ロボアドバイザーとは？メリットとデメリットを徹底解説

はじめに

近年、金融テクノロジー（フィンテック）の進化に伴い、「ロボアドバイザー（Robo-Advisor）」と呼ばれる自動化された資産運用サービスが急速に普及しています。ロボアドバイザーとは、AI（人工知能）や高度なアルゴリズムを駆使し、投資家一人ひとりのリスク許容度や投資目的に応じた最適なポートフォリオを提案・運用するオンラインサービスです。特に、投資の知識が少ない初心者や忙しいビジネスパーソンにとって、手軽に資産運用を始められるという点が大きな魅力となっています。

ロボアドバイザーは、従来の金融アドバイザーによる人的なアドバイスを補完または代替する形で進化しており、利用者の投資プロセスを大幅に効率化することが可能です。近年の学術研究においても、ロボアドバイザーがもたらす投資パフォーマンスの向上や、感情に左右されないデータ主導の投資判断のメリットが数多く指摘されています（Beketov et al., 2018）¹。

本記事では、ロボアドバイザーの基本的な仕組みを詳しく解説するとともに、そのメリットとデメリットを深掘りし、実際に利用する際の重要なポイントについても考察します。さらに、最新の学術研究を交えながら、ロボアドバイザーが現代の資産運用において果たす役割についても探っていきます。

ロボアドバイザーとは？

ロボアドバイザーは、人間のアドバイザーに代わって投資判断を行い、投資ポートフォリオを管理するオンラインサービスです（Beketov et al., 2018）²。顧客は、投資目的やリスク許容度を入力するだけで、アルゴリズムが最適なポートフォリオを構築し、自動的にリバランス（資産配分の調整）を行います。

ロボアドバイザーは一般的に以下の2種類に分類されます。

1. 完全自動型（フルオート型）
   • AIやアルゴリズムがすべての投資判断を行う。
   • ユーザーは一度設定すれば、基本的に運用を任せるだけ。
   • 低コストで手軽に投資できる（Jung et al., 2018）³。
   • 特徴として、ETF（上場投資信託）などの低コストな金融商品を活用し、分散投資を自動的に実施。
   • ポートフォリオのリバランスが定期的に行われ、市場の変動に応じた最適化が可能。
   • ユーザーのリスク許容度や投資期間に基づき、運用スタイルを最適化。
2. ハイブリッド型
   • 人間のアドバイザーとAIが連携して投資判断を行う。
   • 必要に応じて専門家と相談できる。
   • 柔軟な対応が可能（Phoon & Koh, 2018）⁴。
   • 人間のアドバイザーによる詳細なアドバイスが加わるため、カスタマイズ性が向上。
   • 投資家のライフステージに応じたアドバイスや、税金対策、相続計画などのサポートも受けられる。
   • 一定の資産規模を持つ投資家にとって有利な選択肢となることが多い。

特に、完全自動型のロボアドバイザーは、手数料が低く、少額からの投資が可能な点が魅力です。少額投資でも手軽に始めることができ、長期的な資産形成に適しているため、初心者から経験者まで幅広い層に利用されています。一方で、ハイブリッド型はよりパーソナライズされた投資戦略を求める投資家に適しており、専門的なアドバイスを受けながら資産運用を進めることができます。

最新の研究によると、ロボアドバイザーは市場の変動に対して一定の耐性を持ちつつも、完全な市場リスクを排除することはできないため、利用者は自身の投資目的やリスク許容度をしっかりと理解した上で選択することが推奨されています（Rossi & Utkus, 2021）⁵。

ロボアドバイザーのメリット

低コストで利用できる

ロボアドバイザーは、従来のファイナンシャル・アドバイザーに比べて手数料が圧倒的に安いことが特徴です（Phoon & Koh, 2018）⁶。 例えば、伝統的な資産運用会社では、運用資産の1〜2%の手数料がかかることが一般的ですが、ロボアドバイザーの手数料は0.1〜0.5%程度と低コストで利用できます。この差は長期的に見ると大きな違いとなり、特に複利効果を活用する投資家にとっては、運用成果に大きな影響を与える要因となります。

また、ロボアドバイザーのコスト構造は透明性が高く、従来の金融機関にありがちな隠れた手数料や、追加コストが発生しにくい点も魅力です。多くのサービスでは、運用コストが明確に提示されており、利用者が事前に費用を把握しやすくなっています。

投資の知識がなくても始められる

ロボアドバイザーは、投資初心者でも簡単に始められるように設計されています（Shanmuganathan, 2020）⁷。 投資経験がなくても、必要な情報を入力するだけで、AIが自動的に適切な資産配分を決定し、運用をスタートできます。

多くのロボアドバイザーは、分散投資の原則に基づいた運用を行うため、個別株投資のリスクを避け、安定したリターンを目指すことができます。また、ユーザーにとって分かりやすいインターフェースが提供されているため、投資の知識がなくても直感的に利用することができます。

さらに、初心者向けの教育コンテンツを提供するロボアドバイザーも増えており、投資の基本を学びながら実際の資産運用を進めることが可能です。このように、知識が少ない状態でもスムーズに投資を始められる点は、ロボアドバイザーの大きなメリットの一つです。

感情に左右されない投資ができる

投資家は市場の上下動に影響され、感情的に判断してしまうことがあります。しかし、ロボアドバイザーは完全にデータに基づいた運用を行うため、感情に左右されずに冷静な投資が可能です（Rossi & Utkus, 2021）⁸。

例えば、市場が急落した際に、個人投資家は恐怖心から損切りをしてしまうことが多いですが、ロボアドバイザーは一定のアルゴリズムに基づいて運用を継続するため、長期的な視点で安定した投資戦略を維持することができます。また、感情による売買を排除することで、無駄な取引コストを削減し、最適なリスク管理が可能になります。

加えて、ロボアドバイザーは市場の動向に応じたポートフォリオの自動調整（リバランス）を行うため、投資家が自ら判断する必要がなく、ストレスフリーな資産運用が実現できます。

少額からの投資が可能

伝統的な投資サービスでは、数百万円単位の資産が必要なことが多いですが、ロボアドバイザーは1万円程度からでも投資を始めることができます（Jung et al., 2018）⁹。

少額から投資できる点は、特に若年層や初心者にとって大きなメリットです。例えば、定期的に少額を積み立てることで、長期的な資産形成が可能になります。多くのロボアドバイザーは自動積立機能を提供しており、毎月一定額を投資することで、時間分散を活用したドルコスト平均法を実践することができます。

また、少額投資であっても、グローバルな市場に分散投資できる点も魅力です。ETF（上場投資信託）などを活用することで、個別株への投資では実現が難しい広範なポートフォリオを構築することが可能です。これにより、初心者でも手軽に国際分散投資の恩恵を受けることができます。

ロボアドバイザーのデメリット

柔軟な対応ができない

ロボアドバイザーはアルゴリズムに基づいて運用を行うため、市場の急変時に柔軟な対応ができないことがあります（Beketov et al., 2018）¹⁰。

例えば、金融市場が急激に変動した際、経験豊富なファンドマネージャーであれば、経済指標や市場動向を分析しながら迅速に対応することができます。しかし、ロボアドバイザーは事前に設定されたアルゴリズムに従って取引を行うため、突発的な市場の変化に即座に対応することは困難です。特に、金融危機時や極端なボラティリティの増加時には、想定外の損失が発生する可能性があります。

また、アルゴリズムによる運用は過去のデータを基にしており、新たな市場の動きや予測不能なリスク要因には対応しきれないことがあります。このため、柔軟な投資判断が求められる投資家にとっては、ロボアドバイザーの一律的な対応はデメリットとなるでしょう。

カスタマイズ性が低い

一般的なロボアドバイザーは、ユーザーの選択肢が限られており、個別株の購入や細かい戦略の設定ができないことが多いです。

例えば、個別銘柄への投資やセクター別の投資戦略を立てることはほとんどできず、多くのロボアドバイザーはETF（上場投資信託）を中心とした分散投資を基本としています。このため、特定の市場や企業に重点を置いた戦略をとりたい投資家には、ロボアドバイザーの運用は制約が多いと感じるかもしれません。

また、税金対策やリバランスの細かい調整なども、ユーザーの裁量ではなく、システムに依存するため、細かい調整をしたい投資家には不向きです。一部のハイブリッド型ロボアドバイザーでは、人間のアドバイザーが介在することでカスタマイズ性を高めることができますが、その場合、手数料が高くなる傾向にあります。

サービス提供会社のリスク

ロボアドバイザーの運営会社が倒産した場合、資産の管理が難しくなる可能性があります。そのため、信頼できる運営会社を選ぶことが重要です（Phoon & Koh, 2018）¹¹。

投資家の資産は通常、信託銀行や第三者機関によって管理されていますが、ロボアドバイザーの運営会社が経営難に陥った場合、サービスの停止や運用方針の変更といったリスクが発生する可能性があります。特に、新興のフィンテック企業が提供するロボアドバイザーは、資本力や経営基盤が脆弱な場合があり、大手金融機関と比べて倒産リスクが高いことも考えられます。

また、ロボアドバイザーはオンラインサービスであるため、サイバーセキュリティのリスクも無視できません。ハッキングやデータ漏洩が発生した場合、投資家の個人情報や資産が危険にさらされる可能性があります。このため、ロボアドバイザーを選ぶ際には、運営会社の信頼性やセキュリティ対策についても十分に検討することが重要です。

加えて、一部のロボアドバイザーは運営コスト削減のために、自社で独自のETFを利用することがあり、その結果として運用の透明性が低下することもあります。運用会社の経営状況や運用方針を慎重に確認することが、ロボアドバイザーを利用する際のリスク管理として求められます。

ロボアドバイザーを活用する際のポイント

出金手続きの方法や、どのくらいの期間で現金化できるのかについても、利用前に必ずチェックしましょう。

手数料を比較する

各サービスの手数料は異なるため、信託報酬や運用コストが低いものを選びましょう。特に、ロボアドバイザーごとに異なる手数料体系を理解することが重要です。一部のサービスでは固定手数料制を採用しているのに対し、運用額に応じた変動手数料を設定しているものもあります。また、ETFや投資信託の組み入れ銘柄によっても、実際の運用コストが変わることがあるため、総コスト（信託報酬＋管理手数料）を確認し、長期的な投資に適したものを選びましょう。

運用方針を確認する

「アクティブ運用」か「パッシブ運用」かを確認し、自分の投資方針に合ったものを選びましょう（Jung et al., 2018）¹²。アクティブ運用では市場の状況に応じて積極的に資産配分が変更される一方で、パッシブ運用は市場の指数（インデックス）に連動する形で運用が行われるため、手数料が比較的低く抑えられる傾向があります。また、一部のロボアドバイザーでは「スマートベータ」と呼ばれる戦略を採用し、単なるインデックス運用よりもリターンの向上を目指すモデルも存在します。

ポートフォリオの内容を理解する

どの資産にどの程度投資しているのかを把握し、分散投資が十分に行われているかを確認しましょう（Rossi & Utkus, 2021）¹³。一般的に、ロボアドバイザーは国内外の株式、債券、リート（不動産投資信託）などを組み合わせた分散投資を行いますが、その配分比率はプラットフォームによって異なります。例えば、リスク許容度が高い投資家向けには株式の比率が高めに設定される一方で、安全性を重視する場合には債券の割合が高くなる傾向があります。自分の投資目的に合ったポートフォリオが組まれているかを確認し、必要に応じて調整できるかどうかもチェックしましょう。

出金や解約の条件を確認する

一部のロボアドバイザーでは、出金に時間がかかる場合があります。緊急時に資金が必要になった場合の対応を事前に確認しておきましょう。また、サービスによっては最低投資期間が設定されており、短期間での解約に手数料が発生する場合があります。特に、海外のロボアドバイザーでは解約時に税金面での考慮が必要なケースもあるため、事前に税務面での影響も把握しておくことが重要です。

まとめ

ロボアドバイザーは、低コストで手軽に投資を始められる便利なサービスですが、一方で柔軟性が低く、市場の急変に対応しづらいというデメリットもあります。そのため、利用者は自身の投資目的やリスク許容度を十分に理解し、慎重に選択することが求められます。

また、ロボアドバイザーを利用することで得られるメリットとデメリットを十分に比較し、自分の資産運用スタイルに適しているかを見極めることが重要です。特に、長期的な資産形成を目指す人にとっては、大きな手間をかけずに資産を増やす手段として有効ですが、短期間で高いリターンを求める投資家には向かない可能性があります。

ロボアドバイザーが向いている人

• 投資初心者で、まずは気軽に資産運用を始めたい人
• 忙しくて投資の勉強をする時間がない人
• 長期的な資産形成を考えており、安定したリターンを重視する人
• 感情に左右されずに、機械的なルールに基づいた運用を好む人
• 分散投資を手軽に行いたい人

一方で、以下のような投資スタイルを求める人にはロボアドバイザーは適さない場合があります。

ロボアドバイザーが向かない人

• 自分で細かく投資戦略を練り、特定の銘柄を選びたい人
• 短期売買を頻繁に行い、市場の変動を活かしたトレードをしたい人
• 市場の急変時に迅速に対応し、柔軟な投資判断を行いたい人
• 人工知能（AI）やアルゴリズムによる運用ではなく、人間のアドバイザーと直接相談したい人

このように、ロボアドバイザーは全ての投資家に適しているわけではなく、それぞれの投資スタイルや目標に応じて適切に選択することが大切です。ロボアドバイザーを活用するかどうかは、自分の投資スタイルと照らし合わせながら、慎重に判断しましょう。

参考文献

1. Beketov, Mikhail, Kevin Lehmann, and Manuel Wittke. “Robo Advisors: quantitative methods inside the robots.” Journal of Asset Management 19.6 (2018): 363-370.https://doi.org/10.1057/s41260-018-0092-9 ↩︎
2. Beketov, Mikhail, Kevin Lehmann, and Manuel Wittke. “Robo Advisors: quantitative methods inside the robots.” Journal of Asset Management 19.6 (2018): 363-370.https://doi.org/10.1057/s41260-018-0092-9 ↩︎
3. Jung, Dominik, Florian Glaser, and Willi Köpplin. “Robo-advisory: Opportunities and risks for the future of financial advisory.” Advances in Consulting Research: Recent Findings and Practical Cases (2019): 405-427.https://doi.org/10.1007/978-3-319-95999-3_20 ↩︎
4. Phoon, Kok Fai, and Cher Chiew Francis Koh. “Robo-advisors and wealth management.” Journal of Alternative Investments20.3 (2018): 79.https://doi.org/10.3905/jai.2018.20.3.079 ↩︎
5. Rossi, Alberto G. and Utkus, Stephen P., Who Benefits from Robo-advising? Evidence from Machine Learning (March 10, 2020). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3552671 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3552671. ↩︎
6. Phoon, Kok Fai, and Cher Chiew Francis Koh. “Robo-advisors and wealth management.” Journal of Alternative Investments20.3 (2018): 79.https://doi.org/10.3905/jai.2018.20.3.079 ↩︎
7. Shanmuganathan, Manchuna. “Behavioural finance in an era of artificial intelligence: Longitudinal case study of robo-advisors in investment decisions.” Journal of Behavioral and Experimental Finance 27 (2020): 100297.https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100297 ↩︎
8. Rossi, Alberto G. and Utkus, Stephen P., Who Benefits from Robo-advising? Evidence from Machine Learning (March 10, 2020). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3552671 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3552671. ↩︎
9. Jung, Dominik, Florian Glaser, and Willi Köpplin. “Robo-advisory: Opportunities and risks for the future of financial advisory.” Advances in Consulting Research: Recent Findings and Practical Cases (2019): 405-427.https://doi.org/10.1007/978-3-319-95999-3_20 ↩︎
10. Beketov, Mikhail, Kevin Lehmann, and Manuel Wittke. “Robo Advisors: quantitative methods inside the robots.” Journal of Asset Management 19.6 (2018): 363-370.https://doi.org/10.1057/s41260-018-0092-9 ↩︎
11. Phoon, Kok Fai, and Cher Chiew Francis Koh. “Robo-advisors and wealth management.” Journal of Alternative Investments20.3 (2018): 79.https://doi.org/10.3905/jai.2018.20.3.079 ↩︎
12. Jung, Dominik, Florian Glaser, and Willi Köpplin. “Robo-advisory: Opportunities and risks for the future of financial advisory.” Advances in Consulting Research: Recent Findings and Practical Cases (2019): 405-427.https://doi.org/10.1007/978-3-319-95999-3_20 ↩︎
13. Rossi, Alberto G. and Utkus, Stephen P., Who Benefits from Robo-advising? Evidence from Machine Learning (March 10, 2020). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3552671 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3552671. ↩︎