IBM Watson事例 : EquBotがAI搭載ETF「AIEQ」で市場を圧倒

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投資顧問会社、銀行、その他の金融機関は、スプレッドシートやメディアの雑談をふるいにかけるアナリスト軍団を抱えています。しかし、その大手企業でさえ、現代のグローバル経済が生み出す大量のデータに追いついていくことは現実的ではありません。
「私はApple社のポートフォリオ・マネージャーとして300億ドル以上を運用していましたが…」と、現在はPaaSでAIプラットフォームを提供するEquBot社の共同設立者で最高投資責任者（CIO）のChris Natividad氏は話ります。「人間のポートフォリオ・マネジャーや投資マネジャーが、すべての財務諸表、さまざまなニュース記事、業界レポートなど、すべてを見ることは不可能です。」

EquBot社は、「世界初のAI搭載株式ETF」（Exchange Traded Fund）と銘打たれたAIEQを製造するフィンテック企業です。そしてAIEQを立ち上げるにあたり、大手ETFプロバイダーの1つであるETF Managers Groupと提携しました。このプラットフォームは、投資家がより広範で深いデータセットから、よりスマートな洞察に素早くアクセスできるよう設計されています。機械学習、ナレッジグラフ、自然言語処理（NLP）を用いてモデルを構築し、そのモデルを厳密にテストし、パフォーマンスを左右する要因を理解することが可能になっており、このような機能を利用することで、ユーザーは、より効率的に、より効果的なモデルを構築することができるようになっており、約3年半前から稼働しています。
「私たちは、何千人ものリサーチ・アナリストが24時間体制で、数十種類の言語を操る中で働いているようなものだ」とNatividad氏は例えています。

AIEQは、Watson Discoveryの自然言語理解（NLU）や、バイアスの検出と削減のためのWatson Studioなど、いくつかのIBM Watsonテクノロジーを搭載しています。そしてAIEQは、サードパーティのデータプロバイダーからの構造化データを含め、毎日6,000社以上の米国企業のデータを収集しています。しかし、AIEQが本当に優れているのは、アナリストが迅速に調査するのが難しい形式で保存されている非構造化データの収集と解析でした。

年々鮮明に

Natividad氏は、ビデオゲーム店ゲームストップの株価を急騰させた1月のソーシャルメディア熱狂をこのように回想しています。AIEQは、標準化されたフォーマットの財務諸表だけでなく、ブログやソーシャルメディアのような従来とは異なるデータソースを監視するように設計されています。「市場価格の下落であれ、米国財務長官のソーシャルメディアへの投稿であれ、イーロン・マスクの発言であれ、こうしたさまざまなデータポイントのひとつひとつがデータポイントです。世界経済や米国市場の全体像の中の1ピクセルなのです」。EquBot社がアクセスできるデータポイントが多ければ多いほど、その画像の解像度は高くなり、投資家はその画像の粒度に基づいてより良い判断を下すことができるようになるのです。
AIEQは、構造化データと非構造化データを組み合わせることで、EquBotが市場上昇の可能性が高いポートフォリオを選択することを可能にしました。その結果、時間の経過とともに、IBM WatsonがEquBotに構築させる知識グラフは成長し、時間の経過とともに予測精度が向上させました。資産の増加に伴い、ETFも向上し続けています。AIEQの初年度は、米国市場全体に対して不調でした。翌年はベンチマークに肩を並べ、翌々年は米国市場を大幅に上回ったというように。

ボンネットの下

ところで、Natividad氏の目標のひとつが、AIが「ブラックボックス」技術であるという業界に根強く残る神話の払拭であることに触れておかなければなりません。彼は、AIEQにおける、あるリソースの評価を構成する4つのモデルについて説明しました。1つ目は財務スコアで、財務報告書に記載されているような、従来は定量分析アナリストのチームが解釈していたような取引統計によって判断される、企業の全体的な財務の健全性を示すものであるというものです。
しかし、最新の財務データでさえ、株式の現在の価値を理解するには十分な文脈とはならないでしょう。同社は、WatsonのNLU機能に最も重点を置いていました。このような能力を実証する最近のケーススタディは、製薬会社がCOVID-19の治療オプションを検討でした。Watsonは、AIEQがCOVID関連のトレンドを早期に発見することを可能にし、同ファンドが複数のヘルスケア・ブランドをめぐる市場の熱狂を利用することを可能にしました。このプラットフォームは、FDA.govでCOVID-19の治療、検査、ワクチンに関連する3,000件以上の臨床試験を発見しました。これらの報告書や業界の報告書を読みあさるうちに、モデナ、ファイザー、J&Jといった、今やCOVID-19ワクチンの代名詞ともいえる名前が目につくようになりました。
キーワードの登場頻度を検索するだけでなく、WatsonはAIEQに感情分析を実行させ、治療法（ある治療法が臨床試験に合格したかどうかなど）やデータソースの信頼性に関する追加的なコンテキストを提供することができます。

あるソースは、市場の動きの他の複数の事例と突き合わせられるのか？

この情報源を挙げる声は他にもあるのだろうか？

それらの情報源はどれほどの名声や読者層を持っているのか？

これらの関係データはすべて、可能な限り詳細な画像を描くのに役立つものです。
「これらの中には、AIEQに多大な貢献をした者もいました」とNatividad氏は語ります。ニュースデータを考慮した後、AIEQは業界のリーダーシップ・データ、環境・社会・ガバナンスのスコア、企業のリーダーシップ・チームの過去のパフォーマンス・データに注目し、企業の経営陣にスコアを適用させました。最後に、当ファンドは、企業の属する業界やホスト国の全体的な財務の健全性や、景気循環の中での世界経済や地域経済の現状といった外部要因を考慮に入れています。

土俵を均す

Natividad氏は、EquBotがIBM Watsonとの連携によりいかに優れた能力を発揮できるかについても説明しています。IBM Watsonのおかげで、多くの中小企業が、最初は私たちでさえも、『あなたの投資アプローチに欠けているものはこれです』と言えるようになりました」。EquBotのような機敏な企業は、大手金融機関よりも多くのリスクを取ることができるため、AIを活用したソリューションへの参入をリードすることができます。しかし、彼の会社が政府系ファンド、寄付財団、銀行、大規模な資産運用会社と話をする中で、現在起こっている変化を観察しています。AIEQの実績が拡大するにつれ、EquBot社はこのプラットフォームを使って、より保守的な大口投資家と会話できるようになりました。大手金融機関ももちろん注目していますが、AIを導入したEquBot社の先見の明は、同社のファンドが学び続けるにつれ、リードを広げることを約束しています。

EquBot社がWatsonを使用してAIEQを構築した方法を学ぶ(Webセミナー・英語)

本ブログは、2021年6月に公開されたUS ibm blog「How EquBot is beating the market with AIEQ, the AI-powered ETF」の抄訳です。