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「暴落を学ぶAI」の衝撃、東大教授が語る金融市場の“危機”をあえて生成する理由

生成AIの活用が業務の当たり前になりつつある今、金融の世界では要約や翻訳のその先へと踏み出す動きが加速している。短期的な効率化にとどまらない、金融市場ならではの独自の活用とは何か。そしてそれは、資産運用やリスク管理のあり方をどう変えるのか──。金融経済とAIの境界領域で20年以上にわたり研究を続けてきた東京大学大学院工学系研究科教授の和泉潔氏が、最新の研究成果からその答えを探る。

データ過多がアナリストの判断を狂わせる

　議事録の要約、メールの下書き、英語資料の翻訳、プログラミング補助──。生成AIのこうした使い方は、もはや金融業界でも標準になりつつある。さらにその先にある“金融市場ならでは”の生成AI活用には、広大なフロンティアが存在するという。

「今、金融の現場と研究の最前線では、生成AIを使って『4つの柱』を生み出そうとする試みが進んでいます」（和泉氏）

　和泉氏が提示する4つの柱とは、データの背後にある因果関係・株価データ・分析プロセス・市場のデジタルツイン。いずれも要約や翻訳とは次元が異なる、金融特有の挑戦だ。

　その出発点には、ある“逆説”がある。2024年、米国ファイナンス学会（AFA）が発行する、金融学の最高峰の学術誌である『The Journal of Finance』に掲載された論文は、ソーシャルメディア発のオルタナティブデータ（SNS投稿や衛星画像など、従来の財務データ以外の情報源）を多用するアナリストほど、短期予測の精度は0.54ポイント改善する一方、長期予測の精度は1.51ポイントも悪化するという衝撃的な結果を示した。

　データを大量に投入すればするほど目先は当たるが、長期（数年先）は外す──。この事実は、生成AIに何を期待すべきかを根底から問い直している。“オルタナティブデータの逆説”ともいえるこの挑発的な研究成果から一体どのような「答え」を引き出せるのだろうか。

この記事の続き＞＞

・データ過多がアナリストの判断を狂わせる

・なぜ長期予測は外れるのか──100万件の因果関係DBが示す解決策

・「現実にない暴落」を生成AIで合成、“危機の経験”を積ませる

・「ノウハウと経験則の二刀流」で熟練アナリストの“勘”をAIに覚えさせる

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「暴落を学ぶAI」の衝撃、東大教授が語る金融市場の“危機”をあえて生成する理由

データ過多がアナリストの判断を狂わせる

・データ過多がアナリストの判断を狂わせる

・なぜ長期予測は外れるのか──100万件の因果関係DBが示す解決策

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・「ノウハウと経験則の二刀流」で熟練アナリストの“勘”をAIに覚えさせる