ロボアドが緻密に計算
最適なバランスで投資をサポート
資産運用の王道は「長期・積立・分散」です。これは10年以上の長期にわたって、コツコツと積立をしながら、世界中に分散して投資する手法です。世界の経済活動を、個人の資産の成長につなげる運用とも言えます。ロボアドバイザーは、「長期・積立・分散」の資産運用を効率よく行います。
ロボアドが「最適なバランス」を実現
資産運用の成果は、どのような資産にどれくらいの割合で投資するかで決まります。
ロボアドは一人ひとりにとって最適なポートフォリオ(資産のバランス)を提案し、自動で運用します。最適なバランスは、世界の金融市場のデータに基づいて、ロボアドの頭の中で計算しています。
ウェルスナビの場合、金融工学の理論に従って、緻密に計算した割合で資産を組み合わせています。5つの質問に答えると、一人ひとりが取れるリスクに応じて5パターンのポートフォリオを提案します。
※ウェルスナビのポートフォリオ。画面はイメージです
株や債券、不動産、金などを組み合わせ、世界約50カ国1万2,000銘柄以上に分散し、取れるリスクによってバランスを変えています。これにより「長期・積立・分散」の資産運用で効率的にリターンを得ることを目指します。
どのような資産運用を行っているかはウェルスナビ公式サイト上にホワイトペーパーで公開しており、誰でも見ることができます。
「最適なバランス」を保ち続ける
最適なバランスで投資を始めても、時間が経つと、ポートフォリオはだんだん崩れてきます。たとえば株価が下がると、持っている資産の中で株のボリュームが相対的に小さくなります。
ロボアドは最適な資産のバランスで運用し続けられるように、どの資産をどれくらい売買するとよいかを計算し、自動で売買を行います。株価が下がっているときは、割安な株を買ってほかの割高な資産を売ることで、バランスを元に戻す、というイメージです。
最適な運用は時代とともに変わる
「長期・積立・分散」の資産運用のリターンは、世界の経済活動から生み出されます。10年、20年と資産運用を続けていくうえでは、最適なポートフォリオそのものも変えなければなりません。世界経済は徐々に変化するので、ポートフォリオにもこうした変化を取り込む必要があるからです。
たとえば、いま世界第1位の経済大国はアメリカであり、日本の個人投資家の間ではアメリカの株式が人気です。しかしこの先もアメリカが世界経済を牽引し続けるとは限りません。
同じように、新興国はかつて世界経済を大きく牽引する存在ではありませんでした。しかし急速な経済成長によって、今や新興国の株式は「長期・積立・分散」の資産運用の重要な投資先です。
ウェルスナビでは原則として年に一度、最新の金融市場のデータを使って計算し直し、最適なポートフォリオを更新しています。
相場を予測した短期売買はしない
ロボアドバイザーのよくある誤解の一つに、「相場を先読みして、数日ごと、1カ月ごとといった短期でポートフォリオを変えてくれる」というものがあります。しかし実際には、「長期・積立・分散」の資産運用を行うロボアドが、ポートフォリオを短期で大きく変えることはありません。
そもそも相場を予測するのはとても難しいことです。予測が当たれば、短期的にリターンが上がることもあります。一方で予測が外れると、世界経済が成長していてもリターンがマイナスになってしまうこともあります。
将来に向けてじっくりと資産を育てるには、世界中に広く分散したポートフォリオで、世界の経済活動から生まれるリターンを着実に得ることが大切です。ロボアドは最適なポートフォリオを組み、最適な状態を保ち、世界経済の情勢に合わせて更新するという大切な役割を果たしています。
ウェルスナビ株式会社
ウェルスナビ株式会社は、ロボアドバイザーによる個人向け資産運用サービス「WealthNavi(ウェルスナビ)」を提供する企業。財務省出身の柴山和久が「誰もが安心して手軽に利用できる次世代の金融インフラを築きたい」という思いから、2015年4月に創業した。2016年7月にサービスを正式リリースし、預かり資産は8,000億円を突破している(2023年4月時点)。「WealthNavi」は、「長期・積立・分散」の資産運用を全自動で行うサービスで、高度な知識や手間なしに国際分散投資を行うことができる。
牛山 史朗
ウェルスナビ 執行役員 リサーチ&クオンツ
働く世代の誰もが「長期・積立・分散」の資産運用を行えるようにしたいという想いから、2015年12月にウェルスナビに入社。金融工学の専門知識を活用し、自動の資産運用サービス「WealthNavi(ウェルスナビ)」の資産運用の仕組みを開発・リードしてきた。ウェルスナビ入社以前には、三菱UFJ信託銀行で個人向けの資産運用アドバイスなどを担当した後、野村證券にてグローバルな投資戦略の開発を行った。京都大学工学部で人工知能を研究、京都大学大学院情報学研究科で金融工学を専攻。