「AI賢い！」「AIのくせに元本割れした」

時々こんな声が聞こえてきますが、皆さんの思い描くAIって何ですかね？
公式ウェブサイトやホワイトペーパーを読んでもどこにもAIを使ってるなんて書いてないですよね。

AIのアルゴリズムとウェルスナビのアルゴリズム

皆さんが想像するAI のアルゴリズムとウェルスナビのアルゴリズムの違いを整理します。

AIのアルゴリズム

AIを実現するためのデータ処理ルールのことをアルゴリズムと言います。AIのアルゴリズムで有名なのがニューラルネットワーク（以降、NNと呼ぶ）といい、最近のAIはそのNNの発展系（NNを多層化して精度をあげたもの）であるディープラーニングというアルゴリズムの事を指すことが多いです。
具体的な活用事例だと、2016年3月、Google傘下のDeepMind社が開発したAI『AlphaGo』が囲碁で韓国のトッププロ棋士に勝利したニュースが有名ですね。

「明日の株価が上がるか下がるか、次の一手を判断して自動売買する凄いやつ」が、皆さんの想像するAIでしょうか。

ウェルスナビのアルゴリズム

ホワイトペーパーによると、ウェルスナビの運用アルゴリズムには次の4つのアルゴリズムに大別できます。
結論から申しますと、残念ながら明日の株価を予測してETFを売買するアルゴリズムは含まれておりません。

アルゴリズム	説明
ポートフォリオ算出アルゴリズム	ポートフォリオの組み方
投資銘柄選定アルゴリズム	どのETFを買うかの仕組み
リバランスアルゴリズム	算出されたポートフォリオ比率を維持する仕組み。Detaxもここに含まれる
リアロケーションアルゴリズム	市場動向に応じたポートフォリオ比率変更の仕組み
アルゴリズムの見直しアルゴリズム	アルゴリズムではないですが重要なのでw

ポートフォリオ算出アルゴリズムを見てみる

ポートフォリオ算出アルゴリズムの説明は次の文章に集約されてます。

1990 年にノー ベル賞を受賞したハリー・マーコビッツ氏が礎を築いた現代ポートフォリオ理論に基づき、 平均分散法を用います。平均分散法では、各資産クラスの「期待リターン」と「リスク」および資産クラス間の「相関」を用いて、最適なポートフォリオを算出します

次の項目からは、ポートフォリオ算出アルゴリズムの重要な要素である資産クラスの定義や資産クラスの相関、投資銘柄選定について確認していきましょう。

資産クラスの定義

まず資産クラスの定義を見てみます。

それぞれの関係を自分の言葉で整理して見ました。

関係	説明
米国株と日欧株	地域が違うため分散効果が期待できる（自然災害、謎の流行病、隣国との緊張関係が高まったりとかそういう感じのリスク）
先進国株（米国、日欧）と新興国株	経済規模は違えど、成熟しきった（下手したら景気低迷してる）先進国より先進国の方が成長スピードが早いため、より多くのリターンを期待できる
米国債券と米国株	米国債券の金利が上がると、投資家にとって株より債券の方が魅力的に見え、株を手放したりスルーして債券を求める人が増える。逆もまた然り
米国債券とインフレ	インフレにより物価が上昇したとしても、$100で買った債券は$100でしか返ってこない。つまり安定資産に見える債券にもインフレリスクがある
金と株式	大暴落が起こった際、売却された株で得た資金は金に流れ込む

こちらの国別の景気循環グラフも参考になりそうです。

「米国株クラス（VTI）だけ買えばいい」と言う人を多く見かけますが、なぜ米国株一本にしないのか納得ですよね。
どれか一つの国、および資産クラスが常に最高の利益をもたらし続ける保証はどこにもないのです。だから分散してリバランスするのでしょう。

資産クラスの相関

各資産クラス間の関係度合いが数値化されている表も分かり易いですね。
数値が小さくなるほど関係が少ない=分散されていると言えます。

資産クラスの期待リターン

原則として独自の相場見通しを 加えず、市場均衡での期待リターンをそのまま期待リターンとして用います。なぜなら、市場での取引価格は、世界の金融・証券市場に日々向き合う世界中の投資家による集合知とし て形成された情報であり、そこから推定される均衡期待リターンを利用することが、恣意性を排除した客観的かつ合理的な方法と考えられるからです。

ここの文章もAIが採用されていないことの裏付けとなります。売買を行なっているウェルスナビ社の非合理的な判断によって利用者が被害を被る可能性は限りなく低いとも取れます。

ポートフォリオ配分比率

リスクとリターンを天秤にかけて考えられた配分比率がこちら。リスクとは標準偏差のことを指し、標準偏差が大きいと値の振れ幅が大きくなり、評価額が上下し資金を引き上げたい時に元本割れしている可能性が高いです。

投資銘柄選定アルゴリズム を見てみる

5つの観点で数100の銘柄からポートフォリオに組み込む銘柄を選定（スクリーニング）します。
どれも違和感なく王道な感じがしますね。

条件	説明
資産クラス全体に連動	資本資産価格モデル(CAPM)の方針に従う（ある市場に投資する際の最も効率的な方法は、市場の全銘柄に時価総額の割合で投資すること）
純資産総額	純資産総額の大きいものを選定。償還リスク(上場廃止リスク)、つまり運用会社 が運用をやめてしまいその時点の評価額で資金が戻ってくるリスクがある
流動性	希望の値段で希望のタイミングで売れる可能性が高い銘柄を指す
外国投資信託の届出がされている	投信法にもとづく金融庁への届出がされ ている銘柄のみを選定
低コスト	ETFの系比率が低い方が長期運用の成績が良くなるはず

リバランスアルゴリズムを見てみる

運用を続けていく中で一番の肝、そして苦手な人はとことん苦手なリバランスですね。

「大好きな米国株クラス（VTI）が売られて新興国株クラス（VWO）が買われた！」
と怒る人もいるかと思いますが、ウェルスナビは割高な銘柄を売って割安な銘柄を買っただけのことです。
この挙動に怒ってしまう人ほどロボアドに向いていると思います。（自分だと絶対できない判断だということなので）
新興国株クラス（VWO）のターンが来た時の爆上げを楽しみにしておきましょう。

リバランスにまつわるアルゴリズムは4つあります。

アルゴリズム	説明
自動リバランス	一般的なリバランス。6ヶ月間リバランスが行われていない、もしくは5%以上乖離している資産クラスがあった場合（=急激な相場変動があった場合）に発動
リバランス機能付き追加投資	あまり機能として認知されていない割安購入式のリバランス。4.9%にとどまった乖離（割安で購入するチャンス）はリバランスの対象外になってしまいますので、自動積立を有効に有効にしておくのもあり？
リバランス機能付き一部解約	割高利確式のリバランス。突然の出費でも安心。
DeTAX(デタックス:自動税金最適化)	配当金の受け取りやリバランス時の売却による利益が2万円以上になった場合、赤字になっているポジションを損切りし、損失で利益を相殺させ年間0.4～0.6％程度の負担減とする機能

Detaxいいですね〜！
相関の低い銘柄を組み合わせたポートフォリオだからこそ実現できる機能と言えるのではないでしょうか。
発動条件があるのを忘れないようにしましょう。

リアロケーションアルゴリズムを見てみる

金融・証券市場のデータに対して本資料で示した手法を適用することで最適ポートフォリ オを算出することができますが、市場の状況は時間の経過とともに徐々に変化してゆきま す。その変化に適応するため、WealthNavi では原則として 1 年ごとに最新の市場データに よって最適ポートフォリオを更新しています。

市場動向を分析して効率の良いポートフォリオ比率を目指すということですね。
リアロケーション+リバランスのアルゴリズムはAI導入の余地があるかも知れませんね。

アルゴリズムの見直しアルゴリズム

社外の資産運用の専門家に意見をもらって今まで紹介したアルゴリズムを見直す取り組みですね。（完全に人によるものですねw）

3 か月ごとに開催される投資委員会では、最適ポートフォリオによる実 際の運用パフォーマンスを継続的にモニタリングし、最適ポートフォリオ更新時の銘柄や 配分比率の確認も行っています。

との事ですのでみんな大好き米国株クラスのVTIより良い銘柄が誕生したらそちらに切り替わる可能性もあるということですね。銘柄を見直してくれて無料で切り替えてくれるのはありがたいです。

この部分がAIに置き換えられたらどうなるんでしょうか。
ロボアドをサポートするロボアドを提供する会社が現れたら実現するかもしれませんw

ウェルスナビが目指すAI

ウェルスナビはAIではないという事について、ホワイトペーパー（運用アルゴリズム）の解説を交え長々と書き連ねてきましたが、「ウェルスナビはAIと全く関係ないの？AIを使わないロボアドに未来はあるの？」という疑問が湧いてきますよね。わかります。私も思いました。

そんな皆さんの気持ちを背負い血眼になって公式ウェブサイト内を探していたところ、AIに関するウェルスナビ社の記述を発見しました。
最先端の人工知能（AI）研究をリードする東京大学・松尾研究室とウェルスナビが共同研究に着手　および『ウェルスナビ　AI資産運用ラボ』設立

AIの活用は資産運用の分野でも広がりつつありますが、これまでは投資対象となる銘柄の選択や値動きの予測における精度向上が中心でした。当社と松尾研究室との共同研究テーマは「AIによる資産運用のサポート」であり、世界的にも最先端の取り組みです。

たとえば「株価が急落した時、不安になって資産運用を止めてしまったため、その後の株価回復によるリターンを得られなかった」など、心理的な要因から不合理な投資行動を取り、不利益を被ることも珍しくありません。海外の富裕層であれば、プライベートバンカーが一人ひとりの投資行動をサポートすることで心理的な要因を乗り越えて、合理的な資産運用を継続することができます。
当社は松尾研究室との共同研究を通して、人間が心理的な罠に陥らず、長期の資産運用を成功させられるよう、AIによってサポートすることを目指します。

想像の斜め上を来ましたね。AIに子供の教育費や親の介護について相談する未来がやってくるのでしょうか。「働く世代に豊かさを」という企業理念？に相応しいですね。
最強AIを作って最高のリターンを目指すのではなく、王道のアルゴリズムを駆使し、誰もが最小リスクで手堅く資産運用できるサービスとして成長していく姿が見えた気がします。

最強のAIを追い求めて

実はAIを利用したロボアドは存在します。
それがお金のデザイン社が提供するロボアド THEOで、2018年にAIアシスト機能がリリースされています。

THEOの運用モデルのインプットには、これまで、投資対象銘柄や関連する指数などの市場データのみを用いてきました。市場データ自身が将来の市場データを説明する部分もあるのですが、実際には、ニュースやソーシャル・メディアから形成される市場心理も影響していると考えられます。

THEOの投資対象銘柄もしくは資産クラスに関連するTRMIと市場データをインプットとしたAIアルゴリズムを構築し、各銘柄もしくは資産クラスが一定期間後に大きく下落するかどうかを判断させる

この機能は暴落が起こらなければ評価のし様がないため何とも言えません。
こちらも皆さんが思い描く最強AIとは少し違うかもしれませんが私は好きです。

ウェルスナビのAIは、長期運用を成功させるため投資家の心理面をサポートする。
一方THEOは、下落時の精神的負荷をそもそも排除する。

両者のアプローチが全く違って面白いです。

安全装置的な機能やAI機能は決して万能ではなく、下記のようにAIがパフォーマンスを下げる事例もあるので要注意です。

AIも手を焼く日本株　経験則通じず成績低迷　:日本経済新聞

ロボアドは世界経済が発展する前提の投資？

ホワイトペーパーを読んでいると、「ロボアドって世界経済が発展していく前提の仕組みだよなぁ。もし世界経済がこのまま萎んでいったらどうなるんだろう？」という不安もありましたが、
世界経済が成長し続ける根拠となる動画を見つけたのでその点不安は減りました。
30分で判る 経済の仕組み

さいごに

ウェルスナビのAIや分散投資について勘違いされている方が多かったため、私の理解しているレベルでホワイトペーパーをベースにAIと分散投資の意味について説明してみました。
もし記事の内容に誤りがございましたらご指摘いただけると助かります。

色々書いたけど、難しいことはロボアドに丸投げしてよい人生を送りたいよね！