## 第3章

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### 概要と目的
- 本章は、AIと生成AIの最近の動向と、それらが資本市場に与える影響を評価する。
- 世界の市場参加者や規制当局へのアウトリーチから得られた洞察と新たな分析作業を示し、これらの新技術の広範な採用から生じ得る利益とリスクを説明した上で、政策対応を提案する。

### 生成AIの資本市場への潜在的効果（利点）
- AIと生成AIは、プロセスの自動化と複雑な非構造化データの分析により、取引と投資、資産配分などの資本市場の効率を劇的に向上させる可能性がある。
- 労働市場の新たなデータや特許出願からは、資本市場でのAIの採用が近い将来大幅に増加する可能性が高いことが予想される。
- AIは、優れたリスク管理ツールとして機能し、市場の流動性を高め、市場参加者と規制当局の両方による市場監視を改善することにより、実際に金融安定性リスクを軽減する可能性がある。

### 観察された証拠と現在の状況
- 価格設定のパターンと取引ダイナミクスの分析によると、一部の市場ですでに見られる変化が、これらの新技術が採用されていることと一致する。
- 市場参加者と規制当局の両方に対する調査に基づくと、現在のAIの使い方は大方、機械学習やその他の高度な分析ツールの使用において既存のトレンドの延長線上にあるようだ。より大きな変化は、中長期的なテーマである。

### 主なリスク（列挙）
- 市場変化のスピードやストレス下でのボラティリティの増加。特に、AIモデルの取引戦略がすべてショックに同じように反応したり、予期しないイベントに対してシャットダウンしたりする場合。
- 不透明性と監督に関する課題の増加。マーケットメイキングのシフトや投資活動のヘッジファンドや自己勘定取引会社、その他のノンバンク金融仲介業者（NBFI）への移行に伴う、異なるAIモデル間の相互作用に関する不確実性。
- 計算能力と大規模言語モデルサービスを独占する少数の主要なサードパーティAIサービスプロバイダーに依存することによる、運用リスクの増加。
- 詐欺やソーシャルメディア上の偽情報の生成などを中心とする、サイバーおよび市場操作のリスクの増加。

### 政策対応と推奨（列挙）
- AIが主導する急速な価格変動が起きる可能性を踏まえた、サーキットブレーカーの調整と、証拠金慣行の見直し。
- NBFIを含む大規模トレーダーの活動の監督とデータ収集の強化。
- 規制対象のエンティティにリスクマップを要求することによる、データとモデル、技術インフラストラクチャへの依存への対処。（つまり、内部・外部の相互連関性、およびエンティティの重要なサービスを提供するために必要な相互依存性に関するデータの提示）
- 重要なサードパーティAIサービスプロバイダーを定める上での協調的なアプローチの採用、およびサイバー攻撃プロトコルを強化することによる、資本市場におけるレジリエンスに向けた継続的な取り組み。
- AIの使用が急増した場合に、市場の健全性と効率性、店頭市場のレジリエンスを継続的に確保する対策の採用。

*報告書全文は、こちらの英語版をご参照ください。 http://IMF.org/GFSR-October2024*

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_Source: https://www.imf.org/-/media/files/publications/gfsr/2024/october/japanese/ch3sum.pdf_