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AIは市場効率性を高めるか、それとも損なうか？バーンスタインが分析
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。米調査会社バーンスタインが発表したリサーチノートで、AIが市場に与える二面的な影響について分析した。
AIがもたらす市場効率性の向上
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・データなどを人間のアナリストよりも高速に処理することで、市場効率を向上させている。これにより、情報格差が是正され、価格発見機能が改善されるという。
同ノートによれば、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縮小する傾向にある。また、調査プロセスの自動化によりアナリストはより多くの企業を分析できるようになり、特に新興国市場の小型株に対するカバレッジが急増している。これは、調査が手薄な銘柄に見られがちな割高感（バリュエーション・プレミアム）を是正する可能性がある。
新たなリスクと市場の脆弱性
その一方で、類似したAIモデルの導入が進むことで、新たな脆弱性が生まれるとバーンスタインは警告する。多くの投資家が重複するデータで訓練された同種のツールに依存するようになると、取引シグナルが同期化しやすくなるためだ。
Adその結果、特定のポジションに資金が集中する「クラウデッド・トレード」を助長し、市場がストレス下にある際の反転をより深刻化させる恐れがある。同ノートは、AIが生成した偽情報が米国株を一時的に動かした事例などを挙げ、自動化された戦略が市場のボラティリティを急加速させる危険性を指摘した。
「再帰性」問題とテールリスクの増大
もう一つの懸念は、アナリストが「再帰性（reflexivity）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モデルの出力をさらに強化するというフィードバック・ループが生じかねない。このループは、モメンタム取引を強め、市場の集中度を高め、株価評価の極端な乖離を生む可能性がある。
総括すると、AIは優れたリサーチと執行を通じて市場の平均的な非効率性を低減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より大きな混乱（ディスロケーション）を招く可能性を高める。結果として「平均的な非効率性は低下するが、テールリスクは増大する」状況を生み出すと、同ノートは結論付けている。