1973年のドル円の年初平均相場282円以来の38年間を経たいま、PPPチャートが
以上、AIを活用したドル円相場の将来予測を試みた。ここで、これまでの分析内容を要約しておく。1節では、円安の進行とその日本経済への多面的な影響について概観した。2節では、AIを用いて想定内および想定外の複数のシナリオを生成し、各シナリオに基づく具体的な価格予測を行った。3節では、AIが予測した各シナリオの発生確率を分析し、その意味合いについて考察を加えた。これらの分析を通じて、AIを活用した為替予測には新たな可能性がある一方で、いくつかの重要な課題も存在することが明らかになった。以下では、AIによる分析の可能性と課題について詳細に検討していく。
2011年末の理論値として示唆する相場水準は次のようである（四半期移動平均による市場
想定外シナリオについては、「日本の急激な金融政策転換」と「米国経済の急激な悪化」にそれぞれ3％、「地政学的ショック」に2％、「技術革新による経済構造の激変」に2％の確率が割り当てられている。これらの想定外シナリオの合計確率は10％となっており、市場に大きな影響を与える可能性のある事象が発生する確率が決して低くないことを示している。特に「日本の急激な金融政策転換」と「米国経済の急激な悪化」に比較的高い確率が割り当てられていることは注目に値する。これは、現在の金融政策や経済状況が急激に変化する可能性を、AIが一定程度考慮していることを示している。一方で、「技術革新による経済構造の激変」の確率が最も低く設定されているのは、短期的にはAI等の技術革新が為替市場に劇的な影響を与える可能性は低いとAIが判断していることになる。これらの確率予測は、投資家や政策立案者に対して、主要なシナリオに備えつつも、低確率ではあるが影響の大きいシナリオにも注意を払う必要があることを示唆している。
図表4は、AIが予測した各シナリオにおけるドル円レートの推移と、各シナリオの発生確率を示している。AIの分析によると、最も発生確率が高いのは「現状維持シナリオ」で40％となっている。これは、短期的には急激な変化よりも緩やかな推移が予想されることを示唆している。次いで高い確率が割り当てられているのは「日米金融政策収束シナリオ」で30％である。この二つのシナリオで全体の70％を占めており、AIは比較的安定した市場環境が継続する可能性が高いと予測していると解釈できる。一方、「グローバル経済混乱シナリオ」には20％の確率が割り当てられており、世界経済の不確実性も無視できない水準で存在していることを示唆している。
理論的に全く貿易障壁のない世界を想定すると、そこでは国が異なっても、同じ ..
総じて、AIによる分析は従来の経済分析に新たな視点を加え、より多角的な将来予測を可能にしている。ただし、AIの予測にも限界がある。AIは過去のデータと現在の状況に基づいて予測を行うため、完全に予期せぬ事象や人間の感情に基づく複雑な市場の反応を正確に予測することは困難である。そのため、AIの分析結果は、人間の専門家の判断と組み合わせて活用することが重要である。これらの予測をより実用的なものにするには、各シナリオの発生確率を考慮することが不可欠である。確率的アプローチを採用することで、投資家や政策立案者はリスクとリターンのバランスを適切に評価し、より十分な情報に基づいた合理的な意思決定を行うことができる。
さらに、AIに対して「想定外の複数のシナリオを前提に、2024年9月末、12月末、2024年3月末のドル円価格を予測してください。またその根拠も教えてください」と指示をした。AIは前提条件として「これらは通常では考えにくい状況ですが、金融市場に大きな影響を与える可能性のあるシナリオです」としたうえで、日本の急激な金融政策転換、米国経済の急激な悪化、地政学的ショック、技術革新による経済構造の激変の4つのシナリオを挙げ、2024年9月末、12月末、2025年3月末の価格予測と根拠を示した（図表3）。これらのシナリオは確かに「想定外」の要素を含んでおり、市場に大きな影響を与える可能性がある事象を適切に捉えている。特に、技術革新による経済構造の激変というシナリオは、近年のAI技術の急速な発展を考慮すると非常に興味深い。ただし、これらの想定外シナリオにおける価格予測は、その性質上非常に不確実性が高いため、具体的な数値よりも、各シナリオが市場にもたらす可能性のある影響の方向性や大きさに注目すべきである。
ドル円 160円突破！AIは今後のドル円相場をどう予測するのか
これらのシナリオは、現在の経済状況を踏まえた妥当なものであり、特に日米金融政策の動向がドル円相場に与える影響を重視している点は適切と考えられる。ただし、各シナリオにおける価格予測の幅がやや狭い印象があり、実際の市場ではより大きな変動が起こる可能性も考慮すべきだろう。
次に、AIに対して「想定内の複数のシナリオを前提に、2024年9月末、12月末、2025年3月末のドル円価格を予測してください。またその根拠も教えてください」と指示したところ、AIは留意点として「これらの予測は、現時点での情報と過去のトレンドに基づいています。実際の為替レートは、予期せぬ経済イベントや政策変更によって大きく変動する可能性があります」としたうえで、現状維持シナリオ、日米金融政策収束シナリオ、グローバル経済混乱シナリオの3つを挙げ、2024年9月末、12月末、2025年3月末の価格予測と根拠を示した（図表2）。
ドル円レートの｢正しい理論値｣など存在しない だからこそ意図的に歪みを加えてはいけない ..
特に、想定外シナリオにも一定の確率を割り当てることで、低確率ではあるが影響の大きい事象にも備えることができる。しかしながら、AIによる予測にも課題がある。AIの分析は過去のデータと現在の状況に基づいているため、完全に予期せぬ事象や人間の感情に基づく市場の反応を完全に予測することは困難である。また、AIが提示した確率自体が市場参加者の行動を変え、結果として予測とは異なる事態が発生する可能性もある。さらに、AIによる予測プロセスの理解を深め、その結果の解釈をより容易にすることも重要な課題である。
今回の為替予測では、大量のテキストデータとコードから学習した大規模言語モデル（LLM）が用いられている。LLMは、過去のデータパターンや複雑な関係性を学習し、多様な情報源から得た知識を統合して分析することができる。これにより、経済指標、政策動向、市場心理など、為替市場に影響を与える多面的な要因を包括的に考慮した予測が可能となる。しかし、LLMは複雑な内部構造を持つため、その予測根拠を完全に特定し説明することは困難である。提示される情報は、あくまで予測に影響を与えた可能性のある要素の一部であり、すべての根拠を網羅するものではないことに留意が必要である。
第6回「円の理論値は1ドル108円台 4～6月の実勢は割安だった」
ドル円相場が160円の大台を突破し、為替市場に衝撃が走っている。1990年以来、34年ぶりの円安水準を記録したこの動きは、経済界のみならず一般市民の間でも大きな話題となっている。円安の進行は日本経済に多大な影響を及ぼし、その行方に世間の注目が集まっている。輸出企業にとっては追い風となる一方、輸入物価の上昇によるインフレ圧力の高まりや、個人の購買力低下など、様々な側面で経済に影響を与えている。このような状況下で、多くの人々が今後のドル円相場の行方に大きな関心を寄せている。果たして円安傾向は今後も続くのか、それとも反転の兆しはあるのか。
第6回「円の理論値は1ドル108円台 4～6月の実勢は割安だった」 ..
前出の説明では、暗に合理的期待形成がなされる前提に実はなっているのだが、実際には、それは成り立たないことははっきりしている。また、為替は結局需給で決まるというのは、唐鎌理論もそうなのであるが、実は、金融市場では本来理論的には成り立たないはずの議論なのである。
ドル／円相場は、日米金融政策の転換期待や、それを強く印象付ける7月の米国失業率の上昇などにより、一時141円台まで円 ..
第3に、均衡へ向かうメカニズムが、投機家や経済主体の期待に基づくものと為替への需要と供給によるものと2つ存在することが示唆されている。
（注）購買力平価は、日本と米国の企業物価指数に基づいたドル円の理論値。
第2に、実体経済と金融資本市場とが分離している。実体経済における購買力平価と金融資本市場の金利平価の理論値が異なった場合、どうなるのか？ 一般には短期的には金融市場、長期的には実体経済ということだが、絶対的購買力平価が長期的にも成り立ったことは過去にもほとんどない。実体経済と金融市場の分裂が、ここでも生じるのである。
PPPとは、為替レートは各通貨の財・サービスの購買力が等しくなるように決まるとの考えから算出される為替の理論値だ。 ..
本レポートでは、最新のAI技術を駆使し、複数のシナリオを想定しながら今後のドル円相場の予測を試みる。経済指標、金融政策、地政学的リスク、市場心理など、多角的な要因を考慮に入れたAIの分析は、従来の予測手法では見落としがちだった新たな視点を提供し、より精度の高い予測につながる可能性がある。本分析を通じて、今後の為替動向に対する新たな洞察を得ることを目指す。
第57回「日米金利差とドル円レート」 知るほどなるほどマーケット
第1に、理論は均衡理論であり、為替市場は常に均衡へ向かうことが仮定され、その均衡へ向かうメカニズムも機能することが前提となっている。しかし、現実の世界では、均衡はまったく成り立っていないし、かつ均衡へ向かうメカニズムも機能していない。したがって、現実の為替市場は理論と大きく異なる。
noteでは日経平均、ドル/円の理論値も算出し予想しています。日銀やFRBの金融政策 ..
ここでは為替理論を幅広く網羅することが目的ではないので、基本的なポイントを整理しよう。
日米金利差が2%に収束することを前提とし、購買力平価をあわせて計算すると、今のドル／円フェアバリューは、1ドル＝110円となります。
「日経平均3万円」予想にしても、「現在のEPSは1,700円。10％増益なら1,870円。ここからPER16倍で計算すれば、29,920円。ほら3万円はすぐそこでしょ」こんな論拠を示したりします。
【市況】ドル円理論価格 1ドル＝149.04円（前日比+0.39円）
ということは「14～16倍が適正」といっても、その幅は1,700円の2倍、3,400円あります。3,400円も動けば、業界もメディアも大きく取り上げるはずです。そんな程度の幅を持たせて「理論値」や「適正」な値を示しているのです。
ドル円レートは、短期的には購買力平価が示唆する水準からは乖離をみせるものの ..
PERはP/E Ratioと書くように、P（価格）÷E（利益）の値です。このEを「1株利益（EPS）」と言うのですが、直近のEPSは約1,700円です。PER1倍分で、日経平均株価は1,700円変わるということも意味します。
ドル円理論価格 1ドル＝152.21円（前日比+0.89円）
株価にしても一緒です。株価の均衡点を推し量る値の1つにPER（株価収益率：Price Earnings Ratio）があります。日経平均株価の予想PERは12.68倍と3月23日の朝刊に書いてあります。日本株に関わる人に話を聞くと「PER13倍は割安」、「PERは14～16倍くらいが適正」なんて答えが返ってきます。
アダム・スミスとケインズに繋げて理論体系を要約したものです。 【目次】 （1）財市場と金融市場の均衡値 ..
これらの課題を克服するには、AIの予測能力をさらに向上させるとともに、人間の専門家の知見とAIの分析を組み合わせたハイブリッドなアプローチの開発が必要である。たとえば、AIが提示したシナリオと確率をもとに、人間の専門家がさらなる分析や解釈を加えることで、より精度が高く、かつ実用的な為替予測が可能になるだろう。今後、説明可能なAI（XAI）（注1）技術の発展により、AIの予測プロセスの一部をより明確化し、その決定要因や重要な特徴をより分かりやすく示せるようになることが期待される。ただし、AIの完全な思考回路を明らかにすることは困難であり、むしろAIと人間の専門家の協働による予測精度の向上が重要となる。
ドル円相場の急伸リスクに要警戒。来週はFOMCと米大統領選に注目
しかし、日々の相場に1つの均衡点を求めるのも難しいものです。購買力平価など「理論値」とされる値はいくつかありますが、ドル円にしても10円単位で、しかも何年にも渡って「理論値」から離れることもしばしばです。
こうした収益率や外国通貨建て資産の安全性(リスク)の指標として何を選ぶかについての決定的な理論 ..
ドル円がお久しぶりの105円割れ。気が付けば、ドナルド・トランプが大統領選に当選した2016年11月以来の円高水準です。
第35回「ドル円相場の8月アノマリー」 | 知るほどなるほどマーケット
株や為替の理論値は、実際との乖離があるときの方が多いくらいです。しかし、適正値を根拠に、少しの変化を「アホ」とかヒステリックに揶揄する人がいます。（『』高梨彰）