Franklin Templeton、リスクの把握を目指すAI調査ワークフローを開発

Franklin Templetonは、ポートフォリオマネージャーが投資調査を比較し、リスクを検討できるようにするAIワークフローを開発しており、株式調査から着手している。OpenAIが2026年11月5日に公開した事例紹介によると、同社の投資チームは複数のツールを利用しており、Codexもその一つだ。

この取り組みは、既存の調査プロセスにおける引き継ぎの課題に対応するものだ。アナリストは、まず株式を分析し、決算説明会を確認し、各事業分野の競合を調査してから、新たな投資案を提案したり、既存の投資ポジションについてポートフォリオマネージャーに報告したりする。調査、リスク管理、コンプライアンス、トレーディングの各部門はそれぞれ異なる視点を持つ。Franklin Templetonは、意思決定者が投資案の根拠とリスクの両方を評価できるよう、これらの情報を統合したいと考えている。

Franklin Templetonで公開市場投資を担当する上級副社長のKatrina Dudleyは、この変化について、人間主導の一連の作業を自動化する段階を超えるものだと説明した。「私たちは、調査プロセスを補強する段階から、投資調査のワークフローを再構想する段階へと移りました」と同氏は語った。

データベースへのアクセスから、つながるインテリジェンスへ

最初の試みでは、データをデータベースに格納し、モデルをそこに接続した。しかし、データ同士がどのように結び付いているかをモデルが理解できず、チームが必要とする回答は得られなかった。エージェントとセマンティックレイヤーを加えたことで、アプローチは変わった。セマンティックレイヤーとは、企業のデータが何を意味し、どのように相互に関連しているかを体系化したモデルを指す。

この違いは、調査における課題の核心に関わる。情報にアクセスできるだけでは、それを解釈するために必要な関連性までは把握できない。チームはCodexなどのツールを活用して、データをツールに取り込み、利用者に洞察を提示する、データ連携型のインテリジェンス層を開発している。

目指すのは、信頼性の高いコネクター、ポートフォリオやワークフローに関する文脈、そしてアナリストやポートフォリオマネージャーに実行可能な洞察を提示するエージェント型の機能を組み合わせた、ガバナンスの効いた再利用可能な基盤だ。

開発には、システムを利用する人々も関わっている。Codexは、専門家と投資実務者が一緒に独自のツールを構築するハッカソンで活用されている。また、新技術の導入後まもなく実施される実践的なラボでは、その技術が各チームの業務にどう適合するかを試す。投資部門のAI推進担当者は、実験的な取り組みを本番運用可能なワークフローへと発展させようとしている。

調査設計では多様性とリスクを重視

ほかの場面ではAIの利点となる挙動が、資産運用では問題を引き起こすことがある。多くのツールは利用者の好みを学習し、似た資料をさらに表示する。特定の調査提供会社を好む投資家の場合、その会社のレポートばかりが増える可能性がある。Franklin Templetonは、こうした情報の偏りがバイアスの原因になり得ると考え、アナリストやポートフォリオマネージャーが多様な調査や意見に触れられるようにしたいとしている。

リスクも同様に重視される。このシステムは、投資案の根拠とともに投資リスクを明示し、ポートフォリオマネージャーがそれを認識できるようにすることを目指している。調査レポートでリスクを特定することは、「より多くの情報に基づく投資判断につながる」とDudleyは述べた。

セマンティックレイヤーの開発と合わせ、これらの要件によって、どのような調査情報に触れるかもシステム設計の一部となる。情報を取得できるかどうかだけでなく、どの視点が利用者に届くかも重要だ。そのため、目指すワークフローでは、技術アーキテクチャと、異なる見解を保ち、下振れリスクの分析を見える形にするという投資分野固有の要件を結び付ける。

ガードレール、導入、そして現場での対話

経営陣は、明確に定めたリスク上のガードレールの範囲内で、AIを活用したイノベーションや実験を推奨している。すべての取り組みが成功するわけではないことも受け入れている。Dudleyによると、それでも各取り組みは、能力を高め、将来の意思決定に役立ち、継続的な改善を促す知見を生み出すべきだという。この目標を支える管理策には、実験段階から本番運用に耐えるツールへ移行する過程でのセキュリティ審査、専門家による支援、データ利用に関する契約が含まれる。

Dudleyが長期的に目指すのは、アナリストから各投資グループのリーダーまで、投資チーム全体がデータ連携型のインテリジェンスを利用できるようにすることだ。また、アナリストが現場に出て、非公開企業の専門家、実務家、経営幹部と話す時間を増やし、そこで得た知見をチームに持ち帰ることも望んでいる。ツールの開発が進むなかでも、人間ならではの視点は欠かせない。

このプロジェクトの意義は、自動化と抑制を組み合わせている点にある。Franklin Templetonは、投資を取り巻く洞察を提示し、より多くの文脈を結び付けようとしている。同時に、異なる意見、明示的なリスク分析、セキュリティ管理、そして人間の判断をプロセスに組み込んでいる。中心となる問いは、調査情報の幅を広げることを目的とするシステムが、調査対象を狭めることなく、これらの要素をガバナンスの効いた再利用可能なシステムの中で両立できるかどうかだ。