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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
金融市場における人工知能（AI）の活用は、多くの分野で市場の効率性を高めているものの、同時にボラティリティ（変動性）や市場の混乱を増幅しかねない新たなリスクも生み出している。米証券会社バーンスタインが発表した調査ノートで、このような分析が示された。
AIによる市場効率化の進展
企業レベルでは、AIは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などを人間より高速に処理することで、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決算数値へ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。
また、AIは調査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業務が自動化されることで、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、特にこれまで十分に調査されてこなかった新興国の中小型株に対するカバレッジが過去1年で急増した点を指摘している。
新たな脆弱性と「テールリスク」
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、取引シグナルが同質化しやすくなる。その結果、特定の銘柄や戦略にポジションが集中し、市場がストレス下にある局面では、相場の反転がより深刻化する恐れがある。
Adノートでは、こうしたリスクを示す近年の事例として、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が挙げられた。これらは、自動化された戦略や合成コンテンツが、市場が情報の真偽を検証する間もなく、いかにボラティリティを加速させるかを示している。
さらに、アナリストが「再帰性の問題」と呼ぶ現象も指摘されている。AIが生成した投資推奨が投資家行動に影響を与え、それによって動いた価格が、将来のAIモデルの出力をさらに強化するというフィードバックループだ。この循環は、モメンタム取引を助長し、市場の集中度を高め、バリュエーションの極端化を招く可能性がある。
投資家への示唆
バーンスタインの分析を総合すると、AIはリサーチや取引執行の高度化を通じて、平均的な市場の非効率性を減少させる可能性が高い。しかしその半面、市場がストレスに晒された際には、より大規模な混乱が発生する確率、すなわち「テールリスク」を増大させると結論付けている。これは、日常的な非効率性は低下するものの、極端な事象が起こる危険性は高まるという、二面的な影響を示唆している。