投資信託協会

つみけんサイト2024 年 8 月

資産運用ビジネスにおける人工知能とデータサイエンスの可能性
AI and Data Science Will Drive the Next Innovation in Asset Management Business⻑尾 慎太郎

楽天投信投資顧問株式会社第三運用部部⻑

Shintaro Nagao

Rakuten Investment Management, Inc.
shintaro.nagao@rakuten-toushin.co.jp, nagao@alumni.jaist.ac.jp（本稿は人工知能学会学会誌『人工知能』36 巻 3 号（2021 年 5 月）に掲載された内容を，つみけんサ
イト用に形式変更ならびに微修正の上，転載したものです．）

1．は じ め に

2．AI と専門家（エキスパート）

2010 年代の初め頃から人工知能（AI）1やデー

囲碁やチェスなどのボードゲームでは，AI はタサイエンスという言葉がメディアで頻繁に取すでに人間のエキスパートのレベルをはるかにり上げられるようになった．Google Trend で「人凌駕するレベルに到達している．では AI は，金工知能」のキーワード検索強度を調べると，検索

融市場においても，その世界をより良く理解・説

強度が上がり始めたのは 2014 年の秋頃，そして明し，将来に対する予測力をもつことができるよ

検索強度（つまり人々の関心）がピークを打った

うになるのだろうか？ これは，将来においてものは 2016 年の夏頃である．現在では AI やデー

できないとは言い切れないものの，その実現はけ

タサイエンスという言葉自体は十分に人口に膾っして簡単ではないだろう．ボードゲームのよう炙したと言ってよいし，それらに代表される技術にルールやフィールドが決まっているシステム

や科学は社会に浸透し私達の生活を確実に変え（系）であればともかく，複雑系の一種である金つつある．

融市場は計算既約2かつ経路依存の世界であり，金融業界においても，AI やデータサイエンス

そこでは厳密に同じ現象が二度発生することはは主として業務効率化の分野で多くの実績が出ない．その未来は確率的にであっても見通すことている一方で，資産運用分野においては金融市場は相当難しく，したがって精緻なモデル化は原理の特性ゆえに，一般の人々に限らず，業界関係者

的に不可能かつ無意味だからである．これが，オであっても直接人工知能の開発や運用に携わっ

ペレーションズリサーチに代表されるハードシている人以外には，その実態と可能性がいまだよ

ステム系の方法論が金融市場のような人間活動

く理解されていないのが実情である．本稿では，システムでは無力であった理由でもある

資産運用ビジネスにおける AI やデータサイエン[Checkland 81]．

スの可能性を，まず金融市場における AI と人間だが一方で，こうした難しい環境下でも一部のとのアプローチの違いから考察し，次に日本の資ファンドマネージャやアナリストといった専門

産運用業界が置かれている現況に照らして，具体家（エキスパート）は歴史的に優れた結果を残し的な AI の活用方法と課題について考察と提案をてきたという事実がある．金融市場のように動き行いたい．

のほとんどがランダムで，原因と結果との因果関

12

ここでは人工知能や AI という言葉を厳密に定義せずかなり広義に解釈して使っている．
計算既約の系はモデルや方程式による説明ができない．

1

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係が希薄な系であっても，エキスパートは理論かテムを構築するのに十分な検証が可能であったら演繹的推論を行うこと，さらには自己の経験かのである．

らの帰納や先達からの知識移転を通じて専門的

もちろん，そうして構築されたトレードシステ

知識を学習することでその環境に適応してきた

ムは，今から考えるとおもちゃのような代物であのである．これらエキスパートの意思決定や行動った．だから，当時の先物市場のエキスパートのは，後から振り返ると必ずしも常に最適解であっ多くは，それら機械の潜在的能力を非常に低く見たわけではないが，少なくとも各時点では関係者

積もり，経験と知識のある自分達が負けるはずが間における満足解（十分に良好な代替案）の一つないと考えていた．だが，実際にはそうした機械であったことは間違いない．これは人間のエキスによるトレードは，短期間のうちに業界・市場をパートがもつ強みの一つである．

席巻し，人間の運用者をほとんど駆逐してしまっ

しかし，それをもって，資産運用においては本たのである．それはまさにジェノサイドといえる

質的に人間のほうが優れており AI の役割は業務くらい一方的なゲーム展開であり，今日人間のエ

効率化の範囲に留まると考えるのは早計である．

キスパートが裁量で運用している CTA4はほとん

むしろ，AI はかなり近い将来にファンドマネー

どない．

ジャやアナリストを代替し得る存在になる．ここ4．なぜ機械はエキスパートに勝ったのかで少し解説しておきたい．

ここでの疑問は，人間のエキスパートは，経験

3．資産運用における機械と人間との戦いや知識の点ではるかに機械を上回っていたにも多くの方は，資産運用における機械3と人間とかかわらずなぜ負けたのかということである．注の戦いなどというものは SF の世界の話，あるい

目すべきは，機械は人間よりすべての面で優れてはようやく最近になって起こりつつあることくいるゆえに勝ったのではないということにある．

らいに考えていることだろう．だが，それは実際

機械の特⻑は⼈間と違って，広範囲のユニバースにはすでに金融市場においても 1980 年代に発生を同時にカバーし，常に冷静で合理的な意思決定

し，結果は機械の圧勝で終わっている．当時の機と行動を一貫して行い，疲れず休まず低コストで

械と人間との戦いの舞台となったのは先物市場

稼働することにある．片やどんなに優れたエキスである．現在でも流動性が潤沢でストレスなくトパートでも，時間的・空間的に常にムラなく最高レード可能な先物はせいぜい 100 銘柄程度しかのパフォーマンスを出せるわけではない．実態とないが，1980 年代はまだ金融先物が上場され始しては，機械は金融市場をより良く理解したからめたばかりの頃であり，活発にトレードされてい勝ったのではなく，人間の弱点をよく理解し，結る先物は 30 銘柄程度に過ぎなかった．当時のコ

果的にそこを突くことができたから勝ったのだ

ンピュータのスペックは現在と比較にならないともいえる．また，ここでもう一つ忘れてならなくらい貧弱なものであったが，先物市場においていのは，当時の AI は初歩的な機械学習によっては各銘柄間の関連性が低く（つまり，ほぼスタン発見された事実をベースにして構築されたエキ

ドアローンで動く），探索しなくてはいけない空

スパートシステムであったが，これを設計した

間が狭かったために，簡易的なエキスパートシス

人々は，金融市場関係者ではなく，理工系のエン

1980 年代のエキスパートシステムを含む広義の AI をここでは「機械」と表現している．
Commodity Trading Advisor：米国 CFTC（Commodity Futures Trading Commission）管轄下の商品投資顧
問業者で，先物市場での資金運用を専門的に行う．
3
42

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ジニアをはじめとした全くの門外漢であったと門化と分業を効率的に進めるという手段をとっいうことである [Covel 17]．彼らは，先物市場にている．一方で，それは常にセクショナリズムや関するファンダメンタルな知識も経験も持ってサイロ化の危険と隣り合わせである．資産運用にいなかったが，先入観なく市場のデータを用いては蓋然性のある知識の創造と共有・利用が不可欠

網羅的な探索を行い，先物のリターン分布におけであるが，エキスパートは手続き記憶の多くを暗るファットテイルの特徴5と，後に分散型トレン

黙知の形で保有し，その表出・利用には曖昧さがドフォロー戦略と呼ばれるものを発見・開発した残るゆえに，組織内で他者と知識を共有するには[Greyserman 14]．つまり機械は，複雑な系であかなりの障害が伴う．このため，資産運用組織はる金融市場において，エキスパートの経験や経済情報や知識のサイロ化を防ぎ，それを有効に利用学に基づく理論から出発する演繹的推論によっするために，SECI モデル [Nonaka 95] に代表て市場の将来を予測しようとするアプローチでされる知識創造フレームワークを自社内に仕組はなく，単にデータとエビデンスに基づいて統計

みとして備えてきたが，これは意図して構築し維的に確度の高い現象を発見しそれを利用するこ

持することなしに成立し得ない．

とによって，人間のエキスパートを凌駕したので一方で，エキスパートシステムを含む AI は，ある6．

知識を形式知の形で保有し，したがってそれを使っての運用や改善，さらにはその知識を他の機械

5．金融市場における限定合理性の限界を超えへ移転し複製することが極めて容易である．AIる AI

は獲得した知識を共有・拡張することにおいて，一般に，金融市場のように複雑で限定合理性が人間とは異なり高度に有機的な仕組みを必要と支配する世界では，満足解を得る手段は，そのプしない．つまり，AI は個々のレベルでは，エキロセスに着目しその精度を高めることであって，スパートをすべての面で完全に凌駕するわけで将来の予測力を高めることではない [Simon 69]．

はないものの，知識の共有や拡大再生産とその利

実際，多くの分野の人間のエキスパートは，経験⽤に係る⻑所から，組織（集合体）のレベルではを通して堅実なプロセスを暗黙的に知り，手続き

人間をやすやすと超えてきたのである．

記憶として自身の脳の中に蓄積している．同様に

6．資産運用における AI のデザイン

1980 年代に先物市場で用いられたエキスパート
システムは，先物市場のことは何も理解・説明し40 年ほど前に機械による運用が先物市場にもておらず，将来の予測力も全くなかったが，確度たらした変化は，今後他の市場でも順次実現されの高い手続きを学習・実装することに成功していていくことになる．先物市場と比べると株式市場

た．

や債券市場は，銘柄や市場間の関係性の複雑さや，また，そうした複雑な世界においては，人間の探索すべき空間の広さが先物市場とはかなり異組織は個々人の能力や制約からくる限界にそのなるが，現在のコンピュータのスペックや利用で活動可能な範囲を拘束されないために，業務の専きるデータ量は当時とは比較にならない．したが興味深いことに，数百年にわたる先物市場の歴史の中で，この現象は⻑い間ずっと継続的に存在したが，20 世
紀末に機械によって偶然に発見されるまで，人間のエキスパートにはほとんど認識すらされなかった．
6 演繹的な推論によらず，純粋にデータからの帰納による知見によって判断を行うというアプローチは，その後金融市場以外でも試みられた．代表的な CTA であったジョン・ヘンリーは， 先物市場での資金運用で得た資産により，2002 年に MLB のボストン・レッドソックスのオーナになると，彼が先物市場で用いたのと同様のデータ分析の手法をそのまま野球のゲームにも適用し，2 年後にワールドチャンピオンを獲得するなどの成果をあげた．
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3

投資信託協会って，今現在では複雑系としての金融市場をうま

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ことの性質上，当然のことである．

く説明・予測できるモデルが構築できないことを

現在の投資信託の運用において用いられる主もって，ファンドマネージャやアナリストが AI

流の科学パラダイムは古典的な経済学をベースに仕事を奪われる日はまだまだ先だと考えるのとしており，運用経過の説明もそれに基づいて行は間違いである．たとえ説明や予測はできなくとわれている．そして，これらのパラダイムではアも，AI は再現性の高い現象を発見し，それを利プリオリに正しいとされる理論から出発し演繹用する手続きを形式知として保有さえすればよ的に論を展開すれば，内的妥当性の高い説明が可いのであって，系としての金融市場のメカニズム能である．人間の判断や行動の合理性ならびに市や構造を微細に理解する必要はない．より具体的

場の効率性を前提としたそれらの理論は，実際のには，AI は特徴量の抽出と機械学習による選択

金融市場には当てはまらないことのほうが多いという過程を通じて，入力と出力の関係さえ把握が，説明の容易さから，またそうした科学パラダ

できればよい．これはデータサイエンスが最も得

イムに基づいた解釈が⻑らく⼀般に教育の場で意とするところであり，金融市場における不確実

教えられてきており被説明者にとってもなじみ

性下の意思決定と行動において，AI はエキスパがあることから，特にリテール（個人顧客）向け

ートの有力な代替手段になり得るとするゆえんの投資信託の世界は，古典的な経済学に基づいたである．

科学パラダイムにその基礎を置いてきた．

その意味では，資産運用における AI の研究やこのため，もし運用における説明責任の要件を

それを 利用したシステムのデザインのアジェン

過度に厳格に捉えると，理論を根拠とした演繹的

ダは，「AI で金融市場の振舞いをより良く理解・な説明ができない運用（AI による運用もこれに説明しよう」から離れ，「どうすれば AI は十分にあたる）は，顧客資産においては事実上適用が極適切な代替案（満足解）を発見できるのか？」，

めて難しいことになる．だが，ここで改めて書く

さらには「金融市場において、AI を利用したよ

までもないことだが，もともと特定のパラダイム

り適切な行動とは何だろうか？」といったものにで説明できないからと言って，それはある命題や次第に移っていくことになるだろう．

事象そのものが間違っていることを意味するわけではない．歴史的に見ると古い科学パラダイム

7．資産運用の科学パラダイムと説明責任で説明できなかったことが時代を経て新しい科

このように，資産運用における AI には，大き学パラダイムによって正しいと認識された例はな可能性があるが，それが広く普及するには大きたくさんある．

な問題が横たわっている．理論ではなく純粋にデしたがって，たとえ観察された事象の背景にあータとエビデンスのみに基づく AI による資産運るメカニズムや構造がハッキリとわからなくて用は，その運用経過の説明が難しい（少なくともも，データの指し示すところ高い確率で統計的に従来型の因果関係と要素還元に基づいた説明は相関があり，それが実際にモノの役に立てば，実できない）という特徴があり，これは，資産運用

務家はそれを使ってみる，やってみる，試してみビジネスの中でも投資信託の分野ではその活用るので本来は良いはずである．実際，金融市場にを妨げる桎梏になり得る．なぜなら現在の投資信

おいては古典的な経済理論で説明がつかないア

託の枠組みでは，その運用にはわかりやすい説明

ノマリーは増える一方である．このようにアノマが必須だからである．これは投資信託会社が実質リーがあまりに多いということは，元々のパラダ的に見れば受益者の資金を預って運用しているイムに問題があると考えるほうがむしろ自然な4

投資信託協会のではないか．

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段としての具体的な方法については，人間がやろ

以上の文脈に従えば，資産運用において説明責

うと AI がやろうと顧客側には関係のないことで任を果たすという責務は，あくまで対象とする系

あり8，そうであれば AI の利用を急いで導入するをより適切に扱える科学パラダイムの論理の枠必要はないことになる．しかし，既存顧客が現在内で満たされるということを社会全体として理それを求めていないからといって，将来的にも必解・許容する必要があるだろう．今後，資産運用要がないというわけではない．それは資産運用業

における新しい科学パラダイムが，データサイエ

を取り巻く環境の変化とそこに求められているンスになるのか，それとも行動経済学などの他の社会的要請と関係がある．

ディシプリンになるのかについてはまだわから

まず日本国内の資産運用の需要そのものは，今ないが，いずれにせよその変化にあたって実務者

後は爆発的に伸びると想定される．金融庁がは科学的な偏狭さをもつべきではない．逆に投資2019 年に発表した報告書9にもあるとおり，私達信託の運用の関係者が，そうした新しい科学パラ

国⺠が将来の経済的不確実性に対処するためにダイムの導入を躊躇すれば，AI による資産運用

資産形成を図らなければいけないことはすでにとその成果はプロップ資金の運用や一部ヘッジ

明らかである．また，国全体に眼を移しても，現ファンドなどだけのものに留まることになる．

在の国内銀行の預貸率が 6 割程度10であることに見られるように，これまで歴史的に国内に蓄積さ8．資産運用業界に対する社会的要請れ滞留する富（資⾦）の利⽤が国内の成⻑機会向

ここまで，資産運用の世界における AI 運用のけの需要だけで満たされなくなった11以上，海外話と，その投資信託における課題を書いた．一方を中心とした新たな投資機会の発見は日本におで，そうした課題が存在するなら，あえて資産運いて普遍的な課題である．

用に AI を使わなくてもよいのではという意見もここで，資産運用会社をはじめとする各種金融あるだろう．現在の資産運用における既存顧客は機関は，監督官庁からの許認可という形で国から法人（年金基金を含む）も個人も，運用に AI を特権的地位を保証されその業を行っている以上，導入することを明示的には求めてはいない．これ

単に株主のために働く事業体としての枠を超え

は投資信託の販売会社も同様である．そしてこれて，国や社会を支えるべくこうした社会的要請には金融商品全般にいえることだが，顧客は金融商応えていく必要があるだろう．もともと各社の本品そのものがほしいのではなくて，その商品やサ質的な目標やレゾンデートルにはそうした視点

ービスに内包された経済的効果（さらにはそれにが本来含まれていなければならない．また，金融

付随する効果）を求めている7．このため，その価庁は近年の行政方針の変化のなかで，金融機関に値を実現するための手段である運用の，さらに手対して顧客本位の業務運営を繰り返し要請してこの構造は，家電の液晶テレビなどでも同じである．顧客は液晶テレビそのものが欲しくて購入するのではな
く，きれいな大画面や良好な音質で，自分の好きなコンテンツを楽しむという無形のものに価値を感じているのである．
8 ただし，運用者の顔が見えることを特色として，人間がやっているということそのものに安心感を抱くといった，意味的価値（後述）を顧客が感じるということはあり得る．
9 金融審議会市場ワーキング・グループ報告書「高齢社会における資産形成・管理」（https://www.fsa.go.jp/singi/singi_kinyu/tosin/20190603/01.pdf）．
10 日本銀行，貸出・預金動向（https://www.boj.or.jp/statistics/dl/depo/kashi/index.htm/）．
11 つまり，今後経済的に国を富ませるには，かつて英国がそうであったように，海外にその機会を求めるしかな
いということになる．
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いる12が，そうした言葉を待たずとも，特に投資加の資金流入が見込めて純資産残高が増えるか信託においては，日本の信託法上では受益者は信らである．したがって，その努力自体は事業体と託契約の直接の当事者ではないが，当該信託が受しては極めて自然な行為である．しかし，資産形益者のために結ばれるものである以上，委託者成を目的として投資信託を利用する顧客からす（投信会社），受託者共に受益者のために行動す

れば，たとえパフォーマンスの良いファンドがどるべきなのは自明である．

こかにあったとしても，事前にそのファンドを選定し購入することができなければ全く意味がな

9．資産形成に資するサービス

い（当該ファンドをたまたま保有していた受益者

投資信託を運用する資産運用会社の今後の役は当然喜ぶだろうが）．多くの研究成果が示すと割の⼀つが，国⺠の安定的な資産形成に資するこ

ころでは，投資家が的確な将来予測を行い事前にとにあるとして，それは具体的にはどんなものな

パフォーマンスの良いファンドを買うことは極のだろうか．一つ言えることは，金融庁が 2017

めて困難とされている [Swensen 09]．したがっ

年に発表した報告書 13 にあるように，あるいはて，国⺠の資産形成に資するサービスの構築にあ2017 年 4 月 17 日に開催された日本証券アナリ

たっては，市場の変化に関する投資家による将来

スト協会主催の基調講演で⾦融庁の森信親⻑官

の予測能力を前提としない，再現性，妥当性，客（当時）が述べた14ように，既存のほとんどの投観性の高いと考えられる投資手段を，資産運用会

資信託は，残念ながらその手段としては適してい社が一貫して提供できなければいけないことにないということである．

なる．

これまでも，日本では米国と比較すると，家計

ここで，投資とはもともと資本を使って社会にの中に占める投資信託を含むリスク性資産の割おける産業活動に参画し，その成果やリスクを共合がかなり高いにもかかわらず，私達日本人は全有することである．これを所与とすると，資産形

く豊かになっていない [山口 19]．私達がリスク

成目的の投資の方法は 2 種類考えられるだろう．

を多くとっているにもかかわらず，結果が出ていグローバル経済に広範に投資するか，あるいは投ない（利益が得られていない）のは，その目的の資対象を徹底的に選別し銘柄を絞った厳選投資

設定や手段が間違っているからである．畢竟，国を行うかである．これらのうち，まず自然なのは

⺠の資産形成に資するプロダクトやサービスは

グローバル経済のあらゆるものに投資すること

従来のものとかなり性質が異なるものとなる．

（≒近似的にはインデックス投資）である．しか

一般に投資信託の資産運用会社は運用するフ

し，インデックス投資には必然的に不適切な（将ァンドのパフォーマンスを良好なものにしよう

来にわたる安定的なキャッシュフローを生むとと努力を行う．運用の本質的な目標の一つは信託は考えにくい）投資対象や極めて割高な投資対象財産の安定的な成⻑にあり，さらにパフォーマンも含まれてしまう．したがって，そうした不適切

スの良好なファンドがあれば，運用成果による資な投資対象を避けたいものの，現実には全体をく産増だけではなく，それを販売することで新規追まなく調べることは難しいことから，インデック「顧客本位の業務運営に関する原則」（https://www.fsa.go.jp/news/r2/singi/20210115-1/02.pdf）．
「⻑期・積⽴・分散投資に資する投資信託に関するワーキング・グループ」報告書（https://www.fsa.go.jp/singi/kakei/01.pdf）．
14 「日本の資産運用業界への期待」（https://www.fsa.go.jp/common/conference/danwa/20170407/01.pdf）．この講演で森⻑官は⽇本の資産運⽤業界の構造的な問題について各種エビデンスをあげて論理的に指摘し，今後業界が自律的に望ましい姿に変わっていくことを促した．
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スから離れて，よく吟味された少数の投資対象だのが変化することにより，インデックスそのもの

けに厳選して資本を配分するほうが投資としての性質も変わってきたからである．

より望ましいとする考え方も成り立ち得る．それ

例えば，日本の代表的な株式指数である東証株が近年注目を浴びている厳選投資である．

価指数（TOPIX）を例にとると，これを構成する
代表的な日本企業のバランスシートには，以前で10．インデックス投資における課題と AI の役割

あれば不動産，機械設備，輸送用機器などの事業金融庁が 2020 年に発表した報告書15に見られ用の資産が含まれていた．現在はそれらの多くは，るように，米国を主軸とした世界の投資信託のプ企業がテナントとしてビルや工場・倉庫を利用しロダクトは，ここ 20 年ほどで急速にパッシブ化

たり，リースを利用したりすることでバランスシ（≒インデックス投資化）が進展してきた．アクートの外に出ている．そしてこれらバランスシー

ティブ運用のファンドの多くが信託報酬控除後

トの外に出された資産は，安定的なキャッシュフ

のパフォーマンスでパッシブ運用のインデック

ローを生む投資対象として金融商品化され，一部スファンドに劣後してきたという事実もあって，の投資家に販売されているのである．これは⻑期的に資産形成を⾏おうとする場合の⼿段とTOPIX に限らず，他の国の代表的なインデック

しては，一般的にはインデックスファンドが適しスでも同様である．

ているとされている．そして，インデックス投資

つまり，資本を使って日本の産業活動に参画しであれば，投資家は投資活動にあたり将来予測を経済の成⻑をリターンとして享受しようとする

必要としない．

ための手段としては，現在の TOPIX は以前のしかし，インデックスファンドの運用を専門的

TOPIX と同等の機能をもはや持っていないことに⾏うバンガード・グループの創業者で元会⻑でになる17．このため，真の意味で日本の株式市場もあったジョン・C・ボーグル自身が述べている

でインデックス投資を行おうとすれば，現在ではように，今後はインデックス投資で良好なリター

単に TOPIX を追随するインデックスファンドにンを享受することはけっして簡単ではない投資するだけでは不十分で，不動産やリース債権，[Bogle 17]．それは，市場に投資される資金の多社債，プライベートエクイティ（PE）などのイク

くがパッシブ化することによって，不適切な投資

スポージャを補って適宜追加投資する必要があ

対象もポートフォリオに組み込まれてしまうと

る18,19．

いうことや，ユニコーンの台頭に見られるように，

しかし一方で，本来のインデックス投資を低コ

そもそも金融システムの発達により収益性の高ストで実現するという目的のために，実体のあるい企業が上場しなくなった 16 ことだけが理由で資産や流動性の低い金融商品をポートフォリオはない．近年，上場企業のビジネスの構造そのもに組み込むというのは，現在の投資信託の枠内で「資産運用業高度化プログレスレポート 2020」（https://www.fsa.go.jp/news/r1/sonota/20200619/01.pdf）．
米国の上場銘柄数はここ 20 年ほどで半減している（「もう選びようがない米国株，
上場銘柄数が 20 年で半減」，
Wall Street Journal, 2017 年 6 月 27 日）．
17 したがって，そうした従来型の狭義のインデックス投資のパフォーマンスは，今後は従来よりも劣後していくことになる．
18 もし欠落したイクスポージャを補わず市場連動型のインデックスファンドだけに投資するなら，結果として安定的なキャッシュフローの源泉である資産や，⾼い成⻑性が期待できる資産のウェイトがかなり削られた，不確
実な要素が高いイクスポージャを意図せず抱えることになってしまう．
19
その意味では，投資対象として構造的な欠陥をもつインデックスをベンチマークとした多くのアクティブ運用
も，投資の手段としては必ずしも適切ではないということになる．
15
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は多くの障害を伴う．このため現実的には比較的

れば，自ら能動的にそれを選んでもらえるくらい流動性の高い資産を用いて当該イクスポージャの創造的な工夫が必要になる．これは巷間言われを合成する手段を用いざるを得ない．実際，筆者ているような投資教育や金融リテラシーの問題が所属する資産運用会社（本稿執筆時）においてではなく，マーケティングの問題，あるいは行動

は，2014 年より，ヘッジファンドや PE といっ

科学上の問題である．前述した運用結果の説明責たオルタナティブな資産について，流動性の高い

任のパラダイムと同様に，現在の投資信託におけ投資対象を用いてそのイクスポージャのクローるマーケティングは，市場における情報の非対称ンを作成する研究や実証実験を重ねてきており，性や格差は存在しないこと，また顧客は合理的に一部の資産については定量的なアプローチで複判断・行動を行う均質化された存在であることを製可能であることを確認している．

暗黙の了解として組み立てられている．このよう

もちろん，こうしたイクスポージャの合成・複に古典的な経済理論に基づいて人間の判断や行製戦略の設計や実装・運用は，従来の定性的なエ

動が合理的かつ一律だと考えることは，市場に関キスパートの判断や作業によっても実行可能でしての理解と同様に，顧客に関しても，その正しある．しかし，今後爆発的に増大する資産運用ニい理解を妨げることになる．

ーズに対応し，グローバル経済のあらゆるものに

もともと，金融業界ではプロダクトそのものは投資するためには，広い範囲をカバーする必要が

単に無形の価値を入れて運ぶ箱（入れ物）でしかあり，その手段として人，モノ，カネといったオなく，したがって事業体としてビジネスを行い利ペランド資源を大量に投入すればコストが高く益を上げて株主に報いるということと，顧客本位なってしまう．このため，広範囲かつ多数のインに徹することの両立は簡単ではない．容易に想像

デックスに対し，本来のインデックスイクスポーできるように，インデックス投資による資産形成

ジャを低コストで合成しようとすれば，現実的にの手段を各資産運用会社が広く提供したとして，

は機械学習などの技術の利用は不可避なのであその運用が精緻に行われれば行われるほど，信託る．

報酬の多寡を除けば，商品としての差別化は逆に難しくなる．プロダクトの機能的価値20が同じで11．顧客市場における AI による意味的価値のあれば，受益者にとって特定の資産運用会社のフ創造

ァンドにこだわる必要はないからである．このた

ところで，インデックス投資には実行するに当め，各資産運用会社は必然的にサービスの違いにたり一つ大きな問題がある．それは淡白すぎてつよる意味的価値21を向上させる必要が出てくる．

まらないことである．本来は資産形成を目的としそうした工夫には，ボラティリティの激しい局面

た投資において，その過程に面白さを求めること

で顧客に寄り添う姿勢や，顧客の投資における規自体が不適切であるのだが，パッシブ運用による律を維持する支援，市場変動に対するリスク管理，

インデックス投資は機能の点からは妥当な手段

あるいは顧客ニーズの個別化への対応やその時のひとつであるものの，一般的には面白そうに見系列変化に対応する仕組みなどが含まれることえないから，実際には多くの人は進んでやりたがになる．

らない．このため，資産形成の手段として個人投

現在の投資信託のサービスの仕組みは，顧客に資家にインデックス投資を行ってもらおうとす

対して投資の手段を提供するという狭い領域に

20
21

プロダクトがもつ機能によって客観的に決まる価値 [延岡 11]．
顧客がプロダクトに対して意味付けすることで生まれる価値 [延岡 11]．

8

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スコープが縛られすぎており，資産運用に絶対不優位の基礎的源泉である．データやエビデンスに可欠なリスク管理やメンタル管理の視点を著し基づいて顧客を正しく理解し，知識を得ること抜く欠いている．本来，信託の本旨22に照らせば，きに，顧客本位の業務運営と事業としての効率性

投資信託のビジネスはファンドを組成して運用を並列させることは難しい．

するという範囲のみに留まるべきではなく，提供

共創による意味的価値の創造は，その仕組みをするサービスに個別のリスク管理やメンタル管調査研究する段階に限らず，実装・稼働段階にお理の機能が含まれていなければならないはずでいても，AI が大きな役割を果たすことになるだ

ある．

ろう．従来のように資産運用会社がパフォーマン

また，投資とはもともと何らかのゴール（費消・スの良いファンドを広範なアセットクラスやス

使途23）を想定して行うものである．それを設定

タイルについて量産するには，組織として一定のせずに，よくあるように「とにかくなんでもいい

規模やリソースを必要とする一方で，AI を利用から儲けたい」というのは単なる道楽による投機

したこうした顧客本位の資産形成サービスの仕にすぎない．もし投資において明確なゴールがあ

組みはいったん整えれば低コストで稼働が可能

れば，計画を立てることができ，それにふさわしである．これは事業体としての資産運用会社にとい資産運用（リスク管理を含む）の手段を講ずるっても悪くない話である．そうした基盤があれば，ことができる．そしてこのゴールと計画は人によ

組織として資産形成に適した投資手段のもう一りかなり個別性の高いものであり，個々の計画がつのオルタナティブであるエキスパートの手に異なれば，求められる投資の方法も異なることによる厳選投資を提供できる余裕も出てくるだろなる．

う．厳選投資は比較的少人数で実践が可能で，運『AI 白書 2019』（情報処理推進機構, 2018）24

用組織の規模の大きさがほとんど問題にならなによれば，AI が解決できると期待される社会的いかわりに，適切な方法で取り組めば堅実なパフ

課題として，効率化・機械化，最適化と並んで，

ォーマンスが得られる．これらの組合せによるプサービスの高度化に分類できるものがあげられロダクトをバランス良く社会に提供できることている．サービスドミナントロジックの観点からが資産運用会社にとって理想形の一つである．

見ると，すべての価値は顧客との共創によって創

12．おわりに造され，サービスは本来顧客志向で関係的でなければならない [Vargo 04]．そしてその文脈依存

現在，日本国内に限らず資産運用業界は低金利の要求に応えることが，資産運用業務においてもや競争過多により厳しい局面を迎えており，それ高い価値を生むことになる．資産運用会社は，単を反映してグローバルに各組織の統合が進んでに投資プロダクトの提供者として自己を位置付いる．そして，これまで多くの資産運用会社が主けるのではなく，あくまで顧客との共創による価軸に据えてきた，効率的な市場における何らかの値の向上を目指すべきであり，それが顧客本位のベンチマークを設定した従来のアクティブ運用

業務運営を顕現させることになる．そしてそこでは，そこで得られる潜在的な超過収益を考えると，のビジネスにおいては，オペランド資源ではなく，コストに見合わない運用手段になりつつある．資知識や情報に代表されるオペラント資源が競争産形成に資する運用のために AI を使うという動信託法第二十九条（受託者の注意義務）「受託者は，信託の本旨に従い，信託事務を処理しなければならない．
」
例えば，住宅や自家用車の購入，学費への充当，あるいは老後の生活資金の確保などである．
24 『AI 白書 2019』（https://www.ipa.go.jp/ikc/info/20181030.html）
．
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つみけんサイト2024 年 8 月

き以前に，資産運用会社は採算性の観点から，既意味ある新たな領域を築こうと努力を続けてい存のコストのかかる人手によるアクティブ運用

る．

を，AI によるエンハンストインデックス戦略25や
留意事項

特定のテーマのイクスポージャを継続的に提供するパッシブ戦略で置き換え，人的リソースは厳

本稿の内容は筆者の所属する組織，もしくは本選投資など将来性のある分野に振り向けざるを

稿執筆時に所属していた組織を代表するもので得ないのではないか．いずれにせよ，AI はそのはなく，すべて個人の見解によるものである．

実現と業務運営において重要な役割を果たすと
謝

思われる．

辞

本稿の随所で触れたように，金融市場において

本稿の執筆にあたっては，HC アセットマネジ

資産運用会社の意思決定と行動に求められていメント株式会社代表の森本紀行氏からご教示いるのは，ユニークな最適解を算出することではな

ただいた知見を，個人的に大いに参考にしました．

く，投資家の目的や事情，利用できるリソースのここに深く感謝の意を表します．

限界に照らして，合意可能な満足解を導き，それを顧客に提供することである．資産運用会社にお◇ 参 考 文 献 ◇ける AI やデータサイエンスの適用は，今のとこ[Bogle 17] Bogle, J.: The Little Book of Common
Sense Investing: The Only Way to Guarantee Your
Fair Share of Stock Market Returns, United States,
Wiley（2017）[Checkland 81] Checkland, P.: Systems Thinking,
Systems Practice, United States, Wiley（1981）[Covel 17] Covel, M.: Trend Following: How to Makea Fortune in Bull, Bear, and Black Swan Markets,
United States, Wiley （2017）[Greyserman 14] Greyserman, A. and Kaminski, K.:
Trend Following with Managed Futures: The Search
for Crisis Alpha, United States, Wiley（2014）[延岡 11] 延岡健太郎：価値づくり経営の論理，日経BP（2011）[Nonaka 95] Nonaka, I. and Takeuchi, H.: The
Knowledge-Creating Company: How JapaneseCompanies Create the Dynamics of Innovation,
United States, Oxford University Press（1995）[Simon 69] Simon, H.: The Sciences of the Artificial,
United States, The MIT Press（1969）[Swensen 09] Swensen, D.: Pioneering Portfolio
Management: An Unconventional Approach to
Institutional Investment, Fully Revised andUpdated, United States, Free Press（2009）[Vargo 04] Vargo, S. and Lusch, R.: Evolving to a
New Dominant Logic for Marketing, J. of Marketing,Vol. 68, pp. 2-3（Jan. 2004）[山口 19] 山口勝業：家計のリスク性金融資産保有の日米格差，日本ファイナンス学会第 27 回大会報告，
2019 年 06 月 22 日，東京（2019）

ろ狭義の運用におけるコストの削減やカバレッ
ジの拡大，超過収益獲得の手段というあまりにも狭い対象範囲に動機付けられている．しかしむしろその真価は，どうすればこの金融市場という複雑な世界で顧客本位のビジネスができるかという観点から利用を考えたときに発揮される．資産運用業界における実務的な能力の限界を規定す
る大きなくびきの一つは，その採用する科学パラ
ダイムの古さにあるが，データとエビデンスに基づく新しい科学パラダイムであるデータサイエ
ンスを受け入れることで，私達は人間が人やヒトであるがゆえにもつ各種の先入観やバイアス，あるいは複雑な世界における限定合理性を超えたところに組織の活動を広げられることになる．このように AI とデータサイエンスは，資産運用業
界がこれまでのパラダイムによって扱えなかった範囲の課題を解決し，社会的な要請に応えられるような組織に変わっていくドライバとなる可能性がある．私達はそうした新しい科学に基づく技術やサービスを基盤とすることで，この世界に原則としてインデックスにほぼ追随しながら，限定的なリスクを取って超過リターンを獲得しようとする投資戦略．定量的なアプローチで運用される．
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投資信託協会

著者紹介
⻑尾

慎太郎

1990 年東京大学工学部原子力工学科

卒業．2014 年北陸先端科学技術大学院大学知識科学研
究科博士前期課程修了，修士（知識科学）．2021 年同研究科博士後期課程単位取得満期退学．楽天投信投資顧問株式会社第三運⽤部部⻑

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