増田樹

慶應義塾大学 / 経済学研究科経済専攻東京

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増田樹

慶應義塾大学 / 経済学研究科経済専攻

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金融×データサイエンス

金融業界におけるデータサイエンスの適用は今後必ず必要になってくると思いますが、まだ十分活用出来ていない金融機関が多いです。これは、守秘義務や規制が厳格な金融業界では大規模な人員がデータに触ることが難しく一人ひとりの属人的なスキルが求められること、一方で、金融と機械学習技術の両方で専門的な知識や実務経験を有している人が少ないことの二点の理由によるものであると考えております。私はそうした現状を解決するような会計士になることを目指しております。

この先やってみたいこと

未来

クライアントから「この人にプロジェクトを任せたい」と言って頂けるようなデータサイエンティストを目指しております。

慶應義塾大学6年間

経済学研究科経済専攻

2023年4月 - 2025年3月

経済学部　経済学科

2019年4月

星野崇宏研究会に所属しております。株式会社ファンディーノ様、株式会社マネーフォワード様、株式会社サイオステクノロジー様との共同研究を担当しております。

サイオステクノロジー株式会社1年間

契約社員（副業）現在

2023年3月 - 現在

昨今SVBの破綻でホットな「ALM」に関する金融機関向け機械学習技術の開発業務に従事しております。

野村アセットマネジメント株式会社1年間

共同研究現在

2023年2月 - 現在

主に資産運用先端技術部の中川さんと金融領域の方法論の研究をしております。この前は、Ridge回帰の正則化項をLaggedにしたモデルを作成し、国際学会(IIAI AAI SCAI)に論文を投稿し、採択されました。7月に発表し、Outstanding Paper Awardを受賞しました。

Outstanding Paper Award
2023年7月
2.5%
Outstanding Paper Award
2023年7月
computer.org
Predicting Financial Asset Returns with Factor and Lead-Lag Relationships: Ridge Regression with Lagged Penalty
2023年7月

株式会社マネーフォワード1年間

研究業務委託社員（副業）現在

2022年6月 - 現在

仕訳データに深層学習技術を適用する研究をしております。また、持続化給付金の施策効果検証を行っております。主に、Staggered DID, 傾向スコアIPW, RDDといった因果推論技法を使っています。名前掲載:https://llm-jp.nii.ac.jp/members/

株式会社FUNDINNO2年間

共同研究現在

2021年9月 - 現在

投資行動に行動経済学的事象が見られるかどうか検証しています。学部３年次に、SASを使用して階層ベイズモデルを組んだほか、学部四年次にはChib(1992)のデータ拡大法を用いたベイズ条件付きプロビットモデルをJAXでフルスクラッチ実装し検証を行い、日本マーケティングサイエンス学会のポスターセッションで審査員特別賞を受賞することが出来ました。今後、JMRなどの海外誌に論文を投稿予定です。