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さわかみとインデックスファンド（日経平均連動型）とで長期投資の結果を見てみました（2021年2月末時点）。

　＜積立＞1999年11月～2021年2月の毎月10日に1万円を積立（計256回）
　＜一括＞1999年11月10日に256万円を一括
　※ ひろぎん証券のシミュレーションツールを使用

さわかみ
　＜積立＞256万円　→　527万2353円（＋105.95%）
　＜一括＞256万円　→　778万0220円（＋203.91%）

インデックスファンド２２５［三菱UFJ］（≒ 配当込み日経平均ー信託報酬等）
　＜積立＞256万円　→　642万2578円（＋150.88%）
　＜一括＞256万円　→　486万8995円（＋ 90.20%）

＊さわかみ ー インデックスファンド２２５
　＜積立＞▲115万0225円（▲ 44.93%）
　＜一括＞＋291万1225円（＋113.71%）

「長期一括投資」だと「さわかみファンド」が上回りましたが、
「長期積立投資」では「インデックスファンド（日経平均）」に軍配があがりました。

長期の資産形成には積立投資が推奨されるだけに、この結果に思うところがある人も多いのではないでしょうか。
特に20年前と違って超低コストのインデックスファンドも増えて来ていますし。


ちなみに、一括と積立で結果が異なる原因は、さわかみファンドが好調だった時期が設定当初の数年間に集中しているためです。

たとえば、開始時期を2005年1月にすると以下のようになりました。

さわかみ
　＜積立＞191万円　→　345万1202円（＋ 80.69%）
　＜一括＞191万円　→　432万5284円（＋126.45%）

インデックスファンド２２５
　＜積立＞191万円　→　443万8692円（＋132.39%）
　＜一括＞191万円　→　579万1967円（＋203.24%）

＊さわかみ ー インデックスファンド２２５
　＜積立＞▲ 98万7490円（▲51.70%）
　＜一括＞▲146万6683円（▲76.79%）

設定当初に、かつ、一括投資を選択した人はほとんどいませんから、
大半の人にとってさわかみのパフォーマンスはこんなイメージになります。

さわかみファンドの過去10年間のパフォーマンスを日経平均連動型のインデックスファンドと比較してみた。
過去10年間（2010.10.26～2020.10.26）のパフォーマンス
★ さわかみファンド 【＋123.45%】
★ ニッセイ日経225インデックスファンド 【＋194.23％】

本当に優れた運用・調査能力があるのなら「ごきげん買い銘柄群」がこんな結果になるはずがない。
日本経済新聞社が選ぶ２２５社の方がよっぽど素晴らしい。

試しに「R&I定量投信レーティング・投信データ」のサイトの『リターン・リスク』で、
過去10年間のリターンをもとに「国内株型ファンド」をソートしてみて欲しい。
会長はさわかみを除くと日本株ファンドに碌なものがないというが、如何に天に唾吐きながら宣っているかが分かるだろう。
これでは「高度経済成長期のワシは凄かった」と現役世代を徒に叱り貶める老害と大差がない。

なのに、さわかみの素晴らしさは今も「運用成績」にあると語るのだから不思議なものである。
そしてその残高たるや「3,012億円」にもなるのだ。
私には根拠もないままに多くの人たちがさわかみファンドの運用結果を信じ高く評価しているとしか思えない。


ところで話がまったく変わるのだが、昨年末までの過去10年間の振り込め詐欺などの特殊詐欺の被害総額をご存じだろうか。
なんと「3,719億円」だ。
驚くしかないが、世の中とはそういうものなのだろう。

Yjamプラス！の掲示板を読むと「AIを使っているなんて嘘だ」というコメントが多く寄せられているようだ。
もちろん最先端技術である人工知能を活用している事自体に嘘はない。
にもかかわらず、なぜそんな印象をYjamプラス！は私たちに与えるのだろうか。

例え話をしてみよう。
「ハイスペックなPCを、昔気質の電卓職人のオッサンに与えたらどうなるのか?」
答えは簡単だ。
「パソコン画面を覗いてみたら、なんと電卓アプリを立ち上げて使うだけだった」
というオチである。
せっかくの革新的な技術も、高度な経験に裏打ちされた使う側のイノベーティブな発想・行動が伴わなければ従来の範疇を超えることは出来ない。
それではただひたすらに無意味なのだ。

日経新聞がYjamプラス！について取材した時の記事を読んでみて欲しい。
＜引用始＞
★『投資AIと人間（2） 株にも「モテ期」 ヤフーで測る国産AI』
もっとも、Yjamプラス！の運用成績は今のところ芳しくない。マグネマックスが直面する壁は「過学習」という現象だ。
宇野は「株式を動かす出来事は常に新しい。未来は過去の繰り返しではないから単純には予測できない」という。（中略）
過去30年の膨大なデータのうち投資に有用なパターンはどれか。AIによる計算はスーパーコンピューターで丸1日かかることもざら。
岡田は「ビッグデータを野放図に使っても何の成果も得られない。問われるのは株価予測モデルをつくる人間のセンス。手持ちのデータをどう絞り込むかが勝負になる」と気を引き締める。
＜引用終＞
当事者自らが指摘するようにAIやビッグデータを使いこなすのは容易なことではない。
高度に洗練されたノウハウの欠如、それに裏打ちされたクリエイティブな発想が出来ない事、
Yjamプラス！の不振の原因がここにある。

要するに、AIを使って運用をしているとはいえ、使い古されたクオンツ戦略以上のものは作りだせていないのだ。

ただ、ノウハウの蓄積が乏しく革新的技術を上手く使いこなせないまま停滞をしてしまう事例はYjamプラス！に限ったことではない。
なればこそ、革新性を持った次世代を担う人工知能活用型の資産運用に必要なのは、AI技術を使いこなせる"経験豊かな"汎用型の「人工知能」を開発・導入することなのかもしれない。

「ディープAI」と「MSCI ACWI ex Japan（配当込み、円換算ベース、為替ヘッジ無し）」に連動する投資成果を目指す投信とでパフォーマンス比較をしてみた。

設定日以来（2017.09.29～2020.08.14）のパフォーマンス
★ ディープAI 【＋7.90%】
★ 三井住友（DC積N）全海外株インデックス 【＋18.37％】


はっきり言えば、人工知能など使わずに素直にインデックス投資をしていた方が余程マシな結果だった。
独自開発のAIを使った瞬間にいきなり台頭できるほどグローバルな株式投資の世界は簡単ではないということだろう。
世界的な資産運用会社が自ら頭を下げて求めて来る程のAI開発技術があるわけでもなさそうだ。


最近読んだ野村総研の調査レポートにあった業界関係者のコメントが印象的であった。
　★開示、IR等についてのニーズ調査及びAI等を活用した企業価値評価の動向に関する調査

「アルファ獲得可能なモデル作成に成功しているのは、優れたファンドマネージャーのいるヘッジファンドや一部運用会社（GS等）等に限定されると思う。」

Yjamプラス！の年初来リターン（2019.12.30～2020.08.14）を確認してみました。
★ Yjamプラス！【－8.56%】
★ eMAXIS Slim TOPIX 【－4.43%】
★ ニッセイ日経２２５【－0.58%】

コロナショックに揺れたこの期間、Yjamプラス！はマーケットに敗北しています。
なぜこんな結果に終わったのでしょう？

確かに、Yjamプラス！は、現金比率を高めたり先物ヘッジによって積極的に下落を回避するような仕組みを運用上は持っていません。
とはいえ、コロナショックによってもたらされたマーケットの混乱は、その後、Yjamプラス！が注目する『市場の歪み』を今までにないほど大きく発生させたであろうことは容易に想像できます。
そんなボーナスステージ（コロナショック後の回復局面）がありながらも、TOPIXをわずかでも上回ることすら出来なかったのです。

コンセプトや良し！
ですが、それを実現するだけの実践的能力・経験が欠けていたのかもしれません。
そんな印象を受けました。


例えは悪いですが、いくら新技術を扱う（ノーベル賞を授与されるほどに専門的に詳しい）と言っても、
公道を走るなら「名古屋の大学で作られた電気自動車」より「豊田市の自動車メーカーが作った電気自動車」に乗りたいと感じるようなイメージです。
AI技術はAIによる資産運用の重要な根幹を占めるものの、資産運用という枠組みのすべてではありません。
足元のYjamプラス！のパフォーマンスは、試乗した最新モデルの車が何故か説明通りきちんと走らない、何とも言えない気持ち悪さ・不安を残す結果が目の前にあるような状況です。

Yjamプラス！では、同じグループ会社のヤフーからビッグデータの提供を受けて運用に役立てているそうです。
ただ、詳細はわかりませんが、ヤフーでは保有するビッグデータを外部に提供するビジネスを最近始めているみたいです。

今のところは、Yjamプラス！の運用成績（低迷中）を見る限り、ビッグデータから有益な投資情報を抽出できていないようなので関係ありませんが、
もし、今後有益な情報がビッグデータの中から見つかっても、それはそれで、すぐに他の機関投資家がデータを購入して追随（情報の価値は低下）したりしないでしょうか。

このファンド（資産成長型）の純資産総額は1千8百万円に過ぎず、年2回決算型の3百万円と合わせてもたったの2千万円程度にしかならない。
つまり、このファンドはまったく売れていないのだが、パフォーマンスをみればそれも無理からぬことだろう。

設定日以来のパフォーマンス（2018.0803～2020.0813）
★ ニッセイ日本株AI 【ー3.36%】
★ eMAXIS Slim TOPIX 【－2.36%】
★ ニッセイ日経２２５ 【＋7.18%】

「人工知能を使っている」というだけで誰だろうと簡単にお金を集められた時代は完全に終わったのだと印象付けられた。
今後は淘汰が進むであろう。

さて、ここで私が問題にしたいのは、このAIファンドを運用・販売しても年間で数十万円（信託報酬1.03％（年率・税抜））にしかならないという点だ。
言うなれば、派遣のおばちゃんに資料整理を頼むだけで赤字になってしまうような状況なのである。
こんなファンド、いつ繰上償還を喰らうか分かったものではない。

しかも運用報告書によれば「ニッセイ日本株ＡＩセレクトマザーファンド」の純資産総額はたったの数億円程度でしかないのだ。
これでは、とりあえず組成したはいいが今もなお十分なリソースが割かれているのか不安にもなる。
AI活用を謳うのであれば高度な専門性をもった人材にファンド運営を専属的に集中して担当してもらいたい。

なにより、人工知能は最先端の技術であり日々進化しているだけにモデルだって数年も経てば既に型落ち状態といえるだろう。
競争が厳しいマーケットでアドバンテージを維持し続けるにはモデルのブラッシュアップは必須と言えるが、
こんな財務状況では外部に依頼するメンテナンス費用を賄うことすら厳しそうだ。


ところで、経済産業省の委託を受けて野村総研が作成した調査レポートによれば、AI運用のパフォーマンスが低迷する中、莫大なコストがかかるAI推進に経営陣が二の足をふみ、これが運用改善の足枷となる悪循環にあるようだ。
★開示、IR等についてのニーズ調査及びAI等を活用した企業価値評価の動向に関する調査

だからこそ、AIファンドを選ぶときはAIの開発体制にも注目すべきだ。
最新のAI研究についてのフィードバックやAI技術の進歩にともなうモデル改良の有無等が良し悪しを決める重要な判断材料となろう。

「日本AI」は最先端技術である人工知能（AI）を活用して資産運用を行う次世代型のファンドである。
開発を担当した三菱UFJトラスト投資工学研究所は、本邦金融機関が有する研究所の中では最高峰にランクされる。その活躍は学術調査・研究及び学会活動だけではなく、真に実務に役立つ金融技術の開発にまで及ぶ。
特にAIやビッグデータ等を使ったデータサイエンス分野では海外の著名な資産運用会社に技術供与を行うなど、今や国内だけではなく世界の最前線でも存在感を示している。

そんな日本一の天才頭脳集団が手掛ける最先端のハイレベルな運用手法は、本来その希少価値の高さからごく一部の限られた方々（機関投資家や富裕層）にのみ提供されるようなものだといえるのだが、
当ファンドに投資をすれば、ただの一般人である我々でも利用可能となる点は強調したい。
それだけに、日本AIは私たちが利用できる数ある公募投信の中でも特に価値あるファンドの１つと言えるだろう。

さて、肝心のパフォーマンスだが設定来では幾分のマイナスになってはいるものの、今現在も人工知能は膨大なデータを収集・分析することで日々学習を繰り返しながら成長を続けている。
加えてAI技術の進歩に伴うモデル自体の改良もパフォーマンス向上のために適宜実施されている。これは常にコストをかけて最新の研究動向を把握し検証を行っている当ファンドであればこその高度な対応である。

このように日本AIが採用する人工知能は『成長と進化』を続けており、設定から3年が経過したいま、今後のさらなる活躍が期待できよう。
その証拠にコロナショックに揺れた2020年3月のマーケットにおいて大半のヘッジファンド型公募投信が損失を出す中で、日本AIは波乱に左右されることなく利益を確保出来ていた。
なお、過去に行われた検証によればシミュレーションを行った全ての年度で利益を確保出来たという。

先行きの不透明感が増す中、膨大かつ迅速なデータ分析を可能にした人工知能ならではの安定感ある運用手法へのニーズは今後益々高まっていくであろう。
幸い、国内随一の超エリート集団が生み出した日本AIは、ハイレベルな資産運用を必要とする私たちにとって頼もしい存在であり続けてくれると私は愚行する。

設定日以来のパフォーマンス（2016.12.20～2020.08.13）をみると
★ Yjamプラス！　【＋6.20%】
★ eMAXIS TOPIX　【＋11.99%】
★ ニッセイ日経225　【＋27.04%】
となっていた。

AIが選んだ銘柄群は、日本経済新聞社セレクトの225社に20％も負けている上に、TOPIXにすら勝てていなかった。

登場から4年弱。
パフォーマンス推移を見ると、始めこそ良かったものの、むしろその後はマーケットに勝てなくなっている。
つまり、AIは学習をしているからと言って（運用を続けてさえいれば）、そのこと自体が、その後のパフォーマンス向上に直結するのだとは限らないようだ。

そもそも「人間」だってそうだろう。
「運用経験を積むほどに、それだけで、どんな人間の運用成績もいかなる環境でも常に必ず高くなる」なんて何の根拠もない主張でしかない。

AIは今後も何らかの経験を積むのだろうが、だからと言って、採用している戦略を上手く機能させてくれるかどうかまでは一概に保証できない。

もしかしたら、最先端技術であればこそ、さすがに4年も経てば、当時の人工知能技術とビッグデータに基づいて構築したアプローチでは陳腐化していて、マーケットに対するアドバンテージを失ってしまっているかもしれない。


とにかく現状の運用結果から判断すれば、目標とするアルファを見つけることには失敗しており、事前に説明してきた運用戦略の有効性・実現性に疑義が出ている状況にある。
市場の歪みに注目して超過リターンを得ようとする今の戦略自体が有効で、AIにわずかでも優位性があるのなら、4年弱の運用でTOPIXに負けている謂われはないはずだ。
ファンド側は科学的アプローチに精通しているのであるから、今こそ、きちんとした説明責任を果たして欲しいと思う。