フランクリン・テンプルトン、OpenAI の活用で投資リサーチを支援
株式リサーチを起点に、ポートフォリオマネージャーによる見解の比較やリスクの検討を支援する、フランクリン・テンプルトンの AI ワークフロー開発
フランクリン・テンプルトンは、ポートフォリオマネージャーがさまざまなリサーチの見解や投資アイデアに潜むリスクを検討できるよう、AI による支援を目指しています。Codex は、私たちの投資チームが投資リサーチのワークフロー開発に活用しているツールのひとつです。
「OpenAI のツールを使う最大のメリットは、継続的に得られる知見と人間の判断を組み合わせられることです。以前は、人間主導のプロセスを AI で自動化していましたが、今では大きく変わりました。今は AI が有益な知見を見いだすこと自体を自動化しています。このインテリジェンス層と人間の判断の組み合わせが、実に大きな可能性を開いてくれます」
フランクリン・テンプルトンが初めて AI の活用を試みた際、チームはデータをデータベースに格納し、モデルを接続しました。しかし、モデルがデータ同士のつながりを理解できず、チームが必要とする回答は得られませんでした。結果が変わったのは、エージェントとセマンティック層を追加したときです。セマンティック層とは、社内のデータが何を意味し、どうつながっているかを構造化したモデルです。チームは Codex などのツールを使い、情報をつなぐこのインテリジェンス層を開発しています。「私たちが『情報をつなぐインテリジェンス層』と呼ぶものを構築できました」とダドリー氏は語ります。「ツールにデータを取り込み、実際に役立つ知見を引き出しています」
リサーチ、リスク管理、コンプライアンス、トレーディングは、それぞれ異なる視点から投資を捉えています。フランクリン・テンプルトンは、それらの情報を集約し、ポートフォリオマネージャーに届けることを目指しています。「すべての情報を取り込み、それを基に知見を引き出して、意思決定を担うポートフォリオマネージャーに提示できます」とダドリー氏は語ります。
ダドリー氏によると、従来の株式リサーチは人間主導で、順を追って進めるワークフローでした。アナリストが銘柄の初期分析を行い、決算説明会の内容を確認し、各事業分野の競合を調査していました。目標は、アナリストがポートフォリオマネージャーに提案する新たなアイデアを準備したり、ポートフォリオの既存保有銘柄について最新情報を提供したりする際に、有用な情報を引き出せるようにすることです。ダドリー氏は「継続的に得られる知見と、人間の判断を組み合わせるということです」と説明します。
フランクリン・テンプルトンが構想するワークフローでは、投資チームが、適切に管理された再利用可能なインテリジェンス基盤を利用できるようになります。この基盤は、信頼できるコネクタ、ポートフォリオやワークフローの文脈情報、そしてアナリストやポートフォリオマネージャーに実践的な知見を提示するエージェント機能を統合します。
フランクリン・テンプルトンはハッカソンで Codex を活用し、投資の実務担当者が独自のツールを開発する際に、専門家と協力できる場を設けてきました。同社の投資 AI 推進担当者は、実験的な取り組みを本番運用に対応したワークフローへと発展させるために取り組んでいます。そのプロセスには、セキュリティ審査、専門家の支援、データ管理が組み込まれています。
ダドリー氏は「リサーチプロセスを強化する段階から、投資リサーチのワークフローを根本から見直す段階へと進みました」と語ります。
他の分野では AI の利点となる特性が、資産運用では役立たない場合もあります。多くのツールはユーザーの好みを学習し、それに近い情報をより多く表示します。そのため、特定のリサーチ提供会社を好むユーザーには、その会社のレポートがより多く提示されます。投資チームにとって、こうした情報の絞り込みは、投資プロセスに偏った視点を持ち込むおそれがあります。フランクリン・テンプルトンが求めているのは、その逆です。「多様なリサーチや意見に確実にアクセスできるようにしたいのです」とダドリー氏は語ります。
フランクリン・テンプルトンは、AI システムに投資リスクを重視させたいと考えています。「優れた投資アイデアとは、十分な論拠があるだけでなく、リスクも分析され、ポートフォリオマネージャーがそのリスクを認識できるものです。AI にはそれを理解してもらう必要があります」とダドリー氏は語ります。「リサーチレポートを読む際に、投資リスクが指摘されている点に注目することは、私たちにとって悪いことではありません。より多くの情報に基づいた投資判断につながるからです」
フランクリン・テンプルトンの経験から、投資運用におけるいくつかのベストプラクティスが見えてきます。
「経営陣のメッセージは一貫しています。リスク管理のルールを明確に定め、その範囲内で AI を使ったイノベーションや実験を奨励しています。すべての取り組みが成功するわけではありません。それでも、一つひとつの取り組みから得られる知見を、私たちの能力の強化、今後の意思決定、継続的な改善につなげるべきです」とダドリー氏は語ります。
新しいツールを現場へ：ダドリー氏によると、フランクリン・テンプルトンは新技術の登場後、速やかにチーム向けの実践的な研修を実施し、自分たちの業務にどう役立つかを試せるようにしています。
ツールの習得を支援：ダドリー氏は「目標は、テクノロジーの力を実感し、理解してもらうことです」と語ります。
適切な管理体制の下で開発：フランクリン・テンプルトンは、実験から本番運用に耐えるツールへと進める過程に、セキュリティ審査、専門家の支援、データに関する取り決めを組み込んでいます。
「OpenAI によって、私たちのチームはテクノロジーの最前線にいると実感しています」
ダドリー氏の長期的な目標は、情報をつなぐこのインテリジェンスを、アナリストから各投資グループのリーダーまで、投資チーム全体で利用できるようにすることです。
アナリストが現場で過ごす時間を増やし、非公開企業の経営幹部を含む多様な専門家や実務家と対話して、得られた知見を投資チームに持ち帰ってほしいと考えています。ダドリー氏にとって、ツールが進化しても、こうした人間ならではの視点は欠かせないものです。
