投資におけるAIの活用

・1)今まであるデータが使いこなせていない。2)データと認識されていなかったものが、データとして活用できる。そこにAIテクノロジーを応用する。投資の場面では、テキストデータが中心で、画像データの利用はまだ十分でない。画像のうまい活用法はあるのだろうか。画像のDL(デープラーニング)がアセットマネジメントでどのように活かせるのかは今後の課題であろう。

・京都大学の加藤康之教授は、AIが資産運用のビジネスモデルを着実にかえていくとみている。1)既存業務の自動化(ロボット化)、2)データ利用の範囲の拡大(ビックデータ、テキストマイニング)、3)運用モデルに関する更新の自動化(DL等による学習効果)などが貢献するからである。

・データ利用の範囲拡大では、1)テキスト情報の数値データ化、2)BDによる市場情報の集約(センチメントインデックス等)、3)企業の非財務情報の収集評価(ESG、ニュース、SNS等)がある

・これらはFM(ファンドマネージャー)の投資判断を効率よくサポートする。しかし、それらの情報が、直接パフォーマンスの向上に寄与するかどうかは、やはり、FMの能力に依存する面が強いという見方をとっている。

・AIを活用して、1)他者より優れた分析と予測ができるか、2)市場にまだ折り込まれていない情報を独自に使えるか、3)これによってαを生み出すことができるかどうか、が勝負である。

・筆者の考えでは、短期の運用においては、AIが活用できる場面は増えそうに思える。しかし、長期になればなるほど、非財務情報、無形資産の影響が高まってくる。それらは非定形型の非構造化データなので、AIですぐに分析予測できるとは思えない。

・かといって、ヒト(FM)の判断が、非構造化データの分析でとりわけ優れているともいえない。つまり、AIの活用ができる領域では、①ヒトに代替する部分がかなりあり、②ヒトをサポートする領域も増えてこよう、③場合によっては、ヒトの能力を超えてくるので、そこに特化すれば、ヒトを上回るαを出すことができよう。運用における「AIロボット型FM」が本格的に登場してこよう。

・しかし、企業経営の意思決定は、ヒト(経営者)が行っている。経営環境も刻一刻と変化する。その中で、長期の投資をいかに実践していくか。AIの支援を受けつつ、今後ともヒトの果たす役割は大きいといえよう。AIに負けない投資家ではなく、AIを仲間にした投資家として活動したいものである。
 

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