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AIは市場効率を高める一方、テールリスクを増大させる＝バーンスタイン分析
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が、同時に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アナリストよりも高速で処理することで、市場の効率性を向上させている。これにより情報格差が是正され、価格発見機能が改善し、アナリストの業績予想が実際の決算結果により迅速に収斂するため、決算サプライズの規模は縮小する傾向にある。
また、AIはリサーチプロセスそのものも変革している。収益レビュー、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ることで、アナリストはより多くの企業を分析することが可能になる。バーンスタインは、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ことを指摘しており、これまで十分に調査されてこなかった銘柄に付随するバリュエーション・プレミアムが縮小する可能性がある。
新たな脆弱性と「テールリスク」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み出している。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、取引シグナルが同質化し、ポジションの集中（クラウデッド・トレード）を助長する可能性がある。これにより、市場のストレス時には相場の反転がより深刻化する恐れがある。
Ad同ノートは、2024年8月に見られ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事例を挙げ、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前にボラティリティを加速させる可能性を示唆した。
「再帰性の問題」と投資家への示唆
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ますます影響を与え、その結果として動いた価格が、将来の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る。この循環は、モメンタム取引を強め、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。
結論として、AIはより優れたリサーチと執行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。しかしその一方で、市場のストレス期における大規模な混乱の可能性、すなわちテールリスクを増大させるとバーンスタインは分析している。