イランをめぐる混乱は、因果モデル化の必要性を裏付けている

イランにおける戦争――そして平和の可能性――は、バイサイドのリスク管理担当者が最も対処に苦慮する、脅威と不確実性が複雑に絡み合った状況そのものです。

こうした局面において、リスク管理担当者は通常、銀行のエコノミストによる予測――それは歴史上の類似事例に基づいたものです――を基に、いくつかのシナリオに対してポートフォリオの感応度を検証することになります。原油価格が1バレル150ドルまで上昇した場合、あるいは米国のインフレ率が5％に達した場合はどうなるでしょうか？ 交戦当事者が和平合意に達した場合、あるいは合意が破綻した場合はどうなるでしょうか？

この手法の欠点は明白であり、広く認識されています。危機は二つとして同じものはありません。多くのリスクモデルの最後の参照点となっている、昨年6月のイスラエルとイラン間の「12日間戦争」の終結時には、原油価格は急速に回復しました。しかし今回は、供給の混乱がはるかに長く続く可能性があります。カタールのエネルギー大臣によると、同国の液化天然ガス（LNG）インフラへの被害が完全に解消されるまでには、3年から5年を要する見込みです。

金融業界の一部では、ストレステストに対する異なるアプローチを求める声があります。リスク管理者は、いわゆるベイジアン・ネットワークを用いて、事象の背後にある因果関係の経路を可視化すべきだと主張しています。この手法の支持者たちは、こうしたネットワークの方がリスクの複雑性をはるかに的確に捉えられると述べています。最近では、このアプローチの支持者たちが、生成AIが、これまで因果モデリングの進展を妨げてきた問題を解決する可能性があるとの見解を示しています。

今日の不確実性は、この主張を説得力のあるものにしています。

この点を説明するために、3月下旬、ベイジアン・ネットワークに関する2冊の著書を持つアレクサンダー・デネフ氏は、Anthropic社の大規模言語モデルを用いて、現在の中東紛争がどのように展開する可能性があるかについての因果関係マップを作成しました。Risk.netへのインタビューで、彼はこのプロセスに約10分かかり、15個以下のプロンプトを順次入力しただけだと語っています。

マクロ予測会社ターンリーフ・アナリティクスを率いるデネフ氏は、まず「クロード」に自身の過去の研究を読ませ、その後、現在の出来事について同様のネットワークを構築させました。イランと米国の交渉がルートノードとなり、その時点で進行中の交渉が成功するか否かに応じて、一連の可能な結果へとつながる仕組みです。デネフ氏は、当サイトとの対談直後に実験的なイラン戦争モデルを更新し、その結果を共有しました。

モデルは何を示したのでしょうか？4月7日、停戦が発表される前、モデルは市場の混乱が継続する可能性を示唆していました。例えば、ホルムズ海峡が開通したとしても、同海峡を通る石油の流通が引き続き妨げられる確率を45％と算出していました。

ネットワークの関連する分岐には、停戦が成立し、ホルムズ海峡が再開されるものの、米軍の撤退はないというシナリオが組み込まれていました。湾岸地域のインフラは深刻な被害を受けます。このシナリオにおける原油価格は100ドルから130ドルの範囲となります。

従来のアプローチでは、停戦後に原油価格は単純に下落し、リスク選好のセンチメントが戻ると想定されるかもしれません。12日間戦争の後、原油価格は数週間以内に以前の水準に戻りました。この事例を基準に調整すれば、リスク管理者はV字回復を想定することになるでしょう。

本稿執筆時点では、米イラン間の停戦の詳細は依然として不明です。マースクなどの海運会社は、ホルムズ海峡を通過する航路の再開については慎重に対応する意向を示しています。ブレント原油は合意の報を受けて1バレル95ドルまで下落しましたが、その後再び上昇しています。

より高度なモデル

「ベイジアン・ネットワークは、『因果関係を物語るための確率論的枠組み』を提供するものです」とデネフ氏は述べています。このネットワークは一連のノードで構成されており、各ノードには、例えばホルムズ海峡で何が起きるか、制裁に関する状況、あるいは湾岸地域のエネルギーインフラが被害を受けるかどうかといった情報が符号化されています。ノードを結ぶ矢印は因果関係を示しており、各分岐点には、その経路に沿って発生する事象に対する確率が割り当てられています。

従来のシナリオ分析は、起こりうる結果の「スナップショット」を提供するものです。湾岸戦争のシナリオを予測する経済学者は、3つや4つのシナリオを提示するかもしれません。一方、ベイジアン・ネットワークは、より豊かな全体像を捉えることができます。デネフ氏は、ノードがわずか10個で二分法のみを用いた単純なネットワークでも、1,000以上の状態を表現できると指摘しています。

これらのモデルは、リスク管理者がシナリオの展開を決定づける要因を理解し、推論する上で役立つと彼は述べています。「これらは深い思考プロセスをコード化しているのです。」ユーザーはモデルの仮定を容易に検証できます。「それらは透明性が高いのです。」

因果モデルは、おそらくより安定しているとも言えます。それらが捉える構造的な要因は、往々にしてゆっくりと変化するものです。デネフ氏が14年前に作成に関わったイラン・イスラエル戦争のネットワークには、ホルムズ海峡の封鎖、地域への戦争の拡大、イランの代理勢力の関与などが含まれていましたが、これらはすべて、ここ数週間の紛争に見られる特徴です。

私たちはこの件について15年間書き続けてきました。今、それが実用化されつつあります

アレクサンダー・デネフ、ターンリーフ・アナリティクス

しかし、金融分野における因果モデリングの進展は「かなり紆余曲折があった」とデネフ氏は述べています。ノーベル賞受賞者のハリー・マーコウィッツやグイド・インベンスといった経済学者たちは、このアプローチを支持してきました。「理論上は機能するはずでした」とデネフ氏は言います。「しかし実際には、機能しませんでした。」

モデルの作成には時間と労力がかかります。デネフ氏は2014年、スコットランドの独立住民投票に関するネットワークの構築に1か月を費やしました。イランでの戦争に関する旧モデルの構築には、複数の国に関する知識を持つ専門家の参加が必要でした。こうした人々を一堂に集める時間を確保することは困難でした。

2010年代後半、デネフ氏はIHS Markitでチームを率い、大規模なベイジアン・ネットワークの構築を試みましたが、コストがかかりすぎるため断念しました。

デネフ氏によれば、現在ではAIによってこのアプローチの拡張が可能になったとのことです。「私たちはこのことについて15年間書き続けてきました。今、ようやく実用化されつつあります。」

もちろん、実運用においては、リスク管理担当者がClaudeによって生成されたモデルの推論を検証する必要があります。しかしデネフ氏は、その作業には数時間しかかからないと見込んでいます。Claudeは、ネットワークの各ポイントにおける推論の説明を親切に提供してくれます。投資家は、このプロセスを迅速かつ容易に再実行することができます。

明確にしておきますが、LLMを用いてベイジアンネットワークを作成・構築することは、依然として実験段階にあります。デネフ氏は、45％という数値が必ずしも記述されたシナリオの正しい確率であると言っているわけではありません。とはいえ、この試みは、今日のLLMが、投資家が今まさに実行したいと考えているような推論のための骨組みを作り出すことができることを示しています。

編集：クリス・デヴァサバイ