金融の巨大データを活用した新しい価値の創造へ立ち向かう
Japan Digital Designに集うプロフェッショナル達が、それぞれの想いを語る「JDD Voice」。
今回は、独自のAI技術によりMUFGに競争優位性をもたらすことをミッションとしたMUFG AI Studio（以下M-AIS）に所属する川原さんをご紹介します。
JDDに入社して1年半が経過した今、どのような経緯で入社したのか、今取り組んでいる仕事内容やプライベートのお話についても伺いました。
プロフィール
川原 一修｜Takanobu Kawahara
新卒で入社した運用会社ではクオンツファンドのマネージャー、クレジットアナリスト、グローバル債券ファンドのマネージャー等を担当。
2021年にデータサイエンティストとしてJDDに入社。
ファンドマネージャーからデータサイエンティストへの転身
ー 川原さんは、入社されて1年半ほど経過されますが、どのようなきっかけでJDDに入社されましたか？
川原：元々はデータサイエンティストではなく、投資信託の投資判断を行う職場でファンドマネージャーとして働いていました。投資判断の手法には様々なものがありますが、その中でデータを統計的に解析して勝ちパターンを発掘するクオンツ運用という手法に強く惹かれました。クオンツ運用の一番の魅力は、経済状況や金融政策、市場参加者の思惑など、様々な要因で動いているマーケットに数理とデータで立ち向かうことです。近年、ディープラーニングをはじめとした進化の早い機械学習についても、新たな武器としての活用方法を模索していました。
世の中でも、データやデータサイエンスの新たな可能性が広がっていく中で、自ら培ってきたデータを解析して知見を得るというプロセスはマーケットだけではなく、もっと広い活用先があるのではないかと感じてデータサイエンティストという仕事に興味を持ち始めました。
そんな中でエージェントに紹介されたのがJDDでした。
ー JDDはどんなところが魅力に感じましたか？
川原：私にとっては、銀行傘下でデータサイエンスに集中できる環境というのは2つの面から魅力的に映りました。
1つ目は、前職と同じ金融業界でありつつも、銀行の取り扱っている業務は個人向けから法人向けまでと幅広く、商品やサービスも多様なものを扱っており、金融業界でデータサイエンスの活用先を探す環境として最適だと感じました。
また、2つ目として、三菱UFJ銀行の長い歴史の中で、個人も法人もどちらに対しても豊富なデータが溜まっており、他のどこでも手に入らないユニークで巨大なデータに触れることも魅力に感じました。
ー MUFG内で行われたデータサイエンスコンペで、5位に入賞されていらっしゃいましたね。
川原：はい。MUFG各社から766名が参加したコンペだったのですが、ありがたいことに中上級コースで5位に入賞することができました。このコンペではM-AISはもちろん、Divisionの垣根を超えてTDDのエンジニアメンバーも参加していたので、社内でも盛り上がりました。
私にとっても、MUFG内のデータサイエンティストの方々と知り合う機会になり、データサイエンスの勉強にもなったので有意義でした。
第2回MUFGデータサイエンスコンペは、与えられたデータ分析課題においてのモデル精度を競い、2022年9月1日から約4ヶ月間に渡り開催。実務経験等に応じ、コースは初級・中上級と分かれ、グループ内から15業態・総勢766名が参加。
ニュース：第2回MUFGデータサイエンスコンペにて弊社 澤木太郎が1位・川原 一修が5位入賞
各々がプロフェッショナルとして独自の担当領域を担う
ー 川原さんは普段データサイエンティストとして、どのような仕事をしていますか？
川原：今は三菱UFJ銀行 資金証券部様とのプロジェクトに参加しています。資金証券部様はマーケット関連の業務が多く、プロジェクトには類似相場検索ツールなどのプロダクトがあります。プロジェクトには現在3名のデータサイエンティストが参加していて、それぞれ別々の課題に取り組んでいます。私個人はデータを使用した運用手法の開発に携わっていて、資金証券部様に活用いただけるような投資手法の開発を目指しています。
類似相場検索ツールとは
膨大な過去相場から現在の相場と似ている過去相場をAIが瞬時に検索＆候補を出力し、人では見つからない類似相場を客観的に確認することができる。
ー データサイエンティスト×金融ということで、ドメイン知識を求められる分野かと思いますがどうですか？
川原：ドメイン知識は正直必要だと思います。ただし、プロジェクトによってはそこまで重要ではないものもあるので、異なる業種のデータサイエンティストからの転職の人も入ってきやすいと思います。金融ドメインの知識に関しては、出向している銀行のメンバーからフォローしてもらうこともありますね。
データサイエンスと金融を掛け合わせた業界は、まだまだブルーオーシャンなので開拓の余地が大いにあります。チャンスがたくさんある領域です。
ー 部署内ではどのようなコミュニケーションを取っていますか？
川原：M-AISの場合は週に一度、機械学習の勉強会を実施しています。最近業務で調べたことや論文を輪番で共有し、その時にコミュニケーションを取ることが多いですね。
データサイエンティストになってから、AIの分野は最新の技術や情報をキャッチアップしておくことが重要だと感じています。ただ、普段の業務プラス最新技術のキャッチアップとなると結構労力になってしまいます。なので、そういった機会に興味があったけど調べられなかったことや、メンバーが興味を持っていることを学べるので有意義です。
業務上は基本SlackやTeamsでのコミュニケーションが多いですが、時々オフラインの行事もあって、そこで同じ部署内だけでなく部署を超えてのコミュニケーションも取ったりできていますよ。
ー JDDで働いていて、大変だなと感じたりすることはありますか？
川原：最近の機械学習の手法の進化のおかげで、間違いなくデータも使ってやれることは増えていると思うのですが、まだまだリアルな世界の課題をすべて解決するみたいなところには到達していなくて、データと機械学習をどう現実の問題に適用させるのか毎回悩みます。
また、銀行のデータは量が膨大なので、データを取り扱うシステム自体に慣れることが大変でしたね。でも、新たに入ってきた方をサポートするシステムもちゃんとあるので、1、2ヶ月くらいで慣れたかと思います。
仕事とプライベートの両立、制度を利用したバランスのよい職場
ー ワークライフバランスはどうですか？
川原：フルフレックス&フルリモートにすごく助けられています。
フレックスを活用し、子ども2人（上が5歳、下が2歳）の送迎をした後、9時半に始業することが多いですね。また、自分が集中したい時間に業務ができています。
以前働いていた会社では、業務内容やネットの回線の問題などで出社が必須だったのですが、JDDはフルリモートのため、仕事が終わった後に子どもと一緒にお風呂に入ったり、ご飯を食べたりと家族との時間が取れています。
自宅ですべての音を遮断して集中したいときは
ノイズキャンセリング機能つきのイヤホン使って自分の世界に引きこもります。
在宅してコーヒーも自宅で煎れることが増えました。眠気覚ましに気合いれます。
JDDに興味を持ってくれた人に向けてひとこと
ー 仕事をしていて面白いなと思う瞬間はどんな時ですか？
川原：新しいことにチャレンジしている時に面白さを感じますね。
入社後に担当したプロジェクトで、ビジネスマッチングサービスへのAIレコメンド機能の導入をしました。お客さまにとって新しいビジネスモデルとなるような案件であったことと、ネットワーク解析という比較的進んでいる分野を使い、お金のやり取りのデータを使用した仕事ができたのは貴重な体験でしたね。
ニュース：三菱UFJ銀行の新たなビジネスマッチングサービスへのAIレコメンド機能提供について
ー JDDに興味を持ってくれている人たちへメッセージをお願いします。
川原：入社直後のタイミングは、出社頻度も高いのでコミュニケーションはしっかりとれるので、フルリモートといっても安心してもらえればと思います。もちろんオンラインのコミュニケーションもしっかり揃っているのでリモートワークで困ることも特にないですね。
金融に興味があって、データサイエンスにも興味がある人にはピッタリな職場だと思います。銀行の口座データは巨大なので、一緒に研究してくれる方がいたら楽しみながら一緒にお仕事できると思います！
あとがき
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