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

バーンスタインの調査リポートによると、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、情報格差が縮小し、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に迅速に収斂するため、決算サプライズの規模は小さくなる傾向にある。

分析の高速化だけでなく、AIはリサーチのプロセス自体も変革している。決算内容のレビュー、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対象とすることが可能になった。実際に、過去1年間で新興国市場の小型株に対するカバレッジは急増しており、リサーチが手薄な銘柄に付随する長年のバリュエーション・プレミアムが縮小する可能性が指摘されている。

新たな脆弱性と「テールリスク」

一方で、類似のAIモデルの導入が拡大することは、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、ポジションの集中を招く。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。

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近年の市場の出来事は、こうしたリスクを浮き彫りにしている。同リポートは、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動揺した事例を挙げた。これらは、自動化された戦略や合成コンテンツが、市場が新たな情報を検証する時間的猶予なくボラティリティを加速させる可能性を示している。

再帰性の問題と投資家への示唆

アナリストが「再帰性の問題」と呼ぶもう一つの課題も存在する。これは、AIが生成した推奨が投資家行動に影響を与え、価格を特定の方向に動かし、その結果が将来の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。

これらの調査結果を総合すると、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確率を高め、結果としてテールリスク（発生確率は低いが甚大な損失をもたらすリスク）が増大することを示唆している。