本日の日本経済新聞朝刊記事によれば、日本国内のAI（人工知能）投信のパフォーマンスがインデックスに比べて大きく劣後しているそうです（図表も同紙から）。
専門家の分析によると「AI運用とは過去のデータを自ら学習し、人間には発見できない過去の相場つきの特徴や傾向に沿って銘柄を選別する。それが苦戦しているということは、日本株の動き方が過去の経験則通りに動いていないということを示唆している。」ということだそうです。
つまりAIとは、過去のパターンの分析を人間よりも精緻に行い、そこから人間が気が付かない法則を見出すことができれば、高いパフォーマンスを実現できるということになります。
しかし、いつが過去の延長線上の相場で、いつからは特殊な相場に変わっていったかは、事後的にしかわかりません。AI投信がインデックスを下回ってから初めて、過去の相場とは異なることがわかっても、遅いのです。
AI投信に限らず、市場での運用はこのように予想できないものを対象にパフォーマンスを競うものです。AIが分析しても、人間（ファンドマネージャー）が分析しても、それは変わりません。
アクティブ運用ですから、インデックスに勝つファンドもあれば負けるファンドもあります。しかし、確率としては負ける可能性の方が高いというのが、過去の実績からの「不都合な真実」です。
AI投信の苦戦は、AI運用の限界よりも、アクティブファンドの選択の難しさを改めて浮き彫りにする事実だと思います。
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編集部より：このブログは「内藤忍の公式ブログ」2018年8月31日の記事を転載させていただきました。オリジナル原稿をお読みになりたい方は内藤忍の公式ブログをご覧ください。
