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メルマガ名
海外ファンドで資産を作ろう!
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隔週刊(第1・3・5金曜日)
最終発行日
2018年09月21日
 
発行部数
3,721部
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マネー > 株式 > 初心者向け

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 『海外ファンドで資産を作ろう!』

  執筆:国際フィナンシャルコンサルタント
     海外ファンドアドバイザー     荒川 雄一

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■第414回「性格と資産形成&資産運用におけるAIの活用」
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皆さん、こんにちは!
国際フィナンシャルコンサルタントの荒川 雄一です。

さて、前回は、私が利用している
ロボアドバイザーの運用実績などをご紹介しましたが、
それ以外にも、AI(人工知能)の資産運用への活用は、
進んできているようです。

今回は、「性格と資産形成の関係性」と併せて、
お届けしたいと思います。


<今日のテーマ>

1.「性格と資産形成の関係性」

2.「AI投信」の実績

3.「GPIF」でのAI活用



1.「性格と資産形成の関係性」

さて、まずは、
先日新聞を読んでいて、
非常に興味深い記事があったので、
ご紹介したいと思います。

それは、“性格と経済的な成功との関係性”を、
調べたものでした。

ペンシルベニア大学において、米国人を対象に、
性別、人種、年齢、教育年数、IQなどを考慮した上で、
性格を5つの因子に分けて、
研究を行ったものです。

ここで挙げている性格の因子とは、
・情緒の安定性
・外向性
・開放性
・協調性
・誠実性
の5つ。

そして、研究を行った結果、
上記因子の中で、“一つ”だけ、
「資産形成」と強く関係性が出たものがありました。

それが、「誠実性」です。

誠実性の強い人は、
生涯にわたり、一般的な平均所得と比較して、
約11万ドル(約1200万円)多く稼いでいる
という調査結果が出ました。

さらに、夫婦共に誠実であれば、
なんと約20万ドル(約2200万円)も、
余分に稼いでいるというのです。

誠実性が高い人の特徴として、
「入念に計画した上で、責任感が強く、
最後まで物事をやり遂げようとする性質があるため、
計画的に貯蓄などを行う」
と分析しています。

また、誠実な人は、
「退職後も消費に注意深い行動がみられ、
“資産の枯渇”の可能性が小さい」
とも指摘しています。

今まで私も、性格と資産形成の関係性を、
「誠実」という切り口では観たことが無かったので、
大変興味深く記事を読みました。

子供のころから、「誠実なことは大切だ」と教わってきましたが、
やはり“誠実に生きる”と、良いことがあるようですね(笑)

頑張りたいと思います!


2.「AI投信」の実績

さて、では次に、AIについて観ていきたいと思います。

国内の公募投資信託では、
すでにAI(人工知能)を用いた運用が始まっています。

ここでいうAI投信とは、
ファンドマネージャーなど人の判断を介さずに、
AIがデータ分析や銘柄選びまで行うものを想定しています。

ただ、その運用結果を見ると、
必ずしもうまく運用されていないことが分かります。

そして、その傾向は、
特に日本の株式市場に投資する「AIファンド」に表れています。

9月初旬までで、日経平均株価は約2%の下落でしたが、
日本株式で運用するAI投信の実績は、
平均“-8%”と低調な推移となりました。

ただ、一口に「AI投信」といっても、
AIで何の情報を収集し、何を分析するかは、
運用会社によってバラツキがあります。

金融情報サイトやニュースの分析、
電子商取引などのビックデータを活用する投信もあれば、
株価や為替、金利や商品価格など、
100種類もの金融データを用いて、
将来予測するものもあります。

従って、投資家としては、
単に「AI(人工知能)を用いた投信」
というカテゴリーで投資を行うのではなく、
AIをどのように活用しているかを、
見極める必要があります。

その意味においては、昔、
「IT投信」という名称は同じでも、
ファンドマネージャーの運用戦略やアセット・アロケーションが、
全く違う投信があったのと同じことが言えます。

投資においては、「総論(投資領域)」だけではなく、
やはり個別投信の戦略をよく理解した上で、
選択する必要があるということに変わりはありません。

また、
「AIが機能するまでには、学習時間がかかる」
といった意見もあります。

今後、学習を重ねた「AI投信」が、
どのような結果を出してくるのか、
引き続き、注視していきたいと思います。


3.「GPIF」でのAI活用

さて、AIの活用という意味では、
世界最大級の公的年金を運用している
GPIF(年金積立金管理運用独立行政法人)も、
AI活用を進めています。

とはいえ、上記の「AI投信」のように、
売買に用いるわけではありません。

GPIFは、法律上、
直接株式を保有することができないため、
複数の信託銀行や運用会社に実際の運用を委ねています。

そして、そのような特殊な運用形態を取っているため、
GPIFは、昨年、国内株式の運用について、
外部の研究機関に委託し、
過去の運用成績の分析を実施しました。

その結果、運用会社の「投資スタイル」に関係なく、
“ある特定の局面”において、
複数の委託先が一斉に集中投資する傾向が見られたのでした。

これを受けてGPIFでは、
市場において、「買いの集中」によって、
“バブル”を引き起こすような事態を回避するため、
委託先の投資行動を横断的に分析することに、
AIの活用を決めました。

主な目的としては、

(1)運用者が事前に説明した戦略と、
   実際の売買行動に一貫性があるかどうかの検証を行う

(2)運用の実力や透明性を見極め、
   委託の継続をするかどうかの判断を行う

といったことに、AIの活用を考えているようです。

GPIFは、以前のように国債に偏った運用から、
大きくリスク資産を「ポートフォリオ」に組み込んだ以上、
「リスク管理」を強化したいという思惑があるようです。

私たちの大切な年金原資を運用しているGPIFなだけに、
この取り組みが成功してくれることを願うばかりです。


さて、以上、AIの活用について観てきましたが、
「人工知能」の活用はまだまだ始まったばかりです。

「資産運用」への活用をはじめ、
今後その領域は、様々な分野に拡大していくことでしょう。

ただ、私たちとしては、AIを過信することなく、
その応用範囲での“実力”を、
しっかりと見極めていかなければなりません。


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それでは、今日はここまで。

また次回をお楽しみに!

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