人工知能の導入が進むヘッジファンド業界！AIによる運用は成功するのか？

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人工知能によるヘッジファンドの運用が存在するのか、AIがヘッジファンド業界にどのような影響を与えているのか、そして将来的にはAIがファンドマネージャーを置き換える可能性があるのか、これらの疑問についてこの記事でお答えします。

第四次産業革命が到来する場合、それはAI（人工知能）による技術革新が中心になると言われています。そして、AIの影響は今後ますます拡大し、あらゆる産業に影響を及ぼすでしょう。

ヘッジファンドは、どんな市場環境でも利益を追求することを目指す絶対収益追求型のファンドです。AIの進化がヘッジファンド業界にも大きな影響を及ぼし、近年では大手ヘッジファンドでも積極的にAIを活用する動きが見られます。

この記事では、ヘッジファンド業界におけるAIの影響に焦点を当て、最新の事例や将来の予測に基づいてその影響を詳しく解説します。AIが投資の未来にどのような変化をもたらすのか、その興味深い側面を探ります。

そもそもAI（人工知能）とはどんなものなのか？

AI（Artificial Intelligence）という言葉は、現代社会において広く使われていますが、その定義については一意に決まったものがなく、各業界で議論され続けている複雑な領域です。

この記事では、AIの現在の状況を簡単に整理し、AIについての基本的な理解を提供します。AIについてのイメージをより具体的に掴んでいただけるように説明します。

AI（人工知能）はディープラーニングによって第三世代へシフト

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AI（Artificial Intelligence）は一般的に、「人間の知覚や知性を人工的に再現する技術」として理解されています。

AIの最終目標は、AGI（Artificial General Intelligence）と呼ばれる、あらゆる種類の課題に適用できる汎用的な人工知能を実現することですが、現時点ではそのような完全な汎用AIは存在しません。

上の図のように、AIという言葉は古くから存在し、時間の経過とともに進化してきましたが、まだまだ進化の途中にあると言えます。

最初の世代、ルールベースAIは、人間が設定したルールに基づいて推論や探索を行うものでした。人間がルールを設定し、そのルールに従ってAIが動作します。

次に、統計・探索モデルと呼ばれる第二世代のAIが登場しました。このタイプのAIは、与えられたデータをもとに自ら学習し、新しいデータに対する判断を行う能力を持っています。人間がデータを提供し、AIはそのデータをもとに学習します。

そして、第三世代のAIである脳モデルAIは、ディープラーニングと呼ばれるテクニックを活用しています。このタイプのAIは、人間の介入やルールの設定なしに、自己学習と判断を行います。ディープラーニングにより、AIの認識能力は飛躍的に向上しました。

このように、AIは第一世代から第二世代を経て、ディープラーニングを活用した第三世代に進化しています。

従来の機械学習とディープラーニングの違い

従来の機械学習とディープラーニングには、データの増加に対する性能の違いがあります。従来の機械学習は、データの増加に対して性能が頭打ちになることが一般的でしたが、ディープラーニングはデータのサイズに対してスケーリングする能力があります。

つまり、データが多ければ多いほど、ディープラーニングを用いたAIはより賢くなることができるのです。

ディープラーニング（深層学習）は、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法の一つです。この手法では、十分なデータ量を提供することで、機械が自動的にデータから特徴を抽出し、学習します。

ディープニューラルネットワーク（DNN）と呼ばれるニューラルネットワーク（NN）を用いており、これは人間や動物の脳神経回路をモデルにし、多層の構造を持つことが特徴です。DNNはパターン認識などのタスクに適しており、ディープラーニングの精度向上に寄与しています。

ディープラーニングを効果的に活用するためには、大量のデータ処理が必要です。このため、従来のサーバーでは処理できないことがありました。

しかし、近年ではサーバーの処理能力が向上し、ディープラーニングが実用的なレベルで検討されるようになっています。

AI（人工知能）は人の仕事を奪う？

AI（人工知能）は進化の途上にありますが、現在のAIは実用レベルに達していることを指摘しました。

第三世代のAIだけでなく、第一世代と第二世代のAIも、特定の領域においては人間を凌駕する能力を発揮することがあります。

メディアでも頻繁に取り上げられ、AIが人間の仕事の一部を代替できる可能性が高まっています。実際、第一世代と第二世代のAIによって、事務系の仕事が徐々に自動化されている事実が広く知られています。

一方で、第三世代のAIが代替できる可能性が高い業界として、金融業界が挙げられています。その理由は、ディープラーニングが大量のデータを活用できるため、金融業界においては過去の大量のデータを活用する機会が多いからです。

イギリスの情報会社である「IHSマークイット」のレポートによれば、アメリカの銀行だけでも130万人の雇用がAIによって失われる可能性があるとされています。

実際、世界最大級の投資銀行であるゴールドマン・サックスは、金融取引の自動化を進め、かつて600人の株式トレーダーが2人にまで減少したという有名な事例が存在します。

ヘッジファンド業界ではAI（人工知能）の導入が進んでいる

現代では金融取引の50%以上が電子化されており、この中でヘッジファンドも例外ではありません。むしろ、近年、ヘッジファンド業界はAI（人工知能）に大いに注目しており、AI技術を活用するためにAI技術者を雇ったり、AIを導入した運用を開始したファンドも増加しています。

しかし、AIといってもその活用レベルには大きな差があり、各ファンドごとに異なる取り組みが行われています。AIを活用する方法も多岐にわたり、具体的な銘柄の選定、取引タイミングの決定、アセットアロケーションの最適化など、多くの用途が考えられます。

某外資系コンサルティング会社がまとめた資料には、以下のようなAI活用の例が示されています。

一般的には、多くのヘッジファンドがAIを活用し、ビッグデータの解析を銘柄選定の補助として利用しています。しかし、中にはAIをさらに進化させ、運用の判断まで踏み込んでいるファンドも存在します。

大手ヘッジファンドのAI（人工知能）の活用状況

最近、ヘッジファンドに関するAI関連のニュースが増えていますね。

大手ヘッジファンドがAIにどのようなアプローチを取っているか、以下にまとめました。

ブリッジウォーター・アソシエイツ

世界最大のヘッジファンドであるブリッジウォータ・アソシエイツは、IBM社のシステム「Watson」の開発を主導したデービッド・フェルッチ氏を引き抜き、2015年2月末にデービッド・フェルッチ氏を筆頭にAIチームを発足させたことを発表しました。

その後、ヘッジファンド業界はGoogle、IBM、Appleなど既存のAI技術の巨大企業から、優れた技術者の引き抜きを続けています。

現時点でAIが運用にどの程度関与しているかは不透明ですが、第三世代のAI活用を検討していると考えられます。

ルネッサンス・テクノロジーズ

史上最高のヘッジファンドであるルネッサンス・テクノロジーズは、現在、トップレベルのAI研究者を引き寄せているとの情報があります。

このファンドは、数学的・統計的分析に基づく定量的モデルを駆使したクオンツ運用のパイオニアであり、第一世代・第二世代のAIを既に採用しています。

特に、ルネッサンスのRenaissance Institutional Equities Fundは、AIを活用したファンドとして広く知られています。

しかし、彼らの厳格な秘密主義により、詳細な情報は一般には明らかにされていません。それにもかかわらず、第三世代のAI活用も進展中であるとの噂が広まっています。

ツー・シグマ・インベストメンツ

AIを駆使して急成長を続けるヘッジファンド、ツー・シグマ・インベストメンツは、最先端のAI技術を全面的に取り入れています。このファンドは、AI技術の専門家であり、マサチューセッツ工科大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得したデビッド・シーゲル氏によって2001年に設立されました。

ツー・シグマ・インベストメンツは、膨大な情報の中から、自然言語処理技術などを活用して、株式や証券の価格変動を予測できそうなパターンをAIを使って探し出しています。また、機械学習などの多岐にわたる手法を活用して市場のサインを解釈し、最終的な意思決定とリスク管理もAIに任せています。

AIはこのヘッジファンドにおいてほぼ自律的に運用されており、人間の介入が必要なのはリスクをコントロールする場面のみです。そのため、ツー・シグマ・インベストメンツは第三世代のAIを駆使していると言えるでしょう。

完全にAI（人工知能）のみで運用するヘッジファンドは成り立つのか

大手ヘッジファンドの動向を見ても、完全にAIだけで運用しているファンドは存在しないようですが、新興ヘッジファンドの中にはそのようなファンドが存在します。

これらのファンドはまだ数は少ないですが、具体的な事例をいくつか紹介します。

センティエント・テクノロジーズ

センティエント・テクノロジーズは2016年に100%AIに運用を任せるファンドの運用を開始しました。

このファンドの創業者は、九州大学で人工知能の博士号を取得し、Appleの音声アシスタント「Siri」の基盤づくりにも寄与したババク・ホジャット氏です。

センティエントのチームは、Amazon、Apple、Google、Microsoftなどのテクノロジー企業のベテランから成り立っており、過去10年間の膨大なデータを調査し、トレンドを発見し、株式取引で学習し適応するためにAIの機械学習を活用してきました。

そして、ファンドの運用実績は2017年が+4%、2018年が±0%で、その後ファンドは清算されました。

アイデア

香港のアイデアは、AIを駆使して運用を主導し、人間のトレーダーが一切関与しない、完全にAIによる運用を行っています。

この企業は2011年に設立され、完全にAIに依存したファンドの運用は2016年から開始されました。AI研究の第一人者であるベン・ゲーツェル氏がチーフ・サイエンティストを務めており、その存在に多くの注目が寄せられています。

ゲーツェル氏は、「もし私たちが全員亡くなったとしても、取引は続行されるだろうね」と述べています。

ヘッジファンドとAI（人工知能）のまとめ

現在、AI技術はディープラーニングにより、その認識能力を飛躍的に向上させ、第三世代への移行が進行中です。

ヘッジファンド業界においても、AIの活用は積極的に検討されており、第一世代および第二世代のAIは、大手ヘッジファンドでも運用の一部を支えています。

第三世代のAIを適切に活用できれば、将来的にはAIのみでファンドを完全に運用する可能性も考えられますが、現時点ではまだ実用段階には達していないようです。

ファンドの運用においてAIが直面する課題として、多くの市場データが再現性に欠けることが挙げられます。例えば、リーマンショックのような出来事は1,000年に1度と言われていますが、市場データはそこまでの期間をカバーしていないため、AIの学習には限界があります。

しかし、AI技術も日々進化しており、天気予報のように、過去に比べて精度が向上していくことが期待されます。したがって、AIを活用した市場予測の精度も着実に向上するでしょう。