特別対談

柳川範之氏（東京大学大学院経済学研究科 教授）×杉原行洋（当社代表取締役）

対談者プロフィール紹介

柳川範之氏
1963 年生まれ。東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授。中学校卒業後、父親の海外転勤に伴い、ブラジルで独学生活を送る。大検を受け、慶応義塾大学経済学部通信教育課程へ入学し、シンガポールで独学生活を送る。大学卒業後、東京大学大学院経済学研究科博士課程修了。経済学博士。
杉原行洋氏
東京大学卒業。ゴールドマン・サックス証券株式会社にて株式トレーディング業務に従事。
その後、国内金融機関を経て、「日本と日本企業の素晴らしさを胸に、ジャパン・プライドをもって世界で戦えるプロフェッショナル集団を創りたい」という想いからハヤテグループを立ち上げる。

©ハヤテインベストメント株式会社

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非金融業界から、バラバラな専門性をもったプロフェッショナルが集まる理由

杉:なるほど。規制に縛られながらも発想を柔軟にしていくには、どうしたらよいのでしょうか？

杉:柳川先生は必要な情報もツールもない、正解が何かもわからない状況で創意工夫を重ね独学でやってこられたと伺いました。
この状況は、ビジネス、特にベンチャー企業の経営と似ているところがあるように思います。
柳:ええ、そうかもしれません。
杉:その上で当社の今後の経営方針につい柳:金融の中で「縦」に掘り下げていくのでてお話をさせて頂ければと思います。当社はなく、「横」展開できるかどうかだと思いは今後、伝統的なアセット・マネジメントます。つまり、他の産業との連携により、会社のモデルから、テクノロジーを最大限新しい産業を作っていくというスタンスをに活用する研究開発集団に転じたいと考え取れるかどうか。ています。あらゆる産業においてこの流れは避けられないと思います。柳川先生は、

杉:当社の「７SIGMA」というプロジェクテクノロジーが金融業界において果たす役

トは、金融に限らない様々な分野の専門性割をどのようにみていらっしゃいますか？

をもったプロフェッショナルが集まっており、国籍もバラバラ。先生のおっしゃる新柳:金融業は、基本的に情報産業ですので、しい視点を見出すスタンスは備えているかいかに技術を使い情報を獲得するかが肝でもしれません。

す。技術革新があれば、情報の流れが変わり、活用方法が変わる。その意味で、業界柳:その「７SIGMA」というのは、そもその構造や金融機関の役割は確実に変わっても何を目的としたプロジェクトなんでしょ

いくし、いかざるをえないのでしょう。伝うか？

統的な金融業から脱皮していくには、ある意味チャンスですよね。ただ、金融業は規

杉:「７SIGMA」は、当社のこれまでの金制産業でもあるため、伝統的なビジネスモ融事業における１０年を超える実績の源泉

デルに発想が縛られる傾向があります。そを数理的に解析したり、あるいは AI 等によこの発想をどれだけ柔軟にできるかでしょ

りそれを再現できるかどうかを試行するプ

うね。

ロジェクトです。名前の由来は、とある大学教授に私どものトラック・レコードをお杉:そうです。それが予測できれば、アナリ見せしたところ「数学的にはあり得ない。

ストが事前に行う投資先スクリーニングをこの実績の市場平均からの乖離は６標準偏一定程度助けるプロダクトが開発できるか差（６SIGMA）を越えているのではないか」もしれません。また、その予測上の特徴量と言われたことから来ています。

を抽出できれば、それは事前スクリーニン
グにおいて重視されている因子を特定でき

柳:でも、６SIGMA でなく、「７SIGMA」ることも意味します。

なんですね。
柳:なるほど。変数の選定も含めて、設計が難しいテーマに感じますが、具体的な成果は見えているんでしょうか？
杉:具体的な成果の一つとしては、「ある特定の業種内」かつ「ある特定の条件下」という限定性の下ですが、GLM や SVM、XGBoost などの統計モデルを用いて、アナリストが興味を持った企業の 82％を予測できる因子を特定できました
杉:そうですね、縁起も良い数字ですし、その後、更にパフォーマンスが上がったため、１つノッチをあげて７SIGMA と命名しま「機械学習」×「業界知識」から見えてくるものした（笑）
。
研究内容の一例を挙げますと、当社のアナ

柳:82％というのは、調査から意思決定に至リストは、証券会社が発行する企業調査レるプロセスの最初にくる「アナリストにとポート、雑誌、財務諸表、株価動向などあってどの企業が興味深いか」の事前スクリらゆる情報を統合して「この企業がおもしーニングにおける数字という理解でよいのろそうだ」とスコープを絞ります。しかし、でしょうか？

その判断基準を言語化できる場合は多くありません。これら投資アイデアの卵を、財

杉:はい、そうです。

務などの定量情報だけを用いて予測できないか、という研究をしています。

柳:ここで選ばれたものが本当にパフォー
マンスがよいものを選べているのかという

柳:つまり、財務情報だけからアナリストが興味を持つか持たないかを予測させるということですね？のは検証できているのですか？

柳:だとすると、まだ「さらにリターンを向上させる」因子の研究というアップサイドが残っているとも言える。
杉:そうだと思います。実は、チーム内でそもそも何を解析すべきなのかという議論がありました。究極的にはその企業への投資から生まれるリターンそのものを教師データにしてしまえば、ブラックボックスのま杉:いえ、できておりません。あくまでアナまでもリターンが出せるかもしれないし、リストが興味をもったものを正解としていそれでよいのではないのか、と。

ます。

しかし、実際には投資に至るまでのバリューチェーン上のプロセスや参照情報という柳:そうすると、現状人間による企業選定を変数が多すぎて、なかなか解明できない。

AI で再現できたとして、それはよいことなだからそのプロセスごとに分解してプロジのか？という問題も残りますね。実は定量

ェクトを進めることになり、やっとごく一情報では判別できなかったところ、つまり部の成果として 82％という数字に到達し18％を拾いあげないといけないかもしれなました。ここから先、82％を縦に掘っていい。

くのか、18％という横を掘るべきか……そんな、壮大なプロジェクトです。

杉:おっしゃるとおりです。ただ、差し当たっては 10 年間のプラスリターンの実績を柳:そうですよね。やはり、そうやって 1 段

是とし、今のアプローチが再現できたら、ずつそのプロセスごとに解析する現在の戦

そのアプローチの期待値はプラスであろう

略でよいのではないでしょうか。という仮定のもとに進めています。
基本的に今のビッグ・データ解析は、とに柳:ストラテジーとしては確かにあり得る

かくブラックボックスの中に全部放り込んと思いますが、もしかすると、残り 18%のでみて、アウトプットの目標値を決める。

方にアナリストが本当に探している企業がそれで目標値がよいものを選び出すことが埋もれているかもしれない。そうなると、できる特性値を探し出してくるということもったいないですよね。

で、成功の「カギ」をみつけようとしているわけですね。

杉:はい、そのとおりです。その意味では、
現状は「これまでのリターンを再現する」

だから、理論的に言えば、このプロジェクあるいは「維持する」要因の解析に留まっトもデータを全部突っ込んで、パフォーマています。

ンスを見ていけば何かが出てくるはずなんですよ。ただ、やはり影響を与えるファクルネットワークで学習させました。

ターが多すぎる。これをきれいに出してい結果としては、有意な予測精度は出ません

こうとすると、膨大かつ多岐にわたるデーでした。何でも学習させれば何かを得られタが必要で、シングルタスクの解決に集中るわけでもないのだと学びました。業界知している機械学習の現状から考えれば、ほ識を活かしたモデルを検討する必要性を感

とんど不可能でしょう。

じます。
このようにブラックボックスでも良いから実用的なプロダクトを開発したいと思いつ
つも、一方でそれでは有意な予測精度が出なかった時の改善案が出しづらいことを経験しました。ですので、これからは機械学習等による予測などの機能開発と、その原理の解析を同時並行すべきだと思い、チームを 3 班にわけました。AI を走らせる機械
学習班と、特徴量を抽出しようという数理解析班と、そのインフラを整えるデータベ

杉:そうだと思います。

ース班の 3 つです。これで研究（解析）と開発を行き来しようと思っています。

柳:そうするとやっぱり、もう少し断面を切って、それぞれのところで何が起きているのかをみる形でやってよいと思います。それでも相当なデータ量になり、ブラックボ

成功に必要なのは「環境」か、「能力」か？

ックス感は残りますし。AI でやらせようとすると、おそらく細かく区切ることと、あ柳:なるほど。取り組みの方向性が、だいぶとやっぱり単純な機械学習ではなくて、も見えてきました。ここからは、あくまで一う少し業界知識を活かした解析をやらない般論として聞いてください。となかなか厳しい。
ハヤテには 10 年間の実績があり、それはゆ
杉:そう感じています。実は、証券会社の発るぎない事実だと思います。ただ、その成行する企業調査レポートを数千通あつめて功の決定要因は、大別すると、市場その他データ化し、同じく当社のアナリストが興のマクロ環境という「外的要因」と、能力味をもつ企業を予測させる挑戦も行いましや戦略を含めた「内的要因」とがありますた。こちらは古典的な統計解析ではなく、よね。外的要因と内的要因（能力）のペア

自然言語処理向けのディープラーニング技リングでうまくいったのだとすれば、能力術を活用し、数百ノードで三層のニューラの部分を抽出できたとしても、外的要因が変われば、その能力では成功しないかもしフォーマンスがよいかといえば、明らかにれないですよね。

前者です。つまり外的要因に左右されづらい、安定的に作用する基礎的な能力がある

杉:おっしゃるとおりです。のではないかとも思っています。

柳:そうすると、その能力と外的要因の相互杉:なるほど。外的要因に左右されない、絶関係をいかに分析するかが論点になります。

対的に有効な内部要因ですね。それが解析過去数年のやり方がそのまま AI に取り込結果として抽出されると非常におもしろい

めたとしても、これからの数年間同じことですね。リターンは確率的分布をすると思をやって成功するとは言えない。特に金融いますが、土台となる普遍的な基礎能力なマーケットは日々情報が飛び交い、他の産どの内的要因が抽出され、強化されれば、業に比べ外的環境の変化がものすごく速い

正の方向にその分布が寄っていくとは想像ですよね。

できます。

杉:そうですよね。

柳:その普遍的なものが具体的な意思決定プロセス上の、誰の、どこに、どのように、効いているのでしょうね。
杉:調査から最終的な意思決定をするという投資の一連のプロセスの一つずつに何か成功の決定因子があると仮定して要素還元的なアプローチをとるべきなのでしょうか。
一方で、脳機能は要素に分解していくと、こぼれ落ちるものがあると思います、きっと。個の集合は全体を表さない場合もあるからこそ脳機能の解析は難しい。果たして、

柳:ただ、そこはいろいろな考え方があるの我々にできるのか（苦笑）。

かもしれません。外的要因とは無関係なところだけをピックアップするようなアプロ

このプロジェクトの解析目的の本質は「脳ーチもあり得ます。の情報処理結果としての意思決定に迫る」

また、社内の要素、つまり内部要因の一例であり、あまりの大風呂敷です。しかし、としては、たとえば「組織の全体的な基礎脳機能の研究者にはじまり、数理生物学者、能力」を見れば、全員がファイナンスの知ディープラーニングのエキスパートなどあ識を身に着けている会社と、基礎知識が無らゆる分野の方に集まってもらうことで、い素人集団との比較で、どちらが長期的パ金融の枠をとっ払い、斬新なアイデアと研究成果が出るものと思っています。

同じ結論に収れんするリスクもあります。
それらを防ぐためにも、ビッグ・データを柳:楽しみですね。開発はどのように進める

視野にいれつつも、当社独自のデータセッのですか？

トも用意してあります。

杉:はい、チーム内で、開発のアイデアが出

柳:その独自データというのは、具体的にはすぎて困っています（笑）
。先ほど出てきたどのようなものなのでしょうか？

「アナリストが興味を持つ企業」を自動的に抽出するアルゴリズムはすぐにでも取り組むことができるテーマですね。これを開発できれば、大いにアナリストの調査活動を助けられます。
開発環境という点で見れば、ハヤテは小さなチームのためアナリストと開発の距離が近く、すぐフィードバックがあります。さらに、金融は市場がすぐにフィードバックをくれるので、そういった点も醍醐味かと思います。
柳:なるほど。規模が大きくない組織は熱量を共有しやすく、手触り感があるため有利もありますね。

金融を大切にしつつ、金融の垣根を壊す。「レガシー」なきハヤテの挑戦

杉:はい。他にも、世の中に公表されている

杉:当社の事業の根幹にあるキーワードがビッグ・データだけでなく、当社の独自デ「対話」です。意思決定（判断）の一歩手ータを含めて解析できる点が研究者や開発前には常に、社内に「対話」があります。

者にとっての醍醐味になると信じています。

アナリストが興味をもった企業を選定するだと前回もお話しましたが、開発上の利点と、そこから実地の調査が始まります。
柳:どういうことですか？
当社は「現地・現物・現場への徹底的な調
杉:公表されているビッグ・データを解析す査」を志向しており、アナリストは一人年るだけでは、究極的には欧米の巨大なプラ間 1,000 件を目標に投資先候補の経営陣のットフォーマーには勝てないでしょう。

皆様と面談を重ねています。そこで得た情

また、そもそも皆が同じデータを扱うと、報と記録を持ち帰り、徹底的にチーム内で議論（対話）をする。これらの面談記録や社内での議論の中身も解析対象にしたいの

人と人の間にある「言葉にならないもの」の解析です。
杉:更に言えば、その「解析すべき何か」は柳:それが、世の中に公表されていない、「独会話のようにテキストに落とし込めるもの自データ」だと。

だけではないかもしれません。たとえば議論について言えば、声量も重要な変数かも杉:はい、それこそが当社に固有の、世界にしれません。自信満々に「買いです」とい二つと無いデータだと思っています。金融う場合と、か細い声で「買いです」という業界は株価データ、取引データ、財務情報場合は同じではない。そういった文字にす等のビッグ・データが豊富であるがゆえに、ることで捨てられる情報も拾えれば、解析それらに飛びついてしまいがちです。巷にの解像度は上がります。

AI ファンドと呼ばれるファンドが溢れかえっていますが、私の知る限り、すべて公もっと言えば、発言した瞬間にどう脈拍が表されているビッグ・データを解析してい変化したかなどのバイタルデータも取得しるのではないでしょうか。

たいと思っています。これらを言語化された投資情報とともにディープラーニングにだから、「ハヤテにしかないものは何だろう」

かけたら本人も気づいていないアウトプッと考えた結果、ここにしかない「過去 1 万トが得られるかもしれません。

件を越える企業調査の記録」と「それを基に行われた議論の変遷」と定義しました。

現在、我々は Tensorflow を利用しています

現象を説明するための質的情報を実証分析が、その利用には画像関連の既存事例が多するという社会学的なアプローチを視野にく見られます。それらの知見を利用したけ

入れ、意思決定のプロセスの解析に AI 等をれば、文字情報だけではなく、画像情報と適用するというのは先進的かもしれないとして扱い得るデータを手掛ければいいと考考えています。

えています。先ほど触れた声のトーンの変化も、脈拍の変化も、波で表現できますの

柳:なるほど。恐らく面談記録は一つの脳にでその範疇に入れられるのではないでしょ

おける情報処理の結果のアウトプットですうか。

が、社内での議論は少なくとも二以上の脳の相互作用である、と。「７SIGMA」は脳

このように、当社のエンジニアには斬新なの社会的な機能解明に対する挑戦であるとアイデアをもって、まだ誰も手がけていな言えるかもしれませんね。

いような開発に挑戦してもらいたいと思っています。その一つとして、人工知能「スギロボ」も開発したいと思っています。

柳:教育ですか？
杉:はい、教育です。金融、特に運用の世界は非常に属人的な世界です。勝てる人は勝てるが、なぜ勝てるのか言語化できない。
それはすなわち後進を育成できないということでもあります。
逆にいま言語化できていないものをできるだけ言語化できれば、教育に役立ち、それ
柳:スギロボ？

によりビジネスの属人性を下げられます。
また、職人技に頼らず、アナリストが適切

杉:チーム内でのプロジェクトの名称でもな教育を受けて、セクター・マネージャーあり、社内での私のあだ名でもありますになり、ゆくゆくはポートフォリオ・マネ（笑）
。もともと私の意思決定スタイルがあージャーになる。そんなキャリアパスを明まりに一定していてロボットのようだ、と確に描ける業界にしていこうと。

いうことで「スギロボ」と呼ばれておりまして。 それを、社内の意思決定プロセスを柳:業界に、ということはそれをハヤテの外サポート、あるいはセミオート化するチャにも広げるということですか？

ットボット、かっこよく言えばワトソンのような人工知能として実装できないかと。

杉:はい。ハヤテの外どころか金融業以外の業界にも広がれば、という世界観は持ってそこで、私の発言を観察してもらったとこいます。例えば、ハヤテ流の強みが特徴量

ろ、どうやら質問には大きく 3 つのレイヤとして抽出できた場合、その解析プロダクーがあるようでして、構造化できそうな感

トにより、究極的にはトヨタ様、ソニー様触を得ています。そうであるならば、そのの強みも抽出できると思いますし、企業文構造をチャットボットに実装できるのでは化を言語化することもできそうです。

ないかと考えています。
我々が開発したプロダクトがプラットフォ
柳:そうすると、議論の相手としての CIO のームとしてあらゆる企業に普及して、それ機能が一部代替できるということですか？

ぞれの組織の強みや特徴が言語化されれば、それを育むことで、それぞれの型、それぞ

杉:はい、そういう利用もできますが……どれのあり方で輝いていくことができるはず

ちらかというと、教育の視点で開発を進めです。ています。

柳:なるほど。その型の分かれ方、つまり何ったとします。これをマッピングしていくを軸としてどういう型が違ってくるのかをと、帰納的にこの群とこの群という風に特解き明かすのがファーストステップですね。

徴量の種類がグルーピングされていき、それが「軸」となり、自分たちの立ち位置が

杉:おっしゃるとおりです。

相対化できるはずです。そうして差別化つまりユニークさの追求が始まるのだと思い

柳:そこは結構、大変な気がします。あなたます。と私とどこが似ていて、どこが違うのか。
ある程度の軸を決めないと、似ている点も一方で、他業界の成功企業の特徴量（軸）相違する点も話せない。

が自社の軸に極めて近いと気づいたときは、その業界での成功確率が高い可能性があり

杉:そうですね。

新規参入も検討しうるのだと思います。このように企業に変革をもたらすプロダクトを開発できるかもしれません。
柳:これからの時代は金融と非金融の垣根がどんどん下がり、もしかしたら「金融産業」と言われるもの自体が無くなってしまうかもしれない。そういう意味では、御社がやっていることは、必ずしも金融、運用にこだわるわけではないところに価値があるのかもしれませんね。
杉:はい。我々は今までもこれからも金融事

Amazon や Google のように「本質的な垣根」を壊しにいく業を大切にしていきます。一方で、これだ

柳:お伺いしているかぎり、各社の強みのポ

柳:通常、垣根が壊れるのは、その他のビジイントをそれぞれ探し合うことで、共通のネスが金融に参入するとか、金融機関がシ軸の違いみたいなものが出てくるであろう、ナジー効果を狙って他のビジネスに進出すという発想なんでしょうか。

るという、比較的下の方のレイヤーなんでけに固執するわけではありません。

すが、「７SIGMA」はもう少し上の、日本
杉:はい、そのご指摘の軸が、まさに特徴量の中では割りと珍しいタイプの垣根の壊しとして出てくるのではないかと。たとえば、方ですよね。

ハヤテ流を説明する特徴量が仮に３つ出てきて、XX 社に 2 つあって、YY 社に 5 つあ

杉:ありがとうございます。

柳:非常に高いゴールを掲げたとき、そのゴールの高さゆえに、ゴールにたどりつく途中の段階でも何かしらの成果が出てくる。
そんなこともあります。
杉:はい、長期と短期のバランスを意識し努力したいと思っております。よくも悪くも当社にはレガシーがありません。システム面もビジネス面も。オープンソースを活用
柳:Amazon や Google は割と上の方で垣根し、新しい技術に挑戦していくチームを作を壊すことも狙っているわけですよね。っていきます。Python や Tensorflow 等の最先端技術を使いこなすリサーチャーだけ

杉：そうだと思います。ご指摘のような企でなく、フロントエンドやバックエンドの業でいえば、「小売」と捉えると見逃す本技術をすでにお持ちで、これから最先端の質、「情報の検索エンジン」と捉えると見技術を習得していきたいという開発者の方落とす破壊力といいましょうか。彼らは隣にもチームに参画して頂き、ともに高い目接する事業に安易に参入しているわけでは標に挑んでいきたいです。本日は、有難うない。我々もそんな風に垣根を越える存在ございました。になれたらと思います。