証券时报記者 赵梦桥 裴利瑞「私たちはAIに取って代わられることはないが、熟練したAIの使い手に取って代わられることは確実にある。特に、公募投資研究のように科学と芸術が交錯し、理性と感性が共存する仕事の分野では。」とある公募ファンドマネージャーは証券时报記者に語った。最近、「ロブスター養殖」熱が科技界から金融の内側へと波及しており、OpenClawを代表とするAIエージェント（人工知能体）が公募ファンドの関心を徐々に集めている。証券时报記者が得た情報によると、現在、多くのファンド会社がこのツールの投資研究への応用を慎重に評価しており、特に量化ファンドのマネージャーはOpenClawを用いた戦略開発を試みている。AIはスーパー工具から自主的な協働者へと進化しつつある。しかし、コインのもう一面では、ファンド業界も従来の投資研究モデルに対するAIの衝撃を再評価している。膨大な金融データの処理や、量的投資におけるシグナル認識、さらにはかつては門戸が高かった投資研究モデルに至るまで、公募ファンド業界は穏やかでありながら深いワークフロー革命を経験している。一方で、人間と機械の代替やデータ漏洩といった新たな課題にも直面している。**「ロブスター養殖」熱がファンド界に**「最初は、AIに対してはインターン生のような期待しか持っていなかった。スクリプトのバックテストやデータ処理を手伝ってくれれば十分だと思っていたが、半月ほど使ってみて、実は自主性が非常に高く、原始データから良い因子を24時間独立して抽出できるようになり、Alphaの源泉を拡大し、正確性も非常に高いことに気づいた。まるで24時間体制の経験豊富なファンドアシスタントがそばにいるようだ。」と、上海のある量化ファンドマネージャーはOpenClawが仕事に与えた影響について証券时报記者に語った。最近、OpenClawを代表とするオープンソースのAIエージェントプロジェクトが大きな話題となり、社会全体に「ロブスター養殖」熱を巻き起こしている。これは、情報密度が高く、意思決定が複雑なファンド投資研究の分野において特に顕著だ。博時基金の最高デジタル責任者の車宏原は、現在、博時基金のチームがパブリッククラウドとコンプライアンスの前提のもとでOpenClawを使用していること、また国内製ソフトウェアの安全性とコンプライアンスの使用シナリオについても研究を進めていることを明らかにした。さらに、易方達基金は専門チームを編成し、隔離されたネットワーク環境下でOpenClawの機能検証と技術探索を行っており、まだ本格的な運用段階には入っていない。易方達基金の金融科技部門の関係者によると、適用シナリオは主に市場情報の自動収集と分析、企業データのガバナンスなどのタスクに集中している。「OpenClawはオープンソースで深くカスタマイズ可能なAIエージェントとして、AIの実行能力を通じて公募基金業界のAI応用に新たな熱狂をもたらしており、その意義はツール自体を超えている。」と車宏原は述べた。「OpenClawは個人向けのインテリジェントエージェントであり、各人の創造力を大きく解放できる可能性がある。応用においては、個人の主体性が非常に重要だ。現時点では、まず投資研究の担当者が動き出しており、彼らにとっては超巨大なデジタルアシスタントを提供し、個人の創造力と生産性の解放に役立っている。」益民基金は、OpenClawは単なる既存ツールの強化にとどまらず、穏やかでありながら深いワークフロー革命を引き起こしつつあると考えている。「従来の投資研究ツールの核心は受動的な応答であり、人が指示を出し、ツールが結果を出す仕組みだが、OpenClawのようなAIエージェントの核心的な突破点は能動的な実行にあり、あらかじめ設定された目標に基づき、自律的に『情報収集—データ整理—初期分析—結果フィードバック』の閉ループを完結できる点だ。例えば、以前は研究員が1〜2日かけて特定の業界の世論データや財務報告データを整理していたが、OpenClawの関連スキルモジュールを設定することで、24時間365日自動的に収集・分類・アーカイブが可能となり、研究員はデータの解釈や論理検証に集中できる。これは投資研究のワークフローの再構築であり、単なる効率化ではない。」と益民基金は述べている。中信保誠の量的投資部副部長兼ファンドマネージャーの王颖は、同社の量的チームはすでにAI技術を日常の投資研究体系に取り入れており、現在、機械学習を用いて訓練された量化因子が戦略の約3割を占めていると述べた。主に価格と取引戦略に適用されている。「私たちは、AIモデルが識別した取引シグナルの当日実行のリターンが、翌日実行よりも優れていることを発見した。」と彼女は説明した。「その背後には、AIが流動性拡大による短期的なパルス上昇を捉えるのが得意であり、これらのタイミングで介入することで、儚いチャンスを掴むだけでなく、流動性が豊富なため取引コストも効果的に低減できるというロジックがある。全体の流れとしてシグナルの自動生成を実現している。」**人間と機械の代替か共存か**超強力な頭脳を持つ大規模言語モデルから、自律的に計画・実行できるAIエージェントまで、AIの急速な進化は、情報収集、データ整理、レポート作成といった従来の投資研究の基礎的かつ反復的なタスクに直接的な衝撃を与えている。では、公募ファンド、特に投資研究の実務者にとって、AIの衝撃は第一次産業革命の波の中で「織女」になるのだろうか。華南のある公募ファンドマネージャーは、「私は個人的にAIを『成熟したインターン生』や『投研の新人』に例える。データの収集や交差検証、簡単な分析などの基礎作業は比較的成熟している。AIがこれらの基礎的な仕事を担うことで、投資研究の人員はAIではまだできないことにより多くの時間とエネルギーを割けるようになる。」と語った。「AIと人間の投資研究における能力範囲は実際には重複しないし、むしろ補完し合う部分もある。」と民生加银基金のファンドマネージャー王悦も考える。良い投資研究者は、常に良い質問を投げかける人であるべきだと。彼らの目標は、特定の答えを得ることではなく、現状に対して良い「なぜ」を問い続けることにあり、それによって産業や企業の最も核心的な変数を察知する。良いAIは、良い答えを出すツールであり、推論や思考能力は高くないが、研究者の問いに対して鋭く正確な答えを提供し、研究効率を向上させる。また、汇丰晋信基金の韦钰も、現時点ではAIはファンドマネージャーや研究員を完全に代替できないと考えている。AIは膨大な過去資料の整理や重要なパターンの抽出に役立ち、役割は研究アシスタントに近い。研究員やファンドマネージャーは、これらの情報をもとに長年の経験と認知能力を駆使して、より正確な業界判断や投資決定を行う。「また、多くの仕事はAIに代替されないことも理解しておく必要がある。例えば現場調査だ。多くの投資研究者は上場企業の責任者や経営陣と現場で交流し、その仕事の状態を感じ取ることが重要だ。これは感性的に聞こえるかもしれないが、実際には企業の業績に反映される先兆指標でもある。さらに、非公開情報の掘り起こしも重要だ。AIは既存の資料の整理分析にとどまるが、コンプライアンスの範囲内での非公開情報には高い分析価値がある。」と前述の華南公募基金マネージャーは述べた。**アルファの源泉は広さから深さへ**AIが投資研究の「切り札」となる一方で、ファンドマネージャーや投資研究チームの専門的な壁は依然として明確であり、むしろより顕著になっている。「私の見解は、AIは低付加価値の仕事を代替するものであり、仕事そのものを奪うわけではない。脅威となるのは、変化に適応できず能力が単一な人間であり、コア能力を持つ投資研究者ではない。」と益民基金は考える。益民基金は、AI時代において、市場の情報格差は徐々に縮小すると述べている。AIは膨大な情報を迅速に収集・分析できるため、ほぼすべての投資研究機関が同じ基礎データや情報を得ることができる。したがって、将来の超過リターンは、誰がより深く情報を解釈し、より正確にトレンドを判断し、リスクをより効果的にコントロールできるかにかかっている。簡単に言えば、計算能力だけでなく、アルゴリズムの優劣が勝負の鍵となる。これこそが、ファンドマネージャー個人のアルファと、ファンド会社の投資研究の壁の核心的な源泉だ。王悦は、「私たちは、投資研究者の思考の深さを重視し、情報整理の広さはそれほど重要ではないと考えている。したがって、投資研究者がすべきことは、最も重要な問いを投げかけることであり、できるだけ完全な情報を得ることではない。情報は無限に存在し、その中から最も核心的な変数を見つけ出し、それを鋭く捉えることこそが、投資研究者の超過リターンの源泉だ。」と述べた。車宏原も、「AIは多様なモダリティの情報を自動処理することで、情報処理の効率を高めるのに役立つ。これにより、研究員は深い論理推論や産業洞察、交差検証といった高次の能力へと転換を促される。結果として、投資研究体系は人とAIの協働によるネットワーク構造へと進化し、『研究員が投票を推進し、ファンドマネージャーが意思決定を行う』という線形構造を変える可能性がある。研究員とAIは、共同で手がかりの発掘や戦略の構築、リスク管理を行うことが期待される。」と語った。「私たちは、AIに取って代わられることはないが、AIを熟練して使いこなす人に取って代わられることは確実だ。特に、科学と芸術が交錯し、理性と感性が共存する投資研究の分野では。」と前述の華南公募基金マネージャーは締めくくった。「会社レベルで投資研究の壁を築くには、まず自社に適したエコシステムを構築することが重要だ。そのためには、良い仕組みや文化、人材、ツールが必要であり、そのツールは未来的にはAIと関係するものになるだろう。最終的には、各自が得意分野を発揮しつつ、共通のプラットフォーム上で情報を吸収し、調和のとれたエコシステムを形成していくことになる。」
「養龍虾」がファンド界で熱狂 公募が深刻なワークフロー革命を経験中
証券时报記者 赵梦桥 裴利瑞
「私たちはAIに取って代わられることはないが、熟練したAIの使い手に取って代わられることは確実にある。特に、公募投資研究のように科学と芸術が交錯し、理性と感性が共存する仕事の分野では。」とある公募ファンドマネージャーは証券时报記者に語った。
最近、「ロブスター養殖」熱が科技界から金融の内側へと波及しており、OpenClawを代表とするAIエージェント（人工知能体）が公募ファンドの関心を徐々に集めている。証券时报記者が得た情報によると、現在、多くのファンド会社がこのツールの投資研究への応用を慎重に評価しており、特に量化ファンドのマネージャーはOpenClawを用いた戦略開発を試みている。AIはスーパー工具から自主的な協働者へと進化しつつある。
しかし、コインのもう一面では、ファンド業界も従来の投資研究モデルに対するAIの衝撃を再評価している。膨大な金融データの処理や、量的投資におけるシグナル認識、さらにはかつては門戸が高かった投資研究モデルに至るまで、公募ファンド業界は穏やかでありながら深いワークフロー革命を経験している。一方で、人間と機械の代替やデータ漏洩といった新たな課題にも直面している。
「ロブスター養殖」熱がファンド界に
「最初は、AIに対してはインターン生のような期待しか持っていなかった。スクリプトのバックテストやデータ処理を手伝ってくれれば十分だと思っていたが、半月ほど使ってみて、実は自主性が非常に高く、原始データから良い因子を24時間独立して抽出できるようになり、Alphaの源泉を拡大し、正確性も非常に高いことに気づいた。まるで24時間体制の経験豊富なファンドアシスタントがそばにいるようだ。」と、上海のある量化ファンドマネージャーはOpenClawが仕事に与えた影響について証券时报記者に語った。
最近、OpenClawを代表とするオープンソースのAIエージェントプロジェクトが大きな話題となり、社会全体に「ロブスター養殖」熱を巻き起こしている。これは、情報密度が高く、意思決定が複雑なファンド投資研究の分野において特に顕著だ。
博時基金の最高デジタル責任者の車宏原は、現在、博時基金のチームがパブリッククラウドとコンプライアンスの前提のもとでOpenClawを使用していること、また国内製ソフトウェアの安全性とコンプライアンスの使用シナリオについても研究を進めていることを明らかにした。
さらに、易方達基金は専門チームを編成し、隔離されたネットワーク環境下でOpenClawの機能検証と技術探索を行っており、まだ本格的な運用段階には入っていない。易方達基金の金融科技部門の関係者によると、適用シナリオは主に市場情報の自動収集と分析、企業データのガバナンスなどのタスクに集中している。
「OpenClawはオープンソースで深くカスタマイズ可能なAIエージェントとして、AIの実行能力を通じて公募基金業界のAI応用に新たな熱狂をもたらしており、その意義はツール自体を超えている。」と車宏原は述べた。「OpenClawは個人向けのインテリジェントエージェントであり、各人の創造力を大きく解放できる可能性がある。応用においては、個人の主体性が非常に重要だ。現時点では、まず投資研究の担当者が動き出しており、彼らにとっては超巨大なデジタルアシスタントを提供し、個人の創造力と生産性の解放に役立っている。」
益民基金は、OpenClawは単なる既存ツールの強化にとどまらず、穏やかでありながら深いワークフロー革命を引き起こしつつあると考えている。
「従来の投資研究ツールの核心は受動的な応答であり、人が指示を出し、ツールが結果を出す仕組みだが、OpenClawのようなAIエージェントの核心的な突破点は能動的な実行にあり、あらかじめ設定された目標に基づき、自律的に『情報収集—データ整理—初期分析—結果フィードバック』の閉ループを完結できる点だ。例えば、以前は研究員が1〜2日かけて特定の業界の世論データや財務報告データを整理していたが、OpenClawの関連スキルモジュールを設定することで、24時間365日自動的に収集・分類・アーカイブが可能となり、研究員はデータの解釈や論理検証に集中できる。これは投資研究のワークフローの再構築であり、単なる効率化ではない。」と益民基金は述べている。
中信保誠の量的投資部副部長兼ファンドマネージャーの王颖は、同社の量的チームはすでにAI技術を日常の投資研究体系に取り入れており、現在、機械学習を用いて訓練された量化因子が戦略の約3割を占めていると述べた。主に価格と取引戦略に適用されている。
「私たちは、AIモデルが識別した取引シグナルの当日実行のリターンが、翌日実行よりも優れていることを発見した。」と彼女は説明した。「その背後には、AIが流動性拡大による短期的なパルス上昇を捉えるのが得意であり、これらのタイミングで介入することで、儚いチャンスを掴むだけでなく、流動性が豊富なため取引コストも効果的に低減できるというロジックがある。全体の流れとしてシグナルの自動生成を実現している。」
人間と機械の代替か共存か
超強力な頭脳を持つ大規模言語モデルから、自律的に計画・実行できるAIエージェントまで、AIの急速な進化は、情報収集、データ整理、レポート作成といった従来の投資研究の基礎的かつ反復的なタスクに直接的な衝撃を与えている。では、公募ファンド、特に投資研究の実務者にとって、AIの衝撃は第一次産業革命の波の中で「織女」になるのだろうか。
華南のある公募ファンドマネージャーは、「私は個人的にAIを『成熟したインターン生』や『投研の新人』に例える。データの収集や交差検証、簡単な分析などの基礎作業は比較的成熟している。AIがこれらの基礎的な仕事を担うことで、投資研究の人員はAIではまだできないことにより多くの時間とエネルギーを割けるようになる。」と語った。
「AIと人間の投資研究における能力範囲は実際には重複しないし、むしろ補完し合う部分もある。」と民生加银基金のファンドマネージャー王悦も考える。良い投資研究者は、常に良い質問を投げかける人であるべきだと。彼らの目標は、特定の答えを得ることではなく、現状に対して良い「なぜ」を問い続けることにあり、それによって産業や企業の最も核心的な変数を察知する。良いAIは、良い答えを出すツールであり、推論や思考能力は高くないが、研究者の問いに対して鋭く正確な答えを提供し、研究効率を向上させる。
また、汇丰晋信基金の韦钰も、現時点ではAIはファンドマネージャーや研究員を完全に代替できないと考えている。AIは膨大な過去資料の整理や重要なパターンの抽出に役立ち、役割は研究アシスタントに近い。研究員やファンドマネージャーは、これらの情報をもとに長年の経験と認知能力を駆使して、より正確な業界判断や投資決定を行う。
「また、多くの仕事はAIに代替されないことも理解しておく必要がある。例えば現場調査だ。多くの投資研究者は上場企業の責任者や経営陣と現場で交流し、その仕事の状態を感じ取ることが重要だ。これは感性的に聞こえるかもしれないが、実際には企業の業績に反映される先兆指標でもある。さらに、非公開情報の掘り起こしも重要だ。AIは既存の資料の整理分析にとどまるが、コンプライアンスの範囲内での非公開情報には高い分析価値がある。」と前述の華南公募基金マネージャーは述べた。
アルファの源泉は広さから深さへ
AIが投資研究の「切り札」となる一方で、ファンドマネージャーや投資研究チームの専門的な壁は依然として明確であり、むしろより顕著になっている。
「私の見解は、AIは低付加価値の仕事を代替するものであり、仕事そのものを奪うわけではない。脅威となるのは、変化に適応できず能力が単一な人間であり、コア能力を持つ投資研究者ではない。」と益民基金は考える。
益民基金は、AI時代において、市場の情報格差は徐々に縮小すると述べている。AIは膨大な情報を迅速に収集・分析できるため、ほぼすべての投資研究機関が同じ基礎データや情報を得ることができる。したがって、将来の超過リターンは、誰がより深く情報を解釈し、より正確にトレンドを判断し、リスクをより効果的にコントロールできるかにかかっている。簡単に言えば、計算能力だけでなく、アルゴリズムの優劣が勝負の鍵となる。これこそが、ファンドマネージャー個人のアルファと、ファンド会社の投資研究の壁の核心的な源泉だ。
王悦は、「私たちは、投資研究者の思考の深さを重視し、情報整理の広さはそれほど重要ではないと考えている。したがって、投資研究者がすべきことは、最も重要な問いを投げかけることであり、できるだけ完全な情報を得ることではない。情報は無限に存在し、その中から最も核心的な変数を見つけ出し、それを鋭く捉えることこそが、投資研究者の超過リターンの源泉だ。」と述べた。
車宏原も、「AIは多様なモダリティの情報を自動処理することで、情報処理の効率を高めるのに役立つ。これにより、研究員は深い論理推論や産業洞察、交差検証といった高次の能力へと転換を促される。結果として、投資研究体系は人とAIの協働によるネットワーク構造へと進化し、『研究員が投票を推進し、ファンドマネージャーが意思決定を行う』という線形構造を変える可能性がある。研究員とAIは、共同で手がかりの発掘や戦略の構築、リスク管理を行うことが期待される。」と語った。
「私たちは、AIに取って代わられることはないが、AIを熟練して使いこなす人に取って代わられることは確実だ。特に、科学と芸術が交錯し、理性と感性が共存する投資研究の分野では。」と前述の華南公募基金マネージャーは締めくくった。「会社レベルで投資研究の壁を築くには、まず自社に適したエコシステムを構築することが重要だ。そのためには、良い仕組みや文化、人材、ツールが必要であり、そのツールは未来的にはAIと関係するものになるだろう。最終的には、各自が得意分野を発揮しつつ、共通のプラットフォーム上で情報を吸収し、調和のとれたエコシステムを形成していくことになる。」