Story
AI、市場効率化とテールリスク増大の「両刃の剣」に＝バーンスタイン
米調査会社バーンスタインの調査ノートによると、人工知能（AI）は多くの分野で金融市場の効率性を高めている一方で、ボラティリティや市場の混乱を増幅させかねない新たなリスクも生み出していることが明らかになった。
AIによる市場効率化の進展
企業レベルでは、AIが人間アナリストよりも速く決算報告書や規制当局への提出書類、オルタナティブデータを処理することで、市場の効率性は向上している。これにより情報格差が是正され、価格発見機能が改善。アナリストの業績予想が実際の結果に迅速に収斂するため、決算サプライズの規模も縮小する傾向にあるという。
分析の高速化に加え、AIはリサーチプロセスそのものも変革している。決算レビューや財務モデルの更新、新規銘柄のカバレッジ開始といったワークフローが自動化され、アナリストはより多くの企業を分析できるようになった。バーンスタインは、過去1年間で新興国市場の小型株のカバレッジが急増した点を指摘し、リサーチが手薄な銘柄に付随する長年のバリュエーション・プレミアムが縮小する可能性を示唆した。
新たな脆弱性とリスクの増大
一方で、類似したAIモデルの普及は新たな脆弱性を生む可能性がある。多くの投資家が重複するデータで訓練された同様のツールに依存するようになると、取引シグナルが同調しやすくなり、ポジションの集中（クラウデッド・トレード）を助長する。これにより、市場がストレス下にある際の反転がより深刻になる恐れがある。
Ad同ノートは近年の市場イベントとして、2024年8月の円キャリートレードの巻き戻しや、AIが生成した誤情報によって米国株が一時的に動揺した事例を挙げた。これらは、自動化された戦略や合成コンテンツが、市場が情報を検証する時間的余裕もないままにボラティリティをいかに加速させるかを示すものだ。
「再帰性」問題と市場への影響
もう一つの懸念は、アナリストが「再帰性の問題」と呼ぶ現象だ。AIが生成した推奨が投資家行動に影響を与え、その結果生じた価格変動が将来のAIモデルの出力にフィードバックされるという循環である。このフィードバックループは、モメンタム取引を強化し、市場の集中度を高め、バリュエーションの極端な乖離を生み出す可能性がある。
総じて、AIはリサーチと執行の改善を通じて平均的な市場の非効率性を低下させる可能性が高い。しかしその半面、市場のストレス時には大規模な混乱が発生する確率（テールリスク）を増大させるとバーンスタインは結論付けている。