AIの金融応用（実践編）

解題
証券アナリストジャーナル編集委員会
第二小委員会委員長

菅

原

周

一 CMA

レイ・カーツワイルが予言するように、シンギ

過去を振り返ると、AIは過去３回ほど、世のュラリティ（技術的特異点）は、本当に2045年中の注目を浴びた時代があった。AIブームであにやって来るのだろうか。最近の人工知能（以下、る。第１次ブームは1950年代後半から始まる。

AI）の進化のスピードを見ていると、何が起こコンピューターが探索や推論を行えるようになっっても不思議ではない気さえする。17年５月にたということは画期的な出来事であった。しかし、は、中国で行われた囲碁の世界最強クラスの棋士

当時のコンピューターの性能は低く、実現できるといわれた柯潔九段と人工知能（AI）との一戦で、ことは限定的であったため、第１次ブームは短命AIが圧勝したことは記憶に新しい。チェス、将で終わってしまった。第２次ブームは80年代に棋だけでなく最も複雑で簡単には人間を超えられ入ってからである。エキスパートシステムに代表ないと考えられていた囲碁でAIが勝利したことされる専門家の知識をコンピューター上に実現では、AIが人間の予想をはるかに超えて急速に進きるようになったことや人間の持っている知識の化していることの一つの事例として捉えられた。

曖昧さを表現できるようになったこともあり、い深層学習（ディープラーニング）技術の急激な進ろいろな分野でAIが使われ始めた。しかし、AI歩によるものであるが、膨大な過去の対局データブームの後半になるとAIという宣伝文句が付いからだけでなく、AI同士で対局を繰り返して自てはいるが、とてもAIとはいえないAIもどきのら学習することで、囲碁に関しては人間の能力をシステムが出回るようになり、やがて世の中から超越してしまったのである。また、自動車の完全忘れられるようになった。この頃、メーカーで研自動化も、急速かつ着実に実用化に向けて前進し究開発をしていた関係で工場設備の自動化を図るている。既に16年６月にBMWが米国インテルとためにベテラン操業者のあいまいな知識をコンピイスラエル・モービルアイと共同で自動運転車のューター上に移植するなど、幾つかのAIシステ開発に取り組み、21年までに「完全自動運転車」

ムを開発したが、できることは限定的であり、現（レベル４）の量産を目指すと発表している。他

場の開発者として、世間が「AI」と大騒ぎするの大手自動車メーカーも自動運転の開発を進めてことに違和感を持っていたことを覚えている。

いる。生活のあらゆるところに、AIは大きな影

2000年に入るとビッグデータと、これを利用し響を与えようとしている。

た機械学習の分野で大きな進化があり、三度、2

証券アナリストジャーナル

2017.10

AIが注目されるようになった。第３次ブームでと資産運用」では、立場の異なる３人の専門家のある。今回の特集で紹介されているいろいろな技方々に参加をお願いし、最近の人工知能の進化が術や応用例はこれまでに実現することができなか資産運用に与える影響について、ご意見を頂いた。

ったAIならではのものばかりであるが、あらゆ３名の出席者は、ソフトウエアの開発やマイクロることがAIでできるわけではない。現時点では、ソフトのExchange Server、Active Directoryのある特定の分野においてのみ、人間の能力を超え開発に従事された田丸健三郎氏、大学で学者の立たAIシステムが開発されている。今後のコンピ場で自然言語処理技術の研究をされている酒井浩

ューターの性能次第で、更にいろいろな分野で之氏、運用機関で定量運用のモデル開発、最近でAIが活躍する可能性はあるものの、現時点でははアナリストやファンドマネジャー（以下、FM）

AIには得意分野と不得意分野があり、過度な期に対して情報提供できるようなAIの利用に関す待をすることなく、一時的なブームに終わらせなる研究開発にも携わっていらっしゃるベネッいようにすべきであろう。

ト ジェイスン氏で、17年５月29日に、本ジャーAIが金融の分野でどのように活用されているナル編集委員の光定洋介氏の司会のもとで行われかについては、本誌17年５月号展望『AI時代とた。座談会では、以下の６点について議論していアナリスト』で本ジャーナル編集委員の河田氏がただいた。

分かりやすく解説しており、いろいろな分野で活１点目の「AIブームの背景」では、今回のAI用されつつあることが確認できる。今後、更にいブームが起こった背景として、コンピューティンろいろな分野で活用されることが予想されておグリソースの性能向上により、活用の形態が変革り、人々の生活に影響を与えることが大きいといしたことが過去のブームと根本的に異なることがう意味でも注目されている。

指摘され、次に万能と誤解されることが多いAI

今月はその金融を応用分野としたAIの実践に関する特集である。17年８月号の「AIの金融応が現時点でできることと限界について整理している。

用（基礎編）」の続編となるが、特集を２回に分２点目の「AIを活用したアクティブ運用の可けて組むことになった背景には、ここ数年、AI能性」では、アクティブ運用の投資判断プロセスが極めて世の中の注目を集めていること、証券アでのAI活用の可能性として、情報収集・抽出（例ナリストジャーナルの読者に直接的、間接的に関えば大量の決算短信情報から必要な情報だけ抽出係のあるAIに関する論点が増えていることなどする）、ルーティンワークのように定義可能な部があった。本誌に掲載したい論文が数多くあり、分（例えば運用報告書）があり、将来的には、文２回の特集で紹介できなかった論文も数編存在し字データの認識や音声データのテキスト変換品質たほど、興味深い論文も多かった。

が格段に向上して、経営者のインタビュー時の重要ポイントの自動抽出やアナリストやFMの情報８月号では、AIの金融応用の基礎編という位収集等に活用されていく可能性もある。更に限り置付けで特集を組んだが、今月号では、実践編となくデータ収集が可能となれば、運用モデル開発して内容を吟味し、その結果、座談会と二本の論の可能性も否定できないとしている。

文から特集を構成することとした。座談会「AI©日本証券アナリスト協会

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３点目の「AI活用時代におけるアナリストや3

FMの役割」では、AIの限界について議論され、は分析困難なテキストに含まれるより深い情報を例えば社長とのインタビューで何かを聞き出すこ獲得することを目的として、ネットワーク解析やとや社長交代によるその後の会社をどう予測するニューラルネットワーク（以下、CNN）により、かといった問題は、かなり困難であるとしている。

複雑なルールの獲得を可能にする手法や文構造をまた、これからの時代はAI技術を使いこなせる解析し金融市場で重要な因果関係情報を自動抽出能力をアナリストやFMが持つ必要があるとしてする手法を、金融テキストマイニングの最新動向いる。の一つとして紹介している。

４点目の「クオンツ運用とAI、アクティブマ

具体的には、まず、金融市場テキストの係り受ネジャーの能力強化の方向性」では、AIは過去け関係をネットワークによる表現により定量化

データでしかモデルが作れないため、長期的な視し、これをブートストラップ手法で扱うことや金点で大きなリターンを得るようなことは得意では融単語の極性情報に特化した手法であるCNNになく、良い経営者を見極め、企業を育てていくとより自動的に学習を行い、単語や単語グループがいうアナリストやFMの役割こそ重要であるとし市場に与えるポジティブまたはネガティブな影響ている。

を調べる手法を紹介している。これにより単純な５点目の「AI活用時代におけるセキュリティ

キーワードマッチングでは取り扱えないような複ーリスク」では、AIが普及することにより近年雑なルールの獲得が可能となるとしている。次に、特に脅威が増しているマルウェアの問題に止まら

主語－述語や係り受け関係などの文構造を解析ず、相場操縦（SNS等を使ったもの）、データ改し、金融市場で重要な因果関係情報を自動抽出すざん、不正会計などにより、データベースそのもる手法を紹介している。最後に、大規模データにのに悪意を持ってバイアスをかけられてしまう可

対する機械学習を用いて、人間が見落としてしま能性が高まることに着目し、このようなバイアスう投資判断の材料を自ら発見することを目指した

はAIでは発見が難しく、アナリストやFMの存在金融テキストマイニング技術を投資判断に用いての意義が増していくのではないかと指摘していいることを特徴とする金融商品が注目を集めている。

るが、テキストの裏側にある常識的な知識を見つ６点目の「AIと運用業界の人材育成のためのけることや「時に大局的な視点で、時に局所的な社会基盤充実の必要性」では、資産運用でも人材視点で判断すること」が現状の技術では難しいとの育成や優秀な人材の獲得が必要になっており、しているものの、金融テキストマイニング技術は日本の大学での変化や日本企業固有の人事・採用日々進化しており、近いうちに人間に追い付くこ制度上の問題について議論されている。そして最とがないとは誰も言えないと締めくくっている。

後に、３人の座談会参加者の方から、今後のアナリストやファンドマネジメント業務の発展のための提言を頂いている。

羽室・岡田論文「ハーディングの「相」解析と底 検 知 ―Deep Learningに よ る 売 ら れ 過 ぎ 検知―」では、投資家のハーディング行動を可視化

和泉（他３氏）論文「金融テキストマイニングすることにより、日々変化するマーケットの「相」の最新技術動向」では、単純なキーワード解析でを表現する画像を作成し、この画像をCNNで学4

証券アナリストジャーナル

2017.10習させることにより、相場が売られ過ぎ状態にな2000年から16年までの間に発生したボトム／ピるときの特徴を抽出し、マーケット暴落時には共ークをある程度の精度で当てることができること通の「相」が現れ、そのときに過小評価された株を実証的に示し、本手法の予測可能性を確認する

価指数を買うことで利益を見込める可能性が高いことができたとしている。

ことを示している。
具体的には、まず、投資家の売り方向における以上が今月号の特集の概要である。今回の２回ハーディングによって株価が一時的に過小評価さのAI特集（座談会と６編の論文）を読んでいたれる現象に着眼し、ハーディング情報を入力、短だくことにより、AIの現時点での実力と限界を期的な底か否かを出力情報としている。ここで、知っていただくことができたのではないか。何で投資家のハーディングを可視化するために、銘柄もできてしまうと考えられがちなAIであるが、間の株価変動の類似性を、ある閾値を超えた銘柄限界も存在している。ただ、AI技術は日々大き間に枝を張った類似度グラフにより表現していな進化をしており、分野によっては数年先には、る。実際には、過去10日間のマーケットの取引状況が大きく変わっている可能性もある。現時点状況を表現した画像を使い、ボトム／ピークの二では想像できなかったことですら、実現させてし値分類をするためのCNNによる学習を行い、そまう可能性を秘めているのが現在のAIである。の結果、CNN最終層における変換画像には大幅アナリストやFMのみならず、金融に携わる人々下落を示す際に共通点が多くあること、暴落時の全てが、AIの動向について注意を払い、正しい株式市場の挙動にあるパターンがみられることを知識を身に付けておく必要があるのではないだろ確認している。そして、最後に、この方法を日本、うか。

米 国、 英 国 の ３ カ 国 の 株 価 デ ー タ に 適 用 し、©日本証券アナリスト協会

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