投資におけるAIの活用

・さて、そこから何が読みとれるのであろう。投資に役立つ情報が本当に得られるのであろうか。野村アセットマネジメントの工藤秀明氏は、新たな情報をいかに引き出すかという点で、AIの応用を試みている。

・フェアディスクロージャーのルール変更や、投資や企業経営の短期指向を避けるために、企業の開示情報は一部後退している。例えば、半導体のBBレシオ、東京エレクトロンの受注額、電通、ヤマダ電気、オリエンタルランドの月次開示などが終了となっている。

・アナリストのカバレッジも十分でない。3700社の上場企業に対して、セルサイドのアナリスト数は450人前後、アナリストレポートの出るカバレッジも1100社前後である。もっと情報がほしいと思う。これまでの情報を別の角度から分析して、新しい情報を引き出したいとニーズは高まっているといえよう。

・株式運用おいて、テキスト情報を活用する場面を考えてみよう。調査に当たっては、サーチとリサーチがある。また、データドリブン系のクオンツ分析と企業を個別に調べるボトムアップ系のファンダメンタル分析がある。そこから得られる情報をポートフォリオマネジメントに活かしていく。

・ファンドマネージャーにとって、セルサイドからアナリストレポートが発行されても、それを逐一詳細まで読んでいく暇はない。何らかのトレンドや特性、重要なインプリケーションが素早く手に入るならば、その後の活用もスムーズに進む。そこに、自然言語処理技術の応用が考えられる。

・工藤氏はアナリストレポート(AR)の実証分析を試みた。ARのレーティング変更のロジックをテキスト情報としてAIの分析にかけるようにした。単語ベースでポジティブな言葉、ネガティブな言語を抽出し、それをスコアとして利用する。

・また、投資判断の変更前後でのセンチメントスコアを作成して、それと業績見直しとの関連性、レーティング変更の影響度を分析している。うまく活用すると、株価面でも超過収益の違いとなって表われるので、こうした分析は一定の効果を有するとしている。

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