投信・投資顧問でのAI活用術

投信・投資顧問に、そもそもAIは必要なのか

資産運用会社のAI活用を考えるときの判断軸は2つです。同じ判断を月に何度繰り返しているか、そしてその判断を間違えたとき何が起きるか。この2つが両方大きい業務ほど、AIを入れる価値が出ます。

投信・投資顧問の仕事は、自社が直接顧客に売るのではなく、販売会社を通してファンドが届く構造になっています。そのため、同じ運用の中身を相手ごとに説明し直す業務が積み上がります。AIが効くのは次のような業務です。

• 機関投資家や個人に向けた提案資料の下書き
• 販売会社の担当者向けに、商品説明資料を作り分ける作業
• 資料の記載が約款や目論見書と食い違っていないかの点検

どれも、自社の運用方針と過去の確定資料という決まった基準に照らして、同じ確認を繰り返しています。

一方、ファンドの銘柄選定と売買のタイミングそのもの、そして機関投資家との運用報告ミーティングには、AIを前面に出さないほうがよいと考えます。売買判断は、 受益者に対して負う受託者責任の中身そのものだからです。ミーティングは、資料に書けない運用の手応えを運用担当が自分の言葉で伝える場です。

ただ、この線引きは業務ごとに変わります。同じ開示の仕事でも、月次の運用報告書の下書きと、相場が急変した局面で出す説明文とでは向き不向きが違います。次のセクションで、業務を工程に分けて見ていきます。

商品企画から顧客対応まで、負荷が大きいのはどの工程か

投信・投資顧問の業務を機能ごとに分けると、ファンドを作って運用する部分と、その中身を社外に説明する部分とで、AIの効き方がはっきり分かれることが見えてきます。

負荷が最も大きいのは販売支援の工程です。投信・投資顧問には、自社の販売網がありません。ファンドは銀行や証券会社の窓口を通って、最終的な受益者に届きます。

そのため、同じファンドについて説明資料を何本も作り分けることになります。販売会社の本部向け、支店の担当者向け、機関投資家向けと、必要な深さも使える表現も違います。

さらに、記載は約款や目論見書の内容から外れてはならず、社内の審査も通します。相場が急変すれば、作り終えた資料が一斉に古くなります。

ここに手を入れると、前後の工程も変わります。下書きが早く出れば、販売会社からの質問に答えるまでの間隔が縮みます。同じ運用データを土台にするので、 開示・報告の下書きにも流用できます。

運用・執行を「極小」としたのは、同じ銘柄を買うか売るかの判断が、その時々の相場と資金の出入りで正反対になるからです。ここは運用担当が責任を持って決める領域です。

投信・投資顧問で最初に取り組むべきAI活用、3つ

繰り返し発生していて、かつ間違えると受益者や販売会社への影響が大きい業務から手をつけるのが定石です。次の3つは、第1セクションの2軸で見たとき、どちらも高く出た業務です。

提案資料の下書きを、相手の運用課題に合わせて作る

販売支援の工程の話です。営業担当が面談の予定を入力フォームに登録した時点で仕組みが動きます。AIは、顧客の資産区分と運用目的、対象ファンドの直近の運用状況、過去に同じ区分の顧客へ出した提案資料を参照し、説明の骨子と想定される質問を書き出します。

書き出した内容は提案資料の下書きとして文書作成ソフトに保存され、担当者に業務チャットで知らせが届きます。これまでは面談のたびに過去の資料を探して組み替えていましたが、下書きを直すところから作業に入れます。

運用方針の記述が現在のポートフォリオと合っているかは運用担当が確かめます。顧客に何をどこまで勧めるかの最終判断は、適合性を確認する営業担当が持ちます。

販売会社への説明資料を、来た質問に先回りして整える

月次の運用データがファイル保管サービスの指定の場所に保存されると、販売支援の工程がもう一つ動き出します。AIが読むのは、その月の基準価額と組入れの推移、販売会社から過去に寄せられた質問の記録、自社の商品説明資料のひな形です。それらをもとに、販売会社ごとの説明資料を組み立てます。

できあがった下書きは販売会社ごとのフォルダに保存され、同時に表計算ソフトの進捗表へ1行ずつ追記されます。今は商品担当が全社分を順に書き起こしていますが、質問が集中してきた論点が最初から項目として並んだ状態になります。

数値の出どころと表現の当否は商品担当が確認し、説明会で話す内容の責任もこの担当が持ちます。

資料の記載が約款と食い違っていないかを、先に洗い出す

リスク管理の工程です。作った資料がファイル保管サービスの審査用フォルダに保存されたときが起点になります。AIは、そのファンドの約款と目論見書の記載、社内の広告審査基準、過去に審査で指摘された表現の記録と照らし、食い違いや言い切りすぎている箇所を抜き出します。

抜き出した結果は、表計算ソフトの審査チェック表に1指摘1行で追記され、コンプライアンス担当に通知が届きます。資料を頭から読み比べていた作業が、指摘の行を上から確かめる作業に変わります。

指摘を直すかどうかを決めるのはコンプライアンス担当で、審査を通す最終の責任もこの担当にあります。AIが何も指摘しなかった資料でも、新しい表現を使った箇所は人が原文で読みます。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは、3つ目に挙げた資料の記載点検を例に説明します。新しいシステムを作るのではなく、すでにあるツールの間に情報の通り道を一本作る作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

点検に使う情報は、どれもすでに社内にあります 。

• ファンドごとの約款と、最新の目論見書
• 社内の広告審査基準と、業界団体の規則に沿った記載ルール
• 過去の審査で出た指摘と、その直し方の記録

指摘の記録は審査担当のメールや個人のフォルダに散らばりがちなので、ファイル保管サービスの一箇所にまとめます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

審査に回す資料は、作った担当者が審査用フォルダへ保存します。この保存が合図になり、点検が始まります。

決算期や相場の急変で資料が集中する時期ほど、人が思い出して操作する形にすると後回しになり、結局使われなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

ここがいちばん時間のかかる工程です。審査担当が頭の中で無意識に引いている線を、 文章にして一箇所に書き留めます。たとえば次のようなものです。

• 運用実績の示し方で、期間の取り方として認めない形
• 将来の値動きについて、言い切りとみなす表現とみなさない表現
• 約款の投資制限と資料の説明が食い違う典型の型

一度書き留めれば、次のファンドからはAIがそこを参照し続けます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

指摘は表計算ソフトの審査チェック表に追記し、コンプライアンス担当に業務チャットで通知が届くようにします。担当者はチェック表を見て直しの要否を決め、判断の結果も同じ表に残します。これが次の審査の記録になります。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 運用データの様式が変わって流れが止まる ：基準価額や組入銘柄の集計表は、計算を委託している先や信託銀行から受け取る形に依存します。項目名や並びが変わると読み取れなくなるので、受け取った時点でそろい方を確かめ、変わったら担当者に知らせが届くようにします。
• 顧客ごとの個別の投資制限を取りこぼす ：投資一任契約には、顧客ごとに禁じる銘柄や業種、組入れの上限が定められていることがあります。一律の下書きでは抜け落ちるので、個別条件のある顧客には一覧で印をつけ、その顧客宛ての資料は必ず人が確かめます。
• 説明できない分析をそのまま報告書に載せる ：パフォーマンスの要因分析をAIに整理させると、寄与の大きい銘柄がきれいに並びます。ただ、なぜそう動いたかを運用担当が自分の言葉で言えないまま運用報告書に載せると、受託者責任の説明になりません。

投信・投資顧問のAI活用は、どこから考えればいいか

第1セクションでは、銘柄の売買判断と運用報告の場は人が担い、 決まった基準に照らして同じ確認を繰り返す業務にAIが効く、と線を引きました。最初に挙げた3つは、どれも約款や過去の確定資料という基準が手元にある業務です。

全部を一度に仕組みにする必要はありません。 まず1つの業務から始めれば十分です。約款も過去の提案資料も審査の指摘記録も、すでに社内のどこかにあり、そこから着手できます。