資産運用市場におけるAI サイズとシェア 2026-2035

資産運用におけるAI市場の規模

資産運用におけるAI市場の規模は 2025年に 38億米ドルに達し、2026年から2034年にかけて 27.7%超の年平均成長率（CAGR）を示すと予測されています。
 

資産運用会社は、データ量の急増、規制当局による監視の強化、低金利環境の長期化に対応して業務モデルの近代化を進めており、これを背景に市場は急速に拡大しています。世界で生成されるデータ量は 2024年に 149ゼタバイトに達し、2028年までに 394ゼタバイトを超えると予測されています。こうした状況を受け、従来の分析手法だけではタイムリーな投資インサイトを抽出することが困難になっています。そのため、AI、機械学習、自然言語処理は、ポートフォリオ管理、リスクモデリング、コンプライアンスの自動化、顧客レポート作成における中核的な意思決定支援技術となっています。
 

その結果、市場参加企業は、2024年および2025年の市場規模、2034年までの資産運用におけるAI市場規模の長期予測、さらに 2025年のウェルスマネジメントにおけるAI市場規模の並行的な成長などの指標を積極的に追跡しています。これは、機関投資家およびアドバイザリー分野での導入が活発に進んでいることを反映しています。需要面では、個人投資家の関心の高まりも市場形成に影響を与えています。2024年に個人投資家がAIを活用した金融ツールにどの程度支出しているのかという問い合わせも頻繁に寄せられており、ロボアドバイザー・プラットフォーム、自動取引アシスタント、AI搭載のファイナンシャルプランニングアプリの利用が拡大していることを示しています。
 

政府が支援するデジタルファイナンス施策も、AIインフラ、クラウドエコシステム、責任ある導入を支える規制枠組みに資金を提供することで、導入をさらに加速させています。特に、サウジアラビアが 2030年ビジョンの下で 2024年3月に発表した 400億米ドル規模のAI投資ファンド構想は、国家戦略が世界的な機運をどのように後押ししているかを示すものです。これにより、AIは今後10年間にわたる、拡張性とデータ活用を備えた資産運用の基盤的な能力として位置付けられています。
 

資産運用におけるAI市場の動向

AIを活用した資産運用は、金融機関や投資会社にとって中核的な業務モデルとなりつつあります。ポートフォリオ運用の意思決定の自動化、顧客エンゲージメントのパーソナライズ、運営コストの削減に対するニーズが、その背景にあります。現在、多くの大手企業が資産運用業務にAIや機械学習を積極的に導入し、ロボアドバイザー・プラットフォーム、アルゴリズムによるポートフォリオ構築、リアルタイムの市場インテリジェンスを支援しています。これらは、収益性や顧客維持に直接影響を与える、資産運用における主要なAI活用分野です。
 

Statistaによると、世界のロボアドバイザー分野は 2025年までに 2兆600億米ドルの資産を運用すると予測されており、登録ユーザー数は 2029年までに 3,400万人に達すると見込まれています。この拡大により、企業向けの高性能AIプラットフォームへの需要が加速し、資産運用向けAIエコシステム全体の長期的な成長が促進されています。これは、継続的に報じられている資産運用AI関連ニュースや資産運用におけるAI関連ニュースにも表れています。
 

技術面では、高度なアルゴリズムが過去のデータセット、リアルタイムの市場シグナル、マクロ経済指標を分析し、ポートフォリオリスクのモデル化やボラティリティの予測を行います。これらの機能により、継続的な資産リバランスと、より先を見据えたリスク緩和が可能になります。この動向を裏付けるように、Statistaは予測分析ソフトウェア市場が 2020年の 52億9,000万米ドルから 2028年までに 415億2,000万米ドルへ成長すると予測しており、AIを活用した投資業務を大規模に展開するための基盤を強化しています。
 

ポートフォリオ管理にとどまらず、企業はAIを活用した資産運用分野での事業機会の創出、競合インテリジェンス、顧客獲得を通じた収益成長にもAIを活用するようになっています。新たな重点分野には、マーケティング分析資産運用会社における動向、資産運用会社の競争分析に関する動向、さらに資産運用会社向けのチャットボットマーケティング動向などのAIを活用したエンゲージメントツールや、資産運用会社向けの実践的なチャットボットマーケティングのヒントが挙げられます。これらの進展により、企業向けのAIを活用した資産運用は、ニッチな機能ではなく、戦略的な差別化要因として位置付けられています。
 

資産運用におけるAI市場の分析

技術別に見ると、資産運用におけるAI市場は、機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）に分けられます。2025年には、機械学習（ML）セグメントが市場をリードし、売上高は 24.4億米ドルを超えました。また、機械学習（ML）セグメントは、予測期間中に約 25.3%の年平均成長率（CAGR）で成長すると予測されています。
 

• 人工知能は資産運用業界を急速に変革しており、ポートフォリオ構築、リスクモデリング、投資意思決定における中核的な能力となっています。現在、資産運用におけるAIは、過去およびリアルタイムの大量の市場データを分析し、潜在的なパターンの発見、価格変動の予測、より安定したアルファの創出に幅広く利用されています。
   
• 高度な機械学習モデルは、ポートフォリオ最適化、動的なAI資産配分、リスク評価、不正検知、アルゴリズム取引を改善することで、AIベースの資産運用システムを支えています。これにより、企業は業務上のエラーを削減しながら、拡張性と生産性を高めることができます。その結果、ポートフォリオ運用における人工知能や、投資運用向けのAIプラットフォームは、従来型企業と新興のAI資産運用スタートアップの双方にとって、競争上の差別化の中核となっています。
   
• これと並行して、自然言語処理（NLP）は、市場インテリジェンスとコンプライアンス業務を強化しています。NLPエンジンは、決算説明会、金融ニュース、ソーシャルメディア上のセンチメントを解釈し、AIを活用する資産運用会社に実行可能な洞察を提供するとともに、規制モニタリング、チャットボットによる顧客とのコミュニケーション、レポート作成を自動化します。資産運用における人工知能と言語分析の統合は、リモート資産モニタリングや人工知能を利用した資産追跡を含む、より広範な資産運用ITソリューション市場全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させています。
   
• 市場の観点から見ると、世界の金融分野におけるNLPセグメントは2023年に 55億米ドルを超え、2024年から2032年にかけて 25%を超える年平均成長率（CAGR）で拡大すると予測されています。これは、機関投資家および企業ユーザーにおける資産運用向けAI、AI資産運用ソフトウェア、データ主導型の投資インフラに対する長期的な需要の強さを裏付けています。
   

導入モデル別に見ると、資産運用におけるAI市場はオンプレミス型とクラウド型に区分されます。2025年には、オンプレミス型セグメントが 60%の市場シェアを占めて市場をリードしており、凍結セグメントは2026年から2034年にかけて 25.1%を超える年平均成長率（CAGR）で拡大すると予測されています。
 

• 資産運用における AI 市場では、厳格なデータセキュリティ、規制遵守、インフラ管理の要件を背景に、オンプレミス型の導入が引き続き最大のシェアを占めています。資産運用会社は機密性の高い財務情報や顧客情報を取り扱うため、サイバーセキュリティとデータ主権が重要となります。その結果、多くの企業は、データフロー、モデルガバナンス、システムアップグレードを完全に可視化できるよう、自社サーバーに導入する AI ベースの資産運用システムを選好しています。また、このアプローチは、ポートフォリオ管理における人工知能、リスク分析、AI による資産配分に関する社内カスタマイズにも対応します。こうしたカスタマイズは、標準化されたクラウド環境では制限されることが少なくありません。
   
• コストとコンプライアンスの観点では、オンプレミスモデルにより、長期的な予算策定をより適切に行い、厳格な金融規制に整合させることができます。これは、特に大企業や機関投資家にとって重要です。そのため、人工知能を活用した資産運用プラットフォームは、資産運用 IT ソリューション市場全体および投資運用 AI エコシステムにおいて、社内 IT 基盤への統合が進んでいます。
   
• 最近の製品イノベーションは、この傾向を浮き彫りにしています。2025年2月、ANYbotics は Data Navigator を開始しました。これは、同社の ANYmal ロボットシステムから得られる検査データを実行可能な洞察へ変換する、AI 駆動型の資産運用ソリューションです。このプラットフォームは、エネルギー、金属、鉱業、石油・ガスなどの資本集約型産業全体にわたり、人工知能を活用した高度な資産追跡、資産状態の監視、状態基準保全を可能にします。これは、専門性が高く安全な導入形態によって、従来の金融用途を超えた資産運用向け AI の実利用が拡大していることを示しています。
  
   

用途別に見ると、資産運用における AI 市場は、ポートフォリオ最適化、対話型プラットフォーム、リスク・コンプライアンス、データ分析、プロセス自動化、その他に分類されます。このうち、ポートフォリオ最適化カテゴリーは、投資パフォーマンスとリスク管理の向上において重要な役割を果たすことから、最大のシェアを占めると予測されています。
 

• ポートフォリオ管理における人工知能は、資産運用における AI 市場の中核的な成長要因となっています。企業はこれにより、構造化・非構造化を問わず膨大な量の財務データをリアルタイムで処理・解釈できます。最新の AI ベース資産運用システムは、機械学習を用いて市場環境、過去のパフォーマンス、ボラティリティ、下方リスクを評価し、最適なポートフォリオ構成を推奨します。これにより、資産運用会社は、リターン目標とリスクエクスポージャーのバランスを取りながら、変化する経済シグナルに迅速に対応する、データドリブン型の AI 資産配分戦略を実行できます。その結果、資産運用における AI の活用は、意思決定の精度を高め、対応時間を短縮するとともに、機関投資家向けポートフォリオと個人投資家向けポートフォリオの双方で、長期的なパフォーマンスの一貫性を強化しています。
   
• 商業面での影響は、資産運用業界全体の分析環境にもますます明確に表れており、投資運用 AI プラットフォームは実験的な技術ではなく、標準的なツールになりつつあります。注目すべき例として AlphaSavings が挙げられます。同社は2025年2月、AI を活用した株式・債券投資プラットフォームで金融サービス分野に参入しました。完全自動型のウェルスマネジメント向けに設計されたこのシステムは、デジタル AI 資産運用会社として機能し、リアルタイムの市場変動に基づいて、株式と債券の最適なバランスを継続的に維持します。ポートフォリオのリバランスとリスク管理は自律的に実行され、人工知能を活用した資産運用ソリューションが分析の段階を超え、人手を介さない運用実行へ移行していることを示しています。
   
• この変化により、拡大する資産運用 IT ソリューション市場において、エンタープライズグレードの AI 資産運用ソフトウェアに対する需要が加速しています。これは、AI が一時的な追加機能ではなく、戦略的な能力としての役割を強めていることを裏付けています。

地域別の見通し

米国の資産運用におけるAI市場の分析：
 

2025年、北米は資産運用におけるAI業界をリードし、約 38.54% のシェアを占め、収益は約 14.7億米ドルに達しました。
 

米国では、銀行、ヘッジファンド、機関投資家がポートフォリオ管理、アルゴリズム取引、自動リスク評価に人工知能を早期に導入したことから、世界的な導入をリードしています。フィンテック企業やAI資産運用スタートアップによる強固なエコシステムが、ロボアドバイザー・プラットフォームやAIを活用した投資管理ツールの進化を引き続き後押ししています。2024年9月、BlackRockとMicrosoftは、300億米ドルのプライベートエクイティ資金の調達を目標とするGlobal Artificial Intelligence Infrastructure Investment Partnership（GAIIP）を立ち上げました。さらに、長期的には 1,000億米ドルの資金動員を目指しており、人工知能を活用した資産運用インフラへの強い資本流入を裏付けています。

ドイツの資産運用におけるAI市場の分析：
 

ドイツは、ソーシャルメディア分析、アルゴリズム取引、AIを活用したアドバイザリーサービスの利用拡大を背景に、欧州の主要な成長市場として台頭しています。Deutsche BankやAllianz Global Investorsなどの機関は、ポートフォリオの最適化とリスク軽減を目的に、AI資産運用ソフトウェアを積極的に導入しています。


中国およびサウジアラビアの資産運用におけるAI市場の分析：
 

中国市場では、Tencent、Alibaba、Baiduなどのテクノロジー大手に加え、世界的な競争力の強化を目的として2024年に開始された 600億元（82億米ドル）の政府支援AI資金が市場成長を後押ししています。一方、サウジアラビアでは、Vision 2030戦略と、LEAP 2025で発表された過去最高額となる 149億米ドルのAI投資が、同国の金融セクター全体における資産運用、予測分析、自動ポートフォリオサービスへのAI導入を加速させています。
 

資産運用におけるAI市場シェア

資産運用におけるAI業界は、世界的なテクノロジープロバイダーの集中した企業群によって主導されています。Amazon Web Services（AWS）、Microsoft、IBM、Intel、Infosys、Genpact、Accentureの7社が、2024年に合計で約 49% の市場シェアを占めました。これらの企業は、強固なクラウドインフラ、高度な機械学習プラットフォーム、エンタープライズグレードの統合機能を強みに市場をリードし、AIデータ管理市場のシェア動向全体を形成しています。
 

AWSは、Amazon Lookout for EquipmentやAWS IoTなどのサービスを通じて資産運用にAIを活用し、予知保全、異常検知、ライフサイクル最適化を可能にしています。機械学習をデジタルツインやリアルタイム分析と組み合わせることで、AWSは製造業や重工業の企業によるダウンタイムの削減と業務効率の向上を支援し、これらの業界全体での導入拡大を促進しています。
 

Microsoftは、Azure AI、Azure Machine Learning、Azure Digital Twinsを通じて、AIを活用した資産パフォーマンス管理を提供しています。これらのツールは、リアルタイム監視、故障予測、データに基づく保全戦略を支援するとともに、エンタープライズ資産管理（EAM）システムにシームレスに統合されます。Microsoftは、製造企業やエネルギー企業との提携を通じて、拡張性の高いクラウドベースの資産インテリジェンスにおける地位をさらに強化しています。
 

IBM は、Watson AI、IoT データストリーム、予測分析によって強化された Maximo Application Suite を中心に戦略を展開しています。このプラットフォームは、リスク管理、異常検知、自動メンテナンスワークフローを支援し、公益事業者や運輸企業による資産の使用年数の延長と運用コストの管理に貢献しています。
 

これらの大手企業に加え、AI 資産管理のスタートアップ企業も、データオーケストレーション、自動評価、予測分析に特化したソリューションを提供することで注目を集めています。しかし、大企業は、ミッションクリティカルな導入、規制遵守、長期的なプラットフォームの安定性において、確立されたベンダーを引き続き選好しています。その結果、市場の主導権は主要テクノロジープロバイダーに集中しています—。
 

資産運用における AI 市場の主要企業

資産運用における AI 業界で事業を展開する主要企業は以下のとおりです。

• Accenture
• Amazon Web Services
• Charles Schwab & Co
• Genpact
• IBM
• Infosys
• Intel Corporation
• Microsoft
• S&P Global
• Salesforce
   

市場の主要企業は、提携や共同事業の構築、合併・買収、新製品の投入、既存製品のイノベーション、さらなる研究開発への投資など、数多くの機会を活用しています。これにより、新たな要素や技術を包括的に取り込むことも可能になります。同様に、合併・買収を通じたメーカーの集約は、市場や資源へのアクセスを改善し、提供製品の改良やイノベーションを促進します。
 

資産運用における AI 市場の主要な利害関係者は、ポートフォリオ管理とリスク評価を改善するため、AI ベースの分析ソリューションの導入に注力しています。機械学習を活用した予測モデリングにより投資プロセスを自動化し、意思決定の高度化を図っています。企業は、より適切な資産配分を実現するため、AI を活用したロボアドバイザーやリアルタイムの市場・センチメント分析に注力しています。フィンテック企業やクラウド企業との連携により、AI の能力が強化されています。
 

資産運用における AI 業界ニュース

• Deutsche Börse は、資産運用およびデジタルファンドサービスの提供範囲拡大を目指し、ウェルステック／ファンド流通プラットフォームである Allfunds Group を 53 億ユーロ（約 61.9 億米ドル）で買収することに合意しました。
   
• 債券資本市場向け AI 分析プラットフォームである 9fin は、世界の債券市場分析能力を拡大するため、データプロバイダーの Bond Radar を買収しました。これは 5,000 万米ドルのシリーズ B 資金調達ラウンドに続くもので、同社の AI プラットフォームに 20 年分の過去の取引データが追加されます。
   
• 9fin は、AI を活用した債券市場インテリジェンスプラットフォームをラテンアメリカに拡大し、20 年分の過去の発行データを含む情報を提供するとともに、世界中で 250 社以上にサービスを提供しています。同社は、前年同期比で売上高が 2 倍になったと報告しました。
   

資産運用における AI 市場の調査レポートは、2021年から2034年までの売上高（百万米ドル／十億米ドル）に関する推計および予測を含め、業界を以下のセグメント別に詳細に分析しています。

技術別

• 機械学習（ML）
• 自然言語処理（NLP）

導入モデル別

• オンプレミス
• クラウドベース

用途別

• ポートフォリオ最適化
• 会話型プラットフォーム
• リスク・コンプライアンス
• データ分析
• プロセス自動化
• その他

最終用途別

• BFSI
• 小売・eコマース
• ヘルスケア
• エネルギー・公益事業
• 製造
• 運輸・物流
• メディア・エンターテインメント
• その他

上記の情報は、以下の地域および国を対象としています。

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • ANZ
  • 東南アジア
• 中南米
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ