こんにちは。HEROZ採用担当です！

今回は「AI株式ポートフォリオ診断」のAIサービス開発に携わっているヒーローズをご紹介いたします😉

※「AI株式ポートフォリオ診断」については下記を参照ください。

https://heroz.co.jp/release/2020/02/28_smbc/

AIエンジニアの棚橋さんと水上さん、開発部副部長の中村さん、AIプロジェクトマネージャーの松井さんです👏よろしくお願いします！

さっそくですがHEROZの提供する”実戦的”AIサービスってどんなものでしょうか？

棚橋さん：

一言でいうと『使われるサービス』でしょうか。

そのサービスをどうやって運用していくのか？使って役に立つということはどういう状態になることなのか？を、ユーザー視点で考えサービス開発をしています。

水上さん：

アカデミアでの結果が製品やサービスになるまでには、いわゆる「魔の川」や「死の谷」などと呼ばれる障壁があります。

『実戦的AIサービス』とはその障壁を乗り越えた人の役に立つサービスだと思っています。

なぜ『AIポートフォリオ診断』で実戦力が出せたと思いますか？

棚橋さん：

正直なところ、タイミングが味方したのもあると思いますが(笑)、金融業界をちゃんと理解しているメンバーで臨めたことが大きいです。

『AI株式ポートフォリオ診断』のプロジェクトが始まる前から、HEROZは独自にAIによる株価予測について取り組んでいて、ちょうどその成果が見えていたタイミングでした。

そこに実用化へむけた新しいサービスをつくりたいという話が舞い込んできて、議論を重ねていく中で「AI株式ポートフォリオ診断」をやってみようという感じでした。

HEROZにはCFO浅原さんを筆頭に金融知識があるメンバーもいたことで、正しいステップでスピーディーにサービス開発を進めることができました。

水上さん：

棚橋さんが言うように金融とAIの知識があるメンバーがいたことが大きいでしょうね。

その中で、問題の形式をポートフォリオのリスクとリターンを計算するというAIにとって現実的な難易度、かつ人にとって役に立つ課題として落とし込んだことが実戦力を出せた要因だと思っています。

松井さん：

私が入社して感じるのは、HEROZには金融系にあかるいエンジニアが多く、ユーザー視点をもっているということですね。

もちろん、もともと金融系にあかるい方もいれば、サービス開発をきっかけに金融領域をしっかり研究された方もいると思います。勉強熱心なエンジニアが多いというところもポイントだったのではないでしょうか。

中村さん：

たしかに、HEROZに金融系に強いメンバーがいたことに加え、ユーザー視点に基づき、「実運用可能な「実戦的」な機械学習」の社会実装に拘るエンジニア集団だったからこそ、と感じます。

棚橋さん：

おふたりが言ったように、ユーザー視点のエンジニア集団であることは間違いないです。

ユーザー視点で課題設計を議論しながら、リスクとリターンの可視化に結びつけられた点は大きかったと思います。

HEROZには、ビジネスの最先端の課題を持ち込まれることが多いですが、アカデミアにおける最先端の技術が、ビジネスの最先端の課題にマッチするとは限りません。ビジネス上の課題解決を第一に、『実戦的AIサービス』を開発することを目指すエンジニアばかりです。

ちなみに、HEROZが提供するAIサービスに将棋・麻雀などの頭脳ゲームAIがありますが、その開発と比較してみてなにか違いなどはあるのでしょうか？

棚橋さん：

アイディアを実装し、モデルを改良するという点ではどちらも同じですが、麻雀AI(麻雀AIといえば、水上さんが開発の「爆打」ですね)と比べて、AI株式ポートフォリオ診断のような金融予測のほうが評価方法は難しいですね。

水上さん：

そうですね～。

簡単に説明すると、麻雀AIの場合、実際に対局を行うことで、あるアイディアがうまくいったかどうかを測定することができます。計測に必要な対局数は、将棋などに比べればかなり増えますが、計算機の数があればなんとかなります。

一方、株価予測の場合、フォワードテストにて1か月後の株価の予想が当たっているかどうか確かめるために、当然1か月待つ必要があります。

このため金融領域における予測AIには、モデルの精度を確かめる困難さがありますね。

「AI株式ポートフォリオ診断」のような金融×AIのおもしろさってどんなところにあると思いますか？

中村さん：

金融領域は、AI（機械学習）ととても相性のいい業界だと思います。いままでにない新しいやり方やサービスが生まれる可能性が大きいところでしょうか。

また、決済・与信・市場等の金融の考え方や機能は、今後も小売産業やエネルギー産業などの様々な産業に波及すると予測されますので、先端のビジネスモデルのノウハウを蓄積できるのも魅力です。

棚橋さん：

そもそも金融はデータの世界なので、アイディア次第でいろんなAIモデルがつくれるところですしょうか。

データ好きな僕にとっては、めちゃくちゃおもしろくて天国です(笑)

ただし、単純にデータ好きなだけでは難しい世界でもあります。

どの分野においてもそうですが、サービスをつくるために、取り組む課題やその業界をきちんと理解することが大事になってきます。

水上さん：

たとえば、ゴールドマン・サックスでは、AI投資により、600人のトレーダーが2人になったという話があります。

この例が示す通り、金融系の領域は今後AIの影響を強く受けると考えています。

AIエンジニアとしては、結果を出した時に大きい影響を与える領域であることが魅力的だと思いますよ！

ビジネスサイドから見たHEROZのエンジニアの特徴ってなにかありますか？

松井さん：

クライアントに近いポジションにいるエンジニア集団というところが特徴だと思います。

前へ出たがらないエンジニアもたくさん見てきましたが、HEROZのエンジニアは、クライアントのオーダーをきちんと拾える人が集まっているように感じます。

中村さん：

HEROZのエンジニアは技術プロとしての決断・見切りが速く、新テクノロジーの適用に求められる試行錯誤の改善サイクルを高速に回せるところが特徴だと思います。結果として、ビジネスに求められる現実的な時間内で、実運用に到達できることが『実戦力』に繋がっていると理解しています。

最後にどんな人と働きたいか教えてください！

棚橋さん：

ビジネスサイドと連携し、問題設定から取り組めるところがHEROZエンジニアとしてのおもしろみですので、クリエイティブな人と『実戦的AIサービス』を開発したいです！

水上さん：

HEROZは将棋AIが有名かもしれませんが、それだけでなくさまざまな経歴を持ったエンジニアが多数いて、私自身も刺激を受けています。そういう何かに特化した人と働きたいですね。

中村さん：

アウトカムへのプライドと自信を持てるひと、ぜひ一緒に『実戦的AIサービス』を創りましょう！

松井さん：

エンジニアと一緒に『実戦的AIサービス』を提供する姿勢のあるひとと働きたいです！

棚橋さん、水上さん、中村さん、松井さん、ありがとうございました！😊