資産運用会社のAI投資パラドックス：66％が過剰投資を懸念する一方、85％が今後50％以上の予算増強を計画

• 63% が過去12ヶ月間にAI支出を50%以上増やした。
• 85% が今後1年間にAI予算を少なくとも50%引き上げる計画だ。
• 23% が今後1年でAI予算が少なくとも倍増すると見込んでいる。
• 予算を減らした企業は1社もなかった。

このシフトは新しいものではない。半数以上の企業（56%）は4〜5年前からAIの業務統合を始めており、過去1年以内に始めたのはわずか9%だ。つまり、業界はAI導入の初期段階ではなく、すでに中盤に差し掛かっている。

投資パラドックス：66%が過剰投資を懸念、25%はさらに追加を求む

おそらく最も印象的な発見は、適正なAI投資水準に関するコンセンサスがまったくないことだ：

• 66% のファンドマネージャーが、自社はAIに過剰投資していると懸念している。
• 25% は、逆にまだ投資が足りないと考えている。

この矛盾は、Clearwaterが「投資パラドックス」と呼ぶもので、深層にある不確実性を指し示している。Clearwater Analyticsの最高技術責任者（CTO）であるSouvik Das氏は、業界は明らかに変革をもたらす技術でありながら、その投資対効果（ROI）が依然として予測不可能なAIへのコミットメントを適切に調整することに苦慮していると指摘している。

AIが効果を発揮すると期待される領域：データ、意思決定、リスクモデル

この調査は、今後12ヶ月間にAIが最も大きな影響を与える分野を経営幹部に尋ねた。その結果は、情報処理や人間の判断を支援する業務に集中している：

• 62% のファンドマネージャーが、データ生成と要約における「変革的な変化」を予想している。
• 58% が、ポートフォリオリバランスなどを含む意思決定支援システムへの大きな影響を挙げている。
• 57% が、予測モデリングやストレステストへの大きな影響を挙げている。

これらの数字が示すのは、業界がAIをポートフォリオマネージャーの代替ではなく、投資判断の根幹を成すデータ集約型の分析業務を加速するものとして捉えていることだ。

データ品質：成功と停滞の隠れた分かれ道

すべてのAI支出が同じ結果を生むわけではない。この調査では、企業が持つ基礎データの品質が、AI投資が実際にパフォーマンスを向上させるかどうかの決定的な要因であることが判明した：

• データ精度が「良好」または「優れている」企業の44% が、AIの結果としてリスク管理が「はるかに積極的になった」と回答した。
• データ精度が「中程度」または「低い」企業で同じ回答をしたのはわずか17% だった。

「資産運用会社はAIへの支出を急増させているが、予算が大きいことが必ずしも結果につながるわけではない」とInstitutional Investorは報じ、この調査の核心メッセージを要約している。強固なデータガバナンスを持つ企業は有意義な業務改善を実現している一方で、そうでない企業は支出が目に見える成果に結びついていない。

業界にとっての意味

「GenAI and the Data Divide」調査は、不確実なリターンの技術に大胆な賭けをしている業界の姿を描き出している。成功のベンチマークが明確でないまま予算は増え続けている。大多数の企業はAI統合を始めて数年が経過しているにもかかわらず、そのリーダーの3分の2は自社が使いすぎかもしれないと考えている。

最も明確で実践的な示唆は、データ品質が予算規模よりも重要であるということだ。正確で適切に管理されたデータに投資する企業は、AIによるリスク管理と意思決定の改善を実現する可能性がはるかに高い。AIの導入に取り組む資産運用会社にとって、この調査が示す優先事項は「いくら使うか」ではなく「AIモデルに投入するデータがどれだけクリーンか」である。