2026年9月に公表されたモルガン・スタンレーとオリバー・ワイマンの共同報告書によると、資産運用会社でAIの導入が広がる一方、AIによって投資収益が測定可能な形で改善したと答えた運用会社は8％でした。「Breaking from the Pack: The Race for Above-Market Growth」と題した報告書は、マーサーの「2026年資産運用におけるAI調査」を引用しています。同調査では、資産運用会社の55％が投資プロセスの少なくとも一部にAIを導入し、さらに27％が活用を試験していました。

報告された効果は、収益よりも業務運営や調査で多く見られました。資産運用会社の69％がAIによって業務効率が向上したと答え、55％が洞察や意思決定の改善を報告しました。コスト削減を報告したのは24％にとどまりました。調査の迅速化や生産性の向上が、組織全体の金銭的利益に自動的につながるわけではないと報告書は指摘しています。

AIの導入が最も進んでいたのは投資調査で、企業の49％が導入済みでした。次いでデータ処理が40％でした。中核的な投資判断への導入率は低く、ポートフォリオ構築では13％、取引執行では7％でした。調査対象を広げることで市場指標を上回るリターン、すなわちアルファが継続的に得られるかは、まだ実証されていません。AIが投資家の収益を安定して改善できるかどうかも不確かだと報告書は述べています。

2026年9月に公表されたモルガン・スタンレーとオリバー・ワイマンの共同報告書によると、資産運用会社でAIの導入が広がる一方、AIによって投資収益が測定可能な形で改善したと答えた運用会社は8％でした。「Breaking from the Pack: The Race for Above-Market Growth」と題した報告書は、マーサーの「2026年資産運用におけるAI調査」を引用しています。同調査では、資産運用会社の55％が投資プロセスの少なくとも一部にAIを導入し、さらに27％が活用を試験していました。

報告された効果は、収益よりも業務運営や調査で多く見られました。資産運用会社の69％がAIによって業務効率が向上したと答え、55％が洞察や意思決定の改善を報告しました。コスト削減を報告したのは24％にとどまりました。調査の迅速化や生産性の向上が、組織全体の金銭的利益に自動的につながるわけではないと報告書は指摘しています。

AIの導入が最も進んでいたのは投資調査で、企業の49％が導入済みでした。次いでデータ処理が40％でした。中核的な投資判断への導入率は低く、ポートフォリオ構築では13％、取引執行では7％でした。調査対象を広げることで市場指標を上回るリターン、すなわちアルファが継続的に得られるかは、まだ実証されていません。AIが投資家の収益を安定して改善できるかどうかも不確かだと報告書は述べています。