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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最新リサーチノートによると、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。
AIによる市場効率化の進展
企業レベルでは、AIが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、代替データを処理することで、市場の効率化に貢献している。これにより、投資家間の情報格差が縮小し、価格発見機能が向上。アナリストの業績予想が実際の結果により迅速に収斂するため、決算サプライズの規模も小さくな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。決算内容の確認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、特に過去1年間で新興国市場の小型株に対するカバレッジが急増した点を指摘。これは、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・プレミアムを縮小させる可能性がある。
同調リスクと市場の脆弱性
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もある。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、取引シグナルがますます同調しやすくなる。その結果、特定のポジションに投資が集中する「クラウデッド・トレード」を助長し、市場のストレス時には相場の反転をより深刻化させる恐れがある。
Ad同ノートは、こうしたリスクを示す最近の事例として、2024年8月の円キャリートレードの巻き戻しや、AIが生成した偽情報によって米国株が一時的に動揺したケースを挙げた。これらは、自動化された戦略や合成コンテンツが、市場が新たな情報を検証する時間もないままにボラティリティを加速させる可能性を示唆している。
「再帰性」がもたらすフィードバックループ
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。これは、AIが生成した推奨が投資家行動に影響を与え、その結果として動いた価格が、将来のAIモデルの出力にさらに影響を与えるというフィードバックループを指す。このループは、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。
結論として、バーンスタインは、AIがリサーチと執行の改善を通じて市場の平均的な非効率性を減少させる可能性が高いとみている。しかし同時に、市場のストレス時における大規模な混乱（テールリスク）の可能性を高めるとしており、投資家は平均的な市場の安定と、突発的な大変動という二面性に備える必要がある。