コンピューターには予測できなかったBrexit

今年の６月、イギリスの国民投票でEU離脱が過半数を上回った。多くの人が予測していなかった事態に市場は荒れに荒れた。離脱に投票したイギリス国民ですら「そうは言っても常識的な人たちが残留に投票するだろう」と思っていた節がある。こうした人間の感情や集団心理によるアクシデントは市場にとっては典型的な外力であり、予測できない。

もちろんEU離脱に賭けたディーラーもいる。しかし、それは厳密に未来を予測したわけではなく、期待値を計算した結果である。つまり、「残留」と「離脱」の実現確率と、それぞれが実現した場合の値動きの大きさからはじき出した期待リターンは「離脱」の方がはるかに大きいと合理的に判断したのである（事実として、私はこのような合理的な判断をした人々を知っている）。

しかし、人工知能はこうした判断を下すことが苦手である。なぜならBrexitのようなプログラムが想定していない外力がかかる状況を扱えないからだ。

人工知能のシステムを作るとき、最初に行うことはプラーエが行ったように大量のデータを記憶させることである。しかし、なかには雲で星空が見えないこともある。その場合、人工知能はそれらをイレギュラーなデータとして除外する。ただ、雲があってもうっすらと星が見えることもある。その場合、どの程度までを正規のデータとして、どの程度からをイレギュラーとして除外すればいいのかの線引きは、人間の判断が入らざるを得ないきわめて難しい問題なのだ。

正しい法則を抽出するためには、そのモデル方程式上での外力となるイレギュラーなデータを除外しなければならないが、イレギュラーの範囲を少し変えるだけで分析結果は大きく違ってくるのである。これは実際にビッグデータを分析したことのある方であれば経験的にお分かりのことと思う。

歴史は繰り返さない。経済学者が繰り返す

方程式が分からない人工知能は、結局、過去のデータからトレンドを探し出して「それっぽい結論」を導き出すしかない。

たとえばBrexitのケースでは、人工知能は1933年に日本が国際連盟の常任理事国を脱退した前後のチャートの動きを調べるかもしれない。その処理スピードは金融のプロを凌駕するが、やっていることはデータマイニングであって法則に基づいた予測ではない。

「歴史は繰り返さない。経済学者が繰り返す」

経済学でよく使われる言葉だ。結果として過去とまったく同じ値動きがあったとしても、当然ながら状況はまったく異なる。それは「同じことが起きている」のではなく、人間が「同じことが起きている」と解釈しているに過ぎない。いくらもっともらしく見えても、それが本質であると思い込むのは大きな誤りである。

ペッパー君はドラえもんにはなれない

ソフトバンクの人工知能ロボット、ペッパー君は、7つの感情の概念を持っていると言われている。相手の声の抑揚などをモニタリングしながらどの感情なのか当てはめることができる。しかし、ペッパー君にしてみれば、自分が分析した結果が本当に合っているかどうかなどどうでもいい話である。あくまでもアルゴリズムと過去のデータに基づいて演算をしているだけだからだ。

人工知能が猫を猫として判別できるのは猫というデータがあるからだ。人工知能がレンブラント風の絵画を描けるのもレンブラントの過去の作品があるからだ。そしてこうしたデータには外力がかかりにくい。だからデータマイニングでも精度の高い予測ができる。

しかし、人の感情にしろ、その感情が影響する金融市場はそこまでシンプルではない。ペッパー君は感情を司るかもしれないが、人工知能のアルゴリズムの進め方が少なくとも現在のやり方である限り、ペッパー君がドラえもんに進化することはない。

尹 煕元（ゆん　ひうぉん）
CMDラボ代表。慶應大学院博士課程修了（工学博士、数値流体力学）。証券会社にてトレーディング業務などに従事。2007年に最先端金融工学の開発・研究を行うCMDラボを立ち上げ、金融データの分析や可視化など先駆的な取り組みを続けている。デジタルハリウッド大学大学院「 サイバーファイナンスラボ・プロジェクト 」主幹。同ラボの次回ミートアップは8月22日を予定。テーマは「四則演算の世界から卒業したい人のための金融数学」

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