投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

早稲田大学 IT 戦略研究所
Research Institute of IT & Management,
Waseda University

2023 年 3 月

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究～ロボアドバイザー機能が与えた影響～
下山 貴史（早稲田大学大学院経営管理研究科）
根来 龍之（早稲田大学大学院経営管理研究科教授 / IT 戦略研究所所長）

早稲田大学 IT 戦略研究所ワーキングペーパーシリーズ No.68

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究～ロボアドバイザー機能が与えた影響～
下山 貴史（早稲田大学大学院経営管理研究科）
根来 龍之（早稲田大学大学院経営管理研究科教授 / IT 戦略研究所所長）

概要2022 年 3 月末時点で日本における投資一任サービスの受託件数は約 135 万件、運用残高は約 13 兆円に達している。これは 2016 年 3 月末時点と比較して前者が約 2.8 倍、後者は約 2.4 倍の水準である。この間、投資一 任サービ スを 提供する 全て の投資運用業者が一様に業績を伸ばしたのではなく、一部の新興企業が急激に業績を伸ばしていた。
この背景には、投資運用業者によるロボアドバイザー機能に起因する「チャネルのデジタル化」と「バリューチェーン（VC）の分離」が考えられる。具体的には、2016 年 2 月頃から VC の全工程をシステム上で行う「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」が普及している。また、2016 年 11 月頃から投資運用業者が外部の口座管理機関に対する「バックヤード・サービス」として投資運用業務を行い、VC において投資運用業者や口座管理機関以外の第三者が仲介業務を行うケースが登場している。
本研究の目的は、「日本において投資一任サービスを提供する投資運用業者を対象として、各社の業績に影響を与え る要因を 分析 すること 」で あり、そのために定量研究と事例研究の両方を行っている。定
量研究の目的は、「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス及びバックヤード・サービスへの対応が、各社の 投資運用 の受 託件数の 増加 数に与える影響を分析すること」である。定量研究の仮説として「投資運用 の受託件 数の 増加数に 対し て、投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス及びバッ
クヤード・サ ービスへの対応は、ともに正の影響を与える」を設定している。事例研究の目的は、「ウェ
ルスナビとお 金のデザ イン の比較を 通じ て、両社の違いに影響を与えた要因を分析すること」である。
両社とも 2016 年に「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」をリリースしているが、2021 年末時点でウェルスナビが受託件数でも運用残高でもお金のデザインを大きく上回っている。
定量研究の結 果、ロボ アド バイザー ・サ ービスとバックヤード・サービスの両方に対応しているか、片方だけなの かという こと を調整変 数と することによって、仮説が支持された。平均値の差の検定により縦断的な変化を分析した結果、サンプル期間中に各対応を導入した 4 社のうち 3 社は導入直後に被説
明変数が他社よりも大きく増加していた。また、事例研究の結果から以下 2 つの仮説を導出した。


仮説 1：初期段階において、ウェルスナビはお金のデザインと比較して技術的な優位性があり、ユーザーである投資家から高く評価されたことが両社のパフォーマンスの差の一要因となった。



仮説 2：初期段階における両社の提携パートナーのタイプと提携スピードの違いが、両社のパフォーマンスの差に影響を与えた。
以上より、日本において投資一任サービスを提供する投資運用業者の業績に影響を与える要因として、

ロボアドバイ ザー効果 、バ ックヤー ド効 果、これらの導入効果が挙げられる。また、ロボアドバイザー
効果をより強 化する要 素と して、サ ービ ス提供の初期段階における技術的な優位性と、提携ビジネスの初期段階における提携戦略（提携パートナーのタイプ、提携スピード）が考えられる。

キーワード： 投資一任サービス、デジタル化、デコンストラクション、重回帰分析、提携戦略
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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)＜目次＞
1. はじめに ....................................................................................................................................... 4
1.1. 研究の背景 ........................................................................................................................... 4
1.2. 研究の目的と対象 ................................................................................................................ 6
1.3. 研究の方法と論文の構成 ..................................................................................................... 72.

投資一任サービス業界を取り巻く概況 .................................................................................... 7
2.1. 投資一任サービス ................................................................................................................ 7
2.1.1.

投資一任サービスのバリューチェーン ....................................................................... 8

2.1.2.

アクターとライセンスの整理 ...................................................................................... 92.2. チャネルのデジタル化 ......................................................................................................... 92.3. バリューチェーンの分離 ................................................................................................... 103.

2.3.1.

投資運用業者によるバックヤード・サービスの出現 .............................................. 11

2.3.2.

提携パートナーとの連携 ............................................................................................ 12

研究の方法と仮説 .................................................................................................................... 13
3.1. 定量研究の目的と仮説 ....................................................................................................... 13
3.2. 事例研究の目的 .................................................................................................................. 13

4.

定量研究：重回帰分析 ............................................................................................................ 14
4.1. サンプル ............................................................................................................................. 14
4.2. 分析方法 ............................................................................................................................. 14
4.3. 被説明変数の設定 .............................................................................................................. 14
4.4. 説明変数と制御変数の設定 ............................................................................................... 14
4.5. 基本統計量 ......................................................................................................................... 15
4.6. 分析結果とモデルの検証 ................................................................................................... 16
4.7. 縦断的な変化の分析 .......................................................................................................... 20

5.

事例研究：OUTLIER であるウェルスナビの成功要因 ......................................................... 23
5.1. ウェルスナビとお金のデザインについて ........................................................................ 23
5.2. 技術的な優位性 .................................................................................................................. 25
5.3. 提携パートナー事業の特色 ............................................................................................... 26
5.4. 仮説 ..................................................................................................................................... 30

6.

まとめ ....................................................................................................................................... 30
6.1. 結論 ..................................................................................................................................... 30
6.2. 実務への示唆 ...................................................................................................................... 31
6.3. 研究の限界と今後の課題 ................................................................................................... 31

謝辞 ................................................................................................................................................. 34
参考文献・URL .............................................................................................................................. 34

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

1. はじめに
1.1.

研究の背景

2022 年 3 月末時点で、日本の投資一任サービスにおける投資運用の受託件数は約135 万件、運用残高は約 14 兆円に達している。これは 2016 年 3 月末時点と比較して受託件数が約 2.8 倍、運用残高は約 2.4 倍の水準である。投資一任サービスとは、「投資家のリスク選好や運用方針に合わせた運用ポートフォリオを提示し、実際の金融商品の売買から、利益の確定、相場の変動に合わせた資産の再配分までを行うサー
ビス」を指している。
しかし、この間に、投資一任サービスを提供する全ての投資運用業者が一様に受託件数と運用残高を伸ばした訳でない。例えば図表 1 は、投資一任サービスにおける投資運用の受託件数上位 13 社（2020 年 6 月末時点）について、2019 年 6 月末と 2020
年 6 月末時点の同件数を表している。これをみると 1999 年以降に設立された新興企業のウェルスナビ、お金のデザイン、楽天証券、FOLIO、ウエルス・スクエアがランクインしており、2020 年 6 月末までの 1 年間で受託件数を伸ばしている。ウェルスナ
ビ、お金のデザイン、楽天証券、FOLIO は、投資一任サービスのチャネルをデジタル化した「ロボアドバイザー・サービス」を提供しており、また、ウエルス・スクエア
は、外部の口座管理機関に対して投資一任サービスの「バックヤード・サービス」として投資運用業務を行っているという特徴がある。特にウェルスナビについては、他の投資運用業者と比較して極端に投資一任サービスにおける投資運用の受託件数を伸ばしており、同件数ベースでは 2020 年 6 月末時点で業界トップとなっている。
新興企業が投資一任サービスにおける投資運用の受託件数を伸ばす一方、伝統的な金融機関である SMBC 日興証券、野村證券、大和証券、三菱 UFJ 信託銀行、いちよ
し証券、みずほ証券は、2020 年 6 月末までの 1 年間で同件数を減少させている。野村
證券、三井住友信託銀行、みずほ証券については同期間中に、投資一任サービスにおける投資運用の運用残高までも減少している。これらの伝統的な金融機関は、リアル店舗を有し、主に店頭や顧客の自宅または勤務先において対面で投資一任サービスを提供するという特徴がある。ただし、大和証券については 2017 年 1 月以降、投資一任サービスのチャネルをデジタル化した「ロボアドバイザー・サービス」も提供している。

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

図表 1
No.

投資一任サービスの受託件数上位 13 社（2020 年 6 月末時点）
投資運用業者

受託件数（件）2019 年 6 月末

2020 年 6 月末

1

ウェルスナビ

147,524

214,865

2

SMBC 日興証券

165,812

165,5983

野村證券

187,659

163,6844

大和証券

144,259

141,009

5

お金のデザイン

74,444

100,586

7

りそな銀行

‐‐

58,7856三井住友信託銀行

71,40067,5159

楽天証券

43,26348,0648三菱 UFJ 信託銀行‐‐

48,192

10

FOLIO

9,743

37,90612

みずほ証券

15,69813,98911

いちよし証券14,796

14,762

13

ウエルス・スクエア

5,346

8,819

（注）前年比で受託件数が伸びている場合、数字を赤字で記載している。
（注）1999 年以降に新設された企業を新興企業として青色で色付けしている。
（出所）投資顧問業協会「統計資料」より作成。

投資一任サービスを提供する投資運用業者のほとんどは、運用残高に応じた運用管
理料を収入源としている。そのため、これらの業者は、各社がターゲットとする顧客セグメントの違いにかかわらず、運用残高を最大化させることを目指していると考えられる。そこで、図表 2 では 2021 年末時点の投資一任サービスにおける運用残高上位 13 社を表している。これより、投資一任サービスにおける運用残高ベースでも、新興企業のウェルスナビとウエルス・スクエアが上位にランクインしていることがわかる。加えて図表 2 において、りそな銀行が第 5 位にランクインしている点も興味深い。りそな銀行が提供している投資一任サービス「りそなファンドラップ」は、同行が口座管理機関と投資運用業者の両方の役割を担っているが、例えば 2019 年 10 月に
関西みらい銀行との連携によって提供開始した投資一任サービスの「関西みらい銀行
ファンドラップ」では、関西みらい銀行が口座管理機関、りそな銀行が投資運用業者の役割を担っている。つまり、伝統的な金融機関であるりそな銀行も、新興企業のウ
エルス・スクエアと同様に、外部の口座管理機関に対して投資一任サービスの「バックヤード・サービス」として投資運用業務を行っているという特徴がある。

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図表 2

投資一任サービスにおける運用残高上位 13 社（2021 年末時点）
運用残高

投資運用業者

No.

（百万円）

1

野村證券

3,179,451

2

大和証券

2,925,965

3

SMBC 日興証券

2,628,725

4

三井住友信託銀行

1,011,977

5

りそな銀行

741,7916

ウェルスナビ634,4647三菱 UFJ 信託銀行

516,1558

みずほ証券

417,220

9UBS SuMi Trust ウェルス・マネジメント

378,507

10

三菱 UFJ モルガン・スタンレー証券

222,86111

いちよし証券183,76812

ウエルス・スクエア

142,47913

水戸証券

123,483（注）1999 年以降に新設された企業を新興企業として青色で色付けしている。
（注）上記 No.9 は UBS 証券から会社分割によって設立したため新興企業に含めていない。
（出所）投資顧問業協会「統計資料」より作成。

1.2.

研究の目的と対象

本研究の目的は、「日本で投資一任サービスを提供する投資運用業者について、各社の業績に影響を与える要因を分析すること」である。本研究では、その分析のために定量研究と事例研究の両方を行う。
定量研究では、日本で投資一任サービスを提供する投資運用業者 23 社を対象に、各社が「ロボアドバイザー・サービス」に対応しているか否かということと、外部の口座管理機関に対して投資一任サービスの「バックヤード・サービス」として投資運用業務を行っているか否かということが、各社の投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の増加数に与える影響を分析する。
事例研究では、投資一任サービス業界において他の投資運用業者と比較して極端に業績を伸ばしているウェルスナビを Outlier とみなし、同社とほぼ同時期に「ロボアドバイザー・サービス」を提供開始したお金のデザインと比較することで、ウェルス
ナビ独自の成功要因を分析する。

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1.3.

研究の方法と論文の構成

定量研究の方法は、2016 年 6 月末から 2021 年末までの間に投資顧問業協会に登録していた投資顧問業者 23 社の四半期毎のデータについて、同一の企業であっても観測時点が異なれば別のサンプルとみなし、プーリングデータとして最小 2 乗法による重回帰分析を行う。また、事例研究の方法は、各社の IR 資料等の公開情報をもとに分析を行う。
論文の構成は、先ず、日本の投資一任サービス業界を取り巻く概況を整理し、投資一任サービスにおける「チャネルのデジタル化」と「バリューチェーンの分離」という 2 つの概念を設定する。次に、定量研究、事例研究のぞれぞれの目的を設定する。
そして、それぞれの分析結果を整理する。最後に、結論、実務への示唆、本研究の限界と今後の課題について述べる。
投資一任サービス業界を取り巻く概況

2.
2.1.

投資一任サービス

投資一任サービスとは、「投資家のリスク選好や運用方針に合わせた運用ポートフ
ォリオを提示し、実際の金融商品の売買から、利益の確定、相場の変動に合わせた投資資産の再配分までを行うサービス」を指している。投資一任サービスを提供するための専用口座は一般に「ラップ口座（wrap account）」と呼ばれている。ラップ（wrap）には「包む」という意味があり、基本的には投資一任サービスの運用管理料に口座管理、投資運用プランの策定、証券売買等にかかる一連のコストが含まれていることや、投資一任サービスが投資運用プランの策定、投資対象の紹介、実際の金融商品の売買、投資資産の再配分、アフターフォロー等を含む包括的なサービスであることを表している。
投資一任サービスの例として、ファンドラップや ETF ラップが挙げられる。ファン
ドラップとは投資対象が投資信託の投資一任サービスであり、ETF ラップとは投資対象が ETF（Exchange Traded Fund：上場投資信託）の投資一任サービスである。ETF
は、金融商品取引所に上場している投資信託であり、上場株式と同じように取引できるという特徴がある。
日本では 1999 年に規制緩和により証券会社による投資顧問業務の兼務が認可されたことを背景として投資一任サービスが登場した。その後 2004 年 4 月に、有価証券に係る投資顧問業の規制等に関する法律及び同法施行規則が改正され、投資一任サー
ビス促進のための制度整備が行われ、信託銀行による投資一任業務が可能となったこと等によって投資一任サービスが普及し始めた。日本の投資一任サービスの運用残高は、2008 年 9 月のリーマンショックを契機に発展したグローバル金融危機時に伸び悩
むが、2013 年 3 月末には過去最高の約 7,600 億円に達している。それ以降も日本の投資一任サービスの運用残高は、2014 年 3 月末に約 1.37 兆円、2015 年 3 月末に約 3.89
兆円、2016 年 3 月末に約 5.77 兆円と順調に伸びている。受託件数についても、2013
年 3 月末の約 5 万件から、2014 年 3 月末に約 10 万件、2015 年 3 月末に約 30 万件、2016 年 3 月末には約 48 万件と増加している。2013～16 年頃にかけて、日本の投資一任サービスの運用残高と受託件数が増加した背景としては、当局による金融機関に対早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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する顧客との利益相反の最小化の要請や、ネット証券の台頭による取引手数料のコスト競争の激化という外部要因や、市場変動の影響を受けやすい取引手数料の収入モデ
ルからの脱却を目指す内部要因により、各金融機関が積極的に投資一任サービスを提供していたことが考えられる。
2017 年以降も、日本の投資一任サービスにおける投資運用の運用残高と受託件数は急激に伸びている。しかし、この間、投資一任サービスを提供する全ての投資運用業
者が一様に業績を伸ばしたのではなく、1999 年以降に設立した新興企業の一部が急激に業績を伸ばしていた。
投資一任サービスのバリューチェーン

2.1.1.

投資一任サービスのバリューチェーン（VC）は「取引口座開設の申込受付」、「取引口座の開設」、「投資運用プランの策定」、「投資運用の申込受付」、「投資運用の受託」、「有価証券の買付」、「カスタマーサポート」、「ポートフォリオのリバランス」、「有価証券の再売買」という流れである（図表 3）。「ポートフォリ
オのリバランス」とは投資における資産の比率を再配分することである。
投資一任サービスの VC のうち、「取引口座の開設」、「有価証券の買付」、「有価証券の再売買」は口座管理機関が担うセットになった工程であり、「投資運用プランの策定」、「投資運用の受託」、「ポートフォリオのリバランス」は投資運用業のライセンスが必要なセットになった工程である。口座管理機関と投資運用業者は、同一企業が両方を兼ねることも可能である。一方で、「取引口座開設の申込受付」、「投資運用の申込受付」、「カスタマーサポート」については口座管理機関や投資運用業者以外の第三者の仲介業者が行う場合があり、これらの工程は他の工程とセットになっていないものであると考えられる。なお、口座管理機関が投資運用業者の仲介業務を行ったり、投資運用業者が口座管理機関の仲介業務を行ったりする場合も考え
られる。
図表 3

日本の投資一任サービスの VC

有価証券の再売買

ポートフォリオのリバランス

カスタマーサポート

有価証券の買付投資運用の受託投資運用の申込受付

投資運用プランの策定

取引口座の開設

取引口座開設の申込受付

口座管理機関が担うセットになった工程
投資運用業のライセンスが必要なセットになった工程

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2.1.2.

アクターとライセンスの整理

日本の投資一任サービスの VC に登場するアクターは、「口座管理機関」、「投資運用業者」、「仲介業者」の 3 者である。各アクターはそれぞれの役割に応じたライ
センスを取得する必要がある。
第 1 に「口座管理機関」は実際に顧客の取引口座を管理するため、登録金融機関または第 1 種金融商品取引業者が担っている。登録金融機関とは、金融商品取引法上の登録金融機関業務として一定の金融商品取引業務を行う銀行、信用金庫、信用組合、その他預金取扱い金融機関のことである。また、第 1 種金融商品取引業とは、金融商品取引業の登録が必要な行為のうち、①：有価証券売買・売買の媒介等、②：店頭デリバティブ取引等、③：元引受け、④：PTS 業務、⑤：有価証券等管理業務のいずれかを業として行うことを指している。PTS 業務とは、私設の証券取引システム運営業務である。
第 2 に「投資運用業者」は、有価証券またはデリバティブ取引に対する投資として、①：投資法人との契約に基づき、投資法人の財産を運用する行為、②：投資信託の受益証券保有者から拠出を受けた金銭等を運用する行為、③：投資一任契約に基づ
き、顧客の財産を運用する行為、④：信託の受益権の保有者から拠出を受けた金銭等を運用する行為、または⑤：①～④以外の集団投資スキーム持分の保有者から拠出を受けた金銭等を運用する行為のいずれかを業として行う者のことである。本研究の対象は、投資一任サービスを提供する投資運用業者であり、上記の③を業として行っている者である。
第 3 に「仲介業者」は、登録金融機関や投資助言・代理業、金融商品仲介業、金融
サービス仲介業として登録し、投資一任サービスの VC において「取引口座開設の申込受付」、「投資運用の申込受付」、「カスタマーサポート」を仲介業務として行う者を指している。投資助言・代理業とは、①：投資顧問契約を締結して有価証券の価値等または金融商品の価値等に基づく投資判断について助言する行為、②：投資顧問
契約または投資一任契約の締結の代理または媒介のいずれかを業として行うことであり、投資一任サービスの VC に登場する「仲介業者」はこのうち②を業として行っている。また、金融商品仲介業として登録すれば、金融商品取引業の登録を受けなくても、金融商品取引業者または登録金融機関からの委託を受けて、委託者のために有価証券の売買の媒介、市場デリバティブ取引の委託の媒介等を行うことができる。更に金融サービス仲介業は令和 2 年の金融商品販売法の改正によって創設された新制度であり、簡易な登録制のもとに銀行、保険、金融商品の分野にまたがって金融サービスの仲介を業として行うことが可能である。
2.2.

チャネルのデジタル化

2017 年以降、日本の投資一任サービス業界において一部の新興企業が急激に業績を伸ばしている要因として、「チャネルのデジタル化」と「VC の分離」といった 2 つの現象が考えられる。これらは、投資一任サービスの VC における「投資運用プランの策定」の工程をシステム上で行う「ロボアドバイザー機能」の登場に起因する現象だと考えられる。具体的には、ロボアドバイザー機能は「システム上で投資家のリス
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ク選好や運用方針に合わせた運用ポートフォリオを提示する機能」のことを指している。
「チャネルのデジタル化」とは、日本で 2016 年 2 月頃から普及した「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」のことを指している。同サービスは、投資一任サービスの VC の全工程をシステム上で行うものである。
日本におけるロボアドバイザー・サービスは「投資運用業者以外によるロボアドバ
イザー・サービス」と「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」に区別することができる。「投資運用業者以外によるロボアドバイザー・サービス」は、投資家のリスク選好や運用方針に合わせた運用ポートフォリオや個別の金融商品を提示するだけのサービスであり、投資一任サービスではない。同サービスの提供者は、仮に顧客に対して無償で個別性が低い投資情報を提供する場合、金融商品取引法に基づく登録が不要である。ただし、顧客に個別性が高い投資情報を提供する場合には、投資助言・代理業として登録する必要がある。一方、「投資運用業者によるロボアドバイ
ザー・サービス」は、「投資運用業者以外によるロボアドバイザー・サービス」の機能に加えて、実際の金融商品の売買から利益確定、相場の変動に合わせたリバランス
までを提供する投資一任サービスであり、同サービスの提供者は投資運用業として登録する必要がある。従って、これらのロボアドバイザー・サービスの違いは、サービス提供者のライセンスであり、本研究の対象は、「投資運用業者によるロボアドバイ
ザー・サービス」のみである。なお、一般に「投資運用業者以外によるロボアドバイ
ザー・サービス」を助言型またはアドバイス型、「投資運用業者によるロボアドバイ
ザー・サービス」を投資一任型のロボアドバイザー・サービスと呼ぶことがある。
日本で「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」が普及したのは、新興企業のお金のデザインが 2016 年 2 月に「THEO（テオ）」というブランド名のサービスをリリースしたことがきっかけだと考えられる。お金のデザインは 2013 年 8 月に設立し、2014 年 9 月に投資運用業及び投資助言・代理業、2015 年 12 月に第 1 種金融
商品取引業として登録している。日本初の「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」の提供事例としては、エイト証券が 2015 年 5 月に「8 Now!（エイトナウ）」というブランド名のサービスをリリースしている。しかし、エイト証券は 2019
年にサービスの提供を終了しており、「投資運用業者によるロボアドバイザー・サー
ビス」の普及には至らなかったと考える。
「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」の特徴は、対面による投資一任サービスよりも提供者が間接費を抑えることが可能であり、その結果、投資家が支払うコストや最低投資金額を低く設定できる点にある。「投資運用業者によるロボア
ドバイザー・サービス」の提供者はコストバリューを武器に、日常的にインターネッ
トを利用する資産形成層の投資家を中心に顧客化し、業績を伸ばしていると考えられる。
2.3.

バリューチェーンの分離

2016 年 11 月頃から日本の投資一任サービス業界では「デコンストラクション」による「VC の分離」が起きている。「デコンストラクション」とは、ボストンコンサ
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ルティンググループが 1990 年代後半に提唱したコンセプトであり、「今まで当たり前と思っていた事業の定義と競争のルールが、従来とは異なる視点から捉え直すこと
で、新しい事業や新しい競争のルールに変わってしまうこと」を表している。
内田（1998）によると「デコンストラクションとは、単なる一企業の話ではなく、業界全体が大きく変わっていく現象であり、それを説明するものである。デコンスト
ラクションの結果、既存業界の中で VC が変化して競争ルールが変わり、今まで盤石と思われていた企業が業界リーダーから転落したり、新しく業界に入ってきたプレーヤーが大暴れしたりする原因にもなる。場合によってはビジネスそのものが消失した
り、新しいビジネスが生まれたりする非常にインパクトの大きい現象でもある」としている。
2.3.1.

投資運用業者によるバックヤード・サービスの出現

日本の投資一任サービス業界における「デコンストラクション」の一例として、投資運用業者が外部の口座管理機関に対して投資一任サービスの「バックヤード・サー
ビス」として投資運用業務を行っていることが挙げられる。例えばバックヤード・サービスの提供者として、りそな銀行、お金のデザイン、ウエルス・スクエアが挙げられる。
りそな銀行は 2017 年 2 月に埼玉りそな銀行及び近畿大阪銀行、2020 年 10 月にみなと銀行、2021 年 4 月に横浜銀行と連携して、りそな銀行がこれらの金融機関に対して
バックヤード・サービスとして投資運用業務を行う投資一任サービスをリリースしている。一方、りそな銀行は 2017 年 2 月、自らが口座管理機関と投資運用業者の両方を担う投資一任サービス「りそなファンドラップ」もリリースしている。つまり、りそな銀行は直販の投資一任サービスとバックヤード・サービスの両方に対応しているという特徴がある。
お金のデザインは、2016 年 2 月の「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」のリリース以降、2018 年 7 月末までの間、自社で口座管理機関と投資運用業者の両方の役割を行ってきた。しかし同社は 2021 年 8 月、SMBC 日興証券に会社分割の方法で第 1 種金融商品取引業にかかる事業を承継し、その後は SMBC 日興証券が口座管理機関、お金のデザインが投資運用業者の役割を行っている。つまり、お金のデザ
インは、口座管理機関である SMBC 日興証券に対して、投資一任サービスの「バックヤード・サービス」として投資運用業務を行うようになったと考えられる。ただし、お金のデザインは SMBC 日興証券以外の口座管理機関に対しても、このようなバック
ヤード・サービスを提供している訳ではない。
ウエルス・スクエアは、野村アセットマネジメント、野村ファンド・リサーチ・ア
ンド・テクノロジー、野村総合研究所が 2016 年 1 月に共同設立したバックヤード・
サービス専業の投資運用業者である。ウエルス・スクエアは 2016 年 11 月以降、福岡
銀行、山陰合同銀行、FFG 証券、きらぼし銀行、静銀ティーエム証券、千葉銀行、常陽銀行、足利銀行とバックヤード・サービスの提供先を拡大している。

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

これらの投資運用業者は、バックヤード・サービスに対応することによって、外部の口座管理機関の既存顧客にリーチし、投資運用の受託件数と運用残高を増大させることを目指していると考えられる。
2.3.2.

提携パートナーとの連携

日本の投資一任サービス業界における「デコンストラクション」の別例として、投資一任サービスの VC において、投資運用業者や口座管理機関でない第三者が仲介業者として「取引口座開設の申込受付」、「投資運用の申込受付」、「カスタマーサポート」の工程を行うケースが挙げられる。例えば、ウェルスナビ、お金のデザイン
が、外部の仲介業者に対してこれらの業務を委託している。
ウェルスナビが提供する投資一任サービスの中には、同社が口座管理機関と投資運用業者の両方の役割を担い、外部の仲介業者が投資一任サービスの VC のうち「取引口座開設の申込受付」、「投資運用の申込受付」、「カスタマーサポート」の工程を行っているものがある。ウェルスナビは、このような第三者の提携パートナーとの連携サービスを運営する事業を「提携パートナー事業」と呼び、自社で投資一任サービ
スの VC の全工程を対応する投資一任サービスを運営する「ダイレクト事業」と区別している。ウェルスナビは 2017 年 1 月に SBI 証券と提携して「WealthNavi for SBI証券」をリリースして以降、住信 SBI ネット銀行、ANA、ソニー銀行、イオン銀行
等、提携先を拡大している。2021 年末時点でウェルスナビの提携パートナー事業は、
運用残高ベースで同社全体の約 4 割を占める。
お金のデザインに関しても 2017 年 4 月に、同社が口座管理機関と投資運用業者の両方の役割を担い、山口フィナンシャルグループ傘下の山口銀行、もみじ銀行、北九州銀行が仲介業務を行う連携サービスをリリースしている。その後、お金のデザイン
も武蔵野銀行、福岡銀行、十八親和銀行、熊本銀行、大垣共立銀行等、提携先を拡大している。
これらの投資運用業者は外部の仲介業者との連携を通じて、提携先の既存顧客を獲得しようとしていると考えられる。前述の投資運用業者による口座管理機関に対するバックヤード・サービスと、仲介業者との連携を比較すると、前者は、口座管理機関
が顧客口座を囲い込み、より自社のブランドを前面に押し出して、既存顧客向けにカスタマイズしたサービスを提供できる可能性がある。一方で、後者では、提携パート
ナーが口座管理機関としての役割を担う必要がないため、提携コストを低く抑えることができる可能性があると考えられる。

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研究の方法と仮説

3.

本研究の目的は、「日本で投資一任サービスを提供する投資運用業者について、各社の業績に影響を与える要因を分析すること」である。そのために定量研究と事例研
究の両方を行っている。
3.1.

定量研究の目的と仮説

定量研究の目的は、投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス及びバックヤード・サービスへの対応が、各社の投資運用の受託件数の増加数に与える影響を分析することである。
定量研究の仮説として、「投資運用の受託件数の増加数に対して、投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス及びバックヤード・サービスへの対応はともに正の影響を与える」を設定する。投資運用業者はロボアドバイザー・サービスに対応する
ことによって、日常的にインターネットを使用する資産形成層の個人を顧客化できる可能性があり、バックヤード・サービスに対応することによって外部の口座管理機関の既存顧客を獲得できる可能性があると考えるためである。
3.2.

事例研究の目的

事例研究の目的は、ウェルスナビとお金のデザインの比較を通じて、両社の違いに影響を与えた要因を分析することである。
ウェルスナビとお金のデザインは、会社設立時期が前者は 2015 年 4 月、後者は2013 年 8 月であり、「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」を正式にリリースした時期が前者は 2016 年 7 月、後者は 2016 年 2 月である。つまり、両社はともに新興企業であり、2016 年に「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」
をリリースしたことが共通している。会社設立とサービスのリリース時期について、
お金のデザインはウェルスナビよりも先発企業であったにもかかわらず、前述のように、2021 年末時点ではウェルスナビが運用残高でも受託件数でもお金のデザインを大きく上回っている。

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定量研究：重回帰分析

4.
4.1.

サンプル

定量研究のサンプルは、2016 年 6 月～2021 年末までの間に投資顧問業協会に登録していた投資運用業者 23 社に関する四半期ベースのデータを使用し、サンプルサイ
ズは 406 であった。ここで、サンプルから Outlier と判断したウェルスナビと、2019
年にサービス提供を終了したエイト証券は除いてある。欠損値についてはリストワイズの方法で除去している。ウェルスナビについては、他投資運用業者と比べて成長率が極端に異なり、事例研究の対象としてその独自の成長要因を探索することにした。
4.2.

分析方法

分析方法は、パネルデータについて同一企業であっても観測時点が異なるデータは別のサンプルとみなし、プーリングデータとして最小二乗法による重回帰分析を行った。
パネルデータの分析方法として、未観測の個体特性を排除して分析する固定効果モ
デルによる推定法があるが、本研究では、説明変数がサンプル期間中にほとんど変化
していないため固定効果モデルを活用しなかった。本研究で想定される未観測の個体
特定は、例えば、会社の歴史、ターゲットとする顧客セグメント、利益の源泉、リア
ル店舗の少なさ等が考えられる。
4.3.

被説明変数の設定

被説明変数については、投資運用業者各社の観測時点間の投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の増加数を使用した。投資運用業者の四半期毎のデータについて、ある観測時点とその直前の観測時点の投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の差をとることで、各社の観測時点間の受託件数の増加数を計算した。
被説明変数として投資運用の受託件数の合計数や伸びを使用しなかった理由は、サンプル期間の当初から実績がある業者と、サンプル期間中に新しく投資一任サービスをリリースした業者の双方がサンプルに含まれているためである。例えば、合計数を
被説明変数とすれば、サンプル期間の当初から実績がある業者が有利となる。また、
仮に伸びを被説明変数とした場合、サンプル期間中に新しく投資一任サービスをリリースした業者は、リリース当初の伸びが過度に大きくなってしまうが、増加数を被説
明変数とすればそのような現象は起こらない。
4.4.

説明変数と制御変数の設定

説明変数については、第 1 に投資運用業者によるロボアドバイザー・サービスへの対応のダミー変数（ロボアドバイザー対応ダミー）を使用した。ロボアドバイザー対
応ダミーは、投資運用業者が観測時にロボアドバイザー・サービスに対応していない
サンプルについて基準カテゴリとして 0 を割り当て、ロボアドバイザー・サービスに対応しているサンプルに 1 を割り当てた。ロボアドバイザー対応ダミーが 1 のカテゴ
リには、お金のデザインのようなロボアドバイザー・サービス専業の業者と、大和証

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券のようにロボアドバイザー・サービスと対面による投資一任サービスの両方を提供する業者の双方が含まれている。
第 2 に投資運用業者によるバックヤード・サービスへの対応のダミー変数（バックヤード対応ダミー）を使用した。バックヤード対応ダミーは、投資運用業者が観測時にバックヤード・サービスに対応していないサンプルについて基準カテゴリとして 0を割り当て、バックヤード・サービスに対応しているサンプルに 1 を割り当てた。バックヤード対応ダミーが 1 のカテゴリにも、ウエルス・スクエアのようなバックヤー
ド・サービス専業の業者と、りそな銀行のようにバックヤード・サービスだけでな
く、自らが口座管理機関となる投資一任サービスも提供する業者の双方が含まれる。
第 3 にロボアドバイザー対応ダミーとバックヤード対応ダミーの交差項を使用した。これは、ロボアドバイザー・サービスとバックヤード・サービスの両方に対応する業者の効果を表している。
制御変数については、会社規模による影響を考慮するために、投資運用業者の調整
後年間収益額（百万円）の自然対数を使用した。ここで、新興企業の中にはサンプル
期間中に年間収益額が百万円に満たない企業が存在していたため、全てのサンプルについて年間収益額に 3 百万円を加算してデータを調整している。また、このように自然対数をとることは、定量研究において習慣的に行われる手法である。
更に、観測時の市場変動や、新型コロナウイルス感染症のパンデミック、季節性といった外部要因を考慮するために、年ダミー（2017 年ダミー、2018 年ダミー、2019
年ダミー、2020 年ダミー、2021 年ダミー）と四半期ダミー（4‐6 月ダミー、7‐9 月ダミー、10‐12 月ダミー）を制御変数として使用した。年ダミーと四半期ダミーについては、該当するサンプルに 1 を割り当て、その他のサンプルについて基準カテゴリとして 0 を割り当てた。例えば、2020 年 3 月以降の新型コロナウイルス感染症のパンデミックによる効果は、厳密には 3 カ月間のずれがあるが 2020 年ダミーと 2021 年ダミーによって考慮している。
4.5.

基本統計量

基本統計量は図表 4 のようになった。サンプル期間中、投資運用業者各社の投資一任サービスにおける投資運用の受託件数は 3 カ月間で平均 1,028 件増加していた。
図表 4

基本統計量
平均値

標準偏差

度数

投資運用の受託件数の増加数（件）

1,028

2,546

406

ロボアドバイザー対応ダミー

0.283

0.451

406

バックヤード対応ダミー

0.158

0.365

406

0.034

0.183

406

ロボアドバイザー対応ダミーとバックヤード対応ダミーの交差項

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4.6.

分析結果とモデルの検証

本研究では図表 5 のようにモデルを変化させて 4 回、重回帰分析を行った。
図表 5

定数

重回帰分析の結果
モデル1
b

モデル2
b

モデル3
b

モデル4
b

486.6

849.3

2301.6 ※ ※ ※632.0(3.540)(0.952)(0.734)

ロボアドバイザー対応ダミー

2281.6(1.384)※※※(7.202)

バックヤード対応ダミー

893.9

1930.3※※※(6.724)(6.765)※※(2.172)

ロボアドバイザー対応ダミーとバックヤード対応ダミーの交差項
調整後年間収益額（百万円）の自然対数
2017年ダミー
2018年ダミー

2021年ダミー
4‐6月ダミー
7‐9月ダミー
10‐12月ダミー
2Adjusted R
n

450.9

‐(0.532)(1.223)‐(2.367)‐83.2 ※

60.0

29.8

(1.331)(0.738)‐(1.946)(1.164)‐297.6‐169.0‐54.5‐245.4‐(0.619)‐(0.356)‐(0.107)‐(0.508)

‐68.7

60.9

192.9

‐14.6

‐1230.6(0.129)※※‐(2.581)2020年ダミー‐199.9‐1844.8 ※ ※‐(0.143)2019年ダミー2017.8 ※ ※ ※‐1122.7‐1156.5(0.381)※※‐(2.462)※※‐1000.0※※‐974.752.6‐(0.030)※‐1254.3 ※ ※ ※‐(1.934)‐(2.616)‐792.5‐1122.2 ※ ※‐(2.411)‐(2.192)‐(1.612)‐(2.396)‐730.8‐604.0‐192.4‐731.8‐(1.582)‐(1.337)‐(0.398)‐(1.575)‐91.5‐100.2

‐93.6

‐97.0

‐(0.262)‐(0.286)‐(0.252)‐(0.276)

‐40.5

‐52.8

‐18.2

‐54.7

‐(0.116)‐(0.152)‐(0.049)‐(0.156)‐316.9‐309.3‐278.6‐322.2‐(0.918)‐(0.892)‐(0.760)‐(0.927)

0.126

0.115

0.016

0.116

406

406

406

406

（注）従属変数は、投資運用の受託件数の増加数（件）。
※※※※※※p＜0.01（注）カッコ内はt値。 p＜0.10、 p＜0.05、

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図表 5 のモデル 1 の結果より、ロボアドバイザー対応ダミーが 1％、バックヤード
対応ダミーが 5％の有意水準でともに被説明変数に対して正の影響を与えていた。一方、ロボアドバイザー対応ダミーとバックヤード対応ダミーの交差項については 5％の有意水準で被説明変数に対して負の影響を与えていた。説明変数の係数を比較すると、ロボアドバイザー対応の方がバックヤード対応よりも被説明変数に対して大きな影響を与えていた。また制御変数については、2019 年ダミーと 2020 年ダミーが 5％の有意水準で被説明変数に対して負の影響を与えていた。
また、モデルを変化させてもロボアドバイザー対応ダミーについては 1％の有意水準で被説明変数に対して正の影響を与えていた。一方で、バックヤード対応ダミーについては、モデル 1 のようにロボアドバイザー対応とバックヤード対応の両方を行っているか、片方だけなのかを調整変数とすることによって、被説明変数に対して正の効果がみられた。
制御変数については、2019 年ダミーがモデル 1 及び 2 で 5％、モデル 3 で 10％、モ
デル 4 で 1％、2020 ダミーがモデル 1、2、4 で 5％の有意水準でそれぞれ被説明変数に対して負の影響を与えていた。この要因として、第 1 に世界の株式市場の急変が投資家や金融機関の営業員の行動に影響を与えたこと、第 2 にコロナ禍で金融機関の営業員が対面で顧客に接触することが困難になったことが考えられる。
第 1 の要因について、2019 年と 2020 年はどちらも世界の株式市場が急激な下落から回復した年であった。2019 年は、2018 年後半に米中関係悪化の懸念や米政策金利の誘導目標の引上げを受けて急落したダウ平均株価が回復していった年であった。また 2020 年は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによって 2～3 月にかけて急落したダウ平均株価が、年末に向けて回復していった年であった。投資一任サービス
は、運用ポートフォリオを構築し資産を分散投資しているため、一般に、このような株式市場の急落時における資産の下落率や、その後の株式市場の回復局面における資産の上昇率が、株式市場の平均の変動率よりも小さくなる傾向があると考えられる。
そのため株式市場の回復局面において、投資家が、直前の市場の急落時にあまり目減りしなかった投資一任サービスを解約して、より大きなリターンを見込める金融商品に乗り換えたり、金融機関の営業員が投資家に対してそのような乗り換えを勧誘した
りしたことが考えられる。
第 2 の要因は 2020 年ダミーに影響したと考えられる。コロナ禍により対面で投資一任サービスを提供する金融機関は、投資運用の新規受託件数が減少したと考えられる。実際に、対面で投資一任サービスを提供する SMBC 日興証券や野村證券は、2021
年 3 月末までの 1 年間で投資運用の受託件数が減少している。一方、2021 年も新型コ
ロナウイルス感染症のパンデミックは収束していないが、2021 年ダミーは被説明変数に対して有意な効果がみられなかった。その理由については、各金融機関においてビデオ会議ツールの活用等、リモートでの営業手法が確立されていったことが考えられる。

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また、本研究では、F 検定、自由度調整済み決定係数、ダービン＝ワトソン比、相関係数、VIF（分散拡大要因）によって重回帰モデルを検証した。F 検定の結果について、モデル 1、2、4 に関しては 0.1％、モデル 3 については 10％の有意水準で帰無仮説を棄却した。自由度調整済み決定係数については、モデル 1 が 0.126、モデル 2
が 0.115、モデル 3 が 0.016、モデル 4 が 0.116 となった。従って、4 つの重回帰モデ
ルの中では、モデル 1 が最もデータへの当てはまりがよかった。ダービン＝ワトソン
比については、モデル 1 が 0.675、モデル 2 は 0.658、モデル 3 は 0.581、モデル 4 は0.660 となった。ダービン＝ワトソン比の値が 2 よりかなり小さいことから、誤差項
間に正の自己相関があると考えられる。しかし、本研究では被説明変数として、投資運用の受託件数の合計数や伸びでなく、増加数を採用しているため、誤差項間の自己相関についてはあまり気にする必要がないと考えた。相関マトリクスは図表 6 の通りであり、相関係数が 0.8 を超えるものはなかった。また VIF の値についても 2.6 未満となっており、本研究の重回帰モデルに深刻な多重共線性の問題はないと考えた。
以上より、定量研究の仮説「投資運用の受託件数の増加数に対して、投資運用業者
によるロボアドバイザー・サービス及びバックヤード・サービスへの対応はともに正の影響を与える」は、支持された。なお、ロボアドバイザー対応とバックヤード対応の両方を行っているか、片方だけなのかを調整変数とすることについて注記が必要である。サンプル期間中に、これらの両方に対応していた業者はマネックス・アセット
マネジメントとお金のデザインの 2 社であり、上記の片方だけに対応する業者の方がかなり多かった（10 社）。また、マネックス・アセットマネジメントは 2019 年 3 月
から両方に対応しているが、お金のデザインは 2021 年 10 月からであることから、両方を行う効果は実際にはほぼマネックス・アセットマネジメントの業績についての評価となっている。
重回帰分析の結果について、投資運用業者はロボアドバイザー対応によって投資初
心者や、日常的にインターネットを使用する資産形成層の個人を顧客化することが可能となり、バックヤード対応によって外部の口座管理機関の既存顧客を獲得することが可能となったと考えられる。実際にロボアドバイザー対応しているウェルスナビ及びお金のデザインは、主に資産形成層の個人を顧客化している。ウェルスナビの会社
資料によると、同社の顧客の約 94％は 65 歳未満であり、約 30％が投資初心者である。また、お金のデザインの会社資料によると同社も主なユーザー層が 30～40 代の働く世代であり、ユーザーの約 61％は投資経験がほとんどなく、約 62％は保有資産
が 1,000 万円未満の資産形成層となっている。また前述のように、バックヤード対応
しているりそな銀行は 2022 年 11 月末で、投資一任サービスの受託件数が約 8.5 万件、運用残高が約 7,000 億円に達しており、このうち外部の口座管理機関を通じた運用残高が約 47％を占めている。

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図表 6

相関マトリクス

投資運用の ロボアドバ バックヤー
受託件数の イザー対応 ド対応
ダミー
ダミー
増加数
（件）

Pearsonの相関

期間中の受託件数の増加数（件）
ロボアドバイザー対応ダミー
バックヤード対応ダミー
ロボアドバイザー対応ダミーとバックヤード対応ダミーの交差項
調整後年間収益額（百万円）の自然対数
2017年ダミー
2018年ダミー
2019年ダミー
2020年ダミー
2021年ダミー
4‐6月ダミー
7‐9月ダミー
10‐12月ダミー

有意確率
（片側）

期間中の受託件数の増加数（件）
ロボアドバイザー対応ダミー
バックヤード対応ダミー
ロボアドバイザー対応ダミーとバックヤード対応ダミーの交差項
調整後年間収益額（百万円）の自然対数
2017年ダミー
2018年ダミー
2019年ダミー
2020年ダミー
2021年ダミー
4‐6月ダミー
7‐9月ダミー
10‐12月ダミー

度数

期間中の受託件数の増加数（件）
ロボアドバイザー対応ダミー
バックヤード対応ダミー
ロボアドバイザー対応ダミーとバックヤード対応ダミーの交差項
調整後年間収益額（百万円）の自然対数
2017年ダミー
2018年ダミー
2019年ダミー
2020年ダミー
2021年ダミー
4‐6月ダミー
7‐9月ダミー
10‐12月ダミー

1.00
0.32
0.00
0.00
‐0.09
0.05
0.09
‐0.11
‐0.09
0.03
0.00
0.02
‐0.04
0.00
0.47
0.49
0.03
0.15
0.03
0.02
0.03
0.29
0.50
0.34
0.23
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

0.32
1.00
‐0.06
0.30
‐0.38
‐0.03
‐0.02
0.01
‐0.02
0.12
‐0.02
0.00
0.01
0.00
0.11
0.00
0.00
0.26
0.34
0.41
0.35
0.01
0.32
0.50
0.42
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

0.00
‐0.06
1.00
0.44
‐0.37
‐0.04
‐0.04
0.02
0.06
0.07
‐0.02
‐0.01
0.01
0.47
0.11
0.00
0.00
0.22
0.20
0.32
0.11
0.09
0.37
0.41
0.42
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

ロボアドバ
イザー対応
ダミーと
バックヤー
ド対応
ダミーの
交差項
0.00
0.30
0.44
1.00
‐0.24
‐0.08
‐0.08
0.06
0.04
0.10
‐0.02
0.01
0.01
0.49
0.00
0.00
0.00
0.05
0.05
0.11
0.19
0.03
0.37
0.42
0.45
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

調整後
2017年
年間収益額 ダミー
（百万円）
の自然対数

‐0.09
‐0.38
‐0.37
‐0.24
1.00
‐0.01
‐0.02
‐0.05
0.05
0.01
0.03
0.02
‐0.01
0.03
0.00
0.00
0.00
0.39
0.35
0.16
0.16
0.41
0.30
0.37
0.38
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

2018年
ダミー

0.05
‐0.03
‐0.04
‐0.08
‐0.01
1.00
‐0.19
‐0.19
‐0.21
‐0.23
0.00
‐0.01
‐0.02
0.15
0.26
0.22
0.05
0.39
0.00
0.00
0.00
0.00
0.49
0.41
0.34
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

2019年
ダミー

0.09
‐0.02
‐0.04
‐0.08
‐0.02
‐0.19
1.00
‐0.20
‐0.21
‐0.23
‐0.01
‐0.01
‐0.01
0.03
0.34
0.20
0.05
0.35
0.00
0.00
0.00
0.00
0.46
0.38
0.43
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

2020年
ダミー

‐0.11
0.01
0.02
0.06
‐0.05
‐0.19
‐0.20
1.00
‐0.22
‐0.24
0.00
‐0.01
‐0.02
0.02
0.41
0.32
0.11
0.16
0.00
0.00
0.00
0.00
0.49
0.41
0.34
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

2021年
ダミー

‐0.09
‐0.02
0.06
0.04
0.05
‐0.21
‐0.21
‐0.22
1.00
‐0.26
0.00
‐0.01
‐0.01
0.03
0.35
0.11
0.19
0.16
0.00
0.00
0.00
0.00
0.48
0.43
0.45
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

4‐6月
ダミー

0.03
0.12
0.07
0.10
0.01
‐0.23
‐0.23
‐0.24
‐0.26
1.00
‐0.02
0.00
‐0.01
0.29
0.01
0.09
0.03
0.41
0.00
0.00
0.00
0.00
0.38
0.50
0.41
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

7‐9月
ダミー

0.00
‐0.02
‐0.02
‐0.02
0.03
0.00
‐0.01
0.00
0.00
‐0.02
1.00
‐0.34
‐0.35
0.50
0.32
0.37
0.37
0.30
0.49
0.46
0.49
0.48
0.38
0.00
0.00
406
406
406
406
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406
406
406
406
406
406

10‐12月
ダミー

0.02
0.00
‐0.01
0.01
0.02
‐0.01
‐0.01
‐0.01
‐0.01
0.00
‐0.34
1.00
‐0.36
0.34
0.50
0.41
0.42
0.37
0.41
0.38
0.41
0.43
0.50
0.00
0.00
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406
406

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

‐0.04
0.01
0.01
0.01
‐0.01
‐0.02
‐0.01
‐0.02
‐0.01
‐0.01
‐0.35
‐0.36
1.00
0.23
0.42
0.42
0.45
0.38
0.34
0.43
0.34
0.45
0.41
0.00
0.00
406
406
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406

19

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

4.7.

縦断的な変化の分析

重回帰分析では、パネルデータについて同一企業であっても観測時点が異なるデー
タは別のサンプルとみなして事実上クロスセクションで分析しており、データでは観測されない投資運用業者の特性の違いが影響する可能性を無視している。パネルデー
タの分析方法として、このような観測されない個体の特性を排除して分析する固定効
果モデルによる推定法があるが、本研究では説明変数がサンプル期間中にほとんど変化していなかったため、固定効果モデルを活用しなかった。
そこで、ロボアドバイザー対応とバックヤード対応を導入することによる投資運用
業者内の縦断的な変化を分析するために、サンプル期間中に新たにロボアドバイザー
またはバックヤード対応を導入した企業について、その導入前後の投資一任サービス
における投資運用の受託件数の増加数の変化を他の企業と比較することにした。
先ず、サンプル期間中に新たにロボアドバイザー対応を導入した投資運用業者は、大和証券と三菱 UFJ モルガン・スタンレー証券の 2 社であった。大和証券は 2007 年
以降、対面の投資一任サービスである「ダイワファンドラップ」を提供しているが、2017 年 1 月に「ダイワファンドラップ・オンライン」というブランド名で「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」を提供開始した。また、三菱 UFJ モルガ
ン・スタンレー証券も従来から対面の投資一任サービスである「GRAN GOAL」を提供しており、2021 年 2 月に「Mirai Value」というブランド名で「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」を提供開始した。これらの 2 社についてロボアドバ
イザー対応の導入による縦断的な変化を分析するために、導入する直前の 3 四半期と直後の 3 四半期の平均値を他の企業と比較した。
その結果、大和証券は、ロボアドバイザー対応を導入した後、投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の増加数の平均値が約 2,135 件増加しており、他の企業よりも同平均値が大きく増加していた（図表 7）。
図表 7

ロボアドバイザー対応による縦断的な変化の分析（1）
年

四半期

大和証券

その他

2016

6

1,529

1,510

2016

9

2,341

1,680

2016

12

‐841

788

直前 3 期平均

1,010

1,326

2017

3

3,715

1,025

2017

6

2,500

987

2017

9

3,220

1,422

直後 3 期平均

3,145

1,145

平均値の差

2,135

‐181

（注）上記はロボアドバイザー対応導入前後の投資運用の受託件数の増加数（件）の変化を導入企業とその他の企業で比較したものである。
早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

20

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

また、三菱 UFJ モルガン・スタンレー証券についても、ロボアドバイザー対応を導入した後、投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の増加数の平均値が約
1,030 件増加しており、他の企業よりも同平均値が大きく増加していた（図表 8）。
図表 8

ロボアドバイザー対応による縦断的な変化の分析（2）年四半期

三菱 UFJMS 証券

その他

2020

6

134

395

2020

9

654

412

2020

12

1,116

‐34

直前 3 期平均

635

258

2021

3

1,686

338

2021

6

1,323

1,145

2021

9

1,984

1,403

直後 3 期平均

1,664

962

平均値の差

1,030

704

（注）上記はロボアドバイザー対応導入前後の投資運用の受託件数の増加数（件）の変化を導入企業とその他の企業で比較したものである。
（注）三菱 UFJMS 証券は、三菱 UFJ モルガン・スタンレー証券のことである。

次に、サンプル期間中に新たにバックヤード対応を導入した投資運用業者は、マネックス・アセットマネジメントとお金のデザインの 2 社であった。マネックス・アセ
ットマネジメントは、同社名がマネックス・セゾン・バンガード投資顧問であった
2016 年 9 月に「MSV LIFE」というブランド名の「投資運用業者によるロボアドバイ
ザー・サービス」をリリースした。「MSV LIFE」は現在、「ONCOMPASS」というブランド名に変更されている。「ONCOMPASS」は、マネックス・アセットマネジ
メントが口座管理機関と投資運用業者の両方の役割を担う投資一任サービスである。
その後、同社は 2019 年 10 月に、同社が外部の口座管理機関に対して投資一任サービ
スの「バックヤード・サービス」として投資運用業務を行う「COMPASS+」というブランド名の投資一任サービスを新たに提供開始した。「COMPASS+」では、あかつき
証券、岡地証券、静岡ティーエム証券、ソニー銀行、北洋証券等が口座管理機関の役割を担っている。また前述の通り、お金のデザインは 2016 年 2 月に「投資運用業者
によるロボアドバイザー・サービス」をリリースして以降、2018 年 7 月末までの間、自社で口座管理機関と投資運用業者の両方の役割を担ってきた。しかし、同社は 2021
年 8 月に SMBC 日興証券に対して会社分割の方法で第 1 種金融商品取引業にかかる事業を承継しており、それ以降、お金のデザインが投資運用を行う投資一任サービスでは、SMBC 日興証券が口座管理機関の役割を担っている。従って、お金のデザインも

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21

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

2021 年 8 月にバックヤード対応を新たに導入したと考えることができる。これらの 2社についてバックヤード対応の導入による縦断的な変化を分析するために、導入する
直前の 3 四半期と直後の 3 四半期の平均値を他の企業と比較した（お金のデザインについてはサンプル期間の都合上、導入直前の 2 四半期と直後の 2 四半期の平均値を他社と比較した）。
その結果、マネックス・アセットマネジメントは、バックヤード対応を導入した
後、投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の増加数の平均値が約 135 件減少しており、他の企業よりも同平均値が減少していた（図表 9）。
図表 9

バックヤード対応による縦断的な変化の分析（1）年

四半期

マネックス AM

その他

2018

6

234

888

2018

9

266

‐6

2018

12

125

181

直前 3 期平均

208

354

2019

3

33

1,530

2019

6

84

316

2019

9

104

168

直後 3 期平均

74

671

平均値の差

‐135

317

（注）上記はバックヤード対応導入前後の投資運用の受託件数の増加数（件）の変化を導入企業とその他の企業で比較したものである。
（注）マネックス AM は、マネックス・アセットマネジメ
ントのことである。

一方、お金のデザインは、バックヤード対応を導入した後、投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の増加数の平均値が約 2,637 件増加しており、他の企業よりも同平均値が大きく増加していた（図表 10）。
前述の重回帰分析の結果では、ロボアドバイザー対応とバックヤード対応の両方を行っているか、片方だけなのかを調整変数とすることによって、定量研究の仮説が支持された。そして、この両方を行う効果は、実際にはほぼマネックス・アセットマネ
ジメントの業績についての評価であった。縦断的な変化の分析の結果でも、重回帰分析と同様にマネックス・アセットマネジメントを除けば、サンプル期間中にロボアド
バイザーまたはバックヤード対応を導入した投資運用業者は、その導入後に投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の増加数の平均値が他の企業よりも大きく増加していた。

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22

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

図表 10

バックヤード対応による縦断的な変化の分析（2）年

四半期

お金のデザイン

その他

2021

3

1,384

353

2021

6

0

1,212

直前 2 期平均

692

782

2021

9

1,046

1,502

2021

12

4,227

1,536

直後 2 期平均

2,637

1,519

平均値の差

2,637

307

（注）上記はバックヤード対応導入前後の投資運用の受託件数の増加数（件）の変化を導入企業とその他の企業で比較したものである。

事例研究：Outlier であるウェルスナビの成功要因

5.
5.1.

ウェルスナビとお金のデザインについて

本研究の事例研究は、ウェルスナビとお金のデザインの比較を通じて、両社の違いに影響を与えた要因を分析することを目的としている。
図表 11 は、1999 年以降に設立した新興企業の投資運用業者について、投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の推移を表している。ウェルスナビは受託件数が突出して伸びており、2021 年末時点で同件数が約 31.7 万件に達している。新興企業の中で 2 番目に同件数が多いお金のデザインでも、その件数は約 11.5 万件である。これほど極端な成長を遂げるウェルスナビだが、実は、お金のデザインよりも会社設立
時期もロボアドバイザー・サービスの提供時期も遅い後発企業であった。

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

図表 11

投資一任サービスを提供する新興投資運用業者の受託件数の推移（件）
350,000
ウェルスナビ
お金のデザイン
300,000
楽天証券
FOLIO
250,000
ウェルス・スクエア
マネックス・アセットマネジメント
200,000
sustenキャピタル・マネジメント
スマートプラス
150,000

100,000

50,000

0
2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

2021年

（出所）投資顧問業協会「統計資料」より作成。

2015 年 4 月に設立したウェルスナビは、「働く世代に豊かさを」というミッションのもと、日本の働く世代をターゲットとし、顧客の老後に向けた資産形成を支援している。ウェルスナビの創業者である柴山 CEO は財務省、コンサルティングファームでの経験があり、次世代の金融インフラを構築したいという想いからウェルスナビを創業した。ウェルスナビのビジョンは「ものづくり」する金融機関である。同社は2016 年 1 月、ロボアドバイザー機能を独自開発することによって「WealthNavi」というブランド名で「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」を招待制で提供開始し、同年 7 月に「WealthNavi」を正式にリリースしている。「WealthNavi」
では、ウェルスナビが口座管理機関と投資運用業者の双方の役割を兼ねており、ウェルスナビはバックヤード対応を導入していない。

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

これに対して、2013 年 8 月に設立したお金のデザインは、2014 年 11 月に招待制のETF ラップを提供開始し、2016 年 2 月に「THEO（テオ）」というブランド名の「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」をリリースしている。お金のデザイ
ンのビジョンは「①テクノロジーと金融工学により、お金を将来の不安から希望へと変える。②預金に代わる新しい選択肢を提供することにより、人とお金の新しい関係を創る。③相互信頼関係に基づくパートナーとの価値共創により、社会にインパクトを与えるような変革をリードする。④お客さまと共に「環境・社会問題の解決」を実現するための仕組を創る。⑤1,000 兆円の現預金をグローバル投資へ。新しい日本の成長の形を創る」である。このうち、①、②から、お金のデザインもまたウェルスナ
ビと同様に、金融面で将来の不安を抱えているが、これまで積極的に資産運用を行ってこなかった資産形成層の投資初心者を、主なターゲットとしていると考えられる。
以上より、ウェルスナビとお金のデザインはターゲットとしている顧客セグメントが似ており、会社設立時期はウェルスナビがお金のデザインよりも約 1 年 8 カ月遅
く、「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」のリリース時期についてもウェルスナビがお金のデザインより約 5 カ月遅い。しかし、それにもかかわらず前述のように投資一任サービスにおける投資運用の受託件数は 2021 年末時点で、お金のデザインが約 11.5 万件であるのに対して、ウェルスナビは約 31.7 万件に達しており、受託件数ベースで投資一任サービス業界においてトップの企業となっている。投資一任サービスにおける運用残高についても 2021 年末時点で、お金のデザインは約1,200 億円だが、ウェルスナビは約 6,300 億円に達している。
5.2.

技術的な優位性

ウェルスナビとお金のデザインの違いに影響を与えた要因として、「投資運用業者
によるロボアドバイザー・サービス」をリリースした初期段階において、お金のデザインと比較してウェルスナビに技術的な優位性があり、それがユーザーから評価されていたことが考えられる。
具体的には、「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」のスマートフォ
ンアプリへの対応のスピードが挙げられる。ウェルスナビは、お金のデザインから約5 カ月遅れで同サービスをリリースしたが、スマートフォンアプリへの対応に関しては、ウェルスナビの方がお金のデザインより iOS アプリも Android アプリも早く対応している（図表 12）。
図表 12

各社のスマーフォンアプリへの対応時期

企業

サービス名

ウェルスナビWealthNavi

お金のデザイン

THEO

時期

対応アプリ

2017 年 5 月

iOS アプリ2017 年 7 月

Android アプリ

2017 年 12 月

iOS アプリ2018 年 12 月

Android アプリ（出所）ウェルスナビとお金のデザインの IR 資料より作成。

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25

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

この結果、ウェルスナビはスマートフォンを日常的に使用している若年層のユーザーを素早く囲い込むことが可能となり、ウェルスナビに先行者利得があったと考えら
れる。
5.3.

提携パートナー事業の特色

ウェルスナビとお金のデザインの違いに影響を与えた別の要因として、ウェルスナ
ビが提携ビジネスの初期段階においてネット証券やネット銀行と積極的に提携し、ネットユーザーを囲い込むことに成功したことが考えられる。
実際に、ウェルスナビは、ネット証券やネット銀行との提携を通じて、投資一任サービスにおける投資運用の受託件数と運用残高を拡大させており、ウェルスナビの提携パートナー事業は 2021 年末時点で、運用残高ベースで同社全体の約 4 割を占める。例えば、ウェルスナビと SBI 証券の連携サービスである「WealthNavi for SBI 証
券」は 2020 年 8 月時点で、ウェルスナビ全体に対して運用残高ベースで約 22％、受託件数ベースで約 18％を占めている。またソニー銀行との連携サービスである「WealthNavi for ソニー銀行」は 2020 年 2 月時点で、運用残高ベースでウェルスナ
ビ全体の約 4.3％を占めている。ウェルスナビがお金のデザインよりも素早く、ネッ
ト証券やネット銀行と提携することができた背景には、ウェルスナビの技術的な優位性だけでなく、ウェルスナビとお金のデザインの提携ビジネスの初期段階における提携戦略に違いがあったと考えられる。
ウェルスナビは、自らの事業をダイレクト事業と提携パートナー事業に区別し、後者において提携ビジネスを行っている。ウェルスナビのダイレクト事業では、同社が投資一任サービスの VC の全ての工程を一貫対応している。一方、提携パートナー事
業では、ウェルスナビが外部の提携パートナーと連携して、提携パートナーの既存顧
客向けにカスタマイズした投資一任サービスを提供する。ウェルスナビの提携パート
ナーは、投資一任サービスの VC において「仲介業者」として、「取引口座開設の申込受付」、「投資運用の申込受付」、「カスタマーサポート」を行うことがある。また、この時、提携パートナーがインターネット上で仲介業務を行うパターンと、対面で仲介業務を行うパターンがあり、後者は対面でのサービスを含むため、前者よりも割高な料金設定となっている。
ウェルスナビが 2017 年 1 月にネット証券の SBI 証券と提携してリリースした「WealthNavi for SBI 証券」は、「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」であり、ウェルスナビが初めて提供した外部企業との連携サービスである。同サービスでは、ウェルスナビが口座管理機関と投資運用業者の双方の役割を担い、SBI証券が仲介業者の役割を担う。なお、第 6 章に後述するように同サービスは、SBI ホールディングスがウェルスナビに対して提携解消を申し入れたことによって、2022 年
11 月にサービス提供を終了している。また、ウェルスナビの提携パートナーが対面で仲介業務を行っている事例として、ウェルスナビが 2019 年 10 月に石川県金沢市を本拠地とする地方銀行の北國銀行と連携して提供開始した「北國おまかせ Navi」がある。「北國おまかせ Navi」についても、ウェルスナビが口座管理機関と投資運用業
者の双方の役割を担い、北國銀行が仲介業者の役割を担っているが、北國銀行が対面
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26

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

で仲介業務を行っている点が「WealthNavi for SBI 証券」とは異なる。「北國おまか
せ Navi」のように、「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」に対して、付加サービスとして対面で仲介業務等を行うサービスのことを、一般に「ハイブリッド型ロボアドバイザー・サービス」と呼ぶことがある。
この他にも、ウェルスナビは、ネット銀行の住信 SBI ネット銀行、ソニー銀行、イオン銀行等と提携しており、2021 年 12 月時点で 19 社の提携パートナーと連携サービスを提供している。この 19 社の提携パートナーのタイプ別の内訳は、地方銀行が 5行、ネット銀行が 4 行、事業会社が 4 社、ネット証券が 2 社、保険会社が 1 社、メガバンクが 1 行、信用金庫が 1 社、証券会社が 1 社となっている。2021 年末時点では、ウェルスナビの提携パートナーのタイプは地方銀行が最多であるが、ウェルスナビが積極的に地方銀行と提携し始めたのは 2019 年 10 月以降である。ウェルスナビが提携
ビジネスを開始した 2017 年 1 月から 2019 年 8 月までの間、同社は 11 社の提携パー
トナーと連携サービスをリリースし、この 11 社のタイプ別の内訳は、ネット銀行が 4行、ネット証券が 2 社、事業会社が 2 社、保険会社が 1 社となっている（図表 13）。
図表 13

ウェルスナビの外部企業との連携サービス（2021 年末時点）

No. リリース時期

提携先

提携先タイプ

サービス名

1

2017年1月

SBI証券

ネット証券

WealthNavi for SBI証券

2

2017年2月

住信SBIネット銀行

ネット銀行

WealthNavi for 住信SBIネット銀行

3

2017年9月

ANA

事業会社

WealthNavi for ANA

4

2017年12月

ソニー銀行

ネット銀行

WealthNavi for ソニー銀行

5

2018年3月

イオン銀行

ネット銀行

WealthNavi for イオン銀行

6

2018年4月

横浜銀行

地方銀行

WealthNavi for 横浜銀行

7

2018年5月

JAL

事業会社

WealthNavi for JAL

8

2018年11月

東急カード

事業会社

WealthNavi for TOKYU POINT

9

2019年1月

auじぶん銀行

ネット銀行

WealthNavi for auじぶん銀行

10 2019年4月

SBIネオモバイル証券

ネット証券

WealthNavi for ネオモバ

11 2019年8月

東京海上日動保険会社

WealthNavi for 東京海上日動

12 2019年10月

北國銀行

地方銀行

北國おまかせNavi

13 2019年11月

小田急電鉄

事業会社

WealthNavi for ODAKYU

14 2020年4月

東京スター銀行

地方銀行

WealthNavi for 東京スター銀行

15 2020年9月

岡三証券

証券会社

岡三Naviハイブリッド

16 2020年11月

三菱UFJ銀行

メガバンク

WealthNavi for 三菱UFJ銀行

17 2020年11月

浜松いわた信用金庫

信用金庫

夢おいNavi

18 2021年8月

中京銀行

地方銀行

〈中京〉おまかせNavi

19 2021年10月

大光銀行

地方銀行

たいこうNavi（出所）ウェルスナビのウェブサイトより作成。

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27

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

従って、ウェルスナビは提携ビジネスの初期段階において、主にネット証券、ネッ
ト銀行をターゲットとして、提携先を拡大することを目指していたと考えられる。その理由については、ネット銀行やネット証券のユーザーは日常的にインターネットを使用しており、「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」を利用する可能性が高いことが考えられる。
他方で、お金のデザインも、同社のビジョンで「③相互信頼関係に基づくパートナ
ーとの価値共創により、社会にインパクトを与えるような変革をリードする」を掲げており、2017 年 4 月以降、外部企業との連携を拡大している。お金のデザインが最初に提携した外部企業は、山口フィナンシャルグループ傘下の山口銀行、もみじ銀行、
北九州銀行である。山口銀行は山口県下関市、もみじ銀行は広島県広島市、北九州銀
行は福岡県北九州市を本拠地とする地方銀行である。例えば、お金のデザインと山口銀行との連携サービスの「THEO+山口銀行」は「投資運用業者によるロボアドバイザ
ー・サービス」である。リリース当初、同サービスでは、お金のデザインが口座管理
機関と投資運用業者の双方を行い、山口銀行が仲介業者の役割を担っていた。しかし、2021 年 8 月にお金のデザインが SMBC 日興証券に対して第 1 種金融商品取引業にかかる事業を承継したため、2021 年末時点では、SMBC 日興証券が口座管理機関、
お金のデザインが投資運用業者、山口銀行が仲介業者の役割を担っている。
お金のデザインは 2017 年 4～10 月までの間に、8 行もの地方銀行と提携し連携サー
ビスをリリースしている。お金のデザインは当時、自らの提携戦略について、「対面で金融サービスを提供する金融機関」との提携拡大を目指すとしていた。従って、お金のデザインは提携ビジネスの初期段階において、ネット証券やネット銀行よりも、
リアル店舗を有し対面で金融サービスを提供している地方銀行等との提携拡大に注力していたと考えられる。なお、お金のデザインも 2017 年 11 月にネット銀行の新生銀
行、2018 年 5 月に NTT ドコモとも連携していることから、お金のデザインが地方銀行との提携拡大に特に注力していた時期は、2017 年 4～10 月までの約半年間であったと考えられる（図表 14）。

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

28

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

図表 14

お金のデザインの外部企業との連携サービス（2021 年末時点）

No. リリース時期

提携先

提携先タイプ

サービス名

1

2017年4月

山口銀行

地方銀行

THEO+ 山口銀行

2

2017年4月

もみじ銀行

地方銀行

THEO+ もみじ銀行

3

2017年4月

北九州銀行

地方銀行

THEO+ 北九州銀行

4

2017年5月

武蔵野銀行

地方銀行

THEO+ 武蔵野銀行

5

2017年7月

福岡銀行

地方銀行

THEO+ 福岡銀行

6

2017年9月

十八親和銀行

地方銀行

THEO+ 十八親和銀行

7

2017年9月

熊本銀行

地方銀行

THEO+ 熊本銀行

8

2017年10月

大垣共立銀行

地方銀行

THEO+ 大垣共立銀行

9

2017年11月

JAL

事業会社

THEO+ JAL

10 2017年11月

新生銀行

ネット銀行

THEO+ 新生銀行

11 2017年12月

朝日信用金庫信用金庫

THEO+ 朝日信用金庫

12 2018年2月

沖縄銀行

地方銀行

THEO+ 沖縄銀行

13 2018年3月

筑波銀行

地方銀行

THEO+ 筑波銀行

14 2018年5月

NTTドコモ

事業会社

THEO+ docomo

15 2018年10月

富山第一銀行

地方銀行

THEO+ 富山第一銀行

16 2019年4月

広島銀行

地方銀行

THEO+ 広島銀行

17 2019年4月

SBJ銀行

外資系銀行

THEO+ SBJ銀行

18 2019年10月

山梨中央銀行

地方銀行

THEO+ 山梨中央銀行

19 2019年12月

十六銀行

地方銀行

THEO+ 十六銀行

20 2019年12月

南都銀行

地方銀行

THEO+ 南都銀行

21 2020年1月

東海東京証券

証券会社

THEO+ 東海東京証券

22 2021年1月

佐賀銀行

地方銀行

THEO+ 佐賀銀行

（出所）お金のデザインのウェブサイトより作成。

以上より、ウェルスナビがお金のデザインよりも素早くネット証券やネット銀行と提携し、ネットユーザーを囲い込むことに成功した背景には、ウェルスナビの技術的な優位性に加えて、提携ビジネスの初期段階における両社の提携戦略に違いがあったと考えられる。ここで、初期段階とは、特に両社の提携戦略に違いが見られた 2017
年 1～10 月までを指している。この間、ウェルスナビは、自らがターゲットとする顧客セグメントに近い既存顧客を抱えるネット証券やネット銀行を中心に提携拡大を目指したのに対し、お金のデザインは「対面で金融サービスを提供する金融機関」との提携を目指して、地方銀行との提携拡大に注力していたと考えられる。
なお、ウェルスナビやお金のデザインと提携先との関係は、業務上だけのものではなく、資金調達も含む提携であり、両社の資金調達先の違いからもウェルスナビとお金のデザインの提携戦略の違いをみることができる。例えば、ウェルスナビは 2016年 10 月に SBI ホールディングス、2018 年 2 月にソニーのコーポレートベンチャーキ
ャピタルである Sony Innovation Fund から資金調達している。他方で、お金のデザ

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

29

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

インは 2016 年 11 月に山口フィナンシャルグループ傘下の山口キャピタル、武蔵野銀行傘下のぶぎんキャピタルから資金調達している。
5.4.

仮説

以上より、事例研究の結果から導かれる仮説（ウェルスナビの成功要因）は以下の2 つである。


仮説 1：初期段階において、ウェルスナビはお金のデザインと比較して技術的な優位性があり、ユーザーである投資家から高く評価されたことが両社のパフォーマン
スの差の一要因となった。



仮説 2：初期段階における両社の提携パートナーのタイプと提携スピードの違いが、両社のパフォーマンスの差に影響を与えた。

6.

まとめ

6.1.

結論

定量研究の結果から、定量研究の仮説「投資運用の受託件数の増加数に対して、投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス及びバックヤード・サービスへの対応はともに正の影響を与える」は、支持された。なお、ロボアドバイザー対応とバックヤード対応の両方を行っているか、もしくは片方だけなのかを調整変数とすることについて注記が必要であり、この両方を行う効果は実際にはほぼマネックス・アセット
マネジメントの業績についての評価となっている。
ロボアドバイザー対応またはバックヤード対応の導入による投資運用業者の縦断的な変化を平均値の差の検定によって分析した結果、マネックス・アセットマネジメン
トを除くと、これらの対応を導入した企業は、その導入直後に投資運用の受託件数の増加数が他投資運用業者よりも大きく増加していた。
また、事例研究では、他投資運用業者と比べて成長率が極端に異なるウェルスナビ
を Outlier とみなし、お金のデザインと比較することによって、ウェルスナビの成功
要因について以下 2 つの仮説が導かれた。


仮説 1：初期段階において、ウェルスナビはお金のデザインと比較して技術的な優位性があり、ユーザーである投資家から高く評価されたことが両社のパフォーマン
スの差の一要因となった。



仮説 2：初期段階における両社の提携パートナーのタイプと提携スピードの違いが、両社のパフォーマンスの差に影響を与えた。
以上より、日本において投資一任サービスを提供する投資運用業者の業績に影響を与える要因としては、重回帰分析の結果よりロボアドバイザー効果及びバックヤード
効果、平均値の差の検定の結果よりこれらの導入効果が考えられる。また事例研究の結果より、ロボアドバイザー効果をより強化する要素として、サービス提供の初期段階における技術的な優位性、提携ビジネスの初期段階における提携戦略（提携パート
早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

ナーのタイプ、提携スピード）が考えられる。提携パートナーのタイプに関しては、自社がターゲットとする顧客セグメントに近い既存顧客を抱える企業と提携することが効果的だと考えられる。
6.2.

実務への示唆

本研究によって、伝統的に対面でサービスを提供してきた投資一任サービス業界では、新興企業であってもインターネットビジネスへの対応と外部企業との提携によって、多数のユーザーを獲得できることがわかった。
また、インターネットビジネスへの対応について、初期段階の技術的な優位性と、提携戦略（提携パートナーのタイプ、提携スピード）が重要となると考えられる。例
えば、提携パートナーのタイプは、自社がターゲットとする顧客セグメントに近い既存顧客を抱える企業と提携した方が、そうでない企業と提携するよりも、提携後に顧客を囲い込みやすいと考えられる。
ただし、仮に自社が大手企業である場合、インターネットビジネスへの対応と外部企業との提携によって販路が拡大するプラスの効果だけでなく、自社がターゲットとする顧客セグメント以外のユーザーを獲得してしまう可能性や、自社とはブランドイ
メージが異なる外部企業と提携することで自社のブランド力が希薄化してしまう可能性に注意する必要があると考えられる。
6.3.

研究の限界と今後の課題

定量研究の限界として、パネルデータについて同一企業であっても観測時点が異なるデータは別のサンプルとみなし、プーリングデータとして最小 2 乗法による重回帰分析を行っており、未観測の個体特性を考慮していないことが考えられる。本研究で想定される未観測の個体特性として、具体的には会社の歴史、ターゲットとする顧客セグメント、利益の源泉、リアル店舗の少なさ等が挙げられる。パネルデータの分析方法として、このような未観測の個体特性を排除して分析する固定効果モデルによる推定法がある。しかし、本研究では、説明変数がサンプル期間中にほとんど変化していなかったため、固定効果モデルを活用していない。ただし、投資運用業者内の縦断的な変化を分析するために、サンプル期間中に、新たにロボアドバイザーまたはバッ
クヤード対応を導入した 4 社について、その導入前後の投資一任サービスにおける投資運用の受託件数の増加数の変化を他社と比較している。
定量研究の今後の課題として、将来、更に多数の投資運用業者が新たにロボアドバ
イザーまたはバックヤード対応を導入したり、より長期のパネルデータを活用したりすることによって、固定効果モデルによる推定法を検討できる可能性がある。
事例研究の限界としては、本研究では公開資料を基に調査を行っており、当事者や投資一任サービスのユーザーに対してインタビュー調査を実施できていないことが挙げられる。
事例研究の今後の課題として、第 1 にウェルスナビとお金のデザイン双方の当事者やユーザーに対して、本研究で構築した仮説を裏付けるためのインタビュー調査を実施することが考えられる。また、第 2 に日本の投資一任サービス業界を対象として、
早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

将来、既存企業による「対デジタル・ディスラプター戦略」についても分析できる可能性があると考えられる。
マイケル・ウェイド（2017）によると、「デジタル・ディスラプター」とは、デジタル技術を活用して収益機会をとらえる 15 種類のデジタル・ビジネスモデルによって、従来は「物質的」であった業界においても、現在の企業の提供価値や市場における地位に影響をおよぼす者を指している。デジタル・ディスラプターによる顧客への提供価値は、コストバリュー、エクスペリエンスバリュー、プラットフォームバリュ
ーの 3 種類がある。デジタル・ディスラプターがおよぼす影響は、「デジタル・ディ
スラプション」と呼ばれている。デジタル・ディスラプションのネガティブな側面
は、攻撃する業界の市場規模を恒久的に縮小させる「バリューバンパイア（価値の吸血鬼）」が存在することであり、ポジティブな側面は、攻撃を受けることによってバ
リューベイカンシー（価値の空白地帯）と呼ばれるビジネスチャンスが生まれることである。このようなデジタル・ディスラプションに対して、既存企業は「収穫戦略」、「撤退戦略」、「破壊戦略」、「拠点戦略」といった対応戦略を取ることによって自らの競争力を保つことが可能となる。
マイケル・ウェイド（2017）では、このようなデジタル・ディスラプションの一例
として、米投資一任サービス業界におけるロボアドバイザー・サービス登場による影響を挙げている。米投資一任サービス業界では、既存企業のチャールズ・シュワブ、
ブラックロック、フィデリティが「拠点戦略」を取り、新設、買収、提携といった 3
つの異なるアプローチによって、デジタル・ディスラプションから生まれたバリュー
ベイカンシーを占領しようとしている。
本研究の対象である日本の投資一任サービス業界においても、SBI ホールディング
スが 2021 年 8 月、「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」を提供する
新興企業の FOLIO を買収し、2022 年 3 月に自らで「SBI ラップ」というブランド名の「投資運用業者によるロボアドバイザー・サービス」をリリースしている。「SBIラップ」では、SBI 証券が口座管理機関と仲介業者の双方の役割を担い、FOLIO が投資運用業者の役割を担っている。つまり、FOLIO は SBI 証券に対して投資一任サービ
スの「バックヤード・サービス」として投資運用業務を行っている。
それまで、SBI ホールディングスは、日本における「投資運用業者によるロボアド
バイザー・サービス」の登場に対して、前述のように、本研究の事例研究の対象であるウェルスナビと提携し、2017 年 1 月に SBI 証券、2019 年 4 月に SBI ネオモバイル
証券とウェルスナビとの連携サービスをリリースしている。加えて、実は、SBI ホー
ルディングスは 2017 年 7 月に、お金のデザインとも提携して連携サービスをリリースしていた。しかしその後、SBI ホールディングスは、2019 年 4 月にお金のデザインとの提携関係を解消し、2022 年 11 月にウェルスナビとの提携関係も解消している。
SBI ホールディングスとお金のデザインの提携関係の解消の背景について、日本経済新聞社の 2019 年 4 月 2 日付の記事「お金のデザイン、SBI が提携解消―順次サービ
ス停止へ―」によると、SBI ホールディングス内において、当時、お金のデザインよりもウェルスナビへの傾斜が強くなっていたことが挙げられる。SBI ホールディングスとの提携時期については、ウェルスナビがお金のデザインよりも約半年間早く、早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

SBI ホールディングスは、先行者利得によって投資運用の受託件数と運用残高を急激に伸ばすウェルスナビとの連携に、グループ内のリソースを集中させたかったのではないかと考えられる。
一方で、SBI ホールディングスとウェルスナビとの提携関係の解消の背景について
は、ニッキン ONLINE の 2022 年 11 月 25 日付の記事「SBI、ウェルスナビと決別 ロ
ボアド勢力図に影響」において、SBI 証券の髙村正人社長が「ウェルスナビへの送客を止めせざるを得なかった。経済合理性に基づいた経営判断」と述べている。このSBI ホールディングスによる対応は、ロボアドバイザー・サービスの登場によるデジタル・ディスラプションから生まれたバリューベイカンシーの占領を目指す「拠点戦略」だと考えられる。
将来的には、このような SBI ホールディングスによる対応戦略が同社の業績にどのような影響を与えたのかということや、日本の投資一任サービス業界において既存企業が、ロボアドバイザー・サービス登場によるデジタル・ディスラプションに対して、どのような対応戦略を取ったのかということについて分析できる可能性がある。
以上

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

33

投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

謝辞
本論文の執筆にあたり、定量研究のサンプルや分析方法についてご助言くださいま
した早稲田大学商学学術院の久保克行教授に深く感謝いたします。
参考文献・URL
1)

一般社団法人日本投資顧問業協会（2021）『投資運用会社要覧』

2)

一般社団法人日本投資顧問業協会（2020）『投資運用会社要覧』

3)

一般社団法人日本投資顧問業協会（2019）『投資運用会社要覧』

4)

一般社団法人日本投資顧問業協会（2018）『投資運用会社要覧』

5)

一般社団法人日本投資顧問業協会（2017）『投資運用会社要覧』

6)

一般社団法人日本投資顧問業協会（2016）『投資運用会社要覧』

7)

一般社団法人日本投資顧問業協会「統計資料」2016 年 3 月‐2021 年 12 月分（https://www.jiaa.or.jp/toukei/）

8)

内田和成（1998）『デコンストラクション経営革命』日本能率協会マネジメントセンター

9)内田和成（2009）『異業種競争戦略』日本経済新聞出版社

10) 木村真生子（2021）「ロボアドバイザー・サービスの課題」（https://www.yu‐cho‐f.jp/wp‐
content/uploads/2021autumn_articles04.pdf）
11) 金融庁（2004 年）「アクセス FSA」第 17 号
（https://www.fsa.go.jp/access/16/200404.pdf）
12) 黒沼悦郎（2021）『金融商品取引法入門〈第 8 版〉』日経文庫
13) ニッキン ONLINE（2022）「SBI、ウェルスナビと決別 ロボアド勢力図に影響」2022 年
11 月 25 日（https://www.nikkinonline.com/article/73002）
14) 日本経済新聞社（2019）「お金のデザイン、SBI が提携解消―順次サービス停止へ―」2019 年 4 月 2 日（https://www.nikkei.com/article/DGKKZO43176950R00C19A4EE9000/）15) 日本取引所グループ（2015）「東証公式 ETF・ETN ガイドブック」2015 年 2 月版
（https://www.jpx.co.jp/news/1080/nlsgeu000000k71l‐att/nlsgeu000000k7b9.pdf）
16) マイケル・ウェイド（2017）『対デジタル・ディスラプター戦略』日本経済新聞出版社
17) マイケル・ウェイド（2019）『DX 実行戦略―デジタルで稼ぐ組織をつくる―』日本経済
新聞社出版18) 三菱 UFJ 信託銀行（2017）「日本の個人資産形成におけるラップビジネスの可能性について」2017 年 5 月号（https://www.tr.mufg.jp/houjin/jutaku/pdf/u201705_1.pdf）
19) 吉永高士（2017）「二種のハイブリッド型ロボ・アドバイザーの侵攻」Financial
Information Technology Focus, 2017.2（https://www.nri.com/‐/media/Corporate/jp/Files/PDF/knowledge/publication/kinyu_itf/2017/02/itf_201702_6.pd
f?la=ja‐JP&hash=690AD4032B0D867E36A95E0927E88928EBC564AD）
20) アイザワ証券グループ株式会社
21) いちよし証券株式会社

HP（https://www.ichiyoshi.co.jp/）

22) 一般社団法人日本投資顧問業協会
23) ウェルスナビ株式会社

HP（https://www.aizawa.co.jp/）
HP（https://www.jiaa.or.jp/）

IR 資料及び HP（https://www.wealthnavi.com/）
早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

24) SMBC 日興証券株式会社

HP（https://www.smbcnikko.co.jp/index.html）

25) 株式会社ウエルス・スクエア

HP（https://www.wsquare.co.jp/）

26) 株式会社スマートプラス

HP（https://smartplus‐sec.com/）

27) 株式会社お金のデザイン

IR 資料及び HP（https://www.money‐design.com/）

28) 株式会社 FOLIO

HP（https://folio‐sec.com/）

29) 株式会社 susten キャピタル・マネジメント
30) クレディ・スイス証券株式会社
31) 大和証券株式会社

HP（https://susten.jp/company/）HP（https://www.credit‐suisse.com/jp/ja.html）

HP（https://www.daiwa.jp/）32) 東京東海アセットマネジメント株式会社

HP（http://www.tfr.co.jp/）

33) 野村證券株式会社

HP（https://www.nomura.co.jp/）34) 光証券株式会社

HP（https://www.hikarishoken.com/）35) フィデリティ投信株式会社

HP（https://www.fidelity.co.jp/）

36) マネックス・アセットマネジメント株式会社
37) みずほ証券株式会社

HP（https://www.mizuho‐sc.com/index.html）

38) 三井住友信託銀行株式会社

HP（https://www.smtb.jp/）

39) 三菱 UFJ モルガン・スタンレー株式会社
40) 水戸証券株式会社

HP（https://www.monex‐am.co.jp/）

HP（https://www.sc.mufg.jp/）

HP（https://www.mito.co.jp/）

41) UBS SuMi TRUST ウェルス・マネジメント株式会社

HP（https://www.ubs‐

sumitrust.com/）42) 楽天証券株式会社
43) 株式会社りそな銀行

HP（https://www.rakuten‐sec.co.jp/）
HP（https://www.resonabank.co.jp/）

以上早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

早稲田大学ＩＴ戦略研究所 ワーキングペーパー一覧
No.1 インターネット接続ビジネスの競争優位の変遷：産業モジュール化に着目した分析
根来龍之・堤満(2003 年 3 月)
No.2 企業変革における ERP パッケージ導入と BPR との関係分析
武田友美・根来龍之(2003 年 6 月)
No.3 戦略的提携におけるネットワーク視点からの研究課題：Gulati の問題提起
森岡孝文(2003 年 11 月）
No.4 業界プラットフォーム型企業の発展可能性―提供機能の収斂化仮説の検討
足代訓史・根来龍之(2004 年 3 月)
No.5 ユーザー参加型商品評価コミュニティにおける評判管理システムの設計と効果
根来龍之・柏陽平(2004 年 3 月)
No.6 戦略計画と因果モデル―活動システム，戦略マップ，差別化システム
根来龍之(2004 年 8 月）
No.7 競争優位のアウトソーシング：＜資源―活動―差別化＞モデルに基づく考察
根来龍之(2004 年 12 月)
No.8 「コンテクスト」把握型情報提供サービスの分類：ユビキタス時代のビジネスモデルの探索
根来龍之・平林正宜（2005 年 3 月）
No.9 「コンテクスト」を活用した B to C 型情報提供サービスの事例研究
平林正宜(2005 年 3 月)
No.10 Collis & Montgomery の資源ベース戦略論の特徴
根来龍之・森岡孝文(2005 年 3 月)
No.11 競争優位のシステム分析：㈱スタッフサービスの組織型営業の事例
井上達彦(2005 年 4 月)
No.12 病院組織変革と情報技術の導入：洛和会ヘルスケアシステムにおける電子カルテの導入事例
具承桓・久保亮一・山下麻衣(2005 年 4 月)
No.13 半導体ビジネスの製品アーキテクチャと収入性に関する研究
井上達彦・和泉茂一(2005 年 5 月)
No.14 モバイルコマースに特徴的な消費者心理：メディアの補完性と商品知覚リスクに着目した研究
根来龍之・頼定誠（2005 年 6 月）
No.15 ＜模倣困難性＞概念の再吟味
根来龍之（2005 年 3 月）
No.16 技術革新をきっかけとしないオーバーテーク戦略：㈱スタッフ・サービスの事例研究
根来龍之・山路嘉一（2005 年 12 月）
No.17

Cyber “Lemons” Problem

from AUCNET (Japan)&

Quality-Intermediary Based on Trust in the E-Market: A Case Study
Yong Pan（2005 年 12 月）

No.18 クスマノ＆ガワーのプラットフォーム・リーダーシップ「４つのレバー」論の批判的発展
根来龍之・加藤和彦（2006 年 1 月）
No.19 Apples&

Oranges: Meta-analysis as a Research Method within the Realm of IT-related

Organizational Innovation

Ryoji Ito（2006 年 4 月）

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

No.20 コンタクトセンター「クレーム発生率」の影響要因分析 -ビジネスシステムと顧客満足の相関根来龍之・森一惠（2006 年 9 月）
No.21 模倣困難なＩＴ活用は存在するか？ ：ウォルマートの事例分析を通じた検討
根来龍之・吉川徹（2007 年 3 月）
No.22 情報システムの経路依存性に関する研究：セブン-イレブンのビジネスシステムを通じた検討
根来龍之・向正道（2007 年 8 月）
No.23 事業形態と収益率：データによる事業形態の影響力の検証
根来龍之・稲葉由貴子（2008 年 4 月）
No.24 因果連鎖と意図せざる結果：因果連鎖の網の目構造論
根来龍之（2008 年 5 月）
No.25 顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案
根来龍之・浅井尚（2008 年６月）
No.26 顧客コンテンツが存在する製品」の予想余命期間の主観的決定モデルの構築
根来龍之・荒川真紀子（2008 年７月）
No.27 差別化システムの維持･革新の仕組に関する研究 －ダイナミックビジネスシステム論への展開－
根来龍之・角田仁（2009 年 6 月）
No.28 変革期のビジネスシステムの発展プロセス －松下電気産業の創生 21、躍進 21 中期計画の考察 －向正道（2009 年 10 月）
No.29 インフォミディアリと消費者の満足

新堂精士（2009 年 12 月）

No.30 成長戦略としてのプラットフォーム間連携－Salesforce.com と Google の事例分析を通じた研究－

根来龍之・伊藤祐樹（2010 年 2 月）
No.31 ロジスティクスの情報化における競争優位の実現とその維持・強化・革新メタシステム －差別化システム－競争優位理論の実証分析

木村達也・根来龍之・峰滝和典（2010 年 3 月）

No.32 インターネットにおけるメディア型プラットフォームサービスの WTA（Winner Take All）状況
根来龍之・大竹慎太郎（2010 年 4 月）
No.33

IT と企業パフォーマンス－RBV アプローチの限界と今後の研究課題について－
向正道（2010 年 5 月）

No.34 ソフトウェア製品のパラレルプラットフォーム市場固有の競争戦略

根来龍之・釜池聡太（2010 年 7 月）

No.35 製品戦略論における出発点の吟味－理念型としての「機能とニーズの融合」視点（ＣＶＰ重視型アプロー
チ）の必要性－根来龍之・髙田晴彦（2010 年 10 月）

No.36 データベース市場における新規参入の成否を分けた要因-「スタックの破壊」と既存事業者と異なる「プラットフォーム優先度」-

根来龍之・佐々木盛朗（2010 年 11月）
No.37 規格間ブリッジ‐標準化におけるネットワーク外部性のコントロール‐
長内厚・伊吹勇亮・中本龍市（2011 年 3 月）
No.38 ゲーム産業における「ゲームモデル」の変化‐革新的ゲームの成功要因の分析‐
根来龍之・亀田直樹（2011 年 5 月）
No.39 経営学におけるプラットフォーム論の系譜と今後の展望

根来龍之・足代訓史（2011 年 5 月）

No.40 地上波放送局における動画配信ビジネスのチャネル・マネジメントに関する研究
根来龍之・亀田年保（2011 年 6 月）

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

No.41 ロバストな技術経営とコモディティ化

長内厚・榊原清則(2011 年 8 月)

No.42 袋小路状態の業界の経営戦略：やるも地獄やらぬも地獄の研究
根来龍之・河原塚広樹(2011 年 9 月)
No.43 国内のコンシューマ向け ISP 事業の顧客獲得競争に関する経営者の認識と事業行動 ―記述的ケース
スタディー

宮元万菜美(2012 年１月)

No.44 ゲームユーザーの継続期間に関する研究：満足感・機会損失感・プレイ時間から探る
根来龍之・工敬一郎(2012 年 4 月)
No.45 グーグル、マイクロソフト、フェイスブックのサービス追加の相互作用
根来龍之・吉村直記(2012 年 5 月)
No.46 ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 － ツイッターのメディア特性の分析 －根来龍之・村上建治郎（2012 年 6 月）

No.47 コンピュータ・ソフトウェアの階層戦術の考察 ―VMware の仮想化ソフトの事例を通じて―
加藤和彦(2012 年 8 月)
No.48「コミュニティサイトにおける金銭インセンティブ施策等の効果に関する研究 ～クックパッドと楽天レシピの比較研究～」

太田遼平・根来龍之(2013 年 4 月)

No.49 Cisco Systems 買収戦略の目的と貢献に関する研究 ～内容分析による考察～
大田幸嗣・根来龍之(2013 年 6 月)
No.50 検証 ケータイ業界の神話 ～業績向上のための各種施策は本当に効果があったのか～
大熊裕子・根来龍之(2013 年 10 月)
No.51 コンテンツビジネスリーダーの破壊的イノベーションへの対応 ～音楽、新聞、書籍、テレビに共通するメカ
ニズムの抽出～鈴木修太・根来龍之(2014 年 3 月)

No.52 デザイン価値の創造：デザインとエンジニアリングの統合に向けて
延岡健太郎・木村めぐみ・長内厚(2015 年 1 月)
No.53 外科手術の術式開発における意味的価値の創造～高齢者重度大動脈弁狭窄症に対する Antegrade-PTAV 術式開発の事例～

長内 厚(2015 年 8 月）

No.54 B2B2C ビジネスにおける機能的価値と意味的価値の使い分け戦略 ～富士フイルムの経鼻内視鏡のケースの事例～

小沼麻理・長内 厚（2015 年 8 月）

No.55 IT 化による自動車産業のレイヤー構造化 ～自動車産業における 3 つの「レイヤー戦略モデル」～

中村幹宏・根来龍之(2016 年 5 月)
No.56 ビジネスモデル転換メカニズムのモデル構築 ～IT ベンダーにおけるオンプレミスからクラウドサービスへの転換～

岩本晴彦・根来龍之(2018 年 3 月)

No.57 両利きの経営を行う既存企業のデジタル化対応の困難性～社員の環境認識問題と意識のバラツキ問題～

米山 敬太・根来 龍之（2019 年 3 月）

No.58 二輪ヘッドライトの技術進化とエコシステムがシェアに与える影響～Adner & Kapoor(2010)仮説の追試～
桑原彩乃・根来龍之(2019 年 3 月)
No.59 国内ネット系ベンチャーの「早すぎる」海外進出の理由～90 年代/2000 年代と 2010 年代の米国進出の理由の比較事例分析～

標 千枝・根来 龍之（2019 年 3 月）

No.60 IT 業界におけるバズワードのライフサイクル～日経コンピュータ誌の記事タイトルの出現頻度分析～
土肥淳子・根来龍之(2019 年 4 月)（2019 年 6 月改訂）
＊本ワーキングペーパーは、本文と Appendix が別ファイルとなっています。

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

No.61 Uber の日本参入戦略はなぜ遅れをとったのか～ロビイングを含めた競争ダイナミクスの事例研究～
安永 修章・根来 龍之（2020 年 3 月）

No.62 飲食店チェーン店業界の CRM 戦略における PF 活用方針に関する研究～各機能に関する自社保有とPF 活用の選択要因～

相馬 汐美・根来 龍之（2021 年 2 月）

No.63 アントレプレナーが発信する「ストーリーテリング」は、スタートアップ企業の「資金調達」に影響を与えるか？～Martin(2007)論文の追試を通して～

軸屋 泰隆・根来 龍之（2021 年 3 月）

No.64 どのような地方紙が部数減少を踏みとどまっているか？ 〜地方紙間の部数減少率の違いを説明する要因の探索〜

今井 裕治・根来 龍之（2021 年 4 月）

No.65 アパレル企業の顧客接点のデジタル戦略とプラットフォーム（PF）活用の実態と理由～EC・OMO 戦略において自社アプリと PF はどのように活用されているか？～
荒木 麻里・根来 龍之（2022 年 3 月）
No.66 エコシステム論と戦略グループ論の接点の探索～コンタクトレンズ・眼鏡業界の歴史的変遷を通じた研究～
相川 寛子・根来 龍之・宮元万菜美（2023 年 3 月）
No.67 医療情報プラットフォームの比較事例分析～マルチホーミングが与える影響～
柳内 嘉在・根来 龍之（2023 年 3 月）
No.68 投資一任サービス業界の業績決定要因～ロボアドバイザー機能が与えた影響～
下山 貴史・根来 龍之（2023 年 3 月）

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投資一任サービス業界の業績決定要因の研究 ～ロボアドバイザー機能が与えた影響～ (2023.03)

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