拓海さん、最近部下から「AIで長期投資ができるらしい」と聞きまして、正直ピンと来ないのです。人の勘や経験が大事な投資を機械がやる、これって本当に意味があるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言えばAIは人が大量に書いた評価のやり方を学んで、それを再現・検証できるようになるんですよ。要点は三つです: 再現性、検証可能性、コストの低下。順を追って説明しますよ。
再現性というのは、同じ材料で同じ答えを出せるという意味ですか。人がやると評価がブレそうですし、そこに価値があるのでしょうか。
そうです。人だと気分や時間帯で判断が変わりますが、AIは同じルールで評価を繰り返せます。これによりバックテストが可能になり、結果の良し悪しを数字で示せるのです。投資の世界ではそれが信頼につながりますよ。
検証可能性というのは、投資の判断理由が見える化されるということですか。うちの株主だって説明できない投資は嫌がります。
その通りです。ここでいうAIは、ただ答えを出すだけでなく、その根拠を文書化して出力する設計になっています。つまり何をどう評価してその価格を出したかが記録され、第三者も検証できるようになるのです。
なるほど。投資判断の説明責任が果たせるのは良い。ただ現場での導入コストや誤動作のリスクが心配です。これって要するに、機械が人を完全に置き換えるということではないのですか。
大丈夫です。短期的には置き換えよりも”生産性向上”が現実的です。最も価値が出るのは適切な問いかけをする人、つまりフレーミングを担う人です。長期的にはAIが問いを自ら立てる能力を伸ばすが、それまでは人が重要な役割を残しますよ。
実際の成果はどうやって確かめればいいですか。うちの投資判断会議で使えるように、数値で示せる根拠が欲しいのです。
ここが重要です。バックテスト可能であることは投資アルゴリズムの必須条件です。過去のデータに沿ってAIの判断を繰り返し、パフォーマンスやリスク指標を数値化して比較できます。これによりROIを示しやすくなりますよ。
規制や責任の問題もありますよね。小口の投資家が同じものを使い始めたら市場にどんな影響が出るのかも気になります。
その点も論文は慎重に述べています。アルゴリズムが普及すると市場の振る舞いが変わる可能性があり、透明性や説明責任の要件が強まるでしょう。規制当局との対話を前提に導入設計を考えるのが安全です。
分かりました。最後に一つ、もし我々が試すなら何から始めればよいでしょうか。小さいところから投資の判断支援に使える方法はありますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは「人が作る評価テンプレート」をAIに学習させ、小さな銘柄でバックテストを回すことを勧めます。要点は三つ、検証できること、説明できること、段階的に拡張することです。大きな投資はその後で検討しましょう。
なるほど。要するにAIは人のやり方を学んで再現し、数値で検証できる形にする道具であり、最初は人が枠組みを作って運用するのが現実的ということですね。分かりました、うちでも試してみます。
