AIは経済予測で何を担い、どこに限界がありますか？
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2025/05/14 10:34
男性
30代
ビッグデータ解析が進むいま、株価や景気指標をAIが瞬時に予測できるといわれますが、リーマンショックやパンデミックのような例外時にも当てになるのでしょうか。AIの強みと弱みをどう把握し、投資判断に活かせばよいのでしょうか。
回答
株式会社MONOINVESTMENT / 投資のコンシェルジュ編集長
AIは膨大な過去データから複雑な非線形パターンを抽出できるため、数分〜数日の短期予測では人間や従来モデルを上回る精度を示す場合があります。とくに為替や先物の高頻度取引で需給や季節変動を瞬時に捉え、アルゴリズムを最適化できる点が大きな強みです。
ただしリーマンショックやパンデミックのような前例のないショックを外挿するのは不得手で、中央銀行の政策転換や経営者の発言トーンといった定性的情報も読み取りにくく、結果がブラックボックス化しがちです。実務では、AIが提示した数値を出発点にエコノミストが制度変更や地政学リスクを上書きし、ストーリーと整合させる二段構えを取ることで過学習や判断ミスを抑制できます。AIの計算力と人間の洞察を補完的に使い分けることが、予測精度と実効性をともに高める現実的なアプローチです。
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外挿
外挿（extrapolation）とは、観測済みのデータ範囲を超えた領域にある値や動きを、既知データから導いた数理モデルの延長として推定する方法です。対となる概念に、データ区間内で推定を行う内挿（interpolation）があり、外挿はその“外側”を扱う点が特徴といえます。 資産運用では、長期の株価インデックスリターンやGDP成長率の歴史的トレンドを基に、将来の期待リターンや企業の売上高を見積もる場面で外挿が活用されます。たとえば、過去20年の平均リターンを延長してポートフォリオの長期収益を試算したり、マクロ経済の趨勢成長率を外挿してDCFモデルに組み込む、といったケースが代表的です。 ただし外挿は、構造変化（レジーム転換）や突発的なショックが起きると推定精度が大きく低下します。信頼区間を示したり、バックテストで外挿区間の妥当性を検証するなど、不確実性を前提とした慎重な運用が欠かせません。外挿は将来を読む有力な手法ですが、あくまで推定に過ぎないことを理解し、複数シナリオと併用しながら判断材料として活用することが重要です。
地政学リスク
地政学リスクとは、国家間の対立、戦争、政情不安、貿易摩擦など、政治的な要因によって金融市場や経済に影響を与えるリスクのことを指します。たとえば、中東の紛争や米中関係の悪化、ロシアによるウクライナ侵攻などが該当します。こうしたリスクが高まると、株式市場が不安定になり、安全資産とされる金（ゴールド）や国債に資金が流れる傾向があります。原油価格や為替相場にも影響を及ぼすことがあり、資産運用を行う際には、こうした地政学的な動きにも注意を払うことが重要です。
