INTERVIEW 01
WATARU UNO
宇野 亘
シニアデータサイエンティスト
2023年5月 aiQ入社
aiQで経済分析に初めて従事する

scheduleaiQでの営業日の一般的な過ごし方

※※基本的にフルリモートで自宅から勤務しています。

  • 09:30

    メール・slackの確認

    社内でのコミュニケーションはslackを使っています。

  • 10:00

    プログラム開発・データ分析・資料作成

    社内のLinuxサーバに立てたjupyter notebook上で作業しています。

  • 12:00

    昼休憩

    切りの良いタイミングで時間帯を柔軟にずらして取得しています。

  • 13:00

    社外顧客とのミーティング

    顧客から依頼を受けていた分析についてリモート会議で共有。顧客からのフィードバック、今後の分析の方向性を確認したりします。

  • 14:00

    プログラム開発・データ分析・資料作成

    午前中に引き続き、作業を進めていきます。リモート会議で他のメンバーと連絡し、結果を共有・相談しながら進めます。その他、社外とのミーティングがある日もあります。

  • 18:30

    退勤

気さくな雰囲気の中で自分の経歴や募集ポジションについて話すことができ、働きやすそうな職場
aiQ で働くことになったきっかけ/転職応募の動機

aiQに転職する前は、理学系の修士課程を修了後、ソフトウェアメーカーで5年間、主に衛星画像に関する画像解析のソフトウェア開発やAI開発を行っていました。そんな中、プライベートで株式の取引を始めたことをきっかけに、経済分野や金融分野に興味を持ち、転職サイトでの求人検索でaiQを見つけました。
転職サイトで、金融分野のエンジニア職を探したところ、銀行や証券会社の基幹システムの開発・保守が多くヒットしましたが、aiQではデータを使った株価予測のモデル開発や投資家が使いやすい形式へのデータ加工など、経済や金融の情報に近く、コアな領域で働けることに魅力を感じて応募しました。
新卒での就活の際は金融系を全く見ていなかったこと、金融系は堅いイメージがあったことから、面接前は身構えていました。ただ、面接では堅苦しさなどはなく、気さくな雰囲気の中で自分の経歴や募集ポジションについて話すことができ、働きやすそうな職場だと感じました。
東京にオフィスがありますが、基本的にフルリモートで働けるので、引っ越すことなく働けることも応募のきっかけでした。

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他の投資家が見ていないデータを使って優位性を発揮することで、より多くの利益を得るというアプローチ

aiQでは、オルタナティブデータを活用し、これまで市場が注目していなかったデータを使ったトレードの提案をしています。他の投資家が見ていないデータを使って優位性を発揮することで、より多くの利益を得るというアプローチは、魅力だと思います。今後、データの活用やAIの導入が盛んになっていく中で、このようなアプローチは大きなウェイトと占めるものになるだろうと思い、将来性を感じています。
これまでとは違う新たなデータを使って投資戦略を作ることは、より多くの情報を市場に織り込み、正確な未来予測を反映した市場の形成に資することで、効率的な市場や経済発展に寄与するものと考えています。そういった意味で、オルタナティブデータの活用は経済全体に利益をもたらし、本質的な価値を有していると考えています。仕事を通じてその一端を担えるのは大きな魅力だと思います。
特に、aiQではGeolocationと呼ばれる「人流データ」やPOSと呼ばれる「売上データ」を社内で管理しています。これらは、誰でもアクセスできるオープンなデータではないので、トレードに生かすことで他の投資家に対して優位性を発揮できるものだと思います。クローズなデータを生かして「高み」から経済を眺めることができるのも、aiQならではの魅力ではないかと思っています。
また、金融業界の第一線で長く働いてきた素晴らしい先輩方とともに働くことで、slackでの雑談やミーティングでのフィードバックを通じて金融分野に関する有益な知識が得られることも魅力だと思っています。

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新しく有益なデータを見つけ、それを効果的に活用したトレード戦略を立案する
今後aiQにてどのようなことにチャレンジしていきたいか

「aiQで働くことの魅力」でも記載したように、投資家がこれまで活用出来ていなかったデータを提供することには大きな価値があると考えています。そういった意味で、新しく有益なデータを見つけ、それを効果的に活用したトレード戦略を立案することにチャレンジしていきたいと思います。
特に、自分は学生時代や前職では自然科学関連の分野に従事しており、経済分野への参加は初めての経験です。このことは一見、ディスアドバンテージだと思われるかもしれませんし、実際に苦労することも多いです。ただ、自然科学関連の視点からデータを見ることで、新たなデータや視点を発見できる可能性があるという点でアドバンテージにもできると思っています。これまでの経験や知識を活かし、経済分野から見たときに新しくて有益なデータを発見し、成功するトレード戦略を探求していきたいと考えています。
さらに、最近はAI分野の進歩により、大規模言語処理モデルをはじめとした、様々なデータを処理できるモデルが登場しています。新しいモデルの登場により、これまで分析が難しかったデータを効果的に処理できる可能性が広がっています。最新の技術に注意を払い、トレンドから遅れないようにしつつ、そのような機会を最大限に活用して新たなデータを取り入れていければと思っています。

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