サービス開始に大反響の「ＳＢＩラップ」、注目の運用成績をＦＯＬＩＯ代表の甲斐真一郎氏に聞く

　ＳＢＩ証券が今年３月末に取り扱いを開始した「ＳＢＩラップ」は、取り扱い開始から４営業日で申込件数が１万件を突破し、１５営業日目には預かり資産残高が５０億円を突破するなど急速な立ち上がりとなった。サービスの開始時点が、米国の利上げや株安、ウクライナ紛争、中国での新型コロナ感染拡大など、先行きの不透明感が高まったタイミングだっただけに、既存の投資家にはリスク分散の手法の１つとして受け入れられた側面もあったと考えられる。気になるのは、その運用成績だが、「ＳＢＩラップ」の運用を担っているＦＯＬＩＯ代表取締役ＣＥＯの甲斐真一郎氏（写真）に、ＳＢＩラップのＡＩによる予測を活用した運用の仕組みと運用実績について聞いた。
　
　――「ＳＢＩラップ」の運用がスタートして１カ月の運用成績は？

　最初の約定ができた４月７日に運用をスタートし、４月２８日までの運用実績は、マイナス０．５９％になりました。この間、米国株は３％程度、新興国株は４％程度のマイナスとなり、米国債やハイイールド債、不動産、金などはプラスリターンでしたが、米国株式を最も多く保有していた関係もあり、トータルリターンはマイナスになりました。

　ただ、４月最終営業日の２９日が日本は祝日であり、「ＳＢＩラップ」が投資対象とする公募投信は米国現地２７日の終値で基準価額が算出されています。しかし、投資信託が実際に投資している米国ＥＴＦは２９日まで取引があり、米国株式は２８日に上昇し２９日に反落しました。かつ、円安も進みました。日本の営業日（４月２８日分まで）に合わせて計算している他社ロボアド等と比較するために、「ＳＢＩラップ」の実質的な投資対象である米ＥＴＦの値動きを円換算して４月２８日米国市場を反映した数値を計算すると、運用開始時点から４月末までの運用実績はプラス２．８５％になります。

　ロボ・アドバイザーのサービスは、米国ＥＴＦに直接投資するものと、国内投信を通じて米国ＥＴＦに投資するものがあります。同じ月末比較でも、投資対象に国内投信を使っている場合は、米国ＥＴＦの月末前日価格での評価額ですので、ＥＴＦを投資対象とするサービスとは実際の評価基準が異なることになります。月次実績など短期の運用成績を比較する際には、その点はご留意していただきたいと思います。

　――「ＳＢＩラップ」の運用の仕組みは？

　ＦＯＬＩＯの「ＲＯＢＯ　ＰＲＯ」のＡＩ（人工知能）を活用し、景気循環を先読みすることで、毎月ダイナミックに資産配分を変更します。また、配分比率の決定にはゴールドマンサックスが開発した「ブラック・リッターマン・モデル」を使っていますが、期待リターンとしてＡＩが計算した１カ月先の予想リターンを入れて配分比率を計算します。ＡＩは４０種類以上のマーケットデータを分析し、機械学習によってどんどん進化しています。

　投資する資産クラスは、株式（米国株／先進国株／新興国株）・債券（米国債／ハイイールド債／新興国債）・その他（不動産／金）の合計８種類です。それぞれの資産に対応した米国ＥＴＦを個別に投資対象とした国内投信８本を使います。この８つの資産の組み合わせを毎月１回、また、マーケットの変動時にもダイナミックに変更しながら運用します。

　このような機械学習を用いたリターン予測を運用に活かしているロボ・アドバイザーはこれまでありませんでした。一般的なロボ・アドバイザーは運用に伝統的な金融工学の考え方に基づいた「平均分散法」を使っています。ここでは、マーケットの過去データを用いて期待リターンやリスクを算出して資産配分比率を決定しています。