AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの部下から「銀行のビジネスモデルを分析して収益を改善すべきだ」と言われまして。ただ、銀行の話って抽象的で何を見ればいいのか分かりません。要点を教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！今回ご紹介する論文は、銀行のビジネスモデル（Business Model; BM）と銀行の規模（size）が収益性（profitability）にどう影響するかを、データで丁寧に分解したものですよ。結論を先に言うと、規模は戦略の幅を制約するが、同じ規模内でのビジネスモデルの違いが収益性を左右する、という示唆が出ています。
なるほど。それって要するに規模が大きいか小さいかで取れる手が限られて、その中でどう立ち回るかが重要だということですか？現場としては、投資対効果が気になります。
その理解で近いです。ポイントは三つです。1つ目、規模が戦略の選択肢を限定すること。2つ目、同規模内で異なるBMを採る銀行では収益性に大きな差があること。3つ目、高い自己資本比率と高い収益性は両立し得るが、これは採るBMによるという点です。投資対効果という観点では、単純に資本を積むだけではなく、採るBMに合わせた運用が重要です。
投資対効果をきちんと考えるのは安心しました。ところで、論文はどういうデータで示しているのですか。機械学習みたいな言葉も見えましたが、具体的には何を使っているのですか。
データは1997年から2021年の欧州15か国の商業銀行を対象にしたパネルデータで、最終的に約10,820観測点が解析されています。手法としてはクラスタリング（clustering）と機械学習（Machine Learning; ML）の一種であるランダムフォレスト（Random Forest; RF）を使い、特徴量の寄与を解釈するためにツリーインタープリター（tree interpreter）を用いています。身近に例えると、銀行を特徴ごとにグループ分けし、それぞれのグループで何が収益を左右しているかをAIに教えてもらった、という理解でOKです。
それなら現場データでも応用できそうですね。ただ、クラスタリングやランダムフォレストはブラックボックスになりがちだと聞きます。解釈可能性はどう担保しているのですか。
良い質問です。ここで重要なのは可視化と局所的解釈です。ランダムフォレストは多数の決定木を作って予測するが、ツリーインタープリターで各説明変数（例えば自己資本比率や手数料比率）がどう貢献しているかを数値的に示せます。現場で使うなら、全体傾向だけでなく、同規模グループ内で自社がどの変数で優位・劣位かを示すことが実務の意思決定に繋がりますよ。
具体的にはうちのような中小規模の金融事業でも価値が出るという理解で良いですか。導入コストと時間をかける価値があるかが肝心でして。
結論から言うと価値は出る可能性が高いです。論文では三つの示唆を提案しています。第一に、規模に応じた比較対象を設定すれば有益な改善点が見つかる。第二に、同規模内のベンチマークは実行可能な改善策に直結する。第三に、単に資本を厚くするだけでなく、BMに沿った資本配分と業務運営を合わせれば安定性と収益性を両立できる、という点です。
分かりました。これって要するに、まずは自分たちと同じ規模の『仲間』と比べて、どのビジネスモデルの軸で差が出ているかを見て、その差を埋める投資や改善をするのが合理的、ということですね。
まさにその通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現状データの収集、次に規模ごとのクラスタリングで『比較対象』を作り、最後にランダムフォレストなどで何が効いているかを可視化する。これだけで経営判断の精度が大きく上がるんです。
分かりました。ではまずは社内でデータを整備して、仲間と比べるところから始めます。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしい意思決定ですね！大丈夫、サポートはお任せください。では次回は社内データの整え方と、初期的なクラスタリングの具体手順を一緒に見ていきましょう。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文は銀行のビジネスモデル（Business Model; BM）と規模（size）が収益性（profitability）に与える影響を、欧州の長期パネルデータで系統的に示した点で従来研究を前進させた。特に重要なのは、規模が戦略空間を制約する一方で、同規模群内のBM差が収益性の主要因であるという逆説的な示唆だ。ERDFや国内研究補助を受けた大規模データ解析に基づき、クラスタリング（clustering）でBMを抽出し、機械学習（Machine Learning; ML）の手法で因果的ではないものの説明力のある特徴寄与を同定した点が目新しい。実務的には、単に規模拡大や資本増強を図るのではなく、規模に応じた比較とBMに沿った資本配分が経営効率を高めるという方向性を示している。
2. 先行研究との差別化ポイント
本研究は二つの軸で先行研究から差別化される。第一に、規模が銀行の戦略空間をどのように制約するかを定量的に示した点である。従来は規模を単純なコントロール変数として扱う研究が多かったが、本論文は規模ごとにBMを再定義して比較している。第二に、BMの異質性を同規模内比較とサイズ間比較で分けて評価した点である。この方法により、異なる規模の銀行が似た戦略特性を共有し得るが、同サイズ内での成功要因は多様であることが明らかになった。これらの示唆は、規模による一律の政策介入が必ずしも最適ではないことを実務的に示唆する。
3. 中核となる技術的要素
手法面では三段階のアプローチを採用している。まずクラスタリング（clustering）で銀行を複数のBM群に分ける。次にランダムフォレスト（Random Forest; RF）を用いて各群内で収益性を説明する主要変数を特定する。最後にツリーインタープリター（tree interpreter）で各説明変数の寄与度を可視化し解釈可能性を確保する。ランダムフォレストは多数の決定木を組み合わせることで過学習を抑えつつ安定した予測力を持つが、個々の木の寄与を分解するためにツールが必要になる。これにより、たとえば自己資本比率や手数料収入の比率がどの程度収益性に効いているかを定量的に示せる。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は1997年から2021年にかけての欧州15か国の商業銀行データ（10,820観測）を用いて行われた。規模別にBMを定義し、同規模内の高収益銀行と低収益銀行を比較することで、どの変数が差を生んでいるかを確認している。主要な成果は、第一に、高い自己資本比率と高い収益性は、適切なBMが存在する場合には両立し得ること。第二に、異なる規模の銀行が同一の収益性プロファイルを示すことはあり得るが、同規模内で収益性の違いがある場合、戦略的差異が明確に存在することだ。これらは、規模に依存する戦略制約を踏まえた上での経営判断が有効であることを示す。
5. 研究を巡る議論と課題
議論の中心は因果推定と一般化可能性である。本論文は因果推定を主張するものではなく、説明力の高い特徴の同定に重きを置いているため、政策策定時には慎重な解釈が必要だ。加えて使用データは欧州の商業銀行に偏るため、新興市場や非欧州地域への適用可能性は検証が必要である。さらに、BMの定義自体がクラスタリング手法に依存するため、アルゴリズム選択や変数選定が結果に与える影響を感度分析で補完する必要がある。実務上は、社内データの品質や比較対象群の選び方が実行性を左右する。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三点が重要である。第一に、因果推定の手法を取り入れて、特定の戦略変更が収益性に与える因果効果を検証すること。第二に、地域や制度が異なる市場での再現性を確認し、一般化可能性を高めること。第三に、企業内での導入ガイドラインを整備し、データ収集からクラスタリング、寄与分析までのワークフローを実務に落とし込むことである。実務者はまず自社と同規模群のベンチマークを作ること、次に主要説明変数の寄与を可視化すること、この二点を短期のアクションプランとするのが現実的だ。
検索に使える英語キーワード
Business model; profitability; bank size; clustering; random forest; machine learning; tree interpreter
会議で使えるフレーズ集
「まずは同規模のベンチマークと比較して、どの指標が収益に効いているかを明確にしましょう。」
「資本を積むだけでなく、ビジネスモデルに合わせた資本配分を検討すべきです。」
「初期段階ではデータ整備とクラスタリングに注力し、その結果に基づく小規模な施策から始めましょう。」
