインパクトを与えている。LSEGは、Amazon Bedrockを活用したAI監視ガイドを導入し、膨大なニュースや取引データからインサイダー取引などの不正行為の兆候を検知する精度と効率を飛躍的に向上させている 31。
• クラウド化: 市場インフラをクラウドへ移行する動きが加速している。これにより、取引所は莫大な初期投資を抑え、需要の変動に応じて柔軟にシステムリソースを拡張できる。LSEGとMicrosoft、CME GroupとGoogleの戦略的提携は、このトレンドを象徴するものである 12。

法規制（Legal）

規制の変更は、取引所の事業モデルに直接的な影響を与える。2024年5月に米国で導入された証券決済期間の短縮（T+2からT+1へ）は、決済リスクを低減する一方で、特に時差のある海外の市場参加者にとっては、約定から決済までのオペレーション（特に為替取引）を大幅に圧縮し、新たな負担を生じさせている 34。また、デジタルアセットに関する法整備は各国で進められているが、その速度や内容は一様ではない。SEC（米証券取引委員会）のCrypto Task Forceなどが示す方針は、セキュリティトークン市場の将来を大きく左右する 36。

これらの規制変更は、一見するとコンプライアンスコストを増大させる脅威に見える。しかし、市場の中心に位置する取引所にとっては、新たなビジネス機会の源泉でもある。例えば、複雑化するESG情報開示義務に対応するため、NYSEやNasdaqは上場企業向けに高度なESGデータ分析・ベンチマーキングツールを提供している 39。同様に、JPXも「JPX ESG Link」といった情報プラットフォームを立ち上げている 41。これは、取引所が規制要件を「脅威」から高収益な「機会」へと戦略的に転換し、規制の番人としての役割を収益化していることを示している。この動きは、不安定な取引手数料から、安定的で付加価値の高いサービス収益へと事業の軸足を移すという、業界全体の大きな潮流と完全に一致している。

環境（Environment）

取引所の運営、特に膨大な計算処理を要するデータセンターは、大量の電力を消費する。そのため、気候変動への対応として、事業活動における環境負荷の低減（例：再生可能エネルギーの利用）が企業の社会的責任として強く求められている。同時に、サステナブルファイナンスの拡大は取引所にとって大きな事業機会でもある。グリーンボンドやトランジション・ボンドなど、環境・社会課題の解決に資する金融商品のための上場市場を提供することは、取引所の新たな役割であり、収益源となりつつある 13。

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第4章：業界構造と競争環境の分析（Five Forces Analysis）

証券取引所業界の収益性と競争構造は、マイケル・ポーターのファイブフォース・フレームワークによって深く分析することができる 42。

供給者の交渉力

• テクノロジーベンダー: NasdaqやLSEGのように、取引所自身が他の取引所や金融機関に取引・監視システムを提供するケースが多く、供給者と競合者が一体化している。これにより、特定ベンダーへの依存度が高い取引所は、システム更新やライセンス料において不利な立場に置かれる可能性がある。また、市場インフラのクラウド化が進むにつれ、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureといった巨大クラウドベンダーの交渉力が増大している。
• 指数算出会社: S&P、MSCI、FTSE Russellなどの主要な株価指数は、ETFやデリバティブ商品のベンチマークとしてデファクトスタンダードとなっており、指数ライセンス料に関して非常に強い交渉力を持つ。LSEGがFTSE Russellを傘下に収めているように、指数事業の垂直統合は取引所にとって重要な戦略となっている。

買い手の交渉力

• 大手機関投資家・HFT業者: ゴールドマン・サックスやJPモルガンといった大手投資銀行、シタデルやVirtu FinancialのようなHFT業者は、取引量の大部分を占めるため、取引手数料の引き下げや接続料の割引に対して強い交渉力を持つ。
• 代替取引所へのシフト: 彼らは、より低い取引コスト、高速な執行、匿名性を求め、代替取引システム（PTS）やダークプールへ積極的に注文を流している。米国の株式市場では、取引全体の約15%がダークプールで執行されているとのデータもあり、これは伝統的な取引所の収益性と、市場全体の価格発見機能を直接的に脅かす要因となっている 44。

新規参入の脅威

• PTS/ATS: かつては取引所の設立に莫大な資本と規制当局の認可が必要であったが、技術革新と規制緩和により、PTS（Proprietary Trading System）やATS（Alternative Trading System）の設立・運営コストは大幅に低下した。これにより、特定のニーズ（例：ブロック取引）に特化したニッチなプレイヤーの参入が容易になっている 44。
• 巨大IT企業と暗号資産取引所: GoogleやAmazonのような巨大IT企業は、膨大なデータ処理能力とグローバルなインフラを有しており、CMEやLSEGとの提携を通じて金融市場への知見を深めている。将来的には、彼らが直接市場インフラ事業に参入する可能性も考えられる。また、CoinbaseやBinanceといったグローバルな暗号資産取引所は、数千万〜数億人規模の顧客基盤とデジタルアセットのノウハウを武器に、規制が整備され次第、セキュリティトークンなどの証券取引領域へ進出してくる可能性が高い。

代替品の脅威

• ダークプール/私設取引(OTC): 機関投資家が、大口注文による市場価格への影響（マーケットインパクト）を避けるために利用するダークプールは、公開市場の直接的な代替品である 46。取引がダークプールに流れることで、公開市場の流動性が低下し、価格発見機能（公正な価格が形成されるプロセス）が損なわれるという懸念が規制当局からも指摘されている 45。
• DeFiプロトコル: UniswapやAaveのようなDeFiプロトコルは、スマートコントラクトを用いて、中央集権的な仲介者なしに資産の貸借や交換（スワップ）を可能にする。現状では、スケーラビリティ、セキュリティ、規制上の課題が多いものの、将来的には伝統的な金融仲介機能を代替する、破壊的な脅威となるポテンシャルを秘めている。

業界内の競争

競争は極めて激しい。

• グローバル取引所間の競争: NYSEとNasdaqは、特にテクノロジー企業のIPOを巡って熾烈な上場誘致合戦を繰り広げている。欧州ではLSE、Euronext、Deutsche Börseが覇権を争い、M&Aによる規模拡大とサービス多角化が常態化している。
• 地域内でのハブ競争: アジアでは、東京（JPX）、香港（HKEX）、シンガポール（SGX）、上海がアジアの金融ハブの地位を巡り競争している。特に、中国本土市場への独自のアクセスチャネル（Connectスキーム）を持つHKEXは強力な競争優位を築いている 21。
• 商品間での競争: 投資家の資金は、株式、デリバティブ、暗号資産といった異なるアセットクラス間で常に移動している。各取引所は、投資家の需要を捉えた魅力的な新商品を開発・上場させることで、資金の奪い合いを繰り広げている。

このファイブフォース分析は、取引所の伝統的な競争優位の源泉であった「流動性の堀（Liquidity Moat）」が、いかにして侵食されつつあるかを明確に示している。かつて取引所の最大の強みは、取引が集まることでさらに取引を呼び込むというネットワーク効果であった。しかし、買い手（機関投資家）がダークプールという代替品へ取引を意図的に分散させることで、この堀は浅くなり、分断されている。この中核的な優位性の低下に直面し、取引所は新たな、より防御可能な堀を築くことを迫られている。その答えが「データの要塞（Data Fortress）」である。取引所は、自らのプラットフォームで生成される唯一無二の取引データという資産を独占的に管理している。彼らの戦略は、この生データを加工・分析し、模倣困難な高付加価値の情報商品へと昇華させることにシフトしている。競争の主戦場は、取引執行の場から、市場情報の所有と分析的支配へと移ったのである。

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第5章：バリューチェーンとサプライチェーン分析

バリューチェーン分析

証券取引所のバリューチェーンは、テクノロジーの進化と市場環境の変化に伴い、その価値の源泉を大きく変化させている。

• 伝統的バリューチェーン:
  上場誘致・審査 → 取引執行・マッチング → 清算・決済 → データ生成
  このモデルでは、価値の大部分は「取引執行・マッチング」のプロセスで生み出される取引手数料に集中していた。データは取引の副産物と見なされることが多かった。
• 現代のバリューチェーン:
  上場誘致・審査 → 取引執行・マッチング → 清算・決済 → データ生成・加工 → 情報配信・分析サービス提供
  現代のモデルでは、バリューチェーンは後工程へと大きく拡張されている。「データ生成」に続き、「加工」「配信」「分析サービス提供」という新たなプロセスが付加され、ここが最大の付加価値創出エリアとなっている。取引執行のスピードと安定性はもはや競争の前提条件（衛生要因）となり、真の差別化と収益成長は、生成されたデータをいかに価値あるインサイトに変換し、多様な顧客に提供できるかにかかっている。LSEGによるRefinitivの買収や、NasdaqによるAdenzaの買収 50 は、このバリューチェーンの後工程を強化し、垂直統合しようとする明確な戦略的行動である。

サプライチェーン（エコシステム）分析

取引所は単独で機能するのではなく、多様なプレイヤーから成る複雑なエコシステム（サプライチェーン）の中心に位置している。

• エコシステムの主要構成要素:
  • 上流: 上場企業（資金調達の需要）、テクノロジープロバイダー（システムインフラの供給）。
  • 取引所（中心）: 市場インフラの提供、価格発見機能の維持、規制遵守。
  • 下流: 証券会社（市場へのアクセス仲介）、機関投資家・個人投資家（取引の実行）、情報ベンダー（データの再販・加工）。
  • 周辺: 規制当局（市場ルールの設定・監督）。
• 情報ベンダーとの関係性:
  取引所とBloombergやRefinitiv（現LSEG傘下）といった情報ベンダーとの関係は、協調と競合が入り混じる複雑なものである 51。
  • 協調（サプライヤーとしての取引所）: 取引所は、情報ベンダーに対してリアルタイムのマーケットデータを販売する「供給者」である。情報ベンダーは、その広範な配信網を通じて、取引所データの価値を最大化する重要なパートナーである。
  • 競合（サービスプロバイダーとしての取引所）: 一方で、情報ベンダーが提供する高度な分析ツールや統合プラットフォーム（例：Bloomberg Terminal）は、取引所自身が開発・提供しようとしているデータ分析サービスと直接競合する。LSEGがRefinitivを買収したことで、LSEGはデータ供給者であると同時に、他の取引所にとっては最大の競合データプロバイダーとなり、業界の力学を根本的に変えた。この動きは、データ配信チャネルと付加価値創出の主導権を巡る争いが激化していることを示している。

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第6章：顧客需要の特性分析

取引所が提供する価値は、顧客セグメントごとに異なる。それぞれの課題、ニーズ、そしてKBF（Key Buying Factor：購買決定要因）を理解することが、効果的な戦略策定の前提となる。

上場企業

• 課題・ニーズ: 事業拡大や研究開発のための効率的な資金調達、M&Aの実施、上場を通じた企業信用の向上、投資家との効果的なコミュニケーション（IR）、そして近年急速に重要度を増しているESG情報開示への対応。
• KBF: 高い流動性と多様な投資家層へのアクセス、公正な株価形成、上場・維持コストの妥当性、取引所のブランド価値と信頼性。近年では、取引所が提供するIR支援ツールやESGデータ分析サービスが、上場先を選択する際の新たな付加価値となっている。NYSEの「ESG Viewer」 39、Nasdaqの「Nasdaq Metrio」 40、LSEGの「Issuer Services」 55、JPXの「JPX ESG Link」 41 など、各取引所は上場企業向けのサービス拡充に注力している。

市場参加者（機関投資家/HFT業者）

• 課題・ニーズ: 顧客の資産を最大化するための最良執行（Best Execution）、取引コスト（手数料、スリッページ、マーケットインパクト）の徹底的な最小化、アルゴリズム取引などの高度な取引戦略の制約なき実行。
• KBF: 低レイテンシー（低遅延）が最も重要な要素の一つ。システムの安定性と高い稼働率、深い流動性（厚い板情報）、多様な注文種別のサポート、取引サーバーを取引所のデータセンター内に設置できるコロケーションサービスの提供、そして分析に耐えうる高品質なリアルタイムデータフィード。

市場参加者（個人投資家）

• 課題・ニーズ: 資産形成のための投資機会へのアクセス、複雑な金融商品や市場動向に関する分かりやすい情報、スマートフォンなどを通じた手軽な取引手段、少額からの積立投資。
• KBF: 取引手数料の低さ、モバイルアプリケーションの直感的な操作性（UI/UX）、投資教育コンテンツの充実度、信頼できる市場情報へのアクセス。

データ・情報利用者（クオンツファンド、アナリスト、研究者）

• 課題・ニーズ: 投資戦略を開発・検証するための、ノイズが少なく構造化されたデータ。定量的モデルを構築するための高精度なリアルタイムデータ、バックテストを行うための長期にわたるヒストリカルデータ、伝統的な市場データでは捉えきれないアルファ（超過収益）の源泉を探るためのオルタナティブデータ（例：衛星画像、クレジットカード決済情報、SNSセンチメントなど）。
• KBF: データの正確性、網羅性、粒度（例：ティックデータ）、配信速度。APIなどを通じたシステム連携の容易さ、データの利用規約とコスト。

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第7章：AIの事業インパクト分析

人工知能（AI）は、証券取引所のビジネスモデルとオペレーションに構造的な変化をもたらす、最も重要な技術トレンドの一つである。その影響は機会と脅威の両側面に及ぶ。

機会（Opportunities）

1. 市場監視の高度化:
   AIは、人間では到底不可能な規模と速度で取引データを分析し、異常なパターンを検出する能力を持つ。これにより、見せ玉や仮装売買、インサイダー取引といった不公正取引の検知精度が飛躍的に向上する。ロンドン証券取引所グループ（LSEG）がAWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を活用して開発した「AI-powered Surveillance Guide」はその先進事例である。このシステムは、疑わしい取引がアラートされた際に、関連するニュース記事の価格感応度をAIが自動で分析・分類し、「価格感応性あり」「判断困難」「価格感応性なし」といった評価を提示する。これにより、アナリストは膨大なアラートの中から真に調査が必要な案件を迅速に特定でき、手動レビュー時間を大幅に削減し、監視業務全体の効率と精度を高めている 31。
2. オペレーション効率化:
   AIは、取引所のバックオフィス業務にも革命をもたらす。例えば、新規上場（IPO）の審査プロセスにおいて、AIが膨大な申請書類や財務データを自動で分析し、開示の不備や潜在的なリスクを指摘することが可能になる。また、日々の市場概況や特定の銘柄に関する分析レポートを自動生成することで、アナリストの業務負担を軽減し、より付加価値の高い業務への集中を促す。
3. 新たな収益源の創出:
   取引所が保有する膨大な取引データとAIの分析能力を組み合わせることで、新たな高付加価値データサービスを創出できる。例えば、市場全体のセンチメント（投資家心理）をリアルタイムで指数化するサービスや、特定のイベントが株価に与える影響を予測する分析ツールなどが考えられる。さらに、衛星画像やSNSの投稿といったオルタナティブデータと市場データを統合・分析し、これまでになかった投資インサイトを提供することも可能になる。

脅威（Threats）

1. AIアルゴリズムによる市場の不安定化:
   AIを活用したHFTアルゴリズムが市場参加者の大部分を占めるようになると、各AIが互いの行動に過剰反応し、意図せざる相互作用を引き起こすリスクがある。これにより、市場価格が合理的な根拠なく、極めて短時間に暴騰・暴落する「フラッシュ・クラッシュ」の発生頻度が高まる可能性がある 27。
2. サイバーセキュリティリスクの増大:
   攻撃者もまたAIを活用し、取引所のシステムの脆弱性を探索したり、市場を混乱させるための偽の取引パターンを生成したりするなど、サイバー攻撃の手口がより高度化・巧妙化する脅威がある。AIによる防御とAIによる攻撃の、終わりのない軍拡競争が予想される。
3. 説明責任と倫理的課題:
   ディープラーニングのような高度なAIモデルは、その判断根拠が「ブラックボックス」化し、人間には解釈困難な場合がある。AIが特定の取引を「不正の疑いあり」と判断した際に、その論理的根拠を規制当局や対象者に対して明確に説明できない場合、説明責任（Accountability）を果たすことができない。また、AIの判断にバイアスが含まれていた場合、特定の市場参加者を不当に扱うといった倫理的な問題も生じうる。

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第8章：業界の内部環境分析

VRIO分析による競争優位の源泉

持続的な競争優位の源泉となる経営資源やケイパビリティをVRIOフレームワーク（Value: 経済的価値、Rarity: 希少性、Inimitability: 模倣困難性、Organization: 組織）で分析する。

• 圧倒的な流動性とネットワーク効果:
  • V/R/I/O: 伝統的に、取引所の最も強力な競争優位の源泉。高い流動性は取引コストを下げ、それがさらに多くの参加者を呼び込むという正のフィードバックループ（ネットワーク効果）を生む。これは価値があり、希少で、新規参入者が短期間で模倣するのは極めて困難である。
  • 将来性: しかし、第4章で分析した通り、ダークプールやPTSへの取引の流出により、このネットワーク効果は以前よりも弱まりつつある。流動性の「堀」は依然として重要だが、それだけでは持続的な優位性を保証できなくなっている。
• 規制当局からの信頼とブランド力:
  • V/R/I/O: 数十年、あるいは百年以上にわたる市場運営を通じて築き上げられた規制当局からの信頼と、公正な市場の象徴としてのブランド力は、価値があり、希少で、模倣困難な無形資産である。
  • 将来性: デジタルアセットやDeFiといった新しい領域においても、規制に準拠した信頼性の高いプラットフォームを提供できるという点で、既存の取引所は大きなアドバンテージを持つ。この「信頼」は、今後ますます重要な差別化要因となる。
• 膨大なデータ資産とその活用能力:
  • V/R/I/O: 取引所が生成するリアルタイムおよびヒストリカルの取引データは、市場活動の「ゴールデンソース（唯一の正本）」であり、その価値と希少性は極めて高い。しかし、データ資産そのものが持続的競争優位を生むわけではない。それを活用し、付加価値の高いインサイトを生み出すための分析能力（AI技術など）と、それを実行する組織体制が伴って初めて模倣困難なケイパビリティとなる。
  • 将来性: これこそが、未来の証券取引所における最も重要かつ持続可能な競争優位の源泉である。データ資産とAI活用能力を組み合わせることで、取引所は単なる「場」の提供者から、市場の「知」の提供者へと進化できる。

人材動向

取引所のビジネスモデル変革は、求められる人材像にも大きな変化を促している。

• 求められる人材像のシフト:
  かつては金融商品や市場制度に精通した金融専門家が中核を担っていたが、現在ではその需要は、データサイエンティスト、AI/ML（機械学習）エンジニア、ブロックチェーン専門家、サイバーセキュリティ専門家へと急速にシフトしている。Nasdaqのデータサイエンティストの求人情報を見ても、SQLやPythonといったプログラミングスキル、機械学習モデルの開発経験、予測モデリング能力が必須要件として挙げられている 56。
• 熾烈な人材獲得競争:
  これらの高度専門人材は、金融業界だけでなく、IT業界全体で極めて需要が高い。取引所は、Google、Amazonといった巨大IT企業や、高頻度取引を手掛けるヘッジファンド、急成長するフィンテック企業と、優秀な人材を巡って直接競合しなければならない。米国の金融データサイエンティストの平均年収が12万ドルから16万ドルに達するというデータもあり 59、伝統的な金融機関の報酬体系や組織文化では、これらの人材を惹きつけ、維持することが困難になりつつある。

この状況は、単なる人事課題ではなく、戦略実行上の深刻なボトルネックとなりうる。データとAIを中核とする戦略を掲げても、それを実行する人材がいなければ絵に描いた餅に過ぎない。この「人材獲得競争」を制することができない取引所は、戦略実行能力の欠如という内部要因によって、変革の波から取り残されるリスクがある。逆に言えば、他社に先駆けてこの人材問題を解決できた企業は、大きな実行上のアドバンテージを得ることができる。例えば、優秀な人材を抱えるテクノロジースタートアップの買収（アクハイヤー）や、従来とは異なる地域での開発拠点の設立、あるいは大学や研究機関とのより深い連携といった「タレント・アービトラージ（人材の裁定取引）」的な戦略が、今後の競争優位を左右する可能性がある。

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第9章：主要トレンドと未来予測

証券取引所業界は、今後5年から10年でその姿を大きく変える可能性のある、いくつかの破壊的なトレンドの入り口に立っている。

デジタルアセット市場の本格化

現在、最も確実視されている未来は、あらゆる資産がトークン化され、ブロックチェーン上で取引される世界の到来である。ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）とADDXの共同レポートは、資産トークン化の市場規模が2022年の3,100億ドルから、2030年には16.1兆ドルへと50倍以上に成長すると予測している。これは、2030年の世界GDPの約10%に相当する規模である 9。

このトレンドが意味するのは、これまで流動性が低く、一部の投資家しかアクセスできなかった不動産、美術品、プライベートエクイティ、未公開株式、さらには特許といった資産が、証券取引所が提供するプラットフォーム上で、株式のように容易に、かつ少額から取引可能になるということである。これは、取引所にとって全く新しい巨大なアセットクラスの誕生を意味し、計り知れない収益機会をもたらす。

取引所のボーダレス化と24/365化

DLT（分散型台帳技術）とトークン化は、国境を越えた証券の所有権移転と決済を劇的に効率化する 29。現在の国ごとに分断された清算・決済システムが、相互運用性のあるグローバルなDLT基盤に置き換わることで、時差や各国の休日の違いといった物理的制約が取り払われる。これにより、単一のグローバルな流動性プールで、24時間365日、あらゆる資産の取引がシームレスに行われる未来が現実味を帯びてくる。このボーダレスな市場でどの取引所がハブとしての役割を担うのか、グローバルな標準化競争が始まっている。

ハイパー・パーソナライゼーション

AI技術の進化は、取引所が投資家へ提供するサービスの質を根本から変える。将来、AIは投資家一人ひとりの取引履歴、リスク許容度、関心のあるニュース、さらには行動経済学的な特性までをリアルタイムで分析する。その分析に基づき、各投資家にとって最適な市場情報、関連ニュース、新たな投資商品、あるいはリスク管理のためのアラートなどを、パーソナライズされた形で提供するようになる。取引所のサービスは、すべての利用者に同じ情報を提供する「放送局」型のモデルから、個々のニーズに寄り添う「コンシェルジュ」型のモデルへと進化する。

量子コンピューティングの登場

長期的には、量子コンピューティングが金融市場に与える影響は計り知れない。

• 脅威: 量子コンピュータは、現在の金融取引の安全性を支える公開鍵暗号技術（RSA暗号など）を容易に解読する能力を持つ。これにより、取引データや資産の所有権記録が危険に晒される。「Harvest Now, Decrypt Later（今はデータを収穫し、将来解読する）」というシナリオの下、すでに暗号化されたデータが将来の攻撃のために収集されている可能性も指摘されている 63。金融業界は、量子コンピュータの攻撃に耐えうる新たな暗号技術、すなわちポスト量子暗号（PQC）への移行を喫緊の課題として認識する必要がある。専門家は、2034年までに暗号解読能力を持つ量子コンピュータが登場する確率を17%〜34%と予測しており、残された時間は決して多くない 63。
• 機会: 一方で、量子コンピュータの圧倒的な計算能力は、極めて複雑なデリバティブの価格評価や、膨大な変数を含むポートフォリオ最適化問題を瞬時に解決することを可能にする。これにより、新たな金融商品の開発や、より高度なリスク管理が実現する可能性がある。

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第10章：主要プレイヤーの戦略分析

世界の主要な証券取引所グループは、本レポートで分析したメガトレンドに対し、それぞれ異なる戦略的アプローチを取っている。各社の最新の年次報告書や投資家向け資料に基づき、その戦略を比較分析する。

プレイヤー	中核戦略	主要M&A/提携	データ戦略ハイライト	AI/ブロックチェーン動向
ICE (NYSE)	多様なアセットクラス（エネルギー、金融、住宅ローン）を網羅する取引・清算・データのエコシステム構築。住宅ローン技術とデータ事業の強化に注力。	Black Knight買収 (2023)	上場企業向けESGデータ分析ツール「ESG Viewer」を提供。債券市場データと分析サービスを強化。	AIをリスク管理やデータ分析に活用。DLTを用いた決済効率化の実証実験。
Nasdaq	「Market Services」から高成長の「Solutions」事業（データ、テクノロジー、分析）への戦略的ピボット。SaaSモデルへの転換を加速。	Adenza買収 (2023)	ESGデータ管理SaaS「Nasdaq Metrio」、AI分析ツール「Sustainable Lens®」などを提供。データ事業が収益の主軸。	AIを不正検知、市場分析、ESGソリューションに全面的に活用。デジタルアセットのカストディサービスを計画（後に断念）。
LSEG	Refinitiv買収による世界有数の金融データ・インフラプロバイダーへの変貌。「Data & Analytics」が事業の中核。	Refinitiv買収 (2021)、Microsoftとの戦略的提携 (2022)	膨大なRefinitivのデータ資産（Eikon, Workspace）を保有。Microsoft Cloud上で次世代データプラットフォームを構築。	AIを活用した市場監視システム「Surveillance Guide」を導入。DLTベースのデジタル市場事業を計画。
JPX	中期経営計画2027で「データサービス次世代化」「先端技術活用」を掲げる。現物・デリバティブ市場の利便性向上と新領域への挑戦。	DATAZORAとの提携	「JPX ESG Link」を提供。Snowflake等の外部プラットフォーム経由でのデータ配信など、提供チャネルの多様化を計画。	次期システム「arrowhead 4.0」稼働。AIを上場企業サービス等に活用検討。セキュリティトークン市場「Progmat」への出資。
HKEX	中国本土との接続性（Connectスキーム）を最大の強みとし、中国関連商品の拡充を通じて「アジアの国際金融センター」としての地位を強化。	サウジ・タダウル・グループ等とのMOU締結	新データプラットフォーム「HKEX Data Marketplace」をローンチ。中国関連データの提供を強化。	AIやDLTの活用を模索。デジタル資産やカーボンクレジット取引に関心。
CME Group	金利、株価指数、為替、コモディティ等、世界で最も多様なデリバティブ商品を提供するリーダー。市場ニーズに応じた迅速な商品開発力。	Google Cloudとの戦略的提携 (2021)	リアルタイム、ヒストリカルデータを提供。Google Cloudとの提携でデータ分析・配信能力を強化。	AIを取引パターン分析やリスク管理に活用。暗号資産デリバティブ（BTC, ETH先物・オプション）を積極的に展開。

Sources: ICE 16, Nasdaq 11, LSEG 12, JPX 18, HKEX 19, CME Group 33

この比較分析から、各社の戦略的ポジショニングの違いが明確になる。NasdaqとLSEGは、大型買収を通じてデータ・テクノロジー企業への変革を最もラディカルに推進している。ICEは、伝統的な取引所ビジネスの強みを維持しつつ、住宅ローン技術というユニークな分野でデータエコシステムを構築している。CME Groupはデリバティブのスペシャリストとしての地位を揺るぎないものにしながら、暗号資産などの新領域へも進出している。一方で、JPXとHKEXは、それぞれの地域的強み（安定した国内市場、中国へのゲートウェイ）を活かしつつ、データとテクノロジーへの投資を加速させている段階にある。これらの戦略の違いが、今後の業界再編や競争力にどう影響するかを注視する必要がある。

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第11章：戦略的インプリケーションと推奨事項

これまでの包括的な分析を統合し、証券取引所が今後取るべき戦略的針路を提言する。

今後5～10年で勝者と敗者を分ける決定的要因

今後5年から10年で証券取引所業界の勝者と敗者を分ける決定的な要因は、「データの価値を最大化する能力」に集約される。具体的には、以下の3つの能力の総和である。

1. データ資産の多様性と質: 伝統的な市場データに加え、オルタナティブデータやESGデータなど、多様で質の高いデータ資産をどれだけ保有、あるいはアクセスできるか。
2. データ活用能力（AI/アナリティクス）: 膨大なデータ資産から、AIなどの先端技術を用いて顧客にとって価値のある「インサイト」を抽出し、サービスとして提供できるか。
3. 新市場の創造能力（トークン化）: トークン化技術を活用して、これまで取引不可能だった資産をデジタルアセットとして新たな市場に乗せ、流動性を創造できるか。

この変革に適応し、「総合データプラットフォーム」へと進化した取引所が勝者となる。彼らは、安定したリカーリング収益（ARR）を基盤に、新たな投資とイノベーションを継続できる。一方、伝統的な取引手数料と上場料に依存し続け、テクノロジー投資と専門人材の獲得で後れを取る取引所は敗者となる。市場の断片化と代替プラットフォームの台頭により、その中核事業はじわじわと侵食され、徐々に存在価値を失っていくだろう。

自社が捉えるべき機会と備えるべき脅威

この市場環境において、自社が追求すべき機会（Opportunity）と備えるべき脅威（Threat）は以下の通りである。

• 機会（Opportunities）:
  • データ領域: ESG情報開示の義務化やT+1決済への移行といった規制強化は、コンプライアンスを支援する新たなデータ・分析サービスの需要を創出する絶好の機会である。
  • テクノロジー領域: 自社で開発・高度化したAIベースの市場監視システムやリスク管理ソリューションを、他の金融機関や新興取引所に「Exchange-as-a-Service」として提供する。
  • 新アセット領域: BCGが予測する16.1兆ドル市場 9 を見据え、まずは機関投資家向けに、トークン化された不動産、プライベートエクイティ、美術品などの取引プラットフォームを構築し、ニッチだが高収益な市場で先行者利益を確保する。
• 脅威（Threats）:
  • DeFiによるディスラプション: DeFiプロトコルがスケーラビリティとセキュリティの課題を克服した場合、取引から清算・決済に至るまで、既存の市場インフラが根底から覆されるリスクがある。
  • 巨大IT企業との競合: データ分析やクラウドサービス領域において、巨大IT企業が金融業界への関与を深めることで、取引所のデータ事業と直接競合する脅威。
  • 人材獲得競争の敗北: AIやブロックチェーンの専門人材を獲得できなければ、上記すべての機会を捉えるための戦略実行能力が根本から失われる。

戦略的オプションの提示と評価

上記の機会を捉え、脅威に備えるための戦略的オプションは、大きく3つ考えられる。

• Option A: 自前主義（Organic Growth）:
  • 内容: 必要な技術やサービスをすべて内部で開発するアプローチ。
  • メリット: 技術の完全なコントロールが可能で、既存の企業文化との整合性を保ちやすい。
  • デメリット: 開発に膨大な時間とコストがかかり、市場投入（Time-to-Market）で競合に遅れを取るリスクが高い。また、必要な専門人材をゼロから確保・育成するのは極めて困難。
• Option B: M&Aによる非連続的成長（Inorganic Growth）:
  • 内容: 必要な技術、人材、顧客基盤を持つデータ企業やフィンテック企業を買収するアプローチ。
  • メリット: 迅速に市場での競争力を獲得できる。LSEGによるRefinitiv買収やNasdaqによるAdenza買収 50 が成功事例。
  • デメリット: 買収プレミアムによる高額な投資が必要。買収後の統合（PMI）が極めて困難で、企業文化の衝突により期待したシナジーが生まれないリスクがある。
• Option C: 戦略的提携（Partnership/Alliance）:
  • 内容: 大手IT企業や専門分野のスタートアップと提携し、共同でサービスを開発・提供するアプローチ。
  • メリット: 双方の強み（取引所の信頼・データ vs. IT企業の技術力）を活かせる。投資を抑制しつつ、最新技術へ迅速にアクセスできる。LSEGとMicrosoft、CMEとGoogleの提携 32 が代表例。
  • デメリット: パートナーへの依存度が高まり、戦略の自由度が制約される可能性がある。収益分配を巡る対立のリスクもある。

最終提言とアクションプラン

最終提言:
「M&Aと戦略的提携を組み合わせたハイブリッドアプローチによる『総合データプラットフォーム』への加速的変革」を最も説得力のある事業戦略として提言する。
この戦略は、自前主義の遅さとリスクを回避しつつ、M&Aと提携の利点を最大限に活用するものである。具体的には、中核となるデータ分析基盤や特定の顧客セグメントに強みを持つフィンテック企業をM&Aのターゲットとし、事業の垂直統合と収益源の多角化を迅速に進める。同時に、クラウドインフラ、基盤となるAIモデル、ポスト量子暗号といった汎用的かつ高度な技術領域については、その分野のリーダーである大手IT企業との戦略的提携を深め、自社のリソースをより専門的な金融アプリケーションの開発に集中させる。

実行に向けたアクションプラン概要:

フェーズ	期間	主要アクション	KPI	必要リソース
Phase 1: 基盤構築	1年目	・M&Aターゲット（データ分析/STO関連）の選定とデューデリジェンス開始 ・大手IT企業との提携範囲の拡大交渉 ・デジタルアセット戦略を担う専門チームの組成 ・次世代人材の採用・育成計画の策定	・M&A候補リストの確定 ・提携の基本合意 ・専門チームの立ち上げ	・M&Aアドバイザリー費用 ・法務・戦略部門のリソース ・トップタレント採用費用
Phase 2: 実行と統合	2年目	・M&Aの実行とPMI（買収後統合）の開始 ・提携に基づく共同開発プロジェクトのローンチ ・機関投資家向けSTOプラットフォームのPoC（概念実証）実施	・PMI進捗率 ・共同開発の最初のマイルストーン達成 ・PoCの成功	・M&A実行資金 ・PMI専門チーム ・共同開発プロジェクト予算
Phase 3: 拡大と収益化	3-5年目	・買収企業のサービスと自社サービスの完全統合 ・AIを活用した予測分析サービスの本格展開 ・STOプラットフォームの商用化と取扱資産の拡大 ・「Exchange-as-a-Service」の試験提供	・データ事業の売上構成比: 3年でXX%→YY% ・ARR成長率: 年率ZZ% ・新規デジタルアセット上場数	・統合システム開発投資 ・マーケティング・営業費用 ・法務・コンプライアンス部門の増強

この戦略を実行することで、取引所は単なる取引の場から、金融市場に不可欠なデータとインテリジェンスを提供する中核的プラットフォームへと進化し、持続的な成長を実現することができる。

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第12章：付録

参考文献・引用データリスト

• 世界取引所連合 (World Federation of Exchanges, WFE): Statistics Reports 1
• 国際決済銀行 (Bank for International Settlements, BIS): Derivatives Statistics, Triennial Central Bank Survey, Quarterly Reviews 5
• 市場調査レポート:
  • Grandview Research: Stock Trading & Investing Applications Market Report 7
  • Preqin: Private Markets in 2030 Report 71
  • BCG & ADDX: Relevance of on-chain asset tokenization in ‘crypto winter’ 9
• 国際機関・コンサルティングファームレポート:
  • International Monetary Fund (IMF): World Economic Outlook 8
  • PwC: Capital Markets in 2030 10
  • Deloitte: Bank of 2030 73
  • McKinsey Global Institute: Global capital markets: Entering a new era 74
  • World Economic Forum: Digital Assets, Distributed Ledger Technology, and the Future of Capital Markets 75
• 規制当局・業界団体:
  • U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) 23
  • International Organization of Securities Commissions (IOSCO) 45
  • Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) 35
  • The Investment Association 34
• 主要取引所IR資料 (Annual Reports, 10-K, Investor Presentations):
  • Intercontinental Exchange (ICE/NYSE) 16
  • Nasdaq 11
  • London Stock Exchange Group (LSEG) 12
  • Japan Exchange Group (JPX) 18
  • Hong Kong Exchanges and Clearing (HKEX) 19
  • CME Group 33
• テクノロジー関連資料:
  • Amazon Web Services (AWS) Blog 31
  • 学術論文・技術レポート (AI, DLT, Quantum Computing) 26
• 人材・給与関連データ:
  • ZipRecruiter, Levels.fyi 56
• その他 (ダークプール、地政学リスク等):
  • 44
  • 14

引用文献

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2. Statistics – News Archive | The World Federation of Exchanges, https://www.world-exchanges.org/news/archive/statistics-news
3. WFE Statistics Definitions Manual (Feb 2022) The World Federation of Exchanges’ member exchanges have reached general agreemen – DigitalOcean, https://wfe-live.lon1.cdn.digitaloceanspaces.com/org_focus/storage/media/statistics/WFE%20Statistics%20Definitions%20Manual%202022%20Feb.pdf
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5. OTC derivatives statistics – overview | BIS Data Portal, https://www.bis.org/statistics/derstats.htm
6. Research and analysis using the BIS derivatives statistics, https://www.bis.org/statistics/derivatives/ra.htm
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10. Capital Markets in 2030 – PwC, https://www.pwc.com/gx/en/news-room/docs/capital-markets-in-2030-the-future-of-equity-capital-markets.pdf
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16. 4Q24 Earnings Presentation, https://s2.q4cdn.com/154085107/files/doc_financials/2024/q4/4Q24-Earnings-Presentation_vFinal.pdf
17. 2Q24 Earnings Press Release, https://s2.q4cdn.com/154085107/files/doc_financials/2024/q2/2Q24-Earnings-Press-Release_vF.pdf
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20. 2024 Annual Report – HKEX Group, https://www.hkexgroup.com/-/media/HKEX-Group-Site/ssd/Investor-Relations/Regulatory-Reports/documents/2025/250317ar_e.pdf
21. Investor Relations – HKEX Group, https://www.hkexgroup.com/Investor-Relations?sc_lang=en
22. What is the geopolitical risk and how it impacts markets – StoneX, https://www.stonex.com/en/financial-glossary/geopolitical-risk/
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24. Environmental, Social and Governance (ESG) Disclosure Guidance for Listed Companies – ADX, https://www.adx.ae/-/media/adx/related-documents/sustainability/esg-disclosure-guidance-for-listed-companies—english.pdf
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26. www.mastertrust.co.in, https://www.mastertrust.co.in/blog/the-role-of-ai-in-algo-trading-revolutionizing-the-market#:~:text=AI%20and%20High%2DFrequency%20Trading,time%20delay%20in%20processing%20orders).
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30. Blockchain technology and the transformation of capital markets | Deloitte Luxembourg, https://www.deloitte.com/lu/en/Industries/investment-management/blogs/blockchain-technology-and-the-transformation-of-capital-markets.html
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