〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

AI/フィンテックが変える資産運用
加藤

要

康之＊1

約

資産運用でも IT 化が急速に進んでおり，AI やフィンテックが広く使われるようになっている。本稿では AI やフィンテックが資産運用手法の開発に応用されている実例を幅広く紹介している。応用されている技術の中核はテキスト情報を数値データ化するテキスト
マイニングであり，それはディープラーニングによって進化している。ビッグデータは運用モデルへの入力データ母集団を劇的に拡大し，これらデータをディープラーニングを使って解析して高度な予測モデルが開発されている。一方で，AI はモデルのブラックボッ
クス化という弊害をもたらしておりその対応が課題となっている。また，AI による最適化技術やネット上のビッグデータからリスクファクターの推定という投資理論への貢献も試行されている。一方，フィンテックはウェルスマネジメントを自動化し，それがロボア
ドバイザーとして小口で投資未経験者層の資産運用普及に貢献している。また，最近注目度の高い ESG 投資でもビッグデータの応用が進んでいる。
キーワード：フィンテック，資産運用，ビッグデータ，ディープラーニング，テキスト
マイニング，LSTM，ロボアドバイザー，ウェルスマネジメント，ESG
JEL Classification：C1, C4, C6, C8, G1

Ⅰ．AI/フィンテックの現状

新聞紙上の経済覧で AI やフィンテックの記事

Ⅰ－１．フィンテックの台頭と第 3 次 AI ブーム

を見ない日はないと言っても過言ではない。まさ

日本銀行のホームページによれば，フィンに AI/フィンテックブームと言える。しかし，今テック（FinTech）とは，金融（Finance）と回のブームは一過性ではなく，資産運用ビジネ

技術（Technology）を組み合わせた造語で，スにも大きな変革をもたらそうとしている。本節

金融サービスと情報技術を結びつけたさまざま

では本稿全体の導入部として今回の AI/フィン

な革新的な動きを指す，とある。AI もフィン

テックブームの特性と現状を概観する。

テックの一部と考えることが出来るが，AI だ
けに限れば，そのブームは今回が初めてではない。野村総合研究所（2016）によれば，過去に＊１ 株式会社お金のデザイン お金のデザイン研究所所長，首都大学東京特任教授，京都大学客員教授- 77 -

AI/フィンテックが変える資産運用

2 回のブームがあり，今回は第 3 次ブームといに加え，テキストマイニングやディープラーニ

うことになる。事務処理など通常のコンピューングに代表される AI の要素技術の進化があっ

タ利用を超える人間の知能に迫る能力としてのた。さらに，計算速度や記憶容量などのハード

AI が期待されたのは 1980 年代の第 2 次ブーム

ウェアの進歩も顕著である。

が最初と言え，専門的な知識ベースとエキス
パートシステムという専門分野に特化した AI

Ⅰ－２．本稿で扱う AI/フィンテックの範囲が模索された。医療診断に代表される専門的なところで，AI と言っても何をもって AI と知識ベースを蓄積することに力を割いたが，応するのかは人によって異なる。コンピュータの用範囲はきわめて狭く一般の実用には耐えな

導入期にはコンピュータ自体が AI と考えられかった。過去の AI ブームの特徴の 1 つは金融たであろう。今，パソコンのエクセルを使って分野への応用があまり注目されなかったことでいることで AI を使っていると考える人はいなある。当時の AI 技術が金融に馴染まなかったい。同じコンピュータの応用技術であってもこともあろうが，そもそも金融の IT 化が十分

AI であるためのハードルは技術の進歩とともに進んでいなかったことが最大の理由であろう。

に高くなって行く。参考までに，一般社団法人

今回のブームは AI/フィンテックブームであ人工知能学会の設立趣意書の冒頭には次のようり，フィンテック企業の台頭により IT，なかな文章がある。「頭脳の働きに代わる機械が欲

でも AI の金融実務への応用が進んでおり，しいという人類の夢は，大量の数値データに対

フィンテックと AI が同時に注目されている。

して複雑な計算を高速に行うという面では，電

特に今回はインターネットの普及という観点で子計算機により実現された。現在の情報処理技

過去のブームと大きく異なっている。第 2 次

術はこの意味においては，人間の能力をはるか

AI ブームの問題は何と言ってもデジタル化さに越えたものといえるが，一方，思考という本れたデータの圧倒的な不足であったと言える。

質的な面では，全くといっていいほど無力であ当時，研究者や開発者は膨大な紙媒体から必要る。人工知能は大量の知識データに対して，高なデータを探し出しコンピュータに入力してい度な推論を的確に行うことを目指したものであ

たが，その入力だけで疲弊してしまっていた。

る。」つまり，AI では単純な情報処理ではなく第 2 次 AI ブーム以後に起こった極めて重要な

高度な推論を行うことが必要条件になる，とい

技術的変化はインターネットである。インター

うことである。第 3 次ブームでは，ディープラー

ネットの普及により多くの情報がデジタル化さニングに代表される高度な機械学習システムのれた。これにより使えるデータ量が劇的に増え利用に重点が置かれている。また，データに関た。AI 開発に最も必要とされるのはデータでしては，テキスト情報，画像情報，IOT で補ありインターネットの影響は計り知れない。特

足されるデータなどいわゆる非伝統的なデータに実証分析を中心とする金融ではなおさらであ（オルタナティブデータ）を広く対象としている。さらにインターネットはフィンテック企業

る。なお，オルタナティブデータの導入によりを産み出した。IT スキルが高い新興のフィン

データ量は膨大になりビッグデータと呼ばれるテック企業群が積極的に AI を利用している。

ようになった。膨大な量のデータを必要とする

フィンテックというユーザーが付いたことで，AI の利用においてビッグデータは今後ますま

ユーザーから AI 開発サイドへのフィードバッ

す重要になろう。特に実証データへの依存度がクが活発に起こり，AI 開発を実用性の高い方高い金融では重要であり，今後さらに新しい向に導いている。また，既存の金融機関も人手データの開発が進むだろう。

不足の中，合理化の一環として AI の導入を進

本稿では，高度な機械学習であるディープ

めざるをえなくなっている。以上のような要因

ラーニングの利用を中心に想定しつつも，AI- 78 -

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やフィンテックの定義を明確に設けず，資産運を念頭に置いて考察する。なお，アルゴリズム用において先進的 IT の取組をしているケース

取引などの短期トレーディングは含めない。

Ⅱ．ディープラーニングと資産運用手法の開発
ここでは，AI が資産運用手法の開発業務でデータの公表までに 1，2 か月という長い時間

どのように使われるのかを考察する。特に，がかかること等である。一方，ニュース，公的AI の進展とともに資産運用で利用が急増して機関による公表資料，政府や企業幹部の記者会

いる AI の要素技術に着目する。つまり，テキ見，あるいは SNS 上のメッセージなどのテキ

ストマイニングとディープラーニングという 2

スト情報はリアルタイムで大量に利用可能であつの要素技術である。具体的な応用先としては，る。また，数値データに欠落している多くの情テキストマイニングによるテキスト情報の数値報を含んでいる。しかし，データ量が膨大なこ

データ化，動的資産配分モデル，運用スタイルと，取り扱いが難しいこと，あるいは，必要な評価を取り上げた後，AI 導入によるブラック

情報の抽出が難しいこと等により，これらの膨ボックス化という課題を指摘し，最後に運用機

大なテキスト情報も十分に利用されることは少関へのインタビューから彼らの AI 対応状況をなかったと言える。なお，これらのデータは構示す。

造化されていないので非構造化データとも呼ばれる。しかし，最近ではこれらのテキスト情報

Ⅱ－１．テキスト情報とテキストマイニングのは多くが電子化され，デジタル的に読むことが活用可能になり一語一語利用することも出来るよう

従来の資産運用手法では，GDP や金利などになっている。さらに，テキストマイニング技に代表されるマクロ経済データ，あるいは，個術の進歩によりテキスト情報を正確にかつ情報

別銘柄の株価や企業財務データなどに代表されの欠落を押さえながら数値化することも可能でるミクロ経済データを用いて投資判断を行ったある。より広範でリアルタイム性の高いテキス

り，資産運用モデル開発を行ったりするのが一

ト情報が数値化され既存の数値データと併せて般的であった。これら数値化されたデータは項

資産運用に利用できるようになっている。

目名やデータの定義が明確にされ時系列データ

数値化の方法としては，テキスト情報から形も整備されており「構造化」されたデータとも

態要素解析（テキスト情報を辞書に基づいて最呼ばれる。構造化データは入手が容易であり，小単位に分解して解析する方法）により単語をかつ，他市場（あるいは他銘柄）との比較や過抽出し，その特性（例えば Good か Bad）に応去の値との比較が簡単に出来る。また，モデル

じてスコアリングを行うというものが一般的でへの組み込みなど取り扱いが容易であり資産運ある。このスコアに基づき数値化され市場動向用では広く使われてきた。一方，これらのデーの予測等が行われる。Tetlock（2007），Heston

タの課題としてはデータの種類が限られている（2014），石島等（2013）は，単語の出現頻度

こと，データ作成の過程で情報が集約化されるやその Good/Bad を辞書で分類してニュースことが多いため重要な情報が欠落している可能記事のセンチメントを評価し，株価との相関に性があること，そして，特にマクロ経済データついて論じている。また，取り出された単語がや企業の財務データ等はその事象の発生から同時に使われる回数を示す共起頻度から単語を- 79 -

AI/フィンテックが変える資産運用

グルーピングしてテキストを数値化することも連用語に当てはまるものに限定し，30 回以上行われている。グルーピングの方法としては，観測された場合を抽出している。期間は 2003

例えば，数値化された共起頻度データを主成分

年から 2013 年までである。

分析によりファクター化する。それらのファク結果として金融経済月報では 607 組，総裁定

ターは時系列変数として使うことが出来る。和

例記者会見では 987 組が抽出された。全期間に泉等（2010，2011）では，日銀が発表する金融

対してこれらの共起単語を接続して一変数とみ経済月報を対象に形態要素解析しそれらを共起

なして共起単語の出現パターンを結合した行列関係によりファクターに分類している。このを作成する。この行列に対して主成分分析を行ファクターを既存の定量的モデルの変数としてう。金融経済月報は上位 12 の主成分，総裁定

使えば，テキスト情報も組み入れたモデルが開例記者会見は上位 38 の主成分で累積寄与率は発できる。京都大学の加藤研究室で行った陳＆60％に達する。それぞれの主成分スコアを計算

孫（2017）の研究では，同様な方法で金融経済し，それらを新たなファクターの時系列データ

月報と日銀総裁記者会見のテキスト情報を数値と考えれば，これらのファクターを新たな外生変数化し既存の時系列モデルに組み込み，ボラ

変数として既存の時系列モデルに追加してモデティリティの予測に利用している。表 1 は金融

ルの精度を高めることが期待できる。

経済月報で各年毎に抽出された単語の共起関係

以上のように，デジタル化されたテキスト情を頻度順に並べて上位のみを示したものであ報を解析し資産運用に応用することが可能にる。第 1 列と第 2 列が共起した単語の組合せでなっており，今後大きな貢献が期待できる。たあり，第 3 列は 2 つの単語を接続したものであだし，これらの方法には課題も存在する。それる。第 4 列以降は各年に共起した回数を示しては方法は単語ベースのアプローチであり，単語いる。ただし，単語は日経シソーラスの経済関の意味はその使われる文脈によって大きく異表１

金融経済月報で抽出された単語の共起関係（出所） 陳紀洋，孫華君，2016，「テキスト情報を利用した金利期間構造のモデル化」，京都大学経営管理大学院- 80 -

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なってしまうという問題である。「円高」といプラーニングにも向き不向きがある。ディープ

う単語は輸出企業にとっては Bad なニュース

ラーニングがよく用いられる画像情報の認識にだが，輸入企業にとっては Good になる。つまは Convolution Neural Network（CNN；畳み込

り，単語だけでなくその文脈まで見て判断する

みニューラルネット）が最も良く使われているこ必要がある。それを可能にしているのがディーとは良く知られている。CNN ではニューラルネッ

プラーニングなどの機械学習の利用である。

トに畳み込み層が導入され画像認識の機能を高めている。しかし，テキスト情報は画像のように

Ⅱ－２．機械学習によるテキストマイニングの2 次元ではないため，必ずしも向いているとは言高度化えない。代わりに Long Short Term Memory

単語 1 つ 1 つではなく，テキストの文脈から（LSTM） ユニットを持つ Recurrent Neural

そのセンチメントなどの情報を抽出するために

Network（RNN）が使われることがよくある。

は，単語だけではなくテキストとして理解する

LSTM-RNN は時系列データのような連続した系必要がある。Chen et al.（2015）によれば，文列をニューラルネットワークで解析する手法であ章から情報を抽出する方法には次の 3 つがある

り，長さが異なる系列への適用も可能であるたとしている。すなわち，①既存の文章構造を利め，自然言語の解析に向いている（山本＆松尾

用した情報抽出，②教師なし機械学習，③教師（2016））。前の層の中間層を次の層の入力ベクあり機械学習，である。①は簡単で分かりやす

トルの一部として用いるため，過去の系列を記い方法だがあらかじめ想定している構造に依存

憶することができる。文章データは可変長の時しており，限られたテキストにしか適用できない。

系列データであり，中間層の値を再び隠れ層に②は単語の出現頻度や確信度の水準などテキス入力するというネットワーク構造は可変長のテキトの統計的な特性から学習してその重要性を判

ストの解析に便利である。山本＆松尾（2016）

断する。教師データは必要としない。③は既存

では，教師ありの LSTM-RNN を利用して，内のテキストを教師データとして準備しその教師

閣府が公表している景気ウォッチャー調査から

データから学習して分類する。以上の中では，独自の景気指標を構築している。景気ウォッ

機械学習を利用し応用性の高い②と③が実用的チャー調査では，家計動向，企業動向，雇用等であるが，開発の容易さでは教師データが必要

代表的な経済活動項目の動向を敏感に反映する

ない②，精度では教師データを使う③が高いと現象を観察できる業種の中から調査対象（景気考えられる。なお，単語ベースではあるが前節ウォッチャー）を選定する。そして，彼らに景気で紹介した陳＆孫（2017）は教師データを使っ

判断（良いから悪いまでの 5 段階の数値情報）ておらず②に該当すること言うことが出来る。

とその理由（テキスト）を聞き，まとめたもので最近は多くのテキスト情報がデジタル化されある。この景気判断と理由の組合せが教師デーているため，教師データの入手が容易になってタとして使える。これらの教師データをディープ

おり，機械学習システムとしてディープラーニン

ラーニングに学習させる。学習したシステムをグを用いてテキスト情報からセンチメントなどの使ってネット上で公開されているテキスト情報を情報を抽出する方法が注目されている。ディー

解析し，景気判断（数値データ）に変換している。

プラーニングを用いてテキスト情報からそのままこの研究では，内閣府の発表する月例経済報告

センチメントを抽出して株価との関係を分析しおよび日銀の発表する金融経済月報などのテキている研究には，Chen（2013），Heston（2016），

スト情報を解析してセンチメント指数を作ってい山本＆松尾（2016），五島＆高橋（2016）などがる。この指数は日銀短観や景気ウォッチャー指ある。ディープラーニングを使うことによって文数と高い相関があったことが報告されており，そ章の特徴量を抽出することが出来るが，ディーの有効性を示している。この結果を前提とすれ- 81 -

AI/フィンテックが変える資産運用

ば，サンプリングが基本である既存のマクロ経システムを使って資産運用モデルに組み込む方済統計データに比べ，テキスト情報を利用して法について検討する。ここでは，例として京都網羅性を高め補足率の高い変数が構築できるよ

大学の加藤研究室の研究成果からボラティリ

うになる。さらに，例えばある特定のセクターに

ティ予測モデルの開発について崔（2017）の研限定してネット上のテキスト情報を解析して，そ究を通してその方法を概観する。

のセクターに特化したセンチメント指数を作るこ

ボラティリティの予測では具体的な数値そのとが出来る。これらの指数によって，ある目的やものよりは，水準が高いか低いか，あるいは，業種に限定された数値指標を自由に，つまり公直前より高くなるか低くなるかが重要である。

的機関の公表データの有無にかかわらず，自分

そこで，ここではボラティリティの予測対象をで作ることが出来ることを示唆している。変数

ボラティリティ水準の数値そのものではなくボの多様化とモデル開発の自由度が大きく高まる

ラティリティ水準のレジームとする。そこで過ことが期待される。

去のリターン時系列から隠れマルコフモデル

以上のように，テキスト情報を高い精度で（直接観測されない状態をもつマルコフ過程）

様々な目的に沿って数値変数に変換することがによってボラティリティ水準を 4 つのレジーム可能になっており実務への利用も始まっていに分類した上で予測を行う。対象は米国の株価る。経済産業省は同様な技術を用いて経済指標指数である S&P500 と日本の株価指数である日等）（SNS × AI 景況感指数（ウォッチャー AI）

経平均株価（以下日経平均）とする。機械学習を試験的に発表している。

アルゴリズムの比較も行うため，複数のアルゴ
リズムを用いて予測する。説明変数はトムソン

Ⅱ－３．機械学習による資産運用モデルの開発

ロイター社が提供する市場センチメント指数で一般的に資産運用モデルを開発するというこ

ある TRMI（Thomson Reuters MarketPsychとは非説明変数と説明変数の間の関係を見つけ

Indices）を利用する。つまり，TRMI を説明変出すことだと言える。非説明変数は予測したい数としてボラティリティレジームを予測すると変数であり，説明変数は予測するために使う変いうモデルになる。TRMI は，Thomson Reuter数である。多くの場合，この関係は線型関係が社と MarketPhych Data 社が共同で開発した

仮定されており線型回帰分析がその主要な分析

ビッグデータ型のセンチメント指数である。ネッ手法として使われてきた。しかし，回帰分析でト上の大手ニュースソースからソーシャルメ

は変数が正規分布である等の厳しい条件があディアまでをカバーして収集された日々2 百万る。また，線型モデルはその構造が線型という件以上のテキスト情報をテキストマイニングにシンプルなものであり，開発者がイメージ出来

よって解析して指数化している。TRMI には各る範囲に限定される。ところが，実際のデータ

資産別（S&P500，日経平均，石油価格，円ドルには非正規性があるものが多く，モデルの構造

レートなど）に対応するインデックスがあり，はより複雑でイメージの沸きにくい非線型な場

また，インデックスの種類もそれぞれの資産に合が多い。そこで，その非線型性をモデル化す

対して楽観指数（Optimism Index），悲観指数

るためにニューラルネットなど高度な機械学習（Gloom Index），恐怖指数（Fear Index）などシステムが利用されている。そして，さらに複多岐にわたっている。テキストマイニングと AI雑な関係を見つけるために多層化したディープ技術を駆使して開発された数値データと言える。

ラーニングが用いられる。

S&P500 と日経平均のボラティリティ予測には

前節ではテキストマイニングにより膨大なテ

表 2 にあるように当該資産に加え関連資産のキスト情報を数値変数化する方法について概観

TRMI も含めて複数の TRMI を説明変数としてした。以下，これら多様な数値変数を機械学習使った。

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表２

ボラティリティ予測に使う説明変数（出所） 崔盛旭，2017，「TRMI データを使ったレジームの分類」，京都大学経営管理大学院

これらの入力変数でボラティリティとの関係

ニューラルネットである。画像から特徴またはを学習させ予測に利用する。機械学習のアルゴパターンを抽出していき活性化関数（複数の入リズムとしては，よく使われている次のものを

力値を変換する関数）によって出力層の確率を使う。

計算する。隠れ層は複数の層を持っており，・勾配ブースティング（Gradient Boosting）

ディープラーニングになる。本研究の例では畳・ニューラルネット

み込みニューラルネットが得意とする画像処理・畳 み込みニューラルネット 7 層（CNN；を行っているわけではない。しかし，入力デー

Convolutional Neural Network）

タであるセンチメントインデックスの時系列

・畳み込みニューラルネット 16 層（同）

データは画像のように認識することが出来る。
したがって，より長い期間にわたる大きなサイ勾配ブースティングは複数の弱学習器（真のズのデータセットの特徴を抽出することが出来分類と相関が低い分類器）を組み合わせるアンると考えられる。ここでは隠れ層の数の異なる

サンブル学習（複数のモデルを融合させて 1 つ

2 つの畳み込みニューラルネットを使う。

の学習モデルを生成する手法）の一つで逐次的モデルの学習およびボラティリティの予測はに弱学習器を構築していく方法である。ステッ

日々の TRMI データを使い，21 日を 1 か月としプ毎に弱学習器を構築して損失関数を最小化すて直前 1 か月のデータを使って 1 か月先のボラる。前のステップで誤って分類された例にはティリティを予測する。学習期間は 1998.05.13

ウェイトを高くして，次のステップで誤分類を～2007.12.31 で，アウトサンプルのシミュレー

避けうまく識別できるようにする。最も基本的ション期間は 2008.01.04～2017.10.31 である。4で広く使われているシステムである。ニューラ

つのアルゴリズム毎の結果が表 3 に示されていルネットは入力層，出力層に加え，一つの中間る。表 3 では学習期間の正解率（過去データの層（隠れ層）からなる構造を使う。畳み込み適合率），および，アウトサンプルの正解率（予ニューラルネットは画像認識によく使われる測精度）の双方が各アルゴリズムについて示さ- 83 -

AI/フィンテックが変える資産運用

表３

ボラティリティ予測のパフォーマンス（正解率）（出所） 崔 盛旭，2017，「TRMI データを使ったレジームの分類」，京都大学経営管
理大学院

れている。

TAA（Tactical Asset Allocation）運用戦略を

学習期間の正解率については，層の数が多い

シミュレーションしてみる。TAA 運用戦略は，

CNN が最も高かった。これは予想通りであろ対象となる複数の資産クラスのウェイトをアクう。つまり，最も多層化した機械学習システム

ティブに変更する戦略である。TAA 戦略によっが複雑な構造に適合出来るということである。

てバイアンドホールド戦略（当初配分した後そ一方，アウトサンプルでは必ずしも高くない。

のままにしておく戦略）や等ウェイト戦略等の

つまり，多層化することにより過去の適合率は固定的戦略に比べて高いリターンを追求するこ高まっているが，それが将来の予測精度を約束とを目的とする。ここでは，機械学習で予測しするものではないということである。オーバー

た各資産クラスのボラティリティをもとにウェ

フィッティング（過学習）になってしまっていイトを決める。対象資産クラスとして，米国株る可能性がある。過学習とはデータに適合し過，日本
式（ステートストリート S&P500 ETF）

ぎてしまうことである。ノイズも含んだ過去の株式（野村日経平均 ETF）
，新興国株式（バン

データに適合し過ぎることによりモデルが真の，米国
ガード FTSE-Emerging Market ETF）

構造から乖離してしまうことを言う。真の構造

債 券（ ブ ラ ッ ク ロ ッ ク Core US Aggregateから乖離すれば予測力が低下してしまう。学習ETF）の主要 4 資産の ETF を利用する。ここの段階で適合度が高いことが必ずしも高い予測

では次の運用戦略を検証する。つまり，ボラティ

力を示すとは限らない。これは，データ数に対リティが高くなると予測された株式資産への配する層の数など機械学習システムをデザインす分を減らし，ボラティリティが低下すると予測る上で重要な視点である。機械学習システムをされた株式資産への配分を増やすという戦略で適用する場合，モデルの構造を想定した上で学ある。残りのウェイトは米国債券に配分する。

習段階での適合度とアウトサンプルでの予測力

表 4 にボラティリティ予測に基づく株式資産への関係を慎重に見極める必要がある。

の配分比率の増減ルールを示す。ただし，新興

次にこのボラティリティ予測モデルを使って国株式のボラティリティ予測には米国株式の予- 84 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

表４

予測ボラティリティに基づく TAA 戦略（出所） 崔 盛旭，2017，「TRMI データを使ったレジームの分類」，京都大学経営管理大学院

表５

予想ボラティリティに基づく TAA 戦略のシミュレーション結果（出所） 崔盛旭，2017，「TRMI データを使ったレジームの分類」，京都大学経営管理大学院

測値を使う。

れたウェイトに配分するという簡便な方法で構

機械学習のアルゴリズムとしては先ほど示し築されていた。しかし，最終的に優れたポート

た 4 つである。ベンチマークとして 4 つの資産フォリオを構築するためには，推定されたパラに当ウェイトで配分したバイアンドホールド戦

メータをもとに各資産クラスへのウェイトを最略を使う。その結果が表 5 に示してある。リター

適化する必要がある。最適化のプロセスには，ンおよびリターン／リスクで評価すると，このそのリスク構造を推定して何らかのアルゴリズ

例では勾配ブースティングの成績が良かった

ムを導入する必要がある。ポートフォリオ最適が，以上はあくまでも単純なモデル開発例であ化では，伝統的に平均分散法が用いられてきたり実用ではより精緻なモデル化が必要であるこが，資産運用の多様化や AI の進展により，様々とは言うまでもない。

な方法が提案されている。これについては，ウェ

以上，ボラティリティの予測を例に資産運用

ルスマネジメントの節で触れる。

モデルに AI を利用した例を概観した。
ボラティ
リティの予測以外にも資産運用モデルへの応用

Ⅱ－４．AI と運用スタイル評価

範囲は広く，今後さらに拡大すると予想される。

運用を外部機関に委託する年金基金にとって伝統的なクオンツ運用を吸収しつつ，AI 運用

重要な資産運用プロセスの一つがファンドの運という領域の範囲が拡大していくだろう。

用スタイル評価ということになる。これまで，

なお，ここで取り上げた資産運用モデルはボ

運用スタイル評価では伝統的な 3 ファクターモ

ラティリティの予測に軸足がおかれており，

デル（Fama & French（1993））あるいはそれ

ポートフォリオは各資産へのあらかじめ決めらに基づくスタイルインデックスを利用した評価- 85 -

AI/フィンテックが変える資産運用が中心である。この方法では運用するポート

Array）） を 開 発 し て い る。Style Detector

フォリオを取り上げ，そのリターンの時系列特Array性やファンダメンタルズの断面特性をファク

それぞれについての強度を評価する別個の識別

ターの特性と比較することにより評価すること器（以下，Detector）が並置された構成を取っが中心であった。しかし，近年，バリューファており，それぞれの Detector はディープラー

クターリターンの低下や低ボラティリティファ

ニングで実装されている。市場環境，企業の業

クター等新しいファクターに対する注目が高ま績推移といった外部シナリオに加えて，ファンるなどファクターそのものの再評価についても

ドの構成銘柄の内容（各時点での保有時価総額

議論されている。一方，新しい運用スタイル評

や評価損益）と日々の取引行動を時系列の入力

価の枠組みについての研究も進んでいる。こことして受け取り，教師データとしてあらかじめ

では，スタイル評価の新しいアプローチとして用意した典型的な運用スタイルのそれぞれに対ディープラーニングを使う方法を紹介する。

する類似強度を成分とした属性ベクトルとしはレファレンスとなる運用スタイルの運用機関の日々の取引データを入力変数として，分析対象となるファンドの運用スタイルをて，ディープラーニングを使って運用機関のス出力する。なお，教師データとして，バリュー，

タイルを分析評価するシステムが試作され，報モーメンタム，低ボラティリティなど典型的な告書が発表されている。（ソニーコンピュータ

8 つの運用スタイルを模倣する仮想ファンドマ

サイエンス研究所（2018），年金積立金管理運

ネージャを設定し，シミュレーションにより生用独立行政法人からの受託研究）この報告書を成した各スタイルの仮想ファンドマネージャのもとに以下概観する。

取引データを使って学習させる。これらのスタ

年金基金など大手機関投資家は日本株式だけ

イルは既存のスタイル分類の域を出ていないたでも多くのアクティブ運用機関を採用していめ新しいスタイルの発見は難しいとい思われる。これらの運用機関は多様な運用スタイルをる。しかし，今後データの蓄積と研究が進めば持っておりスタイル分散されているが，同じス新しい運用スタイル（つまり，ファクター）がタイルと言われていても運用機関によってはそ発見される可能性もある。そうなれば，スタイのパフォーマンス特性は異なる場合が少なくな

ル分析器としての付加価値が高まるだろう。こい。また，時間とともにスタイルが変化する可のシステムはまだ実装されておらず実証結果を能性もあり常に注意深く監視しておく必要があ

入手できないが，運用機関の評価・選択というる。一方，ディープラーニングやビッグデータ

基金にとって重要な分野に AI を応用した例とに代表される最新の AI 技術を活用したファン

して今後の進展が期待されている。

ドも登場し始めており，こうした新しいタイプのスタイル評価方法に関する課題もある。これ

Ⅱ－５．モデルのブラックボックス化と説明責任らの理由により，スタイル評価方法の高度化がところで，資産運用モデルにディープラーニ

求められている。一般的にファンドは投資の基ングを導入する際には留意すべき大きな課題が本哲学，戦略，手法等に基づいて類型化されたある。それは入力から出力に至るプロセスの背資産運用の形態すなわち運用スタイルを持つ。

後にあるロジックやモデルの構造がどうなってそのスタイルによって各々のファンドが特徴づいるのかが直感的に分かりにくいという問題でけられることになるが，端的にその違いが現れある。特に多層のディープラーニングでは，そるのは日々の取引行動である。そこでソニーコのアルゴリズムの構造上の特性から入力（層）ンピュータサイエンス研究所では，取引データと出力（層）にのみ焦点が当たるが，その間のを元にファンドの運用スタイルを評価するシスプロセスはブラックボックスになりがちであテ ム（運 用 ス タ イ ル 分 析 器（Style Detector

る。これは，ディープラーニングの複雑な構造- 86 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

上避けられないが，途中のプロセスが理解できかという変化量を調べることであり，入力値とないままでは，予測モデルとしての頑健性や経出力値の間の関係を理解することである。なお，

済的合理性に疑問をもたらすことになる。つまこの方法ではモデルの構造には立ち入らない。

り，過去はうまく説明できたとしても，今後も一方，層別関連伝搬法では，出力層から入力層

そのモデルの精度が持続するのかが利用者にはに逆にたどっていくことにより出力に貢献する

判断できないということである。特に市場構造

入力を理解しようとするものであり，AI を層が短期間で変化する可能性がある金融市場を対別に分割してシステム全体の挙動を理解しよう

象にするモデルであるためそのモデルリスクがとするものである。

少なくない。そして，資産運用を受託業務とし機関投資家の資産運用において利用されるて考えるとき，このブラックボックス化は受託

AI は XAI である必要がある。それは，資産運者責任（フィデューシャリー・デューティ）を用が説明責任を負っているからである。まだ新果たすのに困難をもたらす。つまり，AI モデ

しい分野であるが，XAI への道は AI が資産運ルを使っている受託者が委託者に対して十分な用で定着するためのきわめて重要な試金石にな説明が出来ないということである。ディープ

ろう。

ラーニングのように非線型に多層化されたアルゴリズムでは，なぜその結果が出てきたのかを

Ⅱ－６．運用機関の AI 対応状況（インタビュー

直感的に説明することが簡単ではない。特にパ調査から）フォーマンスが振るわないとき，説明責任を負

日本でも主要な運用機関が AI を使った運用

う受託者にとっては，そのプロセスを説明する手法を開発している。現状について主要な運用ことは不可欠である。ブラックボックス化でそ機関へのインタビューを行った結果を報告すの出力の理由が開発者さえ分からない状況で委る。以下，インタビューのまとめである。

託者への説明は到底出来ないだろう。
この AI によるブラックボックス化の問題は① AI を使った商品，位置づけ

資産運用のみならず，医療や法務など他の多く

AI を使った運用商品としては個人投資家向の分野でも重要な課題になっている。この課題

け，機関投資家向けの双方が存在する。ただし，を解決するために，入力と出力との関係を分か

・商品名に「AI」を冠して AI を使っているりやすく説明する方法の開発が進んでおり期待ことをアピールする場合，されている。この方法により AI は説明可能な・要素技術としては AI を使っているが商品

AI（Explainable AI， 略 し て XAI） と な る。

名に「AI」を使用せず既存の商品の位置

その方法論としては，モデルの構造を分かりやづけのまま販売している場合，

すくホワイトボックス化させる方法，そして，の双方がある。この相違は当該運用商品のパどんな入力があるとどんな出力があるのかとい

フォーマンス全体における AI の貢献度の大きうモデルの挙動を理解する方法の 2 つに大別出さ，および，各運用機関のマーケティング戦略

来る。ただし，モデルの構造は多様で複雑であに依存している。メディア等で AI に注目が当り前者の方法は難しく，実際には後者の方法がたっているため，特に個人投資家向けには AI実用化されている。Samek et al.（2017）は後の利用を明示してアピールする場合が多いよう者の方法として入力値に対する感応度分析である。将来，AI の利用が通常の状況になれ（Sensitivity Analysis） と 層 別 関 連 伝 搬 法

ば AI をあえて明示することもなくなるだろう。

（Layer-Wise Relevance Propagation）の 2 つを示している。感応度分析では，どの入力値の②利用されている AI 技術

変化に対してどの出力値がどの程度変化するの- 87 -

利用されている AI 技術としては，テキスト

AI/フィンテックが変える資産運用

マイニングとディープラーニングが圧倒的に多多くの運用機関では，AI の研究開発や運用い。証券会社の調査レポート，企業のディスクを担う組織は既存のクオンツ運用部門で行われ

ロ資料，行政の発表資料，ニュースなどの膨大ている。これは，クオンツ系運用スタッフの専なテキスト情報をテキストマイニングによって門性や学術的背景が AI 技術の習得に向いてい

数値化し，新たな数値データを作り出すことがるという事情からと思われる。ただし，一部の第一の応用である。テキストだけでなく，中央機関では，研究開発を運用から切り離し別組織

銀行総裁の表情や商業店舗の駐車場の混雑状況にして専業のスタッフを置いているところもあといった画像情報も利用されている。そして，る。別組織にする理由としては既存の考え方に

それらの新たな数値データを含めて伝統的な数縛られない新しい発想で研究してもらうためと

値データとともに膨大な量のデータをディープいうものが多かったが，AI 専門家の処遇のたラーニングに入力してモデル化するという利用

めという理由もあった。これらの研究専業組織

方法が中心である。なお，テキストマイニング

では 3～10 名程度の体制となっている。また，の要素技術としてもディープラーニングが使わ

大学の研究者との共同研究やスタートアップ

れている場合がほとんどである。実証的な方法

AI ベンチャー企業との提携も多い。金融機関論に重きが置かれる資産運用では，AI によるの伝統的な保守性を考えれば，特にスタート

新たなデータ（オルタナティブデータ）の開発

アップ企業との提携が予想以上に多かったが，が中心になっていることを反映している。

必要に迫られた状況が垣間見られる。

③オルタナティブデータの活用⑤まとめ

オルタナティブデータとしては，②で述べた

現状では，テキストマイニングによるテキス

ようにテキスト情報が大半である。テキスト情ト情報の数値化やディープラーニングの利用に報の範囲と量はきわめて多く数値データ化の可よるモデル開発といった既存のクオンツ運用の能性も多いため，当面この傾向が続くだろう。

延長線上にあるものが多い。これは，資産運用

他に匿名化された商業店舗の POS データ，ク

業界では AI 利用の歴史も浅く，また，新規のレジット会社のデータなど，個人レベルの取引・技術開発も途についたばかりである状況にある

信用データを集約化して作り出されるマクロためと思われる。また，AI 開発が既存のクオデータも利用されるようになっている。なお，

ンツ運用部門の担当者によって兼任されている

新しいデータ作りの優先順位は，超過リターン

ことが多いためでもあろう。専業の研究開発組への直接的な貢献度やモデルへの組み込みやす織の設置やスタートアップの AI ベンチャー企さなどが基準になっている。

業との提携にも積極的なところが多く，今後，
既存の枠組みにない運用手法の登場が期待でき④ AI 研究開発推進の組織，体制

よう。

Ⅲ．AI と投資理論
AI やビッグデータという道具の進展が投資にしており，ビッグデータは実証分析で使える

理論そのものにも影響を与えていく可能性があ

データの範囲を拡大し，また，AI は実証分析る。それは，投資理論の多くが実証分析を土台の方法に革新をもたらすからである。以下では，- 88 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

投資理論におけるリスクファクターの役割を解

クターの数は少数に限られていると考えるのが説した後で，AI やビッグデータを利用したリ自然である。ちなみに，大手の証券市場インデッ

スクファクターの推定について具体的な 2 つのクス提供機関である，FTSE 社，MSCI 社は両方法について取り上げる。

社とも基本になるファクターインデックスを 6つ（Momentum, Quality, Size, Value, Volatility,

Ⅲ－１．投資理論とリスクファクター

Yield）と分類しており，これらは広く機関投資投資理論で最も重要なテーマの 1 つはリスク

家に受け入れられている。ただし，両社のファプレミアムをもたらすリスクファクターの推定

クターの定義は微妙に異なっている。例えばバである。ファクターが体系的に明示された最初リューファクターについて見ると，FTSE 社での 投 資 理 論 は Sharpe（1964 ） が 提 唱 し た

は Cash-flow ／ Price，Earnings ／ Price，Sales

CAPM 理論であろう。CAPM 理論ではマーケッ／Price を合成して使っているのに対し MSCI

トの超過リターンを唯一のファクターとしていで は Forward Price ／ Earnings，Enterpriseる。つまり，資産の超過リターンは資産の対マー

value／Operating cash flows，Price／Book

ケット感応度であるベータ値のみに依存するとvalue を使っている。どんなバリューファクターいう理論である。これに対し，Fama ＆ Frenchの定義が最適なバリューファクターなのであろ（1993）は，マーケットファクターでは説明でうか。Fama ＆ French（1993）はバリューやサきないリスクプレミアムが存在していることをイズというファクターを定義した後の最終章に実証的に示し，バリュー，サイズの 2 つのファ

「これらのファクターの背後にはよりファンダ

クターの有効性を示した。そして，マーケット

メンタルなファクターがある」と指摘している。

ファクターと併せて 3 ファクターモデルを提唱

つまり，彼らが提唱した 3 つのファクターの背した。さらに，Fama ＆ French（2015）では，

後には真のファクター存在していることを示唆

3 ファクターにクオリティと資産成長の 2 つのしている。これまで開発された多くのファクター

ファクターを付加し，5 ファクターモデルを提はほとんどの場合，専門家によって経験的に導唱している。今や機関投資家による資産運用のかれたものであり，それらは最適なファクター

コアポートフォリオになっているマーケットイとは言えない。

ンデックスファンドや ETF は CAPM 理論を背

ここでは，AI を使ってより真に近いファク景に成長してきた。また，2000 年代に入り多様ターを推定する 2 つの試みを紹介する。1 つは，なファクターへのエクスポージャを有するス

遺伝的アルゴリズムによるファクターの抽出でマートベータが大きく注目を浴びるようになっあり，既存のデータから最適な組合せを見つけたが，加藤（2015a）はスマートベータ隆盛のようとする方法である。もう 1 つは，テキスト

背景には 3 ファクターモデルの存在があると指マイニングによって市場データを集約して算出摘している。さらに，ポートフォリオの評価にされた市場センチメント指標を新たなファク

欠かせないアセットプライシングモデルもファターとして使う方法である。

クターにより構成されている。このように，ファクターは今や資産運用ビジネス全体の根幹を担Ⅲ－２．遺伝的アルゴリズムによるリスクファ
クターの抽出うようになっている。特にスマートベータ導入
以降は，ファクターの開発が運用商品の開発と優れたリスクファクターとはどんなものだろ直結し，ファクター開発競争が激化している。

うか。最も分かりやすい条件としては，統計的Harvey et al.（2016）は同論文発表時点で過去有意性の高いリスクプレミアムを提供するもの

9 年間に論文等で 164 個のファクターが発表さであると言える。つまり，そのファクターによっれていると報告している。もちろん，有意なファて構築された高ファクターポートフォリオ（当- 89 -

AI/フィンテックが変える資産運用

該ファクター値の高い銘柄からなるポートフォ

であり，遺伝子を交配，突然変異させながらリオ）と低ファクターポートフォリオ（ファク

徐々に最適解に近づけていく最適化手法であ

ター値の低い銘柄からなるポートフォリオ）とる。生物の進化の過程を利用して作られている。

のリターン格差（スプレッド）が歴史的に十分遺伝的アルゴリズムの長所は，設計は容易ながに大きく統計的に有意であるということある。

らどのような形式の問題に対しても応用ができ

一般的には，ファクターを見つけるときは経験る点が挙げられる。ここではファクターを構成的に有効そうな変数を適宜作りそれを使ってスする指標の種類や個数を変化させて計算を行う

プレッドを計算し統計的な検定を行うというもため，最適化問題そのものがどのような特性をのである。株式の場合は，利益率や ROE など

持つかが明確でない。遺伝的アルゴリズムであ

企業の財務情報や PBR や PER などのバリュ

れば，問題によっては解が定まらないといった

エーション指標を使う場合が多い。しかし，企事態を避けることができる。また今回は線形結業 の 財 務 情 報 は 多 様 で あ り， ま た， そ れ を合でファクターを設計するが，異なる形で設計

ROE（利益÷株主資本）のような指標にする

した場合にも，同様の手法で公平に比較すること，その組合せはさらに多くなる。また，複数とができる。一方短所として，大域的収束が保の指標を加重平均して一つの指標を作るといっ証されないという点が挙げられる。また交配やたことを考えると，その候補の数は膨大なもの

突然変異のパラメータとして一般的な値が存在になる。専門家が経験的に良さそうなものを考せず，結果が設計方法に依存するという欠点もえてファクターを作るというアプローチを採る存在する。

のは無理からぬことである。そこで，ここでは最適化に用いられる AI 技術の一つである遺伝

以下，高（2017）で行った具体的な方法であ的アルゴリズムを利用して，膨大な数の組合せる。財務項目の母集団として，バランスシート

からより最適なファクターを見つける方法を紹と損益計算書から主要な財務項目 13 個（売上介する。なお，以下の方法は京都大学加藤研究

高，設備投資，減価償却，純利益，営業利益，室での研究成果である高（2017）に拠っている。

配当金，流動負債，固定負債，支払利息割引料，

その方法はまず利益，売上高，負債，株主資総資産，流動資産，株主資本，売上原価）を使う。

本など基本的な財務項目の母集団を選び出し，企業のファンダメンタルズを表す指標が真の任意の 2 変数を選び除することにより指標化す

ファクターと考え，株価を使った時価総額等のる。それら指標の母集団から 1 つ，2 つ，そし

データは用いない。したがって，ファクターモ

て，3 つを選び出しそれぞれに対し任意のウェデルで良く使われているバリュー（株主資本÷イトで加重平均して新しいファクターの候補と時価総額），サイズファクター（時価総額），あする。このファクターで分類した高ファクター

るいはモーメンタムファクター（直近のリター

ポートフォリオと低ファクターポートフォリオ

ン）はここでは候補としない。Fama & Frenchとのリターンスプレッドを計算し検定する。

（1993）も指摘しているように，株価変動の背ウェイトを適宜変更しながら以上のプロセスを景にある真のファンダメンタルズを発見したい

繰り返し，統計的有意性の高いファクターを選からである。13 個の中の 2 つを任意に選びそのび出す。なお，ウェイトを変更し最適な組合せ比をとり指標とする。これらの指標を，ファクを見つけるアルゴリズムとして遺伝的アルゴリ

ターを構成する要素とする。同じ 2 種であってズムを使う。

も分母 , 分子が逆であるものは異なる指標として考えると，要素の数は 13P2 ＝ 156 種類となる。
そして，次式のようにファクターを定義する。

遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）
遺伝的アルゴリズムとは，AI 技術の一分野- 90 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

符号を逆転させることで，正の方向に同じだけ

Factor=∑ni=1 wi fi

相関が存在するファクターにすることになる。

ここで n はファクターを構成する要素の数

ここでは，財務項目データは 2000 年 12 月からであり，ここでは，n ＝ 1，2，3 とする。また2015 年 12 月 ま で， 株 式 リ タ ー ン は 2001 年 4

fi はｉ番目に選び出した要素の実数値，wi は fi

月から 2016 年 3 月までのデータを使う。分析

へのウェイトであり，任意の実数をとる。すな

対象の銘柄母集団は東証上場の主要な銘柄の

わち，1～3 種類の要素を線形に組み合わせた

内，期間中すべてのデータが揃う 140 銘柄であものをファクターとして定義している。非線形る。まず 2000 年 12 月の財務項目データを元になファクターの形式も考慮に値するが，ウェイしたファクター値を計算してランキングする。

トの値が任意であるため表現の幅が広いこと，

上位 20％の銘柄を高ファクターポートフォリ

実用上は複雑なモデルは好まれないことからこオ，下位 20％の銘柄を低ファクターポートフォ

こでは線形の場合のみを考える。

リオとして，それぞれ等ウェイトポートフォリ

上で定義したファクターの値を母集団の各銘オとして 2001 年 4 月から 2002 年 3 月までの月柄についてそれぞれ計算し，得られた値に従っ

次リターンを計算する。そして，高ファクターて降順に銘柄をランキングする。このとき，上ポートフォリオと低ファクターポートフォリオ

位にランキングされたものほどリターンが高のリターンスプレッドを計算する。以上の作業

く，下位にランキングされたものほどリターン

を 2001 年以降 2016 年まで毎年繰り返し行い，が低くなっていれば，このファクター値はリ

15 年分のスプレッドリターンを計算する。こターンの高低に正の相関があり，リスクプレミのリターンスプレッドが 15 年間累計で最大にアムを有していると考えることができる。逆になるような指標の組合せと各指標のウェイトを上位にランキングされたものほどリターンが低遺伝的アルゴリズムで探索する。

く，下位にランキングされたものほどリターン要素となる指標を 2 つ組み合わせた場合につが高くなっていれば，ファクター値はリターン

いての分析結果を表 6 に示す。結果を見ると，に負の相関があり，負のリスクプレミアムを有支払利息割引料や流動負債など過去の研究であしていることになる。この場合，重みの係数のまり使われてこなかった変数が上位に現れてい表６

遺伝的アルゴリズムによるファクターの探索（指標が２個の場合）（出所） 高正義，2016，「機械学習を用いたファンダメンタルファクターの探索」，京都大学経営管理大学院- 91 -

AI/フィンテックが変える資産運用

る。さらに，係数にマイナスのものが多くある。

報のデジタル化とテキストマイニング技術の向

経験的にファクターを決める場合，マイナスの上により，テキストデータを中心としたネットファクターを利用する場合はほとんどない。そ上の様々なデータから膨大な情報を集約し，れは，直感的なイメージが沸かないためである。

個々の投資家がどう考えているのかを集約する

それが機械的に選択した場合，マイナスの係数ことが可能になりつつある。とすれば，その集も多くあり，人間の直感を超える選択が出来る

約された情報がより市場の実勢を表すファク

ことを示しており興味深い。

ターになると考えることが出来る。そこで，こ

これらのファクターに関しては得られた組合の集約された情報にリスクプレミアムが存在しせから逆にそのファンダメンタルな意味を考えているのかどうかを検証する。なお，以下では，ることは意義があるだろう。ただし，これらの京都大学加藤研究室の研究成果に拠っている。

ファクターも企業の財務情報データのみを使っ

ネットから収集された投資家の考えを集約しており，そのデータの範囲に制約を設けているた情報であるが，ここでは，本稿でボラティリ

ことに注意する必要がある。次節では財務情報

ティの予測に利用したセンチメントインデックに依存しないファクターについて検討する。なスである TRMI を利用する。TRMI には多く

お，参考までに，指標母集団にバリューファク

の イ ン デ ッ ク ス が あ る が， こ こ で は 楽 観

ター（時価総額／株主資本）を加えると，バ（optimum）インデックスと悲観（gloom）イ

リューファクターが最も有意なファクターとし

ンデックスを取り上げ，これらのインデックスて選ばれる。良く指摘されることだが，日本市がファクターになっているかどうかを検証する。

場におけるバリューファクターの強さがうかがえる。

検証方法は，通常のファクターの検証と同様にして行う。つまり，ファクターに対する各銘柄のエクスポージャ（回帰分析の係数）を計算

Ⅲ－３．市場センチメントとファクター

しこれを各銘柄のファクター値とする。この

前節で紹介したように，すでに使われている

ファクター値の大きさで銘柄を順位付けし，そファクターとしては ROE やバリューファク

の順位によって母集団を高ファクターポート

ター等株価や企業の財務情報を利用したものがフォリオと低ファクターポートフォリオの 2 つ

代表的である。それは，企業の財務情報から作に分ける。そして，高ファクターポートフォリ

られるファンダメンタルズ指標がその企業のリオのリターンから低ファクターポートフォリオ

スクを代表し，それが株価に織り込まれリスクのリターンを引いてこのスプレッドをファク

プレミアムをもたらすと考えられるからであターリターンとする。以上の手順を，楽観インる。しかし，どんな財務情報が将来のファンダ

デックスと悲観インデックスについて適用し，メンタルズを的確に予測できるのかは明確であそれぞれのファクターリターンを算出する。対るとは言えず，また，時代や環境とともに変化

象は米国株式 S&P500 母集団の中から期間中すると考えられ，財務情報から長期的に安定し通してデータが存在する 380 銘柄である。デー

たファクターを見つけるのは易しくない。とこタ期間は 2001/1/3～2017/10/11（日次）を使

ろで，実際に株式を売買して株価に影響を与えう。エクスポージャの再計算とポートフォリオ

るのは投資家個人である。つまり，最終的には，のリバランスは半年に 1 回行う。エクスポー

投資家がリスクと考えるものが株価に織り込ま

ジャは半年間の日次データで各銘柄のリターン

れファクターになると考えるのが自然である。

を各センチメントインデックスのリターンで回

しかし，投資家の数は膨大であり，多くの投資帰分析して推定する。2 つのファクターリター

家がどう考えているのかということを判断する

ン を 5 フ ァ ク タ ー モ デ ル（マ ー ケ ッ ト， バ

ことはこれまで極めて難しかった。しかし，情リュー，サイズ，クオリティ，モーメンタム；- 92 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

ファクターインデックスのリターンは MSCI

えていることが分かるが，これら人々の気持ち

社のファクターインデックスを利用）でリスクが市場のリスクを反映している可能性があると調整した後の超過リターン（切片）を検定した。

言える。もちろん，世論は株価と同様に，短期

その結果，楽観ファクターには正の超過リター

的に，その時のメディアの報道やムードに大きンが信頼水準 10％で有意に観測され，悲観ファ

く影響されるため注意が必要だが，投資家の心クターには負の超過リターンが信頼水準 5％で情を読み込み定量化して利用する方向は今後増有意に観測された。多くの人の気持ちを集約しえるだろう。

たセンチメントインデックスが市場に影響を与Ⅳ．ロボアドバイザーとウェルスマネジメント
資産運用分野では，これまで限られた富裕層

国債券という資産クラスの分類を使うのが一般向けのパーソナルな資産運用サービスであった的である。これらの資産クラスを組合せてポー

ウェルスマネジメントの大衆化が進もうとしてトフォリオを構築することにより，目標とする

いる。AI の応用により，このウェルスマネジ

リスク・リターンを実現しようとするものであ

メントがロボアドバイザーという名でフィンる。保有資産額が少なく資産運用の目的も明確

テック化され，低コストで広く一般に普及しよになっていない若い投資家にとっては，各人がうとしているのである。以下，パーソナル化へ許容できるリスク水準の範囲内で最大限のリスのアプローチ方法とポートフォリオ最適化へのクを取り最大のリターンをあげるという単純な

フィンテックの応用について概観する。

最適化で十分であろう。したがって，資産クラスの分類も伝統的な資産クラスという単純なもⅣ－１．資産運用のパーソナル化と機能的アプので十分である。この時に最も良く使われる最ローチ

適化法が平均分散法である。しかし，成熟化・ウェルスマネジメントは富裕層の投資家向け

多様化した現代の投資家，特に高齢投資家の運に高度にパーソナル化されたサービスである

用目標は必ずしもリスク・リターンだけで表すが，フィンテックの進展によって一般の投資家ことは出来ない。それは彼らの資産運用の目的にも同様にパーソナル化したサービスが提供さが多様だからである。歳を重ねると，資産規模，れるようになっている。このサービスはロボア

家族構成，趣味，そして，ライフスタイルは各

ドバイザーと呼ばれているが，高度に IT 化さ人によって異なり多様になるのが普通である。

れ低コストで各投資家のニーズに合わせたサー

資産運用の目的がこれらの多様な人生をサポー

ビスを実現しているのが特徴である。そのロボトするためにあると考えれば，資産運用の目的

アドバイザーを支える技術が AI やビッグデー

も多様になる。若いときには意識しなかった寿タである。以下，ロボアドバイザーで実際に活命という時間の制約も現実的になり投資期間の用されているパーソナル化の技術について概観

設定も多様化する。したがって，資産運用に当する。なお，以下の例では主に加藤（2015b）

たっては，リスク・リターンという視点に加えを参考にしている。

て，多様な目的，あるいは，目的を達成させる

伝統的な資産運用では，ポートフォリオの構ための機能という視点が重要である。この多様築において国内株式，国内債券，外国株式，外な機能を同時に満たす最適化手法，つまり，パー- 93 -

AI/フィンテックが変える資産運用

ソナル化について AI やビッグデータの利用がターと同様に経験的に決めている。しかし，今重要になってくると考えられる。

後ロボアドバイザーの利用者が増え個人投資家

ところで，機能と言えば，Merton & Bodieの資産運用の多様な目的が蓄積されてくると，（1995）が金融サービスを「機能的視点」からこれらが学習データになるため機能の分類方法

再定義している。金融ビジネスを銀行，保険，も進化すると期待される。

証券といった伝統的な業態ではなく，どんなサービスを提供するのかという機能的視点で 6

Ⅳ－２．機能ポートフォリオへの最適資産配分と AHPつに分類している。本稿では，資産運用に焦点を絞って機能的視点を導入する。実は，この考

機能的アプローチにおけるポートフォリオ構

え方はすでに先進的な基金では導入されてい築では 3 つの機能ポートフォリオへの配分比率る。 例 え ば， 年 金 基 金 が 導 入 し て い る LDI

をどう決めるのかという最適化の方法が問題と（Liability Driven Investment；負債指向投資）なる。伝統的なポートフォリオ理論では最適化

は，負債ヘッジポートフォリオとリターン追求に平均分散法が用いられる。しかし，リターン

ポートフォリオというそれぞれが明確な機能をとリスクのみを勘案する平均分散法は，多様な有する 2 つの資産クラスに分けた上で全体ポー目的の下では，必ずしも適した方法とは言えな

トフォリオを構築する運用手法である。また，

い。例えば，上で取り上げた機能的アプローチ

米国カリフォルニア州公的年金（CalPERS）での 1 つである LDI では，負債ヘッジポートフォ

は，全体ポートフォリオを成長資産，インカム

リオとリターン追求ポートフォリオの配分比率

資産，インフレヘッジ資産，リアル資産に分類を決めるのに平均分散法を用いることはないでし，それぞれの機能を明確にしている。さらに，あろう。それは，負債ヘッジポートフォリオの

日本初のロボアドバイザーであるお金のデザイ

配分比率はその年金基金の負債価値の関数になン社のサービス THEO では全体ポートフォリ

るはずだからである。このように，投資家ニー

オを株式（成長），金利（インカム），インフレ

ズが多様化する中でのポートフォリオの最適化

ヘッジの 3 つのポートフォリオを使って管理しには多目的な最適化が必要になり，様々な方法ている。このように，投資家の目的を意識したが提案されている。代表的なものに遺伝的アル運用手法を資産運用の機能的アプローチ，機能

ゴリズム，粒子群最適化，階層分析法などがあを明確にしたポートフォリオを機能ポートフォ

る。その中で，今後，個人の特性を補足するビッリオと呼ぶことにする。

グデータの整備とともに応用が期待されている

以下では，投資家の多様な目的に対応するたのが階層分析法（AHP：Analytic Hierarchy

めの機能的アプローチの例として，3 つの機能

Process）である。以下，階層分析法を用いてポートフォリオ（成長ポートフォリオ，インカ

機能ポートフォリオの最適資産配分を計算する

ムポートフォリオ，インフレヘッジポートフォ方法を解説する。

リオ）を導入する。成長ポートフォリオは成長を，インカムポートフォリオは安定したキャッ階層分析法（AHP：Analytic Hierarchy Process）

シュフローを，そして，インフレヘッジポート

AHP は Saaty（1980）によって提案された意

フォリオは物価上昇に対するヘッジを目的とす思決定法であり，多様な要素が影響する意思決るものである。以下，これらの機能ポートフォ

定や個人の好みといった感覚的な要素の影響をリオへの配分比率を多様な目的に沿って最適化

受ける意思決定に用いられている。多様な要素する方法について検討する。なお，機能の分類

や個人の考え方が影響する退職後の資産運用にについては前節で取り上げたリスクファクター

おいてポートフォリオを最適化，つまり，パーソがベースになっており，現状ではリスクファクナル化することに適していると考えられる。とく- 94 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉に，パラメータの推定には経験値が必要であり，る。この相対値から各階層の要素に対する評価

これまで資産運用で利用されることはあまりな（ウェイト）を算出する。なお，階層の数はさかった。しかし，個人の属性情報と投資特性のらに増やすこともできる。

関係をビッグデータで補足できるようになり，その精度が高まると期待でき，資産運用への応用

一対比較行列も増えると思われる。AHP の資産運用への応用

各ペアの比較を行うのは，複数の評価軸がに関してはこれまでに Satty & Rogers & Pell

あっても各ペアの相対値があれば 1 つの数値で（1980），Bolster & Janjigian & Trah（1995），

比較出来るからである。一対比較の相対値は要宮崎（2003），Le（2008），加藤（2015b）などが素間のすべてのペアに対して与えられるため，導入的な研究を行っている。本稿では，以下，一対比較行列として表現される。この例の場合，

加藤（2015b）をもとに AHP を使って 3 つの機

第 2 階層の要素は 4 つあるのでその一対比較行

能ポートフォリオの配分を決める例を示し，ビッ

列は 4 × 4 の行列である。第 3 階層の要素は 3

グデータによる高度化の方法を検討する。

つあるので一対比較行列は 3 × 3 の行列になるが，第 3 階層の行列は第 2 階層の各要素に対し

AHP による階層構造て別々に存在するので 3 × 3 の行列は 4 つある。

AHP では，問題解決のために必要な要素を

ここでは，この比較に使う相対値を 1 から 9 ま

グループ毎に階層構造にする。本例での全体構

での値とその逆数とする。例えば，要素 1 が要造を図 1 に示す。wij はある階層の要素 i にお

素 2 に比べて絶対的に重要であれば，行列のける次の階層の要素 j に対する評価（ウェイ（1，2）には 9 が割り当てられ，（2，1）にはト）である。ただし，第 1 階層の i=0 は省略さ

逆数の 1/9 が割り当てられる。なお，第 2 階層れている。まず第 1 階層で与えられた問題（この行列は各投資家の特性や嗜好から投資家別に

こでは，3 つの機能ポートフォリオの最適配分）

決め，第 3 階層の行列はすべての投資家に共通を設定し，第 2 階層の 4 要素（ここでは，3 つと考えて AHP の設計者が予め決めておく。

の機能ポートフォリオに関連した個人の志向を表すリスク，リターン，インカム，資産保全）

まず，第 2 階層の行列だが，ここでは A さと第 3 階層の 3 要素（3 つの機能ポートフォリ

んという仮想の投資家を考え，A さんの特性オ）によって構造化する。次に，各階層ですべから第 2 階層の 4 × 4 の 1 対比較行列を作成すての要素のペア（一対）を比較し相対値を与える。A さんは 68 歳の退職者であり，保有資産

図１

AHP による機能ポートフォリオの最適配分- 95 -

AI/フィンテックが変える資産運用

は 3,000 万円，労働収入はないものと仮定する。

加えて推定し，図 3 のように推定したとする。

A さんへの質問から年齢，資産規模，収入な「リスク」という要素においては，インカム

どの情報を取得し，これに既存の学習データをの行と成長の列の交点に 9 がある。これは，「リ使って図 2 のような行列が推定されたとする。

スク（が低い）」という要素に関しては，イン

この例では，リスクの行とリターンの列の交

カムポートフォリオは成長ポートフォリオに比点に 7 という数字がある。つまり，A さんにべて「絶対的に重要」であることを示している。

とって，リスクが低いということはリターンが一方，「リターン」という要素では，成長の行高いということに比較して「かなり重要」だととインカムの列の交点に 7 がある。これは，「リいうことが分かる。また，キャッシュフローとターン（が高い）」という要素に関しては，成資産保全の交点は 1 になっており，これは 2 つ長ポートフォリオはインカムポートフォリオにの要素の重要度は同じであることを示してい比べ「かなり重要」であることを示している。

る。なお，この A さんの 1 対比較行列の推定

この第 3 階層の行列についても多くの顧客デー

については，A さんが質問に回答する際，質タが蓄積されれば，それらを教師データとして問を十分に理解できない場合やバイアスのある

投資家の選好を反映した行列が推定できるよう回答をしてしまう場合もあると思われる。したになる。以上により，階層構造のすべての一対がって，サンプル数が増えると既存顧客の回答比較ができたことになる。

データとその後の資産運用データを教師データ
として，新規顧客の質問回答時のバイアスを特

固有ベクトルによるウェイトの計算

定して修正することによってその人により適し

次に各階層で要素に対するウェイト wij を一た行列の推定が可能になる。つまり，サンプル

対比較行列から計算する。これは行列の固有値数が増えると一対比較行列というパラメータのか ら 求 め る こ と が 出 来 る。（ 詳 細 は Saaty

推定精度が高まることが期待できる。

（1980）， 加 藤（2015b） 等 を 参 照） 第 2 階 層

さらに，第 2 階層の 4 要素における第 3 階層の一対比較行列（図 2）で実際に固有値を計算の 3 つの要素（ここでは機能ポートフォリオ）

しそれを基準化すると 4 つのウェイト（w1～間の一対比較行列を，過去リターンデータを教

w4） は リ ス ク（48.5%）， リ タ ー ン（4.8%），

師データとし，また，専門家の経験的な判断をキャッシュフロー（23.5%），資産保全（23.2%）

図２

第 2 階層の一対比較行列- 96 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

図３

第 3 階層（代替案間）の一対比較行列となる。退職者でリスク回避的な A さんにとっ成長（13.4%），インフレヘッジ（30.4%），インてリスクの低さは最も重要でありウェイトが最カム（56.2%）と計算され，これが A さんにとっも高い。一方，労働収入がないので次にキャッての最適ポートフォリオとなる。インカムを中シュフローは重要となる。インフレがあれば資心とし，インフレヘッジにも留意する。成長に産価値が減ってしまうことから資産を保全するはあまりウェイトを与えずリスクを抑えてい必要もある。一方，高いリスクを取ってまでリる。以上のように AHP によって，個人の特性

ターン求める必要はない。

や志向を反映したポートフォリオを多機能・多次に，第 2 階層の 4 つの各要素から第 3 階層

目的のフレームワークで構築することができる。

の 3 つの要素に対するウェイト（wi1，wi2，

AHP で使われる一対比較行列については，

wi3；i ＝ 1，2，3，4，i は第 2 階層の要素を示

利用者（サンプル）が増えれば増えるほど各個す）を第 3 階層の一対比較行列（図 3）から上

人の特性や投資への選好の傾向が分かり，それと同様に固有ベクトルを使って計算する。最後

らを教師データとして利用できるようになる。

に，3 つの要素（機能ポートフォリオ）の最終

ビッグデータの蓄積とともに，各個人により適ウェイトを計算する。そのためには，上位階層

したポートフォリオ運用手法の推定が可能になから各要素のウェイトを積算する。その結果，ると期待されている。

Ⅴ．ビッグデータと ESG 評価
機関投資家の資産運用では ESG 投資が世界

未成熟な分野であり新しい技術の応用も期待さ的に大きなテーマになっている。ただし，まだれている。本節では，AI/フィンテックがこの- 97 -

AI/フィンテックが変える資産運用

ESG 投資でどのように利用されているのかをスがかかる可能性がある。これら ESG 評価へ概観する。

の 不 安 は ESG 投 資 を 行 う 上 で 大 き な 課 題 となっている。

V －１．ESG 投資とその課題
ESG とは，環境（Environmental），社会（Social），

V －２．ビッグデータと ESG 評価

ガバナンス（Governance）の 3 つの頭文字 E，ESG 評価においてビッグデータや AI を使っ

S，G をつなげたものである。そして，ESG 投て行うというアプローチが始まっている。つま資とは，これら 3 つのファクターに対する企業

り，企業の開示情報に加えて，公的機関の情報，の取組み状況に基づいて投資対象企業を選別す

ネット上のニュース，消費者のコメントといっる投資手法のことである。例えば，CO2 の排出た第三者の評価情報を大量に集めてビッグデー

量削減など環境（E）に配慮した経営を行ってタとして評価しようとするものである。石井いる企業，女性役員の登用（女性の社会進出支（2018）によれば，ESG 評価におけるビッグ援）など社会（S）に配慮した企業経営を行っデータや AI の具体的な応用としては，自然言ている企業，そして，社外取締役の採用などガ語処理と分類アルゴリズムがある。自然言語処

バナンス（G）を重視した経営を行っている企理は利用する情報の多くがテキスト情報である業に投資をする，といった投資手法になる。とため，その解析と意味の抽出ということになる。

ころで，企業の ESG に対する取組状況の評価

また，分類アルゴリズムは，テキスト情報等かは専門の ESG 評価機関によって行われ，ESGら抽出された意味を ESG レーティングを構成

レーティングが各企業に付されている。しかし，する要素に分類してスコア化することである。

この ESG レーティングについては多くの課題

例えば，あるテキスト情報を解析し，それが企が指摘されている。評価機関がレーティング付業の取締役会に関する情報でありガバナンス評

与時に参考にする各企業の ESG 情報は企業の価に関連する項目であるという分類を行う。そ

統合報告書などで開示されている。しかし，して，次にその分類された項目の評価を行いス

ESG 情報の開示はまだ始まったばかりでありコアを算出する。実際このような ESG 評価サー

統合報告書を発表している企業も限られていビスを提供する企業も登場し始めている。

る。情報量も十分であるという状況ではない。

石井（2018）によれば，2013 年に米国で設立

また，ESG 情報は非財務情報と言われ，定量された TruValue Labs 社の場合，インターネッ

化されていない情報が多い。したがって，あるト上の膨大なデータに着目している。インター程度定性的な判断が行われるため，評価機関がネット上に存在する企業の ESG 関連ニュースを違うと同じ企業に対しても ESG レーティング

集約しスコアに変換している。あるニュースがが大きく異なる場合がある。GPIF（2017）にその企業の ESG にとってポジティブかネガティ

よれば，2017 年時点での FTSE 社と MSCI 社

ブかというセンチメント評価を行う機械学習モによる ESG 評価を共通する企業母集団でクロデルがシステムの中核になっている。自然言語

スセクションのプロットをすると無相関に近く処理では機械学習モデルであるため教師データなることが示されている。定性的評価が入る限が機械に正しい答えを教え込む必要がある。

りその差を埋めることは易しくないであろう。

TruValue Labs 社の場合，ESG の専門家が教師

また，統合報告書など企業の開示はその頻度がとして正解をデータに与える。例えば，ニュー

限られており，日々刻々変わる企業の ESG 対スの記事がどのカテゴリーに対応するか，人間応状況をリアルタイムに反映するのは困難であのアナリストが事前に評価を行い正解のデータる。さらに，数値でない定性的情報では企業のセットを作成する。100～200 件のニュース記事

発表はどうしても自己に都合の良い方にバイア

に対し，まず教師が正解付けを行う。そして学- 98 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

習したモデルに新しい記事を読み込ませ，カテ込んでおり，月次ベースでは 100 万以上のデー

ゴリー分けをさせる。このステップで，機械学タ点をフィルターしている。ESG スコア自体は，

習モデルが正しくカテゴリーを識別するか検証2017 年現在，約 8,700 社をカバーしており，ほする。正解との乖離（エラー値）を基に，モデぼリアルタイムでデータは更新されている。こルを更にチューニングし，モデルのパフォーマのビッグデータの大きさは高度な機械学習を可ンスを上げていくとしている。処理するデータ

能にしている。また，伝統的な評価機関がカバー

は，インターネット上で報道される各国の現地するデータや銘柄の数を圧倒している。AI やニュース，
国際的に報道されるニュース，
業界誌，

ビッグデータの利用により同様なサービスを提NGO やウォッチドッグ機関の報告書，そして供する ESG 評価機関が今後増加すると考えら様々なブログやソーシャルメディアを情報源とれている。

している。日次で約 75,000 件のニュースを読みⅥ．おわりに―AI/フィンテックと資産運用ビジネスの将来
Ⅵ－１．AI/フィンテックを使えば儲かるのか？

過リターン獲得のコストが減少すれば超過リ

本稿では AI/フィンテックの資産運用への応ターン自体が減少すると考えることは自然であ

用例を幅広く紹介した。AI の要素技術としてる。この結果をもって AI は投資家にとってメはテキストマイニングとディープラーニングがリットがないと結論する論調もある。しかし，中心であった。テキストマイニングは膨大で未AI による自動化で運用コストは下がり，また，

利用のテキスト情報を数値データ化し，新しい市場の効率性が高まることが期待される。いず

データの開発に利用されている。また，膨大なれにしろ，資産運用における AI 利用の流れは種類のデータを使って複雑な構造をモデル化す

もはや止まらない。AI を利用しないとそもそるのに力を発揮しているのがディープラーニン

も競争に参加できなくなるということは容易にグである。ところで，2018 年 8 月 30 日付けの想像できる。現在，パソコンやインターネット

日本経済新聞によれば，国内で販売されているを利用しないファンドマネージャはいないのとAI 投信（AI 技術を利用して運用されている投同じことである。また，本稿の後半で触れてき信）は 10 本あり，2017 年 3 月以降のパフォー

たように，AI/フィンテックの利用は，超過リ

マンスを検証すると，そのほとんどが市場平均ターンを求める運用手法の開発だけではなく，並みであるという。特に日本株式で運用されて運用の評価，新しい投資理論への貢献，パーソいる投信に注目すると，市場平均に負けている

ナル化された資産運用サービスの提供，新しいものが多いとしている。AI を使えば超過リター

ESG 評価方法の開発などその裾野はきわめてンを得られるという簡単な話ではなさそうであ広いことが分かる。そして，これらの AI/フィる。市場平均に対する超過リターンはゼロサム

ンテック技術を活用したフィンテック企業が台の競争である。そのため，市場参加者は他のプ頭し，資産運用サービス利用者の裾野を広げ，レーヤーの動向を常時モニターし戦略を変えて個人の資産形成に貢献するようになるだろう。

くることになる。せっかく高度な AI でモデル化された過去の構造もすぐに変わってしまうこ

Ⅵ－２．資産運用における人間の役割は何か？

とになる。また，AI やフィンテックにより超ところで，AI/フィンテック時代の資産運用- 99 -

AI/フィンテックが変える資産運用における人間と AI の役割分担はどうなるのだ

人間に求められる役割は，現在存在していない

ろうか。投資対象資産に関する情報を解析して新たに富を産み出す投資資産を創出することでそれをもとに投資判断を行い売買する，というある。アルファの創出からベータの創出への転「既存資産」の運用はますます AI に任せるこ換と言える。株式や債券もそれらが登場したととになるだろう。この分野はモデル化が可能できは新たに産み出された資産だったのである。

あり，人間が AI/フィンテックに勝てなくなる

不動産やインフラの証券化資産も同様である。

日はそう遠くないと思われる。では人間の役割

当たり前のことだが，人間には創造力が求めらは何だろうか。それは新たな投資機会の創造でれるのである。

ある。新しい価値の創造と言っても良いだろう。

参

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