人工知能をめぐる話題は最高潮に達しているが、金融市場では誇大広告を打ち破ることが不可欠である、とトレーディング・テクノロジーズの最高経営責任者ジャスティン・ルウェリン・ジョーンズ氏は書いている。
多くの企業は、ビジネス主導の優れたユースケースを最初に実証することなく AI を適用していますが、これはブロックチェーンの初期にも見られた現象です。私は現在の AI の波は革命ではなく進化だと考えています。私たちは、何十年にもわたって資本市場テクノロジーを定義してきた、効率性の向上を目指した継続的な自動化の次の最も強力な反復を目の当たりにしています。
「AI 0.1」から生成AIへ
私たちの業界における自動化の追求は、何も新しいことではありません。過去数十年にわたる資本市場における自動化の取り組み（ラダー、スプレッダー、アルゴリズム、スマート オーダー ルーターなどの機能によって実現される電子化やデジタル化など）は、流動性にアクセスする効率的な方法を生み出すことを目的としていました。
データ入力を使用して実行品質を最適化するこれらの初期のルールベースのエンジンは、口語的には「AI 0.1」とみなされる可能性があります。これらは確かに今日私たちが AI と考えるものではありませんが、根底にある原理は同じです。
大規模言語モデル (LLM) と自然言語処理 (NLP) は重要な進化のステップであり、より効率的なデータ アクセスを可能にし、純粋に決定論的なアプローチからより確率的なアプローチに移行しながら、既存の自動化パラダイムに情報を提供します。
このテクノロジーは既存のシステムを大幅に強化しました。 Gen AI により、実行自動化モデリング機能が根本的に強化されました。かつては 1 年分のデータに基づいてモデルをトレーニングするのに数日から数週間かかっていましたが、現在では数億のデータ要素を組み込んだ数十年分の履歴データに基づいて数秒から数分でトレーニングできるようになりました。
Gen AI は、実行に対する私たちのアプローチを根本的に変えたわけではありませんが、既存の実行パラダイムを劇的に「混乱」させました。テラバイト規模のデータを迅速に送信できるため、システムがより高速かつ堅牢になります。
重要なのは、石油コンテナの衛星画像から輸送データ、中央銀行レポートに至るまで、非構造化データの取り込みがスムーズになり、トレーダーに洞察を効率的に提供できるようになったということです。 Gen AI のこのアプリケーションは、単に確立された自動化と実行パラダイムをよりインテリジェントかつ迅速にしているだけだと私は主張します。
エージェント AI への移行と規制上の課題
しかし、市場自動化における真の根本的な変化は、Gen AI からエージェント AI への移行です。ここが私たちが「猟犬を解放する」場所です。単に行動方針を提案するモデルから、高レベルの目的を追求するために独立して推論、適応、実行する自律エージェントに移行します。
これは当事者の神聖性に疑問を投げかけており、議論の余地のある責任の転換であり、対処する必要がある。エージェントティック AI の AI 概要は次のとおりです。「エージェントティック AI とは、環境を認識し、推論し、計画し、人間の介入を最小限に抑えながら複雑な複数段階の目標を達成するためのアクションを実行できる自律型 AI システムを指します。単純なコマンドを超えて、外部ツールやデータ ソースと対話することでタスクをプロアクティブに管理します。」
Agentic AI は、より多くのデータを使用して既存のルールベースのエンジンを「ごまかす」ことを超えて前進します。代わりに、エージェントはどのデータを使用するかをリアルタイムで自律的に決定します。ルールは事前定義されなくなりました。これらはエージェントによってリアルタイムで決定され、作成されます。これは大きな変更です。
私たちはどのくらい離れていますか?
エージェント AI のテクノロジーは、今日すでに資本市場で使用されています。それは次のようなものでわかります。
- レグテックでは、エージェントが監視モデルの「レベル 1 チェック」を置き換え、不審なアクティビティに対する警告をコンプライアンス担当者に通知するかどうかを決定します。
- アナリストの論文。コンテンツの包含の決定はエージェントによって決定されます。
- 担保管理。最適化に関する決定はエージェントによって行われます。
- 支払い処理。エージェントは追加の監視のためにどのような行動を表面化するかを決定します。
しかし、トレーディングの世界では、エージェントの導入に対する唯一の最大の障壁である規制の考え方に起因して、エージェントに意思決定を委ねることにかなりの抵抗感があり、それは当然のことです。
世界中の規制当局は、AI に対しても自動化と同様の立場のアプローチをとっており、基礎となるテクノロジーに関係なく、最終的な責任はコンピューターを監督する人間にあると主張しています。
人間はテラバイト単位のデータをナノ秒で確認することができないため、これは根本的な障壁となります。この合理的な規制上の期待は、システム全体の摩擦点を生み出します。制御を維持するために、エージェント システムは現在、事前に定義されたボックス内でのみ意思決定を行うように石畳まれており、エージェント自体の主体性が根本的に低下しています。
私たちの業界は、規制当局がトレーディングにおけるエージェント AI の適用に慣れ、メリットを最大限に享受できる方法を見つける必要があります。
未来はハイブリッドです: 監視と直観
この課題に対処するには、エージェントが体系的でレビュー可能で監督された意思決定を行っていることを規制当局に証明するために、堅牢な監査証跡、活動ログ、および行動決定を確立する必要があります。 「エージェントの連携」（不用意な価格操作）や、同じように行動する複数のエージェントによる「ブラック・スワン」イベントを防ぐために、チェック・アンド・バランスを実装する必要があります。
こうした安全策を組み込むにはテクノロジーを進化させる必要があり、規制当局も監視のために代理人を導入することで恩恵を受ける可能性がある。
テクノロジーが進歩しても、人間の要素は依然として重要です。世界的なマクロトレーディング責任者は、取引決定の95％は入手可能な情報に依存しているが、重要な5％はトレーダーの市場知識と直観、つまり機械にはまだ再現できない心の知能に基づいていると指摘した。
先進的な企業は、この画期的なテクノロジーをイノベーションの次のフロンティアとして採用し、創造的な用途を適用してクライアントと市場に利益をもたらすでしょう。これは、規制当局が投資家保護と不正防止に必要なツールを確実に備えていることを確認しながら行う必要があります。
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