資産運用における人工知能（AI）市場調査レポート｜2035年1兆1,683億3,000万米ドル・CAGR26.92％、予測分析の活用拡大


 資産運用における人工知能（AI）市場は、2025年の1,077億米ドルから2035年には1兆1,683億3,000万米ドルへ拡大すると予測されており、2026年から2035年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は26.92％と見込まれています。 レポートオーシャン株式会社の市場予測によると、今後10年間で市場規模は約10.8倍となる見通しです。資産運用におけるAIとは、投資判断の支援、金融商品の分析、資産配分の最適化、リスクの予測、取引監視、顧客ごとの投資提案などに人工知能を活用する技術やサービスを指します。今後は単なる業務効率化にとどまらず、投資プロセス全体を高度化し、運用会社の事業価値を高める重要な技術基盤になると考えられます。

さらに、アルゴリズム取引、ロボアドバイザーサービス、定量的投資戦略、インテリジェントなポートフォリオ運用に対する需要の高まりが、資産運用業界全体におけるAIの導入を加速させています。AIを活用したソリューションは、コンプライアンス監視、規制当局への報告、顧客のオンボーディング、不正検知、バックオフィス業務などの反復的なプロセスを自動化することで、企業の業務効率の向上を支援すると同時に、運用コストの削減と人為的ミスの低減にも寄与しています。クラウドコンピューティング、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、およびスケーラブルなAI-as-a-Service（AIaaS）プラットフォームの利用可能性が高まっていることで、大手資産運用会社だけでなく、小規模な投資会社にとっても、高度なAI機能へのアクセスが容易になりつつあります。

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金融データの複雑化と運用コスト削減圧力がAI投資を加速、投資判断の迅速化が成長の原動力に

資産運用におけるAI市場の成長を支える構造的な要因は、金融市場で取り扱う情報量の増加と、資産運用会社に対する運用効率向上の要求です。株式、債券、為替、不動産、プライベートエクイティなど複数の資産クラスを扱う投資家は、企業業績、金利、インフレ、政策動向、地政学的リスクなど、多岐にわたる情報を分析する必要があります。特に市場環境が急速に変化する局面では、従来の手作業による分析だけでは、膨大な情報を適時に処理することが難しくなる場合があります。AIは、企業の財務情報、決算説明資料、ニュース、経済指標、過去の市場データなどを横断的に分析し、投資担当者が注目すべき情報の抽出を支援します。また、ポートフォリオのリスク要因を把握し、複数の市場シナリオを比較する用途でも活用されています。2026年にBlackRockのAladdin部門が公表した調査では、世界の資産運用関連企業の意思決定者303人を対象とした調査において、87％がAIを導入、または業務プロセスに組み込んでいると回答しました。一方、AIによって新しい投資戦略や能力を実現したと回答した割合は33％にとどまっています。この結果は、資産運用業界でAIの利用が広がる一方、単純な業務効率化から投資戦略への本格的な統合には、依然として大きな成長余地があることを示しています。

ポートフォリオ最適化・ロボアドバイザー・機関投資家向け分析に商機が拡大、AI資産運用の収益源が多様化

資産運用におけるAI市場では、対象となる顧客や運用業務によって、異なるビジネスモデルが形成されています。機関投資家向けの資産運用では、AIを利用した投資対象の分析、資産配分の最適化、流動性リスクの評価、運用ポートフォリオの監視などが重要な用途です。一方、個人投資家向けでは、ロボアドバイザーによる資産配分の提案、投資目的に応じたポートフォリオ管理、リバランスの自動化などが注目されています。また、年金基金、保険会社、資産運用会社などでは、運用対象資産の多様化に伴い、複数の金融商品を横断してリスクを把握する技術が求められています。特にプライベート市場では、公開市場と比較して情報の形式が統一されていない場合があり、AIによる文書解析やデータ整理が業務効率を改善する可能性があります。2025年10月2日、BlackRockはMorgan Stanleyのウェルスマネジメント業務に向けて、生成AIを活用したポートフォリオ分析コメントの自動作成機能「Auto Commentary」を発表しました。同機能は、運用データや顧客の投資方針などを基に、金融アドバイザーによる説明資料の作成を支援します。今後はAIモデルそのものの提供だけでなく、運用システム、金融データ、顧客管理機能、規制対応を組み合わせたサービスが、重要な収益機会になるでしょう。

主要企業のリスト：

生成AIと自律型投資エージェントが運用プロセスを進化させる、企業分析から投資戦略構築まで技術競争が加速

資産運用分野における技術革新の重要な方向性は、AIを個別の分析ツールとして利用する段階から、投資プロセス全体を支援するエージェント型システムへと発展させることです。従来の機械学習は、過去の金融データから一定のパターンを抽出し、価格変動や市場リスクの分析を支援する用途で利用されてきました。一方、生成AIは、決算説明資料、企業開示、金融ニュースなどの非構造化データを理解し、投資担当者が必要とする情報を自然言語で整理することを可能にしています。さらにAIエージェントは、複数の情報源からデータを収集し、分析手順を実行し、結果を比較して報告書を作成するなど、連続した業務を支援する技術として注目されています。2026年4月16日、Bloombergは対話型AIインターフェース「ASKB」の機能拡張計画を発表しました。金融市場データと顧客企業が保有する独自情報を組み合わせ、複数のAIエージェントを通じて投資分析業務を支援する構想です。また、同年6月30日、FactSetはGoogle Cloudとの戦略的提携を発表し、金融データとGeminiなどのAI技術を組み合わせた投資分析・金融業務向けソリューションの開発を進める方針を示しました。ただし、AIが生成した分析結果や投資提案が将来の収益を保証するものではありません。今後は高度な推論能力に加え、情報源の検証、分析結果の説明可能性、投資担当者による承認を組み込んだ技術が競争力を左右するでしょう。

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日本政府の資産運用立国戦略と金融庁のAIガイドラインが市場環境を整備、信頼性と高度な金融サービスの両立へ

日本では、金融庁を中心に資産運用業の競争力強化と金融分野におけるAIの健全な利用を促進する政策が進められています。2025年3月4日、金融庁は「AIディスカッションペーパー（第1.0版）」を公表し、金融機関におけるAI活用の現状、リスク管理、ガバナンスなどの論点を整理しました。その後、2025年6月から12月にかけて「金融庁 AI官民フォーラム」を開催し、金融機関、AI関連企業、専門家などとの議論を進めました。2026年3月3日には「AIディスカッションペーパー（第1.1版）」が公表され、金融分野におけるAI活用の促進とリスク管理に関する論点が更新されています。さらに、政府は2026年7月21日、「成長投資を促進するための金融戦略―資産運用立国のアップグレード―」を策定しました。同戦略には、資産運用サービスの高度化、アセットオーナーの機能向上、家計の安定的な資産形成支援などが含まれています。これらの政策は特定のAI運用ツールの導入を義務付けるものではありませんが、資産運用業界がデジタル技術を活用して業務の高度化を進めるうえで重要な背景となります。国内の資産運用会社やフィンテック企業には、金融商品取引法などの適用法令を踏まえ、顧客情報の保護、AIモデルの検証、利益相反の管理、投資判断に関する説明責任を確保することが求められます。

2025年から2027年に進むAI資産運用の実用化、BlackRock・Goldman Sachs・金融データ企業の新戦略に注目

  • 【基準年・2025年】 : 世界の資産運用におけるAI市場は1,077億米ドルと推計されています。同年6月、BlackRockは企業開示や調査資料などを分析するAI研究基盤「Asimov」を株式運用関連業務で活用していることを明らかにしました。さらに10月には、Morgan Stanley向けに生成AIを利用したポートフォリオ分析コメントの作成機能を発表し、AIの活用範囲が投資調査から顧客向けサービスへ広がりました。日本では、金融庁がAIディスカッションペーパーを公表したほか、日本銀行が2025年9月30日に金融機関153先を対象とする生成AI利用状況の調査結果を発表しました。
  • 【2026年】 : 2月10日には、イスラエルのFINQが、AIモデルを中心に銘柄選択やポートフォリオ管理を行う米国ETFを発表しました。また、6月29日にはFactSetとAIがウェルスマネジメント向けAI業務支援の戦略的提携を発表しました。7月30日にはGoldman Sachs Asset Managementが「AlphaAI」と呼ばれるAI投資プラットフォームを設立したことが報じられ、公開市場とプライベート市場の双方で投資機会の分析にAIを活用する方針が示されました。
  • 【2027年】 : 今後の見通しとして、AIによる投資調査、ポートフォリオ分析、リスク評価、顧客向けレポート作成を統合する動きがさらに進む可能性があります。特に、複数の金融データを利用するAIエージェントと、人間の運用担当者による意思決定を組み合わせた運用モデルが重要になるでしょう。ただし、AIによる投資判断の自動化が必ずしも運用成績を改善するとは限らず、実際の成果は市場環境やモデル設計、リスク管理能力などによって異なります。

セグメンテーションの概要

技術別

  • 機械学習
  • 自然言語処理（NLP）
  • その他

導入形態別

  • オンプレミス
  • クラウド

用途別

  • ポートフォリオ最適化
  • 対話型プラットフォーム
  • リスクとコンプライアンス
  • データ分析
  • プロセス自動化
  • その他

AIの予測誤差・市場変動・サイバーリスクが導入拡大の課題に、金融ガバナンスとモデルの透明性が競争力を左右

資産運用におけるAI市場では、技術革新によって新たな事業機会が生まれる一方、金融サービス特有のリスクに対応する必要があります。特に重要なのが、AIによる予測の不確実性です。機械学習モデルは過去の市場データを利用して分析を行いますが、金融市場では過去の傾向が将来も継続するとは限りません。金利政策の変更、地政学的な緊張、企業業績の急変などによって、予測モデルの性能が低下する可能性があります。また、生成AIが投資情報を要約する場合には、数値の誤認識、情報の取り違え、存在しない根拠を提示するハルシネーションなどに注意が必要です。顧客情報や運用戦略に関する機密データをAIシステムで取り扱う場合には、アクセス権限、データ保存、第三者への情報提供、サイバーセキュリティなども重要になります。日本銀行が2026年8月6日に公表した調査では、対象金融機関の9割強が生成AIを利用または試行している一方、情報漏えいや出力の不確実性などを踏まえたリスク管理体制の整備が重要とされています。競争環境では、BlackRock、Bloomberg、FactSet、MSCI、State Street、Goldman Sachsなどが、資産運用システム、金融データ分析、投資サービスなど、それぞれ異なる事業領域でAIの活用を進めています。今後は単純に高度なAIモデルを導入するだけでなく、分析結果の検証、監査可能性、投資判断の説明責任、金融規制への対応を総合的に実現できる企業が競争優位性を高めると考えられます。

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2035年のAI資産運用市場は投資分析から金融業務全体の高度化へ、データ基盤と人材戦略が長期成長の鍵に

レポートオーシャン株式会社の市場予測では、資産運用における人工知能（AI）市場は2025年の1,077億米ドルから2035年には1兆1,683億3,000万米ドルへ拡大し、10年間で1兆606億3,000万米ドルの市場規模増加が見込まれています。この成長機会を捉えるには、資産運用会社がAIを単なる事務作業の効率化ツールとして捉えるのではなく、投資調査、資産配分、リスク管理、顧客対応、コンプライアンスを支える戦略的な技術基盤として位置付けることが重要です。大手資産運用会社には、複数の金融データを統合し、AIモデルの分析結果を運用判断へ安全に活用する仕組みが求められます。一方、中小規模の資産運用会社や独立系投資顧問会社にとっては、クラウド型のAIサービスや外部データ分析基盤を利用し、限られた人員で高度な分析業務を実施することが成長機会につながります。金融テクノロジー企業には、投資情報の正確性、モデルの透明性、既存システムとの互換性、顧客データの安全性を備えた製品開発が求められます。また、投資家や事業開発担当者は、市場成長率だけでなく、法人契約数、継続利用率、運用資産残高との関係、AIシステムの運用費用、規制対応、実際の業務効率改善効果などを評価する必要があります。今後の市場では、AIの予測能力そのものよりも、信頼できる金融データと専門家の判断を組み合わせ、投資プロセスの品質を持続的に向上させる能力が企業価値を左右すると考えられます。資産運用の未来は、AIが人間の投資判断を一律に置き換える方向ではなく、人間の専門性を高度な分析技術によって補強し、より効率的で透明性の高い金融サービスを提供する方向へ発展していくでしょう。

地域別

北アメリカ

  • アメリカ
  • カナダ
  • メキシコ

ヨーロッパ

  • 西ヨーロッパ
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • その地の西ヨーロッパ
  • 東ヨーロッパ
  • ポーランド
  • ロシア
  • その地の東ヨーロッパ

アジア太平洋

  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリアおよびニュージーランド
  • 韓国
  • ASEAN
  • その他のアジア太平洋

中東・アフリカ（MEA）

  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • UAE
  • その他のMEA

南アメリカ

  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • その他の南アメリカ

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既存の製品・サプライヤー・ソリューションに関して、貴社が直面している最大の課題は何ですか？

製品の品質と性能のばらつき : 当社が直面する主な課題は、既存製品やソリューションの品質・性能にばらつきがあることです。資産運用における人工知能（AI）の活用が進むなか、分析精度やデータの信頼性を確保し、安定した運用成果につなげることが重要です。

サプライヤーの技術対応力の不足 : 既存サプライヤーの技術対応力や専門知識が十分でない場合、AIシステムの導入や運用改善に時間がかかることが課題です。当社は、資産運用業務の高度化に対応するため、迅速な技術支援と継続的なシステム改善を提供できる取引先を求めています。

導入・運用コストの増加 : AIソリューションの導入には、初期費用だけでなく、システム保守、データ管理、人材育成などの継続的なコストが発生します。当社は、費用対効果を明確にしながら、運用効率の向上とコスト削減を両立できる製品やサービスの選定に課題を感じています。

データセキュリティと規制への対応 : 資産運用におけるAIの利用では、機密性の高い金融データを安全に管理し、関連する法規制や社内基準を遵守する必要があります。当社は、データ漏洩の防止、アクセス管理、AI判断の透明性確保に対応できる信頼性の高いソリューションを必要としています。

既存システムとの統合の難しさ : 新しいAIソリューションを既存の資産運用システムに統合する際、データ形式の違いやシステム間の互換性が課題となります。当社は、業務の中断を最小限に抑えながら導入を進めるため、柔軟な連携機能と十分な導入支援を提供するサプライヤーを重視しています。

市場変化への対応と継続的な改善 : AI技術の急速な進歩により、既存の製品やサービスが短期間で陳腐化する可能性があります。資産運用における人工知能（AI）市場は、2035年に1兆1,683億3,000万米ドルへ拡大すると予測されており、当社は継続的な技術更新と市場ニーズへの迅速な対応を課題としています。

日本市場において、海外サプライヤーとの取引を進める際の主な障壁は何ですか？

言語とコミュニケーションの壁 : 海外サプライヤーとの取引では、専門用語や契約条件に関する言語の違いが意思疎通の障壁となります。特にAIを活用した資産運用ソリューションでは、技術仕様やセキュリティ要件を正確に共有する必要があるため、日本語での説明や迅速な問い合わせ対応が重要です。

日本の法規制や商習慣への対応 : 日本市場で事業を展開する海外サプライヤーには、関連法規制、個人情報保護、金融業界のセキュリティ要件への適切な対応が求められます。また、契約手続きや意思決定の進め方など、日本特有の商習慣への理解不足が取引開始までの時間を長引かせる場合があります。

データセキュリティと情報管理への懸念 : 資産運用分野では、顧客情報や金融データの保護が不可欠です。当社は、海外サプライヤーと取引する際、データの保管場所、アクセス権限、情報の越境移転、セキュリティ対策を慎重に確認します。十分な透明性と信頼性を確保できない場合、導入の障壁となります。

時差による対応の遅れ : 海外サプライヤーとの取引では、時差によって問い合わせへの回答や障害発生時の対応が遅れることがあります。AIシステムの運用では、迅速な技術支援が必要となるため、日本の営業時間に合わせたサポート体制や緊急時の連絡手段が整備されていることが重要です。

品質基準とサービス水準の違い : 海外サプライヤーと日本企業の間では、製品品質、納期、保守対応、文書管理などに対する期待水準が異なる場合があります。当社は、導入前にサービス水準や責任範囲を明確にし、日本市場の要求に合った品質管理と継続的なサポートを提供できる取引先を求めています。

契約・決済と長期的な信頼関係の構築 : 海外サプライヤーとの取引では、契約条件、通貨、決済方法、知的財産権、紛争時の対応などが障壁となることがあります。また、日本企業では長期的な信頼関係を重視する傾向があるため、当社は透明性の高い契約、安定したサービス提供、継続的なコミュニケーションを重要な選定基準としています。

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