人工知能は市場の効率性を高め得る そしてボラティリティも
IMF Blog, October 15, 2024
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- 人工知能は市場の効率性を高め得る そしてボラティリティも
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- Authors: Nassira Abbas, Charles Cohen, Dirk Jan Grolleman, Benjamin Mosk
- Published: October 15, 2024
要旨と主要メッセージ
- AI主導の取引は市場の高速化と効率化をもたらし得る一方、ストレス時に取引量が増大しボラティリティが高まる恐れがある。
- AI導入はリスク管理の向上や流動性の厚みをもたらす可能性があるが、市場の透明性低下、監視困難化、サイバー攻撃や操作リスクへの脆弱性の増大といった負の側面もある。
- 本記事は、2024年10月「国際金融安定性報告書（GFSR）」第3章「人工知能の進歩：資本市場活動への影響」に基づく。
エビデンスと観察結果
- 特許出願の動向:
- 2017年の大規模言語モデル（LLM）登場以降、アルゴリズム取引に関連した特許出願に占めるAIコンテンツの割合は2017年の19%から2020年以降は50%以上に拡大している。
- 市場での実利用と時間軸:
- 生成AIや最近のブレークスルーは注目を集めているが、今日では実際の投資家による利用は限定的である。
- 多くの市場参加者は、3年から5年以内に投資や取引の決定における洗練されたAIの統合が進むと予想しているが、大規模な資本配分の決定では「人間参加型」アプローチが生き残ると見ている。
- ETF市場の事例:
- AI主導型ETFは他のETFに比べて回転率がかなり高い。
- 典型的なアクティブ運用型株式ETF: 保有銘柄の回転は年に1回未満。
- AI主導型ETF: 保有銘柄の回転は月に約1回。
- 一部のAI主導型ETFは、2020年3月の市場混乱時に回転率が上昇しており、ストレス時に群衆的な売りが増える可能性を示唆している。
- 価格反応の高速化に関する観察:
- 投資家らは、米連邦準備制度理事会（FRB）の議事録公表のような情報に対してAIが人間より速く反応する事例を指摘している。
- 2017年以降、そしてLLMが導入されて以降、FRBの議事録公表から15秒後の米国株価の動きは、15分後の中期的な動きの方向と一貫しているように見える。一方で、LLM導入以前には明らかな相関は見られなかった。
リスクと構造的影響
- ノンバンクへの移行と監視課題:
- AIは投資活動を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機関へさらに移動させる可能性がある。
- ノンバンクの台頭は市場の透明性低下と監視困難化につながる恐れがある。
- ノンバンクは一般に機動性が高く規制上の制約が少ないため、AI導入に関して構造的優位性を有している。
- 大規模な商業銀行や投資銀行は過去の遺産インフラや説明可能性の要件などで制約を受ける場合が多い。
- フラッシュクラッシュや群衆行動的売りの懸念:
- 自動取引は市場の動きを加速させる一方で、2010年5月の「フラッシュクラッシュ」のように短時間で大きな変動を引き起こす可能性がある。
- AI主導の戦略は、ストレス時に取引量を増大させ、ボラティリティを高めるリスクがある。
- サイバー・操作リスクとモデル依存性:
- AIモデルやそれを支える技術インフラの相互依存性は、新たな系統リスクやサイバー攻撃の脆弱性をもたらす可能性がある。
政策提言（規制・監督の優先事項）
- ボラティリティ対応メカニズムの見直し・設計:
- 金融セクター当局と取引所は、AI主導取引に端を発する可能性がある「フラッシュクラッシュ」事象に対処するため、新たなボラティリティ対応メカニズムを設計するか、既存メカニズムに適切な修正を施すかを判断すべきである。
- 対象となる分野には、証拠金規制、サーキットブレーカー、中央清算機関のレジリエンスなどが含まれる。
- ノンバンクの透明性と開示強化:
- 金融セクター当局は、ノンバンク金融仲介機関に対して身元を明らかにしAI関連情報を開示することを義務付け、監督と規制を強化すべきである。
- データ・モデル・インフラの相互依存性の把握義務化:
- 金融機関に対して、データとモデル、AIモデルを支える技術インフラの間の相互依存性について定期的にマップを作成することを義務付けるべきである。
- 継続的な監視とバランスの取れた規制:
- 急速に変化する市場を注意深く監視し監督することで、リスクを軽減しつつAIの恩恵を享受させるための適切でバランスのとれた規制対応の基礎が築かれる。
出典: 2024年10月「国際金融安定性報告書（GFSR）」第3章に基づくブログ記事。