証券経済研究第110号（2020.6）“ケインズの美人投票” と証券界の「テキストデータ活用」型 AI
広要田真人

旨

近年，人工知能（AI）に対する期待が様々な分野で急速に拡大しており，それは資産運用分野もその例外ではない。従来ファイナンスとは無縁に近かった「人工知能学会；金融情報学研究会」等でも盛んにこの問題が議論され発信されている。
しかし，AI を資産運用分野にどう生かすかと言えば，それは二つのルートに分かれる。一つは企業の FV の推計ルートへの寄与であり，他方はマーケットを中心に発信されている既存の多種多様な情報を超スピードで要約し，改めて発信するルートへの寄与である。では AI は上記二つのルートのどちらに寄与するかといえば，後者への寄与であるとするのが本稿の立場である。つまり，マーケットをビートしようと思うなら，当該企業の FV 探究は無視し当該企業を目巡っての世間ないしマーケットに充満している評価を観察し，世間で人気のある企業に投資する方が賢い，これが “ケインズの美人投票” の主旨である。こうした観察の手段として AI は確かに優れているであろうし，そういう意味では AI は資産運用分野に寄与する存在であることに間違いないだろう。
勿論，前者への寄与もない訳ではないが，それは極めて短期の将来を射程に収めているに過ぎない。勿論現実の多くの投資家にとっては上記の意味でごく短期の収益動向予想だけで充分かもしれないが，資本市場の本来の役割から言えば，「建前に過ぎない」とはいえ長期的視点からの企業価値評価こそが最も大切である。
無限の将来に渡る企業収益の動向をかなわぬまでも推計するに当たって，AIがどのように寄与出来るかに思いを巡らす時，「自動車の自動運行」とは本質的に困難の次元を異にすることは明白であろう。

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“ケインズの美人投票” と証券界の「テキストデータ活用」型 AI
目

次

Ⅰ．はじめに情報を超スピードで要約，発信する手段の創設

Ⅱ．AI ブームの簡単な歴史的推移

Ⅴ．テキストデータ活用型 AI と “ケインズの美人Ⅲ．AI を利用した新たな分析手段の創設

投票”

Ⅳ．マーケットを中心に発生している既存の多種な

Ⅵ．結びに代えて等で何本ものレポートを掲載している。

Ⅰ．はじめにこうしたトレンドを内容的に整理してみると，二つの異なる潮流に分かれることが分か

最近，人工知能（Artificial Intelligence; AI）る。

技術は第 3 次ブームを迎え，社会の様々な分野（その １ ）「画像データの活用」とも言われてで応用が始まっている。特に，「自動車の自動いるようであるが，企業価値評価の際 AI を利走行」が現実味を増したこと，2016年にコン用する新しい分析手法の創設を指す。

ピューター囲碁プログラムの AlphaGo（アル（その 2 ）「テキスト・データの活用」とも言ファ碁）が世界のトップ棋士であるイセドル 9

われるが，既にマーケットを中心に発表されて段（韓国）を破ったことなどから，「ロボアドいる既存の多種多様な情報を超スピードで要約バイザー」など AI の資産運用への期待も急速し改めて発信することを指す。に大きくなっているかに見える。

ただ，（その 1 ）の場合，その情報が示す当資産運用業界においても「ファイナンス分野

該企業の FV 変化への影響は短い期間に限らへの AI 応用」とでもいうテーマが数年前かられ，FV に関する長期的推計に貢献するものでブーム化しており，例えば，「証券アナリスはない。

ト・ジャーナル」誌でも2017年以降「AI の金また（その 2 ）は，従来から発見されていた融応用」と名付けた “特集号” を「基礎編」・情報を入手し整理する範囲の飛躍的拡大とス

１）「実践編」に分けて展開している 。また，「経ピードの速さは確かに従来になかったものでは済 セ ミ ナ ー」 誌 か ら「 金 融 経 済 と AI」 及 びあるものの，新たな価値創造に寄与するものと「機械学習は経済学を変えるのか？」と名付けはいえない。

２）

た特集号が出ている 。尚日銀でも DP・WP
図表 1
世代
時期
種類
トピック

第一次ブーム
1950年代 ~探索プログラム
数学定理証明
初歩的なゲーム

データ

プログラム内の限定的な入力

以上が示すように，「ファイナンス分野へのAI の世代的分類

第 2 次ブーム
1980年代～ルール ･ ベース
エキスパートシステム
第五世代コンピュータ
構造的データ（専門的知識）第 3 次ブーム
2010年代～機械学習
自然言語処理
音声／画像認識強化学習
デイープ・ラーニング
非構造的データ（ウエブ，IoT）

将来
2045年頃
汎用人工知能〔出所〕 佐藤広大「2017」の図表 2「AI の世代別の分類」の主要部門を利用。尚，原表には項目毎に脚注が付されているが，本稿では省略している。

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証券経済研究第110号（2020.6）

AI の応用」と称しても，「企業の FV の発見」

つまり，従来は使われなかった画像やテキスといった本質的・長期的課題に寄与するものでトデータが「機械学習」を介して分析の対象とは無く，「短期的投資家の値鞘稼ぎ」に寄与すなって来ている。しかも，これまでの「深層学るに過ぎないことを以下示していきたい。

習」は特殊な技術を持つデータ・サイエンティ

以下この問題を考察していきたいが，その前ストでなければ扱えなかったのであるが，最近に AI ブームの歴史的推移を整理しておこう。の AI 技術のコモデテイ化によってそのハードルレートに急速な低下がみられる。

Ⅱ．AI ブームの簡単な歴史的推移＜「機械学習」のポイント＞
ここで，現在の AI の第 3 次ブームのキーと図表 1 は佐藤（2017）の図表 ２ を借用し，簡略化したものである。

もいえる「機械学習」について，谷口（2017）に拠りながら改めてまとめておこう。

第 2 次ブームから第 3 次ブームへの間に起きAI を意思決定装置に見立てるとすると，意た重大な技術的変化として「インターネット」

思決定装置は入力を出力に変換する関数というの普及があり，この普及により多くの情報がデことになるという。そして論点の「機械学習」

ジタル化され，使えるデータ量が飛躍的に増とはこの関数をデータから求める方法という位加，「ビックデータ」と呼ばれるようになっ置付けになる。そのためには，データによってた。その結果，従来金融マーケット分析では使関数を調整し，より的確な関数を求めていくこ

われなかった新しいデータを分析に取り込めるとになる訳であるが，そこには関数の側に学習ようになった。

によって修正しうる自由度が必要である。この

この新しいデータは「オルタナテイブ・デー

自由度を媒介変数（パラメーター）θとしてタ」とも称され，発表資料のテキスト・データ表すと，θは高次元ベクトルとなり，その次やソーシャルメデイアのコメント，他に世界中元は万単位といった大きな数字になることもあの画像・音声等のマルチ・データも「オルタナるようである。

テイブ・データ」に含まれる。

つまり，大胆に分かり易く言えば，「機械学具体例はⅢで説明するが，イメージを示す典習」とは計量経済学でいうところの “回帰分析”

型例として，日銀総裁の記者会見の画像解析かのようなものである。ただ “回帰分析” があくら感情を読み取るソフトを用いて “喜び・怒り”

まで “構造化データ” と言われる数値データ間といった感情を読み取る例が報告されていの比例係数の大きさを示すのに対し，「機械学３）る 。政策変更が言葉に出さずとも日銀総裁の習」の場合は “非構造データ” と言われる言葉頭にある場合，その緊張が表情から読み取れるの集合である文章を数値のベクトルにまず変換という仮説である。会見中の感情の総和に占めし，その数値ベクトルを使って “回帰” が行わる各々の感情の割合を算出し，一定期間中の怒れるというイメージである。言葉の組み合わせり・嫌悪・恐怖といったネガテイブなスコアをは無限であるためθは桁違いに巨大化するこ

計算し，その数値から判断を下すことが出来るとになる。という。

計量経済学の “回帰分析” であれば，対象集

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“ケインズの美人投票” と証券界の「テキストデータ活用」型 AI

団の状況を平均等の数値データに集約した上で関係度合いを分析することになるが，「機械学習」では，集約する作業を省き対象集団の状況Ⅲ．AI を利用した新たな分析手段の創設を記述する文章全体をそのまま使って関係性を分析することになる。つまり，例えば，「企業① 今や地表観察用人工衛星が地表を捉えたの決算書を AI で分析する」ということは，決

画像は，地表数十センチ四方の大きさまで算書の数字だけでなく文書まで全て読み込ませ観察可能な解析度が得られるという。具体て，結果として求めている業績ないしその予想

例に拠れば，米国のオービタル・インサイ動向を数字で超スピードで出せるようになるとト社５）は石油タンクの衛星画像解析からタいうことである。

ンク内部にどれだけの石油が残っているか＜「デイープ・ラーニング」のポイント＞

を把握し石油貯蓄量を推定，石油市場の動尚，こうした中で現在の第 3 次 AI ブームと向を予測するサービスを提供している。つでも言われる状況をもたらしたのは，「機械学まり，機械学習による画像解析技術を用い習」の一つである「デイープ・ラーニング（深て，石油タンクとその浮き屋根の影の検出層学習）」という技術革新である点は指摘してを通じてタンクに貯蓄されている石油量をおかねばならない。この技術によって AI は推計する。これにより信頼度の高い推定値“パタン認識” を実用化しえた。

を毎日得ることが可能となり，投資ファン「デイープ・ラーニング」とそれまでの「機ドやヘッジファンドにより市場予測に活用

械学習」との最大の相違点は “人間の介在の有されている。

無” にある。従来の「機械学習」では，分類や② また米国のテルアサ・ラボ社６）では高解予測という業務を実行する際に必要な対象の特析度の衛星画像の分析から特定地域の農業徴を人間が与えていたのであるが，「デイー生産を予測，コモデテイ先物市場分析用のプ・ラーニング」では，AI が大量のデータか情報を提供するサービスを行っているといら自動的に抽出することが出来る。

う。

ただし，「デイープ・ラーニング」で学習しこの二つの事例は確かに従来使われなかったて出来上がったものには，その結果を生んだ因画像解析技術の活用により，公的データより早果関係は示されないという限界がある（尤も，くコモデテイ市場が最新の情報を得ている例にそれは回帰分析も同様に妥当）。

相違なく，フィンテックによる AI 利用の例とここでⅢ以下の議論のためにも分けて考えねばならない重大な論点を指摘しておこう。分析
対象となる大量のデータが，ある集団に属する見ることが出来る。
③ 3 番目の例として，日銀の WP で示されている例を紹介しておこう。

大量の企業を指すのか， 1 つの企業を巡る大量

これは，「企業の受注情報の貸出業務への活のコメントを指すのかの違いである。前者であ用可能性」という日銀 WP７）によるもので，換ればⅢの議論になり，後者であればⅣの議論に言すれば，「受注情報を用いた企業評価」とも

４）

なる 。

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言われており，PO（Purchase Order）ファイ証券経済研究ナンスとも称されている。

第110号（2020.6）

ことが出来ることにいかなるメリットがある

PO ファイナンスとは，企業が受注を受けたか，という問題になる。確かにマーケットの評段階で銀行からの借り入れを行い，その返済に価である「株価」はその新しい情報に反応する発注元から回収する売上高を当てるという貸出であろうし，その結果投資家の要求収益率であ方法であり，このメカニズムを企業評価に使おる「資本コスト」にも変化を与えるであろう。

うという試みである。

しかし，その企業の FV はそうした短期の収益取引先企業がどのような先から注文を受けて動向だけで決まる訳ではなく，より長期的視点いて，その受注額がどの程度であるかという受からの企業評価にも目を向けてもらわねばなら

注情報が分かれば現在から将来への企業の経営ないはずである。

状態を見とおすことが出来るので，受注情報を言ってみれば，「パチンコの釘の角度と玉の用いた信用モリタリングは財務情報では実現さ出具合との関連性の発見！」とどこが違うのでれることのない即時性の高い企業モニタリング

あろうか？この関連性の発見はパチンコ愛好者を実現することが出来ると考えられたものであにとって見れば何よりにも勝るし最大の貢献にる８）。

違いないが，そこにいかなる社会性が認められ以上 ３ つの例を検討してみたが，どれだけのるというのだろうか？

効果かと考えて見ると，いずれも極めて短期間の優位性を確保するものであるに過ぎず，こうした予測手段の追加投入によって，その利用者である投資家には情報スピードの速さによる追加収益をもたらす側面は否定できないだけでな

Ⅳ．マーケットを中心に発生している既存の多種な情報を超ス
ピードで要約，発信する手段の創設

く，一般大衆投資家にとってはそうした短期的収益機会（値鞘稼ぎ）の獲得機会こそがマー

テキスト情報の解析による市場分析（いわゆ

ケットへの参入の最大の動機であるとも言える

るテキストマイニング）については，従来新聞

９）だろう 。とはいえ，ここでマーケットの存在ないしニュース記事を素材とするものであった

理由に立ち返るなら，それが社会性のある貢献

が，その後ツイッターやブログ等を素材に金融と言えるかと言えば大きな貢献とは言えず，た市場情報予想を行う仕事が表れ始めている10）。

いした価値ある行動とはいえない。

例えば，「楽しい」・「悲しい」といったテキつまり，AI 活用の効果には違いないとしてストデータの利用者の心理状態に係る表現頻度もそれだけのことに過ぎない。いわんや上記のに着目して分析すると， 3 日～ 4 日先の株価指例で言えば，上場企業である石油関連事業者に数の騰落の方向性（だけであり，騰落の大きさ大きな寄与をしたわけではないだろう。つまではない）を87％という高い確率で予測出来る

り，評価される客体である石油関連事業者の立という報告もある11）。つまり，ベクトルだけと場から見た時，自社の今期の収益状況をその後はいえ，テキストマイニングの株価動向への予決算短信等でいずれ開示する財務データに先立想が一定程度可能という実証結果が出ている。

ち不正確であってもその方向性をより早く知る

また，ブルンバーグ，トムソン・ロイター等

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“ケインズの美人投票” と証券界の「テキストデータ活用」型 AIの情報発信企業からはニュース記事を機械的に生まれている。こうした文書のポジテイブ対ネ解析し，ポジテイブないしネガテイブな数量評ガテイブの判別を機械的に行う方法を「センチ価を付加したり，企業や公共機関からの発表資メント分析」と呼んでいる14）。

料を素材にその要約版を自動的に作成する等
AI 技術を活用した解説の提供を始めている。
更に，各国政府・中央銀行のウエブサイト，民Ⅴ． テ キ ス ト デ ー タ 活 用 型 AI と“ケインズの美人投票”

間企業の製品に関するブログや SNS，業界のインタビュー記事から株価の先行きと関係するマーケットをビートしようと思うのなら，当パターンを機械的に探し出す試みが進行中とい該企業の FV 探究に向ってはダメであり，そんう。

なものは無視して，当該企業へのマーケットのここで，内容的にはⅢに属するかもしれない評価を観察し，その傾向に合わせた投資行動をが，日経が2017.1.27より始めた決算の要点を採る方が賢い。これが，“ケインズの美人投票”

自動で文章として配信する「決算サマリー」の主旨である。

サービス12）について説明しておこう。

つまり，“商品付美人投票” に勝利するには，上場企業が発表する決算データを基に AI が自分が美人と評価する女性に投票するのではな

文章を作成，適時開示サイトで発表後直ぐに，く，世間の大勢が美人と評価していると思われ売上高・利益等の数字とその背景等の要点をまる女性に投票する必要がある。

とめて配信するもので，元データである企業のテキストデータ活用型的投資とは，当該企業開示資料から文章を作成し配信するまでは完全を巡って世間ないしマーケットで充満しているに自動化し，人に拠るチェックや修正などを一

世間の評価を観察し，世間の人気のある銘柄に13）切施さないとしている 。記者が決算発表情報注目し，その銘柄に投資する行為である。

をどのように読み記事にするかを AI に学習さではどの企業への人気が高いかの判断には，せることによってこれを可能にしている。記事当該企業への様々な次元での評価を観察する外は発表後数分で作成配信され，上場会社3600社ない。こうした観察のためには AI は確かにその大半に対応可能としている。の収集範囲の広さ，情報要約の適切さ，圧倒的こうした分野は「テキストのセンチメント分析」とも言われるが，これにも二つのタイプがスピード感といった面で確かに優れているだろう。

ある。従来のタイプはポジテイブな単語とネガただ，だからと言って AI による情報収集はテイブな単語の辞書（＝極性辞書）を用意し，投資対象企業の FV をオリジナルに調査するも夫々の単語の頻度に応じてセンチメントを評価のとは全く異なり，世間での様々な既存の評価する方法が多数派であった。ただこの方法によを効率よく集約したものに過ぎない。

ると同じ単語であっても前後の文脈次第で最終勿論アナリストに拠る対象企業の FV 調査で評価がポジテイブにもネガテイブにもなり得るあっても，その調査には世間の既存の評価も少という欠点があった。そこで最近はデイープ・なからず含まれるのであり，当アナリストのオラーニング手法を使って文脈を評価する手法がリジナルな調査が全てではないかもしれない。

124証券経済研究第110号（2020.6）

ただそうであっても，他人の評価を要領よく集的アセットアロケーションを様々な AI の力を約したものとは違うはずであり，FV 評価とは借りて自動的に行うものである。

そうしたアナリストの泥臭い調査から生まれるものであろう。

ただその際，対象となるアセットはグローバルではあってもせいぜい ETF どまりであっ

しかし，マーケットをビートして高いキャピタルゲインを求めるのであれば，優秀なアナリて，個別企業レベルの FV への関心など皆無でしかない。

ストの分析力よりも世間の評価の集積の方に効危惧されるのは，こうした分野の中心的役割

果があることは “ケインズの美人投票” が示唆を担っているのが，『人工知能学会；金融情報しているところである。

学研究会』等を主要出撃基地とする情報系・

そういう意味ではテキストデータ活用型 AI

AI 系といった新しい世代の理系の若者であるは上記目的には多いに貢献すると思われ，投資ことである。彼らは同世代の社会科学系の若者

15）

家及び広義の手数料収入を期待する証券業界も同様になってきているかに見えるが，言ってにも大いに歓迎されよう。ただし，投資対象企みれば OR がそうであるように，与えられた所業の FV の発見（“価格発見機能” の向上）に与としての目標を如何に効率よく達成するルー寄与するかと言えば，論理的に見てそれは無理トを見つけることには長けているものの，達成

16）というものであろう。

すべき目標の持つ意味を深く洞察することには必ずしも適職とは言えない17）ことが多いからでⅥ．結びに代えてある。
ただ念のため補足すれば，本稿は AI の全て「ファイナンス分野への AI 応用」の主要分についてネガテイブな立場をとっているわけで野の一つである「テキストデータ活用型 AI」はない。例えば「自動車の自動走行」への AIについて検討した結果，形態こそ AI という超の寄与について，AI の画像認識（デイープ・現代的様相をとってはいるものの，その本質はラーニング）が自動運転を実現するための中核“ケインズの美人投票” そのものに他ならない技術であることは充分認識している。自動運転

ことが明らかになった。のためにはカメラから得られる画像に歩行者や即ち，資本市場の最も大切な機能である “価他の車が写っていることは勿論であるが，同時格発見機能” に寄与するものではなく，投資家にそれぞれの対象物の位置の認識が不可欠であの “値鞘稼ぎ” に貢献するだけの存在というこる。しかもその作業は動態的であらねばリアルとである。本稿の冒頭でも触れたが，「小口でタ イ ム で の 処 理 に は 使 え な い。 そ の た め に

投資未経験者層」の資産運用普及への貢献が期

YOLO（You Only Look Once）といわれるア待されると持てはやされる『ロボアドバイザー』ルゴリズムも開発され，画像を一回スキャンすなど，伝統的アセットクラスないしは機能ポーるだけで対象物の位置検出と分類が可能となるト フ ォ リ オ（ex, お 金 の デ ザ イ ン 研 究 所 の技術が開発中である。

「THEO」を例にとれば，「成長」
・「インカム」
・

本稿が AI に関しネガテイブであるのは，少「インフレヘッジ」の 3 形態）への投資家の動なくとも資産運用に関わる AI についてであ125

“ケインズの美人投票” と証券界の「テキストデータ活用」型 AIる。証券市場の存在理由は “価格発見機能” にあることは前述したが，そのためには企業が無限の将来に渡って稼ぎ出すであろう CF を各期毎に推定する必要がある。勿論そんなことは不2）「金融経済と AI」が経済セミナーの2017.12号，「機械学習は経済学を変えるのか？」が経済セミナーの2019. 1号となる。
3） 和泉（2019）による
4） 本稿の議論は，特に断らない限り，個別企業を対象とする評価における AI の活用である。しかし現実に目を可能であるが，それでもその作業無くして資産転じるなら，例えば政府や日銀のマクロ景気感レポート運用の対象である企業の FV の推計は出来な

Twitter のマクロ景気感を AI 処理の上指数化した「SNSい。いずれにせよ，資産運用にかかわるには無限の将来を相手とせねばならず，そこだけで「自動車の自動走行」とは本質的に困難の次元を異にすることは明白であろう。
最後に，東大経済学部創立百周年記念式典における渡辺努経済学部長の挨拶において，ここ40年における経済学の変化を AI と絡めて述べておられるので紹介しておこう。

を AI 処 理 の 上 指 数 化 し た「 野 村 AI 景 況 感 指 数 」 や× AI 景況感指数」等がマクロ経済への評価における AIの活用例として有名である。この場合は，個別企業ではなくマクロの景気状況への多数の評価の要約版という位置付けとなる。
5） Orbital Insight 社（https:/orbital insight.com）
6） TellusLabs 社（https://telluslabs/com）
7） 山中卓（2016）を参照。
また，河田（2017）も，東大渡辺努教授の研究室が開発した日経・東大日次物価指数から発展した大学発ベンチャー企業であるナウキャスト社のビックデータによる売上高予測に言及している。
8） 同様な例として挙げられるのが貨物の出入港を示す通関データの利用である。米国の港を介して輸出入する商

40年前，経済学の設定の建て方は「どうすべ品については「船荷証券」の提出が義務となっており，きか」であったが，その後「こうやったらこうている。そこでこのデータが利用可能である。ただ「船なった」へ変わり，最近は「こうするにはどう貨物の概要・輸出先（輸入元）の企業名・港が記載され荷証券」そのものは従来から存在するデータであるが，紙ベースという重大な制約のためその活用は非現実的ですればよいか」へと変化し，経済の制度を「設あったのであるが，近年の画像技術の進歩から自動読み計」する発想へと変化がみられると総括されてというわけである。この件については伊藤等（2019）をいる。要約すると，「べき論」から「実験」と「設計」へという変化が生じているという18）。

取りが可能となり，オルタナテイブ・データの仲間入り参照されたい。
9） この点については，「典型的なクオンツ・ヘッジファン
ドにおいては，自社が開発した運用モデルに多様な情報

こうしたトレンドの延長上に『東大経済学部を取り込んで市場の分析を行い，短期的に生じる株価のをデータサイエンス学部へ改組する』という流引を行うことで，収益を着実に積み重ねていく。そのよれすらみられるという。一言で言うなら「社会科学から社会工学へ」の流れである。
社会科学の役割を巡って，人間の英知の外側に客観的に存在する法則性を見つけることなのか，それとも英知で法則性を創造することなのか，の違いであり，後者にあって AI はそのための迅速かつ高精度な答えを用意する画期的技術という位置付けになっている。

変化のパターンや非効率性をいち早く見つけて多数の取うなモデルを活用した投資判断の精度と即時性を高めるために，オルタナテイブ・データが活用されているとみられる」という嶋村（2019）の意見が率直に語っている
ように思われる。
10） この辺りについては，和泉他（2017）が詳しい。
また，例えば不安・喜び・信頼等の感情指標，ファンダメンタルズな見方に対する指標，話題となるテーマの口コミ指標の合わせて 3 つのタイプの指標からリアルタ
イムで算出されているトムソン・ロイターによる「トムソ ン・ ロ イ タ ー 市 場 心 理 指 数（Thomson Reuters
MarketPsych Indices =TRMI）」もこうした試みの一つといえよう。
11） Bollen, Mao, and Zeng（2011）を参照。ただし，この文献は専門外の領域のため，入手出来ておらず，和泉

注1） 「基礎編」が証券アナリストジャーナルの2017. 8 号，「実践編」が証券アナリストジャーナルの2017.10号となる。

126（2018）によっている。尚，この件については水野（2017）や佐藤（2017）も言及している。
12） 日経新聞プレスリリース（2017）を参照。また，河田（2017）もこの問題に触れている。
13） ただ情報の効率化の進展から，アナリストが業績予想

証券経済研究第110号（2020.6）を修正すると株価が瞬時に反映することが多くなり，アということである。“金融資産市場とは『ゲームセンター』

ナリストレポート修正後の投資では超過リターンの獲得ではない” ことを忘れていけないだろう。『ゲームセンが難しくなる傾向が顕著となった。その結果，アナリスター』として利用すること自体は確かに自由であるが，トが業績予想を修正する前に，当初レポートの文脈からその奥に如何なる社会的存在理由があるのか，これはその動向を先取りしようとする向きもあり，「自然言語処理」にはこうした新たな役割も付与されているという見方もある。吉野（2019）を参照。
14） この辺りについては，饗場・山本（2018）の他，特にOR ではなく経済学の分野なのである。
18） この象徴が，2019年度ノーベル経済学賞が「ランダム化比較実験」という手法の開発経済学に導入した貢献に対して授与されたことである。

テクニカルな詳細については和泉他（2017）を参照。

こうしたトレンドへの評価としては，確かに具体的・

15） ここで誰もが疑問に思うのが，2019年後半あたりから実効性を持つ貧困対策を提示しているとも言える反面，証券業界に「売買委託手数料の自由化ならぬ無料化」の背後にある『富の格差』というより本質的問題に全く切流れが米国を先頭に加速しつつあることとの整合性であり込んでおらず，『目標が控えめ過ぎる』という批判も大る。

きい。即ち計量経済学の応用例に過ぎず，これを “経済米国証券界最大手のチャールズ・シュワップ等が手数学” と称するには抵抗も多い！

料無料化に踏み出したのを受け，日本でも SBI ホールデイングスが今後 3 年で取引手数料ゼロ構想を打ち出した
他 au カブコム証券，マネックス証券等のいわゆるネット参証券各社に追随がみられる。しかし売買手数料が無料化

考文

献されれば，「手数料収入への期待」などそもそもあり得ない。
この矛盾を解く鍵は，証券会社の収益構造について売

和泉潔／坂地泰典／伊藤友貴／伊藤諒（2017）「金融買手数料を柱としてきた従来のフロー業務から資産管理テキストマインングの最新技術動向」証券アナ業を柱とするストック業務へと転換する外無く，そこで顧客規模の拡大，すなわち「顧客からの預かり資産に依拠した収益構造」への転換が不可欠となる。そのためには，世界中から顧客を出来るだけ集める必要があり，日本経済の金融立国化とのセットが必要というシナリオになる。加えて「顧客の預かり資産」の大きさは具体的には “時価総額” に拠って決まることから株価上昇も必要となる。こうした条件を満たすためにも “超金融緩和”が求められる。このところ平時にあっても継続されている “超金融緩和” の裏にはこうした事情が垣間見れる。
16） この問題を巡って，ファイナンスの側から AI 利用に

リストジャーナル2017.10, 28-36

和泉潔（2018）「ビックデータと人工知能を用いたファイナンス研究の潮流」日銀 DP 2018-j-19,
1 -13
和泉潔（2019）「ビックデータと人工知能を用いたファイナンス研究の展開」証券アナリストジャーナル2019.12, 75-83

ついての発言が多い高橋（2017）は次のように述べてい伊藤健・佐藤広大・（監修）関雄太（2019）「資産運る。「ファイナンスでは，価格形成がどのように行われて用におけるオルタナテイブ・データの活用と課いるかということはまだ決着がついていません。今までは数値データしか使えなかったけれど，テキスト情報も使えるようになったので，分析の余地が増えた，切り口が増えたと思っています。AI 技術を正しく使えば面白い分析が出来るはずです」。
＜マーケットの価格がいかなるメカニズムで形成されるか＞の分析は実践的にも最もニーズがある課題であろうが，そのことと＜企業の FV がどのように評価されるべきか＞とは全く別の問題であり，「ケインズの美人投票」とは元々この峻別を求めた議論である。
17） 例えば，水田等（2013）によれば，複数の機械学習プログラム同士で取引を行わせ金融資産価格がどのように変動するかをシミュレーションする研究を行っており，最近はその取引スピードを超高速コンピュ－タ－で行わせているという。こうした超高速シミュレーションに

題 」野 村 資 本 市 場 ク オ ー タ リ ー2019������������Au�
���tumn, 136-153
河田剛（2017）「AI 時代とアナリスト」証券アナリ

ストジャーナル2017. 5 , 46-50

饗場行洋・山本祐樹（2018）「データサイエンスと新しい金融工学」財界観測

2018. 春，30-41

佐藤広大（2017）「人工知能 ･ ビックデータを活用した資産運用への期待と課題」野村資本市場クオー

タリー

2017Spring, 62-79

嶋村武史（2019）「資産運用におけるオルタナテイよって確かに金融資産価格がどのように変動するかのメブ・データの活用と日本への示唆」知的資産創カニズムの解明には寄与するだろうし，金融資産価格管造理者にとっても有用な寄与をもたらすかもしれない。
ただ，ここで問われるべきは，ただそれだけであればギャンブル・ゲームのメカニズムへの解明と大差はない

2019. ３ , 38-49

高橋大志／鶴岡慶雅（2017）「経済理論と AI 技術，現在とこれから」経済セミナー

2017.12, 8 -19127

“ケインズの美人投票” と証券界の「テキストデータ活用」型 AI
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Journal of Computational Science, 2（1）, 1 - 8（元東京都立大学客員教授）