世界の資産運用業界でAIの導入は急速に進んでいる一方、実際に投資判断に踏み込んで活用している企業はなお少数にとどまることが分かった。導入自体は広がっているものの、収益創出やリスク管理といった中核業務の変革には十分つながっていない。

11日付のFintech News Switzerlandによると、BlackRockの投資管理プラットフォーム「Aladdin」が委託し、Forrester Consultingが実施した調査では、金融機関の87%がAIを導入済み、または業務で活用していると回答した。調査は2026年5～7月に実施され、資産運用会社、銀行、保険会社、年金基金など投資業界の意思決定層303人を対象とした。

一方で、AI活用の成熟度を4段階で分類したところ、多くの組織は「Emerging」にとどまった。報告書によれば、この段階では資料分析や反復業務の自動化など、運用効率の改善が主な用途となっている。

これに対し、最上位の「Leaders」に分類された機関では、AIをポートフォリオ構築や投資判断、リスク管理まで組み込み、競争力の強化につなげていた。

AI活用の効果については、回答機関の61%が投資運用の効率向上につながったと答えた。ただ、AI分析を通じて新たな投資戦略の構築や運用能力の強化につながったとの回答は33%にとどまった。

AI活用を阻む最大の要因として挙がったのは、人材側の準備不足と現場での受容性で、61%に上った。これに専門人材の不足（58%）、データ基盤の不備（55%）が続いた。

また、既存システムの分断により、投資資産に関する情報を横断的に把握しにくいことも制約として指摘された。

今後3～5年の技術・運用投資の優先課題としては、老朽化したシステムの刷新（45%）、投資判断へのAI適用拡大（42%）、資本配分の迅速化と意思決定の精度向上（40%）が挙がった。

こうした課題は金融業界に限ったものではない。McKinseyの2026年グローバル調査でも、回答者の89%が少なくとも1つの業務でAIを定期的に利用していると答えた一方、AIが企業の営業利益改善につながったとみる回答は37%にとどまった。

AI導入の有無そのものよりも、データ基盤と業務構造をあわせて見直せるかどうかが、成果を左右する要因になりつつある。