マドゥリマ・マンチャラ氏、Maps.ai創業者兼アーリーステージベンチャーキャピタル投資家。
長年にわたり、投資家たちはかつて船乗りが空を観察したように市場を読み解こうとしてきた。パターンが重要だった。経験はさらに重要だった。しかし、市場環境は直感だけでは対応できないほど複雑になっている。AI（人工知能）の台頭は、判断の重要性を変えたわけではないが、洞察が生まれる方法を変えた。
あらゆる投資家グループにおいて、AIはパターンを発見するための重要なツールになりつつある。市場はしばしば、消費者の検索動向の変化、サプライヤー契約、採用活動、特許出願といった微妙なシグナルに反応する。AIはこれらのシグナルを速度と規模をもって解釈し、大半の投資家に見えるようになる前にトレンドを明らかにすることができる。
この能力は、投資スペクトラム全体にわたる新たな競争優位性となりつつある。個人投資家であれ、ベンチャーファンドであれ、機関投資家であれ、目標は統一されている。それは、広く明らかになる前に形成されつつあるものを見ることだ。
金融アナリストは置き換えられつつあるのか
個人投資家の間で、AIを適切に指示する方法を学べば、AIが金融アナリストとして機能することを発見する人が増えている。最近のLinkedInの投稿がこの変化を示している。ある投資家は、1株28ドルで株式公開（IPO）に1万ドルを投じるべきかどうかを評価するためにAIを使用した。モデルは数百のソースをレビューし、強い買い推奨を行った。表面的には、よく考えられた結論のように見えた。
しかし、投資家はモデルが見落としていた何かに気づいた。既存株主が約2,500万株を売却する計画があり、これは企業が調達する株数のほぼ2倍だった。この詳細は重要だった。投資家がその事実をモデルにフィードバックすると、推奨が変わった。株式は弱い買いに再分類され、12カ月目標株価は32ドルに下がった。
当初、慎重なAI予測は的外れに見えた。株価は最初の週に142ドルまで急騰したからだ。数カ月後、株価は修正された目標値付近に落ち着いた。
教訓は明確だった。AIは強力だが、その精度は適切な質問をし、前提に疑問を投げかけるユーザーに依存する。CFA協会も、よく練られたプロンプトが新たなアルファの源泉になりつつあり、投資家はかつてトレーダーが独自モデルを構築したようにプロンプトライブラリを構築していると指摘している。
ヘッジファンド内部のAI駆動戦略
ヘッジファンドは機械学習技術を採用している。これらのファンドはしばしば、市場の動き、取引量、経済レポート、ソーシャルメディアのセンチメントまで、膨大な量のデータをふるいにかける複雑なAIモデルを展開している。
私が注目している主要なツールの1つはニューラルネットワークであり、これは人間の脳の構造を模倣する機械学習の一形態だ。これらのモデルは、膨大なデータセット全体のパターンを認識することに特に長けており、ヘッジファンドが市場の変化を予測し、新たなトレンドを特定することを可能にする。そうすることで、平均的な投資家に市場状況が明らかになる前に、ポジションの参入または撤退のタイミングについてより迅速な決定を下すことができる。
さらに、一部のファンドは強化学習を採用している。これは、システムが過去のパフォーマンスからのフィードバックに基づいて戦略を継続的に調整する機械学習の一種だ。これにより、ヘッジファンドは市場の変動にリアルタイムで対応できる。
一部のヘッジファンドが認識しているのは、AIが人間の専門知識の必要性を置き換えるものではないということだ。むしろ、ポートフォリオマネージャーやアナリストの能力を増幅する新たな洞察の層を提供する。目標は意思決定を自動化することではなく、よりデータ駆動型で、より情報に基づいた、急速に変化する金融環境により対応力のあるものにすることだ。
ベンチャーキャピタル企業とヒューマン・イン・ザ・ループ戦略
最も価値のあるベンチャー投資の一部は、アイデアがまだ形成段階にあり、市場の勢いが現れ始めたばかりの最も初期の段階で行われることが多い。ベンチャーキャピタリストは、創造的で柔軟な文化、創業者への支援、そして大きなリターンを追求して無から価値を創造する能力のために、この段階にしばしば惹かれる。真の優位性は確実性にあるのではなく、より広い市場がそうする前に、有望性のパターンを認識することにある。
AIは、これらのパターンがどのように特定されるかを再構築し始めている。創業者兼投資家のジェームズ・カリアー氏は、AIを単なる補助的なものとする概念に異議を唱え、継続的なソーシングと分析を通じて個人投資家を上回るパフォーマンスを発揮するように設計されたシステムを構築する取り組みを指摘している。彼は、AIが役割を果たせる4つの段階を説明している。ソーシング、分析、決定、サポートだ。
創業者の行動、特許活動、製品使用、顧客センチメントなどの初期シグナルを追跡することで、AIは投資家が有望なスタートアップを見逃す原因となる人的エラーを減らす可能性がある。ただし、ベンチャーの成果は依然として人間の判断に大きく依存している。
AIのリスク
AIは投資家の視野を広げることができるが、深刻なリスクももたらす。主要な懸念の1つは、過去のデータパターンへの過度の依存だ。画期的な企業はしばしば前例に逆らうことで成功するが、AIは馴染みのある創業者プロファイルを好むため、資本を引き付けるアイデアの範囲が狭まる。
データを真実と誤解する危険もある。使用量の急増やセンチメントスコアなどの指標は権威的に見えるかもしれないが、しばしばノイズが多く誤解を招く。データが少ない初期段階では、投資家は定量的シグナルを過大評価し、判断力や回復力といった測定が難しい資質を見落とす可能性がある。
AIの広範な採用は、投資家を同じ結論に向かわせる可能性もある。多くの企業が類似のモデルとソースに依存する場合、資本は少数のスタートアップに集中し、バリュエーションを膨らませ、ベンチャーキャピタルが依存する投資の多様性を減少させる可能性がある。AIは投資におけるランダム性を排除しないかもしれない。それが現れる場所を単に移動させるだけかもしれない。
慎重に使用すれば、AIは意思決定を強化し、機会を浮上させ、人的エラーを減らすことができるが、投資家は定量的洞察と判断のバランスを取り、リターンを推進する多様性と創造性を保護しなければならない。
AIと人間の判断のパートナーシップ
私は、投資の未来はAIと協働する人々に有利になると考えている。投資家は、始めたばかりであれベテランであれ、AIをパートナーとして扱い、その分析力と人間の直感、創造性、判断を組み合わせることができる。このパートナーシップを習得した人々は、ベンチャーキャピタル、ヘッジファンド、個人投資においてペースを設定する可能性がある。人間の洞察と機械知能が一緒になって、市場の次の時代を定義する可能性がある。
ここで提供される情報は、投資、税務、または財務に関するアドバイスではない。あなたの特定の状況に関するアドバイスについては、認可された専門家に相談する必要がある。
