AIを回避するには？これが年金基金とソブリンファンドの大きな課題

人工知能ブームは、機関投資家が依拠してきた分散投資のロジックを崩壊させつつあります。株式、プライベートエクイティから企業債券、インフラストラクチャーに至るまで、AIリスクはほぼすべてのアセットクラスに浸透しており、数千億ドル規模の資金を運用する年金基金やソブリンファンドを前例のない困難に陥れています。

ブルームバーグの月曜日の報道によると、ニューヨーク市退職者制度（NYCRS）のチーフインベストメントオフィサーであるMonte Tarboxは、最近あるプライベートエクイティファンドの資金調達オファーをAI保有比率の高さを理由に断りました。「その日が来た時、我々は置いてきぼりにされ、『なぜすべてにイエスと言ったのか？』と問われたくない」と述べています。この判断は、現在ウォール街のほぼすべての主要機関投資家が直面している状況を反映しています。

Morgan StanleyウェルスマネジメントのチーフインベストメントオフィサーLisa Shalettは、AIが資産配分者が既に直面していた分散化の課題を一層深刻化させている、と警告しています――持続的なインフレ環境下で伝統的な60/40株式・債券の組み合わせは度々失敗しており、AIの深い浸透により株式とクレジット間の正の相関関係がさらに悪化しています。

Goldman Sachsの推計によれば、AIインフラ関連企業（チップメーカーやハイパースケールクラウド企業を含む）はS&P500の総時価総額の約40％を占めています。Apollo Global Managementのデータによれば、AI関連の発行は今年の投資適格債の新規発行総量のほぼ半分を占め、ベンチャーキャピタル資金の87％を占めています。

AIリスクが至るところに、分散化は幻想に

AIによる市場浸透は多次元的です。公開市場では、わずか3社のチップメーカーが新興市場ベンチマーク指数の25%以上のウェイトを占めています。プライベートマーケットでは、プライベートエクイティはほぼAIスタートアップの代名詞となっています。債券市場では、主要な発行主体はすべてハイパースケールクラウド企業です。インフラストラクチャー分野では、ほぼすべての重要プロジェクトがデータセンターに向けられています。米国債ですらAIトレードのストーリーの枠組みに組み込まれています――追加の電力需要がインフレ期待を押し上げ、それが利回り動向に影響を及ぼすのです。

同じ企業群が複数のアセットクラスに跨っており、リスクが一層集中しています。例えばAlphabetは、株式時価総額が4兆ドル、未償還債務が1,300億ドルに上り、自社のインフラを通じて世界30カ所以上のデータセンターを繋いでいます。同時に複数企業間にいわゆる「循環的な資金調達」アレンジが存在し、お互いが持株しあっておりリスクエクスポージャーが高密度に絡み合っています。

J.P. Morganのクロスアセット・システム戦略研究責任者Thomas Salopekは、機関投資家の資産配分を模擬した4種のモデルを構築し、ここ数年これらのポートフォリオはすべてAI関連リスクファクターと顕著な正の相関を示したことを明らかにしました。Invescoが90のソブリンウェルスファンドを調査したところ、半数を超える回答者が市場の集中度をAI関連投資の主要リスクに挙げています。

AIエクスポージャーの定量化、各機関で独自の手法

この課題に直面し、機関投資家は独自の対応策を模索していますが、最初の難題はAIエクスポージャーをどのように定義・測定するかです。アセットクラス、業種、地域などの従来分類とは異なり、AIエクスポージャーには未だ統一基準がありません――純粋なチップメーカーもあれば、単にAI技術を導入しただけの企業も含まれます。

ロサンゼルス郡職員退職者協会（LACERA）は今年5月の理事会でプライベートマーケットにおけるAI保有問題を特別議論しました。チーフインベストメントオフィサーJonathan Grabelはその後、組織内部のボトムアップ分析とMSCIのトップダウン手法を組み合わせて、同年金基金の8%～19%がAI関連であると推計する総合評価を指揮しました。「パーフェクションを追求するあまり洞察力を失いたくはない」と彼は語ります。

フィンランドのElo Mutual Pension Insurance Co.は、360億ユーロの資産を運用しており、そのポートフォリオマネージャーたちはAIでAIを追跡しています。AI駆動ツールを使って、公開持分がAI導入トレンドにどれほど感応するかをモニターしています。資産配分・オルタナティブ投資責任者Kari Vatanenは、分散化のためにAIエクスポージャーを制限するのは代償を伴うと認めます――もしAIのストーリーが数年間市場リターンをリードし続ければ、この措置はパフォーマンス悪化につながる可能性があります。ブルームバーグインテリジェンスがグローバルAI関連株の指数をトラッキングしたところ、過去約2年間でその指数の年率超過リターンは11ポイントに達しました。

金融分析機関Markov Processes Internationalが約50の大手年金基金でファクター分析を行った結果、これらファンドの平均AI超過エクスポージャーはほぼゼロでしたが、個々のファンドには明確な偏りが見られました――米国最大の公共年金CalPERSのAI超過エクスポージャーは、非上場大手企業への投資を主因に近年持続的に上昇しています。

“全投資ポートフォリオアプローチ”が新たな解決策

AIリスクの定量化ニーズは、「全投資ポートフォリオアプローチ（Total Portfolio Approach：TPA）」と呼ばれる投資フレームワークに新たな命を吹き込んでいます。この枠組みはアセットクラスの垣根をなくし、あらゆる投資を同一軸で比較して全体最適化を目指します。CalPERSは最近正式にこの手法を導入しました。

オーストラリアで2,400億豪ドル規模のAware Superは、今年6月に「Project Odin」と名付けた数年規模の内部投資プラットフォーム改革を完了し、BlackRockなど第三者データ・アナリティクスツールを統合しました。流動性・市場責任者Michael Clavinは、このプラットフォームは全ファンドレベルでAIエクスポージャーを追跡するのに本質的に適していると述べています。「本当の分散化とは、地域や業種の分散だけでなく、資産とテーマ間の関連性を本当に理解することだ」と語ります。

Marsh Investments and Retirement（旧Mercer、運用資産8,460億ドル）は、半年かけてテーマエクスポージャー追跡システムを開発し、代理AIを使って公開・プライベート企業の収益・利益源を解析、今年2月に正式立ち上げました。米国地域CIOのAndrew McDougallは「重要なのは、自分が何を持っているかをまず知ること。それによってどこに向かうべきかが分かる。今良いシステムを持つ機関は、投資を実行する前に影響を大まかに把握できるが、システムが遅れている機関は、手遅れになってから問題に気づくかもしれない」と話します。

NYCRSのTarboxにとっては、影響力が速く深く進化する技術のペースについていくことが課題です。彼は、最も精度の高い投資ポートフォリオのマップであってもすぐ時代遅れになる可能性があり、AIリスクの輪郭は常に書き直す必要があると述べます。「顕微鏡の解像度を上げるだけでなく、評価頻度も高めなければならない」と語ります。「我々が投資を約束するほぼすべてのファンドが、必然的により多くのAIエクスポージャーをもたらします。」