複雑な金融モデルを理解しやすく、実践的な洞察を提供する専門ブログです
金融業界では「ブラックボックス」と呼ばれるAIモデルが増えていますが、規制当局や投資家からの説明責任が求められています。
私たちの研究では、複雑な機械学習モデルの意思決定過程を可視化し、なぜその予測に至ったのかを明確に説明できる手法を開発しています。例えば、信用リスク評価において、どの要因が最も影響を与えたかを具体的に示すことで、融資担当者が自信を持って判断できるようになります。
2024年から継続している研究プロジェクトでは、既に複数の金融機関との共同研究により、実用的な成果を上げています。
従来の統計的手法では捉えきれなかった市場の微細な変化を、解釈可能な機械学習で検出する手法を開発中です。金融機関のリスク管理部門が直面する日々の課題に対して、具体的で実用的なソリューションを提案します。
資産運用会社向けに、ポートフォリオ最適化のプロセスを透明化する研究を進めています。なぜその銘柄が選ばれたのか、どのような市場環境でパフォーマンスが期待できるのかを、視覚的に分かりやすく説明できるシステムです。
金融工学・機械学習研究責任者
東京大学大学院で計量ファイナンスを専攻後、外資系投資銀行でクオンツアナリストとして8年間従事。2020年から学術界に転身し、解釈可能AI技術の金融分野への応用研究に注力しています。
複雑な数式や理論を、実務担当者にも理解しやすい形で伝えることを大切にしており、業界セミナーでの講演も多数行っています。最近は特に、規制対応と実用性のバランスを取った研究に力を入れています。
研究成果を実践に活かすための教育プログラムを2025年秋頃から開始予定です
金融機関の実務担当者向けに、実際のデータを使って解釈可能AIの活用方法を学ぶハンズオン形式のセッション
最新の研究成果を分かりやすくまとめた月刊技術レポート。理論から実装まで、段階的に理解を深められる内容
組織特有の課題に対応したカスタマイズされた研修プログラム。現場のニーズに合わせた柔軟なアプローチ
研究内容や教育プログラムについてのご質問、共同研究のご相談など、お気軽にお問い合わせください。
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