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AIは市場効率化の一方でテールリスク増大の懸念＝バーンスタイン指摘
バーンスタインの調査ノートによると、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ものの、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示された。
AIによる市場効率の向上
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、代替データなどを人間アナリストより高速に処理することで、市場の効率性を向上させている。これにより、情報の非対称性が縮小し、価格発見機能が改善され、アナリストの業績予測が実際の結果へ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自体も変革している。決算内容の確認、財務モデルの更新、新規銘柄のカバレッジ開始などに要する時間が自動化によって短縮され、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った。特に、過去1年間で新興国の中小型株のカバレッジが急増しており、これは従来リサーチが手薄な銘柄に付随していたバリュエーション・プレミアムを低下させる可能性がある。
新たな脆弱性とリスク
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、取引シグナルがますます同期化し、特定のポジションに資金が集中しやすくなる（クラウデッド・トレード）。その結果、市場がストレス下にある局面では、反転がより深刻化する恐れがある。
Adバーンスタインのノートでは、近年の市場イベントがそのリスクを例証していると指摘されている。
- ボラティリティの加速: 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変動した事例は、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いかに加速させるかを示している。
- 「再帰性」の問題: 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・ループも問題視されている。これにより、モメンタム取引が強まり、市場の集中度が高まり、バリュエーションの極端化が進む可能性がある。
投資家への示唆
これらの分析結果を総合すると、AIはリサーチと執行の改善を通じて平均的な市場の非効率性を低下させる一方で、市場のストレス時には大規模な混乱が発生する可能性を高める、と結論付けられる。つまり、市場は全体として効率的になるものの、予測困難な大規模な変動、すなわち「テールリスク」は増大する可能性が高い。