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研究および開発方針

「PROJECT α」では、3つのプロジェクトチームが立ち上がり、有機的に連携しながら並走しています。1つ目は、「数理解析班」と呼ばれており、当社の金融事業の投資リターンの源泉たる強みとしての特徴量を数学的に抽出することを目的としています。2つ目は、「機械学習班」です。メカニズムの解明はさておき、社内外のデータを学習させることで、当社の哲学や方法論に沿った新しい投資アイデアを生むこと、あるいは投資アイデアを生むために有用な情報を絞り込むことを目的としています。3つ目は、「データベース班」です。当社固有のプライベート・データの収集に始まり、その後の研究や開発を見据えたデータ環境の整備を目的としています。

  • 1.数理解析班の取組の一例

    当社の企業アナリストは様々な定量、定性データに触れながら、それを頭の中で取捨選択あるいは統合して最終的な投資アイデアの立案に至ります。定量データでいえば、売上、費用、利益などの企業財務データに始まり、PERやPBRなどの投資分析指標、そして過去の株価データも含まれます。
    数理解析班は、これら膨大な定量データの中で、まずは「PERやPBRなどの投資分析指標」に注目しました。「当社のアナリストが興味を持ったかどうか」を目的変数として、どのような投資分析指標が説明変数としての能力が高いのかを、GLM、SVM、XGBoostなどのアルゴリズムを用いて、直線的あるいは非直線的な解析の両方に挑戦しています。また、局面によって十分なnが確保できない場合にはLASSOなどスパースモデリングの手法を用いることもあります。

    ここから説明変数としての候補の広がりはもちろん、その膨大な組合せという壁、目的変数はそもそも「調査を行ったか」でよいのかという思索などの冒険が待ち構えています。数理解析班は説明変数・目的変数の設定に始まり、手法の選定など自由度高く活動しています。

  • 2.機械学習班の取組の一例

    上述の定量データに加えて、定性データもまた膨大に存在しています。その代表は、当社が10年以上にわたり継続している、投資先候補企業の経営陣の皆様との議論の中身、インタビュー結果です。更には新聞記事もそうですし、証券会社の企業分析アナリストが発行する企業調査レポート(いわゆるセルサイド・レポート)もそれに該当します。これらの中に、投資判断に有用な情報、あるいはその組み合わせの妙が隠されているはずです。

    機械学習班は、これら膨大な定量データの中で、まずはセルサイド・レポートに着目しました。固有の辞書を作成し、「当社のアナリストが本セルサイド・レポートを読んだ後に興味を持ったか」を目的変数として、これをディープラーニングにかけることで、当社の哲学や方法論に沿ったレポートを抽出しうるのかに挑戦しています。データ数に応じてXGBoostや半教師あり学習など他の機械学習アルゴリズムを使っています。今後はBERTなどの最新の自然言語処理アルゴリズムを組み込んだ予測モデルを開発していく予定です。機械学習班も、目的変数や説明変数の選定から、採用する学習方法まで、同じく自由度高く活動しています。

  • 3.データベース班の取組の一例

    数理解析班と機械学習班があらゆる試行ができるように定量、定性データを利用しやすいかたちで整備する計画です。先述のとおり、定量パブリック・データで言えば企業の財務データ、投資分析指標、過去の株価データなどが存在しています。これらを利用可能なかたちで整備を進めています。

    一方でデータのクレンジングをしているだけではなく、先進的な取り組みも想定しています。例えば、当社固有の定量プライベート・データの取得にも着手する必要がありますが、投資チームにおける口頭での議論を効率よくデータ化したり、その時のバイタル・データもあわせて取得するにはソリューションの開発あるいは導入が必要です。

    更には、そのデータベースに上記2班の挑戦から得られた知見を埋め込んで、「ヒトの投資意思決定を導くデータベース」というプロダクトの開発も見据えています。


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採用募集

当社が目指すのは、挑戦する気概を持ち、世界で戦えるプロフェッショナル集団です。自ら新しいアイデアを提案し、実行に向けて仲間を集め、周囲を巻き込むことで仕事と付加価値を生み出していける人材を募集しています。挑戦する気概を持ち、世界で戦えるプロフェッショナルを目指したいならば、ご自身が「当社で挑戦したいこと」で頭を一杯にしてご応募下さい。楽しみにお待ちしております。

※本サイトから直接応募頂いた候補者の皆様との面談を優先させて頂きます。

フルスタックエンジニア 2名

金融事業においては堅牢さを重視したシステム全体の設計・開発を担う。新規事業ではアジャイルを志向し、Deep Learning等の最先端技術と金融の交差する領域に挑戦する。いずれの事業においても、システム全体の設計・開発をリードするポジション。

業務内容
  • いち企業として、あるいはアセット・マネジメント企業として業務上必須となる機能の開発。具体的には、社内情報を一元表示するポータル、社内コミュニケーション・ツール、CRMにはじまり、売買発注システム、投資先ポートフォリオ管理システムなど
  • 当社が開発を目指す、延べ数万件におよぶ企業調査を通して確立された企業価値分析におけるエッセンスとロジックを用いた、万人に向け”企業分析プラットフォーム”の実現
  • 当社が開発を目指す、ヒトを中心に据えて不自然さのない自然言語でのやり取りを通じて、ヒトによる「投資意思決定をより良きものへ」と導き、ヒトを活かす質問応答型システム”スギロボ”の実現
得られる経験・価値・魅力
  • 金融事業において、現場の反応と摺合せながらもゼロからシステム全体の設計を担う自由度
  • 新規事業において、スクラッチからシステム全体の設計・開発を担う自由度
  • 使用言語、技術、クラウド/サーバ環境に関する自由度
  • 統計学・脳科学・医学・複雑系など多様なバックグラウンドを持つ研究メンバーとの交流
求められる素養
  • 業界経験不問(例えば、SIerやゲーム業界など異分野からのご応募も歓迎)
  • C/C++/Java等を用いて高速なシステムを開発できるコーディングスキル
  • 複雑なコンセプトを咀嚼し、コードに反映させるテクニカル・ライティングスキル
  • 必須ではないものの、スクラッチから大規模ユーザが利用するシステムを設計・開発した経験があるとなお望ましい
  • VBA、Google Apps Script(API利用)、RPA(ex. UiPath)等による業務効率化経験もなお望ましい

機械学習エンジニア/データ・サイエンティスト 2名

Deep Learning等の最先端技術と金融の交差する領域に挑戦する新規事業において、核となる学習モデルの構築、システム開発を担うポジション。

業務内容
  • 当社にしか存在しない企業調査結果としてのプライベート・データと市場のパブリック・データを活用して、「ハヤテ流」の企業分析方法を形式知化する。そして学習することで再現性を担保すること。
  • 当社が開発を目指す、延べ数万件におよぶ企業調査を通して確立された企業価値分析におけるエッセンスとロジックを用いて、万人に向けた”企業分析プラットフォーム”を実現するための、核となるアルゴリズム、あるいは数理解析モデルの研究および構築
  • 当社が開発を目指す、ヒトを中心に据えて不自然さのない自然言語でのやり取りを通じて、ヒトによる「投資意思決定をより良きものへ」と導き、ヒトを活かす質問応答型システム”スギロボ”を実現するためのアルゴリズム、あるいは解析モデルの研究および構築
得られる経験・価値・魅力
  • 最先端の技術やフレームワークを試すことができる機会
  • 数万件以上の企業訪問データをはじめとした、当社にしかないスマートデータに触れる機会
  • 統計学・脳科学・医学・複雑系など多様なバックグラウンドを持つ研究メンバーとの交流
  • テクノロジーの可能性を追求する革新的な研究開発集団としてその挑戦の立役者となる醍醐味
求められる素養
  • RやPythonを用いて実システムに実装できるコーディングスキル
  • C/C++/Java等を用いて高速なシステムを開発できるコーディングスキルがあるとなお望ましい
  • Chainer / Tensorflow等の深層学習フレームワークを利用した1年以上の実務経験あるいは同等の経験があるとなお望ましい
  • コンピュータ・サイエンス、金融工学、数理ファイナンス、計量経済学、理論物理学等に関連する学位があるとなお望ましい
  • VBA、C、R、Python、もしくはそれらに近しい言語のコーディング技術があるとなお望ましい

クオンツ 2名

高度な数学や確率論を駆使した「定量」市場分析のみならず、「定性」情報まで扱い、当社独自のスマートデータや金融ドメイン知識を統合して数理的に解析し、価値ある形に昇華させる役目を担うポジション。

業務内容
  • 金融事業における顧客に対して価値ある市場分析あるいは当社の活動の分析結果を提示すること
  • 当社にしか存在しない企業調査結果としてのプライベート・データと市場のパブリック・データを活用して、「ハヤテ流」の企業分析方法を解析して形式知化すること
  • 当社が開発を目指す、延べ数万件におよぶ企業調査を通して確立された企業価値分析におけるエッセンスとロジックを用いて、万人に向けた”企業分析プラットフォーム”を実現するための、核となるアルゴリズム、あるいは数理解析モデルの研究および構築
得られる経験・価値・魅力
  • 数万件以上の企業訪問データをはじめとした当社にしかないスマートデータに触れる機会
  • 企業の財務情報や株価データに加えて、企業調査時の定性メモや投資アイデア議論時のバイタルデータの解析に挑戦するなど、世界でも稀有であろう分析に挑戦できること
  • 統計学・脳科学・医学・複雑系など多様なバックグラウンドを持つ研究メンバーとの交流
求められる素養
  • 高度に数学的な知見(微積分、統計/確率、線形代数等)
  • 理論物理学、金融工学、数理ファイナンス、計量経済学等に関連する修士以上の学位
  • これら解析を可能とするソフトあるいは言語のコーディング技術
  • 専門的知識に係る説明能力
  • VBA、C、R、Python、あるいはそれらに近しい言語のコーディングスキルがあるとなお望ましい