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資産運用と人工知能(AI)

一部の資産運用会社では、すでに人工知能(AI)を利用した運用を行っている。ツー・シグマ・インベストメンツやゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントなどは、こうした運用手法により、運用資産を増やしている。
ただ、多くの資産運用会社では、AIの利用は、初期段階あるいは検討段階に留まっている。AIがポートフォリオマネージャーやアナリストから仕事を奪うのではないかという不安から、社内で導入に抵抗感があることが要因となっているとも考えられる。また、数理分析を専門に行うクオンツと呼ばれる専門家が、AIで用いるプログラミングの専門家ではないことも理由のひとつである。
一方、プログラマー等といったリソースを完備しても、解決しなければならない問題がある。資産運用へのAIの利用は、様々なものが考えられるが、そのひとつに、過去のデータから将来を予測するモデルを構築するというものである。これまでは、人間がトライ−アンド−エラーで構築をしていたものが、AIを使用することで、より早く、より広範囲にモデルの構築が可能になる。ただし、膨大なデータが必要となる。日時(や時間)で計測できる株価などはAIに向いているが、月次で出る経済指標などは、圧倒的にデータ数が不足する。そのため、株価の予想モデルであれば、過去の株価のみから株価を予想することになる。さらに、日時の株価を使用した場合、往々にして明日の株の予想といった超短期の予想が中心となる。長期投資には、まだAIは多くの課題を残している。したがって、現在AIが使われているのは、トレーディングの分野がほとんどである。
次に考えられるのは、AIにより、企業に関する膨大な情報を瞬時に集めるということである。これは投資対象企業が開示するものだけではなく、あらゆるニュースソースから情報を収集する。もちろん、膨大な情報を集めることができることが、この方法の利点ではあるが、もうひとつ大きな長所がある。ポートフォリオマネージャーやアナリストは、自らの保有あるいは推奨する企業に対して、無意識的によい情報のみを収集する傾向がある。AIであれば、こうしたバイアスを防ぐことができる。ただし、こうした情報収集だけで、ポートフォリオを構築することはできない。この場合は、人間によるポートフォリオ構築の補助としてのAIの役割が大きくなるといえる。
以上、現時点での私見を述べてきたが、AIは急速に発展してきているので、将来何が起こるかを予想することはきわめて難しい。ただ、AIが人間に取って代わるのではなく、人間による投資判断を助ける役割として発展していくのではないかと考える。

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