AIチャットbotの可能性について識者が対談

女子高生AI「りんな」は人間に投資信託を買わせることができるか？（1/2 ページ）

AIチャットbotを、例えば個人の資産運用にどう活用することができるか。日興アセットマネジメントの神山直樹氏とLINEの砂金信一郎氏が語り合った。

公開 2018年06月12日 05時02分

更新 2018年07月26日 10時43分

著者

冨永裕子

[著]

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　コンピュータが人間に代わり、資産運用をする「ロボアドバイザー」が続々と登場している。ここに日本マイクロソフトが開発した、女子高生という設定のAI（人工知能）チャットbot「りんな」を活用したら、個人の資産運用にどう関わることができるか。

　2018年5月23日に開催された「Teradata Universe Tokyo 2018」では、日興アセットマネジメントの神山直樹氏（チーフ・ストラテジスト）とLINEの砂金信一郎氏（Developer Relations Team マネージャー／プラットフォームエバンジェリスト）が、りんなによる投資信託販売の可能性を議論した。本稿ではその内容を再構成した上で、ハイライトとなる部分を紹介する。

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りんなは2018年6月現在、LINE公式アカウントで約700万人の友達を有する（出典：日本マイクロソフト）《クリックで拡大》

　りんなは、日本マイクロソフトが運営する「人間とより長く会話を続けること」に最適化したAIチャットbotだ。AIといっても、問い掛けに対して正解を返すわけではない。例えば「明日晴れるかな」と聞いても「晴れです」ではなく「どこか出掛ける予定でもあるの？」などと答えることがある。これに対して人間が「今日はディズニーランドに行こうと思っている」と続けることで、会話のラリーが生まれるわけだ。

　りんなはビジネスでも利用されている。例えばローソンLINE公式アカウントは、りんなと連携し、ローソン公式キャラクターの「ローソンクルー♪あきこちゃん」がお薦め商品を教えてくれたり、ローソンの商品名でしり取りをしてくれたりと、ユーザーと双方向のコミュニケーションを取ることで、多くのファンを獲得している。

　これと同様に、りんなを金融の領域に応用することで、例えば資産状況を監視して何かサジェスチョン（提案）をしてくれるといった可能性が出てくるのではないか――。議論は、そこから出発した。

今の投資家の考えとAIを使った解決策

日興アセットマネジメントの神山直樹氏

神山　りんなの存在を知ったとき、「投資信託を売ってくれることになる」という勘が最初からありました。日本では投資をしたことのない人がほとんどです。今後の投資意向も少なく、説得に時間がかかります。宣伝をすればインターネット証券の口座開設は増えるのですが、入金するところまで至らない。銀行でも対面で説明して投信を販売していますが、1時間ぐらい説明しても完全な理解は難しい。長い時間をかけて人間が説明すると、コストが見合わないという問題もあります。

　運用で必要なのはサジェスチョンですが、20歳の人と60歳の人では理解度も手元の金融資産も違いますから、それぞれにカスタマイズが必要です。LINEの中で「ボーナス出た後どうしたの？」から会話がつながれば、その人に合ったサジェスチョンができるのではないかと思います。

LINEの砂金信一郎氏

砂金　LINEでは2018年1月に新会社LINE Financialを設立し、金融事業を拡大する計画が始まっています。LINEの中心的ユーザーはPCよりもスマートフォンを使っている人たちです。今月余ったお金を投資してもらうことがLINEならできそうですし、これまで（金融とITを融合させたFinTech領域で）培ってきたベストプラクティスを武器に、LINE自身がメガバンクの代わりになるかもしれません。窓口でリスクの説明を受けてから金融商品を購入するのとは違うアプローチで、投資に対する心の壁を取り払うアプローチを考えてみてもいい。

りんなが一人一人に個別のアドバイスをしてくれる世界

神山　例えば、退職金が出た人に「いろんな人がこうやっているよ」と、りんなが教えることができればいいと思います。手持ちの金融資産の評価額を表示するぐらいならば今でもできるわけで、評価額が下がったときに、その人の金融知識の程度に応じて「焦らなくていいよ」「落ち着いたら？」と言ってくれる。そういうのは、りんなが一番得意なところだと思います。

砂金　西洋の価値観では、ロボットやAIは人間の命令に従うべきものということになりますが、日本では「ドラえもん」のように、人間と対等にコミュニケーションをしながら問題解決をするロボットやAIをよしとする価値観が、社会認識としてあります。ただ、ユーザーはりんなとだんだん仲良くなっていくように感じますが、実はりんなには短期記憶しかありません。先週のデートの話をされても覚えていない。だから、「退職金が出たよね」など、パーソナライズのために必要な情報を聞き出すところまではりんなが担当し、そこから先はルールベースのエンジンに渡して、もう一度りんなに戻ってくるという役割分担が現実的かもしれません。

神山　ルールベースのエンジンに流すという意味では、ロボアドバイザーが有名です。個人のリスクスコアなどを予測する仕組みはありますが、職業など考慮すべき要素が実はかなり多いのです。含み益や含み損が出たときは、状況が変わるごとに違う答えやサポートが求められます。また、正しいものをオーソライズするには規制も必要になります。

砂金　りんなには、どういうデータを与えて何を教育するかを管理する人間が付いています。ある意味、人間が意図的にAIをコントロールしているので、AIが偶然何かをするというより、人間の意図として「こう振る舞ってほしい」というように動かしています。ちょっとだけ予想を裏切る行動を取るようにしていますが。

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この記事の著者

冨永裕子

フリーランスのITアナリスト兼ITコンサルタント。2つのIT調査会社でエンタープライズIT分野におけるソフトウェア分野の調査プロジェクトを担当する。その傍ら、ITコンサルタントとして、ユーザー企業を対象としたITマネジメント領域を中心としたコンサルティングプロジェクトも経験する。新興領域、テクノロジーとビジネスのギャップを埋めることに関心あり。