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TDSE、フィンテック領域強化にむけて、東京大学荻原准教授が金融テクニカルアドバイザーに就任

2019年10月10日

機械学習の理論と確率過程論とを融合した高頻度金融データ統計解析法の実現にむけて

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社(本社:東京都新宿区、代表取締役社⾧:城谷直彦、以下「TDSE」)は、フィンテック領域強化にむけて東京大学大学院情報理工学系研究科 荻原(おぎはら)哲平准教授に金融テクニカルアドバイザーとして就任いただいたことをご報告します。

TDSE は、高度なAI 技術を持ったプロフェッショナル集団であり、2013 年の創業以来、金融、サービス業、製造業などの領域で300 以上の技術ライブラリー「scorobox」を蓄積してきました。現在、将来有望となるAI 製品やモジュール「scorobo」の開発を加速させ、サブスクリプションサービス充実を推し進めています。当社は、金融領域を強化すべき領域の一つとして位置付けており、顧客信用情報をベースとしたアルゴリズム構築による与信解析、生保・損保での新サービス構築支援、AI 製品scorobo for Fintech とした株価予測AI や経済指標予測AI を活用した投資支援サービスの提供やニュース番組内で原油価格やドル円等の経済指標の予測を行うなど、多岐にわたり金融機関と共にサービス構築を進めてきました。
国内全体を見渡せば、2018 年のAI ビジネス市場規模は5,301 億円※となり、なかでも金融機関における規模は1,446 億円と最も大きい分野です。既存サービス強化や新しいビジネスモデルの構築のため、FinTech を採用する金融機関が増加しています。広範囲の活用が見込まれる顧客管理系業務、バックオフィスの効率化、企業への柔軟な資金提供を可能にするレンディング、取引データから不正取引を検知する等、本格的に拡大しており、2020 年には2,338 億円、2030 年には4,528 億円になると予想されます。FinTech の強みは、金融とIT を融合してユーザー視点から利便性の高い革新的な金融サービスを生み出す点にあり、従来金融の主役ではなかったAI 分野のスタートアップ企業等によって提供されるテクノロジーによって金融のビジネスモデルを変革するイノベーションの創生力が競争優位を左右するとみられます。
(※)2019 人工知能ビジネス総調査 富士キメラ総研発行

当社は、証券市場のミクロ構造の解明にむけて、複雑な非線形構造の解析を可能にする機械学習の理論を確率過程論と組み合わせて、高頻度金融データに適用できる新しい統計解析手法を取り入れることを目的とし、確率過程の統計学の著名な研究者である東京大学大学院情報理工学系研究科 荻原哲平准教授に金融テクニカルアドバイザーとして就任いただいたことを報告いたします。当社は、この取組に対して専門領域での⾧けた知見を助言として頂きながら、研究開発を進めてまいります。
当社は、これら研究より得られたノウハウを実サービスとして活かせるようAI 分野で戦略的なパートナーシップを企業様と構築し、より多くのお客様への業務改善や新規事業開発にむけた貢献度を高め、収益拡大を目指してまいります。

■荻原哲平准教授について
東京大学大学院情報理工学系研究科付属 情報理工学教育研究センター 准教授。統計数理研究所 リスク解析戦略研究センター 客員准教授。
2009 年3 月、東京大学大学院数理科学研究科 修士課程修了。大阪大学 金融・保険教育研究センター 特任助教、科学技術振興機構 さきがけ研究員(兼任)、統計数理研究所 数理・推論研究系 助教等を経て、現在に至る。
専門分野は、数理統計学、特に確率過程の統計解析と金融データ解析への応用。拡散過程やジャンプ型拡散過程、自己励起型点過程といった確率過程に対する最尤型推定量やベイズ型推定量の理論や、Malliavin 解析を用いた推定量の漸近有効性等の理論を研究している。
応用研究として、日本・米国株式市場の一日内の全取引を記録したような「高頻度データ」を確率過程でモデリングして、ボラティリティ・共変動といったリスク量を計測する実証研究を行っている。2019 年9 月、日本統計学会第1 回ISI 東京大会記念奨励賞受賞
関連URL:https://researchmap.jp/ogihara/

■本件に関する報道関係者からの問い合わせ先
・テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社
東京都新宿区西新宿3-20-2 オペラシティタワー27 階
TEL:03-6383-3261(代表) 平日9 時~18 時
MAIL:info@tdse.jp
WEB:https://www.tdse.jp/

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