ジェネレーティブAIインアセットマネジメントマーケット、アプリケーション（ポートフォリオ最適化、リスク分析と管理、アセット評価、アセット配分、アセットパフォーマンス予測、市場分析と予測）、資産クラス別、展開モデル別、エンドユーザー別、地域別および企業別－業界セグメントの見通し、市場評価、競争シナリオ、トレンド、および2023年から2032年までの予測

リポートの概要

ジェネラティブAI（Generative AI）を活用したアセットマネジメント市場の規模は、2022年の312百万ドルから2032年までに約1,701百万ドルになると予想されており、2023年から2032年までの予測期間中に年平均成長率（CAGR）19％で成長する見込みです。

ジェネラティブAIは、アセットマネジメントの分野で注目を集めており、世界中でますます利用されています。ジェネラティブAIとは、洗練されたアルゴリズムと機械学習の手法を用いて新しいモデル、データ、または出力を作成することです。アセットマネジメントの文脈では、ジェネラティブAIは意思決定プロセスの向上、ポートフォリオのパフォーマンスの向上、リスクの削減において優れた選択肢です。

ジェネラティブAIは、データの分析、レポートの作成、コンプライアンスの監視など、アセットマネジメント内での退屈で時間のかかるタスクの自動化に活用することができます。これにより、アセットマネージャーは戦略の立案、クライアントとの関係管理、新しい投資方法の評価など、より複雑なタスクに集中することができます。

ドライビングファクター

データの利用可能性の向上

資産管理業界は、過去の市場データ、金融報告書、ニュース記事、ソーシャルメディアの感情、代替データソースなど、膨大な量のデータにアクセスできます。生成型AIは、このデータを活用してパターン、相関関係、投資戦略と意思決定を向上させるインサイトを明らかにすることができます。

意思決定能力の向上

生成型AIは、資産管理者がより情報を得てデータに基づいた投資の意思決定を行うことを可能にします。生成型AIモデルを活用することで、資産管理者は市場のトレンド、リスク要因、潜在的な機会についてより深い洞察を得ることができ、ポートフォリオ構築、資産配分、リスク管理戦略を最適化することができます。

レストレイン要因

データプライバシーとセキュリティの懸念

ジェネラティブAIの使用には、大量の機密情報を含むデータへのアクセスが必要です。これにより、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念が生じます。資産運用者は、これらの懸念に対処するために、堅牢なデータ保護措置を確保し、規制要件を遵守する必要があります。

コストの考慮事項

ジェネラティブAIソリューションの導入には、技術インフラ、データ管理システム、人材獲得への大きな投資が必要です。必要なリソースとインフラの取得と維持のコストは、特に小規模なプレーヤーにとって、制約要因となる可能性があります。

規制上の課題

資産運用業界は、金融規制、データ保護法、コンプライアンス要件など、さまざまな規制フレームワークの対象です。ジェネラティブAIソリューションの導入には、説明可能性、透明性、進化する規制へのコンプライアンスなどの規制上の課題が生じる可能性があります。

バイアプリケーション分析

ポートフォリオ最適化セグメントが2022年のグローバル資産運用における生成AIの最大の収益シェアを占めました。

アプリケーションに基づいて、市場はポートフォリオ最適化、リスク分析と管理、資産評価、資産配分、資産パフォーマンス予測、市場分析と予測にセグメント化されています。これらのアプリケーションの中で、ポートフォリオ最適化がグローバル資産運用市場において最も利益を上げると予想されています。生成AIアルゴリズムは、リスク、リターン、資産の相関関係、市場のトレンドなどのさまざまな要素を考慮して、投資ポートフォリオを最適化するのに役立ちます。

大規模なデータセットと高度な分析技術を活用することで、生成AIはリターンを最大化しながらリスクを管理する効率的で多様化されたポートフォリオの作成を支援することができます。生成AIは投資リスクの評価と管理において重要な役割を果たします。生成AIアルゴリズムは潜在的なリスクを特定し、リスクエクスポージャーを数量化し、歴史データ、市場のトレンド、外部要因を分析することで効果的なリスク管理戦略の洞察を提供することができます。

バイ アセット クラス アナリシス

エクイティーズ アンド オルタナティブ インベストメンツ アー トゥー セグメンツ ザット ハブ リシーヴド シグニフィカント アテンション アンド アドプション イン ザ コンテクスト オブ ジェネレーティブ アイ イン アセット マネジメント。

アセット クラスに基づいて、市場はエクイティーズ、固定収益、コモディティ、不動産、オルタナティブ インベストメンツにセグメンテーションされています。これらの中で、エクイティーズ アンド オルタナティブ インベストメンツ アー エクイティ マネジメント マーケットにおいて最も利益が見込まれています。ジェネレーティブ アイ アルゴリズムはエクイティー分析、ポートフォリオ最適化、市場予測に大きな恩恵をもたらすことができます。

AI は大量のデータセット、過去の株価、企業の財務、ニュースのセンチメントなどを分析して、エクイティー投資の機会やリスク管理戦略についての洞察を提供することができます。ジェネレーティブ AI はヘッジファンド、プライベートエクイティー、ベンチャーキャピタルなどのオルタナティブ インベストメンツに関連する複雑なデータを分析することができます。AI アルゴリズムはデューディリジェンス、リスク評価、オルタナティブ インベストメンツ スペース内でのポートフォリオ最適化に役立ちます。

バイ デプロイメント モード アナリシス

クラウドベースのセグメントが2022年のグローバルな資産管理におけるジェネレーティブ AI の最大売上シェアを占めています。

デプロイメント モードに基づいて、市場はオンプレミスとクラウドベースに分割されています。このうち、クラウドベースは資産管理市場において最も有望とされています。クラウドベースのソリューションはスケーラビリティを提供し、需要に応じて資産管理企業がジェネレーティブ AI のリソースを簡単にスケールアップまたはスケールダウンすることができます。この柔軟性により、組織はさまざまなデータボリュームと計算要件を処理することができます。

クラウドベースのソリューションは、インターネット接続があればどこからでもジェネレーティブ AI ツールとデータに簡単にアクセスできます。これにより、協力を促進し、資産管理チームがリモートで働いたり、異なる場所で働いたりすることができます。

バイ エンドユーザー アナリシス

バンク、ファイナンシャル インスティチューション、および インシュアランス カンパニーズ セグメント が グローバル ジェネラティブ AI イン アセット マネジメント 2022 年 最大 の 収益 シェア を 占めていた。

エンドユーザーに基づいて、市場はバンク、ファイナンシャル インスティチューション および インシュアランス カンパニーズ、年金基金 および 退職基金、高純資産個人、および 他の機関投資家にセグメント化されています。バンク、ファイナンシャル インスティチューション、および インシュアランス カンパニーズ は、アセット マネジメント においてジェネラティブ AI の主要なユーザー および 採用者として期待されています。

組織はしばしば広範な資産を管理し、投資戦略を最適化し、リスクを管理し、意思決定プロセスを強化するための洗練されたツールと技術を必要とします。長期的な投資管理とリスク軽減に焦点を当てているため、年金基金と退職基金もジェネラティブ AI を活用してポートフォリオのパフォーマンス、資産配分、および退職計画戦略を改善することに強い関心を持っています。

キーマーケットセグメント

アプリケーションに基づいて

• ポートフォリオ最適化
• リスク分析と管理
• 資産の評価
• 資産配分
• 資産のパフォーマンス予測
• 市場分析と予測

資産クラスに基づいて

• 株式
• 固定収益証券
• 商品
• 不動産
• オルタナティブ投資

展開モードに基づいて

• オンプレミス
• クラウドベース

エンドユーザーに基づいて

• 銀行、金融機関、保険会社
• 年金基金と退職基金
• 高純資産の個人
• その他の機関投資家

グロース オポチュニティ

パーソナライズおよびカスタマイズされた投資ソリューションにフォーカス

投資家は、個別の好みや目標に合わせたパーソナライズおよびカスタマイズされた投資ソリューションを求める傾向が増しています。ジェネラティブAIは、投資家の好み、リスク許容度、および金融目標を分析することによって、資産運用会社が個別の投資戦略を開発し、個別のポートフォリオを作成するのに役立ちます。

資産運用におけるジェネラティブAIの採用の増加

資産運用業界は、ジェネラティブAIを含むAI技術の潜在能力を認識し、投資戦略や意思決定プロセスを向上させるために活用しています。資産運用会社がAIソリューションにより快適になり、その利益を目の当たりにすることで、資産運用におけるジェネラティブAIへの需要は増加すると予想されています。

ジェネラティブAI技術の進歩

ディープラーニング、強化学習、自然言語処理などのAI技術の持続的な進歩により、ジェネラティブAIアルゴリズムの能力が拡大しています。これらの技術的な進歩により、ジェネラティブAIモデルはより洗練された出力を生成し、複雑なデータセットを分析し、資産運用に有益な洞察を提供することが可能になりました。

レイテスト トレンズ

シンセティック データ ジェネレーション

ジェネラティブ AI は、実世界の資産管理データに密接に似たシンセティック データを作成しました。シンセティック データ ジェネレーションの技術は、制限された歴史的データやプライバシーの懸念に関連する課題に対処し、資産マネージャーがシミュレートされたデータセット上でモデルをトレーニングおよびテストできるようにします。

ナチュラル ランゲージ プロセッシング (NLP) のテキスト アナリシス

ファイナンシャル レポート、ニュース記事、およびソーシャル メディアのセンチメントなど、NLP の技術が資産管理データに適用されています。NLP を利用したジェネラティブ AI モデルは、非構造化テキストデータから価値ある洞察を抽出し、投資判断やセンチメント分析を支援します。

リージョナルアナリシス

北米が2022年の資産管理における生成AIの収益シェアで最大の割合を占めました。

北米は資産を管理するために知能化AIの使用と成長において重要な地域です。重要な金融機関の存在、繁栄する技術エコシステム、革新への重点がこの市場の拡大につながっています。ヨーロッパも資産を管理するために生成AIの使用において大きな成長を見ています。

イギリス、ドイツ、およびスイスなどの国々は金融部門内でAI技術を活用することで先駆的な役割を果たしています。革新的な規制イニシアチブ、AI技術の研究開発への重要な投資、確立された金融センターの存在がヨーロッパの市場成長に貢献しています。

主要地域と国々

北米

• 米国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• 英国
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• ノルディック
• 西ヨーロッパの他の地域

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパの他の地域

APAC

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア＆ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• APACの他の地域

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• ラテンアメリカの他の地域

中東およびアフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• MEAの他の地域

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

グローバルの資産運用における生成型AIの市場シェアは、確立された金融機関、テクノロジー企業、AIスタートアップなど、いくつかのプレーヤーに分散しています。

資産運用における生成型AIのトッププレーヤー

• バンガード・グループ
• ブラックロック
• アイエラ
• ステートストリート・コーポレーション
• その他の市場プレーヤー

レポートの範囲