ビッグデータを基に運用する投資信託など、AI(人工知能)を利用した投資が増加している。金融ビジネスにおけるAIの活用状況と課題について、関係者に話を聞いた。

「ビッグデータ」の争奪戦が激化、長期投資の継続的成功が目標

AIなしでの運用は難しい時代に

NTTデータ
NTTデータ
金融事業推進部
デジタル戦略推進部 部長
山本 英生氏(左)
AIファイナンス応用研究所 所長
櫻井 豊氏(右)

資産運用業界は、他の分野よりもAI活用のハードルが高いといわれている。市場環境が目まぐるしく変化するため、いくら良いAIを開発してもすぐに機能しなくなる可能性があるからだ。AI自身の投資判断も市場に影響を与えるので、将来予測の難易度はますます高くなる。

一方、短期の取引であれば一定のリターンを狙うのも難しくない。したがってAIを活用した運用手法としては、マイクロ秒単位のアービトラージ機会をいち早く察知する高速・高頻度取引がまず主流となった。現在はスピード競争も一服しつつあり、次の段階としてAIによる長期運用への取り組みが注目を集めている。

AIファイナンス応用研究所 所長の櫻井豊氏は、「AIによる長期投資で継続的な成功を収めている例はまだ少ない。現時点でAI運用に過剰な期待を寄せるのは危険だ」と警鐘を鳴らすと同時に、「市場変化のスピードが速いのは人間にとっても同じ。AIなどのツールを駆使すれば、マーケットの変化をより早く捉えられる。AIは投資判断のための統計分析機能としては非常に有用であり、その力を借りずに人間だけで運用するのは難しい時代になりつつある」と指摘する。

AI運用の状況と課題を考える前に、従来からのクオンツ運用との違いを整理しておこう。AI運用は情報を定量的に分析する点でクオンツ運用と似ているが、天気やインターネット上の書き込みなど幅広い分野の膨大なデータを基に投資判断を行う点が大きな特徴だ。また、クオンツ運用の場合はどのような情報を用いればリターンに繋がるか人間が考える必要があるものの、AIは投資判断に用いるデータの選択も自動で行う。

商品設計上のAIの取り入れ方も多様だ。銘柄の選択から投資の実行までをAIが一貫して行うケースもあれば、AIがピックアップしてきた銘柄リストを基に人間がポートフォリオを組む方法もある。

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