テクノロジー

今や生活のあらゆるところに人工知能(AI)は入り込んでいるが、懸念されるのはAIが人の仕事を奪う時代の到来で、人間の仕事の半分は取って代わられるとの予測もあるほどだ。既に株式投資の世界では現実のものとなりつつあり、ゴールドマン・サックスでは99.7%のトレーダーがその職を失った。文=国際ジャーナリスト 戸田光太郎

残ったトレーダーはたったの2人

201707人工知能2 それは、今年1月ハーバード大学応用計算研究所主催の、経済に与えるITの影響に関するシンポジウム「2017 CSEシンポジウム」での発言だった。

 「2000年の時点でゴールドマン・サックス(GS)のニューヨーク本社では600人のトレーダーが大口顧客の注文に応じて株式売買をしておりましたが……」と、GSのCFO、最高財務責任者に就任予定のマーティン・チャベスは言ったのである。「17年現在、本社に残るトレーダーはわずか2人です」。

 598人はAI(人工知能)のトレーダーに差し替えられたというのだ。

 確かに1997年にIBMのコンピューター「ディープ・ブルー」がチェス世界チャンピオンのガルリ・カスパロフを破り、同年オセロの世界チャンピオンもコンピューターが破った。日本でも最近ではプロ棋士が将棋の世界でAIに敗北する事態が起きている。将棋電王戦でコンピューターの将棋ソフト「PONANZA」が佐藤天彦名人に勝利した。

 果たして金融界でAIはどういう役割を果たしているのだろうか?

 AIトレーダーの強みは「感情がない」ということと、「疲れない」という2点に集約される。

 まず、感情のない点。

 初歩的な株式の用語に「利食い」と「損切り」と「塩漬け」というものがある。購入した株が上がって「利食い」しようとした矢先に下がり始めて、しかし(また上がるのではないか)という淡く空しい希望から「損切り」のタイミングを逸して「塩漬け」となり、その株は二度と上がることなく、あろうことか、ジリジリと下がり続け、時に倒産となり、株は紙切れと化す。

 さすがにプロの人間トレーダーは各自「利食い」と「損切り」のルールを設けて株式売買をしているわけだが、それにつけても人間のトレーダーやファンドマネジャーの4大欠点として挙げられるのは「バイアス、感受性、意識、無意識」。こう指摘するのはセンティエント・テクノロジーズ設立者のババク・ホジャットである。「人間は間違いを犯す存在であるというのは誰でも知るところです。つまり、コンピューターによる分析よりも、人間による分析に依存するほうがリスクは高いのです」。

 彼が率いるセンティエント社は100%AIに任せるヘッジファンドの会社だ。

 AIは、株式売買で大切な、感情を殺して他人の動きに流されない、という点が前提条件的にクリアされている。そもそも感情がない。他人の動きなども視野にない。

 次に、疲れない点。

 89年、GSでは数量的な分析「クオンツ」を使った米国株式の運用を始めた。当初は株価や財務諸表などのデータ分析だったが、2008年頃からAIを使って文書情報などを分析した投資アイデアも取り入れ始めた。

 人間が日常で使う言語を理解する「自然言語処理技術」を活用して、過去のアナリストのレポートなど、人間のトレーダーでは読み込みきれない量の資料を不眠不休で分析させるわけだが、それでも当然、AIは人間のように疲れることはない。

 クオンツ運用を担当する投資戦略グループには約190人の人員を抱え、このうち数理分析の専門家が70人以上と、多くの技術者を擁していた。つまり、優秀な人間を投入、初期投資は膨大だった。

 英金融データ会社コーリション社が大手国際投資銀行12社から収集したデータによると、世界最大規模の投資銀行における営業・取引・研究部門の平均年俸は5600万円で、GSなどのM&Aバンカーの年収は8千万円を超えるというから、600人のトレーダーを2人まで減らすというのは、かなりの人件費削減につながる。

 一方で、消えた598人のトレーダーに変わって増えたのがIT技術者だ。先の次期CFOのマーティン・チャベスはこう言い添えている。

 「株式売買は自動取引プログラムによって行われており、トレーダーに代わって200人のコンピューター・エンジニアを雇用しています」

30年前に比べてリターンは2~5倍

 クオンツから30年の月日が流れた現在、AIは100万本以上のアナリストレポートをむしゃむしゃと食べつくし、29万件以上の決算説明議事録を読破し、天文学的なウェブ・アクサスを腑分けし、2600万件以上のニュース記事を24時間収集して分析し、文章の意図を見抜いたり、アナリストが強気になっているか弱気になっているかを嗅ぎ分け、買い推奨に転じる前に株価上昇の恩恵を受け、過去の詳細なデータから人間のトレーダーでは気づかない値動きのパターンをも発見している。

 例えば航空会社やホテル関連企業などのホームページのページビューの増減は売上予想に直接結び付き、決算情報より早く投資判断できるし、衛星写真からリアルタイムで得た小売店や大型店舗への駐車状況など売上高の解析に使われる。これまた決算情報より先んじているのである。

 また、決算会見では記者からの質問に答える経営者の声のトーンを解析して、神経質になっているか、偽りの強気発言か、などということまではかり、さらに先の投資判断を下すまでになっている。

 深層学習、いわゆる「ディープラーニング」など新しい技術を駆使し、画像や動画や文章などの膨大なデータをAIが学習し、疲れず、感情に流されず、粛々と投資先を選定する。 現在のAIは、1989年にスタートしたクオンツの2~5倍の平均リターンを弾き出している。

絶対収益型のファンドも登場

201707AI

日本の金融業界でもAI利用が増えてきた

 この5年間で株取引の自動化は加速しており、GSだけではなく、世界最大級のヘッジファンドであるブリッジ・ウォーター・アソシエイツが、IBMでAIワトソンを開発したデビッド・フレッチという人材を迎え入れてAI運用に着手した。JPモルガン・チェースのヘッジファンド部門も先に挙げた、「AI分析よりも人間の分析に依存するほうがリスクは高い」と喝破したババク・ホジャットのセンティエント・テクノロジーズ社とAI運用システムを共同開発し、他の米国大手ヘッジファンドではD・E・ショー、ツーシグマ、ルネサンス・テクノロジーなど多くのウォール街の企業で金融ビジネスのAIの最先端の人材を集結した自動化は進められている。

 先に挙げた金融業界の調査会社コーリションによると、現在、金融取引の49%は既に電子化されているという。

 日本の金融業界の反応はどうか。

 ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントは日本でもAIが運用する公募投資信託を設定した。日本を含む先進国の株式200銘柄程度をAIが膨大なデータを手掛かりに選択し、投資する。こうして日本でも「GSグローバル・ビッグデータ投資戦略」という投資に資金を呼び込んでいるのだ。

 三菱UFJ国際投信はAI投信「AI日本株式オープン」を設定し、市場動向に左右されずに収益獲得を目指す「絶対収益型」の戦略を始めた。銘柄の買い(ロング)と東証株価指数(TOPIX)先物売り(ショート)を組み合わせ、相場全体が下落する局面でも一定の利益を確保することを目指す。GSアセット・マネジメントと大きく違う点は、個別銘柄の選定だけではなく、為替や金利など約300種のデータを分析して明日の相場が上がるか下がるかという未来まで予測する点である。このAIは三菱UFJ信託銀行などが開発した。

 しかし、世の中に「絶対に儲かります」という話はない。「絶対収益型」と謳う三菱UFJ国際投信の「AI日本株式オープン」の説明書きを読んでみるとバラ色の未来の記述に続いて、「投資信託は預貯金と違います」という赤い太字に行き当たる。「運用により信託財産に生じた損益はすべて投資家の皆様に帰属します」とある。元金保証という投資は存在しないのである。続いて、価格変動リスク、信用リスク、流動性リスクなどとあらゆるリスクが掲げられていて、「絶対収益型」という言葉との整合性に隙間が生じる。そこでわれわれもいささか冷めた目で見るようになるのだ。

 さはさりながら、現在AIの平均リターンは8.59%で、人間やCTA(コモディティー・トレーディング・アドバイザー)は1.75~4.49%なのである。

 13年のFRDによる緩和縮小(テーパリング)によって市場が麻痺した米国のテーパー・タントラム、15年の中国株暴落、ギリシャ総選挙の際も、他のインデックスが損失を出したにもかかわらず、AIインデックスのリターンは最高4.33%だった。

 AIは機械学習を繰り返して賢くなる。あらゆる情報を飲み込んで、成長するのだ。

 さて、AIが人間の頭脳を越えていく「技術的特異点」を「シンギュラリティ」と名付けたレイ・カーツワイル博士はその日の到来を2045年とした。ソフトバンクの孫正義も30年以内にやってくると予言する。シンギュラリティは遅かれ早かれ、やってくる。そのとき金融業界はどうなっているのか。

 

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