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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
バーンスタインが発表した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一方で、ボラティリティや市場の混乱を増幅し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がもたらす市場の効率化
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小さくなるという。
また、AIはリサーチのプロセスそのものを変革している。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カバーできるようになった。特に、過去1年間で新興国市場の小型株に対するカバレッジが急増しており、リサーチが手薄な銘柄に付随しがちだった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」の増大
その一方で、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、取引シグナルが同期化しやすくなり、ポジションの集中（クラウデッド・トレード）を助長する。これにより、市場がストレス下にある際の相場反転がより深刻になる恐れがある。
Ad同ノートは、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を挙げている。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もないままにボラティリティを加速させる危険性を示唆している。
さらに「再帰性の問題」と呼ばれる現象も懸念される。これは、AIが生成した推奨が投資家の行動に影響を与え、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だ。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、より極端なバリュエーションを生み出す可能性がある。
投資家への示唆
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平均的な市場の非効率性を減少させる一方で、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と結論付けられる。つまり、平均的な非効率性は低下するものの、まれに発生する深刻な下落、いわゆる「テールリスク」は増大する傾向にあるとみられる。