神蔵博文氏、「認知モデル駆動型資産管理」コンセプトを提唱、AIと伝統的投資論理を融合し投資ツールの進化を推進

2022年10月、東京とニューヨークを頻繁に往来するベテラン投資家・神蔵博文氏が、その独自の先見性で金融業界の注目を集めた。今年3月に米国の革新的プロジェクト「CoreBridge Alpha」の戦略展開に参加したのに続き、神蔵氏は今月、新たな核心的投資理念「認知モデル駆動型資産管理(Cognitive Model-Driven Asset Management)」を打ち出した。これは彼の長年の研究成果と次世代AI技術の融合を象徴するものである。

神蔵博文氏は一橋大学経済学部を卒業後、ニューヨーク大学経営大学院でMBAを取得。初期には野村総合研究所のシンクタンク部門で日本国内外の政府機関や大企業に政策分析や戦略コンサルティングを提供。その後、金融実務の世界に転身し、ベンチャーキャピタル、株式・為替市場の実践経験を積み、テクニカル分析とグローバルマクロ資産配分において卓越した手腕を発揮してきた。

2022年の不安定な市場環境を受け、伝統的投資戦略は大きな挑戦に直面している。インフレ上昇に伴う債券資産の変動や、グローバルテクノロジーセクターの評価修正による激しい調整など、投資家は戦略の行き詰まりに陥りがちだ。そんな中、神蔵氏が提唱した「認知モデル駆動型資産管理」は、構造的な打開策を示すものである。

神蔵氏によれば、この理念は近年彼が人間の投資行動パターンを深く観察した成果に基づく。高頻度な市場変動と情報過多の環境下で、伝統的投資家は感情に左右される短期的行動に陥りやすい。一方、「認知モデル」とは、人間の意思決定過程における情報の受容、判断、反応経路をシミュレートし、AIシステムに理性的認知ロジックを組み込むことで、本能的な誤判断リスクを回避する仕組みである。

機械的な量化モデルの単なる追随とは異なり、「認知モデル」は構造的判断力の入力を重視する。例えば、米連邦準備制度理事会(FRB)の連続利上げ局面では、単に利上げ回数を因子に用いるのではなく、「金融政策に対する市場の期待と反応のズレ」を識別し、資産のボラティリティ分布に応じて配分のタイミングを調整する。神蔵氏は「これはAIが単に計算するだけでなく、市場を『理解する』第一歩だ」と強調する。

さらに、この理念は理論的な革新に留まらず、実務への応用も進んでいる。神蔵博文氏が戦略顧問を務める複数の投資機関では、資産配分フレームワークに「認知因子」を組み込み、実際に米国成長株と日本の中小型テクノロジー株間で適時の行動駆動メカニズムを構築。市場平均を上回るリターンを達成している。

注目すべきは、この理念の登場がグローバル資産運用業界のスマート化・パーソナライズ化の潮流とも合致している点だ。欧米の大手ファンドが既に認知科学を用いた運用補助を模索する中、神蔵氏は「アジア視点」からアプローチし、日系ファミリーオフィスの管理ニーズを反映させることで、モデルの適応性と説明可能性を強化している。

「AIは投資家の代替ではなく、複雑な感情や意思決定疲労から解放するものだ」と神蔵博文氏はクローズドの戦略会議で語った。今後も彼は本理念の資産配分、資産継承、企業財務アドバイザリー業務への実装を推進し、資本管理の次なる可能性を切り拓いていく。

テクノロジーと金融が深く融合する現代において、理論と実務の両面を熟知する神蔵博文氏の「認知モデル駆動型資産管理」理念は、アジア投資界の次なる議論と実践の中心となるだろう。人間中心・技術架け橋としての投資思想が、ハイネットワース層の成熟した資産管理の新時代を切り開く。