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資産運用AI市場、2035年に約1兆1,683億ドル規模へ急成長の見込みか　「AIを使うか」から「どこまで組み込むか」の競争へ

資産運用における人工知能（AI）市場は、2035年には約1兆1,683億3,000万米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）26.92％で拡大すると予測されています。この市場は、AIの投資プロセスへの深い統合が進むことで、単なる業務自動化を超え、投資調査からリスク評価、顧客提案に至るまで多岐にわたる領域で活用が拡大すると見られています。しかし、急速な成長の裏側には、モデルの信頼性、データ保護、規制対応、サイバー攻撃リスクといった経営層が注視すべき課題も存在すると指摘されています。

資産運用AI市場、2035年に約1兆1,683億ドル規模へ急成長の見込みか

資産運用における人工知能（AI）市場は、2025年の約1,077億米ドルから2035年には約1兆1,683億3,000万米ドルに達し、2026年から2035年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）26.92％で成長すると見込まれています。この急速な市場拡大は、AIが単純な業務自動化を超え、投資調査、銘柄分析、資産配分、リスク評価、顧客提案、コンプライアンス、レポーティングといった運用プロセスの広範な領域に適用されることで牽引されるとされています。

AIが金融データを「投資判断に使える情報」へ変換

世界の金融市場では、企業決算やマクロ経済指標、ニュース、企業開示など、投資判断に利用可能な情報量が急増しています。しかし、情報量の増大が直接運用成果に繋がるわけではありません。AIは、構造化データと非構造化データを横断的に解析し、市場センチメントの変化や企業業績に影響する要因、ポートフォリオに潜在するリスク、投資機会の兆候などを迅速に抽出する手段として存在感を強めています。これにより、運用担当者はより高度な判断やシナリオ検討に時間を割けるようになるといいます。

生成AIがポートフォリオ分析と顧客提案を変革

特に注目されるのが、生成AIをポートフォリオ分析や投資家向けコミュニケーションに組み込む動きです。2025年には、BlackRockの「Aladdin Wealth」に生成AIを活用した機能が導入され、複雑なポートフォリオ情報や市場見通し、顧客ごとの保有資産を整理し、金融アドバイザーによる個別提案を支援する取り組みが進みました。Morgan StanleyでもAIを資産運用・ウェルスマネジメント業務に広く展開し、社内情報へのアクセスや会議内容の整理、顧客対応などに活用しているとされています。これらの動向は、AIの価値が「市場を予測するアルゴリズム」だけに限定されないことを示しており、今後はAI基盤を持つ企業ほど、少人数でも質の高いサービス提供が可能になると考えられています。

クラウドベースのAIプラットフォームとデータ駆動型戦略が成長を牽引

市場の成長は、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、ビッグデータ分析の急速な進歩に加え、データ駆動型でパーソナライズされた高効率な投資戦略を求める投資家の嗜好の変化に後押しされていると指摘されています。

資産運用会社は、ポートフォリオ構築の自動化、資産配分の最適化、リスク評価の改善、市場の異常検知、予測的な投資インサイトの生成を目的として、AIを活用したプラットフォームの導入を進めています。これらの技術により、ファンドマネージャーは膨大な金融データをリアルタイムで分析し、より迅速かつ情報に基づいた投資判断が可能になるといいます。

さらに、クラウドベースのAIサービスは、スケーラブルなコンピューティング能力、リアルタイムのデータ処理、高度な分析ツールへの費用対効果の高いアクセスを提供することで、市場の拡大を加速させているとされています。

AI活用における経営層が注視すべき長期戦略リスク

AI導入が急速に進む一方、資産運用は顧客資産を扱う高い信頼性が求められる産業であるため、厳格な管理が不可欠です。市場調査レポートでは、AI活用における複数のリスクが指摘されています。

  • AIモデルへの過度な依存: IMFは、AIベースのファンドが市場変動を増幅する可能性を指摘しており、AIが誤った際に人間がどの段階で発見し、止め、説明できるかのガバナンス設計が重要であるとしています。

  • 規制・説明責任の強化: IOSCOは、AI・機械学習利用におけるガバナンス、アルゴリズム開発・テスト・監視、データ品質、透明性などを潜在的なリスク領域として整理しており、規制環境への適合が長期的な競争力を左右すると考えられます。

  • AI・クラウドベンダーへの集中: BISは、AIモデルや関連インフラが少数の外部プロバイダーへ集中することで、単一障害点や第三者依存のリスクが金融システム全体へ広がる可能性を指摘しています。

  • サイバー攻撃とデータリスク: IMFは、2026年にはAIによって金融セクターにおける脆弱性の発見・悪用の速度、頻度、範囲が拡大し得ると指摘しており、AI投資とサイバーセキュリティ投資を一体として考える経営判断が重要になるといいます。

  • 投資戦略の同質化: 多数の資産運用会社が類似する基盤モデルやデータセットを採用すれば、AI導入が進むほど投資判断や取引行動が似通うという逆説的なリスクも指摘されています。

2035年に向けた展望と競争の焦点

2035年には、AIが特定の部署向け機能ではなく、投資調査、運用、リスク、販売、顧客管理、規制対応を接続する共通基盤として定着する可能性があると予測されています。競争力の源泉も「AIを導入しているか」から、「独自データと専門知識をAIによってどれだけ価値へ変換できるか」へ移っていくと見られます。

ウェルスマネジメント分野では、生成AIと分析AIの組み合わせにより、「大量顧客への個別対応」が現実化し、アドバイザー一人当たりの対応能力とサービス品質を同時に引き上げる可能性が高いとされています。しかし、その実現には、高性能モデルの導入競争だけでなく、規制環境に対応しながら安心してAIを運用できる企業基盤そのものが競争力になると考えられています。

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