投資にあたっての教訓
ここまで挙げてきた違いは、確かに興味深いものだ。だが、重要なのは結局、どちらの勧めに従えば、より多くの利益を得られるかだ。研究チームは、15年間の調査期間において、ロボットが推奨する買いのリターンが、人間のアナリストの勧める買いを年平均で約5%上回ったことを明らかにした。この差はかなりのものだ。人間のアナリストが推奨事項を発表すると市場が動くのに対し、相対的に目立たず評価されていないロボットの推奨事項の影響力が低いことを考慮すれば、この結果はなおさら注目に値する。
ただし、落し穴がひとつある。売り推奨に関しては、ロボットは人間よりもパフォーマンスが悪かったのだ。そのため、全体像はやや複雑だ。
ロボットが本当に人間よりもすぐれているなら、買いでも売りでも人間に勝る成績を示すはずだが、実際にはそうではなかった。ロボットアナリストが有用なのは間違いないが、常に人間よりもすぐれているわけではないようだ。
将来はどうなる？
結果を総合すると、人間とロボットはどちらも、投資に関する有益な洞察を生み出すことができるようだ。実際、2つの方法は相補的に見える。さらに、言うまでもないことだが、ロボットアナリストで使用されるアルゴリズムの作成、維持、評価は、人間に依存している。
とはいえ、技術やデータソースの向上に伴い、フィンテックが急速に進化し続けていることを考えれば、今後数年のあいだにロボットが果たす役割はますます大きくなるだろう。最近のロボットが人間のアナリストを上回る成果をあげていることを裏付けたこの研究結果は、将来導入されるであろうイノベーションを考えるうえで、きわめて意義深い。
