STOCK SIEVEとロボアドの比較
違いその１：「手数料」か「AI利用料」か
ロボアドには年率1.1%（税込）くらいの手数料が発生します。これは、預けている「総資産」に対する1％です。利益に対する1％ではありません。つまり、1000万円預けていると、たとえ損を出していたとしても、年間11万円も費用を支払わなければなりません。この負担は大きいです。
ロボアドは永久に費用がかかる
一方、AI銘柄抽出ソフトの場合、発生する費用はAI利用代だけです。運用手数料はかかりません。運用資産が多くても、それに連動してコストが増えることはありません。ただし、ソフト利用代は数万円以上しますので、手元の総資金が20～30万円しかない人は、手が出ないかも知れません。
STOCK SIEVEの料金→
違いその２：「ETF」か「個別銘柄」か
ロボアドは、ETF（上場投資信託）が主な投資対象です。ETFとは、日経平均株価やTOPIX（東証株価指数）などの指数と連動する投資信託です。いわゆる「パッシブ運用」です。積極的に多くのリターンを求めるというよりは、消極的に稼ごうとするスタイルです。とはいえ、ETF投資は、わざわざロボアドを介さなくても、誰でも簡単にできます。したがって、ロボアドを利用すること自体、あまり大きな意味はないといえます。
これに対して、STOCK SIEVEに代表されるAI銘柄抽出ソフトは、個別の銘柄を買うために使われます。ソフトが銘柄をいくつかピックアップし、その情報に基づいて、投資家が自分自身で買うか買わないか、買う場合はいつ買うのか、を判断します。株価指数を上回る成果を狙う「アクティブ運用」となります。
違いその３：歴史的な背景
ロボアドの場合
ノーベル経済学者の理論
ロボアドには、米国の経済学者ハリー・マーコビッツ氏が唱えた「現代ポートフォリオ理論」が用いられました。
この理論は、１つの銘柄に集中投資するのは損失リスクが高い、というのが骨子です。マーコビッツ氏は、複数の銘柄に加え、債券や不動産など異なる金融商品に分散投資した方が、もうかる期待値が同じであれば損失のリスクが下がることを理論化しました。
この理論は、最適な資産配分を実現するための基礎的な考え方となりました。マーコビッツ氏はこの理論で1990年ノーベル経済学賞を受賞しました。
リーマンショック後のアメリカで普及
ロボアドはまずアメリカで普及しました。きっかけとなったのは2008年のリーマン・ショックでした。
リーマンショックによる株価大暴落で、多数の人たちが大きな損失を出しました。リスクが高いアクティブ運用を避けて安定性を求めるパッシブ運用への支持が高まりました。そのタイミングで、ロボアドによる安定的な運用サービスを提供するベンチャー企業が急増しました。
日本では「ウェルスナビ」がけん引役に
日本でロボアドが本格的に普及し始めたのは2016年ごろでした。
2016年2月に資産運用サービスを手掛ける「お金のデザイン」（東京）がTHEO（テオ）という名称でロボアドを活用したサービスを開始しました。2016年7月には「ウェルスナビ」が始まりました。
マネックスも参入
2016年9月には「マネックス・セゾン・バンガード投資顧問」（現マネックス・アセットマネジメント、東京）が同様のサービスをスタートしました。
東証に上場
このうち、運用実績や使い勝手の良さなどが評価されたウェルスナビが大きな伸びを見せました。ウェルスナビは2020年（令和２年）に東証マザーズに株式を上場しました。
「物足りない」との口コミが拡大
ところが、ロボアドは「リスクを減らす」という発想を最優先しているため、大きな利益を出すのは困難であることが、徐々に明らかになりました。アベノミクス後の長期にわたる株価の上昇局面でも、ロボアドは十分な運用成績を出すことはできませんでした。その結果、「物足りない」という口コミや評判が定着することになりました。
AI銘柄抽出ソフトの場合
コンピューターの自動売買システム
一方、AI銘柄抽出ソフトは当初、ヘッジファンドや機関投資家の間で普及しました。
これら機関投資家のシステムでは、コンピュータが特定の論理やルールに従って自動的に注文を行いました。「アルゴリズム取引」とも呼ばれました。
基本的なシステムは、以下の機能を備えていました。
- （１）利用アルゴリズム（売買論理）の種類を選択できる。
- （２）各種パラメーター（取引条件）を設定できる。
- （３）自らの注文で株価が大きく変動するマーケット・インパクトを抑制しながら売買を実行する。例えば、大口注文を複数の小口注文に細分化するなど。
割安株を探し出す
AIソフトの開発には、多数の数学者やコンピューター科学者が参加しました。その結果、性能が飛躍的に発達し、膨大な情報分析を短時間で処理することが可能となりました。チャート分析や業績などに基づいて割安株を探し出すことも可能になりました。
個人に開放
以上のようなシステムは高価であるため、個人投資家には手が出ませんでした。ところが、2021年ごろから一般個人にも提供されるようになりました。「オープンソースAIフレームワーク」と呼ばれる技術の進歩によって、高性能なAiが低コストで作れるようになったためです。
その革新的な転換の中心となったのが、STOCK SIEVE（ストックシーヴ）です。2018年に設立されたシステム開発分野のスタートアップ企業「エリア20」が製品化に成功しました。
AIと株式投資
AIは過去の株式市場のデータやパターンを分析し、統計モデルや機械学習アルゴリズムを使用して将来の価格変動を予測することができます。大量のデータを高速で処理し、市場のトレンドやパターンを検出することが得意です。
このため、AIのアドバイスは、株投資の参考情報や意思決定のサポートとして役立つことが多いです。また、特定の戦略や条件に基づいて株式の選択やポートフォリオの最適化を支援することもできます。
ただし、株式投資は個人の財務目標やリスク許容度に合わせて行われるべきです。AIが提供するアドバイスはあくまで参考情報であり、投資の最終的な決定は投資家自身が行うべきです。
市場は予測不能な要素や不確実性を含むため、高性能なAIであっても、完璧な予測や確実なアドバイスを提供することはできません。