AI 2026.09.10

資産運用AI市場、2035年には1兆ドル超えへ急成長予測 – 運用の未来を形作るAIの動向と課題

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に達し、年平均成長率（CAGR）26.92％で拡大すると予測されています。この市場成長は、AIが投資調査、リスク管理、顧客提案など、資産運用プロセスの広範な領域に深く組み込まれることで牽引されます。特に生成AIの進化が、膨大なデータ処理と個別提案の質を高め、資産運用会社の競争軸を運用実績だけでなくサービス生産性へと広げると見られています。しかし、AIの導入には、精度、説明可能性、データ保護、規制対応、そして人間による最終監督といった重要な課題も伴います。

文・webmaster 2026年9月10日約8分

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資産運用AI市場、2035年には1兆ドル超えの巨大市場へ

AI（人工知能）技術の進化は、私たちの生活だけでなく、金融業界にも大きな変革をもたらしています。特に資産運用分野では、AIの活用が急速に進み、市場規模も飛躍的な成長を遂げると予測されています。

株式会社レポートオーシャンの調査によると、資産運用における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に達し、2026年から2035年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）26.92％で拡大すると見込まれています。この成長は、AIが投資調査、銘柄分析、資産配分、リスク評価、顧客提案、コンプライアンス（法令遵守）、レポーティング（報告業務）といった幅広い領域に深く組み込まれることで牽引されるでしょう。

膨大な金融データを「投資判断に使える情報」へ変換するAIの力

世界の金融市場では、企業決算、マクロ経済指標、市場価格、金利、為替、ニュース、企業開示、代替データなど、投資判断に利用できる情報量が爆発的に増加しています。AIは、こうした構造化データ（表形式のデータ）と非構造化データ（テキストや画像など）を横断して解析し、市場のセンチメント（投資家の心理）の変化や企業業績に影響する要因、ポートフォリオ（金融商品の組み合わせ）に潜在するリスク、投資機会の兆候などを素早く抽出します。

これにより、従来は専門家が長時間かけて確認していた情報分析の初期工程が短縮され、運用担当者はより高度な判断やシナリオ検討に集中できるようになります。この「情報処理量の拡大」と「意思決定速度の向上」の組み合わせが、市場成長を支える重要な要因です。

生成AIがポートフォリオ分析と顧客提案を変える

特に注目されているのは、生成AI（テキストや画像などを生成するAI）をポートフォリオ分析や投資家向けコミュニケーションに組み込む動きです。2025年には、BlackRockのAladdin Wealthに生成AIを活用した機能が導入され、複雑なポートフォリオ情報や市場見通し、顧客ごとの保有資産や選好を整理し、金融アドバイザーによる個別提案を支援する取り組みが進みました。Morgan StanleyでもAIを資産運用・ウェルスマネジメント（富裕層向け資産管理）業務に広く展開し、社内情報へのアクセス、会議内容の整理、顧客対応などに活用しています。

こうした動向は、AIの価値が単なる「市場を予測するアルゴリズム」に限定されないことを示しています。今後は、優れたAI基盤を持つ企業ほど、少人数でも多くの顧客に質の高いサービスを提供しやすくなり、アドバイザー一人当たりの対応能力や運用会社全体の収益性を高める可能性があると見られています。

2035年に向けたAI活用の動向と変化

資産運用におけるAI活用は、以下のような段階を経て進化していくと予想されています。

2025年：生成AIの業務実装が本格化
大手金融機関で、AIが投資調査、顧客対応、ポートフォリオ分析などの実務に組み込まれる動きが加速しました。
2026年：AI活用の焦点が「導入」から「統制・信頼性・説明責任」へ移行
AIが投資運用の中核業務に近づくにつれ、モデルの正確性、データ管理、説明可能性（AIの判断根拠を説明できること）、人間による監督、投資家保護が重要な経営課題となっています。米国証券取引委員会でも、AIが投資運用にもたらす機会と変化について議論が行われているとのことです。
2027年：AIエージェント型運用支援への移行が競争テーマになる可能性
単一の質問に回答するAIから、複数のデータソースを横断し、投資調査、シナリオ比較、ポートフォリオ監視、レポート作成まで連続的に支援するAIへの進化が予想されます。ここでは、完全自動運用よりも、人間の運用担当者が最終判断を担いながらAIが分析工程を支援する協働型モデルが重要になると考えられています。
2035年：AIは独立した機能ではなく資産運用インフラの標準レイヤーへ
市場規模が1兆1,683億3,000万米ドルへ拡大する2035年には、AIが特定部署向けの追加機能ではなく、投資調査、運用、リスク、販売、顧客管理、規制対応を接続する共通基盤として定着する可能性があります。競争力の源泉も「AIを導入しているか」から、「独自データと専門知識をAIによってどれだけ価値へ変換できるか」へ移っていくでしょう。

市場成長の課題と長期戦略リスク

AI導入が急速に進む一方、資産運用は顧客資産を扱う高い信頼性が求められる産業であるため、厳格な管理が必要です。市場成長の最大の課題は、AIモデルの精度だけでなく、説明可能性、データ保護、規制対応、そして人間による最終監督にあります。AIガバナンス（AIを適切に管理・運用するための体制）の構築が求められます。

また、長期的な視点では、以下のような戦略リスクも指摘されています。

AIモデルへの過度な依存: AIモデルのデータ品質、バイアス（偏り）、説明可能性といった固有のリスクにより、市場急変時の判断根拠を説明しにくくなる可能性があります。
規制・説明責任の強化: AI活用が高度化するほど、モデルの透明性、データ管理、顧客保護、監督体制などについて、より強固な説明責任が求められる可能性があります。
AI・クラウドベンダーへの集中: 高度なAIモデルやクラウドコンピューティングを自社だけで構築することは容易ではなく、資産運用会社が外部テクノロジー企業への依存を強めることで、単一障害点や第三者依存のリスクが金融システム全体へ広がる可能性があります。
サイバー攻撃とデータリスク: 大量かつ高品質なデータへのアクセスはAIの価値を高める一方で、情報漏洩、データ改ざん、モデルポイズニング（AIモデルへの悪意あるデータ注入）、ディープフェイク（AIによる偽のコンテンツ生成）、AIを利用した高度なサイバー攻撃への新たな脆弱性を生み出します。
AIによる投資戦略の同質化: 多数の資産運用会社が類似する基盤モデルやデータセットを採用すれば、AI導入が進むほど投資判断や取引行動が似通い、市場の同質化を招く逆説的なリスクも指摘されています。

これらのリスクを管理し、AIを安全かつ効果的に活用できる企業基盤そのものが、将来の競争力を左右すると考えられます。

資産運用におけるAI市場のセグメンテーション

この市場は、様々な観点から分類されています。

技術別
- 機械学習（ML）
- 自然言語処理（NLP）
- その他
導入形態別
- オンプレミス（自社設備に導入）
- クラウド（インターネット経由で利用）
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
地域別
- 北アメリカ（アメリカ、カナダ、メキシコなど）
- ヨーロッパ（イギリス、ドイツ、フランス、イタリア、スペインなど）
- アジア太平洋（中国、インド、日本、オーストラリア、ニュージーランド、韓国、ASEANなど）
- 中東・アフリカ（サウジアラビア、南アフリカ、UAEなど）
- 南アメリカ（アルゼンチン、ブラジルなど）

AIと人間の協働が未来を拓く

資産運用におけるAI市場が急速に拡大することは、金融業界におけるAI投資が長期的な業務構造転換につながる可能性を示しています。しかし、将来の市場で優位に立つためには、外部のAIモデルを導入するだけでは不十分でしょう。

運用会社が長年蓄積してきた投資データ、リサーチ情報、顧客情報、リスク管理ノウハウ、専門人材の判断力をAIと統合し、自社独自の意思決定能力として構築できるかが重要になります。AIによって投資判断の速度と情報処理能力が高まるほど、人間には戦略設定、例外判断、顧客との信頼構築、倫理・ガバナンスといった役割がより強く求められることでしょう。2035年に向けた資産運用業界では、「人間かAIか」という二者択一ではなく、人間の専門性をAIによってどこまで拡張できるかが、運用成果、顧客獲得力、コスト競争力、そして企業価値を左右する中心テーマとなると考えられます。

Report Ocean株式会社によるこのレポートに関する詳細情報はこちらで確認できます。