野村資本市場研究所｜人工知能・ビッグデータを活用した資産運用への期待と課題

人工知能（AI）や、そこへのインプットとしてのビッグデータに関する発展は目覚ましく、機械学習やディープラーニングに代表される第3次AIブームの中で、投資や資産運用にAIやビッグデータの活用を試みる事例は目立ってきている。
現状、「AI運用」はクオンツ運用を行うヘッジファンド等が取り扱う要素の一部と見られ、AIの活用が有効な領域としては「モデルの構築」、「ビッグデータ処理」、「エグゼキューション」、「リスク管理」といった点が考えられる。
他にも、高頻度取引（HFT）や、伝統的アセットマネジメントにおけるアクティブ運用においても広い意味でAIを活用する試みは始まっている。後者はビッグデータ・ファンドとも言え、投資機会の探索のために新しいタイプのデータの収集と分析が模索されていくだろう。
一方、AI運用には課題も存在する。代表的な論点としては「オーバーフィッティング」、「ファクターの複雑さ」、「ブラックボックス」、「キャパシティの制約」、「パフォーマンスの判断」が挙げられる。また、機械学習型AIにより必ず高い運用成績を出せるといった考察はまだ出てきていないのが現状と言えよう。
今後は、運用判断におけるAIと人間の役割分担もますます重要となろう。資産運用会社等にとっては、技術力を持つ外部機関との提携や専門人材の獲得・育成を進めるとともに、社内環境構築・整備等、AIやビッグデータ分析の活用に向けた取り組みを進めていくことがますます重要となってくるのではないだろうか。