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AIは市場を効率化する一方、「テールリスク」を増大させる＝バーンスタイン指摘
米証券会社バーンスタインの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がもたらす市場効率の向上
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、アナリストの予測が実際の結果により迅速に収束するため、情報の非対称性が縮小し、価格発見機能が向上、決算サプライズの規模も小さくなる傾向があるという。
また、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、新規銘柄の調査開始といったワークフローが自動化されることで、アナリストはより多くの企業をカバー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ことを指摘。これは、十分に調査されていない銘柄に付随しがちな割高感を是正する可能性がある。
同調取引と「再帰性」という新たな脆弱性
一方で、類似のAIモデルが広く採用されることは、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。その結果、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になる恐れがある。
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月に起きた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変動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得ることを示している。
さらに、アナリストが「再帰性の問題」と呼ぶ現象も懸念されている。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モデルの出力にフィードバックされるという循環だ。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化を招く可能性がある。
結論：平均的な非効率性は低下、テールリスクは増大
これらの分析を総合すると、AIは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より大規模な混乱が発生する可能性を高める。結論として、平均的な非効率性は低下するものの、テールリスク（発生確率は低いが甚大な損失をもたらすリスク）は増大するとバーンスタインはみている。