金融経済研究では、社会に溢れる
多種多様なデータが分析対象になる

― 野村證券に入社する前には、どのような研究をしていましたか？

入社前は、大学院で情報理論と呼ばれる分野の研究を行ってきました。具体的な研究テーマは「データ圧縮」であり、例えばテキストや画像・音声といった、任意のデータファイルを圧縮するアルゴリズムを開発し、実際に圧縮して、その圧縮限界をシミュレーションと理論の両面から示すという研究をしていました。このように数理的な技術をコンピュータサイエンスの分野に応用させる研究を行っていく中で、次第に分析対象とするテーマ・事象を、より広げていきたいというモチベーションが生まれていきました。これが、金融経済という、より幅広い社会事象（様々な社会データ）を対象とした分析・研究を行える野村のリサーチを選んだきっかけです。

― 金融経済を探究するにあたり、なぜ野村證券を選んだのでしょうか。

野村證券のリサーチ部門（金融経済研究所など）は、野村総合研究所の研究部門が野村證券に移管されてできた組織です。そのため、腰を据えた調査・分析を行うといった、いわゆるシンクタンク的な文化があります。一方で、野村證券内の組織でもあることから、日々、大きく変動する金融市場を身近に感じることもできます。このような静と動の両面を兼ね備えた研究環境は非常に珍しく、それ故に日々ダイナミックに変化する金融経済事象を探求する場として、魅力を感じました。

― 野村證券に入社後は、どのような業務を行ってきたのでしょうか。

入社後は、金融経済研究所の債券投資戦略グループ（現在の市場戦略リサーチ部）に所属し、クオンツアナリストとしてキャリアを開始しました。具体的には、日本国債や金利デリバティブの市場分析を専門とし、金融工学のフレームワークを用いてそれらの分析を行うと共に、国内外の大手機関投資家に対して投資戦略の推奨を行ってきました。一回あたりの取引の想定元本が、数百億円から数千億円といった巨大なスケールに及ぶ金利デリバティブ取引は、文字通り金融市場を動かします。デリバティブ契約自体は、将来の価格変動リスクのヘッジや、リスク許容度の高い主体がリターンの追及を行う上では有効なツールとなり得ます。しかし、グローバルな金融市場参加者間で張り巡らされたこれらのデリバティブ契約は、原資産価格の急落や、場合によっては取引主体の破綻といったネガティブなショックを、即座にグローバルに伝播する特性があり、その結果もたらされた金融危機の一例が、2008年のリーマンショックでした。100年に一度と言われた出来事ですが、その後も、欧州債務危機や東日本大震災の発生など、近年類を見ない事象の発生が続きました。過去の市場データのパターン分析に依拠した数理アプローチのみでは、将来の構造変化が見通しにくい状態が続く中で、経済・金融の変化の根源的な理解や、政策や産業構造の変化を見据えたファンダメンタルズ分析の重要性が増していくことを感じました。そのため、2013年、アベノミクスの開始に伴い、日本銀行が“異次元の金融緩和”と呼ばれる金融政策を開始した頃、私は経済のファンダメンタルズ分析を行う金融経済研究所の経済調査部への所属を希望し、日本経済担当のエコノミストとしての業務を開始しました。

目まぐるしく変化する
経済環境を、即座に分析する

― エコノミストの業務とは、どのようなことを行うのでしょうか。

経済調査部に所属するエコノミストは、金融経済の先行き見通しに関する野村のハウスオピニオンの策定や、様々な経済関連のテーマ分析などを行います。私自身、2013年以降のアベノミクスの環境下において、消費や物価、輸出入や企業行動、金融・財政・経済政策といったマクロ経済分析を、野村のエコノミストとして経験できたことはとても刺激的でした。同時に、コンピュータサイエンス分野出身という自らの強みを生かし、様々なデータを活用した経済分析手法の開発も行ってきました。現在、世の中で起きている経済の変化は、人工衛星画像やクレジットカードの決済情報、携帯電話の位置情報、POSの売上情報、インターネット上の様々なテキストや動画情報などを駆使することで、ほぼリアルタイムで捉えることができます。特に、新型コロナウイルス感染症の感染拡大以降、目まぐるしく経済・社会が変化する環境において、これらの情報を即座に分析し、スピード感をもって分析レポートを発信していくのは、非常にやりがいのある仕事です。

金融経済のダイナミズムを
肌で感じられる場所

― 金融経済の研究を行う上で、心掛けている点は何でしょうか。

付加価値の高い金融経済分析を行っていく上では、様々な情報収集がカギとなります。その際には先ほどお話しした多様なデータの分析もさることながら、周囲のエコノミスト、ストラテジスト達との日々の議論に加え、産業分野に精通した多くの企業アナリストとの連携作業は欠かせません。野村證券にはそれぞれの分野において優秀な専門家が在籍しているので、彼らと連携しながら分析を進めていけるのは非常に良い環境だと思います。また同時に、最新の分析技術のキャッチアップも不可欠です。幸いなことに、昨今、野村でも働き方改革が進み、自由に使える時間が増えました。そのため自己研鑽も兼ねて、業務外では先端技術を実装した様々な研究を行っています。一部の内容については学会等での発表を行っており、2017年度、2019年度、及び2020年度には人工知能学会の学会賞を受賞することもできました。現在は、東京大学の工学系研究科に共同研究員として所属し、機械学習を用いた金融経済分析をテーマに研究活動を行っています。

― 今後、挑戦していきたいことについて教えてください。

今後は、これらの研究サイクルをさらに加速させていきたいと考えています。私自身、これまで所属してきた金融経済研究所に加えて、2020年からは新たに社内に発足したデータ・サイエンス部にも所属し、現在は、同部において部長職を務めています。データ・サイエンス部では、前述したような多岐にわたるビッグデータを用いた経済分析や、機械学習等の計量モデルに基づく経済分析、金融市場分析、更にはESG関連の計量分析や気候変動リスクの分析といったSDGsの実現に向けた実証研究等、幅広い先端的な研究テーマを扱っています。多様なバックグラウンドを持ったメンバーが集まっていることから、今後は、これまで以上に金融経済分析とデータ分析の融合を進めると共に、そこから得られた知見を基に、投資戦略の提案やビジネスの推進までをスピーディに行えるリサーチ体制を目指していきます。このように、野村には大学院等での研究で培ってきた様々な数理分析スキルを活かせる環境があります。同時に金融経済のダイナミズムを肌で感じることができる、とても刺激的な場所だと思います。