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導入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、情報格差が縮小し、価格発見機能が向上。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縮小する傾向にあるという。

また、AIはリサーチのプロセスそのものを変革している。決算内容のレビュー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分析することが可能になった。バーンスタインは、特に新興国市場の小型株に対するカバレッジが過去1年で急増した点を指摘。この傾向は、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・プレミアムを縮小させる可能性がある。

新たなリスクと市場の脆弱性

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す可能性がある。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調し、過度に集中したポジション（クラウデッド・トレード）を助長する恐れがある。これにより、市場がストレス下にある際の反転がより深刻化する可能性がある。

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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月の円キャリートレードの巻き戻しや、AIが生成した誤情報によって米国株が一時的に変動したケースを挙げている。自動化された戦略や合成コンテンツは、市場が新たな情報を検証する時間的余裕を持つ前に、ボラティリティを加速させる可能性がある。

「再帰性」がもたらすフィードバックループ

アナリストが「再帰性の問題」と呼ぶもう一つの課題は、AIが生成した推奨が投資家行動に影響を与え、それが将来のモデルの出力をさらに強化する形で価格を動かす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化し、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市場の平均的な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きな混乱が発生する可能性を高めると結論付けられる。これは、平均的な非効率性は低下するものの、テールリスクは増大することを意味している。