資産管理市場における人工知能 – 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測。テクノロジー別 (機械学習、自然言語処理 (NLP)、その他)、導入モード別 (オンプレミス、クラウド)、アプリケーション別 (ポートフォリオ最適化、会話型プラットフォーム、リスクとコンプライアンス、データ分析、その他)、地域別、競合別、2018～2028年

市場概要

資産管理における人工知能の世界市場は近年驚異的な成長を遂げており、引き続き力強い拡大が見込まれています。資産管理における人工知能市場は2022年に25億8,000万米ドルの価値に達し、2028年まで35.67%の年平均成長率を維持すると予測されています。

主要な市場推進要因

AIによる投資意思決定の強化

資産管理における人工知能の世界市場を推進する主な推進要因の1つは、投資意思決定プロセスに大幅な強化をもたらすことです。AI主導のソリューションは、資産管理者と投資家に、膨大で複雑なデータセットをリアルタイムで分析する前例のない機能を提供します。これらの AI アルゴリズムは、ニュース記事、財務レポート、ソーシャル メディアの感情、過去の市場データを処理して、人間のアナリストが判別するのが難しい可能性のあるパターン、傾向、投資機会を特定できます。

機械学習と自然言語処理 (NLP) 技術を活用することで、AI モデルはニュース記事やソーシャル メディアの投稿などの非構造化データ ソースから貴重な洞察を抽出できます。これにより、資産運用会社はより情報に基づいたタイムリーな投資判断を下し、市場の動きを予測し、ポートフォリオを動的に調整して、リスクを最小限に抑えながら収益を最大化できます。さらに、AI を活用した予測分析により、資産運用会社は資産のパフォーマンスを評価し、異常を検出し、市場の変動を予測するためのツールを利用できます。このプロアクティブなアプローチにより、リスク管理が向上し、投資戦略が改善され、最終的には資産運用会社とその顧客の両方にとって優れた財務結果につながります。要約すると、資産運用における AI の応用は、より正確でデータ主導の投資判断の追求によって推進されています。膨大な量のデータを分析し、パターンを識別し、実用的な洞察を提供する AI の能力により、資産運用会社は投資戦略を最適化し、顧客に優れた結果を提供できるようになります。

要約すると、デジタル トランスフォーメーションの取り組みは、資産運用における人工知能の世界市場の主な推進力です。組織は、IT インフラストラクチャの最新化、データ分析の活用、シームレスな統合の実現という複雑な課題を乗り越えるために、ソフトウェア コンサルタントに頼っています。

金融市場の複雑性の高まり

資産運用における人工知能の世界市場は、金融市場の複雑性の高まりによっても推進されています。今日の相互接続された世界経済では、金融市場は、地政学的イベント、経済指標、急速に変化する投資家の感情など、さまざまな要因の影響を受けています。この複雑さにより、資産運用会社と投資家が効果的にナビゲートすることが困難な環境が生まれます。

AI ソリューションは、大量のデータを迅速に処理および解釈する機能を提供することで、この複雑な状況で競争上の優位性を提供します。 AI は、さまざまな要因が資産価格に及ぼす潜在的な影響を評価できるため、資産管理者はリアルタイムでより情報に基づいた意思決定を行うことができます。AI は過去の市場データを分析し、潜在的な市場の動きや機会を示すパターンを特定できます。

さらに、AI 主導のリスク管理ツールを統合することで、資産管理者はポートフォリオに関連するリスクをより適切に理解し、軽減することができます。市場を継続的に監視し、ポートフォリオの脆弱性を評価することで、AI システムは資産管理者に潜在的な脅威を警告し、リスク軽減戦略を提案することができます。金融市場の複雑さは今後も増大すると予想されており、競争力を維持し、良好な投資成果を達成するために、AI 主導の資産管理ソリューションがますます重要になっています。したがって、資産管理における AI の採用は、複雑で絶えず変化する金融環境を効果的にナビゲートするための高度なツールの必要性によって推進されています。

パーソナライズされた投資戦略の需要

資産管理市場における世界の人工知能のもう 1 つの重要な推進要因は、パーソナライズされた投資戦略の需要の高まりです。従来の画一的な投資アプローチは、今日の投資家の期待に応えられなくなりました。代わりに、個人および機関のクライアントは、独自の財務目標、リスク許容度、および好みに合わせたカスタマイズされた投資ソリューションを求めています。AI 駆動型資産管理プラットフォームは、このパーソナライズの需要に対応するのに適しています。これらのプラットフォームは、AI アルゴリズムを活用して、クライアントの財務プロファイル、投資目的、およびリスクの好みを分析します。その後、各クライアントの特定の目標に沿ったパーソナライズされた投資戦略を作成できます。さらに、AI はポートフォリオを継続的に監視および調整し、顧客の変化するニーズや市況に沿った状態を維持できるようにします。パーソナライズされた推奨事項を提供し、変化する状況に適応することで、AI 主導の資産管理プラットフォームは顧客満足度、ロイヤルティ、および維持率を高めます。

結論として、パーソナライズされた投資戦略に対する需要の高まりは、資産管理における AI の採用を推進する重要な原動力です。カスタマイズされた投資ソリューションを作成し、個々の顧客のニーズに継続的に適応する AI の能力は、競争の激しい市場で顧客を引き付け、維持しようとする資産管理者にとって重要なツールとしての地位を確立しています。この原動力は、投資家の多様なニーズによりよく対応できるように資産管理業界を再編する AI の変革の可能性を浮き彫りにしています。

主要な市場の課題

データの品質と可用性

資産管理における世界の人工知能市場における最大の課題の 1 つは、データの品質と可用性です。AI 主導の資産管理は、投資の意思決定、リスク評価、およびポートフォリオの最適化のためにデータに大きく依存しています。しかし、金融データの状況は断片化していることが多く、市場フィード、経済指標、企業レポート、ソーシャルメディアの感情などの代替データストリームなど、さまざまなソースに情報が散在しています。この断片化により、データを効率的に統合して AI モデルに統合することが困難になっています。さらに、データソースの正確性と信頼性が重要です。不正確または古いデータは、誤った投資判断、リスクの増大、潜在的な損失につながる可能性があります。さらに、資産管理者は、GDPR やドッド・フランク法などの厳格な規制の時代には特に、データのプライバシーとコンプライアンスの問題に取り組む必要があります。これらの規制を遵守しながら機密性の高い財務情報を処理するには、堅牢なデータ管理プラクティスとコンプライアンス対策が必要です。さらに、衛星画像や Web スクレイピングなどの代替データソースを使用すると、慎重な処理と前処理が必要な非構造化、ノイズ、または偏りのあるデータによる複雑さが生じます。

モデルの解釈可能性と説明可能性

資産管理市場における世界の人工知能のもう 1 つの重要な課題は、AI モデルの解釈可能性と説明可能性に関するものです。 AI アルゴリズムはより高度で複雑になるにつれ、多くの場合「ブラックボックス」モデルとして動作します。つまり、これらのモデルは正確な予測と投資決定を行うことができますが、これらのモデルの内部動作は人間が容易に解釈できないことを意味します。この不透明性は、特に SEC などの規制機関が投資戦略の透明性と説明を求めている場合、クライアントや規制当局に投資決定を説明するのに苦労する可能性があるため、資産管理者の間で懸念を引き起こす可能性があります。モデルの解釈可能性と説明可能性を確保することは、規制上の必要性であるだけでなく、効果的なリスク管理にも不可欠です。AI 主導の投資決定の背後にあるリスク要因と推進要因を理解することは、リスクを軽減し、ポートフォリオの安定性を維持するために不可欠です。

オーバーフィッティングとモデルの堅牢性

オーバーフィッティングとモデルの堅牢性は、資産管理市場における世界の人工知能における永続的な課題です。オーバーフィッティングは、AI モデルがトレーニング データでは極めて優れたパフォーマンスを発揮するが、新しい未知のデータに一般化するのが困難な場合に発生し、現実世界のシナリオでは最適なパフォーマンスが得られません。一方、モデルの堅牢性は、変化する市場状況に AI モデルが適応して優れたパフォーマンスを発揮する能力に関係します。金融市場は急激な変化やパターンの移行を伴う動的な性質を持っているため、履歴データにオーバーフィッティングした AI モデルは、新しい市場状況に効果的に対応できない可能性があります。市場暴落や経済危機などの極端なイベントが発生すると、データ不足も大きな課題となります。トレーニング中に同様のイベントに遭遇していない AI モデルは、これらの期間中に有意義な洞察や予測を提供するのに苦労する可能性があります。これらの課題に対処するために、資産運用会社は、継続的なモデルの監視、検証、再トレーニングに投資して、AI モデルが堅牢で適切に調整され、さまざまな市場シナリオに対応できるようにする必要があります。規制当局は、資産管理における AI 駆動型モデルをますます精査しており、モデルの堅牢性とコンプライアンスの重要性をさらに強調しています。

結論として、資産管理における世界の人工知能市場は、データの品質と可用性、モデルの解釈可能性と説明可能性、および過剰適合/モデルの堅牢性に関連する重大な課題に直面しています。これらの課題は、資産管理戦略に AI を統合することの複雑さと、リスクを効果的に管理しながら AI の可能性を最大限に活用するためにそれらに対処することの重要性を強調しています。

主要な市場動向

透明性とコンプライアンスのための説明可能な AI (XAI)

資産管理における世界の人工知能市場における顕著な傾向の 1 つは、透明性を高め、規制要件への準拠を確保するために、説明可能な AI (XAI) の採用が増えていることです。XAI は、ブラックボックス AI モデルの課題に対処し、決定と予測について人間が理解できる説明を提供するように設計された AI システムを指します。規制当局の監視が強化されている資産運用業界では、AI 主導の投資決定が説明可能で正当化可能であることが極めて重要です。XAI テクノロジーは資産運用 AI プラットフォームに不可欠なものになりつつあり、資産運用会社は AI が生成した投資戦略の背後にある理由を理解し、伝えることができます。この傾向は、透明性と説明責任を必要とする金融業界の規制要件を考えると特に重要です。たとえば、米国の SEC の規制ベスト インタレスト (Reg BI) では、ファイナンシャル アドバイザーは顧客の最善の利益のために行動し、投資決定に関する明確な開示を行う必要があります。資産運用会社は、複雑な AI モデルと人間の理解のギャップを埋めるために XAI を活用しています。XAI を使用すると、AI アルゴリズムの意思決定プロセスを分析して、投資の選択に影響を与える主要な要因、変数、データ ポイントを浮き彫りにすることができます。これは、規制要件を満たすのに役立つだけでなく、投資推奨の根拠を理解しようとする顧客との信頼関係を築くことにも役立ちます。

さらに、XAI は資産運用会社が AI モデルの潜在的なバイアスや異常を特定できるようにすることで、リスク管理を強化します。この積極的なアプローチは、AI 主導の意思決定に関連するリスクを軽減し、投資戦略が規制基準と顧客の最善の利益に沿ったものとなることを保証します。規制の監視が進化し続ける中、資産管理 AI ソリューションへの XAI の組み込みは極めて重要なトレンドとなり、資産運用会社はコンプライアンスの課題を乗り越え、顧客や規制当局との信頼関係を築くことができるようになります。

持続可能な投資のための ESG 統合

環境、社会、ガバナンス (ESG) の考慮事項は、資産運用市場における世界の人工知能の主要なトレンドとして急速に浮上しています。ESG 要因には、企業の環境への影響、社会的責任、企業統治慣行に関連するさまざまな基準が含まれます。資産運用会社は、持続可能で責任ある投資に対する高まる需要に対応するために、ESG データと原則を投資戦略に取り入れる傾向が高まっています。AI は、資産運用会社が膨大なデータセットを分析し、企業と資産の ESG パフォーマンスを評価できるようにすることで、ESG 統合において重要な役割を果たします。 AI アルゴリズムは、ニュース記事、財務レポート、ソーシャル メディアの感情、その他のソースを精査して、ESG 要因が投資機会とリスクにどのように影響するかを評価できます。この包括的な分析により、資産運用会社は ESG 目標に沿った情報に基づいた意思決定を行うことができます。AI 駆動型資産運用への ESG の統合は、投資家の需要と規制の変更の両方によって推進されています。投資家はますます自分の価値観に合った投資を求めており、ESG 重視のファンドが急増しています。さまざまな地域の規制機関も ESG 要因に関する開示要件を導入しており、資産運用会社は投資プロセスで ESG を考慮する必要があります。さらに、AI 駆動型 ESG 分析により、資産運用会社は従来の方法では明らかにならなかった貴重な洞察を発見できます。これには、長期的に同業他社を上回る可能性が高い強力な ESG 実践を行っている企業を特定したり、投資のパフォーマンスに影響を与える可能性のある ESG 関連のリスクを検出したりすることが含まれます。

持続可能性と責任ある投資への重点が高まり続けるにつれて、ESG 要因を AI 主導の資産管理戦略に統合することが変革的なトレンドとなり、投資の意思決定を再形成し、ポートフォリオを環境および社会の目標と一致させることが期待されています。

ブティック資産運用会社向けのカスタマイズされた AI ソリューション

資産管理における世界の人工知能市場では、ブティック資産運用会社の特定のニーズに合わせてカスタマイズされた AI ソリューションの開発に向けた注目すべき傾向があります。大規模な資産運用会社には包括的な AI プラットフォームに投資するリソースがありますが、小規模なブティック会社は、大規模な企業のような規模にならずに AI の力を活用する方法を模索しています。カスタマイズされた AI ソリューションは、ブティック資産運用会社特有の課題と投資戦略に対処するように設計されています。これらのソリューションは、AI を活用したポートフォリオ最適化ツールからリスク評価プラットフォーム、AI 主導の市場感情分析まで多岐にわたります。

カスタマイズされた AI ソリューションへの傾向は、AI が万能のソリューションではないという認識を反映しています。ブティック資産運用会社は、カスタマイズされた AI 機能を必要とする特殊な投資分野、リスク許容度プロファイル、または顧客の好みを持っている場合があります。カスタマイズ オプションを提供する AI ソリューション プロバイダーと提携することで、ブティック資産運用会社は、特定の投資目標に合った最先端のテクノロジーにアクセスできます。さらに、これらのカスタマイズされた AI ソリューションは、ブティック企業にとってコスト効率が高くなることがよくあります。必要な特定の機能に集中できるため、大規模な AI 実装に関連する不要な費用を回避できます。 AI テクノロジーの民主化により、ブティック資産運用会社は、データに基づく意思決定がますます重要になる市場で効果的に競争できるようになります。

AI が進化し続けるにつれて、ブティック資産運用会社向けのカスタマイズされたソリューションの傾向が拡大し、より幅広い企業が AI の利点を活用して投資戦略と顧客サービスを向上させることができるようになります。

セグメント別インサイト

テクノロジー インサイト

機械学習 (ML) セグメントは、資産運用市場における世界の人工知能を支配しています。

機械学習は、明示的にプログラムされなくてもコンピューターが学習できるようにする人工知能の一種です。ML アルゴリズムは、大量のデータを分析し、パターンと傾向を識別するために使用されます。この情報を使用して、予測や意思決定を行うことができます。

ML は、資産管理においてさまざまな方法で使用されています。ポートフォリオ構築ML アルゴリズムを使用して、履歴データやその他の要因に基づいて、パフォーマンスが良好である可能性のある資産を特定して選択できます。

リスク管理ML アルゴリズムを使用して、さまざまな投資に関連するリスクを特定して評価できます。

パフォーマンス分析ML アルゴリズムを使用して、ポートフォリオのパフォーマンスを分析し、改善領域を特定できます。ML セグメントの成長は、次のようなさまざまな要因によって推進されています。

データの可用性の向上生成されるデータが増えるにつれて、ML アルゴリズムはより正確で強力になっています。コンピューティング パワーのコストの低下コンピューティング パワーのコストの低下により、大規模なデータセットで ML アルゴリズムを実行することがより現実的になっています。資産管理ソリューションの需要の高まり資産管理ソリューションの需要の高まりにより、ML ベースの資産管理ソリューションの需要が高まっています。資産管理における世界の人工知能の ML セグメントの主要プレーヤーの一部は、ML ベースの資産管理ソリューションの需要を促進しています。資産管理市場の主要企業には、IBM、SAS、BlackRock などがあります。

自然言語処理 (NLP) セグメントも、資産管理における人工知能の重要な市場です。NLP アルゴリズムは、人間の言語を処理および理解するために使用されます。この情報は、レポートの生成、投資家への洞察の提供、投資判断に使用できます。NLP セグメントの成長は、次のようないくつかの要因によって推進されています。

非構造化データの可用性の向上生成されるデータが増えるにつれて、非構造化データも増えます。NLP アルゴリズムを使用して非構造化データを処理および理解できるため、資産管理者に貴重な洞察を提供できます。

ソーシャル メディア データからの洞察に対する需要の高まりソーシャル メディア データは、資産管理者にとって貴重な洞察のソースになり得ます。 NLP アルゴリズムは、ソーシャル メディア データの処理と理解に使用できます。これにより、資産管理者は傾向を特定し、より適切な投資判断を下すことができます。

資産管理における世界の人工知能市場の NLP セグメントの主要プレーヤーには、Kensho や Sentient Technologies などがあります。

その他セグメントには、コンピューター ビジョンやディープ ラーニングなど、資産管理で使用されているその他のさまざまな人工知能テクノロジが含まれます。これらのテクノロジは、新しい資産管理ソリューションの開発や既存のソリューションの改善に使用されています。

この成長は、データの可用性の向上、コンピューティング パワーのコスト低下、資産管理ソリューションの需要の増加など、いくつかの要因によって推進されています。

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地域別の洞察

北米は、資産管理における世界の人工知能市場の主要な地域です。北米における資産管理における人工知能市場の成長は、次のようないくつかの要因によって推進されています。

資産管理会社の集中度が高い北米には多数の資産管理会社があり、資産管理における人工知能ソリューションの主要な消費者です。

新技術の早期導入北米の資産管理会社は通常、新技術を早期に導入するため、投資パフォーマンスの向上とリスクの軽減に役立つ資産管理における人工知能ソリューションの需要が高まっています。資産管理における主要な人工知能ベンダーの存在北米には、IBM、SAS、BlackRock など、資産管理における人工知能の世界有数のベンダーが存在します。

資産管理における人工知能の世界市場のその他の主要地域は次のとおりです。

ヨーロッパこの地域も資産管理における人工知能の主要市場であり、多数の大規模な多国籍資産管理会社がこの地域に本社を置いています。

アジア太平洋この地域は、予測期間中に最も速い CAGR で成長すると予想されています。中東およびアフリカこの地域は、IT インフラストラクチャへの政府投資の増加と、この地域の資産管理会社による資産管理への人工知能の採用の増加により、予測期間中に中程度の CAGR で成長すると予想されています。この成長は、データの可用性の向上、コンピューティング パワーのコスト低下、資産管理ソリューションの需要増加など、いくつかの要因によって推進されています。

最近の開発

• IBM は、資産管理用の新しい人工知能 (AI) ソリューション スイートを発表しました。これらのソリューションは、資産運用会社の投資パフォーマンスの向上、リスクの軽減、業務の自動化に役立ちます。
• SAS は Google Cloud と提携し、資産運用における人工知能のための新しいクラウドベースのプラットフォームを立ち上げました。このプラットフォームは、資産運用会社のデジタル変革の加速と業務効率の向上に役立ちます。

主要市場プレーヤー

• BlackRock, Inc.
• State Street Corporation
• Bridgewater Associates
• Two Sigma Investments
• AQR Capital Management
• Invesco Ltd.
• Schroders plc
• Vanguard Group
• Goldman Sachs Asset Management
• Morgan Stanley Investment Management