青山 創星

ロボアド研究会(ラ・ラ・ラ)のご紹介

ロボアド研究会とは?

ロボアドは、ロボット・アドバイザーの略です。
数個の質問に答えるだけで、その人にあったポートフォリオ(資産の組み合わせ)を提案し、自動的に購入やメンテナンスなどもしてくれます。
投資に馴染んでいない人でも手軽に投資に親しんでもらえるとても便利な仕組みです。

このような大きなメリットがある反面、ブラックボックス化しやすいことから、リスクやコストなどについてもしっかりと理解したうえで利用する必要があります。

この研究会では、「投資は自己責任」を実現できるようにするためにロボアド(Robo Advisor)に関して研究(Research)、分析(Analysis)、調査(Review)、評価(Assessment)を行い、情報提供を行っています。
ロボアド会社に直接訪問しての取材なども行っています。

ロボアド研究会は、確定拠出年金相談ねっとのメンバー4名(リーダー:青山創星、メンバー:前田菜緒、林智慮、野原亮)で活動しています。

ロボアドについての正しい理解を深め、お金についての不安を無くして、自分の夢実現に集中できる人が増えることを願っています。

ロボアド研究会の目的・活動

ロボアド登場

銀行や証券会社や生命保険会社からすすめられるがままに誤った「分散投資」をしていると、リスクは却って増幅してしまいかねません。

 

しかし、正しい方法で分散投資をすれば、同じリターンでもリスクを下げたり、同じリスクでもリターンを上げたりすることが出来ます。

これは、ノーベル経済学賞受賞者による理論に基づく投資手法です。

銀行や生命保険会社などの機関投資家と呼ばれるプロたちの投資はこの手法を基礎としています。

 

一昔前までは個人の投資家には手の届かなかった投資法ですが、パソコンやソフトの性能向上で今では誰でもこの理論を自分の投資に使うことが出来るようになっています。

しかし、実際に使っている個人投資家はまだまだ少ないのが現状です。

 

ところが、素晴らしい仕組みがアメリカから入ってきました。

「ロボアド」というものです。

ロボアドは、ロボ・アドバイザーの略です。

つまりアドバイスをしてくれるロボットという意味です。

何のアドバイスをくれるのかというと、資産運用についてのアドバイスです。

2017年頃からいろいろなロボが日本でも活動し始めました。

 

ロボアドとは?

実際にはどんなことをしてくれるのでしょうか?

 

大きく、3つのことをしてくれます。

  • プロファイリング(注1)ポートフォリオ(注2)提案】いくつかの質問に答えると、ロボがあなたに合ったポートフォリオ(投資信託の組み合わせ)を提案してくれます。
  • 【自動購入】定期的にポートフォリオの商品を自動的に購入してくれます。
  • リバランス(注3)】定期的にポートフォリオの見直しをしてくれます。

 

大まかには2種類のロボがいます。

①だけをしてくれるものと、①~③すべてをしてくれるものです。

  • だけをしてくれるものは無料、①~③をしてくれるものは有料のことが多いです。

 

ロボアドのメリット

ロボアドのメリットとは何でしょうか?

 

実は、ロボアドと同じようなサービスは以前からありました。

ファンド・ラップ(注4)と呼ばれるものです。

ファンド・ラップでは、従来から大手証券会社が数千万円以上の資産を持っているような人を対象に今のロボアドと同じようなサービスの提供をロボットではなく人間が行っていました。

このサービスは、運用の中身が不透明で、提案するポートフォリオの中に手数料の割高な自社系列の投資信託が多く含まれていることがあるということで、金融庁から問題点を指摘されていました(注5)

手数料は2~3%ほど。

 

これに対してロボアドは、数千円から投資が可能で手数料は1%ほど。

ロボアドのポートフォリオに使われている投資信託やETF(注6)は手数料の安いものが中心となっています。

ポートフォリオは、ノーベル経済学賞受賞者の考案した理論に基づいて提案されるものがほとんどです。

使っている理論は人手によるファンド・ラップもロボアドもほとんど変わりません。

しかし、ファンド・ラップの方は人手を介するので、その金融機関の思惑が反映されたりする余地があります。

これに対して。ロボアドの方は、ロボが客観的なポートフォリオをそのまま提案してくるので恣意的な思惑は入り込まないと言われています。

 

ロボアドは、最初に決めたポートフォリオに従って、まさに機械的に購入を続けていきます。

人間が購入する場合、相場が下がってくると今まで購入したものを売りたくなったり、新たに購入したくなくなったりしてしまいます。

しかし、ロボアドであれば、そんなときにもひたすら買い続けていきます。

これによって、購入価格が平均化され、ドルコスト平均法(注7)の恩恵を受けることができます。

 

ロボアドのデメリット

ここまで聞くと、ロボアドはいいことづくめのような気がします。

しかし、注意しなければならない点があります。

 

5,6個の質問に答えるだけでロボが提案してくるポートフォリオが本当に自分に合ったものになっているのかどうかです。

人間工学的(注8)にも行動経済学的(注9)にも最適なものを提案できるように質問が作られているとの触れ込みです。

しかし、万一そうだとしても質問する側の意図に沿った適切な答えを誰もができるかは疑問です。

投資の経験者とそうでない人、若い人とお年寄り、女性と男性、サラリーマンと自営業者等々によっても同じ質問に対する反応は異なると思われます。

たった5,6問の質問に対して同じ回答をしたというだけで、同じポートフォリオがそれらの人々に適すると言えるのでしょうか。

 

また、質問への回答と提案してくるポートフォリオの関係についての説明はほとんどありません。

こういう質問に対してこういう回答をしたから、このように判断してこのポートフォリオを提案したという説明はほとんどなされていないのが普通です。

つまり、ブラックボックス(注10)になっているのです。

ポートフォリオを作るのに使った理論的根拠をホワイトペーパー(注11)という形などで詳細に公開している会社は限られています。

資産運用モデルを開発した会社に委託しているので自分たちにはその中身はわからない。

公開することもできない。

大手企業も資産運用を委託している会社に委託しているので信じて任せてくださいというところもあります。

 

しかし、リーマンショック(注12)のときのことを思い出してください。

投資のプロだと思われていた人々ですら、回復不能の大きな損失を被ってしまったのです。

運用の仕組みや運用状況の開示は必要不可欠なのではないでしょうか。

そんなものを公開してもほとんど誰にもわからないとか、それは企業秘密だといった理屈をつけて公開しない企業もあるかもしれません。

しかし、それは消費者をないがしろにしていると言えないでしょうか。

 

「投資は自己責任」とよく言われます。

その通りだと思います。

しかし、自己責任を全うするためには、責任を負うことになる元の行為について投資する者が十分に理解していることが大前提となります。

投資と投機の違い(注13)も理解せず、FXや仮想通貨にお金を投じて大きな損失を被る人が後を絶ちません。

素性のわからないロボに命の次に大切なお金の運用の全てを丸投げしてしまっていいのでしょうか。

 

ある程度の投資の知識のある人は、提案されたポートフォリオがおかしなものでないか、自分に合っているかどうかを判断することが出来るでしょう。

(逆に言えば、そのような人は1%の手数料を払ってこのサービスを使わなくても自分で簡単にポートフォリオを作ることが出来ます)

しかし、このサービスを使う多くの人々は投資の知識をあまり持たない人だと考えられます。

そのような方々にとっては、よいロボか悪いロボかの判断は難しいのではないでしょうか。

 

また、ロボアドは例えば毎月3万円ずつを積立てるときに最適のポートフォリオはこれだということを提案してきます。

その人の他にもたくさんある資産(預金や投資信託や株式や金等々)や負債(住宅ローンやカードローンなど)をトータルで把握したり、人生全体を通してのライフプラン(注14)の視点で見たりすることのできるロボはまだいません。

既にたくさんの日本株や日本株に連動する投資信託を持っている方に、更に日本株に連動する投資信託の入ったポートフォリオを提案してくるということもあるのです。

この場合は、日本株の割合が過剰になり大きなリスクを抱えてしまうということになります。

 

ロボアドの生まれてきた背景

ここまでは、ロボアドの現状とメリット、デメリットについてお話してきました。

ここで視点を変えて、ロボアドが生まれてきた背景について考えてみたいと思います。

この背景の中に、ロボアドに求められている根源的なニーズが隠れていると思われます。

そして、それらの内現状のロボアドで満たされた部分とまだ満たされていない部分を識別することにより、自ずと今後の展開も見通せるものと思われます。

 

個人型確定拠出年金(iDeCo)(注15)つみたてNISA(注16)などの資産形成手段が徐々に普及していくなかで、実際に将来の資金計画や経済状況に照らし合わせて資産運用をしたい場合に、3つの大きなハードルがあります。

 

【第1のハードル】どうやってリスクをとればよいのかわからない

いくら投資に回したらよいのかがわかったとしても、預貯金以外の部分で、どれくらいリスクをとって、価格が変動するものを買い、資産運用したらよいのかということを適切に判断し数値化することは非常に困難です。

 

【第2のハードル】何に投資したらよいのかわからない

投資金額とリスクのとり方がわかったとしても実際に何に投資したらよいのでしょうか?

 

【第3のハードル】メンテナンスはどうしたらよいのかわからない

資産運用は長期にわたるため、必ずメンテナンスが必要となります。

ところが、日々の仕事で忙しかったり、自分の口座の状況やマーケットの情報を確認する時間がないという方にとっては、とても面倒な作業になります

 

いままでもこれらを解決する方法は常に求められてきていました。

その役割を担ってきたのがFP(ファイナンシャル・プランナー)やファンド・ラップ・サービスなどの人手によるサービスです。

しかし、昨今の技術革新によりさらに発展させていける可能性が見えてきました。

 

その一つとして、感覚的なセンスに頼らない科学的手法によるロボアドが一つの答えを導き出す役割を果たしてくれるようになってきたのです。

 

ハイブリッド・サービスとは?

いままでの検討を踏まえて、ロボアドのこれからの展望について考えてみたいと思います。

 

アメリカでは、ハイブリッド・サービスというのが主流になって来ているようです。

ハイブリッド・サービスというのは、ロボットのアドバイスに加えて人間からもアドバイスがもらえるというものです。

または、人間のアドバイザーがアドバイスするときにロボを使ってポートフォリオを組み、それをその人に合うように人間のアドバイザーが調整するというようなサービスです。

これであれば、ライフプラン全体の中で最も適したポートフォリオを組むということも可能になります。

 

日本ではこの人間のアドバイザーにあたるのがFP(ファイナンシャル・プランナー)という人々です。

FPがロボを道具として使えば、お客様のライフプランの一環としてのポートフォリオの提案を行うことが可能になります。

 

ロボアドを人工知能(AI)と勘違いする方がいます。

しかし、現在のロボアドは少なくとも今風の人工知能ではありません。

現在のロボアドは、一昔前の人工知能ブーム(第2次人工知能ブーム)(注17)のときに注目されたエキスパート・システム(注17)のようなものです。

つまり、人間が考えた理論(仕組み)を機械に教えて、それをそのまま忠実に機械に行わせているだけなのです。

理論自体は、ノーベル経済学賞受賞者の考えた理論で、現在一番使われている理論なので一定の信頼はおけるものだと思います。

しかし、人工知能自らが編み出した方法で投資しているのではないのです。

 

今後のロボアドの展望

これからのロボアドについては、こんなことが考えられます。

 

1.ロボアドの一つ目の機能のうち【プロファイリング】に関してです。

現状は、5,6個の質問をすることによってどれくらいのリスクを許容するのか、どのくらいのリターンを期待するのかなどを見積もっています。
しかし、あまりにも類型化されすぎていて、きめ細かな判断ができないのではないでしょうか。
スマホやセンサーを活用して日常の行動などからビッグデータを集め、それによってプロファイリングしていくというのも一つの方向性だと思います。

 

2.一つ目の機能のうち【ポートフォリオ提案】に関してです。

現状は、シングル・ファクターモデル(注18)というものが主流のようですが、マルチファクター・モデル(注19)スマートベータ(注20)などの考え方を利用したものも出てくるかもしれません。
また、本格的なAIを使ったものも出てくる可能性があるでしょう。
現在の仕組みは、人間の編み出した知恵を機械に覚えこませてそれをそのまま実行させるエキスパート・システムのようなものだと先ほど言いました。
現在のAI技術を活かすことにより、金融、経済、人間心理などのビッグデータを活用してディープ・ラーニング(注16)で機械自身に独自のルールを編み出させて最適なポートフォリオを作成するということも将来可能になるかもしれません。
しかし、それがブラックボックスではなく、「自己責任」を負えるように人間に理解可能な説明が出来るようにするためには、まだまだ時間が必要となるでしょう。

 

3.アメリカではあたりまえとなっている税金最適化機能(注21)などの周辺機能も実現してくるでしょう。

また、優遇税制であるiDeCoやつみたてNISAとの組み合わせ手法にももっと光があたる可能性があります。

 

4.巧妙な手口を使った「ロボサギ君」が出てくる可能性があります。

ロボアドは、言ってみればロボットの着ぐるみを着た人間です。
中に入っている人間が悪者なら悪いことをやり放題になります。 
人工知能(AI)を使っていかにも凄い成果を上げるような架空または一時点の実績を見せてお金を集め、実際は惨憺たる成績になったり、ロボが集めたお金を持ち逃げしたりするということがあり得るということは容易に想像できます。
そのような詐欺に巻き込まれないようにするためにも、「自己責任」を負うための必要条件である仕組みの十分な説明と手数料の詳細な開示が必要となります。

 

ロボアド研究会の目指すもの

こういったことからも、アメリカでロボと人間が協調するハイブリッド型に関心が集まってきているというのはとてもうなずけます。

ところで、ロボアドにばかり目が行ってしまうとiDeCoやつみたてNISAといった優遇税制の活用という視点が薄れてしまいそうです。優遇税制の仕組み上ロボアドを組み込みにくいことから、現状のロボアドはほとんどが優遇税制を使わないことを前提としています。

しかし、実はロボアドが行うのと同じ国際分散投資はiDeCoやつみたてNISAを使っても行うことが出来るのです。むしろその方が確実にパフォーマンスを高めることが出来るのです。

 

少しの時間と挑戦意欲があれば、iDeCoやつみたてNISAの中で手数料の安いETFなどを使って自分で作ったポートフォリオの運用をすることは誰でも可能です。

それも面倒という人は、それら制度の中で手数料の安いバランス型ファンド(注22)で運用することも可能です。

ロボアド各社は、ファンド・ラップに比べて手数料が安いことにスポットライトを当てることはあっても、優遇税制を使わないロボアド投資が優遇税制を使った国際分散投資に比べて低いパフォーマンスとなるという構造的な問題には光を当てないでしょう。

このように、ライフプラン全般あるいは人生を通してのお金との付き合い方を考慮したり、サービスや商品の提供会社ではその立場上明確化することの出来ない隠れた真実などを伝えていくことの出来るのは、商品やサービス提供会社とは完全に独立したアドバイザーといえるでしょう。

日本でもこのような観点でのFP(ファイナンシャル・プランナー)の重要性はますます高まっていくものと思われます。

その意味でも、これからのFPはロボアドについての知識もしっかり身につける必要があるでしょう。

ロボアドは、投資のすそ野を広げるという点では素晴らしいものだと思います。

しかし、使い方を誤るととても怖い凶器にもなり得ます。

この研究会では、投資する者が「自己責任」を負えるようにするために、自分で判断するためのロボアドに関する材料をわかりやすく提供できるよう研究をすすめていきたいと考えています。

メンバーは、銀行で銀行の資産の運用や投資商品の販売に携わってきた者、証券会社で個人営業・株式ディーリングに携わってきた者、生損保の最前線で多数のお客様に接しそのニーズをとらえ不満解消に全力を尽くしてきた者、国立大工学部出身で4児の母のファイナンシャル・プランナーといった様々な経験を持った面々です。

最新のロボアド情報

自分に合ったロボアドの選び方

ロボアド利用にあたっての注意点

他のサービスや商品、優遇税制などとの関係

等々

といった切り口で、メンバーそれぞれの経験や特性を活かした独自の観点で発信していきたいと考えています。

私たちの想いは、お金についての不安を無くして、自分の夢実現に集中できる人を一人でも多く増やすことです。

そのためには、お金についてだまされないための最低限の知識を身につける必要があります。

一般の方々はもちろん、私たちと同じ想いを持ってお金の知識を広めておられるFPなどの方々にもこの研究会での成果を活かしていただけたらと考えています。

 

確定拠出年金相談ねっと
ロボアド研究会

代表 青山創星(あおやま そうせい)

メンバー
   前田菜緒(まえだ なお)

   林智慮(はやし ちりよ)

   野原亮(のはら りょう)

 

(注1)プロフィリング:ロボアドでは、いくつかの質問をすることにより、その人がどの程度のリスクを許容できるかなどを判断すること。

(注2)ポートフォリオ:投資では、資産の組み合わせのことを言う。具体的には、例えば何種類かの投資信託の組み合わせのこと。

(注3)リバランス:当初最適だと定めたポートフォリオの中の各資産の比率は、運用が進むにつれて崩れていく。高いリターンの得られるものの比率は高くなり、リターンの低いものの比率は下がっていく。これを、当初定めた最適な比率に戻すこと。具体的には過大になった資産を売り、過小になった資産を買う。または、時間はかかるが、今後買っていく資産の比率を調整することにより当初の比率に戻していくという方法もある。

(注4)ファンド・ラップ:証券会社などが顧客と投資一任契約を結び、顧客の許容リスクや期待リターンなどに応じて、その顧客に適した資産運用を行う口座をラップ口座と呼ぶ。その中で運用商品を投資信託に絞って行うものをファンド・ラップと呼ぶ。

(注5)事務局説明資料(国民の安定的な資産形成とフィデューシャリー・デューティー②)平成28年8月2日 金融庁p25-p27  www.fsa.go.jp/singi/singi_kinyu/market_wg/siryou/20160802/02.pdf

(注6)ETF:Exchange Traded Fundsの略。証券取引所に上場された投資信託。一般の投資信託は証券会社や銀行の店頭で取引され、1日に一つの価格しかつかない。これに対し、ETFは、証券取引所で株式のように取り引きされるので、時々刻々価格が変わっていく。

(注7)ドルコスト平均法:定時定額積立とも呼ばれる。例えば毎月末に1万円で買えるだけの○○投資信託を買うといった形での積立のこと。これを行うと購入価格が平均化されることから、時間分散の手法としても知られている。

(注8)人間工学:Wikipediaによると、「人間が可能な限り自然な動きや状態で使えるように物や環境を設計し、実際のデザインに活かす学問である。また、人々が正しく効率的に動けるように周囲の人的・物的環境を整えて、事故・ミスを可能な限り少なくするための研究を含む」とされる。

(注9)行動経済学:Wikipediaによると、「経済学の数学モデルに心理学的に観察された事実を取り入れていく研究手法である」とされる。

(注10)ブラックボックス:Wikipediaによると、「内部の動作原理や構造を理解していなくても、外部から見た機能や使い方のみを知っていれば十分に得られる結果を利用する事のできる装置や機構の概念。転じて、内部機構を見ることができないよう密閉された機械装置を指してこう呼ぶ」とされる。

(注11)ホワイトペーパー:Wikipediaによると、「白書のことであるが、近年ホワイトペーパーという用語は、政府でない何かを議論する文書という意味でも使用される。多くのホワイトペーパーは特定の技術と商品の利点を支持する。これらのタイプのホワイトペーパーはたいていマーケティングコミュニケーションのための文書であり、調査された問題またはトピックと関連している具体的なその会社のソリューションまたは製品を売りこむようにデザインされる。マーケティングの道具として、これらの書類が、いつも、話題、製品、またはテクノロジーとの、その会社の関与と関連したあらゆるネガティブな面を最小化し、執筆もしくは後援している会社に好ましい情報を強調するであろうということに注意することは重要である」とされる。

ロボアドのホワイトペーパーでは、ロボアドのプロファイリング手法や運用手法、使われている投資信託やETFなどについて説明されていることが多い。

(注12)リーマンショック:2008年9月15日に起きたリーマン・ブラザーズの経営破綻(はたん)とその後の株価暴落などのこと。

(注13)投資と投機の違い:様々な定義がある。全国銀行協会の広報ページによると「貯蓄とは、お金を貯めて蓄えること、貯蓄に対して投資は、将来が有望な投資先に、長期的に資金を投じることです。そして、投資に対して投機とは、相場の変動を利用して利益を得ようとする短期的な取引であり、相場によっては大きな損失が発生する可能性があります。投資には必ずしも元本保証があるわけではありませんが、長い目でお金を増やしていくところが、投機とは異なります。」とされる。

(注14)ライフプラン:主に金銭面からの生活設計のこと。

(注15)個人型確定拠出年金(iDeCo):国の年金の上乗せとしての自分で作る年金の制度。定期預金や投資信託で自ら運用し、60歳以降に年金または一時金で受け取る。所得控除や利益非課税などの税制優遇を受けることが出来る。

(注16)つみたてNISA:つみたてNISA口座で投資信託やETFを運用すると利益非課税になるという制度。2018年1月1日に開始。非課税枠は年間40万円が上限で、期間は20年間。従来型のNISAの非課税枠は年間120万円が上限で、期間は5年間。従来型のNISAとつみたてNISAが併存している。但し、同一年ではどちらか一方しか使うことはできない。従来型のNISAは投資信託、ETF、株式が対象だが、つみたてNISAでは、金融庁が認めた投資信託、ETFのみが対象となる。

(注17)人工知能ブーム:1950年代後半からの第1次人工知能ブームでは、チェスのようなゲームにおいてどの選択肢を選ぶのが最善かということをコンピューターによって探し出すというアプローチが探求された。1980年代の第2次人工知能ブームでは、専門家の知識をルール化してコンピューターに覚えこませ、それに沿った処理をさせるというエキスパート・システムが探求された。2012年頃からの第3次人工知能ブームでは、与えられたデータを基に機械が自ら学習するという機械学習と、その学習の過程でそれまで人間が行っていた「特徴」の決定を機械自らが行うディープラーニングが探求されている。これにより、機械自らがルールを見つけ出し、それに基づいて処理できるようになってきている。これの適用例としては、囲碁ソフトのアルファ碁などが有名。センサーやネット上から収集したビッグデータ(大量のデータ)をこれらの仕組みを使って機械に学習させることで、AIが画像認識や自動運転などに応用されつつある。

(注18)シングル・ファクターモデル:収益率(リターン)はベータ(市場全体⦅つまり株価指数⦆に対する、各個別銘柄の株価の感応度)のみによって決まるとするモデル。

(注19)マルチファクター・モデル:収益率はベータだけでなく複数の要因によって決まるとするモデル。

(注20)スマートベータ:スマートベータはマーケティング用語であり、明確な定義はない。「スマートベータの取扱説明書」徳野明洋著 では、「非時価総額加重型の指数および指数連動商品の総称」としている。

(注21)税金最適化機能:例えば、ポートフォリオの一部を現金化する場合に、利益の出ている商品だけを売却すると課税されてしまうので、利益の出ているものと損失になっているものを合わせて売却することにより、税金額を最小に留めるような機能のこと。

(注22)バランス型ファンド:1本の投資信託を買うだけで、複数の資産に分散投資ができるセット商品。ロボアドが作ってくれるポートフォリオが母親手作りの弁当だとすれば、バランス型ファンドは駅で売られている幕の内弁当といえる。

 

 

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