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FEGの「人間行動の予測」技術は、金融業界だけにはとどまらない

「金融エンジニアリング・グループ」という社名だけあって、私たちの主なフィールドは金融なんですが、実は、コア・コンピタンスは「データ分析による人間行動の予測」なんです。

今でこそこうしたデータ分析の根幹技術である「人工知能」がもてはやされていますが、創業当時(1989年)、人工知能による大規模データの分析で利益を得ることができ、そこに投資できるのは金融会社くらいでした。これが私たちが金融業界からスタートアップした理由です。

こうして金融業界における、ポートフォリオマネジメントから始まり、株式市場予測、オプション取引などを経て、私たちの手法がもっとも効果を上げたのが、与信審査でした。もともと単純な点数付けで判定していたところに、機械学習を用いた顧客行動の予測を導入したのです。

また、貸し倒れのリスクが判別できるということは、逆に貸しても大丈夫な顧客も抽出できるということで、このビジネスはマーケティングのサポートまで拡がりました。

このように、30年以上「人工知能による人間行動の予測」を続けてきた私たちにとって、今日のようにテキストデータに加え、画像データ、音声データなど、取り扱うデータの種類が増えていくことは、分析対象の拡大、つまり、事業の可能性の拡大に他なりません。

行動データが増えれば増えるほど良いサービスを提供できるわけですから、金融業界にとどまらず、あらゆる場面で、私たちの分析技術が求められていくことでしょう。

分析技術×ビジネスで、次代を切り拓く「モデラー」

チーフ・データサイエンティスト 中林三平

世界に誇る技術がある、求められるフィールドがある、そんなFEGという環境だからこそ、皆さんには、どの技術をどこにどう応用するか、どんなビジネスネタと結びつけていくかを常に考えて欲しいと思っています。分析技術だけでビジネスに無関心でも、ビジネス先行で分析技術は二の次でも、ダメなんです。

これは裏を返せば、現時点で数理知識や統計知識がない方でも、私たちの手法をしっかり研修やOJTで身につけていただければ、活躍できる可能性があるということです。実際、文系出身でも第一線のモデラーとして名を馳せている例はいくらでも挙げられます。

そもそも、限られたサンプルから推定する統計とは異なり、私たちが取り扱う、いわゆる「ビッグデータ」は、やろうと思えば全データが手に入るわけで、統計とは似て非なる分野とも言えます。

また、数理は、課題を解決するための道具です。その数理自体は、難解かもしれませんが、道筋さえつけられれば、解いてくれるパッケージがありますから。もちろん、こうしたパッケージの背景にある理論を勉強すればしただけずっと高い地平が見えてきますが、人間の言葉に落とし込む、という文系的な理解でもまかなう方法はあるということです。

極論を言えば、私たちは誰もが「モデラー」を目指せると考えていますし、その門戸を開いているのです。

表面的じゃない、コミュニケーション能力

わからないことがあったら人に聞く。そのために何がどうわからないかを、何かしらの手段で伝えるということ。それがコミュニケーションの原点だと思っていますし、そのくり返しのみがコミュニケーション能力を鍛える方法だと考えています。いくら口八丁でも、表面をなぞるだけでは、能力とは言えないんじゃないかなと。私たちは選考を通じて、まずはそんなコミュニケーション能力を見ています。

また、ひとたび対峙すれば、勉強をしてきたかしてこなかったかは、受け答えで一目瞭然。逆に面接官からは「口下手だけど、しっかり勉強している」と評価される方もいて、私をはじめ経営陣はすごく参考にしています。

ここで言う勉強というのは、「広くものを識ろうとしているか」ということ。教養人になれ、というわけではありませんが、たとえば数学一直線ではなく、物理やその他分野まで学んでいるかなど、そういう視野の広さです。

「人間行動の予測」や「分析技術とビジネスのかけ合わせ」をはじめ、そういうふうに勉強を続けられる人が、これからの世の中では、よりいっそう求められていくのではないでしょうか。

チーフ・データサイエンティスト
中林三平

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