ジェネラティブAIインカピタルマーケットバイデプロイメントモード（クラウドベースおよびオンプレミス）、バイアプリケーション（ポートフォリオ最適化、リスク評価、その他）、バイエンドユーザー（ポートフォリオマネージャー、トレーダー、金融アナリスト、機関投資家、その他）、バイリージョンおよび企業-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、および予測2023-2032

リポートの概要

ジェネレーティブAI in キャピタルマーケットの規模は、2022年の240百万ドルから2032年には約1,955百万ドルになると予想されており、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率24%で成長する見込みです。

金融機関がその潜在能力を見出し、Generative AIは資本市場業界で世界的な関心を集めています。Generative AIは、市場調査、アルゴリズムトレーディング、リスク管理、詐欺検出など、さまざまな分野で利用され、偽データの作成、市場シナリオのシミュレーション、意思決定プロセスの改善などに活用されています。金融機関は、テック企業、学術センター、スタートアップとの協力を探求し、Generative AIソリューションの開発と導入を行っています。

組織は、Generative AIの導入に際して、データプライバシーや倫理的な問題に対処し、法令の遵守と機密情報の保護を維持する必要があります。Generative AI in the capital marketの風景が急速に進化する中、業界レポートやニュース記事を通じて最新の進展と開発を理解するために、情報を得ることが重要です。

ドライビングファクター

ファイナンシャル組織や投資家は、生成型AIモデルの助けを借りてより良い判断を下すことができます。これらのモデルは、機械学習の技術を利用して、膨大な量のデータを処理し、トレンドを把握し、洞察を生成することができます。これにより、投資の選択肢、リスク管理、ポートフォリオ最適化が改善され、より正確な予測と良い投資結果が得られる可能性があります。アルゴリズムトレーディング、ポートフォリオのリバランス、リスク管理など、資本市場では多くのプロセスを自動化することができます。これらのプロセスを自動化することで、AIパワードシステムはより迅速かつ効率的に動作し、人為的なエラーを減らし、市場の流動性と安定性を向上させることが可能です。

財務諸表、市場情報、ニュースストーリー、ソーシャルメディアからの感情など、資本市場が生み出すデータの種類は多岐に渡ります。このような膨大で多様なデータセットにアクセスできることで、生成型AIモデルは複雑なパターンを学習し、過去のトレンドに基づいて予測を生成することができます。さまざまな金融商品、取引方法、市場のダイナミクスが存在するため、資本市場はますます複雑になっています。生成型AIアルゴリズムは、シミュレーションシナリオの作成、リスク分析、投資戦略の最適化を行うことで、この複雑さを分析し理解する能力を持っています。これは、従来のモデルにとっては困難な課題かもしれません。

リストライニングファクターズ

デリケートな金融データが多く関与しているため、株式市場はサイバー攻撃の主要な標的です。ジェネラティブAIシステムは、プライベートな金融データやアルゴリズムに依存しているため、それらを導入することはサイバーセキュリティの脅威を増大させます。不正アクセス、データ漏洩、ジェネラティブAIモデルへの悪意のある攻撃が行われることにより、組織は重大な金融的および評判的な損失を被る可能性があります。

ジェネラティブAIの展開には、資本市場において信頼が非常に重要であるため、参加者からの反対や懐疑心が生じるかもしれません。重要な投資決定にAIシステムに完全に依存することへの懸念があるかもしれません。なぜなら、従来の金融モデルは人間の専門知識や直感に頻繁に依存しているからです。ジェネラティブAIモデルが広く受け入れられるためには、それらに信頼を築き、信頼性と価値を示すことが重要です。

コロナウイルスパンデミックが資本市場に与えるジェネラティブAIへの影響

パンデミックによって、これまでに聞いたことのない市場の不安定さや変動率がもたらされ、株価や為替レート、商品価格に急激な変化が生じました。ジェネラティブAIモデルは、過去のデータに頼って予測を作成し洞察を生み出すことが大きく依存しています。しかし、パンデミック中に起こった異常な市場状況や聞いたことのない出来事は、これらのモデルの精度と効果を損なう可能性がありました。なぜなら、そういった珍しい状況を処理するための十分な訓練データを持っていなかった可能性があるからです。

パンデミックの結果、投資家の行動は変化しました。多くの投資家は、市場の変動の影響を軽減するために安全な避難先投資やリスク管理技術に注目しています。市場のダイナミクスや投資家の感情の変化に対応するために、ジェネラティブAIモデルは投資家の行動の変化に合わせてアルゴリズムと訓練データを更新する必要があります。

パンデミックは、銀行業界を含む企業全体でのデジタルトランスフォーメーションとリモートワークの導入を促進しました。このデジタルトランスフォーメーションによって、ジェネラティブAIの採用が資本市場で可能になりました。金融機関は、リモートデータアクセスやクラウドベースのコンピューティング、コラボレーションツールを利用して、自宅で働く人々でも意思決定やリスク管理のためにジェネラティブAIモデルを使用することができます。

パンデミックは、株式市場における徹底的なリスク管理と評価の必要性を明確にしました。この時期、ジェネラティブAIモデルは金融機関のリスク評価と管理を支援するのに非常に役立ちました。これらのモデルは大量のデータセットを調査し、複数のシナリオをシミュレートする能力を持っているため、潜在的な問題を見つけ、適切なリスク低減策を講じることが容易になりました。

バイ デプロイメント モード アナリシス

2022 年の Generative AI in Capital Market において、オンプレミスセグメントが最大の収益シェアを占めました。

デプロイメントモードに基づいて、市場はクラウドベースとオンプレミスに分割されています。これらのデプロイメントモードの中で、オンプレミスがグローバルな Generative AI in Capital Market で最も利益を上げると予想されており、収益シェアは59%となっています。オンプレミスデプロイメントは、データが自社施設に保管されるため、機関にデータのセキュリティとプライバシーに対する直接的な制御を提供します。機密性の高い金融データを取り扱い、規制基準に準拠する必要のある金融機関にとって、これは重要な要素となるでしょう。

オンプレミス実装では、機関が生成的AIシステムのハードウェア、ソフトウェア、構成に直接的な制御を持つため、より柔軟なカスタマイズが可能です。特定のビジネス要件を満たすためにシステムを変更する必要がある場合や、既存のインフラストラクチャと統合する場合には、これが重要となることがあります。オンプレミスを実装するには、インフラ設定、維持、アップグレードのための資金を確保する必要があります。ハードウェア、ソフトウェアライセンス、適格な従業員の投資、継続的なITサポートなどがこれに含まれます。多くのリソースが必要で、初期投資が高い可能性があります。

クラウドベースセグメントは、Generative AI in Capital Market において最も成長が速いセグメントです。

クラウドベースセグメントは、2023年から2032年までの期間において、Generative AI in Capital Market において最も成長が速いセグメントと予測されています。クラウドベースのデプロイメントのスケーラビリティと柔軟性により、金融機関は計算上の要求に応じて拡大または縮小することができます。クラウドアーキテクチャは大容量のデータを処理し、需要の急増に対応するための弾力性のあるリソースを提供することができます。

金融機関は、クラウドベースのデプロイメントの場合、リソースを使用量に応じて支払う「都度払い」の価格モデルによってリソースを支払います。オンプレミスのデプロイメントと比較して、これは初期のハードウェア投資の必要性を排除し、継続的なメンテナンスおよびアップグレードコストを低減するため、より手頃な価格となることがあります。

バイアプリケーション分析

ポートフォリオ最適化がカピタルマーケットにおける生成的AIの重要なシェアアプリケーションセグメントを占めています。

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、リスク評価、金融、市場データ生成、市場予測、その他のアプリケーションに分けられます。これらの中で、ポートフォリオ最適化セグメントはカピタルマーケットにおける生成的AIの形式セグメントで支配的であり、市場シェアは42％です。生成的AIはポートフォリオ最適化のために、膨大な量の歴史的およびリアルタイムの市場データを分析し、トレンドを把握し、最適な投資計画を作成するために、高度な機械学習技術を使用しています。

複雑で変動の激しい市場環境では、ポートフォリオの構築と再バランスには多くの難しい問題があります。資産配分はポートフォリオ最適化の重要な要素であり、生成的AIモデルは複数の資産クラスのリスクとリターンの特性を評価し、さまざまな資産間での資金の理想的な配分を確立することができます。これらのモデルは、歴史的な市場のパターン、相関関係、リスク変数を調べることで、リターンを最大化しつつリスク露出を制御するための理想的な資産の重み付けを計算することができます。

リスク評価が予測期間中の最も急成長するアプリケーションセグメントとして特定されています。

リスク評価もカピタルマーケットにおける生成的AIの重要な形式セグメントであり、カピタルマーケットにおける生成的AIのアプリケーションセグメントでより速い成長が期待されています。金融部門では、生成的AIは機会と脅威の両方を提供していますが、慎重に考慮する必要があります。潜在的な市場操作は、リスク評価の観点から検討するべき重要な領域です。

生成的AIアルゴリズムは、偽のニュース、噂、または市場予測を生成して株価に人為的な影響を与え、市場の歪みや一部の企業に不公平な利益をもたらすことがあります。データプライバシーとセキュリティも重要な領域です。生成的AIの適用は、カピタルマーケットデータが非常に機密性が高く、独自のものであるため、不正アクセス、データ漏洩、情報の誤用の可能性についての懸念を引き起こします。

バイ・エンド・ユーザー・アナリシス

金融機関が資本市場におけるジェネレーティブAIのエンドユーザーセグメントで重要なシェアを持っています。

エンドユーザーに基づいて、市場は金融機関、金融アナリスト、機関投資家、その他のエンドユーザーに分かれています。金融機関は資本市場におけるジェネレーティブAIを51%の市場シェアで主導しています。ジェネレーティブAIは銀行、証券会社、その他の金融機関でさまざまな目的で使用されます。リスク評価、不正検出、取引業務の自動化、顧客との対話の改善に役立ちます。ジェネレーティブAIは業務の効率化、セキュリティの向上、個別のサービスの提供を可能にします。

キー市場セグメント

展開モードに基づく

• クラウドベース
• オンプレミス

アプリケーションに基づく

• ポートフォリオ最適化
• リスク評価
• 金融市場データ生成
• 市場予測
• その他のアプリケーション

エンドユーザーに基づく

• 金融機関
• 金融アナリスト
• 機関投資家
• その他のエンドユーザー

グロースオポチュニティー

ジェネレーティブAIは、資本市場での拡大の重要な機会を提供します。投資手法と意思決定手続きの改善は、重要なトピックの1つです。投資家が賢明な決定をするのを支援するために、ジェネレーティブAIシステムは膨大な量の金融データを分析し、トレンドを見つけ、予測モデルを提供することができます。さらに、この技術によって、ポートフォリオ管理を向上させ、市場の変動に対応する複雑な取引アルゴリズムを開発することが可能になります。

リスク評価、コンプライアンス監視、詐欺検出など、ジェネレーティブAIが資本市場内で自動化および効率化を図ることができる仕事は多岐に渡ります。ジェネレーティブAIを活用することで、投資家は競争優位を獲得し、投資結果を向上させ、資本市場のダイナミックで複雑な環境におけるイノベーションの新たな扉を開くことができます。

レイテスト トレンズ

ザ・ユース・オブ・ジェネラティブ・アドバーサリアル・ネットワークス (ガンズ) イズ・ワン・オブ・ザ・ニュエスト・デベロップメンツ・イン・ジェネラティブ・エーアイ・フォー・ザ・フィナンシャル・インダストリー。ザ・ジェネレーター・アンド・ディスクリミネーター・ニューラル・ネットワークス・イン・ガンズ・コラボレート・トゥ・プロデュース・リアリスティック・データ・サンプルズ。ガンズ・アー・ユースド・イン・ザ・キャピタル・マーケット・トゥ・プロデュース・フィクティシャス・フィナンシャル・データ、インクルーディング・ストック・プライセス、マーケット・シナリオズ、アンド・エコノミック・インディケーターズ。ディス・アーティフィシャル・データ・キャン・ビー・ユーティライズド・フォー・ア・バラエティ・オブ・タスクス、サチ・アズ・ストレス・テストス、マーケット・シミュレーションズ、アンド・バックテスティング・トレーディング・メソッズ。ガンズ・アシスト・イン・オーヴァーカミング・レストリクションズ・リンクトゥ・データ・アヴェイラビリティ・アンド・ヒストリカル・マーケット・データ・バイ・プロデューシング・ア・バラエティ・オブ・リアル・データ。

ディス・デベロップメンツ・クリエーツ・フレッシュ・オポータニティーズ・フォー・ブースティング・リスク・マネジメント、デベロッピング・ディシジョン・メーキング・プロシージャーズ、アンド・インヴェスティゲーティング・オルタネイト・キャピタル・マーケット・シチュエーションズ。アディショナリー、ガンズ・キャン・ビー・インテグレーテッド・ウィズ・アザー・エーアイ・メソッズ、サチ・アズ・リインフォースメント・ラーニング、トゥ・プロデュース・トレーディング・アルゴリズムズ・ザット・アー・モア・コンプレックス・アンド・アダプティブ。ア・プロミシング・デベロップメンツ・ザット・ハズ・ザ・ポテンシャル・トゥ・コンプリートリー・オルター・ハウ・フィナンシャル・データ・イズ・プロデュースド、エグザミンド、アンド・ユーズド・フォー・インヴェスティング・リーズンズ・イズ・ザ・ユース・オブ・ガンズ・イン・ザ・キャピタル・マーケット。

リージョナル・アナリシス

2022年、北米が資本市場における生成型AIの収益シェアの最大を占めました。

北米は、世界の資本市場における生成型AIで最も収益性の高い市場と見積もられており、市場シェアは42%です。生成型AIは、北米で大きな影響を持つゲームチェンジングなテクノロジーとして台頭しています。この地域には繁栄する金融セクターや最先端のテクノロジーインフラ、革新的な文化があり、これらが資本市場での生成型AIの開発と利用に貢献しています。

北米のブーミングするスタートアップ環境とベンチャーファイナンスへの容易なアクセスは、生成型AIの資本市場での拡大をさらに推進しています。この地域には、金融セクターに特化した最先端の生成型AIソリューションを創造することに焦点を当てた多くのテクノロジービジネスが存在します。このダイナミックなエコシステムは、協力、競争、継続的なイノベーションを促進し、さまざまな画期的なテクノロジーと創造的な用途を生み出しています。

主要なリージョンと国

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
• 北欧
• 西ヨーロッパのその他の地域

東ヨーロッパ

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

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のその他の地域

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
• ラテンアメリカのその他の地域

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
• 中東およびアフリカのその他の地域

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

キャピタルマーケットにおける生成AI市場は、業界の巨人、テクノロジーリーダー、そしてアジャイルなスタートアップなど、さまざまなプレーヤーによって特徴付けられています。これらの主要プレーヤー間の競争は、キャピタルマーケットの変革と金融の未来を形作る生成AIソリューションの膨大なポテンシャルと需要を示しています。

キャピタルマーケットにおける生成AIの主要プレーヤー

• IBM
• NVIDIA Corporation
• ゴールドマン・サックス
• JPMorgan Chase
• ブラックロック
• シタデル
• ブルームバーグ
• DataRobot
• その他の主要プレーヤー

レセントデベロップメント

• 2023年3月には、スーパーマイクロサーバーで動作するNVIDIA A100 Tensor Core GPUが、金融サービス業界の重要な技術パフォーマンス基準である最新のSTAC-ML Marketsベンチマークの推論において、リーディングな結果を収めました。

レポートの範囲：